No. System: index
Tỷ lệ che phủ của mây Mã hiệu Loại ảnh 1 20151221T034516_20151221T085448_T48QWG 54.5 48QWG S2A_OPER_PRD_MSIL1C 2 20160209T034234_20160209T090731_T48QWG 0 48QWG S2A_OPER_PRD_MSIL1C 3 20160509T034155_20160509T084558_T48QWG 27.94 48QWG S2A_OPER_PRD_MSIL1C
Để tiết kiệm thời gian tải toàn ảnh, tác giả đã tính tốn chỉ số NBR cho mỗi ảnh bằng GEE để thực hiện các bƣớc tiếp theo.
4. Tải ảnh các bản đồ NBR từ GEE kèm theo Metadata của ảnh gốc
(để có thơng tin về ngày tháng chụp, độ che phủ của mây, …)
Sử dụng các code lập trình trên GEE, cho phép tải các ảnh mong muốn về
máy tính thơng qua Google Drive cá nhân đã đƣợc đăng nhập, đƣợc minh họa bởi Hình 4.1. Trong đó, file “ImageProperties chính là file dạng CSV lƣu lại tồn bộ thơng tin về các ảnh vệ tinh đƣợc download (còn gọi file Metadata). Các thông tin về ảnh vệ tinh đƣợc download trong đề tài này đã đƣợc trình bay trong bƣớc 3 trên đây.
Hình 4.2. Minh họa một số ảnh vệ tinh Landsat 8 đƣợc download bằng GEE
5. Nhận dạng và loại bỏ vùng có mây theo phƣơng pháp tổ hợp màu
gần giống màu thật (trên Google Earth Engine) và số hóa
Khu vực có mây đƣợc xác định bằng 2 phƣơng pháp: Sử dụng tổ hợp màu trên phần mềm chuyên dụng nhƣ ArcGIS, Erdas Imagine, QGIS … hoặc tổ hợp
màu trên GEE (Hình 4.3):
a b c
Hình 4.3. Mây dày (a), mây mỏng (b), bóng mây (c) trên GEE
Khu vực có mây sẽ làm cho tính tốn các chỉ số sai lệch lớn. Vì vậy, cần
thiết loại bỏ vùng có mây trƣớc khi phân tích các nội dung tiếp theo. Việc khoanh vùng có mây để loại bỏ có thể đƣợc thực hiện bởi cán bộ kỹ thuật số hóa
trực tiếp trên phần mềm chuyên dụng nhƣ ArcGIS, Erdas Imagine, QGIS, … Tuy nhiên, việc này cũng có thể đƣợc thực hiện thông qua khoanh vẽ tự động dựa vào chỉ số NDVI. Với vùng có mây, NDVI thƣờng có giá trị âm hoặc xấp xỉ bằng không. Kết quả khoanh lựa chọn vùng khơng có mây trong khu vực nghiên cứu đƣợc thể hiện trong Hình 4.4.
Hình 4.4. Lựa chọn vùng khơng có mây (đƣợc tơ màu) trong khu vực nghiên cứu
6. Thu thập, iểm tra, hiệu chỉnh bản đồ iểm ê rừng và các bản đồ,
thông tin liên quan và thu thập số liệu và thông tin về các hu rừng bị mất,
suy thoái
Nội dung này đƣợc thực hiện thơng qua kế thừa tồn bộ bản đồ kiểm kê rừng và các bản đồ liên quan của Dự án tổng điều tra, kiểm kê rừng tỉnh Thanh Hóa năm 2015. Sau đó, tiến hành rà sốt lại tính nhất qn của số liệu và chiết
xuất vùng quan tâm, trong đó chỉ tập trung vào khu vực có rừng từ bản đồ kiểm
kê.
Các số liệu và thông tin về những khu rừng bị mất, suy thoái trong quá khứ đƣợc kế thừa từ các tài liệu đã có, chƣơng trình kiểm kê rừng, phỏng vấn ngƣời dân và cán bộ liên quan đƣợc tổng hợp vào các file riêng để phục vụ các nội dung tiếp theo.
7. Xây dựng cơ sở dữ liệu phân tích phát hiện hu rừng bị thay đổi
cho việc thực hiện các nội dung tiếp theo.
8. Tính chỉ số C cho từng giai đoạn cần phân tích
Việc tính tốn chỉ số C sẽ đƣợc thực hiện d dàng nhờ cơng cụ phân tích Raster trong ArcGIS (Map Algebra) hoặc các phần mềm chuyên dụng khác.
9. Xác định ngưỡng mất rừng, suy thoái rừng:
Bằng phƣơng pháp “Thử và sai , tác giả đã xác định ngƣỡng thích hợp nhất cho việc phát hiện mất rừng, suy thoái rừng trong khu vực nghiên cứu nhƣ
sau: C = 0 – 0.4 mất rừng; C = 0.4 – 0.7 suy thối rừng. Ngồi ra, khi C nhận các giá trị khác thì xem nhƣ rừng khơng thay đổi.
10. Thành lập bản đồ mất rừng, suy thoái rừng tiềm năng
Sau khi xác định đƣợc ngƣỡng mất rừng, suy thoái rừng, tiến hành phân loại bản đồ C thành bản đồ mất rừng, suy thoái rừng tiềm năng để kiểm tra và thực hiện các bƣớc tiếp theo. Kết quả đƣợc minh họa ở Hình 4.5:
Hình 4.5. Kết quả xác định mất rừng, suy thoái rừng từ phân loại bản đồ chỉ số C
Bản đồ mất rừng suy thoái rừng đƣợc tạo ra sẽ có nhiều sai số do ảnh hƣởng của nhiều yếu tố khác nhau. Để giảm thiểu các sai số này cần xác định đơn vị diện tích nhỏ nhất cần giám sát và phát hiện (thông thƣờng phải trên 0.1
ha), loại bỏ các đối tƣợng không phải rừng (dựa vào bản đồ kiểm kê rừng hoặc các thông tin bổ trợ khác).
11. Kiểm chứng nhanh vùng mất rừng, suy thoái rừng
Nội dung này đƣợc thực hiện rất hiệu quả bằng phƣơng pháp so ảnh trên Google Earth Engine (Hình 4.6) và dựa vào các số liệu điều tra thực địa, kết quả
phỏng vấn ngƣời dân. Sau đó, tiến hành loại bỏ các polygon nhi u, do ảnh hƣởng của mây, bóng mây, bóng núi. Trong đó, chỉ tập trung vào những khu vực có rừng.
Hình 4.6. Giao diện kiểm tra nhanh khu vực mất rừng, suy thoái rừng bằng GEE
12. Kiểm tra, đánh giá độ chính xác của bản đồ mất rừng, suy thoái rừng
Nội dung này đƣợc thực hiện dựa vào số liệu điều tra thực tế tại những khu vực có rừng trƣớc khi mất rừng, các tài liệu liên quan đã có (biên bản xử lý vi phạm, Quyết định cho phép khai thác rừng …). Nếu số điểm mất hoặc suy thối lớn thì có thể áp dụng phƣơng pháp kiểm tra rút mẫu thống kê, tuy nhiên phải đảm bảo độ tin cậy và sai số cho phép. Thông thƣờng, độ chính xác cần đạt phải trên 70%. Nếu điều này khơng đƣợc thỏa mãn thì cần kiểm tra lại tồn bộ các bƣớc đã phân tích từ đầu, trong đó tập trung chủ yếu vào khâu chọn ảnh, loại bỏ vùng có mây, bóng mây, đặc biệt nhất là phải điều chỉnh lại ngƣỡng mất rừng, suy thoái rừng cho phù hợp.
Sau khi đã kiểm tra, đánh giá độ chính xác và thỏa mãn mục đích, u cầu thì tiến hành biên tập, hồn thiện bản đồ mất rừng, suy thoái rừng theo các quy định hiện hành về biên tập bản đồ. Tuy nhiên, cần làm rõ khu vực mất rừng, suy thoái rừng, hệ quy chiếu, lƣới tọa độ, thƣớc tỷ lệ. Ngồi ra, nếu cần in bản đồ giấy thì cần phải có thơng tin về tỷ lệ bản đồ.
Trong đề tài này, mục tiêu chính là nghiên cứu phát hiện vùng mất rừng, suy thoái rừng thử nghiệm nên không thực hiện biên tập bản đồ mà chỉ để lớp bản đồ mất rừng, suy thoái rừng ở các file định dạng số hóa ở dạng Vector (trong phần Phụ lục).
14. Tách và tổng hợp các thông tin về hu rừng bị tác động theo chủ
quản lý hu rừng, loại trạng thái rừng, loài cây …
Sử dụng phƣơng pháp chồng xếp bản đồ theo thuật toán Intersect (giữa bản đồ mất rừng, suy thoái rừng với bản đồ kiểm kê rừng) sẽ tạo đƣợc các bản đồ mất rừng, suy thoái rừng theo chủ quản lý, trạng thái/loại rừng, …
15. Cập nhật hu rừng thay đổi lên bản đồ iểm ê
Sau khi đã thực hiện các bƣớc trên thì cần tiến hành cập nhật tồn bộ các khu rừng bị mất, suy thoái lên bản đồ kiểm kê rừng để làm cơ sở cho giám sát về sau.
16. Báo cáo
Nội dung công việc này là cần thiết để thông tin đến các nhà quản lý, các bên liên quan. Từ đó ra các quyết định và giải pháp thích hợp, kịp thời và hiệu quả nhất.
4.2.2. K t quả phát hiện mất rừng suy thoái rừng từ tháng 1/2015 đ n
tháng 12/2016
Dựa trên nguồn dữ liệu vi n thám mi n phí, có độ phân giải cao và ít bị mây che phủ trong khu vực nghiên cứu, đề tài đã tiến hành nghiên cứu giám sát mất rừng, suy thoái rừng cho các giai đoạn từ năm 2015 - 2016 (Bảng 4.8).
Ngồi các giai đoạn đó, hầu nhƣ khu vực nghiên cứu bị mây che phủ trên 80%, hoặc các giai đoạn bị phủ trùng vào nhau nên không thể nghiên cứu trong đề tài