So sánh phương pháp xử lý ảnh viễn thám bằng phần mềm ecognition và Envi

So sánh độ chính xác khi xử lý ảnh viễn thám bằng các phần mềm phổ biến.Mục tiêu của nghiên cứu là so sánh phương pháp phân loại ảnh dựa trên pixel (pixelbased approach) và phân loại ảnh dựa trên đối tượng (objectbased approach) để thành lập bản đồ hiện trạng rừng ngập mặn tại khu dự trữ sinh quyễn rừng ngập mặn Cần Giờ.

i

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ KHOA MÔI TRƯỜNG VÀ TÀI NGUYÊN THIÊN NHIÊN

PHẠM TRUNG KIÊN

ĐÁNH GIÁ HIỆN TRẠNG KHU DỰ TRỮ

SINH QUYỂN RỪNG NGẬP MẶN CẦN GIỜ -

SO SÁNH HAI PHƯƠNG PHÁP DỰA TRÊN PIXEL(PIXEL-BASED APPROACH)

VÀ DỰA TRÊNĐỐI TƯỢNG (OBJECT-BASED APPROACH)

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CAO HỌC NGÀNH QUẢN LÝ ĐẤT ĐAI

Năm 2014

i

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ KHOA MÔI TRƯỜNG VÀ TÀI NGUYÊN THIÊN NHIÊN

PHẠM TRUNG KIÊN

ĐÁNH GIÁ HIỆN TRẠNG KHU DỰ TRỮ

SINH QUYỂN RỪNG NGẬP MẶN CẦN GIỜ -

SO SÁNH HAI PHƯƠNG PHÁP DỰA TRÊN PIXEL (PIXEL-BASED APPROACH)

VÀ DỰA TRÊN ĐỐI TƯỢNG (OBJECT-BASED APPROACH)

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP CAO HỌC NGÀNH QUẢN LÝ ĐẤT ĐAI

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

Ts VÕ QUỐC TUẤN

Năm 2014

ii

CHẤP THUẬN CỦA HỘI ĐỒNG

Luận văn này, với tựa đề “ĐÁNH GIÁ HIỆN TRẠNG KHU DỰ TRỮ SINH QUYỂN RỪNG NGẬP MẶN CẦN GIỜ - SO SÁNH HAI PHƯƠNG PHÁP DỰA TRÊN PIXEL (PIXEL-BASED APPROACH)

VÀ DỰA TRÊN ĐỐI TƯỢNG (OBJECT-BASED APPROACH)”, do học viên Phạm Trung Kiên thực hiện theo sự hướng dẫn của Ts Võ Quốc Tuấn Luận văn đã báo cáo và được Hội đồng chấm luận văn thông qua ngày

iii

LÝ LỊCH KHOA HỌC

I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC

Ngày, tháng, năm sinh: 10 tháng 11 năm 1979 Nơi sinh: Cần Thơ

Hộ khẩu thường trú: Khu vực 10, phường Châu Văn Liêm, quận Ô Môn, thành phố Cần Thơ

ĐTDĐ: 0919755955 Email: phamtrungkien1979@gmail.com

II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO

1 Đại học

Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo: 1997 – 2001

Nơi học (trường, thành phố): Đại học Cần Thơ, Cần Thơ

Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo: 8/2012 đến 8/2014

Nơi học (trường, thành phố): Đại học Cần Thơ, Cần Thơ

Ngành học: Quản lý đất đai

Tên luận văn: “ĐÁNH GIÁ HIỆN TRẠNG KHU DỰ TRỮ SINH QUYỂN RỪNG NGẬP MẶN CẦN GIỜ - SO SÁNH HAI PHƯƠNG PHÁP DỰA TRÊN PIXEL (PIXEL-BASED APPROACH) VÀ DỰA TRÊN ĐỐI TƯỢNG (OBJECT-BASED APPROACH)”

Ngày và nơi bảo vệ luận văn:

Người hướng dẫn: Ts Võ Quốc Tuấn

5 Trình độ ngoại ngữ: Anh văn B1

III QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT

NGHIỆP ĐẠI HỌC

- Từ năm 2001 đến năm 2012: CB P Tài nguyên và Môi trường Q Ô Môn

Cần Thơ, ngày tháng năm 2014

Người khai

Phạm Trung Kiên

Gởi lời cảm ơn sâu sắc đến tất cả cán bộ trường Đại học Cần Thơ đã truyền

đạt những kiến thức quý báu trong suốt quá trình đào tạo cao học để tôi hoàn

thành tốt công việc học tập

Cảm ơn thầy Võ Quang Minh, anh Cao Quốc Đạt và các quí thầy cô, anh, chị

Bộ môn Tài nguyên Đất đai- Khoa Môi trường và Tài nguyên Thiên nhiên, trường Đại học Cần Thơ đã tận tình giúp đỡ trong quá trình thực hiện đề tài Tập thể lớp cao học Quản lý đất đai K19 đã giúp đỡ tôi trong suốt thời gian học tập và làm đề tài

Sau cùng tôi xin chân thành cảm ơn sâu sắc đến gia đình đã giúp đỡ và động viên tinh thần cho tác giả hoàn thành tốt luận văn tốt nghiệp

Chân thành cảm ơn!

v

Phạm Trung Kiên, 2014 ĐÁNH GIÁ HIỆN TRẠNG KHU DỰ TRỮ SINH QUYỂN RỪNG NGẬP MẶN CẦN GIỜ - SO SÁNH HAI PHƯƠNG PHÁP DỰA TRÊN PIXEL (PIXEL-BASED APPROACH) VÀ DỰA TRÊN ĐỐI TƯỢNG (OBJECT-BASED APPROACH) Luận văn thạc sỹ Quản Lý Đất

Đai, Khoa Môi trường và Tài nguyên Thiên nhiên, Trường Đại học Cần Thơ

Cán bộ hướng dẫn: Ts Võ Quốc Tuấn

TÓM LƯỢC

Mục tiêu của nghiên cứu là so sánh phương pháp phân loại ảnh dựa trên pixel (pixel-based approach) và phân loại ảnh dựa trên đối tượng (object-based approach) để thành lập bản đồ hiện trạng rừng ngập mặn tại khu dự trữ sinh quyễn rừng ngập mặn Cần Giờ

Nghiên cứu này sử dụng ảnh viễn thám đa phổ SPOT5 với độ phân giải 10m bao gồm các band phổ Green, Red, Near infrared và SWIR được chụp vào ngày 24 tháng 02 năm 2011 tại huyện Cần Giờ, thành phố HCM để giải đoán hiện trạng rừng ngập mặn Cần Giờ bằng hai phương pháp dựa vào pixel và dựa vào đối tượng Kết quả cho thấy, với độ chính xác tổng thể là 88,5% và hệ

số Kapa là 0,91, phương pháp giải đoán dựa trên đối tượng có độ chính xác cao hơn phương pháp giải đoán dựa vào pixel có độ chính xác tổng thể là 83,1% và hệ số Kapa là 0,89

Phương pháp phân loại dựa trên đối tượng đã khắc phục được một số hạn chế của phương pháp phân loại dựa trên pixel như không bị phân chia thành các mảnh vụn khi phân loại ảnh vệ tinh có độ phân giải cao, dễ dàng vector hóa kết quả phân loại, phương pháp này yêu cầu phải có kỹ thuật xử lý ảnh cao, lượng thông tin đầu vào phong phú, cần có những phần cứng và phần mềm thích hợp, đặc biệt là kiến thức chuyên môn về vùng nghiên cứu của người làm công tác giải đoán.

Nghiên cứu cho thấy, phương pháp phân loại dựa trên đối tượng là phương pháp hiệu quả, có độ chính xác cao trong việc giải đoán ảnh viễn thám có độ phân giải cao để thành lập bản đồ hiện trạng rừng ngập mặn Cần Giờ

Từ khóa: SPOT 5, dựa vào đối tượng, dựa vào pixel, Cần Giờ, rừng ngập mặn

vi

Pham Trung Kien, 2014 The assessment of mangrove status in Can Gio Biosphere Reserve-Comparison between Object-based and Pixel-based Approaches Master thesis of Land Management, college of Environment and Natural Resources, Can Tho University, Supervisor: Dr.Vo Quoc Tuan

ABSTRACT

The objective of this study is to compare two classification methods based approach and object-based approach in mapping mangrove status in Can Gio biosphere reserve

pixel-This study using SPOT-5 multispectral image with 10m spatial resolution, including Green, Red, Near infrared and SWIR bands which was accquired on February 24, 2011 in Can Gio District, Ho Chi Minh city for classifying and mapping the status of mangrove forest in Can Gio biosphere reserves by two methods pixel-based and object-based approach approach The results showed that, with overall accuracy of 88.5% and kapa index is 0,91, object- based approach has more accurate in comparison to pixel-based approach, which hasoverall accuracy is 83.1% and kapa index is 0,89

Object-based approach has overcame several fundamental limitations of pixel-based approach as it is not divided objects into small fragments, especially when classify high resolution images, easy to perform vectorization

of classification result Howeverthis method requires a high level of image processing, such as the hardwares and softwares have to be powerful, more input information needed especially the knowledge of about the study area Research shows that, object-based approach is an effectively method to classify multispectral images with high accuracy to mapthe current status of Can Gio mangroves forests

Keywork: SPOT 5, Object-based approach, pixel-based approach, Can Gio biosphere, mangrove forest

vii

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân Các số liệu, kết quả trình bày trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình luận văn nào trước đây

Tác giả luận văn

Phạm Trung Kiên

viii

MỤC LỤC

Trang bìa phụ i

Chấp thuận của hội đồng ii

Lý lịch khoa học iii

Lời cảm tạ iv

Tóm tắt tiếng việt v

Tóm tắt tiếng anh vi

Lời cam đoan vii

Mục lục viii

Danh sách hình xi

Danh sách bảng xiii

Danh mục các từ viết tắt xiv

Chương 1 GIỚI THIỆU 1

1.1 Tính cấp thiết của đề tài 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 2

1.2.1 Mục tiêu tổng quát 2

1.2.2 Mục tiêu cụ thể 2

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

1.3.1 Đối tượng 3

1.3.2 Phạm vi nghiên cứu 3

Chương 2 LƯỢC KHẢO TÀI LIỆU 4

2.1 Rừng ngập mặn và hệ sinh thái rừng ngập mặn 4

2.1.1 Rừng ngập mặn 4

2.1.2 Hệ sinh thái rừng ngập mặn 5

2.1.3 Vai trò của hệ sinh thái rừng ngập mặn 5

2.2 Rừng ngập mặn ở Việt Nam 7

2.2.1 Phân bố 7

2.2.2 Môi trường sống 10

2.3 Tổng quan về vùng nghiên cứu 11

2.3.1 Vị trí địa lý 11

ix

2.3.2 Diện tích tự nhiên 12

2.3.3 Khí hậu 12

2.3.4 Tài nguyên rừng 13

2.4 Tổng quan về viễn thám 14

2.5 Các đặc trưng của viễn thám 16

2.5.1 Khả năng phản xạ 16

2.5.2 Độ phân giải ảnh 16

2.5.3 Cơ chế tương tác 17

2.5.4 Các đặc trưng của quang phổ thực vật 17

2.6 Các phương pháp giải đoán ảnh viễn thám 18

2.6.1 Giải đoán bằng mắt thường 18

2.6.2 Giải đoán ảnh số dựa vào pixel 19

2.6.3 Giải đoán ảnh số dựa vào đối tượng 20

2.7 Các đặc trưng của ảnh SPOT 5 24

2.8 Tình hình ứng dụng viễn thám trong nước và thế giới 25

2.9.1 Một vài ứng dụng công nghệ viễn thám trên thế giới 25

2.9.2 Một vài ứng dụng công nghệ viễn thám trong nước 26

Chương 3 PHƯƠNG TIỆN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 28 3.1 Phượng tiện 28

3.2 Phương pháp nghiên cứu 28

3.2.1 Xây dựng bản đồ hiện trạng rừng thông qua việc giải đoán ảnh vệ tinh dựa trên pixel (Pixel-based approach) 28

3.2.2 Xây dựng bản đồ hiện trạng rừng thông qua việc giải đoán ảnh vệ tinh dựa trên đối tượng (Object-based approach) 32

3.2.3 Đánh giá độ chính xác 35

3.2.4 Phương pháp so sánh 37

Chương 4 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 38

4.1 Dữ liệu nghiên cứu 38

4.2 Giải đoán ảnh bằng phương pháp dựa vào pixel 39

4.2.1 Tiền xử lý ảnh 39

x

4.2.2 Phân loại có kiểm soát 40

4.2.3 Đánh giá độ chính xác 44

4.3 Giải đoán ảnh bằng phương pháp dựa trên đối tượng 46

4.3.1 Phân đoạn ảnh 46

4.3.2 Phân loại ảnh dựa trên đối tượng 47

4.3.3 Kết quả phân loại 53

4.3.4 Đánh giá độ chính xác 54

4.4 So sánh hai phương pháp 56

4.4.1 Ưu điểm và hạn chế của hai phương pháp 56

4.4.2 So sánh kết quả phân loại 58

Chương 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 59

5.1 Kết luận 59

5.2 Kiến nghị 60

Tài liệu tham khảo 61

Hình 2.5 Sơ đồ phân cấp đối tượng trong phương pháp

phân đoạn đa độ phân giải

Giờ

39

Hình 4.4 Biểu đồ diện tích các đối tượng theo kết quả phân

loại có kiểm soát

43

Hình 4.5 Ma trận sai số trong phương pháp phân loại

pixel-based

44

Hình 4.6 Bản đồ hiện trạng rừng ngập mặn Cần Giờ giải

đoán bằng phương pháp dựa vào pixel

45

Hình 4.9 Thể hiện trên ảnh màu giả và chỉ số các thuộc tính

của đối tượng được giải đoán là mặt nước tự nhiên

Hình 4.12 Thể hiện trên ảnh màu giả và chỉ số các thuộc tính

của đối tượng mặt nước nuôi trồng thủy sản

50

Hình 4.13 Ảnh màu giả và chỉ số các thuộc tính được giải

đoán là khu dân cư

50

Hình 4.14 Ảnh màu giả và chỉ số các thuộc tính được giải 51

Hình 4.18 Biểu đồ diện tích các đối tượng theo kết quả phân

loại dựa vào đối tượng

53

Hình 4.19 Ma trận sai số trong phương pháp phân loại

object-based

54

Hình 4.20 Bản đồ hiện trạng rừng ngập mặn Cần Giờ giải

đoán bằng phương pháp dựa vào đối tượng

55

Hình 4.21 Biểu đồ so sánhdiện tích các đối tượng của hai

phương pháp giải đoán

58

Hình 4.22 Biểu đồ so sánh độ chính xác và hệ số kapa của hai

phương pháp giải đoán

58

xiii

DANH SÁCH BẢNG

Bảng 2.1 Diện tích rừng ngập mặn tự nhiên và rừng trồng 8 Bảng 2.2 Phân bố diện tích đất ngập mặn và RNM theo tỉnh

và thành phố ven biển Việt Nam

8

Bảng 4.1 Bảng tổng hợp các giá trị thông kê kết quả phân

loại có kiểm soát

xiv

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Middle Infrared

Độ phân giải cao hồng

ngoại gần và hồng ngoại trung

thấy được

Terre

Hệ thống vệ tinh Pour I

de la Terre

vegetation index

Chỉ số khác biệt thực vật

Organization of the United Nations

Rừng ngập mặn

1

Chương 1 GIỚI THIỆU

1.1 Tính cấp thiết của đề tài

Theo Muhamamd Kamal và Stuart Phinn (2011), Rừng ngập mặn là một nguồn tài nguyên ven biển quan trọng, là một trong những hệ sinh thái quan trọng và có năng suất cao nhất trên thế giới, nơi nuôi dưỡng, cư ngụ và cung cấp thức ăn cho nhiều loài động vật đưới nước và trên cạn có giá trị vùng ven biển Rừng ngập mặn ổn định bờ biển, bảo vệ đê điều và là tấm lá chắn chống lại gió bão cũng như các thiên tai Tài nguyên hệ sinh thái rừng ngập mặn đã

được khai thác từ lâu đời làm vật liệu xây dựng, hầm than, củi đun, thức ăn,

mật ong, thảo dược v.v (Lê Xuân Tuấn và ctv, 2008)

Áp lực dân số và kinh tế, đặc biệt là từ chiến tranh Đông Dương đã gây ra suy giảm nghiêm trọng hệ sinh thái rừng ngập mặn Việt Nam Việc Mỹ sử dụng khối lượng lớn chất diệt cỏ và chất làm rụng lá trong chiến tranh Việt Nam đã phá hủy một diện tích lớn rừng ngập mặn ở Việt Nam Bên cạnh đó, rừng ngập mặn còn chịu áp lực của việc khai thác quá mức, chuyển đổi vùng rừng ngập mặn sang đất nông nghiệp, đồng muối, khu dân cư và đặc biệt là nuôi trông

thủy sản dọc bờ biển (Lê Xuân Tấn và ctv, 2008)

Mặc dù có nhiều lợi ích từ rừng ngập mặn nhưng chúng đang chịu sức ép lớn

từ sự khai thác và sử dụng tài nguyên một cách ồ ạt vì những lợi ích cá nhân,

đặc biệt là chặt phá rừng ngập mặn làm than,củi, nuôi trồng thủy sản Người

dân chưa hiểu hết giá trị nhiều mặt của hệ sinh thái rừng ngập mặn, hoặc do Hình 1.1 Rừng ngập mặn Cần Giờ bị tàn phá trong chiến tranh

Nguồn: http://www.cangio.hochiminhcity.gov.vn/, 2013

2

những lợi ích kinh tế trước mắt, đặc biệt là nguồn lợi từ tôm nuôi xuất khẩu

(Lê Xuân Tuấn và ctv, 2008)

Thành lập bản đồ hiện trạng rừng ngập mặn là rất cần thiết nhằm đánh giá sự thay đổi theo thời gian về hiện trạng, từ đó kịp thời có biện pháp bảo tồn, phát triển hệ sinh thái này và viễn thám là một phương pháp nhanh chóng, hiệu quả trong việc thành lập bản đồ hệ sinh thái và giám sát một cách liên tục đối với những vùng không thể tiếp cận được Môi trường rừng ngập mặn thường phát triển ở vùng sâu vùng xa khó tiếp cận, việc khảo sát và thu thập dữ liệu là khó khăn và tốn thời gian Ảnh viễn thám đa phổ có độ phân giải không gian cao là công nghệ rất phù hợp để lập bản đồ chi tiết hệ sinh thái ven biển như rừng ngập mặn đồng thời tiết kiệm chi phí hơn so với các phương pháp khác (Lê

Quang Trí và ctv, 1999)

Có nhiều phương pháp đã được sử dụng để chiết xuất thông tin từ ảnh viễn thám phục vụ cho các mục đích khác nhau, trong đó các phương pháp truyền thống thường được sử dụng là giải đoán bằng mắt thường và phân loại ảnh dựa vào pixel Phương pháp giải đoán ảnh tiên tiến hiện nay là ứng dụng công nghệ phân loại dựa trên đối tượng để phân loại ảnh viễn thám, đây là một phương pháp mới nhưng đã chứng tỏ được tính ưu việt của nó

Mỗi phương pháp đều có ưu điểm và nhược điểm riêng cũng như phạm vi áp dụng khác nhau tùy thuộc vào hoàn cảnh cụ thể, việc lựa chọn phương pháp thích hợp là rất quan trọng vì nó đảm bảo độ chính xác của kết quả

Từ đó, đề tài “ĐÁNH GIÁ HIỆN TRẠNG KHU DỰ TRỮ SINH QUYỂN RỪNG NGẬP MẶN CẦN GIỜ - SO SÁNH HAI PHƯƠNG PHÁP DỰA TRÊN PIXEL (PIXEL-BASED APPROACH) VÀ DỰA TRÊN ĐỐI TƯỢNG (OBJECT-BASED APPROACH)” được thực hiện nhằm so sánh

tính chính xác và độ tin cậy của phương pháp dựa trên pixel và phương pháp dựa trên đối tượng trong việc giải đoán ảnh vệ tinh SPOT 5 để đánh giá hiện trạng rừng ngập mặn Cần Giờ

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

1.2.1 Mục tiêu tổng quát

Đánh giá tính chính xác và độ tin cậy của phương pháp dựa trên pixel và

phương pháp dựa trên đối tượng trong việc giải đoán ảnh vệ tinh (SPOT 5) để

đánh giá hiện trạng rừng ngập mặn Cần Giờ

1.2.2 Mục tiêu cụ thể

Xây dựng bản đồ hiện trạng rừng ngập mặn Cần Giờ bằng 2 phương pháp dựa vào pixel và dựa vào đối tượng

3

Trên cơ sở bản đó, so sánh, đánh giá tính chính xác và độ tin cậy trong việc giải đoán ảnh vệ tinh SPOT5 xây dựng bản đồ hiện trạng rừng ngập mặn giữa

2 phương pháp trên

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

1.3 1 Đối tượng nghiên cứu

Nghiên cứu hiện trạng rừng ngập mặn Cần Giờ thông qua việc giải đoán ảnh

vệ tinh SPOT 5 bằng phương pháp dựa vào pixel và phương pháp dựa vào đối tượng tại thời điểm năm 2011

1.3.2 Phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện tại Khu dự trữ sinh quyễn rừng ngập mặn Cần Giờ, thuộc huyện Cần Giờ, thành phố Hồ Chí Minh tại thời điểm năm 2011

4

Chương 2 LƯỢC KHẢO TÀI LIỆU

2.1 Rừng ngập mặn và hệ sinh thái rừng ngập mặn

2.1.1 Rừng ngập mặn

Theo tiêu chí của Tổ chức Nông Nghiệp và Lương thực của Liên hợp quốc (FAO,1994) thì một quần hợp thực vật được gọi là rừng khi có tối thiểu 10% cây cối che phủ không phải là cây trồng nông nghiệp, đảm bảo cho sự tồn tại của các loài động, thực vật và duy trì điều kiện đất đai phù hợp Tuy nhiên, trên thực tế, việc xác định và phân chia các loại rừng còn tùy thuộc vào các tiêu chí khác Như vậy, rừng ngập mặn được hình thành bởi các cây ngập mặn nếu diện tích che phủ đạt trên 10% Loại rừng này bao gồm các loài cây ngập

mặn chính thống (true mangrove species), đó là những loài cây chỉ có ở rừng ngập mặn và các loài cây gia nhập rừng ngập mặn (associate mangrove

species), những loài cây có thể gặp ở cả trong rừng ngập mặn và những vùng

khác nữa (Phan Nguyên Hồng, 1991)

Theo FAO (1994), “ Rừng ngập mặn là những quần xã thực vật hình thành ở vùng ven biển và cửa sông những nơi bị tác động của thủy triều ở vùng nhiệt

đới và á nhiệt đới Rừng ngập mặn gồm những loại cây gỗ, hoặc cây bụi mọc

dưới điều kiện ngập bởi thủy triều dâng cao Do đó, hệ rễ của chúng thường bị ngập bởi nước mặn, mặc dầu nước mặn có thể bị pha loãng bởi các dòng nước mặt hoặc ngập lũ một hoặc hai lần trong năm

Rừng ngập mặn phụ thuộc vào quá trình thủy sinh hóa của thủy triều, nước ngọt, quá trình bồi tụ phù sa do xói mòn bề mặt đất từ phía thượng nguồn đưa lại Thủy triều nuôi dưỡng rừng ngập mặn và trầm tích từ các dòng sông đem theo khoáng chất làm giàu thêm cho các đầm rừng Do đó, rừng ngập mặn

được hình thành và phát triển dưới ảnh hưởng của các quá trình sinh thái từ đại dương và cả phía đất liền

Bên cạnh đó, rừng ngập mặn còn là những cây mọc trên vùng chuyển tiếp giữa

đất liền và biển ở vùng nhiệt đới và á nhiệt đới, nơi đó cây tồn tại trong các điều kiện có độ mặn cao, ngập triều, gió mạnh, nhiệt độ cao, đất bùn và yếm

khí Rừng ngập mặn bao gồm những cây thân gỗ, thân bụi và cây thân thảo thuộc nhiều họ cây khác nhau nhưng có đặc điểm chung là cây thường xanh,

đặc điểm sinh lý giống nhau và thích nghi trong điều kiện sống ảnh hưởng bởi

chế độ thủy triều và yếm khí (Viên Ngọc Nam, 2000)

5

2.1.2 Hệ sinh thái rừng ngập mặn

Hệ sinh thái là một hệ thống bao gồm hai thành phần cơ bản là các nhân tố vô sinh và nhân tố hữu sinh tác động qua lại với nhau, không ngừng vận động qua lại với nhau, không ngừng vận động trong không gian và thời gian, có khả năng tự điều chỉnh, thích ứng với những điều kiện môi trường cụ thể (Phan Nguyên Hồng, 1991)

Tuy nhiên, hệ sinh thái rừng ngập mặn lại được định nghĩa là hệ sinh thái bao gồm tất cả các thành phần hữu sinh (cây ngập mặn, nấm, tảo, vi sinh vật trên cây, dưới nước, trong đất rừng ngập mặn và kể cả trong không khí) và các thành phần vô sinh (không khí, đất và nước) Hai thành phần này luôn tác

động qua lại, quy định lẫn nhau, vận động trong không gian và thời gian

(Nguyễn Hoàng Trí, 1999) Trong đó:

+ Thành phần vô sinh trong hệ sinh thái rừng ngập mặn ngoài ánh sáng mặt trời còn bao gồm không khí mang đặc trưng của khí hậu vùng ven biển, đất phù sa, bãi bồi ngập theo nước triều lên xuống trong ngày (nhật triều hoặc bán nhật triều), nước mặn từ biển vào, nước ngọt từ trong sông ra và nước lợ (hòa lẫn giữa nước ngọt và nước mặn) Các yếu tố về độ mặn, pH và các thành phần lý hóa của nước luôn thay đổi theo không gian và thời gian

+ Thành phần hữu sinh trong hệ sinh thái rừng ngập mặn là các sinh vật biển, sinh vật nội địa và sinh vật đặc trưng trong vùng rừng ngập mặn, đặc biệt là các sinh vật di cư (chim di cư, rùa biển, bò biển v.v.) Ngoài ra còn có các vi sinh vật, nấm, phù du thực vật v.v kích cỡ cây, tầng tán, các yếu tố địa lý sinh vật v.v

2.1.3 Vai trò của hệ sinh thái rừng ngập mặn

Theo Phan Nguyên Hồng (1999), rừng ngập mặn là một trong những hệ sinh thái tự nhiên có năng suất cao nhất Vai trò quan trọng của rừng ngập mặn trong việc đóng góp vào năng suất vùng cửa sông ven biển đã được biết đến từ những năm 1960 Rừng ngập mặn cung cấp một lượng lớn sinh khối cơ bản duy trì sự tồn tại của hệ sinh thái cả về ý nghĩa môi trường và kinh tế

Ngoài ra, rừng ngập mặn có vai trò bảo vệ bờ biển, chống lại xóa mòn, chống lại gió bão Rừng ngập mặn còn là nơi cung cấp thức ăn và là nơi cư trú của nhiều loại thủy sản quan trọng có giá trị thương mại cao cấp Từ lâu, rừng ngập mặn đã đem lại nhiều lợi ích về kinh tế xã hội cho cư dân vùng ven biển Việt Nam (Nguyễn Hoàng Trí, 1999)

6

a/ Vai trò cung cấp chất dinh dưỡng của rừng ngập mặn:

Hệ sinh thái rừng ngập mặn là sản phẩm đặc trưng vùng ven biển nhiệt đới, với nhiều loài cây rừng đa dạng, sống ở vùng triều ưa độ muối thấp Đây là môi trường thích hợp cho nhiều loài động, thực vật vùng triều, đặc biệt là các loài thủy sản, chúng tạo nên hệ sinh thái độc đáo và giàu có về mặt năng suất sinh học so với hệ sinh thái tự nhiên khác Rừng ngập mặn cung cấp mùn bã hữu cơ khoảng 10,6 tấn/ha/năm, chất lượng chất hữu cơ này đã tạo nên thức ăn chủ yếu cho các nhóm tiêu thụ như cua, tôm, các loài nhuyển thể 2 vỏ, giun nhiều tơ và các loài cá ăn mùn bã hữu cơ (Nguyễn Hoàng Trí, 1999)

Nghiên cứu của Vazquez et al (2000), chỉ ra rằng hệ sinh thái rừng ngập mặn

giàu chất hữu cơ nhưng thiếu chất dinh dưỡng nhất là đạm, lân Mặc dù vậy, rừng ngập mặn vẫn có năng suất cao do sự tuần hoàn của chất dinh dưỡng ở

đây rất hiệu quả, do đó những chất dinh dưỡng khan hiếm vẫn được duy trì và

tái tạo từ quá trình phân hủy cả lá cây ngập mặn Xác cây ngập mặn khi bị phân hủy trở nên giàu chất dinh dưỡng chúng được nước triều mang ra các vùng cửa sông ven biển và làm phong phú thêm nguồn thức ăn cho các sinh vật ở hệ sinh thái kế cận (Lê Bá Huy, 2000) Sự phân hủy vật rụng của cây ngập mặn đã cung cấp lượng carbon và nitơ đáng kể cho đất rừng Lượng carbon và nitơ trong đất càng nhiều nơi có mật độ rừng càng cao, nơi đất trống không có rừng lượng carbon và nitơ càng thấp, hầu như không đáng kể Đối với các mẫu lá phân hủy, tỷ lệ phần trăm carbon hữu cơ trong mẫu lá giảm dần qua các tháng phân hủy, ngược lại tỷ lệ phần trăm nitơ lại tăng lên Tỷ lệ nitơ trong mẫu phân hủy được tích lũy ngày càng cao chính là nguồn thức ăn giàu chất đạm cho các loài động vật đáy cư trú trong rừng ngập mặn (Nguyễn Thị Hồng Hạnh và Mai Sỹ Tuấn, 2005)

b/ Vai trò của rừng ngập mặn đối với nuôi trồng thủy sản:

Rừng ngập mặn không tồn tại độc lập mà liên hệ mật thiết với các hệ sinh thái liên đới trong lục địa và biển Sự trao đổi vật chất của 2 môi trường rừng ngập mặn và biển cũng thể hiện mối phụ thuộc giữa chúng với nhau, trong đó rừng ngập mặn đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp chất dinh dưỡng cho biển và cùng với việc nuôi dưỡng các ấu thể của động vật biển đã giúp cho rừng ngập mặn thực hiện chức năng duy trì đa dạng sinh học và là nguồn lợi

sinh vật tiềm tàng cho biển (Phan Nguyên Hồng et al.,1999)

Trong hệ sinh thái rừng ngập mặn, đa dạng về loài và đông về số lượng về giáp xác, đặc biệt là các loại tôm he như tôm sú, tôm he mùa, tôm rảo, tôm bộp, tôm sắt v.v là cư dân trong vùng cửa sông nhiệt đới mà đời sống gắn bó với môi trường rừng ngập mặn, như cách nói của người dân “Con tôm ôm cây

7

đước” Tôm là loài ăn tạp do vậy trong thành phần ăn của chúng mảnh vụn của

cây ngập mặn chiếm một lượng đáng kể (Phan Nguyen Hong et al.,1999)

Nguồn thức ăn đầu tiên, phong phú và đa dạng cung cấp cho các loài thủy sản

là các mảnh vụn hữu cơ được phân hủy từ vật rụng cây ngập mặn (Kathiresan

& Bingham, 2001) Quá trình phân hủy diễn ra làm cho hàm lượng acid amin

ở các mẫu lá tăng cao và làm giàu dinh dưỡng cho cả thủy vực Rừng ngập

mặn tạo ra nguồn thức ăn trực tiếp là các mùm bã hữu cơ, vừa cung cấp thức

ăn gián tiếp qua các động vật ăn mùn bã làm mồi cho các loài cá lớn và một số

loài động vật ăn thịt khác Do đó, thành phần động vật trong vùng rừng ngập mặn rất phong phú và đa dạng (Phan Nguyên Hồng và Mai Thị Hằng, 2002) Rừng ngập mặn không chỉ là nguồn cung cấp thức ăn đơn sơ cho các loài thủy sản mà còn có vai trò hạn chế sự tăng nhiệt độ và sự bốc hơi nước của thủy vực, làm cho độ mặn của nước trong đầm và khu vực nuôi thủy sản ven biển không lên quá cao (Lê Bá Toàn, 2005) Rễ nơm và thân cây đước tạo thành sức cản nước triều, làm lắng đọng phù sa của dòng triều chứa chất hữu cơ màu

mỡ (Dương Hữu Thời, 1998)

Theo Primavera et al (2005), rừng ngập mặn và các vuông tôm có tác dụng hỗ

trợ lẫn nhau Rừng ngập mặn có tác dụng như là bể lọc sinh học xử lý nước thảy từ đầm nuôi tôm Trong quá trình làm sạch nguồn nước, rừng ngập mặn giữ lại chất dinh dưỡng, hấp thu chất hữu cơ và tăng sinh khối Rừng ngập mặn còn góp phần làm tăng nguồn hải sản trong vùng và các bãi triều lân cận,

qua đó góp phần nâng cao đời sống của người dân (Phan Nguyên Hồng et al.,

Điều tra Quy hoạch Rừng tiến hành, diện tích rừng ngập mặn (RNM) Việt

Nam tính đến ngày 21/12/1999 là 156.608ha Trong đó diện tích RNM tự nhiên là 59.732ha chiếm 38,1% và diện tích RNM trồng là 96.876ha chiếm 61,95% Trong số diện tích RNM trồng ở Việt Nam, rừng đước (Rhizophora apiculata) trồng chiếm 80.000ha (82,6%), còn lại 16.876ha là rừng trồng trang (Kandelia obovata), bần chua (Sonneratia caseolaris) và các loại cây ngập mặn trồng khác (17,4%) (Viện Điều tra Quy hoạch Rừng, 2001)

Nguồn:Viện điều tra quy hoạch rừng năm 2001

Tuy nhiên, theo Đỗ Đình Sâm và ctv (2005), diện tích rừng ngập mặn từ các

tỉnh ven biển Việt Nam tập hợp lại, tính đến tháng 12/2001, Việt Nam có tổng diện tích RNM khoảng 155.290ha, chênh lệch 1.318ha so với số liệu kiểm kê rừng toàn quốc tháng 12/1999 (156.608ha)

Bảng 2.2 Phân bố diện tích đất ngập mặn và RNM theo tỉnh và thành phố ven biển Việt Nam (tính đến tháng 12/2001)

TT Tỉnh/Thành

phố

Diện tích đất ngập mặn

Diện tích có RNM

tích (ha)

9

TT Tỉnh/Thành

phố

Diện tích đất ngập mặn

Diện tích có RNM

tích (ha)

Kết quả nghiên cứu Đỗ Đình Sâm và ctv (2005), cho thấy phần lớn diện tích

rừng ngập mặn ở Việt Nam là rừng trồng, còn lại là rừng thứ sinh nghèo hoặc rừng mới tái sinh trên bãi bồi, diện tích RNM tự nhiên chỉ có 32.402ha chỉ chiếm 21%, trong khi diện tích RNM trồng có đến 122.892ha chiếm 79% tổng diện tích RNM ở nước ta

Hình: 2.1 Diện tích RNM tự nhiên và rừng trồng ở Việt Nam

Hệ sinh thái rừng ngập mặn phân bố dọc bờ biển Việt Nam thuộc 28 tỉnh và thành phố Theo Phan Nguyên Hồng (1999) đã chia vùng phân bố RNM Việt

32.402ha 21%

122.892ha 79%

Rừng tự nhiên Rừng trồng

+ TK2: Từ Cửa Ông đến Cửa Lục, bờ biển dài khoảng 40km

+ TK3: Từ Cửa Lục đến mũi Đồ Sơn, bờ biển dài khoảng 55 km

- Khu vực II: Ven biển đồng bằng Bắc Bộ Khu vực này được chia làm 2 TK + TK1: Từ mũi Đồ Sơn đến cửa sông Văn Úc

+ TK2: Từ cửa sông Văn Úc đến cửa Lạch Trường thuộc khu vực bồi tụ của

hệ thống sông Hồng

- Khu vực III ven biển Trung Bộ từ mũi Lạch Trửờng đến mũi Vũng Tàu

Được chia làm 3 tiểu khu

+ TK1: Từ Lạch Trường đến mũi Ròn

+ TK2: Từ Mũi Ròn đến mũi đèo Hải Vân

+ TK3: Từ mũi đèo Hải Vân đến mũi Vũng Tàu

- Khu vực IV: Ven biển Nam Bộ Khu vực này được chia làm 4 TK

+ TK1: Từ mũi Vũng Tàu đến cửa sông Soài Rạp (ven biển Đông Nam Bộ) + TK2: Từ cửa sông Soài Rạp đến cửa sông Mỹ Thanh (ven biển ĐBSCL) + TK3: Từ cửa sông Mỹ Thanh đến cửa sông Bảy Háp (ven Biển Tây Nam bán đảo Cà Mau)

+ TK4: Từ cửa sông Bảy Háp (mũi Bà Quan) đến mũi Nai, Hà Tiên (ven biển

phía tây bán đảo Cà Mau)

2.2.2 Môi trường sống

Mỗi loại cây RNM đều có yêu cầu điều kiện môi trường, sinh thái khác nhau nhưng chúng vẫn có những đặc điểm chung như:Sống ở trong vùng nhiệt đới, cận nhiệt đới, xích đạo, vùng ven biển khu nước lợ, lưu vực của cửa sông thông ra biển, các đầm trũng nội địa, có ảnh hưởng của triều lên xuống, có độ

ẩm cao và vùng không có sóng lớn (Phan Nguyen Hong và Hoang Thi San

1993)

11

Ngoài ra chúng còn chịu những tác động khác như loại đất và chế độ ngập triều dựa vào sơ đồ sau ta thấy sự phân bố của các loại cây trong rừng ngập mặn:

2.3 Tổng quan về vùng nghiên cứu

2.3.1 Vị trí địa lý:

Cần Giờ là một trong 5 huyện ngoại thành của thành phố Hồ Chí Minh, nằm

về hướng Đông Nam, cách trung tâm thành phố khoảng 50 Km theo đường chim bay, có hơn 20Km bờ biển chạy dài theo hướng Tây Nam – Đông Bắc,

có các cửa sông lớn của các con sông Lòng Tàu, Cái Mép, Gò Gia, Thị Vải, Soài Rạp, Đồng Tranh (Claudia Kuenzer and V.Q.Tuan, 2012)

Cần Giờ giáp ranh với huyện Nhơn Trạch, huyện Long Thành (tỉnh Đồng Nai), huyện Châu Thành, thị xã Bà Rịa, thành phố Vũng Tàu (tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu) về phía Đông và Đông Bắc Giáp với huyện Cần Đước, huyện Cần Giuộc( tỉnh Long An) huyện Gò Công Đông (tỉnh Tiền Giang) về phía tây Giáp với huyện Nhà Bè (TP.HCM) về phía Tây Bắc Phía Nam giáp với Biển

Đông

Về hành chính, Cần Giờ có 7 xã và thị trấn: Cần Thạnh, Long Hòa, Thạnh An,

Lý Nhơn, Tam Thôn Hiệp, An Thới Đông, Bình Khánh Trung tâm huyện lỵ

đặt tại thị trấn Cần Thạnh Vị trí của huyện Cần Giờ ở từ 106046’12” đến

107000’50” Kinh độ Đông và từ 10022’14” đến 10040’00” vĩ độ Bắc (Claudia Kuenzer and V.Q.Tuan, 2012)

Hình 2.2 Phân ranh tự nhiên của rừng ngập mặn

Nguồn: Phan Nguyen Hong và Hoang Thi San, 1993

12

Nguồn: Claudia Kuenzer and V Q Tuan, 2012

Hình 2.3 Vị trí địa lý huyện Cần Giờ

2.3.2 Diện tích tự nhiên:

Cần Giờ có tổng diện tích tự nhiên 70.421 ha, chiếm khoảng 1/3 diện tích toàn thành phố, trong đó đất lâm nghiệp là 32.109 ha, bằng 46,45% diện tích toàn huyện, đất sông rạch là 22.850 ha, bằng 32% diện đất toàn huyện, phần diện tích còn lại được sử dụng cho nhiều mục đích khác Đặc điểm nổi bậc về thổ nhưỡng của Cần Giờ là phèn và mặn Vùng ngập mặn chiếm tới 56,7% diện tích toàn huyện, tạo nên hệ sinh thái rừng ngập mặn độc đáo, trong đó chủ yếu

là cây đước, cây bần, mắm

(http://www.cangio.hochiminhcity.gov.vn, 2013)

2.3.3 Khí hậu:

Khí hậu của Cần Giờ là điển hình cho vùng gió mùa nhiệt đới với hai mùa rõ rệt Nhiệt độ trung bình là 25,8°C và trung bình hàng tháng khoảng từ 25,5 và 29,0°C Mỗi ngày có khoảng từ 5 - 9 giờ nắng và cường độ bức xạ không thay

đổi nhiều giữa các mùa Mùa khô bắt đầu từ tháng Mười Một và kéo dài cho đến cuối tháng năm và mùa mưa kéo dài từ cuối tháng năm đến cuối tháng

Mười Lượng mưa trung bình hàng năm ở Cần Giờ dao động từ 1.300 đến 1.400 mm với lượng mưa trung bình hàng tháng cao nhất trong tháng Chín từ

300 đến 400mm Lượng mưa tại Cần Giờ là thấp hơn so với thành phố Hồ Chí

13

Minh và giảm dần về phía nam Độ ẩm trong mùa mưa mùa dao động từ 79% lên 83% và trong mùa khô từ 74% đến 77% Độ ẩm tương đối trung bình hàng năm là 80% Vào mùa khô, độ ẩm không khí vào ban ngày thường là dưới 60% giữa tháng ba và tháng tư bốc hơi rất cao (7-8 mm mỗi ngày) và thấp trong các tháng mùa mưa (2,5-5,0 mm mỗi ngày) (Claudia Kuenzer and V.Q.Tuan, 2012)

2.3.4 Tài nguyên rừng:

Từ năm 1911, người Pháp đã quy hoạch 4000 ha rừng ngập mặn Cần Giờ sử

dụng để bảo vệ môi trường, chống gió bão và xói mòn (Viên Ngọc Nam et al.,

2014) Theo ban quản lý rừng phòng hộ môi trường Khu Dự trữ sinh quyển Cần Giờ (2002), từ năm 1964 Mỹ đã tiến hành chiến dịch khai hoang bằng chất độc hóa học, thuốc diệt cỏ được rải dọc theo trục song Lòng Tàu sâu vào rừng mỗi bên 200m

Từ năm 1965 – 1970 các đợt rải thuốc khai hoang được tiến hành nhiều lần bằng máy bay làm cho hệ sinh thái rừng ngập mặn Cần Giờ gần như bị phá hủy hoàn toàn (Phan Nguyên Hồng, 2005) Sau ngày 30.04.1975, rừng ngập mặn Cần Giờ thuộc huyện Duyên Hải, tỉnh Đồng Nai Đến năm 1978, huyện Duyên Hải đuợc giao lại cho TP Hồ Chí Minh với tổng diện tích là 71.361ha trong đó diện tích rừng ngập mặn và đất lâm nghiệp là 31.773 ha (Vien Ngoc

Nam et al., 2014)

Rừng ngập mặn Cần Giờ được phát triển dựa trên sự lắng đọng và bồi tụ phù

sa từ sông Sài Gòn, hạ lưu là sông Lòng Tàu, Ngã Bảy, sông Đồng Tranh và Soài Rạp, nằm ở cửa ngõ Đông Nam của thành phố Hồ Chí Minh Sau 30 năm vượt qua mọi thử thách và khó khăn, phải đổi bằng nhiều mồ hôi và nước mắt của những người đi trước, rừng ngập mặn Cần Giờ đã trải một màu xanh đầy sức sống Có tổng diện tích: 31.773 ha (rừng trồng: 18.963ha; rừng tự nhiên:

12.810 ha; còn lại là diện tích đất khác) (Vien Ngoc Nam et al., 2014)

Rừng ngập mặn Cần Giờ là một hệ sinh thái trung gian giữa nước mặn và nước ngọt, dưới sự ảnh hưởng của biển, thuỷ triều đã hình thành hệ thực vật phong phú, là nơi cung cấp thức ăn, nuôi dưỡng, là nơi cư trú của các loài thuỷ sinh và động vật Đặc biệt, hệ thực vật rừng ngập mặn có nguồn gốc phát tán

từ Indonesia và Malaysia Ngày 21/01/2000 tổ chức UNESCO đã công nhận rừng ngập mặn Cần Giờ là “ Khu dự trữ sinh quyển rừng ngập mặn Cần Giờ”

Đây là khu dự trữ sinh quyển rừng ngập mặn được phục hồi sau chiến tranh

hóa học đầu tiên trên thế giới và cũng là khu dự trữ sinh quyển đầu tiên của Việt Nam, được xem là khu rừng được khôi phục, chăm sóc, bảo vệ và quản lý thuộc vào loại tốt nhất ở Việt Nam (Phan nguyên Hồng, 2005)

Viễn thám là một ngành khoa học nghiên cứu các đối tượng trên bề mặt trái

đất, có rất nhiều định nghĩa theo các tác giả khác nhau Theo Nguyễn Ngọc

Thạch (2009), viễn thám (Remote Sensing) là sự thu thập và phân tích thông tin về các đối tượng mà không có sự tiếp xúc trực tiếp đến đối tượng Viễn thám là phương pháp sử dụng bức xạ điện từ như một phương tiện để điều tra

và đo đạc những đặc tính của đối tượng, còn theo Thomas M.Lillesand & Ralph W.Kiefer (1996), viễn thám là khoa học và công nghệ thu thập thông tin

(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)

15

về một vật thể, một vùng hay một hiện tượng thông qua sự phân tích của dữ liệu có được bởi một thiết bị mà không có sự tiếp xúc trực tiếp với vật thể, vùng hay một hiện tượng nghiên cứu

Tóm lại, viễm thám là một khoa học và công nghệ nghiên cứu, chiết xuất thông tin về một vùng hay một đối tượng thông qua phương pháp sử dụng bức

xạ điện từ mà không cần thiết phải có sự tiếp xúc trực tiếp với vùng hay đối tượng nghiên cứu

Theo Võ Quang Minh (2008), ảnh nói chung là sự thể hiện hai chiều của các vật thể trong một vùng đã được xác định Trong kỹ thuật viễn thám, có hai loại

ảnh thường được sử dụng đó là ảnh tương tự và ảnh số

• Ảnh tương tự: Là ảnh được chụp từ camera, thông thường được lưu trên

phim hoặc giấy ảnh để có thể xem trực tiếp, ví dụ như ảnh hàng không

• Ảnh số: Là một dạng dữ liệu ảnh không lưu trên giấy ảnh hoặc phim, nó

được chia thành nhiều phần tử nhỏ thường được gọi là phần tử ảnh (pixel)

Mỗi phần tử ảnh tương ứng với một đơn vị không gian và có giá trị nguyên hữu hạn ứng với từng cấp độ sáng

Ngoài ra, tuỳ thuộc vào vùng bước sóng được sử dụng để thu nhận, ảnh viễn thám có thể được phân loại thành 3 loại cơ bản: Ảnh quang học, ảnh nhiệt, ảnh radar Quá trình chuyển từ ảnh tương tự sang ảnh số được gọi là số hóa

Theo Nguyễn Ngọc Thạch et al (1997), quá trình xử lý thông tin ảnh viễn

thám có thể chia thành 5 loại cơ bản sau:

- Phân loại: Là quá trình tách, gộp thông tin dựa trên các tính chất phổ, không gian và thời gian cho bởi ảnh của đối tượng cần nghiên cứu (lớp phủ, hiện trạng sử dụng v.v.)

- Phát hiện biến động: Là sự phát hiện và tách các sự biến động (thay đổi) dựa trên dữ liệu ảnh đa thời gian (biến động lớp phủ đất, thực vật, đường bờ v.v.)

- Tách các đại lượng vật lý: Chiết tách các thông tin tự nhiên được cung cấp bởi ảnh như đo nhiệt độ, trạng thái khí quyển, độ cao của vật thể dựa trên các

đặc trưng phổ hoặc thị sai của ảnh lập thể

- Tách các chỉ số: Tính toán xác định các chỉ số mới (chỉ số thực vật, độ đục của nước v.v.) đáp ứng yêu cầu của từng lĩnh vực ứng dụng khác nhau

- Xác định các đặc điểm: Xác định thiên tai, các dấu hiệu phục vụ tìm kiếm khảo cổ, các cấu trúc tuyến tính v.v

Về thao tác thực hiện có hai phương pháp chính để xử lý thông tin ảnh viễn thám: phương pháp xử lý ảnh bằng mắt và xử lý bằng máy tính

16

2.5 Các đặc trưng của viễn thám:

2.5.1 Khả năng phản xạ:

Theo Nguyễn Ngọc Thạch và ctv (1997), sự phản xạ là phàn trăm các bước

phản xạ đi đến một sự vật và được phản chiếu lên Phầm trăm sự phản xạ này thay đổi theo độ dài bước sóng khác nhau và tùy thuộc theo từng loại sự vật khác nhau mà sự phản xạ này cũng khác nhau

Theo Phạm Vọng Thành (2005), vùng sóng mà thực vật phản xạ cao nhất tương ứng với bước sóng 0.54µm, tức là ánh sáng có màu lục Các đặc trưng phản xạ phổ của thực vật nổi bật nhất ở vùng hồng ngoại gần (0,7 µm – 1,4 µm), bước sóng này thực vật phản xạ mạnh Mức độ phản xạ của thực vật phụ thuộc và hàm lượng chlorophyll, độ dày của tán lá và cấu trúc của tán lá Theo Võ Quang Minh (2010), hàm lượng chlorophyll trong nước cũng là yếu

tố ảnh hưởng đến khả năng phản xạ phổ của nước, nó làm giảm khả năng phản

xạ phổ của nước ở bước sóng ngắn và tăng khả năng phản xạ phổ của nước ở bước sóng có màu xanh lá cây Nước phản xạ chủ yếu ở vùng ánh sánh nhìn thấy (0,4 µm – 0,7 µm) và phản xạ mạnh ở bước sóng có màu lam (0.5µm – 0,5µm) và lục (0,5 µm – 0,6 µm)

2.5.2 Độ phân giải ảnh:

Có 3 loại độ phân giải (Võ Quang Minh, 2010):

2.5.2.1 Độ phân giải không gian: Tổng hợp giá trị phản xạ của bề mặt

trong một góc IFOV (trường/góc nhìn tức thì của đầu thu) ở cùng một thời

điểm gọi là một điểm ảnh Một điểm ảnh được gọi là một pixel và giá trị kích

thước pixel đặc trưng cho khả năng phân giải không gian của ảnh

2.5.2.2 Độ phân giải phổ: Mỗi loại đầu thu được thiết kế để thu nhận

năng lượng trong khoảng sóng nhất định, các khoảng bước sóng này được gọi

là kênh ảnh Ảnh chụp bề mặt đối tượng trên các kênh ảnh khác nhau sẽ khác nhau Càng nhiều kênh ảnh thì càng nhiều thông tin về đối tượng Số lượng kênh ảnh được gọi là độ phân giải phổ Độ phân giải phổ càng cao thì thông tin thu thập từ đối tượng càng nhiều

2.5.2.3 Độ phân giải thời gian: Vệ tinh viễn thám chuyển động trên quỹ

đạo và chụp ảnh trái đất Sau một khoảng thời gian nhất định, nó quay lại và

chụp lại vùng đã chụp Khoảng thời gian này gọi là độ phân giải thời gian của

ảnh Khoảng thời gian lặp lại càng nhỏ thì thông tin thu thập càng nhiều

17

2.5.3 Cơ chế tương tác

Sóng điện từ tác động vào vật chất như vật rắn, vật lỏng hay khí thì gọi là bức

xạ đột ngột Sự tương tác với vật chất có thể thay đổi phụ thuộc vào các tính chất của bức xạ tới như: Mật độ, hướng, bước sóng, sự phân cực và pha Khoa học viễn thám đo đạc và ghi lại những thay đổi đó được những hình ảnh và tư liệu cho các nhà khoa học phân tích Kết quả là phân biệt các tính chất của vật thể tạo ra những sự thay đổi đó

Theo Nguyễn Khắc Thời và ctv (2011), Sóng điện từ chiếu tới mặt đất, năng

lượng của nó sẽ tác động lên bề mặt trái đất và sẽ xảy ra các hiện tượng sau:

- Được truyền qua: Truyền qua các môi trường vật chất có mật độ khác nhau gây ra sự biến đổi về tốc độ của bức xạ điện từ

- Bị hấp thụ: năng lượng tới bị hấp thụ hoàn toàn làm nóng vật chất

- Bị phản xạ, tán xạ bởi vật chất: Sóng điện từ bị tán xạ bởi những phần tử và các hạt thành phần trong khí quyển, hay do độ gồ ghề của địa hình Tán xạ là

sự đi lệch theo mọi hướng của tia sáng sau khi tới bề mặt của vật chất Phản xạ sinh ra do bề mặt vật chất là nhẵn so với bước sóng tới

Sự phát xạ, tán xạ và phản xạ được gọi là những hiện tượng bề mặt bởi vì những ảnh hưởng tương tác này được xác định trước hết bởi chính bề mặt vật chất cũng như màu sắc và độ nhám của vật chất đó Sự truyền qua và hấp thụ

được xác định bởi những tính chất bên trong của vật chất như mật độ và tính

dẫn nên được gọi là những hiện tượng bên trong

2.5.4 Các đặc trưng của quang phổ thực vật:

Theo Nguyễn Ngọc Thạch (2005), bất kỳ vật thể nào trên bề mặt trái đất và khí quyển đều có tác dụng điện từ đồng thời, bất kỳ vật thể nào có nhiệt độ cao hơn nhiệt độ tuyệt đối (k= - 273,160C) đều liên tục phát ra sóng điện từ (nhiệt bức xạ)

Do thành phần cấu tạo của các vật thể trên bề mặt trái đất và các thành phần vật chất trong bầu khí quyển là khác nhau nên sự hấp thu hoặc phát xạ các sóng điện từ cũng khác nhau Dựa trên tính chất vật lý này ta có thể xác định

được các đặc trưng quang phổ khác nhau của bề mặt trái đất và khí quyển

bằng các dữ liệu viễn thám Một trong những đặc trưng quang phổ quan trọng nhất của viễn thám là quang phổ thực vật, quang phổ phát xạ và phản xạ Albedo

18

2.6 Các phương pháp giải đoán ảnh viễn thám

2.6.1 Giải đoán bằng mắt

Theo Nguyễn Ngọc Thạch và ctv (1997), khi giải đoán ảnh phải dựa vào các

dấu hiệu giải đoán sau:

a/ Yếu tố ảnh:

+ Sắc độ ảnh: Là tổng hợp lượng ánh sáng được phản xạ từ bề mặt đối tượng + Cấu trúc ảnh: Là tần số lặp lại của sự thay đổi sắc độ ảnh gây ra bởi tập hợp nhiều đặc tính rất rõ ràng của các cá thể riêng biệt

+ Kiểu mẫu: Là nhân tố quan trọng, thể hiện sự sắp xếp của các đối tượng theo một qui định nhất định

+ Hình dạng: Là những đặc trưng bên ngoài tiêu biểu cho từng loại đối tượng

đối tượng trên ảnh

+ Màu: Màu của đối tượng trên ảnh màu giả giúp cho người giải đoán có thể phân biệt được đối tượng trên ảnh

+ Vị trí: Là dấu hiệu quan trọng để phân biệt đối tượng Cùng một dấu hiệu, nếu ở vị trí khác nhau có thể là các đối tượng khác nhau

b/ Các yếu tố địa kỹ thuật: Bao gồm địa hình, thực vật, hiện trạng sử

dụng đất, mạng lưới giao thông, sông suối, các khe nứt và các yếu tố dạng tuyến

Theo Nguyễn Ngọc Thạch (2005), Quy trình giải đoán ảnh bằng mắt, thành lập bản đồ chuyên đề bao gồm các bước sau:

+ Chuẩn bị ảnh: Xem các khái quát hình ảnh về định hướng theo vị trí địa lý,

tỷ lệ, màu sắc, độ phân giải, tư liệu, thời gian thu ảnh

+ Các công việc cơ sở: Đọc các chỉ dẫn, tạo bản đồ và định hướng theo bản đồ

cơ sở

+ Đọc ảnh: Đọc các số liệu phân tích để xây dựng chìa khóa giải đoán

+ Đo đạc ảnh: Đo đạc chiều dài, độ cao giữa các đối tượng (với ảnh máy bay, cần đo đạc mật độ ảnh)

19

+ Phân tích ảnh: Khai thác các đối tượng hoặc phân tích các hiện tượng có trên

ảnh (Phân loại, khai thác, chỉnh lý v.v.)

+ Thành lập bản đồ chuyên đề: Chuyển kết quả phân tích bản đồ chuyển đề, hoàn chỉnh hệ thống chú giải và bản đồ

2.6.2 Giải đoán ảnh số dựa vào pixel (pixel-based approach)

Theo Võ Quang Minh (2008), ảnh thu được có đặc điểm như sau:

- Ảnh được ghi trên băng từ máy tính, chúng được đọc và xử lý tạo nên hình

ảnh

- Các ảnh bao gồm các phần tử rất nhỏ có cùng diện tích (được gọi là pixel)

- Các pixel được sắp xếp theo hàng và cột, vị trí bất kỳ nào của một phần tử

ảnh hay pixel đều được xác định tọa độ XY

- Mỗi pixel có một giá trị số tương ứng với các giá trị phản xạ phổ

đường quét theo qui luật, khôi phục các đường chấm ngắt quản theo qui luật,

hiệu chỉnh sự tán xạ của khí quyễn

* Tăng cường chất lượng ảnh:Giúp nâng cao chất lượng thông tin gồm các phương pháp: Tăng cường độ tương phản, tạo ảnh hổn hợp, lọc nhiễu sự xuất hiện tản mạn trên ảnh

* Phân loại ảnh:Có 2 cách phân loại ảnh

- Phân loại không kiểm soát

+ Giá trị các pixel trên ảnh có thể được phân chia 256 cấp (0-255), dựa vào giá trị các pixel, ta có thể tự động hóa phân chia ảnh ra thành nhiều lớp khác nhau, mỗi lớp tương ứng với khoảng độ sáng nhất định

+ Sự phân loại này chỉ cho ta thấy sự khác biệt về giá trị độ sáng giữa các nhóm pixel trên ảnh chứ không xác định được tính chính xác bản chất hay tên gọi của chúng

Do đó, phân loại không kiểm soát chỉ cho ra kết quả giả thuyết ban đầu

20

- Phân loại có kiểm soát

+ Xác định một vùng nhỏ, là vị trí kiểm tra hay một điểm kiểm tra, vị trí kiểm tra thể hiện cho một tiêu chuẩn địa hình hay một lớp địa hình Các giá trị phổ của mỗi pixel ở trong vị trí kiểm tra được dùng để xác định cho các không gia qui định lớp đó Sau khi các cụm của các vị trí kiểm tra được xác định thì dựa vào các chỉ tiêu đó máy tính phân loại toàn bộ các pixel còn lại trong hình ảnh + Đặc điểm của phân loại có kiểm soát là các lớp đối tượng được xác định một cách rõ ràng, dựa vào các tính chất của đối tượng xác định trên các vị trí kiểm tra Tuy nhiên, trong thực tế có nhiều đối tượng khác nhau nhưng lại thể hiện phổ giống nhau hay có nhiều dấu hiệu phổ khác nhau nhưng lại thuộc về một

đối tượng Vì vậy, cần phải có sự phân loại bằng việc kết hợp các dấu hiệu phổ

thể hiện trên một lớp đối tượng

2.6.3 Giải đoán ảnh số dựa vào đối tượng (object-based approach)

Giải đoán ảnh dựa vào đối tượng sử dụng phần mềm eCognition do Công ty Definies Imaging phát triển dựa trên một phương pháp hoàn toàn mới là phân tích ảnh hướng đối tượng dùng lý luận mờ Nó cho phép phân tích và làm việc trên dữ liệu có độ phân giải cao và rất cao hoặc dữ liệu radar với chức năng phát triển và cơ sở thông tin cho việc phân loại tỷ mỹ trong phạm vi cục bộ và trong việc sử dụng đất (Lê Văn Trung 2005)

Điểm khác biệt cơ bản với qui trình xử lý dựa trên pixel là eCognition không

phân loại các pixel đơn lẻ, mà các đối tượng ảnh gốc được chiết tách từ một bước phân đoạn trước eCognition đưa ra đặc trưng phân đoạn đa phân giải, một qui trình mới xử lý tinh vi cho việc chiết tách đối tượng ảnh

Ngoài thông tin thuần túy ra, còn sử dụng nhiều thuộc tính bổ sung của các đối tượng ảnh như: Hình dạng, cấu trúc và thực hiện thông qua mạng lưới hay một tập trọn vẹn các thông tin quan hệ ngữ cảnh

Phương pháp phân đoan đa phân giải cho phép tách rời các vùng gần kề nhau tạo sự tương phản mạnh những vùng mà bản thân chúng có đặc tính, cấu trúc hoặc độ nhiễu nhất định cũng được phân tích

Mỗi tác vụ phân loại có một tỷ lệ xác định Chỉ số đối tượng ảnh có độ phân giải thích hợp mới cho phép phân tích để dễ dàng thích nghi độ phân giải đối tượng ảnh với yêu cầu

Dùng các khả năng có thể để sản xuất các đối tượng ảnh ở các độ phân giải khác nhau, một độ phân giải có thể có một mạng phân cấp với các cấp độ đối

21

tượng khác nhau ở các độ phân giải khác nhau Cấu trúc này trình bày các thông tin ảnh ở các tỷ lệ khác nhau một cách đồng thời Vì vậy, đối tượng khác nhau có thể được phân tích trong một quan hệ với nhau

eCognition là hệ thống phân loại mờ có thể sử dụng toàn bộ các lợi ích về thông tin chứa trong các đối tượng ảnh và trong mọi quan hệ lẫn nhau giữa chúng Các cá thể đối tượng ảnh được đánh dấu như các đại diện đặc trưng của một lớp và toàn bộ phần còn lại của ảnh sau đó phân lớp Mặt khác, nó cho phép người dùng biểu thực hóa các khái niệm và thông tin về nội dung ảnh thích hợp bởi phương tiện các qui luật mờ có thể xử lý thông tin ngữ cảnh phức tạp

Quy trình giải đoán dựa vào đối tượng

Theo Lê Văn Trung (2005), điều kiện tiên quyết cho phân loại là cây phân cấp

đối tượng dùng để làm cơ sở cho việc phân loại Sau đó cây phân loại sẽ được

phát triển dựa vào cây phân loại đối tượng, việc phát triển này diễn ra trong các bước lặp đi lặp lại và cuối cùng là kết quả phân loại Quá trình giải đoán

ảnh được tiến hành theo các bước sau:

- Nhập ảnh và dữ liệu chuyên đề

+ Dữ liệu nạp có thể ở độ phân giải và các vùng phủ khác nhau, miễn là chứa thông tin địa lý

+ Các lớp chuyên đề có dạng ma trận raster ASCII hoặc vector (*.shp)

- Đối tượng ảnh phân đoạn: Phân đoạn đa độ phân giải chiết tách các đối

tượng ảnh mà sau đó sẽ được phân loại

Phân đoạn ảnh là một thao tác đầu tiên trong toàn bộ quá trình xử lý ảnh Quá trình này thực hiện phân vùng ảnh thành các vùng rời rạc và đồng nhất với nhau hay nói cách khác là xác định vùng biên của các vùng ảnh đó Các vùng

ảnh đồng nhất này thông thường sẽ tương ứng với toàn bộ hay từng phần của

các đối tượng thật sự bên trong ảnh Vì thế, trong hầu hết các ứng dụng của lĩnh vực xử lý ảnh, phân đoạn ảnh luôn đóng vai trò quan trọng cơ bản và thường là bước tiền xử lý đầu tiên trong toàn bộ quá trình trước khi thực hiện các thao tác khác ở mức cao hơn như nhân dạng đối tượng, biểu diễn đối tượng, nén ảnh dựa trên đối tượng, hay truy vấn ảnh dựa vào nội dung

22

Hình 2.5 Sơ đồ phân cấp đối tượng trong phương pháp

phân đoạn đa độ phân giải Phân đoạn ảnh là chia ảnh thành các vùng không trùng lắp, mỗi vùng gồm một nhóm pixel liên thông và đồng nhất theo một tiêu chí đồng nhất với các thông

số được chọn Đề tài thực hiện việc phân đoạn ảnh đa phổ với phần mềm eCognition 8.7, chức năng phân đoạn ảnh dựa trên 3 thông số chính là quy mô (hay tỷ lệ), hình dáng và độ chặt của đối tượng Quá trình phân đoạn dựa trên phương pháp giới hạn tối ưu hóa cho các đối tượng hình ảnh (phân đoạn) Giới hạn tối ưu hóa được định nghĩa như là tính không đồng nhất được chấp nhận trong tối đa hóa các đối tượng Pixel hoặc các đối tượng chỉ đơn giản là sáp nhập, nếu không đồng nhất là dưới giới hạn tối ưu này Tính không đồng nhất của một đối tượng bao gồm tính không đồng nhất về màu sắc và hình dạng và có thể điều chỉnh theo một tham số gọi là yếu tố hình dạng (được thể hiện trong sơ đồ phân cấp đối tượng trong phương pháp phân đoạn đa phổ phân giải) (Trimble, 2011)

h = Wmàu sắc* hmàu sắc + Whình dạng * hhình dạng

Trong đó:

h: tính không đồng nhất của đối tượng

Wmàu sắc: Giá trị màu sắc (Wmàu sắc€ [0,1])

hmàu sắc: Sự thay đổi về màu sắc của đối tượng

Whình dạng : Giá trị hình dạng (Whình dạng € [0,1])

hhình dạng: Sự thay đổi về hình dạng của đối tượng

Thông số tỷ lệ (hay quy mô)

Xác định độ lệch chuẩn tối đa trong những

tiêu chuẩn đồng nhất về các lớp hình ảnh

cho đối tượng

Tính đồng nhất

Tiêu chuẩn đồng nhất, bao gồm 4 tiêu chí

xác định tổng tính đồng nhất tương đối cho

các đối tượng hình ảnh Màu sắc

Tiêu chí

Độ trơn Hình dạng

Độ chặt

23

Tính không đồng nhất hình dạng được xác định bởi 2 giá trị là độ chặt chẽ và

độ mịn của đối tượng và được định nghĩa bằng công thức:

đoạn thường được tiến hành tự động Quá trình này thực hiện việc phân vùng ảnh thành các vùng rời rạc và đồng nhất với nhau hay nói cách khác là xác định các biên của các vùng ảnh đó Các vùng ảnh đông nhất này thông thường

sẽ tương ứng với toàn bộ hay từng phần của các đối tượng thật sự bên trong

ảnh Vì thế, trong hầu hết các ứng dụng của lĩnh vực xử lý ảnh, phân đoạn ảnh

luôn đóng một vai trò cơ bản và thường là bước tiền xử lý đầu tiên trong toàn

bộ quá trình trước khi thực hiện các thao tác khác ở mức cao hơn như nhận dạng đối tượng, biểu diễn đối tượng, hay truy vấn ảnh dựa vào nội dung

Quá trình phân đoạn này được thể hiện là từ ảnh gốc sử dụng các thông số ảnh (như kích thước vùng mẫu, hình dạng, độ sáng của các đối tượng) cắt đối tượng trên ảnh gốc ra thành những vùng chứa đối tượng nhỏ hơn Nếu đối tượng thể hiện trên ảnh có kích thước nhỏ hơn kích thước mà quy định trong phân đoạn ảnh lần thứ nhất thì trên cơ sở các vùng đã phân đoạn đó tiếp tục sử dụng các thông số quy định về kích thước hình dạng.v.v cắt các đối tượng ảnh

ra thành các vùng nhỏ hơn

- Thông tin về các đối tượng ảnh và các đặc trưng: Sử dụng nhiều công cụ

và nhiều cách để tách các lớp đối tượng

- Tạo cây phân lớp: Dựa trên kiến thức người dùng và các công cụ của phần

mềm Ecognition, cây phân loại đối tượng ảnh sẽ được xây dựng

- Phân loại và tinh chế: Ảnh được phân loại lặp đi lặp lại Các kết quả phân

loại sơ khởi có thể được tinh chế bằng một công đoạn mở rộng cây phân lớp

và phân cấp đối tượng dựa vào kết quả phân loại đầu

- Xuất thông tin: Các kết quả phân loại được xuất ra dạng vector hoặc raster,

thông tin phụ cũng có thể được tạo ra

24

2.7 Các đặc trưng ảnh SPOT 5

Dữ liệu ảnh vệ tinh SPOT của Pháp khởi đầu từ năm 1986, trải qua các thế hệ SPOT-1, SPOT-2, SPOT-3, SPOT-4 và SPOT-5, đã đưa ra sản phẩm ảnh số thuộc hai kiểu phổ, đơn kênh (panchoromatic) với độ phân dải không gian từ 10m x 10m đến 2,5m x 2,5m, và đa kênh SPOT- XS (hai kênh thuộc dải phổ nhìn thấy, một kênh thuộc dải phổ hồng ngoại) với độ phân giải không gian 20m x 20m Đặc tính của ảnh vệ tinh SPOT là cho ra các cặp ảnh phủ chồng cho phép nhìn đối tượng nổi (stereo) trong không gian ba chiều Điều này giúp cho việc nghiên cứu bề mặt trái đất đạt kết quả cao, nhất là trong việc phân tích các yếu tố địa hình (Võ Quang Minh, 2008)

vệ tinh SPOT 4 với hai bộ cảm HRVIR và thực vật (Vegetation Instrument)

Ba kênh phổ đầu của HRVIR tương đương với 3 kênh phổ truyền thống của HRV Năm 2002 Pháp đã phóng thành công vệ tinh SPOT 5 với độ phân giải cao hơn: 2,5 m; 5m; 10m

Vệ tinh SPOT bay ở độ cao 832 km, nghiêng so với mặt phẳng quỹ đạo 9807, bay qua xích đạo lúc 10h30' sáng với chu kỳ lặp lại là 23 ngày Mỗi ảnh có độ phủ là 60 km x 60 km Tư liệu SPOT được sử dụng nhiều không chỉ cho việc

25

nghiên cứu tài nguyên mà còn sử dụng cho công tác xây dựng, hiệu chỉnh bản

đồ và quy hoạch sử dụng đất Bộ cảm HRV là máy quét điện tử CCD - HRV

có thể thay đổi góc quan sát nhờ một gương định hướng Gương này cho phép thay đổi hướng quan sát ± 270 so với trục thẳng đứng nên dễ dàng thu được

ảnh lập thể

Vệ tinh SPOT- 5, được trang bị một cặp đầu thu HRG (High Resolution Geometric) là loại đầu thu ưu việt hơn các loại trước đó Mỗi một đầu thu HRG có thể thu được ảnh với độ phân giải 5m đen - trắng và 10m màu Với kỹ thuật xử lý ảnh đặc biệt, có thể đạt được ảnh độ phân giải 2,5m, trong khi đó dải chụp phủ mặt đất của ảnh vẫn đạt 60km đến 80km Đây chính là ưu điểm của ảnh SPOT-5, điều mà các loại ảnh vệ tinh cùng thời khác ở độ phân giải này đều không đạt được (http://www.resmap.com/spot5/, 2014)

Bảng 2.3 Các thông số của ảnh vệ tinh Spot 5

Đề tài ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat để đánh giá mức độ tàn phá và sự suy

thoái rừng ở Amazon của Brazil được thực hiện bởi Carlos M Souza, Jr và cộng sự năm 2013 đã cho thấy việc dùng ảnh Landsat độ phân giải cao để giải

đoán và thành lập bản đồ hiện trạng rừng mang lại độ chính xác rất cao, với độ

chính xác tổng thể đến 0,92

Nghiên cứu của Muhammad Kamal và Stuanrt Phinn (2011) về ứng dụng ảnh

đa phổ trong việc xây dựng bản đồ phân bố thực vật rừng ngập mặn bằng

phương pháp pixel-based và object based đã cho thấy, việc ứng dụng phương pháp object-based để phân tích ảnh viễn thám đa phổ trong việc nghiên cứu về