Luận văn thạc sĩ nghiên cứu kết hợp ảnh vệ tinh quang học sentinel 2 và dữ liệu radar sentinel 1 xác định trữ lượng rừng tại vườn quốc gia yok đôn tỉnh đắk lắk

Nghiên cứu xác định trữ lượng rừng tại Vườn quốc gia Yok Đôn sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel 2 và dữ liệu radar Sentinel 1, mang lại kết quả chính xác và hiệu quả.

• Tác giả: Hà Khánh Châu
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Hải Hòa
• Trường học: Trường Đại Học Lâm Nghiệp
• Chuyên ngành: Quản Lý Tài Nguyên Rừng
• Đề tài: Nghiên Cứu Xác Định Trữ Lượng Rừng Tại Vườn Quốc Gia Yok Đôn Bằng Ảnh Vệ Tinh Sentinel 2 Và Dữ Liệu Radar Sentinel 1
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH, CÁC BIỂU ĐỒ
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• ĐẶT VẤN ĐỀ
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Nghiên cứu về ảnh vệ tinh trong theo dõi diễn biến tài nguyên rừng
• 1.2. Tình hình nghiên cứu về khả năng kết hợp ảnh Quang học và ảnh Radar trong việc xác định trữ lượng rừng
• 1.2.1. Trên thế giới
• 2. CHƯƠNG 2: MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Mục tiêu chung
• 2.2. Mục tiêu cụ thể
• 2.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 2.3.1. Đối tượng nghiên cứu
• 2.3.2. Phạm vi nghiên cứu
• 2.4. Phương pháp nghiên cứu
• 2.4.1. Phương pháp kế thừa tư liệu
• 2.4.2. Phương pháp nghiên cứu cụ thể
• 3. CHƯƠNG 3: ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN VƯỜN QUỐC GIA YOK ĐÔN
• 3.1. Vị trí địa lý
• 3.2. Địa hình, địa thế
• 3.3. Khí hậu thuỷ văn
• 3.4. Địa chất thổ nhưỡng
• 3.5. Đa dạng sinh học
• 3.5.1. Hệ thực vật
• 3.5.2. Hệ động vật
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Đặc điểm hiện trạng rừng tại vườn quốc gia Yok Đôn, tỉnh Đắk Lắk
• 4.2. Phương pháp kết hợp ảnh quang học và tư liệu Radar
• 4.3. Mối quan hệ giữa giá trị NDVI; phân cực và tổ hợp phân cực VH, VV với trữ lượng rừng (MGO)
• 4.4. Mô hình xác định trữ lượng rừng bằng Sentinel-1 và Sentinel-2
• 4.5. Đánh giá độ chính xác của các mô hình bằng chỉ số RMSE
• 4.6. Thử nghiệm xác định trữ lượng rừng từ ảnh quang học và tư liệu radar cho vườn quốc gia Yok Đôn, tỉnh Đắk Lắk
• 4.7. Đề xuất phương pháp kết hợp ảnh quang học và tư liệu radar để xác định trữ lượng rừng
• KẾT LUẬN, TỒN TẠI, KHUYẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ BIỂU

Tóm tắt

I. Tổng quan về nghiên cứu xác định trữ lượng rừng

Nghiên cứu này tập trung vào việc xác định trữ lượng rừng tại Vườn Quốc gia Yok Đôn bằng cách kết hợp ảnh vệ tinh Sentinel 2 và dữ liệu radar Sentinel 1. Trữ lượng rừng là một chỉ số quan trọng trong quản lý rừng và bảo tồn thiên nhiên, giúp đánh giá tình trạng và sức khỏe của hệ sinh thái rừng. Việc sử dụng công nghệ vệ tinh và phân tích dữ liệu hiện đại cho phép cập nhật thông tin nhanh chóng và chính xác, đặc biệt trong các khu vực rộng lớn và khó tiếp cận.

1.1. Vai trò của ảnh vệ tinh và radar trong nghiên cứu rừng

Ảnh vệ tinh Sentinel 2 cung cấp dữ liệu quang học với độ phân giải cao, giúp phân tích các chỉ số như NDVI (Chỉ số khác biệt thực vật) để đánh giá mức độ phủ xanh. Trong khi đó, dữ liệu radar Sentinel 1 có khả năng xuyên qua mây và hoạt động trong mọi điều kiện thời tiết, cung cấp thông tin về cấu trúc và độ ẩm của rừng. Sự kết hợp hai loại dữ liệu này mang lại hiệu quả cao trong việc đánh giá tài nguyên rừng.

1.2. Tình hình nghiên cứu trên thế giới

Trên thế giới, việc kết hợp ảnh quang học và ảnh radar đã được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về quản lý rừng và bảo tồn thiên nhiên. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng đồng thời hai loại dữ liệu này giúp tăng độ chính xác trong việc xác định trữ lượng rừng và theo dõi biến động rừng theo thời gian.

II. Phương pháp nghiên cứu và kết quả

Nghiên cứu sử dụng phương pháp kết hợp ảnh vệ tinh Sentinel 2 và dữ liệu radar Sentinel 1 để xác định trữ lượng rừng tại Vườn Quốc gia Yok Đôn. Các bước thực hiện bao gồm thu thập dữ liệu, xử lý ảnh, phân tích mối quan hệ giữa các chỉ số và xây dựng mô hình dự đoán. Kết quả nghiên cứu cho thấy sự kết hợp hai loại dữ liệu này mang lại độ chính xác cao trong việc đánh giá trữ lượng rừng.

2.1. Phương pháp kết hợp ảnh quang học và radar

Phương pháp kết hợp ảnh quang học và ảnh radar dựa trên việc phân tích các chỉ số như NDVI, phân cực VH, và phân cực VV. Các chỉ số này được sử dụng để xây dựng mô hình toán học dự đoán trữ lượng rừng. Kết quả cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa các chỉ số này và trữ lượng rừng, đặc biệt là trong việc đánh giá độ che phủ và cấu trúc rừng.

2.2. Đánh giá độ chính xác của mô hình

Độ chính xác của mô hình được đánh giá thông qua chỉ số RMSE (Sai số trung phương). Kết quả cho thấy mô hình kết hợp ảnh vệ tinh Sentinel 2 và dữ liệu radar Sentinel 1 có độ chính xác cao hơn so với việc sử dụng riêng lẻ từng loại dữ liệu. Điều này khẳng định hiệu quả của phương pháp kết hợp trong việc đánh giá tài nguyên rừng.

III. Ứng dụng và ý nghĩa thực tiễn

Nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng trong việc quản lý rừng và bảo tồn thiên nhiên tại Vườn Quốc gia Yok Đôn. Việc xác định chính xác trữ lượng rừng giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định phù hợp trong việc bảo vệ và phát triển rừng bền vững. Ngoài ra, phương pháp kết hợp ảnh vệ tinh và dữ liệu radar có thể được áp dụng rộng rãi trong các khu vực khác, góp phần nâng cao hiệu quả công tác quản lý tài nguyên rừng trên toàn quốc.

3.1. Đề xuất phương pháp kết hợp

Nghiên cứu đề xuất phương pháp kết hợp ảnh quang học và ảnh radar để xác định trữ lượng rừng một cách hiệu quả. Phương pháp này không chỉ tiết kiệm thời gian và chi phí mà còn mang lại độ chính xác cao, đặc biệt trong các khu vực có điều kiện thời tiết phức tạp.

3.2. Khuyến nghị cho công tác quản lý rừng

Nghiên cứu khuyến nghị các cơ quan quản lý rừng nên áp dụng rộng rãi phương pháp kết hợp ảnh vệ tinh và dữ liệu radar trong công tác đánh giá tài nguyên rừng. Điều này sẽ giúp cải thiện hiệu quả quản lý và bảo tồn rừng, đồng thời hỗ trợ các chính sách phát triển bền vững.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Tài nguyên rừng Việt Nam từng trải qua giai đoạn suy thoái nghiêm trọng khi tỷ lệ che phủ giảm từ 43% vào năm 1943 xuống mức đáy 27,1% vào năm 1980 và 26,2% vào năm 1985. Nhờ các chính sách phục hồi lâm nghiệp qua Chương trình 327 giai đoạn 1992-1998 và Dự án trồng mới 5 triệu ha rừng giai đoạn 1998-2010, diện tích rừng toàn quốc đã nâng lên trên 12,6 triệu ha vào năm 2005 (đạt độ che phủ 37%) và chạm mốc 39,1% vào năm 2009. Tuy nhiên, công tác quản lý tài nguyên rừng vẫn bộc lộ nhiều hạn chế do chu kỳ kiểm kê truyền thống kéo dài 5 năm một lần, tốn kém kinh phí và nhân lực nhưng không kịp thời phản ánh các biến động thực tế như mất rừng, chuyển đổi mục đích sử dụng hoặc phục hồi sau khoanh nuôi.

Để giải quyết bài toán cấp bách này, luận văn thạc sĩ chuyên ngành Quản lý tài nguyên rừng đã thực hiện nghiên cứu kết hợp dữ liệu ảnh viễn thám quang học Sentinel-2 và ảnh radar khẩu độ tổng hợp Sentinel-1 nhằm xác định chính xác trữ lượng gỗ. Nghiên cứu được thực hiện tại Vườn quốc gia Yok Đôn, tỉnh Đắk Lắk – khu bảo tồn hệ sinh thái rừng khộp nhiệt đới đất thấp duy nhất tại Việt Nam với tổng diện tích tự nhiên 115.545 ha, trong đó đất có rừng tự nhiên chiếm 108.247,49 ha và vùng đệm bao quanh rộng 133.890 ha. Nghiên cứu tiến hành thu thập và phân tích dữ liệu trong khoảng thời gian từ tháng 10/2018 đến tháng 04/2019. Đóng góp nổi bật của đề tài là xây dựng thành công quy trình công nghệ tích hợp đa nguồn ảnh viễn thám, giúp giảm thiểu sai số ước tính trữ lượng rừng và tạo cơ sở khoa học hiện đại hóa công tác theo dõi diễn biến rừng tự nhiên.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên ba trụ cột lý thuyết chuyên ngành: Thuyết phản xạ quang phổ bề mặt thực vật, Thuyết tán xạ ngược sóng vi ba (Microwave Backscattering Theory) và Lý thuyết mô hình hóa sinh khối rừng nhiệt đới.

Trong khuôn khổ nghiên cứu, các khái niệm kỹ thuật trọng tâm bao gồm:

• Chỉ số khác biệt thực vật chuẩn hóa (NDVI): Chỉ số được tính toán dựa trên mức độ hấp thụ ánh sáng của chất diệp lục ở kênh đỏ RED (Band 4) và độ phản xạ mạnh ở kênh cận hồng ngoại NIR (Band 5 hoặc Band 8) của ảnh Sentinel-2 theo công thức NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED). Thang đo NDVI dao động từ dưới 0,1 đối với đất trống cát đá đến trên 0,6 đối với thảm thực vật rừng nhiệt đới phát triển.
• Phân cực sóng Radar (VV, VH): Cường độ phản hồi tín hiệu tán xạ ngược tính bằng đơn vị đề-xi-ben (dB) từ cảm biến radar C-band Sentinel-1 ở hai chế độ phân cực đứng - đứng (VV) và đứng - ngang (VH), cung cấp thông tin về cấu trúc cành tán, độ nhám và độ ẩm của thảm rừng.
• Trữ lượng gỗ rừng (MGO): Đại lượng đo lường thể tích thân cây gỗ đứng trên một đơn vị diện tích (m3/ha), được tính toán từ các tham số điều tra lâm học như đường kính ngang ngực D1.3, chiều cao vút ngọn Hvn và hình số thân cây f = 0,45.
• Phân đoạn ảnh đa phân giải (Multi-resolution Segmentation): Thuật toán gộp vùng từ dưới lên trong phần mềm eCognition Developer, gom các điểm ảnh đồng nhất thành các đối tượng lô rừng có cùng cấu trúc không gian và phổ phản xạ.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu của đề tài bao gồm ảnh quang học Sentinel-2 mức xử lý 1C và ảnh radar Sentinel-1 chế độ chụp rộng IW thu nhận năm 2018, kết hợp cơ sở dữ liệu bản đồ kiểm kê đất đai và lâm nghiệp tỉnh Đắk Lắk.

Về phương pháp chọn mẫu ngoại nghiệp, đề tài kế thừa và điều tra 37 ô tiêu chuẩn điển hình (OTC) đại diện cho các trạng thái rừng khộp và rừng thường xanh tại Vườn quốc gia Yok Đôn. Mỗi ô tiêu chuẩn có diện tích 1.000 m2 (kích thước 33,3 m x 30 m), được định vị tọa độ bằng thiết bị GPS có độ chính xác từ 3 m đến 5 m. Tất cả các cây gỗ có đường kính D1.3 từ 6 cm trở lên đều được đo đếm chu vi thân, chiều cao vút ngọn và phân loại nhóm gỗ. Dung lượng 37 mẫu quan sát được phân chia khoa học thành hai tập độc lập: 27 ô tiêu chuẩn dùng để xây dựng phương trình tương quan hồi quy và 10 ô tiêu chuẩn được giữ lại để kiểm chứng độ chính xác mô hình.

Phương pháp phân tích nội nghiệp được thực hiện trên phần mềm chuyên dụng SNAP, eCognition và ArcGIS. Ảnh quang học được hiệu chỉnh khí quyển và trích xuất chỉ số NDVI; ảnh radar được xử lý lọc nhiễu qua bộ lọc chuyên dụng và định chuẩn bức xạ sang thang dB. Luận văn lựa chọn mô hình hồi quy phi tuyến dạng hàm mũ và logarit để phản ánh đặc tính tăng trưởng sinh học bão hòa của cây rừng nhiệt đới. Độ chính xác của các mô hình được đánh giá nghiêm ngặt thông qua chỉ số sai số căn bậc hai trung phương (RMSE). Toàn bộ quy trình phân tích và tổng hợp số liệu được hoàn thành trong giai đoạn từ tháng 10/2018 đến tháng 04/2019.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân tích tương quan đơn biến cho thấy chỉ số thực vật NDVI từ ảnh Sentinel-2 có mối quan hệ phi tuyến chặt chẽ nhất với trữ lượng gỗ MGO theo phương trình hàm mũ y = 3,3551 * e^(5,3054x), đạt hệ số xác định R2 = 0,5566 với mức ý nghĩa P-value bằng 0.

Đối với dữ liệu radar Sentinel-1, giá trị phân cực đơn lẻ cho thấy sự phân hóa rõ rệt: phân cực VV đạt hệ số tương quan R2 = 0,502 theo phương trình y = 967,89 * e^(0,2829x), trong khi phân cực VH chỉ đạt hệ số tương quan thấp R2 = 0,188 với P-value bằng 0,0244.

Khi kết hợp hai kênh tán xạ radar, giá trị trung bình TBMN giữa VV và VH ((VHMN + VVMN) / 2) đã nâng hệ số tương quan với trữ lượng gỗ lên R2 = 0,5539 theo phương trình y = 9234,4 * e^(0,3714x), cao hơn đáng kể so với việc sử dụng từng phân cực riêng rẽ.

Phát hiện quan trọng nhất là việc thiết lập các tổ hợp biến số tích hợp giữa quang học và radar (như NDVI - VHMN, NDVI + VVMN, NDVI * TBMN) đã khắc phục được hiện tượng bão hòa phổ và cải thiện vượt bậc độ chính xác khi xác định trữ lượng cho toàn bộ 108.247,49 ha rừng tự nhiên tại Vườn quốc gia Yok Đôn.

Thảo luận kết quả

Mối quan hệ giữa các biến số ảnh viễn thám và trữ lượng rừng được thể hiện trực quan thông qua các đồ thị phân tán hồi quy và bảng ma trận đánh giá sai số RMSE. Biểu đồ tương quan cho thấy đường cong hồi quy hàm mũ mô tả chính xác sự gia tăng thể tích thân cây khi chỉ số xanh NDVI và độ tán xạ vi ba tăng lên. Bảng so sánh sai số RMSE giữa 27 ô tiêu chuẩn xây dựng mô hình và 10 ô tiêu chuẩn kiểm chứng độc lập đã chứng minh tính vững chắc của phương pháp kết hợp khi giảm thiểu tối đa độ lệch tuyệt đối giữa trữ lượng ước tính và trữ lượng đo đếm thực tế.

Nguyên nhân của sự vượt trội này bắt nguồn từ cơ chế bổ trợ vật lý giữa hai hệ thống cảm biến: ảnh quang học Sentinel-2 phản ánh mật độ diệp lục và độ che phủ tán lá qua độ phân giải 10 m nhưng dễ bị bão hòa ở sinh khối cao và bị hạn chế bởi mây mù. Ngược lại, bước sóng vi ba của Sentinel-1 có khả năng xuyên mây, tương tác trực tiếp với cành nhánh, thân gỗ và bề mặt đất ẩm nhưng lại chứa nhiều nhiễu hạt. Việc tích hợp dữ liệu phổ với dữ liệu tán xạ tạo ra một lớp thuộc tính không gian toàn diện, loại trừ nhược điểm của từng loại cảm biến đơn lẻ.

Kết quả này hoàn toàn tương đồng với các công bố quốc tế, tiêu biểu như nghiên cứu của nhóm tác giả Sun-Hwa Kim và Kyu-Sung Lee tại Hàn Quốc (chứng minh kết hợp ảnh quang học và radar nâng độ chính xác phân loại từ 69,3% lên 74,6%) cũng như nghiên cứu của Louis Demargne tại Malaysia. Điều này khẳng định tiềm năng ứng dụng to lớn của cặp vệ tinh Sentinel trong quản lý rừng nhiệt đới tại Việt Nam.

Đề xuất và khuyến nghị

• Chuẩn hóa quy trình kỹ thuật tích hợp viễn thám quang học và radar: Ban Quản lý Vườn quốc gia Yok Đôn và Chi cục Kiểm lâm tỉnh Đắk Lắk cần phối hợp ban hành sổ tay hướng dẫn xử lý ảnh Sentinel-2 và Sentinel-1 trên nền tảng phần mềm mã nguồn mở trong vòng 6 tháng tới, đặt mục tiêu giảm 40% chi phí điều tra ngoại nghiệp định kỳ.
• Thiết lập hệ thống cập nhật bản đồ trữ lượng rừng tự động: Ứng dụng mô hình kết hợp để số hóa và theo dõi biến động sinh khối trên toàn bộ 108.247,49 ha rừng tự nhiên với chu kỳ cập nhật từ 6 đến 12 tháng/lần, đảm bảo phát hiện sớm 100% các điểm suy giảm chất lượng rừng do cháy rừng hoặc khai thác trái phép.
• Mở rộng phạm vi nghiên cứu và hoàn thiện thuật toán: Trường Đại học Lâm nghiệp cùng các cơ quan nghiên cứu lâm nghiệp cần tiếp tục thử nghiệm mô hình tích hợp trên các kiểu rừng lá rộng thường xanh và rừng bán rụng lá tại khu vực Tây Nguyên trong lộ trình 12 đến 24 tháng, phấn đấu nâng hệ số chính xác dự báo trữ lượng đạt trên 85%.
• Nâng cao năng lực chuyên môn cho lực lượng kiểm lâm: Tổ chức các chương trình đào tạo chuyên sâu về hệ thống thông tin địa lý GIS, công nghệ viễn thám radar và kỹ thuật phân đoạn ảnh đa phân giải cho tối thiểu 30 cán bộ kỹ thuật tại địa phương trong giai đoạn 2019-2021.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

• Ban Quản lý Vườn quốc gia và các Khu bảo tồn thiên nhiên: Khai thác trực tiếp giải pháp công nghệ kết hợp Sentinel-1 và Sentinel-2 để giám sát hiện trạng 115.545 ha đất lâm nghiệp, tối ưu hóa công tác lập kế hoạch tuần tra và kiểm kê rừng định kỳ.
• Chi cục Kiểm lâm và các cơ quan quản lý nhà nước về Lâm nghiệp: Sử dụng kết quả nghiên cứu làm căn cứ khoa học để đổi mới phương pháp thống kê tài nguyên rừng cấp huyện và tỉnh, thay thế phương pháp điều tra thủ công chu kỳ 5 năm bằng công nghệ cập nhật ảnh vệ tinh liên tục.
• Giảng viên, nghiên cứu viên và học viên sau đại học ngành Lâm học, Quản lý tài nguyên rừng và Địa tin học: Tiếp cận tài liệu tham khảo giá trị về phương pháp xử lý dữ liệu viễn thám đa nguồn, quy trình lấy mẫu 37 ô tiêu chuẩn và kỹ thuật đánh giá mô hình bằng chỉ số sai số trung phương RMSE.
• Các tổ chức phi chính phủ và dự án bảo tồn quốc tế: Tham khảo cơ sở dữ liệu số hóa và các hàm tương quan sinh khối để tính toán trữ lượng phát thải, phục vụ các chương trình chi trả dịch vụ môi trường rừng và cơ chế tín chỉ carbon (REDD+) tại vùng Tây Nguyên.

Câu hỏi thường gặp

Phương pháp kết hợp ảnh Sentinel-1 và Sentinel-2 mang lại ưu thế nổi bật nào so với việc chỉ sử dụng ảnh viễn thám quang học truyền thống? Phương pháp kết hợp tận dụng đồng thời thông tin độ che phủ tán lá từ ảnh quang học Sentinel-2 và đặc tính tán xạ cấu trúc thân gỗ xuyên mây từ radar Sentinel-1. Việc này khắc phục hoàn toàn nhược điểm mây mù nhiệt đới và hiện tượng bão hòa phổ, nâng cao độ chính xác ước tính trữ lượng cho 108.247,49 ha rừng tự nhiên.

Vì sao chỉ số NDVI lại thể hiện mối tương quan chặt chẽ với trữ lượng gỗ tại Vườn quốc gia Yok Đôn? Chỉ số NDVI phản ánh trực tiếp mật độ tán lá và hoạt tính quang hợp của thảm thực vật rừng qua kênh cận hồng ngoại và kênh đỏ. Tại Yok Đôn, phân tích 27 ô tiêu chuẩn cho thấy NDVI đạt hệ số tương quan R2 = 0,5566, phản ánh quy luật cây có tán lá càng dày thì thể tích thân gỗ tích lũy càng lớn.

Tại sao giá trị phân cực đơn lẻ VH của radar Sentinel-1 lại có hệ số tương quan thấp hơn phân cực VV? Phân cực đứng - đứng (VV) nhạy cảm hơn với các cấu trúc đứng như thân cây gỗ chính, mang lại hệ số R2 = 0,502. Ngược lại, phân cực đứng - ngang (VH) chủ yếu tương tác với cành nhánh nhỏ ngẫu nhiên nên chỉ đạt R2 = 0,188. Tuy nhiên, khi lấy giá trị trung bình của cả hai phân cực, hệ số R2 tăng lên 0,5539.

Quy trình thu thập và xử lý 37 ô tiêu chuẩn thực địa được tiến hành như thế nào để đảm bảo tính đại diện? Mỗi ô tiêu chuẩn có diện tích chuẩn 1.000 m2 (33,3 m x 30 m), được định vị bằng GPS sai số dưới 5 m trên các trạng thái rừng tiêu biểu. Dữ liệu được đo đếm chi tiết từ đường kính D1.3 > 6 cm và chia thành 27 ô lập mô hình cùng 10 ô kiểm chứng độc lập bằng chỉ số RMSE.

Mô hình nghiên cứu tại Vườn quốc gia Yok Đôn có thể áp dụng cho các khu bảo tồn khác tại Việt Nam không? Hoàn toàn có thể áp dụng quy trình công nghệ kết hợp này cho các khu rừng nhiệt đới khác. Tuy nhiên, do đặc thù phân bố cây rừng và địa hình từng khu vực, các đơn vị cần tiến hành hiệu chỉnh hệ số phương trình hồi quy dựa trên dữ liệu điều tra ô tiêu chuẩn thực tế tại địa phương.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công phương pháp tích hợp dữ liệu ảnh quang học Sentinel-2 và radar Sentinel-1 trong ước tính trữ lượng gỗ tại Vườn quốc gia Yok Đôn.
• Kết quả phân tích thực nghiệm trên 37 ô tiêu chuẩn xác định chỉ số NDVI có tương quan mạnh nhất trong nhóm quang học (R2 = 0,5566) và giá trị tán xạ trung bình đạt tương quan tốt nhất trong nhóm radar (R2 = 0,5539).
• Việc kết hợp dữ liệu đa nguồn đã giải quyết triệt để hạn chế mây mù và hiện tượng bão hòa phổ, cải thiện rõ rệt chỉ số sai số trung phương RMSE so với việc sử dụng từng loại ảnh đơn lẻ.
• Nghiên cứu đã số hóa và xây dựng bản đồ phân bố trữ lượng chính xác cho toàn bộ 108.247,49 ha rừng tự nhiên thuộc quy mô 115.545 ha của Vườn quốc gia.
• Công trình mở ra hướng ứng dụng công nghệ viễn thám hiện đại, chi phí thấp nhằm rút ngắn chu kỳ kiểm kê tài nguyên rừng định kỳ tại Việt Nam.

Đóng góp lớn nhất của luận văn là cung cấp một giải pháp công nghệ có độ tin cậy cao, khả thi và tiết kiệm ngân sách cho ngành lâm nghiệp. Trong giai đoạn 2019-2025, các cơ quan quản lý và viện nghiên cứu cần tiếp tục mở rộng thử nghiệm mô hình trên đa dạng hệ sinh thái rừng nhiệt đới, hướng tới tự động hóa quy trình giám sát biến động tài nguyên rừng trên phạm vi toàn quốc.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẶT VẤN ĐỀ Trƣớc đây phần lớn đất nƣớc Việt Nam có rừng che phủ, nhƣng chỉ khoảng một thế kỷ qua, rừng bị suy thoái nặng nề. Tỷ lệ che phủ của rừng giảm từ 43% vào năm 1943 xuống còn 27,1% vào năm 1980 và 26,2% vào năm 1985 (Bộ Lâm nghiệp, 1991). Nhờ các chƣơng trình trồng rừng (chƣơng trình 327 giai đoạn 1992-1998 và dự án trồng mới 5 triệu ha rừng giai đoạn 1998-2010), tính đến năm 2005, cả nƣớc có trên 12,6 triệu ha rừng (trong đó: rừng tự nhiên có gần 10,3 triệu ha, rừng trồng hơn 2,3 triệu ha), nâng độ che phủ rừng đạt 37% (nguồn - Cục Kiểm lâm); năm 2009 độ che phủ của rừng của nƣớc ta là 39,1% [1]. Nguyên nhân mất rừng là do công tác quản lý rừng nƣớc ta chƣa bền vững vẫn còn bộc lộ nhiều yếu kém, cụ thể: công tác kiểm kê rừng hàng năm chƣa cập nhật kịp thời về diện tích, trữ lƣợng của các trạng thái rừng.

Nhiều diện tích rừng bị mất do đốt nƣơng làm rẫy,chuyển đất có rừng sang đất sản xuất, khai thác quá mức vƣợt khả năng phục hồi tự nhiên của rừng… cũng nhƣ những diện tích rừng đƣợc tăng lên nhờ công tác trồng mới hoặc khoanh nuôi bảo vệ đã không đƣợc thống kê, cập nhật kịp thời vào bản đồ hiện trạng. Việc điều tra, đánh giá tài nguyên rừng là một công việc tốn rất nhiều nhân lực, vật lực. Thời gian một chu kỳ điều tra kéo dài trong 5 năm, trong khi đó tài nguyên rừng biến động nhanh hơn dẫn tới kết quả điều tra thiếu chính xác. Mặt khác, hiện trạng và biến động thảm thực vật rừng là căn cứ hết sức quan trọng phục vụ công tác quy hoạch bảo vệ, phát triển và khai thác sử dụng tài nguyên rừng một cách bền vững.

Chính vì vậy, nhiệm vụ đặt ra đối với các cơ quan chức năng và các nhà quản lý lâm nghiệp là cần phải áp dụng các phƣơng pháp cập nhật nhanh, kịp thời, chính xác trong xây dựng bản đồ hiện trạng rừng. Ngày nay, với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học vũ trụ, công nghệ xử lý ảnh viễn thám cũng đã xuất hiện và ngày càng tỏ r tính ƣu việt trong 2 công tác điều tra, quản lý tài nguyên. Dữ liệu viễn thám với tính chất đa thời gian, đa phổ, phủ trùm diện tích rộng cho phép chúng ta cập nhật thông tin, tiến hành nghiên cứu một cách nhanh chóng, hiệu quả, tiết kiệm đƣợc thời gian và công sức. Trong nghiên cứu hiện trạng tài nguyên rừng, nghiên cứu ảnh viễn thám ngày càng tỏ ra ƣu thế bởi khả năng cập nhật thông tin và phân tích biến động một cách nhanh chóng.

Nghiên cứu ảnh viễn thám đã ứng dụng vào thực tiễn từ rất lâu trên thế giới; những năm 1960 đã thành lập các bản đồ rừng và bản đồ lớp phủ bề mặt. Tuy nhiên, đến nay tại Việt Nam vẫn chƣa đƣợc áp dụng rộng rãi, và việc tiến hành quy hoạch, lập bản đồ hiện trạng rừng ở các cấp chủ yếu vẫn theo phƣơng pháp thủ công, tức thống kê là dựa vào các số liệu kiểm kê ở từng địa phƣơng. Ảnh vệ tinh Radar với những ƣu thế cơ bản nhƣ khả năng chụp ảnh không phụ thuộc vào thời tiết, có thể chụp ảnh cả ban ngày lẫn ban đêm là một công cụ hết sức hữu hiệu để theo dõi, giám sát Tài nguyên và Môi trƣờng, nhất là ở những nƣớc thƣờng xuyên bị ảnh hƣởng của mây nhƣ Việt nam. Không những thế do đƣợc thu nhận ở vùng sóng dài hơn rất nhiều so với các sóng nhìn thấy thông thƣờng ảnh vệ tinh radar rất nhạy cảm với các đặc tính về cấu trúc, độ gồ ghề, tính đồng nhất và độ ẩm của bề mặt đất, những thông tin này hầu nhƣ không có đƣợc trên ảnh quang học truyền thống.

Tuy nhiên, ảnh radar cũng có nhiều mặt hạn chế rất đáng kể nhƣ biến dạng lớn về hình học,nhiều nhiễu và hình ảnh các đối tƣợng có nhiều khác biệt so với cảm nhận của con ngƣời, do đó làm ảnh hƣởng rất nhiều đến việc triển khai các ứng dụng của ảnh radar. Nhƣ vậy có thể thấy rằng cả hai loại ảnh radar và ảnh quang học truyền thống đều có những thế mạnh và điểm yếu riêng [2]. Xuất phát từ ý nghĩa thực tiễn trên tôi tiến hành thực hiện luận văn “Nghiên cứu kết hợp ảnh vệ tinh quang học sentinel-2 và dữ liệu radar Sentinel-1 xác định trữ lượng rừng tại Vườn Quốc gia Yok Đôn, tỉnh Đắk Lắk”. 3 Chƣơng 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.

Nghi n cứu v ảnh vệ tinh trong th o i iễn i n t i ngu n rừng Phƣơng pháp viễn thám cho phép thu thập thông tin về đối tƣợng trên mặt đất thông qua hình ảnh của đối tƣợng mà không cần phải tiếp xúc trực tiếp ngoài thực địa. Các loại tƣ liệu ảnh viễn thám có thể đƣợc chụp từ máy bay (ảnh hàng không) nhƣng thông dụng nhất là đƣợc chụp từ ảnh vệ tinh. Tƣ liệu viễn thám có hai loại chính là ảnh quang học và ảnh Radar. Ảnh quang học chụp bề mặt trái đất nhờ năng lƣợng mặt trời và các thiết bị chụp ảnh sử dụng thấu kính quang học, hệ thống chụp ảnh này đƣợc gọi là hệ thống thụ động.

Loại thứ hai là ảnh radar đƣợc chụp nhờ các thiết bị thu, phát sóng radar đặt trên vệ tinh. Hệ thống này đƣợc gọi là hệ thống chụp ảnh chủ động hay tích cực. Ngày nay với sự tiến bộ nhanh chóng của khoa học công nghệ, tƣ liệu vệ tinh đã và đang đƣợc ứng dụng rộng rãi trong công tác theo dõi, giám sát tài nguyên thiên nhiên và bảo vệ môi trƣờng đặc biệt là trong việc theo dõi diễn biến tài nguyên rừng. Nguyên tắc cơ bản để phân biệt các đối tƣợng trên ảnh vệ tinh là dựa vào sự khác biệt về đặc tính phản xạ của chúng trên các kênh phổ vật trên ảnh vệ tinh.

Những ƣu th cơ ản của ảnh vệ tinh có thể kể ra là: - Cung cấp thông tin khách quan, đồng nhất trên khu vực trùm phủ lớn (Landsat 180km x180km, SPOT, ASTER 60km x 60 km) cho phép tiến hành theo dõi giám sát trên những khu vực rộng lớn cùng một lúc. - Cung cấp thông tin đa dạng trên nhiều kênh phổ khác nhau cho phép nghiêncứu các đặc điểm của đối tƣợng từ nhiều góc độ phản xạ phổ khác nhau. 4 - Cung cấp các loại ảnh có độ phân giải khác nhau đo đó cho phép nghiên cứubề mặt ở những mức độ chi tiết hoặc khái quát khác nhau. Ví dụ nhƣ các loại ảnh độ phân giải siêu cao nhƣ SPOT 5, IKONOS, QuickBird để nghiên cứu chi tiết, hoặc các loại ảnh có độ phân giải thấp nhƣng tần suất chụp lặp cao, diện tích phủ trùm lớn nhƣ MODIS, MERIS cho phép cung cấp các thông tin khái quát ở mức vùng hay khu vực.

- Khả năng chụp lặp lại hay còn gọi là độ phân giải thời gian. Do đặc điểm quĩđạo của vệ tinh nên cứ sau một khoảng thời gian nhất định lại có thể chụp lặp lại đƣợc vị trí trên mặt đất. Sử dụng các ảnh vệ tinh chụp tại các thời điểm khác nhau sẽ cho phép theo dõi diễn biến của các sự vật hiện tƣợng diễn ra trên mặt đất, ví dụ nhƣ quá trình sinh trƣởng của cây trồng, lúa, màu. - Các dữ liệu đƣợc thu nhận ở dạng số nên tận dụng đƣợc sức mạnh xử lý củamáy tính và có thể dễ dàng tích hợp với các hệ thống thông tin nhƣ hệ thống thông tin địa lý (GIS).

Do những đặc tính hết sức ƣu việt kể trên ảnh vệ tinh đã trở thành một công cụ không thể thiếu đƣợc trong công tác theo dõi giám sát tài nguyên thiên nhiên và môi trƣờng, nhất là ở những vùng khó tiếp cận nhƣ các vùng núi cao, biên giới, hải đảo… Phƣơng pháp Viễn thám cho phép thu thập phần lớn các thông tin ở trong phòng nhƣng kết quả giải đoán cần đƣợc kiểm chứng ở ngoài thực địa do đó công tác thực địa là một phần không thể thiếu trong công nghệ Viễn thám. Trên thế giới việc ứng dụng công nghệ viễn thám, tại những nƣớc phát triển đã đƣợc thực hiện ngay từ khi có những tấm ảnh đầu tiên của vệ tinh quan sát trái đất. Cho đến nay ảnh vệ tinh đã đƣợc ứng dụng ở hầu khắp các nƣớc, kể cả những nƣớc đang phát triển. Ở Việt nam, mặc dù việc ứng dụng công nghệ Viễn thám có chậm hơn những nƣớc tiên tiến trong khu vực nhƣng 5 ảnh vệ tinh cũng đã đƣợc sử dụng ở rất nhiều các cơ quan, ngành và địa phƣơng khác nhau nhƣ nông nghiệp, lâm nghiệp, đo đạc và bản đồ, qui hoạch đất đai, địa chất – khoáng sản… Những ứng dụng tiêu biểu của ảnh vệ tinh liên quan đến việc chiết tách các lớp thông tin là: - Điều tra thành lập bản đồ hiện trạng và theo dõi biến động rừng - Thành lập bản đồ lớp phủ và hiện trạng sử dụng đất - Theo dõi giám sát mùa màng.

- Thành lập bản đồ và theo dõi biến động các vùng đất ngập nƣớc - Thành lập bản đồ và theo dõi biến động rừng ngập mặn - Kiểm kê tài nguyên nƣớc mặt - Qui hoạch đô thị và theo d i quá trình đô thị hóa Ảnh vệ tinh quang học với nhiều ƣu điểm nhƣ hình ảnh quen thuộc với con ngƣời, dễ giải đoán, kỹ thuật tƣơng đối dễ phát triển trên nền các công nghệ chụp ảnh hiện hành nên đã nhanh chóng đƣợc chấp nhận và ứng dụng rộng rãi. Các loại ảnh quang học nhƣ Landsat, SPOT, Aster, IKONOS, QuickBird đã trở nên quen thuộc và phổ biến trên toàn thế giới. Trong xây dựng các bản đồ phân loại rừng bằng công nghệ Viễn thám sử dụng ảnh quang học đã đƣợc đƣa vào các qui trình qui phạm tƣơng đối hoàn chỉnh. Thông số kỹ thuật của một số loại ảnh vệ tinh quang học chính đƣợc tổng hợp ở Bảng 1.

Đặc điểm và khả năng ứng dụng của một sô loại ảnh vệ tinh. Loại ảnh Thông số kỹ thuật Ứng dụng trong phân loại rừng 1. Ảnh đa phổ có độ phân giải thấp (Multispectral Low Resolution Sensors Độ phân giải thấp (250m – 1000m); - Quy mô bản đồ: toàn cầu, lục MODI Trƣờng phủ 330km; Chu kỳ bay địa hoặc quốc gia chụp 1-2 ngày; Ảnh có từ 2000 (vệ - Phân loại lớp phủ (vd: rừng, 6 Loại ảnh Thông số kỹ thuật Ứng dụng trong phân loại rừng tinh Terra) hoặc 2002 (vệ tinh độ thị, mặt nƣớc.) Aqua) đến nay Độ phân giải thấp 1km từ các vệ AVHRR tinh NOAA; Trƣờng phủ 2400km x 6400km; Ảnh có từ 1980 đến nay.