Đánh giá phục hồi rừng tràm tại Vườn quốc gia U Minh Thượng bằng ảnh vệ tinh có độ phân giải cao

Lịch sử nghiền cứu trên thế giới

Năm 1982 phóng Landsat 4, vào năm 1984 Landsat 5 được đưa vào quỹ đạo; cả hai được trang bị thêm bộ cảm mới là TM (Thematic Mapper) tao anh với 7 kênh phổ, có độ phân giải không gian là 30m đối với giải sóng nhìn “thấy là 120m cho giải sóng hồng ngoại nhiệt. Trong đó, Vệ tỉnh IKONOS được phóng vào tháng 4 năm 1999 đã cung cấp ảnh với độ phân giải không gian 1m và đặc biệt vệ tỉnh Quickbird được phúng vào thỏng 10-ủăm 2001 cung cấp ảnh với độ phân giải không gian 0.61m. Giai đoạn này đã ghi nhận thành công của một số tác giả ở một số nước: Xây dựng bản đồ rừng từ ảnh hàng không ở vùng Maurice thuộc Canada, bản đồ thực vật rừng ở Anh (1924), điều tra trữ lượng rừng từ ảnh.

Lịch sử nghiên cứu ở Việt Nam

Từ những năm 1990 - 1995, bên cạnh việc mở rộng công tác nghiên cứu thử nghiệm, nhiều ngành đã đưa công nghệ viễn thám vào sử dụng trong thực tiến và đến nay đó thu được một số kết quả rừ rệt về khoa học cụng nghệ và kinh tế. Trong các ứng, dụng thực tế, ngoài ảnh vệ tỉnh khí tượng NOAA và GMS, các cơ quan đã sử dụng nhiều ảnh vệ tỉnh quang học như LANDSAT, SPOT, KFA -1000, ADEOS, cén ảnh vệ tỉnh radar như RADASAT, ERT mới được ứng dụng thử nghiệm trong những năm gần ay: Riéng ảnh vệ tỉnh độ phân giải cao (1 - 2m) hầu như chưa được sử dung phd bién, Cùng với việc ứng dụng công nghệ viễn thám, công tác nghiên câu tiện khái phát triển phần mềm, chế tạo thiết bị cũng như xây dựng quy ich xử 9 va str dung anh vé tỉnh đã được tiền hành ở một số cơ quan. Đề tài “Nghiên cứu ảnh vệ tỉnh và công nghệ GIS trong việc giám sát hiện trạng tài nguyên rừng, thử nghiệm tại một khu vực cụ thể” do Nguyễn Trường Sơn — Trung tâm Viễn Thám Quốc Gia làm chủ trì, thực hiện trong, năm 2007.

Hinh 2.3: Dic diém phé phan xa cia nhém cde déi trong ty nhién chinh

• Phương pháp xử lý ảnh Số viễn thám

Đặc trưng phản xạ phổ của thực vật được xác định bởi các yếu tố bên trong và bên ngoài của lá cây, thời kỷ sinh trưởng và tác động của ngoại cảnh. Chỉ có những vật thể tự nền với tính chất này mới phân biệt được chúng dễ dàng bằng các đặc điểm bề mặt trong khoảng này của phổ điện tử, ngay cả nếu chúng không Sâu hay có chứa nhiều phù du [18]..Do gần giống như vật đen; nước gần như vật phát xạ trong khoảng. Tuy nhiên, trong nền đất cũng như thực vật đều có chứa một lượng nước nhất định, vì vậy khi xác định, các đối tượng dựa vào các đặc trưng phản xạ phổ phải dựa trên kiến thức tông hợp giữa nghiên cứu lý thuyết và kinh nghiệm thực tiễn thì mới có kết luận chính xác về đối tượng.

Ứng với các giá trị này, mỗi pixel sé có giá trị độ sáng, khác nhau thay đổi từ đen đến trắng cung cấp thông rủ Huộc vào số kênh phổ được sử dụng, ảnh vệ tỉnh được ghỉ lại theo none ‘dailphd hỏ khác nhau nên người ta gọi là dữ liệu đa phổ. Để lưu trữ, xử lý và hiển thị ảnh vệ tỉnh trong máy tính kiểu raster, tuỳ thuộc vào số bit dùng để ghỉ nhận thông tin, mỗi pixel sẽ có giá trị hữu hạn ứng với từng cấp độ xám (giá trị độ xám của pixel; BV — Brightess Value). Trong việc xử lý thông tỉn viễn thám thì giải đoán bằng mắt (visual interpretaion) là công việc đầu tiên, phổ biến nhất và có thể áp dụng trong mọi điều kiện có trang thiết bị từ đơn giản.

Phân tích ảnh bằng mắt là công, việc có thể áp dụng một cách dễ dàng trong mọi điều kiện và có thể phục vụ cho nhiều nội dung nghiên cứu khác nhau: nghiên cứu lớp phủ mặt đất, nghiên cứu rừng, thổ nhưỡng, địa chất, địa mạo, thuỷ Văn, sinh thái, môi. Tuy thuộc vào số loại thông tin yêu cầu, loại phổ trên ảnh được phân thành các loại tương ứng dựa theo một luật định nào đó được xác định trước. Có hai hình thức phân loại ảnh là phân loại có kiểm định (Suppervised 'Classification) và phân loại không kiểm định (Unsuppervised Classification) cả hai phương pháp phân loại này đều được phân loại dựa trên guyển lý Và các chỉ tiêu phân loại được xác lập dựa trên đặc trưng phổ của các vùng mẫu và dùng luật quyết định thích hợp để gán nhãn pixel tn.

+ Phân loại gần đúng nhất (Maximum Likelihood Classifier _MLC) Phương pháp phân loại gần đúng nhất MLC được áp đc khá phổ biến và được xem như là thuật toán chuẩn để so sánh với các thuật toán khác được sử dụng trong xử lý ảnh viễn thám.

Điều kiện tự nhiên của Vườn Quốc GiaU Minh Thượng

Toàn khu vực U Minh 'Ẩhượng nằm trên vùng đầm lầy than bùn được hình thành cách đây: kha lâu trong giai đoạn hậu của quá trình hình thành châu. Trong quá trình hình thành, rừng ngập mặn phát triển trên trầm tích biển, sau khi chết thảm rừng và những loài thực vật khác đã bị chôn vùi và để lại một lượng lớn chất hữu cơ. Cũng giống như than bùn U Minh Hạ, vật liệu than bùn của vùng U Minh Thượng tạo thành dạng dĩa với vựng lừi nhụ cao, cú lớp than bin day và càng ra phía rìa thì lớp than bin mong dan.

Vựng lừi của VQG UMinh Thượng được bao quanh bởi hệ thống kờnh rạch và đê với nhiều cửa cống để điều chỉnh mực nước. Khu vực đất than bùn tại Vườn quốc gia U Minh Thượng được xem như một trong những vùng đầm lầy than bùn còn lại của Việt Nam, và được xem là một trong ba khu vực ưu tiờn cao nhất về bóừ tồn đất ngập nước ở đồng bằng sông Cửu Long (Buckton và các cộng Sự, 1999). Thảm thực vật ở vùng đệm bao gồm các trảng cỏ ngập nước theo mùa, đầm lầy mở, rừng trồng tram Äelaleuca, và các dạng đất nông nghiệp, ao cá và kênh đào.

Rừng và đất ngập nước ử ở U Minh Thượng cú nhiều loài thỳ hiếm và đang bị đe doạ: Ngoài vác lời chim, các loài động vật ở đây chưa được quan tâm nhiều chợ Ề \§ đợt điều tra toàn diện về hệ động vật vào tháng 10 va thang 11 ohn 2000 (N. Tuy nhiên, kết quả cho thấy cả hai loài này đều không hiện diện ở Vườn quốc gia có thể trong vòng 30 năm qua (Stuart và các cộng sự, 2002). Dot điều tra ở các vùng đất ngập nước tại đồng bằng sông Cửu Long do BirdLife International và Viện Sinh thái và Tài nguyên Sinh vật (IEBR) thực hiện cho thấy U Minh Thượng có độ phong phú cao nhất về các loài chim, so với các hiện trường đã được khảo sát (Buckton và các cộng sự, 1999).

Điêng điểng (Cổ rắn - Anhinga melanogaster), Bồ nông c chân xám (Pelecanus philippensis), Cò lạo Ấn độ (Mycteria leu£Boaphala),` Giả day Java (Leptoptilos javanicus), Quam dau den (Dhreskionhis melanosephalus), Quam den (Plegadis falcinellus), Dai bang den (Aquila clanga), Diều cá đầu xám (Ichthyophaga ichthyaetus0 va Réng goo.

Phân loại rừng bằng ảnh vệ tinh SPOT-5

Vùng mẫu được lấy phải đặc trưng cho đối tượng, vùng lấy mẫu nên lấy. Để công tác lấy mẫu chính xác thì cần phải dựa vào bản đồ hiện trạng rừng, điều tra thực địa.

Ton tai

- Độ chính xác của kết quả phân loại phụ thuộc rất lớn vào thời điểm. - Cần có những ảnh thống nhất về thời gian chụp và chất lượng ảnh cần được nâng cao hơn nữa. - Để khẳng định-được tốt hon nữa độ chính xác của ảnh phân loại cần.

Phục lục 02: Tọa độ các điểm kiểm chứng và kết quả trùng khớp của phương pháp Minimum Distances. Phục lục 03: Tọa độ các điểm kiểm chứng và kết quả trùng khớp của phương pháp Mahalanobis Distance.