Giám sát mùa vụ lúa ở đồng bằng sông Cửu Long và đồng bằng sông Hồng sử dụng dữ liệu viễn thám Sentinel-1

Trong bài viết này, vùng trồng lúa năm 2018 ở hai đồng bằng lớn nhất Việt Nam gồm đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) và đồng bằng sông Hồng (ĐBSH) được phân tích bằng cách sử dụng dữ liệu ảnh Sentinel-1A, cho thấy ứng dụng tiềm năng của dữ liệu SAR đa thời gian cho lập bản đồ diện phân bố lúa phục vụ cho quản lý nông nghiệp ở quy mô cấp vùng.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Giám sát mùa vụ lúa ở đồng bằng sông Cửu Long và đồng bằng sông Hồng sử dụng dữ liệu viễn thám Sentinel-1 Kỷ yếu Hội nghị: Nghiên cứu cơ bản trong “Khoa học Trái đất và Môi trường” DOI: 10.15625/vap.2019.000123 GIÁM SÁT MÙA VỤ LÚA Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG VÀ ĐỒNG BẰNG SÔNG HỒNG SỬ DỤNG DỮ LIỆU VIỄN THÁM SENTINEL-1 Hoàng Phi Phụng1,2, Lâm Đạo Nguyên1 1 Trung tâm Ứng dụng Công nghệ Vũ trụ TP.HCM - Trung tâm Vũ trụ Việt Nam, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam (VAST), Email: ldnguyen@vnsc.org.vn 2 Học viện Khoa học và Công nghệ, VAST, Email: hpphung@vnsc.org.vn TÓM TẮT Lúa là một trong những cây trồng nông nghiệp chính đóng vai trò quan trọng trong vấn đề an ninh lương thực. Nên việc thiết lập công cụ giám sát phân bố diện tích trồng lúa và cơ cấu mùa vụ là rất cần thiết. Từ năm 2014, việc cung cấp một cách liên tục và miễn phí dữ liệu viễn thám radar (SAR) Sentinel-1, không bị ảnh hưởng bởi điều kiện khí quyển, mây che và ánh sáng mặt trời, cung cấp giải pháp bền vững cho các thách thức về lập bản đồ và giám sát mùa vụ lúa ở những quốc gia nằm trong khu vực gió mùa nhiệt đới như Việt Nam. Trong bài báo này, vùng trồng lúa năm 2018 ở hai đồng bằng lớn nhất Việt Nam gồm đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) và đồng bằng sông Hồng (ĐBSH) được phân tích bằng cách sử dụng dữ liệu ảnh Sentinel-1A, cho thấy ứng dụng tiềm năng của dữ liệu SAR đa thời gian cho lập bản đồ diện phân bố lúa phục vụ cho quản lý nông nghiệp ở quy mô cấp vùng. Từ khóa: Sentinel-1, C-band, Mùa vụ lúa, Đồng bằng sông Cửu Long, Đồng bằng sông Hồng. 1. GIỚI THIỆU Công nghệ viễn thám là một cách tiếp cận đáng tin cậy và hiệu quả để giám sát các đối tượng trên bề mặt đất ở các quy mô khác nhau, đặc biệt là cây lúa, một trong những cây trồng nông nghiệp chính đóng một vai trò quan trọng trong vấn đề an ninh lương thực. Trong khi đó, các phương pháp truyền thống trong việc xác định diện tích và mùa vụ lúa trên một khu vực rộng lớn là bị giới hạn về mặt không gian và bị chi phối bởi các cuộc điều tra tốn kém, tốn nhiều công sức, thời gian và ẩn chứa sai số. Không giống như các cảm biến quang thụ động, cảm biến radar có khả năng tạo ảnh bề mặt Trái Đất ngay cả trong điều kiện mây che phủ, vì vậy sẽ hiệu quả hơn trong việc giám sát ruộng lúa (Le Toan et al., 1997). Đối với nền nông nghiệp canh tác lúa, lúa được trồng trong đất ngập nước, sự thay đổi các giai đoạn sinh trưởng cây lúa có thể làm thay đổi giá trị tán xạ ngược trên ảnh radar (Li et al. 2016). Dựa vào đặc điểm này của tán xạ ngược radar đối với ruộng lúa có thể thành lập bản đồ vùng trồng lúa và bản đồ cơ cấu mùa vụ lúa. Viễn thám radar được công nhận là một công cụ hữu hiệu để xác định bản đồ cánh đồng lúa (Bouvet et al., 2009). Dữ liệu SAR kênh C đặc biệt phù hợp để theo dõi và lập bản đồ lúa (Torres et al., 2012) vì độ nhạy của cảm biến kênh C đối với sinh khối thực vật phụ thuộc vào loại cây trồng (Ferrazzoli, et al., 1997). Mặc dù dữ liệu SAR không bị ảnh hưởng bởi mây hoặc ánh sáng mặt trời, các phương pháp dựa trên SAR đã không được sử dụng để lập bản đồ lúa quy mô lớn do những hạn chế trước đây về dữ liệu có sẳn và chi phí mua ảnh (Bouvet et al., 2009). Tuy nhiên, đến năm 2014 vệ tinh Sentinel-1A được phóng và cung cấp dữ liệu miễn phí cho người dùng với độ phân giải không gian cao 20 m (Interferometric Wide Swath (IW) Mode), dải quét rộng 250 km và chu kỳ lặp lại 12 ngày. Đến năm 2016, vệ tinh Sentinel-1B (Torres et al., 2012) được phóng cho phép thu được ảnh kết hợp với Sentinel-1A với chu kỳ lặp lại 6 ngày ở một số khu vực nhất định. Chuỗi thời gian dày đặc của dữ liệu Sentinel-1 và khả năng truy cập miễn phí ở độ phân giải không gian cao mang đến cơ hội thuận lợi trong giám sát sự tăng trưởng lúa gần thời gian thực ở khu vực nghiên cứu. Dữ liệu ảnh Sentinel-1 sử dụng trong nhiều ứng dụng như giám sát diện tích, mùa vụ lúa (Ferrant et al., 2017). Mục tiêu của bài báo này là sử dụng dữ liệu SAR Sentinel-1A trong giám sát phân bố diện tích vùng trồng lúa và thành lập bản đồ cơ cấu mùa vụ lúa cho hai vùng ĐBSCL và ĐBSH. 230 Kỷ yếu Hội nghị: Nghiên cứu cơ bản trong “Khoa học Trái đất và Môi trường” 2. PHƢƠNG PHÁP 2.1. Dữ liệu sử dụng Nghiên cứu sử dụng dữ liệu Sentinel-1 chế độ GRD thu nhận từ ngày 01/12/2017 đến ngày 31/12/2018 cho ĐBSCL và từ ngày 01/01/2018 đến ngày 30/12/2018 cho vùng ĐBSH. Dữ liệu kiểm chứng là những mẫu được thu thập tại thực địa ở ĐBSCL và ĐBSH. Mục đích của việc chọn mẫu là để kiểm chứng kết quả thành lập bản đồ mùa vụ gồm các thông tin được thu thập như: tọa độ vị trí mẫu; thông tin lớp phủ là lúa một vụ, hai vụ hay ba vụ được điều tra từ nông dân. Số lượng mẫu thu thập để kiểm chứng gồm 271 điểm ở ĐBSCL và 147 điểm ở ĐBSH. 2.2. Phương pháp Các bước xử lý gồm: a) tiền xử lý dữ liệu như multi-looking, định chuẩn, hiệu chỉnh đ ...