Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh có độ phân giải cao để xây dựng bản đồ tài nguyên rừng phục vụ công tác điều tra kiểm kê rừng

Trong những năm gần đây, khi khoa học công nghệ viễn thám phát triển mạnh thì việc áp dụng công nghệ viễn thám vào lâm nghiệp là rất cần thiết vì kỹ thuật viễn thám với khả năng quan sát

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

-

NGUYỄN HUY HOÀNG

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ẢNH VỆ TINH CÓ ĐỘ PHÂN GIẢI CAO ĐỂ XÂY DỰNG BẢN ĐỒ TÀI NGUYÊN RỪNG PHỤC VỤ

CÔNG TÁC ĐIỀU TRA, KIỂM KÊ RỪNG

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

Hà Nội, 2010

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

-

NGUYỄN HUY HOÀNG

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ẢNH VỆ TINH CÓ ĐỘ PHÂN GIẢI CAO ĐỂ XÂY DỰNG BẢN ĐỒ TÀI NGUYÊN RỪNG PHỤC VỤ

CÔNG TÁC ĐIỀU TRA, KIỂM KÊ RỪNG

Chuyên ngành: Lâm học

Mã ngành: 60.62.60

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

Người hướng dẫn khoa học:

TS: TRẦN QUANG BẢO

Hà Nội, 2010

ĐẶT VẤN ĐỀ

Việt Nam có tổng diện tích đất tự nhiên là 33.121.200 ha (Tổng cục Thống kê, 2007), trong đó có tới 3/4 diện tích là rừng và đất rừng, hơn nữa nước ta nằm trong khu vực nhiệt đới gió mùa, hàng năm nhận được lượng nhiệt

và lượng mưa lớn, địa hình bị chia cắt mạnh, đất nước trải dài theo nhiều vĩ độ

và kinh độ, … chính điều đó đã tạo cho nước ta có nguồn tài nguyên thực vật

và động vật rừng vô cùng phong phú và đa dạng

Tuy nhiên, trong những thập kỷ gần đây, do công tác quản lý rừng chưa bền vững mà rừng ở nước ta đang bị suy giảm một cách nghiêm trọng cả về số lượng lẫn chất lượng: Năm 1943, Việt Nam có 14,3 triệu ha rừng, độ che phủ là 43% nhưng đến năm 1990 chỉ còn 9,18 triệu ha, độ che phủ rừng là 27,2% Theo công bố tại quyết định số 1970/QĐ/BNN-KL-LN ngày 06 tháng 7 năm

2006, tính đến 31/12/2005, diện tích rừng toàn quốc là 12,61 triệu ha, độ che phủ rừng là 37%, trong đó mất rừng là nguyên nhân gây ra một loạt các hiện tượng như: lũ lụt, hạn hán, mất mùa, … kéo theo đó là các tai biến về môi trường đã làm ảnh hưởng rất lớn đến quá trình sản xuất và sinh hoạt của người dân Chính vì vậy, nhiệm vụ đặt ra đối với các cơ quan chức năng, những nhà quản lý lâm nghiệp là cần phát triển bền vững nguồn tài nguyên này Để quản

lý bền vững nguồn tài nguyên rừng thì một trong những tài liệu không thể thiếu

đó là bản đồ tài nguyên rừng như: Bản đồ hiện trạng rừng, bản đồ trữ lượng, bản đồ sinh khối, … bởi từ bản đồ tài nguyên rừng các nhà quản lý lâm nghiệp, các nhà khoa học mới có cơ sở để đưa ra các phương án quy hoạch, đề xuất các giải pháp kỹ thuật, kinh tế - xã hội và định hướng cho việc sử dụng và quản lý bền vững tài nguyên rừng Hơn nữa, bản đồ tài nguyên rừng còn là cơ sở để thực hiện việc đánh giá biến động tài nguyên rừng qua các thời kỳ mà hiện nay

ở nước ta thực hiện theo chu kỳ 5 năm Bản đồ tài nguyên rừng cũng là cơ sở

để các nhà quản lý thực hiện giao đất giao rừng cho các hộ gia đình, …

Ở nước ta, các chương trình theo dõi diễn biến tài nguyên rừng đã được tiến hành từ những năm 1976 với chương trình đánh giá diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc giai đoạn 1976 - 1990 - 1995, chương trình điều tra, đánh giá và theo dõi diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc 5 năm các giai đoạn 1996 - 2000

và 2000 - 2005 và hiện nay đang thực hiện chương trình điều tra, đánh giá và theo dõi diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc giai đoạn 2006 - 2010 Những năm trước đây để điều tra theo dõi diễn biến tài nguyên rừng chủ yếu vẫn dựa trên việc đo vẽ, thành lập bản đồ hiện trạng rừng bằng phương pháp thủ công vì vậy công việc này đòi hỏi tốn rất nhiều thời gian, công sức, tiền bạc, độ chính xác không cao và thông tin thường không được cập nhật vì tình hình rừng và đất rừng luôn biến động Trong những năm gần đây, khi khoa học công nghệ viễn thám phát triển mạnh thì việc áp dụng công nghệ viễn thám vào lâm nghiệp là rất cần thiết vì kỹ thuật viễn thám với khả năng quan sát các đối tượng ở các độ phân giải phổ và không gian khác nhau, từ trung bình đến siêu cao và chu kỳ chụp lặp từ một tháng đến một ngày cho phép ta quan sát và xác định nhanh chóng hiện trạng lớp phủ rừng, từ đó có thể dễ dàng xác định được biến động rừng và đặc biệt là xu hướng của biến động, hơn nữa kỹ thuật viễn thám dễ dàng tích hợp với các phần mềm GIS để quản lý và cập nhật thường xuyên, giúp cho việc quản lý được dễ dàng, thuận lợi với độ tin cậy cao Tuy nhiên, các nghiên cứu về ứng dụng công nghệ viễn thám trong lâm nghiệp còn rất thiếu đặc biệt là công nghệ xử lý ảnh số viễn thám tự động và bán tự động, các ảnh vệ tinh được sử dụng vẫn là các ảnh độ phân giải thấp dẫn đến các kết quả thành lập bản đồ tài nguyên rừng và đánh giá biến động rừng cho độ chính xác không cao

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

đề tài: “Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh có độ phân giải cao để xây dựng

bản đồ tài nguyên rừng phục vụ công tác điều tra, kiểm kê rừng ”

Chương 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

Viễn thám - Remote sensing (RS) được định nghĩa [43]: “Viễn thám là

khoa học nghiên cứu các phương pháp thu nhận, đo lường và phân tích thông tin của vật thể quan sát mà không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng”

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 đầu 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, các dữ liệu viễn thám ngày càng đa dạng như: ảnh vệ tinh đa phổ, siêu phổ và ảnh nhiệt, ảnh quang học, ảnh rada từ đó viễn thám đã đáp ứng được nhu cầu nghiên cứu trong nhiều ngành khoa học khác nhau như: địa chất, địa lý, môi trường, khí tượng, thủy văn, thủy lợi, nông nghiệp, lâm nghiệp và nhiều ngành khoa học khác trong đó lĩnh vực quản lý tài nguyên và môi trường nói chung và trong lâm nghiệp nói riêng đã và đang có rất nhiều các ứng dụng từ viễn thám [37]

1.1 Trên thế giới

Sự phát triển của viễn thám gắn liền với sự phát triển của phương pháp chụp ảnh và thu nhận thông tin của các đối tượng trên mặt đất được các chuyên gia quan tâm Từ năm 1858 người ta đã bắt đầu sử dụng khinh khí cầu để chụp ảnh nhằm mục đích thành lập bản đồ địa hình và những bức ảnh đầu tiên chụp

từ máy bay đã được Wilbur Wringt thực hiện năm 1909 trên vùng Centocelli, Italia [43]

Cuộc chiến tranh thế giới lần thứ I (1914 - 1918) đã thúc đẩy việc chế tạo thiết bị và đào tạo nguồn nhân lực phục vụ công tác thu nhập, xử lý và giải đoán ảnh hàng không, từ đó đã mở ra giai đoạn mới trong việc ứng dụng không

ảnh vào mục đích dân sự Đến giữa những năm 1930, người ta đã có thể chụp ảnh màu và bắt đầu thực hiện nhiều cuộc nghiên cứu nhằm tạo ra nhiều lớp cảm quang nhạy với bức xạ gần hồng ngoại, có tác dụng hữu hiệu trong việc loại bỏ ảnh hưởng tán xạ và mù của khí quyển Những thành đạt được trong giai đoạn

1930 - 1939 đã góp phần quan trong vào việc áp dụng ảnh hàng không trong quy hoạch môi trường và giám sát việc phát triển kinh tế nông thôn [43]

Trong chiến tranh thế giới thứ II (1939 - 1945), việc sử dụng phổ điện từ

đã được mở rộng và những nghiên cứu trong thời gian chiến tranh sau đó đã được phổ biến ứng dụng vào nhiều lĩnh vực phi quân sự Ảnh hàng không và

kỹ thuật viễn thám bắt đầu được áp dụng rộng rãi ở nhiều quốc gia thời hậu chiến, nhằm phục vụ hiệu quả cho việc phát triển kinh tế - xã hội và an ninh quốc phòng [43]

Việc chạy đua vũ trang vào vũ trụ giữa Liên Xô cũ và Hoa Kỳ đã thúc đẩy việc nghiên cứu trái đất bằng viễn thám với các phương tiện kỹ thuật hiện đại Các trung tâm nghiên cứu mặt đất được ra đời như cơ quan vũ trụ châu Âu ESA (Aeropian Remote sesing Agency), cơ quan Hàng không Vũ trụ Quốc gia Hoa Kỳ NASA (National Aeronautics & Space Administration) Ngoài ra, còn

có các chương trình nghiên cứu Trái đất bằng viễn thám tại các nước như Canada, Nhật, Pháp, Ấn Độ, Trung Quốc [37]

Bức ảnh đầu tiên, chụp về Trái đất từ vũ trụ được cung cấp từ tàu Explorer - 6 vào năm 1959 Tiếp theo là chương trình vũ trụ Mercury (1960), cho ra các bức ảnh chụp từ quỹ đạo Trái đất có chất lượng cao, ảnh màu có kích thước 70mm được chụp từ một máy tự động [37]

Sự phát triển của viễn thám, đi liền với sự phát triển của công nghệ nghiên cứu vũ trụ, phục vụ cho nghiên cứu Trái đất, các hành tinh và quyển khí Các ảnh chụp nổi (stereo), thực hiện theo phương đứng và xiên, cung cấp từ vệ tinh Gemini (1965), đã thể hiện ưu thế của công việc nghiên cứu Trái đất Tiếp theo, tầu Apolo cho ra sản phẩm ảnh chụp nổi và đa phổ, có kích thước ảnh 70mm, chụp về Trái đất, đã cho ra các thông tin vô cùng hữu ích trong nghiên cứu mặt

đất Ngành hàng không vũ trụ Nga đã đóng vai trò tiên phong trong nghiên cứu Trái Đất từ vũ trụ Việc nghiên cứu Trái đất đã được thực hiện trên các con tàu

vũ trụ có người như Soyuz, các tàu Meteor và Cosmos (từ năm 1961), hoặc trên các trạm chào mừng Salyut Sản phẩm thu được là các ảnh chụp trên các thiết

bị quét đa phổ phân giải cao, như MSU-E (trên Meteor - priroda) Các bức ảnh chụp từ vệ tinh Cosmos có dải phổ nằm trên 5 kênh khác nhau, với kích thước ảnh 18 x 18cm Ngoài ra, các ảnh chụp từ thiết bị chụp KATE-140, MKF-6M trên trạm quỹ đạo Salyut, cho ra 6 kênh ảnh thuộc dải phổ 0.40 đến 0.89m Độ phân giải mặt đất tại tâm ảnh đạt 20 x 20m [37]

Nghiên cứu ứng dụng ảnh hồng ngoại màu và ảnh đa phổ đã được NASA tiến hành vào đầu những năm 1960 Sau đó, những thành công trong việc tạo ra các bộ cảm biến có độ phân giải cao đặt trên vệ tinh nhân tạo đã cung cấp thông tin hữu ích cho việc nghiên cứu lớp phủ thực vật, cấu trúc địa mạo, nhiệt độ và gió trên bề mặt đại dương, … khiến cho việc nghiên cứu trở nên vô cùng thuận lợi và hiệu quả Tháng 4 năm 1960, vệ tinh quan sát khí tượng đầu tiên (TIROS - 1) được phóng vào quỹ đạo Những thành tựu và kinh nghiệm đạt được đã góp phần cung cấp cơ sở cho việc phát triển vệ tinh quan sát tài nguyên sau này Từ năm

1972 đến nay, NASA đã phóng 7 vệ tinh quan sát tài nguyên (Landsat); 3 vệ tinh đầu tiên (1972 - Landsat 1; 1975 - Landsat 2; 1978 - Landsat 3) chỉ trang bị bộ cảm đa phổ MSS (Multispectral Scanner System) với độ phân giải 80m Năm

1982 phóng Landsat 4, vào năm 1984 Landsat 5 được đưa vào quỹ đạo; cả 2 được trang bị thêm bộ cảm mới là TM (Thematic Mapper) tạo ảnh với 7 kênh phổ, có

độ phân giải không gian là 30m đối với giải sóng nhìn thấy là 120m cho giải sóng hồng ngoại nhiệt Landsat 6 và 7 được phóng vào năm 1993 và 1999 với bộ cảm mới ETM (Enhanced TM) Ngoài ra, Hoa Kỳ cũng đã phóng vệ tinh khí tượng NOAA (National Oceanic & Atmospheric Administration) là thế hệ thứ 3 sau TIROS (1960 - 1965) và TIROS (1970 - 1976) [43]

Từ năm 1979 đến năm 1991, các vệ tinh NOAA 6, NOAA 7, … ,NOAA 12; năm 1992 NOAA - I và năm 1993 NOAA - J đã cung cấp ảnh theo chế độ cập nhật với độ phân giải không gian 1.1km [43]

Pháp đã phóng vệ tinh SPOT 1 (22/02/1986), SPOT 2 (22/01/1990) Và SPOT 3 (26/09/1993) với bộ cảm HVR (High Resolution Visible) với 3 kênh phổ có độ phân giải 20m và một kênh toàn sắc có độ phân giải 10m Đến ngày

24 tháng 3 năm 1998, SPOT 4 đã được phóng vào quỹ đạo với bộ cảm mới HRVIR (High Resolution Visible and Infrared) và SPOT 5 (2002) với bộ cảm HRVIR đã được nâng cấp, thu ảnh có độ phân giải đến 5m [43]

Ngoài ra Ấn Độ cũng đã phóng thành công vệ tinh giám sát tài nguyên IRS-1A vào năm 1998 (sau đó là vệ tinh IRS-1B năm 1991, IRS - 1C năm 1995

và IRS-1D năm 1997) với bộ cảm LISS (Linear Imaging Scanner System) có các tính năng kỹ thuật tương đương MSS [43]

Nhật Bản cũng đã phóng vệ tinh tài nguyên JERS-1 vào năm 1992 với bộ cảm SAR (Synthetic Aperture Rada), VNIR (Visible and Near Infrared Radiometer) và SWIR (Short Wavelength Infrared Radiometer) Năm 1996, vệ tinh ADEOS (Advanced Earth Observation Satellite) của Nhật đã được đưa vào quỹ đạo với các bộ cảm OCTS (Ocean Colour & Temperature Scanner) độ phân giải 700m, AVNIR (Advanced Visible and Near Infrared Radiometer) độ phân giải 16m và các bộ cảm biến có độ phân giải không gian thấp Nhật Bản cũng đã nỗ lực cộng tác với Hoa Kỳ trong việc xây dựng bộ cảm biến hiện đại ASTER (The Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) đặt trên vệ tinh Terra được NASA phóng lên quỹ đạo tháng 12 năm 1999 [43]

Hiện nay ảnh vệ tinh có độ phân giải cao (1 ÷ 4m) đang được các chuyên gia sử dụng theo hướng tích hợp với GPS (Global Positioning System) và GIS (Geographical Information System) nhằm khai thác dữ liệu không gian hiệu quả phục vụ công tác thành lập bản đồ thành phố, quy hoạch giao thông, giám sát biến động sử dụng đất, … Trong đó, vệ tinh IKONOS được phóng vào

tháng 4 năm 1999 đã cung cấp ảnh với độ phân giải không gian 1m và đặc biệt

vệ tinh Quickbird được phóng vào tháng 10 năm 2001 cung cấp ảnh với độ phân giải không gian 0.61m Ảnh đa phổ với độ phân giải không gian cao đã góp phần quan trọng trong việc phát triển ứng dụng viễn thám trong nhiều lĩnh vực, đáp ứng đòi hỏi mức độ cung cấp thông tin chi tiết và chính xác [43]

Ngoài ra, sự phát triển trong lĩnh vực nghiên cứu Trái đất bằng viễn thám được đẩy mạnh do áp dụng tiến bộ khoa học kỹ thuật mới với việc sử dụng các ảnh radar Viễn thám radar tích cực, thu nhận ảnh bằng việc phát sóng dài siêu tần và thu tia phản hồi, cho phép thực hiện các nghiên cứu độc lập, không phụ thuộc vào mây Sóng radar có đặc tính xuyên qua mây, lớp đất mỏng và thực vật

và là nguồn sóng nhân tạo, nên nó có khả năng hoạt động cả ngày và đêm, không phụ thuộc vào nguồn năng lượng mặt trời Các bức ảnh tạo nên bởi hệ radar kiểu SLAR được ghi nhận đầu tiên trên bộ cảm Seasat Đặc tính của sóng radar là thu tia phản hồi từ nguồn phát với góc xiên rất đa dạng Sóng này hết sức nhạy cảm với độ ghồ ghề của bề mặt vật, được chùm tia radar phát tới, vì vậy nó được ứng dụng cho nghiên cứu cấu trúc một khu vực nào đó Công nghệ máy tính ngày nay đã phát triển mạnh mẽ cùng với các sản phẩm phần mềm chuyên dụng, tạo điều kiện cho phân tích ảnh vệ tinh dạng số hoặc ảnh radar [37]

Trong lâm nghiệp thì Spurr S đã chia lịch sử viễn thám trong lâm nghiệp thế giới thành ba giai đoạn chính như sau [14]

Giai đoạn thứ nhất: Từ cuối thế kỷ 19 đến trước chiến tranh thế giới lần thứ nhất, đánh dấu bằng sự ra đời của ảnh hàng không, kính lập thể và những thử nghiệm lẻ tẻ ban đầu về ứng dụng của chúng trong lâm nghiệp Thí dụ một

số thí nghiệm của Rodolf Kobsa và Ferdinand Wang (Áo - 1982), Hugershoff

R (Đức - 1911), Hand Dock (Áo - 1913)

Giai đoạn thứ hai: Từ chiến tranh thế giới thứ nhất đến cuối chiến tranh thế giới thứ hai Giai đoạn này đã ghi nhận thành công của một số tác giả ở một

số nước: Xây dựng bản đồ rừng từ ảnh hàng không ở vùng Maurice thuộc Canada, bản đồ thực vật rừng ở Anh (1924), điều tra trữ lượng rừng từ ảnh hàng

không ở Mỹ (1940) Thí nghiệm các phương pháp đo tán, đo chiều cao trên ảnh của Seely, Hugershoff, … Tuy nhiên, giai đoạn này vẫn chưa xây dựng hoàn chỉnh hệ thống lý luận cũng như các phương pháp đoán đọc ảnh hàng không

Giai đoạn thứ ba: Từ chiến tranh thế giới thứ hai đến nay, cùng với sự phát triển về khoa học kỹ thuật, việc nghiên cứu ứng dụng viễn thám ngày càng phát triển rộng rãi ở nhiều nước Kỹ thuật viễn thám phát triển theo chiều hướng ngày càng phong phú, tinh vi, chính xác và cập nhật hơn với chương trình “Interkosmos” và vệ tinh “Landsat” Song song với hai hệ thống trên là hệ thống trạm thu và xử lý thông tin ở nhiều nước trên thế giới như: Canada, Brazil, Ấn Độ, Thái Lan, Trung Quốc, … Gần đây, các hệ thống vệ tinh SPOT, ADEOS, TERRA, … ra đời và cùng với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học

kỹ thuật, đặc biệt là sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin thì các phương pháp xử lý ảnh viễn thám bằng phần mềm đã được nhiều nước tiên tiến trên thế giới nghiên cứu như: Mỹ, Nhật, Pháp, Nga, Từ đó, ảnh viễn thám đã được ứng dụng ngày một rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau như: Nông nghiệp, Lâm nghiệp, Môi trường, Địa chất…

1.2 Trong nước

Ở Việt Nam có thể tóm tắt theo đánh giá được nêu trong bản dự thảo kế hoạch tổng thể về ứng dụng và phát triển công nghệ viễn thám ở Việt Nam giai đoạn 2001 - 2010 như sau: [43]

Năm 1979 - 1980, các cơ quan của nước ta bắt đầu tiếp cận công nghệ viễn thám

Trong 10 năm tiếp theo (1980 - 1990), đã triển khai các nghiên cứu - thử nghiệm nhằm xác định khả năng và phương pháp sử dụng tư liệu viễn thám để giải quyết các nhiệm vụ của mình

Từ những năm 1990 - 1995, bên cạnh việc mở rộng công tác nghiên cứu - thử nghiệm, nhiều ngành đã đưa công nghệ viễn thám vào sử dụng trong thực tiễn và đến nay đã thu được một số kết quả rõ rệt về khoa học công nghệ và kinh tế Trong các ứng dụng thực tế, ngoài ảnh vệ tinh khí tượng NOAA và GMS, các cơ quan đã sử dụng nhiều ảnh vệ tinh quang học như LANDSAT,

SPOT, KFA-1000, ADEOS, còn ảnh vệ tinh radar như RADASAT, ERT mới được ứng dụng thử nghiệm trong những năm gần đây Riêng ảnh vệ tinh độ phân giải cao (1 - 2m) hầu như chưa được sử dụng phổ biến Cùng với việc ứng dụng công nghệ viễn thám, công tác nghiên cứu triển khai phát triển phần mềm, chế tạo thiết bị cũng như xây dựng quy trình xử lý và sử dụng ảnh vệ tinh đã được tiến hành ở một số cơ quan

Đối với ngành lâm nghiệp thì viễn thám đã được ứng dụng từ rất sớm Năm 1958, với sự hợp tác của CHDC Đức đã sử dụng ảnh máy bay đen trắng toàn sắc tỷ lệ 1/30.000 để điều tra rừng ở vùng Đông Bắc [6] Đó là một bước tiến bộ kỹ thuật rất cơ bản, tạo điều kiện xây dựng các công cụ cần thiết để nâng cao chất lượng công tác điều tra rừng ở nước ta Từ cuối năm 1958, bình quân mỗi năm đã điều tra được khoảng 200.000 ha rừng, đã sơ thám được tình hình rừng và đất đồi núi, lập được thống kê tài nguyên rừng đơn giản và vẽ được phân bố tài nguyên rừng ở miền Bắc Đến cuối năm 1960, tổng diện tích rừng ở miền Bắc đã điều tra được vào khoảng 1,5 triệu ha Vào những năm

1959 ở miền Nam Việt Nam đã sử dụng ảnh máy bay vào điều tra rừng và đã xác định được tổng diện tích rừng ở miền Nam là 8 triệu ha [3]

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

Giai đoạn 1970 - 1975 ảnh máy bay đã được sử dụng rộng rãi để xây dựng các bản đồ hiện trạng, bản đồ mạng lưới vận xuất, vận chuyển cho nhiều vùng thuộc miền Bắc [14]

Từ 1981 - 1983, trong chương trình điều tra và đánh giá rừng toàn quốc lần thứ nhất dưới sự giúp đỡ của tổ chức Nông Nghiệp và Lương Thực Liên Hợp Quốc (FAO), lần đầu tiên trong lịch sử Viện ĐTQH rừng đã tiến hành điều tra, đánh giá tài nguyên rừng trên phạm vi toàn quốc với mục tiêu cung cấp số liệu, thông tin cho Nhà nước xây dựng chính sách và chiến lược lâm nghiệp và

phát triển kinh tế - xã hội giai đoạn 1983 - 1990 Trong chương trình này có sự kết hợp của ảnh vệ tinh do FAO hỗ trợ kết hợp với điều tra mặt đất Loại ảnh

vệ tinh sử dụng là ảnh Landsat MSS và thành quả đạt được là toàn bộ số liệu về diện tích, trữ lượng các loại rừng theo từng tỉnh và trên phạm vi toàn quốc [3] Chương trình điều tra, đánh giá và theo dõi diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc 5 năm 1991 - 1995 thực hiện theo Quyết định số 575/TTg do Phó Thủ tướng Chính phủ Phan Văn Khải ký ngày 27/11/1993 Trong trương chình này bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng được xây dựng dựa trên những bản đồ hiện trạng rừng hiện có thời kỳ trước năm 1990, sau đó dùng ảnh vệ tinh Landsat MSS và Landsat TM có độ phân giải là 30 x 30m để cập nhật những khu vực thay đổi sử dụng đất, những nơi mất rừng hoặc những nơi có rừng trồng mới hay mới tái sinh phục hồi Ảnh vệ tinh Landsat MSS và Landsat TM ở dạng in màu trên giấy (hardcopy), tỷ lệ 1:250.000 và được giải đoán khoanh vẽ trực tiếp trên ảnh bằng mắt thường Kết quả giải đoán được chuyển họa lên bản đồ địa hình tỷ lệ 1:100.000 và được kiểm tra tại hiện trường Thành quả đạt được của chương trình là số liệu về tài nguyên rừng toàn quốc, các vùng và các tỉnh, bản đồ sinh thái thảm thực vật rừng các vùng tỷ lệ 1/250.000; bản đồ dạng đất đai các tỉnh tỷ lệ 1: 100.000 và các vùng tỷ lệ 1:250.000 [3]

Chương trình điều tra đánh giá và theo dõi diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc 5 năm giai đoạn 1996 - 2000, trong giai đoạn này thì bản đồ hiện trạng rừng được xây dựng bằng phương pháp viễn thám Ảnh vệ tinh đã sử dụng là SPOT3, có độ phân giải là 15m x 15m, phù hợp với việc xây dựng bản

đồ tỷ lệ 1:100.000 Ảnh SPOT3 được xử lý và tổ hợp màu giả, in trên giấy (hardcopy) So với ảnh Landsat MSS và Landsat TM, ảnh SPOT3 có độ phân giải cao hơn, các đối tượng trên ảnh cũng được thể hiện chi tiết hơn Ảnh SPOT3 vẫn được giải đoán bằng mắt thường nên kết quả giải đoán vẫn còn phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của chuyên gia giải đoán và chất lượng ảnh

Thành quả đạt được của chương trình này về mặt bản đồ là: báo cáo và số liệu tài nguyên rừng; báo cáo thuyết minh bản đồ phân vùng sinh thái thảm

thực vật cấp vùng và toàn quốc; báo cáo thuyết minh và bản đồ phân loại đất cấp tỉnh, vùng và toàn quốc; báo cáo thuyết minh và bản đồ hiện trạng rừng cấp tỉnh, vùng và toàn quốc; báo cáo tổng hợp diễn biến tài nguyên rừng thời kỳ

1996 - 2000 bản đồ hiện trạng rừng tỷ lệ 1:100.000; 1:250.000; 1:1000.000 [3] Chương trình điều tra, đánh giá và theo dõi diễn biến tài nguyên rừng toàn quốc 5 năm giai đoạn 2000 - 2005, trong chương trình này thì phương pháp xây dựng bản đồ trong chu kỳ III đã được phát triển lên một bước Lần này, bản đồ hiện trạng rừng được xây dựng từ ảnh số vệ tinh Landsat ETM+ Chất lượng của ảnh lần này vẫn tương tự như ảnh sử dụng trong chu kỳ I Độ phân giải của nó vẫn là 30m x 30m Ảnh không được in ra dưới dạng giấy in (hardcopy) mà để nguyên ở dạng số, lưu trữ trong đĩa CD Viện ĐTQH rừng đã ứng dụng công nghệ giải đoán ảnh số với sự trợ giúp của phần mềm chuyên dụng Erdas imagine 8.5 Việc giải đoán ảnh được thực hiện trong phòng dựa trên những mẫu khóa ảnh đã được kiểm tra ngoài hiện trường Ưu điểm của phương pháp giải đoán ảnh số là tiết kiệm được thời gian và có thể giải đoán thử nhiều lần trước khi lấy kết quả chính thức Thành quả đạt được của chương trình này cũng tương tự như các chương trình trước [3]

Hiện nay, chúng ta đang thực hiện chương trình điều tra, đánh giá và theo dõi diễn biến tài nguyên rừng giai đoạn 2006 - 2010 (chu kỳ IV) Trong chương trình này thì việc xây dựng hệ thống bản đồ và số liệu hiện trạng tài nguyên rừng sử dụng ảnh vệ tinh Spot-5 độ phân giải 2.5m trên phạm vi toàn quốc do Bộ Tài nguyên và Môi trường cung cấp làm cơ sở để biên tập và nắn chỉnh xây dựng các loại bản đồ: hiện trạng tài nguyên rừng, tỷ lệ 1/25.000 cho 1.000 xã trọng điểm lâm nghiệp; hiện trạng rừng, tỷ lệ 1/50.000 cho các huyện; hiện trạng rừng, các tỷ lệ 1/100.000; 1/250.000 và 1/1.000.000 cho cấp tỉnh, vùng và trên toàn quốc Xây dựng bộ mẫu khóa ảnh phục vụ cho công tác đoán, đọc ảnh vệ tinh Xây dựng hệ thống số liệu được cập nhật, công bố 5 năm/một lần, được kiểm tra, giám sát và đánh giá tại thời điểm cuối chu kỳ theo dõi

(2010) Xây dựng báo cáo phân tích, đánh giá biến động về diện tích rừng giữa

2 chu kỳ nghiên cứu nhằm đề xuất giải pháp cho công tác quản lý rừng [39] Ngoài các chương trình điều tra, đánh giá theo dõi diễn biễn tài nguyên rừng toàn quốc thì còn rất nhiều chương trình, đề tài khác cũng ứng dụng viễn thám như:

Luận án tiến sĩ chuyên ngành khoa học địa lý của Trần Văn Thuy (1996) với đề tài “Ứng dụng phương pháp viễn thám để thành lập bản đồ thảm thực vật tỉnh Thanh Hoá, tỷ lệ 1/200.000” Tác giả sử dụng phương pháp giải đoán ảnh bằng mắt trên ảnh tổ hợp màu của tư liệu vệ tinh Landsat TM, KFA-1000, Landsat MSS, KT-200 và ảnh máy bay đen trắng để thành lập bản đồ thảm thực vật tỉnh Thanh Hoá [40]

Luận án tiến sĩ chuyên ngành ảnh hàng không của Chu Thị Bình (2001) với đề tài “Ứng dụng công nghệ tin học để khai thác thông tin cơ bản trên tư liệu viễn thám, nhằm phục vụ việc nghiên cứu một số đặc trưng rừng Việt Nam Đề tài đã sử dụng chỉ số thực vật NDVI và tổng năng lượng phản xạ TRRI với tư liệu viễn thám ADEOS và Landsat TM để phân loại các trạng thái rừng và giám sát sự biến động của rừng giai đoạn 1989 - 1998 cho hai khu vực rừng ở Quảng Nam và Đồng Nai Phương pháp xử lý số được sử dụng trong đề tài là phương pháp phân loại đa phổ có kiểm định [6]

Đề tài cấp nhà nước KC.08.24 “Nghiên cứu giải pháp phòng chống và khắc phục hậu quả cháy rừng cho vùng U minh và Tây Nguyên” do Vương Văn Quỳnh - Trường Đại học Lâm nghiệp làm chủ nhiệm, thực hiện trong 2 năm 2004 - 2006 Đề tài đã xây dựng phần mềm tự động phát hiện cháy rừng từ ảnh vệ tinh Landsat ETM+ và MODIS Phần mềm được xây dựng trên cơ sở tổ hợp các kênh đa phổ kết hợp với dữ liệu GIS để phát hiện các điểm cháy rừng trên toàn lãnh thổ Việt Nam [33]

Công trình nghiên cứu của Nguyễn Đình Dương và cộng sự (2004) “Sử dụng ảnh đa phổ MODIS để đánh giá sự thay đổi về lớp phủ thực vật của Việt Nam trong giai đoạn 2001 - 2003”, kết quả được trình bày trong Hội thảo lần

thứ 14 của các nước Đông Nam Á về nông nghiệp Tác giả đã sử dụng phương pháp phân loại có kiểm định với ảnh vệ tinh MODIS đa thời gian có độ phân giải thấp để đánh giá được sự biến động của lớp phủ trên toàn lãnh thổ Việt Nam trong giai đoạn từ 2001 đến 2003 [11]

Đề tài “Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh và công nghệ GIS trong việc giám sát hiện trạng tài nguyên rừng, thử nghiệm tại 1 khu vực cụ thể” do Nguyễn Trường Sơn - Trung tâm Viễn Thám Quốc Gia làm chủ trì, thực hiện trong năm

2007 Đề tài đã sử dụng ảnh vệ tinh Landsat ETM (1999), SPOT5 (2003) và GIS để xây dựng quy trình báo cáo nhanh về biến động diện tích rừng tại khu vực Yên Thế, tỉnh Bắc Giang Phương pháp xử lý số được sử dụng là phương pháp phân loại có kiểm định với thuận toán Maximum Likelihood [34]

Đề tài “Ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS thành lập bản đồ biến động lớp phủ thực vật rừng đảo Phú Quốc, thời kỳ 1996 - 2001 - 2006” do Nguyễn Quốc Khánh, Nguyễn Thanh Nga thuộc Trung tâm giám sát tài nguyên và môi trường - Trung tâm Viễn Thám Quốc Gia thực hiện năm 2007 Trong đề tài tác giả sử dụng ảnh SPOT Panchromatic (1996, 1997), ảnh Landsat 7+ETM (2001), Landsat (1992, 2001), ảnh hàng không (2005), ảnh Aster (2001, 2003)

để thành lập bản đồ biến động Trong đề tài tác giả không sử dụng phương pháp xử lý số mà dùng phương pháp điều vẽ ngoại nghiệp và kết hợp với GIS

để thành lập bản đồ biến động [25]

Lâm Đa ̣o Nguyên - Phòng Đi ̣a tin ho ̣c Vật lý, phân viện Vật lý ta ̣i Tp Hồ Chí Minh có đề tài “Ứng du ̣ng tư liê ̣u viễn thám vê ̣ tinh để giám sát sự sinh trưởng của cây lúa” Đề tài đã đề câ ̣p đến sử dụng tư liê ̣u viễn thám vê ̣ tinh để theo dõi phát triển mùa vụ lú a, đă ̣c biê ̣t sử du ̣ng tư liê ̣u viễn thám radar ERS2-SAR của cơ quan không gian Châu Âu (ESA - European Space Agency) cho vùng lúa đồng bằ ng Sông Cử u Long, nơi có hê ̣ thống mùa vu ̣ vốn rất phức ta ̣p [29]

Đề tài Thạc sỹ của Nguyễn Đắc Triển chuyên ngành Lâm học (2009), với tên đề tài “Nghiên cứu sử dụng tư liệu viễn thám để theo dõi mất rừng do làm nương rẫy tại huyên Kim Bôi, tỉnh Hòa Bình” Trong đề tài tác giả đã sử

dụng ảnh Landsat+ETM năm 1999, 2003, 2007 và sử dụng phương pháp phân loại theo chỉ số thực vật để theo dõi mất rừng do làm nương rẫy [42]

Chuyên san Viễn thám và đi ̣a tin ho ̣c số 5 - 2008 của Trung tâm Viễn thám quốc gia đã đề cập đến một số công trình nghiên cứu: Sử du ̣ng ảnh vê ̣ tinh radar để thành lập một số lớp thông tin về lớp phủ thực vâ ̣t [47], thành lâ ̣p bản đồ nhiê ̣t đô ̣ mă ̣t nước biển và hàm lượng chlorophyll-A khu vực biển đông từ ảnh MODIS [35]

Trần Thanh Tùng (2006) [48], sử dụng ảnh vê ̣ tinh có độ phân giải 15m để theo dõi diễn biến hình thái cửa sông Trà Khúc, tỉnh Quảng Ngãi từ 1995 đến 2005 Phạm Quang Sơn (2008) [36] thực hiện đề tài “Ứng du ̣ng thông tin viễn thám và GIS trong nghiên cứ u, quản lý tổng hơ ̣p tài nguyên và môi trường

vù ng ven bờ và hải đảo”

Ngoài ra, tư liệu viễn thám được sử du ̣ng rộng rãi trong các lĩnh vực khác như: Phát hiện vết dầu loang trên biển [52], khu vực cây xanh đô thị [17], giao thông [28], tính toán độ ẩm không khí [24] giám sát nhiệt đô ̣ bề mă ̣t, mố i liên

hệ giữa nhiê ̣t đô ̣ bề mă ̣t và chỉ số thực vâ ̣t [18], xác đi ̣nh chỉ số xói mòn đất [49], tìm hiểu sự thay đổi của lớp phủ thực vật [47], [12], nghiên cứu đi ̣a ma ̣o [45], xác đi ̣nh năng suất mùa màng, …

Nhìn chung, những nghiên cứu, ứng dụng công nghệ viễn thám trong phân loại và điều tra rừng ở Việt Nam đã được thực hiện từ rất sớm Tuy nhiên, từ trước đến nay thành lập bản đồ rừng vẫn chủ yếu áp dụng phương pháp truyền thống là giải đoán bằng mắt, điều tra ngoại nghiệp, các dạng tư liệu viễn thám chủ yếu chủ yếu vẫn sử dụng ảnh có độ phân giải thấp hoặc trung bình nên chỉ

có thể thành lập được bản đồ tỷ lệ thấp, không đáp ứng đuợc yêu cầu về độ chính xác và tính cập nhật của bản đồ hiện trạng rừng Hiện nay, công nghệ viễn thám đang phát triển mạnh, nhiều ảnh vệ tinh có độ phân giải cao cho phép thành lập được các bản đồ có tỷ lệ lớn Tuy nhiên, các nghiên cứu về phương pháp phân loại để thành lập bản đồ rừng; các dạng chỉ số thực vật có thể sử dụng để phân loại rừng; cách thành lập các dạng bản đồ tài nguyên rừng

như bản đồ phân bố trữ lượng, sinh khối; nghiên cứu về phương pháp đánh giá biến động rừng từ ảnh vệ tinh có độ phân giải cao vẫn còn thiếu nhiều và hầu như chưa có các nghiên cứu như vậy Chính vì vậy, tôi mạnh dạn thực hiện đề tài này nhằm đưa ra quy trình thành lập bản đồ tài nguyên rừng từ ảnh vệ tinh

có độ phân giải cao, tìm ra được một số dạng chỉ số thực vật dùng để phân loại rừng cho ảnh vệ tinh có độ phân giải cao, đưa ra được quy trình đánh giá biến động rừng từ ảnh vệ tinh có độ phân giải cao từ đó góp phần vào việc ứng dụng vào thực tiễn sản xuất để thay thế các phương pháp truyền thống đặc biệt cho công tác điều tra, kiểm kê rừng trong giai đoạn mới hiện nay

Chương 2

CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA VIỄN THÁM VÀ PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI RỪNG 2.1 Cơ sở khoa học của phương pháp viễn thám

Quang phổ điện từ có các dải sóng chính như sau [37]:

- Các tia vũ trụ: là các tia từ vũ trụ có bước sóng vô cùng ngắn với λ<10-6µm

- Các tia gamma (γ) có λ từ 10-6 ÷ 10-4µm

- Dải các tia x (X) có λ từ 10-4÷10-1 µm

- Dải tia nhìn thấy có bước sóng λ từ 0.4 ÷ 0.7 µm đây dải phổ của ánh sáng trắng Trong dải nhìn thấy còn có thể chia nhỏ ra thành các dải ánh sáng đơn sắc:

+ Blue (xanh lơ - lam): 0.4 ÷ 0.5 µm

+ Green (xanh lá cây - lục): 0.5 ÷ 0.6 µm

- Sau vùng radar là sóng radio có bước sóng > 30cm

Còn tính chất hạt được mô tả theo tính chất của photon hay quang lượng

tử được thể hiện bằng biểu thức sau [43]:

v h

E  (2.2) (h là hằng số plank)

2.1.2 Tương tác giữa các đối tượng và đặc trưng phản xạ phổ của một số đối tượng tự nhiên

 Sự tương tác năng lượng với các đối tượng ở trên mặt đất

Sóng điện từ lan truyền tới bề mặt của vật thể, năng lượng sóng điện từ

sẽ tương tác với vật thể đưới dạng hấp thụ (A), phản xạ (R), truyền qua vật thể (T), phần trăm năng lượng phản xạ phụ thuộc vào chất liệu và điều kiện tương tác với vật thể đó [43], [37]

EI(λ) = ER(λ) + EA(λ) + ET(λ) (2.3) Trong đó: EI: là năng lượng tới mặt đất

ER: năng lượng phản xạ

ET: năng lượng truyền qua

Tỷ lệ giữa các hợp phần năng lượng phản xạ, hấp thụ, truyền qua là rất khác nhau, tuỳ thuộc vào các đặc điểm của đối tượng trên bề mặt, cụ thể là phần vật chất và tình trạng của đối tượng Ngoài ra, tỷ lệ giữa các hợp phần đó còn phụ thuộc vào bước sóng của ánh sáng chiếu tới

Trong viễn thám, thành phần năng lượng phổ phản xạ rất quan trọng và viễn thám nghiên cứu sự khác nhau đó để phân biệt các đối tượng Vì vậy, năng lượng phản xạ phổ thường được sử dụng để tính sự cân bằng năng lượng

ER(λ) = EI(λ) – [EA(λ) + ET(λ)] (2.4)

Công thức (2.4) nói nên rằng năng lượng phản xạ bằng năng lượng rơi xuống một đối tượng sau khi đã bị suy giảm bởi việc truyền qua hoặc hấp thụ bởi đối tượng

Đặc điểm phản xạ phổ của các đối tượng trên bề mặt Trái Đất là thông

số quan trọng nhất trong viễn thám Độ phản xạ phổ được đo theo công thức:

100 ) (

) R( 

 Phổ phản xạ của một số đối tượng tự nhiên chính

Đồ thị phổ phản xạ được xây dựng với chức năng là một hàm số của giá trị phổ phản xạ và bước sóng, được gọi là đường cong phổ phản xạ Hình dáng của đường cong phổ phản xạ cho biết một cách tương đối rõ ràng tính chất phổ của một đối tượng và hình dạng đường cong phụ thuộc rất nhiều vào việc lựa chọn các dải sóng mà ở đó thiết bị viễn thám có thể ghi nhận được các tín hiệu phổ [37]

Hình 2.3 Đặc điểm phổ phản xạ của nhóm các đối tượng tự nhiên chính

Phản xạ phổ ứng với từng loại lớp phủ mặt đất cho thấy có sự khác nhau do sự tương tác giữa bức xạ điện từ và vật thể, điều này cho phép viễn thám có thể xác định hoặc phân tích được đặc điểm của lớp phủ thông qua việc

đo lường phản xạ phổ [43]

Hình dạng của đường cong phổ phản xạ còn phụ thuộc rất nhiều vào tính chất của các đối tượng Trong thực tế, các giá trị phổ của các đối tượng khác nhau, của một nhóm đối tượng cũng rất khác nhau, song về cơ bản chúng dao động xung quanh giá trị trung bình [9]

Thông tin viễn thám có liên quan trực tiếp đến năng lượng phản xa ̣ của

các đối tươ ̣ng, nên viê ̣c nghiên cứu đặc trưng phản xa ̣ phổ của các đố i tươ ̣ng tự nhiên đóng vai trò quan trọng trong viê ̣c khai thác, ứng du ̣ng có hiê ̣u quả các thông tin thu được từ các phương tiê ̣n bay Kết quả của viê ̣c giải đoán các lớp thông tin phụ thuô ̣c rất nhiều vào sự hiểu biết về mối tương quan giữa đă ̣c trưng phản xạ phổ và bản chất, tra ̣ng thái của các đối tượng tự nhiên Những thông tin về đặc trưng phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên cho phép các nhà khoa ho ̣c cho ̣n lọc các kênh ảnh tối ưu, chứa nhiều thông tin nhất về đố i tượng nghiên cứu và là cơ sở để nghiên cứu tính chất của đối tượng, tiến tới phân loại chúng Đặc tính phản xa ̣ phổ của các đối tượng tự nhiên phu ̣ thuô ̣c

vào các yếu tố như điều kiê ̣n ánh sáng, môi trường khí quyển và bề mă ̣t đối tượng cũng như bản thân các đối tượng đó (đô ̣ ẩm, lớp nền, thực vâ ̣t, chất mùn, cấu trúc bề mặt, ) [6]

Theo [9],[37] đă ̣c trưng phản xa ̣ phổ của một số đối tượng tự nhiên như sau:

• Đă ̣c trưng phản xa ̣ phổ của lớp phủ thực vật:

Khả năng phản xạ phổ của thực vật phu ̣ thuô ̣c vào chiều dài bước sóng

và giai đoạn sinh trưở ng, phát triển của thực vâ ̣t Các tra ̣ng thái lớp phủ thực

vật khác nhau sẽ có đă ̣c trưng phản xạ phổ khác nhau Đă ̣c điểm chung phản xa ̣ phổ củ a các tra ̣ng thái thực vâ ̣t là phản xa ̣ ma ̣nh ở vùng sóng hồng ngoa ̣i gần (>0,72m) và hấp thu ̣ ma ̣nh ở vùng sóng đỏ (0,68m <<0,72m) [13]

Bứ c xa ̣ mặt trời (EI) khi tới bề mặt lá cây thì một phần sẽ bi ̣ phản xa ̣ ngay (E1) Bứ c xa ̣ ở vùng sóng lu ̣c khi gă ̣p diê ̣p lu ̣c trong cây sẽ bi ̣ phản xa ̣ la ̣i (EG) Bứ c xa ̣ ở vùng sóng hồng ngoa ̣i cũng bi ̣ phản xa ̣ ma ̣nh khi gă ̣p diê ̣p lu ̣c trong lá cây (EIR) Như vâ ̣y, năng lươ ̣ng phản xa ̣ từ thực vâ ̣t là:

ER = E1 + EG + EIR (2.6)

Trong đó thành phần năng lượng (EG + EIR) chứa đựng các thông tin quan trọng về bản chất và tra ̣ng thái của thực vâ ̣t

Sắ c tố Chlorophyll - là một tổng thể các thành phần hữu cơ có chứa sắt,

là một chất xúc tác đối với quá trình quang hợp ánh sáng của thực vâ ̣t Chức năng của Chlorophyll là hấp thụ bức xa ̣ mă ̣t trời và cung cấp nó cho quá trình quang hợp Năng lươ ̣ng bi ̣ hấp thu ̣ trong khoảng từ 0,45 - 0,67m tứ c là phần xanh lơ và đỏ của phổ nhìn thấy, trong vùng ánh sáng này, vùng sóng ánh sáng

có phản xa ̣ ma ̣nh nhất là vùng sóng ánh sáng lu ̣c (0,55m), chính vì vâ ̣y mà lá cây tươi có màu xanh lục [51] Ở vùng hồng ngoại gần (từ 0,7 - 1,3 m) thực vật có khả năng phản xạ rất mạnh, khi sang vùng hồng ngoại nhiệt và vi sóng (Microwave) một số điểm cực trị ở vùng sóng dài làm tăng khả năng hấp thụ ánh sáng của hơi nước trong lá, khả năng phản xạ của chúng giảm đi rõ rệt và ngược lại, khả năng hấp thụ ánh sáng lại tăng lên Đặc biệt đối với rừng có nhiều tầng lá, khả năng đó càng tăng lên (ví dụ rừng rậm nhiệt đới)

Đă ̣c trưng phản xa ̣ phổ của thực vâ ̣t được xác đi ̣nh bởi các yếu tố bên trong và bên ngoài của lá cây, thời kỳ sinh trưởng và tác đô ̣ng của ngoa ̣i cảnh như: hàm lượng sắc tố diê ̣p lu ̣c, thành phần và cấu ta ̣o mô bì, biểu bì, hình thái

lá, …tuổi cây, giai đoa ̣n sinh trưởng phát triển, …, điều kiê ̣n sinh trưởng, vi ̣ trí

đi ̣a lý, điều kiê ̣n chiếu sáng, [9]…Vì vâ ̣y, khả năng phản xa ̣ phổ của mỗi loài thực vâ ̣t, mỗi tra ̣ng thái của lớp phủ thực vâ ̣t là khác nhau Tuy nhiên, chúng vẫn có những điểm chung như sau:

- Khả năng phản xạ phổ củ a thực vâ ̣t có sự rõ rê ̣t ở vùng sóng nhìn thấy, cận hồng ngoại và hồ ng ngoại Trong vùng ánh sáng nhìn thấy, phần lớn năng lươ ̣ng đươ ̣c diê ̣p lu ̣c trong lá cây hấp thụ phu ̣c vu ̣ cho quá trình quang hơ ̣p, một phần nhỏ truyền qua và phần còn la ̣i bị phản xa ̣ la ̣i Vùng hồng ngoa ̣i gần, khả năng phản xa ̣ phổ của thực vâ ̣t là mạnh nhất

• Đă ̣c trưng phản xạ phổ của nước:

Khả năng phản xạ phổ của nước phu ̣ thuộc vào bước sóng của bức xa ̣ chiếu tới, bề mặt nước, tra ̣ng thái nước, thành phần vâ ̣t chất có trong nước Nước có đô ̣ dẫn truyền cao trong khoảng sóng nhìn thấy và tính truyền dẫn tăng dần khi bước sóng giảm Kết quả là đối với nước sâu, chỉ có ánh sáng xanh lơ

có thể lan truyền đến những độ sâu nhất đi ̣nh, các bước sóng dài bi ̣ hấp thu ̣ ngay ở mực nước nông [13] Đối với nước trong, có thể đáng giá đô ̣ sâu bằng cường đô ̣ của bức xa ̣ nhìn thấy, đă ̣c biê ̣t là ánh sáng xanh lơ phản xa ̣ từ đáy Tuy nhiên, đối với độ sâu lớn hơn 40m, tất cả bức xa ̣ của khoảng nhìn thấy bi ̣ hấp thụ và được thể hiện trên ảnh hoàn toàn đen Những vâ ̣t liê ̣u lơ lửng, phù

du và màu tự nhiên làm tăng phản xa ̣ của nước trong khoảng nhìn thấy Trong khoảng hồng ngoại gần, nướ c giố ng như vâ ̣t đen tuyê ̣t đối và hấp thụ thực sự toàn bộ năng lươ ̣ng tới Chỉ có những vâ ̣t thể tự nhiên với tính chất này mới phân biệt được chúng dễ dàng bằng các đă ̣c điểm bề mă ̣t trong khoảng này của phổ điện tử, ngay cả nếu chú ng không sâu hay có chứa nhiều thể phù du [37]

Do gần giố ng như vật đen, nước gần như vật phát xa ̣ trong khoảng hồng ngoa ̣i,

cũng như vật thể hấp thu ̣

• Đă ̣c trưng phản xa ̣ phổ của thổ nhưỡng:

Thổ nhưỡng là nền của lớp phủ thực vâ ̣t, cùng với lớp phủ thực vâ ̣t ta ̣o thành mô ̣t thể thống nhất trong cảnh quan tự nhiên Mô ̣t phần bức xa ̣ mă ̣t trời

chiếu tớ i sẽ phản xa ̣ ngay trên bề mă ̣t đối tươ ̣ng, phần còn la ̣i đi vào bề dày của

lớ p phủ thổ nhưỡng, mô ̣t phần trong đó đươ ̣c hấp thu ̣ để làm tăng nhiê ̣t đô ̣ đất,

một phần sau khi tán xa ̣ gă ̣p các ha ̣t nhỏ và bi ̣ phản xa ̣ trở la ̣i [13] Đường cong phổ phản xạ của đất khô tương đối đơn giản tăng dần từ vùng tử ngoa ̣i đến

vù ng hồ ng ngoa ̣i, ít có những cực đại và cực tiểu một cách rõ ràng, lý do chính

là các yếu tố ảnh hưởng đến tính chất phổ của đất khá phức tạp và không rõ ràng như ở thực vật Các yếu tố ảnh hưởng đến đường cong phổ phản xạ của đất là: lượng ẩm, cấu trúc của đất (tỉ lệ cát, bột và sét), độ nhám bề mặt, sự có mặt của các loại oxit kim loại, hàm lượng vật chất hữu cơ, các yếu tố đó làm cho đường cong phổ phản xạ biến động rất nhiều quanh đường cong có giá trị trung bình Tuy nhiên, quy luật chung là giá trị phổ phản xạ của đất tăng dần về phía sóng có bước sóng dài

Trong thực tế, thực vật số ng ở các nền đất khác nhau sẽ có đă ̣c trưng phản xạ phổ khác nhau Tuy nhiên, trong nền đất cũng như thực vật đều có chứa một lượng nước nhất đi ̣nh, vì vậy khi xác đi ̣nh các đối tượng dựa vào các

đă ̣c trưng phản xa ̣ phổ phải dựa trên kiến thức tổng hợp giữa nghiên cứu lý thuyết và kinh nghiê ̣m thực tiễn thì mới có kết luâ ̣n chính xác về đối tượng

2.1.3 Ảnh số viễn thám

Ảnh số là một dạng dữ liệu ảnh không lưu trên giấy ảnh hoặc phim mà được lưu dưới dạng số trên máy tính, ảnh số được chia thành nhiều phần tử nhỏ được gọi là pixel (phần tử ảnh), ảnh số là một ma trận không gian của tập hợp các pixel, mỗi một pixel tương ứng với một đơn vị không gian và có giá trị nguyên hữu hạn ứng với từng cấp độ sáng, các pixel thường có dạng hình vuông, vị trí của mỗi pixel được xác định theo toạ độ hàng và cột trên ảnh tính

từ góc trên cùng bên trái [43]

Ảnh vệ tinh hay còn gọi là ảnh viễn thám thường được lưu dưới dạng ảnh

số, trong đó năng lượng phản xạ (theo vùng phổ đã được định trước) từ các vị trí tương ứng trên mặt đất, được bộ cảm biến thu nhận và chuyển thành tín hiệu

số xác định giá trị độ sáng của pixel Ứng với các giá trị này, mỗi pixel sẽ có giá trị độ sáng khác nhau thay đổi từ đen đến trắng cung cấp thông tin về vật thể Tuỳ thuộc vào số kênh phổ được sử dụng, ảnh vệ tinh được ghi lại theo những dải phổ khác nhau nên người ta gọi là dữ liệu đa phổ Hình ảnh của đối tượng không gian có thể được ghi nhận trên nhiều kênh phổ khác nhau, mỗi kênh cho giá trị phổ dưới dạng số riêng về cùng một đối tượng được ghi [43] Ảnh vệ tinh được đặc trưng bởi một số thông số cơ bản như sau [43], [37]:

- Tính chất hình học của ảnh vệ tinh

Trường nhìn không đổi IFOV (instantaneous field of view) được định nghĩa là góc không gian tương ứng với một đơn vị chia mẫu trên mặt đất Lượng thông tin ghi được trong IFOV tương ứng với giá trị của pixel

Góc nhìn tối đa mà một bộ cảm có thể thu được sóng điện từ được gọi

là trường nhìn FOV (field of view) Khoảng không gian trên mặt đất do FOV tạo nên chính là bề rộng tuyến bay

Diện tích nhỏ nhất trên mặt đất mà bộ cảm có thể phân biệt được gọi là

độ phân giải không gian Ảnh có độ phân giải không gian càng cao khi có kích thước pixel càng nhỏ Độ phân giải không gian cũng được gọi là độ phân giải mặt đất khi hình chiếu của 1 pixel tương ứng với một đơn vị chia mẫu trên mặt đất Khi nói rằng ảnh SPOT có kích thước pixel là 20 х 20m có nghĩa là một pixel trên ảnh có kích thước là 20 х 20m trên mặt đất

- Tính chất phổ của ảnh vệ tinh

Cùng một vùng phủ mặt đất tương ứng, các pixel sẽ cho giá trị riêng biệt theo từng vùng phổ ứng với các loại bước sóng khác nhau Do đó, thông tin được cung cấp theo từng loại ảnh vệ tinh khác nhau không chỉ phụ thuộc vào số bit dùng để ghi nhận, mà còn phụ thuộc vào phạm vi bước sóng

Độ phân giải phổ thể hiện bởi kích thước và số kênh phổ, bề rộng phổ hoặc sự phân chia vùng phổ mà ảnh vệ tinh có thể phân biệt một số lượng lớn các bước sóng có kích thước tương tự, cũng như tách biệt được các bức xạ từ nhiều vùng phổ khác nhau

Độ phân giải bức xạ thể hiện độ nhạy tuyến tính của bộ cảm biến trong khả năng phân biệt sự thay đổi nhỏ nhất của cường độ phản xạ sóng từ các vật thể

Để lưu trữ, xử lý và hiển thị ảnh vệ tinh trong máy tính kiểu raster, tuỳ thuộc vào số bit dùng để ghi nhận thông tin, mỗi pixel sẽ có giá trị hữu hạn ứng với từng cấp độ xám (giá trị độ sáng của pixel; BV - Brightness Value)

Số bít Luỹ thừa của 2 Giá trị số Phạm vi

- Độ phân giải thời gian của ảnh vệ tinh

Độ phân giải thời gian không liên quan đến thiết bị ghi ảnh mà chỉ liên quan đến khả năng chụp lặp lại của ảnh vệ tinh Ảnh được chụp vào những ngày khác nhau cho phép so sánh đặc trưng bề mặt theo thời gian

Ưu thế của độ phân giải không gian là cho phép cung cấp thông tin chính xác hơn và nhận biết sự biến động của khu vực cần nghiên cứu

Hầu hết các vệ tinh đều bay qua cùng một điểm vào khoảng thời gian cố định (mất từ vài ngày đến vài tuần) phụ thuộc vào quỹ đạo và độ phân giải không gian

Dữ liệu ảnh số được lưu trữ trên băng từ tương thích cho máy tính hoặc trên CD - ROM dưới khuôn dạng của các tệp ảnh số mà máy tính có thể đọc được Thông thường, ảnh số được lưu trữ theo các khuôn dạng sau đây:

- Theo BIL (band interleaved by lines)

Từng hàng được ghi theo thứ tự của số kênh, mỗi hàng được ghi tuần tự theo giá trị của các kênh phổ và sau đó lặp lại theo thứ tự của từng hàng, như vậy sẽ tạo ra các file dữ liệu ảnh chung cho các kênh phổ

- Theo kiểu BSQ (band sequential)

Là khuôn dạng trong đó các kênh phổ được lưu tuần tự hết kênh này sang kênh khác Nghĩa là mỗi ảnh ứng với một kênh

- Theo kiểu BIP (band inteleaved by pixel)

Mỗi pixel được lưu tuần tự theo các kênh, nghĩa là các kênh phổ được ghi theo hàng và cột của từng pixel Sau khi kết thúc tổ hợp phổ của pixel này lại chuyển sang tổ hợp phổ của pixel khác

Hình 2.5 Các khuôn dạng dữ liệu của ảnh số

2.1.4 Phương pháp xử lý ảnh số viễn thám

2.1.4.1 Giải đoán ảnh bằng mắt

Giải đoán bằng mắt là sử dụng mắt người cùng với trí tuệ để tách chiết các thông tin từ tư liệu viễn thám dạng hình ảnh Trong viê ̣c xử lý thông tin viễn thám thì giải đoán bằng mắt (visual interpretaion) là công viê ̣c đầu tiên, phổ biến nhất và có thể áp du ̣ng trong mo ̣i điều kiê ̣n có trang thiết bi ̣ từ đơn giản đến phức ta ̣p Việc phân tích ảnh bằng mắt có thể được trợ giúp bằng một

số thiết bị quang học Phân tích hay giải đoán bằng mắt là sử du ̣ng mắt thường hoặc có sự trợ giúp của các du ̣ng cu ̣ quang ho ̣c từ đơn giản đến phức ta ̣p như

kính lúp, kính lâ ̣p thể, kính phóng đa ̣i, kính tổ hơ ̣p mầu, nhằm nâng cao khả

dụng một cách dễ dàng trong mọi điều kiện và có thể phục vụ cho nhiều nội dung nghiên cứu khác nhau: nghiên cứu lớp phủ mặt đất, nghiên cứu rừng, thổ nhưỡng, địa chất, địa mạo, thuỷ văn, sinh thái, môi trường, … [13]

Cơ sở để giải đoán ảnh bằng mắt là dựa vào các dấu hiê ̣u giải đoán trực tiếp hoặc gián tiếp và khóa giải đoán ảnh

 Các yếu tố giải đoán ảnh [43], [37]

Giải đoán ảnh được định nghĩa như là một quy trình tách thông tin định tính cũng như định lượng từ ảnh viễn thám tạo ra bản đồ chuyên đề dựa trên các tri thức chuyên môn hoặc kinh nghiệm của người giải đoán (hình dạng, vị trí, cấu trúc, chất lượng, điều kiện, mối quan hệ giữa các đối tượng, …) Trong viễn thám việc giải đoán ảnh được thực hiện cho toàn cảnh, một phần của một cảnh, một cặp ảnh lập thể hoặc một ảnh máy bay đơn lẻ

Để giải đoán ảnh, ngoài sự trợ giúp của máy tính và phần mềm để xác định các đặc trưng phổ phản xạ, người giải đoán còn căn cứ vào một số dấu hiệu giải đoán, đặc trưng của các đối tượng cũng như kinh nghiệm chuyên gia Nhìn chung, có thể chia các yếu tố giải đoán thành 8 nhóm chính sau:

1 - Kích thước: Kích thước của đối tượng tùy thuộc vào tỷ lệ ảnh, kích

thước có thể được xác định nếu lấy kích thước đo được trên ảnh nhân với nghịch đảo tỷ lệ của ảnh (cần phải chọn một tỷ lệ ảnh phù hợp để giải đoán)

2 - Hình dạng: Là đặc trưng bên ngoài tiêu biểu cho đối tượng và có ý

nghĩa quan trọng trong giải đoán ảnh Hình dạng đặc trưng cho mỗi đối tượng khi nhìn từ trên cao xuống được coi là dấu hiệu giải đoán ảnh quan trọng (ruộng thường có dạng hình vuông hay chữ nhật, khu vực chung cư cao tầng khác với nhà riêng lẻ, …)

3 - Bóng râm: Khi nguồn phát năng lượng (mặt trời hay radar) không nằm

ngay trên đỉnh đầu hoặc trong trường hợp chụp ảnh xiên sẽ xuất hiện bóng của đối tượng Căn cứ theo bóng của vật thể xác định được chiều cao của chúng, trong ảnh radar bóng râm là yếu tố giúp cho việc xác định địa hình và hình dạng mặt đất Tuy nhiên, bóng râm trong ảnh vệ tinh quang học thường làm

giảm khả năng giải đoán đối với khu vực nhiều nhà cao tầng, rất khó khăn trong việc xác định diện tích của vật thể

4 - Độ đậm nhạt: Là tổng hợp năng lượng phản xạ bởi bề mặt của đối

tượng Mỗi vật thể được thể hiện bằng một cấp độ sáng nhất định tỷ lệ với cường độ phản xạ ánh sáng của nó (ảnh đen trắng biến thiên từ trắng đến đen tuyền, ảnh màu thì tone ảnh sẽ cho độ đậm nhạt màu để phân biệt các vật thể khác nhau) Độ đậm nhạt của ảnh là yếu tố rất quan trọng và cơ bản trong việc giải đoán ảnh

5 - Màu sắc: Là một yếu tố rất thuận lợi trong việc xác định chi tiết các

đối tượng Ví dụ, các kiểu loài thực vật vật có thể được phát hiện dễ dàng qua mầu sắc (ngày cả cho những người không có kinh nghiệm) Trong giải đoán ảnh khi sử dụng ảnh hồng ngoại màu, các đối tượng khác nhau sẽ có tone màu khác nhau, đặc biệt sử dụng ảnh đa phổ tổ hợp màu Tùy theo mục tiêu giải đoán, việc chọn lựa các kênh phổ để tổ hợp màu sẽ hiển thị được tốt nhất các đối tượng mà người giải đoán quan tâm

6 - Cấu trúc: Là tần số lặp lại của sự thay đổi cấu trúc tone ảnh cho một

khu vực cụ thể trên ảnh quang học Cấu trúc còn là một tập hợp của nhiều hình mẫu (đối tượng) nhỏ phân bố thường theo một quy luật nhất định trên một vùng ảnh mà trong một mối quan hệ với đối tượng cần nghiên cứu, các đối tượng nhỏ này sẽ quyết định đối tượng đó có cấu trúc là mịn hay sần sùi

7 - Hình mẫu: Liên quan đến việc sắp xếp của các đối tượng về mặt không

gian và mắt người giải đoán có thể phân biệt được Đây là dạng tương ứng với vật thể theo một quy luật nhất định, nghĩa là sự lặp lại theo trật tự cụ thể của tone ảnh hay cấu trúc sẽ tạo ra sự phân biệt và đồng thời có thể nhận biết được hình mẫu Hình mẫu cung cấp thông tin từ sự đồng nhất về hình dạng của chúng

8 - Mối liên quan: Sự phối hợp tất cả các yếu tố giải đoán, môi trường

xung quanh hoặc mối liên quan của đối tượng nghiên cứu với các đối tượng khác sẽ cung cấp một thông tin giải đoán quan trọng để giảm nhẹ việc xác định chính xác đối tượng

 Khóa giải đoán ảnh

Khóa giải đoán là chuẩn giải đoán cho đối tượng nhất định bao gồm tập hợp các yếu tố và dấu hiệu do nhà giải đoán thiết lập, nhằm trợ giúp cho công tác giải đoán nhanh và đạt kết quả chính xác thống nhất cho các đối tượng từ nhiều người khác nhau [43]

Kết quả giải đoán chủ yếu phụ thuộc vào khóa giải đoán, thông thường khóa giải đoán được thành lập dựa trên những vùng nghiên cứu thử nghiệm đã được điều tra kỹ lưỡng Bằng cách sử dụng khóa giải đoán, người giải đoán có thể phát triển mở rộng và phân tích cho nhiều vùng khác trên cơ sở cùng một loại tư liệu cũng như cùng mùa và thời gian chụp ảnh do đó giúp cho công tác giải đoán nhanh hơn và đảm bảo được tính thống nhất trong quá trình giải đoán

2.1.4.2 Xử lý ảnh vệ tinh

 Hiệu chỉnh bức xạ

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 [43]

 Hiệu chỉnh hình học ảnh

Bản chất các biến dạng hình học của ảnh được hiểu như là sự sai lệch vị trí giữa tọa độ ảnh thực tế (đo được) và tọa độ ảnh lý tưởng được tạo bởi một bộ cảm biến có thiết kế hình học chính xác và trong điều kiện thu nhận lý tưởng, nhằm loại trừ sai số giữa tọa độ ảnh thực tế và tọa độ ảnh lý tưởng cần phải tiến hành hiệu chỉnh hình học Nguyên nhân gây ra biến dạng hình học có thể là do nội sai tức là do tính chất hình học của bộ cảm hoặc do ngoại sai gây ra bởi vị thế của vật mang và hình dáng của vật thể Ngoài ra sự biến dạng của địa hình cũng gây nên biến dạng hình học của ảnh trong đó ảnh hưởng do sự thay đổi địa hình gây nên biến dạng tăng dần từ tâm ảnh ra các biên, các điểm trên mặt

đất có độ cao thấp hoặc cao hơn độ cao chuẩn tham chiếu (trong lúc chụp ảnh) đều bị biến dạng Chính vì vậy, hiệu chỉnh hình học cần phải được thực hiện để loại trừ sự biến dạng hình học của ảnh

Bản chất của hiệu chỉnh hình học là xây dựng mối quan hệ giữa hệ tọa độ ảnh và hệ tọa độ quy chiếu chuẩn (có thể là hệ tọa độ mặt đất vuông góc hoặc địa lý) dựa vào các điểm không chế mặt đất, vị thế của sensor, điều kiện khí quyển, … Để hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh cần phải dựa trên bản chất của sự biến dạng để có phương pháp hiệu chỉnh cho phù hợp [43]

 Tăng cường chất lượng ảnh

Tăng cường chất lượng ảnh có thể được định nghĩa là một thao tác làm nổi bật hình ảnh sao cho người giải đoán ảnh dễ đọc, dễ nhận biết nội dung trên ảnh hơn so với ảnh gốc Phương pháp thường được sử dụng là biến đổi cấp độ xám, biến đổi histogram, biến đổi độ tương phản, lọc ảnh, tổ hợp màu, chuyển đổi giữa 2 hệ RGB và HIS , …[43]

 Biến đổi giữa các ảnh

Biến đổi giữa các ảnh liên quan đến việc tạo ra ảnh mới từ việc xử lý các ảnh đa phổ hoặc đa thời gian bằng các thuật toán được áp dụng trên nguồn ảnh gốc đã có Tùy thuộc vào yêu cầu thực tế ứng dụng, các kênh của ảnh đa phổ hoặc các ảnh đa thời gian (chụp ở thời điểm khác nhau) được phối hợp rất đa dạng để tạo ảnh mới nhằm nhấn mạnh các đối tượng được quan tâm trên ảnh hoặc cho phép chiết tách được đặc tính của các đối tượng nhanh chóng và chính xác hơn so với việc thực hiện trên nguồn ảnh gốc

Phương pháp biến đổi giữa các ảnh thường được sử dụng là phương pháp biến đổi số học, trong phương pháp này có 2 phương pháp thường được sử dụng

là biến đổi tạo ảnh dựa trên chỉ số thực vật NDVI và biến đổi tạo ảnh tỷ số [43]

+ Biến đổi tạo ảnh dựa trên chỉ số thực vật:

Tạo ảnh dựa trên chỉ số thực vật NDVI là dạng đặc biệt của ảnh tỷ số được đề xuất đầu tiên bởi Rouse và các cộng sự năm 1973, nhằm nhấn mạnh vùng thực phủ cho trên ảnh mới

Các chỉ số thực vật như NDVI (Normalized Differenct Vegetation Index) và EVI (Enhanced Vegetation Index) [55], [60] cũng được xem như là một thuật toán để phân loại lớp phủ thực vật Các chỉ số này được tính toán trên căn cứ, thực vật thường phản xạ mạnh với bước sóng hồng ngoại gần và hấp thụ mạnh với bước sóng màu đỏ Sự tương phản giữa 2 kênh phổ này được sử dụng để tính toán chỉ số thực vật Các chỉ số thực vật thường có liên hệ rất chặt với hoạt động của quá trình quang hợp Chỉ số NDVI đã được nhiều tác giả sử dụng trong phân tích biến động của lớp phủ rừng trên các ảnh vệ tinh đa thời gian (Wang và Tenhunen, 2004; Geerken, 2005) [70] Các nhóm thực vật, hoặc kiểu rừng cũng có thể nhận biết được qua việc nghiên cứu phân bố giá trị NDVI trên ảnh (Lenney, 1996) [65]

+ Biến đổi tạo ảnh tỷ số: Phép chia được sử dụng khá rộng rãi trong việc tạo ảnh tỷ số nhằm loại trừ bóng râm do ảnh hưởng của địa hình, tách đặc tính các yếu tố địa chất, nhấn mạnh các đối tượng cần quan tâm như vùng phủ thực vật hay chênh lệch nhiệt độ, … Bằng cách chọn 2 kênh thích hợp của ảnh

đa phổ, chia giá trị độ sáng tương ứng với từng pixel của 2 kênh ảnh gốc này để nhận được giá trị độ sáng pixel của ảnh mới được gọi là ảnh tỷ số [43]

 Phân loại ảnh

Phương pháp phân loại ảnh được thực hiện bằng cách gán tên loại (loại thông tin) cho các khoảng cấp độ sáng nhất định (loại phổ) thuộc một nhóm đối tượng nào đó có các tính chất tương đối đồng nhất về phổ nhằm phân biệt các nhóm đó với nhau trong khuôn khổ ảnh Tùy thuộc vào số loại thông tin yêu cầu, loại phổ trên ảnh được phân thành các loại tương ứng dựa theo một luật quyết định nào đó được xác định trước Có 2 hình thức phân loại ảnh là phân loại có kiểm định (Suppervised Classification) và phân loại không kiểm định (Unsuppervised Classitication) cả hai phương pháp phân loại này đều được phân loại dựa trên nguyên lý là các chỉ tiêu phân loại được xác lập dựa trên đặc trưng phổ của các vùng mẫu và dùng luật quyết định thích hợp để gán nhãn pixels ứng với từng vùng phổ cụ thể [43]

- Phân loại không kiểm định:

Là việc phân loại thuần túy theo tính chất phổ mà không biết rõ tên hay tính chất của lớp phổ đó và việc đặt tên chỉ là tương đối Khác với phân loại có kiểm tra, phân loại không kiểm tra không tạo các vùng thử nghiệm mà chỉ là việc phân lớp phổ (Chistens) và quá trình phân lớp phổ đồng thời là quá trình phân loại Số lượng và tên các lớp được xác định một cách tương đối khi so sánh với tài liệu mặt đất [37]

- Phân loại có kiểm định:

Là phân chia một cách có kiểm định các giá trị DN (Digital Number) của các pixel ảnh theo từng nhóm đơn vị lớp phủ mặt đất bằng việc sử dụng máy tính và các thuật toán Để thực hiện việc phân loại có kiểm tra, phải tạo được “chìa khoá phân tích phổ” nghĩa là tìm được tính chất phổ đặc trưng cho từng đối tượng lớp phủ mặt đất và đặt tên cho chúng Công việc xác định chìa khoá phân tích phổ được gọi là tạo các vùng mẫu (hay vùng kiểm tra - trainning areas) Từ các vùng này, các pixel khác trong toàn ảnh sẽ được xem xét và sắp xếp theo nguyên tắc “giống nhất” (Look must like) để đưa về các nhóm đối tượng đã được đặt tên Phân loại giám sát là phân loại được tuân thủ bởi sự đào tạo của người điều khiển dựa trên những hiểu biết ngoài thực địa để định các nhóm khi phân loại (gọi là các tập mẫu - training sets) Các mẫu phân loại được nhận biết qua vùng mẫu để thành lập các chìa khóa cho giải đoán ảnh Mỗi pixel ảnh trong lớp dữ liệu sau đó được đối sánh về số với các chìa khóa giải đoán được đặt tên mà chúng có xác suất thuộc về nhóm lớn nhất Có rất nhiều cách thức để đối sánh giá trị của pixel chưa biết để xắp xếp thành lớp tương ứng với các chìa khóa được giải đoán trong phân loại [43]

Trong phân loại có kiểm đi ̣nh có một số phương pháp thường được sử

dụng là: phân loa ̣i hình hô ̣p (Parallelpiped Classification), phân loa ̣i theo

khoảng cách nhỏ nhất (Minimum distance Classification), phân loại hàm xác

suất cực đại (Maximum Likelihood Classification), …

+ Phân loại hình hộp (Parallelpiped Classification):

Là phương pháp phân loại đơn giản nhất, trên mỗi trục không gian phổ từng loại được xác định dựa trên giá trị max và min ứng với từng loại Các giá trị max và min này sẽ xác định hình hộp trong không gian đặc trưng (nên gọi là phân loại hình hộp), số hộp phụ thuộc vào số loại cần xác định Phương pháp này còn được gọi là Paralleleiped classifier vì các cạnh đối diện của hộp là song song nhau Các pixel có giá trị nằm trong không gian giới hạn bởi các miền xác định (hộp) trên trục phổ như vậy sẽ được phân loại vào loại tương ứng, những pixel có giá trị nằm ngoài tất cả các hộp sẽ được gán nhãn là loại khác (ngoài các loại được quan tâm)

+ Phân loại theo cây quyết định (Decision Tree - DT):

Là phương pháp phân loại dựa trên cơ sở phân cấp Người phân loại sẽ phải xuất phát từ việc đánh giá khả năng phân tách các đối tượng dựa trên tri thức chuyên gia kết hợp với đặc tính phổ của vùng mẫu để tạo dựng ra sơ đồ phân loại Trong thực tế, không có thuật toán tổng quát nào cho phương pháp phân loại này, do đó từng cây quyết định hay luật phân loại thường được thiết

kế bởi chuyên gia sao cho khả năng phân biệt giữa các loại là cao nhất

+ Phân loại khoảng cách ngắn nhất (Minimum distance Classification):

Phương pháp này đươ ̣c sử du ̣ng để phân loa ̣i đối tươ ̣ng trong không gian phổ đa chiều Khoảng cách giữa các pixel như thước đo đánh giá sự thuô ̣c

về một lớp nào đó của pixel đang khảo sát Các khoảng cách thường sử du ̣ng trong viễn thám đó là: khoảng cách Ơclit, khoảng cách Ơclit chuẩn hóa, khoảng cách Mahalanobis Việc lựa chọn khoảng cách nào là tùy thuộc vào tính chất và từng điều kiện cu ̣ thể Đây là mô ̣t phương pháp phân loa ̣i khá nhanh Giá tri ̣ phổ của pixel gần vớ i giá trị phổ trung bình của lớp mẫu Tuy nhiên, phương pháp này cũng chưa thật sự chính xác vì chưa tính đến sự biến thiên của các lớp phân loại

+ Phân loại gần đúng nhất (Maximum Likelihood Classifier - MLC) Phương pháp phân loại gần đúng nhất MLC được áp dụng khá phổ biến

và được xem như là thuật toán chuẩn để so sánh với các thuật toán khác được

sử dụng trong xử lý ảnh viễn thám MLC được xây dựng dựa trên cơ sở giả thuyết hàm mật độ xác suất tuân theo luật phân bố chuẩn Mỗi pixel được tính xác suất thuộc vào một loại nào đó và nó được chỉ định gán tên loại mà xác suất thuộc vào loại đó là lớn nhất

Mặc dù phương pháp phân loại này cho kết quả chính xác nhưng khi sử dụng cần phải chú ý một số điểm như sau:

- Số lượng pixel khi được chọn cho vùng mẫu phải đủ lớn ứng với từng loại, để các giá trị trung bình cũng như ma trận phương sai - hiệp phương sai tính cho một loại nào đó có giá trị đúng với thực tế

- Ma trận nghịch đảo của ma trận phương sai - hiệp phương sai sẽ không ổn định trong trường hợp có sự tương quan cao giữa các kênh phổ gần nhau Để nâng cao độ chính xác phân loại, cần phải giảm số kênh của ảnh vệ tinh bằng cách phân tích thành phần chính (PCA)

- MLC chỉ cho phép phân loại tối ưu trên cơ sở giả thuyết hàm mật độ xác suất tuân theo luật phân bố chuẩn Trong trường hợp hàm phân bố của dữ liệu ảnh không tuân theo luật phân bố chuẩn thì không nên sử dụng phương pháp này

+ Phân loại mạng neural đa lớp LNN (Layered Neural Networks)

Những năm gần đây, mạng neural đa lớp LNN đã được nghiên cứu áp dụng trong lĩnh vực nhận dạng và xử lý ảnh số Cấu trúc của mạng neural đa lớp bao gồm một lớp nhập, một lớp xuất và một số lớp trung gian Số lớp trong lớp nhập và xuất cố định và được xác định bởi từng ứng dụng cụ thể Số nút trong lớp trung gian (lớp ẩn) có thể thay đổi và được quyết định bởi người sử dụng Tín hiệu đi từ lớp nhập và xuất thông qua tuyến nối giữa các neuron và mỗi tuyến nối có giá trị trọng số tương ứng gọi là trọng số nối Vì neuron nhập chỉ nhận và truyền tín hiệu, còn các neuron ở lớp ẩn và xuất đều sử dụng cùng

hàm hoạt tính Do đó, khi cấu trúc ổn định, xuất của mạng neuron đa lớp được xác định bởi giá trị của các trọng số nối Huấn luyện khả năng nhận biết của LNN là quá trình điều chỉnh các giá trị trọng số, sao cho giá trị xuất của LNN phù hợp với những giá trị mong muốn

Để ứng dụng LNN trong phân loại ảnh vệ tinh, số neuron của lớp nhập tương ứng với số kênh phổ của ảnh, số neuron của lớp xuất tương ứng với số loại cần xác định và số neuron của lớp ẩn sẽ do nhà phân tích quyết định Phương pháp LNN trong phân loại được gọi là phương pháp phi tham số có khả năng ứng dụng rất tốt trong xử lý ảnh viễn thám LNN thường được sử dụng để khắc phục nhược điểm của thuật toán MLC nhằm nâng cao độ chính xác phân loại trong những trường hợp ảnh vệ tinh có sự tương quan cao giữa các kênh phổ Vấn đề khó khăn cho người sử dụng là việc chọn mô hình thích hợp để LNN nhận biết bộ dữ liệu mẫu sẵn có để phân loại chính xác các dữ liệu chưa biết trong phân loại ảnh viễn thám

+ Phân loại mờ (fuzzy classification):

Lý luận mờ là một phương pháp toán học nhằm lượng hóa các phát biểu

mơ hồ Ý tưởng cơ bản là thay thế hai phát biểu lý luận nghiêm ngặt “có” và

“không” bởi dãy liên tục [0…1], mà 0 nghĩa là “không chính xác” và 1 là

“chính xác” Mọi giá trị giữa 0 và 1 đại diện một phát biểu ít nhiều chắc chắn của “chính xác” và “không chính xác” Vì vậy, các hệ phân loại mờ thích hợp tốt với việc xử lý hầu hết các vấn đề trong tách thông tin viễn thám Do các loại thuộc lớp phủ mặt đất khá đa dạng nên việc chỉ định chính xác pixel đến từng loại cụ thể là không đơn giản Mục tiêu phân loại là tìm sự phù hợp 1 - 1 giữa thông tin phổ của pixel và thông tin loại tương ứng (dựa vào bộ dữ liệu mẫu) và mong muốn sự phân loại đạt sự chính xác cao nhất Tuy nhiên, trong thực tế, nhiều trường hợp gặp phải bởi các phương pháp phân loại truyền thống đó là sự không phân biệt rõ ràng giữa “chính xác” và “không chính xác”

2.2 Cơ sở của phân chia rừng

Độ che phủ của tán rừng là mức độ che kín của tán cây rừng với đất rừng, được biểu thị bằng tỷ lệ phần mười giữa diện tích đất rừng bị tán cây rừng che bóng và diện tích đất rừng [31]

2.2.2 Cơ sở pháp lý

Cơ sở pháp lý để phân chia rừng dựa trên [31], [32], [4]:

+ Luật đất đai năm 2003

+ Luật bảo vệ và phát triển rừng năm 2004

2.2.3 Phân chia ranh giới đối tượng điều tra

Đối tượng điều tra rừng được phân chia theo đơn vị hành chính đến xã Mỗi

xã lại được chia ra các tiểu khu; Mỗi tiểu khu lại chia làm nhiều khoảnh; Mỗi khoảnh lại chia thành các phân khoảnh; Mỗi khoảnh hoặc phân khoảnh lại chia thành các lô Các đơn vị tiểu khu, khoảnh, phân khoảnh được chia dựa vào các đặc điểm tự nhiên dễ nhận biết như sông suối, dông núi, ranh giới hành chính [4] Các đơn vị như (1) Xã (hoặc lâm trường, hoặc khu phòng hộ, đặc dụng…)

là đơn vị quản lý hành chính và đơn vị tổ chức quản lý bảo vệ rừng nhỏ nhất; (2) Tiểu khu là đơn vị để tổ chức quản lý bảo vệ rừng, đồng thời là đơn vị để lập hồ sơ thiết kế kinh doanh rừng Diện tích tiểu khu vào khoảng 1000 ha; (3) Khoảnh là đơn vị để thống kê tài nguyên rừng và lập hồ sơ thiết kế sản xuất hàng năm Việc phân chia khoảnh chỉ thực hiện cho đất có rừng và đất trống đồi núi trọc với diện tích trung bình mỗi khoảnh là 100 ha; (4) Phân khoảnh là một phần diện tích khoảnh được chia nhỏ ra để tiện cho việc xác định vị trí và

tổ chức sản xuất trong từng khoảnh Diện tích trung bình của mỗi phân khoảnh

là 10 ha; (5) Lô là đơn vị nhỏ nhất được chia ra trong từng phân khoảnh để điều tra, thống kê và xác lập một biện pháp kinh doanh rừng Trong cùng một phân khoảnh khi có sự khác biệt về một trong 2 nhân tố sau đây phải chia lô khác nhau: Trạng thái thực bì khác nhau (Trạng thái chủ yếu), điều kiện lập địa khác biệt, dẫn tới chọn loại cây trồng và phương thức tác nghiệp khác nhau Diện tích nhỏ nhất để tách lô đất có rừng là 1ha, đất không có rừng nằm trong đất có rừng và ngược lại là 0.5 ha [4], [53]

2.2.4 Phân chia kiểu trạng thái rừng

Phân chia kiểu trạng thái rừng được dựa theo Qui phạm thiết kế kinh

doanh rừng QPN6-84, do Bộ Lâm nghiệp cũ, nay là bộ NN&PTNT ban hành năm 1984 [4]

(I) Đối với các kiểu rừng gỗ lá rộng thường xanh và nửa rụng lá cần áp

dụng hệ thống phân chia theo bốn nhóm trạng thái I, II, III, IV Trong các nhóm có các kiểu, trong các kiểu có các kiểu phụ Trong đó (1) nhóm I là đất chưa có rừng; (2) nhóm II là rừng phục hồi; (3) nhóm III là rừng thứ sinh và

đã bị tác động; (4) nhóm IV là rừng nguyên sinh, rừng ổn định Các nhóm kiểu trạng thái rừng có các đặc trưng sau:

Nhóm I: Nhóm không có rừng hoặc hiện tại chưa thành rừng, chỉ có cỏ, cây bụi hoặc cây gỗ, tre mọc rải rác Tùy theo hiện trạng, nhóm này được chia thành: (1) Kiểu IA, được đặc trưng bởi lớp thực bì cỏ, lau lách hoặc chuối rừng; (2) Kiểu IB, được đặc trưng bởi lớp thực bì cây bụi, cũng có thể có một số cây

gỗ, tre mọc rải rác; (3) Kiểu IC, được đặc trưng bởi cây thân gỗ tái sinh với

số lượng đáng kể so với hai kiểu IA, IB Chỉ được xếp vào kiểu IC khi số lượng cây gỗ tái sinh có chiều cao trên l mét đạt từ l.000 cây/ha trở lên

Nhóm II: Nhóm rừng phục hồi cây tiên phong có đường kính nhỏ Tùy theo hiện trạng và nguồn gốc mà chia ra (1) Kiểu IIA là rừng phục hồi sau nương rẫy, đặc trưng bởi lớp cây tiên phong ưa sáng mọc nhanh đều tuổi, một tầng; (2) Kiểu IIB là rừng phục hồi sau khai thác kiệt, phần lớn kiểu này bao gồm những quần thụ non với những loài cây tương đối ưa sáng, thành phần loài

phức tạp không đều tuổi, độ ưu thế không rõ ràng Vượt lên khỏi tán rừng kiểu này có thể còn sót lại một số cây của quần thụ cũ nhưng trữ lượng không đáng kể Chỉ được xếp vào kiểu này những quần thụ mà đường kính phổ biến không vượt quá 20cm

Nhóm III: Nhóm rừng thứ sinh đã bị tác động Các quần thụ rừng đã chịu tác động khai phá của con người ở nhiều mức độ khác nhau làm cho kết cấu ổn định của rừng ít nhiều đã có sự thay đổi Tùy theo mức độ tác động và khả năng cung cấp sản phẩm mà nhóm này được chia làm 2 kiểu:

Kiểu IIIA được đặc trưng bởi những quần thụ đã bị khai thác nhiều, khả năng khai thác hiện tại bị hạn chế Cấu trúc ổn định của rừng bị phá vỡ hoàn toàn hoặc thay đổi về cơ bản Kiểu này được chia làm kiểu phụ:

Kiểu phụ IIIA1 là rừng đã bị khai thác kiệt quệ, tán rừng bị phá vỡ từng mảng lớn Tầng trên có thể còn sót lại một số cây cao, to nhưng phẩm chất xấu, nhiều dây leo bụi rậm, tre nứa xâm lấn Tùy theo tình hình tái sinh mà chia kiểu phụ IIIA1 ra thành (1) IIIAl.l thiếu tái sinh; và (2) IIIAl.2 đủ tái sinh

Kiểu phụ IIIA2 là rừng đã bị khai thác quá mức nhưng đã có thời gian phục hồi tốt Đặc trưng cho kiểu này là đã hình thành tầng giữa vươn lên chiếm

ưu thế sinh thái với lớp cây đại bộ phận có đường kính 20 - 30 cm Rừng có 2 tầng trở lên, tầng trên tán không liên tục được hình thành chủ yếu từ những cây của tầng giữa trước đây, rải rác còn có một số cây to khỏe vượt tán của tầng rừng cũ để lại Tùy theo thành phần cây mục đích của tầng giữa và tình hình tái sinh mà chia ra (1) IIIA2.l thiếu tái sinh và (2) IIIA2.2 đủ tái sinh Kiểu phụ IIIA3 là rừng đã bị khai thác vừa phải hoặc phát triển từ IIIA2 lên Quần thụ tương đối khép kín với 2 hoặc nhiều tầng Đặc trưng của kiểu này khác với IIIA2 ở chỗ số lượng cây nhiều hơn và đã có một số cây có đường kính lớn (trên 35cm) có thể khai thác sử dụng gỗ lớn

Kiểu IIIB được đặc trưng bởi những quần thụ đã bị chặt chọn lấy ra một

ít gỗ quý, gỗ tốt nhưng chưa làm thay đổi đáng kể về kết cấu ổn định của rừng, khả năng cung cấp của rừng còn nhiều, rừng giầu về trữ lượng với thành phần

gỗ lớn cao (gỗ xẻ)

Nhóm IV là rừng nguyên sinh hoặc thứ sinh thành thục cho đến nay chưa được khai thác sử dụng Rừng có cấu trúc ổn định, nhiều tầng, nhiều cấp kính nhưng đôi khi thiếu tầng giữa và tầng dưới Nhóm này có hai kiểu: (1) Kiểu IVA là rừng nguyên sinh; và (2) Kiểu IVB, rừng thứ sinh phục hồi

Khi áp dụng bảng phân loại này vào từng vùng phải căn cứ vào đặc trưng của các trạng thái mà xác định các chỉ tiêu định lượng về tiết diện ngang hay trữ lượng, độ tàn che,

(II) Phân chia trạng thái rừng tre nứa (tạm thời)

a) Phân chia rừng tre nứa thuần loại

Tre nứa tép (D ≤ 2cm), ký hiệu tên loài ưu thế là N1 (Nứa); V1 (Vầu); L1 (Lồ ô); Le1 (le), …

Tre nứa to (D ≥ 2cm), Ký hiệu tên loài ưu thế là N2 (Nứa); V2 (Vầu); L2 (Lồ ô); Le2 (Le)…

b) Phân chia rừng tre nứa hỗn giao với gỗ theo 2 loại:

(1) Tre nứa xen gỗ (nứa là chủ yếu)

Tầng tre nứa được chia theo tiêu chuẩn chia của rừng tre nứa, tầng cây

gỗ để nguyên Ký hiệu trạng thái là Nứa + tên loài cây gỗ ưu thế

Ví dụ: N.IIIa + Re

(2) Rừng gỗ xen Tre nứa

Tầng cây gỗ chia theo tiêu chuẩn rừng gỗ, tầng nứa để nguyên Ký hiệu trạng thái là: gỗ + nứa

Ví dụ: IIIA3 + N

(III) Phân chia trạng thái rừng trồng

a) Căn cứ phân chia trạng thái

Trạng thái rừng trồng được phân chia dựa trên (1) Loài cây trồng; (2) Cấp tuổi, hoặc năm trồng

Mỗi một loài cây chia riêng một trạng thái Trường hợp hỗn giao nhiều loài cây thì mỗi một phương thức hỗn giao chia riêng một trạng thái

Cấp tuổi được chia làm 5 cấp sau: (1) Cấp I từ 1 - 5 tuổi; (2) Cấp II từ 6 - 10