Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu ảnh Landsat 8 đa thời gian để ước tính giá trị nhiệt độ bề mặt khu vực thành phố Sơn La giai đoạn 2015 - 2019, kết quả cho thấy giá trị nhiệt độ dao động từ 16,20C ÷ 57,30C, trong đó giá trị nhiệt độ dao động từ 27,10C ÷ 35,00C tập trung chủ yếu ở các khu đô thị, khu dân cư nơi mà mật độ cây xanh thưa thớt hay thiếu cây xanh hoặc các khu vực đất trống. Kết quả so sánh sự sai khác giữa giá trị nhiệt độ bề mặt từ các điểm quan trắc so với giá trị ước tính từ ảnh viễn thám Landsat, dao động từ 2,8% ÷ 31,2%, với kết quả này cho thấy việc sử dụng tư liệu ảnh Landsat để xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt trên diện rộng có độ tin cậy và tính khả thi tại thành phố Sơn La. Nghiên cứu đã xây dựng mô hình tương quan tuyến tính giữa giá trị nhiệt độ bề mặt với chỉ số thực vật cho khu vực nghiên cứu, các mô hình đều có ý nghĩa thống kê với Pvalue < 0,001, hệ số tương quan từ 0,484 ÷ 0,627. Đây là cơ sở khoa học để đưa ra các giải pháp duy trì và trồng bổ sung hệ thống cây xanh khu vực thành phố Sơn La.
![Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 1 Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 1](https://s1.ebooks.com.vn/yetwygzggocsqsc5/image/2024/02/07/6698/u-dung-anh-landsat-xay-dung-ban-do-nhiet-do-be-mat-dat-khu-v-trang-1_7fasOeZzl4.jpg)
Trang 1
![Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 2 Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 2](https://s1.ebooks.com.vn/yetwygzggocsqsc5/image/2024/02/07/6698/u-dung-anh-landsat-xay-dung-ban-do-nhiet-do-be-mat-dat-khu-v-trang-2_I9PN9G92Yo.jpg)
Trang 2
![Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 3 Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 3](https://s1.ebooks.com.vn/yetwygzggocsqsc5/image/2024/02/07/6698/u-dung-anh-landsat-xay-dung-ban-do-nhiet-do-be-mat-dat-khu-v-trang-3_Z9MXyjxQHk.jpg)
Trang 3
![Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 4 Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 4](https://s1.ebooks.com.vn/yetwygzggocsqsc5/image/2024/02/07/6698/u-dung-anh-landsat-xay-dung-ban-do-nhiet-do-be-mat-dat-khu-v-trang-4_WCgI97CDmr.jpg)
Trang 4
![Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 5 Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 5](https://s1.ebooks.com.vn/yetwygzggocsqsc5/image/2024/02/07/6698/u-dung-anh-landsat-xay-dung-ban-do-nhiet-do-be-mat-dat-khu-v-trang-5_jlIoRLWJni.jpg)
Trang 5
![Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 6 Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 6](https://s1.ebooks.com.vn/yetwygzggocsqsc5/image/2024/02/07/6698/u-dung-anh-landsat-xay-dung-ban-do-nhiet-do-be-mat-dat-khu-v-trang-6_YAQFLjD3XV.jpg)
Trang 6
![Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 7 Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 7](https://s1.ebooks.com.vn/yetwygzggocsqsc5/image/2024/02/07/6698/u-dung-anh-landsat-xay-dung-ban-do-nhiet-do-be-mat-dat-khu-v-trang-7_HkBFAO1zLV.jpg)
Trang 7
![Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 8 Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 8](https://s1.ebooks.com.vn/yetwygzggocsqsc5/image/2024/02/07/6698/u-dung-anh-landsat-xay-dung-ban-do-nhiet-do-be-mat-dat-khu-v-trang-8_cULmB1bcoC.jpg)
Trang 8
![Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 9 Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 9](https://s1.ebooks.com.vn/yetwygzggocsqsc5/image/2024/02/07/6698/u-dung-anh-landsat-xay-dung-ban-do-nhiet-do-be-mat-dat-khu-v-trang-9_xxwCyA9rVX.jpg)
Trang 9
![Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 10 Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 trang 10](https://s1.ebooks.com.vn/yetwygzggocsqsc5/image/2024/02/07/6698/u-dung-anh-landsat-xay-dung-ban-do-nhiet-do-be-mat-dat-khu-v-trang-10_sllmjY8Cye.jpg)
Trang 10
Tải về để xem bản đầy đủ
Tóm tắt nội dung tài liệu: Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019
![Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019 Ử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực Thành phố Sơn La giai đoạn 2015-2019](https://s1.ebooks.com.vn/yetwygzggocsqsc5/thumb/2024/01/12/u-dung-anh-landsat-xay-dung-ban-do-nhiet-do-be-mat-dat-khu-v_HhgZz87cCN.jpg)
Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 6 - 2019 77 SỬ DỤNG ẢNH LANDSAT XÂY DỰNG BẢN ĐỒ NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT ĐẤT KHU VỰC THÀNH PHỐ SƠN LA GIAI ĐOẠN 2015 - 2019 Nguyễn Văn Hùng1,2, Nguyễn Hải Hòa2, Nguyễn Hữu Nghĩa2 1Sở Tài nguyên Môi trường tỉnh Sơn La 2Trường Đại học Lâm nghiệp TÓM TẮT Nghiên cứu sử dụng dữ liệu ảnh Landsat 8 đa thời gian để ước tính giá trị nhiệt độ bề mặt khu vực thành phố Sơn La giai đoạn 2015 - 2019, kết quả cho thấy giá trị nhiệt độ dao động từ 16,20C ÷ 57,30C, trong đó giá trị nhiệt độ dao động từ 27,10C ÷ 35,00C tập trung chủ yếu ở các khu đô thị, khu dân cư nơi mà mật độ cây xanh thưa thớt hay thiếu cây xanh hoặc các khu vực đất trống. Kết quả so sánh sự sai khác giữa giá trị nhiệt độ bề mặt từ các điểm quan trắc so với giá trị ước tính từ ảnh viễn thám Landsat, dao động từ 2,8% ÷ 31,2%, với kết quả này cho thấy việc sử dụng tư liệu ảnh Landsat để xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt trên diện rộng có độ tin cậy và tính khả thi tại thành phố Sơn La. Nghiên cứu đã xây dựng mô hình tương quan tuyến tính giữa giá trị nhiệt độ bề mặt với chỉ số thực vật cho khu vực nghiên cứu, các mô hình đều có ý nghĩa thống kê với Pvalue < 0,001, hệ số tương quan từ 0,484 ÷ 0,627. Đây là cơ sở khoa học để đưa ra các giải pháp duy trì và trồng bổ sung hệ thống cây xanh khu vực thành phố Sơn La. Từ khóa: Đa thời gian, Landsat, nhiệt độ bề mặt, thảm phủ. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Trong những năm qua, với xu thế đổi mới và hội nhập, Việt Nam đã tạo được những xung lực mới cho quá trình phát triển, vượt qua tác động của suy thoái toàn cầu và duy trì tỷ lệ tăng trưởng kinh tế hàng năm với mức bình quân 5,7%/năm. Tuy nhiên, bên cạnh đó chúng ta đang phải đương đầu với rất nhiều thách thức, trong đó có vấn đề sự gia tăng nhiệt độ bề mặt đã và đang làm ảnh hưởng nghiêm trọng đến chất lượng môi trường sống của con người và sinh vật. Sự gia tăng nhiệt độ bề mặt còn ảnh hưởng đến các yếu tố khí tượng như độ ẩm, lượng mưa... và làm gia tăng tần suất thiên tai khác. Đây cũng là hệ quả của biến đổi khí hậu mà Việt Nam hiện nay là một trong những nước chịu ảnh hưởng nặng nhất. Quá trình phát triển đô thị và công nghiệp hóa dẫn đến sự xuất hiện các bề mặt không thấm, làm thay đổi các đặc tính nhiệt bề mặt đất, quỹ năng lượng ở bề mặt trái đất, thay đổi các tính chất tuần hoàn của khí quyển xung quanh, tạo ra một lượng nhiệt thải lớn từ các hoạt động sản xuất của con người, dẫn đến một loạt các thay đổi trong hệ thống môi trường đô thị (Trần Thị Vân và cộng sự, 2017). Tác động của đô thị hóa lên môi trường nhiệt là tạo ra hiệu ứng “Đảo nhiệt đô thị - Urban Heat Island” (Nguyễn Đức Thuận và cộng sự, 2016). Hiện tượng xảy ra khi vào cùng thời gian, nhiệt độ trong thành phố, các khu đô thị và khu công nghiệp lớn hơn nhiệt độ của các lân cận hay khu vực ngoại thành (Nguyễn Văn Chương và cộng sự, 2014; Trần Thị Vân và cộng sự, 2017). Có nhiều yếu tố gây ra việc hình thành “đảo nhiệt” đô thị, nhưng sự suy giảm lớp phủ thực vật là yếu tố đầu tiên, sự thay thế bề mặt đất bằng các vật liệu không thấm khiến cho lượng nước đi vào khí quyển ít hơn so với bề mặt tự nhiên. Hiệu ứng này hầu hết bắt nguồn gần bề mặt Trái đất và sẽ lan truyền lên trên vào trong khí quyển. Do vậy, nhiệt độ bề mặt được coi là tham số quan trọng đặc trưng hóa sự trao đổi năng lượng giữa bề mặt đất và khí quyển. Nhiệt độ bề mặt đất được coi là một biến quan trọng trong nghiên cứu về hạn hán, độ ẩm đất, phát hiện và giám sát cháy rừng, cháy ngầm ở mỏ than (Trần Thị Vân và cộng sự, 2011). Công nghệ viễn thám hiện nay cho phép thực hiện phân tích chi tiết sự thay đổi nhiệt độ bề mặt trong phạm vi diện lớn mà không bị hạn chế bởi số điểm đo như trạm khí tượng. Các trạm khí tượng chỉ phản ánh được chính xác nhiệt độ cục bộ xung quanh trạm đo chứ chưa đảm bảo được cho toàn khu vực. Ảnh vệ tinh Landsat thu nhận từ các bộ cảm biến Landsat TM có độ phân giải kênh nhiệt 120 m, Landsat ETM + 60 m và Landsat 8 với cảm biến TIRS (Thermal Infrared Sensor) được sử dụng khá phổ biến trong nghiên cứu sự thay đổi nhiệt bề mặt đô thị (Lê Vân Anh và cộng Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường 78 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 6 - 2019 sự, 2014; Prasad và cộng sự, 2014). Hiện nay, một trong phương pháp tính toán nhiệt độ bề mặt phổ biến là chuyển giá trị số (DN, Digital values) sang giá trị bức xạ phổ (Radiometric values) trực tiếp từ các kênh hồng ngoại nhiệt, từ đó sử dụng thuật toán để tính ra nhiệt độ bề mặt (Lê Vân Anh và Trần Anh Tuấn, 2014; Sobrino và cộng sự, 2004; Rajeshwari và Mani, 2014). Ngoài nguồn năng lượng từ mặt trời đi xuống bề mặt trái đất, nhiệt độ bề mặt còn chịu ảnh hưởng bởi độ phát xạ bề mặt và các hiệu ứng của khí quyển, nên cần có các phương pháp để loại bỏ nhiễu xạ này. Bên cạnh đó, độ phát xạ bề mặt còn phụ thuộc loại hình bề ... ay đổi giá trị nhiệt độ bề mặt tại điểm quan trắc theo thời gian Kết quả tại hình 3 cho thấy giá trị nhiệt độ bề mặt đất tại 6 điểm quan trắc giữa các tháng trong năm đều có sự khác biệt. Sự khác biệt giá trị nhiệt độ một phần do chế độ nhiệt các mùa khác nhau chi phối. Tuy nhiên, kết quả quan trắc cũng cho thấy có những điểm quan trắc có giá trị nhiệt độ cao hơn hẳn so với điểm quan trắc khác, điển hình là khu vực BVDK (Khu vực cổng bệnh viện Đa khoa Sơn La), BXSL (Khu vực bến xe thành phố Sơn La), NTCT (Khu vực ngã tư cầu Trắng). Đây là những khu vực có hoạt động phương tiện giao thông diễn ra với mật độ lớn và mật độ cây xanh thấp trong thời gian quan trắc. 3.2. Giá trị nhiệt độ bề mặt đất từ liệu ảnh viễn thám Landsat 3.2.1. Xây dựng bản đồ nhiệt từ ảnh vệ tinh Landsat 8 Để có cơ sở đánh giá ảnh hưởng của nhiệt độ mặt đất đến chất lượng môi trường và sức khỏe con người trên diện rộng thành phố Sơn La, nghiên cứu sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám Landsat 8 đa thời gian để xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt đất diện rộng toàn thành phố. Nghiên cứu đã chia giá trị nhiệt độ bề mặt làm 5 cấp theo Elfangary và cộng sự (2012), với cách phân loại này có thể phản ánh mức độ tác động đến môi trường xung quanh và sức khỏe con người. Giá trị nhiệt độ bề mặt được phân thành 5 cấp, gồm T ≤ 100C là rất lạnh; 100C < T ≤ 200C là lạnh; 200C < T≤ 270C là bình thường; 270C < T≤ 350C là nóng; T > 35oC rất nóng. Kết quả được thể hiện tại hình 4. 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 T3/2017 T3/2018 T3/2019 T6/2017 T6/2018 T6/2019 T10/2017 T10/2018 T7/2019 T8/2019 T9/2019 G iá t rị n hi ệt đ ộ ( 0 C ) Năm BVDK ĐKC NTCT NTXK NBQT BXSL Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 6 - 2019 83 Hình 4. Giá trị nhiệt độ bề mặt từ Landsat 8: (a) ngày 18/03/2015; (b) ngày 07/05/2016; (c) ngày 29/03/2017; (d) ngày 20/03/2018 (a) (b) (c) (d) Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường 84 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 6 - 2019 Hình 4 (e). Giá trị nhiệt độ bề mặt từ Landsat 8: ngày 29/03/2019 Bảng 3. Giá trị thống kê về nhiệt độ bề mặt từ ảnh viễn thám Landsat Giá trị nhiệt độ* (T0C) Năm nghiên cứu 2015 2016 2017 2018 2019 Nhỏ nhất (Min) 24,3 15,0 24,4 16,2 17,0 Lớn nhất (Max) 57,3 36,0 43,4 33,9 29,6 Trung bình (Mean) 32,2 28,0 30,5 22,0 24,0 Độ lệch chuẩn (Standard deviation) 2,3 2,4 2,6 2,1 1,3 *Giá trị nhiệt độ được trích xuất từ ảnh viễn thám Landsat 8 với các năm tương ứng. Qua hình 4 và bảng 3 cho thấy giá trị độ lệch chuẩn (Standard deviation) cho thấy sự biến thiên nhiệt độ giữa các năm tương đồng. Giá trị này có ý nghĩa quan trọng phản ánh sự khác biệt về giá trị nhiệt độ giữa các vùng, giữa các dạng thảm phủ khác nhau khu vực nghiên cứu. Cụ thể giá trị nhiệt độ bề mặt năm 2015 là 32,2 ± 2,3; 2016 là 28,8 ± 2,4; 2017 là 30,5 ± 2,6 và năm 2018 là 22,0 ± 2,1; duy nhất năm 2019 có giá trị biến thiên nhỏ nhất, là 24,0 ± 1,3. Ngoài ra, kết quả khảo sát thực địa cho thấy phân bố nhiệt độ bề mặt có khoảng giá trị nhiệt độ từ 27,10C ÷ 35,00C tập trung chủ yếu ở các khu đô thị, khu vực dân cư thiếu cây xanh hoặc với mật độ cây xanh thưa thớt hay các khu vực đất trống. Đặc biệt, trong năm 2015, có những khu vực có giá trị nhiệt độ thậm chí lên đến 57,30C do có hoạt động canh tác nương rẫy. Ngược lại, phần lớn khu vực là rừng, nước và hoạt động nông nghiệp có nền nhiệt độ thấp hơn trong khoảng từ 20,00C ÷ 270C. 3.2.2. Đánh giá độ tin cậy của giá trị nhiệt độ từ ảnh Landsat 8 Để đánh giá độ chính xác của bản đồ nhiệt độ bề mặt, nghiên cứu tiến hành so sánh kết Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 6 - 2019 85 quả nhiệt độ từ ảnh với giá trị nhiệt độ từ các điểm quan trắc trong các năm 2015, 2018 và 2019. Kết quả được thể hiện tại bảng 4. Bảng 4. Kết quả so sánh giữa giá trị nhiệt độ bề mặt từ quan trắc với dữ liệu viễn thám Ngày trên ảnh Ngày quan trắc Sự sai khác DKC NTCT NTXK NBQT BXSL BVĐK HCC 03/ 2019 03/ 2019 Giá trị quan trắc 25,0 20,2 22,6 30,5 20,8 32,5 33,5 Giá trị từ ảnh 25,7 26,5 27,3 26,8 26,6 27,2 26,0 Sai khác Giá trị 0,7 6,3 4,7 -3,7 5,8 -5,3 -7,5 % 2,8 31,2 20,8 12,1 27,9 16,3 22,4 03/ 2018 03/ 2018 Giá trị quan trắc 18,2 18,2 18,5 18,1 18,9 19,6 Giá trị từ ảnh 22,3 22,6 24,1 24,0 24,1 24,3 Sai khác Giá trị 4,1 4,4 5,6 5,9 5,2 4,7 % 22,5 24,2 30,3 32,6 27,5 24,0 03/ 2015 03/ 2015 Giá trị quan trắc 33,5 28,1 33,4 32,2 29,1 Giá trị từ ảnh 31,9 31,5 34,4 33,3 32,6 Sai khác Giá trị -1,6 3,4 1,0 1,1 3,5 % -4,8 12,1 3,1 3,4 12,0 Ghi chú: BVDK (Khu vực cổng Bệnh viện đa khoa tỉnh Sơn La); HCC (Khu hành chính công); DKC (Khu vực đồi Khau Cả, thành phố Sơn La); NTCT (Khu vực ngã tư cầu Trắng, thành phố Sơn La); NTXK (Khu vực ngã tư xe khách, thành phố Sơn La); NBQT (Khu vực ngã ba Quyết Thắng, thành phố Sơn La); BXSL (Khu vực bến xe Sơn La, thành phố Sơn La). Kết quả tại bảng 4 cho thấy có sự sai khác giá trị nhiệt độ bề mặt từ các điểm quan trắc so với giá trị từ ảnh. Sự sai khác về giá trị nhiệt độ trong năm 2015 là không lớn (<13%), năm 2018 từ 22,5 ÷ 32,6% và năm 2019 từ 2,8 ÷ 31,2%. Đặc biệt, kết quả đánh giá sự sai khác trong năm 2019 cho thấy có đến 3 điểm quan trắc có sự sai khác so với giá trị từ ảnh < 20,0% và 4 điểm có giá trị sai khác so với giá trị từ ảnh 20,0 ÷ 31,2%. Nhìn chung, kết quả so sánh cho thấy tuy giá trị nền nhiệt độ trên toàn thành phố từ ảnh viễn thám và số liệu quan trắc có khác biệt, song sự khác biệt chủ yếu nằm ở khu vực có hệ thống sông, ao hồ và các khu vực đất trống. Do vậy, với kết quả trên cho thấy việc sử dụng tư liệu ảnh Landsat để xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt diện rộng là có độ tin cậy và tính khả thi tại thành phố Sơn La. Kết quả nghiên cứu góp phần cung cấp thêm cơ sở khoa học cho việc đề xuất giải pháp giảm thiểu tác động của gia tăng nhiệt độ khu vực nghiên cứu. Mô hình mối quan hệ tương quan giữa giá trị nhiệt độ bề mặt với lớp phủ: Để đánh giá mối quan hệ giữa giá trị nhiệt độ bề mặt với các dạng lớp phủ khác nhau bề mặt (Land cover types), đồng thời làm cơ sở khoa học cho việc đề xuất giải pháp giảm thiểu tác động của hiện tượng đảo nhiệt đến môi trường xung quanh, nghiên cứu đã lựa chọn ngẫu nhiên 40 giá trị điểm cho mỗi đối tượng thảm phủ để phân tích mối liên hệ tương quan với giá trị nhiệt độ bề mặt thông qua phần mềm R. Kết quả xây dựng mô hình tuyến tính giữa giá trị nhiệt độ bề mặt với các dạng đối tượng thảm phủ thông qua chỉ số thực vật được thể hiện tại bảng 5. Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường 86 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 6 - 2019 Bảng 5. Mô hình tương quan giữa giá trị nhiệt độ bề mặt với lớp phủ qua chỉ số thực vật TT Mô hình n R R2 Pvalue 1 Tbề mặt = 23,408 - 67,64*NDVI - 83,03*EVI -30,14*Pv + 107,63*SAVI 120 0,649 0,627 <0,001 2 Tbề mặt = 23,45 - 43,79*NDVI + 63,13*SAVI - 48,99*Pv 120 0,600 0,582 <0,001 3 Tbề mặt = 23,09 + 26,21*SAVI - 47,74*Pv 120 0,565 0,552 <0,001 4 Tbề mặt = 23,293 + 20,99*NDVI + 17,75*EVI -46,31*Pv 120 0,507 0,484 <0,001 Trong đó: NDVI, EVI, SAVI (Giá trị chỉ số thực vật, phản ánh sự thay đổi lớp phủ); Pv (Giá trị hợp phần thực vật); n (dung lượng mẫu); T (giá trị nhiệt độ bề mặt đất, 0C). Qua bảng 5 cho thấy sự biến thiên giá trị nhiệt độ có thể giải thích do sự thay đổi giá trị lớp phủ bề mặt đất thông qua chỉ số thực vật, trong đó có giá trị lớp phủ bởi thực vật đóng vai trò quan trọng (Weng và cộng sự, 2004). Các mô hình đều có hệ số tương quan từ trung bình đến trung bình khá, từ 0,484 đến 0,627 với giá trị Pvalue < 0,001 cho thấy các mô hình đều có ý nghĩa thống kê. Với kết quả này có thể thấy rằng để giảm thiểu tác động của hiện tượng đảo nhiệt và gia tăng nhiệt độ thì giải pháp duy trì và trồng bổ sung hệ thống cây xanh, cây bóng mát khu vực thành phố Sơn La là một giải pháp có tính khả thi và hiệu quả. 4. KẾT LUẬN Kết quả quan trắc môi trường cho thấy giá trị nhiệt độ bề mặt tại hầu hết các điểm quan trắc đều ở mức trung bình, ngoại trừ có một vài điểm có giá trị nhiệt độ tăng cao, chủ yếu tập trung tại các khu vực ngã ba, ngã tư nơi giao nhau của các trục đường chính. Giá trị nhiệt độ bề mặt được ước tính từ ảnh Landsat dao động từ 16,20C ÷ 57,30C, trong đó giá trị nhiệt độ từ 27,10C ÷ 35,00C tập trung chủ yếu ở các khu đô thị, khu vực dân cư thiếu cây xanh hoặc với mật độ cây xanh thấp hay các khu vực đất trống. Kết quả so sánh sự sai khác giữa giá trị nhiệt độ bề mặt từ các điểm quan trắc so với giá trị tính từ ảnh viễn thám Landsat từ 2,8% ÷ 31,2%. Với kết quả này cho thấy việc sử dụng tư liệu ảnh Landsat để xây dựng bản đồ nhiệt độ bề mặt diện rộng có độ tin cậy và tính khả thi tại thành phố Sơn La. Ngoài ra, nghiên cứu đã xây dựng mô hình tương quan giữa giá trị nhiệt độ bề mặt với chỉ số thực vật cho khu vực nghiên cứu, các mô hình đều có ý nghĩa thống kê. Đây là cơ sở khoa học để đưa ra các giải pháp duy trì và trồng bổ sung hệ thống cây xanh nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực của hiện tượng “đảo nhiệt” đô thị khu vực thành phố Sơn La. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Lê Vân Anh, Trần Tuấn Anh (2014). Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt đất sử dụng phương pháp tính toán độ phát xạ từ chỉ số thực vật. Tạp chí Các Khoa học về Trái Đất, 36(2):184-192. 2. Nguyễn Văn Chương, Nguyễn Đức Vinh, Pham Gia Tung (2014). Ứng dụng GIS và Viễn Thám để nghiên cứu sự thay đổi nhiệt độ bề mặt do biến động sử dụng đất tại TP Huế giai đoạn 2000- 2014. Kỷ yếu hội thảo ứng dụng GIS toàn quốc 2014. 3. Nguyễn Hải Hoà, Nguyễn Thị Hương (2017). Sử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ phân bố ô nhiễm không khí do hoạt động khai thác khoáng sản tại huyện Hoành Bồ, tỉnh Quảng Ninh. Tạp chí Khoa học Công nghệ Lâm nghiệp, số 4. 4. Trần Thị Vân, Hà Dương Xuân Bảo, Đinh Thị Kim Phượng, Nguyễn Thị Tuyết Mai, Đặng Thị Mai Nhung (2017). Đặc điểm môi trường nhiệt và diễn biến đảo nhiệt đô thị bề mặt khu vực Bắc Thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 11-20. 5. Trần Thị Ân, Nguyễn Thị Diệu, Trương Phước Minh (2011). Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt đất thành phố Đà Nẵng từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 7 ETM+. Hội thảo Ứng dụng GIS toàn quốc. 6. Trần Thị Vân, Hoàng Thái Lan và Lê Văn Trung (2011). Nghiên cứu thay đổi nhiệt độ bề mặt đô thị dưới tác động của quá trình đô thị hóa ở Thành phố Hồ Chí Minh bằng phương pháp viễn thám. Tạp chí Khoa học về Trái đất, 33(3): 347-359. 7. Nguyễn Đức Thuận, Phạm Văn Vân (2016). Ứng dụng công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý nghiên cứu thay đổi nhiệt độ bề mặt 12 quận nội thành, thành phố Hà Nội giai đoạn 2005-2015. Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam, (8), 1219. Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 6 - 2019 87 8. Alfangary, L.M., Hazman, M., Yassin, A.E.A (2012). Mining the impact of climate change on animal production. International Journal of Computer Applications, 59(18): 25-29. 9. Pham Van Cu, Hiroshi Watanabe (2004). Use of Thermal Infrared Channels of ASTER to Evaluate the Land Surface Temperature Changes of an Urban Area in Hanoi, Vietnam. Proceedings of the International Symposium GIS-IDEAS 2004, 85-90, Hanoi, Vietnam, 16-18 September. 10. Boken, V.K., Hoogenboom, G., Williams, J.H., Diarra, B., Dione, S., Easson, G.L (2008). Monitoring peanut contamination in Mali (Africa) using the AVHRR satellite data and a crop simulation model. International Journal of Remote Sensing, 29(1), 117–129. 11. Mallick, J., Kant, Y., Bharath, B.D (2008). Estimation of land surface temperature over Delhi using Landsat-7 ETM+. J. Ind. Geophys. Union. Vol. 12, No.3, pp.131-140. 12. Rajeshwari, A., Mani, N.D (2014). Estimate of land surface temperature of Dindigul district using Landsat 8 data. International Journal of Research in Engineering and Technology, 3(5): 122- 126. 13. Rozenstein, O., Qin, Z., Derimian, Y., Karnieli, A (2014). Derivation of land surface temperature for Landsat 8 TIRS Using a split window Algorithm. Sensors, 14: 5768-5780. 14. Prasad, A.D., Jain, K., Gairola, A (2014). Surface temperature estimation using Landsat data for part of the Dodavari and Tapi Basins, India: A case study. International Journal of Engineering and Advanced Technology 2(3): 320-322. 15. Salisbury, J.W., DAria, D.M (1994). Emissivity of Terrestrial Materials in the 2 to 5 micro meter Atmospheric Window. Remote Sensing Environment, 47 (3), 345-361. 16. Sobrino, J., Jimenez-Munoz, J.C., Paolini, L (2004). Land surface temperature retrieval from Landsat TM 5. Remote Sensing of Environment 90:434- 440. 17. Tran Thi Van (2005). Investigating Feature of Urban Surface Temperature with Distribution of Land Cover Types in Ho Chi Minh ity using Thermal Infrared Remote Sensing. Proceedings of the 26th Asian Conference on Remote Sensing (ACRS 2005), Hanoi, Vietnam, 7-11 November. 18. Weng, Q., Lu, D., Schubring, J (2004). Estimation of land surface temperature- vegetation abundance relationship for urban heat island studies. Remote Sensing of Environment, 89: 467- 483. USING LANDSAT IMAGERIES TO MAP LAND SURFACE TEMPERATURE IN SON LA CITY DURING 2015 - 2019 Nguyen Van Hung1,2, Nguyen Hai Hoa2, Nguyen Huu Nghia2 1Son La Department of Natural Resources and Environment 2Vietnam National University of Forestry SUMMARY This paper presents the results of using multi-temporal Landsat 8 imageries to estimate land surface temperature (LST) in Son La city during the period of 2015 - 2019. As a result shown that the LST has ranged from 16.20C ÷ 57.30C and a range of LST from 27.10C ÷ 35.00C was mainly found in the urban and highly populated areas where there was a low density of trees, green landscapes or bare ground. Comparison of variations between LST estimated from remote sensing satellite images and monitoring points recorded was relatively various, but not significantly different, ranging from 2.8% ÷ 31.2%. Therefore, using Landsat imageries to estimate LST is reliable and applicable to Son La city. In addition, the study has also developed linear regression models between LST and vegetation indices. As a result, all models are statistically significant with R2 ranging from 0.484 ÷ 0.627 and Pvalue < 0.001, thus providing a scientific basis to propose solutions to manage and restore the green landscapes and a system of shading trees in Son La city. Keywords: Land covers, land surface temperature, Landsat, multi-temporal. Ngày nhận bài : 30/9/2019 Ngày phản biện : 01/11/2019 Ngày quyết định đăng : 12/11/2019
File đính kèm:
u_dung_anh_landsat_xay_dung_ban_do_nhiet_do_be_mat_dat_khu_v.pdf