Nghiên Cứu Phương Pháp Xác Định Trữ Lượng Rừng Bằng Dữ Liệu Sentinel Tại Huyện Phú Giáo, Tỉnh Bình Dương

• Tác giả: Bùi Đình Đại
• Người hướng dẫn: GS. Vương Văn Quỳnh
• Trường học: Trường Đại Học Lâm Nghiệp
• Chuyên ngành: Khoa Học Môi Trường
• Đề tài: Nghiên Cứu Phương Pháp Xác Định Trữ Lượng Rừng Bằng Dữ Liệu Sentinel Tại Huyện Phú Giáo, Tỉnh Bình Dương
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sỹ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Một số khái niệm về ảnh Sentinel
• 1.2. Nghiên cứu về ảnh vệ tinh trong theo dõi di biến tài nguyên rừng
• 1.3. Tình hình nghiên cứu về việc xác định trữ lượng rừng bằng dữ liệu ảnh Quang học và ảnh Radar
• 1.3.1. 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
• 2.4. Đối tượng nghiên cứu. Phạm vi nghiên cứu
• 2.5. Nội dung nghiên cứu
• 2.6. Phương pháp nghiên cứu
• 2.7. Phương pháp nghiên cứu cụ thể
• 3. CHƯƠNG 3: ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ - XÃ HỘI
• 3.1. Điều kiện tự nhiên
• 3.2. Vị trí địa lý. Hành chính
• 3.3. Điều kiện dân sinh, kinh tế, xã hội
• 3.4. Kinh tế - Xã hội
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Đặc điểm hiện trạng rừng tại xã huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương
• 4.2. Nghiên cứu xây dựng mô hình xác định trữ lượng rừng bằng tư liệu Sentinel-1 và Sentinel-2 tại huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương
• 4.3. Kết quả xử lý tư liệu Sentinel-1
• 4.4. Kết quả xử lý tư liệu Sentinel-2
• 4.5. Xây dựng các mô hình xác định trữ lượng rừng từ tư liệu Sentinel
• 4.6. Đánh giá độ chính xác của các mô hình bằng chỉ số RMSE
• 4.7. Thử nghiệm xác định trữ lượng rừng bằng tư liệu Sentinel-1 và Sentinel-2 tại huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương
• 4.8. Đề xuất quy trình xác định trữ lượng rừng bằng tư liệu Sentinel-1 và Sentinel-2
• KẾT LUẬN, TỒN TẠI, KHUYẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Xác Định Trữ Lượng Rừng Phú Giáo

Nghiên cứu trữ lượng rừng đóng vai trò quan trọng trong quản lý tài nguyên và phát triển bền vững. Tại huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương, việc xác định chính xác trữ lượng rừng gặp nhiều thách thức do sự phát triển công nghiệp và dịch vụ. Bài toán đặt ra là cần có phương pháp hiệu quả, cập nhật nhanh chóng để đánh giá tài nguyên rừng. Viễn thám và GIS là những công cụ hữu hiệu, đặc biệt là sử dụng dữ liệu Sentinel, mở ra hướng tiếp cận mới trong đánh giá trữ lượng rừng một cách chính xác và kịp thời. Nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng dữ liệu Sentinel để xác định trữ lượng rừng tại Phú Giáo, góp phần vào công tác quản lý rừng bền vững.

1.1. Giới thiệu về dữ liệu Sentinel trong lâm nghiệp

Dữ liệu Sentinel là một nguồn tài nguyên quý giá cho giám sát rừng. Chương trình Copernicus của ESA cung cấp ảnh vệ tinh miễn phí, bao gồm Sentinel-1 (radar) và Sentinel-2 (đa phổ). Sentinel-1 có khả năng xuyên mây, cung cấp thông tin về cấu trúc và độ ẩm của rừng. Sentinel-2 cung cấp thông tin về độ che phủ rừng, chỉ số thực vật (NDVI, EVI), và phân loại rừng. Sự kết hợp của hai loại dữ liệu này mang lại cái nhìn toàn diện về tài nguyên rừng.

1.2. Ứng dụng viễn thám trong quản lý tài nguyên rừng

Viễn thám đã trở thành công cụ không thể thiếu trong quản lý tài nguyên rừng. Nó cho phép thu thập thông tin trên diện rộng, cập nhật thường xuyên và giảm thiểu chi phí so với phương pháp truyền thống. Ảnh vệ tinh được sử dụng để điều tra rừng, phân loại rừng, theo dõi biến động rừng, và ước tính trữ lượng rừng. Các phần mềm GIS như ArcGIS, QGIS, và Google Earth Engine hỗ trợ phân tích và trực quan hóa dữ liệu viễn thám, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định chính xác.

II. Thách Thức Xác Định Trữ Lượng Rừng Tại Bình Dương

Việc xác định trữ lượng rừng chính xác tại Bình Dương đối mặt với nhiều thách thức. Sự phát triển kinh tế - xã hội nhanh chóng gây áp lực lên diện tích rừng và tài nguyên rừng. Biến đổi khí hậu cũng ảnh hưởng đến sinh khối rừng và độ che phủ rừng. Các phương pháp truyền thống tốn kém thời gian và nhân lực, khó đáp ứng yêu cầu cập nhật thông tin thường xuyên. Do đó, cần có phương pháp mới, hiệu quả hơn để đánh giá trữ lượng rừng và hỗ trợ quản lý rừng bền vững.

2.1. Suy giảm diện tích rừng do phát triển kinh tế xã hội

Bình Dương là một trong những tỉnh phát triển công nghiệp hàng đầu của Việt Nam. Quá trình đô thị hóa và mở rộng khu công nghiệp dẫn đến chuyển đổi mục đích sử dụng đất, gây suy giảm diện tích rừng. Việc phá rừng trái phép cũng là một vấn đề nhức nhối. Cần có giải pháp giám sát rừng hiệu quả để ngăn chặn tình trạng này.

2.2. Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến tài nguyên rừng

Biến đổi khí hậu gây ra những tác động tiêu cực đến tài nguyên rừng, bao gồm thay đổi lượng mưa, tăng nhiệt độ, và gia tăng tần suất các hiện tượng thời tiết cực đoan. Điều này ảnh hưởng đến sinh trưởng của cây, phân bố của các loài, và nguy cơ cháy rừng. Cần có nghiên cứu sâu rộng để đánh giá tác động của biến đổi khí hậu và đề xuất các biện pháp thích ứng.

2.3. Hạn chế của phương pháp truyền thống trong đánh giá trữ lượng

Các phương pháp điều tra rừng truyền thống tốn kém thời gian, nhân lực và khó thực hiện trên diện rộng. Việc đo đạc thủ công đường kính thân cây, chiều cao cây, và mật độ cây đòi hỏi nhiều công sức và dễ xảy ra sai sót. Cần có phương pháp đánh giá trữ lượng rừng nhanh chóng, chính xác và tiết kiệm chi phí.

III. Phương Pháp Xác Định Trữ Lượng Rừng Bằng Dữ Liệu Sentinel

Nghiên cứu này đề xuất phương pháp xác định trữ lượng rừng bằng cách kết hợp dữ liệu Sentinel-1 và Sentinel-2. Dữ liệu Sentinel-1 được sử dụng để tính toán các chỉ số radar, phản ánh cấu trúc và độ ẩm của rừng. Dữ liệu Sentinel-2 được sử dụng để tính toán các chỉ số thực vật như NDVI, EVI, và SAVI, phản ánh độ che phủ rừng và sinh khối rừng. Các chỉ số này được đưa vào mô hình hồi quy để ước tính trữ lượng rừng. Độ chính xác của mô hình được đánh giá bằng sai số RMSE và kiểm định thực địa.

3.1. Xử lý và phân tích dữ liệu Sentinel 1

Dữ liệu Sentinel-1 cần được xử lý để loại bỏ nhiễu và hiệu chỉnh hình học. Các bước xử lý bao gồm hiệu chỉnh radar, lọc speckle, và chuyển đổi sang đơn vị decibel (dB). Sau đó, các chỉ số radar như phân cực VV, phân cực VH, và các tổ hợp của chúng được tính toán. Các chỉ số này phản ánh độ nhám bề mặt và độ ẩm của thảm thực vật rừng.

3.2. Xử lý và phân tích dữ liệu Sentinel 2

Dữ liệu Sentinel-2 cần được hiệu chỉnh khí quyển và hiệu chỉnh hình học. Sau đó, các chỉ số thực vật như NDVI, EVI, và SAVI được tính toán. Các chỉ số này phản ánh độ che phủ rừng, sinh khối rừng, và trạng thái sinh lý của cây. Phân tích ảnh vệ tinh được thực hiện bằng các phần mềm chuyên dụng như SNAP, QGIS, và ENVI.

3.3. Xây dựng mô hình hồi quy ước tính trữ lượng rừng

Các chỉ số radar và chỉ số thực vật được sử dụng làm biến độc lập trong mô hình hồi quy. Trữ lượng rừng được đo đạc trên thực địa được sử dụng làm biến phụ thuộc. Các loại mô hình hồi quy khác nhau có thể được thử nghiệm, bao gồm hồi quy tuyến tính, hồi quy đa biến, và mạng nơ-ron. Độ chính xác của mô hình được đánh giá bằng sai số RMSE và kiểm định thực địa.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu và Thảo Luận tại Huyện Phú Giáo

Nghiên cứu đã áp dụng phương pháp đề xuất để xác định trữ lượng rừng tại huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương. Kết quả cho thấy có mối tương quan chặt chẽ giữa các chỉ số radar, chỉ số thực vật, và trữ lượng rừng. Mô hình hồi quy xây dựng có độ chính xác tương đối cao, cho phép ước tính trữ lượng rừng trên diện rộng. Bản đồ phân bố trữ lượng rừng được xây dựng, cung cấp thông tin hữu ích cho quản lý rừng.

4.1. Đánh giá độ chính xác của mô hình ước tính trữ lượng

Độ chính xác của mô hình ước tính trữ lượng rừng được đánh giá bằng sai số RMSE. Kết quả cho thấy mô hình có độ chính xác chấp nhận được, với sai số RMSE nằm trong khoảng cho phép. Kiểm định thực địa được thực hiện để xác minh kết quả ước tính trữ lượng rừng từ ảnh vệ tinh. So sánh với số liệu điều tra rừng truyền thống cho thấy sự tương đồng đáng kể.

4.2. Bản đồ phân bố trữ lượng rừng huyện Phú Giáo

Bản đồ phân bố trữ lượng rừng được xây dựng dựa trên kết quả ước tính trữ lượng rừng từ mô hình hồi quy. Bản đồ này thể hiện sự phân bố không gian của trữ lượng rừng trên địa bàn huyện Phú Giáo. Các khu vực có trữ lượng rừng cao được xác định, giúp các nhà quản lý tập trung nguồn lực vào bảo vệ rừng.

4.3. Thảo luận về ưu điểm và hạn chế của phương pháp

Phương pháp xác định trữ lượng rừng bằng dữ liệu Sentinel có nhiều ưu điểm, bao gồm khả năng cập nhật thông tin thường xuyên, tiết kiệm chi phí, và phạm vi bao phủ rộng. Tuy nhiên, phương pháp này cũng có một số hạn chế, bao gồm sự phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu vệ tinh, yêu cầu kỹ năng xử lý ảnh viễn thám, và cần có số liệu điều tra rừng để kiểm định.

V. Đề Xuất Quy Trình Xác Định Trữ Lượng Rừng Hiệu Quả

Dựa trên kết quả nghiên cứu, đề xuất quy trình xác định trữ lượng rừng bằng dữ liệu Sentinel hiệu quả. Quy trình này bao gồm các bước thu thập và xử lý dữ liệu Sentinel, xây dựng mô hình hồi quy, ước tính trữ lượng rừng, và kiểm định độ chính xác. Quy trình này có thể được áp dụng rộng rãi cho các khu vực khác, góp phần vào công tác quản lý rừng bền vững.

5.1. Các bước thực hiện quy trình xác định trữ lượng rừng

Quy trình xác định trữ lượng rừng bao gồm các bước sau: (1) Thu thập dữ liệu Sentinel-1 và Sentinel-2; (2) Xử lý dữ liệu vệ tinh; (3) Tính toán các chỉ số radar và chỉ số thực vật; (4) Xây dựng mô hình hồi quy; (5) Ước tính trữ lượng rừng; (6) Kiểm định độ chính xác; (7) Xây dựng bản đồ phân bố trữ lượng rừng.

5.2. Yêu cầu về dữ liệu và phần mềm

Quy trình này yêu cầu dữ liệu Sentinel-1 và Sentinel-2 có chất lượng tốt. Các phần mềm cần thiết bao gồm SNAP, QGIS, ENVI, và các phần mềm thống kê. Cần có kiến thức về xử lý ảnh viễn thám, GIS, và thống kê để thực hiện quy trình.

5.3. Khuyến nghị về ứng dụng và mở rộng quy trình

Quy trình này có thể được ứng dụng rộng rãi cho các khu vực khác, đặc biệt là các khu vực khó tiếp cận. Cần có sự hợp tác giữa các nhà khoa học, các nhà quản lý, và cộng đồng địa phương để đảm bảo tính hiệu quả và bền vững của quy trình. Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các phương pháp xác định trữ lượng rừng tiên tiến hơn.

VI. Kết Luận và Khuyến Nghị Cho Nghiên Cứu Trữ Lượng Rừng

Nghiên cứu đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả của việc sử dụng dữ liệu Sentinel để xác định trữ lượng rừng tại huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương. Phương pháp này có thể được áp dụng rộng rãi cho các khu vực khác, góp phần vào công tác quản lý rừng bền vững. Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các phương pháp xác định trữ lượng rừng tiên tiến hơn, sử dụng các công nghệ mới như machine learning và deep learning.

6.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu chính

Nghiên cứu đã xây dựng thành công mô hình hồi quy để ước tính trữ lượng rừng bằng dữ liệu Sentinel. Độ chính xác của mô hình được đánh giá là chấp nhận được. Bản đồ phân bố trữ lượng rừng được xây dựng, cung cấp thông tin hữu ích cho quản lý rừng.

6.2. Khuyến nghị cho các nghiên cứu tiếp theo

Các nghiên cứu tiếp theo nên tập trung vào việc cải thiện độ chính xác của mô hình ước tính trữ lượng rừng, sử dụng các công nghệ mới như machine learning và deep learning. Cần có nghiên cứu sâu rộng hơn về tác động của biến đổi khí hậu đến tài nguyên rừng. Cần có sự hợp tác giữa các nhà khoa học, các nhà quản lý, và cộng đồng địa phương để đảm bảo tính hiệu quả và bền vững của các nghiên cứu.

6.3. Ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn quản lý rừng

Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để xây dựng kế hoạch quản lý rừng bền vững, quy hoạch sử dụng đất, và giám sát rừng. Cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa các cơ quan chức năng để đảm bảo việc ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn.