Đánh giá khả năng phân tách rừng ngập mặn từ các lớp phủ thực vật của ảnh Sentinel -2 tại đầm Lập An, tỉnh Thừa Thiên Huế

Bài viết Đánh giá khả năng phân tách rừng ngập mặn từ các lớp phủ thực vật của ảnh Sentinel -2 tại đầm Lập An, tỉnh Thừa Thiên Huế tiếp cận một hướng đi mới nhằm hỗ trợ tốt hơn quá trình quan trắc sự thay đổi về phân bố không gian và diện tích rừng ngập mặn. Khả năng nhận diện rừng ngập mặn phân tán, diện tích nhỏ được thử nghiệm với các băng phổ có bước sóng từ 665-842nm của nguồn ảnh Sentinel-2 thông qua các chỉ số SR.

Tạp chí Nơng Nghiệp Phát triển Nơng thơn, 12/2017 ISSN 1859-4581 http://www.tapchikhoahocnongnghiep.vn/vi/news/Cac-so-Tap-chi-thuong-ky/Tap-chi-Nong-nghiep-vaPhat-trien-nong-thon-so-12-2017-131/ ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG PHÂN TÁCH RỪNG NGẬP MẶN TỪ CÁC LỚP PHỦ THỰC VẬT CỦA ẢNH SENTINEL -2 TẠI ĐẦM LẬP AN, TỈNH THỪA THIÊN HUẾ Hà Nam Thắng1, Lê Văn Dân1, Lê Thị Ngọc Tú1 TÓM TẮT Rừng ngập mặn cung cấp nhiều dịch vụ hệ sinh thái quan trọng tự nhiên đời sống người Trong bối cảnh nóng lên tồn cầu gia tăng hoạt động kinh tế người, việc quan trắc thay đổi phân bố rừng ngập mặn không gian thời gian có tính cấp thiết cao Trong nghiên cứu này, sử dụng nguồn ảnh vệ tinh mới, phân phối miễn phí với độ phân giải khơng gian cao Một cảnh Sentienl chụp ngày 13/2/2016 bao phủ khu vực nghiên cứu sử dụng với mức xử lý 2A Hai số Simple Ratio Chlorophyll Index áp dụng để bổ sung thêm băng phổ mới, hỗ trợ q trình phân tách giải đốn phân bố thảm rừng ngập mặn thưa, mỏng, diện tích nhỏ đầm Lập An Kết cho thấy ảnh Sentinel – phù hợp cho mục đích lập đồ phân bố quan trắc biến động rừng ngập mặn Chỉ số Chlorophyll Index giải đoán phân bố rừng ngập mặn tốt với độ xác chung đạt 88,07%, độ xác Producer đạt 79,81% lớp rừng ngập mặn hệ số Kappa đạt 0,816 Diện tích rừng ngập mặn ước tính từ ảnh bổ sung băng Chlorophyll Index đạt 17,68ha, tăng so với nghiên cứu trước Từ khóa: chlorophyll index, Lập An, rừng ngập mặn, sentinel – 2, simple ratio ĐẶT VẤN ĐỀ Rừng ngập mặn ba hệ sinh thái có tầm quan trọng đặc biệt tự nhiên sống người Chúng cung cấp nhiều dịch vụ sinh thái bãi giống, giảm tác động sóng gió thủy triều, bon xanh góp phần giảm tượng nóng lên toàn cầu (Duncan et al., 2016; Rogers et al., 2016) Tuy vậy, hệ sinh thái bị tác động mạnh mẽ, suy giảm nhanh diện tích nhiều vùng Việt Nam (Tín Phơ 2012; Tình Thành 2012), có đầm Lập An, tỉnh Thừa Thiên Huế (Tín and Phơ 2012) Trong thời gian gần đây, nhiều nghiên cứu thực nhằm cập nhật trạng rừng ngập mặn Các tác giả tập trung chủ yếu tìm hiểu thành phần lồi, tính diện tích sơ từ điều tra trực tiếp thông qua công cụ hệ thống thông tin địa lý chưa có cơng trình tiếp cận đầy đủ việc quan trắc thông qua nguồn tư liệu viễn thám (Dũng et al., 2012; Tín Phơ 2012; Tín et al., 2010; Tình Thành 2012) Trên giới Việt Nam, việc ứng dụng viễn thám để thành lập đồ trạng đánh giá biến động rừng ngập mặn thực mang lại nhiều thành công (Kuenzer et al., 2011) Tuy nhiên, hầu hết nghiên cứu tập trung đánh giá thảm rừng ngập mặn có diện tích lớn, phân bố rộng (Kuenzer et al., 2011; Quoc Vo et al., 2015) Những thảm rừng nhận diện dễ dàng nhờ vào nâng cấp độ phân giải không gian, độ phân giải phổ độ phân giải xạ ảnh vệ tinh Đối với thảm rừng phân tán, bị tác động mạnh hoạt động người quan trắc từ công tác điều tra trực tiếp, từ nguồn ảnh vệ tinh có độ phân giải cao (Wang Khoa Thủy sản, đại học Nơng Lâm Huế Email: hanamthang@huaf.edu.vn (c) Tạp chí Nông Nghiệp Phát triển Nông thôn, 12/2017 ISSN 1859-4581 http://www.tapchikhoahocnongnghiep.vn/vi/news/Cac-so-Tap-chi-thuong-ky/Tap-chi-Nong-nghiep-vaPhat-trien-nong-thon-so-12-2017-131/ -et al., 2004) Q trình thường có yêu cầu cao kinh phí nguồn nhân lực, khó áp dụng điều kiện thực tế Trong nghiên cứu này, tiếp cận hướng nhằm hỗ trợ tốt trình quan trắc thay đổi phân bố không gian diện tích rừng ngập mặn Khả nhận diện rừng ngập mặn phân tán, diện tích nhỏ thử nghiệm với băng phổ có bước sóng từ 665-842nm nguồn ảnh Sentinel-2 thông qua số SR (Simple Ratio) (Kongwongjan et al., 2013), CI (Chlorophyl Index) (Clevers Gitelson 2013) có đối chứng với ảnh khơng kết hợp số Kết nghiên cứu hy vọng đóng góp thêm cơng cụ cho nhà quản lý vùng bờ để trình quan trắc rừng ngập mặn ứng dụng nhanh, hiệu thực tế VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu loài thuộc ngập mặn phân bố quanh đầm Lập An, tỉnh Thừa Thiên Huế Đầm Lập An đầm nửa kín, nằm tách riêng với đầm phá Tam Giang – Cầu Hai với diện tích khoảng 15km2 Hiện tại, đầm dần khả hỗ trợ sinh kế cho ngư dân suy thối mơi trường diện tích, sinh cảnh hệ sinh thái rừng ngập mặn, cỏ biển quanh đầm Các nghiên cứu trước xác định có 38 lồi ngập mặn với bậc taxa đánh giá đa dạng so với khu vực cịn lại tỉnh Thừa Thiên Huế Diện tích ước tính khoảng 13,05ha vào năm 2012 (Tín Phơ 2012) 2.2 Tài liệu phương pháp nghiên cứu - Nguồn ảnh viễn thám Một cảnh ảnh Sentinel-2, kí hiệu S2A_USER_MTD_SAFL2A_PDMC_20160213T133035_ R075_V20160213T032318_20160213T032318 chụp ngày Hình 1: Vùng nghiên cứu 13/2/2016 tải từ địa http://glovis.usgs.com theo sách hợp tác phân phối ảnh miễn phí quan hàng không vũ trụ châu Âu (ESA) quan vũ trụ Mỹ (NASA) Ảnh bao phủ khu vực tồn đầm Lập An Thơng tin chi tiết ảnh thể Bảng Bảng 1: Chi tiết cảnh ảnh Sentinel -2 Ngày chụp Mức độ xử lý ban Băng phổ sử dụng Tâm bước đầu nghiên cứu (nm) 13/2/2016 L1C sóng Độ phân giải khơng gian (m) Băng 490 10 Băng 560 10 (c) Tạp chí Nơng Nghiệp Phát triển Nơng thơn, 12/2017 ISSN 1859-4581 http://www.tapchikhoahocnongnghiep.vn/vi/news/Cac-so-Tap-chi-thuong-ky/Tap-chi-Nong-nghiep-vaPhat-trien-nong-thon-so-12-2017-131/ -Băng 665 10 Băng 705 20 Băng 783 20 Băng 842 10 - Quy trình xử lý ảnh: Ảnh xử lý theo sơ đồ đây: Hình 2: Sơ đồ xử lý ảnh Sentinel – phục vụ trình giải đốn (c) Tạp chí Nơng Nghiệp Phát triển Nông thôn, 12/2017 ISSN 1859-4581 http://www.tapchikhoahocnongnghiep.vn/vi/news/Cac-so-Tap-chi-thuong-ky/Tap-chi-Nong-nghiep-vaPhat-trien-nong-thon-so-12-2017-131/ -Quá trình hiệu chỉnh khí thực theo quy trình khuyến cáo ESA từ hỗ trợ công cụ Sen2_cor với giao diện dòng lệnh (Müller 2016) Để phục vụ q trình tính số CI, băng có độ phân giải khơng gian 20m chuyển độ phân giải khơng gian 10m Q trình thực tự động với công cụ Sen2_cor Chỉ số SR (Simple Ratio) đề xuất (Kongwongjan et al., 2013) tính theo cơng thức sau: (1) Trong đó: RNIR, Rred giá trị phản xạ băng cận hồng ngoại băng đỏ với tâm bước sóng 842nm 665nm, tương ứng với băng ảnh Sentienl – Chỉ số CI (Chlorophyll Index) đề xuất (Clevers Gitelson 2013) sử dụng để ước tính trữ lượng trồng, hàm lượng ni tơ thực vật tính theo cơng thức sau: (2) Trong đó, R783 R705 giá trị phản xạ bề mặt băng (tâm bước sóng 783nm) băng (tâm bước sóng 705nm), tương ứng với băng ảnh Sentinel – Trong nghiên cứu này, thử nghiệm việc bổ sung số CI vào ảnh gốc băng ban đầu để kiểm tra khả phân tách lớp phủ thực vật khác khả giải đoán ảnh Các số sau tính dựa băng phổ ảnh Sentinel – bổ sung vào ảnh gốc, tạo thành ảnh băng so với băng gốc ban đầu - Dữ liệu thực địa phục vụ q trình giải đốn ảnh Sự phân bố thảm rừng ngập mặn, nước, thực vật khác, cát, đất xác định máy định vị Garmin Extrex 30 Hầu hết vị trí tiếp cận nên khơng ảnh hưởng đến q trình thu thập điểm Số điểm sử dụng để đánh giá độ xác cho lớp sau: thực vật khác: 29 điểm; rừng ngập mặn: 104 điểm; nước: 18 điểm; đất – cát: 25 điểm Thời gian thu thập điểm diễn vào tháng 3/2016, gần thời gian thu nhận ảnh (c) Tạp chí Nơng Nghiệp Phát triển Nông thôn, 12/2017 ISSN 1859-4581 http://www.tapchikhoahocnongnghiep.vn/vi/news/Cac-so-Tap-chi-thuong-ky/Tap-chi-Nong-nghiep-vaPhat-trien-nong-thon-so-12-2017-131/ -3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Kết a b c d Hình 3: (a) Ảnh gốc băng tổ hợp 432; (b) Ảnh gốc băng tổ hợp 843; (c) Ảnh bổ sung băng SR tổ hợp SR-84; (d) Ảnh bổ sung băng CI tổ hợp CI-84 Sử dụng công thức (1) (2), hai băng SR CI tính gộp vào ảnh gốc ban đầu, tạo thành ảnh Hình thể tổ hợp màu ảnh với tổ hợp màu thật Hình 3a tổ hợp (c) Tạp chí Nơng Nghiệp Phát triển Nông thôn, 12/2017 ISSN 1859-4581 http://www.tapchikhoahocnongnghiep.vn/vi/news/Cac-so-Tap-chi-thuong-ky/Tap-chi-Nong-nghiep-vaPhat-trien-nong-thon-so-12-2017-131/ -màu giả Hình 3b, 3c, 3d Khả phân tách rừng ngập mặn với lớp phủ thực vật khác đánh giá thông qua khả nhận diện mảng màu ảnh, làm sở cho trình giải đốn có kiểm định độ xác lớp giải đoán sau phân loại Kết cho thấy, so với ảnh tổ hợp màu thật, ảnh tổ hợp màu giả giúp làm bật rõ đối tượng cần thể với đặc điểm phản xạ phổ khác Trong trường hợp này, bốn loại hình phủ ý, bao gồm đất, nước, rừng ngập mặn thực vật khác Cả ba ảnh gốc, SR CI có khả nhận diện tốt khu vực có phản xạ phổ liên quan đến nước, đất, thực vật khác (có diện tích lớn) Tuy nhiên, thảm rừng ngập mặn phân tán nhỏ thành dải, ảnh bổ sung băng CI có độ tương phản tốt nhất, giúp người giải đốn nhận diện xác phân bố rừng ngập mặn ảnh (c) Tạp chí Nơng Nghiệp Phát triển Nông thôn, 12/2017 ISSN 1859-4581 http://www.tapchikhoahocnongnghiep.vn/vi/news/Cac-so-Tap-chi-thuong-ky/Tap-chi-Nong-nghiep-vaPhat-trien-nong-thon-so-12-2017-131/ (c) Tạp chí Nơng Nghiệp Phát triển Nơng thơn, 12/2017 ISSN 1859-4581 http://www.tapchikhoahocnongnghiep.vn/vi/news/Cac-so-Tap-chi-thuong-ky/Tap-chi-Nong-nghiep-vaPhat-trien-nong-thon-so-12-2017-131/ c c Hình 4: Kết giải đoán với (a) ảnh gốc băng; (b) ảnh bổ sung băng số SR; (c) ảnh bổ sung băng số CI Dựa điểm định vị trình thực địa, kết hợp với khác biệt phản xạ phổ đối tượng, kĩ thuật phân loại ảnh xác suất cực đại sử dụng để giải đoán phân bố lớp ảnh Ảnh CI phân loại sử dụng băng 4, CI Ảnh SR phân loại sử dụng băng 4, SR ảnh gốc phân loại với băng 2, 3, 4, Các ảnh có khả nhận diện phân lớp rừng ngập mặn thành công Tuy nhiên, độ xác kết khác Bảng thể giá trị độ xác chung, độ xác Producer lớp rừng ngập mặn hệ số Kappa Trong ba tham số sử dụng để đánh giá độ xác, mức độ tin cậy ảnh CI có kết tốt Độ xác chung đạt 88,07% với hệ số (c) Tạp chí Nơng Nghiệp Phát triển Nơng thơn, 12/2017 ISSN 1859-4581 http://www.tapchikhoahocnongnghiep.vn/vi/news/Cac-so-Tap-chi-thuong-ky/Tap-chi-Nong-nghiep-vaPhat-trien-nong-thon-so-12-2017-131/ -Kappa 0,816 Độ xác Producer lớp rừng ngập mặn đạt gần 80% Trái với giả thuyết ban đầu, ảnh bổ sung số SR đạt kết thấp với độ xác chung đạt 62,57%, thấp ảnh gốc băng kể hệ số Kappa độ xác Producer Độ xác Producer hiểu khả giải đốn phân bố lớp phủ thực tế, giá trị cao chứng tỏ khả nhận diện phân loại kĩ thuật tốt Theo đó, diện tích rừng ngập mặn ước tính từ ảnh CI khoảng 17,68ha So với cơng trình nghiên cứu trước (Tính Phơ, 2012) 13,05ha, kết ghi nhận tăng trở lại rừng ngập mặn đầm Lập An Bảng 2: Độ xác kết phân loại theo số SR, CI so với ảnh gốc băng Độ xác chung Độ xác Hệ số Kappa “Producer” lớp rừng ngập mặn Ảnh bổ sung băng SR 62,57% 47,57% 0,485 Ảnh gốc băng 73,68% 63,11% 0,617 Ảnh bổ sung băng CI 88,07% 79,81% 0,816 3.2 Thảo luận Quá trình phân tách giải đoán ảnh thực sau bước che mặt nạ hiệu chỉnh khí Hiệu chỉnh khí giúp tính chuyển giá trị phản xạ bề mặt đối tượng Trái Đất Điều giúp việc giải đoán thuận lợi nhờ hiểu biết người đặc điểm phản xạ phổ khả vận dụng số khác làm tăng độ xác kết phân loại Bên cạnh đó, việc tạo che mặt nạ khu vực không thuộc vùng nghiên cứu giúp làm giảm đáng kể nhiễu phổ tổ hợp màu với nhiều băng khác Trong nghiên cứu này, hai số SR CI tính bổ sung vào ảnh gốc Những số dựa băng có tâm bước sóng 665nm, 705nm, 783nm 842nm thuộc vùng sóng đỏ cận hồng ngoại Đối với thực vật, hấp thụ mạnh băng sóng đỏ phản xạ phần lớn ánh sáng băng cận hồng ngoại Chính vậy, việc áp dụng tỉ lệ băng thuộc vùng sóng đỏ cận hồng ngoại tăng khả nhận diện khác biệt lớp thực vật khác Riêng với số CI, thành phần Chlorophyll trọng nhiều hơn, Chlorophyll-a thành phần Chỉ số CI tính dựa đỉnh hấp thụ bước sóng khác Đối với ảnh Sentienl – 2, băng có tâm bước sóng 705nm 783nm đề xuất sử dụng thay cho băng khác số gốc ban đầu Trong ba trường hợp, ảnh giải đốn có độ xác chung cao (từ 62,57- 88,07%), nhiên độ xác Producer lớp rừng ngập mặn thấp trường hợp ảnh SR gốc băng Độ xác chung cao giải thích độ xác lớp nước, đất, thực vật khác cao (c) Tạp chí Nơng Nghiệp Phát triển Nông thôn, 12/2017 ISSN 1859-4581 http://www.tapchikhoahocnongnghiep.vn/vi/news/Cac-so-Tap-chi-thuong-ky/Tap-chi-Nong-nghiep-vaPhat-trien-nong-thon-so-12-2017-131/ -do diện tích lớn phân bố liên tục lớp phủ Đối với ảnh CI, độ xác Producer có giá trị cao nhất, đạt 79,81% Điều giải thích số CI tính đến phân bố hàm lượng Chlorophyll Mỗi loài thực vật giai đoạn phát triển khác có hàm lượng Chlorophyll khác Vì vậy, thực tế số hỗ trợ tốt khả nhận diện lớp phân bố phân tích xác suất giống điểm ảnh áp dụng kĩ thuật phân loại dựa thuật toán xác suất cực đại Hệ số Kappa đạt kết tốt trường hợp với giá trị 0,816, khẳng định tính chắn kết phân loại Tuy nhiên, độ xác hầu hết kết chưa thật cao Nguyên nhân phải đề cập phân bố rải rác rừng ngập mặn khu vực nghiên cứu Rừng tập trung thành thảm mỏng, phân bố chủ yếu phía Đơng đầm Lập An Nhiều thảm rừng tồn với kích thước điểm ảnh (diện tích phân bố nhỏ diện tích điểm ảnh 10m x 10m) Điều giải thích ảnh Sentinel – với hỗ trợ số khác chưa thể giải đoán phân bố bụi ngập mặn rìa phía Tây đầm Lập An Ngoài ra, khoảng cách rừng ngập mặn với lớp phủ thực vật khác gần, dẫn đến tương tác, ảnh hưởng giá trị phản xạ phổ điểm ảnh Điểm cuối cần lưu ý ngập mặn đầm Lập An giai đoạn non trưởng thành thời gian thu nhận ảnh Điều ảnh hưởng đến việc áp dụng số SR, CI q trình giải đốn KẾT LUẬN Ảnh Sentinel – hiệu chỉnh khí với độ phân giải khơng gian 10m sử dụng để nhận diện phân loại rừng ngập mặn vùng đầm phá, ven bờ So với số Simple Ratio (SR), số Chlorophyll Index (CI) hỗ trợ tốt trình nhận diện khác biệt phản xạ phổ lớp phủ khác nhau, giúp tăng độ xác q trình giải đốn Ảnh bổ sung số CI có giá trị đánh giá độ xác cao Độ xác chung đạt 88,07%, độ xác Producer đạt 79,81% hệ số Kappa đạt 0,816 Diện tích rừng ngập mặn đầm Lập An ước tính từ ảnh CI 17,68ha, tăng so với nghiên cứu trước (c) Tạp chí Nơng Nghiệp Phát triển Nơng thơn, 12/2017 ISSN 1859-4581 http://www.tapchikhoahocnongnghiep.vn/vi/news/Cac-so-Tap-chi-thuong-ky/Tap-chi-Nong-nghiep-vaPhat-trien-nong-thon-so-12-2017-131/ -TÀI LIỆU THAM KHẢO Clevers, J.G.P.W., and A.A Gitelson 2013 “Remote Estimation of Crop and Grass Chlorophyll and Nitrogen Content Using Red-Edge Bands on Sentinel-2 and -3.” International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 23 (August): 344–51 doi:10.1016/j.jag.2012.10.008 Duncan, Clare, Jurgenne H Primavera, Nathalie Pettorelli, Julian R Thompson, Rona Joy A Loma, and Heather J Koldewey 2016 “Rehabilitating Mangrove Ecosystem Services: A Case Study on the Relative Benefits of Abandoned Pond Reversion from Panay Island, Philippines.” Marine Pollution Bulletin 109 (2): 772–82 doi:10.1016/j.marpolbul.2016.05.049 Dũng, Phạm Ngọc, Hồng Cơng Tín, and Tơn Thất Pháp 2012 “Thành Phần Loài Phân Bố Của Thực Vật Ngập Mặn Ở Đầm Lập An, Huyện Phú Lộc, Tỉnh Thừa Thiên Huế.” Tạp Chí Khoa Học (Đại Học Huế) 75A (6): 37–48 Kongwongjan, Jiraporn, Chanida Suwanprasit, and Pun Thongchumnum 2013 “Comparison of Vegetation Indices for Mangrove Mapping Using THEOS Data.” Proceedings of the Asia-Pacific Advanced Network 33 (June): 56 doi:10.7125/APAN.33.6 Kuenzer, Claudia, Andrea Bluemel, Steffen Gebhardt, Tuan Vo Quoc, and Stefan Dech 2011 “Remote Sensing of Mangrove Ecosystems: A Review.” Remote Sensing (12): 878–928 doi:10.3390/rs3050878 Müller U-W 2016 “Sentinel-2 MSI: Level-2A prototype processor installation and user manual” [Internet] Germany Available from: http://step.esa.int/thirdparties/sen2cor/2.2.1/S2PAD-VEGASUM-0001-2.2.pdf Quoc Vo, Tuan, C Kuenzer, and N Oppelt 2015 “How Remote Sensing Supports Mangrove Ecosystem Service Valuation: A Case Study in Ca Mau Province, Vietnam.” Ecosystem Services 14 (August): 67–75 doi:10.1016/j.ecoser.2015.04.007 Rogers, Kerrylee, Paul I Boon, Simon Branigan, Norman C Duke, Colin D Field, James A Fitzsimons, Hugh Kirkman, Jock R Mackenzie, and Neil Saintilan 2016 “The State of Legislation and Policy Protecting Australia’s Mangrove and Salt Marsh and Their Ecosystem Services.” Marine Policy 72 (October): 139–55 doi:10.1016/j.marpol.2016.06.025 Tín, Hồng Cơng, and Mai Văn Phơ 2012 “Thành Phần Loài Đặc Điểm Phân Bố Của Thực Vật Ngập Mặn Ở Thừa Thiên Huế.” Tạp Chí Khoa Học Lâm Nghiệp, no (c) Tạp chí Nơng Nghiệp Phát triển Nông thôn, 12/2017 ISSN 1859-4581 http://www.tapchikhoahocnongnghiep.vn/vi/news/Cac-so-Tap-chi-thuong-ky/Tap-chi-Nong-nghiep-vaPhat-trien-nong-thon-so-12-2017-131/ -Tín, Hồng Công, Mai Văn Phô, and Tôn Thất Pháp 2010 “Hiện Trạng Thảm Thực Vật Ngập Mặn Ở Vùng Đất Ngập Nước Tam Giang - Cầu Hai, Tỉnh Thừa Thiên Huế.” Tạp Chí Nghiên Cứu Phát Triển 78 (1) Tình, Dương Viết, and Nguyễn Trung Thành 2012 “Rừng Ngập Mặn Tại Cửa Sơng Gianh, Tỉnh Quảng Bình Giải Pháp Phát Triển Bền Vững Đất Ngập Nước.” Tạp Chí Khoa Học (Đại Học Huế) (75A): 187–95 Wang, Le, Wayne P Sousa, Peng Gong, and Gregory S Biging 2004 “Comparison of IKONOS and QuickBird Images for Mapping Mangrove Species on the Caribbean Coast of Panama.” Remote Sensing of Environment 91 (3–4): 432–40 doi:10.1016/j.rse.2004.04.005 (c) Tạp chí Nơng Nghiệp Phát triển Nông thôn, 12/2017 ISSN 1859-4581 http://www.tapchikhoahocnongnghiep.vn/vi/news/Cac-so-Tap-chi-thuong-ky/Tap-chi-Nong-nghiep-vaPhat-trien-nong-thon-so-12-2017-131/ ASSESSMENT THE DISCRIMATION OF MANGROVE FROM FOREST COVERAGE OF SENTINEL – IMAGERY AT LAP AN LAGOON, THUA THIEN HUE PROVINCE, VIETNAM Hà Nam Thắng2, Lê Văn Dân2, Lê Thị Ngọc Tú2 SUMMARY Mangrove supports several important ecosystem services for human life In the context of global warming and increasing of anthropogenic activities, it’s highly necessary to monitor temporal as well as spatial changes of mangrove forest In this research, a new-born, free of charge and high spatial resolution - a Sentinel imagery that was acquisited on Feb.13, 2016 at Level 1C processing - was utilized for the detection of mangrove Two index, involving Simple Ratio and Chlorophyll Index were calibrated and added into original image to test the discrimation potency of small area and sparse mangrove canopy from other forest at Lap An lagoon The results indicate that Sentinel – is highly appropriate for mangrove mapping and monitoring Chlorophyll Index gains the highest accuracy for mangrove mapping The overall accuracy, producer accuracy and Kappa coefficient were 88.07%, 79.81% and 0.816 respectively Mangrove area was roughly estimated from Chlorophyll Index image as 17.68ha and indicates an increasing in comparison with previous researches Keywords: chlorophyll index, Lap An, mangrove, sentinel – 2, simple ratio Faculty of Fisheries, Hue university of Agriculture and Forestry Email: hanamthang@huaf.edu.vn (c) View publication stats ... loài thuộc ngập mặn phân bố quanh đầm Lập An, tỉnh Thừa Thiên Huế Đầm Lập An đầm nửa kín, nằm tách riêng với đầm phá Tam Giang – Cầu Hai với diện tích khoảng 15km2 Hiện tại, đầm dần khả hỗ trợ... điểm ảnh 10m x 10m) Điều giải thích ảnh Sentinel – với hỗ trợ số khác chưa thể giải đoán phân bố bụi ngập mặn rìa phía Tây đầm Lập An Ngoài ra, khoảng cách rừng ngập mặn với lớp phủ thực vật khác... 4, SR ảnh gốc phân loại với băng 2, 3, 4, Các ảnh có khả nhận diện phân lớp rừng ngập mặn thành công Tuy nhiên, độ xác kết khác Bảng thể giá trị độ xác chung, độ xác Producer lớp rừng ngập mặn