Luận văn thạc sĩ nghiên cứu xây dựng mô hình giám sát mất rừng và suy thoái rừng ở tỉnh thanh hóa bằng công nghệ địa không gian

Luận văn xây dựng mô hình giám sát mất rừng, suy thoái rừng ở Thanh Hóa. Áp dụng công nghệ địa không gian, đề xuất giải pháp quản lý rừng hiệu quả.

Chuyên ngành

Lâm nghiệp

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn Thạc sĩ

2017

110
1
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC HÌNH ẢNH

ĐẶT VẤN ĐỀ

1. CHƢƠNG I: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1. Tổng quan về Công nghệ địa không gian

1.2. Ứng dụng công nghệ địa không gian trong giám sát di n biến tài nguyên rừng trên thế giới

1.3. Ứng dụng công nghệ địa không gian trong giám sát di n biến tài nguyên rừng ở Việt Nam

2. CHƢƠNG II: ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN VỀ ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN KINH TẾ - XÃ HỘI KHU VỰC NGHIÊN CỨU

2.1. ĐẶC ĐIỂM TỰ NHIÊN

2.1.1. Khái quát đặc điểm tự nhiên

2.1.2. Đánh giá chung về điều kiện tự nhiên

2.2. ĐẶC ĐIỂM KINH TẾ XÃ HỘI

2.2.1. Nguồn nhân lực

2.2.2. Thực trạng kinh tế xã hội

2.2.3. Đánh giá chung về kinh tế xã hội

3. CHƢƠNG III: MỤC TIÊU, ĐỐI TƢỢNG, NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Mục tiêu nghiên cứu

3.2. Đối tƣợng, phạm vi nghiên cứu

3.3. Nội dung nghiên cứu

3.4. Phƣơng pháp nghiên cứu

4. CHƢƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1. Đặc điểm hiện trạng rừng ở Thanh Hóa

4.2. Diện tích rừng và đất lâm nghiệp phân theo chức năng

4.3. Diện tích rừng và đất lâm nghiệp phân theo chủ quản lý

4.4. Trữ lƣợng rừng

4.5. Mô hình giám sát và phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng bằng công nghệ địa không gian

4.6. Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên rừng ở Thanh Hóa

KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KHUYẾN NGHỊ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu mô hình giám sát mất suy thoái rừng Thanh Hóa Công nghệ Địa không gian

Việt Nam, với tài nguyên rừng phong phú, đang đối mặt với thách thức lớn từ tình trạng mất rừngsuy thoái rừng. Đây là vấn đề cấp bách, ảnh hưởng trực tiếp đến môi trường, đa dạng sinh học và sinh kế của cộng đồng. Tỉnh Thanh Hóa, một địa phương có diện tích rừng lớn, cũng không nằm ngoài xu hướng này. Việc giám sát mất rừng Thanh Hóasuy thoái rừng Thanh Hóa trở thành nhiệm vụ hàng đầu. Các phương pháp truyền thống thiếu tính kịp thời, độ chính xác không cao, tốn kém và mất nhiều thời gian, không đáp ứng được yêu cầu quản lý hiện đại (Trịnh Đăng Tình, 2017).

Trong bối cảnh đó, sự ra đời của công nghệ Địa không gian mang đến một giải pháp đột phá. Công nghệ này, bao gồm Hệ thống thông tin địa lý (GIS), viễn thám rừng (Remote Sensing - RS) và Hệ thống định vị toàn cầu (GPS), cho phép thu thập, tổng hợp, phân tích và trình bày dữ liệu không gian một cách nhanh chóng, chính xác và khách quan (Phùng Văn Khoa, 2013). Ứng dụng công nghệ Địa không gian không chỉ giúp phát hiện mất rừngđánh giá suy thoái rừng mà còn cung cấp cơ sở dữ liệu đáng tin cậy cho công tác quản lý tài nguyên rừng bền vững. Mô hình này hỗ trợ các nhà quản lý đưa ra quyết định kịp thời, ứng phó hiệu quả với các biến động che phủ rừng. Bài viết này sẽ đi sâu vào việc xây dựng và ứng dụng mô hình này tại Thanh Hóa, nhằm nâng cao hiệu quả bảo vệ rừng Thanh Hóa và hướng tới lâm nghiệp bền vững.

1.1. Bức tranh tổng quan rừng Thanh Hóa và thách thức suy thoái

Tỉnh Thanh Hóa sở hữu tổng diện tích rừng và đất lâm nghiệp đáng kể, đạt 684.020,9 ha theo kiểm kê năm 2015, với độ che phủ rừng 52,8% (Cục thống kê tỉnh Thanh Hóa, 2015). Diện tích rừng được phân chia rõ ràng theo nguồn gốc (tự nhiên và trồng), điều kiện lập địa (núi đất, núi đá, ngập nước, cát) và chức năng (đặc dụng, phòng hộ, sản xuất). Tuy nhiên, tài nguyên rừng tại đây đang đối mặt với nhiều áp lực. Các nguyên nhân chính gây mất rừngsuy thoái rừng Thanh Hóa bao gồm: chuyển đổi mục đích sử dụng đất để phát triển cây công nghiệp, khai thác gỗ và sản phẩm rừng quá mức, mở rộng diện tích nông nghiệp, nhu cầu củi đốt, cháy rừng, thiên tai và sâu bệnh, cùng với kỹ thuật khai thác lạc hậu (Trịnh Đăng Tình, 2017). Những yếu tố này tạo ra biến động che phủ rừng phức tạp, đòi hỏi một hệ thống giám sát mất rừngsuy thoái rừng hiệu quả hơn để bảo vệ rừng Thanh Hóa.

1.2. Ứng dụng Địa không gian Giải pháp tối ưu cho giám sát rừng

Công nghệ Địa không gian cung cấp một khung công tác mạnh mẽ để giám sát mất rừngsuy thoái rừng Thanh Hóa. Ba thành phần cốt lõi của công nghệ Địa không gian là GPS, Viễn thámGIS. Viễn thám rừng sử dụng ảnh vệ tinh rừng từ các nền tảng như Landsat và Sentinel để thu thập dữ liệu về bề mặt trái đất. GIS giám sát rừng cho phép lưu trữ, quản lý, phân tích dữ liệu không gian và tạo ra các bản đồ mất rừng. Kết hợp ba công nghệ này, một mô hình giám sát mất/suy thoái rừng Thanh Hóa có thể được xây dựng, giúp theo dõi biến động che phủ rừng theo thời gian thực. Mô hình này không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn giảm đáng kể thời gian và công sức so với phương pháp truyền thống, góp phần quan trọng vào công tác quản lý tài nguyên rừnglâm nghiệp bền vững. (Trịnh Đăng Tình, 2017).

II. Thực trạng suy thoái rừng Thanh Hóa Nhu cầu cấp thiết giám sát hiệu quả

Tình trạng suy thoái rừng Thanh Hóa đang diễn ra phức tạp, đặt ra nhiều thách thức cho công tác quản lý tài nguyên rừngbảo vệ rừng Thanh Hóa. Các báo cáo cho thấy diện tích rừng và chất lượng rừng đang có những biến động che phủ rừng tiêu cực do nhiều nguyên nhân cả tự nhiên và nhân tạo. Việc phát hiện mất rừngđánh giá suy thoái rừng sớm là yếu tố then chốt để có thể kịp thời can thiệp, ngăn chặn những hậu quả nghiêm trọng hơn. Tuy nhiên, các phương pháp giám sát mất rừng truyền thống vẫn còn nhiều hạn chế cố hữu.

Các cuộc điều tra và báo cáo hiện trạng rừng hàng năm chủ yếu dựa trên việc đo vẽ và thành lập bản đồ rừng thủ công. Quá trình này không chỉ phức tạp, tốn nhiều công sức mà còn đòi hỏi một lượng lớn thời gian. Do đó, thông tin thu thập thường không kịp thời, dẫn đến sự lạc hậu và thiếu chính xác của bản đồ. Khi một bản đồ mất quá nhiều thời gian để tổng hợp và xuất bản, các thông tin trên đó có thể đã không còn phản ánh đúng thực trạng rừng. Điều này gây khó khăn lớn cho các nhà quản lý trong việc đưa ra các quyết định chính xác và kịp thời. Nhu cầu về một hệ thống cảnh báo mất rừngsuy thoái rừng nhanh chóng, chính xác, khách quan và thường xuyên là vô cùng cấp bách (Trịnh Đăng Tình, 2017).

Thách thức không chỉ dừng lại ở phương pháp mà còn ở khả năng tích hợp dữ liệu và sự tham gia của các bên liên quan. Các nghiên cứu trước đây về ứng dụng công nghệ Địa không gian ở Việt Nam vẫn còn rời rạc, chưa hệ thống, và chưa thu hút được sự tham gia rộng rãi của cộng đồng và các chủ rừng. Điều này làm giảm tính minh bạch và hiệu quả kinh tế của các giải pháp. Do đó, việc xây dựng một mô hình giám sát mất/suy thoái rừng Thanh Hóa toàn diện, có khả năng tích hợp và phát huy vai trò của tất cả các bên là hết sức cần thiết để hướng tới lâm nghiệp bền vững.

2.1. Hạn chế từ phương pháp giám sát rừng truyền thống ở Thanh Hóa

Tại Thanh Hóa, công tác giám sát mất rừngsuy thoái rừng theo phương pháp truyền thống bộc lộ nhiều điểm yếu. Các hoạt động đo đạc, lập bản đồ lớp thảm thực vật rừng thường không đảm bảo tính cập nhật, trung bình phải mất 2-5 năm mới được cập nhật một lần (Trịnh Đăng Tình, 2017). Sự chậm trễ này khiến dữ liệu nhanh chóng trở nên lỗi thời, không phản ánh đúng biến động che phủ rừng thực tế. Hơn nữa, việc điều tra trên diện tích rộng lớn của Thanh Hóa bằng thủ công đòi hỏi nguồn nhân lực và chi phí khổng lồ, gây áp lực lên ngân sách và nguồn lực địa phương. Tính chủ quan trong quá trình giải đoán và thu thập dữ liệu cũng là một vấn đề, ảnh hưởng đến độ tin cậy của các báo cáo về thực trạng rừng. Những hạn chế này cản trở hiệu quả của công tác quản lý tài nguyên rừngbảo vệ rừng Thanh Hóa, làm chậm trễ các biện pháp ứng phó với tình trạng mất rừngsuy thoái rừng Thanh Hóa.

2.2. Các nguyên nhân chính gây mất suy thoái rừng nghiêm trọng tại Thanh Hóa

Tình trạng mất rừngsuy thoái rừng Thanh Hóa bắt nguồn từ nhiều yếu tố. Từ năm 2008, hơn 13.000 ha rừng đã bị chuyển đổi mục đích sang trồng cây công nghiệp và đặc sản. Việc khai thác gỗ và sản phẩm rừng hàng năm cũng vượt quá 10.000 ha, góp phần đẩy nhanh tốc độ phá rừng. Thêm vào đó, hơn 3.000 ha đất lâm nghiệp đã bị chuyển đổi sang các mục đích khác như giao thông, thủy lợi, thủy điện, xây dựng. Nhu cầu mở rộng diện tích nông nghiệp đã làm mất hơn 800 ha rừng từ năm 2000, và nhu cầu củi đốt hàng năm lên tới 400.000 m³ cũng gây áp lực lớn. Cháy rừng là nguyên nhân phổ biến, điển hình là các vụ cháy gây thiệt hại hơn 500 ha rừng trong năm 2010 và 2015. Thiên tai, sâu bệnh như dịch sâu róm thông (2013) ảnh hưởng 1.500 ha và rét đậm (2015) ảnh hưởng 1.800 ha rừng, cùng với xâm thực của nước biển, cũng gây tổn thất đáng kể. Kỹ thuật khai thác lạc hậu, chính sách quản lý chưa đồng bộ và các dự án phát triển kinh tế xã hội cũng trực tiếp hoặc gián tiếp làm gia tăng tình trạng biến động che phủ rừng (Trịnh Đăng Tình, 2017). Những thách thức này càng nhấn mạnh sự cần thiết của một hệ thống cảnh báo mất rừngsuy thoái rừng hiệu quả bằng công nghệ Địa không gian.

III. Cách ứng dụng công nghệ Địa không gian phát hiện suy thoái rừng Thanh Hóa

Để giải quyết những thách thức trong công tác giám sát mất rừngsuy thoái rừng Thanh Hóa, việc ứng dụng công nghệ Địa không gian là một bước tiến quan trọng. Phương pháp này tập trung vào việc khai thác sức mạnh của viễn thám rừngGIS giám sát rừng để thu thập, phân tích dữ liệu không gian và cung cấp thông tin kịp thời về biến động che phủ rừng. Cụ thể, mô hình sử dụng ảnh vệ tinh rừng để theo dõi sự thay đổi trên bề mặt đất, từ đó phát hiện mất rừngđánh giá suy thoái rừng một cách khách quan và có hệ thống.

Quá trình này bắt đầu bằng việc lựa chọn và xử lý các nguồn dữ liệu vệ tinh Copernicus hoặc Landsat. Các ảnh vệ tinh này, với độ phân giải khác nhau, cung cấp cái nhìn tổng quan và chi tiết về khu vực rừng Thanh Hóa. Việc xử lý ảnh bao gồm hiệu chỉnh xạ, hình học và địa hình để đảm bảo độ chính xác cao nhất. Sau đó, các thuật toán phân tích biến đổi (Change detection) được áp dụng để so sánh tình trạng rừng giữa các thời điểm khác nhau. Chỉ số đặc trưng như NBR (Normalized Burn Ratio) được tính toán từ các dải phổ của ảnh vệ tinh để định lượng mức độ thay đổi của thảm thực vật. Điều này cho phép xác định rõ ràng các khu vực bị mất rừng hoặc đang trong quá trình suy thoái rừng Thanh Hóa (Trịnh Đăng Tình, 2017).

Sau khi xác định được các vùng biến động, GIS giám sát rừng sẽ được sử dụng để tích hợp thông tin này với các bản đồ hiện trạng rừng và dữ liệu khác như địa giới hành chính, hệ thống giao thông, v.v. Điều này giúp tạo ra các bản đồ mất rừngbản đồ suy thoái rừng chi tiết, có khả năng định vị chính xác và cung cấp cái nhìn toàn diện về tình hình. Việc khoanh vùng rừng Thanh Hóa bị ảnh hưởng, xác định chủ quản lý rừng và phân tích nguyên nhân trở nên dễ dàng hơn. Nhờ đó, các nhà quản lý có thể nhanh chóng triển khai các biện pháp bảo vệ rừng Thanh Hóaquản lý tài nguyên rừng một cách hiệu quả, hướng tới mục tiêu lâm nghiệp bền vữngứng phó biến đổi khí hậu.

3.1. Thu thập và xử lý dữ liệu viễn thám Bí quyết từ ảnh vệ tinh

Việc thu thập dữ liệu không gian là bước khởi đầu quan trọng trong giám sát mất rừngsuy thoái rừng Thanh Hóa. Mô hình này ưu tiên sử dụng các nguồn ảnh vệ tinh rừng miễn phí và chất lượng cao như Landsat 8 và Sentinel 2A, được truy cập thông qua Google Earth Engine (GEE). Các ảnh này đã được hiệu chỉnh sơ bộ về xạ, hình học và địa hình, giảm thiểu sai số. Đặc biệt, việc loại bỏ các vùng bị che phủ bởi mây là rất quan trọng để đảm bảo chất lượng dữ liệu. Sau khi thu thập, các ảnh vệ tinh này sẽ được sử dụng để tính toán các chỉ số thực vật, chẳng hạn như chỉ số than cháy NBR (Normalized Burn Ratio) (Key and Benson, 1995). NBR được xác định dựa trên các dải phổ hồng ngoại gần và hồng ngoại sóng ngắn của ảnh, giúp phản ánh mức độ biến đổi của thảm thực vật, từ đó phát hiện mất rừngđánh giá suy thoái rừng tiềm năng. Dữ liệu từ các ảnh vệ tinh này cung cấp nền tảng vững chắc cho phân tích dữ liệu không gian tiếp theo. (Trịnh Đăng Tình, 2017).

3.2. Phương pháp phân tích biến đổi và ngưỡng nhận diện mất rừng

Để phát hiện mất rừngđánh giá suy thoái rừng, mô hình áp dụng phương pháp phân tích biến đổi (Change detection) dựa trên chỉ số than cháy NBR. Chỉ số C, được tính bằng tỷ số NBR giữa hai thời điểm (C = NBR(i)/NBR(i-1)), giúp định lượng sự thay đổi của thảm thực vật. Giá trị của C cho biết mức độ mất rừng hoặc suy thoái rừng. Việc xác định ngưỡng chỉ số C là rất quan trọng: ngưỡng nào được xem là mất rừng, ngưỡng nào là suy thoái rừng. Quá trình này thường được thực hiện thông qua khảo sát thực địa để thu thập các điểm mất rừng hoặc suy thoái rừng thực tế, sau đó tính toán và tinh chỉnh ngưỡng bằng phương pháp 'thử và sai'. Ví dụ, một vùng được coi là mất rừng khi giá trị C nằm trong khoảng từ 0 đến 0.4, và suy thoái rừng khi C là 0.7. Các giá trị khác được xem là rừng không thay đổi (Trịnh Đăng Tình, 2017). Phương pháp này giúp tạo ra các bản đồ mất rừngbản đồ suy thoái rừng với độ chính xác cao, hỗ trợ GIS giám sát rừnghệ thống cảnh báo mất rừng hoạt động hiệu quả.

IV. Xây dựng mô hình giám sát mất suy thoái rừng Thanh Hóa Quy trình MRV tiên tiến

Việc thiết lập một mô hình giám sát mất/suy thoái rừng Thanh Hóa không chỉ dừng lại ở việc phát hiện mất rừng mà còn bao gồm cả quá trình báo cáo và kiểm chứng toàn diện. Mô hình này được xây dựng theo tiêu chuẩn quốc tế về MRV (Monitoring – Reporting – Verification), đảm bảo tính minh bạch, khoa học và khả năng ứng dụng thực tiễn cao. Quy trình MRV tích hợp chặt chẽ các bước từ thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu không gian đến việc xây dựng bản đồ mất rừngbản đồ suy thoái rừng, cuối cùng là kiểm tra và báo cáo kết quả.

Bước giám sát (Monitoring) trong mô hình tập trung vào việc phát hiện sớm các biến động che phủ rừng bằng công nghệ Địa không gian. Sử dụng ảnh vệ tinh rừng (Landsat 8, Sentinel 2) và các chỉ số biến đổi như NBR, hệ thống có thể khoanh vùng rừng Thanh Hóa có dấu hiệu mất rừng hoặc suy thoái rừng với diện tích từ 0,1 ha trở lên, với độ chính xác trên 70% (Trịnh Đăng Tình, 2017). Tần suất giám sát được duy trì từ 1/2 tháng đến 6 tháng một lần, đảm bảo tính kịp thời của thông tin.

Bước báo cáo (Reporting) có nhiệm vụ tổng hợp các số liệu thống kê và bản đồ về sự thay đổi của rừng. Các thông tin này được phân loại theo cấp quản lý, loại rừng, và chủ quản lý rừng, cung cấp cái nhìn chi tiết cho các cơ quan chức năng. Việc báo cáo được thực hiện định kỳ, giúp cập nhật liên tục tình hình tài nguyên rừng tại Thanh Hóa. Cuối cùng, bước kiểm chứng (Verification) đóng vai trò xác minh độ tin cậy của dữ liệu và báo cáo. Điều này được thực hiện thông qua việc sử dụng ảnh vệ tinh độ phân giải cao hơn cho các khu vực nghi ngờ, hoặc kết hợp với điều tra thực địa bởi cán bộ kiểm lâm, chủ rừng và người dân địa phương. Sự tham gia của cộng đồng không chỉ giúp kiểm chứng thông tin mà còn tăng cường ý thức bảo vệ rừng Thanh Hóa và thúc đẩy lâm nghiệp bền vững (Trịnh Đăng Tình, 2017).

4.1. Quy trình tổng thể MRV Giám sát báo cáo và kiểm chứng biến động rừng

Mô hình MRV (Monitoring – Reporting – Verification) là khung công tác cốt lõi để giám sát mất rừngsuy thoái rừng Thanh Hóa hiệu quả.

  • Giám sát (Monitoring): Sử dụng công nghệ Địa không gian như viễn thám rừngGIS giám sát rừng để phát hiện các khu vực mất rừng hoặc suy thoái rừng với tần suất cao. Các ảnh vệ tinh như Landsat 8 và Sentinel 2 được phân tích để xác định biến động che phủ rừng dựa trên các chỉ số như NBR, với khả năng phát hiện vùng biến động từ 0,1 ha trở lên và độ chính xác trên 70%.
  • Báo cáo (Reporting): Hệ thống tạo ra các báo cáo định kỳ về thực trạng rừngbiến động rừng. Các báo cáo này bao gồm số liệu thống kê và bản đồ mất rừng, bản đồ suy thoái rừng, được phân loại theo các cấp quản lý, loại rừng và chủ quản lý rừng. Điều này giúp cung cấp thông tin kịp thời và có tổ chức.
  • Kiểm chứng (Verification): Đây là bước quan trọng để đảm bảo tính chính xác. Thông tin từ bước giám sát và báo cáo sẽ được kiểm tra lại bằng cách sử dụng ảnh vệ tinh có độ phân giải cao hơn hoặc điều tra thực địa kết hợp phỏng vấn người dân và cán bộ địa phương. Quy trình này đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu và khuyến khích sự tham gia của các bên liên quan vào công tác bảo vệ rừng Thanh Hóa (Trịnh Đăng Tình, 2017).

4.2. Quản lý dữ liệu không gian và xác định chủ quản lý rừng hiệu quả

Trong mô hình giám sát mất/suy thoái rừng Thanh Hóa, việc quản lý dữ liệu không gian đóng vai trò trung tâm. Sau khi các khu vực mất rừngsuy thoái rừng được phát hiện mất rừng và lập bản đồ mất rừng dưới dạng raster, chúng sẽ được chuyển đổi sang định dạng vector để dễ dàng phân tích dữ liệu không gian và quản lý. Các vùng nhiễu nhỏ hơn 0,1 ha thường được loại bỏ để tăng độ chính xác.

Một phần quan trọng của quy trình là xác định chủ quản lý rừng của các khu vực bị ảnh hưởng. Điều này được thực hiện bằng cách áp dụng phương pháp chồng xếp bản đồ (intersect) trong GIS giám sát rừng. Bản đồ mất rừng hoặc suy thoái rừng sẽ được chồng lên bản đồ kiểm kê rừng hiện có của tỉnh Thanh Hóa (năm 2015 và cập nhật 2016) để trích xuất thông tin về đơn vị hoặc cá nhân chịu trách nhiệm quản lý khu rừng đó (Trịnh Đăng Tình, 2017). Thông tin này rất cần thiết để liên hệ, làm việc với chủ rừng và triển khai các biện pháp xử lý kịp thời, nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên rừngbảo vệ rừng Thanh Hóa, đồng thời thúc đẩy sự tham gia của họ vào hệ thống cảnh báo mất rừng.

V. Đánh giá hiệu quả mô hình giám sát mất suy thoái rừng Thanh Hóa thực tiễn

Việc triển khai và ứng dụng công nghệ Địa không gian vào mô hình giám sát mất/suy thoái rừng Thanh Hóa đã mang lại những kết quả tích cực, chứng minh tính hiệu quả và tiềm năng của phương pháp này. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình có khả năng phát hiện mất rừngđánh giá suy thoái rừng một cách nhanh chóng và đáng tin cậy, vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Đặc biệt, việc sử dụng ảnh vệ tinh rừng và các thuật toán phân tích dữ liệu không gian đã cung cấp những thông tin chi tiết về biến động che phủ rừng tại các khu vực rừng Thanh Hóa được lựa chọn.

Trong phạm vi nghiên cứu tại một số huyện phía Nam Thanh Hóa, mô hình đã thành công trong việc xác định các vùng có mất rừngsuy thoái rừng trong giai đoạn 2015-2016. Khả năng khoanh vùng rừng Thanh Hóa bị tác động, cùng với việc xác định chính xác diện tích và thời điểm xảy ra, là những điểm mạnh nổi bật. Việc kiểm chứng thông tin được thực hiện bằng cách so sánh trực quan trên Google Earth Engine và thông qua phỏng vấn người dân, cán bộ địa phương, giúp tăng cường độ tin cậy của kết quả (Trịnh Đăng Tình, 2017). Điều này không chỉ cung cấp cái nhìn chân thực về thực trạng rừng mà còn làm rõ các nguyên nhân gây ra mất rừngsuy thoái rừng Thanh Hóa.

Kết quả nghiên cứu cũng đánh giá độ chính xác của mô hình trong việc phát hiện mất rừngsuy thoái rừng. Độ chính xác được tính toán dựa trên số lượng vùng được phát hiện đúng so với tổng số vùng biến động thực tế, cũng như độ chính xác về diện tích. Những con số này cho thấy tiềm năng của công nghệ Địa không gian trong việc xây dựng một hệ thống cảnh báo mất rừngsuy thoái rừng đáng tin cậy. Mô hình này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên rừng mà còn góp phần quan trọng vào công tác bảo vệ rừng Thanh Hóa và thực hiện mục tiêu lâm nghiệp bền vững, đồng thời hỗ trợ ứng phó biến đổi khí hậu tại địa phương.

5.1. Kết quả thực tiễn Phát hiện và khoanh vùng suy thoái rừng Thanh Hóa

Tại các huyện nghiên cứu thuộc phía Nam Thanh Hóa như Đông Sơn, Nông Cống, Như Thanh, Như Xuân, Quảng Xương, Triệu Sơn, Tĩnh Gia, thị xã Sầm Sơn và một phần các huyện Thiệu Hóa, Thường Xuân, Thọ Xuân, Hoằng Hóa, Thành phố Thanh Hóa, mô hình giám sát mất/suy thoái rừng Thanh Hóa đã đưa ra những kết quả cụ thể. Sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 và Sentinel 2 từ Google Earth Engine, hệ thống đã phát hiện mất rừngsuy thoái rừng trong giai đoạn từ tháng 1/2015 đến cuối năm 2016. Các bản đồ mất rừngbản đồ suy thoái rừng đã được tạo ra, khoanh vùng rừng Thanh Hóa bị tác động với tọa độ chính xác.

Kết quả cho thấy nhiều khu vực đã trải qua biến động che phủ rừng đáng kể, từ những vùng mất rừng hoàn toàn do khai thác, chuyển đổi mục đích sử dụng đất, đến những vùng suy thoái rừng do khai thác chọn lọc hoặc cháy rừng (Trịnh Đăng Tình, 2017). Việc ứng dụng Địa không gian đã cung cấp thông tin kịp thời về những thay đổi này, cho phép các cơ quan chức năng có cái nhìn tổng thể và chi tiết về thực trạng rừng. Đây là cơ sở quan trọng để triển khai các biện pháp bảo vệ rừng Thanh Hóaquản lý tài nguyên rừng phù hợp.

5.2. Đánh giá độ chính xác và lợi ích khi ứng dụng GIS giám sát rừng

Độ chính xác của mô hình giám sát mất/suy thoái rừng Thanh Hóa là yếu tố then chốt quyết định hiệu quả của nó. Trong nghiên cứu này, độ chính xác được đánh giá qua hai tiêu chí: tỷ lệ vùng mất rừng hoặc suy thoái rừng được phát hiện mất rừng đúng so với thực tế và độ chính xác về diện tích của các vùng biến động. Việc kiểm chứng được thực hiện bằng cách kết hợp so sánh trực quan trên Google Earth Engine và khảo sát thực địa tại hơn 200 điểm được chọn ngẫu nhiên, cùng với dữ liệu cập nhật từ Chi cục Kiểm lâm tỉnh Thanh Hóa (Trịnh Đăng Tình, 2017).

Kết quả cho thấy GIS giám sát rừng cùng công nghệ Địa không gian mang lại nhiều lợi ích: cải thiện đáng kể tính kịp thời và độ chính xác của thông tin biến động che phủ rừng, giảm thiểu chi phí và công sức so với phương pháp truyền thống. Hơn nữa, mô hình còn hỗ trợ xây dựng một hệ thống cảnh báo mất rừngsuy thoái rừng sớm, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả hơn trong công tác bảo vệ rừng Thanh Hóaquản lý tài nguyên rừng, góp phần vào lâm nghiệp bền vững.

VI. Tương lai quản lý tài nguyên rừng Thanh Hóa Hướng tới lâm nghiệp bền vững

Việc xây dựng và thử nghiệm thành công mô hình giám sát mất/suy thoái rừng Thanh Hóa bằng công nghệ Địa không gian đã mở ra một kỷ nguyên mới cho công tác quản lý tài nguyên rừngbảo vệ rừng Thanh Hóa. Mô hình này không chỉ cung cấp công cụ hiệu quả để phát hiện mất rừngđánh giá suy thoái rừng mà còn tạo tiền đề vững chắc cho việc phát triển lâm nghiệp bền vững tại địa phương. Các kết quả nghiên cứu đã khẳng định khả năng của GIS giám sát rừngviễn thám rừng trong việc cung cấp thông tin kịp thời, chính xác và khách quan về biến động che phủ rừng, từ đó giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế.

Để mô hình thực sự phát huy tối đa hiệu quả, cần có những giải pháp đồng bộ từ cấp chính sách đến cộng đồng. Việc tiếp tục đầu tư vào công nghệ Địa không gian, đào tạo nguồn nhân lực có chuyên môn về phân tích dữ liệu không gianứng dụng Địa không gian là điều kiện tiên quyết. Hơn nữa, cần tăng cường sự tham gia của các chủ rừng, cộng đồng địa phương vào quy trình giám sát mất rừngsuy thoái rừng. Khi người dân được trang bị kiến thức và công cụ để tự giám sát rừng của mình, tính minh bạch và hiệu quả của hệ thống sẽ được nâng cao đáng kể.

Trong tương lai, việc tích hợp các công nghệ mới như Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning) vào hệ thống cảnh báo mất rừngsuy thoái rừng sẽ giúp tự động hóa quá trình phân tích dữ liệu không gian và nâng cao khả năng dự báo. UAV giám sát rừng cũng có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu chi tiết hơn ở các khu vực khó tiếp cận. Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một hệ thống quản lý tài nguyên rừng thông minh, toàn diện, không chỉ giúp bảo vệ rừng Thanh Hóa mà còn góp phần vào mục tiêu quốc gia về ứng phó biến đổi khí hậu và phát triển kinh tế-xã hội bền vững. Thanh Hóa có thể trở thành hình mẫu về lâm nghiệp bền vững nhờ ứng dụng công nghệ Địa không gian tiên tiến.

6.1. Những đóng góp chính của mô hình giám sát rừng Địa không gian

Mô hình giám sát mất/suy thoái rừng Thanh Hóa bằng công nghệ Địa không gian đã mang lại những đóng góp quan trọng. Thứ nhất, nó cung cấp một quy trình kỹ thuật khoa học để phát hiện mất rừngđánh giá suy thoái rừng một cách nhanh chóng và chính xác, khắc phục hạn chế của phương pháp truyền thống. Thứ hai, mô hình giúp xây dựng bản đồ mất rừngbản đồ suy thoái rừng chi tiết, là cơ sở dữ liệu quý giá cho công tác quản lý tài nguyên rừng. Thứ ba, khả năng ứng dụng Địa không gian để khoanh vùng rừng Thanh Hóa bị tác động và xác định chủ quản lý rừng hỗ trợ việc ra quyết định kịp thời và có trách nhiệm. Cuối cùng, mô hình thúc đẩy sự minh bạch và hiệu quả trong hệ thống cảnh báo mất rừng, tạo điều kiện cho sự tham gia của cộng đồng vào bảo vệ rừng Thanh Hóa, hướng tới lâm nghiệp bền vững (Trịnh Đăng Tình, 2017). Những đóng góp này là nền tảng cho việc ứng phó biến đổi khí hậu hiệu quả.

6.2. Đề xuất chiến lược nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên rừng Thanh Hóa

Để tối ưu hóa hiệu quả của mô hình giám sát mất/suy thoái rừng Thanh Hóa, một số chiến lược cần được đề xuất. Đầu tiên, cần tiếp tục nghiên cứu và hoàn thiện các thuật toán phân tích dữ liệu không gian, đặc biệt là trong việc xác định ngưỡng mất rừng, suy thoái rừng để tăng cường độ chính xác. Thứ hai, khuyến khích sự hợp tác đa ngành giữa các cơ quan quản lý nhà nước, viện nghiên cứu và cộng đồng địa phương để chia sẻ dữ liệu và kinh nghiệm. Việc mở rộng phạm vi ứng dụng Địa không gian và tích hợp thêm các nguồn dữ liệu vệ tinh Copernicus hoặc từ UAV giám sát rừng sẽ giúp thu thập thông tin toàn diện hơn. Cuối cùng, cần có các chính sách hỗ trợ và khuyến khích chủ rừng và cộng đồng tham gia tích cực vào việc giám sát mất rừng Thanh Hóasuy thoái rừng Thanh Hóa, báo cáo các biến động che phủ rừng bất thường. Điều này không chỉ củng cố hệ thống cảnh báo mất rừng mà còn góp phần vào việc xây dựng một nền lâm nghiệp bền vững và hiệu quả tại Thanh Hóa (Trịnh Đăng Tình, 2017).

02/10/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẶT VẤN ĐỀ Bên cạnh những lợi ích thu đƣợc từ việc khai thác, sử dụng nguồn lợi từ rừng, các hoạt động của con ngƣời đã gây ra rất nhiều tác động đối với tài nguyên và môi trƣờng. Hiện nay, chúng ta đang phải đƣơng đầu với những vấn đề về sự suy thoái của nguồn lợi tự nhiên và môi trƣờng. Sự phát triển kinh tế gắn với bảo vệ tài nguyên thiên nhiên và môi trƣờng phục vụ phát triển bền vững đang là vấn đề hết sức cấp thiết đƣợc các nhà quản lý đặt ra. Để làm tốt công việc này, công tác điều tra, theo dõi và đánh giá biến động rừng là một trong những nhiệm vụ quan trọng hàng đầu.

Mặc dù hàng năm đều có các báo cáo về hiện trạng và tình hình biến động rừng, nhƣng hầu hết các báo cáo này chủ yếu dựa trên việc đo vẽ, thành lập bản đồ rừng bằng phƣơng pháp truyền thống thô sơ, đó là một công việc phức tạp, mất nhiều công sức và đòi hỏi nhiều thời gian. Khi sử dụng các tài liệu thống kê và các tƣ liệu bản đồ không phải bao giờ cũng có thể khai thác những thông tin kịp thời nhất. Thời gian tổng hợp số liệu và thành lập bản đồ cho khu vực nghiên cứu càng kéo dài thì thông tin trên bản đồ càng lạc hậu và không chính xác. Trong khi đó bản đồ đòi hỏi nhanh về thời gian, chính xác về loại hình, cập nhật về thông tin.

Do đó, cần phải có phƣơng pháp mới, nhằm khắc phục những nhƣợc điểm của phƣơng pháp truyền thống. Từ thực ti n công tác quản lý tài nguyên rừng ở nƣớc ta nói chung cho thấy việc xây dựng mô hình giám sát và đánh giá di n biến tài nguyên rừng bằng công nghệ địa không gian là một yêu cầu hiện hữu và cấp bách. Công nghệ này cho phép cập nhật và đánh giá sự thay đổi về diện tích, hiện trạng rừng, những khu vực mất rừng suy thoái rừng một cách nhanh chóng và chính xác, đảm bảo tính khách quan, tính khoa học và tính thƣờng xuyên, liên tục. Từ đó giúp các nhà quản lý có biện pháp, giải pháp thích hợp và kịp thời đối với sự thay đổi diện tích và chất lƣợng rừng trong khu vực mình quan tâm.

Tuy nhiên, những nghiên cứu về lĩnh vực này ở nƣớc ta còn rất mới mẻ và hạn chế. download by : skknchat@gmail.com 2 Xuất phát từ những lý do nêu trên học viên đã chọn đề tài: “Nghiên cứu xây dựng mô hình giám sát mất rừng và suy thoái rừng ở tỉnh Thanh Hóa bằng công nghệ địa không gian”. Đề tài này đƣợc thực hiện sẽ trực tiếp cung cấp cơ sở khoa học, cơ sở thực ti n và quy trình ứng dụng công nghệ địa không gian trong giám sát mất rừng và suy thoái rừng ở Thanh Hóa, hỗ trợ quá trình ra các quyết định tác động kịp thời nhằm quản lý và bảo vệ rừng bền vững. download by : skknchat@gmail.com 3 CHƢƠNG I TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.

Tổng quan về Công nghệ địa không gian Công nghệ địa không gian (Geospatial Technology, GT) có thể đƣợc hiểu là công nghệ thu thập, tổng hợp, phân tích, trình di n, di n giải, chia sẻ và quản lý các dữ liệu không gian và các các dữ liệu thuộc tính có liên quan. Thông thƣờng, công nghệ địa không gian bao gồm 3 hệ thống cơ bản đó là Hệ thống định vị toàn cầu (GPS), Hệ thống vi n thám (RS) và Hệ thống thông tin địa lý (GIS). Mặc dù, khi xét về bản chất ứng dụng trong thực ti n, ba hệ thống cơ bản đó có tính độc lập tƣơng đối nhƣng chúng có mối liên hệ chặt chẽ và bổ sung cho nhau, tuỳ theo từng ứng dụng trong mỗi trƣờng hợp nhất định (Phùng Văn Khoa, 2013). Ngày nay, công nghệ địa không gian đã và đang là một trong những công nghệ thu hút sự quan tâm lớn nhất trên thế giới bên cạnh Công nghệ Sinh học (Biotechnology) và Công nghệ Nano (Nanotechnology) bởi những công dụng và tính năng vƣợt trội của nó phục vụ quá trình phát triển kinh tế-xã hội, nhất là lĩnh vực quản lý tài nguyên thiên nhiên, quản lý lƣu vực và an ninh quốc phòng của mỗi quốc gia.

Trong lĩnh vực lâm nghiệp, công nghệ địa không gian đã và đang ngày càng đƣợc ứng dụng rộng rãi cả trên thế giới và trong nƣớc, nhất là trong việc xác định diện tích, phân bố không gian của các loại rừng, dự báo và cảnh báo cháy rừng, giám sát di n biến tài nguyên rừng ở cả hai khía cạnh cần quan tâm đó là: Mất rừng và suy thoái rừng. Ứng dụng công nghệ địa không gian trong giám sát di n bi n tài nguyên rừng trên th giới Trên thế giới, công nghệ không gian địa lý đƣợc sử dụng rất sớm, nhất là từ đầu thế kỷ 20 để giám sát tài nguyên rừng từ việc sử dụng các máy chụp ảnh định kỳ cho đến các tƣ liệu ảnh hàng không, ảnh vệ tinh tầm gần và tầm cao. Mặc dù download by : skknchat@gmail.com 4 sử dụng ảnh hàng không có nhiều ƣu điểm nhƣ độ chính xác cao, độ phủ lớn hơn nhiều điều tra mặt đất thông dụng, có các bƣớc sóng trong khoảng nhìn thấy vì vậy d quan sát, đồng thời đảm bảo độ chính xác cao. Tuy nhiên, ảnh hàng không vẫn có những nhƣợc điểm căn bản nhƣ giá thành cao và khó chụp.

Trƣớc những tồn tại đó, trong vòng khoảng 40 năm trở lại đây, ảnh vệ tinh đã đƣợc sử dụng rộng rãi để xây dựng các bản đồ thảm thực vật rừng (Lambin, 2001). Theo mục đích và yêu cầu sử dụng, ảnh vệ tinh có thể cho phép tạo dựng các bản đồ thảm thực vật rừng với quy mô và tỷ lệ khác nhau trong một thời gian ngắn, d dàng và có khả năng đánh giá đƣợc biến động của hiện trạng rừng ở các thời điểm và giai đoạn khác nhau. Vì vậy, ảnh vệ tinh đã đƣợc ứng dụng rất nhiều trong quá trình khoanh vẽ lớp phủ thực vật trên bề mặt trái đất từ quy mô nhỏ đến toàn cầu (Yichun et al. Hiện nay, trên thế giới có nhiều vệ tinh với độ phân giải xạ (radiometric resolution), phân giải không gian (spatial resolution), phân giải phổ (spectral resolution) và chu kỳ xuất hiện trở lại khác nhau, từ các ảnh đa phổ (multispectral sensors) tới ảnh siêu phổ (hyperspectral).

Theo Navulur (2006) ảnh vệ tinh có thể đƣợc phân loại theo độ phân giải không gian nhƣ sau: (i) ảnh có độ phân giải thấp: trên 30m, (ii) ảnh có độ phân giải trung bình: 10m - 30m; (iii) ảnh có độ phân giải cao: 2 – 10 m; (iv) ảnh có độ phân giải rất cao: nhỏ hơn 2m. Vì vậy, lựa chọn ảnh vệ tinh thích hợp trong xây dựng bản đồ phân loại rừng là cần thiết phụ thuộc vào mục tiêu, chi phí và đặc điểm riêng biệt, đặc trƣng của từng đối tƣợng quan tâm khác nhau. Tƣ liệu ảnh vi n thám đã và đang ngày càng đƣợc áp dụng rộng rãi trong giám sát và theo dõi biến động tài nguyên rừng. Những kết quả nghiên cứu của Cabral (2006) trong việc phân loại lớp phủ ở phía nam châu Phi cũng cho kết luận tƣơng tự.

Các loại ảnh có độ phân giải cao nhƣ IKONOS, QuickBird có thể đƣợc sử dụng cho giám sát những biến động nhỏ về cấu trúc rừng. Wolter (2005) đã sử dụng ảnh QuickBird để phân loại thực vật ngập nƣớc cho 3 khu vực vùng hồ Great Lakes - Hoa Kỳ; Coops (2006) cũng đã sử dụng ảnh download by : skknchat@gmail.com 5 QuickBird để phát hiện sớm và giám sát rừng bị phá hại do côn trùng. Ngoài ra, hiện nay đã có rất nhiều loại ảnh vệ tinh khác nhau đã và đang đƣợc sử dụng trong giám sát và đánh giá di n biến thảm thực vật rừng nhƣ ảnh Landsat 8, ảnh ASTER, ảnh Sentinel 1, Sentinel 2, ảnh Pleiades, … Về công nghệ giải đoán ảnh vi n thám cũng rất đa dạng và linh hoạt tùy vào mục đích và đối tƣợng quan tâm, từ giải đoán bằng mắt cho tới phƣơng pháp xử lý số và giải đoán tự động. Trong đó, giải đoán bằng mắt mang nặng tính chủ quan, phụ thuộc rất lớn vào trình độ, kinh nghiệm của ngƣời giải đoán, tốn kém và tính đồng bộ không cao.

Trong khi đó, công nghệ xử lý số và giải đoán tự động có ƣu việt là thời gian xử lý rất nhanh, mang tính khách quan cao. Tuy nhiên, phƣơng pháp này cũng chịu ảnh hƣởng không nhỏ của điều kiện lập địa và khí quyển, độ che phủ của mây đặc biệt là bóng mây. Vì vậy, thực ti n luôn đòi hỏi phải có sự kết hợp hài hòa giữa các phƣơng pháp sao cho đạt độ chính xác cao nhất theo mục đích sử dụng. Ứng dụng công nghệ địa không gian trong giám sát di n bi n tài nguyên rừng ở Việt Nam Ở Việt Nam, công nghệ địa không gian bắt đầu đƣợc áp dụng từ những năm 1950 của thế kỷ trƣớc.

Theo Chu Thị Bình (2001), vào năm 1958, trong khuôn khổ chƣơng trình sự hợp tác với CHDC Đức, chúng ta đã sử dụng ảnh máy bay đen trắng tỷ lệ 1/30.000 để điều tra rừng ở vùng Đông Bắc. Cho đến cuối năm 1960, tổng diện tích rừng ở miền Bắc đã đƣợc điều tra bằng sự kết hợp công nghệ này với các phƣơng pháp truyền thống đạt khoảng 1,5 triệu ha. Trong khi đó, ở Miền Nam, vào năm 1959, ảnh máy bay cũng đã đƣợc sử dụng để xác định tổng diện tích rừng miền Nam với diện tích đƣợc xác định vào khoảng 8 triệu ha. Tiếp theo đó, ảnh máy bay đã đƣợc tiếp tục áp dụng trong điều tra rừng vào những năm 1968 (ở lâm trƣờng Hữu Lũng, Lạng Sơn), giai đoạn 1970 - 1975 cho nhiều vùng thuộc miền núi phía Bắc (Vũ Tiến Hinh, Phạm Ngọc Giao, 1997).

Đặc biệt , từ năm 1981 - 1983, lần đầu tiên ngành Lâm nghiệp tiến hành download by : skknchat@gmail.com 6 điều tra, đánh giá tài nguyên rừng trên phạm vi toàn quốc áp dụng ảnh vệ tinh Landsat MSS do tổ chức FAO hỗ trợ. Trong giai đoạn 1991 – 1995, ảnh vệ tinh Landsat MSS và ảnh vệ tinh Landsat TM với độ phân giải không gian 30m x 30m đã đã đƣợc áp dụng để phục vụ xây dựng bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng và theo dõi di n biến tài nguyên rừng toàn quốc. Giai đoạn 1996 - 2000, chủ yếu sử dụng ảnh vệ tinh SPOT3, có độ phân giải 15m x 15m. Trong khi đó, giai đoạn 2000 - 2005, vệ tinh Landsat ETM+ với độ phân giải không gian là 30m x 30m đã đƣợc áp dụng bằng phƣơng pháp xử lý số và tự động khoanh vẽ các loại đất, loại rừng (Nguy n Ngọc Bình, 2006).

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