Mô hình ước tính bốc thoát hơi nước thực tế bằng tích hợp chỉ số thực vật NDVI

Nhu cầu nước cây trồng theo định nghĩa của FAO-56 là lượng nước cần thiết từ lúc trồng cho tới mùa thu khoạch để cây bốc thoát hơi nước khi không bị áp lực về nguồn nước cung cấp cũng như không hạn chế sự phát triển của cây trồng. Như vậy, lượng bốc thoát hơi nước thực tế ETa của cây trồng sẽ là:

ETa = Kc x ETo                        (1)

Trong đó: Kc là hệ số cây trồng; ETo là lượng bốc thoát hơi nước tham chiếu 

Hệ số cây trồng Kc có thể được xác định bằng các phương pháp khác nhau, theo phương pháp truyền thống – sử dụng Kc tham chiếu của FAO-56, phương pháp giải tích phương pháp viễn thám SEBAL (Surface Energy BAlance for Land), Phương pháp chỉ số thực vật; hoặc phương pháp kết hợp giữa các phương pháp trên. 

Kc xác định trực tiếp từ số đo thực địa theo biểu thức Kc = ETa/ETo là phương pháp có độ chính xác cao. ETa được đo bằng thủy tiêu kế (lysimeter), có độ chính xác thậm chí dưới 5%; nhưng khi nội suy ra thực địa sai số này thậm chí lên tới 10-20%. Xu thế sử dụng chỉ số thực vật chiết xuất từ tư liệu viễn thám kết hợp với số liệu quan trắc khí tượng để tính Kc, sau đó là ETa đã được các nhà viễn thám quan tâm, đặc biệt đối với những khu vực, lưu vực lớn mang tính vĩ mô. Phương pháp này trong giai đoạn hiện nay cho độ chính xác trên dưới 20%, [10]. Trong nội dung nghiên cứu này giới thiệu một số mô hình ước tính bốc thoát hơi nước thực tế bằng tích hợp chỉ số thực vật NDVI thông dụng như sau:

1. Chỉ số cây trồng Kc theo chỉ số thực vật NDVI của Mỹ 

Kamble et al., 2013 [9] đã xây dựng mô hình chỉ số cây trồng Kc từ chỉ số thực vật NDVI cho ảnh Modis thông qua hàm hồi quy tuyến tính:

Kc = a.NDVI + b                                 (2)

Các hệ số a, b được xác định dựa trên chỉ số NDVI và trị số Kc đo ngoài thực địa cho khu vực rộng lớn do Phòng thí nghiệm nông nghiệp trung tâm phía Nam (Mỹ), SCAL (South Central Agricultural Laboratory) thực hiện trên 6 cảnh ảnh Modis, năm 2006 và 2007. Kết quả nhận được a = 1,4571; b = -0,1725 có hệ số tương quan giữa Kc và NDVI là R2 = 0,8259.

2. Chỉ số cây trồng Kc theo chỉ số thực vật NDVI của DEMETER

Kc trong khảo sát thực nghiệm được tính toán dựa vào phương pháp giải tích của DEMETER. Dự án  DEMETER (DEMonstration of Earth observation Technologies in Routine irrigation advisory service) thực hiện trong giai đoạn 2003-2005, và được thử nghiệm trên 3 khu vực địa hình của Ý, Tây Ban Nha và Bồ Đào Nha, đã đưa ra phương pháp giải tích để tính Kc (D’Urso et al., 2007) [5]:

                        (3)

Trong đó: PET(r_s = r_smin) – Bốc thoát hơi nước tiềm năng cho trường hợp nhận kháng bề mặt r_s bằng minimum; ETo – Bốc thoát hơi nước tham chiếu.

Quan hệ giữa hệ số cây trồng đơn Kc và NDVI theo hàm tuyến tính Kc = a.NDVI+b trong nghiên cứu thử nghiệm cho địa hình khu vực miền Bức Việt Nam đã sử dụng các tư liệu và số liệu: 1) Ảnh vệ tinh Modis ngày 10/11/2008. 2) Số liệu quan trắc khí tượng cùng ngày 10/11/2008, như nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió, bức xạ mặt trời.

Kết quả nghiên cứu của chúng tôi nhận được hàm liên hệ Kc với NDVI cho điạ hình khu vực miền bắc Việt Nam với việc sử dụng tư liệu ảnh Modis:

Kc = 0,625.NDVI + 0,4328  với R² ≈ 1    (4)

Các phương pháp trên đã được ứng dụng và khảo sát áp dụng trong thực tế ở Mỹ và một số nước Châu âu Ý, Tây Ban Nha và Bồ Đào Nha và mang lại hiệu quả trong công tác tính toán hệ số cây trồng từ ảnh viễn thám.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Doorenbos, J. and W.O. Pruitt. 1977. “Guidelines for predicting crop water requirements.” FAO Irrigation and Drainage Paper, FAO, Rome, 24, pp. 144.

2. Doorenbos, J. and A.H. Kassam. 1986. “Yield response to water.” FAO Irrigation and Drainage paper, FAO, Rome, 33, pp. 193

3. D’Urso et al., 2007. EO technology for irrigation water control & management. Porfolio/Library of harmonized EO technology. Work Package 3. Project deliverable D10a. Draft v

4. Allen, R., Tasumi M., Trezza R., Waters R., Bastiaanssen W., 2002. SEBAL Surface Eneregy Balance Algorithm for Land. Idaho Implementation. Advanced training and Users manual. Version 1.

5. FAO Irrigation and Drainage Paper. No. 56: Guidelines for computing crop water requirement, book. 

6. González1 A. R., T. Trooien1, J. Kjaersgaard, C. Hay and D. G. Reta-Sánchez. 2016. Development of Crop Coefficients Using Remote Sensing-Based Vegetation Index and Growing Degree Days. ASABE Annual International Meeting. Orlando, Florida. July 17-20. 

7. Kamble B., Kilic A., Hubbard K., 2013. Estimating Crop Coefficients Using Remote Sensing-Based Vegetation Index. Remote Sensing, 5(4), 1588-1602.

8. Rocha J., Perdigão A., R. Melo and C. Henriques, 2012, Remote Sensing Based Crop Coefficients for Water Management in Agriculture. Chapter 8, http://creativecommons.org/licenses/by/3.0, pp.167-192.

9. Luong Chinh Ke, Nguyen Van Hung, Tran Ngoc Tuong, Pham Van Manh, 2014. Effects of daily net radiation from MODIS on daily reference evapotranspiration.  Proceedings of the International Symposium on Geo-Informatics for Spatial-Infrastructure Development in Earth and Allied Sciences (GIS-IDEAS). Da Nang, Dec. 6-9, 2014.

10. Tích hợp tư liệu viễn thám landsat-7 và số liệu khí tượng xây dựng mô hình hệ số cây trồng giải tích tối ưu để ước tính nhu cầu nước cây trồng cho lưu vực sông cầu, Hội thảo khoa học đo đạc bản đồ 2018.

11. Roerink, G.J.; Su, Z.; Menenti, M. (2000), S-SEBI A simple remote sensing algorithm to estimate the surface energy balance. Phys. Chem. Earth B 25, 147–157.

12. Bastiaanssen, W.G.M. 1998. “Remote sensing in water resources management: The state of the art.” International Water Management Institute, Colombo, Sri Lanka, pp. 118.