Nghiên Cứu Tính Toán độ ẩm Của đất Khu Vực Bắc Tây Nguyên Sử ...

1. Mở đầu

Những tiến bộ trong công nghệ viễn thám về sự phát triển chức năng bộ cảm và độ phân giải hình ảnh theo không gian và thời gian đã mang lại nhiều kỹ thuật để tính toán các tính chất của đất như độ ẩm (Soil Moisture), hàm lượng hữu cơ, thành phần cơ giới, vv. Thông tin về độ ẩm của đất đóng vai trò quan trọng trong dự đoán thiên tai (lũ lụt và hạn hán), giám sát sự thay đổi môi trường (bão cát và xói mòn) và ứng dụng trong thủy văn [1-3]. Việc đo chính xác độ ẩm của đất tại vị trí xác định cần chi phí cao do lặp lại quá trình lấy mẫu để phân tích những thay đổi định kỳ về độ ẩm của đất. Trong khi, các nghiên cứu độ ẩm của đất bằng công nghệ viễn thám dựa trên sự phản xạ của đất trong dải phổ từ 0.4-2.5µm có khả năng thu thập thông tin từ nhiều mẫu đất khác nhau trên một khu vực quy mô lớn với độ phân giải cao. Bên cạnh những ưu điểm trên, ứng dụng công nghệ viễn thám để tính toán độ ẩm còn tồn tại một số hạn chế như bị nhiễu loạn do mây gây ra và bị nhiễu bởi các đối tượng khác trên mặt đất như nhà cửa và cây cối [1]. Do đó, ứng dụng viễn thám tính toán độ ẩm của đất áp dụng hiệu quả và chính xác cao với những khu vực đất trống hoặc ít cây cối với độ sâu từ 5 cm lên đến bề mặt đất [1-2].

Phương pháp sử dụng bộ cảm biến từ xa để tính độ ẩm của đất dựa trên cơ sở ảnh vệ tinh chụp và ghi nhận được tính chất bề mặt đất và thực vật. Một số nghiên cứu sử dụng viễn thám siêu cao tần chủ động hoặc viễn thám siêu cao tần thụ động để trực tiếp tính toán hàm lượng nước trong lớp đất bề mặt [4]. Bên cạnh đó, một số nghiên cứu khác đã sử dụng viễn thám quang học, nhiệt học và viễn thám quang học kết hợp với nhiệt học để gián tiếp tính toán độ ẩm của đất từ các chỉ số [1-3]. Kết quả từ các nghiên cứu khác nhau cho thấy có thể áp dụng viễn thám quang học vào tính toán độ ẩm của đất [4]. Tính toán độ ẩm của đất dựa trên độ phát xạ hoặc phản xạ che phủ của đất. Độ ẩm của đất trong viễn thám quang học được nhiều nhà khoa học tiến hành nghiên cứu bằng cách sử dụng các tỷ số các kênh phổ phản xạ từ các dữ liệu vệ tinh đa phổ khác nhau. Năm 1986, Musick và Pelltier đã chỉ ra độ ẩm của đất có thể tính từ tỷ số băng phổ kênh 5 trên kênh 7 đối với ảnh Landsat TM [5]. Năm 1989, Hunt và nnk đã đề xuất sử dụng những thay đổi hàm lượng nước trong lá để tính toán độ ẩm của đất [6].

Theo đó, độ ẩm của đất ở các mức độ sâu khác nhau được tính bằng cách sử dụng tỷ lệ kênh hồng ngoại trung (1.3-2.5 µm) trên cận hồng ngoại (0.7-1.3 µm) của ảnh Landsat 5 TM và Landsat 8 OLI trong nghiên cứu của Welikhe và nnk năm 2017 [4]. Tiếp đó, ZhiMing và nnk [2] đã phát triển mô hình quan trắc độ ẩm của đất sử dụng phổ phản xạ kênh cận hồng ngoại và kênh đỏ vào năm 2007 để áp dụng cho ảnh Landsat ETM+. Theo hướng dẫn chỉ số phổ Landsat (2017), chỉ số độ ẩm được tính theo tỷ lệ giữa cận hồng ngoại và hồng ngoại sóng ngắn 2 cho ảnh Landsat 8. Độ ẩm của đất liên quan chặt chẽ với chỉ số nước nên Wang và nkk đã đưa ra chỉ số hạn hán đa băng (Normalized Multi-band Drought Index - NMDI) sử dụng kênh phổ với bước sóng là 1.64 µm (nhạy cảm với đất) và 2.13 µm (nhạy cảm với thực vật) để tính toán sự thay đổi độ ẩm của đất [2].

Vệ tinh Landsat 8 được Mỹ phóng thành công lên quỹ đạo vào ngày 11/02/2013 với tên gốc là Landsat Data Continuity Mission (LDCM) được sử dụng để tính độ ẩm của đất ở trên thế giới [1, 2] và hầu như chưa được sử dụng cho khu vực Tây Nguyên. Với bộ cảm OLI và TIRS đã được thiết kế cải tiến để giảm tối đa nhiễu khí quyển (SNR), ảnh Landsat 8 có chất lượng rõ nét hơn so với các phiên bản trước và phù hợp để tính toán độ ẩm đất. Bắc Tây Nguyên bao gồm tỉnh Kon Tum và tỉnh Gia Lai. Theo báo cáo khủng hoảng hạn hán ở khu vực Tây Nguyên, Việt Nam năm 2015 thì Kon Tum và Gia Lai là khu vực chịu ảnh hưởng nặng nề bởi hạn hán [7]. Bài báo này tiến hành xây dựng phương trình tính toán độ ẩm của đất sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 OLI để từ đó giám sát hạn hán tại khu vực Bắc Tây Nguyên – khu vực thường xuyên xảy ra hạn hán đặc biệt vào các năm chịu ảnh hưởng của hiện tượng El Niño.

2. Phương pháp nghiên cứu

2.1. Khu vực nghiên cứu

Bắc Tây Nguyên là một trong ba tiểu vùng địa hình và tiểu vùng khí hậu ở khu vực Tây Nguyên. Gia Lai có diện tích nông nghiệp và đất rừng lớn nhất Tây Nguyên với diện tích là 1,3 nghìn ha và Kon Tum là 0,86 nghìn ha vào năm 2013 [7]. Các mẫu đất thu thập trong khu vực Bắc Tây Nguyên có thành phần chủ yếu là cát, bột và sét được lấy ở độ sâu từ 0 đến 15 cm. Hình 1 thể hiện vị trí của các mẫu đất được thu thập trong nghiên cứu.

2.2. Phương pháp nghiên cứu

a) Phương pháp tính toán độ ẩm của đất trong phòng thí nghiệm

Độ ẩm của đất (Soil Moisture) được định nghĩa theo TCVN 4196:2012 là lượng nước chứa trong đất, được tính bằng phần trăm so với khối lượng đất khô [8]. Mẫu đất chuẩn bị cho phương pháp này là dạng mẫu bột với kích thước nhỏ hơn 0.1 mm được sấy khô ở nhiệt độ 105oC (đưa các mẫu về cùng một điều kiện ban đầu). Các mẫu đất được cho vào cốc nhỏ bằng thủy tinh có nắp đã được đánh số, biết khối lượng (g) và sấy khô. Mỗi mẫu đất được chia làm 10 mẫu nhỏ với khối lượng 20g và nước được thêm vào các mẫu theo mức độ từ khô đến bão hòa. Sau đó được cân trên cân kỹ thuật với độ chính xác đến 0.01 g để xác định khối lượng của cốc thủy tinh và mẫu đất. Sau khi sấy đủ thời gian từ 8h-12h, lấy cốc ra khỏi tủ sấy rồi đem cân. Lấy khối lượng nhỏ nhất của cốc (hoặc hộp) có đựng mẫu trong các lần cân của quá trình sấy khô đến khối lượng không đổi làm kết quả cân.

Độ ẩm của đất được tính theo công thức 1:

với m: khối lượng cốc thủy tinh (g), mo: khối lượng cốc thủy tinh có đất sau khi sấy (g), m1: khối lượng cốc thủy tinh có đất trước khi sấy (g).

b) Phương pháp đo phổ trong phòng thí nghiệm

Phổ phản xạ đất được đo bằng máy đo phổ hiện trường ASD (Analytical Spectral Devices) – FieldSpec®3 của PTN Environmental Geosphere Engineering – trường Đại học Kyoto University. Máy đo phổ FieldSpec®3 có khả năng ghi thu phổ phản xạ từ cận hồng ngoại nhìn thấy (NIR) đến hồng ngoại sóng ngắn 2 (SWIR) của đối tượng, bao gồm dải phổ từ 350 đến 2500 nm. Phần mềm RS3 được sử dụng để ghi nhận phổ phản xạ của máy bức xạ hiện trường ASD.

c) Phương pháp xử lý ảnh vệ tinh

Trong nghiên cứu này, dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 OLI với độ phân giải 30x30 m được sử dụng để xây dựng phương trình tính toán độ ẩm của đất chiết xuất từ phổ phản xạ của đất trong phòng thí nghiệm theo các mức độ ẩm khác nhau. Sau đó, phương trình này được áp dụng vào ảnh Landsat 8 để mô tả sự biến đổi độ ẩm của đất theo không gian và thời gian. Các ảnh Landsat 8 được thu thập tại địa chỉ của Cục Địa chất Hoa Kỳ là https://earthexplorer.usgs.gov/. Vị trí ảnh thu thập Path/Row lần lượt là 124/50 (mã ảnh LC81240502015065LGN01),124/51 (mã ảnh LC81240512015065LGN01) và 125/50(mã ảnh LC81250502015088LGN01). Các ảnh đều nằm trong hệ quy chiếu UTM, múi 48N, định dạng GEOTIFF. Ảnh thu được đều có độ che phủ của mây thấp và được hiệu chỉnh hình học, khí quyển.

Ảnh Landsat 8 OLI được hiệu chỉnh bức xạ theo quy trình hướng dẫn trong Landsat Users Handbook (2016) [9] bằng phần mềm ENVI 5.3. Giá trị phản xạ của các kênh được đưa về giá trị phản xạ phổ bề mặt thông qua phép hiệu chỉnh khí quyển (TOA). Nghiên cứu này, sử dụng thuật toán “trừ đối tượng tối” DOS (Dark Object Subtract) dựa vào “đối tượng đen” trong ảnh để ước tính từ giá trị thấp nhất của histogram trích dẫn từ mỗi kênh ảnh từ đó loại bỏ những ảnh hưởng của điều kiện khí quyển đến chất lượng ảnh [10, 11].

Giá trị bức xạ phổ được sử dụng để xác định giá trị phản xạ (reflectance). Đối với ảnh Landsat 8, giá trị bức xạ phổ được xác định theo công thức (2) sau:

trong đó d: khoảng cách thiên văn giữa Trái đất và Mặt trời, được xác định theo công thức: d = (1,0 – 0,01674.cos(0,9856(D-4)), ở đây D là thứ tự ngày trong năm; ESUN - giá trị trung bình bức xạ quang phổ mặt trời (W/m2.sr.µm); θs – góc thiên đỉnh (được lấy trong file metadata ảnh LANDSAT) [9].

d) Phương pháp phân tích thống kê

Phần mềm IBM SPSS Statistic 20 được sử dụng để thực hiện các phép phân tích hồi quy, thống kê cơ bản, tính toán độ lệch, độ sai số trong nghiên cứu. Các phép phân tích đều dựa trên 95% phân bố của các chuỗi số.

3. Kết quả và thảo luận

3.1. Mối quan hệ giữa độ ẩm và phổ phản xạ

Kết quả tính toán độ ẩm của đất tại khu vực Bắc Tây Nguyên nằm trong khoảng từ 0% đến 58,8%. Mối quan hệ giữa tỷ lệ phản xạ với độ ẩm phụ thuộc vào từng loại đất. Thêm vào đó, mức độ phản xạ đối với các loại đất với độ ẩm từ khô đến bão hòa là khác nhau. Tuy nhiên, từ kết quả độ phản xạ của đất cho thấy đất khô có độ phản xạ cao hơn so với đất bão hòa và phổ của đất tại bước sóng có giá trị là 970 nm, 1400 nm và 2200 nm chịu ảnh hưởng của nước nên bị nhiễu (Hình 2).

3.2. Phân bố độ ẩm của đất tính toán từ ảnh Landsat 8 OLI

Kết quả cho thấy độ ẩm của đất tương quan cao nhất với tỷ số phản xạ của kênh phổ cận hồng ngoại/hồng ngoại sóng ngắn 2 (B5/B7) của ảnh Landsat 8 với hệ số xác định lên đến 0,73 với SE=0,07 (hình 3a), tương quan cao với chỉ số NMDI, kênh phổ hồng ngoại sóng ngắn 2 và kênh phổ hồng ngoại sóng ngắn 2 trừ kênh 1 với hệ số xác định lần lượt là 0,68; 0,62 và 0,5 (hình 3b, 3c, 3d). Nhìn chung, độ ẩm của đất có tương quan cao với kênh phổ hồng ngoại sóng ngắn 2 của ảnh Landsat 8 OLI.

Như vậy, từ mối quan hệ giữa tỷ số kênh phổ của ảnh Landsat và phổ phản xạ của đất, độ ẩm của đất có thể được tính tương đối chính xác bằng tỷ số phổ phản xạ của kênh phổ cận hồng ngoại/hồng ngoại sóng ngắn 2 của ảnh Landsat 8 OLI theo phương trình (3):

với x là giá trị điểm ảnh tương ứng với tỷ số kênh phổ cận hồng ngoại/hồng ngoại sóng ngắn 2; y là độ ẩm của đất (%).

Thông tin về độ ẩm của đất là chìa khóa quan trọng trong việc giám sát hạn hán. Độ ẩm của đất cung cấp bằng chứng trực tiếp về các khu vực thiếu mưa [12]. Dựa trên chỉ số hạn hán (Normal Difference Drought Index - NDDI) có thể tính toán mức độ hạn hán ở khu vực Tây Nguyên [13]. Theo Gu và nkk (2007), hạn hán được chia thành khô hạn bất thường tương ứng với NDDI lớn hơn 0,1; hạn trung bình tương ứng với NDDI có giá trị trong khoảng từ 0,2 đến 0,3; hạn nặng tương ứng với NDDI lớn hơn 0,3 và hạn hán nghiêm trọng tương ứng với NDDI lớn hơn 0,4 [14]. Diện tích hạn hán mở rộng rất nhiều so với các năm trước và đạt kỷ lục sự khô hạn vào tháng 3 năm 2015 [8, 15] do khu vực Tây Nguyên chịu ảnh hưởng bởi hiện tượng El Niño. Do đó, nghiên cứu đã tiến hành đối sánh khu vực có độ ẩm thấp với khu vực chịu ảnh hưởng của hạn hán trong tháng 3 năm 2015. Hình 4 thể hiện sự tương quan giữa độ ẩm của đất và hạn hán một cách rõ ràng với sự giống nhau, tương đồng của khu vực bị hạn hán trung bình và nghiêm trọng với khu vực có độ ẩm thấp. Từ bản đồ độ ẩm cho thấy khu vực phía nam Gia Lai có độ ẩm thấp (SM