1. Đặt vấn đề
Lúa là cây lương thực quan trọng bậc nhất ở Việt Nam và cũng được coi là nguồn thu nhập thiết yếu của đại đa số người dân nông thôn. Các nghiên cứu về cây lúa trước đây thường sử dụng ảnh vệ tinh quang học (Madigan & cs., 2018; Son & cs., 2013; Guan & cs., 2016). Tuy nhiên, nhược điểm chính của hệ thống này là chịu ảnh hưởng của điều kiện thời tiết và chiếu sáng. Trái ngược với hệ thống viễn thám quang học, viễn thám radar không phụ thuộc vào điều kiện chiếu sáng và có thể thu nhận thông tin trong các điều kiện thời tiết bất lợi. Các nghiên cứu gần đây đã thử nghiệm sử dụng dữ liệu radar băng tần C với các phân cực khác nhau (HH, VV, HV, và VH) và sự kết hợp giữa các phân cực này trong giám sát vụ lúa cho kết quả tốt (Chakraborty & cs., 2005; Kurosu, Fujita, & Chiba 1997; Shenbin & cs., 2008).
Nam Định là tỉnh ven biển có diện tích và sản lượng lúa lớn của vùng đồng bằng sông Hồng. Theo ngành báo cáo của Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn tỉnh Nam Định, những năm gần đây đã xuất hiện hiện tượng người nông dân bỏ hoang đất lúa không canh tác. Tình trạng này xảy ra ở những nơi khó khăn về tưới tiêu, thường chuột gây hại dẫn đến hiệu quả kinh tế thấp; hoặc tại các khu vực có nhiều lao động đi làm ở những khu, cụm công nghiệp.
Vệ tinh viễn thám radar Sentinel-1A sử dụng băng tần C với hai phân cực VV và VH đã được đưa lên quỹ đạo từ năm 2014. Tư liệu ảnh Sentinel-1A có độ phân giải không gian là 10m, độ phân giải thời gian là 12 ngày và được cung cấp miễn phí trên toàn cầu. Bài viết này giới thiệu một số kết quả nghiên cứu trong việc việc phân tích chuỗi ảnh radar Sentinel-1A (phân cực VH, 24 ảnh từ 02/02/2020 đến 11/11/2020) trong xác định diện tích đất lúa bỏ hoang không canh tác trên địa bàn tỉnh Nam Định năm 2020.
2. Kết quả nghiên cứu
2.1. Phân tích giá trị tán xạ ngược
Hình 2 là ảnh tổ hợp màu giả vụ Xuân khu vực nghiên cứu. Trên ảnh này, kênh Đỏ được gán bằng ảnh ngày 21/02/2020 (thời điểm đang cấy, đất có nhiều nước và lúa chưa khép tán); kênh Lục được gán bằng ảnh ngày 08/06/2020 (thời điểm lúa đã trổ bông có hạt sắp chín); kênh Lam được gán bằng ảnh ngày 09/04/2020 (thời điểm lúa đang đẻ nhánh). Giải đoán ảnh bằng mắt thường ta cũng dễ dàng nhận ra được khu vực đô thị và khu dân cư tập trung nổi bật với màu trắng. Đất mặt nước (sông, hồ và biển) có màu đen. Đất rừng và cây lâu năm có màu xám. Đất lúa có màu lục.
Hình 1 cho thấy giá trị tán xạ ngược của các loại đất này có sự khác biệt lớn. Giá trị tán xạ ngược của lớp đất xây dựng khoảng từ -13.0dB đến -12.5dB. Giá trị tán xạ ngược của lớp đất rừng ngập mặn khoảng -17.0dB đến -16dB. Giá trị tán xạ ngược của lớp đất mặt nước khoảng từ -27.5dB đến -26.5dB. Đối với lớp đất lúa, giá trị này biến đổi mạnh trong khoảng từ -27.5dB đến -14.0dB. Thông thường giá trị thấp sẽ là ở đầu vụ, trong khoảng thời gian gieo cấy, đất còn ngập nước. Giá trị này tăng dần cùng với sự phát triển của cây lúa về chiều cao, tán lá, trổ bông hạt. Giá trị lớn nhất thường ở cuối vụ, trước khi gặt.
2.2. Xây dựng bản đồ đất lúa
Từ chuỗi ảnh đa thời gian cho từng mùa vụ, tiến hành tính toán các giá trị độ lệch chuẩn (Standard Deviation - Std), lớn nhất (Max), nhỏ nhất (Min) cho từng điểm ảnh và xây dựng các ảnh thống kê VH_Std, VH_Max, VH_Min.
Trên cơ sở phân tích sự thay đổi giá trị tán xạ ngược của đất lúa và các loại đất khác, các ngưỡng được lựa chọn để phân loại bằng phương pháp cây quyết định (Hình 3). Trong cây quyết định trên, T1, T2 và T3 là các giá trị ngưỡng được xác định từ việc phân tích giá trị tán xạ ngược của các lớp theo chuỗi thời gian. Trên cơ sở các số liệu tính toán từ các mẫu, giá trị các ngưỡng T1, T2 và T3 cho 2 vụ Xuân và Mùa như sau: Vụ Xuân: T1 = 2.5dB, T2 = -26.5dB, T3= -14dB; Vụ Mùa: T1 = 2.8dB, T2 = -26.0 dB, T3 = -13dB. Kết quả đánh giá độ chính xác sau phân loại cho thấy, độ chính xác tổng thể đạt 86,49% và hệ số Kappa (k) đạt 0.82.
Sau quá trình phân loại lớp đất lúa được tách riêng để xây dựng vụ lúa Xuân và vụ Mùa. Sử dụng các công cụ phân tích không gian GIS đã lập được bản đồ cơ cấu đất lúa huyện Nam Định năm 2020, bao gồm: đất lúa 2 vụ (đất trồng lúa cả 2 vụ Xuân và Mùa), đất lúa chỉ trồng vụ Xuân (bỏ hoang không canh tác vụ Mùa) và đất chỉ trồng lúa vụ Mùa (bỏ hoang không canh tác vụ Xuân).
Kết quả thống kê diện tích cho thấy:
- Tổng diện tích lúa vụ Xuân và vụ Mùa lần lượt là 69.833,64 ha và 68.506,12ha. Trong đó, Ý Yên là huyện có diện tích trồng lúa lớn nhất với 13.366,11ha ở vụ Xuân và 12.238,97ha ở vụ Mùa. Thành phố Nam Định có diện tích trồng lúa thấp nhất với 460,80ha trong vụ Xuân và 491,93ha trong vụ Mùa. Về tổng thể thì diện tích lúa vụ Xuân cao hơn vụ Mùa 1.327,52ha, nguyên nhân là do vụ Mùa nằm trong mùa mưa bão, thường xuyên xảy ra ngập úng làm lúa mới cấy bị chết. Đồng thời, vụ Mùa cũng thường bị chuột phá hoại nhiều hơn nên người dân có xu hướng bỏ cấy vụ Mùa nhiều hơn.
- Tổng diện tích đất trồng lúa 2 vụ là 56.870,66ha. Tổng diện tích đất lúa bỏ hoang vụ Xuân là 11.635,46ha. Ở vụ này các huyện Ý Yên, Hải Hậu và Nam Trực có diện tích bỏ hoang lớn nhất, lần lượt là 2.068,18ha, 1.940,33ha và 1.476,11ha. Tổng diện tích đất lúa bỏ hoang không canh tác vụ Mùa) là 12.962,98ha. Các huyện Ý Yên, Vụ Bản và Trực Ninh có số lượng đất lúa bỏ hoang vụ Mùa đứng đầu trong toàn huyện với 2.003,82ha, 3.195,32ha và 1.522,25ha.
3. Kết luận và kiến nghị
Qua phân tích ảnh viễn thám Sentinel-1A cho thấy có 11.635,46ha và 12.962,98ha diện tích đất lúa không được canh tác trong 2 vụ Xuân và vụ Mùa tại tỉnh Nam Định.Vấn đề này xảy ra ở tất cả các huyện và thành phố Nam Định với diện tích khác nhau. Đa phần các huyện có diện tích đất lúa bỏ hoang lớn hơn 1.000ha, cá biệt là hơn 3.000ha tại vụ Mùa của huyện Ý Yên.
Hiện trạng người dân bỏ hoang không canh tác đất lúa đã xuất hiện nhiều năm nay và có xu hướng ngày càng tăng với diện tích không nhỏ. Các cơ quan quản lý nhà nước về sử dụng đất cũng như nông nghiệp cần xem xét vấn đề này một cách nghiêm túc để có những giải pháp phù hợp cho tình trạng này.
Kết quả nghiên cứu chỉ giới hạn trong năm 2020, và cũng mới chỉ xác định được diện tích lúa bỏ hoang vụ Xuân (không được canh tác trong vụ Mùa) và diện tích đất lúa bỏ hoang vụ Mùa (không được canh tác trong vụ Xuân). Để xác định chính xác diện tích đất lúa bỏ hoang cần so sánh thêm với bản đồ quy hoạch sử dụng đất (trên đó quy định diện tích và vị trí đất lúa). Ngoài ra để xác định đất lúa bỏ hoang trong thời gian dài hoặc đã bị chuyển mục đích sử dụng trái phép, cần nghiên cứu dữ liệu ảnh của nhiều năm.
Tài liệu tham khảo
Madigan, Emma & Guo, Yiqing & Pickering, Mark & Held, Alex & Jia, Xiuping. (2018). Quantitative Monitoring of Complete Rice Growing Seasons Using Sentinel 2 Time Series Images. 7699-7702. 10.1109/IGARSS.2018.8517765.
Son, Nguyen-Thanh, Chi-Farn Chen, Cheng-Ru Chen, Huynh-Ngoc Duc & Ly-Yu Chang. (2013). "A Phenology-Based Classification of Time-Series MODIS Data for Rice Crop Monitoring in Mekong Delta, Vietnam." Remote Sensing 6 (1):135-56.
Guan, X.; Huang, C.; Liu, G.; Meng, X. & Liu, Q. Mapping Rice Cropping Systems in Vietnam Using an NDVI-Based Time-Series Similarity Measurement Based on DTW Distance.(2016) Remote Sens. 2016, 8, 19. https://doi.org/10.3390/rs8010019
Chakraborty, M., K. R. Manjunath, S. Panigrahy, N. Kundu & J. S. Parihar. (2005). "Rice crop parameter retrieval using multi-temporal, multi-incidence angle Radarsat SAR data." ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 59 (5):310-22. doi:
http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2005.05.001.
Kurosu, T., M. Fujita & K. Chiba. (1997). "The identification of rice fields using multi-temporal ERS-1 C band SAR data." International Journal of Remote Sensing 18 (14):2953-65. doi: 10.1080/014311697217143.
Shenbin, Yang, Shen Shuanghe, Li Bingbai, T. Le Toan & He Wei. (2008). "Rice Mapping and MonitoringUsing ENVISAT ASAR Data." Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE 5 (1):108-12. doi:10.1109/LGRS.2007.912089