Nghiên cứu sử dụng tư liệu viến thám để theo dõi mất rừng do làm nương rẫy tại huyện kim bôi tỉnh hòa bình

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP & PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP NGUYỄN ĐẮC TRIỂN NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG TƯ LIỆU VIỄN THÁM ĐỂ THEO DÕI MẤT RỪNG DO LÀM NƯƠNG RẪY TẠI HUYỆN KIM BÔI, TỈNH HỊA BÌNH Chun ngành: Mã số: Lâm học 60 62 60 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS VƯƠNG VĂN QUỲNH HÀ NỘI - 2009 ĐẶT VẤN ĐỀ Lớp phủ thảm thực vật rừng giữ vai trò quan trọng điều tiết nguồn nước, hạn chế lũ lụt, hạn hán, xói mịn đất, có vai trị to lớn khu rừng đặc dụng bảo tồn hệ sinh thái lồi động thực vật q Sự thay đổi lớp phủ thảm thực rừng hoạt động người hay tượng tự nhiên gây nên làm suy thối hệ sinh thái lồi động thực vật q (Đặng Quốc Hưng, 2008)[14] Trong thời đại ngày với gia tăng dân số nhanh chóng phát triển khoa học kỹ thuật làm môi trường sống người bị biến đổi, nóng lên trái đất, lũ lụt, hạn hán, dịch bệnh gia tăng…là minh chứng cho biến đổi môi trường sống Rừng với chức phòng hộ: điều hòa khí hậu, làm mơi trường, ni dưỡng nguồn nước, trì chế độ thủy văn, chống xói mịn, bảo vệ cải tạo đất,…sẽ bảo vệ, trì phục hồi môi trường sống cho người Hiện giới diện tích chất lượng rừng bị suy giảm nhanh chóng, đặc biệt vùng nhiệt đới Ở nước phát triển, q trình cơng nghiệp hóa, thị hóa làm mơi trường bị nhiễm hủy diệt nhiều diện tích rừng Ở nước phát triển, với phương thức du canh, khai thác rừng mức hủy diệt nhiều diện tích rừng có giá trị mặt kinh tế sinh thái Thế kỷ 21 kỷ khoa học công nghệ, phát triển mạnh mẽ khoa học kỹ thuật giúp người quản lý tốt nguồn tài nguyên, có khoa học kỹ thuật viễn thám Kỹ thuật viễn thám ứng dụng vào nhiều lĩnh vực nghiên cứu Việt Nam mang lại nhiều ứng dụng to lớn quản lý tài nguyên Trong lĩnh vực lâm nghiệp, kỹ thuật viễn thám sử dụng để thành lập loại đồ trạng rừng, phân loại trạng thái rừng, phân vùng trọng điểm cháy rừng, theo dõi diễn biến tài nguyên rừng, Tuy nhiên, sử dụng ảnh viễn thám có độ phân giải thấp phương pháp giải đoán ảnh mắt xác định vùng mẫu thường mang lại kết có độ xác không cao Ở Việt Nam, hoạt động phá rừng làm nương rẫy diễn nhiều địa phương, hoạt động diễn theo mùa vụ thường diễn với nhiều diện tích nhỏ nên khó kiểm soát Đây nguyên nhân quan trọng rừng suy thoái rừng Việt Nam Để góp phần xây dựng sở cho phương pháp theo dõi giám sát hoạt động nương rẫy thực đề tài: “Nghiên cứu sử dụng tư liệu viễn thám để theo dõi rừng làm nương rẫy huyện Kim Bơi, tỉnh Hịa Bình” Đây huyện vùng sâu, vùng xa, nơi cư trú đồng bào dân tộc Mường, Thái, Dao, đời sống nhân dân cịn nhiều khó khăn, tượng đốt nương làm rẫy xẩy ra, gây rừng vấn đề xã hội khác Nội dung chủ yếu đề tài nghiên cứu lựa chọn tư liệu ảnh, xây dựng khoá phương pháp phân loại ảnh thích hợp để xác định nhanh diện tích nương rẫy biến động chúng theo thời gian Chương TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Lịch sử nghiên cứu giới Viễn thám ngành khoa học có lịch sử phát triển từ lâu, có mục đích nghiên cứu thơng tin vật tượng thông qua việc phân tích liệu ảnh hàng khơng, ảnh vệ tinh, ảnh hồng ngoại nhiệt ảnh radar Sự phát triển khoa học viễn thám mục đích quân với việc nghiên cứu phim ảnh, chụp lúc đầu từ khinh khí cầu sau máy bay độ cao khác Ngày nay, viễn thám ngồi việc tách lọc thơng tin từ ảnh máy bay, cịn áp dụng cơng nghệ đại thu nhận xử lý thông tin ảnh số, thu từ cảm có độ phân giải khác nhau, đặt vệ tinh thuộc quỹ đạo trái đất (Nguyễn Ngọc Thạch, 2005)[24] Viễn thám ứng dụng nhiều ngành khoa học khác như: quân sự, địa chất, địa lý, môi trường, khí tượng, thủy văn, thủy lợi, lâm nghiệp nhiều ngành khoa học khác Các liệu viễn thám, có ảnh vệ tinh đa phổ, siêu phổ ảnh nhiệt dùng nghiên cứu khác như: sử dụng đất, lớp phủ mặt đất, rừng, thực vật, khí hậu khí tượng, nhiệt độ mặt đất mặt biển, đặc điểm khí tầng ozon, tai biến môi trường Dữ liệu ảnh radar sử dụng nhiều lĩnh vực nghiên cứu khác nghiên cứu mục tiêu quân sự, đo vận tốc gió, đo độ cao bay độ cao sóng biển, nghiên cứu cấu trúc địa chất, sụt lún đất, theo dõi lũ lụt ngồi ra, cịn ứng dụng nghiên cứu bề mặt hành tinh khác Viễn thám (Remote sensing - tiếng Anh) hiểu khoa học nghệ thuật để thu nhận thông tin đối tượng, khu vực tượng thơng qua việc phân tích tư liệu thu nhận phương tiện Những phương tiện khơng có tiếp xúc trực tiếp với đối tượng, khu vực với tượng nghiên cứu Thực cơng việc thực viễn thám hay hiểu đơn giản: Viễn thám thăm dò từ xa đối tượng tượng mà khơng có tiếp xúc trực tiếp với đối tượng tượng Mặc dù có nhiều định nghĩa khác viễn thám, định nghĩa có nét chung, nhấn mạnh "viễn thám khoa học thu nhận từ xa thông tin đối tượng, tượng trái đất"(Nguyễn Ngọc Thạch, 2005)[24] Phương pháp viễn thám phương pháp sử dụng lượng điện từ ánh sáng, nhiệt, sóng cực ngắn phương tiện để điều tra đo đạc đặc tính đối tượng (Theo Floy Sabin 1987) Định nghĩa loại trừ quan trắc điện từ trọng lực quan trắc thuộc lĩnh vực địa vật lý, sử dụng để đo trường lực nhiều đo xạ điện từ (Hà Văn Hải, 2002)[10] Viễn thám khoa học, thực phát triển mạnh mẽ qua ba thập kỷ gần đây, mà công nghệ vũ trụ cho ảnh số, bắt đầu thu nhận từ vệ tinh quĩ đạo trái đất vào năm 1960 Tuy nhiên, viễn thám có lịch sử phát triển lâu đời, bắt đầu việc chụp ảnh sử dụng phim giấy ảnh Từ kỷ XIX, vào năm 1839, Louis Daguerre (1789 - 1881) đưa báo cáo cơng trình nghiên cứu hóa ảnh, khởi đầu cho ngành chụp ảnh Bức ảnh đầu tiên, chụp bề mặt trái đất từ khinh khí cầu, thực vào năm 1858 Gaspard Felix Tournachon - nhà nhiếp ảnh người Pháp Tác giả sử dụng khinh khí cầu để đạt tới độ cao 80m, chụp ảnh vùng Bievre, Pháp Một ảnh chụp bề mặt trái đất từ khinh khí cầu ảnh vùng Bostom tác giả James Wallace Black, 1860 (Nguyễn Ngọc Thạch, 2005)[24] Việc đời ngành hàng không thúc đẩy nhanh phát triển mạnh mẽ ngành chụp ảnh sử dụng máy ảnh quang học với phim giấy ảnh, nguyên liệu nhạy cảm với ánh sáng Công nghệ chụp ảnh từ máy bay tạo điều kiện cho nghiên cứu mặt đất ảnh chụp chồng phủ cho khả nhìn ảnh (stereo) Khả giúp cho việc chỉnh lý, đo đạc ảnh, tách lọc thơng tin từ ảnh có hiệu cao Một ngành chụp ảnh, thực phương tiện hàng khơng máy bay, khinh khí cầu tàu lượn phương tiện không khác, gọi ngành chụp ảnh hàng không Các ảnh thu từ ngành chụp ảnh hàng không gọi không ảnh Bức ảnh chụp từ máy bay, thực vào năm 1910, Wilbur Wright, nhà nhiếp ảnh người Ý, việc thu nhận ảnh di động vùng gần Centoceli thuộc nước ý Sự phát triển viễn thám tóm tắt qua thời kỳ kiện sau (Nguyễn Xuân Đài, 2002)[5]: Thời gian (Năm) Sự kiện 1800 Phát tia hồng ngoại 1839 Bắt đầu phát minh kỹ thuật chụp ảnh đen trắng 1847 Phát dải phổ hồng ngoại phổ nhìn thấy 1850-1860 Chụp ảnh từ khinh khí cầu 1873 Xây dựng học thuyết phổ điện từ 1909 Chụp ảnh từ máy bay 1910-1920 Giải đoán từ không trung 1920-1930 Phát triển ngành chụp đo ảnh hàng không 1930-1940 Phát triển kỹ thuật radar (Đức, Mỹ, Anh) 1940 Phân tích ứng dụng ảnh chụp từ máy bay 1950 Xác định dải phổ từ vùng nhìn thấy đến khơng nhìn thấy 1950-1960 Nghiên cứu sâu ảnh cho mục đích qn 12-4-1961 Liên xơ phóng thành cơng tàu vũ trụ có người lái chụp ảnh trái đất từ vũ trụ 1960-1970 Lần sử dụng thuật ngữ viễn thám 1972 Mỹ phóng vệ tinh Landsat-1 1970-1980 Phát triển mạnh mẽ phương pháp xử lý ảnh số 1980-1990 Mỹ phát triển hệ vệ tinh Landsat 1986 Pháp phóng vệ tinh SPOT vào quĩ đạo 1990 đến Phát triển cảm thu đa phổ, tăng dải phổ số lượng kênh phổ, tăng độ phân giải cảm Phát triển nhiều kỹ thuật xử lý Chiến tranh giới thứ (1914 - 1918) đánh dấu giai đoạn khởi đầu công nghệ chụp ảnh từ máy bay cho mục đích qn Cơng nghệ chụp ảnh từ máy bay kéo theo nhiều người hoạt động lĩnh vực này, đặc biệt việc làm ảnh đo đạc ảnh Những năm sau đó, thiết kế khác loại máy chụp ảnh phát triển mạnh mẽ Đồng thời, nghệ thuật giải đốn khơng ảnh đo đạc từ ảnh phát triển mạnh, sở hình thành ngành khoa học đo đạc ảnh (photogrametry) Đây ngành ứng dụng thực tế việc đo đạc xác đối tượng từ liệu ảnh chụp Yêu cầu địi hỏi việc phát triển thiết bị xác cao, đáp ứng cho việc phân tích khơng ảnh (Nguyễn Ngọc Thạch, 2005)[24] Trong chiến tranh giới thứ hai (1939 - 1945) không ảnh dùng chủ yếu cho mục đích qn Trong thời kỳ này, ngồi việc phát triển cơng nghệ radar, cịn đánh dấu phát triển ảnh chụp sử dụng phổ hồng ngoại Các ảnh thu từ nguồn lượng nhân tạo radar, sử dụng rộng rãi quân (Nguyễn Xuân Đài, 2002)[5] Các ảnh chụp với kênh phổ hồng ngoại cho khả chiết lọc thông tin nhiều hơn, ảnh mầu, chụp máy ảnh, dùng chiến tranh giới thứ hai Việc chạy đua vào vũ trụ Liên Xô cũ Hoa Kỳ thúc đẩy việc nghiên cứu trái đất viễn thám với phương tiện kỹ thuật đại Các trung tâm nghiên cứu mặt đất đời, quan vũ trụ châu Âu ESA (Aeropian Remote sensing Agency), Chương trình Vũ trụ NASA (Nationmal Aeromautics and Space Administration) Mỹ Ngoài thống kê trên, kể đến chương trình nghiên cứu trái đất viễn thám nước Canada, Nhật, Pháp, Ấn Độ Trung Quốc Bức ảnh đầu tiên, chụp trái đất từ vũ trụ, cung cấp từ tàu Explorer-6 vào năm 1959 Tiếp theo chương trình vũ trụ Mercury (1960), cho sản phẩm ảnh chụp từ quỹ đạo trái đất có chất lượng cao, ảnh màu có kích thước 70mm, chụp từ máy tự động Vệ tinh khí tượng (TIR0S-1), phóng lên quĩ đạo trái đất vào tháng năm 1960, mở đầu cho việc quan sát dự báo khí tượng Vệ tinh khí tượng NOAA, hoạt động từ sau năm 1972, cho liệu ảnh có độ phân giải thời gian cao nhất, đánh dấu cho việc nghiên cứu khí tượng trái đất từ vũ trụ cách tổng thể cập nhật ngày (Nguyễn Xuân Đài, 2002)[5] Sự phát triển viễn thám, liền với phát triển công nghệ nghiên cứu vũ trụ, phục vụ cho nghiên cứu trái đất, hành tinh khí Các ảnh chụp (stereo), thực theo phương đứng xiên, cung cấp từ vệ tinh Gemini (1965), thể ưu công việc nghiên cứu trái đất Tiếp theo, tầu Apolo cho sản phẩm ảnh chụp đa phổ, có kích thước ảnh 70mm, chụp trái đất, cho thông tin vơ hữu ích nghiên cứu mặt đất Ngành hàng khơng vũ trụ Nga đóng vai trị tiên phong nghiên cứu Trái Đất từ vũ trụ Việc nghiên cứu trái đất thực tàu vũ trụ có người Soyuz, tàu Meteor Cosmos (từ năm 1961) trạm chào mừng Salyut Sản phẩm thu ảnh chụp thiết bị quét đa phổ phân giải cao, MSU-E (trên Meteor priroda) Các ảnh chụp từ vệ tinh Cosmos có dải phổ nằm kênh khác nhau, với kích thước ảnh 18 x 18cm Ngoài ra, ảnh chụp từ thiết bị chụp KATE-140, MKF-6M trạm quỹ đạo Salyut, cho kênh ảnh thuộc dải phổ 0.40 đến 0.89m Độ phân giải mặt đất tâm ảnh đạt 20 x 20m Tiếp theo vệ tinh nghiên cứu trái đất ERTS (sau đổi tên Landsat-1), vệ tinh hệ Landsat-2, Landsat-3, Landsat-4 Landsat-5 Ngay từ đầu, ERTS-1 mang theo cảm quét đa phổ MSS với bốn kênh phổ khác nhau, cảm RBV (Return Beam Vidicon) với ba kênh phổ khác Ngoài vệ tinh Landsat-2, Landsat-3, cịn có vệ tinh khác SKYLAB (1973) HCMM (1978) Từ 1982, ảnh chuyên đề thực vệ tinh Landsat TM-4 Landsat TM-5 với kênh phổ từ dải sóng nhìn thấy đến hồng ngoại nhiệt Điều tạo nên ưu nghiên cứu trái đất từ nhiều dải phổ khác (Nguyễn Ngọc Thạch, 2005)[24] Ngày nay, ảnh vệ tinh chuyên đề từ Landsat-7 phổ biến với giá rẻ ảnh vệ tinh Landsat TM-5, cho phép người sử dụng ngày có điều kiện để tiếp cận với phương pháp nghiên cứu môi trường qua liệu vệ tinh Dữ liệu ảnh vệ tinh SPOT Pháp khởi đầu từ năm 1986, trải qua hệ SPOT-1, SPOT-2, SPOT-3, SPOT-4 SPOT-5, đưa sản phẩm ảnh số thuộc hai kiểu phổ, đơn kênh (panchoromatic) với độ phân dải không gian từ 10 x 10m đến 2,5 x 2,5m, đa kênh SPOT- XS (hai kênh thuộc dải phổ nhìn thấy, kênh thuộc dải phổ hồng ngoại) với độ phân giải không gian 20 x 20m Đặc tính ảnh vệ tinh SPOT cho cặp ảnh phủ chồng cho phép nhìn đối tượng (stereo) không gian ba chiều Điều giúp cho việc nghiên cứu bề mặt trái đất đạt kết cao, việc phân tích yếu tố địa hình Các ảnh vệ tinh Nhật, MOS-1, phục vụ cho quan sát biển (Marine Observation Satellite) Công nghệ thu ảnh vệ tinh thực vệ tinh Ấn độ IRS-1A, tạo ảnh vệ tinh LISS thuộc nhiều hệ khác Trong nghiên cứu mơi trường khí hậu trái đất, ảnh vệ tinh NOAA có độ phủ lớn có lặp lại hàng ngày, cho phép nghiên cứu tượng khí hậu xảy khí nhiệt độ, áp suất nhiệt đới dự báo bão (Hà Văn Hải, 2002)[10] Sự phát triển lĩnh vực nghiên cứu trái đất viễn thám đẩy mạnh áp dụng tiến khoa học kỹ thuật với việc sử dụng ảnh radar Viễn thám radar tích cực, thu nhận ảnh việc phát sóng dài siêu tần thu tia phản hồi, cho phép thực nghiên cứu độc lập, khơng phụ thuộc vào mây Sóng radar có đặc tính xuyên qua mây, lớp đất mỏng thực vật nguồn sóng nhân tạo, nên có khả hoạt động ngày đêm, không phụ thuộc vào nguồn lượng mặt trời Các ảnh tạo nên hệ radar kiểu SLAR ghi nhận cảm Seasat Đặc tính sóng radar thu tia phản hồi từ nguồn phát với góc xiên đa dạng Sóng nhạy cảm với độ ghồ ghề bề mặt vật, chùm tia radar phát tới, ứng dụng cho nghiên cứu cấu trúc khu vực Cơng nghệ máy tính ngày phát triển mạnh mẽ với sản phẩm phần mềm chuyên dụng, tạo điều kiện cho phân tích ảnh vệ tinh dạng số ảnh radar Thời đại bùng nổ Internet, công nghệ tin học với kỹ thuật xử lý ảnh số, kết hợp với Hệ thông tin Địa lý (GIS), cho khả nghiên cứu trái đất viễn thám ngày thuận lợi đạt hiệu cao (Nguyễn Ngọc Thạch, 2005)[24] Mặc dù ảnh chụp năm 1858 đến tháng năm 1887 có kỹ sư Lâm nghiệp người Đức thử nghiệm đốn đọc rừng ảnh hàng khơng Theo GS Vũ Tiến Hinh, TS Phạm Ngọc Giao[11] Spurr chia lịch sử viễn thám lâm nghiệp giới thành ba giai đoạn sau: Giai đoạn thứ nhất: Từ cuối kỷ 19 đến trước chiến tranh giới lần thứ nhất, đánh dấu đời ảnh hàng khơng, kính lập thể thử nghiệm ban đầu ứng dụng chúng lâm nghiệp thí nghiệm Rudolf Kobsa Ferdinand Wang (Áo, 1882), Hugershoff.R (Đức-1911), Hand Dock (Áo.1913) 79 Hình 4.15: Bản đồ biến động rừng thành nương rẫy giai đoạn 1999-2003 80 Hình 4.16: Bản đồ biến động rừng thành nương rẫy giai đoạn 2003-2007 81 4.4 Xây dựng quy trình giải đốn ảnh tự động SƠ ĐỒ QUY TRÌNH GIẢI ĐỐN ẢNH TỰ ĐỘNG BẢN ĐỒ HT RỪNG TƯ LIỆUẢNH VỆ TINH ĐIỀU TRA THỰC ĐỊA Tiền xử lý ảnh - Cắt chọn vùng làm việc - Nâng cao chất lượng ảnh - Xây dựng ảnh tổ hợp Nắn chỉnh hình học XÂY DỰNG KHĨA ẢNH ẢNH PHÂN LOẠI - Tính tốn hệ số hiệu chỉnh hình học - Hiệu chỉnh hình học - Tính tốn biến động phổ - Xây dựng lựa chọn số làm khóa phân loại Gộp nhóm đối tượng Thống kê diện tích Kiểm chứng ảnh phân loại Chồng phủ ảnh Xây dựng ảnh biến động Tính tốn biến động XÂY DỰNG BẢN ĐỒ BIẾN ĐỘNG Hình 4.17: Sơ đồ quy trình giải đốn ảnh tự động 82 Đề tài xây dựng đồ biến động rừng thành nương rẫy theo thời gian cho huyện Kim Bơi, tỉnh Hịa Bình dựa tư liệu ảnh viễn thám Quy trình thực thể hình 4.17, bao gồm bước sau: Bước 1: Thu thập tư liệu Các tư liệu cần thu thập bao gồm: đồ trạng rừng, ảnh viễn thám đa thời gian, điều tra thực địa thực trạng lớp phủ, xác định điểm khống chế bàng máy GPS cầm tay Bước 2: Xử lý ảnh Công việc xử lý ảnh nhằm tăng cường khả hiển thị cho ảnh, có nhiều phương pháp tăng cường khả hiển thị ảnh Công việc thực phần mềm giải đoán ảnh ENVI 4.2 Tạo ảnh tổ hợp màu cách tổ hợp kênh ảnh với để tạo ảnh tổ hợp có khả hiển thị tốt đối tượng Cắt ảnh khu vực nghiên cứu, cách chồng phủ layer ranh giới khu lên ảnh sử dụng công cụ phần mềm xử lý ảnh ENVI 4.2 Bước 3: Hiệu chỉnh hình học Chất lượng ảnh viễn thám thường chịu ảnh hưởng nhiều yếu tố độ cao vệ tinh, góc nghiêng quay chụp, điều kiện mơi trường,… Do vậy, để ảnh viễn thám phản ánh thực trạng mặt đất cần phải hiệu chỉnh hình học cho ảnh Công việc thực việc sử dụng điểm khống chế với trợ giúp phần mềm giải đoán ảnh ENVI 4.2 Bước 4: Xây dựng khóa ảnh Để thực giải đốn ảnh tự động cần phải xây dựng khóa ảnh phân loại đối tượng cách tốt Công việc gồm bước sau: Thống kê giá trị phổ đối tượng để làm sở lựa chọn số phân loại Sử dụng công cụ ArcCatalog ArcGIS 9.3 để chuyển liệu 83 đối tượng lên kênh ảnh thống kê giá trị phổ đối tượng kênh ảnh công cụ Spatial Analyst/Extraction/Extract Values to Points Giá trị kênh phổ đối tượng lưu Attributer, từ xuất sang Exel để tính tốn Lựa chọn số để phân loại đối tượng: Các số xây dựng dựa giá trị phổ kênh ảnh đối tượng Yêu cầu số lựa chọn để xây dựng khóa ảnh phải phân biệt đối tượng cách tốt Xây dựng ảnh theo số Công việc thực ENVI 4.2 ArcGIS 9.3 cách nhập cơng thức tính số Trên ENVI thực sau: ENVI/Basic Tool/Band Math, nhập công thức vào lựa chọn kênh ảnh sử dụng để tính số Đối với ArcGIS 9.3 thực theo lệnh: Spatial Analyst/Raster Calculator, nhập công thức tính số Bước 5: Phân loại đối tượng Sau có khóa ảnh, tiến hành phân loại ảnh công cụ: Saptial/Reclassify, nhập vào số lớp đối tượng cần chia, giá trị lớp đối tượng Kết ảnh phân loại cho đối tượng, thể màu khác Trong ArcGIS 9.3, thống kê số pixel đối tượng số pixel ảnh, kết thể bảng Attributer Bước 6: Kiểm chứng kết phân loại Để khẳng định độ xác ảnh cần phải kiểm chứng kết phân loại ảnh so với thực tế Công việc thực việc sử dụng hệ thống điểm kiểm chứng, hệ thống điểm cần phải đủ lớn phân bố khu vực nghiên cứu So sánh hệ thống điểm kiểm chứng với ảnh để tính tỷ lệ trùng khớp, từ xác định độ xác ảnh phân loại 84 Bước 7: Xây dựng ảnh biến động tính tốn biến động Sau có ảnh phân loại đối tượng thời điểm khác tiến hành xây dựng ảnh biến động đối tượng qua giai đoạn Công cụ sử dụng là: Spatial Analyst/Raster Calculator Kết cho ảnh biến động đối tượng, liệu biến động thể Attributer, từ kết sử dụng để xây dựng ma trận biến động cho đối tượng Bước 8: Biên tập đồ biến động: Từ kết ảnh biến động tạo ra, tiến hành biên tập thành đồ biến động cách đặt tỷ lệ đồ, hướng đồ, thích,…cơng việc thực ArcGIS 9.3 Tóm lại, điểm mấu chốt giải đoán ảnh tự động là: tăng cường khả hiển thị ảnh, hiệu chỉnh hình học cho ảnh, xây dựng khóa phân loại, kiểm chứng độ xác ảnh phân loại, xây dựng đồ biến động 85 Chương 5: KẾT LUẬN - TỒN TẠI - KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận Qua kết nghiên cứu đề tài đưa số kết luận sau: Có thể sử dụng ảnh Landsat ETM+ gồm kênh phổ trường phủ 185km x 185km, độ phân giải không gian từ 15m đến 120m, chu kỳ bay chụp 16 ngày để xác định nhanh diện tích rừng bị biến đổi thành nương rẫy, đặc biệt với diện tích nhỏ mà với phương pháp truyền thống khó xác định Đề tài xây dựng khóa phân loại rừng trạng thái đất khác dựa hai số NDVI SAVI Từ đó, đề tài xây dựng ảnh phân loại thống kê diện tích đối tượng thời điểm năm 1999, 2003 2007, có diện tích rừng nương rẫy Độ xác ảnh phân loại rừng nương rẫy theo số NDVI từ 80,1 đến 91,9%; theo số SAVI từ 74,1 đến 85,9% Đề tài xây dựng đồ biến đổi rừng thành nương rẫy cho huyện Kim Bôi hai giai đoạn 1999-2003 2003-2007 Đồng thời xác định diện tích nương rẫy biến đổi thành rừng cao diện tích rừng biến thành nương rẫy, cụ thể giai đoạn 1999-2003 1.187,55ha giai đoạn 2003-2007 518,09 Đề tài bước đầu xây dựng quy trình giải đốn ảnh tự động dựa hai phần mềm sử dụng ENVI 4.2 ArcGIS 9.3 5.2 Tồn Bên cạnh kết đạt nhờ sử dụng cơng nghệ giải đốn ảnh viễn thám tự động đề tài tồn số vấn đề cần khắc phục là: Đề tài dừng lại việc sử dụng hai số NDVI, SAVI để xây dựng khóa phân loại, số phản ảnh thực vật, số chủ yếu dựa vào chênh lệch giá trị kênh cận hồng ngoại kênh đỏ Trong 86 thực tế nhiều đối tượng khác chất có số thực vật giống Do vậy, đề tài phải gộp đối tượng thành nhóm Vì thời gian nghiên cứu có hạn, nên đánh giá độ xác phương pháp giải đốn tự động đề tài kiểm tra 35 điểm Vì vậy, trước áp dụng phương pháp giải đoán vào thực tiễn nên tiến hành kiểm tra tính xác giải đoái nhiều điểm , xác định rõ nguyên nhân gây nên khác biệt giải đoán tự động phân bố thực tế đối tượng để hiệu chỉnh nâng cao độ xác phương pháp giải đoán 5.3 Kiến nghị Đề nghị tiếp tục nghiên cứu hồn thiện phương pháp giải đốn tự động ảnh vệ tinh, đặc biệt ảnh vệ tinh độ phân giải cao để xác định diện tích trạng thái rừng biến động chúng 87 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Tiếng Việt Trần Vân Anh, Nguyễn Thị Yên Giang (2006), Hướng dẫn sử dụng ENVI 4.3, Trường Đại học Mỏ địa chất Nguyễn Ngọc Bình (chủ biên) (2006), Cẩm nang ngành lâm nghiệp – Công tác điều tra rừng Việt Nam, Bộ NN&PTNT, Chương trình hỗ trợ ngành lâm nghiệp đối tác Chu Thị Bình (2000), Nghiên cứu mối tương quan trạng thái lớp phủ với số thực vật NDVI tư liệu vệ tinh có độ phân giải cao, Tạp chí Địa chính, số 4/2000, trang 12 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, Trường ĐH Mỏ Điạ chất, Hà Nội Nguyễn Xuân Đài (2002) Cơ sở viễn thám, Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG Hà Nội Trần Tuấn Đạt (2008), Ứng dụng công nghệ viễn thám hệ thống thông tin địa lý quản lý tổng hợp lưu vực sơng Tạp chí Viễn thám Địa tin học, số 5, 8/2008, Trung tâm Viễn thám quốc gia, Bộ Tài nguyên Môi trường Nguyễn Đình Dương (1998), Kỹ thuật phương pháp viễn thám, Hà Nội Nguyễn Đình Dương (2006), Phân loại lớp phủ Việt Nam tư liệu MODIS đa thời gian thuật tốn phân tích đồ thị đường cong phổ phản xạ, Tuyển tập cơng trình khoa học, Hội nghị khoa học Địa Lý - Địa Chính Hà Nội 9/2006 Nguyễn Đình Dương nnk (2000), Nghiên cứu biến động rừng tự nhiên khu vực Tánh Linh, tỉnh Bình Thuận tư liệu landsat TM đa thời gian, Ứng dụng viễn thám quản lý môi trường Việt Nam, Cục môi trường, Bộ KHCN&MT, Hà Nội 10 Hà Văn Hải (2002), Giáo trình phương pháp viễn thám, Đại học Mỏ địa chất 88 11 Vũ Tiến Hinh, Phạm Ngọc Giao (1997), Giáo trình điều tra rừng, NXB Nông nghiệp 12 Phạm Quốc Hùng, Jeffrey, Greg Lindsey (2006), Ứng dụng GIS công nghệ viễn thám phân tích độ che phủ thảm thực vật cho đường xanh đô thị 13 Trần Hùng (2005), Sử dụng tư liệu MODIS theo dõi độ ẩm đất/thực vật bề mặt; thử nghiệm với số mức độ khô hạn nhiệt độ - thực vật (TVDI – Temperature Vegetation Dryness Index) 14 Đặng Quốc Hưng (2008), Nghiên cứu thay đổi lớp phủ thảm thực vật rừng VQG Bạch Mã, tỉnh Thừa Thiên Huế, Huế, Luận văn Thạc sĩ Đại học Huế 15 Dương Văn Khảm, Chu Minh Thu (2007), Ứng dụng ảnh vệ tinh Terra – aquar (MODIS) việc tính tốn độ ẩm khơng khí độ phân giải cao 16 Nguyễn Thanh Minh (2006), Nghiên cứu ứng dụng ảnh viễn thám có độ phân giải siêu cao (Quickbrid) việc xác định đối tượng đường giao thông đô thị 17 Nguyễn Thanh Minh, Phạm Bách Việt (2007), Xác định khu vực xanh thị ảnh viễn thám có độ phân giải siêu cao – Quickbrid 18 Võ Quang Minh, Nguyễn Thị Hồng Điệp, Huỳnh Thị Thu Hương (2008), Ứng dụng ảnh viễn thám độ phân giải cao (ảnh nhìn nhanh Quicklook) theo dõi diễn biến trạng rừng khu vực rừng đặc dụng Vồ Dơi, Cà Mau 19 Lâm Đạo Nguyên (2006), Ứng dụng tư liệu viễn thám vệ tinh để giám sát sinh trưởng lúa, Phòng Địa tin học Vật lý, PV Vật lý Tp Hồ Chí Minh 20 Lê Minh Sơn, Lương Chính Kế, Doãn Hà Phong (2008), Thành lập đồ nhiệt độ bề mặt nước biển hàm lượng Chlorophyll- A khu vực biển đơng từ ảnh MODIS, Tạp chí Viễn thám Địa tin học, số 5, 8/2008 Trung tâm Viễn thám quốc gia, Bộ Tài nguyên Môi trường 21 Nguyễn Trường Sơn (2008), Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh công nghệ GIS việc giám sát trạng tài nguyên rừng, Báo cáo khoa 89 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 học, Trung tâm viễn thám quốc gia, Bộ TN&MT Phạm Quang Sơn (2008), Ứng dụng thông tin viễn thám GIS nghiên cứu, quản lý tổng hợp tài nguyên môi trường vùng ven bờ hải đảo Nguyễn Ngọc Thạch, Nguyễn Đình Hịe (1999), Áp dụng viễn thám hệ thống thông tin địa lý để nghiên cứu trạng biến động môi trường tỉnh Ninh thuận, Hội thảo ứng dụng viễn thám quản lý môi trường Việt Nam, Hà Nội Nguyễn Ngọc Thạch (2005), Cơ sở viễn thám, Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG Hà Nội Trần Anh Tú, Hà Quang Hải (2007), Ứng dụng GIS viễn thám nghiên cứu địa mạo vùng Trị An -Tánh Linh, Hội nghị khoa học công nghệ lần thứ 9, Đại học Bách khoa Tp Hồ Chí Minh tháng 10/2005 Nguyễn Hải Tuất, Vũ Tiến Hinh, Ngơ Kim Khơi (2006), Phân tích thống kê lâm nghiệp, NXB Nông nghiệp Chu Hải Tùng, Đặng Trường Giang, Phạm Văn Mạnh, Nguyễn Minh Ngọc (2008), Ứng dụng kết hợp ảnh vệ tinh radar quang học để thành lập số lớp thông tin lớp phủ mặt đất Tạp chí Viễn thám Địa tin học, số 5, 8/2008, Trung tâm Viễn thám quốc gia, Bộ Tài nguyên Môi trường Trần Thanh Tùng (2006), Phân tích diễn biến hình thái sơng Trà Khúc, tỉnh Quảng Ngãi, Tạp chí khoa học Kỹ thuật Thủy lợi môi trường số 14, tháng 8/2006 Phạm Hữu Tỵ, Hồ Kiệt (2008), Xác định rủi ro xói mịn vùng cảnh quan đồi núi sở sử dụng số liệu viễn thám mơ hình đất phổ qt hiệu chỉnh, Tạp chí khoa học Đại học Huế, số 48 Viện Vật lý Điện tử – Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam (2007), Báo cáo sử dụng ảnh viễn thám MODIS quan trắc cố tràn dầu Quảng Nam Viện Điều tra Quy hoạch rừng (1995), Báo cáo phân tích đánh giá diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc giai đoạn 1976 – 1990 – 1995, Hà Nội Lương Văn Việt (2007), Sự phát triển đô thị xu biến đổi khí hậu Tp Hồ Chí Minh, Phân Viện thủy mơi trường phía Nam 90 33 Trần Minh Ý, Trương Thị Hịa Bình, Đặng Ngọc Dung (1999), Sử dụng tư liệu viễn thám công nghệ hệ thống thông tin địa lý để theo dõi đường bờ biển Bắc Trung Bộ, Hội thảo ứng dụng viễn thám quản lý môi trường Việt Nam, Hà Nội Tài liệu Tiếng Anh 34 Berberoglu S, Lloyd CD, Atkinson PM, Curran PJ (2000), The integration of spectral and textural information using neural networks for land cover mapping in the Mediterranean, Computer Geoscience 26:385–396 35 Bunkei Matsuhita, Wei Yang, Jin Chen, Yuyiki Onda and Guoyu Qiu (2007), Sensitivity of the Enhanced Vegetation Index (EVI) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to topographic, Sensors, 2007, 7, 2636 – 2651 36 Driss Haboudane, John R.Miller, Nicolas Tremblay, Pablo J.Zarco-Tejada, Louise Dextraze (2002), Integrated narrow-band vegetation indices for prediction of crop chlorophyll content for application to precision agriculture, Remote Sensing Enviroment 81: 416 – 426 37 Filippi AM, Jensen JR (2006), Fuzzy learning vector quantization for hyperspectral coastal vegetation classification, Remote Sensing Environment 100:512–30 38 Geerken R, Zaitchik B, Evans JP (2005), Classifying rangeland vegetation type and coverage from NDVI time series using Fourier Filtered Cycle Similarity, International Journal Remote Sensing 26:5535–54 39 He C, Zhang Q, Li Y, et al (2005), Zoning grassland protection area using remote sensing and cellular automatamodeling—a case study in Xilingol steppe grassland in northern China, Journal of Arid Environment 63:814–26 40 Lambin EF, Turner BL, Helmut J, et al (2001), The causes of land-use and land-cover change: moving beyond the myths, Global Environment Change11:261–9 41 Lenney MP, Woodcock CE, Collins JB, et al (1996), The status of 91 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 agricultural lands in Egypt: the use of multitemporal NDVI features derived from LandsatTM, Remote Sensing Environment 56:8–20 Lo CP, Choi J (2004), A hybrid approach to urban land use/cover mapping using Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM +) images, International Journal of Remote Sensing 25:2687–700 Navulur K (2006), Multispectral Image Analysis Using the ObjectOriented Paradigm, New York: Taylor and Francis R.Darvishzadeh, C.Atzberger, A.K.Skidmore (2006), Hyperspectral vegetation indices for estimation of leaf area index S.Tewari, J.Kulhavy, B.N.Rock, P.Hadas (2003), Remote monitoring of forest response to changed soil moisture regime d46ue to river regulation, Journal of Forest science, 49 (2003) 429-438 Sluiter R (2005), Mediterranean land cover change: modelling and monitoring natural vegetation using GIS and remote sensing, Nederlandse Geografische Study 333:17–144 Sohn Y, Rebello NS (2002), Supervised and unsupervised spectral angle classifiers, Photogramm Engineering Remote Sensing 68:1271–80 Sohn Y, Qi J (2005), Mapping detailed biotic communities in the Upper San Pedro Valley of southeastern Arizona using landsat ETM + data and supervised spectral angle classifier, Photogramm Engineering Remote Sensing 71:709–18 Stuart N, Barratt T, Place C (2006), Classifying the neotropical savannas of Belize using remote sensing and ground survey, Journal of Biogeography 33:476–90 Tamara Bellone, Piero Boccardo and Francesca Perez (2009), Investigation of vegetation dynamics using long – term Normalized Difference Vegetation Index time – series, American Jounral of Enviroment Sciences 5: 460-466 Thomas M Lillesand, Ralph W.Kiefer (2000), Remote sensing and image interpretation, John vWiley& Son Pte Ltd, 2Clementi Lop#02-01, Singapore 129809 92 52 Tso B, Olsen R (2005), Combining spectral and spatial information into hidden Markov models for unsupervised image classification, International Journal Remote Sensing 26:2113–33 53 Wang Q, Tenhunen J (2004), Vegetation mapping with multitemporal NDVI in North Eastern China Transect (NECT), International Journal Application Earth Observation Geoinfomation 6:17–31 54 Xiaoyang Zhang, Mark A Friedl, Crystal B.Schaaf etc (2003), Monitoring vegetation phenology using MODIS, Remote sensing of Environment 84: 471-475 55 Xu M, Watanachaturaporn P, Varshney PK, et al (2005), Decision tree regression for soft classification of remote sensing data, Remote Sensing Environment 97:322–36 56 Yichun Xie, Zongyao Sha and Mei Yu (2008), Remote sensing imagery in vegetatin mapping: a review, Journal of Plant Ecology 1(1): 9-23 57 Zhang J, Foody GM (1998), A fuzzy classification of sub-urban land cover from remotely sensed imagery, International Journal Remote Sensensing 19:2721–38 93 PHỤ LỤC ... sở cho phương pháp theo dõi giám sát hoạt động nương rẫy thực đề tài: ? ?Nghiên cứu sử dụng tư liệu viễn thám để theo dõi rừng làm nương rẫy huyện Kim Bơi, tỉnh Hịa Bình? ?? Đây huyện vùng sâu, vùng... tài “Ứng dụng tư liệu viễn thám vệ tinh để giám sát sinh trưởng lúa” Đề tài đề cập đến sử dụng tư liệu viễn thám vệ tinh để theo dõi phát triển mùa vụ lúa, đặc biệt sử dụng tư liệu viễn thám radar... nhìn nhanh Quicklook) theo dõi diễn biến trạng rừng khu vực rừng đặc dụng Vồ Dơi, Cà Mau” Các tác giả sử dụng ảnh viễn thám để theo dõi diễn biến trạng rừng khu vực rừng đặc dụng Vồ Dơi, Cà Mau