đánh giá khả năng sử dụng ảnh spot 5 trong việc xác định giá trị kinh tế rừng ngập mặn ven biển mũi cà mau

ii CHẤP NHẬN LUẬN VĂN THẠC SĨ CỦA HỘI ĐỒNG Luận văn thạc sĩ Đánh giá khả năng sử dụng ảnh SPOT 5 trong việc xác định giá trị kinh tế rừng ngập mặn ven biển mũi Cà Mau do học viên La Văn

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ

-oOo-

LA VĂN HÙNG MINH

ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG SỬ DỤNG ẢNH SPOT 5 TRONG VIỆC XÁC ĐỊNH GIÁ TRỊ KINH TẾ RỪNG NGẬP MẶN VEN BIỂN MŨI CÀ MAU

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGÀNH QUẢN LÝ ĐẤT ĐAI

Cần Thơ – 2012

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ

-oOo-

LA VĂN HÙNG MINH

ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG SỬ DỤNG ẢNH SPOT 5 TRONG VIỆC XÁC ĐỊNH GIÁ TRỊ KINH TẾ RỪNG NGẬP MẶN VEN BIỂN MŨI CÀ MAU

LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành Quản lý đất đai

Mã số: 60 62 16

HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS VÕ QUANG MINH ThS VÕ QUỐC TUẤN

Cần Thơ, 10/2012

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 án

La Văn Hùng Minh

ii

CHẤP NHẬN LUẬN VĂN THẠC SĨ CỦA HỘI ĐỒNG

Luận văn thạc sĩ Đánh giá khả năng sử dụng ảnh SPOT 5 trong việc xác định giá trị kinh tế rừng ngập mặn ven biển mũi Cà Mau do học viên La Văn Hùng Minh, mã số

HV: 321006, thực hiện và báo cáo đã được chỉnh sửa theo góp ý và được Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ thông qua

Cần Thơ, ngày 02 tháng 11 năm 2012

Chủ tịch Hội đồng

GS TS LÊ QUANG TRÍ

LÝ LỊCH KHOA HỌC

I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC

Họ và tên: La Văn Hùng Minh Giới tính: Nam

Ngày tháng năm sinh: 21/11/1985 Nơi sinh: Tân Hồng – Đồng Tháp Quê quán: Tân Hồng – Đồng Tháp Dân tộc: Kinh

Hộ khẩu thường trú: 276, ấp Thị, xã Thông Bình, huyện Tân Hồng, tỉnh Đồng Tháp

II.QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO

1 Đại học:

Hệ đào tạo: Chính quy

Thời gian đào tạo: 2005 – 2009

Nơi đào tạo: Đại học Cần Thơ

Ngành học: Quản lý đất đai

Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp: “Ứng dụng viễn thám xây dựng

bản đồ hiện trạng sử dụng đất Đồng bằng sông Cửu Long”

Ngày và nơi bảo vệ: 11/2008 tại Bộ môn Khoa học đất và Quản lý đất đai, khoa Nông Nghiệp & Sinh học ứng dụng, trường Đại học Cần Thơ

Người hướng dẫn: TS Võ Quang Minh

2 Cao học:

Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ 10/2010 đến 10/2012 Nơi học: Trường Đại học Cần Thơ

Ngành học: Quản lý đất đai

Tên luận văn: “Đánh giá khả năng sử dụng ảnh SPOT 5 trong việc xác

định giá trị kinh tế rừng ngập mặn ven biển mũi Cà Mau”

Ngày và nơi bảo vệ luận văn: 02/11/2012 tại khoa Môi Trường và Tài nguyên Thiên nhiên, trường Đại học Cần Thơ

Người hướng dẫn: PGs.TS Võ Quang Minh

3 Ngoại ngữ: Anh văn B1

III QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC:

Sau khi tốt nghiệp đại học đến nay: công tác tại trường Đại học Đồng Tháp

Cần Thơ, ngày 15 tháng 11 năm 2012

Người khai

Quí Thầy Cô và các anh, chị Bộ môn Tài nguyên Đất đai – Khoa Môi trường & Tài Nguyên Thiên Nhiên – Trường Đại học Cần Thơ luôn quan tâm, giúp đỡ tôi hoàn thành

Chân thành cảm ơn!

La Văn Hùng Minh 2012 ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG SỬ DỤNG ẢNH SPOT 5 TRONG VIỆC XÁC ĐỊNH GIÁ TRỊ KINH TẾ RỪNG NGẬP MẶN VEN BIỂN MŨI CÀ MAU Luận văn Thạc sĩ Quản lý đất đai Khoa Môi trường và Tài nguyên thiên nhiên Trường Đại học Cần Thơ Cán bộ hướng dẫn: PGs.TS Võ Quang Minh và Th.S Võ Quốc Tuấn

Kết quả đánh giá giá trị của rừng theo phân vùng dựa trên mật độ che phủ của rừng: Giá trị gỗ, củi: Vùng I có giá dưới 32 triệu đồng/ha; Vùng II từ trên 32 triệu đến 53 triệu đồng/ha; Vùng III từ 53 đến 74 triệu đồng/ha và vùng IV từ 74 triệu đến 105 triệu đồng/ha

Giá trị thủy sản: Lợi nhuận thu được từ thủy sản của vùng I là 44 triệu đồng/ha, vùng II là

71 triệu đồng/ha, vùng III là 53 triệu đồng/ha và vùng IV là 52 triệu đồng/ha

Giá trị hấp thu CO 2 : Vùng I là 172.500 đồng/ha/năm, vùng II là 460.000 đồng/ha/năm, vùng III là 690.000 đồng/ha/năm và vùng IV là 979.800 đồng/ha/năm

Từ khóa: Viễn thám, hệ sinh thái, rừng ngập mặn, ven biển Cà Mau, cây đước

Remote sensing is not solely applied in many research fields in Vietnam also in other great applications for humans In the field of forestry, remote sensing techniques have been used to establish the forest maps, forest status classification In addition, this application contributes to improving the quality and effectiveness of the forest monitoring and protection forest Therefore, " Evaluating the possibility of using Spot 5 image in determining the economic value of mangrove forests in the coastal Ca Mau” was conducted by combining remote sensing methods and econometric models in order

to assess the economic value of forests The main aims of this study consist of: (1) Mapping mangrove forest classification from remote sensing image interpretation result (2) Quantifying the direct use value of forests regarding to the coastal ecosystem classification in Ca Mau region Results of SPOT 5 remote sensing image based on object classification method expressed the percentage of forest cover with a global accuracy of 89.26% Furthermore, thank to the difference in percent forest cover, the study areas are classified into four ecological zones: zone I with coverage of below 30%, II region corresponding from 31% to 50%, III region occupying from 51 - 70%, and IV region with coverage of over 70%

Evaluation results of the value of the forests regarding to ecosystem classifications: The prices of timber, firewood: price of ecological area I is under 32 million/ha; from 32 million to 53 million/ha for ecological Zone II; from 53 to 74 million VND/ha for ecological Zone III , and from 74 million to 105 million VND/ha for ecological region

IV

The value of aquaculture: price of ecological region I is 44 million/ha, 71 million/ha for ecological region II, 53 million/ha for ecological region III , and 52 million/ha for ecological region IV

The value of CO 2 absorption: Ecological Zone I is 172,500 VND/ha/year, 460,000 VND/ha/year for ecological region II, 690,000 VND/ha/year for ecological region III, and 979,800 VND/ha/year for ecological areas IV

Keywords: Remote sensing, ecosystems, mangroves, Ca Mau coastal

MỤC LỤC

Lời cam đoan i

Chấp nhận luận án của Hội đồng ii

Lý lịch khoa học iii

Lời cảm tạ iv

Tóm lược v

Abstract vi

Mục lục vii

Danh sách hình ix

Danh sách bảng xi

Danh sách các từ viết tắt xii

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 LƯỢC KHẢO TÀI LIỆU 3

1.1 ĐẶC ĐIỂM KHU VỰC NGHIÊN CỨU 3

1.1.1 Vị trí địa lý 3

1.1.2 Khí hậu 4

1.1.3 Yếu tố thủy văn 4

1.1.4 Địa hình 5

1.2 TỔNG QUAN VỀ RỪNG NGẬP MẶN 5

1.2.1 Khái niệm về hệ sinh thái rừng ngập mặn 5

1.2.2 Vai trò của hệ sinh thái rừng ngập mặn 6

1.2.3 Giá trị của rừng ngập mặn 9

1.2.4 Phương pháp xác định giá trị kinh tế của hệ sinh thái rừng ngập mặn 10

1.3 TỔNG QUAN VỀ VIỄN THÁM 12

1.3.1 Định nghĩa về viễn thám 12

1.3.2 Các phương pháp giải đoán ảnh viễn thám 13

1.2.3 Đánh giá độ chính xác trong phương pháp phân loại viễn thám 15

1.4 GIỚI THIỆU PHẦN MỀM ECOGNITION 16

1.4.1 Giới thiệu 16

1.4.2 Quy trình giải đoán ảnh dựa trên đối tượng của phần mềm eCognition 17

1.5 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI 18

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG TIỆN VÀ PHƯƠNG PHÁP 18

2.1 PHƯƠNG TIỆN NGHIÊN CỨU 18

2.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 18

2.2.1 Thu thập dữ liệu thứ cấp 18

2.2.2 Điều tra, phỏng vấn 18

2.2.3 Tổng hợp, xử lý số liệu 19

Trang

viii

2.2.4 Định giá giá trị kinh tế rừng 19

2.2.5 Phương pháp viễn thám 21

2.2.6 Kết hợp phương pháp viễn thám và kết quả điều tra 26

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 28

3.1 XỬ LÝ ẢNH VIỄN THÁM THÀNH LẬP BẢN ĐỒ 28

3.1.1 Kết quả thu thập dữ liêu ảnh viễn thám 28

3.1.2 Phân loại ảnh thành lập bản đồ hiện trạng rừng 29

3.2.3 Phân loại ảnh dựa trên đối tượng thành lập bản đồ tỷ lệ rừng 48

3.2 GIÁ TRỊ KINH TẾ HỆ SINH THÁI RỪNG NGẬP MẶN 60

3.2.1 Thông tin điều tra phỏng vấn nông hộ 61

3.2.2 Giá trị kinh tế của rừng ngập mặn ven biển mũi Cà Mau 62

CHƯƠNG 4 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 75

4.1 KẾT LUẬN 75

4.2 KIẾN NGHỊ 76 TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH SÁCH HÌNH

1.3 Rừng ngập mặn – nuôi dưỡng các loài tôm, cua 7

1.6 Phân loại các phương pháp đánh giá giá trị kinh tế 12 1.7 Thang độ sáng (độ xám) của ảnh trắng đen (10 cấp) 13

2.1 Minh họa quá trình phân đoạn đối tượng bằng phần mềm

eCognition

23

2.2 Sơ đồ các bước xử lý ảnh viễn thám thành lập bản đồ tỷ lệ rừng 24

3.1 Ảnh vệ tinh SPOT chụp ngày 24 tháng 3 năm 2010 28

3.3 Ảnh vệ tinh SPOT trước và sau khi lọc nhiễu 30 3.4 Biểu đồ diện tích của các đối tượng (kết quả phân loại ảnh không

x

3.9 Khu vực rừng kết hợp với nuôi thủy sản 38

3.13 Khu vực bãi bồi ven sông, ven biển Cà Mau 40 3.14 Biểu đồ diện tích của các loại hiện trạng sử dụng (kết quả phân

loại ảnh có kiểm soát)

3.19 Cây phân cấp đối tượng trong phương pháp phân loại theo đối

tượng

52

3.20 Biểu đồ diện tích các đối tượng được phân loại (Kết quả phân

loại theo đối tượng)

53

3.21 Bản đồ tỷ lệ phần trăm rừng khu vực Mũi Cà Mau (Kết quả phân

loại theo đối tượng)

54

3.22 Phân vùng rừng ngập mặn ven biển mũi Cà Mau 58 3.23 Bản đồ phân vùng rừng ngập mặn ven biển mũi Cà Mau 59 3.24 Lưu đồ qua hệ giữa vùng rừng ngập mặn và giá trị kinh tế 61 3.25 Sơ đồ vị trí các điểm điều tra phỏng vấn nông hộ 62 3.26 Biểu đồ múc độ nhận thức của người dân về rừng 63 3.27 Biểu đồ tỷ lệ các loại cây ở khu vực mũi Cà Mau 64 3.28 Biểu đồ nhận thức của người dân và giá trị sử dụng của rừng 64

3.29 Biểu đồ giá trị của rừng ngập mặn ven biển mũi Cà Mau 66 3.30 Bản đồ giá trị gỗ, củi khu vực Mũi Cà Mau 67 3.31 Biểu đồ tổng thu nhập, tổng chi và lợi nhuận từ thủy sản 68 3.32 Biểu đồ so sánh giá trị thủy sản theo mật độ che phủ của rừng 69 3.33 Bản đồ giá trị thủy sản khu vực Mũi Cà Mau 71

3.2 Bảng tổng hợp các giá trị thống kê kết quả phân loại không

3.3 Tổng hợp chìa khóa giải đoán ảnh khu vực ven biển mũi Cà

3.4 So sánh sự khác biệt giữa các mẫu phân loại 42

3.5 Bảng tổng hợp các giá trị thống kê kết quả phân loại có

kiểm soát

44

3.6 Kết quả đánh giá độ tin cậy của kết quả phân loại 48

3.7 Ma trận đánh giá độ chính xác của phép phân loại theo

3.10 Giá trị kinh tế các hộ nuôi tôm khu vực Cà Mau 71

3.11 Giá trị hấp thụ CO2 theo mật độ che phủ của rừng khu vực

ven biển mũi Cà Mau

75

DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT

ENVI The Environment for Visualizing

Images

Môi trường để quan sát hình ảnh

GIS Geographic Information System Hệ thống thông tin địa lý

GPS Global Positioning System Hệ thống định vị toàn cầu

IUCN International Union for Conservation

of Nature and Natural Resources

Tổ chức Bảo tồn Thiên nhiên Quốc tế

SPSS Statistical Package for Social

Sciences

Thống kê về khoa học xã hội

SPOT Système Pour Observation de la Terre Vệ tinh quan sát mặt đất SPOT

NDVI The Normalized Difference

Vegetation Index

Chỉ số khác biệt thực vật

UTM Universal Transverse Mercator Hệ tọa độ chuyển đổi tổng hợp

của Mỹ WGS-84 World Geodetic System 84 Hệ tọa độ thế giới xây dựng

năm 1984

MỞ ĐẦU

Vùng ven biển đồng bằng sông Cửu Long gồm 7 tỉnh (Tiền Giang, Bến Tre, Trà Vinh, Sóc Trăng, Bạc Liêu, Kiên Giang và Cà Mau) diện tích rừng ngập mặn là 128.537 ha Trong đó, diện tích rừng tự nhiên là 22.400 ha và diện tích rừng trồng là 106.137 ha (Đỗ Đình Sâm, 2007)

Rừng ngập mặn có vai trò hết sức to lớn nhưng diện tích rừng ngập mặn ngày càng bị thu hẹp, môi trường rừng bị đe dọa Mặc dù diện tích rừng ngập mặn trong những năm gần đây được gia tăng đáng kể nhưng tổng diện tích rừng ngập mặn trên toàn quốc bị suy giảm một cách rõ rệt Trong vòng 64 năm qua (tính từ năm 1943 đến năm 2007), diện tích rừng ngập mặn Việt Nam đã giảm mất 198.759 ha, chiếm khoảng 48,67% so với tổng diện tích rừng ngập mặn năm 1943 Điều này cho thấy tốc độ mất rừng ngập mặn ở Việt Nam là rất cao, khoảng 3.105,6 ha/năm (Đỗ Đình Sâm, 2007)

Đồng bằng sông Cửu Long là một trong những khu vực bị ảnh hưởng nặng nề bởi biến đổi khí hậu Mực nước biển dâng ở đồng bằng sông Cửu Long dẫn đến tăng xói mòn bờ biển, xâm nhập mặn và hệ sinh thái tự nhiên bị phá hủy Hệ sinh thái rừng ngập mặn dọc theo bờ biển của Đồng bằng sông Cửu Long có một giá trị bảo vệ bờ biển cũng như cung cấp hàng hóa và dịch vụ trực tiếp đến sức khỏe con người Về mặt môi trường, hệ sinh thái rừng ngập mặn có vai trò to lớn trong việc phòng hộ ven biển, chống xói lở bờ biển, hạn chế tác hại của sóng, gió, bão Rừng ngập mặn là một tác nhân làm cho khí hậu dịu mát hơn, giảm nhiệt độ tối đa và biên độ nhiệt, làm tăng nhanh khả năng lắng đọng đất Đối với kinh tế - xã hội, rừng ngập mặn còn được khai thác dưới dạng du lịch sinh thái và nó còn cung cấp gỗ, thực phẩm, thuốc chữa bệnh, chất đốt, thức ăn gia súc, bảo vệ các công trình đê biển, khu sản xuất nông lâm nghiệp,

dân cư (Phan Nguyên Hồng et al., 1999)

Hệ sinh thái rừng ngập mặn chiếm cứ ở các vùng ven biển với sự chi phối xâm nhập mặn theo thủy triều của biển có vai trò quan trọng trong quá trình phát triển kinh tế, xã hội và giữ cân bằng môi trường sinh thái trong toàn khu vực Rừng ngập mặn hiện đang bị thay đổi ngày càng mạnh mẽ dưới động của nhiều tác nhân tự nhiên trong hệ tương tác biển – lục địa, và chịu ảnh hưởng mạnh mẽ bởi tác động của con người Nguyên nhân chính của sự suy giảm này là để phát triển nuôi trồng thủy sản, chuyển dịch cơ cấu kinh tế nông nghiệp, người dân ở nhiều vùng ven biển đã chặt phá rừng lấy diện tích nuôi tôm, nuôi cá Vì vậy cần phải nghiên cứu về giá trị trực tiếp và giá trị gián tiếp của rừng ngập mặn, để từ đó làm rõ các giá trị của rừng, góp phần vào việc quản lý rừng được tốt hơn

Ngày nay, sự phát triển mạnh mẽ của khoa học kỹ thuật giúp con người quản lý tốt hơn các nguồn tài nguyên, trong đó có khoa học kỹ thuật viễn thám Kỹ thuật viễn

thám được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực nghiên cứu của Việt Nam đã mang lại nhiều ứng dụng to lớn trong quản lý tài nguyên Trong lĩnh vực lâm nghiệp, kỹ thuật viễn thám với khả năng quan sát một vùng rộng lớn và với chu kỳ lặp lại khác nhau và quan sát trong bất kỳ điều kiện thời tiết nào Kỹ thuật viễn thám đã được sử dụng để thành lập các loại bản đồ hiện trạng rừng, phân loại trạng thái rừng, góp phần nâng cao chất lượng và hiệu quả của công tác giám sát hiện trạng và bảo vệ rừng

Đề tài “Đánh giá khả năng sử dụng ảnh SPOT 5 trong việc xác định giá trị kinh tế

rừng ngập mặn ven biển mũi Cà Mau” được thực hiện để đánh giá giá trị kinh tế của

rừng bằng cách kết hợp phương pháp viễn thám và mô hình kinh tế nhằm giúp cho nhà quy hoạch, nhà quản lý đánh giá đúng giá trị của rừng và từ đó sẽ chú ý hơn nữa trong việc chuyển đổi một cách hợp lý cơ cấu sử dụng đất Đề tài nhằm giải quyết những mục tiêu cụ thể sau:

- Xây dựng bản đồ phân loại rừng ngập mặn từ kết quả giải đoán ảnh viễn thám Spot 5 tại vùng nghiên cứu

- Lượng hóa giá trị sử dụng của rừng khu vực ven biển khu vực mũi Cà Mau;

CHƯƠNG 1 LƯỢC KHẢO TÀI LIỆU 1.1 ĐẶC ĐIỂM KHU VỰC NGHIÊN CỨU

Theo Trương Thị Nga (2003) Rừng ngập mặn Cà Mau là một hệ sinh thái độc đáo và

đa dạng gồm nhiều loại cây: Đước, Mấm, Vẹt, Bần, Giá, Xu, Cóc… Trong đó, Đước

là loài cây chiếm đại đa số và có giá trị kinh tế cao nên còn được gọi là rừng Đước Rừng ngập mặn Cà Mau là một trong những khu rừng có diện tích tập trung lớn, mức

độ đa dạng sinh học cao và tăng trưởng nhanh ở Việt Nam Trong đó rừng ngập mặn ở cửa sông Ông Trang là khu rừng ngập mặn tự nhiên khá nguyên vẹn và đang trong quá trình diễn thế tự nhiên rất đặc sắc Theo Cục thống kê tỉnh Cà Mau (2010) toàn tỉnh trồng rừng được 4.096 ha, trong đó: trồng mới 2.210 ha, tăng 10 ha, tăng 0,45%

so cùng kỳ Trồng rừng mới tăng 10 ha là do trồng bổ sung rừng phòng hộ ở đảo Hòn Khoai Trồng sau khai thác 1.886 ha Về công tác trồng rừng sau khai thác thực hiện còn chậm so với kế hoạch là do nhiều hộ dân khi khai thác xong không có khả năng trồng lại rừng, vốn hỗ trợ trồng rừng sản xuất của Nhà nước thấp, chưa khuyến khích người dân trồng rừng Rừng tràm những năm gần đây tiêu thụ khó do nhu cầu sử dụng

cừ tràm giảm sút, chưa được đầu tư chế biến

Bảng 1.1 Diện tích rừng Cà Mau từ năm 2008 – 2010

Diện tích rừng ngập mặn phân bố gần như trải dài khắp trên phạm vi toàn tỉnh Cà Mau

từ 8030’ đến 9030’ độ Vĩ Bắc; 10408’00” đến 105024’30’’ độ kinh Đông Phía Tây tiếp giáp Vịnh Kiên Giang, phía Đông - Nam giáp Biển Đông của Việt Nam và tỉnh Bạc Liêu Diện tích rừng ngập mặn của Cà Mau tập trung chủ yếu ở các huyện Ngọc Hiển (81,04%), Đầm Dơi (9,93%), các huyện khác như Cái Nước, Trần Văn Thời, U Minh chiếm 9,02% Rừng ngập mặn huyện Ngọc Hiển phân bố theo tọa độ địa lý từ 8o30’ -

8o52’ độ Vĩ Bắc; 104o8’- 105o19’ độ kinh Đông, với diện tích 92.797 ha, kéo dài từ rạch Hố Gùi giáp với huyện Đầm Dơi đến cửa sông Bảy Háp giáp huyện Cái Nước (Nguyễn Ngọc Trân, 2006)

1.1.2 Khí hậu

Khí hậu Cà Mau thuộc kiểu khí hậu nhiệt đới gió mùa cận xích đạo Một năm có 2 mùa rõ rệt: Mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 11, mùa khô từ tháng 12 đến tháng 4 năm sau Nhiệt độ trung bình năm khoảng 26,5oC Số giờ nắng trung bình trong năm đạt 2.500 giờ, tổng nhiệt độ hàng năm từ 9.500 đến 10.000oC Độ ẩm trung bình năm khoảng 85,6%

Lượng mưa trung bình năm ở Cà Mau cao nhất so với các nơi khác trong khu vực Trung bình có 165 ngày mưa/năm, lượng mưa đạt khoảng 2.400 mm Lượng mưa tập trung chủ yếu từ tháng 5 đến tháng 11, chiếm khoảng 90% tổng lượng mưa cả năm

Từ tháng 8 đến tháng 10 là khoảng thời gian mưa nhiều nhất ở Cà Mau Lượng mưa phân bố không đều theo không gian, giảm dần từ Tây sang Đông Thời gian mùa mưa,

số ngày mưa và số giờ mưa cũng giảm dần từ Tây sang Đông

Chế độ gió không bị chi phối bởi địa hình Hoàn lưu khí quyển tầng thấp đã xác lập chế độ gió của tỉnh Chế độ hoàn lưu mùa đã quyết định chế độ gió Mùa khô, hướng gió chủ yếu là hướng Đông và Đông Bắc, vận tốc trung bình là 1,6 - 2,8 m/s Mùa mưa, hướng gió chủ yếu là hướng Tây hoặc Tây Nam, vận tốc trung bình từ 1,8 - 4,5 m/s (Nguyễn Văn Hiệp, 2008)

1.1.3 Yếu tố thủy văn

Thủy văn chịu ảnh hưởng của chế độ bán nhật triều không đều biển Đông và chế độ nhật triều vùng vịnh Thái Lan bị chi phối bởi các con sông ở Cà Mau như sông Cửa Lớn, Sông Đầm Dơi, Sông Gành Hào, sông Ông Đốc (Nguyễn Ngọc Trân, 2006)

R

R Thủy Biển

Hình 1.1 Sơ đồ vị trí khu vực nghiên cứu

Chế độ thủy triều của tỉnh chịu ảnh hưởng trực tiếp của chế độ bán nhật triều không đều ở biển Đông và chế độ nhật triều ở biển Tây Biên độ triều ở biển Đông khá lớn, khoảng 300 - 350 cm vào các ngày triều mạnh và từ 180 - 220 cm vào các ngày triều yếu Triều biển Tây yếu hơn, biên độ mạnh nhất chỉ khoảng 100 cm Do chế độ thủy triều chênh lệch của hai vùng biển, nên gây khó khăn cho việc tiêu thoát nước vào mùa mưa ở các "vùng giáp nước" Mùa gió chướng có thể gây ra hiện tượng nước mặn tràn sông vào nội đồng, ảnh hưởng đến sinh hoạt, sản xuất và giao thông (Nguyễn Ngọc Trân, 2006)

1.1.4 Địa hình

Theo Nguyễn Ngọc Trân (2006) tỉnh Cà Mau có 3 mặt giáp biển, một mặt giáp sông, địa thế cô lập hoàn toàn Địa hình bằng phẳng, cao trung bình từ 0,5 – 0,7 m, thường xuyên ngập triều biển, riêng vùng ven biển Đông có địa hình cao hơn (từ 1,2 – 1,5 m)

Bề mặt địa hình bị chia cắt mạnh bởi hệ thống sông rạch tự nhiên và kênh mương chằng chịt Do hình thành từ các trầm tích biển trẻ nên nhìn chung nền đất yếu, lớp bùn hữu cơ và sét hữu cơ dày từ 0,7- 1,7 m, lớp bùn sét dày 1,3 – 1,4 m

1.2 TỔNG QUAN VỀ RỪNG NGẬP MẶN

1.2.1 Khái niệm về hệ sinh thái rừng ngập mặn

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 triểu ở vùng nhiệt đới và á nhiệt đới Rừng ngập mặn gồm những loài cây gỗ, hoặc cây bụi mọc dưới điều kiện ngập bởi thủy triều khi dâng cao Do đó, hệ rễ của chúng thường bị ngập bởi nước mặn, mặc dầu nước mặn có thể được pha loãng bởi các dòng nước mặt hoặc ngập lũ một hoặc hai lần trong năm Rừng ngập mặn phụ thuộc vào các quá trình 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”

Rừng ngập mặn 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, cây 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)

Hình 1.2 Hệ sinh thái rừng ngập mặn Cà Mau

(Nguồn: Phan Nguyên Hồng, 2006)

1.2.2 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 sinh học 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

Rừng ngập mặn có vai trò bảo vệ bờ biển, chống lại xói mòn, chống lại gió bão Rừng ngập mặn còn là nơi cung cấp thức ăn và là nơi cư trú của nhiều loài thủy sản quan trọng có giá trị thương mại cao 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)

- 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 các hệ sinh thái

tự nhiên khác Rừng ngập mặn cung cấp mùn bã hữu cơ khoảng 10,6 tấn/ha/năm, lượng chất hữu cơ này đã tạo nên thức ăn chủ yếu cho các nhóm tiêu thụ như cua, tôm, các loài nhuyễn thể 2 vỏ, giun nhiều tơ và các loài cá ăn mùn bã hữu cơ (Nguyễn Hoàng Trí, 1999)

Hình 1.3 Rừng ngập mặn – nuôi dưỡng các loài tôm, cua

(Nguồn: Bùi Thị Nga, 2008)

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 của 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 làm phong phú thêm nguồn thức ăn cho các sinh vật ở hệ sinh thái kế cận (Lê Huy Bá, 2000) Sự phân hủy vật rụng của cây ngập mặn đã cung cấp lượng cacbon và nitơ đáng kể cho đất rừng Lượng cacbon và nitơ trong đất phụ thuộc vào tuổi rừng, rừng càng nhiều tuổi thì lượng cacbon và nitơ trong đất càng nhiều, nơi đất trống không có rừng lượng cacbon

và nitơ rất thấp, hầu như không đáng kể Đối với các mẫu lá phân hủy, tỷ lệ phần trăm cacbon 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) Năng suất lượng rơi càng nhiều thì khi phân hủy sẽ cung cấp lượng cacbon hữu cơ và nitơ cho đất càng cao Lượng cacbon, nitơ trả lại cho đất thông qua sự phân hủy vật rụng phụ thuộc vào tuổi rừng và lượng rơi của rừng, rừng càng nhiều tuổi lượng rơi càng nhiều và sự tích tụ cacbon, nitơ trong đất càng lớn Qua quá trình phân hủy, lá cây ngập mặn sau khi rơi xuống sàn rừng đã trả lại cho đất rừng một lượng chất hữu cơ đáng kể, lượng chất hữu

cơ này trả về cho đất dưới dạng các chất khoáng Đây chính là quá trình tự cung tự cấp chất dinh dưỡng của cây rừng ngập mặn (Nguyễn Thị Hồng Hạnh và Mai Sỹ Tuấn, 2005)

- Vai trò của rừng ngập mặn đối với nuôi thủy sản ven biển

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 là giáp xác, đặc biệt các loài thuộc họ Tôm he như tôm sú, tôm he mùa, tôm rảo, tôm bộp, tôm sắt… là cư dân trong vùng cửa sông nhiệt đới mà đời sống rất gắn bó với môi trường rừng ngập mặn, như cách nói của người dân “Con tôm ôm cây đước” Tôm là loài ăn tạp do vậy trong thành phần thức ăn của chúng các mảnh vụn của cây ngập mặn chiếm

một lượng đáng kể (Phan Nguyên Hồng 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 vừa tạo ra nguồn thức ăn trực tiếp là các mùn 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 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)

Hình 1.4 Đầm nuôi tôm trong rừng ngập mặn

(Nguồn: Trương Thị Nga, 2002)

Rừng ngập mặn không chỉ là nguồn cung cấp thức ăn sơ cấp 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 nhau

Rừng ngập mặn có tác dụng như là bể lọc sinh học xử lý nước thải 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., 2005)

Thật vậy, rừng ngập mặn là nơi duy trì bền vững các nguồn lợi hải sản và hỗ trợ nghề

cá Nhờ các loại chất dinh dưỡng rừng ngập mặn thu nhận được từ nội địa chuyển ra hay biển khơi chuyển vào, đặc biệt là khối lượng lớn mùn bã từ các cây ngập mặn phân hủy tại chỗ mà tính đa dạng sinh học trong hệ sinh thái rừng ngập mặn rất cao, trong đó có nhiều loài hải sản quan trọng Nhờ nguồn mùn bã phong phú của rừng ngập mặn mà nhiều đầm tôm, đầm cua ở đây có năng suất cao hơn các vùng khác

(Phan Nguyên Hồng et al., 2005)

1.2.3 Giá trị của hệ sinh thái rừng ngập mặn

Theo Trương Thị Nga (2002) thì hệ sinh thái rừng ngập mặn có các giá trị sau:

- Về sinh thái và môi trường

+ Khí hậu: Rừng ngập mặn có tác động điều hòa khí hậu trong vùng Các quần xã

rừng ngập mặn là một nhân tố làm cho khí hậu dịu mát hơn, giảm nhiệt độ tối đa và biên độ nhiệt Trên thế giới có rất nhiều ví dụ điển hình về việc mất rừng kéo theo sự thay đổi vi khí hậu của khu vực sau khi thảm thực vật không còn thì cường độ bốc hơi nước tăng làm cho độ mặn của nước và đất tăng theo Có nơi, sau khi rừng ngập mặn

bị phá hủy, tốc độ gió của khu vực tăng lên đột ngột, gây ra hiện tượng sa mạc hóa do cát di chuyển vùi lấp kênh rạch và đồng ruộng Tốc độ gió tăng lên gây ra sóng lớn

làm vỡ đê đập, xói lở bờ biển

+ Mở rộng diện tích đất bồi, hạn chế xói lở:

Sự phát triển của rừng ngập mặn và mở rộng diện tích đất bồi là 2 quá trình luôn đi kèm nhau Nhìn chung những bãi bồi có điều kiện thổ nhưỡng, khí hậu phù hợp, có nguồn giống và được bảo vệ đều có cây ngập mặn Các dãy rừng ngập mặn đều có thể thấy trên đất bùn mềm, đất sét pha cát, cát và ngay cả trên các vỉa san hô Ở những vùng đất mới bồi có độ mặn cao chúng ta dễ dàng nhìn thấy các thực vật tiên phong thuộc chi mắm, bần ổi Tại những vùng cửa sông có độ mặn thấp hơn thường là bần

chua

- Về kinh tế:

Cây ngập mặn cung cấp vật liệu xây dựng, than và củi đốt, dược liệu, thức ăn trong chăn nuôi, chất tanin, đường mật và nhiều nguồn tài nguyên khác Hệ sinh thái rừng ngập mặn có năng suất cao và chu trình vật chất tuần hoàn trong mạng lưới thức ăn

Nhiều loài thực phẩm thủy sản có giá trị thương mại cao như: họ tôm he à cá đều có quan hệ với rừng ngập mặn

Trong rừng ngập mặn có nhiều loài có giá trị kinh tế như vọp, sò ốc len, nhiều nhất là

ba khía Đây là nguồn thu nhập của người dân Ngoài ra dọc kênh rạch còn có nhiều loài cá bống sao, cá bống trăng, các chẽm, cá đối Hệ sinh thái rừng ngập mặn đóng vai trò quan trọng trong chu trình dinh dưỡng, là nguồn cung cấp chất hữu cơ để tăng năng suất vùng ven biển, là nơi sinh đẻ, nuôi dưỡng hoặc nơi sống lâu dài cho nhiều loài hải sản có giá trị như cá, tôm, cua Theo Võ Sĩ Tuấn (2003) nhiều nghiên cứu cho rằng việc đánh bắt thủy sản cho năng suất cao chủ yếu ở các vùng cửa sông, ven bờ, cửa sông có rừng ngập mặn Có thể giải thích: vùng này là nơi tập trung các chất dinh dưỡng do sông mang ra từ nội địa và do nước triều đem từ biển vào Có một mối liên quan mật thiết giữa sản lượng và các loài thủy sản đánh bắt được ở khu vực có rừng ngập mặn và khu vực không có rừng ngập mặn Ở miền tây Australia, người ta đánh giá là 67% toàn bộ các loài thủy sản có giá trị thương mại đánh bắt được đều phụ thuộc vào rừng ngập mặn Theo Hamilton và Snedaker (1984) (trong Võ Sĩ Tuấn, 2003) cho rằng 90% các loài sinh vật biển sống ở vùng cửa sông rừng ngập mặn trong suốt một hoặc nhiều giai đoạn trong chu trình sống của chúng

1.2.4 Phương pháp xác định giá trị kinh tế của hệ sinh thái rừng ngập mặn

Theo Turner (2003) Phưng pháp xác định giá trị kinh tế của hệ sinh thái rừng ngập mặn được xác định theo phương pháp định giá giá trị kinh tế toàn phần là phương pháp nhằm đánh giá toàn bộ những lợi ích kinh tế mà hệ sinh thái rừng ngập mặn có thể đem lại cho xã hội

Hình 1.5 Giá trị kinh tế của rừng ngập mặn

(Nguồn: Turner, 2003 (trong Đinh Đức Trường, 2009))

Hình 1.5 thể hiện phương pháp phân tích giá trị kinh tế toàn phần của rừng ngập mặn dựa trên việc phân chia các lợi ích của rừng ra thành: Giá trị sử dụng và giá trị phi sử dụng

Giá trị sử dụng là những hàng hóa và dịch vụ sinh thái mà rừng ngập mặn cung cấp cho con người và các hệ thống kinh tế và được chia thành 3 nhóm là giá trị sử dụng trực tiếp, giá trị sử dụng gián tiếp và giá trị lựa chọn

- Giá trị sử dụng trực tiếp: được tính qua thông số về doanh thu hay thu nhập từ việc khai thác các sản phẩm của rừng Giá trị sử dụng trực tiếp được tính toán từ số liệu điều tra phỏng vấn người dân địa phương như: thủy sản, gỗ

- Giá trị sử dụng gián tiếp: là những giá trị, lợi ích từ những dịch vụ do hệ sinh thái rừng ngập mặn cung cấp và các chức năng sinh thái như tuần hoàn dinh dưỡng, hấp thụ CO2, điều hoà khí hậu, phòng chống bão lũ

- Giá trị lựa chọn về bản chất là những giá trị sử dụng trực tiếp hoặc giá trị sử dụng gián tiếp của rừng ngập mặn mặc dù có thể sử dụng ở hiện tại nhưng chưa được sử dụng vì một lý do nào đó mà để lại để sử dụng ở tương lai Ví dụ giá trị du lịch, cảnh quan, dược phẩm

Giá trị phi sử dụng là những giá trị bản chất, nội tại của rừng ngập mặn và được chia thành giá trị tồn tại và giá trị lưu truyền

- Giá trị tồn tại của rừng ngập mặn là giá trị nằm trong nhận thức, cảm nhận và sự thỏa mãn của một cá nhân khi biết được các thuộc tính của rừng ngập mặn đang tồn tại ở một trạng thái nào đó và thường được đo bằng sự sẵn sàng chi trả của cá nhân để có được trạng thái đó

- Giá trị lưu truyền là sự thỏa mãn nằm trong cảm nhận của cá nhân khi biết rằng tài nguyên được lưu truyền và hưởng thụ bởi các thế hệ tương lai Giá trị này cũng thường được đo bằng sự sẵn sàng chi trả của cá nhân để bảo tồn tài nguyên cho các thế hệ mai sau

Theo Dixon et al (1993), các phương pháp đánh giá giá trị kinh tế của hệ sinh thái

được chia thành ba nhóm chính là nhóm phương pháp dựa trên thị trường thực, nhóm phương pháp đánh giá dựa trên sự bộc lộ sở thích và nhóm phương pháp đánh giá dựa trên tuyên bố sở thích Barbier (1997) thì phân chia các phương pháp thành ba loại là các phương pháp dựa vào thị trường thực, các phương pháp dựa vào thị trường thay thế và các phương pháp dựa vào thị trường giả định Về bản chất, hai cách phân loại trên là gần giống nhau nhưng cách phân loại của Dixon mang tính chất học thuật, còn cách phân loại của Barbier mang tính thực nghiệm hơn Luận án sẽ sử dụng cách tiếp cận của Barbier vì tính đơn giản, dễ hiểu, phù hợp với điều kiện Việt Nam; cách phân loại này cũng phù hợp với tính chất nghiên cứu ứng dụng

Dựa trên cơ sở lý thuyết kinh tế, các nhà kinh tế đã phát triển các phương pháp thực nghiệm để đánh giá giá trị kinh tế của tài nguyên Cho đến nay, chưa có một hệ thống phương pháp nào được xây dựng và áp dụng riêng biệt để đánh giá giá trị của hệ sinh

thái, thay vào đó người ta xây dựng các phương pháp chung rồi áp dụng cho hệ sinh thái như một dạng tài nguyên cụ thể Về cơ bản, tương ứng với từng nhóm giá trị kinh

tế khác nhau sẽ có những phương pháp đánh giá thích hợp

Hình 1.6 Phân loại các phương pháp đánh giá giá trị kinh tế

(Nguồn: Barbier, 1997 (trong Đinh Đức Trường, 2009))

1.3 TỔNG QUAN VỀ VIỄN THÁM

Theo Nguyễn Ngọc Thạch (2005) Viễn thám là một ngành khoa học có lịch sử phát triển từ lâu, có mục đích nghiên cứu thông tin về một vật và một hiện tượng thông qua việc phân tích dữ liệu ảnh hàng không, ảnh vệ tinh, ảnh hồng ngoại nhiệt và ảnh radar

Sự phát triển của khoa học viễn thám được bắt dầu từ mục đích quân sự với việc nghiên cứu phim và ảnh, được chụp lúc đầu từ khinh khí cầu và sau đó là trên máy bay ở các độ cao khác nhau Ngày nay, viễn thám ngoài việc tách lọc thông tin từ ảnh máy bay, còn áp dụng các công nghệ hiện đại trong thu nhận và xử lý thông tin ảnh

số, thu được từ các bộ cảm có độ phân giải khác nhau, được đặt trên vệ tinh thuộc quỹ đạo trái đất Viễn thám được ứng dụng trong nhiều ngành khoa học khác nhau như quân sự, địa chất, địa lý, môi trường, khí tượng, thủy văn, thủy lợi, lâm nghiệp và nhiều ngành khoa học khác

1.3.1 Định nghĩa về viễn thám

Viễn thám được hiểu là một khoa học và nghệ thuật để thu nhận thông tin về một đối tượng, một khu vực hoặc một hiện tượng thông qua việc phân tích tư liệu thu nhận được bằng các phương tiện Những phương tiện này không có sự tiếp xúc trực tiếp với đối tượng, khu vực hoặc một hiện tượng được nghiên cứu Thực hiện những công việc

đó chính là thực hiện viễn thám – hay hiểu đơn giản : Viễn thám là thăm dò từ xa về

một đối tượng hoặc một hiện tượng mà không có sự tiếp xúc trực tiếp với đối tượng hoặc hiện tượng đó (Nguyễn Ngọc Thạch, 2005)

Tóm lại, viễn thám là một khoa học và là một nghệ thuật nghiên cứu các thông tin thu nhận được thông qua sự phân tích các dữ liệu nhận được bằng các công cụ kỹ thuật

mà không tiếp xúc với đối tượng, một vùng hay một hiện tượng nào đó Thông tin viễn thám thu nhận được nhờ các phương tiện công cụ thiết bị khác nhau từ một khoảng cách nhất định đối với đối tượng nghiên cứu thông qua năng lượng điện từ phản xạ từ bề mặt trái đất (Võ Quang Minh, 2005)

1.3.2 Các phương pháp giải đoán ảnh viễn thám

a) Giải đoán ảnh bằng mắt

Theo Nguyễn Ngọc Thạch (1997), khi giải đoán ảnh phải dựa vào các dấu hiệu giải đoán như sau:

- Các yếu tố ảnh bao gồm:

+ Sắc độ ảnh: là tổng hợp lượng ánh sáng được phản xạ từ bề mặt đối tượng

+ Cấu trúc ảnh (texture): là tần số lập lại của sự thay đổi sắc độ ảnh gây ra bởi tập hợp của nhiều đặc tính rất rõ ràng của các cá thể riêng biệt

+ Kiểu mẫu (pattern): là nhân tố quan trọng thể hiện sự sắp xếp của các đối tượng theo một qui định nhất định

+ Hình dạng (shape): là những đặc trưng bên ngoài tiêu biểu cho từng loại đối tượng ảnh

+ Kích thước (size): được xác định theo tỷ lệ ảnh và kích thước đo được trên thực địa

+ Bóng (shadow): ảnh vệ tinh thường chụp từ 9h30 đến 10h, căn cứ vào bóng râm trên ảnh ta có thể xác định độ cao tương đối, từ đó có thể phân biệt đối tượng trên ảnh

+ Màu (colour) màu của đối tượng trên ảnh màu giả giúp cho người giải đoán có thể phân biệt được nhiều đối tượng trên ảnh

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

- Các yếu tố địa kỹ thuật bao gồm: Địa hình; thực vật; hiện trạng sử dụng đất; Mạng

Hình 1.7 Thang độ sáng (độ xám) của ảnh trắng đen (10 cấp)

lưới, giao thông, sông suối; Các khe nứt và các yếu tố dạng tuyến; Tổ hợp các yếu tố Theo Nguyễn Ngọc Thạch (2005), Quy trình giải đoán ảnh bằng mắt thành lập bản đồ chuyên đề bao gồm:

- Chuẩn bị ảnh: xem các khái quát hình ảnh về định hướng ảnh 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, chiều cao giữa các đối tượng (với ảnh máy bay, đo

đạc mật độ ảnh )

- Phân tích ảnh: khai thác các đối tượng hoặc phân tích các hiện tượng có trên ảnh

(phân loại, khai thác,chỉnh lý )

- Thành lập bản đồ chuyên đề : chuyển kết quả phân tích lên bản đồ chuyên đề, hoàn

chỉnh hệ thống chú giải và bản đồ

b) Giải đoán ảnh số

Theo Võ Quang Minh (1999), ảnh thu được có các đặc điểm 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 nhỏ bé có cùng diện tích (được gọi là pixel)

- Các pixel được sắp xếp theo hàng, 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

- Giá trị DN ghi lại cường độ năng lượng điện từ rơi vào một phần tử phân giải ở trên mặt đất mà diện tích có thể bằng 1 pixel

- Các số thứ tự số hóa từ 0 đến 255

Theo Võ Quang Minh (1999), các bước trong xử lý ảnh kỹ thuật số bao gồm:

* Khôi phục hình ảnh: Là khắc phục những sai sót của tài liệu, hiện tượng nhiễu và

lệch hình học sinh ra trong quá trình quét, ghi và truyền về Phương pháp này bao gồm: khôi phục sự sai lệch hình học; Khôi phục sự bỏ sót các đường quét theo qui luật; Khôi phục các đường chấm ngắt quãng theo qui luật; Hiệu chỉnh sự tán xạ của khí quyển

* Tăng cường chất lượng ảnh: Giúp nâng cao chất lượng thông tin gồm các phương

pháp tăng cường độ tương phản; Tạo ảnh hỗn hợp; Lọc nhiễu sự xuất hiện tản mạn trên ảnh

* Phân loại ảnh: Có 2 cách phân loại ảnh

- Phân loại không kiểm soát (unsuperviced classification)

+ Giá trị pixel trên mỗi hình ảnh đa số có thể phân chia được 256 cấp (từ 0 đến 255) + Dựa vào các pixel (sử dụng histogram) ta có thể tự động hóa phân chia hình

ảnh ra nhiều lớp đối tượng Mỗi lớp đối tượng tương ứng với khoảng giá trị độ sáng nhất định

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

+ Do đó sự phân loại không kiểm tra chỉ cho kết quả giả thuyết ban đầu

- Phân loại có kiểm soát (superviced classification)

+ Là xác định một vùng nhỏ, là vị trí kiểm tra (training site) 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 gian quy 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 thay đổi tín hiệu phổ từng pixel Vì vậy cần phải có sự phân loại bằng việc kết hợp nhiều dấu hiệu phổ thể hiện một lớp đối tượng

1.2.3 Đánh giá độ chính xác trong phương pháp phân loại viễn thám

Việc phân loại chỉ được coi là hoàn chỉnh một khi sự đánh giá về độ chính xác là đạt yêu cầu Nguyên tắc đánh giá là so sánh tài liệu thực tế và kết quả phân loại Phương pháp phổ biến trong đáng giá theo phương pháp Crossing giữa kết quả phân loại và bản đồ thực tế Việc đánh giá kết quả phân loại đảm bảo tính trung thực và của giá trị phân loại (Nguyễn Ngọc Thạch, 2005)

Ma trận sai số của phân loại: Một trong những ý nghĩa thể hiện độ chính xác của kết quả phân loại là lập bản ma trận sai số Bảng ma trận sai số được lập trên cơ sở so sánh giá trị sai số của từng lớp phân loại với giá trị của lớp đó được kiểm tra ngoài thực địa Ma trận này được lập với số dòng và số cột bằng nhau và bằng với số lớp phân loại và kiểm tra Bảng ma trận sai số của phân loại thể hiện mức độ chính xác trong phân loại giám định Bảng ma trận được sắp xếp theo cột là các giá trị của các lớp phân loại đã được biết và theo dòng là giá trị các lớp phân loại được lấy mẫu để phân loại Giá trị đúng được nằm trên đường chéo của bảng ma trận Tất cả các giá trị

khác nằm ngoài đường chéo này thể hiện độ sai số phân loại mà theo thứ tự được chia làm hai loại sai số bỏ sót và sai số thừa ra (Nguyễn Ngọc Thạch, 2005)

1.4 GIỚI THIỆU PHẦN MỀM ECOGNITION

1.4.1 Giới thiệu

Theo Lê Văn Trung (2005) phần mềm eCognition do công ty Definiens Imaging (CHLB Đức) phát triển dựa trên một phương pháp hoàn toàn mới là phân tích ảnh hướng đối tượng dùng luận lý 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 vị cục bộ và trong việc sử dụng đất

Hình 1.8 Giao diện xử lý ảnh của phần mềm eCognition

Điểm khác biệt cơ bản với quy trình xử lý dựa trên từng pixel là eCognition không phân loại các pixel đơn lẻ, mà các đối tượng ảnh gốc được chiết tách từ một bước phân đoạn từ trước eCognition đưa ra đặc trưng phân đoạn đa phân giải, một quy 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 đoạn 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 các đối tượng ảnh có độ phân giải thích hợp mới cho phép phân tích để dễ dang thích nghi độ phân giải đối tượng ảnh với yêu cẩu

- Các đối tượng ảnh đồng nhất đưa ra một tỷ lệ “tín hiệu-độ nhiều” được xem như là các thuộc tính dùng để phân loại, vì thế làm cho việc phân loại ảnh tinh vi hơn (tránh được ảnh hưởng “muối và tiêu” của kết quả phân loại)

- 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 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, các 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 eCognition

hỗ trợ việc phân loại rất nhanh và đơn giản bằng cách dùng một bộ phân loại lân cận nhất mờ 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 được phân lớp Mặt khác, nó cho phép người dùng biểu thực hóa các khái niệm và thông tin về nội dung ảnh thich hợp bởi phương tiện các quy luật mờ có thể xử lý thông tin ngữ cảnh phức tạp

1.4.2 Quy trình giải đoán ảnh dựa trên đối tượng của phần mềm eCognition

Theo Lê Văn Trung (2005) điều kiện kiên quyết cho việc 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 cấp 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 tiến hành:

- 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 thể ở dạng ma trận raster ASCII hoặc vector (*.shp)

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

tượng ảnh mà sau đó sẽ được phân loại

- 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 các 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 tạo ra

1.5 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI

- Tác giả Vũ Tấn Phương thuộc Trung tâm nghiên cứu sinh thái và môi trường rừng, viện khoa học lâm nghiệp Việt Nam đã nghiên cứu đề tài “Giá trị môi trường và dịch

vụ môi trường rừng” Trong nghiên cứu này tác giả đưa ra một số quan điểm và các dẫn chứng khoa học nhầm làm rõ giá trị của rừng trong việc duy trì và cung cấp các giá trị môi trường và dịch vụ môi trường như: giá trị phòng hộ đầu nguồn, giá trị bảo tồn đa dạng sinh học, giá trị cố định, hấp thụ cacbon và điều hòa khí hậu, giá trị du lịch và giải trí/vẻ đẹp cảnh quan, giá trị lựa chọn và tồn tại Các xu hướng hiện nay trong việc quản lý và phát triển dịch vụ môi trường rừng cũng được đề cập như: Lượng hóa các giá trị môi trường và dịnh vụ môi trường, xây dựng và phát triển các

cơ chế chi trả về dịch vụ môi trường, hỗ trợ môi trường thực thi được thuận lợi, tăng cường nhận thức về dịch vụ môi trường, thiết lập quan hệ đối tác hiệu quả

- Nhóm tác giả Vũ Tấn Phương và Trần Thị Thu Hà, Trung tâm nghiên cứu sinh thái

và môi trường rừng, Viện khoa học lâm nghiệp Việt Nam đã công bố công trình nghiên cứu “Giá trị phòng hộ đê biển của rừng ngập mặn: Nghiên cứu trường hợp cụ thể tại Xuân Thủy – Nam Định” Nghiên cứu của nhóm tác giả giúp làm rõ giá trị bảo

vệ hệ thống đê biển của rừng ngập mặn dựa trên các nghiên cứu về thiệt hại do thiên tai, sóng biển, triều cường gây ra đối với các hệ thống đê biển có rừng ngập mặn và không được rừng ngập mặn phòng hộ Nghiên cứu này nhóm tác giả cũng tiến hành phân tích hiệu của việc trồng rừng ngập mặn liên quan đến việc phòng hộ đê biển

- Báo cáo nghiên cứu “Định giá kinh tế rừng ngập mặn Cần Giờ” thuộc dự án “Hướng tới chương trình bảo tồn và quản lý đất ngập nước ở Việt Nam” Kết quả của nghiên cứu góp phần cung cấp thông tin về những lợi ích kinh tế của các hoạt động chính đang diễn ra tại khu rừng ngập mặn Cần Giờ, tạo cơ sở cho việc xác định các kế hoạch bảo tồn rừng đi đôi với phát triển tổng hợp tối ưu về mặt kinh tế không chỉ riêng khu rừng, mà còn đối với qui mô lớn hơn

- Ứng dụng ảnh viễn thám quang học và ảnh viễn thám Radar trong giám sát rừng ngập mặn khu vực tỉnh Cà Mau của nhóm tác giả Nguyễn Thị Huyền, Lâm Đạo Nguyên, Phạm Bách Việt Kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng việc sử dụng ảnh viễn thám để giám sát rừng ngập mặn phải tùy thuộc vào khả năng xác định đối tượng của tưng loại dữ liệu Ảnh viễn thám Radar có khả năng cung cấp thông tin về cấu trúc của đối tượng Khi kết hợp ảnh Radar và ảnh quang học, có khả năng tăng thêm khả năng nhận diện đối tượng của dữ liệu Vì vậy việc kết hợp ảnh quang học và ảnh Radar là một phương pháp hiệu quả Ảnh sau khi kết hợp có thể tận dụng được mức độ chi tiết của dữ liệu ảnh Radar có độ phân giải không gian cao, đồng thời giảm được ảnh hưởng của mây, giúp phân loại các đối tượng tốt hơn

CHƯƠNG 2 PHƯƠNG TIỆN VÀ PHƯƠNG PHÁP 2.1 PHƯƠNG TIỆN NGHIÊN CỨU

Ảnh viễn thám SPOT 5 khu vực mũi Cà Mau năm 2010

Phần mềm xử lý ảnh viễn thám: ENVI 4.5, Ecognition

Phần mềm xử lý và thành lập bản đồ: Mapinfo 7.5

Các phần mềm chuyên dùng khác: Word, Exel,…

Các phương tiện khác như:

- Máy định vị toàn cầu GPS,

- Máy tính, máy in, máy scan,…

- Viết, sổ ghi chép trong quá trình khảo sát thực địa thực hiện đề tài nghiên cứu

2.2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.2.1 Thu thập dữ liệu thứ cấp

+ Tư liệu ảnh viễn thám: thu thập ảnh đa phổ vệ tinh Spot 5 có độ phân giải không gian 10m khu vực cần nghiên cứu;

+ Bản đồ các loại có liên quan (bản đồ hiện trạng, bản đồ hành chính…)

+ Báo cáo tình hình kinh tế - xã hội của vùng nghiên cứu: dân số, lao động, việc làm, thu nhập, tập quán sản xuất của người dân gắn liền với hệ sinh thái rừng, hiện trạng và tình hình sử dụng cũng như quản lý tài nguyên rừng ngập mặn trên cơ sở cộng đồng; các chính sách về giao đất giao rừng, sử dụng đất rừng; chiến lược phát triển và bảo tồn tài nguyên rừng trong giai đoạn tới

v Thông tin cần thu thập

Tiến hành khoanh khu vực và chọn điểm phỏng vấn nông hộ và cán bộ quản lý rừng Nông hộ được chọn phỏng vấn một cách ngẫu nhiên với tiêu chí hộ nông dân có kinh

tế gắn liền với việc sử dụng và khai thác các giá trị trực tiếp của hệ sinh thái rừng ngập mặn tại khu vực nghiên cứu Giá trị sử dụng trực tiếp từ rừng ngập mặn:

- Phần II: Thông tin về sử dụng đất bao gồm tổng diện tích khu vực rừng ngập mặn, tỷ

lệ phần trăm của rừng ngập mặn trên một tổng diện tích;

- Phần III: Thông tin về sự hiểu biết về rừng ngập mặn của người dân địa phương Phần này có chứa một số câu hỏi mở về định nghĩa rừng ngập mặn, các loài cây trong rừng ngập mặn, chức năng cũng như vai trò của rừng ngập mặn đến sinh kế của người dân;

- Phần IV: Thông tin về thái độ của người dân đối với công tác bảo vệ rừng ngập mặn;

- Phần V: Sử dụng rừng ngập mặn bao gồm các sản phẩm thủy sản, gỗ và các lâm sản ngoài gỗ;

- Phần VI: Thông tin về hoạt động và đầu tư của nuôi thủy sản kết hợp

2.2.3 Tổng hợp, xử lý số liệu

- Số liệu phỏng vấn được tổng hợp trên phần mềm Excel;

- Phân tích, thống kê, xem xét mối tương quan giữa các yếu tố xã hội (trình độ học vấn, độ tuổi, thu nhập…) với việc sử dụng và khai thác các giá trị của rừng bằng phần mềm thống kê SPSS;

2.2.4 Định giá giá trị kinh tế rừng

Phương pháp định giá giá trị kinh tế của hệ sinh thái rừng ngập mặn trong nghiên cứu được thực hiện theo phương pháp định giá kinh tế tổng hợp cho vùng sinh thái ngập nước do Văn phòng Công ước RAMSAR và Liên minh bảo tồn thiên nhiên Quốc tế (IUCN) (1997)

Bảng 2.1 Giá trị hệ sinh thái và phương pháp đánh giá

Giá trị từ gỗ, củi Phương pháp thu nhập

Giá trị sử dụng trực tiếp

Giá trị thuỷ sản Phương pháp giá thị trường

Giá trị sử dụng gián tiếp Giá trị hấp thu CO2 Phương pháp chi phí thay thế

Khối lượng gỗ được xác định qua kết quả giải đoán ảnh viễn thám xác định được loại rừng Kết quả giải đoán ảnh viễn thám kết hợp với điều tra thực địa xác định được khối lượng gỗ Tổng giá trị của diện tích một hecta rừng ngập mặn cũng được điều tra thu thập từ người dân địa phương qua phiếu điều tra phỏng vấn

Tổng thu nhập = Tổng sản lượng thu hoạch x Giá bán

Tổng chi phí bao gồm chi phí về đầu tư, cải tạo ao nuôi, chi phí về con giống, thức ăn

- Xác định giá trị hấp thu CO 2

Giá trị hấp thu CO2 được xác định qua phương pháp chi phí thay thế Phương pháp chi phí thay thế ước lượng giá trị của các dịch vụ sinh thái rừng ngập mặn xấp xỉ bằng với chi phí để cung ứng hàng hoá và dịch vụ tương đương do con người tạo ra Ví dụ, giá trị của rừng ngập mặn hoạt động như một vùng hồ tự nhiên có thể được ước lượng bằng chi phí xây dựng và hoạt động của một hồ nhân tạo có chức năng tương tự Phương pháp này thường được sử dụng để xác định giá trị gián tiếp của rừng ngập mặn thông qua việc tìm hiểu giá thị trường của các dịch vụ tương đương do con người tạo ra (Dixon, 1993)

Theo Dixon (1993), phương pháp này đặc biệt hữu ích cho việc lượng giá các dịch vụ của rừng ngập mặn, khá đơn giản trong ứng dụng do không phải thực hiện các cuộc điều tra chi tiết Tuy nhiên, nhược điểm chính của phương pháp này là đôi khi rất khó tìm được các hàng hóa nhân tạo thay thế tương đương cho các hàng hoá và dịch vụ sinh thái Từ đó, phương pháp chi phí thay thế có thể không đưa ra những đo lường giá trị kinh tế một cách chính xác mà thường là đánh giá quá cao hoặc quá thấp giá trị của rừng ngập mặn

- Hiệu chỉnh khí quyển (Atmosphere correction) trước tiên phải tính toán góc vệ tinh, góc thiên đỉnh, góc chụp…sau đó tiến hành hiệu chỉnh ảnh Do nhiều nguyên nhân khác nhau như: do ảnh hưởng của bộ cảm biến hoặc có thể do ảnh hưởng của địa hình

và góc chiếu của mặt trời hoặc do ảnh hưởng của khí quyển, … làm ảnh hưởng rất lớn đến chất lượng ảnh thu được Để đảm bảo nhận được những giá trị chính xác của năng lượng bức xạ và phản xạ của vật thể trên ảnh vệ tinh, cần phải thực hiện việc hiệu chỉnh bức xạ nhằm loại trừ các nhiễu trước khi sử dụng ảnh

b Phân loại không kiểm soát

Với nguyên tắc gom nhóm những pixel có giá trị phổ tương đồng phương pháp phân loại không kiểm soát được thực hiện Có 2 phương pháp phân loại ảnh không kiểm soát Isodata và K-mean Đề tài sử dụng phương pháp phân loại Isodata (Classification/Unsupervised/Isodata) Các thông số trong hộp thoại phân loại ảnh được chọn dựa trên những giá trị mặc định của phần mềm

c Thành lập chìa khoá giải đoán

Trên cơ sở nhận định từ kiểm tra thực tế, các đối tượng trên ảnh được xác định dựa vào các đặc điểm khác nhau Thành lập bảng chìa khóa giải đoán cho các đối tượng dựa vào các yếu tố về phản xạ phổ, màu sắc, tôn ảnh, hình dạng, kích thước, cấu trúc

và vị trí của các đối tượng trên ảnh

d Phân loại có kiểm soát

Chuyển tọa độ các điểm khảo sát lên ảnh, khoanh vùng mẫu cho từng nhóm đối tượng

ở vị trí các điểm khảo sát đã được xác định hiện trạng (Basic Tools\ Region Of Interest\ROI tool)

Kết quả chọn và khoanh vùng mẫu cho từng nhóm đối tượng rất quan trọng vì nó quyết định trực tiếp đến độ chính xác của kết quả phân loại có kiểm soát Để đảm bảo tính tập trung và sự khác biệt của từng vùng mẫu đặc trưng cho từng nhóm đối tượng, kết quả khoanh vùng mẫu (ROI) cần đảm bảo các yếu tố:

- Độ lệch chuẩn (Stdev) của từng vùng mẫu phải thấp

- Kết quả phân tích so sánh sự khác biệt của từng cặp nhóm đối tượng phải đảm bảo tốt (hệ số khác biệt >1) Tuy nhiên chỉ có thể kiểm tra được sự khác biệt đối với ảnh tổ hợp từ nhiều band phổ

Tiến hành phân loại có kiểm soát với các vùng mẫu đã chọn cho từng nhóm đối tượng (Classification/Supervised/ Maximum Likelihood)

Kết quả phân loại được hiển thị dưới dạng thống kê theo từng nhóm đối tượng sau phân loại với các thông số: tên đối tượng, số lượng pixel, % pixel (Classification/Post classification/Class Statistics)

e Đánh giá độ chính xác sau phân loại

Việc phân loại chỉ được coi là hoàn chỉnh một khi sự đánh giá về độ chính xác là đạt yêu cầu Nguyên tắc đánh giá là so sánh tài liệu thực tế và kết quả phân loại

Phương pháp phổ biến trong đáng giá theo phương pháp Crossing giữa kết quả phân loại và bản đồ thực tế Việc đánh giá kết quả phân loại đảm bảo tính trung thực và của giá trị phân loại (Lê Văn Trung, 2005)

Sử dụng ma trận sai số phân loại để xác định độ chính xác của việc giải đoán ảnh, kết quả tính được tỷ lệ phần trăm sai số bỏ sót, tỷ lệ phần trăm sai số thực hiện và độ chính xác toàn cục

Bảng 2.2 Ma trận sai số phân loại

Loại được giải đoán Loại thực

Tổng cộng S+1 S+2 … S+k-1 S+k n = ∑ki=1Oi = ∑kj=1Oj

(Nguồn: Lê Văn Trung, 2005)

Trong đó, S+i : tổng theo cột, Sj+: tổng theo hàng, n: tổng số pixel trong bộ dữ liệu

Loại thực hiện là hiện trạng nhóm đối tượng tại vị trí kiểm tra ngoài thực tế; loại được giải đoán là kết quả giải đoán ảnh tại vị trí đó ứng với nhóm đối tượng nào

đó Các vùng ảnh đồng nhất này thông thường sẽ tương ứng với tòan 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 (image processing), thị giác máy tính, 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, nén ảnh dựa trên đối tượng, hay truy vấn ảnh dựa vào nội dung

Hình 2.1 Minh họa quá trình phân đoạn đối tượng bằng phần mềm eCognition

(Nguồn Definiens, 2007)

Ảnh gốc

Phân đoạn ảnh cấp 1

Phân đoạn ảnh cấp 2

Trên cơ sở lý thuyết về phân đoạn ảnh, hình 2.1 minh họa quá trình phân đoạn ảnh 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 các 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…cắt các đối tượng ảnh ra thành các vùng nhỏ hơn nữa

b Phân loại ảnh thành lập bản đồ

Phân loại ảnh dựa vào nhiều phương pháp khác nhau, trong đó phổ biến nhất là phương pháp phân loại có kiểm định và phân loại dựa vào cây quyết định Phương pháp phân loại ảnh số theo đối tượng phân loại dựa trên cả giá trị của các pixel và ngữ cảnh của nó với các pixel xung quanh Đây là một phương pháp mới nhưng đã chứng

tỏ được tính ưu việt của nó, đặc biệt trong thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất/lớp phủ thực vật/bản đồ hiện trạng rừng

Quy trình giải đoán ảnh theo phương pháp phân loại dựa trên đối tượng được trình bày

ở hình 2.2 cho kết quả thành lập bản đồ tỷ lệ phần trăm che phủ của rừng khu vực ven biển mũi Cà Mau Theo quy trình thì đề quá trình phân loại ảnh dựa trên đối tượng thành lập bản đồ tỷ lệ rừng gồm các bước được thực hiện như sau:

- Hiệu chỉnh ảnh: ảnh sau khi thu thập cần được hiệu chỉnh về khí quyển (khí quyển

ảnh hưởng đến quá trình quét và thu nhận ảnh, gây nhiễu và sai lệch các thông tin), hiệu chỉnh hình học (giúp cho ảnh trở về tọa độ thực tế) và tăng cường chất lượng ảnh (làm cho ảnh rõ nét hơn, trơn và mịn hơn so với ảnh gốc)

- Phân đoạn ảnh lần thứ nhất: Phân đoạn ảnh lần thứ nhất được thực hiện với các

thông số được quy định là quy mô (hay kích thước) là 30, hình dạng là 0,05 và độ chặt

là 0,5 Quá trình này được hiểu là khi các đối tượng trên ảnh có sự khác biệt nhau về hình dáng, độ chặt thì các đối tượng đó sẽ bị phân ra thành những đối tượng riêng với kích thước của vùng được phân nhỏ nhất là 30

- Xác định đối tượng trong phần phân đoạn ảnh lần thứ nhất: gồm đối tượng nước

biển và bãi bồi Trong phân đoạn ảnh lần thứ nhất giúp xác định được đối tượng là nước biển nhờ vào giá trị về độ sáng của đối tượng, cùng với đó cũng xác định được đối tượng là khu vực bãi bồi (dựa vào sự hiểu biết về sự phân bố những khu vực bãi bồi ở vùng ven biển mũi Cà Mau)

- Phân đoạn ảnh lần thứ hai: Trên cơ sở các đối tượng phân đoạn ảnh lần thứ nhất,

tiếp tục cắt ảnh ra thành những khu vực nhỏ hơn với các thông số về quy mô (hay kích thước) là 10, hình dạng là 0,05 và đột chặt là 0,5 Quá trình tách các đối tượng trên ảnh ở lần phân đoạn thứ hai cũng tương tự quá trình phân đoạn ảnh lần thứ nhất chỉ