Nghiên cứu kết hợp ảnh vệ tinh quang học sentinel 2 và dữ liệu radar sentinel 1 xác định trữ lượng rừng tại vườn quốc gia yok đôn, tỉnh đắk lắk

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƢỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP HÀ KHÁNH CHÂU NGHIÊN CỨU KẾT HỢP ẢNH VỆ TINH QUANG HỌC SENTINEL-2 VÀ RADAR SENTINEL-1 TRONG XÁC ĐỊNH TRỮ LƢỢNG RỪNG TẠI VƢỜN QUỐC GIA YOK ĐÔN, TỈNH ĐẮK LẮK CHUYÊN NGÀNH: QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG MÃ SỐ: 8620211 LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN HẢI HOÀ Hà Nội, 2019 i LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình thực hiện, số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa có cơng bố cơng trình khác Tác giả Hà Khánh Châu ii LỜI CẢM ƠN Luận văn “Nghiên cứu kết hợp ảnh vệ tinh quang học sentinel-2 liệu radar sentinel-1 xác định trữ lượng rừng vườn quốc gia Yok Đôn, tỉnh Đắk Lắk” đƣợc hồn thành theo chƣơng trình đào tạo Thạc sỹ, khóa 2017 - 2019 trƣờng Đại học Lâm nghiệp Việt Nam Trong trình học tập thực luận văn, tác giả nhận đƣợc quan tâm, giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi Ban giám hiệu Trƣờng Đại học Lâm nghiệp; Khoa đào tạo sau đại học; Các thầy giáo, cô giáo Trƣờng Đại học Lâm nghiệp; Các anh, chị, em, bạn bè đồng nghiệp Nhân dịp này, tác giả xin đƣợc bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc trƣớc quan tâm giúp đỡ q báu Xin bày tỏ lịng kính trọng biết ơn sâu sắc đến PGS.TS Nguyễn Hải Hịa tận tình hƣớng dẫn bảo suốt trình thực luận văn Mặc dù cố gắng nỗ lực, nhƣng kinh nghiệm nghiên cứu chƣa nhiều, đặc biệt hạn chế mặt thời gian trình nghiên cứu nên luận văn chắn khơng tránh khỏi thiếu sót định Tác giả mong nhận đƣợc góp ý thầy cô giáo bạn bè đồng nghiệp luận văn đƣợc hoàn chỉnh Xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, 24 tháng 05 năm 2019 Học viên Hà Khánh Châu iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC BẢNG v DANH MỤC HÌNH, CÁC BIỂU ĐỒ .vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vii ĐẶT VẤN ĐỀ Chƣơng TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Nghiên cứu ảnh vệ tinh theo d i diễn biến tài nguyên rừng 1.2 Tình hình nghiên cứu khả kết hợp ảnh Quang học ảnh Radar việc xác định trữ lƣợng rừng 1.2.1 Trên giới 1.2.2 Ở Việt Nam 12 Chƣơng MỤC TIÊU, ĐỐI TƢỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 19 2.1 Mục tiêu 19 2.1.1 Mục tiêu chung 19 2.1.2 Mục tiêu cụ thể 19 2.2 Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu 19 2.2.1 Đối tượng nghiên cứu 19 2.2.2 Phạm vi nghiên cứu 19 2.4 Phƣơng pháp nghiên cứu 20 2.4.1 Phương pháp kế thừa tư liệu………………………………………20 2.4.2 Phương pháp nghiên cứu cụ thể 21 iv Chƣơng ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN VƢỜN QUỐC GIA YOK ĐƠN 29 3.1 Vị trí địa lý 29 3.2 Địa hình, địa 31 3.3 Khí hậu thuỷ văn 31 3.3.1 Khí hậu 31 3.3.2 Thuỷ văn 32 3.4 Địa chất thổ nhƣỡng 32 3.5 Đa dạng sinh học 33 3.5.1 Hệ thực vật 34 3.5.2 Hệ động vật 35 Chƣơng KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 36 4.1 Đặc điểm trạng rừng vƣờn quốc gia Yok Đôn, tỉnh Đắk Lắk 36 4.2 Phƣơng pháp kết hợp ảnh quang học tƣ liệu Radar 38 4.2.1 Mối quan hệ giá trị NDVI; phân cực tổ hợp phân cực VH, VV với trữ lượng rừng (MGO) 39 4.2.2 Mơ hình xác định trữ lượng rừng Sentinel-1 Sentinel-2 42 4.2.3 Đánh giá độ xác c a mơ hình ch số RMSE 48 4.3 Thử nghiệm xác định trữ lƣợng rừng từ ảnh quang học tƣ liệu radar cho vƣờn quốc gia Yok Đôn, tỉnh Đắk Lắk 49 4.4 Đề xuất phƣơng pháp kết hợp ảnh quang học tƣ liệu radar để xác định trữ lƣợng rừng 52 KẾT LUẬN, TỒN TẠI, KHUYẾN NGHỊ 56 TÀI LIỆU THAM KHẢO 58 PHỤ BIỂU v DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 Đặc điểm khả ứng dụng sô loại ảnh vệ tinh Bảng 2.1 Phân loại NDVI theo chất lƣợng thực vật lớp phủ bề mặt đất24 Bảng 4.1 Diện tích loại rừng đất lâm nghiệp phân theo mục đích sử dụng VQG Yok Đơn, tỉnh Đắk Lắk 37 Bảng 4.2 Mối quan hệ giá trị điểm ảnh với trữ lƣợng rừng 41 Bảng 4.3: Mối quan hệ tổ hợp giá trị điểm ảnh với trữ lƣợng rừng 47 Bảng 4.4 Kết đánh giá độ xác mơ hình 48 Bảng 4.5 Diện tích, trữ lƣợng rừng VQG Yok Đôn, tỉnh Đắk Lắk 49 vi DANH MUC CÁC HÌNH Hình 3.1 Vị trí khu vực nghiên cứu 30 Hình 4.1 Hệ thống điểm điều tra VQG Yok Đôn, tỉnh Đắk Lắk 38 Hình 4.3 Hiện trạng rừng vƣờn quốc gia Yok Đơn, tỉnh Đắk Lắk 51 Hình 4.2 Phân bố trữ lƣợng gỗ vƣờn quốc gia Yok Đôn, 50 tỉnh Đắk Lắk 50 DANH MUC CÁC BIỂU ĐỒ Biểu đồ 4.1 Mối quan hệ VH với MGO 39 Biều đồ 4.2 Mối quan hệ phân cực VV với MGO 40 Biều đồ 4.3 Mối quan hệ giá trị trung bình phân cực VV, VH với MGO 40 Biều đồ 4.4 Mối quan hệ NDVI với MGO 41 Biều đồ 4.5 Mối quan hệ tổ hợp NDVI-VHMN với MGO 42 Biều đồ 4.6 Mối quan hệ tổ hợp NDVI-VVMN với MGO 43 Biều đồ 4.7 Mối quan hệ tổ hợp NDVI-TBMN với MGO 43 Biều đồ 4.8 Mối quan hệ tổ hợp NDVI+VHMN với MGO 44 Biều đồ 4.9 Mối quan hệ tổ hợp NDVI+VVMN với MGO 44 Biều đồ 4.10 Mối quan hệ tổ hợp NDVI+TBMN với MGO 45 Biều đồ 4.11 Mối quan hệ tổ hợp NDVI*VHMN với MGO 45 Biều đồ 4.12 Mối quan hệ tổ hợp NDVI*VVMN với MGO 46 Biều đồ 4.13 Mối quan hệ tổ hợp NDVI*TBMN với MGO 46 vii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VQG Vƣờn quốc gia VH, VV Phân cực đứng-ngang, phân cực đứng – đứng (trong vệ tinh radar) MGO Trữ lƣợng gỗ NDVI Chỉ số khác biệt thực vật (Nomalize Different Vegetation Index) VHMN Giá trị tán xạ trung bình phân cực đứng-ngang VVMN Giá trị tán xạ trung bình phân cực đứng – đứng TBMN Giá trị tán xạ trung bình phân cực đứng – ngang đứng – đứng GIS Hệ thống thông tin địa lý FAO Tổ chức nông lƣơng liên hợp quốc GPS Hệ tống định vị toàn cầu NIR Kênh cận hồng ngoại RED Kênh đỏ dB Đề-xi-ben (Đơn vị đo cƣờng độ tán xạ tia radar) OTC Ô tiêu chuẩn (dùng để đo đếm trữ lƣợng gỗ thực địa) RMSE Sai số trung phƣơng (Root Mean Square Error) ĐẶT VẤN ĐỀ Trƣớc phần lớn đất nƣớc Việt Nam có rừng che phủ, nhƣng khoảng kỷ qua, rừng bị suy thoái nặng nề Tỷ lệ che phủ rừng giảm từ 43% vào năm 1943 xuống 27,1% vào năm 1980 26,2% vào năm 1985 (Bộ Lâm nghiệp, 1991) Nhờ chƣơng trình trồng rừng (chƣơng trình 327 giai đoạn 1992-1998 dự án trồng triệu rừng giai đoạn 1998-2010), tính đến năm 2005, nƣớc có 12,6 triệu rừng (trong đó: rừng tự nhiên có gần 10,3 triệu ha, rừng trồng 2,3 triệu ha), nâng độ che phủ rừng đạt 37% (nguồn - Cục Kiểm lâm); năm 2009 độ che phủ rừng nƣớc ta 39,1% [1] Nguyên nhân rừng công tác quản lý rừng nƣớc ta chƣa bền vững bộc lộ nhiều yếu kém, cụ thể: công tác kiểm kê rừng hàng năm chƣa cập nhật kịp thời diện tích, trữ lƣợng trạng thái rừng Nhiều diện tích rừng bị đốt nƣơng làm rẫy,chuyển đất có rừng sang đất sản xuất, khai thác mức vƣợt khả phục hồi tự nhiên rừng… nhƣ diện tích rừng đƣợc tăng lên nhờ cơng tác trồng khoanh nuôi bảo vệ không đƣợc thống kê, cập nhật kịp thời vào đồ trạng Việc điều tra, đánh giá tài nguyên rừng công việc tốn nhiều nhân lực, vật lực Thời gian chu kỳ điều tra kéo dài năm, tài nguyên rừng biến động nhanh dẫn tới kết điều tra thiếu xác Mặt khác, trạng biến động thảm thực vật rừng quan trọng phục vụ công tác quy hoạch bảo vệ, phát triển khai thác sử dụng tài nguyên rừng cách bền vững Chính vậy, nhiệm vụ đặt quan chức nhà quản lý lâm nghiệp cần phải áp dụng phƣơng pháp cập nhật nhanh, kịp thời, xác xây dựng đồ trạng rừng Ngày nay, với phát triển mạnh mẽ khoa học vũ trụ, công nghệ xử lý ảnh viễn thám xuất ngày tỏ r tính ƣu việt cơng tác điều tra, quản lý tài nguyên Dữ liệu viễn thám với tính chất đa thời gian, đa phổ, phủ trùm diện tích rộng cho phép cập nhật thơng tin, tiến hành nghiên cứu cách nhanh chóng, hiệu quả, tiết kiệm đƣợc thời gian công sức Trong nghiên cứu trạng tài nguyên rừng, nghiên cứu ảnh viễn thám ngày tỏ ƣu khả cập nhật thơng tin phân tích biến động cách nhanh chóng Nghiên cứu ảnh viễn thám ứng dụng vào thực tiễn từ lâu giới; năm 1960 thành lập đồ rừng đồ lớp phủ bề mặt Tuy nhiên, đến Việt Nam chƣa đƣợc áp dụng rộng rãi, việc tiến hành quy hoạch, lập đồ trạng rừng cấp chủ yếu theo phƣơng pháp thủ công, tức thống kê dựa vào số liệu kiểm kê địa phƣơng Ảnh vệ tinh Radar với ƣu nhƣ khả chụp ảnh không phụ thuộc vào thời tiết, chụp ảnh ban ngày lẫn ban đêm công cụ hữu hiệu để theo dõi, giám sát Tài nguyên Môi trƣờng, nƣớc thƣờng xuyên bị ảnh hƣởng mây nhƣ Việt nam Không đƣợc thu nhận vùng sóng dài nhiều so với sóng nhìn thấy thơng thƣờng ảnh vệ tinh radar nhạy cảm với đặc tính cấu trúc, độ gồ ghề, tính đồng độ ẩm bề mặt đất, thông tin hầu nhƣ đƣợc ảnh quang học truyền thống Tuy nhiên, ảnh radar có nhiều mặt hạn chế đáng kể nhƣ biến dạng lớn hình học,nhiều nhiễu hình ảnh đối tƣợng có nhiều khác biệt so với cảm nhận ngƣời, làm ảnh hƣởng nhiều đến việc triển khai ứng dụng ảnh radar Nhƣ thấy hai loại ảnh radar ảnh quang học truyền thống có mạnh điểm yếu riêng [2] Xuất phát từ ý nghĩa thực tiễn tiến hành thực luận văn “Nghiên cứu kết hợp ảnh vệ tinh quang học sentinel-2 liệu radar Sentinel-1 xác định trữ lượng rừng Vườn Quốc gia Yok Đôn, tỉnh Đắk Lắk” 52 - Trạng thái Rừng hỗn giao G-TN tự nhiên núi đất: có tổng diện tích 34,15ha 21 lơ kiểm kê, tổng trữ lƣợng gỗ 1.960 m3 - Trạng thái Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRNRL: có tổng diện tích 61,78 122 lô kiểm kê, tổng trữ lƣợng gỗ 12.740 m3 - Trạng thái Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL: có tổng diện tích 98.756,61 37.539 lô kiểm kê, tổng trữ lƣợng gỗ 3.796.114 m3 - Trạng thái Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX: có tổng diện tích 9.394,95 5.325 lô kiểm kê, tổng trữ lƣợng gỗ 532.159 m3 4.4 Đ xuất phƣơng pháp k t hợp ảnh quang học v tƣ liệu ar để xác định trữ lƣợng rừng Trên sở kết nghiên cứu đánh giá thực tiễn, luận văn đƣa đề xuất quy trình xác định trữ lƣợng rừng tƣ liệu ảnh Sentinel-1 Sentinel-2 nhƣ sau: Bước 1: Chuẩn bị liệu đầu vào Gồm tƣ liệu Sentinel-1, Sentinel-2 quan hàng không vũ trụ châu Âu Tƣ liệu Sentinel-1 Sentinel-2 đƣợc cung cấp miễn phí trang chủ quan: https://scihub.copernicus.eu, liệu cần đƣợc thu thập thời điểm Số liệu sơ thám, thu thập thông tin khu vực nghiên cứu điều tra mẫu trƣờng Bước 2: Xử lý liệu Để xử lý liệu tƣ liệu Sentinel-1 Sentinel-2 sử dụng phần mềm chuyên dụng, thao tác đƣợc thực phần mềm SNAP (Sentinel Application Platform) 53 Xử lý tƣ liệu Sentinel-1: - Lọc nhiễu cho tƣ liệu Sentinel-1: Do chất tƣ liệu Sentinel-1 liệu ảnh radar chứa nhiều nhiễu nên sau nắn chỉnh hình học cần tiến hành lọc nhiễu cho tƣ liệu Sentinel-1 phần mềm SNAP Theo đánh giá chủ trì thực luận văn phin lọc Sigma Lee cho kết khả quan Khi tiến hành lọc chọn cửa sổ lọc có kích thƣớc khác nhƣ 3x3, 5x5, 7x7 11 x11, tiến hành lọc nhiều lần với cửa sổ có kích thƣớc giống khác nhƣng sau lần lọc cần kiểm tra kết xem có bị nhiều chi tiết hay khơng để có điều chỉnh phù hợp - Định chuẩn cho tƣ liệu Sentinel-1: Sau trình lọc nhiễu ta cần tiến hành định chuẩn cho tƣ liệu Sentinel-1 theo công thức định chuẩn: 0 (dB) = 10*log10(abs(DN)) Trong đó: + 0 (Sigma Nought) giá trị tán xạ ngƣợc radar tính dB + DN (Digital Number) giá trị điểm ảnh Để tiến hành thực trình lọc nhiễu cho tƣ liệu Sentinel-1 phần mềm SNAP cần có kết nối mạng Internet Việc lọc nhiễu định chuẩn tƣ liệu Sentinel-1 đƣợc tiến hành đồng thời cho hai phân cực VH VV phần mềm SNAP Kết sau định chuẩn đƣợc lƣu dƣới dạng raster định dạng *.img 54 Xử lý tƣ liệu Sentinel-2: Tƣ liệu Sentinel-2 gồm 12 kênh ảnh đó, ta tiến hành tổ hợp kênh 4, 3, ảnh màu tự nhiên thể đặc điểm lớp phủ bề mặt Thao tác thực phần mềm SNAP đƣợc định sẵn công thức tổ hợp màu tự nhiên Sau tiến hành kết hợp kênh với kênh để tạo kênh ảnh NDVI (chỉ số khác biệt thực vật) Công thức tính NDVI: NDVI = (NIR-RED)/(NIR+RED) Trong đó: NDVI số khác biệt thực vật (Normalize Different Vegistable Index); NIR: Kênh cận hồng ngoại (Band 8); RED kênh đỏ (Band 4) - Kết điều tra thực địa đƣợc tiến hành tổng hợp, xử lý tính tốn trữ lƣợng gỗ cho điểm mẫu Căn tọa độ điểm mẫu để số hóa đồ mẫu điều tra dƣới dạng vector Bước 3: Kết hợp liệu Kết định chuẩn tƣ liệu Sentinel-1 kết xử lý tƣ liệu Sentinel2 đƣợc kết hợp với bƣớc: - Giá trị điểm ảnh tƣ liệu Sentinel-1 định chuẩn giá trị NDVI tƣ liệu Sentinel-2 đƣợc truyền vào điểm điều tra thực địa vào thời đểm gần thời điểm ảnh đƣợc chụp - Xác định mối quan hệ giá trị điểm ảnh tƣ liệu Sentinel-1 với giá trị NDVI tƣ liệu Sentinel-2 55 - Xác định mối quan hệ giá trị điểm ảnh đơn lẻ với trữ lƣợng gỗ điểm điều tra - Kết hợp hai yếu tố trên, xác định mối quan hệ tổ hợp giá trị điểm ảnh tƣ liệu Sentinel-1 giá trị NDVI tƣ liệu Sentinel-2 với trữ lƣợng rừng Bước 4: Xây dựng mơ hình trữ lượng - Từ kết bƣớc ta tiến hành xây dựng mơ hình xác định trữ lƣợng rừng kết hợp tổ hợp giá trị điểm ảnh tƣ liệu Sentinel-1 giá trị NDVI tƣ liệu Sentinel-2 - Để đánh giá độ xác mơ hình vừa xây dựng, xác định mơ hình có độ xác ta tiến hành kiểm tra tiêu chí RMSE (Sai số trung phƣơng) - Root Mean Square Error (Dựa vào điểm khác để đánh giá) - Luận văn xác định đƣợc mơ hình có độ xác tốt là: Mgo= 23,179 *(NDVI+TBMN) + 369,38 (R2=0,6252) Bước 5: Xây dựng đồ trữ lượng Mơ hình trữ lƣợng Bƣớc đƣợc áp dụng để tính tốn trữ lƣợng gỗ cho tổ hợp giá trị điểm ảnh từ tƣ liệu Sentinel-1 Sentinel-2 Thao tác thực đƣợc tiến hành phần mềm ArcGIS Mơ hình đƣợc áp dụng cho khu vực khác có điều kiện địa lý tƣơng tự Nhằm mục đích xây dựng đồ trạng, theo dõi diễn biến tài nguyên rừng, giám sát tài nguyên rừng, từ đƣa phƣơng án quản lý, khơi phục, bảo vệ phát triển tài nguyên rừng 56 KẾT LUẬN, TỒN TẠI, KHUYẾN NGHỊ K t luận Tổng diện tích rừng vƣờn quốc gia Yok Đơn 108,247.49 ha, tồn rừng tự nhiên Trữ lƣợng rừng dao động trung bình từ 10 m3/ha đến 250 m3/ha Mối quan hệ giá trị NDVI với trữ lƣợng rừng chặt chẽ với phƣơng trình tƣơng quan: y = 3,3551e5,3054x (R2 = 0,5566), kết thể ứng dụng ảnh quang học cho theo dõi lớp phủ thực vật đem lại hiệu cao Chỉ số NDVI kết hợp với tổ hợp TBMN để xây dựng mơ hình xác định trữ lƣợng rừng có mức sai số trung bình 19 m3/ha, tƣơng đƣơng 15.19% Bằng tƣ liệu Sentinel-1 Sentinel-2 vƣờn quốc gia Yok Đôn đề tài xây dựng đƣợc đồ phân bố trữ lƣợng Tổng diện tích rừng 108.247,49 ha, tổng trữ lƣợng rừng 4.342.973 m3 Đề tài đề xuất đƣợc quy trình kỹ thuật xác định trữ lƣợng rừng tƣ liệu Sentinel-1 Sentinel-2 cho khu vực nghiên cứu với mơ hình có độ xác cao: Mgo= ((NDVI+TBMN)- 369,38)/23,179 (R2=0,6252) Tồn - Tƣ liệu Sentinel-1 Sentinel-2 gốc có dung lƣợng lớn, q trình khai thác tƣ liệu từ trang chủ tốn nhiều thời gian, gặp cố lỗi liệu đƣờng truyền Internet không ổn định - Để xử lý tƣ liệu Sentinel-1 Sentinel-2 cần phần mềm chuyên dụng SNAP, vận hành yêu cầu thiết bị có cấu hình cao 57 - Phân bố tiêu chuẩn chƣa vùng nghiên cứu, số lƣợng ô chƣa tỷ lệ với diện tích trạng thái rừng diện tích đo đếm dẫn đến sai số đồ trữ lƣợng Khuy n nghị - Tƣ liệu ảnh Sentinel có nhiều mạnh nhƣng việc nghiên cứu ứng dụng loại tƣ liệu Việt nam cịn hạn chế Do cần tăng cƣờng công tác nghiên cứu ứng dụng ảnh Sentinel phục vụ theo d i giám sát tài nguyên thiên nhiên bảo vệ môi trƣờng Việt Nam - Mặc dù nghiên cứu ban đầu, nhƣng nghiên cứu luận văn cho thấy phƣơng pháp kết hợp tƣ liệu Sentinel-1 Sentinel-2 hiệu mơ hình đơn lẻ thể mối quan hệ chặt chẽ trữ lƣợng gỗ với thành tố mơ hình - Trong phạm vi nghiên cứu luận văn chƣa tiến hành nghiên cứu đƣợc khu vực có địa hình phức tạp nên kết kết luận đƣa hạn chế Đề xuất nên thử nghiệm với loại khu vực khác có địa hình khác để xây dựng đƣợc quy trình xác định trữ lƣợng rừng tƣ liệu Sentinel 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO Ti ng Việt Bộ Nông nghiệp Phát triển Nông thôn (2010), Quyết định số 2410/QĐBNN-TCLN ngày 09/8/2010 việc công bố số liệu trạng rừng năm 2009 Chu Hải Tùng (2008), Nghiên cứu khả ứng dụng ảnh vệ tinh radar quang học để thành lập số thông tin lớp ph mặt đất Chu Thị Bình (2001), Ứng dụng công nghệ tin học để khai thác thông tin tư liệu viễn thám, nhằm phục vụ việc nghiên cứu số đặc điểm rừng Việt Nam Luận án tiến sĩ, Trƣờng ĐH Mỏ Điạ chất, Hà Nội Nguyễn Mạnh Cƣờng (1996), Nghiên cứu đánh giá khả ứng dụng phương pháp xử lý ảnh số từ thông tin viễn thám cho lập đồ rừng Nguyễn Ngọc Bình (2006), Cẩm nang ngành lâm nghiệp – Công tác điều tra rừng Việt Nam Bộ NN&PTNT, Chƣơng trình hỗ trợ ngành lâm nghiệp đối tác Nguyễn Văn Thị, Trần Quang Bảo, Vũ Tiến Thịnh Nghiên cứu sử dụng tƣ liệu ảnh - đa ALOS PALSAR để xác định trữ lƣợng gỗ rừng khộp xã Krông Na – huyện Buôn Đơn – tỉnh Đắk Lắk Tạp chí Nơng nghiệp & Phát triển nông thôn số 20/2015, trang 122-128 Trần Văn Thuỵ (1996) , Ứng dụng phương pháp viễn thám để thành lập đồ thảm thực vật t nh Thanh Hố, tỷ lệ 1/200.000 Trƣơng Thị Hịa Bình (2002), Nghiên cứu ứng dụng ch số thực vật để thành lập đồ phân bố số loại rừng công nghệ viễn thám, Luận án tiến sĩ Nông nghiệp, Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam, Hà Nội 59 Vũ Tiến Hinh, Phạm Ngọc Giao (1997), Điều tra rừng Nhà xuất Nông nghiệp, 1997 10 Vũ Tiến Điển (2013), Nghiên cứu nâng cao khả tự động giải đoán ảnh vệ tinh độ phân giải cao để xâ dựng đồ trạng rừng phục vụ công tác điều tra kiểm kê rừng Ti ng anh 11 B.N Haack (1984) Multisensor Data Analysis of Urban Environment Tạp chí Trắc địa ảnh Viễn thám, tập 50, số 10, trang 1471 -1477 12 F.M., Henderson nnk (1999) Contribution of SAR data and image concatenation in reducing optical sensor derived urban land cover category confusion http://www.conferences.esa.int/98c07/papers/p060.pdf 13 .H Kim K.H Lee, Integrated of Landsat ETM+ and Radarsat SAR data for landcover classification Key Engineering Materials vols 277279(2005), trang 838 - 844 14 L Demargne nnk (2001) Use of SPOT and Radar data for forest inventory in Sarawak, Malaysia; Hội nghị Viễn thám châu á, 11/2001 15 L.L Bourgeau – Chavez, R Riordan, M Nowels N Miller, 2004 Final report to the Great Lake Comission : Remote Monitoring Great Lake Coastal Wetland using a hybrid Radar and Multispectral Sensor Approach; Project no Wetland – EPA - 06.82 pp 16 P Walfir; M Souza Filho Renato Paradela, Use of RADARSAT-1 fine mode and Landsat-5 TM selective principal component analysis for geomophologic mapping in macrotidal mangrove coast in the Amazon Region Tạp chí Viễn thám Canada, tập 31, số 3, 2005, trang 214 - 224 17 Z A Hasan, K M N Ku Ramil, I Selamat and K F Loh (1997) Complementary Nature of SAR and Optical Data for Land Cover/Use 60 Mapping in the State of Johore, Malaysia, Hội nghị Viễn thám châu á, 1997 18 Weydahl, D J., Becquey, X., and Tollefsen, T., 1995 Combining ERS-1 SAR with Optical Satellite Data over Urban Areas Proceedings of International Geoscience and Remote Sensing, Vol 4, pp 2161- 2163 PHỤ BIỂU Phụ biểu 1: Danh sách OTC phục vụ đ tài STT MauKhoa ViTri Tinh Huyen Xa TK MaLDLR KinhDo ViDo TenTT MK_BUONDON_107_OTC_49 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 499 20 417719 1422175 MK_BUONDON_111 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 499 20 416926 1420826 MK_BUONDON_112 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 499 21 416834 1420489 97.2363 MK_BUONDON_114 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 499 22 415993 1419971 45.24294 Dầu đồng MK_BUONDON_115 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 507 22 415997 1419598 36.38283 Dầu đồng MK_BUONDON_116 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 508 54 415661 1419425 85.333 MK_BUONDON_119 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 496 20 403573 1425015 MK_BUONDON_121 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 489 23 411273 MK_BUONDON_125 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 489 20 10 MK_BUONDON_126_OTC_54 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 489 11 MK_BUONDON_127 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 12 MK_BUONDON_135 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn 13 MK_BUONDON_139 Chân Đắk Lắk 14 MK_BUONDON_142_OTC_59 Sƣờn Đắk Lắk Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL TB Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL TB Mgo LoaiUthe 117.7073 Cẩm liên, Chiêu liêu đen 86.84612 Cẩm liên, Căm xe Dầu đồng, Căm xe, Chiêu liêu đen Sổ nhụy, Cà chít, Trúc cầu câu 117.802 Dầu đồng 1424818 42.15121 Dầu đồng 409711 1424704 87.5903 23 409634 1424227 60.04166 Dầu đồng 489 20 408954 1424000 68.34209 Cẩm liên, Căm xe Krông Na 485 22 420929 1425655 32.68611 Cà chít, Thành ngạnh, Thẩu tấu Buôn Đôn Krông Na 470 20 421101 1428038 78.90988 Dầu trà beng Buôn Đôn Krông Na 470 20 420369 1428305 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL TB 84.951 Cà chít, Cẩm liên Cẩm liên, dầu trà beng, căm xe STT MauKhoa ViTri Tinh Huyen Xa TK MaLDLR KinhDo ViDo 15 MK_BUONDON_145 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 470 20 419503 1428055 16 MK_BUONDON_147 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 463 20 417376 1428791 17 MK_BUONDON_150 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 463 21 416102 18 MK_BUONDON_156_OTC_66 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 463 20 19 MK_BUONDON_159 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 463 20 MK_BUONDON_161_OTC_68 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 21 MK_BUONDON_167_OTC_71 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn 22 MK_BUONDON_22_OTC_10 Chân Đắk Lắk 23 MK_BUONDON_24 Chân 24 MK_BUONDON_25_OTC_11 25 TenTT Mgo LoaiUthe 72.53223 Dầu trà beng 85.54012 Dầu đồng 1429448 56.79312 Dầu đồng 416317 1431249 68.93579 Cà chít, Chiêu liêu đen 21 415392 1431973 68.82346 Dầu đồng, Cà chít 463 21 416323 1431808 67.99136 Dầu đồng Krông Na 452 21 422514 1433220 73.98489 Dầu đồng, Chiêu liêu đen Buôn Đôn Krông Na 485 20 419294 1424567 106.7009 Cẩm liên, Cà chít Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 485 95 418809 1424177 130.9675 Chiêu liêu đen, Chiêu liêu ổi, Căm xe, Cà dam Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 485 94 418726 1424034 293.352 MK_BUONDON_28 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 485 21 419523 1424607 58.28243 26 MK_BUONDON_29_OTC_13 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 485 21 419196 1424020 63.41546 27 MK_BUONDON_31 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 502 21 423366 1422394 69.7362 28 MK_BUONDON_33 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 502 21 423141 1421931 38.29091 Chiêu liêu đen, cà chít 29 MK_BUONDON_35 Chân Đắk Lắk Bn Đơn Krơng Na 502 21 422836 1421788 65.09808 Gạo, căm xe, Cà chít 30 MK_BUONDON_37 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 502 20 422727 1421085 82.22849 Dầu đồng, cà chít 31 MK_BUONDON_59_OTC_29 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 502 21 421597 1419995 55.61399 Dầu đồng, Mèn văn 32 MK_BUONDON_60 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 503 22 421146 1419986 42.81322 Dầu đồng, Cẩm liên 33 MK_BUONDON_69 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 508 21 413515 1418073 67.31222 Dầu đồng, Cà chít, Cẩm liên, Chiêu liêu kha tử 34 MK_BUONDON_71_OTC_33 Chân Đắk Lắk Buôn Đôn Krông Na 508 20 413279 1417646 96.24389 Cẩm liên Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL TB Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL nghèo Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL TB Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL nghèo kiệt Bằng lăng ổi, Chiêu liêu đen Cà chít, căm xe Phụ biểu 2: Danh sách OTC phục vụ xây dựng mơ hình xác định trữ lƣợng rừng tƣ liệu ảnh Sentinel-1 Sentinel-2 NDVI- NDVI- NDVI- NDVI+ NDVI+ NDVI+ NDVI* NDVI* NDVI* VHMN VVMN TBMN VHMN VVMN TBMN VHMN VVMN TBMN 0.474238 16.7853278 12.07749 14.43141 -15.8369 -11.1290119 -13.4829 -7.73534 -5.5027 -6.61902 17.99513 -12.6807 0.677299 15.1861914 11.52987 13.35803 -13.8316 -10.1752732 -12.0034 -9.82686 -7.35044 -8.58865 78.24252 -9.25936 -13.7302 0.441192 18.6421782 9.700549 14.17136 -17.7598 -8.81816492 -13.289 -8.03013 -4.08515 -6.05764 53.97894 -18.319 -9.90102 -14.11 0.557827 18.8768189 10.45885 14.66783 -17.7612 -9.34319167 -13.5522 -10.2188 -5.52306 -7.87094 44.08904 MK_BUONDON_119 -16.4414 -10.1306 -13.286 0.460857 16.9022262 10.59144 13.74683 -15.9805 -9.66972846 -12.8251 -7.57712 -4.66875 -6.12294 53.01648 MK_BUONDON_126_OTC_54 -18.2403 -10.3996 -14.32 0.49095 18.7312456 10.89059 14.81092 -17.7493 -9.90868584 -13.829 -8.95507 -5.1057 -7.03039 36.38283 MK_BUONDON_127 -16.8096 -9.13008 -12.9698 0.623212 17.4328039 9.753294 13.59305 -16.1864 -8.50686971 -12.3466 -10.4759 -5.68998 -8.08296 85.333 MK_BUONDON_139 -16.0995 -10.7857 -13.4426 0.57886 16.678383 11.3646 14.02149 -15.5207 -10.2068764 -12.8638 -9.31937 -6.24343 -7.7814 68.34209 MK_BUONDON_142_OTC_59 -16.8399 -8.26431 -12.5521 0.632292 17.47218 8.896603 13.18439 -16.2076 -7.63201852 -11.9198 -10.6477 -5.22546 -7.93659 94.59066 MK_BUONDON_147 -20.2406 -9.49281 -14.8667 0.483342 20.723893 9.976149 15.35002 -19.7572 -9.00946496 -14.3833 -9.78311 -4.58827 -7.18569 32.68611 MK_BUONDON_159 -19.789 -9.83481 -14.8119 0.626201 20.4151843 10.46101 15.4381 -19.1628 -9.20860565 -14.1857 -12.3919 -6.15857 -9.27522 83.12425 MK_BUONDON_161_OTC_68 -16.2092 -7.55102 -11.8801 0.641207 16.8503673 8.192222 12.52129 -15.568 -6.90980817 -11.2389 -10.3934 -4.84176 -7.6176 94.83251 MK_BUONDON_167_OTC_71 -16.9119 -8.71048 -12.8112 0.644871 17.5568053 9.355351 13.45608 -16.2671 -8.06560911 -12.1663 -10.906 -5.61714 -8.26158 120.5158 MK_BUONDON_22_OTC_10 -16.5452 -8.62697 -12.5861 0.633867 17.1790558 9.260836 13.21995 -15.9113 -7.99310234 -11.9522 -10.4874 -5.46835 -7.9779 106.2074 MK_BUONDON_24 -15.8207 -11.7553 -13.788 0.536037 16.3567714 12.29137 14.32407 -15.2847 -11.219298 -13.252 -8.4805 -6.30129 -7.3909 65.52164 MK_BUONDON_25_OTC_11 -16.1735 -10.8509 -13.5122 0.548284 16.721792 11.39915 14.06047 -15.6252 -10.3025853 -12.9639 -8.86768 -5.94936 -7.40852 68.82346 MK_BUONDON_28 -16.9243 -7.41278 -12.1685 0.601327 17.5256243 8.014108 12.76987 -16.323 -6.81145429 -11.5672 -10.177 -4.45751 -7.31727 128.7912 MK_BUONDON_31 -16.7923 -9.27368 -13.033 0.534312 17.3266154 9.807989 13.5673 -16.258 -8.73936493 -12.4987 -8.97233 -4.95504 -6.96368 46.31389 MK_BUONDON_35 -19.1248 -11.5978 -15.3613 0.492315 19.6170696 12.09013 15.8536 -18.6324 -11.1055005 -14.869 -9.4154 -5.70978 -7.56259 20.33372 MK_BUONDON_37 -15.8195 -8.14064 -11.9801 0.557698 16.377222 8.698339 12.53778 -15.2618 -7.58294258 -11.4224 -8.82252 -4.54002 -6.68127 86.03843 MK_BUONDON_38 -15.8474 -8.0453 -11.9463 0.638499 16.4858805 8.683794 12.58484 -15.2089 -7.40679608 -11.3078 -10.1185 -5.13691 -7.62773 130.9675 MK_BUONDON_40 -15.1083 -7.76205 -11.4352 0.605769 15.7140529 8.36782 12.04094 -14.5025 -7.15628216 -10.8294 -9.15213 -4.70201 -6.92707 105.1516 Số hiệu OTC VHMN VVMN TBMN NDVI MK_BUONDON_107_OTC_49 -16.3111 -11.6032 -13.9572 MK_BUONDON_111 -14.5089 -10.8526 MK_BUONDON_112 -18.201 MK_BUONDON_115 Mgo Số hiệu OTC NDVI- NDVI- NDVI- NDVI+ NDVI+ NDVI+ NDVI* NDVI* NDVI* VHMN VVMN TBMN VHMN VVMN TBMN VHMN VVMN TBMN -8.79665444 -12.6053 -8.94026 -4.92054 -6.9304 67.2955 -17.7062 -10.1095754 -13.9079 -9.53838 -5.56351 -7.55095 65.09808 15.01747 -19.3781 -8.97002188 -14.174 -8.34986 -3.96064 -6.15525 54.60759 13.00409 -16.2505 -7.11185772 -11.6812 -11.1865 -5.14169 -8.16408 120.5675 VHMN VVMN TBMN NDVI MK_BUONDON_45 -16.9417 -9.32436 -13.133 0.527708 17.4693952 9.85207 13.66073 -16.414 MK_BUONDON_59_OTC_29 -18.2295 -10.6328 -14.4311 0.52324 18.7527005 11.15606 14.95438 MK_BUONDON_60 -19.7998 -9.39174 -14.5958 0.421715 20.2214809 9.813452 -16.912 -7.77331 -12.3426 0.661454 17.5734087 8.434766 MK_BUONDON_71_OTC_33 Mgo Phụ biểu 3: Danh sách OTC phục vụ kiểm chứng mơ hình xác định trữ lƣợng rừng tƣ liệu ảnh Sentinel-1 Sentinel-2 VHMN VVMN TBMN NDVI NDVIVHMN NDVIVVMN NDVITBMN NDVI+ VHMN NDVI+ VVMN NDVI+ TBMN MK_BUONDON_114 -15.15332 -9.00114 -12.07723 0.54031 15.69363 9.54145 12.61754 -14.61302 -8.46083 -11.53693 MK_BUONDON_121 -18.35588 -10.87435 -14.61511 0.40164 18.75752 11.27599 15.01675 -17.95424 10.47271 MK_BUONDON_125 -17.35322 -9.99880 -13.67601 0.46635 17.81958 10.46515 14.14236 -16.88687 MK_BUONDON_135 -20.13705 -9.26614 -14.70159 0.54830 20.68535 9.81444 15.24989 MK_BUONDON_150 -16.65961 -7.63491 -12.14726 0.59536 17.25497 8.23026 MK_BUONDON_29_OTC_13 -16.82440 -9.36798 -13.09619 0.58580 17.41020 MK_BUONDON_33 -15.60511 -8.24724 -11.92618 0.61357 MK_BUONDON_69 -17.11674 -9.94168 -13.52921 MK_BUONDON_116 -13.20861 -8.09520 MK_BUONDON_156_OTC_66 -15.02848 MK_BUONDON_145 -16.07560 Số hiệu OTC NDVI* VHMN NDVI* VVMN NDVI* TBMN -8.18746 -4.86339 -6.52543 93 -14.21347 -7.37244 -4.36756 -5.87000 33 -9.53245 -13.20966 -8.09269 -4.66295 -6.37782 45 -19.58875 -8.71784 -14.15329 -11.04112 -5.08061 -8.06087 55 12.74261 -16.06426 -7.03955 -11.55190 -9.91838 -4.54548 -7.23193 119 9.95379 13.68200 -16.23860 -8.78218 -12.51039 -9.85577 -5.48778 -7.67178 83 16.21868 8.86081 12.53975 -14.99154 -7.63367 -11.31261 -9.57484 -5.06027 -7.31756 102 0.63789 17.75463 10.57956 14.16710 -16.47886 -9.30379 -12.29132 -10.91853 -6.34166 -8.63009 75 -10.65191 0.62233 13.83094 8.71753 11.27423 -12.58629 -7.47288 -9.52958 -8.22006 -5.03786 -6.62896 167 -10.20760 -12.61804 0.62724 15.65572 10.83484 13.24528 -14.40124 -9.58036 -9.09080 -9.42652 -6.40266 -7.91459 174 -8.32957 -12.20259 0.78011 16.85571 9.10969 12.98270 -15.29549 -7.54946 -9.42247 -12.54078 -6.49801 -9.51940 179 Mgo ... lƣợng rừng tƣ liệu Sentinel- 1 Sentinel- 2 4 .2. 2 Mơ hình xác định trữ lượng rừng Sentinel- 1 Sentinel- 2 y = -9 .27 02x + 23 8.05 R² = 0 .16 84 NDVI-VHMN 14 0 12 0 Mgo 10 0 80 60 40 20 14 15 16 17 18 19 20 21 ... ( 12 ) (13 ) (14 ) (15 ) (16 ) (3) (4) (5) (6) 11 0.740, 92 11 0.740, 92 11 0.740, 92 11 0.740, 92 - - - - - - - - - - 11 00 10 8 .24 7,49 10 8 .24 7,49 10 8 .24 7,49 10 8 .24 7,49 - - - - - - - - - - 11 10 10 8 .24 7,49 10 8 .24 7,49... dụng kết hợp nhiều loại ảnh vệ tinh, ảnh quang học ảnh radar [2] 1 .2 Tình hình nghiên cứu v khả k t hợp ảnh Quang học ảnh Radar việc xác định trữ lƣợng rừng 1 .2. 1 Trên giới Mỗi loại ảnh quang học