xuất giải pháp nâng cao hiệu quả công tác quản lý- 123docz.net

vực nghiên cứu

Đề xuất giải pháp về kỹ thuật và công nghệ. Đề xuất giải pháp về kinh tế,chính sách.

3.5. Phƣơng pháp nghiên cứu

3.5.1. Phương pháp luận

Ảnh viễn thám (còn gọi là ảnh vệ tinh) là ảnh số thể hiện các vật thể trên bề mặt trái đất được thu nhận bởi các bộ cảm biến đặt trên vệ tinh. Nó được biết đến như cách thể hiện bề mặt trái đất dựa trên phương pháp tổ hợp màu giữa các kênh phổ. Phương pháp tổ hợp màu là phương pháp được sử dụng rộng rãi dựa trên chuẩn nền màu của viễn thám để hỗ trợ cho công tác giải đoán ảnh. Lợi thế của ảnh chụp đa phổ là có thể sử dụng tích hợp các kênh phổ khác nhau để phân tích giải đoán các đối tượng theo các đặc trưng bức xạ phổ. Ưu điểm của phương pháp tổ hợp màu là sử dụng các kênh ảnh đa phổ hiển thị cùng một lúc trên 3 kênh ảnh được gắn tương ứng với 3 loại màu cơ bản là đỏ, xanh lá cây và xanh lam hay còn gọi là RGB. Phương pháp này có thể tổ hợp hiển thị 3 kênh ảnh của cùng một loại ảnh vệ tinh, của các ảnh vệ tinh khác nhau cùng độ phân giải, hoặc của ảnh vệ tinh và ảnh máy bay cùng độ phân giải, của ảnh radar với các thời gian chụp khác nhau.

Như chúng ta biết thì biến động của đối tượng là sự tăng lên hay giảm đi về một đặc điểm nào đó. Ở các thời điểm khác nhau, ảnh vệ tinh sẽ cho ra một giá trị phổ hiển thị đặc điểm của đối tượng, Dựa vào sự khác biệt của các đối tượng từ đó giúp đánh giá biến động. Từ biến động của các đối tượng mà đưa ra các biện pháp quản lý sao cho phù hợp.

3.5.2. Hiện trạng diện tích rừng và đất chưa có rừng tại huyện Lục Yên, tỉnh Yên Bái tỉnh Yên Bái

- Phương pháp thừa kế số liệu thứ cấp: Thừa kế các số liệu quan trắc, tài liệu từ các báo cáo liên quan đến nội dung nghiên cứu của đề tài. Trong đó chủ yếu là số liệu từ các nguồn sau:

Quyết định số 405/QĐ-UBND ngày 11/3/2016 của Ủy ban nhân dân tỉnh Yên Bái Về việc phê duyệt báo cáo kết quả kiểm kê rừng năm 2015 trên địa bàn tỉnh Yên Bái.

Bảng 3.1. Phân bố diện tích rừng tại các xã nghiên cứu (ha)

TT Tên xã Diện tích tự nhiên Đất có rừng Đất khác Độ che phủ(%) 1 An Lạc 4.001,81 3.397,43 604,38 84,90 2 An Phú 4.261,25 2.358,31 1.902,94 55,34 3 Động Quan 3.517,54 2.430,34 1.087,20 69,09 4 Khai Trung 1.292,91 891,10 401,81 68,92 5 Khánh Hòa 5.362,69 4.272,10 1.090,59 79,66 6 Lâm Thượng 3.924,15 2.726,81 1.197,34 69,49 7 Liễu Đô 2.142,80 957,03 1.185,77 44,66 8 Mai Sơn 1.741,26 877,03 864,23 50,37 9 Minh Chuẩn 2.891,79 2.179,51 712,28 75,37 10 Minh Tiến 3.753,85 2.237,96 1.515,89 59,62 11 Minh Xuân 2.891,17 1.677,44 1.213,73 58,02 12 Mường Lai 4.126,54 2.863,23 1.263,31 69,39 13 Phan Thanh 3.630,24 2.212,66 1.417,58 60,95 14 Phúc Lợi 8.353,57 6.127,90 2.225,67 73,36 15 Tân Lập 3.207,82 1.879,45 1.328,37 58,59 16 Tân Lĩnh 3.752,03 2.321,37 1.430,66 61,87 17 Tân Phượng 4.579,67 3.876,45 703,22 84,64 18 Tô Mậu 2.095,22 1.322,93 772,29 63,14

TT Tên xã Diện tích tự nhiên Đất có rừng Đất khác Độ che phủ(%) 19 Trúc Lâu 3.488,68 2.437,45 1.051,23 69,87 20 Trung Tâm 4.229,17 2.840,31 1.388,86 67,16 21 Vĩnh Lạc 2.242,73 1.171,49 1.071,24 52,23 22 Yên Thắng 1.447,02 746,12 700,90 51,56 23 Yên Thế 1.512,28 954,86 557,42 63,14 24 Khánh Thiện 2.555,21 1.529,54 1.025,67 59,86 Toàn huyện 81.001,40 54.288,82 26.712,58 67,02

Ngu n: Hạt Kiểm lâm Lục Yên (2016)

- Dùng phương pháp GIS và viễn thám để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp năm 2019. Phương pháp xây dựng bản đồ hiện trạng năm 2019 được trình bày tại Mục 3.5.3. Điều tra thực địa hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp dựa trên một số mã màu phổ biến có trên ảnh vệ tinh, từ đó sử dụng phương pháp giải đoán ảnh (sử dụng kết quả giải đoán ảnh trong công tác kiểm kê rừng 2013 - 2016) để phân tích tạo bản đồ hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp.

3.5.3. Xây dựng bản đồ hiện trạng và biến động diện tích rừng trong giai đoạn 2010– 2019 đoạn 2010– 2019

3.5.3.1. Xây dựng bản đ hiện trạng

- Phương pháp viễn thám: Phương pháp xử lý ảnh vệ tinh Landsat /Sentinel + phân tích ảnh để đánh giá, chồng xếp lớp bản đồ.

Bảng 3.2. Dữ liệu ảnh viễn thám Landsat , Sentinel đƣợc sử dụng trong đề tài

TT Mã ảnh Ngày chụp

Độ phân

giải (m) Path/Row Ghi chú

1 LT05_L1TP_128045_20100115 15/01/2010 30 x 30 128/45 Landsat 5

TT Mã ảnh Ngày chụp

Độ phân

giải (m) Path/Row Ghi chú

3 LC08_L1TP_128045_20150403 03/04/2015 30 x 30 128/45 Landsat 8 4 LC08_L1TP_128045_20171220 20/12/2017 30 x 30 128/45 Landsat 8 5 S2A_20171220 20/12/2017 10 x 10 Sentinel 2A 6 L2A_20190519T034051 19/05/2019 10 x 10 Sentinel 2A 7 Dữ liệu DEM 2011 12,5 x 12,5 8 Bản đồ kiểm kê rừng 2015

Ngu n: https://earthexplorer.usgs.gov; https://search.asf.alaska.edu

- Phương pháp điều tra ngoại nghiệp:

Đề tài tiến hành điều tra sơ bộ và tiến hành lựa chọn các điểm thực địa để đánh giá độ chính xác của phương pháp phân loại ảnh. Nghiên cứu đã tiến hành điều tra sơ bộ, lựa chọn các điểm kiểm tra ngoài thực địa để đánh giá độ chính xác của phương pháp phân loại ảnh. Phương pháp chọn ngẫu nhiên được lựa chọn để xác định điểm cho các đối tượng trong toàn bộ khu vực nghiên cứu. Vị trí các điểm khảo sát được xác định tọa độ bằng thiết bị hệ thống định vị toàn cầu GPS (Garmin GPS Map 76CS). Kết quả điều tra ngoài thực địa sử dụng cho việc đánh giá độ chính xác của phương pháp phân loại. Tiến hành xác định 200 điểm trên địa bàn huyện. Sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên để xác định các đối tượng trong khu vực nghiên cứu. Vị trí các điểm khảo sát được xác định bằng thiết bị GPS cầm tay.

Đề tài xác định 200 điểm cho 3 đối tượng cụ thể như sau: Đất có rừng: 100 điểm;

Đất khác (đất trống, công trình xây dựng, giao thông…): 50 điểm; Mặt nước: 50 điểm.

Dựa trên cơ sở vị trí các điểm tọa độ được lựa chọn, độ chính xác của phươngpháp và tư liệu ảnh viễn thám, tiến hành xây dựng bản đồ hiện trạng

Phương pháp xử lý số liệu:

Tiến hành xây dựng bản đồ hiện trạng rừng các năm 2010, 2013, 2015, 2017, 2019 tại khu vực nghiên cứu, đề tài thực hiện theo các bước như sau:

Bƣớc 1: Lựa chọn ảnh theo khu vực nghiên cứu. - Lựa chọn ảnh theo khu vực nghiên cứu.

- Ưu tiên ảnh không có mây hoặc ít mây tại khu vực nghiên cứu. Năm 2010: Sử dụng Landsat 5.

Năm 2013: Sử dụng ảnh Landsat 8. Năm 2015: Sử dụng ảnh Landsat 8

Năm 2017: Sử dụng ảnh Landsat 8, Sentinel 2A Năm 2019: Sử dụng ảnh Sentinel 2A.

Sơ đồ 3.1: Phƣơng pháp xây ựng bản đồ hiện trạng rừng

Phân loại không kiểm định, chỉ số thực vật Đánh giá độ chính xác bản đồ Lựa chọn ảnh viễn thám Tiền xử lý ảnh viễn thám Xử lý, giải đoán ảnh Xây dựng bản đồ hiện trạng rừng

Bƣớc 2: Phương pháp tiền xử lý ảnh viễn thám

Các bức ảnh vệ tinh qua các năm được chụp ở các góc phương vị khác nhau, điều này ảnh hưởng rất lớn đến việc xử lý ảnh viễn thám. Vì vậy, điều đầu tiên phải hiệu chỉnh thông số của các bức ảnh về cùng một hệ tọa độ, cùng một góc phương vị. Tiến hành thực hiện lệnh:

ArcToolbox => Spatial Analyst Tools => Map Algebra => Raster Caculator: Với Landsat 5: ( ) ( ) ( ) Với Landsat 8: 𝜆= 𝜆/ ( _ )

Gộp các band ảnh:Khi thu nhập ảnh viễn thám từ vệ tinh các ảnh nằm ở các kênh phổ khác nhau và có màu đen trắng. Vì vậy, để phục vụ cho công tác phân loại và giải đoán ảnh một cách chính xác, chúng ta tiến hành tổ hợp các band ảnh. Đây là công việc đầu tiên và quan trọng nhất của quá trình xử lý ảnh viễn thám, chất lượng ảnh và thông tin của đối tượng sẽ thể hiện qua cách tổ hợp các band ảnh.

Hiệu chỉnh hình học: Trước khi giải đoán ảnh, cần kiểm tra thông tin về hệ quy chiếu cùng các tham số địa lý của ảnh.

Cắt ảnh theo ranh giới khu vực nghiên cứu: Thông thường một ảnh Landsatsẽ bao trùm một phần diện tích rộng trên thực địa, do đó khối lượng dữ liệu của nó rất lớn. Vì vậy, cần tiến hành cắt ảnh theo khu vực nghiên cứu vừa giúp giảm thiếu thời gian làm việc với phần mềm, vừa thuận tiện cho việc giải đoán thực hiện một cách nhanh chóng.

Bƣớc 3: Giải đoán ảnh

Để thực hiện phân loại đối tượng trong ảnh, đề tài sử dụng phương pháp phân loại ảnh không kiểm định (Unsupervised classification): Kết quả phân tích ảnh đưa ra là một nhóm các đối tượng có thuộc tính phổ tương đồng mà qua đó có thể phân loại ảnh bằng mắt thường trước khi kiểm tra độ chính xác. Thuật toán thường gặp là Iso.

Kết quả: Phân loại ảnh viễn thám thành các lớp riêng biệt

Giải đoán ảnh: Đánh giá tương quan giữa các mẫu nhằm đưa ra tiêu chí phân loại ảnh:

Tách các lớp đối tượng

Tính toán thông tin của đối tượng

Kết quả: Phân chia ảnh viễn thám thành các đối tượng riêng biệt, tính toán diện tích của các đối tượng

Bƣớc 4: Xây dựng bản đồ hiện trạng rừng tại khu vực nghiên cứu Xây dựng bản đồ hiện trạng rừng tại khu vực nghiên cứu.

Từ kết quả của xử lý và giải đoán ảnh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng khu vực nghiên cứu với 3 đối tượng là Đất có rừng, Đất khác, Mặt nước.

Kết quả: Bản đồ hiện trạng rừng của khu vực nghiên cứu tại các thời điểm nghiên cứu của đề tài.

Đánh giá độ chính xác: Đánh giá độ chính xác chất lượng ảnh vệ tinh Đánh giá độ tin cậy của phương pháp phân loại ảnh.

Sử dụng điểm tọa độ GPS từ điều tra thực địa sử dụng cho năm tại thời điểm nghiên cứu.

Đối với những năm trước thời điểm nghiên cứu ta tiến hành lấy tọa độ trên Google Earth, Planet sau đó add vào bản đồ trên Arcmap để kiểm tra độ chính xác. Cụ thể là sử dụng công cụ hiển thị hình ảnh lịch sử (biểu tượng đồng hồ và mũi tên quay ngược chiều kim đồng hồ). Dựa vào từng thời kì để

điều chỉnh số lượng điểm mẫu phục vụ phân loại và đánh giá độ chính xác của bản đồ.

Kết quả: Các bảng đánh giá độ chính xác của bản đồ ở từng thời điểm nghiên cứu của đề tài

3.5.3.2. Xây dựng bản đ biến động rừng qua các giai đoạn

Trong đề tài tác giả tiến hành nghiên cứu biến động rừng theo phương pháp đánh giá biến động có sự kết hợp giữa viễn thám và GIS. Để đánh giá biến động theo phương pháp này thì, nghiên cứu xây dựng bản đồ hiện trạng tại nhiều thời điểm (năm 2010, 2013, 2015, 2017 và 2019) sau đó sử dụng phần mềm ArcGIS để chồng xếp 2 lớp hiện trạng của các năm ta sẽ có bản đồ biến động giữa 2 thời điểm cụ thể. Trong đó bản đồ hiện trạng ở hai thời điểm được thành lập dựa trên kết quả tích hợp giữa giải đoán ảnh tự động, giải đoán ảnh bằng mắt và điều tra thực địa. Biến động cho cả giai đoạn được tính dựa trên việc trích xuất giá trị các lớp raster hiện trạng của các năm vào lớp vector dạng điểm.

Dữ liệu: Bản đồ hiện trạng rừng của khu vực nghiên cứu tại các thời điểm nghiên cứu của đề tài.

Phƣơng pháp xử lý số liệu:

Ảnh vệ tinh được xử lý bằng phần mềm ArcGIS 10.4.1. Từ bản đồ hiện trạng rừng đã xây dựng ở trên. Đề tài tiến hành gắn các giá trị cho từng đối tượng. Để gắn các giá trị cho từng lớp đối tượng sử dụng lệnh Reclassify trong công cụ phân tích không gian.

ArcToolbox / Spatial Analyst Tool/ Reclass/ Reclassify

Bản đồ hiện trạng trong năm thứ nhất (năm 2010) có 03 lớp thông tin ứng với 03 giá trị: