3.2.1.1. Kinh tế a) Nông nghiệp
Toàn huyện có hơn 500 trang trại trồng trọt, chăn nuôi, tạo lợi thế đưa nền nông nghiệp của huyện đi lên theo hướng sản xuất lớn.
Tốc độ tăng trưởng kinh tế huyện Phú Giáo hàng năm đạt 12,44%. Cơ cấu kinh tế ngành ngành 2016 là chiếm 40% nông nghiệp-lâm nghiệp. Cụ thể, trong 9 tháng đầu năm 2016, giá trị sản xuất nông, lâm nghiệp toàn huyện đạt hơn 2.374 tỷ đồng; bằng 66,78% kế hoạch năm và tăng 7,7% so với cùng kỳ năm 2015.
Riêng giá trị thu từ nông, lâm nghiệp và thủy sản của các trang trại trồng trọt, chăn nuôi trên địa bàn huyện đạt hơn 1.330 tỷ đồng; giá trị sản phẩm và dịch vụ nông, lâm, thủy sản bán ra đạt hơn 1.325 tỷ đồng. Cơ cấu ngành nông nghiệp tiếp tục chuyển dịch theo hướng tăng dần tỷ trọng ngành chăn nuôi,
giảm dần tỷ trọng ngành trồng trọt; trong đó chăn nuôi chiếm 30,1% và trồng trọt chiếm 69,9%, tăng và giảm 0,3% so với đầu năm 2015.
Tổng diện tích gieo trồng của Phú Giáo hiện đạt hơn 40.770 ha; trong đó diện tích trồng cây hàng năm đạt 2.850,53 ha, giảm 6,45 ha so với cùng kỳ; diện tích cây lâu năm chiếm hơn 37.922 ha, tăng 1.044,76 ha, trong đó diện tích cây cao su hơn 36.249 ha, tăng 998,9 ha, diện tích cao su cho sản phẩm hơn 29.615 ha, sản lượng ước đạt hơn 39.622 tấn; diện tích cây điều hơn 641 ha, tăng 45 ha; diện tích cây tiêu hơn 352 ha, tăng 3 ha. Diện tích cây lâu năm biến động mạnh trên địa bàn xã An Thái, với tổng diện tích tăng hơn 998 ha cây cao su.
Tổng đàn chăn nuôi trên địa bàn huyện trong 9 tháng đầu năm tương đối ổn định theo hướng phát triển và tăng nhanh với 1,8 tỷ con. Trong đó, đàn heo hơn 165.000 con, tăng 40,97% so với cùng kỳ, với sản lượng thịt xuất chuồng đạt hơn 23.000 tấn; đàn bò gần 3.150 con, tăng 53,61%; đàn trâu 635 con tăng 16,98%; đàn gia cầm 1,6 tỷ con, tăng 24,28% so với cùng kỳ.
b) Công nghiệp
Giai đoạn 2010-2015, ngành công nghiệp của huyện có những bước tăng trưởng mạnh và duy trì ổn định, với tốc độ tăng trưởng bình quân hàng năm đạt 13,1%.
Tăng trưởng của ngành công nghiệp huyện đã góp phần quan trọng trong chuyển dịch cơ cấu kinh tế và cơ cấu lao động trên địa bàn, thu nhập bình quân đầu người đạt 34,5 triệu đồng/người/năm (2015). Đến nay, toàn huyện có trên 470 cơ sở sản xuất công nghiệp - tiểu thủ công nghiệp với hơn 2.830 lao động; trong đó có 5 doanh nghiệp Nhà nước, 1 doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài, còn lại là các cơ sở công nghiệp - tiểu thủ công nghiệp tư nhân. Trong năm 2016, tổng giá trị sản xuất toàn ngành công nghiệp của huyện đạt gần 2.360 tỷ đồng. Công nghiệp-xây dựng chiếm 31,9%; thương mại dịch vụ chiếm 28,1%.
3.2.1.2. Xã hội
Huyện có 31/37 trường công lập các bậc học đạt chuẩn quốc gia, chiếm tỷ kệ 83,8%. Tuyến đường giao thông ĐT 741 nối thành phố Thủ Dầu Một với thị xã Đồng Xoài tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của huyện.
Nhân dân Phú Giáo mặc dù là vùng sâu vùng xa của tỉnh Bình Dương nhưng Luôn nỗ lực, sáng tạo trong cả thời chiến cũng như thời bình góp phần quan trọng cho sự phát triển của tỉnh Bình Dương trong thời kỳ mới, thời kỳ cùng cả nước mở cửa hội nhập khu vực và thế giới.
Chƣơng 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1. Đặc điểm hiện trạng rừng tại xã huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dƣơng
Qua dữ liệu kế thừa từ dự án tổng điều tra, kiểm kê rừng cho thấy hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp của huyện Phú Giáo:
* Đất có r ng : 4.651,60 ha, bao gồm: Rừng tự nhiên và rừng trồng. - Đất rừng tự nhiên diện tích là 376,01 ha. Trong đó 100% diện tích rừng có chức năng là sản xuất.
- Diện tích đất rừng trồng là 4.275,59 ha, với các loài cây chủ yếu là Cao su, Keo, Điều…đây là diện tích rừng cung cấp gỗ cho sản xuất, công nghiệp,…và diện tích này được giao khoán cho hộ gia đình, cá nhân quản lý, chăm sóc và bảo vệ.
* Đất chưa có r ng :
Diện tích đất chưa có rừng của huyện bao gồm: Đất có rừng trồng chưa thành rừng, đất trống có cây gỗ tái sinh, đất trống không có cây gỗ tái sinh, đất có cây nông nghiệp, đất khác trong lâm nghiệp với diện tích 1.250,46 ha.
Từ các thống kê về diện tích ta có thể thấy được tiềm năng đất đai của huyện là rất phong phú. Diện tích rừng sản xuất là hướng ưu tiên của huyện cho phát triển kinh tế và kế hoạch phát triển lâm nghiệp của toàn tỉnh.
Cụ thể kết quả hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp của huyện Phú Giáo được thể hiện qua bảng 4.1 sau:
Bảng 4.1. Diện tích các loại rừng v đất lâm nghiệp phân theo mục đích sử dụng Huyện Phú Giáo - Tỉnh Bình Dƣơng
Đơn vị tính: ha Phân loại rừng Mã Tổng diện tích Diện tích trong quy hoạch Đặc dụng Phòng hộ Sản xuất Rừng ngoài đất quy hoạch L.N Cộng Vƣờn quốc gia Khu bảo tồn thiên nhiên Khu rừng nghiên cứu Khu bảo vệ cảnh quan Cộng Đầu nguồn Chắn gió, cát Chắn sóng Bảo vệ môi trƣờng (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) (14) (15) (16) TỔNG 5.902,06 5.902,06 - - - - - - - - - - 5.902,06 - I. RỪNG PHÂN THEO NGUỒN GỐC 1100 4.651,60 4.651,60 - - - - - - - - - - 4.651,60 - 1. Rừng tự nhiên 1110 376,01 376,01 - - - - - - - - - - 376,01 - 2. Rừng trồng 1120 4.275,59 4.275,59 - - - - - - - - - - 4.275,59 - II. ĐẤT CHƢA CÓ RỪNG QH CHO LN 2000 1.250,46 1.250,46 - - - - - - - - - - 1.250,46 - 1. Đất có rừng trồng chƣa th nh rừng 2010 881,79 881,79 - - - - - - - - - - 881,79 - 2. Đất trống có cây gỗ tái sinh 2020 - - - - - - - - - - - - - - 3. Đất trống không có cây gỗ tái sinh 2030 2,85 2,85 - - - - - - - - - - 2,85 -
4. Núi đá không cây 2040 - - - - - - - - - - - - - -
5. Đất có cây nông nghiệp 2050 21,36 21,36 - - - - - - - - - - 21,36 -
6. Đất khác trong lâm
nghiệp 2060 344,46 344,46 - - - - - - - - - - 344,46 -
4.2. Nghiên cứu xây dựng mô hình xác định trữ lƣợng rừng bằng tƣ liệu Sentinel-1 và Sentinel-2 tại huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dƣơng.
4.2.1. Kết quả xử lý tư liệu Sentinel-1
Quá trình xử lý tư liệu Sentinel-1 bao gồm lọc nhi u và định chuẩn dữ liệu thu được kết quả như hình:
Hình 4.4. Phân cực VH của tƣ liệu Sentinel-1 sau khi xử lý
Sau quá trình lọc nhi u và định chuẩn đề tài thu được kết quả trên cả hai phân cực VV và VH của tư liệu Sentinel-1:
- Phân cực VV có giá trị điểm ảnh từ -25,5119 db đến 28,4213 db. - Phân cực VH có giá trị điểm ảnh từ -28,509 db đến 10,9877 db.
4.2.2. Kết quả xử lý tư liệu Sentinel-2
Tư liệu Sentinel-2 gồm 12 kênh ảnh trong đó, tổ hợp các kênh 4, 3, 2 sẽ cho ảnh màu tự nhiên để thể hiện các đặc điểm của lớp phủ bề mặt. Đề tài thực hiện kết hợp các kênh này với kênh 5 tạo ra kênh ảnh NDVI. Sau khi xử lý tư liệu Sentinel-2 chỉ còn 1 kênh ảnh NDVI có giá trị từ -0,304625 đến 1, so sánh với bảng 2.1 ta thấy giá trị NDVI có biên độ rất rộng và thể hiện các trạng thái trảng cỏ, cây trồng nông nghiệp, rừng thưa (0,3 – 0,6) và rừng nhiệt đới (>0,6).
Hình 4.5. Tƣ liệu Sentinel-2 trƣớc khi xử lý
4.2.3. ng các m hình xác định trữ lượng rừng bằng tư liệu Sentinel
a) Hệ thống điểm điều tra
Hình 4.7. Hệ thống điểm điều tra tại huyện Phú Giáo - tỉnh Bình Dƣơng
b) Mối quan hệ gi a giá trị NDVI c a tư liệu Sentinel-2 với giá trị phân c c VV, VH c a tư liệu Sentinel-1
Để xây dựng được mô hình xác định trữ lượng trước hết đề tài nghiên cứu mối quan hệ giữa giá trị NDVI của tư liệu Sentinel-2 với giá trị phân cực VV, VH của tư liệu Sentinel-1, kết quả thu được như sau:
Hình 4.8. Mối quan hệ giữa NDVI với Sig_VH
Hình 4.10. Mối quan hệ giữa NDVI với tổ hợp (Sig_VH+Sig_VV)/2
Hình 4.12. Mối quan hệ giữa NDVI với tổ hợp Sig_VH-Sig_VV
Hình 4.14. Mối quan hệ giữa NDVI với tổ hợp Sig_VH/Sig_VV
Hình 4.16. Mối quan hệ giữa NDVI với tổ hợp Sig_VV-Sig_VH
Từ kết quả nghiên cứu, luận văn tổng hợp các phương trình xác định mối quan hệ giữa giữa các giá trị điểm ảnh của 2 loại tư liệu Sentinel-1 và Sentinel-2 như bảng 4.2 sau:
Bảng 4.2. Mối quan hệ giữa NDVI với phân cực và tổ hợp phân cực VH, VV
TT Phân cực/tổ hợp phân cực Phƣơng trình tƣơng quan R2
1 Sig_VH y = -1,5302x - 12,942 0,0057 2 Sig_VV y = 6,7398x - 11,782 0,08 3 (Sig_VH+Sig_VV)/2 y = 2,6048x - 12,362 0,0201 4 Sig_VH+Sig_VV y = 5,2095x - 24,724 0,0201 5 Sig_VH-Sig_VV y = -8,27x - 1,1609 0,1119 6 Sig_VH* Sig_VV y = -87,302x + 160,23 0,0415 7 Sig_VH/Sig_VV y = 1,1047x + 1,155 0,0684 8 Sig_VV/Sig_VH y = -0,5463x + 0,8867 0,1153 9 Sig_VV-Sig_VH y = 4,8723ln(x) + 8,6368 0,1086
Qua bảng 4.2 ta thấy mối tương quan của giá trị NDVI với tổ hợp phân cực Sig_VH/Sig_VV là cao nhất với R2=0,1153 (R=0,34), mối tương quan thấp nhất là với phân cực VH với R2=0,0057 (R=0,08).
c) Mối quan hệ gi a giá trị NDVI; phân c c và tổ h p phân c c VH, VV với tr lư ng r ng (MGO)
Hình 4.17. Mối quan hệ giữa NDVI với MGO
Hình 4.19. Mối quan hệ giữa phân cực VV với MGO
Hình 4.21. Mối quan hệ giữa tổ hợp Sig_VH-Sig_VV với MGO
Hình 4.23. Mối quan hệ giữa tổ hợp Sig_VH/Sig_VV với MGO
Hình 4.25. Mối quan hệ giữa tổ hợp (Sig_VV+Sig_VH)/2 với MGO
Từ kết quả nghiên cứu, luận văn tổng hợp mối quan hệ giữa giá trị NDVI; phân cực và tổ hợp phân cực VH, VV với trữ lượng rừng, kết quả thể hiện qua bảng 4.3:
Bảng 4.3. Mối quan hệ giữa giá trị điểm ảnh với trữ lƣợng rừng
TT Giá trị điểm ảnh Phƣơng trình tƣơng quan R2
1 NDVI y = 0,0027ln(x) + 0,6153 0,0004 2 Sig_VH y = 0,137ln(x) - 14,472 0,0023 3 Sig_VV y = -3,45ln(x) + 6,3111 0,3341 4 (Sig_VH+Sig_VV)/2 y = -0,94ln(x) - 6,8141 0,131 5 Sig_VH+Sig_VV y = -3,767ln(x) - 6,4154 0,1583 6 Sig_VH-Sig_VV y = 3,1328ln(x) - 19,038 0,2885 7 Sig_VH*Sig_VV y = 26,607ln(x) - 5,2658 0,1925 8 Sig_VH/Sig_VV y = -0,572ln(x) + 4,2609 0,4305 9 Sig_VV/Sig_VH y = 0,1529ln(x) - 0,0922 0,4507 10 Sig_VV-Sig_VH y = -2,155ln(x) + 15,316 0,3793
Từ bảng 4.3 ta thấy tổ hợp Sig_VV/Sig_VH có tương quan gần nhất với trữ lượng rừng với R2=0,4507, phân cực Sig_VH có tương quan thấp nhất với R2=0,0004.
Với 3 giá trị đơn lẻ: NDVI có R2=0,0004, phân cực VH có R2=0,0023, phân cực VV có R2=0,3341, ta thấy mối tương quan đều thấp hơn hay không chặt chẽ so với tổ hợp các giá trị điểm ảnh.
Kết hợp với kết quả phân tích mối quan hệ giữa NDVI với phân cực và tổ hợp phân cực VH, VV tại mục (c) luận văn lựa chọn kết hợp giá trị NDVI với tổ hợp phân cực Sig_VV/Sig_VH xây dựng mô hình xác định trữ lượng rừng bằng tư liệu Sentinel-1 và Sentinel-2.
d) M hình xác định tr lư ng r ng b ng tư liệu Sentinel-1 và Sentinel-2
Hình 4.27. Mối quan hệ giữa tổ hợp NDVI+(Sig_VV/Sig_VH) với MGO
Hình 4.29. Mối quan hệ giữa tổ hợp NDVI*(Sig_VV/Sig_VH) với MGO
Bảng 4.4: Mối quan hệ giữa tổ hợp giá trị điểm ảnh với trữ lƣợng rừng TT Tổ hợp giá trị điểm ảnh Phƣơng trình tƣơng quan R2
1 NDVI+(Sig_VV/Sig_VH) y = 0,1556ln(x) + 0,5231 0,4842 2 NDVI-(Sig_VV/Sig_VH) y = -0,15ln(x) + 0,7074 0,2404 3 NDVI*(Sig_VV/Sig_VH) y = 0,1003ln(x) - 0,078 0,5104 4 NDVI/(Sig_VV/Sig_VH) y = -0,366ln(x) + 2,7092 0,2773 Bản chất tư liệu Sentinel-1 thu thập là dữ liệu radar, Sentinel-2 là dữ liệu ảnh quang học. Với kết quả nghiên cứu ở trên cho thấy giá trị tán xạ radar và quang phổ đều có mối liên hệ với trữ lượng gỗ điều tra mặt đất, tuy nhiên, giá trị tán xạ radar cho mối quan hệ chặt chẽ hơn. Điều này là do bản chất tia radar hầu như không chịu ảnh hưởng của yếu tố thời tiết, nó có thể xuyên mây cũng như tán rừng nhưng lại bị ảnh hưởng bởi độ nhám của bề mặt mà tia radar chạm” phải, bề mặt càng nhám thì tán xạ càng mạnh, ngược lại bề mặt càng nhẵn thì tán xạ càng yếu. Mặc dù ảnh quang học chịu sự ảnh hưởng của yếu tố thời tiết mạnh xong khả năng phân biệt rừng và không phải rừng dựa vào giá trị quang phổ là rất cao. Vì vậy, sự phối hợp tư liệu Sentinel-1 và tư liệu Sentinel-2 sẽ bù đắp được những yếu điểm của nhau và phát huy được thế mạnh của từng loại ảnh trong xác định trữ lượng rừng. Trên cơ sở đó, luận văn đã tiến hành xây dựng mô hình đánh giá trữ lượng rừng dựa trên sự kết hợp 2 loại tư liệu.
Từ bảng 4.4 ta thấy trữ lượng gỗ điều tra mặt đất có mối tương quan chặt chẽ nhất với giá trị điểm ảnh được kết hợp theo tổ hợp NDVI*(Sig_VV/Sig_VH), phương trình tương quan: y = 0,1003ln(x) - 0,078 (R2= 0,5104); mối tương quan thiếu chặt chẽ nhất là khi kết hợp tổ hợp NDVI-(Sig_VV/Sig_VH), phương trình tương quan: y = -0,15ln(x) + 0,7074 (R2=0,2404).
Từ kết quả phân tích trên luận văn xây dựng mô hình xác định trữ lượng rừng bằng tư liệu Sentinel-1 và Sentinel-2 cho huyện Phú Giáo – tỉnh Bình Dương:
Mgo=EXP(((NDVI*(Sig_VV/Sig_VH))+0,078)/0.1003) (R2=0.5104)
Để đảm bảo tính khách quan, luận văn tiến hành kiểm tra mô hình bằng chỉ số RMSE.
4.2.4. Đánh giá độ chính xác c a các m hình bằng chỉ số RMSE
Để đánh giá độ chính xác của các mô hình, luận văn đã tiến hành lấy 39 OTC và mẫu khóa ảnh trữ lượng bằng phương pháp đo nhanh (bitterlich) ở những vị trí, trạng thái rừng khác nhau để đối chiếu với kết quả tính toán từ các mô hình bằng tiêu chí RMSE (Sai số trung phương) – Root Mean Square Error (Dựa vào các điểm khác để đánh giá). Mô hình có chỉ số RMSE càng nhỏ thì độ chính xác càng cao và sẽ sử dụng để thành lập bản đồ trữ lượng gỗ cho khu vực nghiên cứu. Kết quả đánh giá như sau:
Bảng 4.5. Kết quả đánh giá độ chính xác của các mô hình
TT Mgo thực tế
(m3/ha) Mgo lý thuyết (m3
) RMSE (m3) Sai số (%) 1 17,63 32,80 230,20 86,06 2 18,49 30,10 134,88 62,81 3 20,51 34,33 190,87 67,36 4 28,55 38,17 92,58 33,70 5 32,03 21,18 117,64 33,86 6 36,28 39,92 13,28 10,04 7 36,59 36,13 0,21 1,26 8 36,73 33,01 13,86 10,14 9 50,89 50,55 0,11 0,66 10 54,82 69,48 214,93 26,74 11 55,47 48,52 48,28 12,53 12 57,06 51,55 30,37 9,66 13 58,54 59,79 1,56 2,14 14 63,13 59,48 13,32 5,78 15 64,34 63,89 0,20 0,69 16 64,45 67,29 8,06 4,41 17
TT Mgo thực tế
(m3/ha) Mgo lý thuyết (m3
) RMSE (m3) Sai số (%) 18 65,60 69,24 13,22 5,54 19 67,65 69,75 4,42 3,11 20 68,55 33,68 1.216,22 50,87 21 68,89 59,12 95,37 14,18 22 75,64 71,41 17,93 5,60 23 79,27 71,28 63,91 10,09 24 79,96 78,67 1,66 1,61 25 84,26 77,77 42,11 7,70 26 86,40 80,16 38,92 7,22 27 87,27 60,59 711,88 30,57 28 89,27 80,49 77,17 9,84 29 91,78 90,61 1,37 1,27 30 92,84 90,12 7,39 2,93 31 94,52 85,71 77,67 9,32 32 105,40 101,08 18,65 4,10 33 112,21 111,32 0,79 0,79 34 140,94 160,90 398,59 14,17 35 147,30 158,46 124,55 7,58 36 155,81 82,96 5.307,22 46,76