Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh SPOT5 trong phân loại các trạng thái rừng tỉnh Bắc Kạn

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP NGÔ VĂN TÚ NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH SPOT-5 TRONG PHÂN LOẠI CÁC TRẠNG THÁI RỪNG... Bản thân tác giả luận án

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

NGÔ VĂN TÚ

NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH SPOT-5

TRONG PHÂN LOẠI CÁC TRẠNG THÁI RỪNG

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình

Nghiên cứu sử dụng số liệu từ Dự án thí điểm điều tra, kiểm kê rừng tỉnh Bắc Kạn thực hiện trong giai đoạn 2011-2012 và Dự án Hỗ trợ theo dõi

và đánh giá lâu dài tài nguyên rừng và cây phân tán toàn quốc tại Việt Nam Bản thân tác giả luận án là người tham gia thực hiện hai Dự án về nội dung:

- Đặt mua ảnh, tiếp nhận và đánh giá chất lượng ảnh vệ tinh SPOT-5;

- Hướng dẫn kỹ thuật xử lý, phân loại ảnh vệ tinh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp;

- Thiết kế bố trí ô tiêu chuẩn các trạng thái rừng;

- Giám sát quá trình thu thập số liệu ngoài hiện trường;

- Trực tiếp tham gia đo đếm ô tiêu chuẩn

Toàn bộ dữ liệu đã được Viện Điều tra, Quy hoạch rừng (cơ quan thực hiện hai Dự án) đồng ý cho phép sử dụng trong luận án Nếu có gì sai tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm

Tác giả luận án

Ngô Văn Tú

LỜI CẢM ƠN

Luận án này được hoàn thành tại Trường Đại học Lâm nghiệp Việt

Nam theo chương trình đào tạo nghiên cứu sinh hệ tập trung, khóa 2011 -

2014, chuyên ngành Điều tra và Quy hoạch rừng, mã số 62.62.02.08

Trong quá trình thực hiện và hoàn thành luận án, tác giả đã nhận được

sự quan tâm, giúp đỡ của Ban giám hiệu, Phòng Đào tạo Sau Đại học, Khoa

Lâm học, Viện Điều tra, Quy hoạch rừng, Dự án Hỗ trợ theo dõi và đánh giá

lâu dài tài nguyên rừng và cây phân tán toàn quốc tại Việt Nam,… Qua đây

cho phép tác giả gửi lời cảm ơn về sự giúp đỡ quý báu và hiệu quả đó

Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc nhất tới

PGS.TSKH Nguyễn Duy Chuyên với tư cách là người hướng dẫn khoa học

đã định hướng quan điểm khoa học, chỉ bảo tận tình và giúp đỡ tác giả hoàn

thành luận án

Tác giả xin cảm ơn Ban lãnh đạo Viện Điều tra, Quy hoạch rừng, Lãnh

đạo Phòng Khoa học, Công nghệ và Môi trường, đặc biệt là TS Nguyễn

Nghĩa Biên - Viện trưởng, TS Đinh Văn Đề - Trưởng phòng đã tạo mọi điều

kiện cho tác giả học tập và hoàn thành luận án

Tác giả xin cảm ơn sự giúp đỡ và đóng góp ý kiến quý báu của các nhà

khoa học: GS.TS Vũ Tiến Hinh, GS.TS Vương Văn Quỳnh, PGS.TS Trần

Quang Bảo, TS Nguyễn Trọng Bình, TS Vũ Thế Hồng, TS Đỗ Xuân Lân,

TS Phạm Mạnh Cường,…

Cuối cùng, tác giả xin chân thành cảm ơn người thân trong gia đình,

bạn bè và các đồng nghiệp đã quan tâm, động viên, giúp đỡ tác giả trong suốt

thời gian học tập và hoàn thành luận án

Xin chân thành cảm ơn!

Tác giả luận án

Ngô Văn Tú

MỤC LỤC

Trang

Trang phụ bìa

Lời cam đoan 1

Lời cảm ơn ii

Mục lục iii

Danh mục các ký hiệu, từ viết tắt và thuật ngữ vi

Danh mục các bảng vii

Danh mục các hình ix

ĐẶT VẤN ĐỀ 1

Chương 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 6

1.1 Sự phát triển công nghệ viễn thám 6

1.2 Ảnh vệ tinh SPOT-5 11

1.3 Phương pháp chiết xuất thông tin từ ảnh viễn thám 14

1.4 Sử dụng ảnh viễn thám trong điều tra rừng Việt Nam 24

1.5 Hệ thống phân loại rừng Dự án Tổng điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013-2016 26

1.6 Nhận xét 31

Chương 2 NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 33

2.1 Nội dung nghiên cứu 33

2.1.1 Hiệu chỉnh ảnh hưởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5 33

2.1.2 Ước lượng trữ lượng gỗ dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 33

2.1.3 Phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 33

2.1.4 Đề xuất quy trình giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 xây dựng bản đồ hiện trạng rừng 34

2.2 Dữ liệu sử dụng và đặc điểm vùng nghiên cứu 34

2.2.1 Dữ liệu sử dụng 34

2.2.2 Đặc điểm vùng nghiên cứu 38

2.3 Phương pháp nghiên cứu 42

2.3.1 Hiệu chỉnh ảnh hưởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5 45

2.3.2 Ước lượng trữ lượng gỗ dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 49

2.3.3 Phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 61

2.3.4 Đề xuất quy trình giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 xây dựng bản đồ hiện trạng rừng 71

2.3.5 Thiết bị và phần mềm sử dụng 71

Chương 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 73

3.1 Hiệu chỉnh ảnh hưởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5 73

3.1.1 Kết quả hiệu chỉnh theo phương pháp thực nghiệm 73

3.1.2 Kết quả hiệu chỉnh theo phương pháp bán thực nghiệm hệ số c 78

3.1.3 Đánh giá kết quả hiệu chỉnh theo hai phương pháp 80

3.1.4 Thảo luận về hiệu chỉnh ảnh hưởng địa hình trên ảnh vệ tinh 83

3.2 Ước lượng trữ lượng gỗ dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 85

3.2.1 Kết quả xử lý số liệu ô tiêu chuẩn 85

3.2.2 Kết quả xử lý ảnh vệ tinh 87

3.2.3 Khảo sát mối quan hệ giữa cấp xám độ ảnh và trữ lượng gỗ 92

3.2.4 Kết quả bản đồ trữ lượng gỗ cho từng điểm ảnh 94

3.2.5 Thảo luận ước lượng trữ lượng gỗ từ ảnh vệ tinh 96

3.3 Phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 100

3.3.1 Kết quả chuẩn hóa bản đồ kiểm kê rừng 100

3.3.2 Kết quả khảo sát cấp xám độ ảnh vệ tinh và trạng thái rừng 104

3.3.3 Kết quả phân tách trạng thái rừng từ ảnh vệ tinh 117

3.3.4 Vai trò các đặc trưng ảnh trong phân tách trạng thái rừng 127

3.3.5 Kết quả phân tách trạng thái rừng có bản đồ trữ lượng gỗ 132

3.3.6 Bộ quy tắc phân loại trạng thái rừng và đất lâm nghiệp 134

3.3.7 Thảo luận phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 137

3.4 Đề xuất quy trình giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 xây dựng bản đồ hiện trạng rừng 139

KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KIẾN NGHỊ 147

1 Kết luận 147

2 Tồn tại 148

3 Kiến nghị 148 DANH MỤC BÀI BÁO ĐÃ CÔNG BỐ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ

Cấp xám độ

Để lưu trữ, xử lý và hiển thị ảnh vệ tinh trong máy tính dạng Raster, tùy thuộc vào số bit dùng để lưu thông tin, mỗi điểm ảnh sẽ có giá trị hữu hạn ứng với từng cấp độ xám (giá trị độ sáng của điểm ảnh) Ví dụ, 8 bits thể hiện

Hvn Chiều cao vút ngọn cây

k-nn Thuật toán ước lượng giá trị dựa vào số điểm quan sát

gần giá trị nhất LRTX Lá rộng thường xanh

M Trữ lượng gỗ của lô, lâm phần hoặc thể tích cây cá lẻ

NDVI Chỉ số thực vật trên ảnh vệ tinh

RMSE Sai trung phương

RVI Tỷ số thực vật trên ảnh vệ tinh

TRRI Cấp xám độ trung bình trên ảnh vệ tinh

1.4 Số lượng ảnh vệ tinh SPOT-5 chụp lãnh thổ Việt Nam 14

1.5 Hệ thống phân loại đất, loại rừng áp dụng cho điều tra kiểm kê

2.6 Ví dụ chia tổ và tổ hợp các đặc trưng ảnh 69 2.7 Quyết định trạng thái rừng dựa vào trữ lượng gỗ 71 3.1 Hệ số hiệu chỉnh theo phương pháp thống kê thực nghiệm 74

3.3 Đánh giá theo hệ số tương quan với hướng dốc 81 3.4 Đánh giá độ lệch chuẩn cấp xám độ theo hướng dốc 82

3.6 Hệ số c hiệu chỉnh ảnh hưởng địa hình trên ảnh vệ tinh 90

3.10 Chuẩn hóa trạng thái rừng về thời điểm chụp ảnh vệ tinh 101 3.11 Diện tích rừng và đất lâm nghiệp vùng nghiên cứu 102 3.12 Số lô rừng và đất lâm nghiệp vùng nghiên cứu 103 3.13 Khả năng tách biệt trạng thái theo các phương pháp chia tổ 118 3.14 Tỷ lệ tách biệt trạng thái theo các phương pháp chia tổ 119

3.16 Phân biệt các đối tượng rừng tự nhiên hỗn giao 126

3.19 Tỷ lệ diện tích được phân biệt khi loại bỏ đặc trưng ảnh 128 3.20 Khả năng tách biệt có sự tham gia của bản đồ trữ lượng gỗ 133 3.21 Số lượng tổ hợp đặc trưng ảnh để nhận biết từng đối tượng, độ

2.4 Hiệu chỉnh ảnh hưởng địa hình trên ảnh vệ tinh 45

3.14 Cose của góc mặt trời so với mặt phẳng thực tế (Cose i) 89 3.15 Ghép bốn cảnh vệ tinh đã được hiệu chỉnh địa hình và cân

3.26 Giá trị trung vị cấp xám độ của các trạng thái 114 3.27 Giá trị trung vị độ lệch chuẩn cấp xám độ của các trạng thái 115 3.28 Giá trị trung vị chỉ số Homogeneity của các trạng thái 116 3.29 Giá trị trung vị chỉ số Dissimilarity của các trạng thái 116 3.30 Giá trị trung vị chỉ số Entropy của các trạng thái 117 3.31 Khả năng nhận biết đối tượng theo phương án chia tổ khác nhau 119 3.32 Nhận biết đối tượng khi sử dụng 20 đặc trưng, chia 2 tổ 120 3.33 Nhận biết đối tượng khi sử dụng 20 đặc trưng, chia 3 tổ 121 3.34 Nhận biết đối tượng khi sử dụng 20 đặc trưng, chia 4 tổ 122 3.35 Nhận biết đối tượng khi sử dụng 20 đặc trưng, chia 5 tổ 123

3.37 Nhận biết đối tượng không có chỉ số Homogeneity 129 3.38 Nhận biết đối tượng không có chỉ số Dissimilarity 130 3.39 Nhận biết đối tượng không có giá trị độ lệch chuẩn 131 3.40 Nhận biết đối tượng không có chỉ số Entropy 132 3.41 Nhận biết đối tượng có sự tham gia bản đồ trữ lượng gỗ 134 3.42 Sơ đồ giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 xây dựng bản đồ hiện

ĐẶT VẤN ĐỀ

1 Sự cần thiết

Giá trị của tài nguyên rừng ngày càng được đánh giá đầy đủ trên mọi khía cạnh Ngoài giá trị kinh tế, rừng còn có tác dụng cung cấp các loại dược liệu cho y học để phục vụ sức khỏe con người Đặc biệt, rừng còn có vai trò quan trọng trong việc bảo vệ môi trường sinh thái, hạn chế lũ lụt, giảm phát thải khí nhà kính Rừng đang được xem là một nhân tố quan trọng đóng góp vào tiến trình giảm phát thải khí nhà kính do mất rừng và suy thoái rừng [61] Giá trị tài nguyên rừng được nâng lên đòi hỏi nhu cầu cung cấp thông tin về nguồn tài nguyên ngày càng đa dạng, chính xác và kịp thời phục vụ quản lý các cấp

Hiện nay, công nghệ viễn thám đang phát triển mạnh trên phạm vi toàn cầu cũng như ở Việt Nam Điều này được thể hiện rõ với sự phát triển không ngừng của các loại vệ tinh quan sát trái đất Độ phân giải không gian ảnh vệ tinh không ngừng cải thiện từ km (ảnh NOAA, 1km) đến đơn vị cm (WorldView-3,31cm) Nhờ vậy, khả năng sử dụng ảnh viễn thám trong công tác điều tra rừng ngày càng được nghiên cứu và áp dụng phổ biến hơn Từ năm 2005 trở lại đây, ngành Lâm nghiệp Việt Nam sử dụng chủ yếu ảnh vệ tinh độ phân giải cao SPOT-5 phục vụ điều tra xây dựng bản đồ hiện trạng rừng, theo dõi diễn biến tài nguyên rừng, đánh giá cảnh quan phục vụ quản lý, thiết kế, quy hoạch trên nhiều phạm vi Tại Việt Nam, trạm thu ảnh vệ tinh SPOT-5 chính thức vận hành vào tháng 7 năm 2009 Từ năm 2002 đến nay đã

có 5.112 cảnh ảnh SPOT-5 (tỷ lệ mây dưới 20%) [65] chụp lãnh thổ Việt Nam tương đương gần 24 lần lãnh thổ được lưu trữ tại Công ty SPOT và Cục Viễn thám Quốc gia Đây là nguồn ảnh vệ tinh chất lượng tốt nhất phủ kín cả nước từ năm 2002 đến năm 2015, có khả năng sử dụng để giải đoán xây dựng

bản đồ hiện trạng rừng tỷ lệ 1/10.000 tại nhiều thời điểm trong quá khứ và hiện tại

Tuy nhiên, kỹ thuật và khả năng sử dụng ảnh SPOT-5 để xây dựng bản

đồ hiện trạng rừng tại Việt Nam còn hạn chế Cho đến nay mới có ba nghiên cứu điển hình ứng dụng ảnh SPOT-5 trong xây dựng bản đồ rừng tại Việt Nam gồm:

- Lê Anh Hùng và cộng sự [9] nghiên cứu tại huyện Đình Lập và Lộc Bình, tỉnh Lạng Sơn;

- Nguyễn Thanh Hương [51] nghiên cứu tại huyện Đăk RLấp, tỉnh Đăk Nông;

- Vũ Tiến Điển và cộng sự [5] nghiên cứu tại huyện Cư Jút, tỉnh Đăk Nông, huyện Con Cuông tỉnh Nghệ An và huyện Mai Sơn, tỉnh Sơn La

Trong đó, hai nghiên cứu đầu sử dụng phương pháp phân loại ảnh truyền thống theo điểm ảnh (pixel based) Nhiều nghiên cứu cho thấy phương pháp phân loại điểm ảnh đối với ảnh phân giải cao đưa ra độ chính xác thấp hơn phương pháp hướng đối tượng (object based) [5, 44, 63] Nghiên cứu thứ

ba có ưu điểm đã sử dụng phương pháp phân loại hướng đối tượng và thực hiện trên những vùng sinh thái khác nhau nhưng bị hạn chế vì phân loại trên ảnh đã tổ hợp màu tự nhiên (chỉ có 3 kênh được trộn từ 4 kênh ảnh đa phổ) do không có dữ liệu ảnh đa phổ SPOT-5

Hiện nay, Dự án Tổng điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn

2013-2016 đang sử dụng ảnh SPOT-5 làm tư liệu ảnh vệ tinh chính để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng với hệ thống phân loại hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp phức tạp lên tới 93 loại khác nhau [16] Hơn nữa, hầu hết các chương trình, dự án trong thời gian gần đây luôn chọn ảnh vệ tinh SPOT-5 để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng

Trước thực trạng nêu trên, luận án “Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh

SPOT-5 trong phân loại các trạng thái rừng tỉnh Bắc Kạn” được tiến hành

với mục tiêu cơ bản là: góp phần hoàn thiện cơ sở lý luận, thực tiễn xây dựng bản đồ hiện trạng rừng, đất lâm nghiệp dựa trên ảnh vệ tinh phân giải cao trong điều kiện địa hình đồi núi và khí hậu nhiệt đới ẩm vùng miền núi phía bắc Việt Nam

2 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Phương pháp phân loại hướng đối tượng (object-based) đã được Luận

án nghiên cứu đối với ảnh vệ tinh độ phân giải không gian cao Ngoài cấp xám độ ảnh mà phương pháp điểm ảnh (pixel-based) sử dụng, nhiều chỉ tiêu thống kê về cấu trúc không gian cấp xám độ ảnh trong lô rừng và đất rừng được nghiên cứu nhằm nâng cao khả năng phân loại các trạng thái như độ lệch chuẩn, mức độ đồng nhất (Homogeneity), mức độ khác biệt (Dissimilarity), mức độ ngẫu nhiên (Entropy) phân bố cấp xám độ ảnh

Kết quả nghiên cứu đóng góp cho thực tiễn giải đoán ảnh vệ tinh về hệ thống trạng thái rừng và đất lâm nghiệp có thể phân biệt được trên ảnh SPOT-

5, mức độ tách biệt các trạng thái để từ đó định hướng kiểm tra, chỉnh lý bản đồ kết quả giải đoán ở ngoài thực địa giúp giảm chi phí, nhân công hiện trường

Kết quả nghiên cứu sẽ đóng góp hoàn thiện biện pháp kỹ thuật, định mức kinh tế kỹ thuật giải đoán ảnh vệ tinh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng Hơn nữa, nghiên cứu đã chỉ ra có thể dùng những ngưỡng cấp xám độ, đặc trưng cấp xám độ ảnh vệ tinh để giải đoán trên nhiều cảnh ảnh thay vì giải đoán từng cảnh ảnh độc lập trước đây

Các đặc trưng ảnh vệ tinh tính theo phương pháp hướng đối tượng trong luận án là tiền đề nghiên cứu phân loại hiện trạng rừng đối với những ảnh vệ tinh độ phân giải cao đang và sẽ được ứng dụng tại Việt Nam như ảnh SPOT-6, SPOT-7, VNREDSat-1,

3 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chung: Đánh giá được khả năng phân loại các trạng thái rừng

và đất lâm nghiệp tỉnh Bắc Kạn dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 góp phần xây dựng cơ sở lý luận và thực tiễn ứng dụng ảnh viễn thám độ phân giải cao trong điều tra tài nguyên rừng Việt Nam

- Xây dựng được quy trình giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 thiết lập bản

đồ hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp

4 Những đóng góp mới

Hiệu chỉnh ảnh hưởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5 theo phương pháp thống kê bán thực nghiệm hệ số c cho kết quả phù hợp hơn thống kê thực nghiệm trong điều kiện tỉnh Bắc Kạn

Trong trường hợp quan hệ giữa cấp xám độ ảnh vệ tinh SPOT-5 và trữ lượng gỗ yếu hoặc không có tương quan, bản đồ trữ lượng gỗ cho từng điểm ảnh xây dựng theo phương pháp nhóm điểm quan sát gần cấp xám độ nhất (k-nn) có độ chính xác không cao

Theo phương pháp phân loại ảnh vệ tinh SPOT-5 hướng đối tượng, ngoài cấp xám độ, chỉ số cấu trúc không gian cấp xám độ cho đối tượng như Homogeneity, Dissimilarity và Entropy đóng góp quan trọng để phân loại trạng thái rừng và đất lâm nghiệp

Xây dựng được 60.827 tổ hợp cáp xám độ và chỉ số cấu trúc không gian cấp xám độ ảnh SPOT-5 làm khóa để giải đoán ảnh vệ tinh xây dựng bản

đồ hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp

5 Đối tượng, phạm vi và giới hạn nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu: các nội dung nghiên cứu được thực hiện trên địa bàn tỉnh Bắc Kạn Đây là tỉnh điều kiện tự nhiên, kinh tế-xã hội, đặc điểm lâm nghiệp tương đối đại diện cho các tỉnh miền núi vùng Đông bắc của Việt Nam Hơn nữa, tỉnh Bắc Kạn là một trong hai tỉnh thực hiện thí điểm điều tra, kiểm

kê rừng toàn quốc giai đoạn 2011-2016 vì vậy Luận án có thể kế thừa khối lượng lớn các dữ liệu điều tra hiện trường cũng như thành quả của Dự án

Đối tượng nghiên cứu là tất cả các trạng thái rừng và đất lâm nghiệp Giới hạn nghiên cứu:

- Phạm vi: nghiên cứu thực hiện trên 278.941 ha rừng và đất lâm nghiệp trong vùng ảnh vệ tinh không bị ảnh hưởng mây, bóng mây, bóng núi, trên tổng diện tích tự nhiên 485.944 ha tỉnh Bắc Kạn

- Hệ thống phân loại rừng: nghiên cứu áp dụng hệ thống phân loại rừng

và đất lâm nghiệp của Dự án Tổng điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013-2016 nhưng loại bỏ tiêu chí lập địa (rừng núi đất, núi đá), nguồn gốc hình thành (rừng nguyên sinh, thứ sinh) vì ảnh vệ tinh quang học khó có thể nhận biết

6 Cấu trúc luận án

Ngoài phần tài liệu tham khảo và các phụ lục luận án gồm các phần sau đây: Phần mở đầu

Chương 1: Tổng quan về vấn đề nghiên cứu

Chương 2: Nội dung và phương pháp nghiên cứu

Chương 3: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Kết luận, tồn tại và kiến nghị

Chương 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1 Sự phát triển công nghệ viễn thám

Viễn thám là một ngành khoa học, thực sự phát triển mạnh mẽ qua hơn năm thập kỷ gần đây, khi mà công nghệ vũ trụ đã cho ra các ảnh số, bắt đầu được thu nhận từ các vệ tinh trên quĩ đạo của trái đất vào năm 1960

Bức ảnh đầu tiên, chụp trái đất từ vũ trụ, được cung cấp từ tàu Explorer-6 vào năm 1959 Tiếp theo là chương trình vũ trụ Mercury năm

1960, cho ra các sản phẩm ảnh chụp từ quỹ đạo trái đất có chất lượng cao, ảnh màu có kích thước 70mm, được chụp từ một máy tự động Vệ tinh khí tượng đầu tiên (TIR0S-1), được phóng lên quĩ đạo trái đất vào tháng 4 năm 1960,

mở đầu cho việc quan sát và dự báo khí tượng Vệ tinh khí tượng NOAA, đã hoạt động từ sau năm 1972, cho ra dữ liệu ảnh có độ phân giải thời gian cao nhất, đánh dấu cho việc nghiên cứu khí tượng trái đất từ vũ trụ một cách tổng thể và cập nhật từng ngày

Sự phát triển của viễn thám, đi liền với sự phát triển của công nghệ nghiên cứu vũ trụ, phục vụ cho nghiên cứu trái đất và các hành tinh và khí quyển Các ảnh chụp nổi, thực hiện theo phương đứng và xiên, cung cấp từ vệ tinh Gemini năm 1965, đã thể hiện ưu thế của công việc nghiên cứu trái đất Tiếp theo, tầu Apolo cho ra sản phẩm ảnh chụp nổi và đa phổ, có kích thước ảnh 70mm, chụp về trái đất, đã cho ra các thông tin vô cùng hữu ích trong nghiên cứu mặt đất Ngành hàng không vũ trụ Nga đã đóng vai trò tiên phong trong nghiên cứu trái đất từ vũ trụ

Việc nghiên cứu trái đất đã được thực hiện trên các con tàu vũ trụ có người như Soyuz, các tàu Meteor và Cosmos (từ năm 1961), hoặc trên các trạm chào mừng Salyut Sản phẩm thu được là các ảnh chụp trên các thiết bị

quét đa phổ phân giải cao, như MSU-E (trên Meteor - priroda) Các bức ảnh chụp từ vệ tinh Cosmos có dải phổ nằm trên 5 kênh khác nhau, với kích thước ảnh 18cm x 18cm Ngoài ra, các ảnh chụp từ thiết bị chụp KATE-140, MKF-6M trên trạm quỹ đạo Salyut, cho ra 6 kênh ảnh thuộc dải phổ 0,40 đến 0,89µm Độ phân giải mặt đất tại tâm ảnh đạt 20m x 20m

Tiếp theo vệ tinh nghiên cứu trái đất ERTS (sau đổi tên là Landsat-1),

là các vệ tinh thế hệ mới hơn như Landsat-2, Landsat-3, Landsat-4 và Landsat-5 Ngay từ đầu, ERTS-1 mang theo bộ cảm quét đa phổ MSS với bốn kênh phổ khác nhau, và bộ cảm RBV (Return Beam Vidicon) với ba kênh phổ khác nhau Ngoài các vệ tinh Landsat-2, Landsat-3, còn có các vệ tinh khác là SKYLAB năm 1973 và HCMM năm 1978 Từ 1982, các ảnh chuyên đề được thực hiện trên các vệ tinh Landsat TM-4 và Landsat TM-5 với 7 kênh phổ từ dải sóng nhìn thấy đến hồng ngoại nhiệt Điều này tạo nên một ưu thế mới trong nghiên cứu trái đất từ nhiều dải phổ khác nhau Ngày nay, ảnh vệ tinh chuyên đề từ Landsat-7, Landsat-8 đã được phổ biến, cho phép người sử dụng ngày càng có điều kiện để tiếp cận với phương pháp nghiên cứu môi trường qua các dữ liệu vệ tinh

Dữ liệu ảnh vệ tinh SPOT của Pháp khởi đầu từ năm 1986, trải qua các thế hệ SPOT-1, SPOT-2, SPOT-3, SPOT-4, SPOT-5, SPOT-6 và SPOT-7 đã đưa ra sản phẩm ảnh số thuộc hai kiểu phổ, kênh toàn sắc (panchoromatic) với

độ phân dải không gian từ 10m x 10m đến 1,5m x 1,5m, và đa kênh SPOT-XS (hai kênh thuộc dải phổ nhìn thấy, một kênh thuộc dải phổ hồng ngoại) với độ phân giải không gian 20m x 20m, 10m x 10m đến 6m x 6m Đặc tính của ảnh

vệ tinh SPOT là cho ra các cặp ảnh phủ chồng cho phép nhìn đối tượng nổi trong không gian ba chiều Điều này giúp cho việc nghiên cứu bề mặt trái đất đạt kết quả cao, nhất là trong việc phân tích các yếu tố địa hình

Sự phát triển trong lĩnh vực nghiên cứu trái đất bằng viễn thám được đẩy mạnh do áp dụng tiến bộ khoa học kỹ thuật mới với việc sử dụng các ảnh radar Viễn thám radar tích cực, thu nhận ảnh bằng việc phát sóng dài siêu tần

và thu tia phản hồi, cho phép thực hiện các nghiên cứu độc lập, không phụ thuộc vào mây Sóng radar có đặc tính xuyên qua mây, lớp đất mỏng và thực vật và là nguồn sóng nhân tạo, nên nó có khả năng hoạt động cả ngày và đêm, không phụ thuộc vào nguồn năng lượng mặt trời Các bức ảnh tạo nên bởi hệ radar được ghi nhận đầu tiên trên bộ cảm Seasat Đặc tính của sóng radar là thu tia phản hồi từ nguồn phát với góc xiên rất đa dạng Sóng này hết sức nhạy cảm với độ ghồ ghề của bề mặt vật, được chùm tia radar phát tới, vì vậy

nó được ứng dụng cho nghiên cứu cấu trúc một khu vực nào đó

Bảng 1.1: Tóm tắt sự phát triển viễn thám qua các sự kiện

1800 Phát hiện ra tia hồng ngoại

1839 Bắt đầu phát minh kỹ thuật chụp ảnh đen trắng

1847 Phát hiện cả dải phổ hồng ngoại và phổ nhìn thấy

1850-1860 Chụp ảnh từ kinh khí cầu

1873 Xây dựng học thuyết về phổ điện từ

1909 Chụp ảnh từ máy bay

1910-1920 Giải đoán từ không trung

1920-1930 Phát triển ngành chụp và đo ảnh hàng không

1930-1940 Phát triển kỹ thuật radar (Đức, Mỹ, Anh)

1940 Phân tích và ứng dụng ảnh chụp từ máy bay

1950 Xác định dải phổ từ vùng nhìn thấy đến không nhìn thấy

1950-1960 Nghiên cứu sâu về ảnh cho mục đích quân sự

1961 Liên xô phóng thành công tàu vũ trụ có người lái và chụp ảnh trái đất

từ ngoài vũ trụ 1960-1970 Lần đầu tiên sử dụng thuật ngữ viễn thám

1972 Mỹ phóng vệ tinh Landsat-1

1970-1980 Phát triển mạnh mẽ phương pháp xử lý ảnh số

1980-1990 Mỹ phát triển thế hệ mới của vệ tinh Landsat

1986 Pháp phóng vệ tinh SPOT vào quĩ đạo

1990 đến

nay

Phát triển bộ cảm thu đo phổ, tăng dải phổ và số lượng kênh phổ, tăng

độ phân giải của bộ cảm Phát triển nhiều kỹ thuật xử lý mới

(Nguồn: [3])

Sự phát triển của ảnh vệ tinh độ phân giải không gian cao đang là xu hướng chính mà công nghệ viễn thám hướng tới Từ năm 1999 đến nay đã có tới 18 vệ tinh chụp ảnh độ phân giải cao từ 0,31m đến 5m với kênh ảnh toàn sắc và 2m đến 20m với các kênh đa phổ Mức độ chi tiết của các ảnh vệ tinh

đã mở ra nhiều hướng ứng dụng và nâng cao hiệu quả trong quản lý tài nguyên thiên nhiên trên thế giới

Bảng 1.2: Vệ tinh chụp ảnh độ phân giải cao đang hoạt động

Độ phân giải không gian (m)

Số kênh phổ

1 24/9/1999 IKONOS 0,82-3,2 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ

2 18/10/2001 QuickBird 0,65-2,62 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ

3 4/5/2002 SPOT-5 2,5-20 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ

4 21/5/2004 FORMOSAT-2 2-8 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ

5 5/5/2005 CARTOSAT-1 2,5 1 kênh toàn sắc

6 24/1/2006 ALOS 2,5-10 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ

7 18/9/2007 WorldView-1 0,46 1 kênh toàn sắc

9 6/9/2008 GeoEye-1 0,46-1,84 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ

10 8/10/2009 WorldView-2 0,46-1,84 1 kênh toàn sắc, 8 kênh phổ

11 16/12/2011 Pleiades-1A 0,5-2 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ

12 9/9/2012 SPOT-6 1,5-6 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ

13 2/12/2012 Pleiades-1B 0,5-2 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ

14 7/5/2013 VNREDSat-1 2,5-10 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ

15 21/11/2013 SkySat-1 0,9-2 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ

16 30/6/2014 SPOT-7 1,5-6 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ

17 8/7/2014 SkySat-2 0,9-2 1 kênh toàn sắc, 4 kênh phổ

18 13/8/2014 WorldView-3 0,31-3,7 1 kênh toàn sắc, 28 kênh phổ

(Nguồn: [19])

Nhờ sự tiến bộ và sự phát triển vượt bậc của viễn thám đã cho phép

mở ra những hướng ứng dụng mới của khoa học công nghệ này, đăc biệt trong hướng địa lý ứng dụng và ngày càng thể hiện tính hiệu quả khi vận dụng trong thực tiễn của nhiều lĩnh vực khác nhau như: nghiên cứu đánh giá các loại tài nguyên, nghiên cứu môi trường và biến động môi trường, nghiên cứu

hệ sinh thái, tổ chức lãnh thổ và quản lý môi trường Các ứng dụng chính của viễn thám có thể kể đến như sau:

- Quản lý và giám sát hiện trạng sử dụng đất;

- Quản lý và giám sát tài nguyên rừng, đa dạng sinh học: phân loại lớp phủ, xây dựng bản đồ hiện trạng kiểm kê tài nguyên rừng, giám sát diễn biến tài nguyên rừng, giám sát sinh khối, trữ lượng các bon của rừng, phát hiện và cảnh báo cháy rừng, giám sát côn trùng và sâu bệnh phá hoại rừng

- Quản lý và giám sát môi trường nông nghiệp: trượt lở đất, sụt lún đất, các thiên tai khác như: sa mạc hóa, ngập lụt, xói lở, phòng chống thảm hoạ thiên tai

- Quản lý và giám sát hệ thống thủy lợi: đánh giá tổng hợp lưu vực sông, dòng chảy sông, cân bằng nước của lưu vực, lượng dòng chảy rắn, hệ thống tưới tiêu, hệ thống hồ đập chứa nước

- Quản lý và giám sát trong nông nghiệp, đảm bảo an ninh lương thực: xác định thành phần, cơ cấu cây trồng; quản lý, lập bản đồ diện tích canh tác;

dự báo năng suất cây trồng; giám sát mùa màng; quản lý tình hình dịch bệnh

và đánh giá thiệt hại

- Quản lý và giám sát thủy sản: dự báo ngư trường khai thác hải sản xa

bờ và qui hoạch vùng nuôi trồng thủy sản

- Quản lý và giám sát chăn nuôi: theo dõi, giám sát, xây dựng quy hoạch cơ sở chăn nuôi, vùng phát triển cây trồng làm thức ăn chăn nuôi

Như vậy từ năm 1959 khi có bức ảnh chụp trái đất từ vũ trụ, công nghệ

vũ trụ nói chung và công nghệ ảnh viễn thám nói riêng đã có những bước tiến vượt bậc Sự tiến bộ về công nghệ được thể hiện trên ba khía cạnh đó là độ phân giải không gian đã tăng từ 1km lên đến 31cm cho mỗi điểm ảnh, số kênh phổ đã tăng từ 1 kênh đến 28 kênh và số lượng các loại vệ tinh chụp ảnh trái đất có độ phân giải không gian cao đã lên đến 18 vệ tinh Chính vì vậy, ngoài nghiên cứu kỹ thuật phân loại hiện trạng thảm thực vật trên ảnh vệ tinh có độ phân giải trung bình còn cần bổ sung những nghiên cứu về kỹ thuật phân loại ảnh vệ tinh có độ phân giải cao nhằm khai thác tối đa thông tin trên ảnh vệ tinh [30]

1.2 Ảnh vệ tinh SPOT-5

Vệ tinh SPOT-5 (Systeme Pour L’observation de La Terre) được Trung tâm nghiên cứu không gian Pháp phóng lên vũ trụ ngày 4 tháng 5 năm 2002 Giai đoạn vận hành thử nghiệm và định chuẩn thông số xử lý ảnh được thực hiện từ tháng 5 năm 2002 đến tháng 3 năm 2003 [31-33] Giai đoạn chụp chính thức và cung cấp ảnh diễn ra liên tục từ tháng 3 năm 2003 đến nay

Vệ tinh SPOT-5 bay trên quỹ đạo đồng bộ mặt trời ở độ cao 822 km so với bề mặt trái đất Vệ tinh được thiết kế hai bộ cảm: HRG (High Resolution Geometric) và HRS (High Resolution Stereoscopic) để thu ảnh lập thể trên cùng quỹ đạo bay Thời gian chụp lại có điều khiển của con người từ 1-4 ngày, thời gian chụp lại không điều khiển là 26 ngày Mỗi cảnh ảnh phủ rộng diện tích bề mặt 3.600 km2

(60km x 60km) Ảnh chụp được thiết kế với năm dải phổ khác nhau gồm: bước sóng 480-710 µm cho kênh toàn sắc, bước sóng 500-590 µm (xanh lá cây) cho kênh 1, bước sóng 610-680 µm (đỏ) cho kênh

2, bước sóng 780-890 µm (cận hồng ngoại) cho kênh 3, bước sóng 1.750 µm (hồng ngoại nhiệt) cho kênh 4 Miền giá trị ảnh được thiết kế từ 0 đến 255 giá trị (ảnh 8 bít) Độ phân giải không gian của ảnh được thiết kế với

1.580-ba loại gồm: 5m với kênh toàn sắc; 10m với kênh xanh, đỏ và cận hồng ngoại; 20m với kênh hồng ngoại nhiệt Do có bộ cảm chụp ảnh lập thể HRS (2 ảnh tại một vùng) nên có thể cung cấp ảnh vệ tinh SPOT-5 với độ phân giải 2,5m cho kênh toàn sắc

Bảng 1.3: Đặc trưng ảnh SPOT-5

2 Thời gian chụp lại có điều khiển của

3 Thời gian chụp lại không điều khiển 26 ngày

4 Độ phân giải không gian

2,5 m; 5 m đối với kênh toàn sắc

10 m đối với ảnh đa phổ

20 m đối với kênh nhiệt

5 Số kênh

1 kênh toàn sắc: 480-710 µm

4 kênh đa phổ:

Xanh lá cây: 500-590 µm Đỏ: 610-680 µm

Cận hồng ngoại: 780-890 µm Kênh hồng ngoại nhiệt: 1.580-1.750 µm

Vệ tinh SPOT-5 được thiết kế cho những mục đích như quy hoạch sử dụng đất, quy hoạch cơ sở hạ tầng, đánh giá môi trường, nghiên cứu biển, theo dõi tài nguyên thiên thiên, nông nghiệp

(Nguồn: [4])

Hình 1.1: Sơ đồ bảng chắp cảnh ảnh SPOT-5 lãnh thổ Việt Nam

Từ năm 2002 đến nay, vệ tinh SPOT-5 đã chụp hàng trục ngìn cảnh ảnh thuộc lãnh thổ Việt Nam, trong số đó có 5.112 (tính đến 18/4/2015) cảnh ảnh

có tỷ lệ mây từ 20% trở xuống Để phủ kín toàn bộ lãnh thổ Việt Nam bằng ảnh SPOT-5 cần 261 cảnh ảnh Như vậy theo lý thuyết thì số lượng ảnh tốt này phủ gần 24 lần lãnh thổ Việt Nam trong vòng 14 năm Ảnh vệ tinh hiện nay phần lớn được lưu trữ tại hãng SPOT và một phần lưu tại Cục Viễn thám Quốc gia

Nguồn ảnh chất lượng cao này được là tài liệu quý phục vụ nghiên cứu diễn biến tài nguyên rừng trong quá khứ tại Việt Nam từ năm 2002 trở lại đây

Bảng 1.4: Số lượng ảnh vệ tinh SPOT-5 chụp lãnh thổ Việt Nam

1.3 Phương pháp chiết xuất thông tin từ ảnh viễn thám

Bước xử lý ảnh đóng vai trò quan trọng trước khi tiến hành chiết xuất thông tin từ ảnh viễn thám Nội dung này được các trạm thu ảnh, đại lý cung cấp ảnh xử lý trước khi cung cấp tới người sử dụng như hiệu chỉnh cấp xám

độ, nắn chỉnh hình học (bao gồm cả nắn chỉnh trực giao ảnh), tăng cường độ phân giải không gian Tuy nhiên, việc hiệu chỉnh ảnh hưởng của địa hình do năng lượng bức xạ không đồng đều trên những hướng dốc khác nhau chưa được các nhà cung cấp ảnh xử lý Người sử dụng thường không có thói quen cũng như không đủ kiến thức để xử lý nội dung này

Nội dung chiết xuất thông tin từ ảnh viễn thám số được phân ra thành hai cách tiếp cận gồm chiết xuất thông tin đối với các dữ liệu dạng liên tục (dữ liệu dạng mật độ, cường độ) như các bài toán về trữ lượng gỗ, sinh khối trong lâm nghiệp và chiết xuất thông tin đối với các dữ liệu dạng rời rạc (đối tượng, nhóm đối tượng có ranh giới trên mặt đất) như hiện trạng rừng trong lâm nghiệp

1.3.1 Khắc phục ảnh hưởng của yếu tố địa hình đến chất lượng ảnh chụp

Ngoài ảnh hưởng của thiết bị thu và khí quyển, địa hình đồi núi ảnh hưởng mạnh đến chất lượng cấp xám độ ảnh vệ tinh Cùng một đối tượng nhưng cấp xám độ ảnh khác nhau giữa sườn đón ánh sáng và sườn khuất ánh sáng Điều này dẫn đến nhầm lẫn trong quá trình phân loại, tính toán sau này đoán [34] Đã có những nghiên cứu chỉ ra rằng độ chính xác của kết quả giải đoán ảnh được cải thiện đáng kể nếu như tiến hành hiệu chỉnh ảnh hưởng của địa hình trước khi giải đoán [13, 37, 49]

Hình 1.2: Ảnh hưởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5

Hiệu chỉnh ảnh hưởng của địa hình là quá trình mô hình hóa để đưa cấp xám độ ảnh ở sườn ngược ánh sáng mặt trời cân bằng với sườn đón ánh sáng mặt trời dựa vào bản đồ mô hình số độ cao và góc mặt trời tại thời điểm chụp ảnh Góc tới của mặt trời tại điểm chụp ảnh (i) được tính dựa vào vị trí mặt trời (độ cao, góc theo phương nằm ngang) và địa hình (độ dốc và hướng dốc)

Hình 1.3: Tính góc mặt trời đến tại điểm chụp

Góc tới của mặt trời tại điểm chụp ảnh (i) được tính theo công thức 1.1

(1.1)

Trong đó: i: góc tới của mặt trời tại điểm chụp ảnh

e: độ dốc

z: góc mặt trời theo phương thẳng đứng

a: góc mặt trời theo phương nằm ngang

Hiệu chỉnh Cosine

Hiệu chỉnh Cosine coi bức xạ tại một điểm đều nhau theo các hướng do vậy chỉ cần quan tâm đến góc mặt trời theo phương thẳng đứng và góc tới của mặt trời tại điểm chụp ảnh

LH = LT * (cos z / cos i) (1.2)

Trong đó: LH: cấp xám độ ảnh đã được hiệu chỉnh

LT: cấp xám độ ảnh chưa hiệu chỉnh

i: góc tới của mặt trời tại điểm chụp ảnh

z: góc mặt trời theo phương thẳng đứng

Phương pháp hiệu chỉnh này hay được áp dụng vì hầu hết các phần mềm đều có sẵn modul tính toán ví dụ như Erdas, ENVI Phương pháp có hạn chế là cấp xám độ sau hiệu chỉnh ở những sườn đón ánh sáng có giá trị cao hơn mức bình thường [34, 58, 60]

i: góc tới của mặt trời tại điểm chụp ảnh

z: góc mặt trời theo phương thẳng đứng

k: hệ số Minnaert

Giá trị k chạy từ 0 đến 1 k=1 trong trường hợp bức xạ đều các hướng

Hệ số k được tính theo công thức 1.4

log (LT * cos z) = log LH + k x log (cos i * cos z) (1.4)

Đây là dạng của phương trình tuyến tính bậc nhất y = ax + b với:

x = log (cos i x cos z)

b = log LH

y = log (LT x cos z)

Đã biết y, x nên xây dựng tương quan để tìm hệ số a - chính là k

Phương pháp có điểm hạn chế là cấp xám độ ảnh sau hiệu chỉnh thường quá mức xám độ tiêu chuẩn [57]

Hiệu chỉnh hệ số c

Giống như hiệu chỉnh Minnaert, hiệu chỉnh c là cách tiếp cận bán thực nghiệm do Teiller và cộng sự [58] xây dựng Hệ số c có nhiệm vụ hạn chế giá trị quá cao ở sườn đón nắng của phương pháp hiệu chỉnh cosine [59]

Hiệu chỉnh thông qua thống kê thực nghiệm

Phương pháp hiệu chỉnh thông qua thống kê thực nghiệm dựa vào nguyên lý lấy cấp xám độ ảnh theo một hướng nào đó làm cơ sở, từ đó điều chỉnh cấp xám độ các hướng, độ dốc khác nhau theo dạng hệ số hoặc bù trừ mức giá trị

Phương pháp hiệu chỉnh theo thống kê thực nghiệm thực hiện đơn giản Có thể dùng thêm thông tin vị trí mặt trời tại thời điểm chụp ảnh để xác định hướng cơ sở hoặc xác định một cách tương đối

Đánh giá các mô hình hiệu chỉnh ảnh hưởng của địa hình đến chất lượng ảnh vệ tinh

Qua kết quả những nghiên cứu trước đây, việc hiệu chỉnh ảnh vệ tinh do ảnh hưởng của yếu tố địa hình cho thấy:

- Mô hình hiệu chỉnh Cosine và Minnaert cho kết quả không tốt bằng các mô bán thực nghiệm (mô hình c) và mô hình thực nghiệm [34, 40, 51, 58, 60]

- Áp dụng mô hình hiệu chỉnh bán thực nghiệm cần có 2 dữ liệu đó là

vị trí của mặt trời so với vùng chụp ảnh và bản đồ mô hình số độ cao Chất lượng bản đồ mô hình số độ cao ảnh hưởng lớn tới kết quả hiệu chỉnh

- Áp dụng mô hình thống kê thực nghiệm không đòi hỏi dữ liệu vị trí mặt trời so với vùng chụp ảnh nhưng vai trò bản đồ mô hình số độ cao cũng vẫn đóng vai trò quan trọng trong quá trình xử lý Điểm hạn chế lớn nhất của

mô hình này là các đối tượng khác nhau trong cùng điều kiện về độ đốc, hướng phơi được lấy giá trị trung bình làm cơ sở để tính các giá trị hiệu chỉnh

- Tại Việt Nam, nơi có địa hình chia cắt mạnh, độ dốc trung bình từ 20 đến 30o

đã có hai nghiên cứu về hiệu quả của mô hình hiệu chỉnh ảnh hưởng của địa hình đối với ảnh SPOT-5 Nghiên cứu của tác giả Nguyễn Thị Thanh Hương [51] tại huyện Đăk RLấp, tỉnh Đăk Nông tập trung so sánh hiệu quả của các mô hình hiệu chỉnh hình học và bán thực nghiệm Cosine, Minnaert và

C trong quá trình hiệu chỉnh ảnh phục vụ ước tính trữ lượng gỗ và xây dựng bản đồ trạng thái rừng Kết quả cho thấy mô hình bán thực nghiệm C hiệu quả nhất Trong khi nghiên cứu của tác giả Vương Văn Quỳnh [13] tại huyện Hương Sơn, tỉnh Hà Tĩnh xem xét đến việc áp dụng mô hình thực nghiệm để ước tính trữ lượng gỗ Kết quả đã khẳng định hiệu chỉnh đã nâng cao kết quả ước lượng

- Vấn đề tồn tại giữa hai phương pháp hiệu chỉnh bán thực nghiệm C và hiệu chỉnh thống kê thực nghiệm là phương pháp nào hiệu chỉnh tốt hơn trong điều kiện địa hình của Việt Nam?

1.3.2 Sử dụng ảnh quang học dự đoán trữ lượng rừng

Ảnh viễn thám với đầu thu chủ động (active sensor) như các loại ảnh Radar thường được ứng dụng nhiều trong điều tra trữ lượng, sinh khối rừng [18] Trong khi ảnh viễn thám với đầu thu bị động (passive sensor) như ảnh NOAA, MODIS, Landsat, ALOS, SPOT, Ikonos, QuickBird, được thiết kế

để quan sát bề mặt đất phục vụ chủ yếu cho việc xây dựng bản đồ hiện trạng Tuy nhiên, để tận dụng tối đa thông tin từ ảnh, đã có nhiều nghiên cứu mối quan hệ giữa ảnh viễn thám đầu thu bị động và trữ lượng rừng

Xây dựng bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh viễn thám nhằm xác định các vùng có cùng trạng thái Hay nói theo toán học, các biến (trạng thái) rời rạc như: rừng phục hồi, rừng hỗn giao, rừng trồng, đất trống, Trong khi biến trữ lượng gỗ trong rừng là biến liên tục Do vậy, phương pháp chính xây dựng bản đồ trữ lượng rừng là xây dựng mối tương quan giữu cấp xám độ trên ảnh

vệ tinh và trữ lượng gỗ tương ứng với pixel trên ảnh

Rokhmatuloh [56] đã sử dụng ảnh MODIS để ước lượng trữ lượng gỗ cây đứng cho toàn lãnh thổ Indonesia Mối quan hệ tuyến tính giữa phần trăm che phủ và trữ lượng gỗ cây đứng được tính theo phương trình 1.5

Trong đó: M: trữ lương gỗ

CP: tỷ lệ che phủ thực vật Nghiên cứu này cho phép ước lượng trữ lượng gỗ trên phạm vi vĩ mô (khu vực hoặc quốc gia) nhanh, nhưng độ chính xác không cao Điểm hạn chế của nghiên cứu là tác giả đã giả thiết mối quan hệ giữu tỷ lệ che phủ và trữ lượng gỗ có mối quan hệ tuyến tính Trong khi với rừng nhiệt đới ẩm, nhất là rừng bị tác động mạnh bởi con người thì mối quan hệ này không hoàn toàn tuyến tính Trữ lượng gỗ có thể giao động từ 150 đến 1.000 m3/ha với độ che phủ 100% như rừng tự nhiên Việt Nam

Arief Wijaya và cộng sự [29] dùng ảnh Landsat ETM để dự đoán trữ lượng gỗ cho 83.000 ha vùng phía Đông Kalimantan của Indonesia

9,703*b4+11,91*b5+8,51*b7+0,001*ge-22,444*al+4214,699*pc1-254,412*tc3-15,595*gl+1192,511 (1.6)

Trong đó:

b4, b5, b7: cấp xám độ tương ứng trên kênh 4, 5, 7

ge: chỉ số theo dõi thực vật vĩ mô [52]

al: tổng cấp xám độ kênh 1, 2, 3, 4, 5, 7

pc1: kênh 1 trong phân tích thành phần chính

tc3: chỉ số về độ ẩm

gl: chỉ số kết cấu cấp xám độ

Nghiên cứu cho thấy, ngoài cấp xám độ trên từng kênh ảnh, một số chỉ

số dẫn xuất từ các kênh ảnh đa phổ đóng vai trò quan trọng khi xác định trữ lượng gỗ

Nguyễn Thị Thanh Hương [51] nghiên cứu sử dụng ảnh SPOT-5 dự đoán trữ lượng gỗ cho rừng lá rộng thường xanh huyện tỉnh Đăk RLấp, Đăk Nông với ba phương pháp là hồi quy tuyến tính, địa thống kê và nhóm điểm quan sát gần cấp xám độ nhất (k-nn) Nghiên cứu chỉ ra trữ lượng gỗ và xám

độ ảnh vệ tinh SPOT-5 có mối quan hệ không chặt

Vương Văn Quỳnh [13] đã nghiên cứu mối quan hệ giữa ảnh vệ tinh SPOT5 và trữ lượng gỗ rừng huyện Hương Sơn, tỉnh Hà Tĩnh Hệ số tương quan đạt 0,72

Vùng nghiên cứu thứ hai ở tỉnh Kon Tum với ảnh chụp năm 2009 đạt

Nhìn chung việc sử dụng ảnh quang học ước lượng trữ lượng rừng chưa

có nhiều nghiên cứu, nhất là đối với rừng nhiệt đới ẩm như Việt Nam Các nghiên cứu cho thấy chưa rõ ràng về mối quan hệ cấp xám độ ảnh quang học SPOT-5 và trữ lượng gỗ Hơn nữa, số điểm nghiên cứu, diện tích nghiên cứu chỉ ở phạm vi huyện, các thông số tham gia vào quá trình xây dựng bản đồ trữ lượng và số lượng ô tiêu chuẩn còn ít

Vấn đề nghiên cứu trong lĩnh vực này được đạt ra là: cần có thêm những đánh giá về quan hệ giữa ảnh vệ tinh quang học và trữ lượng gỗ Cần

có những thuật toán phi tuyến tính để ước lượng trữ lượng gỗ từ ảnh vệ tinh trong những trường hợp mối quan hệ trên không tuyến tính

1.3.3 Giải đoán ảnh SPOT-5 theo phương pháp hướng đối tượng xây dựng bản đồ hiện trạng rừng

Cách tiếp cận theo phương pháp hướng đối tượng trong phân loại ảnh

số không mới [42] Tuy nhiên, phải sau đó 8 năm, khi phần mềm eCognition xuất hiện, phương pháp này mới thực sự được nghiên cứu nhiều Cho đến nay, các nghiên cứu vẫn đang tập trung vào tối ưu hóa thuật toán cho bước

phân loại đối tượng trên ảnh (segmentation) và gán thuộc tính cho các đối tượng (classification)

Hiện nay phương pháp giải đoán ảnh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng theo phương pháp hướng đối tượng đang bước đầu được ứng dụng trên những quy mô khác nhau với các loại ảnh khác nhau Các kết quả đều cho độ chính xác cao hơn so với phương pháp phân loại dựa vào điểm ảnh riêng lẻ trước đây Tuy vậy, các nghiên cứu liên quan đến sử dụng ảnh vệ tinh SPOT-5 để

so sánh giữa phân loại dựa trên điểm ảnh riêng lẻ và hướng đối tượng chưa có nhiều [6, 18, 19, 20] Ngoài lý do khách quan do chi phí mua ảnh cao còn lý

do chủ quan về mặt kỹ thuật xử lý về cấu trúc không gian của đối tượng trên ảnh

Lewinski và cộng sự [47] tiến hành thử nghiệm phân loại hướng đối tượng trên toàn cảnh (60 km x 60 km) cho ảnh SPOT-4 ở Ba Lan Nghiên cứu đưa ra được hệ thống phân loại hiện trạng phong phú lên đến 13 trạng thái Trong số này có bảy trạng thái liên quan đến lâm nghiệp gồm: cây vùng đô thị, đất trồng màu, đất trống cỏ, vườn cây ăn quả, rừng lá kim, rừng rụng lá, rừng hỗn giao Độ chính xác của kết quả phân loại đạt 89,1%

Wei Su và cộng sự [62] đã sử dụng ảnh SPOT-5 để giải đoán lớp phủ thực vật theo phương pháp hướng đối tượng cho vùng Fu Xin của Trung Quốc Diện tích vùng nghiên cứu là 26,8 km2

với năm đối tượng được phân loại gồm rừng dày, rừng trung bình, rừng thưa, đất trống và đường giao thông Địa hình khu nghiên cứu phức tạp với mười cấp khác nhau Độ chính xác của bản đồ hiện trạng rừng giải đoán theo phương pháp phân loại hướng đối tượng đạt 86,53% trong khi áp dụng phương pháp pixel riêng lẻ chỉ đạt 74,53% Nghiên cứu cũng cho thấy hiện tượng xuất hiện nhiều lô có diện tích chỉ bằng diện tích một hoặc một vài điểm ảnh thường có trong phân loại pixel riêng lẻ được giải quyết khá triệt để trong cách tiếp cận hướng đối tượng Các

chỉ tiêu về phân bố cấp xám độ theo phương thẳng đứng (xuyên nhiều kênh ảnh), theo phương ngang (các pixel liền kề trên một kênh ảnh), chỉ số thực vật được áp dụng đầy đủ trong nghiên cứu này Tuy nhiên, số đối tượng được phân loại chỉ có năm đối tượng Thêm nữa, với điều kiện địa hình phức tạp thì việc hiệu chỉnh giá trị ảnh theo địa hình cũng cần được xử lý để tăng độ chính xác của kết quả giải đoán [51]

Vũ Tiến Điển và cộng sự [5] nghiên cứu ứng dụng phương pháp phân loại hướng đối tượng đã được thực hiện tại huyện Cư Jut tỉnh Đăk Nông, huyện Con Cuông tỉnh Nghệ An, huyện Mai Sơn tỉnh Sơn La Điểm hạn chế của nghiên cứu này là không có được ảnh đa phổ để phân tích mà chỉ dựa vào ảnh SPOT-5 đã được tổ hợp màu tự nhiên giả Do đó quá trình thực hiện sẽ khó phân tích chính xác một số thông tin như chỉ số thực vật, tổng cấp xám

độ, tỷ lệ phản xạ mà chỉ dùng thông tin màu sắc để làm căn cứ

Như vậy, cho đến nay các nghiên cứu giải đoán ảnh số theo phương pháp phân loại hướng đối tượng vẫn đang được tiếp tục nghiên cứu Đặc biệt với những điều kiện rừng tự nhiên và rừng trồng phức tạp như ở Việt Nam thì việc tìm ra vài trò của các đặc trưng ảnh, khoảng giá trị các đặc trưng gắn với phân loại các trạng thái có ý nghĩ cả vệ mặt khoa học và thực tiễn trong điều tra rừng

1.4 Sử dụng ảnh viễn thám trong điều tra rừng Việt Nam

Ứng dụng viễn thám trong điều tra rừng Việt Nam được bắt đầu với ảnh hàng không Năm 1958, ảnh máy bay đen trắng toàn sắc tỷ lệ 1/30.000 được sử dụng để phục vụ điều tra rừng gỗ trụ mỏ vùng Đông Bắc Từ năm

1970 đến năm 1975, ảnh máy bay được dùng rộng rãi để xây dựng các bản đồ hiện trạng, bản đồ mạng lưới vận xuất, vận chuyển cho nhiều tỉnh miền Bắc Các chuyên gia viễn thám dựa vào kinh nghiệm để khoanh vẽ các lô rừng hoặc đám rừng lớn trên ảnh máy bay từ đó xây dựng bản đồ hiện trạng rừng

Giai đoạn 1975 đến 1990, Việt Nam tích cực ứng dụng những công nghệ viễn thám tiến tiến trên thế giới phục vụ điều tra rừng Song song với sử dụng ảnh hàng không, ảnh vệ tinh Landsat MSS in màu trên giấy ảnh đã được

sử dụng trong các chương trình, dự án như điều tra rừng Việt Nam giai đoạn 1979-1982 do FAO tài trợ, chương trình quy hoạch Tây Nguyên giai đoạn 1982-1983, điều tra vùng nguyên liệu giấy giai đoạn 1983-1985 Bản đồ hiện trạng rừng giải đoán từ ảnh vệ tinh Landsat MSS thường có tỷ lệ nhỏ từ 1/100.000 đến 1/250.000

Từ năm 1991, Việt Nam bắt đầu ứng dụng công nghệ viễn thám điều tra rừng trên diện tích cả nước Viện Điều tra Quy hoạch rừng đã thực hiện bốn chu kỳ điều tra, đánh giá và theo dõi diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc

từ năm 1991 đến năm 2010 Ảnh viễn thám đã được ứng dụng trong xây dựng bản đồ hiện trạng rừng toàn quốc cả bốn chu kỳ với nhiều loại ảnh viễn thám khác nhau Chu kỳ I (1991-1995), ảnh Landsat MSS được in màu trên giấy ảnh phục vụ khoanh vẽ xây dựng bản đồ hiện trạng rừng tỷ lệ 1/100.000 [22] Chu kỳ II (1996-2000), Việt Nam sử dụng ảnh SPOT-3 với công nghệ in trên giấy và khoanh vẽ như chu kỳ đầu tiên [24] Chu kỳ III (2001-2005) thể hiện

sự tiến bộ vượt bậc về mặt giải đoán ảnh [25] Ảnh Landsat ETM+ trên cả nước sử dụng là ảnh số trên máy tính và được các chuyên gia của Việt Nam chủ động hiệu chỉnh hình học, lấy mẫu khóa giải đoán ảnh và chạy phân loại xây dựng bản đồ dựa vào phần mềm ERDAS Lần đầu tiên Việt Nam áp dụng thành công kỹ thuật giải đoán ảnh số cho toàn bộ diện tích rừng và đất lâm nghiệp trên cả nước Mặc dù vậy, chu kỳ IV (2006-2010) đã không áp dụng công nghệ giải đoán ảnh số xây dựng bản đồ hiện trạng rừng toàn quốc Chu

kỳ IV sử dụng ảnh vệ tinh SPOT-5 với độ phân giải không gian cao lên đến 2,5 x 2,5 m [26] Kỹ thuật phân loại số của chu kỳ III không đưa ra kết quả phân loại tốt, các lô quá bé và rời rạc Vì vậy chu kỳ IV này đã áp dụng lại

phương pháp giải đoán bằng mắt nhưng được các chuyên gia khoanh vẽ và giải đoán trên màn hình máy tính Bản đồ hiện trạng rừng chu kỳ IV được xây dựng với tỷ lệ cao 1/25.000 đối với xã có nhiều rừng và 1/50.000 với xã ít rừng

Dự án Tổng điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013-2016 sử dụng ảnh vệ tinh phân giải cao như SPOT-5, SPOT-6, VNREDSat-1 và ảnh

có chất lượng tương đương cùng với phương pháp phân loại tự động hướng đối tượng xây dựng bản đồ hiện trạng rừng tỷ lệ 1/10.000 Đến hết năm 2014, bản đồ hiện trạng rừng của 15 tỉnh đã hoàn thành Trong chương trình này, hệ thống phân loại với 93 trạng thái rừng và đất đòi hỏi khối lượng khổng lồ nhân lực khoanh vẽ bổ sung ngoài thực địa vì kết quả giải đoán ảnh rất hạn chế

Việt Nam đã có trên 50 năm nghiên cứu và ứng dụng viễn thám trong điều tra rừng Những nghiên cứu, tiến bộ của công nghệ viễn thám đã được áp dụng vào sản xuất để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng không chỉ cho những vùng nhỏ lẻ mà trên phạm vi cả nước với nhiều thời kỳ khác nhau Kỹ thuật phân loại ảnh vệ tinh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng cũng thay đổi dựa vào

độ phân giải không gian cũng như tiến bộ khoa học kỹ thuật tại thời điểm đó Cùng với sự phát triển của ảnh vệ tinh độ phân giải cao, kỹ thuật phân loại số

đã chuyển sang cách tiếp cận theo nhóm các điểm ảnh để tránh sự rời rạc của đối tượng rừng Từ năm 2010 trở lại đây, kỹ thuật phân loại này đang được vừa nghiên cứu vừa ứng dụng trong điều tra rừng tại Việt Nam

1.5 Hệ thống phân loại rừng Dự án Tổng điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013-2016

Hệ thống phân loại trạng thái rừng và đất lâm nghiệp [16] thuộc Dự án Tổng điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013-2016 gồm 93 loại khác nhau gồm 71 trạng thái rừng và 22 đối tượng không phải rừng

Bảng 1.5: Hệ thống phân loại đất, loại rừng áp dụng cho điều tra kiểm kê rừng

1 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX giàu nguyên sinh M > 200

2 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB nguyên sinh 100 < M ≤ 200

1.1.1.1.2 Lá rộng rung lá

3 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL giàu nguyên sinh M > 200

4 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL TB nguyên sinh 100 < M ≤ 200

1.1.1.1.3 Lá kim

5 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LK giàu nguyên sinh M > 200

6 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LK TB nguyên sinh 100 < M ≤ 200

1.1.1.1.1 Lá rộng lá kim

7 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRLK giàu nguyên sinh M > 200

8 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRLK TB nguyên sinh 100 < M ≤ 200

1.1.1.2 Núi đá

9 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX giàu nguyên sinh M > 200

10 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX TB nguyên sinh 100 < M ≤ 200

1.1.1.1.1 Rừng ngập nước

11 Rừng gỗ tự nhiên ngập mặn nguyên sinh M ≥ 10

12 Rừng gỗ tự nhiên ngập phèn nguyên sinh M ≥ 10

13 Rừng gỗ tự nhiên ngập ngọt nguyên sinh M ≥ 10

1.1.2 Rừng thứ sinh

1.1.2.1 Gỗ

1.1.2.1.1 Núi đất

TT Tên trạng thái rừng và đất không có rừng Trữ lượng

1.1.2.1.1.1 Lá rộng thường xanh

14 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX giàu M > 200

15 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB 100 < M ≤ 200

16 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX nghèo 50 < M ≤ 100

17 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX nghèo kiệt 10 < M ≤ 50

18 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX phục hồi 10 ≤ M ≤ 100 1.1.2.1.1.2 Lá rộng rụng lá

19 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL giàu M > 200

20 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL TB 100 < M ≤ 200

21 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL nghèo 50 < M ≤ 100

22 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL nghèo kiệt 10 < M ≤ 50

23 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRRL phục hồi 10 ≤ M ≤ 100 1.1.2.1.1.3 Lá kim

24 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LK giàu M > 200

25 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LK TB 100 < M ≤ 200

26 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LK nghèo 50 < M ≤ 100

27 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LK nghèo kiệt 10 < M ≤ 50

28 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LK phục hồi 10 ≤ M ≤ 100 1.1.2.1.1.4 Lá rộng lá kim

29 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRLK giàu M > 200

30 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRLK TB 100 < M ≤ 200

31 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRLK nghèo 50 < M ≤ 100

32 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRLK nghèo kiệt 10 < M ≤ 50

33 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRLK phục hồi 10 ≤ M ≤ 100 1.1.2.1.2 Núi đá

34 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX giàu M > 200

35 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX TB 100 < M ≤ 200

36 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX nghèo 50 < M ≤ 100

37 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX nghèo kiệt 10 < M ≤ 50