phần mở đầu và kết luận, cấu trúc luận án gồm 3 chƣơng: Chƣơng 1: Cơ sở lý luận và phƣơng pháp nghiên cứu lớp phủ và lớp phủ rừng Chƣơng 2: Hiện trạng lớp phủ rừng tỉnh Hòa Bình qua các giai đoạn phát triển kinh tế - xã hội Chƣơng 3: Đánh giá biến động lớp phủ rừng tỉnh Hoà Bình và đề xuất định hƣớng phát triển, bảo vệ 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƢƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU LỚP PHỦ VÀ LỚP PHỦ RỪNG Chƣơng này trình bày tổng quan về các công trình nghiên cứu liên quan, lý luận về lớp phủ rừng, các hệ thống phân loại lớp phủ, phân tích các phƣơng pháp nghiên cứu và hình thành hƣớng tiếp cận phù hợp cho nghiên cứu biến động lớp phủ rừng tỉnh Hòa Bình. Tổng quan các công trình nghiên cứu có liên quan 1. Tổng quan tình hình sử dụng tư liệu viễn thám nghiên cứu lớp phủ và lớp phủ rừng trên thế giới Hoạt động nghiên cứu lớp phủ và lớp phủ rừng bắt đầu từ những năm 50 của thế kỷ 20 nhƣng chỉ thực sự phát triển mạnh mẽ từ khi có tƣ liệu viễn thám và công cụ GIS – thập kỷ 70. Các công trình nghiên cứu trên thế giới chủ yếu tập trung vào 2 nhóm: Nghiên cứu thành lập bản đồ lớp phủ và lớp phủ rừng và Nghiên cứu mối quan hệ giữa biến động lớp phủ và lớp phủ rừng với con ngƣời và môi trƣờng.
Nghiên cứu thành lập bản đồ lớp phủ và lớp phủ rừng Các loại tƣ liệu ảnh viễn thám sử dụng để xác định biến động lớp phủ và lớp phủ rừng rất đa dạng, khả năng ứng dụng của mỗi loại ảnh vệ tinh tùy thuộc vào quy mô và tỉ lệ nghiên cứu. Ảnh viễn thám có tiềm năng lớn trong việc phân loại lớp phủ, dự báo các thông số của rừng nhƣ chiều cao, sinh khối,…. Mức độ cung cấp thông tin phụ thuộc chủ yếu vào độ phân giải không gian, có thể chia độ phân giải không gian một cách tƣơng đối thành 3 cấp nhƣ sau: độ phân giải không gian thấp (trên 30 m), độ phân giải không gian trung bình (2-30 m) và độ phân giải cao (dƣới 2 m). Các nghiên cứu sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh độ phân giải thấp Các bộ cảm độ phân giải thấp nhƣ MODIS, NOAA-AVHRR có khả năng thu nhận thông tin bề mặt trên diện rộng; vì vậy, dữ liệu này đƣợc sử dụng trong nhiều năm trƣớc đây để nghiên cứu lớp phủ rừng trên quy mô toàn cầu hoặc lục địa.
Giri và nnk (2003) phân tích dữ liệu AVHRR đa thời gian để thành lập bản đồ lớp phủ nhằm phát hiện các khu vực trải qua nhiều biến động về lớp phủ lục địa Đông Nam Á [71]. Bộ dữ liệu toàn cầu từ AVHRR những năm 1990 đã trợ giúp cho nhiều nghiên cứu biến động LPĐ/SDĐ trên quy mô lớn. Vệ tinh viễn thám thế hệ mới hơn - MODIS đã làm cho phƣơng pháp tiếp cận cũng nhƣ sản phẩm của các nghiên cứu LPĐ và LPR tăng nhanh đáng kể, điển hình là bộ sản phẩm 5 loại lớp phủ gần đây của Friedl và nnk (2010) [69] và các chỉ số thực vật nhƣ chỉ số diện tích lá-LAI [51]. Thời gian qua, đã có nhiều công 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com trình nghiên cứu quan trọng ra đời dựa trên ảnh MODIS và các sản phẩm của nó chẳng hạn nhƣ Maselli và nhóm nghiên cứu (2009) đã bổ sung cho bản đồ lớp phủ của FAO các thông tin về năng suất cây trồng và vật hậu học nhờ chỉ số NDVI chiết tách từ ảnh MODIS [98].
Coops và nnk (2009) đã khám phá ra sức mạnh dự báo tƣơng đối của các chỉ báo môi trƣờng nhƣ tƣơng quan giữa lớp phủ và năng suất từ dữ liệu MODIS [54]. Sản phẩm đa thời gian của ảnh MODIS về thảm thực vật: NDVI, LAI cho phép mô hình hóa về sự phân bố các loài [45]. Taohong và Kunihiko đã phân tích chuỗi đa thời gian ảnh MODIS để loại trừ nhiễu ngẫu nhiên do mây và tuyết gây ra, sau đó sử dụng phân loại cây quyết định dựa trên đặc điểm vật hậu học của thực vật chiết tách từ sản phẩm MODIS EVI, nhiệt độ bề mặt và điều kiện địa hình để lập bản đồ lớp phủ rừng năm 2000 và 2010 ở vùng núi Daxing, Trung Quốc; tiếp theo tác giả sử dụng kỹ thuật phân tích thống kê để xác định biến động rừng [84]. Ono và cộng sự đã phân tích chỉ số bóng và mối quan hệ giữa chỉ số bóng với độ cao của tán rừng ở quy mô toàn cầu.
Trƣớc hết, dữ liệu phản xạ bề mặt Terra MODIS (MOD09CMG) đƣợc thu nhận hằng ngày, chỉ số bóng SI và chỉ số thực vật NDVI đƣợc dự đoán cho quy mô toàn cầu. Sau đó từ bộ dữ liệu độ cao tán rừng kế thừa từ nghiên cứu của Simard cùng các cộng sự (2011) và thông tin điều tra về mối quan hệ giữa độ cao tán rừng, chỉ số bóng và chỉ số thực vật dựa trên 17 loại lớp phủ, nghiên cứu này đã chỉ ra rằng giữa chỉ số bóng và độ cao tán rừng có tồn tại mối quan hệ tuyến tính [114]. Các nghiên cứu sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh độ phân giải trung bình Các nhà khoa học có nhiều lựa chọn khi sử dụng tƣ liệu độ phân giải trung bình trong nghiên cứu LPĐ và LPR, điển hình là Landsat, SPOT và IRS. Có thể nói Landsat là một trong những dữ liệu độ phân giải trung bình đƣợc sử dụng sớm nhất và rộng rãi nhất.
Đến nay đã có 8 thế hệ vệ tinh Landsat đƣợc phóng mang các bộ cảm với thông số không ngừng đƣợc cải thiện. Tƣ liệu Landsat đặc biệt phù hợp với các nghiên cứu biến động lớp phủ rừng dài kỳ ở quy mô quốc gia hoặc vùng lãnh thổ. Ví dụ, bộ dữ liệu Landsat TM/ETM+ 20 năm liên tục đƣợc sử dụng để giám sát biến động lớp phủ rừng ở Oregon [131]. Tƣ liệu Landsat kết hợp với dữ liệu bổ trợ cho phép nâng cao độ chính xác phân loại ảnh và có thể thành lập bản đồ lớp phủ rừng chi tiết hơn.
Dự án nghiên cứu Đặc trƣng hóa cảnh quan Bắc Mỹ (North American Landscape Characterization- NALC) của NASA sử dụng bộ dữ liệu Landsat MSS đa thời gian để theo dõi biến động lớp phủ qua hai thập kỷ 1972-1992 và giới thiệu mô hình hai bƣớc để đánh giá kết quả phân loại, cung cấp một bộ dữ liệu vệ tinh tiêu chuẩn hỗ trợ cho hoạt động nghiên cứu biến động lớp phủ rừng. Kết quả đã chỉ ra kỹ thuật sau phân loại trên bộ dữ liệu bổ trợ là hƣớng 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com tiếp cận đem lại hiệu quả kinh tế cao trong chiết tách thông tin lớp phủ phục vụ điều tra phát thải cacbon của rừng [152]. Một số nghiên cứu khác sử dụng dữ liệu địa hình đã cho phép cải thiện độ chính xác phân loại ảnh, điển hình là Franklin (1987) đã công bố độ chính xác phân loại ảnh Landsat MSS tăng từ 58 lên 79 % khi kết hợp DEM [68]. Cibula và Nyquist (1987) sử dụng biến độ dốc và hƣớng phơi sƣờn để cải thiện độ chính xác phân loại ảnh Landsat MSS [49].
Ngoài ra, DEM cũng đƣợc tích hợp vào tƣ liệu siêu cao tần để phân biệt cấu trúc bề mặt, nghiên cứu rừng và giám sát tuyết [73]. Li và nnk (2011) đã thành công trong việc sử dụng ảnh Landsat TM kết hợp với dữ liệu độ cao, độ dốc để nâng cao độ chính xác phân loại ảnh (độ chính xác toàn cục tăng 7. Bên cạnh việc tích hợp DEM, chỉ số NDVI cũng đƣợc nhiều nhà khoa học trên thế giới sử dụng để khử ảnh hƣởng của yếu tố địa hình, tuy nhiên nếu chỉ sử dụng NDVI thì hiệu quả đạt đƣợc cũng không cao, Eiumnoh và Shrestha (2000) đã phát hiện việc tích hợp cả DEM và NDVI trong quá trình phân loại ảnh cải thiện độ chính xác từ 10-20% [59]. Kanungo và Sarkar (2011) đã kết hợp DEM và NDVI với ảnh IRS-LISS-III để thành lập bản đồ lớp phủ và lớp phủ rừng phục vụ nghiên cứu sạt lở đất ở Darjeeling (Ấn Độ).
Kết quả cho thấy độ chính xác toàn cục đạt tới 91% và độ chính xác nhà sản xuất của hầu hết các lớp đều đạt trên 90% [78]. Alsaaideh và nnk (2013) đã tách riêng đƣợc rừng ngập mặn ra khỏi các loại thực phủ khác ở một số đảo phía Nam Nhật Bản thông qua tích hợp chỉ số NDWI, NDVI, tỉ số kênh 5/4 và kênh 5 của ảnh Landsat ETM+ với thông tin địa hình, độ chính xác toàn cục tăng từ 89. Các nghiên cứu sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh độ phân giải cao Ảnh độ phân giải cao đƣợc sử dụng để thành lập bản đồ lớp phủ rừng chi tiết hơn ở quy mô nhỏ, kiểm chứng kết quả phân loại các ảnh vệ tinh khác hoặc hiện chỉnh bản đồ lớp phủ cũ; chẳng hạn nhƣ Wikantika và cộng sự (2007) đã sử dụng ảnh IKONOS và QuickBird để phát hiện biến động lớp phủ sau một trận sóng thần [150]. Pacifici và cộng sự (2009) đã sử dụng kênh pan độ phân giải siêu cao của QuickBird và WorldView-1 để phân loại sử dụng đất thành 4 loại đô thị khác nhau [116].
Coops và nnk (2006) đã đánh giá khả năng ứng dụng ảnh QuickBird đa phổ trong theo dõi thiệt hại rừng do bọ cánh cứng gây ra; kết quả cho thấy tƣ liệu QuickBird đặc biệt hữu ích trong phát hiện tán rừng có đốm đỏ do sâu bệnh gây ra [53]. Nghiên cứu mối quan hệ giữa biến động lớp phủ và lớp phủ rừng với con người và môi trường Thời kỳ đầu xuất hiện các nghiên cứu về mối quan hệ giữa rừng với những diễn thế trong cảnh quan nông nghiệp. Turner và nnk (1988) và Pan và nnk (2001) 8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com đã kết hợp ảnh hàng không cũ và các số liệu đo đạc cảnh quan để miêu tả về biến động lớp phủ dƣới sự hỗ trợ của công cụ GIS [117, 138]. Sau đó là những nghiên cứu liên kết mô hình không gian của biến động rừng với các tác nhân gây nên biến đổi LPĐ, đặc biệt là động thái SDĐ [117].
Turner và Ruscher (1988) đã tích hợp dữ liệu ảnh hàng không và GIS để dự báo phân bố của đàn gia súc- phản ánh mô hình SDĐ tại địa phƣơng và các yếu tố môi trƣờng. Bằng phƣơng pháp thống kê, Pan và nnk (2001) đã phát hiện mô hình biến động LPĐ/SDĐ từ ảnh hàng không và các mô hình có liên quan với cấu trúc vật lý bên trong của các yếu tố cảnh quan [117].