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.

Trường đại học

Trường Đại Học Lâm Nghiệp

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận văn thạc sĩ

2019

74
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

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 2dữ liệu radar Sentinel 1. Trữ lượng rừng là một chỉ số quan trọng trong quản lý rừngbảo tồn thiên nhiên, giúp đánh giá tình trạng và sức khỏe của hệ sinh thái rừng. Việc sử dụng công nghệ vệ tinhphân 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 họcảnh radar đã được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về quản lý rừngbảo 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 2dữ 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 họcảnh 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 2dữ 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 rừngbảo 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 tinhdữ 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 họcảnh 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 tinhdữ 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.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI. Nếu bạn thấy nội dung không chính xác hoặc có vấn đề, vui lòng Báo lỗi nội dung.

01/03/2025
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

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.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu "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" cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc sử dụng công nghệ hiện đại để đánh giá trữ lượng rừng, từ đó giúp bảo vệ và quản lý tài nguyên rừng hiệu quả hơn. Nghiên cứu này không chỉ áp dụng các công nghệ tiên tiến như ảnh vệ tinh và dữ liệu radar mà còn mở ra hướng đi mới cho việc theo dõi và bảo tồn môi trường tự nhiên. Độc giả sẽ nhận thấy tầm quan trọng của việc ứng dụng công nghệ trong bảo vệ rừng, cũng như những lợi ích mà nó mang lại cho việc quản lý tài nguyên thiên nhiên.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về các nghiên cứu liên quan đến môi trường và tài nguyên thiên nhiên, hãy tham khảo các tài liệu sau: Luận văn thạc sĩ công nghệ môi trường nghiên cứu ứng dụng mô hình xúc tác quang agtio2 kết hợp đèn uvc để khử trùng và loại bỏ toc trong nước mặt ở đồng bằng sông cửu long, nơi bạn có thể tìm hiểu về công nghệ xử lý nước; Luận văn thạc sĩ địa lý tự nhiên nghiên cứu biến động lớp phủ rừng huyện kbang tỉnh gia lai, giúp bạn hiểu rõ hơn về sự biến động của lớp phủ rừng; và Luận văn nghiên cứu đánh giá ô nhiễm lưu vực sông vàm cỏ tây và đề xuất biện pháp quản lý hợp lý, cung cấp cái nhìn về ô nhiễm môi trường và các giải pháp quản lý. Những tài liệu này sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức và hiểu biết về các vấn đề môi trường hiện nay.