Viễn thám trong giám sát môi trường được ứng dụng như thế nào?

Giá trị lớn nhất của phương pháp này nằm ở khả năng quan sát cùng một khu vực nhiều lần và trên phạm vi rất rộng. Thay vì chỉ biết điều kiện môi trường tại một số điểm lấy mẫu, chuỗi ảnh vệ tinh có thể cho thấy biến động diễn ra ở đâu, diện tích bao nhiêu và thay đổi như thế nào qua từng thời kỳ. Tuy nhiên, nhiều thông số môi trường không được vệ tinh đo trực tiếp mà được suy ra từ đặc trưng phổ, nhiệt hoặc radar, vì vậy dữ liệu thực địa vẫn cần thiết để hiệu chỉnh và kiểm chứng kết quả.

Viễn thám biến tín hiệu quan sát thành thông tin môi trường như thế nào?

Cảm biến viễn thám ghi nhận năng lượng điện từ mà bề mặt hoặc khí quyển phản xạ, phát xạ hay tán xạ. Đất, nước, cây xanh, khu vực cháy, bề mặt xây dựng và mây có đặc trưng phản ứng khác nhau ở từng vùng bước sóng. Sự khác biệt đó tạo cơ sở để nhận dạng đối tượng và phát hiện trạng thái môi trường.

Với ảnh quang học đa phổ, các kênh khả kiến, cận hồng ngoại và hồng ngoại sóng ngắn thường được kết hợp để đánh giá thực vật, độ ẩm, nước mặt hoặc dấu vết cháy. Dữ liệu hồng ngoại nhiệt cho phép suy tính nhiệt độ bề mặt. Radar chủ động lại đo tín hiệu vi ba phản hồi từ bề mặt nên có thể cung cấp thông tin cả ban đêm và trong nhiều điều kiện mây mà ảnh quang học khó quan sát.

Dữ liệu thô chưa phải kết quả giám sát. Ảnh thường phải được hiệu chỉnh hình học, hiệu chỉnh bức xạ hoặc khí quyển, loại mây khi cần, rồi mới tính chỉ số phổ, phân loại lớp phủ, xây dựng mô hình định lượng hoặc so sánh chuỗi thời gian. Bước so sánh nhiều thời điểm đặc biệt quan trọng vì giám sát môi trường quan tâm đến biến động, không chỉ đến trạng thái tại một thời điểm.

Độ phân giải của cảm biến quyết định loại hiện tượng có thể quan sát. Sentinel-2, chẳng hạn, có 13 dải phổ, các mức độ phân giải không gian 10, 20 và 60 m, phạm vi quét 290 km và chu kỳ quan sát khoảng 5 ngày ở xích đạo đối với cấu hình chòm vệ tinh được ESA mô tả. Đây là sự kết hợp phù hợp cho nhiều nhiệm vụ theo dõi đất, thực vật và thủy vực trên quy mô khu vực.

Theo dõi biến động lớp phủ đất, rừng và thảm thực vật

Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của viễn thám là xác định sự thay đổi của lớp phủ và sử dụng đất. Khi ảnh của nhiều năm được chuẩn hóa về cùng hệ tọa độ và điều kiện xử lý, có thể so sánh diện tích rừng, đất nông nghiệp, mặt nước, khu xây dựng hoặc đất trống để xác định nơi xảy ra chuyển đổi.

Đối với thảm thực vật, sự hấp thụ mạnh ánh sáng đỏ bởi diệp lục và phản xạ cao ở vùng cận hồng ngoại cho phép xây dựng các chỉ số như NDVI. Chuỗi chỉ số qua thời gian có thể phản ánh mùa sinh trưởng, suy giảm độ che phủ, phục hồi sau tác động hoặc những vùng xuất hiện tín hiệu bất thường. Sentinel-2 còn có các dải red-edge, hữu ích khi cần khảo sát đặc tính của tán cây và tình trạng sinh trưởng chi tiết hơn ảnh màu thông thường.

Viễn thám vì thế giúp cơ quan quản lý chuyển từ việc chỉ thống kê tổng diện tích sang xác định vị trí và thời điểm biến động. Một vùng mất rừng mới xuất hiện, một dải thực vật ven sông suy giảm hay quá trình mở rộng đô thị đều có thể được khoanh vùng trước khi triển khai khảo sát thực địa có mục tiêu.

Tuy vậy, thay đổi tín hiệu phổ không tự động đồng nghĩa với suy thoái môi trường. Chỉ số thực vật có thể giảm vì hạn, mùa vụ, thu hoạch, cháy hoặc thay đổi loại cây. Muốn xác định nguyên nhân, cần đặt chuỗi ảnh trong bối cảnh thời gian, khí tượng, hiện trạng sử dụng đất và dữ liệu kiểm chứng tại chỗ. NASA cũng nhấn mạnh rằng các phép đo vệ tinh phải được hiệu chuẩn ổn định nếu mục tiêu là phát hiện xu thế lâu dài của lớp phủ, nhiệt độ bề mặt và các biến số sinh thái.

Giám sát nước mặt, độ đục và hiện tượng tảo

Mặt nước có đặc trưng phổ khác rõ so với đất và thực vật nên viễn thám có thể xác định ranh giới hồ, sông, vùng ngập và sự thay đổi diện tích nước khá hiệu quả. Chuỗi ảnh đa thời gian giúp phát hiện hồ thu hẹp, vùng ngập mở rộng hoặc biến động đường bờ theo mùa.

Ứng dụng còn đi xa hơn việc lập bản đồ diện tích. Ánh sáng tương tác với vật chất lơ lửng, sắc tố tảo và các thành phần quang học trong nước làm thay đổi phổ phản xạ. Sau khi hiệu chỉnh khí quyển và áp dụng thuật toán phù hợp, dữ liệu vệ tinh có thể hỗ trợ ước tính độ đục, chlorophyll-a hoặc phát hiện vùng có dấu hiệu nở hoa tảo. ESA xác định Sentinel-2 có thể được dùng để theo dõi các thủy vực nội địa và ven biển, bao gồm chlorophyll bề mặt, độ đục và hiện tượng tảo có hại.

Lợi thế ở đây là tính bao phủ. Một mẫu nước chỉ đại diện cho vị trí và thời gian lấy mẫu, trong khi ảnh vệ tinh có thể cho biết một vùng nước bất thường trải rộng đến đâu và biến đổi ra sao giữa các lần quan sát. Từ bản đồ này, đội quan trắc có thể chọn những khu vực cần lấy mẫu ưu tiên thay vì phân bố nguồn lực đồng đều trên toàn bộ hồ hoặc lưu vực.

Giới hạn cần được hiểu rõ: vệ tinh chủ yếu phản ứng với những thành phần ảnh hưởng đến tín hiệu quang học của nước. Không thể mặc định rằng ảnh đa phổ đo trực tiếp mọi chất ô nhiễm. Kim loại nặng, nhiều hợp chất hữu cơ hoặc thông số hóa học không có tín hiệu quang học đặc trưng đủ mạnh thường vẫn phải xác định bằng phân tích mẫu. Ngay cả chlorophyll hay độ đục cũng cần thuật toán và dữ liệu thực địa phù hợp với đặc điểm của từng thủy vực.

Quan trắc nhiệt độ bề mặt và chất lượng khí quyển

Các cảm biến hồng ngoại nhiệt mở thêm một lớp thông tin mà ảnh quang học thông thường không cung cấp: nhiệt độ bề mặt. Dữ liệu này có thể dùng để theo dõi đảo nhiệt đô thị, hạn và stress nhiệt của cây trồng, tình trạng bề mặt đất hoặc những khu vực xuất hiện bất thường nhiệt.

Nhiệt độ bề mặt phải được phân biệt với nhiệt độ không khí đo ở trạm khí tượng. Vệ tinh đang quan sát nhiệt phát ra từ bề mặt nhìn thấy — chẳng hạn mái nhà, đất, lá cây hoặc băng tuyết — chứ không trực tiếp đo nhiệt độ không khí ở độ cao tiêu chuẩn của trạm. NASA nêu rõ sự khác biệt này khi mô tả sản phẩm nhiệt độ bề mặt đất từ MODIS.

Ở quy mô rộng, MODIS cung cấp ví dụ rõ về sự đánh đổi giữa độ chi tiết và tần suất quan sát: cảm biến có thể quan sát bề mặt Trái Đất khoảng mỗi 1–2 ngày, nhưng độ phân giải các dải phổ nằm trong khoảng 250 m, 500 m đến 1 km. Dữ liệu có tần suất cao như vậy hữu ích cho biến động theo ngày hoặc khu vực lớn, trong khi cảm biến có pixel nhỏ hơn thường phù hợp hơn khi mục tiêu là phân biệt các đối tượng nhỏ.

Viễn thám khí quyển hoạt động theo cơ chế khác. Sentinel-5P được thiết kế chuyên cho quan trắc khí quyển, cung cấp các sản phẩm liên quan đến NO₂, SO₂, CO, CH₄, ozone, formaldehyde và aerosol để phục vụ theo dõi chất lượng không khí, ozone, bức xạ UV và khí hậu.

Dữ liệu này đặc biệt hữu ích để nhận biết các vùng phát thải và xu hướng trên phạm vi thành phố, quốc gia hoặc lục địa. Nhưng nồng độ cột khí quyển do vệ tinh suy ra không nên được đồng nhất trực tiếp với nồng độ chất ô nhiễm tại độ cao con người hít thở. Để đánh giá chất lượng không khí tại mặt đất, thường phải kết hợp dữ liệu vệ tinh với trạm quan trắc, mô hình khí quyển và điều kiện khí tượng.

Phát hiện lũ, cháy và các điểm nóng môi trường

Khi xảy ra sự kiện môi trường có tốc độ biến đổi nhanh, khả năng quan sát lặp lại của vệ tinh giúp xác định phạm vi ảnh hưởng thay vì chỉ ghi nhận tại từng địa điểm riêng lẻ.

Trong giám sát lũ, radar đặc biệt có giá trị vì tín hiệu vi ba không phụ thuộc ánh sáng Mặt Trời và ít bị cản trở bởi mây hơn ảnh quang học. Sentinel-1 sử dụng radar khẩu độ tổng hợp băng C và được ESA thiết kế để cung cấp ảnh ngày đêm, trong nhiều điều kiện thời tiết. Đặc tính này phù hợp với tình huống lũ lớn thường xảy ra đồng thời với mây dày, đúng lúc cảm biến quang học khó quan sát mặt đất.

Đối với cháy rừng, dữ liệu nhiệt có thể hỗ trợ phát hiện điểm nóng, còn ảnh trước và sau cháy cho phép khoanh vùng khu vực bị tác động và đánh giá mức thay đổi của lớp phủ. Các dải cận hồng ngoại và hồng ngoại sóng ngắn thường được sử dụng vì thực vật khỏe, vật liệu cháy và bề mặt sau cháy phản ứng khác nhau ở những vùng phổ này.

Cách tiếp cận tương tự có thể được áp dụng cho nhiều điểm nóng môi trường khác: vùng nước đột ngột đổi màu, mất rừng mới xuất hiện, khu đất bị xáo trộn hoặc một bề mặt có nhiệt độ khác thường. Viễn thám có vai trò mạnh nhất ở bước phát hiện và khoanh vùng bất thường. Việc xác định chính xác nguyên nhân — ô nhiễm hóa học, hoạt động khai thác, thiếu nước hay một quá trình tự nhiên — thường cần thêm dữ liệu chuyên ngành.

Chuỗi ảnh đa thời gian cho thấy xu hướng mà một ảnh đơn lẻ không thể hiện

Khả năng giám sát không chỉ phụ thuộc độ phân giải không gian. Tần suất quan sát và độ dài của chuỗi dữ liệu cũng quyết định hiện tượng nào có thể được nhận ra.

Landsat 8 và Landsat 9 cung cấp ảnh đa phổ chủ yếu ở độ phân giải 30 m. Mỗi vệ tinh có chu kỳ lặp 16 ngày và hai vệ tinh được bố trí lệch nhau khoảng 8 ngày. Sentinel-2 có thể cung cấp độ phân giải tới 10 m với chu kỳ quan sát khoảng 5 ngày. Những thông số này cho thấy không tồn tại một cảm biến tối ưu cho mọi nhiệm vụ: độ chi tiết, tần suất, dải phổ và kích thước vùng quan sát phải được chọn theo hiện tượng cần giám sát.

Một ảnh duy nhất có thể cho biết rừng đang ở đâu hoặc hồ có diện tích bao nhiêu tại thời điểm chụp. Chuỗi hàng chục hoặc hàng trăm ảnh mới cho phép phân biệt biến động mùa vụ với xu hướng kéo dài, xác định thời điểm bắt đầu thay đổi và đánh giá tốc độ biến động.

Điều này đặc biệt quan trọng khi thiết lập cảnh báo. Thay vì đặt một ngưỡng cố định cho mọi nơi, có thể xây dựng đường cơ sở lịch sử của từng khu vực rồi phát hiện những thời điểm lệch khỏi trạng thái thông thường. Một tín hiệu giảm thực vật đúng mùa thu hoạch có thể bình thường; cùng mức giảm xuất hiện ngoài quy luật nhiều năm lại đáng để kiểm tra.

Viễn thám cần kết hợp với GIS và quan trắc thực địa để cho kết quả đáng tin cậy

Viễn thám không thay thế toàn bộ mạng lưới quan trắc môi trường. Hai phương pháp giải quyết những phần khác nhau của bài toán: vệ tinh tạo ra bức tranh liên tục trong không gian, còn quan trắc thực địa cung cấp phép đo trực tiếp và độ chính xác cần thiết tại từng vị trí.

Dữ liệu GIS giúp liên kết ảnh viễn thám với ranh giới hành chính, lưu vực, loại đất, mạng sông, nguồn phát thải, khu bảo tồn hoặc các lớp dữ liệu quản lý khác. Nhờ đó, một vùng biến động trên ảnh có thể được chuyển thành thông tin có ý nghĩa quản lý: nằm trong lưu vực nào, ảnh hưởng diện tích bao nhiêu, gần nguồn thải nào hoặc thuộc khu vực cần ưu tiên kiểm tra.

Quan trắc hiện trường đảm nhiệm hai nhiệm vụ quan trọng. Thứ nhất, dữ liệu thực tế được dùng để xây dựng hoặc hiệu chỉnh mối quan hệ giữa tín hiệu vệ tinh và thông số môi trường. Thứ hai, các điểm kiểm chứng độc lập cho biết bản đồ hoặc mô hình suy đoán đạt độ tin cậy đến đâu.

Cũng phải tính đến giới hạn kỹ thuật của từng cảm biến. Mây có thể che khuất dữ liệu quang học và hồng ngoại nhiệt; pixel quá lớn có thể trộn nhiều loại bề mặt; chu kỳ chụp có thể bỏ lỡ một hiện tượng chỉ tồn tại trong thời gian ngắn. Ngược lại, tăng độ phân giải không gian thường kéo theo đánh đổi về phạm vi quét, tần suất hoặc khối lượng dữ liệu. Vì vậy, hệ thống giám sát hiệu quả thường không bắt đầu bằng câu hỏi “vệ tinh nào tốt nhất”, mà bằng việc xác định biến môi trường cần đo, quy mô không gian, tốc độ biến đổi và mức sai số chấp nhận được, rồi mới lựa chọn cảm biến và phương pháp kiểm chứng phù hợp.

Viễn thám giúp giám sát môi trường bằng cách biến các quan sát lặp lại từ vệ tinh hoặc cảm biến từ xa thành bản đồ và chuỗi thời gian về đất, rừng, nước, nhiệt độ, khí quyển và các hiện tượng bất thường. Điểm mạnh cốt lõi là khả năng phát hiện biến động trên diện rộng và theo thời gian, qua đó xác định nơi cần ưu tiên điều tra hoặc can thiệp. Giá trị của kết quả cao nhất khi dữ liệu viễn thám được lựa chọn đúng độ phân giải, xử lý theo cơ chế vật lý phù hợp và đối chiếu với GIS cùng số liệu quan trắc thực địa.