Từ 1998 đến 2008, thị xã Quảng Yên không trồng rừng ngập mặn trên diện tích đất ngập mặn của thị xã. Theo tài liệu thống kê của thị xã Quảng
Yên và kết quả phỏng vấn cán bộ phòng kinh tế, lâm nghiệp, người dân địa phương, UBND thị xã Quảng Yên tiến hành trồng rừng ngập mặn ven biển từ năm 2009 đến 2013. Tổng diện tích trồng rừng phòng hộ ngập mặn ven biển là 507 ha theo dự án trồng rừng ngập mặn phòng hộ ven biển thị xã Quảng Yên giai đoạn 2009 – 2015. Với đặc điểm trồng rừng như trên và giới hạn của đề tài, tác giả xây dựng bản đồ viễn thám tại thời điểm năm 2008 để so sánh với diện tích rừng ngập mặn có rừng trồng tại thời điểm trồng và chăm sóc xong năm 2015 và thời điểm hiện tại tháng 8 năm 2018.
Sử dụng phương pháp viễn thám, tác giả đã xây dựng bản đồ hiện trạng rừng của thị xã Quảng Yên tại thời điểm năm 2008 như sau:
5.2.1.1. Tiền xử lý ảnh viễn thám.
Hiệu chỉnh bức xạ: Do nhiều nguyên nhân khác nhau như: do ảnh hưởng của bộ cảm biến hoặc có thể do ảnh hưởng của địa hình và góc chiếu của mặt trời hoặc do ảnh hưởng của khí quyển, … làm ảnh hưởng rất lớn đến chất lượng ảnh thu được. Để đảm bảo nhận được những giá trị chính xác của năng lượng bức xạ và phản xạ của vật thể trên ảnh vệ tinh, cần phải thực hiện việc hiệu chỉnh bức xạ nhằm loại trừ các nhiễu trước khi sử dụng ảnh
Hiệu chỉnh hình học ảnh: Bản chất các biến dạng hình học của ảnh được hiểu như là sự sai lệch vị trí giữa tọa độ ảnh thực tế (đo được) và tọa độ ảnh lý tưởng được tạo bởi một bộ cảm biến có thiết kế hình học chính xác và trong điều kiện thu nhận lý tưởng, nhằm loại trừ sai số giữa tọa độ ảnh thực tế và tọa độ ảnh lý tưởng cần phải tiến hành hiệu chỉnh hình học. Nguyên nhân gây ra biến dạng hình học có thể là do nội sai tức là do tính chất hình học của bộ cảm hoặc do ngoại sai gây ra bởi vị thế của vật mang và hình dáng của vật thể. Ngoài ra sự biến dạng của địa hình cũng gây nên biến dạng hình học của ảnh trong đó ảnh hưởng do sự thay đổi địa hình gây nên biến dạng tăng dần từ tâm ảnh ra các biên, các điểm trên mặt đất có độ cao thấp hoặc cao hơn độ cao chuẩn tham chiếu (trong lúc chụp ảnh) đều bị biến dạng. Chính vì vậy, hiệu chỉnh hình học cần phải được thực hiện để loại trừ sự biến dạng hình học của ảnh. Bản chất của hiệu chỉnh hình học là xây dựng mối quan hệ giữa hệ tọa độ
ảnh và hệ tọa độ quy chiếu chuẩn (có thể là hệ tọa độ mặt đất vuông góc hoặc địa lý) dựa vào các điểm không chế mặt đất, vị thế của sensor, điều kiện khí quyển, … Để hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh cần phải dựa trên bản chất của sự biến dạng để có phương pháp hiệu chỉnh cho phù hợp
Tăng cường độ phân giải: Tăng cường chất lượng ảnh có thể được định nghĩa là một thao tác làm nổi bật hình ảnh sao cho người giải đoán ảnh dễ đọc, dễ nhận biết nội dung trên ảnh hơn so với ảnh gốc. Phương pháp thường được sử dụng là biến đổi cấp độ xám, biến đổi histogram, biến đổi độ tương phản, lọc ảnh, tổ hợp màu, chuyển đổi giữa 2 hệ RGB và HIS.
Tăng cường độ tương phản của ảnh: Mục đích của bước này là nhằm tăng cường khả năng giải đoán ảnh bằng mắt thông qua việc tăng cường độ tương phản của ảnh tổng hợp màu đã tăng cường độ phân giải không gian ở trên, ảnh sau khi được tăng cường, sự khác biệt giữa các đối tượng cần được giải đoán trên ảnh không những được cải thiện mà ảnh hưởng của sự “mờ ảo" giữa các đối tượng cũng được giảm thiểu, giúp đoán đọc viên dễ nhận biết hơn các đối tượng trên ảnh, tăng độ chính xác của công tác giải đoán ảnh.
5.2.1.2. Xây dựng khóa giải đoán ảnh
Khóa giải đoán ảnh có giá trị quan trọng trong việc quyết định kết quả giải đoán ảnh vệ tinh. Đây là cơ sở để các phần mềm chuyên ngành giải đoán, so sánh mẫu khóa với các vị trí ô pixel để chạy ra bản đồ. Nếu mẫu khóa sai sẽ dẫn tới phân tích sai và cuối cùng là bản đồ giải đoán ảnh đạt độ chính xác không cao, chưa đạt yêu cầu. Các loại mẫu khóa trong viễn thám có thể ở dạng ASCII hoặc dạng ảnh. Tùy thuộc người phân tích và giải đoán ảnh mà chúng ta có những loại khóa giải đoán khác nhau. Các khóa giải đoán ảnh có thể được sử dụng nhiều lần, áp dụng cho các khu vực có điều kiện tự nhiên, điều kiện địa vật địa chất tương tự nhau. Tuy nhiên mẫu khóa được áp dụng phải đạt độ chuẩn và đặc trưng về đối tượng. Mộ khu vực có thể có nhiều mẫu để giải đoán, đó là do sự khác nhau của các đối tượng qua các mùa khác nhau
Việc điều tra thu thập mẫu hiện trường có vai trò hết sức quan trọng trong hiệu chỉnh sai số và nâng cao độ chính xác của giải đoán ảnh viễn thám. Đề tài này sẽ áp dụng phương pháp chọn mẫu phân tầng (Stratified Sampling)
để chọn mẫu giúp cho xây dựng khóa giải đoán và đánh giá độ chính xác của kết quả giải đoán.
Khóa giải đoán bao gồm các đối tượng sau:
- Khu vực đất có rừng: Khu vực đất rừng ngập mặn
- Khu vực đất trống: Bao gồm các khu vực đất không có nhiều thảm thực vật, đất trống không có thực vật, đất cát.
- Khu vực đất dân cư: Bao gồm khu vực các công trình xây dựng, các khu đô thị, khu công nghiệp.
- Khu vực đất mặt nước: Bao gồm đất mặt nước, ao hồ, sông suối. - Khu vực đất khác: Các loại đất khác ngoài những đối tượng trên
a. Xác định mẫu khóa giải đoán cho từng đối tượng
Các mẫu khóa được xác định bằng cách khoanh vùng các khu vực mẫu trên ảnh viễn thám nhằm thể hiện một cách chính xác nhất về các đặc trưng riêng của từng trạng thái. Mỗi một đối tượng được thực hiện lấy nhiều mẫu khác nhau, các mẫu được thực hiện lấy mẫu độc lập và thể hiện được độ đặc trưng cho mẫu của nó ở từng khu vực khác nhau. Việc lấy mẫu như vậy mục đích để ra được mẫu trung bình của từng đối tượng, nhằm giúp thuận lợi và chính xác trong quá trình giải đoán.
Các mẫu khóa giải đoán được xác định dựa trên cơ sở phân tích các điểm ảnh thông qua các mẫu đi thực tế để đối chứng và xác thực với hình ảnh trên mỗi cảnh ảnh. Trước tiên cần hiển thị ảnh cần phân loại sau đó vào Raster/ Classification/ Supervised/ Signature editor trong cửa sổ ảnh chính. công cụ chọn hình mẫu sẽ hiện ra như hình:
Kết quả khoanh vùng và xác định mẫu khóa phân loại được thể hiện trong bảng dưới đây:
Bảng 5.3. Mẫu khóa giải đoán ảnh năm 2018 tổ hợp màu tự nhiên
STT Hình ảnh khóa Thực tế Trạng
thái
1 Mặt
nước
3 Đất trống 4 Đất khác 5 Dân cư
b. Đánh giá mẫu khóa giải đoán
Đánh giá khóa giải đoán ảnh là công việc hết sức cần thiết để xác định mẫu khóa lựa chọn để giải đoán có thực sự chuẩn xác. Việc đánh giá mẫu
khóa là tiền đề để hướng tới quyết định giải đoánh ảnh viễn thám theo mẫu khóa đã lấy. Mẫu khóa giải đoán ảnh sau khi được phân tích và chiết tách từ ảnh gốc, cần phải được xem xét và đánh giá độ chuẩn xác của mẫu khóa ảnh. Việc phân tích đánh giá sai mẫu khóa sẽ dẫn tới giải đoán ảnh không chính xác.
Các phương pháp giải đoán cơ bản đều phải thực hiện qua việc đánh giá khóa giải đoán ảnh. Phương pháp phân loại có kiểm định là một trong những phương pháp cần phải xem xét tới yếu tố khóa ảnh. Việc lựa chọn khóa ảnh này phụ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm của người giải đoán. Những khu vực cần phải được nghiên cứu kỹ lưỡng trước khi lấy mẫu khóa. Như vậy, nếu người chuyên viên không có hiểu biết nhiều về khu vực nghiên cứu sẽ rất khó có thể lấy được bộ khóa giải đoán chuẩn xác.
Sử dụng phương pháp dùng hàm khoảng cách để đánh giá sự cách biệt thống kê về giá trị phổ của các mẫu được lựa chọn. Đề tài xây dựng mẫu khóa giải đoán dựa trên ảnh vệ tinh Landsat năm 2015 với năm bộ mẫu khóa gồm: Mặt nước, dân cư, đất trống, đất khác và rừng.
Bảng 5.4: Phân loại để đánh giá chất lƣợng
STT Cấp giá trị Chất lƣợng
1 1900 – 2000 Các mẫu lựa chọn có sự khác biệt rõ 2 1700 – 1900 Các mẫu được chọn có sự khác biệt trung bình 3 < 1700 Các mẫu được chọn có sự khác biệt kém
Thực hiện đánh giá mẫu thông qua phần mềm Erdas Image với các bước như sau: Trong hộp thoại Signature Editor chọn Evaluate\Separability, hộp thoại Signature Separability xuất hiện:
Hình 5.2: Cửa sổ Signature Separability
Trong mục Distance Measure chọn Transformed Divergence; Mục Output Form chọn Cell Array; Mục Which Listing chọn Best Average, tiếp tục chọn Ok để xuất hiện bảng kết quả đánh giá chất lượng khóa ảnh. Dựa vào các ngưỡng chất lượng trong bảng trên để đánh giá.
Kết quả thành lập được bảng thống kê về giá trị phổ của các mẫu như sau:
Hình 5.3: Bảng khác biệt các đối tƣợng mẫu khóa
Qua bảng ta thấy các giá trị phổ của các mẫu có sự các biệt rất rõ, ngưỡng cách biệt từ 1994 đến 2000. Theo bảng phân ngưỡng giá trị cách biệt thì kết quả lấy mẫu để giải đoán ảnh tại Quảng Yên là đạt tiêu chuẩn. Các mẫu có sự khác biệt càng lớn thì mẫu khóa càng chính xác, điều này có nghĩa các trạng thái được lấy mẫu đúng đặc trưng của nó, không có sự nhầm lẫn hay mẫu không chứa những vùng “mờ”.
5.2.1.3. Thực hiện giải đoán ảnh viễn thám theo mẫu khóa giải đoán
Khóa giải đoán ảnh viễn thám là cơ sở để thành lập bản đồ giải đoán ảnh. Xác định được mẫu khóa chuẩn sẽ giúp cho chúng ta nhận định và thành lập bản đồ hiện trạng chuẩn xác sau này. Phương pháp giải đoán ảnh với sự tham gia của tri thức con người thì mức độ đầy đủ, độ chính xác của kết quả phụ thuộc rất nhiều vào khả năng của người giải đoán, hiệu quả kinh tế thấp và tốn kém nhiều về các chi phí điều tra ngoại nghiệp.
Phân loại có giám định là một hình thức phân loại mà các chỉ tiêu phân loại được xác lập dựa trên các vùng mẫu. Vùng mẫu là khu vực mà trên ảnh người giải đoán biết chắc chắn thuộc vào một trong các lớp cần tìm. Dựa vào các vùng mẫu, các tham số thống kê sẽ được xác định và đó chính là các chỉ tiêu thống kê sử dụng trong quá trình phân loại sau này.
Như vậy phân loại giám định đòi hỏi quá trình chọn mẫu đặc trưng cho các đối tượng trên ảnh dựa trên các kết quả đi khảo sát thực địa hoặc từ các thông tin liên quan khác nếu không đi khảo sát, có nghĩa là phải biết trước được đặc điểm một số vùng ngoài thực tế tương ứng với một vùng trong ảnh đó là loại nào mà ta cần xác định. Kết quả giải đoán ảnh như sau:
Thực hiện thống kê diện tích theo các đối tượng tại Thị xã Quảng Yên năm 2008 ta có Bảng 5.5:
Bảng 5.5: Thống kê diện tích đất thị xã Quảng Yên năm 2008.
TT Đối tƣợng Diện tích (ha)
1 Mặt nước 13.256 2 Rừng 4.956 3 Dân cư 410 4 Đất trống 45 5 Đất khác 14.744 Tổng 33411
Như vậy, tổng diện tích rừng của thị xã Quảng Yên tại thời điểm năm 2008 là 4.956 ha.
Năm 2015, sau khi trồng và chăm sóc rừng 4 năm theo dự án trồng rừng ngập mặn phòng hộ ven biển, diện tích rừng ngập mặn của thị xã Quảng Yên có sự biến động. Sử dụng phương pháp viễn thám tác giả đã xây dựng bản đồ hiện trạng rừng tại thời điểm năm 2015 như sau:
Kết quả thống kê diện tích theo các đối tượng tại Thị xã Quảng Yên năm 2015 được tổng hợp tại Bảng 5.6.
Bảng 5.6: Thống kê diện tích đất thị xã Quảng Yên năm 2015.
TT Đối tƣợng Diện tích (ha)
1 Mặt nước 8.421 2 Rừng 5.579 3 Dân cư 682 4 Đất trống 419 5 Đất khác 18.310 Tổng 3.3411
Như vậy, năm 2015, diện tích rừng của thị xã Quảng Yên là 5579 ha, tăng so với thời điểm năm 2008 là 623 ha.
Diện tích rừng tăng chủ yếu là do UBND thị xã Quảng Yên đã tiến hành trồng rừng trên diện tích bãi bồi ngập mặn, tổng diện tích rừng ngập mặn tăng là 507 ha. Ngoài ra, một số diện tích đất bãi bồi không có rừng trước đây được khoanh nuôi, đến thời điểm 2015 đã thành rừng nên tổng diện tích rừng tăng lên.
Tháng 8/2018, diện tích rừng của UBND thị xã Quảng Yên nói chung và diện tích rừng ngập mặn nói riêng có sự thay đổi lớn. Tác giả đã sử dụng các nguồn thông tin cùng với điều tra thực địa để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng năm 2018 của thị xã Quảng Yên như sa:
Thực hiện thống kê diện tích theo các đối tượng tại Thị xã Quảng Yên năm 2018 ta có Bảng sau:
Bảng 5.7: Thống kê diện tích đất thị xã Quảng Yên năm 2018.
TT Đối tƣợng Diện tích (ha)
1 Mặt nước 8.421 2 Rừng 5.391 3 Dân cư 682 4 Đất trống 419 5 Đất khác 18.498 Tổng 3.3411
Từ số liệu ở bảng trên chúng ta thấy, diện tích rừng giảm so với năm 2015 là 188 ha. Diện tích này bị mất là do được sử dụng vào làm đường giao thông. Trong tổng số 188 ha rừng ngập mặn bị giảm thì có 155 ha diện tích rừng trồng bị mất. Diện tích bị mất thuộc phường Hà An (15 ha), xã Hoàng Tân (68 ha) và xã Liên Vị (72 ha).
Bản đồ biến động diện tích rừng được xây dựng dựa trên bản đồ hiện trạng của các năm trong quá khứ và hiện tại. Các bản đồ hiện trạng được phân tích bằng các thuật toán “change detection” trong dữ liệu raster. Chồng xếp hai lớp bản đồ hiện trạng cần xác định biến động sau đó thực hiện tính toán sẽ cho ra kết quả với bốn các khu vực: Khu vực không rừng ổn định, khu vực đất mất rừng, khu vực đất có rừng mới tăng thêm và khu vực có rừng ổn định.
Các bản đồ hiện trạng đơn thuần chỉ cho chúng ta biết về hiện trạng sử dụng đất và phân vùng tương đối của các đối tượng đó trong khu vực nghiên cứu. Thế nhưng lại không so sánh được sự thay đổi trạng thái, hiện trạng sử dụng giữa năm này và năm khác. Đó là nhược điểm của bản đồ hiện trạng rừng qua từng năm. Bản đồ biến động xây dựng nhằm cho ta thấy được sự tương đối của các khu vực có thay đổi hiện trạng sử dụng đất, đặc biệt là biến
đổi diện tích rừng, tăng lên hoặc giảm đi. Khu vực nào đang suy giảm liên tục. Từ đó có những biện pháp quy hoạch dài hạn nhằm bảo vệ diện tích rừng và phát triển rừng bền vững.
Hình 5.7: Bản đồ biến động diện tích rừng giai đoạn 1990 - 2018 Bảng 5.8: Tổng hợp biến động diện tích rừng giai đoạn 1990 - 2018
Khu vực Diện tích
Đất không rừng ổn định 23600
Đất có rừng tăng thêm 1789
Đất mất rừng 5372
Đất có rừng ổn định 2650
Qua bảng thống kê trên, chúng ta thấy rằng với diện tích 23600ha, khu vực đất không rừng ổn định giữ ở mức cao, chiếm tỷ lệ 70,64%. Diện tích đất có rừng tăng thêm do rừng phục hồi và trồng mới chỉ là 1789ha, đạt 5,35%.