Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh radar trong xác định sinh khối rừng tỉnh hòa bình

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN ******** Trần Tuấn Ngọc NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ẢNH VỆ TINH RADAR TRONG XÁC ĐỊNH SINH KHỐI RỪNG TỈNH HỊA BÌNH LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐỊA LÝ Hà Nội - 2015 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN ******** Trần Tuấn Ngọc NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ẢNH VỆ TINH RADAR TRONG XÁC ĐỊNH SINH KHỐI RỪNG TỈNH HỊA BÌNH Chun ngành: Bản đồ, viễn thám hệ thông tin địa lý Mã số: 62440214 LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐỊA LÝ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS Phạm Văn Cự PGS.TS Nguyễn Ngọc Thạch Hà Nội - 2015 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết luận án trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tác giả luận án Trần Tuấn Ngọc LỜI CẢM ƠN Đầu tiên tơi xin bày tỏ lịng biết ơn PGS TS Phạm Văn Cự, người kiên trì tận tâm giúp đỡ tơi từ việc hồn thiện đề cương tới thực nội dung viết báo cáo luận án Tơi bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc PGS TS Nguyễn Ngọc Thạch, người nhiệt tình giúp đỡ tơi có hướng dẫn q báu giúp tơi hồn thành luận án Xin cám ơn thày, cô Bộ môn Bản đồ Viễn thám, Ban lãnh đạo Khoa Địa lý tạo điều kiện thuận lợi cho việc thực Luận án Xin trân trọng cám ơn lãnh đạo Trung tâm Viễn thám quốc gia tạo điều kiện để tơi thực Luận án Cám ơn đồng nghiệp Ths Nguyễn Thanh Nga, Ths Nguyễn Viết Lương, TS Nguyễn Phú Hùng, việc chia sẻ liệu, kiến thức rừng xác định sinh khối rừng ảnh RADAR Tôi đặc biệt cảm ơn TS Lê Tồn Thủy giúp đỡ tận tình ứng dụng liệu viễn thám RADAR tính sinh khối rừng mặt đất Cuối xin cám ơn vợ hai đồng hành chia sẻ tơi q trình thực hiên Luận án Hà Nội, ngày tháng Tác giả luận án Trần Tuấn Ngọc năm 2015 MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG MỞ ĐẦU 10 Tính cấp thiết 10 Mục tiêu nhiệm vụ nghiên cứu 12 Phương pháp nghiên cứu 13 Giới hạn phạm vi nghiên cứu 13 Điểm Luận án 14 Luận điểm bảo vệ 14 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài nghiên cứu 15 CHƯƠNG I: SINH KHỐI RỪNG VÀ ỨNG DỤNG VIỄN THÁM TRONG XÁC ĐỊNH SINH KHỐI RỪNG TRÊN MẶT ĐẤT 16 1.1 Sinh khối thực vật 16 1.1.1 Khái niệm sinh khối thực vật 17 1.1.2 Lượng hóa sinh khối cá thể thực vật 19 1.2 Rừng Việt Nam công tác kiểm kê rừng Việt Nam 21 1.2.1 Một số định nghĩa rừng 21 1.2.2 Tổng quan rừng Việt Nam 22 1.2.3 Công tác kiểm kê rừng Việt Nam 27 1.2.4 Một số nhận xét đặc điểm rừng Việt Nam 30 1.3 Tổng quan ứng dụng viễn thám xác định sinh khối rừng 31 1.3.1 Nghiên cứu, ứng dụng viễn thám xác định sinh khối rừng giới 31 1.3.1.1 Xác định sinh khối rừng mặt đất viễn thám quang học 31 1.3.1.2 Xác định sinh khối rừng mặt đất viễn thám lidar 34 1.3.1.3 Xác định sinh khối rừng mặt đất viễn thám RADAR 35 1.3.2 Một số nghiên cứu xác định sinh khối rừng Việt Nam Hịa Bình 44 1.3.2.1 Các cơng trình nghiên cứu liên quan đến sinh khối rừng 44 1.3.2.2 Ứng dụng viễn thám nghiên cứu sinh khối rừng 46 1.4 Phân tích lựa chọn phương pháp tính sinh khối mặt đất lớp phủ rừng Việt Nam 48 1.5 Tiểu kết chương 51 CHƯƠNG II: CƠ CHẾ THU NHẬN THÔNG TIN RADAR VÀ CÁC NHÂN TỐ TỰ NHIÊN ẢNH HƯỞNG TỚI THUỘC TÍNH ẢNH RADAR Ở TỈNH HỒ BÌNH 53 2.1 Cơ sở vật lý sử dụng giá trị tán xạ ngược ảnh viễn thám RADAR xác định sinh khối rừng mặt đất 53 2.1.1 Viễn thám RADAR 53 2.1.2 Cơ sở vật lý ứng dụng viễn thám RADAR xác định sinh khối rừng 56 2.2 Đặc điểm ảnh hưởng địa hình tỉnh Hịa Bình tới thuộc tính ảnh RADAR 57 2.2.1 Địa hình tỉnh Hịa Bình 58 2.2.2 Ảnh hưởng địa hình tới thuộc tính hình học ảnh RADAR 59 2.2.3 Ảnh hưởng địa hình tới tán xạ RADAR 60 2.3 Tương tác RADAR với đặc điểm sinh thái rừng tỉnh Hịa Bình 63 2.3.1 Đặc điểm sinh thái rừng tỉnh Hòa Bình 63 2.3.1.1 Phân bố rừng tỉnh Hịa Bình theo vành đai độ cao 64 2.3.1.2 Phân loại rừng tỉnh Hịa Bình 69 2.3.2 Tương tác RADAR với lớp phủ thực vật rừng tỉnh Hịa Bình 72 2.3.2.1 Tương tác RADAR với lớp phủ thực vật rừng 72 2.3.2.2 Tương tác RADAR với đặc trưng rừng tỉnh Hịa Bình 75 2.4 Tiểu kết chương 80 CHƯƠNG III: THỰC NGHIỆM TÍNH SINH KHỐI RỪNG TRÊN MẶT ĐẤT TỈNH HỊA BÌNH BẰNG DỮ LIỆU ENVISAT ASAR VÀ ALOS PALSAR 83 3.1 Dữ liệu sử dụng 83 3.1.1 Dữ liệu ảnh 83 3.1.1.1 Dữ liệu ảnh ENVISAT ASAR 83 3.1.1.2 Dữ liệu ảnh ALOS PALSAR 86 3.1.2 Dữ liệu ô tiêu chuẩn 88 3.1.3 Dữ liệu đồ trạng rừng 94 3.2 Các bước tính sinh khối rừng 96 3.2.1 Kiểm định ảnh (calibration) 97 3.2.1.1 Kiểm định ảnh ENVISAT ASAR APP 97 3.2.1.2 Kiểm định ảnh ALOS PALSAR 98 3.2.2 Xử lý hình học ảnh 101 3.2.3 Hiệu chỉnh ảnh hưởng địa hình tới tán xạ ảnh RADAR 102 3.2.4 Đo giá trị tán xạ ảnh vị trí tiêu chuẩn 104 3.2.4.1 Đo giá trị tán xạ ngược ảnh 104 3.2.4.2 Phân tích quan hệ giá trị tán xạ ngược ảnh sinh khối rừng mặt đất 106 3.2.5 Thiết lập hàm tương quan 109 3.2.6 Tính sinh khối 109 3.2.7 Đánh giá kết tính sinh khối 109 3.3 Tính tốn hồi quy kết đo sinh khối ô tiêu chuẩn giá trị tán xạ ngược vị trí tương ứng ảnh 110 3.3.1 Tính tốn hồi quy sinh khối rừng tồn tỉnh Hịa Bình 110 3.3.1.1 Ơ tiêu chuẩn sử dụng để tính tốn hồi quy 110 3.3.1.2 Kết hồi quy liệu ENVISAT ASAR 114 3.3.1.3 Kết hồi quy liệu ALOS PALSAR 118 3.3.2 Hồi quy sinh khối rừng tự nhiên 121 3.3.2.1 Ô tiêu chuẩn sử dụng 121 3.3.2.2 Kết hồi quy liệu ENVISAT ASAR 124 3.3.2.3 Kết hồi quy liệu ALOS PALSAR 125 3.3.3 Hồi quy sinh khối rừng trồng 125 3.3.3.1 Ô tiêu chuẩn sử dụng 125 3.3.3.2 Kết hồi quy liệu ENVISAT ASAR 128 3.3.3.3 Kết hồi quy liệu ALOS PALSAR 129 3.4 Đánh giá quan hệ sinh khối rừng mặt đất tỉnh Hịa Bình tán xạ ngược ảnh RADAR 130 3.5 Kết tính sinh khối rừng mặt đất ảnh RADAR 133 3.6 Đánh giá kết tính sinh khối rừng mặt đất tỉnh Hịa Bình liệu viễn thám RADAR 135 3.6.1 Đánh giá độ xác kết tính sinh khối 135 3.6.2 Đánh giá kết tính sinh khối theo đồ rừng 143 3.7 Tiềm ứng dụng giá trị tán xạ ảnh RADAR xác định sinh khối rừng mặt đất Việt Nam 146 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 151 Kết luận 151 Kiến nghị 152 DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 154 TÀI LIỆU THAM KHẢO 155 PHỤ LỤC : KẾT QUẢ ĐO TÁN XẠ NGƯỢC TẠI VỊ TRÍ Ơ TIÊU CHUẨN TRÊN ẢNH ALOS PALSAR 165 PHỤ LỤC : KẾT QUẢ ĐO TÁN XẠ NGƯỢC TẠI VỊ TRÍ Ơ TIÊU CHUẨN TRÊN ẢNH ENVISAT ASAR 168 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1: Các thành phần sinh khối thực vật 18 Hình 1: Dải phổ sóng điện từ 53 Hình 2: Nguyên lý chụp ảnh RADAR quét nghiêng 55 Hình 3: Mơ hình số độ cao tỉnh Hịa Bình 58 Hình 4: Biến dạng ảnh RADAR địa hình 59 Hình 5: Nắn chỉnh hình học ảnh RADAR 60 Hình 6: Ảnh hưởng địa hình đến tán xạ RADAR 61 Hình 7: Hiệu chỉnh ảnh hưởng địa hình đến tán xạ RADAR 62 Hình 8: Ảnh ASAR phia Tây Nam tỉnh Hịa Bình 63 Hình 9: Bản đồ thổ nhưỡng tỉnh Hịa Bình 64 Hình 10: Rừng Tịng Đậu, Mai Châu, Hịa Bình 65 Hình 11: Rừng trồng tỉnh Hịa Bình 66 Hình 12: Rừng núi đá vơi Đồng Chum, Đà Bắc, Hịa Bình 68 Hình 13: Thống kê rừng trồng địa bàn tỉnh Hịa Bình 71 Hình 14: Tán xạ RADAR lớp phủ thực vật rừng 72 Hình 15: Tán xạ RADAR thực vật 75 Hình 16: Tương tác RADAR với lớp phủ thực vật rừng tỉnh Hịa Bình 77 Hình 17: Ô tiêu chuẩn số 53 (sinh khối 15 tấn/ha) 78 Hình 18: Rừng ô tiêu chuẩn 83 79 Hình 19: Ơ tiêu chuẩn 63 sinh khối (26 tấn/ha) 80 Hình 1: Ảnh ASAR tỉnh Hịa Bình 84 Hình 2: Sơ đồ ảnh ENVISAT-ASAR sử dụng thực nghiệm tính sinh khối rừng mặt đất tỉnh Hịa Bình 85 Hình 3: Ảnh ALOS PALSAR khu vực tỉnh Hịa Bình 88 Hình 4: Đo cao sào gỗ thước Blume-leiss 90 Hình 5: Khảo sát thực địa rừng tỉnh Hịa Bình 91 Hình 6: Sơ đồ tiêu chuẩn đo tỉnh Hịa Bình 92 Hình 7: Bản đồ phân loại rừng tỉnh Hịa Bình 95 Hình 8: Các bước tính sinh khối 96 44 Franco-Lopez HEAR & Bauer ME (2001), "Estimation and mapping of forest stand density, volume, and cover type using k-nearest neighbors method", Remote Sensing of Environment, pp.251-274 45 Fransson JE (2001), "Stem volume estimation in boreal forests using ERS1/2 coherence and SPOT XS optical data", International Journal of Remote Sensing, 25, pp.2777-2791 46 Fransson JES & Israelsson H (1999), "Estimate of sterm volume in boreal forests using ERS-1 C and JERS-1 L band SAR data", International Journal of Remote Sensing, 20, pp.123-137 47 Gaveau DLA, Balzter H, & Plummer S ( 2003, ), "Forest Woody Biomass Classification with Satellite-based Radar Coherence over 900 000 km2 in Central Siberia", Forest Ecology and Management, 174, pp.65-75 48 Hame T, Salli A, Anderson K, & Lohi A (1997), "A new methodology for the estimation of biomass of conifer-dominated boreal forest using NOAA AVHRR data", International Journal of Remote Sensing, 18, pp.3211-3243 49 Harell PA, Kasischke ES, Bourgeau-Chavez LL, Haney EM, & Christensen NL (1997), "Evaluation of approaches to estimating above ground biomass in southern pine forest using SIR-C data", Remote Sensing of Environment, 59, pp.223-233 50 Henderson FM & Lewis AJ (1998), Principles and applications of Imaging radar, John Wiley & Sons, New york 51 Hung ND, Giang LT, Tu DN, Hung PT, Lam PT, Khanh NT, & Thuy HM (2012), Tree allometric equations in Evergreen broadleaf and Bamboo forests in the North East region, Viet Nam, UN-REDD Programme, Hanoi, Viet Nam 52 Imhoff ML, Johnson P, Holford W, Hyer J, May L, Lawrence W, & Harcombe P (2000), "BioSar (TM): an inexpensive airborne VHF multiband SAR system for vegetation biomass measurement", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 38, pp.1458-1462 53 Israelsson H, Askne J, & Sylander R (1994), "Potential of SAR for forest bole volume estimation", International Journal of Remote Sensing, 15, pp.2809-2826 54 Jensen J R (2000), Remote sensing of the Environment, Upper Saddle River, New Jersey 55 Jérôme N, Daniel E, Claude B, & Granier A (2005), "Estimating the 159 contribution of leaf litter decomposition to soil CO2 efflux in a beech forest using C-depleted litter", Global Change Biology, 11(10), pp.1768-1776 56 Kellndorfer J, Walker W, Pierce L, Dobson C, Fites JA, Hunsaker C, Vona J, & Clutter M (2004), "Vegetation Height Estimation from Shuttle Radar Topography Mission and National Elevation Data Sets", Remote Sensing of Environment, 93, pp.339-358 57 Koch B (2010), "Status and Future of Laser Scanning, SAR and Hyperspectral Remote Sensing Data for Forest Biomass Assessment", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 65, pp.581590 58 Kuplich TM, Salvatori V, & Curran PJ (2000), "JERS-1/SAR backscatter and its relationship with biomass of regenerating forests", International Journal of Remote Sensing, 21(12), pp.2513-2518 59 Landsberg JJ & Waring RH (1997), "A generalized model of forest productivity using simplified concepts of radiation-use efficiency, carbon balance and partitioning", Forest Ecology and Management 95, pp.209-228 60 Lavalle M & Wright T (2009), Absolute radiometric and polarimetric calibration of ALOS PALSA products, ESA, Paris 61 Le Toan T, Beaudoin A, & Guyon D (1992), "Relating forest biomass to SAR data.", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 30, pp.403-411 62 Le Toan T, Picard G, Martinez J, Melon P, & Davidson M (2001), "On the Relationship Between Radar Measurements and Forest Structure and Biomass", Proceedings of the 3th International Symposium on Retrieval of Bio- and Geo-physical Parameters from SAR data for Land Application, Sheffield, UK, pp.3-12 63 Le Toan T., Beaudoin A, Riom J, & Guyon D (1992), "Relating forest biomass to SAR data ", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 30 (2), pp.403 - 411 64 Lefsky MA, Cohen WB, & Spies TA (2001), "An evaluation of alternate remote sensing products for forest inventory, monitoring, and mapping of Douglas fir forests in western Oregon", Canadian Journal of Forest Research, 31, pp.78-87 65 Lévesque J & King DJ (2003), "Spatial analysis of radiometric fractions from high-resolution multispectral imagery for modeling 160 individual tree crown and forest canopy structure and health", Remote Sensing of Environment, 84(4), pp.589-602 66 Lillesand M & Kiefer RW (2000), Remote Sensing and Image Interpretation John Wiley & Son, Inc., USA, New York 67 Lu D (2006), "The potential and challenge of remote sensing-based biomass estimation", International Journal of Remote Sensing, 27(7), pp.1297 - 1328 68 Luckman AJ, Kuplich TM, Baker J, Yanasse CCF, Filho PH, Saitch P, & Cordey R (1996), "Comparing Biomass Retrieval from Temperate, Boreal and Tropical Forests using Spaceborne SAR Imagery", Anais VIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Salvador, Brasil, pp.519-520 69 Lusch DP (1999), Introduction to Microwave Remote Sensing, Michigan State University, Michigan, USA 70 Mcdonald J (2008), Hand book of biological statistics, Sparky House Publishing, University of Delaware, Baltimore, Maryland 71 Moghaddam M & Saatchi S (1999), "Monitoring Tree Moisture Using an Estimation Algorithm Applied to SAR Data from BOREAS", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 37(2), pp.901-916 72 Musselman RC & Fox DG (2012), "A Review of the Role of Temperate Forests in the Global CO2 Balance", Journal of the Air and Waste Management Association, pp.798-807 73 Mutaga O & Skidmore AK (2004), "Narrow band vegetation indices overcome the saturation problem in biomass estimation", International Journal of Remote Sensing, 25, pp.3999-4014 74 Næsset E ( 2007), "Airborne laser scanning as a method in operational forest inventory: Status ofaccuracy assessments accomplished in Scandinavia", Scandinavian Journal of Forest Research, 22 pp.433442 75 Nelson RF, Kimes DS, Salas WA, & Routhier M (2000), "Secondary forest age and tropical forest biomass estimation using Thematic Mapper imagery", Bioscience, 50, pp.419-431 76 Nguyễn H., Killmann W, Phạm X P., & Trines E (2011), Viet Nam National REDD+ Program: Background document, REED+ Việt Nam, Hà Nội 77 Pandey U, Kushwaha SPS, Kachhwaha TS, Kunwar P, & Dadhwal VK (2010), "Potential of Envisat ASAR data for woody biomass 161 assessment", International Society for Tropical Ecology, 51(1), pp.117124 78 Pulliainen JM, Engdahl M, & Hallikainen M (2003), "Feasibility of multitemporal interferometric SAR data for standlevel estimation of boreal forest stem volume", Remote Sensing of Environment, 85(4), pp.397-409 79 Pulliainen JT, Mikhela PJ, Hallikainen MT, & Ikonen J-P (1996), "Seasonal dynamics of C-band backscatter of boreal forests with applications to biomass and soil moisture estimation ", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 34(3), pp.758 - 770 80 Ranson KJ & Sun G (1994), "Mapping Biomass of Northern Forests using Multi-frequency SAR Data", IEEE Transactions on Geosience and Remote Sensing, 32(2), pp.388-396 81 Rauste TH, Pulliainen J, Heiska K, & Hallikainen M (1994), "Radarbased Forest Biomass Estimation", International Journal of Remote Sensing, 15(14), pp.2797-2808 82 Romshoo SA & Shimada M (2001), "Employing SAR for Biomass Retrieval from Tropical Forests of Southeast Asian," The 22nd Asian Conference on Remote Sensing, Singapore, pp.55-61 83 Saatchi SS & Moghaddam M (2000), "Estimation of crown and stem water content and biomass of boreal forest using polarimetric SAR imagery", IEEE Trans Geoscience and Remote Sensing 38(2), pp.697709 84 Saatchi SS, Soares JV, & Aalves SD (1997), "Mapping Deforestation and Land-Use in Amazon Rainforest by Using SIR-C Imagery", Remote Sensing of Environment, 59(2), pp.191-202 85 Sader SA (1987), " Forest biomass, canopy structure, and species composition relationships with multipolarisation L-band SAR data", Photogrammatic Engineering and Remote Sensing, 53, pp.193-202 86 Salas WA, Ducey MJ, Rignot E, & Skole D (2002), "Assessment of JERS-1 SAR for monitoring secondary vegetation in Amazonia: Spatial and temporal variability in backscatter across a chronosequence of secondary vegetation stands in Rhondonia.", International Journal of Remote Sensing, 23, pp.1357-1379 87 Schlamadinger B & Marland G (1996), "The role of forest and bioenergy strategies in the global carbon cycle", Biomass and Bioenergy, 10 (5-6), pp.275-300 162 88 Shimada M (2010), "Ortho-rectification and slope correction of SAR data using DEM and its accuracy evaluation", IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observation and Remote Sensing, 3(4), pp.657 – 671 89 Small D, Holecz F, Meier E, Nüesch D, & Barmettler A (1997), "Geometric and radiometric calibration for RADASAT images", Proceedings of Geomatics in Era of RADASAT, Ottawa, Canada, 90 Small D, Holecz F, Meier E, Nüesch D, & Barmettler A (1997), "Geometric and radiometric calibration for RADASAT images", Proceedings of Geomatics in Era of RADASAT, Ottawa, Canada, pp.24-30 91 Small D, Miranda N, & Meier E (2009), "A revised radiometric normalization standard for SAR", IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2009), Cape Town, South Africa, 4, pp.566 - 569 92 Small D, Miranda N, & Meier E (2009), "A revised radiometric normalization standard for SAR", IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2009), Cape Town, South Africa, 4, pp.566 - 569 93 Solberg S, Næsset E, & Bollandsås OM (2006), "Single-tree segmentation using airborne laser scanner data in a structurally heterogeneous spruce forest", Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 72, pp.1369-1378 94 Steininger MK (2000), "Satellite estimation of tropical secondary forest aboveground biomass data from Brazil and Bolivia", International Journal of Remote Sensing, 21, pp.1139-1157 95 Stussi N, Beaudoin A, Castel T, & Gigord P (1995), "Radiometric correction of multi-configuration spaceborne SAR data over hilly terrain", International Symposium on Retrieval of Bio- and Geophysical Parameters from SAR Data for Land Applications, 10-13, pp.469-478 96 Thenkabail PS, Stucky N, Giscom BW, Ashton MS, Diels J, Van Der Meer B, & Enclona E (2004), "Biomass estimations and carbon stock calculations in the oil palm plantations of African derived savannas using IKONOS data", International Journal of Remote Sensing, 25, pp.5447-5472 97 Tiwari AK & Singh JS (1984), "Mapping of forest biomass in India using aerial photographs and non-destructive field sampling", Applied Geography, 4, pp.151-165 163 98 Toutin T & Gray L (2000), "State of the art of elevation extraction from satellite SAR data", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 55(1), pp.13-33 99 Ulaby FT, Moore RK, & Fung AK (1986), Microwave Remote SensingActive and Passive, Artech House Inc, Dedham 100 United Nation (1998), Kyoto protocol to the United Nations Framework convention on climate change, United Nations, Kyoto 101 USAID (2011), Climate change in Vietnam: assessment of issues and option for Usaid funding, USAID, Hanoi 102 Wang Y, Davis FW, Melack JM, Kaischke ES, & Christensen NL (1995), "The effects of changes in forest biomass on radar backscatter from tree canopies", International Journal of Remote Sensing, 16, pp.503-513 103 Wenjian N, Guoqing S, Zhifeng G, Zhiyu Z, Yating H, & Wenli H (2013), "Retrieval of Forest Biomass From ALOS PALSAR Data Using a Lookup Table Method", IEEE journal of selected topics in applied Earth observations and remote sensing, 6(2), pp.875-886 104 West PW (2009), Tree and forest measurement, Springer, New York 105 Zebker HA, Werner CL, Rosen PA, & Hensley S (1994), "Accuracy of topographic maps derived from ERS-1 Interferometric Radar", IEEE Transaction on Geo-science and Remote sensing, 32(4), pp.823-836 106 Zink M, Kietzmann H, Borner T, Blotscher H, & Seifert F (1997), "Microwave Remote Sensing for Monitoring Forest Vitality ", 3rd ERS Symposium, Florence Italia, 3(414), pp.1891-1897 164 PHỤ LỤC : KẾT QUẢ ĐO TÁN XẠ NGƯỢC TẠI VỊ TRÍ Ơ TIÊU CHUẨN TRÊN ẢNH ALOS PALSAR Tên điểm Tọa độ X Tọa độ Y Giá trị sinh khối Giá trị HV Giá trị HH OTC_27 2294703 536800 10,7 -11,8 -15,5 Rừng bụi OTC_28 2297146 535409 58,0 -7,5 -14,2 Rừng trồng Keo OTC_29 2314542 537146 17,7 -4,6 -17,4 Rừng tái sinh OTC_30 2317475 537838 26,7 -10,2 -18,0 Rừng trồng Keo OTC_31 2317438 537905 27,9 -10,7 -17,2 Rừng trồng Muồng đen OTC_32 2316649 540480 49,6 -3,4 -19,3 Rừng tự nhiên OTC_33 2315013 540191 12,3 -8,9 -21,3 Rừng trồng Keo OTC_34 2314833 545749 24,5 -10,7 -22,1 Rừng tái sinh OTC_35 2313905 545057 15,0 -8,7 -18,8 Rừng tái sinh OTC_36 2312797 543995 30,1 -12,4 -17,4 Rừng trồng Keo OTC_37 2306945 539394 25,2 -12,5 -20,9 Rừng phục hồi OTC_38 2308726 540493 12,0 -7,1 -18,3 Rừng tự nhiên OTC_39 2301823 542554 20,6 -11,5 -13,1 Rừng hỗn giao OTC_40 2302001 541096 45,3 -9,5 -16,0 Rừng trồng Keo OTC_41 2310845 534248 10,9 -9,7 -15,5 Rừng tái sinh OTC_42 2311017 534491 29,0 -12,3 -19,2 Rừng trồng Keo OTC_43 2314549 535256 32,7 -10,5 -17,9 Rừng trồng Keo OTC_44 2303809 532465 12,0 -11,2 -17,5 Rừng trồng Keo xoan OTC_45 2304137 533067 12,6 -12,3 -14,6 Rừng tái sinh OTC_46 2305840 533434 26,7 -9,3 -14,4 Rừng trồng Keo OTC_47 2301478 537576 23,3 -6,8 -12,2 Rừng trồng Bạch đàn OTC_48 2302712 537229 58,5 -7,3 -16,3 Rừng trồng Keo, Bạch đàn OTC_49 2291250 549359 56,1 -7,4 -15,7 Rừng tự nhiên OTC_50 2290471 549026 18,1 -5,7 -20,6 Rừng trồng Keo OTC_51 2290564 549651 15,0 -10,9 -16,5 Rừng trồng Keo OTC_52 2275631 556650 24,0 -9,9 -16,0 Rừng tái sinh OTC_53 2275420 556348 15,0 -15,4 -20,3 Rừng nghèo OTC_54 2276226 557374 24,1 -9,3 -14,0 rừng trồng Keo OTC_55 2274431 555700 38,7 -11,6 -16,3 Rừng trồng Keo OTC_56 2280654 558184 23,8 -10,2 -14,5 Rừng trồng Keo OTC_57 2280346 555193 29,9 -11,9 -19,3 Rừng tự nhiên OTC_58 2288056 549281 25,0 -10,0 -15,9 Rừng trồng Keo 165 Loại hình rừng Tên điểm Tọa độ X Tọa độ Y Giá trị sinh khối Giá trị HV Giá trị HH OTC_59 2288397 549338 45,9 -11,7 -15,4 Rừng trồng Keo OTC_60 2285335 554725 21,3 -10,4 -17,5 Rừng trồng Keo OTC_61 2283952 554172 44,2 -12,9 -16,4 Rừng trồng Keo OTC_62 2292560 544748 18,8 -15,5 -16,0 Rừng trồng Keo OTC_63 2294053 542678 26,7 -10,3 -7,3 Rừng bụi OTC_64 2293208 540278 55,9 -4,7 -3,4 Rừng trồng Keo OTC_65 2285647 551163 17,0 -14,6 0,6 Rừng phục hồi OTC_66 2282414 545214 25,3 -10,4 -17,5 Rừng tái sinh OTC_67 2283759 546110 32,8 -11,7 -15,5 Rừng tái sinh OTC_68 2281970 552695 21,1 -9,8 -19,5 Rừng phục hồi OTC_69 2282010 554038 3,5 -1,0 -13,6 Rừng phục hồi OTC_70 2289521 546107 18,8 -12,4 -17,0 Rừng phục hồi OTC_71 2291422 546257 45,1 -12,3 -17,7 Rừng trồng Keo OTC_72 2291730 546488 18,1 -9,6 -17,8 Rừng trồng Keo OTC_73 2291861 544293 65,1 -3,6 -19,9 Rừng tái sinh OTC_74 2292013 544053 36,1 -12,8 -18,7 Rừng nghèo OTC_75 2301951 556659 45,7 -12,2 -16,7 Rừng tự nhiên OTC_76 2302640 557641 34,4 -12,3 -13,6 Rừng trồng Lát hoa OTC_77 2302620 557205 20,4 -12,8 -15,7 Rừng trồng Lát hoa OTC_78 2305460 553888 33,5 -12,0 -19,2 Rừng trồng Keo OTC_79 2305308 554287 62,5 -6,0 -17,6 rừng trồng Keo OTC_80 2303319 554710 26,3 -10,5 -22,0 Rừng tái sinh OTC_81 2306925 556755 24,5 -10,1 -18,7 Rừng trồng Keo OTC_82 2302179 561779 21,8 -10,2 -20,0 Rừng trồng Keo OTC_83 2302387 562010 27,8 -9,1 -19,9 Rừng trồng Bạch đàn OTC_84 2298170 562570 24,9 -9,8 -16,3 Rừng trồng Keo OTC_85 2298322 561830 26,8 -8,5 -18,0 Rừng trồng Keo OTC_86 2300581 563643 23,9 -9,9 -19,8 Rừng trồng Keo PP_01_DK 2313500 503369 212,0 0,9 -4,3 Rừng tự nhiên PP_02_MH 2277441 500131 193,0 -0,9 -4,6 Rừng tự nhiên PP_03_TT 2281520 543359 145,7 -0,6 -7,1 Rừng tự nhiên PP_04_LH 2265460 567409 162,5 0,3 -6,3 Rừng tự nhiên PP_05_MT 2277437 551385 80,0 -6,0 -20,1 Rừng tự nhiên PP_06_TN 2273554 527348 71,0 -7,6 -19,5 Rừng tự nhiên PP_07_CP 2289493 487324 75,3 -7,6 -19,5 Rừng tự nhiên 166 Loại hình rừng Tên điểm Tọa độ X Tọa độ Y Giá trị sinh khối Giá trị HV Giá trị HH PP_08_VN 2269468 551352 92,3 -3,8 -18,3 Rừng trồng PP_09_DR 2309459 499385 61,0 -2,5 -16,2 Rừng tự nhiên PP_10_BS 2277449 515412 58,0 -6,4 -18,7 Rừng tự nhiên PP_11_TM 2313495 511416 41,0 -12,1 -18,7 Rừng bụi PP_12_DL 2273514 535312 48,3 -8,2 -19,4 Rừng tự nhiên PP_13_CS 2305499 511369 60,5 -5,5 -16,9 Rừng tự nhiên PP_14_XP 2285431 539382 34,3 -11,0 -19,4 Rừng tự nhiên PP_15_KT 2281511 551384 41,0 -7,3 -19,3 Rừng tự nhiên PP_16_CH 2273492 559335 13,0 1,4 -11,7 Rừng bụi PP_17_TS 2289542 543377 14,0 -2,9 -12,6 Rừng bụi PP_18_YP 2265507 551377 12,0 -5,2 -16,0 Rừng bụi PP_19_LV 2274907 517195 128,0 1,7 -20,2 Rừng phục hồi PP_20_NL 2280152 511970 34,0 -9,2 -12,1 Rừng tái sinh PP_21_TD 2288100 506955 160,0 0,4 -19,9 Rừng tái sinh PP_22_TM 2297282 503367 19,0 -8,1 -18,1 Rừng bụi DT_10 2311063 516184 217,0 0,0 -2,1 Rừng trồng 167 Loại hình rừng PHỤ LỤC : KẾT QUẢ ĐO TÁN XẠ NGƯỢC TẠI VỊ TRÍ Ơ TIÊU CHUẨN TRÊN ẢNH ENVISAT ASAR Bảng OTC PP_04_LH PP_18_YP PP_21_TD PP_16_CH PP_10_BS PP_06_TN OTC_55 PP_19_LV OTC_52 OTC_54 PP_05_MT PP_10_BS OTC_57 OTC_56 PP_15_KT PP_03_TT OTC_68 OTC_69 OTC_66 OTC_67 X 2265460,00 2265507,00 2269468,00 2273492,00 2273514,00 2273554,00 2274431,00 2274907,00 2275631,00 2276226,00 2277437,00 2277449,00 2280346,00 2280654,00 2281511,000 2281520,000 2281970,000 2282010,000 2282414,000 2283759,000 Y Biomass 567409,00 162,500 551377,00 12,000 551352,00 160,000 559335,00 13,000 535312,00 58,000 527348,00 71,000 555700,00 38,680 517195,00 57,990 556650,00 15,020 557374,00 24,110 551385,00 27,920 515412,00 58,000 555193,00 29,850 558184,00 23,760 551384,000 41,000 543359,000 145,000 552695,000 21,100 554038,000 3,510 545214,000 25,270 546110,000 32,830 0903-HH -15,708 -14,295 -12,946 -11,674 -16,915 -4,502 -18,903 -5,658 -15,264 -15,662 -18,421 -18,267 -18,107 -17,503 -21,333 -14,678 -16,436 -12,727 -23,112 -10,378 0903-HV -8,828 -12,579 -3,283 -4,483 -4,915 -1,935 -16,098 -4,916 -15,165 -10,626 -13,964 -4,446 -13,009 -11,570 -5,232 -14,346 -16,236 -10,740 -16,862 -10,106 168 1103-HH -14,494 -13,132 -3,881 -16,972 -8,237 -15,000 -17,868 -11,224 -17,324 -16,437 -24,948 -16,422 -23,785 -21,635 -15,608 -15,002 -14,860 -21,244 -10,266 -23,572 1103-HV -7,738 -11,272 -2,296 -6,577 -4,907 -3,938 -11,834 -7,249 -11,782 -12,478 -13,066 -4,801 -12,236 -19,983 -11,749 -6,375 -11,110 -18,202 -9,937 -17,191 2503-HH -8,206 -17,053 -10,809 -12,395 -15,271 -4,741 -13,762 -21,313 -15,461 -16,279 -6,853 -8,712 -8,877 -15,768 -12,719 -19,714 -16,008 -13,033 -19,678 -15,263 2503-HV -6,939 -10,493 -3,943 -11,249 -5,489 -2,487 -10,361 -10,226 -16,921 -15,597 -12,929 -4,944 -13,301 -11,975 -7,519 -12,245 -14,007 -6,524 -14,882 -13,938 3003-HH -11,664 -6,790 -10,143 -13,538 -17,570 -13,031 -12,289 -15,815 -15,371 -21,547 -17,216 -14,384 -20,473 -15,243 -12,239 -13,903 -15,510 -12,696 -19,584 -20,558 3003-HV -9,321 -1,265 -3,124 -11,516 -4,028 -2,519 -10,665 -4,106 -9,264 -15,140 -14,435 -5,051 -13,745 -11,378 -7,482 -6,767 -6,077 -9,077 -16,882 -15,979 OTC OTC_61 OTC_60 PP_20_NL PP_11_TM OTC_65 OTC_58 PP_21_TD OTC_59 OTC_70 PP_17_TS OTC_50 OTC_49 OTC_71 OTC_72 OTC_73 OTC_74 OTC_62 OTC_64 OTC_63 OTC_27 OTC_28 OTC_84 OTC_85 OTC_86 OTC_47 OTC_39 X 2283952,000 2285335,000 2285431,000 2285439,000 2285647,000 2288056,000 2288100,000 2288397,000 2289521,000 2289542,000 2290471,000 2291250,000 2291422,000 2291730,000 2291861,000 2292013,000 2292560,000 2293208,000 2294053,000 2294703,000 2297146,000 2298170,000 2298322,000 2300581,000 2301478,000 2301823,000 Y Biomass 554172,000 44,170 554725,000 21,290 539382,000 34,000 547416,000 41,000 551163,000 16,960 549281,000 24,970 506955,000 160,000 549338,000 45,870 546107,000 18,830 543377,000 14,000 549026,000 18,080 549359,000 56,070 546257,000 45,080 546488,000 18,140 544293,000 65,110 544053,000 36,140 544748,000 18,820 540278,000 55,900 542678,000 26,670 536800,000 10,650 535409,000 57,990 562570,000 24,850 561830,000 26,810 563643,000 23,940 537576,000 23,300 542554,000 20,580 0903-HH -12,449 -22,275 -13,900 -15,907 -8,859 -12,804 -15,682 -15,422 -11,346 -16,213 -12,148 -9,171 -7,654 -15,987 -10,736 -18,797 -16,812 -16,020 -15,223 -13,216 -16,144 -24,930 -25,739 -18,310 -13,662 -19,525 0903-HV -9,625 -16,004 -10,479 -6,194 -12,149 -16,461 -13,202 -9,294 -12,810 -8,354 -9,852 -3,284 -5,210 -7,302 -8,759 -15,624 -17,973 -6,078 -13,932 -13,811 -5,586 -18,078 -17,076 -15,529 -15,816 -14,932 169 1103-HH -20,548 -19,948 -18,952 -18,812 -15,312 -9,494 -11,203 -21,090 -15,755 -17,977 -21,011 -5,521 -18,290 -14,667 -17,062 -16,606 -17,206 -16,964 -15,466 -17,732 -12,807 -22,727 -19,844 -19,591 -14,898 -22,175 1103-HV -12,055 -18,948 -13,450 -13,722 -12,538 -16,192 -5,433 -15,311 -7,421 -14,962 -10,330 -2,668 -4,548 -11,354 -6,052 -13,391 -18,823 -9,838 -15,283 -13,620 -3,120 -16,065 -18,786 -17,497 -7,204 -19,192 2503-HH -11,829 -22,259 -12,802 -12,617 -15,728 -19,995 -13,064 -9,355 -12,632 -18,048 -11,148 -5,412 -16,816 -18,794 -16,635 -18,791 -12,291 -17,045 -13,642 -11,212 -8,056 -14,875 -12,575 -16,266 -13,648 -16,584 2503-HV -8,314 -18,571 -15,014 -10,183 -12,442 -14,942 -13,090 -8,866 -6,947 -11,382 -0,243 -2,435 -7,659 -6,363 -4,812 -17,000 -9,048 -7,178 -17,149 -18,513 -5,030 -18,913 -15,642 -14,553 -5,525 -11,764 3003-HH -16,447 -19,998 -22,569 -14,968 -17,270 -17,795 -8,473 -18,643 -12,973 -19,200 -15,006 -5,702 -7,133 -11,967 -17,159 -15,410 -23,613 -19,771 -17,147 -18,804 -13,600 -13,966 -20,409 -17,433 -13,697 -17,222 3003-HV -6,285 -14,135 -14,376 -5,078 -7,910 -14,696 -3,562 -10,297 -7,606 -16,470 -3,848 -3,747 -4,770 -7,329 -3,918 -15,601 -16,330 -4,313 -17,268 -12,526 -4,576 -15,996 -15,150 -13,993 -17,912 -14,110 OTC OTC_75 OTC_40 OTC_82 OTC_83 OTC_76 OTC_48 OTC_80 OTC_44 OTC_45 OTC_79 OTC_78 PP_13_CS OTC_46 OTC_81 OTC_37 OTC_38 OTC_42 DT_10 OTC_36 PP_15_KT OTC_35 OTC_29 OTC_43 OTC_33 OTC_31 OTC_30 X 2301951,000 2302001,000 2302179,000 2302387,000 2302640,000 2302712,000 2303319,000 2303809,000 2304137,000 2305308,000 2305460,000 2305499,000 2305840,000 2306925,000 2306945,000 2308726,000 2311017,000 2311063,000 2312797,000 2313495,000 2313905,000 2314542,000 2314549,000 2315013,000 2317438,000 2317475,000 Y Biomass 556659,000 45,720 541096,000 45,250 561779,000 21,830 562010,000 27,840 557641,000 34,420 537229,000 58,500 554710,000 26,290 532465,000 11,980 533067,000 12,640 554287,000 62,470 553888,000 33,460 511369,000 60,000 533434,000 26,650 556755,000 24,470 539394,000 25,200 540493,000 12,120 534491,000 28,960 516184,000 217,000 543995,000 30,120 511416,000 41,000 545057,000 15,000 537146,000 17,720 535256,000 32,660 540191,000 12,270 537905,000 27,920 537838,000 26,700 0903-HH -9,563 -14,827 -14,412 -20,528 -14,210 -16,315 -14,985 -12,867 -11,886 -11,341 -12,135 -10,453 -15,842 -13,218 -13,806 -17,797 -19,928 -13,971 -19,602 -18,247 -14,284 -10,333 -11,797 -14,957 -22,964 -22,050 0903-HV -5,445 -11,717 -13,081 -12,932 -13,840 -9,698 -12,044 -9,039 -15,868 -3,796 -11,774 -8,719 -16,466 -13,991 -11,101 -8,809 -11,902 -5,574 -18,361 -14,782 -13,047 -12,823 -14,133 -3,499 -15,548 -14,193 170 1103-HH -14,373 -19,392 -22,348 -22,199 -15,478 -17,993 -16,859 -22,110 -10,266 -18,303 -18,213 -12,999 -20,765 -15,699 -16,298 -17,806 -17,865 -18,738 -18,871 -16,583 -8,765 -17,153 -13,916 -17,083 -22,744 -19,991 1103-HV -3,733 -4,488 -16,600 -16,738 -7,341 -4,412 -12,078 -19,902 -17,185 -4,883 -9,432 -3,526 -17,633 -13,085 -15,737 -12,419 -14,207 -13,822 -13,288 -12,026 -5,867 -11,094 -12,887 -3,626 -13,351 -20,560 2503-HH -6,855 -13,037 -19,229 -11,240 -14,342 -17,174 -15,667 -15,813 -11,084 -15,848 -13,707 -3,567 -14,960 -12,517 -15,826 -18,219 -15,037 -14,009 -21,119 -17,933 -14,835 -5,885 -10,467 -12,197 -7,584 -12,197 2503-HV -3,812 -5,101 -13,555 -10,456 -8,347 -3,572 -10,697 -12,698 -10,802 -4,231 -14,775 -2,971 -19,557 -12,653 -12,257 -15,597 -12,114 -8,651 -15,010 -14,072 -10,509 -11,982 -13,063 -3,832 -13,309 -14,869 3003-HH -12,333 -15,644 -14,133 -14,261 -11,358 -11,880 -20,132 -25,386 -12,101 -15,998 -14,335 -15,844 -17,604 -7,672 -15,077 -14,316 -18,428 -12,845 -13,463 -19,917 -9,924 -16,142 -11,913 -20,162 -15,698 -18,591 3003-HV -8,922 -9,503 -15,663 -10,821 -17,457 -6,923 -11,433 -16,912 -12,621 -3,859 -10,447 -4,233 -13,401 -14,190 -17,370 -14,794 -13,118 -8,496 -14,243 -5,750 -5,492 -12,046 -10,803 -3,104 -13,509 -13,940 Bảng OTC PP_04_LH PP_18_YP PP_21_TD PP_16_CH PP_10_BS PP_06_TN OTC_55 PP_19_LV OTC_52 OTC_54 PP_05_MT PP_10_BS OTC_57 OTC_56 PP_15_KT PP_03_TT OTC_68 OTC_69 OTC_66 OTC_67 OTC_61 OTC_60 PP_20_NL PP_11_TM X 2265460,000 2265507,000 2269468,000 2273492,000 2273514,000 2273554,000 2274431,000 2274907,000 2275631,000 2276226,000 2277437,000 2277449,000 2280346,000 2280654,000 2281511,000 2281520,000 2281970,000 2282010,000 2282414,000 2283759,000 2283952,000 2285335,000 2285431,000 2285439,000 Y 567409,000 551377,000 551352,000 559335,000 535312,000 527348,000 555700,000 517195,000 556650,000 557374,000 551385,000 515412,000 555193,000 558184,000 551384,000 543359,000 552695,000 554038,000 545214,000 546110,000 554172,000 554725,000 539382,000 547416,000 Biomass 162,500 12,000 160,000 13,000 58,000 71,000 38,680 57,990 15,020 24,110 27,920 58,000 29,850 23,760 41,000 145,000 21,100 3,510 25,270 32,830 44,170 21,290 34,000 41,000 1504-HH -14,332 -13,893 -4,418 -12,025 -8,777 -14,352 -16,013 -19,137 -16,030 -10,631 -14,772 -18,387 -14,208 -17,763 -11,129 -10,976 -16,259 -21,694 -24,458 -24,149 -16,049 -24,658 -17,841 -16,914 1504-HV -6,012 -6,945 -2,753 -9,365 -4,870 -2,874 -11,429 -13,312 -12,803 -16,677 -12,332 -3,591 -12,544 -13,356 -3,127 -8,884 -13,403 -15,430 -18,248 -17,812 -8,472 -17,861 -11,486 -12,049 171 2604-HH -15,752 -19,384 -6,521 -20,023 -9,465 -6,491 -22,329 -21,838 -15,749 -15,228 -18,711 -13,099 -18,266 -22,504 -17,190 -15,504 -23,620 -16,607 -23,150 -19,905 -20,710 -18,368 -15,300 -17,961 2604-HV -8,300 -11,084 -3,750 -13,114 -3,455 -2,621 -14,175 -9,649 -11,463 -10,828 -13,421 -2,548 -13,004 -18,392 -9,153 -15,376 -19,710 -14,037 -18,269 -15,517 -6,466 -14,346 -11,028 -13,030 2904-HH -14,294 -14,462 -10,285 -11,920 -16,094 -11,961 -16,598 -18,982 -12,728 -22,313 -16,772 -4,795 -22,283 -16,758 -13,632 -17,003 -23,329 -15,824 -6,172 -17,851 -11,648 -19,170 -15,906 -11,783 2904-HV -3,572 -10,736 -3,879 -9,528 -8,007 -3,204 -16,338 -6,570 -11,145 -15,255 -14,629 -4,798 -17,476 -14,054 -8,291 -4,230 -17,715 -8,529 -4,580 -11,382 -4,945 -17,199 -12,067 -8,430 OTC OTC_65 OTC_58 PP_21_TD OTC_59 OTC_70 PP_17_TS OTC_50 OTC_49 OTC_71 OTC_72 OTC_73 OTC_74 OTC_62 OTC_64 OTC_63 OTC_27 OTC_28 OTC_84 OTC_85 OTC_86 OTC_47 OTC_39 OTC_75 OTC_40 OTC_82 OTC_83 X 2285647,000 2288056,000 2288100,000 2288397,000 2289521,000 2289542,000 2290471,000 2291250,000 2291422,000 2291730,000 2291861,000 2292013,000 2292560,000 2293208,000 2294053,000 2294703,000 2297146,000 2298170,000 2298322,000 2300581,000 2301478,000 2301823,000 2301951,000 2302001,000 2302179,000 2302387,000 Y 551163,000 549281,000 506955,000 549338,000 546107,000 543377,000 549026,000 549359,000 546257,000 546488,000 544293,000 544053,000 544748,000 540278,000 542678,000 536800,000 535409,000 562570,000 561830,000 563643,000 537576,000 542554,000 556659,000 541096,000 561779,000 562010,000 Biomass 16,960 24,970 160,000 45,870 18,830 14,000 18,080 56,070 45,080 18,140 65,110 36,140 18,820 55,900 26,670 10,650 57,990 24,850 26,810 23,940 23,300 20,580 45,720 45,250 21,830 27,840 1504-HH -15,495 -19,686 -8,566 -23,112 -10,885 -15,840 -13,469 -5,422 -17,640 -12,212 -14,728 -15,594 -25,001 -16,347 -17,082 -14,637 -13,482 -22,526 -21,344 -20,877 -11,732 -21,338 -13,947 -19,691 -20,904 -22,038 1504-HV -11,883 -16,567 -4,141 -16,992 -8,976 -10,168 -7,504 -3,799 -14,291 -13,502 -8,299 -10,283 -17,060 -6,922 -15,818 -11,124 -3,649 -19,600 -12,787 -15,740 -18,567 -17,200 -7,408 -5,869 -14,643 -16,555 172 2604-HH -16,615 -17,582 -9,647 -18,725 -15,081 -19,836 -18,341 -4,883 -14,497 -13,381 -7,423 -17,605 -14,237 -17,628 -16,844 -12,881 -16,969 -28,017 -20,347 -23,915 -21,626 -21,245 -7,886 -9,793 -22,260 -22,221 2604-HV -13,837 -13,430 -7,173 -13,954 -13,988 -15,021 -17,090 -4,218 -10,865 -0,550 -4,475 -14,423 -16,107 -6,191 -14,066 -11,281 -3,827 -16,034 -14,788 -19,312 -14,290 -14,587 -6,921 -8,557 -16,049 -14,466 2904-HH -18,920 -19,896 -19,040 -10,135 -13,550 -14,571 -10,515 -5,710 -15,851 -12,247 -13,097 -17,611 -18,126 -15,657 -19,536 -11,439 -16,365 -13,891 -15,438 -16,241 -11,831 -18,716 -14,786 -15,577 -14,185 -14,521 2904-HV -11,453 -18,322 -2,662 -8,655 -9,048 -11,079 -7,078 -3,559 -10,323 -9,125 -7,268 -12,115 -12,437 -6,177 -17,769 -17,603 -4,821 -10,614 -17,964 -10,954 -17,760 -17,234 -4,409 -2,439 -12,096 -14,095 OTC OTC_76 OTC_48 OTC_80 OTC_44 OTC_45 OTC_79 OTC_78 PP_13_CS OTC_46 OTC_81 OTC_37 OTC_38 OTC_42 DT_10 OTC_36 PP_15_KT OTC_35 OTC_29 OTC_43 OTC_33 OTC_31 OTC_30 X 2302640,000 2302712,000 2303319,000 2303809,000 2304137,000 2305308,000 2305460,000 2305499,000 2305840,000 2306925,000 2306945,000 2308726,000 2311017,000 2311063,000 2312797,000 2313495,000 2313905,000 2314542,000 2314549,000 2315013,000 2317438,000 2317475,000 Y 557641,000 537229,000 554710,000 532465,000 533067,000 554287,000 553888,000 511369,000 533434,000 556755,000 539394,000 540493,000 534491,000 516184,000 543995,000 511416,000 545057,000 537146,000 535256,000 540191,000 537905,000 537838,000 Biomass 34,420 58,500 26,290 11,980 12,640 62,470 33,460 60,000 26,650 24,470 25,200 12,120 28,960 217,000 30,120 41,000 15,000 17,720 32,660 12,270 27,920 26,700 1504-HH -22,367 -8,582 -17,451 -21,631 -12,886 -18,166 -13,705 -13,254 -17,696 -17,688 -15,939 -13,397 -18,788 -14,629 -19,681 -14,548 -11,737 -14,466 -11,409 -17,101 -16,571 -16,469 1504-HV -14,398 -7,652 -12,048 -18,414 -12,085 -5,507 -10,895 -4,748 -16,251 -13,359 -17,189 -12,041 -11,404 -10,674 -13,294 -11,463 -13,997 -10,984 -12,056 -2,650 -12,147 -13,773 173 2604-HH -16,410 -17,853 -15,398 -11,109 -19,179 -22,967 -18,132 -13,155 -17,340 -17,418 -17,935 -20,891 -17,543 -10,573 -19,923 -17,742 -12,326 -20,820 -15,297 -8,065 -16,749 -13,105 2604-HV -12,764 -8,973 -13,265 -2,896 -13,417 -5,862 -13,843 -6,081 -11,955 -16,974 -11,060 -16,478 -12,377 -6,124 -14,524 -17,946 -11,125 -14,521 -9,179 -6,698 -15,234 -7,151 2904-HH -19,191 -12,830 -16,012 -15,410 -6,442 -18,131 -14,039 -4,507 -16,434 -15,706 -15,900 -22,448 -14,349 -16,846 -18,243 -18,822 -13,724 -15,582 -13,802 -13,339 -22,213 -22,664 2904-HV -16,633 -6,103 -14,840 -9,181 -12,931 -3,046 -12,443 -2,046 -15,829 -16,429 -17,781 -16,520 -12,622 -2,729 -11,781 -7,749 -13,296 -12,147 -10,028 -4,824 -15,523 -17,754 ... viễn thám RADAR 30 1.3 Tổng quan ứng dụng viễn thám xác định sinh khối rừng 1.3.1 Nghiên cứu, ứng dụng viễn thám xác định sinh khối rừng giới Việc ứng dụng viễn thám để xác định sinh khối rừng mặt... số nghiên cứu xác định sinh khối rừng Việt Nam Hịa Bình 44 1.3.2.1 Các cơng trình nghiên cứu liên quan đến sinh khối rừng 44 1.3.2.2 Ứng dụng viễn thám nghiên cứu sinh khối rừng. .. rừng Việt Nam 30 1.3 Tổng quan ứng dụng viễn thám xác định sinh khối rừng 31 1.3.1 Nghiên cứu, ứng dụng viễn thám xác định sinh khối rừng giới 31 1.3.1.1 Xác định sinh