L ỜI CẢM ƠN
4.2. Lựa chọn chỉ số viễn thám để theo dõi và giám sát mất rừng
4.2.2. Kết quả xác định ngưỡng giá trị có rừng và khơng có rừng của một số
số chỉ số viễn thám
4.2.2.1. Xác định ngưỡng giá trị có rừng và khơng có rừng đối với chỉ số
NDVI
Nghiên cứu đã tiến hành lấy 92 mẫu để xác định ngưỡng có rừng (53 mẫu) và khơng có rừng (39) để tiến hành tính giá trị của các chỉ số viễn
thám biến động theo 12 tháng trong năm. Thời gian được lựa chọn là 12 tháng năm 2019. Có 7 loại đất loại rừng được lựa chọn bao gồm:
RTN giàu và trung bình, RTN nghèo và nghèo kiệt, RTN hỗn giao, RTN tre nứa, Rừng trồng, đất trống và mặt nước. Kết quả tính giá trị
NDVI của 12 tháng trong năm được thể hiện tại
Bảng 4.4. Giá trị NDVI trong 12 tháng của năm 2019Loại đất loại Loại đất loại rừng T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12 Đất nông nghiệp (DNN) 0,06 0,48 0,61 0,54 0,18 0,68 0,70 0,46 0,19 0,19 0,12 0,03 Đất trống (DT) 0,17 0,18 0,21 0,18 0,14 0,18 0,18 0,16 0,20 0,20 0,22 0,14 Mặt nước (MN) -0,14 -0,09 -0,02 -0,02 -0,09 -0,13 -0,07 -0,06 -0,04 -0,04 -0,16 -0,15 Rừng trồng (RT_KEO) 0,44 0,61 0,56 0,60 0,69 0,71 0,69 0,67 0,59 0,59 0,63 0,38 RTN giàu và trung bình (RTG_GTB) 0,47 0,66 0,55 0,58 0,73 0,74 0,75 0,73 0,55 0,55 0,54 0,22 RTN nghèo (TXN) 0,48 0,60 0,59 0,63 0,70 0,75 0,77 0,51 0,48 0,48 0,61 0,45 RTN phục hồi (TXP) 0,54 0,65 0,56 0,63 0,67 0,73 0,71 0,56 0,63 0,63 0,67 0,43
Biểu đồ 4.1. Giá trị biến thiên của NDVI 12 tháng trong năm 2019
(DNN: Đất nông nghiệp; DT: Đất trống; MN: Mặt nước; RT_Keo: Rừng trồng; RTN_GTB: RTN giàu và trung bình; TXN: RTN nghèo; TXP:
RTN phục hồi)
Từ số liệu từ
Bảng 4.4 và Biểu đồ 4.1 có thể nhận thấy giá trị NDVI của tất cả các loại đất loại rừng thấp nhất tại tháng 12 năm trước và tháng 1 của năm sau. Điều này khá phù hợp vì điều kiện thời tiết tại mùa này khá khắc nghiệt, do vậy chỉ số thực vật có xu hướng giảm, từ tháng 2 đến tháng 11 trong năm có thể nói chỉ số NDVI của các loại đất loại rừng trong 92 mẫu thể hiện rõ sự nhau giữa trạng thái đất trống và trạng thái có rừng.
Để đánh giá xem việc chọn mẫu đã đảm bảo đủ độ tin cậy, cần tính giá trị trung binh, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và sai tiêu chuẩn để khẳng định. Kết quả tổng hợp các giá trị nêu trên tại Bảng 4.5 và Biểu đồ 4.2.
Bảng 4.5. Bảng tính giá trị trung bình, lớn nhất, nhỏ nhất và sai tiêu chuẩn của chỉ số NDVI của một số loại đất loại rừng
Loại đất loại rừng Mean Std Max Min
Đất nông nghiệp (DNN) 0,35 0,06 0,41 0,26 Đất trống (DT) 0,18 0,13 0,39 0,03 Mặt nước (MN) -0,08 0,05 0,03 -0,16 Rừng trồng (RT_KEO) 0,60 0,05 0,68 0,50 RTN giàu và trung bình (RTG_GTB) 0,59 0,05 0,65 0,53 RTN nghèo (TXN) 0,59 0,05 0,66 0,52 RTN phục hồi (TXP) 0,62 0,05 0,69 0,55
Biểu đồ 4.2. Giá trị trung bình, giá trị tối đa, giá trị tối thiểu của chỉ số NDVI tính của một số loại đất loại rừng
(DNN: Đất nông nghiệp; DT: Đất trống; MN: Mặt nước; RT_Keo: Rừng trồng; RTN_GTB: RTN giàu và trung bình; TXN: RTN nghèo; TXP: RTN phục hồi)
Như vậy giá trị NDVI thấp nhất của trạng thái đất có rừng là 0,59 (∓
0,05). Nghiên cứu áp dụng ngưỡng này NDVI này để tách trạng thái đất khơng có rừng tại T1 (NDVIT1 < 0,59) và trạng thái đất có rừng tại T2 (NDVIT2 ≥ 0,59).
4.2.2.2. Xác định ngưỡng giá trị có rừng và khơng có rừng đối với chỉ số
NBR
Tương tự như chỉ số NDVI, nghiên cứu cũng sử dụng 92 mẫu nêu trên để tiến hành xác định ngưỡng giá trị của chỉ số NBR của 12 tháng trong năm 2019, kết quả được trình bày tại Bảng 4.6 và Biểu đồ 4.3. Giá trị biến thiên của NBR 12 tháng trong năm 2019.
Bảng 4.6. Giá trị NBR trong 12 tháng của năm 2019Loại đất loại Loại đất loại rừng T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12 Đất nông nghiệp 0,42 0,56 0,65 0,59 0,39 0,66 0,68 0,48 0,41 0,41 0,55 0,35 Đất trống 0,22 0,08 0,08 0,06 0,08 0,15 0,16 0,16 0,26 0,26 0,19 0,16 Mặt nước 0,52 0,72 0,66 0,49 0,32 0,42 0,28 0,26 0,29 0,29 0,72 0,55 Rừng trồng 0,52 0,72 0,72 0,69 0,70 0,71 0,70 0,70 0,66 0,66 0,72 0,54 RTN giàu và trung bình 0,56 0,66 0,59 0,68 0,68 0,70 0,71 0,71 0,62 0,62 0,58 0,32 RTN nghèo 0,50 0,62 0,64 0,64 0,68 0,70 0,71 0,57 0,54 0,54 0,61 0,55 RTN phục hồi 0,56 0,65 0,60 0,63 0,65 0,70 0,65 0,59 0,63 0,63 0,63 0,52
Từ số liệu từ Bảng 4.6 và Biểu đồ 4.3 có thể nhận thấy cũng như giá trị NDVI, giá trị NBR của tất cả các loại đất loại rừng thấp nhất tại tháng 12 năm trước và tháng 1 của năm sau. Chỉ số NBR của các trạng thái có rừng khá ổn định, trong khi đó trạng thái đất nơng nghiệp tiếp tục thể hiện sự biến động theo mùa vụ. Trang thái mặt nước biến động khá mạnh, vượt lên giá trị khá cao như trạng thái đất có rừng vào tháng 2, tháng 3 và tháng 11, tháng 12. Điều này sẽ được khắc phục vì q trình tính tốn sẽ tách hoàn toàn các khu vực là mặt nước ra khỏi phạm vi tính tốn.
Đểđánh giá xem việc chọn mẫu đã đảm bảo đủđộ tin cậy, cần tính giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và sai tiêu chuẩn để khẳng định.
Kết quả tổng hợp các giá trị nêu trên tại
Bảng 4.7 và Biểu đồ 4.4
Bảng 4.7. Bảng tính giá trị trung bình, lớn nhất, nhỏ nhất và sai tiêu chuẩn của chỉ số NBR của một số loại đất loại rừng
Loại đất loại rừng Mean Std Max Min
Đất nông nghiệp 0,51 0,08 0,61 0,35 Đất trống 0,16 0,09 0,29 -0,05 Mặt nước 0,46 0,05 0,58 0,38 Rừng trồng 0,67 0,05 0,74 0,57 RTN giàu và trung bình 0,62 0,03 0,65 0,58 RTN nghèo 0,61 0,04 0,64 0,54 RTN phục hồi 0,62 0,04 0,69 0,57
Biểu đồ 4.4. Biểu đồ giá trị trung bình, giá trị tối đa, giá trị tối thiểu của chỉ số NBR tính của một số loại đất loại rừng
(DNN: Đất nông nghiệp; DT: Đất trống; MN: Mặt nước; RT_Keo: Rừng trồng; RTN_GTB: RTN giàu và trung bình; TXN: RTN nghèo; TXP:
RTN phục hồi)
Như vậy giá trị NBR thấp nhất của trạng thái đất có rừng thấp nhất là rừng nghèo ở ngưỡng 0,61 (∓ 0,04). Nghiên cứu áp dụng ngưỡng này NBR này để tách trạng thái đất khơng có rừng tại T1 (NBRT1 < 0,61) và trạng thái đất có rừng tại T2 (NBRT2 ≥ 0,61).
4.2.2.3. Xác định ngưỡng giá trị có rừng và khơng có rừng đối với chỉ số
kết hợp NDVI và NBR (IRSI)
Tương tự như chỉ số NDVI và NBR, chỉ số IRSI được tính tốn dựa trên 92 mẫu thực địa cho từng tháng từ tháng 1 đến tháng 12 năm 2019, kết quả được trình bày tại Bảng 4.8 và Biểu đồ 4.5.
Số liệu này cho thấy, biến độ chỉ số IRSI cũng bị biến động lớn vào tháng 1 và tháng 12 như chỉ số NDVI và NBR. Chỉ số IRSI của trạng thái đất trống, mặt nước khá ổn định, trong khi đó chỉ số IRSI biến động tăng mạnh vào các tháng 2, 3, 4, 6, 7. Chỉ số IRSI của các trạng thái có rừng khá ổn định.
Bảng 4.8. Giá trị IRSI trong 12 tháng của năm 2019
Loại đất loại rừng T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12 Đất nông nghiệp 0,48 1,04 1,26 1,13 0,57 1,34 1,38 0,94 0,60 0,60 0,67 0,38 Đất trống 0,41 0,29 0,30 0,25 0,23 0,34 0,35 0,34 0,49 0,49 0,43 0,31 Mặt nước 0,38 0,63 0,64 0,49 0,22 0,30 0,22 0,21 0,25 0,25 0,57 0,40 Rừng trồng 0,97 1,33 1,28 1,29 1,39 1,42 1,40 1,37 1,28 1,28 1,35 0,92 RTN giàu và trung bình 1,02 1,32 1,15 1,26 1,41 1,44 1,47 1,44 1,17 1,17 1,12 0,55 RTN nghèo 0,98 1,21 1,23 1,27 1,37 1,45 1,48 1,09 1,02 1,02 1,22 1,00 RTN phục hồi 1,15 1,30 1,18 1,26 1,30 1,44 1,39 1,21 1,22 1,22 1,29 0,91
Biểu đồ 4.5. Giá trị biến thiên của IRSI 12 tháng trong năm 2019
(DNN: Đất nông nghiệp; DT: Đất trống; MN: Mặt nước; RT_Keo:
Rừng trồng; RTN_GTB: RTN giàu và trung bình; TXN: RTN nghèo; TXP: RTN phục hồi)
Để đánh giá xem việc chọn mẫu đã đảm bảo đủ độ tin cậy, cần tính giá trị trung binh, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và sai tiêu chuẩn để khẳng định. Kết quả tổng hợp các giá trị nêu trên tại Bảng 4.9 và Biểu đồ 4.6.
Bảng 4.9. Bảng tính giá trị trung bình, lớn nhất, nhỏ nhất và sai tiêu chuẩn của chỉ số IRSI của một số loại đất loại rừng
Loại đất loại rừng Mean Std Max Min
Đất nông nghiệp 0,87 0,05 0,94 0,75 Đất trống 0,35 0,22 0,66 0,05 Mặt nước 0,38 0,05 0,47 0,30 Rừng trồng 1,27 0,09 1,42 1,09 RTN giàu và trung bình 1,21 0,08 1,28 1,11 RTN nghèo 1,20 0,08 1,30 1,09 RTN phục hồi 1,24 0,09 1,38 1,12
Biểu đồ 4.6. Biểu đồ giá trị trung bình, giá trị tối đa, giá trị tối thiểu của chỉ số IRSI tính của một số loại đất loại rừng
(DNN: Đất nông nghiệp; DT: Đất trống; MN: Mặt nước; RT_Keo: Rừng trồng; RTN_GTB: RTN giàu và trung bình; TXN: RTN nghèo; TXP: RTN phục hồi)
Giá trị IRSI thấp nhất của trạng thái đất có rừng thấp nhất là rừng nghèo ở ngưỡng 1,20 (∓ 0,08). Nghiên cứu áp dụng ngưỡng này IRSI này để tách trạng thái đất khơng có rừng tại T1 (IRSIT1 < 1,20) và trạng thái đất có rừng tại T2 (IRSIT2 ≥ 1,20).