Nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng tại khu vực vườn quốc gia nam ka đinh, nước cộng hòa dân chủ nhân dân lào

Hiên nay, biến độngrừng thường được phát hiện trực tiếp bởi lực lượng chức năng và các tổ chức,các chủ rừng và người dân địa phương,v v, cùng với sự phát triển mạnh mẽcủa công nghệ thông

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐỊA KHÔNG

GIAN TRONG QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG TẠI

KHU VỰC VƯỜN QUỐC GIA NAM KA ĐINH,

NƯỚC CỘNG HÒA DÂN CHỦ NHÂN DÂN LÀO

LUẬN ÁN TIẾN SĨ LÂM NGHIỆP

HÀ NỘI - 2022

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐỊA KHÔNG GIAN TRONG QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG TẠI KHU VỰC VƯỜN QUỐC GIA NAM KA ĐINH, NƯỚC CỘNG HÒA DÂN CHỦ NHÂN DÂN LÀO

NGÀNH: QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG

MÃ SỐ:

LUẬN ÁN TIẾN SĨ LÂM NGHIỆP

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

HÀ NỘI - 2022

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lậ p - Tư do - Hạnh phúc

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan, đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các số liệu,kết quả nêu trong Luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trongbất kỳ công trình nghiên cứu khác

Nếu nội dung nghiên cứu của tôi trùng lặp với bất kỳ công trình nghiêncứu nào đã công bố, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm và tuân thủ kết luậnđánh giá Luận án của Hội đồng khoa học

Hà Nội, ngày tháng năm 2022

Người cam đoan

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành đề tài luận án này, tôi đã nhận được sự giúp đỡ tận tìnhcủa các cơ quan, ban, ngành, đoàn thể và các cá nhân, người thân trong giađình Tôi xin bày tỏ lời cảm ơn tới tập thể, cá nhân và người thân trong giađình đã tận tình giúp đỡ tôi trong suốt quá trình nghiên cứu vừa qua

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới PGS TS

người đã trực tiếp hướng dẫn

tôi trong suốt quá trình viết đề cương, thu thập số liệu cũng như hoàn

Mặc dù đã rất cố gắng nhưng do thời gian, kinh nghiệm và trình độ bảnthân còn hạn chế, nên đề tài luận án không tránh khỏi những sai sót Tác giảrất mong nhận được những ý kiến góp ý của các nhà khoa học và bạn đồngnghiệp để luận án được hoàn thiện hơn

Xin chân thành cám ơn!

Hà Nội, ngày tháng năm 2022

Tác giả

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

MỤC LỤC iii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT vii

DANH MỤC CÁC BẢNG ix

DANH MỤC CÁC HÌNH x

MỞ ĐẦU 1

Chương 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 6

1 1 Định nghĩa về Vườn quốc gia, rừng, mất rừng, thêm rừng và suy thoái rừng 6

1 1 1 Rừng 6

1 1 2 Mất rừng 7

1 1 3 Suy thoái rừng 8

1 1 4 Thêm rừng 10

1 1 5 Phát hiện “sớm” mất rừng, suy thoái rừng và thêm rừng 10

1 2 Cơ sở khoa học về Công nghệ địa không gian 12

1 3 Nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng trên thế giới và ở Lào 13

1 3 1 Sử dụng kỹ thuật phép so sánh sau phân loại để xác định thay đổi tài nguyên rừng theo thời gian 14

1 3 2 Sử dụng thuật toán phát hiện thay đổi để xác định thay đổi tài nguyên rừng theo thời gian 24

1 4 Thảo luận và xác định hướng nghiên cứu đề tài luận án 33

1 4 1 Về giám sát sự thay đổi rừng (mất, suy thoái rừng, có thêm rừng mới) 33

1 4 2 Về thành tựu nghiên cứu ứng dụng tư liệu ảnh viễn thám và công nghệ địa không gia trong quản lý tài nguyên rừng 34

1 4 3 Về những tồn tại nghiên cứu trước đây 34

1 4 4 Xác định vấn đề nghiên cứu cho đề tài luận án 35

Chương 2: NỘI DUNG, PHƯƠNG PHÁP VÀ ĐẶC ĐIỂM KHU VỰC NGHIÊN CỨU 37

2 1 Nội dung nghiên cứu 37

2 1 1 Nghiên cứu đặc điểm hiện trạng tài nguyên rừng và các yếu tố ảnh hưởng đến công tác quản lý tài nguyên rừng tại khu vực VQGNKĐ 37

2 1 2 Nghiên cứu ứng dụng ngưỡng chỉ số viễn thám trong phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng tại khu vực VQGNKĐ 37

2 1 3 Nghiên cứu ứng dụng ngưỡng chỉ số viễn thám trong phát hiện khu vực có thêm rừng mới tại khu vực VQGNKĐ 37

2 1 4 Nghiên cứu đề xuất một số giải pháp đẩy mạnh ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng tại VQGNKĐ 37

2 2 Phương pháp nghiên cứu 38

2 2 1 Phương pháp luận 38

2 2 2 Phương pháp nghiên cứu 43

2 3 Đặc điểm khu vực VQGNKĐ 56

2 3 1 Điều kiện tự nhiên 56

2 3 2 Điều kiện kinh tế, xã hội khu vực nghiên cứu 60

Chương 3L: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 62

3 1 Đặc điểm hiện trạng tài nguyên rừng, thực trạng hạ tầng ứng dụng công nghệ địa không gian, và các yếu tố ảnh hưởng đến công tác quản lý tài nguyên rừng tại khu vực VQGNKĐ 62

3 1 1 Đặc điểm hiện trạng tài nguyên rừng tại khu vực Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh 62

3 1 2 Đặc trưng cơ bản một số trạng thái rừng tự nhiên lá rộng thường xanh và rừng trồng 64

3 1 3 Thực trạng cơ sở hạ tầng ứng dụng công nghệ địa không gian tại

VQGNKĐ 67

3 1 4 Các yếu tố chính ảnh hưởng đến công tác quản lý tài nguyên rừng tại khu vực VQGNKĐ 70

3 2 Ứng dụng ngưỡng chỉ số viễn thám trong phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng tại khu vực VQGNKĐ 78

3 2 1 Khoanh vẽ các vùng mẫu trên ảnh 78

3 2 2 Xác định ngưỡng chỉ số viễn thám và kiểm chứng kết quả 79

3 2 3 Đánh giá độ chính xác 81

3 2 4 Xây dựng bản đồ phân bố khu mất rừng và suy thoái rừng 83

3 2 5 Thảo luận 85

3 3 Ứng dụng ngưỡng chỉ số viễn thám trong phát hiện khu vực có thêm rừng mới tại khu vực VQGNKĐ 88

3 3 1 Khoanh vẽ các vùng mẫu trên ảnh 88

3 3 2 Xác định ngưỡng chỉ số viễn thám và kiểm chứng kết quả 89

3 3 3 Đánh giá độ chính xác 91

3 3 4 Xây dựng bản đồ phân bố diện tích thêm rừng mới 92

3 3 5 Thảo luận về sự thay đổi chỉ số viễn thám theo thời gian và ngưỡng chỉ số tương đối phát hiện thêm rừng mới 93

3 4 Đề xuất một số giải pháp đẩy mạnh ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng tại khu vực VQGNKĐ 94

3 4 1 Đề xuất quy trình ứng dụng công nghệ địa không gian trong phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng, và khu vực thêm rừng mới 94

3 4 2 Giải pháp thúc đẩy ứng dụng công nghệ địa không gian 106

3 4 3 Giải pháp nâng cao hiệu quả công tác quản lý bảo vệ rừng trong khu vực nghiên cứu 111

KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KIẾN NGHỊ 114

1 Kết luận 114

2 Tồn tại 115

3 Kiến nghị 115

DANH MỤC CÁC BÀI BÁO ĐÃ ĐƯỢC CÔNG BỐ 116

TÀI LIỆU THAM KHẢO 117

Viết tắt Viết đầy đủ

GIS Hệ thống thông tin địa lý

GPS Hệ thống định vị toàn cầu

Hdc Chiều cao dưới cành của cây điều tra (m)

Hvn Chiều cao vút ngọn của cây điều tra (m)

ICRAF Trung tâm Nông lâm nghiệp thế giới

ITTO Tổ chức gỗ nhiệt đới thế giới

IUCN Liên minh Quốc tế Bảo tồn Thiên nhiên và Tài nguyênLRRL ThiênLá rộngnhiênrụng lá

Trữ lượng rừng (m /ha)

NDVI Chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa

RTSPHSKT,C Rừng thứ sinh phục hồi sau khai thác, sau cháy

RTSPHSNR, TC Rừng thứ sinh phục hồi sau nương rẫy, trảng cỏ

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

UNFCCC (Công ước khung của Liên hợp quốc về biếnđổi khí hậu)

VQGNKĐ Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh

Thể tích thân cây (m )UNEF Công ước của Liên hợp quốc về Đa dạng sinh học rừngUNEP Chương trình môi trường Liên hợp quốc

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2 1 Số lượng tuyến, ô tiêu chuẩn trên các kiểu rừng 44

Bảng 2 2 Số lượng các điểm mẫu MR, STR để định ngưỡng 51

và kiểm chứng 51

Bảng 2 3 Cơ cấu các ô mẫu thêm rừng đã điều tra 54

Bảng 3 1 Các chỉ tiêu bình quân trên các trạng thái rừng 64

Bảng 3 2 Các chỉ tiêu bình quân trên các kiểu rừng trồng 66

Bảng 3 3 Phần mềm hỗ trợ công tác quản lý tại VQGNKĐ 68

Bảng 3 4 Trình độ và chuyên môn đào tạo của cán bộ, nhân viên 69

Ban quản lý VQGNKĐ 69

Bảng 3 5 Đặc điểm thống kê của các vùng mẫu định ngưỡng 81

trong nghiên cứu 81

Bảng 3 6 Kết quả đánh giá độ chính xác phát hiện mất rừng và suy thoái rừng trên ảnh vệ tinh Sentinel 2 82

Bảng 3 7 Đặc điểm thống kê của các vùng mẫu định ngưỡng trong nghiên cứu 90

Bảng 3 8 Kết quả đánh giá độ chính xác phát hiện thêm rừng trên 92

ảnh vệ tinh Sentinel 2 92

Bảng 3 9 Danh mục phần mềm ứng dụng hỗ trợ công tác quản lý 108

tại VQGNKĐ 108

Bảng 3 10 Đề xuất yêu cầu nhân lực và máy tính đáp ứng nhu cầu triển khai quy trình kỹ thuật công nghệ địa không gian tại VQGNKĐ 109

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 2 1 Khung logic tiến trình nghiên cứu 42

Hình 2 2 Sơ đồ bố trí ô dạng bản trong OTC 45

Hình 2 3 Sơ đồ phân bố không gian của các vùng mẫu MT, STR 51

Hình 2 4 Sơ đồ phân bố các vùng mẫu thêm rừng mới 54

Hình 2 5 Sơ đồ tiến trình tổng quát thành lập bản đồ mất rừng, suy thoái và khu vực thêm rừng mới khu vực nghiên cứu 55

Hình 2 6 Sơ đồ khu vực Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh 57

Hình 3 1 Tỷ lệ các nguồn tài nguyên Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh 62

Hình 3 2 Hình ảnh lâm tặc khai thác và xẻ hộp gỗ Sao đen 73

Hình 3 3 Hình ảnh trồng cây gây rừng ở khu vực Vườn Quốc gia 75

Nam Ka Đinh 75

Hình 3 4 Các vùng mẫu mất rừng tại vị trí: 79

Hình 3 5 Các vùng mẫu suy thoái rừng tại vị trí: 79

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) 80

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) 80

Hình 3 8 Bản đồ phân bố khu vực mất rừng và suy thoái rừng 83

VQGNKĐ năm 2019 83

Hình 3 9 Các vùng mẫu thêm rừng mới tại các vị trí: 89

Hình 3 10 Ảnh chỉ số ARVI tại các ví dụ vùng mẫu khi chưa có rừng (A), sau khi có rừng mới (B), và ảnh chỉ số KB (ARVI) tương ứng (C) 90

Hình 3 11 Bản đồ phân bố khu vực thêm rừng VQGNKĐ năm 2019 93

Hình 3 12 Sơ đồ trình tự các bước ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng ở khu vực VQGNKĐ 95

Hình 3 13 Giao diện Google Earth Engine đã đăng nhập 96

Hình 3 14 Ảnh Sentinel 2 trước và sau kỳ được lựa chọn và ranh giới nghiêncứu 97Hình 3 15 Ảnh chỉ số ARVI trước và sau kỳ được lựa chọn 98Hình 3 16 Cắt ảnh vệ tinh theo phạm vi nghiên cứu với công cụ Raster

Calculator trong phần mềm ArcGIS 99Hình 3 17 Tính toán giá trị tương đối KB với công cụ Raster Calculator trongphần mềm ArcGIS 100Hình 3 18 Phân loại ngưỡng chỉ số tương đối KB với chỉ số ARVI và ảnhSentinel 2 trên phần mềm ArcGIS 101Hình 3 19 Cập nhật thông tin cho các điểm mất rừng, suy thoái rừng và khuvực thêm rừng mới 102Hình 3 20 Mô hình thực hiện một số thao tác với công cụ ModelBuilder

trong phần mềm ArcGIS 103

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài luận án

Trên thế giới hiện còn khoảng 3,2 tỷ ha rừng, nhưng rừng thứ sinh nghèochiếm khoảng 80% (ITTO, 2019) [37] Việt Nam cũng có khoảng 10,24 triệu

ha rừng, trong đó rừng thứ sinh chiếm trên 90% (Pham Van Đien, 2019 )[34] Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào (CHDCND Lào hay còn gọi là Lào) có 9triệu ha rừng, trong đó rừng thứ sinh chiếm trên 85% (DOF- MAF, 2018) [32] Trải qua vài thập kỷ, phần lớn diện tích rừng trên thế giới, cũng như Việt Nam

và Lào có những biến động lớn (mất rừng (MR), bị suy thoái (STR)) Mức độbiến động rừng đang là mối quan ngại không riêng một quốc gia mà là mối quanngại chung toàn cầu Trong giai đoạn từ năm 2000 đến nay, hàng năm rừng đã bị

MR và STR về diện tích khoảng 14,6 triệu ha, tương ứng tỷ lệ diện tích rừng bịmất, STR khoảng 2% so với tổng diện tích rừng còn lại (FAO, 2019)

Lào là một nước nằm trong vùng nhiệt đới, có diện tích đất đai tự nhiên

23 680 000 ha, đất lâm nghiệp chiếm 47% diện tích cả nước Hàng năm, tỷ lệbiến động rừng ở mức cao hơn so với mức bình quân chung (2,5%) (DOF-

MAF, 2018) [32]) Quá trình biến động trải rộng trên các vùng, miền, huyện

và tỉnh có rừng trên toàn quốc Để hạn chế mức độ biến động tài nguyên rừng,Chính phủ Lào thành lập một số vườn quốc gia, khu bảo tồn nhằm quản lý,khai thác bền vững nguồn tài nguyên rừng tự nhiên

Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh (VQGNKĐ), tỉnh Bolikhamsay đượcthành lập năm 1995, với tổng diện tích đất đai tự nhiên 168 550ha với 4 kiểurừng được phân chia theo thành phần loài cây (Niên giám thống kê tỉnh

Bolikhamsay, năm 2020) Diện tích rừng tư nhiên của VQGNKĐ biến động

đo mất rừng (MR) và suy thoái rừng (STR) không ngừng tăng, làm tổng diệntích rừng tự nhiên giảm dần, mức độ biến động giảm khoảng 2,5%/năm (SởNông Lâm Bolikhamsay-DARB), (2020) [33]

Vấn đề đặt ra: Tại sao diện tích rừng tự nhiên vẫn đang bị biến động? Làm thế nào để xác định được mức độ biến động đó? Hiên nay, biến độngrừng thường được phát hiện trực tiếp bởi lực lượng chức năng và các tổ chức,các chủ rừng và người dân địa phương,v v, cùng với sự phát triển mạnh mẽcủa công nghệ thông tin trong đó phải kể đến công nghệ địa không gian đãgóp phần quan trọng trong phát hiện và đánh giá biến động tài nguyên rừng

Ở Lào, công nghệ địa không gian ngày càng được ứng dụng nhiều hơntrong lĩnh vực quản lý, giám sát và đánh giá biến động tài nguyên rừng như:điều tra, kiểm kê rừng; giám sát các hoạt động lâm nghiệp (trồng rừng, khaithác rừng, v v) Tuy nhiên, do còn chưa được ứng dụng rộng rãi trong đánhgiá biến động tài nguyên rừng tại một số vườn quốc gia, khu bảo tồn, trong đó

có VQGNKĐ và có ít hiểu biết về hiện trạng tài nguyên rừng hiện tại củahuyện, chưa xác định được nguyên nhân chính gây biến động làm cơ sở khoahọc cho các giải pháp quản lý rừng, nên việc quản lý bền vững tài nguyênrừng nơi đây đang gặp nhiều khó khăn, nổi cộm là:

- Chưa sớm xác định được mức độ biến động tài nguyên rừng theothời gian;

- Chưa sớm xác định được tác nhân chính gây ra biến động;

- Chưa đề xuất được những giải pháp ứng dụng khoa học công nghệ địakhông gian trong quản lý tài nguyên rừng phù hợp

Để góp phần giải quyết vấn đề nêu trên, đề tài luận án “Nghiên cứu

ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng tại khu vực Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh, nước Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào” đã được thực hiện Đề tài được nghiên cứu là rất cần thiết và có ý nghĩa

lý luận và thực tiễn cao

2 Mục tiêu của luận án

2 1 Mục tiêu tổng quát

Nghiên cứu xây dựng quy trình kỹ thuật ứng dụng công nghệ địa khônggian phát hiện mất rừng, suy thoái và khu vực thêm mới rừng nhằm góp phần

nâng cao hiệu quả của công tác quản lý và bảo vệ rừng, giám sát, theo dõidiễn biến tài nguyên rừng tại khu vực Vườn Quốc Gia Nam Ka Đinh, nướcCộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào

- Đề xuất được quy trình kỹ thuật ứng dụng công nghệ địa không giantrong quản lý tài nguyên rừng và một số giải pháp thúc đẩy quá trình ứngdụng công nghệ địa không gian trong quả lý tài nguyên rừng cho khu vựcnghiên cứu (và các khu vực khác có điều kiện tương tự)

3 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là toàn bộ các diện tích rừng tại khu vực VườnQuốc gia (VQGNKĐ) Nam Ka Đinh

Luận án tập trung vào nghiên cứu ứng dụng CNĐKG trong giám sát vàphát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng, khu vực có thêm rừng mới và cácgiải pháp thúc đẩy ứng dụng công nghệ địa không gian, nâng cao hiệu quảquản lý bảo vệ rừng ở khu vực nghiên cứu

4 Những đóng góp mới của luận án

- Thiết lập được ngưỡng chỉ số tương đối với chỉ số thực vật kháng khí

quyển (ARVI) trên ảnh vệ tỉnh Sentinel 2 để phát hiện sớm mất rừng, suy thoáirừng và các khu vực có thêm rừng mới cho khu vực VQGNKĐ

- Đề xuất được quy trình kỹ thuật ứng dụng công nghệ địa không gian

trong quản lý tài nguyên rừng tại khu vực Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh từ tưliệu ảnh viễn thám Sentinel 2

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

5 1 Ý nghĩa khoa học

Luận án đã bổ sung được ngưỡng chỉ số tương đối phản ánh sự thay đổichỉ số viễn thám với chỉ số thực vật kháng khí quyển (ARVI) trên ảnh vệ tỉnhSentinel 2 làm cơ sở khoa học cho việc phát hiện sớm mất rừng, suy thoáirừng và khu vực thêm rừng mới ở khu vực Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh

5 2 Ý nghĩa thực tiễn

Các kết quả nghiên cứu của luận án đã đề xuất được quy trình kỹ thuậtứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý tài nguyên rừng tại khu vựcVườn Quốc gia Nam Ka Đinh, nước Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào từ tưliệu ảnh viễn thám Sentinel 2

6 Giới hạn của luận án

6 1 Giới hạn nội dung nghiên cứu

Về hiện trạng tài nguyên rừng: Đề tài luận án tập trung nghiên cứu một

số tiêu chí về đặc điểm hiện trạng rừng và các nhân tố ảnh hưởng đến côngtác quản lý hiện trạng tài nguyên rừng tại khu vực Vườn Quốc gia Nam KaĐinh; Tập trung chủ yếu tại các khu vực có sự thay đổi rừng: mất rừng, suythoái rừng, khu vực có thêm rừng mới

Về ứng dụng công nghệ viễn thám: sử dụng 1 chỉ số thực vật khángkhí quyển trên tư liệu anh Sentinal 2A và 2B và phần mềm ArcGis,

Google Earth Engine

6 2 Giới hạn địa bàn nghiên cứu

Khu vực nghiên cứu của luận án là: toàn bộ khu vựcVQGNKĐ và một

số khu vực có rừng của các huyện, tỉnh lân cận, bao gồm: Huyện Viengthong,Borikhane, Pakkading và Khamkeut, thuộc tỉnh Bolikhamsay, và huyện

Khounakham, tỉnh Khammuan

6 3 Giới hạn thời gian nghiên cứu

Về thời gian: luận án được thực hiện trong thời gian từ tháng 06/2016đến tháng 31 tháng 10 năm 2021

7 Kết cấu của luận án

Ngoài phần mở đầu; Sự cần thiết; Mục tiêu và điểm mới, luận án bao gồm:

Chương 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu

Chương 2: Nội dung, phương pháp và đặc điểm nghiên cứu

Chương 3: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Kết luận, tồn tại, khuyến nghị

Danh mục các bài báo có liên quan đế đề tài luận án

Tài liệu tham khảo và các phụ lục của luận án

Chương 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1 1 Định nghĩa về Vườn quốc gia, rừng, mất rừng, thêm rừng và suy

thoái rừng

Đã có một số định nghĩa về Vườn Quốc gia, về rừng, mất rừng, thêm

rừng và suy thoái rừng được chấp nhận bởi một số quốc gia, tổ chức chính trị,môi trường và các cơ quan quản lý, nghiên cứu về lâm nghiệp như sau:

1 1 1 Rừng

Theo Công ước của Liên hợp quốc về Đa dạng sinh học rừng (UNEF)

(UNEF/CBD/SBSTTA, 2001), rừng được định nghĩa là diện tích đất lớn hơn0,5 ha, có độ tàn che trên 10%, cây phải có khả năng đạt chiều cao 5 m

Theo Công ước khung về biến đổi khí hậu (FCCC) (FCCC, 2001)

[35],rừng được định nghĩa là diện tích đất tối thiểu 0,05-1,0 ha với độ tàn che trên10-30% với những cây có khả năng đạt chiều cao tối thiểu 2-5 m Rừng có thể baogồm một trong hai dạng rừng kín (nơi cây cối nhiều tầng) hoặc rừng thưa

Theo Tổ chức Nông lương Liên hợp quốc (FAO) (FAO, 2020), rừng

được định nghĩa là diện tích đất có độ tàn che trên 10% và diện tích lớn hơn

0,5 ha Các cây phải có thể đạt chiều cao tối thiểu là 5 m khi trưởng thành,

hàng cây rộng trên 20 m Có thể bao gồm một trong hai kiểu rừng: rừng kín,

nơi cây có nhiều tầng và tầng sinh trưởng chiếm tỷ lệ cao trên mặt đất; hoặc

rừng thưa, có độ tàn che trên 10%

Theo Luật Lâm nghiệp Việt Nam, năm 2017 (Quốc hội, 2017) [18] ,

rừng được định nghĩa là một hệ sinh thái bao gồm các loài thực vật rừng,

động vật rừng, nấm, vi sinh vật, đất rừng và các yếu tố môi trường khác trong

đó thành phần chính là một hoặc một số loài cây thân gỗ, tre, nứa, cây họ cau

có chiều cao được xác định theo hệ thực vật trên núi đất, núi đá, đất ngập

nước, đất cát hoặc hệ thực vật đặc trưng khác; diện tích liền vùng từ 0,3 ha trởlên; độ tàn che từ 0,1 trở lên

Theo Phụ lục I - Phân chia trạng thái rừng tại Thông tư số BNNPTNT (Bộ NN&PTNTVN, 2018) quy định về điều tra, kiểm kê và theodõi diễn biến rừng thì đất quy hoạch cho lâm nghiệp được chia thành đất córừng và đất chưa có rừng Đất có rừng là diện tích được xác định là có rừngtheo Luật Lâm nghiệp 2017 Và đất chưa có rừng bao gồm: đất có cây gỗ táisinh (trữ lượng gỗ nhỏ hơn hoặc bằng 10 m3/ha), đất đã trồng nhưng chưathành rừng (trữ lượng gỗ nhỏ hơn hoặc bằng 10 m3/ha) và đất khác (đất trống,đất trồng cây nông nghiệp, mặt nước, đất có cây lâm nghiệp khác)

33/2018/TT-Theo Luật Lâm nghiệp Quốc gia Lào năm 2019 (National Assembly,2019) [45] Ở Lào: (i) Rừng là diện tích đất có độ tàn che trên 10% và diệntích lớn hơn 0,5 ha Các cây phải có thể đạt chiều cao tối thiểu là 5 m khitrưởng thành, chiều dài, rộng hàng cây trên 20 m Có thể bao gồm một tronghai kiểu rừng: rừng kín, nơi cây có nhiều tầng và tầng sinh trưởng chiếm tỷ lệcao trên mặt đất; hoặc rừng thưa, có độ tàn che trên 10%; (ii) Đất: đất đượcquy hoạch cho lâm nghiệp được chia thành đất có rừng và đất chưa có rừng Đất có rừng là diện tích được xác định là có rừng (ở phần i) Và đất chưa córừng bao gồm: đất có cây gỗ tái sinh (trữ lượng gỗ nhỏ hơn hoặc bằng 10m3/ha), đất đã trồng nhưng chưa thành rừng (trữ lượng gỗ nhỏ hơn hoặc bằng

10 m3/ha) và đất khác (đất trống, đất trồng cây nông nghiệp, mặt nước, đất cócây lâm nghiệp khác)

Các quốc gia, tổ chức quốc tế khác nhau đã đưa ra những định nghĩa vềrừng khác nhau Tuy nhiên, điểm chung là dựa trên một, hai hay cả 3 tiêu chí:diện tích tối thiểu, độ tàn che và chiều cao cây gỗ

Với luận án này, rừng được hiểu theo định nghĩa về rừng của Luật Lâmnghiệp quốc gia Lào năm 2019 (National Assembly, 2019) [45]

1 1 2 Mất rừng

Theo Tổ chức Nông lương Liên hợp quốc (FAO, 2020), mất rừng là việcchuyển đổi đất rừng sang đất sử dụng vào mục đích khác hoặc làm giảm độ

tàn che của cây rừng dưới ngưỡng tối thiểu 10% Mất rừng có hàm ý là việcmất độ che phủ rừng lâu dài hoặc vĩnh viễn hoặc chuyển sang mục đích sửdụng đất khác

Theo Công ước khung về biến đổi khí hậu (FCCC, 2001) [35],mất rừng

là sự chuyển đổi trực tiếp từ đất có rừng sang đất không có rừng bởi con người

Theo Trung tâm Nông lâm nghiệp thế giới (ICRAF, 2017), mất rừng làviệc thay đổi từ trạng thái có rừng sang trạng thái không rừng tùy thuộc vàođịnh nghĩa về rừng, liên quan đến cả 2 khía cạnh thể chế và độ che phủ

Theo Luật Lâm nghiệp Quốc gia Lào năm 2019 (National Assembly,2019) [45] Ở Lào, mất rừng là việc chuyển đổi đất đã có rừng sang đất sử dụngvào mục đích khác hoặc làm giảm độ tàn che của cây rừng dưới ngưỡng tốithiểu 10% Diện tích đất có rừng mất trên một khu vực có diện tích bằng haylớn hơn 0,5 ha

Có thể thấy, các quốc gia, các tổ chức khác nhau có những định nghĩakhác nhau về mất rừng nhưng đều liên quan đến 2 yếu tố là: chuyển đổi sửdụng đất có rừng và độ che phủ rừng Trong đó, chỉ tiêu độ che phủ rừng cóliên quan đến định nghĩa về rừng (căn cứ để xác định 1 diện tích nào đó còn

đủ tiêu chuẩn là rừng hay không)

Với luận án này, mất rừng được hiểu theo định nghĩa về rừng của LuậtLâm nghiệp quốc gia Lào năm 2019, với diện tích đất đã có rừng bị mất, hay bịsuy giảm độ tàn che dưới ngưỡng tối thiểu 10% ≥ 0,5ha (National Assembly,2019) [45]

1 1 3 Suy thoái rừng

Theo Tổ chức Nông lương Liên hợp quốc (FAO, 2020), suy thoái rừng

là việc giảm độ che phủ hoặc trữ lượng rừng do việc khai thác, đốt cháy hoặccác sự kiện khác, với điều kiện độ tàn che của cây rừng trên 10% (để đảm bảotheo định nghĩa về rừng) Theo nghĩa chung hơn, suy thoái rừng là giảm dài

hạn nguồn cung cấp tổng thể các lợi ích từ rừng, bao gồm: gỗ, đa dạng sinh

học và sản phẩm hoặc dịch vụ khác

Theo Chương trình môi trường Liên hợp quốc (UNEP, 2001) [50], suy

thoái rừng là rừng bị mất đi cấu trúc, chức năng, thành phần loài hoặc năng

suất bởi các hoạt động của con người Do đó, rừng bị suy thoái làm giảm khả

năng cung cấp hàng hóa và dịch vụ và chỉ duy trì đa dạng sinh học ở mức hạnchế Đa dạng sinh học của rừng bị suy thoái bao gồm nhiều thành phần phi

cây, có thể chiếm ưu thế trong thảm thực vật dưới tán

Theo Ủy ban Liên chính phủ về biến đổi khí hậu (IPCC, 2000) [36],

suy thoái rừng là do con người trực tiếp gây ra (kéo dài trong X năm trở lên)

gây tổn thất dài hạn ít nhất Y% trữ lượng các-bon rừng (và giá trị rừng) kể từ

thời điểm T và chưa đủ tiêu chuẩn để được gọi là mất rừng

Theo Luật Lâm nghiệp Việt Nam 2017 (Quốc hội, 2017) [18], suy thoái rừngđược định nghĩa là sự suy giảm về hệ sinh thái rừng, làm giảm chức năng của rừng

Theo Luật Lâm nghiệp Quốc gia Lào năm 2019 (National Assembly,

2019) [45] Ở Lào, suy thoái rừng là rừng bị mất đi cấu trúc, chức năng, thànhphần loài hoặc năng suất bởi các hoạt động của con người hay thảm họa tự

nhiên (bão, lửa rừng, ngập úng, v v )

Các định nghĩa, cách tiếp cận khác nhau về suy thoái rừng ở trên đã chothấy, xác định suy thoái rừng phức tạp hơn so với xác định mất rừng, đặc biệt

có những khía cạnh của suy thoái rừng là rất khó định lượng

Với luận án này, suy thoái rừng được hiểu theo định nghĩa của Luật Lâmnghiệp quốc gia Lào năm 2019 (National Assembly, 2019) [45] Theo luật

này, suy thoái rừng thường được hiểu là các vụ phá rừng có quy mô nhỏ (là

một phần của mất rừng) hoặc là sự chuyển đổi từ trạng thái rừng có trữ lượng

gỗ cao xuống trạng thái rừng có trữ lượng gỗ thấp hơn Trong khi đó, các khíacạnh của suy thoái rừng như suy giảm đa dạng sinh học, suy giảm chức năng

phòng hộ của rừng vẫn còn ít được đề cập đến

1 1 4 Thêm rừng

Theo Tổ chức Gỗ nhiệt đới thế giới (ITTO, 2019) [37], khu vực đượccoi là thêm rừng là những khu vực hiện tại rừng đã và đang trong quá trìnhhình thành và phát triển, có thể là ở giai đoạn đầu: tái sinh phục hồi tự nhiênhay nhân tạo hoặc ở đoạn 2, 3 v v, mà trước đây là những khu đất trống Diệntích tối thiểu khu thêm rừng mới ≥ 0,5ha Lịch sử hình thành khu rừng mới từkhu đất trống trước đây có thể bắt nguồn từ: (i) Đất hoang, sa mặt; (ii) Đất

đã có rừng như bị khai thác trắng, bị cháy rừng hoàn toàn, thiên tai, dịchbệnh; (iii) Đất từ canh tác nông nghiệp, canh tác nương rẫy, từ các nông trại,trang trại chăm nuôi gia súc bỏ hóa; (iv) Đất bồi mới tại các cửa sông, suốicủa các lưu vực sông lớn, v v

Theo Luật Lâm nghiệp Quốc gia Lào năm 2019 (National Assembly,2019) [45], khu vực được coi là thêm rừng là những khu vực hiện tại rừng đã

và đang trong quá trình hình thành và phát triển, có thể là ở giai đoạn đầu: táisinh phục hồi tự nhiên hay nhân tạo hoặc ở đoạn 2, 3 v v, mà trước đây lànhững khu đất trống Diện tích tối thiểu khu thêm rừng mới ≥ 0,3ha Lịch sửhình thành khu rừng mới từ khu đất trống trước đây có thể bắt nguồn từ: (i) Đất đã có rừng như bị khai thác trắng, bị cháy rừng hoàn toàn, thiên tai, dịchbệnh; (ii) Đất từ canh tác nông nghiệp, canh tác nương rẫy, từ các nông trại,trang trại chăm nuôi gia súc bỏ hóa; (iii) Đất Quốc phòng thuộc các thaotrường trước đây; (iv) Đất nông nghiệp được chuyển đổi sang trồng cây côngnghiệp như: trồng Cao su, v v

Với luận án này, thêm rừng được hiểu theo định nghĩa của Luật Lâmnghiệp quốc gia Lào năm 2019 (National Assembly, 2019) [45]

1 1 5 Phát hiện “sớm” mất rừng, suy thoái rừng và thêm rừng

Phát hiện “sớm” được hiểu là khả năng phát hiện sớm nhất kể từ khixảy ra sự kiện mất rừng, suy thoái rừng hoặc thêm rừng Phát hiện sớm ở đây

bao gồm các khía cạnh: về thời gian phát hiện (sớm nhất có thể), diện tích

phát hiện (không gian-nhỏ nhất có thể, thông thường từ 0,3 ha trở lên)

- Về mặt thời gian: khi sử dụng ảnh viễn thám, việc phát hiện sớm mất

rừng, suy thoái rừng, thêm rừng phụ thuộc vào chu kỳ bay chụp của loại ảnh

sử dụng (chu kỳ bay chụp của vệ tinh Sentinel 2 là 6 ngày) Phát hiện sớm cóthể được hiểu là sử dụng ảnh vệ tinh có thể phát hiện được sớm nhất các vụ

phá rừng, khai thác rừng, trồng rừng phù hợp với loại ảnh vệ tinh sử dụng Do

đó cần nghiên cứu so sánh khả năng/tiềm năng phát hiện được sớm các vụ phárừng của các loại ảnh vệ tinh khác nhau

- Về mặt không gian: phát hiện “sớm” bằng ảnh vệ tinh phản ánh diện

tích mất rừng, suy thoái rừng, thêm rừng nhỏ nhất mà loại ảnh được sử dụng

có thể phát hiện được trên cơ sở nghiên cứu so sánh khả năng phát hiện mất

rừng, suy thoái rừng giữa các loại ảnh khác nhau

Ngoài ra, trong thực tế quản lý bảo vệ rừng, các ảnh vệ tinh còn có thể

được sử dụng vào việc xác định lại mốc/khoảng thời gian của các vụ phá rừngtrong quá khứ hoặc nó cũng được sử dụng trong việc phát hiện các trường

hợp phá rừng chuyển đổi rừng tự nhiên trong rừng trồng mà lực lượng chức

năng chưa phát hiện ra được Ở đây đã sử dụng các ảnh vệ tinh đa thời gian

trong quá khứ, nhưng nó cũng có thể được gọi là phát hiện sớm các vụ phá rừng

Tên đề tài của luận án sử dụng thuật ngữ “phát hiện sớm”, tác giả muốnnhấn mạnh đến mục đích của kết quả nghiên cứu là ứng dụng công nghệ địa

không gian trong việc sử dụng nó để cảnh báo sớm các vụ mất rừng, suy thoáirừng và thêm rừng mà lực lượng chức năng chưa kịp thời phát hiện được hoặcchưa đưa ra được một kết quả phát hiện mất rừng, suy thoái rừng sớm, thêm rừng,khách quan, độc lập với kết quả báo cáo từ lực lượng chức năng Hay nói cáchkhác, nhấn mạnh tính cấp thiết của luận án là xây dựng cơ sở khoa học cho việcthiết lập các thuật toán (chỉ số tương đối KB) để xây dựng phần mềm tự động pháthiện mất rừng, suy thoái rừng, thêm rừng và một trong những chức năng quantrọng của phần mềm là cảnh báo sớm mất rừng, suy thoái rừng và thêm 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 vịtoàn cầu (Global Positioning System-GPS); (2) Hệ thống thông tin địa lý

(Geographic Information Systems-GIS) và (3) Công nghệ viễn thám (RemoteSensing-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 bổsung 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 sẽđược xác định trên cơ sở khoảng cách đến ba vệ tinh (tối thiểu), từ đó tínhđược tọa độ của vị trí đó

Các vệ tinh GPS bay vòng quanh trái đất hai lần trong một ngày theomột quỹ đạo rất chính xác và phát tín hiệu có thông tin xuống trái đất Cácmáy thu GPS nhận thông tin này và bằng phép tính lượng giá tính được chínhxác vị trí của người dùng Về bản chất máy thu GPS so sánh thời gian tín hiệuđược phát đi từ vệ tinh với thời gian nhận được chúng Sai lệch về thời giancho 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 hiểnthị 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 đượcchuyển động Với bốn hay nhiều hơn số vệ tinh trong tầm kết nối thì máy thuGPS 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 ánhnhững 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 khácnhau, do đó có nhiều định nghĩa khác nhau đã được sử dụng, trong đó có 3định nghĩa về GIS được sử dụng phổ biến:

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

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

- GIS là một chương trình máy tính hỗ trợ việc thu thập, lưu trữ, phântích, 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 cácđối tượng, sự vật bằng cách sử dụng thiết bị, công nghệ đo lường từ xa, mộtcách 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 từmặt 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, màusắc, 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 kênhảnh 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 sosánh đã được các tác giả của một số quốc gia trên thế giới thực hiện, một sốcông 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 trongcác 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 xácđịnh 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 5loại: 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 giáoIran bằng sử dụng ảnh Landsat ETM+ với độ chính xác sau kiểm định đạt86% 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 đểđánh giá và giám sát rừng trồng ở xã Dương Hòa và Phù Sơn, huyện DươngThủy, tỉnh Thừa Thiên Huế từ 2001 đến 2007 Nghiên cứu đã sử dụng ảnhLandsat 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 nghiêncứu 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 độtbiến vào năm 2007

Phạm Văn Duẩn và Phùng Văn Khoa, (2013) [4], đã lập bản đồ phânloại 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 theochỉ số NDVI như sau: mặt nước (< 0,944); đất trống (0,0944-0,1962); rừngtrồng (0,1962-0,3213); rừng tự nhiên lá rộng thường xanh giàu, nghèo, trungbình (0,3213-0,4025); rừng hỗn giao gỗ-tre nứa (0,4025-0,4412); rừng tựnhiên lá rộng thường xanh phục hồi (> 0,4412)

Vorovenci, I, (2014), đã xây dựng 2 bản đồ hiện trạng sử dụng đấtnăm 1993 và 2009 ở khu vực Đông nam, Romania theo đối tượng phân loạihiện trạng sử dụng đất thành 7 loại: đất đô thị và xây dựng; đất rừng; đấtnông nghiệp; đất chăn thả; đất khác; mặt nước; đất không thể sản xuất nôngnghiệp bằng ảnh Landsat 5 TM Kết quả nghiên cứu đã xây dựng 2 bản đồhiện trạng sử dụng đất năm 1993 và 2009 với độ chính xác lần l ượt là

85,91% và 88,18% Nghiên cứu đã cho thấy, giai đoạn 1993 -2009 diện tíchđất đô thị tăng 14,88%, diện tích đất rừng tăng 3,68%, diện tích đất khôngthể 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 diệntích đất nông nghiệp giảm 47,43%

Nguyễn Văn Thị và Trần Quang Bảo, (2014) [20] đã ứng dụng kỹ thuậtphân 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 đaphân giải trong phần mềm eCognition để phân loại hiện trạng rừng cho khuvực 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 đượcbản 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 lárộng thường xanh phục hồi, rừng hỗn giao gỗ-tre nứa, rừng trồng và đất trốngvới 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 Ninhgiai đoạn 2000-2010 Nghiên cứu đã phân loại hiện trạng sử dụng đất khu vựcnghiên 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 đồbản đồ sử dụng đất các năm 2000, 2005, 2010 với độ chính xác lần lượt là82,74%, 80,97%, 89,33% Kết quả nghiên cứu cho thấy, trong vòng 10 nămdiện tích đất rừng tăng 3 916,91 (ha), rừng ngập mặn tăng 1 720,57 (ha), đấtnương rẫy-cây bụi giảm 4 200,16 (ha)

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

Azzouzi, S A et al, (2015) [26], đã lập bản đồ hiện trạng sử dụngđất và đánh giá biến động sử dụng đất tại Algeria giai đoạn 2000-2010 dựatrên 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 độchính xác 93,96% Các tác giả kết luận, diện tích rừng đã tăng 3,18%, diệntích 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 tạithời điểm năm 2010 cho nước Cộng hòa Ai Len với độ chính xác kiểm địnhđạt 97 43% theo 2 đối tượng phân loại đất lâm nghiệp: đất có rừng và đấtkhông có rừng khi sử dụng ảnh ALOS PALSA

Deus, D (2016) [31], đã thành lập bản đồ hiện trạng rừng tại Tanzaniabằng 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: độchính 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 giábiến động rừng giai đoạn 1985-2002 và giai đoạn 2002-2015 tại khu vựcLembus, 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) Kếtquả của nghiên cứu đã cho thấy, độ che phủ của rừng đã giảm từ 11,2% ởgiai đoạn 1 xuống 8,2% ở giai đoạn 2 Tỷ lệ độ che phủ giảm hàng năm từ0,4% ở giai đoạn 1 đến 0,2% ở giai đoạn 2

Nguyễn Hữu Hải và Cs, (2016), đã đánh giá biến động diện tích rừnghuyện 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 khuvực 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, giaiđoạn 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, KimThượng, VQGNKĐ Xuân Sơn, tỉnh Phú Thọ giai đoạn 2001-2015 với chỉ sốNDVI 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 nghiệpcác 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 lâmnghiệp có rừng tại xã vùng đệm Xuân Đài, Kim Thượng, VQGNKĐ XuânSơn, tỉnh Phú Thọ tăng 3 039,8 ha

Nguyễn Thị Ngọc Quyên và Cs, (2016) [19], đã thành lập bản đồ thảm phủlưu vực Srepok khu vực Vườn Quốc gia Nam Ka Đinh bằng ảnh Landsat 8 vàphương pháp giải đoán có kiểm định để phân loại khu vực nghiên cứu thành 7loại: rừng thường xanh, rừng rụng lá, rừng hỗn giao, đất chuyên dùng, cây hàngnăm, cây lâu năm, mặt nước với độ chính xác phân loại là 73,53% Kết quảnghiên cứu cho thấy ảnh Landsats 8 là một nguồn tư liệu đầu vào đáng tin cậycho 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 rừnghuyện 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 sửdụng 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 rừngsau 10 năm đã tăng 2 324,87 ha

Phạm Quang Vinh và Vũ Thị Kim Dung (2016) [21], đã lập bản đồ vàđánh 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, rừngtre 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 cứucho 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 bìnhkhông 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 tạiBursa, Thổ Nhĩ Kỳ Kết quả đã lập 2 bản đồ hiện trạng sử dụng đất tại thờiđiểm năm 2010 và năm 2017 với 5 loại hình sử dụng đất gồm: rừng, rừngngập nước, đầm lầy, mặt nước và đất khác với độ chính xác tương ứng tại 2thời điểm là 84,96% và 81,47% Biến động giảm về diện tích rừng tro nggia đoạn là 4,61%

Đoàn Duy Hiếu và Nguyễn Thám (2017) [6], đã lập bản đồ hiện trạngrừng các năm 2000, 2014 với độ chính xác lần lượt là 93,6% và 91,6% vàđánh giá biến động rừng huyện Ia Pa tỉnh Gia Lai giai đoạn 2000-2014 bằngảnh Landsat TM và Landsat 8 Đối tượng được xác lập và đánh giá được phânthành 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 nhiêngiảm 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 córừng) 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 ảnhLandsat 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)

Dash, C J et al, (2018) [29], đánh giá thay đổi của rừng và tỷ lệ mấtrừng cho khu vực Odisha, Ấn Độ trong giai đoạn 1930-2013 bằng ảnh vệ

tinh Landsat MSS, TM, ảnh IRS Để đánh giá thay đổi của rừng theo giai

đoạn, các tác giả đã phân chia đối tượng rừng thành 4 loại: rừng dày, rừng

thưa, không có rừng và mặt nước Đồng thời thành lập bản đồ hiện trạng

rừng các năm 1973, 1990, 2004, 2013 với độ chính xác lần lượt là 71,8%,

85,2%, 90,7% và 93,3% Kết quả nghiên cứu đã xác định được tỷ lệ mất

rừng ở các giai đoạn như sau: giai đoạn 1932-1973 là 0,38%/năm; giai

đoạn 1973-1990 là 3,92%/năm; giai đoạn 1990-2004 là 1,71%/năm và giai

đoạn 2004-2013 là 0,63%/năm

Trần Quang Bảo và Cs (2018)[3], đã xây dựng bản đồ hiện trạng rừng

và đánh giá biến động rừng tại Công ty Lâm nghiệp La Ngà, tỉnh Đồng Naigiai đoạn 2010-2016 bàng ảnh Google Earth theo 9 đối tượng phân loại đấtlâm nghiệp với độ chính xác 81% Nghiên cứu cho thấy, giai đoạn 2010-2016,diện tích rừng của Công ty Lâm nghiệp La Ngà tăng 12,6% do nhiều diện tíchđất trống chuyển sang đất trồng rừng

Shisshir, S et al, (2018), đã sử dụng chỉ số NDVI được trích xuất từ ảnhIKONOS để xác định các loại hình sử dụng đất như sau: mặt nước (0,01 ± 0,01);đất khác (0,14 ± 0,01); đất ở (0,30 ± 0,00); đất nông nghiệp (0,31 ± 0,01); đấtđồng cỏ (0,42 ± 0,02); đất bỏ rừng hoang (0,62 ± 0,01); đất rừng (0,73 ± 0,01)

Nguyễn Minh Kỳ và Cs, (2019) [15], tiến hành lập bản đồ và đánh giábiến động tài nguyên rừng ở huyện Chư Prông, tỉnh Gia Lai giai đoạn 2005-

2016 theo 4 đối tượng phận loại: đất nông nghiệp, đất rừng, đất chưa sử dụng

và đất khác với độ chính xác 76,0% bằng ảnh Landsat 7, Landsat 8 Kết quảlập bản đồ và đánh giá biến động cho thấy, giai đoạn 2005-2016, diện tích

rừng giảm mạnh từ 60,1% (2005) xuống 26,8% (2016)

Yang, R et al, (2019) [49], đã sử dụng tư liệu ảnh viễn thám với 3

loại ảnh Landsat 5, 7, 8 để xác định mất rừng tại Myanmar trong giai đoạn

từ năm 1988 đến năm 2017 dựa vào sự phân loại sử dụng đất thành 7 nhóm

loại: mặt nước, đất nông nghiệp, đất ngập nước, đất bán ngập, rừng, đất

trống và đất băng tuyết và cứu đã xây dựng 9 bản đồ hiện trạng sử dụng đất

tương ứng với 9 năm gồm: 1988, 1992, 1996, 2000, 2004, 2008, 2011,

2014, 2017 với độ chính xác phân loại đạt từ 83% đến 93% Các tác giả đã

chỉ ra, trong 30 năm diện tích rừng đã giảm 11 062,1 ha, tỷ lệ mất rừng

trung bình hàng năm là 0,87%

Amani, M et al, (2019) [24], tiến hành phân loại hiện trạng sử dụng

đất trên toàn quốc Bằng ảnh Landsat 8 đa thời gian, các tác giả đã phân loạihiện trạng sử dụng đất trên phạm vi toàn lãnh thổ Iran thành 13 loại với độ

chính xác 74%

Hościło, A et al, (2019), thực hiện nhận dạng một số loài cây và

phân loại rừng ở Ba Lan bằng ảnh vệ tinh Sentinel 2 và mô hình số độ cao

(DEM) Các tác giả đã phân loại được 8 loài cây rừng chính gồm: Vân sơn

(Spruce), Thông (Pine), Lanh sam (Fir), Thông rụng lá (Larch), Dẻ gai

(Beech), Sồi (Oak), Cáng lò (Alder), Bạch dương (Birch) và lập bản đồ đất

rừng và đất không có rừng với độ chính xác lập đạt 98,3%, lập bản đồ rừng

lá kim và rừng cây lá rộng với độ chính xác đạt từ 75,6% đến 81,7%

Yang, Y et al, (2019) [49], đã dùng chỉ số NDVI được trích xuất từ ảnh

vệ tinh landsat 6 để phân loại hiện trạng thảm phủ thực: Ngưỡng chỉ số phân loạiđối tượng gồm: không có lớp thực vật che phủ (NDVI ≤ 0,2); khu vực có thựcvật che phủ thấp (0,2 < NDVI ≤ 0,5); khu vực có thực vật che phủ trung bình(0,5 < NDVI ≤ 0,8); khu vực có thực vật che phủ cao (NDVI > 0,8)

1 3 1 2 Ở Lào

Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào, sử dụng tư liệu ảnh viễn thấm và

công nghệ địa không gian được nghiên cứu và sử dụng để giám sát tài nguyênrừng (mất rừng, suy thoái, cháy rừng) từ năm 1995 dưới sự hỗ trợ của Đức

Ammala Keonuchan, (2008) [25], ứng dụng công nghệ GIS và RS giám sát

biến động thảm thực vật rừng ở một số tỉnh miền Nam của Cộng hòa Dân chủ Nhândân Lào bằng cách sử dụng bản đồ hiện trạng rừng hiện tại năm 2002 và ảnh vệ tinhlandsat 7 ETM, tác giả đã đánh gián biến động thực vật rừng trong giai đoạn từ 1997đến 2002 Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng bằng ứng dụng công nghệ địa không gia

đã lập bản đồ biến động diện tích rừng cho giai đoạn nghiên cứu

Chittana Phomphila, (2016) [28], ứng dụng viễn thám để giám sát và

lập bản đồ diến biến rừng của Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào, nghiên cứu

nhằm tìm hiểu những hiện tượng thay đổi thảm thực vật rừng nhiệt đới như

biến động diện tích đất rừng, biến động diện tích đất sử dụng cho các mục

đích khác trên đất trước đây đã có rừng bằng cách sử dụng viễn thám để đánh

giá, phân định và nhận biết sự thay đổi diện tích đất rừng Các chỉ tiêu đánh

giá mức độ thay đổi dựa vào chỉ số: Nhiệt độ trung bình nhiều năm bề mặt đất

rừng (LST); Chỉ số thực vật (EVI) theo chu kỳ 16 ngày trong gian đoạn từ

2006 đến 2012 Kết quả đánh gia với mức độ chính xác đạt 86% với các

nguyên nhân biến động diện tích chủ yếu là do du canh, du cư, làm nương

rẫy Rừng tự nhiên bị biến động chủ yếu là phá rừng trồng cây Cao su Dựa

trên kết quả nghiên cứu, tác giả đã đề xuất một số giải pháp về thể chế và

chính sách để hạn chế thấp nhất mức độ biến động diện tích rừng tự nhiên của

các tỉnh phía Nam Lào

Thipphachanh Souphihalath, 2017 [48], sử dụng địa không gian đánh

giá biến động hệ sinh thái và biến động diện tích hệ sinh thái tài nguyên tại

tỉnh Savannakhet, Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào Biến động sử dụng đất

tại tỉnh Savannakhet được điều tra bằng cách sử dụng ảnh vệ tinh landsat từ

năm 1988 và sử dụng bản đồ hiện trạng sử dụng đất của tỉnh tại thời điểm

năm 2010 Kết quả sau khi phân loại đã phân tách được 5 loại hệ sinh thái và

hình thức sử dụng đất, diện tích đất rừng biến động lớn, đa phần diện tích đất

rừng tại tỉnh chuyển đổi sang đất trồng cây nông nghiệp

Phavanar Sombanpheng, Baodong Cheng, 2018 [46], ứng dụng GIS và RS

để đánh giá biến động lớp phủ thực vật và sử dụng đất tại huyện Thakhek, Lào Bằng cách kết hợp công nghệ viễn thám và GIS, sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh

Landsat theo giai đoạn từng năm để đánh giá biến động lớp phủ thực vật và sửdụng đất giai đoạn 1987-2016 để phân loại bằng cách phân loại không kiểm định Kết quả đã phân loại được 4 loại đất và 4 loại lớp phủ thực vật với lớp phủ là rừngnguyên sinh chiếm đại đa số Trong giai đoạn từ 1987-2016, lớp phủ thực vật đãbiến đổi 27%, theo hướng tăng tỷ lệ diện tích đất sử dụng cho nông nghiệp, đấtxây dựng cho các công trình và tỷ lệ giảm dần cho đất rừng nguyên sinh Dựa vàoứng dụng công nghệ nghiên cứu các tác giả đã đề xuất xây dựng mô hình giám sátbiến động lớp phủ thực vật và sử dụng đất tại khu vực nghiên cứu

1 3 1 3 Kết luận, đánh giá chung hướng sử dụng kỹ thuật so sánh sau phân loại

Sử dụng kỹ thuật so sánh sau phân loại: Các nhà nghiên cứu đã sử dụng

tư liệu ảnh viễn thám, mẫu khóa ảnh tại hiện trường, chỉ số viễn thám (chỉ sốthực vật) được sử dụng để phân loại các trạng thái rừng và đánh giá độ chínhxác kết quả sau phân loại Từ kết quả sau phân loại, các tác giả tiến hành xâydựng lớp bản đồ hiện trạng rừng Sau đó, sử dụng phương pháp chồng ghép hailớp bản đồ hiện trạng rừng (đầu và cuối giai đoạn đánh giá) để phát hiện nhữngthay đổi từ đó đề xuất các giải pháp quản lý tài nguyên rừng

Các tư liệu ảnh viễn thám được sử dụng để đánh giá biến động gồm:

(1) Landsat; (2) SPOT; (3) Sentinel 2; (4) RIS; (5) ALOS PALSA và (6)

Google Earth Tuy nhiên, ảnh Landsat được các nhà nghiên cứu sử dụng với

tần suất cao hơn cả, chiểm trên 50%, số còn lại là các loại ảnh viễn thám khácnhư: SPOT, Sentinel 2, v v Ảnh viễn thám có độ phân giải cao hơn thường có

độ chính xác phân loại cao hơn Việc sử dụng kết hợp giữa ảnh vệ tinh quanghọc và ảnh Radar cho kết quả phân loại tốt hơn so với việc sử dụng riêng ảnhquang học hoặc ảnh Radar Trong các loại ảnh được sử dụng thì ảnh Landsat

và Sentinel 2 được sử dụng phổ biến ở Lào cũng nhưng trên thế giới

Các chỉ số viễn thám được các nhà nghiên cứu sử dụng gồm: NDVI;NBI; EVI; IRSI, v v Tuy nhiên, chỉ số được các nhà nghiên cứu sử dụngthông dụng cho các nghiên cứu của mình là chỉ số NDVI, chiếm trên 60%

Có 2 phương pháp phân loại ảnh đã được các nhà nghiên cứu trên sửdụng để phân loại các trạng thái rừng, các loại hình sử dụng đất để thành lậpbản đồ hiện trạng là phương pháp phân loại đa phổ có kiểm định (giá trị phổphản xạ của Pixel trên ảnh được sử dụng để phân loại các lớp phủ dựa vào cácmẫu khóa phân loại) và phương pháp phân loại theo hướng đối tượng (gồm 2bước phân mảnh ảnh và phân loại các đối tượng) Phương pháp phân loại theohướng đối tượng thường có độ chính xác phân loại cao hơn do việc phân loạikhông chỉ sử dụng vào giá trị phổ mà còn sử dụng các yếu tố khác như: hìnhdạng, cấu trúc, kích thước, v v, của đối tượng Phương pháp phân loại hướngđối tượng càng cho kết quả với độ chính xác cao khi áp dụng đối với ảnh có

độ phân giải cao, siêu cao

Kỹ thuật so sánh sau phân loại để xác định biến động nhằm đề xuất giảipháp quản lý tài nguyên rừng đã được sử dụng phổ biến trên thế giới nhưngcòn có phần hạn chế tại Lào Độ chính xác của kết quả phát hiện biến độngphụ thuộc vào độ chính xác của kết quả phân loại thường được xác định thôngqua ma trận thay đổi và chỉ số Kappa Độ chính xác phụ thuộc không nhữngvào việc sử dụng các loại ảnh vệ tinh với độ phân giải không gian khác nhau

mà còn phụ thuộc vào phương pháp phân loại

1 3 2 Sử dụng thuật toán phát hiện thay đổi để xác định thay đổi tài

nguyên rừng theo thời gian

1 3 2 2 Trên thế giới

Key, C H và Benson, N C (2005) [38] đã sử dụng chỉ số chỉ số NBR(Normalized Burn Ratio) để phân loại mức độ cháy rừng Công thức sử dụng

để tính toán:

dNBR = (NBRprefire - NBRpostfire) *1000 (1 1)

Trong nghiên cứu này, các tác giả đã xây dựng phương pháp xác địnhngưỡng phân loại cháy rừng theo dữ liệu cháy được đo đạc ngoài hiện trườngvới chỉ số CBI (Composite Burn Index) Căn cứ vào mức độ cháy ngoài hiệntrường, CBI được cho điểm theo 4 cấp độ: mức không thay đổi (0-0,1), thayđổi thấp (0,1-1,24), thay đổi trung bình (1,25-2,24) và thay đổi mạnh (2,25-3,0) Nghiên cứu thiết lập phương trình tương quan giữa dNBR và CBI theodạng Y = a + b*EXP (CBI*c) Y là giá trị dNBR sẽ được ước lượng thôngqua CBI và được phân theo 4 cấp tương tự như CBI với giá trị CBI tươngứng Kết quả xác định các ngưỡng dNBR cho phép xây dựng bản đồ phân cấp

độ cháy từ ảnh vệ tinh

Miller, J D và Thode, A E (2007) [42], đã nghiên cứu phát triển chỉ

số tương đối RdNBR trên cơ sở thuật toán dNBR của theo Key và Benson(2005) [38], để phân loại mức độ cháy rừng

Kết quả nghiên cứu đã xác định được chỉ số K tương ứng với các tìnhtrạng cháy như sau: ngoài nơi cháy (K < 30); nơi mới cháy xong (30 < K <250); nơi đang cháy (250 < K < 550) Với kết quả này, tác giả đã xây dựngđược phần mềm tự động phát hiện cháy tại U Minh và Tây Nguyên từ ảnh vệtinh MODIS

Karnieli, A et al (2014) [41] đã sử dụng các loại ảnh vệ tinh: Landsat,NOAA- AVHRR, MODIS để nghiên cứu thay đổi sử dụng đất giai đoạn

1987- 2007 tại vùng đất cát Mu Su của Trung Quốc Các tác giả đã sử dụngphương pháp phân tích vector đa biến với công thức:

Band1, Band2 là 2 kênh trên ảnh Landsat; t2, t1 là thời điểm sau và trước Kết quả nghiên cứu đã xác định được trong giai đoạn 1987-2007, diệntích đất có rừng che phủ đã tăng khoảng 6% và diện tích đất trống tăng 5,1%

Parks, S A et al (2014), đã nghiên cứu đề xuất chỉ số tương đối RBRtrên cơ sở so sánh kết quả với thuật toán dNBR và RdNBR

Kết quả nghiên cứu phân loại mức độ cháy theo chỉ số tương đối RBRđược thực hiện tại miền Tây của nước Mỹ Kết quả cho thấy, độ chính xácphân loại mức độ cháy theo RBR (70,5%) cao hơn so với 2 thuật toán dNBR(68,4%) và RdNBR (69,2%) Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, cháy rừng chỉ làmột trong số những hình thức xáo trộn của rừng (forest disturbance) và chỉ sốtương đối RdNBR có thể áp dụng cho các hình thức khác

Vorovenci, I (2014), đã sử dụng ảnh Landsat đa thời gian, chỉ số thựcvật NDVI, chỉ số đất trống (BI) để theo dõi thay đổi sử dụng đất giai đoạn

1985-2011 tại Copsa Mica, Romania Tác giả đã sử dụng phương pháp phântích vector đa biến theo công thức:

Date2NDVI, Date1NDVI là giá trị NDVI tại thời điểm t2 và t1 Date2BI,Date1BI là giá trị BI tại thời điểm t2 và t1

Kết quả nghiên cứu đã xác định được ngưỡng thay đổi sử dụng

(∆MNDVI-BI) với 3 mức: thấp (0,03-0,15); trung bình (0,15-0,26); cao 0,38) Đồng thời, nghiên cứu đã xây dựng được bản đồ thay đổi sử dụng đấttheo 3 cấp đã xác định với độ chính xác 75,0%

(0,26-Li S M et al (2016), đã sử dụng ảnh vệ tinh Gaofen-2, chỉ số NDVI,phương pháp phân tích thành phần chính, bản đồ DEM để phát hiện mất rừng,phục hồi rừng tại Trung Quốc trong khoảng thời gian từ 14/1/2015 đến

24/8/2015 Nghiên cứu đã xây dựng ngưỡng phát hiện mất rừng, tăng rừng vàrừng không thay đổi để xây dựng bản đồ ảnh phân loại (mất rừng, tăng rừng,rừng không thay đổi) thông qua việc sử dụng công thức:

NDVIdiff = NDVIpost/sau - NDVIpre/trước (1 7)Kết quả nghiên cứu đã xác định được tỷ lệ mất rừng là 2,2%, tỷ lệ tăngrừng là 2,4% trong tổng diện tích rừng Nghiên cứu đã lấy ngẫu nhiên 77 mẫu (18mẫu mất rừng, 19 mẫu tăng rừng, 40 mẫu rừng không đổi) để kiểm chứng độchính xác của bản đồ ảnh sau phân loại Kết quả đạt được với độ chính xác 94,8%

Liu, S et al (2017) [44], đã sử dụng ảnh Landsat 5, 7, 8 và chỉ số NBR

để xác định diện tích rừng bị mất, tăng rừng tại Trung Quốc giai đoạn

1984-2015 Nghiên cứu đã xác định được diện tích mất rừng, tăng rừng cho các giaiđoạn 1984-1993, 1993-1998, 1998-2004, 2004-2010, 2010-2015 với việc sử

dụng công thức:

dNBR = NBRtruoc - NBRsau (1 8)Mất rừng cao có dNBR ϵ (350, 800); mất rừng trung bình có dNBR ϵ (150,350); mất rừng thấp có dNBR ϵ (20, 150); tăng rừng cao có dNBR ϵ (-800, -

350); tăng rừng trung bình có dNBR ϵ 350, -150); tăng rừng thấp có dNBR ϵ

(-150, -5) Kết quả nghiên cứu đã xây dựng được bản đồ ảnh vệ tinh với 5 loại:không có rừng, rừng không thay đổi, mất rừng cao, mất rừng trung bình, tăngrừng thấp với độ chính xác 75,86%

Nguyễn Thanh Hoàn và Cs, (2017) [12], đã sử dụng ảnh vệ tinh

Landsat 8 và phương pháp phân tích vectơ thay đổi đa biến (MCVA) để xác

định vị trí mất rừng tại tỉnh Đắk Nông Các tác giả đã sử dụng các công thức

MCVA: