Nghiên cứu xây dựng bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao phục vụ công tác kiểm kê rừng tại công ty TNHH MTV lâm nghiệp la ngà, tỉnh đồng nai

LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành chương trình đạo tạo thạc sỹ khoa học lâm nghiệp khóa 2014-2016, được sự đồng ý của Khoa đào tạo sau đại học, Trường Đại học Lâm nghiệp, tôi thực hiện đề tài: “N

HOÀNG THỊ HỒNG

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG RỪNG

TỪ ẢNH VỆ TINH ĐỘ PHÂN GIẢI CAO PHỤC VỤ CÔNG TÁC KIỂM KÊ RỪNG TẠI CÔNG TY TNHH MTV LÂM NGHIỆP LA NGÀ, TỈNH ĐỒNG NAI

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

ĐỒNG NAI, 2017

HOÀNG THỊ HỒNG

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG RỪNG

TỪ ẢNH VỆ TINH ĐỘ PHÂN GIẢI CAO PHỤC VỤ CÔNG

TÁC KIỂM KÊ RỪNG TẠI CÔNG TY TNHH MTV

LÂM NGHIỆP LA NGÀ, TỈNH ĐỒNG NAI

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình do tôi thực hiện, những số liệu, kết

quả nêu trong luận văn là trung thực và chƣa có ai công bố trong bất cứ công

trình nào khác./

Tác giả

Hoàng Thị Hồng

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành chương trình đạo tạo thạc sỹ khoa học lâm nghiệp khóa 2014-2016, được sự đồng ý của Khoa đào tạo sau đại học, Trường Đại học

Lâm nghiệp, tôi thực hiện đề tài: “Nghiên cứu xây dựng bản đồ hiện trạng

rừng từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao phục vụ công tác kiểm kê rừng tại Công

ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà, tỉnh Đồng Nai” với sự hướng dẫn của TS

Lê Sỹ Doanh Trong suốt quá trình học tập và làm luận văn tốt nghiệp, tôi luôn nhận được sự quan tâm giúp đỡ của các thầy cô trong trường, thầy giáo hướng dẫn cũng như bạn bè đồng nghiệp tại Chi cục Kiểm lâm Đồng Nai, Hạt Kiểm lâm thành phố Biên Hòa và Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà nơi tôi làm việc, thực tập

Nhân dịp này, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS Lê Sỹ Doanh

đã tận tình giúp đỡ tôi trong suốt thời gian học tập cũng như thực hiện đề tài Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến các anh/chị làm việc tại Viện Sinh thái rừng

và Môi trường, các anh/chị đã cung cấp cho đề tài một số dữ liệu cần thiết và hướng dẫn tôi về các kỹ thuật liên quan đến xử lý ảnh, biên tập bản đồ Tôi xin cảm ơn gia đình, bạn bè đã động viên, tạo mọi điều kiện về vật chất và tinh thần để tôi hoàn thành luận văn đúng thời hạn

Tôi xin chân thành cảm ơn Chi cục Kiểm lâm tỉnh Đồng Nai, Hạt Kiểm lâm thành phố Biên Hòa đã tạo các điều kiện thuận lợi cho tôi trong suốt quá trình học tập Tôi cũng xin cảm ơn Ban lãnh đạo Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà đã cung cấp tư liệu bản đồ, số liệu liên quan đến tài nguyên rừng và giúp đỡ tôi trong thời gian đi ngoại nghiệp tại địa bàn của Công ty

Trong khuôn khổ thời gian và kinh nghiệm còn hạn chế nên đề tài không tránh khỏi những thiếu sót Vì vậy, tác giả rất mong nhận được những

ý kiến đóng góp từ các thầy cô và đồng nghiệp để luận văn hoàn thiện hơn

Tôi xin chân thành cảm ơn!

Đồng Nai, ngày tháng 8 năm 2017

Tác giả

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT v

DANH MỤC BẢNG vi

DANH MỤC HÌNH vii

MỞ ĐẦU 1

Chương 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 3

1.1 Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh trong phân loại và thành lập bản đồ hiện trạng rừng 3

1.1.1 Các nghiên cứu trên thế giới 3

1.1.2 Các nghiên cứu ở Việt Nam 6

1.2 Nghiên cứu đánh giá diễn biến, biến động tài nguyên rừng 11

1.2.1 Các nghiên cứu trên thế giới 11

1.2.2 Các nghiên cứu ở Việt Nam 16

1.3 Nhận xét nghiên cứu phần tổng quan 17

Chương 2 MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 19 2.1 Mục tiêu nghiên cứu 19

2.1.1 Mục tiêu tổng quát 19

2.1.2 Mục tiêu cụ thể 19

2.2 Đối tượng và 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

Chương 3 ĐẶC ĐIỂM ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN VÀ KINH TẾ - XÃ HỘI CÔNG TY TNHH MTV LÂM NGHIỆP LA NGÀ 29

3.1 Điều kiện tự nhiên 29

3.1.1 Vị trí, địa lý 29

3.1.2 Địa hình 30

3.1.3 Khí hậu 31

3.1.4 Địa chất và thổ nhưỡng 31

3.2 Tình hình kinh tế - xã hội, môi trường của Công ty 32

3.2.1 Tình hình dân số và mật độ dân số 32

3.2.2 Tình hình số hộ gia đình và lao động 33

3.2.3 Tình hình dân tộc 33

3.2.4 Kết quả đánh giá tác động xã hội, kinh tế, môi trường 34

3.3 Đánh giá chung 36

Chương 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 37

4.1 Đặc điểm hiện trạng sử dụng rừng và đất lâm nghiệp Công ty TNHH MTV LN La Ngà 37

4.2 Kết quả thành lập bản đồ hiện trạng rừng 40

4.2.1 Xây dựng bộ mẫu khóa ảnh 40

4.2.2 Giải đoán ảnh phân loại hiện trạng rừng 43

4.3 Đánh giá diễn biến tài nguyên rừng giai đoạn 2010 - 2016 51

4.3.1 Đặc điểm hiện trạng rừng giai đoạn 2010 - 2016 51

4.3.2 Đánh giá biến động tài nguyên rừng 57

4.3.3 Thành lập và biên tập bản đồ biến động tài nguyên rừng 62

4.4 Đề xuất quy trình thành lập bản đồ hiện trạng rừng và đánh giá biến động tài nguyên rừng 65

4.4.1 Đề xuất quy trình thành lập bản đồ hiện trạng rừng 65

4.4.2 Đề xuất mô hình đánh giá biến động tài nguyên rừng 68

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 70

1 Kết luận 70

2 Tồn tại và kiến nghị 71

TÀI LIỆU THAM KHẢO 72

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): Chỉ số thực vật NIR Kênh cận hồng ngoại của ảnh vệ tinh

ÔTC Ô tiêu chuẩn

TNHH Trách nhiệm hữu hạn

RED Kênh đỏ của ảnh

RS (Remote Sensing): Viễn thám

RVI (Ratio Vegetion Index): Tỷ số chỉ số thực vật

TRRI (Total Ratio Reflectance Index): Tỷ số tổng giá trị cấp độ xám UBND Ủy ban nhân dân

VQG Vườn quốc gia

4.6 Kết quả đánh giá phân loại rừng tại 90 điểm kiểm tra 47 4.7 Diện tích các trạng thái rừng sau hiệu chỉnh 48

4.10 So sánh diện tích các trạng thái rừng năm 2010 và 2016 57

4.11 Ma trận biến động tài nguyên rừng Công ty TNHH MTV

4.12 Ký hiệu 53 mã trong bản đồ biến động tài nguyên rừng 63 4.13 Một số chỉ số thực vật thường sử dụng trong giải đoán

DANH MỤC HÌNH

Số hiệu

2.1 Quy trình xây dựng bản đồ hiện trạng rừng 21

3.2 Phân bố độ cao địa hình khu vực nghiên cứu 30 3.3 Phân bố độ dốc địa hình khu vực nghiên cứu 31

4.1 Bản đồ HTR Công ty TNHH MTV LN La Ngà năm

4.2 Kết quả phân mảnh ảnh thành từng lô trên ảnh GE 44

4.3 Biểu đồ so sánh diện tích các trạng thái rừng sau cập

4.4 Kết quả biên tập bản đồ hiện trạng rừng năm 2016 50

4.5 Biểu đồ tỷ lệ đất lâm nghiệp và các trạng thái rừng

4.9 Biểu đồ so sánh diện tích rừng năm 2010 - 2016 62

4.10 Bản đồ biến động tài nguyên rừng giai đoạn 2010 -

4.11 Sơ đồ quy trình xây dựng bản đồ hiện trạng rừng từ

4.12 Quy trình xây dựng và đánh giá biến động tài nguyên

MỞ ĐẦU

Rừng là tài nguyên quý giá của quốc gia, là bộ phận quan trọng của môi trường sinh thái, có giá trị lớn về kinh tế - xã hội và môi trường Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, người ta càng thấy rõ giá trị của tài nguyên rừng Tài nguyên rừng ở Việt Nam đang ngày càng được chú trọng về quản lý, bảo vệ

và phát triển bền vững và đây cũng là xu thế phát triển lâm nghiệp của thế giới

Trong chiếm lược phát triển lâm nghiệp Việt Nam giai đoạn 2006 -

2020 đã xác định: “Quản lý, sử dụng và phát triển bền vững là nền tảng cho phát triển lâm nghiệp Mục tiêu đến năm 2020 được xác định: Thiết lập, quản

lý, bảo vệ, phát triển và sử dụng bền vững 16,24 triệu ha đất quy hoạch cho lâm nghiệp; nâng tỷ lệ đất có rừng lên 42 - 43% vào năm 2010 và 47% đến năm 2020” Sự phát triển kinh tế gắn với bảo vệ tài nguyên thiên nhiên và môi trường phục vụ phát triển bền vững đang là vấn đề hết sức cần thiết được các nhà lâm nghiệp đề ra Để làm tốt công việc này, công tác điều tra, theo dõi và phân tích biến động diện tích rừng là một trong những nhiệm vụ quan trọng của ngành lâm nghiệp

Những năm trước đây, ở nước ta việc điều tra theo dõi diễn biến tài nguyên rừng chủ yếu vẫn dựa trên việc điều tra, đo vẽ, thành lập bản đồ hiện trạng rừng bằng các phương pháp thủ công, công việc này đòi hỏi tốn rất nhiều thời gian, công sức, tiền bạc, độ chính xác chưa cao và việc cập nhật diễn biến rừng theo thời gian gặp nhiều khó khăn do tình hình quản lý bảo vệ rừng có nhiều biến động lớn và diễn biến phức tạp Trong những năm gần đây, khi khoa học công nghệ viễn thám và GIS trên thế giới phát triển mạnh, Việt Nam cũng là một trong những quốc gia có sự quan tâm lớn và tiếp cận ứng dụng ngay công nghệ này vào trong lĩnh vực lâm nghiệp Kỹ thuật viễn thám với khả năng quan sát các đối tượng ở các độ phân giải phổ và không

gian khác nhau, chu kỳ chụp lặp từ một tháng đến một ngày cho phép quan sát và xác định nhanh chóng hiện trạng lớp phủ rừng, và với sự hỗ trợ của các phần mềm GIS có thể dễ dàng xác định được biến động rừng và đặc biệt là xu hướng biến động tài nguyên rừng theo thời gian

Đồng Nai là tỉnh thuộc vùng Đông Nam Bộ Việt Nam Tỉnh Đồng Nai nằm trong vùng kinh tế trọng điểm phía Nam, với diện tích tự nhiên là 5.907,2 km và có trên 197.000 ha rừng và đất lâm nghiệp Rừng của tỉnh Đồng Nai đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển kinh tế nông nghiệp và

là lá phổi xanh của vùng Đông Nam Bộ Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp

La Ngà nằm trên địa phận tỉnh Đồng Nai, hiện đang quản lý sử dụng 24.640,6

ha rừng và đất lâm nghiệp, chiếm 12% diện tích rừng của tỉnh Đồng Nai Diện tích rừng và đất lâm nghiệp của Công ty thuộc vùng có địa hình và độ dốc thấp, thuận lợi cho phát triển lâm nghiệp cũng như các hoạt động sản xuất khác Tuy nhiên, giai đoạn 1990 - 2016, đây là khu vực có nhiều diễn biến phức tạp về việc quản lý, bảo vệ, sử dụng tài nguyên rừng và đất lâm nghiệp ở tỉnh Đồng Nai Các số liệu về hiện trạng rừng cũng như số liệu về biến động tài nguyên rừng của Công ty còn chưa thống nhất, chưa có độ tin cậy cao Nhận thấy tầm quan trọng của việc theo dõi, đánh giá và dự báo xu thế tài nguyên rừng phục vụ lập kế hoạch phát triển rừng bền vững của Công ty trong những giai đoạn tiếp theo là hết sức quan trọng, tác giả tiến hành thực

hiện đề tài “Nghiên cứu xây dựng bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh độ

phân giải cao phục vụ công tác kiểm kê rừng tại Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà, tỉnh Đồng Nai”

Chương 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh trong phân loại và thành lập bản

1.1.1 Các nghiên cứu trên thế giới

Trên thế giới, công nghệ không gian địa lý được sử dụng rất sớm để giám sát tài nguyên rừng Từ đầu thế kỷ 20 ảnh hàng không bắt đầu được áp dụng để khoanh vẽ các trạng thái rừng Ảnh hàng không thường được lưu trên giấy ảnh hoặc ảnh số Từ những thử nghiệm lẻ tẻ về ứng dụng ảnh hàng không trong lâm nghiệp vào thời gian đầu, đã có nhiều tác giả sử dụng thành công ảnh hàng không để xây dựng bản đồ tài nguyên rừng ở các nước như Canada, Mỹ và Anh (Bickford, 1952) Ảnh hàng không thường được giải đoán bằng mắt với sự hỗ trợ của các thiết bị quang học như kính lúp, kính lập thể, máy tổng hợp màu v.v để xác định đối tượng Các trạng thái rừng khác nhau trên ảnh được khoanh vẽ dựa trên một số tiêu chí sau (Lillesand and Kiefer, 2000): cấp độ sáng (tone); kích thước (size) và hình dáng (shape) của tán cây; biến đổi trong cấu trúc tán cây (texture); phân bố không gian của tán

cây (pattern); bóng cây (shadow) Ưu điểm của việc sử dụng ảnh hàng không

so với điều tra mặt đất là: cung cấp một bức tranh toàn cảnh về phân bố của rừng trên một diện tích rộng; lưu giữ được những biến đổi về động thái của rừng theo thời gian; ảnh hàng không có thể chụp với bước sóng từ tia cực tím đến hồng ngoại gần (0.3m - 0.9m), vì vậy có thể phản ánh những thông tin

mà mắt thường không thấy được Nhược điểm của ảnh hàng không là rất khó chụp, lưu giữ, hiệu chỉnh và giải đoán Ngoài ra việc giải đoán bằng mắt là rất chủ quan phụ thuộc vào trình độ, kinh nghiệm người giải đoán, kết quả không đồng nhất, thời gian thực hiện lâu và tốn kém nhiều nhân lực Ở Việt Nam, công nghệ giải đoán bằng mắt cũng đã và đang được áp dụng đối với ảnh vệ tinh trong phân loại rừng và đã bộc lộ nhiều tồn tại

Trong vòng khoảng 35 năm trở lại đây, ảnh vệ tinh với phương pháp xử

lý số đã được sử dụng rộng rãi và dần thay thế ảnh hàng không trong xây dựng các bản đồ tài nguyên rừng phục vụ công tác điều tra và kiểm kê rừng (Lambin, 2001) Phương pháp xử lý số có ưu điểm nổi bật là thời gian xử lý ngắn, việc phân loại các đối tượng được tiến hành nhanh chóng trên phạm vi rộng mà không tốn công đi thực địa, công việc được thực hiện dựa vào cấp độ xám của các pixel, nên kết quả thu được khách quan không phụ thuộc vào chủ quan của nguời giải đoán Tuỳ thuộc vào yêu cầu sử dụng, ảnh vệ tinh sẽ cho phép xây dựng các bản đồ tài nguyên rừng với quy mô và tỷ lệ khác nhau một cách nhanh chóng, hoặc đánh giá được biến động của hiện trạng rừng ở hiện tại so sánh với các thời điểm trong quá khứ Với những ưu điểm như vậy, đã

có nhiều chuyên gia và các nhà nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh để khoanh vẽ lớp phủ thực vật trên bề mặt trái đất từ quy mô nhỏ đến toàn cầu (Yichun et al., 2008) Hiện nay, trên thế giới có nhiều vệ tinh cung cấp ảnh có độ phân giải không gian, phân giải phổ, số lượng kênh phổ và chu kỳ bay chụp khác nhau, từ các ảnh đa phổ (multispectral sensors) tới ảnh siêu phổ

(hyperspectral), bước sóng biến động từ nhìn thấy tới sóng siêu cao tần, độ phân giải không gian từ dưới 1m tới vài km, chu kỳ bay chụp có thể từ hàng ngày tới hàng tuần hoặc hàng tháng Navulur (2006) đã phân nhóm các loại ảnh vệ tinh theo độ phân giải không gian như sau: (i) ảnh có độ phân giải thấp: lớn hơn 30m, (ii) ảnh có độ phân giải trung bình: 10m - 30m; (iii) ảnh có

độ phân giải cao: 2 - 10 m; (iv) ảnh có độ phân giải rất cao: nhỏ hơn 2m Mỗi loại ảnh vệ tinh khác nhau lại có đặc điểm về độ phân giải không gian, bước sóng, chu kỳ bay chụp, giá thành khác nhau Vì vậy, lựa chọn ảnh vệ tinh thích hợp trong xây dựng bản đồ phân loại rừng là cần thiết người ta thường dựa vào những căn cứ sau: (i) mục tiêu của bản đồ, (ii) giá thành của ảnh, (iii) điều kiện khí quyển, (iv) những yêu cầu kỹ thuật trong việc giải đoán ảnh Trong xây dựng các bản đồ phân loại rừng, nhưng loại ảnh viễn thám được sử dụng phổ biến gồm Landsat TM và ETM+, SPOT, MODIS, NOAA-AVHRR, IKONOS và QuickBird

Dưới đây là một số công trình trên thế giới đã ứng dụng công nghệ ảnh

vệ tinh trong việc xác định trữ lượng, độ che phủ rừng phục vụ xây dựng bản đồ hiện trạng rừng:

Trotter và cộng sự (1997) sử dụng ảnh Landsat TM để tìm mối quan hệ giữa trữ lượng lâm phần rừng ôn đới với 7 kênh của ảnh Nghiên cứu sử dụng

ba phương pháp: phân tích hồi quy tuyến tính, phi tham số và người láng giềng gần nhất kNN Tuy nhiên mô hình hồi quy tìm được có kết quả rất thấp (R2 = 0.29) [32]

Donoghue và cộng sự (2002) đã tiến hành nghiên cứu để thiết lập mối quan hệ hồi quy giữa ảnh vệ tinh Landsat và SPOT với chiều cao cây và tiết

diện ngang Kết quả đạt được R 2 =0.86, P<0.01 và R 2 =0.61, P<0.01 [20]

Fransson và cộng sự (2004) đã nghiên cứu mô hình hồi quy giữa ảnh SPOT5 và trữ lượng rừng phương bắc tại Thụy Điển Kết quả cho thấy sai số

trung phương RMSE từ các mô hình đã được báo cáo là 30,8% [22]

Phương pháp phi tham số K-nearest neighbor (kNN) cũng đã được sử dụng trong ước lượng nhân tố điều tra rừng ở các lâm phần rừng ôn đới Makela và Pekkarinen (2004) dự đoán trữ lượng các loài cây bằng cách sử dụng phương pháp kNN Kết quả cho sai số trung phương (RMSE) là 48% trong khi ước lượng ở các loài riêng biệt cao hơn (cho cây vân sam RMSE là 81%, cho các cây thông và cây lá rộng, RMSEs hơn 100 %) Để xác định giá trị k thích hợp cho phương pháp kNN, các giá trị k khác nhau đã được thử nghiệm và họ kết luận rằng khi k tăng từ 1 đến 5, sai số trung phương của trữ lượng giảm nhanh, nhưng giảm ít khi k =5 [28]

M Saei jamalabad, A.A Abkar đã sử dụng các ảnh chỉ số AVI (chỉ số thực vật cấp cao), SI (chỉ số bóng), BI(chỉ số đất), TI (chỉ số nhiệt) để đánh giá và giám sát độ che phủ rừng, đề tài đã đạt được độ chính xác là 83% và hệ

số kappa 0.78 cho hình ảnh TM+2002 [29]

Rikimaru và cộng sự (2002) đã sử dụng chỉ số thực vật cấp cao (AVI), chỉ số về đất trống (BI), chỉ số bóng (SI) để ước lượng độ che phủ rừng [30]

1.1.2 Các nghiên cứu ở Việt Nam

Ở Việt Nam, công nghệ viễn thám cũng được ứng dụng trong lĩnh vực lâm nghiệp khá sớm Năm 1958, với sự hợp tác của CHDC Đức đã sử dụng ảnh máy bay đen trắng toàn sắc tỷ lệ 1/30.000 để điều tra rừng ở vùng Đông Bắc (Chu Thị Bình, 2001) Đó là một bước tiến bộ kỹ thuật rất cơ bản, tạo điều kiện xây dựng các công cụ cần thiết để nâng cao chất lượng công tác điều tra rừng ở nước ta Từ cuối năm 1958, bình quân mỗi năm đã điều tra được khoảng 200.000 ha rừng, đã sơ thám được tình hình rừng và đất đồi núi, lập được thống kê tài nguyên rừng đơn giản và vẽ được phân bố tài nguyên rừng ở miền Bắc Đến cuối năm 1960, tổng diện tích rừng ở miền Bắc đã điều tra được vào khoảng 1,5 triệu ha Ở Miền Nam ảnh máy bay được sử dụng từ

năm 1959, đã xác định tổng diện tích rừng miền Nam là 8 triệu ha

Năm 1968 đã sử dụng ảnh máy bay trong công tác điều tra rừng cho lâm trường Hữu Lũng, Lạng Sơn Dựa vào ảnh máy bay, khoanh ra các loại rừng, sau đó ra thực địa kiểm tra và đo đếm cho từng loại rừng, xây dựng bản

đồ hiện trạng rừng thành quả

Giai đoạn 1970 - 1975 ảnh máy bay đã được sử dụng rộng rãi để xây dựng các bản đồ hiện trạng, bản đồ mạng lưới vận xuất, vận chuyển cho nhiều vùng thuộc miền Bắc (Vũ Tiến Hinh, Phạm Ngọc Giao, 1997) [6]

Từ năm 1981 đến năm 1983, lần đầu tiên ngành Lâm nghiệp tiến hành điều tra, đánh giá tài nguyên rừng trên phạm vi toàn quốc Trong đó đã kết hợp giữa điều tra mặt đất và giải đoán ảnh vệ tinh do FAO hỗ trợ Do vào đầu những năm 1980, ảnh vệ tinh và ảnh hàng không còn rất hạn chế, chỉ đáp ứng yêu cầu điều tra rừng ở một số vùng nhất định, mà chưa có đủ cho toàn quốc Ảnh vệ tinh được sử dụng thời kỳ đó là Landsat MSS

Từ năm 1991 - 1995 đã tiến hành theo dõi diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc và xây dựng bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng trên cơ sở kế thừa những bản đồ hiện trạng rừng hiện có thời kỳ trước năm 1990, sau đó dùng ảnh vệ tinh Landsat MSS và Landsat TM có độ phân giải 30x30m để cập nhật những khu vực thay đổi sử dụng đất, những nơi mất rừng hoặc những nơi có rừng trồng mới hay mới tái sinh phục hồi Ảnh vệ tinh Landsat MSS và Landsat TM tỷ lệ 1: 250.000, được giải đoán khoanh vẽ trực tiếp trên ảnh bằng mắt thường Kết quả giải đoán được chuyển hoạ lên bản đồ địa hình tỷ lệ 1: 100.000 và được kiểm tra tại hiện trường Thành quả đã thành lập được: bản đồ sinh thái thảm thực vật rừng các vùng tỷ lệ 1: 250.000; bản đồ dạng đất đai các tỉnh tỷ lệ 1: 100.000 và các vùng tỷ lệ 1: 250.000

Từ năm 1996 - 2000, bản đồ hiện trạng rừng được xây dựng bằng phương pháp viễn thám Ảnh vệ tinh đã sử dụng là SPOT3, có độ phân giải

15m x 15m, phù hợp với việc xây dựng bản đồ tỷ lệ 1:100.000 So với ảnh Landsat MSS và Landsat TM, ảnh SPOT3 có độ phân giải cao hơn, các đối tượng trên ảnh cũng được thể hiện chi tiết hơn Ảnh SPOT3 vẫn được giải đoán bằng mắt thường nên kết quả giải đoán vẫn còn phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của chuyên gia giải đoán và chất lượng ảnh Kết quả về bản đồ người ta đã xây dựng được các bản đồ phân vùng sinh thái thảm thực vật cấp vùng và toàn quốc; bản đồ phân loại đất cấp tỉnh, vùng và toàn quốc; bản đồ hiện trạng rừng cấp tỉnh, vùng và toàn quốc và bản đồ hiện trạng rừng tỷ lệ 1:100.000; 1:250.000; 1:1.000.000

Từ năm 2000 - 2005, phương pháp xây dựng bản đồ trong lâm nghiệp

đã được phát triển lên một bước Bản đồ hiện trạng rừng được xây dựng từ ảnh số vệ tinh Landsat ETM+ Độ phân giải ảnh là 30m x 30m Việc giải đoán ảnh được thực hiện trong phòng dựa trên những mẫu khóa ảnh đã được kiểm tra ngoài hiện trường Ưu điểm của phương pháp giải đoán ảnh số là tiết kiệm thời gian và có thể giải đoán thử nhiều lần trước khi lấy kết quả chính thức (Nguyễn Ngọc Bình, 2006) [2]

Từ năm 2007 - 2010, với sự giúp đỡ của Pháp trong cung cấp trạm thu ảnh vệ tinh SPOT5 ở Trung tâm Viễn thám Quốc gia Chu kỳ 4 của chương trình điều tra theo dõi diễn biến tài nguyên rừng do Viện Điều tra Quy hoạch rừng thực hiện, đã sử dụng ảnh vệ tinh SPOT5 để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng và quy hoạch rừng trên toàn quốc Đây là bước tiến lớn trong ứng dụng ảnh vệ tinh có độ phân giải cao (2.5 x 2.5m), có quy mô lớn trong giám sát tài nguyên rừng ở Việt Nam Tuy nhiên, do chất lượng của ảnh nhiều khu vực không cao, vì vậy bản đồ giải đoán vẫn còn nhầm lẫn trong việc phân loại các trạng thái rừng rừng

Sau khi kết thúc chương trình điều tra kiểm kê rừng thí điểm ở Bắc Kạn

và Hà Tĩnh năm 2012 Thủ tướng Chính phủ đã phê duyệt Dự án “Tổng điều

tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013 - 2016” Tư liệu ảnh được sử dụng trong giai đoạn này là SPOT5, bổ sung SPOT6, VNREDSat, với kỹ thuật giải đoạn tự động hướng đối tượng Thành quả của dự án là bản đồ kiểm kiểm kê rừng, trong đó xác định rõ ranh giới diện tích, chất lượng, trữ lượng rừng cho từng chủ sở hữu đến tận hộ gia đình

Như vậy, việc ứng dụng viễn thám nói riêng và công nghệ không gian địa lý nói chung ở Việt Nam đã có nhiều bước tiến rõ rệt theo thời gian Song song với điều tra mặt đất, đã có nhiều nghiên cứu thử nghiệm và từng bước ứng dụng có hiệu quả phương pháp viễn thám trong xây dựng các bản đồ tài nguyên rừng, theo dõi diễn biến tài nguyên rừng Tuy nhiên, hệ thống các bản

đồ tài nguyên rừng Việt Nam hiện nay, do được xây dựng tại các thời điểm khác nhau và đã sử dụng nhiều nguồn thông tin tư liệu, nhiều nguồn ảnh, từ ảnh vệ tinh Landsat MSS, TM, SPOT, Aster, Radar, ảnh máy bay và hệ thống phân loại rừng rất khác nhau qua các thời kỳ, nên đã tạo ra nhiều loại số liệu không đồng bộ, gây khó khăn cho người sử dụng, đặc biệt trong việc theo dõi biến động về diện tích của rừng qua các thời kỳ Có thể điểm qua một số công trình nghiên cứu liên quan đến ứng dụng ảnh vệ tinh trong phân loại các trạng thái rừng gần đây như:

Công trình nghiên cứu của Nguyễn Mạnh Cường (1996) [3], “Nghiên cứu đánh giá khả năng ứng dụng phương pháp xử lý ảnh số từ thông tin viễn thám cho lập bản đồ rừng” Tác giả đã sử dụng ảnh Landsat TM và phương pháp phân loại phổ có kiểm định nhằm khoanh vẽ các trạng thái rừng Kết quả giải đoán được so sánh với bản đồ đối chứng được giải đoán bằng mắt từ ảnh

tổ hợp màu Landsat TM ở tỷ lệ 1/250.000

Luận án tiến sĩ chuyên ngành khoa học đia lý của Trần Văn Thuỵ (1996) với đề tài “Ứng dụng phương pháp viễn thám để thành lập bản đồ thảm thực vật tỉnh Thanh Hoá, tỷ lệ 1/200.000” Tác giả sử dụng phương

pháp giải đoán ảnh bằng mắt trên ảnh tổ hợp màu của tư liệu vệ tinh Landsat

TM, KFA-1000, Landsat MSS, KT-200 và ảnh máy bay đen trắng để thành lập bản đồ thảm thực vật tỉnh Thanh Hoá [9]

Đề tài hợp tác nghiên cứu với cơ quan thám hiểm vũ trụ Nhật Bản “Sử dung ảnh đa phổ và đa thời gian để xây dựng bản đồ lớp phủ thực vật” của Nguyễn Đình Dương - Viện Địa Lý, thực hiện từ năm 1996 đến 1998 Tác giả

đã áp dụng phương pháp phân loại đa phổ bán tự động với 2 tự liệu viễn thám ADEOS, AVNIR xây dựng các bản đồ lớp phủ thực vật

Chu Hải Tùng và cộng sự (2008) với nghiên cứu ứng dụng kết hợp ảnh

vệ tinh Radar và quang học để thành lập một số lớp thông tin về lớp phủ mặt đất Kết quả cho thấy phương pháp kết hợp ảnh radar và ảnh quang học cải thiện đáng kể chất lượng và hiệu quả của công tác thành lập bản đồ các lớp thông tin lớp phủ mặt đất [10]

Nguyễn Văn Lợi (2008) đã nghiên cứu phân chia thảm phủ rừng thành sáu loại là rừng dày, rừng bị suy thoái, rừng trồng, trảng cỏ, cây bụi và đất trống bằng cách kết hợp phương pháp phân loại không giám định ISODATA

và phân loại có giám định Maximum Likelihood Độ chính xác toàn bộ đạt được khá cao 84,6%, hệ số Kappa là 0,82 [26]

Nguyễn Thị Thanh Hương (2009) đã sử dụng ảnh SPOT 5 để phân loại rừng lá rộng thường xanh tai Huyện Tuy Đức tỉnh Đăk Nông Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân loại phi giám định Isoda và phân loại có giám định Maximum Likelihood để phân loại thảm phủ Kết quả đã phân biệt 4 loại trạng thái bao gồm rừng phục hồi, rừng nghèo, rừng trung bình và rừng dày, ngoài ra một số thảm phủ cũng đã được phân biệt trên ảnh như đất nông nghiệp, rừng trồng, rừng lô ô Kết quả đánh giá sai số với độ chính xác khá tốt (độ chính xác tổng thể 82% và hệ số Kappa là 0.79) [24]

Vũ Tiến Điển (2013) đã ứng dụng phương pháp phân loại ảnh hướng đối tượng với tư liệu ảnh vệ tinh SPOT5, để phân loại rừng và đánh giá độ chính xác của kết quả phân loại cho các vùng nghiên cứu thí điểm Kết quả của đề tài là bước tiến mới trong ứng dụng các kỹ thuật phân loại ảnh nhằm nâng cao độ chính xác bản đồ giải đoán và giảm thiểu các sai số khách quan khác [5]

Phạm Văn Duẩn và Phùng Văn Khoa (2014) đã sử dụng ảnh SPOT 5 phân loại rừng lưu vực Sơn Diệm tỉnh Hà Tĩnh phục vụ xây dựng bản đồ kiểm kê rừng Kết quả các tác giả đã phân loại trạng thái rừng của lưu vực Sơn Diệm thành 6 loại theo Thông tư 34/2009/TT-BNNPTNT với độ chính xác đạt 82% [4]

Nguyễn Văn Thị và Trần Quang Bảo (2014) đã ứng dụng kỹ thuật phân loại ảnh hướng đối tượng giải đoán ảnh SPOT 5 nhằm phân loại trạng thái rừng theo Thông tư 34/2009/TT-BNNPTNT cho 4 xã của huyện Hương Sơn tỉnh Hà Tĩnh Kết quả giải đoán đã phân loại rừng cho khu vực nghiên cứu thành 7 loại với sai số phân loại 24% [8]

1.2 Nghiên cứu đánh giá diễn biến, biến động tài nguyên rừng

Với sự phát triển và khả năng ứng dụng có hiệu quả của công nghệ địa không gian (hệ thống thông tin địa lý - GIS, viễn thám - RS, hệ thống định vị toàn cầu - GPS) trong lĩnh vực lâm nghiệp đã góp phần quan trọng trong công tác quản lý tài nguyên rừng trên thế giới và Việt Nam trong đó có công tác theo dõi diễn biến, biến động tài nguyên rừng theo thời gian Ở phần này, tác giả tổng quan một số công trình trên thế giới và Việt Nam đã sử dụng công nghệ địa không gian trong nghiên cứu diễn biến và biến động tài nguyên rừng

1.2.1 Các nghiên cứu trên thế giới

Trên thế giới, các nghiên cứu về đánh giá biến động tài nguyên rừng khá phong phú, có thể kể đến một số công trình tiêu biểu như: nghiên cứu của

Bektas (2005) đã kết hợp công nghệ viễn thám (RS - Remote Sensing) với công nghệ thông tin địa lý (GIS - Geographic Information System) để phân tích sự thay đổi của lớp phủ thực vật ở Bozcaada Island, Turkey Tác giả đã phân loại thảm thực vật dựa vào ảnh vệ tinh Landsat và phân tích biến động bằng các công cụ GIS Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc kết hợp tư liệu viễn thám với hệ thống thông tin địa lý mang lại hiệu quả cao và là công cụ mạnh để giám sát thay đổi lớp phủ thực vật và giám sát tác động môi trường của chúng [13]

Bartsch et al (2009) sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh ENVISAT ASAR để giám sát đất ngập nước toàn cầu trong một nghiên cứu về đất ngập nước Nghiên cứu này đã chỉ ra ứng dụng của hệ thống ảnh vệ tinh Radar là giám sát tình trạng ngập nước theo thời gian cũng như hàng loạt các phân tích về tính

ẩm ướt của bề mặt [14]

Bodart et al (2013) sử dụng tư liệu ảnh Landsat để theo đánh giá biến động rừng trong giai đoạn từ 1990 đến 2000 ở châu Phi (African) Tác giả đã tiến hành nghiên cứu ở khu rừng khô và vùng đất có cây gỗ rải rác giữa các khu rừng ẩm và rừng bán khô hạn thuộc khu sinh thái ở Sudanian và Zambezian Các tác giả sử dụng 1600 mẫu ảnh Landsat, mỗi mẫu có kích thước 20 x 20 km, tại hai thời điểm: 1990 và 2000 Tại các vị trí lấy mẫu, các đối tượng như rừng kín, rừng thưa, vùng đất có cây gỗ rải rác và các dạng thực vật khác được xác định bằng cách phân tích ảnh vệ tinh trong đó bao gồm phân đoạn ảnh (Segmentation) và các bước phân loại tự động (automatic classification) mà các tác giả sử dụng theo điều chỉnh của liên hiệp lâm nghiệp quốc gia Kết quả nghiên cứu cho thấy, từ năm 1990 đến năm 2000 đã

có 3,3 triệu hecta rừng kín, 5,8 triệu hecta rừng thưa và 8,9 triệu hecta đất cây

gỗ rải rác đã bị mất đi, trong đó có đến 3,3 triệu hecta bị suy thoái từ rừng kín chuyển thành rừng thưa Kết quả này thấp hơn đáng kể so với 34 triệu hecta

rừng bị mất đi theo báo cáo đánh giá tài nguyên rừng toàn cầu năm 2010 của

tổ chức nông lương của Liên hợp quốc (FAO - Food and Agriculture Organization) [15]

Năm 2012, Carlson và các đồng nghiệp của ông đã sử dụng ảnh vệ tinh Landsat để đánh giá sự thay đổi lớp phủ thực vật ở West Kalimantan, Indonesian Borneo Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ mất rừng trung bình 2,9% mỗi năm từ 1989 đến 2008, đặc biệt có những năm đạt kỷ lục về tỷ lệ mất rừng trung bình 9%/năm trong giai đoạn 1997 - 1998 Nguyên nhân của

sự mất rừng chủ yếu do cháy rừng, nguyên nhân này chiếm 98% [16]

Năm 2013, nghiên cứu về thay đổi sử dụng đất và sạt lở đất nhằm giảm nhẹ thiên tai dựa vào cộng đồng của Chen C.Y và Huang W L ở trường đại học quốc gia Chiayi, Đài Loan đã sử dụng tư liệu ảnh SPOT-5 độ phân giải 2,5 m để đánh giá thay đổi lớp phủ thực vật ở Typhoon Morakot trong giai đoạn 1999 - 2009 Kết hợp giữa ảnh viễn thám với công nghệ GIS cùng với số liệu điều tra thực địa để phân tích đặc điểm xạt lở đất với các loại hình sử dụng đất khác nhau Có đến 243 điểm sạt lở đất trong khu vực nghiên cứu với diện tích 2,75km2 Diện tích này nằm trong khu vực có nền địa chất kết cấu yếu đặc trưng của sa thạch và phiến thạch sét Sạt lở đất chủ yếu xảy ra ở các

vị trí có địa hình dốc cao có rừng tự nhiên và các khu vực trồng tre luồng, trà

và cau Ở khu vực rừng tự nhiên lại có tỷ lệ sạt lở đất cao nhất, tiếp đó là khu vực trồng tre luồng, cau và trà Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, sự thay đổi sử dụng đất có ảnh hưởng đến cường độ và diện tích sạt lở đất và với những vùng bị thay đổi sử dụng đất có tỷ lệ sạt lở cao hơn so với vùng không có sự thay đổi sử dụng đất [17]

Choi M và Han S (2013) sử dụng ảnh vệ tinh Landsat-5 và Landsat-7

để phân loại và đánh giá thay đổi thảm thực vật ở khu vực Saemangeum, Hàn Quốc Một phương pháp phát hiện sự thay đổi được sử dụng để xác định tác

động của chương trình khai hoang Trong khi đất ngập nước, đồng cỏ và khu

đô thị tăng lên thì rừng, nước và diện tích đất nông nghiệp giảm đi trong suốt quá trình khai hoang [18]

Chu H.J và cộng sự (2009) thuộc trường đại học quốc gia Đài Loan đã nghiên cứu sự thay đổi lớp phủ thực vật dựa vào ảnh SPOT HRV bằng cách dựa vào chỉ số NDVI Chỉ số này được tính toán dựa vào kênh cận hồng ngoại (Near InR) của ảnh đa phổ (MS) của ảnh SPOT-5 [19]

Efe R., Soykan A., Curebal I và Sonmez S (2012) sử dụng ảnh vệ tinh Landsat ETM+ đê phát hiện hiện trạng và sự thay đổi sử dụng đất ở lưu vực sông Karinca, miền Tây - Bắc Thổ Nhĩ Kỳ Sự thay đổi trong sử dụng đất trong lưu vực này là kết quả của sự phát triển các hoạt động du lịch ở Thổ Nhĩ

Kỳ trong những năm 1970 Các tác giả đã sử dụng kỹ thuật chồng xếp dữ liệu bản đồ sử dụng đất ở 2 thời điểm để tìm ra sự thay đổi với sự hỗ trợ đắc lực của phần mềm ArcGIS 9.3 Kết quả nghiên cứu cho thấy, thời điểm năm

1979, ở khu vực nghiên cứu có 43,4% là rừng, 26,5% là đồng cỏ, 18,3% rừng ô-lưu, 10,6% là đất nông nghiệp và 1,2% là các công trình xây dựng So sánh kết quả này với dữ liệu năm 2007 cho thấy sự thay đổi rõ ràng giữa các khu dân cư, rừng ô-lưu và rừng Có thể thấy rằng đất nông nghiệp, đặc biệt là dọc hai bên bờ sông, đã được chuyển thành các khu nghỉ mát, còn rừng ô-lưu chuyển từ vị trí thấp lên vị trí cao hơn [21]

Giriraj A et al (2010) đã sử dụng ảnh vệ tinh độ phân giải cao để đánh giá sự phân tán của rừng và cấu trúc các quần xã thực vật ở rừng mưa nhiệt đới thuộc miền tây nam tỉnh Gats, Ấn Độ từ năm 1973 đến 2004 Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra sự thay đổi mạnh mẽ độ che phủ rừng ở khu vực này Cụ thể là trong khu vực nghiên cứu năm 1973 có tỷ lệ che phủ của rừng thường xanh là 90%, nhưng đến năm 2004 con số này đã giảm xuống chỉ còn 67% [23]

Ikiel, C et, al (2013) kết công nghệ viễn thám với GIS để phân tích biến động lớp phủ ở tỉnh Duzce, Thổ Nhĩ Kỳ Các tác giả đã sử dụng ảnh vệ tinh Landsat TM để xác định lớp phủ thực vật ở 2 thời điểm: 1987 và 2010 Công việc xử lý, phân tích ảnh được thực hiện trên phần mềm Erdas Imagine 10.0 và phần mềm ArcGIS 10.0 Các đối tượng phân loại được bao gồm (1) khu đô thị, (2) khu công nghiệp, thương mại, (3) đất nông nghiệp, (4) rừng và (5) đất ngập nước nội địa Kết quả phân tích ảnh được kiêm chứng bằng các cuộc điều tra thực địa Theo kết quả nghiên cứu cho thấy diện tích rừng tự nhiên bị giảm 33,5% diện tích (năm 1987 có 24.840,7 ha, giảm xuống còn 16,529.0 ha vào năm 2010) và đất nông nghiệp tăng 11,2% (năm 1987 có 47.702,7 ha, tăng lên 53.051,7 ha vào năm 2010) Như vậy diện tích rừng tự nhiên bị giảm mạnh trong giai đoạn 1987 - 2010 bởi tốc độ đô thị hóa nhanh

và các hoạt động nông nghiệp [25]

Bằng sự phối hợp ảnh vệ tinh Landsat TM với ở ảnh vệ tinh SPOT HRG, Lu D et al (2008) đã phát hiện được sự thay đổi của thảm thực vật ở rừng rậm Amazon của Brazil Các tác giả đã tích hợp ảnh TM với ảnh HRG toàn sắc (Panchromatic), thực vật thay đổi hay không thay đổi được phát hiện dựa trên phương pháp sai khác về giữa ảnh TM và HRG đã hợp nhất (fusion) với nhau so với ảnh TM tương ứng Nguyên tắc tiếp cận được sử dụng để phân loại ảnh TM và HRG đa phổ và thành lập bản đồ chuyên đề là dựa vào 3 lớp dữ liệu thô: rừng, không phải thực vật rừng và đất không có thực vật Kết quả nghiên cứu đã cho thấy hiệu quả của kỹ thuật viễn thám trong giám sát biến đổi thảm thực vật một cách hiệu quả ngay cả khi dữ liệu tham khảo hạn chế [27]

Sanchez-Cuervo, A M et al (2012) sử dụng ảnh vệ tinh MODIS độ phân giải 250m và tham khảo dữ liệu ảnh QuickBird trong Google Earth để xác định sự thay đổi lớp phủ thực vật ở Colombia trong giai đoạn 2001 -

2010 Ảnh QuickBird được sử dụng để giải thích một cách trực quan tỷ lệ che phủ của các kiểu trạng thái khác nhau Dựa trên bản đồ trạng thái đó, tác giả

đã xác định sự thay đổi lớp phủ thực vật theo bốn qui mô khác nhau: toàn quốc, miền, vùng và tiểu vùng Kết quả nghiên cứu cho thấy, trong số 820/1.117 tiểu vùng, có sự gia tăng về diện tích thực vật thân gỗ (28.092

km2), trong đó có 264/1.117 tiểu vùng bị suy giảm thực vật thân gỗ (11.129

km2), như vậy tính cho toàn quốc thì diện tích thực vật thân gỗ tăng lên đáng

kể (16.963 km2) [31]

1.2.2 Các nghiên cứu ở Việt Nam

Theo dõi diễn biến rừng và đất lâm nghiệp là nhiệm vụ quan trọng của quản lý nhà nước trong lĩnh vực bảo vệ và phát triển rừng được quy định tại Luật bảo vệ và phát triển rừng Những năm trước đây, ngành lâm nghiệp chỉ

tổ chức thực hiện một số đợt kiểm kê rừng toàn quốc công bố vào các năm

1977, 1991 và 1999 (Nguyễn Hồng Quảng, 2008 - Cục Kiểm lâm) Từ năm

2000, chương trình theo dõi diễn biến rừng được giao cho lực lượng kiểm lâm

tổ chức thực hiện theo Chỉ thị số 32/2000/CT/BNN-KL ngày 27/3/2000 của

Bộ Nông nghiệp và phát triển nông thôn và thực hiện định kỳ 5 năm một lần

Đề tài “Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh và công nghệ GIS trong việc giám sát hiện trạng tài nguyên rừng, thử nghiệm tại 1 khu vực cụ thể” do Nguyễn Trường Sơn - Trung tâm Viễn Thám Quốc Gia làm chủ trì, kết quả được công bố năm 2007 Đề tài đã sử dụng ảnh vệ tinh Landsat ETM (1999), SPOT-5 (2003) và GIS để xây dựng quy trình báo cáo nhanh về biến động diện tích rừng tại khu vực Yên Thế, tỉnh Bắc Giang Phương pháp xử lý số được sử dụng là phương pháp phân loại có kiểm định với thuận toán Maximum Likelihood [7]

Luận án tiến sĩ chuyên ngành ảnh hàng không của Chu Thị Bình (2001) với đề tài “Ứng dụng công nghệ tin học để khai thác thông tin cơ bản trên tư

liệu viễn thám, nhằm phục vụ việc nghiên cứu một số đặc trưng rừng Việt Nam” Đề tài đã sử dụng chỉ số thực vật NDVI và tổng năng lượng phản xạ TRRI với tư liệu viễn thám ADEOS và Landsat TM để phân loại các trạng thái rừng và giám sát sự biến động của rừng giai đoạn 1989 - 1998 cho hai khu vực rừng ở Quảng Nam và Đồng Nai Phương pháp xử lý số được sử dụng trong đề tài là phương pháp phân loại đa phổ có kiểm định [1]

Công trình nghiên cứu của Nguyễn Đình Dương và cộng sự (2004) “Sử dụng ảnh đa phổ MODIS để đánh giá sự thay đổi về lớp phủ thực vật của Việt Nam trong giai đoạn 2001 - 2003”, kết quả được trình bày trong Hội thảo lần thứ 14 của các nước Đông Nam Á về nông nghiệp Tác giả đã sử dụng phương pháp phân loại có kiểm định với ảnh vệ tinh MODIS đa thời gian có

độ phân giải thấp để đánh giá được sự biến động của lớp phủ trên toàn lãnh thổ Việt Nam trong giai đoạn từ 2001 đến 2003

Theo dõi diễn biến rừng hàng năm là một trong những hoạt động quan trọng của ngành Lâm nghiệp Từ năm 2009, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn đã chỉ đạo triển khai thực hiện Dự án FORMIS (Phát triển hệ thống thông tin quản lý ngành lâm nghiệp tại Việt Nam) với mục tiêu ứng dụng một

bộ công cụ mới phục vụ công tác theo dõi diễn biến rừng và đất lâm nghiệp dựa trên công nghệ GIS mã nguồn mở hiện đại

1.3 Nhận xét nghiên cứu phần tổng quan

Kết quả nghiên cứu tổng quan về vấn đề nghiên cứu của đề tài, tác giả thấy rằng phân loại, thành lập bản đồ hiện trạng rừng, theo dõi diễn biến và đánh giá biến động tài nguyên rừng ở nước ta đã được nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu trong đó nổi bật là việc ứng dụng công nghệ viễn thám

có độ phân giải cao Kết quả nghiên cứu tổng quan cũng cho thấy, trong lĩnh vực này ở nước ta còn những tồn tại như sau:

(1) Dữ liệu hiện trạng rừng theo thời gian thiếu sự đồng nhất;

(2) Hệ thống phân loại rừng có sự thay đổi theo thời gian và thiếu hướng dẫn quy đổi qua lại;

(3) Hệ thống phân loại trạng thái rừng một phần phụ thuộc vào việc xác định trữ lượng rừng - đây là một công việc mất nhiêu thời gian, nguồn lực bởi

sự đa dạng phức tạp về các trạng thái rừng, địa hình ở Việt Nam dẫn đến hạn chế độ chính xác cuả kết qủa ngay cả khi ứng dụng công nghệ cao

Từ đó, tác giả thấy rằng để nâng cao hiệu quả trong công tác theo dõi diến biễn, biến động tài nguyên rừng cần thiết phải tiếp tục nghiên cứu áp dụng các công nghệ cao trong đó có việc ứng dụng công nghệ viễn thám có

độ phân giải cao và kết hợp với các phương pháp truyền thống trong điều tra, kiểm kê rừng tại từng khu vực cụ thể

Chương 2 MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Mục tiêu nghiên cứu

2.1.1 Mục tiêu tổng quát

Xác định khả năng ứng dựng công nghệ giải đoán ảnh vệ tinh độ phân giải cao trong xây dựng bản đồ hiện trạng rừng phục vụ công tác kiểm kê rừng tại Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà, tỉnh Đồng Nai

2.1.2 Mục tiêu cụ thể

Phù hợp với mục tiêu tổng quát, đề tài đã xác định các mục tiêu cụ thể:

- Thành lập được bản đồ hiện trạng rừng Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà theo Thông tư số 34/2009/TT-BNNPTNT [12];

- Đánh giá được diễn biến tài nguyên rừng cho khu vực nghiên cứu giai

đoạn 2010 - 2016;

- Đề xuất được quy trình giải đoán ảnh vệ tinh có độ phân giải cao nhằm thành lập bản đồ hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp

2.2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

2.2.1 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài bao gồm:

- Ảnh vệ tinh Google Earth của khu vực nghiên cứu có độ phân giải 1,5

m tương đương với ảnh vệ tinh SPOT 6

- Hiện trạng rừng và đất chưa có rừng quy hoạch cho lâm nghiệp tại khu vực nghiên cứu

2.3 Nội dung nghiên cứu

Để đạt được các mục tiêu cụ thể đã đề ra, tác giả thực hiện các nội dung như sau:

- Đặc điểm hiện trạng sử dụng rừng và đất lâm nghiệp Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà, tỉnh Đồng Nai

- Nghiên cứu thành lập bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh có độ phân giải cao cho khu vực nghiên cứu

- Đánh giá diễn biễn tài nguyên rừng khu vực nghiên cứu giai đoạn

2010 - 2016

- Đề xuất quy trình thành lập bản đồ hiện trạng rừng và đánh giá diễn biến rừng từ ảnh vệ tinh có độ phân giải cao

2.4 Phương pháp nghiên cứu

2.4.1 Phương pháp xác định đặc điểm hiện trạng s dụng rừng và đ t âm nghiệp Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà, tỉnh Đồng Nai

Để xác định được đặc điểm hiện trạng sử dụng rừng và đất lâm nghiệp của khu vực nghiên cứu, tác giả đã liên hệ và đến làm việc tại Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà để thu thập các tài liệu liên quan Các tài liệu đề tài

đã thu thập được bao gồm: số liệu hiện trạng rừng, bản đồ hiện trạng rừng, bản đồ ranh giới chủ rừng, bản đồ nền địa hình, bản đồ đường giao thông, bản

đồ thủy văn …của Công ty

Ngoài ra, tác giả đã tham khảo các tài liệu nghiên cứu tại Thư Viện trường Đại học Lâm nghiệp, các công trình nghiên cứu đã được công bố trên các phương tiện thông tin đại chúng (Tạp chí khoa học, Báo cáo đề tài, mạng

Internet…) có liên quan đến nội dung này

2.4.2 Phương pháp thành p ản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh c độ phân giải cao

2.4.2.1 Quy trình thành lập bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh

Hình 2.1 Quy trình xây dựng bản đồ hiện trạng rừng

Với quy trình như hình 2.1, đề tài đã sử dụng ảnh vệ tinh Google Earth-

GE có độ phân giải cao (độ phân giải không gian 1,5 m tương đương với ảnh

vệ tinh SPOT 6) để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng cho khu vực nghiên cứu theo hệ thống phân loại rừng được quy định tại Thông tư số 34/2009/

TT/BNNPTNT

2.4.2.2 Xây dựng khóa giải đoán ảnh

Khóa giải đoán ảnh phục vụ cho việc phân loại các trạng thái rừng trên ảnh vệ tinh GE Xác định các khóa giải đoán ảnh ở đây là việc xác định số lượng và phân bố của các ô tiêu chuẩn đo đếm ngoài thực địa

- Số lượng và phân bố ô tiêu chuẩn được xác định như sau:

+ Số lượng ô tiêu chuẩn được xác định đảm bảo mỗi trạng thái rừng trong khu vực nghiên cứu cần có ít nhất 20 điểm điều tra; Đề tài đã kế thừa số liệu điều tra OTC của Dự án Kiểm kê rừng tỉnh Đồng Nai năm 2016 cho khu vực nghiên cứu với tổng số điểm điều tra là 192 điểm Do sự phân bố điểm

điều tra tại khu vực nghiên không đảm bảo yêu cầu theo lý thuyết (tập trung chủ yếu tại các khu vực rừng trồng) nên đề tài đã sử dụng thêm hệ thống các điểm điều tra tại các khu vực có rừng tự nhiên trong vùng như: Khu bảo tồn thiên nhiên Văn hóa Đồng Nai, VQG Cát Tiên, BQL RPH Tân Phú, BQL RPH 600, với tổng số điểm điều tra là 759 điểm, cụ thể như sau:

Bảng 2.1 Số lượng điểm điều tra theo trạng thái rừng và đất lâm nghiệp

15 82 Đất trống không có cây gỗ tái sinh 4

+ Phân bố ô tiêu chuẩn đảm bảo các điểm điều tra phân bố trên phạm vi rộng trải đều trên diện tích rừng và đất lâm nghiệp của Công ty; cách đường giao thông tối thiểu 50 m, các điểm cách nhau tối thiểu 200 m, điểm được phân bố ở những nơi có địa hình không quá phức tạp để có thể tiếp cận được

Hình 2.2 Phân bố điểm điều tra ô tiêu chuẩn

- Nội dung điều tra ô tiêu chuẩn: Ô tiêu chuẩn có kích thước 1.000 m2(30x33), điều tra đường kính ngang ngực (D1.3) và chiều cao vút ngọn (Hvn) phục vụ xác định trữ lượng rừng

là chiều cao cây vút ngọn của cây thứ i, tính bằng m

D 1,3i là đường kính thân cây tại vị trí 1,3 mét của cây thứ i, tính bằng

+ Xử lý dữ liệu: Đề tài sử dụng phương pháp thống kê hồi quy tương quan để xây dựng mô hình tương quan giữa đường kính và chiều cao cho tổng thể các ô điều tra, từ đó tính trữ lượng gỗ cho từng ô tiêu chuẩn Các công việc này được thực hiện trên phần mềm Microsoft Excel và phần mềm SPSS

2.4.2.3 Xử lý và giải đoán ảnh vệ tinh bằng phần mềm Ecognition

- Xử lý ảnh vệ tinh Google Earth:

Quá trình xử lý dữ liệu ảnh viễn thám là một quá trình phức tạp bao gồm nhiều kỹ thuật khác nhau Quá trình này được thể hiện gồm các bước sau:

+ Hiệu chỉnh hình học ảnh: đây là quá trình chuyển các điểm trên ảnh

bị biến dạng về tọa độ thực trong hệ tọa độ mặt đất, quá trình này được hiểu là quá trình loại bỏ sai số nội sai gây ra bởi tính chất của bộ cảm hay sai số ngoại sai gây ra bởi vị thế của vật mang và sự thay đổi của địa hình Quá trình hiệu chỉnh hình học ảnh gồm hai phương pháp chính gồm xử lý hình học hai chiều và xử lý hình học ba chiều Mục đích của hiệu chỉnh hình học ảnh là để xác định tọa độ của các đối tượng hoặc tạo ảnh lập thể, chồng các ảnh với nhau để thích hợp trong xử lý và phân tích ảnh, để tạo ảnh nền cho dữ liệu vector, hiển thị ảnh trong môi trường GIS

+ Hiệu chỉnh bức xạ ảnh: để đảm bảo nhận được những giá trị chính xác của năng lượng bức xạ, phản xạ của vật thể trên ảnh vệ tinh cần hiệu chỉnh bức xạ nhằm loại trừ các giá trị nhiễu trước khi sử dụng ảnh Hiệu chỉnh bức xạ ảnh gồm ba nhóm chính là: hiệu chỉnh bức xạ do ảnh hưởng bởi bộ cảm biến, hiệu chỉnh do địa hình và góc chiếu của mặt trời, hiệu chỉnh bức xạ

do ảnh hưởng của khí quyển

+ Tăng cường chất lượng ảnh: đây là quá trình xử lý như lọc không gian, nén ảnh, tạo ảnh tỷ số… nhằm mục đích tăng cường chất lượng ảnh vệ tinh, nâng cao độ chính xác trong quá trình phân loại ảnh phục vụ các mục

đích và yêu cầu khác nhau của người sử dụng Tăng cường chất lượng ảnh nhằm mục đích làm nổi bật những đối tượng trên ảnh mà người giải đoán quan tâm, thuận lợi trong quá trình phân loại giải đoán ảnh thành lập bản đồ

+ Tăng cường độ phân giải không gian: Mục đích của bước này là nhằm tăng cường giải đoán ảnh bằng mắt thông qua việc tái lập mẫu cho các kênh ảnh có độ phân giải thấp hơn

+ Tổ hợp kênh ảnh: Một ảnh vệ tinh gốc thường bao gồm nhiều kênh ảnh riêng rẽ và được hiển thị màu theo cấp độ sáng khác nhau, rất khó cho việc giải đoán ảnh Mục đích của việc tổ hợp các kênh ảnh vệ tinh nhằm tạo

ra một ảnh màu hiển thị rõ ràng các đối tượng cần quan tâm giúp cho công tác xác định đối tượng dễ dàng hơn, bằng cách kết hợp các giá trị phổ của ba kênh ảnh đa phổ riêng rẽ

+ Thể hiện màu dữ liệu ảnh: phương pháp thể hiện màu dữ liệu ảnh vệ tinh có vai trò quan trọng trong việc giải đoán ảnh bằng mắt, đặc biệt là thể hiện màu đa phổ thích hợp sao cho đạt hiệu quả cao nhất trong công tác giải đoán Việc thể hiện màu dữ liệu ảnh quan trọng nhất là chọn các kênh phù hợp để tổ hợp màu nhằm khai thác các thông tin trên ảnh hiệu quả cho việc lập bản đồ Do đó, có nhiều cách khác nhau để chọn kênh phổ nhằm mục đích thể hiện màu dữ liệu ảnh như: tổ hợp màu, chỉ số OIF (Optimum index factor)

- Giải đoán ảnh vệ tinh bằng phần mềm Ecognition:

Đề tài sử dụng phần mềm eCognition Developer 8.9 để phân loại các trạng thái rừng theo các bước như sau:

Bước1 Phân vùng ảnh: Ảnh vệ tinh được tiến hành phân vùng (segmentation), kết quả sẽ tạo ra tệp dữ liệu bản đồ gồm nhiều lô hay vùng (polygon) Thuật toán phân vùng không chỉ phụ thuộc vào giá trị của từng pixel đơn lẻ mà còn dựa vào tính chất không gian liên tục của các pixel như

về cấu trúc, mối quan hệ không gian, thông thường các lô tạo ra này chưa có

giá trị thuộc tính tức là chưa xác định được tên trạng thái cần theo hệ thống phân loại

Bước 2 Tạo mẫu phân loại: Khi quá trình phân vùng ảnh đạt yêu cầu,

sử dụng thuật toán phân loại (Standard nearest neighbours) để tạo ra mẫu phân loại Các mẫu phân loại này sẽ được chọn ngẫu nhiên một số lô từ kết quả chạy phân vùng ở trên Tiếp theo sử dụng phương pháp phân loại dựa vào

hệ thống các khóa giải đoán ảnh

Bước 3 Phân loại tự động: Việc phân loại ảnh sẽ được tiến hành một cách tự động trong phần mềm Ecoginition

2.4.2.4 Kiểm tra và nâng cao độ chính xác của kết quả phân loại

Kết quả phân loại tự động trạng thái rừng được đánh giá thông qua chỉ

số Kappa (K) trong phần mềm Ecognition Chỉ số K càng cao thì mức độ phân loại có độ chính xác càng cao và ngược lại Chỉ số K nằm trong khoảng

từ 0 đến 1 Chỉ số K đối với việc phân loại trạng thái rừng thường phải đạt từ 0,75 trở nên mới đảm bảo được độ tin cậy của kết quả giải đoán Trong trường hợp chỉ số K < 0,75, người giải đoán cần xem lại quy trình giải đoán

và phương pháp lấy khóa giải đoán để nâng cao giá trị chỉ số K

Để kiểm tra kết quả giải đoán ảnh, đề tài sử dụng phương pháp lựa chọn ngẫu nhiên để kiểm tra Đề tài lựa chọn mỗi trạng thái 10 điểm sau đó, tiến hành xác minh hiện trạng ngoài thực địa và so sánh với kết quả giải đoán

Ngoài ra, để nâng cao độ chính xác của kết quả phân loại trạng thái rừng tại các khu vực nghiên cứu, đặc biệt tại các khu vực trên ảnh vệ tinh có nhiều mây, khu vực bị bóng núi, khu vực ranh giới giữa rừng trồng và rừng tự nhiên, khu vực rừng trồng mới khai thác, khu vực rừng mới trồng… đề tài sử dụng phương pháp đối chứng giữa kết quả giải đoán và bản đồ hiện trạng rừng của Công ty cũng như tham vấn ý kiến của cán bộ có chuyên môn của Công ty để điều chỉnh các lô rừng này đúng với thực tế

2.4.2.5 Xây dựng và biên tập bản đồ hiện trạng rừng

Kết quả sau giải đoán hiện trạng rừng sẽ đƣợc đƣa về định dạng vector (.tab) để đƣợc xây dựng và biên tập thành bản đồ hiện trạng rừng

Các lô rừng có trạng thái giống nhau và ở cạnh nhau sẽ đƣợc ghép lại nhằm giảm dung lƣợng của dữ liệu đồng thời hạn chế những lô có diện tích quá bé (<0.1 ha) để thuận lợi cho công tác quản lý

Bản đồ hiện trạng rừng đƣợc biên tập theo quy định kỹ thuật của Dự án Kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013 - 2016 đƣợc quy định tại Quyết định

Bản đồ hiện trạng rừng năm 2010 đƣợc đề tài sử dụng từ nguồn bản đồ hiện trạng rừng toàn quốc năm 2010 do Tổng Cục lâm nghiệp quản lý và các

số liệu hiện trạng rừng năm 2010 đề tài thu thập từ Công ty

Bản đồ hiện trạng rừng năm 2016 đƣợc sử dụng từ nguồn bản đồ đƣợc

đề tài xây dựng thông qua kết quả giải đoán ảnh vệ tinh có độ phân giải cao

Bản đồ hiện trạng rừng năm 2010 và 2016 đƣợc chồng xếp trong phần mềm Mapinfo 12.0, kết quả đƣợc thể hiện trong bảng ma trận biến động, các biểu đồ diện tích rừng và đất lâm nghiệp theo các trạng thái phân loại và bản

đồ biến động tài nguyên rừng Qua đó, xác xịnh đƣợc tỷ lệ thay đổi các trạng thái rừng và đất lâm nghiệp và phạm vi cụ thể trên bản đồ Đồng thời, xác định đƣợc nguyên nhân gây ra biến động cuả các trạng thái rừng và đất lâm nghiệp tại Công ty trong giai đoạn 2010 - 2016

2.4.4 Phương pháp đ xu t quy tr nh thành p ản đồ hiện trạng rừng và đánh giá di n iến rừng từ ảnh vệ tinh c độ phân giải cao

Trên cơ sở phân tích các kết quả nghiên cứu về xây dựng bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh có độ phân giải cao và đánh giá diễn biến tài nguyên rừng giai đoạn 2010 - 2016 tại Công ty TNHH MTV LN La Ngà, đề tài đề xuất 02 quy trình bao gồm:

(1) Quy trình xây dựng bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh GE;

(2) Quy trình đánh giá diến biến tài nguyên rừng;

Chương 3 ĐẶC ĐIỂM ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN VÀ KINH TẾ - XÃ HỘI

CÔNG TY TNHH MTV LÂM NGHIỆP LA NGÀ 3.1 Điều kiện tự nhiên

3.1.1 Vị trí, địa ý

Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà tỉnh Đồng Nai có diện tích 24.622,48 ha, thuộc 6 xã của 3 huyện, nhưng chủ yếu diện tích thuộc 2 xã Phú Ngọc và xã Thanh Sơn huyện Định Quán bao gồm:

- Huyện Tân Phú: xã Tà Lài (5,32 ha), xã Đắk Lua (197,01 ha);

- Huyện Vĩnh Cửu: xã Phú Lý (0,39 ha);

- Huyện Định Quán: xã Ngọc Định (1.085,88 ha), xã Phú Ngọc (0,73 ha),

xã Thanh Sơn (23.333,15 ha);

Hình 3.1 Sơ đồ vị trí khu vực nghiên cứu

Về phạm vi ranh giới:

- Phía Bắc giáp Vườn Quốc gia Cát tiên (lấy đường 323 làm ranh giới);

- Phía Đông và phía Nam tiếp giáp với các xã Phú Hòa, Phú Hiệp, Ngọc Định thuộc huyện Định Quán, tỉnh Đồng Nai (lấy sông Đồng Nai làm ranh giới);

- Phía Tây và Nam giáp Hồ thủy điện Trị An

độ dốc cao, thuộc hình thái từ dốc đến rất dốc (16 - 45 độ)

Phân bố diện tích theo độ cao tuyệt đối:

- Trên 200m: 9.744,84 ha, chiếm 18%;

- Từ 100m - 200m: 10.315,09 ha, chiếm 42%;

- Dưới 100m: 4562,55 ha, chiếm 40%;

Hình 3.2 Phân bố độ cao địa hình khu vực nghiên cứu

Phân bố diện tích theo độ dốc:

- Diện tích thuộc hình thái dốc phẳng (3 - 8 độ): 14.310 ha chiếm 58%

- Diện tích thuộc hình thái dốc (8 - 15 độ): 7022,08 ha chiếm 29%

- Diện tích thuộc hình thái dốc (15 - 35 độ): 2.968,55 ha chiếm 12%

- Diện tích thuộc hình thái dốc (>35 độ): 321,75 ha chiếm 1%

Thế chung địa hình thấp dần từ Tây Bắc xuống Đông Nam

Hình 3.3 Phân bố độ dốc địa hình khu vực nghiên cứu

3.1.3 Khí h u

Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà nằm trong vùng khí hậu nhiệt đới mưa mùa điển hình Một năm có 2 mùa rõ rệt, mùa mưa từ tháng 6 đến tháng

11 và mùa khô từ tháng 12 đến tháng 5 năm sau

- Nhiệt độ: bình quân trong năm 250C;

+ Trung bình cao nhất 300C thường xuất hiện vào các tháng 3, 4;

+ Trung bình thấp nhất 210C thường xuất hiện vào các tháng 9, 10, 11;

- Lượng mưa: bình quân năm là 3.293 mm;

+ Thấp nhất: 2.218 mm;

+ Cao nhất: 4.115 mm;

- Lượng bốc hơi: Bình quân năm là 840 mm;

+ Cao nhất: 1.178 mm;

+ Bình quân trong năm 83%;

+ Cao nhất 90% trong các tháng mùa mưa;

+ Thấp nhất 53% xuất hiện trong các tháng cao điểm mùa khô (tháng 2, 3)

3.1.4 Địa ch t và thổ nhưỡng

Địa bàn quản lý của Công ty bao gồm các loại đất chủ yếu như sau: