ngoài nước thực hiện thành công mang lại hiệu quả thiết thực [130]. Chẳng hạn, Wang, Y. (2010) đã sử dụng phương pháp phân tích ngập lụt dựa trên mô hình độ cao kỹ thuật số (DEM) để dự đoán các ngôi làng bị lũ lụt đe dọa nghiêm trọng ở Trung Quốc. Các tác giả đã chứng minh rằng phương pháp phân tích ngập lụt có thể dự đoán chính xác một cách hợp lý tình trạng ngập lụt và hướng dẫn công tác cứu hộ và tái định cư của dân làng [151]. Trước đó, Zheng và Wang đã sử dụng mô hình ngập úng DEM 1-D để tính toán mô phỏng độ cao nước ngập và so sánh với độ cao mực nước tại các trạm đo để xác định vùng ngập và không ngập [169]. Tại Việt Nam, Lê Quang Cảnh sử dụng GIS để xây dựng bản đồ bị ngập lụt do nước biển dâng gây ra đối với diện tích đất trồng lúa ở dải đồng bằng ven biển Phú Yên. Bản đồ đã góp phần xác định các vùng bị ngập và diện tích đất trồng lúa bị ảnh hưởng [10].
Ngày nay, công nghệ Viễn thám và GIS đã cung cấp các công cụ mạnh mẽ để thu thập dữ liệu, phân tích không gian và hiển thị đồ họa. Hiện tại, đã có nhiều nghiên cứu về ứng dụng GIS và viễn thám trong theo dõi cũng như xác định vùng bị ngập lụt. Như nghiên cứu của Karlsen và cộng sự (2008) đã phát triển một ngưỡng NDVI cụ thể theo điểm ảnh (pixel) kết hợp và phương pháp ánh xạ dựa trên quy tắc quyết định để xác định thời điểm bắt đầu và kết thúc lũ [106]. White và Lewis (2011) đã phát triển một kỹ thuật lập bản đồ kỹ thuật số nhanh chóng bằng cách sử dụng hình ảnh vệ tinh có độ phân giải rất cao để theo dõi phản ứng tạm thời của thảm thực vật bị ngập đối với sự thay đổi tốc độ dòng chảy ở lưu vực Great Artesian của Úc [154]; hoặc nghiên cứu bằng cách kết hợp dữ liệu thực địa được thu thập, Zhao et al. (2009) sử dụng chuỗi thời gian của các chỉ số thực vật bao gồm chỉ số thực vật được tăng cường NDVI và chỉ số thực vật được điều chỉnh EVI cũng như chỉ số mặt nước LSWI, để mô tả khu vực bị ngập với lớp phủ thực vật trên bề mặt đất [167]. Nhiều cảm biến vệ tinh (Landsat TM / ETM+, MODIS và ALOS / PALSAR) cũng cung cấp các nguồn dữ liệu đáng tin cậy cho thấy sự thay đổi liên tục của vùng đất ngập nước [160]. Hình ảnh Landsat TM/ ETM + với độ phân giải không gian tốt (30 m) sẽ cải thiện đáng kể kết quả phân loại. Quan trọng hơn, Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS) đã dần dần đưa hình ảnh Landsat miễn phí qua Internet kể từ năm 2008 [155]. Như vậy, với chi phí không cao và quyền truy cập không hạn chế là hai lý do chính cho việc sử dụng hình ảnh Landsat [117].
c. Ứng dụng GIS và viễn thám trong đánh giá hạn hán
Việc sử dụng dữ liệu viễn thám trong việc theo dõi mức độ khô hạn bề mặt đã được ứng dụng rộng rãi ở nhiều quốc gia trên thế giới nhằm đáp ứng với nhu cầu thiết thực là kịp thời có những biện pháp hữu hiệu ứng phó với những tác hại do khô hạn gây ra tại khu vực. Đây sẽ là tiền đề để các nhà khoa học tiến hành nghiên cứu ứng dụng chỉ số khô hạn nhiệt độ/thực vật cho những khu vực khác nhau ở các quốc gia trong thời gian tới. Trần Thị Vân và ctv. (2009), đã ứng dụng phương pháp viễn thám nhiệt đưa ra
hướng tiếp cận nhằm xác định các yếu tố khí tượng liên quan đến quá trình nhiệt trong nghiên cứu biến đổi khí hậu. Đề tài nghiên cứu phương pháp xác định nhiệt độ bề mặt cho khu vực TP.HCM, có tính đến việc hiệu chỉnh kết quả tính toán thông qua việc xác định độ phát xạ bề mặt từ phương pháp NDVI, được thử nghiệm thực hiện trên 2 dòng ảnh vệ tinh Landsat và Aster có các kênh hồng ngoại nhiệt với độ phân giải không gian trung bình. Nghiên cứu của Nguyễn Hồng Quyên và cộng sự (2013) về sử dụng ảnh viễn thám nhiệt của MODIS trong việc dự báo khô hạn khu vực ĐBSCL đã sử dụng chỉ số khô hạn nhiệt độ - thực vật (TVDI) được tính toán từ chuỗi ảnh MODIS. Kết quả tính toán cho thấy khô hạn xuất hiện cục bộ ít hơn 25 ngày phân bố chủ yếu vùng có địa hình cao tỉnh An Giang và vùng ven biển các tỉnh Tiền Giang, Sóc Trăng, Bạc Liêu. Đồng thời, kết quả giải đoán từ TVDI bước đầu cho thấy có độ tin cậy cao khi được so sánh với các chỉ số thiếu nước WDI và chỉ số chuẩn hóa lượng mưa SPI. Nghiên cứu cũng đã xác định được các khu vực canh tác lúa bị khô hạn ảnh hưởng đến nông nghiệp ở Đồng bằng Sông Cửu Long năm 2011. Kết quả cho thấy khả năng ứng dụng ảnh viễn thám nhiệt của MODIS để theo dõi và dự báo khô hạn cho vùng ĐBSCL là phù hợp. Đây là nghiên cứu đóng góp một hướng tiếp cận cho các nhà nghiên cứu giải quyết vấn đề xác định các khu vực khô hạn ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp để có thể lựa chọn kiểu sử dụng và lịch thời vụ phù hợp. Huỳnh Văn Chương và cộng sự (2013) đã tiến hành nghiên cứu tại huyện Đại Lộc, tỉnh Quảng Nam cho các diện tích đất trồng lúa vụ Hè Thu trong giai đoạn 1996 đến 2013. Bằng việc kết hợp chỉ số khác biệt thực vật (NDVI) với chỉ số khô hạn (SPI) và phương pháp GIS có sự tham gia cho thấy rằng: hạn hán vụ hè thu chủ yếu rơi vào tháng 5 và tháng 7 và yếu tố SPI giải thích được khoảng 40% sự thay đổi của NDVI. Bên cạnh đó, kết quả cho thấy 850,65 ha đất trồng lúa đã bị chuyển đổi sang mục đích khác do hạn hán từ giai đoạn 1996 đến năm 2013, trong tương lai, tại huyện Đại Lộc sẽ có 142,55 ha đất lúa có nguy cơ hạn hán cao, tập trung tại các xã Đại Hồng, Đại Đồng, Đại Hưng và Đại Quang. Nguyễn Hữu Ngữ và Dương Quốc Nõn (2014) đã nghiên cứu rủi ro hạn hán phục vụ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp trên địa bàn huyện Đại Lộc tỉnh Quảng Nam. Nghiên cứu đã ứng dụng phương pháp chồng ghép bản đồ trong công nghệ GIS để mô phỏng hạn hán trên địa bàn huyện Đại Lộc. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng đã có khoảng 26% diện tích đất trồng lúa và cây hàng năm thường xuyên bị hạn hán [29]. Phạm Thị Thu Ngân (2011) đã tiến hành nghiên cứu tại huyện Bắc Bình, tỉnh Bắc Thuận, thời gian từ tháng 3 đến tháng 8 năm 2011. Với mục tiêu thành lập bản đồ nguy cơ hạn hán tại huyện Bắc Bình, đánh giá tác động của hạn lên nông nghiệp để đề xuất phòng và giảm thiểu thiệt hại của hạn địa phương. Đề tài tiến hành chồng lớp sáu yếu tố tác động đến tình hình hạn như: lượng mưa, lượng bốc hơi, mực nước ngầm, mật độ sông, loại đất, độ dốc; xác định vùng hạn tiềm năng trong GIS. Kết quả xác định được 77.223,89 ha diện tích hạn nặng, 104.995,86 ha diện tích hạn trung bình, 254,51 ha diện tích hạn nhẹ.
1.1.6. Giới thiệu những phần mềm sử dụng trong nghiên cứu
1.1.6.1. Sơ lược về phần mềm ArcGIS for Desktop
a. Khái quát về ArcGIS for Desktop
ArcGIS for Desktop là một sản phẩm của Viện nghiên cứu hệ thống môi trường ESRI (Environmental Systems Research Institute). Có thể nói đây là một phần mềm về GIS hoàn thiện với rất nhiều chức năng, công cụ phân tích xử lý mạnh mẽ, thực hiện trên nhiều môi trường khác nhau và cho phép người sử dụng thực hiện những chức năng của GIS ở bất cứ nơi nào họ muốn: trên màn hình, máy chủ, trên web.
ArcGIS for Desktop gồm có 3 cấp độ: Arcview (Basic), ArcEditor (Standard) và ArcInfo (Advanced). ArcGIS for Desktop là phiên bản nằm ở cấp độ ArcInfo. Cấp độ này mở ra mã hóa địa lý và công cụ bản đồ tiên tiến cho phép người dùng GIS xử lý cơ sở dữ liệu đầy đủ nhất và toàn diện với nhiều phân tích sẵn có. ArcGIS được xem là bộ phần mềm cung cấp khá nhiều ứng dụng hữu ích, bao gồm: ArcMap, ArcCatalog, Arctoolbox và với các phiên bản mới sau này ESRI còn bổ sung thêm cho người dùng các ứng dụng ArcGlobe, ArcSence, CityEngine [43].
b. Chức năng
Biên soạn và sửa chữa dữ liệu GIS: ArcGIS cung cấp nhiều công cụ và phương pháp để sửa chữa dữ liệu. ArcGIS sử dụng ba mô hình vector để biểu diễn dữ liệu đặc trưng là: coverages, shapefile và geodatabases.Tiến hành phân tích, xử lý: ArcGIS có đầy đủ chức năng của các phần mềm GIS khác nên nó bao gồm cả chức năng hiển thị và phân tích. Xuất bản các tài liệu bản đồ: ArcMap cung cấp một trải nghiệm người dùng đơn giản cho xuất bản tài liệu bản đồ.Chia sẻ bản đồ, các lớp, các mô hình xử lý dữ liệu và geodatabases với người dùng khác: ArcMap bao gồm các công cụ giúp cho dễ dàng đóng gói và chia sẻ các tập dữ liệu GIS với người dùng khác thông qua dịch vụ ArcGIS Online. Tài liệu thông tin- một mục tiêu quan trọng trong cộng đồng GIS là mô tả thông tin địa lý (Item Description).Tính năng mở rộng: Người sử dụng chuyên nghiệp có thể sử dụng các công cụ để chỉnh sửa, bao gồm khả năng để viết phần mềm add - in để thêm chức năng mới, đơn giản hóa và sắp xếp giao diện người dùng, sử dụng cho công việc xử lý dữ liệu tự động hóa [43].
c. Thành phần
ArcMap: ArcMap là ứng dụng chính và quan trọng nhất trong bộ ứng dụng của ESRI. Ứng dụng này giúp quản lý các lớp bản đồ, xem, chỉnh sửa, tạo mới và phân tích dữ liệu không gian địa lý. ArcMap cũng cho phép người dùng biểu tượng hoá các đối tượng, thêm các yếu tố mũi tên Bắc Nam, thước tỷ lệ, tiêu đề, chú giả… phục vụ cho công tác biên tập một bản đồ hoàn chỉnh bao gồm cả việc in ấn và xuất bản.
Lập bản đồ: ArcMap được sử dụng để tạo ra bản đồ độc đáo với các tính năng tùy biến trong xây dựng và thiết kế. Bản đồ thực hiện trên ArcMap được lưu lại dưới dạng file Map Document (*.mxd) [43].
ArcCatolog: ArcCatalog cũng là một phần khác của bộ sản phẩm ArcGIS. Đây là ứng dụng ưa thích để quản lý tập tin dựa trên dữ liệu GIS, cũng như thực hiện nhiệm vụ quản lý geodatabase. Ứng dụng này cung cấp một cái nhìn tổng tổng thể và thống nhất tất cả các tập tin. ArcCatalog cho phép: Duyệt và tìm kiếm thông tin địa lý; Ghi lại, xem và quản lý Metadata; Xuất, nhập các mô hình dữ liệu geodatabase và các tập dữ liệu dataset; Tìm kiếm và khám phá dữ liệu GIS; Tạo và quản lý các lược đồ của geodatabases [43].
ArcToolboxArcToolbox cung cấp một tham chiếu đến các hộp công cụ để tạo thuận lợi cho giao diện người dùng trong ArcGIS truy cập và tổ chức một bộ công cụ xử lý dữ liệu, các mô hình.Công cụ trong ArcToolbox được nhóm lại một cách logic: là hộp chứa đựng các công cụ và bộ công cụ, các công cụ không thể bị xóa đi tuy nhiên nó có thể được gỡ bỏ từ ArcToolbox Window. Người dùng có thể tạo ra hộp công cụ tùy chỉnh của riêng mình và thêm nó vào cấu trúc ArcToolbox, tùy chỉnh cả về vị trí cửa sổ hiển thị. Các công cụ được xây dựng như cây thư mục và được sắp xếp theo thứ tự chữ cái [43].
ArcSence: ArcGIS cung cấp hai môi trường hình ảnh 3D, ArcGlobe - để làm việc và ArcScene - cho phép hiển thị, phân tích dữ liệu 2D trong một không gian 3D.ArcScene là một trình xem 3D rất thích hợp để tạo ra những cảnh quan địa lý. Dựa trên OpenGL, ArcScene hỗ trợ phức tạp dòng 3D tượng trưng và bản đồ kết cấu cũng như tạo bề mặt và màn hình hiển thị của hộp. Tất cả các dữ liệu được nạp vào bộ nhớ, cho phép chuyển hướng, và chức năng phóng to, thu nhỏ tương đối nhanh [43].
ArcGlobe: ArcGlobe là một phần của phần mở rộng ArcGIS 3D Analyst. Ứng dụng này thường được thiết kế để sử dụng với các bộ dữ liệu rất lớn. Nó dựa trên một cái nhìn toàn cầu, với tất cả các dữ liệu [43].
1.1.6.2. Sơ lược về ảnh viễn thám và phần mềm giải đoán ảnh viễn thám ENVI
a. Sơ lược về các ảnh viễn viễn thám được sử dụng trong nghiên cứu
Landsat 8 hay còn gọi là LDCM (Landsat Data Continuity Mission); là vệ tinh Landsat thứ 8 và sẽ kéo dài trên 40 năm quan sát Trái đất, cung cấp những thông tin quan trọng trong nhiều lĩnh vực như quản lý năng lượng và nước, theo dõi rừng, sức khỏe con người và môi trường, quy hoạch đô thị, khắc phục thảm họa và lĩnh vực nông nghiệp. Dữ liệu thu nhận được sẽ được phân phối miễn phí đến người sử dụng [11].
Bảng 1.3. Đặc trưng Bộ cảm của ảnh vệ tinh Landsat 8 (LDCM)
Kênh | Bước sóng (micrometers) | Độ phân giải (meters) | |
LDCM – Landsat 8 (Bộ cảm OLI và TIRs) | Band 1 - Coastal aerosol | 0,433 – 0,453 | 30 |
Band 2 – Blue | 0,450 – 0,515 | 30 | |
Band 3 – Green | 0,525 – 0,600 | 30 | |
Band 4 – Red | 0,630 – 0,680 | 30 | |
Band 5 - Near Infrared (NIR) | 0,845 – 0,885 | 30 | |
Band 6 - SWIR 1 | 1,560 – 1,660 | 30 | |
Band 7 - SWIR 2 | 2,100 – 2,300 | 30 | |
Band 8 - Panchromatic | 0,500 – 0,680 | 15 | |
Band 9 - Cirrus | 1,360 – 1,390 | 30 | |
Band 10 - Thermal Infrared (TIR) 1 | 10,3 – 11,3 | 100 | |
Band 11 - Thermal Infrared (TIR) 2 | 11,5 – 12,5 | 100 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Các Quy Định Về Quản Lý Và Sử Dụng Đất Nông Nghiệp -
Phân Ngưỡng Mức Độ Hạn Hán Dựa Vào Chỉ Số Spi Và Rdi -
Ảnh Vệ Tinh Với Độ Phân Giải Không Gian Khác Nhau -
Tình Hình Sử Dụng Đất Nông Nghiệp Trên Thế Giới Và Việt Nam -
Tác Động Của Hạn Hán Đến Tài Nguyên Đất Ở Việt Nam -
Các Công Trình Nghiên Cứu Liên Quan Đến Ngập Lụt Ở Tỉnh Thừa Thiên Huế
Xem toàn bộ 203 trang tài liệu này.
(Nguồn: [11])
LDCM mang theo 2 bộ cảm: bộ thu nhận ảnh mặt đất (OLI - Operational Land Imager) và bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt (TIRS - Thermal Infrared Sensor). Những bộ cảm này được thiết kế để cải thiện hiệu suất và độ tin cậy cao hơn so với các bộ cảm Landsat trước.
So với Landsat 7, LDCM có cùng độ rộng dải chụp, cùng độ phân giải ảnh và chu kỳ lặp lại (16 ngày). Tuy nhiên, ngoài các dải phổ tương tự Landsat 7, bộ cảm OLI thu nhận thêm dữ liệu ở 2 dải phổ mới nhằm phục vụ quan sát mây ti và quan sát chất lượng nước ở các hồ và đại dương nước nông ven biển cũng như sol khí. Bộ cảm TIRs thu nhận dữ liệu ở 2 dải phổ hồng ngoại nhiệt, phục vụ theo dõi tiêu thụ nước, đặc biệt ở những vùng khô cằn thuộc miền tây nước Mỹ [11].
Landsat 7, phóng lên ngày 15 tháng 4 năm 1999, là vệ tinh nhân tạo thứ 7 của chương trình Quan sát Trái Đất (hay chương trình Landsat). Mục đích chính của Landsat 7 là cập nhật những hình ảnh vệ tinh mới nhất so với những ảnh đã được thu thập từ các vệ tinh trước đó, và có thể chụp những ảnh không mây. Chương trình
Landsat do USGS quản lý và vận hành, và dữ liệu thu thập từ Landsat 7 có thể được thu thập và phân bối bởi USGS. Dự án NASA World Wind cho phép chụp các ảnh 3D từ 7 và các nguồn tài nguyên khác để định hướng tự do và nhìn từ bất kỳ góc độ nào [42].
Bảng 1.4. Đặc điểm của một số kênh phổ ảnh Landsat 7
Bước sóng (micromet) | Độ phân giải (m) | |
Kênh 1 | 0,45 - 0,515 | 30 |
Kênh 2 | 0,525 - 0,605 | 30 |
Kênh 3 | 0,63 - 0,69 | 30 |
Kênh 4 | 0,75 - 0,90 | 30 |
Kênh 5 | 1,55 - 1,75 | 30 |
Kênh 6 | 10,40 - 12,5 | 60 *(30) |
Kênh 7 | 2,09 - 2,35 | 30 |
Pan | 0,52 - 0,90 | 15 |
(Nguồn: [42])
Dữ liệu viễn thám để xây dựng bản đồ mô hình số độ cao (DEM) có thể được lấy hoặc thành lập từ nhiều nguồn khác nhau. Với sự phát triển của công nghệ viễn thám hiện tại, một số vệ tinh mang cảm biến có băng tầng đặc biệt hoặc radar có thể trực tiếp thu được giá trị độ cao của địa hình (tính từ mặt nước biển), trong đó nổi bật nhất là ảnh SRTM và ASTER. Là 1 trong 5 thiết bị cảm biến viễn thám bay cùng với vệ tinh Terra của Nhật Bản được phóng vào quỹ đạo Trái Đất bởi NASA vào năm 1999. Bắt đầu thu thập dữ liệu vào tháng 2 năm 2000. ASTER cho dữ liệu ảnh Trái Đất độ phân giải cao với 14 dải băng tần, trải từ tia sáng nhìn thấy được cho tới tia hồng ngoại nhiệt. Độ phân giải của ảnh từ 15m đến 90m. Ảnh ASTER được sử dụng để tạo các bản đồ chi tiết: bề mặt nhiệt độ, phát xạ, phản xạ và độ cao.
ASTER phiên bản 1: Vào tháng 6 năm 2009, Ảnh GDEM (Global Digital Elevation Model) được công bố công cộng. Là một sản phẩm hợp tác giữa NASA; Bộ Kinh tế, Thương mại và Công nghiệp Nhật Bản (METI) và Hệ thống không gian Nhật Bản. GDEM là bản đồ hoàn chỉnh nhất về Trái Đất từng xuất hiện, bao phủ 99% bề mặt của nó. So sánh với sản phẩm gần nó nhất là ảnh SRTM, chỉ bao phủ 80% bề mặt, độ phân giải toàn cầu là 90m, 30m cho bản đồ USA. Ảnh GDEM bao phủ bề mặt Trái Đất từ 830 Bắc cho tới 830 Nam (từ 560 Nam đến 600 Bắc của SRTM), trở thành bản
đồ Trái Đất đầu tiên bao phủ gần như toàn bộ xích đạo. Được tạo thành từ 1,3 triệu ảnh VNIR chụp bởi ASTER.
Mặc dù trên danh nghĩa là ảnh với độ phân giải cao, một vài người sử dụng đã nhận xét là chất lượng thực tế khá thấp, không tốt bằng ảnh SRTM, và sự hiện diện của các công trình nhân tạo là khá nghiêm trọng.
Một vài sự hạn chế đã được công nhận bởi METI và NASA, và họ chỉ ra rằng, sản phẩm hiện tại dừng ở “Dùng để nghiên cứu”
ASTER phiên bản 2:
Trong tháng 10 năm 2011, phiên bản 2 của GDEM đã được ra đời. Được nhận định là phiên bản nâng cấp, cải thiện của phiên bản 1. Những yếu tố nâng cấp bao gồm: Sự gia tăng độ chính xác theo kinh độ và vĩ độ, độ phân giải theo kinh độ tốt hơn, giảm sự hiện hữu của công trình nhân tạo và có giá trị thực tiễn trên bề mặt nước hơn. Tuy nhiên vẫn có những nhận xét cho rằng, mặc dù đã có những cải thiện đáng kể nhưng vẫn chỉ nằm ở mức độ “ Dùng để nghiên cứu” vì sự hiện hữu của các yếu tố nhân tạo.
Khi sử dụng sản phẩm ASTER phải tuân thủ theo những quy định của nhà phát
hành:
- Dữ liệu ASTER có liên quan tới sự phân bố và chính sách trích dẫn. Nên khi
sử dụng, người dùng phải cam kết chỉ lưu truyền ảnh cho những cá nhân của tổ chức hoặc những người có ý định sử dụng trong đề tài hoặc những người làm bên thảm họa được sự hỗ trợ của tổ chức GEO Disaster Theme [42].
b. Sơ lược về phần mềm ENVI
Phần mềm ENVI là một phần mềm xử lý giải đoán ảnh viễn thám rất mạnh, hiện đang được sử dụng rộng rãi có các đặc điểm chính như sau: Hiển thị, phân tích ảnh với nhiều kiểu dữ liệu và kích cỡ ảnh khác nhau. ENVI có các công cụ chiết tách phổ, sử dụng thư viện phổ, và các chức năng chuyên cho phân tích ảnh phân giải phổ cao.
Cho phép làm việc với từng kênh phổ riêng lẻ hoặc toàn bộ ảnh. Khi một file ảnh được mở, mỗi kênh phổ của ảnh đó có thể được thao tác với tất cả các chức năng hiện có của hệ thống. Với nhiều file ảnh được mở, ta có thể dễ dàng lựa chọn các kênh từ các file ảnh để xử lý cùng nhau. Dễ dàng mở rộng và tùy biến các ứng dụng. Ngoài ra, người dùng có thể sử dụng ENVI trên các môi trường khác nhau như Windows, Linux hay Unix. Sản phẩm ảnh sau khi xử lý có thể xuất ra nhiều phần mềm biên tập bản đồ khác nhau như Mapinfo, Autocad, Microstation, Acrview [22].
1.1.6.3. Giới thiệu về phần mềm SPIGenerator v1.7.5
Phần mềm SPIGenerator là phần mềm dựa trên xác suất của lượng mưa đối với bất kỳ quy mô thời gian, lượng mưa quan sát sau đó được chuyển đổi thành một chỉ số. Chỉ số SPI được nhiều nhà lập kế hoạch hạn hán đánh giá cao tính linh hoạt, bởi vì SPI có thể tính được cho các khoảng thời gian quy mô khác nhau, cung cấp cảnh báo sớm của
hạn hán và giúp đánh giá mức độ nghiêm trọng hạn hán. Là phần mềm dễ sử dụng, với dữ liệu đầu vào là lượng mưa sau khi chạy phần mềm thì nhanh chóng đưa ra kết quả là giá trị của SPI, tuy nhiên nó chỉ có thể định lượng thâm hụt lượng mưa, giá trị dựa trên các số liệu sơ bộ nên có thể thay đổi, hình 1.6 thể hiện giao diện của phần mềm.
Phần mềm SPIGenerator là một phần mềm nhỏ, không cần cài đặt, có thể tải về được ở https://drought.unl.edu/droughtmonitoring/SPI/SPIProgram.aspx.Với giao diện đơn giản có thể giúp cho người sử dụng dễ dàng tính toán chỉ số SPI theo từng thời đoạn khác nhau.
Hình 1.6. Giao diện chính của phần mềm SPIGenertor
1.1.7. Các khái niệm, phân tích về thang đo Linkert, hồi quy đa biến và phân tích tương quan vào tổng quan
1.1.7.1. Thang đo Likert
Theo Bissonnette (2007), thang đo Likert (Tiếng Anh: Likert Scale) [73] được đặt theo tên của nhà khoa học xã hội người Mỹ Rensis Likert - Người đã phát minh ra phương pháp này vào năm 1932. Thang đo Likert là một thang đo lường hoặc một công cụ được sử dụng trong bảng câu hỏi để xác định ý kiến, hành vi và nhận thức của cá nhân hoặc người tiêu dùng. Đối tượng tham gia khảo sát lựa chọn từ một loạt các câu trả lời có thể cho một câu hỏi hoặc tuyên bố cụ thể dựa trên mức độ đồng ý của họ.