Đại Lộc là một trong những huyện thuộc lưu vực sông Vu Gia–Thu Bồn có diện tích rừng lớn của tỉnh Quảng Nam nói riêng và của Việt Nam nói chung. Tuy nhiên, qua giai đoạn 30 năm xây dựng và phát triển (1988–2017) thì diện tích rừng biến động khá mạnh do khai thác quá mức, chuyển đổi mục đích sử dụng đất và sự phát triển của cơ sở hạ tầng.
Tạp chí Khoa học Đại học Huế: Khoa học Trái đất Môi trường; ISSN 2588-1183 Vol 128, No 4A, 2019, P 21-34; DOI: 10.26459/hueuni-jese.v128i4A.5238 ỨNG DỤNG VIỄN THÁM VÀ GIS TRONG ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG DIỆN TÍCH RỪNG HUYỆN ĐẠI LỘC, TỈNH QUẢNG NAM GIAI ĐOẠN 1988 – 2017 Nguyễn Hữu Hải, Hồng Cơng Tín*, Ngơ Hữu Bình Khoa Môi trường, Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế Tóm tắt Đại Lộc huyện thuộc lưu vực sơng Vu Gia–Thu Bồn có diện tích rừng lớn tỉnh Quảng Nam nói riêng Việt Nam nói chung Tuy nhiên, qua giai đoạn 30 năm xây dựng phát triển (1988–2017) diện tích rừng biến động mạnh khai thác mức, chuyển đổi mục đích sử dụng đất phát triển sở hạ tầng Dữ liệu ảnh Landsat-5 TM , OLI đồ trạng rừng huyện Đại Lộc năm 2016 sử dụng nghiên cứu Kết nghiên cứu cho thấy độ xác tổng thể kết phân loại ảnh vệ tinh qua năm 90%, hệ số Kappa dao động từ 0,88 đến 0,97 Diện tích rừng tự nhiên năm 1988 30.278,1 (52,16%) giảm xuống 16.895,3 (trong năm 2017 chiếm 29,10%) Trong diện tích rừng trồng lại tăng lên mạnh (tăng 9.107,4 ha) so với năm 1988 14.138,5 Nghiên cứu nhằm góp phần vào cơng tác quản lý giám sát bền vững tài nguyên rừng huyện Đại Lộc Từ khóa: biến động diện tích rừng, liệu ảnh viễn thám, huyện Đại Lộc, lưu vực sông Vu Gia–Thu Bồn Đặt vấn đề Hiện nay, với phát triển nhanh chóng khoa học kỹ thuật, cơng nghệ viễn thám hệ thống thông tin địa lý (GIS) hướng nghiên cứu góp phần mang lại biến đổi mạnh mẽ hoạt động quản lý nguồn tài nguyên thiên nhiên nói chung tài nguyên rừng nói riêng [1] Trên giới Việt Nam có nhiều cơng trình nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám GIS để phục vụ cho công tác quản lý tài nguyên môi trường, kể đến cơng trình tiêu biểu Hansen & cs (2008) sử dụng liệu MODIS Landsat để giám sát biến động lớp phủ rừng lưu vực Congo [2]; Ravat & cs (2015) sử dụng phương pháp phân tích ảnh viễn thám GIS đánh giá biến động sử dụng đất vùng Almora, Ấn Độ [3]; Đoàn Duy Hiếu & cs (2016) đánh giá biến động rừng huyện Ia pa, tỉnh Gia Lai tư liệu viễn thám đa thời gian GIS [4]; Nguyễn Hải Hòa & cs (2017) sử dụng ảnh viễn thám Landsat GIS xây dựng đồ biến động diện tích rừng vùng đệm Vườn Quốc gia Xuân Sơn [5] * Corresponding: hoangcongtin@hueuni.edu.vn Ngày gửi: 10-5-2019; Hoàn thành phản biện: 07-6-2019; Nhận đăng: 26-7-2019 Vol 128, No 4A, 2019 Nguyễn Hữu Hải CS Huyện Đại Lộc, tỉnh Quảng Nam có tổng diện tích đất tự nhiên 57.905,6 tổng diện tích đất có rừng địa bàn huyện 33.264 [6] Trải qua trình phát triển kinh tế xã hội diện tích rừng huyện Đại Lộc suy giảm nhanh chóng khai thác mức, chuyển đổi loại hình sử dụng đất, xây dựng nhà cơng trình Tuy nhiên, đến chưa có nghiên cứu đánh giá biến động diện tích rừng huyện Đại Lộc theo thời gian Vì thực cần phải có phương pháp giám sát rừng cách hợp lý phục vụ quản lý hiệu Do đó, nghiên cứu ứng dụng viễn thám GIS đánh giá biến động diện tích rừng huyện Đại Lộc, tỉnh Quảng Nam, giai đoạn 1988 – 2017 nhằm phân tích thay đổi lớp phủ rừng loại hình sử dụng đất góp phần phục vụ cho cơng tác quản lý giám sát tài nguyên rừng cách bền vững Tư liệu phương pháp nghiên cứu 2.1 Tư liệu nghiên cứu Thông tin số liệu thứ cấp thu thập, tìm hiểu, kế thừa hệ thống hóa tài liệu nghiên cứu trước có liên quan đến đề tài, từ lựa chọn thơng tin cần thiết phục vụ cho mục đích nghiên cứu Thu thập thông tin, số liệu điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội, dân số từ báo cáo tài liệu thống kê từ đơn vị như: Phịng Tài ngun Mơi trường; Chi cục thống kê huyện Đại Lộc – Quảng Nam Phân viện Điều tra Quy hoạch rừng Trung Trung Bộ Tư liệu đồ trạng rừng huyện Đại Lộc năm 2016, quy tắc Rule set để chạy phân loại tự động phần mềm eCognition kế thừa từ Phân viện Điều tra Quy hoạch rừng Trung Trung Bộ Dữ liệu ảnh viễn thám Landsat năm 1988, 1998, 2010 2017 chụp khu vực nghiên cứu - huyện Đại Lộc, tỉnh Quảng Nam - tải từ trang web Cục Địa chất Hoa Kỳ (https://earthexplorer.usgs.gov/) (Bảng 1) Bảng Dữ liệu ảnh vệ tinh sử dụng nghiên cứu Độ TT Năm Mã ảnh Loại liệu Ngày chụp phân giải Cột/ hàng Độ che phủ mây 1988 LT51250491988030BKT00 Landsat TM 30/01/1988 30m 125/049 8% 1998 LT51250491998073BKT00 Landsat TM 14/03/1998 30m 125/049 9% 2010 LT51250492010186BKT01 Landsat TM 05/07/2010 30m 125/049 4% 2017 LC81250492017221LGN00 Landsat OLI 09/08/2017 30m 125/049 33,14% 22 jos.hueuni.edu.vn 2.2 Vol 128, No 4A, 2019 Phương pháp nghiên cứu Phương pháp điều tra cộng đồng khảo sát thực địa Phương pháp vấn cấu trúc sử dụng bảng hỏi sử dụng để vấn hộ gia đình xã Đại Quang, Đại Đồng, Đại Lãnh Đại Hưng nhằm tìm hiểu nguyên nhân xu hướng biến động diện tích rừng, xã có diện tích rừng tự nhiên lớn huyện Đại Lộc, tỉnh Quảng Nam Kích thước mẫu vấn tính theo cơng thức [7] 𝑛= 𝑁 1+𝑁(𝑒 ) [7] (1) đó: n kích thước mẫu; e sai số kỳ vọng có giá trị 10%; N tổng thể Trong tổng số hộ dân huyện Đại Lộc năm 2016 40.733 hộ [6]; mức tin cậy mặc định theo công thức Slovin 95% Tổng số 99 phiếu vấn thực với hộ gia đình có thời gian sinh sống địa phương 10 năm có am hiểu tài nguyên rừng hay sinh kế liên quan đến rừng Trong có 28 phiếu vấn thực xã Đại Quang, 29 phiếu xã Đại Đồng, 22 phiếu xã Đại Lãnh 20 phiếu xã Đại Hưng Điện thoại thông minh hệ điều hành Android có cài đặt phần mềm Geosurvey 2.3 máy định vị toàn cầu (GPS – Garmin 62map, Hoa Kỳ) sử dụng để xác định vị trí điểm khảo sát Máy ảnh Canon sử dụng để chụp lại lớp phủ rừng loại hình sử dụng đất suốt chuyến khảo sát vào tháng năm 2018 Ngồi ra, địa hình huyện Đại Lộc, tỉnh Quảng Nam rộng lớn, phức tạp, nhiều đồi núi hiểm trở, hệ thống giao thông không thuận lợi nên gây khó khăn cho việc lại Do đó, đề tài tiến hành khảo sát 88 điểm mẫu đặc trưng cho lớp phủ toàn lãnh thổ nghiên cứu Vị trí điểm mẫu khảo sát thực địa thể hình Hình Tổ hợp màu 3-2-1 ảnh Landsat OLI khu vực nghiên cứu chụp ngày 9/08/2017 vị trí điểm mẫu khảo sát thực địa 23 Vol 128, No 4A, 2019 Nguyễn Hữu Hải CS Phương pháp giải đoán thành lập đồ biến động diện tích rừng a Tiền xử lý ảnh vệ tinh: Ảnh viễn thám sau thu thập xử lý qua bước sau: Gộp kênh ảnh, cắt ảnh theo ranh giới hành huyện Đại Lộc Quy trình thực phần mềm ArcGIS 10.3, kênh gộp bao gồm: Red, Green, Blue Near Infrared (cận hồng ngoại) b Hệ thống phân loại: 160 điểm mẫu sử dụng để tiến hành phân loại ảnh vệ tinh đánh giá độ xác kết phân loại Trong đó, 88 điểm mẫu thu ngồi thực địa 72 điểm mẫu chọn bổ sung phòng thí nghiệm từ liệu ảnh viễn thám có độ phân giải không gian cao ứng dụng Google Earth Pro Hệ thống phân loại thể bảng c Bộ khóa giải đốn ảnh vệ tinh: Bộ khóa giải đốn ảnh vệ tinh cho khu vực nghiên cứu thể gồm loại lớp phủ bao gồm: Rừng tự nhiên (RTN); Rừng trồng (RT); Khu dân cư (KDC); Mặt nước (MN); Đất nông nghiệp (ĐNN) Đất khác (DK) Trong khóa phân loại lớp phủ bề mặt, lớp Đất khác (ĐK) hiểu loại hình lớp phủ khơng thuộc lớp rừng tự nhiên, rừng trồng, khu dân cư, mặt nước đất nơng nghiệp; gồm: đất sở tơn giáo, tín ngưỡng; đất phi nơng nghiệp khác gồm đất làm nhà nghỉ, lán, trại cho người lao động sở sản xuất đất xây dựng cơng trình khác; hay nhóm đất chưa sử dụng gồm loại đất chưa xác định mục đích sử dụng d Phương pháp phân loại dựa điểm ảnh (Pixel-based classification): Phương pháp phân loại dựa điểm ảnh phương pháp sử dụng phổ biến thời gian qua Phương pháp bao gồm phân loại có kiểm định (supervised classification) phân loại khơng có kiểm định (unsupervised classification) dựa đặc trưng phổ pixel đơn lẻ đặc trưng số lượng kênh phổ, đặc trưng độ xám cực đại cực tiểu, phương sai hay độ lệch chuẩn [8] Một phương pháp phân loại có kiểm định thường sử dụng phương pháp hàm xác suất cực đại (Maximum Likelihood) Bảng Bảng thống kê loại lớp phủ STT Loại lớp phủ Ký hiệu Số điểm mẫu Rừng tự nhiên RTN 36 Rừng trồng RT 30 Khu dân cư KDC 28 Mặt nước MN 20 Đất nông nghiệp NN 26 Đất khác DK 20 Tổng 24 160 jos.hueuni.edu.vn Vol 128, No 4A, 2019 Phương pháp Maximum Likelihood coi số liệu thống kê lớp kênh ảnh phân tán cách thông thường phương pháp có tính đến khả pixel thuộc lớp định Nếu không chọn ngưỡng xác suất phải phân loại tất pixel, pixel gán cho lớp có độ xác suất cao [4] Phương pháp xem xét phân phối điểm ảnh có độ xám nhóm vào thành lớp xác định theo công thức [8] p(xi|wj) = 2𝜋𝜌 √|𝐶𝑗| exp(- x(xi – 𝜇 j)T xCj-1 x(xi – 𝜇 j)) (2) đó: Cj ma trận hiệp phương sai lớp wj với 𝜌; wj vector trung bình lớp wj; |x| yếu tố định; p(xi|wj) xác suất tồn kiện x w; (xi – 𝜇 j) vector chuyển e Phương pháp phân loại định hướng đối tượng (Object-based classification): Nguyên lý dựa vào mắt thường để nhận biết từ tập hợp pixel để xây dựng đối tượng chuyên đề, trình phân loại định hướng đối tượng chia thành bước chính: Phân mảnh ảnh phân loại sau phân mảnh Có hai phương pháp phân loại phân loại dựa mẫu thuật toán láng giềng gần (nearest neighbor) phân loại mờ (fuzzy) dựa kỹ thuật chức thành phần Trong phân loại dựa mẫu, đối tượng phân loại thông qua giống mẫu mảnh ảnh, phương pháp sử dụng thông tin phổ kênh phổ để xác định lớp, ngồi cịn sử dụng thơng tin hình dạng, kiến trúc, quan hệ đối tượng ảnh lân cận để chiết tách thơng tin Cịn phân loại mờ, mảnh ảnh phân loại theo chức thành phần dựa tập mờ đối tượng Kỹ thuật trợ giúp cấu trúc hệ thống phân cấp lớp Trong cấu trúc phân cấp, đối tượng ảnh truy cập thông tin đối tượng ảnh lân cận, đối tượng ảnh cấp cấp thời điểm cách kết nối đối tượng ảnh theo chiều dọc, truy cập vào quy mô cấu trúc Phân cấp đối tượng ảnh cho phép đại diện thông tin ảnh độ phân giải không gian đồng thời [9] f Thiết lập tiêu chí tham gia phân loại định hướng đối tượng, gồm: i/ Chỉ số khác biệt thực vật (NDVI – Normalized Difference Vegetation Index) NDVI = (Nir – Red)/(Nir + Red) = (kênh – kênh 3)/(kênh + kênh 3) đó: Nir kênh cận hồng ngoại; Red kênh đỏ ii/ Tỷ số tổng giá trị cấp độ xám (TRRI – Total Ratio Reflectance Index) TRRI = (kênh + kênh + kênh +…+ kênh n)/(n*255) iii/ Độ lệch chuẩn (Standard Deviation) sử dụng giá trị kênh ảnh iv/ Giá trị độ sáng trung bình (Brightness) 25 Vol 128, No 4A, 2019 Nguyễn Hữu Hải CS Brightness = (kênh + kênh + kênh + kênh4)/4 v/ Giá trị độ sáng kênh ảnh: kênh đến kênh vi/ Thông số xuất màu (Hue Saturation Intensity, RGB): Sử dụng kênh 1, vii/ Vector khác biệt cấp độ xám (GLDV Entropy) g Phương pháp đánh giá độ xác kết giải đốn ảnh: Tiến hành đánh giá độ xác sau phân loại ảnh cách sử dụng điểm mẫu khảo sát thực địa điểm mẫu chọn phòng Tổng số điểm mẫu 160 điểm, số điểm mẫu chia đôi cách ngẫu nhiên Trong đó, 80 điểm mẫu sử dụng để giải đốn ảnh vệ tinh, 80 điểm mẫu lại sử dụng để đánh giá độ xác Sử dụng liệu tham chiếu, hệ số Kappa (ҡ), độ xác nhà sản xuất (producer accuracy), độ xác người sử dụng (user accuracy) độ xác tổng thể (overrall accuracy) để đánh giá độ xác kết giải đốn ảnh [10] Trong hệ số Kappa tính theo cơng thức sau: Ҡ= 𝑁 ∑𝑟𝑖=1 𝑥𝑖𝑖 − ∑𝑟𝑖=1(𝑥𝑖+ 𝑥+𝑖 ) 𝑁2 − ∑𝑟𝑖=1(𝑥𝑖+ 𝑥+𝑖 ) [10] đó, N: Tổng số pixel lấy mẫu; r: Số lớp đối tượng phân loại; xii: Số pixel lớp thứ nhất; xi+: Tổng pixel lớp thứ i mẫu; x+i: Tổng pixel lớp thứ i sau phân loại; Giá trị hệ số Kappa nằm 1, thể độ xác kết phân loại thể bảng h Phương pháp phân tích xử lý số liệu: Các thơng tin, số liệu thơ q trình xây dựng đồ xử lý, phân tích tính tốn cơng cụ thống kê phần mềm ArcGIS Microsoft Excel 2016 để tổng hợp xuất biểu đồ Quy trình bước xây dựng đồ trạng biến động diện tích rừng thể hình Bảng Bảng đánh giá độ xác kết phân loại theo hệ số Kappa theo Congalton (1991) [10] Độ xác Giá trị hệ số Kappa Rất thấp < 0,2 Thấp 0,2 ≤ ҡ < 0,4 Trung bình 0,4 ≤ ҡ < 0,6 Cao 0,6 ≤ ҡ