Tổng quan nghiên cứu

Tỉnh Lâm Đồng, với diện tích đất có rừng khoảng 533.732 ha, trong đó rừng tự nhiên chiếm 455.320 ha, là một trong những khu vực có tỷ lệ che phủ rừng cao tại Việt Nam. Tuy nhiên, trong giai đoạn 2019-2021, tỉnh này vẫn ghi nhận 725 vụ mắt rừng và suy thoái rừng với tổng diện tích bị ảnh hưởng lên đến 139,03 ha. Việc phát hiện sớm và giám sát chính xác các khu vực này là thách thức lớn đối với công tác quản lý và bảo vệ rừng. Nghiên cứu nhằm ứng dụng ảnh vệ tinh Sentinel 2 kết hợp các chỉ số thực vật như NDVI và ARVI để giám sát mắt rừng, suy thoái rừng trên địa bàn tỉnh Lâm Đồng trong giai đoạn 2019-2021, tập trung vào mùa khô từ tháng 12 năm trước đến tháng 4 năm sau. Mục tiêu cụ thể là đánh giá hiện trạng rừng, phát hiện các điểm mắt rừng, suy thoái rừng và đề xuất quy trình kỹ thuật ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả quản lý, bảo vệ rừng, góp phần giảm thiểu thiệt hại do phá rừng trái phép và suy thoái rừng, đồng thời hỗ trợ các cơ quan chức năng trong việc ra quyết định kịp thời và chính xác.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên ba công nghệ địa không gian chính: Viễn thám (Remote Sensing - RS), Hệ thống thông tin địa lý (Geographical Information Systems - GIS) và Hệ thống định vị toàn cầu (Global Positioning Systems - GPS). Viễn thám cung cấp dữ liệu ảnh vệ tinh đa phổ, giúp thu nhận thông tin về thảm thực vật mà không cần tiếp xúc trực tiếp. GIS hỗ trợ lưu trữ, phân tích và hiển thị dữ liệu không gian, giúp xác định vị trí và phân loại các khu vực rừng bị ảnh hưởng. GPS cung cấp tọa độ chính xác cho các điểm mẫu thực địa, phục vụ cho việc kiểm chứng và đánh giá độ chính xác kết quả phân tích ảnh vệ tinh. Các khái niệm chính bao gồm chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa (NDVI), chỉ số thực vật kháng khí quyển (ARVI) và chỉ số tương đối KB dùng để phát hiện thay đổi rừng. NDVI và ARVI là các chỉ số phổ biến trong việc đánh giá sức khỏe thảm thực vật, trong khi chỉ số KB được sử dụng để xác định mức độ thay đổi giữa các thời điểm ảnh.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là ảnh vệ tinh Sentinel 2 được tải về từ nền tảng Google Earth Engine (GEE), đã được xử lý mây và hiệu chỉnh khí quyển. Nghiên cứu tập trung vào giai đoạn mùa khô từ tháng 12 năm trước đến tháng 4 năm sau trong các năm 2019-2021 để giảm thiểu ảnh hưởng của mây che phủ. Cỡ mẫu gồm 50 điểm mắt rừng, suy thoái rừng được lựa chọn theo phương pháp điển hình, dựa trên hồ sơ thực tế của Chi cục Kiểm lâm tỉnh Lâm Đồng. Phân tích sử dụng phần mềm QGIS để tính toán các chỉ số NDVI, ARVI và KB, phân loại và xác định diện tích các khu vực mắt rừng, suy thoái rừng. Độ chính xác kết quả được đánh giá bằng cách so sánh diện tích phát hiện trên ảnh vệ tinh với diện tích thực tế được kiểm chứng tại hiện trường. Timeline nghiên cứu kéo dài trong khoảng 3 năm, từ 2019 đến 2021, với các bước chính gồm thu thập dữ liệu, xử lý ảnh, phân tích chỉ số, kiểm chứng thực địa và đề xuất quy trình kỹ thuật.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiện trạng rừng và phân bố mắt rừng, suy thoái rừng: Tổng diện tích đất có rừng tỉnh Lâm Đồng là 533.732 ha, trong đó rừng tự nhiên chiếm 455.320 ha. Giai đoạn 2019-2021, có 725 vụ mắt rừng, suy thoái rừng với tổng diện tích bị ảnh hưởng là 139,03 ha. Các huyện có diện tích mắt rừng lớn nhất gồm Đam Rông (39,65 ha), Lâm Hà (30,06 ha), Đức Trọng (16,54 ha) và Lạc Dương (11,99 ha).

  2. Phát hiện mắt rừng, suy thoái rừng bằng ảnh Sentinel 2 giai đoạn 2019-2020: Sử dụng chỉ số NDVI phát hiện 3.740 điểm với tổng diện tích 2.029,24 ha; sử dụng ARVI phát hiện 4.408 điểm với tổng diện tích 2.392,02 ha. Các huyện có số điểm và diện tích phát hiện cao nhất là Lạc Dương, Đam Rông, Lâm Hà, Di Linh và Bảo Lâm.

  3. Phát hiện mắt rừng, suy thoái rừng giai đoạn 2020-2021: Chỉ số NDVI phát hiện 2.455 điểm với diện tích 1.328 ha; ARVI phát hiện 3.885 điểm với diện tích 2.122,66 ha. Các huyện có số điểm và diện tích phát hiện cao nhất gồm Đam Rông, Lạc Dương, Lâm Hà, Đức Trọng, Di Linh và Bảo Lâm.

  4. Đánh giá độ chính xác: Độ chính xác trung bình phát hiện diện tích mắt rừng, suy thoái rừng khi sử dụng NDVI là 76,5%, trong khi sử dụng ARVI đạt 92,8%. Điều này cho thấy ARVI có hiệu quả cao hơn trong việc phát hiện các khu vực rừng bị ảnh hưởng.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy ảnh vệ tinh Sentinel 2 kết hợp các chỉ số NDVI và ARVI là công cụ hiệu quả trong việc giám sát mắt rừng, suy thoái rừng với độ chính xác cao, đặc biệt là chỉ số ARVI. Sự khác biệt về số điểm và diện tích phát hiện giữa hai chỉ số phản ánh khả năng nhạy bén của ARVI trong việc loại bỏ ảnh hưởng của khí quyển và mây mù, phù hợp với điều kiện khí hậu đặc thù của Lâm Đồng. So sánh với các nghiên cứu trong nước và quốc tế, kết quả này tương đồng với các nghiên cứu sử dụng ảnh Landsat và Sentinel 2 tại các tỉnh Tây Nguyên và khu vực Đông Nam Á, khẳng định tính ứng dụng rộng rãi của công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng. Việc lựa chọn mùa khô để thu thập ảnh vệ tinh giúp giảm thiểu sai số do mây che phủ, nâng cao độ tin cậy của kết quả. Biểu đồ phân bố số điểm và diện tích mắt rừng theo từng huyện thể hiện rõ vùng trọng điểm cần tập trung quản lý, hỗ trợ ra quyết định chính sách bảo vệ rừng hiệu quả hơn.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai hệ thống giám sát rừng dựa trên ảnh vệ tinh Sentinel 2: Áp dụng quy trình kỹ thuật đã đề xuất để giám sát liên tục các khu vực rừng trọng điểm, đặc biệt là các huyện có diện tích mắt rừng lớn như Đam Rông, Lâm Hà, Lạc Dương. Thời gian thực hiện: ngay trong năm đầu tiên, chủ thể thực hiện là Chi cục Kiểm lâm tỉnh.

  2. Tăng cường đào tạo và nâng cao năng lực cho cán bộ quản lý rừng: Tổ chức các khóa đào tạo về công nghệ địa không gian, xử lý ảnh vệ tinh và phân tích chỉ số NDVI, ARVI nhằm nâng cao kỹ năng phát hiện sớm và xử lý kịp thời các vụ phá rừng. Thời gian: trong vòng 6 tháng, chủ thể: Sở Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn phối hợp với Trường Đại học Lâm nghiệp.

  3. Xây dựng cơ sở dữ liệu tích hợp và cập nhật thường xuyên: Thiết lập hệ thống lưu trữ, quản lý dữ liệu ảnh vệ tinh và kết quả giám sát rừng để phục vụ công tác phân tích, báo cáo và ra quyết định. Thời gian: 1 năm, chủ thể: Sở Tài nguyên và Môi trường phối hợp với các đơn vị liên quan.

  4. Tăng cường phối hợp giữa các cơ quan chức năng và cộng đồng địa phương: Phát huy vai trò của lực lượng kiểm lâm, chính quyền địa phương và người dân trong việc giám sát, phát hiện và xử lý các vụ phá rừng, đồng thời tuyên truyền nâng cao nhận thức bảo vệ rừng. Thời gian: liên tục, chủ thể: UBND các huyện và Chi cục Kiểm lâm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Cán bộ quản lý tài nguyên rừng: Nghiên cứu cung cấp phương pháp và quy trình kỹ thuật ứng dụng công nghệ địa không gian giúp nâng cao hiệu quả giám sát và quản lý rừng.

  2. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành lâm nghiệp, địa không gian: Luận văn là tài liệu tham khảo quý giá về ứng dụng ảnh vệ tinh Sentinel 2 và các chỉ số thực vật trong giám sát biến động rừng.

  3. Cơ quan chức năng và chính quyền địa phương: Giúp xây dựng chính sách, kế hoạch bảo vệ rừng dựa trên dữ liệu chính xác và kịp thời từ công nghệ viễn thám.

  4. Tổ chức phi chính phủ và các dự án bảo tồn môi trường: Cung cấp công cụ và dữ liệu hỗ trợ giám sát, đánh giá tác động môi trường và triển khai các hoạt động bảo tồn rừng bền vững.

Câu hỏi thường gặp

  1. Ảnh vệ tinh Sentinel 2 có ưu điểm gì trong giám sát rừng?
    Sentinel 2 cung cấp ảnh đa phổ với độ phân giải không gian từ 10 đến 20 m, có khả năng thu thập dữ liệu thường xuyên và miễn phí, giúp phát hiện sớm các thay đổi về thảm thực vật như mắt rừng và suy thoái rừng.

  2. Chỉ số NDVI và ARVI khác nhau như thế nào?
    NDVI phản ánh mức độ xanh của thảm thực vật nhưng dễ bị ảnh hưởng bởi khí quyển và mây mù. ARVI được điều chỉnh để giảm ảnh hưởng của khí quyển, do đó có độ chính xác cao hơn trong điều kiện khí hậu nhiều mây như ở Lâm Đồng.

  3. Làm thế nào để đánh giá độ chính xác của kết quả phát hiện mắt rừng?
    Độ chính xác được đánh giá bằng cách so sánh diện tích và vị trí các điểm phát hiện trên ảnh vệ tinh với dữ liệu thực địa do lực lượng kiểm lâm cung cấp, sử dụng mẫu kiểm tra điển hình.

  4. Tại sao nghiên cứu tập trung vào mùa khô?
    Mùa khô có tỷ lệ mây thấp hơn, giúp ảnh vệ tinh thu thập được dữ liệu rõ nét, giảm sai số do mây che phủ, từ đó nâng cao độ chính xác trong phát hiện thay đổi rừng.

  5. Quy trình kỹ thuật ứng dụng công nghệ địa không gian gồm những bước nào?
    Quy trình bao gồm đăng ký tài khoản Google Earth Engine, tải ảnh vệ tinh, xử lý ảnh (lọc mây, hiệu chỉnh khí quyển), tính toán các chỉ số NDVI, ARVI, phân loại và xác định khu vực mắt rừng, suy thoái rừng bằng phần mềm QGIS, cuối cùng là kiểm chứng và báo cáo kết quả.

Kết luận

  • Ứng dụng ảnh vệ tinh Sentinel 2 kết hợp chỉ số NDVI và ARVI hiệu quả trong giám sát mắt rừng, suy thoái rừng tại tỉnh Lâm Đồng giai đoạn 2019-2021.
  • ARVI cho độ chính xác phát hiện cao hơn (92,8%) so với NDVI (76,5%), phù hợp với điều kiện khí hậu nhiều mây.
  • Tổng diện tích mắt rừng, suy thoái rừng phát hiện qua ảnh vệ tinh vượt trội so với số liệu thực địa, giúp phát hiện sớm và kịp thời.
  • Đề xuất quy trình kỹ thuật ứng dụng công nghệ địa không gian có thể nhân rộng cho các địa phương khác.
  • Khuyến nghị triển khai hệ thống giám sát liên tục, đào tạo cán bộ và tăng cường phối hợp các bên liên quan để nâng cao hiệu quả quản lý rừng.

Tiếp theo, cần triển khai áp dụng quy trình kỹ thuật vào thực tiễn quản lý rừng tại Lâm Đồng và mở rộng nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian cho các tỉnh Tây Nguyên. Đề nghị các cơ quan chức năng phối hợp chặt chẽ để phát huy tối đa hiệu quả của công nghệ trong bảo vệ tài nguyên rừng.