Trên thế giới, công nghệ không gian địa lý đƣợc sử dụng rất sớm để giám sát tài nguyên rừng. Từ đầu thế kỷ 20 ảnh hàng không bắt đầu đƣợc áp dụng để khoanh vẽ các trạng thái rừng. Ảnh hàng không thƣờng đƣợc lƣu trên giấy ảnh hoặc ảnh số. Từ những thử nghiệm lẻ tẻ về ứng dụng ảnh hàng không trong lâm nghiệp vào thời gian đầu, đã có nhiều tác giả sử dụng thành công ảnh hàng không để xây dựng bản đồ tài nguyên rừng ở các nƣớc nhƣ Canada, Mỹ và Anh (Bickford, 1952). Ảnh hàng không thƣờng đƣợc giải đoán bằng mắt với sự hỗ trợ
của các thiết bị quang học nhƣ kính lúp, kính lập thể, máy tổng hợp màu v.v... để xác định đối tƣợng. Các trạng thái rừng khác nhau trên ảnh đƣợc khoanh vẽ dựa trên một số tiêu chí sau (Lillesand and Kiefer, 2000)[12]: cấp độ sáng (tone); kích thƣớc (size) và hình dáng (shape) của tán cây; biến đổi trong cấu trúc tán cây (texture); phân bố không gian của tán cây (pattern); bóng cây (shadow). Ƣu điểm của việc sử dụng ảnh hàng không so với điều tra mặt đất là: cung cấp một bức tranh toàn cảnh về phân bố của rừng trên một diện tích rộng; lƣu giữ đƣợc những biến đổi về động thái của rừng theo thời gian; ảnh hàng không có thể chụp với bƣớc sóng từ tia cực tím đến hồng ngoại gần (0.3m – 0.9m), vì vậy có thể phản ánh những thông tin mà mắt thƣờng không thấy đƣợc. Nhƣợc điểm của ảnh hàng không là rất khó chụp, lƣu giữ, hiệu chỉnh và giải đoán. Ngoài ra việc giải đoán bằng mắt là rất chủ quan phụ thuộc vào trình độ, kinh nghiệm ngƣời giải đoán, kết quả không đồng nhất, thời gian thực hiện lâu và tốn kém nhiều nhân lực. Ở Việt nam, công nghệ giải đoán bằng mắt cũng đã và đang đƣợc áp dụng đối với ảnh vệ tinh trong phân loại rừng và đã bộc lộ nhiều tồn tại.
Trong vòng khoảng 35 năm trở lại đây, ảnh vệ tinh với phƣơng pháp xử lý số đã đƣợc sử dụng rộng rãi và dần thay thế ảnh hàng không trong xây dựng các bản đồ tài nguyên rừng phục vụ công tác điều tra và kiểm kê rừng [51]. Phƣơng pháp xử lý số có ƣu điểm nổi bật là thời gian xử lý ngắn, việc phân loại các đối tƣợng đƣợc tiến hành nhanh chóng trên phạm vi rộng mà không tốn công đi thực địa, công việc đƣợc thực hiện dựa vào cấp độ xám của các pixel, nên kết quả thu đƣợc khách quan không phụ thuộc vào chủ quan của nguời giải đoán. Tuỳ thuộc vào yêu cầu sử dụng, ảnh vệ tinh sẽ cho phép xây dựng các bản đồ tài nguyên rừng với quy mô và tỷ lệ khác nhau một cách nhanh chóng, hoặc đánh giá đƣợc biến động của hiện trạng rừng ở hiện tại so sánh với các thời điểm trong quá khứ. Với những ƣu điểm nhƣ vậy, đã có nhiều chuyên gia và các nhà nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh để khoanh vẽ lớp phủ thực vật trên bề mặt trái đất từ quy mô
nhỏ đến toàn cầu [56]. Hiện nay, trên thế giới có nhiều vệ tinh cung cấp ảnh có độ phân giải không gian, phân giải phổ, số lƣợng kênh phổ và chu kỳ bay chụp khác nhau, từ các ảnh đa phổ (multispectral sensors) tới ảnh siêu phổ (hyperspectral), bƣớc sóng biến động từ nhìn thấy tới sóng siêu cao tần, độ phân giải không gian từ dƣới 1m tới vài km, chu kỳ bay chụp có thể từ hàng ngày tới hàng tuần hoặc hàng tháng. Navulur (2006) đã phân nhóm các loại ảnh vệ tinh theo độ phân giải không gian nhƣ sau: (i) ảnh có độ phân giải thấp: lớn hơn 30m, (ii) ảnh có độ phân giải trung bình: 10m - 30m; (iii) ảnh có độ phân giải cao: 2 – 10 m; (iv) ảnh có độ phân giải rất cao: nhỏ hơn 2m. Mỗi loại ảnh vệ tinh khác nhau lại có đặc điểm về độ phân giải không gian, bƣớc sóng, chu kỳ bay chụp, giá thành khác nhau. Vì vậy, lựa chọn ảnh vệ tinh thích hợp trong xây dựng bản đồ phân loại rừng là cần thiết. ngƣời ta thƣờng dựa vào những căn cứ sau: (i) mục tiêu của bản đồ, (ii) giá thành của ảnh, (iii) điều kiện khí quyển, (iv) những yêu cầu kỹ thuật trong việc giải đoán ảnh. Trong xây dựng các bản đồ phân loại rừng, nhƣng loại ảnh viễn thám đƣợc sử dụng phổ biến gồm Landsat TM và ETM+, SPOT, MODIS, NOAA-AVHRR, IKONOS và QuickBird.
Bảng 1.2: Đặc điểm và khảnăng ứng dụng của mỗi loại ảnh vệ tinh
Loại ảnh Thông số kỹ thuật Ứng dụng trong
phân loại rừng
1. Ảnh đa phổcó độ phân giải thấp (Multispectral Low Resolution Sensors
MODI Độ phân giải thấp (250m – 1000m); Trƣờng phủ 330km; Chu kỳ bay chụp 1- 2 ngày; Ảnh có từ năm 2000 (vệ tinh Terra) hoặc năm 2002 (vệ tinh Aqua) đến nay
- Quy mô bản đồ: toàn cầu, lục địa hoặc quốc gia - Phân loại lớp phủ (vd: rừng, đô thị, mặt nƣớc...)
AVHRR Độ phân giải thấp 1km từ các vệ tinh NOAA; Trƣờngphủ 2400km x 6400km; Ảnh có từnăm 1980 đến nay.
2. Ảnh đa phổ có độ phân giải trung bình (Multispectral Moderate Resolution Sensors)
Landsat TM Độ phân giải thấp đến trung bình (30m - 120m); Trƣờng phủ 185km x 185km; Chu kỳ bay chụp 16 ngày; Ảnh từ năm 1985 đến nay;
- Quy mô bản đồ: khu vực - Phân loại rừng ở cấp độ quần xã Landsat ETM+ (Landsat 7) Độ phân giải thấp đến trung bình (15m - 20m); Trƣờng phủ 185km x 185km. Chu kỳ bay chụp 16 ngày; Ảnh có từ năm 1999 đến nay;
- Quy mô bản đồ: khu vực - Phân loại rừng ở cấp độ quần xã hoặc một số loài ƣu thế có nhận biệt rõ ASTER Độ phân giải trung bình (15-90m) với 14
kênh phổ từ bƣớc sóng nhìn thấy tới hồng ngoại gần; Ảnh có từnăm 200 đến nay.
3. Ảnh đa phổcó độ phân giải cao (Multispectral High-spatial Resolution Sensors –
Hyperspatial )
SPOT Độ phân giải cao đến trung bình, từ 2.5m đến 20m (với SPOT VGT là 1km); Trƣờng phủ 60km x 60km (với SPOT VGT là 1000km x 1000 km); SPOT 1, 2, 3, 4 và 5 có ảnh tƣơng ứng từnăm 1986, 1990, 1993, 1998 và 2002. Hiện nay SPOT 1 và 3 đã ngừng cung cấp ảnh. - Quy mô bản đồ: địa phƣơng, khu vực (hoặc lớn hơn đối với SPOT VGT)
- Phân loại rừng ở cấp độ quần xã hoặc các loại cụ thể
phủ 11km x 11km; Chu kỳ bay chụp 3- 5ngày
vực, địa phƣơng hoặc nhỏ hơn - Phân loại rừng chi tiết ở cấp độ quần xã hoặc các loài cụ thể; - Thƣờng đƣợc sử dụng để kiểm tra kết quả phân loại từ các nguồn khác. QuickBird Độ phân giải rất cao (0.6m – 2.4m);
Trƣờng phủ 16.5km x 16.5km. Chu kỳ bay chụp 1-3.5 ngày tuỳ thuộc vào vĩ độ.
4. Ảnh siêu phổ (Hyperspectral Sensors)
AVIRIS Ảnh siêu phổ với 224 kênh từbƣớc sóng nhìn thấy tới sóng ngắn hồng ngoại; Tuỳ thuộc vào vĩ độ của vệ tinh mà ảnh có độ phân giải > 1m, trƣờng phủ > 1km.
- Quy mô bản đồ: khu vực, địa phƣơng hoặc nhỏ hơn; - Phân loại rừng chi tiết ở cấp độ quần xã hoặc các loài cụ thể; ảnh chỉ chụp theo yêu cầu 1 lần, vì vậy không thích hợp với theo dõi diễn biến rừng.
Hyperion Ảnh siêu phổ với 220 kênh từbƣớc sóng nhìn thấy tới sóng ngắn hồng ngoại; Độ phân giải không gian 30m; Ảnh có từ năm 2003.
- Quy mô bản đồ: khu vực - Phân loại rừng chi tiết ở cấp độ quần xãhoặc các loài cónhận biệt rõ.
Nhiều các tác giả đã sử dụng các tƣ liệu ảnh viễn thám khác nhau trong giám sát và theo dõi biến động tài nguyên rừng. Huang và Siegert (2006), đã sử dụng ảnh đa thời gian SPOT VGT để giám sát quá trình sa mạc hoá thông qua theo dõi sự biến động của thực vật ở vùng bắc Trung Quốc và đi đến kết luận, ảnh SPOT VGT rất thích hợp cho việc nghiên cứu biến động lớp phủ thực vật ở quy mô lớn. Kết quả này cũng tƣơng đồng với nghiên cứu của Cabral (2006) trong việc phân loại lớp phủ ở phía nam châu Phi. Ngoài ra, ảnh SPOT cũng đƣợc sử dụng hiệu quả trong việc giám sát sinh trƣởng và phân bố của rừng ở quy mô nhỏ, hoặc các loài cụ thể, kết quả đƣợc thể hiện trong các nghiên cứu phân bố sinh cảnh của chim Công ở New Zealand (Mathieu, 2006), biến động thực vật ven biển ở Hải Nam – Trung Quốc (Millward, 2006). Các loại ảnh có độ phân giải cao nhƣ IKONOS, QuickBird thích hợp cho giám sát những biến
động nhỏ về cấu trúc rừng và xây dựng những bản đồ có tỷ lệ cao, quy mô nhỏ. Theo nghiên cứu của Goward (2003), ảnh IKONOS rất thích hợp cho việc kiểm định kết quả phân loại rừng từ các vệ tinh có độ phân giải thấp hơn. Wolter (2005) đã sử dụng ảnh QuickBird để phân loại thực vật ngập nƣớc cho 3 điểm vùng hồ Great Lakes – Hoa Kỳ; Coops (2006) sử dụng ảnh QuickBird để phát hiện, giám sát rừng bị phá hại do côn trùng.
Ngoài các loại ảnh vệ tinh nêu trên đƣợc sử dụng trong theo dõi diễn biến tài nguyên rừng, thì cũng còn nhiều loại ảnh khác đƣợc sử dụng. Ví dụ, ảnh ASTER, Landsat, AVNIR2, hoặc ảnh AVIRIS với giải phổ gần liên tục trong 224 kênh, các ảnh siêu phổ này có thể lƣu trữ nhiều thông tin về thực vật và phân loại thực vật chính xác hơn các loại ảnh khác có cùng độ phân giải không gian.