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

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu hay nghiên cứu phương pháp xác định trữ lượng rừng bằng dữ liệu sentinel tại huyện phú giáo tỉnh, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện

• Tác giả: Bùi Đình Đại
• Người hướng dẫn: Gs. Vương Văn Quỳnh
• Trường học: Trường Đại Học Lâm Nghiệp
• Chuyên ngành: Khoa Học Môi Trường
• Đề tài: Nghiên Cứu Phương Pháp Xác Định Trữ Lượng Rừng Bằng Dữ Liệu Sentinel Tại Huyện Phú Giáo, Tỉnh Bình Dương
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sỹ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Một số khái niệm về ảnh Sentinel
• 1.2. Nghiên cứu về ảnh vệ tinh trong theo dõi di biến tài nguyên rừng
• 1.3. Tình hình nghiên cứu về việc xác định trữ lượng rừng bằng dữ liệu ảnh Quang học và ảnh Radar
• 1.3.1. Trên thế giới
• 2. CHƯƠNG 2: MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Mục tiêu chung
• 2.2. Mục tiêu cụ thể
• 2.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 2.4. Đối tượng nghiên cứu. Phạm vi nghiên cứu
• 2.5. Nội dung nghiên cứu
• 2.6. Phương pháp nghiên cứu
• 2.6.1. Phương pháp nghiên cứu cụ thể
• 3. CHƯƠNG 3: ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ - XÃ HỘI
• 3.1. Điều kiện tự nhiên
• 3.2. Vị trí địa lý. Hành chính
• 3.3. Điều kiện dân sinh, kinh tế, xã hội
• 3.4. Kinh tế - Xã hội
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Đặc điểm hiện trạng rừng tại xã huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương
• 4.2. Nghiên cứu xây dựng mô hình xác định trữ lượng rừng bằng tư liệu Sentinel-1 và Sentinel-2 tại huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương
• 4.2.1. Kết quả xử lý tư liệu Sentinel-1
• 4.2.2. Kết quả xử lý tư liệu Sentinel-2
• 4.2.3. Xây dựng các mô hình xác định trữ lượng rừng từ tư liệu Sentinel
• 4.3. Đánh giá độ chính xác của các mô hình bằng chỉ số RMSE
• 4.4. Thử nghiệm xác định trữ lượng rừng bằng tư liệu Sentinel-1 và Sentinel-2 tại huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương
• 4.5. Đề xuất quy trình xác định trữ lượng rừng bằng tư liệu Sentinel-1 và Sentinel-2
• KẾT LUẬN, TỒN TẠI, KHUYẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ BIỂU

Tóm tắt

I. Tổng quan về nghiên cứu trữ lượng rừng tại Phú Giáo

Nghiên cứu xác định trữ lượng rừng bằng dữ liệu Sentinel tại huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương là một chủ đề quan trọng trong bối cảnh bảo vệ tài nguyên thiên nhiên. Việc sử dụng công nghệ vệ tinh giúp theo dõi và giám sát tình trạng rừng một cách hiệu quả. Dữ liệu từ vệ tinh Sentinel cung cấp thông tin chi tiết về diện tích và trữ lượng rừng, từ đó hỗ trợ công tác quản lý tài nguyên rừng bền vững.

1.1. Khái niệm về dữ liệu Sentinel trong nghiên cứu rừng

Dữ liệu Sentinel là thông tin thu thập từ các vệ tinh thuộc chương trình Copernicus của Cơ quan Không gian Châu Âu. Các vệ tinh này cung cấp hình ảnh chất lượng cao, giúp theo dõi biến động tài nguyên rừng và hỗ trợ trong việc quản lý tài nguyên thiên nhiên.

1.2. Tình hình rừng tại huyện Phú Giáo Bình Dương

Huyện Phú Giáo có diện tích rừng lớn, nhưng đang đối mặt với nhiều thách thức như khai thác quá mức và biến đổi khí hậu. Việc nghiên cứu trữ lượng rừng tại đây là cần thiết để bảo tồn và phát triển bền vững tài nguyên rừng.

II. Vấn đề và thách thức trong xác định trữ lượng rừng

Việc xác định trữ lượng rừng gặp nhiều khó khăn do sự biến động của môi trường và các yếu tố tự nhiên. Các phương pháp truyền thống thường không đáp ứng được yêu cầu về độ chính xác và thời gian. Do đó, cần có những giải pháp mới để cải thiện tình hình.

2.1. Những khó khăn trong việc giám sát rừng

Các yếu tố như thời tiết, địa hình và sự phát triển đô thị gây khó khăn cho việc giám sát rừng. Điều này làm giảm độ chính xác trong việc xác định trữ lượng rừng.

2.2. Tác động của biến đổi khí hậu đến rừng

Biến đổi khí hậu ảnh hưởng đến sự phát triển của rừng, làm thay đổi cấu trúc và trữ lượng rừng. Việc theo dõi và đánh giá tác động này là rất quan trọng để có biện pháp ứng phó kịp thời.

III. Phương pháp nghiên cứu xác định trữ lượng rừng hiệu quả

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu Sentinel kết hợp với các phương pháp phân tích hiện đại để xác định trữ lượng rừng. Các mô hình phân tích giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả trong việc giám sát tài nguyên rừng.

3.1. Sử dụng dữ liệu Sentinel 1 và Sentinel 2

Dữ liệu từ Sentinel-1 và Sentinel-2 cung cấp thông tin đa dạng về rừng, từ đó giúp xây dựng mô hình xác định trữ lượng rừng chính xác hơn. Các chỉ số như NDVI được sử dụng để phân tích tình trạng rừng.

3.2. Ứng dụng công nghệ GIS trong nghiên cứu

Công nghệ GIS cho phép tích hợp và phân tích dữ liệu không gian, giúp theo dõi biến động rừng một cách hiệu quả. Việc sử dụng GIS kết hợp với dữ liệu vệ tinh tạo ra những bản đồ hiện trạng rừng chi tiết.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc sử dụng dữ liệu Sentinel trong xác định trữ lượng rừng tại Phú Giáo mang lại hiệu quả cao. Các mô hình phân tích đã được kiểm chứng và cho thấy độ chính xác cao trong việc đánh giá trữ lượng rừng.

4.1. Đánh giá độ chính xác của mô hình

Các mô hình xác định trữ lượng rừng đã được đánh giá thông qua các chỉ số như RMSE. Kết quả cho thấy độ chính xác cao, giúp cải thiện công tác quản lý rừng.

4.2. Ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn

Kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng trong công tác quản lý tài nguyên rừng, từ đó giúp bảo tồn và phát triển bền vững tài nguyên rừng tại Phú Giáo.

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

Nghiên cứu xác định trữ lượng rừng bằng dữ liệu Sentinel tại Phú Giáo mở ra hướng đi mới trong công tác quản lý tài nguyên rừng. Việc áp dụng công nghệ hiện đại sẽ giúp nâng cao hiệu quả giám sát và bảo vệ rừng trong tương lai.

5.1. Tầm quan trọng của nghiên cứu trong bảo vệ rừng

Nghiên cứu không chỉ giúp xác định trữ lượng rừng mà còn nâng cao nhận thức về bảo vệ tài nguyên thiên nhiên. Điều này rất cần thiết trong bối cảnh hiện nay.

5.2. Hướng phát triển nghiên cứu trong tương lai

Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các phương pháp mới, kết hợp với công nghệ hiện đại để nâng cao hiệu quả trong việc quản lý và bảo vệ tài nguyên rừng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Tại huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương, tốc độ đô thị hóa và phát triển công nghiệp nhanh chóng với tốc độ tăng trưởng kinh tế hàng năm đạt 12,44% đã tạo ra sức ép rất lớn lên tài nguyên môi trường. Hiện nay, diện tích đất có rừng toàn huyện chỉ còn khoảng 4.651,60 ha, trong đó rừng tự nhiên chỉ chiếm 376,01 ha và rừng trồng chiếm 4.275,59 ha. Việc giám sát định kỳ trạng thái và sinh khối rừng theo phương pháp đo đạc truyền thống ngoài thực địa thường đòi hỏi kinh phí lớn, nhân lực dày đặc và chu kỳ cập nhật kéo dài từ 5 đến 10 năm, dẫn đến sự chậm trễ trong công tác quản lý tài nguyên.

Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán cấp thiết: Xây dựng phương pháp ước tính nhanh, chính xác và định lượng trữ lượng rừng bằng cách tích hợp dữ liệu viễn thám quang học Sentinel-2 và dữ liệu viễn thám radar Sentinel-1 trên địa bàn huyện Phú Giáo. Mục tiêu cụ thể gồm: thiết lập mô hình toán học tương quan giữa giá trị phản xạ phổ, hệ số tán xạ ngược với trữ lượng gỗ thực tế; thành lập bản đồ phân bố không gian trữ lượng rừng với độ phân giải cao 10m x 10m; và đề xuất quy trình kỹ thuật viễn thám chuẩn hóa có thể chuyển giao thực tiễn.

Phạm vi nghiên cứu bao quát toàn bộ diện tích rừng trên nền địa hình đồi thoải lượn sóng của huyện Phú Giáo, sử dụng nguồn ảnh vệ tinh đa thời gian thu nhận trong tháng 04 năm 2016 cùng hệ thống 102 ô tiêu chuẩn thực địa. Ý nghĩa thực tiễn của công trình thể hiện ở khả năng rút ngắn chu kỳ cập nhật dữ liệu tài nguyên rừng xuống còn 5 đến 12 ngày theo chu kỳ quay vòng của chùm vệ tinh châu Âu, đồng thời cắt giảm khoảng 45% đến 60% chi phí điều tra ngoại nghiệp, tạo nền tảng vững chắc cho công tác quản lý rừng bền vững và kiểm kê carbon rừng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên sự giao thoa của hai nền tảng lý thuyết cốt lõi trong công nghệ quan sát Trái đất: Lý thuyết tương tác bức xạ điện từ đa phổ (Multispectral Remote Sensing Theory) và Lý thuyết tán xạ ngược radar khẩu độ tổng hợp (SAR Backscattering Theory). Trong viễn thám quang học, cấu trúc tán lá và hàm lượng diệp lục quyết định đặc tính hấp thụ mạnh ở dải sóng Đỏ (Red) và phản xạ cao ở dải Cận hồng ngoại (NIR), tạo cơ sở cho việc xây dựng Chỉ số khác biệt thực vật (NDVI). Trong khi đó, sóng radar băng C chủ động từ vệ tinh có khả năng đâm xuyên một phần tán rừng, ghi nhận thông tin về độ nhám bề mặt, độ ẩm thực bì và cấu trúc cành nhánh thông qua cơ chế tán xạ khối.

Năm khái niệm và thông số chính được áp dụng xuyên suốt nghiên cứu bao gồm:

1. Hệ số tán xạ ngược radar (Sigma Nought - $\sigma^0$): Đại lượng biểu thị cường độ tín hiệu phản hồi từ mặt đất về cảm biến radar, được chuẩn hóa theo đơn vị deci-Ben (dB).
2. Chỉ số khác biệt thực vật (NDVI): Chỉ số chuẩn hóa biểu thị mật độ sinh khối và sức khỏe của thảm phủ xanh.
3. Chế độ phân cực kép (VV và VH): Thể hiện hướng dao động của sóng điện từ phát đi và nhận về, phản ánh các tương tác vật lý khác nhau giữa chùm sóng và tầng tán rừng.
4. Trữ lượng lâm phần ($M/ha$): Tổng thể tích thân cây gỗ đứng trên một hecta diện tích rừng ($m^3/ha$), tính toán dựa trên chu vi, chiều cao vút ngọn và hình số thân cây ($f = 0,45$).
5. Sai số trung phương (RMSE): Thước đo thống kê dùng để lượng hóa độ lệch chuẩn giữa giá trị trữ lượng ước tính từ mô hình viễn thám và số liệu thực tế đo đếm ngoài hiện trường.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu đầu vào bao gồm ảnh radar Sentinel-1A chụp ngày 22/04/2016 (chế độ IW GRDH mức 1C) và ảnh quang học Sentinel-2A chụp ngày 04/04/2016 (mức 2C với 12 kênh phổ) thuộc Chương trình Copernicus của Cơ quan Không gian Châu Âu (ESA). Bộ dữ liệu kiểm chứng mặt đất gồm 102 ô tiêu chuẩn hình chữ nhật diện tích 1.000 $m^2$ (kích thước 33,3m x 30m), bên trong bố trí 4 ô phụ 25 $m^2$ (5m x 5m) được đo đạc định vị bằng thiết bị GPS có độ chính xác từ 3m đến 5m trong giai đoạn cuối năm 2015 đến đầu năm 2016.

Phương pháp chọn mẫu áp dụng theo nguyên tắc phân tầng ngẫu nhiên có hệ thống, đại diện cho các trạng thái rừng chính gồm: rừng tự nhiên phục hồi, rừng trồng keo và rừng trồng cao su (với tổng diện tích cao su trên địa bàn huyện đạt trên 36.249 ha). Trong tổng số 102 ô mẫu, nghiên cứu sử dụng 73 ô tiêu chuẩn (chiếm 71,57%) để xây dựng phương trình tương quan hồi quy và giữ lại 29 ô tiêu chuẩn độc lập (chiếm 28,43%) để kiểm định độ chính xác mô hình.

Quy trình phân tích dữ liệu được thực hiện tuần tự qua các công đoạn kỹ thuật cao:

• Định chuẩn bức xạ dữ liệu Sentinel-1 từ giá trị số điểm ảnh (DN) sang hệ số tán xạ ngược $\sigma^0$ tính bằng dB theo công thức logarit: $\sigma^0 = 10 \times \log_{10}(|DN|)$ trên phần mềm SNAP.
• Lọc nhiễu đốm radar bằng phin lọc Sigma Lee với các kích thước cửa sổ thử nghiệm từ 3x3 đến 11x11; kết quả cho thấy phin lọc Sigma Lee duy trì tốt nhất độ sắc nét của ranh giới thực phủ.
• Tính toán kênh ảnh NDVI từ kênh Red (Band 4) và NIR (Band 5) của ảnh Sentinel-2 sau khi hiệu chỉnh khí quyển.
• Thiết lập mô hình hồi quy đa biến giữa trữ lượng mặt đất với các giá trị điểm ảnh đơn lẻ và các chỉ số tổ hợp đa cảm biến trên phần mềm Microsoft Excel và ArcGIS.

Lý do lựa chọn phương pháp tích hợp này là vì ảnh quang học thường bị bão hòa tín hiệu khi mật độ tán rừng quá dày và bị cản trở bởi mây mù nhiệt đới, trong khi ảnh radar C-band lại chịu ảnh hưởng của nhiễu speckle. Việc kết hợp đồng thời hai nguồn dữ liệu giúp triệt tiêu nhược điểm riêng rẽ và tăng cường độ chính xác dự báo không gian.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình trích xuất và xử lý dữ liệu viễn thám trên hệ thống 102 điểm điều tra thực địa đã mang lại các kết quả định lượng cụ thể:

1. Giá trị tán xạ ngược Sentinel-1 sau khi lọc nhiễu dao động trong biên độ từ -25,5119 dB đến 28,4213 dB đối với phân cực VV, và từ -28,5090 dB đến 10,9877 dB đối với phân cực VH. Phân cực chéo VH cho thấy độ nhạy vượt trội đối với sự thay đổi sinh khối rừng so với phân cực đơn VV nhờ cơ chế tán xạ đa hướng trong tán cây.
2. Giá trị chỉ số NDVI của tư liệu Sentinel-2 trên khu vực nghiên cứu có biên độ biến thiên từ -0,3046 đến 1,0000; trong đó các vùng rừng nhiệt đới và rừng trồng khép tán đạt giá trị NDVI cao trên 0,6000, phản ánh mật độ sinh khối phát triển tốt.
3. Khi phân tích tương quan đơn biến, hệ số tương quan giữa trữ lượng mặt đất với phân cực đơn hoặc chỉ số NDVI riêng lẻ chỉ đạt mức trung bình ($R^2$ dao động trong khoảng 0,4200 đến 0,5600). Tuy nhiên, khi xây dựng các tổ hợp lai ghép giữa quang học và radar dạng tích $NDVI \times (Sig_VV / Sig_VH)$ hoặc hiệu $NDVI - (Sig_VV / Sig_VH)$, hệ số xác định $R^2$ đã tăng mạnh lên trên 0,7400, chứng minh mối quan hệ phi tuyến chặt chẽ giữa tín hiệu viễn thám tích hợp và trữ lượng gỗ.
4. Đánh giá độ chính xác độc lập trên 29 ô tiêu chuẩn kiểm chứng cho thấy: Mô hình kết hợp đa nguồn giúp giảm sai số trung phương RMSE từ mức 24,60 $m^3/ha$ (khi chỉ dùng kênh ảnh đơn) xuống còn 14,80 $m^3/ha$, tương đương mức cải thiện độ chính xác đạt trên 39,80%.

Thảo luận kết quả

Hiệu quả vượt trội của mô hình tổ hợp bắt nguồn từ bản chất vật lý của các loại cảm biến. Trong khi cảm biến quang học Sentinel-2 phản ánh diện tích bề mặt lá và lượng sắc tố quang hợp thông qua kênh phổ cận hồng ngoại, thì chùm sóng radar Sentinel-1 lại thâm nhập sâu hơn qua tầng tán để tương tác với các nhánh cây chính và thân gỗ. Tỷ số phân cực $Sig_VV / Sig_VH$ đóng vai trò hiệu chỉnh cấu trúc hình học của cây, giúp loại bỏ hiện tượng bão hòa tín hiệu quang học ở các lâm phần có trữ lượng cao trên 150 $m^3/ha$.

Khi đối chiếu với các công trình quốc tế, phát hiện này hoàn toàn tương đồng với kết quả nghiên cứu của Louis Demargne tại Malaysia và Sun-Hwa Kim tại Hàn Quốc, khi việc kết hợp dữ liệu radar SAR và ảnh quang học giúp nâng cao độ chính xác phân loại và ước tính sinh khối từ 5,30% đến 12,00% so với việc chỉ sử dụng ảnh vệ tinh quang học đơn lẻ.

Trong báo cáo kỹ thuật, các mối quan hệ tương quan này được trực quan hóa sinh động thông qua hệ thống đồ thị phân tán (Scatter Plot) hồi quy giữa trữ lượng thực tế $MGO$ với các tổ hợp biến số viễn thám, kết hợp bảng ma trận sai số RMSE chi tiết cho từng trạng thái rừng. Kết quả cuối cùng được chuyển hóa thành bản đồ phân bố không gian trữ lượng rừng huyện Phú Giáo tỷ lệ 1:25.000 trên nền tảng GIS, phân chia rõ rệt 5 cấp trữ lượng với các gam màu trực quan từ vàng nhạt (dưới 50 $m^3/ha$) đến xanh đậm (trên 150 $m^3/ha$).

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả thực nghiệm, nghiên cứu đề xuất 4 nhóm giải pháp mang tính hành động cao nhằm hoàn thiện công tác giám sát tài nguyên rừng:

1. Chuẩn hóa quy trình công nghệ viễn thám tích hợp: Đề nghị Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn cùng Chi cục Kiểm lâm tỉnh Bình Dương chính thức ban hành hướng dẫn kỹ thuật ứng dụng tư liệu Sentinel-1 và Sentinel-2 trong kiểm kê rừng định kỳ. Mục tiêu phấn đấu giảm 50% chi phí ngân sách điều tra ngoại nghiệp và rút ngắn thời gian thành lập bản đồ hiện trạng xuống dưới 30 ngày trong giai đoạn 2018–2020.
2. Số hóa và tự động hóa cơ sở dữ liệu lâm nghiệp: Giao Ban Quản lý rừng và Phòng Kinh tế huyện Phú Giáo triển khai tích hợp bản đồ số hóa trữ lượng rừng 4.651,60 ha lên nền tảng WebGIS trong quý 2 năm 2018, bảo đảm cập nhật tự động biến động rừng ở độ phân giải 10m x 10m theo từng quý.
3. Thiết lập mạng lưới ô tiêu chuẩn định vị vĩnh viễn: Xây dựng hệ thống 50 ô tiêu chuẩn cố định ngoài thực địa tại các xã trọng điểm lâm nghiệp như Tam Lập, An Linh và Phước Sang trước năm 2019, phục vụ việc thu thập số liệu kiểm chứng và hiệu chuẩn các tham số hồi quy viễn thám với mục tiêu khống chế sai số RMSE dưới 10%.
4. Đào tạo nâng cao năng lực cán bộ chuyên trách: Tổ chức tối thiểu 04 khóa tập huấn chuyên sâu về phần mềm xử lý ảnh viễn thám SNAP và ArcGIS cho hơn 30 kỹ sư, cán bộ kiểm lâm địa bàn huyện trong thời hạn 12 tháng, bảo đảm làm chủ hoàn toàn quy trình xử lý dữ liệu radar và quang học.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Công trình nghiên cứu mang giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cao, đặc biệt hữu ích cho 4 nhóm đối tượng sau:

1. Cơ quan quản lý nhà nước về Lâm nghiệp và Tài nguyên: Chi cục Kiểm lâm, Sở Nông nghiệp & PTNT các tỉnh Đông Nam Bộ có thể ứng dụng trực tiếp quy trình để theo dõi biến động diện tích, trữ lượng 4.651,60 ha rừng tại địa phương mà không tốn chi phí mua ảnh bản quyền.
2. Các viện nghiên cứu, trường đại học chuyên ngành Lâm học và Môi trường: Giảng viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh có thể sử dụng luận văn làm tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp tích hợp cảm biến viễn thám đa nguồn và thuật toán xử lý dữ liệu radar SAR C-band.
3. Các công ty lâm nghiệp, doanh nghiệp trồng cao su và lâm trường: Đơn vị quản lý các vùng chuyên canh cây công nghiệp (như vùng cao su 36.249 ha tại Phú Giáo) có thể áp dụng mô hình để đánh giá nhanh tốc độ tích lũy sinh khối gỗ, từ đó lập kế hoạch khai thác và kinh doanh gỗ cao su tối ưu.
4. Các tổ chức tư vấn dự án tín chỉ Carbon và REDD+: Các chuyên gia định giá carbon rừng có thể khai thác phương pháp ước tính sinh khối mặt đất trên từng pixel 100 $m^2$ để đo đếm, báo cáo và thẩm tra (MRV) trữ lượng hấp thụ CO2 phục vụ thị trường chứng chỉ quốc tế.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao cần kết hợp cả ảnh Sentinel-1 và Sentinel-2 thay vì chỉ dùng một loại ảnh?
Ảnh quang học Sentinel-2 ghi nhận rất tốt thông tin diệp lục tán lá nhưng thường bị mây mù che phủ và bão hòa tín hiệu khi rừng có sinh khối lớn. Ngược lại, ảnh radar Sentinel-1 có khả năng xuyên mây và ghi nhận cấu trúc thân cành. Phép kết hợp đa nguồn đã chứng minh giúp giảm sai số trung phương RMSE từ 24,60 $m^3/ha$ xuống còn 14,80 $m^3/ha$.

Độ phân giải 10m của dữ liệu Sentinel có đủ tin cậy để đánh giá trữ lượng rừng cấp huyện không?
Hoàn toàn tin cậy. Kích thước điểm ảnh 10m x 10m tương đương diện tích 100 $m^2$, cho phép khớp nối tối ưu với kích thước các ô tiêu chuẩn thực địa 1.000 $m^2$. Kết quả kiểm định trên 29 ô mẫu độc lập tại huyện Phú Giáo xác nhận mô hình phản ánh chân thực hiện trạng phân bố trữ lượng trên toàn bộ 4.651,60 ha rừng.

Phần mềm nào được sử dụng để xử lý chuỗi dữ liệu trong nghiên cứu này?
Nghiên cứu ứng dụng đồng bộ ba phần mềm chính: Phần mềm SNAP chuyên dụng của ESA dùng để định chuẩn bức xạ về đơn vị dB và lọc nhiễu Sigma Lee; phần mềm ArcGIS dùng để phân tích không gian và biên tập bản đồ trữ lượng; phần mềm Microsoft Excel dùng để phân tích thống kê hồi quy toán học.

Dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel có phát sinh chi phí bản quyền khi sử dụng không?
Không. Toàn bộ dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel-1 và Sentinel-2 thuộc Chương trình Copernicus của Cơ quan Không gian Châu Âu (ESA) được cung cấp hoàn toàn miễn phí cho cộng đồng quốc tế, giúp các cơ quan quản lý tiết kiệm hàng trăm triệu đồng chi phí mua ảnh viễn thám thương mại hàng năm.

Mô hình nghiên cứu tại huyện Phú Giáo có thể áp dụng cho các địa phương khác được không?
Quy trình kỹ thuật và cấu trúc mô hình hoàn toàn có thể chuyển giao cho các địa phương có điều kiện sinh thái và địa hình đồi lượn sóng tương tự. Tuy nhiên, khi áp dụng sang vùng sinh thái mới, đơn vị thực hiện cần tiến hành đo đạc bổ sung từ 30 đến 50 ô tiêu chuẩn thực tế để hiệu chỉnh lại các hệ số phương trình hồi quy.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công phương pháp định lượng trữ lượng rừng tiên tiến thông qua việc tích hợp đồng thời nguồn dữ liệu viễn thám radar Sentinel-1 và viễn thám quang học Sentinel-2.
• Chứng minh tính ưu việt của tổ hợp chỉ số lai ghép giữa quang học và radar, giúp giảm thiểu sai số trung phương RMSE hơn 39,80% so với các mô hình đơn biến truyền thống.
• Thành lập bộ bản đồ phân bố trữ lượng gỗ huyện Phú Giáo với tổng diện tích 4.651,60 ha ở độ phân giải chi tiết 10m x 10m, đáp ứng hoàn hảo yêu cầu quản lý lâm nghiệp hiện đại.
• Đề xuất quy trình công nghệ 5 bước chuẩn hóa, sử dụng nguồn dữ liệu mở miễn phí giúp tiết kiệm ngân sách nhà nước và sẵn sàng chuyển giao cho các đơn vị kiểm lâm địa phương.
• Định hướng nghiên cứu tiếp theo trong giai đoạn 2020–2025 cần tích hợp thêm thuật toán học máy và mở rộng thử nghiệm trên các kiểu rừng tự nhiên lá rộng thường xanh nhiệt đới phức tạp.

Quý cơ quan, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp quan tâm đến giải pháp số hóa quản lý tài nguyên rừng hãy liên hệ ngay với nhóm nghiên cứu để tiếp nhận chuyển giao quy trình công nghệ và dữ liệu mô hình thực nghiệm.

Trích đoạn nội dung tài liệu

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Thông số kỹ thuật của một số loại ảnh vệ tinh quang học chính được tổng hợp ở bảng sau: Bảng 1. Đặc điểm và khả năng ứng dụng của một sô loại ảnh vệ tinh Ứng dụng trong phân Loại ảnh Thông số kỹ thuật loại rừng 1.