1. Quy trình giám sát diện tích, năng suất và sản lượng lúa sử dụng dữ liệu viễn thám
Nghiên cứu đã tìm hiểu rõ hơn về bản chất của cơ chế tương tác của các nguồn bức xạ với đối tượng mặt đất và hành vi phản xạ phổ, hành vi tán xạ ngược của cây lúa là cơ sở khoa học quan trọng nhất trong việc tách các phần tử ảnh lúa/không lúa trên dữ liệu viễn thám quang học và radar bằng các thuật toán khác nhau. Đồng thời sự hiểu biết về cơ chế tương tác này là cơ sở khoa học cho việc ước tính năng suất lúa. Kết quả nghiên cứu của đề tài đã đề xuất các quy trình với các bước xử lý cụ thể để thành lập bản đồ phân bố vùng trồng lúa và năng suất lúa sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám cho cả hai đồng bằng, Đồng bằng Sông Cửu Long (ĐBSCL) và Đồng bằng Sông Hồng (ĐBSH). Kết quả từ quy trình thành lập bản đồ lúa là cơ sở để thực hiện các công việc trong thành lập bản đồ ước lượng năng suất và tính toán sản lượng cho các mùa vụ lúa ở ĐBSCL và ĐBSH. Các quy trình được đề xuất tạo tiền đề cho việc sử dụng dữ liệu viễn thám trong công tác giám sát sản xuất lúa gạo ở ĐBSCL và ĐBSH một cách hiệu quả và với độ chính xác cao.
Trong đó, chúng tôi đề xuất sử dụng nguồn dữ liệu ảnh radar Sentinel-1 với các lợi thế thích hợp cho vùng nghiên cứu nhiệt đới gió mùa của Việt Nam. Các vệ tinh Sentinel-1A&B cung cấp dữ liệu viễn thám liên tục và miễn phí, cho phép truy cập với chuỗi dữ liệu SAR đa thời gian, kênh C, độ phân giải không gian và thời gian cao. Kết quả nghiên cứu đã trình bày quy trình xử lý và trích xuất thông tin lúa, và cho thấy rằng dữ liệu Sentinel-1 là nguồn dữ liệu thích hợp để lập bản đồ phân bố diện tích vùng trồng lúa, năng suất và ước tính sản lượng lúa một cách chính xác, kịp thời và chi tiết với độ phân giải không gian 20 m (tương ứng tỉ lệ bản đồ 1:50.000).
2. Bản đồ phân bố vùng trồng lúa và năng suất lúa
Đề tài đã thực hiện đánh giá độ chính xác các bản đồ phân bố vùng trồng lúa và năng suất lúa cho các mùa vụ ở hai đồng bằng. Trong đó, ĐBSCL gồm các mùa vụ Thu Đông 2017, Đông Xuân 2018, Hè Thu 2018 và Thu Đông 2018; và ĐBSH gồm vụ Đông Xuân 2018, Mùa 2018 và Đông Xuân 2019. Hình 1 và 2 thể hiện bản đồ vùng trồng lúa và năng suất lúa vụ Đông Xuân 2018 ở ĐBSCL và ĐBSH sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám radar. Từ đó rút ra một số kết luận như sau:
- Kết quả đánh giá độ chính xác của các bản đồ phân bố vùng trồng lúa được thành lập sử dụng dữ liệu viễn thám quang học có độ tin cậy từ mức khá trở lên (độ chính xác toàn cục trên 70%). Điều này cho thấy việc sử dụng dữ liệu viễn thám quang học để thành lập bản đồ phân bố vùng trồng lúa cho cả khu vực nghiên cứu ĐBSCL và ĐBSH là khả thi.
- Kết quả đánh giá độ chính xác của các bản đồ phân bố vùng trồng lúa sử dụng dữ liệu viễn thám radar cho thấy độ chính xác cao và tin cậy (độ chính xác toàn cục trên 85%). Điều này cho thấy tính khả thi trong việc sử dụng dữ liệu viễn thám radar để thành lập bản đồ phân bố vùng trồng lúa cho cả khu vực nghiên cứu ĐBSCL và ĐBSH và tiến tới xây dựng quy trình ứng dụng viễn thám gần thời gian thực.
- Kết quả đánh giá độ chính xác của các bản đồ phân bố vùng trồng lúa sử dụng kết hợp dữ liệu viễn thám quang học và radar cho thấy độ chính xác tương đối cao và tin cậy (độ chính xác toàn cục từ 80% trở lên). Điều này cho thấy có khả năng trong việc sử dụng kết hợp dữ liệu viễn thám radar và quang học cho việc thành lập bản đồ phân bố vùng trồng lúa cho cả khu vực nghiên cứu ĐBSCL và ĐBSH. Tuy nhiên nó cũng không thể loại bỏ hoàn toàn ảnh hưởng của điều kiện khí quyển đối với dữ liệu quang học trong kết quả đánh giá.
- Kết quả đánh giá độ chính xác của các bản đồ ước lượng năng suất lúa sử dụng dữ liệu viễn thám quang học cho thấy độ chính xác tương đối cao và tin cậy (hầu hết có sai số trung phương nhỏ hơn 1,4 tấn/ha). Điều này cho thấy khả năng trong việc sử dụng dữ liệu viễn thám quang học để thành lập bản đồ ước lượng năng suất lúa và ước tính sản lượng lúa cho cả khu vực nghiên cứu ĐBSCL và ĐBSH.
- Kết quả đánh giá độ chính xác toàn cục của các bản đồ ước lượng năng suất lúa sử dụng dữ liệu viễn thám radar cho thấy độ khá chính xác cao và tin cậy (hầu hết có sai số trung phương nhỏ hơn 1,4 tấn/ha). Điều này cho thấy tính khả thi trong việc sử dụng dữ liệu viễn thám radar cho việc thành lập bản đồ ước lượng năng suất lúa và ước tính sản lượng lúa cho cả khu vực nghiên cứu ĐBSCL và ĐBSH và tiến tới xây dựng quy trình ứng dụng viễn thám gần thời gian thực để thành lập bản đồ năng suất lúa ước lượng và ước tính sản lượng lúa.
- Kết quả đánh giá độ chính xác của các bản đồ năng suất lúa ước lượng và ước tính sản lượng lúa sử dụng kết hợp dữ liệu viễn thám quang học và radar cho thấy độ chính xác tương đối cao và tin cậy (hầu hết có sai số trung phương nhỏ hơn 1,4 tấn/ha, trừ vụ Mùa 2018 ở ĐBSH là 2,3 tấn/ha). Điều này cho thấy có khả năng trong việc sử dụng dữ liệu viễn thám quang học và radar kết hợp cho việc thành lập bản đồ năng suất lúa ước lượng và ước tính sản lượng lúa cho cả khu vực nghiên cứu ĐBSCL và ĐBSH. Tuy nhiên, trong phương pháp vẫn sử dụng dữ liệu ảnh quang học là loại dữ liệu bị ảnh hưởng bởi điều kiện thời tiết đến chất lượng ảnh.

Hình 1. Bản đồ vùng trồng lúa vụ Đông Xuân 2018 ở ĐBSCL (trái) và ĐBSH (phải) sử dụng dữ liệu viễn thám radar.

Hình 2. Bản đồ năng suất lúa ước lượng vụ Đông Xuân 2018 ở ĐBSCL (trái) và ĐBSH (phải) sử dụng dữ liệu viễn thám radar.

3. Cơ sở dữ liệu về diện tích, năng suất và sản lượng lúa và trang WebGIS
Cơ sở dữ liệu gồm 3 nhóm chính là dữ liệu nền địa hình, dữ liệu thực địa và dữ liệu kết quả phân tích từ ảnh viễn thám. Dữ liệu kết quả viễn thám gồm các dữ liệu bản đồ vùng trồng lúa, diễn biến vùng trồng lúa và năng suất lúa được phân tích từ dữ liệu viễn thám Sentinel-1 đa thời gian cho các mùa vụ lúa được trồng trong giai đoạn từ 7/2016 đến 12/2018 ở ĐBSCL và trong giai đoạn từ 1/2017 đến 6/2019 ở ĐBSH.
Đề tài đã xây dựng trang WebGIS (Hình 3) nhằm phổ biến các thông tin liên quan đến vụ mùa trồng lúa, là những sản phẩm của đề tài như i) bản đồ phân bố vùng trồng lúa, ii) bản đồ năng suất lúa, iii) bản đồ tuổi lúa ở cả hai đồng bằng. Các kết quả công bố trên WebGIS này là một kênh thông tin tham khảo hữu hiệu cho các nhà quản lý nông nghiệp cũng như các hoạt động sản xuất kinh doanh như logistic, chuẩn bị phân bón, thuốc bảo vệ thực vật...

Hình 3. Trang WebGIS thể hiện kết quả phân bố vùng trồng lúa (trái) và năng suất lúa (phải).

4. Bài báo và sách chuyên khảo đã công bố
4.1. Bài báo trên các tạp chí quốc tế trong hệ thống ISI/Scopus:
[1]. Hoang-Phi Phung, Lam-Dao Nguyen, Nguyen-Huy Thong, Le-Toan Thuy, Armando A. Apan. Monitoring rice growth status in the Mekong Delta, Vietnam using multitemporal Sentinel-1 data. J. Appl. Remote Sens. 14(1), 014518 (2020), doi: 10.1117/1.JRS.14.014518. SCIE.
[2]. Hoang-Phi, Phung; Lam-Dao, Nguyen; Pham-Van, Cu; Chau-Nguyen-Xuan, Quang; Nguyen-Van-Anh, Vu; Gummadi, Sridhar; Le-Van, Trung. 2020. "Sentinel-1 SAR Time Series-Based Assessment of the Impact of Severe Salinity Intrusion Events on Spatiotemporal Changes in Distribution of Rice Planting Areas in Coastal Provinces of the Mekong Delta, Vietnam." Remote Sens. 12, no. 19: 3196. doi.org/10.3390/rs12193196. SCIE.
4.2. Bài báo trên các tạp chí trong nước
[1]. Phạm Bách Việt, Lâm Đạo Nguyên, Nguyễn Văn Anh Vũ, Châu Nguyễn Xuân Quang. Diễn biến thực phủ Đồng bằng sông Cửu Long giai đoạn 1990 – 2018: phân tích từ dữ liệu vệ tinh Landsat. Tạp chí Nông nghiệp và PTNT số 23 - kỳ 1 tháng 12/2019, ISSN 1859-4581.
[2]. Hoàng Phi Phụng, Lâm Đạo Nguyên, Nguyễn Văn Anh Vũ, Nguyễn Kim Thanh, Lê Văn Trung. Giám sát diện tích canh tác lúa theo mùa vụ tại Đồng bằng sông Hồng sử dụng dữ liệu viễn thám radar Sentinel-1. Tạp chí Nông nghiệp và PTNT số 8 - kỳ 2 tháng 4/2020, ISSN 1859-4581.
[3]. Hoàng Phi Phụng, Lâm Đạo Nguyên. Sử dụng dữ liệu viễn thám đa thời gian Sentinel-1 giám sát mùa vụ lúa ở Đồng bằng sông Cửu Long và Đồng bằng sông Hồng. Science and Technology Development Journal VNUHCM, ISSN 2588-1078 (Chấp nhận đăng).
4.3. Book chapter
[1]. Phung H.P., Nguyen L.D. (2020) Rice Crop Monitoring in the Mekong Delta, Vietnam Using Multi-temporal Sentinel-1 Data with C-Band. In: Reddy J., Wang C., Luong V., Le A. (eds) ICSCEA 2019. Lecture Notes in Civil Engineering, vol 80. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-15-5144-4_94. Scopus
[2]. P Hoang Phi, T Nguyen Kim, V Nguyen Van Anh, N Lam Dao, T Le Van, T Pham Duy. Rice yield estimation in An Giang province, the Vietnamese Mekong Delta using Sentinel-1 radar remote sensing data. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 652 (2021) 012001. doi:10.1088/1755-1315/652/1/012001. Scopus
4.4. Kỷ yếu hội thảo
[1]. Dinh Thi Dieu, Pham Van Cu, Nguyen Manh Hung, Doan Thi The, Phan Van Trong, Le Ngoc Tra, Lam Dao Nguyen. Cartographie des rizières dans le delta du fleuve Rouge basée sur les données multi-temporelles Sentinel -1A du Vietnam Datacube. Cas de la province Thái Bình. FIG Working Week 2019, 22-26 April 2019, Hanoi, Vietnam.
[2]. Hoàng Phi Phụng, Lâm Đạo Nguyên, Nguyễn Văn Anh Vũ. Giám sát mùa vụ lúa tại Đồng bằng sông Hồng sử dụng dữ liệu viễn thám Sentinel-1 đa thời gian. Hội thảo khoa học Ứng dụng GIS toàn quốc 2019, 28/11/2019.
[3]. Phạm Bách Việt, Lâm Đạo Nguyên, Nguyễn Văn Anh Vũ. Diễn biến thực phủ Đồng bằng sông Cửu Long 1990 – 2018: giải đoán, phân tích từ dữ liệu vệ tinh Landsat. Hội thảo khoa học Ứng dụng GIS toàn quốc 2019, 28/11/2019.
[4]. Hoàng Phi Phụng, Lâm Đạo Nguyên. Giám sát mùa vụ lúa ở Đồng bằng sông Cửu Long và Đồng bằng sông Hồng sử dụng dữ liệu viễn thám Sentinel-1. Hội thảo Nghiên cứu cơ bản trong lĩnh vực Khoa học Trái đất và Môi trường, 29/11/2019.
4.5. Báo cáo tại hội thảo (file ppt)
[1]. Lam Dao Nguyen, Vu Anh Tuan, Pham Thi Mai Thy (2020). Vietnam National Space Center (VNSC) LCLUC Activities. NASA LCLUC Virtual Science Team Meeting, October 19-21st, 2020, USA.
[2]. Lam Dao Nguyen, Pham Bach Viet, Hoang Phi Phung, Nguyen Van Anh Vu (2020). Agricultural land use monitoring in the Mekong Delta, Vietnam. Meeting on: “Data mining of NASA for observations and monitoring of earth resources in Vietnam, Laos and Cambodia - Opportunity and challenge”, 10 February 2020, Ho Chi Minh City, Vietnam.
[3]. Lam Dao Nguyen, Thuy Le-Toan, Hoang Phi Phung, Nguyen Van Anh Vu and Pham Duy Tien (2019). Rice monitoring in Vietnam and 2019 CEOS Chair Initiative. Land Use/Cover Changes, Environment and Emissions in South/Southeast Asia – An International Regional Science Meeting, 22-24 July 2019, Johor Bahru, Malaysia.
[4]. Lam Dao Nguyen, Thuy Le-Toan, Hoang Phi Phung, Nguyen Van Anh Vu and Pham Duy Tien (2018). Rice crop monitoring in Vietnam. APRSAF-25 – Space Application Working Group, 6-7 November 2018, Singapore.
[5]. Lam Dao Nguyen (2018). Space application for water and food security. Security And Growth for All in the Region - Space Partnership, 23 – 25 October, 2018, Goa, India.
[6]. Lam Dao Nguyen, Thuy Le-Toan, Hoang Phi Phung, Dang Diem Huong, Nguyen Van Anh Vu, Pham Duy Tien, Nguyen Duy Khang and Do Thanh Long (2018). Rice crop monitoring in Vietnam using radar remote sensing data. Earth Observation Technologies for Crop Monitoring: A Workshop to Promote Collaborations among GEOGLAM/JECAM/Asia-RiCE 2018, 17-20 September 2018 – Taichung, Taiwan.
[7]. Lam Dao Nguyen, Vu Anh Tuan and Loc Thi Thuy Linh (2018). Vietnam Data Cube. APRSAF/SAFE Workshop, 5-6 July 2018, Chon Buri, Thailand.
[8]. Lam Dao Nguyen, Thuy Le-Toan, Hoang Phi Phung, Dang Diem Huong, Nguyen Van Anh Vu, Pham Duy Tien, Nguyen Duy Khang and Do Thanh Long (2018). Rice monitoring in Vietnam. Land Cover/Land Use Changes (LC/LUC) and Impacts on Environment in South/Southeast Asia ‐ International Regional Science Meeting, 28‐30th May, 2018, Philippines.
[9]. Lam Dao Nguyen, Thuy Le-Toan, Hoang Phi Phung and Dang Diem Huong (2018). Rice crop monitoring using Sentinel SAR data. Land Use Status, Change and Impacts in Vietnam, Cambodia and Laos International Science Team Meeting. 7-8 May 2018, Hanoi, Vietnam.
[10]. Lam Dao Nguyen, Thuy Le-Toan, Tran Thai Binh, Hoang Phi Phung, Dang Diem Huong, Nguyen Duy Khang and Do Thanh Long (2018). Vietnam Data cube for rice monitoring. Vietnam Data Cube Workshop, 6th March 2018, Hanoi, Vietnam.
5. Kết quả tham gia đào tạo
5.1. Hỗ trợ đào tạo tiến sĩ
NCS. Hoàng Phi Phụng, Học viện Khoa học và Công nghệ - Viện Hàn lâm KH&CN VN (CBHD: TS. Lâm Đạo Nguyên, PGS.TS. Lê Văn Trung).
5.2. Thạc sĩ
[1]. HV. Phan Ngọc Minh, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên – Đại học Quốc gia TP.HCM (CBHD: PGS.TS. Châu Nguyễn Xuân Quang, TS. Lâm Đạo Nguyên)
[2]. HV. Phan Thị Diễm Huỳnh, Trường Đại học Bách khoa – Đại học Quốc gia TP.HCM (CBHD: PGS.TS. Trần Thị Vân, TS. Lâm Đạo Nguyên)
6. Tình hình chuyển giao công nghệ
Đề tài đã tổ chức 2 lớp tập huấn/chuyển giao công nghệ cho các địa phương về ứng dụng dữ liệu viễn thám radar trong giám sát lúa nhằm mục đích phổ biến kiến thức và nâng cao năng lực xử lý ảnh viễn thám radar trong ứng dụng thành lập bản đồ phân bố vùng trồng lúa. Thành phần tham dự gồm các nhà nghiên cứu từ các trường viện, và các cơ quan quản lý như các Sở Nông nghiệp & Phát triển nông thôn của các tỉnh thành thuộc ĐBSCL và ĐBSH.
- Lớp tập huấn, chuyển giao tại ĐBSCL được tổ chức vào ngày 31 tháng 07 năm 2020 tại Trường Đại học An Giang, số 18 Ung Văn Khiêm, phường Đông Xuyên, thành phố Long Xuyên, tỉnh An Giang.
- Lớp tập huấn, chuyển giao tại ĐBSH được tổ chức ngày 29 tháng 10 năm 2020 tại Trung tâm Vũ trụ Việt Nam – Phòng họp 903, tầng 9, tòa nhà A6, số 18 Hoàng Quốc Việt, Cầu Giấy, Hà Nội.
Ngoài ra, Cục Trồng trọt – Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn đã ứng dụng một phần kết quả của đề tài nghiên cứu trong quá trình tham gia phối hợp xây dựng và triển khai sản xuất với các địa phương vùng ĐBSCL và đánh giá cao kết quả đạt được của Trung tâm Vũ trụ Việt Nam trong việc thực hiện đề tài và sẽ tiếp nhận các kết quả của đề tài trong quá trình quản lý sản xuất lúa sau khi đề tài được nghiệm thu (theo công văn số 139/TT-VPPN ngày 18 tháng 2 năm 2021 của Cục Trồng Trọt).
7. Kết quả của đề tài được lưu trữ tại
- Văn phòng Chương trình KHCN Vũ trụ, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam.
- Cục Thông tin Khoa học và Công nghệ Quốc gia.