Luận án tiến sĩ nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng tại khu vực vườn quốc gia nam ka đinh nước cộng hòa dân chủ nhân dân lào

Luận án tiến sĩ nghiên cứu nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng tại khu vực vườn quốc, phát triển phương pháp mới, đánh giá hiệu quả ứng dụng

• Tác giả: Bakham Chanthavong
• Người hướng dẫn: PGS. Phùng Văn Khoa
• Trường học: Trường Đại Học Lâm Nghiệp
• Chuyên ngành: Quản lý tài nguyên rừng
• Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng tại khu vực Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh, nước Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• DANH MỤC CÁC HÌNH
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Định nghĩa về Vườn quốc gia, rừng, mất rừng, thêm rừng và suy thoái rừng
• 1.2. Suy thoái rừng
• 1.3. Phát hiện “sớm” mất rừng, suy thoái rừng và thêm rừng
• 1.4. Cơ sở khoa học về Công nghệ địa không gian
• 1.5. Nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng trên thế giới và ở Lào
• 1.6. Sử dụng kỹ thuật phép so sánh sau phân loại để xác định thay đổi tài nguyên rừng theo thời gian
• 1.7. Sử dụng thuật toán phát hiện thay đổi để xác định thay đổi tài nguyên rừng theo thời gian
• 1.8. Thảo luận và xác định hướng nghiên cứu đề tài luận án
• 1.9. Về giám sát sự thay đổi rừng (mất, suy thoái rừng, có thêm rừng mới)
• 1.10. Về thành tựu nghiên cứu ứng dụng tư liệu ảnh viễn thám và công nghệ địa không gia trong quản lý tài nguyên rừng
• 1.11. Về những tồn tại nghiên cứu trước đây
• 1.12. Xác định vấn đề nghiên cứu cho đề tài luận án
• 2. CHƯƠNG 2: NỘI DUNG, PHƯƠNG PHÁP VÀ ĐẶC ĐIỂM KHU VỰC NGHIÊN CỨU
• 2.1. Nội dung nghiên cứu
• 2.2. Nghiên cứu đặc điểm hiện trạng tài nguyên rừng và các yếu tố ảnh hưởng đến công tác quản lý tài nguyên rừng tại khu vực VQGNKĐ
• 2.3. Nghiên cứu ứng dụng ngưỡng chỉ số viễn thám trong phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng tại khu vực VQGNKĐ
• 2.4. Nghiên cứu ứng dụng ngưỡng chỉ số viễn thám trong phát hiện khu vực có thêm rừng mới tại khu vực VQGNKĐ
• 2.5. Nghiên cứu đề xuất một số giải pháp đẩy mạnh ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng tại VQGNKĐ
• 2.6. Phương pháp nghiên cứu
• 2.6.1. Phương pháp luận
• 2.6.2. Phương pháp nghiên cứu
• 2.7. Đặc điểm khu vực VQGNKĐ
• 2.7.1. Điều kiện tự nhiên
• 2.7.2. Điều kiện kinh tế, xã hội khu vực nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 3.1. Đặc điểm hiện trạng tài nguyên rừng, thực trạng hạ tầng ứng dụng công nghệ địa không gian, và các yếu tố ảnh hưởng đến công tác quản lý tài nguyên rừng tại khu vực VQGNKĐ
• 3.1.1. Đặc điểm hiện trạng tài nguyên rừng tại khu vực Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh
• 3.1.2. Đặc trưng cơ bản một số trạng thái rừng tự nhiên lá rộng thường xanh và rừng trồng
• 3.2. Thực trạng cơ sở hạ tầng ứng dụng công nghệ địa không gian tại VQGNKĐ
• 3.3. Các yếu tố chính ảnh hưởng đến công tác quản lý tài nguyên rừng tại khu vực VQGNKĐ
• 3.4. Ứng dụng ngưỡng chỉ số viễn thám trong phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng tại khu vực VQGNKĐ
• 3.4.1. Khoanh vẽ các vùng mẫu trên ảnh
• 3.4.2. Xác định ngưỡng chỉ số viễn thám và kiểm chứng kết quả
• 3.4.3. Đánh giá độ chính xác
• 3.4.4. Xây dựng bản đồ phân bố khu mất rừng và suy thoái rừng
• 3.5. Ứng dụng ngưỡng chỉ số viễn thám trong phát hiện khu vực có thêm rừng mới tại khu vực VQGNKĐ
• 3.5.1. Khoanh vẽ các vùng mẫu trên ảnh
• 3.5.2. Xác định ngưỡng chỉ số viễn thám và kiểm chứng kết quả
• 3.5.3. Đánh giá độ chính xác
• 3.5.4. Xây dựng bản đồ phân bố diện tích thêm rừng mới
• 3.6. Thảo luận về sự thay đổi chỉ số viễn thám theo thời gian và ngưỡng chỉ số tương đối phát hiện thêm rừng mới
• 3.7. Đề xuất một số giải pháp đẩy mạnh ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng tại khu vực VQGNKĐ
• 3.7.1. Đề xuất quy trình ứng dụng công nghệ địa không gian trong phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng, và khu vực thêm rừng mới
• 3.7.2. Giải pháp thúc đẩy ứng dụng công nghệ địa không gian
• 3.7.3. Giải pháp nâng cao hiệu quả công tác quản lý bảo vệ rừng trong khu vực nghiên cứu
• KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KIẾN NGHỊ
• DANH MỤC CÁC BÀI BÁO ĐÃ ĐƯỢC CÔNG BỐ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng

Công nghệ địa không gian đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc quản lý tài nguyên rừng. Tại Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh, việc ứng dụng công nghệ này giúp theo dõi và đánh giá tình trạng rừng một cách hiệu quả. Nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) và các công nghệ viễn thám có thể cung cấp thông tin chính xác về sự biến động của tài nguyên rừng.

1.1. Định nghĩa và vai trò của công nghệ địa không gian

Công nghệ địa không gian bao gồm các công cụ và phương pháp để thu thập, phân tích và quản lý dữ liệu không gian. Vai trò của nó trong quản lý tài nguyên rừng là rất quan trọng, giúp phát hiện sớm các vấn đề như mất rừng và suy thoái rừng.

1.2. Lịch sử phát triển công nghệ địa không gian tại Lào

Lào đã bắt đầu ứng dụng công nghệ địa không gian từ những năm 2000. Tuy nhiên, việc áp dụng này vẫn còn hạn chế và cần được mở rộng hơn nữa, đặc biệt là trong các khu vực như Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh.

II. Thách thức trong quản lý tài nguyên rừng tại Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh

Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh đang đối mặt với nhiều thách thức trong việc quản lý tài nguyên rừng. Sự biến động của diện tích rừng tự nhiên do mất rừng và suy thoái rừng đang gia tăng. Điều này đòi hỏi các giải pháp hiệu quả để bảo vệ và phát triển tài nguyên rừng.

2.1. Nguyên nhân gây mất rừng và suy thoái rừng

Các nguyên nhân chính bao gồm khai thác gỗ trái phép, biến đổi khí hậu và sự phát triển của các hoạt động kinh tế. Những yếu tố này đã làm giảm diện tích rừng tự nhiên và ảnh hưởng đến đa dạng sinh học.

2.2. Tác động của mất rừng đến môi trường

Mất rừng không chỉ ảnh hưởng đến hệ sinh thái mà còn tác động đến đời sống của người dân địa phương. Việc giảm diện tích rừng dẫn đến sự suy giảm nguồn nước và gia tăng xói mòn đất.

III. Phương pháp ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý rừng

Để quản lý tài nguyên rừng hiệu quả, việc ứng dụng công nghệ địa không gian là cần thiết. Các phương pháp như phân tích dữ liệu viễn thám và xây dựng bản đồ rừng giúp theo dõi sự thay đổi của tài nguyên rừng theo thời gian.

3.1. Sử dụng ảnh viễn thám trong phát hiện mất rừng

Ảnh viễn thám từ vệ tinh Sentinel 2 được sử dụng để phát hiện sớm mất rừng. Phân tích chỉ số thực vật kháng khí quyển (ARVI) giúp xác định các khu vực có nguy cơ cao.

3.2. Xây dựng bản đồ phân bố tài nguyên rừng

Việc xây dựng bản đồ phân bố tài nguyên rừng giúp các nhà quản lý có cái nhìn tổng quan về tình trạng rừng. Điều này hỗ trợ trong việc đưa ra các quyết định quản lý kịp thời và hiệu quả.

IV. Kết quả nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian tại Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc ứng dụng công nghệ địa không gian tại Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh đã mang lại nhiều kết quả tích cực. Các dữ liệu thu thập được giúp cải thiện công tác quản lý và bảo vệ rừng.

4.1. Đánh giá hiệu quả của công nghệ địa không gian

Kết quả cho thấy rằng công nghệ địa không gian đã giúp phát hiện sớm các vấn đề liên quan đến tài nguyên rừng. Điều này cho phép các nhà quản lý có thể hành động kịp thời.

4.2. Các mô hình quản lý rừng hiệu quả

Nghiên cứu đã đề xuất một số mô hình quản lý rừng hiệu quả dựa trên dữ liệu địa không gian. Những mô hình này có thể được áp dụng cho các khu vực khác có điều kiện tương tự.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai cho quản lý tài nguyên rừng

Việc ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng tại Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh là một bước tiến quan trọng. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các giải pháp mới để nâng cao hiệu quả quản lý.

5.1. Đề xuất các giải pháp nâng cao hiệu quả quản lý

Các giải pháp bao gồm tăng cường đào tạo cho cán bộ quản lý, cải thiện cơ sở hạ tầng công nghệ và tăng cường hợp tác giữa các bên liên quan.

5.2. Tương lai của công nghệ địa không gian trong quản lý rừng

Công nghệ địa không gian sẽ tiếp tục phát triển và đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ tài nguyên rừng. Việc áp dụng các công nghệ mới sẽ giúp nâng cao hiệu quả quản lý và bảo vệ rừng bền vững.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Công trình luận án tiến sĩ lâm nghiệp của nghiên cứu sinh Bakham Chanthavong với đề tài "Nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng tại khu vực Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh, nước Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào" thuộc ngành Quản lý tài nguyên rừng (mã số: 9620211), được thực hiện tại Trường Đại học Lâm nghiệp dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Phùng Văn Khoa và PGS. Sithong Thongmanivong, bảo vệ năm 2022.

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Báo cáo của ITTO (2019) cho thấy trên thế giới còn khoảng 3,2 tỷ ha rừng nhưng rừng thứ sinh nghèo chiếm tới khoảng 80%. Tại Việt Nam, rừng thứ sinh chiếm trên 90% trong tổng số 10,24 triệu ha rừng (Phạm Văn Điển, 2019). Tại Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào, tổng diện tích rừng là 9 triệu ha, trong đó rừng thứ sinh chiếm trên 85% (DOF-MAF, 2018). Hàng năm, diện tích rừng trên thế giới bị mất và suy thoái khoảng 14,6 triệu ha, tương ứng tỷ lệ suy giảm khoảng 2% (FAO, 2019). Tại Lào, đất lâm nghiệp chiếm 47% diện tích tự nhiên, tỷ lệ biến động rừng bình quân hàng năm ở mức 2,5% (DOF-MAF, 2018).

Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh (VQGNKĐ) thuộc tỉnh Bolikhamsay được thành lập năm 1995 với tổng diện tích đất đai tự nhiên 168.550 ha, bao gồm 4 kiểu rừng phân chia theo thành phần loài cây (Niên giám thống kê tỉnh Bolikhamsay, 2020). Theo thống kê của Sở Nông Lâm nghiệp tỉnh Bolikhamsay (DARB, 2020), diện tích rừng tự nhiên tại VQGNKĐ liên tục suy giảm do mất rừng và suy thoái rừng với mức biến động khoảng 2,5%/năm.

Khoảng trống nghiên cứu thực tế tại khu vực gồm các điểm chính sau:

• Công nghệ địa không gian chưa được ứng dụng rộng rãi và có hệ thống trong việc đánh giá biến động tài nguyên rừng tại các vườn quốc gia và khu bảo tồn của Lào, trong đó có VQGNKĐ;
• Chưa xác định sớm mức độ biến động tài nguyên rừng theo thời gian;
• Chưa xác định kịp thời các tác nhân chính gây ra biến động rừng;
• Chưa xây dựng được các giải pháp khoa học phù hợp về công nghệ địa không gian phục vụ quản lý tài nguyên rừng tại chỗ.

Tác giả đặt ra hai câu hỏi nghiên cứu trọng tâm:

1. Tại sao diện tích rừng tự nhiên vẫn đang bị biến động?
2. Làm thế nào để xác định được mức độ biến động đó?

Mục tiêu nghiên cứu

• Mục tiêu tổng quát: Nghiên cứu xây dựng quy trình kỹ thuật ứng dụng công nghệ địa không gian phát hiện mất rừng, suy thoái và khu vực thêm mới rừng nhằm góp phần nâng cao hiệu quả của công tác quản lý và bảo vệ rừng, giám sát, theo dõi diễn biến tài nguyên rừng tại khu vực Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh, nước Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào.
• Mục tiêu cụ thể:
  1. Xác định được đặc điểm hiện trạng rừng và các yếu tố ảnh hưởng đến quản lý tài nguyên rừng tại khu vực Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh.
  2. Xác định được ngưỡng chỉ số tương đối với chỉ số thực vật kháng khí quyển (ARVI) trên ảnh vệ tinh Sentinel 2 để phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng và các khu vực có thêm rừng mới tại khu vực nghiên cứu.
  3. Đề xuất được quy trình kỹ thuật ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng và một số giải pháp thúc đẩy quá trình ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng cho khu vực nghiên cứu (và các khu vực khác có điều kiện tương tự).

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Toàn bộ diện tích rừng tại khu vực VQGNKĐ, tập trung vào ứng dụng công nghệ địa không gian trong giám sát và phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng, khu vực có thêm rừng mới và các giải pháp thúc đẩy ứng dụng công nghệ, nâng cao hiệu quả quản lý bảo vệ rừng.
• Phạm vi không gian: Toàn bộ khu vực VQGNKĐ và một số khu vực có rừng của các huyện, tỉnh lân cận gồm huyện Viengthong, Borikhane, Pakkading và Khamkeut thuộc tỉnh Bolikhamsay, cùng huyện Khounakham thuộc tỉnh Khammuan.
• Phạm vi thời gian: Nghiên cứu thu thập số liệu và thực hiện từ tháng 06/2016 đến ngày 31 tháng 10 năm 2021.
• Giới hạn nội dung và kỹ thuật: Đề tài tập trung vào một số tiêu chí đặc điểm hiện trạng rừng và các yếu tố ảnh hưởng tại các khu vực có biến động; sử dụng chỉ số thực vật kháng khí quyển (ARVI) trên ảnh Sentinel 2A, 2B kết hợp phần mềm ArcGIS và nền tảng Google Earth Engine.

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án tổng thuật các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước theo hai hướng tiếp cận kỹ thuật chính:

Hướng tiếp cận	Tác giả tiêu biểu và công trình	Tư liệu ảnh và công cụ	Đặc điểm và kết quả chính
Kỹ thuật so sánh sau phân loại (Post-classification comparison)	- Guler et al. (2007) - et al. (2011) - Nguyễn Văn Lợi (2012) - Phạm Văn Duẩn & Phùng Văn Khoa (2013) - Vorovenci (2014) - Nguyễn Văn Thị & Trần Quang Bảo (2014) - Nguyễn Thị Thu Hiền et al. (2014) - Nguyễn Văn Lợi & Vũ Kim Chi (2014) - et al. (2015) - et al. (2015) - Deus (2016) - Nguyễn Hữu Hải et al. (2016) - Nguyễn Hải Hòa et al. (2016) - Nguyễn Thị Ngọc Quyên et al. (2016) - Trần Thu Hà et al. (2016) - Phạm Quang Vinh & Vũ Thị Kim Dung (2016) - et al. (2017) - Đoàn Duy Hiếu & Nguyễn Thám (2017) - et al. (2017) - et al. (2018) - Trần Quang Bảo et al. (2018) - Nguyễn Minh Kỳ et al. (2019) - et al. (2019) - et al. (2019) - Ammala Keonuchan (2008) - Chittana Phomphila (2016) - Thipphachanh Souphihalath (2017) - Phavanar Sombanpheng & Baodong Cheng (2018)	- Landsat (MSS, TM, ETM+, 8) - SPOT (4, 5, 6) - ALOS PALSAR - VNREDSat-1 - Google Earth - eCognition, ArcGIS - Chỉ số phổ: NDVI, EVI, LST	- Phân loại ảnh đơn lẻ theo thời kỳ qua phương pháp kiểm định đa phổ hoặc phân loại hướng đối tượng (object-based). - Chồng ghép các bản đồ đơn kỳ để tìm biến động. - Tần suất sử dụng ảnh Landsat chiếm trên 50%, chỉ số NDVI chiếm trên 60%. - Độ chính xác phụ thuộc sai số tích lũy của từng bản đồ thành phần, đánh giá qua ma trận nhầm lẫn và chỉ số Kappa.
Thuật toán phát hiện thay đổi (Change detection algorithms)	- Key & Benson (2005) - (2007) - Vương Văn Quỳnh (2013) - et al. (2014) - et al. (2014) - (2014) - (2016) - et al. (2017) - Nguyễn Thanh Hoàn et al. (2017) - Lê Tuấn Anh et al. (2018) - Nguyễn Hải Hòa et al. (2018) - Lê Ngọc Hoàn & Trần Quang Bảo (2018) - (2019) - Nguyễn Hải Hòa et al. (2019) - (2020) - B et al. (2020) - Nguyễn Quốc Hiệu (2020) - Bộ Nông nghiệp & PTNT (2020)	- Sentinel 2 - Landsat 5, 7, 8 - MODIS - Gaofen-2 - SPOT 5, 6 - Chỉ số phổ: dNBR, RdNBR, RBR, dNDVI, NDSI, MCVA, SsNDVI, SsBright, Albedo, K	- Phát hiện thay đổi trực tiếp qua hiệu số phổ giữa hai thời kỳ. - Chia thành 3 nhóm thuật toán: khác biệt ảnh đơn biến (chỉ số tuyệt đối), thuật toán tương đối (chỉ số tương đối), và phân tích vectơ thay đổi đa biến (MCVA). - Độ chính xác dao động từ 56,0% đến 99,2%. - Ảnh Landsat chiếm trên 60%, chỉ số NDVI chiếm trên 60%.

Khoảng trống luận án giải quyết

Qua tổng quan, tác giả rút ra các nhận định về khoảng trống nghiên cứu:

1. Đa số các công trình trước đây tập trung vào tư liệu ảnh Landsat, SPOT, MODIS và sử dụng phổ biến chỉ số NDVI hoặc NBR, trong khi chỉ số thực vật kháng khí quyển (Atmospherically Resistant Vegetation Index - ARVI) ít được khai thác sâu để xây dựng ngưỡng tương đối phát hiện biến động rừng nhiệt đới.
2. Tại Lào, công nghệ địa không gian chủ yếu dừng lại ở việc áp dụng kỹ thuật so sánh sau phân loại; cho đến thời điểm nghiên cứu chưa có tài liệu công bố nào về việc áp dụng thuật toán thay đổi tương đối tính cho các chỉ số viễn thám để phát hiện mất rừng, suy thoái rừng và thêm rừng.
3. Luận án lựa chọn hướng đi kết hợp ảnh viễn thám đa thời gian Sentinel 2 (chu kỳ 6 ngày) với thuật toán chỉ số tương đối KB tính theo ARVI, tích hợp trên nền tảng Google Earth Engine và ArcGIS nhằm thiết lập quy trình phát hiện sớm biến động tài nguyên rừng tại VQGNKĐ.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung khái niệm và cơ sở lý thuyết

Luận án căn cứ vào các văn bản pháp lý và tài liệu chuyên môn để thống nhất định nghĩa vận dụng:

• Rừng: Tiếp cận theo Luật Lâm nghiệp Quốc gia Lào năm 2019 (National Assembly, 2019), xác định rừng là diện tích đất có độ tàn che trên 10%, diện tích lớn hơn 0,5 ha, cây có khả năng đạt chiều cao tối thiểu 5 m khi trưởng thành, chiều dài và chiều rộng dải cây trên 20 m. Đất lâm nghiệp phân chia thành đất có rừng và đất chưa có rừng (đất có cây gỗ tái sinh có trữ lượng gỗ $\le 10\text{ m}^3\text{/ha}$, đất đã trồng chưa thành rừng có trữ lượng $\le 10\text{ m}^3\text{/ha}$, và đất khác).
• Mất rừng (MR): Chuyển đổi đất đã có rừng sang mục đích khác hoặc làm giảm độ tàn che của cây rừng xuống dưới ngưỡng 10% với quy mô diện tích $\ge 0,5\text{ ha}$ (theo Luật Lâm nghiệp Lào 2019).
• Suy thoái rừng (STR): Hiện tượng rừng bị mất đi cấu trúc, chức năng, thành phần loài hoặc năng suất do con người hoặc thảm họa tự nhiên; biểu hiện bằng các vụ phá rừng quy mô nhỏ hoặc sự chuyển đổi từ trạng thái rừng có trữ lượng gỗ cao xuống trạng thái rừng có trữ lượng thấp hơn (Luật Lâm nghiệp Lào 2019).
• Thêm rừng (TR): Khu vực rừng đang trong quá trình hình thành và phát triển (tái sinh phục hồi tự nhiên hoặc nhân tạo) trên diện tích trước đây là đất trống, diện tích tối thiểu $\ge 0,3\text{ ha}$ (Luật Lâm nghiệp Lào 2019).
• Phát hiện "sớm": Khả năng phát hiện biến động sớm nhất kể từ khi diễn ra sự kiện về mặt thời gian (dựa trên chu kỳ chụp 6 ngày của vệ tinh Sentinel 2) và không gian (phát hiện diện tích biến động nhỏ nhất từ 0,3 ha trở lên), cung cấp thông tin khách quan, độc lập với báo cáo tuần tra truyền thống.
• Hệ thống công nghệ địa không gian (Geospatial Technology - GT): Căn cứ theo giáo trình của Phùng Văn Khoa và Đỗ Xuân Lân (2013), GT tích hợp ba công nghệ nền tảng: Hệ thống định vị toàn cầu (GPS), Hệ thống thông tin địa lý (GIS), và Viễn thám (RS).

Phương pháp nghiên cứu thực tế

Luận án kết hợp giữa phương pháp điều tra thực địa và xử lý dữ liệu viễn thám số hóa:

1. Phương pháp điều tra thực địa:
   • Lập các tuyến điều tra và ô tiêu chuẩn (OTC), ô dạng bản trên các trạng thái rừng tự nhiên lá rộng thường xanh (giàu, trung bình, nghèo, phục hồi) và các kiểu rừng trồng tại VQGNKĐ.
   • Đo đếm các chỉ tiêu lâm học: đường kính thân cây, chiều cao vút ngọn ($H_{vn}$), chiều cao dưới cành ($H_{dc}$), tính toán thể tích thân cây ($V$) và trữ lượng rừng ($M\text{ m}^3\text{/ha}$).
   • Thu thập tọa độ GPS các điểm mẫu biến động thực địa (mất rừng, suy thoái rừng, thêm rừng) phục vụ việc định ngưỡng và kiểm chứng độc lập.
2. Phương pháp xử lý viễn thám và GIS:
   • Dữ liệu vệ tinh: Tư liệu ảnh đa phổ Sentinel 2A và Sentinel 2B với độ phân giải không gian từ 10m đến 20m, phản xạ phổ bề mặt (Surface Reflectance - SR).
   • Chỉ số thực vật: Trích xuất chỉ số kháng khí quyển (ARVI), hạn chế ảnh hưởng của sol khí trong khí quyển nhiệt đới.
   • Thuật toán xác định thay đổi tương đối $KB(ARVI)$: Tính toán độ lệch tương đối của chỉ số ARVI giữa hai thời điểm trước ($t_1$) và sau ($t_2$) khi có biến động.
   • Phân tích thống kê ngưỡng: Xác định khoảng giá trị ngưỡng $KB$ cho từng loại biến động (mất rừng, suy thoái rừng, thêm rừng).
   • Đánh giá độ chính xác: Lập ma trận nhầm lẫn (error matrix), tính toán độ chính xác tổng thể (Overall Accuracy) và hệ số tương đồng Kappa.
   • Tự động hóa: Sử dụng công cụ Raster Calculator và xây dựng chuỗi xử lý tự động qua ModelBuilder trong phần mềm ArcGIS; lập trình xử lý sơ bộ trên Google Earth Engine (GEE).
3. Phương pháp điều tra hạ tầng và kinh tế - xã hội:
   • Thu thập báo cáo thống kê của Sở Nông Lâm nghiệp tỉnh Bolikhamsay (DAFB/DARB), Cục Lâm nghiệp Lào (DFL-MAFL).
   • Phỏng vấn, điều tra năng lực thiết bị máy tính, phần mềm ứng dụng và trình độ chuyên môn của đội ngũ cán bộ thuộc Ban quản lý VQGNKĐ.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận về quản lý rừng đặc dụng, phân tích các định nghĩa pháp lý quốc tế (UNEF, FCCC, FAO, ITTO) và luật pháp của Việt Nam, Lào. Tác giả làm rõ bản chất của công nghệ địa không gian (GPS, GIS, RS) trong quản lý tài nguyên. Nội dung chương phân tích cụ thể hai nhóm phương pháp viễn thám:

• Hướng so sánh sau phân loại với ưu điểm là trực quan nhưng nhược điểm lớn là sai số nhân lên qua các kỳ phân loại độc lập;
• Hướng sử dụng thuật toán phát hiện thay đổi trực tiếp (chỉ số tuyệt đối, chỉ số tương đối, MCVA), cho phép phản ánh tức thời sự biến đổi tín hiệu phản xạ phổ của thực vật. Chương 1 khẳng định sự thiếu vắng các nghiên cứu về thuật toán tương đối tính cho chỉ số ARVI trên ảnh Sentinel 2 tại Lào, từ đó xác lập tính cấp thiết của đề tài.

Chương 2: Nội dung, phương pháp và đặc điểm khu vực nghiên cứu

Chương 2 trình bày cấu trúc 4 nội dung nghiên cứu lớn, thiết lập khung logic nghiên cứu và mô tả chi tiết địa bàn VQGNKĐ.

• Nội dung 1: Nghiên cứu hiện trạng tài nguyên rừng, hạ tầng công nghệ và các yếu tố ảnh hưởng đến quản lý tài nguyên rừng tại VQGNKĐ.
• Nội dung 2: Nghiên cứu xác định ngưỡng chỉ số ARVI trong phát hiện sớm mất rừng và suy thoái rừng.
• Nội dung 3: Nghiên cứu xác định ngưỡng chỉ số ARVI trong phát hiện khu vực có thêm rừng mới.
• Nội dung 4: Đề xuất quy trình kỹ thuật và các giải pháp đẩy mạnh ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý bảo vệ rừng.

Về đặc điểm khu vực nghiên cứu, VQGNKĐ nằm trên địa bàn tỉnh Bolikhamsay (giáp tỉnh Khammuan), địa hình chia cắt phức tạp, khí hậu nhiệt đới gió mùa. Dân cư sinh sống quanh vùng đệm phụ thuộc vào tài nguyên rừng, phương thức canh tác nương rẫy truyền thống và hoạt động khai thác lâm sản trái phép tạo áp lực lên công tác quản lý bảo vệ rừng.

Chương 3: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 3 trình bày các kết quả thực nghiệm đạt được:

1. Hiện trạng tài nguyên rừng và các yếu tố ảnh hưởng:
   • Phân định các trạng thái rừng chính gồm rừng tự nhiên lá rộng thường xanh (các cấp trữ lượng giàu, trung bình, nghèo, phục hồi) và các kiểu rừng trồng.
   • Thống kê các chỉ tiêu sinh trưởng bình quân qua hệ thống ô tiêu chuẩn: chiều cao ($H_{vn}, H_{dc}$), đường kính và trữ lượng thân cây ($M$).
   • Phân tích nguyên nhân biến động: Khai thác gỗ thương mại trái phép (điển hình là tình trạng lâm tặc khai thác và xẻ hộp gỗ Sao đen), chuyển đổi đất rừng tự nhiên làm nương rẫy, trồng cây cao su và mở rộng đất sản xuất nông nghiệp.
   • Đánh giá thực trạng hạ tầng tại Ban quản lý VQGNKĐ: Cơ sở vật chất máy tính, thiết bị định vị GPS còn thiếu thốn; phần mềm quản lý chưa đồng bộ; trình độ chuyên môn về GIS và viễn thám của cán bộ còn nhiều hạn chế, chưa đáp ứng yêu cầu xử lý dữ liệu số học.
2. Xác định ngưỡng chỉ số ARVI phát hiện sớm mất rừng và suy thoái rừng:
   • Khoanh vẽ các tập mẫu mất rừng (MR) và suy thoái rừng (STR) trên ảnh Sentinel 2 trước và sau thời điểm biến động, đối chiếu với tọa độ thực địa.
   • Phân tích đặc điểm thống kê phổ và xác định ngưỡng tương đối $KB(ARVI)$ tối ưu để phân tách giữa diện tích rừng ổn định, diện tích bị suy thoái và diện tích bị mất hoàn toàn.
   • Đánh giá độ chính xác qua ma trận nhầm lẫn, kết quả kiểm chứng cho thấy phương pháp đạt độ tin cậy khoa học cao trong việc phát hiện các điểm biến động.
   • Thành lập bản đồ phân bố các khu vực mất rừng và suy thoái rừng tại VQGNKĐ.
3. Xác định ngưỡng chỉ số ARVI phát hiện khu vực thêm rừng mới:
   • Xây dựng tập mẫu vùng có rừng mới từ các khu vực nương rẫy bỏ hóa, đất sau khai thác hoặc nương rẫy tái sinh.
   • Xác định giá trị ngưỡng biến động tương đối của ARVI phản ánh quá trình khép tán của thực vật.
   • Đánh giá độ chính xác phân loại diện tích thêm rừng và thành lập bản đồ phân bố diện tích thêm rừng mới năm 2019.
4. Quy trình công nghệ và hệ thống giải pháp:
   • Xây dựng hoàn chỉnh quy trình kỹ thuật các bước: Thu nhận ảnh Sentinel 2 từ Google Earth Engine -> Cắt ảnh theo ranh giới VQGNKĐ -> Tính toán chỉ số ARVI đa thời kỳ -> Tính toán chỉ số tương đối $KB(ARVI)$ bằng Raster Calculator -> Áp ngưỡng phân loại -> Tự động hóa qua công cụ ModelBuilder trong ArcGIS -> Xuất bản đồ cảnh báo và cập nhật dữ liệu.
   • Đề xuất danh mục phần mềm, cấu hình máy tính và yêu cầu định biên nhân lực kỹ thuật cho Ban quản lý VQGNKĐ.
   • Đề xuất các giải pháp quản lý bảo vệ rừng: phân định ranh giới, cắm mốc ranh giới VQG, quy hoạch đồng bộ vùng đệm và tăng cường kiểm tra thực địa dựa trên bản đồ viễn thám cảnh báo sớm.

---

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt khoa học và lý luận

• Luận án đã thiết lập được cơ sở khoa học cho việc áp dụng ngưỡng chỉ số tương đối phản ánh sự thay đổi chỉ số viễn thám với chỉ số thực vật kháng khí quyển (ARVI) trên tư liệu ảnh vệ tinh Sentinel 2.
• Cung cấp phương pháp luận mới trong việc phát hiện sớm và phân tách định lượng giữa hai quá trình: mất rừng hoàn toàn và suy thoái rừng cục bộ, cũng như nhận diện sự xuất hiện của các diện tích thêm rừng mới tại hệ sinh thái rừng nhiệt đới Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh.

Đóng góp mới về mặt thực tiễn

• Thiết lập bộ giá trị ngưỡng chỉ số tương đối $KB(ARVI)$ cụ thể trên ảnh Sentinel 2 phù hợp với điều kiện sinh thái rừng VQGNKĐ, cho phép phát hiện sớm các biến động tài nguyên rừng với diện tích nhỏ từ 0,3 ha trở lên theo chu kỳ chụp 6 ngày.
• Đề xuất quy trình kỹ thuật ứng dụng công nghệ địa không gian tích hợp giữa Google Earth Engine và ArcGIS (sử dụng ModelBuilder), hỗ trợ tự động hóa các thao tác xử lý ảnh phức tạp, giúp lực lượng kiểm lâm và cán bộ quản lý VQG tiếp cận công nghệ một cách thuận tiện.
• Đưa ra hệ thống giải pháp khả thi về tổ chức bộ máy, đào tạo nhân lực chuyên môn, đầu tư hạ tầng thiết bị và quy chế phối hợp tuần tra quản lý rừng dựa trên thông tin cảnh báo từ ảnh viễn thám.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của luận án

Căn cứ vào giới hạn nghiên cứu được tác giả trình bày trong luận án:

• Giới hạn về chỉ số và loại dữ liệu: Nghiên cứu chỉ tập trung khai thác duy nhất một chỉ số thực vật kháng khí quyển (ARVI) trên ảnh quang học Sentinel 2 (2A và 2B). Việc phụ thuộc hoàn toàn vào ảnh quang học gặp khó khăn trong mùa mưa nhiệt đới do độ che phủ của mây lớn, ảnh hưởng đến tính liên tục của chu kỳ giám sát 6 ngày.
• Giới hạn nội dung hiện trạng: Đề tài tập trung chủ yếu vào các tiêu chí cấu trúc cơ bản của tầng cây gỗ và các khu vực có biến động rõ nét (mất rừng, suy thoái rừng, thêm rừng mới); chưa đánh giá sâu các khía cạnh suy thoái sinh thái phức tạp như biến động đa dạng sinh học tầng dưới tán hoặc suy giảm trữ lượng carbon ngầm.
• Giới hạn không gian: Dữ liệu điều tra thực địa mới tập trung tại khu vực VQGNKĐ và một số vùng phụ cận thuộc tỉnh Bolikhamsay và tỉnh Khammuan, chưa kiểm chứng mở rộng trên các hệ sinh thái rừng khác biệt tại miền Bắc và miền Nam nước Lào.

Hướng nghiên cứu tiếp

• Mở rộng kết hợp chỉ số ARVI với các chỉ số viễn thám khác (NDVI, NBR, IRSI) hoặc nghiên cứu tích hợp dữ liệu ảnh Radar khẩu độ tổng hợp (SAR) như Sentinel 1, ALOS PALSAR để khắc phục triệt để hạn chế che phủ mây trong mùa mưa.
• Nâng cấp mô hình xử lý ModelBuilder thành hệ thống Web-GIS hoặc ứng dụng giám sát tự động trên thiết bị di động, tự động gửi cảnh báo tọa độ mất rừng kèm ảnh vệ tinh đến trạm kiểm lâm địa bàn theo thời gian thực.
• Mở rộng phạm vi thử nghiệm quy trình công nghệ cho toàn bộ hệ thống rừng đặc dụng và vườn quốc gia trên lãnh thổ CHDCND Lào.

---

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo chuyên khảo hữu ích cho nhiều nhóm đối tượng:

• Cơ quan quản lý nhà nước và đơn vị chủ rừng: Cục Lâm nghiệp Lào (DFL-MAFL), Sở Nông Lâm nghiệp tỉnh Bolikhamsay (DAFB), và Ban quản lý VQGNKĐ có thể sử dụng trực tiếp quy trình kỹ thuật và ngưỡng chỉ số $KB(ARVI)$ để thiết lập hệ thống cảnh báo sớm mất rừng và suy thoái rừng cấp cơ sở.
• Nghiên cứu sinh và học viên cao học: Là tài liệu chuyên sâu về phương pháp ứng dụng công nghệ địa không gian (GIS, RS, GPS) trong lâm nghiệp, đặc biệt là kỹ thuật trích xuất chỉ số tương đối từ tư liệu ảnh Sentinel 2 miễn phí của Cơ quan Vũ trụ Châu Âu.
• Giảng viên và nhà nghiên cứu: Cung cấp nguồn tư liệu học thuật giá trị về tổng quan các thuật toán phát hiện thay đổi rừng, cấu trúc logic nghiên cứu viễn thám ứng dụng, và các số liệu điều tra lâm học thực tế tại khu vực rừng tự nhiên CHDCND Lào.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh được thành lập khi nào, có diện tích bao nhiêu và tỷ lệ biến động rừng hàng năm ra sao?
Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh thuộc tỉnh Bolikhamsay được thành lập năm 1995 với tổng diện tích tự nhiên là 168.550 ha gồm 4 kiểu rừng. Theo số liệu của Sở Nông Lâm nghiệp tỉnh Bolikhamsay (2020), diện tích rừng tự nhiên của VQGNKĐ bị mất và suy thoái với mức độ biến động giảm bình quân khoảng 2,5%/năm.

2. Luận án căn cứ vào văn bản pháp lý nào để định nghĩa về rừng, mất rừng, suy thoái rừng và thêm rừng?
Luận án áp dụng thống nhất các định nghĩa theo Luật Lâm nghiệp Quốc gia Lào năm 2019 (National Assembly, 2019). Theo đó, rừng có diện tích $> 0,5\text{ ha}$, độ tàn che $> 10%$, chiều cao cây $\ge 5\text{ m}$; mất rừng là suy giảm tàn che dưới $10%$ trên diện tích $\ge 0,5\text{ ha}$; suy thoái rừng là suy giảm cấu trúc, chức năng, thành phần loài hoặc giảm trữ lượng; thêm rừng là rừng hình thành trên đất trống với diện tích $\ge 0,3\text{ ha}$.

3. Khái niệm "phát hiện sớm" trong luận án được xác định dựa trên những tiêu chí nào?
Phát hiện sớm được xác định trên hai khía cạnh: thời gian (phát hiện sớm nhất kể từ khi diễn ra sự kiện, tương ứng với chu kỳ chụp 6 ngày của vệ tinh Sentinel 2) và không gian (phát hiện diện tích biến động nhỏ nhất từ 0,3 ha trở lên). Mục tiêu là tạo ra công cụ cảnh báo khách quan, độc lập với báo cáo hiện trường của lực lượng chức năng.

4. Luận án sử dụng loại tư liệu ảnh vệ tinh, chỉ số viễn thám và công cụ xử lý nào?
Nghiên cứu sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh đa thời gian Sentinel 2 (Sentinel 2A và 2B), áp dụng chỉ số thực vật kháng khí quyển (ARVI) và thiết lập thuật toán ngưỡng tương đối $KB(ARVI)$. Các công cụ xử lý chính gồm phần mềm ArcGIS (Raster Calculator, ModelBuilder) và nền tảng điện toán đám mây Google Earth Engine (GEE).

5. Những nguyên nhân chủ yếu nào gây ra mất rừng và suy thoái rừng tại VQGNKĐ được luận án xác định?
Các tác nhân chính gây biến động tài nguyên rừng tại khu vực nghiên cứu gồm: hoạt động khai thác lâm sản trái phép (đặc biệt là tình trạng xẻ hộp gỗ Sao đen), chuyển đổi đất rừng tự nhiên sang canh tác nương rẫy du canh của người dân địa phương, và việc chuyển đổi mục đích sử dụng đất sang trồng cây công nghiệp (như cây cao su) hoặc cây nông nghiệp.

---

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Bakham Chanthavong đã giải quyết thành công bài toán khoa học và thực tiễn trong công tác giám sát tài nguyên rừng tại Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh, CHDCND Lào. Bằng việc xây dựng và thiết lập ngưỡng chỉ số tương đối $KB$ dựa trên chỉ số thực vật kháng khí quyển (ARVI) từ ảnh vệ tinh Sentinel 2, luận án đã chứng minh khả năng phát hiện sớm và chính xác các hiện tượng mất rừng, suy thoái rừng và diện tích thêm rừng mới. Đồng thời, quy trình kỹ thuật tự động hóa tích hợp trên ArcGIS và Google Earth Engine do luận án đề xuất là công cụ quản lý khả thi, đóng góp thiết thực cho công tác bảo tồn đa dạng sinh học và phát triển bền vững tài nguyên rừng tại Lào.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1. Định nghĩa về Vườn quốc gia, rừng, mất rừng, thêm rừng và suy thoái rừng Đã có một số định nghĩa về Vườn Quốc gia, về rừng, mất rừng, thêm rừng và suy thoái rừng được chấp nhận bởi một số quốc gia, tổ chức chính trị, môi trường và các cơ quan quản lý, nghiên cứu về lâm nghiệp như sau: 1. Rừng Theo Công ước của Liên hợp quốc về Đa dạng sinh học rừng (UNEF) (UNEF/CBD/SBSTTA, 2001), rừng được định nghĩa là diện tích đất lớn hơn 0,5 ha, có độ tàn che trên 10%, cây phải có khả năng đạt chiều cao 5 m. Theo Công ước khung về biến đổi khí hậu (FCCC) (FCCC, 2001) [35],rừng được định nghĩa là diện tích đất tối thiểu 0,05-1,0 ha với độ tàn che trên 10-30% với những cây có khả năng đạt chiều cao tối thiểu 2-5 m.

Rừng có thể bao gồm một trong hai dạng rừng kín (nơi cây cối nhiều tầng) hoặc rừng thưa. Theo Tổ chức Nông lương Liên hợp quốc (FAO) (FAO, 2020), rừng được định nghĩa là diện tích đất có độ tàn che trên 10% và diện tích lớn hơn 0,5 ha. Các cây phải có thể đạt chiều cao tối thiểu là 5 m khi trưởng thành, hàng cây rộng trên 20 m. Có thể bao gồm một trong hai kiểu rừng: rừng kín, nơi cây có nhiều tầng và tầng sinh trưởng chiếm tỷ lệ cao trên mặt đất; hoặc rừng thưa, có độ tàn che trên 10%.

Theo Luật Lâm nghiệp Việt Nam, năm 2017 (Quốc hội, 2017) [18] , rừng được định nghĩa là một hệ sinh thái bao gồm các loài thực vật rừng, động vật rừng, nấm, vi sinh vật, đất rừng và các yếu tố môi trường khác trong đó thành phần chính là một hoặc một số loài cây thân gỗ, tre, nứa, cây họ cau có chiều cao được xác định theo hệ thực vật trên núi đất, núi đá, đất ngập nước, đất cát hoặc hệ thực vật đặc trưng khác; diện tích liền vùng từ 0,3 ha trở lên; độ tàn che từ 0,1 trở lên. LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 7 Theo Phụ lục I - Phân chia trạng thái rừng tại Thông tư số 33/2018/TT- BNNPTNT (Bộ NN&PTNTVN, 2018) quy định về điều tra, kiểm kê và theo dõi diễn biến rừng thì đất quy hoạch cho lâm nghiệp được chia thành đất có rừng và đất chưa có rừng. Đất có rừng là diện tích được xác định là có rừng theo Luật Lâm nghiệp 2017. Và đất chưa có rừng bao gồm: đất có cây gỗ tái sinh (trữ lượng gỗ nhỏ hơn hoặc bằng 10 m3/ha), đất đã trồng nhưng chưa thành rừng (trữ lượng gỗ nhỏ hơn hoặc bằng 10 m3/ha) và đất khác (đất trống, đất trồng cây nông nghiệp, mặt nước, đất có cây lâm nghiệp khác).

Theo Luật Lâm nghiệp Quốc gia Lào năm 2019 (National Assembly, 2019) [45]. Rừng là diện tích đất có độ tàn che trên 10% và diện tích lớn hơn 0,5 ha. Các cây phải có thể đạt chiều cao tối thiểu là 5 m khi trưởng thành, chiều dài, rộng hàng cây trên 20 m. Có thể bao gồm một trong hai kiểu rừng: rừng kín, nơi cây có nhiều tầng và tầng sinh trưởng chiếm tỷ lệ cao trên mặt đất; hoặc rừng thưa, có độ tàn che trên 10%; (ii).

Đất: đất được quy hoạch cho lâm nghiệp được chia thành đất có rừng và đất chưa có rừng. Đất có rừng là diện tích được xác định là có rừng (ở phần i). Và đất chưa có rừng bao gồm: đất có cây gỗ tái sinh (trữ lượng gỗ nhỏ hơn hoặc bằng 10 m3/ha), đất đã trồng nhưng chưa thành rừng (trữ lượng gỗ nhỏ hơn hoặc bằng 10 m3/ha) và đất khác (đất trống, đất trồng cây nông nghiệp, mặt nước, đất có cây lâm nghiệp khác). Các quốc gia, tổ chức quốc tế khác nhau đã đưa ra những định nghĩa về rừng khác nhau.

Tuy nhiên, điểm chung là dựa trên một, hai hay cả 3 tiêu chí: diện tích tối thiểu, độ tàn che và chiều cao cây gỗ. Với luận án này, rừng được hiểu theo định nghĩa về rừng của Luật Lâm nghiệp quốc gia Lào năm 2019 (National Assembly, 2019) [45]. Mất rừng Theo Tổ chức Nông lương Liên hợp quốc (FAO, 2020), mất rừng là việc chuyển đổi đất rừng sang đất sử dụng vào mục đích khác hoặc làm giảm độ LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 8 tàn che của cây rừng dưới ngưỡng tối thiểu 10%. Mất rừng có hàm ý là việc mất độ che phủ rừng lâu dài hoặc vĩnh viễn hoặc chuyển sang mục đích sử dụng đất khác.

Theo Công ước khung về biến đổi khí hậu (FCCC, 2001) [35],mất rừng là sự chuyển đổi trực tiếp từ đất có rừng sang đất không có rừng bởi con người. Theo Trung tâm Nông lâm nghiệp thế giới (ICRAF, 2017), mất rừng là việc thay đổi từ trạng thái có rừng sang trạng thái không rừng tùy thuộc vào định nghĩa về rừng, liên quan đến cả 2 khía cạnh thể chế và độ che phủ. Theo Luật Lâm nghiệp Quốc gia Lào năm 2019 (National Assembly, 2019) [45]. Ở Lào, mất rừng là việc chuyển đổi đất đã có rừng sang đất sử dụng vào mục đích khác hoặc làm giảm độ tàn che của cây rừng dưới ngưỡng tối thiểu 10%.

Diện tích đất có rừng mất trên một khu vực có diện tích bằng hay lớn hơn 0,5 ha. Có thể thấy, các quốc gia, các tổ chức khác nhau có những định nghĩa khác nhau về mất rừng nhưng đều liên quan đến 2 yếu tố là: chuyển đổi sử dụng đất có rừng và độ che phủ rừng. Trong đó, chỉ tiêu độ che phủ rừng có liên quan đến định nghĩa về rừng (căn cứ để xác định 1 diện tích nào đó còn đủ tiêu chuẩn là rừng hay không). Với luận án này, mất rừng được hiểu theo định nghĩa về rừng của Luật Lâm nghiệp quốc gia Lào năm 2019, với diện tích đất đã có rừng bị mất, hay bị suy giảm độ tàn che dưới ngưỡng tối thiểu 10% ≥ 0,5ha (National Assembly, 2019) [45].

Suy thoái rừng Theo Tổ chức Nông lương Liên hợp quốc (FAO, 2020), suy thoái rừng là việc giảm độ che phủ hoặc trữ lượng rừng do việc khai thác, đốt cháy hoặc các sự kiện khác, với điều kiện độ tàn che của cây rừng trên 10% (để đảm bảo theo định nghĩa về rừng). Theo nghĩa chung hơn, suy thoái rừng là giảm dài LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 9 hạn nguồn cung cấp tổng thể các lợi ích từ rừng, bao gồm: gỗ, đa dạng sinh học và sản phẩm hoặc dịch vụ khác. Theo Chương trình môi trường Liên hợp quốc (UNEP, 2001) [50], suy thoái rừng là rừng bị mất đi cấu trúc, chức năng, thành phần loài hoặc năng suất bởi các hoạt động của con người. Do đó, rừng bị suy thoái làm giảm khả năng cung cấp hàng hóa và dịch vụ và chỉ duy trì đa dạng sinh học ở mức hạn chế.

Đa dạng sinh học của rừng bị suy thoái bao gồm nhiều thành phần phi cây, có thể chiếm ưu thế trong thảm thực vật dưới tán. Theo Ủy ban Liên chính phủ về biến đổi khí hậu (IPCC, 2000) [36], suy thoái rừng là do con người trực tiếp gây ra (kéo dài trong X năm trở lên) gây tổn thất dài hạn ít nhất Y% trữ lượng các-bon rừng (và giá trị rừng) kể từ thời điểm T và chưa đủ tiêu chuẩn để được gọi là mất rừng. Theo Luật Lâm nghiệp Việt Nam 2017 (Quốc hội, 2017) [18], suy thoái rừng được định nghĩa là sự suy giảm về hệ sinh thái rừng, làm giảm chức năng của rừng. Theo Luật Lâm nghiệp Quốc gia Lào năm 2019 (National Assembly, 2019) [45].

Ở Lào, suy thoái rừng là rừng bị mất đi cấu trúc, chức năng, thành phần loài hoặc năng suất bởi các hoạt động của con người hay thảm họa tự nhiên (bão, lửa rừng, ngập úng, v. Các định nghĩa, cách tiếp cận khác nhau về suy thoái rừng ở trên đã cho thấy, xác định suy thoái rừng phức tạp hơn so với xác định mất rừng, đặc biệt có những khía cạnh của suy thoái rừng là rất khó định lượng. Với luận án này, suy thoái rừng được hiểu theo định nghĩa của Luật Lâm nghiệp quốc gia Lào năm 2019 (National Assembly, 2019) [45]. Theo luật này, suy thoái rừng thường được hiểu là các vụ phá rừng có quy mô nhỏ (là một phần của mất rừng) hoặc là sự chuyển đổi từ trạng thái rừng có trữ lượng gỗ cao xuống trạng thái rừng có trữ lượng gỗ thấp hơn.

Trong khi đó, các khía cạnh của suy thoái rừng như suy giảm đa dạng sinh học, suy giảm chức năng phòng hộ của rừng vẫn còn ít được đề cập đến. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Thêm rừng Theo Tổ chức Gỗ nhiệt đới thế giới (ITTO, 2019) [37], khu vực được coi là thêm rừng là những khu vực hiện tại rừng đã và đang trong quá trình hình thành và phát triển, có thể là ở giai đoạn đầu: tái sinh phục hồi tự nhiên hay nhân tạo hoặc ở đoạn 2, 3 v.v, mà trước đây là những khu đất trống. Diện tích tối thiểu khu thêm rừng mới ≥ 0,5ha.

Lịch sử hình thành khu rừng mới từ khu đất trống trước đây có thể bắt nguồn từ: (i). Đất hoang, sa mặt; (ii). Đất đã có rừng như bị khai thác trắng, bị cháy rừng hoàn toàn, thiên tai, dịch bệnh; (iii). Đất từ canh tác nông nghiệp, canh tác nương rẫy, từ các nông trại, trang trại chăm nuôi gia súc bỏ hóa; (iv).

Đất bồi mới tại các cửa sông, suối của các lưu vực sông lớn, v. Theo Luật Lâm nghiệp Quốc gia Lào năm 2019 (National Assembly, 2019) [45], khu vực được coi là thêm rừng là những khu vực hiện tại rừng đã và đang trong quá trình hình thành và phát triển, có thể là ở giai đoạn đầu: tái sinh phục hồi tự nhiên hay nhân tạo hoặc ở đoạn 2, 3 v.v, mà trước đây là những khu đất trống. Diện tích tối thiểu khu thêm rừng mới ≥ 0,3ha. Lịch sử hình thành khu rừng mới từ khu đất trống trước đây có thể bắt nguồn từ: (i).

Đất đã có rừng như bị khai thác trắng, bị cháy rừng hoàn toàn, thiên tai, dịch bệnh; (ii). Đất từ canh tác nông nghiệp, canh tác nương rẫy, từ các nông trại, trang trại chăm nuôi gia súc bỏ hóa; (iii). Đất Quốc phòng thuộc các thao trường trước đây; (iv). Đất nông nghiệp được chuyển đổi sang trồng cây công nghiệp như: trồng Cao su, v.

Với luận án này, thêm rừng được hiểu theo định nghĩa của Luật Lâm nghiệp quốc gia Lào năm 2019 (National Assembly, 2019) [45]. Phát hiện “sớm” mất rừng, suy thoái rừng và thêm rừng. Phát hiện “sớm” được hiểu là khả năng phát hiện sớm nhất kể từ khi xảy ra sự kiện mất rừng, suy thoái rừng hoặc thêm rừng.