Nghiên cứu xác định ranh giới các kiểu trạng thái rừng bằng ảnh vệ tinh landsat 8 tại huyện cư jút tỉnh đắk nông

Tài liệu nghiên cứu Nghiên cứu xác định ranh giới các kiểu trạng thái rừng bằng ảnh vệ tinh landsat 8 tại huyện cư jút, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên

Trường đại học

Trường Đại học Lâm Nghiệp

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

khóa luận tốt nghiệp

2015

59
0
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI NÓI ĐẦU

DANH LỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG

DANH MỤC CÁC HÌNH

ĐẶT VẤN ĐỀ

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1. Tình hình nghiên cứu trên thế giới

1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước

1.3. Nhận xét chung

2. CHƯƠNG 2: MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Mục tiêu nghiên cứu

2.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

2.3. Nội dung nghiên cứu

2.4. Phương pháp nghiên cứu

2.4.1. Phương pháp kế thừa tài liệu

2.4.2. Phương pháp nghiên cứu cụ thể

3. CHƯƠNG 3: ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN CỦA KHU VỰC NGHIÊN CỨU

3.1. Vị trí địa lý của huyện Cư Jút tỉnh Đăk Nông

3.2. Dân số và tôn giáo

3.3. Khí hậu, đất đai, thổ nhưỡng và tài nguyên rừng

3.4. Đất đai, thổ nhưỡng

3.5. Tài nguyên thiên nhiên

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

4.1. Đặc điểm cơ bản về rừng và đất Lâm nghiệp trên địa bàn huyện Cư Jút tỉnh Đăk Nông

4.2. Kết quả xử lý ảnh vệ tinh Landsat 8

4.2.1. Đặc điểm tư liệu ảnh sử dụng để xác ranh giới các kiểu trạng thái rừng

4.2.2. Danh sách và thông tin ảnh xử lý

4.2.3. Kết quả chuyển đổi giá trị cấp độ xám (DN) trên ảnh Landsat 8 thành giá trị bức xạ, phản xạ của vật thể

4.2.4. Tổ hợp màu cho ảnh Landsat 8

4.2.5. Trộn và tăng cường chất lượng ảnh

4.2.6. Chuyển đổi hệ tọa độ

4.3. Xác định ranh giới các kiểu trạng thái rừng

4.3.1. Xác định chỉ số thực vật NDVI cho các kiểu trạng thái rừng

4.3.2. Sử dụng chỉ số tỷ số thực vật, chỉ số phân mùa trong xác định ranh giới

4.3.3. Đánh giá độ chính xác của các chỉ số khi xác định ranh giới

4.3.4. Xác định ranh giới các kiểu trạng thái rừng

4.4. Ứng dụng kết quả nghiên cứu

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

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Khám phá cách xác định ranh giới rừng bằng ảnh vệ tinh Landsat 8

Việc giám sát tài nguyên rừng là một nhiệm vụ cấp thiết trong bối cảnh suy thoái rừng đang diễn ra nghiêm trọng. Theo thống kê, độ che phủ rừng của Việt Nam đã giảm từ 43% (năm 1943) xuống chỉ còn 27,2% (năm 1990). Để giải quyết vấn đề này, các công nghệ hiện đại như viễn thám (Remote Sensing) và Hệ thống thông tin địa lý (GIS) đã trở thành công cụ không thể thiếu. Nghiên cứu “Xác định ranh giới các kiểu trạng thái rừng bằng ảnh vệ tinh Landsat 8 tại huyện Cư Jút - tỉnh Đắk Nông” là một minh chứng điển hình cho việc ứng dụng công nghệ cao vào công tác quản lý lâm nghiệp. Thay vì các phương pháp thủ công tốn kém và thiếu chính xác, nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ vệ tinh Landsat 8 OLI/TIRS để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Phương pháp này không chỉ giúp phân biệt các loại rừng khác nhau mà còn cung cấp cơ sở dữ liệu quan trọng cho việc lập kế hoạch bảo vệ và phát triển rừng bền vững. Việc áp dụng các kỹ thuật xử lý ảnh sốgiải đoán ảnh vệ tinh cho phép các nhà quản lý có cái nhìn tổng quan và chi tiết về biến động sử dụng đất, từ đó đưa ra các quyết sách kịp thời. Nghiên cứu tại Cư Jút, một khu vực có đặc thù rừng rụng lá theo mùa, càng cho thấy tiềm năng to lớn của ảnh vệ tinh đa thời gian trong việc nắm bắt những thay đổi phức tạp của thảm thực vật.

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

Công nghệ viễn thámGIS đã tạo ra một cuộc cách mạng trong ngành lâm nghiệp. Viễn thám là khoa học thu thập thông tin về bề mặt Trái Đất từ xa, chủ yếu thông qua các vệ tinh, mà không cần tiếp xúc trực tiếp. Dữ liệu này sau đó được phân tích trong môi trường GIS để tạo ra các sản phẩm như bản đồ lâm nghiệp và bản đồ lớp phủ. Sự kết hợp này mang lại nhiều lợi ích vượt trội so với điều tra thực địa truyền thống: tiết kiệm thời gian, giảm chi phí, bao phủ được các khu vực rộng lớn và khó tiếp cận. Hơn nữa, dữ liệu vệ tinh được thu thập định kỳ, cho phép thực hiện giám sát tài nguyên rừng một cách liên tục, giúp phát hiện sớm các hiện tượng như phá rừng, cháy rừng hay suy thoái rừng.

1.2. Ưu điểm của ảnh vệ tinh Landsat 8 OLI TIRS trong nghiên cứu

Vệ tinh Landsat 8, với hai bộ cảm biến OLI (Operational Land Imager) và TIRS (Thermal Infrared Sensor), là nguồn tư liệu lý tưởng cho nghiên cứu tài nguyên rừng. Landsat 8 OLI/TIRS cung cấp ảnh đa phổ với 11 kênh, cho phép phân tích chi tiết các đặc trưng của thảm thực vật. Các kênh phổ trong vùng cận hồng ngoại (NIR) và hồng ngoại sóng ngắn (SWIR) đặc biệt hữu ích trong việc đánh giá sức khỏe và mật độ cây cối. Quan trọng hơn, dữ liệu Landsat 8 được cung cấp miễn phí, giúp giảm đáng kể chi phí cho các dự án nghiên cứu và quản lý tại các quốc gia đang phát triển như Việt Nam. Độ phân giải không gian 30m (và 15m ở kênh toàn sắc) là đủ chi tiết để xây dựng bản đồ ở cấp huyện và tỉnh.

II. Thách thức trong quản lý và giám sát tài nguyên rừng Cư Jút

Huyện Cư Jút, tỉnh Đắk Nông, đối mặt với nhiều thách thức trong công tác quản lý tài nguyên rừng. Một trong những khó khăn lớn nhất đến từ đặc điểm khí hậu và sinh thái của khu vực. Nơi đây có kiểu rừng Khộp đặc trưng, với các loài cây rụng lá vào mùa khô. Sự thay đổi trạng thái thảm thực vật theo mùa này gây khó khăn cho việc giải đoán ảnh vệ tinh nếu chỉ sử dụng ảnh chụp tại một thời điểm duy nhất. Các phương pháp điều tra truyền thống, dựa vào khảo sát thực địa và khoanh vẽ thủ công, không chỉ tốn nhiều thời gian và công sức mà còn có độ chính xác không cao và thông tin không được cập nhật kịp thời. Thêm vào đó, áp lực từ biến động sử dụng đất, do các hoạt động nông nghiệp và khai thác trái phép, càng làm gia tăng nguy cơ suy thoái rừng. Việc thiếu một hệ thống bản đồ hiện trạng rừng chính xác và cập nhật thường xuyên đã cản trở công tác quy hoạch lâm nghiệp Cư Jút và các hoạt động bảo vệ rừng hiệu quả. Do đó, việc tìm ra một phương pháp giám sát hiệu quả, chi phí thấp và có khả năng phản ánh đúng thực trạng rừng theo mùa là yêu cầu cấp bách.

2.1. Hạn chế của phương pháp điều tra khoanh vẽ rừng thủ công

Trước khi công nghệ viễn thám phát triển, việc xây dựng bản đồ lâm nghiệp chủ yếu dựa vào các phương pháp thủ công. Các điều tra viên phải đi thực địa, đo đạc và khoanh vẽ ranh giới các lô rừng trên bản đồ giấy. Quá trình này không chỉ đòi hỏi nguồn nhân lực lớn và chi phí cao mà còn tiềm ẩn nhiều sai số do đo đạc, chủ quan của người thực hiện và khó khăn trong việc tiếp cận các vùng sâu vùng xa. Thông tin thu thập được cũng nhanh chóng trở nên lỗi thời, không phản ánh kịp thời các biến động sử dụng đất và tình trạng rừng.

2.2. Đặc thù rừng rụng lá theo mùa ảnh hưởng đến giải đoán ảnh

Một trong những thách thức cốt lõi tại Cư Jút là sự tồn tại của rừng rụng lá (rừng Khộp). Vào mùa khô, phần lớn cây trong kiểu rừng này sẽ rụng lá, khiến ảnh vệ tinh ghi nhận khu vực này tương tự như đất trống hoặc rừng nghèo kiệt. Ngược lại, vào mùa mưa, tán lá phát triển xanh tốt. Sự biến đổi này làm cho kết quả phân loại lớp phủ thực vật từ ảnh đơn thời điểm trở nên không đáng tin cậy. Để khắc phục, nghiên cứu phải sử dụng ảnh vệ tinh chụp ở cả hai mùa (mùa mưa và mùa khô) để so sánh và xác định chính xác ranh giới giữa rừng thường xanh và rừng rụng lá.

III. Quy trình xử lý ảnh số Landsat 8 để phân loại lớp phủ thực vật

Để có thể xác định ranh giới các kiểu trạng thái rừng, dữ liệu ảnh vệ tinh thô cần trải qua một quy trình xử lý ảnh số nghiêm ngặt. Quá trình này nhằm mục đích loại bỏ các sai số do khí quyển và thiết bị, đồng thời nâng cao chất lượng ảnh để phục vụ cho việc giải đoán. Đầu tiên, ảnh gốc ở định dạng giá trị số (DN) được chuyển đổi thành giá trị phản xạ phổ ở tầng trên khí quyển. Bước này, còn gọi là hiệu chỉnh bức xạ, cực kỳ quan trọng khi so sánh các ảnh chụp ở những thời điểm khác nhau. Sau đó, các kỹ thuật như tổ hợp màu và trộn ảnh (pan-sharpening) được áp dụng. Tổ hợp màu giả (ví dụ, kênh 6-5-4 cho Landsat 8) giúp làm nổi bật các đối tượng thực vật. Trộn ảnh với kênh toàn sắc (độ phân giải 15m) giúp tăng độ sắc nét của ảnh. Cuối cùng, ảnh được nắn chỉnh hình học và chuyển về hệ tọa độ quốc gia VN2000 để đảm bảo tính đồng bộ với các loại bản đồ khác. Toàn bộ quy trình này được thực hiện bằng các phần mềm chuyên dụng như ArcGIS, QGIS hoặc ENVI.

3.1. Kỹ thuật hiệu chỉnh bức xạ và khí quyển cho ảnh vệ tinh

Ảnh vệ tinh thô ghi nhận giá trị số (DN), vốn bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như góc chiếu mặt trời và sự hấp thụ, tán xạ của khí quyển. Để so sánh khách quan giữa các ảnh chụp vào các ngày khác nhau, cần phải chuẩn hóa chúng. Quá trình này bao gồm hai bước chính: chuyển đổi giá trị DN thành giá trị bức xạ phổ tại sensor, sau đó chuyển thành giá trị phản xạ phổ ở tầng trên khí quyển. Các công thức chuyển đổi này sử dụng các tham số được cung cấp trong file metadata của ảnh. Việc hiệu chỉnh đảm bảo rằng sự khác biệt về giá trị pixel giữa các ảnh thực sự phản ánh sự thay đổi của đối tượng trên mặt đất, chứ không phải do điều kiện chụp.

3.2. Phương pháp tổ hợp màu và tăng cường chất lượng ảnh

Tổ hợp màu là kỹ thuật gán các kênh phổ khác nhau của ảnh đa phổ vào ba kênh màu cơ bản (Đỏ, Lục, Lam) để hiển thị. Tổ hợp màu tự nhiên (4,3,2 trên Landsat 8) cho hình ảnh gần với mắt người nhìn. Tuy nhiên, tổ hợp màu giả (ví dụ 5,4,3 hoặc 6,5,4) thường hiệu quả hơn trong việc phân loại lớp phủ thực vật vì nó làm nổi bật sự khác biệt về phổ phản xạ. Để tăng độ chi tiết, kỹ thuật trộn ảnh (pan-sharpening) được sử dụng, kết hợp ảnh đa phổ (30m) với ảnh toàn sắc (15m) để tạo ra một ảnh màu có độ phân giải 15m, giúp nhận diện các đối tượng nhỏ và ranh giới rõ ràng hơn.

IV. Bí quyết giải đoán ảnh vệ tinh để xác định các trạng thái rừng

Sau khi ảnh được tiền xử lý, giai đoạn quan trọng nhất là giải đoán ảnh vệ tinh để phân loại các đối tượng. Nghiên cứu tại Cư Jút đã áp dụng kết hợp nhiều phương pháp tiên tiến. Phương pháp cốt lõi là sử dụng chỉ số thực vật NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Chỉ số này được tính toán dựa trên sự khác biệt về độ phản xạ giữa kênh cận hồng ngoại (NIR) và kênh đỏ, giúp định lượng mức độ "xanh" và mật độ của thảm thực vật. Khu vực có chỉ số NDVI cao tương ứng với rừng rậm, trong khi khu vực có chỉ số thấp là đất trống hoặc rừng thưa. Để phân biệt rừng thường xanh và rừng rụng lá, nghiên cứu đã tính toán và so sánh chỉ số NDVI từ ảnh mùa mưa và ảnh mùa khô. Kỹ thuật phân loại có giám sát cũng được áp dụng, trong đó các mẫu thực địa (OTC - Ô tiêu chuẩn) đã được điều tra trước đó được dùng để "dạy" cho phần mềm nhận diện các kiểu trạng thái rừng khác nhau dựa trên đặc trưng phổ của chúng. Sự kết hợp giữa phân tích chỉ số thực vật đa thời gian và phân loại có giám sát đã mang lại độ chính xác cao cho kết quả cuối cùng.

4.1. Ứng dụng chỉ số thực vật NDVI phân biệt thảm thực vật

Chỉ số thực vật NDVI là một trong những công cụ mạnh mẽ và phổ biến nhất trong viễn thám. Công thức tính NDVI = (NIR – Red) / (NIR + Red). Thực vật khỏe mạnh hấp thụ mạnh ánh sáng đỏ và phản xạ mạnh ánh sáng cận hồng ngoại, dẫn đến giá trị NDVI cao (gần +1). Ngược lại, đất trống, mặt nước có giá trị NDVI thấp hoặc âm. Bằng cách tạo ra một bản đồ NDVI, các nhà nghiên cứu có thể dễ dàng khoanh vùng các khu vực có thảm thực vật và đánh giá sơ bộ về trạng thái của chúng. Tại Cư Jút, NDVI là chỉ số then chốt để phân tách đất có rừng và đất không có rừng.

4.2. Kỹ thuật phân loại có giám sát và vai trò của mẫu thực địa

Phân loại có giám sát là một phương pháp mà ở đó người phân tích cung cấp các vùng mẫu đại diện cho từng lớp đối tượng cần phân loại (ví dụ: mẫu rừng thường xanh, mẫu rừng rụng lá, mẫu đất nông nghiệp). Dựa trên các mẫu này, thuật toán sẽ phân tích đặc trưng phổ và phân loại tất cả các pixel còn lại trên ảnh vào các lớp tương ứng. Chất lượng của kết quả phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và số lượng của các vùng mẫu. Trong nghiên cứu này, việc kế thừa 185 điểm điều tra thực địa (OTC) từ dự án kiểm kê rừng toàn quốc đã đảm bảo độ tin cậy cao cho quá trình phân loại.

4.3. Phân tích tỷ số thực vật và chỉ số phân mùa để xác định ranh giới

Để giải quyết vấn đề rừng rụng lá, nghiên cứu đã sử dụng chỉ số tỷ số thực vật và chỉ số phân mùa. Các chỉ số này được tính toán dựa trên sự thay đổi giá trị NDVI giữa mùa mưa (NDVI_mưa) và mùa khô (NDVI_khô). Rừng thường xanh sẽ có giá trị NDVI ổn định qua hai mùa, do đó tỷ số (NDVI_mưa / NDVI_khô) sẽ gần bằng 1. Ngược lại, rừng rụng lá có NDVI_khô rất thấp, dẫn đến tỷ số này rất cao. Bằng cách phân ngưỡng giá trị của các chỉ số này, nghiên cứu đã xác định được ranh giới chính xác giữa hai kiểu trạng thái rừng quan trọng này.

V. Kết quả xây dựng bản đồ hiện trạng rừng tại huyện Cư Jút

Ứng dụng thành công các phương pháp trên đã cho phép xây dựng một bộ sản phẩm bản đồ hiện trạng rừng chi tiết và chính xác cho huyện Cư Jút. Kết quả nghiên cứu đã phân định rõ ràng ranh giới giữa các kiểu trạng thái rừng chính, bao gồm: rừng thường xanh, rừng rụng lá, rừng trồng và đất trống. Bản đồ này không chỉ thể hiện sự phân bố không gian của các loại rừng mà còn cung cấp số liệu diện tích cụ thể cho từng loại. Độ chính xác của bản đồ đã được đánh giá thông qua việc đối chiếu với các điểm kiểm tra thực địa độc lập, cho thấy sự phù hợp cao. Thành quả này có ý nghĩa thực tiễn to lớn, là cơ sở khoa học vững chắc cho công tác quản lý tài nguyên rừng tại địa phương. Các cơ quan chức năng có thể sử dụng bản đồ này để theo dõi biến động sử dụng đất, phát hiện các điểm nóng về phá rừng, và lập kế hoạch cho các hoạt động trồng mới, khoanh nuôi tái sinh rừng. Đây là một công cụ không thể thiếu trong việc thực hiện hiệu quả chiến lược quy hoạch lâm nghiệp Cư Jút.

5.1. Thành lập bản đồ lâm nghiệp chi tiết cho huyện Cư Jút

Sản phẩm cuối cùng của nghiên cứu là một bản đồ lâm nghiệp ở định dạng số, có thể tích hợp dễ dàng vào hệ thống GIS của địa phương. Bản đồ đã phân loại toàn bộ diện tích huyện Cư Jút thành các lớp chính: rừng tự nhiên (bao gồm rừng lá rộng thường xanh và rừng lá rộng rụng lá), rừng trồng (cao su, keo, điều), và các loại đất khác (đất nông nghiệp, khu dân cư, mặt nước). Mỗi trạng thái rừng được xác định ranh giới rõ ràng, cung cấp một cái nhìn tổng thể về hiện trạng rừng Đắk Nông tại khu vực nghiên cứu.

5.2. Ý nghĩa thực tiễn cho quy hoạch lâm nghiệp Cư Jút

Kết quả nghiên cứu cung cấp thông tin đầu vào quan trọng cho công tác quy hoạch lâm nghiệp Cư Jút. Dựa trên bản đồ, các nhà hoạch định chính sách có thể xác định các khu vực rừng giàu cần được bảo vệ nghiêm ngặt, các khu vực rừng nghèo cần có biện pháp phục hồi, và các vùng đất trống phù hợp cho việc trồng rừng. Bản đồ cũng là công cụ hữu hiệu để giám sát việc thực thi các chính sách lâm nghiệp, đánh giá hiệu quả của các dự án bảo vệ và phát triển rừng, góp phần vào mục tiêu phát triển bền vững của địa phương.

04/10/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẶT VẤN ĐỀ Trong những thập kỷ vừa qua, do công tác quản lý chƣa bền vững làm cho tài nguyên rừng bị suy giảm một cách nghiêm trọng về số lƣợng và chất lƣợng. Năm 1943, nƣớc ta có 14,3 triệu ha rừng với độ che phủ 43% đến năm 1990 chỉ còn 9,18 triệu ha rừng, độ che phủ 27,2%. Tính đến 2013 có 13,86 triệu ha rừng (Bộ NN&PTNT,2013), trong đó nguyên nhân mất rừng chủ yếu do khai thác trái phép, lũ lụt, hạn hán, cháy rừng,… Chính vì thế nhiệm vụ của các cơ quan chức năng, nhà nƣớc làm sao phải quản lý bền vững có hiệu quả nguồn tài nguyên rừng hiện có. Những năm trƣớc đây việc theo dõi diễn biến tài nguyên rừng chủ yếu dựa vào bản đồ giấy thông qua điều tra khảo sát, khoanh vẽ thủ công nên công việc cần rất nhiều thời gian, công sức và chi phí khá cao.

Việc sử dụng bản đồ giấy còn gây ra nhiều sai số do độ chính xác không cao, thông tin không đƣợc cập nhật. Trong nghành Lâm nghiệp Việt Nam, công tác điều tra diễn biến tài nguyên rừng bằng kỹ thuật hiện đại đã đƣợc thực hiện từ năm 1958 bằng ảnh đen trắng chụp từ máy bay và đƣợc tiến hành thƣờng xuyên tới ngày nay nhờ các ứng dụng công nghệ xử lý ảnh vệ tinh. Việc sử dụng ảnh vệ tinh trong xác định ranh giới kiểu trạng thái rừng, kiểm kê, quy hoạch rừng đã đạt đƣợc hiệu quả rõ rệt. Khu vực huyện Cƣ Jut tỉnh Đắk Nông có đặc tính khí hậu phân mùa với mùa mƣa và mùa khô, làm cho hệ thực vật nơi đây cũng có những biến đổi lớn.

Điểm đặc biệt là các kiểu rừng Khộp có chu kì rụng lá theo mùa, bởi thế việc sử dụng ảnh vệ tinh tại một thời điểm rất khó thể hiện chính xác các trạng thái rừng và độ chính xác cũng không cao, chƣa thể hiện rõ sự thay đổi của thực vật qua thời gian. Từ những hạn chế khó khăn đó, tôi lựa chọn đề tài “ Nghiên cứu xác định ranh giới các kiểu trạng thái rừng bằng ảnh vệ tinh Landsat 8 tại huyện Cư Jút tỉnh Đắk Nông” Đề tài nhằm thể hiện ranh giới các kiểu rừng thông qua giải đoán, xử lý ảnh chụp vệ tinh tại những thời điểm khác nhau, làm cơ sở đƣa ra biện pháp quản lý và phát triển tài nguyên rừng, đẩy mạnh phủ xanh đất trống đồi núi trọc. Việc ứng dụng đề tài góp phần hữu ích cho địa phƣơng trong công tác kiểm kê, quản lý tài nguyên rừng. 1 CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Viễn thám - Remote sensing (RS) đƣợc định nghĩa [13]: “Viễn thám là khoa học nghiên cứu các phương pháp thu nhận, đo lường và phân tích thông tin của vật thể quan sát mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng".

Viễn thám là một ngành khoa học có lịch sử phát triển từ lâu, có mục đích nghiên cứu thông tin về một vật và một hiện tƣợng thông qua việc phân tích dữ liệu ảnh hàng không, ảnh vệ tinh, ảnh hồng ngoại nhiệt và ảnh radar. Sự phát triển của khoa học viễn thám đƣợc bắt đầu từ mục đích quân sự với việc nghiên cứu phim và ảnh, đƣợc chụp lúc đầu từ khinh khí cầu và sau đó là trên máy bay ở các độ cao khác nhau. Ngày nay, viễn thám ngoài việc tách lọc thông tin từ ảnh máy bay, còn áp dụng các công nghệ hiện đại trong thu nhận và xử lý thông tin ảnh số thu đƣợc từ các bộ cảm có độ phân giải khác nhau, các dữ liệu viễn thám ngày càng đa dạng nhƣ: ảnh vệ tinh đa phổ, siêu phổ và ảnh nhiệt, ảnh quang học, ảnh rada từ đó viễn thám đã đáp ứng đƣợc nhu cầu nghiên cứu trong nhiều ngành khoa học khác nhau nhƣ: Địa chất, địa lý, môi trƣờng, khí tƣợng, thủy văn, thủy lợi, nông nghiệp, lâm nghiệp. Với nhiều ngành khoa học khác nhau trong đó lĩnh vực quản lý tài nguyên rừng nói chung và trong lâm nghiệp nói riêng đã và đang có rất nhiều các ứng dụng từ viễn thám đƣợc tập trung nghiên cứu, phát triển [13].

Tình hình nghiên cứu trên thế giới Sự phát triển cửa kỹ thuật viễn thám gắn liền với sự phát triển của chụp ảnh. Bức ảnh đầu tiên đƣợc chụp vào năm 1839, năm 1849 Aime Laussedat đã khởi đầu một chƣơng trình sử dụng ảnh cho mục đích thành lập bản đồ địa hình. Năm 1858 ngƣời ta bắt đầu sử dụng khinh khí cầu để chụp ảnh từ trên không. Sự phát triển của ngành hàng không đã cung cấp cho việc chụp ảnh từ trên không những công cụ tuyệt vời trong chụp ảnh.

Nhƣng bức ảnh đầu tiên đƣợc chụp bằng máy bay đã đƣợc Wilbur Wright thực hiện năm 1909 trên vùng Centocalli, Italia [12]. 2 Vào những năm 1930 ngƣời ta có thể chụp ảnh màu và đồng thời bắt đầu thực hiện nhiều cuộc nghiên cứu nhằm tạo ra các lớp cảm quang nhạy với bức xạ hồng ngoại. Trong chiến tranh thế giới thứ hai, những cuộc thử nghiệm nghiên cứu các tính chất phản xạ phổ của bề mặt địa hình và chế thử các lớp cảm quang cho việc chụp ảnh màu hồng ngoại đã đƣợc tiến hành. Dựa trên thành tựu này một số kỹ thuật mới, kỹ thuật do thám hàng không đã đƣợc xây dựng [12].

Trên thế giới, việc ứng dụng viễn thám trong thăm dò và quản lý tài nguyên, đặc biệt là tài nguyên rừng đã đƣợc tiến hành ở nhiều nƣớc với mức độ và kết quả khác nhau. Tại Hoa Kỳ, từ những năm 1940 đã tiến hành điều tra trữ lƣợng rừng từ ảnh hàng không. Cùng với sự phát triển về khoa học kỹ thuật, đặc biệt là tin học, các ứng dụng công nghệ viễn thám ngày càng đƣợc phát triền rộng rãi ở nhiều nƣớc với hai hệ thống chính là LANDSAT và INTERKOSMOS. Các hệ thông trạm thu và xử lý thông tin có ở nhiều nƣớc trên thê giới.

Kết hợp với bộ thông tin địa lý (GIS), công nghệ viền thám đƣợc ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực: lâm nghiệp, nông nghiệp, địa chất - khoáng sản, quy hoạch đô thị. ở các nƣớc trên thế giới nhƣ: Hoa Kỳ, Canada, Pháp, Nhật Bản, Ấn Độ, Trung Quốc, Thái Lan, Malaysia. Sự phát triển của viễn thám, đi liền với sự phát triển của công nghệ nghiên cứu vũ trụ, phục vụ cho nghiên cứu Trái đất, các hành tinh và khí quyển. Năm 1965, các ảnh chụp nổi (stereo) từ vệ tinh Gemini, thực hiện theo phƣơng đứng và xiên, đã thể hiện ƣu thế của công việc nghiên cứu Trái đất.

Tiếp theo, tàu Apolo cho ra sản phẩm ảnh chụp nổi và đa phổ, có kích thƣớc ảnh 70 mm chụp về Trái đất, đã cung cấp các thông tin vô cùng hữu ích trong nghiên cứu mặt đất. Ngành hàng không vũ trụ Nga đã đóng vai trò tiên phong trong nghiên cứu Trái Đất từ vũ trụ. Từ năm 1961, quá trình nghiên cứu đƣợc thực hiện trên các con tàu vũ trụ có ngƣời nhƣ Soyuz, tàu Meteor và Cosmos hoặc trạm quỹ đạo Salyut. Sản phẩm thu đƣợc là các ảnh chụp trên các thiết bị quét đa 3 phổ phân giải cao nhƣ MSU-E (trên Meteor - priroda).

Các bức ảnh chụp từ vệ tinh Cosmos có dải phổ năm trên 5 kênh khác nhau, với kích thƣớc ảnh 18 x 18 cm. Ngoài ra, các ảnh chụp từ thiết bị chụp KATE-140, MKF-6M trên trạm quỹ đạo Salyut, cho ra 6 kênh ảnh thuộc dải phố 0. Độ phân giải mặt đất tại tâm ảnh đạt 20 x 20m [10]. Những năm 1960, NASA đã tiến hành nghiên cứu ứng dụng ảnh hồng ngoại màu và ảnh đa phổ.

Sau đó, những thành công trong việc tạo ra các bộ cảm biến có độ phân giải cao đặt trên vệ tinh nhân tạo đã cung cấp thông tin hữu ích cho việc nghiên cứu lớp phủ thực vật, cấu trúc địa mạo, nhiệt độ và gió trên bề mặt đại dƣơng,. khiến cho việc nghiên cứu trở nên vô cùng thuận lợi và hiệu quả. Tháng 4 năm 1960, vệ tinh quan sát khí tƣợng đầu tiên (TIROS - 1) đƣợc phóng vào quỷ đạo. Những thành tựu và kinh nghiệm đạt đƣợc góp phần cung cấp cơ sở cho việc phát triển vệ tinh quan sát tài nguyên sau này.

Từ năm 1972 đến nay, NASA đã phóng 7 vệ tinh quan sát tài nguyên (Landsat); 3 vệ tinh đầu tiên (1972 - Landsat 1; 1975 - Landsat 2; 1978 - Landsat 3) chỉ trang bị bộ cảm đa phổ MSS (Multispectral Scanner System) với độ phân giải 80 m. Năm 1982 phóng Landsat 4, vào năm 1984 Landsat 5 đƣợc đƣa vào quỹ đạo cả 2 đƣợc trang bị thêm bộ cảm mới là TM (Thematic Mapper) tạo ảnh với 7 kênh phổ, có độ phân giải không gian là 30 m đối với giải sóng nhìn thấy là 120 m cho giải sóng hồng ngoại nhiệt. Năm 1993 và 1999 vệ tinh Landsat 6 và 7 đƣợc phóng lên quỹ đạo với bộ cảm mới ETM (Enhanced TM)[13]. Ngày 11/2/2013 vệ tinh Landsat thế hệ thứ 8 (LDCM - Landsat Data Continuity Mission) mang theo 2 công cụ mới: Bộ thu ảnh mặt đất và bộ cảm biến hồng ngoại [15].

Ngoài ra, Mỹ cũng đã phóng vệ tinh khí tƣợng NOAA (National Oceanic & Atmospheric Administration) là thế hệ thứ 3 sau TIROS (I960 - 1965) và TIROS (1970 - 1976) [13]. Từ năm 1979 đến năm 1991, các vệ tinh NOAA 6, NOAA 7. Năm 1992 NOAA - I và năm 1993 NCAA - J đã cung cấp ảnh theo chế độ cập nhật với độ phân giải không gian 1,1km [13]. 4 Pháp đã phóng vệ tinh SPOT I (22/02/1986), SPOT 2 (22/01/1990) và SPOT 3 (26/09/1993) với bộ cảm HVR (High Resolution Visible) với 3 kênh phổ có độ phân giải 20m và một kênh toàn sắc có độ phân giải 10m.

Đến 24/03/1998 SPOT 4 đã đƣợc phóng vào quỹ đạo với bộ cảm mới HRVIR (High Resolution Visible and Infrared) và SPOT 5 (2002) với bộ cảm HRVIR đã đƣợc nâng cấp, cho ảnh có độ phân giải đến 5m. Ấn Độ cũng đã phóng thành công vệ tinh giám sát tài nguyên IRS-lA vào năm 1998, vệ tinh IRS-1B năm 1991, IRS - 1C năm 1995 và IRS-1D năm 1997 với bộ cảm LISS (Linear Imaging Scanner System) có các tính năng kỹ thuật tƣơng đƣơng MSS [13]. Nhật Bản cũng đã phóng vệ tinh tài nguyên JERS-1 vào năm 1992 với bộ cảm SAR (Synthetic Aperture Rada), VNIR (Visible and Near Infrared Radiometer) và SWIR (Short Wavelength Infrared Radiometer). Vệ tinh ADEOS (Advanced Earth Observation Satellite) của Nhật đã đƣợc đƣa vào quỹ đạo với bộ cảm OCTS ( Ocean Colour & Temperature Scanner) độ phân giải 700m, AVNIR (Advanced Visible and Near Infrared Radiometer) độ phân giải 16m và các bộ cảm biến có độ phân giải không gian thấp.

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