Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh SPOT5 trong phân loại các trạng thái rừng tỉnh Bắc Kạn

NGÔ VĂN TÚ BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƢỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP NGÔ VĂN TÚ LUẬN ÁN TIẾN SĨ LÂM NGHIỆP NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH SPOT-5 TRONG PHÂN LOẠI CÁC TRẠNG THÁI RỪNG TỈNH BẮC KẠN LUẬN ÁN TIẾN SĨ LÂM NGHIỆP Hà Nội, 2015 HÀ NỘI - 2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƢỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP NGÔ VĂN TÚ NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH SPOT-5 TRONG PHÂN LOẠI CÁC TRẠNG THÁI RỪNG TỈNH BẮC KẠN Chuyên ngành: Điều tra và Quy hoạch rừng Mã số: 62.62.02.08 LUẬN ÁN TIẾN SĨ LÂM NGHIỆP NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. TSKH. NGUYỄN DUY CHUYÊN HÀ NỘI - 2015 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình Nghiên cứu sử dụng số liệu từ Dự án thí điểm điều tra, kiểm kê rừng tỉnh Bắc Kạn thực hiện trong giai đoạn 2011-2012 và Dự án Hỗ trợ theo dõi và đánh giá lâu dài tài nguyên rừng và cây phân tán toàn quốc tại Việt Nam. Bản thân tác giả luận án là ngƣời tham gia thực hiện hai Dự án về nội dung: - Đặt mua ảnh, tiếp nhận và đánh giá chất lƣợng ảnh vệ tinh SPOT-5; - Hƣớng dẫn kỹ thuật xử lý, phân loại ảnh vệ tinh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp; - Thiết kế bố trí ô tiêu chuẩn các trạng thái rừng; - Giám sát quá trình thu thập số liệu ngoài hiện trƣờng; - Trực tiếp tham gia đo đếm ô tiêu chuẩn. Toàn bộ dữ liệu đã đƣợc Viện Điều tra, Quy hoạch rừng (cơ quan thực hiện hai Dự án) đồng ý cho phép sử dụng trong luận án. Nếu có gì sai tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm. Tác giả luận án Ngô Văn Tú ii LỜI CẢM ƠN Luận án này đƣợc hoàn thành tại Trƣờng Đại học Lâm nghiệp Việt Nam theo chƣơng trình đào tạo nghiên cứu sinh hệ tập trung, khóa 2011 2014, chuyên ngành Điều tra và Quy hoạch rừng, mã số 62.62.02.08. Trong quá trình thực hiện và hoàn thành luận án, tác giả đã nhận đƣợc sự quan tâm, giúp đỡ của Ban giám hiệu, Phòng Đào tạo Sau Đại học, Khoa Lâm học, Viện Điều tra, Quy hoạch rừng, Dự án Hỗ trợ theo dõi và đánh giá lâu dài tài nguyên rừng và cây phân tán toàn quốc tại Việt Nam,… Qua đây cho phép tác giả gửi lời cảm ơn về sự giúp đỡ quý báu và hiệu quả đó. Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc nhất tới PGS.TSKH. Nguyễn Duy Chuyên với tƣ cách là ngƣời hƣớng dẫn khoa học đã định hƣớng quan điểm khoa học, chỉ bảo tận tình và giúp đỡ tác giả hoàn thành luận án. Tác giả xin cảm ơn Ban lãnh đạo Viện Điều tra, Quy hoạch rừng, Lãnh đạo Phòng Khoa học, Công nghệ và Môi trƣờng, đặc biệt là TS. Nguyễn Nghĩa Biên - Viện trƣởng, TS. Đinh Văn Đề - Trƣởng phòng đã tạo mọi điều kiện cho tác giả học tập và hoàn thành luận án. Tác giả xin cảm ơn sự giúp đỡ và đóng góp ý kiến quý báu của các nhà khoa học: GS.TS. Vũ Tiến Hinh, GS.TS. Vƣơng Văn Quỳnh, PGS.TS. Trần Quang Bảo, TS. Nguyễn Trọng Bình, TS. Vũ Thế Hồng, TS. Đỗ Xuân Lân, TS. Phạm Mạnh Cƣờng,… Cuối cùng, tác giả xin chân thành cảm ơn ngƣời thân trong gia đình, bạn bè và các đồng nghiệp đã quan tâm, động viên, giúp đỡ tác giả trong suốt thời gian học tập và hoàn thành luận án. Xin chân thành cảm ơn! Tác giả luận án Ngô Văn Tú iii MỤC LỤC Trang Trang phụ bìa Lời cam đoan ..................................................................................................... 1 Lời cảm ơn ........................................................................................................ ii Mục lục ............................................................................................................. iii Danh mục các ký hiệu, từ viết tắt và thuật ngữ................................................ vi Danh mục các bảng ......................................................................................... vii Danh mục các hình ........................................................................................... ix ĐẶT VẤN ĐỀ ................................................................................................... 1 Chƣơng 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ........................................ 6 1.1. Sự phát triển công nghệ viễn thám............................................................. 6 1.2. Ảnh vệ tinh SPOT-5 ................................................................................. 11 1.3. Phƣơng pháp chiết xuất thông tin từ ảnh viễn thám ............................... 14 1.4. Sử dụng ảnh viễn thám trong điều tra rừng Việt Nam ............................. 24 1.5. Hệ thống phân loại rừng Dự án Tổng điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013-2016 ........................................................................................ 26 1.6. Nhận xét ................................................................................................... 31 Chƣơng 2 NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ...................... 33 2.1. Nội dung nghiên cứu ................................................................................ 33 2.1.1. Hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5..................... 33 2.1.2. Ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 ......................... 33 2.1.3. Phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 ........................ 33 2.1.4. Đề xuất quy trình giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 xây dựng bản đồ hiện trạng rừng ........................................................................................................ 34 2.2. Dữ liệu sử dụng và đặc điểm vùng nghiên cứu ........................................ 34 2.2.1. Dữ liệu sử dụng ..................................................................................... 34 iv 2.2.2. Đặc điểm vùng nghiên cứu ................................................................... 38 2.3. Phƣơng pháp nghiên cứu .......................................................................... 42 2.3.1. Hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5..................... 45 2.3.2. Ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 ......................... 49 2.3.3. Phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 ........................ 61 2.3.4. Đề xuất quy trình giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 xây dựng bản đồ hiện trạng rừng ........................................................................................................ 71 2.3.5. Thiết bị và phần mềm sử dụng .............................................................. 71 Chƣơng 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ............................. 73 3.1. Hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5........................ 73 3.1.1. Kết quả hiệu chỉnh theo phƣơng pháp thực nghiệm ............................. 73 3.1.2. Kết quả hiệu chỉnh theo phƣơng pháp bán thực nghiệm hệ số c ......... 78 3.1.3. Đánh giá kết quả hiệu chỉnh theo hai phƣơng pháp .............................. 80 3.1.4. Thảo luận về hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình trên ảnh vệ tinh .............. 83 3.2. Ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 ............................ 85 3.2.1. Kết quả xử lý số liệu ô tiêu chuẩn ......................................................... 85 3.2.2. Kết quả xử lý ảnh vệ tinh ..................................................................... 87 3.2.3. Khảo sát mối quan hệ giữa cấp xám độ ảnh và trữ lƣợng gỗ .............. 92 3.2.4. Kết quả bản đồ trữ lƣợng gỗ cho từng điểm ảnh .................................. 94 3.2.5. Thảo luận ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ từ ảnh vệ tinh ................................. 96 3.3. Phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 ......................... 100 3.3.1. Kết quả chuẩn hóa bản đồ kiểm kê rừng ............................................. 100 3.3.2. Kết quả khảo sát cấp xám độ ảnh vệ tinh và trạng thái rừng .............. 104 3.3.3. Kết quả phân tách trạng thái rừng từ ảnh vệ tinh ................................ 117 3.3.4. Vai trò các đặc trƣng ảnh trong phân tách trạng thái rừng ................. 127 3.3.5. Kết quả phân tách trạng thái rừng có bản đồ trữ lƣợng gỗ ................. 132 3.3.6. Bộ quy tắc phân loại trạng thái rừng và đất lâm nghiệp ..................... 134 v 3.3.7. Thảo luận phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 ..... 137 3.4. Đề xuất quy trình giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 xây dựng bản đồ hiện trạng rừng ...................................................................................................... 139 KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KIẾN NGHỊ..................................................... 147 1. Kết luận ..................................................................................................... 147 2. Tồn tại ....................................................................................................... 148 3. Kiến nghị ................................................................................................... 148 DANH MỤC BÀI BÁO ĐÃ CÔNG BỐ TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ Nghĩa đầy đủ STT Cấp xám độ Để lƣu trữ, xử lý và hiển thị ảnh vệ tinh trong máy tính dạng Raster, tùy thuộc vào số bit dùng để lƣu thông tin, mỗi điểm ảnh sẽ có giá trị hữu hạn ứng với từng cấp độ xám (giá trị độ sáng của điểm ảnh). Ví dụ, 8 bits thể hiện 256 cấp (0 – 255), 0 tƣơng ứng đen và 255 là trắng. D1.3 Đƣờng kính cây tại vị trí cách mặt đất 1,3m Dissimilarity Chỉ tiêu mức độ khác biệt cấp xám độ trong lô đối tƣợng DVI Tỷ số khác biệt thực vật trên ảnh vệ tinh Entropy Chỉ tiêu mức độ phân bố ngẫu nhiên cấp xám độ trong lô đối tƣợng Homogeneity Chỉ tiêu mức độ đồng nhất cấp xám độ trong lô đối tƣợng Hvn Chiều cao vút ngọn cây k-nn Thuật toán ƣớc lƣợng giá trị dựa vào số điểm quan sát gần giá trị nhất LRTX Lá rộng thƣờng xanh M Trữ lƣợng gỗ của lô, lâm phần hoặc thể tích cây cá lẻ N Mật độ cây NDVI Chỉ số thực vật trên ảnh vệ tinh RMSE Sai trung phƣơng RVI Tỷ số thực vật trên ảnh vệ tinh TRRI Cấp xám độ trung bình trên ảnh vệ tinh vii DANH MỤC CÁC BẢNG Tên bảng STT Trang 1.1 Tóm tắt sự phát triển viễn thám qua các sự kiện 8 1.2 Vệ tinh chụp ảnh độ phân giải cao đang hoạt động 9 1.3 Đặc trƣng ảnh SPOT-5 12 1.4 Số lƣợng ảnh vệ tinh SPOT-5 chụp lãnh thổ Việt Nam 14 1.5 Hệ thống phân loại đất, loại rừng áp dụng cho điều tra kiểm kê rừng 27 2.1 Thông tin ảnh SPOT-5 vùng nghiên cứu 35 2.2 Phân cấp độ dốc 46 2.3 Phân cấp hƣớng dốc 47 2.4 Số ô tiêu chuẩn phân theo đối tƣợng 52 2.5 Hệ thống phân loại cơ sở 64 2.6 Ví dụ chia tổ và tổ hợp các đặc trƣng ảnh 69 2.7 Quyết định trạng thái rừng dựa vào trữ lƣợng gỗ 71 3.1 Hệ số hiệu chỉnh theo phƣơng pháp thống kê thực nghiệm 74 3.2 Hệ số c cho các kênh ảnh 79 3.3 Đánh giá theo hệ số tƣơng quan với hƣớng dốc 81 3.4 Đánh giá độ lệch chuẩn cấp xám độ theo hƣớng dốc 82 3.5 Tổng hợp số liệu ô tiêu chuẩn 87 3.6 Hệ số c hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình trên ảnh vệ tinh 90 3.7 3.8 3.9 Hệ số cần bằng cấp xám độ giữa các cảnh đã hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình Khảo sát tƣơng quan (r) giữa trữ lƣợng gỗ và cấp xám độ ảnh SPOT-5 Sai trung phƣơng bản đồ trữ lƣợng gỗ theo các phƣơng án 91 93 94 viii 3.10 Chuẩn hóa trạng thái rừng về thời điểm chụp ảnh vệ tinh 101 3.11 Diện tích rừng và đất lâm nghiệp vùng nghiên cứu 102 3.12 Số lô rừng và đất lâm nghiệp vùng nghiên cứu 103 3.13 Khả năng tách biệt trạng thái theo các phƣơng pháp chia tổ 118 3.14 Tỷ lệ tách biệt trạng thái theo các phƣơng pháp chia tổ 119 3.15 Khoảng giá trị phân tổ đặc trƣng ảnh 124 3.16 Phân biệt các đối tƣợng rừng tự nhiên hỗn giao 126 3.17 Phân biệt loài cây rừng trồng 126 3.18 Vai trò của đặc trƣng ảnh 127 3.19 Tỷ lệ diện tích đƣợc phân biệt khi loại bỏ đặc trƣng ảnh 128 3.20 Khả năng tách biệt có sự tham gia của bản đồ trữ lƣợng gỗ 133 3.21 Số lƣợng tổ hợp đặc trƣng ảnh để nhận biết từng đối tƣợng, độ chính xác 136 ix DANH MỤC CÁC HÌNH STT 1.1 1.2 1.3 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10 3.11 3.12 3.13 Tên hình Trang Sơ đồ bảng chắp cảnh ảnh SPOT-5 lãnh thổ Việt Nam 13 Ảnh hƣởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5 15 Tính góc mặt trời đến tại điểm chụp 16 Ảnh đa phổ SPOT-5 tỉnh Bắc Kạn 36 Phân bố rừng tỉnh Bắc Kạn năm 2012 37 Sơ đồ nghiên cứu tổng quát 44 Hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình trên ảnh vệ tinh 45 Ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ từ ảnh vệ tinh 50 Phân bố 649 ô tiêu chuẩn 52 Hình dạng và kích thƣớc ô tiêu chuẩn 53 Phân bố ô tiêu chuẩn xây dựng bản đồ và kiểm chứng kết quả 56 Sơ đồ nghiên cứu khả năng phân biệt trạng thái rừng và đất 62 lâm nghiệp dựa vào ảnh SPOT-5 Hệ số hiệu chỉnh kênh 1 75 Hệ số hiệu chỉnh kênh 2 75 Hệ số hiệu chỉnh kênh 3 76 Hệ số hiệu chỉnh kênh 4 76 Ảnh vệ tinh SPOT 5 đã hiệu chỉnh theo phƣơng pháp thực nghiệm 77 Ảnh vệ tinh SPOT 5 đã hiệu chỉnh theo phƣơng pháp thực 78 nghiệm (phóng to) Ảnh vệ tinh SPOT 5 đã hiệu chỉnh theo phƣơng pháp bán thực 79 nghiệm hệ số c Ảnh vệ tinh SPOT 5 đã hiệu chỉnh theo phƣơng pháp bán thực 80 nghiệm hệ số c (phóng to) Hệ số tƣơng quan cấp xám độ ảnh và hƣớng dốc 81 Đánh giá độ lệch chuẩn cấp xám độ theo hƣớng dốc 83 Logarit đƣờng kính và chiều cao cây gỗ rừng tự nhiên núi đất 85 Logarit đƣờng kính và chiều cao cây gỗ rừng tự nhiên núi đá 86 Cose của góc mặt trời so với mặt phẳng lý thuyết (Cose z) 88 x 3.14 3.15 3.16 3.17 3.18 3.19 3.20 3.21 3.22 3.23 3.24 3.25 3.26 3.27 3.28 3.29 3.30 3.31 3.32 3.33 3.34 3.35 3.36 3.37 3.38 3.39 3.40 3.41 3.42 Cose của góc mặt trời so với mặt phẳng thực tế (Cose i) Ghép bốn cảnh vệ tinh đã đƣợc hiệu chỉnh địa hình và cân bằng cấp xám độ Hệ số tƣơng quan (r) giữa trữ lƣợng gỗ và cấp xám độ ảnh vệ tinh Độ chính xác bản đồ trữ lƣợng gỗ theo các phƣơng án Trữ lƣợng gỗ cho từng điểm 10m * 10m Hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp vùng nghiên cứu Cấp xám độ trung bình lô và trạng thái rừng, đất lâm nghiệp Giá trị độ lệch chuẩn cấp xám độ lô và trạng thái rừng, đất lâm nghiệp Chỉ số Homogeneity của lô và trạng thái rừng, đất lâm nghiệp Chỉ số Dissimilarity của lô và trạng thái rừng, đất lâm nghiệp Chỉ số Entropy của lô và trạng thái rừng, đất lâm nghiệp Chỉ số thực vật, cấp xám độ trung bình, tỷ số các kênh và trạng thái rừng, đất lâm nghiệp Giá trị trung vị cấp xám độ của các trạng thái Giá trị trung vị độ lệch chuẩn cấp xám độ của các trạng thái Giá trị trung vị chỉ số Homogeneity của các trạng thái Giá trị trung vị chỉ số Dissimilarity của các trạng thái Giá trị trung vị chỉ số Entropy của các trạng thái Khả năng nhận biết đối tƣợng theo phƣơng án chia tổ khác nhau Nhận biết đối tƣợng khi sử dụng 20 đặc trƣng, chia 2 tổ Nhận biết đối tƣợng khi sử dụng 20 đặc trƣng, chia 3 tổ Nhận biết đối tƣợng khi sử dụng 20 đặc trƣng, chia 4 tổ Nhận biết đối tƣợng khi sử dụng 20 đặc trƣng, chia 5 tổ Vai trò đặc trƣng ảnh Nhận biết đối tƣợng không có chỉ số Homogeneity Nhận biết đối tƣợng không có chỉ số Dissimilarity Nhận biết đối tƣợng không có giá trị độ lệch chuẩn Nhận biết đối tƣợng không có chỉ số Entropy Nhận biết đối tƣợng có sự tham gia bản đồ trữ lƣợng gỗ Sơ đồ giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 xây dựng bản đồ hiện trạng rừng 89 91 93 95 96 104 106 108 109 110 111 113 114 115 116 116 117 119 120 121 122 123 128 129 130 131 132 134 140 1 ĐẶT VẤN ĐỀ 1. Sự cần thiết Giá trị của tài nguyên rừng ngày càng đƣợc đánh giá đầy đủ trên mọi khía cạnh. Ngoài giá trị kinh tế, rừng còn có tác dụng cung cấp các loại dƣợc liệu cho y học để phục vụ sức khỏe con ngƣời. Đặc biệt, rừng còn có vai trò quan trọng trong việc bảo vệ môi trƣờng sinh thái, hạn chế lũ lụt, giảm phát thải khí nhà kính. Rừng đang đƣợc xem là một nhân tố quan trọng đóng góp vào tiến trình giảm phát thải khí nhà kính do mất rừng và suy thoái rừng [61]. Giá trị tài nguyên rừng đƣợc nâng lên đòi hỏi nhu cầu cung cấp thông tin về nguồn tài nguyên ngày càng đa dạng, chính xác và kịp thời phục vụ quản lý các cấp. Hiện nay, công nghệ viễn thám đang phát triển mạnh trên phạm vi toàn cầu cũng nhƣ ở Việt Nam. Điều này đƣợc thể hiện rõ với sự phát triển không ngừng của các loại vệ tinh quan sát trái đất. Độ phân giải không gian ảnh vệ tinh không ngừng cải thiện từ km (ảnh NOAA, 1km) đến đơn vị cm (WorldView-3,31cm). Nhờ vậy, khả năng sử dụng ảnh viễn thám trong công tác điều tra rừng ngày càng đƣợc nghiên cứu và áp dụng phổ biến hơn. Từ năm 2005 trở lại đây, ngành Lâm nghiệp Việt Nam sử dụng chủ yếu ảnh vệ tinh độ phân giải cao SPOT-5 phục vụ điều tra xây dựng bản đồ hiện trạng rừng, theo dõi diễn biến tài nguyên rừng, đánh giá cảnh quan phục vụ quản lý, thiết kế, quy hoạch trên nhiều phạm vi. Tại Việt Nam, trạm thu ảnh vệ tinh SPOT-5 chính thức vận hành vào tháng 7 năm 2009. Từ năm 2002 đến nay đã có 5.112 cảnh ảnh SPOT-5 (tỷ lệ mây dƣới 20%) [65] chụp lãnh thổ Việt Nam tƣơng đƣơng gần 24 lần lãnh thổ đƣợc lƣu trữ tại Công ty SPOT và Cục Viễn thám Quốc gia. Đây là nguồn ảnh vệ tinh chất lƣợng tốt nhất phủ kín cả nƣớc từ năm 2002 đến năm 2015, có khả năng sử dụng để giải đoán xây dựng 2 bản đồ hiện trạng rừng tỷ lệ 1/10.000 tại nhiều thời điểm trong quá khứ và hiện tại. Tuy nhiên, kỹ thuật và khả năng sử dụng ảnh SPOT-5 để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng tại Việt Nam còn hạn chế. Cho đến nay mới có ba nghiên cứu điển hình ứng dụng ảnh SPOT-5 trong xây dựng bản đồ rừng tại Việt Nam gồm: - Lê Anh Hùng và cộng sự [9] nghiên cứu tại huyện Đình Lập và Lộc Bình, tỉnh Lạng Sơn; - Nguyễn Thanh Hƣơng [51] nghiên cứu tại huyện Đăk RLấp, tỉnh Đăk Nông; - Vũ Tiến Điển và cộng sự [5] nghiên cứu tại huyện Cƣ Jút, tỉnh Đăk Nông, huyện Con Cuông tỉnh Nghệ An và huyện Mai Sơn, tỉnh Sơn La. Trong đó, hai nghiên cứu đầu sử dụng phƣơng pháp phân loại ảnh truyền thống theo điểm ảnh (pixel based). Nhiều nghiên cứu cho thấy phƣơng pháp phân loại điểm ảnh đối với ảnh phân giải cao đƣa ra độ chính xác thấp hơn phƣơng pháp hƣớng đối tƣợng (object based) [5, 44, 63]. Nghiên cứu thứ ba có ƣu điểm đã sử dụng phƣơng pháp phân loại hƣớng đối tƣợng và thực hiện trên những vùng sinh thái khác nhau nhƣng bị hạn chế vì phân loại trên ảnh đã tổ hợp màu tự nhiên (chỉ có 3 kênh đƣợc trộn từ 4 kênh ảnh đa phổ) do không có dữ liệu ảnh đa phổ SPOT-5. Hiện nay, Dự án Tổng điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 20132016 đang sử dụng ảnh SPOT-5 làm tƣ liệu ảnh vệ tinh chính để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng với hệ thống phân loại hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp phức tạp lên tới 93 loại khác nhau [16]. Hơn nữa, hầu hết các chƣơng trình, dự án trong thời gian gần đây luôn chọn ảnh vệ tinh SPOT-5 để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng. 3 Trƣớc thực trạng nêu trên, luận án “Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh SPOT-5 trong phân loại các trạng thái rừng tỉnh Bắc Kạn” đƣợc tiến hành với mục tiêu cơ bản là: góp phần hoàn thiện cơ sở lý luận, thực tiễn xây dựng bản đồ hiện trạng rừng, đất lâm nghiệp dựa trên ảnh vệ tinh phân giải cao trong điều kiện địa hình đồi núi và khí hậu nhiệt đới ẩm vùng miền núi phía bắc Việt Nam. 2. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn Phƣơng pháp phân loại hƣớng đối tƣợng (object-based) đã đƣợc Luận án nghiên cứu đối với ảnh vệ tinh độ phân giải không gian cao. Ngoài cấp xám độ ảnh mà phƣơng pháp điểm ảnh (pixel-based) sử dụng, nhiều chỉ tiêu thống kê về cấu trúc không gian cấp xám độ ảnh trong lô rừng và đất rừng đƣợc nghiên cứu nhằm nâng cao khả năng phân loại các trạng thái nhƣ độ lệch chuẩn, mức độ đồng nhất (Homogeneity), mức độ khác biệt (Dissimilarity), mức độ ngẫu nhiên (Entropy) phân bố cấp xám độ ảnh. Kết quả nghiên cứu đóng góp cho thực tiễn giải đoán ảnh vệ tinh về hệ thống trạng thái rừng và đất lâm nghiệp có thể phân biệt đƣợc trên ảnh SPOT5, mức độ tách biệt các trạng thái để từ đó định hƣớng kiểm tra, chỉnh lý bản đồ kết quả giải đoán ở ngoài thực địa giúp giảm chi phí, nhân công hiện trƣờng. Kết quả nghiên cứu sẽ đóng góp hoàn thiện biện pháp kỹ thuật, định mức kinh tế kỹ thuật giải đoán ảnh vệ tinh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng. Hơn nữa, nghiên cứu đã chỉ ra có thể dùng những ngƣỡng cấp xám độ, đặc trƣng cấp xám độ ảnh vệ tinh để giải đoán trên nhiều cảnh ảnh thay vì giải đoán từng cảnh ảnh độc lập trƣớc đây. Các đặc trƣng ảnh vệ tinh tính theo phƣơng pháp hƣớng đối tƣợng trong luận án là tiền đề nghiên cứu phân loại hiện trạng rừng đối với những ảnh vệ tinh độ phân giải cao đang và sẽ đƣợc ứng dụng tại Việt Nam nhƣ ảnh SPOT-6, SPOT-7, VNREDSat-1,... 4 3. Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu chung: Đánh giá đƣợc khả năng phân loại các trạng thái rừng và đất lâm nghiệp tỉnh Bắc Kạn dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 góp phần xây dựng cơ sở lý luận và thực tiễn ứng dụng ảnh viễn thám độ phân giải cao trong điều tra tài nguyên rừng Việt Nam. Mục tiêu cụ thể: - Đề xuất đƣợc phƣơng pháp phù hợp hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5 tỉnh Bắc Kạn. - Xây dựng đƣợc bản đồ trữ lƣợng gỗ dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 theo phƣơng pháp nhóm điểm quan sát gần cấp xám độ nhất (k-nn). - Phân loại đƣợc các trạng thái rừng và đất rừng tỉnh Bắc Kạn dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5. - Xây dựng đƣợc quy trình giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 thiết lập bản đồ hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp. 4. Những đóng góp mới Hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5 theo phƣơng pháp thống kê bán thực nghiệm hệ số c cho kết quả phù hợp hơn thống kê thực nghiệm trong điều kiện tỉnh Bắc Kạn. Trong trƣờng hợp quan hệ giữa cấp xám độ ảnh vệ tinh SPOT-5 và trữ lƣợng gỗ yếu hoặc không có tƣơng quan, bản đồ trữ lƣợng gỗ cho từng điểm ảnh xây dựng theo phƣơng pháp nhóm điểm quan sát gần cấp xám độ nhất (knn) có độ chính xác không cao. Theo phƣơng pháp phân loại ảnh vệ tinh SPOT-5 hƣớng đối tƣợng, ngoài cấp xám độ, chỉ số cấu trúc không gian cấp xám độ cho đối tƣợng nhƣ Homogeneity, Dissimilarity và Entropy đóng góp quan trọng để phân loại trạng thái rừng và đất lâm nghiệp. 5 Xây dựng đƣợc 60.827 tổ hợp cáp xám độ và chỉ số cấu trúc không gian cấp xám độ ảnh SPOT-5 làm khóa để giải đoán ảnh vệ tinh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp. 5. Đối tƣợng, phạm vi và giới hạn nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu: các nội dung nghiên cứu đƣợc thực hiện trên địa bàn tỉnh Bắc Kạn. Đây là tỉnh điều kiện tự nhiên, kinh tế-xã hội, đặc điểm lâm nghiệp tƣơng đối đại diện cho các tỉnh miền núi vùng Đông bắc của Việt Nam. Hơn nữa, tỉnh Bắc Kạn là một trong hai tỉnh thực hiện thí điểm điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2011-2016 vì vậy Luận án có thể kế thừa khối lƣợng lớn các dữ liệu điều tra hiện trƣờng cũng nhƣ thành quả của Dự án. Đối tƣợng nghiên cứu là tất cả các trạng thái rừng và đất lâm nghiệp. Giới hạn nghiên cứu: - Phạm vi: nghiên cứu thực hiện trên 278.941 ha rừng và đất lâm nghiệp trong vùng ảnh vệ tinh không bị ảnh hƣởng mây, bóng mây, bóng núi, trên tổng diện tích tự nhiên 485.944 ha tỉnh Bắc Kạn. - Hệ thống phân loại rừng: nghiên cứu áp dụng hệ thống phân loại rừng và đất lâm nghiệp của Dự án Tổng điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013-2016 nhƣng loại bỏ tiêu chí lập địa (rừng núi đất, núi đá), nguồn gốc hình thành (rừng nguyên sinh, thứ sinh) vì ảnh vệ tinh quang học khó có thể nhận biết. 6. Cấu trúc luận án Ngoài phần tài liệu tham khảo và các phụ lục luận án gồm các phần sau đây: Phần mở đầu Chƣơng 1: Tổng quan về vấn đề nghiên cứu Chƣơng 2: Nội dung và phƣơng pháp nghiên cứu Chƣơng 3: Kết quả nghiên cứu và thảo luận Kết luận, tồn tại và kiến nghị. 6 Chƣơng 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1. Sự phát triển công nghệ viễn thám Viễn thám là một ngành khoa học, thực sự phát triển mạnh mẽ qua hơn năm thập kỷ gần đây, khi mà công nghệ vũ trụ đã cho ra các ảnh số, bắt đầu đƣợc thu nhận từ các vệ tinh trên quĩ đạo của trái đất vào năm 1960. Bức ảnh đầu tiên, chụp trái đất từ vũ trụ, đƣợc cung cấp từ tàu Explorer-6 vào năm 1959. Tiếp theo là chƣơng trình vũ trụ Mercury năm 1960, cho ra các sản phẩm ảnh chụp từ quỹ đạo trái đất có chất lƣợng cao, ảnh màu có kích thƣớc 70mm, đƣợc chụp từ một máy tự động. Vệ tinh khí tƣợng đầu tiên (TIR0S-1), đƣợc phóng lên quĩ đạo trái đất vào tháng 4 năm 1960, mở đầu cho việc quan sát và dự báo khí tƣợng. Vệ tinh khí tƣợng NOAA, đã hoạt động từ sau năm 1972, cho ra dữ liệu ảnh có độ phân giải thời gian cao nhất, đánh dấu cho việc nghiên cứu khí tƣợng trái đất từ vũ trụ một cách tổng thể và cập nhật từng ngày. Sự phát triển của viễn thám, đi liền với sự phát triển của công nghệ nghiên cứu vũ trụ, phục vụ cho nghiên cứu trái đất và các hành tinh và khí quyển. Các ảnh chụp nổi, thực hiện theo phƣơng đứng và xiên, cung cấp từ vệ tinh Gemini năm 1965, đã thể hiện ƣu thế của công việc nghiên cứu trái đất. Tiếp theo, tầu Apolo cho ra sản phẩm ảnh chụp nổi và đa phổ, có kích thƣớc ảnh 70mm, chụp về trái đất, đã cho ra các thông tin vô cùng hữu ích trong nghiên cứu mặt đất. Ngành hàng không vũ trụ Nga đã đóng vai trò tiên phong trong nghiên cứu trái đất từ vũ trụ. Việc nghiên cứu trái đất đã đƣợc thực hiện trên các con tàu vũ trụ có ngƣời nhƣ Soyuz, các tàu Meteor và Cosmos (từ năm 1961), hoặc trên các trạm chào mừng Salyut. Sản phẩm thu đƣợc là các ảnh chụp trên các thiết bị 7 quét đa phổ phân giải cao, nhƣ MSU-E (trên Meteor - priroda). Các bức ảnh chụp từ vệ tinh Cosmos có dải phổ nằm trên 5 kênh khác nhau, với kích thƣớc ảnh 18cm x 18cm. Ngoài ra, các ảnh chụp từ thiết bị chụp KATE-140, MKF6M trên trạm quỹ đạo Salyut, cho ra 6 kênh ảnh thuộc dải phổ 0,40 đến 0,89µm. Độ phân giải mặt đất tại tâm ảnh đạt 20m x 20m. Tiếp theo vệ tinh nghiên cứu trái đất ERTS (sau đổi tên là Landsat-1), là các vệ tinh thế hệ mới hơn nhƣ Landsat-2, Landsat-3, Landsat-4 và Landsat-5. Ngay từ đầu, ERTS-1 mang theo bộ cảm quét đa phổ MSS với bốn kênh phổ khác nhau, và bộ cảm RBV (Return Beam Vidicon) với ba kênh phổ khác nhau. Ngoài các vệ tinh Landsat-2, Landsat-3, còn có các vệ tinh khác là SKYLAB năm 1973 và HCMM năm 1978. Từ 1982, các ảnh chuyên đề đƣợc thực hiện trên các vệ tinh Landsat TM-4 và Landsat TM-5 với 7 kênh phổ từ dải sóng nhìn thấy đến hồng ngoại nhiệt. Điều này tạo nên một ƣu thế mới trong nghiên cứu trái đất từ nhiều dải phổ khác nhau. Ngày nay, ảnh vệ tinh chuyên đề từ Landsat-7, Landsat-8 đã đƣợc phổ biến, cho phép ngƣời sử dụng ngày càng có điều kiện để tiếp cận với phƣơng pháp nghiên cứu môi trƣờng qua các dữ liệu vệ tinh. Dữ liệu ảnh vệ tinh SPOT của Pháp khởi đầu từ năm 1986, trải qua các thế hệ SPOT-1, SPOT-2, SPOT-3, SPOT-4, SPOT-5, SPOT-6 và SPOT-7 đã đƣa ra sản phẩm ảnh số thuộc hai kiểu phổ, kênh toàn sắc (panchoromatic) với độ phân dải không gian từ 10m x 10m đến 1,5m x 1,5m, và đa kênh SPOT-XS (hai kênh thuộc dải phổ nhìn thấy, một kênh thuộc dải phổ hồng ngoại) với độ phân giải không gian 20m x 20m, 10m x 10m đến 6m x 6m. Đặc tính của ảnh vệ tinh SPOT là cho ra các cặp ảnh phủ chồng cho phép nhìn đối tƣợng nổi trong không gian ba chiều. Điều này giúp cho việc nghiên cứu bề mặt trái đất đạt kết quả cao, nhất là trong việc phân tích các yếu tố địa hình. 8 Sự phát triển trong lĩnh vực nghiên cứu trái đất bằng viễn thám đƣợc đẩy mạnh do áp dụng tiến bộ khoa học kỹ thuật mới với việc sử dụng các ảnh radar. Viễn thám radar tích cực, thu nhận ảnh bằng việc phát sóng dài siêu tần và thu tia phản hồi, cho phép thực hiện các nghiên cứu độc lập, không phụ thuộc vào mây. Sóng radar có đặc tính xuyên qua mây, lớp đất mỏng và thực vật và là nguồn sóng nhân tạo, nên nó có khả năng hoạt động cả ngày và đêm, không phụ thuộc vào nguồn năng lƣợng mặt trời. Các bức ảnh tạo nên bởi hệ radar đƣợc ghi nhận đầu tiên trên bộ cảm Seasat. Đặc tính của sóng radar là thu tia phản hồi từ nguồn phát với góc xiên rất đa dạng. Sóng này hết sức nhạy cảm với độ ghồ ghề của bề mặt vật, đƣợc chùm tia radar phát tới, vì vậy nó đƣợc ứng dụng cho nghiên cứu cấu trúc một khu vực nào đó. Bảng 1.1: Tóm tắt sự phát triển viễn thám qua các sự kiện Năm 1800 1839 1847 1850-1860 1873 1909 1910-1920 1920-1930 1930-1940 1940 1950 1950-1960 1961 Sự kiện Phát hiện ra tia hồng ngoại Bắt đầu phát minh kỹ thuật chụp ảnh đen trắng Phát hiện cả dải phổ hồng ngoại và phổ nhìn thấy Chụp ảnh từ kinh khí cầu Xây dựng học thuyết về phổ điện từ Chụp ảnh từ máy bay Giải đoán từ không trung Phát triển ngành chụp và đo ảnh hàng không Phát triển kỹ thuật radar (Đức, Mỹ, Anh) Phân tích và ứng dụng ảnh chụp từ máy bay Xác định dải phổ từ vùng nhìn thấy đến không nhìn thấy Nghiên cứu sâu về ảnh cho mục đích quân sự Liên xô phóng thành công tàu vũ trụ có ngƣời lái và chụp ảnh trái đất từ ngoài vũ trụ 1960-1970 Lần đầu tiên sử dụng thuật ngữ viễn thám 1972 Mỹ phóng vệ tinh Landsat-1 1970-1980 Phát triển mạnh mẽ phƣơng pháp xử lý ảnh số 1980-1990 Mỹ phát triển thế hệ mới của vệ tinh Landsat 1986 Pháp phóng vệ tinh SPOT vào quĩ đạo 1990 đến Phát triển bộ cảm thu đo phổ, tăng dải phổ và số lƣợng kênh phổ, tăng nay độ phân giải của bộ cảm. Phát triển nhiều kỹ thuật xử lý mới. (Nguồn: [3]) 9 Sự phát triển của ảnh vệ tinh độ phân giải không gian cao đang là xu hƣớng chính mà công nghệ viễn thám hƣớng tới. Từ năm 1999 đến nay đã có tới 18 vệ tinh chụp ảnh độ phân giải cao từ 0,31m đến 5m với kênh ảnh toàn sắc và 2m đến 20m với các kênh đa phổ. Mức độ chi tiết của các ảnh vệ tinh đã mở ra nhiều hƣớng ứng dụng và nâng cao hiệu quả trong quản lý tài nguyên thiên nhiên trên thế giới. Bảng 1.2: Vệ tinh chụp ảnh độ phân giải cao đang hoạt động TT Ngày phóng vệ tinh Độ phân giải Tên ảnh không gian Số kênh phổ (m) 1 24/9/1999 IKONOS 0,82-3,2 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ 2 18/10/2001 QuickBird 0,65-2,62 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ 3 4/5/2002 SPOT-5 2,5-20 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ 4 21/5/2004 FORMOSAT-2 2-8 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ 5 5/5/2005 CARTOSAT-1 2,5 1 kênh toàn sắc 6 24/1/2006 ALOS 7 18/9/2007 WorldView-1 8 29/8/2008 RapidEye 9 6/9/2008 GeoEye-1 10 11 12 13 14 8/10/2009 WorldView-2 16/12/2011 Pleiades-1A 9/9/2012 SPOT-6 2/12/2012 Pleiades-1B 7/5/2013 VNREDSat-1 2,5-10 0,46 5 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ 1 kênh toàn sắc 5 kênh phổ 0,46-1,84 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ 0,46-1,84 1 kênh toàn sắc, 8 kênh phổ 0,5-2 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ 1,5-6 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ 0,5-2 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ 2,5-10 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ 15 21/11/2013 SkySat-1 0,9-2 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ 16 30/6/2014 SPOT-7 1,5-6 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ 0,9-2 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ 0,31-3,7 1 kênh toàn sắc, 28 kênh phổ 17 18 8/7/2014 SkySat-2 13/8/2014 WorldView-3 (Nguồn: [19]) 10 Nhờ sự tiến bộ và sự phát triển vƣợt bậc của viễn thám đã cho phép mở ra những hƣớng ứng dụng mới của khoa học công nghệ này, đăc biệt trong hƣớng địa lý ứng dụng và ngày càng thể hiện tính hiệu quả khi vận dụng trong thực tiễn của nhiều lĩnh vực khác nhau nhƣ: nghiên cứu đánh giá các loại tài nguyên, nghiên cứu môi trƣờng và biến động môi trƣờng, nghiên cứu hệ sinh thái, tổ chức lãnh thổ và quản lý môi trƣờng. Các ứng dụng chính của viễn thám có thể kể đến nhƣ sau: - Quản lý và giám sát hiện trạng sử dụng đất; - Quản lý và giám sát tài nguyên rừng, đa dạng sinh học: phân loại lớp phủ, xây dựng bản đồ hiện trạng kiểm kê tài nguyên rừng, giám sát diễn biến tài nguyên rừng, giám sát sinh khối, trữ lƣợng các bon của rừng, phát hiện và cảnh báo cháy rừng, giám sát côn trùng và sâu bệnh phá hoại rừng... - Quản lý và giám sát môi trƣờng nông nghiệp: trƣợt lở đất, sụt lún đất, các thiên tai khác nhƣ: sa mạc hóa, ngập lụt, xói lở, phòng chống thảm hoạ thiên tai... - Quản lý và giám sát hệ thống thủy lợi: đánh giá tổng hợp lƣu vực sông, dòng chảy sông, cân bằng nƣớc của lƣu vực, lƣợng dòng chảy rắn, hệ thống tƣới tiêu, hệ thống hồ đập chứa nƣớc... - Quản lý và giám sát trong nông nghiệp, đảm bảo an ninh lƣơng thực: xác định thành phần, cơ cấu cây trồng; quản lý, lập bản đồ diện tích canh tác; dự báo năng suất cây trồng; giám sát mùa màng; quản lý tình hình dịch bệnh và đánh giá thiệt hại... - Quản lý và giám sát thủy sản: dự báo ngƣ trƣờng khai thác hải sản xa bờ và qui hoạch vùng nuôi trồng thủy sản... - Quản lý và giám sát chăn nuôi: theo dõi, giám sát, xây dựng quy hoạch cơ sở chăn nuôi, vùng phát triển cây trồng làm thức ăn chăn nuôi... 11 Nhƣ vậy từ năm 1959 khi có bức ảnh chụp trái đất từ vũ trụ, công nghệ vũ trụ nói chung và công nghệ ảnh viễn thám nói riêng đã có những bƣớc tiến vƣợt bậc. Sự tiến bộ về công nghệ đƣợc thể hiện trên ba khía cạnh đó là độ phân giải không gian đã tăng từ 1km lên đến 31cm cho mỗi điểm ảnh, số kênh phổ đã tăng từ 1 kênh đến 28 kênh và số lƣợng các loại vệ tinh chụp ảnh trái đất có độ phân giải không gian cao đã lên đến 18 vệ tinh. Chính vì vậy, ngoài nghiên cứu kỹ thuật phân loại hiện trạng thảm thực vật trên ảnh vệ tinh có độ phân giải trung bình còn cần bổ sung những nghiên cứu về kỹ thuật phân loại ảnh vệ tinh có độ phân giải cao nhằm khai thác tối đa thông tin trên ảnh vệ tinh [30]. 1.2. Ảnh vệ tinh SPOT-5 Vệ tinh SPOT-5 (Systeme Pour L’observation de La Terre) đƣợc Trung tâm nghiên cứu không gian Pháp phóng lên vũ trụ ngày 4 tháng 5 năm 2002. Giai đoạn vận hành thử nghiệm và định chuẩn thông số xử lý ảnh đƣợc thực hiện từ tháng 5 năm 2002 đến tháng 3 năm 2003 [31-33]. Giai đoạn chụp chính thức và cung cấp ảnh diễn ra liên tục từ tháng 3 năm 2003 đến nay. Vệ tinh SPOT-5 bay trên quỹ đạo đồng bộ mặt trời ở độ cao 822 km so với bề mặt trái đất. Vệ tinh đƣợc thiết kế hai bộ cảm: HRG (High Resolution Geometric) và HRS (High Resolution Stereoscopic) để thu ảnh lập thể trên cùng quỹ đạo bay. Thời gian chụp lại có điều khiển của con ngƣời từ 1-4 ngày, thời gian chụp lại không điều khiển là 26 ngày. Mỗi cảnh ảnh phủ rộng diện tích bề mặt 3.600 km2 (60km x 60km). Ảnh chụp đƣợc thiết kế với năm dải phổ khác nhau gồm: bƣớc sóng 480-710 µm cho kênh toàn sắc, bƣớc sóng 500-590 µm (xanh lá cây) cho kênh 1, bƣớc sóng 610-680 µm (đỏ) cho kênh 2, bƣớc sóng 780-890 µm (cận hồng ngoại) cho kênh 3, bƣớc sóng 1.5801.750 µm (hồng ngoại nhiệt) cho kênh 4. Miền giá trị ảnh đƣợc thiết kế từ 0 đến 255 giá trị (ảnh 8 bít). Độ phân giải không gian của ảnh đƣợc thiết kế với 12 ba loại gồm: 5m với kênh toàn sắc; 10m với kênh xanh, đỏ và cận hồng ngoại; 20m với kênh hồng ngoại nhiệt. Do có bộ cảm chụp ảnh lập thể HRS (2 ảnh tại một vùng) nên có thể cung cấp ảnh vệ tinh SPOT-5 với độ phân giải 2,5m cho kênh toàn sắc. Bảng 1.3: Đặc trƣng ảnh SPOT-5 TT Đặc điểm Thông số 1 Độ rộng cảnh chụp 60 km x 60 km 2 3 Thời gian chụp lại có điều khiển của con ngƣời Thời gian chụp lại không điều khiển 1-4 ngày 26 ngày 2,5 m; 5 m đối với kênh toàn sắc 4 Độ phân giải không gian 10 m đối với ảnh đa phổ 20 m đối với kênh nhiệt 1 kênh toàn sắc: 480-710 µm 4 kênh đa phổ: 5 Số kênh Xanh lá cây: 500-590 µm Đỏ: 610-680 µm Cận hồng ngoại: 780-890 µm Kênh hồng ngoại nhiệt: 1.580-1.750 µm 6 Khoảng giá trị 8 bít (0-255) Vệ tinh SPOT-5 đƣợc thiết kế cho những mục đích nhƣ quy hoạch sử dụng đất, quy hoạch cơ sở hạ tầng, đánh giá môi trƣờng, nghiên cứu biển, theo dõi tài nguyên thiên thiên, nông nghiệp. 13 (Nguồn: [4]) Hình 1.1: Sơ đồ bảng chắp cảnh ảnh SPOT-5 lãnh thổ Việt Nam Từ năm 2002 đến nay, vệ tinh SPOT-5 đã chụp hàng trục ngìn cảnh ảnh thuộc lãnh thổ Việt Nam, trong số đó có 5.112 (tính đến 18/4/2015) cảnh ảnh có tỷ lệ mây từ 20% trở xuống. Để phủ kín toàn bộ lãnh thổ Việt Nam bằng ảnh SPOT-5 cần 261 cảnh ảnh. Nhƣ vậy theo lý thuyết thì số lƣợng ảnh tốt này phủ gần 24 lần lãnh thổ Việt Nam trong vòng 14 năm . Ảnh vệ tinh hiện nay phần lớn đƣợc lƣu trữ tại hãng SPOT và một phần lƣu tại Cục Viễn thám Quốc gia. 14 Nguồn ảnh chất lƣợng cao này đƣợc là tài liệu quý phục vụ nghiên cứu diễn biến tài nguyên rừng trong quá khứ tại Việt Nam từ năm 2002 trở lại đây. Bảng 1.4: Số lƣợng ảnh vệ tinh SPOT-5 chụp lãnh thổ Việt Nam TT Năm chụp Số cảnh TT Năm chụp Số cảnh 1 2002 134 8 2009 278 2 2003 794 9 2010 377 3 2004 752 10 2011 367 4 2005 478 11 2012 283 5 2006 394 12 2013 324 6 2007 292 13 2014 381 7 2008 132 14 2015 126 Tổng cộng 5.112 (Nguồn: [65]) 1.3. Phƣơng pháp chiết xuất thông tin từ ảnh viễn thám Bƣớc xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng trƣớc khi tiến hành chiết xuất thông tin từ ảnh viễn thám. Nội dung này đƣợc các trạm thu ảnh, đại lý cung cấp ảnh xử lý trƣớc khi cung cấp tới ngƣời sử dụng nhƣ hiệu chỉnh cấp xám độ, nắn chỉnh hình học (bao gồm cả nắn chỉnh trực giao ảnh), tăng cƣờng độ phân giải không gian. Tuy nhiên, việc hiệu chỉnh ảnh hƣởng của địa hình do năng lƣợng bức xạ không đồng đều trên những hƣớng dốc khác nhau chƣa đƣợc các nhà cung cấp ảnh xử lý. Ngƣời sử dụng thƣờng không có thói quen cũng nhƣ không đủ kiến thức để xử lý nội dung này. Nội dung chiết xuất thông tin từ ảnh viễn thám số đƣợc phân ra thành hai cách tiếp cận gồm chiết xuất thông tin đối với các dữ liệu dạng liên tục (dữ liệu dạng mật độ, cƣờng độ) nhƣ các bài toán về trữ lƣợng gỗ, sinh khối trong lâm nghiệp và chiết xuất thông tin đối với các dữ liệu dạng rời rạc (đối tƣợng, nhóm đối tƣợng có ranh giới trên mặt đất) nhƣ hiện trạng rừng trong lâm nghiệp. 15 1.3.1. Khắc phục ảnh hưởng của yếu tố địa hình đến chất lượng ảnh chụp Ngoài ảnh hƣởng của thiết bị thu và khí quyển, địa hình đồi núi ảnh hƣởng mạnh đến chất lƣợng cấp xám độ ảnh vệ tinh. Cùng một đối tƣợng nhƣng cấp xám độ ảnh khác nhau giữa sƣờn đón ánh sáng và sƣờn khuất ánh sáng. Điều này dẫn đến nhầm lẫn trong quá trình phân loại, tính toán sau này đoán [34]. Đã có những nghiên cứu chỉ ra rằng độ chính xác của kết quả giải đoán ảnh đƣợc cải thiện đáng kể nếu nhƣ tiến hành hiệu chỉnh ảnh hƣởng của địa hình trƣớc khi giải đoán [13, 37, 49]. Hình 1.2: Ảnh hƣởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5 Hiệu chỉnh ảnh hƣởng của địa hình là quá trình mô hình hóa để đƣa cấp xám độ ảnh ở sƣờn ngƣợc ánh sáng mặt trời cân bằng với sƣờn đón ánh sáng mặt trời dựa vào bản đồ mô hình số độ cao và góc mặt trời tại thời điểm chụp ảnh. Góc tới của mặt trời tại điểm chụp ảnh (i) đƣợc tính dựa vào vị trí mặt trời (độ cao, góc theo phƣơng nằm ngang) và địa hình (độ dốc và hƣớng dốc). 16 Hình 1.3: Tính góc mặt trời đến tại điểm chụp Góc tới của mặt trời tại điểm chụp ảnh (i) đƣợc tính theo công thức 1.1. (1.1) Trong đó: i: góc tới của mặt trời tại điểm chụp ảnh e: độ dốc z: góc mặt trời theo phƣơng thẳng đứng a: góc mặt trời theo phƣơng nằm ngang a’: hƣớng dốc Cos i có giá trị từ -1 đến 1. Cos i nhỏ hơn không có nghĩa là hƣớng dốc ngƣợc với hƣớng mặt trời [38]. Hiện nay có bốn phƣơng pháp hiệu chỉnh đƣợc áp dụng gồm: hiệu chỉnh Cosine, hiệu chỉnh Minnaert, hiệu chỉnh hệ số c và hiệu chỉnh thông qua thống kê thực nghiệm. 17 Hiệu chỉnh Cosine Hiệu chỉnh Cosine coi bức xạ tại một điểm đều nhau theo các hƣớng do vậy chỉ cần quan tâm đến góc mặt trời theo phƣơng thẳng đứng và góc tới của mặt trời tại điểm chụp ảnh. LH = LT * (cos z / cos i) Trong đó: (1.2) LH: cấp xám độ ảnh đã đƣợc hiệu chỉnh LT: cấp xám độ ảnh chƣa hiệu chỉnh i: góc tới của mặt trời tại điểm chụp ảnh z: góc mặt trời theo phƣơng thẳng đứng Phƣơng pháp hiệu chỉnh này hay đƣợc áp dụng vì hầu hết các phần mềm đều có sẵn modul tính toán ví dụ nhƣ Erdas, ENVI. Phƣơng pháp có hạn chế là cấp xám độ sau hiệu chỉnh ở những sƣờn đón ánh sáng có giá trị cao hơn mức bình thƣờng [34, 58, 60]. Hiệu chỉnh Minnaert Phƣơng pháp đƣợc dựa trên ý tƣởng của Minnaert [50] với cách tiếp cận bán thực nghiệm. LH = LT * (cos z / cos i)k Trong đó: (1.3) LH: cấp xám độ ảnh đã đƣợc hiệu chỉnh LT: cấp xám độ ảnh chƣa hiệu chỉnh i: góc tới của mặt trời tại điểm chụp ảnh z: góc mặt trời theo phƣơng thẳng đứng k: hệ số Minnaert Giá trị k chạy từ 0 đến 1. k=1 trong trƣờng hợp bức xạ đều các hƣớng. Hệ số k đƣợc tính theo công thức 1.4. log (LT * cos z) = log LH + k x log (cos i * cos z) (1.4) Đây là dạng của phƣơng trình tuyến tính bậc nhất y = ax + b với: x = log (cos i x cos z) 18 b = log LH y = log (LT x cos z) Đã biết y, x nên xây dựng tƣơng quan để tìm hệ số a - chính là k. Phƣơng pháp có điểm hạn chế là cấp xám độ ảnh sau hiệu chỉnh thƣờng quá mức xám độ tiêu chuẩn [57]. Hiệu chỉnh hệ số c Giống nhƣ hiệu chỉnh Minnaert, hiệu chỉnh c là cách tiếp cận bán thực nghiệm do Teiller và cộng sự [58] xây dựng. Hệ số c có nhiệm vụ hạn chế giá trị quá cao ở sƣờn đón nắng của phƣơng pháp hiệu chỉnh cosine [59]. Hiệu chỉnh thông qua thống kê thực nghiệm Phƣơng pháp hiệu chỉnh thông qua thống kê thực nghiệm dựa vào nguyên lý lấy cấp xám độ ảnh theo một hƣớng nào đó làm cơ sở, từ đó điều chỉnh cấp xám độ các hƣớng, độ dốc khác nhau theo dạng hệ số hoặc bù trừ mức giá trị. Phƣơng pháp hiệu chỉnh theo thống kê thực nghiệm thực hiện đơn giản. Có thể dùng thêm thông tin vị trí mặt trời tại thời điểm chụp ảnh để xác định hƣớng cơ sở hoặc xác định một cách tƣơng đối. Đánh giá các mô hình hiệu chỉnh ảnh hưởng của địa hình đến chất lượng ảnh vệ tinh Qua kết quả những nghiên cứu trƣớc đây, việc hiệu chỉnh ảnh vệ tinh do ảnh hƣởng của yếu tố địa hình cho thấy: - Mô hình hiệu chỉnh Cosine và Minnaert cho kết quả không tốt bằng các mô bán thực nghiệm (mô hình c) và mô hình thực nghiệm [34, 40, 51, 58, 60]. - Áp dụng mô hình hiệu chỉnh bán thực nghiệm cần có 2 dữ liệu đó là vị trí của mặt trời so với vùng chụp ảnh và bản đồ mô hình số độ cao. Chất lƣợng bản đồ mô hình số độ cao ảnh hƣởng lớn tới kết quả hiệu chỉnh. 19 - Áp dụng mô hình thống kê thực nghiệm không đòi hỏi dữ liệu vị trí mặt trời so với vùng chụp ảnh nhƣng vai trò bản đồ mô hình số độ cao cũng vẫn đóng vai trò quan trọng trong quá trình xử lý. Điểm hạn chế lớn nhất của mô hình này là các đối tƣợng khác nhau trong cùng điều kiện về độ đốc, hƣớng phơi đƣợc lấy giá trị trung bình làm cơ sở để tính các giá trị hiệu chỉnh. - Tại Việt Nam, nơi có địa hình chia cắt mạnh, độ dốc trung bình từ 20 đến 30o đã có hai nghiên cứu về hiệu quả của mô hình hiệu chỉnh ảnh hƣởng của địa hình đối với ảnh SPOT-5. Nghiên cứu của tác giả Nguyễn Thị Thanh Hƣơng [51] tại huyện Đăk RLấp, tỉnh Đăk Nông tập trung so sánh hiệu quả của các mô hình hiệu chỉnh hình học và bán thực nghiệm Cosine, Minnaert và C trong quá trình hiệu chỉnh ảnh phục vụ ƣớc tính trữ lƣợng gỗ và xây dựng bản đồ trạng thái rừng. Kết quả cho thấy mô hình bán thực nghiệm C hiệu quả nhất. Trong khi nghiên cứu của tác giả Vƣơng Văn Quỳnh [13] tại huyện Hƣơng Sơn, tỉnh Hà Tĩnh xem xét đến việc áp dụng mô hình thực nghiệm để ƣớc tính trữ lƣợng gỗ. Kết quả đã khẳng định hiệu chỉnh đã nâng cao kết quả ƣớc lƣợng. - Vấn đề tồn tại giữa hai phƣơng pháp hiệu chỉnh bán thực nghiệm C và hiệu chỉnh thống kê thực nghiệm là phƣơng pháp nào hiệu chỉnh tốt hơn trong điều kiện địa hình của Việt Nam? 1.3.2. Sử dụng ảnh quang học dự đoán trữ lượng rừng Ảnh viễn thám với đầu thu chủ động (active sensor) nhƣ các loại ảnh Radar thƣờng đƣợc ứng dụng nhiều trong điều tra trữ lƣợng, sinh khối rừng [18]. Trong khi ảnh viễn thám với đầu thu bị động (passive sensor) nhƣ ảnh NOAA, MODIS, Landsat, ALOS, SPOT, Ikonos, QuickBird, ... đƣợc thiết kế để quan sát bề mặt đất phục vụ chủ yếu cho việc xây dựng bản đồ hiện trạng. Tuy nhiên, để tận dụng tối đa thông tin từ ảnh, đã có nhiều nghiên cứu mối quan hệ giữa ảnh viễn thám đầu thu bị động và trữ lƣợng rừng. 20 Xây dựng bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh viễn thám nhằm xác định các vùng có cùng trạng thái. Hay nói theo toán học, các biến (trạng thái) rời rạc nhƣ: rừng phục hồi, rừng hỗn giao, rừng trồng, đất trống, ...Trong khi biến trữ lƣợng gỗ trong rừng là biến liên tục. Do vậy, phƣơng pháp chính xây dựng bản đồ trữ lƣợng rừng là xây dựng mối tƣơng quan giữu cấp xám độ trên ảnh vệ tinh và trữ lƣợng gỗ tƣơng ứng với pixel trên ảnh. Rokhmatuloh [56] đã sử dụng ảnh MODIS để ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ cây đứng cho toàn lãnh thổ Indonesia. Mối quan hệ tuyến tính giữa phần trăm che phủ và trữ lƣợng gỗ cây đứng đƣợc tính theo phƣơng trình 1.5. M = CP * 1,454 Trong đó: (1.5) M: trữ lƣơng gỗ CP: tỷ lệ che phủ thực vật Nghiên cứu này cho phép ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ trên phạm vi vĩ mô (khu vực hoặc quốc gia) nhanh, nhƣng độ chính xác không cao. Điểm hạn chế của nghiên cứu là tác giả đã giả thiết mối quan hệ giữu tỷ lệ che phủ và trữ lƣợng gỗ có mối quan hệ tuyến tính. Trong khi với rừng nhiệt đới ẩm, nhất là rừng bị tác động mạnh bởi con ngƣời thì mối quan hệ này không hoàn toàn tuyến tính. Trữ lƣợng gỗ có thể giao động từ 150 đến 1.000 m3/ha với độ che phủ 100% nhƣ rừng tự nhiên Việt Nam. Arief Wijaya và cộng sự [29] dùng ảnh Landsat ETM để dự đoán trữ lƣợng gỗ cho 83.000 ha vùng phía Đông Kalimantan của Indonesia. M = 9,703*b4+11,91*b5+8,51*b7+0,001*ge- 22,444*al+4214,699*pc1-254,412*tc3-15,595*gl+1192,511 Trong đó: b4, b5, b7: cấp xám độ tƣơng ứng trên kênh 4, 5, 7 ge: chỉ số theo dõi thực vật vĩ mô [52] al: tổng cấp xám độ kênh 1, 2, 3, 4, 5, 7 (1.6) 21 pc1: kênh 1 trong phân tích thành phần chính tc3: chỉ số về độ ẩm gl: chỉ số kết cấu cấp xám độ Nghiên cứu cho thấy, ngoài cấp xám độ trên từng kênh ảnh, một số chỉ số dẫn xuất từ các kênh ảnh đa phổ đóng vai trò quan trọng khi xác định trữ lƣợng gỗ. Nguyễn Thị Thanh Hƣơng [51] nghiên cứu sử dụng ảnh SPOT-5 dự đoán trữ lƣợng gỗ cho rừng lá rộng thƣờng xanh huyện tỉnh Đăk RLấp, Đăk Nông với ba phƣơng pháp là hồi quy tuyến tính, địa thống kê và nhóm điểm quan sát gần cấp xám độ nhất (k-nn). Nghiên cứu chỉ ra trữ lƣợng gỗ và xám độ ảnh vệ tinh SPOT-5 có mối quan hệ không chặt. Vƣơng Văn Quỳnh [13] đã nghiên cứu mối quan hệ giữa ảnh vệ tinh SPOT5 và trữ lƣợng gỗ rừng huyện Hƣơng Sơn, tỉnh Hà Tĩnh. Hệ số tƣơng quan đạt 0,72. M = -1258.86+11.27*k1+50.95*k2-49.4*k3-6.02*Std1+12989.11* NDVI-3580.87*WI (1.7) Trong đó: k1, k2, k3: là cấp xám độ đã hiệu chỉnh ảnh hƣởng của địa hình kênh 1, 2, 3 Std1: độ lệch chuẩn kênh 1 theo cửa sổ trƣợt vuông 5 x 5 điểm ảnh NDVI: chỉ số thực vật WI: chỉ số nƣớc Nghiên cứu của Võ Văn Hồng [8] cho thấy ảnh vệ tinh SPOT5 và trữ lƣợng gỗ cũng có mối quan hệ với nhau. Vùng nghiên cứu thứ nhất ở huyện Na Rì, tỉnh Bắc Kạn với ảnh chụp năm 2008 cho thấy hệ số tƣơng quan đạt 0,73 và phƣơng trình nhƣ sau: M=345,038298+678,752913*NDVI -134,138755*RVI - 4,35553795*k1 + 5,14310178*k2 + 0,72577293*k3 + 1,04084326*Std1 +0,21152724*Std2 -2,91887692*Std3 (1.8) 22 Vùng nghiên cứu thứ hai ở tỉnh Kon Tum với ảnh chụp năm 2009 đạt hệ số tƣơng quan là 0,57. M=354,0383+678,75291*NDVI-134,13875*RVI-4,355538*k1 +5,1431018*k2+0,7257729*k3+1,0408433*Std1+0,2115272*Std2 2,9188769*Std3 - (1.9) Trong đó: k1, k2, k3: cấp xám độ kênh 1, 2, 3 Std1, Std2, Std3: độ lệch chuẩn cấp xám độ kênh 1, 2, 3 NDVI: chỉ số thực vật RVI: tỷ số thực vật Nhìn chung việc sử dụng ảnh quang học ƣớc lƣợng trữ lƣợng rừng chƣa có nhiều nghiên cứu, nhất là đối với rừng nhiệt đới ẩm nhƣ Việt Nam. Các nghiên cứu cho thấy chƣa rõ ràng về mối quan hệ cấp xám độ ảnh quang học SPOT-5 và trữ lƣợng gỗ. Hơn nữa, số điểm nghiên cứu, diện tích nghiên cứu chỉ ở phạm vi huyện, các thông số tham gia vào quá trình xây dựng bản đồ trữ lƣợng và số lƣợng ô tiêu chuẩn còn ít. Vấn đề nghiên cứu trong lĩnh vực này đƣợc đạt ra là: cần có thêm những đánh giá về quan hệ giữa ảnh vệ tinh quang học và trữ lƣợng gỗ. Cần có những thuật toán phi tuyến tính để ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ từ ảnh vệ tinh trong những trƣờng hợp mối quan hệ trên không tuyến tính. 1.3.3. Giải đoán ảnh SPOT-5 theo phương pháp hướng đối tượng xây dựng bản đồ hiện trạng rừng Cách tiếp cận theo phƣơng pháp hƣớng đối tƣợng trong phân loại ảnh số không mới [42]. Tuy nhiên, phải sau đó 8 năm, khi phần mềm eCognition xuất hiện, phƣơng pháp này mới thực sự đƣợc nghiên cứu nhiều. Cho đến nay, các nghiên cứu vẫn đang tập trung vào tối ƣu hóa thuật toán cho bƣớc 23 phân loại đối tƣợng trên ảnh (segmentation) và gán thuộc tính cho các đối tƣợng (classification). Hiện nay phƣơng pháp giải đoán ảnh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng theo phƣơng pháp hƣớng đối tƣợng đang bƣớc đầu đƣợc ứng dụng trên những quy mô khác nhau với các loại ảnh khác nhau. Các kết quả đều cho độ chính xác cao hơn so với phƣơng pháp phân loại dựa vào điểm ảnh riêng lẻ trƣớc đây. Tuy vậy, các nghiên cứu liên quan đến sử dụng ảnh vệ tinh SPOT-5 để so sánh giữa phân loại dựa trên điểm ảnh riêng lẻ và hƣớng đối tƣợng chƣa có nhiều [6, 18, 19, 20]. Ngoài lý do khách quan do chi phí mua ảnh cao còn lý do chủ quan về mặt kỹ thuật xử lý về cấu trúc không gian của đối tƣợng trên ảnh. Lewinski và cộng sự [47] tiến hành thử nghiệm phân loại hƣớng đối tƣợng trên toàn cảnh (60 km x 60 km) cho ảnh SPOT-4 ở Ba Lan. Nghiên cứu đƣa ra đƣợc hệ thống phân loại hiện trạng phong phú lên đến 13 trạng thái. Trong số này có bảy trạng thái liên quan đến lâm nghiệp gồm: cây vùng đô thị, đất trồng màu, đất trống cỏ, vƣờn cây ăn quả, rừng lá kim, rừng rụng lá, rừng hỗn giao. Độ chính xác của kết quả phân loại đạt 89,1%. Wei Su và cộng sự [62] đã sử dụng ảnh SPOT-5 để giải đoán lớp phủ thực vật theo phƣơng pháp hƣớng đối tƣợng cho vùng Fu Xin của Trung Quốc. Diện tích vùng nghiên cứu là 26,8 km2 với năm đối tƣợng đƣợc phân loại gồm rừng dày, rừng trung bình, rừng thƣa, đất trống và đƣờng giao thông. Địa hình khu nghiên cứu phức tạp với mƣời cấp khác nhau. Độ chính xác của bản đồ hiện trạng rừng giải đoán theo phƣơng pháp phân loại hƣớng đối tƣợng đạt 86,53% trong khi áp dụng phƣơng pháp pixel riêng lẻ chỉ đạt 74,53%. Nghiên cứu cũng cho thấy hiện tƣợng xuất hiện nhiều lô có diện tích chỉ bằng diện tích một hoặc một vài điểm ảnh thƣờng có trong phân loại pixel riêng lẻ đƣợc giải quyết khá triệt để trong cách tiếp cận hƣớng đối tƣợng. Các 24 chỉ tiêu về phân bố cấp xám độ theo phƣơng thẳng đứng (xuyên nhiều kênh ảnh), theo phƣơng ngang (các pixel liền kề trên một kênh ảnh), chỉ số thực vật đƣợc áp dụng đầy đủ trong nghiên cứu này. Tuy nhiên, số đối tƣợng đƣợc phân loại chỉ có năm đối tƣợng. Thêm nữa, với điều kiện địa hình phức tạp thì việc hiệu chỉnh giá trị ảnh theo địa hình cũng cần đƣợc xử lý để tăng độ chính xác của kết quả giải đoán [51]. Vũ Tiến Điển và cộng sự [5] nghiên cứu ứng dụng phƣơng pháp phân loại hƣớng đối tƣợng đã đƣợc thực hiện tại huyện Cƣ Jut tỉnh Đăk Nông, huyện Con Cuông tỉnh Nghệ An, huyện Mai Sơn tỉnh Sơn La. Điểm hạn chế của nghiên cứu này là không có đƣợc ảnh đa phổ để phân tích mà chỉ dựa vào ảnh SPOT-5 đã đƣợc tổ hợp màu tự nhiên giả. Do đó quá trình thực hiện sẽ khó phân tích chính xác một số thông tin nhƣ chỉ số thực vật, tổng cấp xám độ, tỷ lệ phản xạ mà chỉ dùng thông tin màu sắc để làm căn cứ. Nhƣ vậy, cho đến nay các nghiên cứu giải đoán ảnh số theo phƣơng pháp phân loại hƣớng đối tƣợng vẫn đang đƣợc tiếp tục nghiên cứu. Đặc biệt với những điều kiện rừng tự nhiên và rừng trồng phức tạp nhƣ ở Việt Nam thì việc tìm ra vài trò của các đặc trƣng ảnh, khoảng giá trị các đặc trƣng gắn với phân loại các trạng thái có ý nghĩ cả vệ mặt khoa học và thực tiễn trong điều tra rừng 1.4. Sử dụng ảnh viễn thám trong điều tra rừng Việt Nam Ứng dụng viễn thám trong điều tra rừng Việt Nam đƣợc bắt đầu với ảnh hàng không. Năm 1958, ảnh máy bay đen trắng toàn sắc tỷ lệ 1/30.000 đƣợc sử dụng để phục vụ điều tra rừng gỗ trụ mỏ vùng Đông Bắc. Từ năm 1970 đến năm 1975, ảnh máy bay đƣợc dùng rộng rãi để xây dựng các bản đồ hiện trạng, bản đồ mạng lƣới vận xuất, vận chuyển cho nhiều tỉnh miền Bắc. Các chuyên gia viễn thám dựa vào kinh nghiệm để khoanh vẽ các lô rừng hoặc đám rừng lớn trên ảnh máy bay từ đó xây dựng bản đồ hiện trạng rừng. 25 Giai đoạn 1975 đến 1990, Việt Nam tích cực ứng dụng những công nghệ viễn thám tiến tiến trên thế giới phục vụ điều tra rừng. Song song với sử dụng ảnh hàng không, ảnh vệ tinh Landsat MSS in màu trên giấy ảnh đã đƣợc sử dụng trong các chƣơng trình, dự án nhƣ điều tra rừng Việt Nam giai đoạn 1979-1982 do FAO tài trợ, chƣơng trình quy hoạch Tây Nguyên giai đoạn 1982-1983, điều tra vùng nguyên liệu giấy giai đoạn 1983-1985. Bản đồ hiện trạng rừng giải đoán từ ảnh vệ tinh Landsat MSS thƣờng có tỷ lệ nhỏ từ 1/100.000 đến 1/250.000. Từ năm 1991, Việt Nam bắt đầu ứng dụng công nghệ viễn thám điều tra rừng trên diện tích cả nƣớc. Viện Điều tra Quy hoạch rừng đã thực hiện bốn chu kỳ điều tra, đánh giá và theo dõi diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc từ năm 1991 đến năm 2010. Ảnh viễn thám đã đƣợc ứng dụng trong xây dựng bản đồ hiện trạng rừng toàn quốc cả bốn chu kỳ với nhiều loại ảnh viễn thám khác nhau. Chu kỳ I (1991-1995), ảnh Landsat MSS đƣợc in màu trên giấy ảnh phục vụ khoanh vẽ xây dựng bản đồ hiện trạng rừng tỷ lệ 1/100.000 [22]. Chu kỳ II (1996-2000), Việt Nam sử dụng ảnh SPOT-3 với công nghệ in trên giấy và khoanh vẽ nhƣ chu kỳ đầu tiên [24]. Chu kỳ III (2001-2005) thể hiện sự tiến bộ vƣợt bậc về mặt giải đoán ảnh [25]. Ảnh Landsat ETM+ trên cả nƣớc sử dụng là ảnh số trên máy tính và đƣợc các chuyên gia của Việt Nam chủ động hiệu chỉnh hình học, lấy mẫu khóa giải đoán ảnh và chạy phân loại xây dựng bản đồ dựa vào phần mềm ERDAS. Lần đầu tiên Việt Nam áp dụng thành công kỹ thuật giải đoán ảnh số cho toàn bộ diện tích rừng và đất lâm nghiệp trên cả nƣớc. Mặc dù vậy, chu kỳ IV (2006-2010) đã không áp dụng công nghệ giải đoán ảnh số xây dựng bản đồ hiện trạng rừng toàn quốc. Chu kỳ IV sử dụng ảnh vệ tinh SPOT-5 với độ phân giải không gian cao lên đến 2,5 x 2,5 m [26]. Kỹ thuật phân loại số của chu kỳ III không đƣa ra kết quả phân loại tốt, các lô quá bé và rời rạc. Vì vậy chu kỳ IV này đã áp dụng lại 26 phƣơng pháp giải đoán bằng mắt nhƣng đƣợc các chuyên gia khoanh vẽ và giải đoán trên màn hình máy tính. Bản đồ hiện trạng rừng chu kỳ IV đƣợc xây dựng với tỷ lệ cao 1/25.000 đối với xã có nhiều rừng và 1/50.000 với xã ít rừng. Dự án Tổng điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013-2016 sử dụng ảnh vệ tinh phân giải cao nhƣ SPOT-5, SPOT-6, VNREDSat-1 và ảnh có chất lƣợng tƣơng đƣơng cùng với phƣơng pháp phân loại tự động hƣớng đối tƣợng xây dựng bản đồ hiện trạng rừng tỷ lệ 1/10.000. Đến hết năm 2014, bản đồ hiện trạng rừng của 15 tỉnh đã hoàn thành. Trong chƣơng trình này, hệ thống phân loại với 93 trạng thái rừng và đất đòi hỏi khối lƣợng khổng lồ nhân lực khoanh vẽ bổ sung ngoài thực địa vì kết quả giải đoán ảnh rất hạn chế. Việt Nam đã có trên 50 năm nghiên cứu và ứng dụng viễn thám trong điều tra rừng. Những nghiên cứu, tiến bộ của công nghệ viễn thám đã đƣợc áp dụng vào sản xuất để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng không chỉ cho những vùng nhỏ lẻ mà trên phạm vi cả nƣớc với nhiều thời kỳ khác nhau. Kỹ thuật phân loại ảnh vệ tinh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng cũng thay đổi dựa vào độ phân giải không gian cũng nhƣ tiến bộ khoa học kỹ thuật tại thời điểm đó. Cùng với sự phát triển của ảnh vệ tinh độ phân giải cao, kỹ thuật phân loại số đã chuyển sang cách tiếp cận theo nhóm các điểm ảnh để tránh sự rời rạc của đối tƣợng rừng. Từ năm 2010 trở lại đây, kỹ thuật phân loại này đang đƣợc vừa nghiên cứu vừa ứng dụng trong điều tra rừng tại Việt Nam. 1.5. Hệ thống phân loại rừng Dự án Tổng điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013-2016 Hệ thống phân loại trạng thái rừng và đất lâm nghiệp [16] thuộc Dự án Tổng điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013-2016 gồm 93 loại khác nhau gồm 71 trạng thái rừng và 22 đối tƣợng không phải rừng. 27 Bảng 1.5: Hệ thống phân loại đất, loại rừng áp dụng cho điều tra kiểm kê rừng TT Tên trạng thái rừng và đất không có rừng Trữ lƣợng (M-m3, N-số cây tre nứa) 1. CÓ RỪNG 1.1. Rừng tự nhiên 1.1.1. Rừng nguyên sinh 1.1.1.1. Núi đất nguyên sinh 1.1.1.1.1. Lá rộng thƣờng xanh 1 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX giàu nguyên sinh M > 200 2 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB nguyên sinh 100 < M ≤ 200 1.1.1.1.2. Lá rộng rung lá 3 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL giàu nguyên sinh M > 200 4 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL TB nguyên sinh 100 < M ≤ 200 1.1.1.1.3. Lá kim 5 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LK giàu nguyên sinh M > 200 6 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LK TB nguyên sinh 100 < M ≤ 200 1.1.1.1.1. Lá rộng lá kim 7 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRLK giàu nguyên sinh M > 200 8 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRLK TB nguyên sinh 100 < M ≤ 200 1.1.1.2. Núi đá 9 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX giàu nguyên sinh 10 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX TB nguyên sinh M > 200 100 < M ≤ 200 1.1.1.1.1. Rừng ngập nƣớc 11 Rừng gỗ tự nhiên ngập mặn nguyên sinh M ≥ 10 12 Rừng gỗ tự nhiên ngập phèn nguyên sinh M ≥ 10 13 Rừng gỗ tự nhiên ngập ngọt nguyên sinh M ≥ 10 1.1.2. Rừng thứ sinh 1.1.2.1. Gỗ 1.1.2.1.1. Núi đất 28 TT Tên trạng thái rừng và đất không có rừng Trữ lƣợng (M-m3, N-số cây tre nứa) 1.1.2.1.1.1. Lá rộng thƣờng xanh 14 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX giàu M > 200 15 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB 100 < M ≤ 200 16 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX nghèo 50 < M ≤ 100 17 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX nghèo kiệt 10 < M ≤ 50 18 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX phục hồi 10 ≤ M ≤ 100 1.1.2.1.1.2. Lá rộng rụng lá 19 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL giàu M > 200 20 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL TB 100 < M ≤ 200 21 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL nghèo 50 < M ≤ 100 22 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL nghèo kiệt 10 < M ≤ 50 23 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL phục hồi 10 ≤ M ≤ 100 1.1.2.1.1.3. Lá kim 24 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LK giàu M > 200 25 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LK TB 100 < M ≤ 200 26 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LK nghèo 50 < M ≤ 100 27 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LK nghèo kiệt 10 < M ≤ 50 28 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LK phục hồi 10 ≤ M ≤ 100 1.1.2.1.1.4. Lá rộng lá kim 29 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRLK giàu M > 200 30 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRLK TB 100 < M ≤ 200 31 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRLK nghèo 50 < M ≤ 100 32 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRLK nghèo kiệt 10 < M ≤ 50 33 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRLK phục hồi 10 ≤ M ≤ 100 1.1.2.1.2. Núi đá 34 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX giàu M > 200 35 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX TB 100 < M ≤ 200 36 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX nghèo 50 < M ≤ 100 37 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX nghèo kiệt 10 < M ≤ 50 29 TT Tên trạng thái rừng và đất không có rừng 38 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX phục hồi Trữ lƣợng (M-m3, N-số cây tre nứa) 10 ≤ M ≤ 100 1.1.2.1.3. Ngập nƣớc 39 Rừng gỗ tự nhiên ngập mặn giàu M > 200 40 Rừng gỗ tự nhiên ngập mặn trung bình 100 < M ≤ 200 41 Rừng gỗ tự nhiên ngập mặn nghèo 50 < M ≤ 100 42 Rừng gỗ tự nhiên ngập mặn phục hồi 10 < M ≤ 100 43 Rừng gỗ tự nhiên ngập phèn giàu M > 200 44 Rừng gỗ tự nhiên ngập phèn trung bình 100 < M ≤ 200 45 Rừng gỗ tự nhiên ngập phèn nghèo 50 < M ≤ 100 46 Rừng gỗ tự nhiên ngập phèn phục hồi 10 ≤ M ≤ 100 47 Rừng gỗ tự nhiên ngập ngọt 1.1.2.2. Tre nứa 48 Rừng tre/luồng tự nhiên núi đất N ≥ 500 49 Rừng nứa tự nhiên núi đất N ≥ 500 50 Rừng vầu tự nhiên núi đất N ≥ 500 51 Rừng lồ ô tự nhiên núi đất N ≥ 500 52 Rừng tre nứa khác tự nhiên núi đất N ≥ 500 53 Rừng tre nứa tự nhiên núi đá N ≥ 500 1.1.2.3. Hỗn giao gỗ và tre nứa 54 Rừng hỗn giao G-TN tự nhiên núi đất M ≥ 10 55 Rừng hỗn giao TN-G tự nhiên núi đất M ≥ 10 56 Rừng hỗn giao tự nhiên núi đá M ≥ 10 1.1.2.4. Cau dừa 57 Rừng cau dừa tự nhiên núi đất N ≥ 100 58 Rừng cau dừa tự nhiên núi đá N ≥ 100 59 Rừng cau dừa tự nhiên ngập nƣớc ngọt N ≥ 100 1.2. Rừng trồng 1.2.1. Gỗ(loài cây,cấp tuổi,nguồn gốc) 60 Rừng gỗ trồng núi đất M ≥ 10 30 TT Tên trạng thái rừng và đất không có rừng Trữ lƣợng (M-m3, N-số cây tre nứa) 61 Rừng gỗ trồng núi đá M ≥ 10 62 Rừng gỗ trồng ngập mặn M ≥ 10 63 Rừng gỗ trồng ngập phèn M ≥ 10 64 Rừng gỗ trồng đất cát M ≥ 10 1.2.2. Tre nứa (loài cây) 65 Rừng tre nứa trồng núi đất N ≥ 500 66 Rừng tre nứa trồng núi đá N ≥ 500 1.2.3. Cau dừa 67 Rừng cau dừa trồng cạn N ≥ 100 68 Rừng cau dừa trồng ngập nƣớc N ≥ 100 69 Rừng cau dừa trồng đất cát N ≥ 100 1.2.3. Nhóm loài khác 70 Rừng trồng khác núi đất M ≥ 10 71 Rừng trồng khác núi đá M ≥ 10 2. KHÔNG CÓ RỪNG TRONG LÂM NGHIỆP 2.1. Đã trồng nhƣng chƣa thành rừng 72 Đất đã trồng trên núi đất M < 10 73 Đất đã trồng trên núi đá M < 10 74 Đất đã trồng trên đất ngập mặn M < 10 75 Đất đã trồng trên đất ngập phèn M < 10 76 Đất đã trồng trên đất ngập ngọt M < 10 77 Đất đã trồng trên bãi cát M < 10 2.2. Có cây gỗ tái sinh 78 Đất có cây gỗ tái sinh núi đất M < 10 79 Đất có cây gỗ tái sinh núi đá M < 10 80 Đất có cây gỗ tái sinh ngập mặn M < 10 81 Đất có cây tái sinh ngập nƣớc phèn M < 10 2.3. Đất trống cây bụi 82 Đất trống núi đất 0 31 TT Tên trạng thái rừng và đất không có rừng Trữ lƣợng (M-m3, N-số cây tre nứa) 83 Đất trống núi đá 0 84 Đất trống ngập mặn 0 85 Đất trống ngập nƣớc phèn 0 86 Bãi cát 0 87 Bãi cát có cây rải rác 0 2.4. Có cây nông nghiệp 88 Đất nông nghiệp núi đất 0 89 Đất nông nghiệp núi đá 0 90 Đất nông nghiệp ngập mặn 0 91 Đất nông nghiệp ngập nƣớc ngọt 0 2.5. Đất khác 92 Mặt nƣớc 0 93 Đất khác 0 Đây là hệ thống phân loại đáp ứng đầy đủ bộ tiêu chí theo Thông tƣ số 34 của Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. Về tổng quát, ảnh vệ tinh không thể nhận biết đƣợc nhiều đối tƣợng trong hệ thống phân loại này nhƣ: rừng núi đất hay núi đá, rừng nguyên sinh hay thứ sinh. Để xác định những nhóm yếu tố lập địa nên dựa vào bản đồ địa hình. Nguồn gốc hình thành rừng nên sử dụng những bản đồ đã có trƣớc đây kết hợp đi thực địa để xác minh. 1.6. Nhận xét Qua đánh giá các nội dung trong chƣơng tổng quan vấn đề nghiên cứu cho thấy Việt Nam đã luôn đi song song về ứng dụng công nghệ viễn thám với những tiến bộ trên thế giới. Nƣớc ta đã mạnh dạn áp dụng công nghệ này trên diện rộng ngay từ năm 1991 khi chất lƣợng ảnh vệ tinh còn chƣa tốt cả về số lƣợng kênh phổ và độ phân giải không gian. Cách thức tiếp cận vừa học, nghiên cứu vừa ứng dụng trong sản xuất đã đẩy nhanh tốc độ ứng dụng, nâng cao năng lực cán bộ và gắn lý thuyết với thực hành. Bên cạnh những mặt 32 mạnh của cách tiếp cận trên cũng bộc lộ hạn chế về chuyên môn nhƣ chƣa có đầy đủ nghiên cứu trƣớc khi áp dụng đại trà, cụ thể nhƣ: - Nghiên cứu tiền xử lý ảnh, xử lý ảnh trƣớc khi sử dụng ảnh để phân loại xây dựng bản đồ hiện trạng rừng chƣa quan tâm tới điều kiện địa hình. Diện tích đất lâm nghiệp chủ yếu phân bố ở những vùng miền núi với địa hình đồi núi liên tục và độ dốc lớn. Tuy nhiên số lƣợng nghiên cứu nhằm hiệu chỉnh ảnh hƣởng của địa hình đến chất lƣợng ảnh vệ tinh còn quá ít. Chính vì vậy quá trình phân loại ảnh vệ tinh trong phòng có độ chính xác chƣa cao hoặc nói cách khác là chƣa tận dụng đƣợc tối đa thông tin từ ảnh vệ tinh. Điều này dẫn đến cần một khối lƣợng lớn nhân công đi thực địa hiệu chỉnh bản đồ giải đoán. - Liên quan đến hệ thống phân loại đang đƣợc Việt Nam sử dụng còn có tiêu chí trữ lƣợng gỗ. Khi dùng các phƣơng pháp phân loại trạng thái thông thƣờng chủ yếu phát hiện hiện trạng bề mặt lớp phủ mà khó có thể nhận biết đƣợc thông tin về trữ lƣợng gỗ. Chính vì vậy, phƣơng pháp tính trữ lƣợng gỗ từ ảnh viễn thám nên đƣợc tách riêng rồi sau đó với kết hợp lại cùng với phƣơng pháp phân loại trạng thái để đƣa ra hệ thống phân loại theo đúng yêu cầu của các nhà quản lý. - Nghiên cứu sâu về ảnh vệ tinh SPOT-5 trong phân loại trạng thái rừng và đất lâm nghiệp là cơ sở để nghiên cứu và ứng dụng ba loại ảnh vừa đƣợc phổ biến ở Việt Nam từ năm 2014 nhƣ VNREDSat-1, SPOT-6, SPOT-7. Các loại ảnh này có đến 3 trong tổng số 4 kênh tƣơng đồng dải phổ với nhau. 33 Chƣơng 2 NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Nội dung nghiên cứu Nhằm đạt đƣợc mục tiêu đề ra, luận án thực hiện bốn nội dung nghiên cứu cơ bản sau đây: 2.1.1. Hiệu chỉnh ảnh hưởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5 - Hiệu chỉnh cấp xám độ do ảnh hƣởng của địa hình theo phƣơng pháp thống kê thực nghiệm. - Hiệu chỉnh cấp xám độ do ảnh hƣởng của địa hình theo phƣơng pháp bán thực nghiệm - hệ số c. - Đánh giá kết quả hiệu chỉnh cấp xám độ từ hai phƣơng pháp. 2.1.2. Ước lượng trữ lượng gỗ dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 Nội dung nghiên cứu nhằm tạo ra bản đồ trữ lƣợng gỗ làm thông tin đầu vào cho nội dung tiếp theo trong quá trình phân loại trạng thái rừng. - Hiệu chỉnh ảnh hƣởng của địa hình trên ảnh vệ tinh cho tất cả các cảnh ảnh. - Ghép các ảnh trong vùng nghiên cứu. - Xử lý số liệu các ô tiêu chuẩn. - Xây dựng bản đồ trữ lƣợng gỗ cho vùng nghiên cứu theo những phƣơng án khác nhau. - Đánh giá độ chính xác và quyết định chọn bản đồ trữ lƣợng gỗ thành quả. 2.1.3. Phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 - Chuẩn hóa bản đồ kết quả kiểm kê rừng tỉnh Bắc Kạn theo thời gian chụp ảnh vệ tinh, loại vùng bị mây, bóng núi, ranh giới không liên quan đến trạng thái (ranh giới hành chính, tiểu khu, khoảnh, chủ quản lý). - Khảo sát cấp xám độ ảnh vệ tinh và trạng thái rừng, đất lâm nghiệp. 34 - Đánh giá khả năng nhận biết trạng thái rừng và đất lâm nghiệp dựa trên ảnh vệ tinh SPOT-5. - Đánh giá khả năng nhận biết trạng thái rừng và đất lâm nghiệp dựa trên ảnh vệ tinh SPOT-5 và bản đồ trữ lƣợng gỗ. - Xây dựng bộ quy tắc phân loại trạng thái rừng và đất dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5. 2.1.4. Đề xuất quy trình giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 xây dựng bản đồ hiện trạng rừng - Phân tích các bƣớc thực hiện trong từng công đoạn. - Đề xuất quy trình giải đoán ảnh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng. 2.2. Dữ liệu sử dụng và đặc điểm vùng nghiên cứu 2.2.1. Dữ liệu sử dụng Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu gồm: Ảnh vệ tinh SPOT-5 Nghiên cứu sử dụng bốn cảnh ảnh SPOT-5 phủ kín toàn tỉnh Bắc Kạn. Hai cảnh chụp ngày 2 tháng 11 năm 2010 phủ phần lớn diện tích tỉnh, một cảnh chụp ngày 15 tháng 1 năm 2009 và một cảnh chụp ngày 20 tháng 11 năm 2008 phủ vùng còn lại. Mỗi cảnh ảnh có bốn kênh đa phổ với độ phân giải không gian 10m và 3 kênh tổ hợp màu tự nhiên độ phân giải không gian 2,5 m. Ảnh đã đƣợc nắn chỉnh hình học trực giao theo hệ tọa độ VN2000 (Level 3), múi 3o, kinh tuyến trục địa phƣơng 106,5o. Đi kèm với ảnh gồm các thông tin góc mặt trời tại thời điểm chụp. Ảnh đƣợc cung cấp bởi Cục Viễn thám Quốc gia thông qua Viện Điều tra, Quy hoạch rừng. 35 Bảng 2.1: Thông tin ảnh SPOT-5 vùng nghiên cứu Thông tin ảnh Cảnh thứ nhất: Chụp lúc 10:30 ngày 2/11/2010 Góc mặt trời phƣơng thẳng đứng: 153,49 độ Góc mặt trời phƣơng ngang: 49,14 độ Cảnh thứ hai: Chụp lúc 10:30 ngày 2/11/2010 Góc mặt trời phƣơng thẳng đứng: 153,11 độ Góc mặt trời phƣơng ngang: 49,55 độ Cảnh thứ ba: Chụp lúc 10:35 ngày 15/1/2009 Góc mặt trời phƣơng thẳng đứng: 152,20 độ Góc mặt trời phƣơng ngang: 41,48 độ Cảnh thứ tƣ: Chụp lúc 10:11 ngày 20/11/2008 Góc mặt trời phƣơng thẳng đứng: 150,78 độ Góc mặt trời phƣơng ngang: 43,02 độ Vùng chùm phủ 36 Hình 2.1: Ảnh đa phổ SPOT-5 tỉnh Bắc Kạn Bản đồ kết quả kiểm kê rừng tỉnh Bắc Kạn Bản đồ kết quả kiểm kê rừng tỉnh Bắc Kạn tỷ lệ 1/10.000 đƣợc hoàn thành tháng 3 năm 2012 do Viện Điều tra, Quy hoạch rừng, Chi cục Kiểm lâm và các cơ quan, chủ rừng (hộ gia đình, tổ chức) tỉnh Bắc Kạn thực hiện trong khuôn khổ Dự án Tổng điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013-2016. 37 Thông tin chính tại mỗi lô trên bản đồ gồm: địa chỉ huyện, xã, tiểu khu, khoảnh, tên chủ quản lý, diện tích, tên trạng thái rừng (theo hệ thống 93 loại). Nếu là lô rừng trồng thì có thêm thông tin loài cây, năm trồng. Bản đồ hiện trạng rừng có độ chính xác đạt 90% khi thực hiện điều tra rừng và đƣợc các cán bộ kiểm lâm địa bàn, chủ rừng rà soát để chỉnh sửa 10% chƣa đúng tên trạng thái trên toàn bộ diện tích tự nhiên của tỉnh khi thực hiện kiểm kê rừng [28]. (Nguồn: [28]) Hình 2.2: Phân bố rừng tỉnh Bắc Kạn năm 2012 38 Bộ số liệu đo đếm ô tiêu chuẩn rừng thuần gỗ tỉnh Bắc Kạn Số liệu đo đếm ô tiêu chuẩn đƣợc kế thừa từ Dự án Tổng điều tra, kiểm kê rừng tỉnh Bắc Kạn và Dự án Hỗ trợ chƣơng trình theo dõi và đánh giá lâu dài tài nguyên rừng và cây phân tán toàn quốc tại Việt Nam thực hiện đo đếm từ tháng 11/2011 đến tháng 4/2012. Quá trình sử dụng đã loại bỏ 7 ô sai tọa độ, 7 ô nằm trong vùng ảnh vệ tinh bị mây và bóng núi, 182 ô rừng hỗn giao gỗ tre nứa. Số ô sử dụng trong nghiên cứu là 649 ô tiêu chuẩn gồm: 300 ô rừng gỗ tự nhiên núi đất, 47 ô rừng gỗ tự nhiên núi đá, 221 ô rừng trồng gỗ và 81 ô đất trống. Bản đồ đường đồng mức và điểm độ cao tỷ lệ 1/10.000: Nghiên cứu sử dụng bản đồ đƣờng đồng mức và điểm độ cao tỷ lệ 1/10.000 trên toàn bộ diện tích tự nhiên tỉnh Bắc Kạn. Độ chênh cao giữa hai đƣờng đồng mức liền nhau là 10m. 2.2.2. Đặc điểm vùng nghiên cứu Địa hình địa thế Bắc Kạn là tỉnh có kiểu địa hình đồi núi thấp và núi trung bình, bị chi phối bởi các dãy núi cánh cung kéo dài và nghiêng dần từ Bắc xuống Nam, đặc biệt là vùng cung Ngân Sơn, xen lẫn là những khối núi đá vôi hiểm trở. Ở phía đông và phía tây tỉnh, địa hình bị bào mòn, chia cắt mạnh. Nhìn tổng quát có thể phân thành các kiểu địa hình chính sau: - Kiểu địa hình núi trung bình: có độ cao tuyệt đối từ 700 - 1700m, chiếm 12,43% diện tích tự nhiên toàn tỉnh. Phân bố tập trung ở các huyện: Ngân Sơn, Pắc Nậm, Ba Bể, phía Tây Bắc huyện Chợ Đồn và các xã Kim Lƣ, Cƣ Lễ (Na Rì). Độ dốc bình quân 30 - 380, tầng đất trung bình là chủ yếu, nhiều nơi còn giữ nguyên đƣợc tính chất của đất lâm nghiệp. - Kiểu địa hình núi thấp: có độ cao tuyệt đối từ 300 đến dƣới 700m, chiếm 64,31% diện tích tự nhiên toàn tỉnh. Phân bố tập trung ở các huyện: Na 39 Rì, Chợ Mới và phía Nam huyện Bạch Thông. Độ dốc bình quân từ 28 - 350. Nơi độ dốc 40 47 Bản đồ hƣớng dốc của một vùng thông thƣờng có giá trị từ 0 đến 359o so với hƣớng bắc. Hƣớng dốc đƣợc chia đều thành 8 cấp, mỗi cấp 45o. Góc mặt trời tại thời điểm chụp ảnh là 153,5o so với hƣớng bắc nên cấp hƣớng dốc trực diện với mặt trời là 133-177o, ngƣợc hƣớng mặt trời là 313-357o. Bảng 2.3: Phân cấp hƣớng dốc Cấp hƣớng dốc Hƣớng dốc (o) 1 42-87 2 88-132 3 133-177 Hƣớng dốc trực diện với góc mặt 4 178-222 trời 5 223-267 6 268-312 7 313-357 Hƣớng dốc ngƣợc với góc mặt 8 358-41 trời Ghi chú 4. Tính hệ số hiệu chỉnh cấp xám độ ảnh. Cấp xám độ ảnh ở cấp hƣớng dốc trực diện với góc mặt trời đƣợc coi là giá trị tiêu chuẩn, phản xạ trung thực đối tƣợng đƣợc chụp. Cấp xám độ ảnh tại các hƣớng dốc khác đƣợc hiệu chỉnh để ngang bằng với cấp xám độ ảnh tại hƣớng trực diện. Nhƣ vậy, cấp xám độ trung bình tại hƣớng dốc trực diện của cấp độ dốc nào sẽ đƣợc giữ nguyên làm giá trị chuẩn cho cấp độ dốc đó theo dạng tỷ lệ thức. Bảng hệ số tỷ lệ thức đối với một kênh ảnh có tổng cộng 72 hệ số trong đó có 9 hệ số bằng 1 của 9 cấp độ dốc có hƣớng dốc trực diện từ 133-177o. 5. Hiệu chỉnh cấp xám độ ảnh: cấp xám độ ảnh trên từng kênh đƣợc nhân với hệ số hiệu chỉnh tƣơng ứng với cấp độ dốc, cấp hƣớng dốc của vị trí điểm ảnh theo công thức 2.1 và 2.2. 48 - Hệ số hiệu chỉnh cấp xám độ kênh i tại độ dốc j và hƣớng dốc k đƣợc xác định dƣới dạng tỷ lệ thức (công thức 2.1). Hijk= Bijz/Bijk (2. 1) Trong đó: Hijk là hệ số hiệu chỉnh cho kênh i ở độ dốc j và hƣớng dốc k Dijk là số gia hiệu chỉnh cho kênh i ở độ dốc j và hƣớng dốc k Bijz là giá trị trung bình của kênh i ở độ dốc j và hƣớng dốc cơ sở Bijk là giá trị trung bình của kênh i ở độ dốc j và hƣớng dốc k - Giá trị hiệu chỉnh của mỗi kênh tại vị trí bất kỳ đƣợc xác định theo công thức 2.2. Bijk = Bijz * Hijk (2. 2) Nội dung hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình trên ảnh vệ tinh theo phƣơng pháp bán thực nghiệm đƣợc thể hiện ở bên trái của hình 2.2, gồm những bƣớc xử lý sau: 1. Bản đồ cose z góc tới mặt trời so với mặt phẳng lý thuyết, và cose i so với bề mặt thực tế. Các bản đồ này đƣợc tính từ công cụ Topographic Normalization trong phần mềm ERDAS với các thông số đầu vào gồm bản đồ độ dốc, bản đồ hƣớng dốc và góc mặt trời tại thời điểm chụp ảnh. Tại mỗi điểm có một giá trị cose z và cose i thể hiện thông tin về góc mặt trời khác nhau trên mỗi điểm. 2. Hệ số c cho từng kênh và hiệu chỉnh cấp xám độ đƣợc tính theo công thức 2.3. LH = LT * ((cos z) + c)) / ((cos i) + c)) Trong đó: LH: cấp xám độ ảnh đã đƣợc hiệu chỉnh LT: cấp xám độ ảnh chƣa hiệu chỉnh i: góc tới của mặt trời tại điểm chụp ảnh z: góc mặt trời theo phƣơng thẳng đứng (2. 3) 49 c = b/m trong đó m và b đƣợc tính dựa trên tuyến tính bậc nhất giữa L T và cos i theo phƣơng trình: LT = m * (cos i) + b. Phƣơng trình đƣợc xây dựng dựa trên các giá trị cấp xám độ ảnh chƣa hiệu chỉnh và giá trị cos góc tới mặt trời có đƣợc từ phần mềm ERDAS ở bƣớc trên. Đánh giá kết quả hiệu chỉnh cấp xám độ đƣợc thực hiện dựa vào hai tiêu chí (1) mối quan hệ giữa cấp xám độ ảnh (trƣớc và sau hiệu chỉnh) với hƣớng dốc, (2) độ lệch chuẩn cấp xám độ ảnh giữa các hƣớng. Vì ảnh vệ tinh khi chụp bị ảnh hƣởng bởi yếu tố địa hình nhƣ hƣớng dốc, độ dốc nên cấp xám độ có mối quan hệ với hƣớng dốc. Cấp xám độ ảnh cao khi hƣớng dốc trực diện với góc mặt trời và ngƣợc lại. Kết quả hiệu chỉnh ảnh phải làm giảm đƣợc sự tác động này. Nhƣ vậy mối quan hệ giữa cấp xám độ ảnh sau khi hiệu chỉnh ảnh hƣởng của địa hình phải có mối quan hệ với hƣớng dốc yếu hơn hoặc không có so với ảnh chƣa hiệu chỉnh. Mặt khác, trên phƣơng diện tổng thể của cảnh ảnh, giá trị độ lệch chuẩn cấp xám độ giữa các hƣớng dốc khác nhau phải tƣơng đƣơng nhau. Ảnh đã hiệu chỉnh có giá trị độ lệch chuẩn giữa các hƣớng càng gần nhau càng tốt. Cửa sổ vuông 9 điểm ảnh đƣợc áp dụng để tính độ lệch chuẩn cho các hƣớng dốc khác nhau. Hƣớng dốc đƣợc chia thành 8 cấp, mỗi cấp hƣớng dốc là 45 o tính từ hƣớng dốc 0o so với hƣớng bắc. 2.3.2. Ước lượng trữ lượng gỗ dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 Mối quan hệ giữa trữ lƣợng gỗ và cấp xám độ ảnh vệ tinh quang học không phải lúc nào cũng chặt chẽ và đủ độ tin cậy để xây dựng phƣơng trình tƣơng quan ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ từ cấp xám độ ảnh [8, 51]. Nghiên cứu này thử nghiệm thuật toán nhóm điểm quan sát gần cấp xám độ nhất (sau đây gọi tắt là k-nn) để ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ tại từng điểm ảnh trên toàn vùng nghiên cứu. 50 Số liệu ô tiêu chuẩn - Tính trữ lƣợng gỗ ô tiêu chuẩn - Thêm điểm đất trống Ô kiểm chứng Ô xây dựng bản đồ trữ lƣợng Bốn cảnh ảnh vệ tinh và file siêu dữ liệu đi kèm Bản đồ địa hình Hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình trên ảnh vệ tinh Ghép các cảnh ảnh vệ tinh Kênh ảnh lọc theo giá trị trung bình ô vuông cơ sở 30m x 30m - 4 kênh đa phổ - 3 kênh tổ hợp màu tự nhiên - Kênh chỉ số thực vật - Kênh tỷ số thực vật - Kênh khác biệt thực vật - Kênh cấp xám độ trung bình Kênh ảnh lọc theo giá trị trung bình ô vuông cơ sở 50m x 50m - 4 kênh đa phổ - 3 kênh tổ hợp màu tự nhiên - Kênh chỉ số thực vật - Kênh tỷ số thực vật - Kênh khác biệt thực vật - Kênh Kênh cấp xám độ trung bình Chọn số điểm k (k=1, 5, 9, 13, 17, 21, 25, 29) 16 bản đồ trữ lƣợng gỗ cho từng điểm ảnh Đánh giá độ chính xác Bản đồ trữ lƣợng gỗ cho từng điểm ảnh có độ chính xác cao nhất Hình 2.5: Ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ từ ảnh vệ tinh 51 Phương pháp thực hiện - Phƣơng pháp bố trí và hình dạng ô tiêu chuẩn: Ô tiêu chuẩn rừng thuần gỗ đƣợc bố trí ngẫu nhiên theo ba đối tƣợng (1) rừng gỗ tự nhiên núi đất, (2) rừng gỗ tự nhiên núi đá, (3) rừng trồng theo bản đồ hiện trạng rừng tỉnh Bắc Kạn năm 2009 [2]. Các ô đất trống đƣợc lấy trực tiếp trên ảnh vệ tinh và phân bố trên cả bốn cảnh ảnh của vùng nghiên cứu. Tổng số ô bố trí theo lý thuyết là 900 ô trong đó 400 ô rừng gỗ tự nhiên núi đất, 200 ô rừng gỗ tự nhiên núi đá và 300 ô rừng trồng gỗ. Các ô tiêu chuẩn không nằm ở những vùng ảnh vệ tinh bị mây, bóng mây, bóng núi. Khi đi đo đếm ngoài hiện trƣờng, một số ô tiêu chuẩn không thể hoặc quá khó tiếp cận (đặc biệt rừng núi đá) nên không thu thập đƣợc số liệu. Một số ô theo thiết kế là rừng gỗ nhƣng khi đi thực địa lại là trạng thái rừng tre nứa, hoặc đất trống. Ngoài ra, các ô có thu thập số liệu nhƣng ghi sai hoặc nhầm lẫn tọa độ đƣợc loại ra. Vì vậy, kết quả chỉ thu thập đƣợc số liệu của 649 ô tiêu chuẩn gồm 300 ô rừng gỗ tự nhiên núi đất, 47 ô rừng gỗ tự nhiên núi đá, 221 ô rừng trồng gỗ và 81 ô đất trống. 52 Hình 2.6: Phân bố 649 ô tiêu chuẩn Bảng 2.4: Số ô tiêu chuẩn phân theo đối tƣợng 1 Rừng gỗ tự nhiên núi đất Diện tích (ha) 101.730 2 Rừng gỗ tự nhiên núi đá 34.433 200 47 733 3 Rừng trồng gỗ 24.617 300 221 111 4 Đất trống 37.944 81 468 TT Đối tƣợng Tổng cộng 198.724 Số ô lý thuyết 400 900 Số ô Diện tích thực tế đại diện (ha) 300 339 649 53 Ô tiêu chuẩn có dạng hình tròn diện tích 1.000 m2 với ba vòng tròn đồng tâm. Vòng trong cùng có diện tích 100 m2 (bán kính 5,64 m), vòng thứ 2 có diện tích 500 m2 (bán kính 12,62 m), vòng ngoài cùng có diện tích 1000 m2 (bán kính 17,84 m). Hình 2.7: Hình dạng và kích thƣớc ô tiêu chuẩn - Phƣơng pháp thu thập số liệu trong ô tiêu chuẩn Đo chiều cao vút ngọn cây: đo chiều cao vút ngọn 03 cây sinh trƣởng bình thƣờng gần tâm ô nhất đối với rừng tự nhiên. Đo chiều cao vút ngọn 03 cây sinh trƣởng trung bình trong ô đối với rừng trồng. Đo đƣờng kính cây tại vị trí 1,3m: + Ô hình tròn diện tích 1.000 m2 bán kính 17,84 m: đo đƣờng kính ngang ngực cây gỗ có đƣờng kính từ 40 cm trở lên; + Ô phụ hình tròn với diện tích 500 m2 bán kính 12,62 m: đo đƣờng kính ngang ngực cây gỗ có đƣờng kính từ trên 20 cm đến dƣới 40 cm; + Ô phụ hình tròn với diện tích 100 m2 bán kính 5,64 m: đo đƣờng kính ngang ngực cây gỗ có đƣờng kính từ 6 cm đến 20 cm. 54 - Phƣơng pháp tính chiều cao cây gỗ không đo chiều cao: Chiều cao cây gỗ rừng tự nhiên trong ô tiêu chuẩn không đƣợc đo chiều cao tính từ phƣơng trình tƣơng quan đƣờng kính và chiều cao đƣợc xây dựng dựa vào số liệu các cây đƣợc đo cả đƣờng kính và chiều cao. Do mối quan hệ đƣờng kính và chiều cao cây có sự phân hóa theo điều kiện lập địa, nghiên cứu xây dựng hai phƣơng trình theo lập địa (1) rừng gỗ núi đá và (2) rừng gỗ núi đất. - Phƣơng pháp tính thể tích cây Đối với rừng tự nhiên: thể tích cây gỗ rừng tự nhiên đƣợc tra từ bảng thể tích hai nhân tố trong Sổ tay điều tra rừng [23]. Căn cứ để tra bảng gồm thông tin về loài cây, cấp chiều cao (2 m một cấp), cấp đƣờng kính (2 cm một cấp). Cấp chiều cao đƣợc tính từ chiều cao men thân của cây theo công thức 2.4. Hmt = Hvn * 1,04 (2.4) Trong đó, chiều cao vút ngọn của cây (Hvn) không đo chiều cao đƣợc tính từ phƣơng trình có dạng Ln(Hvn)=a*Ln(D1.3)+b xây dựng dựa vào số liệu những cây đo cả đƣờng kính và chiều cao. Đây là dạng phƣơng trình phổ biến thƣờng đƣợc dùng trong Chƣơng trình điều tra, đánh giá và theo dõi tài nguyên rừng Việt Nam từ năm 1990 đến 2010 [22, 24-26]. Vì quan hệ đƣờng kính và chiều cao có sự khác biệt giữa rừng gỗ núi đất và núi đá nên nghiên cứu xây dựng phƣơng trình riêng cho hai dạng lập địa. Đối với cây không có trong danh sách tổ hình dạng riêng thì dùng Bảng tổ hình dạng chung. Đối với cây có kích thƣớc không trong phạm vi tra bảng thì dùng công thức thông thƣờng (G * H * f với f=0,45). Đối với rừng trồng: thể tích cây tính theo công thức 2.5. M = 3,14 * D2 / 4 * H * f Trong đó: (2.5) D: là đƣờng kính cây tại vị trí 1,3m 55 H: chiều cao trung bình ô đo đếm rừng trồng f: hình số lấy bằng 0,5. - Phƣơng pháp tính trữ lƣợng gỗ trung bình/ha cho ô tiêu chuẩn Mtbô = M1 * 100 + M2 * 20 + M3 * 10 Trong đó: (2.6) M1: tổng thể tích các cây có đƣờng kính từ 6÷20 cm M2: tổng thể tích các cây có đƣờng kính từ trên 20÷40 cm M3: tổng thể tích các cây có đƣờng kính từ 40 cm trở lên - Tính trữ lƣợng gỗ của ô tiêu chuẩn tại thời điểm chụp ảnh vệ tinh Do thời điểm đo đếm trữ lƣợng gỗ tại ô tiêu chuẩn sau khi chụp ảnh vệ tinh nên trữ lƣợng phải giảm đi để phù hợp với thời điểm chụp ảnh. Việc giảm trừ này đƣợc dựa vào những nghiên cứu trƣớc đây về tăng trƣởng rừng tự nhiên và suất tăng trƣởng rừng trồng. Cụ thể, nghiên cứu áp dụng lƣợng tăng trƣởng rừng tự nhiên phục hồi là 0,44 m3/ha/năm và -4,4 m3/ha/năm đối với rừng tự nhiên thƣờng bị tác động gồm rừng giàu, trung bình và nghèo vùng Đông bắc [27]. Đối với các loài cây rừng trồng, nghiên cứu áp dụng suất tăng trƣởng chung cho cấp đất II (tốt) và mỗi loài cây lấy năm trồng có diện tích chiếm đa số trong vùng nghiên cứu. Rừng trồng Keo, 6 tuổi có suất tăng trƣởng là 20,1%; rừng trồng Mỡ, 6 tuổi có suất tăng trƣởng là 16%; rừng trồng Thông, 15 tuổi có suất tăng trƣởng là 13% [14], các loài khác nhƣ Xoan, Bồ Đề, Hồi, Lát, Quế lấy chung suất tăng trƣởng là 15%. - Tách các ô tiêu chuẩn để tạo bộ số liệu dùng xây dựng bản đồ trữ lƣợng gỗ và bộ số liệu kiểm chứng đánh giá độ chính xác của bản đồ trữ lƣợng. Chín mƣơi phần trăm số ô (584 ô) đƣợc dùng để xây dựng bản đồ trữ lƣợng và mƣời phần trăm (65 ô) dùng để kiểm chứng theo nguyên tắc thứ tự từ trên xuống dƣới (theo trục Y-vĩ độ), lấy chín ô để xây dựng bản đồ trữ lƣợng thì đến ô thứ 10 lấy ra làm kiểm chứng. 56 Hình 2.8: Phân bố ô tiêu chuẩn xây dựng bản đồ và kiểm chứng kết quả - Xử lý ảnh hƣởng địa hình và ghép bốn cảnh ảnh vệ tinh: Phƣơng pháp hiệu chỉnh cấp xám độ ảnh do tác động của địa hình xây dựng từ nội dung đầu tiên của nghiên cứu đƣợc áp dụng để hiệu chỉnh cho từng cảnh ảnh. Các cảnh ảnh sau khi hiệu chỉnh đƣợc ghép lại thành một ảnh phủ kín toàn bộ tỉnh Bắc Kạn. Nếu các ảnh đƣợc ghép cơ học thì màu sắc giữa các ảnh khác nhau do chụp tại những thời điểm khác nhau. Vì vậy, các ảnh đƣợc xử lý cân bằng cấp xám độ trƣớc khi ghép nhằm hạn chế sự chênh lệch cấp xám độ giữa các ảnh. Giữa hai cảnh ảnh nằm sát nhau luôn luôn có phần diện 57 tích chồng phủ. Tại mọi vị trí của vùng chồng phủ đều có cấp xám độ của hai cảnh ảnh. Tập hợp những cặp giá trị theo từng kênh giữa hai cảnh ảnh cho phép xây dựng phƣơng trình tƣơng quan tuyến tính giữa hai ảnh. Dựa trên phƣơng trình tƣơng quan này, cảnh ảnh có diện tích trong vùng nghiên cứu nhỏ đƣợc tính theo cảnh ảnh có diện tích trong vùng nghiên cứu lớn hơn. Căn cứ theo thông tin từ 4 cảnh ảnh thì hai cảnh ảnh chụp liên tiếp nhau (ngày 2/11/2010) không cần cân bằng mà chỉ việc ghép lại. Hai cảnh còn lại sẽ đƣợc cân bằng theo 2 cảnh đã ghép chụp ngày 2/11/2010. Ngoài ra, những vùng có mây trên ảnh cũng đƣợc khoanh vẽ để không tham gia vào quá trình tính toán sau này. - Tính các kênh ảnh dẫn xuất từ ảnh đa phổ: Dựa theo những nghiên cứu trƣớc đây về các chỉ số liên quan đến thực vật và trữ lƣợng gỗ [5, 8, 13, 17], nghiên cứu tính 4 kênh dẫn xuất từ các kênh ảnh đa phổ gồm chỉ số thực vật, tỷ số thực vật, khác biệt thực vật và tổng cấp xám độ cho toàn bộ điểm ảnh. NDVI = ((k3-k2)/(k3+k2)+1)*127 (2.7) RVI = (k3/k2)*100 (2.8) DVI = (k3-k2)+100 (2.9) TRRI = (k1+k2+k3+k4)/4 (2.10) Trong đó: NDVI, RVI, DVI, TRRI lần lƣợt là chỉ số thực vật, tỷ số thực vật, khác biệt thực vật và tổng cấp xám độ k1, k2, k3, k4: là cấp xám độ tƣơng ứng của ảnh đã đƣợc hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình và ghép thành một cảnh ảnh tỉnh Bắc Kạn. - Lựa chọn phƣơng pháp tính cấp xám độ ảnh để tƣơng ứng với diện tích ô tiêu chuẩn: 58 Ảnh SPOT-5 có độ phân giải không gian cho điểm ảnh là 10m x 10m trong khi ô tiêu chuẩn có dạng hình tròn diện tích 1000 m2, vì vậy bƣớc này nhằm đƣa cấp xám độ ảnh tƣơng ứng theo diện tích ô tiêu chuẩn nhƣng không thay đổi kích thƣớc điểm ảnh. Nhƣ vậy, bản đồ trữ lƣợng gỗ cho từng điểm ảnh đƣợc tạo ra vẫn đảm bảo độ phân giải không gian là 10m x 10m. Diện tích ô tiêu chuẩn 1000 m2 cơ bản tƣơng đồng với diện tích ô vuông 9 điểm ảnh (900 m2). Tuy nhiên, do quá trình hiệu chỉnh hình học ảnh luôn có sai số và GPS xác định tọa độ ngoài thực địa cũng có sai số khoảng 5 m [39], nên luận án sử dụng thêm một phƣơng án 25 ô vuông (2.500 m2) trên ảnh để tính cấp xám độ tƣơng ứng với vị trí ô tiêu chuẩn. Phƣơng án ô vuông 16 điểm ảnh không đƣợc sử dụng vì ô vuông này không có điểm ảnh nào nằm ở chính giữa ô vuông để tƣơng ứng với tâm ô tiêu chuẩn. Nhƣ vậy, có hai bộ ảnh viễn thám để lần lƣợt đƣa vào xây dựng bản đồ trữ lƣợng gỗ cho từng điểm ảnh. - Thuật toán k-nn: Thuật toán k-nn đƣợc sử dụng phổ biến trong lĩnh vực phân loại dữ liệu. K-nn là phƣơng pháp để phân lớp các đối tƣợng dựa vào khoảng cách gần nhất giữa đối tƣợng cần xếp lớp với các đối tƣợng trong bộ dữ liệu thu thập. Một đối tƣợng đƣợc phân lớp hay gán giá trị dựa vào k điểm quan sát có thuộc tính gần tƣơng đồng. Nhƣ vậy số điểm quan sát là số nguyên dƣơng đƣợc xác định trƣớc khi thực hiện thuật toán. Số điểm quan sát k phù hợp nhất đƣợc xác định thông qua chuỗi các mô hình thử nghiệm. Giá trị k phù hợp tƣơng ứng với mô hình có độ chính xác cao nhất. Khoảng cách Euclidean thƣờng đƣợc áp dụng để tính khoảng cách giữa các đối tƣợng. Cụ thể là trữ lƣợng gỗ tại một điểm nào đó trên ảnh vệ tinh đƣợc dự đoán dựa vào một số (k) điểm đo ngoài thực địa có cấp xám độ ảnh (màu sắc) giống nhất với điểm đó. 59 Dữ liệu đƣa vào để xây dựng bản đồ trữ lƣợng ảnh sử dụng thuật toán k-nn gồm: + Bộ số liệu ô tiêu chuẩn với 584 ô tiêu chuẩn có tọa độ (65 ô kiểm chứng không tham gia), trữ lƣợng gỗ cho từng điểm; + Ảnh SPOT-5 với 11 kênh ảnh: 4 kênh đa phổ, 3 kênh tổ hợp màu tự nhiên, kênh chỉ số thực vật, kênh tỷ số thực vật, kênh sai khác thực vật và kênh tổng cấp xám độ. Để ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ cho một điểm nào đó trên ảnh, việc đầu tiên phải xác định một số k điểm ô tiêu chuẩn có cấp xám độ ảnh gần nhất so với cấp xám độ ảnh của điểm cần ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ. Tất cả các ô tiêu chuẩn đều đƣợc tính khoảng cách cấp xám độ ảnh so với cấp xám độ của điểm cần ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ để chọn ra k điểm gần cấp xám độ nhất. Khoảng cách cấp xám độ ảnh (dpj) giữa điểm cần ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ p và điểm ô tiêu chuẩn j đƣợc tính theo công thức 2.11. n d pj xp x j (2.11) 2 i 1 Trong đó: n: là số kênh ảnh mà cụ thể trong trƣờng hợp này là 11 kênh xp: là cấp xám độ ảnh kênh thứ i tại điểm p cần ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ xj: là cấp xám độ ảnh kênh thứ i tại điểm j ô tiêu chuẩn Vùng nghiên cứu (rừng thuần gỗ và đất trống) với diện tích 198.720 ha có tổng cộng 19.872.400 điểm ảnh. Nhƣ vậy tổng số phép tính khoảng cách để xây dựng bản đồ trữ lƣợng gỗ là tích của 19.872.400 (điểm ảnh) và 584 (ô tiêu chuẩn) bằng 11.605.419.400 phép tính. Trữ lƣợng gỗ tại điểm p (Mp) đƣợc ƣớc lƣợng theo công thức 2.12. (2.12) 60 Trong đó: k: số ô tiêu chuẩn gần cấp xám độ nhất với điểm p Mi: trữ lƣợng gỗ tại điểm thứ i trong số k điểm đã biết trữ lƣợng gỗ Wi: trọng số trữ lƣợng gỗ điểm thứ i Công thức tính trọng số trữ lƣợng gỗ điểm thứ i (Wpi) trong số k điểm đƣợc tính theo công thức 2.13. 2 Trong đó: wpi 1 d pi k j 1 2 1 d pj (2.13) dpi: khoảng cách giữa điểm thứ i trong số k điểm đến điểm p dpj: khoảng cách từ điểm thứ j trong số k điểm đến điểm p Quá trình tính toán xây dựng bản đồ trữ lƣợng gỗ theo thuật toán k-nn đƣợc thực hiện thông qua bộ công cụ mã nguồn mở do FAO xây dựng [61]. - Đánh giá độ chính xác của bản đồ trữ lƣợng gỗ: Với mỗi phƣơng án chọn số điểm quan sát có cấp xám độ gần nhất - k và bộ ảnh vệ tinh sẽ xây dựng đƣợc một bản đồ trữ lƣợng gỗ cho từng điểm ảnh. Tổng cộng có tất cả 16 bản đồ trữ lƣợng đƣợc tạo ra gồm: Phƣơng án 1: cấp xám độ tính từ ô vuông 9 điểm ảnh, k=1 Phƣơng án 2: cấp xám độ tính từ ô vuông 9 điểm ảnh, k=5 Phƣơng án 3: cấp xám độ tính từ ô vuông 9 điểm ảnh, k=9 Phƣơng án 4: cấp xám độ tính từ ô vuông 9 điểm ảnh, k=13 Phƣơng án 5: cấp xám độ tính từ ô vuông 9 điểm ảnh, k=17 Phƣơng án 6: cấp xám độ tính từ ô vuông 9 điểm ảnh, k=21 Phƣơng án 7: cấp xám độ tính từ ô vuông 9 điểm ảnh, k=25 Phƣơng án 8: cấp xám độ tính từ ô vuông 9 điểm ảnh, k=29 Phƣơng án 9: cấp xám độ tính từ ô vuông 25 điểm ảnh, k=1 Phƣơng án 10: cấp xám độ tính từ ô vuông 25 điểm ảnh, k=5 61 Phƣơng án 11: cấp xám độ tính từ ô vuông 25 điểm ảnh, k=9 Phƣơng án 12: cấp xám độ tính từ ô vuông 25 điểm ảnh, k=13 Phƣơng án 13: cấp xám độ tính từ ô vuông 25 điểm ảnh, k=17 Phƣơng án 14: cấp xám độ tính từ ô vuông 25 điểm ảnh, k=21 Phƣơng án 15: cấp xám độ tính từ ô vuông 25 điểm ảnh, k=25 Phƣơng án 16: cấp xám độ tính từ ô vuông 25 điểm ảnh, k=29 Từng bản đồ trữ lƣợng đƣợc đánh giá độ chính xác dựa vào bộ số liệu ô tiêu chuẩn/điểm kiểm chứng để chọn ra bản đồ trữ lƣợng có độ chính xác cao nhất. Công thức sai trung phƣơng (RMSE) đƣợc áp dụng để đánh giá độ chính xác của bản đồ kết quả. n Mô RMSE Trong đó: M tinh 2 i 1 (2.14) n Mô: trữ lƣợng gỗ của ô tiêu chuẩn/điểm kiểm chứng Mtinh: trữ lƣợng gỗ trên bản đồ trữ lƣợng n: số điểm kiểm chứng (n=65) 2.3.3. Phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 Nguyên tắc chủ đạo của phƣơng pháp nghiên cứu khả năng tách biệt trạng thái rừng, đất lâm nghiệp dựa vào cấp xám độ ảnh vệ tinh đƣợc thực hiện thông qua việc đối chiếu giữa bản đồ hiện trạng rừng đã có (lấy từ bản đồ kiểm kê rừng năm 2012) và ảnh vệ tinh. Ảnh vệ tinh trong nghiên cứu này cũng là nguồn ảnh Viện Điều tra, Quy hoạch rừng, các cơ quan tỉnh Bắc Kạn sử dụng để xây dựng bản đồ kiểm kê rừng năm 2012. Sơ đồ nghiên cứu đƣợc thể hiện trong hình 2.9. 62 Bản đồ Kiểm kê rừng Bản đồ địa hình Ảnh vệ tinh đã hiệu chỉnh địa hình Bản đồ Trữ lƣợng gỗ Chuẩn hóa: - Trạng thái theo thời gian ảnh vệ tinh - Hệ thống phân loại - Bỏ ranh giới hành chính, tiểu khu, khoảnh, gộp lô liền kề cùng trạng thái Loại lô bị mây, bóng đổ Khảo sát phổ ảnh vệ tinh và trạng thái rừng Khả năng tách biệt trạng thái - Khoảng giá trị xám độ và trạng thái - Vai trò của từng đặc trƣng ảnh vệ tinh - Khả năng phân biệt bên trong trạng thái rừng hỗn giao và rừng trồng Phân loại có sự tham gia của bản đồ trữ lƣợng gỗ Bộ quy tắc phân loại xây dựng bản đồ hiện trạng rừng dựa vào ảnh SPOT-5 Hình 2.9: Sơ đồ nghiên cứu khả năng phân biệt trạng thái rừng và đất lâm nghiệp dựa vào ảnh SPOT-5 Bước 1: Chuẩn hóa bản đồ kiểm kê rừng Bản đồ kiểm kê rừng đƣợc xây dựng dựa trên ảnh vệ tinh trong luận án này (2 cảnh chính chụp năm 2010, 1 cảnh chụp năm 2009 và 1 cảnh chụp năm 2008), cập nhật thông tin ngoài thực địa cho từng lô rừng, từng chủ quản lý và hoàn thành tháng 3 năm 2012. 63 Để thực hiện khảo sát cấp xám độ ảnh và trạng thái rừng, trạng thái rừng và đất lâm nghiệp trên bản đồ kiểm kê rừng cần chuẩn hóa về thời điểm chụp ảnh vệ tinh. Cách thức chuẩn hóa nhƣ sau: - Lô rừng trồng đã thành rừng trong bản đồ kiểm kê rừng mà có thời gian trồng trƣớc khi chụp ảnh vệ tinh trong vòng 2 năm đƣợc chỉnh tên trạng thái là: Rừng mới trồng chƣa có trữ lƣợng. - Lô rừng trồng (đã thành rừng và mới trồng) trong bản đồ kiểm kê rừng có thời gian trồng cùng với thời điểm hoặc sau khi chụp ảnh vệ tinh thì không xác định đƣợc tên trạng thái rừng và đất lâm nghiệp tại thời điểm chụp ảnh vệ tinh nên đƣợc loại ra, không tham gia nghiên cứu. - Các lô khác đƣợc giữ nguyên tên trạng thái rừng và đất lâm nghiệp nhƣ trong bản đồ kiểm kê rừng. Nội dung tiếp theo là xác định hệ thống phân loại rừng và đất lâm nghiệp áp dụng cho nghiên cứu. Hệ thống phân loại trong bản đồ kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013-2016 [16] gồm 93 loại khác nhau phân theo nguồn gốc hình thành rừng, lập địa và loài cây. Hệ thống phân loại này nhằm đáp ứng nhu cầu thông tin cho các nhà quản lý về nhiều phƣơng diện. Tuy nhiên, khả năng của ảnh viễn thám không thể hoặc khó phân biệt đƣợc rừng trên núi đá hay núi đất (lập địa), rừng nguyên sinh hay thứ sinh (nguồn gốc). Mặt khác, thông tin ranh giới vùng núi đất, núi đá đã có trên bản đồ địa hình. Vì lý do trên, nghiên cứu xác định hệ thống phân loại cơ sở rừng và đất lâm nghiệp đƣợc áp dụng cho tỉnh Bắc Kạn gồm 11 loại khác nhau trong bảng 2.5. 64 Bảng 2.5: Hệ thống phân loại cơ sở TT Tên trạng thái Mô tả Rừng cây gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh trên núi đất 1 Rừng tự nhiên lá rộng hoặc núi đá có trữ lƣợng gỗ từ 200 m3/ha trở lên. Tỷ lệ thƣờng xanh giàu cây tre nứa, cọ dƣới 25%. Rừng thƣờng có từ 2 tầng tán trở lên. Rừng cây gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh trên núi đất 2 Rừng tự nhiên lá rộng hoặc núi đá có trữ lƣợng gỗ từ 100 m3/ha đến dƣới 200 thƣờng xanh trung bình m3/ha. Tỷ lệ cây tre nứa, cọ dƣới 25%. Rừng thƣờng có từ 2 tầng tán trở lên hoặc một tầng nhƣng đều nhau. Rừng cây gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh trên núi đất 3 Rừng tự nhiên lá rộng hoặc núi đá có trữ lƣợng gỗ từ 50 m3/ha đến dƣới 100 thƣờng xanh nghèo m3/ha. Tỷ lệ cây tre nứa, cọ dƣới 25%. Rừng thƣờng có cây gỗ cao rải rác, nhiều dây leo. Rừng cây gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh trên núi đất 4 Rừng tự nhiên lá rộng thƣờng xanh nghèo kiệt hoặc núi đá có trữ lƣợng gỗ từ 10 m3/ha đến dƣới 50 m3/ha. Tỷ lệ cây tre nứa, cọ dƣới 25%. Rừng đã bị tác động mạnh, thỉnh thoảng có cây cao, nhiều dây leo, tầng dƣới thấp. Rừng cây gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh trên núi đất 5 Rừng tự nhiên lá rộng hoặc núi đá có trữ lƣợng gỗ từ 10 m3/ha đến dƣới 100 thƣờng xanh phục hồi m3/ha. Tỷ lệ cây tre nứa, cọ dƣới 25%. Rừng thƣờng có từ 1 đến 2 tầng tán, đa dạng về cấu trúc và phân bố cây. 6 Rừng tự nhiên hỗn giao gỗ Rừng gỗ, tre nứa, cọ tự nhiên trên núi đất hoặc núi đá có tre nứa, gỗ cọ tỷ lệ cây tre nứa hoặc cọ từ 25% trở lên. 7 Rừng tự nhiên tre nứa 8 Rừng trồng đã thành rừng 9 Đất trống có cây gỗ rải rác 10 Đất trống cỏ 11 Mặt nƣớc Rừng tre nứa tự nhiên trên núi đất hoặc núi đá có tỷ lệ cây tre nứa từ 75% trở lên. Rừng do con ngƣời trồng (bao gồm cả vƣờn rừng) từ cấp tuổi 2 trở lên Đất trống có cây gỗ rải rác, trữ lƣợng gỗ dƣới 10 m3/ha. Đất trống, hoặc đất trống có cỏ, rừng mới trồng chƣa thành rừng Vùng mặt nƣớc, vùng ngập nƣớc theo mùa 65 Bản đồ kiểm kê rừng đƣợc đƣa về hệ thống phân loại cơ sở. Trên bản đồ lúc này nhiều lô nằm liền kề nhau có tên trạng thái giống nhau do bị chia cắt bởi ranh giới hành chính (huyện, xã), ranh giới tiểu khu, khoảnh...Các lô này đƣợc gộp lại thành một lô (liền nhau cùng trạng thái) để có thể tính toán các chỉ tiêu trên ảnh vệ tinh sau này. Kết quả bƣớc 1 cho ra bản đồ hiện trạng rừng tỉnh Bắc Kạn đã đƣợc đƣa về thời gian chụp ảnh vệ tinh, loại bỏ những lô không xác định đƣợc tên trạng thái, không còn ranh giới hành chính, tiểu khu, khoảnh. Bước 2: Loại lô bị ảnh hưởng bởi mây và bóng đổ trên ảnh vệ tinh. Những vùng bị mây và bóng đổ trên ảnh vệ tinh không có khả năng phân loại để tách biệt trạng thái rừng và đất lâm nghiệp. Vì vậy, các lô này đƣợc loại khỏi danh sách lô tham gia phân tích trong nghiên cứu. Lô bị mây và bóng mây bao phủ đƣợc loại bằng mắt. Lô bị bao bởi bóng đổ đƣợc loại dựa vào bản đồ bóng đổ thực hiện trong phần mềm ArcGIS, lệnh “Hillshade”. Để chạy lệnh này, thông số góc mặt trời tại thời điểm chụp ảnh lấy từ file metadata, bản đồ mô hình số độ cao tạo ra từ bản đồ nền địa hình 1/10.000 toàn tỉnh. Nhƣ vậy, mỗi cảnh ảnh sẽ có một bản đồ bóng đổ của riêng cảnh đó. Kết quả bƣớc 2 tạo ra bản đồ hiện trạng rừng chỉ còn lại lô để khảo sát và phân tích trạng thái rừng và cấp xám độ ảnh vệ tinh. Bước 3: Khảo sát cấp xám độ ảnh vệ tinh và trạng thái rừng, đất lâm nghiệp. Giá trị phổ ảnh vệ tinh cho từng trạng thái rừng (theo lô rừng) đƣợc biểu thị thông qua biểu đồ phân bố đặc trƣng ảnh. Tại mỗi lô rừng, các giá trị về đặc trƣng ảnh đƣợc tính toán thông qua phần mềm eCognition. Các đặc trƣng ảnh trong một lô đƣợc các nhà nghiên cứu trƣớc đây sử dụng [5, 8] gồm cấp xám độ trung bình của kênh ảnh đa phổ, chỉ số thực vật, tổng cấp xám độ. Tuy nhiên, theo nghiên cứu của Eugene Lopatin và Ngô Văn Tú [6], có bốn đặc trƣng ảnh về cấu trúc bề mặt của đối 66 tƣợng đóng vai trò quan trọng khi phân loại các trạng thái rừng của Việt Nam gồm: độ lệch chuẩn cấp xám độ, chỉ số Homogeneity, chỉ số Dissimilarity, và chỉ số Entropy. Vì vậy, nghiên cứu xem xét thêm bốn đặc trƣng ảnh trên. Công thức tính các đặc trƣng ảnh trong lô nhƣ sau: - Giá trị phổ trung bình tại một kênh của lô (K): K=( )/n (2.15) Trong đó: Ki: cấp xám độ của điểm ảnh thứ i tại một kênh trong lô khảo sát n: số điểm ảnh trong lô khảo sát Ảnh SPOT-5 có 4 kênh ảnh nên mỗi lô có 4 cấp xám độ trung bình tƣơng ứng với số kênh ảnh. - Giá trị độ lệch chuẩn cấp xám độ tại một kênh của lô (S): S= (2.16) Trong đó: K: cấp xám độ trung bình tại một kênh của lô khảo sát Ki: cấp xám độ của điểm ảnh thứ i tại một kênh trong lô khảo sát n: số điểm ảnh trong lô khảo sát Ảnh SPOT-5 có 4 kênh ảnh nên mỗi lô có 4 giá trị độ lệch chuẩn tƣơng ứng với số kênh ảnh. - Chỉ số Homogeneity cấp xám độ ảnh tại một kênh của lô (H) H= (2.17) Trong đó: i: số hàng điểm ảnh trong lô khảo sát j: số cột điểm ảnh trong lô khảo sát n: số hàng hoặc số cột điểm ảnh trong lô khảo sát Pi,j: tỷ lệ cấp xám độ của vị trí điểm ảnh tại hàng i và cột j trong lô khảo sát, đƣợc tính theo công thức 2.15. 67 Pi,j = (2.18) Trong đó: Ki,j: cấp xám độ ảnh của vị trí điểm ảnh tại hàng i và cột j trong lô khảo sát Giá trị Homogeneity càng cao thể hiện cấp xám độ ảnh trong lô càng đồng đều. Mỗi lô có 4 giá trị Homogeneity tƣơng ứng với số kênh ảnh. - Chỉ số Dissimilarity cấp xám độ ảnh tại một kênh của lô (D) D= (2.19) Trong đó: i: số hàng điểm ảnh trong lô khảo sát j: số cột điểm ảnh trong lô khảo sát n: số hàng hoặc số cột điểm ảnh trong lô khảo sát Pi,j: tỷ lệ cấp xám độ của vị trí điểm ảnh tại hàng i và cột j trong lô khảo sát Giá trị Dissimilarity tăng tuyến tính khi cấp xám độ ảnh trong lô có sự khác biệt cả về giá trị liền kề và các vị trí cách xa nhau. Mỗi lô có 4 giá trị Dissimilarity tƣơng ứng với số kênh ảnh. - Chỉ số Entropy cấp xám độ ảnh tại một kênh của lô (E) E= (2.20) i: số hàng điểm ảnh trong lô khảo sát j: số cột điểm ảnh trong lô khảo sát n: số hàng hoặc số cột điểm ảnh trong lô khảo sát Pi,j: tỷ lệ cấp xám độ của vị trí điểm ảnh tại hàng i và cột j trong lô khảo sát Giả định 0 x Ln(0) = 0. Nếu cấp xám độ điểm ảnh trong lô phân bố đều thì giá trị này cao và ngƣợc lại. Mỗi lô có 4 giá trị Dissimilarity tƣơng ứng với số kênh ảnh. 68 - Chỉ số thực vật của lô (NDVI), tổng cấp xám độ (TRRI) đƣợc tính theo công thức 2.7 và 2.10. - Tỷ số cấp xám độ của lô (TYSO): TYSO = k1/k2/k3/k4 (2. 21) Trong đó: k1, k2, k3, k4: cấp xám độ trung bình các kênh ảnh tƣơng ứng của lô khảo sát. Mỗi lô chỉ có một giá trị tỷ số cấp xám độ. Bước 4. Nghiên cứu khả năng tách biệt trạng thái rừng và đất lâm nghiệp dựa vào cấp xám độ ảnh vệ tinh SPOT-5 Nghiên cứu khoảng giá trị các đặc trƣng ảnh và trạng thái rừng Ngƣỡng các đặc trƣng cấp xám độ để tách các đối tƣợng rừng khác nhau dựa vào kết quả khảo sát cấp xám độ ảnh ở bƣớc 3. Tuy nhiên, sự tách biệt về ranh giới các trạng thái rừng ngoài thực địa không rõ ràng. Ranh giới giữa hai trạng thái rừng chỉ mang tính tƣơng đối. Do vậy, khả năng khoảng cấp xám độ của các đối tƣợng rừng trong hệ thống phân loại có sự chồng nhau lớn trong một đặc trƣng ảnh. Trong trƣờng hợp này, một trạng thái rừng sẽ đƣợc xác định thông qua khoảng giá trị ngƣỡng của nhiều đặc trƣng ảnh. Hai mƣơi đặc trƣng ảnh của lô tham gia nhận biết trạng thái rừng gồm: - 4 cấp xám độ trung bình của lô tƣơng ứng với 4 kênh ảnh, - 4 giá trị độ lệch chuẩn cấp xám độ của lô tƣơng ứng với 4 kênh ảnh, - 4 giá trị Homogeneity của lô tƣơng ứng với 4 kênh ảnh, - 4 giá trị Dissimilarity của lô tƣơng ứng với 4 kênh ảnh, - 4 giá trị Entropy của lô tƣơng ứng với 4 kênh ảnh. Chỉ số thực vật, tổng cấp xám độ và tỷ số bốn kênh đa phổ không tham gia phân biệt trạng thái rừng vì những sự kết hợp khoảng giá trị các đặc trƣng sẽ bao gồm những sự kết hợp khác nhau giống nhƣ các đặc trƣng trên. Thông thƣờng có hai cách để phân tổ mẫu quan sát trong xử lý ảnh viễn thám. Cách thứ nhất là phân tổ theo những khoảng cách đều của giá trị đặc 69 trƣng ảnh. Ví dụ cấp xám độ trên kênh 1 nằm trong khoảng từ 10 đến 190 thì phân ra các khoảng cách đều từ 10 đến 100, 101 đến 190 nếu phân hai tổ. Phƣơng pháp này có nhƣợc điểm là có quá nhiều trạng thái rừng khác nhau nằm cùng trong một tổ trong khi chỉ có ít trạng thái rừng nằm trong tổ còn lại. Nhƣ vậy, cơ hội phân loại các trạng thái rừng khác nhau sẽ không cao. Cách thứ hai là phân tổ theo tần suất xuất hiện mẫu quan sát. Ví dụ cấp xám độ kênh 1 đƣợc chia hai tổ thì giá trị trung vị cấp xám độ là điểm để phân chia tổ tổ 1 và tổ 2. Số lƣợng lô trong tổ 1 bằng tổ 2. Do đó, cơ hội phân loại các trạng thái rừng của các tổ là ngang nhau. Ví dụ cụ thể tổ hợp hai mƣơi đặc trƣng ảnh, mỗi đặc trƣng phân 2 tổ nhƣ sau: theo lý thuyết sẽ có 1.048.576 tổ hợp khác nhau. Những tổ hợp nào tƣơng ứng với một trạng thái rừng chứng tỏ tổ hợp đó đặc trƣng cho trạng thái rừng đó. Những tổ hợp nào tƣơng ứng với từ hai trạng thái rừng trở lên chứng tỏ khả năng phân tách trạng thái rừng của tổ hợp đó không tốt. Bảng 2.6: Ví dụ chia tổ và tổ hợp các đặc trƣng ảnh TT Trạng thái rừng của Tổ hợp (đặc trƣng 1, 2,...20) 1_1_2_1_2_1_1_1_2_1_1_1_1_1_1_2_2_2_2_2 Mỗi đặc trƣng chia 2 tổ 2 Rừngtừng LRTX lô trung Rừng LRTX bình trung 3 Rừng LRTX bình trung 2_1_2_1_2_1_1_1_2_1_1_1_1_1_1_2_2_2_2_2 4 Rừng LRTX bình phục 2_1_2_1_2_1_1_1_2_1_1_1_1_1_1_2_2_2_2_2 5 Rừng LRTX hồi phục 2_1_2_1_2_1_1_1_2_1_1_1_1_1_1_2_2_2_2_1 6 Rừng LRTX hồi phục 2_1_2_1_2_1_1_1_2_1_1_1_1_1_1_2_2_2_2_1 ... ... hồi ... n Rừng LRTX trung 1_1_2_1_2_1_1_1_2_1_1_1_1_1_1_2_2_2_2_2 1 1_1_2_1_2_1_1_1_2_1_1_1_1_1_1_2_2_2_2_2 bình Ví dụ cho thấy tổ hợp 1_1_2_1_2_1_1_1_2_1_1_1_1_1_1_2_2_2_2_2 tách đƣợc các lô rừng lá rộng thƣờng xanh trung bình. Tƣơng tự nhƣ vậy, tổ hợp 2_1_2_1_2_1_1_1_2_1_1_1_1_1_1_2_2_2_2_1 tách đƣợc các lô rừng lá 70 rộng thƣờng xanh phục hồi. Tổ hợp 2_1_2_1_2_1_1_1_2_1_1_1_1_1_1_ 2_2_2_2_2 rơi vào cả hai trạng thái rừng nên không dùng để nhận biết hoặc tách biệt trạng thái đƣợc. Nghiên cứu thử nghiệm phƣơng án chia 2 tổ, chia 3 tổ, chia 4 tổ và chia 5 tổ trong mỗi đặc trƣng để tìm ra các tổ hợp không bị lẫn trạng thái. Các tổ hợp này chính là bộ quy tắc để nhận biết các trạng thái rừng khác nhau trên ảnh SPOT-5. Độ chính xác phân loại của bộ quy tắc đƣợc tính dựa vào tỷ lệ diện tích các trạng thái đƣợc tách biệt hoàn toàn so với tổng diện tích vùng nghiên cứu. Đánh giá vai trò của từng nhóm đặc trƣng ảnh khi phân biệt trạng thái rừng: Sau khi tìm đƣợc phƣơng án chia tổ hợp lý và sử dụng cả 20 đặc trƣng ảnh để phân tách trạng thái rừng, nghiên cứu rút lần lƣợt các nhóm đặc trƣng ảnh khỏi tổ hợp để đánh giá khả năng tách biệt trạng thái rừng. Đánh giá khả năng phân tách các trạng thái rừng chi tiết bên trong trạng thái rừng cơ sở: Phần này đánh giá phân loại chi tiết cho trạng thái rừng Hỗn giao và rừng trồng. Rừng hỗn giao đƣợc chia nhỏ thành rừng hỗn giao gỗ tre nứa, hỗn giao tre nứa gỗ và rừng hỗn giao gỗ cọ. Rừng trồng đƣợc chia nhỏ thành rừng trồng Mỡ, Keo, Thông, Hồi và rừng trồng khác. Sử dụng phƣơng án chia tổ, tổ hợp tìm ra ở bƣớc trên, nghiên cứu chỉ sử dụng lô rừng hôn giao và rừng trồng để đánh giá. Bước 5: Phân loại trạng thái có sự tham gia của bản đồ trữ lượng rừng Bƣớc này nhằm đƣa thông tin trữ lƣợng gỗ của từng lô rừng để phân tách các trạng thái rừng gỗ tự nhiên còn bị lẫn nhau khi thực hiện bƣớc 4. Quy tắc đƣợc trình bày trong bảng 2.7. 71 Bảng 2.7: Quyết định trạng thái rừng dựa vào trữ lƣợng gỗ TT 1 Trạng thái rừng Rừng gỗ tự nhiên LRTX Trữ lƣợng gỗ trung bình/ha của lô (tính từ giàu 2 Điều kiện trữ lƣợng bản đồ trữ lƣợng) từ 200 m3/ha trở lên Rừng gỗ tự nhiên LRTX Trữ lƣợng gỗ trung bình/ha của lô (tính từ trung bình bản đồ trữ lƣợng) từ 100 m3/ha đến dƣới 200 m3/ha 3 Đất trống cây gỗ Trữ lƣợng gỗ trung bình/ha của lô (tính từ Đất trống bản đồ trữ lƣợng) dƣới 10m3 Bước 6: Xây dựng ngưỡng cấp xám độ ảnh, đặc trưng cấp xám độ ảnh phân loại trạng thái rừng và đất lâm nghiệp từ ảnh SPOT-5 Tổng hợp kết quả từ bƣớc 1 đến bƣớc 4 để đánh giá những nội dung sau: - Hệ thống phân loại rừng và đất lâm nghiệp có thể nhận biết đƣợc từ ảnh SPOT-5. - Hệ thống khoảng giá trị (tổ hợp) các đặc trƣng ảnh để phân biệt trạng thái rừng, đất lâm nghiệp. 2.3.4. Đề xuất quy trình giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 xây dựng bản đồ hiện trạng rừng Đề xuất quy trình giải đoán ảnh vệ tinh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng đƣợc dựa trên việc phân tích các quy trình đã có kết hợp quá trình thực hiện xử lý và giải đoán ảnh của luận án. Lý luận và phân tích chuyên gia đƣợc sử dụng chủ yếu trong nội dung đề xuất quy trình giải đoán ảnh. 2.3.5. Thiết bị và phần mềm sử dụng Nghiên cứu sử dụng những thiết bị sau: - GPS Garmin 76CSX: dùng để xác định tọa độ tâm ô tiêu chuẩn. - Máy ảnh kỹ thuật số: dùng để chụp hình ảnh ngoài thực địa. 72 - Máy tính để bàn tốc độ xử lý Core i7, RAM 12GB, cài hệ điều hành mã nguồn mở Open Sure: dùng để chạy mô hình k-nn xây dựng bản đồ trữ lƣợng gỗ cho từng điểm ảnh. - Máy tính để bàn tốc độ xử lý Core i5, RAM 8GB, cài hệ điều hành Windows: dùng để chạy các phần mềm thƣơng mại về GIS, viễn thám và thống kê. Nghiên cứu sử dụng những phần mềm sau: - Phần mềm ERDAS IMAGINE: phục vụ hiển thị file ảnh, cắt ảnh, tính toán trên file ảnh. - Phần mềm ArcGIS: phục vụ tạo mô hình số độ cao, độ dốc, hƣớng dốc, chuyển file raster về dạng vector và ngƣợc lại. - Phần mềm SPSS: phục vụ tính toán thống kê. - Phần mềm mã nguồn mở OpenForis [64]: phục vụ xây dựng mô hình k-nn không gian tạo bản đồ trữ lƣợng rừng. 73 Chƣơng 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 3.1. Hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5 3.1.1. Kết quả hiệu chỉnh theo phương pháp thực nghiệm Bảng 3.1 cho thấy, khi lấy cấp xám độ ảnh ở hƣớng dốc đƣợc mặt trời chiếu trực diện làm cơ sở (hệ số hiệu chỉnh là 1), cấp xám độ của các hƣớng dốc khác hầu nhƣ đƣợc hiệu chỉnh tăng lên bởi hệ số hiệu chỉnh lớn hơn 1. Trong tổng số 252 hệ số hiệu chỉnh cho 9 cấp độ dốc, 7 hƣớng dốc (không tính hƣớng trực diện mặt trời) trên 4 kênh ảnh thì chỉ có 4 trƣờng hợp có hệ số nhỏ hơn một nhƣng không đáng kể (0,999). Hình 3.1, 3.2, 3.3 và 3.4 chỉ ra xu hƣớng tăng của hệ số hiệu chỉnh khi độ dốc tăng lên. Độ dốc càng lớn thì cấp xám độ ảnh càng đƣợc hiệu chỉnh tăng lên để cân bằng với cấp xám độ ảnh ở hƣớng dốc trực diện mặt trời có độ dốc tƣơng ứng. Hệ số hiệu chỉnh tăng khá đều khi độ dốc tăng từ 0÷40º, tăng mạnh với độ dốc từ 40º trở lên. Xu hƣớng tăng của hệ số hiệu chỉnh khi hƣớng dốc xa dần so với hƣớng trực diện mặt trời cũng đƣợc thể hiện rõ. Hệ số hiệu chỉnh cấp xám độ tại hƣớng dốc ngƣợc hƣớng mặt trời (313o-357o) luôn có hệ số cao nhất trong tất cả các cấp độ dốc. Cấp xám độ ảnh kênh 1 và kênh 4 có mức độ ảnh hƣởng của địa hình cao hơn kênh 2 và kênh 3. Giá trị tỷ lệ thức cao nhất đối với kênh 1 là 2,139, kênh 4 là 2,291 trong khi với kênh 2 là 1,310 và kênh 3 là 1,217. 74 Bảng 3.1: Hệ số hiệu chỉnh theo phƣơng pháp thống kê thực nghiệm Độ dốc (o) o Kênh Hƣớng dốc ( ) Kênh 1 358-41 1,045 1,114 1,170 1,235 1,298 1,390 1,484 1,581 1,843 Kênh 1 42-87 1,021 1,067 1,090 1,123 1,147 1,175 1,218 1,249 1,326 Kênh 1 88-132 1,017 1,018 1,027 1,034 1,035 1,047 1,056 1,059 1,087 Kênh 1 133-177 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 Kênh 1 178-222 1,013 1,020 1,020 1,020 1,020 1,024 1,031 1,026 1,031 Kênh 1 223-267 1,033 1,067 1,077 1,099 1,113 1,134 1,159 1,171 1,202 Kênh 1 268-312 1,035 1,109 1,159 1,216 1,268 1,337 1,421 1,498 1,657 Kênh 1 313-357 1,063 1,139 1,212 1,286 1,375 1,493 1,630 1,794 2,139 Kênh 2 358-41 1,035 1,079 1,121 1,131 1,153 1,176 1,208 1,220 1,276 Kênh 2 42-87 1,024 1,046 1,069 1,077 1,085 1,100 1,111 1,126 1,146 Kênh 2 88-132 1,001 1,006 1,027 1,014 1,025 1,028 1,036 1,038 1,044 Kênh 2 133-177 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 Kênh 2 178-222 1,001 0,999 1,017 0,999 1,006 1,010 1,014 1,002 1,002 Kênh 2 223-267 0,999 1,013 1,030 1,042 1,042 1,048 1,056 1,052 1,065 Kênh 2 268-312 1,029 1,039 1,076 1,091 1,111 1,128 1,150 1,161 1,199 Kênh 2 313-357 1,031 1,064 1,125 1,146 1,164 1,195 1,226 1,248 1,310 Kênh 3 358-41 1,021 1,048 1,071 1,082 1,096 1,115 1,137 1,149 1,191 Kênh 3 42-87 1,012 1,026 1,040 1,046 1,052 1,063 1,072 1,084 1,101 Kênh 3 88-132 1,001 1,004 1,016 1,010 1,014 1,018 1,023 1,025 1,032 Kênh 3 133-177 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 Kênh 3 178-222 1,001 1,001 1,008 1,000 1,002 1,006 1,009 1,002 1,003 Kênh 3 223-267 0,999 1,008 1,018 1,027 1,027 1,034 1,040 1,040 1,050 Kênh 3 268-312 1,017 1,026 1,048 1,060 1,072 1,088 1,104 1,115 1,143 Kênh 3 313-357 1,019 1,043 1,078 1,091 1,106 1,129 1,152 1,172 1,217 Kênh 4 358-41 1,065 1,149 1,233 1,287 1,364 1,457 1,573 1,674 1,965 Kênh 4 42-87 1,049 1,079 1,120 1,148 1,177 1,213 1,251 1,293 1,372 Kênh 4 88-132 1,018 1,011 1,039 1,030 1,044 1,052 1,065 1,071 1,093 Kênh 4 133-177 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 Kênh 4 178-222 1,023 1,023 1,039 1,022 1,029 1,031 1,037 1,030 1,031 Kênh 4 223-267 1,044 1,076 1,098 1,121 1,133 1,155 1,174 1,176 1,212 Kênh 4 268-312 1,056 1,124 1,197 1,255 1,314 1,385 1,468 1,543 1,718 Kênh 4 313-357 1,076 1,158 1,277 1,352 1,449 1,576 1,726 1,901 2,291 0-5 6-10 11-15 16-20 21-25 26-30 31-35 36-40 41-79 75 Hình 3.1: Hệ số hiệu chỉnh kênh 1 Hình 3.2: Hệ số hiệu chỉnh kênh 2 76 Hình 3.3: Hệ số hiệu chỉnh kênh 3 Hình 3.4: Hệ số hiệu chỉnh kênh 4 77 Hình 3.5: Ảnh vệ tinh SPOT 5 đã hiệu chỉnh theo phƣơng pháp thực nghiệm 78 Hình 3.6: Ảnh vệ tinh SPOT 5 đã hiệu chỉnh theo phƣơng pháp thực nghiệm (phóng to) 3.1.2. Kết quả hiệu chỉnh theo phương pháp bán thực nghiệm hệ số c Kết quả tính toán cho thấy hệ số c lớn nhất ở kênh 3, tiếp theo là kênh 2, kênh 1 và cuối cùng là kênh 4. 79 Bảng 3.2: Hệ số c cho các kênh ảnh Hệ số Kênh 1 Kênh 2 Kênh 3 Kênh 4 b 73,221 67,150 91,736 71,173 m 77,541 30,125 24,411 99,745 c 0,944288 2,229046 3,757978 0,71355 Hình 3.7: Ảnh vệ tinh SPOT 5 đã hiệu chỉnh theo phƣơng pháp bán thực nghiệm hệ số c 80 Hình 3.8: Ảnh vệ tinh SPOT 5 đã hiệu chỉnh theo phƣơng pháp bán thực nghiệm hệ số c (phóng to) 3.1.3. Đánh giá kết quả hiệu chỉnh theo hai phương pháp Đánh giá kết quả hiệu chỉnh thông qua mối quan hệ giữa cấp xám độ ảnh và hướng dốc Bảng 3.3 và hình 3.9 cho thấy: Mối quan hệ giữa cấp xám độ của bốn kênh ảnh đa phổ với hƣớng dốc đều cao hơn nhiều so với ảnh đã đƣợc hiệu chỉnh theo cả hai phƣơng pháp. Nhƣ vậy, cả hai phƣơng pháp hiệu chỉnh đều đã giảm đƣợc sự ảnh hƣởng của 81 địa hình đến cấp xám độ ảnh. Mối quan hệ giữa cấp xám độ ảnh và hƣớng dốc gần nhƣ không còn. Sau khi hiệu chỉnh, hệ số tƣơng quan giữa cấp xám độ ảnh và hƣớng dốc của kênh 1 và kênh 4 theo phƣơng pháp hiệu chỉnh bán thực nghiệm cao hơn phƣơng pháp thống kê thực nghiệm. Trong khi với kênh 2 và kênh 3 thì ngƣợc lại. Nhƣ vậy chƣa thể kết luận phƣơng pháp nào hiệu quả hơn. Bảng 3.3: Đánh giá theo hệ số tƣơng quan với hƣớng dốc Hệ số tƣơng quan (r) r - ảnh chƣa hiệu chỉnh r - ảnh hiệu chỉnh bán thực nghiệm hệ số c r - ảnh hiệu chỉnh thống kê thực nghiệm Kênh 1 Kênh 2 Kênh 3 Kênh 4 0,719 0,360 0,457 0,724 0,110 0,056 0,066 0,120 0,046 0,092 0,079 0,035 Hình 3.9: Hệ số tƣơng quan cấp xám độ ảnh và hƣớng dốc 82 Đánh giá kết quả hiệu chỉnh thông qua độ lệch chuẩn cấp xám độ giữa các hướng dốc Bảng 3.4 và hình 3.10 cho thấy: Khoảng chênh lệch (biến thiên) độ lệch chuẩn giữa các hƣớng dốc trên từng kênh của phƣơng pháp hiệu chỉnh bán thực nghiệm thấp hơn phƣơng pháp thống kê thực nghiệm ở kênh 1, kênh 3 và kênh 4. Kênh 2 thì ngƣợc lại nhƣng không cao hơn nhiều. Trên diện tích nghiên cứu rộng, các đối tƣợng không có sự khác biệt lớn giữa các hƣớng dốc. Vì vậy, độ lệch chuẩn cấp xám độ trên các hƣớng tƣơng đồng nhau, không có sự khác biệt lớn. Nhƣ vậy, kết quả đã chỉ ra hiệu chỉnh bán thực nghiệm hệ số c cho kết quả tốt hơn hiệu chỉnh thống kê thực nghiệm. Bảng 3.4: Đánh giá độ lệch chuẩn cấp xám độ theo hƣớng dốc Hƣớng Độ lệch chuẩn-hiệu chỉnh bán Độ lệch chuẩn-hiệu chỉnh thực nghiệm hệ số c thống kê thực nghiệm o dốc ( ) 0_45 Kênh Kênh Kênh Kênh Kênh Kênh Kênh Kênh 1 2 3 4 1 2 3 4 9,5 4,1 2,9 7,9 12,6 4,4 3,3 11,9 46_90 8,1 4,4 3,0 6,9 10,1 4,6 3,3 9,7 91_135 7,0 4,5 3,0 6,3 7,9 4,5 3,0 7,3 136_180 6,7 4,4 3,0 6,1 7,2 4,4 2,9 6,3 181_225 7,0 4,4 2,9 6,2 7,9 4,4 2,9 7,2 226_270 7,8 4,4 2,9 6,8 9,8 4,5 3,2 9,5 271_315 9,4 4,3 3,0 8,1 11,7 4,5 3,3 11,2 316_360 10,1 4,0 2,9 8,7 12,9 4,2 3,1 12,0 83 Hình 3.10: Đánh giá độ lệch chuẩn cấp xám độ theo hƣớng dốc 3.1.4. Thảo luận về hiệu chỉnh ảnh hưởng địa hình trên ảnh vệ tinh Phƣơng pháp hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình trên ảnh vệ tinh theo mô hình thống kê thực nghiệm đƣợc tác giả Vƣơng Văn Quỳnh [13] đƣa ra năm 2012 và áp dụng hiệu chỉnh cho ảnh SPOT-5 tại huyện Hƣơng Sơn, tỉnh Hà Tĩnh. Kết quả hiệu chỉnh ảnh SPOT-5 chụp ngày 2/11/2010 của luận án tại tỉnh Bắc Kạn cơ bản trùng hợp với đánh giá của tác giả Vƣơng Văn Quỳnh về xu hƣớng thay đổi của các hệ số hiệu chỉnh theo hƣớng dốc và độ dốc. Tuy nhiên, luận án đã có một số cải tiến nhằm hoàn thiện hơn về phƣơng hiệu chỉnh thống kê thực nghiệm: - Phân chia hƣớng dốc tính hệ số hiệu chỉnh: ảnh SPOT-5 huyện Hƣơng Sơn có góc mặt trời (so với hƣớng bắc) tại thời điểm chụp ảnh là 142,9º. Với 8 hƣớng dốc (mỗi hƣớng 45º) lấy từ 0º thì hƣớng 135÷180º chƣa hoàn toàn trực diện với hƣớng mặt trời, hƣớng trực diện là từ 121÷166º. Vì vậy, cấp xám độ ảnh sau khi hiệu chỉnh trên toàn cảnh ảnh sẽ bị giảm đi so với phản xạ chuẩn. Cụ thể là hệ số hiệu chỉnh cấp xám độ cho hƣớng dốc từ 84 90÷135º nhỏ hơn 1 ở kênh 1 và kênh 4. Để khắc phục hạn chế này, luận án lấy hƣớng dốc trực diện mặt trời làm hƣớng cơ sở (coi cấp xám độ ảnh đạt mức chuẩn) từ 133÷177º vì góc mặt trời là 153,49º. Các hƣớng khác đƣợc cộng hoặc trừ đi 45º. Hƣớng ngƣợc hoàn toàn so với hƣớng mặt trời từ 313÷357º. - Phân chia cấp độ dốc tính hệ số hiệu chỉnh: nghiên cứu trƣớc đây không hiệu chỉnh cho vùng ảnh có độ dốc dƣới 5º. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu này cho thấy hệ số hiệu chỉnh khi độ dốc từ 1÷5º lên đến 1,076. Ví dụ cấp xám độ ban đầu là 150 thì sau hiệu chỉnh là 161. Nhƣ vậy, ngay cả khi độ dốc thấp, cấp xám độ vẫn bị ảnh hƣởng. Điều này đƣợc lý giải dựa vào quy luật phản xạ không đẳng hƣớng. Bề mặt đối tƣợng chỉ hơi nghiêng đi so với mặt phẳng lý thuyết thì phần năng lƣợng phản xạ đã thay đổi sang hƣớng khác và giảm năng lƣợng bức xạ từ vật tới vệ tinh. Kết quả hiệu chỉnh theo phƣơng pháp thống kê bán thực nghiệm hệ số c cũng cơ bản trùng với tác giả Nguyễn Thị Thanh Hƣơng [51] nghiên cứu tại Đăk Nông. Mối quan hệ giữa cấp xám độ ảnh và hƣớng dốc đã giảm xuống mức quan hệ yếu hoặc không có quan hệ. Hệ số tƣơng quan chỉ còn từ 0,055 đến 0,249 sau khi ảnh đƣợc hiệu chỉnh. Điểm khác về kết quả là hệ số tƣơng quan ảnh sau hiệu chỉnh với hƣớng dốc ở Đắk Nông của kênh 1, kênh 2, kênh 4 cao xấp xỉ gấp đôi so với trƣờng hợp Bắc Kạn. Hệ số tƣơng quan là 0,226, 0,247 và 0,249 tƣơng ứng. Điều này có thể đƣợc lý giải do kiểu địa hình khác nhau giữa hai địa điểm, góc mặt trời lúc chụp khác nhau giữa hai ảnh vệ tinh. Luận án đã thêm tiêu chí mức độ biến động độ lệch chuẩn cấp xám độ trên các hƣớng dốc để đánh giá chất lƣợng ảnh sau hiệu chỉnh. Cơ sở của tiêu chí này là trên những vùng ảnh vệ tinh có kích thƣớc lớn thì đối tƣợng trên các hƣớng dốc không có sự khác biệt nhiều. Vì vậy, độ lệch chuẩn cấp xám độ trên các hƣớng có xu hƣớng bằng nhau. Hầu hết những nghiên cứu trƣớc 85 đây chỉ sử dụng tiêu chí quan hệ giữa cấp xám độ ảnh và hƣớng dốc để đánh giá ảnh sau hiệu chỉnh [34, 35, 51]... Nghiên cứu đã cho thấy, tiêu chí quan hệ này chƣa đủ để đánh giá, lựa chọn mô hình hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình đến cấp xám độ ảnh vệ tinh. 3.2. Ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 3.2.1. Kết quả xử lý số liệu ô tiêu chuẩn Phƣơng trình tƣơng quan giữa đƣờng kính và chiều cao cây gỗ rừng tự nhiên núi đất đƣợc xây dựng dựa vào số liệu 609 cây đo cả đƣờng kính ngang ngực và chiều cao vút ngọn trong 203 ô tiêu chuẩn của Dự án điều tra, kiểm kê rừng tỉnh Bắc Kạn. Chín mƣơi bảy (97) ô rừng gỗ tự nhiên do Dự án Hỗ trợ chƣơng trình theo dõi và đánh giá lâu dài tài nguyên rừng và cây phân tán thực hiện không có số liệu chiều cao vút ngọn cây trong ô. Ln(Hvn) = 0,5219 x Ln(D1.3) + 0,8744 (3.1) Hệ số xác định (R2) đạt 0,51. Hình 3.11: Logarit đƣờng kính và chiều cao cây gỗ rừng tự nhiên núi đất Phƣơng trình tƣơng quan giữa đƣờng kính và chiều cao cây gỗ rừng tự nhiên núi đá đƣợc xây dựng dựa vào số liệu 141 cây đo cả đƣờng kính ngang ngực và chiều cao vút ngọn trong 47 ô tiêu chuẩn. 86 Ln(Hvn) = 0,5735 x Ln(D1.3) + 0,64 (3.2) Hệ số xác định (R2) đạt 0,70. Hình 3.12: Logarit đƣờng kính và chiều cao cây gỗ rừng tự nhiên núi đá Kết quả tính trữ lƣợng gỗ ô tiêu chuẩn, giảm trừ lƣợng tăng trƣởng, phân chia dữ liệu để xây dựng bản đồ trữ lƣợng và kiểm chứng đƣợc trình bày chi tiết trong phụ lục 01. 87 Bảng 3.5: Tổng hợp số liệu ô tiêu chuẩn Thời gian thu thập số liệu sau thời gian chụp TT ảnh vệ tinh (tháng) Trạng thái 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Rừng gỗ giàu núi đá Rừng gỗ giàu núi đất Rừng gỗ trung bình núi đá Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ nghèo núi đá Rừng gỗ nghèo núi đất Rừng gỗ phục hồi núi đá Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng trồng Bồ đề Rừng trồng Hồi Rừng trồng Keo Rừng trồng Keo và Mỡ Rừng trồng Keo và Muồng Rừng trồng Lát Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Mỡ và Bồ đề Rừng trồng Mỡ và Muồng Rừng trồng Quế Rừng trồng Sa mộc Rừng trồng Thông Rừng trồng Xoan Đất trống Tổng số M trung 13 1 8 1 19 14 4 1 7 1 3 23 1 3 2 5 1 81 81 74 4 6 2 3 9 15 18 6 16 17 28 9 10 3 17 1 3 1 13 4 18 8 65 7 21 9 54 1 29 35 3 2 2 7 1 1 5 1 55 1 1 14 4 9 10 23 75 363 1 bình lúc số ô chụp ảnh 37 2 5 1 1 5 1 3 10 13 65 4 1 1 Tổng (m3/ha) 15 44 13 121 9 29 10 106 1 13 72 4 1 2 75 1 1 14 4 20 13 81 649 318,2 279,1 136,8 137,5 84,7 71,6 48,3 61,5 26,6 43,4 58,7 73,2 65,5 51,6 60,9 20,6 34,6 32,6 173,4 123,7 33,4 104,3 Thời gian chụp ảnh của 4 cảnh vào tháng 11/2010, tháng 1/2009 và tháng 11/2008 trong khi thời gian thu thập số liệu trên ô tiêu chuẩn từ tháng 12/2011 đến tháng 4/2012 do đó ngoại trừ các điểm đất trống đƣợc lấy trực tiếp trên ảnh vệ tinh còn lại các ô tiêu chuẩn đều có sự khác nhau về thời gian ảnh chụp và thu thập số liệu hiện trƣờng từ 13 đến 37 tháng. Chủ yếu sự khác nhau thời gian trong khoảng từ 13 đến 17 tháng. Có 15 ô rừng gỗ tự nhiên chênh nhiều thời gian từ 28 đến 37 tháng. 3.2.2. Kết quả xử lý ảnh vệ tinh Kết quả hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình trên 4 cảnh ảnh SPOT-5 theo phƣơng pháp bán thực nghiệm: 88 Hình 3.13: Cose của góc mặt trời so với mặt phẳng lý thuyết (Cose z) 89 Hình 3.14: Cose của góc mặt trời so với mặt phẳng thực tế (Cose i) 90 Bảng 3.6: Hệ số c hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình trên ảnh vệ tinh Cảnh ảnh Ảnh thứ nhất chụp ngày 2/11/2010 Ảnh thứ hai chụp ngày 2/11/2010 Ảnh chụp ngày 15/1/2009 Ảnh chụp ngày 20/11/2008 Giá trị Hệ số c b (b/m) Kênh phổ Giá trị m Ảnh đa phổ kênh 1 77,541 73,221 0,944 Ảnh đa phổ kênh 2 30,125 67,150 2,229 Ảnh đa phổ kênh 3 24,411 91,736 3,758 Ảnh đa phổ kênh 4 99,745 71,173 0,714 Ảnh màu tự nhiên kênh 1 58,176 19,444 0,334 Ảnh màu tự nhiên kênh 2 57,753 39,374 0,682 Ảnh màu tự nhiên kênh 3 28,888 23,303 0,807 Ảnh đa phổ kênh 1 79,341 77,322 0,975 Ảnh đa phổ kênh 2 27,168 65,182 2,399 Ảnh đa phổ kênh 3 22,952 91,167 3,972 Ảnh đa phổ kênh 4 95,562 72,020 0,754 Ảnh màu tự nhiên kênh 1 49,042 18,835 0,384 Ảnh màu tự nhiên kênh 2 53,071 41,313 0,778 Ảnh màu tự nhiên kênh 3 25,053 22,099 0,882 Ảnh đa phổ kênh 1 77,016 67,901 0,882 Ảnh đa phổ kênh 2 13,976 60,794 4,350 Ảnh đa phổ kênh 3 13,531 103,697 7,664 Ảnh đa phổ kênh 4 87,647 40,806 0,466 Ảnh màu tự nhiên kênh 1 73,212 -6,188 -0,085 Ảnh màu tự nhiên kênh 2 68,175 18,298 0,268 Ảnh màu tự nhiên kênh 3 26,936 11,868 0,441 Ảnh đa phổ kênh 1 91,449 100,575 1,100 Ảnh đa phổ kênh 2 14,174 61,297 4,325 Ảnh đa phổ kênh 3 16,442 113,157 6,882 Ảnh đa phổ kênh 4 91,690 71,489 0,780 Ảnh màu tự nhiên kênh 1 66,467 15,201 0,229 Ảnh màu tự nhiên kênh 2 67,345 35,767 0,531 Ảnh màu tự nhiên kênh 3 20,758 30,097 1,450 91 Bảng 3.7: Hệ số cần bằng cấp xám độ giữa các cảnh đã hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình Cảnh ảnh Kênh phổ Ảnh đa phổ kênh 1 Ảnh đa phổ kênh 2 Ảnh đa phổ kênh 3 Ảnh chụp ngày 15/1/2009 Ảnh đa phổ kênh 4 Ảnh màu tự nhiên kênh 1 Ảnh màu tự nhiên kênh 2 Ảnh màu tự nhiên kênh 3 Ảnh đa phổ kênh 1 Ảnh đa phổ kênh 2 Ảnh đa phổ kênh 3 Ảnh chụp ngày 20/11/2008 Ảnh đa phổ kênh 4 Ảnh màu tự nhiên kênh 1 Ảnh màu tự nhiên kênh 2 Ảnh màu tự nhiên kênh 3 Hệ số a 0.563 1.699 1.092 0.761 0.430 0.424 0.660 0.627 1.766 1.226 0.858 0.598 0.551 0.707 Hệ số b 65.064 -34.895 -15.855 67.067 34.793 50.107 16.675 31.312 -41.777 -46.925 24.031 16.020 30.642 6.539 Ảnh tổ hợp màu tự nhiên Ảnh đa phổ Hình 3.15: Ghép bốn cảnh vệ tinh đã đƣợc hiệu chỉnh địa hình và cân bằng cấp xám độ 92 3.2.3. Khảo sát mối quan hệ giữa cấp xám độ ảnh và trữ lượng gỗ Mối quan hệ giữa các kênh ảnh vệ tinh, các kênh dẫn xuất và trữ lƣợng gỗ đƣợc khảo sát thông qua 568 ô tiêu chuẩn. Kết quả đƣợc thể hiện trong bảng 3.9 và hình 3.16. - Cấp xám độ ảnh đƣợc tính trung bình từ ô vuông 25 điểm ảnh có quan hệ với trữ lƣợng cao hơn cấp xám độ đƣợc tính từ ô vuông 9 điểm ảnh. Điều này phần nào thể hiện sai số tọa độ vị trí ô tiêu chuẩn đo bằng GPS và sai số do hiệu chỉnh hình học ảnh có xảy ra và đƣợc khắc phục khi sử dụng cấp xám độ trung bình của diện tích 2.500m2 để gán cho cấp xám độ ảnh tại vị trí tâm ô tiêu chuẩn. - Đại đa số mối quan hệ giữa ảnh đƣợc hiệu chỉnh ảnh hƣởng của địa hình và trữ lƣợng gỗ tốt hơn ảnh đa phổ. Ảnh tổ hợp màu tự nhiên kênh 2, kênh 1, ảnh đa phổ kênh 3 đƣợc tăng hệ số tƣơng quan thêm 0,07, 0,05 và 0,05 tƣơng ứng. Ngoại trừ hệ số tƣơng quan ảnh đa phổ kênh 3, kênh chỉ số thực vật và kênh tỷ số thực vật bằng hoặc thấp hơn 0,01 so với ảnh đa phổ. Điều này cho thấy cần tiến hành hiệu chỉnh ảnh hƣởng của địa hình trên ảnh vệ tinh trƣớc khi thực hiện ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ trên vùng nghiên cứu. - Mặc dù đã cải thiện mối quan hệ giữa cấp xám độ ảnh vệ tinh và trữ lƣợng gỗ nhƣng mối quan hệ cao nhất cũng chỉ đạt mức quan hệ yếu (r=0,43 đối với ảnh đa phổ kênh 3). Yếu nhất là ảnh đa phổ kênh 1 và kênh sai khác thực vật chỉ đạt 0,17 và 0,18. Nhƣ vậy, việc áp dụng hàm hồi quy để ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ từ ảnh vệ tinh trong Luận án khó có thể áp dụng đƣợc. 93 Bảng 3.8: Khảo sát tƣơng quan (r) giữa trữ lƣợng gỗ và cấp xám độ ảnh SPOT-5 Ảnh chƣa hiệu chỉnh TT Kênh ảnh Cấp xám độ 9 điểm ảnh Cấp xám độ 25 điểm ảnh Ảnh hiệu chỉnh Cấp xám Cấp xám độ 9 điểm độ 25 điểm ảnh ảnh 1 Ảnh đa phổ, kênh 1 0,08 0,09 0,15 0,17 2 Ảnh đa phổ, kênh 2 0,34 0,35 0,36 0,39 3 Ảnh đa phổ, kênh 3 0,36 0,37 0,40 0,42 4 Ảnh đa phổ, kênh 4 0,11 0,13 0,19 0,23 5 Ảnh màu tự nhiên, kênh 1 0,33 0,35 0,38 0,40 6 Ảnh màu tự nhiên, kênh 2 0,30 0,33 0,36 0,40 7 Ảnh màu tự nhiên, kênh 3 0,36 0,38 0,36 0,38 8 Kênh chỉ số thực vật 0,27 0,31 0,26 0,31 9 Kênh tỷ số thực vật 0,28 0,32 0,27 0,31 10 Kênh sai khác thực vật 0,13 0,16 0,15 0,18 11 Kênh cấp xám độ trung bình 0,19 0,21 0,31 0,35 Hình 3.16: Hệ số tƣơng quan (r) giữa trữ lƣợng gỗ và cấp xám độ ảnh vệ tinh 94 3.2.4. Kết quả bản đồ trữ lượng gỗ cho từng điểm ảnh Nghiên cứu đã xây dựng đƣợc 16 bản đồ trữ lƣợng gỗ cho từng điểm ảnh trên vùng nghiên cứu theo những phƣơng án khác nhau về cách tính cấp xám độ trung bình trên ô vuông 900m2, 2.500m2, số điểm k là 1, 5, 9, 13, 17, 21, 25 và 29. Các bản đồ đều đƣợc xây dựng dựa vào bộ số liệu 584 ô tiêu chuẩn gồm: 315 ô rừng gỗ tự nhiên (272 ô núi đất, 43 ô núi đá), 198 ô rừng gỗ trồng và 71 ô đất trống. Các bản đồ trữ lƣợng đƣợc trình bày trong phụ lục 2. Các bản đồ trữ lƣợng đƣợc đánh giá độ chính xác thông qua hệ thống 65 ô tiêu chuẩn/điểm kiểm chứng độc lập gồm: 32 ô rừng gỗ tự nhiên (28 ô núi đất, 4 ô núi đá), 23 ô rừng trồng gỗ và 10 ô đất trống. Bảng 3.9: Sai trung phƣơng bản đồ trữ lƣợng gỗ theo các phƣơng án Đơn vị tính: ±m3/ha TT 1 2 3 4 Loại ảnh Ảnh chƣa hiệu chỉnh, cấp xám độ 9 điểm Ảnh chƣa hiệu chỉnh, cấp xám độ 25 điểm Ảnh hiệu chỉnh, cấp xám độ 9 điểm Ảnh hiệu chỉnh, cấp xám độ 25 điểm k=1 k=5 k=9 k=13 k=17 k=21 k=25 k=29 100,4 59,2 54,8 53,6 51,7 50,7 50,4 50,1 98,8 64,3 55,0 53,2 51,3 50,7 50,5 51,3 93,5 57,6 53,1 49,4 46,8 46,0 46,1 46,2 89,7 50,7 46,9 45,8 44,8 44,3 43,2 43,2 95 Hình 3.17: Độ chính xác bản đồ trữ lƣợng gỗ theo các phƣơng án Kết quả đánh giá độ chính xác cho thấy: - Cùng phƣơng án về số điểm gần nhất (k) thì bản đồ trữ lƣợng đƣợc xây dựng dựa vào ảnh đã hiệu chỉnh cấp xám độ do ảnh hƣởng của địa hình có độ chính xác cao hơn (sai số trung phƣơng thấp) ảnh chƣa hiệu chỉnh. Nhƣ vậy cho thấy ảnh hiệu chỉnh cấp xám độ do ảnh hƣởng của địa hình đã nâng độ chính xác của bản đồ trữ lƣợng đƣợc xây dựng. - Cấp xám độ ảnh đƣợc tính từ ô vuông 25 điểm ảnh cho kết quả độ chính xác cao hơn cấp xám độ tính từ ô vuông 9 điểm ảnh. - Sai số trung phƣơng của bản đồ trữ lƣợng có xu hƣớng giảm mạnh khi tăng số điểm quan sát từ 1 lên 5 và 9. Xu hƣớng này tiếp tục giảm nhẹ khi tăng k lên từ 9 đến 13, 17, 21 và 25. Số điểm quan sát tăng từ 25 lên 29 cho thấy sai số của bản đồ trữ lƣợng đƣợc tạo ra vẫn giữ nguyên hoặc có chiều hƣớng tiếp tục giảm. - Độ chính xác cao nhất của bản đồ trữ lƣợng đƣợc tạo ra từ phƣơng án ảnh hiệu chỉnh cấp xám độ 25 điểm với k là 25 hoặc 29 là ±43,2 m3/ha. 96 Với nhận xét trên, nghiên cứu quyết định chọn bản đồ trữ lƣợng cho điểm ảnh đƣợc xây dựng từ ảnh vệ tinh đã hiệu chỉnh cấp xám độ do ảnh hƣởng của địa hình, cấp xám độ đƣợc tính từ ô vuông 2.500m2 (25 điểm ảnh) và số điểm quan sát có cấp xám độ giống nhất với điểm ƣớc lƣợng trữ lƣợng là 25 điểm (k=25). Sai số trung phƣơng của bản đồ trữ lƣợng là ±43,2 m3/ha. Hình 3.18: Trữ lƣợng gỗ cho từng điểm 10m * 10m 3.2.5. Thảo luận ước lượng trữ lượng gỗ từ ảnh vệ tinh Từ phƣơng pháp, quá trình thực hiện đến kết quả đƣa ra, luận án có một số thảo luận sau: 97 Thứ nhất, phân bố ô tiêu chuẩn theo không gian Hình 2.4 phân bố không gian 649 ô tiêu chuẩn cho thấy ô tiêu chuẩn rừng gỗ tự nhiên núi đất, núi đá và rừng trồng gỗ phân bố không đồng đều trên các đối tƣợng này. Số ô tiêu chuẩn rừng gỗ tự nhiên núi đá phân bố co cụm và không có ô tiêu chuẩn ở vùng núi đá phía tây. Ô tiêu chuẩn rừng gỗ tự nhiên núi đất và rừng trồng tập trung ở vùng phía nam của tỉnh. Hiện tƣợng này đƣợc lý giải do: - Rừng gỗ tự nhiên núi đá tại vùng nghiên cứu rất khó hoặc không thể tiếp cận nên chỉ đo đƣợc 47 ô trên tổng số 200 ô thiết kế. - Bố trí ô tiêu chuẩn dựa vào bản đồ hiện trạng rừng năm 2009 do Chi cục Kiểm lâm tỉnh Bắc Kạn cung cấp. Tuy nhiên nhiều ô khi đi thực địa lại là đất trống, rừng gỗ tự nhiên lại là rừng trồng gỗ và ngƣợc lại, rừng gỗ lại là rừng hỗn giao gỗ tre nữa...nên số ô tiêu chuẩn rừng gỗ giảm đi so với thiết kế. - Dự án Hỗ trợ theo dõi diến biến tài nguyên rừng và cây phân tán toàn quốc thực hiện thí điểm trên toàn tỉnh Bắc Kạn nhƣng làm mẫu ở huyện Chợ Mới (phía nam tỉnh) nên số ô tiêu chuẩn ở vùng này đƣợc lấy từ cả hai Dự án. Trong tất cả những nghiên cứu từ trƣớc đến nay về áp dụng mô hình knn dự đoán trữ lƣợng gỗ cho điểm ảnh đều chƣa nghiên cứu nội dung tính dung lƣợng mẫu (số lƣợng ô tiêu chuẩn). Mục đích của phƣơng pháp là ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ cho từng điểm ảnh hoặc lô trạng thái rừng nên không thể chỉ áp dụng phƣơng pháp tính dung lƣợng mẫu ƣớc lƣợng tổng trữ lƣợng gỗ vùng nghiên cứu dựa vào biến động và sai số cho trƣớc. Vì lý do đó, nghiên cứu đề xuất phƣơng pháp thực nghiệm (tăng dần số ô tiêu chuẩn) để tính dung lƣợng mẫu cần thiết nhằm đáp ứng sai số cho trƣớc với diện tích ô tiêu chuẩn từ 2.000÷2.500m2 cho những nghiên cứu sau này. 98 Thứ hai, nghiên cứu tham số k của mô hình k-nn Nghiên cứu cho thấy tham số k-số đối tƣợng có cấp xám độ gần nhất đóng vai trò quan trọng khi ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ cho các điểm chƣa biết trữ lƣợng. Sai trung phƣơng lên đến ±89,7 m3/ha khi lấy 1 đối tƣợng gần cấp xám độ nhất trong giá trị này giảm xuống còn ±43,2 m3/ha khi lấy 25 đối tƣợng gần cấp xám độ. Nghiên cứu đã mở rộng số lƣợng k lên đến 29 đối tƣợng trong khi các nghiên cứu trƣớc đây thƣờng cố định k [51, 53], hoặc thay đổi trong phạm vi 11 [43, 48]. Nghiên cứu đã cho thấy với điều kiện vùng khảo sát thì phải cần đến 25 đối tƣợng quan sát gần cấp xám độ nhất mới ổn định sai số trung phƣơng của bản trữ lƣợng gỗ. Thứ ba, diện tích ô tiêu chuẩn Theo lý thuyết, diện tích ô tiêu chuẩn 1.000 m2 gần tƣơng đồng về không gian với diện tích 9 điểm ảnh SPOT-5. Nhƣng do sai số về vị trí giữa điểm trên thực địa và trên ảnh vệ tinh nên nghiên cứu cho thấy cấp xám độ của 25 điểm ảnh cho kết quả ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ tốt hơn 9 điểm ảnh. Với nhận định nhƣ vậy thì diện tích ô tiêu chuẩn nên từ 2.000÷2.500 m2 sẽ cho kết quả tốt hơn nữa. Ô tiêu chuẩn đƣợc thiết lập thành ba vòng tròn đồng tâm để đo cây theo những cấp đƣờng kính khác nhau dễ mắc sai sót trong quá trình thực hiện. Với đơn vị là trữ lƣợng gỗ trung bình cho hecta, nếu đo thiếu, thừa, hoặc nhầm số liệu trong vòng tròn 100 m2 sẽ dẫn ảnh hƣởng tới 100 lần của phần đó và tƣơng tự nhƣ vậy trong vòng tròn 500 m2 ảnh hƣởng 20 lần, vòng tròn 1.000 m2 ảnh hƣởng 10 lần. Đây có thể là một trong những nguyên nhân làm cho mối quan hệ giữa trữ lƣợng gỗ và cấp xám độ ảnh vệ tinh có mối tƣơng quan không tốt và sai số bản đồ trữ lƣợng gỗ xây dựng theo phƣơng pháp knn có sai số tƣơng đối cao. 99 Thứ tư, độ chính xác của bản đồ trữ lượng gỗ Sai số trung phƣơng của bản đồ trữ lƣợng gỗ cho từng điểm ảnh đạt ±43,2 m3/ha (41%) đã cải thiện đáng kể so với một số nghiên cứu trƣớc đây cùng sử dụng phƣơng pháp k-nn nhƣ Gu Huiyan và cộng sự [43] là 44 %, Makela và Pekkarinen [46] là 48%, Hyyppa và cộng sự [45] là 56%, Ngô Văn Tú [9] là ±53,6 m3/ha, Nguyễn Thị Thanh Hƣơng [51] là ±120,46 m3/ha. Độ chính xác trong nghiên cứu đƣợc nâng lên do một số lý do nhƣ: số lƣợng ô tiêu chuẩn, số điểm quan sát gần cấp xám độ nhất (k), số lƣợng kênh phổ và các đặc trƣng ảnh trong nghiên cứu này nhiều hơn các nghiên cứu trƣớc. Thêm nữa, các ô tiêu chuẩn lẫn tre nứa, cọ đã đƣợc loại ra vì khó ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ chính xác cho các đối tƣợng này. So với những phƣơng pháp ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ từ ảnh SPOT-5 khác thực hiện tại Việt Nam, sai số trung phƣơng về trữ lƣợng gỗ cho điểm ảnh của luận án cũng thấp hơn đáng kể. Võ Văn Hồng [8] thực hiện trên địa bàn huyện Na Rì, tỉnh Bắc Kạn với ô tiêu chuẩn bố trí điển hình theo tuyến có diện tích 500 m2 và áp dụng phƣơng trình hồi quy cho kết quả sai trung phƣơng là 68,1%. Nguyễn Thanh Hƣơng và cộng sự [10, 11, 51], nghiên cứu tại một số huyện thuộc tỉnh Đăk Nông với ô tiêu chuẩn có diện tích 900 m2, áp dụng phƣơng pháp hồi quy và địa thống kê cho sai trung phƣơng là 77,54 m3/ha và 73,18 m3/ha. Vƣơng Văn Quỳnh [13] thực hiện tại huyện Hƣơng Sơn, Tỉnh Hà Tĩnh với ảnh đã hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình, ô tiêu chuẩn 1.000m2, cấp xám độ đƣợc tính từ ô vuông 25 điểm ảnh cho sai số là 27 m3/ha thấp hơn của nghiên cứu này. Những nghiên cứu trên có thể còn có sai số cao hơn nữa nếu vùng nghiên cứu đƣợc mở rộng, dùng nhiều cảnh ảnh nhƣ nghiên cứu này. Mặc dù độ chính xác đã đƣợc cải thiện so với những nghiên cứu trƣớc đây nhƣng vẫn chƣa đáp ứng đƣợc sai số 30 m3 cho lô rừng theo yêu cầu của 100 Dự án Tổng điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013-2016 [16]. Để cải thiện độ chính xác hơn nữa, vấn đề diện tích ô tiêu chuẩn, phân bố và số lƣợng ô tiêu chuẩn cần đƣợc nghiên cứu thêm. Nhìn từ quan điểm phân loại trạng thái rừng có tiêu chí trữ lƣợng gỗ, kết quả nghiên cứu vẫn có giá trị trong những trƣờng hợp cụ thể. Ví dụ lô rừng nào đó đƣợc ƣớc lƣợng trữ lƣợng từ 243,2 m3/ha trở lên có xác suất cao là rừng giàu; trong khoảng từ 143,2÷156,8 m3/ha có xác suất cao là rừng trung bình; thấp hơn 56,8 m3/ha có xác suất cao là rừng nghèo. 3.3. Phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 3.3.1. Kết quả chuẩn hóa bản đồ kiểm kê rừng Bản đồ kết quả kiểm kê rừng tỉnh Bắc Kạn hoàn thành tháng 3 năm 2012 có tổng số 271.158 lô. Sau khi bỏ ranh giới hành chính (xã, huyện), ranh giới tiểu khu, khoảnh, chủ quản lý và gộp lô liền kề cùng trạng thái (rừng trồng gộp lô cùng loài cây, năm trồng), bản đồ còn 182.379 lô. Kết quả chuẩn hóa để đƣa trạng thái rừng trồng về thời điểm chụp ảnh nhƣ sau (Bảng 3.10): - 59 ha (43 lô) rừng trồng Hồi chuyển sang trạng thái rừng mới trồng chƣa có trữ lƣợng, tƣơng đƣơng đất trống trong hệ thống phân loại; - 3.158 ha (1.684 lô) rừng trồng Keo chuyển sang trạng thái rừng mới trồng chƣa có trữ lƣợng, tƣơng đƣơng đất trống trong hệ thống phân loại; - 5.366 ha (3.730 lô) rừng trồng Mỡ chuyển sang trạng thái rừng mới trồng chƣa có trữ lƣợng, tƣơng đƣơng đất trống trong hệ thống phân loại; - 341 ha (85 lô) rừng trồng Thông chuyển sang trạng thái rừng mới trồng chƣa có trữ lƣợng, tƣơng đƣơng đất trống trong hệ thống phân loại; - 1.578 ha (524 lô) rừng trồng khác chuyển sang trạng thái rừng mới trồng chƣa có trữ lƣợng, tƣơng đƣơng đất trống trong hệ thống phân loại; - Toàn bộ 30.544 ha (19.911 lô) rừng mới trồng chƣa có trữ lƣợng chuyển sang không xác định đƣợc trạng thái tại thời điểm chụp ảnh vệ tinh. 101 Bảng 3.10: Chuẩn hóa trạng thái rừng về thời điểm chụp ảnh vệ tinh TT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 Hiện trạng rừng theo bản đồ KKR Rừng TN LRTX giàu Rừng TN LRTX trung bình Rừng TN LRTX nghèo Rừng TN LRTX nghèo kiệt Rừng TN LRTX phục hồi Rừng TN hỗn giao gỗ tre nứa Rừng TN hỗn giao tre nứa gỗ Rừng TN hỗn giao gỗ cọ Rừng TN tre nứa Rừng trồng Hồi Rừng trồng Hồi Rừng trồng Keo Rừng trồng Keo Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Thông Rừng trồng Thông Rừng trồng khác Rừng trồng khác Rừng mới trồng Đất trống có cây gỗ Đất trống Mặt nƣớc Đất khác Tổng cộng Hiện trạng rừng hiệu chỉnh về thời điểm chụp ảnh Rừng TN LRTX giàu Rừng TN LRTX trung bình Rừng TN LRTX nghèo Rừng TN LRTX nghèo kiệt Rừng TN LRTX phục hồi Rừng TN hỗn giao gỗ tre nứa Rừng TN hỗn giao tre nứa gỗ Rừng TN hỗn giao gỗ cọ Rừng TN tre nứa Rừng trồng Hồi Rừng mới trồng (Đất trống) Rừng trồng Keo Rừng mới trồng (Đất trống) Rừng trồng Mỡ Rừng mới trồng (Đất trống) Rừng trồng Thông Rừng mới trồng (Đất trống) Rừng trồng khác Rừng mới trồng (Đất trống) Không xác định trạng thái rừng Đất trống có cây gỗ Đất trống Mặt nƣớc Đất khác Số lô 1.004 2.618 5.437 879 17.430 9.342 3.287 603 1.927 1.933 43 2.663 1.684 10.376 3.730 848 85 4.284 524 19.911 6.842 9.748 1.219 75.962 182.379 Diện tích (ha) 11.015 22.628 31.328 2.116 128.478 70.074 21.936 744 3.945 4.677 59 5.004 3.158 13.282 5.366 3.099 341 6.343 1.578 30.544 14.738 20.513 1.611 83.368 485.944 Kết quả rà soát để chọn lô sử dụng phân tích tách biệt trạng thái rừng trên ảnh vệ tinh SPOT-5 (Bảng 3.11 và 3.12): Diện tích tự nhiên tỉnh Bắc Kạn là 485.944 ha tƣơng ứng với 182.397 lô trong bản đồ kết quả kiểm kê rừng. Trong đó có 207.033 ha (119.253 lô) không tham gia vào nghiên cứu phân tách trạng thái rừng gồm 11.939 ha bị 102 mây và bóng mây phủ trên ảnh vệ tinh, 94.226 ha các lô bị ảnh hƣởng bởi bóng núi và 100.847 ha diện tích đất khác, đất không xác định trạng thái rừng và đất lâm nghiệp. Diện tích tham gia nghiên cứu là 278.941 ha (63.126 lô) với 14 trạng thái rừng và 3 trạng thái không phải rừng (đất trống cây gỗ, đất trống, mặt nƣớc). Bảng 3.11: Diện tích rừng và đất lâm nghiệp vùng nghiên cứu Đơn vị: ha TT Hiện trạng rừng hiệu chỉnh về thời điểm chụp ảnh Vùng không nghiên cứu Mây Bóng núi Đối tƣợng Tổng khác Vùng nghiên cứu Tổng 1 Rừng TN LRTX giàu 756 3.905 4.661 6.354 11.015 2 Rừng TN LRTX trung bình 446 9.339 9.785 12.843 22.628 3 Rừng TN LRTX nghèo 1.027 10.337 11.364 19.964 31.328 4 Rừng TN LRTX nghèo kiệt 42 450 492 1.624 2.116 5 Rừng TN LRTX phục hồi 3.670 29.429 33.100 95.379 128.478 6 Rừng TN hỗn giao gỗ tre nứa 502 12.652 13.154 56.920 70.074 7 Rừng TN hỗn giao tre nứa gỗ 118 3.681 3.798 18.138 21.936 8 Rừng TN hỗn giao gỗ cọ 88 88 656 744 9 Rừng TN tre nứa 16 924 940 3.005 3.945 10 Rừng trồng Hồi 416 1.251 1.668 3.009 4.677 11 Rừng trồng Keo 153 925 1.077 3.927 5.004 12 Rừng trồng Mỡ 666 2.840 3.506 9.776 13.282 13 Rừng trồng Thông 452 452 2.647 3.099 14 Rừng trồng khác 22 1.061 1.084 5.259 6.343 15 Đất trống có cây gỗ 519 1.986 2.505 12.232 14.738 16 Đất trống 540 4.765 5.304 25.711 31.016 17 Mặt nƣớc 105 7 112 1.499 1.611 18 Đất khác 2.931 3.453 76.984 83.368 83.368 19 Không xác định trạng thái rừng 6.681 23.862 30.544 30.544 Tổng cộng 11.930 94.226 100.847 207.003 278.941 485.944 103 Bảng 3.12: Số lô rừng và đất lâm nghiệp vùng nghiên cứu Đơn vị: số lô Vùng không nghiên cứu Hiện trạng rừng hiệu TT chỉnh về thời điểm chụp ảnh Mây Bóng núi Vùng Đối tƣợng Tổng khác nghiên Tổng cứu 1 Rừng TN LRTX giàu 26 562 588 416 1.004 2 Rừng TN LRTX trung bình 46 1.277 1.323 1.295 2.618 3 Rừng TN LRTX nghèo 257 2.105 2.362 3.075 5.437 4 Rừng TN LRTX nghèo kiệt 31 215 246 633 879 5 Rừng TN LRTX phục hồi 545 4.631 5.176 12.254 17.430 6 Rừng TN hỗn giao gỗ tre nứa 209 2.034 2.243 7.099 9.342 7 Rừng TN hỗn giao tre nứa gỗ 59 834 893 2.394 3.287 8 Rừng TN hỗn giao gỗ cọ 102 102 501 603 9 Rừng TN tre nứa 21 494 515 1.412 1.927 10 Rừng trồng Hồi 191 529 720 1.213 1.933 11 Rừng trồng Keo 107 551 658 2.005 2.663 12 Rừng trồng Mỡ 569 2.439 3.008 7.368 10.376 138 138 710 848 23 838 861 3.423 4.284 15 Đất trống có cây gỗ 313 981 1.294 5.548 6.842 16 Đất trống 412 2.771 3.183 12.631 15.814 17 Mặt nƣớc 59 11 70 1.149 1.219 18 Đất khác 642 15.690 59.630 75.962 75.962 4.944 14.967 19.911 19.911 74.597 119.253 63.126 182.379 13 Rừng trồng Thông 14 Rừng trồng khác 19 Không xác định trạng thái rừng Tổng cộng 3.510 41.146 104 Hình 3.19: Hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp vùng nghiên cứu 3.3.2. Kết quả khảo sát cấp xám độ ảnh vệ tinh và trạng thái rừng Kết quả khảo sát cấp xám độ ảnh vệ tinh (từng đặc trƣng ảnh) và trạng thái rừng, đất lâm nghiệp đƣợc thể hiện từ hình 3.20 đến 3.25. Sơ đồ hộp thể hiện giá trị đặc trƣng nhỏ nhất, giá trị có 10% số lô, giá trị có 90% số lô và giá trị cao nhất của trạng thái rừng. Kết quả cho thấy: Nhận xét chung: - Khoảng dao động cấp xám độ ảnh của các trạng thái rộng trong tất cả 23 đặc trƣng. Hay nói cách khác, không có trạng thái nào đƣợc tách biệt rõ trong một đặc trƣng ảnh; 105 - Tám mƣơi phần trăm (80%) số lô của các trạng thái có khoảng dao động cấp xám độ trùng nhau nhiều giữa các trạng thái. - Quy luật phân bố giá trị của các đối tƣợng trên kênh 1 và kênh 2 tƣơng đối giống nhau. - Quy luật phân bố giá trị của các đối tƣợng trên kênh 3 và kênh 4 tƣơng đối giống nhau. Nhận xét riêng cho từng nhóm đặc trƣng ảnh: - Nhận xét về cấp xám độ trung bình của trạng thái rừng trong khoảng phân bố 80% số lƣợng lô (Hình 3.20): Phần lớn các lô mặt nƣớc có sự khác biệt rõ rệt về cấp xám độ với đối tƣợng rừng giàu, rừng trung bình ở kênh 3 nhƣng không đủ điều kiện để tách các đối tƣợng này vì khoảng cấp xám độ trùng với các đối tƣợng còn lại. Rừng hỗn giao, rừng tre nứa, rừng trồng có xu hƣớng cấp xám độ cao nhất ở kênh 3. Trong khi rừng tre nứa, đất trống cây gỗ và đất trống có xu hƣớng cấp xám độ cao ở kênh 4. 106 Hình 3.20: Cấp xám độ trung bình lô và trạng thái rừng, đất lâm nghiệp - Nhận xét về giá trị độ lệch chuẩn cấp xám độ trong lô của trạng thái rừng trong khoảng phân bố 80% số lƣợng lô (Hình 3.21). Độ lệch chuẩn càng cao chứng tỏ cấp xám độ trong lô có sự thay đổi lớn so với giá trị trung bình cấp xám độ của lô. 107 Độ lệch chuẩn đối tƣợng nƣớc và đất trống luôn cao nhất trong số các đối tƣợng khảo sát. Điều này cho thấy có nhiều đối tƣợng khác nhau bên trong các lô đất trống nhƣ đất trống cỏ, đất trống sỏi đá, núi đá trọc, rừng mới trồng chƣa thành rừng, đất trống có cây gỗ...Đối tƣợng mặt nƣớc cũng có nhiều đối tƣợng nhỏ bên trong nhƣ mặt nƣớc quanh năm, mặt nƣớc theo mùa (cát, đá, sỏi, phù sa)...đã gây ra sự đa dạng cấp xám độ trên ảnh vệ tinh. Độ lệch chuẩn cấp xám độ của đối tƣợng rừng giàu, trung bình dao động trong khoảng nhỏ ở kênh 1 và kênh 2. Chứng tỏ cấp xám độ của hai trạng thái này ổn định cao trong rải bƣớc sóng xanh và hồng ngoại. Ngoại trừ đối tƣợng nƣớc, mức độ biến thiên cấp xám độ của các đối tƣợng khác khá đồng đều trên các kênh. 108 Hình 3.21: Giá trị độ lệch chuẩn cấp xám độ lô và trạng thái rừng, đất lâm nghiệp - Nhận xét về giá trị Homogeneity của trạng thái rừng trong khoảng phân bố 80% số lƣợng lô (Hình 3.22): Đối tƣợng rừng tre nứa tự nhiên và rừng trồng có xu hƣớng đồng nhất cao (giá trị lớn), đất trống cây gỗ, đất trống và mặt nƣớc có xu hƣớng giảm ở kênh 1 và kênh 2. 109 Ngoại trừ mặt nƣớc, giá trị Homogeneity không thấy rõ sự khác biệt các trạng thái ở kênh 3 và kênh 4. Hình 3.22: Chỉ số Homogeneity của lô và trạng thái rừng, đất lâm nghiệp - Nhận xét về giá trị Dissimilarity của trạng thái rừng trong khoảng phân bố 80% số lƣợng lô (Hình 3.23): 110 Đối tƣợng mặt nƣớc luôn có giá trị cao trong tất cả các kênh. Các đối tƣợng khác có khoảng giá trị khá giống nhau ở tất cả các kênh. Hình 3.23: Chỉ số Dissimilarity của lô và trạng thái rừng, đất lâm nghiệp - Nhận xét về giá trị Entropy của trạng thái rừng trong khoảng phân bố 80% số lƣợng lô (Hình 3.24): 111 Đối tƣợng đất trống cây gỗ, đất trống, mặt nƣớc có giá trị cao ở kênh 1 và kênh 2, trong khi đối tƣợng rừng giàu, trung bình, nghèo lại có giá trị cao ở kênh 3 và kênh 4. Đối tƣợng tre nứa và rừng trồng có giá trị thấp nhất ở kênh 1 và kênh 2. Hình 3.24: Chỉ số Entropy của lô và trạng thái rừng, đất lâm nghiệp 112 - Nhận xét về giá trị chỉ số thực vật của trạng thái rừng trong khoảng phân bố 80% số lƣợng lô (Hình 3.25): Đối tƣợng mặt nƣớc có chỉ số thực vật thấp nhất. Đối tƣợng đất trống cũng có chỉ số thực vật thấp nhƣng có nhiều lô có giá trị cao ngang bằng với các đối tƣợng rừng. Điều này cho thấy đại đa số đối tƣợng đất trống có lớp phủ của cỏ, lau lách, rừng mới trồng nên tạo ra giá trị chỉ số thực vật cao hơn bình thƣờng. Không thấy rõ sự khác biệt chỉ số thực vật giữa các trạng thái rừng khác nhau. - Nhận xét về tổng giá trị phổ của trạng thái rừng trong khoảng phân bố 80% số lƣợng lô (Hình 3.25): Đất trống có xu hƣớng cao nhất. Rừng giàu, trung bình, nghèo và mặt nƣớc có xu hƣớng thấp nhất. Các trạng thái còn lại khá tƣơng đồng nhau. - Nhận xét về giá trị tỷ số cấp xám độ của trạng thái rừng trong khoảng phân bố 80% số lƣợng lô (Hình 3.25): Rừng giàu, trung bình, nghèo và mặt nƣớc có xu hƣớng giá trị cao. Các trạng thái còn lại khá tƣơng đồng nhau. 113 Hình 3.25: Chỉ số thực vật, cấp xám độ trung bình, tỷ số các kênh và trạng thái rừng, đất lâm nghiệp Kết quả khảo sát thay đổi cấp xám độ ảnh vệ tinh (nhóm đặc trƣng ảnh) và trạng thái rừng, đất lâm nghiệp đƣợc thể hiện từ hình 3.26 đến 3.30. Kết quả cho thấy: 114 - Nhận xét về thay đổi giá trị trung vị cấp xám độ của các đối tƣợng (Hình 3.26): Nhìn chung giá trị trung vị cấp xám độ của các đối tƣợng có xu hƣớng giảm từ kênh 1 đến kênh 2, tăng từ kênh 2 đến kênh 3 và giảm hoặc giữ nguyên từ kênh 3 sang kênh 4. Giá trị trung vị cấp xám độ của đối tƣợng mặt nƣớc có xu hƣớng thay đổi khác hẳn so với các đối tƣợng khác trên cả 4 kênh: giá trị cao hơn các đối tƣợng khác ở kênh 1 và kênh 2, thấp hơn ở kênh 3 và tăng mạnh ở kênh 4. Đối tƣợng rừng giàu và rừng trung bình có giá trị thấp ở cả 4 kênh, xu hƣớng giữ nguyên hoặc tăng nhẹ từ kênh 3 sang kênh 4. Đối tƣợng đất trống, đất trống cây gỗ có giá trị cao hơn đối tƣợng rừng ở kênh 1 và 2, tăng mạnh từ kênh 3 sang kênh 4. Hình 3.26: Giá trị trung vị cấp xám độ của các trạng thái - Nhận xét về thay đổi giá trị trung vị độ lệch chuẩn cấp xám độ của các đối tƣợng (Hình 3.27): Xu hƣớng thay đổi giá trị độ lệch chuẩn cấp xám độ đa dạng. 115 Đối tƣợng rừng giàu và trung bình: ổn định giữa kênh 1 và kênh 2, tăng mạnh từ kênh 2 sang kênh 3, giảm từ kênh 3 sang kênh 4. Đối tƣợng rừng nghèo kiệt, phục hồi, hỗn giao có xu hƣơng tăng từ kênh 1 đến kênh 3 và giữ ổn định giữa kênh 3 và kênh 4. Đối tƣợng đất trống cây gỗ, đất trống có xu hƣớng tăng đều từ kênh 1 đến kênh 4. Đối tƣợng mặt nƣớc có xu hƣớng tăng mạnh nhất từ kênh 1 đến kênh 2, luôn có giá trị trung vị độ lệch chuẩn cao nhất ở tất cả 4 kênh. Hình 3.27: Giá trị trung vị độ lệch chuẩn cấp xám độ của các trạng thái - Nhận xét về thay đổi giá trị trung vị Homogeneity của các đối tƣợng (Hình 3.28): Rừng trồng có xu hƣớng ổn định giữa kênh 1 và kênh 2, giảm từ kênh 2 sang kênh 3 và tăng từ kênh 3 sang kênh 4. Đất trống cây gỗ, đất trống, mặt nƣớc có xu hƣớng giảm từ kênh 1 sang kênh 2, kênh 3 và tăng từ kênh 3 sang kênh 4. Các đối tƣợng còn lại có xu hƣớng tăng từ kênh 1 sang kênh 2, giảm mạnh từ kênh 2 sang kênh 3 và tăng nhẹ từ kênh 3 sang kênh 4. 116 Hình 3.28: Giá trị trung vị chỉ số Homogeneity của các trạng thái - Nhận xét về thay đổi giá trị trung vị Dissimilarity của các đối tƣợng (Hình 3.29): Rừng giàu, trung bình có xu hƣớng giảm từ kênh 2 sang kênh 3 trong khi các đối tƣợng còn lại có xu hƣớng tăng. Hình 3.29: Giá trị trung vị chỉ số Dissimilarity của các trạng thái 117 - Nhận xét về thay đổi giá trị trung vị Entropy của các đối tƣợng (Hình 3.30): Đất trống cây gỗ, đất trống, mặt nƣớc có xu hƣớng tăng từ kênh 3 sang kênh 4 trong khi các đối tƣợng còn lại có xu hƣớng giảm. Hình 3.30: Giá trị trung vị chỉ số Entropy của các trạng thái Qua phân tích cho thấy: 1. Giá trị một đặc trƣng (trong số 23 đặc trƣng) không thể tách hay nhận biết một trạng thái rừng hoặc đất trống, mặt nƣớc trong hệ thống phân loại vì khoảng trùng cấp xám độ quá lớn giữa các trạng thái. 2. Sự thay đổi giá trị trung vị các đặc trƣng của trạng thái cho nhiều thông tin về khác biệt giữa các đối tƣợng. Mỗi trạng thái rừng có những sự thay đổi giá trị giữa các kênh khác nhau là cơ hội để nhận biết trạng thái đó. 3.3.3. Kết quả phân tách trạng thái rừng từ ảnh vệ tinh Kết quả phân biệt trạng thái theo hệ thống phân loại cơ sở Kết quả đƣợc trình bày trong bảng 3.13 và 3.14: 118 Bảng 3.13: Khả năng tách biệt trạng thái theo các phƣơng pháp chia tổ Phƣơng án chia tổ cho từng đặc Hạng mục TT 1 Tổng số tổ hợp (tổ) trƣng ảnh Bản đồ KKR Chia 2 Chia 3 Chia 4 Chia 5 tổ tổ tổ tổ 18.961 53.110 61.630 62.871 13.095 49.212 60.827 62.719 396 3.440 5.553 6.033 6.354 682 6.803 11.235 12.266 12.843 2.217 12.080 18.081 19.552 19.964 282 1.191 1.544 1.618 1.624 Số tổ hợp không lẫn trạng 2 thái (tổ) Diện tích đƣợc phân loại (ha) 1 Rừng gỗ TN LRTX giàu Rừng gỗ TN LRTX trung 2 bình Rừng gỗ TN LRTX 3 nghèo Rừng gỗ TN LRTX 4 nghèo kiệt Rừng gỗ TN LRTX phục 5 hồi 13.876 67.058 90.497 94.297 95.379 6 Rừng TN hỗn giao 11.152 54.117 71.398 74.820 75.714 7 Rừng TN tre nứa 484 2.572 2.976 2.999 3.005 8 Rừng trồng 5.511 19.524 23.808 24.535 24.617 9 Đất trống có cây gỗ 2.337 9.305 11.890 12.182 12.232 4.127 19.001 24.880 25.609 25.711 265 1.111 1.475 1.470 1.499 10 Đất trống 11 Nƣớc Tổng cộng (ha) 41.327 196.202 263.336 275.382 278.941 119 Bảng 3.14: Tỷ lệ tách biệt trạng thái theo các phƣơng pháp chia tổ Trạng thái rừng TT Phƣơng án chia tổ cho từng đặc trƣng ảnh Chia 2 tổ Chia 3 tổ Chia 4 tổ Chia 5 tổ 1 Rừng gỗ TN LRTX giàu 6% 54% 87% 95% 2 Rừng gỗ TN LRTX trung bình 5% 53% 87% 96% 3 Rừng gỗ TN LRTX nghèo 11% 61% 91% 98% 4 Rừng gỗ TN LRTX nghèo kiệt 17% 73% 95% 100% 5 Rừng gỗ TN LRTX phục hồi 15% 70% 95% 99% 6 Rừng TN hỗn giao 15% 71% 94% 99% 7 Rừng TN tre nứa 16% 86% 99% 100% 8 Rừng trồng 22% 79% 97% 100% 9 Đất trống có cây gỗ 19% 76% 97% 100% 10 Đất trống 16% 74% 97% 100% 11 Nƣớc 18% 74% 98% 98% 15% 70% 94% 99% Tỷ lệ diện tích đƣợc phân loại Hình 3.31: Khả năng nhận biết đối tƣợng theo phƣơng án chia tổ khác nhau 120 - Hai mƣơi đặc trƣng ảnh, mỗi đặc trƣng chia 2 tổ thì có tất cả 18.961 tổ hợp trên toàn vùng nghiên cứu. Trong đó có 13.095 tổ hợp gắn với 1 loại đối tƣợng rừng, đất lâm nghiệp, mặt nƣớc. Tuy nhiên diện tích các trạng thái đƣợc nhận biết chỉ chiếm 15% diện tích vùng nghiên cứu. Hình 3.32: Nhận biết đối tƣợng khi sử dụng 20 đặc trƣng, chia 2 tổ - Hai mƣơi đặc trƣng ảnh, mỗi đặc trƣng chia 3 tổ thì có tất cả 53.110 tổ hợp trên toàn vùng nghiên cứu. Trong đó có 49.212 tổ hợp gắn với 1 loại đối tƣợng rừng, đất lâm nghiệp, mặt nƣớc. Diện tích các trạng thái đƣợc nhận biết chiếm 70% diện tích vùng nghiên cứu. Diện tích rừng tự nhiên tre nứa 121 đƣợc tách ra cao nhất đạt 86%. Diện tích rừng tự nhiên giàu và trung bình đƣợc tách thấp đạt 54% và 53% tƣơng ứng. Hình 3.33: Nhận biết đối tƣợng khi sử dụng 20 đặc trƣng, chia 3 tổ - Hai mƣơi đặc trƣng ảnh, mỗi đặc trƣng chia 4 tổ thì có tất cả 61.630 tổ hợp trên toàn vùng nghiên cứu. Trong đó có 60.827 tổ hợp gắn với 1 loại đối tƣợng rừng, đất lâm nghiệp, mặt nƣớc. Diện tích các trạng thái đƣợc nhận biết chiếm 94% diện tích vùng nghiên cứu. Diện tích rừng tự nhiên tre nứa và mặt nƣớc đƣợc tách ra cao nhất đạt 99% và 98% tƣơng ứng. Diện tích rừng tự nhiên giàu và trung bình đƣợc tách ra đạt 87%. 122 Hình 3.34: Nhận biết đối tƣợng khi sử dụng 20 đặc trƣng, chia 4 tổ - Hai mƣơi đặc trƣng ảnh, mỗi đặc trƣng chia 5 tổ thì có tất cả 62.871 tổ hợp trên toàn vùng nghiên cứu. Trong đó có 62.719 tổ hợp gắn với 1 loại đối tƣợng rừng, đất lâm nghiệp, mặt nƣớc. Diện tích các trạng thái đƣợc nhận biết chiếm 99% diện tích vùng nghiên cứu. Các trạng thái gần nhƣ đƣợc tách biệt hoàn toàn với nhau. 123 Hình 3.35: Nhận biết đối tƣợng khi sử dụng 20 đặc trƣng, chia 5 tổ Đánh giá kết quả: - Chia càng nhiều tổ (trong mỗi đặc trƣng ảnh) thì khả năng nhận biết trạng thái rừng càng tốt. - Theo lý thuyết, khi tăng tổ thì tổng số tổ hợp sẽ tăng mạnh. Nhƣng trên thực tế tổng số tổ hợp chỉ tăng mạnh giữa chia 2 tổ và 3 tổ và tăng nhẹ giữa chia 3 tổ và 4 tổ. Tổng số tổ hợp tăng không đáng kể giữa chia 4 tổ và 5 tổ. Nhƣ vậy có thể nói rằng chia 5 tổ là trƣờng hợp bão hòa tổ hợp (chia nhỏ đặc trƣng mà không tăng nhiều tổ hợp). Mặt khác, tổ hợp là khóa giải đoán 124 ảnh áp dụng cho ảnh SPOT-5 ở những vùng khác nên càng chia nhiều tổ càng gây khó khăn trong quá trình ứng dụng sau này. Do đó, nghiên cứu chọn phƣơng án chia 4 tổ với khả năng tách biệt 94%. - Hai mƣơi đặc trƣng, chia 4 tổ (60.827 tổ hợp thuần trạng thái): khả năng tách trạng thái rừng giàu, rừng trung bình đạt 87%; rừng nghèo đạt 91%; rừng nghèo kiệt, rừng phục hồi đạt 95%; rừng hỗn giao đạt 94%; rừng tre nứa đạt 99%; rừng trồng, đất trống cây gỗ, đất trống đạt 97%; mặt nƣớc đạt 98%. Khoảng giá trị phân tổ đƣợc trình bày trong bảng 3.15. Bảng 3.15: Khoảng giá trị phân tổ đặc trƣng ảnh TT Khoảng giá trị phân tổ Đặc trƣng ảnhƣ Chia 2 tổ Chia 3 tổ Chia 4 tổ Chia 5 tổ 64-107-111-114-118- 1 Kênh 1 64-112-202 64-110-115-202 64-108-112-117-202 2 Kênh 2 49-89-256 49-85-93-256 49-83-89-96-256 3 Kênh 3 35-147-211 35-143-152-211 35-140-147-154-211 4 Kênh 4 33-158-286 33-151-165-286 33-148-158-169-286 1-4-64 1-4-5-64 1-3-4-5-64 1-3-4-5-6-64 1-6-68 1-4-8-68 1-4-6-9-68 1-4-5-7-10-68 1-12-73 1-10-14-73 1-10-12-15-73 1-9-11-13-16-73 1-13-97 1-11-15-97 1-10-13-16-97 1-9-12-14-17-97 0,0013- 0,0013-0,0710- 0,0013-0,0652-0,0804- 0,0013-0,0613-0,0750- 0,0804-0,3748 0,899-0,3748 0,0956-0,3748 0,0858-0,0996-0,3748 0,0030- 0,0030-0,0685- 0,0030-0,0608-0,0810- 0,0030-0,0554-0,0738- 0,0810-0,3473 0,0924-0,3473 0,0990-0,3473 0,0879-0,1040-0,3473 0,0044- 0,0044-0,0341- 0,0044-0,0320-0,0377- 0,0044-0,0305-0,0356- 0,0377-0,4605 0,0416-0,4605 0,0441-0,4605 0,0399-0,0459-0,4605 0,0024- 0,0024-0,0424- 0,0024-0,0391-0,0479- 0,0024-0,0368-0,0447- 0,0479-0,3086 0,0532-0,3086 0,0563-0,3086 0,0510-0,0585-0,3086 5 6 7 8 9 10 11 12 Độ lệch chuẩn kênh 1 Độ lệch chuẩn kênh 2 Độ lệch chuẩn kênh 3 Độ lệch chuẩn kênh 4 Homogeneity kênh 1 Homogeneity kênh 2 Homogeneity kênh 3 Homogeneity kênh 4 202 49-82-86-91-98-256 35-138-144-150-156211 33-146-154-162-171286 125 13 14 15 16 17 18 19 20 Khoảng giá trị phân tổ Đặc trƣng TT ảnhƣ Dissimilarity kênh 1 Dissimilarity kênh 2 Dissimilarity kênh 3 Dissimilarity kênh 4 Entropy kênh 1 Entropy kênh 2 Entropy kênh 3 Entropy kênh 4 Chia 2 tổ Chia 3 tổ Chia 4 tổ Chia 5 tổ 7,4-28,5-78,3 7,4-25,9-31,4-78,3 7,4-24,5-28,5-33,1- 7,4-23,6-26,9-30,1- 78,3 34,4-78,3 7,0-25,3-78,0 7,0-22,5-28,5-78,0 7,0-21,0-25,3-30,4- 7,0-20,1-23,6-27,1- 78,0 31,8-78,0 9,3-26,7-75,2 9,3-24,7-29,1-75,2 9,3-23,6-26,7-30,5- 9,3-22,9-25,5-28,0- 75,2 31,7-75,2 7,7-21,1-64,8 7,7-19,1-23,4-64,8 7,7-18,2-21,1-24,9- 7,7-17,6-19,9-22,4- 64,8 26,1-64,8 2,6-5,0-8,0 2,6-4,7-5,2-8,0 2,6-4,6-5,0-5,3-8,0 2,6-4,5-4,8-5,1-5,4-8,0 2,0-5,2-8,3 2,0-4,9-5,4-8,3 2,0-4,7-5,2-5,6-8,3 2,0-4,6-5,0-5,3-5,7-8,3 2,8-6,3-8,6 2,8-6,0-6,7-8,6 2,8-5,8-6,3-6,9-8,6 2,8-5,6-6,1-6,6-7,1-8,6 3,6-6,3-9,0 3,6-5,9-6,6-9,0 3,6-5,7-6,3-6,8-9,0 3,6-5,6-6,1-6,5-6,9-9,0 Kết quả phân biệt chi tiết trạng thái rừng hỗn giao, rừng trồng Khả năng phân biệt rừng hỗn giao gỗ tre nứa, tre nứa gỗ và rừng gỗ cọ: Bảng 3.16 cho thấy có tất cả 9.994 tổ hợp rừng tự nhiên hỗn giao trong đó 9.554 tổ hợp xác định đƣợc trạng thái chi tiết rừng hỗn giao gỗ tre nứa, rừng hỗn giao tre nứa gỗ và rừng hỗn giao gỗ cọ, chiếm 93% tổng diện tích. Diện tích đối tƣợng gỗ tre nứa, tre nứa gỗ đƣợc phân biệt chiếm 93%, đối tƣợng gỗ cọ chiếm 99% so với tổng diện tích của đối tƣợng. 126 Bảng 3.16: Phân biệt các đối tƣợng rừng tự nhiên hỗn giao TT Phƣơng án chia 4 tổ, 20 đặc trƣng ảnh Hạng mục Bản đồ KKR 1 Tổng số tổ hợp (tổ) 9.994 2 Số tổ hợp không lẫn trạng thái (tổ) 9.554 1 Diện tích rừng hỗn giao đƣợc phân loại (ha) Rừng hỗn giao gỗ tre nứa 53.064 (93%) 56.920 2 Rừng hỗn giao tre nứa gỗ 16.913 (93%) 18.138 3 Rừng hỗn giao gỗ cọ 649 (99%) 656 70.626 (93%) 75.714 Tổng cộng (ha) Khả năng phân biệt loài cây rừng trồng: Bảng 3.17 cho thấy có tất cả 14.719 tổ hợp rừng trồng trong đó 14.340 tổ hợp xác định đƣợc trạng thái chi tiết rừng trồng theo loài cây, chiếm 96% tổng diện tích. Diện tích rừng trồng Mỡ, Thông đạt 98%; Keo, rừng trồng khác đạt 96%; rừng trồng Hồi đạt 91% so với tổng diện tích của đối tƣợng. Bảng 3.17: Phân biệt loài cây rừng trồng TT Hạng mục Phƣơng án chia 4 tổ, 20 đặc trƣng ảnh 14.719 Bản đồ KKR 1 Tổng số tổ hợp (tổ) 2 Số tổ hợp không lẫn trạng thái (tổ) 1 Diện tích rừng hỗn giao đƣợc phân loại (ha) Rừng trồng Mỡ 9.548 (98%) 9.776 2 Rừng trồng Keo 3.773 (96%) 3.927 3 Rừng trồng Hồi 2.748 (91%) 3.009 4 Rừng trồng Thông 2.591 (98%) 2.647 5 Rừng trồng khác 5.028 (96%) 5.259 Tổng cộng (ha) 23.688 (96%) 24.617 14.340 127 3.3.4. Vai trò các đặc trưng ảnh trong phân tách trạng thái rừng Kết quả đƣợc trình bày trong bảng 3.18, 3.19 và hình 3.36. Bảng 3.18: Vai trò của đặc trƣng ảnh Phƣơng án giảm đặc trƣng ảnh (chia 4 tổ) Hạng mục TT Loại độ Loại Loại Loại lệch Homo Dissimi Entrop chuẩn geneity larity y 56.493 59.027 1 Tổng số tổ hợp (tổ) 58.472 2 Số tổ hợp không lẫn trạng thái (tổ) 56.293 51.854 54.847 53.762 56.992 Bản đồ KKR Diện tích đƣợc phân loại (ha) 1 Rừng gỗ TN LRTX giàu 4.406 3.574 2.958 4.428 6.354 2 Rừng gỗ TN LRTX trung bình 8.661 7.635 6.862 8.916 12.843 3 Rừng gỗ TN LRTX nghèo 13.226 15.900 19.964 4 Rừng gỗ TN LRTX nghèo kiệt 1.325 1.416 1.624 5 Rừng gỗ TN LRTX phục hồi 79.631 74.649 82.866 95.379 6 Rừng TN hỗn giao 63.379 75.529 58.642 65.369 75.714 7 Rừng TN tre nứa 2.788 2.645 58.151 2.720 2.856 3.005 8 Rừng trồng 22.224 21.696 22.597 24.617 9 Đất trống có cây gỗ 10.777 20.939 10.846 11.295 12.232 10 Đất trống 22.602 10.303 22.781 23.642 25.711 11 Nƣớc 1.400 1.358 20.522 1.057 1.312 1.499 232.094 214.68 Tổng cộng (ha) 14.886 1.342 1.277 12.747 0 216.76 240.597 278.941 4 128 Bảng 3.19: Tỷ lệ diện tích đƣợc phân biệt khi loại bỏ đặc trƣng ảnh Phƣơng án giảm đặc trƣng ảnh (chia 4 tổ) Trạng thái rừng TT Loại độ lệch chuẩn Loại Loại Homoge Dissimil neity arity Loại Entropy 1 Rừng gỗ TN LRTX giàu 69% 56% 47% 70% 2 Rừng gỗ TN LRTX trung bình 67% 59% 53% 69% 3 Rừng gỗ TN LRTX nghèo 75% 64% 66% 80% 4 Rừng gỗ TN LRTX nghèo kiệt 83% 79% 82% 87% 5 Rừng gỗ TN LRTX phục hồi 83% 79% 78% 87% 6 Rừng TN hỗn giao 84% 77% 77% 86% 7 Rừng TN tre nứa 93% 88% 91% 95% 8 Rừng trồng 90% 85% 88% 92% 9 Đất trống có cây gỗ 88% 84% 89% 92% 10 Đất trống 88% 80% 89% 92% 11 Nƣớc 93% 91% 71% 87% Tỷ lệ diện tích đƣợc phân loại 83% 77% 78% 86% Hình 3.36: Vai trò đặc trƣng ảnh 129 Trong số bốn nhóm đặc trƣng ảnh, chỉ tiêu Homogeneity có ảnh hƣởng lớn nhất đến khả năng nhận biết đối tƣợng. Thiếu chỉ tiêu này, khả năng nhận biết đối tƣợng giảm từ 94% xuống còn 77%. Chỉ tiêu này đã đóng góp 17% vào khả năng nhận biết. Thiếu chỉ tiêu này ảnh hƣởng lớn đến khả năng nhận biết trạng thái rừng giàu, trung bình, nghèo, nghèo kiệt, phục hồi, hỗn giao. Hình 3.37: Nhận biết đối tƣợng không có chỉ số Homogeneity Nhóm đặc trƣng Dissimilarity đóng góp 16% khả năng nhận biết các đối tƣợng. Thiếu chỉ tiêu này ảnh hƣởng lớn đến khả năng nhận biết trạng thái 130 rừng giàu, trung bình, nghèo, phục hồi, hỗn giao, mặt nƣớc. Đặc biệt, chỉ tiêu này có quan hệ chặt chẽ với đối tƣợng rừng giàu và trung bình, khả năng nhận biết chỉ đạt 47% và 53% tƣơng ứng với đối tƣợng. Hình 3.38: Nhận biết đối tƣợng không có chỉ số Dissimilarity Nhóm đặc trƣng độ lệch chuẩn đóng góp 11% khả năng nhận biết các đối tƣợng. Thiếu chỉ tiêu này ảnh hƣởng lớn đến khả năng nhận biết trạng thái rừng giàu, trung bình, nghèo. 131 Hình 3.39: Nhận biết đối tƣợng không có giá trị độ lệch chuẩn Nhóm đặc trƣng Entropy đóng góp 8% khả năng nhận biết các đối tƣợng. Thiếu chỉ tiêu này ảnh hƣởng lớn đến khả năng nhận biết trạng thái rừng giàu, trung bình. 132 Hình 3.40: Nhận biết đối tƣợng không có chỉ số Entropy 3.3.5. Kết quả phân tách trạng thái rừng có bản đồ trữ lượng gỗ Phƣơng pháp chọn 20 đặc trƣng ảnh và các đặc trƣng đƣợc chia 4 tổ thì còn 803 tổ hợp lẫn các đối tƣợng. Trong số này có 568 tổ hợp mà bản đồ trữ lƣợng không giúp tách đối tƣợng đƣợc vì tổ hợp lẫn các đối tƣợng giữa thuần gỗ và không phải thuần gỗ. Số tổ hợp còn lại 235 tổ hợp (533 lô) lẫn giữa đối tƣợng rừng giàu, trung bình, nghèo, nghèo kiệt, phục hồi, đất trống cây gỗ, đất trống có thể 133 dùng bản đồ trữ lƣợng để tách thêm các đối tƣợng. Kết quả tách đƣợc thêm 1 lô rừng giàu diện tích 10,14 ha; 74 lô rừng trung bình diện tích 1.095,02 ha. Với sự tham gia của bản đồ trữ lƣợng, khả năng nhận biết trạng thái rừng giàu tăng 1%, rừng trung bình tăng 9%, đƣa khả năng tách biệt tổng thể lên 95% (tăng 1%). Nhƣ vậy, bản đồ trữ lƣợng có tác dụng lớn trong việc nhận biết thêm trạng thái rừng trung bình. Bảng 3.20: Khả năng tách biệt có sự tham gia của bản đồ trữ lƣợng gỗ Hạng mục TT 1 Rừng gỗ TN LRTX giàu Rừng gỗ TN LRTX trung 2 bình 3 Rừng gỗ TN LRTX nghèo Rừng gỗ TN LRTX nghèo 20 đặc trƣng, 20 đặc trƣng, 4 4 tổ tổ, trữ lƣợng Diện Phần Diện Phần tích trăm tích trăm Bản đồ KKR 5.553 87% 5.563 88% 6.354 11.235 87% 12.330 96% 12.843 18.081 91% 18.081 91% 19.964 1.544 95% 1.544 95% 1.624 4 kiệt 5 Rừng gỗ TN LRTX phục hồi 90.497 95% 90.497 95% 95.379 6 Rừng TN hỗn giao 71.398 94% 71.398 94% 75.714 7 Rừng TN tre nứa 2.976 99% 2.976 99% 3.005 8 Rừng trồng 23.808 97% 23.808 97% 24.617 9 Đất trống có cây gỗ 11.890 97% 11.890 97% 12.232 10 Đất trống 24.880 97% 24.880 97% 25.711 11 Nƣớc 1.475 98% 1.475 98% 1.499 94% 264.441 95% 278.941 Tổng cộng 263.336 134 Hình 3.41: Nhận biết đối tƣợng có sự tham gia bản đồ trữ lƣợng gỗ 3.3.6. Bộ quy tắc phân loại trạng thái rừng và đất lâm nghiệp Kết quả nghiên cứu ở các bƣớc trên đã tìm ra ngƣỡng giá trị đặc trƣng ảnh để nhận biết các đối tƣợng rừng và đất khác nhau với khả năng nhận biết đƣợc đánh giá cho từng đối tƣợng. Nghiên cứu đã thực hiện trên diện tích lớn 278.941 ha, nhiều loại đối tƣợng khác nhau và số lƣợng lớn 63.127 lô. Phần này trình bày tổng hợp các kết quả nghiên cứu. 135 Thứ nhất: Hệ thống phân loại rừng và đất lâm nghiệp có thể phân tách được từ ảnh vệ tinh SPOT-5 Hệ thống phân loại rừng và đất lâm nghiệp có thể nhận biết từ ảnh vệ tinh SPOT-5 gồm 11 đối tƣợng cơ sở trong đó có 8 đối tƣợng rừng và 3 đối tƣợng không phải rừng: 1. Rừng gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh giàu 2. Rừng gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh trung bình 3. Rừng gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh nghèo 4. Rừng gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh nghèo kiệt 5. Rừng gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh phục hồi 6. Rừng tự nhiên hỗn giao 7. Rừng tự nhiên tre nứa 8. Rừng trồng 9. Đất trống có cây gỗ rải rác 10. Đất trống 11. Mặt nƣớc Ngoài ra, trong đối tƣợng rừng hỗn giao có thể tách chi tiết hơn thành rừng hỗn giao gỗ tre nứa, rừng hỗn giao tre nứa gỗ, rừng hỗn giao gỗ cọ. Rừng trồng có thể tách đƣợc rừng trồng thuần loài Keo, rừng trồng thuần loài Mỡ, rừng trồng thuần loài Hồi, rừng trồng thuần loài Thông. Thứ hai: Khoảng giá trị đặc trưng ảnh và tổ hợp của chúng để nhận biết đối tượng trong hệ thống phân loại, độ chính xác Để nhận biết đƣợc các đối tƣợng trong hệ thống phân loại, hai mƣơi đặc trƣng ảnh, mỗi đặc trƣng chia thành 4 tổ đƣợc sử dụng. Danh sách các đặc trƣng ảnh và khoảng giá trị phân tổ đƣợc trình bày trong Bảng 3.15. Tổ hợp của 20 đặc trƣng ảnh để nhận biết các đối tƣợng đƣợc trình bày chi tiết trong phụ lục 4. Phụ lục này đƣợc coi nhƣ chìa khóa để nhận biết các 136 đối tƣợng trong vùng nghiên cứu từ ảnh vệ tinh SPOT-5. Thứ tự sắp xếp các đặc trƣng ảnh để tạo ra tổ hợp từ 1 đến 20 đặc trƣng theo thứ tự trong Bảng 3.15. Số lƣợng tổ hợp để nhận biết từng đối tƣợng cụ thể nhƣ sau: Bảng 3.21: Số lƣợng tổ hợp đặc trƣng ảnh để nhận biết từng đối tƣợng, độ chính xác Tên đối tƣợng TT Số tổ hợp Độ chính xác 361 87% 1 Rừng gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh giàu 2 Rừng gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh trung bình 1.168 87% 3 Rừng gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh nghèo 2.896 91% 4 Rừng gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh nghèo kiệt 614 95% 5 Rừng gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh phục hồi 11.713 95% Rừng tự nhiên hỗn giao 9.574 94% 6 Hỗn giao gỗ tre nứa 6.791 93% 7 Hỗn giao tre nứa gỗ 2.268 93% 8 Hỗn giao gỗ cọ 495 99% 9 Rừng tự nhiên tre nứa 1.384 99% Rừng trồng 14.362 97% 10 Rừng trồng thuần loài Mỡ 1.959 98% 11 Rừng trồng thuần loài Keo 7.201 96% 12 Rừng trồng thuần loài Hồi 1.165 91% 13 Rừng trồng thuần loài Thông 689 98% 14 Các loài rừng trồng 3.348 96% 15 Đất trống có cây gỗ rải rác 5.436 97% 16 Đất trống 12.265 97% 17 Mặt nƣớc 1.054 98% 60.827 94% Tổng số tổ hợp Thứ ba: Điều kiện áp dụng bộ quy tắc Bộ quy tắc (ngƣỡng giá trị, khóa tổ hợp, hệ thống phân loại) của nghiên cứu có thể áp dụng cho những nơi ngoài vùng nghiên cứu, có điều kiện tự nhiên, đối tƣợng rừng khá tƣơng đồng với tỉnh Bắc Kạn nhƣ vùng miền núi 137 phía Bắc, vùng Bắc trung bộ với ảnh SPOT-5. Ngƣời sử dụng cần thuân thủ một số điều kiện sau: 1. Dữ liệu ảnh vệ tinh: có đủ 4 kênh ảnh đa phổ, ảnh có thông tin thời gian chụp, góc mặt trời tại thời điểm chụp. 2. Vùng bị mây, bóng mây, bóng núi, ảnh nhiễu không tham gia vào quá trình phân loại. 3. Ảnh vệ tinh phải đƣợc hiệu chỉnh ảnh hƣởng của địa hình theo phƣơng pháp bán thực nghiệm-hệ số c đúng nhƣ phƣơng pháp thực hiện trong nghiên cứu này. 4. Ảnh vệ tinh sau khi hiệu chỉnh cấp xám độ do ảnh hƣởng địa hình, ghép các ảnh trong vùng nghiên cứu phải đƣợc chuẩn hóa theo ảnh SPOT-5 trong nghiên cứu này thì khóa tổ hợp mới đúng. Việc chuẩn hóa dựa vào tỷ lệ cấp xám độ vùng mặt nƣớc cho từng kênh trên vùng nghiên cứu và tỉnh Bắc Kạn. 3.3.7. Thảo luận phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 Nghiên cứu có một số thảo luận về kết quả nhƣ sau: Thứ nhất, số lượng mẫu dùng để khảo sát phân loại trạng thái rừng, đất lâm nghiệp dựa vào ảnh vệ tinh rất lớn Thông thƣờng, những nghiên cứu về giải đoán ảnh xây dựng bản đồ hiện trạng đƣợc thực hiện thông qua việc lấy mẫu khóa ảnh ngoài thực địa. Từ những chìa khóa này (trạng thái-cấp xám độ ảnh) để suy ra tên trạng thái rừng cho những vùng không có mẫu khóa. Số lƣợng mẫu chỉ có thể đạt từ vài trăm đến vài nghìn điểm. Do đó, khi phân tích khả năng giải đoán ảnh sẽ còn xót nhiều dạng khác nhau trong một trạng thái rừng vì chỉ lấy mẫu tại những vùng đặc trƣng cho trạng thái rừng cũng nhƣ màu sắc, độ mịn trên ảnh (dựa vào mắt). Nghiên cứu này đã sử dụng tới 63.126 mẫu khóa (lô) với diện tích 278.941 ha nhờ kế thừa đƣợc bản đồ kết quả điều tra, kiểm kê rừng tỉnh Bắc 138 Kạn. Chính vì vậy, kết quả nghiên cứu bao trùm đầy đủ các kiểu dạng khác nhau trong một trạng thái rừng hoặc đất lâm nghiệp. Thứ hai, loại bỏ một số vùng bị bóng núi khi phân loại Những vùng bị bóng núi không phản ánh trung thực hình ảnh của đối tƣợng đƣợc chụp ảnh, cấp xám độ trên ảnh yếu và đều nhau. Những vùng này dễ dàng đƣợc khoanh vùng nhờ mô hình bóng núi trong nhiều phần mềm. Vì vậy, vùng bóng núi nên đƣợc loại ra trƣớc khi tiến hành phân loại. Kết quả nghiên cứu cho thấy có đến 94.226 ha, chiếm 19,4% diện tích tự nhiên tỉnh Bắc Kạn bị bóng núi trên 4 cảnh ảnh vệ tinh sử dụng. Mặt khác, nếu không đƣợc loại ra, các mẫu khóa giải đoán ảnh trên vùng bị bóng núi sẽ làm giảm độ chính xác phân loại trên tổng thể cảnh ảnh. Nghiên cứu của Vũ Tiến Điểnvà cộng sự [5] cho kết quả độ chính xác chỉ đạt từ 77÷80%, Nguyễn Thanh Hƣơng [51] đạt 82%. Thứ ba, phương pháp phân loại hướng đối tượng (nhóm điểm ảnh) và điểm ảnh đối với ảnh vệ tinh có độ phân giải cao Phƣơng pháp phân loại điểm ảnh (có kiểm định) dựa theo thuật toán xác suất lớn nhất (Maximum likelihood) hay khoảng cách tối thiểu (Minimum distance) chỉ căn cứ vào cấp xám độ ảnh [44]. Trong khi với ảnh vệ tinh độ phân giải cao, một lô trạng thái rừng trên ảnh thể hiện rất nhiều các lô nhỏ có cấp xám độ ảnh khác hẳn với tên trạng thái rừng đó. Ví dụ lô rừng trồng có thể đƣợc phân ra thành nhiều lô rừng và đất trống xen kẽ theo hàng. Để khắc phục vấn đề này cần có những chỉ tiêu về quan hệ không gian giữa các đối tƣợng nhỏ nằm gần nhau để xác định tên cho đối tƣợng lớn-lô rừng. Cụ thể, nghiên cứu đã sử dụng thêm bốn chỉ tiêu về quan hệ không gian bên trong lô rừng gồm độ lệch chuẩn cấp xám độ trong lô, Homogeneity, Dissimilarity và Entropy. Nhƣ vậy có thể nói, phân loại nhóm điểm ảnh là sự kế thừa và nâng cấp của phân loại từng điểm ảnh. Kế thừa vì vẫn sử dụng cấp xám độ ảnh 139 trong phân loại và nâng cấp khi thêm các chỉ tiêu quan hệ không gian để nhận biết trạng thái rừng và đất lâm nghiệp. Thứ tư, khả năng phân loại trạng thái rừng giàu và trung bình thấp nhất Hệ thống phân loại trạng thái rừng và đất lâm nghiệp đang đƣợc áp dụng tại Việt Nam có gắn tiêu chí trữ lƣợng gỗ đã phần nào hạn chế sự tham gia của tiêu chí cấu trúc tầng tán rừng khi phân loại [5, 15, 51]. Rừng gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh giàu và trung bình ở nhiều lô chỉ khác nhau về trữ lƣợng gỗ chứ không khác nhiều về cấu trúc tầng tán nhất là trong khoảng trữ lƣợng từ 180÷240m3/ha. Trong khi ảnh quang học SPOT-5 đƣợc thiết kế chủ yếu để phản ánh bề mặt đối tƣợng đƣợc chụp. Vì vậy, khả năng nhận biết hai đối tƣợng này trên ảnh luôn luôn thấp nhất so với các đối tƣợng khác. Để khắc phục hạn chế đó, bản đồ trữ lƣợng gỗ cho từng điểm ảnh đã giúp nâng cao khả năng nhận biết trạng thái rừng trung bình từ 87 lên 96%. 3.4. Đề xuất quy trình giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 xây dựng bản đồ hiện trạng rừng Từ phƣơng pháp thực hiện và kết quả nghiên cứu, quy trình giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 đƣợc đề xuất trong hình 3.42. Quy trình bao gồm các nội dung, phƣơng pháp thực hiện trong luận án và sử dụng bộ khóa tổ hợp các đặc trƣng ảnh từ kết quả nghiên cứu giúp giảm chi phí thu thập mẫu khóa giải đoán ảnh theo phƣơng pháp truyền thống. Theo kết quả nghiên cứu, bản đồ trữ lƣợng chỉ giúp nâng cao khả năng phân loại trạng thái rừng tự nhiên lá rộng thƣờng xanh từ 87% lên 96%. Vì vậy, nội dung xây dựng bản đồ trữ lƣợng rừng không đƣợc đƣa vào quy trình do bản đồ trữ lƣợng đƣợc tạo ra không đóng góp nhiều vào việc phân loại các trạng thái rừng nói chung. 140 Ảnh SPOT-5 Bản đồ nền địa hình Khóa tổ hợp Hiệu chỉnh hình học ảnh Loại mây, bóng mây, bóng núi Hiệu chỉnh phổ do địa hình Ghép ảnh vùng nghiên cứu Kiểm chứng thực địa Chuẩn hóa phổ theo ảnh SPOT-5 tỉnh Bắc Kạn Phân vùng ảnh và tính đặc trƣng ảnh cho lô Gán tên trạng thái rừng cho các lô Đánh giá độ chính xác kết quả giải đoán Đạt Chồng xếp các thông tin: hành chính, lập địa… Bản đồ hiện trạng rừng Hình 3.42: Sơ đồ giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 xây dựng bản đồ hiện trạng rừng Chƣa đạt 141 Dữ liệu đầu vào phục vụ giải đoán ảnh Dữ liệu đầu vào cần 3 loại nhƣ sau: - Ảnh vệ tinh SPOT-5: ảnh đa phổ có 4 kênh ảnh kèm thông tin thời gian chụp, vị trí mặt trời tại thời điểm chụp ảnh. - Bản đồ nền địa hình: bản đồ nền địa hình cần có tối thiểu các thông tin: lớp thủy văn và giao thông, đƣờng đồng mức có giá trị độ cao, điểm độ cao có giá trị độ cao trong trƣờng thuộc tính. Nên sử dụng bản đồ nền địa hình tỷ lệ từ 1/10.000 trở lên. - Khóa tổ hợp phân ngƣỡng và giải đoán ảnh: khoảng giá trị để phân tổ các đặc trƣng ảnh đƣợc trình bày trong bảng 3.15; tổ hợp để nhận biết trạng thái rừng đƣợc trình bày trong phụ lục 4. Bước 1: Hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh Mục đích: đƣa vị trí từng điểm ảnh vệ tinh về khớp với không gian tọa độ của ngƣời sử dụng. Nội dung thực hiện: gắn lên ảnh vệ tinh những điểm đã biết thông tin chính xác về tọa độ chiều x, chiều y, độ cao so với mực nƣớc biển. Các thông tin này đƣợc lấy từ bản đồ nền địa hình hoặc đo ngoài thực địa bằng máy định vị GPS. Các phần mềm có chức năng hiệu chỉnh hình học sẽ tính toán và đƣa ảnh về vị trí mong muốn. Đề xuất phần mềm sử dụng: phần mềm ERDAS, ENVI hoặc các phần mềm chuyên dụng khác. Kết quả: ảnh vệ tinh đã đƣợc hiệu chỉnh trực giao. Lƣu ý: hiện nay các đơn vị cung cấp ảnh vệ tinh thực hiện hiệu chỉnh hình học tốt hơn ngƣời sử dụng ảnh bình thƣờng vì họ nắm rõ các kiểu méo, lệch của từng loại ảnh vệ tinh. Ngƣời sử dụng nên mua ảnh đã đƣợc hiệu chỉnh bƣớc này. Ngƣời sử dụng chỉ cần chuyển ảnh đã hiệu chỉnh về hệ tọa độ 142 mong muốn nhƣ VN2000 hoặc VN2000 kinh tuyến trục địa phƣơng và kiểm tra độ khớp giữa ảnh và bản đồ nền. Bước 2: Loại vùng bị mây, bóng mây, khuất núi và bóng núi Mục đích: loại bỏ những vùng trên ảnh vệ tinh không mang thông tin (mây, khuất núi) hoặc thông tin kém (bóng mây, bóng núi) về đối tƣợng rừng và đất. Nội dung thực hiện: - Khoanh vẽ thủ công những vùng bị mây và bóng mây trên ảnh. - Loại vùng khuất núi, bóng núi thông qua mô hình hillshade với các thông số đƣa vào nhƣ mô hình số độ cao (xây dựng từ bản đồ nền địa hình), vị trí mặt trời vùng nghiên cứu tại thời điểm chụp ảnh. Đề xuất phần mềm sử dụng: sử dụng phần mềm ArcGIS hoặc các phần mềm khác có chức năng hillshade. Kết quả: Ảnh vệ tinh đƣợc loại các vùng bị mây, bóng mây, khuất núi và bóng núi. Lƣu ý: thông thƣờng những ảnh vệ tinh thƣơng mại có tỷ lệ mây dƣới 10% và mây không phân bố rải rác nên việc khoanh vẽ thủ công vùng bị mây và bóng mây không mất nhiều thời gian và đƣợc loại bỏ chính xác. Không nên dùng ngƣỡng cấp xám độ để tách tự động những đối tƣợng này dễ gây ra tách không hết hoặc tách quá sang vùng không bị ảnh hƣởng. Bước 3: Hiệu chỉnh cấp xám độ do địa hình bằng phương pháp bán thực nghiệm hệ số-c Mục đích: tăng cấp xám độ vùng ảnh ở sƣờn ngƣợc ánh sáng mặt trời giúp nâng cao độ chính xác của kết quả giải đoán ảnh. Nội dung thực hiện: - Xây dựng mô hình số độ cao; - Xây dựng bản đồ độ dốc, hƣớng dốc; 143 - Xây dựng bản đồ cose góc tới mặt trời so với mặt phẳng lý thuyết; - Xây dựng bản đồ cose góc tới mặt trời so với mặt phẳng thực tế; - Tính hệ số c cho từng kênh ảnh; - Thực hiện hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình trên ảnh vệ tinh. Đề xuất phần mềm sử dụng: ERDAS, ArcGIS, ENVI. Kết quả: ảnh vệ tinh đã đƣợc hiệu chỉnh ảnh hƣởng của địa hình. Lƣu ý: phần mềm ERDAS cho phép tính toán nhanh, dễ thực hiện. Bước 4: Ghép ảnh vùng nghiên cứu Mục đích: đƣa các ảnh khác nhau trong vùng nghiên cứu về cùng mức độ phản xạ (coi nhƣ một cảnh ảnh) để chạy phân loại một lần cho toàn vùng. Nội dung thực hiện: các ảnh liền nhau luôn có độ phủ chồng. Tƣơng quan tuyến tính giữa giá trị hai cảnh ảnh là cơ sở để chuẩn hóa ảnh này theo ảnh kia. Ảnh có diện tích nhỏ trong vùng nghiên cứu đƣợc chuẩn hóa theo cảnh ảnh có diện tích lớn. Nội dung thực hiện gồm : - Tạo bộ số liệu cấp xám độ theo từng kênh tại vùng chồng phủ hai cảnh ảnh; - Xây dựng phƣơng trình tƣơng quan giữa hai cảnh ảnh cho từng kênh; - Chuẩn hóa cấp xám độ cảnh ảnh có diện tích nhỏ hơn; - Ghép các cảnh ảnh thành một ảnh. Đề xuất phần mềm sử dụng: ERDAS, ArcGIS, ENVI, Excel, SPSS. Kết quả: một file ảnh phủ kín vùng nghiên cứu Bước 5: Chuẩn hóa cấp xám độ theo ảnh SPOT-5 tỉnh Bắc Kạn Mục đích: đƣa ảnh về mức cấp xám độ tƣơng đồng ảnh SPOT-5 tỉnh Bắc Kạn (đã xử lý trong nghiên cứu này) để có thể áp dụng đƣợc các ngƣỡng, khóa tổ hợp nhận biết đối tƣợng. Nội dung thực hiện: giá trị phản xạ của nƣớc trên các cảnh ảnh thƣờng đƣợc lấy làm cơ sở để tăng hay giảm cấp xám độ của ảnh. Nội dung gồm: 144 - Khảo sát cấp xám độ của nƣớc trên ảnh vùng nghiên cứu; - Khảo sát cấp xám độ của nƣớc trên ảnh tỉnh Bắc Kạn; - Tính tỷ lệ khác biệt giữa các đối tƣợng nƣớc để tăng hay giảm cấp xám độ toàn cảnh ảnh vùng nghiên cứu. Đề xuất phần mềm sử dụng: ERDAS, ArcGIS, ENVI, Excel. Kết quả: Ảnh vùng nghiên cứu có mức độ cấp xám độ tƣơng đồng với ảnh tỉnh Bắc Kạn. Lƣu ý: nên chọn đối tƣợng nƣớc là các hồ rộng và sâu vì cấp xám độ ổn định hơn so với những khu vực mặt nƣớc là sông, suối. Bước 6: Phân vùng và tính đặc trưng ảnh Mục đích: tạo ranh giới các lô tạm thời để và tính các đặc trƣng ảnh trên các lô. Nội dung thực hiện: Đƣa ảnh vào phần mềm eCognition và chạy lệnh multiresolution segmentation. Hai mƣơi đặc trƣng ảnh (trong nghiên cứu này) đã có sẵn trong phần mềm eCognition. Ngƣời sử dụng chỉ việc xuất bản đồ ranh giới lô rừng kèm danh sách tên các đặc trƣng ảnh sang file có khuôn dạng *.shp. Đề xuất phần mềm sử dụng: phần mềm eCognition. Kết quả: lớp bản đồ lô dạng *.shp có kèm 20 giá trị đặc trƣng ảnh cho từng lô. Lƣu ý: - Nhiều phần mềm có chức năng phân vùng ảnh (segmentation) nhƣng thuật toán multiresolution segmentation trong phần mềm eCognition đƣợc đánh giá là tối ƣu hơn cả. - Nên thay đổi các thông số chạy segmentation sao cho ranh giới các lô khớp nhất với màu sắc ảnh và diện tích các lô trung bình từ 2 đến 5 ha [18]. 145 - Chỉ có phần mềm eCogniton mới cho phép tính các đặc trƣng ảnh cho từng lô nhƣ chỉ tiêu Homogeneity, Dissimilarity, Entropy. Bước 7: Gán trạng thái rừng, đất cho các lô Mục đích: định tên trạng thái rừng, đất cho các lô. Nội dung thực hiện: - Phân 4 tổ cho các đặc trƣng theo ngƣỡng trong nghiên cứu này; - Tạo tổ hợp của 20 đặc trƣng ảnh; - Đối chiếu tổ hợp đƣợc tạo ra và khóa tổ hợp trong nghiên cứu để gán tên trạng thái rừng, đất cho từng lô; Đề xuất phần mềm sử dụng: Mapinfo, Excel. Kết quả: lớp bản đồ hiện trạng rừng và đất tạm thời. Lƣu ý: có thể có tổ hợp đƣợc tạo ra mà không có trong khóa tổ hợp. Tên trạng thái cho tổ hợp này nên đƣợc lấy theo trạng thái có khóa tổ hợp gần nhất. Bước 8: Đánh giá độ chính xác kết quả giải đoán Mục đích: đánh giá mức độ tin cậy của bản đồ giải đoán từ ảnh vệ tinh. Nội dung thực hiện: - Thu thập những điểm kiểm chứng ngoài thực địa (có tọa độ, tên trạng thái); - So sánh trạng thái ngoài thực địa và trên bản đồ có cùng vị trí. Tỷ lệ giữa số điểm đúng trạng thái và tổng số điểm kiểm chứng là mức độ tin cậy của kết quả giải đoán. - Nếu độ tin cậy của kết quả giải đoán chƣa đạt yêu cầu đề ra, ngƣời sử dụng phải quay lại thực hiện bƣớc 8 với những điều chỉnh rất nhỏ các ngƣỡng phân 4 tổ của từng đặc trƣng ảnh. Đề xuất phần mềm sử dụng: Mapinfo, ArcGIS. Kết quả: độ chính xác của bản đồ giải đoán. 146 Lƣu ý: - Cần cân nhắc tên trạng thái rừng ngoài thực địa cẩn thận vì thời điểm chụp ảnh vệ tinh và thời điểm đi kiểm chứng có khoảng chênh lệch về thời gian. - Cần xem xét độ tin cậy giải đoán của từng trạng thái để có hƣớng chỉnh sửa hay sử dụng sau này. - Điều chỉnh ngƣỡng của các đặc trƣng nên căn cứ vào đối tƣợng nào đang có độ chính xác thấp, đặc trƣng nào tác động mạnh đến đối tƣợng đó. Bước 9: Chồng xếp bản đồ giải đoán với các lớp thông tin khác Mục đích: tạo ra hệ thống phân loại đối tƣợng chi tiết hơn về lập địa (rừng núi đất, núi đá, ngập mặn, ngập phèn, ngập ngọt), về nguồn gốc (rừng tự nhiên nguyên sinh, tự nhiên thứ sinh) và gộp lô cùng trạng thái liền kề nhau thành lô đối tƣợng theo quy cách bản đồ hiện trạng rừng. Nội dung thực hiện: - Chồng xếp bản đồ kết quả giải đoán với bản đồ lập địa, bản đồ nguồn gốc rừng, bản đồ ranh giới hành chính (xã, huyện, tỉnh), bản đồ ranh giới khoảnh và tiểu khu trong lâm nghiệp. - Gộp các lô liền kề cùng trạng thái trong một khoảnh. Đề xuất phần mềm sử dụng: phần mềm ArcGIS. Kết quả: lớp bản đồ hiện trạng rừng. 147 KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KIẾN NGHỊ 1. Kết luận Từ kết quả nghiên cứu, Luận án rút ra các kết luận sau: (1) Hiệu chỉnh cấp xám độ ảnh vệ tinh SPOT-5 do ảnh hƣởng của địa hình theo phƣơng pháp bán thực nghiệm hệ số-c phù hợp hơn phƣơng pháp thống kê thực nghiệm trong điều kiện địa hình đồi núi là chủ yếu của tỉnh Bắc Kạn. (2) Bản đồ trữ lƣợng gỗ tỉnh Bắc Kạn xây dựng từ ảnh vệ tinh SPOT-5 theo phƣơng pháp nhóm điểm quan sát có cấp xám độ gần nhất (k-nn) cho độ chính xác chƣa cao. Sai số trung phƣơng tốt nhất đạt ±43,2 m3/ha với phƣơng án 25 điểm quan sát và cấp xám độ tính từ ô vuông 25 điểm ảnh. Mặc dù vậy, thông tin từ bản đồ trữ lƣợng đã đóng góp nâng khả năng phân loại trạng thái rừng gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh trung bình từ 87% lên 96%. (3) Tại tỉnh Bắc Kạn, nghiên cứu đã phân loại đƣợc đƣợc 8 trạng thái rừng chính và 3 đối tƣợng khác dựa trên ảnh vệ tinh SPOT-5 gồm: rừng gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh giàu, trung bình, nghèo, nghèo kiệt, phục hồi, rừng tự nhiên hỗn giao, rừng tự nhiên tre nứa, rừng trồng, đất trống có cây gỗ, đất trống và mặt nƣớc với độ chính xác đạt 94%. (4) Trạng thái rừng tự nhiên hỗn giao có thể phân loại đƣợc chi tiết đến trạng thái hỗn giao gỗ tre nứa đạt 93%, hỗn giao tre nứa gỗ đạt 93% và hỗn giao gỗ cọ đạt 99%. Trạng thái rừng trồng có thể phân loại đƣợc chi tiết đến rừng trồng Mỡ đạt 98%, rừng trồng Keo đạt 96%, rừng trồng Hồi đạt 91% và rừng trồng Thông đạt 98%. (5) Chỉ số Homogeneity, Dissimilarity của lô có ảnh hƣởng lớn đến khả năng phân loại trạng thái rừng gỗ tự nhiên lá rộng thƣờng xanh giàu, trung bình và nghèo. Thiếu một trong những chỉ số này, khả năng phân loại các 148 trạng thái trên không vƣợt quá 66%, đặc biệt rừng giàu chỉ đạt 47% nếu thiếu chỉ số Dissimilarity tại vùng nghiên cứu. (6) Nghiên cứu đã đề xuất đƣợc quy trình giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 xây dựng bản đồ hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp gồm 9 bƣớc công việc từ xử lý ảnh đến hoàn thiện bản đồ hiện trạng rừng với đầy đủ các lớp thông tin. 2. Tồn tại Mặc dù đã giải quyết trọn vẹn các nội dung và đáp ứng mục tiêu nghiên cứu đặt ra, đề tài còn một số tồn tại là: - Bốn cảnh ảnh vệ tinh sử dụng đƣợc chụp không cùng mùa sinh trƣởng (3 cảnh chụp tháng 11, 1 cảnh chụp tháng 1) nhƣng yếu tố mùa sinh trƣởng chƣa đƣợc nghiên cứu khi ghép các cảnh ảnh. - Yếu tố góc chụp ảnh vệ tinh chƣa đƣợc nghiên cứu, xử lý trong Luận án. - Phân bố ô tiêu chuẩn chƣa đều trên vùng nghiên cứu (nhất là rừng gỗ tự nhiên núi đá do khó hoặc không thể tiếp cận), số lƣợng ô chƣa tỷ lệ với diện tích trạng thái rừng và diện tích đo đếm vòng trong cùng của ô tiêu chuẩn chƣa đủ lớn dẫn đến sai số của bản đồ trữ lƣợng tƣơng đối cao. 3. Kiến nghị Từ kết quả đạt đƣợc, nghiên cứu có một số kiến nghị sau: (1) Kết quả nghiên cứu nên đƣợc áp dụng khi giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 xây dựng bản đồ hiện trạng rừng tại Bắc Kạn và các tỉnh vùng Đông bắc từ nay trở đi để giảm chi phí xây dựng bản đồ. (2) Nên xây dựng khóa tổ hợp đặc trƣng ảnh cho các loại ảnh vệ tinh có tiềm năng đƣợc ứng dụng nhiều ở Việt Nam nhƣ VNREDSat-1, SPOT-6, SPOT-7 và Landsat-8 tạo điều kiện cho việc tự động hóa phát hiện và cập nhật diễn biễn diện tích các đối tƣợng rừng. DANH MỤC BÀI BÁO ĐÃ CÔNG BỐ Ngô Văn Tú (2014), Xử lý ảnh hƣởng của địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5 phục vụ xây dựng bản đồ hiện trạng rừng. Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. Số 19/2014, trang 129-134. Ngô Văn Tú (2014), Xây dựng bản đồ trữ lƣợng gỗ từ ảnh vệ tinh SPOT-5. Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. Số 22/2014, trang 106-112. Ngô Văn Tú, Nguyễn Duy Chuyên (2015), Khả năng phân biệt trạng thái rừng trên ảnh vệ tinh SPOT-5. Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. Số 8/2015, trang 103-109. TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt 1. Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn (2009), Thông tư số 34/2009/TTBNNPTNT về việc quy định tiêu chí xác định và phân loại rừng. 2. Chi cục Kiểm lâm tỉnh Bắc Kạn (2009), Bản đồ theo dõi diễn biến rừng và đất lâm nghiệp tỉnh Bắc Kạn năm 2009. 3. Nguyễn Văn Đài (2003), Viễn thám trong địa chất, Đại học Quốc gia Hà Nội. 4. Đài Viễn thám Trung ƣơng (2014), Sơ đồ bảng chắp ảnh SPOT-5 phủ lãnh thổ Việt Nam. 5. Vũ Tiến Điển, Phạm Đức Cƣờng, Trần Thị Thu Hằng (2012), Báo cáo đề tài Nghiên cứu nâng cao khả năng tự động trong giải đoán ảnh vệ tinh độ phân giải cao để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng phục vụ công tác điều tra, kiểm kê rừng, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. 6. Eugene Lopatin, Ngô Văn Tú (2012), Báo cáo kỹ thuật xây dựng bản đồ hiện trạng rừng phục vụ điều tra rừng toàn quốc, Dự án hỗ trợ chƣơng trình đánh giá và theo dõi lâu dài tài nguyên rừng và cây phân tán toàn quốc tại Việt Nam. 7. Nguyễn Thị Thu Hiền, Phạm Vọng Thành, Nguyễn Khắc Thời (2014), “Đánh giá biến động sử dụng đất/lớp phủ huyện Tiên Yên, tỉnh Quảng Ninh giai đoạn 2000-2010”, Tạp chí Khoa học và Phát triển, 12(1), trang 43-51. 8. Võ Văn Hồng (2012), Báo cáo đề tài Nghiên cứu thử nghiệm xây dựng mô hình tính toán trữ lượng các trạng thái rừng khoanh vẽ trên ảnh SPOT 5 phục vụ công tác điều tra kiểm kê rừng, Tổng cục Lâm nghiệp. 9. Lê Anh Hùng, Ngô Văn Tú, Cao Xuân Ý, Đỗ Thị Thanh Bình (2009), Báo cáo đề tài Nghiên cứu khả năng ứng dụng ảnh vệ tinh có độ phân giải cao SPOT-5 trong công tác điều tra quy hoạch và quản lý rừng, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. 10. Nguyễn Thị Thanh Hƣơng (2011), “Áp dụng phƣơng pháp địa thống kê để ƣớc lƣợng trữ lƣợng lâm phần dựa vào ảnh SPOT 5”, Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, Trang 171-176. 11. Nguyễn Thị Thanh Hƣơng, Nguyễn Thị Mỹ Ngọc, Hoàng Anh Đức (2012), “Sử dụng ảnh vệ tinh SPOT-5 để ƣớc lƣợng trữ lƣợng lâm phần bằng phƣơng pháp Regression-Kriging”, Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. 12. Trần Tuấn Ngọc (2015), Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh Radar trong xác định sinh khối rừng tỉnh Hòa Bình, Luận án Tiến sĩ Địa lý, Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên. 13. Vƣơng Văn Quỳnh (2012), “Phƣơng pháp hiệu chỉnh ảnh hƣởng của địa hình trong tính toán trữ lƣợng rừng từ ảnh SPOT5 phục vụ kiểm kê rừng tỉnh Hà Tĩnh”, Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, số 195/2012, trang 96-104. 14. Phan Minh Sáng (2013), Báo cáo đề tài Nghiên cứu hoàn thiện và lập mới các biểu điều tra của một số loài cây Keo, Bạch đàn, Thông, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. 15. Nguyễn Văn Thị, Trần Quang Bảo (2014), “Ứng dụng kỹ thuật phân loại ảnh hƣởng đối tƣợng nhằm phần loại trạng thái rừng theo thông tƣ 34”, Tạp chí Khoa học Lâm nghiệp, số 2/2014, trang 3343-3353. 16. Tổng cục Lâm nghiệp (2013), Tài liệu tập huấn hướng dẫn kỹ thuật điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013-2016. 17. Ngô Văn Tú (2002), “Khảo sát mối quan hệ giữa độ che phủ rừng và chỉ số thực vật ảnh vệ tinh NOAA”, Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, số 3/2002, trang 256-257. 18. Ngô Văn Tú (2013), Sổ tay hướng dẫn sử dụng phần mềm eCognition phân loại ảnh vệ tinh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng, Dự án hỗ trợ chƣơng trình đánh giá và theo dõi lâu dài tài nguyên rừng và cây phân tán toàn quốc tại Việt Nam. 19. Ngô Văn Tú (2014), Bài giảng ứng dụng viễn thám trong điều tra rừng, Viện Điều tra và Quy hoạch rừng. 20. Ngô Văn Tú (2014), “Xây dựng bản đồ trữ lƣợng gỗ từ ảnh vệ tinh SPOT-5”, Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, số 22/2014, trang 106-112. 21. Ngô Văn Tú, Võ Văn Hồng, Nguyễn Quang Vinh, Phạm Tuấn Anh (2014), Báo cáo xây dựng bản đồ hiện trạng rừng, phát hiện vùng thay đổi trạng thái rừng dựa trên ảnh vệ tinh DMCi và Landsat-8, Dự án hỗ trợ chƣơng trình đánh giá và theo dõi lâu dài tài nguyên rừng và cây phân tán toàn quốc tại Việt Nam. 22. Viện Điều tra Quy hoạch rừng (1995), Báo cáo Diễn biến tài nguyên rừng Việt Nam giai đoạn 1991-1995, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. 23. Viện Điều tra Quy hoạch rừng (1995), Sổ tay Điều tra Quy hoạch rừng, Nhà xuất bản Nông nghiệp. 24. Viện Điều tra Quy hoạch rừng (2000), Báo cáo Diễn biến tài nguyên rừng Việt Nam giai đoạn 1995-2000, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. 25. Viện Điều tra Quy hoạch rừng (2005), Báo cáo Diễn biến tài nguyên rừng Việt Nam giai đoạn 2000-2005, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. 26. Viện Điều tra Quy hoạch rừng (2010), Báo cáo Diễn biến tài nguyên rừng Việt Nam giai đoạn 2005-2010, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. 27. Viện Điều tra Quy hoạch rừng (2011), Báo cáo Tăng trưởng rừng vùng Đông bắc giai đoạn 2005-2010, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. 28. Viện Điều tra Quy hoạch rừng (2012), Báo cáo Kết quả thí điểm điều tra, kiểm kê rừng tỉnh Bắc Kạn, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. Tiếng Anh 29. Arief Wijaya, Sandi Kusnadi, Richard Gloaguen, Hermann Heilmeier (2010), “Improved strategy for estimating stem volume and forest biomass using moderate resolution remote sensing data and GIS”, Journal of Forestry Research. 30. Blaschke T. (2010), “Object based image analysis for remote sensing”, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 65 (2010), 2–16. 31. Bouillon, A. (2002), “SPOT5 HRG and HRS first in-flight geometric quality results”, 9th International Symposium on Remote Sensing, Aghia Pelagia, Greece, 22-27 Sep 2002, SPIE proceedings, vol. 4881. 32. Bouillon, A. (2003), SPOT5 geometric image quality, IGARSS 2003, Toulouse, France. 33. Breton, E. (2002), Pre-flight and in-flight geometric calibration of SPOT5 HRG and HRS. 34. Civco, D. (1989), “Topographic normalization of Landsat Thematic Mapper Digital Imagery”, Photogrammetrict Engineering & Remote Sensing, Vol 55, No. 9, 1303-1309. 35. Colby, J. D., Keating, P. L. (1998), “Land cover classification using Landsat TM imagery in the tropical highlands: the influence of anisotropic reflectance”, International Journal of Remote sensing, 19(8) pp, 1479-1500. 36. CRC Press (2008), Encyclopedia of nineteenth-century photography, Volume 1. 37. Degui Gu, Gillespie, A.R., Adams, J.B., Weeks, R. (1999), "A statistical approach for topographic correction of satellite images by using spatial context information", Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on, vol.37, no.1, pp.236-246. 38. Ekstrand, S. (1996), “Landsat TM-based Forest Damage Assessment: Correction for Topographic Effects”, Photogrammetrict Engineering & Remote Sensing, Vol 62, No. 2, 151-161. 39. ERDAS (2009), User guide 9.2. 40. Füreder P.(2010), “Topographic correction of satellite images for improved LULC classification in alpine areas”, 10th International Symposium on High Mountain Remote Sensing Cartography. 41. Garmin (2009), Garmin 76CSX owner' manual, Garmin International, Inc. 42. Gonzalez R. C., Wintz P. (1977), Digital image processing. Wesley Publication. 43. Gu Huiyan, Dai Limin, Wu Gang, Xu Dong, Wang Shunzhong, Wang Hui (2006), “Estimation of forest volumes by integrating Landsat TM imagery and forest inventory data”, China Technological Sciences, 2006 Vol.49, page 54-62. 44. Guoqing Zhou, Shengyun Xiong (2012), “Comparison of object-oriented and Maximum Likelihood Classification of land use in Karst area”, Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2012 IEEE International. 45. Hyyppa J, Hyyppa H, Inkinen M, et al. (2000), “Accuracy comparison of various remote sensing data sources in the re-trieval of forest stand attributes”, For Ecol Manage, 2000, 128: 109-120 46. Jones A. R., Settle J. J, Wyatt B. K. (1988), “Use of digital terrain data in the interpretation of SPOT-1 HRV multispectral imagery”, International Journal of Remote Sensing. 47. Lewinski St., Bochenek Z. (2008), “Rule-based classification of SPOT imagery using object-oriented approach for detailed land cover mapping”, Proceedings of the 28th EARSeL Symposium Remote Sensing for a Changing Europe, 2-5 June 2008, Istanbul, Turkey. 48. Mäkelä, H., Pekkarinen, A. (2004), “Estimation of forest stand volumes by Landsat TM imagery and stand-level field-inventory data”, Forest ecology and management, Volume 196, issues 2-3: 245 – 255. 49. Meyer, P. et al. (1993), “Radiometric corrections of topographically induced effects on Landsat TM data in alpine terrain”, Remote Sensing Laboratories, Department of Geography. Zurich. 50. Minnaert, M. (1941), “The reciprocity principle in Lunar photometry”, The Astrohysical Journal, Vol. 93, S. 403-410. 51. Nguyễn Thị Thanh Hƣơng (2009), Classification of natural broad-leaved evergreen forests based on multi-data for forest inventory in central highlands of Vietnam. Doctoral thesis. 52. Pinty B., Verstraete MM. (1991), “GEMI: a non-liner index to monitor global vegetation from setellite”, Journal of Vegetation. 53. Rahman, M.M. (2004), Estimating carbon pool and carbon release due to tropical deforestation using high resolution Satellite Data, Doctoral thesis. Faculty of Forest, Geo and Hydro Sciences, Dresden University of Technology, Germany.191p. 54. Riano, D., Chuvieco, E., Salas, F. J. and Aguado, I. (2003), “Assessment of different topographic correction in Landsat TM data for mapping vegetation types”, IEEE Transactions on Gescience and Remote sensing, 41 pp, 1056-1061. 55. Robert C. Weih, Norman D. Riggan (2008), A comparison of pixel-based versus object-based land use/land cover classification methodologies. 56. Rokhmatuloh (2004), Estimation of carbon stock using remote sensing: a case study of Indonesia. 57. Soenen, S.A., Peddle, D.R., Coburn, C.A. (2005), "A Modified SunCanopy-Sensor Topographic Correction in Forested Terrain", Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on , vol.43, no.9, pp.2148-2159. 58. Teiller P. M., Guindon B., Goodenough D. G (1982), “On the slopeaspect correction of multispectral scanner data”, Canadian Journal of Remote Sensing. 59. Twele, A. et al. (2006), “The effect of stratified topographic correction on land cover classification in tropical mountainous regions”, In ISPRS. 60. Twele, A. và S. Erasmi (2005), “Evaluating Topographic correction algorithms for improved land cover discrimination in mountainous area of central Sulaweis”, Remote Sensing & GIS for Environmental Studies, Gottingger Geographische Abhandlungen, Vol. 113, S. 287-295. 61. UN-REDD Programme (2014), “UN-REDD Programme 2014 SemiAnnual Progress Update”, Un-Redd program thirteenth policy board meeting, 3-7 November 2014, Arusha, Tanzania. 62. Wei Su, Chao Zhang, Xiang Zhu, DaoLiang Li (2009), “A hierarchical object oriented method for land cover classification of SPOT 5 imagery”, Wseas Transaction on Information Science and Applications. 63. Ziyu Wang, Wenxia Wei, Shuhe Zhao, Xiuwan Chen (2004), “Objectoriented classification and application in land use classification using SPOT-5 PAN imagery”, Geoscience and Remote Sensing Symposium 2004, IGARSS '04. Proceedings. 2004 IEEE International (Volume:5). Trên website 64. FAO (2014), http://www.openforis.org/OFwiki/index.php/Oft-nn cập nhật tháng 5 năm 2014. 65. SPOT (2015), https://www.geo-airbusds.com, cập nhật tháng 4 năm 2015. PHỤ LỤC Phụ lục 1: Danh sách ô tiêu chuẩn, điểm đất trống sử dụng xây dựng bản đồ trữ lƣợng gỗ TT 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 x y 414 418 856 418 470 418 654 415 434 417 522 413 225 418 552 418 330 419 996 413 352 413 287 412 247 422 548 408 182 418 704 420 795 422 625 418 308 420 793 420 700 406 710 422 449 407 065 414 170 415 899 416 315 416 686 418 960 405 063 413 361 417 766 414 327 414 102 422 027 422 612 411 065 417 567 411 077 420 349 420 413 454 264 411 745 419 020 741 2514 2513 181 2513 569 2513 554 2512 215 2512 895 2512 873 2512 632 2512 370 2512 319 2512 294 2511 040 2511 990 2510 501 2510 814 2509 070 2509 908 2508 181 2508 903 2508 881 2508 607 2507 320 2506 735 2505 207 2503 186 2503 995 2503 604 2502 055 2502 979 2501 763 2501 926 2501 836 2501 502 2501 323 2501 188 2500 176 2500 835 2500 570 2498 453 2495 232 2494 047 2493 805 2492 762 2490 671 972 M lúc đo Khác thời M lúc chụp Trạng thái Ghi đếm (m3/ha) gian (tháng) ảnh (m3/ha) rừng chú Đất trống Rừng gỗ trung Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Đất trống bình núi đất Rừng gỗ phục Đất trống hồi núi đất Rừng gỗ phục Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ phục hồi núi đất Đất trống hồi núi đất Đất trống Đất trống Rừng gỗ phục Rừng gỗ giàu hồi núi đất Rừng gỗ trung núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng gỗ phục bình núi đất Đất trống hồi núi đất Rừng gỗ phục Rừng gỗ giàu hồi núi đất Rừng trồng Mỡ núi đất Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Mỡ Rừng gỗ phục Rừng gỗ giàu hồi núi đất Rừng trồng Keo núi đất Rừng gỗ trung Rừng trồng Keo bình núi đất Rừng trồng Keo Rừng gỗ phục Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng trồng Mỡ bình núi đất Rừng gỗ nghèo Rừng gỗ phục núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng gỗ nghèo hồi núi đất Rừng gỗ trung núi đất bình núi đất Kiểm XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ bản đồ 0 142 72 122 0 54 0 87 16 36 0 0 0 45 269 139 128 57 65 156 89 0 44 217 72 90 77 131 33 222 43 109 66 66 86 152 126 81 84 161 116 58 102 120 0 17 17 17 0 17 0 17 17 17 0 0 0 17 17 17 17 17 17 17 29 0 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 13 17 17 17 17 13 13 15 17 17 0 135 73 116 0 55 0 88 17 37 0 0 0 46 263 132 122 58 66 150 90 0 45 211 56 70 60 102 34 216 31 102 47 47 87 146 98 75 85 157 111 59 96 114 TT 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 x y 444 453 668 448 547 410 329 456 881 453 313 418 356 427 184 427 890 455 787 445 793 428 700 445 482 434 151 445 956 454 882 456 805 415 215 459 227 425 746 421 957 451 443 416 415 421 080 430 596 419 194 457 193 435 625 446 296 419 027 424 106 422 087 421 172 421 360 421 261 421 305 421 198 448 078 423 363 422 047 422 429 422 946 413 089 422 491 422 365 433 491 446 385 413 945 905 2490 2490 917 2490 823 2489 131 2489 770 2489 744 2489 674 2488 585 2488 635 2488 571 2487 450 2487 649 2487 594 2487 553 2486 283 2486 998 2486 866 2486 702 2486 482 2486 221 2486 170 2486 131 2485 051 2485 921 2485 901 2485 769 2485 685 2485 651 2485 602 2485 574 2485 182 2485 168 2484 134 2484 865 2484 862 2484 807 2484 728 2484 652 2484 571 2484 496 2484 360 2484 308 2483 236 2483 990 2483 942 2483 853 2483 602 2483 587 502 M lúc đo Khác thời M lúc chụp Trạng thái Ghi đếm (m3/ha) gian (tháng) ảnh (m3/ha) rừng chú Rừng gỗ trung Rừng gỗ nghèo bình núi đất Rừng gỗ phục núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ nghèo bình núi đất Rừng gỗ phục núi đất Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ nghèo hồi núi đất Rừng gỗ phục núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng trồng bình núi đất Rừng trồng Thông Rừng gỗ phục Thông Rừng gỗ trung hồi núi đá Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ nghèo bình núi đất Rừng gỗ nghèo núi đất Rừng gỗ phục núi đất Rừng gỗ giàu hồi núi đất Rừng gỗ phục núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đá Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ nghèo hồi núi đất Rừng gỗ nghèo núi đất Rừng trồng Mỡ núi đất Rừng trồng Rừng trồng Thông Rừng trồng Thông Rừng trồng Thông Rừng trồng Thông Rừng trồng Thông Rừng trồng Mỡ Thông Rừng trồng Rừng trồng Thông Rừng trồng Thông Rừng gỗ phục Thông Rừng trồng hồi núi đá Rừng trồng Thông Rừng gỗ phục Thông Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ phục hồi núi đất hồi núi đá XD XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng bản đồ 188 84 34 116 143 191 101 18 94 69 52 131 28 83 142 152 190 91 132 150 139 57 48 95 209 21 137 22 25 48 53 39 77 70 74 54 70 36 26 187 187 209 16 259 347 69 46 69 15 16 15 17 13 16 17 13 13 17 14 13 13 13 14 13 15 17 17 13 13 15 17 13 13 17 17 13 17 17 13 17 17 17 17 17 17 13 17 16 16 16 17 16 16 13 17 17 183 78 34 110 139 185 95 19 94 63 52 126 29 83 137 131 159 92 126 145 134 52 42 95 205 21 131 22 26 42 48 30 63 57 61 44 57 31 20 155 154 173 16 214 287 69 46 70 TT x y 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 424 445 789 434 663 450 319 404 047 432 164 428 717 450 049 449 610 431 554 421 211 449 691 430 999 445 880 453 828 450 907 443 607 443 853 425 092 410 190 403 170 415 955 403 642 404 873 437 328 403 048 410 854 426 141 431 487 404 831 403 221 410 891 404 092 407 188 403 224 409 535 402 239 406 578 410 199 408 581 408 267 408 980 457 580 437 519 437 066 400 087 458 272 457 051 863 2483 2483 486 2483 143 2482 038 2482 795 2482 748 2482 682 2482 646 2482 627 2482 595 2481 463 2481 596 2481 579 2481 573 2481 569 2480 505 2480 851 2480 792 2480 187 2480 089 2479 002 2479 882 2479 851 2479 713 2479 592 2479 570 2479 476 2479 475 2479 472 2479 403 2479 388 2479 388 2479 282 2479 215 2478 172 2478 686 2478 510 2478 407 2478 211 2478 154 2478 090 2477 089 2477 670 2477 633 2477 569 2477 494 2477 350 2477 320 218 M lúc đo Khác thời M lúc chụp Trạng thái Ghi đếm (m3/ha) gian (tháng) ảnh (m3/ha) rừng chú Rừng gỗ phục Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng trồng Sa hồi núi đất Đất trống mộc Rừng trồng Keo Rừng gỗ trung Rừng trồng bình núi đất Rừng trồng Sa Thông Rừng trồng Keo mộc Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Rừng gỗ phục Thông Rừng gỗ giàu hồi núi đất Rừng gỗ nghèo núi đất Rừng trồng núi đất Rừng trồng Sa Thông Rừng trồng Sa mộc Rừng trồng Mỡ mộc Rừng gỗ giàu Đất trống núi đá Rừng gỗ phục Đất trống hồi núi đất Đất trống Rừng trồng Đất trống Xoan Rừng gỗ giàu Rừng trồng Mỡ núi đá Rừng gỗ phục Đất trống hồi núi đất Đất trống Rừng gỗ giàu Đất trống núi đá Rừng gỗ giàu Đất trống núi đá Rừng gỗ trung Đất trống bình núi đá Rừng gỗ giàu Rừng gỗ giàu núi đá Rừng gỗ giàu núi đá Rừng gỗ trung núi đá Rừng gỗ nghèo bình núi đá Rừng gỗ giàu núi đá Rừng trồng Keo núi đất Rừng trồng Mỡ Đất trống Rừng gỗ giàu Rừng gỗ giàu núi đất núi đất XD XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ bản đồ 58 137 40 182 0 94 135 138 235 236 21 191 58 241 91 236 229 234 56 467 0 74 0 0 14 0 444 46 72 0 0 333 0 235 0 115 0 268 221 223 145 76 345 149 153 0 358 307 13 14 13 17 0 17 17 13 17 17 16 13 13 14 17 13 17 17 16 16 0 15 0 0 13 0 28 16 13 0 0 16 0 16 0 17 0 16 16 16 17 17 16 17 17 0 16 16 58 132 41 143 0 67 129 119 185 169 16 165 59 236 85 203 181 184 44 461 0 74 0 0 12 0 434 36 73 0 0 327 0 229 0 109 0 262 215 217 139 70 339 107 118 0 352 301 TT x y 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 440 408 706 443 503 439 204 398 223 399 892 411 000 432 623 399 885 399 078 398 091 438 776 401 190 399 506 451 845 437 332 412 821 403 160 408 634 408 676 413 888 456 502 468 504 413 778 437 560 412 569 436 350 469 883 468 225 468 992 401 871 457 746 413 112 453 250 449 453 436 713 469 753 447 286 428 031 469 009 447 402 431 797 397 973 420 975 438 690 437 352 404 713 445 961 992 2477 2476 068 2476 987 2476 835 2476 778 2476 283 2476 279 2476 174 2475 121 2475 752 2475 659 2475 406 2475 214 2475 190 2475 161 2475 132 2474 023 2474 977 2474 872 2474 787 2474 782 2474 750 2474 216 2473 046 2473 997 2473 818 2473 615 2473 588 2473 501 2473 423 2473 365 2473 358 2473 248 2473 050 2473 037 2472 036 2472 805 2472 499 2471 348 2471 993 2471 820 2471 711 2471 439 2471 416 2470 069 2470 968 2470 913 2470 909 801 M lúc đo Khác thời M lúc chụp Trạng thái Ghi đếm (m3/ha) gian (tháng) ảnh (m3/ha) rừng chú Rừng trồng Mỡ Rừng gỗ giàu Rừng gỗ nghèo núi đá Rừng trồng Keo núi đá Đất trống Đất trống Rừng gỗ nghèo Rừng gỗ phục núi đá Đất trống hồi núi đất Đất trống Đất trống Rừng trồng Keo Rừng gỗ trung Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng gỗ phục bình núi đá Rừng trồng hồi núi đất Rừng gỗ phục Xoan Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng gỗ trung bình núi đá Đất trống bình núi đất Rừng gỗ nghèo Rừng trồng Mỡ núi đá Rừng gỗ trung Rừng trồng Mỡ bình núi đá Đất trống Đất trống Đất trống Rừng gỗ trung Rừng gỗ giàu bình núi đất Rừng gỗ trung núi đất Rừng gỗ trung bình núi đá Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng trồng Keo hồi núi đất Đất trống Rừng gỗ trung Rừng gỗ phục bình núi đất Đất trống hồi núi đất Rừng gỗ trung Rừng gỗ trung bình núi đất Đất trống bình núi đất Rừng gỗ phục Rừng trồng Keo hồi núi đá Rừng trồng Mỡ Rừng gỗ phục Rừng gỗ trung hồi núi đất bình núi đất Kiểm XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ bản đồ 119 546 86 122 0 0 105 32 0 0 0 88 149 181 54 73 133 14 34 89 153 166 0 95 104 106 115 0 0 0 180 225 120 118 64 69 0 109 8 0 123 128 0 74 149 77 79 119 17 16 14 17 0 0 17 16 0 0 0 17 16 16 16 13 17 16 16 16 17 16 0 17 17 17 17 0 0 0 16 16 17 16 16 17 0 13 16 0 13 17 0 16 17 17 14 13 92 540 81 87 0 0 99 33 0 0 0 63 143 176 55 73 127 15 27 90 147 160 0 89 81 100 89 0 0 0 174 219 114 113 65 50 0 104 9 0 119 122 0 75 107 60 80 114 TT x y 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 406 463 483 468 859 454 022 463 026 467 396 467 236 467 239 467 242 467 252 467 261 467 272 464 295 464 547 437 841 433 917 454 458 440 314 433 208 426 934 403 741 429 897 436 544 426 927 418 700 407 303 467 779 437 187 441 271 453 753 442 225 442 364 429 260 427 809 437 702 451 906 421 120 466 864 439 318 439 619 432 662 428 016 411 835 439 540 421 610 468 136 441 005 439 926 160 2470 2470 637 2470 324 2470 315 2469 220 2469 993 2469 921 2469 913 2469 904 2469 887 2469 876 2469 863 2469 837 2469 820 2469 798 2469 523 2468 391 2468 891 2468 764 2467 282 2467 972 2467 927 2467 885 2467 793 2467 260 2466 218 2466 887 2466 796 2466 672 2466 663 2466 469 2466 437 2466 390 2466 360 2466 316 2465 257 2465 920 2465 919 2465 849 2465 732 2465 726 2465 616 2465 485 2465 425 2465 407 2465 256 2465 252 2465 154 065 M lúc đo Khác thời M lúc chụp Trạng thái Ghi đếm (m3/ha) gian (tháng) ảnh (m3/ha) rừng chú Rừng gỗ giàu Đất trống núi đất Đất trống Rừng gỗ phục Đất trống hồi núi đất Đất trống Đất trống Đất trống Đất trống Đất trống Đất trống Đất trống Đất trống Đất trống Rừng gỗ trung Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng gỗ trung bình núi đá Rừng gỗ giàu bình núi đất Rừng gỗ trung núi đất Rừng trồng bình núi đất Rừng gỗ trung Thông Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng gỗ giàu hồi núi đất Rừng gỗ phục núi đất Rừng trồng hồi núi đất Rừng gỗ trung Thông Rừng gỗ giàu bình núi đất Rừng gỗ nghèo núi đất Rừng gỗ nghèo núi đất Rừng gỗ trung núi đất Rừng gỗ giàu bình núi đất Rừng trồng núi đất Rừng gỗ giàu Thông Rừng gỗ nghèo núi đất Rừng gỗ trung núi đất Rừng gỗ nghèo bình núi đất Rừng gỗ nghèo núi đất Rừng trồng Mỡ núi đất Rừng gỗ trung Đất trống bình núi đất Rừng gỗ trung Rừng gỗ nghèo bình núi đất Rừng gỗ trung núi đất Rừng trồng Hồi bình núi đất Rừng trồng XD XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ bản đồ 311 0 0 26 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 143 48 36 31 177 187 337 195 139 178 59 220 61 135 160 280 56 58 130 237 110 544 69 125 42 57 59 181 0 120 42 140 55 109 14 0 0 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13 17 13 13 13 17 14 17 17 17 16 16 35 17 15 13 17 17 14 17 17 13 16 35 17 17 14 17 0 13 16 35 17 17 306 0 0 26 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 139 48 37 31 173 180 332 189 114 172 60 215 62 111 155 276 50 52 125 230 90 539 63 112 36 51 48 175 0 116 36 127 44 89 Thông TT x y 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 440 432 010 417 237 440 240 441 894 442 709 441 331 417 027 417 314 435 234 434 048 450 925 436 857 405 882 444 165 441 725 414 074 414 673 445 653 430 034 414 267 412 418 430 198 419 796 450 214 434 587 421 454 442 954 442 409 442 260 441 775 411 469 446 274 447 675 390 476 442 531 446 626 446 099 438 700 438 259 438 333 420 290 413 619 413 190 438 173 446 026 431 175 434 490 299 2464 2464 907 2464 758 2464 756 2464 712 2464 536 2464 312 2464 190 2464 179 2463 126 2463 986 2463 910 2463 846 2463 701 2463 550 2463 147 2462 109 2462 859 2462 842 2462 680 2462 679 2462 600 2462 551 2462 433 2461 110 2461 787 2461 486 2460 345 2459 380 2459 691 2459 549 2459 374 2459 101 2458 024 2458 983 2458 965 2458 953 2458 836 2458 802 2458 717 2458 694 2458 683 2458 672 2458 487 2458 484 2458 353 2458 272 2457 008 844 M lúc đo Khác thời M lúc chụp Trạng thái Ghi đếm (m3/ha) gian (tháng) ảnh (m3/ha) rừng chú Rừng trồng Hồi Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Rừng gỗ phục Xoan Rừng trồng Hồi hồi núi đá Rừng trồng Hồi Rừng gỗ phục Đất trống hồi núi đá Đất trống Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Mỡ Rừng gỗ giàu Rừng trồng Mỡ núi đất Rừng gỗ trung Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng trồng hồi núi đá Rừng trồng Xoan Rừng gỗ giàu Xoan Rừng gỗ phục núi đất Rừng trồng hồi núi đất Rừng gỗ phục Xoan Rừng gỗ nghèo hồi núi đất Đất trống núi đất Rừng gỗ giàu Rừng gỗ phục núi đá Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng gỗ giàu bình núi đá Rừng gỗ trung núi đá Rừng gỗ giàu bình núi đá Rừng gỗ giàu núi đá Rừng gỗ giàu núi đất Rừng gỗ phục núi đá Rừng gỗ phục hồi núi đá Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng gỗ phục bình núi đá Rừng gỗ trung hồi núi đá Rừng trồng bình núi đá Rừng trồng Xoan Rừng trồng Xoan Rừng gỗ trung Xoan Rừng gỗ nghèo bình núi đất Rừng gỗ trung núi đất Rừng gỗ nghèo bình núi đất Rừng gỗ giàu núi đá Rừng gỗ trung núi đá Rừng trồng Mỡ bình núi đất XD XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ bản đồ 55 185 64 31 116 77 33 0 0 35 162 386 109 128 147 38 47 70 217 88 23 45 105 0 255 76 56 171 215 118 227 241 356 70 25 171 34 139 69 61 73 107 87 163 85 233 141 43 17 14 17 17 17 17 17 0 0 13 13 13 13 13 17 17 17 17 15 13 17 17 17 0 13 13 16 16 17 17 17 16 17 17 13 17 17 14 17 17 15 15 15 15 17 17 13 13 44 151 51 32 91 61 33 0 0 29 134 382 90 123 141 39 37 55 212 89 18 46 99 0 250 77 57 165 208 112 221 235 350 71 25 165 34 134 55 48 60 101 82 158 79 227 136 36 TT x y 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 443 448 180 444 674 460 838 425 917 413 342 460 212 448 764 420 391 415 976 437 480 414 121 444 600 457 620 457 757 414 390 433 204 412 334 412 156 431 160 433 373 435 218 435 714 435 753 437 725 435 091 435 761 434 696 434 042 433 599 447 839 424 218 422 796 458 248 426 172 422 904 456 010 422 904 421 142 421 483 397 013 397 100 434 075 436 957 456 587 437 348 435 619 432 812 275 2457 2457 504 2457 388 2457 116 2456 062 2456 996 2456 969 2456 957 2456 882 2455 827 2455 846 2455 352 2454 174 2454 967 2454 725 2454 474 2454 345 2454 077 2454 073 2453 040 2453 836 2453 746 2453 637 2453 626 2453 600 2453 587 2453 573 2453 565 2453 293 2452 211 2452 860 2452 381 2452 372 2452 107 2452 081 2451 074 2451 967 2451 826 2451 734 2451 615 2451 600 2451 335 2451 227 2450 203 2450 904 2450 791 2450 575 2450 515 338 M lúc đo Khác thời M lúc chụp Trạng thái Ghi đếm (m3/ha) gian (tháng) ảnh (m3/ha) rừng chú Rừng gỗ trung Rừng gỗ trung bình núi đá Rừng gỗ giàu bình núi đá Rừng gỗ trung núi đá Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng gỗ giàu hồi núi đất Rừng gỗ phục núi đá Rừng gỗ giàu hồi núi đất Rừng gỗ phục núi đất Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng trồng Mỡ bình núi đất Rừng trồng Mỡ Rừng gỗ giàu Rừng gỗ trung núi đất Rừng trồng Mỡ bình núi đất Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Quế Rừng trồng Quế Rừng trồng Quế Rừng gỗ trung Rừng trồng Quế bình núi đất Rừng trồng Quế Rừng trồng Keo Rừng trồng Keo Rừng trồng Keo Rừng gỗ nghèo Rừng trồng Mỡ núi đất Rừng trồng Keo Rừng gỗ trung Rừng trồng Mỡ bình núi đất Rừng trồng Keo Rừng gỗ trung Rừng trồng Keo bình núi đất Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Keo Đất trống Đất trống Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Rừng gỗ trung Xoan Rừng trồng bình núi đất Rừng gỗ trung Xoan Rừng trồng Keo bình núi đất XD XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng bản đồ 149 157 528 135 112 156 81 316 80 281 77 38 184 54 147 36 102 213 202 142 34 21 22 20 171 19 21 94 197 53 71 80 126 146 44 111 177 116 44 123 0 0 72 12 127 22 120 64 16 16 16 37 16 14 37 16 16 15 15 14 16 37 37 15 17 14 14 17 17 17 17 17 17 17 17 17 15 17 17 17 17 37 13 17 37 17 17 13 0 0 17 17 37 17 17 17 143 151 522 121 107 150 82 311 81 276 77 39 179 56 133 29 79 208 197 110 26 16 18 15 164 15 17 67 147 38 64 62 90 133 36 79 164 83 34 96 0 0 56 10 114 17 114 46 TT x y 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 427 432 994 441 484 459 459 460 718 442 187 442 005 448 105 459 055 451 923 442 269 447 428 450 347 443 817 437 736 428 673 415 025 444 536 429 228 428 698 394 154 439 655 394 388 427 499 433 838 422 913 418 687 394 352 450 632 438 224 433 788 399 060 441 674 440 858 441 367 440 369 441 163 440 894 429 093 433 401 441 786 441 139 440 371 441 237 440 754 443 941 441 017 441 676 942 2450 2450 191 2449 153 2449 986 2449 616 2449 496 2449 443 2449 250 2449 153 2449 065 2448 056 2448 865 2448 385 2448 344 2448 291 2448 124 2448 123 2448 107 2447 078 2447 979 2447 874 2446 572 2446 964 2446 874 2446 801 2446 706 2446 675 2446 454 2446 401 2446 337 2446 196 2445 023 2445 924 2445 749 2445 467 2445 242 2445 178 2444 080 2444 988 2444 925 2444 839 2444 836 2444 314 2444 248 2444 207 2444 124 2444 102 2443 052 960 M lúc đo Khác thời M lúc chụp Trạng thái Ghi đếm (m3/ha) gian (tháng) ảnh (m3/ha) rừng chú Rừng trồng Keo Rừng trồng Keo Rừng gỗ nghèo Rừng gỗ phục núi đá Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ nghèo hồi núi đất Rừng gỗ giàu núi đất Rừng gỗ giàu núi đất Rừng gỗ phục núi đất Rừng trồng Mỡ hồi núi đất Rừng gỗ trung Rừng gỗ giàu bình núi đất Rừng trồng Mỡ núi đất Rừng gỗ giàu Rừng gỗ nghèo núi đất Rừng gỗ phục núi đá Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng trồng Mỡ hồi núi đất Đất trống Rừng gỗ trung Đất trống bình núi đất Rừng gỗ phục Rừng trồng Mỡ hồi núi đất Rừng gỗ trung Rừng trồng Mỡ bình núi đất Đất trống Rừng gỗ trung Rừng gỗ nghèo bình núi đất Rừng trồng Mỡ núi đất Rừng gỗ phục Rừng gỗ giàu hồi núi đất Rừng gỗ phục núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ giàu bình núi đất Rừng gỗ trung núi đất Rừng trồng Bồ bình núi đất Rừng trồng Mỡ đề Rừng trồng Mỡ Rừng gỗ trung Rừng gỗ nghèo bình núi đất Rừng gỗ trung núi đất Rừng trồng Mỡ bình núi đất Rừng trồng Mỡ Rừng gỗ giàu Rừng gỗ trung núi đất bình núi đất XD XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ bản đồ 73 54 95 59 67 87 322 564 42 212 109 549 181 216 96 76 23 188 66 99 0 132 0 68 63 110 64 0 116 92 87 90 270 74 114 186 224 118 32 123 62 161 104 132 56 62 208 196 17 17 17 37 37 17 17 15 37 17 16 15 17 17 17 17 15 16 17 13 0 13 0 17 17 14 15 0 15 13 17 17 17 13 17 17 13 17 13 17 17 17 17 13 17 17 13 17 52 38 89 60 69 81 316 559 43 164 103 544 140 210 90 77 23 183 66 82 0 127 0 69 49 105 51 0 111 87 67 90 264 75 108 180 219 112 27 95 48 155 98 127 44 48 203 190 TT x y 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 439 439 663 441 420 429 428 429 535 423 167 429 524 426 356 429 238 412 582 431 247 430 775 426 483 430 474 440 527 440 312 426 021 433 111 440 011 432 755 400 530 400 003 441 016 440 593 440 907 405 559 441 650 432 395 441 786 426 272 426 012 440 118 426 889 430 162 425 753 441 607 432 920 427 712 422 438 430 413 426 497 432 001 407 699 436 939 407 552 399 937 426 999 427 162 745 2443 2443 852 2443 759 2443 715 2443 711 2443 541 2443 499 2443 307 2443 211 2443 091 2442 064 2442 933 2442 929 2442 926 2442 826 2442 651 2442 646 2442 576 2442 497 2442 463 2442 256 2442 169 2442 144 2442 115 2442 087 2442 053 2441 005 2441 913 2441 775 2441 720 2441 719 2441 543 2441 465 2441 440 2441 177 2440 023 2440 997 2440 945 2440 907 2440 730 2440 605 2440 562 2440 121 2440 061 2439 020 2439 961 2439 854 2439 808 700 M lúc đo Khác thời M lúc chụp Trạng thái Ghi đếm (m3/ha) gian (tháng) ảnh (m3/ha) rừng chú Rừng gỗ trung Rừng gỗ nghèo bình núi đất Rừng gỗ phục núi đất Rừng trồng Keo hồi núi đất Rừng gỗ phục Rừng trồng Mỡ hồi núi đất Rừng trồng Rừng gỗ phục Xoan Rừng trồng Keo hồi núi đất Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Rừng gỗ phục Xoan Rừng trồng Mỡ hồi núi đất Rừng gỗ giàu Rừng gỗ trung núi đất Rừng trồng Keo bình núi đất Rừng trồng Keo Rừng gỗ trung Rừng trồng Mỡ bình núi đất Rừng trồng Quế Rừng trồng Quế Rừng gỗ phục Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng trồng Quế hồi núi đất Rừng gỗ trung Rừng trồng Keo bình núi đất Rừng gỗ phục Rừng trồng Mỡ hồi núi đất Rừng gỗ trung Rừng trồng Quế bình núi đất Rừng trồng Mỡ Rừng gỗ phục Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ nghèo hồi núi đất Rừng trồng Mỡ núi đá Rừng gỗ phục Rừng trồng Mỡ hồi núi đất Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Keo và Bồ đề Rừng trồng Keo Rừng trồng Hồi Rừng gỗ trung Rừng trồng Hồi bình núi đất Rừng trồng Quế Rừng trồng Keo Rừng gỗ trung Kiểm XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ bản đồ 126 98 73 85 48 169 33 66 59 111 26 24 73 54 228 136 36 57 205 46 51 36 48 95 73 56 113 33 47 28 112 47 27 82 73 80 31 67 67 26 35 53 17 130 11 55 61 110 17 17 17 17 17 13 17 17 17 13 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 13 17 17 17 17 17 13 17 17 17 17 120 92 74 61 48 140 26 66 42 92 20 19 74 42 222 130 25 41 199 36 40 28 48 96 74 44 106 23 47 22 106 37 21 83 74 73 24 68 52 21 25 38 13 125 9 44 44 104 bình núi đất TT x y 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 428 426 128 426 303 410 845 419 971 410 428 426 944 430 141 431 005 423 449 400 768 431 614 404 003 431 929 423 516 431 732 435 810 435 364 424 750 422 062 406 906 427 468 422 137 422 627 434 910 400 400 422 785 434 111 421 839 435 931 423 753 422 050 428 471 434 971 422 721 428 613 422 842 402 332 429 835 426 793 408 313 421 779 429 859 430 553 396 195 429 292 432 945 434 082 149 2439 2439 600 2439 447 2439 403 2439 381 2439 365 2439 344 2439 285 2439 252 2439 198 2439 189 2438 060 2438 964 2438 961 2438 894 2438 892 2438 840 2438 758 2438 732 2438 720 2438 626 2438 544 2438 531 2438 515 2438 499 2438 470 2438 466 2438 318 2438 238 2438 232 2438 222 2438 200 2438 199 2438 171 2438 122 2437 113 2437 999 2437 794 2437 769 2437 405 2437 357 2437 223 2437 131 2436 021 2436 744 2436 634 2436 396 2436 199 140 M lúc đo Khác thời M lúc chụp Trạng thái Ghi đếm (m3/ha) gian (tháng) ảnh (m3/ha) rừng chú Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Hồi Rừng gỗ phục Rừng trồng Hồi hồi núi đất Rừng trồng Mỡ Rừng gỗ phục Rừng trồng Mỡ hồi núi đất Rừng trồng Keo Rừng trồng Quế và Mỡ Rừng gỗ trung Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng trồng Keo hồi núi đất Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Mỡ và Muồng Rừng trồng Keo Rừng trồng Keo và Mỡ Rừng trồng Mỡ Rừng gỗ phục Rừng trồng Keo hồi núi đất Rừng trồng Mỡ và Mỡ Rừng trồng Keo Đất trống Rừng trồng Keo Rừng gỗ phục Rừng trồng Keo hồi núi đất Rừng trồng Mỡ và Mỡ Rừng trồng Keo Rừng trồng Keo Rừng trồng Keo Rừng gỗ phục Rừng trồng Mỡ hồi núi đất Rừng trồng Keo Rừng trồng Mỡ Đất trống Rừng trồng Keo Rừng trồng Keo Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Keo Đất trống Rừng trồng Keo Rừng trồng Mỡ Rừng gỗ phục XD XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ bản đồ 89 49 36 50 23 94 47 84 23 105 90 132 23 65 63 36 44 86 85 95 6 89 101 127 29 0 50 92 81 42 113 106 79 75 101 54 45 0 70 63 110 55 57 35 0 111 53 48 17 17 17 17 13 17 17 17 17 17 17 17 16 17 17 17 17 13 17 17 16 17 17 17 17 0 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 0 17 17 16 17 17 17 0 17 17 17 69 38 28 39 24 74 36 85 18 83 71 126 23 66 45 28 35 71 67 68 5 90 79 98 21 0 36 93 64 33 81 76 56 76 78 39 35 0 50 45 87 43 44 25 0 79 41 49 hồi núi đất TT x y 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 433 396 411 426 873 433 791 396 862 438 630 396 748 397 309 396 147 396 278 438 265 434 434 436 147 436 000 427 158 440 632 429 893 439 031 427 035 436 576 428 360 430 783 429 329 429 152 429 009 429 006 429 029 397 029 429 430 429 315 428 202 429 268 436 322 451 611 450 086 451 877 450 778 451 836 451 729 451 688 451 667 451 728 451 693 451 340 451 320 451 285 431 238 431 957 508 2436 2435 022 2435 915 2435 843 2435 756 2435 725 2435 641 2435 525 2435 505 2435 491 2435 411 2435 316 2435 316 2435 267 2435 127 2435 037 2435 026 2434 002 2434 965 2434 854 2434 827 2434 816 2434 769 2434 680 2434 595 2434 579 2434 520 2434 464 2434 415 2434 368 2434 312 2434 279 2434 122 2434 096 2434 045 2433 027 2433 974 2433 970 2433 962 2433 937 2433 905 2433 880 2433 880 2433 589 2433 567 2433 534 2432 522 2432 888 787 M lúc đo Khác thời M lúc chụp Trạng thái Ghi đếm (m3/ha) gian (tháng) ảnh (m3/ha) rừng chú Rừng trồng Keo Đất trống Rừng trồng Keo Rừng gỗ trung Đất trống bình núi đất Rừng gỗ phục Đất trống hồi núi đất Đất trống Đất trống Đất trống Rừng gỗ trung Rừng trồng Keo bình núi đất Rừng gỗ phục Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng trồng Mỡ bình núi đất Rừng gỗ trung Rừng trồng Keo bình núi đất Rừng gỗ phục Rừng trồng Mỡ hồi núi đất Rừng gỗ trung Rừng trồng Mỡ bình núi đất Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Keo Rừng trồng Mỡ Đất trống Rừng gỗ trung Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng trồng Keo hồi núi đất Rừng trồng Keo Rừng gỗ nghèo Đất trống núi đất Đất trống Đất trống Đất trống Đất trống Đất trống Đất trống Đất trống Đất trống Đất trống Đất trống Đất trống Đất trống Rừng gỗ trung Rừng trồng Keo bình núi đất XD XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ bản đồ 48 0 60 142 0 74 0 0 0 0 151 60 91 190 69 173 48 14 89 200 73 108 28 40 62 61 51 0 182 18 46 42 88 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 122 14 17 0 17 17 0 17 0 0 0 0 17 17 17 17 17 13 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 0 17 13 17 17 17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 17 17 34 0 43 136 0 75 0 0 0 0 144 43 92 183 53 169 34 15 69 193 56 84 22 31 48 43 39 0 176 19 33 30 82 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 116 10 TT x y 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 402 402 297 402 410 457 423 430 455 402 483 402 382 427 304 426 132 432 973 432 632 441 774 433 349 433 639 432 081 434 735 433 254 433 776 434 118 431 409 434 457 428 142 452 748 439 763 404 479 404 882 404 625 433 660 427 297 403 600 440 011 403 376 439 167 429 078 442 331 441 112 441 898 438 540 427 477 441 485 443 446 434 994 440 519 429 956 441 043 444 074 445 629 444 241 492 2432 2432 742 2432 739 2432 691 2432 628 2432 585 2432 568 2432 480 2432 181 2432 069 2431 016 2431 984 2431 953 2431 831 2431 699 2431 500 2431 481 2431 437 2431 417 2431 332 2431 254 2431 220 2430 209 2430 934 2430 856 2430 248 2430 233 2429 226 2429 873 2429 477 2429 446 2429 433 2429 387 2429 323 2429 313 2429 216 2429 078 2428 013 2428 966 2428 928 2428 822 2428 806 2428 750 2427 120 2427 958 2427 681 2427 672 2427 654 342 M lúc đo Khác thời M lúc chụp Trạng thái Ghi đếm (m3/ha) gian (tháng) ảnh (m3/ha) rừng chú Rừng trồng Keo Rừng trồng Keo Rừng trồng Keo Đất trống Rừng trồng Keo Rừng trồng Keo Rừng trồng Keo Rừng trồng Mỡ Rừng trồng Keo Rừng gỗ trung Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng gỗ giàu hồi núi đất Rừng gỗ phục núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng gỗ giàu bình núi đất Rừng trồng Keo núi đất Đất trống Rừng gỗ giàu Đất trống núi đất Đất trống Đất trống Rừng trồng Keo Rừng trồng Keo Đất trống Rừng gỗ trung Đất trống bình núi đất Rừng gỗ trung Rừng trồng Keo bình núi đất Rừng trồng Quế Rừng gỗ phục Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng trồng Keo bình núi đất Rừng gỗ trung Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng gỗ nghèo hồi núi đất Rừng gỗ phục núi đất Rừng trồng Keo hồi núi đất Rừng trồng Quế Rừng gỗ giàu Rừng gỗ trung núi đất Rừng trồng Quế bình núi đất XD XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng bản đồ 283 114 115 0 16 116 117 87 72 122 93 255 78 107 138 117 67 52 91 153 213 52 0 294 0 0 0 44 91 0 152 0 106 27 25 93 79 110 28 113 39 98 42 40 56 234 128 61 17 17 17 0 17 17 17 17 17 17 17 16 17 17 17 17 17 17 17 13 17 17 0 16 0 0 0 17 17 0 16 0 16 17 17 17 17 16 17 17 16 13 17 17 17 17 13 17 202 82 82 0 12 83 84 67 52 116 94 249 79 101 132 111 67 53 92 149 207 37 0 289 0 0 0 31 65 0 146 0 100 19 19 93 80 104 20 107 40 93 43 29 44 228 123 48 TT x y 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 441 444 368 440 119 434 381 434 419 441 152 441 014 437 452 426 308 432 762 440 821 444 985 438 840 438 248 440 696 433 819 438 376 428 543 439 332 442 101 442 760 442 466 438 627 440 220 435 200 439 133 428 477 428 673 439 789 426 827 440 038 440 322 435 887 443 763 441 325 440 734 439 589 426 400 429 457 436 843 429 739 437 354 437 825 424 795 438 848 425 195 427 031 439 505 787 2427 2427 106 2426 002 2426 766 2426 721 2426 625 2426 546 2426 484 2426 456 2426 451 2426 321 2425 143 2425 986 2425 925 2425 872 2425 702 2425 645 2425 511 2425 473 2425 391 2425 387 2425 348 2425 339 2425 338 2425 166 2424 015 2424 931 2424 925 2424 812 2424 781 2424 641 2424 382 2424 211 2424 210 2424 085 2423 078 2423 736 2423 720 2423 575 2423 459 2423 456 2423 256 2423 206 2423 188 2422 062 2422 937 2422 920 2422 896 890 M lúc đo Khác thời M lúc chụp Trạng thái Ghi đếm (m3/ha) gian (tháng) ảnh (m3/ha) rừng chú Rừng gỗ nghèo Rừng gỗ trung núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ giàu bình núi đất Rừng gỗ giàu núi đất Rừng gỗ trung núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ nghèo bình núi đất Rừng gỗ giàu núi đất Rừng trồng Hồi núi đất Rừng gỗ trung Rừng gỗ giàu bình núi đất Rừng gỗ trung núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng gỗ giàu hồi núi đất Rừng gỗ trung núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ giàu bình núi đất Rừng gỗ giàu núi đất Rừng gỗ giàu núi đất Rừng gỗ phục núi đất Rừng trồng Hồi hồi núi đất Rừng gỗ phục Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng trồng Keo bình núi đất Rừng gỗ trung và Muồng Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng gỗ nghèo bình núi đất Rừng trồng Hồi núi đá Rừng trồng Hồi Rừng trồng Mỡ Rừng gỗ trung Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ nghèo bình núi đất Rừng gỗ giàu núi đất Rừng trồng Keo núi đất Rừng gỗ trung Rừng trồng Keo bình núi đất Rừng trồng Keo Rừng gỗ giàu XD XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ bản đồ 99 152 163 243 331 137 137 161 85 398 18 144 255 145 121 84 279 122 174 146 149 364 256 274 75 24 97 79 151 83 109 169 76 173 100 61 87 110 106 143 107 92 228 50 163 48 106 228 17 17 17 17 16 17 17 17 17 16 17 16 17 17 17 17 17 14 16 17 17 17 17 13 17 17 17 17 17 17 17 17 16 16 16 17 17 16 17 17 17 17 17 17 17 17 13 17 93 146 157 237 325 131 131 155 79 392 14 138 248 138 115 85 273 117 168 140 143 358 250 269 76 19 97 79 144 66 103 163 76 167 94 48 69 86 100 137 101 85 221 36 157 34 83 222 núi đất TT x y 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 432 436 090 440 310 431 096 439 931 434 274 428 406 440 247 433 757 428 770 427 913 428 595 436 942 436 259 429 788 427 225 431 881 429 979 433 636 432 236 432 724 436 462 425 147 433 405 433 688 425 558 425 304 423 068 426 408 766 2422 2422 801 2422 758 2422 702 2422 552 2422 446 2422 317 2422 212 2421 177 2421 958 2421 843 2421 677 2421 631 2421 570 2421 478 2421 118 2421 088 2420 016 2420 632 2420 630 2420 351 2419 298 2419 949 2418 929 2417 518 2416 254 2415 461 2415 844 2414 805 022 M lúc đo Khác thời M lúc chụp Trạng thái Ghi đếm (m3/ha) gian (tháng) ảnh (m3/ha) rừng chú Rừng gỗ trung Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng gỗ nghèo bình núi đất Rừng gỗ phục núi đất Rừng gỗ phục hồi núi đất Rừng trồng Keo hồi núi đất Rừng gỗ trung Rừng trồng Keo bình núi đất Rừng gỗ giàu Rừng trồng Mỡ núi đất Rừng gỗ phục Rừng gỗ trung hồi núi đất Rừng gỗ trung bình núi đất Rừng trồng Keo bình núi đất Rừng trồng Lát Rừng trồng Keo Rừng trồng Keo Rừng gỗ phục Rừng gỗ giàu hồi núi đất Rừng trồng Keo núi đất Rừng gỗ trung Rừng trồng Lát bình núi đất Rừng gỗ trung Rừng gỗ phục bình núi đất Rừng trồng Hồi hồi núi đất Rừng trồng Keo Rừng trồng Keo Rừng gỗ phục Kiểm XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ Kiểm bản đồ XD chứng XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ XD bản đồ bản đồ 152 106 106 87 76 55 3 199 195 227 177 77 200 133 55 71 171 199 52 209 55 174 58 139 93 52 49 53 58 17 17 17 17 17 17 17 16 16 13 16 16 17 17 13 16 16 16 17 17 17 17 16 15 17 17 17 17 15 146 100 100 80 76 56 2 193 143 222 139 78 194 127 43 57 125 146 53 202 39 168 46 134 94 41 35 38 59 hồi núi đất Phụ lục 2: Bản đồ trữ lƣợng gỗ theo các phƣơng án Bản đồ trữ lƣợng gỗ tính từ ô vuông cơ sở 9 điểm ảnh, k=1 Bản đồ trữ lƣợng gỗ tính từ ô vuông cơ sở 9 điểm ảnh, k=5 Bản đồ trữ lƣợng gỗ tính từ ô vuông cơ sở 9 điểm ảnh, k=9 Bản đồ trữ lƣợng gỗ tính từ ô vuông cơ sở 9 điểm ảnh, k=13 Bản đồ trữ lƣợng gỗ tính từ ô vuông cơ sở 9 điểm ảnh, k=17 Bản đồ trữ lƣợng gỗ tính từ ô vuông cơ sở 9 điểm ảnh, k=21 Bản đồ trữ lƣợng gỗ tính từ ô vuông cơ sở 9 điểm ảnh, k=25 Bản đồ trữ lƣợng gỗ tính từ ô vuông cơ sở 9 điểm ảnh, k=29 Bản đồ trữ lƣợng gỗ tính từ ô vuông cơ sở 25 điểm ảnh, k=1 Bản đồ trữ lƣợng gỗ tính từ ô vuông cơ sở 25 điểm ảnh, k=5 Bản đồ trữ lƣợng gỗ tính từ ô vuông cơ sở 25 điểm ảnh, k=9 Bản đồ trữ lƣợng gỗ tính từ ô vuông cơ sở 25 điểm ảnh, k=13 Bản đồ trữ lƣợng gỗ tính từ ô vuông cơ sở 25 điểm ảnh, k=17 Bản đồ trữ lƣợng gỗ tính từ ô vuông cơ sở 25 điểm ảnh, k=21 Bản đồ trữ lƣợng gỗ tính từ ô vuông cơ sở 25 điểm ảnh, k=25 Bản đồ trữ lƣợng gỗ tính từ ô vuông cơ sở 25 điểm ảnh, k=29 Phụ lục 3: Sơ đồ ảnh SPOT-5 đã chụp lãnh thổ Việt Nam có tỷ lệ mây dƣới 20% Năm 2002, 134 cảnh Năm 2003, 794 cảnh Năm 2004, 752 cảnh Năm 2005, 478 cảnh Năm 2006, 394 cảnh Năm 2007, 292 cảnh Năm 2008, 132 cảnh Năm 2009, 278 cảnh Năm 2010, 377 cảnh Năm 2011, 367 cảnh Năm 2012, 283 cảnh Năm 2013, 324 cảnh Năm 2014, 381 cảnh Năm 2015, 126 cảnh (đến 18/4/2015) Phụ lục 4. Một số danh sách tổ hợp đặc trƣng ảnh phân loại trạng thái rừng và đất lâm nghiệp 1. Một số tổ hợp đặc trƣng ảnh cho rừng tự nhiên LRTX giàu (361 tổ hợp) Tổ hợp 1_1_1_1_1_1_1_1_2_2_2_3_3_4_4_4_2_2_3_2 1_1_1_1_1_1_1_1_2_2_2_4_4_4_4_3_3_2_3_3 1_1_1_1_1_1_1_1_2_2_4_3_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_2_3_2_4_4_4_4_3_3_2_3_3 1_1_1_1_1_1_1_1_3_3_1_3_4_4_4_4_1_1_3_2 Tổ hợp 1_1_1_1_2_1_3_2_1_2_1_1_4_4_4_4_3_2_4_4 1_1_1_1_2_1_3_3_3_3_3_4_3_3_1_1_2_2_4_3 1_1_1_1_2_1_4_4_2_3_3_4_3_4_1_1_3_2_4_4 1_1_1_1_2_2_1_2_4_4_4_3_1_2_2_2_1_1_3_4 1_1_1_1_2_2_2_1_2_2_2_3_4_3_4_3_3_2_4_3 Tổ hợp 1_1_1_1_2_2_4_3_2_3_3_4_3_3_1_1_3_3_4_4 1_1_1_1_2_2_4_3_3_3_1_3_3_3_3_2_3_3_4_4 1_1_1_1_2_2_4_3_3_3_3_3_2_2_2_1_3_3_4_4 1_1_1_1_2_2_4_4_1_1_1_1_4_4_3_3_3_3_4_4 1_1_1_1_2_2_4_4_1_1_1_2_4_4_4_2_4_3_4_4 Tổ hợp 1_1_4_1_1_1_3_2_3_3_2_3_3_3_2_2_2_2_4_4 1_1_4_2_1_1_3_2_1_2_1_1_4_4_4_4_3_2_4_4 1_1_4_2_1_1_3_3_2_2_1_1_4_4_4_3_2_2_4_4 1_1_4_2_1_1_4_2_1_2_1_1_4_4_4_4_3_3_4_4 1_1_4_2_2_2_3_4_1_2_1_2_3_2_4_2_4_3_4_4 ... 2. Một số tổ hợp đặc trƣng ảnh cho rừng tự nhiên LRTX trung bình (1.168 tổ hợp) Tổ hợp Tổ hợp 1_1_1_1_1_1_1_1_1_2_1_1_4_4_4_4_2_1_1_1 1_1_1_1_2_2_4_2_1_2_1_2_4_3_4_4_4_3_4_4 1_1_1_1_1_1_1_1_1_2_1_4_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_2_2_4_2_1_2_2_2_3_3_3_2_4_3_4_4 1_1_1_1_1_1_1_1_1_2_2_3_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_2_2_4_2_1_2_2_3_4_4_3_3_2_2_3_2 1_1_1_1_1_1_1_1_2_2_1_1_4_4_3_3_1_1_2_1 1_1_1_1_2_2_4_2_1_2_4_2_3_4_3_4_2_2_2_1 1_1_1_1_1_1_1_1_2_2_3_2_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_2_2_4_2_2_2_3_2_3_4_1_2_4_2_4_4 Tổ hợp 1_1_2_1_2_2_1_2_1_1_1_1_4_4_4_4_2_2_1_1 1_1_2_1_2_2_2_2_2_1_1_1_4_4_4_4_2_2_2_2 1_1_2_1_2_2_2_2_4_4_3_4_2_2_2_1_1_1_4_4 1_1_2_1_2_2_2_2_4_4_3_4_2_3_1_1_2_1_4_3 1_1_2_1_2_2_2_2_4_4_4_4_2_3_1_1_1_1_3_4 Tổ hợp 1_1_4_2_2_2_3_2_3_3_3_4_2_1_2_1_3_3_4_4 1_1_4_2_2_2_3_2_3_4_4_3_1_1_1_1_3_2_4_4 1_1_4_2_2_2_3_3_2_3_2_3_2_3_3_2_3_2_4_4 1_1_4_2_2_2_4_2_2_3_2_3_2_1_1_2_4_3_4_4 1_1_4_2_2_2_4_2_3_3_2_2_3_3_2_3_3_3_4_4 … 3. Một số tổ hợp đặc trƣng ảnh cho rừng tự nhiên LRTX nghèo (2.896 tổ hợp) Tổ hợp 1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_4_3_1_2_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_2_4_4_4_4_2_2_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_3_2_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_1_2_1_3_4_4_4_4_2_1_2_1 1_1_1_1_1_1_1_1_1_2_4_2_3_3_4_4_2_2_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_1_3_2_1_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_1_4_1_3_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_2_1_1_1_4_4_4_3_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_2_2_1_1_4_4_3_3_1_1_2_2 1_1_1_1_1_1_1_1_2_2_1_4_3_3_4_3_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_2_2_2_2_4_4_4_3_2_2_3_3 Tổ hợp 1_1_1_1_4_3_4_4_1_2_3_3_2_2_2_1_4_4_4_4 1_1_1_1_4_3_4_4_1_2_3_4_1_1_1_1_4_4_4_4 1_1_1_1_4_3_4_4_1_2_4_3_1_1_1_1_4_4_4_4 1_1_1_1_4_3_4_4_1_2_4_3_1_2_2_1_4_3_3_2 1_1_1_1_4_3_4_4_1_3_3_1_2_3_3_3_2_1_1_1 1_1_1_1_4_3_4_4_2_2_1_2_2_1_3_2_4_4_4_4 1_1_1_1_4_3_4_4_2_2_2_2_1_2_1_1_4_4_4_4 1_1_1_1_4_3_4_4_2_2_3_3_1_1_1_1_4_3_4_4 1_1_1_1_4_3_4_4_2_2_3_3_2_1_2_1_4_4_4_4 1_1_1_1_4_3_4_4_2_2_3_4_1_1_2_1_4_4_4_4 1_1_1_1_4_3_4_4_2_2_4_4_1_2_1_1_4_4_4_4 Tổ hợp 1_1_3_2_3_3_3_3_3_4_1_4_1_1_3_1_2_2_3_3 1_1_3_2_3_3_3_3_3_4_2_4_1_1_3_1_3_2_4_3 1_1_3_2_3_3_4_2_2_3_1_1_1_1_3_3_3_3_4_4 1_1_3_2_3_3_4_3_2_2_3_3_2_3_1_1_4_4_4_4 1_1_3_2_3_3_4_3_2_3_3_3_1_1_1_1_4_3_4_4 1_1_3_2_3_3_4_3_2_3_4_3_2_2_1_2_4_3_4_4 1_1_3_2_3_3_4_3_2_3_4_4_1_1_1_1_4_4_4_4 1_1_3_2_3_3_4_3_3_2_2_2_2_2_1_2_3_3_3_3 1_1_3_2_3_3_4_3_3_3_1_3_1_1_3_2_3_3_4_4 1_1_3_2_3_3_4_3_3_3_2_2_1_1_2_2_4_3_4_4 1_1_3_2_3_3_4_3_3_4_3_4_1_1_2_1_3_3_4_4 Tổ hợp 2_2_3_3_3_3_3_3_2_2_2_2_3_2_2_3_3_4_4_4 2_2_3_3_3_3_3_3_2_2_3_3_2_2_2_2_3_3_3_3 2_2_3_3_3_3_3_3_2_2_3_4_1_1_1_1_4_4_4_4 2_2_3_3_3_3_3_3_3_2_3_2_2_1_3_2_4_4_4_4 2_2_3_3_3_3_3_3_3_3_2_1_2_1_2_3_2_3_2_2 2_2_3_3_3_3_3_4_3_3_2_4_2_1_3_1_3_3_4_4 2_2_3_3_3_3_4_3_1_2_3_4_2_2_2_3_3_3_2_2 2_2_3_3_3_3_4_3_2_2_2_3_1_1_2_1_4_3_4_4 2_2_3_3_3_3_4_3_2_3_2_2_2_2_3_2_3_3_4_4 2_2_3_3_3_3_4_3_3_2_3_2_2_1_2_2_3_3_4_4 2_2_3_3_4_3_2_3_4_4_2_4_1_1_3_1_3_3_3_3 … ... 4. Một số tổ hợp đặc trƣng ảnh cho rừng tự nhiên LRTX nghèo kiệt (614 tổ hợp) Tổ hợp Tổ hợp 1_1_1_1_1_1_1_1_2_4_2_4_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_3_3_2_2_4_3_2_2_2_1_3_2_3_3_3_2_2_2 1_1_1_1_1_1_1_1_3_2_2_3_4_4_4_3_2_2_3_2 1_1_3_3_2_3_2_2_3_3_3_3_2_2_2_2_3_3_3_3 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_2_2_4_4_4_3_1_1_1_1 1_1_3_3_3_2_4_3_2_2_2_1_3_3_3_3_4_3_4_4 1_1_1_1_1_1_2_1_2_1_1_2_4_4_2_4_1_1_1_1 1_1_3_3_3_3_4_4_1_1_1_2_3_3_1_2_3_3_3_3 1_1_1_1_1_1_2_1_2_2_1_1_4_4_3_4_2_2_3_2 1_1_3_3_3_3_4_4_1_2_3_3_1_1_2_1_4_3_3_4 1_1_1_1_1_1_2_1_2_4_1_1_4_4_4_2_1_1_2_2 1_1_3_3_4_3_4_2_1_1_2_2_1_2_2_3_4_4_3_3 1_1_1_1_1_1_2_1_3_2_1_3_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_4_1_1_1_3_2_3_2_2_4_4_3_4_2_2_2_2_2 1_1_1_1_1_1_2_1_4_3_4_4_4_4_2_4_1_1_1_1 1_1_4_1_1_1_3_2_3_4_4_3_3_3_1_3_1_1_3_2 1_1_1_1_1_1_2_1_4_4_4_3_4_4_3_2_1_1_3_2 1_1_4_2_1_1_1_1_2_3_1_4_4_4_4_4_1_1_2_1 1_1_1_1_1_1_2_1_4_4_4_4_3_4_1_3_1_1_2_1 1_1_4_2_1_1_1_1_3_4_4_2_3_3_3_3_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_2_2_3_3_3_4_3_4_2_1_1_1_3_3 1_1_4_2_1_1_1_1_4_3_3_4_4_4_4_3_1_1_2_2 1_1_1_1_1_1_3_1_4_3_1_2_4_4_3_4_2_1_4_3 1_1_4_2_1_1_1_2_3_3_4_2_4_4_3_3_1_1_2_2 … Tổ hợp 2_2_2_2_3_3_3_3_2_2_3_3_1_2_1_1_4_4_4_4 2_2_2_2_3_3_3_3_2_3_2_4_1_1_2_1_4_3_4_3 2_2_2_2_3_3_4_4_1_1_2_4_2_2_3_1_4_3_3_3 2_2_2_2_3_3_4_4_2_3_2_4_2_1_3_1_4_3_3_3 2_2_2_2_3_4_3_3_3_3_3_4_1_1_3_2_3_3_3_3 2_2_2_3_2_1_1_1_3_4_2_1_3_4_4_4_1_1_1_1 2_2_2_3_2_2_2_3_1_1_1_1_4_4_3_3_3_2_2_2 2_2_2_3_2_2_3_3_1_1_1_3_4_4_4_3_2_1_1_1 2_2_2_3_3_2_3_1_1_1_1_1_4_4_4_4_2_2_1_1 2_2_2_3_3_3_2_3_3_2_3_3_1_2_3_1_3_3_2_2 2_2_2_3_3_3_4_3_3_2_2_1_2_2_2_3_4_4_4_4 2_2_2_3_3_3_4_4_2_3_3_3_1_1_2_2_3_3_3_4 Tổ hợp 3_3_2_2_4_4_3_4_3_3_2_4_1_1_3_1_3_3_4_3 3_3_2_2_4_4_3_4_3_4_1_4_1_1_3_1_3_2_3_3 3_3_2_2_4_4_4_3_2_2_4_3_1_2_2_2_4_4_3_4 3_3_2_2_4_4_4_4_1_2_2_3_2_1_2_2_4_4_4_4 3_3_2_2_4_4_4_4_2_2_2_1_1_1_3_2_4_4_3_3 3_3_2_3_2_3_3_4_4_3_3_4_1_1_1_1_3_3_4_4 3_3_2_3_3_3_3_3_2_1_3_1_3_3_2_3_4_4_3_3 3_3_2_3_3_3_3_4_1_2_2_1_3_3_3_2_4_4_3_3 3_3_2_3_4_4_1_4_3_4_1_4_1_1_4_1_2_2_1_1 3_3_2_3_4_4_2_4_3_4_2_4_1_1_4_1_4_4_3_4 3_3_2_4_3_3_1_3_2_3_3_3_2_2_4_4_3_2_1_2 3_3_3_1_1_1_4_1_1_2_2_2_4_4_1_4_2_2_3_2 5. Một số tổ hợp đặc trƣng ảnh cho rừng tự nhiên LRTX phục hồi (11.713 tổ hợp) Tổ hợp Tổ hợp 1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_4_4_1_2_1_1 1_1_4_1_1_1_1_1_3_3_3_2_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_1_2_2_1_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_4_1_1_1_1_1_3_4_2_3_3_3_4_3_2_1_3_3 1_1_1_1_1_1_1_1_1_2_4_1_4_4_4_4_2_2_1_1 1_1_4_1_1_1_1_1_3_4_2_3_4_3_3_3_2_1_3_2 1_1_1_1_1_1_1_1_2_2_1_2_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_4_1_1_1_1_1_4_2_3_3_4_4_4_4_1_1_2_1 1_1_1_1_1_1_1_1_2_2_1_3_4_4_4_4_2_2_2_2 1_1_4_1_1_1_1_1_4_3_3_4_3_3_3_2_1_1_2_1 1_1_1_1_1_1_1_1_2_3_2_1_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_4_1_1_1_1_1_4_4_2_3_4_4_3_4_1_1_3_2 1_1_1_1_1_1_1_1_2_3_2_3_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_4_1_1_1_1_1_4_4_2_4_3_3_4_3_1_1_3_2 1_1_1_1_1_1_1_1_2_3_2_4_4_4_4_2_2_2_3_3 1_1_4_1_1_1_1_1_4_4_3_3_4_4_4_4_1_1_2_2 1_1_1_1_1_1_1_1_2_4_1_3_3_3_4_4_3_2_4_3 1_1_4_1_1_1_1_1_4_4_3_4_4_4_3_3_1_1_3_1 1_1_1_1_1_1_1_1_3_2_1_3_4_3_4_4_1_1_1_1 1_1_4_1_1_1_1_1_4_4_3_4_4_4_4_4_1_1_2_1 1_1_1_1_1_1_1_1_3_2_2_4_4_4_4_4_2_2_3_2 1_1_4_1_1_1_1_1_4_4_4_4_4_4_1_4_1_1_1_1 Tổ hợp 2_2_3_2_1_1_3_2_4_4_3_4_2_2_1_1_2_2_4_4 2_2_3_2_1_1_3_2_4_4_3_4_2_2_2_1_2_2_4_4 2_2_3_2_1_1_3_2_4_4_3_4_3_3_2_1_1_2_4_3 2_2_3_2_1_1_3_3_3_3_4_2_2_2_1_2_2_2_3_3 2_2_3_2_1_1_3_3_4_4_2_4_2_2_2_2_1_1_3_3 2_2_3_2_1_1_3_3_4_4_4_4_2_2_1_1_2_2_4_4 2_2_3_2_1_1_3_3_4_4_4_4_3_3_1_1_2_2_4_4 2_2_3_2_1_1_4_2_3_3_3_3_4_3_1_2_2_2_4_4 2_2_3_2_1_1_4_3_3_3_3_3_3_3_1_2_2_2_4_4 2_2_3_2_1_1_4_3_3_3_4_3_3_2_1_2_1_2_3_3 2_2_3_2_1_2_1_1_3_4_4_4_3_1_4_2_1_1_1_1 Tổ hợp 3_3_2_4_4_4_1_4_2_2_1_4_2_2_3_1_4_4_3_4 3_3_2_4_4_4_2_3_1_1_4_1_4_4_4_4_2_2_1_1 3_3_2_4_4_4_2_4_1_1_2_1_4_4_2_4_4_4_3_4 3_3_2_4_4_4_3_1_1_3_3_1_2_2_3_3_3_4_2_2 3_3_2_4_4_4_3_2_1_1_1_2_2_2_3_3_4_3_2_1 3_3_2_4_4_4_3_2_1_1_1_2_4_4_3_3_4_4_4_3 3_3_2_4_4_4_3_3_2_2_2_3_1_1_2_1_4_4_4_4 3_3_2_4_4_4_3_4_1_1_1_1_3_4_4_4_4_4_2_2 3_3_2_4_4_4_3_4_1_2_2_4_1_2_3_1_3_3_1_1 3_3_2_4_4_4_3_4_2_1_4_4_1_1_2_1_4_4_3_4 3_3_2_4_4_4_4_3_1_1_4_1_2_3_3_4_3_3_1_1 … 6. Danh sách tổ hợp đặc trƣng ảnh cho rừng tự nhiên hỗn giao (20 tổ hợp) Tổ hợp 1_1_1_1_2_2_4_2_1_2_1_2_4_4_3_3_4_3_4_4 1_1_2_1_1_1_2_1_3_3_2_3_4_3_3_3_2_2_4_3 1_1_2_1_1_1_2_1_3_4_2_3_4_4_3_3_1_1_3_3 1_1_2_1_2_2_4_4_2_3_3_3_2_2_1_1_3_3_4_4 1_1_3_1_2_2_3_3_3_4_3_3_2_2_1_1_3_2_4_4 1_1_3_2_1_1_2_1_4_4_4_4_2_3_1_2_1_1_3_2 1_1_3_2_1_1_3_2_4_4_3_4_2_2_1_1_2_2_4_4 1_1_4_2_1_1_3_2_3_4_3_3_3_3_2_2_2_2_4_4 1_1_4_2_2_2_3_2_2_3_2_3_3_3_3_2_3_2_4_4 2_1_3_2_2_2_3_3_3_3_2_3_2_2_2_1_3_2_4_4 2_2_1_1_1_1_1_1_4_4_3_3_4_4_4_4_1_1_1_1 2_2_2_2_2_2_4_3_3_3_3_3_2_2_2_2_3_3_4_4 2_2_3_2_2_2_3_3_3_3_3_3_2_2_2_2_3_3_4_4 2_2_3_2_2_2_3_3_3_4_3_3_2_2_2_1_3_2_4_4 3_2_3_3_2_2_3_3_3_3_2_3_2_2_2_2_3_2_4_4 3_2_4_3_1_1_1_1_4_4_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1 3_3_3_3_3_3_4_4_3_4_3_3_1_1_1_1_3_3_4_4 3_3_3_3_4_4_4_4_3_4_4_4_1_1_1_1_4_4_4_4 4_4_3_4_4_4_4_4_2_2_3_2_1_1_1_2_4_4_4_4 4_4_4_3_4_4_4_4_3_3_4_4_1_1_1_1_4_4_4_4 7. Một số danh sách tổ hợp đặc trƣng ảnh cho rừng tự nhiên hỗn giao gỗ tre nứa (6.791 tổ hợp) Tổ hợp Tổ hợp 1_1_1_1_1_1_1_1_2_2_1_2_4_3_4_3_2_2_2_2 1_1_4_2_2_2_2_1_2_3_1_3_3_3_3_3_3_2_3_2 1_1_1_1_1_1_1_1_2_4_1_1_4_4_4_4_1_1_3_2 1_1_4_2_2_2_2_1_2_3_1_4_2_2_2_2_3_2_3_2 1_1_1_1_1_1_1_1_2_4_4_4_3_3_3_3_2_1_2_1 1_1_4_2_2_2_2_1_3_4_3_4_2_2_2_2_3_2_4_3 1_1_1_1_1_1_1_1_3_3_1_1_4_3_4_4_2_2_2_2 1_1_4_2_2_2_2_2_2_3_1_2_3_3_4_3_2_2_2_2 1_1_1_1_1_1_1_1_3_3_2_3_4_4_4_4_1_1_3_1 1_1_4_2_2_2_2_2_2_3_2_3_2_2_3_2_4_3_4_4 1_1_1_1_1_1_1_1_3_4_1_2_4_4_4_4_1_1_3_3 1_1_4_2_2_2_2_4_3_4_4_4_2_1_1_1_3_2_3_4 … Tổ hợp 2_2_3_2_2_3_4_3_3_4_3_3_2_1_2_1_2_2_4_4 2_2_3_2_2_3_4_3_4_4_4_4_1_1_1_1_3_3_4_4 2_2_3_2_2_3_4_4_2_3_4_3_2_1_1_1_4_3_4_4 2_2_3_2_2_3_4_4_3_3_4_3_1_1_1_1_3_3_4_4 2_2_3_2_3_2_3_2_1_1_1_1_3_4_4_4_3_1_1_1 2_2_3_2_3_2_3_3_4_3_2_2_1_2_1_1_1_2_1_1 Tổ hợp 3_3_3_2_2_2_3_2_4_4_2_3_2_2_2_3_2_2_4_3 3_3_3_2_2_2_3_3_2_2_2_1_2_2_2_3_3_2_3_3 3_3_3_2_2_2_3_3_3_3_3_2_2_2_2_2_3_3_4_4 3_3_3_2_2_2_4_3_1_1_1_1_4_4_3_3_2_2_2_1 3_3_3_2_2_2_4_3_3_2_3_2_1_3_1_3_3_2_3_3 3_3_3_2_2_2_4_3_4_4_2_3_1_1_1_1_3_3_4_4 8. Một số tổ hợp đặc trƣng ảnh cho rừng tự nhiên hỗn giao tre nứa gỗ (2.268 tổ hợp) Tổ hợp Tổ hợp 1_1_1_1_1_1_1_1_2_4_3_1_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_4_3_2_1_2_1_1_2_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_3_2_3_3_4_4_4_3_1_1_1_1 1_1_4_3_2_1_2_1_3_4_2_2_4_3_3_3_2_1_4_3 1_1_1_1_1_1_1_1_4_3_4_2_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_4_3_2_1_2_1_3_4_2_3_2_3_3_3_2_2_4_3 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_1_2_4_3_4_4_1_1_2_1 1_1_4_3_2_1_2_1_3_4_2_3_4_3_3_3_2_1_4_3 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_3_3_4_4_2_2_1_1_1_1 1_1_4_3_2_1_2_1_3_4_3_4_2_2_1_3_3_2_4_2 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_3_4_3_3_3_3_1_1_2_2 1_1_4_3_2_1_2_1_3_4_3_4_3_3_1_2_2_2_4_3 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_3_4_4_4_4_3_1_1_1_1 1_1_4_3_2_1_2_1_4_4_2_3_4_3_3_3_2_1_4_3 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_4_4_3_3_2_3_1_1_3_2 1_1_4_3_2_1_2_2_3_3_1_2_3_3_3_2_2_2_3_3 Tổ hợp 2_2_3_2_1_1_1_1_4_2_3_4_4_4_4_4_1_1_1_1 2_2_3_2_1_1_1_1_4_4_3_1_4_4_4_4_1_1_1_1 2_2_3_2_1_1_1_1_4_4_3_3_3_2_3_2_1_1_3_3 2_2_3_2_1_1_1_1_4_4_4_4_2_3_3_3_1_1_1_1 2_2_3_2_1_1_1_1_4_4_4_4_3_3_2_1_1_1_2_2 2_2_3_2_1_1_1_2_4_4_2_1_3_3_3_2_1_1_2_2 2_2_3_2_1_1_1_2_4_4_2_3_4_4_4_3_1_1_2_2 2_2_3_2_1_1_2_2_2_3_1_2_4_3_4_3_2_2_4_3 Tổ hợp 3_3_2_2_1_1_1_1_4_4_4_4_4_3_2_2_1_1_2_2 3_3_2_2_1_1_1_2_4_4_4_3_2_2_1_1_1_1_3_4 3_3_2_2_1_1_3_2_2_2_2_1_3_3_3_3_2_2_4_4 3_3_2_2_1_1_3_2_3_2_1_2_4_4_3_3_2_2_4_4 3_3_2_2_1_2_1_1_4_4_2_1_3_3_3_4_1_1_2_2 3_3_2_2_1_2_1_1_4_4_4_4_2_1_2_2_1_1_2_3 3_3_2_2_1_2_1_1_4_4_4_4_3_2_2_3_1_1_2_3 3_3_2_2_1_2_1_2_4_4_4_4_3_2_2_2_1_1_3_4 9. Một số tổ hợp đặc trƣng ảnh cho rừng tự nhiên hỗn giao gỗ cọ (495 tổ hợp) Tổ hợp 1_1_1_1_1_1_1_1_3_3_2_3_4_4_4_3_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_2_2_2_2_2_1_4_4_3_3_2_1_2_2 1_1_2_1_1_2_1_1_4_3_3_3_2_1_4_2_1_1_2_2 1_1_2_1_2_2_2_3_1_2_1_3_4_4_4_3_2_2_1_1 1_1_2_2_1_1_2_3_2_4_2_2_3_3_2_2_1_1_2_2 1_1_3_1_1_1_1_1_3_4_4_2_3_3_4_4_1_1_1_1 1_1_3_1_1_1_1_1_4_3_3_2_4_3_3_3_1_1_2_2 1_1_3_1_1_1_1_1_4_4_3_4_4_4_3_4_1_1_2_1 1_1_3_1_1_1_2_2_3_3_2_2_3_3_3_3_2_2_3_2 1_1_3_2_1_1_2_1_4_3_3_4_4_4_3_3_1_1_1_1 1_1_3_2_3_2_3_3_1_2_1_3_1_2_2_1_3_2_3_2 Tổ hợp 2_2_4_2_1_1_1_1_4_4_4_1_4_2_4_4_1_1_1_1 2_2_4_2_1_1_2_1_4_3_4_3_2_2_2_2_1_1_1_1 2_2_4_2_2_3_3_2_4_4_4_3_1_1_1_2_2_2_3_3 2_2_4_2_2_3_3_3_3_4_2_4_2_1_3_2_3_3_3_3 2_2_4_3_1_1_1_1_3_4_2_3_3_3_2_3_1_1_1_1 2_2_4_3_2_2_2_2_1_1_1_1_3_4_3_4_2_3_2_2 2_2_4_3_2_2_3_4_3_4_2_1_4_3_3_2_1_1_2_2 2_2_4_3_2_2_4_2_2_2_3_1_3_3_2_4_2_2_2_2 2_2_4_3_3_2_4_3_1_2_2_1_3_3_3_4_3_2_2_2 2_2_4_3_3_3_4_3_1_2_1_1_3_2_3_2_4_4_4_3 2_2_4_3_3_3_4_4_2_2_3_1_2_3_2_4_2_2_2_2 Tổ hợp 3_3_3_2_1_1_3_2_1_3_1_1_4_4_4_3_1_1_3_2 3_3_3_2_1_2_1_2_3_2_4_1_3_3_4_4_1_1_1_1 3_3_3_2_1_2_2_1_2_2_2_3_4_3_2_4_2_2_2_1 3_3_3_2_2_2_2_2_3_2_3_2_3_3_3_3_3_3_3_3 3_3_3_2_2_2_3_2_1_2_1_1_3_2_3_4_3_3_3_3 3_3_3_2_2_2_3_2_3_2_1_2_3_3_3_4_2_2_3_2 3_3_3_2_2_2_3_3_4_3_3_3_2_1_1_2_2_2_3_3 3_3_3_2_2_2_4_3_2_3_3_3_2_2_1_1_2_2_3_3 3_3_3_2_2_3_1_1_1_1_2_4_3_3_4_3_2_2_1_1 3_3_3_2_2_3_3_1_2_1_2_1_4_3_4_4_1_1_1_1 3_3_3_2_2_3_3_3_3_3_2_4_2_1_2_1_3_3_4_4 Tổ hợp 4_3_4_3_4_4_4_3_4_4_1_3_1_1_1_2_3_3_4_4 4_3_4_4_1_1_2_1_2_4_1_1_4_4_4_4_1_1_2_2 4_3_4_4_2_2_3_3_3_4_1_1_2_2_3_4_1_1_2_2 4_3_4_4_2_2_3_4_3_1_1_1_4_4_4_4_1_2_1_2 4_3_4_4_3_3_4_4_2_2_4_2_1_2_2_2_3_2_3_3 4_3_4_4_4_3_4_2_2_2_1_2_1_2_3_4_1_1_1_1 4_3_4_4_4_3_4_4_1_1_4_1_3_3_3_4_3_3_2_2 4_3_4_4_4_4_1_2_4_4_2_1_1_1_3_3_1_1_1_1 4_4_1_1_1_1_3_1_4_4_1_2_4_4_3_4_1_1_1_1 4_4_1_1_3_4_4_3_1_1_2_3_3_2_3_3_2_3_2_1 4_4_1_1_4_4_1_2_2_1_4_1_1_2_1_3_4_4_1_2 … 10. Một số tổ hợp đặc trƣng ảnh cho rừng tự nhiên tre nứa (1.384 tổ hợp) Tổ hợp 1_1_1_1_1_1_1_1_2_2_2_2_4_4_4_4_2_2_2_2 1_1_1_1_1_1_1_1_4_2_2_1_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_3_2_4_4_4_2_1_1_2_2 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_3_4_4_4_3_2_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_3_4_4_4_3_2_1_1_2_1 1_1_1_1_1_1_2_1_2_3_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_2_1_4_4_2_3_3_3_2_3_2_1_2_2 1_1_1_1_1_1_2_2_1_3_2_1_4_3_4_4_2_2_2_2 1_1_1_1_1_1_2_2_2_3_2_1_4_4_3_4_1_1_2_2 1_1_1_1_1_1_2_2_2_3_2_3_3_4_2_2_2_1_3_2 Tổ hợp 2_2_2_3_2_2_2_2_1_2_1_1_4_4_4_4_2_2_1_2 2_2_2_3_2_2_2_2_4_3_4_4_3_3_2_1_1_1_2_1 2_2_2_3_3_2_3_4_3_3_1_3_2_2_2_1_3_3_4_4 2_2_2_3_3_3_1_2_4_4_4_4_2_1_3_1_2_1_1_2 2_2_2_3_3_3_2_1_3_2_4_1_3_3_3_3_1_2_1_1 2_2_2_3_3_3_2_2_2_2_1_2_4_3_4_3_3_3_3_2 2_2_2_3_3_3_3_2_1_1_2_2_4_3_3_4_3_3_3_3 2_2_2_3_3_3_3_3_3_2_2_3_1_1_3_2_4_3_3_3 2_2_2_3_4_3_3_4_3_2_3_4_1_2_1_1_4_3_3_3 2_2_2_3_4_4_4_4_1_2_1_4_1_1_3_1_3_2_1_1 Tổ hợp 3_2_4_3_3_2_1_2_4_4_4_1_3_3_4_3_1_1_1_2 3_2_4_3_3_2_2_1_2_4_3_4_1_1_2_2_2_1_2_1 3_2_4_3_3_2_2_2_4_4_2_3_1_2_3_1_2_2_3_2 3_2_4_3_3_2_3_3_3_3_1_3_1_1_1_1_3_2_3_3 3_2_4_3_3_2_3_3_3_4_4_3_2_2_2_2_3_3_3_4 3_2_4_3_3_2_3_4_4_3_4_4_1_1_1_1_3_2_4_4 3_2_4_3_3_2_4_3_2_2_2_2_3_3_2_2_3_2_4_3 3_2_4_3_3_3_1_3_4_4_4_3_2_1_3_1_2_1_2_2 3_2_4_3_3_3_2_3_2_2_2_2_2_2_2_3_3_3_2_3 3_2_4_3_3_3_3_2_2_3_2_2_2_2_3_3_3_2_2_2 Tổ hợp 4_3_3_3_3_3_1_3_2_1_1_1_2_3_3_2_3_4_2_2 4_3_3_3_3_3_2_2_3_2_2_2_3_3_2_2_2_4_3_3 4_3_3_3_3_3_2_2_3_3_2_4_2_2_3_3_3_2_2_3 4_3_3_3_3_3_2_3_2_2_2_2_3_2_3_2_3_3_4_4 4_3_3_3_3_3_3_3_3_4_4_4_2_2_1_1_3_1_3_3 4_3_3_3_3_3_4_4_3_3_4_3_1_1_1_2_3_3_3_3 4_3_3_3_4_4_3_4_3_4_2_4_1_1_3_1_3_3_4_4 4_3_3_4_2_2_1_2_3_2_2_2_3_4_3_3_1_2_1_2 4_3_3_4_2_2_2_2_1_2_2_1_4_3_4_3_2_3_2_2 4_3_3_4_3_2_2_1_4_3_4_2_1_4_1_3_1_1_1_2 … 11. Một số tổ hợp đặc trƣng ảnh cho các loại rừng trồng (3.348 tổ hợp) Tổ hợp Tổ hợp 1_1_1_1_1_1_1_1_1_4_2_3_4_4_4_4_1_1_1_1 2_2_4_3_2_1_2_1_4_4_3_4_2_3_3_3_1_1_3_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_2_1_1_4_4_3_4_1_2_1_1 2_2_4_3_2_1_2_2_2_2_3_1_4_4_3_4_1_2_2_2 1_1_1_1_1_1_1_2_3_2_1_4_4_3_4_1_1_1_1_1 2_2_4_3_2_1_2_2_3_2_1_2_2_4_1_3_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_2_4_4_1_1_3_2_4_3_1_1_1_2 2_2_4_3_2_1_2_2_4_1_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_3_4_4_4_4_2_2_3_1_1_1_1_2 2_2_4_3_2_1_2_2_4_3_3_2_4_4_2_1_1_2_2_3 1_1_1_1_1_1_2_1_2_2_1_1_4_4_4_4_1_1_2_1 2_2_4_3_2_1_2_3_4_4_4_3_3_3_1_1_1_1_3_3 1_1_1_1_1_1_2_1_2_2_1_2_4_4_4_4_1_1_1_1 2_2_4_3_2_1_3_2_3_4_2_2_3_4_2_3_2_1_4_3 1_1_1_1_1_1_2_1_4_4_3_3_4_4_4_4_1_1_2_1 2_2_4_3_2_1_3_3_3_3_1_2_4_4_4_2_1_1_2_1 1_1_1_1_1_1_2_2_3_3_1_3_4_4_3_1_1_1_2_2 2_2_4_3_2_1_4_4_3_4_3_4_2_3_1_1_2_1_2_2 1_1_1_1_1_1_3_1_1_3_2_1_4_4_3_4_1_1_2_2 2_2_4_3_2_2_1_1_4_3_4_2_3_3_2_2_1_2_1_2 … Tổ hợp 3_3_3_4_3_3_4_3_1_1_1_2_2_3_3_3_4_4_3_3 3_3_3_4_3_3_4_4_3_3_3_4_3_2_1_1_2_3_3_3 3_3_3_4_3_4_4_4_2_2_3_4_2_1_1_2_3_4_3_3 3_3_3_4_4_3_2_3_3_2_4_3_1_1_1_2_3_3_3_3 3_3_3_4_4_3_4_3_2_2_1_1_1_1_3_3_2_2_2_2 3_3_3_4_4_3_4_4_1_1_1_1_3_3_3_4_4_4_2_2 3_3_3_4_4_4_1_2_2_2_1_2_1_1_3_3_4_3_2_2 3_3_3_4_4_4_1_3_1_1_2_2_2_3_4_2_4_4_2_3 3_3_3_4_4_4_1_3_3_3_1_1_2_2_4_4_2_2_1_1 3_3_3_4_4_4_2_3_1_1_2_2_2_2_4_2_4_4_3_4 Tổ hợp 4_4_1_4_4_4_4_4_1_3_4_4_1_2_1_3_4_4_1_2 4_4_1_4_4_4_4_4_2_2_4_1_1_1_1_2_4_4_3_3 4_4_1_4_4_4_4_4_2_3_4_4_1_1_1_1_4_4_3_3 4_4_1_4_4_4_4_4_2_4_4_4_1_1_1_1_4_4_3_3 4_4_1_4_4_4_4_4_4_4_1_4_1_1_3_2_4_4_3_2 4_4_2_1_1_1_2_1_1_1_1_3_4_4_4_4_1_1_1_1 4_4_2_1_1_2_2_1_2_3_1_1_4_3_4_4_1_1_1_1 4_4_2_1_4_3_4_4_3_2_4_4_1_1_2_1_3_3_3_3 4_4_2_1_4_3_4_4_3_3_4_3_1_1_1_2_4_4_4_4 4_4_2_2_1_1_2_1_2_2_3_2_4_4_4_4_1_1_1_1 12. Một số tổ hợp đặc trƣng ảnh cho rừng trồng Mỡ (7.201 tổ hợp) Tổ hợp 1_1_1_1_1_1_1_1_1_2_2_1_4_4_3_4_2_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_2_1_2_3_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_2_4_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_3_4_1_1_4_4_3_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_3_4_2_4_3_3_4_3_1_2_2_2 1_1_1_1_1_1_1_1_4_2_4_2_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_3_2_4_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_1_2_4_4_3_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_1_2_4_4_4_3_1_1_2_2 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_1_2_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_1_3_4_4_3_3_1_1_2_1 Tổ hợp 2_2_3_1_1_1_1_1_4_4_4_1_4_4_2_4_1_1_1_1 2_2_3_1_1_1_1_1_4_4_4_1_4_4_3_4_1_1_1_1 2_2_3_1_1_1_1_1_4_4_4_2_4_3_3_4_1_1_1_1 2_2_3_1_1_1_1_1_4_4_4_2_4_4_2_4_1_1_1_1 2_2_3_1_1_1_1_1_4_4_4_3_4_4_4_4_1_1_1_1 2_2_3_1_1_1_1_1_4_4_4_4_2_1_2_1_1_1_3_2 2_2_3_1_1_1_1_1_4_4_4_4_2_2_3_3_1_1_2_1 2_2_3_1_1_1_1_1_4_4_4_4_2_2_4_2_1_2_2_2 2_2_3_1_1_1_1_1_4_4_4_4_4_4_4_3_1_1_1_1 2_2_3_1_1_1_1_1_4_4_4_4_4_4_4_4_1_1_1_1 2_2_3_1_1_1_1_2_2_1_4_2_3_4_4_3_2_2_1_1 Tổ hợp 3_2_4_3_1_1_1_1_2_3_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1 3_2_4_3_1_1_1_1_2_3_1_2_4_4_4_4_1_1_1_1 3_2_4_3_1_1_1_1_2_4_4_3_4_3_4_4_1_1_1_1 3_2_4_3_1_1_1_1_3_3_2_3_4_4_4_4_1_1_1_1 3_2_4_3_1_1_1_1_3_4_3_2_4_3_4_2_2_1_3_2 3_2_4_3_1_1_1_1_3_4_3_2_4_4_4_4_1_1_2_2 3_2_4_3_1_1_1_1_3_4_4_4_4_4_4_3_1_1_1_1 3_2_4_3_1_1_1_1_4_2_2_4_4_4_3_3_1_1_1_1 3_2_4_3_1_1_1_1_4_2_4_1_4_4_3_4_1_1_1_1 3_2_4_3_1_1_1_1_4_3_1_3_3_4_4_3_1_1_1_1 3_2_4_3_1_1_1_1_4_4_1_3_4_3_3_2_1_1_1_1 Tổ hợp 3_3_4_4_3_3_2_2_2_1_2_4_2_3_3_2_2_3_2_1 3_3_4_4_3_3_2_2_2_2_2_2_3_2_4_3_2_3_3_3 3_3_4_4_3_3_2_2_2_2_4_1_2_3_2_3_2_3_2_2 3_3_4_4_3_3_2_3_2_2_3_2_2_2_2_3_4_4_3_4 3_3_4_4_3_3_2_3_2_3_1_2_2_1_4_2_3_3_2_2 3_3_4_4_3_3_2_3_3_2_3_3_1_1_2_2_4_4_3_3 3_3_4_4_3_3_2_4_4_1_2_4_1_2_3_1_2_3_2_2 3_3_4_4_3_3_2_4_4_2_2_3_1_2_2_1_2_3_3_3 3_3_4_4_3_3_2_4_4_2_3_2_1_2_2_1_2_2_2_2 3_3_4_4_3_3_3_1_1_1_3_2_4_2_2_4_3_3_2_1 3_3_4_4_3_3_3_2_1_2_1_4_2_2_4_3_2_2_2_1 … 13. Một số tổ hợp đặc trƣng ảnh cho rừng trồng Keo (1.959 tổ hợp) Tổ hợp 1_1_1_1_1_1_1_1_4_3_2_2_2_3_3_4_1_1_2_2 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_4_4_2_3_1_2_1_1_2_2 1_1_1_1_1_1_1_2_3_2_4_3_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_2_4_2_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_2_4_2_1_3_3_3_3_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_3_3_4_2_1_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_3_4_4_2_4_4_3_4_2_1_1_2_2 1_1_1_1_1_1_2_1_3_4_1_1_4_4_3_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_2_2_3_2_1_1_4_3_4_3_1_1_2_2 1_1_1_1_1_1_2_2_4_3_3_2_4_4_2_3_1_1_2_2 1_1_1_1_1_1_2_2_4_4_4_4_2_3_1_2_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_2_3_3_3_2_2_3_2_2_2_1_2_2_2 Tổ hợp 2_2_3_2_1_1_1_1_4_3_1_3_2_2_3_3_1_1_2_2 2_2_3_2_1_1_1_1_4_4_2_4_3_4_3_4_1_1_1_1 2_2_3_2_1_1_1_1_4_4_4_1_4_4_4_4_1_1_1_2 2_2_3_2_1_1_2_1_4_4_1_2_4_4_3_4_1_1_2_1 2_2_3_2_1_1_2_1_4_4_3_3_3_3_4_3_1_1_3_2 2_2_3_2_1_1_2_2_1_2_1_2_4_4_4_3_2_1_2_2 2_2_3_2_1_1_2_2_3_4_1_2_2_2_3_2_1_1_2_2 2_2_3_2_1_1_2_2_3_4_3_2_4_3_2_3_1_1_2_2 2_2_3_2_1_1_2_2_4_4_2_3_3_3_3_1_1_1_3_3 2_2_3_2_1_1_3_2_2_3_1_1_4_4_4_4_1_1_2_2 2_2_3_2_1_1_3_2_4_4_1_2_2_2_2_3_1_1_3_2 2_2_3_2_1_1_3_4_4_4_3_3_2_2_2_1_2_2_4_4 Tổ hợp 3_3_1_1_4_3_4_4_1_1_1_2_3_2_3_2_4_3_3_3 3_3_1_1_4_3_4_4_2_3_4_4_1_2_1_1_4_4_3_4 3_3_1_1_4_3_4_4_4_2_4_4_1_1_1_1_2_3_2_2 3_3_1_1_4_4_1_4_3_2_2_1_1_1_4_4_2_2_1_2 3_3_1_1_4_4_1_4_4_4_4_4_1_1_2_1_2_2_2_4 3_3_1_1_4_4_3_3_4_4_4_4_1_1_1_2_1_1_1_2 3_3_1_1_4_4_3_4_2_3_2_3_1_1_4_1_3_3_2_2 3_3_1_1_4_4_3_4_3_3_4_4_1_1_1_1_4_4_4_4 3_3_1_1_4_4_3_4_4_3_1_2_1_1_3_2_2_2_2_1 3_3_1_1_4_4_3_4_4_4_3_4_1_1_2_1_2_2_2_2 3_3_1_1_4_4_4_4_3_3_4_4_1_1_2_1_4_4_3_3 3_3_1_1_4_4_4_4_3_4_3_1_2_2_2_2_2_2_2_2 Tổ hợp 4_3_4_1_3_3_2_3_4_4_3_2_1_1_3_1_2_2_2_2 4_3_4_1_3_3_4_4_4_4_4_4_1_1_1_1_3_3_4_4 4_3_4_1_4_3_1_4_4_4_4_4_1_1_1_1_3_3_2_3 4_3_4_1_4_4_2_4_4_4_4_4_1_1_1_1_1_1_1_2 4_3_4_1_4_4_2_4_4_4_4_4_1_1_1_1_2_3_3_4 4_3_4_1_4_4_4_4_2_3_4_4_1_1_1_2_4_4_4_4 4_3_4_2_1_1_1_1_3_4_3_1_4_4_4_4_1_1_1_1 4_3_4_2_1_1_1_2_3_3_2_2_3_4_4_2_1_1_1_1 4_3_4_2_1_1_1_2_4_3_2_4_4_4_4_4_1_1_2_2 4_3_4_2_1_1_2_1_2_3_1_3_2_3_3_2_1_1_2_1 4_3_4_2_1_1_2_1_4_3_2_4_2_4_3_3_1_1_2_1 4_3_4_2_1_1_2_1_4_4_2_2_4_4_1_4_1_1_1_1 … 14. Một số tổ hợp đặc trƣng ảnh cho rừng trồng Hồi (1.165 tổ hợp) Tổ hợp 1_1_1_1_1_1_1_1_3_4_3_4_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_3_1_3_4_4_4_4_1_1_2_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_3_1_4_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_3_2_4_3_3_3_3_1_2_3_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_3_3_3_4_4_4_1_1_2_2 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_3_4_3_4_3_3_1_1_3_2 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_4_4_2_2_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_4_4_3_3_3_2_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_2_4_4_4_4_4_3_3_1_1_1_2_2 1_1_1_1_1_1_2_1_1_2_1_1_4_4_4_4_1_1_2_1 Tổ hợp 1_1_3_2_1_1_2_2_3_3_2_3_4_4_3_3_2_2_4_3 1_1_3_2_1_1_2_2_3_4_2_2_3_2_3_3_2_2_3_3 1_1_3_2_1_1_2_2_3_4_2_3_2_1_3_1_1_1_2_2 1_1_3_2_1_1_2_2_4_2_1_2_2_2_4_3_1_1_2_2 1_1_3_2_1_1_2_2_4_2_1_3_3_4_3_2_1_1_2_2 1_1_3_2_1_1_2_2_4_4_1_4_4_4_3_3_1_1_2_2 1_1_3_2_1_1_2_2_4_4_3_3_3_2_2_2_2_2_4_3 1_1_3_2_1_1_3_1_2_3_1_2_4_4_4_4_2_1_4_3 1_1_3_2_1_1_3_1_3_2_1_1_4_4_3_4_1_1_1_1 1_1_3_2_1_1_3_1_3_4_2_3_4_3_2_4_2_1_2_1 Tổ hợp 2_2_2_2_1_2_1_1_4_4_4_4_2_2_2_1_1_1_2_3 2_2_2_2_1_2_1_1_4_4_4_4_3_3_2_3_1_1_2_1 2_2_2_2_1_2_2_2_2_4_1_2_4_3_2_3_2_2_2_2 2_2_2_2_1_3_1_2_4_4_4_4_2_1_1_1_1_1_2_3 2_2_2_2_2_1_2_2_2_4_2_2_3_3_3_2_2_1_3_2 2_2_2_2_2_2_1_1_4_4_4_4_2_3_2_1_1_1_1_1 2_2_2_2_2_2_2_2_2_2_1_1_3_3_3_4_3_2_2_2 2_2_2_2_2_2_2_2_4_4_4_4_3_3_2_1_2_1_2_3 2_2_2_2_2_2_4_3_2_1_3_2_3_4_1_3_3_3_3_3 2_2_2_2_2_2_4_4_2_2_2_3_2_3_1_1_2_2_3_3 Tổ hợp 3_3_2_2_1_2_1_2_4_4_4_4_1_1_1_2_1_1_3_4 3_3_2_2_1_2_1_2_4_4_4_4_1_1_2_1_1_1_2_3 3_3_2_2_2_2_1_2_4_4_4_4_1_2_1_1_1_1_2_2 3_3_2_2_2_2_3_3_1_2_3_2_2_3_1_2_3_3_3_2 3_3_2_2_2_3_1_2_4_3_3_2_3_3_2_2_2_2_2_2 3_3_2_2_2_3_3_3_1_1_1_1_4_4_4_4_3_3_1_1 3_3_2_2_3_3_2_2_1_1_1_2_3_3_4_3_3_4_3_3 3_3_2_2_3_3_2_3_4_4_1_2_2_2_2_1_2_2_2_2 3_3_2_2_3_3_4_3_2_2_2_3_2_2_1_1_4_3_4_4 3_3_2_2_3_4_3_4_4_4_4_4_1_1_3_1_1_1_2_3 … 15. Một số tổ hợp đặc trƣng ảnh cho rừng trồng Thông (689 tổ hợp) Tổ hợp Tổ hợp 1_1_1_1_1_1_1_1_2_1_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_4_4_2_4_4_4_4_4_1_1_1_1_2_2_3_4 1_1_1_1_1_1_1_1_2_2_4_1_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_4_4_3_4_4_4_4_4_1_1_1_1_3_2_3_4 1_1_1_1_1_1_1_1_3_4_3_1_3_4_4_4_1_1_1_1 1_1_2_1_1_1_1_1_3_4_2_3_3_2_4_2_2_1_3_3 1_1_1_1_1_1_1_1_3_4_4_1_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_2_1_1_1_1_2_3_4_3_3_3_2_3_2_1_2_3_4 1_1_1_1_1_1_1_1_4_2_2_2_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_2_1_1_1_1_3_3_3_4_3_2_3_3_2_1_1_1_2 1_1_1_1_1_1_1_1_4_3_1_1_4_4_3_3_1_1_2_1 1_1_2_1_1_1_2_2_4_4_2_4_3_3_3_1_2_2_4_3 1_1_1_1_1_1_1_1_4_3_4_2_4_4_4_3_1_1_1_1 1_1_2_1_1_1_2_2_4_4_3_4_2_3_2_1_2_2_4_4 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_2_4_3_3_3_3_1_1_2_2 1_1_2_1_1_1_2_2_4_4_3_4_4_3_2_1_1_1_3_3 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_3_1_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_2_1_1_1_2_2_4_4_4_3_3_2_2_2_1_2_3_4 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_3_3_4_4_3_3_1_1_2_2 1_1_2_1_1_2_1_1_4_3_3_2_2_2_3_3_2_1_2_2 … Tổ hợp 2_2_1_1_4_4_2_4_4_4_3_4_1_1_2_1_3_3_3_4 2_2_1_1_4_4_3_4_2_3_2_3_1_1_2_2_4_4_3_4 2_2_1_2_2_3_2_2_2_3_2_3_3_1_4_3_2_2_2_2 2_2_2_1_1_1_1_1_4_4_1_2_4_4_4_3_1_1_1_1 2_2_2_1_1_1_2_2_4_3_3_1_4_4_3_3_1_1_2_3 2_2_2_1_2_2_2_4_4_3_4_4_1_1_1_1_2_2_3_4 2_2_2_1_2_3_1_1_3_2_2_2_3_2_4_3_2_2_2_2 2_2_2_1_3_3_3_4_2_2_2_3_1_1_2_1_4_4_4_4 2_2_2_1_4_4_3_4_4_4_4_4_1_1_1_1_4_4_4_4 2_2_2_2_1_1_1_1_4_4_3_1_4_4_3_4_1_1_1_2 Tổ hợp 3_3_3_3_3_2_1_1_4_4_1_3_3_4_3_4_1_1_1_1 3_3_3_3_3_2_3_3_2_2_2_2_2_2_2_3_3_3_3_3 3_3_3_3_3_3_2_2_4_4_3_4_1_1_2_1_3_3_4_4 3_3_3_3_3_3_3_2_3_1_2_1_3_2_4_4_2_3_2_2 3_3_3_4_3_4_2_3_2_2_1_2_2_2_4_3_4_4_3_4 3_3_4_2_2_3_3_3_4_2_4_4_1_1_1_1_2_3_2_2 3_3_4_2_3_3_2_2_4_4_4_4_1_1_1_1_3_3_3_3 3_3_4_3_1_1_1_1_3_3_4_3_4_4_3_3_1_1_1_1 3_3_4_3_2_2_3_3_2_2_1_1_3_3_2_2_3_3_4_4 3_3_4_3_2_2_3_3_3_2_2_2_4_3_2_1_2_2_3_3 16. Một số tổ hợp đặc trƣng ảnh cho đất trống có cây gỗ (5.436 tổ hợp) Tổ hợp 1_1_1_1_1_1_1_1_2_3_1_2_3_4_4_4_1_1_2_2 1_1_1_1_1_1_1_1_3_2_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_3_2_3_3_4_4_2_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_3_3_4_1_4_4_2_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_3_4_1_3_2_2_4_2_1_1_2_2 1_1_1_1_1_1_1_1_3_4_1_3_4_4_4_4_1_1_2_1 1_1_1_1_1_1_1_1_3_4_3_4_4_4_3_3_1_1_3_2 1_1_1_1_1_1_1_1_3_4_4_4_4_4_3_3_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_3_1_2_4_4_4_4_1_1_2_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_3_3_4_2_2_2_2_1_2_2_1 Tổ hợp 2_2_2_3_3_3_3_1_2_2_1_1_2_2_3_3_3_3_3_3 2_2_2_3_3_3_3_2_1_1_3_1_3_3_1_4_2_2_1_1 2_2_2_3_3_3_3_3_2_1_1_1_3_3_3_3_3_3_2_2 2_2_2_3_3_3_3_3_2_1_1_1_3_3_3_4_3_4_3_3 2_2_2_3_3_3_3_3_3_1_1_4_3_3_3_3_2_3_2_1 2_2_2_3_3_3_3_3_3_2_2_2_2_2_1_1_4_4_3_3 2_2_2_3_3_3_3_4_4_3_4_4_1_1_1_1_3_3_4_4 2_2_2_3_3_3_4_3_1_1_2_1_3_3_2_3_4_3_2_3 2_2_2_3_3_3_4_3_2_1_2_1_2_3_2_2_3_3_3_3 2_2_2_3_3_3_4_3_2_2_3_3_2_2_1_1_4_4_4_3 Tổ hợp 3_3_2_2_1_1_2_1_4_3_4_3_4_4_3_4_1_1_1_1 3_3_2_2_1_1_3_2_4_3_1_1_4_4_3_4_2_1_1_1 3_3_2_2_1_2_1_1_2_1_1_1_4_4_4_4_1_2_1_1 3_3_2_2_1_2_1_1_4_4_4_4_1_1_1_3_1_1_2_2 3_3_2_2_1_2_1_3_1_1_4_4_4_3_3_1_2_2_1_1 3_3_2_2_1_2_2_1_4_2_3_2_4_4_2_4_1_2_2_2 3_3_2_2_1_2_3_1_3_3_4_2_4_2_1_4_1_3_2_1 3_3_2_2_1_2_4_4_1_2_1_3_4_4_1_3_1_2_2_1 3_3_2_2_2_2_1_1_1_1_1_4_4_4_4_4_3_2_1_1 3_3_2_2_2_2_1_1_1_2_3_2_2_2_3_3_3_2_1_1 Tổ hợp 4_3_4_4_1_1_2_2_3_2_2_2_4_4_4_3_2_2_2_2 4_3_4_4_2_1_1_1_3_4_4_1_3_3_2_3_1_1_1_1 4_3_4_4_2_1_1_1_4_3_3_3_3_4_2_2_1_2_3_3 4_3_4_4_2_1_1_1_4_4_2_2_4_4_4_3_1_1_1_1 4_3_4_4_2_1_1_1_4_4_4_4_2_2_2_2_2_1_2_1 4_3_4_4_2_1_1_2_4_4_4_3_3_3_4_3_1_1_1_2 4_3_4_4_2_1_2_1_1_2_1_1_4_4_3_4_2_1_1_1 4_3_4_4_2_1_2_2_4_4_2_2_3_4_3_3_2_1_2_2 4_3_4_4_2_2_1_1_2_4_2_4_3_3_4_4_2_2_2_1 4_3_4_4_2_2_1_1_3_3_1_1_3_2_4_4_1_2_1_2 … 17. Một số tổ hợp đặc trƣng ảnh cho đất trống (12.265 tổ hợp) Tổ hợp 1_1_1_1_1_1_1_1_2_3_1_2_4_4_4_4_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_3_4_3_3_4_3_2_3_1_1_2_2 1_1_1_1_1_1_1_1_4_3_1_4_3_3_4_3_1_2_3_2 1_1_1_1_1_1_1_1_4_3_2_4_3_3_3_2_1_2_2_2 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_2_3_4_4_3_3_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_3_4_4_3_4_2_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_4_3_4_3_3_3_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_4_4_4_4_3_3_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_2_2_2_4_2_4_4_3_2_1_2_2_2 1_1_1_1_1_1_1_2_3_3_2_2_4_3_4_2_2_2_2_2 Tổ hợp 2_3_3_3_3_2_3_3_2_2_1_1_4_3_4_3_3_3_3_3 2_3_3_3_3_3_1_1_1_1_3_3_3_3_4_4_4_4_2_1 2_3_3_3_3_3_1_2_2_2_1_1_4_4_3_4_1_1_1_1 2_3_3_3_3_3_1_2_2_2_2_1_3_3_4_3_2_2_2_2 2_3_3_3_3_3_1_2_4_4_2_3_3_3_3_4_1_1_1_1 2_3_3_3_3_3_2_2_2_2_1_2_1_1_3_2_4_4_4_4 2_3_3_3_3_3_2_2_3_4_3_2_2_2_1_3_2_1_3_3 2_3_3_3_3_3_3_2_1_1_1_3_2_2_3_2_4_4_3_3 2_3_3_3_3_3_3_2_1_1_3_1_4_4_3_4_2_2_1_1 2_3_3_3_3_3_3_2_2_2_1_1_3_2_4_4_3_2_2_2 Tổ hợp 3_4_1_4_3_4_3_4_2_1_1_1_2_3_3_2_4_4_3_3 3_4_1_4_3_4_3_4_2_1_3_4_2_2_2_1_4_4_4_4 3_4_1_4_3_4_3_4_2_1_4_2_2_1_1_1_3_4_1_2 3_4_1_4_3_4_3_4_3_2_4_4_2_2_1_1_2_3_2_3 3_4_1_4_3_4_4_2_1_1_2_1_4_4_1_4_2_3_1_1 3_4_1_4_3_4_4_3_1_1_3_2_2_2_1_3_4_4_4_4 3_4_1_4_3_4_4_3_2_1_1_1_3_4_3_2_4_4_3_3 3_4_1_4_3_4_4_3_2_1_3_2_2_2_2_2_4_4_4_4 3_4_1_4_3_4_4_4_1_2_2_3_2_2_3_2_4_4_3_3 3_4_1_4_3_4_4_4_2_1_1_1_3_3_2_4_2_3_2_2 Tổ hợp 4_4_2_3_3_3_2_3_4_4_4_4_2_2_1_1_2_1_2_3 4_4_2_3_3_3_2_4_2_1_1_4_4_3_4_2_2_2_2_1 4_4_2_3_3_3_3_1_3_1_3_3_2_2_2_3_3_4_3_2 4_4_2_3_3_3_3_2_1_1_1_1_2_2_1_4_1_2_1_1 4_4_2_3_3_3_3_2_1_1_1_1_3_4_4_4_3_3_1_1 4_4_2_3_3_3_3_2_1_1_1_1_4_4_4_4_1_2_1_1 4_4_2_3_3_3_3_2_1_1_2_1_4_3_4_4_4_4_2_2 4_4_2_3_3_3_3_2_1_1_2_2_4_4_3_4_3_3_1_1 4_4_2_3_3_3_3_2_1_1_2_3_3_3_4_3_3_4_3_3 4_4_2_3_3_3_3_2_2_1_1_1_3_3_4_3_3_4_2_2 … 18. Một số tổ hợp đặc trƣng ảnh cho nƣớc (1.054 tổ hợp) Tổ hợp 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_4_4_2_2_3_3_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_4_4_2_3_1_1_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_4_4_3_4_1_1_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_1_4_4_4_4_4_4_2_3_1_1_1_1 1_1_1_1_1_1_1_2_4_4_4_4_3_3_1_2_1_1_1_2 1_1_1_1_1_1_2_2_3_4_1_2_4_4_4_4_1_1_3_2 1_1_1_1_1_1_2_2_4_4_4_4_4_3_1_2_1_1_2_1 1_1_1_1_1_1_3_2_4_4_3_1_4_4_4_4_1_1_2_3 … Tổ hợp 4_4_1_1_1_1_1_3_4_4_4_1_4_4_4_4_1_1_1_1 4_4_1_1_1_1_1_4_4_4_4_4_3_3_3_3_1_1_1_2 4_4_1_1_1_1_2_1_1_1_1_1_4_4_4_4_2_1_1_1 4_4_1_1_1_1_3_1_1_1_1_1_4_4_4_4_2_2_1_1 4_4_1_1_1_1_3_4_2_4_3_1_4_4_4_4_1_1_1_1 4_4_1_1_1_1_4_2_2_2_1_1_4_4_4_4_1_2_2_2 4_4_1_1_1_1_4_2_3_2_2_2_4_4_4_4_2_2_2_1 4_4_1_1_1_1_4_3_1_1_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1 Tổ hợp 4_4_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1_1_2_3_3_4_4_4_4 4_4_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1_1_2_4_4_4_4_3_3 4_4_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1_1_3_4_4_4_4_4_4 4_4_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1_2_2_3_3_4_4_4_4 4_4_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1_2_2_4_3_4_4_2_2 4_4_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1_2_2_4_3_4_4_4_4 4_4_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1_2_2_4_4_2_2_1_1 4_4_1_1_4_4_4_4_1_1_1_1_2_2_4_4_4_4_2_2 Tổ hợp 4_4_1_2_4_4_4_4_1_1_1_1_3_3_4_4_4_4_2_1 4_4_1_2_4_4_4_4_1_1_1_1_3_3_4_4_4_4_2_2 4_4_1_2_4_4_4_4_1_1_1_1_3_3_4_4_4_4_3_3 4_4_1_2_4_4_4_4_1_1_1_1_3_3_4_4_4_4_3_4 4_4_1_2_4_4_4_4_1_1_1_1_3_3_4_4_4_4_4_4 4_4_1_2_4_4_4_4_1_1_1_1_3_4_3_4_4_3_2_2 4_4_1_2_4_4_4_4_1_1_1_1_3_4_3_4_4_4_4_4 4_4_1_2_4_4_4_4_1_1_1_1_3_4_4_3_4_4_2_2 [...]... giải đoán ảnh vệ tinh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng Hơn nữa, nghiên cứu đã chỉ ra có thể dùng những ngƣỡng cấp xám độ, đặc trƣng cấp xám độ ảnh vệ tinh để giải đoán trên nhiều cảnh ảnh thay vì giải đoán từng cảnh ảnh độc lập trƣớc đây Các đặc trƣng ảnh vệ tinh tính theo phƣơng pháp hƣớng đối tƣợng trong luận án là tiền đề nghiên cứu phân loại hiện trạng rừng đối với những ảnh vệ tinh độ phân giải... tƣợng nghiên cứu là tất cả các trạng thái rừng và đất lâm nghiệp Giới hạn nghiên cứu: - Phạm vi: nghiên cứu thực hiện trên 278.941 ha rừng và đất lâm nghiệp trong vùng ảnh vệ tinh không bị ảnh hƣởng mây, bóng mây, bóng núi, trên tổng diện tích tự nhiên 485.944 ha tỉnh Bắc Kạn - Hệ thống phân loại rừng: nghiên cứu áp dụng hệ thống phân loại rừng và đất lâm nghiệp của Dự án Tổng điều tra, kiểm kê rừng. .. hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5 tỉnh Bắc Kạn - Xây dựng đƣợc bản đồ trữ lƣợng gỗ dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 theo phƣơng pháp nhóm điểm quan sát gần cấp xám độ nhất (k-nn) - Phân loại đƣợc các trạng thái rừng và đất rừng tỉnh Bắc Kạn dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 - Xây dựng đƣợc quy trình giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 thiết lập bản đồ hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp 4 Những đóng góp mới Hiệu chỉnh ảnh hƣởng... 18 vệ tinh Chính vì vậy, ngoài nghiên cứu kỹ thuật phân loại hiện trạng thảm thực vật trên ảnh vệ tinh có độ phân giải trung bình còn cần bổ sung những nghiên cứu về kỹ thuật phân loại ảnh vệ tinh có độ phân giải cao nhằm khai thác tối đa thông tin trên ảnh vệ tinh [30] 1.2 Ảnh vệ tinh SPOT-5 Vệ tinh SPOT-5 (Systeme Pour L’observation de La Terre) đƣợc Trung tâm nghiên cứu không gian Pháp phóng lên... kê rừng toàn quốc giai đoạn 20132016 đang sử dụng ảnh SPOT-5 làm tƣ liệu ảnh vệ tinh chính để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng với hệ thống phân loại hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp phức tạp lên tới 93 loại khác nhau [16] Hơn nữa, hầu hết các chƣơng trình, dự án trong thời gian gần đây luôn chọn ảnh vệ tinh SPOT-5 để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng 3 Trƣớc thực trạng nêu trên, luận án Nghiên cứu sử. .. Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh SPOT-5 trong phân loại các trạng thái rừng tỉnh Bắc Kạn đƣợc tiến hành với mục tiêu cơ bản là: góp phần hoàn thiện cơ sở lý luận, thực tiễn xây dựng bản đồ hiện trạng rừng, đất lâm nghiệp dựa trên ảnh vệ tinh phân giải cao trong điều kiện địa hình đồi núi và khí hậu nhiệt đới ẩm vùng miền núi phía bắc Việt Nam 2 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn Phƣơng pháp phân loại hƣớng... giá trị các đặc trƣng gắn với phân loại các trạng thái có ý nghĩ cả vệ mặt khoa học và thực tiễn trong điều tra rừng 1.4 Sử dụng ảnh viễn thám trong điều tra rừng Việt Nam Ứng dụng viễn thám trong điều tra rừng Việt Nam đƣợc bắt đầu với ảnh hàng không Năm 1958, ảnh máy bay đen trắng toàn sắc tỷ lệ 1/30.000 đƣợc sử dụng để phục vụ điều tra rừng gỗ trụ mỏ vùng Đông Bắc Từ năm 1970 đến năm 1975, ảnh máy... phát triển không ngừng của các loại vệ tinh quan sát trái đất Độ phân giải không gian ảnh vệ tinh không ngừng cải thiện từ km (ảnh NOAA, 1km) đến đơn vị cm (WorldView-3,31cm) Nhờ vậy, khả năng sử dụng ảnh viễn thám trong công tác điều tra rừng ngày càng đƣợc nghiên cứu và áp dụng phổ biến hơn Từ năm 2005 trở lại đây, ngành Lâm nghiệp Việt Nam sử dụng chủ yếu ảnh vệ tinh độ phân giải cao SPOT-5 phục... cộng sự [9] nghiên cứu tại huyện Đình Lập và Lộc Bình, tỉnh Lạng Sơn; - Nguyễn Thanh Hƣơng [51] nghiên cứu tại huyện Đăk RLấp, tỉnh Đăk Nông; - Vũ Tiến Điển và cộng sự [5] nghiên cứu tại huyện Cƣ Jút, tỉnh Đăk Nông, huyện Con Cuông tỉnh Nghệ An và huyện Mai Sơn, tỉnh Sơn La Trong đó, hai nghiên cứu đầu sử dụng phƣơng pháp phân loại ảnh truyền thống theo điểm ảnh (pixel based) Nhiều nghiên cứu cho thấy... Luận án nghiên cứu đối với ảnh vệ tinh độ phân giải không gian cao Ngoài cấp xám độ ảnh mà phƣơng pháp điểm ảnh (pixel-based) sử dụng, nhiều chỉ tiêu thống kê về cấu trúc không gian cấp xám độ ảnh trong lô rừng và đất rừng đƣợc nghiên cứu nhằm nâng cao khả năng phân loại các trạng thái nhƣ độ lệch chuẩn, mức độ đồng nhất (Homogeneity), mức độ khác biệt (Dissimilarity), mức độ ngẫu nhiên (Entropy) phân ... pháp phân loại trạng thái để đƣa hệ thống phân loại theo yêu cầu nhà quản lý - Nghiên cứu sâu ảnh vệ tinh SPOT-5 phân loại trạng thái rừng đất lâm nghiệp sở để nghiên cứu ứng dụng ba loại ảnh. .. vật ảnh vệ tinh có độ phân giải trung bình cần bổ sung nghiên cứu kỹ thuật phân loại ảnh vệ tinh có độ phân giải cao nhằm khai thác tối đa thông tin ảnh vệ tinh [30] 1.2 Ảnh vệ tinh SPOT-5 Vệ tinh. .. kê rừng 100 3.3.2 Kết khảo sát cấp xám độ ảnh vệ tinh trạng thái rừng 104 3.3.3 Kết phân tách trạng thái rừng từ ảnh vệ tinh 117 3.3.4 Vai trò đặc trƣng ảnh phân tách trạng thái rừng