Phần 3 Vật liệu và phương pháp nghiên cứu
3.1. Địa điểm nghiên cứu
Địa điểm nghiên cứu là huyện Cao Phong, tỉnh Hịa Bình với tổng diện tích đất tự nhiên tồn Huyện là 25600.25 ha
3.1. ĐỊA ĐIỂM NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu tại 2 thời điểm là năm 2005 và 2015
3.1. ĐỊA ĐIỂM NGHIÊN CỨU 3.3.1. Dữ liệu phi không gian
- Các văn bản pháp quy, báo cáo phát triển kinh tế, xã hội của huyện. Báo cáo tình hình quản lý, sử dụng đất của huyện.
- Báo cáo hiện trạng sử dụng đất của huyện Cao Phong các năm (2005 - 2015). - Niên giám thống kê của huyện qua các năm.
- Báo cáo diễn biến phá rừng qua các năm.
3.3.2. Dữ liệu không gian
Các loại bản đồ như: bản đồ nền, bản đồ hiện trạng sử dụng đất, bản đồ quy hoạch 3 loại rừng.
+ Bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2005, 2010 và năm 2015. + Bản đồ quy hoạch 3 loại rừng năm 2005.
3.3.3. Dữ liệu ảnh vệ tinh
Ảnh vệ tinh sử dụng cho nghiên cứu biến động cần phải đảm bảo giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố như việc lựa chọn thời gian chụp ( mùa, tháng…) vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến thực vật – khí hậu, góc chiếu mặt trời và mây. Vì vậy, nghiên cứu này sử dụng hai ảnh Lansat được thu nhận vào cùng một mùa. Bên cạnh đó, bản đồ sử dụng đất, ảnh vệ tinh khu vực độ phân giải cao, kết quả điều tra thực địa là những tư liệu tham khảo quan trong trọng việc nắn chỉnh ảnh, phân loại ảnh và kiểm chứng kết quả. Thông tin chi tiết về dữ liệu được đề cập trong bảng 3.1.
Bảng 3.1. Dữ liệu ảnh sử dụng trong nghiên cứu Hàng/Cột Bộ cảm Năm Ngày, tháng Hàng/Cột Bộ cảm Năm Ngày, tháng Độ phân giải không gian Kênh phổ sử dụng Mục đích sử dụng 127/46 ETM 2005 3/4 30x30 3,4 - Tính NDVI - Phân loại đối tượng
- Thành lập bản đồ lớp phủ 127/46 OLI/TIRS 2015 30/5 30x30 4,5
127/46 VN RedSat -1 2013 25/10 2.5 x 2.5 2,3 Training data và kiểm chứng
127/46 SPOT 2014 12/11 1.5 x 1.5 2,3 Training data và kiểm chứng
Tất cả ảnh viễn thám đều được nắn chỉnh hình học theo hệ tọa độ VN2000 (Level 3), múi 30, kinh tuyến trục địa phương 106 0 và cắt theo ranh giới hành chính của khu vực nghiên cứu.
3.3.4. Phần mềm sử dụng
Để thành lập bản đồ hiện trạng, biến động rừng cùng những số liệu biến động, tác giả đã dùng phần mềm eCognition Developer 9.1 và ArcGIS Desktop 10.1
•Phần mềm eCognition sử dụng để phân loại ảnh vệ tinh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng trong phịng, cập nhật kết quả giải đốn.
• Phần mềm ArcGIS sử dụng cho việc cập nhật, bổ sung chỉnh sửa, biên tập, trang trí, lưu trữ bản đồ, cơ sở dữ liệu và phân tích tính tốn biến động rừng.
3.4. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
Nhằm đặt được mục tiêu đề ra, luận văn thực hiện bốn nội dung cơ bản sau đây:
3.4.1. Đánh giá điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội của huyện Cao Phong
- Đặc điểm điều kiện tự nhiên: Vị trí địa lý; địa hình, địa mạo; khí hậu; thủy văn. - Điều kiện kinh tế- xã hội: tăng trưởng kinh tế, chuyển dịch cơ cấu kinh tế, dân cư, dân tộc, lao động, việc làm và thu nhập.
3.4.2. Tình hình quản lý và sử dụng đất rừng Huyện Cao Phong
- Trạng thái rừng và đất quy hoạch cho lâm nghiệp tại Cao Phong; - Tình hình các hoạt động bảo vệ và phát triển rừng.
3.4.3. Thành lập bản đồ hiện trạng rừng huyện Cao Phong
- Hiệu chỉnh ảnh
- Xây dựng khóa giải đốn ảnh
- Xác định gưỡng giá trị NDVI cho từng đối tượng
- Biên tập bản đồ hiện trạng đất rừng năm 2005, năm 2015
3.4.4. Thành lập bản đồ biến động rừng huyện Cao Phong giai đoạn 2005 – 2015
- Xác định diện tích rừng thay đổi từ năm 2005 – 2015 chi tiết đến từng xã trong Huyện
- Nguyên nhân thay đổi diện tích rừng của từng xã
3.4.5. Một số nguyên nhân biến động diện tích rừng giai đoạn 2005 – 2015 trên địa bàn Huyện
- Công tác bảo vệ rừng - Công tác trồng rừng
- Hoạt động các dự án lâm nghiệp
3.5. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quá trình nghiên cứu được thực hiện tuần tự theo năm nội dung của luận văn
3.5.1. Phương pháp điều tra, thu thập số liệu thứ cấp
Trong quá trình thực hiện đề tài kế thừa những tài liệu sau: - Báo cáo phát triển kinh tế, xã hội của huyện năm 2015. - Báo cáo tình hình quản lý, sử dụng đất của huyện.
- Báo cáo hiện trạng sử dụng đất của huyện Cao Phong các năm (2005 - 2015). - Niên giám thống kê của huyện qua các năm.
- Bản đồ nền, bản đồ quy hoạch 3 loại rừng, bản đồ hiện trạng rừng năm 2005, 2010 và 2015.
- Ảnh vệ tinh Landsat chụp các năm 2005, 2015 khu vực Cao Phong, Hịa Bình. - Ảnh vệ tinh Spot6 chụp năm 2014, VNRedSat – 1 năm 2013 khu vực Cao Phong.
Trong đó, bản đồ nền, bản đồ hiện trạng sử dụng đất, báo cáo hiện trạng sử dụng đất được thu thập tại phòng Tài nguyên và Môi trường huyện Cao Phong, bản đồ Quy hoạch ba loại rừng được thu thập tại hạt kiểm lâm của
Huyện, báo cáo phát triển kinh tế, xã hội được thu thập tại phòng Kinh tế huyện Cao Phong. Ảnh vệ tinh Landsat được tải về từ địa chỉ cung cấp ảnh viễn thám miễn phí USGS Global Visualization Viewer. Ảnh vệ tinh Spot6, VNRedSat - 1 được kế thừa từ dự án điểm Điều tra, kiểm kê rừng tỉnh Hịa Bình và được thu thập từ Viện sinh thái rừng và Môi trường – Trường Đại học Lâm nghiệp
3.5.2. Phương pháp điều tra, thu thập số liệu sơ cấp
Đây là phương pháp được tiến hành ngồi thực địa nhằm kiểm tra lại các thơng tin, sự kiện thu thập được trong quá trình điều tra nội nghiệp xem có xác thực khơng đồng thời bổ sung những thơng tin cịn thiếu để hồn chỉnh thông tin số liêu. Đối với đề tài cụ thể phương pháp là:
- Khảo sát thực địa: sử dụng GPS cầm tay thu thập 496 điểm, trong đó 296 điểm dùng để kiểm soát và chụp ảnh thực địa phục vụ quá trình giải đốn ảnh và 200 điểm đánh giá độ chính xác của bản đồ sau giải đốn.
3.5.3. Phương pháp xử lý ảnh vệ tinh
Phân loại ảnh bằng phương pháp hướng đối tượng (nhóm điểm ảnh) sử dụng phần mềm eCogniton 9.1
Bước 1: Phân mảnh ảnh (segment)
Đưa ảnh vào phần mềm eCognition và chạy lệnh multiresolution segmentation nhằm tạo ranh giới các lơ tạm thời để tính các đặc trưng ảnh trên các lơ. Đây là kỹ thuật gộp vùng (region merging) từ dưới lên và bắt đầu từ mức pixel. Từng bước các đối tượng ảnh nhỏ sẽ được gộp thành các đối tượng lớn hơn. Sự hợp nhất này dựa trên tiêu chuẩn đồng nhất cục bộ, các cặp đối tượng ảnh liền kề sẽ được gộp lại làm cho độ bất đồng tăng lên ở mức nhỏ nhất trong giới hạn. Nếu vượt quá giới hạn thì quá trình hợp nhất sẽ ngừng lại. Kết quả của quá trình này là các phân mảnh ảnh đóng vai trị như các đối tượng ảnh và chúng sẽ được phân loại ở bước tiếp theo.
Phương pháp phân loại nhóm điểm ảnh là sự kế thừa và nâng cấp của phân loại từng điểm ảnh. Kế thừa vì vẫn sử dụng cấp xám độ ảnh trong phân loại và nâng cấp khi thêm các chỉ tiêu quan hệ không gian để nhận biết trạng thái rừng và đất lâm nghiệp.
Hiện nay có rất nhiều phần mềm có chức năng mảnh ảnh (segmentation) nhưng thuật toán multiresolution segmentation trong phần mềm eCognition được đánh giá là tối ưu hơn cả.
Chú ý: Khi chạy phân mảnh ảnh ta nên thay đổi các thông số chạy segmentation sao cho ranh giới các lô khớp nhất với màu sắc ảnh. Khi sử dụng phần mềm eCognition để tính chỉ số thực vật thì bước chạy phân mảnh ảnh bắt buộc phải tiến hành vì nếu bỏ qua bước ảnh, sẽ khơng tạo được ảnh NDVI.
Bước 2: Biến đổi ảnh tạo ảnh chỉ số thực vật NDVI.
Mục đích của bước này để làm nổi bật đối tượng được quan tâm đó là đối tượng thực vật phủ ngoài thực địa (đất rừng) tại địa phương. Dùng ảnh đã chạy segment ở bước 1 ta chia hai ảnh ở hai thời điểm thành hai lớp đối tượng lớn là có thực vật, khơng có thực vật và xác định giá trị NDVI của hai lớp đó.
Chỉ số khác biệt thực vật NDVI được sử dụng trong nghiên cứu nhằm phản ánh tình trạng phát triển của thực vật (chủ yếu là đất có rừng) tại thời điểm quan sát. Chỉ số thực vật phụ thuộc vào hàm lượng chlorophyl trong thực vật, cây có hàm lượng chlorophyl cao tương đương với chỉ số NDVI cao và ngược lại chỉ số NDVI sẽ có giá trị thấp trong vùng khơng có thực vật hoặc thực vật kém phát triển.
Theo Nguyễn Ngọc Thạch (2005), chỉ số thực vật NDVI được tính theo cơng thức sau
NDVI =
Trong đó NIR và RED lần lượt là phổ phản xạ của kênh cận hồng ngoại và kênh đỏ.
Đối với ảnh Lansat ETM năm 2005 thì cơng thức này được viết thành NDVI _05 = (Band 6 - band 5)/ (Band 6 + band 5)
Đối với ảnh Lansat 8 năm 2015 thì cơng thức này được viết thành NDVI_15 = (Band 7 - band 6)/ (Band 6 + band 7)
Giá trị này được thực hiện trên phần mềm eCognition 9.0, bằng cách nhập công thức tính NDVI như trên, kết quả sẽ được ảnh NDVI cho khu vực nghiên cứu.
Điều tra sơ bộ hiện trạng rừng tại khu vực nghiên cứu dựa vào các bản đồ đã có và kết quả khảo sát rừng ở địa phương. Tiếp đó, xây dựng các điểm điều tra để xác định tên trạng thái rừng của huyện theo phương pháp điều tra mẫu điển hình. Căn cứ vào danh sách các trạng thái rừng theo Thông tư số 34 ở huyện, kết quả khoanh vi lô trạng thái và sự phân bố của các kiểu trạng thái rừng đề tài điều
có 296 điểm điều tra để xác định trạng thái và 200 điểm điều tra để kiểm tra độ chính xác của bản đồ giải đoán. Các điểm điều tra được phân bố trên tất cả các trạng thái rừng, tuỳ thuộc vào sự phân bố nhiều hay ít và mức độ tiếp cận được đến các trạng thái rừng dễ hay khó mà số lượng các điểm điều tra của từng trạng thái rừng có sự khác nhau
Bước 3: Xác định ngưỡng giá trị NDVI cho từng trạng thái rừng
Từ kết quả của 296 điểm điều tra thực địa, kết hợp bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2005, 2015 và ảnh vệ tinh có độ phân giải cao (VN RedSat -1, SPOT – 6 của Huyện) ta xác định được khóa giải đốn ảnh và từ đó xác định ngưỡng giá trị NDVI cho từng trạng thái rừng
Bước 4: Phân loại tự động
Sau khi xác định được các ngưỡng giá trị NDVI của từng trạng thái rừng trong bước 3, ta bắt đầu phân loại tự động dựa trên giá trị ngưỡng đã xây dựng được ở bước 3 để tạo ra các trạng thái chi tiết (classification).
3.5.4. Phương pháp đánh giá độ chính xác sau phân loại ảnh
Đề tài sử dụng 6 phương pháp để đánh giá độ chính xác kết quả phân loại. * Xây dựng bảng ma trận sai số (error matrix)
Mỗi hàng tương ứng với một lớp thông tin được xác định (phân loại) từ ảnh. Từ ma trận sai số ngẫu nhiên này tiến hành đánh giá sự phù hợp giữa dữ liệu đối chứng ngoài thực địa và dữ liệu được phân loại từ ảnh. Sử dụng các công thức để tính tốn độ chính xác.
* Độ chính xác tổng thể (Overal Accuaracy): Không quan tâm tới nguồn gốc gây sai số .
Độ chính xác tổng thể =
* Độ chính xác của người sản xuất (Producer’s error):
Sai số bỏ sót (hay cịn gọi là lỗi của người sản xuất): Tỷ lệ số lượng các ô của mỗi loại trên thực tế bị gán sai giá trị
Độ chính xác của người sản xuất = 100 % – sai số của người sản xuất * Độ chính xác của người sử dụng (User’s error)
Sai số của người sử dụng ( User’s error): Tỷ lệ số lượng các ô của mỗi loại trên bản đồ bị gán sai giá trị so với thực tế.
Độ chính xác của người sử dụng = 100 % - sai số của người sử dụng * Đánh giá theo chỉ số Kappa
Chỉ số Kappa (K) nhằm thống kê, kiểm tra và đánh giá độ tin cậy giữa nguồn dữ liệu khác nhau. Cơng thức tính chỉ số Kappa được thể hiện như sau:
Trong đó:
r= Số loại hình thảm phủ rừng phân loại
ii
x = Số điểm điểm đúng của loại hình sử dụng đất i +
i
x = tổng số điểm của thảm phủ thứ i của mẫu
−
i
x = tổng số điểm của thảm phủ thứ i sau phân loại
N = tổng số mẫu ảnh quan sát trong ngoài thực địa Hệ số K có giá trị từ 0 ~ 1. Kappa có 3 nhóm giá trị
K> 0.8: Độ tin cậy cao
0.4< K < 0.8: Độ tin cậy trung bình K<0.4: Độ tin cậy thấp
* Đánh giá theo chỉ số thực vật NDVI
Để xác định khả năng tách đối tượng thành các lớp riêng biệt giựa vào chỉ số thực vật NDVI, đề tài so sánh trung bình tổng thể của từng cặp đối tượng với nhau theo cơng thức:
∑ ∑ ∑ = − + = − + = − − = r i x i r i x i r i ii x x N x x x N K 1 2 1 1 ) ( ) (
U=abs(X1-X2)/sqrt(s12/n1+s22/n2) Trong đó:
X1 giá trị NDVI trung bình của lớp đối tượng thứ nhất, s1 là sai tiêu chuẩn về giá trị NDVI của lớp đối tượng thứ nhất, n1 là dung lượng mẫu quan sát của lớp đối tượng thứ nhất.
X2 giá trị NDVI trung bình của lớp đối tượng thứ 2, s2 là sai tiêu chuẩn về giá trị NDVI của lớp đối tượng thứ hai, n2 là dung lượng mẫu quan sát của lớp đối tượng thứ hai.
Nếu U>1,96 thì có thể tách được 2 lớp đối tượng này ra khỏi nhau và ngược lại.
3.5.5. Phương pháp phân tích biến động sau phân loại
Đây là phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất, đơn giản nhất, dễ hiểu dễ thực hiện. Sau khi 2 ảnh vệ tinh năm 2005 và 2015 được nắn hiệu chỉnh sẽ tiến hành phân loại độc lập để tạo ra 2 bản đồ hiện trạng rừng ở hai 2 thời điểm, hai bản đồ này được so sánh với nhau. Tiến hành chồng xếp hai bản đồ ở hai thời điểm với nhau để xác định vùng và diện tích bị biến động. Sử dụng phần mềm Arcgis để so sánh các pixel ảnh để tạo ra bản đồ biến động rừng.
PHẦN 4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
4.1. ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ VÀ XÃ HỘI CỦA HUYỆN CAO PHONG 4.1.1. Đặc điểm điều kiện tự nhiên 4.1.1. Đặc điểm điều kiện tự nhiên
4.1.1.1. Vị trí địa lý
- Huyện Cao Phong được thành lập theo Nghị định số 95/NĐ- CPcủa Chính phủ và chính thức đi vào hoạt động từ ngày 15/3/2002. Huyện được thành lập trên cơ sở tách 13 xã, thị trấn từ huyện Kỳ Sơn.
Huyện Cao Phong ở vào toạ độ địa lý
105010’ – 105025’12” vĩ bắc và 200 35’20” – 20046’34” kinh đông. - Với các vị trí giáp ranh như sau:
+ Phía Bắc giáp thành phố Hịa Bình và huyện Đà Bắc. + Phía Đơng giáp huyện Kim Bơi.
+ Phía Tây và Tây nam giáp huyện Tân Lạc. + Phía Đơng Nam giáp huyện Lạc Sơn.
- Cao Phong là huyện miền núi nằm ở vị trí trung tâm của tỉnh Hịa Bình. Huyện có đường giao thơng chính là đường quốc lộ 6A chạy qua các xã Thu Phong, Bắc Phong, thị trấn Cao Phong, Tây Phong, Nam Phong. Đường 12B, chạy qua xã Thu Phong. Đây là tuyến đường giao thông quan trọng cho việc đi lại và phát triển kinh tế xã hội của huyện. Ngồi ra có các đường liên xã. liên xóm
Theo báo cáo kiểm kê năm 2015, tồn Huyện có tổng diện tích đất tự nhiên 25.600,25 (ha) gồm 12 xã và 01 thị trấn.
4.1.1.2. Địa hình, địa mạo
Cao Phong là huyện có địa hình tương đối phức tạp ở phía bắc, phía tây, phía đơng, đồi núi được xen kẽ, chia cắt bởi các con suối. Đồi núi ở đây chủ yếu là núi đất, núi đá cũng có sơng khơng nhiều, độ cao địa hình trên 300 m.