Công tác theo dõi diễn biến rừng ở Cao Bằng, đƣợc Chi cục Kiểm lâm thực hiện từ năm 2000 cho đến nay. Tính đến ngày 30 tháng 12 năm 2009, thì diện tích tự nhiên của Tỉnh là: 672.462,1 ha, trong đó diện tích rừng và đất lâm nghiệp là 570.364,4 ha, cụ thể diện tích có rừng là 334.876,6 ha và phân bố nhiều ở các huyện nhƣ:
- Bảo lạc - 45.714,9 ha rừng tự nhiên, 2.037,3 ha rừng trồng; - Bảo lâm - 41.778,2ha rừng tự nhiên, 643,5ha rừng trồng;
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 28
- Nguyên bình - 41.610,7ha rừng tự nhiên, 1.142,0ha rừng trồng; - Thạch an - 37.214,0ha rừng tự nhiên, 2.857,0ha rừng trồng; - Hòa an - 27.590,3ha rừng tự nhiên, 3.439,9ha rừng trồng.
Những diện tích đất có rừng này chủ yếu là rừng tự nhiên - rừng non tái sinh, hiện nay đang phục hồi do bị phá làm nƣơng rẫy, cháy rừng hoặc bị khai thác cạn kiệt từ những năm trƣớc đây. Diện tích rừng nguyên sinh còn rất ít, chủ yếu là những khu "rừng thiêng" hoặc rừng cộng đồng. Còn diện tích rừng trồng thì nhỏ lẻ, không tập chung và đƣợc trồng nhiều ở huyện Hòa an, Thạch an với các loài cây trồng nhƣ: Thông, Sa mộc, Mỡ.
So với các năm trƣớc thì diện tích đất có rừng của tỉnh Cao Bằng có tăng nhƣng không nhiều, chi tiết độ che phủ rừng của Cao Bằng qua các năm nhƣ sau:
Năm 2005 2006 2007 2008 2009
Độ che phủ 45,2% 48,2% 49,0% 49,5% 49,8%
"Nguồn: Chi cục Kiểm lâm tỉnh Cao Bằng 2009"
Rừng ở Cao Bằng có hệ động, thực vật rất phong phú. Nhƣng trong vòng 6 đến 8 năm trở lại đây, dƣới sự tác động của con ngƣời thì số lƣợng và chất lƣợng có nhiều thay đổi. Để theo dõi và đánh giá đƣợc sự phong phú về mặt đa dạng sinh học, thì cần thống kê và điều tra cụ thể hệ động, thực vật [3].
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 29
CHƢƠNG III: MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Mục tiêu
- Xác định đƣợc diện tích các loại đất lâm nghiệp, loại rừng hiện tại và đánh giá mức độ biến động rừng giai đoạn 2005 - 2009 của tỉnh Cao Bằng.
- Xây dựng cơ sở dữ liệu đồng bộ làm công cụ phục vụ công tác quản lý - bảo vệ và theo dõi diễn biến rừng tại tỉnh Cao Bằng.
3.2 Nội dung
- Đánh giá diện tích các loại rừng, loại đất tỉnh Cao Bằng năm 2009 theo thống kê diện tích loại rừng, loại đất theo huyện, thị và diện tích loại rừng theo chức năng.
- Đánh giá đặc điểm các loại rừng, loại đất của tỉnh Cao Bằng năm 2009, thông qua diện tích Đất có rừng và Đất chƣa có rừng.
- Đánh giá biến động rừng của tỉnh Cao Bằng giai đoạn 2005 – 2009 theo biến động về tổng diện tích và độ che phủ rừng theo huyện, thị.
- Phân tích nguyên nhân gây ra biến động rừng, qua các nguyên nhân tích cực và nguyên nhân tiêu cực. Từ đó đƣa ra các giải pháp để nâng cao chất lƣợng rừng.
- Xây dựng bản đồ hiện trạng rừng của tỉnh, huyện và các xã năm 2009. Đối với cấp tỉnh tỷ lệ: 1/100.000; Cấp huyện tỷ lệ: 1/50.000; Cấp xã tỷ lệ: 1/25.000.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 30
3.3 Phƣơng pháp nghiên cứu
Để đánh giá sự biến động hiện trạng rừng của tỉnh Cao bằng giai đoạn 2005 – 2009, cần tiến hành xây dựng bản đồ hiện trạng rừng năm 2009 và sử dụng bản đồ hiện trạng rừng năm 2005. Bản đồ hiện trạng rừng năm 2009 đƣợc xây dựng thông qua phƣơng pháp giải đoán ảnh vệ tinh và kiểm tra hiện trạng năm 2009. Bản đồ hiện trạng rừng 2005 đƣợc sử dụng dựa trên nền số liệu hiện có của tỉnh, kết hợp với việc giải đoán ảnh vệ tinh năm 2005.
Sau khi xây dựng đƣợc bản đồ hiện trạng rừng năm 2005 và bản đồ hiện trạng rừng năm 2009, tiến hành chồng xếp bản đồ để phân tích, đánh giá sự biến động rừng giai đoạn 2005 - 2009.
Các bƣớc của phƣơng pháp này đƣợc thể hiện qua Sơ đồ 3.1
Sơ đồ 3.1 Các bƣớc của phƣơng pháp xác định biến động rừng tỉnh Cao Bằng giai đoạn 2005-2009
Hệ thống chú giải
Sơ thám khu vực nghiên cứu Tài liệu tham khảo
Mẫu ảnh Mẫu ảnh
Giải đoán ảnh năm 2005
Giải đoán ảnh năm 2009 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hoàn chỉnh bản đồ Hoàn chỉnh bản đồ
Thống kê phân tích biến động
Chồng xếp bản đồ năm 2005 và 2009
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 31
3.3.1 Phương pháp xây dựng mẫu ảnh và giải đoán ảnh
3.3.1.1 Sử dụng ảnh
Đề tài sử dụng ảnh SPOT 4, có độ phân giải 20m chụp năm 2009, ứng dụng kỹ thuật giải đoán số, kỹ thuật GIS và các phần mềm chuyên dụng nhƣ: ERDAS, Arc/View, MicroStation, Map/info... trong quá trình xây dựng bản đồ hiện trạng rừng. Giải đoán ảnh kết hợp với kiểm tra, khoanh vẽ bổ sung ngoài thực địa cùng với sự hỗ trợ của máy định vị GPS, địa bàn cầm tay, thƣớc dây, thƣớc đo cao (Blumleiss).
3.3.1.2 Xây dựng mẫu ảnh
Mẫu ảnh đƣợc xây dựng cho từng loại đất, loại rừng theo bảng phân loại hiện hành, dựa vào kết quả đo đếm trữ lƣợng của từng loại rừng để xếp vào cấp trữ lƣợng theo yêu cầu của công tác theo dõi diễn biến rừng và đất lâm nghiệp. Bảng hệ thống chú giải xem chi tiết ở Phụ biểu 3.1.
Bộ mẫu ảnh phải đạt tiêu chuẩn sau:
- Phải có độ thuần nhất cao về màu sắc, cấu trúc, phân bố...
- Mẫu đƣợc lấy mang tính đại diện, đặc trƣng cho từng kiểu trạng thái rừng và kiểu sử dụng đất có trên địa bàn tỉnh.
- Mỗi loại đất loại rừng phải có tối thiểu 30 mẫu.
- Khi xây dựng mẫu ảnh, phải lập ô tiêu chuẩn tại nơi lấy mẫu, đo đếm các
chỉ tiêu trong ô và mô tả các đặc trƣng của rừng và kiểu sử dụng đất theo bốn hƣớng Đông, Tây, Nam, Bắc.
3.3.1.3 Giải đoán ảnh
* Giải đoán ảnh viễn thám là qúa trình chiết tách các thông tin theo định tính cũng nhƣ định lƣợng từ ảnh dựa trên các tri thức chuyên ngành hoặc kinh nghiệm của ngƣời giải đoán.
Quá trình chiết tách thông tin từ ảnh có thể giải đoán bằng mắt hoặc thực hiện bằng máy tính hay còn gọi là xử lý ảnh số. Trong đó phƣơng pháp giải đoán ảnh bằng mắt là việc sử dụng mắt thƣờng cùng với các dụng cụ quang học nhƣ kính lúp, kính lập thể, máy tổng hợp mầu để xác định các đối tƣợng. Cơ sở để giải đoán bằng mắt là
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 32
các chuẩn giải đoán và khóa giải đoán – Phƣơng pháp này có thể khai thác đƣợc các tri thức chuyên gia và kinh nghiệm của ngƣời giải đoán, đồng thời phân tích đƣợc các thông tin phân bố không gian một cách dễ dàng. Tuy nhiên nhƣợc điểm của phƣơng pháp này tốn nhiều thời gian, kết quả thu đƣợc không đồng nhất và ít tính khách quan. Còn phƣơng pháp xử lý ảnh số có ƣu điểm nổi bật là thời gian xử lý ngắn, việc phân loại các đối tƣợng đƣợc tiến hành nhanh chóng trên phạm vi rộng mà không cần nhiều công đi thực địa, công việc đƣợc thực hiện hoàn toàn dựa vào cấp độ xám của các pixel. Nhƣng nhƣợc điểm cơ bản của phƣơng pháp xử lý số là khó kết hợp với tri thức và kinh nghiệm của con ngƣời, đồng thời xử lý số chỉ thuần túy dựa vào các đặc trƣng phản xạ phổ của các đối tƣợng nên còn có sự nhầm lẫn cho việc phân tích thông tin của một số đối tƣợng. Để khắc phục nhƣợc điểm này giới khoa học đang nghiên cứu và ngày càng hoàn thiện các chƣơng trình ứng dụng sử lý ảnh số có khả năng mô phỏng tri thức chuyên môn của con ngƣời phục vụ cho việc phân loại tự động.
Hiện nay có thể ứng dụng các phần mềm để giải đoán ảnh số nhƣ; ENVI, ERDAS ... Đề tài này sử dụng phần mềm ERDAS để giải đoán ảnh theo các bƣớc sau:
* Nhập ảnh từ CD hoặc thiết bị lưu trữ (USB, ổ cứng ngoài...) vào máy tính - Hình 3.1:
Khởi động phần mềm ERDAS. Trên menu chính chọn:
Import/Type: Generic binary/Media: File hoặc CD, DVD-ROM
Input file name (tên file đầu vào của ảnh cần nhập); Output file name (tên file đầu ra của ảnh tƣơng ứng)
Hình 3.1 Hình 3.2
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 33
Để mắt thƣờng nhận biết đƣợc đối tƣợng trên ảnh rõ và chính xác hơn ta cần tiến hành tổ hợp mầu. Các bƣớc thực hiện nhƣ sau:
Trên menu chính chọn:
Interpreter/Utilities/Layer Stack (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Input file: đƣa tên file ảnh nhập vào; Output file: đặt tên file ảnh tổng hợp mầu
OK.
* Nắn chỉnh tọa độ - Hình 3.3 và 3. 4:
Về mặt vị trí, ảnh tổng hợp mầu mới có các giá trị hàng, cột chƣa có tọa độ và bị lệch so với bản đồ địa hình. Vì vậy cần gắn tọa độ cho ảnh và nắn chỉnh để có thể sử dụng.
Có nhiều phƣơng pháp nắn chỉnh hình học, đề tài này sử dụng cách nắn ảnh dựa vào file bản đồ (địa hình) đã đƣợc số hóa. Các bƣớc nhƣ sau:
Trên menu chính chọn:
Datapresentation/Image Geometric corection/From image file/View/Open
Raster/Tên file ảnh cần nắn/OK.
Hình 3.3 Hình 3.4
Polinominal/OK.
Projection/Add change Projection/UTM WGS 84 North/Zone 48 (49)/OK.
Map unit: m/Set Projection from GCP Tool/Vecter layer
Tên file sông, suối có tọa độ chuẩn (fomat *.Shp)/Output file name: đặt tên file đã nắn/Nearest neighbour.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 34
Bấm con trỏ vào hình tròn gạch chéo trên thanh công cụ để lấy điểm khống chế.
Bấm vào điểm khống chế trên ảnh sau đó bấm con trỏ vào điểm tƣơng ứng trên
file sông, suối.
Sau khi có 3 điểm khống chế đầu tiên, sử dụng biểu tƣợng hình tròn gạch chéo trên bảng thống kê để lấy các điểm khống chế tiếp theo. Lúc này bấm vào một điểm trên ảnh thì điểm đó sẽ xuất hiện tƣơng ứng trên bản đồ sông, suối. Dùng con trỏ di chuyển điểm khống chế về đúng vị trí tƣơng ứng.
Khi lấy điểm khống chế, muốn đƣợc chính xác nên phóng to ảnh và file sông suối. Nên đổi mầu nền bản đồ sông suối sang màu tối để thấy rõ các điểm khống chế màu trắng.
Nên lấy các điểm khống chế phân bố đều trên tờ ảnh, số lƣợng càng nhiều càng tốt.
* Cắt ảnh - Hình 3.5:
Một cảnh ảnh Spot thƣờng có kích thƣớc là 60km x 60km, dung lƣợng ảnh lớn. Vì vậy gây khó khăn trong việc xử lý và máy tính hay bị trục trặc. Việc cắt ảnh rất có lợi vì tốc độ xử lý và giải đoán ảnh nhanh hơn và máy tính cũng ít bị trục trặc, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho việc tính diện tích.
Trên menu chính chọn:
View/File/Open/Raster/Tên file ảnh gốc/OK.
Fit image to window/Utility/Inquire box (Type: file)/Fit to AOI/Apply Interpreter/Utility/Sub set
Input (File ảnh gốc, đánh dấu vòng tròn file); Output (tên file ảnh cắt ra)
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 35
Hình 3.5 Hình 3.6
* Lấy mẫu trên ảnh để phân loại - hình 6:
Lấy mẫu trên ảnh để làm cơ sở cho việc phân loại có giám định, công đoạn này rất quan trọng ảnh hƣởng đến độ chính xác của việc giải đoán ảnh. Lấy mẫu ảnh hình thành nhóm hiện trạng cơ sở, tối thiểu mỗi loại đối tƣợng rừng lấy 10 mẫu trở lên. Trình tự các bƣớc nhƣ sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mở ảnh phân loại bằng cách, từ menu chính chọn: View/File/Open/chọn tên file ảnh cần phân loại. Lấy mẫu ảnh:
Classifer/Sinature editor/AOI (area of interest)
Tool dùng biểu tƣợng zích zắc để chọn mẫu/Click + (add) để nhập vào bảng mẫu
Class name: đặt tên loại đất, loại rừng/ Save file.*sig
Rừng trung bình, dày: Ký hiệu mẫu; LRG1, LRG2,... Màu xanh lá cây đậm. Rừng thƣa (phục hồi, non): Ký hiệu mẫu; LRN1, LRN2,... Màu xanh lá cây nhạt. Đất trống có cây (Ic, Ib): ký hiệu mẫu; T1, T2 ... Màu nâu nhạt.
Đất trống không cây (Ia) đất NN, dân cƣ, đất khác: ký hiệu mẫu; N1, N2 ... Màu vàng chanh.
Bóng núi đen, mây, bóng mây: ký hiệu mẫu; K1, K2 ... Màu trắng. Sông hồ: kí hiệu mẫu; S1, S2 ... Màu xanh nƣớc biển đậm. [1], [15], [16]
* Phân loại có giám định:
Dựa trên nhóm hiện trạng cơ sở đã phân loại để thực hiện phân loại có giám định, các bƣớc nhƣ sau;
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 36
Classifer/Supervised classification
Input file (đƣa tên ảnh cần phân loại); Output file (đặt tên ảnh sẽ phân loại) Signature file (file đã phân loại ở bƣớc trên)
Attribute option: mean/ Prametric rule: maximum likelihood/OK.
* Lọc ảnh sau phân loại:
Ảnh sau khi phân loại xong thƣờng có các pixel nhỏ của các loại đất đai, các loại rừng xen kẽ lẫn nhau. Sự xen kẽ này có thể là đúng trong thực tế nhƣng lại rất khó kiểm tra và sử dụng vì không thể xác định đƣợc ranh giới giữa các lô nhỏ đó vì vậy cần loại bớt chúng. Cách thực hiện nhƣ sau:
Từ menu chính chọn:
Interpreter/GIS analysis/Neighbourhood
Input file (ảnh số cần lọc); Output file (tên file ảnh sau khi lọc) Đánh dấu chấm: File ; Output : unsigned 8 bit
Fun tion: Majority; Size: 3 x 3 /OK. Tiến hành lọc ảnh từ 4 đến 6 lần.
* Kiểm tra chỉnh sửa sau phân loại:
Kiểm tra tổng thể giữa ảnh chƣa phân loại và ảnh đã phân loại và lọc để so sánh ảnh đƣợc giải đoán và ảnh gốc trên cùng vị trí xem đã đạt yêu cầu chƣa, còn sai ở những đối tƣợng nào và đối tƣợng cần bổ sung mẫu để phân loại lại. Sau đó kiểm tra từng lớp mẫu, nhằm xem lại từng trạng thái rừng hoặc từng loại đất đai đƣợc giải đoán có đúng so với ảnh gốc hay không. Cần thiết tiến hành lấy mẫu bổ sung hoặc lấy mẫu lại trạng thái, loại đất đai chƣa đúng với ảnh gốc.
* Chuyển dổi format dể chồng xếp và xử lí bản đồ:
Sau khi kiểm tra, chỉnh sửa, gộp nhóm ảnh đã phân loại cần chuyển định dạng (format) từ *.IMG hoặc *.TIF sang *.Grid.
Chuyển ảnh số từ *.IMG hoặc *.TIF sang *.Grid nhƣ sau: Menu chính chọn;
Export/Type: Grid; Input file: đƣa tên file đã gộp (eliminate) Output file name (đặt tên file, thƣ mục)/OK
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www.lrc-tnu.edu.vn 37
Tiếp theo chuyển raster file.Grid sang vecter file.shp để xác định mức độ biến động bằng phần mềm Acrview.
* Chuyểnraster file.Grid sang vecter file.shp:
Khởi động Acrview.
File/Extension/Spatial/OK. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
New view/add theme/tên file.grid.
Data source type: Grid data source/ chọn file grid cần chuyển.
Theme/ Convert to shape file (chọn thƣ mục chứa file kết quả *.shp)/ OK Add shape file as theme to view/yes.
Thực hiện thành công các bƣớc trên, ta đã xây dựng đƣợc bản đồ hiện trạng rừng riêng cho từng thời kì bằng phƣơng pháp phân loại ảnh số. Và để hình thành đƣợc bản đồ diễn biến rừng giữa hai thời kì (2005 và 2009) cần chồng xếp hai bản đồ với nhau, theo cách sau:
Untitled/Views/Add theme (để mở hai file bản đồ dạng *.shp)
View/Properties/Map unit: meters/Data unit: meters (để xác định đơn vị cho bản đồ)
File/Extensions/Geoprocessing/View/Geoprocessing Wizard.
Intersect two theme/Next/Chọn file input và output/Finish.
=> Chạy xong ta đƣợc file bản đồ biến động của hai thời kỳ (năm 2005 và 2009). Tiếp theo tính diện tích cho bản đồ biến động, theo các bƣớc:
Open file (biến động)/Theme/Table/Table – Start editing
Edit – Add field/Field – Caculate {Shape}. Return Area/1000 (tính cho đơn vị Hecta)
Từ đó xác định trƣờng trạng thái mới cho bản đồ biến động (tức là xác định