Ảnh Vệ Tinh Với Độ Phân Giải Không Gian Khác Nhau

- Con người: Hệ thống GIS cần những người có kỹ năng để điều khiển và quản lý hệ thống. Công nghệ GIS sẽ bị hạn chế nếu không có con người tham gia quản lý hệ thống và phát triển những ứng dụng GIS trong thực tế. Người sử dụng GIS có thể là những chuyên gia kỹ thuật, người thiết kế và duy trì hệ thống, hoặc những người dùng GIS để giải quyết các vấn đề trong công việc.

- Phương pháp/Quy trình làm việc: Các chuyên gia điều hành GIS bằng các hàm, thủ tục và các quyết định từ các phương pháp. Sự thành công trong các thao tác với GIS phụ thuộc rất nhiều vào việc hoạch định phương pháp tiến hành công việc [129].

GIS có 4 chức năng chính: nhập dữ liệu, quản lý, phân tích và hiển thị dữ liệu địa lý. Nhập dữ liệu: là quá trình tạo cơ sở dữ liệu cho GIS, tức là quá trình mã hóa dữ liệu thành dạng có thể đọc và lưu trữ trong máy tính. bao gồm tất cả các khía cạnh chuyển đổi dữ liệu dạng bản đồ, số liệu thu thập ở thực địa, dữ liệu viễn thám thành dữ liệu dạng số tương ứng. Đây là bước căn bản để tạo cơ sở dữ liệu bản đồ cho GIS. Quản lý dữ liệu (lưu trữ và quản lý): đối với dữ liệu thuộc tính quản lý bằng mô hình quan hệ, dữ liệu không gian quản lý bằng mô hình vector và raster. Phân tích dữ liệu: GIS có thể phân tích kết hợp dữ liệu không gian và thuộc tính cùng lúc, gồm có 4 nhóm chức năng chính: duy trì và phân tích dữ liệu không gian, duy trì và phân tích dữ liệu thuộc tính, phân tích tổng hợp dữ liệu không gian và thuộc tính, định dạng xuất. Hiển thị dữ liệu: GIS có thể cho phép lưu trữ và hiển thị dữ thông tin hoàn toàn tách biệt, ở các tỉ lệ khác nhau, mức độ chi tiết của thông tin chỉ bị hạn chế bởi khả năng lưu trữ của phần cứng và phương pháp mà phần mềm sử dụng để hiển thị dữ liệu. GIS cho phép hiển thị dữ liệu tốt nhất dưới dạng bản đồ hoặc biểu đồ. Ngoài ra còn có thể xuất dữ liệu thuộc tính ra các bảng excel, tạo các bản báo cáo thống kê, hay tạo mô hình 3D, và nhiều dữ liệu khác [43].

GIS có khả năng kết hợp dữ liệu không gian từ nhiều nguồn khác nhau để xác định và mô tả mối liên kết không gian hiện tại trong dữ liệu, sử dụng những mô hình cho phân tích và dự báo các hiện tượng như hạn hán. Điểm nổi bật của GIS là khả năng phân tích kết hợp giữa dữ liệu không gian và thuộc tính để hỗ trợ cho quá trình ra quyết định, có thể được xếp thành 4 chức năng chính: Truy vấn, phân loại, đo lường; chồng lớp dữ liệu; phân tích lân cận và chức năng kết nối. Trong đó hai chức năng phân tích nổi bật là nội suy (trong phân tích lân cận) và chồng lớp [43].

a. Nội suy

Nội suy quá trình dự đoán những giá trị chưa biết từ các giá trị đã biết ở những vị trí lân cận bằng hàm toán học. Độ chính xác của phương pháp nội suy phụ thuộc vào độ chính xác, số lượng và phân bố của những điểm đã biết và hàm toán biểu diễn. Có nhiều thuật toán khác nhau được dùng để nội suy như: hồi quy đa thức, chuỗi Fourier, hàm Spline, Inverse Distance Weighted (IDW), Kriging. Trong đó, Kriging đã trở thành một công cụ nền tảng trong lĩnh vực của địa thống kê. Kỹ thuật địa thống kê có khả năng nội suy tạo ra bề mặt dự đoán, và cung cấp các giá trị dự đoán trong phạm vi nội suy.

b. Chồng lớp bản đồ

Xử lý dữ liệu bằng chức năng chồng lớp sẽ tạo ra những thông tin mới. Chồng lớp các dữ liệu raster với nhau thì đơn giản hơn là chồng lớp vector, vì không đòi hỏi tiến hành hoạt động topology mà chỉ tiến hành trên cơ sở các ô lưới với nhau. Có hai phương pháp chồng lớp Raster là phương pháp trung bình trọng số và phương pháp phân hạng.

- Phương pháp trung bình trọng số: 2 lớp dữ liệu với các giá trị là P1 và P2 cùng các trọng số lớp tương ứng w1 và w2, khi chồng lớp với nhau thì lớp dữ liệu xuất sẽ có giá trị: P1w1+P2w2 với w1 + w2 =1.

- Phương pháp phân hạng: dữ liệu thuộc tính của 2 lớp dữ liệu được phân hạng trước khi thực hiện việc chồng lớp, việc chồng lớp thực hiện theo 3 nguyên tắc:

+ Hạng cực tiểu: Hạng thấp hơn sẽ được chọn trong pixel xuất trong lớp kết quả.

+ Hạng nhân: hai hạng được nhân với nhau, kết quả được gắn cho pixel xuất.

+ Hạng chọn: chuyên gia quyết định hạng tổng hợp cho pixel xuất. Chồng lớp dữ liệu vector phức tạp hơn vì phải tiến hành xây dựng topology về mối quan hệ không gian giữa các đối tượng như điểm trong vùng, đường trên vùng và vùng trên vùng.

1.1.5.2. Khái niệm và phân loại ảnh viễn thám

Viễn thám là khoa học thu thập, xử lý, thể hiện hình ảnh và dữ liệu liên quan có được từ các thiết bị trên mặt đất, không trung và không gian bằng cách ghi lại sự tương tác giữa vật chất (mục tiêu) và bức xạ điện từ. Viễn thám sử dụng phổ điện từ để ghi nhận hình ảnh mặt đất, đại dương và khí quyển.

Bức xạ điện từ là quá trình truyền năng lượng điện từ trên cơ sở các dao động của điện trường và từ trường trong không gian. Quá trình lan truyền của sóng điện từ qua môi trường vật chất sẽ tạo ra phản xạ, hấp thụ, tán xạ và bức xạ sóng điện từ dưới các hình thức khác nhau tùy thuộc vào bước sóng.

Viễn thám thường sử dụng 4 tính chất cơ bản của bức xạ điện từ đó là tần số hay bước sóng, hướng lan truyền, biên độ và mặt phẳng phân cực để thu nhận thông tin từ các đối tượng. Ví dụ, tần số hay bước sóng liên quan đến màu sắc của vật thể trong vùng ánh sáng khả kiến.

Tùy thuộc vào bước sóng điện từ, phản xạ hay bức xạ từ các vật thể được thu nhận bởi bộ cảm biến sẽ tạo ra các ảnh viễn thám có màu sắc khác nhau. Thể hiện màu dữ liệu ảnh vệ tinh giữ vai trò rất quan trọng trong việc giải đoán ảnh bằng mắt, nếu ảnh đa phổ gồm 3 kênh được ghi nhận tương ứng cùng vùng phổ của đỏ, lục và xanh lơ sẽ cho phép tái tạo màu tự nhiên trên màn hình hiển thị ảnh. Ví dụ, lá cây sẽ có màu xanh trên ảnh như sự cảm nhận của con người ngoài thực tế, vì chất diệp lục hấp thụ ánh sáng có bước sóng xanh lơ và đỏ đồng thời phản xạ ánh sáng có bước sóng xanh

lục. Ngược lại, nếu thông tin ghi nhận trên vùng phổ không nhìn thấy (sóng hồng ngoại) sự tổ hợp màu với kênh phổ hồng ngoại sẽ không cho màu tự nhiên, trường hợp này được gọi là tổ hợp màu hồng ngoại. Trên tổ hợp màu này, các đối tượng được thể hiện giống như thể hiện trên film hồng ngoại.

Ảnh viễn thám sẽ cung cấp thông tin về các vật thể tương ứng với năng lượng bức xạ ứng với từng bước sóng do bộ cảm biến nhận được trong dải phổ đã xác định. Các đại lượng này của vật thể thường được gọi là đặc trưng phổ.

Phản xạ phổ ứng với từng lớp phủ mặt đất cho thấy có sự khác nhau do sự tương tác giữa bức xạ điện từ và vật thể, điều này cho phép viễn thám có thể xác định hoặc phân tích được đặc điểm của lớp phủ thông qua việc đo lường phản xạ phổ. Hình 1.1 cho thấy phản xạ phổ ứng với một số lớp phủ đặc trưng của mặt đất (trục ngang thể hiện bước sóng, trục đứng thể hiện phần trăm năng lượng điện từ phản xạ), trong đó thực vật có phản xạ rất cao trong vùng gần hồng ngoại, đất cho sự phản xạ khá cao đối với hầu hết các vùng phổ nhưng nước hầu như không phản xạ trong vùng hồng ngoại (hấp thụ hoàn toàn năng lượng sóng hồng ngoại).

Hình 1.1. Phổ phản xạ của thực vật, đất và nước

Năng lượng sóng điện từ hấp thụ nhiều hay ít tùy thuộc vào bước sóng và loại vật thể. Năng lượng của bức xạ điện từ (E) khi tương tác với vật thể một phần sẽ bị hấp thụ (EA), một phần phản xạ (ER) và một phần truyền qua vật thể (ET).

Hình 1.2. Sự tương tác sóng điện từ với vật thể

Theo định luật bảo toàn năng lượng thì E = EA + ER + ET.

Đặt trưng của bề mặt đất có thể phân biệt bằng cách so sánh năng lượng phản xạ ER của từng vật thể khác nhau ứng với từng bước sóng và phản xạ phổ được xác định bởi ER/E.

Năng lượng sóng điện từ do nguồn cung cấp là mặt trời, khi truyền tới mặt đất sẽ bị hấp thụ hoặc tán xạ bởi các phân tử nước và khí có trong lớp khí quyển. Tùy thuộc vào bước sóng, ảnh hưởng của khí quyển đến phản xạ phổ ứng với từng loại lớp phủ mặt đất cho thấy có sự khác nhau theo vị trí cũng như thời gian trong năm.

Do các tính chất của vật thể có thể được xác định thông qua năng lượng bức xạ từ vật thể hay phản xạ của vật thể đối với năng lượng bức xạ do mặt trời cung cấp, nếu năng lượng của sóng điện từ do các vật thể phản xạ hay bức xạ được thu nhận bởi bộ cảm biến (sensor) đặt trên vật mang (platform của vệ tinh), ta có thể nhận biết đối tượng hoặc các điều kiện môi trường khí quyển xung quanh trái đất thông qua những đặt trưng riêng về sự phản xạ sóng điện từ [42].

Ảnh viễn thám (còn gọi là ảnh vệ tinh) là ảnh số thể hiện các vật thể trên bề mặt trái đất được thu nhận bởi các bộ cảm biến đặt trên vệ tinh. Tùy thuộc vào vùng bước sóng được sử dụng để thu nhận, ảnh viễn thám được phân thành ba loại cơ bản:

Ảnh quang học: Nguồn năng lượng chính là bức xạ mặt trời; Ảnh nhiệt: Nguồn năng lượng chính là bức xạ nhiệt của vật thể;

Ảnh radar: Nguồn năng lượng chính là sóng rada phản xạ từ các vật thể do vệ tinh phát xuống theo những bước sóng đã được xác định.

Vùng phủ mặt đất rộng hay hẹp tương ứng với phần tử ảnh gọi là độ phân giải không gian hay độ phân giải mặt đất của ảnh viễn thám, tùy vào loại vệ tinh và kích thước của pixel đã được xác định trước khi thiết kế bộ cảm biến mà ảnh viễn thám có độ phân giải không gian khác nhau. Ngoài ra, cùng một lớp phủ mặt đất tương ứng với phần tử ảnh sẽ có giá trị độ sáng của pixel khác nhau theo từng loại bước sóng (ảnh chụp đa phổ). Do đó ứng với vùng phủ nhất định, thông tin cơ bản được cung cấp bởi ảnh vệ tinh sẽ khác nhau phụ thuộc vào kích thước của pixel và phạm vi bước sóng được sử dụng bởi từng loại vệ tinh [42]. Hình 1.3 thể hiện các ảnh vệ tinh chụp trên cùng một diện tích nhất định trên bề mặt trái đất nhưng có độ phân giải không gian khác nhau (20m, 10m và 5m).

20m pixel 10m pixel 5m pixel

Hình 1.3. Ảnh vệ tinh với độ phân giải không gian khác nhau

Để lưu trữ, xử lý và hiển thị ảnh vệ tinh trong máy tính kiểu Raster, tùy thuộc vào số bit dùng để ghi nhận thông tin, mỗi pixel sẽ có một giá trị hữu hạn ứng với từng cấp độ xám (giái trị độ sáng của pixel: BV – Brightness Value). Ví dụ 7 bits cho 128 cấp độ xám (0-127) và 8 bits cho 256 cấp (0-255) 0 tương ứng đen và 255 là trắng.

Hình 1.4 thể hiện ảnh số có các phần tử ảnh (pixel) được xác định bởi hàng và cột ghi nhận thông tin theo giá trị từ 0 đến 255.

1 2 3 4 5

11	18	27	26	26



120	130	145	225	252

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 203 trang tài liệu này.

BV14

2 BV24

= 26

Hình 1.4. Pixels ghi nhận thông tin theo 8 bits

Số bit dùng để ghi nhận thông tin (thang cấp độ xám) được gọi là độ phân giải bức xạ của ảnh vệ tinh, độ phân giải bức xạ thể hiện sự thay đổi nhỏ nhất của cường độ phản xạ sóng từ các vật thể được xác định bởi bộ cảm biến.

Ảnh toàn sắc chỉ bao gồm một kênh phổ nên thường được giải đoán như ảnh đen trắng, ảnh đa phổ gồm nhiều kênh phổ. Để hiển thị, từng kênh của ảnh đa phổ được thể hiện lần lượt dưới dạng ảnh gray scale (cấp độ xám) mà mỗi pixel có giá trị hữu hạn ứng với từng cường độ phản xạ năng lượng của vật thể trên mặt đất, hoặc phối hợp ba kênh ảnh thể hiện cùng lúc dưới dạng ảnh tổ hợp màu. Việc giải đoán ảnh tổ hợp màu đòi hỏi phải có kiến thức về đặc trưng phản xạ phổ của các đối tượng trong ảnh [42].

1.1.5.3. Giới thiệu công nghệ do mưa vệ tinh TRMM

TRMM là vệ tinh do mưa vùng nhiệt đới do cơ quan hàng không và vũ trụ Hoa Kỳ hợp tác với cơ quan hàng không và thăm dò vũ trụ Nhật Bản hợp tác thực hiệu. TRMM được bắt đầu hoạt động từ ngày 27 tháng 11 năm 1997 với mục tiêu thu thập

dữ liệu về sự di chuyển giữa nhiệt, hơi nước và lượng mưa của đại dương và khí quyển. TRMM đo đạc và cung cấp các thông tin về lượng mưa vùng nhiệt đới và cận nhiệt đới của Trái Đất, cung cấp dữ liệu dùng cho thử nghiệm các mô hình khí hậu.

Hình 1.5. Sơ đồ cấu tạo vệ tinh TRMM

1.1.5.4. Những ứng dụng của GIS và viễn thám trong nghiên cứu về thay đổi sử dụng đất, ngập lụt và hạn hán

a. Ứng dụng GIS và viễn thám trong sử dụng đất

GIS là một công nghệ được sử dụng rộng rãi để phân tích sự thay đổi sử dụng đất. Công nghệ này có thể giúp giảm thời gian và chi phí cho những người làm chính sách trong việc đưa ra các quyết định một chính xác. Việc áp dụng kỹ thuật GIS tích hợp với vị trí và đặc điểm không gian của các đối tượng sẽ cung cấp những hiểu biết về các khía cạnh sử dụng đất và mang lại kết quả không gian rõ ràng [158].

Hệ thống thông tin địa lý và viễn thám đã được áp dụng rộng rãi và được công nhận như một bộ công cụ mạnh mẽ và hiệu quả trong việc giải đoán và phân tích thay đổi sử dụng/lớp phủ đất về mặt không gian và thời gian. Công nghệ viễn thám có thể cung cấp dữ liệu đa thời gian để giám sát, theo dõi và xây dựng các mô hình sử dụng đất, bên cạnh đó GIS có thể thành lập bản đồ sử dụng đất/lớp thực phủ và phân tích biến động về sử dụng đất/lớp thực phủ ở các thời điểm mong muốn [117]. Phương pháp tiếp cận này đã được sử dụng rộng rãi trong việc phát hiện và phân tích sự thay đổi sử dụng đất/lớp thực phủ đất [101], [133].

Viễn thám là tư liệu tiêu biểu được sử dụng trong việc tích hợp với dữ liệu kinh tế - xã hội, đánh giá tác động của các yếu tố đến sử dụng đất. Theo dõi lớp phủ bề mặt và sử dụng đất là một trong những ứng dụng quan trọng của dữ liệu viễn thám. Rất nhiều nghiên cứu đã cho thấy có thể xác định có thể xác định được thông tin sử dụng đất thông qua lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh [69].

Các dữ liệu viễn thám như Landsat, SPOT… với những lợi thế về chu kỳ chụp lặp, chi phí thấp, tính khái quát đã trở thành nguồn dữ liệu chính cho nghiên cứu các vấn đề liên quan đến lớp phủ và sử dụng đất [128]. Thông tin lớp phủ và sử dụng được chiết tách từ tư liệu viễn thám thông qua phương pháp phân loại.

Mục đích của việc phân loại (chiết tách thông tin) là nhận dạng đối tượng, thết lập mối quan hệ giữa mẫu với lớp chú giải dựa trên các yếu tố đặc trưng. Mối quan hệ giữa đối tượng với lớp chú giải là quan hệ “một - một” theo phân loại cứng (hard classification) hoặc “một – nhiều” theo phân loại mềm (soft classification). Đặc trưng mô tả của đối tượng đầu tiên phải kể đến là phản xạ phổ, tiếp đó là cấu trúc của các đối tượng và đặc trưng địa lý như mô hình số độ cao, độ dốc và hướng sườn. Đối tượng được nhận dạng có thể là điểm ảnh (pixel) hoặc một tập hợp điểm ảnh liền kề hình thành một thực thể địa lý [130].

Cùng với sự trợ giúp của các phần mềm chuyên dụng ngày càng được cải tiến, nâng cấp, phương pháp xử lý số hiện nay cho phép tự động chiết tách các đối tượng trên ảnh một cách nhanh chóng, phạm vi rộng, với các kết quả khách quan, trung thực và chính xác. Phương pháp xử lý số được chia thành phương pháp phân loại có kiểm định và không kiểm định.

 Phương pháp phận loại có kiểm định:

Phân loại có kiểm định bắt đầu bằng quá trình thu thập mẫu làm tiêu chuẩn cho việc xác định ranh giới trong không gian đặc trưng của các đối tượng. Dựa trên vùng mẫu, các tham số thống kê được xác định và đó chính là các chỉ tiêu thống kê sử dụng trong quá trình phân loại. Việc xác định ranh giới phụ thuộc vào đặc tính và kích thước mẫu sử dụng cho phân loại. Một số phương pháp thường được sử dụng để trong phân loại có kiểm định là xác suất cực đại (maximum likelihood), phân loại hình hộp, phân loại khoảng cách ngắn nhất (minimum distance) [130], [149].

 Phương pháp phân loại không kiểm định:

Phân loại không kiểm định ít phụ thuộc vào mối tương tác với người sử dụng. Thông thường, phân loại không kiểm định nghiên cứu đến đặc trưng của từng lớp theo số lượng lớp. Ví dụ, nếu tiêu chuẩn sử dụng để gán nhãn cho một đối tượng là khoảng cách ngắn nhất giữa đối tượng và giá trị trung bình của lớp, khoảng cách này được đo trong không gian đặc trưng phổ. Sản phẩm của phân loại không kiểm định sẽ đánh giá giá trị trung bình của lớp sẽ được lọc theo vòng lặp. Tại mỗi thời điểm lặp, tập hợp ước tính giá trị trung bình của lớp sẽ được lọc cho đến khi giá trị trung bình vẫn giữ nguyên trong cùng vị trí trong không gian đặc trưng phổ thì quá trình lặp thành công và tạo thành các nhóm đối tượng. Phương pháp này hoàn toàn tự động, quá trình phân loại thành công khi mỗi nhóm đối tượng đó được nhận dạng liên kết với thông tin đặc trưng cung cấp bởi người sử dụng [130]. Thuật toán k–mean là thuật toán phổ biến được sử dụng rộng rãi nhất của phương pháp không kiểm định [94]. Mặc dù có mức độ tự động hóa cao hơn, kết quả của phương pháp phân loại không kiểm định cho độ chính xác thấp hơn so với phương pháp có kiểm định [130], [94].

Khi thực hiện thực nghiệm phân loại tại những khu vực phức tạp, thông tin các lớp thường bị chéo và lẫn trong một phạm vi không gian cho thấy một điểm ảnh hoặc một đối tượng đã được định danh vẫn có chứa phần diện tích thông tin của lớp khác đây là vấn đề lẫn trong phân loại và nó chính là rào cản để thu được kết quả phân loại có độ chính xác cao. Do đó, những năm gần đây, một số phương pháp phân loại phi thống kê khác đã được đề xuất như sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo, cây quyết định, kỹ thuật vector hỗ trợ (Support vector machine), phương pháp có nguồn gốc từ thuyết tập mờ và sự kết hợp với các thông tin thứ cấp khác như là cấu trúc của các đối tượng, đặc trưng địa lý cho kết quả phân loại có độ chính xác cao hơn [130].

Khi nói đến phân loại ảnh có hai vấn đề cần được quan tâm đó là quy mô tiếp cận và phương pháp phân loại. Cùng với phương pháp tiếp phân loại thì quy mô tiếp cận cũng cần được chú trọng, có ba hướng tiếp cận bao gồm: tiếp cận theo điểm ảnh (pixel), tiếp cận dưới điểm ảnh (subpixel) và tiếp cận theo đối tượng là tập hợp các pixel tạo thành một thực thể giống ngoài thực địa (object).

Cho tới giữa những năm 90, các phương pháp phân loại dựa vào kỹ thuật thống kê thông thường vẫn được áp dụng như phương pháp xác suất cực đại hoặc khoảng cách ngắn nhất chỉ tiếp cận ở quy mô điểm ảnh hoặc dưới điểm ảnh và quan tâm đến đặc trưng phản xạ khi phân loại. Cách tiếp cận này cho độ chính xác chưa cao thêm vào đó kết quả phân loại ảnh tồn tại lẫn lốm đốm theo điểm ảnh của lớp khác [85], [105], [102], [108]. Để hạn chế những yếu điểm của phương pháp phân loại tiếp cận điểm ảnh và dưới điểm ảnh, hướng tiếp cận theo đối tượng được quan tâm theo xu hướng kết hợp với các phương pháp phân loại phi thống kê cho ra kết quả có độ tin cậy cao hơn [82]. Phân loại tiếp cận đối tượng được đề xuất từ những năm 1970, nhưng do những hạn chế về phần cứng, phần mềm, độ phân giải và các thuật toán giải đoán ảnh nên phương pháp này chưa được ứng dụng [103]. Cho đến nay, khi khả năng lưu trữ của phần cứng cũng như độ phân giải không gian của dữ liệu ảnh viễn thám tăng lên thì phương pháp này được ứng dụng rộng rãi với độ chính xác cao hơn so với phương pháp phân loại dựa trên điểm ảnh. Phương pháp phân loại tiếp cận đối tượng tách biệt các loại lớp phủ và sử dụng đất không chỉ dựa đặc trưng phản xạ phổ của đặc điểm ảnh mà còn xem xét đến hình dạng (shape), kiến trúc của đối tượng (texture) và mối quan hệ giữa các đối tượng [107]. Thêm vào đó, phương pháp này còn có khả năng tích hợp với các dữ liệu khác nhau như bản đồ chuyên đề, mô hình số độ cao... và kiến thức chuyên gia để nâng cao độ tin cậy của kết quả phân loại [132].

b. Ứng dụng GIS và viễn thám trong đánh giá ngập lụt

Việc ứng dụng khoa học – kỹ thuật và công nghệ mới, cụ thể là công nghệ GIS và viễn thám vào lĩnh vực ứng phó với biến đổi khí hậu nói chung, dự báo sự tác động của nước biển dâng đến việc sử dụng đất nói riêng đã có nhiều nghiên cứu trong và