Ứng dụng công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) đánh giá hiện trạng phân bố san hô tại cù lao chàm, quảng nam

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KHOA SINH -MÔI TRƯỜNG NGUYỄN LƯƠNG BẢO TRÂN ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ (GIS) ĐÁNH GIÁ HIỆN TRẠNG PHÂN BỐ SAN HÔ TẠI CÙ LAO CHÀM, QUẢNG NAM CHUYÊN NGÀNH QUẢN LÍ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG Đà Nẵng, tháng năm 2020 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KHOA SINH -MÔI TRƯỜNG NGUYỄN LƯƠNG BẢO TRÂN ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ (GIS) ĐÁNH GIÁ HIỆN TRẠNG PHÂN BỐ SAN HÔ TẠI CÙ LAO CHÀM, QUẢNG NAM Chuyên ngành: Quản lí Tài Nguyên Môi trường Mã số: 315032161143 Cán hướng dẫn: ThS Nguyễn Văn Khánh 2016 - 2020 MỤC LỤC Mở đầu 1 Tính cấp thiết đề tài Mục tiêu đề tài Ý nghĩa khoa học đề tài Chương Tổng quan nghiên cứu 1.1 Khu vực nghiên cứu 1.2 Hệ sinh thái rạn san hô 1.3 Tổng quan viễn thám 1.4 Tổng quan GIS 1.5 Giới thiệu Vệ tinh PlanetScope 10 1.6 Dữ liệu ảnh nghiên cứu 12 1.7 Tình hình nghiên cứu nước 12 Chương Phương pháp nghiên cứu 17 2.1 Hồi cứu số liệu 18 2.2 Khảo sát thực địa đo thông số liên quan 18 2.3 Phương pháp tính độ che phủ 19 2.4 Phương pháp GIS 19 2.5 Phương pháp sử dụng viễn thám (ảnh viễn thám) 19 2.6 Phương pháp phân loại ảnh 21 2.7 Xây dựng đồ phân bố san hô công nghệ viễn thám kết hợp GIS 21 2.8 Xử lý thống kê đánh giá độ xác 22 Chương Kết 23 3.1 Đăng ký ảnh chụp tính độ phủ 23 3.2 Kết hiệu chỉnh ảnh viễn thám 25 3.3 Sự phân bố san hô 28 3.4 Đánh giá độ xác 30 3.5 Đặc điểm độ phủ rạn san hô 30 Kết luận kiến nghị 32 Kết Luận 32 Kiến nghị 32 Tài liệu tham khảo 33 DANH MỤC BẢNG BIỂU Số liệu 1.1 1.2 3.1 3.2 Tên bảng Bảng thông tin ảnh PlanetScope Ortho Scene Thông tin ảnh PlanetScope Cù Lao Chàm, Quảng Nam sử dụng nghiên cứu Bảng thông kê diên tích phân bố tổng diện tích khảo sát Ma trận số số Kappa Trang 11 12 28 29 Số hiệu DANH MỤC HÌNH ẢNH Tên hình Trang 1.1 Bản đồ Cù Lao Chàm, Quảng Nam 1.2 Sơ đồ trình viễn thám 1.3 Biểu đồ phản xạ phổ đối tượng tự nhiên 1.4 Sự chuyển đổi liệu raster 10 1.7 Bản đồ trạng phân bố thảm cỏ biển vùng đất ngập nước xã Hương Phong, huyện Hương Trà, tỉnh Thừa Thiên Huế Biểu đồ thay đổi độ phủ san hô cứng (%) khu vực khảo sát Khu Bảo Tồn Cù Lao Chàm, 2004 2008 Biểu đồ tỷ lệ sống trung bình (%) san hơ khu vực 2.1 Sơ đồ qui trình thực 17 2.2 Hình ảnh mơ khảo sát chụp hình lưới 5x5 18 2.3 Ảnh vệ tinh đảo Cù Lao Chàm, Quảng Nam 19 2.4 Kết trước (trái) sau (phải) phương pháp loại bỏ Sunglint 20 3.1 Xây dựng đồ tọa độ dạng vector 23 3.2 Kết đăng ký ảnh theo ô tiêu chuẩn 24 3.3 Phân tích hình ảnh CPCe 24 3.4 Ảnh PlanetScope 3B khu vực khảo sát 25 1.5 1.6 14 15 16 3.6 Ảnh PlanetScope sau khử chói tách phần đất liền (Mask land) Ảnh sau hiểu chỉnh cột nước 3.7 Dữ liệu phân bố đáy khu vực 28 3.8 Dữ liệu đồ khu vực 28 3.9 Kết ghép hai lớp liệu đồ 28 3.10 Bản đồ phân bố san hô 29 3.11 Biểu đồ tỉ lệ phân loại ảnh thực địa 30 3.12 Biều đồ so sánh độ phủ san hô năm 2017 năm 2019 31 3.5 26 27 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu khóa luận trung thực chưa công bố cơng trình khác Đà Nẵng, ngày tháng năm 2020 Tác giả Nguyễn Lương Bảo Trân LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn sâu sắc thầy ThS Nguyễn Văn Khánh TS Kiều Thị Kính giảng viên khoa Sinh - Môi trường, Trường Đại học Sư phạm - ĐHĐN, người hướng dẫn, góp ý cho em hồn thiện báo cáo khóa luận tốt nghiệp Bên cạch em xin gởi lời cảm ơn tới thầy ThS Dương Công Vinh, Đại học Nông lâm, Thành phố Hồ Chí Minh người hỗ trợ, giúp đỡ em trình tìm hiểu học hỏi vấn đề liên quan tới viễn thám GIS Và cuối em xin gởi lời cảm ơn tới Ban giám hiệu trường, giảng viên khoa Sinh - Môi trường, giảng viên tham gia giảng dạy suốt năm qua giúp đỡ, tạo điều kiện tốt để em học tập, hoàn thiện thân Đà Nẵng, ngày 07 tháng 07 năm 2020 Sinh viên Nguyễn Lương Bảo Trân MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Hệ sinh thái rạn san hô hệ thống môi trường biển phức tạp Các rạn san hô quan trọng tính đa dạng sinh học cao chúng vai trị chúng sinh biển nhiệt đới Rạn san hô hệ sinh thái đặt sắc Việt Nam Các rạn san hô Việt Nam phân bố rộng khắp từ Bắc vào Nam với diện tích khoảng 1100 km2, biển miền Trung miền Nam có diện tích san hơ lớn tính đa dạng sinh học lớn [16] Theo số nghiên cứu, khoảng 70% rạn san hô giới bị đe dọa diện tích lớn rạn san hơ toàn cầu bị (khoảng 27% theo NASA) vòng 50 năm qua [17] Hiện tượng san hô bạc màu (tẩy trắng) diễn nhanh chóng Hiện tượng gần biết đến năm 1980, loạt quần thể san hô bị tẩy trắng xuất Cũng 20 năm trở lại nhiệt độ tang đẩy nhanh trình tẩy trắng phá hủy rạn san hô Vào năm 1998 2005 nhiệt độ đại dương trắng cao làm chết nhiều rạn san hô rạn san hô gần khơng có khả phục hồi [18] Đi với suy thái rạn san hô biến nhiều loại sinh vật biển q Theo Sách Đỏ Việt Nam, có 36 lồi sinh vật thuộc hệ sinh thái rạn san hơ có nguy đe dọa tuyệt chủng: cá rạn san hô (9 lồi), san hơ cứng (11 lồi), động vật đáy (10 loài), rong biển (5 loài) thực vật ngập mặn (1 lồi) Do đó, việc theo dõi, nghiên cứu, quản lý, sử dụng loại tài nguyên san hô hiệu hợp lý vấn đề quan trọng [19] Công nghệ viễn thám GIS ứng dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực, đặc biệt nghiên cứu hệ sinh thái biển Kỹ thuật viễn thám công cụ đắt lực so với phương pháp truyền thống việc xây dựng đồ rạn san hô Các nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám GIS giúp nhà quản lý đánh giá biến động hệ sinh thái diện rộng chi phi thấp so với khảo sát trực tiếp Nghiên cứu dựa vào viễn thám GIS thực giúp cho nhà quản lý, quy hoạch đánh giá khách quan trạng phân bố đa dạng sinh học, biến động diện tích phân bố hiệu tối ưu Mặc khác, khu vực Cù Lao Chàm, Quảng Nam nghiên cứu ứng dụng Viễm Thám GIS việc nghiên cứu đối tượng san hơ cịn có hạn chế Chính vậy, việc thực đề tài “Ứng dụng công nghệ viễn thám hệ thống thông tin địa lý (GIS) đánh giá trạng phân bố san hô Cù Lao Chàm, Quảng Nam.” nhằm xây dựng đồ phân bố san hô Cù Lao Chàm, Quảng Nam dựa ảnh vệ tinh có độ phân giải cao khảo sát thực địa tạo cở sở liệu cho công tác quản lý, bảo tồn hệ sinh thái rạn san hô Mục tiêu đề tài 2.1 Mục tiêu chung Xây dựng đồ trạng phân bố rạn san hô khu vực biển Cù Lao Chàm, Quảng Nam công nghệ viễn thám GIS 2.2 Mục tiêu cụ thể Đánh giá diện tích phân bố trạng hệ sinh thái rạn san hô khu vực biển Cù Lao Chàm, Quảng Nam Xây dựng sở liệu hệ sinh thái rạn san hô khu vực Cù Lao Chàm, Quảng Nam để làm sở quản lý, bảo vệ, phục hồi san hô Ý nghĩa khoa học đề tài Nghiên cứu nhằm xây dựng đồ phân bố san hô Cù Lao Chàm, Quảng Nam công nghệ Viễn thám GIS Nghiên cứu tiếp cận việc sử dụng ảnh vệ tinh không gian cao (PlanetScope - 3B) để thực lập đồ chi tiết mang lại hiệu cao việc quản lý phân bố san hơ khu vực nghiên cứu Từ tạo nguồn liệu để phục vụ cho trình quản lý bảo tồn hệ sinh thái san hô Cù Lao Chàm, Quảng Nam CHƯƠNG TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1 Khu vực nghiên cứu Cù Lao Chàm cụm đảo mặt hành trực thuộc xã đảo Tân Hiệp, thành phố Hội An, tỉnh Quảng Nam, nằm cách bờ biển Cửa Đại 16km Nơi bao gồm đảo (hịn): Hịn Lao (lớn nhất), Hịn Khơ Mẹ, Hịn Khơ Con, Hịn Lá, Hịn Dài, Hịn Mồ, Hịn Tài, Hịn Ơng Dân số hịn đảo gồm khoảng 3.000 người Hình 1.1 Bản đồ Cù Lao Chàm, Quảng Nam Quảng Nam nằm vùng điểm kinh tế miền Trung phía Bắc giáp thành phố Đà Nẵng, phía Nam giáp khu kinh tế Dung Quất, có sân bay, cảng biển, đường Xuyên Á nên thuận lợi cho việc giao lưu phát triển kinh tế- Xã hội có tầm quan trọng an ninh, quốc phịng; phía Đơng có đường bở biển chạy dài 125 km, vùng đặc quyền kinh tế rộng lớn 40.000 km2 hỉnh thành nhiều ngư trường với nguồn lợi hải sản phương phú để phát triển nghề khai thác thủy sản Địa hình tỉnh Quảng Nam tương đối phức tạp Quảng Nam nằm vùng khí hậu nhiệt đới điển hình, có mùa mùa khơ mùa mưa, chịu ảnh hưởng mùa đơng lạnh miền bắc Theo Cổng thông tin điện tử tỉnh Quảng Nam, nhiệt độ trung hình năm 20 - 21oC, khơng có cách biệt lớn tháng năm Lượng mưa trugn bình 2.000 - 2.500 mm phân bố không theo thời gian không gian, mưa miền núi nhiều đồng bằng, mưa tập trung vào thàng - 12, chiếm 80% lượng mưa năm dần Do đó, ảnh hưởng đến liệu đáy thu nhận được, trình hiệu chỉnh cột nước thực theo Lyzenga (1981) Các bước sau thực hiện: Các nhóm pixel chọn từ hình ảnh ROI có loại đáy độ sâu khác Trong trường hợp này, khu vực cát chọn chúng dễ dàng nhận Các giá trị pixel cho khu vực chọn tất dải chuyển đổi thành logarit tự nhiên để tính tốn độ rọi chuyển đổi (Xi = ln (Li)) Bi-plots liệu chuyển đổi thực kiểm tra cách sử dụng bán kính chuyển đổi Các tỷ lệ suy giảm thu cách sử dụng công thức: 𝑘𝑖 = 𝑎 + √(𝑎2 + 1) 𝑘𝑗 Trong 𝜗𝑖𝑖 − 𝜗𝑗𝑗 𝜗𝑖𝑖 phương sai dải phổ (band) i, 𝑎= 𝜗𝑖𝑖 phương sai band j , 2𝜗𝑖𝑗 𝜗𝑖𝑗 phương sai hai band 𝜗𝑖𝑗 = 𝑥𝑖 𝑥𝑗 − (𝑥𝑖 ∗ 𝑥𝑗 ) Tạo số bất biến độ sâu 𝑘 𝐷𝑒𝑝𝑡 − 𝑖𝑛𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑡 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥 = ln(𝐿𝑖 ) − [( 𝑖 ) ln(𝐿𝑗 )] 𝑘𝑗 2.6 Phương pháp phân loại ảnh - Phân loại có kiểm định:, sử dụng liệu ảnh chụp khảo sát thực địa tính độ phủ phân mềm CPCe để chọn liệu training để giải đoán lớp phủ đáy, từ liệu tạo vùng giải đốn mong muốn (ROI) với kích thước tối thiểu 3x3m để phân loại lớp phủ phương pháp phân loại xác suất cực đại (maximum likelihood) Phân loại theo pixcel có giám sát maximum likelihood thực sau: Bốn lớp đáy xác định việc phân loại  San hô sống  Cát  Đáy cứng(san hô chết, đá, rong)  Nước sâu Lựa chọn mẫu phục vụ phân loại: Khu vực mẫu chọn nhóm pixel đại diện cho môi trường sống biết dựa vào kết thực địa ROI Đây đại diện lớp chọn để thực Lựa chọn thuật toán: Thuật toán khả tối đa lựa chọn phần mềm ENVI, với xác suất lớp 2.7 Xây dựng đồ phân bố san hô công nghệ viễn thám kết hợp GIS 21 Để xây dựng đồ trạng lớp phủ, lớp san hơ giải đốn từ ảnh vệ tinh dạng raster sang vector môi trường GIS, tạo liệu thuộc tính về diện tích, để đánh giá độ phủ san hô khu vực khảo sát Các đồ trạng san hô xây dựng dựa hệ tọa độ UTM múi 49N 2.8 Xử lý thống kê đánh giá độ xác Độ xác việc giải đốn ảnh qua hệ số Kappa, độ xác tổng thể (Overall Accuracy ma trận sai số (confusion matrix) Việc hiệu chỉnh khí quyển, hiệu chỉnh cột nước giải đoán ảnh viễn thám thám thực phân mềm ENVI 5.3, QGIS 3.2 ArcGIS 10.3, Vẽ biểu đồ tính giá trị thống kê Microsoft Excel Hệ số Kappa tính tốn sau: 𝑁 ∑𝑟𝑖=1 𝑥𝑖𝑖 − ∑𝑟𝑖=1(𝑥𝑖+ 𝑥+𝑖 ) = 𝑁 − ∑𝑟𝑖=1(𝑥𝑖+ Trong đó: N: Tổng số pixel lấy mẫu, r: Số lớp đối tượng phân loại, xii: Số pixel lớp thứ i, xi+ : Tổng pixel lớp thứ i mẫu, x+i: Tổng pixel lớp thứ i mẫu sau phân loại Hệ số Kappa thường nằm 1, giá trị nằm khoảng độ xác phân loại chấp nhận Kappa có nhóm giá trị: K> 0,8 : độ xác cao 0,4< K< 0,8 : độ xác trung bình K< 0,4 : độ xác thấp 22 CHƯƠNG KẾT QUẢ 3.1 Đăng ký ảnh chụp tính độ phủ Khảo sát thực địa tiến hành vào tháng năm 2019 tháng năm 2020 Khảo sát tổng cộng 16 khu vực 3765 mẫu ảnh chụp Dữ liệu thu thập hiện trường phương pháp chụp ảnh theo ô tiêu chuẩn 5x5 Thợ lặn bơi chụp ảnh nước, đồng thời hệ thống định vị toàn cầu (GPS) người khảo sát mang theo ghi lại tọa độ UTM dựa thời gian khớp với trình chụp ảnh Các ảnh chụp đăng ký tọa độ đưa kích thước khơng gian thực cơng cụ Georeferencing ArcGIS (Hình 4.1 4.2), liệu sau sử dụng để tạo liệu thuộc tính, tạo liệu training liệu đánh giá độ xác Hình 3.1 Xây dựng đồ tọa độ dạng vector 23 Hình 3.2 Kết đăng ký ảnh theo tiêu chuẩn Các hình ảnh phân tích thơng tin chương trình Coral Point Count Excel (CPCe) CPCe chương trình mở rộng cho Microsofr Excel để xây dựng liệu độ phủ san hô khu vực khảo sát cách gán nhãn tạo điểm ngẫu nhiên (Hình 4.3) Độ phủ san hơ lập dựa lớp: San hô sống, san hô chết, đát, cát, rong Hình 3.3 Phân tích hình ảnh CPCe 24 3.2 Kết hiệu chỉnh ảnh viễn thám Hình ảnh PlanetScope sử dụng nghiên cứu ảnh hiệu chỉnh cấp độ 3B (PlanetScope Ortho Scene) cho khu vực Cù Lao Chàm cần khảo sát san hô Đây sản phẩm chỉnh sửa hình học giá trị pixel chi tỉ lệ dựa vào Top of Atmosphere (TOA) Các ảnh dựng dựa theo phép chiếu đồ Universal Transverse Mercator (UTM) (Planet 2020) Hiện tại, planet tạo sản phẩm phản xạ bề mặt (SR), sản phẩm PlanetScope khơng cần hiệu chỉnh hình học hiệu chỉnh khí Hình 3.4 Ảnh PlanetScope 3B khu vực khảo sát Sản phẩm PlanetScope 3B Cù Lao Chàm chưa khử chói chịu ảnh hưởng sóng biển tạo sung mặt biển Hình ảnh khử chói sáng đối tựng ảnh nhìn thấy rõ Kết hình ảnh sau tách phần đất liền nhằm loại bỏ phổ đối tượng không nằm phạm vi nghiên cứu làm tăng cường độ rõ nét đối tượng cần thiết phép phân lập Các đặc tính đất liền bị che lấp Mask nhị phân tạo ArcGis Giá trị xạ dải NIR sử dụng để chuẩn bị Mask nhị phân để che giấu đất liền 25 Hình 3.5 Ảnh PlanetScope sau khử chói tách phần đất liền (Mask land) Phương pháp hiệu chỉnh cột nước bước quan trọng trình lập đồ kiểu đáy Phương pháp hiệu chỉnh cột nước áp dụng theo nguyên tắc ánh sáng truyền xuống nước Cường độ truyền sáng giảm theo hàm mũ độ sâu tăng lên Đây giai đoạn quan trọng để giải đoán phân bố kiểu đáy Hiệu chình cột nước khơng u cầu tính tốn xác tính tốn thơng qua tốn từ thơng tin kênh ảnh Để tăng độ xác cho kết phân loại phải kết hợp phân tích kênh ảnh đề giải đoán dựa vào liệu thực địa Quá trình hiệu chỉnh cột nước chuyển đổi phổ phản xạ bề mặt phản xạ đáy nhằm giúp q trình phân loại nên đáy có độ xác cao Các ảnh không hiệu chỉnh trình phân loại bị nhiễu gây nhầm lần ảnh hưởng tới kết phân loại đáy Như ảnh khơng hiệu chỉnh khó giải đốn xác vùng phân bố 26 Hình4.6 Ảnh sau hiểu chỉnh cột nước Kết hình ảnh sau thực việc hiệu chỉnh cột nước, khử chói phân tách đất liền tiến hành phân loại lớp đáy từ hình ảnh khảo sát Có lớp liệu chọn cho phân loại HB: Hard bottom (đáy cứng), LC: Live coral (SH sống), S: Sand (cát) Chọn ROI nhằm tạo lớp liệu để phân loại đáy Quá trình chọn ROI phân loại lớp đáy thực nhiều lần nhiều tập liệu khác nhằm tạo độ xác so với kết phân loại đáy Sau chọn tập điểm Pixel khác ROI chọn trước để xây dựng tập kiểm định phân loại nhằm so sánh độ xác q trình phân loại đáy Lớp liệu sau phân loại chuyển đổi từ dạng raster sang liệu GIS phân bố đáy 27 Hình 3.7 Dữ liệu phân bố đáy khu vực Hòn Dài năm 2020 Hình 3.8 Dữ liệu đồ khu vực Hịn Dài năm 2020 Hình 3.9 Kết Bản đồ phân bố san hơ khu vực Hịn Dài năm 2019 3.3 Sự phân bố san hô Kết diện tích phân bố san hơ lập dựa phương pháp khảo sát thực địa viễn thám Kết cho thấy khu vực thuộc phía tây tây nam Cù Lao Chàm Hòn Dài, Bãi Bắc, Hịn Lá,… có phân bố san hơ cao so với khu vực khác Tổng diện tích phân bố san hơ Cù Lao Chàm trừ Hịn Lao 46,12 28 Bảng 3.1 Bảng thông kê diên tích phân bố tổng diện tích khảo sát Khu vực Diện tích (ha) Hịn Khơ (HKC) 0,77 Hịn Khơ Mẹ (HKM) 1,04 Hịn Lá (HL) 5,69 Bắc Đảo Lớn 4,28 Bãi Bắc 5,50 Bãi Ông 1,70 Cảng 0,77 Bãi Lăng 0,92 Bãi Xếp 1,13 Bãi Chồng 1,09 Bãi Bìm 1,57 Khu vực Sun Group 1,36 Bãi Hương 1,48 Bãi Nần 1,83 Hòn Tai 4,54 Hòn Mồ 3,48 Hòn Dài 8,97 Tổng 46,12 Hình 3.10 Bản đồ phân bố san hô tháng năm 2020 29 3.4 Đánh giá độ xác Bảng 3.2 Ma trận số số Kappa Đáy cứng San hô sống cát Sum2 User Acc Đáy cứng 21 11 33 63,64 San hô sống 44 48 91,67 Cát 22 25 88,00 Sum1 27 56 23 106 Prod Acc 77,78 78,57 95,65 Đánh giá độ xác kết qủa phân loại thực cách sử dụng liệu thực mặt đất so sánh tham chiếu với đồ phân loại Kết kiểm định phân loại ảnh lớp đáy có tổng độ xác hệ số Kappa xây dựng 82,08% 0,72 Theo Cục Địa chất mỹ quy định, hệ số Kappa thường nằm khoảng đến chấp nhận, nghiên cứu có K= 0,72 đươc đánh giá có độ xác vừa phải 3.5 Đặc điểm độ phủ rạn san hô Độ phủ loại đáy san hô thực với lớp: san hô sống, san hô chết, đá, cát, rong lập phần mềm CPCe với tất mẫu ảnh thu Kết tính độ phủ san hô CPCe khu vực nghiên cứu cho thấy rằng: độ phủ trung bình san hô sống 30,12%, san hô chết 29,03%, đá chiếm 23,52%, cát chiếm 16,71% Từ kết độ phủ san hô cho khu vực, khu vực có độ phủ san hơ sống cao bao gồm Bãi Ông (47,71%), Hòn Dài (38,1%), Hòn Lá Ngang (42,56%), Mồ (50,59%), Hòn Tai (45,47%) 70.00 60.00 50.00 40.00 30.00 20.00 10.00 0.00 San hô sống san hô Chết Đá Cát Rong Hình 3.11 Biểu đồ tỉ lệ phân loại ảnh thực địa 30 So sánh kết đánh giá độ phủ san hô trước cho thấy độ phủ san hơ có suy giảm qua năm từ 2017 đến 2019 Tuy nhiên với việc thực hai phương pháp khác nên kết so sánh có phản ánh chưa xác 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 Bãi Bắc Bãi Bìm Bãi Hương Bãi Xếp Đá Bàn Bãi Đâu Hịn Dài Hịn Khơ Hịn Lá Hịn Mồ Hịn Tai Tai 2017 2019 Hình 3.12 Biều đồ so sánh độ phủ san hô năm 2017 năm 2019 31 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết Luận Kết phân loại dựa ảnh PlanetScope 3B có độ phân giải cao (3x3 m) sau khử chói, hiệu chỉnh cột nước khảo sat thực địa có tổng độ xác (Overall accuracy) q trình phân loại ảnh 82,08% hệ số Kappa 0,72 Theo đánh giá chung kết đánh giá độ xác đạt mức độ vừa phải Kết lập đồ phân bố san hô với tổng diện tính 46,11 phân bố san hơ trừ Hịn Lao Độ phủ san hơ sống trung bình chiếm 30,12% san hơ chết chiếm 29,03% Trong đó, Hịn Dài có diện tích phân bố san hơ lớn Tuy nhiên dựa kết độ phủ san hơ sống có khoảng 38,1%, thấp so với Bãi Ông 47,71% tổng diện tích phân bố chiếm 4% Hịn Mồ 50,59% tổng diện tích phân bố chiếm 8% Việc áp dụng công nghệ viễn thám GIS nghiên cứu đem lại hiệu cao, đánh giá chi tiết mở rộng quy mô khảo sát, tiết kiệm thời gian so với nghiên cứu trước đây, áp dụng phương pháp phân tích, giám sát thí điểm liệt kê kết Kiến nghị Nghiên cứu áp dụng công nghệ Viễn thám GIS cho thấy độ xác nghiên cứu phụ thuộc vào q trình khảo sát thực địa kết hiệu chỉnh ảnh vệ tinh, việc nguyên cứu cần thực đầy đủ bước để kết có độ xác cao Dựa vào ảnh PlanetScope kết khảo sát xây dựng thêm đồ chi tiết liệu lớp đáy khác san hô sống, san hô chết, đá cát 32 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng việt [1] Võ Sĩ Tuấn, Một số ghi nhận suy thái rạn san hô tai biến thiên nhiên Nam Việt Nam Tuyển tập nghiên cứu biển, 2013, tập 19: 182-189 [2] Hứa Thái Tuyến, Võ Sĩ Tuấn, Phan Kim Hoàng, Huỳnh Ngọc Diên, Tỷ lệ sống tăng trưởng san hô thử nghiệm phục hồi Khu Bảo Tồn Biển Cù Lao Chàm - Quảng Nam Tuyển Tập Nghiên Cứu Biển, 2015, tập 21, số 1: 94-102 [3] Hoàng Xuân Thành, Thành lập đồ thảm thực vật sở phân tích, xử lý ảnh viễn thám Tạp chí khoa học kỹ thuật thủy lợi môi trường Số 29 (6/2010) Đại học Thủy Lợi, 2009 Trang 27-33 [4] Viện nghiên cứu hải sản Báo cáo Điều tra tổng thể đa dạng sinh học hệ sinh thái rạn san hô vùng ven đảo vùng biển Việt Nam phục vụ phát triển bền vững 2015 [5] Bộ Tài nguyên Môi trường Việt Nam, Báo cáo Hiện trạng Môi trường quốc gia giai đoạn 2011-2015, [6] Bộ Tài nguyên Môi Trường, Nghị định số 03/2019/NĐ-CP: Nghị định hoạt động viễn thám, Nghị định phủ ban hành ngày 04/01/2019 [7] Võ Sĩ Tuấn (chủ biên), Nguyễn Huy Yết Nguyễn Văn Long, 2005, Hệ sinh thái rạn san hô biển Việt Nam NXB Khoa học Kỹ thuật, chi nhánh thành phố Hồ Chí Minh, 212 trang [8] Võ Sĩ Tuấn, Nguyễn Văn Long, Hoàng Xuân Bền, Phan Kim Hoàng, Hứa Thái Tuyến, 2008, “Giám sát rạn san hô vùng biển ven bờ Việt Nam: 1994-2007 NXB Nơng nghiệp, 108 trang [9] Hồng Xn Bền, Hứa Thái Tuyến, Phan Kim Hoàng, Nguyễn Văn Long, Võ Sĩ Tuấn, Hiện trạng, xu khả phục hồi đa dạng sinh học rạn san hô vịnh Nha Trang Tuyển Tập Nghiên Cứu Biển, 2015, tập 21, trang 177 [10] Nguyễn Hào Quang, Lương Văn Thanh, Hồ Đình Duẩn, 2015, Nghiên cứu phân bố san hô ven đảo Lý Sơn công nghệ viễn thám GIS Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Biển; Tập 15, trang 264-272 [11] Phan Kiều Diễm, Võ Quang Minh, Nitin Kumar Tripathi, Nguyễn Thị Hồng Diệp, Ứng dụng ảnh vệ tinh Quickbird xây dựng đồ phân bố rạn san hô năm 2010 xã Tam Hải, huyện Núi Thành, tỉnh Quảng Nam Báo cáo tổng kết hội nghị Ứng dụng GIS tồn quốc 2012 [12] Hồng Cơng Tín, Tơn Thất Pháp, Nguyễn Quang Tuấn, Ứng dụng công nghệ viễn thám hệ thông thông tin địa lý (GIS) đánh giá trạng thảm cỏ biển vùng đất ngập nước xã Hương Phong, huyện Hương Trà, tỉnh Thừa Thiên Huế Tạp Chí Khoa Học, Đại học Huế, Số 65, 2011 [13] TS Nguyễn Văn Long, Điều tra đề xuất giải pháp quản lý, sử dụng bền tài nguyên đa dạng sinh học khu dự trữ sinh giới Cù Lao Chàm – Hội An, Báo cáo tổng hợp kết thực dự án, Viện Hải Dương Học, Khánh Hịa, 2017 33 [14] Khoa Mơi trường Và Quản lý Tài nguyên thiên nhiên, Viễn thám Nguyên lý viễn thám bước sóng phản xạ vật 2011 [15] Nguyễn Kim Lợi, Lê Cảnh Định, Trần Thống Nhất , Hệ thống thơng tin địa lí nâng cao NXB Nơng Nghiệp, 2009 Tài liệu tiếng anh [16] Burke L et al, Reefs at Risk in Southeast Asia 2002 [17] Weier, J, Mapping the Decline of Coral Reefs NASA March 12, 2001 [18] United Nations, The Impacts of Climate Change and Related Changes in the Atmosphere on the Oceans A Technical Abstract of the First Global Integrated Marine Assessment, p.11 2017 [19] Nguyen Van Long, Si Tuan Vo, Degradation trend of coral reefs in the coastal waters of Vietnam Galaxea, Journal of Coral Reef Studies (Special Issue): 79-83 2013 [20] Planet.com, “Planet Imagery Produc Specifications Papua Province, Indonesia, 2020 [21] M Gholoum, D Bruce, S Al Hazeam, Image Fusion Applied To Satellite Imagery For The Improved Mapping And Monitoring Of Coral Reefs: A Proposal International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XXXIXB3, 2012 XXII ISPRS Congress, 25 August – 01 September 2012, Melbourne, Australia [22] Nurjannah Nurdin, Teruhisa Komatsu, Agus, M Akbar AS, Abdul Rasyid Djalil, and Khairul Amri1, Multisensor And Multitemporal Data From Landsat Images To Detect Damage To Coral Reefs, Small Islands In The Spermonde Archipelago, Indonesia Ocean Sci J (2015) 50(2):317-325 [23] H El-Askary S H Abd El-Mawla, J Li , M M El-Hattab, and M El-Raey, Change detection of coral reef habitat using Landsat-5 TM, Landsat ETM+ and Landsat OLI data in the Red Sea (Hurghada, Egypt) International Journal of Remote Sensing, 2014 [24] Pramaditya Wicaksono and Wahyu Lazuardi, Assessment of PlanetScope images for benthic habitat and seagrass species mapping in a complex optically shallow water environment International Journal Of Remote Sensing 2018, Vol 39, No 17, 5739–5765 [25] Nguyen Van Long National Report on Coral Reefs of the South China Sea in Vietnam UNEP 2008 [26] United Nations, The Impacts of Climate Change and Related Changes in the Atmosphere on the Oceans A Technical Abstract of the First Global Integrated Marine Assessment ,2017, p.11 [27] Nguyen Van Long, Si Tuan Vo (2013) Degradation trend of coral reefs in the coastal waters of Vietnam Galaxea, Journal of Coral Reef Studies (Special Issue): 79-83 [28] St Eustatius, Classifying benthic habitats and deriving bathymetry at the Caribbean Netherlands using multispectral Imagery Centre for Geo-Information , Thesis Report GIRS2013-18 34 PHỤ LỤC Hình 4.1 Ảnh khảo sát khu vực Hịn Dài ngày 20/09/2019 Hình 4.2 Ảnh khảo sát Bãi Bắc ngày 19/09/2019 Hình 4.3 Tác giả khảo sát chụp ảnh san hô Cù Lao Chàm 35 ... -MÔI TRƯỜNG NGUYỄN LƯƠNG BẢO TRÂN ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ (GIS) ĐÁNH GIÁ HIỆN TRẠNG PHÂN BỐ SAN HÔ TẠI CÙ LAO CHÀM, QUẢNG NAM Chuyên ngành: Quản lí Tài Nguyên... cứu ứng dụng Viễm Thám GIS việc nghiên cứu đối tượng san hơ cịn có hạn chế Chính vậy, việc thực đề tài ? ?Ứng dụng công nghệ viễn thám hệ thống thông tin địa lý (GIS) đánh giá trạng phân bố san hô. .. cường thông tin đối tượng ảnh Kết đề tài xây dựng đồ trạng rạn san hô mũi Bàn Than, huyện Núi Thành chia làm bốn cấp [11] Trong nghiên cứu ? ?Ứng dụng công nghệ viễn thám hệ thông thông tin địa lý (GIS)