CHƢƠNG IV KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.2. Mơ hình giám sát và phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng bằng công
bằng công nghệ địa không gian
4.2.1. Mô h nh tổng thể giám sát và phát hiện sớm mất rừng, suy thối
rừng bằng cơng nghệ địa hơng gian.
Kết quả xây dựng mơ hình tổng thể giám sát và phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng bằng cơng nghệ địa khơng gian đƣợc thể hiện trong Hình 4.1. Mơ hình này đã đƣợc xây dựng trên cơ sở các phƣơng pháp đã đƣợc trình bày đồng thời đƣợc kiểm chứng bằng chính các kết quả phân tích của đề tài.
Các kết quả ở nội dung này sẽ đƣợc trình bày theo mơ hình tổng thể đó.
1. Lựa chọn vùng quan tâm và lập bản đồ ranh giới khu vực nghiên
cứu; Lựa chọn phần mềm chuyên dụng (QGIS, ArcGIS, …)
Nhƣ trong phƣơng pháp đã trình bày, do tỉnh Thanh Hóa q rộng lớn, nên trong khuôn khổ luận văn, tác giả chọn một số huyện đại diện về mất rừng và suy thoái rừng để nghiên cứu, bao gồm các huyện phía Nam của tỉnh Thanh Hóa: Đơng Sơn, Nơng Cống, Nhƣ Thanh, Nhƣ Xuân, Quảng Xƣơng, Triệu Sơn, Tĩnh Gia, Tx.
Sầm Sơn và một phần của các huyện Thiệu Hóa, Thƣờng Xuân, Thọ Xn, Hoằng
Hóa và Tp. Thanh Hóa (Hình 3.1 và Hình 3.2).
2. Nhập bản đồ hu vực nghiên cứu lên Google Earth Engine (GEE)
Để phân tích bằng GEE cần đăng nhập khu vực quan tâm vào hệ thống của GEE. Nội dung này đƣợc thực hiện thông qua chuyển đổi bản đồ ranh giới khu vực nghiên cứu sang dạng KML và đƣợc kết quả minh họa trong Hình 4.1.
Hình 4.1. Khu vực nghiên cứu đƣợc đăng nhập trên hệ thống GEE
3. Lựa chọn ảnh vệ tinh (Landsat 8 và Sentinel 2 đã qua xử lý), tính chỉ số NBR từ ảnh đã qua xử lý bằng GEE
Căn cứ vào kết quả khảo sát toàn bộ các ảnh Landsat 8 và Sentinel 2 ở khu vực nghiên cứu từ tháng 1/2015 - 12/2016, sau khi lọc bỏ những ảnh có quá nhiều mây, hoặc khoảng thời gian trùng nhau giữa 2 loại ảnh này, tác giả đã lựa chọn đƣợc 10 ảnh Landsat 8 và 3 ảnh Sentinel 2, kết quả đƣợc thể hiện trong các Bảng 4.7 dƣới đây:
Bảng 4.7a. Thông tin về các ảnh Landsat 8 đƣợc sử dụng trong đề tài
No. System: index
Tỷ lệ che phủ của mây
Loại ảnh Thời gian
chụp Hệ thủy chuẩn/phép chi u/định dạng Quỹ đạo (đƣờng, hàng) bay chụp Múi chi u UTM 1 LC81270462015022LGN00 25.26 L1T_TOA 1/22/2015 WGS84/UTM/GEOTIFF 127-46 48 2 LC81270462015054LGN00 41.95 L1T_TOA 2/23/2015 WGS84/UTM/GEOTIFF 127-47 48 3 LC81270462015134LGN00 27.34 L1T_TOA 5/14/2015 WGS84/UTM/GEOTIFF 127-48 48 4 LC81270462015150LGN00 2.31 L1T_TOA 5/30/2015 WGS84/UTM/GEOTIFF 127-49 48 5 LC81270462015182LGN00 1.98 L1T_TOA 7/1/2015 WGS84/UTM/GEOTIFF 127-50 48 6 LC81270462015230LGN00 20.06 L1T_TOA 8/18/2015 WGS84/UTM/GEOTIFF 127-51 48 7 LC81270462015294LGN00 23.41 L1T_TOA 10/21/2015 WGS84/UTM/GEOTIFF 127-52 48 8 LC81270462016153LGN00 9.57 L1T_TOA 6/1/2016 WGS84/UTM/GEOTIFF 127-53 48 9 LC81270462016233LGN00 52.16 L1T_TOA 8/20/2016 WGS84/UTM/GEOTIFF 127-54 48 10 LC81270462016345LGN00 45.7 L1T_TOA 12/10/2016 WGS84/UTM/GEOTIFF 127-55 48
Bảng 4.7b. Thông tin về các ảnh Sentinel 2 đƣợc sử dụng trong đề tài
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
Bảng 4.8. Các giai đoạn nghiên cứu giám sát mất rừng, suy thoái rừng
(Từ tháng 1/2015 – 12/2016)
STT Giai đoạn Ảnh vệ tinh Ghi chú
1 22/1/2015 - 23/2/2015 Landsat 8_ L1T_TOA Một phần khu vực nghiên cứu có mây 2 14/5/2015 - 30/5/2015 Landsat 8_ L1T_TOA Một phần khu vực nghiên cứu có mây 3 30/5/2015 - 1/7/2015 Landsat 8_ L1T_TOA Một phần khu vực nghiên cứu có mây 4 1/7/2015 - 18/8/2015 Landsat 8_ L1T_TOA Một phần khu vực nghiên cứu có mây 5 18/8/2015 - 21/10/2015 Landsat 8_ L1T_TOA Một phần khu vực nghiên cứu có mây 6 21/12/2015 - 9/2/2016 Landsat 8_ L1T_TOA Một phần khu vực nghiên cứu có mây 7 9/2/2016 - 9/5/2016 Landsat 8_ L1T_TOA Một phần khu vực nghiên cứu có mây 8 01/6/2016 - 20/8/2016 Landsat 8_ L1T_TOA Một phần khu vực nghiên cứu có mây 9 20/8/2016 - 10/12/2016 Landsat 8_ L1T_TOA Một phần khu vực nghiên cứu có mây
Thực hiện theo mơ hình và quy trình đã nêu trong mục 4.2.1, đề tài đã phát hiện đƣợc các khu vực mất rừng và suy thoái rừng cho các giai đoạn nêu trên nhƣ sau:
4.2.2.1. Giai đoạn 22/1/2015 - 23/2/2015
Tổng số giai đoạn này đã phát hiện đƣợc 1.092 khu vực mất rừng và suy
thối rừng với diện tích là 985,1 ha, trong đó có 683 khu vực mất rừng với diện tích là 614,8 ha; 409 khu vực suy thối rừng với diện tích 370,33 ha và đã tổ chức kiểm tra đối chứng đƣợc 31 khu vực với diện tích là 50,97, trong đó 14 khu vực mất rừng, với diện tích là 17,93 ha, 17 khu vực suy thối rừng, với diện tích
là 33,04 ha (Hình 4.7) (chi tiết trong phần Phụ lục).
Hình 4.7. Sơ đồ vị trí các khu rừng bị mất, suy thối trong khu vực
nghiên cứu đƣợc phát hiện từ ngày 22/1/2015 – 23/2/2015
Kết quả kiểm tra ngẫu nhiên 14 điểm mất rừng và 17 điểm suy thối rừng
cho thấy có 8/31 điểm sai (25,8%), trong đó có 7 điểm phát hiện là mất rừng nhƣng trong thực tế là suy thối rừng, cịn lại 1 điểm phát hiện là mất rừng nhƣng thực tế là rừng khơng thay đổi. Tuy nhiên, tỷ lệ diện tích đƣợc phát hiện chỉ đạt 30.0 %: (Bảng 4.9).
Bảng 4.9. Tổng hợp k t quả kiểm tra mất rừng, suy thoái rừng giai đoạn 22/1/2015 – 23/2/2015 Mã: Mất rừng - 1/ Suy thoái rừng 2 LDLR SLDLR Kinh độ (chính tâm) Vĩ độ (chính tâm) Diện tích (ha) K t quả kiểm tra hiện trạng (ha) Diện tích hiện trạng thực thay đổi (ha) Diện tích thực của các lơ rừng (ha) Tỷ lệ % diện tích đƣợc phát hiện Các điểm sai khác Tổng 14.19 47.50 156.91 30% 8/31 1 rtg Keo 105.17 19.811 0.41 2 0.60 2.35 1 2 rtg Keo 105.17 19.787 0.44 2 0.80 1.18 1 rtg Keo 105.2 19.775 0.53 2 0.85 0.66 1 1 rtg Keo 105.18 19.777 0.65 1 1.20 1.26 1 rtg Keo 105.18 19.775 0.12 2 0.15 0.27 1 1 rtg Keo 105.18 19.775 0.10 1 0.10 0.11 1 rtg Keo 105.19 19.776 0.80 1 1.60 1.67 1 rtg Keo 105.19 19.77 0.62 1 1.20 1.36 1 txp 105.27 19.762 0.78 1 6.40 6.49
1 txp 105.25 19.755 1.10 1 1.60 1.63 1 txp 105.25 19.755 0.14 1 1.50 1.58 1 rtg Keo 105.3 19.687 0.37 2 0.53 0.55 1 2 rtg Keo 105.29 19.685 0.10 2 0.44 0.45 1 rtg Keo 105.29 19.685 0.11 1 0.12 0.70 1 rtg Keo 105.29 19.683 0.37 2 0.82 0.82 1 2 rtg Keo 105.29 19.683 0.13 2 1.71 1.71 2 rtg Keo 105.29 19.682 0.19 2 0.21 4.13 2 rtg Keo 105.29 19.682 0.31 1 0.50 4.13 1 rtg Keo 105.29 19.682 0.70 2 1.20 4.13 1 2 rtg Keo 105.29 19.681 0.12 2 0.88 0.89 2 rtg Keo 105.28 19.668 0.36 2 15.80 15.88 1 rtg Keo 105.32 19.654 0.70 2 0.76 0.77 1 1 rtg csu 105.34 19.575 0.10 1 0.36 0.38 2 rtg csu 105.32 19.575 1.31 2 1.60 46.99 2 rtg csu 105.33 19.575 1.37 2 2.90 46.99 2 txn 105.26 19.757 1.48 1 2.20 6.89 1 2 rtg Keo 105.29 19.715 0.10 2 0.12 1.52 2 rtg Keo 105.3 19.705 0.17 2 0.19 0.21 1 rtg Keo 105.29 19.705 0.30 1 0.34 0.36 1 rtg Keo 105.29 19.684 0.12 1 0.12 0.12
Trong 31 điểm kiểm tra, tổng diện tích rừng thay đổi đƣợc phát hiện là 14.19 ha, trong khi đó, diện rừng thay đổi thực tế là 50,97 ha. Nhƣ vậy, sai số về diện tích lên tới 72%.
4.2.2.2. Giai đoạn 14/5/2015 - 30/5/2015
Trong giai đoạn này đã phát hiện đƣợc 935 khu vực mất rừng và suy thối rừng với diện tích là 553,3 ha, trong đó có 168 khu vực mất rừng với diện tích là 96,1 ha; 767 khu vực suy thoái rừng với diện tích 457,2 ha; đã tổ chức kiểm tra 37 khu vực với diện tích là 176,8 ha, trong đó 22 khu vực mất rừng với tổng diện tích là 46,34 ha, 15 khu vực suy thoái rừng với tổng diện tích là 130,46 ha (chi tiết trong phần Phụ lục). Trong tổng số 37 điểm kiểm tra, có 8 điểm sai, tƣơng ứng với tỷ lệ sai là 22 % (trong đó có 7 điểm suy thối rừng nhƣng thực tế