STUDY ON SPATIAL DISTRIBUTION OF CORAL r

Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Biển; Tập 15, Số 3; 2015: 264-272 DOI: 10.15625/1859-3097/15/3/7222 http://www.vjs.ac.vn/index.php/jmst NGHIÊN CỨU PHÂN BỐ SAN HÔ VEN ĐẢO LÝ SƠN BẰNG CÔNG NGHỆ GIS VÀ VIỄN THÁM Nguyễn Hào Quang1*, Lương Văn Thanh1, Hồ Đình Duẩn2 Viện Kỹ thuật Biển Viện Vật lý thành phố Hồ Chí Minh-Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam * E-mail: ri.nguyenri@gmail.com Ngày nhận bài: 27-3-2015 TĨM TẮT: Nghiên cứu, ứng dụng cơng nghệ GIS viễn thám kết hợp khảo sát điều tra thực địa khu vực biển ven bờ đảo Lý Sơn, tỉnh Quảng Ngãi thực để thành lập đồ phân bố kiểu đáy biển Sử dụng số bất biến theo độ sâu để hiệu chỉnh ảnh hưởng cột nước lên phản xạ phổ loại kiểu sinh cảnh đáy Kết phân loại ảnh cho thấy hệ sinh thái rạn san hô sống với độ phủ 25% cịn khu vực phía nam đơng nam, phần nhỏ phía bắc đảo Lớn Ngồi ra, hệ sinh thái cỏ biển phát triển tốt với độ phủ cao khu vực phía nam phía bắc đảo Lớn Nhìn chung, kiểu đáy phổ biến chủ yếu khu vực biển ven đảo Lý Sơn san hô chết cỏ biển Kết kiểm định sau phân loại cho thấy độ xác tổng thể (overall accuracy) trình phân loại ảnh 94% hệ số thống kê Kappa 0,93 Từ khóa: Đảo Lý Sơn, GIS, viễn thám, số bất biến theo độ sâu, rạn san hô, thảm cỏ biển MỞ ĐẦU Hiện nay, hệ sinh thái biển chịu ảnh hưởng nặng nề từ hoạt động người tự nhiên Sự kiện san hô bị tẩy trắng dẫn đến chết hàng loạt năm 1998 minh chứng nguồn tài nguyên ven biển bị nhiều áp lực đè nặng [1, 2] Năm 1993, Wilkinson ước lượng có khoảng 10% diện tích san hơ tồn cầu bị biến hoàn toàn [2] Vùng biển Việt Nam nói chung khu vực biển ven bờ nói riêng giàu có đa dạng thành phần lồi thủy hải sản, rạn san hơ hệ sinh thái điển hình quan tâm cao [3-5] Các rạn san hô Việt Nam phân bố rộng khắp từ Bắc vào Nam diện tích khoảng 1.222 km2 với khoảng 3.000 loài sinh vật khác có đời sống liên quan gắn bó với vùng rạn san hô [6] Đảo Lý Sơn huyện đảo thuộc tỉnh Quảng Ngãi, cách đất liền khoảng 15 hải lý (30 km) Vùng biển ven đảo Lý Sơn nhà khoa học đánh giá có 264 độ đa dạng sinh học cao Tuy nhiên, thập kỷ qua, với tốc độ tăng dân số nhanh đảo, gây nhiều áp lực nguồn lợi sinh vật biển nơi Các hệ sinh thái thảm cỏ biển, rạn san hô bị suy giảm mạnh diện tích độ che phủ hoạt động khai thác thủy sản người dân đảo Lý Sơn Lập đồ phân bố hệ sinh thái rạn san hô cỏ biển quan trọng không nghiên cứu hải dương học nghề cá mà rộng đến quản lý tài nguyên biển Viễn thám công cụ phù hợp hiệu việc khảo sát, phân loại sinh cảnh biển [7] Các nghiên cứu, ứng dụng công nghệ Viễn thám GIS giúp nhà quản lý đánh giá biến động hệ sinh thái diện rộng, chi phí thấp so với khảo sát trực tiếp Nghiên cứu thực giúp cho nhà quản lý, quy hoạch đánh giá khách quan trạng phân bố đa dạng sinh học, biến động diện tích phân bố Nghiên cứu phân bố san hô ven đảo Lý Sơn … hệ sinh thái biển đặc trưng vùng biển Lý Sơn thám Landsat OLI với kênh ảnh sử dụng kênh 2, Ảnh chụp phần (path) 124 múi thứ 49 (row) Ảnh chụp ngày 19/5/2013 tải miễn phí trang web http://glovis.usgs.gov/ Chi tiết kênh ảnh trình bày bảng VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Vật liệu nghiên cứu Dữ liệu phục vụ nghiên cứu gồm nhóm liệu chính; (i) nguồn ảnh viễn thám (ii) liệu thực địa đảo Lý Sơn Đối với liệu thực địa Lý Sơn, tiến hành đợt từ ngày - 25/11/2010 đợt từ ngày - 25/4/ 2011 thuộc dự án “Xây dựng quy hoạch chi tiết khu bảo tồn biển Lý Sơn” Dữ liệu ảnh viễn thám, sử dụng ảnh viễn Bảng Bước sóng độ phân giải kênh ảnh vệ tinh Landsat OLI Kênh ảnh Vệ tinh LDCM - Landsat (Bộ cảm OLI TIRs) Bước sóng(micrometer) Band - Coastal aerosol Band - Blue Band - Green Band - Red Band - Near Infrared (NIR) 0,433 0,450 0,525 0,630 0,845 - 30 30 30 30 30 phương pháp chuẩn “Sổ tay khảo sát hệ sinh thái biển cho vùng biển nhiệt đới” English cs., (1994) [8] Sơ đồ mặt cắt khảo sát chi tiết khu vực đảo Lý Sơn thể hình Phương pháp điều tra khảo sát đa dạng sinh học biển Các phương pháp khảo sát nghiên cứu đa dạng sinh học biển tiến hành theo 109°2'15" Độ phân giải(meter) 0,453 0,515 0,600 0,680 0,885 109°6'45" 109°4'30" 109°9'00" MẶT CẮT KHẢO SÁT KHU VỰC BIỂN VEN BỜ LÝ SƠN TỶ LỆ: 1/60.000 20.0 10 12 N 13 20 ĐảAnoBình Beù 11 14 0 15°24'45" 15°24'45" 10 5.0 30.0 5.0 20.0 ỵ 10.0 An Hả i # i ỵ Th ô n Ta ây # Th ôn Đông # i i 15°22'30" í í í í í Th oân Ta ây 20.0 15°22'30" # Đảo Lớn í Th ôn Đôn g An Vónh ỵ 10 # Th ô n Ta ây 10 ỵ Đườ ng đẳn g sâu 5.0m Đườ ng đẳn g sâu 10.0m 20.0 Đườ ng đẳn g sâu 20.0m 50 Đườ ng đẳn g sâu 30.0m Đườ ng đẳn g sâu 50.0m 109°2'15" 109°4'30" 109°6'45" 109°9'00" Hình Sơ đồ mặt cắt khảo sát ven đảo Lý Sơn 265 Nguyễn Hào Quang, Lương Văn Thanh, … Trên thực địa, vị trí kiểu đáy biển định vị lại máy GPS GARMIN Các điểm xác mặt đất sử dụng làm khóa giải đốn ảnh vệ tinh phần mềm Arcgis 9.3 Envi 4.7 Phương pháp xử lý ảnh Hiệu chỉnh hình học hiệu chỉnh khí bước đầu tiên, tồn q trình tiền xử lý giải đoán ảnh vệ tinh Trong báo này, tác giả sâu vào phương pháp hiệu chỉnh cột nước, bước trọng xây dựng đồ kiểu đáy biển Tiến trình tổng qt giải đốn ảnh để thành lập đồ phân bố san hô kiểu đáy trình bày hình bên Phương pháp hiệu chỉnh cột nước áp dụng theo nguyên tắc ánh sáng xuyên xuống nước, cường độ giảm theo hàm mũ độ sâu tăng lên [1] Hệ số cho phép chuyển đổi phổ phản xạ bề mặt phản xạ đáy Đây giai đoạn quan trọng phép xử lý ảnh nhằm giải đốn phân bố rạn san hơ hợp phần đáy khác [1] Quan hệ tuyến tính (logarit) phổ phản xạ bề mặt kênh thứ i kênh thứ j theo điểm đáy cát chọn ngẫu nhiên độ sâu khác sở phép tính số bất biến theo độ sâu (D.I.I - Depth Invariance Index) [1, 2, 8] (theo phương trình 1) Li = Lsi + Ai.Ri.exp(- Ki.f.Z) (1) Phương pháp xây dựng Lyzenga năm 1981 khơng u cầu phải tính tốn xác thơng số tính thơng qua tốn cách sử dụng thơng tin trực tiếp kênh ảnh Trên sở đó, độ xác phương pháp khơng cao Để hiệu chỉnh hạn chế này, năm 2003 Edmund đưa công thức dựa sở Lyzenga với việc kết hợp nhiều kênh ảnh để giải đoán liệu thực địa [1, 2, 7] Depth  invariant indexij  D I I  ln  Li     ki  ln  Lj    kj   Hình Biểu đồ tiến trình phương pháp tiếp cận giải đoán ảnh vệ tinh Như vậy, ta xây dựng số cho cặp kênh phổ kênh 3, kênh và kênh Kết tính tốn excel ta số bất biến theo độ sâu cho cặp kênh phổ sau ảnh Landsat OLI: D34 = Ln(L3) – 1,044*Ln(L4) D23 = Ln(L2) – 0,586*Ln(L3) D24 = Ln(L2) – 0,68*Ln(L4) (2) Với D.I.I số bất biến theo độ sâu (không ảnh hưởng độ sâu) Li phổ phản 266 xạ chất đáy mặt nước kênh i Lj phổ phản xạ chất đáy mặt nước kênh j ki hệ số suy giảm cường độ ánh sáng kênh i, kj hệ hố suy giảm cường độ ánh sáng kênh j Hệ số ki/kj khảo sát số liệu thực địa Hình Quan hệ tuyến tính kênh kênh Nghiên cứu phân bố san hô ven đảo Lý Sơn … cho kênh Green D23 cho kênh Blue ta ảnh Kết tổ hợp màu ảnh trình bày theo hình bên Ngồi ra, tác giả tiến hành tổ hợp ảnh không hiệu chỉnh cột nước (hình 6) để đánh giá, so sánh kết có hiệu chỉnh cột nước khơng có hiệu chỉnh cột nước Hình Quan hệ tuyến tính kênh kênh Hình Quan hệ tuyến tính kênh kênh Dựa kênh ảnh không phụ thuộc vào độ sâu, tác giả tiến hành tổ hợp ảnh để xây dựng ảnh tổ hợp màu dựa kênh ảnh Bằng cách gán kênh D24 cho kênh Red, D34 Quá trình hiệu chỉnh cột nước chuyển phổ phản xạ bề mặt phổ phản xạ đáy Do đó, phân loại có kiểm định, nhóm đối tượng đáy phân loại xác Ảnh khơng hiệu chỉnh cột nước, phổ phản xạ bề mặt khơng phải đáy Khi đó, q trình phân loại cho đối tượng đáy, ảnh hưởng cột nước lên đối tượng đáy làm trình phân loại đối tượng bị nhiễu, gây nhầm lẫn Như vậy, ảnh không hiệu chỉnh cột nước khó để người giải đốn ảnh xác định xác vùng đối tượng phân loại, cho kết khơng xác phân loại Dựa kết khảo sát ngầm biển khảo sát mặt biển cho thấy khu vực phía Tây Bắc phía Bắc đảo sóng mạnh, nước sâu khơng có san hơ che phủ Ngược lại khu vực phía đối diện lại lặng sóng cỏ biển, san hơ che phủ ưu Do đó, nghiên cứu này, tác giả không tiến hành hiệu chỉnh ảnh hưởng sóng đến phổ phản xạ ảnh Landsat vốn tác động đến phổ phản xạ chất đáy Hình Ảnh tổ hợp khơng hiệu chỉnh cột nước (trái) sau hiệu chỉnh cột nước (phải) 267 Nguyễn Hào Quang, Lương Văn Thanh, … Phương pháp đánh giá độ xác Để đánh giá độ xác q trình giải đốn ảnh, tác giả sử dụng số thống kê Kappa Trong đó, cơng thức tính hệ số Kappa sau: K  N  r i 1 xii  N   r i 1  xi  x i  r  i   xi  x i  Trong đó: N: Tổng số pixel lấy mẫu, r: Số lớp đối tượng phân loại, xii: Số pixel lớp thứ i, xi+: Tổng pixel lớp thứ i mẫu, x+i: Tổng pixel lớp thứ i mẫu sau phân loại Độ xác cao phép phân loại thường chấp nhận phổ biến 0,85 (85%), độ xác vừa phải nằm khoảng 0,4÷0,8 Các thơng số Cục Địa chất Mỹ quy định [9] Hệ số Kappa thường sử dụng để người phân loại đánh giá độ xác q trình phân loại ảnh Trái ngược hẳn với độ xác tổng thể trên, hệ số tiện ích tất nguyên tố từ ma trận sai số [9] Hệ số Kappa thường nằm 1, giá trị nằm khoảng độ xác phân loại chấp nhận Kappa có nhóm giá trị: K > 0,8: độ xác cao 0,4 < K < 0,8: độ xác vừa phải K