Đang tải... (xem toàn văn)
Nghiên cứu này trình bày việc sử dụng dữ liệu Landsat-8 OLI được thu ngày 18/12/2018 để chiết xuất các chỉ số vật lý để ước tính sự biến đổi không gian của độ nhiễm mặn của đất tại các huyện, thị xã ven biển tỉnh Nghệ An.
BÀI BÁO KHOA HỌC ƯỚC TÍNH ĐỘ NHIỄM MẶN CỦA ĐẤT TỪ DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM KHU VỰC VEN BIỂN TỈNH NGHỆ AN Phạm Văn Mạnh1, Nguyễn Ngọc Thạch1, Nguyễn Như Hùng2, Lại Tuấn Anh3 Tóm tắt: Độ nhiễm mặn đất mối đe dọa nghiêm trọng tới mơi trường, có tác động tiêu cực đến suất trồng lĩnh vực nông nghiệp Ước tính độ nhiễm mặn đất từ liệu viễn thám cách tiếp cận thực tế để giám sát mức độ nhiễm mặn đất lâu dài, hỗ trợ quản lý đất đai môi trường bền vững Nghiên cứu trình bày việc sử dụng liệu Landsat-8 OLI thu ngày 18/12/2018 để chiết xuất số vật lý để ước tính biến đổi không gian độ nhiễm mặn đất huyện, thị xã ven biển tỉnh Nghệ An Các mơ hình hồi quy tuyến tính đơn biến đa biến thực cách sử dụng liệu độ dẫn điện (EC) đất từ khảo sát thực địa khoảng thời gian 25/12/2018 đến 8/1/2019 Mối tương quan số khác liệu thực địa độ nhiễm mặn đất tính tốn để tìm số tương quan cao Mơ hình hồi quy tối ưu chọn xem xét giá trị R2 cao RMSE nhỏ Kết cho thấy, mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến có độ xác cao với hệ số xác định (R2=0,67) sai số trung phương (RMSE=1,19).Điều cho thấy liệu viễn thám sử dụng cách hiệu để mơ hình hóa lập đồ biến đổi không gian độ nhiễm mặn đất khu vực ven biển Từ khóa: Chỉ số độ nhiễm mặn, hồi quy tuyến tính, landsat OLI, viễn thám, Nghệ An ĐẶT VẤN ĐỀ * Xâm nhập mặn mối nguy ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường đất sinh trưởng thực vật (Hamzeh et al., 2013) Bên cạnh đó, xâm nhập mặn làm giảm diện tích tưới tiêu Thế giới 1-2%/năm ngày tăng dội nước khô hạn bán khô hạn (FAO, 2005) Sự tích tụ mức hàm lượng muối hòa tan bề mặt đất làm ảnh hưởng đến tính chất đất, làm suy giảm suất, hạn chế phát triển trồng hạn chế suất nông nghiệp Nồng độ muối cao đất dẫn đến việc bỏ đất nơng nghiệp (Li et al., 2011) Sự gia tăng đất nhiễm mặn tượng có tính động, cần phải theo dõi thường xuyên để nắm bắt kịp thời mức độ mở rộng, mức độ trầm trọng, phạm vi phân bố khơng gian - thời gian tính chất nhiễm mặn Các phương pháp thường sử dụng (đo đạc trực tiếp, phân tích Khoa Địa lý, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN Bộ môn Trắc địa-Bản đồ, Học viện Kỹ thuật quân Bộ môn Trắc Địa, Trường Đại học Thủy lợi 114 phòng thí nghiệm) thường tốn kém, tốn nhiều công sức không phù hợp với tốc độ thay đổi tượng (Barbouchi et al., 2015) Do đó, cần phải phát triển phương pháp hiệu để đưa định giảm thiệu phù hợp tức thời (Metternicht et al., 2009) Việc tích hợp liệu viễn thám liệu máy đo quang phổ chỗ để lập đồ độ nhiễm mặn đất hứa hẹn độ nhạy phổ đất với hàm lượng muối đất (Abbas et al., 2013; Sidike et al., 2014) Có nhiều tác giả chứng minh lợi ích việc kết hợp số vật lý chiết xuất loại ảnh vệ tinh khác với phép đo phòng thí nghiệm Tuy nhiên, có nghiên cứu giám sát không gian độ nhiễm mặn đất cách sử dụng số độ nhiễm mặn đất (SSSi) Trong nghiên cứu này, cách tiếp cận tích hợp dựa số độ nhiễm mặn đất phát triển để giám sát không gian phát triển độ nhiễm mặn đất nông nghiệp huyện ven biển tỉnh Nghệ An Để đạt mục đích này, số độ nhiễm mặn đất (SSSi) phép đo KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 66 (9/2019) phòng thí nghiệm độ dẫn điện (EC) sử dụng cho mơ hình dự đốn độ nhiễm mặn đất Sau đó, phát triển mơ hình sử dụng để thành lập đồ phân bố hàm lượng muối đất SSSi từ liệu ảnh viễn thám DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Khu vực nghiên cứu, liệu sử dụng 2.1.1 Khu vực nghiên cứu Khu vực nghiên cứu huyện, thị xã ven biển tỉnh Nghệ An, gồm: thị xã Hoàng Mai, Quỳnh Lưu, Diễn Châu, Nghi Lộc thị xã Cửa Lò; nằm trải dài từ105°24'56"-105°50'24"E 18°40'54"19°23'55"N, với diện tích tự nhiên khoảng 1.311 km2, có đường bờ biển dài khoảng 90 km Khu vực nghiên cứu chịu nhiều ảnh hưởng biến đổi khí hậu tồn cầu Đất đai bị bạc màu; đa dạng sinh học giảm mạnh; diện tích đất bị xâm nhập mặn, đất bị khô hạn, nhiễm phèn ngày tăng; nhiệt độ không khí tăng cao hạn hán bất thường, lũ lụt khơng theo quy luật; nhiều dịch bệnh hình thành… đe dọa đến hoạt động kinh tế-xã hội Nhiệt độ trung bình hàng năm từ 23-24°C Sự chênh lệch nhiệt độ tháng năm cao Nhiệt độ trung bình tháng nóng (tháng đến tháng 7) 33°C, nhiệt độ cao tuyệt đối 42,7°C; nhiệt độ trung bình tháng lạnh (tháng 12 năm trước đến tháng năm sau) 19°C, nhiệt độ thấp tuyệt đối -0,5°C Số nắng trung bình/năm 1.500 - 1.700 Lượng mưa bình quân hàng năm dao động từ 1.200 - 2.000 mm/năm Hình Khu vực nghiên cứu liệu sử dụng Dữ liệu ảnh viễn thám Landsat-8 OLI chụp ngày 18/2/2019 sử dụng nghiên cứu tải miễn phí trang web (http://earthexplorer.usgs.gov) Với kênh phổ sử dụng nghiên cứu (Bảng 1) Bảng Các kênh phổ ảnh vệ tinh Landsat OLI sử dụng nghiên cứu Kênh phổ Bước sóng (µm) Độ phân giải không gian (m) Kênh - Blue 0.45 ÷ 0.51 30 Kênh - Green 0.53 ÷ 0.59 30 Kênh - Red 0.64 ÷ 0.67 30 Kênh - Near Infrared (NIR) 0.85 ÷ 0.88 30 Kênh - SWIR 1.57 ÷ 1.65 30 Kênh - SWIR 2.11 ÷ 2.29 30 2.1.2 Thu thập liệu thực địa Dữ liệu đo độ mặn đất từ ngày 25/12/2018 – 8/1/2019 thu thập từ Sở Tài nguyên Môi trường tỉnh Nghệ An (2019) Được đo máy EM-38, phương pháp sử dụng để tính tốn độ nhiễm mặn đất từ liệu thực địa độ dẫn điện (EC- Electrical Conductivity: dS/m) Hầu hết dung dịch dinh dưỡng có giá trị EC ≤ mS/cm, lớn gây hại cho trồng Đất mặn loại đất có độ dẫn điện > dS/m 25oC.Toàn ô mẫu thực địa phân bố đồng theo huyện, thi xã ven biển khu KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 66 (9/2019) 115 vực nghiên cứu chia thành hai phần:(i) sử dụng tham gia cho mơ hình tính tốn (khoảng 70% số mẫu) (ii) phần lại sử dụng để kiểm chứng kết mơ hình dự đoán (khoảng 30% số mẫu) Các mẫu sử dụng biến phụ thuộc, biến độc lập chiết xuất từ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8-OLI sản phẩm mơ hình số độ cao (độ cao địa hình, độ dốc) 45 mẫu thu thập bao gồm mẫu thị xã Hoàng Mai; 17 mẫu huyện Quỳnh Lưu; 16 mẫu huyện Diễn Châu; 18 mẫu huyện Nghi Lộc; mẫu thị xã Cửa Lò Do đó, 30/45 ô mẫu chọn theo phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên sử dụng tính tốn để lựa chọn mơ hình tối ưu ước tính độ nhiễm mặn đất; mẫu lại sử dụng để xác thực độc lập kết ước tính độ nhiện mặn đất 2.2 Phương pháp nghiên cứu Phương pháp sử dụng để ước tính độ nhiễm mặn đất nghiên cứu trình bày Hình Bao gồm bước: (1) Hiệu chỉnh ảnh hưởng khí quyển, hiệu chỉnh hình học; (2) Tính toán số đo độ nhiễm mặn đất; (3) Hiệu chuẩn số đo độ nhiễm mặn đất; (4) Lựa chọn mơ hình tối ưu để ước tính độ nhiễm mặn đất nơng nghiệp huyện ven biển tỉnh Nghệ An 2.2.1 Lựa chọn mơ hình tối ưu để ước tính độ nhiễm mặn đất Tiền xử lý ảnh vệ tinh Landsat 8-OLI: Quá trình thực qua hai giai đoạn: hiệu chỉnh hình học hiệu chỉnh ảnh hưởng khí (Pons et al., 2014) Trong nghiên cứu này, mơ hình FLAASH tích hợp phần mềm ENVI 5.3.1 SP1 (Trial mode) lựa chọn để tiến hành bước tiền xử lý ảnh Ảnh Landsat-8 OLI khu vực ven biển tỉnh Nghệ An sau nắn chỉnh sơ bộ, sau tiến hành nắn chỉnh địa lý hệ tọa độ VN2000_Z48 để đồng mặt tọa độ với liệu nắn chỉnh hệ tọa độ VN2000 Mơ hình hồi quy mô độ nhiễm mặn đất: Đầu tiên, độ tương quan độ dẫn điện (EC) mẫu thu thực địa số vật lý chiết xuất từ liệu ảnh vệ tinh(Sidike et al., 2014), để tìm mối liên hệ biến số 116 đánh giá độ hiệu chúng việc ước lượng độ nhiễm mặn đất hàm hồi quy tuyến tính đơn giản (SLR) hàm hồi quy tuyến tính đa biến (MLR)(Lhissou et al., 2014).(i) Mơ hình SLR: áp dụng cách sử dụng giá trị số độ đo riêng biệt để ước tính độ nhiễm mặn đất Để tính mối tương quan số đo độ nhiễn mặn đất với giá trị EC thực tế Thiết lập 13 biến độc lập, 11biến chiết xuất từ ảnh Landsat OLI (SI_1, SI_2, SI_3, SI_11, INT_1, INT_2, BI, SAVI, NDVI, RATNIR/RED EVI) để đo độ mặn để phát hàm lượng muối lập đồ độ nhiễm mặn đất biến chiết xuất từ mơ hình số độ cao (Elev Slope) Các số chọn sau tham khảo nghiên cứu trước việc lập đồ độ nhiễm mặn đất (Abbas et al., 2013; Lhissou et al., 2014) (ii) Mơ hình MLR: 13 số dùng làm biến độc lập, giá trị EC đất dùng làm biến phụ thuộc Trong phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến, cần tính số định lượng giá trị đo giá trị dự đốn tính tốn phân mềm R (R-Development Core Team, 2011) Việc so sánh giá trị ước tính EC đất giá trị đo EC thực tế thực hệ số xác định (R2), sai số trung phương (RMSE) Ước tính EC tối ưu tương ứng với giá trị R2 cao giá trị RMSE thấp Hình Sơ đồ phương phương pháp tổng thể KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 66 (9/2019) Bảng Dữ liệu biến đầu vào mô hình EC (biến phụ thuộc) biến độc lập (SI_1, SI_2, SI_3, SI_11, INT_1, INT_2, BI, EVI, SAVI, NDVI, RATNIR/RED, Elev, Slope) ID Các biến EC SI_1 SI_2 10 11 12 13 14 SI_3 SI_11 INT_1 INT_2 BI SAVI NDVI EVI RATNIR/RED Elev Slope Cơng thức tính tốn Độ dẫn điện (dS/m) SWIR1/SWIR2 (GREEN + RED)/2 (GREEN + RED + NIR)/3 (NIR – RED) x (1 + L) / (NIR + RED + L) NIR – RED / NIR + RED 2,5 x ((NIR – RED)/(NIR + c1 x RED – c2 x BLUE +L)) NIR/RED Độ cao, độ phân giải 20-m Độ dốc (o) (Trong đó: số EVI có giá trị c1=6; c2=7,5 L=1 Chỉ só SAVI có giá trị L=0,5) 2.2.2 Thành lập đồ độ nhiễm mặn đất phân tích thay đổi độ nhiễm mặn đất nơng nghiệp Hình Hệ số tương quan tính biến độc lập (SI_1, SI_2, SI_3, SI_11, INT_1, INT_2, BI, EVI, SAVI, NDVI, RATNIR/RED, Elev, Slope) biến phụ thuộc EC đất Các mơ hình phát triển sử dụng để ước tính EC đất Nghiên cứu áp dụng phương pháp tạo lát cắt giá trị (density slicing) để phân ngưỡng mức độ nhiễm mặn khác với khoảng nhiễm mặn theo chuẩn quốc tế(Yu et al., 2010): (1)-Không mặn: dS/m< 1; (2)-Độ mặn thấp: 1< dS/m