Chương 1: Giới thiệu chung Giới thiệu lý do chọn đề tài, mục tiêu, đối tượng nghiên cứu, nội dụng và giới hạn nghiên cứu. Chương 2: Tổng quan nghiên cứu và giới thiệu khu vực nghiên cứu Tổng quan các nghiên cứu ứng dụng dữ liệu viễn thám radar, quang học cho việc phân loại đối tượng RNM trong và ngoài nước. Giới thiệu khái quát về điều kiện tự nhiên của khu vực nghiên cứu. Đặc điểm và hiện trạng RNM ở khu vực nghiên cứu.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu sử dụng Trình bày các phương pháp cụ thể được sử dụng trong đề tài như: các phương pháp tiền xử lý và xử lý ảnh radar; xử lý ảnh quang học; phương pháp hiệu chỉnh hình học; lọc nhiễu ảnh radar; phương pháp chọn mẫu dữ liệu huấn luyện và kiểm tra; phương pháp phân loại; và phương pháp đánh giá độ chính xác. 3 Luận văn Thạc sĩ: Ứng dụng dữ liệu viễn thám radar trong xác định đối tượng rừng ngập mặn Chương 4: Kết quả phân tích và thảo luận cho việc phân loại sử dụng dữ liệu ảnh PRL và ASA Trình bày kết quả phân tích và thảo luận cho việc phân loại sử dụng dữ liệu ảnh radar một thời điểm phân cực kép ALOS PLR (kênh L) và ENVISAT ASA (kênh C) với nội dung như: Kết quả lựa chọn phương pháp lọc đa thời gian và không gian thích hợp cho dữ liệu radar; Khả năng phân loại theo loài của ảnh radar; So sánh độ chính xác của việc phân loại của ảnh ASA phân cực kép HH, VV và phân cực kép HH, HV; đồng thời so sánh giữa hai loại ảnh radar PLR và ASA. Chương 5: Kết quả phân tích và thảo luận cho việc phân loại sử dụng dữ liệu kết hợp radar và quang học Trình bày kết quả phân tích và thảo luận cho việc phân loại sử dụng dữ liệu kết hợp radar và quang học nhằm nâng cao khả năng nhận biết các đối tượng RNM và độ chính xác phân loại. Chương 6: Kết luận Tổng kết các kết quả đạt được của đề tài.
4 Luận văn Thạc sĩ: Ứng dụng dữ liệu viễn thám radar trong xác định đối tượng rừng ngập mặn CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ GIỚI THIỆU KHU VỰC NGHIÊN CỨU Theo Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Liên Hiệp Quốc (FAO), RNM là những cây thân gỗ và cây bụi mọc dưới mức triều cao của triều cường (FAO, 1952). Vì vậy hệ thống rễ của chúng thường xuyên bị ngập trong nước mặn, mặc dầu nước có thể được pha loãng do dòng nước ngọt và chỉ ngập một hay hai lần trong năm (FAO, 1994). RNM theo quan điểm thực phủ (land cover) của ngành Lâm nghiệp thế giới, bao gồm rừng có trong vùng triều (bãi triều) và cả vùng đất có ngập nước theo triều có chiều cao cây chưa đạt 5m nhưng độ che phủ trên 10% thì được xem là RNM (FAO/FRA, 2010).
Trên quan điểm sinh thái học, RNM (mangrove/ mangal) được coi như thuật ngữ để chỉ đến nhóm các cây có trong hệ sinh thái vùng ven biển nhiệt đới và quần thể thực vật được xác định, phát triển trong vùng đó (Richards, 1996; Ellison and Farnsworth, 2001). Tình hình nghiên cứu ngoài nước 2. Ứng dụng viễn thám quang học trong nghiên cứu RNM Từ khi vệ tinh quan sát tài nguyên trái đất đầu tiên là Landsat 1 của Hoa Kỳ được phóng lên quỹ đạo vào năm 1972 (Trang web của NASA, http://landsat.gov/about/history.html), các dữ liệu ảnh vệ tinh đã được sử dụng nhiều cho xây dựng bản đồ thực phủ (Binh et al., 2005), bản đồ rừng (Pham Bach Viet, 2006; Sulong et al., 2002; Wang et al., 2004), đánh giá xu hướng diễn biến nói chung (Giri et al., 2008; Michel et al., 2008; Bjorn, 2004; Hoa Binh et al. Dữ liệu ảnh vệ tinh đã được sử dụng cho thành lập bản đồ RNM đã trở thành công cụ quan trọng làm thay đổi phương pháp giám sát rừng truyền thống; với việc sử dụng ảnh vệ tinh cho ra kết quả có độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống (Wang et al.
Việc sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh trong các nghiên cứu với đối tượng chính là RNM, có nhiều nội dung lớn, có thể phân chia theo ba nội dung: (i) xác định phạm vi, phân bố xây dựng bản đồ hiện trạng rừng; (ii) xác định phân bố các loài chính; (iii) đánh giá diễn biến rừng. Các ứng dụng dữ liệu viễn thám quang học để giám sát và xây dựng bản đồ RNM ngày càng được sử dụng rộng rãi trên các quy mô khác nhau như cấp vùng (Wang, 2003; Satyanarayana et al., 2011; Sulong et al., 2002), quy mô lớn cấp khu vực hay châu lục (FAO, 1981; Blasco et al., 2001; Giri et al., 2008) và trên quy mô toàn cầu như của Giri (2011) đã xây dựng cơ sở dữ liệu (CSDL) đầu tiên về phạm vi và phân bố của RNM của cả thế giới, sử dụng trên 1.000 dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat và của Spalding et al. (2010) 5 Luận văn Thạc sĩ: Ứng dụng dữ liệu viễn thám radar trong xác định đối tượng rừng ngập mặn với sự trợ giúp của nhiều tổ chức quốc tế để xây dựng tập bản đồ RNM thế giới. Nhiều nghiên cứu sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh để xác định RNM, ở phạm vi rộng cấp vùng, thường tập trung vào các khu vực có phân bố RNM lớn như ở Châu Á, Đông Nam Á hoặc Nam Á (Blasco et al., 1998 và 2001; Satyanarayana et al.
Với cách tiếp cận viễn thám quang học, để xác định được tới loài hoặc quần thể loài thì cần có các dữ liệu ảnh hàng không, hoặc các loại ảnh vệ tinh có độ phân giải không gian rất cao như ảnh QuickBird, Ikonos, GeoEye, SPOT 5 với độ phân giải 2,5 m (Sulong et al., 2002; Wang et al., 2008; Wang et al., 2004), hoặc dữ liệu siêu phổ (Kamal and Stuart, 2011; Wang and Sousan, 2009). Trong các nghiên cứu về RNM bằng ảnh vệ tinh quang học, đã có những nghiên cứu xác định tới loài, nhóm loài cây RNM như ở Malaysia (Satyanarayana et al. Tuy nhiên, khi sử dụng những loại dữ liệu này, chi phí đầu tư cao và khó thực hiện trên phạm vi rộng. Trong các nghiên cứu của Blasco từ 1998 đã chỉ ra rằng với độ phân giải trung bình như ảnh Landsat hoặc SPOT (cho tới 10 m) chưa thể xác định tới loài cho dù về mặt phản xạ phổ của các loài cây RNM chính là khác nhau, chẳng hạn Đước và Mắm - Rhizophora / Avicennia (Blasco et al., 1998; Claudia et al.
Trong những điều kiện hoàn cảnh nhất định của địa phương, các quần thể này có thể phân biệt được bằng viễn thám do đặc điểm diễn thế hình thành các quần thể cây RNM chính thường phân bố thành đai song song với bờ biển, hoặc phân bố theo mức ngập triều (Feller and Marsha, 1996; GIZ-Australian AID; MONRE, 2008). Các thông tin mặt đất, khảo sát thực địa, dữ liệu ảnh vệ tinh sẽ giúp cho xác định ranh giới phân bố. Các thông tin chi tiết về địa hình, mức ngập triều; các loài cây RNM khác nhau sẽ có các mức độ chịu ngập khác nhau và có thể quan sát được theo đúng diễn thế của RNM (Loon et al., 2007; Dijksma et al. Các quần xã RNM phân bố trong các điều kiện lập địa khác nhau từ ngoài bờ biển vào sâu phía trong, phụ thuộc vào điều kiện đất đai (độ thành thục đất), vi địa hình và mức ngập thủy triều (thời gian và độ cao ngập triều) hình thành các quần thể cây RNM với các loài/nhóm loài ưu thế.
Diễn thế RNM nói chung là một trong những vấn đề được quan tâm nhiều nhất đối với các nhà nghiên cứu, quản lý rừng. Viễn thám được xem là công cụ có nhiều lợi thế nhất so với các phương pháp khác do có thể sử dụng các dữ liệu đã có để truy ngược về quá khứ, hoặc sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh được thu nhận trong các khoảng thời gian xác định hoặc liên tục hoặc theo chu kỳ để giám sát những thay đổi của đối tượng cần giám sát nhằm xác định các thay đổi theo không gian và thời gian (Giri et al., 2008; Michel et al., 2008; Bjorn, 2004; Hoa Binh et al. Trong các nghiên cứu về diễn biến thực phủ, rừng và RNM bằng kỹ thuật viễn thám đều sử dụng dữ liệu nhiều thời điểm để xác định hiện trạng từng thời điểm, sau đó xác định và đánh giá diễn biến. Các đánh giá diễn biến này không chỉ tập trung vào RNM mà còn trên các đối tượng liên quan như đường 6 Luận văn Thạc sĩ: Ứng dụng dữ liệu viễn thám radar trong xác định đối tượng rừng ngập mặn bờ biển, phát triển thủy sản trong vùng RNM (Wang et al., 2003; Giri et al., 2007; Fromard et al., 2004; Binh et al., 2005; Conchedda et al., 2008; Nguyen Viet Chien et al.
Ứng dụng viễn thám radar trong nghiên cứu RNM Dữ liệu liệu viễn thám radar được nhận từ các hệ thống radar như SAR hầu như khó giải thích hay giải đoán hơn ảnh quang học. Tín hiệu cường độ được đo lường từ bộ cảm được gọi là hệ số tán xạ ngược (backscatter coeficient) với đơn vị dB (decibel). Do các sóng siêu cao tần có thể truyền đi với cấu hình khác nhau tùy theo loại bộ cảm, có sự khác biệt về bước sóng, phân cực truyền đi và nhận lại tín hiệu, và góc tới mà dẫn đến cùng một bề mặt có thể thu nhận hệ số tán xạ có sự khác nhau. Cơ chế tương tác chủ yếu của sóng radar với các giai đoạn phát triển của RNM phụ thuộc vào bước sóng radar (Claudia et al.
Mối quan hệ này có thể được tìm thấy trong nghiên cứu của Mougin et al. (1999) và Proisy et al. (2000) đã khảo sát mối quan hệ giữa dữ liệu SAR với các chế độ tần số và phân cực khác nhau, và cấu trúc thành phần RNM cho khu vực Guiana, tại Pháp. Ứng dụng viễn thám radar trong RNM nói riêng và rừng nói chung, chủ yếu quan tâm đến việc phân loại và ước lượng sinh khối RNM tại một thời điểm.
Kết quả tốt nhất cho việc ước lượng rừng nhận được từ dữ liệu SAR kênh L và P (Hoekman and Quinones, 2000). Đặc biệt trong RNM, Mougin et al. (1999) đã tìm thấy tương quan cao khi sử dụng phân cực HV với kênh P. Các bước sóng dài cũng thuận lợi cho việc phân loại RNM tại một thời điểm.
Sự phân biệt giữa rừng đang phát triển (young forest) và rừng trưởng thành (mature forest) có thể thực hiện được ở kênh L (thông qua tổ hợp của dữ liệu HH - HV) hoặc tốt hơn với bốn phân cực hoặc dữ liệu phân cực đầy đủ với pha bảo toàn (phase-preserved) (McNeill and Pairman, 2005).
