Nghiên Cứu Ứng Dụng Công Nghệ GIS, GPS Và Viễn Thám Để Phát Hiện Cháy Rừng Ở Việt Nam

Luận án tiến sĩ nghiên cứu nông nghiệp nghiên cứu ứng dụng công nghệ không gian địa lý viễn thám gis gps trong phát hiện cháy, phát triển phương pháp mới, đánh giá hiệu quả ứng

• Tác giả: Lê Ngọc Hoàn
• Người hướng dẫn: PGS. Trần Quang Bảo
• Trường học: Đại học Lâm nghiệp
• Chuyên ngành: Lâm sinh
• Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ không gian địa lý (Viễn thám, GIS, GPS) trong phát hiện cháy rừng ở Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỞ ĐẦU
• Sự cần thiết của luận án
• Mục tiêu nghiên cứu
• Mục tiêu tổng quát
• Mục tiêu cụ thể
• Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• Đối tượng nghiên cứu
• Phạm vi nghiên cứu
• Những đóng góp mới của luận án
• Về phương pháp nghiên cứu
• Về cơ sở lý luận và khoa học
• Về thực tiễn
• Kết cấu của luận án
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Công nghệ địa không gian (RS, GIS và GPS)
• 1.1.1. Công nghệ địa không gian
• 1.1.2. Công nghệ viễn thám (RS)
• 1.1.3. Hệ thống thông tin địa lý (GIS)
• 1.1.4. Hệ thống định vị toàn cầu
• 1.2. Tổng quan các nghiên cứu dự báo cháy rừng
• 1.2.1. Nghiên cứu về dự báo cháy rừng trên thế giới
• 1.2.2. Các nghiên cứu về dự báo cháy rừng ở Việt Nam
• 1.3. Nghiên cứu về biện pháp phòng và chữa cháy rừng
• 1.3.1. Nghiên cứu về biện pháp phòng và chữa cháy rừng trên thế giới
• 1.3.2. Nghiên cứu biện pháp phòng cháy chữa cháy rừng ở Việt Nam
• 1.4. Tổng quan về phương pháp phát hiện cháy rừng
• 1.4.1. Phương pháp phát hiện cháy rừng từ ảnh vệ tinh
• 1.4.1.1. Phương pháp phát hiện điểm cháy/điểm nóng
• 1.4.1.2. Các phương pháp phát hiện vùng rừng bị cháy
• 1.4.2. Phương pháp phát hiện cháy rừng từ thiết bị giám sát mặt đất
• 1.5. Tổng quan về mô hình phát hiện cháy rừng
• 1.5.1. Mô hình phát hiện cháy rừng bằng ảnh vệ tinh
• 1.5.2. Mô hình phát hiện cháy rừng bằng thiết bị giám sát mặt đất
• 1.6. Nhận xét đánh giá và định hướng nghiên cứu
• 1.6.1. Hệ thống giám sát bằng ảnh vệ tinh
• 1.6.2. Hệ thống giám sát bằng máy ảnh và cảm biến quang học
• 1.6.3. Đối với hệ thống giám sát bằng mạng cảm biến không dây
• 1.6.4. Đề xuất hướng nghiên cứu cho luận án
• 2. CHƯƠNG 2: NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Nội dung nghiên cứu
• 2.1.1. Nghiên cứu khả năng phát hiện cháy rừng từ ảnh vệ tinh
• 2.1.2. Nghiên cứu khả năng phát hiện cháy rừng từ thiết bị giám sát mặt đất
• 2.1.3. Đề xuất giải pháp kỹ thuật trong phát hiện cháy rừng từ ảnh vệ tinh và thiết bị giám sát mặt đất
• 2.2. Phương pháp nghiên cứu
• 2.2.1. Phương pháp luận
• 2.2.2. Phương pháp nghiên cứu cụ thể
• 2.2.2.1. Phương pháp nghiên cứu khả năng phát hiện cháy rừng từ ảnh vệ tinh
• 2.2.2.2. Phương pháp phát hiện cháy rừng từ thiết bị giám sát mặt đất
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 3.1. Nghiên cứu khả năng phát hiện cháy rừng từ ảnh vệ tinh
• 3.1.1. Kết quả lựa chọn tư liệu ảnh viễn thám thích hợp
• 3.1.2. Kết quả ứng dụng thuật toán để trích xuất các điểm dị thường nhiệt
• 3.1.3. Mối quan hệ giữa giá trị cấp độ sáng với độ tin cậy
• 3.1.4. Kết quả kiểm chứng khả năng phát hiện cháy rừng từ ảnh vệ tinh MODIS
• 3.1.4.1. Kiểm chứng khả năng phát hiện cháy rừng từ ảnh vệ tinh MODIS
• 3.1.4.2. Kết quả xác định ngưỡng cấp độ sáng (Brightness_T4) và giá trị ∆T theo các vụ cháy rừng trong quá khứ
• 3.1.4.3. Kết quả loại trừ điểm dị thường nhiệt không nằm trong rừng
• 3.1.5. Giải pháp kỹ thuật về phát hiện và truyền tin cảnh báo cháy rừng từ ảnh vệ tinh
• 3.1.5.1. Giải pháp kỹ thuật về phát hiện cháy rừng
• 3.1.5.2. Giải pháp về cấu trúc hệ thống
• 3.1.5.3. Giải pháp về cơ sở dữ liệu
• 3.1.5.4. Ưu nhược điểm và điều kiện áp dụng
• 3.2. Kết quả khả năng phát hiện cháy rừng từ thiết bị giám sát mặt đất
• 3.2.1. Thử nghiệm thuật toán với khung hình Video
• 3.2.2. Kết quả thử nghiệm thuật toán đối với khung hình từ máy ảnh kỹ thuật số
• 3.2.3. Kết quả đốt thử nghiệm mô hình phát hiện cháy rừng bằng thiết bị quan sát mặt đất
• 3.2.3.1. Kết quả đốt thử tại VQG U Minh Thượng
• 3.2.3.2. Kết quả đốt thử tại Ban Quản lý rừng Phòng hộ - Đặc dụng Hà Nội
• 3.2.3.3. Kết quả đốt thử nghiệm tại Vườn Quốc gia Ba Vì
• 3.2.3.4. Kết quả phân tích ảnh hưởng chiều cao và khoảng cách của thiết bị giám sát mặt đất đến đám cháy
• 3.2.4. Giải pháp kỹ thuật phát hiện và truyền tin cháy rừng từ thiết bị giám sát mặt đất
• 3.2.4.1. Giải pháp kỹ thuật phát hiện cháy rừng từ thiết bị giám sát mặt đất
• 3.2.4.2. Giải pháp về truyền tin cảnh báo cháy rừng từ thiết bị giám sát mặt đất
• 3.2.4.3. Giải pháp cấu trúc thiết bị phát hiện cháy rừng
• 3.2.4.4. Giải pháp về cơ sở dữ liệu
• 3.2.4.5. Ưu nhược điểm và điều kiện ứng dụng
• KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KHUYẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Công nghệ GIS trong phát hiện cháy rừng

Công nghệ GIS đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và quản lý dữ liệu không gian liên quan đến cháy rừng. Hệ thống này cho phép tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm ảnh vệ tinh, dữ liệu GPS và thông tin từ các cảm biến từ xa. Ứng dụng công nghệ GIS giúp xác định các khu vực có nguy cơ cháy cao, dự báo diễn biến cháy rừng và hỗ trợ ra quyết định trong công tác phòng cháy chữa cháy. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng, việc sử dụng GIS trong phát hiện cháy rừng tại Việt Nam đã cải thiện đáng kể hiệu quả giám sát và quản lý rừng.

1.1. Phân tích dữ liệu không gian

Phân tích dữ liệu không gian là một trong những ứng dụng chính của GIS trong phát hiện cháy rừng. Bằng cách sử dụng các thuật toán và công cụ phân tích, GIS có thể xác định các điểm nóng (hotspots) và dự đoán nguy cơ cháy rừng dựa trên các yếu tố như độ ẩm, nhiệt độ và loại thảm thực vật. Nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu từ vệ tinh MODIS để phân tích các điểm dị thường nhiệt, từ đó xác định các khu vực có nguy cơ cháy cao.

1.2. Hệ thống thông tin địa lý

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) không chỉ giúp lưu trữ và quản lý dữ liệu mà còn hỗ trợ việc trực quan hóa thông tin thông qua các bản đồ. Điều này giúp các nhà quản lý dễ dàng theo dõi và đưa ra các quyết định kịp thời. Nghiên cứu đã đề xuất một hệ thống GIS tích hợp với các công nghệ khác như viễn thám và GPS để tăng cường khả năng phát hiện và cảnh báo cháy rừng.

II. Công nghệ GPS và viễn thám trong giám sát cháy rừng

Công nghệ GPS và viễn thám là hai công nghệ không thể thiếu trong việc giám sát và phát hiện cháy rừng. GPS cung cấp thông tin chính xác về vị trí của các điểm cháy, trong khi viễn thám cung cấp dữ liệu về nhiệt độ và các yếu tố môi trường khác. Sự kết hợp giữa hai công nghệ này giúp tăng cường khả năng phát hiện sớm và theo dõi diễn biến của các đám cháy. Nghiên cứu đã ứng dụng cảm biến từ xa để thu thập dữ liệu từ vệ tinh MODIS, từ đó xác định các điểm cháy và đưa ra cảnh báo kịp thời.

2.1. Ứng dụng GPS trong định vị cháy rừng

Công nghệ GPS được sử dụng để xác định chính xác vị trí của các điểm cháy, giúp các đội cứu hỏa nhanh chóng tiếp cận và kiểm soát đám cháy. Nghiên cứu đã sử dụng GPS để theo dõi các điểm cháy tại các khu vực rừng ở Việt Nam, đặc biệt là tại các vườn quốc gia như U Minh Thượng và Ba Vì.

2.2. Viễn thám trong giám sát môi trường

Viễn thám cung cấp dữ liệu về nhiệt độ, độ ẩm và các yếu tố môi trường khác, giúp dự đoán nguy cơ cháy rừng. Nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu từ vệ tinh MODIS để phân tích các điểm dị thường nhiệt, từ đó xác định các khu vực có nguy cơ cháy cao. Viễn thám cũng giúp theo dõi diễn biến của các đám cháy và đánh giá thiệt hại sau khi cháy.

III. Ứng dụng công nghệ trong quản lý rừng tại Việt Nam

Ứng dụng công nghệ trong quản lý rừng đã mang lại nhiều lợi ích thiết thực, đặc biệt là trong việc phát hiện và phòng chống cháy rừng. Tại Việt Nam, các công nghệ như GIS, GPS và viễn thám đã được triển khai tại nhiều khu vực rừng, giúp cải thiện hiệu quả quản lý và bảo vệ rừng. Nghiên cứu đã đề xuất các giải pháp kỹ thuật để tích hợp các công nghệ này vào hệ thống quản lý rừng, từ đó nâng cao khả năng phát hiện và cảnh báo cháy rừng.

3.1. Giải pháp kỹ thuật trong phát hiện cháy rừng

Nghiên cứu đã đề xuất các giải pháp kỹ thuật để phát hiện cháy rừng từ ảnh vệ tinh và thiết bị giám sát mặt đất. Các giải pháp này bao gồm việc sử dụng thuật toán để trích xuất các điểm dị thường nhiệt và xác định ngưỡng cấp độ sáng để cảnh báo cháy rừng.

3.2. Hệ thống cảnh báo cháy rừng

Một hệ thống cảnh báo cháy rừng đã được đề xuất, tích hợp các công nghệ GIS, GPS và viễn thám. Hệ thống này cho phép gửi cảnh báo qua email và SMS, giúp các nhà quản lý nhanh chóng phản ứng và kiểm soát đám cháy.

Nội dung chính

Tổng quan về luận án

Bối cảnh biến đổi khí hậu toàn cầu và sự gia tăng áp lực nhân sinh lên các hệ sinh thái rừng nhiệt đới đã khiến cháy rừng trở thành một trong những thảm họa sinh thái nghiêm trọng nhất tại Việt Nam. Theo thống kê của Cục Kiểm lâm, tính đến ngày 31/12/2016, tổng diện tích rừng toàn quốc đạt 14.682.000 ha (trong đó rừng tự nhiên chiếm 10.141.000 ha và rừng trồng là 4.541.000 ha), độ che phủ rừng tương ứng là 41,19%. Trong đó, hơn 50% tổng diện tích thuộc nhóm rừng có nguy cơ cháy cao vào mùa khô hạn (như rừng thông, tràm, tre nứa, keo, bạch đàn và rừng khộp). Mặc dù các phương pháp dự báo nguy cơ dựa trên khí tượng (chỉ số Nesterov, chỉ số P, H) đã được ứng dụng, công tác phát hiện cháy rừng tại thực địa vẫn phụ thuộc nặng nề vào mạng lưới chòi canh thủ công, tuần tra mặt đất và báo cáo chậm trễ, dẫn đến tình trạng khi phát hiện thì đám cháy đã bùng phát trên diện rộng, gây tổn thất nghiêm trọng về đa dạng sinh học và tài nguyên quốc gia.

Nghiên cứu của NCS. Lê Ngọc Hoàn dưới sự hướng dẫn của PGS. Trần Quang Bảo tại Trường Đại học Lâm nghiệp (2018) với đề tài "Nghiên cứu ứng dụng công nghệ không gian địa lý (Viễn thám, GIS, GPS) trong phát hiện cháy rừng ở Việt Nam" (Mã số: 9.05 - Ngành Lâm sinh) là công trình nghiên cứu tiên phong giải quyết khoảng trống học thuật và thực tiễn: Sự thiếu hụt một hệ thống tích hợp đa cấp độ không gian (từ vĩ mô qua ảnh vệ tinh đến vi mô qua thiết bị quang học mặt đất) kết hợp thuật toán xử lý dữ liệu địa không gian tự động để phát hiện và cảnh báo cháy rừng theo thời gian thực tại Việt Nam.

Luận án thiết lập 3 câu hỏi nghiên cứu (Research Questions - RQ) và các giả thuyết tương ứng (Hypotheses - H):

• RQ1: Thuật toán trích xuất điểm dị thường nhiệt từ dữ liệu viễn thám MODIS có độ nhạy và độ tin cậy như thế nào khi áp dụng tại điều kiện địa hình chia cắt phức tạp ở Việt Nam?
  • H1: Việc tối ưu hóa ngưỡng nhiệt độ cấp độ sáng ($T_4$) và độ chênh lệch nhiệt độ phổ ($\Delta T = T_4 - T_{11}$) kết hợp với lớp phủ véc-tơ hiện trạng rừng sẽ giảm thiểu trên 60% tỷ lệ cảnh báo sai (False Alarm Rate) từ các điểm dị thường nhiệt ngoài lâm nghiệp.
• RQ2: Mô hình thị giác máy tính và xử lý ảnh quang học trên thiết bị giám sát mặt đất có thể nhận dạng chính xác ngọn lửa và cột khói trong điều kiện khí hậu nhiệt đới nhiều sương mù/mây che phủ không?
  • H2: Sự kết hợp giữa không gian màu thích nghi (YCbCr/CIE Lab*) và động học biến thiên của khói/lửa cho phép phát hiện sớm đám cháy thử nghiệm trong bán kính 1–5 km với độ chính xác trên 90%.
• RQ3: Mối quan hệ hàm số giữa chiều cao lắp đặt thiết bị quan sát, khoảng cách quan trắc và xác suất phát hiện đám cháy được định lượng như thế nào?
  • H3: Xác suất phát hiện thành công tuân theo mô hình hồi quy Logistic phụ thuộc có ý nghĩa thống kê ($p < 0,05$) vào chiều cao địa hình đặt trạm và cự ly quan sát.

Khung lý thuyết của luận án được xây dựng dựa trên sự giao thoa của Vật lý bức xạ nhiệt viễn thám (Định luật Planck, Wien), Lý thuyết phát hiện điểm cháy ngữ cảnh (Kaufman, 1998; Giglio et al., 2003), và Kỹ thuật thị giác máy tính phân tích ảnh động (Celik, 2010; Toreyin et al., 2006). Phạm vi không gian của nghiên cứu bao phủ toàn bộ lãnh thổ Việt Nam trên ảnh vệ tinh giai đoạn 2010–2015, dữ liệu kiểm chứng 100 vụ cháy lịch sử tại Lào Cai (VQG Hoàng Liên), Hòa Bình, Hà Tĩnh, TP. Hồ Chí Minh; cùng các thực nghiệm đốt thử nghiệm thực địa quy mô tại Vườn Quốc gia U Minh Thượng (Kiên Giang), Vườn Quốc gia Ba Vì (Hà Nội), và Ban Quản lý rừng Phòng hộ Sóc Sơn.

---

Literature Review và Positioning

Lịch sử nghiên cứu dự báo và phát hiện cháy rừng trên thế giới và Việt Nam có thể phân thành ba dòng học thuật chính:

1. Dòng nghiên cứu dự báo nguy cơ cháy rừng theo chỉ số khí tượng: Ban đầu dựa trên chỉ số tổng hợp Nesterov (tính toán tích số giữa nhiệt độ và độ thiếu hụt bão hòa không khí lúc 13 giờ), sau đó được Phạm Ngọc Hưng (1988) hiệu chỉnh theo chuỗi ngày khô hạn liên tục ($H$). Các nghiên cứu chuyên sâu của GS. Vương Văn Quỳnh và cs. (2003) trong Đề tài cấp Nhà nước KC.24 và Bế Minh Châu (2010) đã tích hợp thêm yếu tố trạng thái rừng, lớp phủ vật liệu cháy và mực nước ngầm (đặc thù cho rừng tràm U Minh). Tuy nhiên, các mô hình này chỉ dừng lại ở mức độ dự báo nguy cơ tiềm năng, không có khả năng phát hiện vị trí thực tế khi đám cháy đã bắt đầu bùng phát.
2. Dòng nghiên cứu phát hiện điểm cháy bằng ảnh vệ tinh viễn thám: Khởi nguồn từ các thuật toán đơn kênh trên NOAA/AVHRR (Setzer & Pereira), sử dụng kênh phổ hồng ngoại trung 3.75 µm. Hạn chế cốt tử của thuật toán đơn kênh là hiện tượng bão hòa nhiệt do phản xạ mặt trời từ bề mặt đất trống và mây sáng (nhiệt độ bề mặt 300K và hệ số phản xạ 0,28 đã làm bão hòa kênh 3). Để khắc phục, các thuật toán đa kênh và cảm ngữ cảnh (Contextual Algorithms) ra đời (Kaufman et al., 1998; Giglio et al., 2003). Các nghiên cứu của Louis Giglio đã phát triển module Vulcan ứng dụng trên dữ liệu cảm biến MODIS (vệ tinh Terra và Aqua) với kênh 20, 22 (3,95 µm) và kênh 31 (11,0 µm). Song song đó, các hệ thống tách vùng rừng bị cháy sau hỏa hoạn (Burned Area Detection) sử dụng độ phân giải thấp (GLOBSCAR, MODIS 500m) hoặc trung bình (Landsat 30m của Q. Le et al., 2011) cũng được phát triển nhưng vẫn mang tính chất đánh giá hậu quả.
3. Dòng nghiên cứu phát hiện cháy bằng thiết bị quang học và cảm biến mặt đất: Xuất hiện từ những năm 2000 nhằm giải quyết bài toán phát hiện sớm trong thời gian thực. Các tác giả quốc tế như Turgay Celik (2010), Toreyin et al. (2005, 2006), Horng et al. (2006), Feiniu Yuan (2011) đã công bố các thuật toán nhận dạng ngọn lửa/khói thông qua không gian màu RGB, YUV, HSI, CIE Lab*, kết hợp biến đổi Wavelet (DWT), mô hình Markov ẩn (HMM) và mạng nơ-ron đa lớp (MNN).

Tranh luận học thuật cốt lõi: Một bộ phận học giả cho rằng giám sát vệ tinh quỹ đạo cực (LEO) là giải pháp tối ưu cho quy mô quốc gia nhờ diện bao phủ rộng và chi phí biên thấp. Ngược lại, các nhà nghiên cứu quang học mặt đất phản bác rằng chu kỳ lặp 4 lần/ngày của MODIS dẫn đến độ trễ phát hiện lên tới 6 giờ—khoảng thời gian đủ để một đám cháy bùng phát mất kiểm soát; đồng thời vệ tinh hoàn toàn bất lực trước các đám cháy âm ỉ dưới tán rừng nhiệt đới rậm rạp. Tuy nhiên, các hệ thống quang học thương mại mặt đất như FireWatch (Đức) hay ForestWatch (Nam Phi) lại có giá thành lắp đặt quá đắt đỏ (30.000 – 100.000 USD/trạm) và hoạt động kém hiệu quả trong điều kiện độ ẩm cao, sương mù nhiệt đới tại Đông Nam Á.

Vị thế học thuật (Positioning): Luận án của NCS. Lê Ngọc Hoàn định vị tại điểm giao thoa giữa viễn thám vĩ mô và quang học vi mô. Công trình giải quyết triệt để hạn chế của Cục Kiểm lâm Việt Nam (vốn chỉ công bố thô các điểm dị thường nhiệt MODIS thu qua trạm TeraScan LEO 2.4m mà không đối soát bản đồ hiện trạng rừng) bằng cách: (1) Thiết lập bộ lọc không gian GIS tự động loại bỏ các điểm dị thường nhiệt nằm ngoài đất lâm nghiệp; (2) Bản địa hóa và làm chủ công nghệ thị giác máy tính mặt đất giá thành thấp, thích nghi với điều kiện khí hậu và địa hình Việt Nam; và (3) Tích hợp quy trình truyền tin cảnh báo tức thời đa phương thức (WebGIS, SMS, Email).

So sánh với các hệ thống quốc tế tiêu biểu:

• EFFIS (Châu Âu) & FIRMS (NASA/Đại học Maryland): Quản lý điểm cháy MODIS toàn cầu nhưng giao diện tiếng Anh, thiếu dữ liệu ranh giới tiểu khu/lô rừng cấp cơ sở của Việt Nam và không tích hợp giám sát mặt đất cục bộ.
• FireWatch (Đức) & ForestWatch (Nam Phi): Giám sát mặt đất chuyên dụng nhưng chi phí đầu tư khổng lồ, thuật toán quang học gốc phương Tây thường sinh cảnh báo giả cao khi gặp thảm thực vật bốc hơi nước mạnh vào mùa khô nhiệt đới ẩm.

---

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án mở rộng và làm sâu sắc thêm Lý thuyết phát hiện điểm cháy theo ngữ cảnh (Contextual Fire Detection Theory) của Kaufman (1998) và Louis Giglio (2003) khi ứng dụng vào cấu trúc cảnh quan nhiệt đới gió mùa:

1. Hiệu chỉnh ngưỡng bức xạ phổ địa phương: Thay vì áp dụng ngưỡng tĩnh toàn cầu ($T_4 > 310K$ hoặc $T_3 > 305K$ trong các mô hình của Liu et al.), luận án chỉ ra rằng sự biến thiên nhiệt độ nền tại các vùng sinh thái Việt Nam (như Tây Bắc, Bắc Trung Bộ, Tây Nguyên, Nam Bộ) đòi hỏi một ma trận ngưỡng động thích nghi. Cụ thể, xác lập mối quan hệ tương quan phi tuyến giữa cấp độ sáng (Brightness Temperature - $T_4$), độ chênh lệch nhiệt độ phổ $\Delta T = T_4 - T_{11}$ với độ tin cậy ($Confidence$) của điểm cháy thực tế thông qua việc đối soát 100 vụ cháy lịch sử.
2. Lý thuyết tương tác quang phổ - không gian trong thị giác máy tính mặt đất: Mở rộng mô hình màu ngọn lửa của Turgay Celik (2010) và Chen et al. (2004) bằng cách bổ sung quy tắc loại trừ các đối tượng giả lửa chuyển động (phản xạ ánh sáng mặt trời trên tán lá, bụi đất cuốn theo gió) thông qua thuật toán kết hợp phân tích miền tần số không gian và mô hình thống kê nền động.

Khung phân tích độc đáo

Khung phân tích của luận án tích hợp đồng thời ba cấu phần lý thuyết:

• Lý thuyết truyền xạ khí quyển (Atmospheric Radiative Transfer): Xử lý tín hiệu bức xạ hồng ngoại trung ($3,95\ \mu\text{m}$) phản ánh trực tiếp năng lượng phát xạ từ tâm lửa rừng (nhiệt độ $600–1000\text{K}$) mà không bị tán xạ bởi khói dày.
• Lý thuyết cấu trúc dữ liệu không gian phân tầng (Spatial Layer Overlay Theory): Giao cắt ma trận điểm ảnh raster điểm cháy với lớp véc-tơ hiện trạng tài nguyên rừng quốc gia theo thời gian thực.
• Mô hình xác suất hồi quy nhị phân (Binary Logistic Regression Framework): Định lượng hóa ranh giới phát hiện của hệ thống mặt đất:

$$P(\text{Phát hiện}) = \frac{1}{1 + e^{-(\beta_0 + \beta_1 \cdot \text{Chiều cao} + \beta_2 \cdot \text{Khoảng cách} + \epsilon)}}$$

Điều kiện biên (Boundary Conditions):

• Đối với phân hệ vệ tinh: Hiệu quả bị giới hạn trong điều kiện mây dày che phủ hoàn toàn ($Cloud\ Mask > 90%$) và các đám cháy ngầm (peat fire) dưới tầng than bùn sâu không phát xạ đủ mức nhiệt lên tán rừng.
• Đối với phân hệ mặt đất: Cự ly quan sát tối ưu nằm trong khoảng 1,0 – 5,0 km; độ che khuất địa hình không vượt quá góc mở quang học của cảm biến ($FOV$); điều kiện ánh sáng môi trường tối thiểu $> 10\text{ lux}$ đối với camera quang phổ khả kiến ban ngày.

---

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu được thiết kế theo trường phái Thực chứng luận (Positivism) kết hợp kiểm chứng thực nghiệm nghiêm ngặt (Empirical Validation). Phương pháp tiếp cận đa cấp độ (Multi-level Triangulation) bao gồm:

Quy trình nghiên cứu rigorous

1. Quy trình xử lý ảnh vệ tinh:
   • Dữ liệu thô thu nhận từ trạm thu TeraScan 2.4m LEO đặt tại Bộ Nông nghiệp & PTNT được hiệu chuẩn bức xạ và nắn chỉnh hình học đạt sản phẩm Mức 1B (Level 1B).
   • Module Vulcan tự động trích xuất các kênh 20, 22, 31 kết hợp thuật toán mặt nạ mây.
   • Thuật toán cảm ngữ cảnh phân tích các cửa sổ điểm ảnh từ $3 \times 3$ đến $21 \times 21$ điểm ảnh nền để làm mịn ngưỡng phân tách điểm cháy tiềm năng.
   • Giao thoa không gian tự động (Spatial Overlay) với Bản đồ Hiện trạng rừng toàn quốc để phân loại điểm dị thường nhiệt: Nằm trong đất lâm nghiệp vs. Nằm ngoài đất lâm nghiệp.
2. Quy trình xử lý ảnh và video từ thiết bị mặt đất:
   • Tín hiệu video từ camera kỹ thuật số độ phân giải cao được tách thành các chuỗi khung hình liên tiếp ($F_t, F_{t+1}$).
   • Chuyển đổi không gian màu sang YCbCr và CIE Lab* để phân lập đặc tính phổ của ngọn lửa ($R > G > B$ và các điều kiện ràng buộc sắc độ).
   • Áp dụng thuật toán trừ nền động (Dynamic Background Subtraction) kết hợp phân tích chuyển động xáo trộn và hiện tượng nhấp nháy tần số cao của ngọn lửa/khói.
   • Gửi cảnh báo tự động về máy chủ trung tâm khi số điểm ảnh nhận dạng vượt ngưỡng xác lập trong 5 khung hình liên tiếp.

Data và phân tích

• Cơ sở dữ liệu viễn thám: Tổng hợp toàn bộ các điểm dị thường nhiệt trích xuất trên lãnh thổ Việt Nam từ năm 2010 đến 2015 từ vệ tinh MODIS. Phân tích chi tiết tại 4 tỉnh đại diện cho 4 vùng sinh thái: Lai Châu (Tây Bắc), Hải Dương (Đồng bằng sông Hồng), Kon Tum (Tây Nguyên) và Kiên Giang (Đồng bằng sông Cửu Long).
• Phân tích thống kê & Phần mềm sử dụng:
  • Phần mềm xử lý không gian: ArcGIS Desktop, QGIS, ENVI, MapInfo.
  • Phần mềm phát triển hệ thống & thuật toán: MATLAB, C++, Python, TeraScan Data Acquisition & Processing Suite.
  • Kỹ thuật phân tích: Thống kê mô tả không gian-thời gian, Phân tích phương sai (ANOVA), Mô hình hồi quy Logistic đa biến ước lượng mối quan hệ giữa xác suất phát hiện với các biến độc lập (Khoảng cách, Chiều cao, Tình trạng thời tiết).

---

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

1. Quy luật phân bố không gian - thời gian của điểm dị thường nhiệt tại Việt Nam:

   • Dữ liệu giai đoạn 2010–2015 chỉ ra rằng số lượng điểm dị thường nhiệt tập trung dày đặc nhất tại vùng Tây Bắc (chiếm tỷ trọng cao nhất vào các tháng 2 đến tháng 4) và Tây Nguyên (tháng 1 đến tháng 3), trùng khớp tuyệt đối với mùa khô hanh cục bộ.
   • Đối soát chi tiết 100 vụ cháy thực tế trong quá khứ xác nhận: Các vụ cháy rừng lớn (điển hình như vụ cháy ngày 20/2/2010 tại xã Tả Van, VQG Hoàng Liên, Lào Cai hay vụ cháy ngày 4/8/2016 tại Can Lộc, Hà Tĩnh) đều được hệ thống MODIS ghi nhận với cấp độ sáng $T_4 \ge 315\text{K}$ và độ chênh lệch nhiệt độ $\Delta T \ge 12\text{K}$.

2. Hiệu chỉnh triệt để cảnh báo sai thông qua công nghệ GIS:

   • Phân tích đối chiếu dữ liệu điểm nhiệt với hiện trạng đất tại 4 tỉnh (Lai Châu, Hải Dương, Kon Tum, Kiên Giang) mang lại phát hiện mang tính bước ngoặt: Chỉ có 28,4% đến 41,2% số điểm dị thường nhiệt là nằm trong diện tích đất lâm nghiệp. Phần lớn các điểm nhiệt còn lại phát sinh từ đốt rơm rạ sau thu hoạch trên đất nông nghiệp, hoạt động của các khu công nghiệp, nhà máy nhiệt điện hoặc các bãi đốt rác dân sinh.
   • Việc tích hợp bộ lọc GIS hiện trạng rừng đã tự động loại bỏ trên 60% các điểm báo động giả, tối ưu hóa nguồn lực kiểm tra hiện trường của lực lượng kiểm lâm.

3. Độ chính xác vượt trội của thuật toán thị giác máy tính mặt đất:

   • Thử nghiệm trên các tập dữ liệu video và ảnh đốt thực nghiệm tại 3 điểm nghiên cứu thực địa (VQG U Minh Thượng, Sóc Sơn - Hà Nội, VQG Ba Vì) chứng minh thuật toán quang học nhận dạng khói/lửa đạt tỷ lệ phát hiện đúng $> 91,5%$, thời gian phản hồi trung bình từ khi xuất hiện ngọn lửa/cột khói đến khi phát lệnh cảnh báo chỉ từ $15 - 45\text{ giây}$.

4. Mô hình hóa định lượng xác suất phát hiện qua Hồi quy Logistic:

   • Kết quả ước lượng tham số hồi quy (Bảng 3.20, 3.21 trong luận án) khẳng định: Chiều cao lắp đặt thiết bị quan sát có tác động thuận chiều có ý nghĩa thống kê ($p < 0,01, \beta_1 > 0$), trong khi khoảng cách địa lý từ trạm đến tâm đám cháy có tác động nghịch chiều mạnh mẽ ($p < 0,001, \beta_2 < 0$) tới xác suất phát hiện đám cháy. Mô hình cho phép xác định chính xác bán kính bảo vệ tối ưu cho từng tháp quan sát là $R \le 3,5\text{ km}$ trong điều kiện địa hình đồi núi phức tạp.

Implications đa chiều

• Về mặt lý luận học thuật: Bổ sung luận cứ khoa học về hành vi phát xạ phổ và động học khói lửa trong điều kiện khí hậu nhiệt đới gió mùa; định hình khung phương pháp luận kết hợp dữ liệu viễn thám thô với cơ sở tri thức GIS chuyên ngành.
• Về mặt phương pháp luận: Cung cấp bộ công cụ xử lý tự động khép kín từ trích xuất dữ liệu raster vệ tinh, lọc thuộc tính không gian đến thị giác máy tính nhận dạng video thời gian thực, có khả năng chuyển giao và nhân rộng cho các nghiên cứu giám sát tai biến môi trường khác (trượt lở đất, lũ quét).
• Về mặt thực tiễn quản lý: Xây dựng thành công nguyên mẫu (Prototype) hệ thống cảnh báo tự động: Khi phát hiện đám cháy (từ MODIS hoặc camera mặt đất), hệ thống tự động xuất tọa độ, gửi email đính kèm ảnh chụp hiện trường và kích hoạt cổng tin nhắn SMS Gateway trực tiếp tới Hạt trưởng Kiểm lâm và Chủ rừng trong vòng dưới 2 phút.
• Về mặt chính sách quản lý nhà nước: Đóng góp cơ sở thực chứng để Bộ Nông nghiệp & PTNT cùng Cục Kiểm lâm nâng cấp cổng thông tin cảnh báo cháy rừng quốc gia, chuyển đổi mô hình từ trực ban thụ động sang giám sát số hóa bán tự động và tự động hoàn toàn.

---

Limitations và Future Research

Luận án thẳng thắn chỉ ra 4 giới hạn nghiên cứu chính:

1. Độ phân giải không gian của tư liệu vệ tinh MODIS ($1\text{ km} \times 1\text{ km}$): Mức độ phân giải này là quá thô để phát hiện các đám cháy quy mô nhỏ ($< 100\text{ m}^2$) mới bùng phát dưới tán rừng rậm rạp, dẫn đến sai số diện tích ước tính ban đầu.
2. Nhiễu khí quyển và thời tiết cực đoan: Độ che phủ của mây tầng dày trong mùa mưa bão hoặc sương mù đậm đặc tại các vùng núi cao phía Bắc (như Hoàng Liên Sơn) làm suy giảm nghiêm trọng chất lượng ảnh quang học mặt đất và che khuất tín hiệu hồng ngoại nhiệt của vệ tinh.
3. Phụ thuộc hạ tầng viễn thông: Phân hệ truyền tin tự động (SMS, WebGIS) phụ thuộc vào vùng phủ sóng mạng viễn thông di động (3G/GSM); tại các khu vực biên giới, vùng lõi Vườn Quốc gia xa xôi chưa có sóng di động, việc truyền tin cảnh báo tức thời gặp nhiều rào cản kỹ thuật.
4. Quy mô thực nghiệm thiết bị mặt đất: Các đợt đốt thử nghiệm thực tế mới được tiến hành có kiểm soát ở quy mô đám cháy vừa và nhỏ, chưa đánh giá hết được tính biến thiên của các trận đại hỏa hoạn có bão lửa (Firestorm).

Chương trình nghiên cứu tương lai (Future Research Agenda):

• Mở rộng nguồn dữ liệu viễn thám đa vệ tinh: Tích hợp dữ liệu vệ tinh địa tĩnh thế hệ mới (Himawari-8/9, GK-2A) với chu kỳ chụp 10 phút/cảnh để triệt tiêu hoàn toàn độ trễ thời gian của MODIS; đồng thời kết hợp ảnh độ phân giải cao Sentinel-2 ($10\text{m}$) và Landsat-8/9 ($30\text{m}$) để phân vùng chính xác vết cháy sau hỏa hoạn.
• Nâng cấp thuật toán bằng Trí tuệ nhân tạo (Deep Learning & Edge AI): Triển khai các mạng nơ-ron tích chập sâu (YOLOv8, Vision Transformers) trực tiếp trên các vi xử lý nhúng tại camera giám sát biên (Edge devices) để nhận diện ngọn lửa và khói với độ chính xác cao hơn, kháng nhiễu sương mù.
• Giải pháp mạng truyền thông không dây tầm xa (LoRaWAN & Vệ tinh IoT): Nghiên cứu tích hợp giao thức truyền thông năng lượng thấp tầm xa LoRaWAN và kết nối vệ tinh quỹ đạo thấp LEO (Starlink/CubeSat) cho các trạm giám sát đặt tại vùng lõi rừng đặc dụng không có sóng viễn thông mặt đất.

---

Tác động và ảnh hưởng

• Tác động học thuật: Công trình là tài liệu tham khảo chuẩn mực trong đào tạo sau đại học ngành Lâm sinh, Quản lý tài nguyên rừng và Địa tin học (Geoinformatics) tại các viện, trường đại học trên toàn quốc. Mở ra hướng nghiên cứu mới về Tự động hóa giám sát tài nguyên rừng bằng công nghệ không gian địa lý.
• Tác động thực tiễn ngành Lâm nghiệp: Việc làm chủ giải pháp công nghệ kỹ thuật nội địa giúp ngành Lâm nghiệp giảm phụ thuộc vào các gói giải pháp đắt đỏ từ nước ngoài; cung cấp cho Cục Kiểm lâm và các Vườn Quốc gia công cụ giám sát chính xác, chi phí thấp, vận hành tự động 24/7.
• Tác động kinh tế - xã hội và bảo vệ môi trường: Nâng cao hiệu quả phát hiện sớm giúp dập tắt đám cháy ngay từ giai đoạn phát sinh ("giai đoạn vàng"), bảo tồn hàng ngàn héc-ta rừng nguyên sinh, bảo vệ tính mạng người dân vùng đệm, giảm thiểu hàng triệu tấn phát thải carbon do cháy rừng, góp phần thực hiện cam kết quốc gia về giảm phát thải khí nhà kính (NDC) và chống suy thoái rừng.

---

Đối tượng hưởng lợi

1. Nghiên cứu sinh và Giới học thuật: Tiếp cận phương pháp luận nghiên cứu đa tầng (kết hợp quang học máy tính, viễn thám nhiệt và phân tích không gian GIS); thừa hưởng các khoảng trống nghiên cứu đã được chỉ rõ để phát triển đề tài chuyên sâu về AI trong Lâm nghiệp.
2. Lực lượng Kiểm lâm và Ban Quản lý Rừng đặc dụng/phòng hộ: Được trang bị quy trình phát hiện cháy rừng bán tự động và tự động; loại bỏ lãng phí nhân lực do phải đi xác minh các điểm dị thường nhiệt giả ngoài lâm nghiệp; nhận thông tin tọa độ cháy chính xác qua SMS/WebGIS để triển khai lực lượng chữa cháy kịp thời.
3. Các Doanh nghiệp Công nghệ và R&D Địa tin học: Sử dụng các kết quả thực nghiệm và thông số hồi quy của luận án làm tài liệu kỹ thuật để chế tạo các module camera giám sát rừng thương mại hóa "Make in Vietnam".
4. Các Nhà hoạch định chính sách (Bộ Nông nghiệp & PTNT, Tổng cục Lâm nghiệp): Có căn cứ khoa học vững chắc để xây dựng các đề án, tiêu chuẩn kỹ thuật quốc gia về ứng dụng công nghệ cao trong công tác Phòng cháy chữa cháy rừng (PCCCR) giai đoạn chuyển đổi số.

---

Câu hỏi chuyên sâu

1. Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là gì và đã mở rộng lý thuyết nào?

Đóng góp độc đáo nhất là việc bản địa hóa và mở rộng Lý thuyết phát hiện điểm cháy ngữ cảnh (Contextual Fire Detection Theory) của Kaufman (1998) và Giglio et al. (2003). Luận án đã xác lập thành công mô hình lọc giao thoa không gian động giữa ma trận bức xạ nhiệt viễn thám với bản đồ hiện trạng rừng số hóa của Việt Nam, giải quyết triệt để nghịch lý "nhiệt độ nền cao và báo động giả dày đặc" do canh tác nông nghiệp nhiệt đới gây ra—điều mà các mô hình toàn cầu của NASA hay EFFIS chưa xử lý được.

2. Đột phá phương pháp luận của luận án so với ít nhất 2 nghiên cứu quốc tế trước đây?

So với hệ thống ForestWatch (Nam Phi) và nghiên cứu của Turgay Celik (2010):

• ForestWatch thuần túy dựa vào camera quang học đơn lẻ với chi phí rất cao và phụ thuộc lớn vào người vận hành thủ công tại trung tâm. Luận án đã tự động hóa hoàn toàn quy trình xử lý ảnh với chi phí phần cứng thấp.
• Nghiên cứu của Celik (2010) chỉ dừng lại ở việc nhận diện ngọn lửa trong phòng thí nghiệm thông qua không gian màu CIE Lab*. Luận án đã nâng cấp thành mô hình thị giác ngoài trời tích hợp trừ nền động, kiểm chứng qua thực nghiệm đốt thực địa tại 3 hệ sinh thái rừng khác biệt và định lượng hóa xác suất phát hiện bằng phương trình hồi quy Logistic đa biến.

3. Phát hiện bất ngờ nhất từ dữ liệu thực nghiệm là gì?

Phát hiện bất ngờ nhất là tỷ lệ điểm dị thường nhiệt nằm ngoài đất lâm nghiệp chiếm tới hơn 60–70% tổng số điểm nhiệt ghi nhận được từ vệ tinh MODIS trên toàn quốc. Điều này chứng minh rằng việc Cục Kiểm lâm trước đây chỉ đưa dữ liệu tọa độ MODIS thô lên website đã gây lãng phí rất lớn nguồn lực xác minh hiện trường của kiểm lâm địa phương, đồng thời khẳng định việc tích hợp lớp lọc GIS hiện trạng rừng là điều kiện tiên quyết bắt buộc.

4. Luận án có cung cấp quy trình nhân rộng và lặp lại (Replication Protocol) không?

Có. Luận án mô tả chi tiết toàn bộ kiến trúc hệ thống phần cứng, thông số kỹ thuật các kênh phổ MODIS (Bảng 2.1), cấu trúc dữ liệu bảng điểm dị thường nhiệt (Bảng 2.2), thông số các chuỗi video thử nghiệm (Bảng 2.3), sơ đồ thuật toán xử lý ảnh và mã nguồn lưu đồ phân tích (Hình 2.1, 2.3, 3.32, 3.44), cho phép bất kỳ nhóm nghiên cứu nào cũng có thể tái lập và cài đặt hệ thống một cách chuẩn xác.

5. Lộ trình phát triển nghiên cứu 10 năm tiếp theo được định hình ra sao?

Lộ trình 10 năm tập trung vào 3 trọng tâm: (1) Tích hợp Trí tuệ nhân tạo biên (Edge AI Vision) trên mạng lưới camera năng lượng mặt trời tại 100% các Vườn Quốc gia trọng điểm; (2) Hợp nhất dữ liệu viễn thám vệ tinh đa nguồn (CubeSat, Vệ tinh địa tĩnh, UAV chuyên dụng quét LiDAR/Thermal); (3) Xây dựng Hệ thống Bản sao số (Digital Twin) mô phỏng động học lan truyền đám cháy rừng theo thời gian thực phục vụ chỉ huy chữa cháy tự động.

---

Kết luận

Luận án Tiến sĩ của tác giả Lê Ngọc Hoàn đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu đặt ra với 6 đóng góp cụ thể và nổi bật:

1. Hệ thống hóa toàn diện cơ sở khoa học và thực tiễn về ứng dụng công nghệ địa không gian (RS, GIS, GPS) và thị giác máy tính trong công tác phát hiện cháy rừng tại Việt Nam.
2. Ứng dụng và tối ưu hóa thành công thuật toán trích xuất điểm dị thường nhiệt từ ảnh vệ tinh MODIS (kênh 20, 22, 31) phù hợp với đặc thù bức xạ nhiệt và địa hình chia cắt của các vùng sinh thái rừng Việt Nam.
3. Phát triển giải pháp kỹ thuật lọc không gian tự động bằng GIS, loại bỏ trên 60% các điểm dị thường nhiệt giả ngoài đất lâm nghiệp, nâng cao vượt bậc độ tin cậy của thông tin cảnh báo cháy.
4. Thiết kế và làm chủ thuật toán thị giác máy tính trên thiết bị giám sát mặt đất, nhận dạng chính xác ngọn lửa và khói với độ chính xác $> 91,5%$ trong thời gian thực ($15 - 45\text{ giây}$).
5. Xây dựng mô hình toán học hồi quy Logistic định lượng hóa tác động của chiều cao lắp đặt và cự ly quan trắc đến xác suất phát hiện đám cháy, cung cấp cơ sở kỹ thuật để tối ưu hóa vị trí đặt tháp quan trắc.
6. Xây dựng nguyên mẫu hoàn chỉnh hệ thống truyền tin cảnh báo cháy rừng tự động đa kênh (WebGIS, SMS Gateway, Email Server), tạo bước chuyển biến đột phá từ giám sát thủ công sang điều hành lâm nghiệp số hóa hiện đại.

Công trình không chỉ đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc hiện đại hóa công tác quản lý bảo vệ rừng tại Việt Nam mà còn mở ra những hướng nghiên cứu chuyên sâu về ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu không gian lớn trong bảo tồn tài nguyên thiên nhiên và phát triển bền vững.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1. Công nghệ địa không gian (RS, GIS và GPS) 1. Công nghệ địa không gian Hình 1. Công nghệ địa không gian Công nghệ không gian địa lý hay còn gọi là công nghệ địa không gian (Geotechnology) có thể được hiểu là công nghệ thu thập, tổng hợp, phân tích, trình diễn, diễn giải, chia sẻ và quản lý các dữ liệu không gian và các các dữ liệu thuộc tính có liên quan.

Thông thường, công nghệ không gian địa lý bao gồm 3 hệ thống cơ bản đó là Hệ thống định vị toàn cầu (GPS), Hệ thống viễn thám (RS) và Hệ thống thông tin địa lý (GIS). Mặc dù, khi xét về bản chất ứng dụng trong thực tiễn, ba hệ thống cơ bản đó có tính độc lập tương đối nhưng chúng có mối liên hệ chặt chẽ và bổ sung cho nhau, tuỳ theo từng ứng dụng trong mỗi trường hợp nhất định [2],[13]. Hiện nay, công nghệ địa không gian đã và đang là một trong những công nghệ thu hút sự quan tâm lớn nhất trên thế giới, bởi những công dụng và tính năng vượt trội của nó phục vụ quá trình phát triển kinh tế - xã hội, nhất là lĩnh vực quản lý tài nguyên thiên nhiên, quản lý lưu vực và an ninh quốc phòng của mỗi quốc gia [2],[13]. Công nghệ viễn thám (RS) 1.

Khái niệm công nghệ viễn thám Viễn thám được hiểu là một khoa học và nghệ thuật để thu nhận thông tin về một đối tượng, một khu vực hoặc một hiện tượng thông qua việc phân tích tư liệu thu nhận được bằng các phương tiện. Những phương tiện này không có sự tiếp xúc trực tiếp với đối tượng, khu vực hoặc với hiện tượng được nghiên cứu [1],[21]. Công nghệ viễn thám Công nghệ viễn thám, một trong những thành tựu khoa học vũ trụ đã đạt đến trình độ cao và đã trở thành kỹ thuật phổ biến được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực kinh tế xã hội ở nhiều nước trên thế giới. Nhu cầu ứng dụng công nghệ viễn thám trong lĩnh vực điều tra nghiên cứu, khai thác, sử dụng, quản lý tài nguyên thiên nhiên và môi trường ngày càng gia tăng nhanh chóng không những trong phạm vi Quốc gia, mà cả phạm vi Quốc tế.

Những kết quả thu được từ công nghệ viễn thám giúp các nhà khoa học và các nhà hoạch định chính sách các phương án lựa chọn có tính chiến lược về sử dụng và quản lý tài nguyên thiên nhiên và môi trường. Vì vậy viễn thám được sử dụng như là một công nghệ đi đầu rất có ưu thế hiện nay [1],[2]. Ứng dụng của công nghệ viễn thám Hiện nay, viễn thám được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành, nhiều lĩnh vực khác nhau, trong đó bao gồm [1]: (1) Nghiên cứu địa chất, (2) Nghiên cứu môi trường, (3) Nghiên cứu khí hậu và quyển khí (đặc điểm tầng ozon, mây, mưa, nhiệt độ, quyển khí), dự báo bão và nghiên cứu khí hậu qua dữ liệu thu từ vệ tinh khí tượng, (4) Nghiên cứu thực vật, rừng, (5) Nghiên cứu thủy văn, (6) Nghiên cứu các hành tinh khác [1],[2]. Hệ thống thông tin địa lý (GIS) 1.

Khái niệm hệ thống thông tin địa lý: Hệ thống thông tin địa lý - Geographic Information System (GIS) là một nhánh của công nghệ thông tin, đã hình thành từ những năm 60 của thế kỷ trước và phát triển rất mạnh trong những năm gần đây [1]. 8 GIS được sử dụng nhằm xử lý đồng bộ các lớp thông tin không gian (bản đồ) gắn với các thông tin thuộc tính, phục vụ nghiên cứu, quy hoạch và quản lý các hoạt động theo lãnh thổ. Có nhiều định nghĩa về GIS, nhưng nói chung đã thống nhất quan niệm chung: GIS là một hệ thống kết hợp giữa con người và hệ thống máy tính cùng các thiết bị ngoại vi để lưu trữ, xử lý, phân tích, hiển thị các thông tin địa lý để phục vụ một mục đích nghiên cứu, quản lý nhất định [1]. Xét dưới góc độ là công cụ, GIS dùng để thu thập, lưu trữ, biến đổi, hiển thị các thông tin không gian nhằm thực hiện các mục đích cụ thể.

Xét dưới góc độ là phần mềm, GIS làm việc với các thông tin không gian, phi không gian, thiết lập quan hệ không gian giữa các đối tượng. Có thể nói các chức năng phân tích không gian đã tạo ra diện mạo riêng cho GIS. Xét dưới góc độ ứng dụng trong quản lý nhà nước, GIS có thể được hiểu như là một công nghệ xử lý các dữ liệu có toạ độ để biến chúng thành các thông tin trợ giúp quyết định phục vụ các nhà quản lý. Xét dưới góc độ hệ thống, GIS là hệ thống gồm các hợp phần: Phần cứng, Phần mềm, Cơ sở dữ liệu và Cơ sở tri thức chuyên gia.

GIS Trừu tượng Phần hóa CSDL mềm công cụ + Thế giới thực Người sử dụng Kết quả Hình 1. Hệ thống thông tin địa lý [2] 1. Các công cụ của GIS: GIS là CSDL số chuyên dụng trong đó hệ trục tạo độ không gian là phương tiện tham chiếu chính. GIS bao gồm các công cụ để thực hiện các công việc sau đây: (1) Nhập dữ liệu từ bản đồ giấy, ảnh vệ tinh, ảnh máy bay, số liệu điều tra và các nguồn khác, (2) Lưu trữ dữ liệu, khai thác, truy vấn CSDL, (3) Biến đổi dữ liệu, phân tích, mô hình hóa, bao gồm các dữ liệu thống kê và dữ liệu không gian, (4) Lập báo cáo, bao gồm các bản đồ chuyên đề, các bảng biểu, biểu đồ và kế hoạch [1].

9 Ý nghĩa chủ yếu của tin học hóa thông tin địa lý là khả năng tích hợp các kiểu và nguồn dữ liệu khác biệt. Mục tiêu của GIS là cung cấp cấu trúc một cách hệ thống để quản lý các thông tin địa lý khác nhau và phức tạp, đồng thời cung cấp các công cụ, các thao tác hiển thị, truy vấn, mô phỏng. Cái GIS cung cấp là cách thức suy nghĩ mới về không gian. Phân tích không gian không chỉ là truy cập mà còn cho phép khai thác các quan hệ và tiến trình biến đổi của chúng.

GIS lưu trữ thông tin thế giới thực thành các tầng bản đồ chuyên đề mà chúng có khả năng liên kết địa lý với nhau [1],[2]. Hệ thống định vị toàn cầu 1. Khái niệm hệ thống định vị toàn cầu (GPS) Hệ thống định vị toàn cầu (GPS) là hệ thống xác định vị trí dựa trên vị trí của các vệ tinh nhân tạo, do Bộ Quốc Phòng Hoa Kỳ thiết kế, xây dựng, vận hành và quản lý. Trong cùng một thời điểm, ở cùng một vị trí trên mặt đất nếu xác định được khoảng cách đến ba vệ tinh (tối thiểu) thì sẽ tính được tọa độ của vị trí đó [2],[9],[23].

Thành phần cơ bản của hệ thống định vị toàn cầu [9] Ngày nay, hệ thống định vị toàn cầu được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau như điều tra nguồn tài nguyên, lập các loại bản đồ, giao thông, xây dựng.Đặc biệt từ sau khi Bộ quốc phòng Mỹ bỏ sai số cố ý gây nhiễu thì độ chính xác của các dữ liệu thu thập được là rất cao, đáp ứng được nhiều mục đích sử dụng. Ứng dụng của GPS: Dựa trên các nguyên lý hoạt động và các chức năng cơ bản của hệ thống GPS cho thấy khả năng ứng dụng thiết bị GPS ngày càng được ứng dụng rộng rãi trên thế giới với nhiều mục đích khác nhau [9]: (1) Ứng dụng trong lĩnh vực quân sự. (2) Ứng dụng trong lĩnh vực giao thông. (3) Ứng dụng trong dịch vụ, thương mại.

(4) Ứng dụng trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học; giải trí. (5) Đối với lĩnh vực Quản lý tài nguyên thiên nhiên, công nghệ GPS chứng tỏ được tính cần thiết và hữu hiệu nhờ vào khả năng định vị tọa độ các điểm, dẫn đường.làm tăng hiệu suất lao động; giảm chi phí; nâng cao chất lượng sản phẩm. Theo Phùng Văn Khoa và Đỗ Xuân Lân (2013) [13] ứng dụng của GPS trong quản lý tài nguyên và môi trường lưu vực, chẳng hạn như có thể dung thiết bị này để: + Xác định vị trí và độ cao tuyệt đối của điểm đầu ra của lưu vực, các điểm ô nhiễm môi trường, các khu vực hay xảy ra tai biến môi trường, cháy rừng. Ngoài ra, trong những điều kiện nhất định, nếu sử dụng GPS có độ chính xác cao có thể xác định được độ sâu của mặt nước thuộc một khu vực nào đó trên cơ sở kết hợp với bản đồ đường đồng mức.

+ Xác định các điểm điều tra mẫu, xây dựng khóa giải đoán ảnh viễn thám phục vụ công tác phân loại bề mặt thảm phủ và đánh giá độ chính xác của kết quả đó trên hiện trường. + Khoanh vẽ và xây dựng bản đồ dưới dạng điểm, đường và vùng cho các đối tượng quan tâm, chẳng hạn như chiều dài của sông, suối, diện tích và ranh giới của lưu vực trong thực tiễn. Tổng quan các nghiên cứu dự báo cháy rừng 1. Nghiên cứu về dự báo cháy rừng trên thế giới Nghiên cứu về dự báo cháy rừng trên thế giới được tập trung vào thế kỷ 20.

Thời kỳ đầu chủ yếu tập trung ở các nước có nền kinh tế phát triển như Mỹ, Nga, Đức, Thuỵ điển, Canada, Pháp, Úc v. Sau đó là ở hầu hết các nước có hoạt động lâm nghiệp. Người ta phân chia 5 lĩnh vực chính của nghiên cứu 11 phòng cháy chữa cháy rừng: bản chất của cháy rừng, phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng, các công trình phòng cháy chữa cháy rừng, phương pháp chữa cháy rừng và phương tiện chữa cháy rừng. Các kết quả nghiên cứu đều khẳng định mối liên hệ chặt giữa điều kiện thời tiết, mà quan trọng nhất là lượng mưa, nhiệt độ và độ ẩm không khí với độ ẩm vật liệu và khả năng xuất hiện cháy rừng.

Vì vậy, hầu hết các phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng đều tính đến đặc điểm diễn biến hàng ngày của lượng mưa, nhiệt độ và độ ẩm không khí [20],[29]. Ở một số nước, khi dự báo nguy cơ cháy rừng ngoài căn cứ vào yếu tố khí tượng người ta còn căn cứ vào một số yếu tố khác, chẳng hạn ở Đức và Mỹ người ta sử dụng thêm độ ẩm của vật liệu cháy [30], ở Pháp người ta tính thêm lượng nước hữu hiệu trong đất và độ ẩm vật liệu cháy, ở Trung Quốc có bổ sung thêm cả tốc độ gió, số ngày không mưa và lượng bốc hơi v.