Nghiên cứu phương pháp xác định trữ lượng rừng bằng tư liệu sentinel tại huyện phú giáo, tỉnh bình dương

1 ĐẶT VẤN ĐỀ Lâm nghiệp ngành kinh tế kỹ thuật đặc thù, giữ vai trò đặc biệt quan trọng bảo vệ môi trường phát triển bền vững đất nước Nghề rừng nghề tạo loại tài nguyên thiên nhiên tái tạo được, có giá trị phịng hộ đầu nguồn, phịng hộ ven biển, giúp điều hịa khí hậu, điều tiết nguồn nước, hạn chế xói mịn, rửa trơi, sạt lở, hạn chế thiên tai lũ lụt, hạn hán, chống thối hóa đất hoang mạc hóa, góp phần bảo tồn đa dạng sinh học , giảm phát thải khí nhà kính ứng phó tích cực, hiệu với BĐKH tồn cầu Bình Dương tỉnh thuộc vùng Đông Nam Bộ đầu phát triển công nghiệp nước Bình Dương ln lấy cơng nghiệp làm tảng đột phá mà hạt nhân xây dựng kết cấu hạ tầng khu công nghiệp gắn với thị hóa Cùng với phát triển vượt bậc kinh tế công nghiệp dịch vụ cao nghề rừng chưa thực trọng Công tác quản lý tài nguyên thiên tỉnh chưa chặt chẽ dẫn tới diện tích trữ lượng rừng ngày suy giảm cách nhanh chóng Ngày với tiến nhanh chóng khoa học cơng nghệ, tư liệu vệ tinh ứng dụng rộng rãi công tác theo dõi, giám sát tài nguyên thiên nhiên bảo vệ môi trường đặc biệt việc theo dõi di n biến tài nguyên rừng Việc quản lý tài nguyên rừng theo hướng bền vững, sử dụng công cụ, phương pháp đại vi n thám, GIS với độ xác cao điều cần thiết cho giai đoạn tương lai Trong nghiên cứu trạng tài nguyên rừng, nghiên cứu ảnh vi n thám ngày tỏ ưu khả cập nhật thông tin phân tích biến động cách nhanh chóng Mặt khác, trạng biến động thảm thực vật rừng, trạng thái trữ lượng rừng quan trọng phục vụ công tác quy hoạch bảo vệ, phát triển khai thác sử dụng tài ngun rừng cách bền vững Chính vậy, nhiệm vụ đặt quan chức nhà quản lý lâm nghiệp cần phải áp dụng phương pháp cập nhật nhanh, kịp thời, xác xây dựng đồ trạng rừng địa phương Xuất phát từ ý nghĩa thực ti n tiến hành thực đề tài “Nghiên cứu phương pháp xác định trữ lượng rừng tư liệu Sentinel huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương” Chƣơng TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Một số khái niệm ảnh Sentinel Sentinel tên loạt vệ tinh quan sát trái đất thuộc Chương trình Copernicus Cơ quan Khơng gian Châu Âu (ESA) Các vệ tinh đặt tên từ Sentinel-1 tới Sentinel-6 có thiết bị thu nhận quan sát đất liền, đại dương khí Hiện có Sentinel-1 Sentinel-2 quĩ đạo Sentinel-3 đưa lên quĩ đạo theo kế hoạch tháng 12/2015, gồm vệ tinh Sentinel3A, Sentinel-3B Sentinel-3C theo kế hoạch hồn tất việc phóng trước năm 2020 + Sentinel-1A vệ tinh dầu tiên loạt vệ tinh thuộc chương trình Copernicus, lên quĩ đạo ngày 3/4/2014 Thiết bị thu nhận ảnh radar độ mở tổng hợp, kênh C (synthetic aperture radar-SAR) Sentinel-1A có nhiệm vụ giám sát băng, tràn dầu, gió sóng biển, thay đổi sử dụng đất, biến dạng địa hình đáp ứng trường hợp khẩn cấp lũ động đất Do liệu radar nên có chế độ phân cực đơn VV HH) phân cực đôi (VV+VH HH+HV) + Sentinel-2A phóng lên quĩ đạo ngày 23/6/2015 Đây vệ tinh gắn thiết bị thu nhận ảnh đa phổ với 13 kênh phổ (443 nm–2190 nm), trường phủ 290 km, độ phân giải 10 m (4 kênh phổ nhìn thấy cận hồng ngoại), 20 m (6 kênh phổ từ cận đỏ đến kênh phổ có bước sóng ngắn) 60 m (3 atmospheric correction bands) Khi vệ tinh thứ hai (Sentinel-2B) đưa vào sử dụng hai có chu lỳ lập lại ngày kết hợp với Landsat chu kỳ quan sát trái đất ngày Dữ liệu độ phân giải không gian cao ảnh vệ tinh Landsat Sentinel-2A có nhiệm vụ giám sát hoạt động canh tác nông nghiệp, rừng, sử dụng đất, thay đổi thực phủ/ sử dụng đất 1.2 Nghiên cứu ảnh vệ tinh theo d i di n biến t i nguyên rừng Phương pháp Vi n thám cho phép thu thập thông tin đối tượng mặt đất thơng qua hình ảnh đối tượng mà khơng cần phải tiếp xúc trực tiếp ngồi thực địa Các loại tư liệu ảnh vi n thám chụp từ máy bay (ảnh hàng không) thông dụng chụp từ vệ tinh Tư liệu vi n thám có hai loại ảnh quang học ảnh radar Ảnh quang học chụp bề mặt trái đất nhờ lượng mặt trời thiết bị chụp ảnh sử dụng thấu kính quang học, hệ thống chụp ảnh gọi hệ thống thụ động Loại thứ hai ảnh radar chụp nhờ thiết bị thu, phát sóng radar đặt vệ tinh Hệ thống gọi hệ thống chụp ảnh chủ động hay tích cực Ngày với tiến nhanh chóng khoa học cơng nghệ, tư liệu vệ tinh ứng dụng rộng rãi công tác theo dõi, giám sát tài nguyên thiên nhiên bảo vệ môi trường đặc biệt việc theo dõi di n biến tài nguyên rừng Nguyên tắc để phân biệt đối tượng ảnh vệ tinh dựa vào khác biệt đặc tính phản xạ chúng kênh phổ vật ảnh vệ tinh Những ưu ảnh vệ tinh kể là: - Cung cấp thông tin khách quan, đồng khu vực trùm phủ lớn (Landsat 180km x 180km, SPOT, ASTER 60km x 60km) cho phép tiến hành theo dõi giám sát khu vực rộng lớn lúc - Cung cấp thông tin đa dạng nhiều kênh phổ khác cho phép nghiên cứu đặc điểm đối tượng từ nhiều góc độ phản xạ phổ khác - Cung cấp loại ảnh có độ phân giải khác đo cho phép nghiên cứu bề mặt mức độ chi tiết khái quát khác Ví dụ loại ảnh độ phân giải siêu cao SPOT 5, IKONOS, QuickBird để nghiên cứu chi tiết, loại ảnh có độ phân giải thấp tần suất chụp lặp cao, diện tích phủ trùm lớn MODIS, MERIS cho phép cung cấp thông tin khái quát mức vùng hay khu vực - Khả chụp lặp lại hay gọi độ phân giải thời gian Do đặc điểm quĩ đạo vệ tinh nên sau khoảng thời gian định lại chụp lặp lại vị trí mặt đất Sử dụng ảnh vệ tinh chụp thời điểm khác cho phép theo dõi di n biến vật tượng di n mặt đất, ví dụ q trình sinh trưởng trồng, lúa, màu - Các liệu thu nhận dạng số nên tận dụng sức mạnh xử lý máy tính d dàng tích hợp với hệ thống thơng tin hệ thống thơng tin địa lý (GIS) Do đặc tính ưu việt kể ảnh vệ tinh trở thành công cụ thiếu công tác theo dõi giám sát tài nguyên thiên nhiên mơi trường, vùng khó tiếp cận vùng núi cao, biên giới, hải đảo… Phương pháp Vi n thám cho phép thu thập phần lớn thơng tin phịng kết giải đốn cần kiểm chứng ngồi thực địa cơng tác thực địa phần khơng thể thiếu công nghệ Vi n thám Trên giới việc ứng dụng công nghệ vi n thám, nước phát triển thực từ có ảnh vệ tinh quan sát trái đất Cho đến ảnh vệ tinh ứng dụng hầu khắp nước, kể nước phát triển Ở Việt nam, việc ứng dụng cơng nghệ Vi n thám có chậm nước tiên tiến khu vực ảnh vệ tinh sử dụng nhiều quan, ngành địa phương khác nông nghiệp, lâm nghiệp, đo đạc đồ, qui hoạch đất đai, địa chất – khoáng sản… Những ứng dụng tiêu biểu ảnh vệ tinh liên quan đến việc chiết tách lớp thông tin là: - Điều tra thành lập đồ trạng theo dõi biến động rừng - Thành lập đồ lớp phủ trạng sử dụng đất - Theo dõi giám sát mùa màng - Thành lập đồ theo dõi biến động vùng đất ngập nước - Thành lập đồ theo dõi biến động rừng ngập mặn - Kiểm kê tài nguyên nước mặt - Qui hoạch đô thị theo d i trình thị hóa Ảnh vệ tinh quang học với nhiều ưu điểm hình ảnh quen thuộc với người, d giải đoán, kỹ thuật tương đối d phát triển công nghệ chụp ảnh hành nên nhanh chóng chấp nhận ứng dụng rộng rãi Các loại ảnh quang học Landsat, SPOT, Aster, IKONOS, QuickBird trở nên quen thuộc phổ biến toàn giới Trong xây dựng đồ phân loại rừng công nghệ Vi n thám sử dụng ảnh quang học đưa vào qui trình qui phạm tương đối hồn chỉnh Thơng số kỹ thuật số loại ảnh vệ tinh quang học tổng hợp bảng sau: Bảng 1.1 Đặc điểm khả ứng dụng sô loại ảnh vệ tinh Loại ảnh Thông số kỹ thuật Ứng dụng phân loại rừng Ảnh đa phổ có độ phân giải thấp (Multispectral Low Resolution Sensors Độ phân giải thấp (250m – 1000m); - Quy mô đồ: toàn cầu, lục MODIS Trường phủ 330km; Chu kỳ bay địa quốc gia chụp 1-2 ngày; Ảnh có từ 2000 (vệ - Phân loại lớp phủ (vd: rừng, Loại ảnh Ứng dụng phân Thông số kỹ thuật loại rừng tinh Terra) 2002 (vệ tinh độ thị, mặt nước ) Aqua) đến Độ phân giải thấp 1km từ vệ AVHRR tinh NOAA; Trường phủ 2400km x 6400km; Ảnh có từ 1980 đến Ảnh đa phổ có độ phân giải trung bình (Multispectral Moderate Resolution Sensors) Độ phân giải thấp đến trung bình - Quy mô đồ: khu vực Landsat TM (30m -120m); Trường phủ 185km x - Phân loại rừng cấp độ quần 185km; Chu kỳ bay chụp 16 ngày; xã Ảnh từ năm 1998 đến nay; Landsat Độ phân giải thấp đến trung bình - Quy mơ đồ: khu vực ETM+ (15m - 20m); Trường phủ 185km x - Phân loại rừng cấp độ quần (Landsat 185km Chu kỳ bay chụp 16 ngày; xã số lồi ưu có 7) Ảnh có từ 1999 đến nay; nhận biệt rõ Độ phân giải trung bình (15-90m) ASTER với 14 kênh phổ từ bước sóng nhìn thấy tới hồng ngoại gần; Ảnh có từ năm 2000 đến Ảnh đa phổ có độ phân giải cao (Multispectral High-spatial Resolution Sensors – Hyperspatial ) Độ phân giải cao đến trung bình, từ - Quy mơ đồ: địa phương, 2.5m đến 20m (với SPOT VGT khu vực (hoặc lớn SPOT 1km); Trường phủ 60km x 60km SPOT VGT) (với SPOT VGT 1000 km x 1000 - Phân loại rừng cấp độ quần km); SPOT 1, 2, 3, 4, có ảnh xã loại cụ thể Loại ảnh Ứng dụng phân Thông số kỹ thuật loại rừng tương ứng từ 1986, 1990, 1993, 1998, 2002 2012 Hiện SPOT 3, ngừng cung cấp ảnh Độ phân giải cao (1m – 4m); - Quy mô đồ: khu vực, địa IKONOS Trường phủ 11km x 11km; Chu kỳ phương nhỏ bay chụp 3-5 ngày - Phân loại rừng chi tiết cấp Độ phân giải cao (0.6m – 2.4m); độ quần xã loài cụ Trường phổ 16.5km x 16.5km Chu thể; QuickBird kỳ bay chụp 1-3.5 ngày tuỳ thuộc - Thường sử dụng để vào vĩ độ kiểm tra kết phân loại từ nguồn khác Ảnh siêu phổ (Hyperspectral Sensors) Ảnh siêu phổ với 224 kênh từ bước - Quy mô đồ: khu vực, địa sóng nhìn thấy tới sóng ngắn hồng phương nhỏ hơn; ngoại; Tuỳ thuộc vào vĩ độ vệ - Phân loại rừng chi tiết cấp AVIRIS tinh mà ảnh có độ phân giải > 1m, độ quần xã loài cụ trường phủ > 1km thể; ảnh chụp theo yêu cầu lần, khơng thích hợp với theo dõi di n biến rừng Ảnh siêu phổ tới 220 kênh từ bước - Quy mơ đồ: khu vực Hyperion sóng nhìn thấy tới sóng ngắn hồng - Phân loại rừng chi tiết cấp ngoại; Độ phân giải không gian độ quần xã lồi có 30m; Ảnh có từ năm 2003 nhận biệt rõ Nhược điểm ảnh quang học chụp vào ban ngày mặt trời chiếu sáng phụ thuộc nhiều vào điều kiện thời tiết Trong trường hợp thời tiết xấu mưa bão, mây, mù, khó chụp ảnh Trên ảnh quang học thường có nhiều mây, khu vực nhiệt đới có Việt nam Những nhược điểm làm hạn chế nhiều khả ứng dụng ảnh quang học Đặc biệt ứng dụng cần sử dụng ảnh chụp nhiều thời điểm Những nhược điểm ảnh quang học ưu điểm ảnh radar Do sử dụng nguồn lượng riêng để chụp ảnh nên ảnh radar chụp vào ban ngày lẫn ban đêm Các bước sóng vùng sóng micro hệ thống chụp ảnh radar có khả đâm xuyên qua mây nên không bị ảnh hưởng thời tiết phù hợp với khu vực thường xuyên có nhiều mây phủ Việt nam Một ưu điểm quan trọng khác ảnh radar cung cấp thông tin mà ảnh quang học có độ ghồ ghề, độ ẩm, cấu trúc đối tượng bề mặt Chính ưu ảnh radar loại tư liệu có tiềm ứng dụng nước ta Tuy nhiên ảnh radar có nhược điểm Do chụp vùng sóng micro khác xa với vùng sóng nhìn thấy nên hình ảnh khơng giống với cảm nhận thông thường mắt người Mặt khác, chất chụp nghiêng nên hình ảnh bị biến dạng nhiều nên khó nhận dạng đối tượng khó xử lý Khơng ảnh radar cịn có nhiều nhi u gây khó khăn cho người sử dụng Do đặc điểm nói ảnh radar cịn sử dụng so với ảnh quang học Mặc dù vậy, giới công nghệ Vi n thám radar phát triển mạnh mẽ, ứng dụng nhiều lĩnh vực bao gồm theo d i giám sát thiên tai lũ lụt, trượt lở đất, cháy rừng, giám sát ô nhi m (tràn dầu), nghiên cứu, thăm dị địa chất khống sản, đo đạc đồ, theo dõi di n biến lớp phủ trạng sử dụng đất, kiểm kê đất rừng, theo dõi mùa màng Ở Việt nam, ứng dụng ảnh radar chưa nhiều, chủ yếu sử 10 dụng cho mục đích nghiên cứu Các quan có tiếp cận ban đầu với cơng nghệ ảnh radar Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam, Trung tâm Vi n thám- Bộ Tài nguyên Môi trường, Viện Quy hoạch rừng- Bộ Nông nghiệp phát triển nơng thơn Như vậy, thấy cần phải đẩy mạnh Thấy rõ vai trò quan trọng công nghệ Vi n thám nhu cầu sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh quan, ngành nước, phủ cho phép Bộ Tài nguyên Môi trường triển khai đề án” Hệ thống Giám sát Tài nguyên thiên nhiên môi trường Việt Nam” sử dụng vốn ODA phủ Pháp Thành phần quan trọng hệ thống Trạm thu ảnh vệ tinh có khả thu nhận, xử lý cung cấp loại ảnh vệ tinh bao gồm ảnh quang học (MERIS, SPOT 2, 4, 5, 6) radar (ASAR) cho người sử dụng nước Hệ thống giám sát Tài nguyên Môi trường Việt nam thúc đẩy nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh nước ta Khi hệ thống vào hoạt động, người sử dụng có khả tiếp xúc với nhiều loại tư liệu ảnh khu vực nghiên cứu, cần đặc biệt quan tâm đến phương pháp ứng dụng kết hợp nhiều loại ảnh vệ tinh, ảnh quang học ảnh radar 1.3 Tình hình nghiên cứu việc xác định trữ lƣợng rừng liệu ảnh Quang học ảnh Radar 1.3.1 Trên giới Mỗi loại ảnh quang học radar có ưu điểm hạn chế riêng, việc kết hợp ảnh radar ảnh quang học đặt nhằm tận dụng mạnh hai loại ảnh Việc nghiên cứu kết hợp hai loại ảnh nói nhằm mục đích chiết tách thơng tin lớp phủ mặt đất thực nhiều nước giới bao gồm nước có cơng nghệ tiên tiến Mỹ, Canada, Anh, Pháp, Australia nước khu vực Trung quốc, Malaysia, Thái lan, Indonesia, Singapore Mỗi nghiên cứu có cách tiếp cận khác 67 KẾT LUẬN, TỒN TẠI, KHUYẾN NGHỊ Kết luận Tổng diện tích rừng huyện Phú Giáo 4.651,60 ha, đó: rừng tự nhiên diện tích 376,01 ha, rừng trồng 4.275,59 ha, với loài chủ yếu Cao su, Keo, Điều… Trữ lượng rừng dao động trung bình từ 30 m3/ha đến 170 m3/ha Các số tổng hợp từ phản xạ phổ Sentinel-1 Sentinel-2 có liên hệ với Chỉ số NDVI với tổ hợp phân cực Sig_VH/Sig_VV liên hệ rõ với R2=0,1167 Chỉ số tổng hợp Sig_VV/Sig_VH có tương quan cao với trữ lượng rừng, R2=0,4507 Sử dụng số NDVI kết hợp với tổ hợp Sig_VV/Sig_VH để xây dựng mô hình xác định trữ lượng rừng có mức sai số trung bình 26 m3/ha, tương đương 19.9% Bằng tư liệu Sentinel-1 Sentinel-2 huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương, đề tài xây dựng đồ phân bố trữ lượng rừng huyện Phú Giao-tỉnh Bình Dương Tổng trữ lượng gỗ xác định 311.549,32 m3 , rừng trồng gỗ 44.497 m3, rừng tự nhiên núi đất LRTX phục hồi 311.549 m3 Đề tài đề xuất quy trình kỹ thuật xác định trữ lượng rừng tư liệu Sentinel-1 Sentinel-2 cho khu vực nghiên cứu với mơ hình có độ xác cao, đạt 80,1 %: Mgo=EXP(0.7395-(NDVI-(Sig_VV/Sig_VH))/0.156) (R2=0.537) Tồn - Tư liệu Sentinel-1 Sentinel-2 gốc có dung lượng lớn, q trình tải xuống từ trang chủ tốn nhiều thời gian, gặp cố lỗi liệu đường truyền Internet không ổn định 68 - Để xử lý tư liệu Sentinel-1 Sentinel-2 cần phần mềm chuyên dụng SNAP, vận hành u cầu thiết bị có cấu hình cao - Phân bố ô tiêu chuẩn chưa vùng nghiên cứu, số lượng chưa tỷ lệ với diện tích trạng thái rừng diện tích đo đếm dẫn đến sai số đồ trữ lượng Khuyến nghị - Tư liệu ảnh Sentinel có nhiều mạnh việc nghiên cứu ứng dụng loại tư liệu Việt nam cịn hạn chế Do cần tăng cường công tác nghiên cứu ứng dụng ảnh Sentinel phục vụ theo d i giám sát tài nguyên thiên nhiên bảo vệ môi trường Việt Nam - Mặc dù nghiên cứu ban đầu, nghiên cứu luận văn cho thấy phương pháp kết hợp tư liệu Sentinel-1 Sentinel-2 hiệu mơ hình đơn lẻ thể mối quan hệ chặt chẽ trữ lượng gỗ với thành tố mô hình - Trong phạm vi nghiên cứu luận văn chưa tiến hành nghiên cứu khu vực có địa hình phức tạp nên kết kết luận đưa hạn chế Đề xuất nên thử nghiệm với loại khu vực khác có địa hình khác để xây dựng quy trình xác định trữ lượng rừng tư liệu Sentinel TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Bộ Nông nghiệp Phát triển Nông thôn (2010), Quyết định số 2410/QĐBNN-TCLN ngày 09/8/2010 việc công bố số liệu trạng rừng năm 2009 Chu Hải Tùng (2008), Nghiên cứu khả ứng dụng ảnh vệ tinh radar quang học để thành lập số thông tin lớp phủ mặt đất Chu Thị Bình (2001), Ứng dụng công nghệ tin học để khai thác thông tin tư liệu vi n thám, nhằm phục vụ việc nghiên cứu số đặc điểm rừng Việt Nam Luận án tiến sĩ, Trường ĐH Mỏ Điạ chất, Hà Nội Nguy n Mạnh Cường (1996), Nghiên cứu đánh giá khả ứng dụng phương pháp xử lý ảnh số từ thông tin vi n thám cho lập đồ rừng Nguy n Ngọc Bình (2006), Cẩm nang ngành lâm nghiệp – Cơng tác điều tra rừng Việt Nam Bộ NN&PTNT, Chương trình hỗ trợ ngành lâm nghiệp đối tác Nguy n Văn Thị, Trần Quang Bảo, Vũ Tiến Thịnh Nghiên cứu sử dụng tư liệu ảnh - đa ALOS PALSAR để xác định trữ lượng gỗ rừng khộp xã Krông Na – huyện Buôn Đôn – tỉnh Đắk Lắk Tạp chí Nơng nghiệp & Phát triển nơng thơn số 20/2015, trang 122-128 Trần Văn Thuỵ (1996) , Ứng dụng phương pháp vi n thám để thành lập đồ thảm thực vật tỉnh Thanh Hoá, tỷ lệ 1/200.000 Trương Thị Hịa Bình (2002), Nghiên cứu ứng dụng số thực vật để thành lập đồ phân bố số loại rừng công nghệ vi n thám, Luận án tiến sĩ Nông nghiệp, Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam, Hà Nội Vũ Tiến Hinh, Phạm Ngọc Giao, 1997 Điều tra r ng Nhà xuất Nông nghiệp, 1997 10 Vũ Tiến Điển (2013), Nghiên cứu nâng cao khả tự động giải đoán ảnh vệ tinh độ phân giải cao để xây dựng đồ trạng rừng phục vụ công tác điều tra kiểm kê rừng Tiếng anh 11 B.N Haack (1984) Multisensor Data Analysis of Urban Environment Tạp chí Trắc địa ảnh Vi n thám, tập 50, số 10, trang 1471 -1477 12 F.M., Henderson nnk (1999) Contribution of SAR data and image concatenation in reducing optical sensor derived urban land cover category confusion http://www.conferences.esa.int/98c07/papers/p060.pdf 13 .H Kim K.H Lee, Integrated of Landsat ETM+ and Radarsat SAR data for landcover classification Key Engineering Materials vols 277279(2005), trang 838 - 844 14 L Demargne nnk (2001) Use of SPOT and Radar data for forest inventory in Sarawak, Malaysia; Hội nghị Vi n thám châu á, 11/2001 15 L.L Bourgeau – Chavez, R Riordan, M Nowels N Miller, 2004 Final report to the Great Lake Comission : Remote Monitoring Great Lake Coastal Wetland using a hybrid Radar and Multispectral Sensor Approach; Project no Wetland – EPA - 06.82 pp 16 P Walfir; M Souza Filho Renato Paradela, Use of RADARSAT-1 fine mode and Landsat-5 TM selective principal component analysis for geomophologic mapping in macrotidal mangrove coast in the Amazon Region Tạp chí Vi n thám Canada, tập 31, số 3, 2005, trang 214 - 224 17 Z A Hasan, K M N Ku Ramil, I Selamat and K F Loh (1997) Complementary Nature of SAR and Optical Data for Land Cover/Use Mapping in the State of Johore, Malaysia, Hội nghị Vi n thám châu á, 1997 18 Weydahl, D J., Becquey, X., and Tollefsen, T., 1995 Combining ERS-1 SAR with Optical Satellite Data over Urban Areas Proceedings of International Geoscience and Remote Sensing, Vol 4, pp 2161- 2163 PHỤ BIỂU Phụ biểu 01 Xây dựng mối quan hệ giá trị NDVI với phân cực VH, VV NDVI Sig_VH Sig_VV 0,6601 0,4710 0,6453 0,6618 0,6330 0,6916 0,6511 0,6818 0,6521 0,6418 0,6616 0,6351 0,6856 0,6542 0,6638 0,6627 0,5869 0,5465 0,5365 0,6677 0,6590 0,5548 0,5895 0,6734 0,6223 0,5810 -13,2517 -13,8724 -13,2398 -14,1901 -13,9174 -14,1526 -14,2625 -13,2959 -13,8516 -13,7948 -14,7438 -13,1484 -13,0332 -14,4958 -14,0214 -14,2865 -13,7463 -13,6879 -15,6374 -13,9945 -13,0592 -13,1119 -18,4165 -14,7047 -13,5204 -11,4965 -5,8820 -6,8978 -5,2287 -6,0902 -6,3951 -4,3846 -6,9276 -5,4850 -6,4542 -5,6484 -6,2346 -5,3644 -6,7207 -7,6790 -7,0936 -7,2500 -8,3192 -7,3365 -9,6911 -6,2269 -6,5717 -8,7440 -10,5275 -7,1862 -7,5970 -5,6119 (Sig_VH+Sig_VV)/2 Sig_VH/Sig_VV Sig_VH*Sig_VV Sig_VH+Sig_VV Sig_VH-Sig_VV Sig_VV-Sig_VH Sig_VV/Sig_VH -9,5669 -10,3851 -9,2342 -10,1401 -10,1563 -9,2686 -10,5950 -9,3905 -10,1529 -9,7216 -10,4892 -9,2564 -9,8769 -11,0874 -10,5575 -10,7682 -11,0328 -10,5122 -12,6643 -10,1107 -9,8154 -10,9279 -14,4720 -10,9454 -10,5587 -8,5542 2,2529 2,0111 2,5322 2,3300 2,1762 3,2278 2,0588 2,4240 2,1461 2,4423 2,3648 2,4510 1,9393 1,8877 1,9766 1,9706 1,6524 1,8657 1,6136 2,2474 1,9872 1,4995 1,7494 2,0463 1,7797 2,0486 77,9470 95,6895 69,2264 86,4204 89,0037 62,0536 98,8043 72,9281 89,4010 77,9183 91,9213 70,5337 87,5921 111,3134 99,4618 103,5766 114,3586 100,4213 151,5439 87,1425 85,8210 114,6502 193,8797 105,6702 102,7145 64,5174 -19,1337 -20,7702 -18,4685 -20,2803 -20,3125 -18,5372 -21,1901 -18,7809 -20,3058 -19,4432 -20,9784 -18,5128 -19,7539 -22,1748 -21,1150 -21,5365 -22,0655 -21,0244 -25,3285 -20,2214 -19,6309 -21,8559 -28,9440 -21,8909 -21,1174 -17,1084 -7,3697 -6,9746 -8,0111 -8,0999 -7,5223 -9,7680 -7,3349 -7,8109 -7,3974 -8,1464 -8,5092 -7,7840 -6,3125 -6,8168 -6,9278 -7,0365 -5,4271 -6,3514 -5,9463 -7,7676 -6,4875 -4,3679 -7,8890 -7,5186 -5,9234 -5,8846 7,3697 6,9746 8,0111 8,0999 7,5223 9,7680 7,3349 7,8109 7,3974 8,1464 8,5092 7,7840 6,3125 6,8168 6,9278 7,0365 5,4271 6,3514 5,9463 7,7676 6,4875 4,3679 7,8890 7,5186 5,9234 5,8846 0,4439 0,4972 0,3949 0,4292 0,4595 0,3098 0,4857 0,4125 0,4660 0,4095 0,4229 0,4080 0,5157 0,5297 0,5059 0,5075 0,6052 0,5360 0,6197 0,4450 0,5032 0,6669 0,5716 0,4887 0,5619 0,4881 NDVI Sig_VH 0,5971 0,6191 0,5830 0,5700 0,6437 0,5360 0,6401 0,6553 0,5395 0,6778 0,5314 0,6611 0,6577 0,6097 0,6225 0,6689 0,5080 0,6600 0,6501 0,6832 0,5318 0,6793 0,6736 0,6376 0,6781 0,6209 0,5611 0,6899 -14,2259 -14,8161 -13,7921 -13,7130 -15,3647 -12,9506 -15,1597 -14,7566 -11,6249 -13,2054 -14,4649 -13,6466 -13,5976 -14,3123 -13,8217 -14,4466 -14,4732 -13,6089 -13,6599 -13,2738 -13,3882 -13,9684 -11,9766 -13,5028 -15,5573 -15,3165 -12,5885 -14,0380 Sig_VV -7,0517 -7,1605 -7,6791 -7,4037 -7,0218 -9,5519 -9,0668 -7,5222 -7,4140 -8,1645 -8,9411 -7,6758 -6,7914 -8,3078 -7,2299 -7,1313 -8,4481 -7,4317 -7,2920 -8,2742 -7,5528 -7,3267 -7,0563 -7,8507 -8,2224 -8,4783 -7,7192 -8,5916 (Sig_VH+Sig_VV)/2 Sig_VH/Sig_VV Sig_VH*Sig_VV Sig_VH+Sig_VV Sig_VH-Sig_VV Sig_VV-Sig_VH Sig_VV/Sig_VH -10,6388 -10,9883 -10,7356 -10,5583 -11,1932 -11,2513 -12,1132 -11,1394 -9,5194 -10,6850 -11,7030 -10,6612 -10,1945 -11,3101 -10,5258 -10,7890 -11,4606 -10,5203 -10,4760 -10,7740 -10,4705 -10,6476 -9,5164 -10,6768 -11,8899 -11,8974 -10,1538 -11,3148 2,0174 2,0691 1,7961 1,8522 2,1881 1,3558 1,6720 1,9617 1,5680 1,6174 1,6178 1,7779 2,0022 1,7228 1,9117 2,0258 1,7132 1,8312 1,8733 1,6042 1,7726 1,9065 1,6973 1,7199 1,8921 1,8066 1,6308 1,6339 100,3164 106,0905 105,9108 101,5268 107,8875 123,7032 137,4495 111,0021 86,1864 107,8162 129,3328 104,7493 92,3463 118,9039 99,9291 103,0232 122,2705 101,1373 99,6083 109,8298 101,1177 102,3426 84,5104 106,0068 127,9185 129,8580 97,1728 120,6086 -21,2776 -21,9766 -21,4712 -21,1167 -22,3865 -22,5025 -24,2265 -22,2788 -19,0388 -21,3700 -23,4060 -21,3224 -20,3890 -22,6201 -21,0516 -21,5779 -22,9213 -21,0406 -20,9519 -21,5480 -20,9409 -21,2951 -19,0329 -21,3535 -23,7797 -23,7948 -20,3077 -22,6296 -7,1742 -7,6556 -6,1130 -6,3093 -8,3429 -3,3987 -6,0929 -7,2344 -4,2109 -5,0409 -5,5238 -5,9707 -6,8062 -6,0045 -6,5918 -7,3153 -6,0251 -6,1772 -6,3679 -4,9996 -5,8354 -6,6417 -4,9203 -5,6521 -7,3349 -6,8382 -4,8693 -5,4464 7,1742 7,6556 6,1130 6,3093 8,3429 3,3987 6,0929 7,2344 4,2109 5,0409 5,5238 5,9707 6,8062 6,0045 6,5918 7,3153 6,0251 6,1772 6,3679 4,9996 5,8354 6,6417 4,9203 5,6521 7,3349 6,8382 4,8693 5,4464 0,4957 0,4833 0,5568 0,5399 0,4570 0,7376 0,5981 0,5098 0,6378 0,6183 0,6181 0,5625 0,4995 0,5805 0,5231 0,4936 0,5837 0,5461 0,5338 0,6233 0,5641 0,5245 0,5892 0,5814 0,5285 0,5535 0,6132 0,6120 NDVI Sig_VH Sig_VV 0,6519 0,6544 0,5951 0,6259 0,6981 0,5687 0,6532 0,6556 0,6160 0,5960 0,6570 0,6057 0,6550 0,5557 0,6677 0,6084 0,6257 0,6512 0,6448 -14,3869 -14,8362 -13,8771 -14,0121 -14,0886 -12,5527 -13,7121 -14,1728 -14,6807 -11,4989 -12,6634 -14,2876 -14,3602 -14,5999 -15,0051 -13,4321 -13,5001 -12,9573 -13,9908 -6,6472 -9,4605 -7,7212 -7,2417 -7,7522 -7,3182 -8,3762 -7,6066 -7,6958 -6,6063 -8,4768 -8,9569 -8,1295 -9,4406 -8,9276 -8,6324 -7,7945 -8,4935 -10,5736 (Sig_VH+Sig_VV)/2 Sig_VH/Sig_VV Sig_VH*Sig_VV Sig_VH+Sig_VV Sig_VH-Sig_VV Sig_VV-Sig_VH Sig_VV/Sig_VH -10,5170 -12,1483 -10,7991 -10,6269 -10,9204 -9,9354 -11,0441 -10,8897 -11,1883 -9,0526 -10,5701 -11,6222 -11,2449 -12,0203 -11,9664 -11,0323 -10,6473 -10,7254 -12,2822 2,1644 1,5682 1,7973 1,9349 1,8174 1,7153 1,6370 1,8632 1,9076 1,7406 1,4939 1,5952 1,7664 1,5465 1,6807 1,5560 1,7320 1,5256 1,3232 95,6319 140,3579 107,1474 101,4709 109,2182 91,8628 114,8549 107,8070 112,9805 75,9656 107,3455 127,9722 116,7414 137,8321 133,9601 115,9518 105,2271 110,0527 147,9331 -21,0340 -24,2967 -21,5983 -21,2538 -21,8408 -19,8709 -22,0883 -21,7794 -22,3766 -18,1052 -21,1402 -23,2445 -22,4897 -24,0405 -23,9327 -22,0645 -21,2946 -21,4508 -24,5644 -7,7397 -5,3757 -6,1559 -6,7704 -6,3364 -5,2345 -5,3359 -6,5662 -6,9849 -4,8926 -4,1866 -5,3307 -6,2307 -5,1593 -6,0775 -4,7997 -5,7056 -4,4638 -3,4172 7,7397 5,3757 6,1559 6,7704 6,3364 5,2345 5,3359 6,5662 6,9849 4,8926 4,1866 5,3307 6,2307 5,1593 6,0775 4,7997 5,7056 4,4638 3,4172 0,4620 0,6377 0,5564 0,5168 0,5502 0,5830 0,6109 0,5367 0,5242 0,5745 0,6694 0,6269 0,5661 0,6466 0,5950 0,6427 0,5774 0,6555 0,7558 Phụ biểu 02 Xây dựng mối quan hệ giá trị điểm ảnh với trữ lƣợng mgo_OTC NDVI Sig_VH 28,72 0,6601 -13,2517 30,27 0,4710 -13,8724 32,71 0,6453 35,45 38,4 Sig_VV (Sig_VH+Sig_VV)/2 Sig_VH/Sig_VV Sig_VH*Sig_VV Sig_VH+Sig_VV -5,8820 -9,5669 2,2529 77,9470 -19,1337 -6,8978 -10,3851 2,0111 95,6895 -20,7702 -13,2398 -5,2287 -9,2342 2,5322 69,2264 0,6618 -14,1901 -6,0902 -10,1401 2,3300 0,6330 -13,9174 -6,3951 -10,1563 2,1762 39,28 0,6916 -14,1526 -4,3846 -9,2686 40,11 0,6511 -14,2625 -6,9276 40,13 0,6818 -13,2959 -5,4850 41,01 0,6521 -13,8516 -6,4542 43,25 0,6418 -13,7948 44,08 0,6616 -14,7438 44,71 0,6351 47,16 Sig_VHSig_VV Sig_VV-Sig_VH Sig_VV/Sig_VH -7,3697 7,3697 0,4439 -6,9746 6,9746 0,4972 -18,4685 -8,0111 8,0111 0,3949 86,4204 -20,2803 -8,0999 8,0999 0,4292 89,0037 -20,3125 -7,5223 7,5223 0,4595 3,2278 62,0536 -18,5372 -9,7680 9,7680 0,3098 -10,5950 2,0588 98,8043 -21,1901 -7,3349 7,3349 0,4857 -9,3905 2,4240 72,9281 -18,7809 -7,8109 7,8109 0,4125 -10,1529 2,1461 89,4010 -20,3058 -7,3974 7,3974 0,4660 -5,6484 -9,7216 2,4423 77,9183 -19,4432 -8,1464 8,1464 0,4095 -6,2346 -10,4892 2,3648 91,9213 -20,9784 -8,5092 8,5092 0,4229 -13,1484 -5,3644 -9,2564 2,4510 70,5337 -18,5128 -7,7840 7,7840 0,4080 0,6856 -13,0332 -6,7207 -9,8769 1,9393 87,5921 -19,7539 -6,3125 6,3125 0,5157 48,34 0,6542 -14,4958 -7,6790 -11,0874 1,8877 111,3134 -22,1748 -6,8168 6,8168 0,5297 48,85 0,6638 -14,0214 -7,0936 -10,5575 1,9766 99,4618 -21,1150 -6,9278 6,9278 0,5059 49,96 0,6627 -14,2865 -7,2500 -10,7682 1,9706 103,5766 -21,5365 -7,0365 7,0365 0,5075 50,18 0,5869 -13,7463 -8,3192 -11,0328 1,6524 114,3586 -22,0655 -5,4271 5,4271 0,6052 51,05 0,5465 -13,6879 -7,3365 -10,5122 1,8657 100,4213 -21,0244 -6,3514 6,3514 0,5360 51,29 0,5365 -15,6374 -9,6911 -12,6643 1,6136 151,5439 -25,3285 -5,9463 5,9463 0,6197 51,97 0,6677 -13,9945 -6,2269 -10,1107 2,2474 87,1425 -20,2214 -7,7676 7,7676 0,4450 52,47 0,6590 -13,0592 -6,5717 -9,8154 1,9872 85,8210 -19,6309 -6,4875 6,4875 0,5032 53,65 0,5548 -13,1119 -8,7440 -10,9279 1,4995 114,6502 -21,8559 -4,3679 4,3679 0,6669 53,78 0,5895 -18,4165 -10,5275 -14,4720 1,7494 193,8797 -28,9440 -7,8890 7,8890 0,5716 55,08 0,6734 -14,7047 -7,1862 -10,9454 2,0463 105,6702 -21,8909 -7,5186 7,5186 0,4887 57 0,6223 -13,5204 -7,5970 -10,5587 1,7797 102,7145 -21,1174 -5,9234 5,9234 0,5619 57,57 0,5810 -11,4965 -5,6119 -8,5542 2,0486 64,5174 -17,1084 -5,8846 5,8846 0,4881 mgo_OTC NDVI Sig_VH 58,11 0,5971 -14,2259 58,71 0,6191 -14,8161 58,78 0,5830 58,89 Sig_VV (Sig_VH+Sig_VV)/2 Sig_VH/Sig_VV Sig_VH*Sig_VV Sig_VH+Sig_VV -7,0517 -10,6388 2,0174 100,3164 -21,2776 -7,1605 -10,9883 2,0691 106,0905 -21,9766 -13,7921 -7,6791 -10,7356 1,7961 105,9108 0,5700 -13,7130 -7,4037 -10,5583 1,8522 60,13 0,6437 -15,3647 -7,0218 -11,1932 61,56 0,5360 -12,9506 -9,5519 -11,2513 62,01 0,6401 -15,1597 -9,0668 63,87 0,6553 -14,7566 64,4 0,5395 -11,6249 65,63 0,6778 66,42 66,42 Sig_VHSig_VV Sig_VV-Sig_VH Sig_VV/Sig_VH -7,1742 7,1742 0,4957 -7,6556 7,6556 0,4833 -21,4712 -6,1130 6,1130 0,5568 101,5268 -21,1167 -6,3093 6,3093 0,5399 2,1881 107,8875 -22,3865 -8,3429 8,3429 0,4570 1,3558 123,7032 -22,5025 -3,3987 3,3987 0,7376 -12,1132 1,6720 137,4495 -24,2265 -6,0929 6,0929 0,5981 -7,5222 -11,1394 1,9617 111,0021 -22,2788 -7,2344 7,2344 0,5098 -7,4140 -9,5194 1,5680 86,1864 -19,0388 -4,2109 4,2109 0,6378 -13,2054 -8,1645 -10,6850 1,6174 107,8162 -21,3700 -5,0409 5,0409 0,6183 0,5314 -14,4649 -8,9411 -11,7030 1,6178 129,3328 -23,4060 -5,5238 5,5238 0,6181 0,6611 -13,6466 -7,6758 -10,6612 1,7779 104,7493 -21,3224 -5,9707 5,9707 0,5625 67,58 0,6577 -13,5976 -6,7914 -10,1945 2,0022 92,3463 -20,3890 -6,8062 6,8062 0,4995 67,93 0,6097 -14,3123 -8,3078 -11,3101 1,7228 118,9039 -22,6201 -6,0045 6,0045 0,5805 67,95 0,6225 -13,8217 -7,2299 -10,5258 1,9117 99,9291 -21,0516 -6,5918 6,5918 0,5231 68,72 0,6689 -14,4466 -7,1313 -10,7890 2,0258 103,0232 -21,5779 -7,3153 7,3153 0,4936 69,33 0,5080 -14,4732 -8,4481 -11,4606 1,7132 122,2705 -22,9213 -6,0251 6,0251 0,5837 70,21 0,6600 -13,6089 -7,4317 -10,5203 1,8312 101,1373 -21,0406 -6,1772 6,1772 0,5461 70,23 0,6501 -13,6599 -7,2920 -10,4760 1,8733 99,6083 -20,9519 -6,3679 6,3679 0,5338 71,06 0,6832 -13,2738 -8,2742 -10,7740 1,6042 109,8298 -21,5480 -4,9996 4,9996 0,6233 72,05 0,5318 -13,3882 -7,5528 -10,4705 1,7726 101,1177 -20,9409 -5,8354 5,8354 0,5641 72,2 0,6793 -13,9684 -7,3267 -10,6476 1,9065 102,3426 -21,2951 -6,6417 6,6417 0,5245 72,54 0,6736 -11,9766 -7,0563 -9,5164 1,6973 84,5104 -19,0329 -4,9203 4,9203 0,5892 72,92 0,6376 -13,5028 -7,8507 -10,6768 1,7199 106,0068 -21,3535 -5,6521 5,6521 0,5814 73,72 0,6781 -15,5573 -8,2224 -11,8899 1,8921 127,9185 -23,7797 -7,3349 7,3349 0,5285 75,45 0,6209 -15,3165 -8,4783 -11,8974 1,8066 129,8580 -23,7948 -6,8382 6,8382 0,5535 75,73 0,5611 -12,5885 -7,7192 -10,1538 1,6308 97,1728 -20,3077 -4,8693 4,8693 0,6132 mgo_OTC NDVI Sig_VH 76,99 0,6899 -14,0380 77,56 0,6519 -14,3869 78,88 0,6544 79,68 Sig_VV (Sig_VH+Sig_VV)/2 Sig_VH/Sig_VV Sig_VH*Sig_VV Sig_VH+Sig_VV -8,5916 -11,3148 1,6339 120,6086 -22,6296 -6,6472 -10,5170 2,1644 95,6319 -21,0340 -14,8362 -9,4605 -12,1483 1,5682 140,3579 0,5951 -13,8771 -7,7212 -10,7991 1,7973 80,81 0,6259 -14,0121 -7,2417 -10,6269 80,94 0,6981 -14,0886 -7,7522 -10,9204 82,54 0,5687 -12,5527 -7,3182 Sig_VHSig_VV Sig_VV-Sig_VH Sig_VV/Sig_VH -5,4464 5,4464 0,6120 -7,7397 7,7397 0,4620 -24,2967 -5,3757 5,3757 0,6377 107,1474 -21,5983 -6,1559 6,1559 0,5564 1,9349 101,4709 -21,2538 -6,7704 6,7704 0,5168 1,8174 109,2182 -21,8408 -6,3364 6,3364 0,5502 -9,9354 1,7153 91,8628 -19,8709 -5,2345 5,2345 0,5830 87,4 0,6532 -13,7121 -8,3762 -11,0441 1,6370 114,8549 -22,0883 -5,3359 5,3359 0,6109 87,57 0,6556 -14,1728 -7,6066 -10,8897 1,8632 107,8070 -21,7794 -6,5662 6,5662 0,5367 91,67 0,6160 -14,6807 -7,6958 -11,1883 1,9076 112,9805 -22,3766 -6,9849 6,9849 0,5242 93,2 0,5960 -11,4989 -6,6063 -9,0526 1,7406 75,9656 -18,1052 -4,8926 4,8926 0,5745 93,99 0,6570 -12,6634 -8,4768 -10,5701 1,4939 107,3455 -21,1402 -4,1866 4,1866 0,6694 95,88 0,6057 -14,2876 -8,9569 -11,6222 1,5952 127,9722 -23,2445 -5,3307 5,3307 0,6269 96,7 0,6550 -14,3602 -8,1295 -11,2449 1,7664 116,7414 -22,4897 -6,2307 6,2307 0,5661 101,95 0,5557 -14,5999 -9,4406 -12,0203 1,5465 137,8321 -24,0405 -5,1593 5,1593 0,6466 117,23 0,6677 -15,0051 -8,9276 -11,9664 1,6807 133,9601 -23,9327 -6,0775 6,0775 0,5950 125,79 0,6084 -13,4321 -8,6324 -11,0323 1,5560 115,9518 -22,0645 -4,7997 4,7997 0,6427 129,34 0,6257 -13,5001 -7,7945 -10,6473 1,7320 105,2271 -21,2946 -5,7056 5,7056 0,5774 159,63 0,6512 -12,9573 -8,4935 -10,7254 1,5256 110,0527 -21,4508 -4,4638 4,4638 0,6555 165,98 0,6448 -13,9908 -10,5736 -12,2822 1,3232 147,9331 -24,5644 -3,4172 3,4172 0,7558 Phụ biểu 03 Xây dựng mối quan hệ trữ lƣợng với tổ hợp giá trị điểm ảnh mgo_OTC 28,72 30,27 32,71 35,45 38,4 39,28 40,11 40,13 41,01 43,25 44,08 44,71 47,16 48,34 48,85 49,96 50,18 51,05 51,29 51,97 52,47 53,65 53,78 55,08 57 57,57 NDVI/(Sig_VV/Sig_VH) 1,487133915 0,947221907 1,633974567 1,542073232 1,377566104 2,232404016 1,340426626 1,652756145 1,399464019 1,567453287 1,564679314 1,556668848 1,329504028 1,234939009 1,31217939 1,305866233 0,969704478 1,019581976 0,865729355 1,500590769 1,309610223 0,832003223 1,031247014 1,377868775 1,107528437 1,19019973 NDVI*(Sig_VV/Sig_VH) 0,292996753 0,23419277 0,254837439 0,284050641 0,290868267 0,214270455 0,316236739 0,281273064 0,303841215 0,262791664 0,279781812 0,259117989 0,353521002 0,346554536 0,335845988 0,336293296 0,355168186 0,292904737 0,332507175 0,297093176 0,331637048 0,370008825 0,336976039 0,329069825 0,349671365 0,283603435 NDVI+(Sig_VV/Sig_VH) 1,103965584 0,968225066 1,040208855 1,091021843 1,092507806 1,001429513 1,136788492 1,094351937 1,118038387 1,051262178 1,084501451 1,043098077 1,201230212 1,183937332 1,169755248 1,170156282 1,192060783 1,082464367 1,156266873 1,11264809 1,162249011 1,221714619 1,16113014 1,162058481 1,184202667 1,0691276 NDVI-(Sig_VV/Sig_VH) 0,216224416 -0,026243066 0,250369145 0,232650157 0,173494194 0,381810487 0,165351508 0,269284063 0,186131613 0,232347822 0,238780549 0,227115923 0,169911788 0,124456668 0,157934752 0,155217718 -0,018334783 0,010495633 -0,083212873 0,22273991 0,155802989 -0,112032619 0,01786186 0,184663519 0,060419333 0,0928444 mgo_OTC 58,11 58,71 58,78 58,89 60,13 61,56 62,01 63,87 64,4 65,63 66,42 66,42 67,58 67,93 67,95 68,72 69,33 70,21 70,23 71,06 72,05 72,2 72,54 72,92 73,72 75,45 75,73 76,99 NDVI/(Sig_VV/Sig_VH) 1,204593862 1,280952496 1,047138416 1,055817448 1,408555221 0,726713989 1,070276631 1,285516415 0,845862209 1,096288211 0,85963683 1,175323057 1,316875153 1,050344942 1,190150103 1,355044734 0,870302889 1,208561929 1,21785393 1,096015932 0,942691271 1,295162446 1,143358422 1,096664251 1,283080184 1,121683977 0,91505566 1,127249927 NDVI*(Sig_VV/Sig_VH) 0,295981886 0,2991925 0,324610687 0,307765762 0,294184731 0,395335723 0,382842343 0,33403714 0,344049146 0,419069519 0,328451217 0,37184444 0,328499605 0,35390459 0,32564151 0,330187758 0,296520886 0,360411982 0,347053045 0,425869272 0,300009734 0,356328148 0,396888195 0,370720062 0,358412911 0,343692461 0,344065213 0,422236576 NDVI+(Sig_VV/Sig_VH) 1,092800381 1,102364146 1,13979453 1,109941993 1,100727287 1,273566647 1,238198693 1,165045562 1,177225631 1,296079546 1,149492308 1,223561438 1,157171573 1,19015645 1,145626079 1,162526412 1,091702681 1,206076172 1,183949745 1,306544778 1,095939851 1,203861076 1,262809077 1,219031958 1,206663256 1,174438937 1,174297207 1,301926104 NDVI-(Sig_VV/Sig_VH) 0,101415619 0,135781854 0,02624547 0,030136007 0,186712713 -0,201566647 0,042031307 0,145542438 -0,098303631 0,059532454 -0,086762308 0,098614562 0,158264427 0,02922355 0,099463921 0,175261588 -0,075704681 0,113893828 0,116296255 0,059851222 -0,032329851 0,154818924 0,084462923 0,056202042 0,149614744 0,067357063 -0,052087207 0,077879896 mgo_OTC 77,56 78,88 79,68 80,81 80,94 82,54 87,4 87,57 91,67 93,2 93,99 95,88 96,7 101,95 117,23 125,79 129,34 159,63 165,98 NDVI/(Sig_VV/Sig_VH) 1,411037984 1,026218731 1,06959515 1,211014192 1,268768898 0,975478896 1,069268327 1,22158774 1,175106535 1,037422116 0,981435457 0,96624783 1,156975494 0,859344069 1,122170616 0,946628543 1,083785155 0,993413485 0,853156178 NDVI*(Sig_VV/Sig_VH) 0,301214046 0,417275371 0,33112213 0,323458849 0,384150387 0,331549654 0,398997106 0,351880839 0,322921435 0,342424403 0,439772441 0,379736673 0,370793334 0,359309235 0,397241329 0,390983869 0,361285216 0,426848136 0,487291894 NDVI+(Sig_VV/Sig_VH) 1,113966959 1,292045278 1,151515502 1,142684753 1,248388144 1,151695698 1,264032766 1,192336797 1,140224449 1,170538273 1,326365031 1,232637174 1,221093979 1,202293256 1,262635697 1,25104436 1,203113045 1,30667945 1,400529772 NDVI-(Sig_VV/Sig_VH) 0,189911041 0,016718722 0,038722498 0,109055247 0,147889856 -0,014295698 0,042313234 0,118927203 0,091793551 0,021499727 -0,012427031 -0,021159174 0,088866021 -0,090951256 0,072688303 -0,03430036 0,048374955 -0,00431745 -0,110977772