Nâng Cao Hiệu Quả Quản Lý Rừng Tại Huyện Sơn Động, Tỉnh Bắc Giang Bằng Công Nghệ Viễn Thám và GIS

Khóa luận trình bày ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong phát hiện sớm mất rừng, nâng cao hiệu quả quản lý rừng tại Sơn Động, Bắc Giang.

• Người hướng dẫn: PGS. Phùng Văn Khoa
• Trường học: Đại học Lâm Nghiệp Việt Nam
• Chuyên ngành: Quản lý Tài Nguyên Thiên Nhiên và Môi Trường
• Đề tài: Ứng Dụng Công Nghệ Viễn Thám và GIS Trong Phát Hiện Sớm Mất Rừng Tại Bắc Giang
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Nghiên cứu và ứng dụng GIS trên thế giới
• 1.2. Nghiên cứu về GIS
• 1.3. Nghiên cứu về Viễn Thám
• 1.3.1. Giới thiệu chung
• 1.3.2. Đặc trưng của ảnh Viễn thám
• 1.3.3. Các loại ảnh viễn thám
• 1.3.3.1. Khuôn mẫu dữ liệu ảnh viễn thám
• 1.3.3.2. Một số hệ thống vệ tinh và loại ảnh viễn thám
• 1.3.4. Khái quát về xử lý ảnh Viễn thám
• 1.3.5. Phân lớp ảnh viễn thám
• 1.3.6. Đặc điểm của một số loại ảnh viễn thám được nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: MỤC TIÊU, NỘI DUNG, PHẠM VI VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 2.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 2.3. Nội dung nghiên cứu
• 2.4. Phương pháp nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: ĐẶC ĐIỂM ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ - XÃ HỘI
• 3.1. Hiện trạng tài nguyên rừng
• 3.1.1. Điều kiện tự nhiên
• 3.1.1.1. Vị trí địa lý
• 3.1.1.2. Địa hình, địa mạo, khí hậu – thủy văn
• 3.1.1.3. Địa chất, đất đai
• 3.1.1.4. Đánh giá chung về điều kiện tự nhiên
• 3.1.2. Điều kiện kinh tế - xã hội
• 3.1.2.1. Tình hình dân sinh
• 3.1.2.2. Tình hình kinh tế, văn hóa, xã hội
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 4.1. Hiện trạng rừng tại huyện Sơn Động, tỉnh Bắc Giang
• 4.1.1. Diện tích các loại rừng
• 4.1.2. Trữ lượng các loại rừng và độ che phủ rừng
• 4.1.3. Tình hình mất rừng ở khu vực nghiên cứu theo kết quả dự án kiểm kê rừng
• 4.1.3.1. Diễn biến rừng tại khu vực trong những năm gần đây
• 4.1.3.2. Đánh giá công tác quản lý rừng tại địa phương
• 4.1.4. Quy trình phát hiện sớm mất rừng
• 4.1.4.1. Xây dựng bản đồ hiện trạng rừng
• 4.1.4.2. Đánh giá độ chính xác
• 4.1.5. Đề xuất một số giải pháp nâng cao hiệu quả quản lý rừng tại địa phương
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN, TỒN TẠI, KHUYẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS tại Bắc Giang

Công nghệ viễn thám và Hệ thống thông tin địa lý (GIS) đã trở thành công cụ quan trọng trong việc quản lý tài nguyên rừng. Tại Bắc Giang, việc ứng dụng các công nghệ này giúp phát hiện sớm tình trạng mất rừng, từ đó đưa ra các biện pháp bảo vệ hiệu quả. Việc sử dụng dữ liệu viễn thám cho phép theo dõi biến động rừng một cách nhanh chóng và chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống.

1.1. Khái niệm về công nghệ viễn thám và GIS

Công nghệ viễn thám là phương pháp thu thập thông tin từ xa về bề mặt trái đất mà không cần tiếp xúc trực tiếp. GIS là hệ thống giúp lưu trữ, phân tích và hiển thị dữ liệu địa lý. Sự kết hợp giữa hai công nghệ này mang lại nhiều lợi ích trong việc quản lý tài nguyên rừng.

1.2. Lợi ích của việc ứng dụng công nghệ trong quản lý rừng

Việc ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS giúp nâng cao hiệu quả trong việc giám sát rừng, phát hiện sớm tình trạng mất rừng và đưa ra các giải pháp kịp thời. Điều này không chỉ bảo vệ tài nguyên rừng mà còn góp phần bảo vệ môi trường.

II. Thách thức trong việc phát hiện sớm mất rừng tại Bắc Giang

Mặc dù công nghệ viễn thám và GIS mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc phát hiện sớm mất rừng. Các yếu tố như độ chính xác của dữ liệu, khả năng phân tích và xử lý thông tin là những vấn đề cần được giải quyết.

2.1. Độ chính xác của dữ liệu viễn thám

Độ chính xác của dữ liệu viễn thám phụ thuộc vào nhiều yếu tố như độ phân giải của ảnh, thời gian thu thập và điều kiện thời tiết. Việc cải thiện độ chính xác này là rất quan trọng để đảm bảo thông tin được sử dụng hiệu quả.

2.2. Khó khăn trong việc phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu viễn thám đòi hỏi kỹ năng và công nghệ cao. Việc thiếu hụt nguồn nhân lực có chuyên môn trong lĩnh vực này có thể ảnh hưởng đến khả năng phát hiện sớm mất rừng.

III. Phương pháp phát hiện sớm mất rừng bằng công nghệ viễn thám

Để phát hiện sớm tình trạng mất rừng, nhiều phương pháp đã được áp dụng, bao gồm phân lớp ảnh viễn thám và phân tích dữ liệu GIS. Những phương pháp này giúp xác định các khu vực có nguy cơ mất rừng cao.

3.1. Phân lớp ảnh viễn thám

Phân lớp ảnh viễn thám là quá trình phân loại các pixel trong ảnh thành các lớp phủ mặt đất khác nhau. Phương pháp này giúp xác định rõ ràng các khu vực rừng và tình trạng của chúng.

3.2. Sử dụng GIS trong phân tích dữ liệu

GIS cho phép tích hợp và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giúp đưa ra cái nhìn tổng quan về tình trạng rừng. Việc sử dụng GIS trong quản lý rừng giúp nâng cao hiệu quả giám sát và bảo vệ tài nguyên.

IV. Kết quả nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám tại Bắc Giang

Nghiên cứu cho thấy việc ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS đã mang lại những kết quả tích cực trong việc phát hiện sớm mất rừng tại Bắc Giang. Các dữ liệu thu thập được đã giúp xác định rõ ràng các khu vực có nguy cơ cao.

4.1. Kết quả từ việc phân tích dữ liệu

Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy có sự biến động rõ rệt về diện tích rừng trong những năm gần đây. Việc phát hiện sớm tình trạng mất rừng đã giúp các cơ quan chức năng có biện pháp kịp thời.

4.2. Ứng dụng thực tiễn trong quản lý rừng

Các kết quả nghiên cứu đã được áp dụng vào thực tiễn quản lý rừng tại Bắc Giang, giúp nâng cao hiệu quả bảo vệ tài nguyên rừng và môi trường.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của công nghệ viễn thám tại Bắc Giang

Công nghệ viễn thám và GIS sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý tài nguyên rừng tại Bắc Giang. Việc cải thiện công nghệ và nâng cao năng lực con người sẽ giúp phát hiện sớm tình trạng mất rừng hiệu quả hơn.

5.1. Tương lai của công nghệ viễn thám

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, viễn thám sẽ ngày càng trở nên chính xác và hiệu quả hơn trong việc giám sát tài nguyên rừng.

5.2. Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả quản lý rừng

Cần có các giải pháp đồng bộ để nâng cao hiệu quả quản lý rừng, bao gồm đào tạo nhân lực, cải thiện công nghệ và tăng cường hợp tác giữa các cơ quan chức năng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Huyện Sơn Động là địa bàn vùng cao trọng điểm của tỉnh Bắc Giang với tổng diện tích tự nhiên đạt 844,32 km2, chiếm 22% diện tích toàn tỉnh. Nơi đây sở hữu diện tích đất quy hoạch lâm nghiệp lên tới 60.409,6 ha cùng tỷ lệ che phủ rừng thực tế đạt mức 62,6%. Tuy nhiên, tài nguyên rừng tự nhiên tại khu vực đang đối mặt với nguy cơ suy thoái nghiêm trọng khi đã suy giảm tới 15.470,28 ha trong giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2017. Trung bình trong giai đoạn 2010 đến 2017, địa phương mất khoảng 1.966,89 ha rừng tự nhiên mỗi năm do áp lực từ các hoạt động dân sinh, cháy rừng và chuyển đổi mục đích sử dụng đất.

Thực tiễn quản lý bảo vệ rừng trước đây chủ yếu dựa vào các đợt tuần tra thực địa định kỳ, tổng hợp báo cáo hành chính hàng năm và kiểm kê rừng theo chu kỳ 5 năm một lần. Cách tiếp cận truyền thống này bộc lộ nhiều hạn chế lớn như thời gian cập nhật chậm, tốn kém nhân lực, độ chính xác không đồng đều và hoàn toàn bị động trước các hành vi phá rừng trái phép diễn ra nhanh chóng.

Đề tài nghiên cứu được thực hiện nhằm xây dựng một quy trình công nghệ hoàn chỉnh kết hợp giữa ảnh viễn thám vệ tinh đa phổ Landsat 8, Sentinel-2A và phần mềm Hệ thống thông tin địa lý ArcGIS 10.1 để tự động phát hiện sớm mất rừng tại 7 xã trọng điểm phía Nam huyện Sơn Động gồm Tuấn Đạo, An Bá, thị trấn Thanh Sơn, Bồng Am, Thanh Luận, Long Sơn và Dương Hưu. Nghiên cứu khai thác dữ liệu vệ tinh năm 2017 kết hợp chuỗi số liệu diễn biến rừng từ năm 2005 đến 2017, mang lại giải pháp công nghệ có khả năng khoanh vùng chính xác các điểm biến động có diện tích nhỏ từ 0,34 ha đến 7,3 ha, cung cấp công cụ giám sát kịp thời cho lực lượng kiểm lâm nhằm bảo vệ bền vững 53.034,0 ha đất có rừng trên địa bàn.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên nền tảng lý thuyết viễn thám đa phổ (Multispectral Remote Sensing) và mô hình phân tích không gian trong Hệ thống thông tin địa lý (GIS) do Roger Tomlinson khởi xướng. Về mặt vật lý viễn thám, các trạng thái thảm thực vật rừng có đặc trưng phản xạ phổ rất rõ nét: hấp thụ mạnh bức xạ mặt trời ở dải sóng màu đỏ từ 0,63 đến 0,69 µm do sắc tố diệp lục và phản xạ cực đại ở dải sóng cận hồng ngoại từ 0,76 đến 0,90 µm do cấu trúc tế bào mô giậu của lá cây.

Khung lý thuyết của đề tài tập trung vào 4 khái niệm và công cụ then chốt:

• Chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): Được xác định theo công thức tỷ số giữa hiệu số và tổng số của bức xạ cận hồng ngoại và bức xạ đỏ. Giá trị NDVI dao động từ -1 đến +1, trong đó rừng nhiệt đới khỏe mạnh thường đạt giá trị rất cao từ 0,6 đến 0,8, thảm cây bụi đạt từ 0,2 đến 0,3, trong khi đất trống chỉ đạt từ 0,1 đến 0,2.
• Thuật toán phân loại không kiểm định ISODATA: Tự động gom cụm các điểm ảnh có đặc tính phản xạ phổ tương đồng để phân tách các trạng thái lớp phủ bề mặt.
• Giá trị phản xạ bề mặt đáy khí quyển RefBOA và phản xạ đỉnh khí quyển TOA (Top of Atmosphere): Chuẩn hóa các giá trị số điểm ảnh (DN) về giá trị phản xạ thực tế nhằm loại bỏ sai số do góc chiếu mặt trời và tầng khí quyển.
• Mô hình đại số bản đồ (Map Algebra): Tích hợp ma trận biến động không gian đa thời gian để phát hiện sự suy giảm đột ngột của chỉ số sinh khối thực vật giữa hai thời điểm chụp ảnh.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu của nghiên cứu bao gồm 4 cảnh ảnh vệ tinh quang học độ phân giải cao thu thập từ cổng thông tin GloVis của Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS) trong năm 2017. Dữ liệu bao gồm 2 cảnh ảnh Landsat 8 (mã Path/Row 126/45 chụp vào tháng 4 và tháng 7 năm 2017 với độ phân giải không gian 30m x 30m) và 2 cảnh ảnh Sentinel-2A (chụp vào tháng 4 và tháng 9 năm 2017 với độ phân giải không gian từ 10m đến 20m). Nguồn dữ liệu thứ cấp gồm các báo cáo kiểm kê rừng của Chi cục Kiểm lâm tỉnh Bắc Giang từ năm 2005 đến năm 2017.

Về phương pháp chọn mẫu và cỡ mẫu, nghiên cứu áp dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng trên toàn bộ phạm vi 7 xã nghiên cứu. Tổng cộng 30 điểm tọa độ kiểm tra thực địa được xác lập bằng thiết bị định vị vệ tinh GPS cầm tay. Cỡ mẫu này được phân chia khoa học với 70% số điểm (21 điểm) phục vụ công tác huấn luyện phân loại ảnh và 30% số điểm (9 điểm) dùng để kiểm định độc lập độ chính xác sau phân loại. Đồng thời, nghiên cứu tiến hành phỏng vấn sâu 50 hộ dân địa phương bằng phiếu điều tra bán cấu trúc nhằm xác định nguyên nhân mất rừng.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích đại số bản đồ Raster Calculator trong ArcGIS 10.1 là vì phương pháp này cho phép tự động hóa quá trình so sánh ma trận trạng thái trước và sau thời điểm mất rừng, chuyển đổi giá trị nhị phân của các lớp dữ liệu thành bản đồ biến động với 4 trạng thái rõ ràng: đối tượng khác ổn định (giá trị 0), rừng bị mất hoặc suy thoái (giá trị 1), tái sinh rừng (giá trị 10) và rừng ổn định (giá trị 11). Toàn bộ quy trình phân tích nội nghiệp và kiểm chứng ngoại nghiệp được thực hiện hoàn tất trong khung thời gian từ tháng 4 năm 2017 đến tháng 5 năm 2018.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Nghiên cứu đã làm sáng tỏ bức tranh toàn cảnh về diễn biến tài nguyên rừng và phát hiện kịp thời các điểm nóng phá rừng tại huyện Sơn Động với các phát hiện cụ thể:

Thứ nhất, diện tích rừng tự nhiên suy giảm nghiêm trọng trong khi rừng trồng tăng nhanh. Trong vòng 12 năm từ năm 2005 đến năm 2017, diện tích rừng tự nhiên toàn huyện giảm mạnh từ 45.772,17 ha xuống còn khoảng 30.301,89 ha, tương đương mức giảm 15.470,28 ha (giảm 33,8%). Ngược lại, diện tích rừng trồng tăng trưởng ấn tượng 13.146,27 ha, từ mức 13.413,90 ha năm 2005 lên 26.560,17 ha năm 2017. Diện tích đất chưa có rừng cũng gia tăng thêm 5.943,00 ha trong giai đoạn 2010 đến 2017.

Thứ hai, mức độ che phủ rừng có sự phân hóa rõ rệt giữa các xã phía Nam. Tổng diện tích có rừng của 7 xã nghiên cứu đạt 24.449,05 ha trên tổng số 33.535,37 ha diện tích tự nhiên. Trong đó, xã Thanh Luận có độ che phủ rừng cao nhất đạt 84,84% (diện tích có rừng 4.264,01 ha), tiếp đến là xã Tuấn Đạo đạt 83,87% (4.918,52 ha), xã Bồng Am đạt 79,59% (2.265,96 ha), xã An Bá đạt 77,34% (2.144,84 ha), xã Dương Hưu đạt 72,77% (5.091,12 ha), xã Long Sơn đạt 71,28% (4.559,39 ha) và thấp nhất là thị trấn Thanh Sơn với 56,15% (1.107,21 ha).

Thứ ba, xác định chính xác 30 vị trí mất rừng cụ thể trong năm 2017 qua dữ liệu viễn thám và khảo sát thực địa. Diện tích thiệt hại tại các điểm này dao động từ 0,34 ha đến 7,3 ha. Các vụ việc nghiêm trọng được ghi nhận gồm có vụ cháy rừng tại thôn Tân Thanh, xã Tuấn Mậu với quy mô thiệt hại 7,3 ha; vụ phá rừng tại xã An Bá với diện tích 6,6 ha; vụ đốt dọn thực bì tại khu vực Khe Lê, xã Tuấn Mậu gây thiệt hại 4,41 ha; và các vụ khai thác rừng trái phép tại xã Bồng Am và xã Thanh Luận cùng gây mất 3,4 ha rừng.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân cốt lõi dẫn đến tình trạng mất rừng bắt nguồn từ áp lực sinh kế kinh tế của cộng đồng dân cư. Tại huyện Sơn Động, lực lượng lao động nông lâm nghiệp chiếm tỷ trọng áp đảo lên tới 88,0% (30.558 người trên tổng số 34.726 lao động), cùng với mật độ dân số 79 người/km2 thuộc 14 dân tộc cùng sinh sống. Thu nhập bình quân đầu người còn ở mức khiêm tốn khoảng 12 triệu đồng/năm khiến người dân có xu hướng chuyển đổi rừng tự nhiên nghèo kiệt sang trồng cây keo, bạch đàn ngắn ngày để thu lợi nhuận nhanh, hoặc đốt dọn thực bì làm nương rẫy nhưng thiếu kiểm soát dẫn đến cháy lan. Ngoài ra, sự tồn tại của 997,0 ha diện tích vải thiều xâm lấn đất rừng bị bỏ hoang hóa cũng làm giảm chất lượng phòng hộ.

So sánh với các công trình nghiên cứu viễn thám lâm nghiệp trước đây, kết quả của luận văn tương đồng với các nghiên cứu của Nguyễn Đắc Triển năm 2009 tại huyện Kim Bôi tỉnh Hòa Bình về khả năng nhạy bén của chỉ số NDVI trong việc tách lọc biến động thực bì. Việc kết hợp kênh phổ phân giải 10m của Sentinel-2A đã khắc phục triệt để nhược điểm bỏ sót các mảng mất rừng nhỏ dưới 1 ha mà ảnh Landsat truyền thống thường gặp phải.

Dữ liệu nghiên cứu được biểu diễn trực quan thông qua các bản đồ chuyên đề hiện trạng trước và sau thời điểm mất rừng, kết hợp với các biểu đồ cột kép thể hiện tương quan giảm dần của diện tích rừng tự nhiên đối lập với đà tăng của rừng trồng giai đoạn 2005 - 2017. Các bảng ma trận pixel chồng xếp đã lượng hóa chính xác tỷ lệ chuyển đổi lớp phủ, cung cấp bằng chứng khoa học vững chắc phục vụ công tác thanh tra lâm nghiệp.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm nâng cao hiệu lực quản lý và ngăn chặn triệt để tình trạng suy thoái rừng tại địa phương, luận văn đề xuất 4 nhóm giải pháp trọng tâm:

1. Thiết lập quy trình giám sát tự động mất rừng bằng ảnh vệ tinh Sentinel-2A và Landsat 8 định kỳ 5 đến 10 ngày một lần. Mục tiêu hướng tới là phát hiện 100% các điểm biến động rừng có quy mô từ 0,2 ha trở lên trong vòng 48 giờ kể từ khi vệ tinh chụp ảnh, thay thế hoàn toàn chu kỳ kiểm kê 5 năm thủ công. Thời gian triển khai từ Quý 1 năm 2019 đến năm 2021 do Chi cục Kiểm lâm tỉnh Bắc Giang chủ trì phối hợp với Hạt Kiểm lâm huyện Sơn Động.

2. Quy hoạch và chuyển đổi dứt điểm 997,0 ha diện tích trồng vải thiều kém hiệu quả sang phát triển rừng trồng gỗ lớn bản địa gắn với chứng chỉ quản lý rừng bền vững. Target metric là nâng cao giá trị sản xuất lâm nghiệp tăng trưởng trên 12% mỗi năm và nâng trữ lượng gỗ rừng trồng từ mức thấp hiện nay lên trên 15 m3/ha. Lộ trình thực hiện trong giai đoạn 2019 - 2023 dưới sự quản lý của Phòng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn huyện Sơn Động cùng Ủy ban nhân dân các xã.

3. Tăng cường tuần tra tại 30 tọa độ xung yếu đã được định vị qua ảnh viễn thám, trang bị 100% thiết bị định vị GPS cầm tay cho kiểm lâm địa bàn tại 7 xã phía Nam. Mục tiêu là kéo giảm số vụ cháy rừng và khai thác gỗ trái phép xuống dưới 5 vụ mỗi năm, bảo vệ an toàn tuyệt đối 37.941,7 ha rừng tự nhiên hiện có. Hoạt động này được triển khai thường xuyên từ năm 2018 bởi Hạt Kiểm lâm huyện Sơn Động và lực lượng công an địa bàn.

4. Phát triển các mô hình kinh tế nông lâm kết hợp VAC và RVAC dưới tán rừng, giao khoán bảo vệ rừng gắn với chi trả dịch vụ môi trường rừng cho 30.558 lao động lâm nghiệp. Target metric là nâng thu nhập bình quân của người làm nghề rừng vượt mức 20 triệu đồng/người/năm vào năm 2025, huy động ít nhất 80% hộ đồng bào dân tộc thiểu số ký cam kết không đốt nương rẫy trái quy định, giữ vững tỷ lệ che phủ rừng toàn huyện trên 62,6%. Chủ thể thực hiện là Ủy ban nhân dân huyện Sơn Động phối hợp với các tổ chức đoàn thể cơ sở.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn to lớn cho 4 nhóm đối tượng chính:

1. Cơ quan quản lý nhà nước và lực lượng Kiểm lâm: Các Chi cục Kiểm lâm, Hạt Kiểm lâm vùng Đông Bắc có thể tiếp nhận ngay quy trình công nghệ 4 bước xử lý ảnh viễn thám để thiết lập hệ thống cảnh báo sớm mất rừng hàng tuần, tối ưu hóa nguồn lực tuần tra và xử lý vi phạm kịp thời trên địa bàn quản lý.

2. Giảng viên, học viên cao học và sinh viên ngành Lâm học, Quản lý tài nguyên rừng và Địa tin học (GIS/Remote Sensing): Luận văn là tài liệu tham khảo chất lượng về phương pháp tính toán chỉ số NDVI, thuật toán phân loại ISODATA, hiệu chỉnh sai số hình học và kỹ thuật lập trình đại số bản đồ Raster Calculator trên phần mềm ArcGIS 10.1.

3. Chính quyền địa phương và các nhà hoạch định chính sách cấp huyện, tỉnh: Cung cấp cơ sở dữ liệu thực chứng về diễn biến suy giảm 15.470,28 ha rừng tự nhiên và thực trạng phân bố của 60.409,6 ha đất lâm nghiệp, giúp xây dựng các nghị quyết phát triển kinh tế lâm nghiệp bền vững gắn liền với an sinh xã hội cho 14 cộng đồng dân tộc thiểu số.

4. Các tổ chức phi chính phủ và ban quản lý dự án bảo tồn thiên nhiên: Là nguồn dữ liệu cơ sở phục vụ việc thiết kế các dự án giảm phát thải từ mất rừng và suy thoái rừng (REDD+), bảo vệ hành lang đa dạng sinh học dãy núi Yên Tử và xây dựng cơ chế chi trả dịch vụ môi trường rừng cho cộng đồng vùng đệm.

Câu hỏi thường gặp

1. Chỉ số thực vật NDVI hỗ trợ phát hiện mất rừng dựa trên nguyên lý khoa học nào? Chỉ số NDVI đo lường sự chênh lệch phản xạ giữa kênh cận hồng ngoại và kênh đỏ. Khi rừng bị chặt phá hoặc cháy rụi, chất diệp lục mất đi làm giá trị NDVI sụt giảm đột ngột từ mức 0,6 - 0,8 xuống dưới 0,2. Bằng cách so sánh chỉ số NDVI giữa hai thời điểm, thuật toán sẽ tự động khoanh vùng chính xác các điểm mất thảm phủ thực vật.

2. Việc tích hợp ảnh Landsat 8 và Sentinel-2A mang lại lợi ích gì vượt trội? Ảnh Landsat 8 cung cấp chuỗi dữ liệu lịch sử ổn định từ năm 2013 với độ phân giải 30m, trong khi Sentinel-2A có độ phân giải không gian vượt trội 10m và chu kỳ chụp ngắn 5 ngày. Sự kết hợp này giúp tăng tần suất giám sát lên 2 đến 3 lần mỗi tháng, cho phép nhận diện các điểm mất rừng nhỏ lẻ chỉ từ 0,34 ha mà không tốn chi phí mua ảnh thương mại.

3. Đâu là nguyên nhân chính khiến diện tích rừng tự nhiên tại Sơn Động giảm 15.470 ha giai đoạn 2005 - 2017? Nguyên nhân chủ yếu do người dân chuyển đổi rừng tự nhiên nghèo kiệt sang trồng rừng kinh tế như keo và bạch đàn để đáp ứng nhu cầu thu nhập cho 30.558 lao động địa phương. Bên cạnh đó, tập quán đốt thực bì làm nương rẫy bất cẩn gây cháy rừng và tình trạng khai thác gỗ nhỏ lẻ trái phép cũng làm gia tăng mức độ suy thoái.

4. Phương pháp đại số bản đồ Raster Calculator xác định ranh giới mất rừng như thế nào? Phương pháp này gán giá trị nhị phân cho các lớp ảnh: lớp trước mất rừng (0: phi rừng, 1: rừng) và lớp sau mất rừng (0: phi rừng, 10: rừng). Khi thực hiện phép cộng đại số giữa hai lớp, các pixel có tổng giá trị bằng 1 chính là các khu vực bị mất rừng, giúp máy tính tự động xuất ra bản đồ biến động mà không phụ thuộc vào cảm tính người giải đoán.

5. Độ chính xác của kết quả giải đoán ảnh viễn thám trong nghiên cứu này được kiểm chứng ra sao? Nghiên cứu sử dụng 30 điểm định vị tọa độ GPS ngoài thực địa trên địa bàn 7 xã phía Nam để đối soát. Trong đó 70% số điểm dùng để huấn luyện và 30% số điểm độc lập dùng để đánh giá sai số phân loại. Kết quả kiểm chứng thực tế tại 30 điểm nóng cho thấy vị trí mất rừng trên ảnh vệ tinh trùng khớp hoàn toàn với hiện trường ngoài thực địa.

Kết luận

• Luận văn đã phân tích toàn diện hiện trạng và biến động 65.412,36 ha đất lâm nghiệp huyện Sơn Động giai đoạn 2005 - 2017, chỉ rõ sự sụt giảm 15.470,28 ha rừng tự nhiên song hành cùng sự gia tăng 13.146,27 ha rừng trồng.
• Xây dựng thành công quy trình công nghệ 4 bước kết hợp viễn thám đa phổ Landsat 8, Sentinel-2A và ArcGIS 10.1 để tự động phát hiện sớm mất rừng với độ phân giải cao.
• Điều tra thực chứng 30 điểm nóng mất rừng với quy mô từ 0,34 ha đến 7,3 ha và phỏng vấn 50 hộ dân, xác định nguyên nhân chủ yếu do chuyển đổi mục đích sử dụng đất và đốt dọn thực bì.
• Lập bản đồ đánh giá chi tiết độ che phủ rừng tại 7 xã phía Nam, ghi nhận xã Thanh Luận đạt tỷ lệ cao nhất 84,84% và thị trấn Thanh Sơn thấp nhất đạt 56,15%.
• Đề xuất 4 nhóm giải pháp kỹ thuật, kinh tế và quản lý đồng bộ nhằm bảo vệ vững chắc 37.941,7 ha rừng tự nhiên và nâng cao đời sống cho 30.558 lao động lâm nghiệp.

Đóng góp lớn nhất của nghiên cứu là chuyển đổi phương thức quản lý bảo vệ rừng từ tuần tra thụ động sang giám sát số hóa chủ động, cho phép phát hiện sớm mất rừng trong thời gian ngắn với chi phí thấp. Trong giai đoạn 2019 - 2021, quy trình này cần được tích hợp lên hệ thống WebGIS trực tuyến và ứng dụng di động để tự động gửi tọa độ cảnh báo mất rừng đến điện thoại thông minh của từng kiểm lâm viên địa bàn. Các cơ quan quản lý lâm nghiệp và chính quyền địa phương hãy nhanh chóng ứng dụng giải pháp công nghệ viễn thám này vào thực tiễn để nâng cao hiệu lực quản trị và bảo tồn bền vững nguồn tài nguyên rừng quý giá.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẶT VẤN ĐỀ Rừng là nguồn tài nguyên có ý nghĩa to lớn về kinh tế và bảo vệ môi trƣờng của đất nƣớc. Trong nhũng năm gần đây, diện tích rừng, nhất là rừng tự nhiên bị giảm đi ở nhiều nơi, có địa phƣơng mất hàng nhìn hecta mỗi năm. Vì vậy, phát hiện sớm tình trạng mất rừng để có những biện pháp ngăn chặn kịp thời là nhiệm vụ cấp bách của bảo vệ và phát triển rừng. Trƣớc đây, do thiếu tƣ liệu ảnh vệ tinh, thiếu những phƣơng pháp và công nghệ xử lý dữ liệu mà việc phát hiện và dự đoán mất rừng, suy thoái rừng đƣợc thực hiện chủ yếu qua các cuộc tuần tra, khảo sát, tổng hợp báo cáo diễn biến rừng hàng năm của các cơ quan liểm lân và qua các đợt tổng điều tra rừng với chu kỳ 5 năm.

Số liệu thƣờng có độ chính xác thấp, không kịp thời, và ít hiệu quá trong công tác bảo vệ, ngăn chặn mất rừng. Ngày nay, với sự ra đời của hàng loạt các vệ tinh có khả năng cung cấp nguồn ảnh viễn thám với độ phân giải ngày càng cao và chu kỳ bay chụp ngắn đã mở ra triển vọng lớn cho việc dự báo sớm mất rừng. Nghiên cứu sử dụng tƣ liệu viễn thám vào xác định biến động tài nguyên rừng đã đƣợc thực hiện ở nhiều nơi. Tuy nhiên, các phần lớn quan tâm đến biến động diện tích rừng sau một năm hoặc một số năm.

Hiện còn ít nghiên cứu để xác định độ suy thoái và mất rừng trong khoảng thời gian ngắn nhƣ hàng ngày và hàng tháng. Đây mới là những nghiên cứu có ý nghĩa to lớn cho thực tiễn quản lý rừng hiện nay. Xuất phát từ những thực tiễn trên, đề tài “Ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS để phát hiện sớm mất rừng góp phần nâng cao hiệu quả quản lý rừng tại huyện Sơn Động, tỉnh Bắc Giang” đƣợc nghiên cứu nhằm dự báo sớm và góp phần quan trọng trong công tác bảo vệ, ngăn chặn mất rừng tại địa phƣơng. 1 CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.

Nghiên cứu và ứng dụng GIS trên thế giới 1. Nghiên cứu về GIS: Hệ thống thông tin địa lý GIS (viết tắt của cụm từ tiếng Anh Geographic Information Systems) là một công cụ tập hợp những quy trình dựa trên máy tính để lập bản đồ, lƣu trữ và thao tác dữ liệu địa lý, phân tích các sự vật hiện tƣợng thực trên trái đất, dự đoán tác động và hoạch định chiến lƣợc. Thuật ngữ này đƣợc biết đến từ những năm 60 của thế kỉ 20 và Giáo sƣ Roger Tomlinson đƣợc cả thế giới công nhận là cha đẻ của GIS. Một tập hợp có tổ chức của phần cứng, phần mềm, cơ sở dữ liệu và con ngƣời đƣợc thiết kế để thu nhận, lƣu trữ, cập nhật, thao tác phân tích làm mô hình và hiển thị tất cả các dạng thông tin địa lý có quan hệ không gian nhằm giải quyết các vấn đề về quản lý và quy hoạch.

[4] Mô hình công nghệ Dữ liệu Quản lí dữ Xử lí dữ Phân tích Dữ liệu ra vào liệu liệu và mô hình Hình 1.1 Mô hình công nghệ GIS 1. Các thành phần GIS Dữ liệu Phƣơng pháp Con ngƣời phân tích GIS gồm 5 thành phần Phần cứng Phần mềm Hình 1. Các thành phần của GIS 2 Các thành phần này kết hợp với nhau nhằm tự động quản lý và phân phối thông tin thông tin qua biểu diễn địa lý. Chức năng GIS Một hệ GIS phải đảm bảo đƣợc 6 chức năng cơ bản sau: Capture: thu thập dữ liệu.

Dữ liệu có thể lấy từ rất nhiều nguồn, có thể là bản đồ giấy, ảnh chụp, bản đồ số… Store: lƣu trữ. Dữ liệu có thể đƣợc lƣu dƣới dạng vector hay raster. Query: truy vấn (tìm kiếm). Ngƣời dùng có thể truy vấn thông tin đồ hoạ hiển thị trên bản đồ. Analyze: phân tích.

Đây là chức năng hộ trợ việc ra quyết định của ngƣời dùng. Xác định những tình huống có thể xảy ra khi bản đồ có sự thay đổi. Display: hiển thị. Hiển thị bản đồ.

Output: xuất dữ liệu. Hỗ trợ việc kết xuất dữ liệu bản đồ dƣới nhiều định dạng: giấy in, Web, ảnh, file… 1. Nghiên cứu về Viễn Thám Gi i thiệu chung Viễn thám tiếng anh gọi là Remote Sending đƣợc hiểu nhƣ một khoa học, nghệ thuật thu nhận thông tin về đối tƣợng, khu vực hay hiện tƣợng trên bề mặt Trái đất mà không tiếp xúc trực tiếp với chúng. Công việc này đƣợc thực hiện bởi cảm nhận (sensing) và lƣu trữ các nặng lƣợng phản xạ hay đƣợc phát ra từ các đối tƣợng nghiên cứu.

Sau đó là thực hiện phân tích, xử lý và ứng dụng các thông tin nay vào nhiều lĩnh vực khác nhau. Thuật ngữ viễn thám (Remote sensing) điều tra từ xa, xuất hiện từ năm 1960 do một nhà địa lý ngƣời Mỹ là E.Pruit đặt ra (Thomas, 1999). Ngày nay kỹ thuật viễn thám đã đƣợc phát triển và ứng dụng rất nhanh và rất hiệu quả trong nhiều lĩnh vực. Nhìn chung viễn thám thông qua kỹ thuật hiện đại không tiếp cận với đối tƣợng mà xác định nó qua thông tin ảnh chụp từ khoảng cách vài chục mét 3 tới vài nghìn km.

Kỹ thuật viễn thám là một kỹ thuật đa ngành, nó liên kết nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật khác nhau trong các công đoạn khác nhau nhƣ: + Thu nhận thông tin + Tiền xử lý thông tin + Phân tích và giải đoán thông tin + Đƣa ra các sản phẩm dƣới dạng bản đồ chuyên đề và tổng hợp. Đặc trưng của ảnh Viễn thám Năng lƣợng điện tử có thể đƣợc nhận biết bằng phim ảnh hay điện tử. Có thể ghi biến thiên năng lƣợng trên phim nháy ánh sáng. Cần phân biệt hai khái niệm ảnh (image) và ảnh chụp (photograph) trong viễn thám.

Ảnh đƣợc hiểu là hình thức biểu diễn “cảnh” bất kỳ, không quan tâm đến bƣớc sóng hay thiết bị viễn thám nào đƣợc sử dụng. Ảnh chụp đề cập đến ảnh đƣợc chụp trên phim ảnh. Thông thƣờng, ảnh đƣợc chụp tại bƣớc sóng từ 0. Vậy, mọi ảnh chụp là ảnh, nhƣng không phải mọi ảnh là ảnh chụp.

Ảnh chụp có thể đƣợc biểu diễn và hiển thị dƣới dạng ảnh số bằng cách chia ảnh thành các ô vuông nhỏ bằng nhau (theo cột và hàng), gọi là pixel. Biểu diễn độ sang của mỗi vùng bằng một giá trị số (DN- Digital Number). Các loại ảnh viễn thám a. Khuôn mẫu dữ liệu ảnh viễn thám Khuôn mẫu dữ liệu ảnh viễn thám mô tả cách thức dữ liệu đƣợc ghi lên thiết bị lƣu trữ, ví dụ DVD.

Một ảnh viễn thám thƣờng đƣợc lƣu trữ trong hai tệp, ví dụ với Landsat ETM+ nhƣ sau: Tệp metadata: Chứa tập các mô tả bằng chữ hay số của dữ liệu lƣu trữ trong tệp dữ liệu ảnh (tệp thứ 2). Chúng bao gồm tổng số dòng quét, số pixel/dòng, phép chiếu sử dụng tọa độ địa lý của tâm ảnh. Tệp dữ liệu ảnh: Chứa các giá trị điểm ảnh của các kênh 1-7, sắp xếp theo từng kênh. Với mỗi kênh, các giá trị pixel của dòng quét thứ 1 sẽ đƣợc 4 lƣu trữ từ trái sang phải thành một bản ghi.

Tiếp theo là lƣu trữ dữ liệu của dòng quét thứ 2,… b. Một số hệ thống vệ tinh và loại ảnh viễn thám Vệ tinh/Cảm biến thời tiết Theo dõi và dự báo thời tiết là một trong những ứng dụng dân sự đầu tiên của vệ tinh viễn thám. Dƣới đây là một vài cảm biến/ vệ tinh tiêu biểu, sử dụng trong các ứng dụng khí tƣợng. GOES  Vệ tinh địa tĩnh môi trƣờng GOES (Geostationary Operational Environmental Satellite) là phiên bản tiếp theo của các hệ thống vệ tinh ATS.

Chúng đƣợc NASA thiết kế cho cơ quan khí tƣợng và đại dƣơng quốc tế Hoa Kỳ nhằm cung cấp thƣờng xuyên các bức ảnh kích thƣớc 7 nhỏ về bề mặt Trái đất và sự bảo phủ của mây. Các vệ tinh thế hệ GOES đã đƣợc các nhà khí tƣợng học sử dụng rỗng rãi trong việc giám sát và dự báo thời tiết trong hơn 20 năm nay. Những vệ tinh này là một phần của mạng lƣới vệ tinh khí tƣợng toàn cầu đƣợc bố trí cách nhau khoảng 70 độ theo trục Kinh độ của trái đất, nó bao phủ gần nhƣ toàn cầu. NOAA AVHRR : Đây là các vệ tinh khí tƣợng hoạt động trên quỹ đạo gần cực ở độ cao 380- 870 km, đƣợc đồng bộ với Mặt trời (sun- synchronous), chúng là một phần của thế hệ vệ tinh TIROS cái tiến, chúng cung cấp các thông tin bổ sung cho các vệ tinh khí tƣợng địa tĩnh (GOES).

Mỗi cặp vệ tinh có thể bao phủ toàn cầu, chúng làm việc cùng nhau để đảm bảo thông tin ở bất kỳ vùng nào trên Trái đất đều đƣợc cập nhật sau không quá 6 giờ. Một trong chúng bay ngang qua xích đạo theo hƣớng từ Bắc tới Nam vào buổi sáng sớm trong khi vệ tinh còn lại làm việc này vào buổi chiều. Các cảm biến/ vệ tinh quan trắc mặt đất Landsat : Mặc dù tồn tại nhiều hệ thống vệ tinh thời tiết, tuy nhiên tất cả đều sử dụng cho mục đích giám sát bề mặt Trái đất, chúng không đƣợc 5 thiết kế tối ƣu cho mục đích lập bản đồ chi tiết bề mặt trái đất. Vệ tinh đầu tiên đƣợc thiết kế để giám sát bề mặt Trái đất, vệ tinh Landsat-1, đƣợc phóng bởi NASA vào năm 1972.

Ban đầu đƣợc gọi là ERTS-1 (Earth Resource Technology Satellite), Landsat đƣợc thiết kế nhƣ một thử nghiệm để kiểm tra tính khả thi của việc thu thập dữ liệu quan trắc Trái đất đa quang phổ. Kể từ đó, chƣơng trình đã thu thập đƣợc dữ liệu phong phú từ khắp nơi trên thế giới từ một số vệ tinh Landsat. SPOT : SPOT (Systeme Pour l’Observation de la Terre) là thế hệ vệ tinh chụp ảnh và quan sát Trái đất đƣợc thiết kế và phóng lên bởi CNES (Centre National d’Etudes Spatiales) của Pháp, với sự hỗ trợ của Thụy Điển và Bỉ. Ảnh SPOT tƣơng đối đa dạng về dải phổ và độ phân giải không gian từ thấp, trung bình đến cao (5m-1km), trƣờng phủ mặt đất của ảnh SPOT cũng tƣơng đối đa dạng từ 10km x 10km đến 200km x 200km.

Ảnh SPOT có thể thu ảnh của từng ngày, thƣờng vào 11h sáng. IRS : Các vệ tinh viễn thám của Ấn Độ (IRS) kết hợp các tính năng của cảm biến MSS/TM và cảm biến HRV SOPT. Vệ tinh thứ ba của thế hệ vệ tinh IRS là IRS-1C đƣợc phóng lên năm 1995 có ba độ cảm biến. Các cảm biến toàn sắc không chỉ có độ phân giải cao mà còn có thể 8 đƣợc định hƣớng tới một góc 26º quanh trục, cho phép chụp ảnh lập thể và tăng tần suất quét lại.

Bảng dƣới đây cung cấp những đặc điểm cụ thể của mỗi cảm biến.