Nghiên cứu xác định khu vực mất rừng từ ảnh vệ tinh landsat 8 tại huyện tuy đức tỉnh đăk nông phục vụ cập nhật diễn biến tài nguyên rừng

Nghiên cứu xác định khu vực mất rừng bằng ảnh vệ tinh Landsat 8 tại Tuy Đức, Đắk Nông. Cập nhật chính xác diễn biến tài nguyên rừng.

Trường đại học

Trường Đại Học Lâm Nghiệp

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Khóa luận tốt nghiệp

2015

71
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH

ĐẶT VẤN ĐỀ

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1. Những nghiên cứu trên thế giới

1.2. Những nghiên cứu tại Việt Nam

2. CHƯƠNG 2: ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN KHU VỰC NGHIÊN CỨU

2.1. Vị trí địa lý khu vực nghiên cứu

2.2. Điều kiện tự nhiên của khu vực nghiên cứu

2.3. Khí hậu thủy văn

2.4. Rừng và đặc điểm rừng

2.5. Đặc điểm kinh tế, xã hội

2.6. Nông lâm - thủy sản

2.7. Thương mại – dịch vụ

2.8. Thu chi ngân sách

2.9. Giáo dục – Y tế

2.10. Dân số, lao động việc làm

3. CHƯƠNG 3: MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, GIỚI HẠN, NỘI DUNG, PHƯƠNG PHÁP

3.1. Mục tiêu nghiên cứu

3.2. Đối tượng nghiên cứu

3.3. Phạm vi nghiên cứu

3.4. Nội dung nghiên cứu

3.5. Phương pháp nghiên cứu

3.5.1. Cơ sở phương pháp luận

3.5.2. Phương pháp kế thừa số liệu

3.5.3. Quy trình thực hiện nghiên cứu

3.5.4. Phương pháp nghiên cứu cụ thể

4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH VÀ THẢO LUẬN

4.1. Kết quả nghiên cứu xây dựng khóa phân loại khu vực mất rừng tại huyện Tuy Đức

4.1.1. Đặc điểm tư liệu ảnh sử dụng để thành lập bản đồ hiện trạng rừng

4.1.2. Kết quả xử lý ảnh vệ tinh

4.1.3. Xây dựng khóa phân loại khu vực mất rừng

4.1.4. Lập bản đồ khu vực mất rừng tại huyện Tuy Đức

4.1.5. Đánh giá độ chính xác mô hình

4.2. Giải pháp nâng cao hiệu quả công tác quản lý bảo vệ rừng ở huyện Tuy Đức tỉnh Đăk Nông

4.2.1. Tiếp tục hoàn thiện giao rừng và đất lâm nghiệp cho hộ gia đình và cộng đồng

4.2.2. Tăng cường năng lực của bộ máy quản lý nhà nước về rừng và đất lâm nghiệp

4.2.3. Tăng cường công tác bảo vệ rừng và phát triển rừng

4.2.4. Phát triển nguồn nhân lực phục vụ công tác bảo vệ và phát triển rừng

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN – TỒN TẠI – KIẾN NGHỊ

5.1. Kết luận

5.2. Tồn tại

5.3. Kiến nghị

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan phương pháp xác định mất rừng bằng ảnh Landsat 8

Rừng là tài nguyên vô giá, đóng vai trò là “lá phổi xanh” điều hòa khí hậu và duy trì sự sống. Tuy nhiên, tình trạng suy thoái rừng tại Việt Nam, đặc biệt là huyện Tuy Đức, tỉnh Đăk Nông, đang diễn biến phức tạp do các hoạt động khai thác trái phép. Để giải quyết vấn đề này, việc ứng dụng công nghệ không gian trong giám sát tài nguyên rừng đã trở thành một giải pháp cấp thiết và hiệu quả. Nghiên cứu xác định khu vực mất rừng từ ảnh vệ tinh Landsat 8 cung cấp một phương pháp tiếp cận hiện đại, cho phép cập nhật thông tin nhanh chóng và chính xác. Công nghệ viễn thám sử dụng dữ liệu ảnh đa phổ, đa thời gian, phủ trùm trên diện rộng, giúp khắc phục những hạn chế của phương pháp điều tra thực địa truyền thống vốn tốn kém thời gian và công sức. Dữ liệu từ vệ tinh Landsat 8, với các bộ cảm OLI và TIRS, cung cấp thông tin chi tiết về lớp phủ thực vật, tạo cơ sở khoa học vững chắc cho việc xây dựng bản đồ hiện trạng rừng và theo dõi biến động diện tích rừng. Việc phân tích các dữ liệu không gian này không chỉ giúp khoanh vùng các điểm nóng về phá rừng mà còn hỗ trợ đắc lực cho các nhà quản lý trong việc đưa ra các quyết sách kịp thời, hướng tới mục tiêu quản lý rừng bền vững và ứng phó với biến đổi khí hậu.

1.1. Tầm quan trọng của việc giám sát tài nguyên rừng hiện đại

Công tác giám sát tài nguyên rừng có vai trò then chốt trong việc bảo vệ đa dạng sinh học, duy trì cân bằng sinh thái và phát triển kinh tế - xã hội. Việc theo dõi liên tục giúp phát hiện sớm các hoạt động phá rừng, lấn chiếm đất lâm nghiệp, từ đó có biện pháp ngăn chặn kịp thời. Các phương pháp giám sát hiện đại, đặc biệt là phân tích ảnh vệ tinh, cho phép đánh giá tình hình trên quy mô lớn một cách khách quan và có hệ thống. Dữ liệu thu thập được là cơ sở để thực hiện kiểm kê rừng định kỳ, đánh giá hiệu quả của các chính sách bảo vệ rừng Đăk Nông và các khu vực khác, đồng thời cung cấp thông tin đầu vào quan trọng cho quy hoạch sử dụng đất và phát triển lâm nghiệp.

1.2. Vai trò của công nghệ viễn thám và GIS trong lâm nghiệp

Công nghệ viễn thám và Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS) đã tạo ra một cuộc cách mạng trong ngành lâm nghiệp. Viễn thám cung cấp nguồn dữ liệu phong phú về bề mặt trái đất mà không cần tiếp xúc trực tiếp, trong khi GIS là công cụ mạnh mẽ để lưu trữ, quản lý, phân tích và hiển thị các dữ liệu không gian đó. Sự kết hợp này cho phép các nhà khoa học và quản lý xây dựng các mô hình theo dõi biến động diện tích rừng, phân tích xu hướng suy thoái rừng, và lập bản đồ các vùng có nguy cơ cao. Theo nghiên cứu, việc sử dụng ảnh vệ tinh như Landsat OLI/TIRS giúp nâng cao đáng kể độ chính xác và tính cập nhật của các sản phẩm bản đồ so với các phương pháp truyền thống.

II. Thách thức trong quản lý và bảo vệ rừng tại Đăk Nông

Huyện Tuy Đức nói riêng và tỉnh Đăk Nông nói chung đang đối mặt với nhiều thách thức nghiêm trọng trong công tác quản lý và bảo vệ rừng. Tình trạng mất rừng ở Tây Nguyên vẫn tiếp diễn phức tạp dưới nhiều hình thức, gây áp lực lớn lên hệ sinh thái và đời sống người dân. Một trong những khó khăn lớn nhất là hạn chế của các phương pháp điều tra, kiểm kê rừng truyền thống. Các phương pháp này, chủ yếu dựa vào giải đoán bằng mắt và điều tra thực địa, thường phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm chủ quan của người thực hiện, dẫn đến kết quả thiếu đồng nhất và độ chính xác không cao. Hơn nữa, việc điều tra trên diện rộng rất tốn kém về nhân lực và chi phí, không thể đáp ứng yêu cầu cập nhật thông tin thường xuyên. Theo Nguyễn Đình Dương (2004), các phương pháp giải đoán truyền thống có năng suất thấp và chưa thể tự động hóa hoàn toàn. Việc sử dụng tư liệu ảnh có độ phân giải thấp và trung bình trong quá khứ cũng không đáp ứng được yêu cầu về độ chính xác của bản đồ hiện trạng rừng. Những hạn chế này đòi hỏi phải có một phương pháp tiếp cận mới, và nghiên cứu xác định khu vực mất rừng từ ảnh vệ tinh Landsat 8 chính là giải pháp để khắc phục những tồn tại đó.

2.1. Thực trạng suy thoái và mất rừng ở khu vực Tây Nguyên

Tây Nguyên là một trong những vùng có tài nguyên rừng phong phú nhất Việt Nam, nhưng cũng là nơi chịu ảnh hưởng nặng nề nhất của nạn phá rừng. Hoạt động chuyển đổi đất rừng sang trồng cây công nghiệp, khai thác gỗ trái phép và di dân tự do là những nguyên nhân chính gây ra suy thoái rừng. Tình trạng này không chỉ làm giảm độ che phủ, gây xói mòn đất, lũ lụt, mà còn đe dọa đa dạng sinh học và ảnh hưởng đến an ninh nguồn nước. Việc giám sát và đánh giá chính xác mức độ mất rừng ở Tây Nguyên là nhiệm vụ cấp bách để có cơ sở đề xuất các giải pháp can thiệp hiệu quả.

2.2. Hạn chế cố hữu của các phương pháp kiểm kê rừng cũ

Trước khi công nghệ không gian phát triển, công tác kiểm kê rừng chủ yếu dựa trên đo đếm tại các ô tiêu chuẩn và giải đoán ảnh viễn thám bằng mắt. Các phương pháp này bộc lộ nhiều nhược điểm: tốn nhiều thời gian, chi phí cao, kết quả mang tính chủ quan và khó triển khai trên diện rộng. Đặc biệt, với cấu trúc rừng nhiệt đới phức tạp như ở Việt Nam, việc phân loại các trạng thái rừng bằng phương pháp truyền thống thường gặp nhiều sai sót. Do đó, việc chuyển đổi sang các phương pháp bán tự động và tự động dựa trên phân tích số là một xu hướng tất yếu để nâng cao hiệu quả giám sát tài nguyên rừng.

III. Phương pháp xác định mất rừng từ dữ liệu Landsat 8 OLI

Nghiên cứu áp dụng một quy trình khoa học chặt chẽ để xác định khu vực mất rừng từ ảnh vệ tinh Landsat 8. Phương pháp luận cốt lõi dựa trên việc phân tích ảnh vệ tinh đa thời gian, cụ thể là so sánh ảnh chụp tại hai thời điểm khác nhau (26/10/2013 và 30/01/2014) để phát hiện sự thay đổi của lớp phủ thực vật. Quy trình bắt đầu bằng việc xử lý tiền kỳ dữ liệu ảnh thô. Giá trị cấp độ xám (DN) của ảnh Landsat OLI/TIRS được chuyển đổi thành giá trị phản xạ phổ ở tầng trên khí quyển thông qua các công thức chuẩn hóa do nhà cung cấp cung cấp. Bước này rất quan trọng để loại bỏ các ảnh hưởng của khí quyển và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu. Tiếp theo, chỉ số thực vật NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) được tính toán cho cả hai ảnh. NDVI là một chỉ số hiệu quả để đánh giá sức khỏe và mật độ của thảm thực vật. Sự sụt giảm đáng kể của giá trị NDVI giữa hai thời điểm là một dấu hiệu rõ ràng của việc mất rừng hoặc suy thoái rừng. Bằng cách so sánh bản đồ NDVI của hai năm, các khu vực có biến động diện tích rừng được xác định và khoanh vùng một cách chính xác.

3.1. Quy trình xử lý và phân tích ảnh vệ tinh đa thời gian

Quy trình xử lý ảnh vệ tinh đa thời gian bao gồm nhiều bước. Đầu tiên là thu thập và lựa chọn các cảnh ảnh phù hợp, trong nghiên cứu này là hai cảnh ảnh Landsat 8 có số hiệu LC81240522013299LGN00 và LC81240522014030LGN00. Sau đó, ảnh được hiệu chỉnh hình học và bức xạ để đảm bảo có thể so sánh được với nhau. Các bước xử lý cụ thể bao gồm chuyển đổi giá trị số (DN) thành giá trị phản xạ, tổ hợp màu để dễ nhận diện đối tượng, và cắt ảnh theo ranh giới hành chính huyện Tuy Đức. Việc phân tích ảnh vệ tinh đa thời gian cho phép theo dõi sự thay đổi của bề mặt Trái Đất một cách định lượng và khách quan.

3.2. Sử dụng chỉ số thực vật NDVI để phát hiện biến động

Chỉ số thực vật NDVI được tính toán dựa trên sự khác biệt về khả năng phản xạ của thực vật ở kênh cận hồng ngoại (NIR) và kênh ánh sáng đỏ (Red). Công thức tính là NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red). Thực vật khỏe mạnh phản xạ mạnh ở kênh NIR và hấp thụ mạnh ở kênh Red, do đó có giá trị NDVI cao (gần 1). Ngược lại, đất trống hoặc thực vật suy thoái có giá trị NDVI thấp (gần 0). Trong nghiên cứu, giá trị NDVI tại 192 ô tiêu chuẩn (OTC) được kế thừa đã được thống kê. Kết quả cho thấy, các điểm "Có rừng" có giá trị NDVI trung bình năm 2013 là 0,413, trong khi các điểm "Không có rừng" (mất rừng) năm 2014 có NDVI trung bình chỉ là 0,222. Sự chênh lệch này là cơ sở để xây dựng ngưỡng phân loại mất rừng.

IV. Hướng dẫn xây dựng bản đồ hiện trạng rừng tại Tuy Đức

Việc xây dựng bản đồ hiện trạng rừng và bản đồ khu vực mất rừng là mục tiêu cốt lõi của nghiên cứu. Quá trình này đòi hỏi sự kết hợp giữa kỹ thuật giải đoán ảnh viễn thám và kiểm chứng thực địa. Dựa trên kết quả phân tích chỉ số thực vật NDVI và tỷ số thực vật giữa hai thời điểm, một khóa phân loại được xây dựng để phân biệt giữa khu vực "có rừng" và "mất rừng". Khóa phân loại này xác định các ngưỡng giá trị NDVI và tỷ số thực vật đặc trưng cho từng trạng thái. Cụ thể, các khu vực có giá trị NDVI giảm mạnh và tỷ số thực vật (NDVI_2014 / NDVI_2013) thấp được xác định là khu vực mất rừng. Sau khi có khóa phân loại, công cụ phân loại lại (Reclassify) trong phần mềm GIS được sử dụng để áp dụng các ngưỡng này lên ảnh tỷ số thực vật, từ đó tạo ra một bản đồ nhị phân chỉ gồm hai lớp: rừng ổn định và rừng bị mất. Bản đồ này sau đó được biên tập, bổ sung các yếu tố cần thiết như chú giải, tỷ lệ, lưới tọa độ để trở thành một sản phẩm hoàn chỉnh, phục vụ trực tiếp cho công tác quản lý. Việc xác định khu vực mất rừng từ ảnh vệ tinh Landsat 8 thông qua quy trình này đảm bảo tính khách quan và có khả năng lặp lại.

4.1. Xây dựng khóa giải đoán ảnh viễn thám cho khu vực nghiên cứu

Khóa giải đoán ảnh viễn thám là tập hợp các quy tắc và ngưỡng giá trị dùng để phân loại các đối tượng trên ảnh. Trong nghiên cứu này, khóa phân loại được xây dựng dựa trên đặc điểm phản xạ phổ của các trạng thái rừng tại huyện Tuy Đức. Dữ liệu từ 144 điểm điều tra thực địa được sử dụng để tính toán giá trị NDVI và tỷ số thực vật trung bình. Kết quả cho thấy khoảng biến động của tỷ số thực vật cho trạng thái "Có rừng" là 0,955 – 0,987, trong khi trạng thái "Không có rừng" có khoảng biến động là 0,428 – 0,553. Sự tách biệt rõ ràng giữa hai khoảng giá trị này là cơ sở vững chắc để xây dựng khóa phân loại và áp dụng cho toàn bộ khu vực nghiên cứu.

4.2. Các bước chi tiết để tạo bản đồ khu vực mất rừng

Sau khi có khóa phân loại, bản đồ khu vực mất rừng được tạo ra qua các bước sau: (1) Tạo ảnh tỷ số thực vật bằng cách chia ảnh NDVI năm 2014 cho ảnh NDVI năm 2013. (2) Sử dụng công cụ Reclassify trong ArcGIS để phân loại lại ảnh tỷ số. Các pixel có giá trị nằm trong ngưỡng của "mất rừng" sẽ được gán một giá trị mới (ví dụ: 1), còn lại gán giá trị khác (ví dụ: 0). (3) Chuyển đổi ảnh raster kết quả sang định dạng vector (polygon) để dễ dàng tính toán diện tích và biên tập. (4) Biên tập bản đồ cuối cùng, thêm các thông tin như tiêu đề, chú giải, và ranh giới hành chính để tạo ra bản đồ hiện trạng rừng về khu vực bị mất.

V. Kết quả xác định diện tích mất rừng tại huyện Tuy Đức

Kết quả cuối cùng của nghiên cứu đã xác định khu vực mất rừng từ ảnh vệ tinh Landsat 8 tại huyện Tuy Đức, tỉnh Đăk Nông trong giai đoạn từ tháng 10/2013 đến tháng 01/2014 là 638,55 ha. Con số này cung cấp một thông tin sơ bộ, mang tính định hướng quan trọng về tình hình biến động diện tích rừng tại địa phương. Tuy nhiên, quá trình đánh giá độ chính xác của mô hình cũng chỉ ra những hạn chế nhất định. Theo tài liệu, độ chính xác của kết quả còn khá thấp (sai số tương đối là 83,33%) so với yêu cầu thông tin có độ chính xác cao. Nguyên nhân của sự sai khác này có thể đến từ nhiều yếu tố: độ phân giải không gian trung bình của ảnh Landsat 8 (15-30m) chưa thể hiện chi tiết các đối tượng nhỏ; ảnh hưởng của mây và các yếu tố khí quyển; sự sai khác giữa thời điểm chụp ảnh và thực tế biến động. Mặc dù vậy, kết quả vẫn có giá trị tham khảo cao, đặc biệt trong việc cung cấp cái nhìn tổng quan và cảnh báo sớm về các điểm nóng mất rừng ở Tây Nguyên, giúp các cơ quan chức năng định hướng công tác kiểm tra, thanh tra thực địa và tăng cường các biện pháp bảo vệ rừng Đăk Nông.

5.1. Thống kê và đánh giá diện tích biến động rừng giai đoạn 2013 2014

Bản đồ kết quả đã khoanh vùng và tính toán được tổng diện tích rừng bị mất tại huyện Tuy Đức là 638,55 ha chỉ trong khoảng 3 tháng. Sự biến động diện tích rừng này cho thấy tốc độ phá rừng đáng báo động tại khu vực. Các khu vực mất rừng chủ yếu tập trung tại những vùng giáp ranh, nơi công tác quản lý gặp nhiều khó khăn. Việc có được con số định lượng này giúp chính quyền địa phương nhận thức rõ hơn về quy mô của vấn đề, từ đó phân bổ nguồn lực hợp lý cho công tác tuần tra, bảo vệ.

5.2. Phân tích độ chính xác và những tồn tại của mô hình

Độ chính xác của bản đồ được đánh giá bằng cách so sánh kết quả phân loại từ ảnh với dữ liệu kiểm tra thực địa (48 điểm còn lại). Kết quả cho thấy mô hình còn một số tồn tại. Tồn tại lớn nhất là độ phân giải của ảnh Landsat 8 còn hạn chế, dễ gây nhầm lẫn giữa rừng nghèo, đất có cây bụi với đất trống. Ngoài ra, sự sai khác giữa kết quả xử lý ảnh và thực tế đòi hỏi cần có sự tham gia của các chủ rừng và điều tra bổ sung để hiệu chỉnh. Những tồn tại này là bài học kinh nghiệm quan trọng để cải tiến phương pháp trong các nghiên cứu tiếp theo.

VI. Giải pháp quản lý rừng bền vững dựa trên công nghệ không gian

Từ kết quả nghiên cứu xác định khu vực mất rừng từ ảnh vệ tinh Landsat 8, nhiều giải pháp thiết thực cho công tác quản lý rừng bền vững tại huyện Tuy Đức và tỉnh Đăk Nông được đề xuất. Trước hết, cần tích hợp và ứng dụng rộng rãi các sản phẩm viễn thám vào hệ thống giám sát tài nguyên rừng của địa phương. Việc cập nhật bản đồ biến động rừng định kỳ hàng quý hoặc hàng năm sẽ giúp phát hiện sớm các vi phạm, thay vì chỉ dựa vào các đợt kiểm kê rừng 5 năm một lần. Thứ hai, cần tăng cường năng lực cho đội ngũ cán bộ quản lý lâm nghiệp về GISphân tích ảnh vệ tinh. Việc trang bị kiến thức và công cụ hiện đại sẽ giúp họ chủ động hơn trong việc khai thác và sử dụng dữ liệu không gian. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng kiến nghị cần kết hợp sử dụng nhiều nguồn tư liệu ảnh có độ phân giải cao hơn như SPOT, QuickBird để nâng cao độ chính xác trong việc xác định các lô rừng bị mất có diện tích nhỏ. Cuối cùng, việc công khai các bản đồ biến động rừng cho cộng đồng cũng là một giải pháp quan trọng để tăng cường sự giám sát của người dân, góp phần thực hiện hiệu quả công tác bảo vệ rừng Đăk Nông một cách toàn diện và bền vững.

6.1. Ứng dụng kết quả nghiên cứu vào công tác bảo vệ rừng Đăk Nông

Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học để chính quyền và các cơ quan chức năng huyện Tuy Đức triển khai các hoạt động bảo vệ rừng một cách có mục tiêu. Bản đồ các khu vực mất rừng có thể được sử dụng để lập kế hoạch tuần tra, truy quét tại các điểm nóng. Dữ liệu này cũng hỗ trợ việc rà soát, điều chỉnh quy hoạch 3 loại rừng, hoàn thiện công tác giao đất, giao rừng cho cộng đồng, từ đó nâng cao trách nhiệm của người dân trong việc giữ rừng. Đây là một công cụ hữu hiệu để tăng cường hiệu quả quản lý nhà nước về rừng và đất lâm nghiệp.

6.2. Kiến nghị phát triển hệ thống giám sát tài nguyên rừng trong tương lai

Để nâng cao hiệu quả và độ chính xác, hệ thống giám sát tài nguyên rừng trong tương lai cần được phát triển theo hướng tích hợp đa công nghệ và đa nguồn dữ liệu. Kiến nghị của đề tài bao gồm việc sử dụng kết hợp ảnh vệ tinh quang học (như Landsat, Sentinel-2) và ảnh radar (như Sentinel-1) để có thể theo dõi rừng ngay cả trong điều kiện có mây. Đồng thời, cần xây dựng một cơ sở dữ liệu GIS tập trung, liên thông để quản lý toàn bộ thông tin về tài nguyên rừng, từ đó hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả hơn, góp phần vào mục tiêu quản lý rừng bền vững và ứng phó với biến đổi khí hậu.

04/10/2025
Nghiên cứu xác định khu vực mất rừng từ ảnh vệ tinh landsat 8 tại huyện tuy đức tỉnh đăk nông phục vụ cập nhật diễn biến tài nguyên rừng

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẶT VẤN ĐỀ Rừng là tài nguyên quý giá của mỗi quốc gia, rừng có chức năng sinh thái cực kỳ quan trọng, rừng tham gia quá trình điều hòa khí hậu, đảm bảo chu chuyển Oxi và các nguyên tố cơ bản khác trên hành tinh, rừng duy trì tính ổn định và độ màu mỡ của đất, hạn chế lũ lụt, hạn hán, ngăn chặn sói mòn đất, giảm nhẹ tác động từ thiên tai, bảo tồn nguồn nƣớc và làm giảm ô nhiễm không khí. Rừng là lá phổi xanh của trái đất, là yếu tố quyết định sự sống còn của hơn bảy tỷ dân trên hành tinh. Tài nguyên rừng tại Việt Nam nói chung, huyện Tuy Đức tỉnh Đăk Nông nói riêng đang gặp phải nhiều vấn đề nhƣ nạn phá rừng trái phép dƣới nhiều hình thức và nhiều mục đích khác nhau đang diễn ra rất phức tạp gây nhiều khó khăn cho các cấp chính quyền cũng nhƣ các cơ quan chức năng trong việc quản lý. Với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học vũ trụ, công nghệ xử lý ảnh viễn thám cũng đã xuất hiện và ngày càng tỏ rõ tính ƣu việt trong công tác điều tra, quản lý tài nguyên.

Dữ liệu viễn thám với tính chất đa thời gian, đa phổ, phủ trùm diện tích rộng cho phép chúng ta cập nhật thông tin tiến hành nghiên cứu một cách nhanh chóng, hiệu quả tiết kiệm thời gian và công sức. Trong nghiên cứu hiện trạng tài nguyên rừng, nghiên cứu ảnh viễn thám ngày càng tỏ ra ƣu thế bởi khả năng cập nhật thông tin và phân tích biến động một cách nhanh chóng. Nghiên cứu ảnh viễn thám đã ứng dụng và vào thực tiễn rất lâu trên thế giới: những năm 1960 đã thành lập các bản đồ rừng và bản đồ lớp phủ bề mặt. Tuy nhiên đến nay tại Việt Nam chƣa đƣợc áp dụng rộng rãi.

Nhận thức đƣợc tầm qua trọng của rừng đối với đời sống con ngƣời Việt Nam nói chung và đặc biệt là rừng của huyện Tuy Đức tỉnh Đăk Nông nói riêng tôi đã lựa chọn nghiên cứu đề tài: “Nghiên cứu xác định khu vực mất rừng từ ảnh vệ tinh Landsat 8 tại huyện Tuy Đức tỉnh Đăk Nông phục vụ cập nhật diễn biến tài nguyên rừng”. 1 CHƢƠNG I TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1. Những nghiên cứu trên thế giới Điều tra rừng là một hệ thống các phƣơng pháp thu thập dữ liệu về đặc điểm tài nguyên rừng trên một diện tích xác định, các chỉ tiêu điều tra chính bao gồm: tổ thành loài, đƣờng kính ngang ngực, chiều cao, tuổi, tính toán trữ lƣợng, tăng trƣởng của lâm phần và xây dựng các bản đồ tài nguyên rừng. Điều tra rừng đƣợc thực hiện nhằm mục đích kiểm kê, đánh giá và phân tích biến động của tài nguyên rừng.

Cùng với sự phát triển của khoa học công nghệ, phƣơng pháp và sản phẩm của điều tra rừng cũng thay đổi theo thời gian. Những nghiên cứu về điều tra rừng bắt đầu đƣợc thực hiện từ thế kỷ 19 ở Châu Âu và Bắc Mỹ, phƣơng pháp điều tra rừng đƣợc sử dụng là đo đếm hoặc liệt kê toàn bộ cây trên những ô tiêu chuẩn điển hình. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng bằng mắt thƣờng đƣợc áp dụng, phƣơng pháp này sử dụng “cây trung bình” để ƣớc tính trữ lƣợng cho một ô tiêu chuẩn, từ đó quy đổi cho toàn khu vực. Trong giai đoạn này, các phƣơng pháp thống kê toán học (chọn mẫu) cũng bắt đầu đƣợc đƣa vào áp dụng để xây dựng bản đồ tài nguyên rừng từ các kết quả điều tra trên các ô tiêu chuẩn.

Tuy nhiên, phƣơng pháp điều tra khoanh vẽ trên thực địa khi đƣợc áp dụng thƣờng không hiệu quả do chi phí rất tốn kém, mất nhiều thời gian và không kịp thời khi đánh giá biến động tài nguyên rừng, đặc biệt là khi điều tra trên một diện tích rộng lớn. Ảnh hàng không bắt đầu đƣợc áp dụng từ đầu thế kỷ 20 để khoanh vẽ các trạng thái rừng. Ảnh hàng không thƣờng đƣợc lƣu trên giấy ảnh hoặc ảnh số. Từ những thử nghiệm lẻ tẻ về ứng dụng ảnh hàng không trong lâm nghiệp vào thời gian đầu, đã có nhiều tác giả sử dụng thành công ảnh hàng không để xây dựng bản đồ tài nguyên rừng ở các nƣớc nhƣ Canada, Mỹ và Anh.

Ảnh hàng không thƣờng đƣợc giải đoán bằng mắt thƣờng với sự hỗ trợ của các 2 thiết bị quang học nhƣ kính lúp, kính lập thể, máy tổng hợp màu để các định đối tƣợng. Các trạng thái rừng khác nhau trên ảnh đƣợc khoanh vẽ dựa trên một số tiêu chí sau: cấp độ sáng (tone); kích thƣớc (size) và hình dáng (shape) của tán cây; biến đổi trong cấu trúc tán cây (texture); phân bố không gian của tán cây (pattern); bóng cây (shadow) (Thomas M. Ƣu điểm của việc sử dụng ảnh hàng không so với điều tra mặt đất là: cung cấp một bức tranh toàn cảnh về phân bố của rừng trên một diện tích rộng; lƣu giữ đƣợc những biến đổi về động thái của rừng theo thời gian; ảnh hàng không có thể chụp với bƣớc sóng từ tia cực tím đến hồng ngoại gần (0.9m), vì vậy có thể phản ánh những thông tin mà mắt thƣờng không thấy đƣợc. Nhƣợc điểm của ảnh hàng không là rất khó chụp, lƣu giữ, hiệu chỉnh và giải đoán.

Ngoài ra việc giải đoán bằng mắt là rất chủ quan phụ thuộc vào trình độ, kinh nghiệm ngƣời giải đoán, kết quả không đồng nhất, khó triển khai trên diện rộng, thời gian thực hiện lâu và tốn kém nhiều nhân lực. Ở Việt nam, công nghệ giải đoán bằng mắt cũng đã và đang đƣợc áp dụng đối với ảnh vệ tinh trong phân loại rừng và đã bộc lộ rất nhiều tồn tại. Trong vòng khoảng 35 năm trở lại đây, ảnh vệ tinh với phƣơng pháp xử lý số đã đƣợc sử dụng rộng rãi và dần thay thế ảnh hàng không trong xây dựng các bản đồ tài nguyên rừng phục vụ công tác điều tra và kiểm kê rừng (Lambin EF, Turner BL, Helmut J, et al, 2001) [13]. Phƣơng pháp xử lý số có ƣu điểm nổi bật là thời gian xử lý ngắn, việc phân loại các đối tƣợng đƣợc tiến hành nhanh chóng trên phạm vi rộng mà không cần công đi thực địa, công việc đƣợc thực hiền hoàn toàn dựa vào cấp độ xám của các pixel, nên kết quả thu đƣợc khách quan không phụ thuộc vào chủ quan của nguời giải đoán.

Tuỳ thuộc vào yêu cầu sử dụng, ảnh vệ tinh sẽ cho phép xây dựng các bản đồ tài nguyên rừng với quy mô và tỷ lệ khác nhau một cách nhanh chóng, hoặc đánh giá đƣợc biến động của hiện trạng rừng ở hiện tại so sánh với các thời điểm trong quá khứ. Với những ƣu điểm nhƣ vậy, đã có rất nhiều chuyên gia và các nhà nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh để khoanh vẽ lớp phủ thực vật 3 trên bề mặt trái đất từ quy mô nhỏ đến toàn cầu (Yichun Xie, Zongyao Sha and Mei Yu, 2008) [21]. Hiện nay, trên thế giới có rất nhiều vệ tinh cung cấp ảnh có độ phân giải không gian, bƣớc sóng, số lƣợng kênh phổ và chu kỳ bay chụp khác nhau, từ các ảnh đa phổ (multispectral sensors) tới ảnh siêu phổ (hyperspectral), bƣớc sóng biến động từ nhìn thấy tới sóng siêu cao tần, độ phân giải không gian từ <1m tới vài km, chu kỳ bay chụp có thể từ 30 phút tới tuần hoặc tháng. Navulur (2006) đã phân nhóm các loại ảnh vệ tinh theo độ phân giải không gian nhƣ sau: (i) ảnh có độ phân giải thấp > 30m, (ii) ảnh có độ phân giải trung bình 10m - 30m; (iii) ảnh có độ phân giải cao 2 – 10 m; (iv) ảnh có độ phân giải rất cao < 2m.

Mỗi loại ảnh vệ tinh khác nhau lại có đặc điểm về độ phân giải không gian, bƣớc sóng, chu kỳ bay chụp, giá thành khác nhau. Vì vậy, lựa chọn ảnh vệ tinh thích hợp trong xây dựng bản đồ phân loại rừng cần phải cân nhắc kỹ, thƣờng dựa vào những căn cứ sau: (i) mục tiêu của bản đồ, (ii) giá thành của ảnh, (iii) điều kiện khí quyển, (iv) những yêu cầu kỹ thuật trong việc giải đoán ảnh. Trong xây dựng các bản đồ phân loại rừng, nhƣng loại ảnh viễn thám đƣợc sử dụng phổ biên bao gồm Landsat TM và ETM+, SPOT, MODIS, NOAA-AVHRR, IKONOS và QuickBird. Đặc điểm và khả năng ứng dụng của mỗi loại ảnh vệ tinh trên đƣợc tổng hợp ở bảng sau: Bảng 1.

Thông số kỹ thuật của một số loại ảnh viễn thám đƣợc sử dụng phổ biến hiện nay Ứng dụng trong phân loại Loại ảnh Thông số kỹ thuật rừng 1. Ảnh đa phổ có độ phân giải thấp (Multispectral Low Resolution Sensors MODIS Độ phân giải thấp (250m – 1000m); - Quy mô bản đồ: toàn Trƣờng phủ 2330km; Chu kỳ bay chụp cầu, lục địa hoặc quốc gia 1-2 ngày; Ảnh có từ 2000 (vệ tinh Terra) - Phân loại lớp phủ (vd: hoặc 2002 (vệ tinh Aqua) đến nay. rừng, độ thị, mặt nƣớc.) AVHRR Độ phân giải thấp 1km từ các vệ tinh NOAA; Trƣờng phủ 2400km x 6400km; Ảnh có từ 1980 đến nay. Ảnh đa phổ có độ phân giải trung bình (Multispectral Moderate Resolution Sensors) Landsat TM Độ phân giải thấp đến trung bình (30m - - Quy mô bản đồ: khu 4 120m); Trƣờng phủ 185km x 185km; vực Chu kỳ bay chụp 16 ngày; Ảnh từ năm - Phân loại rừng ở cấp độ 1982 đến nay; quần xã Landsat Độ phân giải thấp đến trung bình (15m - - Quy mô bản đồ: khu ETM+ 120m); Trƣờng phủ 185km x 185km.

vực (Landsat 7) Chu kỳ bay chụp 16 ngày; Ảnh có từ - Phân loại rừng ở cấp độ 1999 đến nay; quần xã hoặc một số loài ASTER Độ phân giải trung bình (15-90m) với 14 ƣu thế có nhận biệt rõ kênh phổ từ bƣớc sóng nhìn thấy tới hồng ngoại gần; Ảnh có từ năm 2000 đến nay. Ảnh đa phổ có độ phân giải cao (Multispectral High-spatial Resolution Sensors – Hyperspatial ) SPOT Độ phân giải cao đến trung bình, từ 2.5m - Quy mô bản đồ: địa đến 20m (với SPOT VGT là 1km); phƣơng, khu vực (hoặc Trƣờng phủ 60km x 60km (với SPOT lớn hơn đối với SPOT VGT là 1000km x 1000 km); SPOT 1, 2, VGT) 3, 4 và 5 có ảnh tƣơng ứng từ 1986, - Phân loại rừng ở cấp độ 1990, 1993, 1998 và 2002. Hiện nay quần xã hoặc các loài cụ SPOT 1 và 3 đã ngừng cung cấp ảnh. thể IKONOS Độ phân giải rất cao (1m – 4m); Trƣờng - Quy mô bản đồ: khu phủ 11km x 11km; Chu kỳ bay chụp 3- vực, địa phƣơng hoặc 5ngày nhỏ hơn QuickBird Độ phân giải rất cao (0.4m); - Phân loại rừng chi tiết ở Trƣờng phủ 16.

Chu kỳ cấp độ quần xã hoặc các bay chụp 1-3.5 ngày tuỳ thuộc vào vĩ độ.

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