Ứng dụng công nghệ tích hợp tư liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý xác định sự biến động rừng ngập mặn

Sử dụng công nghệ tích hợp tư liệu viễn thám và GIS cho phép tạo nên một giải pháp xây dựng cơ sở dữ liệu và phân tích biến động hiệu quả, đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ ra qu

Phạm việt hòa

ứng dụng công nghệ tích hợp tư liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý xác định

sự biến động rừng ngập mặn

Chuyên ngành: Trắc địa ảnh và viễn thám Mã số : 62 52 85 05

Luận án tiến sĩ kĩ thuật

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

1 PGS.TS Phạm Vọng Thành

2 PGS.TS Trương Thị Hũa Bỡnh

Hà Nội - 2012

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu khoa học của riêng tôi Các

số liệu, kết quả được sử dụng trong luận án là trung thực và chưa được công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tác giả luận án

Phạm Việt Hòa

LỜI CẢM ƠN

Tác giả xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành đến PGS.TS Phạm Vọng Thành, PGS.TS Trương Thị Hòa Bình, những người thầy đã tận tình hướng dẫn về khoa học trong suốt quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận án

Xin chân thành cảm ơn các thầy, cô giáo trong khoa Trắc địa đã chỉ dẫn, đóng góp nhiều ý kiến bổ ích trong quá trình hoàn thành luận án Xin cảm ơn phòng Đại học và Sau Đại học, Ban Giám hiệu trường Đại học Mỏ - Địa chất đã tạo mọi điều kiện thuận lợi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu

Xin chân thành cảm ơn lãnh đạo viện Công nghệ Vũ trụ, phòng Công nghệ Viễn thám, GIS & GPS đã hết sức tạo điều kiện về thời gian cũng như vật chất

để nghiên cứu sinh yên tâm hoàn thành luận án

Xin chân thành cảm ơn các bạn đồng nghiệp đã tin tưởng, tận tình giúp đỡ, động viên và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi hoàn thành luận án

Một lần nữa, xin chân thành cảm ơn các tập thể, cá nhân đã hết lòng quan tâm, giúp đỡ và tạo điều kiện thuận lợi để tác giả có thể hoàn thành được luận án này

Cuối cùng, nhưng không kém phần quan trọng, xin được bày tỏ lòng biết

ơn tới gia đình, những người đã thực sự là hậu phương vững chắc mà nếu thiếu chắc chắn tác giả sẽ không thể hoàn thành được bất kỳ công trình nào

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU RỪNG NGẬP MẶN 6

1.1 Tổng quan về nghiên cứu hệ sinh thái RNM bằng công nghệ

viễn thám

6

1.1.1 Tổng quan về thành lập bản đồ RNM dựa trên ảnh vệ tinh

quang học độ phân giải trung bình

6

1.1.2 Tổng quan về thành lập bản đồ RNM dựa trên ảnh vệ tinh

quang học độ phân giải cao

9

1.1.3 Tổng quan về thành lập bản đồ RNM từ dữ liệu ảnh Radar 15

Chương 2 CÔNG NGHỆ TÍCH HỢP TƯ LIỆU VIỄN THÁM VÀ GIS ĐỂ ĐÁNH

GIÁ BIẾN ĐỘNG DIỆN TÍCH RỪNG NGẬP MẶN

23

2.1.1 Bản chất vật lý của các thông tin viễn thám 23 2.1.2 Cơ chế phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên 26 2.1.3 Hiệu chỉnh bức xạ ảnh vệ tinh quang học 32 2.1.4 Những đặc trưng để xác định RNM từ tư liệu viễn thám quang

học

35

2.2.2 Các chức năng chính của phần mềm GIS 40 2.2.3 GIS trong nghiên cứu biến động RNM 41 2.3 Tích hợp tư liệu viễn thám và GIS nghiên cứu sự biến động diện

tích RNM

42

2.3.1 Sự cần thiết phải tích hợp tư liệu viễn thám và GIS 42 2.3.2 Khả năng tích hợp tư liệu viễn thám và GIS 44 Chương 3 PHƯƠNG PHÁP LUẬN VÀ CƠ SỞ KHOA HỌC ĐÁNH GIÁ BIẾN 46

HỢP

3.2 Cơ sở khoa học của quy trình đánh giá biến động 48 3.2.1 Cơ sở xử lý phổ ảnh vệ tinh quang học 49

3.2.3 Mô hình toán học của phép biến đổi ảnh MNF 55 3.2.4 Mô hình toán học của thuật toán phân loại MLC 62 3.2.5 Quy trình thành lập bản đồ biến động thông thường 63 3.2.6 Quy trình thành lập bản đồ biến động và đánh giá biến động

4.2 Các tư liệu sử dụng trong thực nghiệm 74

4.4.2 Dùng tỉ số nhiễu tối thiểu cho các thời kỳ 78

4.4.4 Phân loại hiện trạng lớp phủ của các thời kỳ 80 4.4.5 Đánh giá độ chính xác kết quả sau phân loại của các thời kỳ 86 4.4.6 Kết quả biến động diện tích RNM Cần Giờ qua các thời kỳ 91

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ 120

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

BI Chỉ số đất trống (Bare Index)

CBNN Mạng thần kinh phân loại (Clustering – Base Neural Network)

DBMS Hệ quản trị dữ liệu (Database Management System

DEM Mô hình số độ cao (Digital Elevation Model)

DN Cấp độ xám các pixel ảnh (Digital number)

FCC Tổ hợp màu giả (False Colour Composite)

FOTO Phương pháp xếp loại (Fourier-based Textural Ordination)

GIS Hệ thông tin địa lý (Geography Information System)

GPS Hệ thống định vị toàn cầu (Global Position System)

HIS Chỉ số bão hòa (Intensity, Hue, Saturation)

HNN Phân cấp mạng thần kinh (Hierarchical Neural Network)

LAI Chỉ số diện tích lá (Leaf Area Index)

MLC Xác suất cực đại (Maximum Like hook Classifier)

MNF Tỷ số nhiễu tối thiểu (Minimum noise fraction)

NDVI Chỉ số thực vật khác biệt thông thường (Normalized Differencial

SNR Tín hiệu nhiễu (Signal Noise Range)

SR Tỷ số kênh phổ đơn giản (Simple Ratio)

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 3.1 Ưu, nhược điểm của phương pháp nghiên cứu……… 46 Bảng 4.1 Chế độ triều và độ cao địa hình……… 70 Bảng 4.2 Các sông ở Cần Giờ……… 72 Bảng 4.3 Bảng thống kê diện tích của bản đồ hiện trạng lớp phủ đất năm 1996 81 Bảng 4.4 Bảng thống kê diện tích của bản đồ hiện trạng lớp phủ đất năm 2004 83 Bảng 4.5 Bảng thống kê diện tích của bản đồ hiện trạng lớp phủ đất năm 2010 85 Bảng 4.6 Bảng ma trận sai số của hiện trạng lớp phủ đất năm 1996……… 87 Bảng 4.7 Bảng đánh giá độ chính xác sau phân loại hiện trạng lớp phủ năm

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 1.1 Ví dụ về một kết quả lập bản đồ RNM dựa trên phân loại ảnh SPOT

5 và TerraSAR-X cho tỉnh Cà Mau ở đồng bằng sông Cửu Long,

năm 2010……… 8

Hình 1.2 Mật độ RNM và các lớp thông tin hỗn hợp dựa trên dữ liệu Envisat ASAR và TerraSAR-X ở phía tây của tỉnh Cà Mau, Việt Nam, 12/ 2009……… 19

Hình 2.1 Đặc điểm phản xạ phổ trên các kênh ảnh SPOT……… 28

Hình 2.2 Khả năng phản xạ và hấp thụ của nước……… 29

Hình 2.3 Đặc tính phản xạ phổ của thổ nhưỡng……… 31

Hình 2.4 Đồ thị đặc trưng quá trình hiệu chỉnh bức xạ ảnh vệ tinh quang học 35 Hình 2.5 Rừng ngập mặn ở Cà Mau, Việt Nam, chụp vào tháng 1 năm 2010 36 Hình 2.6 Đặc trưng quang phổ và các yếu tố gây ảnh hưởng của loài Mắm và Đước khi đo bằng máy quang phổ thực địa ở tỉnh Cà Mau, Việt Nam tháng 1 năm 2010……… 37

Hình 2.7 Mô hình tích hợp tư liệu Viễn thám và GIS……… 45

Hình 3.1 Các tia tán, phản xạ trong khí quyển về đầu thu 49 Hình 3.2 Biến đổi cấp độ sáng pixel ảnh DN về trị phản xạ tại bề mặt quả đất……… 51

Hình 3.3 Ảnh chỉ số thực vật……… 54

Hình 3.4 Ảnh FCC và ảnh sau khi biến đổi MNF năm 1996 của khu vực nghiên cứu………. 58

Hình 3.5 Đồ thị quang phổ của MNF năm 1996 trên các lớp hiện trạng lớp phủ……… 58

Hình 3.6 Đồ thị quang phổ của FCC năm 1996 trên các lớp hiện trạng lớp phủ……… 59

Hình 3.7 Ảnh FCC và ảnh sau khi biến đổi MNF năm 2004 của khu vực nghiên cứu……… 59

Hình 3.8 Đồ thị quang phổ của MNF năm 2004 trên các lớp hiện trạng lớp phủ khác nhau……… 60 Hình 3.9 Đồ thị quang phổ của FCC năm 2004 trên các lớp hiện trạng lớp phủ

khác nhau……… 60

Hình 3.10 Ảnh FCC và ảnh sau khi biến đổi MNF năm 2010 của khu vực nghiên cứu……… 61

Hình 3.11 Đồ thị quang phổ của MNF năm 2010 trên các lớp hiện trạng lớp phủ khác nhau……… 61

Hình 3.12 Đồ thị quang phổ của FCC năm 2010 trên các lớp hiện trạng lớp phủ khác nhau……… 62

Hình 3.13 Đồ thị đặc trưng của thuật toán MLC……… 62

Hình 3.14 Quy trình thành lập bản đồ biến động thông thường……… 63

Hình 3.15 Kết quả thành lập bản đồ biến động từ quy trình thông thường…… 64

Hình 3.16 Sơ đồ quy trình thành lập bản đồ biến động diện tích RNM bằng phương pháp phân loại kết hợp……… 67

Hình 4.1 Bản đồ vị trí khu vực rừng ngập mặn Cần Giờ……… 69

Hình 4.2 Vị trí vùng nghiên cứu trên ảnh vệ tinh SPOT……… 73

Hình 4.3 Ảnh vệ tinh SPOT 2 khu vực Cần Giờ năm 1996……… 74

Hình 4.4 Ảnh vệ tinh SPOT 4 khu vực Cần Giờ năm 2004……… 75

Hình 4.5 Ảnh vệ tinh SPOT 5 khu vực Cần Giờ năm 2010……… 75

Hình 4.6 Sơ đồ các điểm quan sát và lấy mẫu thực địa……… 76

Hình 4.7 Một số hình ảnh thực địa khu vực Vườn Quốc Gia Cần Giờ……… 77

Hình 4.9 Ảnh sau khi biến đổi MNF thời kỳ 1996-2004-2010……… 79

Hình 4.10 Ảnh sau khi phân loại không kiểm định (K-Means) thời kỳ 1996-2004-2010……… 80

Hình 4.11 Bản đồ lớp phủ RNM Cần Giờ năm 1996……… 82

Hình 4.12 Bản đồ lớp phủ RNM Cần Giờ năm 2004……… 83

Hình 4.13 Bản đồ lớp phủ RNM Cần Giờ năm 2010……… 85

Hình 4.14 Biểu đồ cơ cấu biến động của các loại lớp phủ thời kỳ 1996-2004 92 Hình 4.15 Biểu đồ diện tích thay đổi thực của các loại lớp phủ thời kỳ 1996-2004………

92 Hình 4.16 Bản đồ biến động lớp phủ RNM Cần Giờ thời kỳ 1996-2004……… 95

Hình 4.17 Biểu đồ sự thay đổi của các loại lớp phủ thành khu nuôi trồng thủy sản thời kỳ 1996-2004……… 96 Hình 4.18 Biểu đồ sự thay đổi của các loại lớp phủ thành đất nông nghiệp thời

kỳ 1996-2004……… 97 Hình 4.19 Biểu đồ sự thay đổi của các loại lớp phủ thành đất trống thời kỳ

thời kỳ 1996-2004……… 100 Hình 4.26 Biểu đồ sự thay đổi của các loại lớp phủ thành ruộng muối thời kỳ

Hình 4.27 Sự biến đổi không gian của các loại lớp phủ thời kỳ 1996-2004… 103 Hình 4.28 Biểu đồ cơ cấu biến động của các loại lớp phủ thời kỳ 2004-2010… 104 Hình 4.29 Biểu đồ diện tích thay đổi thực của các loại lớp phủ thời kỳ 2004-

Hình 4.30 Bản đồ biến động RNM Cần Giờ thời kỳ 2004-2010……… 107 Hình 4.31 Biểu đồ sự thay đổi của các loại lớp phủ thời kỳ 2004-2010……… 108 Hình 4.32 Sự biến đổi không gian của các loại lớp phủ thời kỳ 2004-2010… 110 Hình 4.33 Biểu đồ cơ cấu biến động của các loại lớp phủ thời kỳ 1996-2010… 111 Hình 4.34 Biểu đồ diện tích thay đổi thực của các loại lớp phủ thời kỳ 1996-

Hình 4.35 Bản đồ biến động RNM Cần Giờ thời kỳ 1996-2010……… 113 Hình 4.36 Biểu đồ biểu diễn sự thay đổi của các loại đất thời kỳ 1996-2010… 117 Hình 4.37 Sự biến đổi không gian của các loại lớp phủ thời kỳ 1996-2010… 117

NHỮNG CÔNG TRÌNH ĐÃ ĐƯỢC CÔNG BỐ

LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN TIẾNG VIỆT

1 Trần Minh Ý, Trương Thị Hòa Bình, Phạm Việt Hòa và nnk (2002), Sử

dụng tư liệu ảnh vệ tinh nhỏ trong nghiên cứu các tai biến môi trường Số 8 –

2002, Tạp chí Địa Chính

2 Trần Minh Ý, Trương Thị Hòa Bình, Phạm Việt Hòa và nnk (2003)

Nghiên cứu hiện tượng cháy rừng U Minh bằng công nghệ Viễn thám và Hệ thông tin địa lý Số 8 -2003, Tạp chí Địa Chính

3 Trần Minh Ý, Trương Thị Hòa Bình, Nguyễn Hạnh Quyên, Phạm Việt

Hòa (2004), Nghiên cứu quá trình đô thị hóa biến động môi trường đô thị tại Hà

Nội bằng tư liệu viễn thám đa thời gian Số 9 – 2004, Tạp chí Tài nguyên Môi

trường

4 Trần Minh Ý, Nguyễn Hạnh Quyên, Phạm Việt Hòa, Nguyễn Vũ Giang

(2006), Tổng hợp thông tin viễn thám trong mô hình quản lý môi trường lưu vực

sông PHYSITEL Số 11-2006, Tạp chí Tài nguyên Môi trường

5 Phạm Việt Hòa và nnk (2009), Sử dụng ảnh vệ tinh đa thời gian theo dõi

biến động rừng ngập mặn phục vụ bảo vệ môi trường Số 14, tháng 7 năm 2009

Tạp chí Tài Nguyên Môi trường

6 Phạm Việt Hồng, Phạm Việt Hòa (2009), Ảnh hưởng của hoạt động khai

thác than đến môi trường sinh thái tự nhiên ở tỉnh Quảng Ninh Tuyển tập báo

cáo Hội nghị Khoa học Kỹ thuật Mỏ Toàn Quốc lần thứ XX Vũng Tàu, tháng 7 năm 2009

7 Trương Thị Hòa Bình, Phạm Việt Hòa (2009), Ứng dụng công nghệ thông tin trong đề tài thuộc chương trình Nhà nước về Biển đông – Hải đảo Hội thảo quốc gia lần thứ 4 “nghiên cứu cơ bản và ứng dụng công nghệ thông tin” Hà Nội, tháng 12 năm 2009

8 Phạm Việt Hòa, Phạm Vọng Thành (2011), Tích hợp tư liệu viễn thám và

GIS đánh giá biến động diện tích rừng ngập mặn Vần Giờ giai đoạn 1996-2004

Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học và Công nghệ Biển toàn quốc lần thứ V

Hà Nội, tháng 10 năm 2011

9 Phạm Việt Hòa (2011), Đánh giá xu thế biến đổi không gian của rừng

ngập mặn Cần Giờ bằng công nghệ viễn thám, GIS, GPS thời kỳ 1996-2010 Kỷ

yếu hội thảo khoa học “Nghiên cứu phát triển và ứng dụng công nghệ vũ trụ” Nhà xuất bản khoa học tự nhiên và công nghệ, tháng 11 năm 2011

TIẾNG ANH

10 Vo Chi My, Pham Viet Hoa (2005), Ecological consequence of mining

activity and its impact to the Ha Long Bay natural world heritage 2nd

International Conference Geotour 2005, 22-24 September 2005 Krakow, Poland

11 Trương Thi Hoa Binh, Pham Viet Hoa Using of Multi-temporal remote sensing data for change monitoring of some objects Proceedings, Mid-term Symposium 2006, 8-11 May 2006 ISPRS

12 Truong Thi Hoa Binh, Pham Viet Hoa Using Multi – Temporal Remote Sensing Data to Manage the Mangrove for Coastal Environmental Protection ISPRS Congress Beijing 2008, Proceedings of Commission VIII The

International archives of the photogrammetry, Remote sensing and spatial information sciences

13 Quyen Nguyen Hanh, Hoa Pham Viet et al.(2009), design of Surveying

Methodology for Construction Subsidence Monitoring Using GPS Technology,

the 7th FIG Regional Conference – Spatial Data Serving People Land Governance and the Environment – Building the Capacity Hanoi, Vietnam, 19-

22 October

14 Javed Mallick, Atiqur Rahman, Pham Viet Hoa and P.K.Joshi (2009),

Assessment of Night-time Urban Surface Temperature - Land Use/cover Relationship for Thermal Urban Environment Studies Using Optical and Thermal Satellite Data, the 7th FIG Regional Conference - Spatial Data Serving People Land Governance and the Environment - Building the Capacity Hanoi, Vietnam, 19-22 October

15 Dheeraj Sharma, Pham Viet Hoa et al (2009), Forest Fire Risk Zonation

for Jammu District Forest Division Using Remote Sensing and GIS, the 7th FIG Regional Conference – Spatial Data Serving People Land Governance and the Environment - Building the Capacity Hanoi, Vietnam, 19-22 October

16 Vo Chi My and Pham Viet Hoa (2009), the Effect of Mining Exploit for

Environment in Quang Ninh Province, the 7th FIG Regional Conference - Spatial Data Serving People Land Governance and the Environment - Building the Capacity Hanoi, Vietnam

17 Nguyen Hanh Quyen, Pham Viet Hoa et al.(2010), Remote sensing for

forest cover change in Cat Tien National park support for REDD pilot study in Vietnam ACRS 31st Conference proceeding Hanoi, Nov 1st to 5th, 2010

18 Truong Thi Hoa Binh and Pham Viet Hoa (2010), Creating image database for Archipelago area ISPRS Joint workshop on: “Core spatial databases – Updating, Maintenance services – from Theory to Practice Haifa, Israel 15-17 March, 2010

TIẾNG PHÁP

19 Tran Minh Y, Truong Thi Hoa Binh, Nguyen Hanh Quyen, Pham Viet

Hoa (2006), Etude des feux de forêt dans L’Uminh par Télédétection et sig

Collogque international, Application de la Télédétection, dé SIG et des GPS

pour la resduction des risques naturels et le desveloppement durable 11-14 Mars

2006, Hanoi – VietNam

20 Tran Minh Y, Trương Tri Hoa Binh, Nguyen Hanh Quyen, Pham Viet

Hoa (2006), Utilization of hight resolution images for urban environmental

study Etude des feux de forêt dans L’Uminh par Télédétection et sig Collogque

international, Application de la Télédétection, dé SIG et des GPS pour la resduction des risques naturels et le desveloppement durable 11-14 Mars 2006, Hanoi – VietNam

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Lâm nghiệp Viện khoa học lâm nghiệp Việt Nam

3 Trương Thị Hòa Bình và nnk (2001), Ứng dụng công nghệ viễn thám và hệ thông địa lý trong việc nghiên cứu hệ sinh thái rừng ngập mặn, tuyển tập Hội nghị khoa

học Tài nguyên và Môi trường, NXB.KH&KT, Hà Nội, Tr.428-435

4 Trương Thị Hòa Bình, Phạm Việt Hòa và nnk (2007-2008), Đánh giá biến động diện tích rừng ngập mặn ven bờ biển bằng công nghệ viễn thám và hệ thông tin địa

lý Báo cáo tổng kết đề tài cấp Viện KHVN, Viện Địa lý, Viện KHCNVN

5 Nguyễn Tứ Dần, Nguyễn Quang Mỹ (1996), Xác định hệ số lớp phủ thực vật (C) trong nghiên cứu định lượng xói mòn thông qua xử lý ảnh số (Thí dụ vùng Thanh

Hà-Vĩnh Phú), Chuyên san Địa Lý, Trường Đại học KHTN, ĐHQGHN, Hà Nội,

tr.45-49

6 Nguyễn Văn Đài (2002), Giáo trình cơ sở viễn thám, Trường Đại học Khoa học

Tự nhiên, Hà Nội

7 Hoàng Văn Huân (1999), Nghiên cứu các giải pháp khoa học - công nghệ bảo vệ

bờ khu vực cửa sông, ven biển Nam bộ Viện Khoa học thuỷ lợi miền Nam

8 Nguyễn Chu Hồi (1996), Mô hình sử dụng hợp lý Tài nguyênvà đảm bảo phát

triển bền vững hệ sinh thái rừng ngập mặn khu vực Giàn Xây, huyện Cần Giờ, TP

Hồ Chí Minh, Viện Tài Nguyên Môi trường Biển

9 Phan Nguyên Hồng (1991) Rừng ngập mặn ở Việt Nam Luận án tiến sĩ.Trường

Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội

10 Phan Nguyên Hồng, Tác dụng của việc phục hồi rừng ngập mặn Cần Giờ thành phố Hồ Chí Minh đối với tài nguyên đa dạng sinh học và môi trường Đại học Quốc

Gia Hà Nội

11 Trần Hợp (2001), Tính đa dạng sinh học khu bảo tồn thiên nhiên rừng ngập mặn Cần Giờ, TP Hồ Chí Minh và vấn đề bảo vệ phát triển tính đa dạng sinh học vùng ven biển đồng bằng sông Cửu Long Tuyển tập Hội thảo Khoa học “Xây dựng

chương trình hoạt động dài hạn cho khu dự trữ sinh quyển RNM Cần Giờ”

12 Trương Anh Kiệt, Giáo trình Trắc địa Ảnh, phần cơ sở đo ảnh trường Đại học

Mỏ - Địa Chất, Hà Nội

13 Lại Anh Khôi (2007), Ứng dụng, nghiên cứu phát triển phương pháp xử lý ảnh

số theo dõi biến động tài nguyên thiên nhiên mặt đất vùng trung hạ lưu sông Đà, Luận án Tiến sĩ Địa lý, Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN Hà Nội

14 Lại Anh Khôi (2006), Kết hợp giữa các phương pháp giải đoán ảnh bằng mắt, phân loại không giám sát, có giám sát, nâng cao độ tin cậy của kết quả phân tích ảnh viễn thám, Tạp chí Địa chính số ½-2006, Hà Nội, tr.28-33

15 Lê Văn Khôi, Viên Ngọc Nam, Lê Đức Tuấn (2006) Khôi phục và phát triển bền vững hệ sinh thái rừng ngập mặn Cần Giờ thành phố Hồ Chí Minh Giai đoạn

1978 - 2000 Nhà xuất bản Nông nghiệp

16 Phạm Trung Lương (1992), “Nghiên cứu ứng dụng phương pháp viễn thám

trong điều tra hiện trạng sử dụng đất ở Việt Nam” Luận án PTS Địa lý, Trường

Đại học Sư phạm Hà Nội Hà Nội 1992

17 Nguyễn Đình Minh (2004), Ứng dụng viễn thám và hệ thông tin địa lý nghiên cứu hiện trạng tài nguyên lãnh thổ Việt Nam, Luận án Tiến sĩ Địa lý, Đại học Khoa

KH&KT, Hà Nội, tr.404-415

20 Phạm Vọng Thành, Giáo trình Trắc địa Ảnh, phần đốn đọc điều vẽ ảnh, trường

Đại học Mỏ - Địa Chất, Hà Nội

21 Phạm Vọng Thành và Nguyễn Trường Xuân (2001), Cơng nghệ Viễn thám, Bài

giảng dành cho Cao học, Hà Nội

22 Thái Văn Trừng, thảm thực vật rừng Việt Nam

23 Vũ Anh Tuân (2004), Nghiên cứu biến động hiện trạng lớp phủ thực vật và ảnh hưởng của nĩ tới quá trình xĩi mịn lưu vực sơng Trà Khúc bằng phương pháp viễn thám và hệ thơng tin địa lý Luận án Tiến sĩ Địa lý Đại học Khoa học Tự nhiên,

ĐHQGHN Hà Nội

24 Lê Đức Tuấn, T.T.K Oanh, C.V Thanh, N.D Quý (2002), Khu dự trữ sinh quyển Cần Giờ

TIẾNG ANH

25 Almeida-Guerra, P (2002), Use of SPOT images as a tool for coastal zone

management and monitoring of environmental impacts in the coastal zone Opt Eng 41, 2144-2151

26 Alongi, D.M (2002), Present state and future of world’s mangrove forest Environ Conserv 29, 331-349

27 Aschbacher, J.; Ofren, R.; Delsol, J.P.; Suselo, T.B.; Vibulsresth, S.;

Charrupat, T (1995), An integrated comparative approach to mangrove vegetation mapping using advanced remote sensing and GIS technologies: Preliminary results Hydrologica, 295, 285-295

28 Béland, M.; Gọta, K.; Bonn, F.; Pham, T.T (2006), Assessment of cover changes related to shrimp aquaculture using remote sensing data: A case

land-in the Giao Thuy District, Vietnam Int J Remote Sens 27, 1491-1510

29 Berlanga-Robles, C.A.; Ruiz-Luna, A (2002), Land use mapping and change detection in the coastal zone of northwest Mexico using remote sensing techniques J Coast Res 18, 514-522

30 Binh, T.; Vromant, N.; Hung, N.T.; Hens, L.; Boon; E.K (2005), Land cover changes between 1968 and 2003 in Cai Nuoc, Ca Mau Peninsula, Vietnam

Environ Develop Sustain 7, 519-536

31 Blasco, F.; Aizpuru, M (2002), Mangroves along the coastal stretch of the Bay of Bengal: Present status Ind J Mar Sci 31, 9-20

32 Blasco, F.; Aizpuru, M.; Gers, C (2001), Depletion of the mangroves of

continential Asia Wetlands Ecol Manage 9, 245-256

33 Chatterjee, B.; Prowal, M.C.; Hussin, Y.A (2008), Assessment of Tsunami Damage to Mangrove in India Using Remote Sensing and GIS In Proceedings of XXI ISPRS Congress, Beijing, China, 3–11 July 2008; In IAPRS; ISPRS: Vienna,

Austria, Volume 37, Part B8

34 Conchedda, G.; Durieux, L.; Mayaux, P (2008), An object-based method for mapping and change analysis in mangrove ecosystems ISPRS J Photogramm Remote Sens 63, 578-589

35 Costanza, R.; d’Arge, R.; de Groot, R.; Farber, S.; Grasso, M.; Hannon, B.; Limburg, K.; Naeem, S.; O’Neill, R V.; Paruelo, J.; Raskin, R.G.; Sutton, P.; van

den Belt, M (1997), The value of the world’s ecosystem services and natural capital Nature, 387, 253-260

36 Dahdouh-Guebas, F.; Jayatissa, L.P.; Di Nitto, D.; Bosire, J.O.; Lo Seen, D.;

Koedam, N (2005), How effective were mangroves as a defence against the recent tsunami? Curr Biol., 15, R443-R447

37 Dahdouh-Guebas, F.; van Hiel, E.; Chan, J.C.-W.; Jayatissa, L.P.; Koedam,

N (2005), Qualitative distinction of congeneric and introgressive mangrove species in mixed patchy forest assemblages using high spatial resolution remotely sensed imagery (IKONOS) Syst Biodiver., 2, 113-119

38 Dwivedi, R.S.; Rao, B.R.; Bhattacharya, S (1999), Mapping wetlands of the Sundaban Delta and its environs using ERS-1 SAR data Int J Remote Sens.,

20, 2235-2247

39 Everitt, J.H.; Judd, F.W (1989), Using remote sensing techniques to distinguish and monitor black mangrove (Avicennia germinans) J Coast Res.,

5, 737-745

40 Everitt, J.H.; Yang, C.; Sriharan, S.; Judd, F.W (2008), Using high resolution satellite imagery to map black mangrove on the Texas Gulf Coast J Coast Res., 24, 1582-1586

41 Fromard, F.; Vega, C.; Proisy, C (2004), Half a century of dynamic coastal change affecting mangrove shorelines of French Guiana A case study based on remote sensing data analyses and field surveys Marine Geology, 208, 265-280

42 Gang, P.O.; Agatsiva, J.L (1992), The current status of mangroves along the Kenyan coast: A case study of Mida Creek mangroves based on remote sensing Hydrobiologia, 247, 29-36

43 Gao, J.A (1998), Hybrid method toward accurate mapping of mangroves in

a marginal habitat from SPOT Multispectral data Int J Remote Sens., 19,

47 Hernández Cornejo, R.; Koedam, N.; Ruiz Luna, A.; Troell, M.;

Dahdouh-Guebas, F (2005), Remote sensing and ethnobotanical assessment of the mangrove forest changes in the Navachiste-San Ignacio-Macapule Lagoon Complex, Sinaloa, Mexico Ecol Soc., 10, art 16

48 Hess, L.L.; Melack, J.M (1990), Simonett, D.S Radar detection of flooding beneath the forest canopy: A review Int J Remote Sens., 11, 1313-1325

49 Jones, J.; Dale, P.E.; Chandica, A.L; Breitfuss, M.J (2004), Changes in distribution of grey mangrove Avicennia marina (Forsk.) using large scale aerial color infrared photographs: Are changes related to habitat modification for mosquito control? Estuar Coast Shelf Sci., 61, p45-54

50 Kanniah, K.D.; Wai, N.S.; Shin, A.L.; Rasib, A.W (2007), Per-pixel and pixel classifications of high-resolution satellite data for mangrove species mapping Appl GIS, 3, 1-22

sub-51 Kovacs, J.M.; Flores-Verdugo, F.; Wang, J.; Aspden, L.P (2004), Estimating leaf area index of a degraded mangrove forest using high spatial resolution satellite data Aquat Bot., 80, 13-22

52 Kovacs, J.M.; Vandenberg, C.V.; Flores-Verdugo, F (2006), Assessing fine beam RADARSAT-1 backscatter from a white mangrove (Laguncularia racemosa (Gaertner)) canopy Wetlands Ecol Manage., 14, 401-408

53 Kovacs, J.M.; Vandenberg, C.V.; Wang, J.; Flores-Verdugo, F (2008), The Use of multipolarized spaceborne SAR backscatter for monitoring the health of

a degraded mangrove forest J Coast Res., 24, 248-254

54 Kovacs, J.M.; Wang, J.; Blanco-Correa, M (2001), Mapping disturbances in

a mangrove forest using multi-date Landsat TM imagery Environ Manage., 27,

763-776

55 Kovacs, J.M.; Wang, J.; Flores-Verdugo, F (2005), Mapping mangrove leaf area index at the species level using IKONOS and LAI-2000 sensors for the Agua Brava Lagoon, Mexican Pacific Estuar Coast Shelf Sci., 62, 377-384

56 Lee, T.-M.; Yeh, H.-C (2009), Applying remote sensing techniques to monitor shifting wetland vegetation: A case study of Danshui River estuary mangrove communities, Taiwan Ecol Eng., 35, 487-496

57 Lucas, R.M.; Carreiras, J.; Proisy, C.; Bunting, P (2008), ALOS PALSAR Applications in the Tropics and Subtropics: Characterisation; Mapping and

Detecting Change in Forests and Coastal Wetlands In Proceedings of Second

ALOS PI Symposium, Rhodes, Greece, 3–7 November 2008 Available online: http://amapmed.free.fr/AMAPMED_fichiers/Publications_fichiers/ Lucas08.pdf (accessed on 30 October 2009)

58 Lucas, R.M.; Ellison, J.C.; Mitchell, A.; Donnelly, B.; Finlayson, M.; Milne,

A.K (2002), Use of stereo aerial photography for quantifying changes in the extent and height of mangroves in tropical Australia Wetlands Ecol Manage.,

60 Lucas, R.M.; Mitchell, A.L.; Rosenqvist, A.; Proisy, C.; Melius, A.;

Ticehurst, C (2007) The potential of L-band SAR for quantifying mangrove characteristics and change: Case studies from the tropics Aquat Conserv., 17,

245-264

61 MacKay, H.; Finlayson, C.M.; Fernández-Prieto, D.; Davidson, N.;

Pritchard, D.; Rebelo, L.-M (2009), The role of Earth Observation (EO) technologies in supporting implementation of the Ramsar Convention on Wetlands J Environ Manage., 90, 2234-2242

62 Meza Diaz, B.; Blackburn, G.A (2003), Remote sensing of mangrove biophysical properties: Evidence from a laboratory simulation of the possible effects of background variation on spectral vegetation indices Int J Remote Sens.,

24, p53-73

63 Mougin, E.; Proisy, C.; Marty, G.; Fromard, F.; Puig, H.; Betoulle, J.L.;

Rudant, J.P (1999), Multifrequency and multipolarization radar backscattering from mangrove forests IEEE Trans Geosci Remote Sens., 37, 94-102

64 Mumby, P.J.; Green, E.P.; Edwards, A.J.; Clark, C.D (1999), The effectiveness of remote sensing for tropical coastal resources assessment and management J Environ Manag., 55, 157-166

cost-65 Muttitanon, W.; Tripathi, N.K (2005), Land use/land cover changes in coastal zone of Ban Don Bay, Thailand using Landsat 5 TM data Int J Remote Sens., 26, 2311-2323

66 Neukermans, G.; Dahdouh-Guebas, F.; Kairo, J.G.; Koedam, N (2008),

Mangrove species and stand mapping in Gazi Bay (Kenya) using Quickbird satellite imagery J Spatial Sci., 53, 75-86

67 Olwig, M.F.; Sørensen, M.K.; Rasmussen, M.S.; Danielsen, F.; Selvam, V.; Hansen, L.B.; Nyborg, L.; Vestergaard, K.B.; Parish, F.; Karunagaran, V.M

(2007), Using remote sensing to assess the protective role of coastal woody vegetation against tsunami waves Int J Remote Sens., 28, 3153-3169

68 Pasqualini, V.; Iltis, J.; Dessay, N.; Lointier, M.; Guelorget, O.; Polidori, L

(1999), Mangrove mapping in North-Western Madagascar using SPOT-XS and SIR-C radar data Hydrobiologica, 413, 127-133

69 Primavera, J.H (1997), Socio-economic impacts of shrimp culture Aquac Res., 28, 815-827

70 Proisy, C.; Couteron, P.; Fromard, F (2007), Predicting and mapping mangrove biomass from canopy grain analoysis using Fourier-based tectural ordination of IKONOS images Remote Sens Environ., 109, 379-392

71 Proisy, C.; Mitchell, A.; Lucas, R.; Fromard, F.; Mougin, E (2003),

Estimation of Mangrove Biomass using Multifrequency Radar Data Application

to Mangroves of French Guiana and Northern Australia In Proceedings of the

Mangrove 2003 Conference, Salvador, Bahia, Brazil

72 Proisy, C.; Mougin, E.; Fromard, F.; Karam, M.A (2000), Interpretation of polarimetric radar signatures of mangrove forests Remote Sens Environ., 71,

56-66

73 Proisy, C.; Mougin, E.; Fromard, F.; Trichon, V.; Karam, M.A (2002), On the influence of canopy structure on the radar backscattering mangrove forests Int J Remote Sens., 23, 4197-4210

74 Ramasubramanian, R.; Gnanappazham, L.; Ravishankar, T.;

Navamuniyammal, M (2006), Mangroves of Godavari-Analysis through remote sensing approach Wetlands Ecol Manage., 14, 29-37

75 Ramsey, E.W., III; Jensen, J.R (1996), Remote sensing of mangrove wetlands: Relating canopy spectra to site-specific data Photogramm Eng Remote Sensing, 62, 939-948

76 Rao, B.R.; Dwivedi, R.S.; Kushwaha, S.P.; Bhattacharya, S.N.; Anand, J.B.;

Dasgupta, S (1999), Monitoring the spatial extent of coastal wetland using ERS-1 SAR data Int J Remote Sens., 20, 2509-2517

77 Rasolofoharinoro, M.; Blasco, F.; Bellan, M.F.; Aizpuru, M.; Gauquelin, T.;

Denis, J (1998), A remote sensing based methodology for mangrove studies in Madagascar Int J Remote Sens., 19, 1873-1886

78 Rodriguez, W.; Feller, I.C (2004), Mangrove landscape characterization and change in Twin Cays, Belize using aerial photography and IKONOS satellite data Atoll Res Bull., 513, 1-22

79 Ruiz-Luna, A.; Berlanga-Robles, C.A (1999), Modifications in coverage patterns and land use around the Huizache-Caimanero lagoon system, Sinaloa, Mexico: A multi-temporal analysis using Landsat images Estuar Coast Shelf Sci., 49, 37-44

80 Saleh, M.A (2007), Mangrove vegetation on Abu Minqar island of the Red Sea Int J Remote Sens., 28, 5191-5194

81 Selvam, V.; Ravichandran, K.K.; Gnanappazham, L.; Navamuniyammal, M

(2003), Assessment of community-based restoration of Pichavaram mangrove wetland using remote sensing data Curr Sci., 85, 794-798

82 Seto, K.C.; Fragkias, M (2007), Mangrove conversion and aquaculture development in Vietnam: A remote sensing-based approach for evaluating the Ramsar Convention on Wetlands Glob Environ Change, 17, 486-500

83 Shanmugam, P.; Manjunath, A.S.; Ahn, Y.H.; Sanjeevi, S.; Ryu, J.H (2005),

Application of mulitsensor fusion techniques in remote sensing of coastal mangrove wetlands Int J Geoinf., 1, 1-17

84 Simard, M.; De Grandi, G.; Saatchi, S.; Mayaux, P (2002), Mapping tropical coastal vegetation using JERS-1 and ERS-1 radar data with a decision tree classifier Int J Remote Sens., 23, 1461-1474

85 Simard, M.; Zhang, K.Q.; Rivera-Monroy, V.H.; Ross, M.S.; Ruiz, P.L.;

Castañeda-Moya, E.; Twilley, R.R.; Rodriguez, E (2006), Mapping height and biomass of mangrove forests in everglades national park with SRTM elevation data Photogramm Eng Remote Sensing, 72, 299-311

86 Singh, I.J.; Singh, S.K., Kushwaha, S.P., Ashutosh, S.; Singh, R.K (2004),

Assessment and monitoring of estuarine mangrove forests of Goa using satellite remote sensing J Ind Soc Remote Sens., 32, 167-174

87 Sirikulchayanon, P.; Sun, W.; Oyana, T.J (2008), Assessing the impact of the

2004 tsunami on magroves using remote sensing and GIS techniques Int J Remote Sens., 29, 3553-3576

88 Souza Filho, P.W.; Paradella, W.R (2002), Recognition of the main geobotanical features along the Braganca mangrove coast (Brazilian Amazon Region) from Landsat TM and RADARSAT-1 data Wetlands, 10, 123-132

89 Souza Filho, P.W.; Paradella, W.R (2005), Use of RADARSAT-1 fine mode and Landsat-5 TM selective principal component analysis for geomorphological mapping in a macrotidal mangrove coast in the Amazon Region Can J Remote Sens., 31, 214-224

90 Sulong, I.; Mohd-Lokman, H.; Mohd-Tarmizi, K.; Ismail, A (2002),

Mangrove mapping using Landsat imagery and aerial photographs: Kemaman District; Terengganu; Malaysia Environ Develop Sustain., 4, 135-152

91 Thu, P.M.; Populus, J (2007), Status and changes of mangrove forest in Mekong Delta: Case study in Tra Vinh, Vietnam Estuar Coast Shelf Sci., 71,

98-109

92 Tong, P.H.; Auda, Y.; Populus, J.; Aizpura, M.; Habshi, A.A.; Blasco, F

(2004), Assessment from space of mangroves evolution in the Mekong Delta; in relation to extensive shrimp farming Int J Remote Sens., 25, 4795-4812

93 Vaiphasa, C.; Ongsomwang, S.; Vaiphasa, T.; Skidmore, A.K (2005),

Tropical mangrove species discrimination using hyperspectral data: A laboratory study Estuar Coast Shelf Sci., 65, p371-379

94 Vaiphasa, C.; Skidmore, A.K.; de Boer, W.F (2006), A post-classifier for mangrove mapping using ecological data ISPRS J Photogramm Remote Sens.,

pixel-97 Wang, L.; Sousa, W.P.; Gong, P.; Biging, G.S (2004), Comparison of IKONOS and QuickBird imagery for mapping mangrove species on the Caribbean coast of Panama Remote Sens Environ., 91, 432-440

98 Wang, Y.; Bonynge, G.; Nugranad, J.; Traber, M.; Ngusaru, A.; Tobey, J.; Hale,

L.; Bowen, R; Makota, V (2003) Remote sensing of mangrove change along the Tanzania Coast Marine Geodesy, 26, 35-48

99 Wang, Y.; Imhoff, M.L (1993), Simulated and observed L-HH radar backscatter from tropical mangrove forests Int J Remote Sens., 14, 2819-2828

100 Xie, G.; Zhen, L.; Lu, C.; Xiao, Y.; Li, W (2010), Applying Value Transfer Method for Eco-Service Valuation in China J Resour Ecol., 1, p51-59

101 Yang, C.; Everitt, J.H.; Fletcher, R.S.; Jensen, R.R.; Mausel, P.W (2009),

Evaluating AISA+ hyperspectral imagery for mapping black mangrove along the South Texas Gulf Coast Photogramm Eng Remote Sensing, 75, p425-435

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết

Hiện nay, Trái đất đang ấm dần lên do khí thải gây hiệu ứng nhà kính, hiện tượng nước biển dâng cao và những cơn bão biến đổi rất phức tạp làm ảnh hưởng trực tiếp tới cuộc sống của nhân loại Một trong những biện pháp nhằm thích ứng và giảm thiểu những tác động từ hiện tượng biến đổi khí hậu gây nên đó là phục hồi những khu vực rừng ngập mặn (RNM) ven biển đã bị tàn phá khá nhiều trong thời gian qua

Đánh giá sự biến động và theo dõi tài nguyên RNM bằng sử dụng ảnh vệ tinh

là nhiệm vụ rất cần thiết và có ý nghĩa Bởi vì, RNM có ý nghĩa quan trọng trong chiến lược phát triển kinh tế - xã hội vùng ven biển và bảo vệ môi trường RNM tạo điều kiện thuận lợi tích tụ phù sa, ngăn cản sự phá huỷ bờ của sóng bão, tác động gây xói lở bờ biển, là nơi cư trú của nhiều loài sinh vật biển trong hệ sinh thái biển ven bờ

Xuất phát từ nhiều nguyên nhân khác nhau, RNM đang bị suy thoái nghiêm trọng cả về số lượng và chất lượng Nhiều nơi, RNM đã và đang bị chặt phá để nuôi trồng thủy sản hoặc làm củi đốt Trước tình hình đó, cần thiết phải có các chiến lược quy hoạch tổng thể lâu dài, khai thác hợp lý và trồng mới RNM sao cho sự biến động RNM không vượt mức cân bằng sinh thái tự nhiên, đồng thời giúp cho các nhà quản lý hoạch định chính sách phù hợp và đúng đắn, bảo vệ tài nguyên RNM và sử dụng có hiệu quả, đảm bảo sự phát triển bền vững tài nguyên RNM

Với sự phát triển của khoa học kỹ thuật, công nghệ viễn thám và hệ thông tin địa lý (GIS) ngày càng được ứng dụng rộng rãi ở nhiều nước trên thế giới Tư liệu ảnh vệ tinh có khả năng thu nhận hình ảnh mặt đất một cách tức thời, liên tục trên phạm vi rộng, mang tính khách quan, được lặp lại theo chu kỳ, có độ chính xác cao

và đồng nhất ở mọi thời điểm Viễn thám được ứng dụng hiệu quả trong nhiều lĩnh vực khác nhau như thành lập các bản đồ hiện trạng tài nguyên môi trường, phân tích

sự biến động đường bờ biển, theo dõi, giám sát hiện tượng ngập úng do bão lũ, cháy

rừng, giám sát độ nhiễm mặn vùng đất ven biển, biến động đất rừng…Do đó, viễn thám đóng vai trò quan trọng đối với công tác quản lý tài nguyên thiên nhiên và giám sát môi trường, quy hoạch, bảo vệ môi trường phát triển bền vững

Sử dụng công nghệ tích hợp tư liệu viễn thám và GIS cho phép tạo nên một giải pháp xây dựng cơ sở dữ liệu và phân tích biến động hiệu quả, đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ ra quyết định nhanh trên phạm vi rộng với giá thành thấp so với phương pháp truyền thống

Tiếp cận vấn đề trên, có thể khẳng định rằng việc chọn lựa đề tài: “Ứng dụng

công nghệ tích hợp tư liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý xác định sự biến động rừng ngập mặn” là xuất phát từ yêu cầu thực tế, có ý nghĩa khoa học và thực tiễn

2 Mục tiêu nghiên cứu

Xác lập cơ sở khoa học ứng dụng công nghệ tích hợp tư liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý để xác định sự biến động diện tích RNM trên cơ sở nghiên cứu các chỉ số thực vật và các đặc trưng phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên

3 Đối tượng nghiên cứu

- Biến động diện tích rừng ngập mặn

- Đặc trưng phản xạ phổ của RNM trên tư liệu viễn thám

- Cơ sở khoa học và công nghệ tích hợp tư liệu viễn thám và GIS để thành lập bản đồ biến động diện tích rừng ngập mặn

- Quy trình công nghệ thành lập bản đồ biến động diện tích RNM bằng công nghệ tích hợp tư liệu viễn thám và GIS

4 Phạm vi nghiên cứu của luận án

- Những vấn đề về biến động diện tích rừng ngập mặn trong khu vực huyện Cần Giờ - Thành phố Hồ Chí Minh

5 Nội dung nghiên cứu

- Nghiên cứu về đánh giá biến động diện tích RNM bằng công nghệ tích hợp

tư liệu viễn thám và GIS;

- Nghiên cứu xử lý tư liệu viễn thám đa thời gian bằng công thức tỉ số nhiễu tối thiểu, chỉ số thực vật xác định những vùng biến động rừng ngập mặn thông qua

sự biến đổi pixel;

- Thành lập các bản đồ chuyên đề của từng thời điểm, tổng hợp phân tích kết quả về phân bố cũng như xu thế biến động của chúng;

- Nghiên cứu xây dựng quy trình thành lập bản đồ biến động diện tích RNM bằng phương pháp phân loại kết hợp giữa chỉ số thực vật, ảnh biến đổi theo tỷ số nhiễu tối thiểu và thuật toán xác suất cực đại (MLC)

6 Phương pháp nghiên cứu

Dùng phương pháp viễn thám để phân loại các ảnh vệ tinh SPOT các thời kỳ, các chức năng phân tích không gian của GIS được sử dụng để tích hợp các kết quả phân loại ảnh vệ tinh với dữ liệu bản đồ, dữ liệu thống kê thu thập được Việc đánh giá biến động sau phân loại được tiến hành bằng cách sử dụng các điểm kiểm tra mặt đất và bản đồ địa hình của vùng nghiên cứu Ngoài ra, tác giả còn sử dụng dữ liệu thực địa (các điểm khảo sát có sử dụng GPS) và ảnh độ phân giải siêu cao GEOEYE (được tải về từ Google Earth) Phương pháp viễn thám, GIS được áp dụng trong cả các bước phân tích tổng hợp và trình bày kết quả nghiên cứu

Phương pháp khảo sát thực địa: Sử dụng máy ảnh có gắn GPS để chụp ảnh mẫu trong khi khảo sát thực địa Dữ liệu thực địa bao gồm các số liệu, ghi chép và ảnh chụp thực địa được nhập vào cơ sở dữ liệu trên nền bản đồ để đối sánh trong quá trình phân loại ảnh vệ tinh

Các dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn thông qua đo đạc trực tiếp, các cuộc tiếp xúc, trao đổi, tham gia hội nghị, hội thảo khoa học, tìm kiếm trên mạng Internet, trên thư viện và các chuyến khảo sát thực địa

7 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

* Về lý thuyết: góp phần bổ sung phương pháp luận nghiên cứu nhằm hoàn thiện

khả năng sử dụng ảnh viễn thám để đánh giá sự biến động diện tích RNM phục vụ cho việc quy hoạch, phát triển tài nguyên RNM của đất nước

* Về thực tiễn: quy trình công nghệ của đề tài được áp dụng để đánh giá sự biến

động diện tích RNM của nước ta nói chung và của khu vực Cần Giờ nói riêng

8 Luận điểm bảo vệ

1- Ứng dụng công nghệ tích hợp tư liệu viễn thám và GIS để đánh giá biến

động diện tích rừng ngập mặn mang lại độ chính xác cao

2- Quy trình phân loại kết hợp giữa chỉ số thực vật NDVI với thuật toán xác

suất cực đại trên ảnh đã được khử nhiễu MNF là một quy trình thành lập bản đồ biến động và đánh giá biến động diện tích RNM có ưu thế nổi bật trong việc so sánh định lượng giữa 2 thời điểm

9 Những điểm mới của luận án

- Tích hợp tư liệu viễn thám và GIS xác định biến động diện tích rừng ngập mặn có độ chính xác cao, thành lập được sơ đồ xu thế biến động, giúp cho các nhà quản lý đánh giá vùng nhạy cảm sinh thái, hay có nguy cơ biến động, đưa ra các giải pháp cụ thể cho việc phát triển bền vững

- Đề xuất được quy trình thành lập bản đồ biến động diện tích RNM bằng kết quả của phương pháp phân loại kết hợp giữa chỉ số thực vật với thuật toán xác suất cực đại trên ảnh đã được khử nhiễu (MNF) Đây là một phương pháp lần đầu được

áp dụng ở Khu dự trữ sinh quyển Cần Giờ, thành phố Hồ Chí Minh

10 Nội dung của luận án

Không kể phần danh mục, phụ lục và tài liệu tham khảo, luận án được trình bày trong 126 trang khổ A4 với 52 hình vẽ, 15 bảng biểu và được trình bày như sau:

Mở đầu

Chương 1: Tổng quan về tình hình nghiên cứu RNM

Chương 2: Công nghệ tích hợp tư liệu viễn thám và GIS để đánh giá biến động diện tích RNM

Chương 3: Phương pháp luận và cơ sở khoa học quy trình đánh giá biến động diện tích RNM bằng phương pháp kết hợp

Chương 4: Kết quả đánh giá sự biến động diện tích RNM

Kết luận và kiến nghị

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU RỪNG NGẬP MẶN 1.1 Tổng quan về nghiên cứu hệ sinh thái RNM bằng viễn thám

Trong suốt hơn hai thập kỷ, những thông tin viễn thám đã được sử dụng để giám sát về điều kiện và xu thế của RNM Tuy nhiên vì RNM rất khó phân định nên ta có thể nhận biết được sự thay đổi qua nghiên cứu tư liệu ảnh Để nghiên cứu sâu hơn đòi hỏi phải có những hoạt động đo đạc thực địa theo mẫu ngẫu nhiên để kiểm định

và xác định kết quả phân loại ảnh Tuy nhiên, công tác thực địa thường gặp phải khó khăn khi không thể tiếp cận được những khu vực nằm giữa những khu RNM

1.1.1 Tổng quan về thành lập bản đồ RNM dựa trên ảnh vệ tinh quang học độ phân giải trung bình

Vệ tinh với bộ cảm thông thường đóng một vai trò quan trọng trong việc lập bản đồ RNM trên các vùng địa lý rộng lớn Đã có trên 40 công trình nghiên cứu tại

16 quốc gia sử dụng độ phân giải của ảnh để thành lập bản đồ RNM Sử dụng các

bộ cảm khác nhau, với số lượng và phương pháp khác nhau được áp dụng tại các vị trí của các điểm nghiên cứu Dữ liệu thường được sử dụng là các ảnh Landsat-5 TM

và SPOT Ngoài ra, dữ liệu từ Landsat MSS, Landsat-7 ETM +, các vệ tinh cảm biến từ xa của Ấn Độ (IRS) 1C/1D Liss III, và vệ tinh ASTER đã được các nhà khoa học sử dụng

Ảnh có độ phân giải trung bình cung cấp thông tin trên bề mặt trái đất với quy mô trong khu vực và phục vụ cho nhiều ứng dụng Khoảng ba thập kỷ qua, các nhà khoa học đã phát hiện và ứng dụng dữ liệu vệ tinh rất hiệu quả cho việc phát hiện biến động Phát hiện biến động là một công cụ, một biện pháp mạnh mẽ để giám sát các xu hướng trong các hệ sinh thái RNM Nó cho phép đánh giá những xu hướng thay đổi trong một thời gian dài cũng như xác định các thay đổi đột ngột do thiên nhiên hoặc con người gây ra (ví dụ, sóng thần phá hủy hoặc chuyển đổi cơ cấu sản xuất nông nghiệp sang nuôi tôm) [35] Sự phân bố, điều kiện, và sự tăng/giảm

áp dụng trong sự phát hiện biến động của RNM [25,26,28,29,30,33,34,41,44,45,47,

54,65,74,77,79,86]

Nghiên cứu của Aschbacher và cộng sự [27] đã đánh giá tình trạng sinh thái của RNM theo độ tuổi, mật độ, và các loài trong vịnh Phangnga, Thái Lan Trong một môi trường tương tự, Thu và Populus [91] đã đánh giá tình trạng và sự thay đổi của RNM ở tỉnh Trà Vinh và đồng bằng sông Cửu Long, Việt Nam từ năm 1965 đến năm 2001 Rasolofoharinoro và cộng sự [77] là người đầu tiên đã làm các bản

đồ đánh giá hệ sinh thái ngập mặn ở Vịnh Mahajamba, Madagascar dựa trên ảnh vệ tinh SPOT Gang và Agatsiva [42] sử dụng thành công giải thích trực quan cho ảnh SPOT XS ở Mida Creek, Kenya để lập bản đồ mức độ và trạng thái RNM, trong khi Wang và cộng sự [98] đã sử dụng ảnh Landsat TM 1990 và 2000 Landsat-7 ETM+ xác định được những thay đổi trong khu vực phân bố và tổng diện tích RNM dọc theo bờ biển Tanzania Conchedda và cộng sự [34] đã lập được bản đồ hiện trạng sử dụng đất trong hệ sinh thái ngập mặn nằm ở Casamance, Senegal bằng cách áp dụng các ảnh SPOT XS từ năm 1986 và 2006 Blasco và cộng sự [32], Blasco và Aizpuru [31] trình bày một bản đồ RNM trên quy mô khu vực sử dụng ảnh SPOT đa phổ

Họ đã phân tích các hệ sinh thái dọc theo ba con sông lớn tại vịnh nhiệt đới Bengal - sông Hằng, Irrawaddy và sông Mekong, và bao gồm các tiêu chí như: thực vật khí hậu học, các đặc điểm tự nhiên, và mật độ của RNM

Mật độ RNM bị ảnh hưởng bởi yếu tố tự nhiên, cũng như con người, như nuôi trồng thủy sản và mật độ xuất hiện (xem hình 1.1) Tong và cộng sự [92] đã đánh giá tác động của nuôi tôm, nuôi trồng thủy sản trên các hệ sinh thái ngập mặn

ở đồng bằng sông Cửu Long bằng cách sử dụng những ảnh SPOT từ năm 1995 và

2001 Họ đã xác định năm lớp cảnh quan sinh thái khác nhau nhưng gặp khó khăn trong việc áp dụng cùng một phương pháp trong một khu vực nghiên cứu khác cách

đó vài trăm cây số

Nghiên cứu của Sirikulchayanon và cộng sự [87] đã đánh giá tác động của sóng thần năm 2004 về thảm thực vật RNM tại vịnh Phangnga, Thái Lan liên quan đến chức năng của RNM như là rào cản sóng Một số dữ liệu từ Landsat-7 ETM+

cung cấp dữ liệu trước khi tác động, trong khi Landsat TM cung cấp dữ liệu tương

tự sau khi sóng thần (ngày 30/12/2004) Họ đã đề xuất cách tiếp cận "cung cấp một phương tiện đáng tin cậy hơn và chính xác hơn phương pháp thông thường để đánh giá các mô hình không gian của các khu vực bị tàn phá thông qua đặc điểm đất khác nhau dọc theo bờ biển" Có thiệt hại lớn (là thay đổi 26,87%) tới lớp phủ đất trong khu vực nghiên cứu của họ, trong tất cả bốn tiểu vùng, trong những điểm địa lý với

độ phủ của RNM thấp sát với bờ biển, trong khi ít thiệt hại (chỉ thay đổi 2,77%) đã được thể hiện rõ ràng trong các vùng với độ phủ của RNM cao [87] Theo các nhà điều tra, một vành đai RNM với 1.000 -1.500 m, song song với bờ biển, sẽ là tối ưu

để làm suy yếu tác động tàn phá của sóng thần trong khu vực nội địa

Hình 1.1 Ví dụ về một kết quả lập bản đồ RNM dựa trên phân loại ảnh SPOT 5 và TerraSAR-X cho tỉnh Cà Mau ở đồng bằng sông Cửu Long, năm 2010 [92]

Ngược lại, một kết quả thành công của việc phục hồi và tình trạng tái trồng rừng trên các khu vực bị suy thoái đã được giám sát bởi Selvam và cộng sự [81] Họ

đã sử dụng ảnh Landsat TM và vệ tinh viễn thám IRS 1D Liss III của Ấn Độ trong năm 1986 và năm 2002, khảo sát các vùng đất ngập mặn Pichavaram ở Ấn Độ Phát hiện của họ chỉ ra rằng diện tích RNM tăng lên khoảng 90% so với khoảng thời

Mắm Đước RNM hỗn hợp RNM xen lẫn nuôi trồng thủy sản Đất nông nghiệp Đầm lầy Đất trống Thủy văn

gian 15 năm, mà chủ yếu là do sự kết hợp trên cơ sở khoa học, dựa vào cộng đồng dân cư địa phương và được hỗ trợ của Chính phủ Tamil Nadu, cũng như các cộng đồng người sử dụng RNM

Công nghệ viễn thám đã hỗ trợ địa phương bảo tồn và tìm thấy mối quan hệ

tăng trưởng, từ đó lập kế hoạch và nhiệm vụ khôi phục RNM Seto và Fragkias [82]

trình bày một phương pháp để theo dõi có hệ thống trong bối cảnh của Công ước Ramsar về Đất ngập nước Họ đã phân tích một loạt ảnh đa thời gian Landsat MSS

và TM của đồng bằng sông Hồng, Việt Nam từ năm 1975 - 2002, tính toán mức độ ngập mặn, mật độ, mức độ nuôi trồng thủy sản, và phân mảng cảnh quan để đánh giá điều kiện đất như là một hàm của thời gian Dựa trên kết quả của đặc tính phân loại mạng lưới thần kinh nhân tạo của số lượng phân mảng cảnh quan-mẫu số liệu, người ta đã tính toán kích thước của từng thửa, mật độ thửa, phân mảnh, và mô hình cách ly, đã được tính toán Phát hiện của họ chỉ ra rằng Công ước Ramsar không thể giảm phát triển nuôi trồng thuỷ sản, nhưng tổng số diện tích RNM vẫn không thay đổi, điều đó là kết quả của những nỗ lực tái trồng rừng rộng lớn [82]

Năm 2007-2008, Viện Địa lý - Viện Khoa học Việt Nam đã chủ trì đề tài

“Đánh giá biến động diện tích rừng ngập mặn ven bờ biển bằng công nghệ viễn thám và hệ thông tin địa lý” do TS Trương Thị Hòa Bình làm chủ nhiệm Nhóm nghiên cứu đã sử dụng ảnh SPOT đa thời gian để đánh giá biến động RNM ở Cần Giờ, sử dụng chỉ số Đất - Thực vật - Nước để tiến hành phân loại và đánh giá biến động diện tích qua các thời kỳ

Ngoài ra, Phan Phú Bồng (1989), Phan Nguyên Hồng (1993) cũng đã sử dụng

tư liệu viễn thám để nghiên cứu về RNM nhưng mới dừng lại ở mức độ tính diện tích và vị trí phân bố RNM bằng phương pháp giải đoán bằng mắt

1.1.2 Tổng quan về thành lập bản đồ RNM từ dựa trên ảnh vệ tinh quang học độ phân giải cao

Năm 1999 vệ tinh IKONOS-2 ra đời và năm 2001 vệ tinh QuickBird đã cho

ra một thế hệ mới của bộ cảm biến độ phân giải cao để quan sát trái đất Điều này

mở ra cơ hội mới cho việc lập bản đồ RNM, tăng sự khác biệt giữa các kiểu dáng của RNM và tập hợp các loài khác Một số ít nghiên cứu sử dụng ảnh độ phân giải cao để điều tra hệ sinh thái RNM:

 Không gian phân phối và chính sách của nhà nước hiện nay [78];

 Lựa chọn loài [37,40,66,80,95,96];

 Đánh giá sinh khối [70];

 Đánh giá các chỉ số thực vật, LAI [51,55];

 Phát hiện biến động [56,78];

 Đánh giá vai trò RNM trong bảo vệ bờ biển [67]

Những điều tra về RNM được công bố trên các trang web ở Ấn Độ [64], Đài Loan [56], Sri Lanka [37], Malaysia [50], Kenya [66], Ai Cập [80], Guiana thuộc Pháp [70], Panama [95,96,97], Belize [78], Mexico [51,55], và Texas [40]

Một số phương pháp giải đoán và kỹ thuật xử lý đã được sử dụng, bao gồm: dựa trên các điểm ảnh, dựa trên đối tượng, dựa trên phân lớp tuyến tính, và phân tích mạng lưới thần kinh Olwig và cộng sự [67] đã đánh giá vai trò quan trọng của việc bảo vệ thảm thực vật thân gỗ ven biển chống lại sóng thần ngày 24/12/2004 dựa trên giải đoán bằng mắt ảnh IKONOS và QuickBird chụp tại vùng Tamil Nadu,

Ấn Độ Họ kết luận, RNM là hàng rào chắn gió chắc chắn ven biển để bảo vệ chống lại sóng thần

Hai bước phân tích của ảnh QuickBird đã được Lee và Yeh [56] áp dụng cho cửa sông Danshui tại Đài Bắc, Đài Loan Họ tính toán NDVI để tạo ra một mặt nạ thảm thực vật và sau đó họ tiến hành phân loại MLC xác định các khu vực ngập mặn và không ngập mặn Họ thu được độ chính xác cao cho hai lớp kết quả Sử dụng ảnh QuickBird, Everitt và cộng sự [40] đã so sánh phương pháp ISODATA và MLC hợp lại để phân biệt các cộng đồng mắm đen ở vùng Texas Gulf Coast Các kết quả thu được cho cả hai phương pháp phân loại được đánh giá là rất thành công

Mục đích của việc sử dụng ảnh vệ tinh độ phân giải cao là để xác định mức

độ loài liên quan đến điều kiện khác nhau đối với vị trí của chúng Nó vô cùng quan trọng trong việc đánh giá sự đa dạng của chức năng hệ sinh thái, các quy trình, và các mối quan hệ liên quan đến loài hoặc tập hợp loài để hiểu rõ hơn lịch sử của sự phát triển RNM, sự đa dạng và dự đoán phát triển trong tương lai [66,78,80,93] Lợi ích của việc sử dụng ảnh độ phân giải không gian cao là sự đa dạng ngày càng tăng

và độ mịn của các cấu trúc kết cấu Kết quả phân loại MLC từ ảnh IKONOS chứng minh khả năng phân loại quang phổ tốt hơn của các loài ngập mặn so với các phân tích dựa trên dữ liệu QuickBird Trong trường hợp này, độ phân giải không gian cao hơn của QuickBird không phải là một yếu tố; khả năng cung cấp quang phổ phân loại mới là yếu tố thiết yếu [97]

Công việc của Rodriguez và Feller [78] tập trung vào việc xác định các phân

bố hiện tại và sự thay đổi về lớp phủ đất gây ra bởi nạn phá rừng trên quần đảo Cays Twin, Belize Họ đã sử dụng ảnh hàng không trắng đen (1986) và bộ dữ liệu IKONOS thực hiện trong năm 2001 và 2003 Thảm thực vật trên Cays Twin bị chi phối bởi mắm đỏ, đen, và trắng [78] Để tạo đa giác ranh giới và để tạo điều kiện phân loại thực vật, PCA, tính toán NDVI, cường độ, màu sắc, độ bão hòa và chuyển đổi (IHS) đã được thực hiện Bằng phương tiện số hóa trên màn hình, sử dụng phương pháp giải đoán ảnh trực quan và thông tin ngoài trắc địa, họ phân loại lớp phủ đất bao gồm các lớp: mắm đen và mắm đỏ, rừng hỗn hợp, và năm lớp khác không ngập mặn Ở một mức độ chi tiết hơn, họ xác định bảy lớp con của mắm đen

và tám lớp con của mắm đỏ, dựa trên một chương trình phân loại giám sát tăng trưởng chiều cao và mật độ của cấu trúc rừng, cũng như ảnh hưởng đến dòng chảy thủy triều

Để kiểm chứng các ứng dụng của ảnh IKONOS cho bản đồ RNM trên các tập hợp và mức độ loài, Dahdouh-Guebas và cộng sự [36] đã tính toán các loại tổ hợp hợp hình ảnh khác nhau (tổ hợp màu giả và thật có độ phân giải 4m, tổ hợp màu giả 1m) và biến đổi (chuyển đổi Tasselled Cap, PCA), sau đó đã sử dụng các thuật toán phân loại không kiểm định (thuật toán ISODATA) cũng như có kiểm

định (hình khối lục diện phân loại, khoảng cách tối thiểu, phân loại Bayesian) Kết quả được so sánh với kết quả số hóa đã đạt được bằng cách giải đoán bằng mắt So với các cách tiếp cận khác [37], cách tăng thêm màu giả kết hợp chặt chẽ chất lượng thông tin lớn nhất, phương pháp này tạo ra một mức độ cao của chi tiết không gian, kết cấu và cấu trúc Kết hợp với giải đoán ảnh bằng mắt và thông tin ngoài thực địa, phương pháp này cho phép phân loại tốt nhất tập hợp các loài ngập mặn và thậm chí phân biệt giữa hai loài ngập mặn thuộc cùng một chi (Rhizophora apiculata và R mucronata) trong Pambala, Sri Lanka

Như đã đề cập ở trên, việc sử dụng ảnh có độ phân giải cao thì việc giải đoán ảnh bằng mắt để lập bản đồ rừng ngập mặn chi tiết ở cấp độ loài sẽ tốt hơn Để cho phép phân biệt ở cấp độ loài, thì lĩnh vực thông tin chi tiết về điều kiện môi trường sống và đặc điểm thực vật của RNM hiện có lại là một điều kiện tiên quyết cơ bản

Trong dữ liệu có độ phân giải cao hiện nay, các giá trị phổ của một điểm ảnh không còn đủ cho các mục đích phân loại Độ phân giải không gian tăng lên làm cho giá trị cũng thay đổi dần dần, dẫn đến sự nhầm lẫn và giới hạn chồng chéo trong không gian đặc trưng [95] Điều này gây cản trở cho việc tách các lớp quang phổ của các đối tượng Vì vậy, việc áp dụng các thuật toán phân đoạn ảnh, cũng như các tính năng kết cấu và đặc tính môi trường như các thông số phân loại, có tầm quan trọng ngày càng tăng trong việc lập bản đồ RNM

Wang và cộng sự [97] nhấn mạnh ý tưởng này trong nghiên cứu của họ, thực hiện một phép phân loại dựa trên điểm ảnh và đối tượng trong cách tiếp cận riêng lẻ

và kết hợp Dữ liệu IKONOS đa phổ được sử dụng để hỗ trợ lập danh mục của các kiểu lớp phủ khác nhau, bao gồm cả thành phần của các loài RNM khác nhau, ở Punta Galeta, Panama Họ tập trung vào ba phương pháp phân loại: MLC như là phân loại dựa trên điểm ảnh, phân loại dựa trên đối tượng, và phân loại kết hợp cả hai phương pháp Phương pháp phân loại bằng thuật toán MLC và phương pháp phân loại dựa trên đối tượng cung cấp kết quả tương ứng (88,9% và 80,4%), tuy nhiên, phương pháp kết hợp tăng độ chính xác tới trên 90%

Ngoài các phương pháp kết hợp trên, sự kết hợp của các kênh phổ với kênh phổ gốc mang lại kết quả rất tốt Mặc dù các đặc trưng kết cấu bắt nguồn từ những con số thống kê đầu tiên chỉ đóng góp nhỏ trong việc hỗ trợ sự phân biệt quang phổ của các loài ngập mặn [97], đặc trưng kết cấu của những thống kê lần 2 (sự tương phản, mối tương quan…) cải thiện kết quả phân loại Tuy nhiên, áp dụng thông tin kết cấu thứ hai mà không xem xét thông tin quang phổ sẽ dẫn đến sự thiếu chính xác cho ảnh IKONOS và QuickBird [97]

Kanniah và cộng sự [50] đã chứng minh những hiệu quả tương tự trong điều tra các loài ngập mặn phân biệt khi giải đoán ảnh đa phổ IKONOS 4m tại Malaysia

Họ so sánh kết quả phân loại tối đa khả năng sử dụng các băng tần quang phổ riêng

lẻ và kết hợp với thông tin kết cấu, cũng như khoảng cách tối thiểu để đặc trưng cho mức độ RNM Xác định khoảng cách tối thiểu đạt được kết quả thấp nhất, với độ chính xác tổng thể 63,6%, trong khi MLC cho độ chính xác lớn hơn (68,2%) Độ chính xác tổng thể cao nhất đã đạt được (81,8%) sử dụng tất cả các kênh phổ cùng với các kênh bao gồm thông tin tổng hợp, chẳng hạn như độ tương phản và tương quan, từ lượt thống kê thứ hai của kênh toàn sắc Thêm vào đó, họ áp dụng quang phổ tuyến tính phân lớp trên ảnh IKONOS 4m.Họ kết luận rằng các bản đồ RNM là những kết quả đáng tin cậy, đặc biệt là cây Đước và khẳng định sự phù hợp của việc

áp dụng phân loại quang phổ độ phân giải cao trên bốn băng tần dữ liệu

Ngoài ra, phương pháp mạng thần kinh đã được thử nghiệm để xác định hiệu quả của chúng trên ảnh đa phổ IKONOS có độ phân giải cao 4m nhằm phân biệt RNM ở cấp độ loài (mắm đỏ, đen và mắm trắng) Wang và cộng sự [95] đã so sánh

ba phương pháp phân loại cho một trang web thử nghiệm tại Punta Galeta, Panama:

sự lan truyền phản hồi, phân loại mạng thần kinh với hai lớp ẩn của 24 và 12 tế bào thần kinh (BP: 24:12), một phân nhóm mới được phát triển dựa trên mạng thần kinh phân loại (CBNN); và một phân nhóm dựa trên điểm ảnh MLC Các ứng dụng CBNN và MLC đã đạt được kết quả tốt nhất trong quá trình phân biệt RNM Sau khi thực hiện CBNN và MLC, kết quả phân loại mới cho thấy độ chính xác được cải