Sử dụng công nghệ viễn thám để xây dựng bản đồ cháy rừng tại huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên

Bài viết Sử dụng công nghệ viễn thám để xây dựng bản đồ cháy rừng tại huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên tập trung vào hai điểm chính: (1) Thu thập, xây dựng bộ dữ liệu về cháy rừng trên địa bàn huyện Mường Nhé trong giai đoạn 2016 - 2019; (2) Ứng dụng công nghệ viễn thám để xây dựng bản đồ cháy rừng trong giai đoạn 2016 - 2019 cho khu vực huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên.

Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM ĐỂ XÂY DỰNG BẢN ĐỒ CHÁY RỪNG TẠI HUYỆN MƯỜNG NHÉ, TỈNH ĐIỆN BIÊN Nguyễn Xuân Linh1,2, Phùng Văn Khoa2, Lê Thái Sơn2 Trường Đại học Phòng cháy Chữa cháy Trường Đại học Lâm nghiệp https://doi.org/10.55250/jo.vnuf.2022.3.094-101 TÓM TẮT Việc xây dựng liệu lịch sử cháy rừng hoạt động cần thiết công tác quản lý lửa rừng, đặc biệt với khu vực xảy cháy hàng năm Trong đó, việc đưa đồ cháy rừng thể rõ ràng quy mô phân bố đám cháy mà không báo cáo hay vấn đạt Hơn nữa, việc khoanh vẽ đám cháy xảy khứ theo phương pháp truyền thống thực Nghiên cứu xác định diện tích cháy rừng sở liệu ảnh Sentinel-2 với hỗ trợ Google Earth Engine, với hai điểm chính: (1) Thu thập, xây dựng liệu cháy rừng địa bàn huyện Mường Nhé giai đoạn 2016 - 2019; (2) Ứng dụng công nghệ viễn thám để xây dựng đồ cháy rừng giai đoạn 2016 - 2019 cho khu vực huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên Chỉ số dNBR tính tốn nhằm thể biến động số NBR khoảng thời gian trước sau xảy cháy rừng Kết nghiên cứu đưa đồ cháy rừng khu vực nghiên cứu giai đoạn 2016-2019 thông tin tổng hợp diện tích cháy Trong đó, diện tích cháy rừng xác định 189,36 với diện tích nhỏ phát 0,23 lớn 10,45 Kết nghiên cứu có giá trị ứng dụng lớn công tác quản lý lửa rừng khu vực nghiên cứu khu vực Tây Bắc nói chung Từ khóa: Cháy rừng, Google Earth Engine, NBR, Sentinal-2, viễn thám ĐẶT VẤN ĐỀ Cải thiện việc quản lý khu vực rừng dễ bị cháy địi hỏi phương pháp khách quan lặp lại để định lượng lập đồ tác động đám cháy nhằm lập kế hoạch cho cơng tác phịng chữa cháy tương lai biện pháp khác liên quan đến giảm thiểu nguy cháy rừng bảo tồn đa dạng sinh học Cháy rừng làm thay đổi số thuộc tính thảm thực vật đất, số số có thời gian tồn ngắn có tác động nhỏ đến hoạt động sinh thái lâm phần (ví dụ: loại bỏ vật liệu rơi rụng bề mặt thảm khô), số khác tồn lâu dài làm thay đổi toàn đặc điểm hệ thống thảm thực vật (ví dụ: thay đổi thành phần loài thực vật, phá hủy toàn hệ sinh thái rừng) (Bradstock et al., 2002; Gill et al., 1981; Johnson & Miyanishi, 2001) Chính vậy, việc xây dựng liệu lịch sử cháy rừng hoạt động cần thiết công tác quản lý lửa rừng, đặc biệt với khu vực xảy cháy hàng năm Trong đó, việc đưa đồ cháy rừng thể rõ ràng quy mô phân bố đám cháy mà khơng báo cáo hay vấn đạt Trong việc khoanh vẽ đám cháy xảy 94 khứ thực Huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên địa bàn biên giới xa trung tâm, địa hình hiểm trở, sở hạ tầng cịn đặc biệt hạn chế điều kiện kinh tế khó khăn Bên cạnh đó, khu vực cịn thường xun xảy tượng lũ quét, sạt lở đất đặc biệt cháy rừng, gây nhiều thiệt hại cho kinh tế xã hội địa phương Đặc biệt, huyện Mường Nhé có tỷ lệ cao người dân đồng bào dân tộc thiểu số, trình độ giáo dục hạn chế dẫn đến việc tiếp diễn tập tục canh tác lạc hậu bền vững Trong đó, việc đốt nương làm rẫy cách tự phát diễn thường xuyên nguyên nhân chủ yếu dẫn đến cháy rừng Vì vậy, cần thiết phải có theo dõi diện tích cháy rừng để đưa biện pháp phòng cháy rừng phù hợp để giảm thiểu số vụ cháy xảy Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả tập trung vào hai điểm chính: (1) Thu thập, xây dựng liệu cháy rừng địa bàn huyện Mường Nhé giai đoạn 2016 2019; (2) Ứng dụng công nghệ viễn thám để xây dựng đồ cháy rừng giai đoạn 2016 - 2019 cho khu vực huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên Kết nghiên cứu góp TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường phần làm sở khoa học cho việc phân tích nguyên nhân đưa giải pháp hạn chế nguy cháy rừng khu vực thường xuyên xảy cháy hàng năm PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu đám cháy rừng giai đoạn 2016 - 2019 huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên (Hình 1) Huyện Mường Nhé có đặc điểm khí hậu nhiệt đới gió mùa núi cao, mùa Đơng tương đối lạnh mưa; mùa hạ nóng, mưa nhiều, chịu ảnh hưởng gió Tây khơ nóng Nhiệt độ trung bình hàng năm từ 21 – 230C Lượng mưa hàng năm trung bình từ 1.300 - 2.000 mm, phân hóa mạnh mẽ theo mùa, mùa khô kéo dài từ tháng 10 đến tháng năm sau Mùa cháy rừng huyện Mường Nhé kéo dài từ tháng đến tháng hàng năm, cao điểm vào tháng (nguồn: Hạt kiểm lâm huyện Mường Nhé) Hình Khu vực nghiên cứu 2.2 Phương pháp nghiên cứu 2.2.1 Thu thập liệu a) Dữ liệu thứ cấp Thu thập tài liệu thứ cấp liên quan: Bản đồ địa hình, đồ kiểm kê rừng báo cáo tình hình cháy rừng giai đoạn 2016 – 2019 Hạt kiểm lâm huyện Mường Nhé cung cấp Nguồn tư liệu viễn thám sử dụng ảnh Sentinel-2 với độ phân giải không gian 10 m độ phân giải thời gian khoảng 05 ngày Dữ liệu viễn thám Sentinel-2 khu vực nghiên cứu (thuộc cảnh ảnh T47QRE) khoảng thời gian từ 01/01/2016 đến 17/05/2019 thu thập thông qua công cụ Google Earth Engine (GEE) Tổng cộng có 16 cảnh ảnh sử dụng phân tích Các ảnh tiền xử lý, hiệu chỉnh đưa giá trị phản xạ bề mặt (Surface Reflectance – SR) GEE nhằm thuận tiện cho việc thu thập liệu ảnh phù hợp với khoảng thời gian xảy cháy rừng điểm theo báo cáo thực tế Nghiên cứu sử dụng mã GEE có sẵn sử dụng thuật toán loại bỏ mây dựa vào chuỗi giá trị kênh ảnh pixel Các đám mây bóng chúng bị xóa khỏi tất hình ảnh Dữ liệu Sentinel-2 Các đám mây xác định TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 95 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường từ tập liệu xác suất đám mây S2 (s2cloudless) bóng chúng xác định phép chiếu đám mây kết hợp với điểm ảnh có phản xạ cận hồng ngoại (NIR) thấp (https://developers.google.com/earthengine/tutorials/community/sentinel-2s2cloudless) b) Điều tra ngoại nghiệp Nghiên cứu tiến hành vấn người dân sống gần rừng trực tiếp tham gia chữa cháy rừng, tổ đội bảo vệ rừng địa phương để có thêm liệu vị trí xảy cháy rừng giai đoạn nghiên cứu Điều tra ngoại nghiệp thực để xác nhận thơng tin vị trí xác định xảy cháy rừng thực tế theo báo cáo tình hình cháy rừng Hạt kiểm lâm cung cấp Vị trí đối tượng cháy rừng xác định GPS MAP64s 2.2.2 Phương pháp xây dựng đồ cháy rừng Nghiên cứu sử dụng Chỉ số hỏa hoạn (Normalised Burn Ratio – NBR) để phân tích khu vực cháy rừng NBR số viễn thám sử dụng rộng rãi để lập đồ mức độ nghiêm trọng đám cháy, đặc biệt cháy rừng (Epting et al., 2005; Key & Benson, 2006) Các ảnh số NBR khu vực nghiên cứu so sánh hai thời điểm trước sau xảy cháy, sau tính tốn trực tiếp GEE để tiết kiệm thời gian xử lý dung lượng lưu trữ liệu, tính tốn dựa vào cơng thức: NBR = (NIR - SWIR) / (NIR + SWIR) Trong đó: Đối với ảnh Sentinel-2, NIR (kênh cận hồng ngoại) Band 8A; SWIR (kênh hồng ngoại sóng ngắn) Band 12 Giá trị số NBR nằm khoảng -1 ÷ Giá trị NBR cao cho biết thảm thực vật khỏe mạnh giá trị thấp cho thấy đất trống khu vực bị cháy gần (Escuin et al., 2008) Để xác định diện tích cháy rừng, nghiên cứu sử dụng số biến động dNBR (Key & Benson, 2002) tính theo cơng thức: dNBR = 1000×(NBRT1 – NBRT2) Trong đó, NBRT1 NBRT2 giá trị NBR thời điểm trước sau xảy cháy rừng Chỉ số dNBR tính tốn cơng cụ Raster Calculator ArcGIS 10.4.1 Nghiên cứu sử dụng ngưỡng số dNBR cung cấp Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (United States Geological Survey – USGS) để khoanh vùng diện tích cháy rừng tương ứng với vị trí ghi nhận cháy Trong đó, điểm ảnh xác định cháy rừng có giá trị dNBR nằm khoảng từ 100 đến 1300 Các khu vực không bị cháy thường quy cho giá trị gần không (Lutes et al., 2006) Tập hợp điểm ảnh gộp lại thành vùng (polygon) thể đồ cháy rừng KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Kết thu thập liệu điểm cháy rừng Theo kết tổng hợp từ báo cáo tình hình cháy rừng kết hợp với vấn người dân địa, tổng cộng có 125 điểm mẫu cháy rừng ghi nhận giai đoạn 2016 – 2019 (Bảng 1), có phân bố Hình Trong đó, địa bàn tập trung nhiều vụ cháy xã Mường Nhé (25 vụ), Sín Thầu (26 vụ) Leng Su Sìn (48 vụ) Các vụ cháy thường nằm khu vực có địa hình dốc gần phía biên giới Việt-Lào Theo báo cáo diện tích khơng đầy đủ cho vụ cháy, tính riêng cho vụ cháy có báo cáo diện tích, vụ cháy xảy địa bàn huyện khoảng thời gian phân tích có diện tích biến động từ 0,2 đến 10 Bảng Số vụ cháy rừng ghi nhận STT 96 Năm 2016 2017 2018 2019 Tổng Số vụ cháy rừng 68 19 12 26 125 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 Quản lý Tài nguyên rừng & Mơi trường Hình Phân bố điểm cháy ghi nhận khu vực nghiên cứu 3.2 Ứng dụng số dNBR xác định diện tích cháy rừng Các diện tích cháy rừng tương ứng với điểm cháy nhận biết rõ ảnh vệ tinh Sentinel-2 với tổ hợp màu RGB: 12-8A-4 ví dụ Hình với điểm cháy có tọa độ 22021’36’’B - 102010’48’’Đ, xảy cháy ngày 20/03/2019 Hình Các vùng mẫu rừng tọa độ 22021’36’’B - 102010’48’’Đ Ảnh tổ hợp màu Sentinel-2 (RGB: 12-8A-4) GEE thời điểm trước (A – Sentinel 2A ngày 13/03/2019) sau (B – Sentinel 2A ngày 28/03/2019) cháy TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 97 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường Áp dụng ngưỡng số dNBR khuyến nghị Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ, điểm ảnh xác định cháy rừng có giá trị dNBR nằm khoảng từ 100 đến 1300 Các điểm ảnh phân tích gộp thành diện tích cháy rừng khoanh vẽ tự động Ví dụ tương ứng cho trường hợp diện tích cháy rừng Hình thể Hình Các lớp liệu số NBR tính tốn cho thời điểm cụ thể, thể rõ biến động số khu vực cháy rừng Hình Ảnh số NBR khu vực điểm cháy trước (A) sau (B) xảy cháy rừng số dNBR tương ứng (C) Kết thể rõ thay đổi số NBR khu vực rừng, mặt giá trị số mặt hiển thị (Hình 4A, B) Qua đó, số dNBR có khác biệt rõ rệt khu vực cháy khu vực lân cận (Hình 4C) Từ việc sử dụng số dNBR, đồ cháy rừng qua năm thể Hình Hình Kết xây dựng đồ cháy rừng huyện Mường Nhé 98 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường STT Năm 2016 2017 2018 2019 Tổng Bảng Tổng hợp diện tích vùng cháy xác định dNBR Số vụ Tổng diện tích Diện tích nhỏ Diện tích lớn cháy rừng (ha) (ha) (ha) 68 31,10 0,32 3,82 19 13,62 0,44 3,72 12 20,41 0,32 3,98 26 124,23 0,23 10,45 125 189,36 Kết cho thấy, diện tích cháy rừng khơng q lớn (189,36 ha) với diện tích nhỏ phát 0,23 (23 pixels) lớn 10,45 (1045 pixels) Các vụ cháy phát chủ yếu diện tích nhỏ, vùng phân bố rải rác Với liệu thu thập gồm có 125 vụ cháy rừng, toàn vụ cháy phát liệu ảnh Sentinel-2, tương đương độ xác 100%, có báo cáo vị trí xảy cháy Tuy nhiên, kết xác định diện tích cháy rừng cần phải kiểm chứng nghiên cứu cần thay đổi nhỏ đến giá trị phản xạ phổ đối tượng rừng dẫn đến giá trị NBR thay đổi giá trị dNBR nằm ngồi ngưỡng dNBR xác định cháy rừng cách khơng xác Các ngun nhân tượng tán xạ khí quyển, tầng mây mỏng, đặc biệt bóng đổ địa hình giống khu vực sườn núi cao phía tây huyện Các yếu tố giảm thiểu tận dụng độ phân giải thời gian lớn ảnh Sentinel-2 để kết hợp ảnh chụp thời gian khác ngày ảnh chụp sau xảy cháy, thực vật khó phát triển thời gian ngắn Một vấn đề cần lưu ý số dNBR nghiên cứu phát xác đám cháy có thơng tin điểm cháy ghi nhận thực tế Hay nói cách khác, nguyên nhân gây việc biến động tài nguyên rừng giá trị số NBR thay đổi ấn định từ trước Chỉ số dNBR cho biết nguyên nhân thay đổi giá trị NBR gì, dẫn đến khả lớn nhầm lẫn khu vực cháy rừng khu vực rừng lý khác Ví dụ Hình có diện tích rừng khai thác (Hình 6A) sau xuất thêm diện tích cháy rừng (Hình 6B) Có thể thấy, diện tích rừng khai thác có khác biệt rõ rệt màu sắc so với khu vực cháy rừng (i.e màu vàng nhạt so với màu nâu đen) Nhưng Hình 7A-B, xu hướng giá trị NBR khơng có khác biệt nhiều hai khu vực Hình Các vùng mẫu rừng tọa độ 22015’25’’B - 102015’45’’Đ Ảnh tổ hợp màu Sentinel-2 (RGB: 12-8A-4) GEE thời điểm trước (A – Sentinel 2A ngày 25/02/2018) sau (B – Sentinel 2A ngày 12/03/2018) cháy TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 99 Quản lý Tài ngun rừng & Mơi trường Hình Ảnh số NBR khu vực điểm cháy trước (A) sau (B) xảy cháy rừng số dNBR tương ứng (C) với ví dụ Hình KẾT LUẬN Nghiên cứu thành công việc xây dựng đồ xác định diện tích cháy rừng dựa số viễn thám NBR kết hợp với ứng dụng công nghệ địa không gian (Google Earth Engine) kết báo cáo điểm cháy Kết nghiên cứu tính tốn đưa đồ cháy rừng khu vực nghiên cứu giai đoạn 2016-2019 Kết cho thấy khả quan việc sử dụng số viễn thám NBR để xây dựng đồ cháy có thơng tin cách tương đối vị trí xảy cháy Kết nghiên cứu có triển vọng áp dụng khu vực Tây Bắc khu vực có điều kiện tương đồng Một cách tương đối, chu kỳ lặp 05 ngày tư liệu ảnh giúp xác định sớm diện tích cháy rừng điều kiện môi trường chưa cho phép hoạt động điều tra trường Tuy nhiên, để nâng cao hiệu quy trình, rút ngắn thời gian phát hiện, cần có thêm nghiên cứu kết hợp đồng thời ảnh Sentinel với tư liệu ảnh khác Landsat, SPOT… để nâng cao độ phân giải thời gian độ xác TÀI LIỆU THAM KHẢO Bradstock, R A., Williams, J A., & Gill, A M (Eds.) (2002) Flammable Australia - Ecology and biodiversity of a continent Cambridge: Cambridge 100 University press Epting, J., Verbyla, D., & Sorbel, B (2005) Evaluation of remotely sensed indices for assessing burn severity in interior Alaska using Landsat TM and ETM+ Remote Sensing of Environment, 96, pp 328−339 Escuin, S Navarro, R & Fernández, P (2008) Fire severity assessment by using NBR (Normalized Burn Ratio) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) derived from LANDSAT TM/ETM images International Journal of Remote Sensing, 29:4, pp 10531073 DOI: 10.1080/01431160701281072 Gill, A M., Groves, R H., & Noble, I R (Eds.) (1981) Fire and the Australian biota Canberra: Australian Academy of Science Johnson, E A., & Miyanishi, K (Eds.) (2001) Forest fires: Behavior and ecological effects San Diego: Academic Press Key, C.H., & Benson, N.C (2002) Measuring and remote sensing of burn severity, US Geological Survey Wildland Fire Workshop, 31 October to November 2000, Los Alamos, NM, USGS Open-File Report: 2-11 Key, C H., & Benson, N C (2006) Landscape assessment (LA) In D C Lutes, R E Keane, J F Caratti, C H Key, N C Benson, S Sutherland, & L J Gangi (Eds.), FIREMON: Fire effects monitoring and inventory system Gen Tech Rep RMRS-GTR-164-CD (pp LA−1–55) Fort Collins, CO: U.S Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station Lutes, D., Keane, R., Caratti, J., Key, C., Benson, N., Sutherland, S., & Gangi, L (2006) FIREMON: Fire Effects Monitoring and Inventory System General Technical Report, United States Department of Agriculture Retrieved from https://doi.org/10.2737/RMRS-GTR-164 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường APPLYING REMOTE SENSING TECHNOLOGY IN FOREST FIRE MAPPING IN MUONG NHE DISTRICT, DIEN BIEN PROVINCE Nguyen Xuan Linh1,2, Phung Van Khoa2, Le Thai Son2 University of Fire Prevention and Fighting Vietnam National University of Forestry SUMMARY Building a dataset on the history of forest fires is a necessary activity in forest fire management, especially in areas where fires occur annually In particular, forest fire mapping clearly shows both the size and the distribution of the fires that no reports or interviews can provide Furthermore, it is not possible to delineate fires that have occurred in the past by traditional methods The study identified forest fire areas on the Sentinel-2 image database with the support of Google Earth Engine, with two main points: (1) Collecting and building a data set on forest fires in Muong Nhe district in the period 2016 - 2019; (2) Applying remote sensing technology to build forest fire maps in the period 2016 - 2019 for the area of Muong Nhe district, Dien Bien province The dNBR index is calculated to show the changes of the Normalized Burn Ratio (NBR) index before and after a forest fire The research results have provided a map of forest fires in the study area in the period 2016-2019 and general information on the burning areas In which, the identified forest fire area is 189.36 with the smallest detected area of 0.23 and the largest of 10.45 The results of the study have great value in forest fire management in the study area and the Northwest region in general Keywords: Forest fire Nam Kading, Google Earth Engine, NBR, remote sensing, Sentinal-2 Ngày nhận Ngày phản biện Ngày định đăng : 04/5/2022 : 08/6/2022 : 20/6/2022 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 101 ... 4C) Từ việc sử dụng số dNBR, đồ cháy rừng qua năm thể Hình Hình Kết xây dựng đồ cháy rừng huyện Mường Nhé 98 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường... định xảy cháy rừng thực tế theo báo cáo tình hình cháy rừng Hạt kiểm lâm cung cấp Vị trí đối tượng cháy rừng xác định GPS MAP64s 2.2.2 Phương pháp xây dựng đồ cháy rừng Nghiên cứu sử dụng Chỉ... công việc xây dựng đồ xác định diện tích cháy rừng dựa số viễn thám NBR kết hợp với ứng dụng công nghệ địa không gian (Google Earth Engine) kết báo cáo điểm cháy Kết nghiên cứu tính tốn đưa đồ