Ứng dụng công nghệ gis và viễn thám đánh giá thảm thực vật rừng tại huyện tân phú, tỉnh đồng nai

i BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO Q BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP LÊ DANH ĐỨC ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ GIS VÀ VIỄN THÁM ĐÁNH GIÁ THẢM THỰC VẬT RỪNG TẠI HUYỆN TÂN PHÚ, TỈNH ĐỒNG NAI LUẬN VĂN THẠC SĨ LÂM NGHIỆP Đồng Nai, 2023 ii BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO A BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP LÊ DANH ĐỨC ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ GIS VÀ VIỄN THÁM ĐÁNH GIÁ THẢM THỰC VẬT RỪNG TẠI HUYỆN TÂN PHÚ, TỈNH ĐỒNG NAI CHUYÊN NGÀNH: QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG MÃ SỐ: 8850101 LUẬN VĂN THẠC SĨ LÂM NGHIỆP NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS LÊ PHÚ TUẤN Đồng Nai, 2023 i CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết đạt luận văn sản phẩm nghiên cứu tìm hiểu riêng cá nhân tơi Trong tồn nội dung luận văn, điều trình bày cá nhân tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu Tất tài liệu tham khảo có xuất xứ rõ ràng trích dẫn hợp pháp Tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm kết sản phẩm kế thừa công bố người khác Đồng Nai, Ngày tháng 12 năm 2023 Tác giả luận văn Lê Danh Đức ii LỜI CẢM ƠN Lời xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành sâu sắc tới thầy giáo hướng dẫn TS Lê Phú Tuấn định hướng, khuyến khích, dẫn giúp đỡ tơi suốt q trình thực Luận văn Thạc Sỹ Được đồng ý Nhà trường, Phòng Khoa học công nghệ hợp tác quốc tế, thực Luận văn Thạc Sỹ “Ứng dụng công nghệ GIS viễn thám đánh giá thảm thực vật huyện Tân Phú, tỉnh Đồng Nai” Trong thời gian thực Luận văn, nỗ lực thân, nhận nhiều trợ giúp, hướng dẫn tận tình thầy, cơ, tổ chức cá nhân trường Nhân dịp này, xin phép gửi lời cảm ơn đến thầy, cô giáo Phân hiệu trường đại học Lâm nghiệp phân hiệu tỉnh Đồng Nai tạo điều kiện động viên giúp đỡ suốt thời gian thực luận văn Thạc sĩ Cuối xin cảm ơn gia đình, người thân tồn thể bạn bè động viên, giúp đỡ suốt q trình học tập nghiên cứu, hồn thành luận văn Tuy nhiên, thân nhiều hạn chế chun mơn thực tế, thời gian hồn thành luận văn không nhiều nên luận văn không tránh khỏi thiếu sót Kính mong nhận dẫn, góp ý thầy giáo bạn để luận văn hồn thiện Tơi xin chân thành cảm ơn! Đồng Nai, Ngày 12 tháng 12 năm 2023 Tác giả luận văn Lê Danh Đức iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC BẢNG BIỂU vii DANH MỤC HÌNH ẢNH viii MỞ ĐẦU 1 Sự cần thiết nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu 2.1 Mục tiêu tổng quát 2.2 Mục tiêu cụ thể Đối tượng phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng vật liệu nghiên cứu 3.2 Phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu 4.1 Phương pháp kế thừa tài liệu 4.2 Phương pháp xây dựng đồ trạng lớp phủ thực vật 4.3 Phương pháp đánh giá biến động thảm thực vật rừng 12 4.4 Phương pháp đề xuất giải pháp kỹ thuật giám sát thảm thực vật rừng 13 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài 13 CHƯƠNG TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 14 1.1 Tổng quan nghiên cứu giám sát biến động thảm thực vật rừng 14 1.1.1 Nghiên cứu giám sát biến động thảm thực vật rừng Thế giới 14 1.1.2 Nghiên cứu giám sát biến động thảm thực vật rừng Việt Nam 15 1.2 Một số ứng dụng hệ thống Viễn thám GIS Việt Nam 18 CHƯƠNG NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 20 iv CHƯƠNG ĐẶC ĐIỂM KHU VỰC NGHIÊN CỨU 21 3.1 Điều kiện tự nhiên 21 3.1.1 Vị trí địa lý 21 3.1.2 Địa hình 22 3.1.3 Khi hậu thời tiết, thủy văn 23 3.2 Đặc điểm kinh tế - xã hội 24 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 26 4.1 Hiện trạng tài nguyên rừng đặc điểm lâm học thảm thực vật rừng khu vực nghiên cứu 26 4.1.1 Hiện trạng tài nguyên rừng 26 4.1.2 Đặc điểm lâm học thảm thực vật rừng 26 4.2 Xây dựng đồ trạng thảm thực vật rừng giai đoạn 2015 – 2023 32 4.2.1 Bộ mẫu khóa giải đoán ảnh vệ tinh cho khu vực nghiên cứu 32 4.2.2 Giải đoán ảnh thành lập đồ trạng tài nguyên rừng 38 4.2.3 Kiểm chứng kết giải đoán ảnh 40 4.2.4 Thành lập đồ trạng thảm thực vật rừng khu vực nghiên cứu 41 4.3 Đánh giá biến động tài nguyên rừng khu vực nghiên cứu giai đoạn 2015 – 2023 47 4.3.1 Biến động tài nguyên rừng huyện Tân Phú giai đoạn 2015 - 2019 47 4.3.2 Biến động tài nguyên rừng huyện Tân Phú giai đoạn 2019 - 2023 50 4.3.3 Biến động tài nguyên rừng huyện Tân Phú giai đoạn 2015 - 2023 53 4.4 Các giải pháp quản lý kỹ thuật giám sát thảm thực vật rừng 56 4.4.1 Đề xuất ứng dụng GIS viễn thám giám sát tài nguyên rừng 56 4.4.2 Đề xuất đầu tư trang thiết bị nâng cao lực ứng dụng công nghệ quản lý rừng 57 v 4.4.3 Đề xuất quy trình thành lập đồ trạng đánh giá biến động lớp phủ từ liệu viễn thám 58 KẾT LUẬN, TỒN TẠI, KIẾN NGHỊ 65 Kết luận 65 Tồn 66 Kiến nghị 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO vi DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Nghĩa đầy đủ Từ viết tắt CSDL Cơ sở liệu DKH Đất khác DT1 Đất trống núi đất DTR Đất trồng rừng chưa thành rừng GIS Hệ thống thơng tin địa lý GPS Hệ thống định vị tồn cầu HG Hỗn giao gỗ - tre nứa LRTX Lá rộng thường xanh MKA Mẫu khóa ảnh MN Mặt nước RT Rừng trồng VQG Vườn Quốc Gia vii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1 Danh sách ảnh viễn thám nghiên cứu Bảng Ma trận sai số phân loại khu vực nghiên cứu 11 Bảng Ma trận biến động thời điểm 12 Bảng Đặc điểm lâm học kiểu rừng khu vực nghiên cứu 26 Bảng 2.Một số mẫu khóa giải đoán ảnh khu vực nghiên cứu 33 Bảng Số lượng mẫu khóa ảnh theo kiểu rừng đất lâm nghiệp 35 Bảng 4 Ngưỡng giá trị NDVI trung bình trạng thái 36 Bảng Kết kiểm chứng trạng thái 41 Bảng Diện tích trạng thái rừng năm 2023 43 Bảng Diện tích trạng thái rừng năm 2015 45 Bảng Diện tích trạng thái rừng năm 2019 45 Bảng Biến động diện tích trạng thái rừng giai đoạn 2015 - 2019 49 Bảng 10 Ma trận biến động trạng thái rừng giai đoạn 2015 - 2019 49 Bảng 11 Biến động diện tích trạng thái rừng giai đoạn 2019 - 2023 52 Bảng 12 Ma trận biến động trạng thái rừng giai đoạn 2019 - 2023 52 Bảng 13 Biến động diện tích trạng thái rừng giai đoạn 2015 - 2023 55 Bảng 14 Ma trận biến động trạng thái rừng giai đoạn 2015 - 2023 55 viii DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1 Ảnh Landsat năm 2015 khu vực nghiên cứu Hình Ảnh Landsat năm 2019 khu vực nghiên cứu Hình Ảnh Landsat năm 2023 khu vực nghiên cứu Hình Mẫu khóa ảnh phục vụ nghiên cứu Hình Sơ đồ phương pháp xây dựng đồ thảm thực vật rừng Hình Sơ đồ thành lập đồ biến động thảm thực vật rừng 12 Hình Bản đồ vị trí khu vực nghiên cứu 21 Hình Biểu đồ mật độ rừng bình quân trạng thái rừng 28 Hình Biểu đồ độ tàn che bình quân trạng thái rừng 29 Hình Biểu đồ đường kính D.13 bình qn trạng thái rừng 30 Hình 4 Biểu đồ chiều cao vút bình quân trạng thái rừng 31 Hình Biểu đồ đường kính tán bình qn trạng thái rừng 32 Hình Bản đồ số NDVI năm 2023 37 Hình Bản đồ số NDVI năm 2019 37 Hình Bản đồ số NDVI năm 2015 38 Hình Kết phần vùng ảnh khu vực nghiên cứu 39 Hình 10 Kết giải đốn trạng thái 40 Hình 11 Bản đồ trạng thảm thực vật rừng năm 2023 42 Hình 12 Bản đồ trạng thảm thực vật rừng năm 2015 44 Hình 13 Bản đồ trạng thảm thực vật rừng năm 2019 46 Hình 14 Bản đồ biến động lớp phủ thực vật rừng giai đoạn 2015 - 2019 48 Hình 15 Bản đồ biến động lớp phủ thực vật rừng gia đoạn 2019 – 2023 51 Hình 16 Bản đồ biến động lớp phủ thực vật rừng gia đoạn 2015 – 2023 54 Hình 17 Sơ đồ trình xây dựng đồ trạng đánh giá biến động lớp phủ thực vật rừng từ ảnh viễn thám 60 55 Từ đồ biến động trạng lớp phủ thảm thực vật, tiến hành xuất liệu thành lập bảng ma trận biến động Kết biện động diện tích trạng lớp phủ thảm thực vật rừng huyện Tân Phú giai đoạn 2015 - 2023 trình bày cụ thể bảng 4.13 4.14 sau: Bảng 13 Biến động diện tích trạng thái rừng giai đoạn 2015 - 2023 TT Trạng thái Diện tích 2019 (ha) Diện tích 2023 (ha) Biến động (ha) Diện tích đất khác 152,80 201,88 +49,08 Đất trống núi đất 2.434,21 2.942,57 +508,36 Đất trồng chưa thành rừng 601,76 290,17 Rừng hỗn giao - gỗ tre nứa 18.219,83 18.186,55 Rừng tự nhiên rộng thường xanh 20.050,89 20.004,88 Mặt nước 779,74 782,47 +2,73 Rừng trồng 6.350,20 6.167,41 -182,79 Tổng 48.589,43 48.575,93 -311,59 -33,28 -46,01 Bảng 14 Ma trận biến động trạng thái rừng giai đoạn 2015 - 2023 2015 DKH DT1 DTR HG LRTX MN RT Tổng 2023 DKH 153,512 10,022 3,755 5,395 4,855 0,766 24,293 179,25 DT1 4,572 2.332,987 64,486 14,458 3,563 3,195 467,271 2.724,08 DTR 1,056 63,989 121,156 13,578 7,606 0,041 81,451 591,95 HG 1,184 7,527 3,019 18.001,164 39,081 0,437 40,551 18.333,40 LRTX 0,921 4,258 2,458 121,404 19.883,253 0,313 10,598 19.938,00 MN 0,660 94,155 4,601 0,703 RT 17,491 159,769 386,638 80,253 12,910 Tổng 179,25 2.724,08 18.333,40 19.938,00 591,95 2,068 676,064 0,914 684,88 0,959 5.383,984 6.137,87 684,88 6.137,87 56 Phân tích kết bảng ma trận biến động diện tích trạng thái rừng huyện Tân Phú giai đọan 2015 – 2023, cho thấy gian đoạn tổng diện tích rừng đất lâm nghiệp giảm 13,5 Trạng thái đất trống núi đât có biến động lớn tăng 508,36 so với năm 2015, diện tích đất trồng chưa thành rừng giảm 311,59 4.4 Các giải pháp quản lý kỹ thuật giám sát thảm thực vật rừng 4.4.1 Đề xuất ứng dụng GIS viễn thám giám sát tài nguyên rừng * Ứng dụng viễn thám quản lý theo dõi tài nguyên rừng Nhận thức tầm quan trọng tài nguyên rừng trình hình thành phát triển lồi người, có vai trị to lớn việc phịng hộ bảo vệ mơi trường sinh thái Vì sử dụng ứng dụng ảnh viễn thám vào việc sử dụng khai thác rừng phương án tối ưu Nhà Nước Ảnh viễn thám phân phân loại độ che phủ rừng, xử lý phân tích khu vực độ che phủ ít, quản lý khu vực rừng đầu nguồn, để từ nhà nước có sách hợp lý việc trồng rừng, phủ xanh đất trống đồi trọc Xây dựng hệ thống thông tin giám sát biến động rừng góp phần nâng cao lực quản lý nhà nước rừng, góp phần tích cực vào việc quản lý rừng, phát sớm tượng suy thoái rừng, làm sở cho quan quản lý rừng nhanh chóng tìm ngun nhân nhằm hạn chế, ngăn chặn tác hại nó, góp phần bảo vệ thiên nhiên, môi trường sống người cách hiệu * Ứng dụng ảnh viễn thám giám sát cháy rừng Phần mềm phát sớm cháy rừng xây dựng yêu cầu thực tiễn nâng cao hiệu cơng tác phịng cháy chữ cháy rừng Niệt 57 Nam Phần mềm khai thác tư liệu ảnh vệ tinh MODIS phát sướm cháy rừng nước ta Phần mềm có giao diện trực quan, thiết kế với hợp phần riêng biệt, hợp phần tải cập nhật điểm cháy thiết kế để hoạt động liên tục máy chủ, tự động tải cập nhật thơng tin điểm có nguy cháy rừng, đồng thời truyền thông tin đến đối tượng sử dụng Kết phần mềm kết hợp với đồ kiểm kê rừng để cung cấp thông tin chi tiết đám cháy * Ảnh viễn thám ước tính sinh khối rừng Ứng dụng ảnh viễn thám việc ước tính sinh khối, nhằm hỗ trợ việc tính tốn sinh khối rừng cách nhanh chóng kịp thời, nhiều quốc gia giới tiến hành nghiên cứu tính tốn trữ lượng sinh khối thảm thực vật dựa ảnh viễn thám Landsat, SPOT, AVHRR NOAA, ALOS,…Chính cơng nghệ góp phần làm rõ sở lý thuyết từ tính tốn thực nghiệm ảnh, nhằm đề xuất giải pháp hiệu việc giám sát thảm phủ thực vật Tuy nhiên, để tính sinh khối tổng thể rừng cần có nghiên cứu tiếp tục việc tính thể tích rừng chiều cao tương ứng cho khu vực Ngoài ra, chưa phù hợp số việc ước tính diện tích rừng tạo từ ảnh vệ tinh thống kê rừng truyền thống (do vấn đề xác định khu vực rừng) cần giải từ liệu bổ trợ GIS 4.4.2 Đề xuất đầu tư trang thiết bị nâng cao lực ứng dụng công nghệ quản lý rừng Cơ quan quản lý lâm nghiệp địa phương cần chủ động đề xuất quan cấp đầu tư nâng cấp trang thiết bị công nghệ nhằm nâng cao hiệu cơng tác quản lý, giám sát tài ngun rừng, phịng cháy chữa cháy rừng như: Thiết bị máy bay không người lái UAV; lắp đặt hệ thống 58 Camera tự động giám sát truyền tinh cảnh bảo cháy rừng; phần mềm chuyên dụng Smart phone tuần tra rừng (Vtool Survey, Locusmap; GeoPfes,…), xây dựng hệ thống tự động phát sớm cảnh báo rừng từ liệu viễn thám Tổ chức lớp tập huấn sử dụng ảnh viễn thám, sử dụng công nghệ thông tin, phần mềm theo dõi diễn biến rừng cho lực lượng kiểm lâm cán quản lý bảo vệ rừng địa bàn 4.4.3 Đề xuất quy trình thành lập đồ trạng đánh giá biến động lớp phủ từ liệu viễn thám Để thành lâp đồ trạng rừng, liệu sử dụng ảnh Landsat8 (độ phân giải 30m) Sentiel 2A (độ phân giải 10m) có độ xác trung bình nguồn ảnh cung cấp miễn phí Bản đồ thành từ giải đốn ảnh viễn thám kết hợp kiểm chứng thực tế hiệu chỉnh sai số có độ tin cậy cao Ảnh vệ tinh cập nhật liên tục bề mặt trái đất thông qua chu kỳ chụp ảnh nguồn tài liệu vô quan trọng xây dựng đồ đánh giá diễn biến tài nguyên rừng Việc sử dụng ảnh viễn thám quản lý tài nguyên rừng cho người sử dụng liên tục nắm bắt tình hình thay đổi tài nguyên rừng từ đưa biện pháp quản lý, sách phát triển cho thích hợp Tại khu vực nghiên cứu có số nhân tố ảnh hưởng đến trình kết giải đốn ảnh vào mùa mưa ảnh viễn thám quang học khó phát huy hiệu giám sát bị mây che khuất Việc sử dụng ảnh viễn thám có độ phân giải trung bình ảnh hướng đến xác kết giải đoán, đặc biệt trạng thái rừng tự nhiên thường bị nhầm lẫn 59 Từ kết thành lập đồ trạng lớp phủ thực vật rừng tài huyện Tân Phú, đề tài đề xuất sơ đồ mơ hình thành lập đồ biến động lớp phủ thực vật rừng từ ảnh viễn thám phục vụ công tác quản lý bảo vệ rừng nhứ sau: 60 Hình 15 Sơ đồ trình xây dựng đồ trạng đánh giá biến động lớp phủ thực vật rừng từ ảnh viễn thám 61 Quy trình xây dựng đồ trạng biến động lớp phủ thực vật rừng gồm bước sau đây: Bước 1: chuẩn bị tư liệu ảnh số liệu khác Tiến hành thu thập lựa chọn ảnh Landsat Sentiel 2A cho khu vực nghiên cứu Ảnh vệ tinh cần nắn chỉnh hình học, chuyển đổi giá trị cấp độ xám, gộp nhóm kênh ảnh, tăng cường chất lượng ảnh cắt ranh giới khu vực nghiên cứu Bản đồ trạng rừng làm tư liệu tham khảo, báo cáo, quy định xây dựng đồ trạng tài nguyên rừng Bươc 2: Xây dựng mẫu khóa giải đốn ảnh: Việc xây dựng mẫu khóa ảnh đóng vai trị quan trọng việc giải đốn ảnh vệ tinh Đây coi chìa khóa định đến độ xác đồ thành Bộ mẫu khóa ảnh đại diện cho trạng thái, phân bố đồng toàn cảnh ảnh cho độ xác cao Số lượng MKA lựa chọn đảm bảo tiêu chí tham gia phân loại phải có dung lượng đủ lớn để xác định cách xác ngưỡng cho đối tượng phân tách ảnh Số lượng MKA phụ thuộc diện tích đối tượng (trạng thái) phân tách phải đảm bảo trạng thái xuất phần ảnh sử dụng tối thiểu phải có mẫu Phương pháp chọn mẫu: Có thể chọn vị trí điểm mẫu ảnh theo phương pháp: chọn mẫu dựa vào tham khảo đồ trạng rừng gần chọn mẫu dựa vào đặc điểm phổ ảnh vệ tinh - Chọn mẫu đại diện cho trạng thái rừng dựa vào đồ trạng rừng gần Căn vào đồ trạng rừng gần để xác định tuyến điều tra qua trạng thái rừng cho cảnh ảnh Trên tuyến chọn điểm đại diện cho trạng thái rừng để xây dựng mẫu khoá ảnh 62 - Chọn mẫu dựa vào đặc điểm phổ ảnh vệ tinh Các đối tượng ảnh vệ tinh phân loại nhờ cấu trúc phổ khác Căn vào giá trị phổ khác làm sở lựa chon số lượng MKA Có thể sử dụng xám độ số thực vật NDVI để làm sở phân chia đối tượng phù hợp thành nhóm trạng thái Xác định tổng số lơ trạng thái thuộc nhóm Kết hợp với đồ địa hình giao thơng để lựa chọn nhóm trạng thái 20 lơ Điểm mẫu khóa ảnh lấy vị trí tâm lơ Bước 3: Xây dựng đồ giải đoán: Sau xác định trạng thái lập MKA ngồi thực địa tiến hành sử dụng phần mềm eCognition Developer phân loại đối tượng rừng theo phương pháp hướng đối tượng Việc phân loại ảnh sơ phương pháp không kiểm định (chia lô tự động chưa xác định tên trạng thái) nhằm tách lô/đối tượng tương đối đồng ảnh làm thiết kế hệ thống mẫu ảnh Khoanh vi diện tích đồng ảnh phương pháp phân loại không kiểm định Sử dụng chức "Multiresolution segmentation" phần mềm eCognition để khoanh diện tích đồng ảnh thành lô trạng thái tương đối đồng tên trạng thái trữ lượng rừng Chức thực dựa sở tham số người giải đoán đưa vào ban đầu Scale, parameter, Shape, Compactness Để lựa chọn tham số phù hợp với ảnh ta áp dụng nguyên tắc giữ nguyên giá trị tham số thay đổi giá trị tham số lại Dựa kết phân loại từ ảnh mà chọn giá trị phù hợp cho ba thông số, tiếp đến đưa hệ thống mẫu khóa ảnh thu thập ngồi thực địa vào phần mềm eCognition để sở kiểm định Sử dụng chức “assign class by thematic layer” để gắn trạng thái phù hợp cho lơ diện tích khoanh vi từ bước phân loại khơng kiểm định 63 Bộ mẫu khóa ảnh thu thập thực địa sử dụng làm sở cho phân loại có kiểm định Các điểm mẫu thực địa tương ứng với đối tượng khác ảnh vệ tinh Sau trình phân loại có kiểm định lơ tự động gắn trạng thái theo quy định Các trạng thái rừng phân loại theo thông tư Số: 33/2018/TT-BNNPTNT quy định tiêu chí xác định phân loại rừng Đây thơng tư quy định tiêu chí xác định rừng hệ thống phân loại rừng phục vụ cho công tác điều tra, kiểm kê, thống kê rừng, quy họach bảo vệ phát triển rừng, quản lý tài nguyên rừng xây dựng chương trình, dự án lâm nghiệp Sử dụng phần mềm eCognition Developer phân loại ảnh, dựa điểm mẫu điều tra thực địa Sau gán trạng thái cho tất đối tượng thuật toán nội suy từ điểm mẫu để thành lập đồ phân loại trạng rừng Bước 4: Kiểm chứng kết giải đốn: Sau có đồ phân loại trạng rừng tiến hành bố trí ngẫu nhiên hệ thống điểm mẫu dùng để kiểm chứng lại thực địa, điểm mẫu chuyển vào máy định vị GPS dẫn đường, tìm đến vị trí ngồi thực địa để kiểm tra Sau đánh giá mức độ sai số trình phân loại để đảm bảo độ tin cậy trình phân loại Cuối kết hợp với ranh giới để thành lập đồ trạng rừng khu vực nghiên cứu Để đánh giá độ xác phân loại theo tổng hợp tham số đề tài sử dụng số Kappa Cách xác định số thể công thức sau K = (T-E)/(1-E) Trong : T độ xác tồn cục cho ma trận sai số E đại lượng thể mong muốn (kỳ vọng) phân loại xác dự đốn trước 64 Chỉ số kappa (K) lớn thể phân loại xác Sử dụng ma trận sai số phân loại để xác định độ xác tồn cục (T) Bước 5: Biên tập đồ lớp phủ thực vật rừng: Dựa kết giải đoán ảnh điều chỉnh sai số đồ trạng thảm thực vật rừng, tiến hành xây dựng lớp đồ, trường liêu, chồng xếp lớp biên tập lớp đồ Việc trình bày thể đồ theo tiêu chuẩn TCVN: 11565:2016 xây dựng đồ Bản đồ trạng thảm thực vật rừng xây dựng theo hệ quy chiếu VN2000, tỉ lệ đồ theo quy chuẩn quy định ngành Lâm nghiệp Bước : Đánh giá biến động lớp phủ thực vật rừng: Để đánh giá biến động tài nguyên rừng ta sử dụng đồ trạng tài nguyên rừng giải đoán từ ảnh viễn thám giai đoạn khác Sau hiệu chỉnh đồ trạng rừng giai đoạn sử dụng phần mềm Qgis để chồng xếp lớp đồ đánh giá biên động cơng cụ «Intersect» Từ đồ biến động trạng tài nguyên rừng, tiến hành xuất liệu sang phần mềm Excel thành lập bảng ma trận biến động cơng cụ «Pivot Table» 65 KẾT LUẬN, TỒN TẠI, KIẾN NGHỊ Kết luận Qua trình nghiên cứu đề tài đưa số kết luận sau: - Đề tài sử dụng ảnh viễn thám Landsat để xây dựng đồ lớp phủ thực vật rừng cho huyện Tân Phú thời điểm 2015, 2019 2023 Căn vào đồ trạng rừng, khảo sát thực địa phân loại không kiểm định đối tượng ảnh viễn thám, xây dựng 200 điểm mẫu khóa giải đốn ảnh - Đề tài sử dụng phần mềm Ecognition để phân loại ảnh, với nhiều tham số sử dụng trình khoanh vi đa độ phân giải ảnh Kết đánh giá độ xác đồ giải đốn từ ảnh viễn thám phương pháp Kepa, xây dựng ma trận đá giá độ xác Với độ xác tương đối cao khoảng 79% Sau hiệu chỉnh sai số, tiến hành xây dựng đồ trạng thảm thực vật rừng với trạng thái rừng đất lâm nghiệp - Nghiên cứu đánh giá biến lớp phủ thực vật rừng giai đoạn 2015 – 2019; 2019 – 2023 2015 – 2023 Kết cho thấy giai đoạn lớp phủ thực vật rừng khu vực nghiên cứu biến động không lớn, trạng thái đất trống núi đất rừng trồng có biến động lớn nhất, phần lớn diện tích trạng thái rừng tự nhiên thuộc phạm vị quản lý VQG Cát Tiên khơng có biến động nhiều - Nghiên cứu đề xuất ứng dụng công nghệ giám sát tài nguyên rừng đề xuất quy trình xây dựng đồ trạng biến động lớp phủ thực vật rừng gồm bước: Chuẩn bị tư liệu ảnh số liệu khác; Xây dựng mẫu khóa giải đoán ảnh; Xây dựng đồ giải đoán; Kiểm chứng kết giải đoán; Biên tập đồ lớp phủ thực vật rừng; Đánh giá biến động lớp phủ thực vật rừng 66 Tồn - Nghiên cứu phụ thuộc vào tư liệu ảnh viễn thám, ảnh cung cấp miễn phí nên có độ phân giải khơng gian trung bình, việc xác định phân lồi trạng thái rừng tự nhiên có độ xác chưa cao - Diện tích khu vực nghiên cứu lớn, mà thời gian thực đề tài ngắn, đề tài thu thập số lượng tương đối nhỏ mẫu khóa ảnh, từ dó làm kết giải đốn chưa thật xác Kiến nghị - Để xây dựng đồ trạng rừng tư liệu ảnh viễn thám cần sử dụng tư liệu ảnh có độ phân giải khơng gian cao hơn, để xác địch đối tượng có kích thước nhỏ ảnh - Với phương pháp phân loại có kiếm định cần tăng dung lượng mẫu khóa ảnh đại diện cho trạng thái rừng, để kết giải đốn có độ xác cao TÀI LIỆU THAM KHẢO Trần Quang Bảo, Nguyễn Huy Hoàng (2011) Ứng dụng ảnh vệ tinh SPOT5 để xây dựng đồ tài nguyên rừng phục vụ công tác điều tra, theo dõi diễn biến rừng Tạp chí NN&PTNT, Số 5/2011 Hạ Văn Hải (2000), Giáo trình phương pháp viễn thám Đại học Mỏ địa chất Đặng Ngọc Quốc Hưng, H Đ (2009) Nghiên cứu thay đổi lớp phủ thảm thực vật rừng Vườn Quốc Gia Bạch Mã, Tỉnh Thừa Thiên Huế Tạp chí Kinh tế sinh thái số 32, -14 Phạm Việt Hòa (2012), Ứng dụng cơng nghệ tích hợp viễn thám hệ thống thông tin địa lý xác định biến động rừng ngập mặn Đại học Mỏ địa chất Nguyễn Hải Hòa, Nguyễn Văn Quốc (2017), Sử dụng ảnh viễn thám Lansat8 gis xây dựng đồ biến động diện tích rừng vùng đệm vườn quốc gia Xuân Sơn Tạp chí KH&CNLN, Số 632017 Trần Quang Bảo (2017), Sử dụng ảnh vệ tinh landsat thành lập đồ trạng Rừng ngập mặn cần giờ, TP Hồ Chí Minh Tạp chí KH&CNLN, Số 6/2017 Vũ Thị Liên, Lâm Thị Thùy Liên, Nguyễn Thị Hà My, Ứng dụng công nghệ viễn thám GIS xác định biến động rừng ngập mặn ảnh vệ tinh Landsat huyện Tiên Lãng – Hải Phòng giai đoạn 1993 - 2013 Đại học Lâm Nghiệp Addabbo P, F M (2016) Contribution of Sentinel-2 data for applications invegetation monitoring Acta Imeko 2016, 5, 44–54 Ballanti, B H (2016) Tree species classification using hyperspectral imagery:A comparison of two classifiers Remote Sens 2016 No 8, 445 10 Bayr, C., Gallaun, H., Kleb, U., Kornberger, B., Steinegger, M., & Winter, M (2016) Satellite-based forest monitoring:Spatial and temporal forecast of growing index and short-wave infrared band Geospatial Health 2016, 11, 31 - 42 11 Clark, M., Roberts, D., & Clark, D (2005) Hyperspectral discrimination of tropical rain forest tree species at leaf to crown scales Remote Sens Environ 2005, 96, 375 - 398 12 Clevers J.G.P.W, a G (2013) Emote estimation of crop and grass chlorophyll and nitrogen content using red-edge bands on Sentinel-2 and -3 Int J Appl Earth Obs Geoinf 2013, 23, 334–343 13 Ewa Grabska, P H (2019) Forest Stand Species Mapping Using the Sentinel-2 Time Series Remote sensing 14 Fassnacht, F., Latifi, H., Sterenczak, K., Modzelewska, A., Lefsky, M., Waser, L., Ghosh, A (2016) Review of studies on tree species classification from remotely sensed data Remote Sen 2016 no 184, 64 - 87 15 Ghosh, A., Fassnacht, F., Joshi, P., & Kochb, B (2014) A framework for mapping tree species combining hyperspectral and LiDAR data: Role of selected classifiers and sensor across three spatial scales Earth Obs Geoinf 2014 No 26, 49 - 63 16 Gregorio, A D., & Jansen, L J (2000) Land cover classification system (LCCS): classification concepts and user manual Italy: food and Agriculture Organization 17 Hill R.A, W A (2010) Mapping tree species in temperate deciduous woodland using time-series multi-spectral data Vegetation Science, 2010, 13, 86 - 99 18 Madonsela, S., Cho, M., Mathieu, R., Mutanga, O., Ramoelo, A., Kaszta, ˙., Wolff, E (2017) Multi-phenology WorldView-2 imagery improves remote sensing of savannah tree species EarthObs Geoinf 2017, 58, 65–73 19 Sedliak, M., Sackov, I., & Kulla, L (2017) Classification of tree species composition using a combination of multispectral imagery and airborne laser scanning data Cent Eur For J 2017, 63, - 20 Sheeren, D., Fauvel, M., Josipovic, V., Lopes, M., Planque, C., Willm, J., & Dejoux, J.-F (2016) Tree Species Classification Temperate Forests Using Formosat-2 Satellite Image Time Series Remote Sen 2016 No 18, 734 21 Waser L T, K M (2015) Evaluating the potential of worldview-2 data to classify tree species and different levels of ash mortality Remote Sen 2015, 6, 4515 - 4545 22 Xie Y, S Z (2008) Remote sensing imagery in vegetation mapping: A review J Plant Ecol 2008, 1, 9–23