Ứng dụng công nghệ GIS và viễn thám để đánh giá biến động thảm thực vật rừng tại vườn quốc gia phong nha kẻ bàng​

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƢỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP NGUYỄN ANH MINH NG D NG C NG NGHỆ GIS V VIỄN TH M ĐỂ Đ NH GI BIẾN ĐỘNG THẢM THỰC VẬT RỪNG TẠI VƢỜN QU C GIA PHONG NHA B NG CHUYÊN NGÀNH: QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG MÃ NGÀNH: 8620211 LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN LÝ T I NGUYÊN RỪNG NGƢỜI HƢỚNG DẪN HOA HỌC: PGS.TS TRẦN QUANG BẢO Hà Nội, 2019 i CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết đạt luận văn sản phẩm nghiên cứu tìm hiểu riêng cá nhân tơi Trong tồn nội dung luận văn, điều trình bày cá nhân tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu Tất tài liệu tham khảo có xuất xứ rõ ràng trích dẫn hợp pháp Tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm kết sản phẩm kế thừa công bố người khác Hà Nội, Ngày tháng năm 2019 T C GIẢ LUẬN VĂN Nguyễn Anh Minh ii LỜI CẢM ƠN Lời xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành sâu sắc tới thầy giáo hướng dẫn PGS.TS.Trần Quang Bảo định hướng, khuyến khích, dẫn giúp đỡ tơi suốt q trình thực Luận văn Thạc Sỹ Được đồng ý Nhà trường, Khoa Quản lý tài nguyên rừng môi trường, thực Luận văn Thạc Sỹ “Ứng dụng công nghệ GIS vi n thám để đánh giá biến động thảm thực vật rừng Vườn quốc gia Phong Nha K Bàng Trong thời gian thực Luận văn, nỗ lực thân, nhận nhiều trợ giúp, hướng dẫn tận tình thầy, cơ, tổ chức cá nhân ngồi trường Nhân dịp này, xin phép gửi lời cảm ơn đến thầy cô giáo khoa Quản lý tài nguyên rừng môi trường tạo điều kiện động viên giúp đỡ suốt thời gian thực luận văn Thạc sỹ Cuối tơi xin cảm ơn gia đình, người thân tồn thể bạn b động viên, giúp đỡ suốt q trình học tập nghiên cứu, hồn thành luận văn Tuy nhiên, thân nhiều hạn chế chuyên môn thực tế, thời gian hồn thành luận văn khơng nhiều nên luận văn khơng tránh khỏi thiếu sót Kính mong nhận dẫn, góp ý thầy giáo bạn để khóa luận hồn thiện Tơi xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, …tháng … năm 2019 Tác giả luận văn Nguyễn Anh Minh iii M CL C LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii M C L C .iii DANH M C TỪ VIẾT TẮT .vi DANH M C BẢNG vii DANH M C HÌNH ẢNH viii PHẦN MỞ ĐẦU Chƣơng TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN C U 1.1 Những vấn đề chung vi n thám GIS 1.1.1 Các khái niệm 1.1.2 C s kho h c c ph ng pháp vi n thám 1.1.3 Ph ng pháp xử lý ảnh số vi n thám 15 1.2 Ứng dụng vi n thám GIS giám sát rừng Thế giới .17 1.3 Ứng dụng vi n thám GIS điều tra, theo dõi di n biến rừng Việt Nam .25 1.3.1 Một số ứng dụng c hệ thống Vi n thám GIS Việt N m29 1.3.2 Ứng dụng GIS Nông nghiệp Phát triển nông thôn 30 Chƣơng M C TIÊU, NỘI DUNG V PHƢƠNG PH P NGHIÊN C U …………31 2.1 Mục tiêu nghiên cứu 31 2.1.1 Mục tiêu chung 31 2.1.2 Mục tiêu cụ thể 31 2.2 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu 31 2.3 Nội dung nghiên cứu 32 2.4 Phương pháp nghiên cứu 33 2.4.1 Ph ng pháp kế thừ số liệu .33 iv 2.4.2 Xây dựng mẫu khó ảnh cho giải đốn ảnh vê tinh khu vực nghiên cứu… 34 2.4.3 Ph ng pháp xây dựng đồ hiên trạng rừng 36 2.4.4 Ph ng pháp thành lập đồ biến động rừng 40 2.4.5 Ph ng pháp đánh giá biến động tài nguyên rừng 41 Chƣơng ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ VÀ XÃ HỘI KHU VỰC NGHIÊN C U .43 3.1.Vị trí địa lý 43 3.2 Các nhân tố sinh thái tự nhiên 44 3.2.1 Đị chất, đị mạo 44 3.2.2 Thổ nh ỡng 46 3.2.3 Khí hậu 46 3.2.4 Thuỷ văn 47 3.2.5 Đ dạng sinh h c 49 3.3 Điều kiện kinh tế - xã hội 50 Chƣơng KẾT QUẢ NGHIÊN C U .52 4.1 Thành lập đồ trạng rừng khu vực nghiên cứu 52 4.1.1 Đặc điểm trạng tài nguyên rừng 52 4.1.2 Bộ mẫu khó giải đốn ảnh vệ tinh cho khu vực nghiên cứu 56 4.1.3 Giải đoán ảnh thành lập đồ trạng tài nguyên rừng 60 4.1.4 Kiểm chứng kết giải đoán ảnh 61 4.1.5 Thành lập đồ trạng tài nguyên rừng khu vực nghiên cứu 62 4.2 Đánh giá biến động tài nguyên rừng khu vực nghiên cứu giai đoạn 2009 – 2019 66 4.2.1 Biến động tài nguyên rừng VQG Phong Nh – Kẻ Bàng gi i đoạn 2009 -2019………… .66 4.2.2 Nguyên nhân biến động rừng 70 v 4.3 Đề xuất quy trình thành lập đồ biến động rừng Vườn quốc gia Phong Nha K Bàng từ tư liệu ảnh vệ tinh 74 KẾT LUẬN, TỒN TẠI, KIẾN NGHỊ 80 TÀI LIỆU THAM KHẢO 64 vi DANH M C TỪ VIẾT TẮT ý hiệu VQG GIS UNDP CSDL GPS MKA vii DANH M C BẢNG Bảng 2.1 Ma trận sai số phân loại khu vực nghiên cứu 39 Bảng 2.2 Ma trận biến động thời điểm 2009 2019 .42 Bảng 4.1 Loại đất, loại rừng khu vực Phong Nha – K Bàng 52 Bảng 4.2.Một số mẫu khóa giải đốn ảnh khu vực nghiên cứu 56 Bảng 4.3 Số lượng mẫu khóa ảnh theo trạng thái rừng 59 Bảng 4.4 Thống kê diện tích theo trạng thái rừng khu vực nghiên cứu 64 Bảng 4.5 Quy đổi hệ thống phân loại 66 Bảng 4.6 Biến động diện tích trạng thái rừng giai đoạn 2009 – 2019 69 viii DANH M C HÌNH ẢNH Hình 1.1 Sóng điện từ Hình 2.1 Tư liệu ảnh Sentinel 2A năm 2019 Hình 2.2 Sơ đồ Phương pháp xây dựng mẫu khóa ảnh cho giải đốn ảnh vệ tinh Hình 2.3 Hệ thống 90 MKA ngồi thực địa Hình 2.4 Sơ đồ phương pháp thành lập đồ trạng tài nguyên rừng 38 Hình 2.5 Quy trình thành lập đồ biến động Hình 3.1 Ví trí nghiên cứu Hình 4.1 Kết phần vùng ảnh khu vực nghiên cứu Hình 4.2 Gán trạng thái cho lô rừng theo MKA điều tra thực địa Hình 4.3 Bản đồ trạng tài nguyên rừng VQG Phong nha k 2019 Hình 4.4 Biểu đồ tỷ lệ phần trăm diện tích trạng thái rừng khu vực nghiên cứu Hình 4.5 Bản đồ biến động tài nguyên rừng giai đoạn 2009 - 2019 Hình 4.6 Tổng lượng khách tham quan VQG Phong Nha – K đoạn 2002 – 2017 Hình 4.7 Sơ đồ trình xây dựng đồ trạng rừng từ ảnh vi n thám 75 PHẦN MỞ ĐẦU Ngày với phát triển khoa học công nghệ khoa học kỹ thuật, khơng thể khơng kể đến đời ảnh vệ tinh công nghệ vi n thám GIS hỗ trợ người lớn việc nghiên cứu biến động môi trường tự nhiên, đồng thời tìm hiểu đề xuất biện pháp quản lý môi trường tài nguyên thiên nhiên mà không cần trực tiếp tiếp cận với chúng Trong Lâm nghiệp, người ta sử dụng kỹ thuật vi n thám để nghiên cứu di n biến rừng, điều tra phân loại rừng, nghiên cứu phân vùng cháy rừng để quản lý rừng Tuy nhiên, sử dụng ảnh vi n thám có độ phân giải thấp, với thiếu chuyên nghiệp giải đoán ảnh gây nên giải đoán với kết sai lệch cho khu vực nghiên cứu B i vậy, việc nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh có độ phân giải cao ảnh vệ tinh Landsat Sentiel có ý nghĩa thiết thực nghiên cứu đánh giá chất lượng tài nguyên thiên nhiên nói chung tài nguyên rừng nói riêng Hiện nay, nguồn tư liệu vi n thám sử dụng rộng rãi nước ta nghiên cứu Tài nguyên Mơi trường Cùng với đó, thiết bị tin học đồng hóa tăng khả xử lý nhanh chóng việc xây dựng loại đồ Vì vậy, phương pháp vi n thám kết hợp công nghệ GIS (Cơ s liệu thơng tin địa lý) góp phần khắc phục nhiều hạn chế phương pháp truyền thống đặc biệt hiệu xử lý số liệu nhằm đánh giá biến động trình sử dụng đất đai, theo dõi di n biến tài nguyên rừng Điều tra thực địa xem xét phương pháp xác, nhiều thời gian tốn kém, đặc biệt khó áp dụng nơi xa xơi có điều kiện địa hình phức tạp Với đặc tính ưu việt cơng nghệ Vi n thám kỹ thuật GIS Trong trường hợp sử dụng vi n thám GIS 76 B ớc 1: chuẩn bị t liệu ảnh số liệu khác Tiến hành thu thập lựa chọn ảnh Landsat Sentiel 2A cho khu vực nghiên cứu Ảnh vệ tinh cần nắn chỉnh hình học, chuyển đổi giá trị cấp độ xám, gộp nhóm kênh ảnh, tăng cường chất lượng ảnh cắt ranh giới khu vực nghiên cứu Bản đồ trạng rừng làm tư liệu tham khảo, báo cáo, quy định xây dựng đồ trạng tài nguyên rừng B c 2: Xây dựng mẫu khó giải đốn ảnh: Việc xây dựng mẫu khóa ảnh đóng vai trị quan trọng việc giải đoán ảnh vệ tinh Đây coi chìa khóa định đến độ xác đồ thành Bộ mẫu khóa ảnh đại diện cho trạng thái, phân bố đồng toàn cảnh ảnh cho độ xác cao Số lượng MKA lựa chọn đảm bảo tiêu chí tham gia phân loại phải có dung lượng đủ lớn để xác định cách xác ngưỡng cho đối tượng phân tách ảnh Số lượng MKA phụ thuộc diện tích đối tượng (trạng thái) phân tách phải đảm bảo trạng thái xuất phần ảnh sử dụng tối thiểu phải có mẫu Ph ng pháp ch n mẫu: Có thể chọn vị trí điểm mẫu ảnh theo phương pháp: chọn mẫu dựa vào tham khảo đồ trạng rừng gần chọn mẫu dựa vào đặc điểm phổ ảnh vệ tinh - Chọn mẫu đại diện cho trạng thái rừng dựa vào đồ trạng rừng gần Căn vào đồ trạng rừng gần để xác định tuyến điều tra qua trạng thái rừng cho cảnh ảnh Trên tuyến chọn điểm đại diện cho trạng thái rừng để xây dựng mẫu khoá ảnh - Chọn mẫu dựa vào đặc điểm phổ ảnh vệ tinh Các đối tượng ảnh vệ tinh phân loại nhờ cấu trúc phổ khác Căn vào giá trị phổ khác làm s lựa chon số lượng MKA Có thể sử dụng 77 xám độ số thực vật NDVI để làm s phân chia đối tượng phù hợp thành nhóm trạng thái Xác định tổng số lơ trạng thái thuộc nhóm Kết hợp với đồ địa hình giao thơng để lựa chọn nhóm trạng thái 20 lơ Điểm mẫu khóa ảnh lấy vị trí tâm lô B ớc 3: Xây dựng đồ giải đoán: Sau xác định trạng thái lập MKA ngồi thực địa tiến hành sử dụng phần mềm eCognition Developer phân loại đối tượng rừng theo phương pháp hướng đối tượng Việc phân loại ảnh sơ phương pháp không kiểm định (chia lô tự động chưa xác định tên trạng thái) nhằm tách lô/đối tượng tương đối đồng ảnh làm thiết kế hệ thống mẫu ảnh Khoanh vi diện tích đồng ảnh phương pháp phân loại không kiểm định Sử dụng chức "Multiresolution segmentation" phần mềm eCognition để khoanh diện tích đồng ảnh thành lô trạng thái tương đối đồng tên trạng thái trữ lượng rừng Chức thực dựa s tham số người giải đoán đưa vào ban đầu Scale, parameter, Shape, Compactness Để lựa chọn tham số phù hợp với ảnh ta áp dụng nguyên tắc giữ nguyên giá trị tham số thay đổi giá trị tham số lại Dựa kết phân loại từ ảnh mà chọn giá trị phù hợp cho ba thông số, tiếp đến đưa hệ thống mẫu khóa ảnh thu thập ngồi thực địa vào phần mềm eCognition để s kiểm định Sử dụng chức “assign class by thematic layer để gắn trạng thái phù hợp cho lô diện tích khoanh vi từ bước phân loại khơng kiểm định Bộ mẫu khóa ảnh thu thập ngồi thực địa sử dụng làm s cho phân loại có kiểm định Các điểm mẫu ngồi thực địa tương ứng với đối tượng khác ảnh vệ tinh 78 Sau q trình phân loại có kiểm định lô tự động gắn trạng thái theo quy định Các trạng thái rừng phân loại theo thông tư Số: 33/2018/TT-BNNPTNT quy định tiêu chí xác định phân loại rừng Đây thơng tư quy định tiêu chí xác định rừng hệ thống phân loại rừng phục vụ cho công tác điều tra, kiểm kê, thống kê rừng, quy họach bảo vệ phát triển rừng, quản lý tài nguyên rừng xây dựng chương trình, dự án lâm nghiệp Sử dụng phần mềm eCognition Developer phân loại ảnh, dựa điểm mẫu điều tra ngồi thực địa Sau gán trạng thái cho tất đối tượng thuật toán nội suy từ điểm mẫu để thành lập đồ phân loại trạng rừng B ớc 4: Kiểm chứng kết giải đốn: Sau có đồ phân loại trạng rừng tiến hành bố trí ngẫu nhiên hệ thống điểm mẫu dùng để kiểm chứng lại thực địa, điểm mẫu chuyển vào máy định vị GPS dẫn đường, tìm đến vị trí ngồi thực địa để kiểm tra Sau đánh giá mức độ sai số trình phân loại để đảm bảo độ tin cậy trình phân loại Cuối kết hợp với ranh giới để thành lập đồ trạng rừng khu vực nghiên cứu Để đánh giá độ xác phân loại theo tổng hợp tham số đề tài sử dụng số Kappa Cách xác định số thể công thức sau K = (T-E)/(1-E) Trong : T độ xác tồn cục cho b i ma trận sai số E đại lượng thể mong muốn (kỳ vọng) phân loại xác dự đốn trước Chỉ số kappa (K) lớn thể phân loại xác Sử dụng ma trận sai số phân loại để xác định độ xác tồn cục (T) (bảng 2.1) 79 B ớc : Đánh giá biến động tài nguyên rừng: Để đánh giá biến động tài nguyên rừng ta sử dụng đồ trạng tài nguyên rừng giải đoán từ ảnh vi n thám bước đồ trạng tài nguyên rừng chu kỳ trước Hiệu chỉnh đồ : đồ giai đoạn khác khơng trùng khớp hệ thống phân loại rừng, hệ tọa độ ranh giới, cần hiệu chỉnh đồ chu kỳ đánh giá biến động quy định hành Sau hiệu chỉnh đồ trạng rừng giai đoạn sử dụng phần mềm Arcgis 10.4 để chồng xếp lớp đồ đánh giá biên động cơng cụ «Intersect» Từ đồ biến động trạng tài nguyên rừng, tiến hành xuất liệu sang phần mềm Excel thành lập bảng ma trận biến động cơng cụ «Pivot Table» 80 ẾT LUẬN, TỒN TẠI, IẾN NGHỊ ết luận Qua trình nghiên cứu đề tài đưa số kết luận sau: - Đề tài sử dụng ảnh vi n thám Sentinel 2A để xây dựng đồ trạng tài nguyên rừng cho khu vực nghiên cứu Căn vào đồ trạng rừng nhân phân loại đối tượng ảnh vi n thám, xây dựng 100 điểm mẫu khóa giải đốn ảnh đại diện cho 23 trạng thái rừng - Đề tài sử dụng phần mềm Ecognition để phân loại ảnh, với nhiều tham số sử dụng trình phân loại Căn vào tài liệu tham khảo điều chỉnh tham số trình phân loại Kết chọn tham số trình phân loại hướng đội tượng là: Scale = 50, Shape = 0.2, Compactness = 0.9 Trong Scale:tỷ lệ khoanh vẽ, phụ thuộc vào độ phân giải ảnh khoanh vi, giá trị Scale cao độ chi tiết giảm; Shape:Giá trị hình dạng, dao động từ > đến < 1, giá trị cao độ chi tiết khoanh vẽ dựa vào màu sắc ảnh nhỏ; Compactness: Độ chặt, giá trị dao động từ > đến < 1, độ chặt cao lơ khoanh vi bo đường viền nhiều - Đề tài sử dụng phương pháp phân loại có kiểm định, tiếp đến đưa hệ thống mẫu khóa ảnh thu thập thực địa vào phần mềm eCognition để s kiểm định Sử dụng chức “assign class by thematic layer để gắn trạng thái phù hợp cho lơ diện tích khoanh vi từ bước phân loại không kiểm định - Kết đánh giá độ xác đồ giải đoán từ ảnh vi n thám phương pháp Kepa, xây dựng ma trận đá giá độ xác Với độ xác tương đối cao khoảng 74%, Sai số phần lớn rới vào trạng thái rừng tự 81 nhiên thường xanh núi đất núi đá, ảnh hư ng điều kiện lập địa, yêu tố khó nhận biết ảnh, nên kết hợp với đồ lập địa để hiệu chỉnh kết sau giải đoán - Đề tài nghiên cứu biến động tài nguyên rừng giai đoạn 2009 – 2019 Kết cho thấy giai đoạn trạng rừng khu vực nghiên cứu biến động không lớn, trạng thái đất trống núi đất có biến động lớn nhất, phần lớn diện tích trạng thái rừng tự nhiên rộng thường xanh nguyên sinh có xu hướng giảm - Nghiên cứu tìm số nguyên nhân gây suy giảm biến động trạng rừng như: hoạt động du lịch sinh thái, công tác quản lý bảo vệ rừng ảnh hư ng biến đổi khí hậu - Nghiên cứu đề xuất quy trình xây dựng đồ biến động tài nguyên rừng gồm bước: Chuẩn bị t liệu ảnh số liệu khác; Xây dựng mẫu khó giải đốn ảnh; Xây dựng đồ giải đoán; Kiểm chứng kết giải đoán; Đánh giá biến động tài nguyên rừng Tồn - Nghiên cứu phụ thuộc vào tư liệu ảnh vi n thám, vào thời điểm nghiên cứu bắt đầu vào mùa mưa ảnh hư ng đến vệ tinh nhiều mất, giảm chất lượng ảnh tăng sai số giải đốn - Diện tích khu vực nghiên cứu lớn, mà thời gian thực đề tài ngắn, đề tài thu thập số lượng tương đối nhỏ mẫu khóa ảnh, từ dó làm kết giải đốn chưa thật xác - Bản đồ trạng tài nguyên rừng chu kỳ năm 2009 củ, hệ thống phân loại rừng ranh giới khu vực có sai khác, ảnh hư ng đến kết đánh giá biến động tài nguyên rừng 82 iến nghị - Để xây dựng đồ trạng rừng tư liệu ảnh vi n thám cần sử dụng tư liệu ảnh có độ phân giải khơng gian cao hơn, để xác địch đối tượng có kích thước nhỏ ảnh - Với phương pháp phân loại có kiếm định cần tăng dung lượng mẫu khóa ảnh đại diện cho trạng thái rừng, để kết giải đốn có độ xác cao - Bản đồ trạng rừng giải đoán từ tư liệu ảnh vệ tinh cần kết hợp với đồ trạng củ, đồ thỗ nhưỡng, đồ lưu vực để hiệu chỉnh lại kết cho số trạng thái có sai khác so với thực tế TÀI LIỆU THAM HẢO Tiếng việt [1] Hạ Văn Hải (2000), Giáo trình ph ng pháp vi n thám.Đại học Mỏ địa chất [2] Phạm Việt Hịa (2012), Ứng dụng cơng nghệ tích hợp vi n thám hệ thống thông tin đị lý xác định biến động rừng ngập mặn Đại học Mỏ địa chất [3] Lâm Vũ Thị Thị Liên, Thùy Liên, Nguy n Thị Hà My, Ứng dụng công nghệ vi n thám GIS xác định biến động rừng ngập mặn ảnh vệ tinh L nds t huyện Tiên Lãng – Hải Phòng gi i đoạn 1993 - 2013 Đại học Lâm Nghiệp [4] Nguy n Xuân Lâm (1999), Công nghệ vi n thám ứng dụng đị đồ Trung tâm vi n thám – Tổng cục địa [5] TS Trần Tự Lực (2018) Hiện trạng kh i thác du lịch từ giác độ du lịch bền vững V ờn Quốc Gi Phong Nha - Kẻ Bàng Tr ờng Đại H c Quảng Bình [6] Mai Nam (2000), Cơng nghệ GIS ứng dụng điều tr quy hoạch rừng Khoa học đời sống, số 141, tháng 3/2000,Tr 73-75 [7] Hoàng Kim Ngũ, Phùng Ngọc Lan, Sinh thái rừng.NXB Nông Nghiệp Hà Nội [8] Lê Thái Sơn (2012), Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh SPOT-5 để xác định phân bố khả hấp thụ C cbon c trạng thái rừng xã Cẩm Mỹ, huyện Cẩm Xuyên, tỉnh Hà Tĩnh [9] Nguy n Đắc Triển (2009), Nghiên cứu sử dụng t liệu vi n thám để theo dõi rừng làm n ng rẫy huyện Kim Bôi, tỉnh Hị Bình Đại học Lâm Nghiệp [10] Nguy n Hải Tuất, Vũ Tiến Hinh, Ngô Kim Khôi (2006), Phân tích thống kê lâm nghiệp NXB Nơng nghiệp, Hà Nội [11] Nguy n Ngọc Thạch (2005), C s vi n thám NXB NN, Hà Nội [12] Trần Văn Thuy (1996), Ứng dụng ph ng pháp vi n thám để thành lập đồ thảm thực vật tỉnh Th nh Hoá, tỷ lệ 1/200.000 [13] Lê Thị Thùy Vân (2010), Ứng dụng công nghệ vi n thám GIS để xác định biến động đất đ i đị bàn ph ờng Vĩnh Trại, thành phố Lạng S n gi i đoạn 2003 - 2008 Đại học Nông Nghiệp, Hà Nội [14] Viện điều tra quy hoạch rừng (2000), Ch ng trình điều tr đánh giá, theo dõi di n biến tài nguyên rừng toàn quốc thời kỳ 1996 – 2000, Hà Nội Tiếng anh [15] Shiro Ochi and Ryosuke Shibasaki (1999), Estimation of NPP based agricultrral production for Asian countries using Remote Sensing data GIS The 20th Asian Conference on Remote Sensing [16] Tan Bingxiang et al (1999), Rapid Updating of Rice map for local Government Using SAR Data and GIS in Zengcheng Coutry, Guagdong Province, China The 20th Asian Conference on Remote Sensing PH L C Phụ lục Ma trận đánh giá độ xác kết giải đoán Xác minh DKH DT1 DT Giải đoán DKH DT1 DT2D HG1 RTG TXB TXB1 TXDB TXDB1 TXDG TXDG1 TXDK TXDN TXDP TXK TXN Phụ lục Hình ảnh thực địa , ... cho việc áp dụng công nghệ vi n thám để thành lập đồ thảm thực vật rừng công tác đánh giá biến động thảm thực vật rừng Vườn Quốc Gia Phong Nha K Bàng 2.1.2 M - t t Xây dựng đồ trạng rừng khu vực... Phước, Kiên Giang, Bà Rịa Vũng Tàu, theo dõi đánh giá di n biến tài nguyên rừng thời kỳ 1998 - 2002 công nghệ ứng dụng để theo dõi di n biến thảm thực vật rừng nhiều vườn quốc gia vườn quốc gia Tam... trình thực Luận văn Thạc Sỹ Được đồng ý Nhà trường, Khoa Quản lý tài nguyên rừng môi trường, thực Luận văn Thạc Sỹ ? ?Ứng dụng công nghệ GIS vi n thám để đánh giá biến động thảm thực vật rừng Vườn quốc