zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Luận Văn - Báo Cáo

» Báo cáo khoa học

Báo cáo " ƯỚC TÍNH SINH KHỐI TRÊN BỀ MẶT TÁN RỪNG SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH ALOS AVNIR-2 "

Chia sẻ: Bánh Bèo | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Báo xấu

191
lượt xem 13
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nhằm hỗ trợ việc tính toán sinh khối rừng một cách nhanh chóng và kịp thời, nhiều quốc gia trên thế giới đã tiến hành nghiên cứu tính toán trữ lượng sinh khối của thảm thực vật dựa trên ảnh viễn thám như Landsat, SPOT, AVHRR NOAA, ALOS,… Có rất nhiều phương pháp ước tính sinh khối từ các ảnh vệ tinh thông qua các giá trị như hệ số bức xạ, hệ số phản xạ, chỉ số chuẩn hóa các thực vật khác nhau (The Normalized Difference Vegetation Index – NDVI), chỉ số diện tích bề mặt...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Báo cáo " ƯỚC TÍNH SINH KHỐI TRÊN BỀ MẶT TÁN RỪNG SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH ALOS AVNIR-2 "

HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011 ƯỚC TÍNH SINH KHỐI TRÊN BỀ MẶT TÁN RỪNG SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH ALOS AVNIR-2 (ESTIMATING BIOMASS OF THE CANOPY OF LEAVES BY USING SATELLITE DATA ALOS AVNIR – 2) Bùi Nguyễn Lâm Hà [1], Lê Văn Trung [2], Bùi Thị Nga [1] [1]: Khoa Môi trường, Trường Đại học Đà Lạt [2]: Khoa Môi trường, Trường Đại học Bách Khoa Tp.HCM Abstract: This paper presents the recent results in estimating biomass of the canopy of leaves in Cat Tien National Park, Lam Dong Province using ALOS AVNIR 2 image. Three vegetation index were shown, including The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), the Leaf Area Index (LAI) and the fraction of Absorbed Photosynthetiaclly Active Radiation (fAPAR). Hence, estimating biomass of the canopy of leaves was calculated through LAI. Experimental analyses show that there is the strong relationship between NDVI, LAI and fAPAR, in which NDVI plays an important role for estimating biomass of the canopy of leaves. Keywords: NDVI, LAI, fAPAR, ALOS, GIS. 1. GIỚI THIỆU Nhằm hỗ trợ việc tính toán sinh khối rừng một cách nhanh chóng và kịp thời, nhiều quốc gia trên thế giới đã tiến hành nghiên cứu tính toán trữ lượng sinh khối của thảm thực vật dựa trên ảnh viễn thám như Landsat, SPOT, AVHRR NOAA, ALOS,… Có rất nhiều phương pháp ước tính sinh khối từ các ảnh vệ tinh thông qua các giá trị như hệ số bức xạ, hệ số phản xạ, chỉ số chuẩn hóa các thực vật khác nhau (The Normalized Difference Vegetation Index – NDVI), chỉ số diện tích bề mặt lá (Leaf Area Index – LAI), hệ số bức xạ của hoạt động quang hợp (The Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation – fAPAR). NDVI được tính toán dựa trên sự khác biệt phản xạ ánh sáng cận hồng ngoại và ánh sáng đỏ trên đối với thực vật. Do lá cây phản xạ mạnh với bức xạ cận hồng ngoại, trong khi chlorophyl của lá cây hấp thụ mạnh ánh sáng đỏ của bức xạ trong vùng nhìn thấy. NDVI thường được sử dụng để ước tính năng suất sơ cấp cũng như sinh khối của thực vật. cũng như giám sát rừng và cây trồng. Giá trị của NDVI (từ -1 đến 1) càng cao thể hiện hoạt động quang hợp càng mạnh (Rouse et al., 1973; Gamon et al., 1995; di Bella et al., 2004) [2] LAI (Leaf Area Index) là tỉ số giữa diện tích bề mặt lá của tán cây với diện tích bề mặt đất mà cây phát triển tại đó. LAI là chìa khóa cho cấu trúc đặc trưng của thảm thực vật và có mối quan hệ chặt chẽ với hoạt động quang hợp, sự bốc hơi nước, năng suất và điều kiện của thảm thực vật (Serrano et al., 2000). LAI có thể được sử dụng để ước tính sinh khối, động thái của thảm thực vật hay dự báo mùa vụ (Spanner et al., 1994; Haboudance et al., 2004). Chỉ số (từ 0 đến 6) càng thấp thì thảm thực vật phát triển không tốt [2]. fAPAR (The Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation – fAPAR) là phần bức xạ mặt trời được hấp thụ bởi thực vật thông qua quá trình quang hợp. Do đó, fAPAR có mối quan hệ chặt chẽ với năng suất và sản lượng sơ cấp thuần. Với chỉ số này điều kiện của cây trồng có thể được đo lường. Giá trị fAPAR từ 0 đến 1 hoặc từ 0 đến 100%. 51
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011 Vườn Quốc gia Cát Tiên được biết đến có hệ sinh thái thảm thực vật phong phú, đa dạng. Do địa hình phức tạp nên việc tính toán sinh khối bằng phương pháp thủ công mất khá nhiều thời gian và công sức. Bài báo đề xuất giải pháp sử dụng ảnh vệ tinh ALOS AVNIR-2 có độ phân giải không gian 10m để tính toán các chỉ số liên quan đến sinh khối. 2. PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN Các bước tiến hành ước tính sinh khối bề mặt tán rừng dựa trên các chỉ số được tiến hành theo sơ đồ sau: Ảnh vệ tinh Hiệu chỉnh ảnh Hệ số bức xạ Hệ số phát xạ fAPAR Biomass NDVI LAI Hình 1: Các bước tiến hành tính toán sinh khối bề mặt tán rừng Vệ tinh ALOS có 3 bộ phận cảm biến gồm: Panchromatic Remote-sensing Instrument for Stereo Mapping (PRISM) có thể dùng để thành lập bản đồ chuyên đề; cảm biến Advanced Visible and Near Infrared Radiometer type 2 (AVNIR-2) dùng cho mục đích giám sát sự che phủ mặt đất, và cảm biến Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR) dùng để theo dõi thời tiết. Ảnh ALOS AVNIR-2 thu nhận trên khu vực rừng Quốc gia Cát Tiên ngày 28/2/2009 có độ phân giải không gian là 10m, gồm 3 kênh ảnh nằm trong vùng khả kiến (kênh 1, 2 và 3) và kênh 4 có bước sóng thuộc vùng hồng ngoại. Đặc trưng của vườn Quốc gia Cát Tiên là rừng đất thấp ẩm ướt nhiệt đới, do vậy số lượng các loài thực vật trong khu vực này khá phong phú và đã hình thành các kiểu rừng khác nhau trong khu vực như: Rừng lá rộng thường xanh; Rừng lá rộng thường xanh nửa rụng lá; Rừng hỗn giao gỗ, tre nứa; Rừng tre nứa; Thảm thực vật đầm lầy [3]. Phạm vi nghiên cứu chỉ tiến hành trên địa bàn huyện Cát Tiên thuộc tỉnh Lâm Đồng có diện tích bao phủ khoảng 25.000 ha. Ước tính sinh khối bề mặt tán rừng sử dụng ảnh vệ tinh ALOS AVNIR-2 được thực hiện dựa vào kênh ảnh có bước sóng ở vùng cận hồng ngoại (kênh 4) và kênh ảnh ở vùng ánh sáng màu đỏ (kênh 3) để tại chỉ số NDVI, từ giá trị này sẽ xác định được độ che phủ của tán rừng thông qua giá trị LAI (chỉ số diện tích bề mặt lá) và đánh giá hiệu suất của hoạt động quang hợp, tức là đánh giá khả năng tạo sinh khối của rừng thông qua giá trị fAPAR – bức xạ được hấp thụ cho hoạt động quang hợp tạo sinh khối của cây. 2.1. Hiệu chỉnh ảnh Bức xạ Mặt Trời truyền qua khí quyển ảnh hưởng đến các điều kiện khí tượng bằng sự 52
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011 truyền năng lượng vào không khí và trái đất. Ở bước tiền xử lý ảnh, việc hiệu chỉnh bức xạ là một điều cần thiết để chuyển đổi giá trị số của phần tử ảnh (DN- Digital number) không đơn vị sang giá trị thực của bức xạ (Bλ) với đơn vị là Wm-2µm-1. Giá trị số của phần tử ảnh Hình 2: Minh họa giá trị số của phần tử ảnh (DN ðýợc ghi nhận cho từng pixel) Mỗi bộ cảm biến có các thông số hiệu chỉnh riêng, đối với ảnh ALOS việc chuyển đổi bức xạ như sau: Bλ = (DN + α) × UCC (1) Trong đó, UCC là hệ số chuyển đổi đơn vị thường được cung cấp sẵn; α tương ứng với hệ số hiệu chỉnh tuyệt đối, trường hợp đối với dữ liệu vệ tinh ALOS AVNIR-2 thì α = 0 [1]. Bảng 1. Các hệ số chuyển đổi đơn vị của dữ liệu ALOS AVNIR-2 ALOS AVNIR-2 Kênh UCC 1 0,588 2 0,573 3 0,502 4 0,835 Tương tự, việc hiệu chỉnh Hệ số phản xạ cũng được tiến hành để giảm thiểu hệ số bức xạ khác nhau giữa các ảnh. Phản xạ không gian từng kênh ảnh được xác định như sau: π • Bλ (2) ρP = (F0 • cosθ s / d 2 ) Trong đó, ρP : Đơn vị hệ số phản xạ không gian Bλ : Bức xạ quang phổ của kênh λ; d : Khoảng cách giữa trái Đất và mặt trời tính theo đơn vị thiên văn - astronomical unit (au); F0 : bức xạ mặt trời trung bình ngoài khí quyển (W/m2/μm); θλ : Góc chiếu bức xạ mặt trời khi lên thiên đỉnh. Bức xạ mặt trời trung bình ngoài khí quyển (ESUNλ) có được từ các bảng tổng hợp của Hiroshi Murakami et al. (2007) như sau: 53
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011 Bảng 2. Bức xạ mặt trời trung bình ngoài khí quyển cho AVNIR-II Kênh λc[nm] F0[W/m2/μm] 1 463,0 1943,3 2 560,0 1813,7 3 652,1 1562,3 4 820,6 1076,5 2.2. Tính chỉ số NDVI NDVI được sử dụng để thể hiện và giám sát sự phân bố thảm thực vật của vườn Quốc gia Cát Tiên. Chỉ số NDVI được tính dựa trên kênh đỏ (kênh 3) và kênh cận hồng ngoại (kênh 4) của ảnh ALOS. Công thức tính như sau: N IR − V IS (3) NDVI = N IR + V IS Trong đó, NIR: giá trị số của phần tử ảnh thu nhận vùng cận hồng ngoại; VIS = giá trị số của phần tử ảnh thu nhận vùng khả biến (kênh đỏ). Giá trị NDVI càng lớn thể hiện vùng có độ che phủ thực vật càng cao. Kết quả đạt được thể hiện trên hình 3 Hình 3: Ảnh thể hiện sự phân bố thực vật của Vườn quốc gia Tiên dựa trên giá trị NDVI 2.3. Tính chỉ số LAI NDVI và LAI có mối quan hệ tuyến tính thể hiện bởi phương trình: LAI = a* NDVI + b (4) Trong đó, a và b là 2 hệ số cần được xác định dựa vào giá trị NDVI đã tính ở trên. 54
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011 Chỉ số LAI sử dụng trong đánh giá thảm thực vật của vườn Quốc gia Cát Tiên được thiết lập theo 2 hệ số đã được xác định, với a= 5.9374 và b= 1,4184 Giá trị LAI thường nằm trong khoảng (0 đến 6), giá trị 0 tương ứng vùng đất trống và 6 đối với vùng có cây cối rậm rạp. Hình 4: Ảnh thể hiện phát triển thảm thực vật của vườn Quốc gia Cát Tiên dựa trên LAI 2.4. Tính chỉ số fAPAR Theo kết quả nghiên cứu đề tài “ ước tính năng suất sơ cấp nguyên (NPP) dựa trên sản lượng nông nghiệp của các nước ở Châu Á sử dụng dữ liệu viễn thám và GIS”(1999) của Ochi, S.; Shibasaki, R., cho thấy mối quan hệ giữa NDVI, fAPAR được thể hiện qua phương trình (5) và phương trình này được áp dụng chung cho các nước trong khu vực Đông Nam Á [1]: fAPAR = -0,08 + 1,075 * NDVI (5) trong đó, các hệ số a = -0,08 và b= 1,075 là những hệ số thực nghiệm Áp dụng các hệ số này cho trường hợp tính chỉ số fAPAR của vườn Quốc gia Cát Tiên có kết quả như sau: Hình 5: Ảnh thể hiện chỉ số fAPAR tại khu vườn Quốc gia Cát Tiên 55
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 1. Kết quả thống kê chỉ số NDVI đối với Vườn Quốc gia Cát Tiên cho thấy, giá trị trung bình khá cao (NDVImean = 0,45). - 63,3 % diện tích khu vực có cây rừng ở điều kiện phát triển tốt (NDVI: 0,5 ÷ 0,8). - 19,7% diện tích có thực vật phát triển ở trạng thái trung bình (NDVI: 0,3 ÷ 0,4); - Chỉ có một diện tích rất nhỏ (khoảng 1%) có giá trị NDVI < 0 – đây chủ yếu là vùng đất đô thị, hồ nước, đất trống. Giá trị NDVI càng cao (gần với giá trị 1) thì lượng cholorophyll chứa đựng bên trong lá càng lớn, hoạt động quang hợp của cây càng mạnh và tình trạng cây trồng phát triển tốt. Kết quả phân loại giá trị NDVI và xác định diện tích rừng tương ứng như sau: Bảng 3. Phân loại giá trị NDVI và diện tích tương ứng với các giá trị NDVI (diện tích 1 pixel = 100 m2) TT NDVI Đối tượng Tổng pixel Diện tích (ha) Vùng không có dữ liệu, đất trống, hồ nước, 1 -0,2 ÷ -0,1 26852 (1%) 268,52 khu dân cư 2 0,0 ÷ 0,2 Vùng sản xuất nông nghiệp, rừng trồng mới 409435 (15,9%) 4094,35 3 0,3 ÷ 0,4 Rừng tái sinh, rừng trồng 506627 (19,7%) 5066,27 4 0,5 ÷ 0,8 Rừng tự nhiên, rừng trồng lâu năm 1624110 (63,3%) 16241,10 Tổng cộng 2567024 (100%) 25670,24 2. Ước tính sinh khối trên bề mặt tán rừng sử dụng ảnh ALOS cho trường hợp Vườn Quốc gia Cát Tiên đã được thực hiện thông qua các giá trị LAI. Kết quả phân tích thống kê cho thấy giá trị trung bình của LAI là 4, có nghĩa là 1 m2 mặt đất được che phủ bởi 4 m2 bề mặt lá. Giá trị tối đa LAI thu được là 6 và giá trị tối thiểu là 0. - Giá trị LAI nhỏ nhất được xác định là các vị trí hồ nước và vùng đất trống chiếm 0,9% diện tích khu vực nghiên cứu (giá trị LAI 0,0 ÷ 1,4). - 55% diện tích trên khu vực có giá trị LAI nằm trong khoảng 4,5 ÷ 6,0. Đây là những khu vực được che phủ bởi một thảm thực vật rậm rạp với lượng sinh khối lớn (rừng tự nhiên). Kết quả phân loại giá trị LAI và xác định diện tích cho mỗi loại được thể hiện như sau: Bảng 4. Diện tích tương ứng với các khoảng giá trị LAI khác nhau (diện tích 1 pixel = 100 m2) Ước tính Tổng Diện tích TT LAI Đối tượng Ghi chú sinh khối pixel (ha) Có giá trị LAI >0 là do trong hồ Vùng không có dữ 390,07 có thể có tảo, cây ngập nước, 1 0,0 ÷ 1,4 liệu, đất trống, hồ Rất thấp 39.007 (1,5%) vùng đất trống có cây bụi, cỏ; nước, khu dân cư khu dân cư có cây cối xen lẫn Vùng sản xuất Có cây trồng ngắn ngày, cây 4125,1 mới trồng đang trong giai đoạn 2 1,5 ÷ 2,9 nông nghiệp, rừng Thấp 412.510 (16,1%) phát triển trồng mới 56
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011 Rừng tái sinh, rừng Trung 8289,46 3 3,0 ÷ 4,4 828.946 trồng bình (32,3%) Rừng tự nhiên, 12865,61 4 4,5 ÷ 6,0 Cao 1.286.561 rừng trồng lâu năm (50,1%) Tổng cộng 2567024 25670,24 3. Kết quả thống kê cho thấy giá trị bức xạ được hấp thụ cho hoạt động quang hợp (fAPAR) trung bình cho toàn khu vực nghiên cứu là 0,4, có nghĩa là 40% bức xạ mặt trời trong vùng ánh sáng nhìn thấy được sử dụng để tạo sinh khối. Hiện tại Vườn Quốc gia Cát Tiên có 55% diện tích vùng nghiên cứu có giá trị fAPAR > 0,5. Bảng 5. Phân loại giá trị fAPAR và diện tích tương ứng (diện tích 1 pixel = 100 m2) Sinh khối Tổng Diện tích TT fAPAR Đối tượng Ghi chú ước tính pixel (ha) Vùng không có dữ liệu, đất 234,31 1 -0,3÷-0,2 Rất thấp 23.431 Giá trị fAPAR < trống, hồ nước, khu dân cư (0,9%) 0 tương ứng vùng Vùng sản xuất nông nghiệp, 3387,81 đất trống, vùng hồ 2 -0,1÷0,1 Thấp 338.781 rừng trồng mới (13,2%) 7918,18 3 0,2 ÷ 0,4 Rừng tái sinh, rừng trồng Trung bình 791.818 (30,8%) Rừng tự nhiên, rừng trồng 14129,94 4 0,5 ÷ 0,7 Cao 1.412.994 lâu năm (55%) Tổng cộng 2.567.024 25670,24 4. Mối quan hệ giữa các chỉ số NDVI-LAI và NDVI-fAPAR được thể hiện bởi đồ thị ở hình 6. Sự tương quan cao giữa 3 chỉ số cho thấy sự tăng lên của diện tích bề mặt lá, phần năng lượng được hấp thu bởi hoạt động quang hợp cũng tăng theo. Do đó, việc thành lập bản đồ chỉ số NDVI từ ảnh vệ tinh đã tạo ra giải pháp hiệu quả trong ước tính sinh khối rừng. Hình 6. Đồ thị tương quan giữa 3 chỉ số NDVI, LAI, fAPAR 57
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011 4. KẾT LUẬN Kết quả đạt được bước đầu trong ước tính sinh khối trên bề mặt tán rừng sử dụng ảnh ALOS AVNIR – 2 cho trường hợp Vườn Quốc gia Cát Tiên đã góp phần làm rõ cơ sở lý thuyết từ các tính toán thực nghiệm trên ảnh, nhằm đề xuất giải pháp hiệu quả trong việc giám sát thảm phủ thực vật. Tuy nhiên, để tính được sinh khối tổng thể của rừng cần có những nghiên cứu tiếp tục trong việc tính thể tích rừng cũng như chiều cao cây tương ứng cho từng khu vực. Ngoài ra, sự chưa phù hợp về con số trong việc ước tính diện tích rừng tạo ra từ ảnh vệ tinh và thống kê rừng truyền thống (do vấn đề xác định khu vực rừng) cũng cần được giải quyết từ dữ liệu bổ trợ bởi GIS. Ảnh vệ tinh ALOS AVNIR – 2 có giá thành thấp, nhưng cung cấp chỉ số NDVI khá phù hợp thực tế cho phép tính các chỉ số LAI và fAPAR rất thuận lợi, mở ra khả năng ứng dụng hiệu quả ảnh trong giám sát thảm phủ thực vật cho các khu vực rừng của Việt Nam rất nhanh và chính xác. Tài liệu tham khảo [1] A. Rahman As-syakur, 2010. Takahiro Osawa and I. Wayan S. Adnyana, Medium Spatial Resolution Satellite Imagery to Estimate Gross Primary Production in an Urban Area. [2] B. Zagajewski & A. Jarocinska, 2009. Analysis of plant condition of the Bystrzanka catchment. [3] Ban quản lý Vườn Quốc gia Cát Tiên [4] Jiarui Dong, Robert K. Kaufmanna, Ranga B. Myneni, Compton J. Tucker, Pekka E. Kauppi, Jari Liski, Wolfgang Buermann, V. Alexeyev, Malcolm K. Hughes, 2002. Remote sensing estimates of boreal and temperate forest woody biomass: carbon pools, sources, and sinks. [5] Haiying Li, Hongchun Peng, Xin Li, Frank Veroustraete, Yanhua Chen, Mapping LAI of different plant communities in arid and semi-arid Northwestern China. [6] Kyaw Sann OO, Landcover classifiaction for forest management using ALOS-AVNIR-ii images, Masataka TAKAGI Kochi University of Technology. [7] Lê Văn Trung, 2005. Viễn thám, Nhà xuất bản Đại Học Quốc gia TP Hồ Chí Minh. [8] Pauline Stenberg, Miina Rautiainen, Terhikki Manninen, Pekka Voipio and Heikki Smolander, 2004. Reduced Simple Ratio Better than NDVI for Estimating LAI in Finnish Pine and Spruce Stands. [9] Samuel Adikua, John Tenhunena, Andre´ Granier, 2004. On the relationship of NDVI with leaf area index in a deciduous forest site Quan Wang. [10] S.O. Los, C.J. Tucker, A. Anyamba, M. Cherlet, G.J. Collatz, L. Giglio, F.G. Hall and J.A. Kend, 1995. The biosphere: a global perspective. [11] Sujit Kumar Bala A.K.M. Saiful Islan, 2008. Estimation of potato yield in and around munshiganj using remote sensing NDVI data. [12] Takashiishii, Makoto Nashimoto vaf Hisashi Shimogaki, 2001. Large-scale mapping of leaf area index using remote sensing data. [13] Thomas Blaschke, 2009. Biomass Modelling #2: the role of Remote Sensing. [14] http://www.alos-restec.jp/maintenance/. 58

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

TL.01: Bộ Tiểu Luận Triết Học

207 tài liệu

1462 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.