CHƯƠNG 1. 1.1. Tổng quan lớp phủ thực vật và môi trường
1.2 Tổng quan nghiên cứu trong và ngoài nước
Ứng dụng viễn thám và nền tảng điện toán đám mây đã và đang được áp dụng rộng rãi trong công tác quản lý môi trường và tài nguyên. Sự thay đổi về kinh tế và khí hậu cũng như lớp phủ mặt đất, lớp phủ thực vật trong những năm gần đây ngày càng mạnh mẽ hơn. Tình hình nghiên cứu trên thế giới và Việt Nam được tóm tắt sau đây:
12
1.2.1. Nghiên cứu trên thế giới
Nghiên cứu sự thay đổi của lớp phủ thực vật bằng công nghệ viễn thám đã được phát triển trên thế giới. Một sô nghiên cứu về lớp phủ thực vật dựa trên công nghệ viễn thám và điện toán đám mây như sau:
Hai tác giả Nkanyiso Mbatha và Sifiso Xulu (năm 2018) sử dụng dữ liệu từ bộ cảm biến MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) theo chuỗi thời gian liên tục để phân tích sự thay đổi của giá trị khác biệt thực vật chuẩn hóa – NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) cho khu vực công viên Hluhluwe- Imfolozo, Nam Phi. Nghiên cứu xác định mối liên hệ giữa giá trị NDVI với các yếu tố nhiệt độ, lượng mưa,độ ẩm và các hiện tượng thời tiết khác tại khu vực nghiên cứu thông qua hàm hồi quy đa biến. Bên cạnh đó, nghiên cứu còn phân tích sự thay đổi của NDVI bằng phương pháp MannTHER Kendall để thấy rõ sự thay đổi giá trị NDVI theo chuỗi thời gian. Kết quả nghiên cứu cho thấy giá trị giá trị NDVI trong giai đoạn 2002-2017 bị ảnh hưởng trực tiếp từ hiện tượng ENSO, đặc biệt là trong khoảng thời gian EL Nino hoạt động mạnh (2014-2016). Bên cạnh đó, nghiên cứu cho thấy rõ sự tương quan mạnh giữa NDVI và EVI trong chuỗi thời gian theo từng tháng. Nhìn chung, lượng mưa, nhiệt độ bề mặt đất, NDII và ET đều ảnh hưởng đến NDVI trong các giai đoạn khác nhau (Nkanyiso Mbatha & Sifiso Xulu, 2018).
Nghiên cứu của tác giả Honeck và cộng sự năm 2018 đánh giá Mục tiêu phát triển bền vững (SDGs) đang hướng đến năm 2030 thông qua việc tính toán tỷ lệ rừng tại Thụy Sĩ trong thời gian dài (hơn 30 năm). Phương pháp được tác giả đề xuất thực hiện trong nghiên cứu là thực hiện phân tích chuỗi thời gian cho bản đồ
“rừng/không rừng” thông qua giá trị NDVI nhằm biểu thị xu hướng của SDG 15.1.1 theo thời gian. Giá trị của giá trị NDVI sẽ dao động tại các thời điểm giao mùa của năm nhưng nó cung cấp thông tin nhanh chóng để có được độ che phủ rừng với tính định kỳ cao. Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng phân loại rừng/ không phải rừng đạt 93% bằng tư liệu ảnh viễn thám Landsat và việc sử dụng phân tích qua chuỗi thời gian có thể xác định chính xác ranh giới rừng (Honeck et al., 2018).
13
Nghiên cứu của tác giả Bakr và cộng sự năm 2010 tại Ai Cập về giám sát các thay đổi che phủ đất bằng cách sử dụng dữ liệu viễn thám đa thời gian cung cấp một đánh giá hiệu quả và chính xác về tác động của con người đối với môi trường.
Nghiên cứu phân tích ảnh viễn thám Landsat 4,5 và 7 thông qua phương pháp phân loại ảnh và phân tích chỉ số NDVI qua các năm 1984, 1990, 2004 và 2008. Kết quả cho thấy trong vòng 24 năm tại khu vực Bustan 3, sự khai hoang các sa mạc ở phía tây Ai cập đã được diễn ra. Việc kết hợp phương pháp phân loại giám định và phi giám định mang lại độ chính xác cao trong việc theo dõi độ che phủ thực vật. Bên cạnh đó, việc phân tích chỉ số NDVI không chính xác trong một số thời điểm nhất định do thiếu thông tin về lớp phủ mặt đất (Bakr et al., 2010).
Tác giả Xiaolin Zhu và Desheng Liu 2015 nghiên cứu về khả năng ước tính sinh khối rừng bằng chuỗi NDVI từ vệ tinh Landsat theo mùa. Nghiên cứu thực hiện phân tích NDVI theo chuỗi thời gian từ 06 ảnh Landsat được lựa chọn qua các mùa khác nhau nhằm ước tính sinh khối rừng. Kết quả nghiên cứu cho thấy, sinh khối rừng và chỉ số NDVI có mối quan hệ chặt chẽ với nhau nhưng thay đổi mạnh qua các mùa khác nhau. Cụ thể, mối quan hệ này mạnh nhất vào mùa thu và yếu nhất vào mùa xuân. Do đó, việc nghiên cứu về sự phát triển của thực vật và rừng dựa vào giá trị NDVI còn phụ thuộc vào thời kỳ tăng trưởng của từng loại rừng khác nhau. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng chỉ ra việc phân tích sinh khối rừng dựa vào dữ liệu viễn thám đa thời gian mang lại độ chính xác cao hơn sử dụng ảnh viễn thám đơn ( Xiaolin Zhu & Desheng Liu, 2015).
Tính khả thi khi ứng dụng nền tảng Google Earth Engine (GEE) trong các ứng dụng viễn thám cũng được tác giả Noel và cộng sự nghiên cứu năm 2017.
Nghiên cứu cho thấy khả năng thực hiện các phép phân tích không gian bằng các nguồn dữ liệu miên phí có sẵn như hệ thống vệ tinh Landsat, hệ thống vệ tinh Sentinel ở quy mô toàn cầu trên nền tảng GEE là hoàn toàn khả thi và thời gian thực hiện các phép tính nhanh chóng. Bên cạnh đó dữ liệu có sẵn trên GEE khá phong phú, có ảnh thô (raw) chưa qua sử lý và ảnh các giá trị (NDVI,…). Nền tảng GEE đã được sử dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau như biến động rừng toàn cầu, ước
14
tính năng suất cây trồng, thành lập bản đồ năng suất lúa, bản đồ lũ lụt,… Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, GEE tuy là nền tảng miễn phí nhưng các dữ liệu và thuật toán mang tính chất cá nhân đều được ẩn danh và chỉ có thể được chia sẻ từ chủ sở hữu (Gorelick et al., 2017).
Tóm tắt ưu điểm và hạn chế của các nghiên cứu trên thế giới:
Ưu điểm: Các nghiên cứu về thay đổi lớp phủ thực vật thực hiện theo chuỗi thời gian liên tục. Một số nghiên cứu thực hiện trên nền tảng đám mây (GEE) mở ra hướng mới trong nghiên cứu về nghiên cứu viễn thám chuỗi thời gian.
Hạn chế: Các nghiên cứu về mối liên hệ giữa lớp phủ thực vật và các yếu tố môi trường (nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm,…) theo chuỗi thời gian liên tục trên các khu vực khác nhau (như rừng nhiệt đới, đô thị, đảo,..) còn hạn chế.
1.2.2. Nghiên cứu trong nước
Năm 2015, tác giả Hà Quý Quỳnh và Doãn Thị Trường Nhung thực hiện nghiên cứu biến đổi lớp phủ thực vật tại khu bảo tồn thiên nhiên Tà Xùa, tỉnh Sơn La. Nghiên cứu sử dụng tư liệu ảnh viễn thám từ vệ tinh Landsat 7 và 8, tiến hành tăng cường độ phân giải và phân loại, thành lập bản đồ biến động lớp phủ thực vật theo ở hai thời điểm xác định (năm 2000 và năm 2004). Kết quả nghiên cứu cho thấy diện tích rừng kín giảm mạnh trong giai đoạn 1999-2014. Trong khi đó, thành phần rừng thưa, rừng nghèo, bụi cỏ và đất nông nghiệp tăng mạnh. Các hoạt động kinh tế lâm nghiệp tác động mạnh đến rừng. Việc sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh Landsat 7 và 8 để đánh giá biến động lớp phủ thực vật tại Khu bảo tồn thiên nhiên Tà Xùa, Sơn La cho kết quả khách quan và có độ chính xác cao, thời gian phân tích nhanh. Kết quả có độ tin cậy cho việc thành lập bản đồ lớp phủ tỷ lệ 1:50.000 (Hà Quý Quỳnh và Doãn Thị Trường Nhung, 2015).
Sử dụng ảnh Landsat đa thời gian nhằm phân tích biến động diện tích rừng cũng được tác giả Nguyễn Hải Hòa và cộng sự thực hiện. Nghiên cứu được thực hiện trên phạm vi vùng đệm Xuân Đài và Kim Thượng thuộc Vườn quốc gia Xuân
15
Sơn, tỉnh Phú Thọ. Luận văn xây dựng cơ sở dữ liệu về diện tích đất lâm nghiệp và bản đồ hiện trạng rừng các năm 2001, 2008 và 2015. Từ đó, thành lập bản đồ biến động tài nguyên rừng và đất lâm nghiệp giai đoạn từ năm 2001 - 2008 và 2008 - 2015 tại hai xã vùng đệm Xuân Đài và Kim Thượng thuộc VQG Xuân Sơn. Kết quả nghiên cứu cho thấy diện tích đất lâm nghiệp có rừng tăng mạnh sau khi VQG Xuân Sơn thành lập, tăng 6.801,5ha trong giai đoạn 2001 – 2015. Bên cạnh đó, hoạt động quản lý đất lâm nghiệp tại vùng đệm có hiệu quả nên diện tích đất lâm nghiệp được gia tăng trong giai đoạn 2001 – 2015. Cho thấy việc áp dụng hiệu quả chính sách lâm nghiệp và công tác quản lý và bảo vệ rừng vùng đệm VQG Xuân Sơn (Nguyễn Hải Hòa và cộng sự., 2016).
Nghiên cứu của tác giả Hoàng Anh Huy năm 2015 về lớp phủ thực vật tại thành phố Hà Nội cho thấy rằng việc tính toán giá trị NDVI từ ảnh vệ tinh Landsat 8 OLI có độ chính xác cao. Với giá trị NDVI tính toán được từ tư liệu ảnh Landsat 8, tác giả có thể xác định được độ che phủ thực vật với mức độ tuyến tính cao. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy việc sử dụng mô hình phân giải pixel hỗn hợp tuyến tính đã xử lý rất tốt các pixel hỗn hợp giúp xác định độ che phủ thực vật một cách chính xác hơn. Ứng dụng ảnh vệ tinh giúp xác định độ che phủ thực vật một cách nhanh chóng, hiệu quả và tiết kiệm chi phí (Hoàng Anh Huy, 2015).
Nghiên cứu của nhóm tác giả Trịnh Lê Hùng và cộng sự năm 2017 thực hiện đánh giá và dự báo biến động đất đô thị tại khu vực nội thành, thành phố Hà Nội trong bằng phương pháp viễn thám và GIS trong khoảng thời gian 15 năm (từ năm 2000 đến 2015). Nghiên cứu sử dụng 4 ảnh viễn thám đại diện cho 4 thời điểm trong quá khứ và sử dụng mô hình Markov-CA để đánh giá biến động. Kết quả nghiên cứu cho thấy tính hiệu quả của phân tích viễn thám đa thời gian trong ứng dụng đánh giá biến động sử dụng đất. Tuy nhiên, việc lựa chọn ảnh tại thời điểm để đại diện cho thời kỳ nghiên cứu có thể gây nên sự sai lệch trong việc đánh giá biến động có tính ngắn hạn tại các khu vực nhỏ (Trịnh Lê Hùng và cộng sự., 2017).
Tóm tắt ưu và nhược điểm của các nghiên cứu trong nước.
16
Ưu điểm: Các nghiên cứu về biến động lớp phủ thực vật trong nước được thực hiện đa dạng các loại dữ liệu ảnh viễn thám và phong phú phương pháp thực hiện. Nguồn dữ liệu viễn thám được sử dụng trong các nghiên cứu có độ phân giải tương đối cao và các kết quả nghiên cứu có độ tin cậy cao. Trong nước đã có các nghiên cứu về viễn thám đa thời gian về biến động lớp phủ đất, lớp phủ thực vật.
Nhược điểm: hầu hết các nghiên cứu trong nước đều phân tích ảnh viễn thám đa thời gian bằng việc lựa chọn các thời điểm ảnh ở các thời gian nhất định để làm đại diện cho thời gian đó. Chưa có nhiều nghiên cứu dựa trên chuỗi dữ liệu viễn thám với thời gian liên tục.