Tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất

TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Tình hình nghiên cứu trong nước

Viễn thám đã được ứng dụng ở Việt Nam từ những năm 1980, mang lại nhiều kết quả đáng kể, nhưng vẫn chưa đáp ứng đầy đủ nhu cầu thực tiễn Để phát triển công nghệ viễn thám kết hợp với hệ thống thông tin địa lý (GIS) nhằm phục vụ cho sự phát triển kinh tế trong thời kỳ công nghiệp hóa, Bộ Khoa học-Công nghệ và Môi trường đã phối hợp với các Bộ, Ngành liên quan để xây dựng đề án “Kế hoạch tổng thể về ứng dụng và phát triển công nghệ viễn thám ở Việt Nam giai đoạn 2001–2010” Mục tiêu của kế hoạch này là hướng tới phát triển bền vững, sử dụng hợp lý tài nguyên thiên nhiên, bảo vệ môi trường và giảm thiểu thiên tai.

Việc ứng dụng kỹ thuật xử lý ảnh viễn thám độ phân giải cao để cung cấp thông tin không gian và cập nhật biến động cho cơ sở dữ liệu GIS tại thành phố Hồ Chí Minh vẫn chưa được nghiên cứu và triển khai hiệu quả Đề tài này nhằm tích hợp kỹ thuật xử lý ảnh vệ tinh tương thích với GIS ở nhiều cấp độ khác nhau, cung cấp quy trình nhanh chóng và chính xác cho hệ thống thông tin địa lý của thành phố Mục tiêu là quản lý, phân tích và đánh giá biến động dữ liệu không gian, bao gồm việc thành lập bản đồ hiện trạng lớp phủ bề mặt, bản đồ sử dụng đất, phát hiện biến động đất và giám sát vùng ô nhiễm.

Tình hình nghiên cứu ngoài nước

Công nghệ viễn thám đã trở thành một công cụ quan trọng trong nhiều lĩnh vực, đóng góp hiệu quả cho các hoạt động kinh tế xã hội như quản lý tài nguyên thiên nhiên, giám sát môi trường và phòng chống thiên tai Kỹ thuật này cho phép nghiên cứu các đối tượng mà không cần tiếp xúc trực tiếp, từ đó hỗ trợ chiến lược phát triển bền vững của các quốc gia.

Theo nghiên cứu toàn cầu, việc áp dụng công nghệ tích hợp viễn thám và GIS trong quản lý đô thị mang lại lợi ích to lớn, giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và nguồn nhân lực.

Thành phố Brisbane, Australia, đã thành công trong việc áp dụng công nghệ tích hợp viễn thám và GIS để quản lý đô thị từ năm 1994 Sau đó, Australia đã hỗ trợ Trung Quốc xây dựng Hệ thống thông tin địa lý đầu tiên cho thành phố Zhuhai, tỉnh Guangdong, trong đó ảnh viễn thám độ phân giải cao đóng vai trò quan trọng trong việc cập nhật dữ liệu không gian Tại khu vực Đông Nam Á, thành phố Semarang, tỉnh Central Java, cũng đã nhanh chóng áp dụng kỹ thuật tích hợp viễn thám và GIS để nâng cao hiệu quả quản lý đô thị.

Những vấn đề nghiên cứu còn tồn tại

Nhiều nghiên cứu đã áp dụng tích hợp viễn thám và GIS để xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất, chủ yếu dựa vào ảnh Landsat Tuy nhiên, nghiên cứu này sử dụng ảnh ASTER với độ phân giải không gian tốt hơn để so sánh độ chi tiết của bản đồ hiện trạng sử dụng đất được tạo ra.

LÝ THUYẾT CƠ BẢN VỀ BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT

Khái niệm

Bản đồ hiện trạng sử dụng đất (BĐHTSDĐ) là tài liệu thể hiện sự phân bố các loại đất tại một thời điểm cụ thể Nội dung của BĐHTSDĐ cần phản ánh chính xác hiện trạng sử dụng đất theo mục đích và loại đất dựa trên thực trạng bề mặt tại thời điểm lập bản đồ.

BĐTHSDĐ được thành lập theo các đơn vị hành chính (xã, huyện, tỉnh, thành phố) và vùng lãnh thổ (quốc gia) nhằm phục vụ thống kê và kiểm kê quỹ đất đã giao và chưa giao sử dụng hàng năm, cũng như định kỳ 5 năm Tài liệu này giúp lập quy hoạch và kế hoạch sử dụng đất, đồng thời cung cấp thông tin cho nghiên cứu khoa học phục vụ phát triển các ngành kinh tế xã hội.

Trên bản đồ địa chính sử dụng đất (BĐHTSDĐ), các khoanh đất được vẽ để thể hiện tập hợp một hoặc nhiều thửa đất liền kề có cùng loại đất theo mục đích sử dụng Mỗi khoanh đất được giới hạn bởi một đường bao khép kín trên bản đồ, gọi là ranh giới khoanh đất Các khoanh đất này phải được thể hiện đúng vị trí và kích thước theo tỷ lệ bản đồ, sử dụng các ký hiệu quy định.

Phương pháp thành lập BĐHTSDĐ dựa trên diện tích khu vực, độ chính xác, tính đầy đủ và độ tin cậy của tài liệu hiện có, cùng với tỷ lệ bản đồ, thiết bị và năng lực kỹ thuật Hiện nay, bên cạnh các phương pháp truyền thống, việc sử dụng ảnh vệ tinh có độ phân giải cao kết hợp với công nghệ GIS trên nền tảng công nghệ thông tin hiện đại đã trở thành một giải pháp hiệu quả cho việc thành lập BĐHTSDĐ ở các cấp.

Cơ sở toán học

Cơ sở toán học của bản đồ địa hình sử dụng hệ quy chiếu thống nhất, đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng bản đồ nền Điều này đảm bảo tính chính xác và đồng nhất cho các dữ liệu địa lý.

Tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) là phương pháp quan trọng trong việc xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất Độ chính xác của bản đồ nền được sử dụng để lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất (BĐHTSDĐ) phải tuân thủ các quy định của Bộ Tài nguyên và Môi trường Sự kết hợp này không chỉ nâng cao chất lượng bản đồ mà còn đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong quản lý tài nguyên đất.

• Elipsoide quy chiếu quốc gia là Elipsoide WGS 84 toàn cầu với kích thước:

- Tốc độ quay quanh trục 7292115,00x10 -11 rad/s

Sử dụng lưới chiếu hình trụ ngang đồng góc với múi chiếu 6 độ và hệ số điều chỉnh tỷ lệ biến dạng chiều dài k0 = 0,9996 để thể hiện các bản đồ nền có tỷ lệ từ 1/500.000 đến 1/25.000.

Sử dụng lưới chiếu hình trụ ngang với góc mũi chiếu 30 độ và hệ số điều chỉnh tỷ lệ biến dạng chiều dài k0 = 0,9999 để thể hiện các bản đồ nền có tỷ lệ từ 1/10.000 đến 1/1.000.

Tỷ lệ bản đồ hành chính sử dụng đất (BĐHTSDĐ) được xác định dựa trên diện tích của đơn vị hành chính, cũng như các đặc điểm và độ chính xác của các yếu tố nội dung cần thể hiện Theo Bảng 2.1, tỷ lệ BĐHTSDĐ được quy định dựa trên quy mô diện tích tự nhiên (Nguồn: Bộ Tài nguyên và Môi trường, 2005).

Việc tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) là rất quan trọng trong quá trình xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất Đơn vị thực hiện việc lập bản đồ cần chú trọng đến tỷ lệ bản đồ và quy mô diện tích tự nhiên (ha) để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong việc quản lý tài nguyên đất đai.

Cấp xã, khu công nghệ cao, khu kinh teá

Dưới 150 Trên 150 đến 300 Trên 300 đến 2.000 Treân 2.000

Bảng 3.1: Tỷ lệ bản đồ hiện trạng sử dụng đất (TLTK12: Bộ Tài nguyên và

Môi trường – Quy phạm thành lập BĐHTSDĐ)

Viễn thám trong công tác thành lập bản đồ HTSDĐ tại Việt Nam

Trong những năm gần đây, ảnh viễn thám đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành kỹ thuật tại Việt Nam, mặc dù chưa có chiến lược quản lý dữ liệu đồng bộ và lâu dài Tuy nhiên, nhu cầu sử dụng viễn thám ngày càng tăng và hiệu quả của nó đã được khẳng định, vượt trội hơn so với các phương pháp truyền thống Bộ Nông Nghiệp và Phát triển Nông thôn cũng đã áp dụng công nghệ viễn thám và GIS trong việc đánh giá thích nghi đất đai và lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất.

Tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) là phương pháp quan trọng trong việc lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất, hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất hiệu quả Kỹ thuật viễn thám đã được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực địa chất để nghiên cứu cấu trúc trái đất, bao gồm việc phân tích các tầng cấu trúc, hình dạng uốn nếp và xác định các cấu trúc sâu Ngoài ra, nó còn được sử dụng trong thăm dò và khai thác tài nguyên, cũng như trong việc đo vẽ và lập bản đồ địa mạo, bản đồ thạch học.

Viễn thám ở Việt Nam đã chuyển mình từ công nghệ tương tự sang công nghệ số, kết hợp với hệ thống GIS, và được áp dụng rộng rãi trong điều tra tài nguyên nước, đất và biển Công nghệ này hỗ trợ nhiều lĩnh vực trong thời đại hiện nay Tuy nhiên, việc quản lý và khai thác tài nguyên rừng, đất vẫn gặp khó khăn do chu kỳ kiểm kê thủ công từ cấp xã đến huyện, dẫn đến nhiều bất cập trong điều tra biến động và sử dụng đất Đến nay, nhà nước vẫn chưa có số liệu chính xác về diện tích rừng và các loại hình sử dụng đất, ảnh hưởng đến chiến lược phát triển kinh tế - xã hội.

Trung tâm viễn thám thuộc Bộ Tài nguyên và Môi trường đã giới thiệu phương pháp sử dụng ảnh viễn thám trong việc kiểm kê diện tích đất đai và xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2005, nhấn mạnh vai trò quan trọng của ảnh viễn thám trong việc giải quyết các nhiệm vụ chủ yếu liên quan đến quản lý đất đai.

1 Điều tra tài nguyên đất, đánh giá sử dụng đất, quy hoạch sử dụng đất

2 Điều tra rừng, giám sát khai thác và bảo vệ rừng, quy hoạch phát triển rừng

3 Quy hoạch và phát triển nông nghiệp, giảm sát mùa vụ nông nghiệp

4 Khảo sát nguồn nước và quy hoạch sử dụng tài nguyên nước

CƠ SỞ VIỄN THÁM VÀ GIS

Viễn thám (Remote Sensing)

Viễn thám là lĩnh vực khoa học chuyên nghiên cứu các phương pháp thu thập, đo lường và phân tích thông tin về các đối tượng quan sát mà không cần tiếp xúc trực tiếp.

Thuật ngữ "Remote Sensing" (viễn thám) lần đầu tiên được sử dụng tại Mỹ vào năm 1960, bao gồm nhiều lĩnh vực như không ảnh, giải đoán ảnh và địa chất ảnh Công nghệ viễn thám cho phép xác định và nhận biết đối tượng hoặc điều kiện môi trường thông qua việc phân tích năng lượng bức xạ và phản xạ từ các vật thể, dựa trên những đặc trưng riêng về sự phản xạ và bức xạ.

Sóng điện từ phản xạ hoặc bức xạ từ các vật thể cung cấp thông tin quan trọng về đặc tính của đối tượng trong viễn thám.

Hình 4.1 Đặc trưng phổ của đối tượng được ghi nhận bởi veọ tinh LandSat (TLTK5: Leõ Vaờn Trung)

Bộ cảm biến là thiết bị dùng để phát hiện sóng điện từ phản xạ hoặc bức xạ từ các vật thể, bao gồm cả máy chụp ảnh và máy quét.

Platforms equipped with sensors include various types of vehicles such as aircraft, radiosondes, space shuttles, and satellites.

Nguồn năng lượng chính trong viễn thám là bức xạ mặt trời, cùng với năng lượng sóng điện từ phản xạ từ các vật thể, được thu nhận bởi bộ cảm biến trên vật mang Thông tin về đối tượng được xác định thông qua xử lý tự động trên máy tính hoặc giải đoán trực tiếp từ ảnh dựa vào kinh nghiệm của chuyên gia Cuối cùng, dữ liệu thu thập được sẽ được phân tích để rút ra thông tin hữu ích.

Việc tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) để xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất thông qua ảnh số có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nông lâm nghiệp, địa chất, khí tượng và môi trường, cùng với nhiều ngành nghề khác.

Viễn thám là một phương pháp ghi nhận giá trị sóng điện từ phản xạ hoặc bức xạ từ các vật thể, với hình ảnh được lưu trữ dưới dạng số Những hình ảnh này được chia thành nhiều phần tử nhỏ gọi là pixel, mỗi pixel tương ứng với một đơn vị không gian và có giá trị nguyên hữu hạn tương ứng với từng cấp độ xám.

Các pixel thường có hình dạng vuông và được xác định bằng tọa độ hàng và cột Kích thước pixel lớn có thể dẫn đến chất lượng ảnh kém, trong khi kích thước nhỏ lại yêu cầu dung lượng lưu trữ lớn Độ phân giải của ảnh được xác định bởi diện tích nhỏ nhất trên mặt đất tương ứng với một pixel.

Việc tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) là rất quan trọng trong quá trình xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất Các ảnh viễn thám được sử dụng trong nghiên cứu này có độ phân giải khác nhau, phù hợp với các lĩnh vực ứng dụng cụ thể.

Hình 4.4 Dữ liệu ảnh vệ tinh được sử dụng trong cung cấp thông tin

Ảnh viễn thám được ghi lại qua các dải phổ khác nhau từ cực tím đến sóng Radio, thường được gọi là dữ liệu ảnh đa phổ, đa kênh hoặc nhiều kênh Thông tin trong dữ liệu ảnh số được lưu theo đơn vị bit, với các ảnh viễn thám thường ghi theo 6, 7, 8 hoặc 10 bits; trong đó, vệ tinh NOAA sử dụng 10 bits Khi xử lý ảnh số, đơn vị thường dùng là byte (1 byte = 8 bits), do đó, ảnh có số bits nhỏ hơn hoặc bằng 8 được lưu dưới dạng 1 byte, cho phép mỗi pixel nhận giá trị từ 0 đến 255, biểu thị 256 cấp độ xám Trong khi đó, ảnh có số bits lớn hơn 8 được lưu dưới dạng 2 byte hay một từ, cho phép lưu trữ nhiều thông tin hơn.

Hình 4.5 Ảnh vệ tinh chụp trên 3 kênh phổ lưu dưới dạng 8 bits

4.1.2 Cấu trúc cơ bản của dữ liệu ảnh viễn thám

Năng lượng sóng điện từ khi đến bộ cảm biến sẽ được chuyển đổi thành tín hiệu số Dữ liệu hình ảnh phản ánh năng lượng bức xạ mà bộ cảm biến thu nhận, và thông tin được cung cấp dựa trên giá trị pixel trong ảnh.

Dữ liệu ảnh số được tổ chức theo khuôn dạng (format), bao gồm sự phối hợp giữa vị trí không gian (hàng, cột) và giá trị phổ (band) để thu nhận, thể hiện và phân tích ảnh Hiện nay, có ba loại khuôn dạng thông dụng cho dữ liệu ảnh số.

Khuôn dạng BSQ (Band Sequence) là phương pháp lưu trữ các kênh phổ theo thứ tự tuần tự từ kênh này sang kênh khác, trong đó ảnh số được ghi theo từng kênh (band) theo dạng hàng và cột.

Khuôn dạng BIL (Band Interleaved by Line) là một phương pháp ghi dữ liệu trong đó mỗi hàng được lưu trữ theo thứ tự của số band Điều này có nghĩa là mỗi hàng được ghi lần lượt theo kênh phổ và sau đó được lặp lại theo thứ tự của từng hàng.

Heọ thoỏng thoõng tin ủũa lyự (GIS)

4.2.1 Khái niệm về hệ thống thông tin địa lý

Hệ thống GIS, theo FIS (Liên đoàn Quốc tế về Đo đạc), bao gồm bốn thành phần chính: phần cứng, phần mềm, dữ liệu và người sử dụng Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin đã giúp giảm chi phí và tăng tốc độ xử lý của phần cứng, đồng thời cải thiện chức năng quản lý và phân tích dữ liệu của phần mềm Ngoài ra, công nghệ mới cũng rút ngắn vòng đời của dữ liệu nếu được cập nhật thường xuyên.

Ngoài 4 thành phần cơ bản trên, để quản lý toàn bộ cơ sở dữ liệu của một thành phố hay một quốc gia, đồng thời tạo thuận lợi cho việc chia sẻ và kết nối thông tin rất đa dạng về nhu cầu có liên quan trực tiếp cũng như gián tiếp với nhiều cơ quan, ban, ngành Quy trình và cách thức tổ chức hệ thống GIS được xem là thành phần thứ 5 góp phần giữ vai trò quan trọng trong việc phát triển ứng dụng GIS

Hình 4.11 Mô hình GIS 5 thành phần 4.2.2 Các chức năng của GIS

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) bao gồm bốn chức năng chính: nhập dữ liệu, quản lý dữ liệu, phân tích dữ liệu và hiển thị dữ liệu Những chức năng này giúp ứng dụng hiệu quả trong việc quản lý tài nguyên thiên nhiên.

Tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) là phương pháp hiệu quả trong việc lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất và môi trường Quá trình này hỗ trợ quản lý thiết kế quy hoạch cơ sở hạ tầng kỹ thuật, quản lý sử dụng đất đai, và quản lý kinh tế xã hội, từ đó nâng cao hiệu quả trong công tác quản lý tài nguyên và phát triển bền vững.

Nhập dữ liệu là quá trình chuyển đổi thông tin thành định dạng có thể đọc và lưu trữ trên máy tính, từ đó tạo ra cơ sở dữ liệu GIS Quy trình này đóng vai trò thiết yếu trong việc xây dựng một cơ sở dữ liệu đầy đủ và chính xác.

• Quản lý dữ liệu: Dữ liệu địa lý thể hiện thế giới thực được quản lý trong

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) sử dụng các mô hình dữ liệu cụ thể, trong đó dữ liệu thuộc tính thường được quản lý theo mô hình quan hệ, còn dữ liệu không gian được lưu trữ dưới dạng vector và raster Việc chuyển đổi giữa hai mô hình này là khả thi, từ vector sang raster (raster hoá) và ngược lại (vector hoá) Để biểu diễn dữ liệu vector, hai cấu trúc dữ liệu phổ biến là Spaghetti (sử dụng trong phần mềm MapInfo) và Topology (sử dụng trong Arcview, Geomedia, ) Quản lý dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc truy cập nhanh chóng vào cơ sở dữ liệu không gian và thuộc tính, từ đó nâng cao hiệu quả phân tích dữ liệu cho các ứng dụng thực tế Bốn phương pháp cơ bản trong quản lý dữ liệu được thể hiện trong hình 4.12.

- Các phần mềm ứng dụng GIS truy xuất dữ liệu được lưu trữ trong các tập tin dữ liệu không gian và phi không gian

- Các phần mềm ứng dụng GIS truy xuất dữ liệu từ 2 cơ sở dữ liệu riêng: không gian và thuộc tính (áp dụng đối với ArcInfo)

- Các phần mềm ứng dụng GIS truy xuất dữ liệu từ một cơ sở dữ liệu thuộc tính và không gian.

Ngay từ khi phát triển, cơ sở dữ liệu không gian đã được thiết kế để xử lý đồng thời dữ liệu không gian và thuộc tính trong cùng một hệ thống.

GIS nổi bật so với các hệ thống thông tin khác nhờ khả năng phân tích đồng thời dữ liệu không gian và thuộc tính Chức năng phân tích dữ liệu của GIS được chia thành bốn nhóm chính: duy trì và phân tích dữ liệu không gian, duy trì và phân tích dữ liệu thuộc tính, phân tích tổng hợp dữ liệu không gian và thuộc tính, cùng với định dạng xuất Mỗi nhóm này bao gồm nhiều chức năng cụ thể, như được thể hiện trong hình 4.13.

Khoâng gian & thuộc tính cơ sở dữ liệu

Cơ sở dữ liệu không gian Cơ sở dữ liệu thuộc tính

Khoâng gian & thuộc tính cơ sở dữ liệu

Phaàn meàm cho quản lý dữ liệu khoâng gian

DBMS cho quản lý thuộc tính dữ liệu

DBMS cho người dùng thieát keá

Phần mở rộng của hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS) nhằm mục đích lưu trữ dữ liệu không gian Trên thị trường hiện nay, có nhiều ứng dụng phần mềm GIS (Hệ thông thông tin địa lý) được phát triển để phục vụ cho việc quản lý và phân tích dữ liệu không gian Các ứng dụng này không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình làm việc mà còn nâng cao hiệu quả trong việc ra quyết định dựa trên thông tin địa lý.

Hình 4.12 Phương pháp quản lý dữ liệu GIS (TLTK1: Lê Văn Trung)

Chuyển đổi format Chuyển đổi hình học Chuyển đổi giữa những phép chiếu bản đồ

Tổng hợp Gheùp bieân Soạn thảo đồ họa

1.Duy trì và phân tích dữ liệu không gian

Làm thưa tọa độ Các chức năng soạn thảo thuộc tính

2 Duy trì và phân tích dữ liệu thuộc tính Các chức năng truy vấn thuộc tính

Thu hồi/ Phân loại/Đo lường

Thu hoài Phân loại Đo lường Các phép tính phủ lớp

Tìm kieám Đường và điểm trong polygon

Các chức năng đo vẽ ủũa hỡnh

Các phép tính lân cận

3 Phaõn tớch toồng hợp dữ liệu không gian và thuộc tính

Các chức năng liên kết

Network Kéo giãn Seek Intervisibility Illumination Xem phối cảnh

4 Định dạng xuất (Formatting output)

Chú giải bản đồ Nhãn text

Kiểu đường, vùng Ký hiệu đồ họa

Hình 4.13 Chức năng phân tích chính của GIS (TLTK1: Lê Văn Trung)

GIS cho phép lưu trữ và hiển thị thông tin một cách tách biệt, với khả năng hiển thị ở nhiều tỉ lệ và mức độ chi tiết khác nhau, chỉ bị giới hạn bởi dung lượng lưu trữ và phương pháp hiển thị của phần mềm Để đảm bảo chất lượng thông tin, dữ liệu cần được nhập ở độ chi tiết cao nhất, vì thông tin chỉ có thể được hiển thị ở mức độ chi tiết thấp hơn Ngoài bản đồ, dữ liệu GIS còn bao gồm báo cáo, biểu đồ, hình ảnh và có thể được hiển thị qua nhiều hình thức như hình ảnh tức thời trên màn hình, bản in từ máy in hoặc máy vẽ, cũng như lưu trữ trên các môi trường từ.

BẢN ĐỒ BẢNG BIỂU HÌNH ẢNH

Hình 4.14 Hiển thị dữ liệu của GIS

Dữ liệu từ GIS đảm bảo chất lượng cao và luôn được cập nhật, với lý lịch tự mô tả thông qua metadata Hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu cho phép truy cập và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

4.2.3 Cấu trúc dữ liệu không gian

Trong mô hình dữ liệu vector, GIS xác định chính xác vị trí của các đối tượng địa lý như điểm, đường và vùng trong không gian Các vị trí này thường được lưu trữ theo hệ tọa độ tham chiếu X,Y (HN 72, VN 2000) và được thể hiện trên bản đồ, cho phép xác định giá trị tọa độ của điểm, đường và vùng một cách rõ ràng.

Phương pháp cơ bản trong GIS để lưu trữ dữ liệu được minh họa trong hình 4.15, trong đó mô hình dữ liệu vector và mô hình dữ liệu raster là hai phương pháp phổ biến nhất để thể hiện thế giới thực.

Hình 4.15 Mô hình dữ liệu không gian của GIS (TLTK1: Lê Văn Trung)

Có 2 loại cấu trúc dữ liệu không gian thường được áp dụng trong mô hình dữ liệu vector như sau:

Cấu trúc dữ liệu Spaghetti là một dạng cấu trúc đơn giản và dễ hiểu, trong đó mối quan hệ không gian giữa các đối tượng không được mã hóa.

Tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) là phương pháp hiệu quả trong việc xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất Mặc dù cấu trúc này có nhược điểm là không phù hợp với nhiều dạng phân tích không gian, nhưng nó lại rất hữu ích cho việc tái sản xuất bản đồ số mà không cần lưu trữ quan hệ không gian.

Hình 4.16 Cấu trúc dữ liệu không gian của GIS (TLTK1: Lê Văn Trung)

Cơ sở tích hợp GIS và viễn thám

Kỹ thuật xử lý ảnh viễn thám và GIS có sự tương đồng trong việc xử lý dữ liệu không gian, cho phép tạo ra bản đồ số Cả hai đều sử dụng các thuật toán giống nhau để xử lý dữ liệu không gian số, tạo điều kiện cho việc phân tích và trực quan hóa thông tin địa lý.

Theo các chuyên gia GIS, công nghệ viễn thám là một trong những phương pháp thu thập dữ liệu hiệu quả và quan trọng Việc tích hợp dữ liệu viễn thám vào hệ thống GIS rất khả thi, và trong nhiều bài toán phân loại ảnh viễn thám, các chuyên gia có thể đạt được độ chính xác cao hơn khi có thông tin địa lý bổ trợ như số liệu ranh giới, độ cao và độ dốc.

Chương này đề xuất quy trình kết hợp ảnh viễn thám với dữ liệu vector của GIS, nhằm tối ưu hóa các chức năng của hai công nghệ Mục tiêu là nâng cao hiệu quả trong việc cung cấp thông tin, đáp ứng yêu cầu xây dựng và cập nhật dữ liệu không gian.

4.3.1 Tiềm năng cung cấp dữ liệu của viễn thám Ảnh hàng không hoặc vệ tinh dưới dạng ảnh số được giải đoán hoặc phân tích, xử lý để tạo ra dữ liệu hoặc cập nhật bản đồ có tỉ lệ thích hợp theo yêu cầu hoặc xây dựng mô hình biểu diễn độ cao mặt đất, giám sát sự biến động hiện trạng sử dụng đất và môi trường Nhìn chung dữ liệu ảnh viễn thám độ phân giải cao có khả năng cung cấp rất tốt các thông tin về kinh tế xã hội và là nguồn xây dựng và cập nhật cơ sở dữ liệu phục vụ công tác quản lý đô thị rất hiệu quả Viễn thám là một trong những công nghệ rất hiệu quả trong việc thu thập dữ liệu và cung cấp thông tin quan trọng cho hệ thống thông tin địa lý của thành phố trong tương lai, có thể tóm tắt khả năng ứng dụng công nghệ viễn thám trong việc xây dựng và cập nhật cơ sở dữ liệu GIS phục vụ quản lý đô thị theo hình 4.18 nhử sau:

Hình 4.18 Khả năng ứng dụng viễn thám cung cấp dữ liệu GIS

Cần thiết cho một số Sở,

Cần thiết cho toàn thành á

Caáp, thoát nước ẹieọn Quy hoạch ẹũa Chớnh

Hình 4.19 Lĩnh vực ứng dụng và tỉ lệ bản đồ cần thiết

0,01 0,1 1 10 25 50 100 (m) Độ chính xác không gian ẹũa chớnh Coõn g trỡnh Dũch vu ù C C Qua ỷn l yự LN Địa hình QH sử dụng đất Ảnh IKONOS SPOT

Độ chính xác của dữ liệu GIS phụ thuộc vào loại tỉ lệ bản đồ và chu kỳ cập nhật Tùy thuộc vào lĩnh vực ứng dụng, dữ liệu địa lý cần đáp ứng các yêu cầu về độ chính xác không gian và thời gian tương ứng.

Hình 4.20 Độ chính xác về không gian và thời gian của dữ liệu ủũa lyự (TLTK5: Leõ Vaờn Trung)

Hình 4.20 minh họa độ chính xác và khả năng cập nhật của dữ liệu ảnh viễn thám trong việc thành lập và cập nhật dữ liệu không gian Việc lựa chọn loại dữ liệu ảnh vệ tinh chủ yếu phụ thuộc vào tỷ lệ của dữ liệu địa lý phù hợp với yêu cầu ứng dụng trong từng lĩnh vực cụ thể Bảng 4.1 trình bày một số đặc trưng kỹ thuật của các loại ảnh viễn thám phổ biến hiện nay.

Công nghệ viễn thám với khả năng cung cấp ảnh số độ phân giải cao 1m và chu kỳ lặp ngắn, giúp cập nhật thông tin nhanh chóng trong vài ngày, đã nâng cao hiệu quả ứng dụng GIS trong quản lý, quy hoạch và phát triển đô thị.

Veọ tinh Sensor Độ phân giải Toàn sắc (PAN) Đa phổ (MS) Độ rộng đường quyét Độ phân giải cao

40 km Độ phân giải trung bình

JERS-1 OPS IRS-1C/D PAN IRS-1C/D LISS III TK-350 (Kosmos)

200 km Độ phân giải thaáp

IRS-1C/D WIFS TIROS/AVHRR (NOAA)

Bảng 4.1 Độ chính xác về không gian của dữ liệu ảnh viễn thám

(TLTK1: Leâ Vaên Trung) 4.3.2 Nhu cầu cần thiết tích hợp giữa viễn thám và GIS

Việc tích hợp viễn thám và GIS tạo ra công nghệ hiệu quả, kết hợp chiến lược xử lý ảnh với dòng luân chuyển thông tin và chuyển đổi dữ liệu Quá trình này giúp xử lý và giải đoán ảnh, từ đó tạo ra dữ liệu địa lý cần thiết cho GIS, đáp ứng nhu cầu đa dạng trong quản lý đô thị.

Theo các chuyên gia GIS, công nghệ viễn thám là một trong những phương pháp thu thập dữ liệu không gian hiệu quả và quan trọng Việc tích hợp dữ liệu viễn thám vào GIS rất khả thi nhờ vào cấu trúc dữ liệu raster tương đồng Cả hai kỹ thuật này đều xử lý dữ liệu không gian và có khả năng tạo ra bản đồ số, đồng thời sử dụng các thuật toán chung trong việc xử lý dữ liệu không gian số Khi ảnh vệ tinh được xử lý, nó có thể cung cấp thông tin quý giá cho các ứng dụng GIS.

Tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) là phương pháp hiệu quả trong việc xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất, cho phép sử dụng ảnh viễn thám kết hợp với dữ liệu vector của GIS như ranh giới, tọa độ và độ cao Công nghệ này không chỉ tối ưu hóa các chức năng phân tích của GIS mà còn khai thác tối đa dữ liệu thuộc tính, từ đó cung cấp thông tin nhanh chóng và chính xác cho quy hoạch, quản lý tài nguyên thiên nhiên, giám sát môi trường, theo dõi biến động sử dụng đất và tạo lập các bản đồ chuyên đề.

TÍCH HỢP VIỄN THÁM VÀ GIS

Thuật toán cơ bản trong công tác xử lý ảnh viễn thám

Công nghệ viễn thám hiện nay cung cấp dữ liệu phù hợp với GIS, tối ưu hóa hiệu quả thông tin Các thuật toán quan trọng như chuyển đổi cấp độ xám, tổ hợp màu, phân tích thành phần chính và phân loại ảnh cần được thực hiện hoàn chỉnh Điều này giúp người giải đoán ảnh dễ dàng đọc và nhận biết nội dung, từ đó sắp xếp thông tin theo yêu cầu, đáp ứng nhu cầu xây dựng và cập nhật dữ liệu không gian theo từng giai đoạn.

5.1.1 Biến đổi cấp độ xám

Thuật toán cấp độ xám được thiết kế để chuyển đổi giá trị cấp độ xám thực tế của ảnh thành khoảng cấp độ xám phù hợp với thiết bị hiển thị Kỹ thuật này đơn giản nhưng hiệu quả trong việc tăng cường chất lượng ảnh, tạo ra hình ảnh mới rõ ràng hơn so với ảnh gốc Nhờ đó, người giải đoán ảnh có thể đọc và nhận biết nội dung dễ dàng hơn.

Thuật toán biến đổi thường dựa theo hàm số như sau: y = f (x)

Y là giá trị cấp độ xám sau khi biến đổi, trong khi x là giá trị cấp độ xám của ảnh gốc Phép biến đổi tuyến tính cơ bản thường được áp dụng trong quá trình này.

Tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất y = ax + b

Giá trị cấp độ xám được tính theo công thức min min min max min max ( x x ) y x x y y y − +

Cấp độ xám của ảnh gốc thay đổi từ xmin = 20 đến xmax = 120, trong khi thiết bị hiển thị có khả năng thể hiện cấp độ xám từ ymin = 0 đến ymax = 255 Nếu pixel của ảnh gốc có giá trị x = 40, sau khi biến đổi, cấp độ xám của pixel này sẽ được xác định theo quy trình chuyển đổi tương ứng.

5.1.2 Thể hiện màu dữ liệu ảnh

Màu dữ liệu ảnh vệ tinh đóng vai trò quan trọng trong việc giải đoán ảnh bằng mắt Phương pháp cơ bản thường được áp dụng là tổ hợp màu, trong đó ba kênh phổ được gán cho ba màu cơ bản: Đỏ, Xanh lá, và Xanh dương (R, G, B) Màu sắc của ảnh thu được sẽ thay đổi tùy thuộc vào việc lựa chọn kênh phổ và chỉ định màu cơ bản Khi ba kênh tương ứng với vùng phổ Đỏ, Xanh lá, và Xanh dương được thu nhận, chúng ta sẽ có được ảnh màu tự nhiên.

Trong ảnh viễn thám đa phổ, các kênh phổ không luôn tương ứng với vùng phổ của Red, Green và Blue, điều này dẫn đến việc không thể tái tạo chính xác hình ảnh.

Các giá trị Y, ymax, ymin, xmin, xmax tạo ra màu sắc tự nhiên trên màn hình hiển thị ảnh Khi hiển thị thông tin từ vùng phổ không nhìn thấy như ảnh hồng ngoại, việc tổ hợp màu với kênh phổ hồng ngoại thường dẫn đến màu sắc không tự nhiên, được gọi là tổ hợp màu giả Tổ hợp màu giả phổ biến trong viễn thám là tổ hợp màu hồng ngoại, trong đó màu đỏ (Red) được gán cho kênh gần hồng ngoại, màu lục (Green) cho kênh đỏ và màu chàm (Blue) cho kênh lục Với tổ hợp màu này, các đối tượng được thể hiện tương tự như trên phim hồng ngoại.

5.1.3 Biến đổi giữa các ảnh

Tạo ảnh tỷ số là một kỹ thuật sử dụng phép chia để loại trừ ảnh hưởng của địa hình và tách biệt các đặc tính địa chất Quá trình này bao gồm việc chọn hai kênh thích hợp trong ảnh đa phổ, sau đó chia giá trị độ sáng của từng pixel từ hai kênh ảnh gốc Kết quả cuối cùng là giá trị độ sáng của pixel trong ảnh tỷ số, được biểu diễn bằng công thức ij(Ratio) = ijK / ijL.

Trong đó: BVijK : Giá trị độ sáng pixel (i, j) kênh K

BV ijL : Giá trị độ sáng pixel (i, j) kênh L

Tạo ảnh dựa trên chỉ số thực vật NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): Là dạng đặc biệt của ảnh tỉ số được đề xuất đầu tiên bởi

Rouse và các cộng sự (1973) Ảnh chỉ số thực vật đối với Landsat được tính nhử sau:

BV : Giá trị độ sáng pixel (i, j) kênh 7 (sóng hồng ngoại) ij7

BVij5 : Giá trị độ sáng pixel (i, j) kênh 5 (sóng ánh sáng đỏ)

Giá trị NDVI càng lớn đối với những vùng có độ che phủ thực vật cao và càng bé đối với những vùng thực vật thưa thớt

5.1.4 Phân loại ảnh viễn thám

Phân loại ảnh viễn thám là quá trình gán các khoảng cấp độ xám vào những nhóm đối tượng có tính chất tương đối đồng nhất, nhằm phân biệt các nhóm này trong khuôn khổ ảnh Hiện nay, có hai phương pháp cơ bản được sử dụng trong phân loại ảnh viễn thám.

Phân loại có giám định (Supervised classification) là phương pháp phân loại dựa trên các vùng mẫu, nơi các chỉ tiêu phân loại được xác định và áp dụng luật quyết định phù hợp để gán nhãn cho từng pixel Các vùng mẫu này đại diện cho các loại đất khác nhau, cho phép người phân tích nhận diện đặc trưng phổ của chúng Thông qua dữ liệu huấn luyện từ các vùng mẫu, các tham số thống kê được tính toán, từ đó hỗ trợ quá trình phân loại và xác định pixel thuộc về từng loại cụ thể.

Phân loại phi giám định (Unsupervised classification) được áp dụng trong các khu vực thiếu thông tin về đối tượng cần phân loại, chỉ sử dụng thông tin từ ảnh Quy trình thực hiện bắt đầu bằng việc chọn ngẫu nhiên các dữ liệu mẫu, sau đó gộp các pixel thành các nhóm có đặc trưng phổ tương đối đồng nhất thông qua kỹ thuật ghép lớp (clustering) Tiếp theo, loại ứng với từng nhóm được xác định và các nhóm này được sử dụng để ước tính các tham số thống kê cho quá trình phân loại tiếp theo Hình 5.1 minh họa nguyên lý cơ bản của phân loại ảnh viễn thám.

Hình 5.1 Phân loại ảnh viễn thám (TLTK5: Lê Vă Trung)

Phân loại có giám định (Supervised classification) là một phương pháp phổ biến hiện nay, sử dụng nhiều thuật toán khác nhau Một số thuật toán tiêu biểu trong phương pháp này bao gồm: Phân loại hình hộp (Parallelpiped Classifier), Phân loại theo cây quyết định (Decision tree Classifier), Phân loại theo khoảng cách ngắn nhất (Minimum distance Classifier) và Phân loại gần đúng nhất (Maximum likelihood Classifier).

Phương pháp phân loại gần đúng MLC là một thuật toán phổ biến, thường được sử dụng làm chuẩn để so sánh với các thuật toán khác MLC được phát triển dựa trên giả thiết rằng hàm mật độ xác suất tuân theo phân bố chuẩn Trong phương pháp này, mỗi pixel được tính toán xác suất thuộc về một loại nhất định và được gán tên loại mà xác suất cao nhất.

Band 1 phân vào loại B Xác suất thuộc về loại A : nhỏ

Xác suất thuộc về loại B : lớn

Nguyên tắc phân loại gần đúng nhất

Theo hình trên, pixel sẽ được phân vào loại B vì có xác suất thuộc vào loại

B lớn hơn xác suất thuộc vào loại A

Xác suất này được định nghĩa như sau: Likelihood Lk là xác suất hậu định (posterior probability) của pixel trực thuộc loại K nếu Lk là maximum

Trong đó: P(k): xác suất tiền định của loại K

P(X/k): xác suất điều kiện có thể xem X thuộc loại K

( hàm mật độ xác suất) Thường P(k) và ∑[p(i) x p(X/i)] được xem bằng nhau cho tất cả các loại

Do đó, Lk chỉ phụ thuộc vào p(X/k)

Trong trường hợp dữ liệu ảnh tuân theo luật phân bố chuẩn (normal distribution) theo Gauss thì đại lượng Lk có thể được viết như sau:

Trong đó: ° Lk(X) : xác suất mà X thuộc loại K

Việc tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong việc xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất là rất quan trọng Trong đó, vector giá trị cấp độ xám được biểu diễn dưới dạng X = [x1, x2, …, xn], với n là số kênh ảnh Để phân tích, vector trung bình của loại K được ký hiệu là μk, trong khi ma trận phương sai – hiệp phương sai được biểu diễn bằng ∑k Cuối cùng, định thức của ma trận này được ký hiệu là |∑k|.

5.1.5 Đánh giá kết quả phân loại ảnh viễn thám

Khi lựa chọn thuật toán phân loại cho bộ dữ liệu ảnh viễn thám, chúng ta thu được thông tin quý giá về vùng phủ mặt đất, với kết quả được trình bày dưới dạng bản đồ chuyên đề mã hóa màu (dạng raster) Hình 5.2 minh họa sự phân chia 5 màu tương ứng với 5 loại khác nhau, trong đó giá trị của các pixel được chỉ định cho mỗi loại.

Mô hình chuyển đổi dữ liệu viễn thám và GIS để thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất

Dữ liệu GIS bao gồm dữ liệu không gian và thuộc tính, được thu thập từ nhiều nguồn và luôn được cập nhật để phản ánh chính xác thế giới thực Viễn thám là công nghệ hiệu quả cho việc thu thập dữ liệu cho GIS, trong khi dữ liệu có sẵn trong GIS cũng hỗ trợ phân loại và xử lý ảnh viễn thám Giải pháp tích hợp viễn thám và GIS tối ưu hóa việc thu thập, lưu trữ, phân tích và xử lý dữ liệu địa lý, nâng cao hiệu quả trong xây dựng và cập nhật dữ liệu không gian Ảnh viễn thám sau khi xử lý có thể chuyển đổi sang định dạng vector của GIS để lưu trữ và phân tích, phục vụ nhiều lĩnh vực ứng dụng Người dùng có thể chuyển đổi giữa các định dạng vector và raster hoặc kết hợp chúng để tạo ra các bản đồ chuyên đề Ngoài ra, chức năng chồng lớp và tạo mô hình độ cao số của GIS cung cấp thông tin hữu ích cho việc giải đoán và xử lý ảnh viễn thám.

Cấu trúc dữ liệu Vector

Phân tích ảnh Phaân tích khoâng gian Ảnh Viễn Thám Cấu trúc dữ liệu Raster

Sản phẩm xuất của kết quả

Hình 5.3 Mô hình chuyển đổi dữ liệu giữa viễn thám và GIS

Mô hình xử lý và giải đoán ảnh hiện tại chủ yếu ít sử dụng dữ liệu dạng vector, dẫn đến việc các hệ thống xử lý ảnh viễn thám không có đầy đủ chức năng như GIS trong việc xử lý dữ liệu vector (như overlay và buffer) Tuy nhiên, dữ liệu vector từ GIS, chẳng hạn như điểm khống chế mặt đất, là rất cần thiết để điều chỉnh hình học cho bình đồ ảnh Ngoài ra, lớp polygon về ranh giới hành chính và loại hình sử dụng đất cũng đóng vai trò quan trọng trong công tác giải đoán ảnh.

Để nâng cao hiệu suất trong việc xây dựng và cập nhật dữ liệu không gian, cần thiết phải xây dựng một quy trình tích hợp hiệu quả giữa công nghệ GIS và viễn thám Mô hình này sẽ tạo ra một quá trình xử lý thuận lợi và lưu trữ hợp lý cho các dạng cấu trúc dữ liệu phổ biến, phục vụ cho công tác xây dựng và cập nhật dữ liệu trong hệ thống thông tin địa lý.

Mô hình được xây dựng nhằm đáp ứng ba yêu cầu cơ bản trong tích hợp:

1 Tỉ lệ của dữ liệu địa lý yêu cầu bởi GIS và khả năng cung cấp của viễn thám

2 Chu kỳ lặp của vệ tinh và thời gian cập nhật dữ liệu của GIS

3 Dòng luân chuyển thông tin và chuyển đổi dữ liệu trong quá trình xử lý và giải đoán ảnh viễn thám kết hợp với các chức năng của GIS

Độ chính xác về không gian và thời gian của dữ liệu địa lý phụ thuộc vào tỉ lệ bản đồ và chu kỳ cập nhật Công nghệ tích hợp viễn thám và GIS cho phép cập nhật và xây dựng cơ sở dữ liệu GIS với độ chính xác cao, tiết kiệm lao động và thời gian cho các ứng dụng khác nhau.

Tích hợp viễn thám và GIS nhằm kết hợp chiến lược xử lý ảnh với dòng luân chuyển thông tin và chuyển đổi dữ liệu trong quá trình giải đoán ảnh, từ đó tạo ra thông tin cần thiết cho từng ứng dụng cụ thể Việc xây dựng và cập nhật dữ liệu không gian yêu cầu một mô hình tương tác giữa thuật toán sử dụng, dữ liệu mẫu và thông tin cần được tạo ra và lưu trữ Hình 5.4 minh họa mô hình tích hợp trong quá trình luân chuyển thông tin và chuyển đổi dữ liệu, nhằm cung cấp thông tin thiết yếu.

Hình 5.4 Dòng luân chuyển thông tin và chuyển đổi dữ liệu địa lý

XỬ LÝ ẢNH ẢNH SỐ ẢNH TƯƠNG TỰ

KHÁI QUÁT HOÁ NỘI SUY

CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐỊA LÝ

Để tích hợp dữ liệu thông tin địa lý một cách hiệu quả, cần lưu trữ dữ liệu dưới dạng số và đưa về một hệ tọa độ đồng nhất Các dữ liệu số phải có khả năng chồng phủ lên nhau, đảm bảo tính đồng nhất về mặt hình học giữa raster và vector.

Hệ thống GIS hiện tại chưa đáp ứng đầy đủ các chức năng cần thiết để xử lý dữ liệu ảnh viễn thám, đặc biệt trong việc đánh giá và phân loại các đối tượng dựa trên giá trị phổ phản xạ Ngược lại, các hệ thống xử lý ảnh viễn thám lại thiếu các chức năng phân tích và biên tập dữ liệu không gian, cũng như khả năng mô hình hóa dữ liệu Do đó, việc phát triển quy trình phối hợp giữa hai công nghệ này là cần thiết để tối ưu hóa chiến lược xử lý ảnh, cải thiện dòng luân chuyển thông tin và chuyển đổi dữ liệu, từ đó cung cấp dữ liệu địa lý thiết yếu cho GIS, phục vụ cho các nhu cầu đa dạng trong quản lý đô thị.

Dữ liệu GIS đa dạng hơn dữ liệu viễn thám, bao gồm các dạng như vector, raster, số nguyên, số thực và bảng biểu, và được lưu trữ trong hệ quản lý cơ sở dữ liệu GIS Sự đa dạng này cho phép GIS tích hợp dữ liệu viễn thám sau khi xử lý Để thực hiện điều này, dữ liệu viễn thám cần được chuyển đổi thành định dạng đồng nhất với dữ liệu trong cơ sở dữ liệu GIS, bao gồm khuôn dạng và tọa độ tham chiếu, thông qua các phương pháp vector hóa, raster hóa và điều chỉnh hình học.

Dựa trên việc tích hợp viễn thám và GIS, dữ liệu cần được xây dựng theo mô hình quan hệ không gian với hệ tọa độ thống nhất và đồng nhất ở dạng số Công nghệ viễn thám đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp cơ sở dữ liệu đầu vào cho GIS.

Tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong việc lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất cho phép chúng ta khai thác các thông tin liên quan đến dữ liệu mẫu Các phương pháp định lượng như thống kê và nội suy trong GIS giúp đánh giá và định lượng mối tương quan giữa các yếu tố đất đai và sử dụng đất, từ đó tìm ra những câu trả lời khác nhau trong quá trình xử lý ảnh.

Bản đồ hiện trạng sử dụng đất được tạo ra nhằm mục đích kiểm kê và đánh giá tình hình sử dụng đất trong khu vực Với công nghệ truyền thống, quá trình này thường gặp nhiều khó khăn và tốn thời gian.

Bản đồ sử dụng đất chỉ được cập nhật mỗi 5 năm, dẫn đến việc số liệu không thể được cập nhật kịp thời vào GIS trong suốt giai đoạn này Để xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất, ngoài việc điều tra thực địa, cần tổng hợp một lượng lớn tài liệu từ nhiều nguồn khác nhau Điều này đòi hỏi một hệ thống quản lý dữ liệu hiệu quả ngay từ đầu để đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của bản đồ toàn vùng.

Công nghệ viễn thám cho phép theo dõi diễn biến sử dụng đất nông nghiệp qua nhiều năm, từ đó giúp xác định diện tích tăng giảm và đánh giá xu thế phát triển phù hợp với điều kiện đất đai Việc này hỗ trợ dự báo phát triển vùng và kiểm soát quá trình đô thị hóa tự phát Bằng cách sử dụng ảnh chụp từ nhiều thời điểm và sensor khác nhau, chúng ta có thể thu thập thông tin đa dạng về hiện trạng sử dụng đất Hơn nữa, tư liệu viễn thám đa thời gian còn giúp hiệu chỉnh và cập nhật chính xác các lớp dữ liệu không gian như mạng lưới thủy văn, giao thông và thực phủ.

Việc xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất chủ yếu dựa vào đặc điểm phản xạ của các đối tượng và các thuật toán phân loại trong lĩnh vực viễn thám Sau khi tiến hành giải mã ảnh, quá trình này giúp xác định rõ ràng các loại đất và tình trạng sử dụng của chúng.

Tích hợp viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) là phương pháp hiệu quả để xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất, phản ánh sự phân bố không gian và thời gian của các đối tượng Kết quả từ ảnh viễn thám chỉ thể hiện lớp phủ tại thời điểm chụp, do đó cần bổ sung thông tin từ GIS, bao gồm dữ liệu thực địa về loại hình sử dụng đất và các bản đồ liên quan Việc kết hợp thông tin từ nhiều thời điểm chụp và hiểu biết sâu sắc về khu vực nghiên cứu sẽ giúp tạo ra bản đồ hiện trạng sử dụng đất một cách nhanh chóng và chính xác.

TỔNG QUAN VỀ KHU VỰC NGHIÊN CỨU

XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU TÍCH HỢP VIỄN THÁM VÀ

Định dạng
Số trang	90
Dung lượng	2,89 MB