Phân loại lớp phủ/sử dụng đất (LP/SDĐ) bằng ảnh viễn thám với thách thức lớn nhất là cách phân biệt các lớp đối tượng theo giá trị phổ khác nhau, cấu trúc, hình dạng và yếu tố không gian. Bài báo trình bày cách phân loại định hướng đối tượng trong việc phân LLP/SDĐ với tư liệu ảnh LANDSAT, độ phân giải 30m. Hệ thống LLP/SDĐ được phân loại theo CORINE với 3 cấp 1,2,3 và cấp 3 có 12 LLP/SDĐ. Việc chiết xuất 12 loại hình LLP/SDĐ thông qua việc phân cấp các đối tượng theo đặc trưng phổ phản xạ, giá trị độ sáng và chỉ số thực vật NDVI. Kết quả phân loại đạt độ chính xác 0.723%.
Giới thiệu
Bài báo này sử dụng phương pháp phân loại định hướng đối tượng nhằm khắc phục hạn chế này nhờ việc sử dụng thêm yếu tố hình dạng, vị trí đối tượng, độ sáng, sự khác biệt thực vật và mật độ các đối tượng làm nguyên tắc phân loại.
Hệ thống phân loại lớp phủ theo CORINE khu vực tỉnh Hà Tĩnh
Hệ thống phân loại LP/SDĐ là một hệ thống toàn diện và chuẩn hoá, được thiết kế cho yêu cầu sử dụng cụ thể, và được tạo ra cho việc xây dựng bản đồ, nó phụ thuộc vào tỷ lệ và nội dung bản đồ cần thành lập và nguồn dữ liệu.
Các lớp đối tượng LP/SDĐ được định nghĩa bởi một chuỗi các phân loại, nhưng do tính không đồng nhất của LP/SDĐ và với mục đích là cây phân loại phải được tổ chức có tính logic, hợp lý. Do đó, tiêu chuẩn thiết kế nhất định đã được ứng dụng .
Có nhiều hệ thống phân loại LP/SDĐ như của Anderson, FAO…. Bài báo này sử dụng hệ thống phân loại của CORINE. Hệ thống phân loại áp dụng cho tỉnh Hà Tĩnh được cụ thể theo bảng 1 sau đây:
Bảng 1. Bảng hệ thống phân loại LLP/SDĐ tỉnh Hà Tĩnh
Theo hệ thống phân LLP/SDĐ ở bảng 1 trên, các đối tượng LP/SDĐ ở cấp 3 là chú giải cho bản đồ LP/SDĐ khu vực nghiên cứu.
Khu vực nghiên cứu dữ liệu
Hà Tĩnh là một tỉnh ven biển Bắc Trung Bộ, nằm trong phạm vi từ 1705350”1804540” độ vĩ Bắc và 10500550”10603020” độ kinh Đông với diện tích tự nhiên của tỉnh là 6.025 km2. Ngoài ra, Hà Tĩnh có vị trí đặc biệt quan trọng với các nước trong khu vực như Lào, Thái Lan thông qua các tuyến giao thông huyết mạch như: QL 1A, đường sắt Bắc - Nam, đường Hồ Chí Minh...
Dữ liệu sử dụng là ảnh LANDSAT mức độ xử lý 2A với hệ tọa độ UTM, WGS84-48N. Ảnh được nắn chỉnh hình học theo bản đồ địa hình và đưa về hệ quy chiếu VN2000.
Phương pháp
Phương pháp phân loại định hướng đối tượng
Việc chiết xuất thông tin LP/SDĐ từ ảnh viễn thám được thực hiện theo hai hướng. 1) hướng tiếp cận theo pixel hoặc dưới pixel. 2) hướng tiếp cận đối tượng. Hướng tiếp cận hướng đối tượng theo quy tắc mờ được lựa chọn để chiết xuất thông tin LP/SDĐ khu vực tỉnh Hà Tĩnh. Trong khi phân tích ảnh theo pixel – based được dựa vào thông tin của mỗi một pixel, phân tích ảnh theo hướng tiếp cận đối tượng được dựa vào thông tin của một nhóm các pixel tương tự nhau được gọi là các đối tượng. Cụ thể hơn, các đối tượng ảnh là nhóm các pixel giống nhau về phổ, kích thước, hình dạng, và cấu trúc, cũng như mối quan hệ không gian của các pixel lân cận xung quanh nó.
Quy trình chiết xuất thông tin lớp phủ/sử dụng đất
Quy trình phân loại LP/SDĐ bằng phương pháp tiếp cận hướng đối tượng tỉnh Hà Tĩnh được cụ thể như hình sau:
Kết quả và thảo luận
Xây dựng bộ quy tắc là quy trình nhận biết và lựa chọn các đối tượng cần nghiên cứu. Bộ quy tắc phân loại lớp phủ khu vực tỉnh Hà Tĩnh bao gồm: Kênh phổ, giá trị độ chiếu sáng chỉ số thực vật NDVI.
Việc phân loại theo bộ quy tắc và đã chiết xuất được thông tin LP/SDĐ theo hình dưới đây:
Hình 1. Quy trình chiết xuất thông tin lớp phủ/sử dụng đất tỉnh Hà Tĩnh
Kết quả phân loại được so sánh, đối chiếu với bản đồ SDĐ và ảnh độ phân giải cao trên Google earth cùng thời điểm để chỉnh sửa các đối tượng bằng cách giải đoán bằng mắt. Kết quả LP/SDĐ sau khi chỉnh sửa có sử dụng làm bản đồ tham chiếu nhằm đánh giá độ chính xác của kết quả phân loại. Độ chính xác kết quả phân loại tỉnh Hà Tĩnh là = 0,723
Kết luận
Phân loại lớp phủ sử dụng phương pháp phân loại định hướng đối tượng đạt yêu cầu về độ chính xác và có một số ưu điểm nhất định sau:
Hình 2. Kết quả phân loại lớp phủ/sử dụng đất tỉnh Hà Tĩnh
Ngoài tiêu chí phổ, phương pháp còn tận dụng được kiến thức chuyên gia và các đặc điểm đối tượng với ảnh có độ phân giải trung bình như LANDSAT, các thông số như mật độ đối tượng, chỉ số hình dạng, độ sáng, chỉ số NDVI, vị ví các đối tượng, độ lệch chuẩn để đưa vào quy tắc phân loại SDĐ nhằm khắc phục hạn chế về sự lẫn phổ trong việc phân tách các đối tượng.
Quy tắc phân loại được thiết lập có sử dụng chỉ số hình dạng nhằm khắc phục việc lẫn phổ của muối so với khu nuôi trồng thủy sản.
Khu công nghiệp, đất ở và đất canh tác không được tưới thường xuyên có giá trị phổ tương đối gần nhau và nếu chỉ sử dụng các yếu tố phổ thì không thể tách biệt được hai đối tượng này. Do vậy, phương pháp phân loại hướng đối tượng đã sử dụng chỉ số độ sáng, độ lệch chuẩn và chỉ số NDVI để đưa vào bộ quy tắc trong quá trình phân loại chiết tách thông tin các đối tượng này.
Lời cảm ơn
Bài báo được hỗ trợ dữ liệu và kinh phí từ đề tài KHCN cấp bộ “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa tin học trong việc lập Quy hoạch BVMT cấp tỉnh ở Việt Nam”, Mã số TNMT.2016.04.17.
Tài liệu tham khảo
Antonio Di Gregorio, and Louisa JM.Jansen. 1998. 'Land cover classification System (LCCS): Classification Concepts and User Manual', Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome.
Bolstad P.V., Gessler P., and Lillesand T.M. 1990. 'Positional uncertainty in manually digitized map data', International Journal of Geographical Information Systems, 4: 399-412.
Choodarathnakara A.L., Ashok Kumar Dr.T., Shivaprakash Koliwad Dr., and Patil Dr.C.G. 2012. 'Soft Classification Techniques for RS Data', IJCSET, 2: 1468 - 71.
Mario, Caetano. 2009. 'ESA advanced training course on land remote sensing: image classification', ESA.
Rozenstein, and Karnieli A. 2011. 'Comparison of methods for land use classification incorporating remote sensing and GIS inputs', EARSeL eProceedings.
Sh.Roostaei, Alavi.S.A, Nikjoo.M.R, Kh. Valizadeh Kamran. 2012. 'Evaluation of Object-Oriented and Pixel Based Classification Methods for extracting changes in urban area', International journal of geomatics and geosciences, 2.
Thạch, Nguyễn Ngọc. 2005. Cơ sở Viễn thám (ĐH KHTN HN).
Thạch, Nguyễn Ngọc. 1997. Viễn thám trong nghiên cứu TNMT (NXB Khoa học kỹ thuật Hà Nội).
PHẠM THỊ LÀN
Đại học Mỏ - Địa chất
NGUYỄN VĂN HÙNG
Tổng công ty Tài nguyên và Môi trường Việt Nam
Tóm tắt: Bài báo nghiên cứu giải pháp xử lý chất thải rắn sinh hoạt (CTRSH) bền vững cho Việt Nam thông qua tích hợp công nghệ vi sinh (phân hủy sinh học) và nhiệt phân. Trước áp lực gia tăng rác đô thị và yêu cầu phát triển kinh tế tuần hoàn, phương pháp này được đề xuất nhằm tận dụng tài nguyên từ rác, giảm chôn lấp và phát thải.
Nếu ở Kỳ 1, độc giả đã thấy những định hướng chiến lược và công nghệ xanh mở ra lối đi mới cho nông nghiệp Việt, thì đến Kỳ 2, điểm nhấn lại nằm ở những giải pháp cụ thể. Từ phòng thí nghiệm, nhiều nghiên cứu khoa học đã bước ra thực tiễn, đồng hành cùng doanh nghiệp, tạo nên các mô hình thành công: từ công nghệ bảo quản mới, chế biến cà phê hiện đại, đến kinh tế tuần hoàn phụ phẩm tôm và nâng tầm sản phẩm truyền thống như nước mắm. Đây chính là những hạt nhân giúp nông sản Việt gia tăng giá trị và chinh phục thị trường quốc tế.
Cao chloroform của Bí kỳ nam (Hydnophytum formicarum Jack.) được sắc ký cột với các hệ dung môi có độ phân cực khác nhau và kết hợp với kỹ thuật sắc ký lớp mỏng để thực hiện quá trình phân lập và tinh sạch các hợp chất. Cấu trúc của các hợp chất được xác định bằng phương pháp phổ cộng hưởng từ hạt nhân và kết hợp so sánh với tài liệu tham khảo. Ba hợp chất được tinh sạch và xác định cấu trúc bao gồm luteolin (1), quercetin (2) và quercitrin (3).
Hoạt tính xua đuổi hiệu quả của p-menthan-3,8-diol (PMD) đã được chứng minh là hiệu quả an toàn cho sức khỏe, tuy nhiên, hợp chất này vẫn chưa được sử dụng phổ biến ở Việt Nam. Đã có một số công trình nghiên cứu khảo sát tổng hợp PMD chủ yếu sử dụng xúc tác acid H2SO4 loãng với các điều kiện phản ứng khác nhau về thời gian và nhiệt độ.
Cháy nổ trong sinh hoạt dân dụng vẫn là một vấn đề nhức nhối tại Việt Nam, gây ra những thiệt hại nặng nề về người và tài sản do sự bất cẩn hoặc lỗi thiết bị điện. Các hệ thống cảnh báo cháy truyền thống thường có độ trễ cao, chỉ phản ứng khi cháy đã xảy ra rõ ràng, dễ gây báo động giả và thiếu khả năng cảnh báo từ xa.
Khu vực đảo Palawan (Philippine), Sempoma SABAH (Malaysia) nằm trong khu vực nhiệt đới gió mùa với hai mùa mưa, mùa khô rõ rệt. Tại Palawan, trung bình năm nhiệt độ không khí 28,50C, độ ẩm trung bình 58,4%, tổng lượng mưa 2.920 mm, tổng số giờ nắng trong khoảng 2,180 - 2,307h, nhiệt độ nước biển 29,30C và độ muối nước biển 33,3‰.
