Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh spot 5 trong thành lập bản đồ hiện trạng rừng phục vụ công tác điều tra, kiểm kê rừng tại xã dương sơn, huyện na rì, tỉnh bắc cạn

ở cả các nước tiên tiến trên thế giới như: Hoa Kỳ, Canađa, Pháp, Nhật Bản, Bỉ và ở các nước trong khu vực châu Á như: Ấn Độ, Trung Quốc, Thái Lan, Malaysia...[19] Các ứng dụng này đã đượ

Trần viết tuân

Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh spot-5 trong thành lập bản đồ hiện trạng rừng phục vụ công tác điều tra, kiểm kê rừng tại xã d-ơng sơn - huyện na rì - tỉnh

bắc kạn

Chuyên ngành: Lâm học Mã số : 60.62.02.01

Luận văn thạc sỹ khoa học lâm nghiệp

Ng-ời h-ớng dẫn khoa học :

TS Trần quang bảo

Hà Nội - 2012

ĐẶT VẤN ĐỀ

Hiện trạng lớp phủ thực vật đang ngày càng được các nhà khoa học và quản lý quan tâm nhiều hơn, vì chứa đựng các thông tin quan trọng phục vụ cho lĩnh vực quản lý đất đai, điều tra hiện trạng tài nguyên rừng, môi trường,

đa dạng sinh học, bảo tồn thiên nhiên Một trong những thành tựu quan trọng của khoa học hiện đại là ứng dụng công nghệ viễn thám trong quản lý tài nguyên thiên nhiên, môi trường và quy hoạch sử dụng đất Công nghệ viễn thám nói chung đã được hình thành và phát triển ngày càng hoàn thiện trong

sự phát triển không ngừng của các lĩnh vực kỹ thuật có liên quan (các thiết bị bay, chụp, truyền thông tin, hệ thống in ấn, sao chụp, xử lý ảnh )

Việc ứng dụng viễn thám trong Lâm nghiệp ở Việt Nam có thể nói bắt đầu từ năm 1958 khi sử dụng ảnh máy bay toàn sắc tỷ lệ 1:30.000 để phục vụ điều tra rừng gỗ trụ mỏ khu Đông Bắc Từ năm 1970 đến năm 1975 ảnh máy bay đã được dùng rộng rãi để xây dựng các bản đồ hiện trạng, bản đồ mạng lưới vận xuất, vận chuyển cho nhiều vùng thuộc miền Bắc Sau năm 1975 kỹ thuật này được dùng phổ biến trong điều tra rừng cả nước Năm 1979 đã chính thức sử dụng ảnh vệ tinh để xây dựng bản đồ thảm rừng tỷ lệ 1:1.000.000 Ngày nay, sử dụng công nghệ giải đoán ảnh Viễn thám đã trở thành một công cụ đắc lực cho công tác điều tra tài nguyên nói chung và điều tra hiện trạng lớp phủ thực vật nói riêng nhờ các ưu thế nổi trội của nó về tính cập nhật và giá cả Công tác điều tra truyền thống đòi hỏi hầu hết các công việc được làm bằng tay ngoài thực địa, nên việc điều tra tài nguyên rừng trong phạm vi toàn quốc thường mất trên hai năm Do đó, đòi hỏi một lực lượng rất lớn cán bộ hiện trường dẫn đến chi phí rất lớn, độ chính xác không cao và thông tin thường không được cập nhật vì rừng và đất rừng luôn biến động Vì vậy, việc nghiên cứu áp dụng ảnh vệ tinh độ phân giải cao trong điều tra hiện

trạng lớp phủ thực vật, để có thể có được các kết quả điều tra nhanh trên vùng lãnh thổ lớn với chi phí thấp là rất cần thiết

Chương trình điều tra, đánh giá và theo dõi diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc của Viện Điều tra Quy hoạch Rừng cho đến nay đã triển khai được

4 chu kỳ Một trong những thành quả của chương trình đó là bộ bản đồ và số liệu về diễn biến rừng theo từng chu kỳ Tuy nhiên, cho đến nay chương trình mới chỉ xây dựng được các bản đồ có tỷ lệ 1:100.000 hoặc nhỏ hơn Để có thể đáp ứng được yêu cầu ngày càng cao về chất lượng của công tác quản lý và theo dõi diễn biến rừng cần phải xây dựng bộ bản đồ có tỷ lệ lớn 1: 25.000

Xuất phát từ ý nghĩa thực tiễn trên và để phục vụ cho công tác điều tra, đánh giá theo dõi diễn biến tài nguyên rừng trong giai đoạn mới, tôi tiến hành

thực hện đề tài: “Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh spot5 trong thành lập bản

đồ hiện trạng rừng phục vụ công tác điều tra, kiểm kê rừng tại xã Dương Sơn

- huyện Na Rì - tỉnh Bắc Kạn” Để góp phần nâng cao trình độ ứng dụng công

nghệ giải đoán ảnh vệ tinh có độ phân giải cao xây dựng bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng cho lực lượng chuyên môn, nhằm đáp ứng yêu cầu sản xuất hiện

tại và trong tương lai

Chương 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1 Tình hình nghiên cứu ngoài nước

Trên thế giới, việc ứng dụng viễn thám trong thăm dò và quản lý tài nguyên, đặc biệt là tài nguyên rừng được tiến hành ở nhiều nước với mức độ

và kết quả khác nhau Tại Hoa Kỳ, từ những năm 1940 đã tiến hành điều tra trữ lượng rừng từ ảnh hàng không Cùng với sự phát triển về khoa học kỹ thuật, đặc biệt là tin học, các ứng dụng công nghệ viễn thám ngày càng được phát triển rộng rãi ở nhiều nước với hai hệ thống chính là LANDSAT và INTERKOSMOS Các hệ thống trạm thu và xử lý thông tin có ở nhiều nước trên thế giới Kết hợp với hệ thông tin địa lý (GIS), công nghệ viễn thám được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực: lâm nghiệp, nông nghiệp, địa chất - khoáng sản, quy hoạch đô thị ở cả các nước tiên tiến trên thế giới như: Hoa

Kỳ, Canađa, Pháp, Nhật Bản, Bỉ và ở các nước trong khu vực châu Á như: Ấn

Độ, Trung Quốc, Thái Lan, Malaysia [19]

Các ứng dụng này đã được tổng kết trong hội nghị khoa học Quốc tế bàn về vấn đề theo dõi lớp phủ thực vật tại Nhật Bản năm 1995 với các báo cáo về vấn đề sử dụng tư liệu viễn thám trong phát hiện nạn phá rừng ở Philippin, nghiên cứu sự phục hồi rừng và chống xói mòn đất trên cơ sở sử dụng chỉ số thực vật trên tư liệu vệ tinh kết hợp với hệ thông tin địa lý, sử dụng tư liệu viễn thám đa thời gian để nghiên cứu sự biến động của thực vật, của đồng cỏ, xây dựng các bản đồ sản lượng và bản đồ cây trồng nông nghiệp[19]

Tại hội nghị viễn thám châu Á lần thứ 18 tổ chức tại Kualalampua - Malaysia (tháng 10 năm 1997) đã tổng kết những ứng dụng của kỹ thuật viễn thám trong lâm nghiệp với các báo cáo nghiên cứu phát hiện biến động rừng bởi kỹ thuật viễn thám tại Thái Lan Ứng dụng chỉ số thực vật và các chỉ số

khác trên tư liệu là ảnh viễn thám LANDSAT để xây dựng mô hình theo dõi, kiểm tra, đánh giá và xây dựng bản đồ mật độ thảm thực vật[19]

Đối với loại ảnh có độ phân giải không gian thấp từ 10 m đến 1 km như Aster, Landsat, Noaa, Modis phương pháp phân loại chủ yếu là phân loại có kiểm định (Supervised classification), phân loại không kiểm định (Unsupervised classification) được áp dụng Tuy nhiên, kết quả đưa ra bản đồ

tỷ lệ nhỏ (dưới 1:50.000) với chủ yếu là đối tượng có rừng, đất không rừng và một số loại đất khác Điển hình như của Apan và cộng sự (1980) dùng ảnh Landsat, kết hợp phương pháp giải đoán bằng mắt và bằng số trong Modul Grid của phần mềm Arc/Info và MicroBrian để chiết suất tối đa thông tin trên ảnh Nhưng việc phân loại chi tiết đến từng loại trạng thái hoặc các loài cây trồng rừng chính là không thực hiện được Cũng lĩnh vực này,Wakeel và cộng

sự (2005) sử dụng ảnh vệ tinh Landsat TM để đánh giá biến động lớp phủ thực vật vùng phòng hộ Kuchgad thuộc dãy núi Himalaya, Ấn Độ thời kỳ

1967 – 1997 Kết quả chỉ phân loại được diện tích và biến động các trạng thái chính như rừng, đất trống đồi trọc và đất khác[7]

Hiện nay, trên thế giới, phương pháp giải đoán tự động ảnh vệ tinh (Object based classification) bằng các phần mềm chuyên dùng như Ecognition đã được áp dụng cho nhiều quy mô, loại ảnh có độ phân giải cao khác nhau và cũng đã đưa ra được kết quả nhanh với độ chính xác cao[7]

Minjie Chen và cộng sự (2009) đã thực hiện nghiên cứu so sánh đánh giá phương pháp phân loại ảnh số Pixel Based và Object Based cho thấy bằng việc sử dụng ảnh Spot5, độ chính xác của việc phân loại lớp phủ thực vật sẽ được cải thiện khi sử dụng sự hiểu biết, kinh nghiệm giải đoán và mô hình số

độ cao Kết quả đánh giá độ chính xác chỉ ra rằng phương pháp object based classification tốt hơn đặc biệt đối với các trạng thái mosaic như đất trống, dân

cư, đường giao thông khi mà phương pháp Pixel Based rất khó có thể xác

định Ngoài ra, phương pháp object based classification còn rất thích hợp trong việc phân loại lớp phủ thực vật nhờ các đặc điểm sinh thái học và phân

bố của chúng[7]

Shattri Mansor và cộng sự (2002) cũng sử dụng phương pháp phân loại

tự động Object based classification để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng thông qua việc sử dụng nhiều thông tin đặc trưng khác của đối tượng như hình dạng, cấu trúc, phân bố và đặc tính sinh thái để phân loại nhằm cải thiện chất lượng kết quả phân loại Độ chính xác thể hiện như sau[7]:

Vấn đề sử dụng ảnh vệ tinh trong xây dựng bản đồ lâm nghiệp, trong đánh giá biến động rừng và trong quản lý theo dõi rừng của các nước Nhật Bản, Malaysia, Philippin, Thái Lan cũng được đề cập trong các báo cáo tại hội nghị viễn thám châu Á lần thứ 19 tại Manila - Philippin (tháng 11 năm

1998) và lần thứ 20 tại Hồng Kông (tháng 11 năm 1999) Cùng với sự kết hợp của hệ thông tin địa lý đã tạo ra bản đồ biến động làm tăng thêm tính thuyết phục của kết quả nghiên cứu[10]

1.2 Tình hình nghiên cứu trong nước

Tại Việt Nam, công nghệ GIS và viễn thám được ứng dụng đầu tiên trong công tác điều tra, quy hoạch rừng từ những năm đầu của thập kỷ 70 thế

kỷ XX với nhiều loại ảnh viễn thám như ảnh máy bay, các loại ảnh vệ tinh: Radasat, Landsat Việc sử dụng công nghệ này đã mang lại nhiều lợi ích với những ưu thế nổi trội của nó về chi phí, thời gian cũng như độ chính xác của thông tin

Đến những năm đầu của thập kỷ 90, công nghệ GIS và kỹ thuật giải đoán ảnh số đã được nghiên cứu và ứng dụng Những năm gần đây, công nghệ này ngày càng phát triển tại rất nhiều cơ quan, đơn vị Những cơ quan, đơn vị đã và đang ứng dụng thành công công nghệ này như:

- Trung tâm Tư vấn thông tin Lâm nghiệp - Viện ĐTQH rừng - Bộ NN&PTNT

- Trung tâm Tài nguyên và môi trường Lâm nghiệp - Viện ĐTQH rừng -

Bộ NN&PTNT

- Trung tâm Viễn thám và Geomatic - Viện Địa chất - TT KHTN&CN Quốc gia

- Trung tâm Công nghệ viễn thám và hệ thông tin địa lý - Viện Địa lý

- Trung tâm Viễn thám - Bộ Tài nguyên Môi trường

- Công ty đo đạc ảnh - địa hình - Bộ Tài nguyên Môi trường

Tại Viện Điều tra Quy hoạch rừng, công nghệ GIS và giải đoán ảnh viễn thám trong xây dựng các bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng đã được áp dụng trong rất nhiều công trình Từ đầu năm 1970 đến năm 1984, trong khuôn khổ của dự án FAO/UNDP-VIE 79/014, ảnh máy bay và ảnh vệ tinh Landsat

MSS đã được sử dụng trong công tác điều tra quy hoạch rừng; Từ năm 1985 đến năm 1990, ảnh vệ tinh Landsat TM được sử dụng để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng vùng Tây Nguyên; Năm 1990-1991, ảnh máy bay đã được sử dụng để thành lập bản đồ hiện trạng rừng vùng Trung tâm, phục vụ công tác quy hoạch vùng nguyên liệu giấy cho nhà máy giấy Bãi Bằng; Từ năm 1991 đến năm 1995, trong Chương trình theo dõi, đánh giá diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc chu kỳ I, các ảnh vệ tinh Landsat TM đã được sử dụng để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng cấp tỉnh ở tỷ lệ 1:100.000, cấp vùng ở tỷ lệ 1:250.000; Trong chu kỳ II của Chương trình này (giai đoạn 1996-2000), bản

đồ hiện trạng rừng toàn quốc được xây dựng trên cơ sở ảnh vệ tinh Spot4 và Landsat TM Tuy nhiên, trong giai đoạn này do có nhiều hạn chế về trang thiết bị máy tính cũng như các phần mềm chuyên dùng nên các bản đồ được xây dựng chủ yếu sử dụng phương pháp giải đoán bằng mắt trên ảnh tương tự (khoanh vẽ trên các ảnh được in ra giấy), do đó mất khá nhiều thời gian, công lao động cũng như kết quả phụ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm của các chuyên gia đoán đọc ảnh Các bản đồ kết quả của hai chu kỳ đầu này chủ yếu được xây dựng , biên tập bằng tay và lưu trên bản đồ giấy do đó việc khai thác, sử dụng thông tin gặp rất nhiều khó khăn[2]

Trong Chương trình theo dõi, đánh giá diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc chu kỳ III (giai đoạn 2001-2005), ảnh vệ tinh Landsat7-ETM+ đã được

sử dụng để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng Phương pháp xây dựng bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh là phương pháp giải đoán ảnh số Đây là một bước tiến mới trong việc ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS để xây dựng các bản đồ thành quả của Chương trình Bản đồ kết quả đã được xây dựng, biên tập, lưu trữ dưới dạng số, chính vì vậy rất thuận tiện cho việc sử dụng, khai thác, xử lý cũng như cập nhật thông tin về tài nguyên rừng Trong giai đoạn này, ứng dụng công nghệ GIS với phương pháp chồng xếp các lớp thông

tin đã được sử dụng trong việc đánh giá biến động rừng trong thời gian đầu và cuối Chương trình Tuy nhiên, do ảnh Landsat7-ETM+ có độ phân giải không gian thấp (15m), nên chỉ phù hợp với việc xây dựng bản đồ hiện trạng rừng cho các tỉnh ở tỷ lệ 1:100.000[2]

Chương trình điều tra, đánh giá và theo dõi diễn biến tài nguyên rừng giai đoạn 2006 – 2010 (chu kỳ IV) Trong chương trình này thì việc xây dựng

hệ thống bản đồ và số liệu hiện trạng tài nguyên rừng sử dụng ảnh vệ tinh Spot5 độ phân giải 2.5m trên phạm vi toàn quốc do Bộ Tài nguyên và Môi trường cung cấp làm cơ sở để biên tập và nắn chỉnh xây dựng các loại bản đồ: hiện trạng tài nguyên rừng, tỷ lệ 1:25.000 cho các xã; hiện trạng rừng, tỷ lệ 1:50.000 cho các huyện; hiện trạng rừng, các tỷ lệ 1:100.000; 1:250.000 và 1:1.000.000 cho cấp tỉnh, vùng và trên toàn quốc Xây dựng bộ mẫu khóa ảnh phục vụ cho công tác đoán đọc ảnh vệ tinh Xây dựng hệ thống số liệu được cập nhật, công bố 5 năm/lần, được kiểm tra, giám sát và đánh giá tại thời điểm cuối chu kỳ theo dõi (2010) Xây dựng báo cáo phân tích, đánh giá biến động về diện tích rừng giữa 2 chu kỳ nghiên cứu nhằm đề xuất giải pháp cho công tác quản lý rừng[17]

Ngoài các chương trình điều tra, đánh giá theo dõi diễn biễn tài nguyên rừng toàn quốc thì còn rất nhiều chương trình, đề tài khác cũng ứng dụng viễn thám như:

Luận án tiến sĩ chuyên ngành ảnh hàng không của Chu Thị Bình (2001) với đề tài “Ứng dụng công nghệ tin học để khai thác thông tin cơ bản trên tư liệu viễn thám, nhằm phục vụ việc nghiên cứu một số đặc trưng rừng Việt Nam Đề tài đã sử dụng chỉ số thực vật NDVI và tổng năng lượng phản xạ TRRI với tư liệu viễn thám ADEOS và Landsat TM để phân loại các trạng thái rừng và giám sát sự biến động của rừng giai đoạn 1989 - 1998 cho hai khu vực rừng ở Quảng Nam và Đồng Nai Phương pháp xử lý số được sử

dụng trong đề tài là phương pháp phân loại đa phổ có kiểm định[4]

Đề tài cấp nhà nước KC.08.24 “Nghiên cứu giải pháp phòng chống và khắc phục hậu quả cháy rừng cho vùng U Minh và Tây Nguyên” do Vương Văn Quỳnh - Trường Đại học Lâm nghiệp làm chủ nhiệm, thực hiện trong 2 năm 2004 - 2006 Đề tài đã xây dựng phần mềm tự động phát hiện cháy rừng

từ ảnh vệ tinh Landsat ETM+ và MODIS Phần mềm được xây dựng trên cơ

sở tổ hợp các kênh đa phổ kết hợp với dữ liệu GIS để phát hiện các điểm cháy rừng trên toàn lãnh thổ Việt Nam[14]

Đề tài “Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh và công nghệ GIS trong việc giám sát hiện trạng tài nguyên rừng, thử nghiệm tại 1 khu vực cụ thể” do Nguyễn Trường Sơn - Trung tâm Viễn Thám Quốc Gia làm chủ trì, thực hiện trong năm 2007 Đề tài đã sử dụng ảnh vệ tinh Landsat ETM (1999), Spot5 (2003) và GIS để xây dựng quy trình báo cáo nhanh về biến động diện tích rừng tại khu vực Yên Thế, tỉnh Bắc Giang Phương pháp xử lý số được sử dụng là phương pháp phân loại có kiểm định với thuận toán Maximum Likelihood[15]

Luận văn thạc sỹ của tác giả Nguyễn Huy Hoàng (2010): “Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh có độ phân giải cao để xây dựng bản đồ tài nguyên rừng phục vụ công tác điều tra, kiểm kê rừng” Đề tài sử dụng phương pháp phân loại chỉ số thực vật NDVI và phương pháp phân loại có lựa chọn vùng mẫu trên tư liệu ảnh vệ tinh SPOT-5 để phân loại trạng thái rừng và đánh giá biến động rừng của Khu bảo tồn thiên nhiên Thượng Tiến – Kim Bôi – Hòa Bình giai đoạn 2004 - 2009[9]

Đề tài nghiên cứu khoa học và phát triển công nghệ năm 2010 – 2012 của Vũ Tiến Điển – Trung tâm Tài nguyên và Môi trường Lâm nghiệp - Viện Điều tra Quy hoạch Rừng: “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ giải đoán ảnh tự động ảnh vệ tinh có độ phân giải cao để xây dựng bản đồ tài nguyên rừng

phục vụ công tác điều tra, kiểm kê rừng Việt Nam” Phương pháp giải đoán ảnh tự động ảnh vệ tinh spot5 là phương pháp giải đoán ảnh tự động định hướng đối tượng (Object Based Classification)[7]

Hiện nay, ở trong nước phương pháp giải đoán tự động ảnh vệ tinh (Object based classification) bằng các phần mềm chuyên dùng như Ecognition cũng đã được một số cơ quan, tổ chức nghiên cứu thực nghiệm Trong đó Trung tâm nghiên cứu công nghệ Viễn thám và GIS – CARGIS thuộc Đại học Khoa học tự nhiên Hà Nội đã sử dụng ảnh Spot5 và phương pháp Object based classification trong việc xây dựng bản đồ hiện trạng rừng lâm trường Ninh Sơn Tuy nhiên, quá trình thực hiện chủ yếu áp dụng bước đầu để phân vùng ảnh (Segmentation) thay cho công việc số hóa, tạo polygon trong công tác giải đoán Ngoài ra, do cán bộ giải đoán chưa có nhiều kinh nghiệm thực tế đặc biệt là kiến thức về phân chia trạng thái rừng và các đặc tính phân bố, sinh thái của từng trạng thái cũng như quan hệ của chúng với các đối tượng khác do vậy không sử dụng bước tiếp theo để phân chi tiết cho từng lô trạng thái theo thang phân loại mà chỉ dùng biện pháp gán giá trị thuộc tính (tên trạng thái) cho các lô đã được khoanh vùng ở trên Như vậy chưa thực sự sử dụng hết thế mạnh của phương pháp Object based classification để giải đoán ảnh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng do đó rất tốn thời gian, công sức mà kết quả đưa ra mang nhiều tính chủ quan Vì vậy chưa

có thể áp dụng phổ biến trong sản xuất

Chương 2 ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN CỦA KHU VỰC NGHIÊN CỨU VÀ CƠ

SỞ KHOA HỌC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

2.1 Điều kiện tự nhiên

- Phía Bắc giáp xã Hảo Nghĩa, huyện Na Rì

- Phía Đông giáp tỉnh Lạng Sơn

- Phía Tây Bắc giáp xã Quang Phong, huyện Na Rì

- Phía Nam và Tây Nam giáp xã Xuân Dương, xã Đổng Xá, huyện Na

Rì

Hình 2.1: Sơ đồ vị trí xã Dương Sơn - huyện Na Rì - tỉnh Bắc Kạn

2.1.2 Địa hình

Xã Dương Sơn địa hình chủ yếu là đồi núi, xen kẽ là các thung lũng

Độ cao trung bình 200 – 450 m, nơi cao nhất trên 800 m so với mặt nước biển, độ dốc bình quân 100 – 250 Các dãy núi chủ yếu chạy theo hướng Đông Bắc – Tây Nam hoặc Bắc – Nam, có nhiều núi đất xen kẽ với các dãy núi đá

Nhìn chung, địa hình ở đây bị chia cắt bởi các khe suối, tuy nhiên ở những nơi có độ dốc nhỏ hơn 200 thì khá thuận lợi cho sản xuất nông – lâm nghiệp

2.1.3 Địa chất, thổ nhưỡng

- Địa chất: Phần lớn diện tích của xã là đồi núi, xen kẽ có các thung lũng Một số loại đá mẹ chủ yếu:

+ Đá vôi với thành phần chính là Canxit

+ Đá sa thạch với thành phần chính là Thạch anh, Fenpat, Mica

+ Một số loại đá biến chất từ các loại đá trầm tích trên

- Thổ nhưỡng: Qua điều tra khảo sát cho thấy khu vực nghiên cứu có các loại đất sau:

+ Đất Feralit nâu vàng phát triển trên đá vôi

+ Đất Feralit đỏ vàng phát triển trên đá Phiến thạch sét

+ Đất Feralit nâu vàng phát triển trên đá Biến chất

Các loại đất này nói chung có thành phần cơ giới từ thịt nhẹ đến thịt trung bình, đất có kết cấu tốt, độ xốp bề mặt khá cao, thuận lợi cho sản xuất nông – lâm nghiệp

2.1.4 Khí hậu - thủy văn

Khu vực nghiên cứu nằm trong vùng khí hậu nhiệt đới gió mùa, có hai mùa rõ rệt: Mùa mưa ẩm, mưa nhiều bắt đầu từ tháng 4 đến tháng 9 và mùa khô lạnh, ít mưa bắt đầu từ tháng 10 đến tháng 3 năm sau

Thủy văn: Khu vực nghiên cứu nằm trong lưu vực sông Bằng Giang được khởi nguồn từ Đèo Gió chạy sang Lạng Sơn hợp với lưu vực sông Bình Gia - Lạng Sơn Ngoài ra còn nhiều khe, suối nhỏ từ trên núi chảy qua các thung lũng và một hệ thống kênh mương nhỏ phục vụ sản xuất và sinh hoạt của người dân

Tóm lại, khu vực nghiên cứu có khí hậu nóng ẩm, mưa nhiều, không đều trong năm, mưa tập trung vào một vài tháng với cường độ cao rất dễ gây

ra xói mòn đất, ảnh hưởng tới sự phát triển của hệ thực vật rừng, tới sản xuất, cũng như sinh hoạt của người dân

2.1.5 Thảm thực vật rừng

Do yếu tố địa lý, cấu tạo địa chất và cấu trúc địa hình nên rừng khu vực nghiên cứu mang nhiều đặc trưng của các ưu hợp thực vật trong kiểu phụ miền Bắc Việt Nam với các loài trong họ: Dẻ (Fagaceae), họ Đậu (Fagabaceae), họ Trám (Burreraceae)

Do đặc điểm về khí hậu, địa hình, vùng nghiên cứu có các kiểu rừng sau:

+ Kiểu rừng lá rộng thường xanh trên núi đá

+ Kiểu rừng lá rộng thường xanh núi đất: Rừng sinh trưởng quanh năm,

tổ thành loài thực vật trong kiểu rừng này đa dạng, loài cây chủ yếu là Dẻ, Xoan ta, Xoan nhừ

+ Kiểu rừng phục hồi sau nương rẫy: tổ thành là những loài cây ưa sáng mọc nhanh như: Sau sau, Thành Ngạnh rừng chưa phân tán, mật độ cây tái sinh triển vọng từ 800 – 10.000 cây/ha

+ Kiểu rừng trồng cây đặc sản (Hồi), cây ăn quả

+ Kiểu thảm cây gỗ tái sinh: Đất trống cây gỗ rải rác, cây gỗ tái sinh là cây gỗ có triển vọng, nếu khoanh nuôi bảo vệ tốt có khả năng phục hồi thành rừng trong khoảng 6 – 10 năm sau thời gian khoanh nuôi

+ Kiểu thảm cây bụi, đất trống trảng cỏ, không có khả năng khoanh nuôi phục hồi rừng, đây là đối tượng chủ yếu để trồng rừng Dự án

2.2 Điều kiện kinh tế - xã hội

2.2.1 Thành phần dân tộc, dân số và lao động

Qua thống kê dân số của xã Dương Sơn, tính đến tháng 10 năm 2012, toàn xã có 1981 người, trong đó có 970 nam (48.97%), 1011 nữ (51.03%), với

425 hộ Toàn xã có 1001 lao động, chiếm 55.58% dân số

Xã có 4 dân tộc anh em cùng chung sống là Tày, Nùng, Kinh, Dao Trong đó Tày chiếm 60%, Nùng chiếm 15%, Kinh chiếm 5% và Dao chiếm 20%

2.2.2 Tập quán canh tác

Nền kinh tế của xã chủ yếu dựa vào sản xuất nông – lâm nghiệp

- Sản xuất nông nghiệp: Diện tích cho sản xuất nông nghiệp của xã đạt 426.81 ha, chiếm 11.59% tổng diện tích đất tự nhiên, đất này nằm ở các thung lũng, bãi bồi ven suối, đồi thấp, cây trồng chủ yếu là Ngô và lúa Chăn nuôi trâu bò đã có chuồng trại, song vẫn còn hiện tượng thả rông trên rừng, ảnh hưởng đến công tác phục hồi, phát triển rừng

- Sản xuất lâm nghiệp: Rừng từ lâu đã gắn bó với cuộc sống người dân

ở đây Trước đây nguồn thu nhập chính của họ là từ khai thác rừng Ngày nay, nhờ có chính sách giao đất, giao rừng, các chương trình trồng rừng 147, 327, 661 nhiều diện tích đất bỏ trống đã được phủ xanh bằng các loài cây như: Hồi, Mỡ , người dân bước đầu đã có ý thức bảo vệ rừng, làm giảm các tác động xấu vào rừng Tuy nhiên, vẫn cần có giải pháp để phát triển sản xuất lâm nghiệp hơn nữa, đặc biệt là sự hỗ trợ về giống và kỹ thuật, góp phần làm tăng thu nhập của người dân từ sản xuất lâm nghiệp, đưa lâm nghiệp phát triển bền vững

2.2.3 Y tế, văn hóa, giáo dục

Xã Dương Sơn có 1 trạm y tế, 2 trường học cấp I và 1 trường học cấp

II, trẻ em đến tuổi đi học đều được đến trường Tuy nhiên, số người có trình

độ cao còn thấp Xã có 1 bưu điện văn hóa phục vụ thông tin văn hóa cho nhân dân trong xã Mạng điện lưới quốc gia đã đến được với hơn 70% số hộ dân trong xã, trong đó có 1 trạm biến áp 35 KVA được đặt tại xã Ngoài ra xã cũng mới được nhà nước đầu tư xây dựng chợ khang trang tại trung tâm xã, tạo điều kiện cho người dân trao đổi hàng hóa thuận lợi

2.2.4 Giao thông vận tải

Giao thông trong xã chủ yếu là đường bộ Xã có 2 quốc lộ đi qua là quốc lộ 3B và quốc lộ 279 Đây là điều kiện thuận lợi cho việc đi lại cũng như trao đổi hàng hóa với các tỉnh lân cận như Thái Nguyên, Lạng Sơn

Nhận xét:

Một số thuận lợi:

- Có điều kiện khí hậu phù hợp với một số loài cây trồng lâm nghiệp, cây công nghiệp, cây đặc sản, dược liệu nếu trồng thành vùng tập trung có thể cung cấp lâm sản cho chế biến trong vùng và xuất khẩu

- Thông qua một số chính sách, chương trình đầu tư của nhà nước về bảo vệ và phát triển rừng, người dân đã có những nhận thức nhất định về hiệu quả và lợi ích của việc trồng, quản lý bảo vệ rừng; bên cạnh đó cộng đồng các dân tộc trong vùng sống cần cù, chịu khó lao động, giàu kiến thức bản địa canh tác trên đất dốc

Những khó khăn:

- Khu vực nghiên cứu là vùng đặc biệt khó khăn của cả nước; địa hình

cao dốc, độ chia cắt mạnh, nhiều núi đá, khu vực núi đất có tỷ lệ đá lẫn chiếm

30 – 40%, dẫn đến suất đầu tư lớn nhưng hiệu quả đem lại không cao

- Nền kinh tế chậm phát triển, giao thông đi lại khó khăn, trình độ dân trí thấp, phương thức canh tác lạc hậu và bị ảnh hưởng nhiều vào tập quán, thiếu nguồn nước phục vụ sản xuất, đặc biệt là nước sinh hoạt

- Một số cơ chế chính sách đối với nghề rừng chưa phù hợp với điều kiện thực tế của địa phương như vốn đầu tư chưa thỏa đáng (vốn đầu tư quá thấp) chính sách hưởng lợi chưa hấp dẫn chủ quản lý bảo vệ rừng, công tác tuyên truyền về phát triển rừng chưa sâu rộng nên chưa khuyến khích được người dân tham gia Bên cạnh đó, chưa có công trình nghiên cứu nào được

nghiên cứu một cách đầy đủ làm cơ sở phát triển rừng tại khu vực nghiên cứu 2.3 Cơ sở khoa học vấn đề nghiên cứu

2.3.1 Cơ sở vật lý ảnh viễn thám

Viễn thám, được định nghĩa theo nhiều ngôn từ khác nhau, nhưng cùng thống nhất theo một quan điểm chung: là khoa học thu nhận thông tin từ vật thể mà không tiếp xúc trực tiếp với vật thể đó Ðịnh nghĩa sau đây có thể được coi là tiêu biểu: “viễn thám (Remote sensing – RS) là khoa học và công nghệ mà theo đó các đặc tính của đối tượng quan tâm được nhận diện, đo đạc hoặc phân tích các tính chất mà không có sự tiếp xúc trực tiếp”[19] Đối tượng, dịch từ “object”, có thể hiểu là một đối tượng cụ thể, một vùng hay một hiện tượng Viễn thám được đề cập đến trong đề tài này là viễn thám điện

từ, nghĩa là khoa học và công nghệ sử dụng sóng điện từ để chuyển tải thông tin từ vật cần nghiên cứu tới thiết bị thu nhận thông tin cũng như công nghệ

xử lý làm sao cho các thông tin thu nhận được có nghĩa Vì vậy, có thể hình dung được bức tranh về việc chụp ảnh vệ tinh thông qua bốn khía cạnh sau: Bản chất vật lý của sóng điện từ; Tương tác của sóng điện từ với các đối tượng trên mặt đất; Quá trình lan truyền sóng điện từ trong khí quyển; Quá trình thu nhận sóng điện từ và chuyển đổi thành thông tin ảnh[16]

2.3.1.1 Bản chất vật lý của sóng điện từ

Sóng điện từ là dao động của trường điện từ trong không gian hoặc vật chất Trong không gian sóng điện từ được lan truyền với vận tốc bằng vận tốc ánh sáng và thực chất ánh sáng cũng là một loại sóng điện từ mà mắt người có thể cảm nhận được Đặc trưng của sóng điện từ gồm 4 yếu tố cơ bản: tần số hay bước sóng, biên độ, hướng lan truyền và tính phân cực Trong khoa học viễn thám điện từ, đặc tính được quan tâm nhiều nhất của sóng điện từ là bước sóng Bước sóng làm cho sóng điện từ có khả năng đâm xuyên khác nhau, tạo thành các màu sắc khác nhau và nhậy cảm với các đối tượng khác nhau Biên độ dao động thể hiện mức năng lượng của sóng trong khi sự phân cực có thể đặc trưng cho các hình dạng và đôi khi là bản chất khác nhau của vật thể phản xạ[16]

2.3.1.2 Tương tác giữa sóng điện từ và các đối tượng trên mặt đất

Quá trình tương tác giữa sóng điện từ với các đối tượng trên mặt đất thay đổi theo từng đối tượng khác nhau Chính sự khác biệt này là thông tin

có ý nghĩa phân biệt các loại đối tượng khác nhau[16]

Trong phạm vi viễn thám quang học, chúng ta không xét tới các sóng điện từ do đối tượng phát xạ (thường là sóng nhiệt, do quá trình bức xạ nhiệt của đối tượng) mà chỉ xét tới sóng điện từ mà đối tượng phản xạ lại (bởi vì, năng lượng điện từ bị hấp thụ hay truyền qua vật thể sẽ không thu nhận được bằng đầu thu đặt trên vệ tinh, vì vậy chúng không mang ý nghĩa về mặt thông tin) Năng lượng sóng phản xạ từ đối tượng bao gồm hai phần: năng lượng phản xạ trực tiếp từ bề mặt đối tượng và năng lượng tán xạ bởi cấu trúc bề mặt đối tượng Năng lượng phản xạ trực tiếp không phụ thuộc vào bản chất của đối tượng mà chỉ phụ thuộc vào đặc tính bề mặt, có nghĩa là độ ghồ ghề, hướng của đối tượng và tạo nên độ chói cho đối tượng Trong khi đó, năng lượng tán xạ là kết quả của một quá trình tương tác giữa bức xạ tới với bề dày

của đối tượng mà bức xạ đó có khả năng xuyên tới Năng lượng này phụ thuộc vào cấu trúc, bản chất và trạng thái của đối tượng Chính đây là nguồn năng lượng mang thông tin giúp có thể nhận biết được các đối tượng và trạng thái của chúng[19]

Một cách tổng quát, các đối tượng chủ yếu trên mặt đất bao gồm: lớp phủ thực vật, nước, đất trống (hay cát, đá) và công trình xây dựng Mỗi loại này có hành vi phản xạ khác nhau với sóng điện từ tại các bước sóng khác nhau Hình 2.2 dưới đây biểu diễn đường cong phản xạ phổ của các loại lớp phủ mặt đất (thực vật, đất và nước) Ðây chỉ là các đường cong có tính chất khái quát hành vi phản xạ phổ của ba loại lớp phủ chủ yếu Trên thực tế, các loại thực vật, đất và nước khác nhau sẽ có các đường cong phản xạ phổ khác nhau Sự khác nhau này chủ yếu được thể hiện ở độ lớn của phần trăm phản

xạ, song hình dạng tương đối của đường cong ít khi có sự thay đổi[19]

Thực vật, như có thể thấy trên hình 2.2, có phản xạ phổ cao nhất ở bước sóng màu lục (0,5μm-0,6μm) trong vùng nhìn thấy do đó có màu xanh lục Nhưng các đặc trưng phản xạ phổ của thực vật nổi bật nhất ở vùng hồng ngoại gần (0,7μm-1.4μm), là vùng bước sóng mà thực vật có phản xạ cao nhất Mức độ phản xạ của thực vật phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố khác nhau,

có thể kể đến là lượng chlorophyll (diệp lục), độ dày tán lá và cấu trúc tán lá

Hình 2.2: Phản xạ phổ của đất, nước và thực vật Nước có phản xạ chủ yếu nằm trong vùng nhìn thấy (0,4μm-0,7μm) và phản xạ mạnh ở dải sóng lam (0,4μm-0,5μm) và lục (0,5μm-0,6μm) Giá trị phản xạ của một đối tượng nước phụ thuộc chủ yếu vào độ đục của nó Nước trong có giá trị phản xạ rất khác nước đục, nước càng đục có độ phản xạ càng cao[8]

Ðất có phần trăm phản xạ tăng dần theo chiều tăng của chiều dài bước sóng Phần trăm phản xạ của đất chủ yếu phụ thuộc vào độ ẩm và màu của đất

2.3.1.3 Quá trình lan truyền sóng điện từ trong khí quyển

Năng lượng sóng điện từ phản xạ từ đối tượng, trước khi tới được đầu thu đặt trên vệ tinh, phải truyền qua bầu khí quyển Trái Đất Và bức xạ điện

từ từ mặt trời, nguồn bức xạ điện từ tự nhiên sử dụng trong viễn thám quang học, trước khi tới được đối tượng cũng phải truyền qua bầu khí quyển Bầu khí quyển mang rất nhiều yếu tố ảnh hưởng tới việc lan truyền sóng điện từ

Vì vậy, xem xét ảnh hưởng của khí quyển tới việc truyền sóng điện từ, nhất là

Bướcsóng(  m )

% phản xạ

ảnh hưởng tới cường độ và cấu trúc phổ là cần thiết để thiết lập và chuẩn hoá

hệ thống viễn thám[19]

Khí quyển ảnh hưởng tới việc lan truyền sóng điện từ trên hai quá trình chính là tán xạ và hấp thụ Tán xạ khí quyển là sự khuếch tán không mong muốn các bức xạ bởi các phần tử trong khí quyển (kieffer) Sự khuếch tán chủ yếu xẩy ra do tương tác giữa bức xạ điện từ với các thành phần khí quyển và được phân thành ba kiểu Tán xạ Rayleigh xảy ra khi bức xạ điện từ tương tác với các thành phần trong khí quyển có đường kính nhỏ hơn nhiều so với bước sóng ánh sáng, ví dụ như các phân tử khí hay các hạt vi bụi Kiểu tán xạ này xảy ra trong hầu hết các trường hợp sóng điện từ truyền qua khí quyển Đây chính là nguyên nhân làm cho bầu trời có màu xanh Tán xạ Mie xảy ra khi bức xạ điện từ tương tác với các phần tử khí quyển có kích thước xấp xỉ bước sóng Tán xạ không lựa chọn (nonselective) xảy ra khi các phần tử khí quyển tương tác với sóng điện từ có đường kính lớn hơn nhiều so với bước sóng Trong ba kiểu tán xạ trên, tán xạ Rayleigh thường xảy ra và là nguyên nhân gây nên “mù” trên ảnh làm cho ảnh bị giảm độ tương phản và độ sắc nét Để loại trừ hay ít nhất cũng giảm thiểu kiểu tán xạ này, trước thấu kính camera, người ta đặt một bộ lọc ngăn không cho các sóng có bước sóng ngắn đi qua[19]

2.3.1.4 Quá trình thu nhận sóng điện từ và chuyển đổi thành thông tin ảnh

Sóng điện từ (phản xạ, tán xạ hoặc bức xạ) từ đối tượng trên mặt đất được thu nhận tại vệ tinh Độ lớn của năng lượng sóng này sau đó được lượng hoá bởi đầu thu và chuyển thành giá trị số Vì vậy, giá trị số của ảnh vệ tinh đặc trưng cho độ lớn của năng lượng sóng điện từ, nghĩa là đặc trưng cho mức

độ phản xạ, tán xạ, phản hồi hoặc phát xạ của đối tượng trên mặt đất Trong viễn thám vệ tinh quang học, đây là mức độ phản xạ Điều này đồng nghĩa với

việc giá trị số này phản ánh thông tin về vật thể trên khía cạnh mức độ phản

xạ của chúng sau khi đã loại đi tất cả các ảnh hưởng của ngoại cảnh[19]

Ngoài ba khái niệm phân giải kể trên, do đặc tính số, ảnh viễn thám còn

có một thông số nữa ảnh hưởng tới lượng thông tin mà nó có thể mang – đó là

số bit sử dụng để miêu tả một pixel Ảnh viễn thám được thu nhận ở dạng số, nghĩa là thông tin được lưu trữ bằng các bit Ví dụ, thông thường các ảnh vệ tinh được lưu trữ ở 8 bit dữ liệu, nghĩa là nó có thể biểu diễn được 256 (28) giá trị của pixel trên 1 kênh Số lượng các bit dùng để lưu trữ một pixel càng lớn thì khoảng giá trị nó miêu tả được cũng càng lớn, và có nghĩa là thông tin

về pixel đó càng chi tiết Tuy nhiên, có thể nhận thấy ngay rằng số bit dùng để miêu tả 1 pixel càng lớn thì kích thước ảnh cũng càng lớn Hiện nay, có một

số vệ tinh được thiết kế để thu ảnh ở 10 bit[19]

2.3.1.5 Chiết suất thông tin từ ảnh viễn thám

Thông tin có được từ ảnh vệ tinh là các giá trị số đặc trưng cho cường

độ bức xạ (phản xạ, tán xạ hoặc bức xạ riêng) của đối tượng mà vệ tinh thu nhận được Bản thân các thông tin này chưa trực tiếp trả lời các câu hỏi: đối tượng là gì?, trạng thái như thế nào? mà thông thường viễn thám phải giải quyết Quá trình biến đổi thông tin từ giá trị số trên ảnh vệ tinh thành các thông tin về đối tượng được gọi là quá trình chiết xuất thông tin[16]

Như đã thấy, viễn thám sử dụng sự khác biệt của giá trị phản xạ phổ để phân biệt đối tượng cũng như trạng thái của nó Như vậy, quá trình chiết xuất thông tin thực chất là căn cứ vào giá trị phản xạ phổ để tìm ra thông tin về đối tượng và trạng thái của nó Có hai phương pháp chính để chiết xuất thông tin

là xử lý ảnh số và giải đoán mắt thường[16]

• Xử lý ảnh số

Phương pháp phân loại ảnh số được ra đời cùng với sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin Đây là phương pháp phân loại (chia lớp) ảnh

thành các lớp khác nhau dựa vào khả năng tính toán các thông số thống kê của tập hợp các giá trị ảnh trên nhiều kênh khác nhau Có rất nhiều cách phân loại ảnh số khác nhau dựa vào các giá trị thống kê cũng như các cách tính thống kê khác nhau Phương pháp phân loại ảnh số là một phương pháp hiện đại, cho kết quả nhanh và ít nhiều mang tính khách quan[19]

- Phương pháp phân loại ảnh tự động (Pixel based classification)

Phương pháp này hầu như chỉ dựa vào bản thân ảnh số, mặt khác các thuật toán hầu hết được thiết kế theo kiểu chia dựa vào giá trị của từng pixel

mà quan tâm đến quan hệ, cấu trúc giữa chúng với nhau và với các điều kiện khác nên kết quả đạt được còn có phần hạn chế, có sự nhầm lẫn trong việc phân tích thông tin của một số đối tượng Mặt khác nó cũng khó kết hợp với tri thức và kinh nghiệm của con người[19]

Trong kỹ thuật phân loại ảnh số, người ta chia ra hai phương pháp chính là phân loại không kiểm định và phân loại có kiểm định Phân loại có

kiểm định (Supervised classification) là một hình thức phân loại mà các chỉ

tiêu phân loại được xác lập dựa trên các vùng mẫu Các vùng mẫu là khu vực trên ảnh người giải đoán biết chắc chắn thuộc vào một trong các lớp cần tìm Dựa trên vùng mẫu, các tham số thống kê được xác định và đó chính là các chỉ tiêu thống kê sử dụng trong quá trình phân loại về sau Phân loại không

kiểm định (Unsupervised classification) chỉ sử dụng thuần túy thông tin ảnh

Trong phương pháp này các pixel trên ảnh đầu tiên được gộp thành các nhóm

có các đặc trưng phổ tương đối đồng nhất bằng kỹ thuật ghép lớp (clustering)

Sau đó, các nhóm lớp như vậy được sử dụng để tính các tham số thống kê cho quá trình phân loại tiếp theo

- Phương pháp phân loại ảnh tự động (Object based classification) Phương pháp phân loại theo đối tượng (Object based) đã được công bố vào cuối những năm 90 và một số trường đại học thế giới đã phát triển các

công cụ phân loại theo cách tiếp cận này Hãng Definies của Đức đã đưa ra thị trường phần mềm ecognition là phần mềm thương mại hóa đầu tiên theo hướng này Phương pháp phân loại theo định hướng đối tượng thực sự là một bước tiến trong thành lập bản đồ rừng, trong đó các kiến thức, các hiểu biết về thực địa sẽ được tích hợp vào quá trình phân loại Các thông tin liên quan đến lớp phủ rừng cũng được sử dụng vào để phân loại Đây là lợi thế lớn cho những người đã có kinh nghiệm giải đoán bằng mắt thường, có số liệu liên quan khác[7]

Cách tiếp cận mới của việc phân tích ảnh theo phương pháp Object based đó là tổng hợp nhiều thông tin phụ trợ có thể chiết xuất dựa trên đặc trưng của đối tượng trên ảnh đó là hình dạng, cấu trúc, bối cảnh và những thông tin từ các nguồn khác có mối quan hệ với đối tượng đó Sử dụng tổng hợp các thông tin này việc phân loại ảnh sẽ cho ra kết quả chính xác hơn và

cụ thể hơn Các thông tin có thể sử dụng trong việc phân loại ảnh vệ tinh theo phương pháp này bao gồm:

Đặc tính trên ảnh: đặc tính vật lý của vật thể trên thực tế và được thể hiện trên ảnh, chủ yếu dựa trên đầu thu và khả năng chiếu sáng của vật thể đó như màu sắc, cấu trúc và hình dạng của đối tượng đó[4]

Đặc tính địa hình, sinh thái: đặc điểm phân bố của các đối tượng riêng

rẽ hoặc trên toàn cảnh ảnh như phân bố theo điều kiện địa hình, độ dốc, đai cao…

Đặc điểm phân bố: thể hiện ở mối quan hệ với các đối tượng hoặc với các đối tượng khác

• Giải đoán mắt thường

Là phương pháp khoanh định các vật thể cũng như trạng thái của chúng nhờ vào việc phân biệt các đặc tính thể hiện trên ảnh như: màu sắc, kiến trúc, quan hệ với các đối tượng xung quanh Phương pháp này có thể khai thác

được các tri thức chuyên gia và kinh nghiệm của người giải đoán, đồng thời phân tích được các thông tin phân bố không gian một cách dễ dàng Tuy nhiên, nhược điểm cơ bản của phương pháp giải đoán bằng mắt là tốn nhiều thời gian, kết quả thu được không đồng nhất và ít tính khách quan[8]

2.3.2 Cơ sở phân chia rừng

2.3.2.1 Khái niệm về rừng

Một đối tượng được xác định là rừng nếu đạt được cả 3 tiêu chí sau:

1 Là một hệ sinh thái, trong đó thành phần chính là các loài cây lâu năm thân gỗ, cau dừa có chiều cao vút ngọn từ 5.0 mét trở lên (trừ rừng mới trồng và một số loài cây rừng ngập mặn ven biển), tre nứa,…có khả năng cung cấp gỗ, lâm sản ngoài gỗ và các giá trị trực tiếp và gián tiếp khác như bảo tồn đa dạng sinh học, bảo vệ môi trường và cảnh quan

Rừng mới trồng các loài cây thân gỗ và rừng mới tái sinh sau khai thác rừng trồng có chiều cao trung bình trên 1.5 m đối với loài cây sinh trưởng chậm, trên 3.0 m đối với loài cây sinh trưởng nhanh và mật độ từ 1.000 cây/ha trở lên được coi là rừng

Các hệ sinh thái nông nghiệp, nuôi trồng thủy sản có rải rác một số cây lâu năm là cây thân gỗ, tre nứa, cau dừa,… không được coi là rừng

2 Độ tàn che của tán cây là thành phần chính của rừng phải từ 0.1 trở lên

3 Diện tích liền khoảnh tối thiểu từ 0.5 ha trở lên, nếu là dải cây rừng phải có chiều rộng tối thiểu 20 mét và có từ 3 hàng cây trở lên

Cây rừng trên các diện tích tập trung dưới 0.5 ha hoặc dải rừng hẹp dưới 20 mét được gọi là cây phân tán[5]

2.3.2.2 Phân chia kiểu trạng thái rừng

Phân chia kiểu trạng thái rừng được dựa theo thông tư số BNNPTNT ngày 10/06/2009 của Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn quy định tiêu chí xác định và phân loại rừng[5]

34/2009/TT-(I) Đối với rừng lá rộng thường xanh hoặc nửa rụng lá

• Rừng giàu (G): Tùy theo nguồn gốc hình thành và mức độ tác động mà được chia ra các kiểu sau:

+ Kiểu IV: Rừng nguyên sinh hoặc thứ sinh thành thục cho đến nay chưa được khai thác sử dụng Rừng có cấu trúc ổn định, nhiều tầng, nhiều cấp kính nhưng đôi khi thiếu tầng giữa và tầng dưới Nhóm này có hai kiểu:

- Kiểu IVA: Rừng nguyên sinh

- Kiểu IVB: Rừng thứ sinh phục hồi

+ Kiểu IIIB: Được đặc trưng bởi những quần thụ đã bị chặt chọn lấy ra một ít

gỗ tốt, gỗ quý nhưng không làm thay đổi đáng kể về kết cấu ổn định của rừng, khả năng cung cấp của rừng còn nhiều, rừng giàu trữ lượng với thành phần gỗ lớn cao + Kiểu IIIA3: Rừng bị khai thác vừa phải hoặc phát triển từ IIIA2 lên Quần thụ tương đối khép kín với 2 hoặc nhiều tầng Đặc trưng của kiểu này khác với IIIA2 ở chỗ số lượng cây nhiều hơn và đã có một số cây đường kính lớn (>35 cm)

có thể khai thác sử dụng gỗ lớn

• Rừng trung bình (TB): Rừng IIIA2: Rừng đã bị khai thác quá mức nhưng

đã có thời gian phục hồi tốt Đặc trưng cho kiểu này là đã hình thành tầng giữa vươn lên chiếm ưu thế sinh thái với lớp cây đại bộ phận có đường kính 20 – 30

cm Rừng có hai tầng trở lên, tầng trên tán không liên tục được hình thành chủ yếu từ những cây của tầng giữa trước đây, rải rác còn một số cây to khỏe vượt tán của tầng rừng cũ để lại Thường rừng có độ tàn che từ 0.4 – 0.6, với các chỉ số bình quân D = 24 – 26 cm; G = 15 – 20 m2/ha; N = 400 – 500 cây/ha và M = 100 – 200 m3/ha

• Rừng nghèo (NG): Rừng IIIA1: Rừng đã bị khai thác kiệt quệ, tán rừng bị phá vỡ từng mảng lớn Tầng trên có thể còn sót lại một số cây cao to nhưng phẩm chất xấu, nhiều dây leo bụi rậm, tre nứa xâm lấn Thường rừng có độ tàn che từ 0.3 – 0.4 với các chỉ số bình quân D = 20 – 24 cm; N = 200 – 300 cây/ha; G < 10

m2/ha và M < 100 m3/ha Tùy theo khả năng cung cấp lâm sản (trữ lượng) của rừng mà có thể chia ra:

+ Rừng nghèo kiệt (IIIA1a): Là rừng đã bị khai thác kiệt quệ, tán rừng về cơ bản bị phá vỡ hoàn toàn Độ tàn che 0.3 thậm chí < 0.3; D = 20 – 22 cm; N = 200 – 250 cây/ha; G < 8 m2/ha và M < 50 m3/ha

+ Rừng nghèo (IIIA1b): Trữ lượng của rừng từ 50 – 100 m3/ha

• Rừng phục hồi (PH): Rừng phục hồi cây tiên phong có đường kính nhỏ Tùy theo nguồn gốc hình thành mà chia ra:

- Rừng phục hồi sau nương rẫy (IIA): Đặc trưng bởi lớp cây tiên phong ưa sáng mọc nhanh, đều tuổi, một tầng

+ Rừng phục hồi chưa có trữ lượng (M < 10 m3/ha): Thường thời gian phục hồi < 7 năm; D1.3 < 8 cm; H < 10 m; chưa có trữ lượng hoặc trữ lượng không đáng kể

+ Rừng phục hồi có trữ lượng: Nếu thời gian phục hồi từ 10 đến 15 năm, thường có D = 8 – 14 cm; H = 10 – 12 m; N = 700 – 800 cây/ha; G < 10 m2/ha; M

= 10 – 50 m3/ha Nếu thời gian phục hồi > 15 năm thường có D = 14 – 18 cm; H =

12 – 14 m; N = 700 – 800 cây/ha; G = 12 – 14 m2/ha; M = 50 – 100m3/ha ( Nếu rừng đã có thời gian phục hồi trên 20 năm với các nhân tố bình quân D > 20 cm;

H > 15 m; N > 700 cây/ha; G > 20 m2/ha và M >150 m3/ha thì gọi là rừng giàu)

- Rừng phục hồi sau khai thác kiệt (IIB): Đặc trưng kiểu này bao gồm những quần thụ non với những loài cây tương đối ưa sáng, thành phần loài phức tạp đều tuổi, độ ưu thế không rõ ràng Vượt lên khỏi tán kiểu này có thể còn sót lại một số cây của quần thụ cũ Thường độ tàn che của rừng từ 0.5 – 0.6 với các nhân tố bình

quân D = 16 – 18 cm; H = 13 – 15 m; N = 600 – 700 cây/ha; G = 8 – 15 m2/ha và

M = 75 – 120 m3/ha ( Nếu rừng đã có thời gian phục hồi trên 15 năm với các nhân tố bình quân D > 20 cm; H > 15 m; N > 600 cây/ha; G > 15m2/ha và M > 100m3/ha thì có thể gọi là rừng trung bình

(II) Đối với rừng tre nứa: Rừng được phân theo loài cây, cấp đường kính

- Tre nứa khác: Các loài tre nứa khác như Bương, Hóp, Giang, Trúc…tùy từng loài mà được phân theo cấp đường kính và mật độ cho phù hợp

(III) Rừng cau dừa (Cọ): được phân theo loài cây và cấp tuổi (5 năm/cấp

để nguyên Ký hiệu trạng thái: Trạng thái gỗ + nứa ( ví dụ: IIIA2 + N )

- Rừng hỗn giao giữa tre nứa và gỗ: Rừng tre nứa là chủ yếu, có gỗ mọc xen Tầng tre nứa được chia theo tiêu chuẩn phân chia của rừng tre nứa, tầng cây gỗ để nguyên Ký hiệu trạng thái: Trạng thái nứa + gỗ ( ví dụ: NIII +G )

(V) Rừng trồng: Bao gồm rừng trồng núi đất và rừng trồng núi đá

- Rừng trồng núi đất: được chia ra các loại:

+ Rừng gỗ trồng: được phân theo loài cây và năm trồng Đối với trồng thuần loài thì tên loài cây viết tắt trước, cấp tuổi ghi sau Ví dụ: Keo trồng được 5 năm (Ký hiệu: K5) Đối với trồng hỗn loài được lấy theo loài cây trồng chính và loài cây phù trợ chủ yếu về tên cây cũng như năm trồng Ví dụ Thông trồng hỗn giao với Keo năm thứ 3 ( Ký hiệu: Th3 + K3)

+ Rừng tre nứa trồng: được phân theo loài cây và cấp đường kính

+ Rừng cau dừa (Cọ): được phân theo loài cây và cấp tuổi (5 năm/cấp tuổi)

+ Đối với vườn rừng, vườn quả, vườn tạp…Vườn rừng (Ký hiệu: VR): được trồng xen lẫn giữa các cây lâm nghiệp, cây ăn quả, cây công nghiệp, cây nông nghiệp ngắn ngày như cây lương thực, rau màu, thực phẩm…; Vườn quả (Ký hiệu: VQ): cây ăn quả được trồng trên đất lâm nghiệp; Vườn tạp (Ký hiệu: VT): Các loài cây khác nhau được trồng trên đất lâm nghiệp, trong đó

chủ yếu là cây nông nghiệp

+ Rừng đặc sản: được phân theo loài cây năm trồng như: Quế, Hồi…

- Rừng trồng núi đá: Là rừng được trồng trong những thung lũng đất hẹp xen trong núi đá, vùng đá lộ nổi chiếm trên 70% diện tích Đối với rừng gỗ trồng: được phân theo loài cây và cấp tuổi trên cơ sở đã xác định được năm trồng Đối với rừng tre nứa trồng: được phân theo loài cây cấp kính Ở đây chủ yếu có thể là rừng tre gai, Bương và Luồng

(VI) Đất chưa có rừng:

- Đất có rừng trồng chưa thành rừng: là đất đã trồng rừng nhưng cây trồng có chiều cao trung bình chưa đạt 1.5 m đối với các loài cây sinh trưởng chậm hay 3.0 m đối với các loài cây sinh trưởng nhanh và mật độ < 1.000 cây/ha

- Đất trống có cây gỗ tái sinh: là đất chưa có rừng quy hoạch cho mục đích lâm nghiệp, thực vật che phủ gồm cây bụi, trảng cỏ, lau lách và cây gỗ tái sinh có chiều cao 0.5 m trở lên đạt tối thiểu 500 cây/ha

- Đất trống không có cây gỗ tái sinh: là đất chưa có rừng quy hoạch cho mục đích lâm nghiệp gồm đất trống trọc, đất có cây bụi, trảng cỏ, lau lách, chuối rừng, chít, chè vè…

- Núi đá không cây: là núi đá trọc hoặc núi đá có cây nhưng chưa đạt tiêu chuẩn thành rừng

( Trích theo thông tư số 34/2009/TT – BNNPTNT ngày 10/06/2009 của Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn quy định tiêu chí xác định và phân loại rừng )

Chương 3 MỤC TIÊU, NỘI DUNG, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Mục tiêu nghiên cứu

3.2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Ảnh vệ tinh spot5 năm 2010 tại xã Dương Sơn, huyện Na Rì, tỉnh Bắc Kạn

- Các trạng thái rừng tại xã Dương Sơn, huyện Na Rì, tỉnh Bắc Kạn

3.3 Nội dung nghiên cứu

Để thực hiện được mục tiêu đặt ra, đề tài tiến hành nghiên cứu 4 nội dung chính:

1 Nghiên cứu đặc điểm cấu trúc và phân bố rừng của khu vực

- Cấu trúc tổ thành và mật độ tầng cây cao

- Phân bố các trạng thái rừng

2 Nghiên cứu đặc điểm tư liệu ảnh và phản xạ phổ của một số đối tượng

sử dụng đất trên ảnh vệ tinh SPOT-5

3.Nghiên cứu phương pháp phân loại rừng bằng ảnh vệ tinh SPOT-5 và thành lập bản đồ, đánh giá biến động rừng

- Phương pháp phân loại tự động (sử dụng phần mềm Envi)

- Phương pháp phân loại giải đoán ảnh tự động định hướng đối tượng (sử dụng phần mềm Ecognition)

- Thành lập bản đồ rừng

- Đánh giá biến động rừng

4 Nghiên cứu, đề xuất quy trình thành lập bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng và bản đồ biến động tài nguyên rừng từ ảnh vệ tinh SPOT-5

3.4 Phương pháp nghiên cứu

Để thực hiện mục tiêu và nội dung trên đề tài tiến hành một số phương pháp nghiên cứu sau:

3.4.1 Phương pháp kế thừa số liệu

Đề tài đã kế thừa một số tài liệu:

+ Điều kiện tự nhiên của khu vực nghiên cứu

+ Thông số kỹ thuật của ảnh vệ tinh SPOT-5

+ Các loại bản đồ nền, bản đồ hiện trạng rừng, bản đồ quy hoạch 3 loại rừng, bản đồ hiện trạng sử dụng đất và các tài liệu khác có liên quan Các tài liệu được kế thừa một cách có chọn lọc và đảm bảo yêu cầu chính thống, cập nhật, đáp ứng được độ chính xác

3.4.2 Phương pháp điều tra ngoại nghiệp

Đầu tiên, tiến hành điều tra sơ bộ khu vực nghiên cứu từ đó xác định, lập danh sách các đối tượng nghiên cứu, sau đó kết hợp với ảnh vệ tinh, bản đồ khu vực nghiên cứu tiến hành điều tra những khu vực, đối tượng dễ gây nhầm lẫn trên ảnh, lập bộ khóa giải đoán ảnh vệ tinh khu vực nghiên cứu Sau cùng, tiến hành điều tra ngoại nghiệp kiểm tra sự chính xác của ảnh phân loại

Số liệu sử dụng trong đề tài là 25 OTC điều tra về trữ lượng tại xã Dương Sơn, huyện Na Rì, tỉnh Bắc Kạn Phương pháp lập OTC để điều tra trữ lượng được tiến hành như sau:

 Phương pháp lập OTC

Căn cứ vào diện tích của từng đối tượng nghiên cứu xác định diện tích cần điều tra (thông thường diện tích điều tra bằng 1 - 5 % tổng diện tích của từng đối tượng) từ đó tính được số OTC cần lập cho mỗi đối tượng

Xác định dạng OTC được lập, ở đây là OTC điển hình với diện tích 1000m2, kích thước là 40m x 25m

Trước tiên, phải đi sơ thám toàn bộ khu vực thuộc đối tượng nghiên cứu

để chọn được vị trí mang tính chất điển hình về tổ thành, tuổi, địa hình, đất, tầng thứ, cây bụi, thảm tươi cho mỗi đối tượng

Tiến hành lập các OTC cho các đối tượng nghiên cứu Mục đích của OTC lập ra là điều tra trữ lượng nên trên mỗi OTC cần lập 5 ô thứ cấp (4 ô 4 góc và 1 ô ở giữa OTC) diện tích 25 m2 (5 x 5 m) để điều tra cây bụi, thảm tươi

 Phương pháp thu thập số liệu

Trong mỗi OTC tiến hành thu thập các số liệu sau:

- Thu thập số liệu nhằm xác định trữ lượng rừng

+ Đo đường kính 1.3m (D1.3) bằng thước dây Tiến hành đo đếm toàn

bộ các cây có trong OTC có đường kính ≥ 6cm và cần xác định tên cây

+ Đo chiều cao vút ngọn (Hvn) bằng thước Blume-leiss

4m44

5m

25m

40m 5m

+ Đo đường kính tán theo hai chiều vuông góc bằng thước dây

Các chỉ tiêu sinh trưởng được ghi vào biểu điều tra tầng cây cao

+ Điều tra cây tái sinh: đo đếm tất cả các cây trong 5 ODB, tiến hành thống kê, ghi phân biệt theo loài cây, chiều cao

3.4.3 Phương pháp xử lý số liệu nội nghiệp

3.4.3.1 Phương pháp nghiên cứu cấu trúc rừng và phân bố rừng

a Tổ thành tầng cây gỗ:

Để xác định tổ thành tầng cây cao, đề tài sử dụng phương pháp tính tỷ lệ

tổ thành theo phương pháp của Daniel Marmillod (Đào Công Khanh, 1996):

2

% G

% N

Trong đó: IVi% là tỷ lệ tổ thành (chỉ số quan trọng: Important Value) của loài i

Ni% là % theo số cây của loài i trong QXTV rừng

Gi% là % theo tổng tiết diện ngang của loài i trong QXTV rừng

Theo Daniel M., những loài cây có IV%  5% mới thực sự có ý nghĩa

về mặt sinh thái trong lâm phần Theo Thái Văn Trừng (1978), trong một lâm phần nhóm loài cây nào đó > 50% tổng số cá thể của tầng cây cao thì nhóm loài đó được coi là nhóm loài ưu thế Cần tính tổng IV% của những loài có trị

số này lớn hơn 5%, xếp từ cao xuống thấp và dừng lại khi tổng IV% đạt 50%

b Mật độ:

Công thức xác định mật độ như sau:

10.000S

f h d f

h g V

Trong đó: Vi là thể tích của cây thứ i

gi là tiết diện ngang thân cây thứ i

hi là chiều cao thân cây thứ i

d1.3i là đường kính ở vị trí 1.3m của cây thứ i

f là hình số của thân cây thông thường hình số được lấy f = 0.45 với rừng tự nhiên và f = 0.5 với rừng trồng

3.4.3.2 Phương pháp nghiên cứu đặc điểm phản xạ phổ của một số đối tượng

sử dụng đất trên ảnh SPOT-5

Phổ phản xạ của các đối tượng có trong khu vực nghiên cứu sẽ được nghiên cứu thông qua giá trị chỉ số thực vật NDVI Đề tài tiến hành tính toán chỉ số NDVI rồi từ đó thống kê giá trị NDVI cho các đối tượng Giá trị NDVI

sẽ được thống kê, tính toán lấy giá trị trung bình cho đối tượng, từ các giá trị trung bình này tiến hành vẽ đồ thị biểu diễn sự biến đổi của giá trị NDVI trung bình qua các đối tượng và nghiên cứu quy luật biến đổi giá trị NDVI đó

Từ đồ thị và bảng giá trị trung bình NDVI qua các đối tượng tiến hành xem xét, phân tích, đánh giá để gộp những đối tượng có giá trị phổ gần nhau để tiện cho việc phân loại thành lập bản đồ tài nguyên rừng

Thành lập bộ khóa giải đoán ảnh khu vực nghiên cứu ta cần dựa vào danh sách các đối tượng chính có trong khu vực nghiên cứu kết hợp với phổ phản xạ của các đối tượng đó trên ảnh vệ tinh, điều tra, khảo sát thực địa và bản đồ hiện trạng rừng, bản đồ hiện trạng sử dụng đất của khu vực để đưa ra

bộ khóa giải đoán các đối tượng trên ảnh vệ tinh spot5 của khu vực nghiên cứu

3.4.3.3 Phương pháp nghiên cứu phân loại rừng bằng ảnh vệ tinh SPOT-5

* Phân loại ảnh vệ tinh bằng giải đoán ảnh tự động định hướng đối

tượng (phần mềm Ecognition), bao gồm:

- Bước 1: Ảnh vệ tinh sẽ được tiến hành phân vùng ( Multiresoulution segmentation ) kết quả sẽ tạo ra file gồm nhiều lô hay vùng ( polygon ) Thuật toán phân vùng không chỉ phụ thuộc vào giá trị của từng pixel đơn lẻ mà còn dựa vào tính chất không gian liên tục của các pixel như về cấu trúc, mối quan

hệ không gian, thông thường các lô tạo ra này chưa có giá trị thuộc tính tức là chưa xác định được tên trạng thái cần theo hệ thống phân loại

Phân vùng ảnh đa phân giải (multi-resolution sementation) trong ecognition là kỹ thuật gộp vùng (region merging) đi từ dưới lên và bắt đầu từ mức pixel Từng bước các đối tượng ảnh nhỏ sẽ được gộp thành các đối tượng lớn hơn Đây là một quá trình tối ưu hóa nhằm giảm thiểu sự bất đồng nhất có trọng số n và h (Weighted heterogeneity) của đối tượng tạo ra, trong đó n là kích thước của đoạn ảnh (segment), h là thông số của độ bất đồng nhất Tại mỗi bước của quá trình phân mảnh ảnh thì các cặp đối tượng liền kề sẽ được gộp lại làm cho độ bất đồng nhất tăng lên ở mức nhỏ nhất trong giới hạn định trước Nếu giới hạn này vượt qua ngưỡng định sẵn thì quá trình gộp sẽ dừng lại Với cách làm như vậy phân vùng đa phân giải là một thủ tục tối ưu hóa mang tính cục bộ

- Bước 2: Khi quá trình phân vùng ảnh đạt yêu cầu, sử dụng thuật toán phân loại người láng giềng gần nhất (Standard nearest neighbours) để tạo ra mẫu phân loại Các mẫu phân loại này sẽ được chọn ngẫu nhiên một số lô từ kết quả chạy phân vùng ở trên Tiếp theo, sử dụng phương pháp phân loại có kiểm định trên cơ sở các mẫu phân loại đã chọn ở trên để phân ra một số nhóm lớn

Các mức phân vùng ảnh đã được đề cập ở trên theo cách tiệm cận đa độ phân giải Trong phần mềm ecognition mọi thao tác phân vùng ảnh đều được thực hiện một cách ngẫu nhiên nhưng mỗi đối tượng được phân vùng đều có thể có quan hệ với các đối tượng ở mức cao hơn hoặc với các đối tượng ở mức thấp hơn tùy thuộc vào ứng dụng

Mạng phân cấp đối tượng và các mức liên kết (Denfinies) Để đảm bảo

có được mạng phân cấp sử dụng cho phân loại thì thủ tục phân vùng ảnh phải tuân thủ các quy tắc sau:

+ Ranh giới của đối tượng phải đi theo ranh giới của đối tượng nằm ở mức thấp hơn tiếp đó

+ Phân vùng ảnh phải được giới hạn bởi ranh giới của đối tượng ở mức cao hơn

+ Cấu trúc của các tỷ lệ khác nhau phải được thể hiện đồng thời và được phân loại trong mối quan hệ với nhau

+ Các mức phân cấp khác nhau sẽ được phân vùng trên cơ sở các dữ liệu không phải là ảnh như bản đồ chuyên đề

- Bước 3: Tiến hành chạy phân loại để tạo ra các trạng thái chi tiết (classification )

* Phân loại ảnh vệ tinh bằng phương pháp phân loại có kiểm định (phần mềm Envi)

- Bước 1: Tiến hành chọn vùng mẫu căn cứ vào khóa giải đoán ảnh, bản

đồ hiện trạng rừng, kết quả điều tra thực địa tiến hành chọn mẫu trên ảnh Yêu cầu khi lấy vùng mẫu là vùng mẫu phải đặc trưng cho đối tượng, vùng mẫu nên lấy ở trung tâm của đối tượng để có sự đồng nhất về đặc trưng phổ và các giá trị của pixel phân bố đều ở các kênh khác nhau để thể hiện chính xác đặc trưng phổ của từng loại đối tượng, để đảm bảo độ chính xác của kết quả phân

loại thì số pixel của mỗi vùng mẫu phải đủ lớn thông thường mỗi vùng mẫu ít nhất là 100 pixels

- Bước 2: Từ vùng mẫu được chọn ở bước 1 tiến hành phân loại ảnh theo

phương pháp phân loại có kiểm định (Supervised classification)

Để đánh giá độ chính xác của quá trình phân loại đề tài tiến hành lập ma trận sai số phân loại từ đó tính chỉ số Kappa (K)

 

 E

E T K







1 (3.5)

Trong đó: T - Độ chính xác toàn cục cho bởi ma trận sai số

E - Đại lượng thể hiện sự mong muốn (kỳ vọng) phân loại chính xác có thể dự đoán trước, nghĩa là E góp phần ước tính khả năng phân loại chính xác trong quá trình phân loại thực sự

Từ kết quả của phương pháp nghiên cứu phân loại rừng tiến hành phân loại rừng khu vực nghiên cứu theo phương pháp tốt nhất để thành lập bản đồ hiện trạng rừng Như vậy, bản đồ hiện trạng rừng là quá trình tích hợp của 3 quá trình: Phân loại tự động, giải đoán ảnh bằng mắt và điều tra ngoại nghiệp

- Giải đoán ảnh bằng mắt: Quá trình phân loại tự động chỉ cho kết quả chính xác với một số đối tượng dễ nhận biết hoặc có đặc trưng phổ khác biệt

rõ ràng, còn một số đối tượng có đặc trưng phổ gần tương tự nhau thì quá trình phân loại tự động thường cho kết quả không chính xác Để đáp ứng nội dung thành lập bản đồ tài nguyên rừng thì một số đối tượng mà phân loại tự động cho kết quả không chính xác phải suy giải bằng mắt, đồng thời kết hợp với các tài liệu hỗ trợ, các biện pháp tăng cường chất lượng ảnh để xác định các đối tượng

- Điều tra khảo sát ngoài thực địa: Công tác kiểm tra và điều vẽ bổ sung ở ngoài thực địa được thực hiện sau khi đã hoàn thiện công tác điều vẽ, phân loại

ở nội nghiệp, những vùng mà giải đoán ảnh bằng mắt cũng không xác định rõ

sẽ được khoanh vùng để điều tra ngoại nghiệp Các yếu tố nội dung nếu có sự thay đổi giữa ảnh và thực địa thì được chỉnh sửa, bổ sung trực tiếp lên bản đồ

- Biên tập bản đồ

Tích hợp các kết quả: Như vậy bản đồ tài nguyên rừng là sự tích hợp của quá trình phân loại tự động, suy giải bằng mắt, điều tra thực địa chuyển lên bản đồ nền để tiến hành biên tập thành lập bản đồ hiện trạng rừng, bản đồ hiện trạng rừng sẽ kết hợp được ưu điểm của ba phương pháp này vì vậy cho kết quả có độ chính xác cao

Qua quá trình nghiên cứu và tiến hành thực nghiệm, tổng hợp thành lập bản đồ tài nguyên rừng và đánh giá biến động rừng

3.4.3.4 Nghiên cứu, đề xuất quy trình thành lập bản đồ hiện trạng rừng và bản đồ biến động rừng từ ảnh vệ tinh SPOT-5

Thông qua quá trình nghiên cứu, các bước tiến hành thực nghiệm, tổng hợp để đưa ra sơ đồ quy trình công nghệ thành lập bản đồ hiện trạng rừng và bản đồ biến động rừng

Chương 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Đặc điểm cấu trúc và phân bố rừng của khu vực

4.1.1 Phân loại trạng thái rừng

Phân loại trạng thái rừng nhằm mục đích tạo cơ sở nghiên cứu các đặc điểm cấu trúc và tạo điều kiện cho quản lý rừng một cách hợp lý hơn Dựa theo số liệu thu thập được ở các OTC: sử dụng các chỉ tiêu Dtb (cm), ΣG (m2/ha) để đánh giá, từ đó xác định trạng thái rừng tại các địa điểm nghiên cứu Khu vực nghiên cứu có yếu tố địa lý, cấu tạo địa chất và cấu trúc địa hình mang nhiều đặc trưng của ưu hợp thực vật trong kiểu phụ miền bắc Việt Nam Cho nên rừng tự nhiên trong khu vực mang nhiều điểm đặc sắc riêng, bao gồm cả các trạng thái rừng núi đất và trạng thái rừng núi đá

Kết quả phân loại cụ thể được thể hiện qua bảng 4.1

Bảng 4.1: Phân loại trạng thái rừng tại khu vực nghiên cứu