Luận văn thạc sĩ hay nghiên cứu sử dụng ảnh máy bay uav độ phân giải cao để thành lập bản đồ rừng và đề xuất các giải pháp quản lý rừng bền vững tại vườn quốc gia xuân thủy tỉnh nam định

Luận văn thạc sĩ phân tích hay nghiên cứu sử dụng ảnh máy bay uav độ phân giải cao để thành lập bản đồ rừng và đề xuất các, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải pháp

• Tác giả: Nguyễn Mạnh Hùng
• Người hướng dẫn: TS. Đỗ Xuân Lân
• Trường học: Đại học Lâm nghiệp
• Chuyên ngành: Quản lý bảo vệ tài nguyên
• Đề tài: Nghiên cứu sử dụng ảnh máy bay (UAV) độ phân giải cao để thành lập bản đồ rừng và đề xuất các giải pháp quản lý rừng bền vững tại Vườn quốc gia Xuân Thủy tỉnh Nam Định
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2015
• 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. Trên thế giới
• 1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước
• 1.3. Nghiên cứu sử dụng ảnh UAV
• 2. CHƯƠNG 2: MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Đối tượng nghiên cứu
• 2.2. Phạm vi nghiên cứu
• 2.3. Nội dung nghiên cứu
• 2.4. Nghiên cứu xây dựng bản đồ rừng và sử dụng đất VQG Xuân Thủy bằng ảnh UAV
• 2.5. Thu thập và hiệu chỉnh bản đồ rừng và sử dụng đất VQG Xuân Thủy các giai đoạn trước đây (dự kiến 2000, 2005 và 2010); Đánh giá biến động diện tích rừng và sử dụng đất
• 2.6. Thực trạng quản lý rừng VQG Xuân Thủy
• 2.7. Đề xuất các giải pháp quản lý rừng bền vững VQG Xuân Thủy
• 2.8. Phương pháp nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ - XÃ HỘI
• 3.1. Đặc điểm tự nhiên
• 3.2. Vị trí địa lý, địa hình
• 3.3. Đặc điểm khí hậu và thuỷ văn
• 3.4. Thổ nhưỡng, đất đai
• 3.5. Khí hậu, thủy triều
• 3.6. Điều kiện kinh tế - xã hội khu vực
• 3.7. Dân tộc, dân số và lao động
• 3.8. Đặc điểm kinh tế của các xã vùng đệm
• 3.9. Tình hình đời sống của người dân
• 3.10. Tình hình phát triển các lĩnh vực xã hội
• 3.11. Thực trạng hệ thống cơ sở hạ tầng
• 3.12. Đánh giá các sinh kế của người dân vùng đệm VQG Xuân Thủy
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Đánh giá chất lượng ảnh máy bay UAV, ảnh vệ tinh Landsat
• 4.2. Kết quả xây dựng mẫu khóa ảnh năm 2015
• 4.3. Kết quả phân loại xây dựng bản đồ hiện trạng rừng và sử dụng đất VQG Xuân Thủy
• 4.4. Kết quả phân loại trên phần mềm Ecognition
• 4.5. Diện tích các loại đất loại rừng VQG Xuân Thủy
• 4.6. Đánh giá độ chính xác kết quả phân loại
• 4.7. Đánh giá ưu nhược điểm và khả năng ứng dụng của ảnh bay chụp bằng thiết bị không người lái UAV
• 4.8. Diễn biến rừng và sử dụng đất VQG Xuân Thủy 2000-2015
• 4.9. Hiện trạng loại đất loại rừng các năm 2000, 2005, 2010 VQG Xuân Thủy
• 4.10. Biến động rừng và sử dụng đất VQG Xuân Thủy các giai đoạn từ 2000 - 2015
• 4.11. Thực trạng công tác quản lý
• 4.12. Công tác Quy hoạch lâm nghiệp
• 4.13. Kết quả các hoạt động sản xuất lâm nghiệp
• 4.14. Thực trạng quản lý tài nguyên môi trường chung ở khu vực
• 4.15. Thực trạng quản lý và khai thác nguồn lợi thuỷ sản ở VQG Xuân Thuỷ
• 4.16. Thực trạng về đa dạng sinh học
• 4.17. Đề xuất các biện pháp quản lý rừng bền vững tại Vườn quốc gia Xuân Thủy
• KẾT LUẬN, TỒN TẠI, KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về nghiên cứu ảnh UAV trong quản lý rừng

Nghiên cứu sử dụng ảnh UAV độ phân giải cao đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc lập bản đồ rừng và quản lý bền vững tại Vườn quốc gia Xuân Thủy. Công nghệ UAV cho phép thu thập dữ liệu chi tiết và chính xác về tình trạng rừng, từ đó hỗ trợ các quyết định quản lý hiệu quả hơn. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp cải thiện chất lượng thông tin mà còn giảm thiểu chi phí so với các phương pháp truyền thống.

1.1. Lịch sử phát triển công nghệ UAV trong lâm nghiệp

Công nghệ UAV đã được phát triển từ những năm 2000 và nhanh chóng trở thành một công cụ hữu ích trong nghiên cứu lâm nghiệp. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng ảnh UAV có độ phân giải cao giúp cải thiện độ chính xác trong việc phân loại và đánh giá tài nguyên rừng.

1.2. Lợi ích của việc sử dụng ảnh UAV trong quản lý rừng

Việc sử dụng ảnh UAV mang lại nhiều lợi ích như giảm thời gian thu thập dữ liệu, tăng độ chính xác trong việc lập bản đồ rừng và hỗ trợ giám sát biến động rừng hiệu quả hơn. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh quản lý bền vững tài nguyên rừng.

II. Thách thức trong việc quản lý rừng tại Vườn quốc gia Xuân Thủy

Vườn quốc gia Xuân Thủy đang đối mặt với nhiều thách thức trong việc quản lý rừng, bao gồm khai thác tài nguyên bất hợp pháp và biến đổi khí hậu. Những vấn đề này không chỉ ảnh hưởng đến đa dạng sinh học mà còn làm giảm khả năng phục hồi của hệ sinh thái rừng. Việc nhận diện và giải quyết các thách thức này là rất cần thiết để bảo tồn tài nguyên rừng.

2.1. Tình trạng khai thác tài nguyên bất hợp pháp

Khai thác tài nguyên bất hợp pháp tại VQG Xuân Thủy đang diễn ra phổ biến, gây ra nhiều hệ lụy cho môi trường. Các hoạt động này không chỉ làm suy giảm chất lượng rừng mà còn đe dọa đến các loài động thực vật quý hiếm.

2.2. Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến rừng

Biến đổi khí hậu đang tác động mạnh mẽ đến hệ sinh thái rừng tại Xuân Thủy. Sự thay đổi về nhiệt độ và lượng mưa có thể làm thay đổi cấu trúc và chức năng của rừng, từ đó ảnh hưởng đến khả năng cung cấp dịch vụ sinh thái.

III. Phương pháp nghiên cứu sử dụng ảnh UAV trong lập bản đồ rừng

Nghiên cứu áp dụng ảnh UAV trong lập bản đồ rừng tại VQG Xuân Thủy sử dụng các phương pháp hiện đại như phân tích dữ liệu GIS và viễn thám. Các bước thực hiện bao gồm thu thập dữ liệu, xử lý ảnh và phân tích kết quả để tạo ra bản đồ rừng chính xác và chi tiết.

3.1. Quy trình thu thập và xử lý ảnh UAV

Quy trình thu thập ảnh UAV bao gồm việc lập kế hoạch bay, chụp ảnh và xử lý dữ liệu. Các ảnh thu được sẽ được xử lý bằng phần mềm chuyên dụng để tạo ra bản đồ rừng có độ chính xác cao.

3.2. Ứng dụng GIS trong phân tích dữ liệu rừng

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) được sử dụng để phân tích và trực quan hóa dữ liệu rừng. Việc tích hợp dữ liệu UAV vào GIS giúp nâng cao khả năng phân tích và đưa ra các quyết định quản lý hiệu quả.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn tại VQG Xuân Thủy

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc sử dụng ảnh UAV đã giúp lập bản đồ rừng chính xác và chi tiết hơn so với các phương pháp truyền thống. Các bản đồ này không chỉ phục vụ cho công tác quản lý mà còn hỗ trợ trong việc bảo tồn đa dạng sinh học tại VQG Xuân Thủy.

4.1. Đánh giá chất lượng ảnh UAV

Đánh giá chất lượng ảnh UAV cho thấy độ phân giải cao giúp cải thiện độ chính xác trong việc phân loại rừng. Kết quả này đã được so sánh với các loại ảnh vệ tinh khác để khẳng định ưu điểm của UAV.

4.2. Ứng dụng kết quả nghiên cứu vào quản lý rừng

Kết quả nghiên cứu đã được ứng dụng vào thực tiễn quản lý rừng tại VQG Xuân Thủy. Các bản đồ rừng được sử dụng để theo dõi biến động và đưa ra các biện pháp quản lý phù hợp.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng ảnh UAV độ phân giải cao tại VQG Xuân Thủy đã mở ra hướng đi mới trong quản lý rừng bền vững. Việc áp dụng công nghệ này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả quản lý mà còn góp phần bảo tồn tài nguyên thiên nhiên. Tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các ứng dụng của UAV trong lĩnh vực lâm nghiệp.

5.1. Tầm quan trọng của công nghệ UAV trong quản lý rừng

Công nghệ UAV sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý rừng, giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong công tác giám sát tài nguyên.

5.2. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo

Cần nghiên cứu thêm về các ứng dụng của UAV trong các lĩnh vực khác như bảo tồn đa dạng sinh học và quản lý tài nguyên nước, nhằm tối ưu hóa việc sử dụng công nghệ này.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Năm 1943, tổng diện tích rừng tự nhiên của Việt Nam ước tính đạt khoảng 14,3 triệu ha, tương đương độ che phủ 43%. Trải qua nhiều thập kỷ chịu tác động từ chiến tranh, du canh và khai thác quá mức, diện tích rừng suy giảm nhanh chóng với tốc độ mất rừng khoảng 100.000 ha mỗi năm trong giai đoạn trước năm 1985. Đến giai đoạn 2010 - 2015, dù tổng diện tích đất quy hoạch lâm nghiệp đạt khoảng 16 triệu ha, chất lượng rừng tự nhiên vẫn suy thoái nghiêm trọng khi diện tích rừng giàu chỉ còn chiếm 4,6%. Đặc biệt, hệ sinh thái rừng ngập mặn ven biển chịu sức ép suy thoái rất lớn từ các hoạt động chuyển đổi mục đích sử dụng đất và nuôi trồng thủy hải sản tự phát.

Vườn quốc gia Xuân Thủy thuộc tỉnh Nam Định được thành lập theo Quyết định số 01/2003/QĐ-TTg ngày 02/01/2003 của Thủ tướng Chính phủ, là khu Ramsar đầu tiên của Việt Nam và Đông Nam Á. Khu vực vùng lõi có tổng diện tích khoảng 7.100 ha (gồm 3.100 ha đất nổi có rừng và 4.000 ha đất bãi bồi ngập mặn), tiếp giáp với 5 xã vùng đệm có quy mô 4.023,67 ha. Công tác quản lý tài nguyên rừng tại đây gặp nhiều thách thức do dữ liệu viễn thám truyền thống như ảnh Landsat có độ phân giải thấp (15m - 30m), không đáp ứng được yêu cầu giám sát chi tiết, trong khi chi phí mua ảnh vệ tinh độ phân giải cao như SPOT5 hay QuickBird lại rất tốn kém.

Nghiên cứu tập trung giải quyết vấn đề ứng dụng công nghệ máy bay không người lái (UAV) có độ phân giải siêu cao (0,01m - 0,05m) nhằm xây dựng bản đồ hiện trạng rừng và đất ngập nước tỷ lệ 1:10.000 tại Vườn quốc gia Xuân Thủy. Nghiên cứu thực hiện trong khung thời gian từ tháng 4 đến tháng 12 năm 2015, đồng thời hồi cứu chuỗi số liệu biến động không gian giai đoạn 2000 - 2015. Kết quả đạt được cung cấp cơ sở định lượng chuẩn xác phục vụ quy hoạch bảo tồn đa dạng sinh học và phát triển sinh kế bền vững cho cộng đồng địa phương.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết viễn thám quang học (Remote Sensing) và công nghệ hệ thống thông tin địa lý (GIS). Nguyên lý cơ bản dựa trên đặc tính phản xạ phổ của các thảm thực vật trong dải sóng nhìn thấy và cận hồng ngoại, từ đó nhận diện các chỉ số sinh thái, độ tàn che và sinh khối rừng. Bên cạnh đó, lý thuyết phân loại hình ảnh hướng đối tượng (Object-Based Image Analysis - OBIA) được áp dụng để khắc phục triệt để hiện tượng phân mảnh "hạt muối tiêu" của phương pháp phân loại theo điểm ảnh (Pixel-Based) truyền thống trên ảnh viễn thám độ phân giải siêu cao.

Ngoài ra, nghiên cứu tích hợp khung lý thuyết quản lý rừng bền vững (Sustainable Forest Management) và lý thuyết bảo tồn hệ sinh thái đất ngập nước theo tiêu chuẩn Công ước Ramsar. Các khái niệm cốt lõi được chuẩn hóa trong nghiên cứu bao gồm:

• Thiết bị bay không người lái (UAV/UAS): Phương tiện bay tự hành ghi nhận ảnh trực giao độ nét cao.
• Độ phân giải không gian mặt đất (GSD): Kích thước chi tiết của mỗi điểm ảnh thực tế từ 0,01m đến 0,05m.
• Ma trận sai số ngẫu nhiên (Error Matrix): Công cụ thống kê đánh giá độ chính xác phân loại lớp phủ.
• Vùng đệm và vùng lõi đất ngập nước: Các phân khu chức năng xác định theo ranh giới sinh thái và hành chính.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu của nghiên cứu bao gồm 250 cảnh ảnh máy bay UAV chụp năm 2014 được nắn chỉnh hình học, ghép cảnh trực giao định dạng GeoTIFF 8-bit và chuyển đổi về hệ tọa độ quốc gia VN2000. Dữ liệu đối sánh gồm chuỗi ảnh vệ tinh Landsat ETM các năm 2000, 2005 và 2010 cùng hệ thống bản đồ địa hình tỷ lệ 1:50.000 của huyện Giao Thủy.

Phương pháp điều tra ngoại nghiệp áp dụng kỹ thuật chọn mẫu phân tầng có mục đích trên 2 tuyến khảo sát thực địa chính (Tuyến 1 dọc cửa sông Ba Lạt và Tuyến 2 qua khu vực Cồn Lu, Cồn Ngạn). Tổng cỡ mẫu thu thập là 43 điểm mẫu khóa ảnh đại diện cho 5 trạng thái sử dụng đất:

• Rừng trồng ngập mặn có trữ lượng: 15 mẫu.
• Rừng trồng non mới phục hồi: 10 mẫu.
• Rừng trồng Phi lao chắn sóng: 7 mẫu.
• Đất trống bãi bồi ven biển: 5 mẫu.
• Đất mặt nước và đầm nuôi thủy sản: 6 mẫu.

Phương pháp phân loại tự động hướng đối tượng được thực hiện trên phần mềm chuyên dụng eCognition kết hợp biên tập không gian bằng MapInfo và ArcGIS. Lý do lựa chọn tổ hợp phương pháp này nhằm tận dụng khả năng phân đoạn đa tỷ lệ (Multi-resolution Segmentation) dựa trên hình thái, cấu trúc tán cây và văn cảnh không gian. Độ chính xác của bản đồ được kiểm chứng thông qua ma trận sai số với các chỉ số độ chính xác tổng thể (Overall Accuracy), độ chính xác người dùng (User’s Accuracy) và độ chính xác nhà sản xuất (Producer’s Accuracy).

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thứ nhất, việc thử nghiệm ảnh máy bay UAV đã chứng minh tính ưu việt vượt trội về kỹ thuật và kinh tế so với ảnh vệ tinh quang học. Ảnh UAV đạt độ phân giải không gian 0,01m - 0,05m, cho phép nhận diện rõ từng cá thể cây ngập mặn (Bần, Trang, Sú, Vẹt) và ranh giới các lô rừng nhỏ tới 0,5 ha. Chi phí vận hành bay chụp UAV thực tế chỉ từ khoảng 10 triệu đồng cho một đợt khảo sát diện tích nhỏ, thấp hơn đáng kể so với mức chi phí trên 100 triệu đồng của phương pháp bay chụp có người lái hoặc hàng ngàn USD khi mua ảnh vệ tinh thương mại độ phân giải cao.

Thứ hai, kết quả phân loại hiện trạng năm 2015 trên tổng diện tích 7.100 ha vùng lõi Vườn quốc gia Xuân Thủy cho thấy cấu trúc lớp phủ được bóc tách chi tiết thành 5 nhóm trạng thái chính. Bản đồ hiện trạng tỷ lệ 1:10.000 được xây dựng hoàn chỉnh với độ chính xác tổng thể đạt trên 88%, trong đó sai số định vị mặt bằng phẳng dưới 20 cm.

Thứ ba, phân tích biến động chuỗi thời gian 2000 - 2015 chỉ ra quy luật dịch chuyển không gian rõ rệt. Nhờ các chương trình trồng rừng phòng hộ, diện tích rừng ngập mặn có xu hướng tăng tại các cồn cát bồi tụ tự nhiên như Cồn Lu và Cồn Xanh. Tuy nhiên, diện tích đất bãi bồi tự nhiên bị thu hẹp cục bộ do hoạt động khoanh vây đầm nuôi tôm và nuôi ngao quảng canh.

Thứ tư, điều tra kinh tế - xã hội tại 5 xã vùng đệm (Giao Thiện, Giao An, Giao Lạc, Giao Xuân, Giao Hải) với 50.637 nhân khẩu cho thấy áp lực sinh kế rất lớn. Tỷ lệ lao động tham gia lĩnh vực nông - lâm - thủy sản chiếm tới 77,6%, trong đó hoạt động khai thác thủy sản thủ công chiếm 46,49%, làm thuê bãi ngao chiếm 15,77% và đánh bắt ven bờ chiếm 11,62%. Hơn 90% người dân địa phương xác nhận sản lượng thủy sản tự nhiên bị suy giảm mạnh trong 5 năm gần đây do ô nhiễm nguồn nước và biến đổi khí hậu.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến sự biến động thảm thực vật là sự tương tác giữa quá trình bồi lắng phù sa tự nhiên của cửa sông Ba Lạt và hoạt động nhân sinh. Hàng năm, phù sa sông Hồng bồi đắp mở rộng diện tích Cồn Xanh ra biển với quy mô trên 200 ha bãi bồi triều kiệt, tạo điều kiện thuận lợi cho rừng ngập mặn tiên phong tái sinh tự nhiên. Ngược lại, áp lực dân sinh từ 13.478 hộ vùng đệm với các hình thức khai thác xung điện và xả thải nông nghiệp nội đồng đã làm suy thoái cục bộ chất lượng môi trường nước.

Khi đối sánh với các nghiên cứu sử dụng ảnh SPOT5 hoặc Landsat ETM trước đây, dữ liệu UAV kết hợp thuật toán phân loại hướng đối tượng đã giải quyết triệt để sự nhầm lẫn phổ giữa rừng ngập mặn non và bãi lầy ngập triều. Toàn bộ chuỗi biến động diện tích qua các giai đoạn 2000 - 2005, 2005 - 2010 và 2010 - 2015 được minh chứng rõ ràng thông qua hệ thống biểu đồ diễn tiến diện tích và các ma trận chuyển đổi loại đất loại rừng (Cross-tabulation Matrix). Cách thức trực quan hóa này giúp các nhà quản lý lâm nghiệp dễ dàng định vị các điểm nóng bị xâm lấn tài nguyên để có biện pháp can thiệp kịp thời.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu, 4 nhóm giải pháp trọng tâm được đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả quản lý rừng bền vững tại Vườn quốc gia Xuân Thủy:

1. Thiết lập quy trình giám sát rừng định kỳ bằng công nghệ UAV: Ban quản lý Vườn quốc gia Xuân Thủy phối hợp với Hạt Kiểm lâm huyện Giao Thủy triển khai các đợt bay quét định kỳ 3 tháng/lần tại các khu vực nhạy cảm ở Cồn Lu và Cồn Ngạn. Mục tiêu phát hiện sớm 100% các vụ vi phạm chặt phá rừng hoặc lập bãi cọc nuôi ngao trái phép trong vòng 24 - 48 giờ. Thời gian thực hiện: Giai đoạn 2016 - 2018.

2. Rà soát quy hoạch và bảo tồn nghiêm ngặt vùng lõi sinh thái: Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Nam Định cùng Ủy ban nhân dân huyện Giao Thủy cắm mốc ranh giới rõ ràng trên thực địa cho toàn bộ 7.100 ha vùng lõi. Thực hiện khoanh nuôi tái sinh tự nhiên kết hợp trồng mới bổ sung khoảng 500 ha rừng ngập mặn tại bãi bồi Cồn Mờ (Cồn Xanh). Thời gian thực hiện: Giai đoạn 2016 - 2020.

3. Chuyển đổi cơ cấu sinh kế cho cộng đồng 5 xã vùng đệm: Ủy ban nhân dân các xã Giao Thiện, Giao An, Giao Lạc, Giao Xuân, Giao Hải xây dựng các mô hình đồng quản lý tài nguyên. Mục tiêu giảm tỷ lệ lao động khai thác thủy sản thủ công tự do từ 46,49% xuống dưới 30% vào năm 2020 thông qua việc đào tạo nghề, phát triển du lịch sinh thái đất ngập nước và chuẩn hóa kỹ thuật nuôi tôm sinh thái dưới tán rừng. Thời gian thực hiện: Giai đoạn 2016 - 2025.

4. Hiện đại hóa hệ thống cơ sở dữ liệu GIS và nâng cao năng lực cán bộ: Đầu tư trang thiết bị phần cứng, phần mềm eCognition và ArcGIS cho Trung tâm cứu hộ và bảo tồn Vườn quốc gia. Tổ chức tối thiểu 4 khóa đào tạo chuyên sâu về giải đoán ảnh viễn thám và trắc địa cho 100% cán bộ kỹ thuật kiểm lâm cơ sở. Thời gian thực hiện: Giai đoạn 2016 - 2017.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung luận văn mang lại giá trị thực tiễn và học thuật sâu sắc cho 4 nhóm đối tượng chính:

1. Ban quản lý các Vườn quốc gia và Khu bảo tồn thiên nhiên đất ngập nước: Cung cấp hướng dẫn kỹ thuật chi tiết về quy trình lập lịch trình bay, xử lý ảnh trực giao UAV và phân loại lớp phủ thực vật với chi phí tối ưu, dễ dàng nhân rộng tại các khu ramsar ven biển.

2. Cơ quan quản lý nhà nước ngành Lâm nghiệp và Môi trường: Chi cục Kiểm lâm, Sở Tài nguyên và Môi trường, Cục Bảo tồn thiên nhiên có thể sử dụng phương pháp luận của đề tài để phục vụ công tác kiểm kê tài nguyên rừng định kỳ 5 năm theo quy định ngành.

3. Giảng viên, nghiên cứu sinh và học viên cao học chuyên ngành Quản lý tài nguyên, Lâm nghiệp, Viễn thám và GIS: Tài liệu cung cấp khung lý thuyết hoàn chỉnh về phân loại hướng đối tượng (OBIA), kỹ thuật xây dựng mẫu khóa ảnh thực địa và phương pháp tính toán ma trận sai số kiểm chứng độ chính xác bản đồ.

4. Chính quyền địa phương và các tổ chức phi chính phủ (NGOs): Cung cấp hệ thống dữ liệu điều tra xã hội học chi tiết về 13.478 hộ dân vùng đệm, làm cơ sở khoa học để thiết kế các dự án phát triển sinh kế bền vững thích ứng với biến đổi khí hậu.

Câu hỏi thường gặp

1. Ưu điểm nổi trội nhất của công nghệ UAV so với ảnh vệ tinh trong giám sát rừng ngập mặn là gì?
Ảnh UAV đạt độ phân giải siêu cao từ 0,01m đến 0,05m, vượt trội hơn hẳn ảnh Landsat (15m - 30m) hay SPOT5 (2,5m - 10m). Thiết bị có thể bay chụp linh hoạt dưới tầng mây, không phụ thuộc vào chu kỳ vệ tinh, giúp ghi nhận chi tiết cấu trúc từng tầng tán cây ngập mặn với chi phí vận hành tiết kiệm.

2. Phương pháp phân loại hướng đối tượng (OBIA) trên phần mềm eCognition mang lại lợi ích gì?
Phương pháp OBIA gom các điểm ảnh lân cận có cùng đặc tính phổ thành các đối tượng đồng nhất dựa trên hình thái, kết cấu và vị trí không gian. Cách tiếp cận này loại bỏ triệt để hiện tượng phân mảnh "hạt muối tiêu" của phương pháp phân loại điểm ảnh truyền thống, nâng độ chính xác toàn diện của bản đồ lên trên 88%.

3. Diện tích rừng tại Vườn quốc gia Xuân Thủy biến động ra sao trong chuỗi thời gian 2000 - 2015?
Diện tích rừng ngập mặn có sự phục hồi đáng kể nhờ các dự án trồng rừng phòng hộ ven biển, tập trung mở rộng tại khu vực bãi bồi Cồn Lu và Cồn Xanh với quy mô hàng trăm hecta. Tuy nhiên, một số diện tích bãi bồi tự nhiên bị thu hẹp do việc đào đắp đầm nuôi thủy sản và chuyển đổi mục đích sử dụng.

4. Áp lực sinh kế của người dân 5 xã vùng đệm ảnh hưởng như thế nào đến khu bảo tồn?
Với 50.637 nhân khẩu và 77,6% lao động thuộc nhóm nông - lâm - thủy sản, nguồn thu nhập của gần 50% số hộ phụ thuộc trực tiếp hoặc gián tiếp vào tài nguyên đất ngập nước. Hoạt động khai thác hải sản thủ công (chiếm 46,49%) và nuôi ngao quảng canh tạo sức ép lớn lên sinh cảnh làm tổ của các loài chim nước di cư.

5. Điều kiện kỹ thuật tiêu chuẩn để tiến hành bay chụp UAV khảo sát thực địa là gì?
Để đảm bảo an toàn thiết bị và chất lượng ảnh chụp, bãi cất và hạ cánh cần có đường kính quang đãng trên 40m, tốc độ gió ngoài thực địa phải duy trì dưới mức 7 m/s. Mỗi chu kỳ bay kéo dài khoảng 30 phút, được lập trình tự động trên phần mềm chuyên dụng nhằm phủ kín diện tích khảo sát.

Kết luận

• Ứng dụng thành công công nghệ máy bay không người lái (UAV) độ phân giải siêu cao (0,01m - 0,05m) để giải quyết bài toán giám sát tài nguyên rừng ngập mặn tại Vườn quốc gia Xuân Thủy.
• Xây dựng hoàn chỉnh hệ thống 43 điểm mẫu khóa ảnh thực địa và phân loại chính xác 5 trạng thái đất rừng chính trên phần mềm eCognition.
• Thành lập bản đồ hiện trạng rừng tỷ lệ 1:10.000 cho 7.100 ha vùng lõi và phân tích chi tiết diễn biến không gian giai đoạn 2000 - 2015.
• Đánh giá toàn diện thực trạng sinh kế của 13.478 hộ dân tại 5 xã vùng đệm, làm rõ mối quan hệ giữa sức ép dân sinh và bảo tồn đa dạng sinh học.
• Đề xuất 4 nhóm giải pháp đồng bộ kết hợp giám sát công nghệ cao với mô hình đồng quản lý rừng bền vững giai đoạn 2016 - 2020.

Đóng góp khoa học lớn nhất của luận văn là thiết lập quy trình công nghệ chuẩn từ khâu bay chụp UAV, xử lý ảnh trực giao đến phân loại hướng đối tượng phục vụ kiểm kê tài nguyên rừng ngập mặn cửa sông ven biển tại Việt Nam.

Kế hoạch tiếp theo định hướng mở rộng ứng dụng công nghệ UAV tích hợp cảm biến đa phổ và LiDAR trong giai đoạn 2016 - 2020 để ước tính sinh khối, trữ lượng các-bon rừng. Các cơ quan quản lý lâm nghiệp và ban quản lý khu bảo tồn thiên nhiên trên toàn quốc nên chủ động tiếp cận, chuyển giao và ứng dụng quy trình công nghệ này vào thực tiễn quản lý bảo vệ rừng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

mở đầu là việc các ảnh chụp các phần lãnh thổ Việt Nam từ vệ tinh được sử dụng trong ngành Lâm nghiệp và địa chất, sau đó đã mở rộng dần việc ứng dụng trong các lĩnh vực khác như nông nghiệp, giám sát môi trường và thiên tai, quy hoạch lãnh thổ, nghiên cứu khoa học v.v…Việc ứng dụng Viễn thám được mở rộng cả về quy mô lẫn chất lượng thông qua Chương trình nghiên cứu cấp nhà nước giai đoạn 1981 - 1985 ''Ứng dụng thành tựu nghiên cứu và sử dụng khoảng không vũ trụ'', mã số 48- 07. Gần đây, với sự ra đời của công nghệ vệ tinh độ phân giải cao các vệ tinh SPOT5, ALOS, IKONOS, Quickbird, Geoeye đã cung cấp nguồn dữ liệu phong phú cho phép nâng độ chi tiết của giải đoán ảnh bằng mắt thường áp dụng cho theo dõi tài nguyên rừng. Với độ phân giải không gian cao (từ 2.4m), các dữ liệu liệu LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 9 này rất tốt cho nhận biết đối tượng rừng bằng mắt nhưng lại gây nhiều khó khăn cho việc tự động hóa công tác thành lập bản đồ bằng phân loại số (numeric classification). Trong điều kiện Việt Nam các phương pháp phân loại ảnh quang học bằng phương pháp sô đang càng gặp nhiều khăn hơn nữa do sự biến động nhanh chóng và do tính chất đa dạng của lớp phủ.

Hiện nay, số lượng các cơ quan chuyên về Viễn thám tại các Bộ, Ngành, địa phương và tại các Viện nghiên cứu, các trường đại học đã lên tới vài chục đơn vị với hàng trăm cán bộ được đào tạo chính quy trong và ngoài nước. Trong đó phải kể đến Viện Điều tra Quy hoạch rừng FIPI – Bộ Nông NN&PTNT, Trung tâm Viễn Thám – Bộ TNMT, Trung tâm nghiên cứu Ứng dụng Công nghệ Viễn thám và Hệ thống Thông tin địa lý CARGIS - trường Đại học Khoa học Tự nhiên Hà Nội, Viện Địa lý, Cục Bản đồ. Nhờ đó, Viễn thám đã trở thành một công cụ được sử dụng tương đối phổ biến ở nước ta trong nghiên cứu khoa học, trong một số lĩnh vực quản lý và sản xuất thuộc các ngành Lâm nghiệp, Nông nghiệp, Thuỷ sản, Tài nguyên và Môi trường, Đo đạc bản đồ. Đối với ngành Lâm nghiệp, công nghệ viễn thám đã được sớm đưa vào sử dụng trong sản xuất đặc biệt trong công tác điều tra, xây dựng bản đồ Hiện trạng rừng phục vụ công tác quy hoạch phát triển cũng như theo dõi đánh giá Diễn biến nguồn tài nguyên thiên nhiên này trong phạm vi cả nước.

Trung tâm Tài nguyên và Môi trường Lâm nghiệp - Viện Điều tra Quy hoạch Rừng là đơn vị chính sử dụng công nghệ Viễn thám và GIS trong công tác theo dõi diễn biến tài nguyên rừng. Từ đầu năm 1970 đến năm 1984, ảnh máy bay và ảnh vệ tinh Landsat MSS đã được sử dụng trong công tác điều tra, quy hoạch rừng thuộc khuôn khổ dự án FAO/UNDP-VIE 79/014. Tiếp theo đó, từ năm 1985 đến 1990 ảnh vệ tinh Landsat TM được sử dụng cho việc xây dựng bản đồ hiện trạng rừng vùng Tây Nguyên. Trong những năm 90 Chương trình Trees của Cộng đồng châu Âu đã hợp tác với Viện điều tra quy hoạch rừng (FIPI) dùng ảnh Landsat để kiểm chứng kết quả thành lập bản đồ rừng nhiệt đới bằng ảnh vệ tinh NOAA và kiểm chứng thực địa tại Tây Nguyên và Tây Bắc Việt Nam.

Năm 1990 – 1991, ảnh máy bay đã LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 10 được sử dụng để thành lập bản đồ hiện trạng rừng vùng Trung Tâm, phục vụ công tác quy hoạch vùng nguyên liệu giấy cho nhà máy giấy Bãi Bằng. Đặc biệt, từ năm 1991 đến năm 1995, ảnh vệ tinh Landsat TM đã được áp dụng để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng cấp vùng, tỷ lệ 1: 250.000 trong chương trình theo dõi, đánh giá diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc chu kì I. Ở chu kỳ II của chương trình này (giai đoạn 1996 – 2000), bản đồ hiện trạng rừng toàn quốc được xây dựng trên cơ sở ảnh vệ tinh SPOT4 và Landsat TM. Tuy nhiên, trong giai đoạn đầu này, do có nhiều hạn chế về trang thiết bị máy tính và các phần mềm chuyên dùng nên phương pháp giải đoán bằng mắt chủ yếu được sử dụng, do đó khá tốn thời gian, công lao động và kết quả phụ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm của các chuyên gia đoán đọc ảnh.

Các bản đồ kết quả của hai chu kỳ đầu này chủ yếu được xây dựng, biên tập bằng tay và lưu trên bản đồ giấy do đó việc khai thác, sử dụng thông tin gặp nhiều khó khăn. Đến chương trình theo dõi, đánh giá diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc chu kì III (Giai đoạn 2001 – 2005), ảnh Landsat7-ETM+ đã được sử dụng để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng. Trong chu kỳ này, phương pháp giải đoán ảnh số đã được áp dụng. Đây là một bước tiến mới trong việc ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong công tác theo dõi, đánh giá diễn biến tài nguyên rừng.

Toàn bộ bản đồ kết quả đã được xây dựng, biên tập và lưu trữ dưới dạng số do vậy rất thuận tiện cho việc sử dụng, khai thác, xử lý và cập nhật thông tin về tài nguyên rừng. Bên cạnh đó, công nghệ GIS với phương pháp chồng xếp các lớp thông tin cũng được sử dụng trong việc phát hiện, đánh giá biến động rừng. Tuy nhiên, do ảnh Landsat7-ETM+ có độ phân giải không gian thấp (15m), nên chỉ phù hợp với việc xây dựng bản đồ tỷ lệ 1:100.000, đáp ứng công tác theo dõi đánh giá diễn biến rừng cấp tỉnh. Hiện tại, chương trình theo dõi, đánh giá diễn biến tài nguyên rừng chu kỳ 4 giai đoạn 2006 - 2010 đang được triển khai.

Đây là một chương trình lớn được thực hiện trên phạm vi cả nước nhằm cung cấp thông tin, số liệu về hiện trạng tài nguyên rừng cũng như tình hình diễn biến tài nguyên rừng cho các cấp hành chính từ xã, huyện, tỉnh, vùng và tập hợp lên toàn quốc. Trong chu kỳ này, để đáp ứng yêu cầu kỹ thuật, đảm bảo độ chính xác và mức độ chi tiết xây dựng bản đồ Hiện trạng rừng LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 11 phục vụ công tác theo dõi đánh giá diễn biến tài nguyên rừng, ảnh vệ tinh SPOT5 được đưa vào sử dụng. Tuy nhiên, phương pháp giải đoán ảnh SPOT5 xây dựng bản đồ hiện trạng rừng được sử dụng hiện nay là giải đoán bằng mắt trực tiếp trên màn hình. Đây là một phương pháp đòi hỏi rất nhiều công lao động, chi phí cao và rất mất thời gian.

Tuy vậy, độ chính xác bản đồ thành quả không đồng nhất và phụ thuộc rất nhiều vào năng lực, trình độ và kinh nghiệm của cán bộ giải đoán ảnh. Song song với các chương trình lớn này, công nghệ Viễn thám cũng được các tổ chức, cá nhân áp dụng trong các công trình, dự án, đề tài nghiên cứu trên phạm vị cả nước thông qua việc sử dụng các loại ảnh vệ tinh có độ phân giải và phương pháp phân loại khác nhau để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng. Ở địa phương, một số tỉnh như Lào Cai, Lạng Sơn, Quảng Ninh, Bình Định, Đồng Nai, Vĩnh Phúc cũng đã áp dụng công nghệ viễn thám và GIS để cập nhật bản đồ hiện trạng rừng cấp xã tỷ lệ 1: 25.000 theo chỉ thị số 32/2000/CT-BNN-KL về việc tổ chức theo dõi diễn biến rừng và đất lâm nghiệp trên cả nước. Tuy nhiên, do sử dụng ảnh Landsat7-ETM+ có độ phân giải thấp, 15m để giải đoán, mặc dù có kết hợp kiểm tra, bổ sung thực địa nhưng kết quả còn nhiều hạn chế.

Chu Thị Bình và cộng sự (2005) đã sử dụng ảnh vệ tinh Landsat MSS và Landsat TM tiến hành đánh giá biến động của lớp phủ thực vật tại Lương Sơn - Hoà Bình giai đoạn 1984 - 1992 - 2001. Phương pháp sử dụng là phân loại có giám định để giải đoán ảnh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng cho từng năm sau đó chồng xếp bản đồ ba thời kỳ để đánh giá biến động của 6 loại hiện trạng chủ yếu ở vùng nghiên cứu. Độ chính xác của bản đồ hiện trạng rừng sau phân loại ảnh đạt 90%. Võ Văn Hồng và cộng sự (2006) đã xây dựng tiêu chuẩn ngành về quy phạm giải đoán ảnh vệ tinh Landsat bằng kỹ thuật số để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng.

Bộ tiêu chuẩn đã đưa ra được trình tự các bước tiến hành bao gồm tiền xử lý ảnh, xây dựng mẫu khoá ảnh, phân loại ảnh, kiểm tra chỉnh lý, bổ sung kết quả sau phân loại. Tuy nhiên phương pháp giải đoán ảnh số ở đây dựa theo cách tiếp cận là Pixel Based do đó chỉ áp dụng tốt cho những ảnh vệ tinh có độ phân giải không gian trung bình – dưới 10m như Landsat, Aster, SPOT4. Nếu áp dụng cho loại ảnh có độ LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 12 phân giải cao như SPOT5 chắc chắn sẽ đưa ra kết quả có độ chính xác mong muốn. Dương Tiến Đức và cộng sự (2008) đã thực hiện đề tài “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ Viễn thám và Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS) trong việc đánh giá và quản lý hiện trạng tài nguyên rừng thuộc vùng phòng hộ sông Đà”.

Tư liệu sử dụng là hai loại ảnh vệ tinh Landsat7-ETM+ và SPOT5. Kết quả của đề tài đã đưa ra được bộ mẫu khoá ảnh Logic cho từng trạng thái bằng việc kết hợp giữa điều tra thực địa và đo phản xạ phổ trực tiếp của các trạng thái đó. Tuy nhiên, do các trạng thái được phân tách còn rất thô (chỉ có 8 loại lớn là Rừng tự nhiên lá rộng thường xanh, rừng hỗn giao gỗ tre nứa, rừng trên núi đá, rừng trồng, trảng cỏ cây bụi, nương rẫy, đất nông nghiệp và đất khác) và như vậy không phân loại được chi tiết các trạng thái rừng tự nhiên theo hệ phân loại mới của Bộ NN&PTNT. Ngoài ra, kết quả xác định giá trị phổ của các trạng thái lớn này còn có nhiều sự trùng lặp dễ bị lẫn giữa các lớp và sử dụng phương pháp phân loại có giám định Pixel Based để giải đoán nên kết quả đưa ra bản đồ hiện trạng rừng và sử dụng đất chỉ phù hợp với cấp tỉnh, do đó chưa thể đáp ứng được yêu cầu của công tác kiểm kê và thống kê rừng trong thời gian tới và cũng không khai thác được tính ưu việt của loại ảnh có độ phân giải không gian cao như SPOT5.