Sau khi có kết quả kiểm tra khoanh vẽ bổ sung ngoại nghiệp ta tiến hành cập nhật những thay đổi trong quá trình kiểm tra vào lớp bản đồ giải đoán để hoàn thiện bản đồ thành quả.
Việc cập nhật bản đồ giải đoán ảnh vệ tinh sẽ dựa trên kết quả điều tra ngoại nghiệp, bao gồm các bƣớc:
- Hiện thị file kết quả giải đoán trong phòng lên file bản đồ ngoại nghiệp. - Số hoá các đƣờng khoanh vẽ bổ sung ngoài thực địa cập nhật ranh giới mới cho lô có sự sai khác ranh giới so với thực địa.
- Cập nhật tên trạng thái những khu vực có sự sai khác với thực địa.
- Tất cả các điểm mẫu ảnh, điểm kiểm tra phải lấy đúng tên trạng thái rừng trùng khớp với kết quả điều tra.
- Kiểm tra, tạo vùng cho các lô trạng thái trên bản đồ đã đƣợc điều chỉnh, bổ sung theo kết quả ngoại nghiệp.
- Gán tên trạng thái đã đƣợc bổ sung, điều chỉnh ngoại nghiệp cho từng lô trạng thái có sự thay đổi.
7 Đánh giá biến động tài nguyên rừng.
Đề tài tiến hành sử dụng nguồn tài liệu bản đồ hiện tạng rừng năm 2010 kết hợp với bản đồ hiện trạng năm 2016 đƣợc xây dựng trong đề tài để đánh giá biến động tài nguyên rừng tại khu vực nghiên cứu giai đoạn 2010 – 2016. Tiến hàng chồng xếp các lớp bản đồ hiện trạng trong phần mềm Arcgis 10.1 để kiểm tra sự thay đổi, tình hình diễn biến tài nguyên rừng.
Chƣơng 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1. Xây dựng bộ m u kh a ảnh phục vụ giải đoán ảnh vệ tinh khu vực nghiên cứu.
Ảnh vệ tinh sử dụng trong nghiên cứu là ảnh SPOT-6 độ phân giải 2.5m. Ảnh đã đƣợc nắn trực ảnh ở mức độ 3 đảm bảo có thể sử dụng đƣợc. Tuy nghiên khu vực nghiên cứu có địa bàn không hoàn toàn nằm trọn trong một cảnh ảnh mà nằm trên 2 cảnh ảnh khác nhau nhƣng cùng thời gian chụp ảnh. Để có trọn vẹn ảnh của khu vực nghiên cứu đề tài tiến hành cân bằng tone màu giữa hai ảnh, tăng cƣờng chất lƣợng ảnh sau đó tiến hành cắt ghép ảnh theo ranh giới của khu vực nghiên cứu. Ảnh sau cắt ghép đƣợc sử dụng trong phân loại, giải đoán xây dựng bản đồ hiện trạng rừng.
Bộ mẫu khóa ảnh vệ tinh là tập hợp các cặp điểm mẫu trên ảnh vệ tinh cùng tọa độ tƣơng ứng với các mẫu đối tƣợng tại thực địa cần đƣợc phân loại khi giải đoán ảnh vệ tinh. Bộ mẫu khóa ảnh là căn cứ để phần mềm giải đoán ảnh sử dụng các thông số (phổ, cấu trúc v.v.) trên các mẫu khóa ảnh để phân loại cho các khu vực còn lại có đặc điểm tƣơng tự.
Mỗi điểm mẫu khóa ảnh (mẫu ảnh) gồm một đối tƣợng (object) trên ảnh vệ tinh và một điểm mẫu đối tƣợng (trạng thái) tƣơng ứng tại thực địa có cùng tọa độ.
Hệ thống mẫu khóa ảnh sẽ đƣợc sử dụng để xác định khoảng giá trị cho từng đối tƣợng rừng và đất lâm nghiệp theo các tiêu ch tham gia quá trình phân loại tự động bằng phần mềm eCognition.
Số lƣợng mẫu khóa ảnh phụ thuộc vào trạng thái và diện t ch của từng trạng thái. Phạm vi đề tài giới hạn trong một xã nên số lƣợng mẫu khóa ảnh tối thiểu cho một trạng thái là 5 mẫu.
Căn cứ vào bản đồ hiện trạng rừng đƣợc xây dựng năm 2010 và ảnh vệ tinh để xác định 9 tuyến điều tra, trên hệ thống các đƣờng mòn tuần tra qua các trạng thái rừng trên địa bàn khu vực nghiên cứu. Trên mỗi tuyến chọn những điểm đại diện cho các trạng thái rừng để xây dựng mẫu khoá ảnh. Điểm mẫu ảnh đƣợc chọn phải
nằm trong 1 trạng thái.
Trên cơ sở lý luận đề tài đã thực hiện xây dựng bộ mẫu khóa ảnh vệ tinh cho xã Đắk Lua.
Hình 4.1: Bản đồ tuyến điều tra MKA
Trên địa bàn điều tra tổng số 153 MKA đại diện cho 17 kiểu sinh cảnh số lƣợng cụ thể theo bảng dƣới đây.
Bảng 4.1. Số lƣợng MKA theo sinh cảnh
STT Sinh cảnh Viết tắt Số lƣợng
MKA
1 Đất khác DK 6
2 Đất trống DT1 13
3 Đất nông nghiệp trên núi đất NN 3
4 Đất trống có cây gỗ tái sinh DT2 6
5 Đất mới trồng rừng trên núi đất DTR 6
6 Rừng hỗn giao Gỗ - Tre nứa HG1 12
7 Rừng trồng gỗ núi đất RTG 3
8 Rừng gỗ lá rộng thƣờng xanh nghèo TXN 16
9 Rừng gỗ lá rộng thƣờng xanh phục hồi TXP 5
10 Rừng gỗ lá rộng thƣờng xanh trung bình TXB 24
11 Mặt nƣớc MN 5
12 Rừng hỗn giao Tre nứa – Gỗ HG2 20
13 Rừng Lồ ô tự nhiên núi đất LOO 9
14 Rừng Nứa tự nhiên núi đất NUA 4
15 Rừng Tre nứa khác tự nhiên núi đất TNK 6
16 Rừng trồng khác núi đất RTK 7
17 Rừng gỗ lá rộng thƣờng xanh giàu TXG 8
TỔNG 153
Các trạng thái rừng đƣợc phân loại theo thông tƣ Số: 34/2009/TT- BNNPTNT quy định tiêu ch xác định và phân loại rừng. Đây là thông tƣ quy định về tiêu ch xác định rừng và hệ thống phân loại rừng phục vụ cho công tác điều tra, kiểm kê, thống kê rừng, quy hoạch bảo vệ và phát triển rừng, quản lý tài nguyên rừng và xây dựng các chƣơng trình, dự án lâm nghiệp.
Bảng 4.2 Một số hình ảnh đại diện cho bộ MKA đề tài đ ây dựng.
Sinh cảnh Ảnh thực địa Ảnh vệ tinh
Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX giàu Rừng lồ ô tự nhiên núi đất Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX phục hồi Đất trống núi đất (DTR)
Rừng hỗn giao G-TN tự nhiên núi đất HG1 Rừng hỗn giao TN-G tự nhiên núi đất HG2 Rừng gỗ trồng núi đất (RTG) Rừng gỗ tự nhiên núi đất lá rộng thƣờng xanh nghèo (TXN) Rừng trồng khác núi đất (RTK)
Đất có cây gỗ tái sinh núi đất (DT2) Rừng nứa tự nhiên núi đất (NUA) Rừng tre nứa khác tự nhiên núi đất (TNK)
Bộ mẫu khóa ảnh xây dựng đƣợc là cơ sở để tiến hành phân loại có kiểm định ảnh vệ tinh trong xây dựng bản đồ hiện trạng từ ảnh vệ tinh. Bộ mẫu khóa ảnh xây dựng càng đại diện khách quan cho hiện trạng thì độ ch nh xác của bản đồ hiện trạng càng cao.
4.2. Xây dựng bản đồ hiện trạng rừng khu vực nghiên cứu
4.2.1. Bản đồ giải đoán ảnh vệ tinh.
4.2.1.1. Phương pháp phân loại hướng đối tượng (Object Based).
Việc phân loại ảnh sơ bộ bằng phƣơng pháp không kiểm định (chia lô tự động nhƣng chƣa xác định tên trạng thái) nhằm tách các lô, đối tƣợng tƣơng đối đồng nhất trên ảnh làm căn cứ thiết kế hệ thống mẫu ảnh.
Sử dụng chức năng "Multiresolution segmentation" của phần mềm eCognition để khoanh các diện t ch đồng nhất trên ảnh thành những lô trạng thái tƣơng đối
đồng nhất về tên trạng thái. Chức năng này thực hiện dựa trên cơ sở 3 tham số ngƣời giải đoán đƣa vào ban đầu là Scale parameter, Shape, Compactness.
Để có thể lựa chọn đƣợc các tham số phù hợp với ảnh ta áp dụng nguyên tắc giữ nguyên giá trị của 2 tham số và thay đổi giá trị tham số còn lại. Dựa trên kết quả phân loại từ ảnh mà chọn ra giá trị phù hợp cho cả ba thông số.
Thông qua chạy thử nghiệm với các bộ tham số khác nhau để đánh giá mức độ phù hợp của việc phân loại ảnh đề tài đã chọn ra đƣợc bộ tham số phù hợp nhất với cảnh ảnh đƣợc sử dụng.
Bảng 4.3: Kết quả lựa chọn tham số phù hợp.
TT Tham số Giá trị phù hợp Ảnh hƣởng
1
Scale parameter 60 Diện t ch lô đƣợc khoanh vi 2
Shape 0.2 Hình dạng lô khoanh vi
3
Hình 4.2. Kết quả phân loại không kiểm định với bộ tham số phù hợp
Chức năng phân loại không kiểm định cho phép ngƣời dùng tự động khoanh vi các lô trạng thái nhỏ dựa trên sự đồng bộ về cấu trúc phổ của từng pixel trên ảnh vệ tinh. Những pixel ảnh nào có cấu trúc phổ tƣơng đồng nhau ở một mức độ nhất định sẽ đƣợc phần mềm nhóm lại với nhau thành một vùng. Việc lựa chọn mức độ tƣơng đồng này do ngƣời thực hiện quyết định. Tùy từng mục đ ch và độ ch nh xác cần có của kết quả mà ngƣời sử dụng lựa chọn các thông số phù hợp.
4.2.1.2. Phân loại có sự tham gia của các chỉ số thực vật.
Phép phân loại sử dụng các dữ liệu kiểm tra từ thực địa. Phƣơng pháp này đƣợc dùng để phân loại các đối tƣợng theo yêu cầu của ngƣời sử dụng. Trong quá trình phân loại, máy t nh sẽ yêu cầu một số kiến thức của ngƣòi sử dụng về khu vực
cần phân loại.
Bộ mẫu khóa ảnh thu thập ngoài thực địa đƣợc sử dụng làm cơ sở cho phân loại có kiểm định. Các điểm mẫu ngoài thực địa tƣơng ứng với các đối tƣợng khác nhau trên ảnh vệ tinh. Với các điểm mẫu này ngƣời phân loại có thể t nh toán các tham số, chỉ tiêu đƣa vào phân loại. Trong pham vi đề tài này chỉ sử dụng chỉ số nhƣ : NDVI.
NDVI=(m3tb-m2tb)/(m2tb+m3tb)
Trong đó: m3tb là giá trị phản xạ phổ của kênh cận hồng ngoại, m2tb là giá trị phản xạ phổ của kênh đỏ
Kết quả phân vùng ảnh, trong đó có các lô đƣợc phân vùng có chứa các điểm mẫu ảnh, đƣợc xuất sang dạng Shape File. Trong kết quả này đã có tên của từng trạng thái trong các lô có chứa ô mẫu. Đây ch nh là cơ sở để sử dụng phƣơng pháp phân t ch thống kê t nh toán khoảng giá trị cho từng tiêu ch trong một trạng thái phân loại khác nhau. Ngƣỡng cho từng chỉ số đƣợc lựa chọn của từng trạng thái là giá trị Max – Min của các chỉ số này. Tuy nhiên các thông tin về điều kiện địa hình, đặc điểm sinh thái học của lớp phủ thực vật của khu vực của từng trạng thái cũng đƣợc sử dụng trong quá trình xác định ngƣỡng phân loại.
Bảng 4.4: Ngƣỡng phân loại của các tham số
TT
Sinh cảnh
Max M1 M2 M3 B NDVI DIV RIV
Min Max Min Max Min Max Min Max Min Max Min Max Min Max Min Max
1 dkh 0.019 0.72 65.269 169 50.945 173.646 32.576 175.902 50.917 171.236 -0.07 0.36 -23.85 55.73 0.86 2.13 2 dt1 0.003 0.675 57.881 244.101 45.441 242.691 35.007 222.911 52.682 236.568 -0.16 0.32 -50.87 39.97 0.72 1.94 3 dt2 0.016 0.546 68.247 142.052 58.242 141.467 38.273 151.205 54.921 144.908 -0.03 0.28 -9.15 34.29 0.93 1.78 4 dtr 0.027 0.354 64.446 191.849 65.183 198.671 48.683 197.752 60.065 196.091 -0.04 0.18 -7.51 39.63 0.92 1.65 5 hg1 0.013 1.089 49.056 248.234 34.182 250.551 16.48 247.185 33.889 248.379 -0.07 0.54 -27.29 61.26 0.86 3.36 6 hg2 0.007 1.112 45.884 221.184 29.942 205.54 14.89 188.058 30.42 200.529 -0.13 0.55 -37.93 64.33 0.77 3.43 7 loo 0.007 1.111 53.467 193.454 36.689 194.803 16.107 196.317 36.102 194.554 -0.14 0.56 -42.94 53.9 0.75 3.55 8 mn 0.013 0.776 59.664 156.759 39.353 170.038 27.281 180.347 42.229 169.048 -0.15 0.38 -46.55 39.55 0.74 2.2 9 nn 0.003 0.471 57.428 181.95 59.132 194.045 45.048 209.069 56.939 195.021 -0.13 0.24 -31.09 42.03 0.76 1.65 10 nua 0.095 0.455 60.589 128.251 61.794 125.562 44.534 102.837 55.822 118.883 -0.1 0.24 -16.74 38.31 0.81 1.62 11 rtg 0.014 0.583 63.371 176.662 47.51 188.409 39.403 203.502 52.27 187.356 -0.1 0.28 -33.34 33.42 0.82 1.77 12 rtk 0.005 0.435 59.114 204.029 60.359 219.762 42.598 221.543 54.024 215.111 -0.14 0.22 -29.64 36.74 0.75 1.58 13 tnk 0.095 0.511 89.27 141.578 81.825 152.719 51.887 168.864 74.881 154.387 -0.09 0.27 -27.29 38.24 0.84 1.74 14 txb 0.009 1.09 45.646 248 32.465 250.332 16.347 247.529 31.905 248.243 -0.14 0.55 -40.18 62.13 0.76 3.41 15 txg 0.062 1.101 50.54 243.005 33.031 243.327 17.449 225.597 33.984 237.309 -0.01 0.56 -3.45 51.62 0.97 3.56 16 txn 0.011 1.271 45.46 249.268 29.123 251.931 12.801 249.781 30.383 250.327 -0.13 0.63 -37.63 61.9 0.77 4.35 17 txp 0.011 0.904 51.886 247.791 36.282 250.583 19.523 247.857 35.897 248.744 -0.1 0.45 -20.16 44.38 0.82 2.66
phân tách khu vực nghiên cứu thành 17 lớp đối tƣợng: mặt nƣớc, đất trống, rừng trồng gỗ núi đất, rừng gỗ tự nhiên núi đất lá rộng thƣờng xanh nghèo, rừng gỗ tự nhiên núi đất lá rộng thƣờng xanh nghèo trung bình, rừng gỗ tự nhiên núi đất lá rộng thƣờng xanh nghèo giầu, rừng hỗn giao gỗ + tre nứa, rừng gỗ tự nhiên núi đất lá rộng thƣờng xanh phục hồi………
Kết quả xây dựng đƣợc lớp dữ liệu hiện trạng rừng và đất quy hoạch cho lâm nghiệp của xã Đắk Lua, huyện Tân Phú năm: 2016 làm cơ sở để thực hiện các nội dung tiếp theo của đề tài.
Hình 4.3: Bản đồ giải đoán hiện trạng rừng 2016
4.2.2 Đánh giá độ chính xác c a việc thành lập bản đồ hiện trạng rừng huyện
Để đánh giá độ ch nh xác của việc thành lập bản đồ hiện trạng rừng của huyện, đề tài sử dụng 153 điểm điều tra nhanh tại thực địa trong quá trình đi thu
so sánh với trạng thái tại cùng vị tr trên bản đồ giải đoán, sau đó đánh giá độ ch nh xác của kết quả giải đoán về trạng thái và trữ lƣợng rừng. Kết quả kiểm tra độ ch nh xác giải đoán trạng thái rừng tại xã Đắk Lua huyện Tân Phú năm 2016 đƣợc tập hợp ở bảng sau:
Bảng 4.5: Ma trận sai số giải đoán
Giải
Điểm dkh dt1 dt2 dtr hg1 hg2 loo mn nn nua rtg rtk tnk txb txg txn txp Tổng
dkh 5 5 100 dt1 11 2 1 1 15 73.3 dt2 6 1 1 8 75 dtr 5 5 100 hg1 11 1 12 91.7 hg2 12 1 13 92.3 loo 1 2 8 1 12 66.7 mn 1 5 6 83.3 nn 1 4 1 6 66.7 nua 3 3 100 rtg 3 2 1 6 50 rtk 4 4 100 tnk 5 5 100 txb 1 17 1 19 89.5 txg 1 1 8 10 80 txn 1 2 11 14 78.6 txp 1 2 2 5 10 50 Tổng 6 13 6 6 12 20 9 5 4 3 3 7 6 24 8 16 5 153 83 85 100 83 92 60 89 100 100 100 100 57 83 71 100 69 100 80.4
xác chung về giải đoán hiện trạng rừng và đất quy hoạch cho lâm nghiệp là 80,4%. - Trong 6 điểm kiểm tra trên bản đồ giải đoán cho kết quả là đất khác thì ngoài thực địa có 5 điểm là đất khác, 1 điểm là đất nông nghiệp. Nguyên nhân của hiện tƣợng này đƣợc giải th ch nhƣ sau: do chuyển đổi cây trồng;
- Trong 13 điểm kiểm tra trên bản đồ giải đoán cho kết quả là đất trống núi đất thì ngoài thực địa có 11 điểm là đất trống, 1 điểm là lồ ô, 1 điểm là mặt nƣớc. Nguyên nhân của hiện tƣợng này đƣợc giải th ch nhƣ sau: giữa rừng lồ ô có trữ lƣợng nhỏ với đất trống có cây bụi và cây gỗ rải rác là rất khó phân biệt vì chỉ khác nhau ở chỗ đất trống có cây bụi và gỗ rải rác không có tre nứa tái sinh nên giá trị phổ của 2 trạng thái này gần nhƣ không có sự khác biệt lớn. Do thời gian chụp ảnh và thời gian điều tra thực địa khác nhau nên một số điều kiện về thuỷ văn cũng khác nhau, những điểm ở gần mép các hồ chứa nƣớc khi chụp ảnh do không bị ngập nên xác định là đất trống nhƣng khi kiểm tra thực địa bị ngập nƣớc nên xác định là mặt nƣớc;
- Trong 6 điểm kiểm tra trên bản đồ giải đoán cho kết quả là đất đã trồng trên núi đất (DTR) thì ngoài thực địa có 5 điểm là đất đã trồng trên núi đất, 1 điểm là đất có cây gỗ tái sinh núi đất. Nguyên nhân của hiện tƣợng này đƣợc giải th ch nhƣ sau: do rừng trồng gỗ với đất có cây gỗ tái sinh núi đất rất khó phân biệt;
- Trong 12 điểm rừng hỗn giao gỗ lồ ô (hg1) trên bản đố giải đoán thì ngoài thực địa có 11 điểm là rừng hỗn giao gỗ lồ ô, 1 điểm rừng tự nhiên núi đất lá rộng thƣờng xanh nghèo. Nguyên nhân là do một số khu vực rừng hỗn giao có trữ lƣợng thấp rất giống với rừng tự nhiên núi đất lá rộng thƣờng xanh nghèo vì vậy giá trị