DÂY LƯNG & VÍ DA CHẤT LƯỢNG CAO THƯƠNG HIỆU H2


StitchMaps Chụp ảnh Google Earth theo đúng hệ WGS84 Đưa và hệ thống GIS

Khi thực hiện nghiên cứu tại một vùng, một khu vực mà các bạn không có dữ liệu khu vực đó các bạn sẽ phải mua dữ liệu hoặc xin rất nhiều đơn vị để có được dữ liệu mà nhiều khi không có để làm. Bạn muốn có dữ liệu bản đồ cho GPS của bạn trong khi điều tra thực địa? muốn có dữ liệu để kiểm tra độ chính xác?

Vậy giải pháp của chúng ta sẽ thực hiện là gì? Sử dụng googlemapdownloader load ảnh từ google map  hoặc load ảnh từ Google Earth Pro và nắn chỉnh về hệ tọa độ mong muốn sau đó số hóa, chuyển đổi qua các định dạng khác nhau để sử dụng, rất mất thời gian và cần độ chính xác tỷ mỉ nếu không quen nhiều khi các bạn mất 1 đến 2 ngày làm.

Nhằm giúp các bạn thực hiện công việc nhanh và chính xác hơn Climate GIS xin chia sẻ các bạn phần mềm chụp ảnh vệ tinh từ google earth theo đúng hệ tọa độ WGS84 để đưa vào hệ thống GIS.

Có phần mềm trong tay các bạn sẽ làm việc hiệu quả và nhanh hơn rất nhiều. Ngoài ra sau khi tự động nắn ảnh về hệ toạn độ WGS84 phần mềm này còn có rất nhiều lựa chọn cho các bạn xuất dữ liệu vào các hệ thống phần mề GIS khác nhau như: Mapinfo, ArcGIS, GPStracker... và rất nhiều định dạng khác.

Tham khảo một số hình ảnh về phần mềm:
http://i1-win.softpedia-static.com/screenshots/Stitch-Maps_1.png
http://img.brothersoft.com/screenshots/softimage/s/stitchmaps-53651-1236134285.jpeg 
http://img.brothersoft.com/screenshots/softimage/s/stitchmaps-53651-1236134284.jpeg
http://img.brothersoft.com/screenshots/softimage/s/stitchmaps-53651-1236134287.jpeg

Với tính hữu ích của phần mềm như vậy sau đây Climate GIS xin gửi tặng các bạn bản StitchMapsPlus với hi vọng sẽ giúp ích cho các bạn rất nhiều trong nghiên cứu và thực hiện công việc của mình.
Chúc các bạn thành công và trải nghiệp cùng Climate GIS.

Độc giả tải Soft tại đây: DOWNLOAD
Tài liệu hướng dẫn sử dụng tại đây: DOWNLOAD
Nguồn: softpedia.com

THÀNH LẬP DEM/DTM DSM BẰNG CÔNG NGHỆ LiDAR

TÓM TẮT:
Do có nhiều ưu điểm, công nghệ LiDAR ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong công tác nghiên cứu địa
hình, trước hết phục vụ thành lập DEM/DTM và DSM với độ chính xác cao, ít phụ thuộc vào điều kiện thời tiết và cung cấp sản phẩm trong thời gian ngắn. Bài báo trình bầy những nội dung đại cương cơ bản về công nghệ LiDAR bao gồm các phần: giới thiệu hệ thống LiDAR với các thông số kỹ thuật; đặc biệt nhấn mạnh công đoạn xử lý số liệu LiDAR; và sau cùng là kết quả ứng dụng LiDAR để thành lập DSM, DEM/DTM.
1. MỞ ĐẦU
Công nghệ LiDAR (Light Detecting And Ranging) hay còn gọi là công nghệ đo dài bằng la-de từ máy bay ALR (Airborne Laser Ranging) phục vụ cho công tác nghiên cứu địa hình bắt đầu vào những năm thập niên 90 của kỷ nguyên XX. Bản thân kỹ thuật la-de đã được phát minh và ứng dụng trong các ngành kỹ thuật từ những năm 60, 70, 80 của kỷ nguyên trước. Vào đầu những năm 90, kỹ thuật la-de được NASA (Mỹ) đưa vào ứng dụng trong công tác nghiên cứu địa hình. Kỹ thuật ALR ngày càng được cải tiến cả về thiết bị lẫn công nghệ. Do vậy, kỹ thuật la-de có giá thành ngày càng giảm. Các hệ thống LiDAR thương mại ứng dụng vào địa hình của nhiều hãng sản xuất chế tạo đã có sức cạnh tranh mạnh trên thị trường thế giới vào cuối những năm 90 của thế kỷ XX. Nắm bắt xu thế phát triển công nghệ LiDAR, tổ chức Đo ảnh thực nghiệm châu Âu OEEPE trong khuôn khổ của tổ chức Đo ảnh thế giới ISPRS, đã thành lập nhóm nghiên cứu ứng dụng LiDAR trong lĩnh vực địa hình vào mùa Xuân 1998. Hội thảo khoa học chuyên đề đầu tiên về công nghệ LiDAR "Mapping Surface structure and topography by airborne and spaceborne lasers" của tổ chức ISPRS do nhóm WG III/5 và 2 đã tổ chức tại La Jolla, USA từ ngày 9 - 11 tháng11/1999. Trong hội nghị đã có trên 25 báo cáo khoa học xung quanh ứng dụng công nghệ LiDAR. Kể từ năm 1999 cho tới nay, hàng năm ISPRS tiến hành tổ chức hội thảo khoa học về chuyên đề LiDAR. Năm 2005 vừa qua (từ 12 đến 14 tháng 9), hội thảo do nhóm WG III/3-4 V/3 của ISPRS tổ chức tại Hà Lan dưới đầu đề: "Laser Scanning
2005". Số báo cáo khoa học trong hội nghị là 39. Các báo cáo khoa học trong hội thảo tập trung vào các vấn đề sau:
• Cải tiến và hoàn thiện hệ thống LiDAR nhằm nâng cao độ chính xác, mở rộng tính toàn năng và giảm giá thành của thiết bị.
• Đánh giá độ chính xác thành lập DEM/DTM (Digital Elevation Model / Digital Terrain Model), DSM (Digital Surface Model), mô phỏng 3D ( 3-Dimensions) thành phố.
• Kết hợp số liệu LiDAR với các số liệu khác, như với ảnh hàng không số, InSAR (Interferometer Synthetic Aperture Radar).
• Đánh giá hiệu quả kinh tế (giá thành và thời gian) ứng dụng LiDAR vào các mục đích khác nhau như trong kiến trúc, giao thông, viễn thông, v.v. Ưu điểm nổi bật của LiDAR cho công tác nghiên cứu địa hình là số liệu LiDAR có độ chính xác cao. Cụ thể, sai số mặt bằng và độ cao toạ độ điểm đạt mX,Y,Z = ±0,15m – ±0,30m cho vùng địa hình cứng (không có thực, vật phủ); mZ = ±0,5m cho vùng địa hình mềm (có thực, vật phủ) và mZ = ±0,75m cho các vùng địa hình đồi núi [4]. Thời gian thu nhận thông tin về địa hình tiến hành rất nhanh với 5000 điểm quét có toạ độ không gian ba chiều X, Y, Z trong vòng một giây. Mật độ điểm quét ở dạng lưới ô vuông GRID với cạnh có thể điều chỉnh từ vài đề-xi-mét đến 10m. Ngay từ năm đầu của kỷ nguyên XXI, chi phí của LiDAR để thành lập DEM đã được đánh giá [10] ước chừng 200USD/1km2 cho vùng địa hình khoảng 100km2. Chi phí này tăng khi khu vực thành lập DEM bằng LiDAR nhỏ hơn 100km2, và giảm đáng kể cho vùng địa hình có 2 diện tich rộng trên 100km2. Giá thành DEM còn phụ thuộc vào lấy mẫu thực địa (kích cỡ cạnh ô vuông của lưới GRID, hay độ dài cạnh tam giác của lưới TIN).

Độ chính xác của DEM phụ thuộc vào 4 yếu tố: mật độ điểm, độ chính xác toạ độ điểm, mô hình toán học thành lập DEM và tính phức tạp của địa hình [1, 10, 11]. Do ưu điểm của LiDAR nêu ở trên, DEM xây dựng từ LiDAR có độ chính xác cao. Nếu mật độ điểm quét lớn hơn 1điểm/m2, DEM của địa hình cứng có thể đạt độ chính xác mZ = ±0,05m [4]. Bài báo giới thiệu đại cương về công nghệ LiDAR với các nội dung chính: nguyên lý hoạt động hệ thống LiDAR và xử lý số liệu LiDAR để thành lập DEM/DTM, DSM.

2. NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG HỆ THỐNG LiDAR

LiDAR gồm nhiều hệ thống liên kết với nhau, trước hết cần kể đến thiết bị (T/B) đo dài lade đặt trên máy bay, cho phép đo khoảng cách D từ máy bay đến điểm địa vật hay địa hình. Thiết bị la-de có thể quét tuyến địa hình với độ rộng từ vài chục mét tới vài trăm mét, nhờ tấm gương quay. Tấm gương gắn ở phần đầu của thiết bị quét bẻ chùm tia la-de hướng về bề mặt địa hình. Tia la-de hoạt động theo nguyên lý xung điện (có loại theo nguyên lý sóng) có tần số lớn tới vài kHz phát ra từ nguồn sáng la-de. Phần năng lượng phản hồi từ bề mặt địa hình hay địa vật qua hệ thống quang học được ghi thu lại. Trên cơ sở biết thời gian (t) phản hồi của tín hiệu từ bề mặt địa hình về thiết bị ghi thu và tần số của xung điện (v) chúng ta sẽ xác định được khỏang cách D từ điểm địa hình hay địa vật đến máy bay tại thời điểm quét. Thiết bị đo dài la-de hoạt động trong dải phổ hồng ngoại, cận hồng ngoại với bước sóng tới 1540nm. Độ chính xác đo khoảng cách bằng la-de có thể đạt với sai số mD = ±1cm. Hoạt động đồng thời với thiết bị quét la-de là hệ thống thu GPS (Global Positioning System) nhằm xác định vị trí không gian X, Y, Z của thiết bị quét la-de đặt trên máy bay tại thời điểm quét. Nhờ kỹ thuật đo dGPS (với trạm GPS mặt đất), hiệu số toạ độ không gian giữa thiết bị quét la-de trên máy bay và trạm GPS mặt đất sẽ được xác định trong hệ thống toạ độ lựa chọn. Kỹ thuật dGPS có thể đạt độ chính xác xác định toạ độ điểm với sai số ±10cm.
Cùng làm việc với thiết bị quét la-de và hệ thống thu GPS là hệ thống điều khiển hàng hướng INS (Inertial Navigation System). Hệ thống INS thực hiện nhiệm vụ đo gia tốc theo 3 hướng X, Y, Z và góc nghiêng của máy bay, cho phép xác định góc phương vị (ψ) của tia quét la-de tại thời điểm quét. Toạ độ không gian X, Y, Z của điểm địa vật hay địa hình sẽ được xác định dựa vào độ dài (D) và góc phương vị tương ứng (ψ), trong hệ thống toạ độ lựa chọn GPS. Hình 1 giới thiệu nguyên lý làm việc của hệ thống LiDAR.

Sử dụng tư liệu vệ tinh MODIS nghiên cứu mùa vụ cây trồng, lập bản đồ hiện trạng và biến động phủ vùng Đồng bằng sông Hồng giai đoạn 2008-2010

Vũ Hữu Long, Phạm Khánh Chi, Trần Hùng 
Công ty Tư vấn GeoViệt
Abstract: With large coverage, moderate spatial resolution and daily acquisition, MODIS data have great potential in monitoring resources and environmental changes at country and regional scale. This research focuses on exploring the change detection of the vegetation cover within- and between years based on time series of NDVI computed from MODIS data. As a result, agrilcultural crops’ seasonal changes are monitored and land use and agricultural land changes are mapped for the 2008-2010 period. Especially, using MODIS time series data had helped to monitor in details the specialized rice-growing and mixed crops areas, which are difficult to distinguish if based on high-resolution satellite data of SPOT or ASTER. Further, the combination with MODIS multi-temporal data in other spectral bands in order to monitor surface temperature and moisture avaialability is expected in order to improve the rice monitoring in the Red-River Delta and other rice-growing areas in Vietnam. 
Keywords: MODIS, NDVI, the change detection, the Red-River Delta. 
1. GIỚI THIỆU 
Công nghệ viễn thám với khả năng cung cấp thông tin trên nhiều kênh phổ và đo chụp phủ vùng rộng lớn tại các thời điểm khác nhau đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong nông nghiệp như phân loại đất đai, phân loại cây trồng và kiểm kê diện tích trồng trọt, đánh giá và dự báo sản lượng, nghiên cứu độ ẩm của đất trồng và hiệu quả sử dụng nước trong nông nghiệp cũng như đánh giá sự thiệt hại mùa màng do các yếu tố liên quan, v.v. Cơ sở chính để áp dụng viễn thám trong nông nghiệp là các loại lớp phủ như thực vật, đất trống và mặt nước có đặc tính phổ khác nhau – độ phản xạ khác nhau tại các dải kênh phổ nhìn thấy, kênh nhiệt và kênh sóng radar. Kỹ thuật xử lý ảnh sử dụng sự khác biệt này để phân loại, chiết tách các thông tin cần thiết đối với vùng đất nông nghiệp và đặc biệt là vùng trồng lúa. Trong đề tài này, nhóm nghiên cứu đã sử dụng tư liệu ảnh MODIS với đặc tính biến động chỉ số NDVI theo thời gian với mỗi nhóm loại hình lớp phủ theo các năm để phân loại và chiết tách thông tin lớp phủ và mùa vụ cây trồng cho khu vực Đồng Bằng sông Hồng (ĐBSH).
2. DỮ LIỆU MODIS VÀ PHƯƠNG PHÁP 
2.1. Dữ liệu MODIS 
MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometers) là bộ cảm có độ phân giải trung bình đặt trên vệ tinh TERRA được NASA phóng vào quỹ đạo tháng 12/1999 và vệ tinh AQUA được phóng vào quỹ đạo tháng 5/2002 với mục đích quan trắc, theo dõi các thông tin về mặt đất, đại dương và khí quyển trên phạm vi toàn cầu. Các ứng dụng tiêu biểu có thể kể đến là: nghiên cứu khí quyển, mây, thời tiết, lớp phủ thực vật, biến động về nông nghiệp và lâm nghiệp, cháy rừng, nhiệt độ mặt nước biển và màu nước biển, v.v.
Dữ lệu MODIS khu vực Đồng bằng sông Hồng năm 2008 và 2010 được thu nhận từ nguồn cung cấp của NASA, do trung tâm Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC) phân phối (http://www.lpdaac.usgs.gov). Hệ thống thu nhận của NASA xử lý dữ liệu MODIS cho toàn cầu và tạo ra các sản phẩm MODIS chuẩn để lưu trữ cho các mục đích nghiên cứu và theo dõi tài nguyên môi trường trên đất liền và bề mặt đại dương toàn cầu.
Trong nghiên cứu này, dữ liệu MODIS được sử dụng là bộ dữ liệu ảnh MODIS phản xạ bề mặt tổ hợp 8-ngày chuẩn của trung tâm LP DAAC, được thu nhận từ vệ tinh AQUA và đã được xử lý tới mức 3 (tên dữ liệu là MYD09Q1 – Hình 1). Ở mức này, dữ liệu đã được sơ bộ lọc mây bằng thuật toán của NASA chọn lọc ra kết quả quan trắc tốt nhất trong 8 ngày liên tiếp đối với từng ô ảnh (pixel). Điều này giúp giảm bớt hoặc loại bỏ mây đặc biệt quan trọng đối với vùng nhiệt đới như Việt Nam. Mỗi ảnh gồm 2 kênh (kênh 1 – phổ sóng đỏ có tâm quang phổ là 645 nm và kênh 2 – phổ sóng hồng ngoại gần có tâm quang phổ là 858 nm) với độ
phân giải không gian là 250 m và đã được đưa về hệ tọa độ Sinusoidal toàn cầu. Bộ dữ liệu này đã được xử lý theo quy trình chuẩn của NASA (như hiệu chỉnh bức xạ, hiệu chỉnh hình học, lọc mây và tạo tổ hợp 8 ngày… – Vermote, et al., 1997).
2.2. Phương pháp 
2.1.1 . Quy trình thực hiện: 
Để nghiên cứu mùa vụ cây trồng, lập bản đồ hiện trạng và biến động lớp phủ vùng ĐBSH năm 2008 và 2010 dựa trên dữ liệu tổ hợp MODIS 8-ngày, nhóm nghiên cứu đã tiến hành theo từng bước như được trình bày tại sơ đồ khối (Hình 2) dưới đây. Các ảnh MODIS tổ hợp 8-ngày được download về máy, sau đó được xử lý qua các bước xử lý ảnh (chuyển đổi hệ tọa độ, hiệu chỉnh hình học, cắt ảnh theo khu vực ĐBSH, lọc mây, lọc nhiễu…) và tính toán chỉ số thực vật NDVI trên từng ảnh theo công thức: 
NDVI = (NIR-R)/(NIR+R) = (Kênh 2 – Kênh 1) / (Kênh 2 + Kênh 1) 
Sau đó các ảnh NDVI tổ hợp 8-ngày được sử dụng để tiếp tục tổ hợp lên ảnh tổ hợp 16-ngày và ảnh tổ hợp tháng (dựa trên thông tin về ngày thu của ảnh đó), sử dụng phương pháp tổ hợp theo giá trị cực đại (Maximum Value Composite – MVC). Đây là phương pháp truyền thống, được sử dụng khá rộng rãi trong các nghiên cứu liên quan ở trên thế giới. Phương pháp này được thực hiện trên cơ sở nguyên tắc khá đơn giản, đó là kết hợp các ảnh lấy giá trị lớn nhất của giá trị pixel trong các ảnh đầu vào cho sản phẩm đầu ra. Điều này sẽ giúp khắc phục loại bỏ hoặc làm giảm thiểu các pixel có giá trị được giải đoán là mây (trị tuyệt đối của giá trị chỉ số NDVI nhỏ, xấp xỉ 0) hoặc các pixel bị nhiễu do các sai số hệ thống hay các nguyên nhân khác làm giảm giá trị của chỉ số NDVI so với thực tế.
2.1.2 . Phương pháp phân loại: 
Dựa trên bản đồ sử dụng đất hiện có, hệ thống phân loại lớp phủ khu vực Đồng bằng sông Hồng năm 2008 và 2010 được xác định bao gồm 9 loại hình: (1) Đất chuyên lúa (2 vụ lúa); (2) Đất lúa – màu (2 vụ lúa và 1 vụ màu hoặc 1 vụ lúa và 2-3 vụ màu); (3) Đất lúa – cá; (4) Đất chuyên màu (Cây hàng năm khác); (5) Đất trồng cây lâu năm; (6) Đất rừng; (7) Đất thổ cư và đất chuyên dùng; (8) Mặt nước (hoặc nuôi trồng thủy sản); và (9) Đất chưa sử dụng.
 
Dữ liệu NDVI đã được tính tổ hợp đối với từng tháng trong năm 2008 và 2010 là dữ liệu đa kênh theo thời gian và có thể sử dụng nguyên lý “đa phổ” để xử lý và phân loại. Ở đây “kênh phổ” cần hiểu theo nghĩa rộng hơn, đó là giá trị NDVI đối với 1 tháng nào đó trong năm 2008 hoặc 2010. Như vậy, có thể sử dụng các phương pháp phân loại “đa phổ” thông thường (có kiểm định hoặc không có kiểm định) hoặc các phương pháp phân loại đặc biệt như phân loại theo đường cong phổ. Trong nghiên cứu này sau khi thử nghiệm với các phương pháp phân loại, chúng tôi lựa chọn phương pháp phân loại theo đường cong phổ áp dụng cho dữ liệu NDVI đa thời gian để phân loại lập bản đồ lớp phủ của khu vực Đồng bằng sông Hồng cho năm 2008 và 2010.
3. KẾT QUẢ 
3.1. Đặc tính chỉ số thực vật NDVI của các loại lớp phủ 
Phân tích biến thiên của chỉ số NDVI trong các năm 2008 và 2010 cho thấy mỗi loại lớp phủ có một đường cong phổ (biến động giá trị chỉ số NDVI) nhất định. Những đường cong phổ này cung cấp cho ta những thông tin về mùa vụ cũng như quá trình sinh trưởng của cây trồng. Nghiên cứu kỹ biến động của từng loại hình lớp phủ cho thấy cây trồng ngắn hạn (trồng lúa hoặc trồng màu) có biến động NDVI với chu kỳ rõ rệt nhất tương đối trùng với chu kỳ thời gian sinh trưởng của cây trồng. Hình 3 trình bày biến thiên với 2 cực đại của chỉ số NDVI đối với vùng đất chuyên lúa năm 2008.
Bảng 1 và Hình 4 (b) cho thấy khu vực thâm canh chuyên trồng lúa năm 2010 có dạng đường cong NDVI đa thời gian với 2 cực đại (> 0.7), đặc trưng cho 2 vụ lúa (vụ chiêm xuân và vụ mùa) của Đồng bằng sông Hồng, các cực tiểu tương ứng với thời gian thu hoạch và để trống đất trồng lúa. Biên độ NDVI dao động tương đối lớn, khoảng 0.4. Theo đó, thời gian sinh trưởng tốt của lúa trưởng thành (phủ kín bề mặt ruộng) với giá trị NDVI > 0,5 là khoảng 2 – 3 tháng cộng với thời gian chuẩn bị, lúa non và thu hoạch thì phù hợp với chu kỳ 4 – 5 tháng một vụ lúa của Đồng bằng sông Hồng. Tương tự với các loại hình lớp phủ khác, chỉ số thực vật NDVI theo thời gian gắn liền với phân bố lớp phủ trên bề mặt, thể hiện quá trình sinh trưởng của nhóm lớp phủ cây trồng cũng như thể hiện rõ sự biến động do hoạt động canh tác thời vụ của con người tại vùng ĐBSH.
3.2. Kết quả phân loại lớp phủ 
Bộ dữ liệu NDVI tổ hợp tháng của các năm 2008 và 2010 (gồm 12 kênh) đã được sử dụng để phân loại trên phần mềm ENVI 4.7 theo phương pháp phân loại có kiểm định sử dụng thuật toán Maximum Likehood. Để kiểm tra độ chính xác ảnh phân loại nhóm nghiên cứu đã so sánh kết quả phân loại với dữ liệu đáng tin cậy, các vị trí mẫu được lấy để đánh giá độ chính xác được lấy từ các bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm gần nhất, kết hợp với kết quả điều tra từ thực địa, do độ phân giải không gian của ảnh MODIS là 250m nên chỉ những mẫu nằm giữa 1 vùng lớp phủ có diện tích lớn (trên 100 ha) mới được chọn. Kết quả thu được với 72 vùng mẫu là chỉ số kappa = 0.8798, overall accuracy = 89.60%, chứng tỏ kết quả phân loại đạt yêu cầu về độ chính xác. Ảnh phân loại đạt độ chính xác theo yêu cầu (Hình 5) đã được sử dụng thành lập bản đồ hiện trạng kèm theo phân tích, thống kê lớp phủ cho khu vực Đồng bằng sông Hồng cho từng năm 2008 và 2010.
3.3. Kết quả theo dõi biến động 
Từ bản đồ lớp phủ các năm 2008 và 2010, nhóm nghiên cứu đã tiến hành phân tích đánh giá biến động và thành lập bản đồ biến động lớp phủ ĐBSH giai đoạn 2008 – 2010 theo phương pháp hậu phân loại. Kết quả phân tích biến động cho thấy, diện tích đất chuyên lúa năm 2010 giảm so với năm 2008, từ 994,032 ha xuống 975,890 ha, chủ yếu là do chuyển đổi sang đất thổ cư và đất chuyên dùng (35,236 ha). Ngoài ra, đất chuyên lúa cũng chuyển đổi sang mục đích sử dụng khác như đất trồng lúa màu. Đánh giá biến động lớp phủ thực vật khu vực Đồng bằng sông Hồng trong giai đoạn 2008 – 2010 cho thấy: Dữ liệu ảnh MODIS đảm bảo các yêu cầu cần thiết để phân tích hiện trạng, theo dõi biến động trên trên phạm vi khu vực lớn. Kết quả thu được (số liệu và bản đồ biến động) phù hợp với các yêu cầu kỹ thuật đặt ra.
4. THẢO LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP 
Dựa trên kết quả trong 3 năm qua, nhóm nghiên cứu nhận định rằng hoàn toàn có thể sử dụng dữ liệu MODIS đa thời gian trong theo dõi thường xuyên biến động sử dụng đất nông nghiệp và theo dõi lúa vùng ĐBSH. Đặc biệt, sử dụng đặc tính thời gian của NDVI cho phép phân biệt vùng đất chuyên trồng lúa với các vùng đất xen canh nhằm bổ trợ cho công tác theo dõi lúa bằng dữ liệu vệ tinh độ phân giải cao như SPOT / ASTER. Đây là một giải pháp có giá thành thấp (do dữ liệu MODIS là miễn phí, chỉ có chi phí xử lý phân tích dữ liệu) và với kết quả đã được kiểm nghiệm, hiện Viện Quy hoạch và Thiết kế nông nghiệp (NIAPP) đang xây dựng kế hoạch để đưa vào áp dụng trong thực tế từ đầu năm 2012. Mặt khác, dữ liệu MODIS còn có thể cung cấp thông tin về nhiệt độ bề mặt và độ ẩm nên nhóm nghiên cứu đang kết hợp với NIAPP mở rộng bổ sung nghiên cứu khai thác kết hợp với các kênh MODIS khác trong theo dõi lúa cũng như nghiên cứu biến đổi khí hậu nông nghiệp trung hạn và dài hạn tại vùng ĐBSH và các vùng nông nghiệp lớn khác trên cả nước. 
Tài liệu tham khảo 
1. Nguyễn Đình Dương, 2003, Ứng dụng tư liệu viễn thám độ phân giải trung bình phục vụ giám sát, quản lý môi trường và tài nguyên, Báo cáo khoa học của Cục Bảo vệ Môi trường, Bộ TN&MT, 12/2003. 
2. Trần Hùng, 2007, Sử dụng tư liệu MODIS theo dõi độ ẩm đất / thực vật bề mặt: Thử nghiệm với chỉ số mức độ khô hạn nhiệt độ – Thực vật (TVDI), Tạp chí Viễn thám và Địa tin học, Số 2 – 4/2007, trang 38-45. 
3. Trần Hùng, Yasuoka Y., 2005. MODIS Applications in Environmental Change Researches in the Southeast-Asian Region, International Journal of Geoinformatics, Vol. 1(1), March 2005, pp. 117-123. 
4. Trần Hùng, Ochi S., Nemoto T., Kitsuregawa M. and Yasuoka Y., 2000. Data Acquisition and Processing System at the Institute of Industrial Science, University of Tokyo, Presented at the 4 th International Conference on Direct Broadcast of Earth Observation Data, Dundee, Scotland (UK), June 2000. 
5. Tư vấn Geo Việt, 2011, Sử dụng ảnh MODIS nghiên cứu mùa vụ cây trồng và lập bản đồ hiện trạng lớp phủ và biến động Đồng bằng Sông Hồng giai đoạn 2008 – 2010. Báo cáo kết quả đề tài nghiên cứu khoa học công nghệ. Viện Quy hoạch và Thiết kế nông nghiệp, Bộ NN&PTNT. 
6. Tư vấn Geo Việt, 2008. Trang Web trực tuyến về phát hiện sớm điểm cháy rừng từ dữ liệu vệ tinh (MODIS & NOAA/AVHRR) – http://www.kiemlam.org.vn/FireWatchVN, Cục Kiểm lâm, Bộ NN&PTNT. 
7. Vermote, E.F. et al., 1997. MODIS Surface Reflectance: ATBD (MOD 09).
Tải xuống Bài nghiên cứu

HẠN CHẾ THOÁI HOÁ ĐẤT VÀ HOANG MẠC HOÁ BẰNG TRỒNG ĐIỀU (Anacardium occidentale) THÂM CANH NÔNG LÂM KẾT HỢP TRÊN ĐẤT ĐỒI NÚI VÙNG DUYÊN HẢI NAM TRUNG BỘ

ThS. Nguyễn Thanh Phương
PGĐ. Trung tâm nghiên cứu NN Duyên Hải Nam Trung Bộ 
 
http://www.khoahoc.com.vn/photos/image/2010/03/27/geo2.jpg
1.ĐẶT VẤN ĐỀ:
Thoái hoá đất và hoang mạc hoá trên toàn cầu là một trong những vấn đề môi trường và tài nguyên thiên nhiên mà con người đang phải đối mặt và giải quyết để phát triển nền kinh tế nông nghiệp bền vững. Ở Việt Nam, hiện tượng hoang mạc hoá thể hiện điển hình ở 2 tỉnh cực nam trung bộ. Đó là Bình Thuận, Ninh Thuận là nơi lượng mưa thấp nhất và thời gian mưa ngắn nhất trong cả năm. Ở các tỉnh Duyên Hải Nam Trung Bộ khác hiện tượng thoái hoá đất phổ biến và nghiêm trọng, hoang mạc hoá biểu hiện theo mùa và theo khu vực. Xảy ra tình trạng trên là do các nguyên nhân : tình trạng phá rừng và huỷ diệt lớp thực vật, điều kiện khí hậu thuỷ văn đặc trưng, sử dụng các biện pháp kỹ thuật không bền vững, cơ cấu cây trồng không hợp lý…
Huyện Hoài Nhơn tỉnh Bình Định thuộc vùnh sinh thái nông nghiệp Duyên Hải Nam Trung Bộ ( DHNTB ), với diện tích tự nhiên 41.295ha, có 11.830ha đất nông nghiệp, trong khi đó đất đồi núi là 23.720ha chiếm 57,42%. Với địa hình phức tạp, sườn ngắn và dốc, nước cạn kiệt về mùa khô, khả năng giữ nước, giữ dinh dưỡng của đất đồi núi kém.Trong một thời gian dài đất hoang đồi núi sử dụng chưa có hiệu quả. Diện tích rừng bị thu hẹp độ che phủ của thảm thực vật thấp , đất hoang đồi núi có xu hướng mở rộng và đã có mức báo động về sự hủy hoại, mất cân bằng sinh thái, lũ lụt thường xuyên xảy ra và đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến sản xuất và đời sống . 
2. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN:
2.1. Một số mô hình canh tác điều NLKH đang có tại Hoài Nhơn:
Cây trồng xen với cây điều ở Hoài Nhơn khá phổ biến như : sắn, sả, dứa.
So sánh năng suất, lãi thuần giữa 4 mô hình điều NLKH tại xã Hoài Tân, huyện Hoài Nhơn (vườn điều trồng từ hạt vào năm 1993).
+ Về năng suất: Việc trồng xen cây nông nghiệp (cây lương thực: sắn, cây công nghiệp: sả, cây ăn quả: dứa) vào vườn điều thì năng suất luôn cao hơn lãi thuần (cao hơn > 43kg/ha). Ba công thức còn lại thì trồng xen cây sả cao hơn trồng xen cây sắn là 29kg/ha, trồng xen cây sả và cây dứa thì năng suất không khác nhau.  
Bảng 1: Năng suất và lãi thuần của một số mô hình canh tác Điều NLKH  
Công thức
Năng suất (kg/ha)
Lãi thuần (1.000đ/ha)
1. Điều trồng thuần
160 a
1.800,0 a
2. Điều + Sắn
203 b
3.400,0 b
3. Điều + Dứa
218 bc
7.866,6 c
4. Điều + Sả
232 c
7.400,0 c
 
LSD0.05 = 24 Cv% = 6,1
LSD0.05 = 543,5 CV% = 5,6
+Về lãi thuần
Việc trồng xen cây nông nghiệp vào vườn điều thì lãi thuần luôn cao hơn điều trồng thuần.
Lãi thuần ở mô hình trồng xen cây dứa là cao nhất :7.866.000đ/ha trong khi điều trồng thuần là 1.800.000đ/ha, điều trồng xen sắn (mì) là 3.400.000đ/ha/năm, điều trồng xen sả là 7.400.000đ/ha/năm.
Trồng xen ngoài việc tăng năng suất cây trồng chính còn thu sản phẩm phụ vì thế trên một đơn vị diện tích tăng lên (trồng xen dứa, sả thì lãi thuần gấp 4,11 - 4,37 lần so với điều trồng thuần )
Mô hình Điều + Sả hạn chế xói mòn rửa trôi đất rất tốt đang được nông dân ở Hoài Tân nhân rộng với quy mô diện tích khoảng 60ha.
Mô hình Điều + Dứa tuy lãi thuần cao nhưng quy mô diện tích chưa lớn, sản phẩm ăn tươi tiêu thụ trong huyện và tỉnh, giá cả không ổn định. Việc thu hoạch hạt điều khó khăn do gai của lá dứa. Năm 2002 tỉnh Bình Định đã chính thức triển khai dự án phát triển vùng chuyên canh dứa ở các huyện Hoài Nhơn, Hoài An, An Lão, Phù Mỹ để phục vụ dứa nguyên liệu cho Nhà máy chế biến dứa và rau quả xuất khẩu Bình Định đặt tại Hoài Nhơn. 
2.2. Thiết kế một số mô hình canh tác điều theo phương thức NLKH trên vùng đất đồi núi huyện Hoài Nhơn, tỉnh Bình Định:
Đất đai khu vực nghiên cứu có thành phần cơ giới thịt nhẹ nghèo dinh dưỡng.
Bảng 2 : Một số chỉ tiêu hoá tính đất tại khu vực nghiên cứu
(Tầng mặt, độ sâu < 20cm, đất hoang đồi núi)
Chỉ tiêu
Đơn vị tính
Giá trị trung bình
Mức độ
-Ph(KCl)
-
4,28
Chua
-Mùn tổng số
%
1,04
Trung bình
-Đạm tổng số
%
0,09
Trung bình
-Lân tổng số
%
0,06
Nghèo
-Kaly tổng số
%
0,023
Rất nghèo
-Vi sinh vật tổng số
Cá thể
52.500
-
(Nguồn: Kết quả thí nghiệm phân tích tại Phòng thí nghiệm của RACCOS, 2001)
Với cơ sở thực tiển như đã nêu trên, chúng tôi tiến hành xây dựng 6 mô hình canh tác điều theo phương thức NLKH:
1.     Mô hình 1: Điều trồng thuần.
2.     Mô hình 2: Điều + Dứa.
3.     Mô hình 3: Điều + Sắn.
4.     Mô hình 4: Điều + Sả.
5.     Mô hình 5: Điều + Đậu đỗ.
  1. Mô hình 6: Điều + Chuối.
2.2.1. Quan điểm thiết kế:
Việc thiết kế mô hình canh tác điều theo phương thức NLKH với loại cây nông nghiệp ngắn ngày trong giai đoạn đầu nhằm mục đích hạn chế xói mòn rửa trôi đất, cải tạo đất, hạn chế cỏ dại, đem lại lợi ích trước mắt.
Cây nông nghiệp ngắn ngày là những cây thấp hơn cây điều trong 1 – 2 năm đầu, bộ rễ ăn nông, không mang mầm bệnh sang cây điều…
Các loại cây ngắn ngày đòi hỏi kỹ thuật, công lao động trung bình, sản phẩm phù hợp với nhu cầu của thị trường tại chổ và gần đó chấp nhận.
Cây lâm nghiệp được trồng với tác dụng làm đai rừng chắn gió, chắn cát điều hoà nhiệt độ, không khí đồng thời có khả năng cải tạo đất, không ảnh hưởng tới sinh trưởng của cây điều, cây nông nghiệp, cho sản phẩm gỗ củi.
2.2.2. Lựa chọn loại cây trồng xen với cây điều:
(1) Cây dứa (Ananas comosus Lour).
(2) Cây sắn (Manihot esculenta Crantz).
(3) Sả (Cymbopogon nardus Rendl).
(4) Đậu đỗ.
(5) Chuối (Musa sp).
2.3. Đánh giá kết của các mô hình thí nghiệm:
2.3.1. Đánh giá sinh trưởng phát triển của cây điều ở các mô hình thí nghiệm:  
Bảng 3 : Tổng hợp sinh trưởng phát triển cây điều ở các mô hình thí nghiệm 
Mô hình thí nghiệm
HVN (cm)
D00 (cm)
DT (cm)
Năng suất (kg/ha)
Xếp hạng về năng suất
1.Điều trồng thuần
249a
8,0a
291a
245,6a
1
2.Điều + Dứa
289b
11,0b
413b
464,4b
4
3.Điều + Sắn
289b
10,6b
400b
418,4b
2
4.Điều + Sả
281b
11,0b
417b
547,2b
6
5.Điều + Đậu đỗ
288b
10,8b
431bc
498,0b
5
6.Điều + Chuối
283b
10,5b
380b
446,4b
3
Trung bình
279,8
10,3
388,6
436,6
-
 
CV%= 8,5 LSD0.05= 30,9
CV% = 8,2
LSD0.05 = 1,1
CV% = 9,9
LSD0.05 = 50,0
CV% = 23,8
LSD0.05=135,8
 
(Nguồn: Kết quả thí nghiệm năm 2003) 
Cây điều sinh trưởng phát triển tốt, cân đối là ở các mô hình Điều + Đậu đỗ, Điều + Sả, Điều + Dứa. Sau 27 tháng tuổi năng suất điều ở các mô hình đạt khá là Điều + Sả (547,2kg/ha), Điều + Đậu đỗ (498,0kg/ha), Điều + Dứa (464,4kg/ha) và thấp nhất là điều trồng thuần chỉ đạt 245,6kg/ha. Nhưng so với điều trồng từ hạt cùng tuổi và cùng địa điểm thì điều hạt chưa thu hoạch hoặc mới ra quả bói.  
2.3.2. Đánh giá hiệu quả kinh tế của các mô hình thí nghiệm: 
Bảng 4 : Hiệu quả kinh tế của các mô hình thí nghiệm sau 27 tháng
TT
Mô hình
Tổng giá trị
Tổng chi phí 1.000đ
Lãi thuần
Hiệu quả vốn
 
 
1.000đ
Xếp hạng
 
1.000đ
Xếp hạng
Tỷ suất (lần)
Xếp hạng
1
Điều trồng thuần
1.964,8
VL
912,0
1.052,8
VL
1,15
M
2
Điều + Dứa
7.315,2
VL
2.420,0
4.895,2
VL
2,02
VH
3
Điều + Sắn
5.039,2
VL
1.509,0
3.530,2
VL
2,34
VH
4
Điều + Sả
13.679,6
L
6.133,0
7.546,6
L
1,23
M
5
Điều + Đậu đỗ
9.609,0
VL
4.986,0
4.623,0
VL
0,93
L
6
Điều + Chuối
5.446,2
VL
1.890,0
3.556,2
VL
1,88
H
 
Trung bình
7.175,7
VL
2.975,0
4.200,7
VL
1,41
M
(Nguồn: Kết quả thí nghiệm năm 2003)
Ghi chú: VL: Rất thấp, L: Thấp, M: Trung bình, H: Cao, VH: Rất cao
Về mặt kinh tế thì khuyến cáo nên chọn mô hình Điều + Sả, Điều + Dứa, Điều + Đậu đỗ. Trong đó dứa sẽ cung cấp nguyên liệu cho Nhà máy chế biến dứa và rau quả xuất khẩu của tỉnh Bình Định. Mô hình Điều + Dứa đã được ứng dụng hàng trăm ha trên địa bàn tỉnh Bình Định và vùng DHNTB. 
2.3.3. Đánh giá hiệu quả môi trường của các mô hình canh tác điều NLKH:
2.3.3.1. Thời gian, tỷ lệ che phủ và lượng đất mất hàng năm ở các mô hình canh tác:
Mô hình Điều + Sả, Điều + Đậu đỗ, Điều + Dứa có tỷ lệ che phủ cao nhất (74,78 – 84,30%). Mô hình Điều trồng thuần sau 27 tháng trồng chỉ che phủ đất được 13,30%. Độ che phủ của riêng cây điều sau 27 tháng trồng cũng chỉ biến động từ 13,30 – 29,17%. Như vậy nếu không trồng xen với điều theo phương thức canh tác NLKH thì đất cũng dễ bị xói mòn rửa trôi, trồng điều sẽ kém bền vững. 
Bảng 5 : Thời gian, tỷ lệ che phủ và lượng đất mất đi trong 1 năm
của các mô hình canh tác điều NLKH
TT
Mô hình
Diện tích che phủ (m2)
Tỷ lệ che phủ (%)
Số tháng che phủ trong năm của cây xen
Lượng đất mất đi T/ha/năm
 
 
Điều
Cây xen
Tổng
 
 
 
1
Điều trồng thuần
1.330
0
1.330
13,30
-
26,83
2
Điều + Dứa
2.678
4.800
7.478
74,78
12
7,81
3
Điều + Sắn
2.512
3.905
6.417
64,17
10
11,09
4
Điều + Sả
2.730
5.700
8.430
84,30
12
4,86
5
Điều + Đậu đỗ
2.917
4.750
7.667
76,67
10
7,22
6
Điều + Chuối
2.267
3.577
5.844
58,44
12
12,86
(Nguồn: Kết quả thí nghiệm năm 2003) 
3.3.2. Đánh giá xói mòn đất:
Việc đánh giá xói mòn đất do nước được tiến hành bằng phương trình mất đất phổ quát: A = R.K.LS.C.P
Các chỉ số của phương trình được xác định lần lượt như sau:
  1. Hệ số xói mòn của mưa R:
Giá trị R được xác định theo công thức của Morgan:
R = 9,28M – 8838
Trong đó M = 2022 mm (lượng mưa trung bình năm của Hoài Nhơn)
==> R = 9926
  1. Hệ số ứng chịu xói mòn của đất K :
Theo Thái Phiên, Nguyễn Tử Siêm, Nguyễn Trọng Hà (1998) đã sử dụng toán đồ của Wischmeier & Smith và công thức của Hội Khoa học đất quốc tế (1995) để xác định hệ số ứng chịu xói mòn K của một số đất chính vùng đồi núi Việt Nam.
Đất vùng nghiên cứu được xác định là đất xám Feralit nên hệ số K là 0,225 (K tính theo toán đồ là 0,23 và K tính theo công thức là 0,22)
  1. Giá trị LS (ảnh hưởng của địa hình đến xói mòn đất):
Giá trị LS được tính theo công thức
Unconverted ImageLS = L / 100 (1,36 + 0,97S + 0,138S2)
L: chiều dài hiệu quả trung bình của sườn dốc tính bằng m. Trong điều kiện cụ thể của khu vực nghiên cứu với L = 100 m.
S: độ dốc của mặt đất tính bằng %
S = tg100 x 100 = 17,63
Như vậy LS = 1,54.
  1. Hệ số C và P:
Do đặc điểm của đất xám Feralit, khi có trồng trọt thì xói mòn do nước hầu như không đáng kể, chúng tôi chỉ xác định lượng đất bị xói mòn cho vùng đất trống với thảm thực vật là cỏ, cây bụi thưa thớt thì có C = 0,9.
Theo Wischmeier & Smith đối với khu vực chưa có trồng trọt và biện pháp bảo vệ đất thì P = 1.
Từ các giá trị của phương trình xác đình dược lượng đất bị xói mòn trung bình hàng năm trên đất xám Feralit chưa sử dụng là:
A = (9926 . 0,225 . 1,54 . 0,9 . 1) : 100 = 30,95 tấn/ha/năm.
Kết quả tính toán lượng xói mòn do nước dự báo trung bình hàng năm trong khu vực là phù hợp với các nghiên cứu trước ở trong tỉnh Bình Định và sự quan sát thực địa cũng như qua điều tra nhân dân địa phương.
Tổn thất dinh dưỡng trong đất ở các mô hình thí nghiệm cao nhất là Điều trồng thuần, Điều + Chuối, Điều + Sắn với giá trị từ 824.844 – 1.995.542đ/ha/năm. Tổn thất thấp nhất là Điều + Sả, Điều + Đậu đỗ, Điều + Dứa với giá trị từ 361.473 - 580.886đ/ha/năm.
Về mặt môi trường thì mô hình Điều + Sả, Điều + Đậu đỗ và Điều + Dứa là bền vững hơn cả. 
Bảng 6 : Định lượng tổn thất dinh dưỡng bình quân hàng năm 
TT
Mô hình
Lượng tổn thất (kg/ha)
Tổn thất thành tiền (đ)
Xếp hạng tổn thất
 
 
Mùn
Đạm
Lân
Kaly
 
 
1
Đất hoang đồi núi
321,88
27,86
18,69
7,12
2.301.976
7
2
Điều trồng thuần
279,03
24,15
16,20
6,17
1.995.542
6
3
Điều + Dứa
81,22
7,03
4,72
1,80
580.886
3
4
Điều + Sắn
115,34
9,98
6,70
2,55
824.844
4
5
Điều + Sả
50,54
4,38
2,94
1,12
361.473
1
6
Điều + Đậu đỗ
75,09
6,50
4,36
1,66
537.004
2
7
Điều + Chuối
133,74
11,58
7,77
2,96
956.491
5
(Nguồn: Kết quả thí nghiệm năm 2003) 
3. KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ:
3.1. Căn cứ vào thang đánh giá hiệu quả kinh tế và sự tác động trở lại của các mô hình canh tác tới sự ổn định của đất và môi trường; dựa vào điều kiện tự nhiên, kinh tế, xã hội, tập quán sản xuất, thị trường … vùng DHNTB, đề xuất một số mô hình canh tác điều NLKH là bền vững về kinh tế, xã hội và môi trường là: (1) Điều + Đậu đỗ, (2) Điều + Dứa, (3) Điều + Sả.
3.2. Đề nghị tiếp tục đầu tư mở rộng và ứng dụng mô hình trồng điều ghép thâm canh theo phương thức canh tác NLKH nêu trên với quy mô thích hợp tại một số địa phương ở vùng DHNTB có điều kiện tương tự. 
4. TÀI LIỆU THAM KHẢO:
4.1. Tài liệu tiếng Việt:
[1] Đỗ Cảnh Dương, Mai Văn Trình. Nghiên cứu xói mòn đất và áp dụng mô hình hoá trong quản lý xói mòn trên đất đồi gò phục vụ phát triển nông nghiệp bền vững và bảo vệ môi trường. Kỷ yếu Hội nghị KH CN – MT, Đà Nẳng 12/2001
[2] Vũ Biệt Linh, Nguyễn Ngọc Bình. Các hệ thống nông lâm kết hợp ở Việt Nam. NXB NN Hà Nội, 1995.
[3] Nguyễn Ngọc Lung. Nghiên cứu tác dụng phòng hộ nguồn nước của một số thảm thực vật chính và các nguyên tắc xây dựng rừng phòng hộ nguồn nước. NXB NN TP.HCM, 1997.
[4] Lê Quang Minh. Nghiên cứu xói mòn trên đất cát nội đồng huyện Phong Điền, tỉnh Thừa Thiên – Huế. Thiết kế mô hình NLKH trên vùng đất cát nội đồng. Báo cáo chuyên đề VNRP, Huế, 1997.
[5] Nguyễn Văn Nhưng và cộng sự. Bản đồ xói mòn tiềm năng Việt Nam.. Viện Địa lý, Hà Nội, 1997.
[6] Thái Phiên, Nguyễn Tử Siêm. Canh tác bền vững trên đất dốc ở Việt Nam. Kết quả nghiên cứu giai đoạn 1990 -1997, Viện Thổ nhưỡng nông hóa. NXB NN, Hà Nội, 1998.
[7] Lê Duy Thước. Nông lâm kết hợp . NXB NN, Hà Nội ,1995.
[8] Lương Thị Vân.Vận dụng phương pháp xác định năng lượng dòng chảy và chỉ số xói mòn trong phân cấp xói mòn tiềm năng tỉnh Bình Định. Luận án Tiến sỹ, Hà Nội, 2000.
[9] Trần Đức Viên. Nông nghiệp trên đất dốc: thách thức và tiềm năng. NXB NN, Hà Nội , 1996. 
4.2. Tài liệu nước ngoài:
[10] J. B. Raintree and K. Warner. Agroforestry, pathwaysfor the intenfication of shifting cultivation. Nairobi, Kenya. 8/1998.
[11] Morgan R.P.C. The role of the plant cover in the controlling soil erosion. SEARS, Bangkok, 1981.
[12] Wischmeier W.H., D.D. Smith and R.E. Uhland (1998). Evaluation of factors in soil loss equation. Agr. Engineering, Vol. 39, p. 458 – 462. 474.

Bản quyền © Climate GIS, Chịu trách nhiệm xuất bản: Trần Văn Toàn, Mail: climategis@gmail.com, Hotline: +84 979 91 6482