Publications
tải về 1.38 Mb. Chế độ xem pdf
|
| 3.1.1. Nhiệt độ bề mặt LST (Land Surface
Temperature) Bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt đo bức xạ tầng cao khí quyển từ đó Nhiệt độ sáng (Brightness Temperature) có thể được tính toán bằng định luật Plank (Dash et al., 2002). Bức xạ tầng cao khí quyển được tạo thành từ kết quả phân tích từ ba thành phần năng lượng: Phát xạ bề mặt đất, bức xạ từ bầu trời và bức xạ khí quyển. Điểm khác biệt giữa bức xạ tầng cao khí quyển và nhiệt độ sáng dao động ở mức 1 - 5˚K ở vùng phổ, chịu ảnh hưởng của các điều kiện khí quyển (Prata et al., 1995). Như vậy ảnh hưởng của khí quyển bao gồm áp suất, bức xạ và phát xạ (Franca & Cracknell, 1994) cần được hiệu chỉnh trước khi tính toán nhiệt độ sáng bề mặt. Nhiệt độ sáng bề mặt cần được hiệu chỉnh bởi độ phát xạ - giá trị quan trọng trong việc tính toán đặc tính biến đổi nhiệt độ của bề mặt, lớp phủ thực vật, tình trạng thực vật, đặc tính nhiệt, độ ẩm đất (Friedl, 2002). Có 2 phương pháp tiếp cận được đưa ra nhằm tính toán LST từ ảnh đa phổ thu từ bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt (TIRS - Thermal Infrared Sensor) (Schmugge et al., 1998). Phương pháp tiếp cận đầu tiên là tận dụng phương trình chuyển bức xạ để hiệu chỉnh xạ mà đầu thu thu được thành bức xạ bề mặt, theo một mô hình phát xạ để phân bức xạ bề mặt ra thành nhiệt độ và độ phát xạ (Schmugge et al., 1998). Phương pháp tiếp cận thứ hai áp dụng công nghệ split - window cho bề mặt đại dương và bề mặt đất, giả sử rằng độ phát xạ trong các kênh được sử dụng là như nhau (Dash et al., 2002). Nhiệt độ sáng bề mặt đất sau đó được tính toán như một tổ hợp tuyến tính của hai kênh. Nhược điểm của phương pháp này là các hệ số chỉ đúng với bộ dữ liệu mà từ đó chúng được rút ra (Dash et al., 2002). Nói cách khác, một nhóm các phản ứng nhiệt cho một vùng xác định hiện tượng cũng như quá trình xác định sử dụng một đầu thu cảm biến hồng ngoại nhiệt riêng biệt mà không thể ngoại suy để xác định độ lớn nhiệt độ của một cảm biến tương tự cũng như từ một đầu thu khác, hoặc từ một ảnh đầu thu thu được ở một thời điểm khác (Quattrochi & Goel, 1995). 3.1.2. Mối quan hệ giữa chỉ số thực vật NDVI và nhiệt độ bề mặt LST Mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt và chỉ số thực vật, tiêu biểu nhất là chỉ số thực vật đã được chuẩn hóa NDVI đã được đề cập đến trong nhiều nghiên cứu. Nền tảng cơ bản của việc sử dụng NDVI trong việc đánh giá là do mức độ che phủ của thực vật là một yếu tố quan trọng và NDVI có thể được sử dụng để khái quát chung về điều kiện thảm thực vật ở khu vực nghiên cứu. Kết quả của việc kết hợp LST và NDVI thông qua biểu đồ phân tán dạng tam giác (Carson et al., 1994; Gillies & Carlson, 1995; Gillies et al., 1997). Độ dốc của đường cong LST-NDVI có liên quan đến điều kiện độ ẩm đất (Carson et al., 1994; Gillies & Carlson, 1995; Gillies et al., 1997; Goetz, 1997; Goward et al., 2002) và sự bốc hơi của bề mặt (Boegh et al., 1998). Có rất nhiều phương pháp được phát triển nhằm giải thích không gian LST-NDVI. Gồm các phương pháp: - Phương pháp tam giác: sử dụng mô hình chuyển đổi của đất - thực vật - khí quyển (SWAT) (Carson et al., 1994; Gillies & Carlson, 1995; Gillies et al., 1997). - Phương pháp đo lường situ (Friedl & Davis, 1994). - Phương pháp viễn thám (Betts et al., 1996). Tuy nhiên vẫn còn nhiều khó khăn trong việc giải thích về LST cho vùng che phủ thấp bởi việc tính toán dựa trên sự tổ hợp nhiệt độ của đất và của thực vật và tổ hợp đó là không phi tuyến (Sandholt et al., 2002). Mối quan hệ giữa NDVI và các thành phần thảm phủ là rất lớn. Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng NDVI không đưa ra các ước tính về diện tích thảm phủ (Small, 2001). Việc tính toán NDVI là một công thức toán học của các bước sóng nhìn thấy và bước sóng cận hồng ngoại phát xạ từ bề mặt thực vật, phát xạ tương tự từ KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 56 (3/2017) 26 đất, và phát xạ khí quyển và là đối tượng ảnh hưởng của các lỗi đo đạc và các lỗi khác (Yang et al., 1997). Loại thực vật, vùng tán lá, đất nền, bóng đều là những yếu tố tác động đến sự biến đổi của NDVI (Jasinski, 1990). Mối liên hệ của chỉ số thực vật NDVI và các thành phần tính toán mức độ che phủ của thực vật là tốt và tuyến tính (Asrar et al., 1984). Sự không phi tuyến đó và sự phụ thuộc chỉ ra rằng NDVI không phải là một yếu tố có khả năng phân tích định lượng thực vật (Small, 2001). Và mối quan hệ LST-NDVI cần được điều chỉnh lại. Với nhiều định lượng, tính toán dựa trên vật lý về độ che phủ thực vật đã được đặt ra, đặc biệt cho sự ứng dụng trong tính toán sinh học (Small, 2001). Sự quan trọng trong việc phân tích không gian để xác định mẫu theo vùng và chuyển đổi luôn được nhấn mạnh (Frohn, 1998). Mối quan hệ của sự thay đổi NDVI và kích thước của mỗi pixel cần được nghiên cứu sâu hơn (Jasinski, 1990). Các bước thực hiện: 3.2. Xử lý ảnh Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 (Row/Path: 47/126) được thu nhận vào lúc 9:35:00 các ngày 08/06/2015, 01/07/2015 và 08/07/2015 qua cơ sở dữ liệu ảnh của USGS. Ảnh được thu nhận là ảnh chất lượng cao, ít mây, và đã được hiệu chỉnh bức xạ và nắn chỉnh những góc lệch của ảnh đến chất lượng 1G trước khi cung cấp cho người sử dụng. Ảnh Landsat đã được hiệu chỉnh về một hệ tọa độ Universal Transverse Mercator (UTM) thống nhất. Sau đó nghiên cứu tiến hành phân tích tính toán các chỉ số nhiệt trên lưu vực. 3.3. Tính toán các chỉ số địa vật lý về nhiệt độ Ở cấp độ sản phẩm 1G, dữ liệu Landsat 8 được thu nhận dưới dạng ảnh xám độ 16 bit nghĩa là giá trị pixel được lưu trữ ở định dạng số (DN, Digital Number). Do đó cần phải chuyển đổi giá trị số 16 bit của dữ liệu ảnh số này sang giá trị bức xạ phổ là giá trị phản ánh năng lượng phát ra từ mỗi vật thể được thu nhận trên kênh nhiệt. Vì thế để thực hiện tính giá trị nhiệt độ bề mặt từ các band nhiệt hồng ngoại, ta thực hiện trình tự theo các bước sau: tải về 1.38 Mb. Chia sẻ với bạn bè của bạn:
|