và kiểm chứng TT Đối tượng Mã mẫu Điểm mẫu điều tra Điểm mẫu định ngưỡng Điểm mẫu kiểm chứng 1 Mất rừng MR 212 162 50 2 Suy thoái rừng STR 75 56 19
+ Mẫu mất rừng trên bao gồm: mất rừng tự nhiên do phá rừng, lấn chiếm và mất rừng trồng do khai thác trắng. Mẫu suy thoái rừng là các mẫu rừng tự nhiên do khai thác rừng trái phép lượng cây gỗ chính, làm suy giảm về mặt trữ lượng và độ che phủ. Các mẫu mất rừng, suy thoái rừng được kết hợp đưa vào Planet.com để kiểm chứng thời gian mất rừng, suy thoái rừng.
(3) Tính ngưỡng chỉ số viễn thám phát hiện sớm mất rừng, suy
thoái rừng.
Các ảnh chỉ số ARVI tại khu vực nghiên cứu được thu thập trực tiếp trên GEE để tiết kiệm thời gian xử lý và dung lượng lưu trữ dữ liệu, tính toán dựa vào công thức:
Trong đó: Đối với ảnh Sentinel- 2, NIR (kênh cận hồng ngoại) là Band 8A; RED (kênh đỏ) là Band 4; BLUE (kênh xanh lam) là Band 2. Giá trị của chỉ số ARVI nằm trong khoảng -1 ÷ 1. Nếu giá trị ARVI càng cao thì khu vực đó có độ che phủ thực vật tốt. Nếu giá trị ARVI thấp thì khu vực đó có độ thực phủ thấp.
Trong bộ mẫu thu thập ngoài thực địa, các mẫu định ngưỡng được sử dụng là các mẫu thu thập trong giai đoạn 2016-2018 bao gồm: (i); 162/212 mẫu mất rừng, tương ứng 76,4%; (ii) 56/75 mẫu suy thoái rừng, tương ứng 74,7%. Các mẫu trên sẽ được sử dụng để xác định ngưỡng giá trị chỉ số viễn thám nhằm phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng. Để xác định ngưỡng, nghiên cứu sử dụng chỉ số biến động KB (ARVI) (Phùng Văn Khoa và cs) được tính theo công thức:
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 toán bằng công 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 mất rừng, suy thoái rừng.
(4) Kiểm chứng kết quả định ngưỡng
Các vùng mẫu thu thập năm 2019, bao gồm (i) 50/212 mẫu mất rừng, tương ứng 23,6%; (ii) 19/75 mẫu suy thoái rừng, tương ứng 25,3% tổng số mẫu. 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 không, từ đó đưa ra độ chính xác tổng quát của kết quả định ngưỡng
2.2.2.3. Nội dung 3: Phương pháp xác định ngưỡng có thêm rừng mới tại khu vực VQGNKĐ.
(1) Thu thập dữ liệu thứ cấp (tương tự nội dung mất rừng, suy thoái rừng)
(2) Dữ liệu điều tra
Điều tra ngoại nghiệp được thực hiện để thu thập thông tin tại các vị trí phục hồi rừng sau cháy, sau phá rừng, trồng rừng mới sau khai thác và các khu vực đất khác chuyển đổi sang trồng rừng trên thực tế (gọi chung là các diện tích rừng mới), dựa trên cơ sở tham vấn người dân bản địa, các công ty lâm nghiệp, các hộ trồng rừng và tham khảo báo cáo tài nguyên rừng của các địa phương trong khu vực nghiên cứu. Vị trí các điểm mẫu được xác định bằng GPS MAP64s ở các đối tượng rừng mới, cùng với việc ghi lại thời điểm trong quá khứ (thu thập từ phỏng vấn và tham khảo các báo cáo). Các điểm mẫu và thời gian tương ứng sẽ được kiểm tra theo phương pháp giải đoán trực quan trên GEE. Việc kiểm tra dữ liệu ảnh đa thời gian giúp xác minh chính xác thời gian xảy ra mất rừng hoặc chưa có rừng, qua đó là căn cứ để sử dụng đúng dữ liệu ảnh ở đầu khoảng thời gian phân tích việc có thêm rừng mới.
Sau khi xác minh các điểm mẫu có thêm rừng mới, tiến hành điều tra ô tiêu chuẩn 500-2000m2 tại các vị trí tương ứng để xác định đặc điểm cấu trúc rừng nhằm đánh giá hiệu quả quá trình phục hồi rừng. Tổng cộng có 80 điểm mẫu thêm rừng mới được điều tra, phân tích trong nghiên cứu. Ranh giới các vùng mẫu thêm rừng mới tương ứng với các điểm mẫu được số hóa bằng phương pháp giải đoán ảnh trực quan trên tư liệu ảnh viễn thám Sentinel-2, Google Earth, Planet.com và bản đồ nền của ArcGIS 10.4.1.
Sơ đồ phân bố của các điểm mẫu đã thu thập ngoài thực địa được thể hiện trên hình 2.4
Hình 2. 4. Sơ đồ phân bố các vùng mẫu thêm rừng mới
Các điểm mẫu được thống kê trong bảng 2.3.