intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Dự thảo tóm tắt Luận án Tiến sĩ Địa lý: Ứng dụng viễn thám và hệ thông tin địa lý trong nghiên cứu cấu trúc và diễn thế hệ sinh thái rừng khộp tỉnh Đắk Lắk

Chia sẻ: Acacia2510 _Acacia2510 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:27

19
lượt xem
5
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu của luận án là ứng dụng viễn thám và GIS trong việc làm rõ các đặc trưng về biến động và cấu trúc của rừng khộp; (2) Xác lập được cơ sở khoa học, lựa chọn phương pháp và tư liệu viễn thám phù hợp để xác định được biến động và cấu trúc rừng khộp tỉnh Đắk Lắk giai đoạn 2000-2015 dưới tác động của tự nhiên và hoạt động kinh tế - xã hội.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Dự thảo tóm tắt Luận án Tiến sĩ Địa lý: Ứng dụng viễn thám và hệ thông tin địa lý trong nghiên cứu cấu trúc và diễn thế hệ sinh thái rừng khộp tỉnh Đắk Lắk

  1. ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN -------------------- TRẦN ANH TUẤN ỨNG DỤNG VIỄN THÁM VÀ HỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ TRONG NGHIÊN CỨU CẤU TRÚC VÀ DIỄN THẾ HỆ SINH THÁI RỪNG KHỘP TỈNH ĐẮK LẮK Chuyên ngành: Bản đồ viễn thám và Hệ thông tin địa lý Mã số: 9440211.01 TÓM TẮT DỰ THẢO LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐỊA LÝ Hà Nội, 2019
  2. LUẬN ÁN ĐƢỢC HOÀN THÀNH TẠI KHOA ĐỊA LÝ- TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN – ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI Ng ih ng d n khoa h c: 1. PGS.TS. Nguyễn Đình D ơng 2. PGS. TS. Nguyễn Văn Sinh Phản biện 1: GS. TS. Nguyễn Ng c Thạch Hội Trắc địa - Bản đồ - Viễn thám Việt Nam Phản biện 2: PGS. TS. Trần Quang Bảo Tr ng Đại h c Lâm nghiệp Luận án đ ợc bảo vệ tr c Hội đồng cấp cơ sở chấm luận án tiến sĩ h p tại Phòng h p Tr ng Đại h c Khoa h c Tự nhiên, vào hồi: ….. gi ; ngày….. tháng ….. năm 2019. Có thể tìm hiểu luận án tại: - Th viện Quốc gia Việt Nam - Trung tâm Thông tin - Th viện, Đại h c Quốc gia Hà Nội
  3. MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Hệ sinh thái (HST) rừng khộp là hệ sinh thái độc đáo, hiếm có trên thế gi i, hiện chủ yếu chỉ còn ở Đông Nam Á, trong đó Việt Nam chiếm một phần l n. Đắk Lắk là một trong những tỉnh có diện tích rừng khộp l n nhất cả n c. Vì vậy, bên cạnh việc nghiên cứu để làm rõ những đặc điểm, tính độc đáo của HST rừng khộp thì cần có những nghiên cứu để tìm ra các biện pháp để quản lý hữu hiệu và bền vững. Về giá trị đa dạng sinh học: Có hệ thực vật và động vật phong phú, trong đó nhiều loài đặc hữu và một số loài có tên trong Sách đỏ Việt Nam và thế gi i. Về giá trị sinh thái, môi trường: Rừng khộp có tính thích nghi cao v i khô hạn và lửa rừng, khó có thể tìm ra loài cây nào khác thay thế. Về mặt môi tr ng, sự tồn tại của rừng khộp góp phần duy trì cân bằng sinh thái nh sự phục hồi rất nhanh vào mùa m a, giữ vai trò phòng hộ môi tr ng và bảo vệ đất Tây Nguyên. Về giá trị kinh tế, văn hóa-xã hội: Rừng khộp Đắk Lắk có những loài cây gỗ l n có giá trị kinh tế cao, tài nguyên lâm sản ngoài gỗ nh dầu nhựa, d ợc liệu và tài nguyên động vật khác. Đây cũng là nơi sinh kế của nhiều đồng bào dân tộc thiểu số v i những nét văn hóa đặc sắc của khu vực Tây Nguyên. Về giá trị khoa học: Rừng khộp là một hệ sinh thái rừng độc đáo và làm phong phú thêm tính đa dạng sinh h c của hệ sinh thái rừng nhiệt đ i Việt Nam. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, diện tích rừng khộp tại Tây Nguyên nói chung và tỉnh Đắk Lắk nói riêng đang bị suy giảm nghiêm tr ng cả về chất l ợng và số l ợng do tình trạng chặt phá rừng và quá trình chuyển đổi sử dụng đất. Chính vì vậy, ngoài việc tăng c ng công tác quản lý và giám sát, việc ứng dụng khoa h c kỹ thuật hiện đại để cung cấp thông tin kịp th i, hỗ trợ trong công tác quản lý, bảo vệ rừng ngày càng trở nên cấp thiết. Cùng v i sự phát triển của khoa h c công nghệ, các thế hệ vệ tinh quan trắc trái đất ngày càng đ ợc cải thiện về các thông số kỹ thuật giúp chúng ta quan trắc bề mặt trái đất rất hiệu quả. Tuy vậy, các t liệu ảnh quang h c lại th ởng bị ảnh h ởng bởi các điều kiện th i tiết, đây cũng là một trong những hạn chế đối v i những khu vực nằm trong vành đai nhiệt đ i gió mùa nh Việt Nam. Bên cạnh đó, t liệu ảnh siêu cao tần cho phép quan trắc chủ động, cả ngày và đêm và không phụ thuộc vào điều kiện th i tiết sẽ khắc phục đ ợc những 1
  4. nh ợc điểm của t liệu quang h c. Điều này đã mở ra một tiềm năng rất l n trong các nghiên cứu ứng dụng giám sát, quản lý tài nguyên thiên nhiên nói chung và tài rừng nói riêng ở n c ta. Xuất phát từ những lý do trên, nghiên cứu sinh đã ch n đề tài: “Ứng dụng viễn thám và hệ thông tin địa lý trong nghiên cứu cấu trúc và diễn thế hệ sinh thái rừng khộp tỉnh Đắk Lắk”. 2. Mục tiêu và nhiệm vụ Mục tiêu: (1) Ứng dụng viễn thám và GIS trong việc làm rõ các đặc tr ng về biến động và cấu trúc của rừng khộp; (2) Xác lập đ ợc cơ sở khoa h c, lựa ch n ph ơng pháp và t liệu viễn thám phù hợp để xác định đ ợc biến động và cấu trúc rừng khộp tỉnh Đắk Lắk giai đoạn 2000-2015 d i tác động của tự nhiên và hoạt động kt-xh. Nhiệm vụ: Tổng quan nghiên cứu; Xây dựng cơ sở khoa h c và ph ơng pháp nghiên cứu biến động và cấu trúc rừng khộp; Đánh giá biến động và cấu trúc rừng khộp tỉnh Đắk Lắk. 3. Giới hạn phạm vi và đối tƣợng nghiên cứu 3.1. Giới hạn phạm vi - Về không gian: Tỉnh Đăk Lắk và VQG Yok Đôn. - Về thời gian: Năm 2000 và 2015. - Về nội dung nghiên cứu: (1) Nghiên cứu sử dụng viễn thám đa th i gian và hệ thông tin địa lý trong đánh giá biến động rừng khộp tại tỉnh Đắk Lắk trong giai đoạn 2000-2015; (2) Sử dụng viễn thám quang h c, viễn thám siêu cao tần và dữ liệu đo thực địa để phân loại một số u hợp rừng khộp dựa trên các đặc điểm biến đổi theo mùa vụ (phenology) của chúng, thử nghiệm tại V n quốc gia Yok Đôn. 3.2. Đối tượng nghiên cứu: (1) Các kiểu, trạng thái rừng khộp tại tỉnh Đắk Lắk; (2) Đặc tính kỹ thuật của t liệu ảnh quang h c và siêu cao tần; (3) Đặc điểm phản xạ phổ trên ảnh quang h c và tán xạ ng ợc trên ảnh siêu cao tần v i l p phủ mặt và các trạng thái rừng khộp tại các mùa khác nhau; (4) Ph ơng pháp phân loại và đánh giá biến động. 4. Những điểm mới của luận án - Xây dựng đ ợc quy trình sử dụng t liệu ảnh Landsat không mây theo mùa vụ để nâng cao độ chính xác phân loại rừng khộp, kết hợp các thông tin GIS để đánh giá biến động rừng khộp giai đoạn 2000- 2015, xác định đ ợc các nguyên nhân và xu thế biến động rừng khộp. - Phân loại đ ợc một số u hợp rừng khộp đặc tr ng tại VQG Yok Đôn trên cơ sở sử dụng kết hợp ảnh NDVI mùa khô, mùa m a (tính từ 2
  5. ảnh Landsat) và tín hiệu tán xạ phản hồi trên các ảnh Sentinel-1A đ ợc quan trắc v i tần xuất cao trong th i gian rừng khộp tái sinh lá. 5. Các luận điểm bảo vệ Luận điểm 1: Sử dụng t liệu viễn thám quang h c và siêu cao tần đa th i gian theo mùa kết hợp v i hệ thông tin địa lý cho phép quan trắc, xác định các trạng thái rừng khộp v i độ tin cậy cao. Luận điểm 2: Kết hợp viễn thám và hệ thông tin địa lý có thể xác định đ ợc hiện trạng, trạng thái rừng khộp tại các th i điểm khác nhau, trên cơ sở đó thực hiện đánh giá biến động và phân loại một số u hợp rừng khộp đặc tr ng tại tỉnh Đắk Lắk. 6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn Ý nghĩa khoa học: Xác lập đ ợc mối quan hệ giữa vật hậu h c (phenology) của rừng khộp v i phản xạ phổ trên ảnh quang h c và tán xạ ng ợc trên ảnh siêu cao tần đa th i gian và GIS. Ý nghĩa thực tiễn: Các kết quả nghiên cứu của luận án sẽ cung cấp các thông tin quan tr ng hỗ trợ công tác quản lý, bảo vệ hệ sinh thái rừng khộp tại tỉnh Đắk Lắk. 7. Cơ sở tài liệu: Tài liệu sử dụng trong luận án chủ yếu là những tài liệu thu thập, thực địa và nhiều tài liệu có liên quan khác. 8. Cấu trúc của luận án: Gồm mở đầu, 3 ch ơng, kết luận và phụ lục, đ ợc trình bày trong 125 trang đánh máy, 14 bảng, 45 hình. CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN ỨNG DỤNG VIỄN THÁM VÀ HỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ TRONG NGHIÊN CỨU RỪNG KHỘP 1.1. Một số khái niệm 1.1.1. Rừng khộp: hay còn g i rừng th a lá rộng rụng lá theo mùa (Trần Văn Con 2014) là loại rừng đặc tr ng của một số n c Đông Nam Á lục địa trong điều kiện có một mùa m a úng n c và một mùa khô khắc nghiệt. Tổ thành rừng khộp v i các loài cây thuộc H Dầu (Dipterocarpaceae) chiếm u thế, rụng lá trong mùa khô. Rừng khộp có tiếng Anh là Dry Dipterocarp Forest (DDF) hoặc Broadleaf Deciduous Forest (BDF). 1.1.2. Biến động rừng: là đánh giá đ ợc sự thay đổi về rừng qua các th i điểm d i sự tác động từ các yếu tố tự nhiên, kinh tế - xã hội, sự khai thác, sử dụng của con ng i. 1.1.3. Cấu trúc rừng: Cấu trúc rừng là quy luật sắp xếp tổ hợp các thành phần cấu tạo nên quần thể thực vật rừng theo không gian và th i gian và gồm các thành phần cơ bản sau: Cấu trúc tổ thành; Cấu trúc 3
  6. tầng thứ; Cấu trúc tuổi; Cấu trúc mật độ và một số chỉ tiêu cấu trúc khác nh độ tàn che, độ che phủ, mức độ khép tán, phân bố mật độ theo đ ng kính, chiều cao… 1.1.4. Viễn thám và hệ thông tin địa lý Viễn thám (Remote sensing): là một khoa h c và nghệ thuật để thu nhận thông tin về một đối t ợng thông qua việc phân tích t liệu thu nhận đ ợc bằng các ph ơng tiện mà không có tiếp xúc trực tiếp v i đối t ợng; Hệ thông tin địa lý (GIS): là một hệ thống kết hợp giữa con ng i và hệ thống máy tính cùng các thiết bị ngoại vi để l u trữ, xử lý, phân tích, hiển thị các thông tin địa lý... 1.2. Các nghiên cứu trên thế giới 1.2.1. Nghiên cứu biến động rừng Ngày nay, tr c yêu cầu quản lý bền vững hệ sinh thái rừng đòi hỏi dữ liệu tài nguyên rừng cần phải cập nhật liên tục, chính xác. V i sự ra đ i của vệ tinh Landsat-1 năm 1972 đã đánh dấu sự khởi đầu của kỹ thuật viễn thám trong các nghiên cứu phát hiện, xác định và thành lập bản đồ biến động độ che phủ tán từ dữ liệu ảnh đa th i gian. Tác giả R.C Aldrich, (1975) đã dự đoán rằng ngay cả dữ liệu độ phân giải thấp Landsat MSS, nếu kết hợp và cải tiến sẽ tiết lộ 80% đến 90% sự chuyển đổi mục đích sử dụng giữa đối t ợng rừng và không phải rừng. Đồng th i, dữ liệu cũng thể hiện đ ợc 25% đến 90% sự phân biệt của các loại rừng. Tác giả Singh. A, (1989) đã cung cấp bản tóm tắt toàn diện đầu tiên về ph ơng pháp và kỹ thuật đánh giá biến động bằng kỹ thuật số. Tài nguyên thiên nhiên tái tạo nh rừng liên tục thay đổi và đ ợc xác định là “một sự thay đổi trong các thành phần bề mặt của l p phủ thực vật” (A.K. Milne 1988) hoặc là “sự thay đổi của các thành phần quang phổ/không gian của một thực thể thực vật theo th i gian” (H.G Lund 1983). Ảnh viễn thám hiện nay là t liệu chính trong các nghiên cứu đánh giá biến động l p phủ bề mặt, đặc biệt là l p phủ rừng (A. Balaji và nnk 1981, D. Baudouin và nnk 2006, K. Islam và nnk 2018, B. Rashid và J.Iqbal 2018). Phương pháp nghiên cứu biến động rừng: Ph ơng pháp đ ợc sử dụng phổ biến là so sánh kết quả sau phân loại l p phủ rừng tại các th i điểm khác nhau. Ph ơng pháp này so sánh từng pixel hoặc từng phân cụm để phát hiện các thay đổi trong từng l p đối t ợng (J.A. Allum và B.R Dreisinger 1986, F.G. Hall và nnk 1991b, M.E. Jakubauskas và nnk 1989, H. Xu và J.A.Young 1990). 4
  7. Sử dụng chỉ số thực vật trong nghiên cứu biến động rừng: Trong các nghiên cứu cho thấy, chỉ số thực vật NDVI đ ợc sử dụng để xác định sự biến động của đối t ợng thực vật nói chung và đối t ợng rừng nói riêng (A. Balaji và nnk 2016, X. Luo và nnk 2013, A.K. Sabzar và T.V. Ramachandra 2016). 1.2.2. Nghiên cứu cấu trúc rừng - Sử dụng tư liệu viễn thám LiDAR: đ ợc sử dụng trong nhiều nghiên cứu về cấu trúc đứng của thảm thực vật do tín hiệu của viễn thám LiDAR là tín hiệu Laser cho phép xác định đ ợc cấu trúc 3D của vật thể dựa trên dữ liệu đám mây điểm. Các đám mây điểm trong dữ liệu LiDAR cho phép biểu thị mô hình DSM của bề mặt cũng nh xác định chiều cao của vật thể (S.R. Garrity và nnk 2011, S. Koukoulas, G. A. Blackburn 2007). - Sử dụng viễn thám quang học: là t liệu chính trong nghiên cứu về đối t ợng rừng nói chung và rừng rụng lá nói riêng. Phân loại t liệu viễn thám quang h c theo b c sóng sẽ gồm các dạng t liệu: T liệu viễn thám đa phổ (Multispectral), t liệu viễn thám siêu phổ (Hyperspectral), ảnh vệ tinh độ phân giải cao và các dữ liệu ảnh độ phân giải siêu cao nh ảnh máy bay không ng i lái (UAV), ảnh camera mặt đất. - Sử dụng viễn thám siêu cao tần: th ng đ ợc sử dụng để xác định cấu trúc đứng, sinh khối rừng... Kết hợp t liệu ảnh quang h c và siêu cao tần cũng đ ợc các tác giả trên thế gi i quan tâm nghiên cứu, đặc biệt trong nghiên cứu rừng rụng lá. Ngoài ra, do đặc điểm rụng lá vào mùa khô nên dựa trên sự khác biệt giữa mùa khô và mùa m a trên t liệu viễn thám đa th i gian, các tác giả có thể phân loại đ ợc rừng rụng lá và các đối t ợng khác. - Sử dụng dữ liệu đo thực địa: phân tích cấu trúc hoặc xác định đặc điểm sinh h c rừng rụng lá bằng dữ liệu thực địa, hệ thông tin địa lý (S. Bunyavejchewin và nnk 2003, M.I. Ishihara, T. Hiura 2011, Z. Liu và nnk 2015, S. Potithep và nnk 2013) ảnh hàng không và dữ liệu đo thực địa (S. Potithep và nnk 2013). 1.3. Các nghiên cứu tại Việt Nam Các tác giả trong n c đã có nhiều nghiên cứu về rừng khộp thông qua các ch ơng trình, dự án đã thực hiện tại Tây Nguyên. Có thể kể đến các công trình tiêu biểu nh tác giả Hoàng Sỹ Động, (2002) đã xuất bản tài liệu về những nghiên cứu rừng khộp tại miền Nam, Việt Nam; Tác giả Trần Văn Con và nnk, (2013) đã có công bố kết 5
  8. quả nghiên cứu về mối quan hệ định l ợng giữa giá trị sinh khối trên mặt đất (AGB-Aboveground biomass) và cấu trúc của loài; Tác giả Đồng Xuân Sơn, (2006) đã có những nghiên cứu về u hợp rừng khộp chính của VQG Yok Đôn; Tác giả Thuy T. Nguyen và nnk, (2016) cũng đã có nghiên cứu về cấu trúc và thành phần loài của rừng khộp Tây Nguyên dựa trên phân tích thống kê các dữ liệu đo thực địa có đ ợc tại khu vực VQG Yok Đôn; Tác giả Nguyễn Viết L ơng và nnk, (2016) đã đánh giá sự thay đổi của rừng và ảnh h ởng đến sinh khối tại VQG Yok Đôn dựa trên dữ liệu thực địa và kỹ thuật phân tích không gian; Tác giả Nguyễn Văn Thị và nnk, (2015) cũng đã đề xuất sử dụng t liệu ảnh ALOS PALSAR để xác định trữ l ợng gỗ rừng khộp ở xã Krông Na, huyện Buôn Đôn, tỉnh Đắk Lắk; Hệ sinh thái rừng Tây Nguyên đã đ ợc nhiều tổ chức và các ch ơng trình điều tra, nghiên cứu tr ng điểm cấp Nhà n c thực hiện nh Ch ơng trình Tây Nguyên I, II và III. Ch ơng trình Tây Nguyên III là những nghiên cứu làm sáng tỏ ý nghĩa khoa h c và giá trị kinh tế xã hội của HST rừng khộp và HST rừng lá rộng th ng xanh ở Tây Nguyên. Trong kết quả nghiên cứu của đề tài KHCN cấp Nhà n c mã số TN3/11-15, Lê Xuân Cảnh và nnk (2015) đã có các kết quả điều tra thực địa và xác định đ ợc các nguyên nhân chính làm suy thoái các HST rừng tại Tây nguyên là do: Tình trạng vi phạm pháp luật về quản lý, bảo vệ rừng và quản lý lâm sản diễn biến phức tạp và có chiều h ng gia tăng; Việc chuyển đổi các diện tích rừng tự nhiên và đất lâm nghiệp v i các HST tự nhiên sang các HST cây trồng nông nghiệp, nhân tác đã và đang diễn ra trên phạm vi rộng.. 1.4. Những thành tựu đã đạt đƣợc và đề xuất nội dung phát triển trong luận án. Qua phân tổng quan, có thể thấy các kết quả nghiên cứu trong n c và trên thế gi i về biến động và cấu trúc rừng đã đ ợc thực hiện v i nhiều ph ơng pháp khác nhau. Tuy vậy, việc sử dụng ảnh quang h c và siêu cao tần đa th i gian trong nghiên cứu biến động và cấu trúc rụng lá nói chung và rừng khộp nói riêng v n còn hạn chế. Chính vì vậy ncs đã đề xuất các nội dung này trong nghiên cứu của luận án. 1.5. Cách tiếp cận và phƣơng pháp nghiên cứu 1.5.1. Cách tiếp cận: tiếp cận hệ thống, tiếp cận tổng hợp và quan điểm lãnh thổ. 1.5.2. Phương pháp nghiên cứu: (1) Điều tra khảo sát thực địa; (2) Ph ơng pháp bản đồ; (3) Ph ơng pháp viễn thám và GIS. 6
  9. 1.5.3. Đề xuất quy trình ứng dụng viễn thám và GIS trong nghiên cứu rừng khộp Qua các phân tích tổng quan và cách tiếp cận nghiên cứu, nghiên cứu sinh đề xuất quy trình nghiên cứu trong luận án đ ợc thể hiện trong Hình 1.1. Hình 1.1. Sơ đồ quy trình thực hiện nghiên cứu của luận án CHƢƠNG 2. CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG VÀ CẤU TRÚC RỪNG KHỘP TỈNH ĐẮK LẮK 2.1. Đặc điểm của rừng khộp 2.1.1. Đặc điểm sinh thái: th ng phân bố ở những vùng có khí hậu phân biệt thành hai mùa m a - khô rõ rệt. Mùa khô th ng không có m a và gây hạn hán, thiếu n c nghiêm tr ng. 2.1.2. Đặc điểm sinh trưởng và phát triển: a. Đặc điểm vật hậu học (phenology): Một đặc điểm sinh h c, sinh thái đặc tr ng của HST rừng khộp là cây rừng phát triển mạnh vào mùa m a và rụng lá vào mùa khô. Mùa khô bắt đầu từ tháng 11 đất đai khô cằn, các dòng suối trong rừng hầu hết đều cạn kiệt, đến tháng 12 rừng khộp bắt đầu rụng lá, tháng 1-2 là khoảng th i gian rừng rụng lá hoàn toàn, cây gỗ trơ trụi lá, ở mặt đất lại th ng là các loại cỏ, le và cây con m c dày đặc nên loại rừng này cực kỳ dễ cháy. Vào th i điểm tháng 3-4, một số loài đã bắt đầu quá trình tái sinh lá, điển hình 7
  10. là Dầu đồng, thảm thực vật d i đất cũng bắt đầu tái sinh. Từ tháng 5, bắt đầu mùa m a trong năm, các loài thực vật trong rừng khộp bắt đầu quá trình tái sinh lá mãnh liệt, tháng 7, 8, 9, 10 tất cả các u hợp rừng khộp tái sinh lá hoàn toàn và thảm thực trong hệ sinh thái rừng khộp trở nên xanh tốt nh rừng th ng xanh. Nh vậy, dựa trên đặc điểm vật hậu h c của rừng khộp, có thể sử dụng ảnh viễn thám có tần xuất quan trắc dày để giám sát quá trình thay đổi lá của các u hợp rừng khộp, từ đó có thể tách đ ợc các nhóm loài có cùng đặc điểm rụng lá/ tái sinh lá. b. Tái sinh và diễn thế rừng: Rừng khộp có khả năng tái sinh mạnh mặc dù sống ở môi tr ng có mùa khô khắc nghiệt và lửa rừng xảy ra th ng xuyên hàng năm. Các loài cây có khả năng chịu hạn cao tham gia vào diễn thế rừng sau này. 2.2. Cơ sở lựa chọn tƣ liệu ảnh viễn thám Cơ sở để phân biệt đ ợc các loại l p phủ từ ảnh viễn thám dựa vào đặc điểm phản xạ phổ của từng đối t ợng l p phủ bề mặt và phụ thuộc vào đặc điểm vật lý của ảnh viễn thám nh độ dài dải sóng, số l ợng kênh phổ hay độ phân giải của t liệu ảnh. 2.2.1. Viễn thám quang học 2.2.1.1. Đặc điểm chung:Ảnh viễn thám quang h c thu nhận trong dải phổ nhìn thấy và hồng ngoại, có b c sóng trong khoảng 0,4 m đến 14 m. V i độ phân giải phổ rộng bao gồm nhiều kênh phổ, ảnh quang h c thể hiện tính u việt trong giám sát, quan trắc tài nguyên, môi tr ng… Tuy vậy, ảnh quang h c lại bị phụ thuộc rất nhiều vào các điều kiện th i tiết. 2.2.1.2. Ảnh Landsat: Các thế hệ vệ tinh Landsat v i các bộ cảm MSS, TM, ETM+ và OLI, độ phân giải 30m đ ợc thu nhận từ năm 1972 đến nay. Ảnh Landsat có các thông số kỹ thuật đáp ứng đ ợc các yêu cầu về độ phân giải không gian và th i gian nên đ ợc sử dụng để nghiên cứu biến động rừng khộp giai đoạn 2000-2015 trong luận án. 2.2.1.3. Phản xạ phổ của rừng khộp trên ảnh Landsat đa thời gian theo mùa: Rừng khộp và rừng th ng xanh đ ợc phân loại dựa trên sự khác biệt của giá trị phản xạ phổ giữa mùa m a và mùa khô. Chính vì vậy, nếu sử dụng đồng th i thông tin phổ phản xạ của cả 2 mùa sẽ giúp loại bỏ hoặc giảm thiểu đ ợc khả năng bị nhầm l n của những đối t ợng biến đổi theo mùa vụ, đặc biệt là rừng khộp. 8
  11. Hình 2.3. So sánh đặc trƣng phản xạ phổ trên ảnh Landsat 2.2.2. Viễn thám siêu cao tần 2.2.2.1. Đặc điểm chung: thu nhận tín hiệu trong dải sóng siêu cao tần v i chiều dài b c sóng xấp xỉ từ 1cm đến 1m. Sóng siêu cao tần có u điểm là khả năng xuyên qua mây, m a, bụi và không chịu những ảnh h ởng của th i tiết. 2.2.2.2. Ảnh Sentinel-1A: là t liệu ảnh SAR thu tín hiệu kênh C v i tần số chính là 5.505 GHz, quan sát cả ngày l n đêm v i chu kỳ lặp lại là 12 ngày. Dữ liệu Sentinel-1A độ phân giải 10m đ ợc cung cấp miễn phí v i dạng phân cực đôi VV và VH. 2.2.2.3. Phân tích một số ưu hợp rừng khộp trên ảnh Sentinel-1A đa thời gian Mỗi u hợp rừng khộp có th i điểm rụng lá và tái sinh lá khác nhau và nó có t ơng quan t i giá trị tán xạ ng ợc trên t liệu Sentinel- 1A đ ợc quan trắc tại các th i điểm t ơng ứng. Đây là đặc điểm đ ợc sử dụng để phân tích và xây dựng ph ơng pháp phân loại các u hợp rừng khộp. Các đồ thị thị phân tích đ ợc thể hiện trên Hình 2.8. Trong đó: (a) Ưu hợp Cẩm liên ( Shorea siamensis); (b) Ưu hợp Cà chít (Shorea obtusa); (c) Ưu hợp Dầu đồng (Dipterocarpus tuberculatus); (d) Rừng th ng xanh (RTX); (e) So sánh giá trị tán xạ ng ợc của các u hợp rừng khộp (RL) và rừng th ng xanh (RTX); (f) So sánh giá trị độ lệch chuẩn tán xạ ng ợc của các u hợp rụng lá và rừng th ng xanh trên ảnh đa th i gian; (g) So sánh giá trị trung bình tán xạ ng ợc của của các u hợp rụng lá và rừng th ng xanh. 9
  12. Hình 2.8. So sánh giá trị tán xạ ảnh Sentinel-1A đa thời gian 10
  13. 2.3. Xử lý dữ liệu ảnh đa thời gian 2.3.1. Tạo ảnh bộ dữ liệu Landsat không mây theo mùa Bảng 2.2. Tƣ liệu sử dụng để tạo ảnh không mây năm 2000 Đặc điểm kỹ thuật Ảnh Landsat 5,7 Ảnh mùa khô Landsat 7: 04/03/2000; 03/02/2001 Landsat 5: 09/02/2000; 29/04/2000; 10/01/2001; 26/01/2001 Ảnh mùa m a Landsat 7: 11/06/2001; 15/09/2001; 17/10/2001 Landsat 5: 30/06/1999; 04/10/1999; 20/09/2000; 07/11/2000; Path/row 124/51 Mức xử lý Level-1 Kênh phổ Blue, Green, Red, NIR, SWIR-1, SWIR-2 Bảng 2.3. Tƣ liệu sử dụng để tạo ảnh không mây năm 2015 Đặc điểm kỹ thuật Ảnh Landsat 8 OLI Ảnh mùa khô 01/01/2015; 17/01/2015; 02/02/2015; 18/02/2015; 06/03/2015; 22/03/2015 Ảnh mùa m a 10/06/2015; 26/06/2015; 12/07/2015; 28/07/2015; 13/08/2015; 29/08/2015; 30/09/2015; 16/10/2015; 12/06/2016; 14/07/2016; 30/07/2016; 15/08/2016 Path/row 124/51 Mức xử lý Level-1; Kênh phổ Blue, Green, Red, NIR, SWIR-1, SWIR-2 Trong các cảnh ảnh đã đ ợc sử dụng có một số cảnh ảnh không đ ợc thu nhận vào năm 2000 và 2015 mà đ ợc thu nhận ở những năm khác. Việc sử dụng các cảnh ảnh này không ảnh h ởng đến chất l ợng của ảnh đầu ra bởi vì những cảnh ảnh này đ ợc dùng để bù mây cho các vùng núi cao th ng xuyên bị mây che phủ, nơi hoàn toàn chỉ có thảm thực vật th ng xanh ít bị tác động của các hoạt động con ng i. Toàn bộ thuật toán đ ợc chia thành 4 b c chính gồm: (i) Lựa chọn thông số ảnh đầu vào; (ii) Nhận dạng mây và bóng mây; (iii) Gán các điểm ảnh bằng thuật toán Max NDVI; (iv) Kiểm tra điểm ảnh. Mỗi điểm ảnh, khi xử lý, sẽ đều trải qua 4 b c tính toán này. Toàn bộ thuật toán đ ợc lặp lại từ điểm ảnh đầu tiên cho đến điểm ảnh cuối cùng. 2.3.2. Xử lý dữ liệu Sentinel-1A đa thời gian Nghiên cứu sinh thử nghiệm sử dụng 09 cảnh ảnh Sentinel-1A t ơng ứng v i 09 tháng từ tháng hai đến tháng 12 năm 2015 tại khu vực tỉnh Đắk Lắk. Vào tháng 04 và tháng 06 năm 2015, hệ thống không cung cấp ảnh Sentinel-1A tại vị trí tỉnh Đắk Lắk. 11
  14. Bảng 0.1. Dữ liệu ảnh Sentinel-1A đa thời gian Đặc điểm kỹ thuật Ảnh Sentinel-1A Th i điểm chụp 22/02/2015; 30/03/2015;17/05/2015;28/07/2015; 21/08/2015;14/09/2015;08/10/2015; 01/11/2015;19/12/2015 H ng chụp Ascending Dạng chụp IW (Interferometry Wide Mode) Kênh C-band (5,.46 Hz) Phân cực VV+VH Mức xử lý Level-1 GRD (Ground Range Detected) Dữ liệu l u trữ 16bit Các b c tiền xử lý dữ liệu ảnh Sentinel-1A đa th i gian nh sau: (i) Loại bỏ nhiễu nhiệt (ThermalNoiseRemoval); (ii) Chuẩn hóa dữ liệu về giá trị Sigma nought (0) (Calibration); (iii) Hiệu chỉnh địa hình bằng dữ liệu DEM (SRTM) (Terrain-Correction); (iv) Tính chuyển sang đơn vị dB (Linear To FromdB); (v) L c nhiễu dữ liệu SAR đa th i gian. 2.4. Phƣơng pháp phân loại ảnh và đánh giá biến động 2.4.1. Phương pháp phân loại Support Vector Machine (SVM) Đây là thuật toán đ ợc Vladimir Vapnik nghiên cứu và phát triển từ những năm 60 và đ ợc sử dụng rộng rãi trong phân loại ảnh vệ tinh do khả năng xử lý tốt các tập dữ liệu huấn luyện có kích cỡ nhỏ và đ ợc đánh giá có độ chính xác cao hơn các ph ơng pháp phân loại ảnh thông th ng khác (G. Mountrakis, J. Im, C. Ogole , 2011). 2.4.2. Phương pháp phân loại định hướng đối tượng (ĐHĐT) ĐHĐT, tên tiếng anh là Object-oriented, là một trong các hệ thống phân loại phức hợp và đ ợc ứng dụng trong các nghiên cứu lập bản đồ hiện trạng l p phủ. Ph ơng pháp tiếp cận h ng đối t ợng cho phép sử dụng các thông tin nh hình dạng, các mối quan hệ về bối cảnh của các đối t ợng và các hiểu biết về chuyên đề để phân biệt các dạng l p phủ mà khó phân biệt nh đặc tính phổ (M. Bock và nnk 2005). 2.4.3. Phương pháp đánh giá biến động rừng: Trong luận án, nghiên cứu sinh sử dụng ph ơng pháp phân tích sau phân loại, tích hợp thêm các thông tin GIS để đánh giá biến động và các phân tích, đánh giá và tìm ra các nguyên nhân và xu thế biến động. 2.5. Phƣơng pháp điều tra khảo sát thực địa Các thông tin thu thập về trạng thái rừng, điều kiện tự nhiên, kinh tế-xã hội, hiện trạng sử dụng đất là cơ sở để định h ng việc lựa ch n ph ơng pháp thực nghiệm, kiểm tra kết quả phân loại ảnh và đánh giá quá trình biến động rừng khộp. Thiết kế, đo ô tiểu chuẩn. 12
  15. CHƢƠNG 3: NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG VÀ CẤU TRÚC RỪNG KHỘP TỈNH ĐẮK LẮK 3.1. Cơ sở dữ liệu nghiên cứu biến động và cấu trúc rừng khộp 3.1.1. Dữ liệu bản đồ chuyên đề: Gồm các bản đồ địa hình, hiện trạng sử dụng đất, thổ nh ỡng, l ợng m a trung bình năm, nhiệt độ trung bình năm, kiểm kê rừng năm 2014, hiện trạng rừng năm 2000… 3.1.2. Tư liệu ảnh viễn thám: Ảnh vệ tinh Landsat 5,7,8 chụp năm 2000, 2015; ảnh Sentinel-1A chụp 9 th i điểm năm 2015 nh trình bày trong các Bảng 2.2, 2.3 và 2.4 3.1.3. Dữ liệu điều tra thực địa: của 3 đợt khảo sát tại khu vực nghiên cứu vào tháng 10/2012, tháng 6/2013 và tháng 4/2015. 3.1.4. Các dữ liệu bổ trợ khác: Bộ dữ liệu mã khóa ảnh và ô tiêu chuẩn năm 2013-2014 tỉnh Đắk Lắk. Ảnh vệ tinh độ phân giải cao (SPOT5, Google Earth năm 2000, 2015), DEM và các tài liệu, báo cáo, công trình nghiên cứu liên quan. 3.2. Nghiên cứu đánh giá biến động rừng khộp tỉnh Đắk Lắk. 3.2.1. Giới thiệu khu vực nghiên cứu Đắk Lắk nằm ở trung tâm vùng Tây Nguyên, trong t a độ địa lý từ 1209’45”- 13025’06” vĩ độ Bắc và từ 107028’57”-108059’37” kinh độ Đông, độ cao trung bình từ 400 - 800 m. Khí hậu chia thành 2 mùa rõ rệt, mùa m a và mùa khô. L ợng m a trung bình có 130 - 150 ngày m a/năm, ít nhất ở Buôn Đôn (125 ngày). 3.2.2. Quy trình đánh giá biến động rừng khộp Hình 3.2. Sơ đồ các bƣớc thực hiện 13
  16. Ph ơng pháp nghiên cứu đ ợc thực hiện trên mối t ơng quan giữa vật hậu h c của các đối t ợng l p phủ bề mặt và t liệu viễn thám đa th i gian. Mỗi trạng thái thảm thực vật có chu trình sinh tr ởng và phát triển khác nhau trong năm. Nghiên cứu sinh đề xuất quy trình thực hiện và ph ơng pháp nghiên cứu nh trên Hình 3.2, chia thành các b c chính nh sau: (i) Tạo bộ dữ liệu ảnh không mây theo mùa; (ii) Phân loại ảnh; (iii) Đánh giá độ chính xác; (iv) Đánh giá biến động. 3.2.3. Xử lý, phân loại ảnh Landsat Bảng 3.2. Các phƣơng án thử nghiệm phân loại TT Ảnh thử nghiệm Các kênh phổ ảnh sử dụng PA1 Ảnh mùa khô 6 kênh (Blue, Green, Red, NIR, SWIR-1, SWIR-2) PA2 Ảnh mùa m a 6 kênh (Blue, Green, Red, NIR, SWIR-1, SWIR-2) PA3 Ảnh đa th i gian 12 kênh: 6 kênh mùa khô + 6 kênh mùa m a 3.2.3.1. Đề xuất hệ thống phân loại Nghiên cứu sinh sử dụng hệ thống phân loại rừng áp dụng theo thông t 34/2009/TT-BNNPTNT, có điều chỉnh cho phù hợp v i khả năng phân biệt các đối t ợng trên t liệu Landsat 8. Cơ sở để ch n vùng m u dựa theo dữ liệu khảo sát thực địa, tham khảo bản đồ kiểm kê rừng và ảnh vệ tinh độ phân giải cao kết hợp tri thức chuyên gia. Bảng 3.3. Các loại hình che phủ rừng/ đất TT LDLR Mô tả Loại hình 1 TXG Rừng kín cây lá rộng th ng xanh Rừng tự nhiên Rừng trung bình cây lá rộng th ng 2 TXB Rừng tự nhiên xanh 3 TXN Rừng nghèo cây lá rộng th ng xanh Rừng tự nhiên 4 RL Rừng lá rộng rụng lá (Rừng khộp) Rừng tự nhiên 5 LK Rừng lá kim Rừng tự nhiên 6 TN Rừng tre nứa Rừng tự nhiên 7 RTG Rừng trồng Rừng trồng 8 DT2 Đất có cây gỗ tái sinh Đất có rừng 9 DT1 Đất trống Không có rừng 10 NN Đất nông nghiệp Không có rừng 11 DKH Đất khác Không có rừng 12 MN Mặt n c Không có rừng 14
  17. 3.2.3.2. Phân loại ảnh: Nghiên cứu sinh sử dụng ph ơng pháp phân loại SVM. Kết quả phân loại ảnh theo các ph ơng án (PA1, PA2 và PA3) tại khu vực tỉnh Đắk Lắk đ ợc thể hiện trên Hình 3.7. Hình 3.7. Kết quả phân loại ảnh theo các phƣơng án khu vực tỉnh Đắk Lắk 3.2.3.3. Đánh giá độ chính xác Để đánh giá độ chính xác, nghiên cứu sinh sử dụng tổng cộng có 405 điểm kiểm tra đ ợc ch n và sử dụng v i vị trí phân bố nh trong Hình 3.8. Từ các số liệu d n chứng ở Bảng 3.4 và Bảng 3.5 thấy rằng độ chính xác đ ợc tăng lên rõ rệt khi dữ liệu ảnh đa th i gian đ ợc đ a vào sử dụng. Cụ thể là trong Bảng 3.5 độ chính xác tổng thể của PA1, PA2 và PA3 lần l ợt là 71.16%, 66.14% và 81.67%. Nh vậy, việc sử dụng ảnh t liệu đa th i gian trong phân loại ảnh ở khu vực tỉnh Đắk Lắk có hiệu quả cao. 3.2.4. Xây dựng bản đồ rừng năm 2000 và năm 2015 Nghiên cứu đã sử dụng các kết quả phân loại rừng từ ảnh Landsat đa th i gian năm 2000 và năm 2015, sau đó tiến hành biên tập v i các yếu tố cơ sở địa lý và yếu tố nội dung chuyên môn. Kết quả nh trình bày trên Hình 3.9, Hình 3.11. 15
  18. Hình 3.9. Bản đồ hiện trạng rừng tỉnh Đắk Lắk năm 2000 Hình 3.11. Bản đồ hiện trạng rừng tỉnh Đắk Lắk năm 2015 16
  19. Hình 3.11. Biểu đồ biến động diện tích rừng tỉnh Đắk Lắk giai đoạn 2000-2015 Biến động diện tích các trạng thái rừng giai đoạn 2000 - 2015 cụ thể nh sau: (1) Các trạng thái rừng có diện tích giảm là: Rừng lá rộng th ng xanh giàu (1.557 ha); Rừng lá rộng th ng xanh nghèo (62.596 ha) và rừng khộp (42.489 ha); Rừng lá kim (2.728 ha); Rừng tre nứa (4.920 ha); (2) Các trạng thái rừng có diện tích tăng là: Rừng lá rộng th ng xanh trung bình (11.874 ha); Rừng trồng (25.222 ha). Diện tích rừng mất đi l n hơn diện tích rừng tăng lên. 3.2.5. Biến động rừng khộp tỉnh Đắk Lắk giai đoạn 2000-2015 Diện tích và khu vực mất rừng khộp của tỉnh Đắk Lắk giai đoạn 2000-2015 đ ợc thể hiện ở Bảng 3.7. Bảng 3.7. Biến động diện tích rừng khộp tỉnh Đắk Lắk 2000-2015 Diện tích Huyện Khu vực rừng bị mất (ha) Buôn Xã Cuôr Knia, xã Ea Bar, xã Ea Huar, xã Ea 5.177 Đôn Nuôl, xã Ea Wer, xã Krông Na, xã Tân Hòa. Xã Cu Dliê M'nông, xã C M'gar, xã C Suê, xã C Cuor Đăng, xã Ea Drơng, xã Ea Kiết, xã Ea 1.306 M’Gar M'Droh, xã Ea M'nang, xã Ea Pôk, xã Ea Tar, xã Ea Tul, xã Quảng Hiệp, xã Quảng Tiến. Xã C Kbang, xã C M’Lan, xã Ea Bung, xã Ea Ea Súp 31.172 Lê, xã Ea Rốk, Thị trấn Ea Súp, xã Ia Lốp, xã Ya T Mốt. Xã C Mốt, xã Dlê Yang, xã Ea Drăng, xã Ea Ea H’leo 5.766 H'leo, xã Ea Khal, xã Ea Nam, xã Ea Ral, xã Ea Sol, xã Ea Wy. 17
  20. Hình 3.14. Bản đồ biến động rừng khộp tỉnh Đắk Lắk 2000-2015 Trong giai đoạn 2000 - 2015, diện tích rừng khộp tại tỉnh Đắk Lắk đã giảm 42.489 ha do nhiều nguyên nhân khác nhau, gây thiệt hại trực tiếp về kinh tế, đa dạng sinh h c và gây mất cân bằng sinh thái. Trạng thái chuyển đổi từ rừng khộp đ ợc thể hiện trong Bảng 3.8. Bảng 3.8. Các trạng thái chuyển đổi từ rừng khộp Diện tích TT Mô tả Khu vực chuyển đổi (ha) Buôn Đôn, C M’Gar, Ea 1 Rừng khộp => Rừng trồng 15.938 Súp, Ea H’leo Rừng khộp => Đất có cây gỗ Buôn Đôn, C M’Gar, Ea 2 1.683 tái sinh Súp, Ea H’leo Rừng khộp => Đất nông Buôn Đôn, C M’Gar, Ea 3 21.911 nghiệp Súp, Ea H’leo Buôn Đôn, C M’Gar, Ea 4 Rừng khộp => Đất trống 595 Súp, Ea H’leo Buôn Đôn, Ea Súp, Ea 5 Rừng khộp => Mặt n c 1.287 H’leo Buôn Đôn, C M’Gar, Ea 6 Rừng khộp => Đất khác 1.075 Súp, Ea H’leo 18
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
17=>2