2.4.1. Phương pháp luận
Lựa chọn ảnh vệ tinh để ứng dụng cho phân loại trạng thái rừng cho khu vực nghiên cứu
Ảnh vệ tinh dễ tiếp cận hiện nay thƣờng là những tƣ liệu ảnh đƣợc cung cấp miễn phí bởi các trung tâm nghiên cứu và dịch vụ không gian. Phổ biến nhất là các ảnh Landsat, ảnh Sentinel, ảnh Google Earth. Đây là những ảnh vệ tinh có thể tải về miễn phí, thƣờng xuyên đƣợc đổi mới và có độ phân giải không gian trong phạm vi từ phân giải cao tới độ phân giải trung bình. Vì vậy, trong đề tài này sẽ lựa chọn một trong số những ảnh vệ tinh trên để phân loại rừng cho khu vực nghiên cứu.
Phƣơng pháp tiếp cận trong lựa chọn ảnh vệ tinh cho phân loại trạng thái rừng
Các ảnh vệ tinh khác nhau về nhiều đặc điểm, chẳng hạn độ phân giải không gian, độ phân giải phổ, độ phân giải thời gian hay chu kỳ bay chụp, tính dễ tiếp cận, giá cả của tƣ liệu ảnh v.v... Tùy theo đặc điểm của ảnh mà chúng có thể thích hợp nhiều, ít hoặc không thích hợp cho mục đích phân loại rừng. Vì vậy, phƣơng pháp nghiên cứu đƣợc áp dụng để lựa chọn ảnh vệ tinh cho phân loại rừng thƣờng đƣợc áp dụng là phƣơng pháp đa tiêu chí (hoặc đa tiêu chuẩn). Những tiêu chí đƣợc sử dụng để lựa chọn ảnh vệ tinh cho phân loại trạng thái rừng là những tiêu chí có giá trị thay đổi theo trạng thái rừng, có độ phân giải càng cao càng tốt và các giá trị phổ có phạm vi biến động lớn để phản ảnh đƣợc đặc điểm cấu trúc của đối tƣợng trên mặt đất.
Phƣơng pháp tiếp cận trong xây dựng chỉ số phản xạ phổ để phân loại trạng thái rừng
Các chỉ số phản xạ phổ dùng để phân loại trạng thái rừng cần phải biến đổi rõ khi chuyển từ trạng thái rừng này sang trạng thái rừng khác hoặc từ nhóm
trạng thái rừng này sang nhóm trạng thái rừng khác. Các chỉ số phản xạ phổ dùng để phân loại trạng thái rừng có thể là chỉ số đơn lẻ của một kênh phổ hoặc chỉ số tổng hợp của nhiều kênh phổ. Vì vậy, phƣơng pháp nghiên cứu xác định chỉ số phản xạ phổ dùng cho phân loại trạng thái rừng sẽ là phƣơng pháp phân tích thống kê thực nghiệm. Theo đó cần phân tích liên hệ giữa các chỉ số đơn lẻ hoặc tổng hợp của các kênh phổ với đặc điểm định tính hoặc định lƣợng của các trạng thái rừng. Với các ảnh vệ tinh độ phân giải cao thì các chỉ số tổng hợp của các kênh phổ có thể gồm cả những chỉ tiêu phản ảnh đặc điểm cấu trúc của đối tƣợng trên ảnh vệ tinh. Những chỉ số phản xạ phổ có liên hệ chặt với biến đổi của đặc điểm các trạng thái rừng sẽ có hiệu lực trong phân loại trạng thái rừng và đƣợc lựa chọn để làm chỉ số phân loại rừng trên ảnh.
Cách tiếp cận trong đánh giá độ chính xác của phân loại trạng thái rừng trên ảnh
Độ chính xác của phân loại các trạng thái rừng trên ảnh đƣợc thể hiện qua hai cấp độ: mức độ chi tiết trong phân loại các trạng thái rừng, và tỷ lệ phần trăm phân loại đúng hay hiệu lực phân loại. Theo mức chi tiết trong phân loại thì độ chính xác đƣợc đánh giá theo số trạng thái rừng có thể đƣợc phân loại bằng chỉ số phản xạ phổ, theo tỷ lệ phần trăm phân loại đúng thì độ chính xác đƣợc đánh giá theo chỉ số KAPPA một trong những chỉ số thƣờng đƣợc sử dụng để đánh giá độ chính xác của phân loại các trạng thái rừng hoặc phân loại đối tƣợng nói chung từ ảnh.
2.4.2. Phương pháp thu thập và xử lý thông tin trong nghiên cứu
2.4.2.1. Phương pháp kế thừa tư liệu
Đề tài sử dụng ba nguồn ảnh đƣợc tải về miễn phí có độ phân giải không gian từ trung bình đến cao là ảnh Landsat8, ảnh Google Earth và ảnh Sentinel2 để phân tích khả năng sử dụng ảnh dễ tiếp cận cho phân loại rừng.
2.4.2.2. Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm
(1). Điều tra ngoại nghiệp Lựa chọn điểm điều tra.
Nhóm nghiên cứu đã đi theo nhiều tuyến: đầu tiên là những tuyến gần đƣờng sau đó là đi những tuyến theo dông trong khu vực nghiên cứu. Khi có sự chuyển đổi về loài cây tầng trên nhóm nghiên cứu sẽ lựa chọn vị trí điển hình để điều tra. Đây là vị trí trung tâm của diện tích tƣơng đối đồng đều về phân bố của cây tầng trên với bề rộng ít nhất là 40 m.
Đề tài đã điều tra xác định trạng thái rừng bằng đo chiều cao bình quân của cây rừng và đo tổng tiết diện ngang ở 149 điểm điều tra, trong đó có 29 điểm trên đất trống, 15 điểm dƣới rừng trồng bạch đàn, và 48 dƣới rừng keo hỗn giao với cây bản địa, 57 điểm ở rừng thông trồng hỗn giao với cây bản địa. Phƣơng pháp điều tra ở mỗi điểm nhƣ sau.
Điều tra loài ƣu thế.
Loài cây ƣu thế là loài có tỷ lệ nhiều nhất và theo ƣớc lƣợng thì chiếm tới trên 30% tổng diện tích tán cây tầng trên. Ở khu thực nghiệm của Trƣờng Đại học Lâm nghiệp với phƣơng pháp trồng rừng bổ sung để chuyển hóa dần nên những cây tầng trên hiện nay thƣờng là những loài cây trồng ban đầu, đôi khi những cây trồng ở giai đoạn thứ hai. Phần lớn trong khu vực là rừng trồng hỗn giao, chỉ còn rất ít diện tích là rừng trồng thuần loại và thƣờng trong những dải hoặc mảnh khá hẹp.
Điều tra tổng tiết diện ngang cây rừng ở những điểm điều tra.
Tổng tiết diện ngang cây rừng đƣợc xác định bằng thƣớc bitteclich. Tại mỗi điểm điều tra, thƣớc bitterlich đƣợc quay ở 5 điểm, một điểm ở trung tâm và 4 điểm còn lại ở cách điểm trung tâm 5 mét về các hƣớng đông, tây, nam, bắc. Số liệu về tổng tiết diện ngang cây rừng ở mỗi điểm điều tra đƣợc tính bằng trung bình cộng của 5 điểm quay bittelich.
Điều tra chiều cao cây rừng
Chiều cao cây rừng tại mỗi điểm điều tra đƣợc xác định bằng thƣớc đo cao blume-leiss.
Xác định trữ lƣợng tại rừng trung bình tại mỗi điểm điều tra
Trữ lƣợng rừng tại mỗi điểm điều tra đƣợc xác định bằng công thức sau M = 2*G*H*0.5
Trong đó: M là trữ lƣợng rừng tại mỗi điểm điều tra tính bằng m3
/ha
2 là hệ số tính tổng tiết diện ngang với thƣớc bitteclich có cửa sổ rộng 1.44 cm và chiều dài thƣớc là 50cm,
0.5 là hệ số quy đổi thể tích hình trụ ra thể thích thân cây với rừng trồng. Xác định tọa độ của các điểm điều tra
Tọa độ của mỗi điểm điều tra đƣợc xác định bằng GPS có độ chính xác tới 3 mét theo hệ tọa độ VN2000 kinh tuyến trục 105 múi chiếu 3 độ.
(2). Xử lý nội nghiệp
- Điều tra giá trị phổ trên ảnh ở mỗi điểm điều tra
Giá trị phổ trên ảnh tại các điểm điều tra đƣợc xác định theo các bƣớc sau. Bƣớc 1: chuyển vị trí các điểm điều tra lên bản đồ cùng hệ tọa độ ảnh vệ tinh (hệ VN2000, kinh tuyến gốc 105, múi chiếu 3 độ).
Bƣớc 2: đo đếm giá trị của từng kênh phổ của từng pixel trong cửa sổ có kích thƣớc 60m*60m mà trung tâm là tọa độ điểm điều tra.
Bƣớc 3: tính trung bình các giá trị của từng kênh phổ cho từng điểm điều tra. -Xác định đặc điểm biến động của giá trị các kênh phổ của ảnh vệ tinh Đề tài sử dụng giá trị trung bình các kênh phổ của từng pixel để tính sai tiêu chuẩn và hệ số biến động giá trị các kênh phổ (V%) của chúng trong từng cửa sổ 60m*60m của điểm điều tra theo công thức sau.
V%=(STD*100)/Xtb
Xtb = )
Trong đó: xi là giá trị trung bình của 3 kênh phổ thuộc pixel thứ i trong cửa sổ 60m*60m của điểm điều tra.
-Xác định các tiêu chí để lựa chọn ảnh vệ tinh dễ tiếp cận
Các tiêu chí để lựa chọn ảnh vệ tinh dễ tiếp cận cho mục đích phân loại rừng đƣợc xác định trên cơ sở phân tích liên hệ của chúng với đặc điểm số lƣợng và chất lƣợng rừng, ngoài ra cũng căn cứ vào độ phân giải phổ, và tính dễ tiếp cận của tƣ liệu ảnh. Tập hợp các tiêu chí dùng để lựa chọn ảnh vệ tinh cho mục đích phân loại rừng đƣợc gọi là bộ tiêu chí lựa chọn ảnh.
Nhóm nghiên cứu đã liệt kê giá trị từng tiêu chí cho từng tƣ liệu ảnh đƣợc lựa chọn, trên cơ sở đó xếp hạng. Với tiêu chí càng lớn càng tốt thì tƣ liệu ảnh nào có trị số lớn nhất sẽ đƣợc xếp hạng 3 và tiêu chí nào có trị số nhỏ nhất sẽ đƣợc xếp hạng 1. Ngƣợc lại, với tiêu chí càng nhỏ càng tốt thì tƣ liệu ảnh nào có trị số nhỏ nhất sẽ đƣợc xếp hạng 3 và tƣ liệu ảnh nào có trị số lớn nhất sẽ đƣợc xếp hạng 1, sau đó tính tổng hạng cho từng tƣ liệu ảnh.
Đề tài cũng xác định chỉ số hiệu quả fij cho từng tiêu chí với từng tƣ liệu ảnh theo công thức sau.
Với các tiêu chí càng tăng càng tốt thì chỉ số fij tính nhƣ sau: fij = xij/xmax,
Với các tiêu chí càng giảm càng tốt thì chỉ số fij đƣợc tính theo công thức sau Fij = 1-xij/xmax
Trong đó: fij là chỉ số hiệu quả của tƣ liệu ảnh thứ i theo tiêu chí thứ j Xij là giá trị của tiêu chí thứ j của tƣ liệu ảnh thứ i
Xmax là trị của tiêu chí thứ j của tƣ liệu ảnh có tiêu chí thứ j là lớn nhất. Tổng hạng (Fi) của tƣ liệu ảnh thứ i là tổng hạng về hiệu quả của tƣ liệu ảnh thứ i cho mục tiêu phân loại rừng.
Tƣ liệu ảnh nào có giá trị Fi lớn nhất là tƣ liệu ảnh phù hợp nhất và đƣợc lựa chọn để sử dụng cho mục đích phân loại rừng.
- Xác định chỉ số phản xạ phổ sử dụng cho phân loại rừng trên ảnh vệ tinh Chỉ số phản xạ phổ để phân loại rừng trên ảnh là chỉ số phản xạ phổ có liên hệ chặt chẽ nhất với đặc điểm của các trạng thái rừng. Chỉ số phản xạ phổ dùng để phân loại rừng trên ảnh gồm cả những chỉ số đơn lẻ và chỉ số tổng hợp các kênh phổ, cả những chỉ tiêu định tính cả những chỉ tiêu định lƣợng. Những chỉ số đƣợc xác định chủ yếu gồm sai tiêu chuẩn và giá trị trung bình các kênh màu lục, màu đỏ và màu xanh da trời, cấp độ sáng trung bình (Cxam), hệ số biến động của độ sáng (V%), chỉ số thực vật (NDVI), chỉ số ẩm (K).
Trong đó: Cấp độ sáng là trung bình của giá trị các kênh phổ, hệ số biến động của độ sáng (V%) là hệ số biến động của trung bình các kênh phổ của các pixel, chỉ số thực vật (NDVI) đƣợc tính bằng thƣơng số giữa hiệu kênh lục trừ kênh đỏ với tổng kênh lục và kênh đỏ, chỉ số ẩm (K) đƣợc tính bằng thƣơng số giữa hiệu kênh đỏ trừ kênh xanh da trời với tổng kênh đỏ và kênh xanh da trời.
Để xác định đƣợc chỉ số phản xạ phổ và khóa phân loại rừng từ ảnh đề tài đã xác định đặc điểm phổ ở 91 điểm điều tra. 58 điểm điều tra còn lại đƣợc sử dụng để đánh giá hiệu lực của khóa phân loại và độ chính xác của phân loại rừng từ ảnh.
Đề tài thống kê các chỉ tiêu phản xạ phổ ở từng điểm điều tra, rồi phân tích liên hệ của đặc điểm rừng với các chỉ tiêu phản xạ phổ. Chỉ tiêu phản xạ phổ nào có liên hệ chặt chẽ nhất với đặc điểm rừng sẽ đƣợc sử dụng để phân loại rừng. Phƣơng pháp xác định đặc điểm phản xạ phổ của trạng thái rừng của các điểm điều tra đƣợc thực hiện qua những bƣớc sau.
Bƣớc 1 – khoanh vi các diện tích tƣơng đối đồng nhất về trạng thái thực vật trên ảnh bằng phần mềm eCognition.
Hình 2.1: Lớp khoanh vi các trạng thái rừng từảnh vệ tinh Google Earth ở Núi Luốt
Bƣớc 2 – Xác định giá trị trung bình các kênh phổ và sai tiêu chuẩn của chúng ở mỗi diện tích đƣợc khoanh vi bằng phần chức năng của phần mềm eCognition. Mỗi khoanh vi sẽ có giá trị các kênh phổ và sai tiêu chuẩn của chúng khác nhau phụ thuộc vào đặc điểm của trạng thái thực vật trong khoanh vi đó.
Bƣớc 3 – Chuyển lớp khoanh vi các diện tích trên ảnh bằng eCognition sang phần mềm MAPINFO
Bƣớc 4 – Chuyển hệ thống điểm điều tra với tọa độ VN2000 lên bản đồ MAPINFO
Bƣớc 5 – Mở lớp khoanh vi các diện tích trên ảnh và lớp các điểm điều tra chồng xếp lên nhau và cập nhật giá trị các kênh phổ của lớp khoanh vi lên hệ thống điểm điều tra. Điểm điều tra nằm trên khoanh vi nào sẽ đƣợc cập nhật giá trị các kênh phổ từ khoanh vi đó.
Hình 2.2: Lớp khoanh vi các trạng thái rừng và hệ thống điểm điều tra trên MAPINFO
Để xây dựng chỉ số phản xạ phổ phân cho loại rừng đề tài sử dụng phƣơng pháp thống kê và phƣơng pháp biểu đồ. Kết quả phân tích liên hệ của các chỉ số phản xạ phổ với đặc điểm rừng sẽ đƣợc lựa chọn làm chỉ số phản xạ phổ thích hợp nhất cho phân loại rừng. Từ đặc điểm quan hệ của các chỉ số phản xạ phổ đã lựa chọn với đặc điểm trạng thái rừng đề tài sẽ xây dựng khóa phân loại trạng thái rừng. Sử dụng khóa phân loại này đề tài sẽ xác định đƣợc tên trạng thái rừng cho từng khoanh vi trên ảnh.
- Đánh giá tính chính xác của phân loại trạng thái rừng từ ảnh vệ tinh Đề tài sử dụng số liệu ở 58 điểm điều tra không tham gia vào quá trình lập khóa phân loại để kiểm tra tính chính xác của phân loại rừng từ ảnh. Đối chiếu trạng thái rừng thực tế ở các điểm điều tra với trạng thái rừng xác định đƣợc bằng khóa phân loại cho các khoanh vi chứa điểm điều tra đề tài xác định đƣợc mức chính xác của việc phân loại rừng từ ảnh. Ngoài những chỉ số thống kê trên, đề tài còn sử dụng chỉ số Kappa - một trong những chỉ số đánh giá độ chính xác của phân loại rừng từ ảnh.
Chƣơng 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. Rừng thực nghiệm Trƣờng Đại học Lâm nghiệp
Rừng thực nghiệm Trƣờng Đại học Lâm nghiệp phân bố tại khu vực Núi luốt, có tổng diện tích là trên 70 ha. Trƣớc khi Nhà trƣờng chuyển về năm 1985, Nơi đây là diện tích trồng sắn và chăn thả gia súc của ngƣời dân địa phƣơng. Từ năm 1986 rừng bắt đầu đƣợc phục hồi bằng phƣơng pháp trồng rừng. Giai đoạn đầu chủ yếu là rừng trồng thuần loại keo, thông và bạch đàn. Khoảng 5 năm sau rừng đã khép tán, dinh dƣỡng và độ ẩm đất đƣợc phục hồi, Nhà trƣờng bắt đầu trồng bổ sung những cây bản địa. Đến năm 1993 đã trồng đƣợc gần 300 loài bản địa bổ sung dƣới tán rừng trồng. Đến nay nhìn từ phía trên còn thấy sự khác biệt đôi chút giữa các loại rừng trồng, nhƣng nhìn ngang dƣới mặt đất thì hầu hết mọi nơi đều có quang cảnh của rừng hỗn giao cây bản địa. Hình ảnh khu rừng thực nghiệm nhìn từ trên và phân bố các điểm điều tra của đề tài này nhƣ sau.
Hình 3.1: Phân bốcác điểm điều tra tại khu rừng thực nghiệm Trƣờng Đại học Lâm nghiệp
Danh sách và đặc điểm các trạng thái rừng ở các điểm điều tra sử dụng để xác định khóa phân loại rừng cho khu thực nghiệm Trƣờng Đại học Lâm nghiệp đƣợc ghi ở bảng sau.
Bảng 3.1: Tọa độvà đặc điểm rừng của các điểm điều tra
ở khu thực nghiệm Trƣờng Đại học Lâm nghiệp
TT KD VD Trạng thái Loài ƣu thế Trữ lƣợng rừng
(m3/ha) 1 559618 2313396 Rừng trồng gỗ núi đất ReHG 107 2 558821 2313030 Rừng trồng gỗ núi đất Bdan 126 3 558855 2313099 Rừng trồng gỗ núi đất BdanHG 67 4 559120 2313456 Rừng trồng gỗ núi đất ThongHG 120 5 559208 2313447 Rừng trồng gỗ núi đất ThongHG 200 6 559222 2313566 Rừng trồng gỗ núi đất KeoHG 97 7 559640 2313308 Rừng trồng gỗ núi đất Keo 134