Luận văn ThS: Nghiên cứu và phát triển phương pháp phân lớp lúa ở đồng bằng sông Hồng sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 8

Luận văn Nghiên cứu và phát triển phương pháp phân lớp lúa ở đồng bằng sông Hồng sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 tìm hiểu tình hình phát triển của phương pháp sử dụng ảnh viễn thám; nghiên cứu và phát triển phương pháp phân loại lớp phủ đặc biệt là lớp lúa; lập bản đồ lúa để phục vụ việc quản lý lương thực đồng bằng sông Hồng năm 2013, 2014, 2015, 2016.

Luận văn ThS: Nghiên cứu và phát triển phương pháp phân lớp lúa ở đồng bằng sông Hồng sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 8

1. Mở đầu

Lúa là một trong những cây lương thực đặc trưng của vùng cận nhiệt đới. Cây lúa gắn bó với đời sống của người dân Việt Nam từ xưa đến nay với nền văn minh lúa nước.Với vai trò lương thực chính của người dân,việc canh tác lúa tại Việt Nam cần được giám sát để đảm bảo an ninh lương thực quốc gia cũng như ảnh hưởng đến sự thay đổi của hệ sinh thái chung. Do vậy, việc lập bản đồ khu vực trồng lúa là một yêu cầu quan trọng cho các cấp quản lý, tổ chức nông nghiệp. Để xây dựng bản đồ lúa, phương pháp truyền thống thường được sử dụng bởi các cơ quan nông nghiệp là lấy thông tin sản xuất lúa các thời điểm cách tác theo từng tỉnh, sau đó thống kê lại trở thành báo cáo chung. Cách thức này yêu cầu đòi hỏi phải khảo sát thực tế thực địa để có những kết quả chính xác cho từng khu vực nhỏ, đây cũng là vấn đề bất cập khi khu vực canh tác khá nhiều đề tài có số liệu chính xác về diện tích và sản lượng phải trả chi phí lớn và lượng người chịu trách nhiệm thống kê tại các tỉnh là nhiều nhưng việc thống kê là có độ chính xác cao. Nghiên cứu này trình bày các kết quả nghiên cứu lập bản đồ lúa sử dụng cách tiếp cận sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh, khu vực nghiên cứu ở vùng đồng bằng sông Hồng, một trong hai khu vực trồng lúa lớn nhất Việt Nam. Ưu điểm lớn nhất của phương pháp này là chi phí cho khảo sát thấp, sử dụng ảnh vệ tinh có sẵn để có thể giải quyết được việc thành lập một bản đồ lúa nhanh chóng với độ chính xác cao. Việc giám sát qua ảnh vệ tinh sẽ giúp cập nhật được tình hình lúa sinh trưởng và thu hoạch liên tục.

2. Nội dung

2.1 Tổng quan những vấn đề nghiên cứu

Giới thiệu.

Tổng quan về viễn thám

  • Giới thiệu về viễn thám
  • Dữ liệu ảnh vệ tinh trong viễn thám
  • Những nghiên cứu phân loại lúa ngày nay

Khu vực nghiên cứu và dữ liệu

  • Khu vực nghiên cứu
  • Dữ liệu ảnh
  • Dữ liệu tham chiếu- dữ liệu phụ trợ

2.2 Phương pháp phân lớp

Thu thập dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu ảnh Landsat 8

  • Cắt ảnh Landsat 8 theo địa giới của đồng bằng sông Hồng
  • Xử lý ảnh với mặt nạ mây (CloudMask)
  • Xử lý chất lượng ảnh Cfmask trong bộ ảnh của landsat 8 qua các năm 2013, 2014, 2015, 2016

Tập hợp dữ liệu ảnh được ghép theo tháng

Trích xuất đặc trưng

Phương pháp phân loại và đánh giá

Các chỉ số đánh giá

2.3 Xây dựng hệ thống thực nghiệm

Kết quả thu thập dữ liệu phụ trợ

  • Dữ liệu về khu vực nghiên cứu thu thập tổng hợp
  • Dữ liệu sau khi tiền xử lý và thống kê

Kết quả phân lớp

Kiểm nghiệm đối với dữ liệu thống kê

3. Kết luận

Một số kết luận được rút ra từ nghiên cứu như sau, Thứ nhất, ảnh L8SR có tiền năng cho việc nhận dạng bản đồ Lúa tại đồng bằng Sông hồng mặc dù vùng này bị bao thường bị bao phủ bởi mây xấp sỉ 60% một năm,Thứ hai, bộ phân lớp XGBoost là lựa chọn tốt cho việc phân lớp lúa, Tuy nhiên, một vài vấn đề cần được giải quyết, Trước tiên là lúa là lúa vẫn bị phân loại sai với một số thực vật khác như cây cối, rau quả, Thứ hai là có những sai số giữa các bản đồ và dữ liệu diện tích thực của một vài tỉnh, Thứ ba là một số ít điểm quan sát rõ ràng của vùng ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu, Những vẫn đề này nên được đề cập trong những nghiên cứu trong tương lai tăng cường khả năng phân lớp lớp phủ.

4. Tài liệu tham khảo

C, Kontgis, A, Schneider, và M, Ozdogan, “Remote Sensing of Environment Mapping rice paddy extent and intensification in the Vietnamese Mekong River Delta with dense time stacks of Landsat data ,” Công nghệ viễn thám, môi trường , vol, 169, trang 255–269, năm 2015

U, D, O, Agriculture, “Major rice exporting countries worldwide 2016/2017| Statistic,”, Nguồn bài báo: https://www,statista,com/statistics/255947/topriceexporting countries-worldwide-2011/, [Tham khảo dữ liệu tới ngày 04 Tháng 6 năm 2017]

X, Guan, C, Huang, G, Liu, X, Meng, và Q, Liu, “Mapping rice cropping systems in Vietnam using an NDVI-based time-series similarity measurement based on DTW distance,” Công nghệ viễn thám, lần thứ 8 năm 2016.....

--- Nhấn nút TẢI VỀ hoặc XEM ONLINE để tham khảo đầy đủ nội dung Luận văn Thạc sĩ trên ---

Ngày:25/08/2020 Chia sẻ bởi:

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM