Luận văn thạc sĩ về phân loại rừng ngập mặn Cần Giờ sử dụng ảnh viễn thám và hệ thống thông tin địa lý

Chuyên ngành

Quản Lý Tài Nguyên

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Văn

2021

107
1
0

Phí lưu trữ

40.000 VNĐ

Tóm tắt

I. Giới thiệu về rừng ngập mặn Cần Giờ

Rừng ngập mặn Cần Giờ, nằm ở phía Nam của thành phố Hồ Chí Minh, là một trong những hệ sinh thái quan trọng nhất của Việt Nam. Được UNESCO công nhận là khu dự trữ sinh quyển, rừng ngập mặn này không chỉ đóng vai trò bảo vệ bờ biển mà còn là nơi sinh sống của nhiều loài động thực vật quý hiếm. Rừng ngập mặn có khả năng chống xói mòn và giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu, đồng thời cung cấp nguồn tài nguyên thiên nhiên phong phú. Theo thống kê, diện tích rừng ngập mặn tại Cần Giờ đã giảm sút nghiêm trọng do sự phát triển đô thị hóa và khai thác tài nguyên không bền vững. Điều này đòi hỏi cần có các biện pháp quản lý và bảo tồn hiệu quả nhằm duy trì và phục hồi hệ sinh thái này.

1.1. Tầm quan trọng của rừng ngập mặn

Rừng ngập mặn đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc bảo vệ môi trường và sinh thái. Chúng không chỉ là nơi cư trú của nhiều loài động thực vật, mà còn có khả năng hấp thụ CO2, giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu. Hệ sinh thái rừng ngập mặn cũng giúp duy trì chất lượng nước bằng cách lọc các chất ô nhiễm và duy trì độ mặn trong môi trường nước. Điều này rất cần thiết trong bối cảnh hiện nay khi mà ô nhiễm môi trường đang gia tăng. Hơn nữa, bảo tồn rừng ngập mặn còn giúp bảo vệ các nguồn tài nguyên thiên nhiên, tạo điều kiện cho phát triển bền vững trong khu vực.

II. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng công nghệ viễn thám với dữ liệu từ Sentinel 1Sentinel 2 để phân loại các loại cây trong rừng ngập mặn Cần Giờ. Dữ liệu ảnh quang và radar được kết hợp để tạo ra mô hình cây quyết định nhằm phân loại các lớp thực vật. Phương pháp này cho phép phân tích chính xác hơn về các loại cây và cấu trúc rừng, từ đó có thể đưa ra những đánh giá chính xác về tình trạng rừng. Việc sử dụng công nghệ viễn thám không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác trong việc theo dõi và quản lý tài nguyên rừng. Các chỉ số như NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) cũng được sử dụng để đánh giá độ phủ thực vật, góp phần vào việc phân loại và giám sát môi trường.

2.1. Dữ liệu và công cụ sử dụng

Dữ liệu từ Sentinel 1Sentinel 2 được thu thập và xử lý qua các phần mềm chuyên dụng. Sentinel 1 cung cấp dữ liệu radar, giúp phát hiện cấu trúc rừng trong điều kiện thời tiết xấu, trong khi Sentinel 2 cung cấp dữ liệu quang học, giúp phân tích màu sắc và độ phủ thực vật. Sự kết hợp giữa hai loại dữ liệu này cho phép nghiên cứu đạt được độ chính xác cao trong việc phân loại các loại cây. Các phần mềm như QGIS và ENVI được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu, từ đó tạo ra các bản đồ phân loại rừng ngập mặn một cách hiệu quả.

III. Kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình phân loại đã xác định được 5 loại cây chính trong rừng ngập mặn Cần Giờ, bao gồm Ceriops tagal, Avicennia, Rhizophoraceae, Nypa palm và các loại thực vật khác. Độ chính xác của mô hình đạt 79.64%, cho thấy tính hiệu quả của phương pháp phân loại sử dụng công nghệ viễn thám. Sự phân loại này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về cấu trúc và tình trạng của rừng mà còn có thể được áp dụng trong công tác quản lý tài nguyên thiên nhiên. Việc phân loại chính xác các loại cây sẽ hỗ trợ cho các hoạt động bảo tồn và phát triển bền vững trong khu vực.

3.1. Đánh giá mô hình phân loại

Mô hình phân loại sử dụng phương pháp Maximum Likelihood đã cho thấy hiệu quả trong việc phân loại các loại cây trong rừng ngập mặn. Kết quả phân tích cho thấy mô hình có khả năng phân loại chính xác các loại cây, từ đó có thể đưa ra những biện pháp quản lý hiệu quả hơn. Việc áp dụng công nghệ viễn thám trong nghiên cứu này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao độ chính xác trong việc theo dõi và quản lý tài nguyên rừng. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc ứng dụng công nghệ hiện đại trong nghiên cứu và bảo tồn rừng ngập mặn.

IV. Kết luận và kiến nghị

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc kết hợp dữ liệu từ Sentinel 1Sentinel 2 là một phương pháp hiệu quả trong việc phân loại và giám sát rừng ngập mặn Cần Giờ. Các kết quả đạt được không chỉ có giá trị trong việc bảo tồn và quản lý tài nguyên thiên nhiên mà còn mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực viễn thám và sinh thái học. Để nâng cao hiệu quả bảo tồn, cần có các chính sách quản lý tài nguyên thiên nhiên hiệu quả, đồng thời tăng cường công tác giám sát và bảo vệ rừng ngập mặn.

4.1. Đề xuất chính sách

Đề xuất cần có các chính sách bảo vệ và phục hồi rừng ngập mặn, bao gồm việc tăng cường công tác quản lý và giám sát tài nguyên rừng. Cần có sự phối hợp giữa các cơ quan chức năng, tổ chức phi chính phủ và cộng đồng địa phương trong việc bảo tồn rừng ngập mặn. Ngoài ra, việc nâng cao nhận thức của người dân về tầm quan trọng của rừng ngập mặn cũng rất cần thiết để đảm bảo sự tham gia tích cực của cộng đồng trong công tác bảo vệ môi trường.

05/01/2025
Luận văn thạc sĩ bản đồ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý phân loại rừng ngập mặn cần giờ từ dữ liệu ảnh tích hợp quang và radar sentinel1 và 2
Bạn đang xem trước tài liệu : Luận văn thạc sĩ bản đồ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý phân loại rừng ngập mặn cần giờ từ dữ liệu ảnh tích hợp quang và radar sentinel1 và 2

Để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút

Tải xuống

Bài luận văn thạc sĩ mang tên Luận văn thạc sĩ về phân loại rừng ngập mặn Cần Giờ sử dụng ảnh viễn thám và hệ thống thông tin địa lý của tác giả Lê Nhựt Tân, dưới sự hướng dẫn của các giảng viên như TS. Phan Hiền và TS. Nguyễn Xuân Ngân, được thực hiện tại Trường Đại Học Bách Khoa TP. HCM vào năm 2021. Bài viết tập trung vào việc áp dụng công nghệ ảnh viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) để phân loại rừng ngập mặn tại khu vực Cần Giờ. Nghiên cứu không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự đa dạng sinh học của rừng ngập mặn mà còn giúp cải thiện công tác quản lý và bảo tồn tài nguyên thiên nhiên.

Để mở rộng kiến thức của bạn về các ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực quản lý tài nguyên, bạn có thể tham khảo thêm bài viết Luận Văn Thạc Sĩ: Ứng Dụng Active Learning trong Lựa Chọn Dữ Liệu Gán Nhãn cho Bài Toán Nhận Diện Giọng Nói, nơi khám phá việc áp dụng các phương pháp học máy trong việc lựa chọn dữ liệu.

Ngoài ra, bài viết Nghiên cứu công cụ hỗ trợ phân nhóm dữ liệu trong bản đồ chuyên đề bằng viễn thám và hệ thống thông tin địa lý cũng sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn về việc sử dụng công nghệ GIS trong phân tích và quản lý dữ liệu không gian.

Cuối cùng, bạn cũng có thể tìm hiểu thêm về Luận văn thạc sĩ: Ứng dụng cây quyết định trong phân tích và đánh giá chi phí CNTT, một nghiên cứu liên quan đến việc ứng dụng các phương pháp phân tích trong quản lý tài nguyên công nghệ thông tin. Những tài liệu này sẽ giúp bạn mở rộng hiểu biết và khám phá sâu hơn về các ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực quản lý tài nguyên và bảo tồn.