I. Tổng Quan Về Mất Rừng Thừa Thiên Huế Thực Trạng Hậu Quả
Rừng đóng vai trò then chốt trong việc duy trì cân bằng sinh thái và là nơi cư trú của nhiều loài động thực vật. Việt Nam, trong đó có Thừa Thiên Huế, đang phải đối mặt với những thách thức lớn từ biến đổi khí hậu và mất rừng. Theo số liệu năm 2019, độ che phủ rừng toàn quốc đạt 41,89%. Tuy nhiên, từ năm 2012 đến 2017, 11% diện tích rừng tự nhiên bị mất do khai thác trái phép, và 89% do chuyển đổi mục đích sử dụng. Việc phát hiện sớm và ngăn chặn kịp thời tình trạng mất rừng là vô cùng quan trọng. Các công nghệ viễn thám, đặc biệt là ảnh vệ tinh, đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong công tác này. Thừa Thiên Huế, với diện tích rừng lớn (228.334,37 ha, độ che phủ 57,37% năm 2019), đối mặt với nhiều khó khăn trong quản lý và bảo vệ rừng do địa hình phức tạp. Ứng dụng chỉ số viễn thám để theo dõi và phát hiện mất rừng có ý nghĩa to lớn đối với tỉnh.
1.1. Khái niệm và nguyên nhân chính gây mất rừng tại Huế
Mất rừng thường được định nghĩa là sự chuyển đổi vĩnh viễn từ đất có rừng sang đất không có rừng. Theo FAO, đó là sự chuyển đổi rừng sang các mục đích sử dụng khác hoặc giảm độ che phủ cây rừng dưới 10%. Mất rừng là một trong những nguyên nhân chính gây ra phát thải khí nhà kính. Nguyên nhân mất rừng có thể do tự nhiên (cháy rừng, dịch bệnh) hoặc do con người. Tuy nhiên, các hoạt động của con người, đặc biệt là mở rộng nông nghiệp, xây dựng cơ sở hạ tầng và đô thị hóa, là những nguyên nhân chính. Nông nghiệp chiếm gần 80% nguyên nhân mất rừng trên toàn cầu, trong đó có cả nông nghiệp tự cung tự cấp và nông nghiệp thương mại.
1.2. Tác động tiêu cực của mất rừng đến môi trường và kinh tế
Mất rừng gây ra nhiều hậu quả nghiêm trọng cho môi trường và kinh tế. Nó đe dọa đa dạng sinh học, làm mất môi trường sống của nhiều loài động thực vật quý hiếm. Rừng là nơi cư trú của 80% động vật và thực vật trên cạn. Mất rừng cũng ảnh hưởng đến sinh kế của hàng tỷ người trên thế giới, đặc biệt là những người nghèo phụ thuộc vào rừng để sinh sống. Ngoài ra, mất rừng còn góp phần vào biến đổi khí hậu, gây ra lũ lụt, hạn hán và các thiên tai khác. Rừng khỏe mạnh hỗ trợ sinh kế của 1,6 tỷ người trên toàn cầu, một tỷ người trong số họ thuộc nhóm nghèo nhất thế giới.
II. Thách Thức Giám Sát Mất Rừng ở Thừa Thiên Huế Giải Pháp Viễn Thám
Thừa Thiên Huế, với địa hình đa dạng và diện tích rừng lớn, đối mặt với nhiều thách thức trong công tác giám sát rừng. Lực lượng kiểm lâm còn mỏng, địa bàn rộng lớn và hiểm trở gây khó khăn cho việc tuần tra và bảo vệ rừng. Theo kết quả công bố hiện trạng rừng năm 2019, tỉnh có diễn biến tăng giảm diện tích rừng là 8.450,90 ha, trong đó có các nguyên nhân như khai thác rừng trồng, cháy rừng, phá rừng trái phép và sạt lở. Việc ứng dụng viễn thám giám sát rừng để theo dõi và phát hiện mất rừng có ý nghĩa vô cùng quan trọng. Ảnh vệ tinh Sentinel-2, với độ phân giải cao và khả năng cung cấp dữ liệu miễn phí, là một công cụ hữu hiệu trong công tác này. Nghiên cứu này tập trung vào việc sử dụng chỉ số viễn thám để giám sát và phát hiện mất rừng tại Thừa Thiên Huế giai đoạn 2017-2019.
2.1. Khó khăn trong quản lý và bảo vệ rừng tại Thừa Thiên Huế
Địa hình phức tạp, trải dài từ dãy Trường Sơn đến biển, gây khó khăn cho việc tiếp cận và tuần tra rừng. Lực lượng kiểm lâm còn thiếu so với diện tích rừng cần quản lý. Tình trạng khai thác gỗ trái phép, chuyển đổi mục đích sử dụng đất rừng và cháy rừng vẫn diễn ra. Việc thiếu thông tin kịp thời và chính xác về diễn biến rừng gây khó khăn cho việc đưa ra các biện pháp ứng phó hiệu quả. Theo kết quả công bố hiện trạng rừng năm 2019 [23], tỉnh Thừa Thiên Huế có diễn biến tăng giảm diện tích rừng năm 2019 là 8.450,90 ha, trong đó khai thác rừng trồng năm 2019 là 5.409,33 ha, cháy rừng là 226,58 ha, phá rừng trái phép là 10,35 ha, sạt lở là 11,26 ha và nguyên nhân khác là 2.793,38 ha (rừng tự nhiên giảm 2.239,26 ha, rừng trồng giảm 554,12 ha).
2.2. Ưu điểm của viễn thám trong giám sát biến động rừng
Viễn thám cung cấp dữ liệu diện rộng, có tính định kỳ và chi phí tương đối thấp so với các phương pháp truyền thống. Ảnh vệ tinh có độ phân giải cao cho phép theo dõi chi tiết các thay đổi trên bề mặt rừng. Các chỉ số viễn thám, như NDVI, EVI, có thể được sử dụng để đánh giá sức khỏe của rừng và phát hiện các khu vực bị suy thoái hoặc mất rừng. Dữ liệu viễn thám có thể được tích hợp với hệ thống thông tin địa lý (GIS) để phân tích và quản lý thông tin rừng một cách hiệu quả. Ảnh vệ tinh Sentinel-2 được cơ quan hàng không vũ trụ Châu Âu phát triển, bao gồm 2 vệ tinh tinh Sentinel 2A và Sentinel 2B lần lượt được phóng lên vào ngày 30/6/2015 và 07/3/2017. Ảnh vệ tinh Sentinel-2 với độ phân giải 10m, chu kỳ lặp lại khi cả 2 vệ tinh kết hợp là 5 ngày và được phép sử dụng miễn phí.
III. Phương Pháp Giám Sát Mất Rừng Ứng Dụng Chỉ Số Viễn Thám NDVI NBR
Nghiên cứu này tập trung vào việc sử dụng các chỉ số viễn thám như NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) và NBR (Normalized Burn Ratio) để phát hiện mất rừng tại Thừa Thiên Huế. NDVI là chỉ số phổ biến để đánh giá độ che phủ thực vật và sức khỏe của rừng. NBR được sử dụng để phát hiện các khu vực bị cháy rừng hoặc suy thoái. Dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel-2 được sử dụng để tính toán các chỉ số này. Nghiên cứu cũng đánh giá độ chính xác của các chỉ số viễn thám trong việc phát hiện mất rừng và đề xuất các giải pháp nâng cao hiệu quả giám sát rừng.
3.1. Tính toán và phân tích chỉ số NDVI từ ảnh Sentinel 2
NDVI được tính toán dựa trên sự khác biệt giữa độ phản xạ của ánh sáng đỏ và ánh sáng cận hồng ngoại. Giá trị NDVI dao động từ -1 đến 1, với giá trị cao hơn cho thấy độ che phủ thực vật dày đặc hơn. Ảnh Sentinel-2 được tiền xử lý để loại bỏ các yếu tố gây nhiễu, sau đó được sử dụng để tính toán NDVI. Các giá trị NDVI được phân tích để xác định ngưỡng phân biệt giữa đất có rừng và đất không có rừng. Kết quả tính ngưỡng mất rừng đối với chỉ số NDVI được thể hiện trong bảng kết quả nghiên cứu.
3.2. Sử dụng chỉ số NBR để phát hiện khu vực rừng bị suy thoái
NBR được tính toán dựa trên sự khác biệt giữa độ phản xạ của ánh sáng cận hồng ngoại và ánh sáng sóng ngắn. NBR thường được sử dụng để phát hiện các khu vực bị cháy rừng hoặc suy thoái do các tác động khác. Tương tự như NDVI, ảnh Sentinel-2 được sử dụng để tính toán NBR. Các giá trị NBR được phân tích để xác định ngưỡng phân biệt giữa rừng khỏe mạnh và rừng bị suy thoái. Kết quả tính ngưỡng mất rừng đối với chỉ số NBR được thể hiện trong bảng kết quả nghiên cứu.
IV. Kết Quả Nghiên Cứu Đánh Giá Độ Chính Xác Phát Hiện Mất Rừng
Nghiên cứu đã xác định được ngưỡng giá trị của các chỉ số viễn thám NDVI và NBR để phát hiện mất rừng tại Thừa Thiên Huế. Kết quả cho thấy các chỉ số viễn thám có độ chính xác tương đối cao trong việc phát hiện mất rừng. Tuy nhiên, độ chính xác có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như loại rừng, mùa vụ và điều kiện thời tiết. Nghiên cứu cũng so sánh diện tích mất rừng được tính toán từ các chỉ số viễn thám với dữ liệu thực địa để đánh giá độ tin cậy của kết quả.
4.1. Xác định ngưỡng giá trị mất rừng dựa trên chỉ số NDVI và NBR
Việc xác định ngưỡng giá trị mất rừng là một bước quan trọng để tự động hóa quá trình phát hiện mất rừng. Ngưỡng giá trị được xác định dựa trên phân tích thống kê các giá trị NDVI và NBR tại các khu vực đã biết là bị mất rừng. Các ngưỡng giá trị này có thể khác nhau tùy thuộc vào loại rừng và điều kiện địa phương. Kết quả tính ngưỡng mất rừng đối với chỉ số NDVI và NBR được thể hiện trong bảng kết quả nghiên cứu.
4.2. Đánh giá độ chính xác của các chỉ số viễn thám trong phát hiện mất rừng
Độ chính xác của các chỉ số viễn thám được đánh giá bằng cách so sánh kết quả phát hiện mất rừng với dữ liệu thực địa. Các chỉ số đánh giá độ chính xác bao gồm độ chính xác tổng thể, độ chính xác của người dùng và độ chính xác của nhà sản xuất. Kết quả cho thấy các chỉ số viễn thám có độ chính xác tương đối cao, nhưng vẫn còn một số sai sót do các yếu tố như mây che phủ và sự khác biệt về loại rừng. Đánh giá độ chính xác về phát hiện điểm mất rừng được thể hiện trong bảng kết quả nghiên cứu.
V. Giải Pháp Nâng Cao Hiệu Quả Giám Sát Mất Rừng Bằng Viễn Thám
Để nâng cao hiệu quả giám sát mất rừng tại Thừa Thiên Huế, nghiên cứu đề xuất một số giải pháp. Thứ nhất, cần kết hợp sử dụng nhiều chỉ số viễn thám khác nhau để tăng độ chính xác. Thứ hai, cần xây dựng một hệ thống giám sát rừng tự động, sử dụng các thuật toán máy học để phân tích dữ liệu viễn thám và phát hiện mất rừng một cách nhanh chóng và chính xác. Thứ ba, cần tăng cường công tác kiểm tra thực địa để xác minh kết quả phát hiện mất rừng từ viễn thám.
5.1. Đề xuất quy trình giám sát mất rừng sử dụng chỉ số viễn thám
Quy trình giám sát mất rừng nên bao gồm các bước sau: (1) Thu thập và tiền xử lý dữ liệu ảnh vệ tinh; (2) Tính toán các chỉ số viễn thám như NDVI và NBR; (3) Xác định ngưỡng giá trị mất rừng; (4) Phát hiện các khu vực bị mất rừng; (5) Kiểm tra thực địa để xác minh kết quả; (6) Báo cáo và xử lý các trường hợp mất rừng.
5.2. Xây dựng phần mềm tự động phát hiện mất rừng từ ảnh vệ tinh
Việc xây dựng một phần mềm tự động phát hiện mất rừng sẽ giúp giảm thiểu thời gian và công sức cần thiết cho công tác giám sát rừng. Phần mềm nên có khả năng tự động thu thập và tiền xử lý dữ liệu ảnh vệ tinh, tính toán các chỉ số viễn thám, phát hiện các khu vực bị mất rừng và tạo báo cáo. Phần mềm cũng nên tích hợp với hệ thống thông tin địa lý (GIS) để quản lý và phân tích thông tin rừng một cách hiệu quả. Đề xuất việc xây dựng phần mềm phát hiện tự động mất rừng.
VI. Kết Luận Kiến Nghị Tương Lai Giám Sát Rừng Thừa Thiên Huế
Nghiên cứu đã chứng minh tính hiệu quả của việc sử dụng chỉ số viễn thám để giám sát và phát hiện mất rừng tại Thừa Thiên Huế. Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để hỗ trợ công tác quản lý và bảo vệ rừng tại địa phương. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các phương pháp giám sát rừng tiên tiến hơn để đối phó với những thách thức ngày càng gia tăng từ biến đổi khí hậu và mất rừng.
6.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu và ý nghĩa thực tiễn
Nghiên cứu đã xác định được các ngưỡng chỉ số viễn thám tin cậy giúp ích cho việc phát hiện mất rừng nhằm hỗ trợ các lực lượng chức năng có biện pháp ngăn chặn kịp thời, qua đó tiết kiệm sức lực của con người và góp phần tăng cường hiệu quả của công tác quản lý bảo vệ rừng và bảo tồn đa dạng sinh học của tỉnh thuộc Trung Trường Sơn Việt Nam.
6.2. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo và kiến nghị cho quản lý rừng
Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các phương pháp giám sát rừng tiên tiến hơn, sử dụng các thuật toán máy học và dữ liệu đa nguồn. Cần tăng cường công tác kiểm tra thực địa và phối hợp giữa các lực lượng chức năng để đảm bảo hiệu quả công tác quản lý và bảo vệ rừng. Cần nâng cao nhận thức của cộng đồng về tầm quan trọng của rừng và khuyến khích người dân tham gia vào công tác bảo vệ rừng.
