Hướng dẫn sử dụng tính năng Annotation Scaling trong AutoCAD
AutoCAD là phần mềm ứng dụng CAD để vẽ (tạo) bản vẽ kỹ thuật
cho thiết kế 2D hay 3D, được phát triển bởi tập đoàn Autodesk. Phần mềm này
được giới thiệu lần đầu tiên vào tháng 11 năm 1982 tại hội chợ COMDEX và đến
tháng 12 năm 1982 công bố phiên bản đầu tiên.
Autodesk AutoCAD là
một trong những ứng dụng thiết kế trên máy tính mạnh mẽ nhất, với Autodesk AutoCAD bạn
có thể vẽ đồ họa 2D, 3D, vẽ kỹ thuật hay thiết kế gần như bất cứ điều gì trong
mọi lĩnh vực hoạt động với độ chính xác tuyệt vời.
Sau một thời
gian vắng bóng, hôm nay ad đã trở lại, và xin tặng cho các bạn một cuốn ebook
về AutoCAD nâng cao. Hướng dẫn sử dụng tính năng Annotation Scaling trong
AutoCAD giúp bạn cải thiện hiệu suất làm việc vượt bậc.
Cuốn này được AD dịch từ cuốn ebook cùng tên của tác giả Edwin Prakoso.
Cuốn này được AD dịch từ cuốn ebook cùng tên của tác giả Edwin Prakoso.
dowload: tại đây
Hướng dẫn sử dụng tính năng Annotation Scaling trong AutoCAD
Hướng dẫn sử dụng và tải về dữ liệu ảnh MODIS
The purpose of the Level 1B software
system, developed by the
MODIS Characterization and Support
Team (MCST), is to provide
calibrated MODIS data to the MODIS Science
Team (MST) for many applications in the area of Earth science. One such application is the construction of images from Level 1B output
products. Figure 1-1 shows an
example of a MODIS image taken from
the MODIS Web Image Gallery (http://modis.gsfc.nasa.gov/gallery/).
The Level 1B products do not directly contain
images such as the one in Figure 1-1. Rather, they contain the calibrated data used by other software
applications to construct
the images.
This document is the MODIS Level 1B Product
User's Guide. The contents of the Level 1B products
are defined by the Level 1B File Specifications
([8], [9], [10], and [11]). The
purpose of this Guide is to provide users with a basic understanding of
the architecture of the products – enabling users to interpret and use the products.
The Guide assumes that the user has a basic
knowledge of the construction and operation of the
MODIS instrument, as given
in references [1] and [2]. A companion
reference document, the Level 1B Products Data Dictionary [5],
provides more details of the meaning and origin of individual data items in the Level 1B products.
chi tiết: tại đây
Hướng dẫn sử dụng và tải về dữ liệu ảnh MODIS
Phân bố hàm lượng Chlorophyll-a trung bình tháng vùng biển đông
Hiện nay, yếu tố chlorophyll được ứng dụng rộng rãi và phổ biến trong việc nghiên cứu sức
sản xuất sơ cấp cũng như giám sát chất lượng môi trường nước. Tuy nhiên, nguồn số liệu chlorophyll trong Cơ sở dữ liệu biển Quốc gia (CSDL VNOD) rất ít, chỉ có 1.800 trạm khảo sát với 4.359 số số liệu đo rải rác trong khoảng thời gian 40 năm (trong vùng Biển Đông, từ 1961-2002). Điều này có nghĩa là CSDL VNOD hoàn toàn không có số liệu chlorophyll trong hơn 10 năm trở
lại
đây.
Trong khoảng 10 năm trở lại đây, Viện Hải dương học và khá nhiều cơ quan nghiên cứu biển trong nước
thực
hiện nhiều dự án liên quan đến môi trường biển, trong đó có đo đạc yếu tố chlorophyll như đề tài KC.09.05/06-1, KC.09.21/06-10 của Liên đoàn Địa chất Biển, KC.09.03/06-10 của Viện Hải dương
học, chương trình hợp tác hợp tác “Khảo sát Nghiên cứu khoa học Biển phối hợp Việt Nam
- Philippin trên Biển Đông” (JOMSRE-SCS), chương trình hợp tác nghiên cứu biển Việt Nam - Đức về Tương tác đất liền - đại dương
trong vùng biển ven bờ Nam Việt Nam ... Tuy nhiên, việc thu thập số liệu từ những đề tài này để cập nhật cho CSDL VNOD gặp rất nhiều khó khăn liên quan đến bản quyền và sở hữu số liệu.
Ngày nay, với tiến bộ của khoa học kỹ thuật, việc ứng dụng công nghệ viễn thám đã xác định được hàm lượng chlorophyll thông qua các bức ảnh chụp bề mặt nước dựa trên nguyên lý thu nhận năng lượng phản xạ, bức xạ từ đối tượng nghiên cứu.
Ở Việt Nam, do chưa có điệu kiện phóng vệ tinh nên đa số những bức ảnh do vệ tinh chụp đều phải mua từ nước ngoài để phục vụ nghiên cứu cho từng ngành cụ thể (chúng ta có 2 vệ tinh là vinasat-I và vinasat-II, nhưng chỉ là vệ tinh viễn thông). hiện nay trong không gian vũ trụ đang tồn tại hàng trăm vệ tinh khác nhau nhiều quốc gia. Một trong những cơ quan hàng đầu thế giới về công nghệ viễn thám là US NASA (Cục quản trị Hàng không và Vũ trụ Hoa Kỳ). Các ảnh viễn thám do cơ quan này chụp, xử lý được và công bố, chia sẻ miễn phí trên website (http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/).
Để lấp khoảng trống
dữ
liệu chlorophyll trong CSDL VNOD, năm 2012 phòng Dữ liệu biển, Viện Hải dương học đã thực hiện đề tài nghiên cứu khoa học cấp cơ sở CS2012.11 để “Khai thác nguồn số liệu chlorophyll vùng Biển Đông qua ảnh MODIS từ website
của US NASA”. Kết quả, đề tài đã khai thác được một khối lượng dữ liệu chlorophyll rất lớn và có độ tin cậy cao từ ảnh
MODIS-Level 3 (ảnh
đã được xử lý) của US NASA. Hơn 25 triệu giá trị trung bình tháng của yếu tố chlorophyll được giải đoán từ ảnh viễn thám trong thời gian 10 năm (7/2002-7/2012) là nguồn số liệu rất có giá trị cho việc giám sát chất lượng môi trường nước cũng như nghiên cứu sức sản xuất sơ cấp ở vùng Biển Đông. Nguồn số liệu khai thác nói trên được tập hợp, lưu trữ và quản lý trong cơ sở dữ
liệu riêng (Hệ quản trị cơ sở dữ liệu Microsoft Access), vì vậy rất thuận tiện cho việc khai thác và sử dụng (ngoài nguổn ảnh MODIS, US NASA còn có ảnh
SEA-WiFS nhưng nguồn ảnh này không miễn phí).
Bài báo này sử dụng nguồn số liệu chlorophyll mà đề tài CS2012.11 đã khai thác để xây
dựng tập sơ đồ mô tả phân bố
hàm lượng chlorophyll trung bình tháng ở
tầng mặt vùng Biển Đông, từ tháng 8/2011 đến tháng 7/2012. Mỗi sơ đồ là một bức tranh sinh động mô tả hàm lượng chlorophyll thông qua các dải màu sắc nét, giúp cho độc giả có một cái nhìn trực quan về phân bố hàm lượng chlorophyll ở những điểm, những vùng khác nhau trên toàn vùng Biển Đông. Qua kết quả này, có thể thấy được nguồn số liệu chlorophyll được giải đoán từ ảnh viễn thám chụp từ vệ tinh Aqua của US NASA là đáng tin cậy và có thể sử dụng trong việc nghiên cứu sức sản xuất sơ cấp cũng như giám sát chất lượng
môi trường nước vùng Biển Đông nói riêng và trên thế giới nói chung. Đặc biệt, nguồn số liệu này là hoàn toàn miễn phí.
báo cáo chi tiết: tại đây
Phân bố hàm lượng Chlorophyll-a trung bình tháng vùng biển đông
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ẢNH MODIS TRONG TÍNH TOÁN NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT VÀ CẢNH BÁO KHÔ HẠN
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Tây Nguyên là vùng cao nguyên ở Nam Trung Bộ Việt Nam có đất đai màu mỡ với đất đỏ bazan đặc
trưng, diện tích rừng còn lại lớn với thảm sinh vật đa dạng, trữ lượng khoáng
sản phong phú hầu như chưa được khai thác và tiềm năng du lịch cao. Tuy nhiên
hiện nay, vùng đất này đang phải đối mặt với không ít nguy cơ về suy thoái rừng
cũng như suy thoái chất lượng đất, kéo theo những hậu quả như sụt giảm năng
suất cây trồng và nạn hạn hán đang ngày một mở rộng diện tích. Tính đến tháng
3/2013, các tỉnh Tây Nguyên đã có trên 73.773 ha/600.000 ha cây trồng
các loại bị hạn, chủ yếu là lúa nước và cà phê. Dự báo, diện tích khô hạn các
tỉnh Tây Nguyên sẽ còn tiếp tục tăng thêm 73.000 ha. Trong những năm gần đây,
Tây Nguyên liên tục là một trong những khu vực chịu hạn hán và thiếu nước trầm
trọng nhất cả nước. Từ đó có thể thấy
những nghiên cứu về cảnh báo hạn hán là rất cần thiết cho công tác ứng phó, cũng
như quy hoạch sử dụng đất hợp lý nói riêng, và sử dụng hợp lý tài nguyên thiên
nhiên của Tây Nguyên nói chung.
Nhiệt độ
lớp phủ bề mặt (Land surface temperature - LST) là
một trong các chỉ số về quá trình cân bằng năng lượng trên bề mặt Trái đất, là
kết quả của các tương tác, trao đổi năng lượng giữa mặt đất – khí quyển. Nhiệt
độ bề mặt đất được tính toán trên cơ sở sự phát xạ của các đối tượng bề mặt
(đất đai, lớp phủ thực vật, bề mặt của nhà cửa…) và có mối liên quan mật thiết
với các quá trình biến đổi của môi trường đất, đồng thời cũng phản ánh sự thay
đổi của lớp phủ thực vật, đóng vai trò quan trọng với các chỉ số cảnh báo hạn
hán, ví dụ như trong điều kiện khô hạn, nhiệt độ lá cây tăng cao là một chỉ số
phản ánh sự thiếu nước của thực vật (Mcvicar T. R. và Jupp D.L.B 1998).
Mối quan hệ giữa
nhiệt độ bề mặt và các loại thực phủ sẽ
góp phần tìm ra câu trả lời tốt nhất để cải thiện những vấn đề như nạn hạn hán, sâu bệnh, cải thiện chất lượng môi trường, từ đó làm cơ sở khoa học cho công
tác cảnh báo hạn và quy hoạch sử dụng đất
Trong điều kiện hiện nay ở Tây Nguyên, sử dụng các lực lượng hiện có
chưa thể đáp ứng những yêu cầu của công tác nghiên cứu, nên một hệ thống có khả
năng cung cấp kịp thời, liên tục các thông tin giám sát và quản lý rừng trên diện
rộng là hết sức cần thiết. Cùng với sự phát triển của công nghệ vệ tinh quan
sát Trái đất, khả năng ứng dụng công nghệ viễn thám kết hợp với hệ thông tin
địa lý trong nghiên cứu lớp phủ thực vật cho thấy có nhiều ưu thế với điều kiện
đặc thù của Tây Nguyên. Và việc ứng dụng ảnh viễn thám, đặc biệt là ảnh MODIS
(có khả năng chụp 1 – 4 ảnh/ngày) hiện nay đáp ứng được các yêu cầu này. Ưu
điểm của ảnh MODIS là thể thu nhận được hàng ngày, với tần suất quan sát lãnh
thổ cao, độ phủ trùm lớn, giúp thu thập thông tin nhanh chóng, đồng bộ, khách
quan rất phù hợp cho công tác giám sát lớp phủ và phát triển của rừng ở các
tỉnh Tây Nguyên. Đây là ưu điểm vượt trội của dữ liệu này so với ảnh vệ tinh độ
phân giải cao. Ngoài ra, ảnh MODIS cũng cung cấp những chỉ số quan trọng về
hiện trạng lớp phủ rừng như các chỉ số sinh trưởng thực vật, chỉ số diện tích
lá, độ bốc hơi nước bề mặt... Trong đó, các thông số về nhiệt độ bề mặt – LST
(Land Surface Temperature) hay chỉ số khô hạn hoàn toàn có thể tính được từ ảnh
vệ tinh MODIS phục vụ cho công tác cảnh báo hạn hán. Bên cạnh đó, trong các
loại dữ liệu vệ tinh, thì ảnh MODIS được đánh giá là cung cấp các thông tin về
nhiệt độ cho độ chính xác cao nhất hiện nay.
Vì những lý do trên, học viên chọn đề tài : “Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt bằng tư liệu ảnh MODIS phục vụ cảnh báo hạn
hán khu vực Tây Nguyên” cho luận văn tốt nghiệp thạc sỹ của mình
2. Mục tiêu và nhiệm vụ của đề tài.
-
Tính toán được nhiệt độ bề mặt khu
vực Tây Nguyên từ tư liệu ảnh MODIS và tính được chỉ số mức khô hạn nhiệt độ -
thực vật để xây dựng bản đồ cảnh báo hạn hán khu vực Tây Nguyên
Để đạt được mục tiêu, đề tại thực hiện các nhiệm vụ và nội dung sau:
1) Tổng quan tài liệu, các nghiên cứu về tính toán nhiệt độ bề mặt đất,
và cách tính chỉ số khô hạn nhiệt độ - thực vật từ dữ liệu ảnh MODIS
2) Thu thập, phân tích và đánh giá các tài liệu đã được công bố có liên
quan đến nội dung của đề tài (bao gồm cả tài liệu về điều kiện tự nhiên, lẫn
kinh tế xã hội);
3) Tính toán chỉ số nhiệt độ bề mặt đất, chỉ số khô hạn
4) Đưa ra các cảnh báo về hạn hán cho khu vực nghiên cứu.
3. Giới hạn phạm vi nghiên cứu.
Khu vực nghiên cứu có tọa độ địa lý: 11015' đến 15030' vĩ độ Bắc 107010'
đến 109005' kinh độ Đông. Thuộc phạm vi hành chính của các tỉnh, xếp theo
thứ tự vị trí địa lý từ bắc xuống nam là:
Kon Tum, Gia Lai, Đắk Lắk, Đắk Nông và Lâm Đồng
Hình 1. Vùng nghiên cứu khu vực Tây Nguyên
Bảng1: Số liệu hành chính các tỉnh vùng Tây Nguyên
Tỉnh
|
Tỉnh
lỵ
|
Thành
phố
|
Thị
xã
|
Huyện
|
Dân
số
|
Diện
tích
|
Mật
độ dân số
|
Đắk Lắk
|
Thành phố Buôn Ma Thuột
|
1
|
1
|
13
|
1.733.100
|
13.125,4 km²
|
132
người/km²
|
Đắk Nông
|
Thị xã Gia Nghĩa
|
1
|
7
|
492.000
|
6.515,6 km²
|
76
người/km²
|
|
Gia Lai
|
Thành phố Pleiku
|
1
|
2
|
14
|
1.277.600
|
82
người/km²
|
|
Kon Tum
|
Thành phố Kon Tum
|
1
|
8
|
432.900
|
9.690,5 km²
|
45
người/km²
|
|
Lâm Đồng
|
Thành phố Đà Lạt
|
2
|
10
|
1.189.300
|
9.772,2 km²
|
122
người/km²
|
Tổng Cục
Thống kê Việt Nam
Các chỉ số về nhiệt độ bề mặt đất và chỉ số khô hạn được tính toán cho
khu vực nghiên cứu từ năm 2011, 2012 và 2013. Các số liệu thực tế cũng được thu
thập với khoảng thời gian tương ứng
4. Cấu trúc luận văn
Để hoàn thành các mục tiêu, nội dung đã đặt ra, luận văn được chia thành
các phần chính như sau:
Mở đầu
Chương 1. Tổng quan nhiên cứu ứng dụng ảnh MODIS trong tính toán nhiệt
độ bề mặt và cảnh báo khô hạn
Chương 3. Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt phục vụ cảnh báo khô hạn khu vực
Tây Nguyên bằng dữ liệu ảnh MODIS
Kết luận
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ẢNH MODIS TRONG TÍNH TOÁN NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT VÀ CẢNH BÁO KHÔ HẠN
Đăng ký:
Bài đăng (Atom)
