Nghiên Cứu Ứng Dụng Công Nghệ Địa Không Gian Trong Quản Lý Tài Nguyên Rừng

1.2. Cơ sở khoa học về Công nghệ địa không gian

Theo Phùng Văn Khoa và Đỗ Xuân Lân (2013) [14]. Trong cuốn “Ứng dụng công nghệ không gian địa lý trong quản lý tài nguyên và môi trường lưu vực” công nghệ địa không gian (Geospatial Technology-GT) có thể được hiểu là công nghệ thu thập, tổng hợp, phân tích, trình diễn, diễn giải, chia sẻ và quản lý các dữ liệu không gian và các dữ liệu thuộc tính liên quan. Thông thường, công nghệ địa không gian bao gồm 3 hệ thống cơ bản là: (1). Hệ thống định vị toàn cầu (Global Positioning System-GPS); (2). Hệ thống thông tin địa lý (Geographic Information Systems-GIS) và (3). Công nghệ viễn thám (Remote Sensing-RS). Mặc dù, khi xét về bản chất ứng dụng trong thực tiễn, ba hệ thống cơ bản đó có tính độc lập tương đối nhưng chúng có mối liên hệ chặt chẽ và bổ sung cho nhau, tùy theo từng ứng dụng trong mỗi trường hợp nhất định.

(1). Hệ thống định vị toàn cầu (GPS)

GPS là hệ thống định vị toàn cầu để xác định vị trí mặt đất dựa vào các vệ tinh nhân tạo. Trong cùng một thời điểm, một vị trí cụ thể trên mặt đất sẽ được xác định trên cơ sở khoảng cách đến ba vệ tinh (tối thiểu), từ đó tính được tọa độ của vị trí đó.

Các vệ tinh GPS bay vòng quanh trái đất hai lần trong một ngày theo một quỹ đạo rất chính xác và phát tín hiệu có thông tin xuống trái đất. Các máy thu GPS nhận thông tin này và bằng phép tính lượng giá tính được chính xác vị trí của người dùng. Về bản chất máy thu GPS so sánh thời gian tín hiệu được phát đi từ vệ tinh với thời gian nhận được chúng. Sai lệch về thời gian cho biết máy thu GPS ở các vệ tinh bao xa. Rồi với nhiều khoảng cách đo được tới nhiều vệ tinh máy thu có thể tính được vị trí của người dùng và hiển thị lên bản đồ điện tử của máy. Máy thu GPS phải kết nối tín hiệu của ít nhất ba vệ tinh để tính ra vị trí hai chiều (kinh độ và vĩ độ) và để theo dõi được chuyển động. Với bốn hay nhiều hơn số vệ tinh trong tầm kết nối thì máy thu GPS có thể tính được vị trí ba chiều (kinh độ, vĩ độ và độ cao).

(2). Hệ thống thông tin địa lý (GIS)

Hệ thống thông tin địa lý xuất hiện vào giữa thập niên 1960 phản ánh những tiến bộ của công nghệ máy tính và sự ảnh hưởng của cuộc cách mạng về địa lý định lượng. GIS được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, do đó có nhiều định nghĩa khác nhau đã được sử dụng, trong đó có 3 định nghĩa về GIS được sử dụng phổ biến:

- GIS là một hệ thống thông tin được thiết kế để làm việc với các dữ liệu trong một hệ tọa độ quy chiếu. GIS bao gồm một hệ cơ sở dữ liệu và các phương thức để thao tác với dữ liệu đó.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 193 trang tài liệu này.

- GIS là một hệ thống tích hợp giữa phần cứng và phần mềm máy tính nhằm thu thập, lưu trữ, kiểm tra, tích hợp, thao tác, phân tích, hiển thị dữ liệu được quy chiếu cụ thể.

- GIS là một chương trình máy tính hỗ trợ việc thu thập, lưu trữ, phân tích, hiển thị dữ liệu bản đồ.

(3). Công nghệ viễn thám (RS)

Có rất nhiều định nghĩa về viễn thám nhưng có thể hiểu đó là ngành khoa học nghiên cứu về đo đạc, thu thập thông tin, dữ liệu, thuộc tính của các đối tượng, sự vật bằng cách sử dụng thiết bị, công nghệ đo lường từ xa, một cách gián tiếp thông quan các bước sóng ánh sáng của chúng.

Nhờ vào bộ cảm biến viễn thám, đây là thiết bị tạo ra ảnh nhờ phân tích sự phân bố của năng lượng phản xạ hay phát xạ của các vật thể khác nhau từ mặt đất thông qua quang phổ điện từ. Các đối tượng khác nhau trên mặt đất có những đặc điểm riêng khác nhau như: thành phần vật chất, kích thước, màu sắc, v.v, do đó sẽ có phản xạ không như nhau. Dựa trên các phản xạ riêng khác nhau này của các đối tượng, có thể giải đoán chúng thông qua từng kênh ảnh hoặc tổ hợp các kênh màu theo mục tiêu sử dụng.

1.3. Nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng trên thế giới và ở Lào

Trên thế giới và ở Lào tư liệu ảnh viễn thám và công nghệ địa không gian đã được ứng dụng trong quản lý tài nguyên rừng chủ yếu theo hai hướng chính:

(1). Hướng thứ nhất: Sử dụng kỹ thuật so sánh sau phân loại. (2). Hướng thứ hai: Sử dụng thuật toán phát hiện thay đổi chỉ số viễn thám trên ảnh viễn thám.

1.3.1. Sử dụng kỹ thuật phép so sánh sau phân loại để xác định thay đổi tài nguyên rừng theo thời gian

1.3.1.1. Trên thế giới

Nghiên cứu, phát hiện thay đổi của rừng theo thời gian bằng kỹ thuật so sánh đã được các tác giả của một số quốc gia trên thế giới thực hiện, một số công trình nghiên cứu tiêu về sự thay đổi rừng bằng kỹ thuật so sánh được liệt kê về kết và phân tích một số kết quả chính các tác giả đã ghi nhận được trong các nghiên cứu của mình:

Guler, M. et al (2007), đã lập 3 loại bản đồ tương ứng 3 năm 1980, 1987, 1999 với độ chính xác lần lượt là 83,76%; 89,67% và 87,64% và xác định mức độ biến động sử dụng đất theo 3 mốc thời gian ở Samsun, Thổ Nhĩ Kỳ giai đoạn 1980-1999. Các tác giả đã phân loại sử dụng đất thành 5 loại: đất đô thị, đất nông nghiệp, đất khác, mặt nước, rừng dày và rừng th ưa và đã chỉ ra rằng, giai đoạn 1980-1999, diện tích rừng dầy đã giảm từ 41,09% xuống 29,64% và rừng thưa tăng từ 6,73% lên 11,88%.

Hashemi, S. A. et al, (2011) [40], đã thành lập được bản đồ hiện trạng sử dụng khu rừng rụng lá thuộc tỉnh Azerbaijan, Cộng hòa Hồi giáo Iran bằng sử dụng ảnh Landsat ETM+ với độ chính xác sau kiểm định đạt 86%. Đối tương phân loại hiện trạng sử dụng đất thành 5 loại: sông suối, đất không có thực vật, đất nông nghiệp và đất rừng lá rộng rụng lá.

Nguyễn Văn Lợi, (2012) [16], đã sử dụng ảnh viễn thám và GIS để đánh giá và giám sát rừng trồng ở xã Dương Hòa và Phù Sơn, huyện Dương Thủy, tỉnh Thừa Thiên Huế từ 2001 đến 2007. Nghiên cứu đã sử dụng ảnh Landsat 7 ETM+ để phân loại hiện trạng sử dụng đất theo 6 loại: rừng thứ sinh, rừng tự nhiên, rừng trồng, cây bụi, đất cỏ, đất trống để trồng rừng. Kết quả

nghiên cứu đã thành lập được bản đồ hiện trạng rừng các năm 2001, 2003, 2007 với độ chính xác lần lượt là 87,3%; 87,9% và 87,9%. Kết quả nghiên cứu cho thấy, diện tích rừng trồng khép tán có xu hướng tăng dần từ năm 2001 đến năm 2007; đất trống để trồng rừng giảm ở năm 2003 và tăng đột biến vào năm 2007.

Phạm Văn Duẩn và Phùng Văn Khoa, (2013) [4], đã lập bản đồ phân loại rừng bằng chỉ số NDVI được trích xuất từ ảnh SPOT 5 phục vụ cho kiểm kê rừng. Kết quả nghiên cứu đã phân loại lớp phủ khu vực nghiên cứu theo chỉ số NDVI như sau: mặt nước (< 0,944); đất trống (0,0944-0,1962); rừng trồng (0,1962-0,3213); rừng tự nhiên lá rộng thường xanh giàu, nghèo, trung bình (0,3213-0,4025); rừng hỗn giao gỗ-tre nứa (0,4025-0,4412); rừng tự nhiên lá rộng thường xanh phục hồi (> 0,4412).

Vorovenci, I, (2014), đã xây dựng 2 bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 1993 và 2009 ở khu vực Đông nam, Romania theo đối tượng phân loại hiện trạng sử dụng đất thành 7 loại: đất đô thị và xây dựng; đất rừng; đất nông nghiệp; đất chăn thả; đất khác; mặt nước; đất không thể sản xuất nông nghiệp bằng ảnh Landsat 5 TM. Kết quả nghiên cứu đã xây dựng 2 bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 1993 và 2009 với độ chính xác lần lượt là 85,91% và 88,18%. Nghiên cứu đã cho thấy, giai đoạn 1993-2009 diện tích đất đô thị tăng 14,88%, diện tích đất rừng tăng 3,68%, diện tích đất không thể sản xuất nông nghiệp tăng 13,74%, diện tích đất chăn thả tăng 77,75%, diện tích đất trống tăng 62,05%, diện tích mặt nước tăng 23,53% và diện tích đất nông nghiệp giảm 47,43%.

Nguyễn Văn Thị và Trần Quang Bảo, (2014) [20] đã ứng dụng kỹ thuật phân loại ảnh hướng đối tượng nhằm phân loại trạng thái rừng theo Thông tư

34. Nghiên cứu đã sử dụng ảnh vệ tinh SPOT 5 và kỹ thuật phân đoạn ảnh đa phân giải trong phần mềm eCognition để phân loại hiện trạng rừng cho khu vực nghiên cứu gồm 4 xã (Sơn Kim 1, Sơn Kim 2, Sơn Tây, thị trấn Tây

Sơn), huyện Hương Sơn, tỉnh Hà Tĩnh. Kết quả nghiên cứu đã xây dựng được bản đồ hiện trạng rừng gồm 7 loại trạng thái: rừng lá rộng thường xanh giàu, rừng lá rộng thường xanh trung bình, rừng lá rộng thường xanh nghèo, rừng lá rộng thường xanh phục hồi, rừng hỗn giao gỗ-tre nứa, rừng trồng và đất trống với độ chính xác 76%.

Nguyễn Thị Thu Hiền và Cs, (2014) [7], đã sử dụng ảnh vệ tinh SPOT 4 để đánh giá biến động sử dụng đất/lớp phủ huyện Tiên Yên tỉnh Quảng Ninh giai đoạn 2000-2010. Nghiên cứu đã phân loại hiện trạng sử dụng đất khu vực nghiên cứu thành 9 loại: đất lúa, đất rừng, rừng ngập mặn, nương rẫy-cây bụi, cỏ, đất xây dựng, sông suối, mặt nước, đất trống-núi đá và thành lập bản đồ bản đồ sử dụng đất các năm 2000, 2005, 2010 với độ chính xác lần lượt là 82,74%, 80,97%, 89,33%. Kết quả nghiên cứu cho thấy, trong vòng 10 năm diện tích đất rừng tăng 3.916,91 (ha), rừng ngập mặn tăng 1.720,57 (ha), đất nương rẫy-cây bụi giảm 4.200,16 (ha).

Nguyễn Văn Lợi và Vũ Kim Chi (2014) [17], đã nghiên cứu phân loại lớp phủ bằng phương pháp tiếp cận hướng đối tượng trên ảnh SPOT lưu vực Suối Muội, Thuận Châu, Sơn La. Nghiên cứu đã sử dụng ảnh SPOT 5 và phương pháp phân loại theo quy tắc mờ để phân loại hiện trạng sử dụng đất thành 8 loại (dân cư, lúa nước, nương rẫy, ao-hồ, rừng kín, rừng thưa, cây bụi, trảng cỏ) với độ chính xác 87,5%. Kết quả nghiên cứu cho thấy, phương pháp phân loại này tốt cho hầu hết các lớp đối tượng và nó phụ thuộc vào độ chính xác của việc phân mảnh ảnh và quá trình xác định “Rule Set” cho việc phân loại. Kết quả phân mảnh ảnh càng tốt thì độ chính xác của phân loại càng cao và ngược lại.

Azzouzi, S. A. et al, (2015) [26], đã lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất và đánh giá biến động sử dụng đất tại Algeria giai đoạn 2000-2010 dựa trên 5 đối tượng phân loại: đất rừng, đất đồng cỏ, đất đô thị, đất trống và mặt nước bằng ảnh vệ tinh Landsat 5 và Landsat 7. Kết quả nghiên cứu đã

xây dựng được lớp bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2000 và 2010 với độ chính xác 93,96%. Các tác giả kết luận, diện tích rừng đã tăng 3,18%, diện tích đất đô thị tăng 2,9% trong khi đó diện tích đất đồng cỏ và đất khác giảm lần lượt là 3,64% và 3,06%.

Devaney, J. et al, (2015) [30], đã xây dựng bản đồ tỷ lệ che phủ rừng tại thời điểm năm 2010 cho nước Cộng hòa Ai Len với độ chính xác kiểm định đạt 97.43% theo 2 đối tượng phân loại đất lâm nghiệp: đất có rừng và đất không có rừng khi sử dụng ảnh ALOS PALSA.

Deus, D (2016) [31], đã thành lập bản đồ hiện trạng rừng tại Tanzania bằng các sử dụng kết hợp 2 loại ảnh Landsat 5-TM và ảnh AlOS PALSAR. Ông đã phân loại đất lâm nghiệp thành 5 loại: rừng dày, rừng thưa, cây bụi, mặt nước và đất trống. Đánh giá độ chính xác kết quả phân loại cho thấy: độ chính xác đạt 86% khi sử dụng ảnh Landsat, đạt 59% khi sử dụng ảnh ALOS và đạt 97% khi có sự kết hợp cả 2 loại ảnh này.

Kimutai, D. K. et al, (2016) Ơ39], đã thành lập bản đồ và đánh giá biến động rừng giai đoạn 1985-2002 và giai đoạn 2002-2015 tại khu vực Lembus, Kenya dựa trên 4 đối tượng phân loại: rừng dày, rừng thưa, đồng cỏ và đất trống bằng ảnh Landsat 5, 7, 8 và mô hình số độ cao (DEM). Kết quả của nghiên cứu đã cho thấy, độ che phủ của rừng đã giảm từ 11,2% ở giai đoạn 1 xuống 8,2% ở giai đoạn 2. Tỷ lệ độ che phủ giảm hàng năm từ 0,4% ở giai đoạn 1 đến 0,2% ở giai đoạn 2.

Nguyễn Hữu Hải và Cs, (2016), đã đánh giá biến động diện tích rừng huyện Đại Lộc, tỉnh Quảng Nam giai đoạn 1988-2017 bằng ảnh vệ tinh Landsat 5 TM, Landsat 8. Các tác giả đã phân loại hiện trạng sử dụng đất khu vực nghiên cứu thành 6 loại: rừng tự nhiên, rừng trồng, khu dân cư, mặt nước, đất nông nghiệp, đất khác. Kết quả đánh giá của các tác giả cho thấy, giai đoạn 1988-2017, diện tích rừng tự nhiên giảm từ 30.278,1 ha xuống 16.895,3 ha. Diện tích rừng trồng tăng 9.107,4 ha.

Nguyễn Hải Hòa và Cs (2016) [9], đã xây dựng bản đồ đánh giá biến động diện tích rừng trong phạm vi diện tích 2 xã vùng đệm Xuân Đài, Kim Thượng, VQGNKĐ Xuân Sơn, tỉnh Phú Thọ giai đoạn 2001-2015 với chỉ số NDVI được trích xuất từ Landsat 5, Landsat 7, Landsat 8. Đối tượng phân loại đánh giá được phân 3 loại (đất có rừng, đất chưa có rừng, đối tượng khác). Nghiên cứu đã xây dựng được 03 lớp bản đồ hiện trạng đất lâm nghiệp các năm 2001, 2008, 2015 với độ chính xác lần lượt là 81,7%, 82,5% và 86,5%. Kết quả nghiên cứu cho thấy, giai đoạn 2001-2015 diện tích đất lâm nghiệp có rừng tại xã vùng đệm Xuân Đài, Kim Thượng, VQGNKĐ Xuân Sơn, tỉnh Phú Thọ tăng 3.039,8 ha.

Nguyễn Thị Ngọc Quyên và Cs, (2016) [19], đã thành lập bản đồ thảm phủ lưu vực Srepok khu vực Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh bằng ảnh Landsat 8 và phương pháp giải đoán có kiểm định để phân loại khu vực nghiên cứu thành 7 loại: rừng thường xanh, rừng rụng lá, rừng hỗn giao, đất chuyên dùng, cây hàng năm, cây lâu năm, mặt nước với độ chính xác phân loại là 73,53%. Kết quả nghiên cứu cho thấy ảnh Landsats 8 là một nguồn tư liệu đầu vào đáng tin cậy cho các nghiên cứu chuyên sâu hơn được tiến hành trên lưu vực sông Srepok.

Trần Thu Hà và Cs, (2016) [5], đã lập bản đồ giám sát diện tích rừng huyện Cao Phong tỉnh Hòa Bình giai đoạn 2005-2015 bằng sử dụng ảnh Landsat ETM, Landsat 8, VN RedSat-1, SPOT 6 để phân loại hiện trạng sử dụng đất khu vực nghiên cứu thành 3 loại: có rừng, không rừng, mặt nước với độ chính xác 83,0%. Kết quả nghiên cứu cho thấy, tổng diện tích đất có rừng sau 10 năm đã tăng 2.324,87 ha.

Phạm Quang Vinh và Vũ Thị Kim Dung (2016) [21], đã lập bản đồ và đánh giá biến động tài nguyên rừng ở tỉnh Điện Biên giai đoạn 2002-2014 bằng sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 7 và Landsat 8 để phân loại thành 9 đối tượng trên ảnh: rừng giàu, rừng trung bình, rừng nghèo, rừng phục hồi, rừng tre nứa, rừng hỗn giao gỗ-tre nứa, rừng núi đá, rừng trồng, đất không có rừng

với độ chính xác 83% (năm 2002) và 90% (năm 2014). Kết quả nghiên cứu cho thấy, giai đoạn 2002-2014, diện tích đất có rừng đã tăng 83.815 ha (8,76%). Diện tích rừng giàu, rừng phục hồi tăng trong khi đó rừng trung bình không có sự thay đổi đáng kể về diện tích và diện tích rừng nghèo giảm.

Akay, A. E. et al, (2017) [23], đã sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 5 TM và ảnh Landsat 8 để phát hiện biến động đất rừng giai đoạn 2000-2017 tại Bursa, Thổ Nhĩ Kỳ. Kết quả đã lập 2 bản đồ hiện trạng sử dụng đất tại thời điểm năm 2010 và năm 2017 với 5 loại hình sử dụng đất gồm: rừng, rừng ngập nước, đầm lầy, mặt nước và đất khác với độ chính xác tương ứng tại 2 thời điểm là 84,96% và 81,47%. Biến động giảm về diện tích rừng trong gia đoạn là 4,61%.

Đoàn Duy Hiếu và Nguyễn Thám (2017) [6], đã lập bản đồ hiện trạng rừng các năm 2000, 2014 với độ chính xác lần lượt là 93,6% và 91,6% và đánh giá biến động rừng huyện Ia Pa tỉnh Gia Lai giai đoạn 2000-2014 bằng ảnh Landsat TM và Landsat 8. Đối tượng được xác lập và đánh giá được phân thành 6 loại: rừng giàu, rừng trung bình, rừng nghèo, rừng chưa có trữ lượng, rừng trồng, đất trống. Kết quả nghiên cứu cho thấy, diện tích rừng tự nhiên giảm 16.108,78% tương ứng với độ che phủ giảm 18,55%.

Bhagwat, T. et al, (2017) [27], đã sử dụng ảnh Landsat đa thời gian để phát hiện sự thay đổi rừng giai đoạn 2002-2014 ở Myanmar. Kết quả nghiên cứu đã xây dựng bản đồ phân loại với 2 kiểu (có rừng và không có rừng) với độ chính xác 80%. Nghiên cứu đã chỉ ra rừng đã bị giảm 0,94% trong giai đoạn nghiên cứu.

Koppad A. G. et al (2017), đã sử dụng chỉ số NDVI trích xuất từ ảnh Landsat ETM+ để phân loại hiện trạng sử dụng đất, rừng tại huyện Uttara Kannada, Ấn Độ, đối tượng được phân chia dựa vào ngưỡng chỉ số NDVI gồm: mặt nước (từ -0,51 đến -0,27); đất trống (-0,27-0,14); đất nông nghiệp (0,14-0,37) và đất có rừng (0,37-0,69).