Sơ đồ phân bố các vùng mẫu thêm rừng mới

Một phần của tài liệu Luận án Tiến sĩ Nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng tại khu vực Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh, nước Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào (Trang 67 - 70)

Các điểm mẫu được thống kê trong bảng 2.3.

Bảng 2. 3. Cơ cấu các ô mẫuthêm rừngđã điều tra

TT Nguyên nhân biến đổi Số lượng

1 Rừng phục hồi sau cháy rừng 18

2 Rừng phục hồi sau phá rừng 10

3 Rừng phục hồi sau khai thác rừng trồng 20

4 Rừng phục hồi sau nương rẫy 16

5 Rừng trồng mới từ đất nương rẫy, trảng cỏ 16

Tổng 80

(3) Xác định ngưỡng ch s vin thám phát hin có thêm rng mi.

KB (ARVI) = (ARVIT2 - ARVIT1) × 100 / ARVIT1 (2.5) Trong đó, ARVIT1 và ARVIT2 lần lượt là giá trị ARVI tại thời điểm trước và sau khi xảy ra biến động.

Chỉ số KB (ARVI) được tính tốn bằng cơng cụ Raster Calculator trên ArcGIS 10.4.1. Các giá trị thống kê chỉ số KB (ARVI) sẽ được chiết xuất cho từng vùng mẫu. Trong đó, tập hợp các giá trị trung bình (Mean) ứng với mỗi mẫu sẽ được sử dụng để xác định ngưỡng thêm rừng mới.

(4) Phương pháp kiểm chứng kết quả định ngưỡng

Các vùng mẫu thu thập năm 2019, tổng số 20/80 mẫu thêm rừng mới, tương ứng 25%. Các mẫu trên sẽ dùng để kiểm chứng kết quả. Các giá trị của các vùng mẫu kiểm chứng sẽ được xem xét có nằm trong ngưỡng giá trị đã xác định từ các mẫu từ 2016 - 2018 hay khơng, từ đó đưa ra độ chính xác tổng quát của kết quả định ngưỡng.

2.2.2.4. Nội dung 2 và 3: Thành lập bản đồ, đánh giá độ chính xác phát hiện mất, suy thối và thêm rừng

Đề tài luận án tiến hành thành lập bản đồ biến động: mất rừng, suy thoái rừng và khu vực thêm rừng mới cho từng đối tượng theo các giai đoạn. Phương pháp thành lập bản đồ thêm rừng được thực hiện theo sơ đồ tiến trình sau:

Hình 2.5. Sơ đồ tiến trình tng quát thành lp bn đồ mt rng, suy thoái và khu vc thêm rng mi khu vc nghiên cu

Đề tài luận án sử dụng các mẫu điểu tra năm 2019 tại các một số địa điểm trên các huyện và ở trong khu vực VQGNKĐ để đánh giá độ chính xác bao gồm: độ chính xác phát hiện và độ chính xác về diện tích. Nghiên cứu sử dụng ảnh Sentinel 2 để phát hiện các vùng mẫu trên ảnh theo ngưỡng chỉ số tương đối KB đã được xác định. Sau đó, sử dụng mẫu kiểm chứng để đánh giá độ chính xác phát hiện (%) và tỷ lệ sai lệch về diện tích (%) giữa diện tích kiểm chứng và diện tích phát hiện trên ảnh vệ tinh.

Tỷ lệ phần trăm (%) phát hiện = (2.6)

Trong đó: M là tỷ lệ sai lệch về diện tích (%); n là tổng số mẫu kiểm chứng; At là diện tích kiểm chứng(ha); Ft là diện tích phát hiện trên ảnh (ha).

2.2.2.5. Nội dung 4: Phương pháp đề xuất một số giải pháp đẩy mạnh ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng tại khu vực VQGNKĐ

Kết quả thiết lập và xác định ngưỡng chỉ số tương đối KB để phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng và khu vực thêm rừng mới được sử dụng làm cơ sở cho đề xuất giải pháp đẩy mạnh ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng khu vực VQGNKĐ. Luận án đề xuất các bước hướng dẫn sử dụng Google Earth Engine, phần mềm ArcGIS để phát hiện mất rừng, suy thoái rừngvà khu vực thêm rừng mới với việc sử dụng các ngưỡng chỉ số tương đối KB đã được xác định. Đồng thời, luận án cũng đề xuất một số lưu ý khi ứng dụng công nghệ địa không gian để phát hiện mất rừng, suy thoái rừngvà khu vực thêm rừng mới đối với một số trường hợp điển hình ở Lào có điều kiện tương tự.

2.3. Đặc điểmkhu vực VQGNKĐ

2.3.1. Điều kiện tự nhiên

2.3.1.1. Vị trí địa lý

Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh nằm ở phía Tây Bắc tỉnh Bolikhamsay với diện tích 168.550 ha, địa hình phần lớn đồi núi thấp đến cao, gồm cả

thung lũng, vùng đất bằng, thấp dọc theo vùng bờ Sông Nam Ka Đinh.VQGNKĐ có tọa độ địa lý: (18015’–18055’N; 103049’–104031’E), cách 173 km về phía Đơng Thủ đơ Viêng Chăn (hình 2.6).

Một phần của tài liệu Luận án Tiến sĩ Nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng tại khu vực Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh, nước Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào (Trang 67 - 70)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(181 trang)