Quan trắc môi trường từ xa thu thập dữ liệu bằng cách nào?

Điểm cốt lõi là cảm biến không trực tiếp “đo chất lượng môi trường” theo cách một đầu dò tại hiện trường đo pH, nồng độ oxy hòa tan hay hàm lượng một chất cụ thể. Nó đo tín hiệu vật lý từ xa, sau đó sử dụng đặc trưng phổ, nhiệt, cấu trúc bề mặt và mô hình xử lý để suy ra thông tin môi trường. Nhờ vậy, một lần thu nhận có thể bao phủ diện tích lớn và được lặp lại theo thời gian để phát hiện biến động.

Cảm biến từ xa thu nhận tín hiệu môi trường thay vì tiếp xúc trực tiếp

Mọi vật thể đều tương tác với năng lượng điện từ theo những cách khác nhau. Đất, nước, cây xanh, bê tông, mây hoặc bề mặt bị cháy không phản xạ và phát xạ năng lượng giống nhau. Cảm biến khai thác sự khác biệt này để phân biệt đối tượng và xác định sự thay đổi của chúng.

Quá trình cơ bản gồm ba mắt xích: nguồn năng lượng, đối tượng môi trường và cảm biến. Với cảm biến quang học thụ động, nguồn năng lượng chủ yếu là ánh sáng Mặt Trời. Bức xạ chiếu xuống bề mặt, một phần bị hấp thụ và một phần được phản xạ trở lại cảm biến. Với quan trắc nhiệt, cảm biến ghi nhận bức xạ nhiệt do bề mặt phát ra.

Cảm biến chủ động hoạt động khác. Thiết bị tự phát tín hiệu xuống mục tiêu rồi đo tín hiệu phản hồi. Radar khẩu độ tổng hợp, thường gọi là SAR, là ví dụ điển hình. Sóng vi ba có thể hoạt động cả ngày lẫn đêm và ít bị mây che cản hơn cảm biến quang học, nên hữu ích khi cần quan sát khu vực thường xuyên có mây.

Vì cảm biến chỉ thu nhận tín hiệu điện từ nên hai khu vực trông giống nhau bằng mắt thường vẫn có thể khác rõ trên một số dải phổ. Ngược lại, một tín hiệu bất thường trên ảnh chưa đủ để kết luận có ô nhiễm nếu chưa xác định được nguyên nhân vật lý và các yếu tố gây nhiễu.

Dữ liệu được ghi theo nhiều dải phổ để nhận biết đặc tính khác nhau

Ảnh viễn thám không đơn thuần là một bức ảnh màu. Cảm biến có thể ghi đồng thời nhiều vùng bước sóng, tạo thành các kênh phổ. Mỗi kênh phản ánh một kiểu tương tác khác nhau giữa bức xạ và đối tượng môi trường.

Vùng ánh sáng nhìn thấy hỗ trợ nhận biết màu nước, đất trống, khu xây dựng và nhiều đặc điểm bề mặt. Vùng cận hồng ngoại đặc biệt hữu ích đối với thực vật vì cấu trúc lá khỏe phản xạ mạnh ở vùng này. Hồng ngoại sóng ngắn có thể cung cấp thông tin về độ ẩm của thực vật, đất và đặc tính của một số vật liệu. Dải nhiệt dùng để ước tính nhiệt độ bề mặt sau khi thực hiện các bước hiệu chỉnh thích hợp.

Một ví dụ về khả năng định lượng là cảm biến MSI của chương trình Sentinel-2, được thiết kế với 13 dải phổ có độ phân giải không gian 10 m, 20 m hoặc 60 m tùy dải. Điều đó có nghĩa một pixel không đại diện cho một điểm duy nhất mà đại diện cho tín hiệu tổng hợp của một ô diện tích trên mặt đất.

Đây cũng là giới hạn cần hiểu đúng. Nếu nguồn biến đổi môi trường nhỏ hơn đáng kể kích thước pixel, tín hiệu của nó có thể bị trộn với nước, đất hoặc thảm phủ xung quanh. Vì vậy, độ phân giải không gian quyết định mức chi tiết có thể quan sát chứ không chỉ quyết định độ sắc nét của hình ảnh.

Từ tín hiệu thô đến dữ liệu môi trường cần nhiều bước xử lý

Dữ liệu cảm biến ban đầu chưa thể được xem ngay là kết quả quan trắc môi trường. Tín hiệu có thể chịu ảnh hưởng của khí quyển, góc chiếu sáng, đặc tính cảm biến, địa hình và hình học quan sát. Vì vậy, dữ liệu phải được xử lý trước khi dùng để so sánh hoặc suy luận.

Trước hết, dữ liệu thường được hiệu chỉnh bức xạ để chuyển giá trị số do cảm biến ghi thành đại lượng có ý nghĩa vật lý phù hợp. Với ảnh quang học, hiệu chỉnh khí quyển giúp giảm tác động của hơi nước, aerosol và hiện tượng tán xạ giữa bề mặt với cảm biến. Hiệu chỉnh hình học đưa ảnh về đúng vị trí trên bề mặt Trái Đất để các thời điểm khác nhau có thể so sánh với nhau.

Sau bước tiền xử lý, các dải phổ có thể được kết hợp thành chỉ số hoặc đưa vào mô hình phân loại. Chẳng hạn, sự tương phản giữa vùng đỏ và cận hồng ngoại được sử dụng trong các chỉ số liên quan đến tình trạng thảm thực vật. Các thuật toán khác có thể nhận biết mặt nước, khu vực ngập, đất trống, vùng cháy hoặc thay đổi sử dụng đất.

Do đó, chuỗi thu thập dữ liệu thực tế không phải “vệ tinh chụp ảnh rồi nhìn ảnh để kết luận”, mà là:

1.    Thu nhận bức xạ hoặc tín hiệu phản hồi

2.    Chuyển tín hiệu thành dữ liệu số

3.    Hiệu chỉnh các sai lệch của cảm biến và môi trường truyền dẫn

4.    Trích xuất đặc trưng phổ, nhiệt hoặc cấu trúc

5.    Áp dụng thuật toán để chuyển đặc trưng thành thông tin môi trường

6.    Kiểm tra kết quả bằng dữ liệu tham chiếu phù hợp

Vệ tinh giúp quan sát diện rộng và lặp lại cùng khu vực theo thời gian

Lợi thế nổi bật của quan trắc môi trường từ xa là khả năng thu nhận dữ liệu trên phạm vi mà khảo sát tại từng điểm khó bao phủ đồng thời. Một cảnh ảnh vệ tinh có thể chứa thông tin của một vùng lớn, trong khi chuỗi ảnh nhiều thời điểm cho phép theo dõi sự dịch chuyển hoặc biến đổi của hiện tượng.

Khả năng lặp lại là yếu tố quan trọng không kém độ phân giải. Sentinel-2 được thiết kế để có chu kỳ quan sát lại khoảng 5 ngày tại xích đạo khi vận hành theo cấu hình chòm vệ tinh của chương trình. Landsat 8 và Landsat 9 có chu kỳ lặp quỹ đạo 16 ngày cho từng vệ tinh và được bố trí lệch nhau để cung cấp cơ hội quan sát khoảng 8 ngày một lần đối với cùng khu vực.

Nhờ chuỗi thời gian, người phân tích có thể nhận ra thay đổi của diện tích mặt nước, thảm phủ, nhiệt độ bề mặt hoặc dấu vết của thiên tai thay vì chỉ biết trạng thái tại một thời điểm. Đây là giá trị quan trọng của quan trắc từ xa: biến một tập hợp ảnh thành hồ sơ biến động không gian – thời gian.

Tuy nhiên, “chu kỳ quan sát lại” không đồng nghĩa lúc nào cũng thu được dữ liệu sử dụng được. Với cảm biến quang học, mây dày có thể che khuất bề mặt. Bởi vậy, một khu vực có vệ tinh bay qua thường xuyên vẫn có thể thiếu ảnh quang học sạch trong mùa nhiều mây.

Quan trắc từ xa nhận biết tốt biến đổi có dấu hiệu quang học, nhiệt hoặc radar

Khả năng quan trắc phụ thuộc vào việc hiện tượng cần theo dõi có tạo ra tín hiệu mà cảm biến có thể nhận biết hay không. Những biến đổi làm thay đổi phản xạ phổ, nhiệt độ bề mặt, độ ẩm, cấu trúc hoặc tính chất tán xạ radar thường phù hợp hơn với phương pháp từ xa.

Trong thực tế, dữ liệu có thể hỗ trợ theo dõi biến động thảm thực vật, mất rừng, cháy rừng, phạm vi ngập, diện tích mặt nước, nhiệt độ bề mặt, xói lở hoặc bồi tụ và sự thay đổi của lớp phủ đất. Một số đặc tính của nước hoặc khí quyển cũng có thể được ước tính khi chúng tạo ra quan hệ đủ rõ với tín hiệu mà cảm biến ghi nhận.

Giới hạn xuất hiện khi đại lượng cần biết không có quan hệ trực tiếp hoặc ổn định với tín hiệu từ xa. Ví dụ, ảnh vệ tinh có thể phát hiện sự thay đổi màu hoặc đặc tính quang học của một vùng nước, nhưng không vì thế mà tự động xác định chính xác nồng độ của mọi chất ô nhiễm trong nước.

Quan hệ giữa tín hiệu và thông số môi trường còn có thể thay đổi theo loại nước, độ sâu, vật chất lơ lửng, khí quyển và điều kiện chiếu sáng. Một thuật toán hiệu quả tại hồ này vì vậy chưa chắc cho kết quả tương đương tại vùng cửa sông có đặc điểm quang học khác.

Đo tại chỗ vẫn cần để hiệu chuẩn và xác nhận kết quả từ xa

Quan trắc từ xa không đồng nghĩa loại bỏ hoàn toàn đo tại hiện trường. Hai phương pháp giải quyết những phần khác nhau của bài toán.

Dữ liệu từ xa mạnh về độ phủ không gian và khả năng quan sát lặp lại. Đo tại chỗ lại có thể xác định trực tiếp các thông số mà cảm biến từ xa không đo được hoặc chỉ có thể ước tính gián tiếp. Khi xây dựng mô hình định lượng, các mẫu hiện trường thường được dùng để thiết lập mối quan hệ giữa tín hiệu cảm biến và đại lượng môi trường cần suy ra.

Dữ liệu thực địa còn đóng vai trò kiểm định độc lập. Nếu một mô hình phân loại vùng nước, thảm phủ hoặc khu vực bị ảnh hưởng được xây dựng chỉ từ ảnh mà không có dữ liệu tham chiếu, rất khó biết sai số thực tế của kết quả. Đánh giá độ chính xác vì vậy là một phần của quy trình quan trắc chứ không phải bước phụ sau cùng.

Điều này giải thích một hiểu lầm phổ biến: “không cần đo tại chỗ” nên được hiểu là không phải đặt thiết bị đo tại mọi vị trí cần quan sát. Với nhiều nhiệm vụ, vẫn cần một số điểm đo, mẫu chuẩn hoặc dữ liệu tham chiếu để hiệu chuẩn và xác nhận. Giá trị của quan trắc từ xa nằm ở việc dùng số điểm tham chiếu hữu hạn để diễn giải một vùng không gian rộng hơn.

Độ phân giải và điều kiện quan sát quyết định mức thông tin có thể thu được

Không có một cảm biến từ xa phù hợp nhất cho mọi nhiệm vụ môi trường. Chất lượng quan trắc phụ thuộc đồng thời vào độ phân giải không gian, phổ, thời gian và khả năng đo tín hiệu của cảm biến.

Độ phân giải không gian quyết định kích thước đối tượng có thể phân biệt. Độ phân giải phổ quyết định mức chi tiết của các vùng bước sóng được ghi nhận. Độ phân giải thời gian phản ánh tần suất có cơ hội quan sát lại một khu vực. Một hệ thống có pixel nhỏ chưa chắc phù hợp nếu chu kỳ thu ảnh quá thưa, trong khi dữ liệu thu thường xuyên nhưng pixel quá lớn có thể bỏ sót hiện tượng quy mô nhỏ.

Ngoài ra còn có sự đánh đổi giữa phạm vi bao phủ và mức chi tiết. Ảnh vệ tinh rất phù hợp khi cần đánh giá một lưu vực, vùng rừng, khu vực ven biển hoặc địa bàn rộng. Thiết bị bay không người lái có thể cung cấp chi tiết cao hơn trên diện tích nhỏ nhưng đòi hỏi tổ chức chuyến bay và không có ưu thế bao phủ liên tục ở quy mô vùng lớn.

Vì vậy, câu hỏi quan trọng không phải chỉ là “có thể quan trắc từ xa hay không”, mà là tín hiệu nào đại diện cho thông số cần theo dõi, cảm biến nào ghi được tín hiệu đó, độ phân giải có đủ hay không và cần bao nhiêu dữ liệu thực địa để kiểm chứng kết quả.

Quan trắc môi trường từ xa thu thập dữ liệu bằng cách ghi nhận bức xạ điện từ phát ra, phản xạ hoặc tán xạ từ đối tượng bằng cảm biến không tiếp xúc. Dữ liệu sau đó được hiệu chỉnh, xử lý và chuyển thành các chỉ số, bản đồ hoặc chuỗi biến động môi trường.

Ưu thế lớn nhất của phương pháp này là quan sát được khu vực rộng và lặp lại theo thời gian mà không phải đo trực tiếp tại từng vị trí. Tuy nhiên, cảm biến chỉ nhìn thấy những đặc tính có biểu hiện trong tín hiệu mà nó đo được. Vì thế, quan trắc từ xa đạt giá trị cao nhất khi được kết hợp đúng giữa cảm biến, thuật toán xử lý và dữ liệu kiểm chứng tại hiện trường.