BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ
Chuyên ngành: KHOA HỌC ĐẤT
Mã ngành: 62 62 01 03

TRẦN THỊ HIỀN

TÍCH HỢP MÔ HÌNH AQUACROP VÀ ẢNH VIỄN THÁM MODIS
TRONG XÁC ĐỊNH CƠ CẤU MÙA VỤ VÀ NĂNG SUẤT LÚA
TRÊN CÁC VÙNG ĐẤT ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG

Cần Thơ, 2017


CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ

Người hướng dẫn chính: PGS.TS. Võ Quang Minh

Luận án được bảo vệ trước hội đồng chấm luận án tiến sĩ cấp trường
Họp tại: ……………………………………………………….
Vào lúc ….. giờ ….. ngày ….. tháng ….. năm …..

Phản biện 1: ……………………………………………
Phản biện 2: ……………………………………………
Phản biện 3: ……………………………………………

Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:
Trung tâm Học liệu, Trường Đại học Cần Thơ.

Thư viện Quốc gia Việt Nam.


DANH MỤC LIỆT KÊ CÁC BÀI BÁO ĐÃ CÔNG BỐ
Tạp chí:
1. Trần Thị Hiền, Võ Quang Minh (2014). Biến động hiện trạng phân bố cơ
cấu mùa vụ lúa vùng Đồng bằng sông Cửu Long trên sơ sở ảnh viễn thám
MODIS. Tạp chí Khoa học trường Đại học Cần Thơ. Số chuyên đề 2014 (tập
3). NXB Đại học Cần Thơ. ISSN: 1859-2333.
2. Trần Thị Hiền, Võ Quang Minh (2016). Sự phân bố và biến động cơ cấu
mùa vụ lúa trên vùng đất phù sa khu vực Đồng bằng sông Cửu Long. Tạp
chí Khoa học đất. ISSN 0868-3743.
Kỷ yếu
1. Tran Thi Hien, Vo Quang Minh (2014). Rice crop monitoring for early
warning pest occurence using Remote sensing and Geographic
Information Systems. The 2nd International Conference on Green
Technology and Sustainable Development. GTSD'14 Proceedings. ISBN
978-604-73-2817-8
2. Trần Thị Hiền, Võ Quang Minh (2014). Ảnh viễn thám MODIS trong cảnh
báo sớm dịch hại ở Đồng bằng sông Cửu Long. Kỷ yếu Hội thảo GIS toàn
quốc 2014 tập 1. NXB Đại hoạc Cần Thơ ISBN: 978-604-919-253-1.
3. Trần Thị Hiền, Võ Quang Minh (2016). Ứng dụng mô hình AQUACROP
kết hợp với viễn thám và GIS trong mô phỏng và xây dựng bản đồ năng
suất lúa trên các vùng đất tỉnh An Giang. Kỷ yếu Hội thảo Ứng dụng GIS
toàn quốc 2016. Nhà xuất bản Đại học Huế. ISBN 978-604-912-659-8.
Tham gia biên soạn sách
1. Công nghệ thông tin địa lý và viễn thám trong nông nghiệp, tài nguyên,
môi trường. Võ Quang Minh (2016). Nhà xuất bản Đại học Cần Thơ. ISBN
978-604-919-642-3.



Chương 1: KHÁI QUÁT CHUNG VỀ LUẬN ÁN
1.1 Tính cấp thiết của đề tài
Cây lúa từ lâu đã được coi là cây trồng chủ lực của nông dân Đồng Bằng Sông
Cửu Long (ĐBSCL). ĐBSCL với 6 tiểu vùng sinh thái. Từng tiểu vùng có điều kiện tự
nhiên về đất đai, thời tiết, khí tượng thủy văn, hệ canh tác, kỹ thuật, tập quán canh tác
khác nhau do vậy mùa vụ canh tác lúa cũng mang tính đặc thù của từng tiểu vùng
(Nguyễn Ngọc Đệ, 2006). Hiện nay, cơ cấu mùa vụ lúa ở ĐBSCL rất phức tạp khiến
cho công tác thu thập thông tin trong sản suất trở nên khó khăn. Do đó, cần có biện
pháp tích cực hơn nhằm theo dõi sự thay đổi cơ cấu mùa vụ, ước đoán năng suất lúa
làm cơ sở đánh giá nhanh tình hình sản xuất, dự báo, quản lý cơ cấu mùa vụ, cây trồng
một cách khoa học phù hợp với điều kiện thực tế của từng địa phương và nhằm cung
cấp thông tin kịp thời nhu cầu ra quyết định, hoạch định chính sách. Do vậy, đề tài
“Tích hợp mô hình AquaCrop và ảnh viễn thám MODIS trong xác định cơ cấu mùa vụ
và năng suất lúa trên các vùng đất Đồng Bằng Sông Cửu Long” được thực hiện.
1.2 Mục tiêu đề tài
Mục tiêu chung:
Phát triển một chương trình giám sát canh tác lúa một cách hiệu quả cho ĐBSCL
qua việc theo dõi cơ cấu mùa vụ, dự đoán năng suất, sản lượng lúa.
Mục tiêu cụ thể:
- Theo dõi biến động diện tích canh tác và sự phân bố cơ cấu mùa vụ lúa trên các
vùng đất khác nhau, khu vực ĐBSCL cụ thể:
+ Theo dõi và đánh giá sự phân bố, biến động cơ cấu mùa vụ vùng đất khác nhau
khu vực ĐBSCL từ năm 2000 – 2013;
+ Xác định khoảng biến động giá trị khác biệt thực vật theo từng vùng đất khác
nhau khu vực ĐBSCL;
- Xây dựng phương pháp ước đoán năng suất, sản lượng lúa trên các vùng đất
khác nhau, khu vực ĐBSCL trên cơ sở sử dụng ảnh viễn thám, GIS và mô hình mô
phỏng năng suất, cụ thể:
+ Mô phỏng năng suất lúa trên các vùng đất khác nhau;

+ Xây dựng bản đồ năng suất và dự đoán sản lượng lúa.
1.3 Nội dung nghiên cứu
Những nội dung nghiên cứu gồm:
- Sử dụng ảnh viễn thám MODIS theo dõi biến động chỉ số khác biệt thực vật và
xác định các cơ cấu mùa vụ điển hình ở ĐBSCL;
- Đánh giá biến động diện tích canh tác cơ cấu mùa vụ lúa trên các vùng đất khác
nhau, khu vực ĐBSCL từ năm 2000 – 2013;
- Ứng dụng mô hình AquaCrop để mô phỏng năng suất lúa trên các vùng đất
khác nhau;
- Xây dựng phương pháp ước đoán năng suất, sản lượng lúa dựa trên sự tích hợp
mô hình AquaCrop và ảnh viễn thám MODIS, ứng dụng cụ thể cho các vụ Đông Xuân
2012 - 2013, Hè Thu 2013, Thu Đông 2013 trên địa bàn tỉnh An Giang.
1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
2


Đề tài được thực hiện trên các vùng canh tác lúa khu vực ĐBSCL cụ thể:
- Theo dõi biến động cơ cấu mùa vụ tại các vùng đất thuộc 6 tiểu vùng sinh thái
khu vực ĐBSCL, thời gian: Từ năm 2000 đến 2013.
- Mô phỏng năng suất lúa tại 2 vị trí thuộc nhóm đất phèn và đất phù sa (1) Xã
Lương An Trà, huyện Tri Tôn, tỉnh An Giang; (2) Xã Định Thành, huyện Thoại Sơn,
tỉnh An Giang; (Thời gian: Vụ Đông Xuân 2012 -2013, vụ Hè Thu 2013, vụ Thu Đông
2013).
- Xây dựng bản đồ năm suất lúa tỉnh An Giang; Thời gian: Vụ Đông Xuân 2012 2013, vụ Hè Thu 2013, vụ Thu Đông 2013.
1.5 Ý nghĩa của luận án
Ý nghĩa khoa học
Luận án đã cung cấp thông tin về phân bố và biến động cơ cấu mùa vụ lúa, làm
cơ sở đánh giá nhanh tình hình sản xuất, dự báo, quản lý cơ cấu mùa vụ, cây trồng một
cách khoa học phù hợp với điều kiện thực tế của từng địa phương nhằm đáp ứng kịp
thời nhu cầu ra quyết định, hoạch định chính sách của các nhà quản lý và quy hoạch.

Đồng thời, cũng đã phát triển phương pháp tích hợp mô hình toán học và ảnh viễn
thám để xây dựng bản đồ năng suất, tính toán sản lượng lúa trên vùng đất trên các
vùng đất khác nhau.
Ý nghĩa thực tế
Luận án đã đánh giá được biến động cơ cấu mùa vụ ở các vùng đất khác nhau
trên cơ sở sử dụng công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý GIS một cách tiết
kiệm và nhanh chóng, đồng thời đánh giá được các tác động của điều kiện tự nhiên
đến sự phân bố và thay đổi mùa vụ lúa trên từng vùng đất khác nhau. Nghiên cứu đã
xây dựng được bản đồ năng suất và dự đoán sản lượng góp phần quan trọng trong hỗ
trợ ra quyết định sản xuất nông nghiệp.
1.6 Những điểm mới của luận án
- Xác định thang biến động giá trị khác biệt thực vật trên các vùng đất khác nhau
khu vực ĐBSCL;
- Ứng dụng viễn thám và GIS trong theo dõi sự phân bố và biến động cơ cấu mùa
vụ trên các vùng đất khác nhau. Xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến sự phân bố
và thay đổi mùa vụ lúa;
- Xây dựng phương pháp tích hợp mô hình AquaCrop và ảnh viễn thám MODIS
trong xây dựng bản đồ năng suất và tính toán sản lượng lúa.
Chương 2. PHƯƠNG PHÁP
2.1 Các phương pháp được sử dụng:
- Phương pháp kế thừa;
- Phương pháp thực địa và điều tra nông hộ;
- Phương pháp viễn thám;
- Phương pháp hệ thống thông tin địa lý (GIS);
- Phương pháp mô hình;
- Phương pháp chuyên gia.
2.2 Phương pháp nghiên cứu nghiên cứu
3



2.2.1 Theo dõi hiện trạng và biến động mùa vụ lúa, tiến độ xuống giống, xác
định diện tích trên các vùng đất khác nhau khu vực ĐBSCL
Quy trình thành lập bản đồ cơ cấu mùa vụ và bản đồ tiến độ xuống giống được
thực hiện như Hình 2.1
Thu thập dữ liệu
Ảnh MODIS
MOD09Q1

Bản đồ hiện trạng,
hành chính

Số liệu báo cáo, thống
kê diện tích lúa

Phương pháp
viễn thám

Phương pháp GIS

Phân tích so sánh số
liệu

Biên tập bản đồ, tính
toán diện tích

So sánh diện tích giải
đoán trên bản đồ với
diện tích thống kê

Cắt, ghép, nắn ảnh,

tăng cường chất
lượng ảnh,…)
Tạo ảnh NDVI

Tạo chuỗi ảnh NDVI
Phân loại ảnh
(ISODATA)

Đánh giá khả năng
ứng dụng

Thang
biến
động
giá trị
NDVI

Khảo sát thực tế
Xác định tên các đối
tượng đã phân loại
Kiểm tra độ tin cậy

Bản đồ phân bố cơ cấu mùa vụ
Bản đồ tiến độ xuống giống

Hình 2.1: Sơ đồ các bước giải đoán ảnh và thành lập bản đồ
 Phương pháp viễn thám
Ảnh viễn thám MODIS (MOD09Q1) được chụp từ năm 2000 đến 2013 được thu
thập sau đó tiến hành xử lý và tạo ảnh chỉ số khác biệt thực vật (NDVI). Chỉ số thực
vật NDVI được tính theo công thức 2.1:


NDVI 

NIR  R 
NIR  R 

(2.1)

Trong đó: NIR, R là phổ phản xạ của kênh cận hồng ngoại và kênh đỏ.
4


Chỉ số NDVI trên ảnh thể hiện tình trạng của lớp thực phủ trong một thời gian
nhất định, do đó để theo dõi cơ cấu mùa vụ sự biến động của chỉ số NDVI cần phải
thiết lập chuỗi ảnh đa thời gian.

Hình 2.2. Sự biến động chi số NDVI theo thời gian đối với vùng đất trồng lúa 2 vụ
Sau đó chuỗi ảnh NDVI đa thời gian được phân loại bằng kỹ thuật phân tích dữ
liệu ISODATA. Kết quả phân loại sẽ là nhiều nhóm đối tượng khác nhau tương ứng
với các kiểu che phủ khác nhau trên mặt đất. Dựa trên số chu kỳ biến động và thời
gian biến động của giá trị NDVI của từng nhóm đối tượng được phân loại để xác định
các kiểu mùa vụ lúa khác nhau trong năm.
 Phương pháp thực địa và điều tra nông hộ
Việc khảo sát nhằm kiểm tra lại kết quả phân loại không kiểm soát và làm cơ sở
cho việc xác định mối tương quan giữa giá trị NDVI trong ảnh với hiện trạng và giai
đoạn phát triển của thực vật. Khảo sát thực địa, điều tra nông hộ được thực hiện năm
2013. Với tổng số điểm khảo sát là 400 điểm.
 Phương pháp đánh giá độ tin cậy
Sử dụng phương pháp xây dựng ma trận sai số để đánh giá độ tin cậy của kết quả
phân loại thông qua việc tính toán hai chỉ số độ chính xác toàn cục (T%) và chỉ số

Kappa (K). Việc đánh giá thực hiện cho kết quả giải đoán năm 2013 dựa vào kết quả
khảo sát thực tế. Ngoài ra, để đánh giá kết quả giải đoán từ năm 2000 đến 2013, diện
tích giải đoán được tính tương quan với diện tích thống kê của từng vụ theo đơn vị cấp
tỉnh thông qua hệ số xác định R2.
 Phương pháp hệ thống thông tin địa lý (GIS)
Phương pháp GIS được sử dụng để theo dõi sự phân bố cơ cấu mùa vụ theo từng
vùng đất, tính toán diện tích và biên tập hoàn chỉnh bản đồ.
2.2.2 Xác định biến động NDVI
Để xác định thang biến động giá trị NDVI cho các kiểu sử dụng và các cơ cấu
mùa vụ trên các vùng đất khác nhau khu vực ĐBSCL nghiên cứu đã kế thừa kết quả
khảo sát tại 649 điểm từ năm 2009 đến 2011 trên khu vực ĐBSCL, chuỗi ảnh NDVI
của từng năm, kết quả phân loại và các điểm khảo sát.
2.2.3 Sử dụng mô hình AquaCrop để mô phỏng năng suất lúa trên các vùng
đất khác nhau
 Dữ liệu đầu vào của mô hình
Gồm các dữ liệu: Dữ liệu khí hậu hàng tháng năm 2012 – 2013, dữ liệu đất, dữ
liệu cây trồng, dữ liệu quản lý .
 Vận hành và kiểm định mô hình
5


Dữ liệu đầu vào tại 2 vị trí (1) Xã Lương An Trà, huyện Tri Tôn, tỉnh An Giang;
(2) xã Định Thành, huyện Thọai Sơn, tỉnh An Giang được sử dụng để mô phỏng năng
suất các vụ Đông Xuân 2012 -2013, Xuân Hè 2013, Hè Thu 2013, Thu Đông 2013
trong đó dữ liệu quản lý ngoài đồng tại vị trí xã Lương An Trà, huyện Tri Tôn mức độ
đáp ứng đối với độ phì được hiệu chỉnh giảm ở các mức 5%, 10% và 15%.
Để kiểm định mô hình năng suất thực tế được thu thập tại 2 vị trí.
2.2.4 Tích hợp mô hình AquaCrop và viễn thám xây dựng bản đồ năng suất
và tính toán sản lượng lúa
Bản đồ năng suất được xây dựng dựa trên sự chồng lắp các bản đồ đơn tính, kết

quả giải đoán từ ảnh MODIS và mô phỏng năng suất từ mô hình AquaCrop cụ thể:
- Mô hình AquaCrop được vận hành để mô phỏng năng suất lúa tại các vùng mẫu
để kiểm định và hiệu chỉnh mô hình.
- Phương pháp viễn thám được ứng dụng để xác định thời gian xuống giống và
thu hoạch, thời gian sinh trưởng thông qua chỉ số NDVI.
- Các dữ liệu đầu vào khác sử dụng dữ liệu thu thập thực tế. Dữ liệu quản lý
ngoài đồng chia thành hai khu vực (khu vực đất phù sa và khu vực đất phèn).
Bản đồ năng suất lúa được xây dựng dựa trên bản đồ khoanh đất trong đó mỗi
khoanh đất có cùng đặc điểm về đặc tính đất, quản lý nước, cây trồng và thời tiết. Các
dữ liệu này được sử dụng làm dữ liệu đầu vào để vận hành mô hình AquaCrop nhằm
mô phỏng năng suất lúa, quy trình thực hiện được trình bày tại Hình 2.3.
Dữ liệu ảnh
MODIS,
Các loại bản đồ

Khí hậu,
Đất,
Quản lý
Cây trồng

Thu thập dữ liệu

Xử lý số liệu (ET0
calcular, SWC,
excel)

Giải đoán ảnh

Số liệu
thống kê

- Thời gian
xuống giống,
- Thời gian
thu hoạch,
- Độ che phủ

Năng suất
thực tế

Mô hình
AquaCrop
Hiệu chỉnh

Tính tương
quan

Kiểm định
Mô hình đã
được kiểm định

Tính toán năng
suất trung bình

Năng suất mô phỏng

Hình 2.3. Tích họp viễn thám và mô hình Aquacrop trong mô phỏng năng suất lúa
 Đánh giá độ tin cậy
6



Để phân tích và đánh giá độ chính xác từ các kết quả của mô hình toán với các số
liệu thực đo, hệ số tương quan Pearson (r) đo lường mức độ tương quan tuyến tính
giữa hai biến căn bậc hai của sai số trung bình bình phương (RMSE) và căn bậc hai
của sai số trung bình bình phương chuẩn hóa – NRMSE

Chương 3: KẾT QUẢ THẢO LUẬN
3.1 Sử dụng ảnh viễn thám trong theo dõi biến động diện tích canh tác cơ
cấu mùa vụ lúa trên các vùng đất và sinh thái khác nhau ĐBSCL
3.1.1 Xác định sự biến động giá trị NDVI của các đối tượng sử dụng đất và
mùa vụ lúa
Kết quả phân tích sự biến động giá trị NDVI của một số đối tượng chính ĐBSCL
như sau: Ở những nơi có độ phủ thực vật thấp như mặt nước, sông hồ, nuôi thủy sản,
đất làm muối, đất đô thị giá trị NDVI < 0,4. Đối với khu vực có mức phủ thực vật cao
quanh năm như đất trồng cây lâu năm, đất rừng giá trị NDVI ổn định ở mức cao, dao
động trong khoảng 0,6 - 0,9. Các khu vực trồng cây theo mùa vụ, giá trị NDVI thay
đổi theo từng giai đoạn phát triển của cây trồng, đối với đất trồng lúa ở ĐBSCL giá trị
NDVI thường dao động từ 0,1 – 0,9, giá trị này thay đổi tùy vào mùa vụ và vùng đất
sản xuất. Khoảng biến động giá trị NDVI đối với các kiểu sử dụng chính ở ĐBSCL
được trình bày ở Bảng 3.1.
Bảng 3.1: Biến động giá trị NDVI của các kiểu sử dụng đất
Kiểu sử dụng
Đất lúa, cây hàng năm
Đất trồng rừng/Cây lâu năm
Đất làm muối
Đất đô thị
Tôm rừng
Vuông tôm/ nuôi thủy sản
Nước/Sông

Giá trị NDVI

0,1< NDVI < 0,9
0,6 < NDVI < 0,9
-0,1 < NDVI < 0,15
0,1 < NDVI < 0,4
0,2 < NDVI < 0,6
-0,1 < NDVI < 0,3
NDVI < 0,1

Đối với vùng trồng lúa ĐBSCL thì giá trị NDVI biến động từ 0,1 đến 0,9 tuy
nhiên giá trị biến động khác nhau theo từng mùa vụ và vùng đất canh tác Bảng 3.2.
Bảng 3.2: Biến động giá trị NDVI của đất trồng lúa

Đông Xuân - Hè Thu Thu Đông
Đông Xuân - Hè Thu
muộn - Thu Đông
Đông Xuân muộn - Hè
Thu muộn - Thu Đông
Xuân Hè - Hè Thu
muộn - Thu Đông muộn
Đông Xuân - Xuân Hè Hè Thu muộn

Đông Xuân

Hè Thu

Thu Đông
/Mùa

0,2-0,87


0,19-0,87

0,14-0,79

Phù sa, TGLX

0,21-0,82

0,23-0,87

0,2-0,85

Phù sa, Ven biển

0,18-0,87

0,21-0,87

0,22-0,86

Phù sa, Ven biển

0,16-0,85

0,18-0,81

0,08-0,88

ĐTM


0,1-0,88

0,21-0,84

0,2-76

7

Phân bố

Phù sa, trũng phèn


Đông Xuân - Hè Thu
Hè Thu - Mùa/Thu
Đông/Đông Xuân sớm

Đông Xuân

Hè Thu

0,1-0,87

0,19-0,85
0,15-0,85

lúa 1 vụ Mùa

Thu Đông
/Mùa


Phân bố

0,15-0,86

TGLX, ĐTM, Phù sa
Vùng trũng phèn giáp ranh
BĐCM, Ven biển, BĐCM
BĐCM, vùng trũng phèn giáp
ranh BĐCM, Ven biển

0,12-0,76

3.1.2 Cơ cấu mùa vụ lúa ở ĐBSCL
Trong nhiều năm qua, do điều kiện tự nhiên, ưu thế của từng vùng và do sự phát
triển kinh tế nông nghiệp của địa phương mà hình thành cơ cấu cây trồng và thời vụ
lúa khác nhau trong năm. Hệ thống mùa vụ lúa ĐBSCL từ năm 2000 đến 2013 có thể
chia thành các nhóm cơ cấu mùa vụ chính như Hình 3.1.

Hình 3.1: Các nhóm cơ cấu mùa vụ điển hình ở ĐBSCL

8


Bảng 3.3: Diện tích của các cơ cấu mùa vụ từ năm 2000 đến 2013 vùng ĐBSCL (Đơn vị tính: Nghìn ha)
Nhóm Cơ cấu
1

2
3

4

5

6

7

8

ĐX-HT-TĐ
ĐX-HT-TĐs
Tổng
ĐX-HTm-TĐ
ĐXm-HTm-TĐ
Tổng
XH-HTm-TDm
ĐX-XH-HTm
ĐX-HTm
ĐX-HT
ĐXm-HT
Tổng
HTm-TĐm
HTm-Mùa
Tổng
Tôm - 1 vụ Mùa
1 vụ mùa
Tổng
ĐX - Màu
HT - Màu

Tổng

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013


95,0
49,2
144,2
82,7
27,6
110,3
1,4
177,2
127,0
633,6
162,0
922,6
205,5
246,7
452,2
14,6
254,3
268,8
20,6
16,9
37,5

111,5
50,0
161,5
90,2
13,8
103,9
2,9
195,7

87,7
472,7
338,2
898,6
200,5
207,2
407,7
35,1
154,6
189,7
27,1
16,6
43,7

113,4
51,3
164,6
85,0
46,5
131,5
4,5
270,6
69,0
286,3
449,3
804,7
223,6
182,1
405,6
74,3

99,7
174,0
16,8
18,1
34,9

97,2
43,3
140,5
80,1
67,8
147,9
14,6
269,9
87,3
629,6
115,9
832,7
206,2
165,1
371,2
81,4
61,2
142,5
18,5
19,8
38,3

89,7
119,6

209,3
96,1
25,5
121,6
24,4
268,1
113,1
690,3
0,0
803,5
217,3
144,3
361,7
147,3
46,0
193,3
19,6
17,7
37,3

111,8
89,6
201,4
81,3
35,9
117,2
30,0
301,3
104,0
667,6

0,0
771,6
227,9
136,3
364,2
145,3
44,6
189,9
24,4
17,4
41,8

110,3
40,9
151,2
67,1
50,4
117,5
20,5
255,2
87,7
793,5
30,0
911,1
207,0
134,9
341,9
188,9
37,8
226,8

17,0
17,3
34,4

131,3
37,2
168,5
28,1
109,5
137,6
17,5
159,2
91,4
863,2
20,8
975,3
199,8
138,2
338,1
197,9
32,0
229,8
21,4
18,1
39,5

168,1
39,5
207,7
83,1

62,7
145,9
19,2
281,8
107,1
785,0
0,0
892,1
192,4
129,3
321,7
217,6
31,9
249,5
16,6
18,4
35,0

75,5
46,2
121,7
97,6
162,2
259,7
22,9
186,1
109,0
660,0
181,1
950,1

160,7
132,3
293,0
240,2
30,2
270,4
21,7
16,2
37,9

155,8
37,4
193,2
67,2
198,3
265,6
23,3
248,9
150,1
709,2
0,0
859,3
128,7
128,5
257,2
225,6
18,7
244,3
19,1
20,3

39,4

150,0
33,2
183,2
106,8
175,4
282,2
18,5
363,3
130,5
553,1
49,3
732,9
163,2
125,3
288,5
257,4
12,5
269,9
18,4
28,0
46,4

135,1
0,0
135,1
175,5
165,3
340,8

103,3
429,5
172,6
351,2
201,3
725,1
245,2
3,6
248,8
228,6
0,0
228,6
3,5
1,2
4,7

131,8
65,4
197,1
220,9
110,7
331,5
94,3
467,6
130,2
389,9
105,9
626,0
120,2
126,5

246,7
207,6
0,0
207,6
4,0
1,0
5,0

9


3.1.3 Sự phân bố cơ cấu mùa vụ từ năm 2000 đến năm 2013 trên các vùng
đất và sinh thái ĐBSCL
Đồng bằng sông Cửu Long gồm 6 tiểu vùng sinh thái nông nghiệp gồm Đồng
Tháp Mười (ĐTM); Tứ giác Long Xuyên (TGLX); phù sa dọc sông Tiền, sông Hậu;
vùng trũng Tây Nam sông Tiền, sông Hậu; Ven biển Nam bộ và Bán đảo Cà Mau
(BĐCM). Từng tiểu vùng có điều kiện tự nhiên về đất đai, thời tiết, khí tượng thủy
văn, hệ canh tác, kỹ thuật, tập quán canh tác… khác nhau do vậy mùa vụ canh tác lúa
cũng mang tính đặc thù của từng tiểu vùng.
Sự phân bố cơ cấu mùa vụ thể chia ra thành 3 khu vực có sự phân bố mùa vụ
tương đồng nhau gồm: (1) vùng TGLX, ĐTM, phù sa dọc sông Tiền, sông Hậu (khu
vực đầu nguồn); (2) vùng trũng Tây Nam sông Tiền, sông Hậu (trừ khu vực giáp ranh
BĐCM), phù sa dọc sông Tiền, sông Hậu (khu vực giữa nguồn); (3) vùng Ven biển,
BĐCM, vùng trũng Tây Nam sông Hậu (khu vực giáp ranh BĐCM), phù sa dọc sông
Tiền, sông Hậu (khu vực cuối nguồn). Sự phân bố cơ cấu mùa vụ ở các tiểu vùng sinh
thái trình bày Hình 3.2.

Hình 3.2: Bản đồ cơ cấu mùa vụ ĐBSCL năm 2010
Bảng 3.4: Điều kiện đất, thủy văn, địa hình các vùng sinh thái ĐBSCL
Vùng sinh

thái
Tứ Giác Long
Xuyên

Đất
- Đất phù sa
- Đất phèn (tương đối
đồng nhất)
+ Đất phèn tiềm tàng
nội địa
+ Đất phèn tiềm tàng
cận duyên hải

Thủy văn

Địa hình

Chịu ảnh hưởng
của lũ
- Mùa lũ bắt đầu
từ tháng 7 đến
tháng 11 (có năm
lũ lớn từ tháng 7
đến tháng 1)

Thấp và tương
đối bằng phẳng
cao trình mặt đất
thay đổi từ 1,52,0 m tại phía
Đông đến 0,4-0,5

m tại phía Tây và

10


Vùng sinh
thái

Đất

+ Đất phèn hoạt động
+ Đất phèn hoạt động
nhiễm mặn tạm thời
- Đất đồi núi
- Đất than bùn
- Đất phù sa cổ
- Đất phèn
+ Đất phèn tiềm tàng
(nông hoặc sâu);
Đồng Tháp
+ Đất phèn hoạt động,
Mười
+ Đất phèn chuyển tiếp
(có lớp phù sa trên mặt)
- Đất phù sa
- Đất phù sa cổ
- Đất phèn
+ Đất phèn trung bình;
+ Đất phèn nhẹ;
+ Đất phèn hoạt động

Trũng phèn tây
nông;
Nam sông
- Đất phù sa;
Tiền, sông Hậu
- Nhiễm mặn

Vùng phù sa
dọc sông Tiền
sông Hậu

Vùng Ven
Biển

Vùng bán đảo
Cà Mau

Thủy văn

Địa hình

- Mùa kiệt kèm
theo sự xâm nhập
mặn từ biển Tây

từ 1,0 - 2,0 m tại
phía Bắc đến 0,6 0,8 m tại phía
Nam

Chịu ảnh hưởng

của lũ (lũ lên và
xuống chậm)
- Mùa lũ bắt đầu
từ tháng 7 đến
tháng 10 (có năm
đến tháng 1)

Bồn trũng thấp
gồm:
- Các thềm phù
sa;
- Dãi phù sa mới;
- Các đầm lầy.

chế độ thủy văn
khu vực là bán
nhật triều, với
mực thủy triều từ
thấp đến cao thay
đổi theo tháng do
ảnh hưởng của
sông MeKong và
mực thủy cấp lên
cao nhất vào
tháng 10
- Đất phù sa (đang
chịu ảnh hưởng
được bồi hoặc không
bởi thủy triều và
được bồi), độ phì tự

lũ
nhiên khá cao
tưới tiêu chủ
- Đất phù sa nhiễm mặn động,
- Đất phèn tiềm tàng
- Đất phù sa nhiễm mặn
nhẹ
- Đất giồng cát
- Không bị ảnh
- Đất phù sa nhiễm mặn hưởng của lũ,
- Đất phèn tiềm tàng
thiếu nguồn nước
trung bình và nhẹ
ngọt
nhiễm mặn tạm thời
- Chịu ảnh hưởng
mạnh của thủy
triều, chế độ mưa
trong vùng
- Đất phèn xuất hiện
Không bị ảnh
kiêu da báo, xen kẽ
hưởng của lũ,
giữa đất mặn và đất phù ngập úng cục bộ,
sa trung tính;
thiếu nguồn nước
- Đất phèn nhiễm mặn
ngọt.
- Đất mặn, bùn mặn
Chịu ảnh hưởng

xâm nhập mặn

11

Địa hình thấp
trũng

Địa hình thay đổi
từ trung bình đến
thấp (0,5-1,2m),
có những vùng
đất cao cục bộ
(1,2 – 1,5m)
Địa hình thay đổi
từ trung bình đến
thấp (0,5-1,0m),
các dòng cát chạy
song song với
biển có độ cao 1,0
– 3,0 m
Địa hình thấp,
bằng phẳng độ
cao trung bình từ
0,5 – 1,5m so với
mực nước biển


3.1.4 So sánh sự biến động hiện trạng mùa vụ lúa ở các tiểu vùng sinh thái
ĐBSCL
Qua kết quả phân tích sự biến động hiện trạng và cơ cấu mùa vụ lúa trên từ tiểu

vùng sinh thái cho thấy:
- Vùng TGLX, ĐTM có cùng đặc điểm về phân bố và biến động mùa vụ, diện
tích canh tác lúa trên hai vùng này tăng hàng năm do việc mở rộng diện tích canh tác
trên các vùng đất chưa sử dụng và trên các khu vực rừng tràm. Diện tích lúa 2 vụ
(Đông Xuân – Hè Thu) chiếm diện tích cao nhất và tăng dần từ năm 2000 đến 2009, từ
năm 2010 đến 2013 diện tích lúa 2 vụ giảm do chuyển sang canh tác lúa 3 vụ trên các
vùng có hệ thống đê bao khép kín. Lúa 1 vụ có diện nhỏ và giảm dần qua các năm do
chuyển sang canh tác lúa 2 vụ.
- Trũng phèn tây Nam sông Tiền, sông Hậu
+ Vùng trũng phèn giữa sông Tiền sông Hậu và phía Tây sông Hậu (giáp với
vùng phù sa): đây là nơi tập trung chủ yếu của lúa 3 vụ và 2 vụ. Trong đó lúa 3 vụ
chiếm ưu thế, vào một số năm 2002 – 2006, 2011 – 2013 diện tích lúa 3 vụ cao gần
gấp 2 đến 3 lần diện tích lúa 2 vụ.
+ Vùng trũng phèn phía Tây sông Hậu (phần giáp ranh với Bán đảo Cà Mau):
Diện tích canh tác lúa hàng năm tăng trong đó tăng chủ yếu là lúa 1 vụ và 3 vụ. Diện
tích lúa 2 vụ có xu hướng giảm.
- Vùng phù sa phù sa dọc sông Tiền sông Hậu là nơi tập trung lúa 2 vụ và 3 vụ,
sự phân bố cơ cấu mùa vụ lúa khác nhau theo ở khu vực đầu nguồn và cuối nguồn
sông Cửu Long. Diên tích canh tác lúa ổn định từ năm 2000 – 2013 chỉ có sự biến
động qua lại giữa diện tích lúa 2 vụ và 3 vụ. Xu hướng biến động chung là lúa 2 vụ
giảm, lúa 3 vụ tăng. Từ năm 2000 diện tích lúa 2 vụ cao gần gấp đôi lúa 3 vụ, sau đó
giảm đến năm 2004, 2005 diện tích 2 vụ và 3 vụ tương đương nhau, đến năm 2006 –
2007 diện tích lúa 2 vụ tăng cao hơn lúa 3 vụ do ảnh hưởng của dịch bệnh và mở đê xả
lũ. Sau đó diện tích lúa 2 vụ giảm liên tục đến năm 2013 diện tích lúa 2 vụ chỉ bằng
1/2 diện tích lúa 3 vụ.
- Vùng ven biển: Diện tích lúa giảm nhanh từ năm 2000 đến 2004 sau đó ổn định
đến năm 2013. Tổng diện tích lúa 1 vụ giảm do người dân chuyển sang chuyên tôm.
Diện tích lúa 2 vụ và 3 vụ biến động qua lại. Xu hướng chung là từ năm 2000 – 2003
diện tích lúa 3 vụ tăng nguyên nhân là do ảnh hưởng của lũ và thời tiết nên người dân
có thể chủ động được nước ngọt để canh tác lúa vụ 3. Sau đó năm 2004 đến 2008 lúa 3

vụ giảm chiếm diện tích thấp, năm 2009 – 2010 diện tích lúa 3 vụ tăng trở lại và ổn
định đến năm 2013. Nguyên nhân chính là do hoàn chỉnh hệ thống thủy lợi, các khu
vục giáp vùng phù sa có thể chủ động được nguồn nước để canh tác lúa vụ 3.
- Vùng BĐCM là nơi tập trung của lúa 1 vụ (1 vụ lúa Mùa, lúa – tôm) và lúa 2 vụ
Hè Thu – Mùa. Lúa 1 vụ chiếm diện tích cao và có nhiều biến động trong giai đoạn
2000 – 2013. Từ năm 2000 đến 2003 diện tích giảm mạnh do chuyển từ 1 vụ lúa Mùa
sang lúa – tôm và chuyên tôm, sau đó tăng dần trở lại do việc mở rộng mô hình lúa –
tôm và đến năm 2011 – 2013 tiếp tục giảm, nguyên nhân giảm là do việc dẫn nước
mặn vào ruộng thời gian dài để nuôi tôm đã làm đất nhiễm mặn không thể canh tác
lúa.
Nhìn chung, biến động diện tích canh tác lúa trên các tiểu vùng sinh thái nước
ngọt có cùng xu hướng biến động, tăng diện tích lúa 3 vụ và giảm diện tích lúa 2 vụ.
Trên vùng nước trời nhiễm mặn, vùng ven biển diện tích lúa 3 vụ cũng tăng do việc
hoàn thành hệ thống thủy lợi, diện tích lúa 1 vụ, 2 vụ có xu hướng giảm. Riêng vùng
BĐCM diện tích lúa 1 vụ tăng, diện tích lúa 2 vụ ổn định.
12


3.1.5 Đánh giá độ tin cậy kết quả giải đoán
Đánh giá kết quả giải đoán bằng chỉ số Kappa (K)
Độ tin cậy của kết quả giải đoán năm 2013 được đánh giá với kết quả như sau:
+ Độ chính xác toàn cục: T = 84,5%
+ Chỉ số kappa: K = 0,78
Tính tương quan với số liệu thống kê
Kết quả cho thấy kết quả diện tích giải đoán có mối tương quan chặt với diện tích
theo thống kê với hệ số xác định R2 cao từ 0,81 đến 0,98 cho các vụ Đông Xuân, Hè
Thu, Thu Đông.
Kết quả cho thấy ảnh MODIS có khả năng ứng dụng trong việc theo dõi thay đổi
cơ cấu mùa vụ của các vùng trồng lúa ở ĐBSCL.
3.2 Tích hợp mô hình AquaCrop và ảnh viễn thám trong ước đoán năng

suất lúa
3.2.1 Xây dựng phương pháp ước đoán năng suất, sản lượng lúa trên các
vùng đất khác nhau trên cơ sở sử dụng ảnh viễn thám MODIS và mô hình
AquaCrop
3.2.1.1 Chuẩn bị dữ liệu
Dữ liệu viễn thám: thời gian xuống giống và thời gian sinh trưởng.
Dữ liệu mô hình: thời tiết, đất, tưới, quản lý và cây trồng.
Dữ liệu kiểm tra: dữ liệu năng suất và diện tích lúa được chuẩn bị cho việc đánh
giá chính xác.
3.2.1.2 Xác định cơ cấu mùa vụ, thời gian sinh trưởng và xây dựng bản đồ
tiến độ xuống giống lúa
Sử dụng phương pháp viễn thám để xây dựng chuỗi biến động giá trị NDVI của
vùng trồng lúa, thông qua phân tích chuỗi biến động NDVI xác định được thời gian
xuống giống cũng như thời gian sinh trưởng của cây lúa (Hình 3.3).

Hình 3.3: Xác định thời gian sinh trưởng và thời gian xuống giống dựa vào chỉ số NDVI
3.2.1.3 Xây dựng bản đồ đơn vị đất
Bản đồ đơn vị đất được xác định dựa trên sự chồng lắp các bản đồ đơn tính bao
gồm bản đồ đất, khí hậu, quản lý, cây trồng. Trong đó, dữ liệu cây trồng bao gồm ngày
xuống giống, ngày thu hoạch thời gian sinh trưởng được giải đoán từ ảnh MODIS.
Mỗi đơn vị bản đồ sẽ đồng nhất về các dữ liệu đầu vào của mô hình AquaCrop (Hình
3.4).

13


Ghi chú: ĐV1 – Đơn vị 1, ĐV2 – Đơn vị 2,…
Hình 3.4: Xây dựng bản đồ đơn vị đất
3.2.1.4 Vận hành và hiệu chỉnh mô hình AquaCrop
Các thông số và biến số của mô hình được điều chỉnh để kết quả đầu ra của mô

hình phù hợp với quan sát của thực tế, nhằm rút ngắn các khoảng cách khác biệt bằng
cách đưa ra các thông số điều chỉnh mô hình thích hợp.
3.2.1.5 Ước đoán năng suất và xây dựng bản đồ năng suất lúa
Mô hình AquaCrop sau khi hiệu chỉnh được sử dụng để chạy mô phỏng năng
suất. Dữ liệu đầu vào của từng đơn vị đất được sử dụng để chạy mô phỏng sau đó cập
nhật lên bản đồ đơn vị đất để thành lập bản đồ năng suất lúa. Sản lượng lúa được tính
toán dựa vào năng suất và diện tích sản xuất.
3.2.1.6 Đánh giá kết quả
Năng suất lúa trung bình được tính toán để so sánh với số liệu thống kê (hoặc số
liệu báo cáo của địa phương). Việc đánh giá kết quả mô phỏng năng suất được thực
hiện thông qua các thông số thống kê như hệ số tương quan Pearson (r) và căn bậc hai
của sai số trung bình bình phương (RMSE) và Căn bậc hai của sai số trung bình bình
phương chuẩn hóa (NRMSE).
3.2.2 Ứng dụng mô hình AquaCrop và ảnh viễn thám MODIS mô phỏng
năng suất lúa trên các vùng đất tỉnh An Giang
3.2.2.1 Thu thập dữ liệu
a) Dữ liệu viễn thám (đã trình bày ở phần phương pháp)
b) Thời tiết
Kết quả thu thập dữ liệu
Khí hậu
Dữ liệu khí hậu năm 2012 – 2013 tỉnh An Giang được thu thập từ cục Thống kê
thể hiện ở Hình 3.5, Hình 3.6.
14


(nguồn: Cục Thống kê tỉnh An Giang năm 2013)
Hình 3.5: Nhiệt độ, mưa và bốc thoát hơi tham chiếu ET0 tỉnh An Giang năm 2012 –
2013

(nguồn: Cục Thống kê tỉnh An Giang năm 2013)


Hình 3.6: Độ ẩm, tốc độ gió, số giờ nắng trung bình tại tỉnh An Giang năm 2012 – 2013
Đặc tính đất
Tỉnh An Giang phân bố trên 2 tiểu vùng TGLX và vùng phù sa dọc sông Tiền
sông Hậu. Hai vị trí đại diện cho nhóm đất phù sa và nhóm đất phèn được chọn để thu
thập năng suất lúa thực tế để đối chiếu với kết quả mô phỏng và hiệu chỉnh các chỉ số
đầu vào của mô hình AquaCrop. (1) Xã Lương An Trà, huyện Tri Tôn, tỉnh An Giang,
(2) xã Định Thành, huyên Thọai Sơn, tỉnh An Giang. Các chỉ tiêu vật lý của 2 điểm
được trình bày trong Bảng 3.5. Trong đó, các chỉ tiêu được dùng làm đầu vào cho vận
hành mô hình AquaCrop bao gồm: thành phần cơ giới, ẩm độ điểm héo, ẩm độ thủy
dung, ẩm độ bảo hòa và hệ số thấm.
Bảng 3.5: Đặc tính vật lý đất tại 2 điểm thuộc (1) xã Lương An Trà, huyện Tri Tôn và
(2) xã Định Thành, huyện Thọai Sơn, tỉnh An Giang.
Độ sâu
Điểm
(cm)

(1)

Thành phần cơ giới
Cát
(%)

Thịt
(%)

Sét
(%)

0-15


2

43

55

15-35

6

33

61

35-60

4

42

54

Sa cấu
Sét pha
thịt
Sét
Sét pha
thịt


15

PWP
(%)

FC
(%)

SAT
Ksat
(%) (mm/ngày)

31,8
34,5

43,6
44,9

55,4
55,3

92,2
59,8

31,3

43,4

54,8


84,2


Độ sâu
Điểm
(cm)

Thành phần cơ giới
Cát
(%)

Thịt
(%)

Sét
(%)

Sa cấu

PWP
(%)

FC
(%)

SAT
Ksat
(%) (mm/ngày)

Sét pha

thịt
31,9
43,6 54,8
76,6
Sét pha
>90
3 44
53
thịt
30,8
43,1 54,9
91,7
0-20
4 37
60
Sét
34,5
44,8 55,7
70,1
20-40
4 35
61
Sét
34,5
44,8 55,7
70,1
40-60
3 37
59
Sét

33,9
44,5 55,8
77,8
Sét pha
60-80
3 44
53
(2)
thịt
30,8
43,1 54,9
91,7
Sét pha
80-100
6 47
48
thịt
28,3
41,9 53,6
92,2
Thịt trung
>100
1 75
24
bình
15,7
36,8 51,0
203,5
(Nguồn: Bản đồ đất tỉnh An Giang Tỉ lệ 1:100.000 năm 2005 và tính toán bổ sung một số chỉ
tiêu bằng phần mềm Soil Water Characteristics)

60-90

5

40

55

Tại vị trí ấp Hoà Tân, xã Định Thành, huyện Thoại Sơn thuộc nhóm đất phù sa,
loại đất Humi Umbric Gleysols. Thành phần cơ giới có tỉ lệ sét và thịt cao, sa cấu các
tầng đất chủ yếu là sét pha thịt. Khả năng giữ nước cao, tốc độ thấm chậm.
Tại vị trí ấp Cây Gòn - xã Lương An Trà - huyện Tri Tôn thuộc nhóm đất phèn,
loại đất Umbri–Orthi–Epi Thionic Fluvisols. Trị số pH thấp, thành phần cơ giới tại vị
trí này có tỉ lệ sét và thịt cao, sa cấu các tầng đất mặt là sét, tầng bên dưới sét pha thịt.
Khả năng giữ nước cao, hệ số thấm cho thấy tốc độ chảy chậm.
Đặc điểm vùng canh tác lúa và số liệu cây trồng
Theo kết quả điều tra và số liệu báo cáo, các giống lúa sản xuất thuộc nhóm
ngắn ngày có chu kỳ sinh trưởng dao động từ 90 - 100 ngày. Các giống lúa chủ
lực của tỉnh IR50404, OM6976, Jasmine 85, OM4218, nếp, OM2514 Vụ Đông Xuân:
IR50404, OM6976, Jasmine 85, OM4218, nếp; vụ Hè Thu: IR50404, OM6976,
OM4218, nếp, OM2514; vụ Thu Đông: OM6976, IR50404, nếp, OM4218, Jasmine 85
(Nguồn: Chi cục Bảo vệ thực vật tỉnh An Giang). Đặc tính cơ bản của các giống lúa
được trình bày trong Bảng 3.6.
Bảng 3.6: Đặc tính cơ bản của các giống lúa chính sản xuất tại An Giang
Thông số
Chu kỳ sinh trưởng (ngày)
Mật độ cây trồng (cây/m2)
Ngày nảy mầm (NSS)*
Ngày đạt độ bao phủ tối đa (NSS)
Ngày trổ hoa (NSS)

Thời gian trổ hoa (ngày)
Ngày chín (NSS)
Năng suất nước cây trồng (g/m2)
Độ sâu vùng rễ (m)
* Ngày sau sạ

IR50404
85-90
146-150
3-5
35-40
55-60
5-7
85-90
19
0,5

16

Giống lúa
OM2514,
OM4218
90-95
146-150
3-5
40-45
60-65
5-7
90-95
19

0,5

OM6976,
Jasmine 85
95-100
146-150
3-5
40-45
65-70
5-7
95-100
19
0,5


3.2.2.2 Sử dụng ảnh viễn thám MODIS trong theo dõi tiến độ xuống giống
tỉnh An Giang
 Cơ cấu mùa vụ và thời gian sinh trưởng lúa
Mỗi giống lúa khác nhau có thời gian sinh trưởng khác nhau, trên địa bàn tỉnh An
Giang hầu hết canh tác các giống lúa ngắn ngày có chu kỳ sinh trưởng dao động từ
85-100 ngày. Ngoài ra, lúa Mùa còn được canh tác rải rác dưới chân núi thuộc huyện
Tịnh Biên, Tri Tôn. Thời gian sinh trưởng kéo dài từ 5 đến 6 tháng.
Lúa mùa
● Vụ Mùa: Vụ Mùa thường bắt đầu làm đất và gieo sạ trong tháng 5 và dứt điểm
vào tháng 11 có nơi kéo dài qua tháng 12. Thường sử dụng các loại giống có thời gian
sinh trưởng dài từ 5 – 6 tháng trung bình 5,5 tháng.
Lúa 2 vụ
- Đông Xuân muộn – Hè Thu chính vụ: Thời gian sinh trưởng vụ Đông Xuân 9095 ngày vụ Hè Thu là 85-90 ngày; Đông Xuân muộn – Hè Thu sớm: Thời gian sinh
trưởng của vụ Đông Xuân và Hè Thu là 85-90 ngày; Đông Xuân chính vụ – Hè Thu
sớm: Thời gian sinh trưởng vụ Đông Xuân 95-100 ngày, vụ Hè Thu 90-95 ngày

Lúa 3 vụ
- Đông Xuân chính vụ – Hè Thu sớm – Thu Đông sớm: Thời gian sinh trưởng vụ
Đông Xuân, Hè Thu 95-100 ngày, vụ Thu Đông 85-90 ngày
- Đông Xuân muộn – Hè Thu chính vụ – Thu Đông chính vụ: Thời gian sinh
trưởng của các vụ là 85-90 ngày
- Đông Xuân muộn – Hè Thu chính vụ – Thu Đông muộn: Thời gian sinh trưởng
vụ Hè Thu là 95 – 100 ngày, vụ Đông Xuân và Thu Đông 85-90 ngày
- Đông Xuân muộn – Hè Thu muộn – Thu Đông muộn: Thời gian sinh trưởng vụ
Đông Xuân 95-100 ngày, vụ Hè Thu và Thu Đông 85-90 ngày
- Đông Xuân muộn – Hè Thu sớm – Thu Đông chính vụ: Thời gian sinh trưởng
vụ Đông Xuân 85-90 ngày, vụ Hè Thu và Thu Đông 90-95 ngày
- Đông Xuân chính vụ – Hè Thu chính vụ – Thu Đông chính vụ: Thời gian sinh
trưởng các vụ là 90-95 ngày
Xây dựng bản đồ tiến độ xuống giống lúa
Tiến độ xuống giống được xác định bằng phương pháp viễn thám thông qua phân
tích sự biến động giá trị NDVI.
Vụ Đông Xuân
Vụ Đông Xuân bắt đầu xuống giống từ khoảng cuối tháng 10 năm 2012, kết thúc
vào khoảng giữa tháng 1 năm 2013, xuống giống tập trung vào khoảng giữa tháng 11
đến cuối tháng 12 năm 2012 (Hình 3.7).

17


Hình 3.7: Bản đồ tiến độ xuống giống vụ Đông Xuân năm 2012 - 2013 tỉnh An Giang
Tiến độ xuống giống vụ Đông Xuân năm 2012 - 2013 tỉnh An Giang cơ bản cơ
thể chia thành 3 đợt như sau:
- Đợt 1: Xuống giống sớm khoảng từ cuối tháng 10 đến tuần đầu tháng 11 (tập
trung chủ yếu vào tuần đầu tháng 11).
- Đợt 2: Kéo dài từ tuần thứ 2 tháng 11 đến cuối tháng 12 diện tích xuống giống

chiếm trên 80% tổng diện tích lúa Đông Xuân. Phân bố ở hầu hết các khu vực sản xuất
lúa tỉnh An Giang.
- Đợt 3: Xuống giống muộn vào nửa đầu tháng 1 năm.
- Diện tích xuống giống từ giữa tháng 1 trở về sau không đáng kể.

18


Nhìn chung, thời gian xuống giống lúa vùng đất phèn sớm hơn vùng đất phù sa
khoảng 1 tuần do vùng phèn chủ yếu sản xuất lúa 2 vụ (không sản xuất vụ Thu Đông)
nên có thể chủ động được thời gian xuống giống
Kết quả so sánh diện lúa tích từ kết quả giải đoán với số liệu thống kê các vụ
Đông Xuân 2012 -2013 tỉnh An Giang trình bày Bảng 3.7.
Bảng 3.7: Diện tích lúa vụ Đông Xuân 2012 -2013tỉnh An Giang

STT

Huyện

1 Tri Tôn
2 Tịnh Biên
3 Châu Đốc

Đơn vị tính: ha
Diện tích
Tỉ lệ chênh
thống kê (ha) lệch (%)
40.836
40.316
-4

16.185
16.275
1

Diện tích giải
đoán (ha)

7.146

7.003

5

4 An Phú
5 Tân Châu

13.900

15.169

-5

12.678

11.708

10

6 Phú Tân
7 Châu Phú


21.540

22.375

0

34.267

36.918

-5

8 Chợ Mới
9 Châu Thành

18.845

16.714

14

28.676

29.192

0

10 Long Xuyên
11 Thoại Sơn


5.704

5.369

7

37.104

36.583

7

Tổng

236.451

238.051

1

Nghiên cứu cũng đã theo dõi tiến độ xuống giống Vụ Hè Thu 2013 và vụ Thu
Đông 2013.
Hệ số tương quan (r) giữa diện tích giải đoán và diện tích thống kê cho các vụ
Đông Xuân, Hè Thu, Thu Đông lần lượt là 0,863; 0,938; 0,855 độ tin cậy của cả 3 vụ
đều đạt ở mức ý nghĩa 1%. Kết quả cho thấy có sự tương quan cao giữa kết quả giải
đoán và số liệu thống kê.
3.2.2.3 Xây dựng bản đồ đơn vị đất
Bản đồ đơn vị đất được xác định dựa trên sự chồng lấp các bản đồ đơn tính bao
gồm bản đồ đất, khí hậu, quản lý, cây trồng. Trong đó, khí hậu sử dụng chung dữ liệu

khí hậu trên toàn tỉnh An Giang, quản lý nước tưới đảm bảo cung cấp đủ nguồn nước
tưới cho tất cả các vụ. Do đó, bản đồ đơn vị được xác định dựa trên cơ sở chồng lắp
bản đồ đất, thời gian xuống giống, cơ cấu mùa vụ (sử dụng dữ liệu thời gian sinh
trưởng). Bản đồ đơn vị đất được xây dựng cho từng vụ.
Vụ Đông Xuân
Bảo đồ đơn vị đất vụ Đông Xuân gồm 90 đơn vị đất (Hình 3.8).

19


Hình 3.8: Bản đồ đơn vị đất vụ Đông Xuân năm 2012 – 2013 tỉnh An Giang
Vụ Hè Thu
Bảo đồ đơn vị đất vụ Hè Thu gồm 86 đơn vị đất.
Vụ Thu Đông
Bảo đồ đơn vị đất vụ Thu Đông gồm 84 đơn vị đất.
3.2.2.4 Vận hành và hiệu chỉnh mô hình AquaCrop
20


Năng suất lúa được mô phỏng tại 02 vị trí: (1) xã Lương An Trà, huyện Tri Tôn,
tỉnh An Giang thuộc vùng Tứ Giác Long Xuyên đại diện cho nhóm đất phèn, (2) xã xã
Định Thành, huyện Thoại Sơn, tỉnh An Giang thuộc vùng phù sa dọc sông Tiền sông
Hậu đại diện cho nhóm đất phù sa.
Để mô hình có thể mô phỏng gần đúng thực tế, thông số đầu vào của mô hình
được hiệu chỉnh dựa vào sự kết hợp đầu ra và dữ liệu thu thập thực tế. Cụ thể, hiệu
chỉnh khả năng đáp ứng đối với độ phì giảm ở các mức 5%, 10% và 15% tại trí đất
phèn xã Lương An Trà.
Kết quả mô phỏng năng suất tại vị trí xã Định Thành, huyện Thoại Sơn cho thấy
năng suất mô phỏng ở cả 3 vụ đều cao hơn năng suất thực tế 1%, 13%, 11% ở các vụ
Đông Xuân, Hè Thu, Thu Đông (Hình 3.9).

Năng suất (tấn/ha)

10
8
6
4
2
0
Thực tế
Mô phỏng

Đông
Xuân
7.6
7.65

Hè Thu

Thu Đông

5.69
6.44

5.83
6.47

Hình 3.9: Kết quả mô phỏng năng suất tại xã Định Thành, huyện Thoại Sơn

Năng suất (tấn/ha)


Tại vị trí xã Lương An Trà, huyện Tri Tôn do bị hạn chế về mặt dinh dưỡng nên
khả năng đáp ứng đối với độ phì được hiệu chỉnh giảm ở các mức 5%, 10% và 15%.
Kết quả mô phỏng năng suất thể hiện ở Hình 3.10.
8
7
6
5
4
3
2
1
0

Thực tế
Mô phỏng (giảm 5%)
Mô phỏng (giảm 10%)
Mô phỏng (giảm 15%)

Đông Xuân
6.44
7.1
6.67
6.31

Hè Thu
5.32
6.3
5.83
5.42


Thu Đông
5.1
6.23
5.95
5.65

Hình 3.10: Kết quả mô phỏng năng suất tại xã Lương An Trà, huyện Tri Tôn
3.2.2.5 Ước đoán năng suất và xây dựng bản đồ năng suất lúa tỉnh An Giang
 Xây dựng bản đồ năng suất lúa tỉnh An Giang
Bản đồ năng suất lúa được xây dựng theo từng vụ Đông Xuân 2012 – 2013, Hè
Thu 2013, Thu Đông 2013; bản đồ năng suất mỗi vụ dựa trên bản đồ tiến độ xuống
giống, bản đồ đất và kết quả mô phỏng năng suất từ mô hình AquaCrop cho từng
khoanh đất có cùng đặc tính đất, nước, cây trồng.

21


Dữ liệu khí hậu được sử dụng chung cho toàn tỉnh An Giang, nước đủ khả năng
cung cấp tốt cho canh tác các vụ lúa trong năm do đó các khoanh đất được xác định
chủ yếu dựa vào đặc tính đất và cây trồng (được xác định thông qua bản đồ đất và bản
đồ cơ cấu mùa vụ, tiến độ xuống giống). Tại mỗi khoanh đất các dữ liệu đầu vào được
sử dụng để vận hành mô hình AquaCrop, kết quả mô phỏng này được sử dụng để xây
dựng bản đồ năng suất lúa cho các vụ trong năm.
Vụ Đông Xuân

Kết quả xây dựng bản đồ dự đoán năng suất tỉnh An Giang vụ Đông Xuân năm
2012 – 2013 thể hiện Hình 3.11.

Hình 3.11: Bản đồ dự đoán năng suất lúa vụ Đông Xuân năm 2012 – 2013 tỉnh An Giang
Kết quả cho thấy năng suất lúa qua các vụ trong năm có sự khác biệt rõ giữ vùng

đất phèn và đất phù sa. Vùng đất phèn tại huyện Tịnh Biên và Tri Tôn thuộc vùng
TGLX luôn có năng suất thấp hơn các huyện còn lại thuộc vùng phù sa. Tại vùng đất
phèn năng suất trung bình 6,9 tấn/ha, tại vùng đất phù sa năng suất dao động từ 7,0 –
8,0 tấn/ha năng suất trung bình khoảng 7,6 tấn/ha.
Để đánh giá khả năng ứng dụng của nghiên cứu, năng suất dự đoán trung bình
của từng huyện được tính toán để so sánh với năng suất thống kê (Bảng 3.8).
22


Bảng 3.8: So sánh năng suất lúa mô phỏng với năng suất thống kê vụ Đông Xuân năm
2012 – 2013 tỉnh An Giang

1 Tri Tôn
2 Tịnh Biên

6,86

Sản lượng
ước đoán
(tấn)
276.568

7,06

Châu Đốc
An Phú
Tân Châu
Phú Tân
Châu Phú
Chợ Mới

Châu Thành
Long Xuyên
11 Thoại Sơn
Trung bình tỉnh

7,44
7,82
7,58
7,60
7,56
7,51
7,72
7,76

STT

Huyện

3
4
5
6
7
8
9
10

Năng suất mô
phỏng (tấn/ha)


7,69
7,47

Năng suất
thống kê
(tấn/ha)

Sản lượng
thống kê
(tấn)

6,83

278.548

114.902

6,69

108.350

53.166
108.698
96.099
163.704
259.059
141.526
221.379
44.263
285.330

1.766.289

6,99
7,02
7,72
7,56
7,63
7,37
7,6
7,24

48.924
106.447
90.339
169.185
281.808
123.179
221.743
38.883

7,7
7,35

281.627
1.749.033

Kết quả tính tương quan giữa năng suất thống kê và năng suất mô phỏng trung
bình theo từng huyện là r=0,637 đạt mức ý nghĩ 5%, giá trị RMSE là 0,35 tấn/ha và
NRMSE là 4,7% giá trị này cho thấy năng suất mô phỏng tốt, phản ánh tốt năng suất
thực tế.

Vụ Hè Thu kết quả tính tương quan giữa năng suất giải đoán và năng suất thống
kê r=0,77 (đạt mức ý nghĩa 1%), giá trị RMSE là 0,78 tấn/ha và NRMSE là 13,9% mô
phỏng ở mức độ tốt , Vụ Thu Đông r=0,73 (đạt mức ý nghĩa 1%), giá trị RMSE là 0,61
tấn/ha giá trị này có thể chấp nhận được, và NRMSE là 10,7% mô phỏng ở mức độ tốt
Nhìn chung, kết quả dự báo năng suất lúa cho thấy việc kết hợp giữa viễn thám
và mô hình AquaCrop có thể mô phỏng năng suất tốt cho cả 3 vụ trong năm với hệ số
tương quan đạt ý nghĩa ở mức 1% và 5%.
Tính toán sản lượng theo từng đơn vị hành chính cấp huyện tỉnh An Giang
Sản lượng lúa của từng vụ theo đơn vị hành chính huyện được tính toán dựa trên
diện tích xuống giống từng vụ được giải đoán từ ảnh MODIS và năng suất trung bình
của từng huyện (Bảng 3.8).
Nghiên cứu cũng đã tính toán sản lượng lúa trung bình theo từng huyện cho các
vụ Hè Thu 2013 và Thu Đông 2013. Kết quả tính tương quan giữa sản lượng lúa thống
kê với sản lượng lúa dự đoán cao (r>0,9 ở cả 3 vụ). Hầu hết sản lượng lúa dự đoán ở
các huyện đều cao hơn sản lượng lúa thống kê, tỉ lệ chênh lệch khác nhau theo từng vụ
(thấp nhất ở vụ Đông Xuân, kế đến là vụ Thu Đông, cao nhất ở vụ Hè Thu).
Chương 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

4.1 Kết luận
Kết quả nghiên cứu cho thấy:
Sử dụng ảnh viễn thám đã theo dõi được cơ cấu mùa vụ lúa trên các vùng đất
khác nhau, khu vực ĐBSCL, cụ thể:
- Đã xác định được 8 nhóm cơ cấu mùa vụ chính ở ĐBSCL
- Qua kết quả nghiên cứu cho thấy trong canh tác lúa, nước là yếu tố chính ảnh
hưởng đến quá trình sinh trưởng, phát triển và năng suất lúa; là yếu tố quan trọng tác
23