Luan van Điều chế rừng_ GIS

i BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC TÂY NGUYÊN PHẠM NGỌC TÙNG ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ GIS TRONG ĐIỀU CHẾ RỪNG TẠI CÔNG TY LÂM NGHIỆP NAM TÂY NGUYÊN, TỈNH ĐĂK NÔNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP Buôn Ma Thuột, năm 2009 i BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC TÂY NGUYÊN PHẠM NGỌC TÙNG ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ GIS TRONG ĐIỀU CHẾ RỪNG TẠI CÔNG TY LÂM NGHIỆP NAM TÂY NGUYÊN, TỈNH ĐĂK NÔNG CHUYÊN NGHÀNH: LÂM HỌC Mã số: 60.62.60 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS.TS Bảo Huy Buôn Ma Thuột, năm 2009 ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu riêng tôi, số liệu kết nghiên cứu nêu luận văn trung thực, đƣợc đồng tác giả cho phép sử dụng chƣa đƣợc công bố công trình khác Họ tên tác giả Phạm Ngọc Tùng iii LỜI CẢM ƠN Đề tài hoàn thành Trường Đại học Tây Nguyên năm 2009, theo chương trình đào tạo cao học khóa I Trong trình thực hoàn thành luận văn, tác giả quan tâm, giúp đỡ Khoa sau đại học - Đại học Tây Nguyên; Công ty Lâm nghiệp Nam Tây Nguyên Đạt kết xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS TS Bảo Huy, người thầy truyền đạt kiến thức vô quý báu suốt thời gian học tập, tận tình hướng dẫn, bảo thời gian thực đề tài Xin chân thành cảm ơn thầy cô môn Quản lý tài nguyên rừng, Trường Đại học Tây nguyên; cán Xí nghiệp Khảo sát thiết kế, công ty lâm ngiệp Nam tây Nguyên tạo điều kiện, giúp đỡ suốt trình thu thập xử lý liệu số liệu phục vụ đề tài nghiên cứu iv MỤC LỤC Trang LỜI CAM ĐOAN ii LỜI CẢM ƠN iii MỤC LỤC iv DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vi DANH MỤC CÁC BẢNG vii DANH MỤC CÁC HÌNH viii ĐẶT VẤN ĐỀ Chƣơng 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Ngoài nƣớc 1.1.1 Hệ thống thông tin địa lý 1.1.2 Điều chế rừng 1.2 Trong nƣớc 1.2.1 Hệ thống thông tin địa lý: 1.2.2 Điều chế rừng 12 1.3 Thảo luận vấn đề nghiên cứu 13 Chƣơng 2: ĐỐI TƢỢNG - ĐẶC ĐIỂM KHU VỰC NGHIÊN CỨU 15 2.1 Địa điểm, đối tƣợng phạm vi nghiên cứu 15 2.2 Đặc điểm khu vực nghiên cứu 15 2.2.1 Khu vực nghiên cứu 15 2.2.2 Điều kiện tự nhiên khu vực nghiên cứu 16 2.2.3 Điều kiện kinh tế xã hội, văn hóa khu vực nghiên cứu 20 Chƣơng 3: MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 23 3.1 Mục tiêu nghiên cứu 23 3.2 Nội dung nghiên cứu 23 3.3 Phƣơng pháp nghiên cứu 23 3.3.1 Phƣơng pháp luận tiếp cận nghiên cứu 23 v 3.3.2 Phƣơng pháp nghiên cứu cụ thể 25 Chƣơng 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 33 4.1 Phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh viễn thám 33 4.1.1 Đăng ký tọa độ tăng cƣờng chất lƣợng ảnh 33 4.1.2 Chuyển đổi ảnh 37 4.1.3 Phân loại trạng thái rừng ảnh 40 4.1.4 Xử lý sau phân loại trạng thái ảnh 44 4.2 Xây dựng mô hình cấu trúc, tăng trƣởng hồi quy đa biến quan hệ nhân tố điều tra lâm phần 47 4.2.1 Mô hình cấu trúc định hƣớng tiêu kỹ thuật khai thác chặt nuôi dƣỡng rừng 47 4.2.2 Mô hình xác định lƣợng tăng trƣởng 56 4.2.3 Mô hình xác định giải pháp lâm sinh (GPLS) 62 4.3 Thiết lập công cụ GIS để quản lý tổ chức điều chế rừng 63 4.3.1 Tạo lập sở liệu GIS 64 4.3.2 Kết điều chế rừng đƣợc quản lý GIS 71 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 85 TÀI LIỆU THAM KHẢO 89 vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Band: Kênh ảnh (Band) CSDL: Cơ sở liệu FAO: Tổ chức Nông lƣơng giới (Food and Agriculture Organization) GCP: Điểm khống chế mặt đất (Ground Control Point) GIS: Hệ thống thông tin địa lý (Geographic Information System) GPS: Hệ thống định vị toàn cầu (Global Positioning System) NDVI: Chỉ số thực vật (Normalized Difference Vegetation Index) PCA: Phân tích thành phần (Principal Component Analysis) UNDP: Chƣơng trình phát triển Liên Hiệp quốc (United Nation Development Programme) UTM: Hệ lƣới chiếu (Universal Transverse Mercator) WGS 84: Hệ tọa độ giới xây dựng năm 1984 (World Geodetic System) WRI (World Resouce Institute): Viện Tài nguyên Thế giới Ký hiệu D1.3 (cm): Đƣờng kính vị trí 1.3m N (cây), n: Số cây, dung lƣợng mẫu quan sát G (m2): Tiết diện ngang vị trí 1.3m Hvn (m): Chiều cao vút Log(): Logarit tự nhiên (cơ số e) M (m3): trữ lƣợng lâm phần R, R2 Hệ số tƣơng quan, Hệ số xác định Pm: Suất tăng trƣởng 2 Tiêu chuẩn bình phƣơng Pearson V (m3) Thể tích Zd (mm/5năm) Tăng trƣởng đƣờng kính năm Zm Lƣợng tăng trƣởng thƣờng xuyên hàng năm vii DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 2.1 Thống kê diện tích theo trạng thái rừng Công ty LN Nam Tây Nguyên.20 ản n t n liệu ảnh vệ tinh 25 Bảng 4.1 Tổng hợp diện tích theo trạng thái kết giả đoán ảnh SPOT 44 Bảng 4.2 Kết kiểm tra ô tiêu chuẩn đưa vào xây dựng mô hình rừn định hướng theo tiêu chuẩn 2 47 Bảng 4.3 Sắp xếp số theo cỡ kính 48 Bản 4 Đ ều chỉnh cấu trúc N/D khai thác chọn rừng thường xanh, trạng thái rừng giàu (IIIb, IIIa3) 50 Bản Đ ều chỉnh cấu trúc N/D khai thác chọn rừng thường xanh, trạng thái rừng trung bình (IIIa2) 51 Bảng 4.6 Đ ều chỉnh cấu trúc N/D chặt nuôi dưỡng rừng thường xanh, trạng thái rừng nghèo (IIIa1) 52 Bản Đ ều chỉnh cấu trúc N/D chặt nuôi dưỡng rừng thường xanh, trạng thái rừng non (IIb) 53 Bản Đ ều chỉnh cấu trúc N/D chặt nuôi dưỡng rừng thường xanh, trạng thái IIIa2 hỗn giao tre nứa (IIIa2+L) 54 Bảng 4.9 Cự ly cấp kín t ay đổ t eo Zd năm để cấp kính chuyển hết lên cấp kinh 58 Bảng 4.10 Tính toán lượn tăn trưởng lâm phần tron năm c o trạng thái rừng giàu (IIIa3, IIIb) 59 Bảng 4.11 Tính lượn tăn trưởng lâm phần năm c o trạng thái 60 Bảng 4.12 Kết mô hình mã hóa biện p áp lâm s n t eo đặc đ ểm đ ều tra lâm phần 63 Bảng 4.13 Công thức nhập trường liệu dự báo 68 Bảng 4.14 Kế hoạch giải pháp lâm sinh theo thời gian 74 Bảng 4.15 Cơ sở liệu giải pháp khai thác theo thời gian 77 Bảng 4.16 Cơ sở liệu giải pháp lâm sinh theo thời gian từ năm 2015 83 viii DANH MỤC CÁC HÌNH Trang n 21 ản đồ khu vực nghiên cứu 16 n 22 ản đồ trạng rừng khu vực nghiên cứu 19 n 31 đồ tiếp cận nghiên cứu 24 Hình 3.2: Sơ đồ phương pháp phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh viễn thám 27 Hình 4.1: Ảnh SPOT trước sau đăn ký tọa độ UTM WGS – 84 (tổ hợp màu 3:4:2) 33 Hình 4.2: Ảnh Landsat tổ hợp màu 3:2:1 khu vực nghiên cứu 34 Hình 4.3: Ản Landsat tăn cườn độ phân giải không gian kênh toàn sắc khu vực nghiên cứu – Tổ hợp màu 3:2:1 35 Hình 4.4: Ảnh SPOT thể khu vực nghiên cứu – Tổ hợp màu 3:4:2 36 Hình 4.5: Ảnh NDVI SPOT 38 Hình 4.6: Ản NDVI Landsat độ phân giải 14.5m 39 Hình 4.7: Ảnh SPOT tổ hợp màu kênh PCA 1-NDVI – Band 1(gốc) 41 Hình 4.8: Kết phân loại trạng thái ảnh SPOT 42 Hình 4.9: Gộp n óm, p ân tíc đa số, thiểu số ản PO p ân loại 45 Hình 4.10: Bản đồ trạng rừng sở giả đoán ảnh SPOT 46 n 11 M n N/D định hướng theo hàm Mayer 49 Hình 4.12: So sánh cấu trúc trạng thái rừng giàu với cấu trúc định hướng 51 Hình 4.13: So sánh cấu trúc thực trạng thái IIIa2 với cấu trúc định hướng 52 Hình 4.14: So sánh cấu trúc thực trạng thái IIIa1 với cấu trúc định hướng 53 Hình 4.15: So sánh cấu trúc thực trạng thái IIb với cấu trúc định hướng 54 Hình 4.16: So sánh cấu trúc thực trạng thái IIIa2+L với cấu trúc định hướng 55 Hình 4.17: So sánh cấu trúc thực trạng thái IIIa2+L với cấu trúc định hướng 55 Hình 4.18: So sánh cấu trúc thực trạng thái IIIa1+L với cấu trúc định hướng 56 Hình 4.19: Mô hình quan hệ Zd/D theo D1.3 57 Hình 4.20: Mô hình quan hệ Pm theo M 61 Hình 4.21: Nhập liệu cho bảng CSDL ArcGIS 66 Hình 4.22: Trích bảng sở liệu phục vụ đ ều chế rừn tạo ArcGIS 70 Hình 4.23: Tạo đồ giải pháp lâm sinh 71 Hình 4.24: Bản đồ giải pháp lâm sinh thờ đ ểm 2009 72 Hình 4.25: Chuyển định dạng CSDL ArcGIS sang Exel 73 ix Hình 4.26: Tạo sở liệu giải pháp khai thác 75 Hình 4.27: Bản đồ khai thác theo luân kỳ 76 Hình 4.28: Bản đồ giải pháp chặt nuôi dưỡng rừng theo thời gian 78 Hình 4.29: Bản đồ giải pháp làm giàu rừng theo thời gian 79 Hình 4.30: Bản đồ giải pháp lâm sinh Tiểu khu 1482 81 Hình 4.31: Bản đồ giải pháp lâm sinh từ năm 2015 82 Hình 4.32: Sơ đồ kỹ thuật phối hợp mô hình hồi quy với GIS phục vụ đ ều chế rừng 84 83 ản 16 Cơ sở l ệu ả p áp lâm sinh t eo t Năm tác động Diện tích (ha) Tiểu khu 2015 Khai thác chọn 2023 509.36 400.94 108.42 1244.6 883.12 148.71 212.77 678.71 274.99 236.08 127.78 39.86 1136.98 310.79 589.73 236.46 222.8 222.8 96.99 96.99 39.52 39.52 134.81 134.81 101.29 2024 101.29 38.89 1498 1505 2016 1487 1500 1504 2017 1520 1522 1528 1534 2018 1477 1478 1496 2019 1483 2020 1477 2021 1510 2022 1500 1485 1486 1520 1510 1511 1528 2025 1496 1534 2026 1476 1522 Tổng cộng (ha) an từ năm 2015 38.89 433.47 403.48 29.99 478.69 368.6 110.09 5116.11 Nuôi dưỡng 430.65 268.78 161.87 1665.81 45.45 896.41 723.95 2444.15 524.77 483.91 896.98 538.49 344.95 214.72 84.39 45.84 Làm giàu 631.77 102.44 529.33 59.26 18.97 40.29 109.44 40.86 29.99 4.55 34.04 95.48 95.48 279.06 223.98 55.08 46.65 44.31 2.34 5211.27 895.95 Tổng cộng 1571.78 772.16 799.62 2969.67 947.54 1045.12 977.01 3232.3 840.62 749.98 1029.31 612.39 1577.41 620.99 674.12 282.3 222.8 222.8 96.99 96.99 39.52 39.52 134.81 134.81 380.35 223.98 55.08 101.29 85.54 44.31 2.34 38.89 433.47 403.48 29.99 478.69 368.6 110.09 11223.33 84 Từ kết phân loại trạng thái rừng dụa vào ảnh SPOT, xây dựng mô hình cấu trúc, tăng trƣởng phƣơng pháp phân tích GIS; khái quát h a sơ đồ kỹ thuật phối hợp mô hình hồi quy với công nghệ GIS phục vụ điều chế rừng nhƣ hình 4.32 Thông tin đầu vào ban đầu Kết hợp mô hình tăng trưởng, hồi quy với phân tích GIS Thông tin đầu phục vụ điều chế rừng Ản vệ t n M n tăn trưởn , quy P ân loạ trạn t Kết đ ều tra c ỉ t lâm ọc t eo trạn t rừn Mô hình N/D địn ướn Các c ỉ t kỹ t uật lâm sinh: N/D, Lượn c ặt, cườn độ, luân kỳ Bản đồ liệu trạng rừng Pm = f(M) L = f(Mc, Mskt, Pm) GPLS = f(M, N, Dg) C ức năn p ân tíc k GIS Lượn c ặt t ực tế: M, N Vị trí tác độn : ểu k u, d ện tích Năm tác độn Năm ện tạ Bản đồ liệu giải pháp lâm sinh Mt = f(Mskt, P, t) n an P ân tíc mố quan ệ ữa trườn l ệu Dữ liệu kế hoạch điều chế rừng: Ở đâu, làm gì, bao nhiêu? Bản dồ liệu, kế hoạch điều chế rừng cập nhật theo thời gian P ân tíc c ồn ép, phân tách, kết ợp lớp l ệu, đồ k n an: Hành chính, t ểu k u, k oản , lô Thông tin đầu vào cập nhật theo thời gian Hình 4.32: đồ kỹ thuật phối hợp mô hình hồi quy với GIS phục vụ đ ều chế rừng 85 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Với mục tiêu ứng dụng GIS phối hợp với mô hình cấu trúc, tăng trƣởng rừng để xây dựng công cụ phục vụ quản lý điều chế rừng, khắc phục tồn cách lƣu trữ cập nhật thông tin xây dựng lập kế hoạch điều chế rừng Trên sở phân tích biến động tài nguyên để đƣa giải pháp lâm sinh hợp lý, dựa sở điều chỉnh cấu trúc rừng, xác định biến đổi tài nguyên luân kỳ dựa vào dự báo tăng trƣởng phân tích mô hình, không gian, thời gian hệ thống GIS, đề tài có kết luận sau KẾT LUẬN Về sử dụng ảnh vệ tinh để giải đoán lập đồ trạng rừng Qua kết phân loại ảnh vệ tinh cho thấy ảnh vệ tinh SPOT phản ánh trạng thái rừng ch nh xác ảnh Landsat ETM+ Sai số phân loại ảnh SPOT so với thực tế , điều có nguyên nhân biến động tài nguyên so với ảnh, c ng nhƣ khả đọc trạng thái phức tạp Do cần c điều tra bổ sung chi tiết cho đối tƣợng chƣa đƣợc xác định nhƣ rừng g h n giao tre nứa Về mô hình cấu trúc, tăng trưởng, giải pháp lâm sinh Mô hình cấu trúc định hướng: Hàm Mayer th ch hơp để xây dựng mô hình cấu trúc định hƣớng, có dạng: N = 509.0589.e -0.056*D Ứng dụng mô hình cấu trúc định hƣớng để điều chỉnh cấu trúc cho trạng thái rừng thông qua hai biện pháp khai thác chọn chặt nuôi dƣỡng, từ xác định đƣợc tiêu kỹ thuật lâm sinh tƣơng ứng Kết cho thấy việc điều chỉnh cấu trúc cần đƣợc thực cho 86 trạng thái khác theo mô hình định hƣớng, sau đ tận dụng lâm sản, khắc phục đƣợc tồn ấn định cƣờng độ khai thác, đƣờng kính tối thiểu khai thác cho cấp trữ lƣợng hay nhóm loài cụ thể Mô hình quan hệ Zd/5 năm theo D: Dạng hàm parapol bậc đƣợc chọn với hệ số xác định R2 = 0,7; n = 121 tồn mức P 10cm – Ô 30x30m chia làm ô 10x10m STT ôtc thứ cấp 10 x 10m STT Tên loài D1,3 (0,1cm) H (0,1m) Bán kính tán (0,1m) Bắc Đông Nam Tây Tọa độ (0,1m) X Y Ghi chú: ô 10x10m đầu đo đầy đủ ô lại: Loài, đƣờng kính, phẩm chất Cự ly đến gần (0,1m) Phẩm chất (a/b/c) n vòng năm (mm) B (mm) Ghi 95 Phụ lục 3: Số liệu Zd/D TT D (cm) Zd/5năm (mm) TT D (cm) Zd/5năm (mm) TT D (cm) Zd/5năm (mm) TT D (cm) Zd/5năm (mm) 96.7 24 37 60.8 48 73 15.9 26 109 11.8 20 40.2 42 38 55.4 56 74 40.8 34 110 16.9 18 46.3 48 39 62.1 50 75 22.6 24 111 14 18 16.8 30 40 13.4 28 76 34.4 40 112 20 26 13.6 22 41 20.4 26 77 26.4 42 113 16.1 22 72.6 26 42 29.9 35 78 48.4 48 114 11.8 18 12.1 20 43 13.7 30 79 38.5 32 115 12.2 22 52.4 54 44 34.7 32 80 28.7 32 116 10.5 24 87.4 34 45 31.8 38 81 47.8 46 117 12.1 24 10 16.2 22 46 24.8 28 82 13.4 24 118 13 22 11 76.1 30 47 12.7 28 83 32 36 119 14.8 18 12 17.8 24 48 46.2 44 84 15.3 24 120 20.7 28 13 56.4 46 49 25.5 30 85 12.4 20 121 16.3 28 14 32.6 28 50 11.5 26 86 20.4 26 15 56.1 46 51 19.7 28 87 12.4 22 16 18.4 22 52 23.9 26 88 10.8 26 17 15.2 26 53 49.7 48 89 12.3 26 18 78.8 24 54 26.4 28 90 19.4 38 19 68.3 48 55 23.2 32 91 25.2 26 20 54.4 52 56 13.4 26 92 22.6 40 21 38.6 52 57 51.9 48 93 19.2 22 22 13.8 22 58 37.3 38 94 15.3 30 23 22.4 36 59 16.6 32 95 13.1 26 24 21.2 26 60 16.9 20 96 37.9 38 25 19.8 28 61 12.7 18 97 15.9 22 26 18.3 30 62 31.2 36 98 21.3 24 27 38.6 40 63 26.1 26 99 16.9 22 28 12.7 26 64 56.4 44 100 27.4 36 29 25 34 65 43.6 42 101 13.4 22 30 24.5 26 66 41 50 102 31.5 32 31 72 24 67 22.6 32 103 11.8 24 32 25.5 30 68 22.9 28 104 19.4 26 33 23.6 26 69 30.3 34 105 10.8 16 34 40.1 48 70 18.5 32 106 22.6 28 35 18.2 22 71 30.3 34 107 17.5 28 36 11.8 18 72 47.8 46 108 15.3 20 96 Phụ lục 4: Kết mô hình hồi quy mối quan hệ Giải pháp lâm sinh phần mềm Statgraphics log(Maso) = 6.46533 - 0.362975*log(M*N) - 0.575921*log(Dg) Multiple Regression - log(Maso) Dependent variable: log(Maso) Independent variables: log(M*N) log(Dg) Parameter CONSTANT log(M*N) log(Dg) Standard T Estimate Error Statistic P-Value 6.46533 0.458429 14.1032 0.00000 -0.36298 0.026951 -13.4681 0.00000 -0.57592 0.122714 -4.69319 0.00020 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio 119.33 Model 4.51183 2.25592 Residual 0.359194 19 0.018905 Total (Corr.) 4.87103 21 P-Value 0.00000 R-squared = 92.6259 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 91.8497 percent Standard Error of Est = 0.137495 Mean absolute error = 0.108843 Durbin-Watson statistic = 1.06542 (P=0.0052) Lag residual autocorrelation = 0.39155 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between log(Maso) and independent variables The equation of the fitted model is log(Maso) = 6.46533 - 0.362975*log(M*N) - 0.575921*log(Dg) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.05, there is a statistically significant relationship between the variables at the 95.0% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 92.6259% of the variability in log(Maso) The adjusted R-squared statistic, which is more suitable for comparing models with different numbers of independent variables, is 91.8497% The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0.137495 This value can be used to construct prediction limits for new observations 97 by selecting the Reports option from the text menu The mean absolute error (MAE) of 0.108843 is the average value of the residuals The Durbin-Watson (DW) statistic tests the residuals to determine if there is any significant correlation based on the order in which they occur in your data file Since the P-value is less than 0.05, there is an indication of possible serial correlation at the 95.0% confidence level Plot the residuals versus row order to see if there is any pattern that can be seen In determining whether the model can be simplified, notice that the highest P-value on the independent variables is 0.0002, belonging to log(Dg) Since the P-value is less than 0.05, that term is statistically significant at the 95.0% confidence level Consequently, you probably don't want to remove any variables from the model Component+Residual Plot for log(Maso) 0.8 component effect 0.5 0.2 -0.1 -0.4 -0.7 10 11 log(M*N) 12 13 [...]... triển hiện nay, GIS không chỉ dừng lại ở một quốc gia đơn lẻ mà ngày càng mang tính toàn cầu hóa 1.1.2 Điều chế rừng Khoa học về điều chế rừng đã xuất hiện từ lâu và hình thành vào cuối thế kỷ 18 ở các nƣớc phƣơng tây Ở m i nƣớc, t y theo quan điểm, g c độ kinh doanh lợi dụng rừng và trình độ kỹ thuật nên định ngh a điều chế rừng có khác nhau Định ngh a tổng quát theo GS Rucareanu: Điều chế rừng là khoa... cứu về điều chế rừng, khả năng áp dụng công nghệ để quản lý điều chế Trên cơ sở này luận văn tổng quan các kết quả nghiên cứu trong và ngoài nƣớc theo từng chủ đề liên quan đến các vấn đề nói trên, từ đây phản ảnh đƣợc một cách chung nhất tình hình ứng dụng công nghệ GIS và khả năng ứng dụng n vào công tác điều chế rừng 1.1 Ngoài nƣớc 1.1.1 Hệ thống thông tin địa lý Hệ thống thông tin địa lý (GIS) đƣợc... cho công tác điều chế rừng phù hợp với khu vực nghiên cứu 4 Chƣơng 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Nghiên cứu ứng dụng công nghệ GIS xây dựng bộ công cụ điều chế rừng là xem xét một cách có hệ thống các vấn đề: Quan điểm, khái niệm về hệ thống thông tin địa lý (GIS) ; các ứng dụng của GIS trong l nh vực quản lý tài nguyên môi trƣờng; khả năng ứng dụng ảnh viễn thám để xây dựng dữ liệu cho GIS; các nghiên... cứu có 14 tính hệ thống về việc xây dựng cơ sở dữ liệu và tổ chức điều chế rừng thông qua ảnh vệ tinh và GIS  Trong khi đ điều chế rừng đƣợc gắn với các dữ liệu bản đồ, tài nguyên rừng theo không gian và thời gian; và nhƣ vậy hoàn toàn có thể vận dụng GIS và viễn thám để quản lý, cập nhật và lập kế hoạch Hiện tại quản lý dữ liệu điều chế rừng ở các công ty lâm nghiệp, chủ rừng chủ yếu dựa vào các văn... thống ảnh viễn thám và GIS để đƣa ra giải pháp quản lý, điều chế rừng lâu dài ố l ệu đ ều tra n oạ n ệp ố l ệu t ứ cấp ản đồ địa n G ả đoán ản và c n n ệ GIS N ên cứu m n óa mố quan ệ các n ân tố đ ều tra M n cấu trúc rừn địn ướn ản đồ ện trạn rừn Xây dựn các ả p áp kỹ t uật lâm s n và C DL GI Công nghệ GIS / Chồng ghép bản đồ Bộ công cụ GIS phục vụ quản lý tài nguyên và điều chế n 3.1: ơ đồ tiếp cận... văn, điều kiện kinh tế xã hội, , khu vực nghiên cứu  Điều tra thực địa - Xác định các điểm khống chế mặt đất GCPs (Ground Control Point) là những điểm thể hiện rõ trên ảnh và trên thực địa, tọa độ điểm khống chế đƣợc xác định bằng định vị GPS (Globle Positioning System) loại Map 60CsX, số lƣợng điểm khống chế 20 điểm - Điều tra hiện trạng rừng theo lớp ảnh giải đoán: Ứng với m i trạng thái rừng điều. .. nghiên cứu ứng dụng công nghệ GIS trong quản lý tài nguyên, điều chế rừng chúng tôi thấy rằng:  Công nghệ GIS và viễn thám trên thế giới đã và đang đƣợc phát triển ngày càng nhanh chóng và tiện dụng hơn Chức năng của GIS và viễn thám rất rộng và mở, có thể khai thác ở nhiều ngành, nhiều chuyên môn và khía cạnh khác nhau  Về khoa học điều chế rừng, những nguyên lý, nguyên tắc trong quản lý rừng, sử... xây dựng phƣơng án điều chế rừng khoa học, phù hợp với thực tiễn sản xuất của từng đơn vị Từ những năm 80 của thế kỷ XX chúng ta bắt đầu chú trọng vào khoa học điều chế rừng, tức là cố gắng tổ chức rừng khoa học hơn 1 eo c n bố của ộ N n n ệp và P N năm 2003 2 về không gian và thời gian, tránh kinh doanh rừng để làm mất rừng Hầu hết các lâm trƣờng đều phải xây dựng phƣơng án điều chế rừng và hàng năm... điều tra rừng iii Thiết kế bộ công cụ trong GIS phục vụ quản lý cơ sở dữ liệu tài nguyên rừng và tổ chức điều chế rừng 3.3 Phƣơng pháp nghiên cứu 3.3.1 Phương pháp luận trong tiếp cận nghiên cứu Điều chế rừng là tổ chức không gian và thời gian rừng, vì vậy nó bao gồm việc quản lý đối tƣợng (chu i điều chế, coupe tác nghiệp) và đƣợc gắn 24 với hệ thống thông tin địa lý; đồng thời các đặc điểm lâm phần,... Tuy nhiên với phƣơng pháp xây dựng điều chế rừng truyền thống việc thu thập, cập nhật các thông tin, cơ sở dữ liệu chủ yếu dựa vào các quá trình điều tra, khảo sát, tổng hợp các thông tin thu thập đƣợc bằng các mẫu biểu điều tra, các bản đồ giấy thể hiện các loại đất đai, các loại rừng, hoặc sự kết hợp giữa biểu tổng hợp và bản đồ giấy để mô tả đối tƣợng của điều chế Công việc này đỏi hỏi phải tiêu