Ảnh viễn thám và hệ thống thông tin địa lý GIS từ lâu đã là một công cụ hỗ trợ đắc lực cho các nghiên cứu về thảm thực vật. Bài viết trình bày việc xác định một số chỉ số thực vật đặc trưng cho hệ sinh thái rừng tại Khu Bảo tồn thiên nhiên Kon Chư Răng bằng dữ liệu ảnh UAV đa phổ.
Nghiên cứu khoa học công nghệ XÁC ĐỊNH MỘT SỐ CHỈ SỐ THỰC VẬT ĐẶC TRƯNG CHO HỆ SINH THÁI RỪNG TẠI KHU BẢO TỒN THIÊN NHIÊN KON CHƯ RĂNG BẰNG DỮ LIỆU ẢNH UAV ĐA PHỔ ĐINH BÁ DUY (1), NGÔ TRUNG DŨNG (1), NGUYỄN QUỐC KHÁNH (1), TRẦN THỊ NHÀN (1), NGUYỄN HỮU VIỆT HIỆU (2), ĐẶNG THỊ NGỌC (3) ĐẶT VẤN ĐỀ Ảnh viễn thám hệ thống thông tin địa lý GIS từ lâu công cụ hỗ trợ đắc lực cho nghiên cứu thảm thực vật Dựa số thực vật tính tốn thơng qua kênh phổ ảnh viễn thám, xác định sức khỏe trồng, ổn định hệ sinh thái rừng mà không bị ảnh hưởng yếu tố tự nhiên đất hay địa hình [1] Các số thảm thực vật sử dụng dải quang phổ ứng dụng rộng rãi để theo dõi, phân tích lập đồ biến đổi không gian thời gian, cho phép giám sát đánh giá thay đổi cấu trúc thảm thực vật thông số lý sinh định, hấp thụ nitơ, số diệp lục hay diện tích [2] Đặc biệt, thực vật, ngồi kênh sóng Blue (B): 450±16 nm, Green (G): 560±16 nm, Red (R): 650±16 nm thơng thường, kênh sóng cận hồng ngoại (Near-infrared (NIR): 840±26 nm) có vai trị quan trọng tính tốn theo dõi hầu hết số thực vật [3] Hiện nay, với phát triển khoa học cơng nghệ tích hợp thiết bị bay không người lái (UAV), việc phân tích đánh giá phát triển trồng, thảm thực vật rừng trở nên dễ dàng nhờ ưu điểm chủ động thời gian bay chụp, độ phân giải cao, giảm thiểu tác động điều kiện thời tiết so với ảnh vệ tinh [4] Sự phát triển cảm biến gắn UAV, có kênh sóng cận hồng ngoại cho phép xác định số thực vật phục vụ theo dõi, giám sát cấu trúc đánh giá biến động thảm thực vật UAV với cảm biến đa phổ sử dụng nhiều giới phục vụ đánh giá số thực vật NDVI Costa Rica [5], biến động rừng ngập mặn Ao Mahachai [6], phân loại thực vật dựa số thực vật đảo Galapagos [7] hay tính tốn độ che phủ [8] Những kết cho thấy vượt trội hình ảnh thu từ UAV phân tích cấu trúc thảm thực vật so với loại ảnh viễn thám thông thường, có độ phân giải thấp trung bình Các nghiên cứu so với loại liệu ảnh vệ tinh thông thường, ảnh thu từ UAV có độ nhạy cao hơn, thể nhiều chi tiết loại điều kiện môi trường sống [9] Dựa dải sóng đơn sắc thu từ liệu UAV, tính tốn 21 loại số thực vật khác NDVI, GNDVI, SAVI, GCI, EVI, [1] Tại Việt Nam, ứng dụng UAV nghiên cứu, đánh giá cấu trúc thảm thực vật cịn hạn chế Trong đó, ảnh UAV chủ yếu sử dụng đánh giá biến động diện tích chất lượng rừng ngập mặn [10], xác định số số thực vật (VARI, TGI) phục vụ công tác quản lý bảo tồn rừng Khu bảo tồn thiên nhiên (KBTTN) Ngọc Linh [11] Tuy nhiên, nghiên cứu gặp phải số hạn chế đánh giá số thực vật, không đủ điều kiện dải phổ kèm, đặc biệt dải phổ cận hồng ngoại Tạp chí Khoa học Công nghệ nhiệt đới, Số 29, 12-2022 23 Nghiên cứu khoa học công nghệ Trong nghiên cứu này, UAV Phantom Multispectral sử dụng để bay chụp xác định số số thực vật đặc trưng khu vực rừng kín thường xanh thuộc KBTTN Kon Chư Răng, tỉnh Gia Lai Tiếp đó, chúng tơi phân tích mối tương quan số thực vật nhằm đề xuất việc sử dụng chúng cách hiệu Với ưu cung cấp hệ thống hình ảnh đa quang phổ, phù hợp cho đánh giá cấu trúc thảm thực vật rừng dựa số thực vật đặc trưng, kết thu sử dụng để so sánh kiểm tra kết giải đoán tư liệu ảnh có độ phủ rộng ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Khu vực đối tượng nghiên cứu Khu BTTN Kon Chư Răng thuộc khu dự trữ Sinh Cao nguyên Kon Hà Nừng (UNESCO, 9/2021) có diện tích 15 900 ha, phân khu bảo vệ nghiêm ngặt 8.746 phân khu phục hồi sinh thái 154 Hệ sinh thái thực vật đặc trưng cho khu vực Tây Nguyên với chủ yếu kiểu rừng kín thường xanh mưa ẩm nhiệt đới núi thấp núi trung bình Hệ thực vật có tính đa dạng sinh học cao, xếp loại A tầm quan trọng quốc tế, với hàng nghìn lồi Trong có nhiều lồi thực vật quý hiếm, đưa vào Sách Đỏ Việt Nam Thế giới hải nam, trầm hương, lan kim tuyến, trắc, giáng hương… Nghiên cứu lựa chọn vùng bay khoảng 50 thuộc KBTTN Kon Chư Răng để bay chụp UAV nhằm nghiên cứu số số thực vật kiểu rừng kín thường xanh có trữ lượng trung bình (Hình 1) Tọa độ khu vực bay sau: 14°28'27,09"N; 108°32'14,49"E 14°28'42,16"N; 108°32'6,90"E 14°28'56,25"N; 108°32'36,36"E 14°28'41,18"N; 108°32'43,95"E Hình Khu vực bay chụp UAV KBTTN Kon Chư Răng 24 Tạp chí Khoa học Cơng nghệ nhiệt đới, Số 29, 12-2022 Nghiên cứu khoa học công nghệ 2.2 Phương pháp nghiên cứu 2.2.1 Sử dụng thiết kế tuyến bay chụp UAV Sử dụng UAV bay chụp phân tích xử lý số liệu KBTTN Kon Chư Răng tiến hành theo bước sau: - Thiết kế tuyến bay, chụp ảnh phần mềm DJI GPS Pro với thơng số sau: diện tích vùng bay (50 ha); độ phủ ảnh UAV (80% x 70%), trần bay (độ cao so với điểm cất cánh: 200m) - Điều kiện thời tiết lựa chọn: không mưa, gió nhẹ cấp - - Thời gian bay, chụp: Từ 9h đến 11h ngày 14/6/2022 2.2.2 Xác định số thực vật từ liệu ảnh UAV Với đặc tính kỹ thuật UAV đa phổ trình bày trên, số thực vật xác định từ liệu ảnh chụp UAV đa phổ Phantom Mutilspectral [3] phần mềm Pix4D dựa dải phổ (Trong đó: Blue (Rb): 450 nm ± 16 nm, Green (Rg): 560 nm ± 16 nm, Red (Rr): 650 nm ± 16 nm, Red edge (Rre): 730 nm ± 16 nm, Near-infrared (Rnir): 840 nm ± 26 nm) gồm: - Chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa (Normalized Difference Vegetation Index - NDVI) Đây số quan trọng nghiên cứu sinh thái, tăng trưởng, phát triển biến động lớp phủ thực vật Ngoài ra, số góp phần cảnh báo tình trạng dịch bệnh trồng, suất sản lượng mùa vụ kết hợp với số khác Chỉ số NDVI ứng dụng nhiều nông nghiệp lâm nghiệp Đặc biệt ứng dụng nhằm phát biến động lớp phủ thực vật thời kỳ khác phạm vi cố định Ngoài ra, lĩnh vực nơng nghiệp số NDVI góp phần đánh giá phát triển trồng, dự báo suất Chỉ số NDVI tính theo cơng thức [12]: NDVI = - (1) - Chỉ số thực vật khác biệt “xanh” chuẩn hóa (Green Normalized Difference Vegetation Index - GNDVI) Tương tự NDVI, số GNDVI làm tăng cường tính chất biến thiên diệp lục GNDVI tính theo cơng thức sau [1]: 𝑅 − 𝑅 𝐺𝑁𝐷𝑉𝐼 = (2) 𝑅 + 𝑅 - Chỉ số thực vật có hiệu chỉnh theo môi trường đất (Soil Adjusted Vegetation Index - SAVI) SAVI giảm bớt ảnh hưởng môi trường đất phía lớp thực vật số NDVI Khi tính SAVI từ ảnh vệ tinh Landsat Surface Reflectance, chuyên gia thêm vào hệ số “L = 0,5” phương trình NDVI (sử dụng hai kênh R NIR) hệ số chung cho hầu hết dạng thảm thực vật Người dùng điều chỉnh hệ số “L” theo tính tốn riêng biệt Đối với ảnh chụp UAV Phantom Multispectral, sử dụng hệ số L = 0,5 Chỉ số SAVI xác định công thức [1]: Tạp chí Khoa học Cơng nghệ nhiệt đới, Số 29, 12-2022 25 Nghiên cứu khoa học công nghệ - SAVI = (1 + 0,5) (3) - Chỉ số thực vật tăng cường (Enhanced Vegetation Index - EVI) đề xuất Liu Huete để hiệu chỉnh đồng thời giá trị NDVI trước ảnh hưởng khí phản xạ mặt đất, đặc biệt khu vực có tán rậm rạp Phạm vi giá trị EVI -1 đến 1, thảm thực vật khỏe mạnh, trị số EVI dao động khoảng 0,2 đến 0,8 Cơng thức tính số EVI sau [3]: 𝐸𝑉𝐼 = 2,5 𝑅 𝑅 − 𝑅 + 6𝑅 − 7.5𝑅 + 0,16 (4) - Chỉ số diệp lục xanh (Green Chlorophyll Index - GCI) Trong viễn thám, số diệp lục xanh sử dụng để ước tính hàm lượng chất diệp lục lồi thực vật khác Hàm lượng chất diệp lục phản ánh trạng thái sinh lý thảm thực vật; giảm thực vật bị ức chế (stressed) sử dụng phép đo sức khỏe thực vật Chỉ số GCI tính theo cơng thức [1]: 𝐺𝐶𝐼 = 𝑅 𝑅 −1 2.2.3 Đánh giá tính tương quan số thực vật (5) Để đánh giá tính tương quan số thực vật lựa chọn, nghiên cứu tiến hành lựa chọn 30 điểm khu vực bay chụp UAV mơ tả Hình Hình Lựa chọn 30 điểm so sánh số thực vật 26 Tạp chí Khoa học Cơng nghệ nhiệt đới, Số 29, 12-2022 Nghiên cứu khoa học công nghệ Dựa phân tích giá trị 05 số thực vật lựa chọn 30 điểm nghiên cứu trên, tiến hành phân tích tính tương quan giá trị cách so sánh giá trị NDVI với giá trị lại bao gồm: GNDVI, SAVI, EVI GCI Hệ số tương quan tính theo công thức: 𝜌 = ( , ) (6) Trong đó: 𝜌 : Hệ số tương quan Pearson; 𝐶𝑜𝑣(𝑥, 𝑦): Hiệp phương sai biến x y; 𝜎 : Độ lệch chuẩn x; Theo đó: 𝜎 : Độ lệch chuẩn y - Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến Kết tính lớn nhỏ -1 có nghĩa có lỗi phép đo tương quan; - Hệ số tương quan có giá trị âm cho thấy hai biến có mối quan hệ nghịch biến tương quan âm (nghịch biến tuyệt đối giá trị -1); - Hệ số tương quan có giá trị dương cho thấy mối quan hệ đồng biến tương quan dương (đồng biến tuyệt đối giá trị 1); - Tương quan cho thấy hai biến độc lập với KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Phân tích số số thực vật khu vực rừng kín thường xanh Dựa phân tích liệu ảnh thu từ trình bay chụp UAV, thành lập đồ 05 số thực vật đặc trưng cho khu vực rừng kín thường xanh có trữ lượng trung bình thuộc KBTTN Kon Chư Răng (Hình 3) Tại khu vực nghiên cứu, giá trị NDVI thực vật dựa liệu từ UAV dao động khoảng từ -0,4 đến Theo Bảng 1, giá trị từ -0,4 đến thị cho khu vực khơng có thực vật có diện tích nhỏ (0,01%), nằm khu vực có khoảng trống tán rừng Khoảng giá trị NDVI từ 0,8 đến có tỷ lệ diện tích lớn (80,99%), cho thấy trạng thái rừng khu vực nghiên cứu tốt, khu vực có độ che phủ lớn Đối với NDVI, giá trị nằm khoảng 0,4 - thị cho thảm thực vật phát triển tốt, độ che phủ cao Các kết nghiên cứu phù hợp với kết từ nghiên cứu NDVI thảm thực vật dựa liệu ảnh vệ tinh Landsat TM năm 1987, 2002 2012 [13] So sánh với kết nghiên cứu NDVI cho 11 kiểu thảm thực vật rừng tỉnh Đăk Lăk Đăk Nông cho thấy, kết NDVI tương đồng với kiểu rừng gỗ tự nhiên núi đất rộng thường xanh giàu trung bình [14] Tạp chí Khoa học Cơng nghệ nhiệt đới, Số 29, 12-2022 27 Nghiên cứu khoa học công nghệ Tương tự, giá trị GNDVI khu vực nghiên cứu, khoảng giá trị từ 0,6 đến 0,8 có tỷ lệ diện tích lớn (78,59%), cho thấy phát triển mạnh mẽ cấu trúc tầng tán ổn định thảm thực rừng kín thường xanh Các khoảng giá trị GNDVI từ đến 0,6 có tỷ lệ diện tích nhỏ (