BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT

HỶ AN NGUYÊN

XÂY DỰNG BẢN ĐỒ ĐỘ MẶN CỦA ĐẤT BẰNG

CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM; THỰC NGHIỆM

KHU VỰC HUYỆN TIỀN HẢI, TỈNH THÁI BÌNH

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

HÀ NỘI - 2023

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT

HỶ AN NGUYÊN

XÂY DỰNG BẢN ĐỒ ĐỘ MẶN CỦA ĐẤT BẰNG

CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM; THỰC NGHIỆM

KHU VỰC HUYỆN TIỀN HẢI, TỈNH THÁI BÌNH

Ngành: Kỹ thuật trắc địa – bản đồ

Mã số: 8520503

LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Người hướng dẫn khoa học

TS. PHẠM THỊ LÀN

HÀ NỘI – 2023

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan: Luận văn này là công trình nghiên cứu của cá nhân tôi,

được thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Phạm Thị Làn

Các số liệu, những kết luận nghiên cứu được trình bày trong luận văn này

trung thực và chưa từng được công bố trong các công trình nghiên cứu khác.

Hà Nội, ngày tháng năm 2023

Học viên

Hỷ An Nguyên

ii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN.......................................................................................................i

MỤC LỤC.................................................................................................................ii

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT........................................................................v

DANH MỤC CÁC HÌNH........................................................................................vi

DANH MỤC CÁC BẢNG.....................................................................................viii

MỞ ĐẦU...................................................................................................................1

1. Tính cấp thiết của đề tài....................................................................................1

2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.....................................................................2

3. Mục tiêu của đề tài:...........................................................................................2

4. Nội dung của đề tài:..........................................................................................2

5. Phương pháp nghiên cứu của đề tài...................................................................2

6. Bố cục của đề tài...............................................................................................3

7. Lời cảm ơn........................................................................................................3

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ ĐẤT NHIỄM MẶN...........................4

1.1. Đất nhiễm mặn và các nguyên nhân gây ra đất nhiễm mặn............................4

1.1.1. Khái niệm đất nhiễm mặn.......................................................................4

1.1.2. Nguyên nhân gây ra đất nhiễm mặn........................................................4

1.2. Đặc điểm, phân bố đất nhiễm mặn...............................................................10

1.3. Phân loại đất nhiễm mặn..............................................................................15

1.4. Các phương pháp nghiên cứu đất nhiễm mặn...............................................17

1.4.1. Nghiên cứu và lập bản đồ đất nhiễm mặn bằng phương pháp viễn thám

........................................................................................................................17

iii

1.4.2. Điều tra thực địa....................................................................................18

CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP VIỄN THÁM VÀ GIS TRONG NGHIÊN CỨU

NHIỄM MẶN..........................................................................................................20

2.1. Các nghiên cứu về nhiễm mặn tại Việt Nam................................................20

2.2. Các nghiên cứu nhiễm mặn trên thế giới......................................................21

2.2.1. Một số nghiên cứu độ mặn sử dụng ảnh LANDSAT............................21

2.2.2. Một số nghiên cứu độ mặn sử dụng ảnh SENTINEL............................29

2.2.3. Khả năng nghiên cứu độ mặn sử dụng ảnh VNREDSAT-1..................32

2.3. Phương pháp thu thập thông tin bề mặt của đất nhiễm mặn.........................33

2.3.1. Quang phổ đất.......................................................................................33

2.3.2. Máy đo quang phổ................................................................................34

2.3.3. Cảm biến của ảnh hàng không..............................................................36

2.3.4. Cảm biến trên vệ tinh............................................................................36

2.4. Đặc trưng cơ bản và các dấu hiệu nhận biết đất nhiễm mặn từ ảnh viễn thám

............................................................................................................................37

2.4.1. Đặc trưng cơ bản của ảnh viễn thám quang học....................................37

2.4.2. Các dấu hiệu nhận biết..........................................................................39

2.5. Các chỉ số viễn thám trong nghiên cứu đất mặn...........................................42

2.5.1. Chỉ số thực vật......................................................................................43

2.5.2. Chỉ số muối, chỉ số độ mặn...................................................................44

2.5.3. Các chỉ số khác.....................................................................................46

CHƯƠNG 3. THỰC NGHIÊM XÂY DỰNG BẢN ĐỒ ĐỘ MẶN KHU VỰC

HUYỆN TIỀN HẢI, TỈNH THÁI BÌNH BẰNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ

GIS..........................................................................................................................47

iv

3.1 Giới thiệu chung về khu vực nghiên cứu.......................................................47

3.1.1. Vị trí địa lý............................................................................................47

3.1.2. Đặc điểm địa hình.................................................................................48

3.1.3. Tiềm năng khoáng sản..........................................................................48

3.1.2. Tài nguyên đất.......................................................................................49

3.2. Dữ liệu sử dụng............................................................................................51

3.3. Phản xạ phổ của đất và đất nhiễm mặn khu vực nghiên cứu........................52

3.3.1. Đối với nhóm đất gley phèn tiềm tàng..................................................53

3.3.2. Đối với nhóm đất gley mùn, chua.........................................................58

3.3.3. Đối với nhóm đất phèn tiềm tàng sâu, mặn...........................................60

3.3.4. Đối với nhóm đất phù sa ít chua, gley...................................................62

3.3.5. Đối với nhóm đất phèn hoạt động, sâu, mặn.........................................63

3.3.6. Đối với nhóm đất phèn tiềm tàng, nông, mặn.......................................63

3.3.7. Đối với nhóm đất xám gley cơ giới nhẹ................................................64

3.3.8. Đối với nhóm đất xám cơ giới nhẹ, rất nghèo bazơ...............................65

3.4. Tính chỉ số nhiễm mặn và lựa chọn..............................................................67

3.5. Phân tích tương quan giữa kết quả thu được từ xử lý ảnh viễn thám và kết

quả đo thực địa....................................................................................................73

3.5.1. Chiết xuất giá trị độ mặn tại điểm đo thực địa.....................................73

3.5.2. Đánh giá tương quan chỉ số độ mặn chiết xuất từ ảnh và độ mặn đo thực

tế.....................................................................................................................77

3.6. Đánh giá đất mặn..............................................................................................83

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ.................................................................................87

TÀI LIỆU THAM KHẢO.......................................................................................89

v

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

GIS

EC (electro-conductivity)

Geography Information System

Chỉ số dẫn điện

vi

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 1. 1: Sự tích tụ muối ở các vùng trũng, thấp.....................................................7

Hình 1. 2: Đất khô cằn, kết tinh muối trắng trên bề mặt là đặc điểm nhận dạng đất

mặn..........................................................................................................................10

Hình 2. 1: Bộ chỉ số độ mặn Landsat TM................................................................21

Hình 2. 2: Công thức chỉ số độ mặn........................................................................27

Hình 3. 1: Vị trí địa lý huyện Tiền Hải, tỉnh Thái Bình...........................................46

Hình 3. 1: Vị trí đo đạc phản xạ phổ trong khu vực nghiên cứu..............................51

Hình 3. 2: Tỉ lệ số mẫu trên các loại đất..................................................................52

Hình 3. 3: Tỉ lệ số mẫu trên loại hiện trạng.............................................................52

Hình 3. 5: Các ảnh chiết suất giá trị trên ảnh VNREDSAT-1..................................71

Hình 3. 6: Sơ đồ điểm mẫu lấy giá trị độ mặn........................................................72

Hình 3. 7: Máy đo độ dẫn điện của đất Spectrum Fieldscout EC 2265FS...............73

Hình 3. 8: Ảnh thực địa tại khu vực nghiên cứu......................................................75

Hình 3. 9: Ma trận tương quan chỉ số độ mặn tính trên ảnh VNREDSAT 1 và giá trị

EC............................................................................................................................77

Hình 3. 10: Tương quan giữa chỉ số SI2 tính từ ảnh VNREDSAT 1 và EC............78

Hình 3. 11: Tương quan giữa chỉ số SI3 tính từ ảnh VNREDSAT 1 và EC...........78

Hình 3. 12: Tương quan giữa chỉ số SI4 tính từ ảnh VNREDSAT 1 và EC...........79

Hình 3. 13: Tương quan giữa chỉ số SI5 tính từ ảnh VNREDSAT 1 và EC...........79

Hình 3. 14: Tương quan giữa chỉ số SI6 tính từ ảnh VNREDSAT 1 và EC..........80

Hình 3. 15: Tương quan giữa chỉ số SI7 tính từ ảnh VNREDSAT 1 và EC...........80

vii

Hình 3. 16: Tương quan giữa chỉ số SI8 tính từ ảnh VNREDSAT 1 và EC...........81

Hình 3. 17: Tương quan giữa chỉ số SI9 tính từ ảnh VNREDSAT 1 và EC...........81

Hình 3. 18: Tương quan giữa chỉ số SI10 tính từ ảnh VNREDSAT 1 và EC.........82

Hình 3. 19: Bản đồ phân bố đất nhiễm mặn tại một số khu vực nghiên cứu............83

viii

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1. 1: Bảng liệt kê một số đặc điểm tiêu biểu của đất mặn...............................11

Bảng 1. 2: Đặc thù đất mặn ở ADDALA, IRAQ (Sehgal, 1980).............................12

Bảng 1. 3: Đặc thù đất mặn ở HALANA ABU-SERIES, HALANA, Irắc..............13

Bảng 1. 4: Đặc thù đất mặn ở HAMZA-KAZIN SERIES, Irắc (Sehgal 1980)........13

Bảng 1. 5: Các cấp độ độ mặn.................................................................................15

Bảng 2. 1: Bộ chỉ số nghiên cứu độ mặn trên ảnh Landsat 8...................................24

Bảng 2. 2: phân chia phạm vi độ mặn:.....................................................................28

Bảng 2. 3: Một số chỉ số thực vật phổ biến sử dụng trong nghiên cứu xâm nhập mặn

.................................................................................................................................43

Bảng 2. 4: Các kênh chỉ số muối có khả năng ứng dụng cho ảnh Sentinel2 và ảnh

LANDSAT..............................................................................................................44

Bảng 2. 5: Các chỉ số vật lý khác.............................................................................45

Bảng 3. 1: Bảng dữ liệu ảnh....................................................................................50

Bảng 3. 2: Số điểm đo phản xạ phổ trên các loại đất...............................................51

Bảng 3. 3: Phản xạ phổ của nhóm đất gley phèn tiềm tàng.....................................53

Bảng 3. 4: Phản xạ phổ của nhóm đất gley mùn, chua............................................58

Bảng 3. 5: Phản xạ phổ của nhóm đất phèn tiềm tàng sâu, mặn..............................60

Bảng 3. 6: Phản xạ phổ của nhóm đất phù sa ít chua, gley......................................62

Bảng 3. 7: Phản xạ phổ của nhóm đất phèn hoạt động, sâu, mặn............................63

Bảng 3. 8: Phản xạ phổ của nhóm đất phèn tiềm tàng, nông, mặn...........................63

Bảng 3. 9: Phản xạ phổ của nhóm đất xám gley cơ giới nhẹ...................................64

Bảng 3. 10: Phản xạ phổ của nhóm đất xám cơ giới nhẹ, rất nghèo Bazơ...............65

ix

Bảng 3. 11: Các chỉ số được lựa chọn.....................................................................67

Bảng 3. 12: Thống kê kết quả chiết xuất độ mặn từ ảnh VNREDSAT 1.................71

Bảng 3. 13: Kết quả đo thực địa khu vực nghiên cứu..............................................75

Bảng 3. 14: Thống kê các chỉ số đánh giá tương quan độ mặn chiết xuất từ ảnh

VNREDSAT 1 và độ mặn đo thực tế.......................................................................76

Bảng 3. 15: Cấp độ mặn theo FAO.........................................................................83

1

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài

Việt Nam được đánh giá là một trong những quốc gia chịu tác động mạnh mẽ

và nặng nề nhất của biến đổi khí hậu. Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến nước ta

là rất nghiêm trọng, trong đó xâm nhập mặn là một trong rất nhiều hậu quả do biến

đổi khí hậu gây nên. Nước biển dâng kéo theo sự gia tăng cường độ xâm nhập mặn

trải dài khắp khu vực ven biển nước ta có thể gây ảnh hưởng tiêu cực đến sinh kế

của hàng triệu người dân sống phụ thuộc vào nông nghiệp và nuôi trồng thủy sản.

Nghiên cứu hiện trạng, phân bố và diễn biến xâm nhập mặn và quá trình đất bị mặn

hóa qua từng thời kỳ là một phương pháp hiệu quả giúp các nhà quản lý theo dõi,

đánh giá được mức độ ảnh hưởng của tình trạng xâm nhập mặn, đồng thời đề xuất

được những biện pháp thích ứng phù hợp, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu

đang diễn ra ngày càng phức tạp và khó dự đoán ở nước ta hiện nay.

Các phương pháp giám sát mặn hóa truyền thống cho thấy có những nhược

điểm nhất định khi phải lượng hóa sự xâm nhập mặn dựa vào số liệu từ nhiều điểm

đo phân bố rời rạc trên một vùng diện tích rộng lớn với nhiều loại hình sử dụng đất

khác nhau. Trong khi đó, với nhiều loại tư liệu viễn thám hiện nay như phổ phản xạ

mặt đất, ảnh máy bay, ảnh vệ tinh đa phổ, siêu phổ, radar.. , công nghệ viễn thám

mang đến một phương pháp tiếp cận mới trong việc nghiên cứu, đánh giá diễn biến

và phân vùng xâm nhập mặn đồng bộ trên diện rộng.

Trong đề tài này, học viên sẽ đi sâu vào phân tích đặc điểm của các loại đất

nhiễm mặn, từ đó ứng dụng công nghệ viễn thám vào việc nhận biết, đánh giá và

phân vùng các loại đất nhiễm mặn này để triết tách các thông tin cần thiết hỗ trợ cho

các nhà quản lý xác định được mức độ ảnh hưởng của xâm nhập mặn, từ đó có

những giải pháp thích hợp với từng địa phương, từng khu vực.

2

2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Luận văn chọn nghiên cứu đất nhiễm mặn thông qua

chỉ số mặn tính từ ảnh viễn thám

Phạm vi nghiên cứu:

Đề tài nghiên cứu thử nghiệm trong ranh giới thuộc khu vực huyện Tiền Hải,

tỉnh Thái Bình.

3. Mục tiêu của đề tài:

Xây dựng được bản đồ độ mặn khu vực huyện Tiền Hải, tỉnh Thái Bình bằng

công nghệ viễn thám và GIS.

4. Nội dung của đề tài:

Để đạt được những mục tiêu đề ra, đề tài sẽ thực hiện các nội dung như sau:

Tìm hiểu ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong nghiên cứu.

Tổng quan Nghiên cứu tổng quan phương pháp tích hợp dữ liệu viễn thám với

điều kiện tự nhiên và đặc điểm đất mặn

Tìm hiểu tình hình thực tế điều kiện tự nhiên khu vực nghiên cứu.

Thu thập, xử lý ảnh vệ tinh của khu vực thực nghiệm.

Xây chỉ số độ mặn của đất tại khu vực nghiên cứu

Đánh giá tình trạng đất mặn khu vực huyện Tiền Hải, tỉnh Thái Bình bằng

công nghệ viễn thám và GIS.

5. Phương pháp nghiên cứu của đề tài

Đề tài sử dụng một số phương pháp chính sau đây:

- Phương pháp viễn thám: tính toán các chỉ số mặn

- Phương pháp GIS: đề tài sử để trình bày dữ liệu, tích hợp dữ liệu cho khu

vực thực nghiệm.

3

- Phương pháp thống kê: đề tài tính tương quan giá trị chỉ số độ mặn với số

liệu mặn đo đạc ở thực địa

6. Bố cục của đề tài

Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn được bố cục thành 3 chương như

sau:

Chương 1: Tổng quan các vấn đề đất nhiễm mặn

Chương 2: Phương pháp viễn thám và GIS nghiên cứu nhiễm mặn

Chương 3: Thực nghiệm xây dựng bản đồ độ mặn khu vực huyện Tiền hải,

tỉnh Thái Bình

7. Lời cảm ơn

Luận văn này là sự bày tỏ lòng cảm ơn chân thành của học viên đến TS Phạm

Thị Làn, người đã tận tình hướng dẫn về mặt khoa học và hơn thế nữa, không

ngừng động viên khuyến kích giúp tôi có lòng tin để hoàn thành luận văn.

Chân thành cám ơn lãnh đạo trường Đại học Mỏ - Địa chất, Ban chủ nhiệm

khoa Trắc địa bản đồ và quản lý đất đai, Ban chủ nhiệm bộ môn Trắc địa mỏ đã hết

sức tạo điều kiện về thời gian để học viên yên tâm hoàn thành luận văn.

Xin chân thành cảm ơn đề tài “Xác định chỉ số độ mặn của đất sử dụng ảnh

viễn thám”, mã số CNVT20.CS04 đã tạo điều kiện cung cấp số liệu để học viên

hoàn thành tốt luận văn.

Một lần nữa, xin chân thành cảm ơn các tập thể, cá nhân đã hết lòng quan tâm

giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi để tác giả có thể hoàn thành được luận văn này.

Rất mong được sự góp ý của đồng nghiệp và bạn đọc để luận văn được tốt hơn.

Và cuối cùng, nhưng không kém quan trọng, tôi xin được bày tỏ lòng biết ơn

đến gia đình, những người đã thực sự là hậu phương mà nếu thiếu, tác giả luận văn

sẽ không thể hoàn thành được bất kỳ công trình nào.

4

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ ĐẤT NHIỄM MẶN

1.1. Đất nhiễm mặn và các nguyên nhân gây ra đất nhiễm mặn

1.1.1. Khái niệm đất nhiễm mặn

Đặc điểm phân biệt của đất mặn từ quan điểm nông nghiệp, là đất đó có tồn tại

các loại muối hòa tan ở một nồng độ cao hơn bình thường, gây ảnh hưởng xấu đến

cây trồng.

Theo định nghĩa tương đối rộng rãi hiện nay trên thế giới, đất mặn là những

loại đất có độ dẫn điện lớn hơn 4 m/dS ở 25°C (Richards 1954). Giá trị này thường

được sử dụng trên toàn thế giới mặc dù các Ủy ban thuật ngữ của Hiệp hội Khoa

học đất của Mỹ đã giảm ranh giới giữa nước mặn và đất mặn không đến 2 m/dS

trong bão hòa giải nén. Các loại muối hòa tan muối phổ biến nhất hiện nay trong đất

mặn là clorua và sunphát canxi, natri và magiê. Nitrat có thể có mặt với số lượng

hiếm. Natri và Clorua là các ion chiếm tỉ lệ nhiều nhất trong các loại đất mặn. Nhiều

đất mặn có chứa lượng đáng kể của thạch cao (4CaSO, 2H2O) ... Cacbonat hòa tan

luôn vắng mặt. Giá trị pH của đất bão hòa luôn luôn nhỏ hơn 8.2 (Abrol et al 1980).

Ngoài ra, còn có một định nghĩa được sử dụng phổ biến hơn, nhất là trong các

trường đại học ở nước ta:

Đất mặn là đất chứa nhiều muối hòa tan (1 – 1,5% hoặc hơn). Những loại

muối tan thường gặp trong đất là NaCl, Na2SO4, CaCl2, CaSO4, MgCl2,

NaHCO3… Những loại muối này có nguồn gốc khác nhau (nguồn gốc lục địa,

nguồn gốc biển, nguồn gốc sinh vật…), nhưng nguồn gốc nguyên thủy của chúng là

từ các thành phần khoáng của đá núi lửa. Trong quá trình phong hóa đá, những

muối này bị hòa tan di chuyển tập trung ở những dạng đại hình trũng không thoát

nước.

5

1.1.2. Nguyên nhân gây ra đất nhiễm mặn

Nguyên nhân làm đất bị mặn hóa cũng có rất nhiều như địa bàn mà nó phân bố

vậy. Nhưng nếu tổng hợp các nguyên nhân lớn làm cho đất mặn thì ta có thể dễ

dàng thấy rằng có hai nguyên nhân lớn, đó là :

- Nguyên nhân khách quan:

Do các yếu tố tự nhiên: Một trong những nguyên nhân chính gây ra đất

nhiễm mặn là sự tác động của môi trường tự nhiên. Nước biển, dòng sông

mặn, và cơn lũ có thể mang muối vào các khu vực nội địa và làm tăng nồng

độ muối trong đất. Nếu khu vực có hệ thống dẫn nước ngầm mặn, việc sử

dụng nước từ các nguồn này cũng có thể làm cho đất trở nên nhiễm mặn.

Điều kiện thổ nhưỡng: Một số đặc điểm của đất và thổ nhưỡng cũng có thể

góp phần vào hiện tượng đất nhiễm mặn. Đất có độ thoát nước kém hoặc bị

lưu thông nước kém có thể dẫn đến tích tụ muối. Thêm vào đó, đất nghèo

dinh dưỡng hoặc có sự thiếu hụt các nguyên tố cần thiết cũng có thể làm tăng

khả năng tích tụ muối trong đất.

- Nguyên nhân chủ quan: Do quá trình sống, canh tác của con người gây tác động

đến các đặc điểm tự nhiên của đất.

Điều kiện thổ nhưỡng: Một số đặc điểm của đất và thổ nhưỡng cũng có thể

góp phần vào hiện tượng đất nhiễm mặn. Đất có độ thoát nước kém hoặc bị

lưu thông nước kém có thể dẫn đến tích tụ muối. Thêm vào đó, đất nghèo

dinh dưỡng hoặc có sự thiếu hụt các nguyên tố cần thiết cũng có thể làm tăng

khả năng tích tụ muối trong đất.

Hoạt động con người: Các hoạt động của con người cũng có thể góp phần

vào nhiễm mặn đất. Việc tiếp tục sử dụng nước mặn hoặc nước có chứa muối

trong các nguồn tài nguyên nước, chẳng hạn như tạo ao nuôi tôm mặn, có thể

dẫn đến tăng nồng độ muối trong đất. Ngoài ra, việc sử dụng phân bón chứa

nhiều muối mà không có quy trình tưới nước đủ để rửa sạch muối cũng có

thể góp phần vào hiện tượng nhiễm mặn đất.

6

Tóm lại, đất nhiễm mặn là kết quả của sự tác động của nhiều yếu tố, bao gồm

tác động tự nhiên và hoạt động con người, như môi trường tự nhiên, tưới tiêu

không đúng cách, điều kiện thổ nhưỡng, và các hoạt động như sử dụng nước

mặn và phân bón chứa muối.

1.1.2.1 Do các yếu tố tự nhiên

Đất bị nhiễm mặn do sự tích tụ quá mức bình thường của các loại muối hòa

tan trong đất. Các muối này chủ yếu là muối của các ion ( Cl¬-, SO42-, Ca2+,

Mg2+, K+, Na+…)Do vậy mà các vùng đất mặn thường là các vùng đất ích bị tác

động rửa trôi của mưa…như các vùng ít mưa, các vùng khô hạn và bán khô hạn, đất

ngày một tích tụ nhiều muối và đất bị mặn hóa. Ở nước ta, đất mặn lại có nguyên

nhân là đất nhiễm mặn từ biển, bị nước biển xâm thực…nước biển theo các đường

sông, nước ngầm vào sâu trong nội địa…Có các nguyên nhân gây ra hiện tượng đất

nhiễm mặn như sau:

a) Do phong hóa khoáng sản cơ sở:

Như ta cũng đã biết, đất có nguồn gốc từ sự phong hóa đá. Các loại đá, bản

thân chúng điều có chứa một lượng muối khoáng nhất định. Đây chính là nguồn gốc

của muối trong đất. Khi đá trong tự nhiên bị các tác động của các quá trình phong

hóa vật lí, phong hóa hóa học gồm có sự thủy phân, sự hydro hóa, sự hòa tan, sự

oxy hóa và sự caρbonate hóa, các yếu tố cấu tạo nên đá được thả ra dần và làm hòa

tan các muối khoáng có trong đá ban đầu. Các muối này nếu không bị rửa trôi đi nơi

khác sẽ tích tụ ngay tại vùng đất đó, ngày tháng trôi qua, lượng muối tích tụ này

ngày một nhiều…và đến một lúc nào đó, chúng thật sự làm cho đất có tính chất của

đất mặn - đất đã bị mặn hóa…

b) Do khoáng vật trầm tích:

Dù cho sự phong hóa các khoáng cơ bản là nguồn gián tiếp của hầu hết các

muối có thể hòa tan, hẳn có một số ít trường hợp trong đó lượng muối đủ đã tích tụ

tại nơi từ đó chỉ nguồn nói trên tạo ra một loại đất mặn. Đất mặn thường xảy ra

trong các khu vực nhận muối từ các điạ điểm khác, và nước là một thể mang cơ bản.

7

Đại dương có thể là nguồn muối vì trong đất vật liệu mẹ gồm có trầm tích biển lắng

tụ trong thời kỳ điạ chất sớm hơn và từ đó đã được nâng lên. Loại đá phiến tại

Colorado, Wyoming và Utah là các thí dụ điển hình của trầm tích biển mặn.

c) Do hoạt động núi lửa:

Một vùng mà ta cũng có thể tìm thất đất mặn nữa là các vùng biển cũ trong nội

địa. Nói đến đây ta cũng có thể hiểu tại sao đất ở đây mặn. Do trong quá khứ, khu

vực đó là vùng biển, do một biến cố tự nhiên nào đó chẳng hạn như bị núi lửa hoạt

động đã vùi lấp, vùng biển này biến mất… nhưng đó chỉ là sự biến mất của chất

lỏng, các muối khoáng vô cơ không thể bốc hơi theo hơi nước nên tích tụ lại trên

mặn đất, sau này bị trầm tích vùi xuống sâu dưới lòng đất. Đất ở khu vực này trở

thành đất mặn. Do vậy, đất ở các khu vực có mỏ muối thường là đất mặn. Ở nước ta

thì không có đất mặn được hình thành theo kiểu này, nhưng ở Anh thì có rất nhiều.

d) Do lắng đọng muối vùng ven biển và cửa sông:

Ngoài ra dựa vào tính chất của đất mặn là đất có chứa một lượng lớn các loại

muối hòa tan. Vậy các vùng ven biển ở cửa sông cũng là các vùng ta thường bắt gặp

đất mặn, thực tế là vậy. Đất ở đây thường bị mặn hóa do đất bị nhiễm mặn từ biển

vào. Các loại muối từ biển sẽ theo các mao nước trong đất xâm nhập cạn vào đất

liền. Đặc biệt trong các mùa khô, khi mực nước sông thấp, áp lực nước ngọt không

đủ sức ngăn nước biển vào… nước biển sẽ theo đường sông xâm nhập sâu vào

trong nội địa…gây thiệt hại nặng cho các ngành nông nghiệp. Và như vậy, đất sản

xuất bình thường đã trở thành đất mặn.

e) Do lắng đọng muối trong lục địa:

Đại dương là nguồn muối trên đất thấp dọc theo duyên hải. Tuy nhiên, phổ

biến hơn, nguồn muối trực tiếp là nước mặt và nước ngầm. Tất cả các loại nước trên

chứa muối đã hòa tan, liều lượng tùy thuộc vào hàm lượng muối trong đất và vật

liệu địa chất mà nước đã tiếp cận. Nước có tác dụng như là nguồn muối khi được sử

dụng để tưới. Nước còn có thể thêm muối vào đất trong điều kiện tự nhiên, hay khi

nước tràn ngập vùng đất thấp hay khi nước ngầm dâng cao gần mặt đất.

8

f) Do gió mang muối vào:

Ngoài các nguyên nhân trực tiếp hoặc gián tiếp từ đại dương, thỉnh thoảng

muối được di chuyển vào trong đất liền thông qua sự chuyển tải bằng gió và được

gọi là muối theo chu kỳ (Teakle, 1937).

Hình 1. 1: Sự tích tụ muối ở các vùng trũng, thấp

1.1.2.2 Do các yếu tố nhân tạo

Ngoài việc tích tụ trong đất do các tiến trình tự nhiên, muối cũng có thể được

tích tụ do tác động của con người thông qua các hoạt động sau:

a) Do tưới tiêu:

Tưới tiêu không hợp lí của con người trong quá trình canh tác là nguyên nhân

gây tích tụ muối trong đất. Vì nước tưới thường là nước lấy trực tiếp từ các sông…

Nước này thường chứa một lượng muối khoáng lớn (do nhận được từ các vùng đất

khác nhau mà nó chảy qua). Khi tưới, vì một lí do nào đó, hoặc do tưới quá nhiều,

lượng muối này không đươc cây trồng sử dụng hết, lại không bị rửa trôi đi nơi khác,

nó sẽ tích lại…và ngày càng làm cho đất bị nhiễm mặn.

Do việc con người sử dụng nước đầu nguồn quá mức làm cho mực nước ở các

sông thấp xuống, điều này cũng là nguyên nhân làm cho đất bị nhiễm mặn do nước

biển xâm lấn sâu vào trong nội địa.

9

Bài toán về độ mặn quan trọng kinh tế chính đặt ra khi đất không mặn trước

trở nên mặn do việc tưới nước. Loại đất trên thường nằm ở trong các thung lũng gần

sông suối, và, vì trường hợp có thể được tưới nước vùng đất cao hơn thường được

chọn để trồng trọt. Trong khi các loại đất trên có thể được tiêu nước tốt và không

mặn trong điều kiện tự nhiên, việc tiêu nước có thể không thích hợp cho việc tưới

nước. Khi muốn tưới nước cho đất mới nông dân thường thất bại trong việc nhìn

nhận yêu cầu để xác lập tiêu nước nhân tạo khi muốn sử dụng nước bổ sung hay các

muới có thể hòa tan.. Như là một kết quả, mực nước ngầm có thể dâng cao từ một

chiều sâu rất lớn đến một số ít bộ anh trên mặt đất trong một số năm. Trong thời kỳ

phát triển đầu của các dự án tưới tiêu, nước thường đầy đủ và có một xu thế sử dụng

nước quá mức. Điều nói trên đẩy nhanh sự nâng cao mực nước ngầm. Nước được

sử dụng để tưới có thể chứa từ 0,1 đến nhiều bằng 5 tấn muối cho mỗi mẫu-bộ anh

nước, và việc sử dụng nước hàng năm có thể lên đến 5 bộ anh hay hơn. Do đó,

lượng rất lớn muối có thể hòa tan có thể được bổ sung vào đất có tưới trong thời

gian tương đối ngắn. Khi mức nước ngầm cao lên trong khoảng 5-6 bộ anh trên mặt

đất, nước ngầm di chuyển lên phía trên vào vùng hoạt động của rễ và lên trên mặt

đất. Trong điều kiện như trên, nước ngầm, cũng như nước tưới, góp phần vào việc

mặn hóa đất.

b) Do sa mạc hóa:

Quá trình tích lũy các loại muối trung tính hòa tan được gọi là quá trình mặn

hóa. Đất mặn xảy ra trong phần lớn càc vùng có thời tiết khô và nửa khô. Trong

điều kiện ẩm, muối có thể hòa tan ngay từ đầu. Trong vật liệu thổ nhưỡng và vật

liệu được tạo ra bởi sự phong hóa khoáng chất thường được mang xuống nước

ngầm và cuối cùng được chuyển tải qua các sông suối đến đại dương. Vì vậy, đất

mặn về thực hành không hiện hữu tại vùng ẩm ướt trừ khi đất đã là đối tượng của

nước biển trong tam giác châu sông và các đất thấp khác gần biển. Trong các vùng

khô, sự trực di và sự chuyển tải các muối có thể hòa tan ra biển không trọn vẹn như

tại vùng ẩm ướt. Sự trực di thường là cục bộ về bản chất và các muối có thể hòa tan

có thể không bị chuyển tải đi xa. Điều nói trên xảy ra không chỉ vì thiếu vũ lượng

10

để trực di và chuyển tải muối mà còn vì tỷ lệ bốc hơi cao đặc trưng của thời tiết

khô, có xu thế tập trung các muối trong đất và trong nước mặt.

Sự tiêu nước bị giới hạn là một yếu tố thường góp phần vào sự mặn hóa đất và

có thể liên quan đến sự hiện diện của mực nước ngầm cao hay độ thẩm thấu trong

đất thấp. Mực nước ngầm cao thường có liên quan đến điạ hình, Do vũ lượng thấp

trong vùng khô hạn, đường tiêu nước mặt có thể được phát triển kém. Như là một

hệ quả, có các bể tiêu nước không có đầu ra cho các dòng chảy thường xuyên. Việc

tiêu nước có muối khỏi đất cao trong lưu vực có thể nâng cao mực nước ngầm lên

mặt đất, có thể tạo ra lụt lôi tạm, hay có thể tạo thành hồ có muối thường xuyên.

Trong điều kiện như trên, di chuyển lên trên nước ngầm mặn hay bốc hơi nước mặt

tạo ra đất mặn. Do đó, chừng mực vùng đất mặn đã hình thành có thể thay đổi từ

một vài mẫu anh đến hàng trăm dặm vuông. Nhiều loại đất mặn tại Anh quốc đã

được hình thành theo phương pháp nói trên. Các vùng tương tự xảy ra trên khắp các

bang miền Tây. Chúng thường được xem như là các hồ khô.

1.2. Đặc điểm, phân bố đất nhiễm mặn

Đặc điểm

Độ dẫn điện

Nước nguyên chất có độ dẫn điện rất kém, nhưng khi cho muối vào nước, độ

dẫn điện của nước sẽ tăng. Vì vậy độ dẫn điện của nước có tương quan với nồng độ

muối. Độ dẫn điện được kí hiệu là EC, xác định bằng EC meter, đơn vị đo là

decisiemens/mét (dS/m).

11

Hình 1. 2: Đất khô cằn, kết tinh muối trắng trên bề mặt là đặc điểm nhận

dạng đất mặn

Hiện nay, để xác định EC của đất, người ta có thể dùng điện cực cắm thẳng

vào đất và đọc giá trị EC.

Tình trạng Natri trong đất

Có hai khái niệm dùng để diễn tả tình trạng Natri trong đất.

Phần trăm Natri trao đổi (ESP): Xác định mức độ bão hòa Na trên phức hệ

trao đổi.

Khi ESP = 15, pH có thể đạt đến 8.5

ESP = ( Na trao đổi (cmol /kg)/khả năng trao đổi cation ( cmol /kg)x100)

c

c

Tỉ lệ hấp phụ Natri (SAR): Là tính chất thứ hai được sử dụng phổ biến hơn

ESP do SAR cho thấy nồng độ cả Na+ và Ca+, Mg+ trong dung dịch.

SAR = [Na+]/(1/2([Ca²⁺] + [Mg²⁺]))^1/2

Với [Na+], [Ca²⁺], [ Mg²⁺] là nồng độ của Natri, Canxi, Magiê trong dung

dịch, tính bằng mol/lít. Tác hại của ion Na+ sẽ giảm khi có sự hiện diện của các

cation Ca, Mg. Dưới đây là bảng liệt kê một số đặc điểm tiêu biểu của đất mặn.

Bảng 1. 1: Bảng liệt kê một số đặc điểm tiêu biểu của đất mặn

Đặc điểm

Đất mặn

1.Hóa chất

a. muối trung tính bao gồm các clorua và sunphát canxi, natri

12

và magiê chiếm tỉ lệ cao trong thành phần ion của đất mặn.

b. pH của đất mặn thấp hơn 8.5

c. Độ dẫn điện của đất mặn luôn lớn hơn 4 m / dS ở 25°C.

d. tỉ lệ trao đổi Natri: ESP < 15.

Tỉ lệ hấp phụ Natri: SAR < 13

e. Mặc dù Na thường là cation hòa tan chiếm ưu thế, các giải

pháp đất cũng chứa số lượng đáng kể các cation hóa trị hai, ví dụ

như Ca và Mg.

f. Đất có thể chứa một lượng đáng kể các hợp chất canxi hòa

tan ít, ví dụ như thạch cao.

2. Vật lý

a. Trong sự hiện diện của muối hòa tan vượt quá trung tính làm

phá vỡ cấu trúc của đất.

b. Tính thấm của đất nước và không khí kém hơn so với đất

bình thường

3. Ảnh hưởng

về tăng trưởng

thực vật

Trong đất mặn tăng trưởng thực vật có ảnh hưởng bất lợi:

a. Thông qua tác dụng của muối dư thừa về áp suất thẩm thấu

của dung dịch đất và kết quả là giảm lượng nước nước trong cơ thể

thực vật. Có thể làm thực vật mất nước và chết.

b. Có thể gây ngộ độc với một số loại thực vật thông qua độc

tính của các ion cụ thể, ví dụ như Na, Cl, B, vv;

4. Cải tạo đất

Cải thiện đất mặn chủ yếu yêu cầu loại bỏ các muối hòa tan

trong tầng đất mặt thông qua thẩm thấu và thoát nước.

5. Địa lý phân

phối

Đất mặn có xu hướng chiếm ưu thế ở các vùng khô cằn và bán

khô hạn. Ngoài ra còn phân bố ở những vùng trũng, cửa sông, ven

13

biển…

6.Chất lượng

nước mặt đất

Nước ngầm ở các khu vực chi phối bởi đất mặn có nồng độ

điện nói chung và nồng độ các muối cao.

Đặc điểm thành phần của một số loại đất nhiễm mặn

Bảng 1. 2: Đặc thù đất mặn ở ADDALA, IRAQ (Sehgal, 1980)

Thành phần chiết suất bão

Cơ cấu%

hòa me/l

Chất Clay Đất Sand

Na

+

Ca

+ +

Mg

+ +

Cl

-

SO

-

Độ sâu

cm

ECE

dS/m

4

pHs

SAR

hữu <2 m bùn

(50 m

- 2

mm)

cơ %

(20-

50

m)

0-15

1.1

0.9

0.6

0.6

39 46 15

40 46 14

7.4

7.6

7.9

7.9

7.9

12

13

10

14

15

20

48

66

78

30 111 16

30 123 20

28 87 42

26 93 68

38 105 96

2.7

6.7

15-37

37-66

66-127

70

30

43 51

37 52 11

37 55

6

12.0

18.0

22.0

106 40

123 32

127-136 0.5

8

* PH _S - pH đo được trên nền đất ngập dán.

Bảng 1. 3: Đặc thù đất mặn ở HALANA ABU-SERIES, HALANA, Irắc

Composition of the Saturation

Cơ cấu%

SAR

Extract me/l

Độ sâu

cm

ECE

dS/ m

_Na + _Ca

+ +

+ +

_Cl - _SO

-

Chất Clay Đất Sand

hữu <2 m bùn (50m -

Mg

pHs

4

cơ%

(20- 2mm)

50m)

0-17

1.1

49

49

2

7.0

49 320 164 178 618 26

24

14

17-57

57-85

0.7

0.6

53

48

51

45

46

52

48

54

1

1

1

1

7.2

7.4

7.5

7.7

49 378 160 178 648 36

29

41

35

44

45 366 90

39 355 70

48 488 60

166 540 68

126 468 62

188 165 96

885-108 0.5

108-123 0.5

Bảng 1. 4: Đặc thù đất mặn ở HAMZA-KAZIN SERIES, Irắc (Sehgal

1980)

Composition of the Saturation

Cơ cấu%

SAR

Extract me/l

Độ sâu

cm

ECE

dS/m

_Na + _Ca

+ +

+ +

-

Chất Clay Đất

hữu cơ <2 m bùn (50 m-2

Sand

Mg

Cl

SO

-

pHs

4

%

(20-50 mm)

m)

0-17

1.3

38

37

27

14

15

56

55

66

29

32

6

8

7.5 75 690 280

320

1140 258 40

5315 100 44

216 144 41

17-48

48-75

75-128

0.4

0.3

0.2

8.0 33 330

8.1 26 282

8.2 14 141

8.3 14 123

78

42

20

20

32

50

20

18

7

57

53

78

78

96

88

31

28

128 -150 0.2

Đặc điểm của một số nhóm đất nhiễm mặn

Đất mặn sú vẹt đước:

Có diện tích khoảng 105318ha, chiếm 0,34% diện tích đất tự nhiên toàn quốc

và 10,63% diện tích của nhóm đất mặn. Loại đất này có phản ứng trung tính và

kiềm yếu, hữu cơ, các nguyên tố dinh dưỡng có hàm lượng trung bình và khá, tỷ lệ

Mg² tương đương Ca². Tổng số muối tan lớn hơn 1% và Cl־ lớn hơn 0,25%.

15

Đất mặn sú vẹt đước ở dạng chưa thuần thục, tầng mặt thường dở đất dở nước

đang trong quá trình bồi lắng, dạng bùn lỏng lầy ngập, Bão hòa NaCl, glây mạnh. Ở

Miền Bắc có thành phần cơ giới trung bình và nặng ở Nam Bộ.

Đất mặn nhiều:

Có diện tích khoảng 133288ha. Chiếm 0,42% diện tích đất tự nhiên cả nước và

15,0% diện tích đất mặn. Thường có Clˉ lớn hơn 0,25% , tổng số muối tan lớn hơn

1%. Về mùa mưa các trị số trên thường hạ thấp hơn. Tỷ lệ Ca²/Mg²<1. Đất mặn

nhiều thường chứa các chất dinh dưỡng trung bình đến khá. Nhất là ở Nam Bộ.

Thành phần cơ giới từ sét đến limon hay thịt pha sét. Đất mặn ở Nam Bộ thường có

thành phần cơ giới nặng hơn và sâu hơn. Đất mặn ở Miền Bắc thường có thành

phần cơ giới trunhg bình và có nền cát hay cát pha ở độ sâu chưa đến 100cm, và ở

độ sâu khoảng 50-80cm thường gặp lớp cát xám xanh có xác vỏ xò, ốc biển.

Đất mặn trung bình và ít:

Có diện tích khoảng 732584ha, loại đất này chiếm 2,4% diện tích đất tự nhiên

toàn quốc và khoảng 75% diện tích của nhóm đất mặn. Kết quả phân tích nhiều mẫu

đất mặn trung bình và ít cho thấy: Mức độ Cl nhỏ hơn 0,25% và EC <4ms/cm, đất

có phản ứng trung tính, xuống sâu pH có tăng lên do nồng độ muối cao hơn tỷ lệ

Ca2+/Mg2+<1, mùn, đạm trung bình, lân trung bình và nghèo.

Đặc trưng phẫu diện

A(0-15cm) màu xám nâu ẩm, thịt pha sét, cấu trúc cục trung bình, ít lỗ hổng,

dẻo hơi chặt, có vết vàng nhỏ lẫn ít rễ cây, chuyển lớp từ từ.

AC(15-60cm) màu nâu ẩm thịt pha sét, rất ót lỗ hổng, chặt, cấu trúc không rõ,

chuyển lớp từ từ.

B(60-97cm) màu nâu hơi xám, ướt, sét pha limon, rất ít lỗ hổng, chặt, có vết

glây yếu, chuyển lớp rõ.

C(97-160cm) màu nâu đen, ướt, thịt pha sét, glây yếu, dẻo, chặt.

16

1.3. Phân loại đất nhiễm mặn

Chỉ tiêu phân loại

Dựa vào các chỉ số EC, ESP, SAR, và pH để phân loại đất mặn.

Quá trình tích lũy các loại muối trung tính hòa tan được gọi là quá trình mặn

hóa. Các muối này bao gồm chủ yếu là các anion Cl, SO₄^2- và các cation Na+, Mg²⁺,

Ca²⁺ và K+. Nồng độ các muối này trong đất mặn rất cao, làm ngăn cản sự sinh

trưởng của thực vật. EC của dịch trích baoxl hòa >4dS/m. Các muối hòa tan thường

tích tụ ở mặt đất do sự bốc hơi nước, hình thành nên những lớp muối trắng, vì vậy

còn gọi đất này là đất kiềm trắng.

Ca và Mg chiếm tỉ lệ cao trong phức hệ trao đổi của đất mặn, do đó ESP

thường nhỏ hơn 15 và pH thường lớn hơn 8.5

Đôi khi nồng độ Na+ trong đất mặn cao hơn Ca²⁺ và Mg²⁺ do sự hiện diện của

muối Na hòa tan. Tuy nhiên do áp lực của Ca và Mg cao nên SAP < 13.

Sự sinh trưởng kém của thực vật trên đất mặn chủ yếu là do tính chất vật lí của

đất bị xấu, các keo đất bị phân tán mạnh do nồng độ Na cao.

Theo USDA, độ mặn của đất được chia làm 4 cấp độ.

Bảng 1. 5: Các cấp độ độ mặn

Cấp độ mặn

Quy ước

EC_se(mS/cm)

Tổng muối hòa tan

(%)

0

1

2

3

Không mặn

0-2

4-8

<0,15

0,15-0,35

0,35-0,65

>0,65

Mặn ít

Mặn trung bình

Mặn nhiều

8-15

>15

Ngoài ra, ta còn một loại đất trung gian giữa đất mặn và đất kiềm. Ở đây xin

được phép xem như nó là một loại đặc biệt của đất mặn do nó cũng có một số tính

chất của đất mặn.

17

Đất mặn kiềm có tính chất trung gian giữa đất mặn và đất kiềm. Đất mặn kiềm

chứa các muối trung tính như đất mặn, EC > 4dS/m, nhưng có ESP > 15, SAR > 13.

Sự sinh trưởng của thực vật kém do nồng độ muối cao, và nồng độ Na cao.

Tính chất vật lý, hóa học của đất mặn kiềm cũng tương tự như đất mặn, do ảnh

hưởng của các muối trung tính. Các muối này di chuyển đến gần các hạt keo mang

điện tích (-), do đó làm giảm sự phân tán của các cation.

Nhưng sự phân tán keo đất xảy ra nhanh chóng khi các muối hòa tan bị rửa

trôi, nhất là khi sủ dụng nước rửa chứa nhiều Na+, hay nước rửa có SAR cao. Trong

trường hợp này do nồng độ Na trao đổi và pH sẽ cao, làm phân tán keo đất.

1.4. Các phương pháp nghiên cứu đất nhiễm mặn

1.4.1. Nghiên cứu và lập bản đồ đất nhiễm mặn bằng phương pháp viễn

thám

Việc nghiên cứu và lập bản đồ đất nhiễm mặn rất phức tạp. Sự phân bố của đất

bị ảnh hưởng bởi muối được phản ánh bởi các biến thể trong mực nước ngầm và

quá trình khoáng hóa kết hợp với ảnh hưởng của địa hình. Sự không đồng nhất về

không gian của đất mặn và đất kiềm có thể được nhìn thấy bằng sự tương phản tông

màu trong hình ảnh trên các ảnh viễn thám đã qua xử lý (do sự thay đổi trong hàm

lượng mùn và sự hiện diện của bột silic và sự sủi bọt muối) và cả trên bề mặt thảm

thực vật (do sự ức chế tăng trưởng của độ mặn và độ kiềm lên thực vật và sự khác

biệt về độ nhạy của cây trồng và các cây tự nhiên với các mức độ ẩm đất do ảnh

hưởng của biến động của mực nước ngầm). Điều này làm cơ sở cho việc áp dụng

phương pháp viễn thám trên khu vực diện tích lớn kết hợp với khảo sát thực địa

truyền thống trong nghiên cứu và lập bản đồ đất nhiễm mặn và kiềm.

Việc sử dụng ảnh viễn thám đa phổ kết hợp với kỹ thuật phân loại và xử lý

ảnh hiện là phương pháp hiệu quả để lập bản đồ đất nhiễm mặn. Phương pháp này

cần thực hiện các bước sau:

Giai đoạn chuẩn bị

18

- Thu thập và sắp xếp trình tự các thông tin liên quan đến tình trạng môi

trường, các dữ liệu bản đồ và dữ liệu phân tích có sẵn.

- Lập một danh sách sơ lược các loại đất được đánh giá bởi cấu trúc dự đoán

của lớp phủ đất.

- Biên soạn bản đồ che phủ đất dựa trên dữ liệu viễn thám, sử dụng ảnh vệ tinh

có độ phân giải cao hoặc ảnh viễn thám trên không bao gồm cả việc sử dụng

máy bay không người lái (UAV), v.v.

Xây dựng bản đồ phác thảo đất nhiễm mặn dựa trên ảnh vệ tinh

Các ứng dụng rộng rãi nhất của việc sử dụng ảnh vệ tinh để xây dựng bản đồ

phác thảo các khu vực đất nhiễm mặn trong môi trường khô hạn của các vùng thảo

nguyên khô dựa trên sự khác nhau giữa các tông màu hình ảnh của các dải phổ. Đây

là một phương pháp lập bản đồ gián tiếp đáng tin cậy liên quan đến việc sử dụng

các chỉ số phyto của đất bị ảnh hưởng bởi muối dựa trên dữ liệu MSI từ các ảnh vệ

tinh có độ phân giải cao hoặc cực cao (ví dụ: Vnredsat-1, Spot, Landsat, Terra,

Pleiades).

Ánh xạ đất mặn dựa trên MSI tuân theo các thuật toán trong quá trình xử lý

được chia thành một số giai đoạn:

Giai đoạn xử lý ảnh ban đầu: Đây là giai đoạn thực hiện các hiệu chỉnh hệ

thống, đo bức xạ, khí quyển và hiệu chỉnh hình học, hiệu chỉnh phép đo phóng xạ,

tăng độ tương phản hình ảnh và lọc không gian.

Giai đoạn phân tích thống kê hình ảnh: Trong giai đoạn này, số lượng các lớp

đất cần phân tích được tối ưu để xác định cho giai đoạn tiếp theo là phân loại hình

ảnh. Xử lý kỹ thuật số và phân loại hình ảnh để tạo ra một bản đồ phác thảo phản

ánh vị trí tương đối của các khu vực cần nghiên cứu. Sau cùng các khu vực được

19

phân định bằng tọa độ địa lý và được phân biệt bởi các tham số quang học bề mặt

của chúng.

1.4.2. Điều tra thực địa

Đây là công việc cần thiết để xác minh độ chính xác của bản đồ phác thảo khu

vực cần nghiên cứu (đầu ra dữ liệu viễn thám) trên mặt đất. Giai đoạn này cũng bao

gồm khảo sát thực địa để xác nhận tương tác môi trường đất và danh sách các loại

đất.

Trong khảo sát thực địa kiểm tra nhiễm mặn đất cần thiết tạo các hố để kiểm

tra lõi đất, các lớp cấu trúc đất. Các loại đất của phức hợp (Solonetz và Solonchak)

được xác định trên cơ sở cấu trúc hình thái của đất sau đó phân tích trong phòng thí

nghiệm để xác nhận nguồn gốc và phân loại vị trí phân bố của các loại đất này.

Các mẫu được lấy từ đất mặn và kiềm được phân tích kỹ càng, đặc biệt đến

việc xác định hàm lượng mùn, phân bố kích thước hạt, khả năng trao đổi cation, tỷ

lệ hấp thụ natri và thành phần cation-anion của chiết xuất nước.

Dữ liệu thu được cho phép xác định, phân loại được các loại đất qua đó hoàn

thành bản đồ đất để làm cơ sở cho các khuyến nghị tiếp theo để giám sát và cải tạo

các vùng đất nhiễm mặn.

20

CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP VIỄN THÁM VÀ GIS TRONG

NGHIÊN CỨU NHIỄM MẶN

2.1. Các nghiên cứu về nhiễm mặn tại Việt Nam

Trong thời gian gần đây, việc ứng dụng khoa học công nghệ trong giám sát và

đánh giá xâm nhập mặn được các nhà khoa học trong nước tiến hành nghiên cứu

dưới nhiều phương pháp khác nhau. Xâm nhập mặn có xu hướng ngày càng trầm

trọng hơn là do rất nhiều nguyên nhân, trong đó biến đổi khí hậu có ảnh hưởng trực

tiếp và lớn nhất. Nhóm tác giả Trần Quốc Đạt, Nguyễn Hiếu Trung và Kanchit

Likitdecharote thuộc trường Đại học Cần Thơ và Đại học Chulalongkorn - Thái Lan

đã tiến hành nghiên cứu mô phỏng xâm nhập mặn đồng bằng sông Cửu Long dưới

tác động của nước biển dâng và sự suy giảm lưu lượng nước từ thượng nguồn.

Trong nghiên cứu này, xâm nhập mặn ở đồng bằng sông Cửu Long được mô phỏng

cho những kịch bản khác nhau của mực nước biển dâng và lưu lượng thượng nguồn

giảm bằng mô hình MIKE11. Mô hình được xây dựng dựa trên cở sỡ dữ liệu của

hai năm 1998 và 2005. Kết quả mô phỏng xâm nhập mặn năm 1998 được chọn kịch

gốc so sánh với bốn kịch bản xâm nhập mặn vào các năm 2020 và 2030. Bốn kịch

bản này được xây dựng dựa trên kịch bản CRES B2, kịch bản tăng diện tích nông

nghiệp và kịch bản diện tích nông nghiệp không đổi. Hai kịch bản đầu là khi mực

nước biển dâng 14 cm và lưu lượng thượng nguồn giảm 11% và 22%. Kịch bản số

ba và bốn là khi mực nước biển dâng 20cm và lưu lượng thượng nguồn giảm 15%.

Kết quả mô phỏng cho thấy rằng độ mặn 2,5g/l xâm nhập 14 km sâu hơn kịch bản

21

gốc năm 1998. Ngoài ra xâm nhập mặn cũng tác động hầu hết các dự án ngăn mặn

ở đồng bằng sông Cửu Long. Việc phát triển hệ công cụ hỗ trợ nghiên cứu gồm 4

Modul chức năng: GIS (Geography Information Systerm) – Viễn thám – Modelling

– Database có tên gọi là Geoinfomatics đã được Viện Môi trường và Tài nguyên

Đại học Quốc gia TP.HCM nghiên cứu và áp dụng. Một trong những ứng dụng

của nó là dự báo diễn biến biên mặn trên hệ thống dòng chảy sông Đồng Nai, sông

Sài Gòn nhằm phục vụ việc quy hoạch, xác định cơ cấu cây trồng phù hợp và triển

khai hoạt động nuôi trồng thủy sản an toàn. Ngiên cứu sử dụng công cụ toán học là

phần mềm MK4 của PGS.TS Lê Song Giang. Từ dữ liệu, số liệu ban đầu của năm

2002, phần mềm MK4 cho phép xây dựng những kịch bản diễn biến biên mặn cho

những năm tiếp theo theo mùa và theo các kịch bản xả lũ của các hồ chứa ở thượng

nguồn. Kết quả của nghiên cứu cho thấy sự dịch chuyển khá lớn về biên mặn của

mùa khô và mùa mưa. Năm 2009, nhóm nghiên cứu thủy văn và môi trường gồm

các chuyên gia thuộc trường Đại học khoa học tự nhiên và Đại học quốc gia Hà Nội

đã áp dụng mô hình MIKE 11 để đánh giá tình hình xâm nhập mặn trên hệ thống

sông Bến Hải và Thạch Hãn cho kết quả tốt. Việc hiệu chỉnh và kiểm định mô hình

thủy lực và lan truyền chất được thực hiện với bộ số liệu đo đạc quan trắc tháng 8

năm 2007. Để dự báo tính hình xâm nhập mặn đến năm 2020, các điều kiện biên

được kết hợp giữa việc dự báo tình hình sử dụng nước thượng nguồn kết hợp với

các kịch bản nước biển dâng. Kết quả mô phỏng bằng mô hình cho thấy, đến năm

2020 mặn có thể xâm nhập khá sâu vào đồng bằng. Điều đó sẽ đặt ra những thách

thức cho hoạt động canh tác cây nông nghiệp sử dụng nguồn nước tưới từ sông

nhưng đồng thời cũng tạo ra thời cơ tăng diện tích sản xuất cho ngành nuôi trồng

thủy sản nước lợ [1].

Nghiên cứu của tác giả Trần Thị Phương Dung về “ứng dụng ảnh viễn thám

Modis phân vùng ảnh hưởng xâm nhập mặn tỉnh Bến Tre năm 2012” sử dụng 12

ảnh Modis trong 1 năm, nghiên cứu chỉ số NDVI biến động qua từng tháng trong

năm. Phân tích cho đối tượng : lúa và thủy sản dựa trên lịch mùa vụ lúa và lịch nuôi

22

trồng thủy sản, từ đó gián tiếp suy ra độ mặn của các khu vực ở các mức mặn, lợ,

ngọt.

2.2. Các nghiên cứu nhiễm mặn trên thế giới

2.2.1. Một số nghiên cứu độ mặn sử dụng ảnh LANDSAT

2.2.1.1. Khu vực bán sa mạc Ethiopia

Nghiên cứu của Engdawork Asfaw và cộng sự tại khu vực trang trại mía tại

Ethiopia. Sử dụng ảnh Landsat TM năm 2012 cùng bộ chỉ số độ mặn như hình 3

[1].

Hình 2. 1: Bộ chỉ số độ mặn Landsat TM

2.2.1.2. Nghiên cứu tại khu vực Oran Region of Algeria

Nghiên cứu do Abdellatif Dehni và cộng sự thực hiện năm 2012 [2], tại khu

vực đồng bằng Es-Sénia của Oran. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu được sử

dụng: sử dụng ảnh viễn thám đa thời gian Landsat TM trong giai đoạn 1987-2009,

các báo cáo khảo sát đất được công bố, bản đồ đất, bản đồ của Oran, báo cáo điều

tra dân số, báo cáo chất lượng nước cho khu vực nghiên cứu, được thu thập và sử

dụng trong quá trình giải thích và công việc thực địa. Độ mặn là một đặc điểm tự

nhiên của đất, nhưng độ mặn là do hoạt động của con người cụ thể gây ra. Độ mặn

được xác định bởi sự tích tụ muối hòa tan trong đất. nhóm nghiên cứu đã sử dụng

23

cơ sở dữ liệu thuỷ hóa nước để mô tả tính chất độ mặn của đất và độ kiềm để phân

định đất bị ảnh hưởng của muối và quy trình phân loại trong Hệ thống GIS. Thực

hiện cơ sở dữ liệu hóa học của nước với 246 các giếng khoan (NAHR: Cơ quan

Thủy lợi Quốc gia) và 46 mức nước ngầm (SAR "Giá trị Hấp thụ Natri", PH, SR

"Phần còn lại của Sec", Độ dẫn điện, vv) và 81 mức nước ngầm cho phù sa Es-

Sénia . Nhóm tác giả đã sử dụng phần mềm "Visual Visualization Imaging" của

ENVI để hiệu chỉnh và hủy bỏ sự khiếm khuyết của các cảm biến LANDSAT (hiệu

ứng tiếng ồn LANDSAT ETM + sau năm 2002), Các đồ tạo tác hình ảnh như dải,

dải, và sự dịch chuyển tương quan quét được loại bỏ trước khi hiệu chỉnh phóng xạ,

và những hiệu chỉnh này không thể đảo ngược được. Sử dụng mô-đun địa hình

(thay thế dữ liệu xấu) thành khoảng [0 - 1] cho tất cả các dải LANDSAT. Tất cả

hình ảnh được xuất dưới dạng tập tin Geotiff raster cho phần mềm IDRISI (để xử lý

hình ảnh và phân loại dữ liệu).

Về xử lý ảnh, đầu tiên sử dụng các mô-đun COMPOSITE và STRETCH

(IDRISI) để tạo ra hai hình ảnh mới và sau đó phân tích tỷ lệ của chúng. Mô-đun

COMPOSITE nhận dữ liệu nhận được ở các kênh thứ nhất, thứ 2 và thứ 4 và chức

năng STRETCH tạo ra độ tương phản cân bằng biểu đồ. Lược đồ thứ hai sử dụng

hàm ISOCLUST của GIS IDRISI thực hiện phân loại dựa trên các hình ảnh được

tạo cụ thể (thông qua các chỉ số độ mặn và PCA (Thành phần chính). Cách phân

loại được thực hiện với việc sử dụng các chức năng đặc biệt của GIS.Trong IDRISI

Windows, chúng là lọc, giãn và ghép. Những GIS này chức năng tăng tỷ lệ tín hiệu

nhiễu trong dữ liệu vệ tinh và đề xuất sử dụng hiệu quả nhất thông tin chứa trong

các kênh phổ khác nhau. Vấn đề phân định các khu vực bị ảnh hưởng bởi muối

thường là kèm theo vấn đề xác định các vùng có nguy cơ bị ngập nước, thứ hai là

thường được giải quyết trên cơ sở xử lý dữ liệu ban thứ tư (ETM + 4). Trường hợp

đó là độ tương phản thấp giữa các khu vực cần được mô tả và các lớp bề mặt khác.

Để giải quyết điều đó thì “Chỉ số nước” được đề xuất:

Water_Index = COMP124 / ETM4_STR

COMP124 = 6 * ETM2 + 36 * ETM4

24

Nó được thu được bằng cách sử dụng mô-đun COMPOSIT của với kiểu độ

tương phản được xác định là tuyến tính với mức bão hòa là 2,5%. Tham số

ETM4_STR là dữ liệu vệ tinh nhận được trong dải phổ thứ 4 và kéo dài với việc sử

dụng mô-đun STRETCH trong chế độ cân bằng biểu đồ. Các thành tựu chính của

quy trình được mô tả là hành động nhận được hình ảnh nơi các đối tượng nước (bao

gồm khu vực ngập nước). Điều này đã trở thành có thể do kéo dài ETM + 4 và sử

dụng nó theo cách được mô tả trong (2). Nhóm tác giả đã tính toán một hình ảnh

tổng hợp màu sử dụng ba chỉ số: NDSI , Chỉ số nước và NDVI .

SI(Salinity_Index) = SQRT (ETM3 * ETM4)

NDSI = (ETM3 – ETM4) / (ETM3 + ETM4)

IS_Modified = [SQRT (ETM3)² +(ETM4)²]

VSSI = 2 * ETM2 – 5 * (ETM3 + ETM4)

Brightness_Index = SQRT [(ETM3)² + (ETM4)² ]

Salinity Ratio = (ETM3 – ETM4) / (ETM2 + ETM4)

NDBI = (ETM6 – ETM4) / (ETM6 + ETM4)

NDVI = (ETM4 – ETM4) / (ETM3 + ETM4)

Trong đó:

- VSSI : Chi số độ mặn của đất để phân biệt giữa đất và thảm thực vật

- NDBI : Chỉ số khác biệt của vùng xây dựng: lấy mẫu ETM6 (60m to 30m)

- Bản đồ độ mặn được thành lập sử dụng tổ hợp màu giả (Blue=B=TM3),

(Green=G=TM2) and (Red=R=TM1)

Viễn thám và GIS đã được sử dụng hiệu quả để nghiên cứu các diễn biến của

độ mặn và ngập nước. Hình ảnh vệ tinh và tổng hợp màu giả được giải thích trực

quan để xác định các vùng đất bị ảnh hưởng bởi muối. Phần mềm viễn thám và GIS,

IDRISI được sử dụng để phân tích dữ liệu viễn thám kỹ thuật số. Ở Oran, khu vực

bị ảnh hưởng bởi việc khai thác nước do sự ngập nước từ kênh và độ mặn do các

muối trên bề mặt xuất hiện như là một lớp muối trắng.

Các hình ảnh đa thời gian của LANDSAT (1987, 2002 và 2009) đã chứng tỏ

là rất hữu ích trong việc xác định và phân định đất mặn / đất natri. Lớp vỏ màu

trắng xanh hoặc trắng tích luỹ trên bề mặt là một chỉ báo tốt cho việc phát hiện và

25

tương quan độ mặn trong mùa khô. Chỉ số ẩm ướt được sử dụng để tăng cường

quang phổ của đất ẩm ướt. Hơn nữa, lập bản đồ dựa trên việc sử dụng đất. Phân loại

với phương pháp không giám sát (ISOCLUST, K-Means) hoặc phương pháp được

giám sát (thuật toán Maxlike) đưa ra đủ chính xác; mặc dù các loại sử dụng đất

phân biệt độ dẫn điện của đất trong các khu vực có độ mặn cao sử dụng mô hình

thống kê địa lý (Variogram, Correlogram). Kết quả cho thấy ảnh hưởng ngày càng

tăng của độ dẫn điện (độ mặn) của 186 điểm lấy mẫu và sự mất cân đối đối với ước

lượng không gian trạng thái bề mặt tầng chứa nước Es-Senia. Dữ liệu viễn thám từ

xa được cung cấp thông tin thời gian thực của những vùng đất này đã chứng minh là

công cụ phân tích hiệu quả để ước tính diện tích bị ảnh hưởng của muối và cây

trồng bị nhiễm mặn.

2.2.1.3. Nghiên cứu tại vùng xa mạc Saudi Arabia

Đặc điểm khu vực nghiên cứu Saudi Arabia, là cao nguyên có độ cao từ 750m

tới 1360 m so mực nước biển, biên độ nhiệt từ 60 – 430, độ ẩm trung bình năm

24%, giờ nắng trung bình 11h trong 1 ngày, lượng mưa trung bình hàng năm 37.6

mm. Nguyên nhân khai thác nước ngầm lớn dẫn tới tình trạng hạ mực nước ngầm

vào mùa đông dẫn tới tình trạng đất bị mặn hóa. Khung phương pháp luận, nghiên

cứu dựa trên việc đánh giá mối tương quan hồi quy giữa dữ liệu thực địa và các giá

trị của chỉ số độ mặn tương ứng được thực hiện từ hình ảnh vệ tinh. Do đó, đồng bộ

hóa chính dữ liệu thực địa và vệ tinh đã được thực hiện. Lấy 150 mẫu đất ngẫu

nhiên phân tích, khoảng cách tối thiểu các mẫu đất là 100m tránh tình trạng dữ liệu

bị gộp. Quy trình xác định độ mặn của đất, độ dẫn điện (EC) được thực hiện theo

Shaw [3]. Dữ liệu là ảnh Landsat 8 (OLI). Kiểm chứng bằng mô hình hồi quy tuyến

tính về sự tương quan được thiết lập giữa các các dữ liệu thực địa mặt và các giá trị

của chỉ số độ mặn tương ứng được ước tính bằng cách sử dụng các hàm nói trên: R

( hệ số điều chỉnh xác định bội), R2 ( hệ số xác định bội), căn bậc sai số bình

phương trung bình, mean response, và được sử dụng để biểu thị sự không đồng đều

của phương sai và tương quan của tuyến tính mô hình hồi quy [3].

26

Bộ chỉ số độ mặn nghiên cứu bao gồm 9 chỉ số thống kê trong bảng dưới:

Bảng 2. 1: Bộ chỉ số nghiên cứu độ mặn trên ảnh Landsat 8

Kết quả nghiên cứu chỉ ra chỉ số mặn thích hợp nhất là : SI-3, SI-9, BI

Salinity index-3 SI = [SQRT(G² +R² + NIR²)]

Salinity index-9 SI = (NIR ×R)/G

Brightness index BI = [SQRT (R²+ NIR²)]

2.2.1.4. Nghiên cứu tại khu vực sông ven biển

Khu vực nghiên cứu là đồng bằng sông Hoàng Hà hình thành đất muộn,

mực nước cao và tỷ lệ khoáng chất, muối dễ dàng tăng lên bề mặt. Bên cạnh đó,

nước của sông Hoàng Hà có lọc nước. Trong mùa xuân hạn hán là rất nghiêm trọng.

Cùng với những lý do như nước biển, đất của khu vực này có độ mặn cao và kiềm

hóa gây ra thảm thực vật thưa thớt trên bề mặt với độ che phủ thấp. Hệ sinh thái rất

mong manh Kenli County nằm ở lối vào của hạ lưu sông Hoàng Hà. Nó nằm gần

biển Bột Hải ở phía đông. Đây là vùng lõi và điển hình nhất của đồng bằng sông

Hoàng Hà. Khu vực nghiên cứu là khí hậu gió mùa ẩm ướt ấm áp vùng ôn đới. Vào

mùa xuân hạn hán gây ra sự tích lũy muối trên bề mặt. Trong nhiều năm, lượng mưa

trung bình là 600 mm. Lượng bốc hơi trung bình là 1944 mm. Tỷ lệ giữa bốc hơi và

lượng mưa đạt lên đến 3: 1. Khu vực này có địa hình thấp và có mực nước ngầm và

tỷ lệ khoáng cao. Nó chủ yếu sử dụng nước từ sông Hoàng Hà để phát triển nông

nghiệp thủy lợi. Địa hình thấp và bằng phẳng với độ dốc tự nhiên từ 1/8000 - 1 /

27

12.000 m. Với hành động kết hợp của rửa trôi bên sông Hoàng Hà của nước và xâm

nhập và cướp biển nước, có sự xâm nhập mặn nghiêm trọng và kiềm hóa và thay

đổi thường xuyên. Vì thế, nó là cấp bách để tìm một cách nhanh chóng và khả thi để

cảm ứng độ mặn của đất. Nghiên cứu của Tongrui Zhang và cộng sự tại khu vực hạ

lưu sông Hoàng Hà gần biển Bohai. Kết quả nghiên cứu đưa ra công thức chỉ số độ

mặn thích hợp

65535−OLI 5−OLI 6

65535+OLI 5+OLI 6

SSSI =

[4].

2.2.1.5. Nghiên cứu tại khu vực hoang mạc, bán hoang mạc đông bắc của lưu

vực Yarmouk ở Jordan .

Khu vực nghiên cứu phía Đông Bắc khu vực Jordan, là khu vực bán khô hạn

của vùng Địa Trung Hải với lượng mưa và nhiệt độ cao, đặc trưng bởi mùa mưa từ

tháng 10 đến tháng 4 và mùa khô kéo dài từ tháng 5 đến tháng 9, lượng mưa và

nhiệt độ hàng năm tương ứng là 350 mm và 18˚C, được đo tại trạm Irbid (phía bắc

Jordan). Đất của khu vực này được đặc trưng bởi sự xâm nhập mặn thứ cấp do thủy

lợi gây ra.

Đối với nghiên cứu này, nhóm tác giả đã sử dụng ảnh Landsat 8 OLI.

Bước quan trọng khác trong việc phân định chính xác độ mặn của đất được

chọn là tổ hợp dải tốt nhất. Tổ hợp kênh là một trong những kỹ thuật nâng cao hình

ảnh bởi vì nó cung cấp thông tin tối đa với số lượng quang phổ tối thiểu. Quá trình

này có thể dễ dàng sử dụng kỹ thuật OIF giúp xác định các trục chính có chất lượng

hình ảnh của ảnh màu cuối cùng (kết hợp R-G-B) . Áp dụng hệ số chỉ số tối ưu

(OIF) cho dữ liệu viễn thám, cách kết hợp kênh 4-5-6 và 4-6-7 là tốt nhằm mục đích

làm nổi bật các vùng nhiễm mặn và để phân biệt các đặc tính bề mặt. Hơn nữa, tỷ lệ

băng tần có thể nhìn thấy, gần hồng ngoại và giữa các dải hồng ngoại sẽ được sử

dụng để phát hiện độ mặn của đất. Đánh giá mức độ tương quan giữa chỉ số độ mặn

và nồng độ Natri được kết quả tương quan nhất của hai chỉ số SI1, SI dựa trên kết

quả trị số p, hệ số xác định bội R2.

SI1= [ G∗R]

√

28

SI=[ B∗R]

√

2.2.1.6. Nghiên cứu tại khu vực ven biển tại Cukurova, Thổ Nhĩ Kỳ

Azabdaftari a, F. Sunar thực hiện nghiên cứu tại vùng Cukurova, Thổ Nhĩ

kỳ[6], Ukurova là một huyện ở phía nam trung tâm của Thổ Nhĩ Kỳ bao gồm các

tỉnh Adana và Mersin. Nó nằm ở tọa độ 37 ° 02′52 ″ vĩ độ Bắc và 35 ° 17′54 ″ Đông

kinh độ. Tổng diện tích của Çukurova là khoảng 38.000 km2, đồng bằng châu thổ

lớn nhất của Thổ Nhĩ Kỳ với một dải đất bằng phẳng và màu mỡ rộng lớn, là một

trong những khu vực sản xuất nông nghiệp nhất trên thế giới. Khí hậu tương đối ôn

hòa và ẩm ướt trong những tháng mùa đông và đất phù sa làm cho khu vực này rất

thích hợp cho nông nghiệp. Dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 7 TM. Các bước thực hiện

nghiên cứu: các kỹ thuật tiền xử lý như điều chỉnh khí quyển và phóng xạ nên được

áp dụng cho hình ảnh Landsat TM. Về cảm biến (ETM +), việc tách dữ liệu vệ tinh

Landsat 7 là thực hiện như một hiệu chỉnh phóng xạ. Sau đó, hiệu chỉnh khí quyển

được áp dụng để loại bỏ hoặc giảm ảnh hưởng của khí quyển. Đặc biệt, sự điều

chỉnh này được khuyến khích thực hiện trong các nghiên cứu, khi thiết lập mối quan

hệ giữa các phép đo thực địa và các giá trị phản xạ phổ là cần thiết (Selch, 2012).

Hiệu chuẩn phản xạ được áp dụng bằng cách lấy giá trị phản xạ từ DN và tính toán

độ phản xạ của bầu khí quyển (TOA). Sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đánh giá

tương quan của tính dẫn điện (EC), độ phản xạ của bầu khí quyển TOA, Digital

Number .

Các chỉ số tính mặn (NDSI, SI 1, SI 2,SI 4, SI9, SI 10, SI 14) kết hợp với chỉ

số gián tiếp như NDVI, Savi. Công thức tính như sau:

29

Hình 2. 2: Công thức chỉ số độ mặn

Vì kết quả của cuộc khảo sát hồi quy tuyến tính đơn giản là không thỏa đáng,

nhóm nghiên cứu đã dùng kỹ thuật hồi qui đa tuyến tính (MLR). Trong phương

pháp hồi quy này, các giá trị pixel của tất cả sáu dải Landsat 7 (ngoại trừ dải 6)

được sử dụng như một biến độc lập, và giá trị EC của đất được sử dụng như một

biến phụ thuộc. Trong hồi quy nhiều lần, hai tiêu chí định lượng giữa các giá trị

được đo và dự đoán được tính toán. Giá trị R² cho biết cường độ của mối quan hệ

tuyến tính thống kê giữa các giá trị độ mặn đất được đo lường và dự đoán và giá trị

P kiểm tra giả thuyết cho mỗi thuật ngữ trong hồi quy tuyến tính. Giá trị p thấp

(<0.05) chỉ ra rằng có thể từ chối giả thuyết không và có đủ bằng chứng để kết luận

rằng hệ số không bằng 0 và các thay đổi trong dự báo được liên kết với các thay đổi

trong biến trả lời. Trong phần mềm Minitab được sử dụng, giá trị p cao (> 0,05)

được coi là điểm bị loại và bị loại khỏi phân tích. Sau khi loại bỏ một số điểm mẫu

nhiều hồi quy đã được áp dụng lại, cho đến khi không có bất kỳ điểm lấy mẫu bị

loại.

Sử dụng phương pháp hồi quy theo bước nghiên cứu với 22 điểm giá trị EC từ

thực địa cho công thức dự báo độ mặn của đất = 2,24 - 0,0341 B1 - 0,0093 B2 +

30

0,0576 B3 + 0,00125 B4 - 0,0089 B5 - 0.0410 B6; nghiên cứu với 16 điểm giá trị

EC từ thực địa cho công thức dự báo độ mặn của đất = 0,955 - 0,0406 B2 + 0,0081

B5 - 0,0370 B6 + 0,0471 SI 4 - 0.0454 SI 9

Bảng 2. 2: phân chia phạm vi độ mặn:

Saturation extract salinity

Levels of salinity

(ECe, dS/m)

0-2

Non salinity

Low salinity

2-4

Medium salinity

High salinity

4-8

8-16

Extra high salinity

>16

2.2.2. Một số nghiên cứu độ mặn sử dụng ảnh SENTINEL

2.2.2.1. Lập bản đồ độ mặn của đất bằng cách sử dụng dữ liệu SAR Sentinel-1

và các thuật toán học máy tiên tiến: Một trường hợp nghiên cứu tại tỉnh Bến Tre

của đồng bằng sông Cửu Long (Việt Nam)

Mục tiêu chính của nghiên cứu này là lập bản đồ xâm nhập độ mặn của đất

tại tỉnh Bến Tre nằm trên đồng bằng sông Cửu Long của Việt Nam bằng cách sử

dụng dữ liệu băng tần C của Sentinel-1 Radar khẩu độ tổng hợp (SAR) kết hợp với

mô hình học máy Mạng đa lớp Perceptron (MLP-NN), Mạng hàm cơ sở bán

kính(RBF-NN), Quy trình Gaussian (GP), Hồi quy véc tơ hỗ trợ (SVR) và ngẫu

nhiên (RF). Với mục đích này, 63 mẫu đất đã được thu thập trong cuộc khảo sát

thực địa được thực hiện từ ngày 4 tháng 6 năm 2018 tương ứng với hình ảnh SAR

của Sentinel-1. Hiệu suất của năm mô hình được đánh giá và so sánh bằng cách sử

dụng sai số trung bình bình phương gốc (RMSE), sai số tuyệt đối trung bình (MAE)

và hệ số tương quan (r). Kết quả cho thấy mô hình GP mang lại hiệu suất dự đoán

cao nhất (RMSE = 2.885, MAE = 1.897 và r = 0.808) và vượt trội so với các mô

hình học máy khác. Chúng tôi kết luận rằng các mô hình máy học có thể được sử

dụng để lập bản đồ độ mặn của đất ở khu vực đồng bằng.

31

2.2.2.2. Khả năng của dữ liệu MSI Sentinel-2 để theo dõi và lập bản đồ độ

mặn của đất trong mùa khô và mùa mưa ở khu vực hồ Ebinur, Tân Cương, Trung

Quốc

Tại nghiên cứu này nhóm tác giả đưa ra giả thuyết rằng các quan sát trường,

dữ liệu MSI và MSI các chỉ số phổ xuất phát từ dữ liệu sử dụng phương pháp hồi

quy bình phương nhỏ nhất một phần sẽ cho ra bản đồ độ mặn một cách chính xác.

Đây là phương pháp mới và cần cần thiết đánh giá . Dựa trên tính dẫn điện trong số

74 phép đo trên mặt đất và theo các thông số phổ khác nhau, chẳng hạn như độ phản

xạ của dải vệ tinh, chỉ số độ mặn vệ tinh được công bố, chỉ số cạnh đỏ, chỉ số hai

băng tần mới được xây dựng và chỉ số ba băng tần từ Dữ liệu MSI, nhóm tác giả

xây dựng các mô hình đảo ngược. Các thuật toán khác nhau bao gồm phương pháp

hệ số tương quan Pearson tầm quan trọng của biến số trong phép chiếu phân tích

quan hệ xám và ngẫu nhiên đã được áp dụng cho lựa chọn biến. Kết quả cho thấy cả

hai, chỉ số chênh lệch chuẩn hóa mới được đề xuất (NDI)[(B12 - B7) / (B12 + B7)]

và chỉ số ba dải [(B12 - B3) / (B3 - B11)] cho thấy mối tương quan tốt hơn với dữ

liệu xác nhận và có thể được áp dụng để ước tính độ mặn của đất trong khu vực hồ

Ebinur. Các mô hình thành lập được xác nhận bằng 44 phép đo trên mặt đất độc lập

còn lại và sau đó được sử dụng để lập bản đồ đất độ mặn trên khu vực nghiên cứu.

Mô hình RF-PLSR hoạt động tốt nhất trong năm mô hình với R2V, RMSEV và

RPD lần lượt là 0,92, 7,58 dS [U + 202F] m - 1 và 2,36. Kết quả cho thấy thay đổi

độ mặn của đất là khác nhau đáng kể cho mỗi mùa. Cụ thể, độ mặn của đất trong

mùa khô cao hơn so với mùa mưa, chủ yếu ở khu vực hồ và bờ biển gần đó. Kết quả

từ nghiên cứu này cố gắng tạo ra nhiều hơn bản đồ độ mặn đất đáng tin cậy cho môi

trường khô cằn và có thể hữu ích cho các nhà quy hoạch môi trường cho chính xác

hơn giám sát suy thoái đất và cải tạo đất trong tương lai ở vùng khô cằn hoặc bán

khô cằn [7].

32

2.2.2.3. Chiết tách thông tin độ mặn của đất từ dữ liệu ảnh Sentinel-2

Độ mặn của đất là một mối nguy môi trường phổ biến và là nguyên nhân chính

của suy thoái đất và sa mạc hóa, đặc biệt là ở các khu vực khô cằn và bán khô cằn.

Bước đầu tiên trong việc tìm kiếm một giải pháp như vậy là cung cấp thông tin

chính xác về mức độ nghiêm trọng và mức độ lan truyền của độ mặn ở các khu vực

bị ảnh hưởng; điều này có thể được thực hiện bằng cách lập bản đồ độ dẫn điện của

đất. Sử dụng tiềm năng của hình ảnh vệ tinh độ phân giải cao cùng với các kỹ thuật

viễn thám là một phương pháp đầy hứa hẹn để lập bản đồ độ mặn, vì nó cho phép

giám sát quy mô lớn và cung cấp độ chính xác và hiệu quả cao. Nghiên cứu này

nhằm mục đích đánh giá độ mặn của đất bằng cách lập bản đồ EC của đất, sử dụng

hình ảnh vệ tinh từ vệ tinh Sentinel-2 mới phóng cũng như dữ liệu Landsat-8. Một

nghiên cứu thực địa đã được thực hiện bằng cách sử dụng những dữ liệu đó và các

tính năng muối khác nhau đã được trích xuất liên quan đến giá trị EC của các mẫu

hiện trường với các tính năng muối có nguồn gốc từ vệ tinh. Nghiên cứu đã sử dụng

hai phương pháp hồi quy khác nhau MLP và SVR. Ngoài ra, hai thuật toán lựa chọn

tính năng GA và SFS, đã được triển khai trên dữ liệu để cải thiện hiệu suất mô hình.

Nghiên cứu kết luận rằng phương pháp đề xuất mô hình độ mặn và lập bản đồ EC

đất có thể được coi là một phương pháp hiệu quả để theo dõi độ mặn của đất [8].

2.2.2.4. Phát hiện độ mặn của đất dựa trên học máy vùng sa mạc khô cằn,Tây

Bắc Trung Quốc: So sánh giữa Landsat-8 OLI và Sentinel-2 MSI

Dữ liệu viễn thám đa phổ bao gồm chuỗi vệ tinh Landsat cung cấp tiềm năng

cho các cuộc khảo sát thường xuyên về nhiễm mặn đất ở các quy mô và độ phân

giải khác nhau. Ngoài ra, chùm vệ tinh Sentinel-2 được phóng gần đây có tần suất

theo thời gian là 5 ngày, được chứng minh là một phương pháp lý tưởng để đánh giá

độ mặn của đất. Tuy nhiên, các nghiên cứu về so sánh chi tiết trong theo dõi độ mặn

của đất giữa Landsat-8 OLI và Sentinel-2 MSI vẫn còn hạn chế. Với mục đích này,

nhóm tác giả đã thu thập tổng cộng 64 mẫu đất mặt ở khu vực sa mạc khô cằn, khu

bảo tồn thiên nhiên quốc gia đầm lầy hồ Ebinur để so sánh độ chính xác giám sát

33

giữa Landsat-8 OLI và Sentinel-2 MSI. Trong nghiên cứu này, mô hình của người

Cuba đã được đào tạo bằng cách sử dụng các đồng biến có nguồn gốc RS (dải

quang phổ, độ ẩm có nguồn gốc chuyển đổi Caped Cap và chỉ số độ mặn vệ tinh và

phòng thí nghiệm đo độ dẫn điện của đất 1: 5: chiết xuất nước (EC). Kết quả cho

thấy độ mặn của đất đo được có mối tương quan đáng kể với độ ẩm đất bề mặt

(Pearson's r = 0,75). Sự ra đời của TCW tạo ra hiệu suất ước tính phù hợp. So với

tập dữ liệu OLI, sự kết hợp giữa tập dữ liệu MSI và mô hình Cubist mang lại hiệu

suất mô hình và độ chính xác tổng thể tốt hơn (R2 = 0,912, RMSE = 6.462 dS m 1,

NRMSE = 9.226%, RPD = 3.400 và RPIQ = 6.824, tương ứng). Sự khác biệt giữa

Landsat-8 OLI và Sentinel-2 MSI là có thể phân biệt được. Tóm lại, hình ảnh MSI

với độ phân giải không gian tốt hơn thực hiện tốt hơn OLI. Kết hợp các bộ dữ liệu

RS và TCW dẫn xuất của chúng trong khuôn khổ của người Cuba đã mang lại bản

đồ độ mặn khu vực chính xác. Tần số xem xét lại theo thời gian và độ phân giải phổ

của dữ liệu MSI được dự kiến sẽ là những cải tiến tích cực cho việc thu thập thông

tin độ mặn của đất chất lượng cao của đất sa mạc [9].

2.2.3. Khả năng nghiên cứu độ mặn sử dụng ảnh VNREDSAT-1

VNREDSAT-1 là vệ tinh được điều khiển và thu chụp của Việt Nam, ảnh

VNREDSAT-1 có tương đồng về độ rộng 4 kênh ảnh Red, Green, Blue, NIR với

ảnh LandSat-8 và Sentinel-2. Mặc dù số lượng nghiên cứu về đất mặn sử dụng ảnh

VNREDSAT-1 được nghiên cứu là hạn chế, nhóm tác giả đã nghiên cứu khả năng

ứng dụng ảnh vệ tinh VNREDSAT-1 trong đề tài “Nghiên cứu khả năng chiết xuất

chỉ số độ mặn của đất từ ảnh vệ tính VNREDSAT- 1” có tính tương quan từ 0,6-0,8

giữa chỉ số độ mặn tính từ ảnh VNREDSAT-1 và ảnh Landsat là một kết quả chấp

nhận được. Cùng với lợi thế của việc chủ động được thời gian bay chụp tại khu vực

nghiên cứu nói riêng và của Việt Nam nói chung, việc lựa chọn ảnh VNREDSAT-1

hoàn toàn có cơ sở khoa học và sẽ là một trong những nghiên cứu tiên phong của

việc sử dụng ảnh vệ tinh của Việt Nam về đất mặn.

34

2.3. Phương pháp thu thập thông tin bề mặt của đất nhiễm mặn

2.3.1. Quang phổ đất

Mặc dù phổ đất có thể trông hơi nhàm chán so với phổ của các loại đá và

khoáng chất tinh khiết, nó chứa thông tin quan trọng về nhiều thành phần đất.

Quang phổ cung cấp dữ liệu phản xạ hoặc phát xạ chất lượng gần phòng thí nghiệm

từ các phép đo được thực hiện từ khoảng cách xa (mét hoặc km) (Goetz et al.,

1985). Thông tin phổ cho phép xác định vật chất dựa trên các tính năng hấp thụ

quang phổ của các nhiễm sắc thể của vật liệu (nghĩa là sự hấp thụ cụ thể của các

nhóm hoạt động quang phổ), và điều này đã rất hữu ích trong nhiều ứng dụng trên

mặt đất và trên biển (ví dụ: Clark và Roush, 1984; Dekker et al., 2001). Một đánh

giá toàn diện về quang phổ đất được cung cấp bởi Ben-Dor et al. (1999) và Ben-Dor

(2002).

Phổ đất trên VIS, NIR và SWIR (400 - 2500nm) đặc trưng bởi các tính năng

hấp thụ quang phổ quan trọng cho phép phân tích định lượng các tính chất của đất

(Ben-Dor et al., 1999, 2002; Shepherd và Walsh, 2002; Malley và Ben Dor, 2004;

Huete, 2005; Nanni và Demattê, 2006). Phổ đất có thể được đánh giá trên cơ sở

từng điểm bằng máy quang phổ, trong khi tổng quan về không gian quang phổ có

thể thu được bằng cách vẽ các điểm đo tương tự vào hình ảnh bằng máy quét quang

phổ hình ảnh (còn gọi là cảm biến siêu âm). Do đó, các cảm biến siêu âm từ không

khí hoặc vệ tinh cung cấp một chiều hướng mới mà quang phổ hình ảnh điểm hoặc

mặt đất truyền thống, chụp ảnh không khí và các hình ảnh đa sắc khác không thể

cung cấp riêng.

Các nghiên cứu kiểm tra số lượng tối ưu của các dải quang phổ cho các ứng

dụng đất sử dụng máy quang phổ hình ảnh trong không gian và không gian cho thấy

sự thay đổi đáng kể, bắt đầu từ sáu băng quang phổ của vệ tinh Landsat (Ben-Dor

và Banin, 1995a, b) đến 224 kênh của AVIRIS trên không (Accioly et al., 1998).

Ben-Dor và cộng sự (1999) nói rằng, để phân tích quang phổ định lượng của đất,

băng thông tối ưu và số lượng kênh có thể phụ thuộc mạnh vào loại đất và các tính

35

chất được kiểm tra. Ngày nay, người ta cũng xác định rõ rằng chất lượng của quang

phổ là rất quan trọng để đánh giá định lượng các tính chất của đất.

Không phân biệt loại cảm biến và nền tảng, tính chất đất được phân tích phải

mang các tính năng hấp thụ quang phổ trực tiếp hoặc, ít nhất, có tương quan với

một nhóm mang màu của đất (mối quan hệ gián tiếp). Farifteh (2007) đã đưa ra một

kết luận tương tự khi phân tích mối quan hệ giữa các loại muối và hàm lượng khác

nhau trong điều kiện phòng thí nghiệm. Sử dụng một số hàm lượng và loại muối

(bischofite, halite, sylvite, arcanite, epsomite và thenardite), Farifteh đã quan sát

những thay đổi quang phổ đáng kể như các đỉnh hấp thụ nước dựa trên sự hydrat

hóa của muối ở khoảng 1400 và 1900 nm, và thay đổi albedo. Các mô hình dựa trên

quang phổ để dự đoán các loại muối và hàm lượng trong các mẫu đất được tạo ra

bằng phân tích đa biến. Nghiên cứu kết luận rằng quang phổ bị hạn chế trong việc

đánh giá trực tiếp nội dung và rõ ràng là loại muối. Nghiên cứu sâu hơn, bao gồm

nhiều tính chất đất có thể được sử dụng làm chỉ số gián tiếp, được yêu cầu để ước

tính hàm lượng muối trong đất bằng phương pháp quang phổ. Ví dụ, sử dụng các kỹ

thuật quang phổ hình ảnh trong không khí, Ben-Dor et al. (2002) đã phát hiện các

khu vực bị ảnh hưởng bởi muối từ các mối quan hệ gián tiếp giữa độ dẫn điện (EC)

của nước được chiết xuất từ bột đất bão hòa và tính chất quang phổ của đất.

2.3.2. Máy đo quang phổ

Để cảm nhận bề mặt của các khu vực bị ảnh hưởng bởi muối, máy đo quang

phổ trên mặt đất được sử dụng, như Field Spec Pro, Field Spec JR và Field Spec

VNIR (Thiết bị quang phổ phân tích); GER3700 và GER2600 (Tổng công ty nghiên

cứu địa vật lý và môi trường); và PIMA SP (Quang phổ tích hợp). Các thiết bị này

tập hợp các phép đo phổ liên tục, hẹp (ví dụ: độ rộng băng tần 3 - 30 nm) trong các

vùng phổ của VIS và NIR đến SWIR, thường nằm trong phạm vi 350 - 2500 nm,

với trường nhìn tức thời từ 18 đến 228. Phổ được thu thập được sử dụng chủ yếu để

tạo ra các thư viện quang phổ về các đặc điểm bề mặt (đất, thảm thực vật, khoáng

chất), được sử dụng nhiều hơn nữa để phân loại dữ liệu từ không khí hoặc vệ tinh

36

(Shepherd và Walsh, 2002), để xác định sự hiện diện và vị trí quang phổ của các

đặc điểm phổ chẩn đoán chính của khoáng muối (Howari et al., 2002), và để hiệu

chỉnh hình ảnh không khí hoặc vệ tinh thu được trong cùng một phạm vi phổ.

Thông tin phổ thu thập có thể được sử dụng theo cách định tính để xác định các khu

vực bị ảnh hưởng bởi muối (Dehaan và Taylor, 2002; Howari et al., 2002) hoặc theo

cách định lượng để liên kết các đặc tính quang phổ và sự phong phú của khoáng

chất muối trong đất bị ảnh hưởng bởi muối (Farifteh và cộng sự, 2004; Shuya và

cộng sự, 2005).

Gần đây, các máy quang phổ hình ảnh trên mặt đất như Hyperspec (Headwall

Photonics), HySpex (Norsk Elektro Optikk) và CTHIS (Solid State Science

Corporation) đã có sẵn để sử dụng tại hiện trường, mặc dù chúng đòi hỏi sự tập

trung nhiều hơn so với máy quang phổ điểm thông thường. Mặc dù có các vấn đề

như hiệu chỉnh khí quyển trong các góc nhìn xiên và biến dạng hình học của hình

ảnh cuối cùng, các máy quang phổ này có thể rất hữu ích vì chúng cung cấp các chế

độ xem không gian và quang phổ của trường trong chế độ thời gian thực. Vì lý do

này, chúng có thể ngày càng được sử dụng cho các ứng dụng đất nói chung và độ

mặn của đất nói riêng.

Ngoài các hình ảnh siêu âm dựa trên trường bao gồm VIS đến SWIR, hình ảnh

nhiệt cũng có thể được thu được trong trường trên phạm vi phổ phát ra (8 - 14 và 3

– 5 mm). Máy đo phóng xạ hình ảnh thân thiện với người dùng được làm mát và

không làm mát nhỏ, chẳng hạn như dòng ThermaCAM được sản xuất bởi các hệ

thống FLIR, được sử dụng cho mục đích này. Mặc dù các máy quang phổ này

thường không được sử dụng để phát hiện độ mặn của đất, dữ liệu nhiệt có thể cung

cấp thông tin về những thay đổi gián tiếp liên quan đến độ mặn của đất, chẳng hạn

như sự thay đổi độ ẩm của đất, ứng suất của thực vật hoặc biến đổi dựa trên albedo.

Máy đo nhiệt độ hiện tại với một kênh rộng rất nhỏ và gọn và có thể dễ dàng gắn

trên các bệ máy bay. Lập bản đồ nhiệt độ trong không khí của đất là một lĩnh vực

nghiên cứu cần phát triển hơn nữa.

37

2.3.3. Cảm biến của ảnh hàng không

Nhũ tương panchromatic, sóng cực ngắn, siêu cảm biến được gắn trên máy

bay (ví dụ: ảnh chụp từ trên không, AirSAR, HyMap, DAIS-7915, AVIRIS, AISA-

ES, và hình ảnh đa bán cầu kỹ thuật số [DMSI]) có khả năng cảm nhận cảnh quan bị

nhiễm mặn ở độ phân giải không gian cao và rất cao (ví dụ 0,25, 5 m) và có khả

năng xem lại được xác định bởi người dùng. Các ứng dụng phổ biến của các cảm

biến này trong nghiên cứu độ mặn của đất được thảo luận sau đây.

a) Ảnh chụp từ trên không, quay phim và Máy ảnh đa năng kỹ thuật số

b) Cảm biến siêu âm

c) Cảm biến vi sóng

2.3.4. Cảm biến trên vệ tinh

Nghiên cứu mở rộng sử dụng hình ảnh vệ tinh cho các khu vực bị ảnh hưởng

mặn lập bản đồ đã được tiến hành trong vòng ba thập kỷ qua, hầu hết là với toàn sắc

và đa phổ (VIS-NIR-SWIR hoặc TIR), và với vi sóng với mức độ thấp hơn. Nghiên

cứu của Epema (1990), Csillag et al. (1993), Rao et al. (1995), Metternicht và Zinck

(1997), Evans và Caccetta (2000) và Fraser (Chương 4) cung cấp các ví dụ ứng

dụng từ các lục địa và môi trường khác nhau. Nhìn chung, tất cả các công trình này

đã thành công trong việc lập bản đồ nước mặn so với bề mặt không mặn. Một số

nhà nghiên cứu đã cố gắng lập bản đồ các loại độ mặn (ví dụ: độ mặn và kiềm) và

mức độ nghiêm trọng (ví dụ: thấp, trung bình và cao) với mức độ thành công khác

nhau (Kalra và Joshi, 1996; Metternicht và Zinck, 1996). Để cải thiện độ chính xác

của ánh xạ, các tác giả như Metternicht và Zinck (1997), Bell et al. (2001), và

Castañeda và Herrero (Chương 10) đã thử các cách tiếp cận tập trung vào sự hợp

nhất dữ liệu từ các phần khác nhau của quang phổ (ví dụ, VIS VIS NIR và sóng cực

ngắn), trong khi đó, Lobell et al. (2007) đề xuất tích hợp dữ liệu năng suất đa vệ

tinh và đa năng để lập bản đồ độ mặn ở mức dưới bề mặt.

38

Gần đây, từ năm 2000 trở đi, dữ liệu vệ tinh siêu âm thử nghiệm, từ các cảm

biến như CHRIS trên tàu ESA PROBA-1 hoặc Hyperion trên EO-1, đã được đánh

giá cho khả năng của họ trong việc xác định và lập bản đồ các khu vực bị ảnh

hưởng bởi muối (Dutkiewicz, 2006; Schmid và cộng sự, 2007). Mặt khác, cho đến

nay, việc lập bản đồ dựa trên vệ tinh radar bị giới hạn trong việc sử dụng băng tần

đơn, các chế độ phân cực đơn (ví dụ: ERS, JERS-1 và Radarsat). Sự ra mắt gần đây

của nhiệm vụ ESA Envisat với băng tần C, công cụ ASAR phân cực HH hoặc VV

xen kẽ và nhiệm vụ ALOS, được trang bị một công cụ PALSAR phân cực đầy đủ

cung cấp dữ liệu băng tần L, với phân cực đơn (HH hoặc VV) Chế độ -beam, phân

cực kép (HHHV hoặc VVþVH) hoặc phân cực toàn phần (HH þ HV VH þ VV), sẽ

cho phép nghiên cứu thêm về khả năng của SAR sinh ra trong không gian để lập

bản đồ nhiễm mặn đất. Các phần sau đây tóm tắt các ví dụ ứng dụng của dữ liệu đa

phổ bao gồm các phần VIS, TIR và vi sóng của phổ để ánh xạ các khu vực bị ảnh

hưởng bởi muối từ các nền tảng quỹ đạo.

2.4. Đặc trưng cơ bản và các dấu hiệu nhận biết đất nhiễm mặn từ ảnh

viễn thám

2.4.1. Đặc trưng cơ bản của ảnh viễn thám quang học

Dữ liệu ảnh viễn thám được dùng để thu thập thông tin về bề mặt Trái đất

bằng cách ghi lại bức xạ điện từ thông qua một hoặc nhiều vùng của phổ điện từ

phản xạ từ bề mặt Trái đất. Mức độ phản xạ và hấp thụ của từng đối tượng trên bề

mặt Trái đất khác nhau và mỗi vật thể tương tác duy nhất với năng lượng EM. Các

vùng thích hợp nhất của phổ điện từ cho các ứng dụng viễn thám là các vùng nhìn

thấy (VIS), cận hồng ngoại (NIR), hồng ngoại sóng ngắn (SWIR) và hồng ngoại

nhiệt (TIR).

Các cảm biến vệ tinh thu được năng lượng điện từ phản xạ hoặc phát xạ và

chuyển đổi nó thành một lưới các ô (pixel). Mỗi pixel chứa một giá trị số thô

(Digital Number -DN), đại diện cho mức độ phản xạ/phát xạ của một vùng cụ thể

trong phổ điện từ (VIS, NIR hoặc SWIR). Vùng cụ thể này thường được gọi là một

39

dải cảm biến. Mảng pixel tạo thành ảnh raster được dùng để phân tích. Mỗi hình

ảnh raster được xác định duy nhất bởi các đặc điểm nhất định liên quan đến hệ

thống vệ tinh của nó, mà cuối cùng xác định giá trị của nó cho các vấn đề viễn thám

cụ thể. Những đặc điểm này là độ phân giải không gian, quang phổ, thời gian và

bức xạ.

Độ phân giải không gian đề cập đến mức độ chi tiết hiển thị các đối tượng trên

ảnh, hay là vật thể nhỏ nhất có thể phát hiện được của mặt đất ở trên ảnh. Đối với

các vệ tinh, nó chủ yếu được xác định bởi trường nhìn tức thời của nó (IFOV) và

được đo bằng mét trên mặt đất. Độ phân giải không gian của hình ảnh vệ tinh có thể

dao động từ vài cm đến km, tùy thuộc vào hệ thống vệ tinh.

Độ phân giải phổ xác định có bao nhiêu dải cảm biến được cung cấp. Độ phân

giải phổ lớn hơn có nghĩa là độ bao phủ của phổ điện từ lớn hơn, cho phép ghi lại

tốt hơn các đặc điểm phổ của các vật thể bề mặt. Ảnh raster đa phổ có độ phân giải

phổ từ ba đến hơn 30 dải phổ, trong khi hình ảnh siêu phổ có thể chứa hơn 100 dải

phổ hẹp.

Độ phân giải thời gian là một phép đo tần suất một hệ thống vệ tinh quan sát

lại một khu vực cụ thể. Độ phân giải này được xác định bởi các đặc điểm quỹ đạo

của hệ thống vệ tinh và sự phủ trùm của nó. Các hệ thống vệ tinh có độ phân giải

thời gian cao sẽ có giá trị hơn để theo dõi sự thay đổi. Một số hệ thống vệ tinh thu

thập dữ liệu của một khu vực cụ thể hai lần mỗi ngày, trong khi những hệ thống

khác chỉ thu thập dữ liệu một vài lần mỗi tháng.

Độ phân giải bức xạ liên quan đến độ nhạy của cảm biến vệ tinh và khả năng

phân biệt giữa sự thay đổi trong dải phổ đã ghi. Độ phân giải bức xạ cao hơn

thường đề cập đến số lượng cấp độ xám cao hơn trong một dải và được đo bằng số

bit.

Các độ phân giải này được kết nối với nhau một cách mật thiết và độ phân giải

này tăng thì ở một độ phân giải khác lại giảm. Ảnh vệ tinh có độ phân giải không

gian cao thường có độ phân giải quang phổ và thời gian thấp và ngược lại. Điều này

40

là do sự kết hợp của các yếu tố, bao gồm IFOV, tốc độ quét của vệ tinh, quang học

của vệ tinh, cảm biến và tốc độ đường dẫn tải xuống. Việc chọn nguồn dữ liệu vệ

tinh nào phù hợp nhất để phân tích tùy thuộc vào đối tượng và mục tiêu nghiên cứu.

Dữ liệu ảnh quang học có thể được thu thập từ hai nguồn chính: trên không

(bao gồm cả máy bay không người lái) và không gian (hệ thống vệ tinh). Ảnh trên

không có thể thu được bằng hệ thống camera chụp thẳng đứng hoặc xiên xuống mặt

đất từ máy bay hoặc máy bay không người lái. Ảnh trên không thường có độ phân

giải không gian cao và nó phụ thuộc vào chiều cao của máy bay hoặc góc chụp của

camera. Độ phân giải thời gian của ảnh này phụ thuộc vào nhà cung cấp hình ảnh và

thường rất thấp, hơn nữa phụ thuộc nhiều vào điều kiện thời tiết.

Hiện nay, có khoảng hơn 1381 vệ tinh hoạt động trên quỹ đạo, trong đó có

khoảng 344 vệ tinh (bao gồm 152 vệ tinh quang học) được sử dụng để quan sát trái

đất. Trong đó, có một vài ảnh quang học được sử dụng miễn phí, hay thương mại

hoặc cho mục đích nghiên cứu.

2.4.2. Các dấu hiệu nhận biết

Hiện nay, phương pháp viễn thám được sử dụng rất phổ biến trong các nghiên

cứu về xâm nhập mặn, và sự kết hợp giữa phương pháp này với phương pháp đo

truyền thống như dùng thiết bị đo độ dẫn điện cho độ chính xác khá cao và thu hút

được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu. Trong công nghệ viễn thám, đất nhiễm

mặn có thể được nhận biết bằng các dấu hiệu trực tiếp trên ảnh như màu đất, độ

phản xạ, do độ mặn làm thay đổi màu đất, hay do muối tích tụ trên bề mặt đất; hoặc

nhận biết qua các dấu hiệu gián tiếp như sự xuất hiện của các loài cây chịu mặn

và các dấu hiệu khác như năng suất cây trồng.

Độ phản xạ của đất do rất nhiều yếu tố quyết định như hàm lượng muối, thành

phần khoáng chất, độ ẩm, màu sắc và độ gồ ghề của đất. Khi sử dụng công nghệ

viễn thám để nghiên cứu đất nhiễm mặn thì đặc trưng phản xạ của đất được coi là

dấu hiệu nhận biết, giải đoán trực tiếp. Hai nhóm nghiên cứu của Stoner và Schmid

đã kết luận rằng đất có hàm lượng muối hòa tan cao thì cho độ phản xạ cao hơn trên

41

dải sóng nhìn thấy và cận hồng ngoại (từ 520 đến 900 nm), đặc biệt là trên dải sóng

xanh, khi ảnh hưởng của oxit sắt bị loại bỏ. Kết quả nghiên cứu của Z. E.

Mashimbye cùng các đồng nghiệp cũng chỉ ra mối quan hệ giữa EC và độ phản xạ

của đất nhiễm mặn tăng dần từ dải nhìn thấy sang dải hồng ngoại sóng ngắn. Hai tác

giả Everitt và Shrestha thì cho rằng dải sóng cận hồng ngoại và hồng ngoại trung có

mối tương quan cao nhất với giá trị EC của đất. Tuy nhiên, Baumgardner đã lưu ý

rằng đất có giá trị EC lớn hơn 4 dS/m lại phản xạ yếu hơn trên dải sóng 500-

2380nm.

Metternicht và Zinck cho rằng độ phản xạ của đất nhiễm mặn trên dải sóng

nhìn thấy và cận hồng ngoại chịu ảnh hưởng mạnh mẽ bởi màu của lớp cặn muối và

độ gồ ghề của bề mặt đất. Về màu sắc, bề mặt đất nhiễm mặn thường có màu trắng,

trắng xám, xám, nâu nhạt và đậm hơn, trong khi đất nhiễm mặn mức độ trung bình

thường có tông màu xanh sáng, và đất nhiễm mặn nhẹ thì có màu trắng hơi hồng,

thậm chí là đỏ. Nhóm nghiên cứu của Fernvàez-Buces, đã thiết lập được hệ số

tương quan giữa màu sắc của bề mặt đất nhiễm mặn, giá trị EC và tỷ lệ hấp thụ

Natri và kết luận rằng màu sắc của cặn muối trên bề mặt đất có thể được sử dụng

làm chỉ thị tốt để đánh giá mức độ xâm nhập mặn. Bên cạnh đó, để hạn chế ảnh

hưởng của độ ẩm đất, Amal Med-hut Abdul-Qadir đã khuyến cáo sử dụng dải sóng

nhìn thấy hơn là dải sóng cận hồng ngoại trong việc xác định giá trị độ sáng của đất

nhiễm mặn.

Dấu hiệu xâm nhập mặn cũng có thể biểu hiện gián tiếp thông qua biểu hiện

của hệ sinh thái hoặc thay đổi loại hình sử dụng đất có thể nhận biết bằng ảnh viễn

thám. Các loài cây chịu mặn là các loài có thể chịu được hàm lượng muối hòa tan

cao trong đất và có thể sinh trưởng bình thường trên đất nhiễm mặn. Các sinh cảnh

hoặc hệ sinh thái có đất bị nhiễm mặn, các loài cây không chịu được mặn sẽ bị ảnh

hưởng và thay thế dần bằng các loài cây ưa mặn. Khi đất mới bị nhiễm mặn ở mức

độ nhẹ, thì một số loài cây chịu mặn vẫn tồn tại được nhưng không phải loài nào

cũng phù hợp để dùng làm dấu hiệu nhận biết đất nhiễm mặn được. Metternicht,

1998 đã chỉ ra rằng, cùng là cây chịu mặn, nhưng có loài thể hiện độ phản xạ mạnh

42

trên dải sóng nhìn thấy và cận hồng ngoại, nhưng cũng lại có loài phản xạ yếu trên

dải sóng này, do sự khác biệt về hàm lượng chlorophyll. Mỗi vùng sinh thái lại có

những đặc trưng riêng về loài. Nghiên cứu khảo sát chuyên sâu có thể chỉ ra sự khác

biệt về phổ phản xạ và trạng thái sinh trưởng của các loài/nhóm loài cây.

Sự hiện diện của muối hoặc các ion Na với tỷ lệ cao tạo điều kiện bất lợi cho

sự phát triển của thảm thực vật, thường dẫn đến bề mặt địa hình đất trống. Tuy

nhiên, nồng độ muối thấp vẫn cho phép một số quần thể thực vật chịu mặn có thể

tổn tại và sinh trưởng. Đây là yếu tố có thể được sử dụng làm chỉ số gián tiếp để lập

bản đồ vùng mặn hoặc kiềm. Tương tự như vậy, sự hiện diện của cây chết, cây bụi

hay sự xâm lấn của cây tiên phong chịu mặn xâm chiếm các khu vực thực vật trước

đây là các chỉ thị sinh thái cho thấy hiện tượng nhiễm mặn đang diễn ra. Các cây

chịu mặn phổ biến ở vùng đất như mắm, đước, hoặc chịu lợ như dừa nước có thể

cân nhắc sử dụng như là các chỉ số viễn thám tốt về độ mặn của đất.

Một số hoạt động canh tác trên đất nhiễm mặn như trồng cây mía, bông, hoặc

lúa cũng có thể phản ánh được mức độ xâm nhập mặn. Ví dụ, dựa vào độ tương

quan chặt chẽ giữa giá trị NDVI của các cánh đồng trồng mía, bông, với giá trị EC,

một số nhà nghiên cứu đã phân biệt được đất nhiễm mặn và đất bình thường, đồng

thời đánh giá được mức độ xâm nhập mặn dựa trên sự ảnh hưởng của các hoạt động

canh tác trên khu vực nghiên cứu. Hai tác giả Luis Garcia, và Ahmed Eldeiry cũng

kết luận rằng việc sử dụng các yếu tố về trạng thái mùa màng như một chỉ thị chính

cho đất nhiễm mặn là phương pháp viễn thám khả thi. Tuy nhiên, phương pháp này

được khuyến cáo sử dụng khi xâm nhập mặn là yếu tổ chính, chi phối năng suất

nông nghiệp bên cạnh các yếu tố khác như địa hình, chính sách sử dụng đất.

Ngoài ra, một số chỉ số trên ảnh viễn thám có thể được sử dụng để làm nổi bật

và xác định những thay đổi của hệ sinh thái do thay đổi độ mặn trên đất. Các chỉ số

thực vật như NDVI, LAI xác định mức độ, trạng thái sinh trưởng của cây trồng. Các

chỉ số về độ mặn SI (Salinity Index) làm nổi bật hoặc gia tăng sự khác biệt giữa các

trạng thái, biểu hiện của đất mặn, đất không mặn. Các chỉ số này có thể được sử

43

dụng kết hợp theo những cách khác nhau để lập bản đồ diễn biến độ mặn của đất.

Để khắc phục, loại bỏ ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài trong nghiên cứu

xâm nhập mặn, dữ liệu viễn thám đa thời gian được để xuất sử dụng để có thể trích

xuất được thông tin về năng suất canh tác trong một chuỗi thời gian liên tiếp, đủ dài,

và từ đó có thể khoanh vùng khu vực XNM một cách chính xác nhất. Lobell và các

đồng nghiệp đã sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh trong khoảng thời gian 6 năm để thiết

lập mối quan hệ giữa năng suất nông nghiệp và độ nhiễm mặn của đất, và đưa ra kết

luận rằng: sự sụt giảm về năng suất do một số nguyên nhân chính gây ra, trong đó

có xâm nhập mặn. Tương tự như vậy, nghiên cứu của Weicheng Wu và cộng sự

cũng sử dụng chuỗi dữ liệu viễn thám đa thời gian để xác định diễn biến xâm nhập

mặn trên đất canh tác do các yếu tố như sự chuyển đổi mục đích sử dụng đất, ví dụ

từ đất trống sang đất canh tác, từ đất trồng cây nông nghiệp sang đất nuôi trồng thủy

sản[12]. Sau đó, các tác giả sử dụng các chỉ số thực vật, chỉ số xâm nhập mặn và

các chỉ số khác tính từ ảnh viễn thám để thiết lập mối quan hệ với giá trị EC đo

ngoài thực địa để xác địn mức độ, diễn biến xâm nhập mặn trong đất.

2.5. Các chỉ số viễn thám trong nghiên cứu đất mặn

Viễn thám có khả năng thu thập thông tin theo không gian và thời gian, do đó,

nó có khả năng xác định sự biến đổi của muối trong đất. Có hai cách tiếp cận để

phát hiện sự tích tụ muối bằng viễn thám: một là xác định sự tích tụ muối trực tiếp

trên đất trống dựa trên đặc điểm phản xạ phổ của đất bị ảnh hưởng bởi mặn (như

thành phần khoáng vật của đất, muối trên bề mặt đất). Hai là phát hiện sự tích tụ

muối gián tiếp thông qua các biểu hiện thứ sinh của sự tích tụ muối (như sự thay đổi

của lóp phủ, hay quá trình sinh trưởng của thực vật). Tư liệu viễn thám có thể ứng

dụng trong nghiên cứu và lập bản đồ nhiễm mặn đất là bởi mặn hóa không phải là

một trạng thái tĩnh tĩnh, nó thay đổi thông qua quá trình biến đổi hệ thống sử dụng

đất hay các biểu hiện sinh lý (biophysical parameters) của hệ sinh thái ở khu vực

nghiên cứu. Trong đề tài này, nghiên cứu tập trung vào khai thác các chỉ số về biểu

hiện sinh lý của hệ sinh thái, đất và thực vật có khả năng ứng dụng trong giám sát

44

và thành lập bản đồ nhiễm mặn đất hướng tới khai thác các loại tư liệu vệ tinh phổ

biến hiện có như LANDSAT và Sentinel-2.

Các thông tin viễn thám được phân thành các nhóm khác nhau như nhóm chỉ

số độ mặn SI (Salinity Index), chỉ số khác biệt độ mặn NDSI (Normalized

Difference Salinity Index), chỉ số độ sáng BI (Brightness Index), các chỉ số thực vật

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) để đánh giá, thành lập bản đồ xâm

nhập mặn của đất. Với nhóm chỉ số thực vật mà đại diện là chỉ số NDVI phù hợp để

đánh giá diễn biến xâm nhập mặn của đất vì đất càng mặn thì sự sinh trưởng của

cây trồng càng giảm và giá trị NDVI càng thấp. Tuy nhiên, việc phát hiện độ mặn

của đất mà chỉ dùng NDVI có thể bị ảnh hưởng bởi sự xuất hiện của cây ngập mặn

và cây chịu mặn làm cho sự phản xạ của đất mặn bị nhiễu, dẫn đến phân loại không

đúng. Để giảm thiểu sai số phân loại, chỉ số SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index)

và các chỉ số thực vật khác như EVI (Enhanced Vegetation Index) được bổ sung để

phân biệt phản xạ của đất và thảm thực vật. Ngoài ra chỉ số GDVI (Greeness

Difference Vegetation Index) được phát triển trong những năm gần đây cho thấy kết

quả khả quan trong việc đánh giá độ mặn của đất cũng được xem xét trong nghiên

cứu này.

2.5.1. Chỉ số thực vật

Chỉ số thực vật dựa trên nguyên tắc toán học để làm tăng cường sự khác biệt

về phổ phản xạ của thực vật trên các kênh phổ, qua đó làm nổi bật một đặc tính nào

đó của lớp phủ thực vật thông qua các giá trị tính được cho mỗi pixel/điểm ảnh.

Chẳng hạn như sự tăng trưởng của cây thể hiện qua các chỉ số về sinh lý của thực

vật hàm lượng chlorophyll, lượng nước trong lá (NDVI, NDWI), hay chỉ số về cấu

trúc thực vật như cấu trúc lá, cấu trúc tán (LAI, EVI). Trong nhóm chỉ số thực vật,

NDVI là chỉ số được nhiều người biết đến và hay sử dụng do tính phổ biến và dễ

hiểu, dễ áp dụng của chỉ số. NDVI nhạy với các biểu hiện về sinh trưởng của thực

vật do có tương quan cao với hàm lượng diệp lục/chrolophyll có trong lá, tuy nhiên

nhược điểm của chỉ số này là khả năng bị bão hòa ở giải giá trị cao khoảng 0,8 ~ 1.

45

Các chỉ số khác như SAVI có tính đến yếu tố hiệu chỉnh đất có thể giải quyết

các vấn đề phản xạ nhiễu nền ở khu vực có mật độ thực vật thưa hơn. Hay chỉ số

EVI bao gồm giá trị hệ số sol khí để giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu khí quyển với

phản xạ thực vật. Trong mỗi trường hợp khác nhau, việc hiệu chỉnh các chỉ số thực

vật là rất cần thiết để cải tiến độ chính xác của việc xác định nhiễm mặn.

Bảng 2. 3: Một số chỉ số thực vật phổ biến sử dụng trong nghiên cứu xâm

nhập mặn

Chỉ số thực

vật

Công thức

Ghi chú

Normalized

− )

NIR R

(NIR+R)

_NDVI=(

difference

vegetation index

Soil-adjusted

SAVI=(1+L)

Trong đó L =0.5

vegetation index

(NIR−R)

(NIR+R+L)

Enhanced

EVI=G

Trong đó: L=1, c1=6,

vegetation index

c2=7.5

(NIR−R)

(NIR+C R−C B+L)

1

2

Generalized

Difference

NIRn₋

R

n

n=1 thì GDVI=NDVI

GDVI=⁽

⁾.

n

n

(

NIR +R )

n=2 thì GDVI có mối

quan hệ tốt hơn với chỉ số

LAI. Khi n tăng lên 3, 4

thì chỉ số GDVI trở nên

bão hòa

Vegetation Index

Các chỉ số thực vật được sử dụng phổ biến để gián tiếp xác định mức độ

nhiễm mặn của đất. Tuy nhiên, đặc điểm canh tác và cải tạo đất có thể dẫn tới

46

những nhận định sai về diễn biến mặn và sự phát triển của thực vật. Hơn nữa, các

loài cây trong giai đoạn sinh trưởng ban đầu có mức độ chịu mặn khác nhau khiến

phản xạ phổ trên ảnh khác nhau cũng là một yếu tố cần lưu ý khi sử dụng chỉ số

thực vật trong nghiên cứu diễn biến xâm nhập mặn.

2.5.2. Chỉ số muối, chỉ số độ mặn

Có nhiều chỉ số muối hay chỉ số độ mặn được nghiên cứu phát triển bởi các

nhóm nghiên cứu trên thế giới nhằm làm nổi bật các biểu hiện về mặn trên đất so

với các nhóm đối tượng lớp phủ khác. Tùy đặc điểm điều kiện tự nhiên, môi trường

sinh thái, lớp phủ của khu vực nghiên cứu mà đánh giá, lựa chọn chỉ số phù hợp.

Thường các chỉ số muối/chỉ số độ mặn được tính từ các kênh phổ trong vùng sóng

khả kiến và cận hồng ngoại. Các kênh phổ này phù hợp để có thể nghiên cứu thử

nghiệm trên ảnh vệ tinh LANDSAT và Sentinel-2 để thành lập bản đồ xâm nhập

mặn trong đất.

Bảng 2. 4: Các kênh chỉ số muối có khả năng ứng dụng cho ảnh Sentinel2

và ảnh LANDSAT

Chỉ số muối

Công thức

CRSI=

(NIR × R)−(G×B)

(NIR×R)+(G×B)

Canopy Response Salinity

Index

√

Normalized difference

salinity index

R NIR

( −

( +

R NIR

)

NDSI=

)

Salinity index-1

SI= B×R

√(

)

)

Salinity index-2

Salinity index-3

Salinity index-4

SI= G ×R

√(

SI= G

√(

2 ₊ 2₊

R

NIR2 ₎

SI= G

2 ₊ 2₎

R

√(

B

R

Salinity index-5

Salinity index-6

SI=

SI=

(B−R)

(B+R)

47

(G ×R)

Salinity index-7

Salinity index-8

Salinity index-9

Salinity index-10

SI=

SI=

SI=

SI=

SI=

B

(B×R)

G

(NIR × R)

G

(SWIR1−SWIR 2)

(SWIR1+SWIR 2)

SWIR 1

SWIR 2

Salinity index-11

Salinity index-11

SI7= R NIR

√ ∗

2.5.3. Các chỉ số khác

Trong nghiên cứu xâm nhập mặn, để làm nổi bật và gia tăng mối tương quan

giữa dữ liệu mặn với thông tin phản xạ phổ trên ảnh vệ tinh, một số các ảnh chỉ số

khác được sử dụng như chỉ số độ sáng của đất, chỉ số nhiệt cũng như các chỉ số tỷ lệ

giữa các kênh ảnh phản xạ.

Bảng 2. 5: Các chỉ số vật lý khác

Chỉ số

Công thức

BI= √¿¿)

Chỉ số độ sáng

Chỉ số cường độ của các kênh trong dải

nhìn thấy

( + )

G R

INT1=

INT2=

2

Chỉ số cường độ của các kênh trong dải

nhìn thấy và cận hồng ngoại

G R NIR

)

( + +

2

Bên cạnh các nhóm chỉ số vật lý trên, phân tích thành phần chính PCA là một

trong những nhóm chỉ số được ứng dụng để chiết xuất các yếu tố không tương quan

giữa các kênh phổ của ảnh Sentinel2.

48

CHƯƠNG 3. THỰC NGHIÊM XÂY DỰNG BẢN ĐỒ ĐỘ MẶN

KHU VỰC HUYỆN TIỀN HẢI, TỈNH THÁI BÌNH BẰNG CÔNG

NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS

3.1 Giới thiệu chung về khu vực nghiên cứu

3.1.1. Vị trí địa lý

Tiền Hải là một huyện ven biển của tỉnh Thái Bình, có chiều dài bờ biển trên

23 km, diện tích tự nhiên trên 23 nghìn ha; nằm giữa hai cửa biển Trà Lý và Ba Lạt

của sông Hồng; là địa bàn chiến lược quan trọng về chính trị, kinh tế, an ninh - quốc

phòng ở vùng duyên hải Bắc bộ.

Huyện Tiền Hải nằm ở phía đông nam tỉnh Thái Bình, có vị trí địa lý:

- Phía đông giáp Vịnh Bắc Bộ

- Phía tây giáp huyện Kiến Xương

- Phía nam giáp huyện Giao Thủy, tỉnh Nam Định với ranh giới là sông

Hồng

- Phía bắc giáp huyện Thái Thụy với ranh giới là sông Trà Lý.

Huyện Tiền Hải nằm kẹp giữa hai cửa biển Trà Lý và Ba Lạt của sông Hồng.

Đây là địa phương có dự án Đường cao tốc Ninh Bình - Hải Phòng - Quảng Ninh đi

qua. Huyện Tiền Hải cách thành phố Thái Bình 31km, cách Hà Nội 141km.

49

Hình 3. 1: Vị trí địa lý huyện Tiền Hải, tỉnh Thái Bình

Tọa độ: 20°24′20″B 106°30′14″Đ

Diện tích: 226 km²

Tổng cộng: 218.616 người (2009)

Mật độ: 945 người/km²

Dân tộc: Hầu hết là Kinh

Trên địa bàn huyện có hai tôn giáo chính: Phật giáo và Thiên Chúa giáo,

18,5% dân số theo đạo Thiên Chúa.

3.1.2. Đặc điểm địa hình

Thái Bình là một tỉnh đồng bằng có địa hình tương đối bằng phẳng với độ

dốc nhỏ hơn 1%; cao trình biến thiên phổ biến từ 1 - 2 m so với mực nước biển,

thấp dần từ tây bắc xuống đông nam.

Thái Bình được bao bọc bởi hệ thống sông, biển khép kín. Bờ biển dài trên

50 km và 4 sông lớn chảy qua địa phận của tỉnh: Phía bắc và đông bắc có sông Hóa

dài 35,3 km, phía bắc và tây bắc có sông Luộc (phân lưu của sông Hồng) dài 53 km,

phía tây và nam là đoạn hạ lưu của sông Hồng dài 67 km, sông Trà Lý (phân lưu

cấp 1 của sông Hồng) chảy qua giữa tỉnh từ tây sang đông dài 65 km. Đồng thời có

5 cửa sông lớn (Văn Úc, Diêm Điền, Ba Lạt, Trà Lý, Lân). Các sông này đều chịu

ảnh hưởng của chế độ thủy triều, mùa hè mực nước dâng nhanh, lưu lượng lớn, hàm

lượng phù sa cao, mùa đông lưu lượng giảm nhiều, lượng phù sa không đáng kể.

Nước mặn ảnh hưởng sâu vào đất liền (15-20 km).

3.1.3. Tiềm năng khoáng sản

Thái Bình có mỏ khí đốt Tiền Hải (C) đã được khai thác từ năm 1986 với sản

lượng khai thác bình quân mỗi năm hàng chục triệu m² khí thiên nhiên phục vụ cho

sản xuất đồ sứ, thủy tinh, gạch ốp lát, xi măng trắng thuộc khu công nghiệp Tiền

Hải.

50

Nguồn khí mỏ, nước khoáng: Thái Bình có mỏ khí đốt Tiền Hải đã được khai

thác từ năm 1986 với sản lượng khai thác bình quân mỗi năm hàng chục triệu m³

khí thiên nhiên phục vụ cho sản xuất đồ sứ, thủy tinh, gạch ốp lát, xi măng trắng

thuộc khu công nghiệp Tiền Hải. Tháng 5-6 năm 2003, Tổng công ty Dầu khí Việt

Nam đã tiến hành nổ địa chấn 3D lô 103/107 Vịnh Bắc Bộ (trữ lượng ước tính ban

đầu khoảng 7 tỷ m³). Ngày 23/3/2005, Công ty Đầu tư phát triển Dầu khí (PIDC),

Tổng Công ty Dầu khí Việt Nam đã thử vỉa thành công tại giếng khoan xã Đông

Lâm, huyện Tiền Hải ở độ sâu 2.600 m. Theo kết quả đánh giá ban đầu lưu lượng

khí khai thác đạt 30.000 m³/ngày đêm kịp thời bổ sung cho nguồn khí phục vụ phát

triển công nghiệp của tỉnh.

Mỏ nước khoáng Tiền Hải ở độ sâu 450 m có trữ lượng tĩnh khoảng 12 triệu

m³, đã khai thác từ năm 1992, sản lượng 9,5 triệu lít được trong và ngoài nước biết

đến với các nhãn hiệu nước khoáng Vital, nước khoáng Tiền Hải.

Gần đây tại vùng đất xã Duyên Hải huyện Hưng Hà đã thăm dò và phát hiện

mỏ nước nóng 57°C ở độ sâu 50 m và nước nóng 72°C ở độ sâu 178 m hiện đang

được đầu tư khai thác phục vụ phát triển du lịch và chữa bệnh cho nhân dân.

Trong lòng đất Thái Bình còn có than nâu thuộc bể than nâu vùng đồng bằng

sông Hồng, được đánh giá có trữ lượng rất lớn (trên 30 tỷ tấn) nhưng phân bổ ở độ

sâu 600 - 1.000 m nên chưa đủ điều kiện để khai thác.

3.1.2. Tài nguyên đất

Đất đai Thái Bình phì nhiêu màu mỡ, nổi tiếng 'bờ xôi ruộng mật' do được

bồi tụ bởi hệ thống sông Hồng và sông Thái Bình. Hệ thống công trình thủy lợi tưới

tiêu thuận lợi, góp phần làm nên cánh đồng 14 - 15 tấn/ha và đang thực hiện chuyển

đổi cơ cấu nông nghiệp để xây dựng cánh đồng 50 triệu đồng/ha trở lên.

Tổng diện tích tự nhiên 153.596 ha. Trong đó: Diện tích cây hàng năm:

94.187 ha; Ao hồ đã đưa vào sử dụng: 6.018 ha. Hầu hết đất đai đã được cải tạo

hàng năm có thể cấy trồng được 3-4 vụ, diện tích có khả năng làm vụ đông khoảng

40.000 ha.

51

Ngoài diện tích cấy lúa, đất đai Thái Bình rất thích hợp cho các loại cây: Cây

thực phẩm (khoai tây, dưa chuột, sa lát, hành, tỏi, lạc, đậu tương, ớt xuất khẩu), cây

công nghiệp ngắn ngày (cây đay, cây dâu, cây cói), cây ăn quả nhiệt đới (cam, táo,

ổi bo, vải thiều, nhãn, chuối), trồng hoa, cây cảnh v.v

Tiềm năng và nguồn lợi thủy sản là một trong những thế mạnh của tỉnh Thái

Bình. Thái Bình có 3 thủy vực khác nhau: nước ngọt, nước lợ, nước mặn.

-

Nước mặn chiếm khoảng 17 km² chủ yếu dành cho hoạt động khai

thác khoáng sản. Tổng trữ lượng hải sản vùng ven biển Thái Bình khoảng 26.000

tấn. Trong đó trữ lượng cá 24.000 - 25.000 tấn, tôm 600 - 1.000 tấn, mực 700 - 800

tấn. Khả năng khai thác tối đa cho phép 12.000 -13.000 tấn. Các loài khai thác

chính là cá Trích, cá Đé, cá Khoai, cá Đối, cá Vược.... các loài tôm: tôm Vàng, tôm

Bộp, tôm He... Hiện tại mới duy trì các hoạt động đánh bắt nhỏ, khai thác tự nhiên,

phần lớn là nguồn cung cấp nguyên liệu để chế biến các mặt hàng truyền thống như

nước mắm, mắm tôm và chế biến thức ăn thủy sản.

-

Vùng nước lợ: Chủ yếu ở các khu vực cửa sông Hồng, sông Thái Bình

và sông Trà Lý có các nguồn phù du sinh vật, các loại tảo thực vật, thủy sinh phong

phú làm thức ăn tự nhiên cho nuôi trồng thủy sản. Vùng này có khoảng 20.705 ha

(Tiền Hải 9.949 ha, Thái Thụy 10.756 ha), trong đó diện tích có khả năng phát triển

nuôi trồng thủy sản nước lợ là 5.453 ha. Hiện đã đưa vào khai thác 3.629 ha để nuôi

trồng thủy sản: tôm, cua, sò, hến, trồng rau câu. Bên cạnh đó Thái Bình còn có các

cồn cát ven biển như: Cồn Vành, Cồn Thủ, Cồn Đen và vùng đất ngập mặn rất thích

hợp trồng tập trung cây sú vẹt, bần. Hiện tại có gần 5.000 ha rừng vừa giữ đất, chắn

sóng, vừa tạo môi trường sinh thái và cảnh quan thiên nhiên du lịch ven biển.

-

Vùng nước ngọt: Tổng diện tích có khả năng nuôi thủy sản là 9.256

ha, hiện mới đưa vào nuôi khoảng 6.020 ha. Ngoài ra còn có trên 3.000 ha vùng lúa

ruộng trũng cấy 1 vụ năng suất thấp có thể chuyển sang nuôi thủy sản.

Thái Bình có triền cỏ ven đê, ven sông và hệ thống kênh mương ao hồ rộng

khắp là điều kiện để phát triển chăn nuôi trâu, bò, bò sữa, lợn, gà, vịt, cá....

52

Nguồn nước ngọt cho nhu cầu dân sinh và công nghiệp tương đối dồi dào, chủ

yếu là nguồn nước mặt của các sông lớn.

3.2. Dữ liệu sử dụng

Dữ liệu ảnh chọn thực hiện nghiên cứu ảnh VNREDSat-1

Các thông số của vệ tinh VNREDSat-1:

 Vệ tinh có kích thước 600 mm x 570 mm x 500 mm, có trọng lượng khoảng

120kg. Tuổi thọ của vệ tinh theo thiết kế là 5 năm.

 Vệ tinh có quỹ đạo đồng bộ Mặt trời (SSO)

 Độ cao quỹ đạo trên xích đạo: 680km

 Góc nghiêng mặt phẳng quỹ đạo: 98,13^o

 Độ tròn quỹ đạo: 0,001193

 Chu kỳ quỹ đạo: 5909,6 giây

 Hệ thống quang học được đặt trên vệ tinh VNREDSat-1 là NAOMI (New

AstroSat Optical Modular Instrument)

 Thời gian chụp lặp lại (vệ tinh nghiêng ±35^o): 3 ngày

 Thời gian chụp lặp lại (vệ tinh nghiêng ±15^o): 7 ngày

Đặc điểm ảnh vệ tinh VNREDSat-1

Bands

Wavelength

Resolutio

n

(micrometers

)

(meters)

2,5

Panchromati

0,45 – 0,75

0,45 – 0,52

0,53 – 0,60

0,62 – 0,69

c

Band

(Blue)

1

10

10

10

Band

(Green)

2

3

Band

53

(Red)

Band

(NIR)

4

0,76 – 0,89

10

Ngày 4/12/2013, sau 3 tháng nhận bàn giao vận hành khai thác VNREDSat-1

từ Pháp, tổng số các ảnh đã chụp, xử lý và lưu trữ thành công của vệ tinh là 18.427

cảnh ảnh với kích thước 17,5km x 17,5km trong đó bao gồm 9.817 cảnh ảnh đa phổ

(Multi-spectral) và 8.610 cảnh ảnh toàn sắc (Panchromatic). Riêng vùng lãnh thổ và

lãnh hải Việt Nam, vệ tinh đã chụp và xử lý 4.003 cảnh, trong đó có 2.018 ảnh đa

phổ và 1.985 ảnh toàn sắc.

3.3. Phản xạ phổ của đất và đất nhiễm mặn

Trong khu vực nghiên cứu, nhóm thực hiện đã lựa chọn những khu vực là đất

trống lúa và đất trống để tiến hành đo đạc phản xạ phổ của các mẫu đất tại đây. Sơ

đồ các điểm được thể hiện trong hình 2 dưới đây

54

Hình 3. 1: Vị trí đo đạc phản xạ phổ trong khu vực nghiên cứu

Theo như hình trên, đất trồng lúa và đất trống được đo phản xạ phổ nằm trên

một số loại đất, cụ thể như sau:

Bảng 3. 2: Số điểm đo phản xạ phổ trên các loại đất

STT Hiện trạng

Loại đất

Đất trồng lúa Đất gley phèn tiềm tàng, sâu (GLt.pt2)

Đất trống Đất gley phèn tiềm tàng, sâu (GLt.pt2)

1

2

3

4

5

6

Đất trồng lúa Đất gley mùn, chua (Glu.dy)

Đất trồng lúa Đất phèn tiềm tàng sâu, mặn (FLt.pt2sa)

Đất trống

Đất phèn tiềm tàng sâu, mặn (FLt.pt2sa)

Đất trồng lúa Đất phèn tiềm tàng sâu (FLt.pt2)

55

7

8

9

Đất trồng lúa Đất phù sa ít chua, gley (Flu.gl)

Đất trống

Đất trống

Đất phèn hoạt động, sâu, mặn (FLt.ot2sa)

Đất phèn tiềm tàng nông, mặn (FLt.pt1sa)

10 Đất trồng lúa Đất xám gley cơ giới nhẹ (Acg.ar)

11 Đất trồng lúa Đất xám cơ giới nhẹ, rất nghèo Bazơ (Acr.ve)

3.3.1. Đối với nhóm đất gley phèn tiềm tàng

Bảng 3. 3: Phản xạ phổ của nhóm đất gley phèn tiềm tàng

Hiện

trạng

STT

Phản xạ phổ

Ảnh thực địa

000

Đất

trống

000

1

000

000

Ruộng

lúa sắp

thu

000

2

3

hoạch

000

001

Ruộng

mới

gieo

mạ

001

000

56

001

Ruộng

lúa

chín

4

5

6

7

sắp gặt

000

000

Ruộng

lúa

chín

000

sắp gặt

000

000

Ruộng

lúa

chín

000

sắp gặt

000

001

Ruộng

lúa

chín

sắp gặt

000

57

001

Ruộng

lúa

chín

8

sắp gặt

000

000

Ruộng

lúa

chín

000

9

sắp gặt

000

000

Đất

trồng

màu để

trống

000

10

11

12

000

000

Ruộng

mới sạ

000

000

000

Ruộng

lúa vừa

gặt

000

000

58

000

Lúa

mới trổ

bông

000

13

14

000

000

Lúa

mới sạ

000

000

000

Ruộng

lúa

000

15

16

17

hỏng vì

thiếu

nước

000

000

Ruộng

lúa vừa

gặt

000

000

000

Ruộng

lúa bỏ

vụ

000

000

59

000

Ruộng

lúa

chín

000

18

19

sắp gặt

000

000

Đất lúa

mới sạ

000

000

000

Ruộng

lúa vừa

gặt

000

20

000

Có thể dễ dàng nhận thấy, đường cong phản xạ phổ của nhóm đất này khá

tương đồng với nhau. Mức độ phản xạ kha thấp, khoảng 2%. Tuy nhiên một số mẫu

có hình dạng khác biệt như tại điểm 1, đây là vị trí đất trống, được đắp từ việc vét

mương và để khô, do vậy đã không còn là đất gley nữa; dẫn đến đường cong phản

xạ phổ khác biệt so với phần còn lại. Bên cạnh đó, điểm khác cũng khác hơn các

điểm khác vì tại điểm 13, ruộng lúa được tháo nước vào nhiều hơn, làm cho độ ẩm

tăng cao hơn các điểm khác là các ruộng lúa chuẩn bị thu hoạch hay mới thu hoạch

hoặc mới sạ; điểm 7 do bị bỏ hoang nên không có nước, đất bị khô làm cho phản xạ

phổ tăng cao hơn các điểm khác. Sự sai khác giữa các điểm còn lại chủ yếu là do độ

60

ẩm chênh lệch, còn dáng đường cong phản xạ phổ là tương tự nhau; nhóm đất này

có xu hướng phản xạ mạnh tại khu vực kênh đỏ và cận hồng ngoại.

3.3.2. Đối với nhóm đất gley mùn, chua

Bảng 3. 4: Phản xạ phổ của nhóm đất gley mùn, chua

Hiện

trạng

STT

Phản xạ phổ

Ảnh thực địa

000

Lúa

chín

000

1

sắp gặt

000

000

Lúa

000

2

chín

sắp gặt

000

000

Lúa

chín

000

3

4

sắp gặt

000

000

Lúa

chín

sắp gặt

000

000

61

000

000

000

Lúa

chín

sắp gặt

5

6

000

Đất lúa

gốc rạ

000

000

000

Đất lúa

gốc rạ

000

7

000

000

Lúa

chín

000

8

sắp gặt

000

Với đặc điểm là đất gley, độ ẩm cao kết hợp với mùn đã làm cho phản xạ phổ

của nhóm đất này khá thấp (<2%). Cá biệt tại điểm 1 và điểm 3, độ phản xạ của các

mẫu còn xấp xỉ 0%. Hình dáng đường cong phản xạ phổ của các điểm mẫu trong

nhóm đất này khá đồng nhất, một phần là do hiện trạng canh tác trên bề mặt là

62

tương đối đồng đều, đều là lúa chín sắp gặt hoặc vừa mới gặt. Tương tự như nhóm

đất gley phèn tiềm tàng, sự chênh lệch về độ phản xạ chủ yếu bắt nguồn từ độ ẩm

tại các vị trí đo đạc.

3.3.3. Đối với nhóm đất phèn tiềm tàng sâu, mặn

Bảng 3. 5: Phản xạ phổ của nhóm đất phèn tiềm tàng sâu, mặn

Hiện

trạng

STT

Phản xạ phổ

Ảnh thực địa

000

Đất

trống

000

1

000

000

Ruộng

lúa

000

2

000

000

Ruộng

lúa

000

3

000

63

000

Đất

trống,

đất vét

mương

đắp bờ

000

4

000

000

Đất

trống

000

5

000

000

Đất

trống

000

6

000

000

Đất

trống

000

7

000

64

000

000

000

Ruộng

lúa

8

Có thể dễ dàng nhận thấy, đối với nhóm đất phèn tiềm tàng sâu, mặn này chia

thành hai dạng đường cong phản xạ phổ rõ ràng. Đối với các đối tượng là đất trống

thì phản xạ phổ lại khá thấp, trừ điểm 1 và điểm 5 là đất rất khô, nên phản xạ mạnh

còn lại đều có phản xạ dưới 2%. Tại các ruộng lúa trên nền nhóm đất này, phản xạ

phổ còn thấp hơn cả đất trống, nhưng đường cong phản xạ phổ lại bắt đầu thay đổi

tại các bước sóng trong khoảng 450-470nm, mà không chạy ngang như đối tượng

đất trống.

3.3.4. Đối với nhóm đất phù sa ít chua, gley

Bảng 3. 6: Phản xạ phổ của nhóm đất phù sa ít chua, gley

Hiện

trạng

STT

Phản xạ phổ

Ảnh thực địa

000

Đất

lúa đã

gặt

000

1

đang

lấy

nước

vào

000

Đây là nhóm đất khá thích hợp cho việc trồng lúa, tại thời điểm đo mẫu, cánh

đồng nơi đây đã được tháo nước vào để chuẩn bị cho vụ mới. Chỉ còn lại một vài

điểm có thể đo được phản xạ phổ của đất; do vậy có thể phản xạ phổ khá thấp, lý do

65

là đất có độ ẩm cao; đồng thời cũng có thể thấy là phản xạ ở nhóm đất này khá

mạnh trong dải từ 470-710nm, thuộc vùng nhìn thấy.

3.3.5. Đối với nhóm đất phèn hoạt động, sâu, mặn

Bảng 3. 7: Phản xạ phổ của nhóm đất phèn hoạt động, sâu, mặn

ST

T

Hiện

trạng

Phản xạ phổ

Ảnh thực địa

000

Đất

trống

000

1

000

Nhóm đất này chỉ chiếm tỉ lệ khá nhỏ trong khu vực nghiên cứu, hơn nữa với

tính chất phèn, mặn nên không thích hợp để trồng lúa. Thực phủ chủ yếu là các cây

ưa mặn như lác,… Tại điểm lấy mẫu, đất đã khô trắng trên bề mặt, tuy nhiên do sự

hiện diện của tinh khoáng jasorit đã làm cho phản xạ phổ của nhóm này chỉ vào

khoảng 1-2%, và khá đồng đều trong dải sóng nhìn thấy (470-710nm).

3.3.6. Đối với nhóm đất phèn tiềm tàng, nông, mặn

Bảng 3. 8: Phản xạ phổ của nhóm đất phèn tiềm tàng, nông, mặn

ST Hiện

Phản xạ phổ

Ảnh thực địa

T

trạng

000

000

000

Đất

trống

1

66

001

Đất

trống

001

2

000

000

Đất

trống

000

3

000

Có thể nhận thấy, đường cong phản xạ phổ của các mẫu trong nhóm đất này

khá giống nhau. Phản xạ mạnh nhất tập trung vào bước sóng từ 590-710nm. Sự

khác nhau giữa các điểm đo là do độ ẩm của đất.

3.3.7. Đối với nhóm đất xám gley cơ giới nhẹ

Bảng 3. 9: Phản xạ phổ của nhóm đất xám gley cơ giới nhẹ

Hiện

trạng

STT

Phản xạ phổ

Ảnh thực địa

000

Đất lúa

mới

gieo

mạ

000

1

000

67

000

000

000

Ruộng

lúa

cạn, để

hoang

2

Nhóm đất này cũng có đường cong phản xạ phổ khá giống với nhóm đất phèn

tiềm tàng nông, mặn; phản xạ mạnh nhất trong khoảng 590-710nm. Tại điểm 1, có

mạ mới lên khoảng 2-3cm, nhưng tại điểm số 2, lúa cạn để hoang vì có nhiều phèn,

không có năng suất lúa tại đây. Phản xạ phổ tại điểm 2 vì vậy cũng cao hơn so với

điểm 1.

3.3.8. Đối với nhóm đất xám cơ giới nhẹ, rất nghèo bazơ

Bảng 3. 10: Phản xạ phổ của nhóm đất xám cơ giới nhẹ, rất nghèo Bazơ

ST Hiện

Phản xạ phổ

Ảnh thực địa

T

trạng

000

Ruộn

g lúa

chín

sắp

000

1

gặt

000

000

Ruộn

g lúa

vừa

000

2

gặt

000

68

000

Ruộn

g lúa

chín

sắp

000

3

4

gặt

000

001

Ruộn

g lúa

mới

001

gieo

sạ

000

Đường cong phản xạ phổ của nhóm đất này cũng tương tự như nhóm đất xám

gley cơ giới nhẹ. Phản xạ phổ tốt nhất trong khoảng từ 590-710nm, nhưng phản xạ

bắt đầu mạnh lên từ bước sóng 470nm. Sự khác biệt giữa các điểm mẫu về phần

trăm phản xạ phổ là do độ ẩm tại các điểm khác nhau. Các điểm 1, 2, 3 là các cánh

đồng sắp thu hoạch hoặc vừa thu hoạch nên độ ẩm thấp hơn so với điểm 4 khi ruộng

mới sạ; do đó phản xạ phổ tại điểm 4 là thấp hơn so với các điểm còn lại.

Các kết quả phân tích đặc điểm đất nhiễm mặn và phản xạ phổ của mỗi loại

đất tại khu vực nghiên cứu được thực hiện thành công trên cơ sở những đo đạc thực

địa. Vị trí đo đạc tập trung vào hai đối tượng chính là đất trồng lúa bao gồm các

hình thái khác nhau như: ruộng lúa chín sắp gặt, ruộng lúa mới được gieo sạ, ruộng

lúa được tháo nước vào; ruộng lúa vừa gặt, ruộng lúa để hoang do thiếu nước hoặc

do đất bị phèn, mặn không canh tác đươc; và đất trống. Đồng thời các điểm này

cũng nằm ở các loại đất khác nhau bao gồm: đất phù sa, đất gley, đất cát, đất đen,

đất xám, đất đỏ.

3.4. Tính chỉ số nhiễm mặn và lựa chọn

VNREDSAT-1 là vệ tinh được điều khiển và thu chụp của Việt Nam, ảnh

VNREDSAT-1 có tương đồng về độ rộng 4 kênh ảnh Red, Green, Blue, NIR với

69

ảnh LandSat-8 và Sentinel-2. Mặc dù số lượng nghiên cứu về đất mặn sử dụng ảnh

VNREDSAT-1 được nghiên cứu là hạn chế, nhóm tác giả đã nghiên cứu khả năng

ứng dụng ảnh vệ tinh VNREDSAT-1 trong đề tài “Nghiên cứu khả năng chiết xuất

chỉ số độ mặn của đất từ ảnh vệ tính VNREDSAT- 1” có tính tương quan từ 0,6-0,8

giữa chỉ số độ mặn tính từ ảnh VNREDSAT-1 và ảnh Landsat là một kết quả chấp

nhận được. Cùng với lợi thế của việc chủ động được thời gian bay chụp tại khu vực

nghiên cứu nói riêng và của Việt Nam nói chung, việc lựa chọn ảnh VNREDSAT-1

hoàn toàn có cơ sở khoa học và sẽ là một trong những nghiên cứu tiên phong của

việc sử dụng ảnh vệ tinh của Việt Nam về đất mặn.

Bảng 3. 11: Các chỉ số được lựa chọn

Tên

Công thức

Tham

khảo

SI 1

SI 2

SI 3

[3]

[3]

[2]

SI= B×R

√

(

)

)

SI= G ×R

√

(

2

2

2

SI= (G +R +NIR )

√

SI 4

SI 5

2

2

[2]

[4]

SI= (G +R )

√

B

R

SI=

SI 6

SI 7

SI 8

SI 9

(B−R )

(B+R )

[4]

[4]

[5]

[5]

SI=

SI=

SI=

(G ×R)

B

(B×R)

G

(NIR×R)

SI=

G

70

Tiền xử lý ảnh VNREDSAT-1

Sử dụng phần mềm RESPEED để thực hiện công tác hiệu chỉnh khí quyển cho

các dữ liệu thu thập được. Kết quả thu được có hai phần là:

Giá trị phản xạ phổ tại đỉnh khí quyển (các file kết quả tên có phần cuối là

toar)

Giá trị phản xạ phổ thực tế của đối tượng trên mặt đất (các file kết quả tên có

phần cuối là rrs)

Bước 1: Khởi động phần mềm RESPEED, lựa chọn công cụ Xử lý ảnh, phần

Hiệu chỉnh khí quyển

Bước 2: Chọn tệp tin ảnh trong dữ liệu ảnh thu thập, đây là file có đuôi .TIF

Bước 3: Chọn file siêu dữ liệu đi kèm để lấy thông tin phụ trợ như thời gian

chụp, góc mặt trời,… đây là file có đuôi .DIM

Bước 4: Chọn loại dữ liệu là đa phổ (MS) hoặc toàn sắc (Pan). Sau đó chọn

file dữ liệu đầu ra

Sau đó đợi phần mềm tính toán, xử lý và đưa ra thông báo hoàn thành quá

trình hiệu chỉnh

Bước 5: Kiểm tra kết quả sau hiệu chỉnh. Tìm đến thư mục chứa dữ liệu ảnh

thu thập, kiểm tra xem đã có đủ các file,

Đối với dữ liệu ảnh đa phổ kiểm tra sẽ có 8 file: tương ứng với 2 loại giá trị

(toar và rrs) cho 4 kênh của dữ liệu là Blue, Green, Red, NIR

Đối với dữ liệu ảnh toàn sắc kiểm tra sẽ có 2 file: tương ứng với 2 loại giá trị

(toar và rrs) cho 1 kênh của dữ liệu là Panchromatic.

Chiết xuất các chỉ số độ mặn từ ảnh

71

Ảnh chiết suất giá trị SI1 trên ảnh VNREDSAT-1

Ảnh chiết suất giá trị SI2 trên ảnh VNREDSAT-1

Ảnh chiết suất giá trị SI4 trên ảnh VNREDSAT-1

Ảnhchiết suất giá trị SI3 trên ảnh VNREDSAT-1

72

Ảnh chiết suất giá trị SI6

trên ảnh VNREDSAT-1

Ảnh chiết suất giá trị SI5

trên ảnh VNREDSAT-1

Ảnh chiết suất giá trị SI7

trên ảnh VNREDSAT-1

Ảnh chiết suất giá trị SI8

trên ảnh VNREDSAT-1

73

Ảnh chiết suất giá trị SI9

trên ảnh VNREDSAT-1

Hình 3. 5: Các ảnh chiết suất giá trị trên ảnh VNREDSAT-1

Bảng sau đây là kết quả chiết xuất độ mặn từ ảnh VNREDSAT 1 tại vị trí các

điểm khảo sát.

Bảng 3. 12: Thống kê kết quả chiết xuất độ mặn từ ảnh VNREDSAT 1

STT EC

Si1

si2

si3

si4

Si5

Si6

Si7

Si8

Si9

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

13,120

0,30

0,42

0,48

0,42

0,30

0,42

0,25

0,37

0,49

0,51

0,29

0,44

0,51

0,44

0,31

0,43

0,25

0,38

0,52

0,56

0,86

1,02

1,21

1,66

1,07

1,48

1,09

1,23

1,71

1,70

0,43

0,63

0,73

0,64

0,44

0,63

0,35

0,56

0,76

0,84

1,04

1,06

1,31

2,20

1,15

1,96

1,14

1,68

2,22

2,30

0,34

0,55

0,65

0,56

0,36

0,56

0,26

0,49

0,72

0,84

0,36

0,46

0,53

0,49

0,31

0,49

0,26

0,44

0,55

0,58

0,73 0,16

0,68 0,19

0,66 0,20

0,65 0,21

0,79 0,12

0,63 0,22

0,89 0,06

0,62 0,23

0,60 0,25

0,54 0,30

7,150

6,240

9,592

5,700

0,163

5,000

8,192

0,892

2,110

74

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

1,607

9,585

5,564

7,543

1,521

6,500

6240

0,54

0,58

0,62

0,67

0,71

0,75

0,48

0,42

0,30

0,42

0,59

0,64

0,69

0,75

0,80

0,86

0,51

0,44

0,31

0,43

1,76

1,87

1,98

2,09

2,19

2,30

1,21

1,66

1,07

1,48

0,87

0,95

1,03

1,12

1,20

1,28

0,73

0,64

0,44

0,63

2,39

2,56

2,74

2,91

3,09

3,26

1,31

2,20

1,15

1,96

0,88

0,98

1,08

1,18

1,29

1,39

0,65

0,56

0,36

0,56

0,61

0,66

0,70

0,75

0,80

0,85

0,53

0,49

0,31

0,49

0,51 0,32

0,46 0,35

0,42 0,39

0,37 0,42

0,32 0,45

0,27 0,49

0,66 0,20

0,65 0,21

0,79 0,12

0,63 0,22

3,592

5,700

0,163

3.5. Phân tích tương quan giữa kết quả thu được từ xử lý ảnh viễn thám

và kết quả đo thực địa

3.5.1. Chiết xuất giá trị độ mặn tại điểm đo thực địa

Để đánh giá tương quan của chỉ số độ mặn trên ảnh và độ mặn phân tích mẫu

đo, đề tài thực hiện lấy 20 mẫu đo như hình dưới đây.

Hình 3. 6: Sơ đồ điểm mẫu lấy giá trị độ mặn

75

3.5.1.1. Thiết bị và quy trình đo

1. Thiết bị đo

Item number: Máy đo độ dẫn điện của đất Spectrum Fieldscout EC 2265FS

Hãng sản xuất: Spectrum, Auror

Hình 3. 7: Máy đo độ dẫn điện của đất Spectrum Fieldscout EC 2265FS

a) THÔNG SỐ KỸ THUẬT

 Đọc số liệu: Hiển thị bằng màn hình kỹ thuật số LCD.

 Giới hạn EC: 0,00-19,99 mS /cm.

 Phạm vi nhiệt độ: 0-55oC (32-122oF).

 Bù nhiệt độ: Tự động bù nhiệt trong khoảng từ 0 - 500

 Năng lượng: 4 pin LR44 1.5V alkaline.

 Tuổi thọ pin: 150 giờ.

 Đường kính đầu dò: 2265FS: 7.7 in (19.5 cm).

b) ĐẶC TÍNH CÔNG DỤNG

 Thiết bị đồng hồ đo chuyên nghiệp.

 Cách sử dụng đơn giản không cần phải chuẩn bị mẫu – lấy mẫu có thể thông

qua cấu hình.

76

 Kết hợp tinh xảo với mũi cảm biến tạo sự tiếp xúc tối đa giữa đất-đầu dò

giúp độ chính xác cao hơn.

 Có thể lấy mẫu trực tiếp khi cắm đầu dò cảm biến vào khay, chậu, thùng

chứa, dung dịch, hoặc đất bề mặt

 Đặc điểm kỹ thuật: 0-19,9 mS/cm (Độ chính xác ± 1%, độ phân giải 0.01

mS/cm)

 Bù nhiệt tự động.

 Bao gồm pin và tiêu chuẩn hiệu chỉnh EC.

2. Quy trình đo

ĐO TỔNG EC CỦA ĐẤT

Sử dụng tốt nhất: Đo liên tục, Đo tại hiện trường

Ưu điểm: tổng độ dẫn của không khí, nước, đất. Dễ dàng kiểm tra và không

cần thiết bị bổ sung.

Nhược điểm: Không thể phân biệt giữa đất, không khí trong đất, hoặc nước

trong đất.

Độ dẫn điện toàn bộ của đất là đo tổng độ dẫn điện. Tổng độ dẫn điện bao

gồm EC của đất, không khí và độ ẩm trong mẫu. Tất cả những thứ này mang các ion

tích điện được đọc như EC. Việc kiểm tra này rất hữu ích; có thể tính toán độ dẫn

nước lỗ rỗng và độ dẫn trích xuất của bão hòa từ kết quả. Cần biết hàm lượng nước

để thực hiện phép tính đó (lượng nước trong đất).

Cách đo Tổng EC

1. Chọn vị trí cần đo.

2. Rửa đầu dò bằng nước khử ion, và đảm bảo nó khô.

3. Kiểm tra đất và đảm bảo đất ẩm.

4. Tạo một lỗ trong đất. Điều này giúp cho độ sâu cần đo được nhất quán.

5. Đưa đầu dò của bạn trực tiếp vào đất và đo.

77

Hình 3. 8: Ảnh thực địa tại khu vực nghiên cứu

3.5.1.2. Kết quả đo

Bảng sau đây là kết quả đo tại thực địa khu vực nghiên cứu

Bảng 3. 13: Kết quả đo thực địa khu vực nghiên cứu

STT

1

X

Y

EC

20,25111

20,29472

20,30750

20,31528

20,32417

20,32417

20,32889

20,39028

20,39111

20,45000

20,43278

106,59389

106,58056

106,58028

106,57194

106,57528

106,57528

106,57583

106,56500

106,56500

106,46889

106,40444

1120

7150

6240

1592

5700

163

2

3

4

5

6

7

5000

192,1

13

8

9

10

11

60

390

78

12

13

14

15

16

17

18

19

20

20,43278

20,40167

20,40111

20,40222

20,37890

20,47097

20,46492

20,44808

20,32768

106,40444

892

106,51722

106,51722

106,51806

106,57234

106,56431

106,59616

106,59300

106,45670

2110

370

1443

1182

1173,3

5700

1155,9

80000

3.5.2. Đánh giá tương quan chỉ số độ mặn chiết xuất từ ảnh và độ mặn đo

thực tế

Đánh giá tương quan chỉ số độ mặn dựa trên các hệ số R, Sig, R² [1]. Đề tài

đã thực hiện đánh giá 10 chỉ số SI với EC được phân tích tại phòng thí nghiệm. Các