Chương 2. MỤC TIÊU - ĐỐI TƯỢNG NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.4. Phương pháp nghiên cứu
2.4.2. Phương pháp xử lý tài liệu
a. Cấu trúc tổ thành
+ Xác định tỷ lệ tổ thành (Chỉ số quan trọng: Important Value)
Để xác định tổ thành tầng cây cao, đề tài sử dụng phương pháp tính tỷ lệ tổ thành theo phương pháp của Daniel Marmillod (Đào Công Khanh, 1996 và Vũ Đình Huề, 1984)
2
% G
%
% N
IVi i i (2-2)
Trong đó: IVi% là tỷ lệ tổ thành của loài i (chỉ số độ quan trọng - Important Value);
Ni% là % theo số cây của loài i so với tổng số cây trong lam phần; Gi% là tỷ lệ % theo tiết diện ngang của loài i so với tổng tiết diện ngang trong lâm phần.
Theo Daniel M., những loài cây có IV% 5% mới thực sự có ý nghĩa về mặt sinh thái trong lâm phần. Theo Thái Văn Trừng (1978), trong một lâm phần nhóm loài cây nào đó > 50% tổng số cá thể của tầng cây cao thì nhóm loài đó được coi là nhóm loài ưu thế. Cần tính tổng IV% của những loài có trị số này lớn hơn 5%, xếp từ cao xuống thấp và dừng lại khi tổng IV% đạt 50%.
b. Cấu trúc tầng thứ
Là chỉ tiêu cấu trúc hình thái thể hiện sự sắp xếp không gian phân bố của thực vật theo chiều thẳng đứng.
Nghiên cứu cấu trúc được tiến hành thông qua các phẫu đồ rừng theo phương pháp của Richards và Davis (1934).
c. Cấu trúc mật độ
Công thức xác định mật độ như sau:
N/ha = (n/S)*10.000 (2-3)
Trong đó: n là số lượng cá thể của loài hoặc tổng số cá thể trong OTC S: Diện tích OTC (m2)
d. Tính trữ lượng rừng Tính toán trữ lượng
Motc = ∑Vi = ∑gi hi f = ∑∏/4*d21.3ihif (2-4)
Mha = 10.000/1000*Motc (2-5)
Trong đó: Vi là thể tích của cây thứ i.
gi là tiết diện ngang thân cây thứ i.
hi là chiều cao thân cây thứ i.
d1.3i là đường kính ở vị trí 1.3 m của cây thứ i.
f là hình số của thân cây thông thường hình số được lấy f = 0,45 với rừng tự nhiên và f = 0,5 với rừng trồng.
2.4.2.2. Sử dụng tư liệu ảnh SPOT-5 thành lập bản đồ hiện trạng rừng
Sơ đồ quá trình điều tra và xây dựng bản đồ hiện trạng rừng phục vụ công tác kiểm kê rừng tỉnh Hà Tĩnh: [17]
Hình 2.1. Sơ đồ quá trình điều tra và xây dựng bản đồ hiện trạng rừng a. Công tác chuẩn bị:
Bản đồ nền địa hình VN2000; bản đồ hành chính, bản đồ quy hoạch 3 loại rừng, bản đồ hiện trạng rừng chu kỳ IV, bản đồ thổ nhưỡng, bản đồ giao đất lâm nghiệp. Hệ toạ độ chuẩn được sử dụng trong điều tra kiểm kê rừng tỉnh Hà Tĩnh là hệ VN2000 kinh tuyến trục 105 và múi 6 độ.
b. Tiền xử lý ảnh:
Toàn bộ các ảnh vệ tinh gốc mua về được kiểm tra, xử lý nhằm đưa ra kết quả tốt nhất cho quá trình giải đoán xây dựng bản đồ. Tuỳ trường hợp cụ thể có thể bao gồm:
- Nắn chỉnh hình học và các loại nhiễu khác nếu có (trong trường hợp ảnh còn có sự sai lệch về mặt không gian với bản đồ địa hình hoặc chưa được nắn chỉnh hình học theo bản đồ nền địa hình VN2000)
- Tăng cường độ tương phản ảnh giúp tăng khả năng phân tách giữa các lớp trên ảnh.
c. Xây dựng bản đồ sơ bộ hiện trạng rừng trong phòng
Việc Xây dựng hệ thống phân loại hiện trạng rừng và sử dụng đất phải căn cứ vào tỉ lệ bản đồ và chi tiết của hê ̣ thống phân loa ̣i trạng thái rừng tương ứng (theo thông tư 34).
d. Xây dựng mẫu khoá ảnh giải đoán
Khóa giải đoán là tập hợp các hướng dẫn giúp người giải đoán nhanh chóng xác nhận các đối tượng trên ảnh. Khóa giải đoán bao gồm chú giải và ảnh. Việc thống nhất khóa giải đoán giúp loại trừ các kết quả khác biệt có thể nhận được từ các người giải đoán khác nhau. [10]
Khoá ảnh phục vụ điều tra kiểm kê rừng được xây dựng riêng cho từng cảnh ảnh. Mỗi ảnh có hai bộ khoá: khoá giải đoán trữ lượng rừng được xây dựng trước và khoá giải đoán tên trạng thái rừng được xây dựng sau. Phương pháp xây dựng khoá ảnh như sau:
- Điều tra mẫu xây dựng khoá ảnh
+ Chọn tuyến điều tra. Căn cứ vào bản đồ hiện trạng rừng chu kỳ IV và tham khảo ý kiến của kiểm lâm các chủ rừng để lựa chọn các tuyến điều tra mẫu xây dựng khoá ảnh.
+ Điều tra ô mẫu: Xác định toạ độ các điểm mẫu và điều tra ô tiêu chuẩn.
Giải đoán bằng mắt (visual interpretaion) là sử dụng mắt người cùng với trí tuệ để tách chiết các thông tin từ tư liệu viễn thám dạng hình ảnh. Việc phân tích ảnh bằng mắt có thể được trợ giúp bằng một số thiết bị quang học.
Hình thức này cho phép xác định các phân bố không gian của các trạng thái rừng trong khu vực nghiên cứu nhờ kinh nghiệm giải đoán, hiểu biết về sự phân bố các trạng thái rừng. Căn cứ vào kết quả giải đoán bằng mắt và các thông tin về các điểm GPS của các loại trạng thái rừng đã có, tiến hành lấy mẫu, xây dựng khóa giải đoán ảnh và dùng phương pháp phân loại ảnh có
kiểm định để đưa ra kết quả giải đoán, sau đó tiến hành đánh giá về kết quả phân loại và đưa ra kết quả phân loại trạng thái rừng tại khu vực nghiên cứu.
Việc giải đoán sẽ được tiến hành từ các nhóm đối tượng chính như đất có rừng, đất không rừng, đất nông nghiệp và đất khác sau đó sẽ tiến hành chi tiết hoá cho từng đối tượng cụ thể theo hệ thống phân loại. Trong quá trình giải đoán, các lô trạng thái sẽ được định tên. Tuy nhiên, một số lô khó nhận biết hay còn nghi ngờ do có sự khác biệt không rõ ràng với các trạng thái khác sẽ được đánh dấu để kiểm tra trong quá trình ngoại nghiệp. Diện tích tối thiểu cho một trạng thái cần được phân tách là 1 ha ngoài thực địa đối với bản đồ có tỷ lệ 1: 50.000.
Giải đoán ảnh vệ tinh được thực hiện theo các bước sau [8]:
Bước 1: Kiểm tra, hiệu chỉnh mẫu ảnh
Hệ thống ảnh vệ tinh SPOT-5 sẽ được kiểm tra, hiệu chỉnh và xử lý với sự hỗ trợ của phần mềm chuyên ngành Erdas 8.5, Envi 4.4, ArcGIS 9.3, ECognition 8.7.
Các mẫu ảnh được kiểm tra, hiệu chỉnh trên cơ sở hệ thống phân loại các trạng thái rừng theo thông tư 34/2009/TT-BNNPTNT theo nguyên tắc mỗi loại trạng thái rừng sẽ được lấy mẫu ngoài thực tế sao cho mẫu ảnh được chọn phải đặc trưng nhất cho đối tượng cần được giải đoán. Mặt khác mẫu ảnh phải có sự khác biệt rõ ràng về các đặc trưng màu thể hiện trên ảnh cũng như ngoài thực địa để tránh gây nhầm lẫn trong quá trình phân loại ảnh sau này. Các mẫu ảnh thu được trên các ô đo đếm cũng như tại các vị trí trên ảnh đã được đo đếm và kiểm chứng khi đi ngoại nghiệp.
Bước 2: Giải đoán ảnh, xây dựng hệ thống bản đồ hiện trạng rừng Thu thập thông tin hiện có từ các địa phương và các dự án nếu có, xây dựng mẫu khóa ảnh vệ tinh
Giải đoán ảnh bằng mắt: Cơ sở để giải đoán ảnh bằng mắt là dựa vào các dấu hiệu giải đoán trực tiếp hoặc gián tiếp và khóa giải đoán ảnh cũng như kinh nghiệm chuyên gia. Các dấu hiệu: Kích thước, hình dạng, bóng râm, độ đậm nhạt, màu sắc, cấu trúc, hình mẫu, mối liên quan. Khóa giải đoán ảnh: là chuẩn giải đoán cho đối tượng nhất định bao gồm tập hợp các yếu tố và dấu hiệu do nhà giải đoán thiết lập, nhằm trợ giúp cho công tác giải đoán nhanh và đạt kết quả chính xác thống nhất cho các đối tượng từ nhiều người khác nhau. khóa giải đoán được thành lập dựa trên những vùng nghiên cứu thử nghiệm đã được điều tra kỹ lưỡng. Bằng cách sử dụng khóa giải đoán, người giải đoán có thể phát triển mở rộng và phân tích cho nhiều vùng khác trên cơ sở cùng một loại tư liệu cũng như cùng mùa và thời gian chụp ảnh do đó giúp cho công tác giải đoán nhanh hơn và đảm bảo được tính thống nhất trong quá trình giải đoán.
Xử lý ảnh vệ tinh bao gồm các bước chính sau: Hiệu chỉnh bức xạ, hiệu chỉnh hình học ảnh, tăng cường chất lượng ảnh, biến đổi giữa các ảnh, phân loại ảnh.
Thành lập bản đồ hiện trạng rừng trong phòng.
Bước 3: Kiểm tra ngoại nghiệp, chỉnh sửa, bổ sung thông tin, nâng cấp bản đồ trong phòng
Kiểm tra ngoại nghiệp nhằm xác minh những đối tượng còn nghi ngờ chưa xác định được tên trong quá trình giải đoán trong phòng và bổ sung những lô có sự sai khác giữa bản đồ và thực địa. Những đối tượng này chủ yếu là rừng mới trồng, các lô hiện trạng đã biến đổi do cháy rừng, khai thác rừng, dịch sâu bệnh hại,... Một số đối tượng khác khó phát hiện trên ảnh vệ tinh như ruộng 2 vụ, đất ở và một số loại đất chuyên dùng.
Những lô xác định nhầm trạng thái hoặc sai lệch sẽ được bổ xung theo phương pháp khoanh lô theo dốc đối diện.
Để nâng cao tính chính xác về mặt vị trí, đặc biệt đối với các đối tượng cần được kiểm tra bổ sung ở ngoại nghiệp chúng tôi đã sử dụng các công cụ chuyên dụng như máy định vị toàn cầu GPS, các phần mềm chuyên dụng như Erdas, Mapinfo, ArcGis,... và có các chuyên gia giàu kinh nghiệm thực hiện công tác điều tra, đánh giá ngoài hiện trường.
Toàn bộ những xác minh, quan sát ngoài hiện trường sẽ được ghi lại theo hệ thống mẫu biểu mô tả ngoại nghiệp.
Cập nhật thông tin sau chỉnh sửa vào máy
Bước 4: Phân tích đánh giá số liệu, xây dựng bản đồ thành quả
Bản đồ thành quả Hiện trạng tài nguyên rừng huyện Cẩm Xuyên tỉnh Hà Tĩnh sẽ được thành lập và hoàn thiện thông qua ứng dụng phần mềm Mapinfo 10.5. Bản đồ thành quả có tỷ lệ 1:50.000, phải đầy đủ các lớp sau:
Địa hình, thủy văn, giao thông, ranh giới hành chính, tên địa danh, các điểm trụ sở UBND, trường học, trạm y tế, bưu điện, rừng và sử dụng đất, chú giải bản đồ và các chỉ dẫn khác.
Giải đoán phải kết hợp với điều tra ngoài thực địa. Bởi điều tra thực địa giúp xây dựng khóa giải đoán và kiểm tra độ chính xác của kết quả giải đoán.
Việc thu thập thông tin thực địa xây dựng mẫu khoá ảnh cho từng trạng thái rừng và cho từng vùng với dung lượng mẫu đảm bảo đáp ứng với sai số cho phép.
* Chỉnh lý bổ sung bản đồ thành quả
Việc chỉnh lý bổ sung bản đồ thành quả sẽ dựa trên kết quả kiểm tra ngoại nghiệp. Nếu khu vực nào có nhiều sự sai khác thì phải tiến hành giải đoán bổ sung nhằm tăng độ chính xác cho kết quả giải đoán.
Sau khi bản đồ thành quả đã được chỉnh lý, bổ sung, việc kiểm tra, tạo vùng cho các lô trạng thái trên bản đồ được tiến hành. Việc này được thực hiện nhằm phục vụ công tác tính diện tích cho từng trạng thái và biên tập bản
đồ thành quả theo quy định. Bên cạnh đó, việc gán những giá trị thuộc tính cho từng lô trạng thái cũng được tiến hành. Các giá trị thuộc tính này sẽ được quản lý dưới dạng dữ liệu phi không gian_bảng Browser, bao gồm nhiều
“Trường” khác nhau, mỗi trường sẽ ghi lại một thông tin mô tả cho lô trạng thái đó như tên tỉnh, mã tỉnh, huyện, mã huyện, xã, mã xã, tiểu khu, khoảnh, trạng thái, diện tích, chủ quản lý, tranh chấp,....
* Xử lý tính toán, phân tích đánh giá số liệu
Việc xử lý tính toán, đánh giá, phân tích số liệu diện tích các trạng thái rừng và sử dụng đất được thực hiện bằng phương pháp chồng xếp bản đồ hiện trạng rừng và sử dụng đất thành quả với bản đồ ranh giới hành chính xã, tiểu khu, khoảnh... đã thu thập được bằng phần mềm ARC\VIEW, sau đó được chuyển sang phần mềm Excel xử lý, thống kê diện tích các loại rừng và sử dụng đất theo hệ thống mẫu biểu của từng tiểu khu rồi tập hợp theo xã, huyện.
* Biên tập bản đồ thành quả.
Hệ thống tọa độ củ a bản đồ phải đươ ̣c chuyển đổi về hê ̣ quy chiếu quốc gia VN2000, nắn chỉnh hình học bằng phép nắn chỉnh trực giao đưa ảnh vệ tinh về hệ lưới chiếu VN 2000, múi 3o
2.4.2.3. Kiểm tra độ chính xác của công tác giải đoán
Các đối tươ ̣ng cần kiểm tra
Để đánh giá theo nhóm đối tượng sử dụng đất cơ bản, các đối tượng được đưa vào một trong 4 nhóm sau đây:
- Đất có rừng.
- Đất không có rừng.
- Đất đang canh tác Nông nghiệp.
- Các loại đất khác (nước, dân cư, xây dựng, đường xá,...)
* Đánh giá độ chính xác
a. Chọn điểm kiểm tra: Để đánh giá chính xác của công tác giải đoán, hệ thống điểm kiểm tra đã được xây dựng theo mô ̣t số nguyên tắc sau:
- Các điểm được lựa cho ̣n phải đa ̣i diê ̣n cho toàn bộ các đối tượng trong hệ thố ng phân loa ̣i
- Số điểm kiểm tra phải phân bố đều trên toàn khu vực, mỗi điểm phải cách nhau 500m
- Mỗi trạng thái rừng ít nhất phải có 3 điểm kiểm tra, phân bố ở các cảnh ảnh khác nhau
b. Kiểm tra thực đi ̣a: Khi kiểm tra thực đi ̣a, các công viê ̣c cần thực hiê ̣n bao gồ m:
- Xác định vi ̣ trí chính xác trên ảnh và bằng GPS ngoài thực đi ̣a, chu ̣p ảnh mầu thực đi ̣a
- Mô tả các đặc điểm củ a tra ̣ng thái rừng, đo đa ̣c chiều cao, mâ ̣t độ cây, loại cây ưu thế, tình tra ̣ng tán.
- Ghi chép thông tin về địa hình, thời tiết.
(Tổng số điểm kiểm tra – Số kiểm tra sai ) Sai số =
Tổng số điểm kiểm tra
Chương 3