Tổng quan nghiên cứu

Tỉnh Lâm Đồng, với diện tích rừng khoảng 533.732 ha, trong đó rừng tự nhiên chiếm 455.320 ha, là một trong những vùng có tỷ lệ che phủ rừng cao của Việt Nam. Tuy nhiên, trong giai đoạn 2019-2021, tỉnh này vẫn ghi nhận 725 vụ mắt rừng và suy thoái rừng với tổng diện tích bị ảnh hưởng lên tới 139,03 ha. Việc phát hiện sớm và giám sát chính xác các khu vực này là thách thức lớn đối với công tác quản lý và bảo vệ rừng. Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh Sentinel 2 nhằm giám sát mắt rừng, suy thoái rừng trên địa bàn tỉnh Lâm Đồng được thực hiện với mục tiêu nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên rừng, phát hiện kịp thời các vụ việc phá rừng trái phép, từ đó góp phần bảo vệ đa dạng sinh học và phát triển bền vững tài nguyên rừng.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào diện tích đất có rừng của tỉnh Lâm Đồng trong giai đoạn 2019-2021, đặc biệt vào mùa khô từ tháng 12 năm trước đến tháng 4 năm sau, nhằm giảm thiểu ảnh hưởng của mây che phủ trên ảnh vệ tinh. Nghiên cứu sử dụng các chỉ số thực vật như NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) và ARVI (Atmospherically Resistant Vegetation Index) trên ảnh Sentinel 2 để phát hiện các điểm mắt rừng và suy thoái rừng. Kết quả nghiên cứu không chỉ cung cấp số liệu chính xác về diện tích và vị trí các khu vực bị ảnh hưởng mà còn đề xuất quy trình kỹ thuật ứng dụng công nghệ địa không gian trong giám sát tài nguyên rừng, góp phần nâng cao hiệu quả công tác quản lý bảo vệ rừng tại địa phương.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên ba công nghệ địa không gian chính: Viễn thám (Remote Sensing - RS), Hệ thống thông tin địa lý (Geographical Information Systems - GIS) và Hệ thống định vị toàn cầu (Global Positioning Systems - GPS). Viễn thám cung cấp dữ liệu ảnh đa phổ, đa thời gian giúp phát hiện và theo dõi biến động rừng. GIS hỗ trợ quản lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu không gian liên quan đến tài nguyên rừng. GPS cung cấp tọa độ chính xác cho các điểm khảo sát thực địa, phục vụ kiểm chứng kết quả phân tích ảnh vệ tinh.

Hai chỉ số thực vật chính được sử dụng là NDVI và ARVI. NDVI phản ánh mức độ che phủ thực vật dựa trên sự khác biệt giữa vùng cận hồng ngoại và vùng đỏ, trong khi ARVI được thiết kế để giảm thiểu ảnh hưởng của khí quyển, giúp cải thiện độ chính xác trong điều kiện mây và bụi. Ngoài ra, chỉ số tương đối KB được áp dụng để đánh giá mức độ thay đổi rừng qua các thời điểm.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là ảnh vệ tinh Sentinel 2 được tải về từ nền tảng Google Earth Engine (GEE), đã được xử lý hiệu chỉnh khí quyển và lọc mây. Nghiên cứu tập trung vào hai giai đoạn mùa khô 2019-2020 và 2020-2021 để giảm thiểu ảnh hưởng của mây. Cỡ mẫu gồm 50 điểm mắt rừng, suy thoái rừng thực tế được lựa chọn theo phương pháp điển hình, dựa trên hồ sơ của Chi cục Kiểm lâm tỉnh Lâm Đồng để đánh giá độ chính xác kết quả phát hiện.

Phân tích dữ liệu sử dụng phần mềm QGIS phiên bản 3.16 để tính toán các chỉ số NDVI, ARVI và chỉ số KB, phân loại và xác định các khu vực mắt rừng, suy thoái rừng. Quy trình kỹ thuật bao gồm tải ảnh từ GEE, xử lý ảnh, tính toán chỉ số, phân loại và thống kê diện tích các khu vực bị ảnh hưởng. Độ chính xác được đánh giá bằng cách so sánh diện tích phát hiện trên ảnh vệ tinh với diện tích thực tế từ hồ sơ kiểm lâm.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiện trạng rừng và biến động mắt rừng, suy thoái rừng: Tổng diện tích đất có rừng tỉnh Lâm Đồng là 533.732 ha, trong đó rừng tự nhiên chiếm 455.320 ha. Giai đoạn 2019-2021, có 725 vụ mắt rừng, suy thoái rừng với tổng diện tích 139,03 ha. Năm 2019 có số vụ cao nhất (255 vụ), năm 2021 thấp nhất (219 vụ).

  2. Phát hiện mắt rừng, suy thoái rừng qua ảnh Sentinel 2 giai đoạn 2019-2020: Sử dụng chỉ số NDVI phát hiện 3.740 điểm với diện tích 2.029,24 ha; chỉ số ARVI phát hiện 4.408 điểm với diện tích 2.392,02 ha. Các huyện có số điểm và diện tích lớn nhất gồm Lạc Dương, Đam Rông, Lâm Hà, Di Linh, Bảo Lâm.

  3. Phát hiện mắt rừng, suy thoái rừng giai đoạn 2020-2021: Chỉ số NDVI phát hiện 2.455 điểm với diện tích 1.328 ha; chỉ số ARVI phát hiện 3.885 điểm với diện tích 2.122,66 ha. Các huyện trọng điểm gồm Đam Rông, Lạc Dương, Lâm Hà, Đức Trọng, Di Linh, Bảo Lâm.

  4. Đánh giá độ chính xác: Độ chính xác trung bình phát hiện diện tích mắt rừng, suy thoái rừng khi sử dụng NDVI là 76,5%, trong khi sử dụng ARVI đạt 92,8%. Điều này cho thấy ARVI phù hợp hơn trong điều kiện khí hậu và địa hình của Lâm Đồng.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy ảnh vệ tinh Sentinel 2 kết hợp với các chỉ số thực vật NDVI và ARVI là công cụ hiệu quả trong giám sát biến động rừng, đặc biệt trong phát hiện sớm các điểm mắt rừng và suy thoái rừng. Việc lựa chọn mùa khô để thu thập ảnh giúp giảm thiểu sai số do mây che phủ, nâng cao độ chính xác phân tích. So với các nghiên cứu trong nước và quốc tế, kết quả độ chính xác của ARVI trong nghiên cứu này tương đồng hoặc cao hơn, khẳng định tính ứng dụng của chỉ số này trong điều kiện khí hậu nhiệt đới gió mùa.

Biểu đồ phân bố số điểm và diện tích mắt rừng theo huyện thể hiện rõ các vùng trọng điểm cần tập trung quản lý, giúp lực lượng kiểm lâm và các cơ quan chức năng có thể ưu tiên nguồn lực tuần tra, giám sát. So sánh với số liệu thực tế từ hồ sơ kiểm lâm, kết quả phát hiện trên ảnh vệ tinh có độ tương đồng cao, chứng tỏ phương pháp nghiên cứu có tính thực tiễn và khả năng ứng dụng rộng rãi.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai thường xuyên giám sát bằng ảnh vệ tinh Sentinel 2: Áp dụng quy trình kỹ thuật đã đề xuất để giám sát biến động rừng hàng năm, đặc biệt vào mùa khô, nhằm phát hiện sớm các vụ mắt rừng, suy thoái rừng. Chủ thể thực hiện là Chi cục Kiểm lâm tỉnh Lâm Đồng, phối hợp với các đơn vị quản lý rừng.

  2. Tăng cường đào tạo và nâng cao năng lực cho cán bộ quản lý rừng: Đào tạo sử dụng phần mềm GIS, Google Earth Engine và phân tích chỉ số NDVI, ARVI để nâng cao kỹ năng phát hiện và xử lý các vụ việc phá rừng kịp thời.

  3. Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm và cơ chế phối hợp liên ngành: Thiết lập hệ thống cảnh báo dựa trên dữ liệu viễn thám để thông báo kịp thời cho các lực lượng chức năng, đồng thời phối hợp với chính quyền địa phương trong công tác bảo vệ rừng.

  4. Đẩy mạnh công tác tuyên truyền, nâng cao nhận thức cộng đồng: Tuyên truyền về tác hại của phá rừng và lợi ích của việc bảo vệ rừng, khuyến khích người dân tham gia giám sát và bảo vệ tài nguyên rừng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Cán bộ quản lý và bảo vệ rừng: Nghiên cứu cung cấp phương pháp và quy trình kỹ thuật ứng dụng công nghệ địa không gian giúp nâng cao hiệu quả công tác giám sát và phát hiện biến động rừng.

  2. Nhà nghiên cứu và sinh viên chuyên ngành quản lý tài nguyên rừng, viễn thám: Luận văn là tài liệu tham khảo quý giá về ứng dụng ảnh vệ tinh Sentinel 2 và các chỉ số thực vật trong giám sát tài nguyên rừng.

  3. Cơ quan quản lý nhà nước về tài nguyên môi trường: Giúp xây dựng chính sách, kế hoạch quản lý rừng dựa trên dữ liệu chính xác và cập nhật liên tục từ công nghệ viễn thám.

  4. Tổ chức phi chính phủ và cộng đồng địa phương: Hỗ trợ trong việc giám sát, bảo vệ rừng và phát triển các chương trình bảo tồn đa dạng sinh học tại địa phương.

Câu hỏi thường gặp

  1. Ảnh vệ tinh Sentinel 2 có ưu điểm gì trong giám sát rừng?
    Sentinel 2 cung cấp ảnh đa phổ với độ phân giải không gian từ 10-20 m, có khả năng thu thập dữ liệu thường xuyên và miễn phí, phù hợp để phát hiện biến động rừng nhỏ và theo dõi thay đổi theo thời gian.

  2. Tại sao chọn mùa khô để thu thập ảnh vệ tinh?
    Mùa khô có tỷ lệ mây thấp hơn, giảm thiểu ảnh hưởng của mây che phủ trên ảnh vệ tinh, giúp tăng độ chính xác trong việc phân tích và phát hiện các điểm mắt rừng, suy thoái rừng.

  3. Chỉ số NDVI và ARVI khác nhau như thế nào?
    NDVI phản ánh mức độ che phủ thực vật dựa trên vùng cận hồng ngoại và đỏ, trong khi ARVI được thiết kế để giảm thiểu ảnh hưởng của khí quyển như bụi và mây, giúp cải thiện độ chính xác trong điều kiện khí hậu phức tạp.

  4. Độ chính xác phát hiện mắt rừng, suy thoái rừng đạt được là bao nhiêu?
    Nghiên cứu cho thấy độ chính xác trung bình khi sử dụng NDVI là 76,5%, còn sử dụng ARVI đạt 92,8%, cho thấy ARVI phù hợp hơn trong điều kiện nghiên cứu tại Lâm Đồng.

  5. Làm thế nào để áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn quản lý rừng?
    Các cơ quan quản lý có thể triển khai quy trình kỹ thuật giám sát định kỳ bằng ảnh vệ tinh, kết hợp với kiểm tra thực địa và xây dựng hệ thống cảnh báo sớm để phát hiện và xử lý kịp thời các vụ phá rừng.

Kết luận

  • Ứng dụng ảnh vệ tinh Sentinel 2 kết hợp chỉ số NDVI và ARVI hiệu quả trong giám sát mắt rừng, suy thoái rừng tại tỉnh Lâm Đồng giai đoạn 2019-2021.
  • Tổng số vụ mắt rừng, suy thoái rừng là 725 vụ với diện tích 139,03 ha, tập trung chủ yếu ở các huyện Lạc Dương, Đam Rông, Lâm Hà, Di Linh, Bảo Lâm.
  • Độ chính xác phát hiện sử dụng ARVI đạt 92,8%, cao hơn NDVI (76,5%), phù hợp với điều kiện khí hậu và địa hình địa phương.
  • Đề xuất quy trình kỹ thuật ứng dụng công nghệ địa không gian giúp nâng cao hiệu quả quản lý, bảo vệ rừng.
  • Khuyến nghị triển khai giám sát định kỳ, đào tạo cán bộ và xây dựng hệ thống cảnh báo sớm để bảo vệ tài nguyên rừng bền vững.

Next steps: Triển khai áp dụng quy trình kỹ thuật trong công tác quản lý rừng tại Lâm Đồng, mở rộng nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian cho các tỉnh lân cận.

Call to action: Các cơ quan quản lý và nhà nghiên cứu cần phối hợp chặt chẽ để phát huy tối đa hiệu quả của công nghệ viễn thám trong bảo vệ tài nguyên rừng, góp phần phát triển bền vững môi trường và kinh tế địa phương.