Luận văn thạc sĩ nghiên cứu phương pháp xác định trữ lượng rừng bằng dữ liệu sentinel tại huyện phú giáo tỉnh bình dương

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu nghiên cứu phương pháp xác định trữ lượng rừng bằng dữ liệu sentinel tại huyện phú giáo tỉnh bình, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề xuất

• 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.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẶT VẤN ĐỀ Lâm nghiệp là một ngành kinh tế kỹ thuật đặc thù, giữ vai trò đặc biệt quan trọng trong bảo vệ môi trường và phát triển bền vững đất nước. Nghề rừng là nghề tạo ra một loại tài nguyên thiên nhiên có thể tái tạo được, có giá trị phòng hộ đầu nguồn, phòng hộ ven biển, giúp điều hòa khí hậu, điều tiết nguồn nước, hạn chế xói mòn, rửa trôi, sạt lở, hạn chế thiên tai lũ lụt, hạn hán, chống thoái hóa đất và hoang mạc hóa, góp phần bảo tồn đa dạng sinh học., giảm phát thải khí nhà kính và ứng phó tích cực, hiệu quả với BĐKH toàn cầu. Bình Dương là một trong những tỉnh thuộc vùng Đông Nam Bộ đi đầu về phát triển công nghiệp hiện nay của cả nước. Bình Dương luôn lấy công nghiệp làm nền tảng đột phá mà hạt nhân chính là xây dựng kết cấu hạ tầng các khu công nghiệp gắn với đô thị hóa.

Cùng với sự phát triển vượt bậc kinh tế về công nghiệp và dịch vụ cao thì nghề rừng ở đây chưa thực sự được chú trọng. Công tác quản lý tài nguyên thiên của tỉnh vẫn còn chưa được chặt chẽ dẫn tới diện tích và trữ lượng rừng đã và đang ngày càng suy giảm một cách nhanh chóng. Ngày nay với sự tiến bộ nhanh chóng của khoa học công nghệ, tư liệu vệ tinh đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong công tác theo dõi, giám sát tài nguyên thiên nhiên và bảo vệ môi trường đặc biệt là trong việc theo dõi di n biến tài nguyên rừng. Việc quản lý tài nguyên rừng theo hướng bền vững, sử dụng các công cụ, phương pháp hiện đại như vi n thám, GIS với độ chính xác cao là điều hết sức cần thiết cho giai đoạn hiện nay và tương lai.

Trong nghiên cứu hiện trạng tài nguyên rừng, nghiên cứu ảnh vi n thám ngày càng tỏ ra ưu thế bởi khả năng cập nhật thông tin và phân tích biến động một cách nhanh chóng. Mặt khác, hiện trạng và biến động thảm thực vật rừng, trạng thái và trữ lượng rừng là căn cứ hết sức quan trọng phục vụ công tác quy hoạch bảo vệ, c 2 phát triển và khai thác sử dụng tài nguyên rừng một cách bền vững. Chính vì vậy, nhiệm vụ đặt ra đối với các cơ quan chức năng và các nhà quản lý lâm nghiệp là cần phải áp dụng các phương pháp cập nhật nhanh, kịp thời, chính xác trong xây dựng bản đồ hiện trạng rừng của địa phương. Xuất phát từ ý nghĩa thực ti n trên tôi tiến hành thực hiện đề tài “Nghiên cứu phương pháp xác định trữ lượng rừng bằng tư liệu Sentinel tại huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương”.

c 3 Chƣơng 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1. Một số khái niệm về ảnh Sentinel Sentinel là tên của một loạt các vệ tinh quan sát trái đất thuộc Chương trình Copernicus của Cơ quan Không gian Châu Âu (ESA). Các vệ tinh được đặt tên từ Sentinel-1 tới Sentinel-6 có các thiết bị thu nhận quan sát đất liền, đại dương và khí quyển. Hiện tại đã có Sentinel-1 và Sentinel-2 trên quĩ đạo.

Sentinel-3 đã được đưa lên quĩ đạo theo như kế hoạch là tháng 12/2015, gồm 3 vệ tinh Sentinel- 3A, Sentinel-3B và Sentinel-3C theo kế hoạch sẽ hoàn tất việc phóng trước năm 2020. + Sentinel-1A là vệ tinh dầu tiên trong loạt các vệ tinh thuộc chương trình Copernicus, đã được lên quĩ đạo ngày 3/4/2014. Thiết bị thu nhận ảnh radar khẩu độ mở tổng hợp, kênh C (synthetic aperture radar-SAR). Sentinel-1A có nhiệm vụ giám sát băng, tràn dầu, gió và sóng biển, thay đổi sử dụng đất, biến dạng địa hình và đáp ứng các trường hợp khẩn cấp lũ và động đất.

Do là dữ liệu radar nên có các chế độ phân cực đơn VV hoặc HH) và phân cực đôi (VV+VH hoặc HH+HV). + Sentinel-2A được phóng lên quĩ đạo ngày 23/6/2015. Đây là vệ tinh gắn thiết bị thu nhận ảnh đa phổ với 13 kênh phổ (443 nm–2190 nm), trường phủ 290 km, độ phân giải 10 m (4 kênh phổ nhìn thấy và cận hồng ngoại), 20 m (6 kênh phổ từ cận đỏ đến kênh phổ có bước sóng ngắn) và 60 m (3 atmospheric correction bands). Khi vệ tinh thứ hai (Sentinel-2B) đưa vào sử dụng thì cả hai sẽ có chu lỳ lập lại là 5 ngày và nếu kết hợp với Landsat 8 thì chu kỳ quan sát trái đất sẽ là 3 ngày.

Dữ liệu này thì độ phân giải không gian cao hơn ảnh vệ tinh Landsat 8. Sentinel-2A có nhiệm vụ giám sát các hoạt c 4 động canh tác nông nghiệp, rừng, sử dụng đất, thay đổi thực phủ/ sử dụng đất. Nghiên cứu về ảnh vệ tinh trong theo d i di n biến t i nguyên rừng Phương pháp Vi n thám cho phép thu thập thông tin về đối tượng trên mặt đất thông qua hình ảnh của đối tượng mà không cần phải tiếp xúc trực tiếp ngoài thực địa. Các loại tư liệu ảnh vi n thám có thể được chụp từ máy bay (ảnh hàng không) nhưng thông dụng nhất là được chụp từ vệ tinh.

Tư liệu vi n thám có hai loại chính là ảnh quang học và ảnh radar. Ảnh quang học chụp bề mặt trái đất nhờ năng lượng mặt trời và các thiết bị chụp ảnh sử dụng thấu kính quang học, hệ thống chụp ảnh này được gọi là hệ thống thụ động. Loại thứ hai là ảnh radar được chụp nhờ các thiết bị thu, phát sóng radar đặt trên vệ tinh. Hệ thống này được gọi là hệ thống chụp ảnh chủ động hay tích cực.

Ngày nay với sự tiến bộ nhanh chóng của khoa học công nghệ, tư liệu vệ tinh đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong công tác theo dõi, giám sát tài nguyên thiên nhiên và bảo vệ môi trường đặc biệt là trong việc theo dõi di n biến tài nguyên rừng. Nguyên tắc cơ bản để phân biệt các đối tượng trên ảnh vệ tinh là dựa vào sự khác biệt về đặc tính phản xạ của chúng trên các kênh phổ vật trên ảnh vệ tinh. Những ưu thế cơ bản của ảnh vệ tinh có thể kể ra là: - Cung cấp thông tin khách quan, đồng nhất trên khu vực trùm phủ lớn (Landsat 180km x 180km, SPOT, ASTER 60km x 60km) cho phép tiến hành theo dõi giám sát trên những khu vực rộng lớn cùng một lúc. - Cung cấp thông tin đa dạng trên nhiều kênh phổ khác nhau cho phép nghiên cứu các đặc điểm của đối tượng từ nhiều góc độ phản xạ phổ khác nhau.

c 5 - Cung cấp các loại ảnh có độ phân giải khác nhau đo đó cho phép nghiên cứu bề mặt ở những mức độ chi tiết hoặc khái quát khác nhau. Ví dụ như các loại ảnh độ phân giải siêu cao như SPOT 5, IKONOS, QuickBird để nghiên cứu chi tiết, hoặc các loại ảnh có độ phân giải thấp nhưng tần suất chụp lặp cao, diện tích phủ trùm lớn như MODIS, MERIS cho phép cung cấp các thông tin khái quát ở mức vùng hay khu vực. - Khả năng chụp lặp lại hay còn gọi là độ phân giải thời gian. Do đặc điểm quĩ đạo của vệ tinh nên cứ sau một khoảng thời gian nhất định lại có thể chụp lặp lại được vị trí trên mặt đất.

Sử dụng các ảnh vệ tinh chụp tại các thời điểm khác nhau sẽ cho phép theo dõi di n biến của các sự vật hiện tượng di n ra trên mặt đất, ví dụ như quá trình sinh trưởng của cây trồng, lúa, màu. - Các dữ liệu được thu nhận ở dạng số nên tận dụng được sức mạnh xử lý của máy tính và có thể d dàng tích hợp với các hệ thống thông tin như hệ thống thông tin địa lý (GIS). Do những đặc tính hết sức ưu việt kể trên ảnh vệ tinh đã trở thành một công cụ không thể thiếu được trong công tác theo dõi giám sát tài nguyên thiên nhiên và môi trường, nhất là ở những vùng khó tiếp cận như các vùng núi cao, biên giới, hải đảo… Phương pháp Vi n thám cho phép thu thập phần lớn các thông tin ở trong phòng nhưng kết quả giải đoán cần được kiểm chứng ở ngoài thực địa do đó công tác thực địa là một phần không thể thiếu trong công nghệ Vi n thám. Trên thế giới việc ứng dụng công nghệ vi n thám, tại những nước phát triển đã được thực hiện ngay từ khi có những tấm ảnh đầu tiên của vệ tinh quan sát trái đất.

Cho đến nay ảnh vệ tinh đã được ứng dụng ở hầu khắp các nước, kể cả những nước đang phát triển. Ở Việt nam, mặc dù việc ứng dụng công nghệ Vi n thám có chậm hơn những nước tiên tiến trong khu vực nhưng c 6 ảnh vệ tinh cũng đã được sử dụng ở rất nhiều các cơ quan, ngành và địa phương khác nhau như nông nghiệp, lâm nghiệp, đo đạc và bản đồ, qui hoạch đất đai, địa chất – khoáng sản… Những ứng dụng tiêu biểu của ảnh vệ tinh liên quan đến việc chiết tách các lớp thông tin là: - Điều tra thành lập bản đồ hiện trạng và theo dõi biến động rừng - Thành lập bản đồ lớp phủ và hiện trạng sử dụng đất - Theo dõi giám sát mùa màng - Thành lập bản đồ và theo dõi biến động các vùng đất ngập nước - Thành lập bản đồ và theo dõi biến động rừng ngập mặn - Kiểm kê tài nguyên nước mặt - Qui hoạch đô thị và theo d i quá trình đô thị hóa Ảnh vệ tinh quang học với nhiều ưu điểm như hình ảnh quen thuộc với con người, d giải đoán, kỹ thuật tương đối d phát triển trên nền các công nghệ chụp ảnh hiện hành nên đã nhanh chóng được chấp nhận và ứng dụng rộng rãi. Các loại ảnh quang học như Landsat, SPOT, Aster, IKONOS, QuickBird đã trở nên quen thuộc và phổ biến trên toàn thế giới. Trong xây dựng các bản đồ phân loại rừng bằng công nghệ Vi n thám sử dụng ảnh quang học đã được đưa vào các qui trình qui phạm tương đối hoàn chỉnh.

Thông số kỹ thuật của một số loại ảnh vệ tinh quang học chính được tổng hợp ở bảng sau: Bảng 1. Đặc điểm và khả năng ứng dụng của một sô loại ảnh vệ tinh Ứng dụng trong phân Loại ảnh Thông số kỹ thuật loại rừng 1. Ảnh đa phổ có độ phân giải thấp (Multispectral Low Resolution Sensors Độ phân giải thấp (250m – 1000m); - Quy mô bản đồ: toàn cầu, lục MODIS Trường phủ 330km; Chu kỳ bay địa hoặc quốc gia chụp 1-2 ngày; Ảnh có từ 2000 (vệ - Phân loại lớp phủ (vd: rừng, c 7 Ứng dụng trong phân Loại ảnh Thông số kỹ thuật loại rừng tinh Terra) hoặc 2002 (vệ tinh độ thị, mặt nước.