Luận án Nghiên cứu biến động không gian xanh dưới tác động của quá trình đô thị hóa phục vụ quy hoạch đô thị sinh thái ở thành phố Huế

ghiên cứu này, ñối với ảnh Landsat 7, Landsat 8, việc hiệu chỉnh bức xạ ñược thực hiện như sau: * ðối với ảnh Landsat 7 [102] Lλ = minDNmaxDN minLLmax − − x (DN - DNmin) + Lmin (2.4) Trong ñó: Lλ - Giá trị bức xạ phổ; Lmax, Lmin - Giá trị bức xạ phổ ứng với DNmax và DNmin ở kênh phổ (giá trị này ñược lấy từ dữ liệu ảnh Landsat); DNmax - Giá trị số lớn nhất, DNmin - Giá trị số nhỏ nhất * ðối với ảnh Landsat 8 Lλ = ML.Qcal + AL (2.5) Trong ñó: Lλ - Giá trị bức xạ phổ (W/m2); ML - Hệ số ñối với từng kênh ảnh cụ thể (giá trị “RADIANCE MULT BAND x” trong dữ liệu ảnh Landsat 8, trong ñó x là kênh ảnh); Giá trị 0,067 cho Landsat 7 và 0,00033420 cho Landsat 8; AL - Hệ số ñối với từng kênh ảnh cụ thể (giá trị “RADIANCE ADD BAND x” trong dữ liệu ảnh Landsat 8, trong ñó x là kênh ảnh); Qcal - Giá trị số của kênh ảnh; 60 QCAL- Giá trị -0.06709 cho Landsat 7 và 0,1 ñối với Landsat 8 (NASA, 2007). Sau khi hiệu chỉnh bức xạ, ảnh hồng ngoại nhiệt sẽ ñược sử dụng ñể tính nhiệt ñộ sáng. Việc xác ñịnh nhiệt ñộ từ giá trị bức xạ của ảnh hồng ngoại nhiệt bằng cách sử dụng phương trình (2.6) [102] T = K2/ ln (K1 / Lλ+ 1) (2.6) Trong ñó, T là nhiệt ñộ sáng của vệ tinh (K), K1 và K2 là hằng số chuyển ñổi băng nhiệt tương ứng là 666,09 và 1282,71 ñối với dải 6 và 774,89 và 1321,08 tương ứng cho dải 10. Chuyển ñổi nhiệt ñộ Kelvin (K) sang Celsius (oC) theo phương trình sau T2 = T1- 273 (2.7) b. Tính giá trị nhiệt ñộ bề mặt NðBM liên quan ñến ñộ phát xạ bề mặt (ε). Phương pháp hiệu chỉnh nhiệt ñộ dựa vào ñộ phát xạ bề mặt ñược tính như ở phương trình (2.8) [105] NðBM = ε ρ λ ln*)(1 B B T T + (2.8) Trong ñó: λ - giá trị bước sóng trung tâm ρ=h.c/δ - hằng số Stefan - Boltzman (1,38.10-23 J/K) H- hằng số Plank (6,626*10-34 J.sec) c- vận tốc ánh sáng (2,998*108 m/s) ðể tính ñộ phát xạ bề mặt có thể sử dụng chỉ số NDVI hoặc kết quả phân loại lớp phủ. ðộ phát xạ ñược tính theo công thức ε = εv Pv + εs (1 - Pv) (2.9) trong ñó: εv, εs – ñộ phát xạ ñặc trưng cho ñất và thực vật thuần nhất Pv (tỷ lệ hay hợp phần hiện diện của thực vật trong pixel) ñược tính theo công thức Pv = (NDVI - NDVIs)/(NDVIv - NDVIs) (2.10) 2.3.3. Phương pháp trắc lượng cảnh quan 2.3.3.1. Tính toán các ñộ ño trắc lượng cảnh quan bằng chương trình Fragstats ðể ñánh giá các yếu tố hình thái và tính phân mảnh của CQ trong ñô thị, luận án sử dụng các chỉ số CQ với các ñộ ño không gian và ñộ ño phi không gian ở hai 61 cấp ñộ: Cấp ñộ CQ - Landscape và cấp ñộ Lớp phủ - Class. Các nhóm chỉ số ñược sử dụng gồm: nhóm mô tả diện tích - kích thước, nhóm thể hiện mức ñộ tách biệt, nhóm thể hiện sự phức tạp của các mảnh. Trên cơ sở các nhóm chỉ số, luận án lựa chọn 18 chỉ số trắc lượng CQ ñể tính toán, 11 chỉ số có ngưỡng giá trị xác ñịnh và có tác ñộng lớn ñến CQ ñô thị ñược lựa chọn phân tích và phân ngưỡng mức ñộ biến ñộng qua thời gian làm cơ sở cho việc ñề xuất một số kiến nghị trong quá trình quy hoạch và phát triển của thành phố. Trong nghiên cứu này, luận án tập trung vào lượng hóa biến ñổi CQ theo ñộ ño phi không gian và không gian. Tiêu chí lựa chọn các chỉ số CQ ñể áp dụng trong luận án là chỉ số ñó cho phép thấy ñược xu hướng chuyển ñổi như: mất diện tích, phân mảnh, hình dạng trong quá trình ðTH. Các chỉ số ñược ñánh giá theo thang 4 bậc tương ứng với các mức: thấp, trung bình, khá cao, cao và ñược phân cấp theo khoảng cách ñều. Ý nghĩa của các chỉ số trắc lượng CQ ñược thể hiện ở bảng 2.3. Bảng 2.3. Các chỉ số trắc lượng cảnh quan Chỉ số ðơn vị Dải giá trị Ý nghĩa CA (Diện tích lớp phủ) ha CA > 0 Mô tả mức ñộ phát triển các kiểu lớp phủ NP (Số lượng khoanh vi ) # NP ≥ 1 Thể hiện mức ñộ phân chia CQ thành các khoanh vi khác nhau (mức phân mảnh) PD (Mật ñộ khoanh vi) 1/ha PD > 0 Cho biết số lượng khoanh vi CQ trong toàn bộ CQ, xem xét mức ñộ phân mảnh trong CQ PLAND (Tỷ lệ lớp CQ) % 0 < PLAND ≤ 100 Thể hiện tỷ lệ của khoanh vi CQ so với toàn bộ cảnh TE (Tổng chiều dài ñường biên) m Tổng chiều dài tất cả các cạnh của CQ ED (Mật ñộ ñường biên ) m/ha ED > 0 Mức ñộ phân mảnh lớn trong CQ AREA_CV (Hệ số biến ñổi kích thước khoanh vi ) # AREA_CV> 0 Phản ánh sự phân mảnh của CQ LPI (Phần trăm của mảnh rời rạc lớn nhất) % 0 < LPI ≤ 100 Phần trăm của mảnh lớn nhất trên CQ. LPI = 100 khi CQ ñược tạo bởi 1 mảnh ñất duy nhất. AWMPFD (Mức ñộ phức tạp hình dạng của mảnh) # 1 ≤ AWMPFD ≤ 2 Chỉ số ño ñạc mức ñộ phức tạp hình dạng của mảnh. Các mảnh có kích thước lớn có xu hướng phức tạp hơn các mảnh nhỏ 62 LSI (Tỷ lệ của chu vi CQ) ha LSI ≥ 1 Tỷ lệ của chu vi CQ trên tổng diện tích CQ. LSI tăng khi số cạnh của mảnh tăng hay sự phức tạp về hình dạng của mảnh tăng. PROX_MN (Chỉ số lân cận) # PROX_MN ≥ 0 Mức ñộ phân mảnh của CQ IJI (Mức ñộ tách biệt và liền kề) % 0 < IJI ≤ 100 Chỉ số ño ñạc mức ñộ tách biệt và liền kề của các mảnh. IJI tăng khi các mảnh ñược ñặt cạnh nhau hay mức ñộ liền kề tăng. CONTAG (Chỉ số lan truyền) % 0 < CONTAG ≤ 100% Mức ñộ lan truyền tối ña ñối với một số loại khoanh vi nhất ñịnh (lớp phủ), xem xét CQ sẽ mở rộng như thế nào theo cách co cụm hay hợp nhóm SHDI (Chỉ số ña dạng Shannon-Weaver) # SHDI ≥ 0 Mức ñộ ña dạng của CQ SHEI (Chỉ số ñều Shannon ) # 0 ≤ SHEI ≤ 1 Chỉ số này thể mức ñộ phân bố của CQ, giá trị càng cao thì các mảnh rời rạc càng phân bố ñều AI (chỉ số tổng hợp) % 0 ≤ AI ≤100 Chỉ số ñặc trưng cho lớp và mức ñộ ñộc lập với bố cục CQ PLADJ (Tỷ lệ phần trăm lân cận) % 0 ≤ PLADJ 100 Chỉ số này thể hiện mức ñộ phân tách các mảnh CQ COHESION (ðộ gắn kết) % 0% ≤ COHESION < 100% Chỉ số này biểu thị mức ñộ gắn kết trong không gian của mảnh rời rạc trong CQ. Nguồn: [15], [94] Cho ñến nay rất nhiều chuyên ngành sử dụng chương trình Fragstats kết hợp với các chỉ số không gian từ kết quả phân loại ảnh vệ tinh vào nghiên cứu trong các lĩnh vực: lượng hóa ñặc tính CQ, xu thế hình thái ñô thị [108], [112]. Chương trình Fragstats ñược thiết kế ñể tính toán các chỉ số không gian cho bản ñồ nhằm tìm hiểu cấu trúc, sự thay ñổi hình dạng, SDð và dự ñoán xu thế hình thái ñô thị. Các chỉ số ñược lượng hóa bởi phần mềm cho phép ñịnh lượng sự biến ñộng các ñặc tính ñô thị, cấu trúc hình thái CQ của ñô thị. Trong luận án, các chỉ số trắc lượng CQ ñược tính toán bằng phần mềm Fragsats 4.2. 2.3.3.2. Phân cấp biến ñộng ñộ ño trắc lượng cảnh quan KGX Các ngưỡng giá trị phân cấp mức ñộ tác ñộng ñế thay ñổi CQ ñược thể hiện ở bảng 2.4 63 Bảng 2.4. Phân cấp mức ñộ ñến biến ñổi cảnh quan của một số chỉ số trắc lượng cảnh quan Phân cấp mức ñộ tác ñộng ñến BðCQ Chỉ số Ý nghĩa tác ñộng lên CQ ñô thị Thấp TB Khá cao Cao 1. PLAND Mức ñộ ưu thế lớp phủ trong CQ 0 - 24,9 25,0 - 49,9 50,0 - 74,9 75,0 - 100 2. LPI Mức ñộ phân mảnh của CQ 75,0 - 100 50,0 - 74,9 25,0 - 49,9 24,9 - 0 3. IJI Mức ñộ liền kề, xen kẻ các khoanh vi trong CQ 0 - 24,9 25,0 - 49,9 50,0 - 74,9 75,0 - 100 4. CONTAG Mức ñộ kết nối, mở rộng, các khoanh vi trong CQ 0 - 24,9 25,0 - 49,9 50,0 - 74,9 75,0 - 100 5. SHEI Mức ñộ phân bố ñều các khoanh vi trong CQ 0 - 0,24 0,25 - 0,49 0,5 - 0,74 0,75 - 1 2.3.4. Phương pháp bản ñồ và hệ thống thông tin ñịa lý 2.3.4.1. Thành lập bản ñồ, phân tích biến ñộng KGX Kết quả giải ñoán ảnh viễn thám cho phép thành lập bản ñồ lớp phủ bề mặt qua các năm 2001, 2005, 2010 và 2016. Bản ñồ biến ñộng qua các giai ñoạn ñược thành lập dựa trên việc chồng xếp bản ñồ lớp phủ bề mặt ở các thời ñiểm khác nhau thông qua thuật toán phân tích không gian trong GIS. Nguyên tắc ñánh giá sự biến ñộng của hai thời ñiểm là dựa vào ma trận biến ñộng. Trên ma trận này, theo cột và hàng là tên các loại hình lớp phủ ñã ñược phân loại theo các thời ñiểm. ðường chéo trong ma trận biến là các ñơn vị không có sự biến ñộng, còn lại là những biến ñộng chi tiết của từng loại hình lớp phủ. Các số liệu về diện tích chuyển ñổi giữa các loại hình lớp phủ ñược xuất dưới dạng Excel ñể ñánh giá biến ñộng. Bản ñồ lớp phủ cũng ñược làm dữ liệu ñầu vào cho phân tích biến ñộng CQ ñô thị thông qua các chỉ số trắc lượng CQ ñã ñược xác ñịnh. Phương pháp GIS cũng ñược sử dụng thành lập bản ñồ NðBM từ kết quả giải ñoán ảnh viễn thám cho khu vực thành phố Huế. Trong nghiên cứu sử dụng phần mềm ArcGis Destop ñể phân tích không gian, truy xuất số liệu, biên tập, trình bày các loại bản ñồ. Ngoài ra, công cụ phân tích ảnh viễn thám Image Analysis trên ArcGIS cũng ñược sử dụng ñể xây dựng các bản ñồ nhiệt, NDVI phục vụ trong luận án. 64 2.3.4.2. Xác ñịnh phạm vi giảm nhiệt ñộ dựa vào GIS ðối với phân tích khả năng giảm nhiệt theo gradient các trục phát triển ñô thị, một lưới (grid fishnet) ñược xây dựng thiết kế với khoảng cách 500 m cho toàn bộ khu vực thành phố Huế. Tiếp theo, lấy các ñiểm trên lưới theo các trục phát triển ñô thị theo các hướng Tây, Bắc, ðông, Nam ñược xây dựng. Cuối cùng, giá trị các loại hình lớp phủ/SDð, nhiệt ñộ ñược chiết xuất trên các ñiểm lấy mẫu ñược sử dụng cho phân tích mối quan hệ giữa các ñối tượng với nhiệt ñộ theo khoảng cách. 2.3.4.3. ðánh giá khả năng tiếp cận không gian xanh Phương pháp ñược sử dụng ñể ñánh giá khả năng tiếp cận KGX của người dân ñô thị là phương pháp vùng ñệm. Quá trình thực hiện ñược bắt ñầu bằng việc lựa chọn loại hình KGX ñược chiết xuất từ bản ñồ KGX và kết hợp với bản ñồ SDð. Tiếp ñến tạo vùng ñệm xung quanh loại hình KGX bằng cách sử dụng các thuộc tính của KGX ñã lựa chọn làm dữ liệu ñầu vào. Kích thước vùng ñệm tương ứng với khoảng cách KGX ñược chọn theo mục ñích ñã xác ñịnh. Kết hợp bản ñồ mật ñộ dân số ñã ñược xây dựng và chồng ghép các vùng ñệm ñã ñược xác ñịnh ở trên ñể ước tính tổng dân số trong vùng ñệm. Tính toán tỷ lệ KGX với số lượng người dân sống trong phạm vi ñã ñược xác ñịnh và so với tổng dân số của thành phố. 2.3.5. Phương pháp phân tích ña tiêu chí và phân tích thứ bậc AHP trong ñánh giá mức ñộ phù hợp vị trí phát triển không gian xanh Phương pháp phân tích thứ bậc AHP giúp xác ñịnh và lượng hóa các tiêu chí, phân tích các dữ liệu thu thập theo các tiêu chí và ra quyết ñịnh từ ñó giúp phát triển tối ưu KGX. Quy trình tính toán AHP dựa trên một loạt các cặp so sánh các tiêu chí với nhau, sau ñó các cặp so sánh ñược kết hợp lại. Giải bài toán AHP gồm 4 bước: Thiết lập thứ bậc, so sánh các thành phần, tổng hợp số liệu về ñộ ưu tiên và kiểm tra tính nhất quán của các so sánh cặp. Sau khi xác ñịnh ñược mức ñộ quan trọng và tổng hợp ñộ ưu tiên của các chỉ tiêu tiến hành kiểm tra tính nhất quả của các cặp so sánh. Nếu tỷ số nhỏ hơn 0,1 nghĩa là sự ñánh giá của người ra quyết ñịnh tương ñối nhất quán, ngược lại phải tiến hành ñánh giá lại ở cấp tương ứng. Mỗi tiêu chí/ ñiểm yếu tố (lớp chủ ñề trong tệp * .shp) ñã ñược chuẩn hóa bằng cách chuyển ñổi thành raster ở ñộ phân giải 30 x 30 m. Trong mỗi yếu tố, tỷ lệ phù hợp cho phát triển KGX ñã ñược xác ñịnh và phân loại lại thành: Rất phù hợp (S1), 65 tương ñối phù hợp (S2), phù hợp (S3), ít phù hợp (S4) và không phù hợp (N) cho KGX ñô thị tương ứng với số ñiểm lần lượt là 5, 4, 3, 2, 1 (Bảng 2.5). Trọng số cho từng tiêu chí ñược xác ñịnh dựa trên tầm quan trọng của nó ñối với sự phát triển KGX với kỹ thuật phân cấp phân cấp (AHP). Các câu hỏi ñã ñược chuẩn bị và ñược các chuyên gia trong quy hoạch SDð hay quy hoạch ñô thị gán trọng số cho từng yếu tố dựa trên các ưu tiên mong muốn của họ ñối với từng ñối tượng (Bảng phỏng vấn ý kiến chuyên gia ñược trình bày ở phụ lục I). Sau khi thu thập dữ liệu từ bảng câu hỏi, giá trị trung bình của tổng số phiếu ñã ñược tính toán và sau ñó tính toán ñược trọng số của từng yếu tố ñã thu ñược. Nếu tỷ số nhất quán (CR) <0,1 thì ñiểm trọng số là thỏa ñáng. Lớp phủ không gian ñược thực hiện ñể phát triển KGX ñô thị sau khi tính toán trọng lượng của từng yếu tố và bản ñồ phù hợp. Các bản ñồ ñơn chỉ tiêu ñược thành lập gồm: - Bản ñồ phân bố KGX thành phố Huế, tỷ lệ 1:10000 - Bản ñồ mật ñộ dân số ñược thành lập dựa trên phương pháp Daisymetric tích hợp số liệu thống kê mật ñộ dân số và bản ñồ phân bố ñất ở (ODT) ñược chiết xuất từ bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất thành phố Huế, tỷ lệ 1:10.000. - Bản ñồ giá ñất ñược thành lập bằng cách tích hợp số liệu giá ñất ñược tính toán trung bình theo ñơn vị hành chính cấp phường dựa trên cơ sở dữ liệu giá ñất GISHUE và giá ñất theo các trục ñường của UBND tỉnh Thừa Thiên Huế ban hành theo quyết ñịnh số 75/2014/Qð-UBND. - Bản ñồ mật ñộ khu nhà ñược thành lập dựa trên phân tích không gian, tính toán diện tích, mật ñộ các tòa nhà theo ñơn vị hành chính cấp phường ñược thu thập từ bản ñồ phân bố các tòa nhà của Sở Giao thông vận tải tỉnh Thừa Thiên Huế. - Các bản ñồ phân cấp khoảng cách từ trục ñường chính, mạng lưới thủy văn, khoảng cách từ các khu di tích, các công viên ñược thành lập dựa trên phân tích không gian trong ArcGIS Desktop bằng công cụ Distance và Proximity Buffer. - Bản ñồ ñộ dốc ñịa hình ñược thành lập dựa trên bản ñồ mô hình số ñộ cao (DEM) tỷ lệ 1:2.000 ñược thu thập từ cơ sở dữ liệu GIS tỉnh Thừa Thiên Huế bằng công cụ Slope trong ArcGIS Desktop. 66 Bảng 2.5. Các chỉ tiêu phục vụ phân tích mở rộng không gian xanh Chỉ tiêu Mô tả Mức phân cấp Cơ sở phân cấp ðộ dốc ñịa hình (%) Khu vực có ñộ dốc nhỏ sẽ dễ dàng phát triển KGX hơn những nơi có ñộ dốc lớn. S1: 0-5; S2: 5-10; S3: 10-15; S4: 15-30 N: >30 Yousefi E. & et al. (2016), Mathias T. A. & Tebarek L. M. (2017) [26] ,[141] Khoảng cách từ mạng lưới thủy văn (m) Khu vực gần mạng lưới thủy văn sẽ dễ dàng cho việc phát triển KGX. S1: 0-30; S2: 30-60; S3: 60-90; S4: 90-120; N: >120 Bộ Xây dựng (2012), Mathias T. A. & Tebarek L. M. (2017) Yousefi E. & et al. (2016) [26], [141] Lớp phủ/SDð Loại hình sử dụng ñất và lớp phủ mặt ñất là nhân tố quan trọng cho việc lựa chọn vị trí phát triển KGX, mỗi loại hình sẽ có khả năng chuyển ñổi sang ñất dùng cho KGX khác nhau. S1: ðất trống; S2: ðất cây xanh chuyên biệt, ðất công viên; S3: ðất rừng; S4: ðất nông nghiệp; N: ðất công trình và giao thông Mathias T. A. & Tebarek L. M. (2017) [26] Mật ñộ dân số (người/ha) ðây là một trong những tiêu chí chính ñể lựa chọn vị trí phát triển KGX phù hợp, ñề xuất các khu vực gần khu dân cư ñể phát triển KGX S1: >140; S2: 100-140; S3: 60-100; S4: 20-60; N: <20 Mathias T. A. & Tebarek L. M. (2017) [26] Yousefi E. et al. (2016) [141] Khoảng cách từ trục ñường chính (m) Cộng ñồng dễ dàng ñi lại, tiếp cận KGX, khả năng theo dõi và duy trì chăm sóc, ñảm bảo an ninh cho người dân, mang ñến tính thẩm mỹ cao nhất cho khu vực và các dịch vụ của công viên S1: 0-25; S2: 25-50 S3: 50-75; S4: 75-100; N: >100 Yousefi E. et al. (2016) [141] UBND tỉnh Thừa Thiên Huế Mathias T. A. & Tebarek L. M. (2017) [26] Mật ñộ các khu nhà (%) Phát triển KGX trong ñô thị ñể ñảm bảo cho mật ñộ KGX và mật ñộ các khối nhà trong khu vực luôn có sự cân bằng nhất ñịnh vì vậy những nơi có mật ñộ khu nhà cao nên ñược ưu tiên hơn. S1: >20; S2: 15-20; S3: 10-15; S4: 5-10; N: 0-5 Hiện trạng xây dựng của thành phố Huế Khoảng cách từ các khu di tích (km) Huế là một thành phố di sản với nhiều di tích lịch sử - văn hóa có giá trị ñã ñược UNESCO công nhận, phát S1: 0-0,5; S2: 0,5-1; S3: 1-1,5; S4: 1,5-2; Mathias T. A. & Tebarek L. M. (2017) [26] 67 triển KGX phải ñảm bảo không xâm phạm di tích, phát triển KGX gần các khu di tích có thể duy trì và bảo tồn ñịa ñiểm lịch sử trong trường hợp duy trì sự cân bằng sinh thái N: >2 khu vực di tích Khoảng cách từ các công viên (km) ðảm bảo cho các KGX và các công viên có sẵn trong khu vực không quá gần nhau, cân bằng số lượng KGX giữa các khu vực S1: >3; S2: 2-3; S3: 1-2; S4: 0,5-1; N: <0,5. Mathias T. A. & Tebarek L. M. (2017) [26] Giá ñất (1000 VND/m2) Cùng mức ñộ phù hợp thì những khu vực có giá ñất rẻ sẽ ñược ưu tiên hơn những khu vực có giá ñất ñắt ñỏ S1: <3.500; S2: 3.500-6.500; S3: 6.500-9.500; S4: 9500-1.600; N: > 1.600 Yousefi E. & et al. (2016) [141] ; Quyết ñịnh số 75/2014/Qð-UBND của UBND thành phố Huế Phần mềm ArcGIS Desktop với các thuật toán phân tích không gian như thuật toán chồng xếp của công cụ Weighted Overlay phục vụ cho chồng xếp bản ñồ biến ñộng, phân tích ña tiêu chí ñể lựa chọn vị trí phù hợp phân bố KGX. 2.3.6. Phương pháp thống kê, tổng hợp và phân tích số liệu Phương pháp thống kê ñược sử dụng chủ yếu trong nghiên cứu là phương pháp phân tích tương quan hồi quy (tuyến tính và phi tuyến tính). Các số liệu ñược thống kê, tổng hợp và phân tích dựa trên các công cụ thống kê trên phần mềm Microsoft Excel và SPSS. ðể thể hiện mối quan hệ giữa NðBM, NDVI và các loại lớp phủ bề mặt khác nhau, luận án sử dụng cách tiếp cận thống kê ñể thể hiện mối tương quan và hồi quy. Mô hình hồi quy tuyến tính nhiều chiều là nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến ngẫu nhiên Y trên nhiều biến ñộc lập X1, X2, X3,... Xk. Các tham số ñược ước tính theo phương pháp bình phương nhỏ nhất. Mô hình tổng quát có dạng: Y = a + b1X1 + b2X2 + ... bkXk Trong ñó: Y là biến phụ thuộc; Xk là biến ñộc lập, bk là hệ số hồi quy từng phần; a: hệ số chắn Các hệ số liên quan ñược áp dụng ñể ñịnh lượng mối quan hệ giữa chỉ số ðTH và chỉ số CQ gồm: Hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r), hệ số xác ñịnh (R2), giá trị kiểm ñịnh (.Sig) của các chỉ số. Hệ số tương quan Pearson ñược sử dụng ñể xem xét các biến liên tục (Scale) có mối quan hệ tuyến tính giữa NðBM và NDVI theo các loại lớp phủ. Tập dữ liệu 68 của NDVI và NðBM là cần thiết cho phân tích tương quan. Hệ số tương quan Pearson có giá trị r nằm trong khoảng từ -1 ñến +1. Càng gần với giá trị của 1, mối quan hệ tuyến tính giữa NðBM và NDVI càng mạnh và càng gần giá trị 0, mối quan hệ tuyến tính giữa NðBM và NDVI càng yếu. Hơn nữa, có hai quy tắc quyết ñịnh sử dụng tương quan Pearson cho ñánh giá nếu thử nghiệm tương quan Pearson có ý nghĩa (cho α = 0,05), trong ñó: - Giá trị P <0,05 có nghĩa là thử nghiệm có ý nghĩa hoặc mối quan hệ giữa NðBM và NDVI có ý nghĩa. - Giá trị P> 0,05 có nghĩa là thử nghiệm không ñáng kể hoặc mối quan hệ giữa NðBM và NDVI không có ý nghĩa. Mô hình hồi quy phi tuyến tính cũng ñược sử dụng ñể mô hình mối quan hệ giữa nhiệt ñộ ñô thị và tỷ lệ KGX tổng hợp (thực vật và mặt nước). Mô hình này xây dựng nhằm xác ñịnh tỷ lệ KGX hợp lý hỗ trợ cho công tác quy hoạch KGX ở thành phố Huế hướng ñến ñô thị bền vững. Trong nghiên cứu ảnh hưởng của ðTH ñến KGX, nghiên cứu ñã sử dụng hồi quy tuyến tính ñể phân tích tác ñộng của ðTH lên hình thái KGX thông qua lựa chọn các biến ñịnh lượng biến ñổi hình thái KGX thành phố Huế. Khi ñánh giá mức ñộ ảnh hưởng của ðTH ñến biến ñổi cấu trúc hình thái CQ KGX cho khu vực luận án lựa chọn phương pháp thống kê tương quan ñể ñịnh lượng mối quan hệ cấu trúc hình thái cảnh quan KGX và các chỉ số ðTH. Từ ñó xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính ñể xác ñịnh tác ñộng của các yếu tố ðTH ñến biến ñổi hình thái KGX ở thành phố Huế giai ñoạn 2001 - 2016. 2.3. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU Quy trình nghiên cứu của luận án ñược thể hiện ở hình 2.2 69 +- Hình 2.2. Quy trình các bước thực hiện nghiên cứu TIỂU KẾT CHƯƠNG 2 Nội dung của chương 2 ñã trình bày 2 nội dung chính như sau: - Từ yêu cầu nghiên cứu, luận án ñã xác ñịnh 4 quan ñiểm nghiên cứu ñược vận dụng trong quá trình thực hiện luận án gồm: Quan ñiểm lịch sử, quan ñiểm hệ thống, quan ñiểm sinh thái và quan ñiểm tiếp cận liên ngành. - Các phương pháp ñược sử dụng trong luận án ñược chia thành 6 nhóm phương pháp (phương pháp thu thập tài liệu; phương pháp xử lý ảnh viễn thám; phương pháp trắc lượng CQ; phương pháp bản ñồ và GIS; phương pháp phân tích ña tiêu chí và phân tích thứ bậc AHP trong ñánh giá mức ñộ phù hợp vị trí phát triển KGX; phương pháp thống kê, tổng hợp và phân tích số liệu). ðây là những phương pháp phổ biến ñã ñược các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước áp dụng, do ñó các phương pháp này ñáng tin cậy khi vận dụng vào quá trình thực hiện luận án. - Xác ñịnh mục tiêu, nhiệm vụ, ñối tượng, nội dung, quan ñiểm và phương pháp nghiên cứu - Xây dựng kế hoạch nghiên cứu Thu thập tài liệu và xây dựng cơ sở dữ liệu Thứ cấp Sơ cấp Thu thập số liệu về ñiều kiện tự nhiên và KT - XH ðánh giá tác ñộng của ñô thị hóa ñến KGX ðỊNH HƯỚNG QUY HOẠCH KHÔNG GIAN XANH CHO PHÁT TRIỂN ðÔ THỊ SINH THÁI Xác ñịnh tỷ lệ KGX hợp lý Khảo sát khả năng tiếp cận KGX Quan trắc nhiệt ñộ bề mặt Thu thập, phân loại ảnh viễn thám và các loại bản ñồ - Xây dựng bản ñồ: lớp phủ/KGX,NðBM - Xác lập các chỉ số hình thái CQ ðánh giá khả năng tiếp cận KGX ðánh giá khả năng phát triển KGX Phân tích quá trình ñô thị hóa 70 Chương 3 ðÁNH GIÁ TÁC ðỘNG CỦA ðÔ THỊ HÓA ðẾN KHÔNG GIAN XANH Ở THÀNH PHỐ HUẾ 3.1. BIẾN ðỘNG KHÔNG GIAN XANH Ở THÀNH PHỐ HUẾ GIAI ðOẠN 2001 - 2016 3.1.1. Xây dựng bản ñồ lớp phủ bề mặt và không gian xanh giai ñoạn 2001-2016 3.1.1.1. Phân loại ảnh các năm 2001, 2005, 2010 và 2016 a. Tiền xử lý ảnh Dữ liệu ảnh viễn thám các năm của khu vực thành phố Huế ñược xử lý bằng phần mềm ArcGIS ñể loại nhiễu, nắn chỉnh hình học, cắt ảnh theo ranh giới ñể phục vụ các bước phân loại tiếp theo. Dữ liệu ảnh qua bước tiền xử lý ñược sử dụng ñể phân loại theo phương pháp ñịnh hướng ñối tượng bằng phần mềm eCognition. b. Phân loại ảnh theo phương pháp ñịnh hướng ñối tượng Phương pháp phân loại ảnh theo ñịnh hướng ñối tượng ñược thực hiện trên phần mềm eCognition. Dựa trên cơ sở hệ thống phân loại KGX xác ñịnh, các tham số cho phân mảnh ảnh ñược kiểm tra và chạy thử nhiều lần, kết quả ñã phân mảnh các ảnh năm 2001, 2005, 2010 và 2016 theo hai cấp ñộ tương ứng như ở bảng 3.1 và hình 3.1. Nghiên cứu ñã sử dụng các chỉ số như chỉ số nước bề mặt (Land surface water index - LSWI), chỉ số ñất ñô thị (Urban index -UI), chỉ số khác biệt thực vật chuẩn hóa (Normalized Difference Vegetation Index - NDVI) và các giá trị trung bình các kênh phổ (Mean layer), chỉ số khác biệt lớn nhất giữa các kênh ảnh (Max diff) ñể phân ngưỡng các ñối tượng lớp phủ bề mặt. Bảng 3.1. Các cấp ñộ phân mảnh trên ảnh Landsat các năm 2001, 2005, 2010 và 2016 Năm Mức ñộ phân mảnh Thông số 2001 2005 2010 2016 Cấp ñộ 1 Tỷ lệ (scale) Hình dạng (shape) ðộ chặt (compactness) 10 0,3 0,5 10 0,3 0,5 10 0,2 0,5 50 0,9 0,5 Cấp ñộ 2 Khác biệt quang phổ (Spectral difference) 5 5 5 5 71 (a) Cấp 1 (b) Cấp 2 Hình 3.1. Kết quả sau phân mảnh ảnh * Xây dựng khóa giải ñoán ảnh và phân loại ảnh Xây dựng bộ quy tắc phân loại dựa trên ñối tượng thông qua thống kê giá trị ñặc trưng kênh phổ trên các kênh ảnh và các chỉ số của từng ñối tượng hỗ trợ phân loại. Dựa vào các chỉ số và ngưỡng phân loại ñã xác ñịnh bộ quy tắc ñược sử dụng ñể phân loại theo từng cấp ñộ các nhóm ñối tượng thể hiện ở bảng 3.2. Bảng 3.2. Bộ quy tắc phân loại dựa trên ñối tượng Ngưỡng phân loại STT ðối tượng phân loại Năm 2001 Năm 2005 Năm 2010 Năm 2016 1 Mặt nước LSWI ≥-0,02 Mean layer 3 ≤ 70 LSWI ≥-0,02 Mean layer 3 ≤ 70 Mean layer 5 ≤ 60 NDVI ≤ -0,1 Mean layer 5 ≤ 1200 Max.diff ≤ 0,8 NDVI<0,2 NDVI<0,04 2 ðất nông nghiệp Mean layer 3 ≥70 Mean layer 3 ≥70 Mean layer 5 ≤ 80 Mean layer 5 ≥ 60 NDVI<0,3 NDVI<0,04 3 Rừng trồng Mean layer 5 ≤ 80 Mean layer 4 ≤ 70 Mean layer 5 ≤ 90 NDVI ≥ 0,3 NDVI ≥ 0,3 Brightness ≤ 10000 72 4 ðất công trình xây dựng UI>0 UI>0 Max.diff ≤ 0,65 Mean layer 3 ≥1002 Mean layer 3 ≤ 15101 5 ðất thảm cỏ và cây bụi NDVI ≥0 NDVI ≥0 Mean layer 4 ≥85 Mean layer 6 ≥30 NDVI ≥ 0,3 6 ðất trống Mean layer 6 ≥100 Mean layer 6 ≥100 Mean layer 3 ≥120 Mean layer 3 ≥1500 Mean layer 3 ≤ 20615 c. ðánh giá ñộ chính xác sau phân loại Việc ñánh giá ñộ chính xác kết quả giải ñoán ñược tiến hành kiểm chứng phân loại với các ñiểm ngoài thực ñịa bằng thiết bị ño GPS phân bố trên toàn khu vực nghiên cứu. Ảnh năm 2016 ñã ñược tiến hành kiểm chứng kết quả ngoài thực ñịa với 150 ñiểm mẫu khảo sát, kết hợp với dữ liệu ảnh Google Earth sát với thời ñiểm nghiên cứu ñể kiểm tra. Kết quả ñánh giá ñộ chính xác phân loại ảnh các năm ñược trình bày ở bảng 3.3 cho thấy, ñộ chính xác tổng thể các năm ñều trên 80% và hệ số Kappa các năm ñều ở mức trên trung bình ñến cao nên