3.3.1. Ph)*ng pháp lu-n trong tip c-n nghiên cu
Điều chế rừng là tổ chức khơng gian và thời gian rừng, vì vậy nĩ bao gồm việc quản lý đối tượng (chuỗi điều chế, coupe tác nghiệp) và được gắn với hệ thống thơng tin địa lý; đồng thời các đặc điểm lâm phần, sản lượng rừng cũng thay đổi theo thời gian nhờ tăng trưởng và tái sinh. Do vậy cĩ khả năng phối hợp giữa các mơ hình tốn về cấu trúc, tăng trưởng với hệ thống quản lý dữ liệu, phân tích khơng gian, thời gian trong hệ thống ảnh viễn thám và GIS để đưa ra giải pháp quản lý, điều chế rừng lâu dài.
3.3.2. Ph)*ng pháp nghiên cu c/ th0
Để thực hiện từng nội dung nghiên cứu và để đạt được mục tiêu, đề tài thiết kế, vận dụng các phương pháp nghiên cứu cụ thể như sau:
3.3.2.1. Phương pháp phân loại rừng, trạng thái rừng dựa vào ảnh viễn thám
• Thu thập số liệu thứ cấp: - Ảnh viễn thám:
Bảng 3.1. Thơng tin dữ liệu ảnh vệ tinh
Dữ liệu ảnh vệ tinh Năm nhận ảnh Số kênh Độ phân giải (m)
SPOT 5 Năm 2004 4 10
Landsat ETM+ Năm 2002 8 30
- Bản đồ địa hình tỷ lệ: 1/50.000; Phép chiếu: UTM - Zone 48; Ellipsoid: Everest 1830; Datum: Indian 1960, hệ thống thủy văn, giao thơng, ranh giới khu vực, tiểu khu, khoảnh được số hĩa thành các lớp theo phép chiếu UTM - Zone 48 North, Dataum: WGS - 84.
- Các tài liệu về địa hình, đất đai, khí hậu, thủy văn, điều kiện kinh tế xã hội, . . ., khu vực nghiên cứu.
• Điều tra thực địa
- Xác định các điểm khống chế mặt đất GCPs (Ground Control Point) là những điểm thể hiện rõ trên ảnh và trên thực địa, tọa độ điểm khống chế được xác định bằng định vị GPS (Globle Positioning System) loại Map 60CsX, số lượng điểm khống chế 20 điểm.
- Điều tra hiện trạng rừng theo lớp ảnh giải đốn: Ứng với mỗi trạng thái rừng điều tra 60 điểm để xác định trạng thái và 3 - 5 ơ tiêu chuẩn cĩ diện tích 900m2 (30mx30m, tương ứng với độ phân giải của ảnh Landsat ETM+), trong đĩ chia thành 9 ơ thứ cấp cĩ diện tích mỗi ơ là 100m2 (10mx10m, tương ứng
với độ phân giải khơng gian của ảnh SPOT 5), trong mỗi ơ thứ cấp xác định tên lồi, đường kính (D1,3), chiều cao (Hvn), cự ly đến cây gần nhất, tọa độ vị trí cây, bán kính tán theo 4 hướng, mơ tả các đặc điểm của trạng thái.
Các điểm điều tra và ơ tiêu chuẩn điển hình được đo đếm và thu thập tại thực địa khu vực nghiên cứu nhằm xác định quan hệ giữa dữ liệu ảnh viễn thám và đối tượng cần quan tâm (trạng thái rừng), về lý thuyết cần phải thu thập cùng thời điểm với ảnh viễn thám hoặc ít nhất là khoảng thời gian mà các đối tượng chưa cĩ sự thay đổi. Tuy nhiên, điều đĩ rất khĩ thực hiện trong nghiên cứu này, do vậy trong quá trình điều tra, khảo sát thực địa kết hợp phỏng vấn cán bộ Cơng ty để chọn những vùng cĩ các trạng thái ít biến động so với thời điểm vệ tinh thu nhận ảnh.
• Phân tích dữ liệu ảnh vệ tinh:
- Dữ liệu ảnh vệ tinh thu thập được chưa đăng ký tọa độ (SPOT 5), do vậy cần phải gán tọa độ cho ảnh để đưa ảnh về cùng hệ tọa độ bản đồ.
- Tổ hợp màu theo các kênh ảnh, tạo ảnh tỷ số và cơng nghệ tăng cường chất lượng ảnh được sử dụng thường xuyên nhằm làm rõ các đối tượng cần quan tâm và giảm ảnh hưởng của địa hình trên ảnh, cuối cùng tạo ra ảnh tổ hợp màu để đưa vào phân loại.
- Giải đốn để phân loại ảnh theo 2 phương pháp cĩ giám định và phi giám định. Vùng mẫu huấn luyện được thu thập từ kết quả điều tra ngoại nghiệp, bản đồ tài nguyên rừng của đơn vị trong những năm trước. Sử dụng thuật tốn phân loại gần đúng nhất (Maximum Likehood Classification).
Phân loại phi giám định được sử dụng trước khi đi thực địa và trong quá trình phân loại, sử dụng thuật tốn Isodata và gán nhãn các pixel dựa trên kết quả số liệu điều tra. Kết quả quá trình phân loại là sự kết hợp giữa 2 phương pháp trên.
- Sử dụng dữ liệu điều tra để xác định sai số sau phân loại, sử dụng phương pháp ma trận sai số để đánh giá 2 loại ảnh viễn thám. Kết quả dữ liệu
ảnh nào phản ánh hiện trạng rừng tốt hơn được chuyển sang định dạng vector để thành lập bản đồ hiện trạng rừng và cơ sở dữ liệu cho GIS.
3.3.2.2. Phương pháp xây dựng mơ hình cấu trúc, tăng trưởng và hồi quy đa biến của các nhân tố điều tra rừng
Phân tích khơng gian (Spatial Analysis) trong GIS dựa vào việc tổ hợp các lớp dữ liệu khơng gian để tạo ra một giá trị mới, cĩ ý nghĩa trong thực tiễn thơng qua việc chồng ghép các lớp dữ liệu. Tuy nhiên, thực tế để xác định sự ảnh hưởng của một vấn đề cần quan tâm giải quyết thì cĩ rất nhiều biến số ảnh hưởng, trong khi đĩ chúng ta chưa biết được biến nào là quan trọng để tổ chức phân tích khơng gian. Trong trường hợp này, mơ hình cấu trúc, tăng trưởng và hồi quy đa biến sẽ là cơng cụ đầu tiên, nĩ giúp trước hết phân tích sự ảnh hưởng tổng hợp của các nhân tố và chỉ ra nhân tố nào là quan trọng, tuy nhiên nếu dừng lại ở đây thì cũng chưa chỉ ra được vị trí, khơng gian và thời gian cụ thể. Do đĩ sự phối hợp mơ hình hồi quy đa biến để xây dựng các lớp dữ liệu và tiến hành phân tích khơng gian với các lớp này trong GIS sẽ mang lại kết quả cĩ giá trị và logic [12].
Mục tiêu quan trọng của điều chế rừng là tổ chức sản xuất lâu dài, bảo đảm cung cấp liên tục một lượng lâm sản ổn định theo luân kỳ, chu kỳ và đúng chủng loại sản phẩm. Đạt được mục tiêu này, cần phải phối trí tồn bộ tài nguyên rừng trong một đơn vị điều chế theo khơng gian và thời gian hợp lý, hình thành chuỗi điều chế khép kín, do đĩ cần điều tra các chỉ tiêu lâm học của lâm phần. Các nhân tố điều tra này thường cĩ mối quan hệ với nhau và được mơ phỏng bằng các dạng hàm tốn thích hợp. Trên cơ sở các mơ hình hồi quy đa biến kết hợp với phân tích khơng gian trong GIS sẽ là cơ sở dữ liệu cho GIS để xây dựng bộ cơng cụ phục vụ điều chế rừng.
Thu thập số liệu nghiên cứu cấu trúc, tăng trưởng rừng theo trạng thái:
Trên từng trạng thái rừng đặt 3 - 4 ơ mẫu điển hình diện tích 900m2 (30mx30m), chia làm 9 ơ đơn vị 100 m2 (10mx10m). Trong các ơ mẫu, điều tra các chỉ tiêu sinh thái và sinh trưởng của cây gỗ: Lồi cây, chiều cao (Hvn),
đường kính ngang ngực (D1.3), tổng G, tăng trưởng đường kính 5 năm, phẩm chất, ... tổng cộng đã điều tra 22 ơ cho cho 6 trạng thái rừng.
Phương pháp xây dựng cấu trúc định hướng:
Trong rừng chặt chọn, mỗi lâm phần là một đơn vị đồng nhất, sản xuất liên tục được tiến hành ngay trên một lâm phần, nên vốn sản xuất là cây cá lẻ, nhân tố biến đổi là đường kính cây. Vì vậy cấu trúc vốn sản xuất chuẩn biểu hiện qua cấu trúc số cây theo cấp kính (N/D), phân bố N/D chuẩn được xem là cấu trúc chuẩn (cấu trúc định hướng, cấu trúc mục đích) [11].
Để cân đối cung cầu, dẫn dắt rừng và lập kế hoạch khai thác, chặt nuơi dưỡng rừng tự nhiên, mơ hình cấu trúc phân bố số cây theo cỡ kính (N/D) là đơn giản và cĩ hiệu quả cả về kinh tế lẫn lâm sinh.
Do vậy trong tiếp cận để xác định lượng chặt khai thác, nuơi dưỡng trong phương án điều chế rừng, cấu trúc N/D định hướng được sử dụng. Cấu trúc này cần được lập theo kiểu rừng, điều kiện lập địa và bảo đảm để định hướng rừng cĩ một vốn rừng ổn định để tiếp tục phát triển và kinh doanh bền vững. Tuy nhiên trong giai đoạn hiện nay, mơ hình này chưa phải là mơ hình
"chuẩn" hoặc "tối ưu" vì đối với kinh doanh trong giai đoạn hiện tại chưa thể
thâm canh rừng tự nhiên để đạt năng suất và chất lượng cao nhất [14].
Trong quá trình thu thập số liệu điều tra để xây dựng mơ hình rừng định hướng, phương pháp rút mẫu điển hình được áp dụng cho các đối tượng là rừng giàu, trung bình. Do đĩ cĩ khả năng một số ơ mẫu khơng nằm trong đối tượng đĩ, và nếu gộp chung để tính tốn trung bình, mơ phỏng cấu trúc chung sẽ gặp sai số rất lớn và khơng phản ảnh đúng đối tượng nghiên cứu. Do vậy cần cĩ sự kiểm tra sự thuần nhất của các số liệu này ở các ơ mẫu trước khi gộp chung để tính tốn như một tổng thể. Sử dụng tiêu chuẩn χ2 trong trường hợp k mẫu (k : ơ tiêu chuẩn). Các ơ đồng nhất mới được đưa vào tính tốn mơ hình rừng định hướng.
Giả sử cĩ k mẫu tương ứng với k biến độc lập (k ơ mẫu) lấy giá trị từ Z1...Zm (số cây theo m cấp kính) với xác suất Pij = P (xi=zi) với (j = 1, 2, ..., m cấp kính), (i = 1, 2, ..., k ơ mẫu). zi x1... xi xk ∑∑∑∑fij=fj 1 2 . m f11... f12... ... f1m... fi1 fi2 . fim fk1 fk2 . fkm f1 f2 . fm ∑ n1... ni nk n
Với giải thuyết Ho: F1 = F2 = ,..., = Fk (Pij = Pj hay fij/ni = fj/n cho mọi i và j), hay các dãy phân bố N/D của các ơ là đồng nhất.
Kiểm tra giải thuyết Ho bằng tiêu chuẩn χ2 được xác định như sau:
( )
∑∑
= = − = m j k i j i i j ij t n f n n f f n 1 1 2 2 / χ (3.1)Nếu χ2t < χ2(0.05, df = [(m-1)(k-1)] thì chấp nhận giả thuyết Ho+, cĩ nghĩa dãy N/D của các ơ mẫu là cùng một trạng thái, tổng thể; ngược lại bác bỏ giải thuyết Ho-, cĩ nghĩa các ơ thu thập nằm ở các tổng thể khác nhau, lúc này cần loại bỏ một số ơ sai dị và kiểm tra lại theo các bước trên.
Mơ phỏng cấu trúc N/D định hướng: Sắp xếp phân bố N/D thực nghiệm và mơ phỏng theo hàm Mayer: Tổng hợp tất cả các ơ tiêu chuẩn, sắp xếp số cây theo cỡ kính và quy ra ha, với cự ly cỡ kính được xác định ở bước trên. Sử dụng hàm mơ phỏng N/D phổ biến đã được thừa nhận trong mơ tả kiểu cấu trúc này là hàm Mayer: Kiểm tra sự phù hợp thơng qua sự tồn tại của hệ số tương quan R ở mức P < 0,05.
Xác định mơ hình tăng trưởng thơng qua quan hệ Zd – D.
Trên cơ sở số liệu điều tra tăng trưởng đường kính 5 năm của các cây trong 22 ơ tiêu chuẩn. Tổng số cây đẽo vát là 121 cây để xác định Zd 5 năm.
Lập quan hệ Zd/5 năm theo D1.3: Lập biểu đồ đám mây điểm và mơ hình hố quan hệ theo hàm thích hợp dựa vào phần mềm ước lượng hàm trên đồ thị của Excel. Hàm quan hệ Zd/D là một hàm cĩ đỉnh, cĩ nghĩa khi D tăng lên thì Zd tăng, nhưng sau đĩ cĩ giai đoạn đạt cực đại ứng với thời điểm đạt năng suất tối đa, sau đĩ thì Zd giảm xuống khi D tiếp tục tăng. Vì vậy, hàm lựa chọn thăm dị mơ phỏng phải là dạng Paralbol cĩ đỉnh. Hàm lựa chọn cĩ hệ số tương quan cao nhất và tồn tại với mức P < 0,05. Từ quan hệ này xác định Zd/5 năm bình quân theo D1.3.
Xây dựng các mơ hình hồi quy đa biến giữa các nhân tố lâm phần:
Để dự báo suất tăng trưởng (Pm), thiết lập mơ hình quan hệ Pm = f(M), trong đĩ Pm được xác định thơng qua Zm nhờ Zd/D và phân bố N/D ở các trạng thái.
Xây dựng mơ hình mã hĩa biện pháp lâm sinh:
Để cĩ thể phân tích trong GIS nhằm quản lý các giải pháp lâm sinh, mơ hình mã hĩa giải pháp lâm sinh được thiết lập với các nhân tố bình quân lâm phần như M, N, Dg. Trong đĩ giải pháp được mã hĩa 0, 1, 2, 3 cho các giải pháp: 0: Chưa xác định (Nếu đất trống là trồng rừng hoặc nơng lâm kết hợp); 1: Khai thác chọn; 2: Chặt nuơi dưỡng; 3: Làm giàu rừng..
Tiêu chuẩn để áp dụng thống kê xác suất và cách tiếp cận trong xây dựng mơ hình hồi quy đa biến là:
- Các biến số được kiểm tra sự tồn tại cĩ hay khơng mối quan hệ với biến số phụ thuộc bằng tiêu chuẩn t được chấp nhận ở mức sai P < 0.05 - Mơ hình hồi quy đa biến được kiểm tra sự tồn tại hệ số xác định R2
bằng tiêu chuẩn F với mức sai chấp nhận là P < 0.05.
- Các biến số được nghiên cứu cĩ thể độc lập tác động đến biến phụ thuộc thì dùng biến đơn, trong trường hợp các biến này cĩ mối quan hệ với nhau thì cĩ thể thử nghiệm xây dựng mơ hình với tổ hợp biến, vì trong thực tế các biến cĩ thể cĩ quan hệ ràng buộc lẫn nhau. Trường
hợp khác cũng cần đổi biến số để chuẩn hĩa và phát hiện được mối quan hệ.
Kết quả của việc lập mơ hình hồi quy đa biến là cơ sở cho việc dự báo biến đổi tài nguyên rừng và thành lập các biện pháp kỹ thuật lâm sinh tác động cho từng đối tượng theo thời gian và khơng gian trong hệ thống GIS.
3.3.2.4. Phương pháp thiết kế bộ cơng cụ phục vụ cơng tác điều chế rừng trong phần mềm GIS
Theo trình tự như sau:
-Xây dựng bản đồ và dữ liệu trạng thái rừng: Ảnh vệ tinh được giải đốn chuyển định dạng file từ Raster sang vector.
-Xây dựng cơ sở dữ liệu cho từng đối tượng trạng thái: Dựa vào dữ liệu ơ tiêu chuẩn theo trạng thái, tính tốn được các giá trị bình quân lâm phần: N/ha (cây), M(m3/ha), Dg (cm), H(m), G (m2/ha); nhập vào bảng cơ sở dữ liệu trong ArcGIS.
-Thiết kế biến đổi cơ sở dữ liệu: Dựa vào các mơ hình N/D, H/D, Pm/M,
giải pháp lâm sinh = f(M, N, Dg), thiết lập các mơ hình theo dõi, cập nhật dữ
liệu trong ArcGIS.
-Xây dựng các bản đồ và cơ dữ liệu chuyên đề phục vụ điều chế rừng trong ArcGIS:
o Bản đồ và cơ sở dữ liệu về các giải pháp lâm sinh.
o Bản đồ và cơ sở dữ liệu khai thác rừng theo luân kỳ.
o Bản đồ và cơ sở dữ liệu chặt nuơi dưỡng, hoặc làm giàu rừng theo chu kỳ.
o Dữ liệu kế hoạch điều chế rừng.
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1. Phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh viễn thám
Đề tài thử nghiệm 2 loại ảnh viễn thám là SPOT 5 và Landsat ETM+ để phân loại rừng theo phương pháp nêu tại chương 3.
4.1.1. Đăng ký t2a đ$ và tăng c)4ng ch5t l)6ng 7nh
Đăng ký tọa độ ảnh là quá trình gán tọa độ địa lý và tái chia mẫu của dữ liệu ảnh vệ tinh theo một hệ lưới chiếu bản đồ, được thực hiện thơng qua các điểm khống chế mặt đất (GCPs). Phép chiếu UTM WGS - 84 được sử dụng, sai số của từng điểm nhỏ hơn 1 (± 1 pixel), sai số trung phương tồn cục RMS = 0.4409 (phụ lục 1), các điểm GCPs được phân bố đều trên ảnh. Tổ hợp các kênh và cơng nghệ tăng cường chất lượng ảnh được áp dụng để xác định chính xác vị trí các điểm khống chế trên ảnh. Riêng ảnh Landsat ETM+ dùng kênh tồn sắc (Kênh 8 - Panchromatic) để tăng cường độ phân giải khơng gian của các kênh ảnh cịn lại.
Hình 4.3: Ảnh Landsat được tăng cường độ phân giải khơng gian bằng kênh tồn sắc khu vực nghiên cứu – Tổ hợp màu 3:2:1
Hình 4.4: Ảnh SPOT 5 thể hiện khu vực nghiên cứu – Tổ hợp màu 3:4:2
Ranh giới khu vực nghiên cứu Đường lâm nghiệp
4.1.2. Chuy0n đ:i 7nh
4.1.2.1. Biến đổi tạo ảnh dựa trên chỉ số thực vật NDVI (Normalized
