Tổng quan nghiên cứu

Việc xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất lâm nghiệp đóng vai trò thiết yếu trong công tác điều tra, kiểm kê rừng, phục vụ quy hoạch và phát triển bền vững tài nguyên rừng. Theo ước tính, diện tích đất lâm nghiệp tại xã Hòa Xuân Nam, huyện Đông Hòa, tỉnh Phú Yên có sự biến động đáng kể qua các năm, đòi hỏi cập nhật bản đồ hiện trạng chính xác và kịp thời. Nghiên cứu này được thực hiện trong khoảng thời gian từ tháng 7/2014 đến tháng 6/2015, nhằm ứng dụng công nghệ viễn thám hiện đại để xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất lâm nghiệp với độ chính xác cao, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý và quy hoạch tài nguyên rừng tại địa phương.

Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu là thu thập ảnh viễn thám độ phân giải cao (SPOT 5), áp dụng phương pháp phân loại định hướng đối tượng bằng phần mềm eCognition để xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất lâm nghiệp tại xã Hòa Xuân Nam. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào đất lâm nghiệp xã Hòa Xuân Nam, huyện Đông Hòa, tỉnh Phú Yên, với dữ liệu thu thập và xử lý trong năm 2014. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc cung cấp quy trình kỹ thuật xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất lâm nghiệp chính xác, hỗ trợ công tác quản lý, bảo vệ và phát triển rừng, đồng thời góp phần nâng cao năng lực ứng dụng công nghệ viễn thám trong lĩnh vực lâm nghiệp.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

  • Lý thuyết viễn thám và ảnh viễn thám: Viễn thám là khoa học thu thập và xử lý dữ liệu từ các thiết bị không tiếp xúc trực tiếp với vật thể, sử dụng phổ điện từ để ghi nhận hình ảnh mặt đất. Ảnh viễn thám cung cấp thông tin về đặc trưng phản xạ phổ của các lớp phủ mặt đất, giúp phân biệt các loại rừng và đất lâm nghiệp.

  • Mô hình phân loại ảnh viễn thám dựa trên pixel và định hướng đối tượng: Phân loại dựa trên pixel sử dụng đặc trưng phổ của từng điểm ảnh để phân loại, phù hợp với ảnh có độ phân giải thấp đến trung bình. Trong khi đó, phân loại định hướng đối tượng kết hợp đặc trưng phổ, hình dạng, cấu trúc và quan hệ không gian của các đối tượng ảnh, thích hợp với ảnh có độ phân giải cao như SPOT 5.

  • Khái niệm bản đồ hiện trạng đất lâm nghiệp: Bản đồ chuyên đề thể hiện vị trí, diện tích và trạng thái rừng, phục vụ công tác quản lý và quy hoạch tài nguyên rừng theo các cấp hành chính với tỷ lệ bản đồ phù hợp (1/5.000 đến 1/10.000 cho cấp xã).

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Ảnh viễn thám SPOT 5 thu nhận ngày 26/03/2013 với độ phân giải không gian 5m (kênh toàn sắc) và 10m (kênh đa phổ), cùng các dữ liệu hỗ trợ như bản đồ địa hình, dữ liệu GPS thực địa.

  • Phương pháp thu thập số liệu: Thu thập mẫu thực địa tại xã Hòa Xuân Nam để xây dựng khóa giải đoán ảnh, đảm bảo mỗi đối tượng rừng có ít nhất 20 mẫu đại diện trên từng cảnh ảnh.

  • Phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu: Ảnh được nắn chỉnh hình học, tăng cường chất lượng bằng biến đổi histogram và trộn ảnh. Phân loại ảnh sử dụng phần mềm eCognition theo phương pháp phân loại định hướng đối tượng, xây dựng bộ quy tắc phân loại dựa trên đặc trưng phổ, hình dạng, cấu trúc và quan hệ không gian của đối tượng ảnh.

  • Phương pháp đánh giá độ chính xác: Sử dụng hệ số Kappa và đánh giá độ chính xác tổng thể, yêu cầu độ chính xác trên 75% so với kết quả điều tra thực địa.

  • Timeline nghiên cứu: Từ tháng 7/2014 đến tháng 6/2015, bao gồm các bước thu thập dữ liệu, xử lý ảnh, phân loại, kiểm tra và biên tập bản đồ.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Độ chính xác phân loại cao: Kết quả phân loại sử dụng phương pháp định hướng đối tượng đạt độ chính xác tổng thể trên 80%, hệ số Kappa đạt khoảng 0,84, vượt mức yêu cầu tối thiểu 75%.

  2. Phân biệt rõ các trạng thái rừng: Bản đồ hiện trạng sử dụng đất lâm nghiệp phân loại được các trạng thái rừng giàu, trung bình, nghèo và đất chưa thành rừng với diện tích chi tiết, hỗ trợ công tác quản lý tài nguyên.

  3. So sánh phương pháp phân loại: Phương pháp định hướng đối tượng cho kết quả phân loại chính xác hơn phương pháp phân loại dựa trên pixel khoảng 10-15%, đặc biệt trong việc phân biệt các đối tượng có đặc trưng phổ tương tự nhưng khác về hình dạng và cấu trúc.

  4. Ứng dụng phần mềm eCognition hiệu quả: Việc sử dụng phần mềm eCognition giúp xây dựng bộ quy tắc phân loại linh hoạt, tận dụng được các đặc trưng hình học và quan hệ không gian, nâng cao chất lượng bản đồ hiện trạng.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp nâng cao độ chính xác là do phương pháp phân loại định hướng đối tượng không chỉ dựa vào đặc trưng phổ mà còn khai thác các đặc điểm hình dạng, cấu trúc và quan hệ không gian của các đối tượng ảnh. Điều này phù hợp với ảnh SPOT 5 có độ phân giải không gian cao, cho phép phân mảnh ảnh chính xác và nhận diện các đối tượng rừng phức tạp.

So sánh với các nghiên cứu trước đây sử dụng phương pháp phân loại dựa trên pixel, kết quả nghiên cứu này cho thấy sự cải thiện rõ rệt về độ chính xác và khả năng phân biệt các trạng thái rừng khác nhau. Việc áp dụng phần mềm eCognition cũng giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào kinh nghiệm chủ quan của người giải đoán, đồng thời tăng tính khách quan và khả năng tái lập kết quả.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh độ chính xác giữa hai phương pháp phân loại, bảng thống kê diện tích các trạng thái rừng và bản đồ hiện trạng sử dụng đất lâm nghiệp tỷ lệ 1:10.000 cho khu vực nghiên cứu.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai áp dụng rộng rãi công nghệ viễn thám và phân loại định hướng đối tượng trong công tác xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất lâm nghiệp tại các địa phương khác, nhằm nâng cao độ chính xác và hiệu quả quản lý tài nguyên rừng.

  2. Đào tạo và nâng cao năng lực cán bộ kỹ thuật về công nghệ viễn thám, phần mềm eCognition và phương pháp phân loại định hướng đối tượng, đảm bảo thực hiện quy trình phân loại chính xác và hiệu quả trong vòng 1-2 năm tới.

  3. Cập nhật và duy trì dữ liệu ảnh viễn thám định kỳ hàng năm để theo dõi biến động diện tích và trạng thái rừng, phục vụ công tác quy hoạch và bảo vệ rừng kịp thời, giảm thiểu sai số do dữ liệu cũ.

  4. Tăng cường phối hợp giữa các cơ quan quản lý, viện nghiên cứu và địa phương trong việc thu thập mẫu thực địa, kiểm tra và hiệu chỉnh bản đồ hiện trạng, đảm bảo tính chính xác và phù hợp với thực tế.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Cán bộ quản lý tài nguyên rừng và lâm nghiệp: Nghiên cứu cung cấp quy trình kỹ thuật và công nghệ mới giúp nâng cao hiệu quả quản lý, quy hoạch và bảo vệ rừng.

  2. Nhà nghiên cứu và học viên ngành viễn thám, GIS: Luận văn trình bày chi tiết phương pháp phân loại định hướng đối tượng và ứng dụng phần mềm eCognition, là tài liệu tham khảo quý giá cho nghiên cứu và học tập.

  3. Cơ quan quản lý địa phương và các tổ chức phát triển nông lâm nghiệp: Hỗ trợ xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất chính xác, phục vụ công tác quy hoạch phát triển bền vững.

  4. Các đơn vị đào tạo và giảng dạy chuyên ngành tài nguyên môi trường, lâm nghiệp: Tài liệu tham khảo bổ sung kiến thức thực tiễn về ứng dụng công nghệ viễn thám trong quản lý tài nguyên thiên nhiên.

Câu hỏi thường gặp

  1. Phân loại định hướng đối tượng khác gì so với phân loại dựa trên pixel?
    Phân loại định hướng đối tượng không chỉ dựa vào đặc trưng phổ của từng pixel mà còn sử dụng thông tin về hình dạng, cấu trúc và quan hệ không gian của các đối tượng ảnh, giúp phân loại chính xác hơn đặc biệt với ảnh có độ phân giải cao.

  2. Tại sao sử dụng ảnh SPOT 5 trong nghiên cứu này?
    Ảnh SPOT 5 có độ phân giải không gian cao (5m toàn sắc, 10m đa phổ), phù hợp để phân tích chi tiết các đối tượng rừng và đất lâm nghiệp, đồng thời hỗ trợ tốt cho phương pháp phân loại định hướng đối tượng.

  3. Độ chính xác của bản đồ hiện trạng sử dụng đất lâm nghiệp được đánh giá như thế nào?
    Độ chính xác được đánh giá qua hệ số Kappa và độ chính xác tổng thể, trong nghiên cứu này đạt trên 80% và hệ số Kappa khoảng 0,84, cho thấy mức độ chấp nhận cao.

  4. Phần mềm eCognition có ưu điểm gì trong phân loại ảnh viễn thám?
    eCognition cho phép phân loại dựa trên đối tượng ảnh, sử dụng mạng phân cấp và logic mờ để tích hợp nhiều đặc trưng, giúp phân loại chính xác và linh hoạt hơn so với các phần mềm phân loại dựa trên pixel truyền thống.

  5. Làm thế nào để đảm bảo mẫu thực địa đủ đại diện cho phân loại?
    Mẫu thực địa được thu thập theo quy định, mỗi đối tượng rừng trên từng cảnh ảnh có ít nhất 20 mẫu, phân bố đều trên khu vực nghiên cứu, giúp xây dựng khóa giải đoán ảnh chính xác và đại diện.

Kết luận

  • Nghiên cứu đã thành công trong việc ứng dụng công nghệ viễn thám và phương pháp phân loại định hướng đối tượng để xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất lâm nghiệp tại xã Hòa Xuân Nam với độ chính xác cao (độ chính xác tổng thể >80%, hệ số Kappa ~0,84).
  • Phương pháp phân loại định hướng đối tượng vượt trội hơn so với phương pháp phân loại dựa trên pixel, đặc biệt trong việc phân biệt các trạng thái rừng có đặc trưng phổ tương tự.
  • Phần mềm eCognition được chứng minh là công cụ hiệu quả, hỗ trợ xây dựng bộ quy tắc phân loại linh hoạt, tận dụng các đặc trưng hình học và quan hệ không gian.
  • Kết quả nghiên cứu góp phần nâng cao hiệu quả công tác quản lý, quy hoạch và phát triển tài nguyên rừng tại địa phương, đồng thời làm cơ sở cho việc ứng dụng rộng rãi công nghệ viễn thám trong lĩnh vực lâm nghiệp.
  • Đề xuất triển khai đào tạo, cập nhật dữ liệu định kỳ và tăng cường phối hợp các bên liên quan để duy trì và nâng cao chất lượng bản đồ hiện trạng sử dụng đất lâm nghiệp trong tương lai.

Hành động tiếp theo: Các cơ quan quản lý và nghiên cứu nên áp dụng quy trình và công nghệ được đề xuất để xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất lâm nghiệp tại các khu vực khác, đồng thời tổ chức đào tạo nâng cao năng lực cho cán bộ kỹ thuật.