Giá trị biến thiên của NDVI 12 tháng trong năm 2019

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ sử dụng chỉ số viễn thám trong giám sát và phát hiện mất rừng tại tỉnh thừa thiên huế (Trang 61 - 64)

(DNN: Đất nông nghiệp; DT: Đất trng; MN: Mặt nước; RT_Keo: Rừng trồng; RTN_GTB: RTN giàu và trung bình; TXN: RTN nghèo; TXP:

RTN phc hi)

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.

Bng 4.5. Bng tính giá tr trung bình, ln nht, nh nht và sai tiêu chun ca ch s NDVI ca mt s loại đất loi rng

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 tr trung bình, giá tr tối đa, giá trị ti thiu ca ch s NDVI tính ca mt s loại đất loi rng

(DNN: Đất nông nghiệp; DT: Đất trng; MN: Mặt nước; RT_Keo: Rng trng; RTN_GTB: RTN giàu và trung bình; TXN: RTN nghèo; TXP: RTN phc hi)

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 tr có rng và khơng có rừng đối vi ch s

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 Bng 4.6 và Biểu đồ 4.3. Giá tr biến thiên ca NBR 12 tháng trong năm 2019.

Bng 4.6. Giá tr 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 Bng 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 hồn toàn các khu vực là mặt nước ra khỏi phạm vi tính tốn.

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ sử dụng chỉ số viễn thám trong giám sát và phát hiện mất rừng tại tỉnh thừa thiên huế (Trang 61 - 64)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(140 trang)