Posted on 13.12.2015 by Địa lý & GIS Science Sentinel là tên của một loạt các vệ tinh quan sát trái đất thuộc Chương trình Copernicus của Cơ quan Không gian Châu Âu (ESA). Các vệ tinh được đặt tên từ Sentinel-1 tới Sentinel-6 có các thiết bị thu nhận quan sát đất liền, đại dương và khí quyển. Hiện tại đã có Sentinel-1 và Sentinel-2 trên quĩ đạo, còn từ Sentinel-3 tới Sentinel-6 đang chế tạo. Sentinel-3 có kế hoạch đưa lên quĩ đạo trong tháng 12/2015, gồm 3 vệ tinh Sentinel-3A, Sentinel-3B và Sentinel-3C theo kế hoạch sẽ hoàn tất việc phóng trước năm 20120. + Sentinel-1A là vệ tinh dầu tiên trong loạt các vệ tinh thuộc chương trình Copernicus, đã được lên quĩ đạo ngày 3/4/2014. Thiết bị thu nhận ảnh radar khẩu độ mở tổng hợp, kênh C (synthetic aperture radar (SAR). Các chế độ thu nhận ảnh bao gồm Interferometric wide-swath mode, 250 km, 5×20 m resolution Wave-mode images 20×20 km, 5×5 m resolution (at 100 km intervals) Strip map mode 80 km swath, 5×5 m resolution Extra wide-swath mode 400 km, 20×40 m resolution Sentinel-1A có nhiệm vụ giám sát băng, tràn dầu, gió và sóng biển, thay đổi sử dụng đất, biến dạng địa hình và đáp ứng các trường hợp khẩn cấp lũ và động đất. Do là dữ liệu radar nên có các chế độ phân cực đơn VV hoặc HH) và phân cực đôi (VV+VH hoặc HH+HV). + Sentinel-2A được phóng lên quĩ đạo ngày 23/6/2015. Đây là vệ tinh gắn thiết bị thu nhận ảnh đa phổ với 13 kênh phổ (443 nm–2190 nm), swath width 290 km, spatial resolutions 10 m (4 visible và near-infrared bands), 20 m (6 red-edge/shortwave-infrared) và 60 m (3 atmospheric correction bands). Hiện tại dữ liệu thu nhận từ vệ tinh vẫn còn trong giai đoạn hiệu chỉnh do vậy dữ liệu ảnh chưa sử dụng được (cho tới hiện tại 13 /12/2015). Khi vệ tinh thứ hai (Sentinel-2B) đưa vào sử dụng thì cả hai sẽ có chu lỳ lập lại là 5 ngày và nếu kết hợp với Landsat 8 thì chgu kỳ quan sát trái đất sẽ là 3 ngày. Với dữ liệu này thì độ phân giải không gian cao hơn ảnh vệ tinh Landsat 8. Sentinel-2A có nhiệm vụ giám sát các hoạt độ canh tác nông nghiệp, rừng, sử dụng đất, thay đổi thực phủ/ sử dụng đất .. Các dữ liệu ảnh Sentinel là miễn phí “The free and open Sentinel data policy will be a breakthrough in the use of satellite data for specialised users, but also for the general public,” said Josef Aschbacher, Head of the ESA Copernicus Space Office”. Có thể thu thập dữ liệu từ : https://scihub.copernicus.eu/ Nguồn: Tổng hợp từ http://www.esa.int  Filed under: Viễn thám-RS | Tagged: Radar SAR, Sentinel vệ tinh | Đây là vệ tinh quan sát Trái đất được cơ quan hàng không vũ trụ châu Âu phát triển, và là một phần thuộc chương trình Copernicus nhằm thực hiện công tác theo dõi, hỗ trợ và cung cấp các dịch vụ như: giám sát rừng, biến động lớp phủ hay quản lý thiên tai. Hệ thống này gồm hai vệ tinh Sentinel 2A và 2B được phóng lần lượt vào ngày 33/6/2023 và 7/3/2023. Các vệ tinh này có hệ thống chụp ảnh ở 13 kênh phổ từ dải sóng nhìn thấy, cận hồng ngoại và hồng ngoại sóng ngắn. Bộ cảm biến sử dụng nguyên tắc chụp ảnh chổi đẩy và được thiết kế có độ phân giải không gian khác nhau, cụ thể là 4 kênh 10m, 6 kênh 20m và 3 kênh 60m và độ rộng dải quét lên đến 290km. Với độ phân giải 10m và thời gian lặp lại nhanh, Sentinel-2 sẽ là một công cụ hỗ trự đắc lực trong công tác tìm kiếm cứu nạn. Đặc điểm về dữ liệu ảnh của Sentinel-2 được thể hiện trong bảng sau: Bảng 2: Đặc điểm ảnh Sentinel-2 Đặc điểm chung của dữ liệu ảnh Sentinel-2 có thể tóm lại như sau: Độ phân giải không gian 10m: Red, Green, Blue, NIR 20m: 6 kênh hồng ngoại sóng ngắn và red-edge 60m: 3 kênh hiệu chỉnh khí quyển Độ phân giải thời gian: 5 ngày ( kết hợp cả hai vệ tinh) Độ phân giải phổ: 13 kênh Độ phân giải bức xạ: 12 bit Độ rộng dải chụp: 290km Kích thước ảnh cho người dùng là 100km x 100km 1.2 Các mức xử lý dữ liệu Sentinel-2 Level 0: không cung cấp cho người dùng, đây là dữ liệu ảnh thô được nén trong gói tài nguyên thiết bị chụp (ISP_Instrument Source Packet). Bao gồm: cấu trúc metadata mô tả sản phẩm mức 0, một bộ các gói ISP tương ứng với dữ liệu ảnh được nén, các gói dữ liệu phụ trợ. Dữ liệu này có chiều dài là 23km(dọc theo hướng bay) và rộng 25km Level 1A: không cung cấp cho người dùng. Nhận được bằng cách giải nén dữ liệu level 0. Đã có thông tin vị trí cho từng tâm điểm ảnh nhờ một mô hình hình học. Kích thước ảnh như level 0 Level 1B: là mức dữ liệu thấp nhất mà người dùng có thể tiếp cận. Mức xử lý cao hơn 1A ở phần hiệu chỉnh bức xạ ở giá trị đỉnh khí quyển (TOA), kích thước ảnh không đổi so với level 1A Level 1C: được cung cấp cho người dùng, ảnh đã được nắn trực giao về hệ tọa độ UTM/WGS84, diện tích 100km2, sử dụng DEM. Mỗi điểm ảnh được cung cấp giá trị phản xạ tại đỉnh khí quyển để tính chuyển sang giá trị bức xạ. Tùy theo các kênh phổ mà dữ liệu được tái chia mẫu về các độ phân giải không gian khác nhau (10m, 20m, 60m) Level 2A: được cung cấp cho người dùng, dữ liệu này cung cấp giá trị phản xạ tại đáy khí quyển, sử dụng từ các sản phẩm của level 1C. Dữ liệu này cũng được chia thành các ô diện tích 100km2. Dữ liệu level 2A không được tạo ra một cách có hệ thống ở phần mặt đất; người dùng tự tạo ra dữ liệu mức này nhờ các công cụ hỗ trợ Sentinel-2 với dữ liệu đầu vào là level 1C. Bảng 3: Các mức xử lý dữ liệu Sentinel-2 cung cấp cho người dùng Ý nghĩa tên trong cảnh ảnh Sentinel-2 CCCC = lớp tệp ( thường là OPER) TTTTTTTTTT = mức độ xử lý (PRD_MSIL0P, MSIL1A, MSIL1B, MSIL1C, MSITCI, USER2A) Instance_ID = chứa thông tin về thời gian chụp, xử lý Đối với Level 1: Instance_ID= ssss_yyyymmddThhmmss_ROOO_VYYYYMMTDDHHMMSS_YYYYMMTDDHHMMSS YYYYMMTDDHHMMSS = thời gian bắt đầu và kết thúc chụp ảnh R = quỹ đạo tương đối OOO = số vòng bay quỹ đạo V = xác nhận tính hợp lệ của chu kỳ thời gian Đối với Level 2 Instance = OOO _[Thời gian bắt đầu]_[Thời gian kết thúc]_[Thời gian xử lý] FORMAT = định dạng của dữ liệu ảnh (SAFE hoặc DIMAP), tùy theo người sử dụng Ví dụ: S2A_MSIL1C_20230207T030901_N0204_R075_T48PYV_20230207T031842.SAFE Là dữ liệu ảnh Sentinel-2A, được xử lý mức 1C, chụp ngày 07/02/2023, vị trí trong lưới định danh là T48PYV. 2 Tải xuống dữ liệu ảnh Sentinel-2 2.1 Sử dụng trang thông tin điện tử của USGS 2.2 Sử dụng trang thông tin điện tử của ESA Bước 1: Truy cập trang thông tin điện tử https://scihub.copernicus.eu/ Trên giao diện chính, nhấp chuột vào biểu tượng Khai báo thông tin cụ thể như sau: First name: tên Last name: họ Username: đây là tên tài khoản sẽ sử dụng sau này, chỉ được viết chữ thường, không được có chữ in, các ký tự đặc biệt có thể sử dụng là: “.”, “-” , “_” Password: Mật khẩu để đăng nhập, ít nhất là 8 ký tự, có thể có các ký tự đặc biệt như sau: “!”, “@”, “#”, “$”, “%”, “^”, “&”, “*”, “)”, “(“, “+”, “=”, “.”, “_”, “-“. Confirm New Password: Gõ lại mật khẩu để xác nhận Email: địa chỉ hòm thư điện tử Confirm Email: gõ lại địa chỉ email để xác nhận Select Domain: lựa chọn lĩnh vực làm việc: (có thể chọn Land) Select Usage: lựa chọn công việc ( có thể chọn Other và phần Usage gõ “management”) Select your country: lựa chọn quốc gia là Việt Nam Sau đó nhấn Register để đăng ký Kiểm tra trong hòm thư điện tử đã có đường dẫn để kích hoạt tài khoản. Bước 3: Tìm kiếm dữ liệu ảnh Di chuyển bản đồ đến vị trí cần quan tâm, và phóng to nếu cần Bản đồ thông thường Bản đồ và địa hình Bản đồ và ảnh vệ tinh Chuyển chế độ để vẽ khu vực quan tâm trên bản đồ. Trang này không cho phép tải dữ liệu ranh giới lên nền bản đồ mà chỉ có thể vẽ trực tiếp, bằng cách chuyển từ Navigation Mode sang Area Mode Vẽ khu vực quan tâm. Ví dụ tỉnh Đăk Lăk Lựa chọn ảnh Sentinel -2 bằng cách tích vào ô Mission: Sentinel-2 . Sau ddos lựa chọn Sentinel -2A hoặc 2B hoặc cả 2 loại bằng cách chọn Satellite Platform. Lưu ý thường để trống phần này để chọn cả 2 loại vệ tinh Sentinel 2A và 2B Lựa chọn mức xử lý là 1C trong phần Product Type Lựa chọn độ phủ mây cho dữ liệu ảnh ở phần Cloud Cover, lưu ý cấu trúc câu lệnh phải theo mẫu, trong đó độ phủ mây được chia thành các mức từ 0 đến 10, và độ chính xác sau dấu phẩy là 1 chữ số. Bước 4: Tải xuống dữ liệu Kết quả sau khi tìm kiếm sẽ được hiển thị như sau Dữ liệu ảnh tải xuống sẽ được lưu vào máy tính, thường là phần mặc định trong thư mục có đường dẫn /Download/Compressed Hướng dẫn tải ảnh Sentinel – 2 1 Giới thiệu về dữ liệu ảnh Sentinel-2 1.1 Giới thiệu chung Đây là vệ tinh quan sát Trái đất được cơ quan hàng không vũ trụ châu Âu phát triển, và là một phần thuộc chương trình Copernicus nhằm thực hiện công tác theo dõi, hỗ trợ và cung cấp các dịch vụ như: giám sát rừng, biến động lớp phủ hay quản lý thiên tai. Hệ thống này gồm hai vệ tinh Sentinel 2A và 2B được phóng lần lượt vào ngày 33/6/2023 và 7/3/2023. Các vệ tinh này có hệ thống chụp ảnh ở 13 kênh phổ từ dải sóng nhìn thấy, cận hồng ngoại và hồng ngoại sóng ngắn. Bộ cảm biến sử dụng nguyên tắc chụp ảnh chổi đẩy và được thiết kế có độ phân giải không gian khác nhau, cụ thể là 4 kênh 10m, 6 kênh 20m và 3 kênh 60m và độ rộng dải quét lên đến 290km. Với độ phân giải 10m và thời gian lặp lại nhanh, Sentinel-2 sẽ là một công cụ hỗ trự đắc lực trong công tác tìm kiếm cứu nạn. Đặc điểm về dữ liệu ảnh của Sentinel-2 được thể hiện trong bảng sau: Bảng 2: Đặc điểm ảnh Sentinel-2 Các kênh của Sentinel-2 Sentinel-2A Sentinel-2B Độ phân giải không gian (m) Bước sóng trung tâm (nm) Độ rộng bước sóng (nm) Bước sóng trung tâm (nm) Độ rộng bước sóng (nm) Band 1 – sol khí ven bờ 442.7 21 442.2 21 60 Band 2 – Blue 492.4 66 492.1 66 10 Band 3 – Green 559.8 36 559.0 36 10 Band 4 – Red 664.6 31 664.9 31 10 Band 5 –red edge 704.1 15 703.8 16 20 Band 6 –red edge 740.5 15 739.1 15 20 Band 7 –red edge 782.8 20 779.7 20 20 Band 8 – NIR 832.8 106 832.9 106 10 Band 8A –NIR hẹp 864.7 21 864.0 22 20 Band 9 – Hơi nước 945.1 20 943.2 21 60 Band 10 – SWIR 1373.5 31 1376.9 30 60 Band 11 – SWIR 1613.7 91 1610.4 94 20 Band 12 – SWIR 2202.4 175 2185.7 185 20 Hình 8: So sánh các kênh phổ của Sentinel-2 với Landsat-7 ETM+ và Landsat-8 Đặc điểm chung của dữ liệu ảnh Sentinel-2 có thể tóm lại như sau: Độ phân giải không gian 10m: Red, Green, Blue, NIR 20m: 6 kênh hồng ngoại sóng ngắn và red-edge 60m: 3 kênh hiệu chỉnh khí quyển Độ phân giải thời gian: 5 ngày ( kết hợp cả hai vệ tinh) Độ phân giải phổ: 13 kênh Độ phân giải bức xạ: 12 bit Độ rộng dải chụp: 290km Kích thước ảnh cho người dùng là 100km x 100km 1.2 Các mức xử lý dữ liệu Sentinel-2 Level 0: không cung cấp cho người dùng, đây là dữ liệu ảnh thô được nén trong gói tài nguyên thiết bị chụp (ISP_Instrument Source Packet). Bao gồm: cấu trúc metadata mô tả sản phẩm mức 0, một bộ các gói ISP tương ứng với dữ liệu ảnh được nén, các gói dữ liệu phụ trợ. Dữ liệu này có chiều dài là 23km(dọc theo hướng bay) và rộng 25km Level 1A: không cung cấp cho người dùng. Nhận được bằng cách giải nén dữ liệu level 0. Đã có thông tin vị trí cho từng tâm điểm ảnh nhờ một mô hình hình học. Kích thước ảnh như level 0 Level 1B: là mức dữ liệu thấp nhất mà người dùng có thể tiếp cận. Mức xử lý cao hơn 1A ở phần hiệu chỉnh bức xạ ở giá trị đỉnh khí quyển (TOA), kích thước ảnh không đổi so với level 1A Level 1C: được cung cấp cho người dùng, ảnh đã được nắn trực giao về hệ tọa độ UTM/WGS84, diện tích 100km2, sử dụng DEM. Mỗi điểm ảnh được cung cấp giá trị phản xạ tại đỉnh khí quyển để tính chuyển sang giá trị bức xạ. Tùy theo các kênh phổ mà dữ liệu được tái chia mẫu về các độ phân giải không gian khác nhau (10m, 20m, 60m) Level 2A: được cung cấp cho người dùng, dữ liệu này cung cấp giá trị phản xạ tại đáy khí quyển, sử dụng từ các sản phẩm của level 1C. Dữ liệu này cũng được chia thành các ô diện tích 100km2. Dữ liệu level 2A không được tạo ra một cách có hệ thống ở phần mặt đất; người dùng tự tạo ra dữ liệu mức này nhờ các công cụ hỗ trợ Sentinel-2 với dữ liệu đầu vào là level 1C. Bảng 3: Các mức xử lý dữ liệu Sentinel-2 cung cấp cho người dùng Tên Mức độ xử lý Sản phẩm Thời hạn Phục vụ Dung lượng Level-1B Giá trị bức xạ đỉnh khí quyển, xử lý hình học mức độ thiết bị chụp Mang tính hệ thống Dài hạn ˜27 MB (mỗi cảnh 25x23km2) Level-1C Giá trị phản xạ đỉnh khí quyển, đã đưa về hệ tọa độ cụ thể Mang tính hệ thống Dài hạn ˜500 MB (mỗi cảnh 100x100km2) Level-2A Giá trị phản xạ đáy khí quyển, đã đưa về hệ tọa độ cụ thể Tùy thuộc người dùng N/A ˜600 MB (mỗi cảnh 100x100km2) Ý nghĩa tên trong cảnh ảnh Sentinel-2 MMM = Loại vệ tinh Sentinel 2A hoặc 2B (S2A, S2B) CCCC = lớp tệp ( thường là OPER) TTTTTTTTTT = mức độ xử lý (PRD_MSIL0P, MSIL1A, MSIL1B, MSIL1C, MSITCI, USER2A) Instance_ID = chứa thông tin về thời gian chụp, xử lý Đối với Level 1: Instance_ID= ssss_yyyymmddThhmmss_ROOO_VYYYYMMTDDHHMMSS_YYYYMMTDDHHMMSS YYYYMMTDDHHMMSS = thời gian bắt đầu và kết thúc chụp ảnh R = quỹ đạo tương đối OOO = số vòng bay quỹ đạo V = xác nhận tính hợp lệ của chu kỳ thời gian Đối với Level 2 Instance = OOO _[Thời gian bắt đầu]_[Thời gian kết thúc]_[Thời gian xử lý] FORMAT = định dạng của dữ liệu ảnh (SAFE hoặc DIMAP), tùy theo người sử dụng Ví dụ: S2A_MSIL1C_20230207T030901_N0204_R075_T48PYV_20230207T031842.SAFE Là dữ liệu ảnh Sentinel-2A, được xử lý mức 1C, chụp ngày 07/02/2023, vị trí trong lưới định danh là T48PYV. Hình 9: Cấu trúc một dữ liệu một cảnh ảnh Sentinel-2 sau khi tải xuống 2 Tải xuống dữ liệu ảnh Sentinel-2 2.1 Sử dụng trang thông tin điện tử của USGS 2.2 Sử dụng trang thông tin điện tử của ESA Bước 1: Truy cập trang thông tin điện tử https://scihub.copernicus.eu/ Bước 2: Đăng ký thành viên Xuất hiện bảng thông tin đăng ký thành viên của trang này Khai báo thông tin cụ thể như sau: First name: tên Last name: họ Username: đây là tên tài khoản sẽ sử dụng sau này, chỉ được viết chữ thường, không được có chữ in, các ký tự đặc biệt có thể sử dụng là: “.”, “-” , “_” Password: Mật khẩu để đăng nhập, ít nhất là 8 ký tự, có thể có các ký tự đặc biệt như sau: “!”, “@”, “#”, “$”, “%”, “^”, “&”, “*”, “)”, “(“, “+”, “=”, “.”, “_”, “-“. Confirm New Password: Gõ lại mật khẩu để xác nhận Email: địa chỉ hòm thư điện tử Confirm Email: gõ lại địa chỉ email để xác nhận Select Domain: lựa chọn lĩnh vực làm việc: (có thể chọn Land) Select Usage: lựa chọn công việc ( có thể chọn Other và phần Usage gõ “management”) Select your country: lựa chọn quốc gia là Việt Nam Sau đó nhấn Register để đăng ký Kiểm tra trong hòm thư điện tử đã có đường dẫn để kích hoạt tài khoản. Bước 3: Tìm kiếm dữ liệu ảnh Di chuyển bản đồ đến vị trí cần quan tâm, và phóng to nếu cần Bản đồ thông thường Bản đồ và địa hình Bản đồ và ảnh vệ tinh Chuyển chế độ để vẽ khu vực quan tâm trên bản đồ. Trang này không cho phép tải dữ liệu ranh giới lên nền bản đồ mà chỉ có thể vẽ trực tiếp, bằng cách chuyển từ Navigation Mode sang Area Mode Vẽ khu vực quan tâm. Ví dụ tỉnh Đăk Lăk Lựa chọn ảnh Sentinel -2 bằng cách tích vào ô Mission: Sentinel-2 . Sau ddos lựa chọn Sentinel -2A hoặc 2B hoặc cả 2 loại bằng cách chọn Satellite Platform. Lưu ý thường để trống phần này để chọn cả 2 loại vệ tinh Sentinel 2A và 2B Lựa chọn mức xử lý là 1C trong phần Product Type Lựa chọn độ phủ mây cho dữ liệu ảnh ở phần Cloud Cover, lưu ý cấu trúc câu lệnh phải theo mẫu, trong đó độ phủ mây được chia thành các mức từ 0 đến 10, và độ chính xác sau dấu phẩy là 1 chữ số. Bước 4: Tải xuống dữ liệu Kết quả sau khi tìm kiếm sẽ được hiển thị như sau Dữ liệu ảnh tải xuống sẽ được lưu vào máy tính, thường là phần mặc định trong thư mục có đường dẫn /Download/Compressed Đã bố trí 274 điểm khóa ảnh cho 6 trạng thái sử dụng đất được khảo sát ngoài thực địa kết hợp với nguồn ảnh Google Earth (24/03/2023) để lấy mẫu. Kết quả cho thấy, rừng tự nhiên chiếm diện tích lớn nhất, mặt nước chiếm diện tích thấp nhất trong tổng số diện tích các kiểu sử dụng đất đã phân tích tại huyện Bảo Lâm, tỉnh Lâm Đồng, độ chính xác chung của quá trình phân loại các kiểu sử dụng đất bằng kỹ thuật phân loại theo hướng đối tượng với độ chính xác khá cao là 88,89% trong tổng số 90 điểm khảo sát ngoài thực địa và hệ số Kappa đạt 0,87 cho toàn bộ mô hình. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Hiện nay công nghệ viễn thám là một trong những kỹ thuật được ứng dụng rộng rãi trong đa ngành, đa lĩnh vực, giúp cho con người theo dõi và giám sát tài nguyên thiên nhiên một cách hiệu quả nhất. Đặc biệt, đối với lâm nghiệp sự phát triển của công nghệ viễn thám đem lại lợi ích đáng kể cho các nhà quản lý hay nói cụ thể hơn là sử dụng ảnh Sentinel 2A trong việc phân loại trạng thái rừng giúp cho người quản lý xác định nhanh hiện trạng rừng tại khu vực thông qua ảnh và các chỉ số trích xuất từ ảnh, không cần phải sử dụng máy định vị GPS khoanh vẽ cho từng lô rừng theo phương pháp truyền thống. Việc phân loại hiện trạng rừng bằng kỹ thuật phân loại hướng đối tượng là cho phép chúng ta tách nhanh trạng thái rừng dựa trên ngưỡng các chỉ số thực vật cũng như giá trị phổ trích xuất từ ảnh nhằm hạn chế thời gian, chi phí, sai số trong công tác điều tra ngoài thực địa, đem lại độ chính xác tương đối cao cho ngành lâm nghiệp hiện nay để quản lý một cách nhanh chóng và kịp thời. Từ đó giúp cho người sử dụng có thể đưa ra biện pháp và phương án phù hợp để giải quyết vấn đề phục hồi và phát triển rừng bền vững tại địa bàn huyện Bảo Lâm, tỉnh Lâm Đồng trong tương lai. 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Huyện Bảo Lâm, tỉnh Lâm Đồng, có diện tích tự nhiên 146.344 ha; đất nông nghiệp 43.942 ha, chiếm 31,1%, gồm 33.673 ha đất nông nghiệp đã sử dụng, 10.269 ha đất có khả năng nông nghiệp. Bảo Lâm là một trong những huyện có diện tích lớn của tỉnh (chiếm 19%). 1. Chỉ số thực vật NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) được tính bằng công thức: DVI = (IR-R)/(IR+R) (HayderDibs, 2023; Jun Xiong, 2023). 2. Chỉ số thực vật sai khác DVI (Difference Vegetion Index) hay còn gọi là chỉ số thực vật môi trường EVI được tính bằng công thức: DVI = IR -R (YaqianHe, 2023). 5. Thuật toán tạo mẫu phân loại (Standard nearest) thuật toán này sẽ sử dụng các mẫu thực địa gán vào các vùng đã được phân loại, từ đó dựa vào các chỉ số ảnh và vùng được gán để phân loại cho toàn bộ khu vực (Kumar, 2006; SunilBhaskaran, 2023). 6. Ảnh Sentinel 2A trong nghiên cứu này được sử dụng từ nguồn ảnh chúng tôi với một cảnh ảnh chụp vào ngày 9 tháng 12 năm 2023. 7. DEM là mô hình số độ cao so với mực nước biển (ZeinebKassouk, 2014). 8. Chỉ số Kappa là chỉ số dùng để đánh giá mức độ chính xác của quá trình phân loại ảnh:Kappa = (Po-Pe)/(1-Pe) (Eva Husson, 2023; Flor Alvarez-Taboada, 2023). IR là giá trị bức xạ của bước sóng cận hồng ngoại (Near infrared). R là giá trị bức xạ của bước sóng nhìn thấy (Visible). NDVI: Chỉ số thực vật. DVI: Chỉ số sai khác hay chỉ số môi trường. ρλ: Hệ số phản xạ (TOA) của mặt đất (không có đơn vị). π: Hằng số toán học xấp xỉ bằng 3,14159. Lλ: Quang phổ cảm biến (W/(m^2 sr um). ESUNλ: Bức xạ trung bình của mặt trời(W/(m^ 2 um). θλ: Góc chiếu mặt trời. n: Là kích thước của đoạn ảnh (Segment). h: Thông số của độ bất đồng nhất. P 0: Xác suất quan sát. P e: Xác suất kỳ vọng. 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN a. Kết quả xây dựng khóa mẫu giải đoán ảnh Tại khu vực nghiên cứu, qua quá trình khảo sát ngoài thực địa kết hợp với ảnh Google Earth đã tiến hành bố trí dung lượng mẫu là 274 điểm. Trong đó, Cà phê chiếm số lượng mẫu khóa ảnh lớn nhất với 80 mẫu; rừng trồng chiếm số lượng ít nhất là 25 điểm; khu dân cư, đất trống bố trí 31 khóa mẫu, mặt nước là 59 điểm; rừng tự nhiên bố trí 48 khóa mẫu. Tuy nhiên, trong quá trình điều tra ngoài thực địa có một số kiểu sử dụng đất khó tiếp cận nên số lượng khóa mẫu dùng để giải đoán ảnh Sentinel 2A giảm xuống còn 239 điểm. Chuyển các điểm mẫu khóa ảnh lên bản đồ để xác định vị trí các điểm mẫu đã tiếp cận và chưa tiếp cận được ngoài thực địa. Kết quả được thể hiện cụ thể trong hình 2:
Các chỉ số thực vật được tính dựa trên ảnh Sentinel 2A với kích thước 10 m x 10 m tương ứng với 1 pixel là 100 m 2 để phục vụ cho quá trình phân loại ảnh và kết quả các chỉ số thực vật được thể hiện cụ thể trong Hình 3. Chỉ số thực vật NDVI nằm trong khoảng từ -1 đến 1, khi chỉ số NDVI càng tiến về 1 thì thực vật tại vị trí đó càng nhiều, ngược lại khi chỉ số thực vật NDVI tiến về 0 thì thực vật ở nơi đó rất ít hoặc không có thực vật (Hình 3 a). Tại Hình 3 b sau khi tính toán giữa band cận hồng ngoại và band RED thì chỉ số sai khác DVI tại khu vực huyện Bảo Lâm nằm trong khoảng từ -235 đến 247 cũng tương tự như NDVI các pixel mang giá trị càng lớn thì thực vật ở đó càng nhiều so với các pixel mang giá trị thấp (Hình 3).
Từ kết quả điểm mẫu với kết quả chỉ số thực vật NDVI và DVI sử dụng phần mềm ECognition Developer để phân loại ảnh viễn thám Sentinel 2A bằng kỹ thuật phân loại hướng đối tượng và kết quả được thể hiện cụ thể trong Hình 4. Tại đây, khi phân loại ảnh Sentinel 2A bằng kỹ thuật phân loại hướng đối tượng đã sử dụng thuật toán Multiresolution Segmentation với các thông số sử dụng: Scale Parameter là 50, Shape là 0,4 và Compactness là 0,5 để khoanh vùng kết quả cho thấy: Hình dạng khoanh tương đối khớp với các pixel trên ảnh. Khi đã khoanh vùng sử dụng điểm mẫu và kết hợp các chỉ số thực vật để gán giá trị các kiểu sử dụng đất cho toàn bộ các vùng tại khu vực nghiêm cứu thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất (Hình 3.3 b). Sau khi gán giá trị thì phần mềm sẽ tự động tạo ra cây thư mục phân loại để xác định các yếu tố tham gia vào phân loại các kiểu sử dụng đất (Hình 3.4 a). Từ kết quả hình 3.3 và 3.4 a tiến hành chuyển lớp bản đồ đã phân loại sang phần mềm GIS để thống kê diện tích các kiểu sử dụng đất (Hình 5 b). Rừng tự nhiên chiếm diện tích lớn nhất với 65.338,11 ha tương ứng với 44,44% trong tổng số diện tích là 147029,85 ha, Mặt nước chiếm diện tích thấp nhất với 2.752,29 ha chiếm tương ứng 1,87% trong tổng số diện tích các kiểu sử dụng đất tại đã phân tích tại huyện Bảo Lâm. Còn lại các kiểu sử dụng đất Cà phê, Khu dân cư, Đất trống và Rừng trồng chiếm diện tích lần lượt là: 33.698,79; 4.007,97; 7.343,82; 33.888,87 (Bảng 1). Sau khi thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất, sử dụng công cụ HawthsTools chọn ngẫu 15 điểm cho 6 kiểu sử dụng đất để kiểm chứng lại kết quả phân loại ngoài thực địa và kết quả được thể hiện cụ thể trong Bảng 2. Các kiểu sử dụng đất Cà phê, Đất trống, Mặt nước có độ chính xác tuyệt đối, còn kiểu sử dụng đất Khu dân cư phân loại chính xác 12 điểm/ 15 điểm khảo sát ngoài thực địa, nhầm lẫn với đất trống là 2 điểm và rừng trồng là 1 điểm. Kiểu sử dụng đất rừng trồng chính xác là 11 điểm trên 15, trong đó nhầm lẫn với kiểu sử dụng đất rừng tự nhiên là 4 điểm và kiểu sử dụng đất rừng tự nhiên cũng tương tự với số điểm chính xác là 12 trên 15 điểm khảo sát, đã nhầm lẫn 3 điểm sang rừng trồng. Tuy nhiên có sự nhầm lẫn một số đối tượng trong quá trình phân loại nhưng độ chính xác chung của quá trình phân loại các kiểu sử dụng đất bằng kỹ thuật phân loại theo hướng đối tượng với độ chính xác khá cao là 88,89% trong tổng số 90 điểm khảo sát ngoài thực địa và hệ số Kappa đạt 0,87 cho toàn bộ mô hình. 4. KẾT LUẬN Ảnh viễn thám Sentinel 2A là một nguồn ảnh miễn phí với độ phân giải tương đối cao 10 m x 10 m tương ứng 100 m 2 cho mỗi pixel, thích hợp cho việc áp dụng vào phân loại các kiểu sử dụng đất phục vụ cho công tác quản lý và giám sát tài nguyên rừng. Rừng tự nhiên chiếm diện tích lớn nhất, mặt nước chiếm diện tích thấp nhất trong tổng số diện tích các kiểu sử dụng đất tại đã phân tích tại huyện Bảo Lâm, tỉnh Lâm Đồng. Độ chính xác chung của quá trình phân loại các kiểu sử dụng đất bằng kỹ thuật phân loại theo hướng đối tượng với độ chính xác khá cao là 88,89% trong tổng số 90 điểm khảo sát ngoài thực địa và hệ số Kappa đạt 0,87 cho toàn bộ mô hình. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Eva Husson., Frauke Ecke., Heather Reese., 2023. Comparison of Manual Mapping and Automated Object-Based Image Analysis of Non-Submerged Aquatic Vegetation from Very-High-Resolution UAS Images. Remote Sens. 8(9), 724; doi:10.3390/rs8090724. 2. Flor Alvarez-Taboada., OrcID, Claudio Paredes., Julia Julián-Pelaz., 1 2023. Mapping of the Invasive Species Hakea sericea Using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and WorldView-2 Imagery and an Object-Oriented Approach. Remote Sens. 2023, 9(9), 913; doi:10.3390/rs9090913. 3. HayderDibs., Mohammed OludareIdrees., Goma Bedawi AhmedAlsalhin., 2023. Hierarchical classification approach for mapping rubber tree growth using per-pixel and object-oriented classifiers with SPOT-5 imagery. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science. Volume 20, Issue 1, June 2023, Pages 21-30. 5. Kumar Navulur, 2006. Multispectral Image Analysis Using the Object-Oriented Paradigm. CRC Press Taylor & Francis Group. 6. Nicolas Audebert., OrcID, Bertrand Le Saux., and Sébastien Lefèvre., 2023. Segment-before-Detect: Vehicle Detection and Classification through Semantic Segmentation of Aerial Images. Remote Sens. 2023, 9(4), 368; doi:10.3390/rs9040368. 7. SunilBhaskaran., ShankaParamananda., MariaRamnarayan., 2010. Per-pixel and object-oriented classification methods for mapping urban features using Ikonos satellite data. Applied Geography. Volume 30, Issue 4, December 2010, Pages 650-665. 8. YaqianHe., YanchenBo., LeileiChai., XiaolongLiu., AihuaLi., 2023. Linking in situ LAI and fine resolution remote sensing data to map reference LAI over cropland and grassland using geostatistical regression method. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. Volume 50, August 2023, Pages 26-38. 9. ZeinebKassouk., Jean-ClaudeThouret., AvijitGupta., AkhmadSolikhin., Soo ChinLiew., 2014. Object-oriented classification of a high-spatial resolution SPOT5 image for mapping geology and landforms of active volcanoes: Semeru case study, Indonesia. Geomorphology. Volume 221, 15 September 2014, Pages 18-33. Trần Vũ Khánh Linh – Viên Ngọc Nam (Khoa Lâm Nghiệp, Trường Đại học Nông Lâm TP. HCM) Với ý tưởng mang lại sự tiện lợi hơn cho người dùng, Canon đã trình bày một chức năng mới trong ứng dụng chính thức của mình để tự động gửi những bức ảnh bạn chụp bằng máy ảnh Canon đến cá nhân của bạn Google Drive không gian lưu trữ, chính xác là phần trên Google Photos. Tất cả những gì bạn cần là một chiếc máy ảnh Canon với WiFi kết nối và ứng dụng di động image.canon và sau khi định cấu hình các chi tiết cần thiết, máy ảnh sẽ tự động tải tất cả ảnh của bạn lên Google Photos ngay khi bạn kết nối nó với kết nối của điện thoại. Các mô hình tương thích với chức năng Đây là danh sách các mẫu máy chính thức cho phép bạn sử dụng chức năng tải hình ảnh lên Google Photos: Ngoài một trong những máy ảnh nói trên, chức năng này yêu cầu tài khoản Google One hoạt động chính xác, vì nếu không, chúng tôi sẽ không thể tải hình ảnh lên dịch vụ của Google, vì vậy bạn phải tính đến chi tiết này trước khi bắt đầu quá trình. Cách kết nối máy ảnh Canon với điện thoại di động của bạn Điều đầu tiên chúng ta sẽ phải làm là thiết lập kết nối giữa máy ảnh và thiết bị di động. Chúng ta có thể chia sẻ kết nối của điện thoại di động với chức năng điểm truy cập hoặc kết nối máy ảnh trực tiếp với bộ định tuyến tại nhà để cả điện thoại di động và PC (nếu chúng ta sử dụng ứng dụng máy tính) đều tìm thấy máy ảnh một cách chính xác. Nhấn nút Menu trên máy ảnh của bạn và truy cập tùy chọn Cấu hình. Wifi. Chọn tùy chọn Bật để bật WiFi của máy ảnh. Chọn kết nối Wi-Fi / Bluetooth Và nhấp vào nút của biểu tượng đám mây. Chấp nhận các điều khoản và tiếp tục với quy trình. Bạn sẽ phải chọn điểm truy cập mà bạn muốn kết nối. Trong trường hợp này, bạn sẽ phải chọn nhà hoặc bên ngoài hoặc mạng WiFi được tạo bằng điện thoại di động của bạn, tùy thuộc vào trường hợp của bạn. Cách tải ảnh trực tiếp lên Google Photos Nhập mật khẩu Wi-Fi, chấp nhận và chọn Tự động. Bạn sẽ có quyền truy cập internet. Bây giờ bạn sẽ phải nhập email mà bạn đã liên kết với tài khoản Canon của mình. Tài khoản này phải được tạo trước đó và bạn có thể thực hiện trực tiếp khi mở ứng dụng image.canon lần đầu tiên. Với máy ảnh đã được kết nối, bây giờ chúng tôi sẽ chỉ phải chọn dịch vụ mà chúng tôi muốn sử dụng để tải ảnh của mình lên. Sau khi chọn kiểu máy ảnh mà chúng tôi sở hữu, ứng dụng sẽ cung cấp cho chúng tôi danh sách các dịch vụ mà chúng tôi có thể liên kết, do đó cho phép ứng dụng tự động tải lên hình ảnh và video khi chúng tôi nói. Trên màn hình tiếp theo, hệ thống sẽ yêu cầu bạn nhập mã gồm 4 chữ số. Đừng quên nó, vì bạn sẽ cần nó sau này. Biểu tượng đám mây đã thay đổi, bạn đã sẵn sàng hầu hết mọi thứ. Bây giờ bạn chỉ phải kiểm tra email của mình (chính là email bạn đã sử dụng để đăng ký trong image.canon). Bạn sẽ nhận được một liên kết nơi để nhấp vào, nó sẽ yêu cầu bạn nhập mã 4 chữ số mà bạn đã cấu hình trước đó. Máy ảnh của bạn đã được đăng ký trong dịch vụ đám mây của Canon, vì vậy bây giờ bạn có thể định cấu hình tải lên tự động hình ảnh và các thông số khác của máy ảnh. |
