NGHIÊN CỨU NGUY CƠ VÀ CẢNH BÁO CHÁY RỪNG TỈNH SƠN LA TRÊN CƠ SỞ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐỊA THÔNG TIN

Nghiên cứu nguy cơ cháy rừng tỉnh Sơn La dựa trên công nghệ địa thông tin. Phân tích đặc điểm, ứng dụng MCA, ML, cảnh báo sớm tai biến cháy rừng hiệu quả.

Chuyên ngành

Địa Lý

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Án Tiến Sĩ

2021

164
1
0

Phí lưu trữ

45 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. MỞ ĐẦU

2. TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU NGUY CƠ VÀ CẢNH BÁO CHÁY RỪNG TỈNH SƠN LA TRÊN CƠ SỞ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐỊA THÔNG TIN

2.1. Tổng quan về ứng dụng công nghệ Địa thông tin trong nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng

2.2. Công nghệ Địa thông tin

2.3. Tình hình ứng dụng công nghệ Địa thông tin trong nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng

2.4. Cơ sở lý luận nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng tỉnh Sơn La trên cơ sở ứng dụng công nghệ Địa thông tin

2.5. Nguyên lý phát sinh cháy và cháy rừng

2.6. Các nhân tố ảnh hưởng và nguyên nhân gây cháy rừng

2.7. Phân loại cháy rừng

2.8. Nguy cơ cháy rừng và dự báo nguy cơ cháy rừng

2.9. Các tiêu chí phân vùng trọng điểm nguy cơ cháy rừng và thành lập bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng

2.10. Khả năng ứng dụng công nghệ Địa thông tin trong nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng trên cơ sở kết hợp kiến thức chuyên gia, phương pháp MCA, ML và WebGIS

2.11. Quan điểm, phương pháp và quy trình nghiên cứu

2.11.1. Quan điểm nghiên cứu

2.11.2. Phương pháp nghiên cứu

2.11.3. Quy trình nghiên cứu

2.12. TIỂU KẾT CHƯƠNG 1

3. PHÂN TÍCH ĐẶC ĐIỂM CÁC NHÂN TỐ ĐẶC TRƯNG GÂY CHÁY RỪNG TỈNH SƠN LA

3.1. Đặc điểm cháy rừng ở tỉnh Sơn La

3.2. Thực trạng cháy rừng

3.3. Nguyên nhân và hậu quả cháy rừng

3.4. Công tác phòng cháy và chữa cháy rừng

3.5. Đặc trưng của các nhân tố chính gây cháy rừng ở Sơn La

3.5.1. Nhóm các nhân tố vật liệu cháy và thời tiết - khí hậu

3.5.2. Nhóm các nhân tố địa hình

3.5.3. Nhóm các nhân tố điều kiện kinh tế - xã hội

3.6. Xác lập bộ tiêu chí cho nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng

3.7. TIỂU KẾT CHƯƠNG 2

4. ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐỊA THÔNG TIN TRONG NGHIÊN CỨU NGUY CƠ VÀ CẢNH BÁO CHÁY RỪNG TỈNH SƠN LA

4.1. Nghiên cứu thành lập bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng tỉnh Sơn La

4.2. Thành lập bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng tỉnh Sơn La theo phương pháp phân tích đa chỉ tiêu MCA

4.3. Thành lập bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng tỉnh Sơn La theo phương pháp học máy (áp dụng cho huyện Thuận Châu)

4.4. Mô hình cảnh báo sớm tai biến cháy rừng áp dụng thí điểm cho huyện Thuận Châu, tỉnh Sơn La

4.4.1. Nguyên lý thực hiện mô hình

4.5. Tích hợp kết quả nghiên cứu vào WebGIS trong dự báo cháy rừng

4.6. Đánh giá chung về độ tin cậy của mô hình

4.7. TIỂU KẾT CHƯƠNG 3

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Nguy Cơ Cháy Rừng Sơn La Vì Sao Quan Trọng

Rừng đóng vai trò thiết yếu trong việc điều hòa nguồn nước và được ví như 'lá phổi xanh' của Việt Nam. Tình trạng suy giảm tài nguyên rừng đang trở thành mối lo ngại toàn cầu. Trong đó, cháy rừng là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến sự suy giảm nhanh chóng này. Theo thống kê của FAO, thiệt hại do cháy rừng trên toàn cầu ước tính khoảng 906 tỷ USD mỗi năm. Các nghiên cứu về biến đổi khí hậu cũng chỉ ra rằng, cháy rừng sẽ trở thành vấn nạn do khí hậu thay đổi dẫn đến hiện tượng El Nino diễn ra thường xuyên và mạnh mẽ hơn. Việt Nam, với khí hậu nhiệt đới, đối diện với nguy cơ cháy rừng cao, đặc biệt vào mùa khô (tháng II - IV), đạt đỉnh điểm vào tháng III. Tỉnh Sơn La, với vị trí chiến lược ở vùng Tây Bắc, cũng không tránh khỏi nguy cơ này. Việc nghiên cứu nguy cơ cháy rừng Sơn La là vô cùng cấp thiết.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Việc Quản Lý Rừng Bền Vững

Quản lý rừng bền vững không chỉ bảo vệ nguồn tài nguyên quý giá mà còn góp phần ổn định sinh kế cho người dân địa phương. Việc phòng cháy chữa cháy rừng hiệu quả là yếu tố then chốt trong quản lý rừng bền vững. Nghiên cứu này hướng đến việc cung cấp các công cụ và phương pháp để quản lý rừng một cách khoa học và hiệu quả hơn, giảm thiểu thiệt hại do cháy rừng gây ra. Trích dẫn số liệu của Cục Kiểm lâm Việt Nam, diện tích rừng cả nước là 14.220 ha với độ che phủ 41,89%, trong đó có trên 50% diện tích rừng có nguy cơ cháy cao.

1.2. Thực Trạng Cháy Rừng Tại Sơn La Thách Thức Và Hậu Quả

Thực trạng cháy rừng ở Sơn La diễn biến phức tạp, đặc biệt vào mùa khô. Theo thống kê, từ năm 1996 - 2015, cháy rừng đã thiêu hủy gần 7.000 ha rừng tại tỉnh. Năm 2016, thiệt hại lên đến 919 ha, chiếm 27,68% tổng diện tích rừng thiệt hại của cả nước. Những con số này cho thấy mức độ nghiêm trọng của vấn đề và sự cần thiết của các giải pháp phòng chống hiệu quả. Hậu quả của cháy rừng không chỉ dừng lại ở thiệt hại về kinh tế mà còn ảnh hưởng nghiêm trọng đến môi trường sinh thái, đa dạng sinh học và đời sống của người dân.

II. Ứng Dụng Công Nghệ Địa Thông Tin Giải Pháp Phòng Cháy Rừng Sơn La

Công nghệ địa thông tin (CNĐTT) bao gồm Hệ thống định vị toàn cầu (GPS), Viễn thám (RS) và Hệ thống thông tin địa lý (GIS) mở ra hướng tiếp cận mới trong nghiên cứu và quản lý cháy rừng. CNĐTT cho phép thu thập, tổng hợp, phân tích, trình diễn và quản lý dữ liệu không gian liên quan đến nguy cơ cháy rừng một cách hiệu quả. Bằng cách kết hợp CNĐTT với kiến thức chuyên gia, phương pháp phân tích đa tiêu chí (MCA) và học máy (ML), có thể đánh giá, xác định các vùng nguy cơ và dự báo cháy rừng một cách khoa học, kịp thời, chính xác và tiết kiệm chi phí.

2.1. Viễn Thám Giám Sát Và Phân Tích Dữ Liệu Vệ Tinh Cháy Rừng

Viễn thám sử dụng dữ liệu từ vệ tinh để theo dõi và phân tích các yếu tố liên quan đến cháy rừng, chẳng hạn như lớp phủ thực vật, độ ẩm, nhiệt độ và các điểm nóng tiềm ẩn. Dữ liệu viễn thám cung cấp thông tin toàn diện và kịp thời về tình hình cháy rừng, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định chính xác và triển khai các biện pháp phòng chống phù hợp. Theo luận án, việc thu thập và xử lý dữ liệu vệ tinh đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng cơ sở dữ liệu cho mô hình nghiên cứu NCCBCR.

2.2. GIS Xây Dựng Bản Đồ Nguy Cơ Cháy Rừng Chi Tiết Tại Sơn La

GIS (Hệ thống thông tin địa lý) cho phép tích hợp và phân tích các lớp dữ liệu khác nhau, bao gồm dữ liệu viễn thám, dữ liệu địa hình, dữ liệu khí hậu và dữ liệu kinh tế - xã hội để xây dựng bản đồ nguy cơ cháy rừng chi tiết. Bản đồ này cung cấp thông tin trực quan về các khu vực có nguy cơ cháy cao, giúp các nhà quản lý tập trung nguồn lực và triển khai các biện pháp phòng chống hiệu quả. Việc thành lập bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng tỉnh Sơn La tỷ lệ 1:100.000, huyện Thuận Châu tỷ lệ 1:50.000 là một trong những mục tiêu quan trọng của luận án.

2.3. GPS Xác Định Vị Trí Và Điều Phối Ứng Cứu Cháy Rừng Nhanh Chóng

Hệ thống GPS (Global Positioning System) đóng vai trò quan trọng trong việc xác định chính xác vị trí các điểm cháy và điều phối lực lượng ứng cứu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Các thiết bị GPS cầm tay giúp lính cứu hỏa và nhân viên kiểm lâm xác định đường đi ngắn nhất đến đám cháy và điều hướng trong điều kiện tầm nhìn hạn chế. Việc sử dụng GPS kết hợp với GIS cho phép tạo ra bản đồ trực quan về tình hình cháy rừng, hỗ trợ công tác chỉ huy và điều phối.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu MCA AHP ML Cho Đánh Giá Nguy Cơ Cháy Rừng

Nghiên cứu này kết hợp nhiều phương pháp khác nhau để đánh giá nguy cơ cháy rừng. Phương pháp phân tích đa tiêu chí (MCA) được sử dụng để xem xét nhiều yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến nguy cơ cháy rừng. Phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) giúp xác định trọng số của từng yếu tố. Phương pháp học máy (ML) được sử dụng để xây dựng mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng dựa trên dữ liệu lịch sử và các yếu tố liên quan. Sự kết hợp này giúp đưa ra đánh giá toàn diện và chính xác về nguy cơ cháy rừng ở Sơn La.

3.1. Phân Tích Đa Tiêu Chí MCA Xem Xét Yếu Tố Ảnh Hưởng Cháy Rừng

Phương pháp MCA cho phép xem xét đồng thời nhiều tiêu chí khác nhau ảnh hưởng đến nguy cơ cháy rừng, bao gồm yếu tố thời tiết, địa hình, lớp phủ thực vật, hoạt động của con người và các yếu tố kinh tế - xã hội. Bằng cách đánh giá và so sánh các tiêu chí này, có thể xác định được các khu vực có nguy cơ cháy cao và đưa ra các biện pháp phòng ngừa phù hợp. Việc xác định các nhân tố chính gây cháy rừng và xây dựng bộ tiêu chí cho mô hình nghiên cứu NCCR và CBSTBCR là một trong những nội dung quan trọng của luận án.

3.2. Phân Tích Thứ Bậc AHP Xác Định Mức Độ Quan Trọng Của Từng Yếu Tố

Phương pháp AHP giúp xác định mức độ quan trọng của từng tiêu chí trong việc đánh giá nguy cơ cháy rừng. Bằng cách so sánh cặp các tiêu chí, có thể xác định được trọng số của từng tiêu chí và sử dụng chúng để xây dựng mô hình đánh giá tổng thể. Luận án sử dụng AHP để so sánh các chỉ tiêu cháy rừng và xác định trọng số của từng chỉ tiêu.

3.3. Học Máy ML Xây Dựng Mô Hình Dự Báo Nguy Cơ Cháy Rừng

Phương pháp ML cho phép xây dựng mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng dựa trên dữ liệu lịch sử và các yếu tố liên quan. Bằng cách sử dụng các thuật toán học máy, có thể tìm ra các mối quan hệ phức tạp giữa các yếu tố và dự đoán nguy cơ cháy rừng trong tương lai. Luận án áp dụng ML cho huyện Thuận Châu để thành lập bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng.

IV. Ứng Dụng Thực Tế Cảnh Báo Cháy Rừng Sớm Tại Huyện Thuận Châu Sơn La

Luận án đã xây dựng mô hình cảnh báo sớm tai biến cháy rừng (CBSTBCR) áp dụng thí điểm cho huyện Thuận Châu, tỉnh Sơn La. Mô hình này tích hợp thông tin từ bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng và dữ liệu từ các trạm iMetos bằng WebGIS. WebGIS cung cấp giao diện trực quan để theo dõi tình hình cháy rừng và đưa ra cảnh báo sớm cho người dân và các cơ quan chức năng. Đánh giá chung về độ tin cậy của mô hình cho thấy hiệu quả trong việc dự báo cháy rừng.

4.1. Tích Hợp Thông Tin Bản Đồ Và Dữ Liệu Trạm Thời Tiết Với WebGIS

Việc tích hợp thông tin từ bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng và dữ liệu từ các trạm thời tiết thông minh iMetos vào WebGIS cho phép cung cấp thông tin toàn diện và kịp thời về tình hình cháy rừng. WebGIS hiển thị trực quan các khu vực có nguy cơ cháy cao, các điểm nóng và các yếu tố thời tiết liên quan, giúp người dùng dễ dàng theo dõi và đánh giá tình hình.

4.2. Cảnh Báo Sớm Nguy Cơ Cháy Rừng Giải Pháp Giảm Thiểu Thiệt Hại

Mô hình CBSTBCR cung cấp cảnh báo sớm về nguy cơ cháy rừng cho người dân và các cơ quan chức năng, giúp họ có thời gian chuẩn bị và triển khai các biện pháp phòng ngừa. Cảnh báo sớm có thể được gửi qua tin nhắn SMS, email hoặc hiển thị trên WebGIS. Việc CBSTBCR giúp giảm thiểu thiệt hại do cháy rừng gây ra, bảo vệ tài sản và tính mạng của người dân.

4.3. Đánh Giá Độ Tin Cậy Của Mô Hình Cảnh Báo Cháy Rừng Sớm

Việc đánh giá độ tin cậy của mô hình CBSTBCR là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của hệ thống. Luận án đã thực hiện đánh giá độ tin cậy của mô hình bằng cách so sánh kết quả dự báo với tình hình cháy rừng thực tế. Kết quả đánh giá cho thấy mô hình có độ tin cậy cao và có thể được sử dụng để cảnh báo sớm nguy cơ cháy rừng.

V. Kết Luận Và Kiến Nghị Hướng Phát Triển Nghiên Cứu Cháy Rừng

Nghiên cứu này đã xây dựng cơ sở lý luận và khoa học cho mô hình nghiên cứu NCCBCR ở tỉnh Sơn La theo hướng ứng dụng CNĐTT. Luận án đã xây dựng bộ tiêu chí và thành lập bản đồ trọng điểm NCCR tỉnh Sơn La tỷ lệ 1:100.000, huyện Thuận Châu tỷ lệ 1:50.000 trong nghiên cứu NCCBCR. CBSTBCR ở huyện Thuận Châu, tỉnh Sơn La trên cơ sở tích hợp thông tin bản đồ trọng điểm NCCR và dữ liệu 3 Trạm iMetos bằng WebGIS đã mang lại kết quả khả quan. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và hoàn thiện mô hình để nâng cao hiệu quả và áp dụng rộng rãi trên địa bàn tỉnh Sơn La.

5.1. Hoàn Thiện Mô Hình Nghiên Cứu Nâng Cao Độ Chính Xác Dự Báo

Để nâng cao độ chính xác dự báo của mô hình, cần tiếp tục nghiên cứu và hoàn thiện các yếu tố sau: Cập nhật dữ liệu thường xuyên, đặc biệt là dữ liệu về lớp phủ thực vật, khí hậu và hoạt động của con người. Sử dụng các thuật toán học máy tiên tiến hơn để xây dựng mô hình dự báo. Tích hợp thêm các nguồn dữ liệu khác, chẳng hạn như dữ liệu từ mạng xã hội và dữ liệu từ người dân địa phương.

5.2. Mở Rộng Phạm Vi Ứng Dụng Áp Dụng Cho Các Khu Vực Khác

Mô hình nghiên cứu có thể được áp dụng cho các khu vực khác có đặc điểm tương đồng với Sơn La, chẳng hạn như các tỉnh miền núi phía Bắc và miền Trung. Để áp dụng mô hình cho các khu vực khác, cần điều chỉnh các tham số và tiêu chí cho phù hợp với điều kiện địa phương. Đồng thời, cần đào tạo và chuyển giao công nghệ cho cán bộ địa phương để họ có thể tự vận hành và bảo trì hệ thống.

5.3. Phát Triển Công Nghệ Ứng Dụng AI và IoT Trong Phòng Cháy Chữa Cháy Rừng

Trong tương lai, có thể phát triển các công nghệ mới dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet of Things (IoT) để nâng cao hiệu quả phòng cháy chữa cháy rừng. Các hệ thống cảm biến IoT có thể được triển khai trong rừng để theo dõi liên tục các yếu tố môi trường và phát hiện sớm nguy cơ cháy. Các thuật toán AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu và đưa ra cảnh báo chính xác hơn.

15/05/2025
Nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng tỉnh sơn la trên cơ sở ứng dụng công nghệ địa thông tin

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU NGUY CƠ VÀ CẢNH BÁO CHÁY RỪNG TỈNH SƠN LA TRÊN CƠ SỞ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐỊA THÔNG TIN 1. Tổng quan về ứng dụng công nghệ Địa thông tin trong nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng Nghiên cứu về PCCCR trên Thế giới được quan tâm từ những năm đầu của thế kỷ XX. Thời kỳ đầu, chủ yếu tập trung ở các nước có nền kinh tế phát triển như Mỹ, Nga, Đức, Thụy Điển, Canada, Pháp, Úc., sau đó mở rộng ở hầu hết các nước có hoạt động lâm nghiệp.

Trong phạm vi nghiên cứu luận án tập trung tổng quan vào 2 nội dung chính là: (1) bản chất của cháy rừng và (2) phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng theo hướng ứng dụng CNĐTT. Công nghệ Địa thông tin Công nghệ Địa thông tin HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ (GIS) HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TOÀN CẦU (GPS) HỆ THỐNG VIỄN THÁM (RS) Hình 1. Các hợp phần của công nghệ Địa thông tin [21] Các kết quả nghiên cứu và ứng dụng trong thực tế trong nhiều năm đã khẳng định việc ứng dụng CNĐTT trong nghiên cứu NCCBCR là hướng đi đúng đắn đảm bảo độ chính xác cao, tính cập nhật của thông tin dự báo về mặt không gian, thời gian thực và cần một lượng kinh phí hợp lý đáp ứng tốt cho các mục tiêu dự báo cháy trên quy mô quốc gia, khu vực và toàn cầu [21, 26, 34]. Địa thông tin (Geoinformation) là thông tin về các đối tượng, hiện tượng có liên quan trực tiếp hoặc gián tiếp đến vị trí địa lý trên Trái Đất (DIN ISO 19101).

Địa 9 thông tin là đại diện của dữ liệu địa lý được mã hóa, đại diện cho một dạng dữ liệu liên quan đến địa lý được xử lý bằng công nghệ thông tin. Thuật ngữ " Địa thông tin " được đề xuất vào những năm 1980 tại Hội nghị Địa chất AGIT và GeoLIS. Đầu những năm 1990 trở nên phổ biến và đồng nghĩa với "Không gian địa lý" hay còn được gọi là "Thông tin không gian". CNĐTT (Geoinformation technology) có thể được hiểu là công nghệ thu thập, tổng hợp, phân tích, trình diễn, diễn giải, chia sẻ và quản lý các dữ liệu Địa thông tin không gian và các các dữ liệu thuộc tính có liên quan.

CNĐTT bao gồm công nghệ 3 hệ thống cơ bản (hình 1.1) đó là: Hệ thống định vị toàn cầu GPS (Global Positioning Systems), hệ thống viễn thám RS (Remote Sesing) và hệ thống thông tin địa lý GIS (Geographic Information Systems) [21, 26, 34]. Về bản chất ứng dụng trong thực tiễn, ba hệ thống nêu trên có tính độc lập và đặc thù riêng. Tuy nhiên, khi kết hợp lại với nhau đã tạo ra mối liên hệ chặt chẽ và bổ sung cho nhau theo từng ứng dụng trong các trường hợp cụ thể. Ngày nay, CNĐTT 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).

Bằng những ưu thế của mình, CNĐTT đã nhanh chóng phổ cập trên toàn Thế giới. Hiện nay đã trở thành công cụ đắc lực, hết sức hiệu quả cho quá trình phát triển KTXH, đặc biệt là lĩnh vực quản lý tài nguyên, tai biến thiên nhiên, quản lý lưu vực và an ninh quốc phòng của mỗi quốc gia. Tình hình ứng dụng công nghệ Địa thông tin trong nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng 1. Trên Thế giới Cháy rừng gây ra những tác hại đến xã hội và ảnh hưởng tiêu cực đến kinh tế, sinh thái, là nguyên nhân làm suy giảm chất lượng cuộc sống.

Trong nghiên cứu về NCCBCR việc theo dõi và quản lý tài nguyên rừng có vai trò hết sức quan trọng. Từ đầu thế kỷ 20, ảnh hàng không bắt đầu được áp dụng để khoanh vẽ các trạng thái rừng. Ảnh hàng không thường được lưu trên giấy ảnh hoặc ảnh số. Đã có nhiều nghiên cứu sử dụng ảnh hàng không để xây dựng bản đồ tài nguyên rừng ở các nước như: Canada, Mỹ và Anh.

Tuy nhiên, ảnh vệ tinh ngày nay với các đặc trưng về độ 10 phân giải không gian, phổ và thời gian kết hợp với các phương pháp phân tích hiệu quả đã đưa ra các ý tưởng tốt hơn về các mô hình theo dõi diễn biến cháy rừng. Ảnh vệ tinh với phương pháp xử lý số đã được sử dụng rộng rãi và thay thế ảnh hàng không trong xây dựng các bản đồ tài nguyên rừng phục vụ công tác điều tra và kiểm kê [55, 56]. Trong xây dựng các bản đồ phân loại rừng phục vụ cho công tác nghiên cứu NCCBCR, những loại ảnh viễn thám được sử dụng phổ biến gồm Landsat TM và ETM+, SPOT, MODIS, NOAA - AVHRR, IKONOS và QuickBird. Đặc điểm và khả năng ứng dụng của mỗi loại ảnh vệ tinh trên được tổng hợp ở bảng 1.

Khả năng ứng dụng ảnh vệ tinh trong phân loại lớp phủ rừng Ảnh Khả năng ứng dụng Đặc trưng kỹ thuật vệ tinh thực tế 1. Ảnh đa phổ có độ phân giải không gian thấp (Multispectral Low Resolution Sensors) Độ phân giải không gian: 250 - 1.000 m; độ rộng cảnh 330 km; chu kỳ chụp ảnh 1 - 2 ngày; ảnh có từ năm 2000 (vệ MODIS tinh Terra) hoặc năm 2002 (vệ tinh Aqua) đến nay - Phân loại lớp phủ rừng quy mô toàn cầu, châu lục. Độ phân giải không gian: 1km từ các vệ AVHRR tinh NOAA; độ rộng cảnh: 2.400 km; ảnh có từ năm 1980. Ảnh đa phổ có độ phân giải không gian trung bình (Multispectral Moderate Resolution Sensors) Độ phân giải không gian: 30 - 120 m; độ Landsat rộng cảnh: 183 km x 183 km; chu kỳ Phân loại lớp phủ rừng ở cấp MSS, TM chụp ảnh: 16 ngày; ảnh có từ năm 1972.

Landsat Độ phân giải không gian: 15 - 20 m; Phân loại lớp phủ rừng ở ETM, OLI độ rộng cảnh 183 km x 183 km; chu kỳ cấp độ quần xã hoặc một số (Landsat 7, 8) chụp ảnh: 16 ngày; ảnh có từ năm 1999 loài ưu thế có thể phân biệt đến nay. 11 Ảnh Khả năng ứng dụng Đặc trưng kỹ thuật vệ tinh thực tế Độ phân giải không gian: 15 - 90 m; Phân loại lớp phủ rừng ở ASTER độ rộng cảnh 60 x 60 km; chu kỳ chụp cấp độ quần xã hoặc một số ảnh 3-5 ngày; ảnh có từ năm 2000. Ảnh đa phổ có độ phân giải không gian cao (Multispectral High spatial Resolution Sensors) Độ phân giải không gian: từ 1,5 - 20m (với SPOT VGT là 1km); độ rộng cảnh: 60km x 60km (với SPOT VGT Phân loại lớp phủ rừng ở cấp là 1000km x 1000 km); SPOT 1, 2, 3, SPOT độ quần xã hoặc các loại cụ 4 ,5, 6 và 7 đã có ảnh tương ứng từ năm thể ở mức chi tiết. Hiện nay SPOT 1 và 3 đã ngừng cung cấp ảnh.

Độ phân không gian: 1 - 4m; độ rộng IKONOS - Phân loại lớp phủ rừng chi cảnh: 11km x 11km; chu kỳ chụp ảnh: 1, 2 tiết ở cấp độ quần xã hoặc 3 - 5 ngày; ảnh có từ năm 2. các loài cụ thể. Độ phân giải không gian: 0,6 - 2,4m; - Thường được sử dụng để độ rộng cảnh 16.5km; chu kỳ kiểm tra kết quả phân loại từ QuickBird chụp ảnh 1 - 3.5 ngày; ảnh có từ năm các nguồn ảnh khác. Ảnh siêu phổ (Hyperspectral Sensors) Ảnh có 224 kênh từ bước sóng nhìn Phân loại lớp phủ rừng chi tiết ở thấy tới sóng ngắn hồng ngoại; tùy cấp độ quần xã hoặc các loài cụ thuộc vào độ cao của máy bay mà ảnh thể; ảnh chỉ chụp theo yêu cầu 1 AVIRIS có độ phân giải không gian > 1m; độ lần, vì vậy không thích hợp với rộng cảnh > 1km; ảnh có từ năm 1987.

theo dõi diễn biến rừng. 12 Ảnh Khả năng ứng dụng Đặc trưng kỹ thuật vệ tinh thực tế Earth Ảnh có 200 kênh từ bước sóng nhìn Phân loại lớp phủ rừng chi tiết Observing- thấy tới sóng ngắn hồng ngoại; độ ở cấp độ quần xã hoặc các loài 1 ( EO-1 ) phân giải không gian 30m; ảnh có từ có thể phân biệt rõ ràng. Ngoài các loại ảnh vệ tinh nêu trên được sử dụng trong theo dõi diễn biến tài nguyên rừng, còn có các loại ảnh khác được sử dụng như: ảnh ASTER, Landsat, AVNIR2 hoặc ảnh AVIRIS với giải phổ gần liên tục trong 224 kênh. Các ảnh siêu phổ này, lưu trữ nhiều thông tin về thực vật và phân loại thực vật chính xác hơn các loại ảnh khác có cùng độ phân giải không gian [42, 51, 53, 54].

Các ứng dụng viễn thám trong nghiên cứu tài nguyên rừng bao gồm điều tra khảo sát, nghiên cứu các hệ sinh thái rừng, phát hiện điểm cháy dị thường nhiệt và thành lập bản đồ rừng. Nghiên cứu NCCBCR dựa vào đặc điểm của ảnh viễn thám và sự phát xạ của đám cháy để dự báo cháy rừng là một phương án khả thi và hoàn toàn có thể thay thế được cho các phương pháp thu thập số liệu tại chỗ. Bộ cảm trên các vệ tinh có thể thu nhận được các bức xạ bề mặt phát ra khác nhau từ các vật thể. Các vệ tinh quan sát Trái Đất với khả năng bao quát trên phạm vi rộng lớn và đa thời gian đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc dự báo và cảnh báo cháy.

Vấn đề ứng dụng viễn thám trong quản lý, giám sát cháy rừng đã được quan tâm của nhiều quốc gia với các hệ thống trên Thế giới như: Canada với hệ thống CFFDRS (Canadian Forest Fire Danger Ration System) được phát triển để dự báo cháy từ năm 1987; tiếp theo là hệ thống GIMS (Geographical Information and Modeling System) năm 1990. ở phạm vi quốc gia đến toàn cầu [55, 58]. Các sản phẩm điểm nóng/điểm cháy (hot spot) cho chúng ta biết địa điểm xảy ra đám cháy rừng khi vệ tinh quét ảnh. Tuy nhiên, để xác định được vị trí, diện tích, phạm vi tác động của đám cháy phụ thuộc rất nhiều vào công nghệ của mỗi vệ tinh.

Trong khi đó, thông tin xác thực về sự tác động của vụ cháy đến là rất hữu ích cho rất nhiều ứng dụng môi trường bao gồm việc ước lượng khí phác thải, xác định khả 13 năng hồi phục rừng…Điều này dẫn tới sự phát triển của nhiều phương pháp xác định vùng bị cháy NBR (Burned area detection) dựa vào ảnh vệ tinh [55, 56]. Simon và cộng sự đã đề xuất phương pháp và xây dựng hệ thống GLOBSCAR để cung cấp sản phẩm vùng cháy dựa trên ảnh ATSR - 2 và AATSR bằng việc sử dụng các ngưỡng cố định hoặc ngưỡng phụ thuộc ngữ cảnh [84].

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