Nghiên cứu kết hợp ảnh quang học và ảnh radar trong việc xác định trữ lượng rừng tại xã đắk wil, huyện cư jút, tỉnh đắk nông

- Thành lập bản đồ và theo dõi biến động các vùng đất ngập nước - Thành lập bản đồ và theo dõi biến động rừng ngập mặn - Kiểm kê tài nguyên nước mặt - Qui hoạch đô thị và theo dõi quá tr

NGUYỄN SƠN HÀ

NGHIÊN CỨU KẾT HỢP ẢNH QUANG HỌC VÀ ẢNH RADAR TRONG VIỆC XÁC ĐỊNH TRỮ LƯỢNG RỪNG TẠI XÃ ĐẮK WIL,

HUYỆN CƯ JÚT, TỈNH ĐẮK NÔNG

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS LÊ SỸ DOANH

Hà Nội, 2016

LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình do tôi thực hiện, những số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa có ai công bố trong bất cứ công trình nào khác

Tác giả

Nguyễn Sơn Hà

LỜI CẢM ƠN

Luận văn “Nghiên cứu kết hợp ảnh quang học và ảnh radar trong việc xác định trữ lượng rừng tại xã Đắk Wil, huyện Cư Jút, tỉnh Đắk Nông” được hoàn thành theo chương trình đào tạo Thạc sỹ, khóa 2014 - 2016

của trường Đại học Lâm nghiệp Việt Nam

Trong quá trình học tập và thực hiện luận văn, tác giả đã nhận được sự quan tâm, giúp đỡ và tạo mọi điều kiện thuận lợi của Ban giám hiệu Trường Đại học Lâm nghiệp; Khoa đào tạo sau đại học; Các thầy giáo, cô giáo Trường Đại học Lâm nghiệp; Các anh, chị, em, bạn bè đồng nghiệp ở Viện Sinh thái rừng và Môi trường Nhân dịp này, tác giả xin được bày tỏ lòng biết

ơn sâu sắc trước sự quan tâm và giúp đỡ quý báu đó

Xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc đến TS Lê Sỹ Doanh đã tận tình hướng dẫn và chỉ bảo trong suốt quá trình thực hiện luận văn

Mặc dù đã hết sức cố gắng và nỗ lực, nhưng kinh nghiệm nghiên cứu chưa nhiều, đặc biệt là hạn chế về mặt thời gian trong quá trình nghiên cứu nên luận văn chắc chắn không tránh khỏi những thiếu sót nhất định Tác giả rất mong nhận được sự góp ý của các thầy cô giáo và bạn bè đồng nghiệp để cho luận văn được hoàn chỉnh hơn

Xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, tháng 4 năm 2016

Học viên

Nguyễn Sơn Hà

MỤC LỤC

Trang TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

MỤC LỤC iii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vi

DANH MỤC BẢNG vii

DANH MỤC HÌNH viii

ĐẶT VẤN ĐỀ 1

Chương 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 3

1.1 Nghiên cứu về ảnh vệ tinh trong theo dõi diễn biến tài nguyên rừng 3

1.2 Tình hình nghiên cứu về khả năng kết hợp ảnh Quang học và ảnh Radar trong việc xác định trữ lượng rừng 9

1.2.1 Trên thế giới 9

1.2.2 Ở Việt Nam 12

Chương 2: MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 19

2.1 Mục tiêu nghiên cứu 19

2.1.1 Mục tiêu chung 19

2.1.2 Mục tiêu cụ thể 19

2.2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 19

2.2.1 Đối tượng nghiên cứu 19

2.2.2 Phạm vi nghiên cứu 19

2.3 Nội dung nghiên cứu 20

2.4 Phương pháp nghiên cứu 20

2.4.1 Phương pháp kế thừa tư liệu 20

2.4.2 Phương pháp nghiên cứu cụ thể 20

Chương 3: ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ - XÃ HỘI VÀ TÌNH HÌNH SỬ DỤNG ĐẤT LÂM NGHIỆP CỦA KHU VỰC NGHIÊN CỨU 28

3.1 Điều kiện tự nhiên 28

3.1.1 Vị trí địa lý huyện Cư Jút 28

3.1.2 Phạm vi ranh giới huyện Cư Jút và khu vực nghiên cứu 28

3.1.3 Khí hậu, thủy văn huyện Cư Jút 28

3.1.4 Địa hình, thổ nhưỡng huyện Cư Jút 29

3.1.5 Tài nguyên thiên nhiên huyện Cư Jút 31

3.2 Điều kiện kinh tế - xã hội 32

3.2.1 Kinh tế 32

3.2.2 Lĩnh vực văn hoá - xã hội 33

3.3 Đánh giá khái quát chung 35

3.3.1 Lợi thế và cơ hội phát triển 35

3.3.2 Những hạn chế và thách thức trong quá trình phát triển 36

Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 37

4.1 Đặc điểm hiện trạng rừng tại xã Đắk Wil, huyện Cư Jút, tỉnh Đắk Nông 37

4.2 Kết quả nghiên cứu phương pháp kết hợp ảnh Quang học và tư liệu Radar 41

4.2.1 Kết quả phân đoạn ảnh SPOT-6 41

4.2.2 Kết quả kết hợp dữ liệu radar 43

4.3 Thử nghiệm xác định trữ lượng rừng từ ảnh quang học và tư liệu radar cho xã Đắk Wil, huyện Cư Jút, tỉnh Đắk Nông 46

4.3.1 Xây dựng các mô hình xác định trữ lượng 46

4.3.2 Đánh giá độ chính xác của các mô hình trữ lượng 52

4.3.3 Xây dựng bản đồ trữ lượng 54

4.4 Đề xuất quy trình xác định trữ lượng rừng từ phương pháp kết hợp ảnh quang học và tư liệu radar 57

KẾT LUẬN, TỒN TẠI, KHUYẾN NGHỊ 60

1 Kết luận 60

2 Tồn tại 61

3 Khuyến nghị 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ BIỂU

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

1 mgodt Trữ lượng điều tra mặt đất

DANH MỤC BẢNG

1.1 Đặc điểm và khả năng ứng dụng của một sô loại ảnh vệ tinh 6

4.1 Diện tích các loại rừng và đất lâm nghiệp phân theo mục đích

sử dụng Xã Đắk Wil - Huyện Cư Jút - Tỉnh Đăk Nông 38 4.2 Giá trị các kênh phổ trong lớp khoanh vi 43 4.3 Sự kết hợp ảnh Quang học và tư liệu Radar 45 4.4 Mối tương quan giữa tán xạ ngược với mgodt 49 4.5 Mối tương quan giữa giá trị phổ với mgodt 51 4.6 Kết quả đánh giá độ chính xác của các mô hình 53

DANH MỤC HÌNH

4.2 Các tham số khoanh vi ảnh SPOT-6 trong eCognition 42

4.3 Ranh giới lô khoanh vi bám sát ranh giới trạng thái trên

4.4 Điểm điều tra tại xã Đắk Wil, huyện Cư Jút 44

4.6 Kết quả kết hợp tư liệu ảnh SPOT-6 và tư liệu ALOS

4.9 Mối quan hệ giữa mgodt với (SigHH+SigHV)/2 48 4.10 Mối quan hệ giữa mgodt với SigHH/SigHV 48

4.14 Mối quan hệ giữa mgodt với kênh Red, Green, Blue 51 4.15 Bản đồ phân bố trữ lượng rừng xã Đắk Wil 55

4.16 Bản đồ hiện trạng rừng năm 2014 xã Đắk Wil - huyện Cư Jút

4.17 Phương pháp kết hợp ảnh quang học và tư liệu Radar trong

ĐẶT VẤN ĐỀ Trước đây phần lớn đất nước ViệtNam có rừng che phủ, nhưng chỉ khoảng một thế kỷ qua, rừng bị suy thoái nặng nề Tỷ lệ che phủ của rừng giảm từ 43% vào năm 1943 xuống còn 27,1% vào năm 1980 và 26,2% vào năm 1985 (Bộ Lâm nghiệp, 1991) Nhờ các chương trình trồng rừng (chương trình 327 giai đoạn 1992-1998 và dự án trồng mới 5 triệu ha rừng giai đoạn 1998-2010), tính đến năm 2005, cả nước có trên 12,6 triệu ha rừng (trong đó: rừng tự nhiên có gần 10,3 triệu ha, rừng trồng hơn 2,3 triệu ha), nâng độ che phủ rừng đạt 37% (nguồn - Cục Kiểm lâm) ; năm 2009 độ che phủ của rừng của nước ta là 39,1% [1] Nguyên nhân mất rừng là do công tác quản lý rừng nước ta chưa bền vững vẫn còn bộc lộ nhiều yếu kém, cụ thể: công tác kiểm

kê rừng hàng năm chưa cập nhật kịp thời về diện tích, trữ lượng của các trạng thái rừng Nhiều diện tích rừng bị mất do đốt nương làm rẫy, chuyển đất có

rừng sang đất sản xuất, khai thác quá mức vượt khả năng phục hồi tự nhiên

của rừng… cũng như những diện tích rừng được tăng lên nhờ công tác trồng mới hoặc khoanh nuôi bảo vệ đã không được thống kê, cập nhật kịp thời vào bản đồ hiện trạng

Việc điều tra, đánh giá tài nguyên rừng là một công việc tốn rất nhiều nhân lực, vật lực Thời gian một chu kỳ điều tra kéo dài trong 5 năm, trong khi đó tài nguyên rừng biến động nhanh hơn dẫn tới kết quả điều tra thiếu chính xác Mặt khác, hiện trạng và biến động thảm thực vật rừng là căn cứ hết sức quan trọng phục vụ công tác quy hoạch bảo vệ, phát triển và khai thác sử dụng tài nguyên rừng một cách bền vững Chính vì vậy, nhiệm vụ đặt ra đối với các cơ quan chức năng và các nhà quản lý lâm nghiệp là cần phải áp dụng các phương pháp cập nhật nhanh, kịp thời, chính xác trong xây dựng bản đồ hiện trạng rừng

Ngày nay, với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học vũ trụ, công nghệ

xử lý ảnh viễn thám cũng đã xuất hiện và ngày càng tỏ rõ tính ưu việt trong công tác điều tra, quản lý tài nguyên Dữ liệu viễn thám với tính chất đa thời

gian, đa phổ, phủ trùm diện tích rộng cho phép chúng ta cập nhật thông tin, tiến hành nghiên cứu một cách nhanh chóng, hiệu quả, tiết kiệm được thời gian và công sức Trong nghiên cứu hiện trạng tài nguyên rừng, nghiên cứu ảnh viễn thám ngày càng tỏ ra ưu thế bởi khả năng cập nhật thông tin và phân tích biến động một cách nhanh chóng Nghiên cứu ảnh viễn thám đã ứng dụng vào thực tiễn từ rất lâu trên thế giới; những năm 1960 đã thành lập các bản đồ rừng và bản đồ lớp phủ bề mặt Tuy nhiên, đến nay tại Việt Nam vẫn chưa được áp dụng rộng rãi, và việc tiến hành quy hoạch, lập bản đồ hiện trạng rừng ở các cấp chủ yếu vẫn theo phương pháp thủ công, tức thống kê là dựa vào các số liệu kiểm kê ở từng địa phương

Ảnh vệ tinh radar với những ưu thế cơ bản như khả năng chụp ảnh không phụ thuộc vào thời tiết, có thể chụp ảnh cả ban ngày lẫn ban đêm là một công cụ hết sức hữu hiệu để theo dõi, giám sát Tài nguyên và Môi trường, nhất là ở những nước thường xuyên bị ảnh hưởng của mây như Việt nam Không những thế do được thu nhận ở vùng sóng dài hơn rất nhiều so với các sóng nhìn thấy thông thường ảnh vệ tinh radar rất nhạy cảm với các đặc tính về cấu trúc, độ ghồ ghề, tính đồng nhất và độ ẩm của bề mặt đất, những thông tin này hầu như không có được trên ảnh quang học truyền thống Tuy nhiên, ảnh radar cũng có nhiều mặt hạn chế rất đáng kể như biến dạng lớn về hình học, nhiều nhiễu và hình ảnh các đối tượng có nhiều khác biệt so với cảm nhận của con người, do đó làm ảnh hưởng rất nhiều đến việc triển khai các ứng dụng của ảnh radar Như vậy có thể thấy rằng cả hai loại ảnh radar và ảnh quang học truyền thống đều có những thế mạnh và điểm yếu riêng [2]

Xuất phát từ ý nghĩa thực tiễn trên tôi tiến hành thực hiện luận văn “Nghiên cứu kết hợp ảnh quang học và ảnh radar trong việc xác định trữ lượng rừng tại xã Đắk Wil, huyện Cư Jút, tỉnh Đắk Nông”

Chương 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Nghiên cứu về ảnh vệ tinh trong theo dõi diễn biến tài nguyên rừng

Phương pháp Viễn thám cho phép thu thập thông tin về đối tượng trên mặt đất thông qua hình ảnh của đối tượng mà không cần phải tiếp xúc trực tiếp ngoài thực địa Các loại tư liệu ảnh viễn thám có thể được chụp từ máy bay (ảnh hàng không) nhưng thông dụng nhất là được chụp từ ảnh vệ tinh

Tư liệu viễn thám có hai loại chính là ảnh quang học và ảnh radar Ảnh quang học chụp bề mặt trái đất nhờ năng lượng mặt trời và các thiết bị chụp ảnh sử dụng thấu kính quang học, hệ thống chụp ảnh này được gọi là hệ thống thụ động Loại thứ hai là ảnh radar được chụp nhờ các thiết bị thu, phát sóng radar đặt trên vệ tinh Hệ thống này được gọi là hệ thống chụp ảnh chủ động hay tích cực

Ngày nay với sự tiến bộ nhanh chóng của khoa học công nghệ, tư liệu

vệ tinh đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong công tác theo dõi, giám sát tài nguyên thiên nhiên và bảo vệ môi trường đặc biệt là trong việc theo dõi diễn biến tài nguyên rừng Nguyên tắc cơ bản để phân biệt các đối tượng trên ảnh vệ tinh là dựa vào sự khác biệt về đặc tính phản xạ của chúng trên các kênh phổ vật trên ảnh vệ tinh

Những ưu thế cơ bản của ảnh vệ tinh có thể kể ra là:

- Cung cấp thông tin khách quan, đồng nhất trên khu vực trùm phủ lớn (Landsat 180km x180km, SPOT, ASTER 60km x 60 km) cho phép tiến hành theo dõi giám sát trên những khu vực rộng lớn cùng một lúc

- Cung cấp thông tin đa dạng trên nhiều kênh phổ khác nhau cho phép nghiên cứu các đặc điểm của đối tượng từ nhiều góc độ phản xạ phổ khác nhau

- Cung cấp các loại ảnh có độ phân giải khác nhau đo đó cho phép nghiên cứu bề mặt ở những mức độ chi tiết hoặc khái quát khác nhau Ví dụ như các loại ảnh độ phân giải siêu cao như SPOT 5, IKONOS, QuickBird để nghiên cứu chi tiết, hoặc các loại ảnh có độ phân giải thấp nhưng tần suất chụp lặp cao, diện tích phủ trùm lớn như MODIS, MERIS cho phép cung cấp các thông tin khái quát ở mức vùng hay khu vực

- Khả năng chụp lặp lại hay còn gọi là độ phân giải thời gian Do đặc điểm quĩ đạo của vệ tinh nên cứ sau một khoảng thời gian nhất định lại có thể chụp lặp lại được vị trí trên mặt đất Sử dụng các ảnh vệ tinh chụp tại các thời điểm khác nhau sẽ cho phép theo dõi diễn biến của các sự vật hiện tượng diễn

ra trên mặt đất, ví dụ như quá trình sinh trưởng của cây trồng, lúa, màu

- Các dữ liệu được thu nhận ở dạng số nên tận dụng được sức mạnh xử

lý của máy tính và có thể dễ dàng tích hợp với các hệ thống thông tin như hệ thống thông tin địa lý (GIS)

Do những đặc tính hết sức ưu việt kể trên ảnh vệ tinh đã trở thành một công cụ không thể thiếu được trong công tác theo dõi giám sát tài nguyên thiên nhiên và môi trường, nhất là ở những vùng khó tiếp cận như các vùng núi cao, biên giới, hải đảo…

Phương pháp Viễn thám cho phép thu thập phần lớn các thông tin ở trong phòng nhưng kết quả giải đoán cần được kiểm chứng ở ngoài thực địa

do đó công tác thực địa là một phần không thể thiếu trong công nghệ Viễn thám

Trên thế giới việc ứng dụng công nghệ viễn thám, tại những nước phát triển đã được thực hiện ngay từ khi có những tấm ảnh đầu tiên của vệ tinh quan sát trái đất Cho đến nay ảnh vệ tinh đã được ứng dụng ở hầu khắp các nước, kể cả những nước đang phát triển Ở Việt nam, mặc dù việc ứng dụng công nghệ Viễn thám có chậm hơn những nước tiên tiến trong khu vực nhưng

ảnh vệ tinh cũng đã được sử dụng ở rất nhiều các cơ quan, ngành và địa phương khác nhau như nông nghiệp, lâm nghiệp, đo đạc và bản đồ, qui hoạch đất đai, địa chất – khoáng sản… Những ứng dụng tiêu biểu của ảnh vệ tinh liên quan đến việc chiết tách các lớp thông tin là:

- Điều tra thành lập bản đồ hiện trạng và theo dõi biến động rừng

- Thành lập bản đồ lớp phủ và hiện trạng sử dụng đất

- Theo dõi giám sát mùa màng

- Thành lập bản đồ và theo dõi biến động các vùng đất ngập nước

- Thành lập bản đồ và theo dõi biến động rừng ngập mặn

- Kiểm kê tài nguyên nước mặt

- Qui hoạch đô thị và theo dõi quá trình đô thị hóa

Ảnh vệ tinh quang học với nhiều ưu điểm như hình ảnh quen thuộc với con người, dễ giải đoán, kỹ thuật tương đối dễ phát triển trên nền các công nghệ chụp ảnh hiện hành nên đã nhanh chóng được chấp nhận và ứng dụng rộng rãi Các loại ảnh quang học như Landsat, SPOT, Aster, IKONOS, QuickBird đã trở nên quen thuộc và phổ biến trên toàn thế giới Trong xây dựng các bản đồ phân loại rừng bằng công nghệ Viễn thám sử dụng ảnh quang học đã được đưa vào các qui trình qui phạm tương đối hoàn chỉnh Thông số kỹ thuật của một số loại ảnh vệ tinh quang học chính được tổng hợp

ở bảng sau:

Bảng 1.1 Đặc điểm và khả năng ứng dụng của một sô loại ảnh vệ tinh Loại ảnh Thông số kỹ thuật Ứng dụng trong phân loại

- Quy mô bản đồ: khu vực

- Phân loại rừng ở cấp độ quần

- Quy mô bản đồ: khu vực

- Phân loại rừng ở cấp độ quần

xã hoặc một số loài ưu thế có nhận biệt rõ

ASTER

Độ phân giải trung bình (15-90m)

với 14 kênh phổ từ bước sóng nhìn

thấy tới hồng ngoại gần; Ảnh có từ

năm 2000 đến nay

3 Ảnh đa phổ có độ phân giải cao (Multispectral High-spatial Resolution Sensors

– Hyperspatial )

- Phân loại rừng ở cấp độ quần

- Phân loại rừng chi tiết ở cấp

độ quần xã hoặc các loài cụ thể;

- Thường được sử dụng để kiểm tra kết quả phân loại từ các nguồn khác

ngoại; Tuỳ thuộc vào vĩ độ của vệ

tinh mà ảnh có độ phân giải > 1m,

trường phủ > 1km

- Quy mô bản đồ: khu vực, địa phương hoặc nhỏ hơn;

- Phân loại rừng chi tiết ở cấp

độ quần xã hoặc các loài cụ thể; ảnh chỉ chụp theo yêu cầu

1 lần, vì vậy không thích hợp với theo dõi diễn biến rừng

- Quy mô bản đồ: khu vực

- Phân loại rừng chi tiết ở cấp

độ quần xã hoặc các loài có nhận biệt rõ

Nhược điểm chính của ảnh quang học là chỉ có thể chụp vào ban ngày khi được mặt trời chiếu sáng và phụ thuộc rất nhiều vào điều kiện thời tiết Trong trường hợp thời tiết xấu như mưa bão, mây, mù, sẽ rất khó chụp được ảnh Trên ảnh quang học cũng thường có nhiều mây, nhất là ở khu vực nhiệt đới trong đó có Việt nam Những nhược điểm này đã làm hạn chế rất nhiều khả năng ứng dụng của ảnh quang học Đặc biệt là đối với những ứng dụng cần sử dụng ảnh chụp ở nhiều thời điểm

Những nhược điểm của ảnh quang học cũng chính là ưu điểm của ảnh radar Do sử dụng nguồn năng lượng riêng của mình để chụp ảnh nên ảnh radar có thể được chụp vào cả ban ngày lẫn ban đêm Các bước sóng ở vùng sóng micro của hệ thống chụp ảnh radar có khả năng đâm xuyên qua mây nên không bị ảnh hưởng của thời tiết do đó rất phù hợp với những khu vực thường xuyên có nhiều mây phủ như Việt nam Một ưu điểm quan trọng khác của ảnh radar là cung cấp các thông tin mà ảnh quang học không thể có được như độ ghồ ghề, độ ẩm, cấu trúc của các đối tượng trên bề mặt Chính vì những ưu thế trên ảnh radar là loại tư liệu rất có tiềm năng ứng dụng ở nước ta

Tuy nhiên ảnh radar cũng có những nhược điểm rất cơ bản Do được chụp ở vùng sóng micro khác xa với vùng sóng nhìn thấy nên hình ảnh không giống với cảm nhận thông thường của mắt người Mặt khác, do bản chất chụp nghiêng nên hình ảnh bị biến dạng nhiều nên khó nhận dạng các đối tượng và khó xử lý Không những thế ảnh radar còn có nhiều nhiễu gây khó khăn cho người sử dụng Do những đặc điểm nói trên ảnh radar còn ít được sử dụng hơn so với ảnh quang học

Mặc dù vậy, trên thế giới công nghệ Viễn thám radar đã và đang phát triển rất mạnh mẽ, và được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực bao gồm theo dõi giám sát thiên tai như lũ lụt, trượt lở đất, cháy rừng, giám sát ô nhiễm (tràn dầu), nghiên cứu, thăm dò địa chất khoáng sản, đo đạc bản đồ, theo dõi

diễn biến lớp phủ và hiện trạng sử dụng đất, kiểm kê đất rừng, theo dõi mùa màng Ở Việt nam, ứng dụng của ảnh radar còn chưa nhiều, chủ yếu được sử dụng cho mục đích nghiên cứu Các cơ quan đã có những tiếp cận ban đầu với công nghệ ảnh radar là Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam, Trung tâm Viễn thám- Bộ Tài nguyên và Môi trường, Viện Quy hoạch rừng- Bộ Nông nghiệp

và phát triển nông thôn Như vậy, có thể thấy cần phải đẩy mạnh hơn nữa

Thấy rõ vai trò quan trọng của công nghệ Viễn thám và nhu cầu sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh của các cơ quan, ngành trong cả nước, chính phủ đã cho phép Bộ Tài nguyên và Môi trường triển khai đề án” Hệ thống Giám sát Tài nguyên thiên nhiên và môi trường tại Việt Nam” sử dụng vốn ODA của chính phủ Pháp Thành phần quan trọng nhất của hệ thống này là Trạm thu ảnh vệ tinh có khả năng thu nhận, xử lý và cung cấp các loại ảnh vệ tinh bao gồm cả ảnh quang học (MERIS, SPOT 2, 4, 5) và radar (ASAR) cho người sử dụng trong nước Hệ thống giám sát Tài nguyên và Môi trường tại Việt nam

sẽ thúc đẩy các nghiên cứu ứng dụng của ảnh vệ tinh ở nước ta Khi hệ thống

đi vào hoạt động, người sử dụng có khả năng tiếp xúc với nhiều loại tư liệu ảnh trên cùng một khu vực nghiên cứu, do đó cần đặc biệt quan tâm đến phương pháp ứng dụng kết hợp nhiều loại ảnh vệ tinh, nhất là ảnh quang học

Việc nghiên cứu kết hợp hai loại ảnh nói trên nhằm mục đích chiết tách thông tin về lớp phủ mặt đất đã được thực hiện tại nhiều nước trên thế giới bao gồm cả những nước có công nghệ tiên tiến như Mỹ, Canada, Anh, Pháp, Australia và cả những nước trong khu vực như Trung quốc, Malaysia, Thái lan, Indonesia, Singapore Mỗi nghiên cứu đều có những cách tiếp cận khác nhau liên quan đến nguồn tư liệu được sử dụng, đối tượng lớp phủ mặt đất được quan tâm khai thác và phương pháp kết hợp các loại ảnh Ví dụ như một

số công trình nghiên cứu sử dụng kết hợp ảnh ERS với ảnh Landsat TM để tiến hành phân loại lớp phủ thực vật, trong khi đó có công trình nghiên cứu lại

sử dụng ảnh SPOT kết hợp với ảnh RADARSAT để kiểm kê giám sát tài nguyên rừng Một số tác giả chỉ sử dụng ảnh radar như một nguồn tư liệu bổ sung để giải đoán các yếu tố trên ảnh, trong khi có tác giả lại trộn lẫn các nguồn tư liệu để tiến hành phân tích và xử lý Có thể nêu ra một số nghiên cứu tiêu biểu như sau:

Tại Na uy, năm 1995, Weydahl và các đồng nghiệp đã kết hợp ảnh vệ tinh radar ERS -1 cùng với các loại ảnh quang học như SPOT và Landsat TM

để nghiên cứu vùng đô thị [18] Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng ảnh radar

đã cung cấp thêm rất nhiều các thông tin về hướng, mức độ phức tạp, chất liệu tạo thành của các đối tượng trong vùng đô thị mà trên ảnh quang học thường

ít khi thể hiện

Năm 1997, Z A Hasan và các đồng nghiệp tại Trung tâm Viễn thám Malaysia (MACRES) trong chương trình hợp tác nghiên cứu giữa châu Âu và ASEAN để nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh ERS 1 đã nghiên cứu sự bổ sung lẫn nhau giữa ảnh radar ERS 1 và Landsat TM để thành lập bản đồ hiện trạng

lớp phủ/ sử dụng đất ở bang Johore, Malaysia Hasan đã nhận thấy rằng nếu

chỉ dùng ảnh ERS 1 sẽ rất khó chiết tách các thông tin về lớp phủ bề mặt do

sự khác biệt không lớn về đặc tính tán xạ ngược của các đối tượng, tuy nhiên khi kết hợp với ảnh quang học, đặc biệt là tổ hợp ảnh IHS thì sẽ cho phép phân biệt tốt nhất các loại lớp phủ trong khu vực nghiên cứu [17]

Louis Demargne và các đồng nghiệp (2001) tại SPOT Image đã nghiên cứu ứng dụng kết hợp ảnh SPOT và radar để kiểm kê rừng tại Malaysia Trong đó ảnh radar được sử dụng với hai mục đích vừa để thay thế cho ảnh SPOT tại những vùng có nhiều mây vừa để cung cấp thêm nguồn thông tin chuyên đề bổ sung cho ảnh SPOT để phân biệt các lớp phủ rừng [14] Kết quả nghiên cứu cho thấy đây là một phương pháp có hiệu quả để theo dõi giám sát

và bảo vệ rừng

Ở Braxin, năm 2003, P.W.M Souza Fillho tại trường đại học Para và Paradela tại Viện nghiên cứu quốc gia về không gian đã tiến hành nghiên cứu kết hợp ảnh Radarsat à ảnh Landsat 5 TM để lập bản đồ khu vực rừng ngập mặn ven biển thuộc lưu vực sông Amazon Các tác giả đã nhận thấy rằng: kết hợp hai loại ảnh sẽ tăng cường khả năng phân biệt giữa thực phủ có độ cao khác nhau và những vùng có độ ẩm cao [16]

Trong nghiên cứu của Sun - Hwa Kim và Kyu - Sung Lee tại khoa Địa Tin Học trường đại học Inha, Incheon, Hàn Quốc, ảnh Radarsat và Landsat +ETM đã được ứng dụng để thành lập bản đồ lớp phủ ở khu vực bờ biển phía Tây bán đảo Triều Tiên [13] Các tác giả đã đưa ra được 11 đối tượng lớp phủ khác nhau từ các tập dữ liệu kết hợp và từ từng loại dữ liệu riêng lẻ Theo các tác giả, việc kết hợp hai loại ảnh đã cải thiện rõ rệt khả năng chiết tách thông tin dù bằng phương pháp giải đoán bằng mắt hay phân loại trên máy tính Kết quả phân loại cho thấy độ chính xác tăng lên đến 74,6% khi kết hợp hai loại ảnh, so với 69,3% nếu chỉ sử dụng ảnh Landsat +ETM

Tại Mỹ và Canada, việc kết hợp ảnh radar và quang học để nghiên cứu các đối tượng lớp phủ trên bề mặt cũng đã được thực hiện từ lâu với rất nhiều các công trình nghiên cứu được công bố như sau :

- B N Haack (1984) tại trường đại học George Mason bang Virginia

đã kết hợp ảnh radar băng L và băng X với ảnh quang học Landsat MSS để nghiên cứu vùng đô thị thuộc thành phố LOS ANGELES [11]

- Floyd M Henderson và nnk (1999), tại trường đại học Albany, bang NewYork, đã sử dụng các loại ảnh radar Radarsat và ERS cùng với ảnh quang học Landsat TM để đánh giá vai trò của ảnh radar trong việc hỗ trợ làm giảm thiểu sự nhầm lẫn giữa các thành phần lớp phủ tại vùng đô thị [12]

- L B Chavez (2004), được sự tài trợ của tổ chức General Dynamics

và ủy ban Các hồ lớn (Great Lake Commission) đã tiến hành nghiên cứu ứng dụng đa vệ tinh, bao gồm Landsat +ETM, Radarsat và JERS để giám sát khu vực đất ngập nước tại vùng ven các hồ lớn giữa Mỹ và Canada [15]

Ngoài ra còn rất nhiều các công trình nghiên cứu khác trên thế giới liên quan đến vấn đề kết hợp ảnh quang học và radar để nghiên cứu các đối tượng lớp phủ mặt đất đã và đang được thực hiện trên thế giới

Tuy có những khác biệt về phương pháp nghiên cứu, tư liệu sử dụng và các khu vực thử nghiệm như đã nêu ở trên, nhưng tất cả các nghiên cứu đều cho thấy rằng việc kết hợp ảnh radar và quang học làm tăng khả năng nhận biết các đối tượng trên bề mặt và là một phương pháp có nhiều triển vọng

dựng các công cụ cần thiết để nâng cao chất lượng công tác điều tra rừng ở nước ta Từ cuối năm 1958, bình quân mỗi năm đã điều tra được khoảng 200.000 ha rừng, đã sơ thám được tình hình rừng và đất đồi núi, lập được thống kê tài nguyên rừng đơn giản và vẽ được phân bố tài nguyên rừng ở miền Bắc Đến cuối năm 1960, tổng diện tích rừng ở miền Bắc đã điều tra được vào khoảng 1,5 triệu ha Ở Miền Nam ảnh máy bay được sử dụng từ năm 1959, đã xác định tổng diện tích rừng miền Nam là 8 triệu ha

Năm 1968 đã sử dụng ảnh máy bay trong công tác điều tra rừng cho lâm trường Hữu Lũng, Lạng Sơn Dựa vào ảnh máy bay, khoanh ra các loại rừng, sau đó ra thực địa kiểm tra và đo đếm cho từng loại rừng, xây dựng bản đồ hiện trạng rừng thành quả

Giai đoạn 1970 – 1975 ảnh máy bay đã được sử dụng rộng rãi để xây dựng các bản đồ hiện trạng, bản đồ mạng lưới vận xuất, vận chuyển cho nhiều vùng thuộc miền Bắc (Vũ Tiến Hinh, Phạm Ngọc Giao, 1997) [9]

Từ năm 1981 đến năm 1983, lần đầu tiên ngành Lâm nghiệp tiến hành điều tra, đánh giá tài nguyên rừng trên phạm vi toàn quốc Trong đó đã kết hợp giữa điều tra mặt đất và giải đoán ảnh vệ tinh do FAO hỗ trợ Do vào đầu những năm 1980, ảnh vệ tinh và ảnh hàng không còn rất hạn chế, chỉ đáp ứng yêu cầu điều tra rừng ở một số vùng nhất định, mà chưa có đủ cho toàn quốc Ảnh vệ tinh được sử dụng thời kỳ đó là Landsat MSS

Từ năm 1991 – 1995 đã tiến hành theo dõi diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc và xây dựng bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng trên cơ sở kế thừa những bản đồ hiện trạng rừng hiện có thời kỳ trước năm 1990, sau đó dùng ảnh vệ tinh Landsat MSS và Landsat TM có độ phân giải 30x30m để cập nhật những khu vực thay đổi sử dụng đất, những nơi mất rừng hoặc những nơi có rừng trồng mới hay mới tái sinh phục hồi Ảnh vệ tinh Landsat MSS và Landsat TM tỷ lệ 1:250.000, được giải đoán khoanh vẽ trực tiếp trên ảnh bằng

mắt thường Kết quả giải đoán được chuyển hoạ lên bản đồ địa hình tỷ lệ 1:100.000 và được kiểm tra tại hiện trường Thành quả đã thành lập được: bản

đồ sinh thái thảm thực vật rừng các vùng tỷ lệ 1:250.000; bản đồ dạng đất đai các tỉnh tỷ lệ 1:100.000 và các vùng tỷ lệ 1:250.000

Từ năm 1996 – 2000, bản đồ hiện trạng rừng được xây dựng bằng phương pháp viễn thám Ảnh vệ tinh đã sử dụng là SPOT3, có độ phân giải 15m x 15m, phù hợp với việc xây dựng bản đồ tỷ lệ 1:100.000 So với ảnh Landsat MSS và Landsat TM, ảnh SPOT3 có độ phân giải cao hơn, các đối tượng trên ảnh cũng được thể hiện chi tiết hơn Ảnh SPOT3 vẫn được giải đoán bằng mắt thường nên kết quả giải đoán vẫn còn phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của chuyên gia giải đoán và chất lượng ảnh Kết quả về bản đồ người ta đã xây dựng được các bản đồ phân vùng sinh thái thảm thực vật cấp vùng và toàn quốc; bản đồ phân loại đất cấp tỉnh, vùng và toàn quốc; bản đồ hiện trạng rừng cấp tỉnh, vùng và toàn quốc và bản đồ hiện trạng rừng tỷ lệ 1:100.000; 1:250.000; 1:1.000.000

Từ năm 2000 – 2005, phương pháp xây dựng bản đồ trong lâm nghiệp đã được phát triển lên một bước Bản đồ hiện trạng rừng được xây dựng từ ảnh

số vệ tinh Landsat ETM+ Độ phân giải ảnh là 30m x 30m Việc giải đoán ảnh được thực hiện trong phòng dựa trên những mẫu khóa ảnh đã được kiểm tra ngoài hiện trường Ưu điểm của phương pháp giải đoán ảnh số là tiết kiệm được thời gian và có thể giải đoán thử nhiều lần trước khi lấy kết quả chính thức (Nguyễn Ngọc Bình, 2006) [5]

Từ năm 2007-2010, với sự giúp đỡ của Pháp trong cung cấp trạm thu ảnh vệ tinh SPOT5 ở Trung tâm Viễn thám Quốc gia Chu kỳ 4 của chương trình điều tra theo dõi diễn biến tài nguyên rừng do Viện Điều tra Quy hoạch rừng thực hiện, đã sử dụng ảnh vệ tinh SPOT5 để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng và quy hoạch rừng trên toàn quốc Đây là bước tiến lớn trong ứng dụng

ảnh viên tinh có độ phân giải cao (2.5 x 2.5m), có quy mô lớn trong giám sát tài nguyên rừng ở Việt Nam Tuy nhiên, do chất lượng của ảnh nhiều khu vực không cao, phương pháp giải đoán ảnh bằng mắt thường vì vậy bản đồ giải đoán vẫn còn nhầm lẫn trong phân loại rừng

Sau khi kết thúc chương trình điều tra kiểm kê rừng thí điểm ở Bắc Kạn

và Hà Tĩnh năm 2012 Thủ tướng chính phủ đã phê duyệt Dự án “Tổng điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013-2016” Tư liệu ảnh được sử dụng trong giai đoạn này là SPOT5, bổ sung SPOT6, VNREDSat, với kĩ thuật giải đoán

tự động hướng đối tượng Thành quả của dự án là bản đồ kiểm kiểm kê rừng, trong đó xác định rõ ranh giới diện tích, chất lượng, trữ lượng rừng cho từng chủ

sở hữu đến tận hộ gia đình

Như vậy, việc ứng dụng viễn thám nói riêng và công nghệ không gian địa lý nói chung ở Việt Nam đã có nhiều bước tiến rõ rệt theo thời gian Song song với điều tra mặt đất, đã có nhiều nghiên cứu thử nghiệm và từng bước ứng dụng có hiệu quả phương pháp viễn thám trong xây dựng các bản đồ tài nguyên rừng, theo dõi diễn biến tài nguyên rừng Tuy nhiên, hệ thống các bản

đồ tài nguyển rừng Việt nam hiện nay, do được xây dựng tại các thời điểm khác nhau và đã sử dụng nhiều nguồn thông tin tư liệu, nhiều nguồn ảnh, từ ảnh vệ tinh Landsat MSS, TM, SPOT, Aster, Radar, ảnh máy bay và hệ thống phân loại rừng rất khác nhau qua các thời kỳ, nên đã tạo ra nhiều loại số liệu không đồng bộ, gây khó khăn cho người sử dụng, đặc biệt trong việc theo dõi biến động về diện tích của rừng qua các thời kỳ Có thể điểm qua một số công trình nghiên cứu liên quan đến ứng dụng ảnh vệ tinh trong phân loại các trạng thái rừng gần đây như:

- Công trình nghiên cứu của Nguyễn Mạnh Cường (1996) [4], “Nghiên cứu đánh giá khả năng ứng dụng phương pháp xử lý ảnh số từ thông tin viễn thám cho lập bản đồ rừng” Tác giả đã sử dụng ảnh Landsat TM và phương

pháp phân loại phổ có kiểm định nhằm khoanh vẽ các trạng thái rừng Kết quả giải đoán được so sánh với bản đồ đối chứng được giải đoán bằng mắt từ ảnh

tổ hợp màu Landsat TM ở tỷ lệ 1/250.000

- Luận án tiến sĩ chuyên ngành khoa học đia lý của Trần Văn Thuỵ (1996) với luận văn “Ứng dụng phương pháp viễn thám để thành lập bản đồ thảm thực vật tỉnh Thanh Hoá, tỷ lệ 1/200.000” [7] Tác giả sử dụng phương pháp giải đoán ảnh bằng mắt trên ảnh tổ hợp màu của tư liệu vệ tinh Landsat TM, KFA-1000, Landsat MSS, KT-200 và ảnh máy bay đen trắng để thành lập bản

đồ thảm thực vật tỉnh Thanh Hoá

- Luận văn hợp tác nghiên cứu với cơ quan thám hiểm vũ trụ Nhật Bản

“Sử dung ảnh đa phổ và đa thời gian để xây dựng bản đồ lớp phủ thực vật” của Nguyễn Đình Dương – Viện Địa Lý, thực hiện từ năm 1996 đến 1998 Tác giả đã áp dụng phương pháp phân loại đa phổ bán tự động với 2 tư liệu viễn thám ADEOS, AVNIR xây dựng các bản đồ lớp phủ thực vật

Gần nhất là công trình “Nghiên cứu nâng cao khả năng tự động trong giải đoán ảnh vệ tinh độ phân giải cao để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng phục

vụ công tác điều tra kiểm kê rừng” của Vũ Tiến Điển (2013) [10], tác giả ứng dụng phương pháp phân loại ảnh hướng đối tượng với tư liệu ảnh vệ tinh SPOT5, để phân loại rừng và đánh giá độ chính xác của kết quả phân loại cho các vùng nghiên cứu thí điểm Kết quả của đề tài là bước tiến mới trong ứng dụng các kỹ thuật phân loại ảnh nhằm nâng cao độ chính xác bản đồ giải đoán

và giảm thiểu các sai số khách quan khác

Ảnh radar xuất hiện muộn hơn, mặt khác do bản chất của ảnh radar chịu ảnh hưởng của nhiều loại biến dạng hình học, nhiễu và hình ảnh khác biệt so với cảm nhận thông thường nên mặc dù có những ưu thế không thể phủ nhận như khả năng chụp ảnh không phụ thuộc thời tiết nhưng vẫn rất ít được sử dụng trong thực tế

Hiện nay ảnh radar mới được sử dụng chủ yếu trong một số công trình nghiên cứu để thành lập bản đồ sử dụng đất, theo dõi sự phát triển của lúa, theo dõi ngập lụt hoặc tình trạng chặt phá rừng Công tác nghiên cứu chủ yếu được tiến hành tại các cơ quan nghiên cứu thuộc Viện khoa học Công nghệ Việt nam như Viện vật lý, viện Địa lý cũng như tại một số Trung tâm Viễn thám của các Bộ Tài nguyên và Môi trường, Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Ví dụ như các công trình sau:

- Sử dụng ảnh radar ERS để theo dõi lũ lụt tại khu vực đồng bằng sông Cửu Long do các tác giả Nguyễn Thành Long và Bùi Doãn Trọng (2001),

Viện Vật lý, Viện Khoa học Công nghệ Việt nam thực hiện

- Luận văn nghiên cứu khoa học độc lập cấp nhà nước: Xây dựng bản

đồ hiện trạng sử dụng đất từ ảnh vệ tinh Radar phục vụ nghiên cứu đánh giá biến động về hiện trạng sử dụng đất ở đồng bằng sông Cửu Long

Việc kết hợp ảnh vệ tinh quang học và ảnh radar để giám sát lớp phủ mặt đất cũng đã được một số cơ quan tiến hành nghiên cứu, ví dụ như tác giả Nguyễn Đình Dương (2001) - Viện Địa lý, Viện Khoa học và Công nghệ Việt nam đã kết hợp ảnh radar JERS-1 (Nhật bản) với ảnh Landsat TM để nghiên cứu thành phố Hà nội và vùng phụ cận Nghiên cứu của tác giả đã chỉ ra rằng kết hợp ảnh radar và quang học cho phép phân biệt các vùng dân cư nông thôn, một số loại cây trồng nông nghiệp cũng như các vùng đô thị với mật độ xây dựng khác nhau, là những thông tin không thể có được nếu chỉ sử dụng ảnh quang học

Trung tâm Viễn thám, Bộ Tài nguyên và Môi trường trong những năm

2000 - 2001 thông qua đề án với hãng hàng không vũ trụ châu ÂU (ESA) và Liên Hiệp Quốc cũng đã có một số thử nghiệm sơ bộ về kết hợp ảnh radar và ảnh quang học để phân tích các đối tượng trên bề mặt và đã thu được một số kết quả đáng khích lệ

Tuy nhiên, các nghiên cứu nêu trên mới chỉ đề cập tới một vài phương

án kết hợp ảnh và chiết tách thông tin nhất định mà chưa có những nghiên cứu, đánh giá một cách đầy đủ và phương pháp này

1.2.2.2 Khả năng ứng dụng các phương pháp xác định trữ lượng rừng bằng ảnh vệ tinh ở Việt Nam

Việc xác định sinh khối (trữ lượng) rừng sử dụng ảnh vệ tinh đã được nghiên cứu, ứng dụng khá rộng rãi trên thế giới bằng các phương pháp khác nhau và các loại tư liệu ảnh khác nhau Tuy nhiên, các nghiên cứu và ứng dụng này hầu hết tập trung ở rừng ôn đới, rừng lá kim hoặc rừng trồng Các nghiên cứu được thực hiện ở rừng nhiệt đới, đặc biệt là rừng tự nhiên hỗn loài

ở Việt Nam còn tương đối ít

Mặt khác, các kết quả nghiên cứu của các nhà khoa học trong nước chủ yếu sử dụng ảnh: SPOT5, ALOS PALSAR để xác định trữ lượng cho kiểu trạng thái rừng tự nhiên lá rộng thường xanh nên chưa đủ điều kiện để xác định được trữ lượng cho các trạng thái rừng phức tạp tại nước ta

Vì vậy, việc tích hợp đa nguồn dữ liệu vệ tinh, bao gồm cả dữ liệu quang học và dữ liệu radar, GIS và mô hình hóa kỹ thuật với các đo đạc thực địa nhằm xây dựng một phương pháp phù hợp để ước tính tổng trữ lượng trên mặt đất tại khu vực rừng nhiệt đới có cấu trúc phức tạp như Việt Nam là cần thiết

Chương 2 MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG

PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Mục tiêu nghiên cứu

2.1.1 Mục tiêu chung

Xác định được trữ lượng rừng từ ảnh quang học và tư liệu radar nhằm góp

phần nâng cao chất lượng công tác xây dựng bản đồ hiện trạng rừng ở Việt Nam nói chung và xã Đắk Wil, huyện Cư Jút, tỉnh Đắk Nông nói riêng

2.1.2 Mục tiêu cụ thể

- Đánh giá được những nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả xác định trữ lượng rừng từ ảnh quang học và tư liệu radar

- Xác định được trữ lượng rừng dựa vào ảnh quang học và tư liệu Radar

- Đề xuất được biện pháp kỹ thuật kết hợp ảnh quang học và tư liệu radar trong đánh giá trữ lượng rừng

2.2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

2.2.1 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của luận văn là các kiểu trạng thái rừng và ảnh

vệ tinh quang học và tư liệu radar chụp tại tỉnh Đắk Nông

- Luận văn tiến hành lựa chọn hai kiểu trạng thái rừng điển hình là: rừng rụng lá và rừng nửa rụng lá làm đối tượng nghiên cứu

2.3 Nội dung nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, luận văn đặt ra những nội dung nghiên cứu sau:

- Nghiên cứu đặc điểm hiện trạng rừng tại xã Đắk Wil, huyện Cư Jút, tỉnh Đắk Nông

- Nghiên cứu phương pháp kết hợp ảnh quang học và tư liệu Radar

- Thử nghiệm xác định trữ lượng rừng từ ảnh quang học và tư liệu radar cho xã Đắk Wil, huyện Cư Jút, tỉnh Đắk Nông

- Đề xuất quy trình xác định trữ lượng rừng từ phương pháp kết hợp ảnh quang học và tư liệu radar

2.4 Phương pháp nghiên cứu

2.4.1 Phương pháp kế thừa tư liệu

Trong quá trình thực hiện, luận văn kế thừa những tài liệu và các dữ liệu

cơ sở sau:

- Tài liệu về điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội

- Bản đồ quy hoạch ba loại rừng năm 2015; Ranh giới hành chính, bản

đồ kết quả kiểm kê đất đai năm 2015 của tỉnh Đắk Nông

- Bản đồ kết quả kiểm kê rừng tỉnh Đắk Nông năm 2014, Số liệu điều tra trên các ô tiêu chuẩn tại tỉnh Đắk Nông năm 2013-2014,

- Ảnh quang học (SPOT-6) năm 2013 gồm các kênh đa phổ và kênh toàn sắc đã xử lý ở mức 3 (trực ảnh), các kênh đã được hợp màu tự nhiên, hệ tọa

độ VN 2000

- Tư liệu Radar (ALOS PALSAR) năm 2010 đã xử lý mức 1.5 của tỉnh Đắk Nông

2.4.2 Phương pháp nghiên cứu cụ thể

2.4.2.1 Phương pháp điều tra và xử lý số liệu ngoại nghiệp

a Phương pháp điều tra ngoại nghiệp

Tiến hành điều tra, khảo sát thực tế tại xã Đắk Wil, huyện Cư Jút, Đắk Nông để thu thập các nguồn dữ liệu, thông tin, khảo sát thực tiễn về tình hình

phân bố tài nguyên rừng, đặc điểm rừng và những tác động đến tài nguyên rừng ở địa phương

Phương pháp thu thập số liệu ô tiêu chuẩn như sau:

Vị trí của các ô tiêu chuẩn được xác định bằng máy GPS với độ chính xác từ 3m – 5m, độ cao tuyệt đối được xác định bằng máy GPS, độ dốc bình quân được xác định bằng địa bàn

Ô tiêu chuẩn điều tra trữ lượng rừng có hình chữ nhật diện tích 1.000 m2, kích thước 33,3m*30m

- Xác định tên loài của tất cả các cây gỗ có đường kính lớn hơn 6cm trên ô tiêu chuẩn Đối với những loài không biết tên, dùng dao xác định độ cứng của thân cây gỗ để xếp vào một trong các nhóm Sp1, Sp2 và Sp3, trong đó: (i) Sp1: Là những loài gỗ cứng (được xếp vào nhóm các loài gỗ tốt); (ii) Sp2: Là những loài gỗ trung bình (được xếp vào nhóm các loài gỗ trung bình); (iii) Sp3: Là những loài gỗ mềm (được xếp vào nhóm các loài gỗ tạp)

- Đo chu vi thân cây ở vị trí cách mặt đất 1.3m độ chính xác đến cm bằng thước dây của tất cả các cây gỗ có đường kính lớn hơn 6cm và ghi số hiệu cây đo đếm bằng sơn đỏ hoặc bút phớt không xoá trên thân cây ở vị trí 1,3m

- Xác định chiều cao vút ngọn độ chính xác đến m bằng các thước đo chuyên dụng theo quy định về điều tra thu thập số liệu ngoại nghiệp của tất cả các cây gỗ có đường kính lớn hơn 6cm

Những cây gỗ nằm đúng trên đường ranh giới ô tiêu chuẩn: Chỉ đo đếm những cây nằm trên đường ranh giới ở phía Bắc và phía Đông của ô đo đếm hoặc trên đường ranh giới ở phía trên và phía phải theo hướng nhìn lên đỉnh dốc

b Phương pháp xử lý nội nghiệp

- Tính toán trữ lượng gỗ [6]

(1) Trong đó : M là trữ lượng gỗ , tính bằng m3 / ha

là tiết diện ngang cây thứ I, tính bằng m2 / ha

G = π( ) 2 (2)

là chiều cao cây vút ngọn của cây thứ i, tính bằng m

D1,3i là đường kính thân cây tại vị trí 1,3 mét của cây thứ i, tính bằng

cm

f là hình số thân cây , f= 0,45 ( đối với rừng tự nhiên)

n là số cây trong ô tiêu chuẩn

2.4.2.2 Phương pháp xử lý ảnh Quang học và ảnh Radar

- Trích xuất dữ liệu ảnh cho khu vực nghiên cứu: Mỗi cảnh ảnh radar có kích thước 100km và ảnh SPOT phủ một vùng trên mặt đất rộng 60 x 60 km, rộng hơn rất nhiều so với khu vực nghiên cứu Do vậy, để tập trung vào khu vực nghiên cứu và giảm dung lượng xử lý, ảnh SPOT và ảnh radar được trích xuất cho

xã Đắk Wil theo ranh giới hành chính cấp xã

a Ảnh quang học (Ảnh SPOT 6)

Quá trình xử lý dữ liệu ảnh viễn thám là một quá trình phức tạp bao gồm nhiều kỹ thuật khác nhau Tuy nhiên, quá trình này được thể hiện gồm các bước sau:

+ Hiệu chỉnh hình học ảnh

Đây là quá trình chuyển các điểm trên ảnh bị biến dạng về tọa độ thực trong hệ tọa độ mặt đất, quá trình này được hiểu là quá trình loại bỏ sai số nội sai gây ra bởi tính chất của bộ cảm hay sai số ngoại sai gây ra bởi vị thế của vật mang và sự thay đổi của địa hình…Quá trình hiệu chỉnh hình học ảnh gồm hai phương pháp chính gồm xử lý hình học hai chiều và xử lý hình học

ba chiều Mục đích của hiệu chỉnh hình học ảnh là để xác định tọa độ của các đối tượng hoặc tạo ảnh lập thể, chồng các ảnh với nhau để thích hợp trong xử

lý và phân tích ảnh, để tạo ảnh nền cho dữ liệu vector, hiển thị ảnh trong môi trường GIS…

+ Hiệu chỉnh bức xạ ảnh

Để đảm bảo nhận được những giá trị chính xác của năng lượng bức xạ, phản xạ của vật thể trên ảnh vệ tinh cần hiệu chỉnh bức xạ nhằm loại trừ các giá trị nhiễu trước khi sử dụng ảnh Hiệu chỉnh bức xạ ảnh gồm ba nhóm chính là: hiệu chỉnh bức xạ do ảnh hưởng bởi bộ cảm biến, hiệu chỉnh do địa hình và góc chiếu của mặt trời, hiệu chỉnh bức xạ do ảnh hưởng của khí quyển

+ Tăng cường chất lượng ảnh

Đây là quá trình xử lý như lọc không gian, nén ảnh, tạo ảnh tỷ số…nhằm mục đích tăng cường chất lượng ảnh vệ tinh, nâng cao độ chính xác trong quá trình phân loại ảnh phục vụ các mục đích và yêu cầu khác nhau của người sử dụng

Tăng cường chất lượng ảnh nhằm mục đích làm nổi bật những đối tượng trên ảnh mà người giải đoán quan tâm để thuận lợi trong quá trình phân loại giải đoán ảnh thành lập bản đồ

+ Tăng cường độ phân giải không gian: Mục đích của bước này là nhằm tăng cường giải đoán ảnh bằng mắt thông qua việc tái lập mẫu cho các kênh ảnh có độ phân giải thấp hơn

+ Tổ hợp kênh ảnh: Một ảnh Spot gốc bao gồm nhiều kênh ảnh riêng rẽ

và được hiển thị màu theo cấp độ sáng khác nhau, rất khó cho việc giải đoán ảnh Mục đích của việc tổ hợp các kênh ảnh vệ tinh nhằm tạo ra một ảnh màu hiển thị rõ ràng các đối tượng cần quan tâm giúp cho công tác xác định đối tượng dễ dàng hơn, bằng cách kết hợp các giá trị phổ của ba kênh ảnh đa phổ riêng rẽ

+ Thể hiện màu dữ liệu ảnh: Phương pháp thể hiện màu dữ liệu ảnh vệ tinh có vai trò quan trọng trong việc giải đoán ảnh bằng mắt, đặc biệt là thể hiện màu đa phổ thích hợp sao cho đạt hiệu quả cao nhất trong công tác giải đoán

Việc thể hiện màu dữ liệu ảnh quan trọng nhất là chọn các kênh phù hợp để tổ hợp màu nhằm khai thác các thông tin trên ảnh hiệu quả cho việc lập bản đồ Do đó, có nhiều cách khác nhau để chọn kênh phổ nhằm mục đích thể hiện màu dữ liệu ảnh như: tổ hợp màu, chỉ số OIF (Optimum index factor)

b Ảnh Radar (ALOS PALSAR)

- Lọc nhiễu cho ảnh radar

Do bản chất của ảnh radar chứa nhiều nhiễu nên sau khi nắn chỉnh hình học cần tiến hành lọc nhiễu cho ảnh radar Cần sử dụng các phin lọc tương tác như lọc Lee, Sigma hay Frost để lọc nhiễu cho ảnh radar Hiện nay, hầu như tất cả các phềm mềm xử lý ảnh vệ tinh như ENVI, PCI, ERDAS Imagine đều được trang bị các loại phin lọc này Khi tiến hành lọc có thể chọn các cửa sổ lọc có kích thước khác nhau như 3x3, 5x5, 7x7 hoặc 11 x11, cũng có thể tiến hành lọc nhiều lần với các cửa sổ có kích thước giống hoặc khác nhau nhưng sau mỗi lần lọc cần kiểm tra kết quả xem có bị mất nhiều chi tiết hay không để có sự điều chỉnh phù hợp

các đối tượng có phản hồi tương tự hoặc gần nhau Vì việc thống kê theo hàm logarit tính theo dB có khả năng phân dị thông tin cao hơn hàm tuyến tính (tính theo giá trị năng lượng hoặc biên độ) do đó sẽ mang lại nhiều thông tin

về sự biến đổi của các đối tượng mặt đất

Trong quá trình này giá trị độ xám trên ảnh gốc sẽ được tính chuyển về giá trị phản hồi tính theo đơn vị dB Tùy theo mỗi loại ảnh sẽ có các công thức và các tham số riêng để tính chuyển Trong trường hợp ALOS PALSAR

sẽ sử dụng công thức sau:

(1)

(Shimada M.et al., 2009)

Trong đó: 0 (Sigma Nought) là giá trị tán xạ ngược dữ liệu radar

DN (Digital Number) là giá trị pixcel ảnh radar

- Phương pháp lấy mẫu trên ảnh radar

Lấy mẫu theo nhóm pixel tại vị trí tọa độ OTC :

Các công trình nghiên cứu trên thế giới như Ram Avtar et al (2014), A Michard et al (2006) đã chỉ ra rằng mô hình hàm logarit phản ánh tốt nhất cho mối quan hệ giữa sinh khối (hay trữ lượng rừng) với giá trị Sigma0 Trong thực tế, sinh trưởng của cây rừng không phải là vô hạn do đó, tăng trường rừng cũng sẽ chậm dần ở giai đoạn thành thục Vì vậy, luận văn lựa chọn hàm logarit để xây dựng mối quan hệ giữa giá trị sigma0 với trữ lượng rừng

2.4.2.3 Phương pháp kết hợp ảnh Quang học và ảnh Radar

Mục tiêu của việc kết hợp ảnh quang học và ảnh radar là khai thác được nhiều thông tin hơn, phân biệt được nhiều đối tượng trên bề mặt hơn so với từng loại ảnh riêng biệt, làm cho việc giải đoán hoặc phân loại ảnh dễ dàng hơn Để thực hiện nhiệm vụ này cần xây dựng lớp bản đồ dạng vector chứa tổ hợp giá trị phổ của ảnh quang học và giá trị tán xạ của ảnh radar

a) Xây dựng lớp bản đồ vector từ ảnh quang học

Ảnh quang học sau khi được nắn chỉnh hình học và tăng cường chất lượng sẽ được đưa vào khoanh vi thành các lô trạng thái bằng phần mềm eCognition Developer

- Ảnh vệ tinh SPOT-6 được tiến hành phân vùng (segmentation), kết quả sẽ tạo ra lớp bản đồ 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 (Navulur K., 2006)

- Phân vùng ảnh đa phân giải (multi-resolution segmentation) trong eCognition là kỹ thuật gộp vùng (region merging) 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 được 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 (Navulur K., 2006)

b) Xây dựng lớp bản đồ kết hợp

Kết quả khoanh vi ở bước trên sẽ được kết xuất sang dạng vector theo định dạng shapefile (một dạng dữ liệu của ArcGIS) Dữ liệu thuộc tính của lớp bản đồ này chứa đầy đủ thông tin phổ từ ảnh SPOT-6 như giá trị trung bình các kênh ảnh, phương sai của các điểm ảnh trong một lô (mỗi lô được hình thành từ nhiều điểm ảnh có các giá trị tương đối đồng nhất của ảnh

SPOT-6), cấp độ xám hay cấu trúc ảnh (mịn, nhám ) Giá trị tán xạ của ảnh radar sẽ được truyền vào các lô trạng thái của lớp bản đồ này để tạo ra lớp bản

đồ lô trạng thái có chứa cả thông tin của ảnh SPOT-6 và tư liệu radar

2.4.2.4 Đề xuất mô hình xác định trữ lượng rừng cho xã Đắk Wil, huyện Cư Jút, tỉnh Đắk Nông

Từ kết quả nghiên cứu, luận văn sẽ lựa chọn mô hình xác định trữ lượng gỗ có độ tin cậy cao nhất để làm cơ sở đề xuất biện pháp kỹ thuật cũng như mô hình xác định trữ lượng cho khu vực nghiên cứu và những nơi có điều kiện tự nhiên tương tự

Chương 3 ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ - XÃ HỘI 3.1 Điều kiện tự nhiên

3.1.1 Vị trí địa lý huyện Cư Jút

Huyện Cư Jút nằm trên trục đường Quốc lộ 14, cách trung tâm thành phố Buôn Ma Thuột (tỉnh Đăk Lăk) 20km về phía Tây nam và cách thị xã Gia Nghĩa 110km, nằm về phía Bắc tỉnh lỵ Đăk Nông, có 20 km đường biên giới giáp với Huyện Pecchamda - tỉnh Mundunkiri, vương quốc Campuchia

Huyện có 8 đơn vị hành chính, gồm các xã: Trúc Sơn, Nam Dong, Tâm Thắng, Ea Pô, Đăk Wil, Cư Knia, Đăk Drông và thị trấn Ea Tling; có 128 thôn, buôn, bon, tổ dân phố Tổng dân số toàn huyện 19.077 hộ với 92.309 khẩu; 25 dân tộc anh em, trong đó: dân tộc thiểu số tại chỗ: 1.031 hộ với 5.727 khẩu chiếm 6,5% dân số; dân tộc thiểu số khác: 7.803 hộ với 38.591 khẩu, chiếm 43,8% dân số toàn huyện

3.1.2 Phạm vi ranh giới huyện Cư Jút và khu vực nghiên cứu

Địa giới hành chính huyện Cư Jút:

- Phía Đông giáp Thành phố Buôn Ma Thuột, tỉnh Đăk Lăk

- Phía Tây giáp tỉnh MunDunKiri, vương quốc CamPuChia

- Phía Nam giáp huyện ĐăkMil

- Phía Bắc giáp huyện Buôn Đôn, tỉnh ĐăkLăk

Xã Đắk Wil nằm giáp các xã: Krông Na, EaPô, Đăk Drông, Đăk RLa

năm từ 1.700-1.800mm, có nhiều sông suối nên địa hình chia cắt mạnh Cư Jút mang đặc điểm khí hậu của miền cao nguyên nhiệt đới gió mùa, quanh năm mát mẻ, có hai mùa mưa nắng rõ rệt: mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 10, tập trung 90% lượng mưa hàng năm, là thời gian phát triển mạnh của các loại cây trồng; mùa khô từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau, lượng mưa không đáng

kể cộng với gió mùa Đông bắc làm tỉ lệ bốc hơi nước cao gây khô hạn, hệ thống thực vật kém phát triển Nhiệt độ trung bình 23,40C; độ ẩm trung bình 85%, số giờ nắng trung bình 2.288giờ/năm

Chế độ nhiệt:

- Nhiệt độ cao nhất trong năm: 27,80C

- Nhiệt độ thấp nhất trong năm: 14,30C

- Nhiệt độ trung bình năm: 23,40C

- Biên độ nhiệt ngày đêm: 10-150C

3.1.4 Địa hình, thổ nhưỡng huyện Cư Jút

Trên địa bàn có 5 loại đất chính

* Đất vàng nhạt phát triển trên sản phẩm phong hóa bột kết (Fq), diện tích lớn nhất: 33.150ha chiếm tỷ lệ hơn 46%, phân bổ vùng phía tây huyện trên địa bàn xã ĐăkWil, đây là loại đất được hình thành trên đá mẹ là phiến

sét, thành phần cơ giới là thịt nhẹ, tầng dày nhỏ hơn 30cm, độ dốc thay đổi từ cấp II đến IV, rất nhiều đá lộ đầu thành cụm Đối với loại đất này khi canh tác cần có biện pháp cải tạo đất thường xuyên, không khai hoang trong mùa mưa

và canh tác luân canh, bảo đảm độ che phủ thực vật thường xuyên và hạn chế đến mức thấp nhất về xói mòn rửa trôi

* Đất vàng trên phiến sét: Feralit-Salit (Fs): 21.735 ha chiếm 30,235% diện tích phân bổ chủ yếu trên địa hình núi cao tập trung thành dãy vùng trung tâm và rìa phía bắc, phía đông huyện, trên địa bàn nhiều xã: EaPô (Phía bắc xã), ĐăkDrông, Tâm thắng, EaTling, Trúc Sơn… đây là đất được hình thành trên đá mẹ là phiến sét, phong hóa triệt để, thành phần cơ giới là thịt nặng, ít xốp, khi mất nước trở nên chai rắn, tầng dày 70 – 100cm, ít dốc ( cấp II, III), thảm thực vật được khai thác trồng cây, chủ yếu cây hàng năm

* Đất đen trên đá Basalt và Tù (Rk), diện tích 14.374ha, chiếm xấp xỉ 20% diện tích tự nhiên, phân bổ ở các thung lũng vùng trung tâm (phía đông ĐăkWil, ĐăkDrông, Cư Knia), phát triển chủ yếu trên nền đá mẹ Basalt nên giàu các nguyên tố sắt, nhôm, calci, magiê, phospho, kali, natri, nhóm đất này

có địa hình lượn sóng, rất giàu dinh dưỡng, có tầng dày thích hợp cho nhiều loại cây trồng

* Đất nâu đỏ trên đá Basalt (Fk): 3.332ha diện tích khá thấp ( 3,244% diện tích), phân bổ rải rác vùng phía nam, là nhóm đất hình thành trên đá mẹ basalt nên giàu các nguyên tố sắt, nhôm, calci, magiê, kali, natri, đất tơi xốp, thành phần cơ giới thịt nặng đến trung bình, tầng dày từ 50 – 100cm, độ dốc cấp III, IV, đây là nhóm đất giàu mùn, dinh dưỡng cao nên thích hợp cho các loại cây công nghiệp dài ngày: cà phê, tiêu, cao su hoặc ngắn ngày như: lạc, đậu nành …

* Đất thung lũng dốc tụ (D): Diện tích nhỏ 297ha chiếm 0,413% diện tích phân bổ rải rác ven sông suối, được hình thành bởi quá trình bào mòn vận