Nguyễn Quốc Hậu * , Ngô Vĩnh Tân , Phan Văn Tuấn Võ Quang Minh

* Tác giả liên hệ (nqhau@vlcc.edu.vn)

Abstract

This research was to evaluate the use of Landsat 8 images for establishing the rice crop maps and estimating total rice productivity at Soc Trang province in 2018. In this research, time series vegetation index based on the Landsat 8 data with 30 m of spatial resolution from 2015 to 2017, through the field survey at 186 locations.  The ENVI software was used to classify Landsat 8 images, and tools in Mapinfo was used to calculate rice crop area in the period from 2015 to 2017 and to establish a rice crop map with an overall accuracy of 94,6% and the Kappa coefficient of 93%. Besides, comparison between rice areas from classifying remote sensing and from reports in the Department of Agriculture and Rural Development in the Soc Trang province was similar (>95% of similarity). Thus, the total products of rice from classification images was 2.094.423,4 tons while from reports it was 2.127.316,6 tons (lower 1,5%). Therefore, the Landsat 8 images can be applied to build the rice crop map and estimate rice total product effectively. However, it is just the first steps of estimating total rice productivity the combination between NDVI time series with the mathematical models is necessary to improve the accuracy.
Keywords: Landsat 8, rice crop, Soc Trang province, total rice productivity

Tóm tắt

Nghiên cứu được thực hiện nhằm đánh giá khả năng ứng dụng của ảnh Landsat 8 trong việc (i) thành lập bản đồ cơ cấu mùa vụ lúa, (ii) ước đoán sản lượng lúa tỉnh Sóc Trăng năm 2018. Nghiên cứu phân tích chuỗi ảnh chỉ số thực vật (NDVI) đa thời gian trên dữ liệu ảnh Landsat 8 độ phân giải không gian 30 m từ năm 2015 đến năm 2017, kết hợp điều tra thực địa 186 điểm đại diện. Theo đó, việc sử dụng phần mềm ENVI trong phân tích ảnh Landsat 8 và công cụ biên tập trên MapInfo đã tính toán được diện tích đất trồng lúa giai đoạn 2015 – 2017 và thành lập được bản đồ mùa vụ lúa có độ chính xác toàn cục 94,6%, hệ số Kappa là 0,93. Ngoài ra, diện tích đất lúa được giải đoán từ ảnh có sự tương quan cao (hơn 95%) với số liệu thống kê từ báo cáo ngành của Sở Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn tỉnh Sóc Trăng, tương đương sản lượng lúa giải đoán là 2.094.423,4 tấn so với thực tế là 2.127.316,6 tấn (thấp hơn 1,55%). Từ đó, ảnh Landsat 8 có khả năng ứng dụng trong việc xác định cơ cấu mùa vụ và ước đoán sản lượng lúa với độ tin cậy 95%. Tuy nhiên, đây chỉ là kết quả bước đầu của việc ước đoán sản lượng lúa, cần kết hợp giữa chuỗi ảnh NDVI với mô hình toán học để kết quả giải đoán được chính xác hơn.
Từ khóa: Cơ cấu mùa vụ, Landsat 8, sản lượng lúa, Sóc Trăng

Article Details

Tài liệu tham khảo

Dương Văn Khảm, Bùi Đức Giang, Chu Minh Thu và Nguyễn Thị Huyền, 2007. Sử dụng tư liệu viễn thám đa thời gian để đánh giá biến động chỉ số thực vật lớp phủ và một số phân tích về thời vụ và trạng thái sinh trưởng của cây lúa ở đồng bằng sông Hồng và sông Cửu Long. Hội nghị khoa học Viện Khí tượng Thủy văn. 10: 1-9.

Dương Văn Khảm, Nguyễn Hồng Sơn, Nguyễn Hữu Quyền, Hoàng Thanh Tùng, Đỗ Thanh Tùng và Trịnh Thị Tâm, 2015. Xây dựng mô hình dự báo năng suất, sản lượng lúa ở Đồng bằng sông Hồng bằng dữ liệu ảnh Modis. Báo cáo nghiên cứu, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường.

Hoàng Anh Huy, 2016. Ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 OLI xác định độ che phủ thực vật khu vực nội thành Hà Nội. VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, 32(3S).

Lê Thị Thu Hiền, 2013. Áp dụng chỉ số thực vật (NDVI) của ảnh Landsat đánh giá hoang mạc hóa tỉnh Bình Thuận. Tạp chí Các Khoa học Trái đất. 4: 357-363.

Lê Văn Trung, 2005. Viễn Thám. NXB Đại học Quốc Gia, Thành Phố Hồ Chí Minh.

NguyễnBắc Giang và Hà Văn Thành, 2017. Đánh giá biến động lớp phủ bề mặt đô thị Huếgiai đoạn 2001 – 2016 dựa trên phương pháp phân loại định hướng đối tượng. Hội Thảo GIS Toàn quốc, ngày 2-3/12/2017, Đại học Quy Nhơn. Nhà xuất bản Khoa học Tự nhiên và Công nghệ. Hà Nội, 532 – 540.

NguyễnNgọc Phi, 2009. Ứng dụng viễn thám theo dõi biến động đất đô thị của thành phố Vinh, tỉnh Nghệ An. Trung tâm thông tin lưu trữ địa chất, truy cập ngày17 tháng 01 năm 2018. Địa chỉ http://www.idm.gov.vn/nguon_luc/Xuat_ban/2009/a310/a53.htm.

NguyễnThị Minh Anh, 2013. Các phương pháp dự báo, truy cập ngày 23/12/2017. Điạchỉ:http://www.quantri.vn/dict/details/9178-cac-phuong-phap-du-bao.

NguyễnXuân Trung Hiếu, 2013. Ứng dụng viễn thám và GIS thành lập bản đồ biến động các loại thực phủ địa bàn Thành phố Huế- tỉnh Thừa Thiên Huế. Đại học Nông Lâm Thành Phố Hồ Chí Minh.

Phạm Thị Lệ Huyền và Võ Quang Minh, 2014. Mô phỏng năng suất lúa bằng mô hình OZYRA:Trường hợp nghiên cứu ở tỉnh Sóc Trăng.Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 3:53-56.

Sở Nông nghiệp và Phát triền Nông thôn tỉnh Sóc Trăng, 2017. Số:518/BC-SNN ban hành ngày 29 tháng 12 năm 2017. Báo cáo tổng kết ngành nông nghiệp và Phát triển nông thôn năm 2017, phương hướng, nhiệm vụ năm 2018.

Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Sóc Trăng, 2017. Báo cáo kết quả thống kê đất đai năm 2017 trên địa bàn tỉnh Sóc Trăng, truy cập ngày 8 tháng 5 năm 2018. Địa chỉ http://www.sotuphapsoctrang.gov.vn/ubnd-.

stg/4/469/62368/293811/Bản%20đồ%20hiện%20trạng%20sử%20dụng%20đất/ket-qua-thong-ke-dat-dai-nam-2017-tren-dia-ban-tinh-soc-trang.aspx.

Trần Thị Hiền và Võ Quang Minh, 2014. Biến động hiện trạng phân bố cơ cấu mùa vụ lúa vùng Đồng bằng sông Cửu Long trên cơ sở ảnh viễn thám Modis. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ – Chuyên đề Nông nghiệp. 3:101-110.

Trương Chí Quang, Huỳnh Quang Nghi và Võ Quang Minh, 2017. Mô phỏng sự thay đổi diện tích đất lúa dưới tác động của hạn, mặn - Trường hợp nghiên cứu ở tỉnh Sóc Trăng. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Số chuyên đề Môi trường 2017. 2:144-158.

Võ Văn Tài, 2012. Dự báo sản lượng lúa Việt Nam bằng các mô hình toán học. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 25b:125-134.

Vũ Thị Thìn, Phạm Văn Duẩn, NguyễnVăn Thị, NguyễnViệt Hưng và NguyễnHữu Văn, 2015. Nghiên cứu xây dựng quy trình xử lý ảnh vệ tinh Landsat8 trong Arcgis. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Lâm nghiệp. 01: 73-83.