Ứng Dụng Ngưỡng Chỉ Số Viễn Thám Trong Phát Hiện Sớm Mất Rừng, Suy Thoái

tự nhiên. Từ kết quả thực hiện đề án và thực thi đóng cửa rừng tự nhiên đã tạo thuận lợi cho khu rừng thứ sinh phục hồi nhanh chóng, làm tăng đáng kể tỷ lệ rừng trong khu vực VQGNKĐ.

3.1.4.2. Các yếu tố bên ngoài

- Nhu cầu củi, gỗ: Nguyên nhân chính, bắt nguồn từ nhu cầu thực tiễn, hàng ngày của các hộ, người dân cần nguồn củ đốt để đun nấu chín thực phẩm phục vụ cho các bữa ăn hàng ngày. Trong tổng số các hộ điều tra, chiếm 100% hộ tham gia khai thác củi đun, đây là một nguồn nguyên liệu thiết yếu, không thể thiếu vì các hộ ở đây không có nguồn năng lượng nào khác thay thế, hộ gia đình không có thói quên đun rơm, rạ, hay chỉ rất ít hộ có sử dụng ga, điện để đun nấu một số loại thực phẩm nhanh chín. Ngoài nguồn gỗ củi, một số hộ dân còn khai thác một số cây gỗ có giá trị cao, quý, hiếm để phục vụ mục đích cá nhân và bán ra thị trường. Khai thác gỗ củi được coi là nguyên nhân hàng đầu, các tác động, ảnh hưởng mạnh tới nguồn tài nguyên rừng Vườn quốc gia.

- Thiếu việc làm: Thiếu thốn việc làm là nguyên nhân gây ảnh hưởng thứ 2 đến nguồn tài nguyên rừng nơi đây. Đặc trưng canh tác nông lâm nghiệp có tính chất thời vụ, tập chung vào một số ngày trong 2 mùa vụ chính (khoảng 2 tháng trong năm). Vào các tháng 2-4 và 7-10 hàng năm, người dân nơi đây thường rất nông nhàn, trong khoảng thời gian này, có đến trên 80% số hộ gia đình vào rừng khai thác các loại sản phẩm cho gia đình (6 loại sản phẩm chính yếu). Ông Chanthala, ấp Louy cho hay, ăn tết cổ truyền Lào xong, tôi không có việc gì để làm, nguồn cảm hứng nhất đối với tôi từ thủa nhỏ đến giờ là thường ngày tôi vào sâu trong khu rừng săn thú, tìm những loài hoa đẹp, những loại rau, củ, quả tự nhiên ngon nhất để săn bắt, thu hái mà về cho gia đình, họ hàng và người hàng xóm thân quen.

- Thiếu đất canh tác hay đất canh tác của hộ gia đình đã bạc mầu, cho năng xuất thấp, mắc nguồn sâu bệnh và gia súc chăn thả phá hoại là nguyên

nhân thứ 3, chiếm trên 60% số hộ. Các hộ gia đình tìm kiếm, khai hoang diện tích đất trong khu phục hồi sinh thái, trong vùng bảo vệ nghiêm ngặt để canh tác. Để có khoảng trống đất canh tác, các hộ tiến hành chặt hạ toàn bộ cây gỗ rừng tự nhiên, dây leo, cây bụi để đốt, một số cây cổ thụ không thể chặt hạt thì bị đốt chết khô. Tuy số hộ tác động thấp hơn nhưng nguyên nhân này gây ra hậu quả rất lớn, nhiều diện tích rừng, giàu tài nguyên bị đốt trắng đã làm tài nguyên rừng Vườn quốc gia bị suy giảm nghiêm trọng. Ông Xiengpy, ấp Khampheng (phiếu điều tra số.....) tâm sự rằng: (năm ngoái, 2019, 3 người con trai tôi đã lớn, đang tuổi ăn, tuổi lớn, diện tích đất sản xuất lúa nương của nhà tôi không đủ cung cấp cho các con tôi ăn, tôi và các con phải đi khai phá thêm 2000 m2 đất trong phân phu phục hồi sinh thái để giao trồng lúa nương). Thiếu đất là nguyên nhân chính làm cho các hộ gia đình tác động, gây ảnh hưởng đến tài nguyên rừng.

- Thiếu lương thực, thực phẩm. Lương thực, thực phẩm là một mặt hàng tiêu dùng hàng ngày, không thể thiếu. Các hộ tìm mọi cách để đảm bảo đủ lương thực, thực phẩm cho tất cả các thành viên trong gia đình. Hàng năm, các hộ trong bản điều phải tự cung, tự cấp lương thực bằng canh tác, sản xuất trên diện tích canh tác, trong vườn hộ của gia đình, v.v. Tuy nhiên, hàng năm vẫn còn một bộ phận hộ dân vẫn rơi vào cảnh túng thiếu, nhất là vào những tháng giáp hạt, các hộ thiếu lương thực chiếm trên 50%, nên những hộ này thường dựa vào nguồn tài nguyên rừng trong Vườn quốc gia để kiếm rau, măng, củ, quả hay khai thác cây gỗ quý, hiếm để bán ra thị trường, lấy tiền mua gạo và thức ăn để đảm bảo cuộc sống hàng ngày cho gia đinh.

- Chính sách vĩ mô của Đảng, Nhà nước Lào và chính quyền nhân dân tỉnh Bolikhamsay. Trước đây, từ khi Đảng, Nhà nước và tỉnh chưa thành lập Vườn quốc gia, người dân toàn quyền vào Vườn quốc gia khai thác những gì họ muốn. Tuy nhiên, khi thành lập Vườn quốc gia, Đảng, Nhà nước và chính quyền tỉnh, ban quản lý Vườn quốc gia đã cấm, ngăn chặn các hộ, người dân

vào Vườn quốc gia khai thác đã làm mất đi một nguồn thu nhập không hề nhỏ của các hộ dân. Nguồn thu nhập đó lại không được bù đắp bằng các nguồn thu khác. Đảng, Nhà nước Lào không có nhiều chính sách hỗ trợ, tạo ra công ăn việc làm khác để làm tăng thu nhập cho người dân. Đã có một số dự án về bảo tồn đa dạng sinh học của Liên Hợp Quốc tài trợ, một số hộ gia đình, người dân đã được hưởng lợi từ việc tham gia bảo vệ nguồn tài nguyên rừng, một số ít người dân được tham gia đào tạo nghề nông thôn như đan lát, làm chổi chít, chăn nuôi nhốt chuồng gia cần theo công nghệ cao, v.v. Tuy nhiên kết thúc giai đoạn dự án, các hộ bị cắt hỗ trợ và lại rơi vào cảnh khó khăn. Do vậy, cần có các chính sách vĩ mô của Đảng và Nhà nước để hỗ trợ kinh phí, đào tạo nghề nông mới cho các hộ gia đình tại đây.

- Thu nhập thấp. Phần lớn các hộ gia đình cho rằng, mức thu nhập của hộ mình là thấp so với mặt bằng chung trong khu vực và so với cả nước Lào. Mức chuẩn nghèo tại khu vực được áp dụng hiện nay là 500.000kip/người/tháng. Theo chuẩn này, rất nhiều hộ có mức thu nhập cao hơn một chút hoặc tương đương. Vì có thu nhập thấp lên các hộ và người dân có mục đích vào Vườn quốc gia khai thác các sản phẩm để kiếm thêm thu nhập, chi tiêu cho con cái học hành lên cao.

3.2. Ứng dụng ngưỡng chỉ số viễn thám trong phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng tại khu vực VQGNKĐ

3.2.1. Khoanh vẽ các vùng mẫu trên ảnh

Các vị trí mẫu ngoài thực địa (vị trí vùng mẫu được thống kê trong phụ lục 6) được sử dụng cho việc giải đoán bằng mắt dựa vào tư liệu viễn thám có độ phân giải cao, khoanh vẽ các vùng mẫu phục vụ nghiên cứu, một số vùng mẫu được khoanh vẽ được thể hiện trên hình 3.4 và hình 3.5.

Hình 3.4. Các vùng mẫu mất rừng tại vị trí:

(1) XY = (353204; 2061092); (2) XY = (351389; 2058540). Ảnh tổ

hợp màu Sentinel 2 (RGB: 12-8A-4) trên GEE tại thời điểm trước (A-Sentinel 2B ngày 24/02/2017) và sau (B-Sentinel 2B ngày 14/04/2017) khi mất rừng.

Hình 3.5. Các vùng mẫu suy thoái rừng tại vị trí:

XY = (491062; 1988120). Ảnh tổ hợp màu Sentinel 2 (RGB: 12-8A-4) trên GEE tại thời điểm trước (A-Sentinel 2A ngày 09/04/2016) và sau (B- Sentinel 2A ngày 04/04/2017) khi suy thoái rừng.

3.2.2. Xác định ngưỡng chỉ số viễn thám và kiểm chứng kết quả

Để xác định ngưỡng chỉ số tương đối phát hiện mất rừng, suy thoái rừng sử dụng các chỉ số ARVI trên ảnh Sentinel 2, tác giả đã sử dụng 162 mẫu mất rừng và 65 mẫu suy thoái rừng và các cảnh ảnh Sentinel 2 của khu vực VQGNKĐ các năm (2016, 2018 và 2019) với thời điểm T1, T2 đã được chỉ ra trong phần phương pháp nghiên cứu.

Các lớp dữ liệu chỉ số ARVI được tính toán cho các thời điểm cụ thể, thể hiện rõ sự biến động chỉ số tại các vùng mẫu bị mất rừng và suy thoái rừng. Biến độc chỉ số ARVI được thể hiện trên các hình dưới đây.

Hình 3.6. Ảnh chỉ số ARVI các ví dụ vùng mẫu trước (A) và sau (B) khi mất rừng, và ảnh chỉ số KB (ARVI) tương ứng (C).

Kết quả thể hiện rõ sự thay đổi của chỉ số ARVI trên các khu vực mất rừng, cả về mặt giá trị của chỉ số và mặt hiển thị (hình 3.5A, B). Qua đó, chỉ số KB (ARVI) có sự khác biệt rõ rệt giữa các khu vực mất rừng và các khu vực lân cận (hình 3.5C). Ở các mẫu suy thoái rừng, việc thay đổi màu sắc hiển thị trên ảnh ARVI không thực sự rõ nét, các điểm ảnh có sự thay đổi rõ ràng không tập trung dẫn đến vùng mẫu hiển thị còn chưa tương phản nổi bật, kết quả được thể hiện trên hình 3.7.

Hình 3.7. Ảnh chỉ số ARVI ví dụ vùng mẫu trước (A) và sau (B) khi suy thoái rừng, và ảnh chỉ số KB (ARVI) tương ứng (C).

Thông qua tính toán chỉ số KB (ARVI) của các vùng mẫu mất rừng và suy thoái rừng, kết quả xác định ngưỡng chỉ số tương đối các vùng mẫu mất rừng được tổng hợp trong bảng 3.3:

Bảng 3.5. Đặc điểm thống kê của các vùng mẫu định ngưỡng trong nghiên cứu

Mẫu

Số lượng	Độ lệch chuẩn	Giá trị thấp nhất	Trung bình	Giá trị cao nhất
Mẫu mất rừng	162	4,661	- 88,764	- 75,603	- 65,770
Mẫu suy thoái rừng	56	5,416	- 29,831	- 18,569	- 5,441
Tổng mẫu:	218

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 193 trang tài liệu này.

(Kết quả chi tiết xác định ngưỡng mất rừng, suy thoái rừng trên ảnh Sentinel 2 tại phụ lục)

Số liệu được tổng hợp ở Bảng 3.3 đã cho thấy:

(1). Trong tổng số 162 mẫu nghiên cứu về mất rừng, chỉ số KB (ARVI) có giá trị nhỏ nhất là -88,76 và có giá trị lớn nhất là -65,77 và giá trị trung bình là -75,60.

(2). Trong tổng số 56 mẫu nghiên cứu suy thoái rừng, chỉ số KB (ARVI) có giá trị nhỏ nhất là -29,83 và có giá trị lớn nhất là -5,44 và giá trị trung bình là -18,56.

Từ đó, nghiên cứu đã xác định ngưỡng để phát hiện mất rừng tại khu vực nghiên cứu cho trường hợp sử dụng chỉ số ARVI và ảnh Sentinel 2 có KB (ARVI) từ -88,76 đến -65,77. Và ngưỡng để phát hiện suy thoái rừng tại khu vực nghiên cứu có KB (ARVI) từ -29,83 đến 5,44.

3.2.3. Đánh giá độ chính xác

Nghiên cứu đã sử dụng các cảnh ảnh Sentinel 2 năm 2019 của khu vực VQGNKĐ với thời điểm T1, T2 để xác định các vùng mất rừng, suy thoái

rừng theo kết quả xác định ngưỡng mất rừng KB (ARVI) và suy thoái rừng KB (ARVI) ở phần trên. Tiếp theo, nghiên cứu đối chứng với 50 mẫu mất rừng và 19 mấu suy thoái rừng đã được lựa chọn để đánh giá độ chính xác phát hiện mất rừng. Kết quả được trình bày trong Bảng 3.4 dưới đây:

Bảng 3.6. Kết quả đánh giá độ chính xác phát hiện mất rừng và suy thoái rừng trên ảnh vệ tinh Sentinel 2

Đặc điểm	Mẫu mất rừng (kiểm chứng)	Mẫu suy thoái rừng (kiểm chứng)
1	Số lượng mẫu	50	19
2	Độ lệch chuẩn	4,105	5,560
3	Trung bình	- 75,109	- 18,569
4	Giá trị thấp nhất	- 83,359	- 30,831
5	Giá trị cao nhất	- 66,659	- 5,223
6	Số lượng mẫu trong ngưỡng	49	16
7	Số lượng mẫu vượt ngưỡng	1	1
8	Số lượng mẫu dưới ngưỡng	0	2
9	Tỷ lệ chính xác	98%	84,2%

(Kết quả chi tiết đánh giá độ chính xác phát hiện mất rừng, suy thoái trên ảnh Sentinel 2 tại phụ lục)

Kết quả trong Bảng 3.4 cho thấy: phương pháp sử dụng chỉ số tương đối KB (ARVI) với việc sử dụng ảnh Sentinel 2 để phát hiện mất rừng có độ chính xác như sau: độ chính xác phát hiện mất rừng là 98,0% và độ chính xác suy thoái rừng là 84,2%.

Kết quả kiểm chứng cho thấy các ngưỡng xác định mất rừng có tỷ lệ chính xác cao, có triển vọng được áp dụng vào thực tiễn tại khu vược

VQGNKĐ. Đối với ngưỡng xác định suy thoái rừng, tỷ lệ chính xác tương đối cao.tuy nhiên, để tiến hành triển khai kết quả nghiên cứu vào thực tiễn, cần có nghiên cứu bổ sung số lượng mẫu để đưa ra được kết quả định ngưỡng và kiểm chứng thuyết phục hơn.

3.2.4. Xây dựng bản đồ phân bố khu mất rừng và suy thoái rừng

Sau khi áp dụng các ngưỡng xác định mất rừng và suy thoái rừng (đối với mất rừng chỉ sử dụng ngưỡng trên, vì giá trị KB (ARVI) càng giảm thể hiện sự mất rừng càng rõ rệt), nghiên cứu xây dựng bản đồ phân bố các vùng mất rừng và suy thoái rừng phát hiện được vào cuối thời gian nghiên cứu: năm 2019

Bản đồ phân bố khu vực mất rừng và suy thoái rừng được thể hiện trên hình 3.8.

Hình 3.8. Bản đồ phân bố khu vực mất rừng và suy thoái rừng VQGNKĐ năm 2019

Xem tất cả 193 trang.

Ngày đăng: 11/02/2023