Thiết lập bộ cơng cụ trong GIS để quản lý và tổ chức điều chế rừng

Một phần của tài liệu ứng dụng công nghệ gis trong điều chế rừng tại công ty lâm nghiệp nam tây nguyên, tỉnh đăk nông (Trang 75 - 102)

chế rừng

Thơng thường trong phương án điều chế rừng hiện tại là lập các bảng biểu số liệu và kế hoạch tác nghiệp, hạn chế là khơng thể cập nhật khi tác động và khơng thể dự báo sản lượng cũng như thời gian tác động tiếp theo.

Cơng nghệ GIS sẽ khắc phục điều này nhờ sự kết hợp giữa 3 nhĩm mơ hình dữ liệu:

- Bản đồ và dữ liệu trạng thái rừng được giải đốn từ ảnh vệ tinh. - Các mơ hình cấu trúc, hồi quy đa biến giữa các nhân tố lâm phần. - Chức năng quản lý dữ liệu, chồng ghép, phân tích của phần mềm

GIS.

Sự kết hợp này sẽ tạo ra các điểm mạnh:

- Cơ sở dữ liệu được quản lý lâu dài và được cập nhật tự động, ví dụ rừng sau khai thác sẽ tăng trưởng, dữ liệu trữ lượng rừng được cập nhật tự động thơng qua mơ hình tăng trưởng chạy trong GIS.

- Sắp xếp các coupe tác nghiệp theo biện pháp lâm sinh và thay đổi tự động theo động thái rừng khi thời gian thay đổi.

- Cĩ thể xuất ra các bản đồ chuyên đề, và dữ liệu cần thiết để quản lý.

4.3.1. T<o l-p c* sI dQ liu trong GIS

i) Nhập dữ liệu đầu vào trong GIS

Trong điều chế rừng, trước hết cần cĩ bản đồ và cơ sở dữ liệu gồm các trường (field) chính như: Kiểu rừng, trạng thái, diện tích, mật độ, trữ lượng, tổng diện ngang, đường kính bình quân theo G. Đồng thời diện tích rừng được phân chia theo các đơn vị như tiểu khu, khoảnh, lơ. Như vậy trong điều chế cần tạo các lớp dữ liệu đầu vào như sau:

+ Lớp trạng thái rừng bao gồm các trường chính: Kiểu rừng, trạng thái, diện tích, các nhân tố điều tra lâm phần cơ bản như: Tiết diện ngang (G_M2), đường kính theo tiết diện ngang bình quân (DG_CM), mật độ (NHA_CAY), trữ lượng (M_M3HA), trữ lượng mơ hình định hướng (MC_M3HA), độ tàn che (DTC), năm điều tra (Namdieutra), trữ lượng tác động (Mtacdong), mật độ tác động (Ntacdong).

Bản đồ hiện trạng rừng được giải đốn bằng ảnh SPOT 5 chuyển sang định dạng file vector để chạy trong ArGIS chỉ cĩ các lơ trạng thái rừng, do vậy cần tạo thêm các trường mới để nhập CSDL. Cách thực hiện như sau:

Mở file trạng thái rừng vào menu Open Attribute_Tabel . . . để mở bảng thuộc tính của CSDL, sau đĩ chọn Option\Add_Field. . . khai báo tên trường, loại CSDL, . . .

Nhập CSDL cho bảng thuộc tính: Từ bảng CSDL, chọn Field Calculator nhập số liệu.

Hình 4.21: Nhập dữ liệu cho bảng CSDL trong ArcGIS.

Trong quá trình nhập dữ liệu, khơng phải lơ rừng nào cũng cĩ giá trị như nhau, do vậy cần sử dụng chức năng lọc cĩ nhiều điều kiện cho từng đối tượng bằng cách sử dụng các tốn tử trong Select By Attributes, sau đĩ nhập giá trị cho đối tượng.

Chỉnh sửa, cập nhật dữ liệu: Cơ cở dữ liệu của từng lơ rừng cĩ thể cập nhật, chỉnh sửa các trường đã cĩ trong quá trình quản lý, sử dụng. Vào menu Editor chọn Start Editing chọn lơ rừng và trường cần cập nhật, chỉnh sửa.

ii) Dữ liệu dự báo tự động

Dữ liệu dự báo tự động bao gồm các nhân tố được tạo ra từ dữ liệu đầu vào dựa trên động thái của các nhân tố thơng qua các mơ hình cấu trúc, tăng trưởng. Ví dụ một lơ rừng được khai thác gỗ thì trữ lượng cịn lại của lơ rừng

đĩ (Msautd) được nhập vào hệ thống là trữ lượng trước khai thác (M_M3/HA) trừ đi trữ lượng lấy ra (Mtacdong), trong đĩ trữ lượng tác động được nhập vào tại thời điểm tác động.

Dữ liệu dự báo để phục vụ điều chế rừng theo thời gian bao gồm: Suất tăng trưởng (Pm), giải pháp lâm sinh hiện tại (GPLS), trữ lượng sau tác động (Msautd), mật độ sau tác động (Nsautd), đường kính sau tác động (Dgsautd), thời gian sau tác động (TGsautd), luân kỳ (Luanky), giải pháp lâm sinh sau tác động n năm (GPLSn), sản lượng khai thác/ha (SLKT_Ha)

Để tạo các dữ liệu dự báo, đầu tiên cần tạo các trường trên, phương pháp tạo trường mới giống như hình 4.21.

Nhập dữ liệu: Dữ liệu dự báo được tạo ra trên cơ sở mối quan hệ các trường dữ liệu đầu vào với các cơng thức, mơ hình đã được lập tại phần 4.2.2 và 4.2.3.

Từ bảng CSDL lọc đối tượng cần nhập (cĩ thể sử dụng chức năng lọc nhiều điều kiện), chọn trường cần nhập và nhập cơng thức hoặc mơ hình đã lập.

Thực hiện tương tự như trên, lần lượt nhập cơng thức cho các trường dự báo cịn lại.

Bảng 4.13. Cơng thức nhập các trường dữ liệu dự báo. Trường Cơng thức Số cơng thức Ghi chú

PM 8.9785 * EXP ( - 0.002 * [M_M3HA] ) 4.5 Suất tăng trưởng về trữ lượng (%) GPLS Exp ( 6.46533 - 0.362975* Log ( [M_M3HA] * [NHA_CAY] ) - 0.575921* Log ( [DG_CM] ) ) 4.6

Giải pháp lâm sinh (Mã hĩa = 0, 1, 2, 3).

Msautd [M_M3HA] - [Mtacdong] Trữ lượng sau tác

động (m3/ha)

Nsautd [NHA_CAY] - [Ntacdong] Mật độ sau tác

động (Cây/ha) TGsautd

[Namhientai] - [Namtacdong]

([Namhientai] - [Namdieutra])+ ([Namtd] - [Namhientai])

Thời gian sau tác động (*)

Dgsautd [DG_CM] * [Nsautd] / [NHA_CAY] Dg sau tác động (cm)

Msautdn [Msautd] *(1+ [PM]/100)^ [TGsautd] Trữ lượng sau tác động n năm (m3 Dgsautdn [Dgsautd] +(( -0.0131 * [Dgsautd] ^2+1.4171 * [Dgsautd] + 5.4143)/50) * [TGsautd] 4.3 Dg sau tác động n năm (cm)

Nsautdn [Nsautd] * [Dgsautdn] / [Dgsautd] Luanky Log ( [MC_M3HA] / [Msautd] ) / Log ( 1

+ [PM]/100 ) 4.6 Luân kỳ (năm)

GPLSn

Exp ( 6.46533 - 0.362975* Log (

[Msautdn] * [Nsautdn] ) - 0.575921* Log ( [Dgsautdn] ) )

4.7

Giải pháp lâm sinh sau n năm: 0, 1, 2, 3

NamtdsauL [Luanky] + [Namtacdong] Năm tác động sau

luân kỳ

Từ các trường dữ liệu dự báo trên, tồn bộ dữ liệu tài nguyên rừng được cập nhật tự động theo thời gian, làm cơ sở quản lý và xác lập kế hoạch điều chế rừng

iii) Sử dụng bộ dữ liệu tài nguyên rừng trong GIS

- Bộ cơng cụ được tạo ra chỉ nhập dữ liệu đầu vào một lần cho các chỉ tiêu điều tra của lâm phần như: Tiết diện ngang (G_M2), đường kính theo tiết diện ngang bình quân (DG_CM), mật độ

(NHA_CAY), trữ lượng (M_M3HA), trữ lượng mơ hình định hướng (MC_M3HA), độ tàn che (DTC), năm điều tra (Namdieutra). Tuy nhiên cĩ thể sau một vài luân kỳ cần tổ chức điều tra hiện trường lại để cập nhật dữ liệu chính xác từ thực tế.

- Trong quá trình sử dụng chỉ cần nhập dữ liệu của các trường: Mtacdong, Ntacdong (trữ lượng, mật độ khai thác, chặt nuơi dưỡng), Namhientai (Năm hiện tại).

- Dữ liệu tự động cập nhật theo thời gian: Bao gồm các yếu tố chính:

o Nhân tố điều tra lâm phần N, M, Dg và thời gian nuơi dưỡng cịn lại.

o Dự báo thời gian tác động trở lại: Giải pháp lâm sinh được thay đổi và các chỉ tiêu cho từng đối tượng như diện tích, trữ, sản lượng được phép khai thác, chặt nuơi dưỡng, vị trí.

4.3.2. Kt qu7 điu ch rng đ)6c qu7n lý trong GIS

Trên cơ sở bộ dữ liệu trong GIS, cĩ thể chỉ ra một số ứng dụng chính trong điều chế rừng như sau:

i) Lập bản đồ và cơ sở dữ liệu về các biện pháp lâm sinh

Lập bản đồ giải pháp lâm sinh:

Trên cơ sở trường GPLS = f(N, M, Dg), lập được bản đồ biện pháp lâm sinh.

Mở Layer Properties: Trong thanh cơng cụ Table Of Content, tại “Giải pháp lâm sinh” chọn Properties.

Hình 4.23: Tạo bản đồ giải pháp lâm sinh

Chọn tab Symbology/Categories. Trong Value Field chọn trường dữ liệu “GPLS”, sau đĩ chọn Add All Values. Tại cột Label thay thế những dữ liệu bằng những giải pháp lâm sinh đã được mã hĩa, trong Symbol cĩ thể thay đổi các màu hiển thị của từng giải pháp lâm sinh. Từ đây lập được bản đồ giải pháp lâm sinh cho luân kỳ đầu tiên.

Xuất dữ liệu từ Arcgis sang Microsoft Excel để tính tốn các giải pháp lâm sinh theo từng tiểu khu:

Trong bảng dữ liệu Attributes of Giải pháp lâm sinh /Option /Export, chọn đường dẫn để lưu file dữ liệu.

Dữ liệu được xuất ra với định dạng file *.dbf

Hình 4.25: Chuyển định dạng CSDL ArcGIS sang Exel

Sau khi chuyển dữ liệu từ Arcgis sang định dạng file *.dbf, mở bảng dữ liệu bằng Microsoft Excel 2007. Từ đây cĩ thể tổng hợp kế hoạch điều chế rừng theo khơng gian và thời gian (Bảng 4.14)

Bảng 4.14. Kế hoạch giải pháp lâm sinh theo khơng gian và thời gian.

Năm tác động Diện tích (ha)

Tổng cộng (ha) Tiểu khu Khai thác chọn Nuơi dưỡng Làm giàu

2010 798.97 249.85 989.79 2038.61 1469 513.31 249.85 298.22 1061.38 1482 285.66 691.57 977.23 2011 744.27 333.91 344.9 1423.08 1475 181.36 166.19 26.29 373.84 1476 324.02 62.16 386.18 1484 238.89 111.06 143.44 493.39 1486 56.66 56.66 1498 113.01 113.01 2012 758.43 275.9 393.16 1427.49 1483 375.04 225.94 600.98 1497 383.39 275.9 167.22 826.51 2013 714.58 528.14 1242.72 1485 223.88 328.85 552.73 1486 490.7 199.29 689.99 2014 844.21 466.5 1238.16 2548.87 1482 200.8 200.8 1485 136.22 136.22 1510 331.67 779.37 1111.04 1511 512.54 129.48 458.79 1100.81 2015 624.33 315.68 631.77 1571.78 1498 400.94 268.78 102.44 772.16 1505 223.39 46.9 529.33 799.62 2016 735.23 630.2 1604.24 2969.67 1487 373.75 509.37 64.42 947.54 1500 148.71 896.41 1045.12 1504 212.77 120.83 643.41 977.01 2017 678.71 2553.59 3232.3 1520 274.99 565.63 840.62 1522 236.08 513.9 749.98 1528 127.78 901.53 1029.31 1534 39.86 572.53 612.39 2018 859.71 277.27 440.43 1577.41 1477 310.79 310.2 620.99 1478 312.46 277.27 84.39 674.12 1496 236.46 45.84 282.3 2019 222.8 222.8 1483 222.8 222.8 2020 96.99 96.99 1477 96.99 96.99 2021 39.52 39.52 1510 39.52 39.52 2022 134.81 134.81 1500 134.81 134.81 2023 101.29 279.06 380.35

Năm tác động Diện tích (ha)

Tổng cộng (ha) Tiểu khu Khai thác chọn Nuơi dưỡng Làm giàu

1485 223.98 223.98 1486 55.08 55.08 1520 101.29 101.29 2024 38.89 46.65 85.54 1510 44.31 44.31 1511 2.34 2.34 1528 38.89 38.89 2025 433.47 433.47 1496 403.48 403.48 1534 29.99 29.99 2026 478.69 478.69 1476 368.6 368.6 1522 110.09 110.09 Tổng cộng (ha) 6758.44 4095.77 9049.89 19904.1

Lập bản đồ và cơ sở dữ liệu cho từng giải pháp lâm sinh:

Tại Layer Properties của bảng dữ liệu, chọn Tab Symbology/Unique Values, tại Values Field chọn 1 trường là “Namtacdong” và 1 trường là

“GPLS”, sau đĩ ta chỉ chọn giải pháp lâm sinh là khai thác chọn (GPLS = 1)

và loại bỏ các giải pháp lâm sinh khác.

Bảng 4.15. Cơ sở dữ liệu giải pháp khai thác theo thời gian.

Năm tác động

Diện tích (ha) Sản lượng m3 (70%M) Luân kỳ

(năm) Tiểu khu 2010 798.97 15244 1469 513.31 11029 9 1482 285.66 4215 9 2011 744.27 5802 1475 181.36 568 9 1476 324.02 4048 9 1484 238.89 1186 9 2012 758.43 4992 1483 375.04 3260 9 1497 383.39 1732 9 2013 714.58 4883 1485 223.88 1918 9 1486 490.7 2965 9 2014 844.21 6194 1510 331.67 1779 9 1511 512.54 4415 9 2015 624.33 2839 1498 400.94 1956 9 1505 223.39 883 9 2016 735.23 4593 1487 373.75 2182 9 1500 148.71 1237 9 1504 212.77 1174 9 2017 678.71 5047 1520 274.99 1590 9 1522 236.08 2145 9 1528 127.78 858 9 1534 39.86 454 9 2018 859.71 10356 1477 310.79 4530 9 1478 312.46 4451 9 1496 236.46 1375 9 Tổng cộng (ha) 6758.44 59950

Thực hiện các bước tương tự như trên xây dựng được bản đồ, cơ sở dữ liệu giải pháp chặt nuơi dưỡng, làm giàu rừng.

ii) Quản lý dữ liệu theo tiểu khu:

Sau khi cập nhật và hồn chỉnh số liệu trên tồn bộ lâm phần, cĩ thể chia riêng biệt từng tiểu khu để quản lý với những mục đích khác nhau.

Cách thực hiện như sau: Sử dụng chức năng cắt vùng của ArcGIS: Trong hộp thoại Arctoolbox chọn Analysis tool/Extract/Split Đầu vào (Input Features) chọn

vùng cần được cắt (Trangthai)

Chọn ranh giới tiểu khu dạng Polygons (TK) để thực hiện cắt (Slpit Features)

Chọn trường dữ liệu để thực hiện (Split Field)

Target Workspace: Chọn Folder đầu ra

Bản đồ quản lý dữ liệu theo tiểu khu thể hiện tại hình 4.30

iii) Theo dõi biến đổi tài nguyên rừng và giải pháp lâm sinh sau n năm

Thơng thường, phương án điều chế rừng được xây dựng cho từng giai đoạn 5 năm. Giả định rằng sau một kế hoạch 5 năm từ 2010 – 2015, kế hoạch 5 năm tiếp theo được lập ở năm 2015, nhập dữ liệu cho trường “Namhientai” = 2015, và các giá trị M, N tác động (theo điều chỉnh cấu trúc N/D) được nhập vào tại thời điểm áp dụng giải pháp lâm sinh; hệ thống tự động tính tốn và cập nhật dữ liệu về biến đổi tài nguyên theo thời gian, suất tăng trưởng của rừng, cuối cùng tạo được bản đồ thay đổi giải pháp lâm sinh từ năm 2015 (Hình 4.31).

Bảng 4.16. Cơ sở dữ liệu giải pháp lâm sinh theo thời gian từ năm 2015

Năm tác động Diện tích (ha)

Tổng cộng

Tiểu khu Khai thác chọn Nuơi dưỡng Làm giàu

2015 509.36 430.65 631.77 1571.78 1498 400.94 268.78 102.44 772.16 1505 108.42 161.87 529.33 799.62 2016 1244.6 1665.81 59.26 2969.67 1487 883.12 45.45 18.97 947.54 1500 148.71 896.41 1045.12 1504 212.77 723.95 40.29 977.01 2017 678.71 2444.15 109.44 3232.3 1520 274.99 524.77 40.86 840.62 1522 236.08 483.91 29.99 749.98 1528 127.78 896.98 4.55 1029.31 1534 39.86 538.49 34.04 612.39 2018 1136.98 344.95 95.48 1577.41 1477 310.79 214.72 95.48 620.99 1478 589.73 84.39 674.12 1496 236.46 45.84 282.3 2019 222.8 222.8 1483 222.8 222.8 2020 96.99 96.99 1477 96.99 96.99 2021 39.52 39.52 1510 39.52 39.52 2022 134.81 134.81 1500 134.81 134.81 2023 101.29 279.06 380.35 1485 223.98 223.98 1486 55.08 55.08 1520 101.29 101.29 2024 38.89 46.65 85.54 1510 44.31 44.31 1511 2.34 2.34 1528 38.89 38.89 2025 433.47 433.47 1496 403.48 403.48 1534 29.99 29.99 2026 478.69 478.69 1476 368.6 368.6 1522 110.09 110.09 Tổng cộng (ha) 5116.11 5211.27 895.95 11223.33

Từ các kết quả về phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh SPOT5, xây dựng mơ hình cấu trúc, tăng trưởng và phương pháp phân tích trong GIS; cĩ thể khái quát hĩa sơ đồ kỹ thuật phối hợp mơ hình hồi quy với cơng nghệ GIS phục vụ điều chế rừng như hình 4.32.

Hình 4.32: Sơ đồ kỹ thuật phối hợp mơ hình hồi quy với GIS phục vụ điều chế rừng

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Với mục tiêu ứng dụng GIS phối hợp với mơ hình cấu trúc, tăng trưởng rừng để xây dựng bộ cơng cụ phục vụ quản lý điều chế rừng, khắc phục những tồn tại trong cách lưu trữ và cập nhật thơng tin và xây dựng và lập kế hoạch điều chế rừng hiện nay. Trên cơ sở phân tích biến động tài nguyên để đưa ra các giải pháp lâm sinh hợp lý, dựa trên cơ sở điều chỉnh cấu trúc rừng, xác định biến đổi tài nguyên và luân kỳ dựa vào dự báo tăng trưởng và phân tích mơ hình, khơng gian, thời gian trong hệ thống GIS, đề tài cĩ những kết luận chính sau.

KẾT LUẬN

1. Về sử dụng ảnh vệ tinh để giải đốn và lập bản đồ hiện trạng rừng

Qua kết quả phân loại ảnh vệ tinh cho thấy ảnh vệ tinh SPOT 5 phản ánh trạng thái rừng chính xác hơn ảnh Landsat ETM+.

Sai số phân loại ảnh SPOT 5 so với thực tế là 7%, điều này cĩ nguyên nhân là biến động tài nguyên so với ảnh, cũng như khả năng đọc các trạng thái phức tạp. Do vậy cần cĩ điều tra bổ sung chi tiết cho đối tượng chưa được xác định như rừng tre nứa hỗn giao gỗ.

2. Về các mơ hình cấu trúc, tăng trưởng, giải pháp lâm sinh

Mơ hình cấu trúc định hướng:

Hàm Mayer là thích hơp để xây dựng mơ hình cấu trúc định hướng, cĩ dạng:

N = 509.0589.e-0.056*D

Ứng dụng mơ hình cấu trúc định hướng trên để điều chỉnh cấu trúc cho từng trạng thái rừng thơng qua hai biện pháp chính là khai thác chọn và chặt nuơi dưỡng, từ đây xác định được các chỉ tiêu kỹ thuật lâm sinh tương ứng. Kết quả này cho thấy việc điều chỉnh cấu trúc cần được thực hiện cho các

trạng thái khác nhau theo mơ hình định hướng, sau đĩ là tận dụng lâm sản, khắc phục được tồn tại là ấn định một cường độ khai thác, đường kính tối thiểu khai thác cho một cấp trữ lượng hay nhĩm lồi cụ thể.

Mơ hình quan hệ Zd/5 năm theo D:

Dạng hàm parapol bậc 2 được chọn với hệ số xác định R2 = 0,7; n = 121 và tồn tại ở mức P <0.05 đã chứng tỏ cĩ mối quan hệ chặt giữa 2 đại lượng. Dạng hàm mơ phỏng quan hệ Zd/5năm theo D như sau:

Zd/5năm = -0.0131.D2+1.4171.D + 5,4143

Thay đổi Zd theo D dạng parabol bậc 2 đạt cực đại ở cỡ kính 45 -

Một phần của tài liệu ứng dụng công nghệ gis trong điều chế rừng tại công ty lâm nghiệp nam tây nguyên, tỉnh đăk nông (Trang 75 - 102)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(102 trang)