Research selection method to determine canopy coverage in luot mountain xuan mai chuong my ha noi

Chuyên khảo phân tích Research selection method to determine canopy coverage in luot mountain xuan mai chuong my ha noi, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên

• Tác giả: Hoang Thu Yen
• Người hướng dẫn: Dr. Le Xuan Truong
• Trường học: Vietnam Forestry University
• Chuyên ngành: Natural Resources Management
• Đề tài: Research Selection Method To Determine Canopy Coverage In Luot Mountain, Xuan Mai, Chuong My, Ha Noi
• Loại tài liệu: Student Thesis
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Hanoi

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEDGEMENTS
• ABSTRACT
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 2. CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW
• 3. CHAPTER 3: STUDY GOAL, OBJECTIVES, SCOPE OF THE STUDY AND METHODOLOGY
• 3.1. STUDY GOAL, OBJECTIVES
• 3.1.1. Goals
• 3.1.2. Specific Objectives
• 3.2. SCOPE OF THE STUDY
• 3.2.1. Geographical location, Topography in Luot mountain
• 3.2.2. Soil Conditions
• 3.2.3. Plot location, Maps
• 3.3. CONTENTS AND METHODOLOGY
• 3.3.1. Research Content
• 4. CHAPTER 4: RESULTS AND DISCUSSION
• 4.1. SURVEY RESULT AND DISCUSSION OF PLANTATIONS IN LUOT MOUNTAIN, XUAN MAI, CHUONG MY, HA NOI
• 4.1.1. Diameter and Height Frequency distributions
• 4.1.2. Comparison of tree growth between sample plot 1, plot 2 and plot 3
• 4.2. THE RESULT AND DISCUSSION COMPARISON OF THREE METHODS TO DETERMINE CANOPY COVERAGE IN LUOT MOUNTAIN, XUAN MAI, CHUONG MY, HA NOI
• 4.2.1. The result and discussion comparison of three methods
• 4.2.2. Compare, selectection and explain why choose method to determine canopy coverage in Luot Mountain, Xuan Mai, Chuong My, Ha Noi
• 5. CHAPTER 5: GENERAL CONCLUSION AND RECOMMENDATION
• REFERENCES
• Appendix A: Table
• Appendix B: Figure

Tóm tắt

I. Tổng quan phương pháp xác định độ che phủ tán lá tại Hà Nội

Việc xác định độ che phủ tán lá là một chỉ số quan trọng trong các chương trình kiểm kê tài nguyên rừng. Nó không chỉ phản ánh sức khỏe của hệ sinh thái mà còn là cơ sở để đưa ra các quyết định quản lý lâm nghiệp bền vững. Độ che phủ tán lá, được định nghĩa là tỷ lệ diện tích mặt đất bị che khuất bởi hình chiếu thẳng đứng của tán cây, khác với độ tàn che (canopy closure) – là tỷ lệ bầu trời bị che khuất khi nhìn từ một điểm. Theo Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Liên Hợp Quốc (FAO), rừng được định nghĩa là vùng đất rộng ít nhất 0,5 ha với độ che phủ tán lá tiềm năng trên 10%. Do đó, việc đo lường chính xác chỉ số này là yêu cầu cơ bản trong giám sát và bảo vệ rừng. Khu vực nghiên cứu tại núi Lướt, Xuân Mai, Chương Mỹ, Hà Nội là một khu rừng trồng thực nghiệm, nơi việc lựa chọn một phương pháp xác định độ che phủ tán lá hiệu quả trở nên cấp thiết. Các phương pháp khác nhau, từ thủ công đến hiện đại, đều có những ưu và nhược điểm riêng về chi phí, thời gian và độ chính xác. Nghiên cứu này tập trung so sánh ba kỹ thuật nổi bật để tìm ra giải pháp tối ưu, cân bằng giữa hiệu quả và tính khả thi cho các cuộc kiểm kê quy mô lớn, đặc biệt là tại các khu rừng trồng như ở núi Lướt. Việc hiểu rõ và áp dụng đúng phương pháp không chỉ giúp đánh giá hiện trạng rừng mà còn hỗ trợ các hoạt động như phòng chống xói mòn, bảo vệ lưu vực sông và giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu. Đây là nền tảng khoa học vững chắc để đề xuất các giải pháp lâm sinh phù hợp, nhằm tăng cường chất lượng và diện tích che phủ của rừng.

1.1. Tầm quan trọng của việc đo lường độ che phủ tán lá rừng

Đo lường độ che phủ tán lá rừng đóng vai trò then chốt trong quản lý tài nguyên thiên nhiên. Chỉ số này cung cấp thông tin trực tiếp về cấu trúc của tán rừng, ảnh hưởng đến lượng ánh sáng mặt trời chiếu xuống mặt đất. Điều này tác động trực tiếp đến sự phát triển của thảm thực vật dưới tán, nhiệt độ, độ ẩm tương đối và hoạt động sinh lý của nhiều sinh vật trong hệ sinh thái. Một tán lá dày đặc giúp bảo vệ đất khỏi xói mòn do mưa, điều tiết dòng chảy và duy trì nguồn nước. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, rừng đóng vai trò là bể chứa carbon quan trọng, và độ che phủ tán lá là một chỉ báo về khả năng hấp thụ carbon của rừng. Các chương trình kiểm kê rừng quy mô lớn sử dụng dữ liệu này để theo dõi sự thay đổi của rừng theo thời gian, đánh giá tác động của các hoạt động khai thác hoặc các biện pháp phục hồi. Vì vậy, một phương pháp đo lường chính xác và hiệu quả là công cụ không thể thiếu cho các nhà lâm nghiệp và sinh thái học.

1.2. Giới thiệu khu vực nghiên cứu rừng trồng núi Lướt

Khu vực nghiên cứu được đặt tại núi Lướt, thuộc thị trấn Xuân Mai, huyện Chương Mỹ, thành phố Hà Nội. Đây là khu rừng thực nghiệm của Trường Đại học Lâm nghiệp Việt Nam, có tổng diện tích khoảng 133 ha. Địa hình bao gồm các đồi thấp với độ dốc trung bình 15 độ. Khí hậu đặc trưng của miền Bắc với lượng mưa trung bình 146mm và nhiệt độ trung bình 23.2°C. Đất chủ yếu là feralit, có độ pH <7. Khu vực này là rừng trồng với các loài cây chính như Keo (Acacia mangium) và Thông (Pinus kesiya), cùng một số loài cây gỗ khác. Việc nghiên cứu tại một khu rừng trồng điển hình như núi Lướt cho phép đánh giá tính ứng dụng của các phương pháp xác định độ che phủ tán lá trong điều kiện thực địa cụ thể, từ đó đưa ra những khuyến nghị thực tiễn cho công tác quản lý rừng trồng tại Việt Nam.

II. Thách thức trong việc chọn phương pháp đo độ che phủ tán lá

Việc lựa chọn một phương pháp xác định độ che phủ tán lá phù hợp luôn là một bài toán cân bằng giữa nhiều yếu tố. Các nhà nghiên cứu và quản lý rừng phải đối mặt với thách thức về chi phí, độ chính xác, thời gian và nguồn nhân lực. Các phương pháp truyền thống như ước tính bằng mắt (ocular estimation) tuy nhanh và rẻ nhưng lại mang tính chủ quan cao. Kết quả có thể thay đổi tùy thuộc vào kinh nghiệm của người quan sát và các điều kiện thời tiết như mây, gió. Ngược lại, các công nghệ hiện đại như sử dụng máy ảnh mắt cá (fisheye) hay quét laser mặt đất (TLS) cho độ chính xác rất cao nhưng chi phí đầu tư thiết bị lại là một rào cản lớn, đặc biệt tại các quốc gia đang phát triển như Việt Nam. Hơn nữa, việc mang các thiết bị cồng kềnh vào rừng, di chuyển trong địa hình phức tạp cũng là một trở ngại không nhỏ. Nghiên cứu của Dominik Seidel & Stefan Fleck (2011) đã chỉ ra sự chênh lệch lớn về chi phí và công sức giữa các công cụ khác nhau. Do đó, nhu cầu cấp thiết là tìm ra một phương pháp vừa đảm bảo độ tin cậy khoa học, vừa giảm thiểu sai số chủ quan, đồng thời có chi phí hợp lý và dễ dàng triển khai trên quy mô lớn. Việc tìm kiếm giải pháp này là mục tiêu chính của các nghiên cứu so sánh, nhằm cung cấp một bộ công cụ tối ưu cho công tác kiểm kê và đo độ che phủ tán lá rừng.

2.1. Vấn đề chi phí và độ chính xác của các kỹ thuật hiện có

Chi phí và độ chính xác là hai yếu tố đối nghịch thường thấy khi lựa chọn kỹ thuật đo đạc. Các công cụ đơn giản như Moosehorn hay thước dây có chi phí rất thấp nhưng độ chính xác phụ thuộc nhiều vào người thực hiện. Trong khi đó, các thiết bị như LAI-2000 hay máy quét TLS có giá thành cao, gấp hàng chục lần so với máy ảnh bán cầu, đòi hỏi đầu tư lớn và chuyên gia vận hành. Sự đánh đổi này khiến nhiều đơn vị quản lý rừng gặp khó khăn. Họ cần dữ liệu chính xác để lập kế hoạch nhưng ngân sách lại hạn hẹp. Việc tìm ra một phương pháp có chi phí phải chăng nhưng vẫn cung cấp dữ liệu đủ tin cậy là một thách thức lớn trong ngành lâm nghiệp hiện đại.

2.2. Yếu tố sai số chủ quan trong các phương pháp thủ công

Các phương pháp thủ công, đặc biệt là ước tính bằng mắt, luôn tiềm ẩn nguy cơ sai số chủ quan. Kết quả đo lường có thể khác nhau đáng kể giữa những người quan sát khác nhau, hoặc thậm chí với cùng một người quan sát tại các thời điểm khác nhau. Các yếu tố như kinh nghiệm, sự mệt mỏi, và điều kiện ánh sáng đều ảnh hưởng đến kết quả. Mặc dù có thể giảm thiểu sai số bằng cách chia nhỏ ô tiêu chuẩn và lấy trung bình, nhưng tính chủ quan vẫn là một hạn chế cố hữu. Điều này làm giảm độ tin cậy và khả năng lặp lại của dữ liệu, gây khó khăn cho việc so sánh kết quả giữa các cuộc điều tra khác nhau hoặc theo dõi sự thay đổi của rừng qua thời gian dài.

III. Hướng dẫn 2 phương pháp thủ công xác định độ che phủ tán lá

Trong số các phương pháp xác định độ che phủ tán lá, kỹ thuật thủ công vẫn được áp dụng rộng rãi do chi phí thấp và không yêu cầu thiết bị phức tạp. Hai phương pháp tiêu biểu được phân tích trong nghiên cứu tại núi Lướt là phương pháp 100 điểm và phương pháp biểu đồ mặt cắt. Phương pháp 100 điểm là một kỹ thuật tương đối đơn giản nhưng đòi hỏi sự tỉ mỉ. Trong mỗi ô tiêu chuẩn, người điều tra sẽ thiết lập một lưới gồm 100 điểm đo cách đều nhau. Tại mỗi điểm, người quan sát sẽ nhìn thẳng lên trời qua một ống ngắm tự tạo (ví dụ, cuộn giấy A4) và ghi nhận sự hiện diện của tán lá. Điểm sẽ được ghi là 1 nếu chỉ thấy tán lá, 0 nếu chỉ thấy bầu trời, và 0.5 nếu thấy một nửa. Tổng điểm của 100 vị trí sẽ cho ra tỷ lệ phần trăm độ che phủ tán lá. Mặc dù chính xác hơn ước tính bằng mắt, phương pháp này tốn nhiều thời gian và công sức. Trong khi đó, phương pháp biểu đồ mặt cắt, do David và Richards (1952) phát triển, lại cung cấp một cái nhìn trực quan về cấu trúc tầng tán của khu rừng. Phương pháp này yêu cầu đo đạc chi tiết các thông số của cây (chiều cao, đường kính tán, vị trí) trong một dải rừng điển hình và vẽ lại trên giấy kẻ ô theo tỷ lệ. Từ biểu đồ mặt cắt ngang (cross profile), có thể tính toán diện tích bị tán cây che phủ. Phương pháp này cho kết quả chính xác và đầy đủ thông tin về cấu trúc rừng nhưng đòi hỏi kỹ năng vẽ và đo đạc cẩn thận.

3.1. Kỹ thuật 100 điểm quy trình thực hiện và ưu nhược điểm

Quy trình thực hiện phương pháp 100 điểm bắt đầu bằng việc chia ô tiêu chuẩn (ví dụ 500m²) thành 10 tuyến song song, mỗi tuyến cách nhau 2 mét. Trên mỗi tuyến, xác định 10 điểm đo, mỗi điểm cách nhau 2,5 mét. Tại mỗi điểm, người quan sát dùng ống ngắm nhìn thẳng đứng lên và ghi điểm (1, 0.5, hoặc 0). Ưu điểm của phương pháp này là tính khách quan cao hơn so với ước tính toàn bộ, chi phí thiết bị gần như bằng không. Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất là tốn thời gian và công sức, đặc biệt khi thực hiện trên nhiều ô tiêu chuẩn. Kết quả cũng có thể bị ảnh hưởng nếu lưới điểm không đại diện cho toàn bộ sự biến thiên của tán lá trong ô.

3.2. Biểu đồ mặt cắt David Richards 1952 cách dựng hình

Để dựng biểu đồ mặt cắt, trước tiên cần chọn một dải rừng đại diện (ví dụ 10m x 25m). Tất cả các cây có đường kính từ 6cm trở lên trong dải này sẽ được đo đạc các chỉ số: tọa độ gốc cây, đường kính ngang ngực, chiều cao toàn phần, chiều cao dưới tán, và đường kính tán theo hai hướng. Dữ liệu sau đó được chuyển thành bản vẽ trên giấy kẻ ô theo tỷ lệ (ví dụ 1/200). Biểu đồ bao gồm mặt cắt đứng (vertical profile) thể hiện chiều cao và hình dạng cây, và mặt cắt ngang (cross profile) thể hiện hình chiếu của tán cây lên mặt đất. Độ che phủ tán lá được tính bằng cách đếm số ô vuông trên giấy bị tán cây che phủ. Phương pháp này cung cấp hình ảnh trực quan sinh động về cấu trúc rừng nhưng đòi hỏi sự chính xác cao trong từng bước đo đạc và vẽ kỹ thuật.

IV. Cách dùng GLAMA phương pháp xác định độ che phủ hiện đại

Trong bối cảnh công nghệ phát triển, các ứng dụng di động đang trở thành công cụ đắc lực cho nghiên cứu thực địa. GLAMA (Gap Light Analysis Mobile App) là một phương pháp xác định độ che phủ tán lá hiện đại, sử dụng điện thoại thông minh để phân tích ảnh bán cầu (hemispherical photographs). Đây là một giải pháp khắc phục được nhiều nhược điểm của cả phương pháp thủ công và các thiết bị đắt tiền. Nguyên lý hoạt động của GLAMA dựa trên việc chụp ảnh tán cây từ dưới lên bằng camera điện thoại, sau đó ứng dụng sẽ tự động phân tích bức ảnh để tính toán các chỉ số quan trọng. Một trong những kết quả chính là Chỉ số Độ che phủ Tán lá (Canopy Cover Index), được thiết kế để ước tính hình chiếu thẳng đứng của tán cây. Ưu điểm vượt trội của GLAMA là tốc độ, sự tiện lợi và tính khách quan. Người dùng có thể nhanh chóng chụp ảnh và nhận kết quả ngay tại thực địa, không tốn thời gian xử lý hậu kỳ phức tạp. Vì sử dụng thiết bị sẵn có là điện thoại thông minh, chi phí đầu tư gần như bằng không. Quan trọng hơn, phương pháp này loại bỏ hoàn toàn sai số chủ quan của người quan sát, vì việc phân loại điểm ảnh (pixel) thành 'tán lá' và 'bầu trời' được thực hiện bằng thuật toán. Nghiên cứu tại núi Lướt, Xuân Mai đã chứng minh rằng GLAMA cho kết quả có độ chính xác cao, tương đương với các phương pháp thủ công tốn công sức hơn, biến nó thành một lựa chọn lý tưởng cho các cuộc kiểm kê rừng quy mô lớn.

4.1. Giới thiệu ứng dụng GLAMA và nguyên lý hoạt động

GLAMA là một ứng dụng miễn phí trên hệ điều hành Android, được thiết kế để phân tích ảnh bán cầu nhằm ước tính các đặc tính của tán lá. Nguyên lý của nó là phân loại các pixel trong ảnh thành hai nhóm: 'đen' (thực vật) và 'trắng' (khoảng trống/bầu trời) dựa trên một ngưỡng màu (cut level). Từ đó, ứng dụng tính toán các chỉ số như Độ mở tán (Canopy Openness), Độ tàn che (Canopy Closure), và quan trọng nhất là Chỉ số Độ che phủ Tán lá. Chỉ số này được điều chỉnh để mô phỏng hình chiếu thẳng đứng, giúp ước tính độ che phủ tán lá một cách khách quan và có thể lặp lại. Ứng dụng này có thể hoạt động hiệu quả ngay cả với ảnh chụp từ camera điện thoại thông thường.

4.2. Quy trình thu thập và phân tích dữ liệu ảnh bán cầu

Quy trình thực hiện với GLAMA rất đơn giản. Tại mỗi điểm đo trong ô tiêu chuẩn, người dùng giữ điện thoại theo phương ngang, camera hướng thẳng lên trời và chụp ảnh tán cây. Sau khi chụp, ứng dụng cho phép người dùng xác định đường viền bán cầu và điều chỉnh ngưỡng phân loại màu sắc để đảm bảo các khoảng trống được nhận dạng chính xác. Ứng dụng sẽ ngay lập tức tính toán và hiển thị kết quả. Để có kết quả đại diện cho cả ô, cần thu thập ảnh từ nhiều điểm theo một lưới hoặc tuyến đã định sẵn, sau đó lấy trung bình các giá trị. Ví dụ, trong nghiên cứu tại núi Lướt, 30 điểm đo đã được thực hiện trong mỗi ô 500m². Sự tiện lợi này giúp thu thập một lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả.

V. So sánh kết quả đo độ che phủ tán lá tại núi Lướt Hà Nội

Kết quả nghiên cứu thực địa tại ba ô tiêu chuẩn ở núi Lướt, Xuân Mai, Chương Mỹ, Hà Nội đã cung cấp những dữ liệu quý giá để so sánh các phương pháp xác định độ che phủ tán lá. Cả ba phương pháp – GLAMA, phương pháp 100 điểm, và phương pháp biểu đồ mặt cắt – đều cho ra những con số tương đối nhất quán, chứng tỏ độ tin cậy của chúng khi được áp dụng đúng quy trình. Cụ thể, tại ô tiêu chuẩn số 2, nơi có độ che phủ cao nhất, kết quả đo được lần lượt là 72.84% (GLAMA), 74% (100 điểm), và 71% (Biểu đồ mặt cắt). Sự chênh lệch nhỏ này cho thấy cả phương pháp hiện đại và thủ công đều có khả năng phản ánh chính xác thực trạng tán rừng. Tương tự, tại ô tiêu chuẩn số 1, các giá trị thu được cũng rất gần nhau: 50.91% (GLAMA), 48.9% (100 điểm), và 52% (Biểu đồ mặt cắt). Sự tương đồng cao trong kết quả là một minh chứng quan trọng: nó khẳng định rằng GLAMA, một phương pháp nhanh chóng và chi phí thấp, có thể mang lại độ chính xác tương đương với các kỹ thuật truyền thống đòi hỏi nhiều công sức hơn. Dựa trên phân tích này, việc lựa chọn phương pháp tối ưu không chỉ dựa vào độ chính xác tuyệt đối mà còn phải xét đến hiệu quả về thời gian, chi phí và tính dễ sử dụng. Với những ưu thế vượt trội về các yếu tố này, GLAMA nổi lên như một giải pháp ưu việt cho công tác kiểm kê rừng trồng tại Xuân Mai và các khu vực tương tự.

5.1. Phân tích dữ liệu độ che phủ từ 3 ô tiêu chuẩn

Dữ liệu thu thập từ ba ô tiêu chuẩn cho thấy sự biến động về độ che phủ tán lá trong khu vực núi Lướt. Ô số 2 có độ che phủ cao nhất (trung bình khoảng 72%), trong khi ô số 1 có độ che phủ thấp nhất (trung bình khoảng 50%), và ô số 3 ở mức trung bình (khoảng 58%). Sự khác biệt này có thể do các yếu tố như mật độ cây, tuổi cây và thành phần loài trong từng ô. Việc cả ba phương pháp đều ghi nhận được xu hướng này (Ô 2 > Ô 3 > Ô 1) một cách nhất quán càng củng cố độ tin cậy của dữ liệu. Điều này cho phép đưa ra những đánh giá xác thực về hiện trạng rừng và đề xuất các biện pháp lâm sinh phù hợp cho từng khu vực cụ thể.

5.2. Đánh giá độ tương đồng và sai số giữa các phương pháp

Khi so sánh trực tiếp, sai số giữa các phương pháp là không đáng kể. Giá trị trung bình của ô tiêu chuẩn 1 giữa ba phương pháp có độ lệch chỉ khoảng 1-2%. Tương tự, ở ô 2 và 3, độ chênh lệch cũng nằm trong biên độ cho phép. Điều này cho thấy không có phương pháp nào cho kết quả sai lệch một cách hệ thống. Sự tương đồng này là cơ sở để khẳng định rằng phương pháp GLAMA có thể thay thế hiệu quả cho các phương pháp thủ công. Mặc dù phương pháp 100 điểm và biểu đồ mặt cắt rất giá trị về mặt học thuật và cung cấp hiểu biết sâu sắc, nhưng tính ứng dụng trong các cuộc kiểm kê quy mô lớn bị hạn chế bởi thời gian và công sức.

5.3. Lựa chọn phương pháp tối ưu cho rừng trồng Xuân Mai

Dựa trên sự cân bằng giữa độ chính xác, chi phí, tốc độ và tính dễ sử dụng, GLAMA được xác định là phương pháp tối ưu nhất để đo độ che phủ tán lá tại rừng trồng Xuân Mai. Nó không chỉ cho kết quả chính xác, có thể so sánh với các phương pháp truyền thống, mà còn giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và nguồn lực. Khả năng cung cấp kết quả ngay tại thực địa là một lợi thế lớn, cho phép các nhà quản lý đưa ra quyết định nhanh chóng. Vì vậy, GLAMA được đề xuất là công cụ tiêu chuẩn cho các hoạt động kiểm kê và giám sát rừng tại khu vực này và các vùng có điều kiện tương tự.

VI. Kết luận phương pháp xác định độ che phủ tán lá tối ưu

Nghiên cứu so sánh các phương pháp xác định độ che phủ tán lá tại núi Lướt, Xuân Mai, Chương Mỹ, Hà Nội đã đi đến một kết luận rõ ràng. Mặc dù cả ba phương pháp được thử nghiệm – GLAMA, phương pháp 100 điểm, và phương pháp biểu đồ mặt cắt – đều mang lại kết quả có độ chính xác và nhất quán cao, nhưng phương pháp sử dụng ứng dụng GLAMA nổi bật như một giải pháp tối ưu nhất cho các hoạt động kiểm kê rừng trên quy mô lớn. Sự vượt trội của GLAMA không nằm ở độ chính xác cao hơn một cách tuyệt đối, mà ở sự cân bằng hoàn hảo giữa các yếu tố: độ chính xác tin cậy, chi phí gần như bằng không, tốc độ thực hiện nhanh chóng, và loại bỏ được sai số chủ quan của con người. Trong khi các phương pháp thủ công đòi hỏi nhiều thời gian, công sức và sự tỉ mỉ, GLAMA cho phép thu thập và xử lý dữ liệu ngay tại thực địa chỉ với một chiếc điện thoại thông minh. Điều này làm cho nó trở thành một công cụ đặc biệt hữu ích và khả thi cho các đơn vị quản lý rừng có nguồn lực hạn chế. Hướng tới tương lai, công nghệ viễn thám có thể trở thành phương tiện phổ biến để ước tính độ che phủ trên diện rộng, nhưng các phương pháp đo đạc mặt đất đáng tin cậy như GLAMA vẫn sẽ giữ vai trò không thể thiếu trong việc hiệu chỉnh và xác thực dữ liệu từ vệ tinh, đảm bảo tính chính xác cho công tác quản lý tài nguyên rừng bền vững.

6.1. Khuyến nghị sử dụng ứng dụng GLAMA trong thực tiễn

Dựa trên các kết quả thu được, khuyến nghị mạnh mẽ việc áp dụng rộng rãi ứng dụng GLAMA vào thực tiễn công tác điều tra và giám sát tài nguyên rừng tại Việt Nam. Để đảm bảo độ chính xác, người dùng cần tuân thủ một chiến lược lấy mẫu phù hợp, chẳng hạn như thu thập hình ảnh từ nhiều điểm theo lưới hoặc tuyến để tránh sai lệch do sự không đồng đều của tán rừng. Ngoài ra, việc hiệu chỉnh đúng ngưỡng phân loại màu sắc (cut level) giữa 'đen' và 'trắng' trên ứng dụng là rất quan trọng để đảm bảo kết quả không bị sai lệch. Với những lưu ý này, GLAMA sẽ là một công cụ mạnh mẽ, hiệu quả và tiết kiệm chi phí cho các nhà lâm nghiệp.

6.2. Hướng phát triển tương lai viễn thám và đo đạc mặt đất

Trong tương lai, sự kết hợp giữa công nghệ viễn thám và các phương pháp đo đạc mặt đất sẽ mở ra một kỷ nguyên mới cho việc giám sát rừng. Dữ liệu vệ tinh có thể cung cấp các ước tính độ che phủ tán lá trên các vùng địa lý rộng lớn một cách nhanh chóng. Tuy nhiên, những mô hình này luôn cần được 'kiểm chứng thực địa' (ground-truthing) bằng dữ liệu đo đạc trực tiếp. Các phương pháp hiệu quả và chính xác như GLAMA sẽ đóng vai trò là nguồn dữ liệu tham chiếu quan trọng để xây dựng và xác thực các mô hình viễn thám, từ đó nâng cao độ tin cậy của công tác quản lý rừng ở cấp quốc gia và toàn cầu.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF AGRICULTURE AND RURAL DEVELOPMENT VIETNAM FORESTRY UNIVERSITY *** STUDENT THESIS RESEARCH SELECTION METHOD TO DETERMINE CANOPY COVERAGE IN LUOT MOUNTAIN, XUAN MAI, CHUONG MY, HA NOI Major: Natural Resources Management Code: D850101 Faculty: Forest Resources and Environmental Management Student: Hoang Thu Yen Student ID: 1253090040 Class: K57 Natural Resources Management Course: 2012 - 2016 Advanced Education Program Developed in collaboration with Colorado State University, USA Supervisor: Dr. Le Xuan Truong Hanoi, Oct 2016 ACKNOWLEDGEMENTS This study has been supported by VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY OF FORESTRY. I would like to express my sincere gratitude to my advisor Dr. Le Xuan Truong for the continuous support of my student thesis study and research, for his motivation, enthusiasm, and immense knowledge.

He was always able to answer any questions that I had. If I didn‟t understand something the first time, he would explain it to me again so I would understand it. With his guidance helped me in all the time of research and writing of this thesis. I wish to thank professor from Colorado State University, Prof.

A special man that I was very impressed during the study here. He always smiling, patience, and providing my class with an excellent atmosphere for my our lesson as well as for my research. And for my friend, I would like to many thank Mr. Tran Thanh Quang, he very nice and so kind.

He helped me a lot during assisting in the field work, it's very difficult work to collect data. And most of all, thanks to my university, help me get these favorable conditions and suitable environment to complete my research. 2 ABSTRACT Estimation of forest canopy cover has recently been included in many forest inventory programmes. In this study, after discussing how canopy cover is defined, different ground- based canopy cover estimation techniques are compared to determine which would be the most feasible for a large scale forest inventory.

to quantify canopy cover and the estimates they provide vary greatly. In this here, to collect the data we use three main method for estimating canopy cover ratio (Differences in cover estimates among the ground-based methods were not related to stand-structure type p = 0. As expected, estimates of cover increased and stand-level variability decreased with increasing angle of view among techniques. The results indicate that different techniques yield considerably different canopy cover estimates and through result of compare we can choose a suitable method and most accurate for measuring forest cover.

3 TABLE OF CONTENT ACKNOWLEDGEMENTS ABSTRACT TABLE OF CONTENT LIST OF TABLES LIST OF FIGURES CHAPTER 1. STUDY GOAL, OBJECTIVES, SCOPE OF THE STUDY AND METHODOLOGY. STUDY GOAL, OBJECTIVES. SCOPE OF THE STUDY.

Geographical location, Topography in Luot mountain. Plot location, Maps. CONTENTS AND METHODOLOGY. RESULTS AND DISCUSSION.

SURVEY RESULT AND DISCUSSION OF PLANTATIONS IN LUOT MOUNTAIN, XUAN MAI, CHUONG MY, HA NOI. Diameter and Height Frequency distributions. Comparison of tree growth between sample plot 1, plot 2 and plot 3. THE RESULT AND DISCUSSION COMPARISON OF THREE METHODS TO DETERMINE CANOPY COVERAGE IN LUOT MOUNTAIN, XUAN MAI, CHUONG MY, HA NOI.

The result and discussion comparison of three methods. Compare, selectection and explain why choose method to determine canopy coverage in Luot Mountain, Xuan Mai, Chuong My, Ha Noi. GENERAL CONCLUSION AND RECOMMENDATION. 34 REFERENCES 5 LIST OF TABLES Table 3.

List of the coordinates of three sample plot by GPS Table 4. List of the results of the plot data collection of three sample plot in Luot mountain, Xuan Mai, Chuong My,Ha Noi Table 4. List of the results of the Canopy Coverage and standard error of three methods in Luot mountain, Xuan Mai, Chuong My,Ha Noi 6 LIST OF FIGURES Picture 3.1: 1st Intersection in Luot mountain, Vietnam national university of forestry Figure 3.5: Map of three sample plot location in Luot mountain, Xuan Mai, Chuong My,Ha Noi Figure 3.1: Plot establishment Figure 3.2: Profile diagram pattern Picture 3.3: Sequence of steps during field image analysis.1: Vertical and Cross profile in sample plot 1 Picture 4.2: Vertical and Cross profile in sample plot 2 Picture 4.3: Vertical and Cross profile in sample plot 3 Appendix A: Table Appendix B: Figure 7 CHAPTER 1 INTRODUCTION Have you ever thought about of how forests have affected your life today: Have you had your breakfast? Read a newspaper? Switched on a light? Travelled to work in a bus or car? Signed a cheque? Made a shopping list? Got a parking ticket? Blown your nose into a tissue? Forest products are used in our daily lives and, all the activities listed above directly or indirectly involve forests. The importance of forests cannot be underestimated.

We depend on forests for our survival, from the air we breathe to the wood we use. Besides providing habitats for animals and livelihoods for humans, forests also offer watershed protection, prevent soil erosion and mitigate climate change. So, how do you know about the forest? First of all, we need to know the concept of forest. According to the international definition of a forest is based on canopy cover: the United Nations Food and Agricultural Organization (FAO) has defined forest as land of at least 0.5 ha with potential canopy cover over 10% and potential tree height of at least five meters.

According to the United Nations Food and Agriculture Organization, forests covered an four billion hectares (16 million square miles) or approximately 30 percent of the world's land area in 2006. To control and protect the forest, firstly we must always understand data on forests that mean the canopy coverage of forest is large or small, to say that the current situation as well as the risk that forests are encountered. So, what is the canopy cover ratio? Canopy coverage, defined here as the proportion of the forest floor covered by the vertical projection of the tree crowns, should be distinguished from canopy closure, which is defined as the proportion of sky hemisphere obscured by vegetation when viewed from a single point. Estimation of forest canopy cover has recently become an important part of forest inventories.

Throughout history there have been very many methods from handmade to 1 modern to measuring canopy cover ratio, depending on the environment, climate or topography around to provide the best measurement method. For example handmade methods such as measuring 100 points, profile diagram or ocular estimation methods until modern methods such as estimates as used fisheye or satellite to determine canopy coverage. Each method has advantages and disadvantages different, such as ocular estimation methods of canopy cover, ocular estimates are always subjective, and the results can vary even with changing weather. Objectivity can be increased in the process by dividing the plot into smaller sections and counting the average of estimates made for each section.

Especially especially depends very much on the observer or the external factors (wind, clouds or the height of the observer .) or a method for high accuracy but high cost such as using Fisheye to determine canopy coverage. This method is modern, but this tools is hard to find because very expensive so its very few in Vietnam. Moreover, its very big, cumbersome to bring on forest to determine. In this my research, I would like to introduce three methods to determine canopy coverage including handmade method and morden method, which is using GLAMA (Gap light analysis mobile app), 100 point, profile diagram methods.

The first method is a using 100 points to determine canopy coverage. Based on the sample plots have been established earlier, we will measure exactly 100 points is divided equally on this sample plot. Total points measured we will have the results of the canopy coverage and based on criteria about canopy cover ratio, we will assess the extent of closed canopy (or vice versa is the level of broken forest canopy). Through that we can be used as a basis to make decisions when choosing silvicultural practices.

This methods is handmade, relatively safe, with high accuracy, but waste time and effort to complete measurement process. A simple method is applied extensively to determine and indicate second floor of forest is Cross sectional profile of David and Richards (1952). This is also handmade method and quite simple, based on trees data collection was gathered, we observe and simulation on grid paper, from which we get the canopy coverage. 2 The last method that I want to mention that is using sofware GLAMA ( Gap light analysis mobile app) on cell phone.

The first method was conducted measurement on a cellphone used android OS. A program for calculation of the Canopy Cover Index estimating canopy cover from hemispherical photographs. The program, which is freely accessible from the Google Play website, can be used for hemispherical, wideangle and standard photographs (with known lens angle of view). The program was primarily designed for use in the field, but can also analyse hemispherical photographs saved onexternal storage.

The Canopy Cover Index is a quick and robust method for precise canopy cover estimation comparable to visual canopy cover estimation but unaffected by observer bias. Not only can it be used on already- captured photographs, but the index can also be employed on smartphones by using the GAP LIGHT ANALYSIS MOBILE APP (glama) Android application to rapidly capture hemispherical photographs and immediately calculate their index values directly in the field. In this paper, i will determine canopy coverage in Luot mountain, Xuan Mai, Chuong My, Hanoi. In this study area, i will establish 3 sample plot and measure all three methods on each sample plot.

From 3 as a result of that approach, I will compare the data on the implementation process as well as to introduce to people from all their research will be to select the best method as well as handy to measure forest canopy cover. From the result of three method that i mention, i will compare the data collection as well as the implementation process measurement to select the best method as well as most convenient to determine canopy coverage. 3 CHAPTER 2 LITERATURE REVIEW Forests cover about 30% of the earth‟s mainland, and the surfaces of forest canopies are the main gateways regulating the exchange of energy, carbon and water vapour between terrestrial ecosystems and the atmosphere (FAO 2001; Law et al. 2001; Parker et al.

The structure of a forest canopy influences the quantity, quality and spatial and temporal distributions of light in the stand, which in turn affects the presence or absence of ground vegetation and influences temperature, relative humidity, and the physiological activity of tree organs (leaves, fruits, woody organs) and many other organisms within a forest (Jennings et al. 1999; Kobayashi and Iwabuchi 2008). Forest canopy plays an important part in forest stand dynamics and wildlife habitability (Reid 1964, Hendrick et al 1968, and Pase 1958), yet the determination of its condition is often confusing and misinterpreted, even among professionals. Sunlight reaching the forest floor is an important component of forest microhabitat.

There is a relationship between tree overstory and herbaceous production (Jameson 1968). These forest floor characteristics are important to wildlife and general forest biodiversity. To date, Vietnam has more than 13 million ha of forest, 10 million of which is natural forest and 3 million is plantation forest. Its forest cover amounts to 40.2% (2011), classified into three categories: production forest (6.3 million ha), protection forest (4.8 million ha) and special-use forest (almost 2 million ha); (Forest Trends Information Brief 2012).

The terms “canopy cover” and “canopy closure” are two common terms used to describe forest canopy conditions. Although these two terms are implying distinct characteristics of forest canopy, they are often used synonymously and incorrectly.