Nghiên cứu kết hợp ảnh quang học và ảnh radar trong việc xác định trữ lượng rừng tại xã đắk wil, huyện cư jút, tỉnh đắk nông

85 470 0
Nghiên cứu kết hợp ảnh quang học và ảnh radar trong việc xác định trữ lượng rừng tại xã đắk wil, huyện cư jút, tỉnh đắk nông

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP NGUYỄN SƠN HÀ NGHIÊN CỨU KẾT HỢP ẢNH QUANG HỌC ẢNH RADAR TRONG VIỆC XÁC ĐỊNH TRỮ LƯỢNG RỪNG TẠI ĐẮK WIL, HUYỆN JÚT, TỈNH ĐẮK NÔNG LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP Hà Nội, 2016 BỘ GIÁO DỤC ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP NGUYỄN SƠN HÀ NGHIÊN CỨU KẾT HỢP ẢNH QUANG HỌC ẢNH RADAR TRONG VIỆC XÁC ĐỊNH TRỮ LƯỢNG RỪNG TẠI ĐẮK WIL, HUYỆN JÚT, TỈNH ĐẮK NÔNG CHUYÊN NGÀNH: LÂM HỌC MÃ SỐ: 60.62.02.01 LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS LÊ SỸ DOANH Hà Nội, 2016 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình thực hiện, số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa có công bố công trình khác Tác giả Nguyễn Sơn Hà ii LỜI CẢM ƠN Luận văn “Nghiên cứu kết hợp ảnh quang học ảnh radar việc xác định trữ lượng rừng Đắk Wil, huyện Jút, tỉnh Đắk Nông” hoàn thành theo chương trình đào tạo Thạc sỹ, khóa 2014 - 2016 trường Đại học Lâm nghiệp Việt Nam Trong trình học tập thực luận văn, tác giả nhận quan tâm, giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi Ban giám hiệu Trường Đại học Lâm nghiệp; Khoa đào tạo sau đại học; Các thầy giáo, cô giáo Trường Đại học Lâm nghiệp; Các anh, chị, em, bạn bè đồng nghiệp Viện Sinh thái rừng Môi trường Nhân dịp này, tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc trước quan tâm giúp đỡ quý báu Xin bày tỏ lòng kính trọng biết ơn sâu sắc đến TS Lê Sỹ Doanh tận tình hướng dẫn bảo suốt trình thực luận văn Mặc dù cố gắng nỗ lực, kinh nghiệm nghiên cứu chưa nhiều, đặc biệt hạn chế mặt thời gian trình nghiên cứu nên luận văn chắn không tránh khỏi thiếu sót định Tác giả mong nhận góp ý thầy cô giáo bạn bè đồng nghiệp luận văn hoàn chỉnh Xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, tháng năm 2016 Học viên Nguyễn Sơn Hà iii MỤC LỤC Trang TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vi DANH MỤC BẢNG vii DANH MỤC HÌNH viii ĐẶT VẤN ĐỀ Chương 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Nghiên cứu ảnh vệ tinh theo dõi diễn biến tài nguyên rừng 1.2 Tình hình nghiên cứu khả kết hợp ảnh Quang học ảnh Radar việc xác định trữ lượng rừng 1.2.1 Trên giới 1.2.2 Ở Việt Nam 12 Chương 2: MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 19 2.1 Mục tiêu nghiên cứu 19 2.1.1 Mục tiêu chung 19 2.1.2 Mục tiêu cụ thể 19 2.2 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 19 2.2.1 Đối tượng nghiên cứu 19 2.2.2 Phạm vi nghiên cứu 19 2.3 Nội dung nghiên cứu 20 2.4 Phương pháp nghiên cứu 20 2.4.1 Phương pháp kế thừa tư liệu 20 iv 2.4.2 Phương pháp nghiên cứu cụ thể 20 Chương 3: ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ - HỘI TÌNH HÌNH SỬ DỤNG ĐẤT LÂM NGHIỆP CỦA KHU VỰC NGHIÊN CỨU 28 3.1 Điều kiện tự nhiên 28 3.1.1 Vị trí địa lý huyện Jút 28 3.1.2 Phạm vi ranh giới huyện Jút khu vực nghiên cứu 28 3.1.3 Khí hậu, thủy văn huyện Jút 28 3.1.4 Địa hình, thổ nhưỡng huyện Jút 29 3.1.5 Tài nguyên thiên nhiên huyện Jút 31 3.2 Điều kiện kinh tế - hội 32 3.2.1 Kinh tế 32 3.2.2 Lĩnh vực văn hoá - hội 33 3.3 Đánh giá khái quát chung 35 3.3.1 Lợi hội phát triển 35 3.3.2 Những hạn chế thách thức trình phát triển 36 Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THẢO LUẬN 37 4.1 Đặc điểm trạng rừng Đắk Wil, huyện Jút, tỉnh Đắk Nông 37 4.2 Kết nghiên cứu phương pháp kết hợp ảnh Quang học tư liệu Radar 41 4.2.1 Kết phân đoạn ảnh SPOT-6 41 4.2.2 Kết kết hợp liệu radar 43 4.3 Thử nghiệm xác định trữ lượng rừng từ ảnh quang học tư liệu radar cho Đắk Wil, huyện Jút, tỉnh Đắk Nông 46 4.3.1 Xây dựng mô hình xác định trữ lượng 46 4.3.2 Đánh giá độ xác mô hình trữ lượng 52 4.3.3 Xây dựng đồ trữ lượng 54 4.4 Đề xuất quy trình xác định trữ lượng rừng từ phương pháp kết hợp ảnh quang học tư liệu radar 57 v KẾT LUẬN, TỒN TẠI, KHUYẾN NGHỊ 60 Kết luận 60 Tồn 61 Khuyến nghị 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ BIỂU vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT STT Viêt tắt Viết đầy đủ mgodt R Red G Green B Blue RMSE DN Trữ lượng điều tra mặt đất Sai số trung phương Digital Number vii DANH MỤC BẢNG TT Tên bảng 1.1 Đặc điểm khả ứng dụng sô loại ảnh vệ tinh 4.1 Diện tích loại rừng đất lâm nghiệp phân theo mục đích sử dụng Đắk Wil - Huyện Jút - Tỉnh Đăk Nông Trang 38 4.2 Giá trị kênh phổ lớp khoanh vi 43 4.3 Sự kết hợp ảnh Quang học tư liệu Radar 45 4.4 Mối tương quan tán xạ ngược với mgodt 49 4.5 Mối tương quan giá trị phổ với mgodt 51 4.6 Kết đánh giá độ xác mô hình 53 viii DANH MỤC HÌNH TT Tên hình Trang 4.1 Ảnh SPOT-6 41 4.2 Các tham số khoanh vi ảnh SPOT-6 eCognition 42 4.3 Ranh giới lô khoanh vi bám sát ranh giới trạng thái ảnh SPOT-6 42 4.4 Điểm điều tra Đắk Wil, huyện Jút 44 4.5 Tư liệu ALOS PALSAR 44 4.6 Kết kết hợp tư liệu ảnh SPOT-6 tư liệu ALOS PALSAR 45 4.7 Mối quan hệ mgodt với SigHH 47 4.8 Mối quan hệ mgodt với SigHV 47 4.9 Mối quan hệ mgodt với (SigHH+SigHV)/2 48 4.10 Mối quan hệ mgodt với SigHH/SigHV 48 4.11 Mối quan hệ mgodt với kênh Red 49 4.12 Mối quan hệ mgodt với kênh Green 50 4.13 Mối quan hệ mgodt với kênh Blue 50 4.14 Mối quan hệ mgodt với kênh Red, Green, Blue 51 4.15 Bản đồ phân bố trữ lượng rừng Đắk Wil 55 4.16 4.17 Bản đồ trạng rừng năm 2014 Đắk Wil - huyện Jút - tỉnh Đắk Nông Phương pháp kết hợp ảnh quang học tư liệu Radar xác định trữ lượng rừng 56 57 61 Mgo = 677,44 + 0,85*Std_red + 2,05*Std_Green – 5,03*Std_Blue 1961,27*Red – 1960,47*Green – 1961,24*Blue + 5882,75*Brightness – 1,95*SigHH + 44,67*SigHV - Nghiên cứu xây dựng đồ phân bố trữ lượng rừng với cấp độ: 300m3/ha, từ 201 đến 300m3/ha, từ 101 đến 200m3/ha, từ 51 đến 100m3/ha, từ 10 đến 50m3/ha rừng (dưới 10 m3/ha) - Nghiên cứu đề xuất quy trình xác định trữ lượng rừng phương pháp kết hợp ảnh quang học tư liệu radar gồm bước công việc từ xử lý ảnh đến xây dựng đồ trữ lượng gỗ Tồn - Việc lựa chọn ảnh vệ tinh đồng thời gian khó khăn khách quan phải sử dụng tư liệu ảnh có; yếu tố thời tiết để chụp ảnh quang học thời điểm yêu cầu nghiên cứu, khó khăn - Cảnh ảnh SPOT-6 sử dụng luận văn nhiều mây gây ảnh hưởng không nhỏ đến trình giải đoán trữ lượng gỗ - Tư liệu ALOS PALSAR sử dụng cũ, từ năm 2010 - Phân bố ô tiêu chuẩn chưa vùng nghiên cứu, số lượng ô chưa tỷ lệ với diện tích trạng thái rừng diện tích đo đếm dẫn đến sai số đồ trữ lượng Khuyến nghị - Ảnh radar có nhiều mạnh việc nghiên cứu ứng dụng loại tư liệu Việt nam hạn chế Do cần tăng cường công tác nghiên cứu ứng dụng ảnh radar phục vụ theo dõi giám sát tài nguyên thiên nhiên bảo vệ môi trường Việt Nam, đặc biệt tư liệu ảnh thu nhận trạm thu ảnh Việt Nam - Mặc dù nghiên cứu ban đầu, nghiên cứu luận văn cho thấy phương pháp kết hợp ảnh radar quang học 62 cho thấy hiệu mô hình đơn lẻ sử dụng ảnh quang học thể mối quan hệ chặt chẽ trữ lượng gỗ với thành tố mô hình - Tuy nhiên, phạm vi nghiên cứu luận văn liệu chưa đồng hóa nên kết kết luận đưa hạn chế Đề xuất nên thử nghiệm với loại tư liệu ảnh radar quang học khác để xây dựng quy trình xác định trữ lượng rừng phương pháp kết hợp ảnh quang học tư liệu radar tối ưu TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Bộ Nông nghiệp Phát triển Nông thôn (2010), Quyết định số 2410/QĐBNN-TCLN ngày 09/8/2010 việc công bố số liệu trạng rừng năm 2009 Chu Hải Tùng (2008), Nghiên cứu khả ứng dụng ảnh vệ tinh radar quang học để thành lập số thông tin lớp phủ mặt đất Chu Thị Bình (2001), Ứng dụng công nghệ tin học để khai thác thông tin tư liệu viễn thám, nhằm phục vụ việc nghiên cứu số đặc điểm rừng Việt Nam Luận án tiến sĩ, Trường ĐH Mỏ Điạ chất, Hà Nội Nguyễn Mạnh Cường (1996), Nghiên cứu đánh giá khả ứng dụng phương pháp xử lý ảnh số từ thông tin viễn thám cho lập đồ rừng Nguyễn Ngọc Bình (2006), Cẩm nang ngành lâm nghiệp – Công tác điều tra rừng Việt Nam Bộ NN&PTNT, Chương trình hỗ trợ ngành lâm nghiệp đối tác Nguyễn Văn Thị, Trần Quang Bảo, Vũ Tiến Thịnh Nghiên cứu sử dụng tư liệu ảnh - đa ALOS PALSAR để xác định trữ lượng gỗ rừng khộp Krông Na – huyện Buôn Đôn – tỉnh Đắk Lắk Tạp chí Nông nghiệp & Phát triển nông thôn số 20/2015, trang 122-128 Trần Văn Thuỵ (1996) , Ứng dụng phương pháp viễn thám để thành lập đồ thảm thực vật tỉnh Thanh Hoá, tỷ lệ 1/200.000 Trương Thị Hòa Bình (2002), Nghiên cứu ứng dụng số thực vật để thành lập đồ phân bố số loại rừng công nghệ viễn thám, Luận án tiến sĩ Nông nghiệp, Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam, Hà Nội Vũ Tiến Hinh, Phạm Ngọc Giao, 1997 Điều tra rừng Nhà xuất Nông nghiệp, 1997 10 Vũ Tiến Điển (2013), Nghiên cứu nâng cao khả tự động giải đoán ảnh vệ tinh độ phân giải cao để xây dựng đồ trạng rừng phục vụ công tác điều tra kiểm kê rừng Tiếng anh 11 B.N Haack (1984) Multisensor Data Analysis of Urban Environment Tạp chí Trắc địa ảnh Viễn thám, tập 50, số 10, trang 1471 -1477 12 F.M., Henderson nnk (1999) Contribution of SAR data and image concatenation in reducing optical sensor derived urban land cover category confusion http://www.conferences.esa.int/98c07/papers/p060.pdf 13 .H Kim K.H Lee, Integrated of Landsat ETM+ and Radarsat SAR data for landcover classification Key Engineering Materials vols 277279(2005), trang 838 - 844 14 L Demargne nnk (2001) Use of SPOT and Radar data for forest inventory in Sarawak, Malaysia; Hội nghị Viễn thám châu á, 11/2001 15 L.L Bourgeau – Chavez, R Riordan, M Nowels N Miller, 2004 Final report to the Great Lake Comission : Remote Monitoring Great Lake Coastal Wetland using a hybrid Radar and Multispectral Sensor Approach; Project no Wetland – EPA - 06.82 pp 16 P Walfir; M Souza Filho Renato Paradela, Use of RADARSAT-1 fine mode and Landsat-5 TM selective principal component analysis for geomophologic mapping in macrotidal mangrove coast in the Amazon Region Tạp chí Viễn thám Canada, tập 31, số 3, 2005, trang 214 - 224 17 Z A Hasan, K M N Ku Ramil, I Selamat and K F Loh (1997) Complementary Nature of SAR and Optical Data for Land Cover/Use Mapping in the State of Johore, Malaysia, Hội nghị Viễn thám châu á, 1997 18 Weydahl, D J., Becquey, X., and Tollefsen, T., 1995 Combining ERS-1 SAR with Optical Satellite Data over Urban Areas Proceedings of International Geoscience and Remote Sensing, Vol 4, pp 2161- 2163 PHỤ BIỂU Phụ biểu 01 Kết xây dựng mối quan hệ trữ lượng với giá trị phổ ảnh SPOT-6 Max_diff Std_red Std_Green Std_Blue Red Green Blue Brightness (Red+Green+Blue)/3 0,033 11,035 11,233 10,385 184,103 180,994 187,112 184,070 184,0696667 0,191 10,858 9,784 10,211 109,367 107,458 129,457 115,427 115,4273333 0,095 8,050 8,078 8,201 116,758 106,096 115,176 112,676 112,6766667 0,116 12,590 11,743 11,458 100,157 92,038 103,463 98,553 98,55256667 0,115 8,891 8,814 9,429 124,864 120,057 134,573 126,498 126,498 0,016 11,050 10,758 10,691 104,999 104,819 106,501 105,440 105,4396667 0,144 13,769 11,800 12,678 96,872 97,178 111,574 101,875 101,8746 0,248 10,815 10,092 10,198 104,619 105,221 132,975 114,272 114,2716667 0,065 14,287 12,591 11,247 83,515 86,353 89,127 86,332 86,33146667 0,127 12,233 11,103 13,163 100,967 104,457 114,544 106,656 106,656 0,015 20,257 18,129 15,081 71,591 72,667 72,341 72,200 72,1999 0,094 8,110 8,566 9,625 112,804 102,577 110,301 108,561 108,5606667 0,087 8,489 8,231 8,701 116,155 113,018 123,213 117,462 117,462 0,146 16,232 14,726 13,703 84,694 87,681 97,828 90,068 90,06783333 0,164 10,343 8,789 9,127 108,811 108,635 127,452 114,966 114,966 Max_diff Std_red Std_Green Std_Blue Red Green Blue Brightness (Red+Green+Blue)/3 0,144 8,647 8,221 8,326 114,458 109,075 125,815 116,449 116,4493333 0,089 10,633 11,037 10,126 116,748 111,058 121,438 116,415 116,4146667 0,101 8,543 10,530 12,869 112,777 101,788 112,119 108,895 108,8946667 0,177 9,452 8,562 9,324 102,789 105,952 122,314 110,352 110,3516667 0,037 9,021 9,019 8,297 119,682 117,137 115,330 117,383 117,383 0,095 9,693 9,505 8,959 130,744 125,018 137,467 131,076 131,0763333 0,130 12,030 10,700 12,178 113,568 108,941 124,006 115,505 115,505 0,097 10,051 11,541 12,395 111,273 103,160 113,776 109,403 109,403 0,031 16,104 14,852 14,305 75,582 77,198 74,857 75,879 75,87893333 0,188 9,778 8,842 8,905 103,402 101,966 122,556 109,308 109,308 0,039 18,736 17,124 15,224 74,824 73,985 71,968 73,592 73,59226667 0,150 10,044 10,322 10,549 107,802 100,004 116,175 107,994 107,9936667 0,299 9,315 11,622 13,723 70,313 55,618 52,506 59,479 59,47886667 0,127 10,539 10,212 9,141 107,032 96,211 109,445 104,230 104,2294667 0,215 11,053 11,034 10,653 101,327 99,449 122,660 107,812 107,8120333 0,098 10,806 10,039 9,404 100,726 98,594 108,604 102,642 102,6414667 Max_diff Std_red Std_Green Std_Blue Red Green Blue Brightness (Red+Green+Blue)/3 0,038 18,822 18,099 17,463 78,758 76,106 75,848 76,904 76,90386667 0,116 15,214 13,825 14,096 88,042 92,192 98,837 93,024 93,02376667 0,137 9,380 9,374 9,503 110,697 101,515 116,538 109,583 109,5833333 0,094 9,057 9,032 9,297 117,236 108,012 118,843 114,697 114,697 0,170 16,165 17,795 15,743 73,167 67,059 61,732 67,320 67,3195 0,009 19,006 18,067 16,213 76,935 76,793 76,235 76,655 76,65443333 0,092 12,671 11,439 9,563 89,123 87,881 96,224 91,076 91,07616667 0,113 12,224 10,872 9,688 104,233 99,669 111,507 105,136 105,1363333 0,022 20,474 17,731 16,247 73,751 74,464 75,380 74,532 74,53176667 0,158 10,744 10,530 10,824 104,949 101,627 118,810 108,462 108,462 0,094 7,903 8,261 8,895 115,634 105,163 115,665 112,154 112,154 0,158 22,022 20,884 17,203 70,446 64,885 60,122 65,151 65,15096667 0,053 8,603 8,370 8,962 123,183 121,038 127,552 123,924 123,9243333 0,016 9,398 9,318 8,994 156,857 155,579 158,141 156,859 156,859 0,020 13,274 12,626 12,822 86,557 86,231 84,869 85,886 85,88553333 0,097 8,209 8,572 9,004 101,733 92,465 92,441 95,547 95,54653333 Max_diff Std_red Std_Green Std_Blue Red Green Blue Brightness (Red+Green+Blue)/3 0,078 21,432 20,225 18,413 70,117 68,450 64,846 67,805 67,8045 0,122 6,882 6,844 6,951 115,383 102,138 107,665 108,395 108,3953333 0,137 9,329 8,914 8,671 117,597 112,169 128,578 119,448 119,448 0,054 14,587 13,712 11,860 82,600 78,201 81,363 80,721 80,72136667 0,201 21,096 19,361 15,682 69,541 65,588 56,698 63,942 63,94236667 0,117 16,763 15,605 13,974 86,220 88,314 96,780 90,438 90,4378 0,053 19,460 18,292 15,913 70,964 67,295 68,770 69,010 69,00946667 0,091 11,264 10,828 9,762 104,365 105,370 114,186 107,974 107,9736667 0,163 15,282 15,117 13,129 85,022 80,867 95,022 86,970 86,9703 0,039 10,287 8,829 8,676 109,874 107,242 111,554 109,557 109,5566667 0,009 16,860 15,533 14,240 78,689 78,318 78,019 78,342 78,3421 Phụ biểu 02 Kết xây dựng mối quan hệ trữ lượng với giá trị tán xạ ngược radar Max_diff Std_red Std_Green Std_Blue Red Green Blue Brightness HH_Mean HV_Mean mgodt SigHV SigHH (SigHH+SigHV)/2 SigHH/SigHV 0,033 11,035 11,233 10,385 184,103 180,994 187,112 184,070 -6,029 -12,334 56,030 -12,334 -6,029 -9,181487932 0,488847178 0,191 10,858 9,784 10,211 109,367 107,458 129,457 115,427 -4,824 -12,392 56,460 -12,392 -4,824 -8,608290779 0,389316894 0,095 8,050 8,078 8,201 116,758 106,096 115,176 112,676 -6,029 -12,544 57,520 -12,544 -6,029 -9,286774593 0,480616796 0,116 12,590 11,743 11,458 100,157 92,038 103,463 98,553 -6,598 -12,743 66,340 -12,743 -6,598 -9,670465882 0,517779204 0,115 8,891 8,814 9,429 124,864 120,057 134,573 126,498 -5,024 -13,208 71,760 -13,208 -5,024 -9,1158894 0,380357403 0,016 11,050 10,758 10,691 104,999 104,819 106,501 105,440 -6,462 -12,500 73,010 -12,500 -6,462 -9,480892346 0,51695256 0,144 13,769 11,800 12,678 96,872 97,178 111,574 101,875 -5,053 -12,835 75,510 -12,835 -5,053 -8,944229027 0,393695143 0,248 10,815 10,092 10,198 104,619 105,221 132,975 114,272 -5,266 -12,003 76,030 -12,003 -5,266 -8,634617785 0,43874043 0,065 14,287 12,591 11,247 83,515 86,353 89,127 86,332 -7,203 -12,935 77,600 -12,935 -7,203 -10,06903359 0,556864379 0,127 12,233 11,103 13,163 100,967 104,457 114,544 106,656 -5,350 -12,193 77,990 -12,193 -5,350 -8,771444453 0,438813637 0,015 20,257 18,129 15,081 71,591 72,667 72,341 72,200 -6,307 -12,109 79,650 -12,109 -6,307 -9,208080415 0,520885515 0,094 8,110 8,566 9,625 112,804 102,577 110,301 108,561 -5,438 -11,929 81,950 -11,929 -5,438 -8,683898738 0,455883989 0,087 8,489 8,231 8,701 116,155 113,018 123,213 117,462 -6,113 -12,312 82,100 -12,312 -6,113 -9,212446235 0,496490001 0,146 16,232 14,726 13,703 84,694 87,681 97,828 90,068 -6,229 -12,571 82,270 -12,571 -6,229 -9,400029914 0,495460076 0,164 10,343 8,789 9,127 108,811 108,635 127,452 114,966 -5,107 -12,436 84,270 -12,436 -5,107 -8,771588779 0,410703423 0,144 8,647 8,221 8,326 114,458 109,075 125,815 116,449 -5,894 -12,186 85,720 -12,186 -5,894 -9,040016419 0,483727348 0,089 10,633 11,037 10,126 116,748 111,058 121,438 116,415 -5,651 -12,219 86,520 -12,219 -5,651 -8,93454886 0,462460295 0,101 8,543 10,530 12,869 112,777 101,788 112,119 108,895 -5,355 -12,094 88,700 -12,094 -5,355 -8,724517405 0,442811386 0,177 9,452 8,562 9,324 102,789 105,952 122,314 110,352 -4,888 -11,518 91,820 -11,518 -4,888 -8,203158778 0,424417241 0,037 9,021 9,019 8,297 119,682 117,137 115,330 117,383 -6,663 -11,883 92,850 -11,883 -6,663 -9,273002482 0,560699345 0,095 9,693 9,505 8,959 130,744 125,018 137,467 131,076 -6,242 -12,050 93,560 -12,050 -6,242 -9,145676921 0,517996659 Max_diff Std_red Std_Green Std_Blue Red Green Blue Brightness HH_Mean HV_Mean mgodt SigHV SigHH (SigHH+SigHV)/2 SigHH/SigHV 0,130 12,030 10,700 12,178 113,568 108,941 124,006 115,505 -5,932 -12,110 93,600 -12,110 -5,932 -9,020984253 0,489875618 0,097 10,051 11,541 12,395 111,273 103,160 113,776 109,403 -6,376 -11,896 94,090 -11,896 -6,376 -9,135846525 0,535945612 0,031 16,104 14,852 14,305 75,582 77,198 74,857 75,879 -6,655 -11,738 96,380 -11,738 -6,655 -9,196672973 0,566961128 0,188 9,778 8,842 8,905 103,402 101,966 122,556 109,308 -5,639 -12,269 97,460 -12,269 -5,639 -8,954152288 0,459648616 0,039 18,736 17,124 15,224 74,824 73,985 71,968 73,592 -6,008 -11,558 97,570 -11,558 -6,008 -8,783022335 0,519786718 0,150 10,044 10,322 10,549 107,802 100,004 116,175 107,994 -5,919 -12,365 100,200 -12,365 -5,919 -9,142006641 0,478721245 0,299 9,315 11,622 13,723 70,313 55,618 52,506 59,479 -6,549 -12,162 101,110 -12,162 -6,549 -9,355586755 0,538532675 0,127 10,539 10,212 9,141 107,032 96,211 109,445 104,230 -5,269 -11,764 102,310 -11,764 -5,269 -8,51636587 0,447842856 0,215 11,053 11,034 10,653 101,327 99,449 122,660 107,812 -5,361 -11,951 105,230 -11,951 -5,361 -8,655973343 0,448617005 0,098 10,806 10,039 9,404 100,726 98,594 108,604 102,642 -5,457 -11,730 105,810 -11,730 -5,457 -8,593275212 0,465177184 0,038 18,822 18,099 17,463 78,758 76,106 75,848 76,904 -6,154 -11,428 106,360 -11,428 -6,154 -8,791222428 0,538539349 0,116 15,214 13,825 14,096 88,042 92,192 98,837 93,024 -6,860 -12,150 107,400 -12,150 -6,860 -9,505347552 0,564617784 0,137 9,380 9,374 9,503 110,697 101,515 116,538 109,583 -5,723 -11,465 108,960 -11,465 -5,723 -8,593616059 0,499157999 0,094 9,057 9,032 9,297 117,236 108,012 118,843 114,697 -5,791 -11,960 109,210 -11,960 -5,791 -8,87568494 0,484235335 0,170 16,165 17,795 15,743 73,167 67,059 61,732 67,320 -7,097 -11,843 111,010 -11,843 -7,097 -9,47018656 0,59929659 0,009 19,006 18,067 16,213 76,935 76,793 76,235 76,655 -6,704 -11,931 111,840 -11,931 -6,704 -9,317542781 0,561876961 0,092 12,671 11,439 9,563 89,123 87,881 96,224 91,076 -6,504 -11,388 112,910 -11,388 -6,504 -8,946377241 0,57112743 0,113 12,224 10,872 9,688 104,233 99,669 111,507 105,136 -5,104 -12,064 113,230 -12,064 -5,104 -8,583920405 0,423085621 0,022 20,474 17,731 16,247 73,751 74,464 75,380 74,532 -5,626 -11,882 113,640 -11,882 -5,626 -8,754068352 0,473542923 0,158 10,744 10,530 10,824 104,949 101,627 118,810 108,462 -5,877 -11,466 119,410 -11,466 -5,877 -8,671413018 0,512527965 0,094 7,903 8,261 8,895 115,634 105,163 115,665 112,154 -5,239 -11,291 120,380 -11,291 -5,239 -8,264606313 0,463978124 0,158 22,022 20,884 17,203 70,446 64,885 60,122 65,151 -5,863 -11,827 122,030 -11,827 -5,863 -8,844595651 0,495716286 0,053 8,603 8,370 8,962 123,183 121,038 127,552 123,924 -6,370 -11,944 124,150 -11,944 -6,370 -9,156988385 0,53331554 Max_diff Std_red Std_Green Std_Blue Red Green Blue Brightness HH_Mean HV_Mean mgodt SigHV SigHH (SigHH+SigHV)/2 SigHH/SigHV 0,016 9,398 9,318 8,994 156,857 155,579 158,141 156,859 -7,010 -11,845 128,430 -11,845 -7,010 -9,427269676 0,591836051 0,020 13,274 12,626 12,822 86,557 86,231 84,869 85,886 -6,024 -11,402 129,140 -11,402 -6,024 -8,71330015 0,528355003 0,097 8,209 8,572 9,004 101,733 92,465 92,441 95,547 -5,738 -11,757 130,090 -11,757 -5,738 -8,747518943 0,488053914 0,078 21,432 20,225 18,413 70,117 68,450 64,846 67,805 -5,797 -11,418 133,670 -11,418 -5,797 -8,607163655 0,507675881 0,122 6,882 6,844 6,951 115,383 102,138 107,665 108,395 -5,719 -11,563 134,180 -11,563 -5,719 -8,641056985 0,494570299 0,137 9,329 8,914 8,671 117,597 112,169 128,578 119,448 -5,737 -11,582 135,150 -11,582 -5,737 -8,659383086 0,495352452 0,054 14,587 13,712 11,860 82,600 78,201 81,363 80,721 -5,181 -11,583 135,380 -11,583 -5,181 -8,38206767 0,447321179 0,201 21,096 19,361 15,682 69,541 65,588 56,698 63,942 -5,648 -11,649 140,100 -11,649 -5,648 -8,648470014 0,484788949 0,117 16,763 15,605 13,974 86,220 88,314 96,780 90,438 -5,608 -11,882 145,190 -11,882 -5,608 -8,745052068 0,471996837 0,053 19,460 18,292 15,913 70,964 67,295 68,770 69,010 -5,671 -11,056 152,350 -11,056 -5,671 -8,363393879 0,512956903 0,091 11,264 10,828 9,762 104,365 105,370 114,186 107,974 -5,871 -11,679 165,870 -11,679 -5,871 -8,77533017 0,502723637 0,163 15,282 15,117 13,129 85,022 80,867 95,022 86,970 -5,596 -11,683 166,420 -11,683 -5,596 -8,639510914 0,478958843 0,039 10,287 8,829 8,676 109,874 107,242 111,554 109,557 -5,954 -11,547 180,350 -11,547 -5,954 -8,75037188 0,515641887 0,009 16,860 15,533 14,240 78,689 78,318 78,019 78,342 -6,553 -11,120 196,950 -11,120 -6,553 -8,836699094 0,589322115 Phụ biểu 03 Kết đánh giá độ xác mô hình Standard_d Standard_1 Standard_2 Mean_layer Mean_lay_1 Mean_lay_2 Brightness Area HH_Mean HV_Mean mgodt 9,69257 9,50491 8,9592 130,744 125,018 137,467 131,076 1,25158 -6,24169 -12,0497 93,56 6,88204 6,84429 6,95068 115,383 102,138 107,665 108,395 0,561823 -5,71885 -11,5633 134,18 7,9031 8,26063 8,89509 115,634 105,163 115,665 112,154 1,29326 -5,2386 -11,2906 120,38 9,30308 8,67822 9,93539 122,607 119,712 130,134 124,151 1,7925 -5,10047 -11,6445 71,26 7,9791 7,55243 6,90208 111,122 103,39 118,481 110,998 2,34351 -5,36907 -11,1974 107,79 11,035 11,233 10,3848 184,103 180,994 187,112 184,07 0,831143 -6,02929 -12,3337 56,03 7,32807 6,79084 6,48972 116,01 113,19 133,357 120,852 2,50232 -5,29509 -12,4039 40,3 8,20103 9,76979 11,592 122,09 117,205 131,398 123,564 3,77324 -4,98198 -12,1018 58,46 8,02702 7,783 7,36143 121,151 114,818 128,336 121,435 2,82581 -5,56891 -12,2904 118,52 9,39839 9,31817 8,99424 156,857 155,579 158,141 156,859 1,02334 -7,01002 -11,8445 128,43 10,2171 10,6115 12,2338 120,571 117,577 121,46 119,869 1,91431 -6,63055 -12,3973 140,07 8,60305 8,36985 8,96209 123,183 121,038 127,552 123,924 3,29406 -6,36994 -11,944 124,15 10,2874 8,82921 8,67615 109,874 107,242 111,554 109,557 2,03768 -5,95399 -11,5468 180,35 11,3052 11,3865 10,9465 112,136 105,629 118,731 112,165 2,41619 -6,30089 -12,1576 134,29 12,0304 10,6995 12,1776 113,568 108,941 124,006 115,505 2,99062 -5,93225 -12,1097 93,6 7,87719 8,13325 8,35436 119,994 113,502 120,526 118,007 4,22827 -6,34963 -12,194 49,27 Standard_d Standard_1 Standard_2 Mean_layer Mean_lay_1 Mean_lay_2 Brightness Area HH_Mean HV_Mean mgodt 9,41424 9,1885 12,3552 106,55 107,654 113,515 109,24 1,14659 -5,64843 -11,1566 128,96 13,7693 11,8004 12,6781 96,8716 97,1782 111,574 101,875 2,05113 -5,05318 -12,8353 75,51 14,6659 13,2534 13,4084 87,3616 89,3491 88,2354 88,3154 1,36762 -7,40321 -11,6741 86,35 7,7355 7,39297 6,73952 125,358 120,827 134,289 126,825 0,89589 -6,28612 -13,0558 21,32 12,1982 11,2378 12,0021 93,5721 96,9448 104,61 98,3755 1,5651 -7,44039 -12,1277 85,29 16,1044 14,8515 14,3046 75,5815 77,1982 74,8571 75,879 1,70289 -6,65512 -11,7382 96,38 15,2142 13,8248 14,0958 88,0423 92,1919 98,8371 93,0238 2,90858 -6,86032 -12,1504 107,4 14,2871 12,5912 11,2466 83,5145 86,3533 89,1266 86,3315 1,22071 -7,20305 -12,935 77,6 9,42673 9,7964 9,58899 112,769 105,739 122,928 113,812 3,18679 -4,66788 -11,8135 117,63 10,8146 10,0924 10,1984 104,619 105,221 132,975 114,272 2,74509 -5,26621 -12,003 76,03 14,4468 13,4308 14,1876 84,4123 87,2058 97,0134 89,5439 0,752221 -6,11266 -11,074 66,94 12,5899 11,7428 11,4583 100,157 92,0377 103,463 98,5525 2,04596 -6,59802 -12,7429 66,34 11,0531 11,0341 10,6527 101,327 99,4491 122,66 107,812 4,54083 -5,36127 -11,9507 105,23 12,2856 11,2574 12,5996 103,404 105,644 116,004 108,351 2,29126 -5,35528 -11,5543 85,82 ... VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP NGUYỄN SƠN HÀ NGHIÊN CỨU KẾT HỢP ẢNH QUANG HỌC VÀ ẢNH RADAR TRONG VIỆC XÁC ĐỊNH TRỮ LƯỢNG RỪNG TẠI XÃ ĐẮK WIL, HUYỆN CƯ JÚT, TỈNH ĐẮK... nghiệm xác định trữ lượng rừng từ ảnh quang học tư liệu radar cho xã Đắk Wil, huyện Cư Jút, tỉnh Đắk Nông - Đề xuất quy trình xác định trữ lượng rừng từ phương pháp kết hợp ảnh quang học tư liệu radar. .. dụng kết hợp nhiều loại ảnh vệ tinh, ảnh quang học ảnh radar [2] 1.2 Tình hình nghiên cứu khả kết hợp ảnh Quang học ảnh Radar việc xác định trữ lượng rừng 1.2.1 Trên giới Mỗi loại ảnh quang học radar

Ngày đăng: 01/09/2017, 09:27

Mục lục

    DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

    TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

    1.1. Nghiên cứu về ảnh vệ tinh trong theo dõi diễn biến tài nguyên rừng

    Bảng 1.1. Đặc điểm và khả năng ứng dụng của một sô loại ảnh vệ tinh

    1.2. Tình hình nghiên cứu về khả năng kết hợp ảnh Quang học và ảnh Radar trong việc xác định trữ lượng rừng

    MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

    2.1. Mục tiêu nghiên cứu

    2.1.2. Mục tiêu cụ thể

    2.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

    2.2.1. Đối tượng nghiên cứu