zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Khoa Học Tự Nhiên

» Môi trường

Khả năng tính toán độ ẩm đất bằng ảnh radar - thực nghiệm tại tỉnh Đăk Nông

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Báo xấu

33
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Phương pháp truyền thống tính toán độ ẩm đất thường tốn thời gian, không tối ưu, khó khăn khi tính toán ở quy mô lớn. Bài viết giới thiệu phương pháp sử dụng ảnh radar trong tính toán độ ẩm đất, một trong những khả năng thông tin rất hữu ích của loại dữ liệu này.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Khả năng tính toán độ ẩm đất bằng ảnh radar - thực nghiệm tại tỉnh Đăk Nông

Nghiên cứu KHẢ NĂNG TÍNH TOÁN ĐỘ ẨM ĐẤT BẰNG ẢNH RADAR - THỰC NGHIỆM TẠI TỈNH ĐĂK NÔNG Lê Quốc Hưng, Lê Minh Huệ, Vũ Thị Tuyết Cục Viễn thám quốc gia Tóm tắt Phương pháp truyền thống tính toán độ ẩm đất thường tốn thời gian, không tối ưu, khó khăn khi tính toán ở quy mô lớn. Ngày nay, với phương pháp sử dụng công nghệ viễn thám, việc ước tính độ ẩm đất cho một khu vực rộng lớn trở nên đơn giản, hiệu quả và có độ chính xác cao. Về cơ bản, nguyên lý của phương pháp này là độ ẩm đất được chiết xuất từ giá trị thông tin trên ảnh vệ tinh Radar. Kết quả tính toán độ ẩm bằng ảnh vệ tinh được kiểm tra bằng các kết quả lấy mẫu thực địa và phân tích trong phòng thí nghiệm Bài báo giới thiệu phương pháp sử dụng ảnh radar trong tính toán độ ẩm đất, một trong những khả năng thông tin rất hữu ích của loại dữ liệu này. Từ khóa: Độ ẩm đất. The ability of soil moistrue estimation using radar data Abstract In fact, traditional method for calculating soil moisture were not optimal and diﬃcult to on a large area. The estimation of soil moisture for a large area was became simple, eﬀective and highly accurate by using remote sensing technology . Basically, the principle of soil moisture estimation was extracted from information value on satellite imagery. The result of moisture calculation using satellite images were verified by field data. This paper focused the method of soil moisture calculation using radar data. Keyword: Soil moisture. 1. Đặt vấn đề phát triển. Sau đó, các nghiên cứu được Vai trò của độ ẩm của đất ở độ tiến hành theo nhiều hướng khác nhau, sâu từ 1 đến 2m của bề mặt trái đất đã tuy nhiên tập trung chủ yếu là sử dụng được công nhận là một tham số quan ảnh nhiệt. Nhiều nghiên cứu hiện nay trọng trong rất nhiều nghiên cứu về môi chỉ ra độ ẩm đất có thể được đo bởi cảm trường, bao gồm cả khí tượng, thủy văn, biến quang học và hồng ngoại nhiệt, nông nghiệp và khí hậu. cũng như sử dụng viễn thám siêu cao Độ ẩm đất yếu tố quyết định các tần chủ động và bị động. Sự khác biệt quá trình thủy văn, ảnh hưởng đến sự chính giữa các phương pháp là độ dài trao đổi nước và năng lượng. Độ chính bước sóng điện từ, nguồn phát năng xác ước tính của các tham số về không lượng, và mối quan hệ vật lý giữa độ ẩm gian và thời gian của độ ẩm của đất là rất và tín hiệu phản xạ [1, 3]. quan trọng cho nghiên cứu môi trường. Viễn thám radar cung cấp khả năng Sử dụng viễn thám để nghiên cứu tính toán độ ẩm của đất bằng cách đo độ ẩm đất được bắt đầu vào giữa năm bức xạ điện từ trong vùng bước sóng 1970 ngay sau khi công nghệ vệ tinh từ 0,5 đến 100 cm.Cơ sở của viễn thám 115 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 17 - năm 2017
Nghiên cứu radar để tính độ ẩm của đất là sự tương 2.2. Quy trình tính toán phản giữa các thuộc tính điện môi của Giải thích quy trình công nghệ: nước (~ 80) và các hạt đất (
Nghiên cứu Hình 1. Sơ đồ quy trình xác định độ ẩm đất bằng công nghệ viễn thám radar b) Định chuẩn ảnh ENVISAT-ASAR nhau. Vì việc thống kê theo hàm logarit Vấn đề căn bản trong đánh giá tính theo dB có khả năng phân dị thông phản hồi radar của các đối tượng bề mặt tin cao hơn hàm tuyến tính (tính theo giá là vấn đề định chuẩn. Các thông tin số trị năng lượng hoặc biên độ) do đó sẽ trên tư liệu radar được mã hóa 16 bit và mang lại nhiều thông tin về sự biến đổi thể hiện bằng xám độ ảnh. Vì vậy, hàng của các đối tượng mặt đất. loạt các ảnh hưởng của môi trường và Việc định chuẩn ảnh sẽ được thực của thiết bị đã được “trung bình hóa”. Việc khôi phục lại thông tin ban đầu hiện trên phần mềm NEST4C. dưới dạng phản hồi đo bằng dB (deci- Kết quả của quá trình này là ảnh Ben) trên mã 32 bit thực chất là quá radar được chuyển sang giá trị dB. trình định chuẩn. Đây là công việc phức c) Lọc ảnh ENVISAT-ASAR tạp nhưng lại đặc biệt quan trọng cho việc phân loại một cách có cơ sở các đối Để giảm nhiễu tần số cao (speckle), tượng có phản hồi tương tự hoặc gần dùng các bộ lọc đặc biệt, cho phép: 117 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 17 - năm 2017
Nghiên cứu - Phân biệt tốt hơn các đối tượng Phương pháp nắn ảnh đa thức cũng trên ảnh. có thể được sử dụng với yêu cầu độ - Ứng dụng công cụ tăng cường chính xác về mặt vị trí không cao phục chất lượng ảnh, phân loại theo pixel và vụ cho những bản đồ có tỉ lệ nhỏ. Việc phân loại cấu trúc. hiệu chỉnh hình học có thể thực hiện ngay trên phần mềm NEST4C. - Việc giảm nhiễu phải bảo đảm sao cho mất mát thông tin là ít nhất, do đó e) Xây dựng hàm quan hệ giữa độ phải chọn bộ lọc thích hợp. Trong các ẩm đất và giá trị tán xạ phản hồi: vùng đồng nhất, bộ lọc phải bảo toàn Để xác định hàm quan hệ giữa giá thông tin bức xạ và các bờ ranh giới trị tán xạ ngược trên ảnh và giá trị độ giữa các vùng khác nhau. Ở các vùng có ẩm đất cần thiết chiết xuất giá trị tán xạ cấu trúc, bộ lọc phải bảo toàn cả thông phản hồi đối với độ ẩm đất tại từng vị tin bức xạ và thông tin về cấu trúc. trí (Nếu khu vực đã có số liệu đo thì sử dụng luôn vị trí đó). Trong nghiên cứu này, bộ lọc được g) Chiết xuất thông tin độ ẩm đất. sử dụng là nhóm AdaptIIIe với kích thước 7x7. Có thể sử dụng bộ lọc Lee, Sử dụng hệ số hàm tuyến tính các Frost tùy theo đặc điểm riêng biệt từng giá trị tán phản hồi với độ ẩm đất và khu vực. NDVI tính giá trị độ ẩm cho toàn ảnh. Kết quả của quá trình này là ảnh độ ẩm d) Hiệu chỉnh hình học ENVISAT- với đơn vị phần trăm (%). ASAR. h) Thành lập bản đồ độ ẩm đất. Ảnh radar được thu với góc nghiêng Trên cơ sở tính toán độ ẩm đất tiến và sử dụng nguồn bức xạ phát đi từ một hành phân ngưỡng và biên tập bản đồ độ máy phát đặt trên vệ tinh tồn tại nhiều ẩm đất bằng phần mềm ArcGis. dạng sai số hình học khác nhau. Trong đó có những sai số mang tính hệ thống 3. Kết quả và có thể nắn chỉnh bằng các phép nắn 3.1. Thực nghiệm chỉnh hình học quen thuộc. Bên cạnh đó, có những sai số mang tính cục bộ Các bước thực nghiệm: như những sai số do ảnh hưởng của địa - Nhập ảnh vào phần mềm ENVI hình. Để loại bỏ các sai số dạng này cần - Định chuẩn ảnh và chuyển đổi phải có mô hình số độ cao của khu vực giá trị Power sang dB và các thông số xác định vị trí đầu thu. - Nắn chỉnh hình học Nắn chỉnh hình học với ảnh vệ - Lọc ảnh tinh và ảnh radar được thực hiện theo - Chiết tách giá trị tán xạ phản hồi phương pháp nắn ảnh dựa vào hàm đa tại các tọa độ bằng ENVI thức hoặc phương pháp nắn ảnh dựa vào mô hình vật lý - Xây dựng bảng thống kê Phương pháp nắn ảnh sử dụng mô - Tính toán các hệ số của phương hình vật lý được sử dụng nhiều, tùy trình độ ẩm thuộc vào yêu cầu độ chính xác mà ta - Giải phương trình được kết quả nắn ảnh ở các mức khác nhau bằng các độ ẩm tính từ ảnh ENVISAT ASAR phần mềm chuyên dùng như ERDAS, Từ dữ liệu ảnh ENVISAT ASAR, ENVI…. qua quá trình tiền xử lý (định chuẩn, lọc 118 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 17 - năm 2017
Nghiên cứu và nắn chỉnh hình học) bằng phần mềm trị phân ngướng được chia ra các mức ENVI. Giá trị tán xạ phản hồi của ảnh từ 0-10%, 10-20%, 20-30%, 30-40% và σ0 được tính toán, tiếp theo tính được độ lớn hơn 40%. Bản đồ độ ẩm đất được ẩm đất của khu vực tỉnh Đăk Nông thành lập có xu thế phù hợp với tự nhiên Sau khi có được các giá trị độ ẩm theo cấu trúc địa hình khu vực: Nơi có tiến hành phân ngưỡng, biên tập và độ ẩm thấp tương ứng với địa hình cao thành lập bản đồ độ ẩm bằng phần mềm và ngược lại, nơi có địa hình hay khe ARC GIS. Với các loại cây trồng, giá suối có giá trị độ ẩm cao. Hình 2. Bản đồ độ ẩm khu vực tỉnh Đắk Nông Bảng 1. Giá trị đánh giá độ chính xác STT Giá trị % 1 Giá trị độ ẩm trung bình đo thực địa 25.53 2 Giá trị độ ẩm trung bình tính từ ảnh radar 25.62 3 Sai số trung bình 2.75 119 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 17 - năm 2017
Nghiên cứu 3.2. Đánh giá độ chính xác “Using ENVISAT ASAR global model data for surface soil moisture retrieval over Kết quả tính toán độ ẩm từ ảnh oklahoma, USA”. IEEE Transactions on radar đã được so sánh với số liệu độ ẩm Geoscience and remote sensing, vol. 47, đất đo thực địa ở 28 điểm đo tại Đắk No. 2, February 2009. Nông, giá trị độ ẩm cho thấy độ chính [2]. Chen K, Yen S, Huang W xác của kết quả tính toán đạt yêu cầu., (1995). “A simple model for retrieving thể hiện tại bảng 1 bare soil moisture from radar-scattering 4. Kết luận coeﬃ cients”. Remote Sensing of the Environment, 54: 121 – 126 Thực tế cho thấy, cần có giá trị lấy [3]. Choudhury B J, Golus R E (1988). mẫu thực tế kết hợp dữ liệu ảnh radar để “Estimating soil wetness using satellite ước tính độ ẩm đất. Từ giá trị đo độ ẩm data. International Journal of Remote đất, dựa vào mối quan hệ giữa độ ẩm Sensing”, 9: 1251–1257 đất và tín hiệu tán xạ phản hồi của ảnh [4]. Choudhury B J, Schmugge T radar ta tính được giá trị độ ẩm đất cho J, Chang A, Newton R W (1979). “Eﬀect một khu vực rộng lớn với độ chính xác of surface roughness on the microwave đạt yêu cầu. emission from soil”. J Geophys Res, 84: Quy trình đề xuất có thể được áp 5699– 5706 dụng để theo dõi hạn hán hoặc chiết tách [5]. Dubois P, van Zyl J (1994). thông tin độ ẩm đất phục vụ nông nhiệp. “An Empirical Soil moisture Estimation Algorithm Using Imaging Radar”. Phương pháp đã tính đến ảnh hưởng Proceedings of IGARSS’94, IEEE, 1573– của độ nhám bề mặt bằng cách sử dụng 1575. ảnh ENVISAT ASAR chế độ phân cực [6]. Entienne Muller, Henri Decamps., VV, tại góc tới thấp và có tính đến ảnh “Modeling soil moisture – reﬂectance”. hưởng của lớp phủ thực vật. Các kết quả Remote sensing of environment 76 (2000) tính toán cho thấy phương pháp đề xuất 173 – 180. là phù hợp và có sẵn để phục hồi độ ẩm Fawwaz T. Ulaby, Pascale C. Dubois, đất trong khu vực nghiên cứu. Jakob van Zyl., “Radar mapping of surface Lời cảm ơn: Các tác giả bài báo soil moisture”. Journal of Hrology, (1995). xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ và [7]. F. Baup, E. Mougin, P. de cung cấp các tư liệu từ nhóm nghiên cứu Rosnay, F. Timouk, I. Chênerie., “Surface thuộc đề tài “Nghiên cứu cơ sở khoa học soil moisture estimation over the AMMA và thực tiễn định hướng phát triển ứng Sahelian sitein Mali using ENVISAT/ ASAR dụng công nghệ viễn thám trong giám data”. Remote sensing of environment 109 (2007) 473 – 481. sát, điều tra cơ bản tài nguyên thiên nhiên – môi trường và phòng chống [8]. Manfred Owe and Alfred Chang, Robert E. Golus., “Estimating surface thiên tai”, mã số 2015.08.02. soil moisture from satelite Microwave TÀI LIỆU THAM KHẢO measurements and a Satellite derived [1]. Casten Pathe, Wolfgang Wagner, vegetation index”. Remote sensing of Senior Member, IEEE, Daniel Sabel,… environment 24: 331 – 345 (1988). BBT nhận bài: Ngày 20/7/2017; Phản biện xong: Ngày 5/8/2017 120 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 17 - năm 2017

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.