Tống Thị Huyền

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

---------------------------

Tống Thị Huyền Ái

ĐO ĐẠC TRẮC LƢỢNG LỚP PHỦ TRÊN ẢNH VỆ TINH ĐA THỜI

GIAN PHỤC VỤ NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỔI ĐẤT NÔNG NGHIỆP

HUYỆN ĐÔNG ANH, HÀ NỘI

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội - 2012

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

---------------------------


ĐO ĐẠC TRẮC LƢỢNG LỚP PHỦ TRÊN ẢNH VỆ TINH ĐA THỜI

GIAN PHỤC VỤ NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỔI ĐẤT NÔNG NGHIỆP

HUYỆN ĐÔNG ANH, HÀ NỘI

Chuyên ngành: Bản đồ - Viễn thám và Hệ thông tin địa lý

Mã số: 60 44 76

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

PGS.TS. Phạm Văn Cự

Hà Nội - 2012

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên cho phép tôi được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới thầy PGS. TS.

Phạm Văn Cự, là người trực tiếp hướng dẫn, nhiệt tình chỉ bảo cho tôi ngay từ

những bước đi đầu tiên trên sự nghiệp nghiên cứu mà trước tiên là hoàn thành luận

văn này. Không những thế, thầy còn là người luôn động viên, khuyến khích tôi

trong những lúc khó khăn cả về tinh thần và sự nghiệp.

Tôi xin trân trọng cảm ơn các thầy cô giáo đã giảng dạy, truyền đạt và nâng

cao những kiến thức về chuyên ngành trong thời gian học tập tại khoa Địa lý trường

Đại học Khoa học Tự nhiên- Đại học Quốc gia Hà Nội. Đặc biệt là sự giúp đỡ của

các thầy cô tại bộ môn Bản đồ - Viễn thám và Hệ thông tin Địa lý.

Qua đây tôi cũng xin gửi lời cảm ơn tới các anh chị của lớp cao học K10-Bản

đồ Viễn thám và GIS đã luôn ủng hộ và tạo không khí vui vẻ, thoải mái trong quá

trình học tập cũng như trong quá trình tôi làm luận văn.

Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới tất cả các cán bộ của trung tâm Quốc tế

Nghiên cứu Biến đổi Toàn cầu – Đại học Quốc gia Hà Nội đã hướng dẫn, chỉ bảo,

tạo nhiều điều kiện để tôi tham gia các khóa học cũng như cung cấp nguồn dữ liệu

liên quan để tôi hoàn thành bản luận văn này. Các anh chị luôn là nguồn động viên,

khuyến khích và là những tấm gương cho tôi học tập.

Xin chân thành cảm ơn dự án: “Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến

biến đổi sử dụng đất và sinh kế cộng đồng trên đồng bằng sông Hồng” do Danida

tài trợ và dự án: “Tiếp cận không gian và các phương pháp định lượng áp dụng vào

nghiên cứu hình thái phát triển đô thị thành phố Hà Nội” do Nafosted tài trợ đã

cung cấp nguồn dữ liệu để tôi thực hiện được luận văn này.

Lời cuối cùng, tôi xin cảm ơn sự động viên, ủng hộ về tinh thần của bố mẹ

tôi, anh chị tôi. Xin cảm ơn tất cả bạn bè, đồng nghiệp vì những trao đổi kinh

nghiệm và hỗ trợ để tôi hoàn thành bản luận văn này.

Hà Nội, ngày tháng năm 2012.

Học viên cao học


1

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC HÌNH ......................................................................................... 3

DANH MỤC CÁC BẢNG ........................................................................................ 3

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT....................................................................... 5

MỞ ĐẦU .................................................................................................................... 6

Tính cấp thiết của đề tài .............................................................................................. 6

Mục tiêu, nhiệm vụ ..................................................................................................... 7

Giới hạn và phạm vi nghiên cứu ................................................................................. 8

Phương pháp nghiên cứu ............................................................................................. 8

Cơ sở tài liệu để thực hiện luận văn ............................................................................ 9

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn ..................................................................................... 9

Cấu trúc của luận văn .................................................................................................. 9

Chƣơng 1 – CƠ SƠ LÝ LU ẬN VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỊNH

HƢỚNG ĐỐI TƢỢNG VÀ ĐO ĐẠC TRẮC LƢỢNG ....................................... 10

1.1 Tông quan tai liêu vê vân đê nghiên cưu .......................................................... 10

1.1.1. Trên Thế giới...................................................................................... 10

1.1.2. Ở Việt Nam và Hà Nội .......................................................................... 11

1.2 Các nguyên tắc phân loại .................................................................................. 12

1.2.1. Khái niệm cơ bản về phân loại ảnh ...................................................... 12

1.2.2. Các nguyên tắc phân loại ảnh .............................................................. 12

1.3 Phân loai đinh hương đôi tương ....................................................................... 17

1.3.1 Phương pháp phân loại định hướng đối tượng .................................... 17

1.3.2 Phân bâc đôi tương ............................................................................... 18

1.3.3 So sanh phương pháp phân loai đinh hương đôi tương va phân lo ại

dựa trên pixel ............................................................................................................ 19

1.4 Phân tích trắc lượng .......................................................................................... 20

1.5 Quan hệ giữa đặc điểm trắc lượng và các loại hình lớp phủ ............................ 22

Chƣơng 2 – ĐO ĐẠC TRẮC LƢỢNG LỚP PHỦ CỦA HUYỆN ĐÔNG ANH24

2.1 Hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp của huyện Đông Anh ............................. 24

2

2.1.1 Vị trí địa lý ............................................................................................ 24

2.1.2 Khái quát điều kiện tự nhiên và kinh tế xã hội ..................................... 26

2.1.3 Hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp huyện Đông Anh ........................ 27

2.2 Phân loại định hướng đối tượng ảnh vệ tinh đa độ phân giải ........................... 31

2.2.1 Xây dựng bảng chú giải ........................................................................ 31

2.2.2 Qui trình phân loại ảnh ........................................................................ 32

2.3 Kiểm chứng độ chính xác phân loại ảnh vệ tinh .............................................. 36

2.3.1 Kiểm chứng độ chính xác trong phòng ................................................. 37

2.3.2 Kiểm chứng ngoài thực địa ................................................................... 39

2.4 Tính toán đặc điểm trắc lượng lớp phủ đất nông nghiệp huyện Đông Anh ..... 46

Chƣơng 3 – XU HƢỚNG BIẾN ĐỔI ĐẤT NÔNG NGHIỆP HUYỆN ĐÔNG

ANH .......................................................................................................................... 48

3.1 Xu hướng biến đổi lớp phủ huyện Đông Anh .................................................. 48

3.2 Xu hướng biến đổi hình thái đất nông nghiệp của huyện Đông Anh ............... 53

3.2.1 Xu hướng biến đổi đất hình thái đất nông nghiệp huyện Đông Anh .... 53

3.2.2 Xu hướng biến đổi hình thái đất nông nghiệp theo cấp xã ................... 55

KẾT LUẬN .............................................................................................................. 63

KIẾN NGHỊ ............................................................................................................. 66

TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................... 67

3

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 1.1: Sơ đồ phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên cơ bản ............................ 13

Hình 1.2: Sơ đồ phân cấp bậc các đối tượng trên ảnh ............................................. 19

Hình 2.1: Cơ cấu kinh tế huyện Đông Anh năm 2010 .............................................. 27

Hình 2.2: Cơ cấu sử dụng đất của huyện Đông Anh năm 2011 ............................... 28

Hình 2.3: Xu hướng biến đổi đất nông nghiệp huyện Đông Anh qua các năm ........ 29

Hình 2.4: Sơ đồ quy trình phân loại ảnh .................................................................. 32

Hình 2.5: Các ảnh vệ tinh: a- Landsat TM năm 1993, b- Landsat TM năm 1999,

c- Landsat ETM năm 2005, d- Spot 5 năm 2011 ...................................................... 33

Hình 2.6: Phân đoạn ảnh Landsat và Spot ............................................................... 34

Hình 2.7: Bộ qui tắc để phân loại ảnh ...................................................................... 35

Hình 2.8: Kết quả phân loại ảnh: (a)-LandsatTM 1993; (b)-Landsat TM 1999;

(c)-Landsat ETM 2005; (d)-Spot 5 2011 ................................................................... 36

Hình 2.9: Sơ đồ vị trí các ô mẫu ............................................................................... 38

Hình 2.10: Phiếu điều tra ngoài thực địa ................................................................. 40

Hình 2.11: Một số hình ảnh thực địa: (a) – ruộng trồng rau màu, (b)- ruộng lúa đã

gặt, (c)- khu sản xuất nhỏ, (d)- ao bèo, (e)- cụm dân cư, (f)- bãi hoa màu ven sông.

................................................................................................................................... 40

Hình 2.12: Sơ đồ tuyến thực địa trên ảnh Spot 5 năm 2011 ..................................... 41

Hình 3.1: Biểu đồ biến động đất qua các năm .......................................................... 48

Hình 3.2: Cơ cấu các loại đất huyện Đông Anh theo xã năm 2011 ......................... 51

Hình 3.3: Biến thiên các chỉ số hình thái đất nông nghiệp của huyện Đông Anh .... 54

Hình 3.4: Biến thiên các chỉ số hình thái của đất nông nghiệp của 9 xã ................. 56

4

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1: Đặc điểm ảnh vệ tinh Landsat .................................................................. 14

Bảng 1.2: Đặc điểm ảnh vệ tinh Spot 5 ..................................................................... 15

Bảng 1.3: Thống kê các ảnh vệ tinh .......................................................................... 16

Bảng 2.1: Biến đổi các loại đất nông nghiệp của Đông Anh qua các năm .............. 30

Bảng 2.2: Bảng chú giải ............................................................................................ 31

Bảng 2.3: Bảng ma trận sai số năm 2005 ................................................................. 38

Bảng 2.4: Các chỉ số hình thái không gian sử dụng trong luận văn ........................ 46

Bảng 3.1: Ma trận biến động lớp phủ năm 1993-2011 ............................................ 49

Bảng 3.2: Thay đổi diện tích đất dân cư và đất nông nghiệp theo xã ...................... 52

5

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

ĐHĐT Định hướng đối tượng, phương pháp phân loại

ETM Enhanced Thematic Mapper, tên loại vệ tinh Landsat 7

HTSDĐ Hiện trạng sử dụng đất

MNDWI Modified Normalized Difference Water Index, chỉ số dùng

để tách nước

NDVI Normalized Difference Vegetation Index, chỉ số dùng

để tách các đối tượng thực vật trong phân loại ảnh

NDBI Normalized Difference Build-up Index, chỉ số dùng để tách

đất nông nghiệp

PCA Principal Component Analysis, phương pháp phân tích

thành phần chính

SPOT System Probatoire d’Observation de la Terre, tên một loại

vệ tinh dùng trong luận văn

TM Thematic Mapper, tên loại vệ tinh Landsat 5

UI Urban index, chỉ số dùng để tách dân cư trong phân loại ảnh

VI Vegetation index, chỉ số thực vật

6

MỞ ĐẦU

Tính cấp thiết của đề tài

Thông tin lớp phủ là đầu vào rất quan trọng cho việc lập kế hoạch phát triển,

bảo vệ môi trường và các nguồn tài nguyên trên qui mô toàn cầu cũng như địa

phương [17, 52]. Sự phân bố của các đối tượng trong không gian có ý nghĩa rất lớn

đối với hiệu quả sử dụng đất, và thể hiện mối liên quan giữa đất với việc sử dụng

đất như cơ sở hạ tầng (xây dựng các trung tâm đô thị, hệ thống đường giao thông,

hệ thống tưới tiêu). Vì vậy bản đồ lớp phủ rất quan trọng cho việc đánh giá mối

quan hệ giữa kinh tế xã hội với các loại hình sử dụng đất.

Phương pháp phân loại định hướng đối tượng là phương pháp phân loại dựa

trên việc phân đoạn ảnh. Phương pháp này không chỉ dựa vào đặc tính phổ mà còn

dựa vào hình học, cấu trúc đối tượng ngoài ra có thể tích hợp được với các nguồn

dữ liệu khác nhau và những hiểu biết của người nghiên cứu [20, 26, 38]. Đối với

các vùng ven đô là nơi có các khu dân cư được xây dựng một cách tự phát ảnh

hưởng rất lớn tới đặc điểm cấu trúc không gian của đất nông nghiệp, cũng như các

loại lớp phủ khác nên việc phân loại ảnh dựa theo thống kê phổ ở các khu vực này

gặp rất nhiều khó khăn. Vì vậy, phương pháp phân loại dựa trên đối tượng là lựa

chọn tối ưu cho những khu vực ven đô. Và từ đó, việc đo đạc trắc lượng của các đối

tượng lớp phủ cùng với nghiên cứu sự phân bố không gian của các đối tượng lớp

phủ rất quan trọng để làm cơ sở cho việc quy hoạch và sử dụng đất hợp lý đất đai.

Nhiều nhà nghiên cứu đã sử dụng chỉ số hình thái để nghiên cứu quá trình đô thị

hóa dẫn tới mất đất nông nghiệp từ ảnh viễn thám. Các chỉ số hình thái có thể chỉ ra

sự thay đổi về không gian và thời gian của cấu trúc không gian, chúng cung cấp một

phương pháp mới thay thế cho việc đo đạc sự thay đổi các loại đất bằng các phương

pháp truyền thống [53].

Dữ liệu Viễn thám có độ bao phủ trên một diện rộng và tần suất thời gian cao

rất hữu ích cho việc nghiên cứu hiện trạng và theo dõi biến động sử dụng đất theo

các giai đoạn, thời kỳ khác nhau [14, 27]. Trong khi đó các công cụ quản lý sử dụng

đất như số liệu kiểm kê đất đai hay bản đồ sử dụng đất thường bị mâu thuẫn hoặc

7

không đủ và chỉ được cập nhật 5 năm / 1 lần, hơn nữa lại do địa phương quản lý nên

rất khó để có đủ thông tin cho việc theo dõi thay đổi sử dụng đất [36]. Vì vậy, để bổ

sung cho những thiếu sót về độ chính xác, không gian và thời gian của các công cụ

ở trên thì dữ liệu Viễn thám đa thời gian được sử dụng như một công cụ thay thế, bổ

sung thông tin để theo dõi xu hướng biến đổi sử dụng đất, đặc biệt trong công tác

quy hoạch và quản lý [52].

Đông Anh là khu vực ven đô với phần diện tích đất nông nghiệp chiếm 23%

lớn thứ hai (sau huyện Sóc Sơn) so với các huyện ngoại thành của thành phố Hà

Nội [42]. Đây là huyện có nguồn cung cấp lương thực lớn là các loại hình rau, củ,

quả phù hợp với các mùa khác nhau cho toàn thành phố Hà Nội. Tuy nhiên, trong

những năm gần đây cùng với sự phát triển mạnh mẽ của nội thành Hà Nội, huyện

Đông Anh cũng đang bước vào một quá trình công nghiệp hóa và đô thị hóa hết sức

nhanh chóng. Quá trình này đã tác động trực tiếp đến quỹ đất nông nghiệp của

huyện, cụ thể là làm cho diện tích đất nông nghiệp ngày càng bị thu hẹp lại, từ năm

2000 tới năm 2010 huyện Đông Anh có 39,11% diện tích đất nông nghiệp bị mất đi

[42]. Theo quy hoạch phát triển không gian đô thị Hà Nội đến năm 2030 thì huyện

Đông Anh sẽ nằm trong khu vực đô thị trung tâm được mở rộng, vì vậy mà hầu hết

diện tích đất tự nhiên của toàn huyện sẽ bị mất đi để phục vụ cho các mục đích phi

nông nghiệp.

Từ các lý do trên học viên lựa chọn đề tài: “Đo đạc trắc lượng lớp phủ trên

ảnh vệ tinh đa thời gian phục vụ nghiên cứu biến đổi đất nông nghiệp huyện Đông

Anh, Hà Nội”.

Mục tiêu, nhiệm vụ

Mục tiêu

Phân tích sự biến đổi sử dụng đất ở huyện Đông Anh, Hà Nội qua thời kỳ

khác nhau. Đo đạc trắc lượng hình thái của đất nông nghiệp trên ảnh viễn thám đa

thời gian phục vụ nghiên cứu biến đổi đất nông nghiệp của huyện Đông Anh.

8

Nhiệm vụ nghiên cứu

Tổng quan các tài liệu trong và ngoài nước về phương pháp phân loại ảnh

viễn thám định hướng đối tượng và phương pháp nghiên cứu bản đồ lớp phủ và biến

đổi đất nông nghiệp.

Tổng quan tài liệu về đo đạc trắc lượng lớp phủ trên ảnh vệ tinh đa thời gian.

Xây dựng cơ sở dữ liệu để tính toán từ ảnh viễn thám Landsat, Spot.

Thu thập số liệu.

Thực nghiệm phương pháp phân loại ảnh và kiểm chứng kết quả phân loại.

Phân tích trắc lượng hình thái (metrics) và các nguyên nhân làm thay đổi trắc

lượng hình thái của đất nông nghiệp.

Đánh giá thống kê: phân tích thành phần chính các chỉ số.

Phỏng vấn và điều tra bổ sung.

Giới hạn và phạm vi nghiên cứu

Phạm vi không gian:

Giới hạn khu vực nghiên cứu là lãnh thổ hành chính huyện Đông Anh của

thành phố Hà Nội, có hệ tọa độ từ 20°53' đến 21°23' vĩ độ Bắc và 105°44' đến

106°02' kinh độ Đông.

Phạm vi thời gian:

Luận văn phân tích sự biến đổi đất nông nghiệp của huyện Đông Anh giai

đoạn từ năm 1993 – 2011.

Phƣơng pháp nghiên cứu

Phân loại ảnh viễn thám bằng phương pháp định hướng đối tượng: sử dụng

phần mềm eCognition 8.64.

Tính và phân tích các chỉ số Fragstat trên Patch Analysis 4 của ArcGIS 9.3

Phương pháp thống kê: phân tích thành phần chính PCA.

Phỏng vấn, điều tra nông hộ bổ sung.

9

Cơ sở tài liệu để thực hiện luận văn

Luận văn sử dụng tài liệu từ các nguồn khác nhau, và kế thừa dữ liệu từ dự

án Danida, Nafosted. Trong đó bao gồm: Bản đồ sử dụng đất của huyện Đông Anh

năm 2005 tỷ lệ 1: 25.000, bản đồ địa hình 1:10.000. Các ảnh vệ tinh Landsat TM

các năm 1993, 1999, 2005 và Spot 5 năm 2011.

Dữ liệu thống kê về dân số, kinh tế xã hội, sử dụng đất được thu thập từ

phòng Tài nguyên – Môi trường của huyện Đông Anh.

Luận văn cũng đã tham khảo nhiều đề tài nghiên cứu, dự án về các đặc điểm

môi trường, kinh tế, của huyện Đông Anh.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Ý nghĩa khoa học:

Nghiên cứu chỉ ra vai trò của việc đo đạc trắc lượng lớp phủ từ các ảnh viễn

thám đa thời gian trong nghiên cứu biến đổi đất nông nghiệp.

Ý nghĩa thực tiễn:

Kết quả của luận văn cập nhật thông tin về hiện trạng sử dụng đất cho huyện

Đông Anh trong khuôn khổ dự án Danida.

Cấu trúc của luận văn

Luận văn bao gồm 3 chương cùng với phần Mở đầu, Kết luận, Kiến nghị, Tài

liệu tham khảo. Dưới đây là tiêu đề các chương:

Chương 1: Cơ sở lý luận và phương pháp nghiên cứu Định hướng đối tượng và đo

đạc trắc lượng

Chương 2: Đo đạc trắc lượng lớp phủ của huyện Đông Anh

Chương 3: Xu hướng biến đổi đất nông nghiệp của huyện Đông Anh

10

Chƣơng 1 – CƠ SƠ LÝ LUẬN VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ĐỊNH

HƢỚNG ĐỐI TƢỢNG VÀ ĐO ĐẠC TRẮC LƢỢNG

Chương 1 là chương tổng quan tài liệu về các vấn đề nghiên cứu, trong đó

bao gồm cơ sở lý luận về các phương pháp phân loại ảnh vệ tinh, cụ thể là phương

pháp phân loại ĐHĐT. Bên cạnh đó là tổng quan phương pháp phân tích trắc lượng

và mối quan hệ giữa phân tích trắc lượng và phương pháp phân loại ĐHĐT.

1.1 Tông quan tai liêu vê vân đê nghiên cưu

1.1.1. Trên Thế giới

Quá trình đô thị hóa quá nhanh diễn ra ở các khu đô thị và vùng ven đô ở các

nước trên Thế giới là yếu tố tác động trực tiếp đến việc chuyển đổi mục đích sử

dụng đất. Sự tăng trưởng đô thị trên toàn thế giới diễn ra với tốc độ rất nhanh, dự

kiến 65% dân số tập trung ở khu vực đô thị vào năm 2025 [50].

Nhiều nhà nghiên cứu đã sử dụng những chỉ số hình thái để nghiên cứu và

phân tích quá trình đô thị hóa, sự mở rộng đô thị từ ảnh viễn thám. Các chỉ số về

hình thái có thể chỉ ra sự thay đổi về không gian và thời gian của cấu trúc cảnh

quan, chúng cung cấp một phương pháp mới thay thế cho việc đo đạc sự thay đổi

các loại đất bằng các phương pháp truyền thống [53]. Sử dụng dữ liệu viễn thám đa

thời gian đa phổ, các chỉ số không gian và các mô hình để quản lý sự thay đổi và

phát triển khu vực đất đô thị là một phương pháp hiệu quả, chúng cung cấp các

thông tin mới một cách chi tiết và chính xác về sự phân bố theo không gian và thời

gian, cấu trúc hình thái đô thị [12, 27, 29, 31, 35, 47, 49, 52]. Ở Trung Quốc, nghiên

cứu quá trình đô thị hóa bằng các chỉ số hình thái thường diễn ra theo 3 loại: loại 1-

đô thị tăng trưởng bình thường, loại 2- đô thị phát triển do các chính sách, loại 3- đô

thị phát triển dựa trên việc định hướng đặc biệt [49]. Mỗi chỉ số cung cấp một thông

tin về đặc điểm nào đó của khu vực nghiên cứu [52]. Trong một nghiên cứu ở vùng

Santa Barbara, Mỹ, các chỉ số hình thái đã cho thấy quá trình đô thị hóa ở 3 khu vực

khác nhau: khu vực phát triển thương mại, khu vực dân cư có mật độ cao và vùng

dân cư có mật độ thấp [27]. Cũng ở Mỹ, nhưng cho vùng Arizona thì các chỉ số này

lại chỉ ra sự phức tạp về cấu trúc đô thị theo mặt cắt dài 165km và rộng 15km [31].

11

Ở Granada, Tây Ban Nha, đặc điểm phát triển đô thị được nghiên cứu bằng các chỉ

số không gian cho thấy đô thị tăng trưởng qua 3 quá trình: tập hợp, chặt chẽ và phân

tán [12]. Khu vực nghiên cứu khác nhau thì việc đo đạc các chỉ số hình thái cũng

khác nhau.

Quá trình đô thị hóa nhanh chóng đã dẫn tới việc mất đất nông nghiệp diễn ra

trên toàn Thế giới. Ở Trung Quốc, rất nhiều các tác giả đã nghiên cứu về sự mất đất

nông nghiệp do quá trình đô thị hóa bằng việc phân tích các chỉ số hình thái từ ảnh

viễn thám [48]. Ngoài ra quá trình đô thị hóa còn làm thay đổi không gian xanh bao

gồm cả đất nông nghiệp trong hệ sinh thái đô thị [50]. Các chỉ số đã chỉ ra rằng đất

nông nghiệp bị mất đi, bị phân mảnh, chuyển đổi và bị cô lập bởi quá trình đô thị

hóa. Sử dụng mô hình hồi quy không gian cho thấy sự thay đổi đất nông nghiệp có

mối quan hệ với những chỉ báo đô thị hóa [40].

1.1.2. Ở Việt Nam và Hà Nội

Quá trình công nghiệp hóa và đô thị hóa với tốc độ nhanh ở Việt Nam từ đầu

những năm 1990 đã dẫn đến việc thu hồi một phần lớn diện tích đất nông nghiệp, từ

năm 2001-2005 có 500.000 ha đất nông nghiệp đã được chuyển thành đất đô thị và

đất công nghiệp, riêng năm 2007 mất 120.000 ha đất nông nghiệp [8].

Sự phát triển nhanh ở khu vực đô thị ảnh hưởng trực tiếp tới các vùng ven

đô. Theo quy hoạch của thành phố Hà Nội trong vòng 10 năm từ 2000-2010, 11.000

ha đất nông nghiệp được chuyển đổi thành đô thị và công nghiệp để phục vụ cho

1.736 dự án. Trong thực tế, từ 2000-2004, Hà Nội đã thu hồi 5.496 ha đất phục vụ

cho 957 dự án [4]. Diện tích đất nông nghiệp của Hà Nội là 42.539 ha và chủ yếu

nằm ở các huyện ven đô [42]. Nghiên cứu về sự mở rộng của đô thị Hà Nội bằng

phương pháp sử dụng ảnh viễn thám được nhiều tác giả thực hiện [6, 28, 43]. Sử

dụng các chỉ số hình thái để đo đạc sự mở rộng đô thị [36] thì thấy rằng đô thị Hà

Nội phát triển nhanh chóng dọc theo các trục giao thông chính.

Tuy nhiên, các nghiên cứu về sự thay đổi lớp phủ và sử dụng đất bằng ảnh

viễn thám ở trên Thế giới cũng như ở Việt Nam chỉ tập trung vào khu vực đô thị

[31, 52]. Cũng như nghiên cứu các mô hình biến đổi đất nông nghiệp bằng việc đo

12

đạc các chỉ số hình thái chỉ tập trung ở khu vực đô thị [12, 35, 48]. Việc chuyển đổi

đất nông nghiệp ở khu vực Hà Nội được các tác giả sử dụng phương pháp đo đạc

các chỉ số hình thái cũng chỉ tập trung ở khu vực nội đô [28, 36]. Đối với khu vực

ven đô, đặc biệt là huyện Đông Anh thì chưa có nghiên cứu nào cụ thể về sự biến

đổi đất nông nghiệp bằng cách đo đạc các chỉ số hình thái từ ảnh viễn thám.

1.2 Các nguyên tắc phân loại

1.2.1. Khái niệm cơ bản về phân loại ảnh

Phân loại là kỹ thuật chiết tách thông tin phổ biến nhất trong viễn thám.

Trong không gian ảnh, một đơn vị phân loại được định nghĩa là một đoạn ảnh được

dùng làm quyết định phân loại. Một đơn vị phân loại có thể là một pixel, một nhóm

các pixel lân cận hoặc cả ảnh. Trong phân loại đa phổ truyền thống, các lớp được

sắp xếp chỉ dựa trên dấu hiệu phổ của đơn vị phân loại. Trong phân loại theo ngữ

cảnh, bên cạnh việc sử dụng các thông tin phổ của đơn vị phân loại, người ta còn sử

dụng cả các thông tin về thời gian, không gian và các thông tin liên quan khác.

Thông thường, đó là pixel được sử dụng làm đơn vị phân loại [2].

Phân loại ảnh có hai phương pháp: 1- có kiểm định: sử dụng các mẫu phân

loại và 2- không kiểm định: chia ảnh thành các nhóm phổ và gộp các nhóm có giá trị

phổ giống nhau lại. Để hiểu rõ sự khác biệt giữa phân loại có kiểm định và không

có kiểm định, ta cần biết đến hai khái niệm: lớp thông tin và lớp phổ:

Lớp thông tin (Information Class): lớp đối tượng được người phân tích ảnh

xác định liên quan đến các thông tin được chiết tách từ ảnh viễn thám.

Lớp phổ (Spectral Class): lớp bao gồm các vectơ có giá trị xám độ tương tự

nhau trong không không gian đa phổ của ảnh vệ tinh.

1.2.2. Các nguyên tắc phân loại ảnh

a- Đặc trưng phản xạ phổ

Các thông tin về ảnh viễn thám có liên quan trực tiếp đến năng lượng phản

xạ từ các đối tượng tự nhiên trên mặt đất, nên việc nghiên cứu các đặc trưng phản

xạ phổ của các đối tượng tự nhiên đóng vai trò hết sức quan trọng. Những thông tin

về đặc trưng phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên sẽ cho phép các nhà nghiên

13

cứu lựa chọn các kênh ảnh tối ưu, chứa nhiều thông tin về đối tượng nghiên cứu

nhất, đồng thời cũng là cơ sở để phân tích nghiên cứu các tính chất của đối tượng và

phân tách chúng.

Hình 1.1: Sơ đồ phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên cơ bản [9]

Đặc tính phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên phụ thuộc vào nhiều yếu tố

của ngoại cảnh cũng như bản thân các đối tượng đó. Do đó, các đối tượng khác

nhau sẽ có khả năng phản xạ phổ khác nhau Hình 1.1.

Trong từng nhóm đối tượng như đất, nước, thực vật. Mỗi nhóm có đặc điểm

phản xạ phổ chung, ví dụ: nhóm thực vật phản xạ mạnh từ kênh đỏ trong dải nhìn

thấy, nước bị hấp thụ từ kênh đỏ. Tuy nhiên từng đối tượng cụ thể khả năng phản xạ

phổ khác nhau. Ví dụ, trong nhóm đất, các loại đất phụ thuộc vào bản chất hóa lý

của đất, hàm lượng hữu cơ, thành phần cơ giới. Khi tính chất của đối tượng thay đổi

thì đường cong phổ phản xạ cũng bị biến đổi theo. Trong một vài trường hợp nhất

định, khả năng phản xạ của các đối tượng khác nhau lại giống nhau. Khi đó, chúng

ta rất khó hoặc không thể phân biệt được các đối tượng này, nghĩa là bị lẫn. Đây là

một trong những hạn chế của ảnh vệ tinh. Vì vậy, thông tin do các dữ liệu viễn thám

cung cấp cần phải đi kèm với một số thông tin khác để chính xác hoá bản chất của

đối tượng [5].

14

b- Dữ liệu ảnh vệ tinh

Trong luận văn học viên đã sử dụng các ảnh Landsat TM, ETM, Spot 5 là

các ảnh được thu trong dải sóng nhìn thấy và cận hồng ngoại. Các đặc điểm đặc

trưng của ảnh Landsat TM, ETM và ảnh Spot 5 được thể hiện trong Bảng 1.1 và

Bảng 1.2.

Bảng 1.1: Đặc điểm ảnh vệ tinh Landsat

Đặc điểm ảnh vệ tinh Landsat TM

Bước sóng Kênh 1 0,45-0,52

Kênh 2 0,52 - 0,60

Kênh 3 0,63 - 0,67

Kênh 4 0,76 - 0,90

Kênh 5 1,55 - 1,75

Kênh 6 10,4 - 12,5

Kênh 7 2,08 - 2,35

Độ rộng cảnh 185 km

Độ phân giải không

gian

30 m x30 m (trừ kênh 6: 120 m x 120 m)

Thời gian thu ảnh 10h30’

Đặc điểm ảnh vệ tinh Landsat ETM

Bước sóng Kênh 1 0,450 - 0,515

Kênh 2 0,525 -0,605

Kênh 3 0,63-0,69

Kênh 4 0,775-0,9

Kênh 5 1,55-1,75

Kênh 6 10,4-12,5

Kênh 7 2,09-2,35

Kênh 8 0,52-0,9


15

Bảng 1.2: Đặc điểm ảnh vệ tinh Spot 5

Các thông số quan trọng nhất đặc trưng cho thông tin của một ảnh vệ tinh

bao gồm độ phân giải không gian, độ phân giải phổ, độ phân giải thời gian và độ

phân giải bức xạ.

- Độ phân giải không gian: cho biết đối tượng nhỏ nhất mà có thể phân biệt

được trên ảnh.

- Độ phân giải phổ: là độ rộng hẹp của khoảng bước sóng. Khoảng bước

sóng càng hẹp thì tính chất phản xạ phổ của đối tượng càng đồng nhất.

- Độ phân giải thời gian: là khoảng thời gian, vệ tinh quay lại và chụp lại

vùng đã chụp. Với khoảng thời gian lặp lại càng nhỏ thì thông tin thu thập càng

nhiều.

- Độ phân giải bức xạ (radiometric resolution): là khả năng lượng tử hóa

thông tin bức xạ của các đối tượng được các bộ cảm lượng tử dưới dạng đơn vị

thông tin trong dữ liệu (ví dụ ảnh 8 bit, 16 bit...).

Độ phân giải không

gian

30m x30m (trừ kênh 6: 60m x 60m, kênh 8: 15m x 15 m)

Thời gian thu ảnh 10h30’

Bước sóng Kênh 1 0,50-0,59

Kênh 2 0,61-0,68

Kênh 3 0,78-0,89

Kênh 4 1,58-1,75

Pan 0,48-0,71


Độ phân giải không gian 10 m x 10m (trừ kênh Pan: 2,5 m x 2,5 m)

Thời gian thu ảnh 11h

16

Ngoài ra, số lượng kênh ảnh cũng là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến

thông tin thu nhận trên ảnh viễn thám. Ảnh được thu càng nhiều kênh thì càng có

nhiều thông tin về đối tượng thu được [2, 9].

Đối với việc nghiên cứu hình thái không gian của sự biến đổi đất nông

nghiệp từ sau khi ban hành Luật đất đai năm 1993 thì học viên đã lựa chọn các ảnh

viễn thám có độ phân giải trung bình Landsat TM và phân giải cao Spot5 cho khu

vực huyện Đông Anh như Bảng 1.3.

Bảng 1.3: Thống kê các ảnh vệ tinh

c- Các kênh chỉ số dùng để phân loại

Các kênh chỉ số được dùng để hỗ trợ cho việc tách chiết các đối tượng trên

ảnh viễn thám tốt hơn. Ngoài việc sử dụng các kênh phổ thì học viên còn sử dụng

thêm các kênh chỉ số để phân loại cả hai ảnh Landsat TM, ETM và ảnh Spot 5. Các

kênh chỉ số này được tính từ các kênh phổ của ảnh viễn thám.

Nhóm chỉ số thực vật: NDVI, VI. Công thức tính chỉ số thực vật đều dựa

vào đặc trưng phản xạ phổ của thực vật ở dải sóng màu đỏ và dải cận hồng ngoại.

Bởi tại các dải sóng này thực vật phản xạ rất mạnh. Hai chỉ số này dùng được cho

cả ảnh Landsat và ảnh Spot.

- NDVI (Normalized Difference Vegetation Index):

RNIR

RNIRNDVI

[16] , trong đó: NIR: phản xạ vùng cận hồng ngoại, R: phản xạ

vùng sóng đỏ. Giá trị NDVI dao động trong khoảng [-1, 1]

- VI (Vegetation Index): R

NIRVI [16]. Giá trị của VI dao động trong

khoảng (0,30).

STT Vệ tinh Ngày tháng Độ phân giải Số dải phổ

1 TM 27/12/1993 30m 7

2 TM 20/12/1999 30m 7

3 ETM 09/10/2005 30m 7

4 Spot 5 22/12/2011 10m 4

17

Nhóm chỉ số đất: NDBI, UI. Các chỉ số này cho phép lọc được những khu

đất xây dựng. Và chỉ dùng được cho ảnh Landsat TM và ETM

- NDBI (Normalized Difference Built-up Index):

45

45

BB

BBNDBI

- UI (Urban index): 100*0,147

47

BB

BBUI [15]

Chỉ số nước: LSWI (Land Surface Water Index). Sử dụng chỉ số này để tách

chiết đối tượng nước cho ảnh Landsat TM và ETM.

5

5

BG

BGLSWI

[22]

1.3 Phân loai đinh hương đôi tương

1.3.1 Phương pháp phân loại định hướng đối tượng

Phương phap phân loai truyên thông dưa trên cac điêm anh (pixel) đươc coi

là có hiệu quả đối vơi nhưng anh viên tham co đô phân giai thâp va trung binh như

Landsat và Spot. Tuy nhiên, khi xử lý các ảnh có độ phân giải không gian cao và rất

cao như Quickbird, WorldView, GeoEyes thì phương pháp này có sự hạn chế do

môi quan hê tỷ lệ nghịch giữa đô phân giai không gian va đô phân giai phô [17, 19,

21, 45]. Kết quả phân loại bằng pixel bị giảm rõ rệt khi thử nghiệm trên các ảnh vệ

tinh có độ phân giải không gian cao , bởi các kênh ảnh này chứa thông tin phổ phản

xạ trong dải sóng rộng làm cho giá trị phổ của các đối tượng khác biệt trên thực tế

lại tương đối gần nhau như: đất trống và bãi cát khô ở giữa sông hay các vùng đất

xây dựng [21, 45].

Phân loai ĐHĐT đươc phát triển tư nhưng năm 1970, với những ưu thế rõ rệt

so với phân tich dưa trên pixel . Phương phap nay không chi dưa vao đăc điêm phô

phản xạ của đối tượng phân loại ma con sư dung nhưng thông tin khác như câu truc ,

kích thước và hì nh dang [17, 25, 29]. Ngoài ra, sự phát triển của công nghệ tính

toán đã góp phần làm hoàn thiện hơn phương pháp này qua khả năng tich hơp vơi

các dữ liệu chuyên đề cũng như kiến thức chuyên gia [14, 20, 44, 45] (mô hinh sô

đô cao, bản đồ địa chất, bản đồ thổ nhưỡng, bản đồ sử dụng đất…[21]).

18

Quá trình phân loai ĐHĐT b ắt đầu từ viêc phân manh anh thanh cac đo ạn

ảnh (segment) thông qua thuật toán gộp cac pixel lân c ận co mưc đô đông nhât vê

đăc điêm phô va vê phân b ố không gian [20, 39] mà mắt người có thể nhận biết

đươc. Đối tượng ảnh (object) là đơn vị nhỏ nhất trong ảnh , môi đôi tương la môt

nhóm các pixel tương tự về kích thước , hình dạng, môi quan hê sinh thai va đia ly

của các đối tượng trên ả nh va cac đôi tương nay ơ thưc tê [13]. Do khả năng tích

hợp các thông tin chuyên đề và kiến thức chuyên gia, phương pháp phân loại ĐHĐT

còn được gọi là phân loại dựa trên tri thức , và các lơp phân loại đươc nhân biêt theo

quy tăc phân c ấp. Ở những mức phân loại đơn giản, người ta có thể sử dụng thuât

toán Maximum likelihood và Nearest neighbor [32]. Tuy nhiên, ở các mức phân

loại phức tạp (cấp cao hơn), các thông tin về môi quan hê không gian đư ợc bổ sung

bên cạnh giá trị phổ của các pixel [20].

Các thông số để phân loại ĐHĐT bao gồm : đặc trưng phổ của dữ liệu viễn

thám; tỷ lệ phân đoạn ảnh phù hợp [24, 25]; mối quan hệ của các đoạn ảnh với xung

quanh (context); mối liên hệ có tính phân cấp giữa các đối tượng; tính bất định

(uncertainty) của các dữ liệu viễn thám, dữ liệu chuyên đề và khái niệm mờ (fuzzy

concept). Tùy theo đặc điểm hiện trạng sử dụng đất của khu vực nghiên cứu và mục

đích của từng đề tài mà các yếu tố này có được xem xet một cách đầy đủ về mặt

phương pháp luận và thử nghiệm phân loại hay không?.

1.3.2 Phân bâc đôi tương

Quá trình phân loại bao gồm các bước xác đ ịnh đôi tương ơ cac câp bâc khac

nhau. Ví dụ: lớp cây trồng được xac đinh bao gồm hai phụ lớp: lúa và màu; phụ lớp

màu lại chia thành các phụ lớp cấp 2 là ngô và đậu tương, v.v... Việc liên kết các

đối tượng theo cấp bậc rất cần thiết khi phân loại ảnh ơ nhi ều đô phân giai khac

nhau [13]. Cách phân chia như vậy đảm bảo mỗi đối tượng được phân loại theo một

thuật toán khác nhau nhưng các đối tượng ở nhiều cấp bậc khác nhau của nhóm

nhóm vẫn kế thừa các đặc trưng chung của nhóm đó. Hệ thống cấp bậc này đươc

săp xêp theo môt mang lươi có câu truc chăt che.

19

Hình 1.2: Sơ đồ phân cấp bậc các đối tượng trên ảnh

Câu truc cua viêc phân bâc phai đam bao theo hai quy tăc sau :

- Đường bao của đối tượng b ậc cao phai theo đương bao cua các đôi

tương bâc thâp hơn.

- Đối tượng bậc thấp hơn bị phân mảnh trong phạm vi đương bao cua

các đối tượng bậc cao hơn.

Trên nhưng dư liêu khac nhau thi mưc đô phân câp đôi tương cung khac

nhau. Hình dang cua đôi tương dưa trên sư tâp hơp cua cac đôi tương phu [13].

1.3.3 So sanh phương pháp phân loai đinh hương đôi tương va phân loại

dựa trên pixel

Những công trình nghiên cứu gần đây đã cho thấy phương phap phân loai

đinh hương đôi tương co đô chinh xac cao hơn phương phap phân loai anh băng

pixel khi áp dụng cho anh vê tinh đa đô phân giai [19, 21, 24, 25, 32, 45, 46, 51].

Đối với phân loai lớp phủ và sử dụng đất ở các khu vực có nhiều đối tượng mặt đất

phức tạp và manh mún như vung đô thi - ven đô Việt Nam, phương phap phân loại

ĐHĐT đưa ra các kết quả đáng khích lệ trên anh vệ tinh co đô phân giai không gian

cao như Spot 5 [17].

Một số nghiên cứu cụ thể có thể dẫn chứng như khi so sánh độ chính xác

giữa hai phương pháp phân loại trên ảnh có độ phân giải trung bình là Aster cho khu

vực núi Đông Bắc của dãy Helan, Trung Quốc, sai số tổng quát của phân loại dựa

trên pixel là 46,48%, trong khi phân loại ĐHĐT là 83,25% [51], so sánh cho vùng

20

Đông Bắc của miền Nam Australia cũng chỉ ra rằng phân loại bằng phương pháp

ĐHĐT độ chính xác 78% so với phương pháp dựa trên pixel là 69,14% [46], hay

cho ảnh Landsat ở các vùng đồng bằng, thung lũng có độ chính xác trên 85% bằng

phương pháp ĐHĐT [23, 26, 29, 38], ảnh Spot có độ chính xác lên tới trên 90% cho

khu vực đô thị [17, 20]. Tương tự như vậy, so sánh hai phương pháp phân loại trên

với ảnh có độ phân giải cao như IKONOS [11], Quickbird [29], ảnh hàng không

[45] ở các khu vực có vị trí khác nhau trên Thế giới cho thấy phân loại ĐHĐT có độ

chính xác trên 80%, cao hơn nhiều so với dựa trên pixel, thông qua sai số tổng quát

và chỉ số Kappa.

Có thể nói, việc phân loại bằng phương pháp ĐHĐT cho ảnh có độ phân giải

trung bình và cao như Landsat ETM và Spot 5 kết hợp sử dụng nhiều lớp chuyên đề

nên đã tăng độ chính xác cao hơn nhiều so với phương pháp thống kê pixel truyền

thống [21].

Dựa trên các phân tích và tổng quan nghiên cứu nói trên, học viên đã lựa

chọn phương pháp định hướng đối tượng cho phân loại ảnh Landsat TM và Spot 5

trên khu vực nghiên cứu là huyện Đông Anh, thành phố Hà Nội.

1.4 Phân tích trắc lượng

Các chỉ số cảnh quan thường có ưu thế rõ rệt trong đo đạc đặc điểm bên

ngoài của cảnh quan như cấu trúc hay chức năng. Các chỉ số cấu trúc đo đạc cấu tạo

hoặc sự sắp xếp tự nhiên của các khảm cảnh quan (landscape mosaic) mà chưa có

liên hệ tới quá trình sinh thái cụ thể nào [33]. Chỉ số cấu trúc cảnh quan được sử

dụng để đo đạc kích thước, hình dạng và sự phân tán của các mảnh tại một thời

điểm. Ngược lại, chỉ số chức năng đo đạc kiểu cảnh quan liên quan tới một loài sinh

vật hay một quá trình sinh thái cụ thể [33, 34]. Các chỉ số này có khả năng lấy các

thông tin về cấu trúc cảnh quan ở đa tỷ lệ trong những cảnh quan giống và khác

nhau. Những chỉ số này dựa trên lý thuyết của tỷ lệ bất biến thường liên quan đặc

trưng tới hình dạng mảnh, cũng như tỷ lệ giữa chu vi và diện tích hoặc kích thước

fractal trung bình mảnh [34]. Bên cạnh đó chúng còn được dựa trên lý thuyết về

thông tin và hình học fractal [27].

21

Các chỉ số FRAGSTATS được gộp thành 7 nhóm như sau:

+ Nhóm các chỉ số về diện tích, mật độ, cạnh: Total (class) are (CA),

Percentage of Landscape (PLAND), Number of Patches (NP), Patch Density (PD),

Total Edge (TE), Edge Density (ED), Landscape Shape Index (LSI), Normalized

Landscape Shape Index (nLSI), Largest Patch Index (LPI).

+ Nhóm các chỉ số hình dạng: Perimeter-Area Fractal Dimension

(PAFRAC), Perimeter-Area Ratio Distribution (PARA), Shape Index Distribution

(SHAPE), Fractal Index Distribution (FRAC), Linearity Index Distribution

(LINEAR), Related Circumscribing Circle Distribution (CIRCLE), Contiguity

Index Distribution (CONTIG).

+ Nhóm các chỉ số vùng lõi: Total Core Area (TCA), Core Area Percentage

of Landscape (CPLAND), Number of Disjunct Core Areas (NDCA), Disjunct Core

Area Density (DCAD), Core Area Distribution (CORE), Disjunct Core Area

Distribution (DCORE), Core Area Index Distribution (CAI).

+ Nhóm các chỉ số về độ phân tách/độ gần: Proximity Index Distribution

(PROX), Similarity Index Distribution (SIMI), Euclidean Nearest Neighbor

Distance Distribution (ENN), Functional Nearest Neighbor Distance Distribution

(FNN).

+ Nhóm các chỉ số mức độ tương phản:Contrast-Weighted Edge Density

(CWED), Total Edge Contrast Index (TECI), Edge Contrast Index Distribution

(ECON).

+ Nhóm các chỉ số tiếp xúc/rải rác: Percentage of Like Adjacencies

(PLADJ), Clumpiness Index (CLUMPY), Aggregation Index (AI), Interspersion &

Juxtaposition Index (IJI), Mass Fractal Dimension (MFRAC), Landscape Division

Index (DIVISION), Splitting Index (SPLIT), Effective Mesh Size (MESH).

+ Nhóm chỉ số kết nối: Patch Cohesion Index (COHESION), Connectance

Index (CONNECT), Traversability Index (TRAVERSE).

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/AREA%20-%20DENSITY%20-%20EDGE%20METRICS/Metrics/C4%20-%20PLAND.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/AREA%20-%20DENSITY%20-%20EDGE%20METRICS/Metrics/C5%20-%20NP.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/AREA%20-%20DENSITY%20-%20EDGE%20METRICS/Metrics/C6%20-%20PD.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/AREA%20-%20DENSITY%20-%20EDGE%20METRICS/Metrics/C7%20-%20TE.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/AREA%20-%20DENSITY%20-%20EDGE%20METRICS/Metrics/C8%20-%20ED.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/AREA%20-%20DENSITY%20-%20EDGE%20METRICS/Metrics/C9%20-%20LSI.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/AREA%20-%20DENSITY%20-%20EDGE%20METRICS/Metrics/C124%20-%20nLSI.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/AREA%20-%20DENSITY%20-%20EDGE%20METRICS/Metrics/C10%20-%20LPI.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/SHAPE%20METRICS/Metrics/C23%20-%20PAFRAC.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/Introduction%20and%20Overview/Class%20metrics.htm#MN



mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/Introduction%20and%20Overview/Class%20metrics.htm#AM



mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/CORE%20AREA%20METRICS/Metrics/C60%20-%20TCA.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/CORE%20AREA%20METRICS/Metrics/C61%20-%20CPLAND.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/CORE%20AREA%20METRICS/Metrics/C62%20-%20NDCA.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/CORE%20AREA%20METRICS/Metrics/C63%20-%20DCAD.htm








mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/CONTRAST%20METRICS/Metrics/C106%20-%20CWED.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/CONTRAST%20METRICS/Metrics/C107%20-%20TECI.htm


mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/CONTAGION%20-%20INTERSPERSION%20METRICS/Metrics/C114%20-%20PLADJ.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/CONTAGION%20-%20INTERSPERSION%20METRICS/Metrics/C115%20-%20CLUMPY.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/CONTAGION%20-%20INTERSPERSION%20METRICS/Metrics/C116%20-%20AI.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/CONTAGION%20-%20INTERSPERSION%20METRICS/Metrics/C117%20-%20IJI.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/CONTAGION%20-%20INTERSPERSION%20METRICS/Metrics/C118%20-%20MFRAC.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/CONTAGION%20-%20INTERSPERSION%20METRICS/Metrics/C119%20-%20DIVISION.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/CONTAGION%20-%20INTERSPERSION%20METRICS/Metrics/C120%20-%20SPLIT.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/CONTAGION%20-%20INTERSPERSION%20METRICS/Metrics/C121%20-%20MESH.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/CONNECTIVITY%20METRICS/Metrics/C121%20-%20COHESION.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/CONNECTIVITY%20METRICS/Metrics/C122%20-%20CONNECT.htm

mk:@MSITStore:C:\Program%20Files\Fragstats%203.3\Fragstats.chm::/Metrics/CONNECTIVITY%20METRICS/Metrics/C123%20-%20TRAVERSE.htm

22

Chúng miêu tả các hiện tượng tự nhiên và địa lý và thường tập trung vào

phân tích cấu trúc của mảnh, xác định khu vực không gian phù hợp với các điểm

đặc trưng giống nhau [34].

Các nhóm chỉ số này được học viên sử dụng trong luận văn nhằm đo đạc về

hình thái, cấu trúc và đặc điểm thay đổi sử dụng đất nông nghiệp của huyện Đông

Anh theo thời gian.

1.5 Quan hệ giữa đặc điểm trắc lượng và các loại hình lớp phủ

Phân tích cấu trúc của lớp phủ dựa trên việc đo đạc các chỉ số không gian

cho phép mô tả sâu hơn về đặc điểm sử dụng đất của khu vực nghiên cứu. Những

ứng dụng quan trọng của các chỉ số này bao gồm xác định cấu trúc cảnh quan, đa

dạng sinh học, và sự phân mảnh môi trường sống, miêu tả những thay đổi trong

cảnh quan và nghiên cứu những tác động của quy mô trong cấu trúc cảnh quan [27].

Quản lý sự thay đổi sử dụng đất và các kế hoạch phát triển của khu vực đô

thị và ven đô bằng cách sử dụng ảnh viễn thám đa thời gian, các chỉ số không gian

và các mô hình là một phương pháp có hiệu quả tốt [27, 35, 52]. Sự thay đổi cấu

trúc và lớp phủ của khu vực đô thị thường được đo đạc bằng các chỉ số không gian

sau: CA, NP, ED, LPI, MPS [36, 52], EMN_MN [12, 52], FRAC_AM và

Contagion [27, 35, 48, 52], AWMPFD [47], IJI, ENN [35, 52]. Các chỉ số này được

dùng để tính cho ba kiểu mảnh: tất cả các mảnh cảnh quan, các mảnh đô thị và các

mảnh không phải đô thị. Các chỉ số không gian khác nhau sẽ cung cấp các thông tin

khác nhau cho sự tăng trưởng đô thị. Chỉ số CA miêu tả diện tích tăng trưởng của

đô thị. NP đo đạc qui mô những vùng bị chia nhỏ của khu vực đô thị. NP cao khi

mà sự mở rộng đô thị không đổi nhưng lại tăng sự phân mảnh [12, 36, 52]. ED đo

đạc tổng chiều dài cạnh của mảnh đô thị [27, 52]. LPI là phần trăm diện tích của

một mảnh đô thị trong tổng diện tích đô thị của một vùng. LPI bằng 100 khi mà

toàn bộ lớp đô thị chỉ là một mảnh [31, 35, 36, 52]. ENN để đo đạc khoảng cách

giữa các mảnh đô thị [12, 35, 52]. AWMPFD, FRAC_AM đo đạc sự phức tạp hình

dạng, kích thước của mảnh, chỉ số này càng cao thì mảnh càng phức tạp và càng bị

phân tách [27, 52]. MPS là chỉ số đo đạc kích thước mảnh trung bình cho một thời

23

kỳ [31, 48]. Đo đạc quá trình đô thị hóa đã thấy được sự chuyển đổi hình thái sử

dụng đất nông nghiệp [40, 48].

Các chỉ số này cung cấp một cái nhìn toàn diện về cấu trúc cảnh quan bao

gồm: diện tích, hình dạng, mức độ cô lập hay tập trung, sự liên tiếp hay rải rác, và

sự tách biệt. Vì vậy học viên sử dụng các chỉ số hình thái này để phân tích cho đặc

điểm biến đổi đất nông nghiệp của huyện Đông Anh.

24

Chƣơng 2 – ĐO ĐẠC TRẮC LƢỢNG LỚP PHỦ CỦA HUYỆN ĐÔNG ANH

Chương 2 đề cập tới các bước trong quá trình phân loại ảnh vệ tinh bằng

phương pháp ĐHĐT, kiểm chứng kết quả phân loại ảnh bằng bản đồ sử dụng đất,

ảnh có độ phân giải cao và bằng kết quả thực địa. Bên cạnh đó là tính toán phân tích

các metrics của lớp đất nông nghiệp.

2.1 Hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp của huyện Đông Anh

2.1.1 Vị trí địa lý

Đông Anh là một huyện nằm ở phía Bắc của thành phố Hà Nội. Có hệ tọa độ

địa lý như sau: 20°53' đến 21°23' vĩ độ Bắc và 105°44' đến 106°02' kinh độ Đông.

Huyện có vị trí địa lý như sau: phía Đông, Đông Bắc giáp tỉnh Bắc Ninh,

phía Nam giáp sông Hồng, phía Đông Nam giáp huyện Gia Lâm, Hà Nội, phía Tây

giáp huyện Mê Linh, phía Bắc giáp huyện Sóc Sơn, Hà Nội.

Tổng diện tích đất tự nhiên của huyện là 18.230 ha (2011) [41], có 24 đơn vị

hành chính, trong đó có 23 xã và 1 thị trấn.

Vị trí của Đông Anh có quốc lộ 3 (Hà Nội - Thái Nguyên) và đường cao tốc

Thăng Long – Nội Bài. Có hai tuyến đường sắt Hà Nội - Thái Nguyên và Hà Nội-

Yên Bái chạy qua. Vì vậy Đông Anh có lợi thế lớn về giao thông. Có sân bay quốc

tế Nội Bài. Ngoài ra, ở huyện còn có hệ thống sông Hồng, sông Cà Lồ và sông

Đuống chảy qua. Đây là điều kiện thuận lợi cho việc giao lưu với các tỉnh khác, và

là cửa ngõ giao lưu quốc tế của Hà Nội, cũng như cả nước.

Đông Anh là huyện có diện tích tự nhiên lớn thứ hai sau huyện Sóc Sơn của

thành phố Hà Nội. Đây là huyện có địa hình tương đối bằng phẳng, đất phù sa màu

mỡ, điều kiện khí hậu thuận lợi cho hoạt động sản xuất nông nghiệp, đặc biệt là các

loại cây trồng: lương thực, rau, củ quả.

http://vi.wikipedia.org/wiki/B%E1%BA%AFc_Ninh

http://vi.wikipedia.org/wiki/S%C3%B4ng_H%E1%BB%93ng

http://vi.wikipedia.org/wiki/Gia_L%C3%A2m

http://vi.wikipedia.org/wiki/H%C3%A0_N%E1%BB%99i

http://vi.wikipedia.org/wiki/M%C3%AA_Linh

http://vi.wikipedia.org/wiki/S%C3%B3c_S%C6%A1n

http://vi.wikipedia.org/wiki/H%C3%A0_N%E1%BB%99i

26

Với vị trí cũng như các điều kiện thuận lợi như vậy, Đông Anh là huyện thu

hút được sự quan tâm của các nhà đầu tư trong và ngoài nước, thúc đẩy mạnh sự

phát triển kinh tế, xây dựng các khu công nghiệp, đẩy mạnh quá trình đô thị hóa.

2.1.2 Khái quát điều kiện tự nhiên và kinh tế xã hội

Đông Anh là một huyện nằm ở phía Bắc của thành phố Hà Nội nên mang

những đặc điểm về điều kiện tự nhiên tương tự của thành phố Hà Nội. Huyện chịu

ảnh hưởng của khí hậu nhiệt đới gió mùa, có mùa đông lạnh và khô, mùa hè nóng

ẩm mưa nhiều. Nhiệt độ trung bình năm là 250C, độ ẩm tương đối là 84%, tổng số

giờ nắng cả năm là 1794 giờ [4]. Với các đặc điểm khí hậu ở trên thì Đông Anh rất

thuận lợi cho phát triển sản xuất nông nghiệp với đa dạng các loại cây trồng.

Hơn nữa huyện Đông Anh có 3 tuyến sông lớn chảy qua là sông Hồng, sông

Cà Lồ và sông Đuống. Đây là hệ thống nguồn nước mặt phong phú đáp ứng nhu cầu

tương đối lớn cho tưới tiêu phục vụ sản xuất nông nghiệp của toàn huyện.

Ba tuyến sông lớn còn là nguồn cung cấp phù sa hàng năm cho hệ thống đất

đai của huyện. Đông Anh thuộc tiểu vùng sinh thái đất bạc màu trên nền phù sa có

các tuổi khác nhau từ phù sa mới đến phù sa cũ và phù sa cổ. Đa dạng về các loại

đất phù sa là điều kiện thích hợp cho việc trồng các loại cây hàng năm, rau màu,

cùng với trồng các loại cây lâu năm, cây dài ngày.

Theo số liệu thống kê năm 2009, dân số của huyện Đông Anh là 333.337

người với 92.649 hộ [3], trong đó có 287.536 nhân khẩu nông nghiệp (chiếm

88,74%). Toàn huyện có 165.623 lao động, trong đó lao động nông nghiệp là

108.452 người, chiếm 65.48% còn lại là lao động công nghiệp và dịch vụ [4]. Diện

tích đất nông nghiệp bình quân cho một lao động là 0,051 ha/lao động. Đây là mức

rất thấp so với bình quân chung của vùng đồng bằng sông Hồng.

27

Hình 2.1: Cơ cấu kinh tế huyện Đông Anh năm 2010

Trong cơ cấu kinh tế của huyện có sự chuyển dịch tích cực theo hướng công

nghiệp hóa, hiện đại hóa. Tuy nhiên nông nghiệp vẫn chiếm một vị trí quan trọng

trong cơ cấu kinh tế của toàn huyện.

Trong quy hoạch tổng thể của thủ đô Hà Nội đến 2020 đã ưu tiên đầu tư cho

khu vực Bắc sông Hồng. Tại đây sẽ hình thành một Hà Nội mới với các khu vực:

Bắc Thăng Long – Vân Trì, Đông Anh – Cổ Loa, Gia Lâm – Sài Đồng – Yên Viên.

Nhiều dự án, công trình trọng điểm của thành phố Hà Nội được triển khai như mở

rộng khu công nghiệp Bắc Thăng Long, các cụm công nghiệp vừa và nhỏ xã

Nguyên Khê, cụm sản xuất tập trung làng nghề xã Vân Hà, đầu tư tôn tạo khu di

tích Cổ Loa, xây cầu Nhật Tân, cầu Đông Trù, đường 5 kéo dài, đường quốc lộ 3

mới qua các xã miền Đông, xây dựng khu đô thị mới ở trung tâm huyện Đông Anh,

dự án đô thị miền Đông ở xã Liên Hà, và khu đô thị mới phía Bắc xã Liên Dương,...

Hướng ưu tiên này đã đẩy nhanh tốc độ của quá trình đô thị hóa và phát triển kinh tế

- xã hội của Đông Anh dẫn tới sự chuyển đổi mục đích sử dụng đất mà trong đó chủ

yếu là đất nông nghiệp sang các mục đích sử dụng đất khác.

2.1.3 Hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp huyện Đông Anh

Hiện trạng sử dụng đất đai của huyện Đông Anh năm 2011 bao gồm các

nhóm: đất nông nghiệp: 9.225,49 ha, đất phi nông nghiệp: 8.681,81 ha và đất chưa

75%

9%

16%

Cơ cấu kinh tế huyện Đông Anh năm 2010

Công nghiệp - Xây dựng

Nông nghiệp - Thủy sản

Thương mại - Dịch vụ

28

sử dụng: 306,60 ha [10]. Đất Nông nghiệp chiếm 50,65% trong tổng diện tích đất tự

nhiên Hình 2.1. Trong đất nông nghiệp gồm rất nhiều các loại đất khác: đất trồng

cây hàng năm, đất trồng cây lâu năm, đất nuôi trồng thủy sản và đất trồng cây hàng

năm khác. Ngoài ra, còn bao gồm một phần nhỏ là diện tích mặt nước dùng để nuôi

trồng thủy sản.

Hình 2.2: Cơ cấu sử dụng đất của huyện Đông Anh năm 2011 [10]

Sự phát triển về kinh tế mạnh đã thúc đẩy việc xây dựng các khu công

nghiệp, khu đô thị và xây dựng cơ sở hạ tầng nhanh là nguyên nhân chính của việc

suy giảm quỹ đất nông nghiệp của huyện Đông Anh, Hà Nội. Theo Hình 2.3 diện

tích đất nông nghiệp của Đông Anh bị suy giảm mạnh từ năm 1990 đến 2011.

Trong vòng 21 năm, diện tích đất nông nghiệp đã giảm đi 991,87 ha, trung bình mỗi

năm giảm đi 47,23 ha/năm. Tổng diện tích đất nông nghiệp năm 1990 là 10.217,36

ha, đến năm 2011 diện tích này chỉ còn 9.225,49 ha. Đất nông nghiệp bị giảm nhanh

nhất là giai đoạn từ năm 2007 tới 2011 là 312,66 ha, gấp hơn 20 lần so với giai đoạn

2000-2005. Diện tích đất nông nghiệp trên địa bàn huyện giai đoạn 2007 – 2011 có

xu hướng giảm mạnh nhất là do quá trình đô thị hóa nhanh nằm trong mục tiêu phát

triển mà Đại hội Đảng bộ của huyện nhiệm kỳ 2006–2010 [4].

50%48%

2%

Cơ cấu sử dụng đất huyện Đông Anh năm 2011

Đất Nông nghiệp

Đất Phi Nông nghiệp

Đất chưa sử dụng

29

Hình 2.3: Xu hướng biến đổi đất nông nghiệp huyện Đông Anh qua các năm [4, 10]

Tổng diện tích đất nông nghiệp có xu thế giảm mạnh do nhà nước có quyết

định thu hồi đất để thực hiện các dự án đầu tư trên địa bàn toàn huyện phục vụ cho

việc xây dựng các khu công nghiệp mới, mở rộng các vùng đô thị và xây dựng kết

cấu hạ tầng. Hậu quả là quỹ đất nông nghiệp bị suy giảm nghiêm trọng.

Cơ cấu các loại đất sản xuất nông nghiệp của huyện Đông Anh cũng thay đổi

nhanh chóng từ năm 1995 đến năm 2011, bao gồm đất trồng lúa, đất trồng cây lâu

năm như cây ăn quả và diện tích mặt nước dùng vào nông nghiệp. Sự biến đổi đất

sản xuất nông nghiệp của huyện Đông Anh từ năm 1995 đến năm 2011 được thể

hiện qua Bảng 2.1.

Giai đoạn diện tích lúa giảm nhiều nhất là 2006 - 2011: 591,69 ha, tốc độ

giảm là 118,34 ha/năm. Trong khi, diện tích các loại đất khác thì tăng lên, tăng

nhiều nhất là diện tích đất trồng cây hàng năm khác do người dân đã tận dụng phần

đất bồi ven sông và giữa sông để trồng trọt. Tuy nhiên giai đoạn 2006 – 2011 thì

phần diện tích này lại giảm đi. Thay vào đó, diện tích mặt nước để nuôi trồng thủy

sản lại tăng lên.

8400

8800

9200

9600

10000

10400

1990 1995 2000 2005 2007 2011

Diện tích (ha)

Năm

Xu hƣớng biến đổi đất nông nghiệp huyện Đông Anh

30

Diện tích đất sản xuất nông nghiệp năm 1995 là 9.989,10 ha đến năm 2011

diện tích này giảm xuống còn 8.600,25 ha, trung bình mỗi năm giảm đi 86,8

ha/năm. Trong đó, đất trồng lúa bị giảm nhiều nhất, trong vòng 16 năm từ năm 1995

đến năm 2011, diện tích này đã giảm đi 97,3 ha/ năm.

Bảng 2.1: Biến đổi các loại đất nông nghiệp của Đông Anh qua các năm

Đơn vị: ha

Loại đất 1995 2000 2006 2011

1 Đất sản xuất nông nghiệp 9989,02 9366 9209,10 8600,25

2 Đất trồng lúa 9062,90 8547,05 8097,69 7506

3 Đất trồng cây lâu năm 43,04 142,13 188,08 203,51

4 Đất trồng cây hàng năm khác 566,75 819,02 923,33 890,58

5 Diện tích mặt nước dùng vào

nông nghiệp

316,33

496,8 550,20 613,34

Nguồn: Phòng Tài nguyên-môi trường huyện Đông Anh [10]

Việc sử dụng đất sản xuất nông nghiệp của huyện Đông Anh không đồng

đều giữa các xã. Xã có diện tích đất nông nghiệp lớn nhất là xã Xuân Nộn có 614,19

ha, chiếm 7% so với tổng diện tích đất sản xuất nông nghiệp của toàn huyện, thấp

nhất là thị trấn Đông Anh chỉ có 45,70 ha [10]. Toàn huyện có 84,27 ha đất nông

nghiệp canh tác không hiệu quả nằm xen kẽ giữa các xã: Dục Tú, Liên Hà, Vân Hà,

Thụy Lâm, Xuân Nộn, Việt Hùng, Uy Nỗ, Vân Nội, Xuân Canh, Nguyên Khê,

Võng La và Hải Bối [4]. Việc sử dụng đất nông nghiệp không hiệu quả là do người

dân bỏ ruộng không còn canh tác nữa.

Trước thực trạng suy giảm đất nông nghiệp và sử dụng kém hiệu quả để đảm

bảo vấn đề an ninh lương thực, phát huy hiệu quả sử dụng đất, Ủy ban nhân dân

huyện Đông Anh đã khuyến khích người dân áp dụng các biện pháp thâm canh,

quan tâm đầu tư để khắc phục tình trạng bỏ ruộng không canh tác [1].

31

2.2 Phân loại định hướng đối tượng ảnh vệ tinh đa độ phân giải

2.2.1 Xây dựng bảng chú giải

Việc xác định hệ thống phân loại là công việc đầu tiên rất quan trọng khi áp

dụng viễn thám để xây dựng bản đồ sử dụng đất cũng như bản đồ lớp phủ. Hệ thống

bảng chú giải phân loại cần phải phù hợp với khả năng cung cấp thông tin của dữ

liệu viễn thám [7]. Thiết lập chú giải không chỉ dựa vào các đối tượng nhìn thấy

trên ảnh, mà còn phụ thuộc vào rất nhiều các yếu tố khác: độ phân giải của ảnh viến

thám, tính chất mùa vụ, thời gian chụp của vệ tinh, những kiến thức hiểu biết về địa

phương, …

Với nguồn dữ liệu hiện có và những hiểu biết về địa phương học viên xây

dựng bảng chú giải cho xây dựng bản đồ lớp phủ như Bảng 2.2: Bảng chú giải

Bảng 2.2: Bảng chú giải

TT Đối tƣợng Mẫu Ảnh thực địa

1 Mặt nước (sông

suối + ao hồ)

2

Đất dân cư (khu

công nghiệp +

dân cư + đang

xây dựng)

3

Đất ông nghiệp

(đất lúa + hoa

màu)

4 Đất trống (bãi cát

ven và giữa sông)

32

2.2.2 Qui trình phân loại ảnh

Các bước tiến hành xử lý dữ liệu phục vụ cho việc nghiên cứu được thực

hiện trình tự theo sơ đồ Hình 2.4 bên dưới:

Hình 2.4: Sơ đồ quy trình phân loại ảnh

Bƣớc 1: Nắn chỉnh hình học

Các ảnh vệ tinh và bản đồ sử dụng đất huyện Đông Anh tỷ lệ 1/25.000 được

nắn chỉnh về hệ tọa độ VN-2000 theo bản đồ địa hình Hà Nội tỷ lệ 1/10.000 năm

2000. Các ảnh Landsat TM và ETM chỉ cần chuyển từ hệ tọa độ WGS-84 sang hệ

tọa độ VN-2000. Còn ảnh Spot 5 thì phải chọn điểm khống chế để nắn. Các điểm

khống chế được chọn cho mỗi ảnh nắn với sai số trung phương nhỏ nhất không quá

0,5 pixel.

Bƣớc 2: Cắt ảnh khu vực nghiên cứu

Ảnh vệ tinh được cắt theo ranh giới của khu vực nghiên cứu là huyện Đông

Anh, thành phố Hà Nội. Ảnh được trộn mầu theo các cách khác nhau sao cho các

đối tượng trên ảnh được hiển thị một các rõ nhất.

Ảnh Landsat 1993, 1999, 2005 Ảnh Spot5 2011 Bản đồ SDĐ Hà Nội 2005

Bản đồ lớp phủ

Kiểm tra

thực địa

Sử dụng các

kênh chỉ số

Bản đồ địa hình

Hà Nội 1/10.000 Nắn chỉnh hình học

Hệ tọa độ VN-2000

Cắt ảnh khu vực nghiên cứu

Phân loại hướng đối tượng

Kết quả phân loại

Kiểm tra

độ chính xác

33

a

b

c

d

Hình 2.5: Các ảnh vệ tinh: a- Landsat TM năm 1993, b- Landsat TM năm 1999,

c- Landsat ETM năm 2005, d- Spot 5 năm 2011

Bƣớc 3: Phân loại theo phƣơng pháp Định hƣớng đối tƣợng

- Phân đoạn ảnh:

Phân đoạn ảnh thực chất là gộp nhóm những pixel cạnh nhau có những đặc

điểm tương tự nhau về thông tin phổ và không gian [20, 23]. Phân đoạn ảnh được

thực hiện dựa trên việc lựa chọn các trọng số về hình dạng (shape), màu sắc (color),

độ chặt (compactness), độ trơn (smoothness). Ngoài ra, tham số tỷ lệ (scale

parameter) là một thông số quan trọng có tác động trực tiếp tới kích thước của mỗi

34

đối tượng ảnh. Tùy thuộc vào các loại ảnh vệ tinh khác nhau mà các tham số này

thay đổi. Chất lượng của việc phân loại ảnh phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng của

việc phân đoạn ảnh [18].

Quá trình phân đoạn ảnh được thực hiện trên phần mềm eCognition 8.64

theo các thông số sau: ảnh Spot5, thông số tỷ lệ: 15, hình dạng: 0,7 và độ chặt: 0,3;

với ảnh Landsat TM và ETM, thông số tỷ lệ: 5, tỷ lệ: 0,5 và độ chặt: 0,2. Cho ra kết

quả phân đoạn ảnh theo Hình 2.6

Hình 2.6: Phân đoạn ảnh Landsat và Spot

- Phân loại ảnh

Để có được kết quả phân loại tốt thì việc chọn thuật toán và các giá trị

ngưỡng là yếu tố quyết định. Sau khi phân đoạn ảnh thì tiến hành phân loại ảnh.

Trước tiên phải xác lập bộ quy tắc phân loại cho các ảnh viễn thám. Học viên đã

xây dựng bộ quy tắc phân loại chung Hình 2.7, tùy thuộc vào từng ảnh cụ thể mà

thay đổi các ngưỡng giá trị của từng thuật toán phân loại.

Từ các tài liệu học viên thu thập được và những hiểu biết chung nhất về

huyện Đông Anh, học viên đã xác định và chiết suất các đối tượng: dân cư, đất lúa,

đất trống, hoa màu, khu công nghiệp, mặt nước ở trên ảnh vệ tinh.

35

Hình 2.7: Bộ qui tắc để phân loại ảnh

Mục đích nghiên cứu của luận văn là phân tích sự biến đổi đất nông nghiệp

nên các đối tượng sau khi phân loại từ ảnh đã được gộp lại như bảng chú giải, thành

4 đối tượng chính: dân cư bao gồm: dân cư + khu công nghiệp và phần đất đang xây

dựng; đất nông nghiệp: đất lúa + hoa màu; mặt nước, và đất trống. Trong đó: đất

trống là khu vực bãi cát trống ở giữa sông Hồng.

36

- Kết quả phân loại ảnh

Sau quá trình phân loại cho ra các kết quả phân loại ảnh như Hình 2.8

(a) (b)

(c) (d)

Hình 2.8: Kết quả phân loại ảnh: (a)-LandsatTM 1993; (b)-Landsat TM 1999;

(c)-Landsat ETM 2005; (d)-Spot 5 2011

2.3 Kiểm chứng độ chính xác phân loại ảnh vệ tinh

Kết quả phân loại ảnh được kiểm chứng theo nhiều phương pháp khác nhau.

Học viên lựa chọn hai phương pháp: thực địa kiểm chứng và kiểm chứng trong

phòng. Kiểm chứng trong phòng bằng cách so sánh kết quả phân loại năm 2005 với

bản đồ sử dụng đất của huyện Đông Anh năm 2005. Kiểm chứng thực địa cùng với

bảng hỏi điều tra về nông lịch để kiểm chứng cho ảnh năm 2011.

37

2.3.1. Kiểm chứng độ chính xác trong phòng

Độ chính xác của kết quả phân loại là yếu tố quyết định đến việc phân tích

các nội dung chuyên đề đúng hay sai. Kiểm tra độ chính xác của kết quả phân loại

bằng ma trận sai số và hệ số Kappa.

Để kiểm tra độ chính xác, học viên đã dùng phương pháp lựa chọn số ô mẫu.

Số lượng ô mẫu được tính theo công thức sau:

[37].

Trong đó: N là số lượng ô mẫu, Z =2 từ độ lệch chuẩn thông thường của 1,96

cho 95% độ tin cậy, E là sai số cho phép, p là phần trăm độ chính xác kỳ vọng của

toàn bản đồ, q = 100 – p.

Việc lựa chọn số ô mẫu dùng để kiểm chứng phụ thuộc vào số lớp đối tượng

muốn kiểm chứng, diện tích khu vực nghiên cứu. Theo kinh nghiệm của các nhà

nghiên cứu, đối với những bản đồ có diện tích nhỏ hơn 4000 ha và nhỏ hơn 12 lớp

thì số lượng ô mẫu nhỏ nhất là 50 ô [37].

Hệ số Kappa được tính toán theo công thức sau:

[30]

Trong đó: r là số hàng trong ma trận, xii là số giá trị trong hàng i và cột I, xi+

và x+I là tổng giá trị của hàng i và cột i, trong đó chú ý N là tổng số các giá trị.

Giá trị của hệ số Kappa thể hiện độ chính xác của kết quả phân loại như sau:

Độ chính xác rất thấp: < 0,20

Độ chính xác thấp: 0,20 – 0,40

Độ chính xác trung bình: 0,40 – 0,60

Độ chính xác cao: 0,60 – 0,80

Độ chính xác rất cao: 0,80 – 1,00

Học viên đã tính số lượng ô mẫu cho khu vực nghiên cứu là 51 ô với độ

chính xác kỳ vọng là 85%, sai số chấp nhận là 10%. Diện tích ô mẫu bằng 2% so

38

với tổng diện tích tự nhiên của toàn khu vực nghiên cứu [37]. Và vị trí của các ô

mẫu được sắp xếp một cách ngẫu nhiên.

Hình 2.9: Sơ đồ vị trí các ô mẫu

Sau khi thành lập bảng ma trận sai số từ kết quả phân loại ảnh và bản đồ sử

dụng đất thì sẽ cho thấy sai số của từng lớp đối tượng và sai số tổng thể. Từ bảng

ma trận Bảng 2.3, học viên tính sai số tổng quát và hệ số Kappa.

Bảng 2.3: Bảng ma trận sai số năm 2005

Dân cƣ Nông

nghiệp

Đất

trống

Mặt

nƣớc

Tổng

hàng

User

Dân cƣ 3024900 418500 4500 12600 3460500 0,87

Nông nghiệp 253800 6660900 9000 110700 7034400 0,95

Đất trống 0 6300 87300 3600 97200 0,90

Mặt nƣớc 28800 106200 12600 893700 1041300 0,86

Tổng cột 3307500 7191900 113400 1020600 11633400

Producer 0,91 0,93 0,77 0,88

39

Độ chính xác tổng quát = 0,916

Hệ số Kappa = 0,844

Độ chính xác tổng thể và hệ số Kappa rất cao. Chứng tỏ độ tin cậy của kết

quả phân loại của ảnh này năm 2005 rất cao và đủ cơ sở để phân tích các yếu tố

chuyên đề.

2.3.2. Kiểm chứng ngoài thực địa

Các ảnh vệ tinh dùng trong luận văn là tháng 12 nên chuyến thực địa của học

viên được lựa chọn vào tháng 12 năm 2012. Đây là thời gian lúa đã được gặt và một

số xã đã chuyển sang trồng rau màu.

Số điểm thực địa được lựa chọn là 27 điểm. Các điểm được lựa chọn để đi

thực địa là những điểm đặc trưng cho sự chuyển đổi mục đích sử dụng đất, cho khu

vực không chuyển đổi về mục đích sử dụng và những khu vực có sự phát triển

mạnh về công nghiệp, đô thị.

Kết hợp với quá trình thực địa kiểm tra kết quả phân loại là điều tra về nông

lịch. Phiếu điều tra nông lịch được học viên thiết kế như hình Hình 2.10 bên dưới.

Phiếu điều tra nông lịch bao gồm cả điều tra về lịch sử sử dụng đất trước và sau

năm 2010.

Kết quả của việc điều tra nông lịch là huyện Đông Anh 1 năm trồng 3 vụ,

trong đó có 2 vụ lúa và 1 vụ đông trồng rau màu. Lúa hè thu từ tháng 8 đến tháng

11, vụ lúa đông xuân từ tháng 2 tới tháng 5 và vụ rau màu từ tháng 12 đến tháng 1.

40

Hình 2.10: Phiếu điều tra ngoài thực địa

a b c

d e f

Hình 2.11: Một số hình ảnh thực địa: (a) – ruộng trồng rau màu, (b)- ruộng lúa đã

gặt, (c)- khu sản xuất nhỏ, (d)- ao bèo, (e)- cụm dân cư, (f)- bãi hoa màu ven sông.

41

Biên tập: HV. Tống Thị Huyền Ái

Hướng dẫn: PGS.TS. Phạm Văn Cự

Hình 2.12: Sơ đồ tuyến thực địa trên ảnh Spot 5 năm 2011

Từ việc kiểm tra ngoài thực địa, học viên đã gộp các nhóm đối tượng kết quả

phân loại ảnh thành bản đồ lớp phủ của các năm 1993, 1999, 2005 và 2011. Mục

tiêu của luận văn là nghiên cứu sự biến đổi đất nông nghiệp nên được học viên tách

lớp đất nông nghiệp để đo đạc trắc lượng hình thái.

46

2.4 Tính toán đặc điểm trắc lượng lớp phủ đất nông nghiệp huyện Đông Anh

Tính toán đặc điểm trắc lượng hình thái của đối tượng lớp phủ đất nông

nghiệp được gộp thành các nhóm theo thành phần cấu trúc để mô tả và tính toán các

đặc điểm không gian của các mảnh [27, 48]. Lớp đất nông nghiệp được tách riêng

từ kết quả phân loại ảnh năm 1993, 1999, 2005 và 2011, và được phân tích bằng

công cụ Patch Analysis 4 trên phần mềm ArcGIS 9.3. Sau khi chạy thì có 31 chỉ số

và được gộp thành 6 nhóm: 1- chỉ số về diện tích mảnh, 2- chỉ số về mật độ và kích

thước mảnh, 3- chỉ số về cạnh, 4- chỉ số hình dạng, 5- chỉ số đa dạng và tách biệt, 6-

chỉ số vùng lõi. Mỗi nhóm gồm các chỉ số có mối quan hệ chặt chẽ với nhau.

Để lựa chọn các chỉ số không gian nghiên cứu về đất nông nghiệp, học viên

sử dụng công cụ phân tích thành phần chính PCA. Kết quả chạy PCA đưa ra các chỉ

số có mối tương quan cao nhất, bao gồm các chỉ số về diện tích (LPI), về hình dạng

(AWMSI), về mật độ và kích thước (MPS), về sự đa dạng (MPI, MNN), về lõi

(TCA). Các chỉ số này sẽ được sử dụng để tính toán cho sự thay đổi đất nông

nghiệp từ năm 1993 đến năm 2011.

Bảng 2.4: Các chỉ số hình thái không gian sử dụng trong luận văn

Chỉ số không gian Miêu tả Đơn vị Giới hạn

Largest Patch Index Tính phần trăm diện tích của mảnh

nông nghiệp lớn nhất trên tổng diện

tích đất nông nghiệp

% 0≤ LPI≤100

Area Weighted Mean

Shape Index

Đo đạc mức độ phức tạp về hình dạng

của các mảnh. AWMSI càng tăng khi

hình dạng các mảnh càng phức tạp.

Không AWMSI ≥ 1

Mean Patch Size Đo đạc kích thước mảnh đất nông

nghiệp trung bình.

Hectares MPS ≥ 0

Mean Proximity

Index

Đo đạc mức độ liền kề giữa các mảnh

đất nông nghiệp. Cho thấy sự phân

mảnh và tách biệt của các mảnh.

Không MPI ≥ 0

47

Mean Nearest

Neighbor

Tính khoảng cách gần nhất giữa hai

mảnh riêng lẻ (từ cạnh tới cạnh). Đo

đạc mức độ bị cô lập của mảnh.

Meters MNN >0

Total core area Tính tổng diện tích vùng lõi của các

mảnh nông nghiệp

Hectares TCA ≥ 0

Chỉ số AWMSI là một chỉ số tổng quát về hình thái của các mảnh đất nông

nghiệp. AWMSI bằng 1 khi hình dạng của các mảnh là hình tròn hoặc hình vuông.

AWMSI tăng khi sự phức tạp về hình dạng của mảnh tăng lên.

48

Chƣơng 3 – XU HƢỚNG BIẾN ĐỔI ĐẤT NÔNG NGHIỆP HUYỆN ĐÔNG

ANH

Chương 3 thể hiện các kết quả từ quá trình thực nghiệm ở chương 2. Phân

tích sự biến động các loại đất của huyện Đông Anh cũng như từng xã. Hơn nữa,

chương 3 còn nghiên cứu sự mất đất nông nghiệp và hình thái đất nông nghiệp của

toàn huyện Đông Anh và 9 xã đặc trưng cho sự phát triển về công nghiệp và quá

trình đô thị hóa.

3.1 Xu hướng biến đổi lớp phủ huyện Đông Anh

Thống kê các loại đất từ kết quả phân loại ảnh của huyện Đông Anh trong

giai đoạn 1993 - 2011 đã cho thấy xu hướng biến đổi đất một cách chung nhất.

Trong đó, đất nông nghiệp và đất trống giảm mạnh, còn diện tích đất dân cư tăng rất

nhanh qua các năm do quá trình đô thị hóa và công nghiệp hóa.

Hình 3.1: Biểu đồ biến động đất qua các năm

Từ Hình 3.1 cho thấy đất nông nghiệp có sự biến động tương đối lớn, diện

tích đất nông nghiệp đã giảm 3.568,35 ha từ năm 1993 là 15.210,35 ha và chỉ còn

11.642,00 ha vào năm 2011, tốc độ giảm bình quân mỗi năm là 198,24 ha/năm. Sự

chuyển đổi đất nông nghiệp phần lớn là sang đất dân cư và khu công nghiệp. Giai

đoạn năm 1999 đến năm 2005, phần diện tích đất nông nghiệp này có tốc độ giảm

0

5000

10000

15000

20000

1993 1999 2005 2011

Diện tích (ha)Biến động loại đất qua các năm

Đất nông nghiệp Đất trống Mặt nước Đất dân cư

49

nhanh nhất 300,67 ha/năm, gấp 1,5 lần tốc độ giảm trung bình trong cả giai đoạn

1993-2011 và giai đoạn 2005-2011, và gấp 3 lần giai đoạn trước đó 1993-1999.

Diện tích đất dân cư của luận văn được định nghĩa là toàn bộ phần diện tích

đất ở, khu công nghiệp và khu xây dựng. Đất dân cư của toàn huyện Đông Anh tỷ lệ

nghịch với diện tích đất nông nghiệp. Trong khi diện tích đất nông nghiệp giảm, thì

diện tích dân cư và các khu công nghiệp lại tăng một cách nhanh chóng. Từ năm

1993 đến năm 2011, tổng diện tích đất ở dân cư và khu công nghiệp đã tăng

3.772,68 ha, tốc độ tăng trung bình đạt 209,59 ha/năm; diện tích đất dân cư năm

2011 gấp 3,8 lần năm 1993. Phần diện tích đất dân cư được tăng mạnh nhất là giai

đoạn 2005-2011: 315,82 ha/năm, khi mà quá trình đô thị hóa, công nghiệp hóa và

xây dựng cơ sở vật chất được đầu tư và thúc đẩy mạnh mẽ.

Diện tích đất trống trong luận văn được định nghĩa là bãi cát ở giữa và ven

sông chưa được sử dụng, vì vậy mà phần diện tích đất trống này nằm chủ yếu ở các

xã ven sông: Đại Mạch, Võng La, Hải Bối, Vĩnh Ngọc, Tầm Xá. Năm 1993, các xã

này có diện tích đất trống là 521,82 ha, chiếm 2,8% so với tổng diện tích tự nhiên

toàn huyện. Đến năm 2011 thì phần diện tích này đã giảm đi 380,81 ha còn 141,03

ha do phần đất trống đã được người dân tận dụng, cải tạo để trồng hoa màu như

ngô, chuối. Trong đó, xã Đại Mạch và xã Võng La là hai xã tận dụng được nhiều

đất trống nhất.

Bảng 3.1: Ma trận biến động lớp phủ năm 1993-2011

Đơn vị: ha

2011

1993

Đất nông nghiệp Đất trống Mặt nƣớc Đất dân cƣ

Đất nông nghiệp 10863,96 25,56 665,44 3640,68

Đất trống 234,88 85,6 181,32 19,64

Mặt nƣớc 488,92 28,12 777,44 128,32

Đất dân cƣ 19,52 0,56 3,28 1333,28

50

Sự chuyển dịch trong cơ cấu các loại đất của huyện Đông Anh từ năm 1993

đến năm 2011 được thể hiện trong bảng ma trận biến động Bảng 3.1. Phần diện tích

đất dân cư năm 2011 được tăng lên chủ yếu là do diện tích đất nông nghiệp chuyển

sang: 3.640,68 ha, và một phần nhỏ là do diện tích mặt nước chuyển sang: 128,32

ha. Bên cạnh đó, thêm một phần diện tích đất nông nghiệp bị mất đi do chuyển sang

mặt nước là 665,44 ha. Trong khi đó, 234,88 ha diện tích đất trống và 488,92 ha

diện tích mặt nước của năm 1993 lại chuyển sang đất nông nghiệp. Quá trình này

diễn ra chủ yếu ở các xã ven sông, vùng bãi bồi trước là đất trống nay được người

dân cải tạo và chuyển sang trồng các loại hoa màu.

Các xã của huyện Đông Anh có cơ cấu các loại đất không đồng đều. Và sự

biến đổi về cơ cấu các loại đất này từ năm 1993-2011 cũng khác nhau. Từ năm

1993 đến năm 2011, hầu hết các xã trong toàn huyện có xu hướng diện tích đất

nông nghiệp giảm đi và diện tích dân cư tăng lên. Trong giai đoạn 1993-1999, tất cả

các xã của huyện Đông Anh đều có diện tích đất nông nghiệp trên 50% so với tổng

diện tích tự nhiên của xã. Tuy nhiên, từ giai đoạn từ năm 2005 đến nay, diện tích

đất nông nghiệp của các xã đều giảm rất mạnh, đặc biệt là trung tâm huyện Đông

Anh diện tích đất nông nghiệp năm 1993 chiếm 84,6 % nhưng đến năm 2011 chỉ

còn 17,27 % diện tích tự nhiên và xã Võng La diện tích này chỉ còn 30 % năm 2011

tổng diện tích toàn xã do xây dựng khu công nghiệp Bắc Thăng Long. Giai đoạn

1999-2005, một số xã ở ven sông: Đại Mạch, Võng La và Vĩnh Ngọc có diện tích

đất nông nghiệp tăng lên do người dân cải tạo phần đất trống là bãi bồi để chuyển

sang trồng hoa màu.

51

Hình 3.2: Cơ cấu các loại đất huyện Đông Anh theo xã năm 2011

Những năm gần đây nhà nước có quyết định thu hồi đất nông nghiệp để thực

hiện các dự án đầu tư trên toàn huyện như: xây dựng các khu công nghiệp Bắc

Thăng Long, khu công nghiệp vừa và nhỏ Nguyên Khê, khu sản xuất tiểu thủ công

nghiệp xã Liên Hà, và các khu đô thị mới ở các xã Uy Nỗ, xã Tiên Dương. Vì vậy

mà diện tích đất nông nghiệp của các xã có xu thế giảm mạnh. Năm 1993, toàn

huyện có 21/24 xã và thị trấn có diện tích đất nông nghiệp chiếm trên 60%. Tuy

nhiên, đến năm 2011, chỉ còn 17/24 xã có diên tích đất nông nghiệp trên 60%.

Đất dân cư trong từng xã tăng nhanh trong giai đoạn 1993-2011, thị trấn

Đông Anh có tốc độ tăng nhanh nhất: 17,79 ha/năm, tiếp đến là hai xã Võng La và

Kim Chung: 13,5 ha/năm do có khu công nghiệp Bắc Thăng Long xây dựng trên hai

xã này. Năm 1993, chỉ có 4 xã có diện tích dân cư trên 10% tổng diện tích tự nhiên

toàn xã, nhưng đến năm 1999 tăng lên 17 xã có diện tích dân cư trên 10%. Từ sau

năm 2005, khi quá trình đô thị hóa được thúc đẩy mạnh thì phần đất dân cư tăng

nhanh hơn rất nhiều, hầu hết các xã đều có diện tích dân cư trên 10% diện tích đất

52

tự nhiên toàn xã và có tới 6/24 xã có phần đất này trên 20%. Và đến năm 2011, thì

tất cả các xã trong huyện Đông Anh đều có diện tích đất dân cư chiếm trên 20%

tổng diện tích tự nhiên của xã, trong đó thị trấn Đông Anh có diện tích này chiếm

78,3%.

Bảng 3.2: Thay đổi diện tích đất dân cư và đất nông nghiệp theo xã

Đơn vị: ha

TT Xã Đất dân cƣ Đất nông nghiệp

1993 1999 2005 2011 1993 1999 2005 2011

1 Nam Hồng 70,83 104,85 120,87 204,17 792,72 756,27 701,73 672,36

2 Đại Mạch 51,39 76,41 82,71 160,45 468,72 603,36 518,13 463,37

3 Võng La 35,55 85,86 174,06 280,29 364,32 442,8 264,24 208,5

4 Kim Chung 44,64 163,53 188,01 295,35 675,45 570,06 519,03 436,31

5 Hải Bối 38,25 80,55 153,9 254,95 523,08 487,35 329,4 319,97

6 Kim Nỗ 64,89 97,47 171,18 224,01 511,74 478,62 350,37 341,56

7 Vân Nội 73,62 116,37 100,8 189,61 514,98 480,33 450,09 400,75

8 Bắc Hồng 79,83 107,28 121,23 172,59 613,62 578,97 556,02 519,42

9 Nguyên Khê 74,43 126,18 194,31 273,89 672,21 623,25 536,22 475,79

10 Tiên Dương 75,06 121,05 131,31 243,94 886,68 844,65 824,22 709,27

11 VĨnh Ngọc 63,45 91,08 103,23 249,61 783 794,88 709,02 615,73

12 Tầm Xá 15,57 22,5 21,87 29,69 332,73 329,04 319,05 327,62

13 Xuân Canh 44,19 68,22 80,82 150,75 528,75 506,88 465,48 428,45

14 Đông Hội 43,02 68,13 94,59 219,35 615,96 587,25 524,16 424,22

15 Mai Lân 27,45 81,81 116,64 197,19 529,92 484,92 423,27 377,63

16 Dục Tú 39,15 83,7 120,69 175,75 719,01 722,16 615,42 617,55

17 Cổ Loa 66,24 101,07 132,12 205,31 677,52 724,05 596,52 521,42

18 Uy Nỗ 75,24 158,31 180,81 273,9 642,6 556,38 500,13 446,9

19 Việt Hùng 78,03 145,89 166,59 214,69 735,3 658,44 634,05 610,65

20 Liên Hà 49,32 88,92 117,63 152,87 748,62 713,7 605,88 605,97

21 Vân Hà 22,41 48,6 65,7 114,12 460,98 459,72 403,2 387,61

22 Thụy Lâm 60,57 109,98 143,19 187,95 1021,59 981,72 905,4 865,95

23 Xuân Nộn 96,66 133,29 166,14 270,43 968,67 941,85 873,99 781,82

24 TT. Đông Anh 57,33 181,26 271,71 377,51 408,33 274,05 178,56 83,25

53

Để đáp ứng nhu cầu phát triển kinh tế của toàn huyện cũng như toàn thành

phố Hà Nội, đất nông nghiệp là nguồn đất chính để phục vụ phát triển các khu đô

thị và công nghiệp. Vì vậy mà, đất nông nghiệp đang phải chịu một áp lực lớn, quỹ

đất nông nghiệp có xu hướng ngày càng giảm mạnh.

3.2 Xu hướng biến đổi hình thái đất nông nghiệp của huyện Đông Anh

3.2.1. Xu hướng biến đổi đất hình thái đất nông nghiệp huyện Đông Anh

Sự thay đổi về hình thái không gian các mảnh đất nông nghiệp của huyện

Đông Anh được tính toán qua ba giai đoạn 1993-1999, 1999-2005 và 2005-2011 và

được so sánh trong Hình 3.2.

Học viên chia các nhóm chỉ số theo 3 nhóm: 1)- nhóm miêu tả về diện tích-

kích thước: TCA, LPI, MPS, 2)- nhóm chỉ số cho thấy mức độ phân mảnh: MNN,

MPI và 3)- nhóm thể hiện sự phức tạp của các mảnh nông nghiệp: AWMSI.

Nhóm chỉ số miêu tả về diện tích và kích thước của các mảnh đất nông

nghiệp cho thấy tiến trình mất đất nông nghiệp của huyện Đông Anh. Chỉ số TCA

(Total Core Area) giảm cho thấy các mảnh đất nông nghiệp có xu hướng bị phân

mảnh. Từ năm 1993 đến nay, TCA luôn giảm 547,73 ha năm 1993 và còn 441,3 ha

năm 2011, chứng tỏ rằng diện tích đất nông nghiệp ngày càng có xu hướng bị mất

đi. Cùng với xu hướng đó, chỉ số LPI (Largest Patch Index) cũng giảm, cho thấy

phần trăm diện tích mảnh đất nông nghiệp lớn nhất trong giai đoạn này bị giảm, đặc

biệt là giai đoạn 1999-2005: 14,36 %. Tương tự như vậy, MPS (Mean Patch Size) là

chỉ số đo đạc kích thước mảnh trung bình cũng giảm liên tục trong cả giai đoạn

1993-2011 nhưng với mức độ lớn hơn, MPS giảm nhanh nhất vào giai đoạn năm

1999-2005: 150,72 ha.

54

Hình 3.3: Biến thiên các chỉ số hình thái đất nông nghiệp của huyện Đông Anh

Nhóm chỉ số thể hiện mức độ phân mảnh và bị tách ra của đất nông nghiệp

trong giai đoạn 1993-2011. MPI (Mean Proximity Index) giảm từ năm 1993 đến

năm 2005, chỉ ra mức độ liền kề giữa các mảnh của năm 2005 thấp hơn so với năm

1993, cho thấy trong giai đoạn này các mảnh đất nông nghiệp bị tách rời nhau.

Nhưng tới giai đoạn 2005-2011 thì MPI lại tăng lên, có nghĩa là các mảnh đất nông

nghiệp được gộp lại với nhau. Với xu hướng ngược lại thì MNN (Mean Nearest

Neighbor) cho biết khoảng cách gần nhất giữa hai mảnh. Giai đoạn từ năm 1993-

0

4000

8000

12000

16000

1993 1999 2005 2011 Năm

MPI

0

100

200

300

400

1993 1999 2005 2011

Ha

Năm

MPS

0

20

40

60

80

1993 1999 2005 2011

Meters

Năm

MNN

0

25

50

75

100

1993 1999 2005 2011

%

Năm

LPI

0

2

3

5

6

1993 1999 2005 2011 Năm

AWMSI

0

200

400

600

1993 1999 2005 2011

Ha

Năm

TCA

55

2005, MNN tăng và tăng rất nhanh, nhưng đến giai đoạn 2005-2011 chỉ số này lại

giảm xuống. Cả hai chỉ số MPI và MNN cùng diễn tả sự phân mảnh và sự tách biệt

của các mảnh đất nông nghiệp tăng lên nhanh trong giai đoạn 1993-2005, và đến

giai đoạn 2005-2011 thì mức độ bị cô lập của đất nông nghiệp giảm xuống vì

khoảng cách giữa các mảnh giảm và độ liền kề tăng lên.

Chỉ số AWMSI tăng từ năm 1993-2011 cho thấy hình dạng của các mảnh đất

nông nghiệp ngày càng phức tạp. Giai đoạn từ 1993-2005, AWMSI tăng chậm,

nhưng tới giai đoạn 2005-2011 chỉ số này tăng rất nhanh cho thấy mức độ phức tạp

của đất nông nghiệp ngày càng tăng mạnh hơn.

Sự thay đổi của các chỉ số này cho thấy các mảnh đất nông nghiệp có xu

hướng bị mất đi và ngày càng trở nên phức tạp hơn từ năm 1993-2011. MPS, LPI và

TCA là 3 chỉ số có mối tương quan thuận với nhau, có xu hướng cùng giảm cho

thấy đất dân cư và các khu công nghiệp mọc xen vào đất nông nghiệp. MNN và

MPI có mối tương quan nghịch, MNN tăng thì MPI giảm trong giai đoạn năm 1993-

2005 cùng có ý nghĩa thể hiện mức độ phân mảnh và cô lập của các mảnh nông

nghiệp trên địa bàn toàn huyện tăng, và tới giai đoạn năm 2005-2011 thì các mảnh

đất nông nghiệp được dồn lại theo sự thu hồi của thành phố thể hiện qua chỉ số

MNN giảm và MPI tăng. Tuy nhiên thì sự phức tạp về hình dạng của các mảnh đất

nông nghiệp trên toàn huyện Đông Anh lại tăng lên nhanh, nhất là trong giai đoạn

năm 2005-2011.

3.2.2. Xu hướng biến đổi hình thái đất nông nghiệp theo cấp xã

Từ năm 1993 đến năm 2011, diện tích đất nông nghiệp của các xã trong

huyện Đông Anh bị mất đi rất nhanh và mức độ không đều nhau giữa các xã. Bên

cạnh đó, sự thay đổi về hình thái đất nông nghiệp giữa các xã cũng khác nhau.

Sự suy giảm về quỹ đất nông nghiệp từng xã của huyện Đông Anh được

miêu tả một cách chi tiết trong Bảng 3.2. Trong đó học viên đi sâu vào nghiên cứu

sự thay đổi hình thái không gian đất nông nghiệp của các xã: xã Hải Bối, xã Võng

La, xã Đại Mạch, xã Kim Chung, xã Nguyên Khê, xã Vân Hà, xã Liên Hà, xã Tiên

Dương và thị trấn Đông Anh. Đây là các xã và thị trấn được đầu tư lớn về phát triển

56

công nghiệp và đẩy mạnh xây dựng các khu đô thị mới, cơ sở vật chất hạ tầng, làm

cho quỹ đất nông nghiệp bị giảm đáng kể và thay đổi cả về đặc điểm hình thái.

Hình 3.4: Biến thiên các chỉ số hình thái của đất nông nghiệp của 9 xã

0

20

40

60

80

100

120

140

1993 1999 2005 2011

Meters

Năm

MNN

0100200300400500600700800

1993 1999 2005 2011

Ha

Năm

MPS

0

10000

20000

30000

40000

1993 1999 2005 2011Năm

MPI

0

200

400

600

800

1000

1993 1999 2005 2011

Ha

Năm

TCA

0

2

4

6

8

1993 1999 2005 2011Năm

AWMSI

0

20

40

60

80

100

1993 1999 2005 2011

%

Năm

LPI

61

Thị trấn Đông Anh, xã Liên Hà và xã Tiên Dương là 3 khu vực được đẩy

mạnh xây dựng các khu đô thị mới. Còn các xã Đại Mạch, Võng La, Hải Bối, Kim

Chung là 4 xã nằm trong khu công nghiệp tập trung Bắc Thăng Long, xã Nguyên

Khê và xã Vân Hà phát triển các khu công nghiệp vừa và nhỏ.

Từ Hình 3.4 cho thấy rằng, sự thay đổi về hình thái đất nông nghiệp của 9 xã

cùng được đầu tư phát triển công nghiệp và đô thị là khác nhau. Nhìn chung, cả 9

vùng đều có xu hướng giảm diện tích đất nông nghiệp từ năm 1993-2011 được thể

hiện qua 3 chỉ số MPS, TCA và LPI. Trong cả 3 giai đoạn 1993-1999, 1999-2005,

2005-2011, TCA của 9 xã đều giảm, và giảm nhanh nhất là giai đoạn 1999-2005.

Trong đó, hai xã Võng La và xã Đại Mạch giai đoạn 1993-1999 tăng lên, ngược với

xu hướng so với các xã khác là bởi phần diện tích bãi bồi ở sông Hồng được người

dân tận dụng sang trồng hoa màu. Thị trấn Đông Anh là khu vực có TCA giảm

nhanh nhất: 253,93 ha.

MPS và LPI cho thấy kích thước mảnh đất nông nghiệp đều giảm cho cả 9 xã

từ năm 1993-2011. Trong đó, giảm nhiều nhất là hai xã Liên Hà: 713 ha và xã Kim

Chung 639,06 ha. Giai đoạn đầu, các xã Đại Mạch, Võng La có MPS và LPI tăng,

sau đó thì giảm dần. Giai đoạn 1999-2005 là giai đoạn các xã có kích thước mảnh

giảm nhanh nhất. Sang đến giai đoạn 2005-2011, thì hầu hết các xã có LPI tăng, chỉ

riêng có thị trấn Đông Anh và xã Võng La là giảm xuống.

MPI có xu hướng giảm trong giai đoạn đầu: 1993-1999, từ giai đoạn sau thì

tăng lên. Trong đó hai xã Kim Chung và Liên Hà không có sự thay đổi về MPI của

đất nông nghiệp ở giai đoạn 1993-1999 này. Cũng tương tự MPI, MNN của hai xã

này trong giai đoạn đầu cũng không đổi. Ba xã Đại Mạch, Võng La, Hải Bối, lại có

MPI tăng lên trong những năm 1993-1999, bởi đây là giai đoạn có quyết định của

thành phố Hà Nội thu hồi đất nông nghiệp để xây dựng khu công nghiệp Bắc Thăng

Long giai đoạn I nên các mảnh đất nông nghiệp được dồn lại. Giai đoạn 1999-2005,

MNN của các xã đều tăng, cho thấy các mảnh đất nông nghiệp của các xã bị tách

nhau ra. Trong đó, xã Kim Chung và xã Vân Hà có MNN tăng nhanh nhất: 73,6 m

và 60,27 m. Bên cạnh đó, các mảnh đất nông nghiệp của xã Hải Bối lại có mức độ

62

tách biệt lớn nhất trong tất cả các giai đoạn. Giai đoạn 2005-2011, MPI của các xã

hầu hết có xu hướng tăng lên, ngược lại là MNN có xu hướng giảm xuống. Điều đó

cho thấy, từ năm 2005 đến nay, đất nông nghiệp của các xã có xu hướng được gộp

lại, có nghĩa là mức độ phân mảnh và tách biệt giảm đi. Trong đó, xã Tiên Dương

có MPI tăng cao nhất: 29.491,83 còn MNN lại gần như thấp nhất: 16,68m.

AWMSI của các xã đều có xu hướng tăng từ 1993 đến 2011. Cho thấy sự

phức tạp về hình dạng của các mảnh đất nông nghiệp của 9 xã ngày càng tăng.

Riêng hai khu vực xã Võng La và thị trấn Đông Anh từ năm 1999 thì có xu hướng

giảm xuống. Giai đoạn 2005-2011 là giai đoạn đất nông nghiệp phức tạp nhất về

hình dạng.

Từ năm 1993-2011, diện tích và kích thước của các mảnh đất nông nghiệp có

xu hướng giảm. Sự phân mảnh và mức độ tách biệt tăng nhanh trong giai đoạn năm

1999-2005, nhưng tới giai đoạn sau thì lại giảm xuống. Sự phức tạp về hình dạng

các mảnh đất nông nghiệp của hầu hết các xã đều tăng trong cả giai đoạn từ năm

1993 đến 2011.

63

KẾT LUẬN

Với những kết quả thu được từ luận văn, học viên rút ra một số kết luận như

sau:

Về phương pháp luận

Các ảnh vệ tinh đa thời gian mùa vụ tương tự nhau đã giúp cho việc phân

loại các đối tượng một cách dễ dàng hơn, cũng như xác định được xu hướng biến

đổi lớp phủ đất qua các năm. Phương pháp phân loại định hướng đối tượng được

thực hiện trên phần mềm eCognition là một phương pháp hiệu quả, cho phép cải

thiện đáng kể độ chính xác của kết quả phân loại ảnh. Thêm vào đó, việc lựa chọn

ngưỡng cho các chỉ số NDVI, UI, MNDWI, NDBI trong quá trình tách chiết các đối

tượng từ ảnh viễn thámlà rất cần thiết, nhằm nâng cao độ chính xác của kết quả

phân loại.

Đánh giá độ chính xác của kết quả phân loại ảnh năm 2005 bằng phương

pháp ô mẫu [37]. Với 51 ô mẫu cho toàn huyện Đông Anh, độ chính xác kỳ vọng là

85%, sai số chấp nhận là 10%, đã cho kết quả sai số tổng quát 91,6 % và hệ số

Kappa là 0,84. Kết quả phân loại ảnh của năm 2011, còn được kiểm chứng bằng

việc đi thực địa và bảng điều tra về nông lịch. Độ chính xác của kết quả phân loại

rất cao cho phép tách chiết đối tượng đất nông nghiệp để nghiên cứu sự biến đổi.

Phân tích sự thay đổi về hình thái không gian của đất nông nghiệp thông qua

các chỉ số về hình thái được thực hiện với sự trợ giúp của Patch Analyst 4 trong

phần mềm ArcGIS qua các năm 1993, 1999, 2005 và 2011 cho toàn huyện Đông

Anh và cho các xã có sự phát triển mạnh về công nghiệp và quá trình đô thị hóa bao

gồm 6 nhóm chỉ số, mỗi nhóm có các chỉ số liên quan chặt chẽ với nhau. Để lựa

chọn các chỉ số hình thái phù hợp với khu vực nghiên cứu là huyện Đông Anh thì

học viên đã dùng công cụ phân tích thành phần chính PCA, kết quả cho ra 6 chỉ số:

TCA, MPS, LPI, MPI, MNN và AWMSI. Các chỉ số này được học viên chia thành

3 nhóm: nhóm 1- đo đạc về diện tích và kích thước mảnh đất nông nghiệp: TCA,

MPS, LPI; nhóm 2- đo đạc mức độ phân mảnh và tách biệt của các mảnh: MPI,

64

MNN; nhóm 3- đo đạc sự phức tạp về hình dạng của mảnh đất nông nông nghiệp:

AWMSI.

Về sự thay đổi hình thái đất nông nghiệp

Từ bản đồ lớp phủ của huyện Đông Anh trong giai đoạn năm 1993-2011, cho

thấy xu hướng biến đổi lớp phủ đất: đất trống và đất nông nghiệp giảm mạnh, còn

diện tích đất dân cư tăng lên rất nhanh. Quỹ đất nông nghiệp đã giảm từ năm 1993

là 15.210,35 ha và chỉ còn 11.642,00 ha vào năm 2011. Trong khi đó, diện tích dân

cư có tỷ lệ nghịch với đất nông nghiệp. Từ năm 1993 đến năm 2011, tổng diện tích

đất ở dân cư và khu công nghiệp đã tăng 3.772,68 ha. Phần diện tích đất dân cư

được tăng mạnh nhất là giai đoạn 2005-2011: 315,82 ha/năm, khi mà quá trình đô

thị hóa, công nghiệp hóa và xây dựng cơ sở vật chất được đầu tư và thúc đẩy mạnh

mẽ. Sự mất đất nông nghiệp chủ yếu là do bị dịch chuyển sang đất dân cư.

Trên địa bàn các xã thì sự chuyển dịch đất này không giống nhau. Giai đoạn

1999-2005, một số xã ở ven sông: Đại Mạch, Võng La và Vĩnh Ngọc có diện tích

đất nông nghiệp tăng lên do người dân cải tạo phần đất trống là bãi bồi để chuyển

sang trồng hoa màu. Năm 1993, toàn huyện có 21/24 xã và thị trấn có diện tích đất

nông nghiệp chiếm trên 60%. Tuy nhiên, đến năm 2011, chỉ còn 17/24 xã. Đất dân

cư trong từng xã tăng nhanh trong giai đoạn 1993-2011, thị trấn Đông Anh có tốc

độ tăng nhanh nhất: 17,79 ha/năm, điều đó đồng nghĩa với đây là khu vực mất đất

nông nghiệp nhiều nhất trong huyện Đông Anh.

Sự thay đổi về hình thái không gian mảnh đất nông nghiệp của huyện Đông

Anh được tính toán qua ba giai đoạn 1993-1999, 1999-2005 và 2005-2011. Chỉ số

TCA, LPI và MPS có mối tương quan thuận và cùng giảm cho thấy các mảnh đất

nông nghiệp có xu hướng bị mất đi và kích thước các mảnh cũng giảm liên tục

trong cả giai đoạn 1993-2011. MPI và MNN tỷ lệ nghịch với nhau. MPI giảm còn

MNN tăng từ năm 1993 đến 2005 cho thấy đất nông nghiệp bị phân mảnh và tách

nhau ra. Nhưng tới giai đoạn 2005-2011 thì MPI lại tăng lên, MNN giảm xuống có

nghĩa là mức độ bị phân mảnh và cô lập của đất nông nghiệp giảm xuống. Chỉ số

65

AWMSI tăng liên tục từ năm 1993-2011 cho thấy hình dạng của các mảnh đất nông

nghiệp ngày càng phức tạp.

Sự thay đổi về hình thái đất nông nghiệp của các xã được đầu tư lớn về phát

triển công nghiệp và đẩy mạnh xây dựng các khu đô thị mới, cơ sở vật chất hạ tầng,

rất phức tạp. Thị trấn Đông Anh, xã Liên Hà và xã Tiên Dương là 3 khu vực được

đẩy mạnh xây dựng các khu đô thị mới. Còn các xã Đại Mạch, Võng La, Hải Bối,

Kim Chung là 4 xã nằm trong khu công nghiệp tập trung Bắc Thăng Long, xã

Nguyên Khê và xã Vân Hà phát triển các khu công nghiệp vừa và nhỏ. Từ năm

1993-2011, TCA, MPS và LPI đều giảm cho thấy quỹ đất nông nghiệp của 9 xã đều

giảm liên tục, dân cư mọc xen kẽ vào đất nông nghiệp. Mức độ về sự phân mảnh và

tách biệt của các mảnh đất nông nghiệp trong giai đoạn 2005-2011 lại giảm xuống

do MPI tăng còn MNN giảm do đây là giai đoạn hầu hết các xã có quyết định thu

hồi đất nông nghiệp để phát triển công nghiệp và xây dựng các khu đô thị mới. Chỉ

số AWMSI của các xã đều có xu hướng tăng từ 1993 đến 2011, cho thấy sự phức

tạp về hình dạng của các mảnh đất nông nghiệp của 9 xã ngày càng tăng. Hay nói

cách khác, việc thu hồi đất nông nghiệp của các nhà quy hoạch không tính theo ô

thửa, hình dạng của mảnh đất nông nghiệp. Riêng hai khu vực xã Võng La và thị

trấn Đông Anh từ năm 1999 thì có xu hướng giảm xuống, chứng tỏ hai khu vực này

được quy hoạch tốt hơn so với các xã khác.

Thông thường, sự phân tách đất nông nghiệp là do vị tría địa lý, trong khi đó

việc chuyển đổi hình thái không gian của đất nông nghiệp là các vấn đề chia vùng;

sự mất đi, phân mảnh và không đồng đều của đất nông nghiệp ở vùng ven đô [40].

Từ việc đo đạc các chỉ số hình thái của đất nông nghiệp cho thấy việc dồn điển đổi

thửa rất khó thực hiện được ở các vùng ven đô trong khi vành đai nông nghiệp ven

đô thường được xem là vành đai xanh của thành phố [50].

66

KIẾN NGHỊ

Dữ liệu ảnh viễn thám có độ phân giải khác nhau đã gây không ít khó khăn

trong việc xử lý. Vì vậy, việc thống nhất một loại tư liệu viễn thám cũng như

phương pháp xử lý ảnh đa độ phân giải sẽ tăng thêm độ chính xác trong quá trình

phân loại đối tượng và tăng mức độ chi tiết các đối tượng có thể tách chiết ra được.

Việc nghiên cứu biến đổi hình thái đất nông nghiệp cần kết hợp với nghiên

cứu sự chuyển đổi các loại hình sử dụng đất để tăng giá trị sử dụng của các kết quả

trong công tác quy hoạch và quản lý.

Việc nghiên cứu biến đổi hình thái đất nông nghiệp của huyện Đông Anh cần

đặt trong mối liên hệ không gian với các vùng ven đô khác cũng như xu hướng phát

triển kinh tế xã hội để thấy được khung cảnh biến đổi chung về sử dụng đất ở các

vùng ven đô và Việt Nam.

67

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1.Huyện ủy Đông Anh (2006), 'Văn kiện Đại hội Đại biểu lần thứ 26 Đảng bộ

huyện Đông Anh'.

2.Phạm Văn Cự (2005), Cơ sở khoa học của phương pháp viễn thám với kỹ thuật xử

lý số Tài liệu giảng dạy: Trung tâm viễn thám và Geomatric VTGEO.

3.Vụ Thống kê Dân số và Lao động (2009), Tổng điều tra Dân số và Nhà ở.

4.Ngô Đăng Dũng (2008), Nghiên cứu vấn đề sử dụng hợp lý đất đai trong quá

trình phát triển đô thị và khu công nghiệp tại huyện Đông Anh - thành phố

Hà Nội, Luận văn Thạc sỹ khoa họcĐại học Khoa học Tự nhiên - Đại học

Quốc gia Hà Nội.

5.Đinh Thị Bảo Hoa (2004), Công nghệ viễn thám trong nghiên cứu biến động sử

dụng đất đô thị. , Chuyên đề: Ứng dụng viễn thám trong nghiên cứu chuyên

đề và khu vựcĐại học Khoa học Tự nhiên.

6.Nguyễn Thị Ngọc Nga (2007), Ứng dụng viễn thám và GIS nghiên cứu hình thái

không gian của sự phát triển đô thị Hà Nội giai đoạn 1975 - 2005, Luận văn

Thạc sĩ Khoa họcTrường Đại học Khoa học Tự Nhiên - ĐHQGHN.

7.Nguyễn Ngọc Thạch, Dương Văn Khảm (2012), Địa thông tin ứng dụng, Các ứng

dụng của Viễn thám-Hệ thông tin Địa lý và GPSNhà xuất bản Khoa học và

Kỹ thuật.

8.Nguyễn Văn Sửu (2008), 'Tác động của công nghiệp hóa và đô thị hóa đến sinh kế

nông dân Việt nam: trường hợp một làng ven đô Hà Nội.', VNH3. TB6., 276.

9.Nguyễn Ngọc Thạch (2005), Giáo trình Cơ sở Viễn thám Đại học Quốc Gia Hà

Nội.

10.Phòng Tài nguyên môi trường (2011), Thống kê diện tích đất theo đơn vị hành

chính Huyện Đông Anh.

68

Tiếng Anh

11.Aaron K. S., Curt H. D. (2003), 'A combined Fuzzy Pixel- based and Object-

based approach for classification of High-resolution multispectral data over

urban areas', IEEE transactions on geroscience and remote sensing, 41, pp.

2354-63.

12.Aguilera F., Valenzuela L. M., Laitao A. B. (2011), 'Landscape metrics in the

analysis of urban land use patterns: A case study in a Spanish metropolitan

area', Landscape and Urban Planning, 99, pp. 226-38.

13.Benz U. C., Hofmann P., Willhauck G., Lingenfelder I., Heynen M. (2004),

'Multi-resolution, object-oriented fuzzy analysis of remote sensing data for

GIS-ready information', Journal of Photogrammetry & Remote Sensing 58,

pp. 239 – 58.

14.Blaschke T., Lang S., Lorup E., Strobl J., Zeil P. (2000), 'Object-Oriented Image

Processing in an Integrated GIS/Remote Sensing Environment and

Perspectives for Environmental Applications', Environment Information for

Planning, Politics and the Public, 2, pp. 555-70.

15.Bochenek Z., Polawski Z. (1992), Use of remote sensing based GIS for urban

studies Proc. of 12th EARSel symposium: EGER/HUNGARY/8-11, pp. 195-

197.

16.Tucker C.J (1979), 'Red and photographic infrared linear combinations for

monitoring vegetation', Remote Sensing of the Environment, 8, pp. 127-50.

17.Chen M., Sua W., Li L., Zhang C., Yuea A., Lia H. (2009), 'Comparison of

Pixel-based and Object-oriented Knowledge-based Classification Methods

Using SPOT5 Imagery ', Wseas transactions on information science and

applications, 6.

18.Joinville O. D (2010), 'Forest object-oriented classification with customized and

Automatic attribute selection', International Archives of the

Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science,

XXXVIII.

69

19.Austin D. (2006), Object-oriented processing and high spatial resolution

imagery: A comparison of pixel and object based image classification of an

IKONOS-2 image centered around barrbier lake Alberta Master of

Geographic information systems Department of Geography: University of

Calgary, Alberta.

20.De Kok R., Schneider T., Ammer U. (1999), Object-based classification and

applications in the Alpine forest environment, 32, International Archives of

Photogrammetry and Remote Sensing Valldolid Spain.

21.Dehvari A., Heck R. J. ( 2009 ), 'Comparison of object-based and pixel based

infrared airborne image classification methods using DEM thematic layer ',

Journal of Geography and Regional Planning 2, pp. 086-96.

22.Fensholt R., Sandholt I. (2003), 'Derivation of a shortwave infrared water stress

index from MODIS near- and shortwave infrared data in a semiarid

enviroment', Remote Sensing of Environment, 87, pp. 111-21.

23.Flanders D., Beyer M. H., Pereverzoff J. (2003), 'Preliminary evaluation of

eCognition object-based software for cut block delineation and feature

extraction', Can. J. Remote Sensing, 29, pp. 441–52.

24.Willhauck G. (2000), 'Comparison of object oriented classification techniques

and standard image analysis for the use of change detection between SPOT

multispectral satellite images and aerial photos', International Archives of

Photogrammetry and Remote Sensing, 33, pp. 214-21.

25.Gaurav K. P., Prasun K. G. (2010), 'Comparison of Advanced Pixel Based (ANN

and SVM) and Object-Oriented Classification Approaches Using Landsat-7

Etm+ Data', International Journal of Engineering and Technology, 2, pp.

245-51.

26.Geneletti D., Gorte B. G. H. (2003), 'A method for object-oriented land cover

classification combining Landsat TM data and aerial photographs',

Int.J.Remote Sensing, 24, pp. 1273–86.

70

27.Herold M., Scepan J., Clarke K. C. (2002), 'The use of remote sensing and

landscape metrics to describe structures and changes in urban land uses',

Environment and Planning, 34, pp. 1443 - 58.

28.Ho D. D., Mamoru S. (2009), 'Studies on Hanoi Urban transition in the Late 20th

century based on GIS/RS', Southeast Asian Studies, 46, pp. 532-46.

29.Ivits E., Koch B., Blaschke T., Jochum M., Adler P. (2005), 'Landscape structure

assessment with image grey-values and object-based classification at three

spatial resolutions', International Journal of Remote Sensing, 26, pp. 2975–

93.

30.Cohen J (1960), 'A coefficient of agreement for niminal scales', Educ. Psychol.

Measurment 20, pp. 37-46.

31.Luck M., Wu J. (2002), 'A gradient analysis of urban landscape pattern: a case

study from the Phoenix metropolitan region, Arizona, USA', Landscape

Ecology, 17, pp. 327-39.

32.Matinfar H.R., Sarmadian F., Alavi Panah S.K., Heck R.J. (2007), 'Comparisons

of Object-Oriented and Pixel-Based Classification of Land Use/Land Cover

Types Based on Lansadsat7, Etm+ Spectral Bands (Case Study: Arid Region

of Iran) ', American-Eurasian J. Agriculture & Environment, Science, 2, pp.

448-56.

33.McGarigal K., Cushman S. A., Neel M. C. (2002), FRAGSTATS: spatial pattern

analysis program for categorical maps University of Massachusetts-

produced program.

34.McGarigal K., Marks B. J. (1995), FRAGSTATS: spatial pattern analysis

program for quantifying landscape structure Gen. Tech. Report PNW-GTR-

351: USDA Forest Service, Pacific Northwest Research Station, Portland.

35.DiBari J. N. (2007), 'Avaluation of five landscape-level metrics for measuring

the effects of urbanization on landscape structure: the case of Tucson,

Arizona, USA', Landscape and Urban Planning, 79, pp. 308-13.

71

36.Pham H. M., Yamaguchi Y., Bui T. Q. (2011), 'A case study on the relation

between city planning and urban growth using remote sensing and spatial

metrics', Landscape and Urban Planning, 100, pp. 223-30.

37.Congalton G. R (1991), 'A Review of Assessing the Accuracy of

Classifications of Remotely Sensed Data ', remote sensing of environment,

37.

38.Raines J., Hung I. K., Kroll J. (2008), A comarison of Pixel-based and Object-

oriented image classification techniques for Forest cover type determination

in East Texas, Master of Science in Spatial Science Faculty of the Graduate

School: Stephen A. Austin State University.

39.Ryherd S., Woodcock C (1996), 'Combining Spectral and Texture Data in the

Segmentation of Remotely Sensed Images ', Photogrammetric Engineering

& Remote Sensing, 62, pp. 181-94.

40.Su S., Jiang Z., Zhang Q., Zhang Y. (2011), 'Transormation of agricultural

landscapes under rapid urbanization: A threat to sustainability in Hang-Jia-

Hu region, China', Applied Geography, 31, pp. 439-49.

41.Thoonen., Hufkens G., Borre K., Spanhove J. V., Scheunders T., Paul. (2011),

'Accuracy assessment of contextual classification results for vegetation

mapping', International Journal of Applied Earth Observation and

Geoinformation, 15, pp. 7-15.

42.Tran D. V., Nguyen V. Q., Pham T. D., Bui T. Gia (2002), Agricultural

production and marketing in peri-urban Hanoi EU 5th Framework INCO2

funded research project.

43.Tran T. M. D., Vu A. T., 'Evaluation of urban expansion in Hanoi using remote

sensing and GIS', acrs/proceeding/ACRS 2010.

44.Vincenzo B., Giuliana B. (2008), 'Object-oriented analysis applied to high

resolution satellite data', Wseas transactions on signal processing, 4.

45.Weiqi Z., Austin T., Morgan G. (2008), 'Object-based Land Cover Classification

and Change Analysis in the Baltimore Metropolitan Area Using

72

Multitemporal High Resolution Remote Sensing Data', Sensors, 8, pp. 1613-

36.

46.Whiteside T., Ahmad W. (2005), A comparison of object-oriented and pixel-

based classification methods for mapping land cover in northern Australia,

ISBN 0-9581366-2-9 Proceedings of SSC2005 Spatial intelligence,

innovation and praxis: The national biennial: Conference of the Spatial

Sciences Institute.

47.Xi Jun. Y., Cho Nam N. (2007), 'Spatial and temporal dynaimics of urban sprawl

along two urban-rural transects: A case study of Guangzhou, China',

Landscape and Urban Planning, 79, pp. 96-109.

48.Xian-Zhang P., Qi-Guo Z. (2007), 'Measurement of urbanization process and the

paddy soil loss in Yixing city, China between 1949 and 2000', Science

Direct, 69, pp. 65-73.

49.Xiao J., Shen Y., Ge J., Tateishi R., Tang C., Liang Y., Huang Z. (2006),

'Evaluating urban expansion and land use change in Shijiazhuang, China, by

using GIS and remote sensing', Landscape and Urban Planning, 75, pp. 69-

80.

50.Xiaolu Z., Yi-Chen W. (2011), 'Spatial-temporal dynamics of urban green space

in response to rapidurbanization and greening policies', Landscape and

Urban Planning, 100, pp. 268-77.

51.Yan G., Mas J. F., Maathuis B. H. P., Xiangmin Z., Dijk P. M. V. (2006),

'Comparison of pixel-based and object-oriented image classification

approaches a case study in a coal fire area, Wuda, Inner Mongolia,China',

International Journal of Remote Sensing, 27, pp. 4039–55.

52.Yikalo H. A., Pedro C. (2010), 'Analysis and Modeling of Urban Land Cover

Change in Setúbal and Sesimbra, Portugal', Remote Sensing, 2, pp. 1549-63.

53.Zhang L.Q., Wu J.P., Zhen Y., Shu J. (2004), 'A GIS-based gardient analysis of

urban landscape pattern of Shanghai metropolitan area, China', Landscape

and Urban Planning, 60, pp. 1-16.

Tống Thị Huyền

Documents

Transcript of Tống Thị Huyền