Nghiên cứu sử dụng tư liệu viễn thám quang học và radar trong giám sát rừng ngập mặn ven biển ở một số tỉnh phía bắc Việt Nam tt

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP NGUYỄN TRỌNG CƯƠNG NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG TƯ LIỆU VIỄN THÁM QUANG HỌC VÀ RADAR TRONG GIÁM SÁT RỪNG NGẬP MẶN VEN BIỂN Ở MỘT SỐ TỈNH PHÍA BẮC VIỆT NAM NGÀNH: QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG MÃ SỐ : 62 02 11 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ LÂM NGHIỆP HÀ NỘI, 2022 Luận án hoàn thành tại: Trường Đại học Lâm Nghiệp - Thị trấn Xuân Mai, huyện Chương Mỹ, Thành phố Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Trần Quang Bảo -Tổng cục Lâm nghiệp PGS.TS Nguyễn Hải Hòa, Trường Đại học Lâm nghiệp Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án bảo vệ Hội đồng chấm luận án cấp Trường họp tại: Trường Đại học Lâm Nghiệp Vào hồi … giờ… ngày … tháng … năm …… Có thể tìm hiểu luận án thư viện: Thư viện Q́c gia Thư viện trường Đại học Lâm nghiệp MỞ ĐẦU Tính cấp thiết Đề tài Rừng ngập mặn vùng đất ngập nước thủy triều với tập hợp đa dạng cối bụi rậm nằm vùng nhiệt đới cận nhiệt đới vĩ độ khoảng 30 độ Nắc 30 độ Nam, Lee Yeh (2009) [83] Rừng ngập mặn tài nguyên quý giá nhiều mặt làm chậm dịng chảy phát tán rợng nước triều, làm giảm mạnh đợ cao sóng triều cường, bảo vệ đê biển, hạn chế xâm nhập mặn bảo vệ nước ngầm Ngồi RNM cịn nơi bảo vệ đa dạng sinh học, bảo vệ động vật nước triều dâng sóng lớn …Bên cạnh đó, chúng cung cấp một loạt dịch vụ hệ sinh thái mơi trường sớng cho nhiều lồi thủy sản biển, lọc nước, ổn định bờ biển, đa dạng sinh học, Abdul Aziz cộng (2015) [19], Giri cộng (2015) [53], Rahman cộng (2013) [96] Rừng ngập mặn cung cấp một số dịch vụ hệ sinh thái bảo vệ khu vực ven biển cho đường bờ biển nhiệt đới cận nhiệt đới giới, Veettil cộng (2018) [118] Nhưng rừng ngập mặn ven biển nhiệt đới bán nhiệt đới nằm số hệ sinh thái bị đe doạ dễ bị tổn thương nhất toàn giới, Valiela cộng (2001) [116] Ở nước ta, theo Phan Nguyên Hồng Hoàng Thị San (1993) [137] thớng kê Maurand năm 1943 có khoảng 400.000 rừng ngập mặn chủ yếu Nam bợ (có 250.000 ha) vùng Rừng Sát (40.000 ha), Cà Mau (150.000 ha), miền Trung miền Bắc (40.000 ha) nơi khác (20.000 ha) Tuy nhiên, sớ sớ giảm cịn 286.400 vào năm 1975, Phan Nguyên Hồng Hoàng Thị San (1993) [137] 156.608 (giảm 39,1% so với năm 1943) vào năm 2000, Phạm Thu Thuỷ cợng (2019) [16] Trước thực trạng trên, Chính phủ đã có nhiều giải pháp nhằm bảo vệ, khôi phục lại rừng ngập mặn Việc bảo vệ khôi phục rừng ngập mặn không phục vụ mục tiêu phát triển bền vững, bảo tồn phát triển nguồn gen mà đặc biệt ứng phó với biến đổi khí hậu ảnh hưởng ngày mạnh mẽ đến đất nước Do yêu cầu giám sát, phục hồi bảo vệ rừng ngập mặn thiết Viễn thám chứng minh rất cần thiết việc theo dõi lập đồ hệ sinh thái rừng ngập mặn vốn bị đe dọa cao Nhiều nghiên cứu chủ đề thực hiện giới Giám sát rừng ngập mặn chỗ một nhiệm vụ đầy thách thức, hệ sinh thái khó tiếp cận, việc khảo sát tớn mất thời gian, giám sát chỗ coi một nguồn thông tin quan trọng, Moritz Zimmermann cộng (2001) [87] Ngày nay, 300 vệ tinh quan sát trái đất từ 15 quốc gia hoạt động, Cárdenas cộng (2017) [33] Về nguồn tư liệu viễn thám, nói phát triển cơng trình nghiên cứu giám sát rừng ngập mặn gắn liền với lịch sử phát triển ảnh viễn thám Các phương pháp truyền thống đất ngập nước ven biển để giám sát lập đồ thường tốn nhiều thời gian, công sức tớn chi phí đồng thời họ thường khơng phát hiện thay đổi vùng rộng lớn ven biển, Ghosh cộng (2016) [50] Trong năm gần đây, với tiến bộ công nghệ viễn thám hỗ trợ rất nhiều công tác điều tra, giám sát tài nguyên rừng nói chung rừng ngập mặn nói riêng Trong đó, nghiên cứu sử dụng tư liệu viễn thám quang học điều tra, giám sát, đánh giá hiện trạng rừng dụng rộng rãi Tuy nhiên, đặc điểm hệ thống chụp ảnh quang học cận hồng ngoại phụ thuộc vào nguồn lượng mặt trời nên ảnh quang học chịu nhiều ảnh hưởng thời tiết, ảnh thường có nhiều mây, mù làm ảnh hưởng rất lớn đến chất lượng thông tin ảnh Đây một hạn chế ảnh quang học, nhất đối với nước nằm khu vực nhiệt đới gió mùa Việt Nam Mợt hạn chế khác ảnh vệ tinh quang học cung cấp thơng tin đặc tính phản xạ hấp thụ đối tượng bề mặt vùng sóng nhìn thấy ảnh thường thiếu thông tin cấu trúc độ gồ ghề bề mặt nghiên cứu Khác với ảnh quang học, chụp vùng sóng micro có bước sóng dài (cỡ cm), ảnh vệ tinh Radar cho phép cung cấp thông tin độ gồ ghề, kết cấu vật chất đặc điểm cấu trúc của đối tượng bề mặt đất Hơn nữa, sóng radar có khả đâm xuyên qua mây nên việc chụp ảnh radar không phụ tḥc vào thời tiết, chụp ban ngày lẫn ban đêm nên có tính chủ đợng khả thành công rất cao việc thu chụp ảnh Mặc dù vậy, ảnh Radar có nhược điểm rất nhiều biến dạng hình học bao gồm co ngắn phía trước, chồng đè, bóng, mức đợ nhiễu lớn hình ảnh đới tượng ảnh Radar nhiều khơng hồn tồn giớng với nhận thức thơng thường người Vì việc xử lý hình học, xử lý nhiễu khai thác thơng tin ảnh Radar khó khăn rất nhiều so với ảnh quang học truyền thống dẫn đến hạn chế việc ứng dụng ảnh Radar nhất Việt Nam Để tận dụng ưu hai loại tư liệu, đồng thời hạn chế yếu điểm hai tư liệu viễn thám mở để giải vấn đề giám sát rừng ngập mặn ven biển khu vực phía Bắc vớn có nhiều đặc trưng, nghiên cứu sinh thực hiện đề tài “Nghiên cứu sử dụng tư liệu viễn thám quang học radar giám sát rừng ngập mặn ven biển số tỉnh phía bắc Việt Nam’’ Mục tiêu Luận án - Nghiên cứu đặc điểm quang phổ rừng ngập mặn tỉnh ven biển phía Bắc tư liệu viễn thám; - Lựa chọn tư liệu viễn thám phương pháp phân loại phù hợp phù hợp để phân loại rừng ngập mặn tỉnh ven biển khu vực phía Bắc; - Xác định ngưỡng phân loại rừng ngập mặn một số tỉnh ven biển phía Bắc; - Đánh giá biến đợng diện tích rừng ngập mặn giai đoạn 2016-2020 mợt sớ tỉnh ven biển phía Bắc - Xây dựng hướng dẫn kỹ thuật phân loại rừng ngập mặn cho khu vực ven biển Đối tượng nghiên cứu: Đới tượng nghiên cứu luận án tồn bợ rừng ngập mặn ven biển khu vực phía Bắc tḥc tỉnh Quảng Ninh, Thái Bình TP Hải Phịng, sử dụng tư liệu viễn thám miễn phí có đợ phân giải trung bình gồm tư liệu ảnh Radar Sentinel-1, tư liệu ảnh quang học Sentinel-2 ảnh Landsat-8 Phạm vi nghiên cứu: Phạm vi cấp 1: Nghiên điểm để xây dựng ngưỡng phân loại rừng ngập mặn vùng đại diện gồm huyện Tiên Yên TX Quảng Yên, hai xã Bàng La (quận Đồ Sơn), Đại Hợp (huyện Kiến Thuỵ) thuộc Thành phớ Hải Phịng Phạm vi cấp 2: Phân loại đánh giá biến động tỉnh thành gồm: tỉnh Quảng Ninh, TP Hải Phịng tỉnh Thái Bình Thời gian thu thập số liệu ô tiêu chuẩn tiến hành vào năm 2019, thời gian thu thập điểm mẫu ći năm 2020 nghiên cứu tồn bộ cảnh ảnh năm 2016 2020 Ý nghĩa khoa học thực tiễn Luận án - Về lý luận: Kết luận án cho phép đưa phương pháp cập nhật, theo dõi biến động rừng ngập mặn tự động tảng công nghệ Ứng dụng Hướng dẫn bước đánh giá biến động rừng ngập mặn tự động cho phép nhà quản lý, nhà khoa học kiểm tra nhanh chóng diện tích biến đợng rừng ngập mặn một khu vực bất kỳ hiện khứ khoảng thời gian khác mợt cách nhanh chóng, đảm bảo đợ xác cách kết hợp hai loại tư liệu quang học Radar - Về thực tiễn: + Luận án cơng trình nghiên cứu kỹ lưỡng đặc điểm quang phổ rừng ngập mặn tư liệu viễn thám trung bình, khả giám sát rừng ngập mặn tư liệu ảnh Landsat-8, Sentinel-1, Sentinel-2; Lựa chọn tư liệu phù hợp để phân loại rừng ngập mặn; Phương pháp phân loại rừng ngập mặn từ ngưỡng số; Kết hợp tư liệu Quang học Radar để giám sát rừng ngập mặn + Thông qua kết luận án, khẳng định khả sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel-1 Sentinel-2 kết hợp hai tư liệu ảnh việc xác định biến động rừng ngập mặn cho một số tỉnh ven biển phía bắc nói riêng nước nói chung, Luận án một lần khẳng định việc sử dụng số rừng ngập mặn kết hợp CMRI (Combine Mangrove Recognition Index) giá trị tán xạ ngược VH để phân loại giám sát rừng ngập mặn hồn tồn phù hợp có đợ xác cao Luận án cung cấp sở lý luận cho việc áp dụng ngưỡng số rừng ngập mặn tảng công nghệ Google Earth Engine để phân loại giám sát rừng ngập mặn sử dụng để tham khảo cho nghiên cứu sau Những đóng góp Luận án: (1) Đã kết hợp hai tư liệu viễn thám quang học Sentinel-2 Radar Sentinel- với số lượng lớn cảnh ảnh giúp hạn chế tối đa ảnh hưởng thuỷ triều đến kết phân loại rừng ngập mặn ứng dụng công nghệ tiên tiến cho phép giám sát rừng ngập mặn thời điểm hiện khứ với kết nhanh chóng đảm bảo đợ xác cho phép, giúp tới đa giảm chi phí điều tra thực địa rừng ngập mặn (2) Xây dựng bộ ngưỡng phân loại rừng ngập mặn cho tỉnh phía Bắc từ sớ rừng ngập mặn kết hợp CMRI cho ảnh Sentinel-2 giá trị tán xạ ngược VH cho ảnh Sentinel-1 đối với một sớ tỉnh ven biển phía Bắc phân loại, giám sát biến đợng diện tích rừng ngập mặn tỉnh Quảng Ninh, TP Hải Phịng Thái Bình giai đoạn 2016 – 2020 mợt cách nhanh chóng, đảm bảo đợ xác hồn tồn tự đợng tảng Google Earth Engine (3) Xây dựng Hướng dẫn kỹ thuật kết hợp hai ảnh Sentinel-1 Sentinel-2 tảng Google Earth Engine cho phép phân loại tự động giám sát biến động rừng ngập mặn cho tỉnh phía bắc Bố cục Luận án Luận án gồm 323 trang, phần Nợi dung 143 trang, Phần Phụ lục 180 trang, Bố cục gồm phần mở đầu (4 trang) Chương, Chương 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu (31 trang), Chương 2: Đặc điểm khu vực nghiên cứu (07 trang), Chương 3: Mục tiêu, đối tượng, phạm vi Phương pháp nghiên cứu (15 trang), Chương 4: Kết nghiên cứu thảo luận (69 trang); Kết luận, tồn tại, kiến nghị (03 trang); Tài liệu tham khảo (09 trang) Luận án sử dụng 17 tài liệu tham khảo tiếng Việt 122 tài liệu tiếng Anh Luận án có 23 bảng 27 hình ảnh Luận án cơng bớ 06 báo, có báo quốc tế, báo nước (3 báo tiếng Việt 01 báo tiếng Anh) Chương 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Luận án tham khảo tổng kết vấn đề nghiên cứu có liên quan đến rừng ngập mặn sử dụng viễn thám giám sát rừng ngập mặn, cụ thể: (1) Vấn đề nghiên cứu phân bố rừng ngập mặn, cho thấy Trên giới nói chung Việt Nam nói riêng, có nhiều cơng trình nghiên cứu công phu phân bố, hiện trạng rừng ngập mặn Mặc dù gần đây, việc nghiên cứu rừng ngập mặn phát triển nhiều thông qua hỗ trợ thành tựu khoa học công nghệ, cơng trình có giá trị khoa học rất lớn, cung cấp sở lý luận thực tiễn cho trình nghiên cứu rừng ngập mặn (2) Nghiên cứu đặc điểm cấu trúc rừng ngập mặn cho thấy: Các kết nghiên cứu tổng quan cho thấy rừng ngập mặn có nhiều đặc điểm đặc trưng rễ phổi, rễ củ, muối…, rừng ngập mặn có khả thích ứng cao với mơi trường khắc nghiệt ven biển rất nhạy cảm với thay đổi, đặc biệt môi trường thủy văn (ví dụ thay đổi chất lượng nước) Ở nước ta có sớ lượng lồi rừng ngập mặn phong phú với nhiều đặc điểm sinh thái, sinh học khau khác điều kiện tự nhiên khu vực địa lý Do đó, khu vực khác nhau, đặc điểm rừng ngập mặn tư liệu viễn thám khơng hồn tồn giớng (3) Nghiên cứu đặc điểm quang phổ rừng ngập mặn tư liệu viễn thám cho thấy: Nhìn chung, việc tách rừng ngập mặn khỏi thảm thực vật khác rất khó khăn sử dụng độ xanh dựa vào sức khỏe rừng Sự khác biệt rừng ngập mặn với thảm thực vật loài rừng khác rừng ngập mặn có hàm lượng nước cao thực vật khác vùng sóng ngắn bị ảnh hưởng phần lớn hấp thụ nước Do vậy, việc sử dụng kênh ảnh (Green, NIR, SWIR) có đợ phản xạ rừng ngập mặn khác biệt với thực vật khác (trên tư liệu quang học giá trị VH ảnh Radar Sentinel1 để làm bật rừng ngập mặn Đây sở khoa học để tách rừng ngập mặn khỏi thảm thực vật cạn (4) Nghiên cứu sử dụng tư liệu sử dụng để thành lập rừng ngập mặn cho thấy khả giám sát loại tư liệu viễn thám, hỗ trợ tảng GEE cho thấy tiềm liệu vệ tinh có đợ phân giải cao để tạo đồ theo dõi thay đổi rừng ngập mặn có đợ xác cao Các nghiên cứu cho thấy kỹ thuật phân loại tư liệu ảnh có đợ phân giải trung bình rất thích hợp cho việc lập đồ hệ sinh thái (trừ cấp đợ lồi), giám sát thay đổi quy mơ lớn, phân tích mới quan hệ mơi trường khu vực đánh giá tình trạng rừng ngập mặn (chất lượng, mật độ, ) Biến động rừng ngập mặn tồn cầu dễ nhận thấy từ việc phân tích liệu có đợ phân giải trung bình (5) Về phương pháp số phân loại rừng ngập mặn cho thấy: cơng trình nghiên cứu cho thấy, đối với số phát hiện rừng ngập mặn, sớ có đợ xác lợi khác so với sớ cịn lại Chỉ số CMRI cho kết phân loại rừng ngập mặn tốt, cần yêu cầu liệu đầu vào lớn MVI sớ có tính đến đợ xanh độ ẩm thảm thực vật rừng ngập mặn ảnh Sentinel-2 Landsat-8, chưa kiểm chứng nhiều khu vực (6) Về kết hợp tư liệu ảnh quang học ảnh Radar giám cho thấy: Việc kết hợp tư liệu viễn thám quang học Radar cho thấy nhiều ưu tận dụng ưu điểm đồng thời hạn chế nhược điểm lại tư liệu ảnh, nhiên, chúng chưa nghiên cứu nhiều đối với rừng ngập mặn nghiên cứu thường sử dụng ảnh trung bình mợt giai đoạn (tháng, q, năm) phức tạp khó khăn sử dụng phần mềm hỗ trợ xử lý tính tốn ảnh sớ có nghiên cứu sử dụng tảng công nghệ GEE thành lập đồ rừng ngập mặn Một số nhận xét rút là: - Các kết khẳng định khác biệt đặc điểm phản xạ tư liệu ảnh rừng ngập mặn với thảm thực vật cạn, đó, khác biệt cận hồng ngoại sóng ngắn, ngồi đợ xanh để phân loại RNM ảnh viễn thám quang học - Dữ liệu viễn thám đa thời gian thể hiện tốt sinh thái, sinh cảnh đất ngập nước ven biển gần bờ nhất rừng ngập mặn so với liệu đơn lẻ Hơn nữa, liệu viễn thám đa thời gian giúp cải thiện đợ xác sớ lượng ảnh mẫu thu mợt khoảng thời gian nhất định ý nghĩa thống kê tớt - Cần có kỹ thuật lập đồ nhanh chóng xác để giám sát quản lý hiệu nguồn tài nguyên rừng ngập mặn Khảo sát thực địa thông thường tốn nhiều thời gian công sức Việc khảo sát thực địa khó xác định phân bớ đợ phong phú rừng ngập mặn tiếp cận cộng đồng rừng ngập mặn Các nghiên cứu rừng ngập mặn thường sử dụng phương pháp phân loại có giám sát, kỹ thuật áp dụng thường dùng số thực vật Tuy nhiên, thường áp dụng với một khu vực cụ thể, với vùng rộng lớn chưa nghiên cứu nhiều - Ảnh quang học có nhiều ngày nhiều mây sương mù kiểu che phủ đất phức tạp vùng đất ngập nước ven biển, Ảnh vệ tinh Radar độ tổng hợp (SAR) không bị giới hạn điều kiện khí hậu khí tượng Tuy nhiên, chế chụp ảnh SAR, gây nhiễu đớm, bóng chồng chéo ảnh SAR Kết hợp SAR hình ảnh quang học cải thiện đợ xác việc khai thác rừng ngập mặn, vừa tận dụng ưu điểm đồng thời hạn chế nhược điểm lại tư liệu ảnh, nhiên, chúng chưa nghiên cứu nhiều đối với rừng ngập mặn nghiên cứu thường sử dụng ảnh trung bình mợt giai đoạn (tháng, quý, năm) phức tạp khó khăn sử dụng phần mềm hỗ trợ xử lý tính tốn ảnh sớ có nghiên cứu sử dụng tảng công nghệ GEE thành lập đồ rừng ngập mặn Cần thiết có nghiên cứu giải vấn đề nêu trên, là: (1) sử dụng sớ thực vật dành riêng cho rừng ngập mặn khu vực phía Bắc, (2) kết hợp tư liệu viễn thám quang học Radar, (3) sử dụng số lượng lớn cảnh ảnh để hạn chế ảnh hưởng thuỷ triều (4) ứng dụng công nghệ tiên tiến, hiện cho kết nghiên cứu nhanh chóng đảm bảo đợ xác cho phép Chương 2: ĐẶC ĐIỂM CỦA KHU VỰC NGHIÊN CỨU 2.1 Đặc điểm chung khu vực ven biển phía Bắc 2.1.1 Khu vực 1: Ven biển Đông Bắc Khu vực ven biển Đơng Bắc vùng có đặc điểm khí hậu, thuỷ văn, địa hình phức tạp Đây vùng khí hậu nhiệt đới có mùa đơng lạnh Bờ biển Đơng bắc có đặc điểm địa mạo, thuỷ văn, khí hậu phức tạp; Khu vực có hệ thực vật ngập mặn tương đới phong phú, gồm lồi chịu mặn cao 2.1.2 Khu vực 2: Ven biển đồng Bắc Bộ Khu vực ven biển đồng Bắc Bộ vùng khí hậu nhiệt đới gió mùa có mùa đông lạnh nhiệt độ cao khu vực I Quần xã ngập mặn gồm lồi ưa nước lợ, lồi ưu nhất bần chua phân bố vùng cửa sông Dưới tán bần sú ô rô, tạo thành tầng bụi; một số nơi sú ô rô phát triển thành đám 2.2 Đặc điểm tự nhiên, kinh tế xã hội khu vực nghiên cứu 2.2.1 Đặc điểm tự nhiên, kinh tế xã hội tỉnh Quảng Ninh 2.2.2 Đặc điểm tự nhiên, kinh tế xã hội tỉnh Thái Bình 2.2.3 Đặc điểm tự nhiên, kinh tế xã hội Thành phố Hải Phòng Chương 3: MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Mục tiêu nghiên cứu - Nghiên cứu đặc điểm quang phổ rừng ngập mặn tỉnh ven biển phía Bắc tư liệu viễn thám; - Lực chọn tư liệu viễn thám phương pháp phân loại phù hợp phù hợp đề phân loại rừng ngập mặn tỉnh ven biển khu vực phía Bắc; - Xác định ngưỡng phân loại rừng ngập mặn một số tỉnh ven biển phía Bắc - Đánh giá biến đợng diện tích rừng ngập mặn giai đoạn 2016-2020 mợt sớ tỉnh ven biển phía Bắc - Xây dựng hướng dẫn kỹ thuật phân loại rừng ngập mặn cho một sớ tỉnh ven biển phía Bắc Việt Nam 3.2 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu luận án tồn bợ rừng ngập mặn ven biển khu vực phía Bắc tḥc tỉnh Quảng Ninh, Thái Bình TP Hải Phòng, sử dụng tư liệu viễn thám miễn phí có đợ phân giải trung bình gồm tư liệu ảnh Radar Sentinel-1, tư liệu ảnh quang học Sentinel-2 ảnh Landsat-8 3.3 Phạm vi nghiên cứu 3.3.1 Khu vực nghiên cứu Phạm vi cấp 1: Nghiên điểm vùng đại diện gồm huyện Tiên Yên TX Quảng Yên (tỉnh Quảng Ninh), hai xã Bàng La (quận Đồ Sơn), Đại Hợp (huyện Kiến Thuỵ) tḥc Thành phớ Hải Phịng Phạm vi cấp 2: Phân loại đánh giá biến động tỉnh thành gồm: tỉnh Quảng Ninh, TP Hải Phòng tỉnh Thái Bình 3.3.2 Thời gian nghiên cứu Thời gian thu thập sớ liệu tiêu chuẩn mã khóa ảnh (MKA) tiến hành năm 2019, thời gian thu thập điểm mẫu nghiên cứu vào mẫu cuối năm 2020, sử dụng tồn bợ ảnh năm 2020 (01/01/2020-31/12/2020), để giám sát biến đợng diện tích rừng hai thời điểm luận án thu thập ảnh tháng cuối năm (từ 01/10-31/12) 2016 2020 3.4 Nội dung nghiên cứu 1) Đặc điểm phân bố sinh thái rừng ngập mặn khu vực phía Bắc 2) Lựa chọn tư liệu viễn thám thích hợp để phân loại rừng ngập mặn ven biển tỉnh phía Bắc 3) Lựa chọn phương pháp phân loại rừng ngập mặn tỉnh ven biển phía Bắc 4) Kết phân loại rừng ngập mặn khu vực nghiên cứu từ tư liệu viễn thám 5) Đánh giá biến động rừng ngập mặn mợt sớ tỉnh ven biển phía bắc giai đoạn 2016 – 2020 6) Xây dựng hướng dẫn kỹ thuật phân loại rừng ngập mặn ven biển cho tỉnh phía Bắc Việt Nam 3.5 Phương pháp nghiên cứu 3.5.1 Cơ sở phương pháp luận 3.5.1.1 Cơ sở lý luận Với ảnh có bước sóng rất ngắn (Quang học) giá trị phản xạ thực vật nói chung rừng ngập mặn bước sóng nhìn thầy thấp trạng thái khác phần lớn lượng bị hấp thụ cây, mợt phần nhỏ thấu qua cịn lại bị phản xạ Đối với ảnh Radar, mặt nguyên lý, tùy tḥc vào đợ dài bước sóng mà ảnh chủ yếu mang thông tin đối tượng khác nhau, đối với rừng ngập mặn khác biệt nằm nhạy cảm với mơi trường có đợ ẩm khác (có nước khơng có nước) 3.2.1.2 Cơ sở thực tiễn Sử dụng ảnh vệ tinh để giám sát rừng ngập mặn nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu đạt kết khả quan Các nghiên cứu thường sử dụng sớ thực vật khác nhau, số thông dụng NDVI, SAVI, EVI sử dụng chủ yếu, một số nghiên cứu sử dụng giá trị tán xạ ảnh Radar Ngoài ra, nhà khoa học phát triển nhiều số dành riêng cho rừng ngập mặn, số áp dụng chứng minh thích hợp với nhiều khu vực giới 3.5.2 Phương pháp nghiên cứu đặc điểm phân bố sinh thái rừng ngập mặn tỉnh phía Bắc 3.5.2.1 Thu thập tài liệu thứ cấp: - Tài liệu điều kiện tự nhiên , kinh tế - xã hội tỉnh Quảng Ninh, Thái Bình Thành phớ Hải Phòng Bản đồ quy hoạch ba loại rừng năm 2015; Bản đồ kết kiểm kê rừng tỉnh năm 2015, Bản đồ cập nhật diễn biến rừng đến năm 2019 tỉnh Quảng Ninh, Thái Bình, Thành phớ Hải Phòng 3.5.2.2 Điều tra thực địa rừng ngập mặn Tại khu vực Quảng Ninh Hải Phòng tiến hành thiết lập 15 Ô tiêu chuẩn rừng ngập mặn đại diện hình trịn có diện tích 1.000 m2 Trong Ơ tiêu chuẩn tiến hành đo đếm tồn bợ sớ gỗ bao gồm tiêu tên lồi, phẩm chất cây, đo đếm tiêu sinh trưởng đường kính D00, D1.3 (với có đường kính ngang ngực >6cm) chiều cao (Hvn, Hdc), đường kính tán 3.5.3 Phương pháp lựa chọn tư liệu ảnh vệ tinh thích hợp để phân loại rừng ngập mặn khu vực phía Bắc 3.5.3.1 Tiền xử lý ảnh viễn thám Google Earth Engine a Tiền xử lý ảnh Landsat-8 Ảnh Landsat-8 khai thác từ bộ sưu tập Landsat-8 GEE xử lý mức T1 Loại bỏ mây ảnh thuật tốn tự đợng phát hiện mây tích hợp sẵn hệ thống GEE dựa kênh ảnh “'BQA'” Sau loại bỏ mây, tất kênh tồn bợ ảnh chuỗi theo thời gian hợp nhất theo hàm mean() GEE để tạo nên một ảnh khơng có mây b Tiền xử lý ảnh Sentinel-2 Ảnh Sentinel-2 khai thác từ bộ sưu tập: Sentinel-2: GEE, mức 1C, sử dụng thuật tốn tự đợng phát hiện mây tích hợp sẵn GEE dựa kênh ảnh “QA60” Sau loại bỏ mây, tất kênh tồn bợ ảnh chuỗi theo thời gian hợp nhất theo hàm mean() GEE để tạo nên mợt ảnh khơng có mây c Tiền xử lý ảnh Sentinel-1 Ảnh Sentinel-1 khai thác từ nguồn liệu miễn phí GEE, mức xử lý 1-GRD Tất ảnh Senitnel-1 theo chuỗi thời gian hợp nhất theo hàm mean() GEE để tạo nên mợt ảnh trung bình, bị ảnh hưởng điều kiện thu nhận hình ảnh có nhiều khả giảm nhiễu lớm đớm d Dữ liệu mơ hình số độ cao SRTM DEM Trong luận án này, liệu DEM lấy từ hệ thớng NASA tích hợp tảng GEE 3.5.3.2 Thành lập điểm mẫu điểm kiểm chứng Có ba trạng thái sử dụng đất sử dụng để thành lập điểm gồm: Rừng ngập mặn, vùng mặt nước đới tượng khác Tồn bợ q trình tạo điểm mẫu điểm kiểm chứng thực hiện phần mềm QGIS phiên 3.18 Mô tả trạng thái sử dụng đất điểm mẫu điểm kiểm chứng luận án sau Bảng 3.1 Mô tả trạng thái sử dụng đất TT Lớp phủ Mô tả 11 vực nằm ngưỡng phân loại tư liệu phân loại có phân bố rừng ngập mặn 3.5.5 Phương pháp phân loại rừng ngập mặn khu vực nghiên cứu từ tư liệu viễn thám 3.5.5.1 Kiểm tra phân bố xác định ngưỡng phân loại rừng ngập mặn Để thành lập bộ ngưỡng phân loại rừng ngập mặn từ số, kiểm tra phân bố chuẩn phần mềm Stata 14.0 Các giá trị trung bình (μ) đợ lệch chuẩn (δ), sau sử dụng phương pháp thớng kê ước lượng khoảng để tìm khoảng giá trị tới ưu theo mơ hình phân bớ chuẩn, cơng thức ước lượng khoảng sau: Ө = (Ө1 – Ө2) (7) Trong đó: Ө đặc trưng tổng thể cần ước lượng (Ө1 , Ө2) khoảng ước lượng Ө 3.5.5.2 Phân loại rừng ngập mặn GEE Sau có ngưỡng phân loại rừng ngập mặn đối với số, tiến thành thiết lập ngưỡng GEE gồm bước sau: Bước 1: Định nghĩa ngưỡng phân loại trạng thái Bước 2: Phân loại đối tượng theo ngưỡng Bước 3: Thành lập đồ rừng ngập mặn Các đồ rừng ngập mặn sau thành lập tải thông qua cấu trúc hàm: Export.image.toDrive định dạng “GeoTIFF” hàm Export.table.toDrive định dạng “shp” để biên tập đồ phần mềm QGIS 3.18 3.5.5.3 Xác định diện tích rừng ngập mặn sau phân loại GEE cung cấp cơng cụ tính tốn diện tích khu vực quan tâm dạng Vector, thơng qua hàm tính diện tích ee.Image.pixelArea() Các khu vực có rừng ngập mặn phân bớ định dạng Raster chuyển định dang sang Vector thông qua hàm reduceToVectors() 3.5.6 Phương pháp đánh giá biến động rừng ngập mặn số tỉnh ven biển phía bắc giai đoạn 2016 – 2020 3.5.6.1 Xác định vị trí biến động rừng Từ đồ phân bớ rừng ngập mặn phân loại tự động từ GEE, tiến hành chồng xếp đồ hai thời điểm đánh giá gồm Bản đồ rừng ngập mặn năm 2016 năm 2020 QGIS 3.18, sau sử dụng công cụ Vector overlay/Difference để xác định khu vực có biến đợng rừng thời điểm sau thời điểm trước Luận án sử dụng đồ cập nhật diễn biến rừng năm 2019 tỉnh Quảng Ninh, Thái Bình TP Hải Phịng để cập nhật thơng tin lô rừng từ công cụ Update Colum Mô đun Table phần mềm Mapinfo Pro15.0 Sau có thơng tin lơ rừng biến đợng, sử dụng hàm tính diện tích ($area) hợp cơng cụ Field Calculator phần mềm QGIS 3.18 để tính tốn diện tích cụ thể cho lơ rừng 12 3.5.6.2 Kiểm tra biến động diện tích rừng ngồi thực địa Tổng hợp xác định biến đợng diện tích rừng thời điểm cho mợt vị trí cụ thể theo ba trường hợp sau: Trường hợp 1: (1) Trên ảnh quang học xác định có biến đợng; (2) Trên ảnh Radar xác định có biến đợng vị trí có biến đợng thực vật với đợ tin cậy 100% Trường hợp 2: Một hai tư liệu có biến đợng vị trí có biến đợng thực vật với độ tin cậy 50% Trường hợp 3: Các trường hợp cịn lại xác định khơng có biến đợng Luận án sử dụng 95 điểm xác định có biến đợng hụn Thái Thụy, tỉnh Thái Bình để đánh giá đợ xác kết biến động Các lô biến động (tăng giảm) lựa chọn trước máy tính, sau kiểm tra thông qua ảnh Google Earth độ phân giải cao thời điểm tháng 12/2016 tháng 12/2020 đối với vị trí cụ thể Mơ tả tóm tắt trình nghiên cứu: CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1 Đặc điểm trạng rừng ngập mặn khu vực phía Bắc 4.1.1 Phân bố rừng ngập mặn tỉnh ven biển phía Bắc Theo đơn vị hành chính, rừng ngập mặn Việt Nam phân bố 28 tỉnh, thành phố trực thuộc Trung ương, khu vực phía Bắc có tỉnh gồm: Quảng Ninh, Hải Phịng, Thái Bình, Nam Định Ninh Bình (hình 4.1) 13 Hình 4.1: Phân bố rừng ngập mặn tỉnh ven biển phía Bắc Diện tích rừng ngập mặn khu vực nghiên cứu theo kết thống kê năm 2020 phân theo khu vực tiểu khu vực phân bố thể hiện bảng 4.1 Bảng 4.1 Diện tích rừng ngập mặn năm giai đoạn 2020 theo thống kê TT Khu vực Đông Bắc Đồng Sơng Hồng Tổng Tỉnh Quảng Ninh Hải Phịng Thái Bình Nam Định Ninh Bình Diện tích (ha) 19.601 2.536 3.727 2.699 614 29.177 Tỉ lệ (%) 67.2 8.7 12.8 9.3 2.1 100 Nguồn: Bộ Nông nghiệp PTNT, 2021[5] Về thành phần loài, kết điều tra thực địa cho thấy rừng ngập mặn khu vực phía Bắc có thành phần lồi tương đới phong phú, thành phần lồi rừng ngập mặn tương đới đa dạng, chủ yếu x́t hiện lồi Đước vịi, Vẹt dù, Bần chua, Trang, Mắm biển, Sú , loài có chiều cao trung bình thấp, lồi có chiều cao giao động từ 1,5-5,9 m, Đối với vùng ven biển đồng sơng Hồng, có nhiều cửa sơng nên có lượng phù sa bồi tụ nhiều hàng năm, nước biển đợ mặn thấp nên thành phần lồi chủ yếu loài Bần chua, Trang, Sú, Giá… chiều cao rừng giao động từ 5,6 -15,5 m , khoảng 10,1 ± 5,4m 4.1.2 Đặc điểm sinh thái rừng ngập mặn tỉnh ven biển miền Bắc a Khu vực 1: Ven biển Đông Bắc Khu vực có hệ thực vật ngập mặn tương đới phong phú, gồm lồi chịu mặn cao, khơng có lồi ưa nước lợ điển hình, trừ bãi lầy nằm sâu nội địa Yên Lập một phần phía nam sơng Bạch Đằng chịu ảnh hưởng mạnh dòng chảy b Khu vực 2: Ven biển đồng sông Hồng Khu vực ven biển đồng sơng Hồng có nhiều đặc điểm khác biệt hơn, rừng ngập mặn phân bớ rìa ven biển, hầu hết phân định với đất nông nghiệp khu vực dân cư đường giao thông kết hợp đê biển 4.2 Lựa chọn tư liệu viễn thám thích hợp để phân loại rừng ngập mặn ven biển tỉnh phía Bắc 14 4.2.1 Đặc điểm phản xạ rừng ngập mặn trạng thái lớp phủ khu vực nghiên cứu tư liệu viễn thám 4.2.1.1 Đặc điểm phản xạ RNM tư liệu ảnh Sentinel-2: Kết tính tốn tỷ lệ phản xạ trạng thái lớp phủ kênh ảnh ảnh Sentinel-2 thể hiện hình sau Hình 4.4: Đồ thị phản xạ trạng thái lớp phủ ảnh Sentinel-2 năm 2020 Có hai đỉnh phản xạ rừng ngập mặn rừng cạn giải có bước sóng trung tâm 665nm 865nm tương ứng với band 8A ảnh Sentinel-2 Đối với thảm thực vật cạn (bao gồm rừng cạn đất nông nghiệp) đỉnh phản xạ thu giải 865nm, nhiên bước sóng này, giá trị phản xạ đất nơng nghiệp lại thấp giá trị rừng ngập mặn Tỷ lệ phản xạ rừng ngập mặn giải SWIR (bước sóng 160 2190) thấp đới tượng khác 4.2.1.2 Đặc điểm phản xạ RNM tư liệu ảnh Landsat-8 Kết tính giá trị phản xạ đồ thị tỷ lệ phản xạ trạng thái lớp phủ tư liệu ảnh Landsat-8 thể hiện hình sau Hình 4.5: Đồ thị phản xạ trạng thái lớp phủ ảnh Landsat-8 Có tương đồng đáng lớn dấu hiệu quang phổ rừng ngập mặn lớp thực vật khác (thảm thực vật cạn thực vật nước bèo, cỏ ngập nước ) vùng bước sóng nhìn thấy Tuy nhiên, giá trị phản xạ tán rừng ngập mặn thường thấp thảm thực vật cạn dải NIR SWIR 4.2.1.3 Đặc điểm phản xạ RNM tư liệu ảnh Sentinel-1 Từ điểm kiểm chứng lớp phủ, luận án tính toán giá trị VV VH trạng thái, kết thể hiện hình sau: 15 Hình 4.6: Giá trị phản xạ kênh VV VH trạng thái ảnh Sentinel-1 Rừng ngập mặn có giá trị trung bình VV VH lớn nhất -8.25 -13,88 sau đến đới tượng khác có giá trị VV VH -9.70 -17,56, giá trị thấp nhất quan sát khu vực có hiện diện thường xuyên nước với giá trị VV -20.46 VH -27.78 Giá trị VV VH có tỉ lệ thuận với nhau, nhiên, VH có đặc điểm truyền nhận tín hiệu, giá trị VH nhạy cảm với thực vật giá trị VH có nhiều ưu để phân loại rừng ngập mặn 4.2.2 Đánh giá khả giám sát rừng ngập mặn tư liệu ảnh Trong điều kiện lý thuyết, chu kỳ lặp lại loại ảnh Landsat-8, Sentinel-2, Sentinel-1 là: 16 ngày, ngày ngày Từ đó, xác định sớ lượng ảnh thu được, chu kỳ lặp lại ảnh một vị trí sử dụng loại ảnh kết hợp chúng với theo lý thuyết tổng hợp bảng sau: Bảng 4.2: Số ảnh, chu kỳ lặp ảnh vị trí sử dụng ảnh Landsat8, Sentinel-2, Sentinel-1 kết hợp chúng với điều kiện lý thuyết Tư liệu ảnh TT Landsat-8 Sentinel-2 Sentinel-1 Landsat-8+Sentinel-2 Landsat-8+Sentinel-1 Sentinel-1+Sentinel-2 Landsat-8 + Sentinel-1+ Sentinel-2 Chu kỳ lặp 16 2 Năm 23 73 122 96 145 195 218 Sổ ảnh theo Quý Tháng 18 31 10 24 36 12 49 16 55 18 Tuần 2 4 Bằng thực nghiệm, luận án xác định đối với tư liệu Sentinel-1: 50% sớ ảnh kiểu chụp sử dụng để giám sát một khu vực cụ thể Đối với hai loại tư liệu Landsat-8 Sentinel-2, dự án xử lý lọc mây bóng mây tất cảnh ảnh chụp năm 2020 loại tư liệu này, sau xác định thời gian trung bình lặp lại ảnh sau xử lý (khơng cịn mây bóng mây) cho tỉnh có rừng ngập mặn Kết xác định thời gian trung bình lặp lại ảnh mợt vị trí mặt đất tỉnh có rừng ngập mặn thể hiện bảng 4.3 Bảng 4.3: Số ảnh, chu kỳ lặp ảnh vị trí sử dụng tư liệu ảnh kết hợp tư liệu với điều kiện thực tế TT Tư liệu ảnh Landsat-8 Chu kỳ lặp 74 Sổ ảnh theo Năm Quý Tháng Hình thức giám sát Năm 16 Sentinel-2 Sentinel-1 Landsat-8+Sentinel-2 Landsat-8+Sentinel-1 Sentinel-1+Sentinel-2 Landsat-8+Sentinel-1+ Sentinel-2 32 12 22 10 11 30 16 35 42 11 3 Qúy Tháng Quý Tháng Tháng 47 12 Tháng Xét mợt vị trí, theo điều kiện thực tế 4.2.3 Thảo luận lựa chọn tư liệu ảnh viễn thám phù hợp để phân loại rừng ngập mặn cho tỉnh ven biển phía Bắc Rừng ngập mặn ven bờ thường dải hẹp, để đảm bảo loại tư liệu ảnh áp dụng có kết xác, kích thước mợt vùng rừng ngập mặn nội địa tối thiểu phải một pixel 30m đối với ảnh Landsat 7, 15m đối với ảnh Landsat-8 10m đối với ảnh Sentinel-2 Kết tính tốn hình 4.4 4.5 cho thấy, tỷ lệ phản xạ ngập mặn thực vật khác tư liệu Landsat-8 Sentinel-2 tương tự Ngồi ra, sớ lượng ảnh thu năm không chênh lệch lớn So với hình ảnh Landsat-8 (30 m, 8/16 ngày), Sentinel-2 có cải thiện rõ ràng đợ phân giải không gian thời gian Ảnh Sentinel-2 với độ phân giải không gian tốt hơn, số lượng kênh phổ cung cấp nhiều có nhiều lợi việc xây dựng đồ rừng ngập mặn Ngoài ra, kết nghiên cứu một số tác giả chứng minh hình ảnh Sentinel với đợ phân giải 10m có khả phát hiện xác rừng ngập mặn quy mô quốc gia khu vực Đối với mảng rừng ngập mặn nhỏ (< 01 ha), khó khai thác hình ảnh Landsat với đợ phân giải 30m Để vừa đảm bảo đợ xác kết nghiên cứu, vừa tiết kiệm thời gian tận dụng ưu việt loại tư liệu mang lại, đề tài sử dụng hai tư liệu để nghiên cứu tư liệu ảnh Sentinel-1 Sentinel-2 4.3 Kết lựa chọn phương pháp phân loại rừng ngập mặn tỉnh ven biển phía Bắc 4.3.1 Lựa chọn phương pháp tổ hợp ảnh để phân loại rừng ngập mặn 4.3.1.1 Biến động giá trị số cảnh ảnh đơn theo thời gian Kết tính giá trị sớ tư liệu ảnh vị trí MKA sau: Tại mợt vị trí khơng có biến động rừng thực tế, xét một sớ cảnh ảnh với biến động rất lớn (32% ảnh Sentinel-2 9% - 12% ảnh Sentinel-1) 4.3.1.2 Biến động giá trị số cảnh ảnh trung bình a Kết tính tốn cho ảnh Sentinel-2: mợt MKA giá trí NDVI cảnh ảnh Sentinel-2 trung bình năm biến đợng nhỏ so với ảnh đơn với Hệ số biến động SNDVI trung bình năm 8% b Kết tính tốn cho ảnh Sentinel-1: Kết xác định biến động giá trị số VH ảnh Sentinel-1 trung bình theo quý năm 2018 - 2020 cho thấy hệ số năm 2018 3%, năm 2019 4% vả năm 2020 5% Trung bình hệ sớ biến đợng q 4% 17 Tại một MKA giá trị VH cảnh ảnh Sentinel-1 trung bình năm biến đợng nhỏ so với ảnh đơn với Hệ số biến đợng SNDVI trung bình năm 3%, thấp hệ sớ trung bình q tháng Tổng hợp kết nghiên cứu biến động giá trị sớ lựa chọn vị trí MKA cảnh ảnh đơn ảnh trung bình theo thời gian khu vực tập hợp bảng 4.7 Bảng 4.7: Hệ số biến động ảnh đơn thời gian ảnh trung bình theo khoảng thời gian Hệ số biến động (%) cảnh ảnh Trung bình Trung bình Trung bình Tại theo năm theo quý theo tháng thời điểm 32 27 Tư liệu ảnh TT Sentinel-2 Sentinel-1 9-12 Tần suất giám sát Quý, Năm Tháng, Quý, Năm 4.3.2 Lựa chọn phương pháp phân loại rừng ngập mặn 4.3.2.1 Đối với ảnh Sentinel-2 Để có kết xác sử dụng sớ CMRI u cầu phải có lượng liệu đào tạo lớn để tạo đồ đầu ra, nhiên khu vực tỉnh phía Bắc có nhiều đặc điểm để thử nghiệm số 4.3.2.2 Đối với ảnh Sentinel-1 Luận án sử dụng ảnh Sentinel-1 sử dụng để loại bỏ vùng đất ngập nước quanh năm khơng phải rừng ngập mặn, ngồi ra, giá trị VH ảnh Sentinel-1 giúp phân loại tớt rừng ngập mặn thực vật phi ngập mặn mặt nước 4.3.3 Kết hợp loại tư liệu quang học radar để phân loại rừng ngập mặn Cả hai tư liệu sử dụng kết hợp tảng GEE thông quan hàm (.and) khu vực rừng ngập mặn nằm giới hạn ngưỡng phân loại số thực vật ảnh quang học Sentinel-2 giá trị VH ảnh radar Sentinel-1 Sử dụng đồ độ cao DEM để tách rừng cạn khỏi đồ rừng ngập mặn, đới với khu vực có đợ cao 10 met bị loại trừ 4.4 Phân loại rừng ngập mặn khu vực nghiên cứu từ tư liệu viễn thám 4.4.1 Kiểm tra phân bố giá trị số với trạng thái lớp phủ Density 1.5 Density 10 2.5 Kết kiểm tra phân bố chuẩn giá trị số CMRI, MFI, MVI từ ảnh Senitnel2 VH từ ảnh Sentinel-1 cho thấy, giá trị độ lệch (Skewness) số CMRI, MFI, VH trạng thái tiến gần đến giá trị 0, kết cho thấy phân phối CMRI, MFI, VH có phân phới chuẩn a Đối với trạng thái rừng ngập mặn: 0.40 0.60 0.80 CMRI S2 (a) 1.00 1.20 0.05 0.10 0.15 MFI S2 (b) 0.20 0.25 .2 Density 0 01 Density 02 03 18 -400 -200 MVI S2 200 400 -18.00 -16.00 (c) -14.00 VH S11 -12.00 -10.00 (d) Hình 4.8: Kết kiểm tra phân phối số rừng ngập mặn 4.4.2 Tính giá trị số trạng thái tư liệu ảnh 4.4.2.1 Chỉ số CMRI Đới với rừng ngập mặn, có khác biệt rất lớn giá trị CMRI hai tư liệu khác đối với khu vực CMRITB rừng ngập mặn khu vực lớn CMRITB thực vật khác, giá giá trị CMRImin CMRImax Đối với thực vật khác, giá trị CMRImin khu vực Quảng Ninh nhỏ tư liệu, đó, giá trị CMRImin khu vực Hải Phòng lại lớn 4.4.2.2 Chỉ số MFI Kết cho thấy, giá trị MFI trung bình rừng ngập mặn khu vực thấp so với đối tượng khác, giá trị nhỏ nhất MFImin ảnh Sentinel-2 rừng ngập mặn thực vật khác lại giống (MFImin = 0) đó, trường hợp này, sử dụng ngưỡng nhỏ nhất để phân loại rừng ngập mặn thực vật khác MFI Sentinel-2 rất khó khăn 4.4.2.3 Chỉ số MVI Kết tính giá trị số MVI nhiều giá trị dị thường đặc biệt với rừng ngập mặn đối tượng khác, điều thể hiện giá trị lớn nhất nhỏ nhất trạng thái rừng ngập mặn thực vật khác có khác hai tư liệu ảnh hai khu vực Kết tính tốn khơng phù hợp rất khó khăn để phân loại rừng ngập mặn khu vực nghiên cứu 4.4.2.4 Kênh VH ảnh Sentinel-1 Giá trị VHmax VHmin của mặt nước ba khu vực nhỏ giá trị VHmin rừng ngập mặn lại có trùng lặp VHmax mặt nước VHmin thực vật khác khu vực Quảng Yên Tiên Yên Kết VHmin trạng thái khu vực Hải Phòng cao Quảng Ninh, giá trị VHmax hai khu vực không chênh lệch đáng kể 4.4.3 Thành lập ngưỡng phân loại rừng ngập mặn từ số thực vật 4.4.3.1 Thành lập ngưỡng phân loại Từ kết trên, Luận án sử dụng số CMRI, MFI đối với ảnh quang học giá trị VH để phát triển ngưỡng theo phương pháp ước lượng khoảng thớng kê đánh giá đợ xác sau xây dựng, kết tính ngưỡng phân loại sau: Bảng 4.12: Ngưỡng phân loại trạng thái khu vực nghiên cứu Dữ liệu ảnh/Chỉ số CMRI Bàng La - Đại Hợp Sentinel-2 Quảng Yên Tiên Yên Rừng ngập mặn ≥ 0.10-0.41 ≥ 0.25 ≥ 0.41 ≥ 0.10 Đối tượng khác 0.0-0.41 0.0-0.25 0.0-0.41 0.0-0.10 Mặt nước < 0.01 < 0.01 < 0.01 < 0.01 19 Dữ liệu ảnh/Chỉ số MFI Bang La_Dai Hop Quảng Yên Tiên Yên VH Bàng La - Đại Hợp Sentinel-1 Quảng Yên Tiên Yên Rừng ngập mặn >0.09-0.1 ≥0.09 ≥0.10 ≥0.09 (-17.3) - 10.0) (-15.8) - (-10.0) (-16.8) - (-10.0) (-17.3) - (-10.0) Đối tượng khác 0.0-0.1 0.0-0.09 0.0-0.10 0.0-0.09 (-26.0) - (-17.3) (-24.0) - (-15.8) (-26.0) - (-16.8) (-26.0) - (-17.3) Mặt nước