CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU NGUY CƠ VÀ CẢNH BÁO CHÁY RỪNG TỈNH SƠN LA TRÊN CƠ SỞ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐỊA THÔNG TIN
1.1. Tổng quan về ứng dụng công nghệ Địa thông tin trong nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng
1.1.2. Tình hình ứng dụng công nghệ Địa thông tin trong nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng
1.1.2.1. Trên Thế giới
Cháy rừng gây ra những tác hại đến xã hội và ảnh hưởng tiêu cực đến kinh tế,
sinh thái, là nguyên nhân làm suy giảm chất lượng cuộc sống. Trong nghiên cứu về NCCBCR việc theo dõi và quản lý tài nguyên rừng có vai trò hết sức quan trọng.
Từ đầu thế kỷ 20, ảnh hàng không bắt đầu được áp dụng để khoanh vẽ các trạng thái rừng. Ảnh hàng không thường được lưu trên giấy ảnh hoặc ảnh số. Đã có nhiều nghiên cứu sử dụng ảnh hàng không để xây dựng bản đồ tài nguyên rừng ở các nước như: Canada, Mỹ và Anh. Tuy nhiên, ảnh vệ tinh ngày nay với các đặc trưng về độ
phân giải không gian, phổ và thời gian kết hợp với các phương pháp phân tích hiệu quả đã đưa ra các ý tưởng tốt hơn về các mô hình theo dõi diễn biến cháy rừng. Ảnh vệ tinh với phương pháp xử lý số đã được sử dụng rộng rãi và thay thế ảnh hàng không trong xây dựng các bản đồ tài nguyên rừng phục vụ công tác điều tra và kiểm kê [55, 56].
Trong xây dựng các bản đồ phân loại rừng phục vụ cho công tác nghiên cứu NCCBCR, những loại ảnh viễn thám được sử dụng phổ biến gồm Landsat TM và
ETM+, SPOT, MODIS, NOAA - AVHRR, IKONOS và QuickBird. Đặc điểm và khả năng ứng dụng của mỗi loại ảnh vệ tinh trên được tổng hợp ở bảng 1.1.
Bảng 1.1. Khả năng ứng dụng ảnh vệ tinh trong phân loại lớp phủ rừng
Ảnh vệ tinh Đặc trưng kỹ thuật Khả năng ứng dụng
thực tế
1. Ảnh đa phổ có độ phân giải không gian thấp (Multispectral Low Resolution Sensors)
MODIS
Độ phân giải không gian: 250 - 1.000
m; độ rộng cảnh 330 km; chu kỳ chụp ảnh 1 - 2 ngày; ảnh có từ năm 2000 (vệ tinh Terra) hoặc năm 2002 (vệ tinh Aqua) đến nay
- Phân loại lớp phủ rừng quy mô toàn cầu, châu lục.
AVHRR
Độ phân giải không gian: 1km từ các vệ tinh NOAA; độ rộng cảnh: 2.400 km x 6.400 km; ảnh có từ năm 1980.
2. Ảnh đa phổ có độ phân giải không gian trung bình (Multispectral Moderate Resolution Sensors)
Landsat MSS, TM
Độ phân giải không gian: 30 - 120 m; độ rộng cảnh: 183 km x 183 km; chu kỳ chụp ảnh: 16 ngày; ảnh có từ năm 1972.
Phân loại lớp phủ rừng ở cấp độ quần xã.
Landsat ETM, OLI (Landsat 7, 8)
Độ phân giải không gian: 15 - 20 m;
độ rộng cảnh 183 km x 183 km; chu kỳ
chụp ảnh: 16 ngày; ảnh có từ năm 1999 đến nay.
Phân loại lớp phủ rừng ở cấp độ quần xã hoặc một số loài ưu thế có thể phân biệt rõ ràng.
Ảnh vệ tinh Đặc trưng kỹ thuật Khả năng ứng dụng
thực tế
ASTER
Độ phân giải không gian: 15 - 90 m;
độ rộng cảnh 60 x 60 km; chu kỳ chụp ảnh 3-5 ngày; ảnh có từ năm 2000.
Phân loại lớp phủ rừng ở
cấp độ quần xã hoặc một số loài ưu thế.
3. Ảnh đa phổ có độ phângiải không gian cao (Multispectral High spatial Resolution Sensors)
SPOT
Độ phân giải không gian: từ 1,5 - 20m (với SPOT VGT là 1km); độ rộng cảnh: 60km x 60km (với SPOT VGT là 1000km x 1000 km); SPOT 1, 2, 3, 4 ,5, 6 và 7 đã có ảnh tương ứng từ năm 1986, 1990, 1993, 1998, 2002, 2012 và 2014. Hiện nay SPOT 1 và 3 đã ngừng cung cấp ảnh.
Phân loại lớp phủ rừng ở cấp độ quần xã hoặc các loại cụ thể ở mức chi tiết.
IKONOS 1, 2
Độ phân không gian: 1 - 4m; độ rộng cảnh: 11km x 11km; chu kỳ chụp ảnh:
3 - 5 ngày; ảnh có từ năm 2.000.
- Phân loại lớp phủ rừng chi tiết ở cấp độ quần xã hoặc các loài cụ thể.
- Thường được sử dụng để kiểm tra kết quả phân loại từ các nguồn ảnh khác.
QuickBird
Độ phân giải không gian: 0,6 - 2,4m;
độ rộng cảnh 16.5km x 16.5km; chu kỳ chụp ảnh 1 - 3.5 ngày; ảnh có từ năm 2002.
4. Ảnh siêu phổ (Hyperspectral Sensors)
AVIRIS
Ảnh có 224 kênh từ bước sóng nhìn thấy tới sóng ngắn hồng ngoại; tùy thuộc vào độ cao của máy bay mà ảnh có độ phân giải không gian > 1m; độ rộng cảnh > 1km; ảnh có từ năm 1987.
Phân loại lớp phủ rừng chi tiết ở cấp độ quần xã hoặc các loài cụ thể; ảnh chỉ chụp theo yêu cầu 1 lần, vì vậy không thích hợp với theo dõi diễn biến rừng.
Ảnh vệ tinh Đặc trưng kỹ thuật Khả năng ứng dụng
thực tế
Earth Observing-
1 ( EO-1 )
Ảnh có 200 kênh từ bước sóng nhìn thấy tới sóng ngắn hồng ngoại; độ
phân giải không gian 30m; ảnh có từ năm 2000.
Phân loại lớp phủ rừng chi tiết ở cấp độ quần xã hoặc các loài có thể phân biệt rõ ràng.
Ngoài các loại ảnh vệ tinh nêu trên được sử dụng trong theo dõi diễn biến tài nguyên rừng, còn có các loại ảnh khác được sử dụng như: ảnh ASTER, Landsat, AVNIR2 hoặc ảnh AVIRIS với giải phổ gần liên tục trong 224 kênh. Các ảnh siêu phổ này, lưu trữ nhiều thông tin về thực vật và phân loại thực vật chính xác hơn các
loại ảnh khác có cùng độ phân giải không gian [42, 51, 53, 54].
Các ứng dụng viễn thám trong nghiên cứu tài nguyên rừng bao gồm điều tra khảo sát, nghiên cứu các hệ sinh thái rừng, phát hiện điểm cháy dị thường nhiệt và thành lập bản đồ rừng. Nghiên cứu NCCBCR dựa vào đặc điểm của ảnh viễn thám và sự phát xạ của đám cháy để dự báo cháy rừng là một phương án khả thi và hoàn toàn có thể thay thế được cho các phương pháp thu thập số liệu tại chỗ. Bộ cảm trên các vệ tinh có thể thu nhận được các bức xạ bề mặt phát ra khác nhau từ các vật thể.
Các vệ tinh quan sát Trái Đất với khả năng bao quát trên phạm vi rộng lớn và đa thời
gian đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc dự báo và cảnh báo cháy. Vấn đề ứng dụng viễn thám trong quản lý, giám sát cháy rừng đã được quan tâm của nhiều quốc gia với các hệ thống trên Thế giới như: Canada với hệ thống CFFDRS (Canadian Forest Fire Danger Ration System) được phát triển để dự báo cháy từ năm
1987; tiếp theo là hệ thống GIMS (Geographical Information and Modeling System) năm 1990... ở phạm vi quốc gia đến toàn cầu [55, 58].
Các sản phẩm điểm nóng/điểm cháy (hot spot) cho chúng ta biết địa điểm xảy
ra đám cháy rừng khi vệ tinh quét ảnh. Tuy nhiên, để xác định được vị trí, diện tích, phạm vi tác động của đám cháy phụ thuộc rất nhiều vào công nghệ của mỗi vệ tinh.
Trong khi đó, thông tin xác thực về sự tác động của vụ cháy đến là rất hữu ích cho rất nhiều ứng dụng môi trường bao gồm việc ước lượng khí phác thải, xác định khả
năng hồi phục rừng…Điều này dẫn tới sự phát triển của nhiều phương pháp xác định vùng bị cháy NBR (Burned area detection) dựa vào ảnh vệ tinh [55, 56].
Simon và cộng sự đã đề xuất phương pháp và xây dựng hệ thống GLOBSCAR để cung cấp sản phẩm vùng cháy dựa trên ảnh ATSR - 2 và AATSR bằng việc sử dụng các ngưỡng cố định hoặc ngưỡng phụ thuộc ngữ cảnh [84]. Roi D. P. và cộng sự đã phát triển một cách tiếp cận sử dụng mô hình phản xạ hai chiều để xác định
vùng cháy hàng ngày sử dụng ảnh MODIS độ phân giải không gian là 500 m [57].
Một phương pháp khác, đã sử dụng chỉ số thực vật thu được từ ảnh MODIS 16 ngày để xác định vùng cháy ở Nga trong vòng 12 năm. Loboda T. và cộng sự đã đề xuất phương pháp ánh xạ các vùng bị cháy sử dụng ảnh MODIS tổ hợp 8 ngày để có được sản phẩm cháy với độ phân giải không gian là 1km [66].
Những phương pháp trên có nhiều nhược điểm như sau:
- Độ phân giải không gian của sản phẩm cháy là quá thấp. Điều này dẫn đến các sai số lớn trong việc tính toán các hậu quả của cháy rừng như: diện tích lớp phủ rừng, khối lượng khí phác thải sau cháy… đặc biệt khi sai số này tăng mạnh với các trường hợp xác định sai (false detections) vùng cháy.
- Trong các trường hợp đám cháy quá nhỏ so với độ phân giải không gian của ảnh, mặc dù hệ thống xác định điểm cháy có thể cho thấy sự khác biệt về bề nhiệt độ
trên bề mặt lớp phủ, nhưng điều đó không đảm bảo vùng bị cháy có thể xác định được trên ảnh.
Để khắc phục vấn đề trên, Giglio L. và cộng sự đã đề xuất phương pháp tính toán sự thay đổi theo ngày từ ảnh phản xạ bề mặt MODIS 500m. Sau đó, việc phân biệt vùng
cháy và vùng không cháy được thực hiện thông qua hàm phân bố mật độ địa phương sử dụng bản đồ điểm cháy [67]; như vậy, chất lượng ảnh viễn thám có vai trò rất quan trọng.
Hiện nay, cơ chế mở dữ liệu từ các kho lưu trữ ảnh Landsat toàn cầu của Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS) và Cơ quan hàng không vũ trụ châu Âu
(ESA) đã cung cấp những cơ hội mới để thúc đẩy sự phát triển của phương pháp tiếp cận mới trong các nghiên cứu khai thác sử dụng ảnh viễn thám. Ứng dụng Google Earth Engine dựa trên nền tảng điện toán đám mây đã cung cấp công cụ
hiệu quả cho việc phân tích dữ liệu về môi trường quy mô toàn cầu đến phạm vi quốc gia và địa phương.
Để nghiên cứu cháy rừng đạt hiệu quả cần tích hợp RS với GIS để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến cháy rừng. Mohameb Said Guettouche và nnk (2011) đã đưa ra nghiên cứu dựa trên công cụ GIS để quản lý cháy rừng. Nhóm tác giả này đã thiết kế một hệ thống thông tin quản lý và dự báo cháy rừng Hệ thông tin này dựa trên hệ điều hành HP - UNIX và sử dụng phần mềm GIS thương mại GDS. Hệ thống
này bao gồm 5 thành phần chính: dữ liệu đầu vào, phần mềm GDS, AIOLOS - F (hệ thống tương tác mô phỏng cháy rừng), dữ liệu đầu ra (hệ thống sản phẩm đầu ra) và môi trường người dùng [70].
Sakr, G.E (2011) đã xây dựng bản đồ tai biến cháy rừng dựa trên cơ sở ứng dụng tư liệu ảnh viễn thám, dữ liệu về khí hậu và tiếp cận GIS. Ông đã đưa ra 3 nhóm cháy rừng chính đó là: cháy tự nhiên, cháy có điều kiện theo chủ định của con người và cháy không chủ định do con người. Các loại thực vật và mật độ của chúng có ảnh hưởng tới điều kiện độ ẩm và nguyên nhân cháy. Thực vật chứa thấp hơn 10% độ ẩm có thể gây cháy trong khi độ ẩm theo thời gian cũng gây ra cháy [81]. Trên cơ sở
phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến cháy Sastry đã đưa ra trọng số của các nhân tố đánh giá trong xây dựng bản đồ phân vùng tai biến cháy rừng [80].
Hiện nay, Internet, WebGis và các công nghệ truyền thông 4.0… được sử dụng rộng rãi và có hiệu quả trong việc thông báo kết quả một cách kịp thời và chính xác nhất các thông tin về NCCBCR.
1.1.2.2. Ở Việt Nam a. Nghiên cứu cháy rừng theo phương pháp truyền thống
Công tác dự báo nguy cơ cháy rừng ở Việt Nam được bắt đầu từ năm 1981.
Tuy nhiên, trong thời gian đầu chủ yếu áp dụng phương pháp dự báo của Nesterop [19]. Đây là phương pháp đơn giản, cấp nguy hiểm của cháy rừng được xác định theo giá trị P bằng tổng của tích số giữa nhiệt độ và độ thiếu hụt bão hòa của không khí lúc 13 giờ hàng ngày kể từ ngày cuối cùng có lượng mưa lớn hơn 3 mm. Đến năm 1988, nghiên cứu của Phạm Ngọc Hưng đã cho thấy: phương pháp của Nesterop sẽ có độ chính xác cao hơn nếu tính giá trị P kể từ ngày cuối cùng có lượng mưa lớn hơn
5 mm. Ngoài ra, trên cơ sở phát hiện mối liên hệ chặt chẽ giữa số ngày khô hạn liên tục H (số ngày liên tục có lượng mưa dưới 5 mm) với chỉ số P, Phạm Ngọc Hưng cũng đã đưa ra phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng theo số ngày khô hạn liên tục [24, 25]. Ông đã xây dựng một bảng tra cấp nguy hiểm của cháy rừng căn cứ vào số ngày khô hạn liên tục cho các mùa khí hậu trong năm.
Tuy nhiên, khi nghiên cứu về tính thích hợp của một số phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng ở miền Bắc Việt Nam, Bế Minh Châu (2001) đã khẳng định phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng theo chỉ tiêu P và H có độ chính xác thấp ở những vùng có sự luân phiên thường xuyên của các khối không khí biển và lục địa hoặc vào các thời gian chuyển mùa. Trong những trường hợp như vậy, mức độ liên hệ của chỉ số P và H với độ ẩm vật liệu dưới rừng và tần suất xuất hiện của cháy rừng rất thấp [9].
Ưu điểm của các phương pháp được nêu ở trên là đơn giản, dễ tính toán. Nhưng
các phương pháp này cũng có nhiều hạn chế như: (1) chưa tính hết các nhân tố ảnh hưởng đến cháy rừng; (2) để tính được các cấp cháy, hàng ngày dự báo viên phải đo đạc các thông tin ở hiện trường vào lúc 13 giờ; (3) cần phải có các dụng cụ và máy
móc quan trắc khí tượng; (4) chỉ số P được phân chia quá rộng và khi P thay đổi 1 vài đơn vị thì cấp cháy cũng thay đổi; (5) dự báo viên phải theo dõi liên tục ngày có mưa
hay không mưa.
Năm 1995, Võ Đình Tiến đã đưa ra phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng từng tháng ở Bình Thuận theo 6 yếu tố: nhiệt độ không khí trung bình, lượng mưa trung bình, độ ẩm không khí trung bình, vận tốc gió trung bình, số vụ cháy rừng trung bình, lượng người vào rừng trung bình. Tác giả đã xác định được cấp nguy hiểm với cháy rừng của từng tháng trong cả mùa cháy. Đây là chỉ tiêu có tính đến cả yếu tố thời tiết và yếu tố KTXH liên quan đến nguy cơ cháy rừng. Tuy nhiên, do căn cứ vào số liệu khí tượng trung bình nhiều năm nên cấp dự báo của tác giả chỉ thay đổi theo thời gian của lịch mà không thay đổi theo thời tiết hàng ngày. Vì vậy, nó mang ý nghĩa của phương pháp xác định mùa cháy nhiều hơn là dự báo nguy cơ cháy rừng [32].
b. Nghiên cứu cháy rừng theo hướng sử dụng CNĐTT
- Sử dụng ảnh NOAA - AVHRR:
Từ năm 1992, ảnh NOAA - AVHRR đã được sử dụng như 1 dữ liệu cảnh báo
cháy toàn cầu. Với các ứng dụng chính là: thành lập bản đồ quản lý cháy, biến động thảm phủ rừng và phân tích các chức năng sinh học của rừng.
Nguyễn Đình Dương, Nguyễn Thanh Hoàn (2004) đã kết hợp viễn thám và
GIS trong nghiên cứu phát hiện cháy rừng ở một số khu vực của Việt Nam sử dụng ảnh vệ tinh NOAA, MODIS và Landsat [17, 18].
Năm 2004, Phạm Văn Cự và nnk, đã nghiên cứu sử dụng tư liệu viễn thám NOAA - AVHRR trong theo dõi diễn biến cháy lớp phủ thực vật ở Việt Nam. Nghiên cứu này sử dụng tư liệu ảnh có độ phân giải trung bình xây dựng thuật toán tính lửa và phát hiện điểm cháy. Ảnh vệ tinh NOAA và MODIS rất thích hợp cho việc phân tích chỉ số thực vật và dự báo cháy ở Việt Nam [76].
- Sử dụng ảnh MODIS:
Các kết quả nghiên cứu về sử dụng ảnh MODIS cho dự báo cháy rừng đã cho thấy hệ thống MODIS có thể tự động xác định các điểm cháy, nguy cơ cháy và các điểm dị thường nhiệt chính xác tuyệt đối sau 30 phút thu từ ảnh vệ tinh. Với tần suất thu 4 ảnh/ngày. Ảnh MODIS với 36 kênh phổ có thể phân vùng nhiệt độ bề mặt đất
và hỗ trợ cảnh báo nguy cơ cháy rừng [29].
Trần Hùng (2007), đã sử dụng các kênh nhiệt (kênh 21 và 31) của ảnh vệ tinh MODIS để xác định các điểm dị thường nhiệt ở các khu vực đô thị TP Hồ Chí Minh và Bangkok. Đồng thời, tác giả còn xác định mối quan hệ của các điểm dị thường đó với các nguồn phát nhiệt như: nhà máy, khu dân cư… Ngoài ra, tác giả cũng sử dụng MODIS để nghiên cứu vấn đề hạn hán, sa mạc hóa bằng cách tính chỉ số ẩm và khô hạn của lớp thực phủ. Tác giả cũng đưa ra phương pháp sử dụng kênh 21, 22 và 31 để dự báo các điểm dị thường nhiệt vào ban ngày và ban đêm cho các khu vực rừng núi, ven biển Việt Nam [22].
Doãn Hà Phong (2006) đã xây dựng thuật toán phát hiện điểm cháy từ ảnh MODIS dựa vào 2 kênh nhiệt K21 và K31 trong đó có tính toán hiệu chỉnh điều kiện khí quyển của Việt Nam [27, 28].
- Xây dựng phần mềm cảnh báo cháy rừng:
Năm 2003, Cục kiểm lâm đã cộng tác với nhóm nghiên cứu thuộc đề tài KC.08.24 của Trường Đại học Lâm nghiệp để xây dựng "Phần mềm cảnh báo lửa
rừng". Với công nghệ này, phần mềm cho phép liên kết được phương tiện hiện đại
vào công tác dự báo và truyền tin về nguy cơ cháy rừng [31].
Hội thảo nâng cao chất lượng bản tin cảnh báo cháy rừng được tổ chức vào cuối năm 2003 tại Cục kiểm lâm đã nhận định việc đưa thông tin về nguy cơ cháy rừng trên phương tiện thông tin đại chúng đã góp phần làm giảm rõ rệt số vụ cháy
rừng trong năm 2003 ở Việt Nam [90]. Kết quả nghiên cứu của đề tài KC.08.24 là một thành công lớn đối với công tác phân loại thảm thực vật rừng theo cấp khả năng cháy và quản lý lửa rừng. Tuy nhiên, kết quả này mới chỉ áp dụng ở phạm vi khu vực Tây Nguyên và rừng Tràm ở U Minh Thượng, chưa áp dụng cho quy mô cấp Tỉnh.
Vương Văn Quỳnh (2005), đã xây dựng phần mềm tự động phát hiện cháy rừng từ ảnh vệ tinh Landsat ETM+ và MODIS. Phần mềm được xây dựng trên cơ sở tổ hợp các kênh đa phổ kết hợp với dữ liệu GIS để phát hiện các điểm cháy rừng trên toàn lãnh thổ Việt Nam [30].
Bế Minh Châu (2010), đã thực hiện đề tài "Nghiên cứu hoàn thiện phương
pháp và phần mềm cảnh báo nguy cơ cháy rừng ở Việt Nam". Đề tài đã căn cứ vào
kết quả của đề tài KC.08.24, nghiên cứu bổ sung và phát triển thành phần mềm cảnh
báo nguy cơ cháy rừng cho cả nước. Đề tài đã phân loại các trạng thái rừng theo nguy cơ cháy và xây dựng phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng trên cơ sở kết hợp tính toán điều kiện thời tiết và kiểu trạng thái rừng [10].
- Từ năm 2009 - 2011, đề tài: “Nghiên cứu chế độ ngập nước thích hợp đảm
bảo phòng chống cháy và duy trì sự phát triển rừng tràm ở hai vườn quốc gia U Minh Thượng và U Minh Hạ” do PGS.TS.Trần Quang Bảo chủ trì đã ứng dụng hiệu quả
công nghệ GIS và GPS trong việc xây dựng hệ thống phòng cháy cho vườn quốc gia U Minh Thượng và U Minh Hạ. Kết quả đề tài đã xây dựng được các mô hình quản lý nước hai bậc và nhiều bậc đối với từng khu vực cụ thể tại vườn quốc gia U Minh Thượng và U Minh Hạ. Đồng thời thiết kế phần mềm phát hiện sớm và tổ chức chữa cháy cho rừng U Minh [4].