Sử dụng phần mềm GRASSGIS để phục vụ cho phân loại các đối tượng như: đất, nước, khu đô thị, rừngvà đất trống. Phân tích các biến động các đối tượng trên

1. MỤC LỤC
CHƯƠNG 1. MỞ ĐẦU ................................................................................................................1
1.1. Tính cấp thiết của đề tài...........................................................................................................1
1.2. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài................................................................................................1
1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu...........................................................................................1
CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN TÀI LIỆU .....................................................................................2
2.1. Tổng quan về viễn thám và các ứng dụng...............................................................................2
2.2. Tổng quan khu vực nghiên cứu...............................................................................................2
2.3. Tổng quan phần mềm GRASS GIS.........................................................................................3
CHƯƠNG 3. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU...............................................5
3.1. Dữ liệu .....................................................................................................................................5
3.1.1. Các đặc trưng cơ bản của vệ tinh Landsat .......................................................................5
a. Bộ cảm biến ......................................................................................................................5
b. Phương pháp thu nhận dữ liệu ..........................................................................................5
c. Độ phân giải......................................................................................................................5
d. Đặc điểm các kênh ảnh .....................................................................................................5
3.1.2. Quy trình tìm kiếm và khai thác dữ liệu vệ tinh ..............................................................6
3.1.3. Phân tích dữ liệu ảnh vệ tinh khu vực huyện Pleiku, tỉnh Gia Lai năm 1993 và 2021 ...7
3.2. Phương pháp nghiên cứu.......................................................................................................13
3.2.1. Các phương pháp phân loại ảnh vệ tinh.........................................................................13
3.2.2. Phương pháp xây dựng bộ khóa giải đoán ảnh..............................................................13
3.2.3. Phương pháp đánh giá biến động sử dụng đất ...............................................................14
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .................................................................................15
4.1. Xây dựng bộ chìa khóa giải đoán ảnh vệ tinh Landsat 8 khu vực huyện Pleiku, tỉnh Gia Lai
......................................................................................................................................................15

2. 4.2. Ứng dụng viễn thám thành lập bản đồ lớp phủ khu vực huyện Pleiku, tỉnh Gia Lai năm
2021 ..............................................................................................................................................19
4.3. Ứng dụng viễn thám thành lập bản đồ lớp phủ khu vực huyện Pleiku, tỉnh Gia Lai năm
1995 ..............................................................................................................................................32
4.4. Quy trình thành lập bản đồ biến động lớp phủ khu vực bằng công cụ Raster Map Calculator.
......................................................................................................................................................33
4.5. Phân tích biến động lớp phủ khu vực huyện Pleiku, tỉnh Gia Lai giai đoạn 1995-2021 ......35
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN & KIẾN NGHỊ...............................................................................38
5.1. Kết luận .................................................................................................................................38
5.2. Kiến nghị ...............................................................................................................................38
TÀI LIỆU THAM KHẢO..........................................................................................................39

3. DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 4.1: Bộ chìa khóa giải đoán ảnh vệ tinh Landsat 8 khu vực tỉnh Gia Lai
Bảng 4.2: Thống kê biến động rừng
Bảng 4.3: Thống kê biến động đất trống
Bảng 4.5: Thống kế biến động đô thị
Bảng 4.6: Thống kê các đối tượng biến động
Bảng 4.7: Ma trận đánh giá lớp phủ

4. 1
CHƯƠNG 1. MỞ ĐẦU
1.1. Tính cấp thiết của đề tài
Con người là động vật bậc cao, có sự tư duy vượt bậc của tạo hóa, vì thế nền văn minh
loài người không ngừng phát triển đổi mới tron suốt các thời đại, trải dài qua các thập kỉ. Ngày
nay, dân số con người không ngừng tăng và không có dấu hiệu giảm xuống, diện tích các đất
trống ngày càng ít đi, rừng tự nhiên cũng dân được khai thác ở các địa phương, cả nước và các
quốc gia khác cũng không ngoại lệ. Cùng với sự phát triển của nền khoa học công nghệ, công cụ
phục vụ con người ngày càng được hoàn thiện. Trong số các công cụ đó, viễn thám đã góp một
phần không ít cho công cuộc quản lí các biến động, lưu trữ thông tin với nguồn dung lượng lớn.
Trong những năm gần đây, ứng dụng viễn thám và thông tin kĩ thuật số trong địa lí
không còn xa lạ với con người, mà còn có những phát triển mang tính đột phá hơn. Quản lí dữ
liệu về tài nguyên và môi trường ngày nay càng thêm hiệu quả và hợp lí là điều rất đáng được
trân trọng. Để có thể theo dõi các nguồn tài nguyên thiên nhiên và bảo vệ môi trường hạn chế
các mặt bị khai thác quá mức ở huyện Pleiku, kiểm soát được sự tuyệt chủng của các loài động
thực vật quý hiếm mà nhu cầu con người đã làm suy thoái môi trường thì viễn thám là một trong
các giải pháp tốt hơn hết để có những dữ liệu theo thoiừ gian ở huyện Pleiku, tỉnh Gia Lai
Với những lí do trên, tác giả chọn đề tài: “Ứng dụng viễn thám phân tích biến động lớp
phủ khu vực huyện Pleiku, tỉnh Gia Lai”. Đề tài sẽ phân tích cho ra kết quả biến động của các
đối tượng trong giai đoạn năm 1995 – 2021. Từ đó có thể quan sát được các biến động làm tư
liệu cho việc giám sát và quản lí tài nguyên môi trường ở huyện Pleiku, tỉnh Gia Lai
1.2. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài
Thành lập bản đồ lớp phủ đô thị, đất trống, rừng khu vực huyện Pleiku, tỉnh Gia Lai năm 2021
Thành lập bản đồ lớp phủ đô thị, đất trống, rừng khu vực huyện Pleiku, tỉnh Gia Lai năm 1995
Thành lập bản đồ lớp phủ giai đoạn năm 1995 – 2021
1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: biến động lớp phủ của đất nông nghiệp, đất ở, rừng, đất trống và
nước
Phạm vị nghiên cứu: biến động các lớp phủ ở huyện Pleiku, tỉnh Gia Lai
Khu vực nghiên cứu: tỉnh Gia Lai, huyện Pleiku
Thời gian nghiên cưu: từ năm 1995 đến năm 2021

5. 2
CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN TÀI LIỆU
2.1. Tổng quan về viễn thám và các ứng dụng
Viễn thám (Remote sensing - tiếng Anh) được hiểu là một khoa học và nghệ thuật để thu
nhận thông tin về một đối tượng, một khu vực hoặc một hiện tượng thông qua việc phân tích tài
liệu thu nhận đuược bằng các phương tiện. Những phương tiện này không có sự tiếp xúc trực
tiếp với đối tượng, khu vực hoặc với hiện tượng được nghiên cứu.
 Các ứng dụng của viễn thám
- Quản lý tài nguyên và môi trường: Quản lý tài nguyên đất: lập bản đồ và theo dõi biến
động sử dụng đất, lập bản đồ thổ nhưỡng, nghiên cứu xói mòn, thoái hóa đất, sa mạc hóa,…
Quản lý và giám sát tài nguyên nước: lập bản đồ phân bố mạng lưới thủy văn, bản đồ phân bố
nước ngầm, theo dõi biến động lòng sông, giám sát chất lượng nước, … Giám sát tài nguyên và
môi trường biển: lập bản đồ các hệ sinh thái nhạy cảm như rừng ngập mặn, đất ngập nước, rạn
san hô; theo dõi biến động đường bờ; theo dõi tràn dầu,…
- Lâm nghiệp: phân loại, kiểm kê rừng, đánh giá trữ lượng, sinh khối, theo dõi diễn biến
diện tích rừng, theo dõi cháy rừng,…
- Nông nghiệp: phân loại và theo dõi biến động sử dụng đất nông nghiệp, theo dõi mùa
màng (sinh trưởng, năng suất, lịch gieo trồng, sâu bệnh)…
- Nghiên cứu địa chất: thành lập bản đồ địa chất, bản đồ phân bố khoáng sản, bản đồ phân
bố nước ngầm,…
- Quản lý tai biến: theo dõi, dự báo tai biến sạt trượt lở, ngập lụt, tai biến địa chất, cháy
rừng…
- Quản lý đô thị: quản lý cơ sở hạ tầng đô thị, theo dõi biến động đô thị, quy hoạch đô thị,
nghiên cứu hiện tượng đảo nhiệt đô thị,…
Y tế và chăm sóc sức khỏe cộng đồng: theo dõi diến biến khí hậu, thời tiết (nhiệt độ, độ ẩm,
lượng mưa,…), sự thay đổi chất lượng môi trường (không khí, nước,…)… qua đó đánh giá, dự
báo các tác động đến sức khỏe cộng đồng
2.2. Tổng quan khu vực nghiên cứu
 Vị trí địa lý
Pleiku là thành phố tỉnh lỵ của tỉnh Gia Lai, thuộc vùng Tây Nguyên, Việt Nam. Pleiku
cũng là thành phố lớn thứ 2 tại Tây Nguyên về diện tích đô thị và quy mô dân số, đây cũng là đô
thị quan trọng nhất của vùng Bắc Tây Nguyên. Tổng diện tích tự nhiên là 26.076,8 ha, là trung
tâm kinh tế, chính trị, văn hóa – xã hội của tỉnh Gia Lai. Thành phố Pleiku được chia thành 22

6. 3
đơn vị hành chính cấp xã trực thuộc, bao gồm 14 phường: Chi Lăng, Diên Hồng, Đống Đa, Hoa
Lư, Hội Phú, Hội Thương, Ia Kring, Phù Đổng, Tây Sơn, Thắng Lợi, Thống Nhất, Trà Bá, Yên
Đỗ, Yên Thế và 8 xã: An Phú, Biển Hồ, Chư Á, Diên Phú, Gào, Ia Kênh, Tân Sơn, Trà Đa.
 Điều kiện tự nhiên
Pleiku nằm ở độ cao trung bình 700-800 m, cao hơn hẳn độ cao trung bình toàn cao
nguyên. Có hai đỉnh cao hơn 1000m là đỉnh Chư Jôr cao 1.042m ở phí Bắc và đỉnh Chư
Hdrông cao 1.028m ở phía Nam.
 Điều kiện kinh tế- xã hội
Dân số 201.914 người (số liệu thống kê năm 2008), bao gồm 28 dân tộc đang sinh
sống; người Kinh chiếm đa số (87,5%), còn lại là các dân tộc khác, chủ yếu là các dân tộc Jrai
và Ba Na (12,5%). Năm 1971 dân số thị xã là 34.867 người.
Cùng phát triển tương xứng với bộ mặt đô thị Pleiku là tốc độ tăng trưởng kinh tế của
thành phố cũng tăng bình quân hàng năm 15%, đạt được chỉ tiêu đề ra. Cơ cấu kinh tế chuyển
dịch theo hướng tích cực: Thương mại - dịch vụ chiếm 53,7%, công nghiệp - xây dựng chiếm
41,5%, nông nghiệp chiếm 4,8% (năm 2010). Giá trị sản xuất công nghiệp tăng bình quân hàng
năm 20,1%, nhiều ngành có lợi thế phát triển khá tốt như: Chế biến nông - lâm sản, sản xuất vật
liệu xây dựng, cơ khí đã thu hút trên 16.000 lao động. Tốc độ tăng trưởng (GDP) bình quân
hàng năm đạt 14% trở lên. Thu nhập bình quân đầu người đến năm 2015 đạt 45 triệu đồng trở
lên (theo giá hiện hành). Tỷ lệ tăng thu ngân sách theo phân cấp bình quân hàng năm là 15%.
Trung tâm Y tế thành phố có quy mô 70 giường bệnh được đầu tư trang bị khá hiện đại và
mạng lưới trạm y tế, trên địa bàn còn có 14 bệnh viện, bệnh xá của các đơn vị, các ngành với
1.450 giường bệnh, 130 cơ sở khám - chữa bệnh ngoài giờ… Hoạt động văn hóa thông tin, thể
dục thể thao có nhiều tiến bộ và chất lượng ngày càng cao. Lao động, việc làm và các chính
sách xã hội được duy trì thường xuyên.
2.3. Tổng quan phần mềm GRASS GIS
GRASS GIS (Hệ thống hỗ trợ phân tích tài nguyên địa lý) là một hệ thống thông tin địa
lý (FOSS) mã nguồn mở, phần mềm miễn phí với chức năng raster, topo, vector, xử lý hình ảnh
và chức năng hiển thị. Được sử dụng để quản lý và phân tích dữ liệu không gian địa lý, xử lý
hình ảnh, sản xuất đồ họa / bản đồ, mô hình không gian và trực quan hóa, GRASS hiện được sử

7. 4
dụng trong các môi trường học thuật và thương mại trên khắp thế giới, cũng như nhiều cơ quan
chính phủ và các công ty tư vấn môi trường.
GRASS GIS chứa hơn 350 mô-đun để kết xuất bản đồ và hình ảnh trên màn hình và
giấy; thao tác dữ liệu raster và vector bao gồm mạng vector; xử lý dữ liệu hình ảnh đa phương
diện; và tạo, quản lý và lưu trữ dữ liệu không gian.
GRASS hỗ trợ dữ liệu raster và vector trong hai và ba chiều. Mô hình dữ liệu vectơ là
tôpô , có nghĩa là các khu vực được xác định bởi các ranh giới và trọng tâm; ranh giới không
được chồng lên nhau trong một lớp. Ngược lại, Tính năng Đơn giản của OpenGIS , định nghĩa
vectơ tự do hơn, giống như một chương trình minh họa vectơ không tham chiếu địa lý.
GRASS được thiết kế như một môi trường trong đó các công cụ thực hiện các phép tính
GIS cụ thể được thực thi. Không giống như phần mềm ứng dụng dựa trên GUI , người dùng
GRASS được trình bày với một trình bao Unix có chứa một môi trường đã sửa đổi hỗ trợ thực
thi các lệnh GRASS, các mô-đun có thời hạn. Môi trường có trạng thái bao gồm các tham số
như vùng địa lý được bao phủ và phép chiếu bản đồ đang được sử dụng. Tất cả các mô-đun
GRASS đọc trạng thái này và ngoài ra còn được cung cấp các tham số cụ thể (chẳng hạn như
bản đồ đầu vào và đầu ra hoặc các giá trị để sử dụng trong tính toán) khi được thực thi

8. 5
CHƯƠNG 3. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Dữ liệu
Các đặc trưng cơ bản của vệ tinh Landsat
a. Bộ cảm biến
Bộ cảm biến là thiết bị điện tử cảm nhận những trạng thái hay quá trình vật lý, hóa
học hay sinh học của môi trường cần khảo sát, và biến đổi thành tín hiệu điện để thu thập thông
tin về trạng thái hay quá trình đó.
Thông tin được xử lý để rút ra tham số định tính hoặc định lượng của môi trường, phục vụ các
nhu cầu nghiên cứu khoa học kỹ thuật hay dân sinh và gọi ngắn gọn là đo đạc, phục vụ trong
truyền và xử lý thông tin, hay trong điều khiển các quá trình khác.
b. Phương pháp thu nhận dữ liệu
. Thu nhận dữ liệu ảnh viễn thám là việc thu nhận dữ liệu tại trạm thu dữ liệu viễn thám ở
Việt Nam hoặc mua, trao đổi, hợp tác, nhận viện trợ từ nước ngoài.
Dữ liệu ảnh viễn thám được thu nhận từ vệ tinh viễn thám thông qua trạm thu dữ liệu
viễn thám của Việt Nam và nguồn của nước ngoài. Việc thu nhận phải tuân thủ theo kế hoạch
hằng năm, định kỳ năm (05) năm, dựa trên nhu cầu của các Bộ, ngành, ủy ban nhân dân cấp tỉnh
và theo yêu cầu nhiệm vụ đột xuất được nhà nước giao.
Phương pháp thu nhận dữ liệu là tải các ảnh Landsat thông qua trang web đã được kiểm
duyệt quốc tế earthexplorer.usgs.gov , chọn mẫu dữ liệu cần thiết thông qua công cụ tìm kiếm
trên web và khoanh vùng vị trí cần tìm để tải dữ liệu.
c. Độ phân giải
Độ phân giải không gian: là kích thước của pixel trên mặt đất, hay kích thước của các đối
tượng nhỏ nhất có khả năng phân biệt trên ảnh.
Độ phân giải phổ: là số lượng và kích thước của các khoảng phổ mà các bộ cảm thu nhận
và ghi lại dữ liệu.
Độ phân giải thời gian: thời gian để các bộ cảm thu nhận tín hiệu mặt đất.
Độ phân giải bức xạ: là khả năng nhạy cảm của các thiết bị thu để phát hiện những sự
khác nhau rất nhỏ trong năng lượng sóng điện tử.
d. Đặc điểm các kênh ảnh
Các kênh ảnh hầu hết có tọa độ, màu dao động từ xám đến đen (10-6
đến 108
micro mét),
chút thích landsat năm, thời gian ghi dữ liệu, số kênh ảnh. Hầu hết các kênh ản đều nghiêng lệch
sang bên phải.

9. 6
Quy trình tìm kiếm và khai thác dữ liệu vệ tinh
Đăng nhập trang web
https://earthexplorer.usgs.gov/
để tải landsat 8
Tìm kiếm khu vực Gia Lai và
khoanh vùng
Giới hạn ngày từ 1/1/2018 đến
6/29/2022 và click data set
Tìm kiếm các landsat 8
OLI/TIRS ở C1-L1 và C1-L2 ->
Results

10. 7
Dowload options để tải ảnh
xuống
Tải dòng cuối để lấy toàn b dữ
liệu đầy đủ cần thiết của
landsat 8
Quy trinh tải landsat 5 cũng tương tự landsat 8:
Phân tích dữ liệu ảnh vệ tinh khu vực huyện Pleiku, tỉnh Gia Lai năm 1993 và
2021
a) Landsat 8: năm 2021
Data Set Attribute Thuộc tính Tập dữ liệu Attribute Value
Landsat Product
Identifier
Định danh sản phẩm
Landsat
LC08_L1TP_124050_20210306_20210312_01_T
1

11. 8
Data Set Attribute Thuộc tính Tập dữ liệu Attribute Value
Landsat Scene
Identifier
Định danh cảnh
Landsat
LC81240502021065LGN00
Acquisition Date Ngày mua lại 2021/03/06
Collection
Category
Danh mục Bộ sưu tập T1
Collection Number Số bộ sưu tập 1
WRS Path Đường dẫn WRS 124
WRS Row Hàng WRS 050
Target WRS Path Đường dẫn WRS đích 124
Target WRS Row Hàng WRS mục tiêu 050
Nadir/Off Nadir Nadir / Tắt Nadir NADIR
Roll Angle Góc cuộn -0.001
Date L-1
Generated
Ngày tạo L-1 2021/03/12
Start Time Thời gian bắt đầu 2021:065:03:06:32.7461840
Stop Time Thời gian dừng 2021:065:03:07:04.5161840
Station Identifier Số nhận dạng trạm LGN
Day/Night
Indicator
Chỉ báo ngày / đêm DAY
Land Cloud Cover Đất Mây Che phủ 0.30
Scene Cloud Cover Cảnh Mây Che phủ 0.26
Ground Control
Points Model
Mô hình điểm kiểm
soát mặt đất
300
Ground Control
Points Version
Phiên bản điểm kiểm
soát mặt đất
4
Geometric RMSE
Model (meters)
Mô hình RMSE hình
học (mét)
8.481
Geometric RMSE
Model X
Mô hình RMSE hình
học X
6.200
Geometric RMSE
Model Y
Mô hình RMSE hình
học Y
5.787
Image Quality Chất lượng hình ảnh 9
Processing
Software Version
Phiên bản phần mềm
xử lý
LPGS_13.1.0
Sun Elevation L1 Độ cao Mặt trời L1 56.04989468

12. 9
Data Set Attribute Thuộc tính Tập dữ liệu Attribute Value
Sun Azimuth L1 Phương vị Mặt trời L1 124.32589511
TIRS SSM Model Mô hình TIRS SSM FINAL
Data Type Level-1 Loại dữ liệu Mức-1 OLI_TIRS_L1TP
Sensor Identifier Nhận dạng cảm biến OLI_TIRS
Panchromatic
Lines
Dòng Panchromatic 15621
Panchromatic
Samples
Mẫu Panchromatic 15281
Reflective Lines Dòng phản xạ 7811
Reflective Samples Mẫu phản quang 7641
Thermal Lines Dòng nhiệt 7811
Thermal Samples Mẫu nhiệt 7641
Map Projection
Level-1
Phép chiếu bản đồ
mức-1
UTM
UTM Zone Khu UTM 49
Datum Datum WGS84
Ellipsoid Ellipsoid WGS84
Grid Cell Size
Panchromatic
Kích thước ô lưới
Panchromatic
15.00
Grid Cell Size
Reflective
Kích thước ô lưới phản
chiếu
30.00
Grid Cell Size
Thermal
Kích thước ô lưới Nhiệt30.00
Bias Parameter
File Name OLI
Tên tệp thông số thiên
vị OLI
LO8BPF20210306015248_20210306033517.01
Bias Parameter
File Name TIRS
Thông số thiên vị Tên
tệp TIRS
LT8BPF20210227172948_20210306091239.01
Calibration
Parameter File
Tệp thông số hiệu
chuẩn
LC08CPF_20210301_20210331_01.03
RLUT File Name Tên tệp RLUT LC08RLUT_20150303_20431231_01_12.h5
Center Latitude Vĩ độ trung tâm 14°27'25.52"N
Center Longitude Kinh độ trung tâm 108°30'30.17"E
UL Corner Lat Vĩ độ góc UL 15°30'06.26"N
UL Corner Long Góc dài UL 107°50'04.34"E
UR Corner Lat Vĩ độ góc UR 15°08'21.91"N

13. 10
Data Set Attribute Thuộc tính Tập dữ liệu Attribute Value
UR Corner Long Góc dài của UR 109°33'55.76"E
LL Corner Lat Lát góc LL 13°46'02.17"N
LL Corner Long LL Góc dài 107°27'23.44"E
LR Corner Lat LR Góc Lat 13°24'09.54"N
LR Corner Long LR Góc dài 109°10'25.46"E
Center Latitude
dec
Trung tâm Latitude dec 14.45709
Center Longitude
dec
Kinh độ trung tâm Dec 108.50838
UL Corner Lat dec Kinh độ góc UL tháng
mười hai
15.50174
UL Corner Long
dec
Góc dài UL Dec dài 107.83454
UR Corner Lat dec Kinh độ góc UR tháng
mười hai
15.13942
UR Corner Long
dec
Góc dài UR Dec dài 109.56549
LL Corner Lat dec LL Góc Lat dec 13.76727
LL Corner Long
dec
Góc dài LL 107.45651
LR Corner Lat dec LR Góc vĩ độ tháng
mười hai
13.40265
LR Corner Long
dec
Góc dài LR 109.17374
b) Landsat 5: năm 1993
Data Set Attribute Thuộc tính Tập dữ liệu Attribute Value
Landsat Product
Identifier
Định danh sản phẩm
Landsat
LT05_L1TP_124050_19950315_20180619_01_
T1
Landsat Scene
Identifier
Định danh cảnh
Landsat
LT51240501995074BKT01
Acquisition Date Ngày mua lại 1995/03/15
Satellite Vệ tinh 5
Collection Category Danh mục Bộ sưu tập T1

14. 11
Data Set Attribute Thuộc tính Tập dữ liệu Attribute Value
Collection Number Số bộ sưu tập 1
Sensor Mode Chế độ cảm biến SAM
WRS Path Đường dẫn WRS 124
WRS Row Hàng WRS 050
Date L-1 Generated Ngày tạo L-1 2018/06/19
Start Time Thời gian bắt đầu 1995:074:02:16:52.9309400
Stop Time Thời gian dừng 1995:074:02:17:19.8941300
Station Identifier Số nhận dạng trạm BKT
Day/Night Indicator Chỉ báo ngày / đêm DAY
Land Cloud Cover Đất Mây Che phủ 1.00
Scene Cloud Cover Cảnh Mây Che phủ 1.00
Ground Control Points
Model
Mô hình điểm kiểm
soát mặt đất
131
Ground Control Points
Version
Phiên bản điểm kiểm
soát mặt đất
4
Geometric RMSE
Model (meters)
Mô hình RMSE hình
học (mét)
4.252
Geometric RMSE
Model X
Mô hình RMSE hình
học X
2.852
Geometric RMSE
Model Y
Mô hình RMSE hình
học Y
3.153
Sensor Anomalies Sự bất thường của cảm
biến
N
Data Anomaly Dữ liệu bất thường
Image Quality Chất lượng hình ảnh 9
Gain Change Đạt được sự thay đổi N
Processing Software
Version
Phiên bản phần mềm
xử lý
LPGS_13.1.0
Full Partial Scene Toàn cảnh một phần FULL
Sun Elevation L-1 Độ cao Mặt trời L-1 47.37377638
Sun Azimuth L-1 Phương vị Mặt trời L-
1
110.06372905
Data Type Level-1 Loại dữ liệu Mức-1 TM_L1TP
Sensor Identifier Nhận dạng cảm biến TM
Ephemeris Type Loại phù du DEFINITIVE

15. 12
Data Set Attribute Thuộc tính Tập dữ liệu Attribute Value
Reflective Lines Dòng phản xạ 7051
Reflective Samples Mẫu phản quang 7791
Thermal Lines Dòng nhiệt 7051
Thermal Samples Mẫu nhiệt 7791
Map Projection Level-1Phép chiếu bản đồ
mức-1
UTM
UTM Zone Khu UTM 49
Datum Datum WGS84
Ellipsoid Ellipsoid WGS84
Grid Cell Size
Reflective
Kích thước ô lưới
phản chiếu
30.00
Grid Cell Size Thermal Kích thước ô lưới
Nhiệt
30.00
Calibration Parameter
File
Tệp thông số hiệu
chuẩn
LT05CPF_19950101_19950331_01.03
Center Latitude Vĩ độ trung tâm 14°27'18.11"N
Center Longitude Kinh độ trung tâm 108°29'07.94"E
UL Corner Lat Vĩ độ góc UL 15°22'19.70"N
UL Corner Long Góc dài UL 107°48'38.52"E
UR Corner Lat Vĩ độ góc UR 15°07'28.24"N
UR Corner Long Góc dài của UR 109°30'49.64"E
LL Corner Lat Lát góc LL 13°46'53.51"N
LL Corner Long LL Góc dài 107°27'47.05"E
LR Corner Lat LR Góc Lat 13°32'08.12"N
LR Corner Long LR Góc dài 109°09'16.02"E
Center Latitude dec Trung tâm Latitude
dec
14.45503
Center Longitude dec Kinh độ trung tâm Dec108.48554
UL Corner Lat dec Kinh độ góc UL tháng
mười hai
15.37214
UL Corner Long dec Góc dài UL Dec dài 107.81070
UR Corner Lat dec Kinh độ góc UR tháng
mười hai
15.12451
UR Corner Long dec Góc dài UR Dec dài 109.51379
LL Corner Lat dec LL Góc Lat dec 13.78153

16. 13
Data Set Attribute Thuộc tính Tập dữ liệu Attribute Value
LL Corner Long dec Góc dài LL 107.46307
LR Corner Lat dec LR Góc vĩ độ tháng
mười hai
13.53559
LR Corner Long dec Góc dài LR 109.15445
3.2. Phương pháp nghiên cứu
3.2.1. Các phương pháp phân loại ảnh vệ tinh
Phương pháp giải đoán ảnh bằng mắt
Phương pháp phân loại có kiểm định trong xử .lí ảnh số
3.2.2. Phương pháp xây dựng bộ khóa giải đoán ảnh
Giải đoán bằng mắt là sử dụng mắt người cùng với trí tuệ để tách chiết các thông tin
từ tư liệu viễn thám dạng hình ảnh. Trong việc xử lí thông tin viễn thám thì giải đoán
bằng mắt là công việc đầu tiên, phổ biến nhất và có thể áp dụng trong mọi điều kiện có
trang bị từ đơn giản đến phức tạp. Việc phân tích ảnh bằng mắt có thể được trợ giúp bằng
một thiết bị quang học. Phân tích hay giải đoán bằng mắt là sử dụng mắt thường hoặc có
sự trợ giúp của các dụng cụ quang hoc từ đơn giản đến phức tạp như kính lúp, kính lập
thể, kính phóng đại,… nhằm nâng cao khả năng phân tích của mắt người. Phân tích ảnh
bằng mắt là công việc có thể áp dụng một cách dễ dàng trong mọi điều kiện và có thể
phục vụ cho nhiều nội dung nghiên cứu khác nhau: nghiên cứu lớp phủ mặt đất, nghiên
cứu rừng, thổ nhưỡng, địa chất, địa mạo, thủy văn, sinh thái, môi tường…
Xây dựng bộ giải đoán ảnh bằng phương pháp phân tích ảnh bằng mắt (Visual
Interpretation) theo yếu tố ảnh (photo elements) bao gồm:
Tone ảnh: tổng hợp lượng ánh sáng được phản xạ từ về mặt đối tượng, là dấu hiệu
hết sức quan trọng để xác định đối tượng. Tone ảnh được chia ra nhiều cấp khác nhau
trong giải đoán bằng mắt thường có 10-12 cấp. Sự khác biệt của tone ảnh phụ thuộc vào
nhiều tính chất khác nhau của đối tượng.
Cấu trúc (texture): được hiểu là tần số lập lại của sự thay đổi tone ảnh, gây ra bởi
tập hợp của nhiều đặc tính rất rõ ràng của nhiều cá thể riêng biệt.
Hình dạng (shape): là hình ảnh bên ngoài của đối tượng, thông thường đó là hình
ảnh 2 chiều.

17. 14
Mẫu (Pattern): là sự sắp xếp trong khồn gian của các đối tượng. Một trong dạng
địa hình đặc trưng sẽ bao gồm sự sắp xếp theo một quy luật đặc trưng của các đối tượng
tự nhiên, là hợp phần của dạng điạ hình đó.
Bóng (shadow): là phần bị che lấp, không có ánh sáng mặt trời chiếu tới, do đó
không có ánh sáng phản hồi tới thiết bị thu.
Vị trí (site): vị trí của đối tượng trong không gian địa lý của vùng nghiên cứu là
thông số rất quan trọng giúp cho người giải đoán có thể phân biệt đối tượng.
Màu (color): màu đối tượng trên ảnh màu giả (FCC) giúp cho người giải đoán có
thể phân biệt nhiều đối tượng có đặc điểm tone ảnh tương tự nhau trên ảnh trắng đen.
3.2.3. Phương pháp đánh giá biến động sử dụng đất
Sau khi cho ra các biến động của đối tượng biến đông của giiai đoạn năm 1995 –
2021 sử dụng lệnh Report and Statictics để tính diện tích từng biên động ở từng đối
tượng
Một số công trình nghiên cứu biến động ở Việt Nam
+ Nghiên cứu biến động đƣờng bờ biển phục vụ quản lý tai biến xói lở tỉnh Bà Rịa -
Vũng Tàu (Bùi Quang Dũng, 2012, Đại học Khoa học Tự Nhiên)
+ Nghiên cứu biến động tài nguyên rừng và khuynh hướng sử dụng đất của đồng bào
dân tộc thiểu số ở khu vực trung trường sơn dưới tác động của tuyến đường Hồ Chí
Minh (Hồ Đắc Thái Hoàng, Trần Khương Duy, Nguyễn Thị Phương Thảo; 2016,
Viện Tài nguyên và Môi trường, Đại học Huế, Trường Đại học Nông lâm.)
+ Nghiên cứu đặc điểm biến động mực nước biển trong điều kiện biến đổi khí hậu hiện
đại ( Nguyễn Kim Vinh, 2012 Phòng Vật lý biển,Viện Hải dương học Nha Trang)

18. 15
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Xây dựng bộ chìa khóa giải đoán ảnh vệ tinh Landsat 8 khu vực huyện Pleiku, tỉnh Gia Lai
Bảng 4.1: Bộ chìa khóa giải đoán ảnh vệ tinh Landsat 8 khu vực tỉnh Gia Lai
STT Tọa độ
Loại
lớp phủ
Hình ảnh vệ tinh (trên
ảnh Landsat)
Hình ảnh thực tế (chấp nhận hình
Googgle Satellite)
Mô tả đặc điểm mẫu ảnh
1
E:14.045789
N: 107.999615
Nước
Kích thước: 2.28 km2
Hình dạng: đa giác
Bóng râm: 0m
Độ đậm nhạt: sáng
Màu sắc: 752
Cấu trúc: mịn
Hình mẫu: tập trung
Mối liên quan: liền kề
2
E: 13.877282
N: 107.990468 Đất ở
Kích thước: 14.822,89 m²
Hình dạng:
Bóng râm:
Độ đậm nhạt:
Màu sắc: 752
Cấu trúc:

19. 16
Hình mẫu:
Mối liên quan:
3
E: 14.072568
N: 108.040315
Đất
trống
Kích thước: 0.06 km2
Hình dạng: đa giác
Bóng râm: 0m
Độ đậm nhạt: sáng
Màu sắc: 752
Cấu trúc: mịn
Hình mẫu: phân tán
Mối liên quan: liền kề
4
E: 13.911915
N: 108.012386
Đất
nông
nghiệp
Kích thước: 39.542,66 m²
Hình dạng: đa giác
Bóng râm: 0m
Độ đậm nhạt: sáng
Màu sắc: 752
Cấu trúc: mịn
Hình mẫu: tập trung
Mối liên quan: liền kề

20. 17
5
E: 14.074940
N: 108.046099 Rừng
Kích thước: 0.54 km2
Hình dạng: đa giác
Bóng râm: 3m
Độ đậm nhạt: sangs
Màu sắc: 752
Cấu trúc: thôi
Hình mẫu: tập trung
Mối liên quan:

21. 18
Khởi động QGIS
Điều chỉnh đường viền ranh giới bằng
Properties để giới hạn tìm kiếm đôi
tượng
Bật Google Satetallies
Tìm kiếm đối tượng trên Google
Satetallies

22. 19
Kết hợp với GRASS để tìm đối tượng
trên Google Map, đồng thời lấy tọa độ
của vị trí đó
Sử dụng phương pháp giải đoán bằng
mắt để giải đoán ảnh
4.2. Ứng dụng viễn thám thành lập bản đồ lớp phủ khu vực huyện Pleiku, tỉnh Gia
Lai năm 2021
Khởi đng phần mềm
GrassGIS
Click Browse để chọn
đường dẫn để lưu dữ liệu.

23. 20
Nhập tên khu vực và bấm
Next
Chọn dòng 2 để Grass đọc
dữ liệu
Click browse chọn m t kênh
để gán tọa đ cho GrassGIS
và Next
Đến cuối click Finish

24. 21
Đặt tên Landsat 8 và click
OK
Click start GRASS session
để bắt đầu chạy được liệu
Tìm file -> Import raster
data-> Simplified raster
import reprojection để được
các kênh ảnh 2,3,4,5,6,7 vào
GrassGIS

25. 22
Source type -> directory
Click browse để đi đến thư
mục chứa các kênh ảnh
Landsat 8
Click các kênh 2,3,4,5,6,7
và Import
Tìm file -> Import raster
data-> Simplified vector
import reprojection để được
ranh giới Pleiku vào
GrassGIS
Source type -> File
Click browse để đi đến thư
mục chứa ranh giới được cắt
bằng QGIS tên file là
pleiku.shp
Click import và import
reproject

26. 23
Tổ hợp màu RGB
Tổ hợp màu kênh là 752, đặt
tên là RGB_752
Tạo thêm m t tổ hợp màu
nữa là 543, đặt tên là
RGB_543
Cắt ranh giới bằng công cụ
Raster map calculator
Đặt tên là RanhPleiku_752
Sử dụng hàm if(x,a,b)
Expression nhận hàm để tính
toán cắt ranh giới theo tổ hợp
màu 752
Click Run

27. 24
Click chu t phải vào Layer
của RanhPleiku_752 -> set
color table
Chọn khu define -> click
raster map from which to
copy color table chọn
RGB_752 để ranh giới có
màu theo tổ hợp màu 752
Tạo c c đối tượng bằng các
vector
Đặt tên cho layer vector là
mau

28. 25
Vào Attribute table manager
của layer Mau@landsat8 để
tạo thêm c t madat để gán giá
trị phân loaij đối
tượng
Click cây viết vàng Edit
selected vector map
Bên tab Map Display khởi
động Digtize new area để tạo
vector phân loại đối tượng
Vẽ vector đối tượng phân
loại nước với madat là 1 và
được vẽ dựa trên tổ hợp màu
RGB_752

29. 26
Vẽ vector đối tượng phân
loại nhà ở với madat là 2 và
được vẽ dựa trên tổ hợp màu
RGB_543
Vẽ vector đối tượng phân
loại đất trống với madat là 3
và được vẽ dựa trên tổ hợp
màu RGB_543
Vẽ vector đối tượng phân
loại đất nông nghiệp với
madat là 4 và đươc vẽ dựa
trên tổ hợp màu RGB_752

30. 27
Vẽ vector đối tượng phân
loại đất rừng với madat là 5
và đưọc vẽ dựa trên tổ hợp
màu RGB_752
Chuyển vector
Mau@landsat8 thành raster
Chuyển vector thành vector
mà vẫn giữ bảng thu c tính
Click qua khung Attribute để
xác nhận cho Mau là giữ giá
trị madat và Run

31. 28
Tạo nhóm cho c c đối tượng
Đặt tên mẫu trên dưới có thể
giống nhau hoặc khác
Add tất cả các kênh ảnh
landsat 8
Seclect all và OK
Phân loại đối tượng có kiểm
định bằng cách nhập Input
for supervised MLC
Nhập các dữ liệu phân loại
có kiểm định

32. 29
Mở lệnh đầu ra cho phân loại
kiểm định
Nhập liệu cho đầu ra của
phân loại kiểm định
Kết quả phân loại kiểm định
của các đối tượng

33. 30
Cắt ranh giới tỉnh theo phân
loại có kiểm định bằng công
cụ Raster map calculator
Kết quả cho ra là phân loại
có kiểm định năm 2021

34. 31
Click chuột phải trên layer
và chọn set color table, vào
or enter values directy định
dạng màu cho từng đối
tượng. Run
Cuối cùng cho ra kết quả
phân loại theo màu cho từng
đối tượng của Landsat 8

35. 32
Thông kê diện tích các đối
tượng Landsat 8
Hectares Cell count %
1 884.25 9825 3.4%
2 11,426.76 126964 43.6%
3 1067.67 11863 4.1%
4 7845.57 55521 29.9%
5 4996.89 87173 19.1%
Total 26221.14 291346
4.3. Ứng dụng viễn thám thành lập bản đồ lớp phủ khu vực huyện Pleiku, tỉnh Gia
Lai năm 1995
Các bước phân loại năm đối tượng của Landsat 5 tương tự như Landsat 8 bao
gồm: nước, đất ở, đất trống, đất nông nghiệp và rừng
Cho ra kết quả phân loại theo
màu cho từng đối tượng của
Landsat 5
Thông kê diện tích các đối tượng
Landsat 5
Hectares Cell count %
1 658.26 7314 2.5%
2 4856.67 53963 18.5%
3 13,785.84 153176 52.6%
4 719.55 7995 2.7%
5 6200.82 68898 23.6%
Total 26221.14 291346

36. 33
4.4. Quy trình thành lập bản đồ biến động lớp phủ khu vực bằng công cụ Raster
Map Calculator.
Xây dựng bản đồ biến động lớp
phủ
Tính được kết quả trong
Metadata với 25 giá trị
Phân loại biến động đô thị bằng
công cụ Raster map Calculator
và xem bảng Metadata

37. 34
Phân loại biến động đất trống
bằng công cụ Raster map
Calculator và xem bảng
Metadata
Phân loại biến động rừng bằng
công cụ Raster map Calculator
và xem bảng Metadata
Set color để đổi màu cho ba đối
tượng đất trống, đô thị, rừng

38. 35
Biến động đô thị
Biến động đất trống
Biến động rừng
4.5. Phân tích biến động lớp phủ khu vực huyện Pleiku, tỉnh Gia Lai giai đoạn 1995-
2021
Thống kê kết quả biến động của ba loại lớp phủ bằng công cụ Raster report and
Statistics

39. 36
Đối tượng Hectares % biến động
Không biến động 6009.39 22.9%
Biến động rừng 3390.93 12.9%
Biến động khác 16,820.82 64.1%
Total 26221.14 100%
Bảng 4.2: Thống kê biến động rừng
Đối tượng Hectares % biến động
Không biến động 6009.39 22.9%
Biến động đất trống 474.03 1.8%
Biến động khác 19,737.72 75.3%
Total 26221.14 100%
Bảng 4.3: Thống kê biến động đất trống
Đối tượng Hectares % biến động
Không biến động 6009.39 22.9%
Biến động đô thị 8249.31 31.5%
Biến động khác 11,962.44 45.6%
Total 26221.14 100%
Bảng 4.5: Thống kế biến động đô thị
Thống kê kết quả biến động lớp phủ các đối tượng
Đối tượng Hectares % biến động lớp phủ
Đô thị 8249.31 31.5%
Đất trống 474.03 1.8%
Rừng 3390.93 12.9%
Bảng 4.6: Thống kê các đối tượng biến động

40. 37
Loại đối
tượng
1995/2021 2 3 5
Đất ở 2 22 23 25
Đất trống 3 32 33 35
Rừng 5 52 53 55
Bảng 4.7: Ma trận đánh giá lớp phủ
Nhận xét:
Dựa trên ma trận bảng 4.7 cho thấy sự biến động, sự thay đổi từ năm 1995 sang
năm 2021. Tất cả các đối tượng biến động sang đối tượng 2 (đô thị) chiếm tỉ lệ phần trăn
nhiều nhất là 31.5%; biến động sang đối tượng 3 (đất trống) chiểm tỉ lệ ít nhất là 1.8% và
biến động sang đối tượng 5 (rừng) là 12.9%.
Căn cứ vào ma trận và số liệu thống kê được từ chương trình GRASS GIS cho ra
kết quả biến động mạnh nhất trong giai đoạn 1995-2021 là đất ở. Đất ở biến động với
31.5% và hầu như không có xu hướng giảm vì nhu cầu nơi ở của người dân, đó cũng là
nguyên nhân dẫn đến đất trống giảm. Năm 1995, đất trống chiếm 52.6% chiếm tỉ lệ nhiều
nhất đến năm 2021 giảm xuống chỉ còn 4.1%. Diện tích rừng cũng tương tự như đất trống
nguyên nhân do khai thác để làm nương rẫy, mở rộng nơi ở, làm nguồn nguyên liệu cho
sản xuất đã giảm đi 7.2% diện tích tự nhiên

41. 38
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN & KIẾN NGHỊ
5.1. Kết luận
Kết hợp QGIS và GRASS GIS đã cho ra được kêt quả biến động rừng từ năm
1995 – 2021, sử dụng thành công các dữ liệu từ EarthExplorer để phân tích các biến động
của các đối tượng dựa trên ảnh viễn thám. Thống kê từng biến động của ba loại đối tượng
là đất ở (31.5%), đất trống (1.8%) và rừng (12.9%), qua thống kê từ Report and Statictis
đất ở có sự biến động mạnh nhất.
Đề tài cũng thành lập được bản đồ biến động các đối tượng của huyện Pleiku, tỉnh
Gia Lai. Qua bản đồ bản động đã xác định được huyện Pleiku sẽ phát triển thêm về các
đất trống và rừng ở phía Tây Nam và Đông Nam của địa phương..
5.2. Kiến nghị
Dữ liệu nghiên cứu đề tài tương đối đầy đủ vì đây là phân tích hướng thụ động dựa
trên ảnh vệ tinh viễn thám từ trang web quốc tế. Hạn chế lớn nhất chính là chất lượng
hình ảnh kém khó xác định các đối tượng và phải sử dụng Google Map song song để tìm
kiếm đối tượng cần phân tích biến động. Thao tác thực hiện phân tích dữ liệu cần được
rèn luyện, chỉnh đốn để phục cho việc phân tích được hiệu quả và chuẩn xác hơn. Điều
đáng lưu ý là các hàm code trong công cụ Raster Map Calculator. Đây là kết quả xác định
phù hợp trên định hướng của dữ liệu không gian và ảnh viễn thám của huyện Pleiku, tỉnh
Gia Lai.

42. 39
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] ÂN, TRẦN THỊ. ỨNG DỤNG VIỄN THÁM TRONG NGHIÊN. HÀ NỘI, 2010.
[2] THẠCH, GS.TS. NGUYỄN NGỌC. GIÁO TRÌNH CƠ SỞ VIỄN THÁM. HÀ NỘI,
2005.
[3] KHÁI NIỆM VIỄN THÁM. https://bandolamnghiep.com/khai-niem-ve-vien-
tham/#:~:text=D%E1%BA%A3i%20ph%E1%BB%95%20s%E1%BB%AD%20d%E
1%BB%A5ng%20trong,nh%C3%ACn%20th%E1%BA%A5y%20v%C3%A0%20h%
E1%BB%93ng%20ngo%E1%BA%A1i, 2020.
[4] THÀNH PHỐ PLEIKU. UBND TỈNH GIA LAI: https://gialai.gov.vn/gioi-thieu-
chinh-quyen/ubnd-thanh-pho-pleiku.50.aspx, n.d.
[5] VIỄN THÁM. https://vi.wikipedia.org/wiki/Vi%E1%BB%85n_th%C3%A1m, n.d.