Luận văn Thạc sĩ Khoa học lâm nghiệp: Nghiên cứu xây dựng bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao phục vụ công tác kiểm kê rừng tại Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà, tỉnh Đồng Nai

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƢỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

HOÀNG THỊ HỒNG

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG RỪNG TỪ ẢNH VỆ TINH ĐỘ PHÂN GIẢI CAO PHỤC VỤ CÔNG TÁC KIỂM KÊ RỪNG TẠI CÔNG TY TNHH MTV

LÂM NGHIỆP LA NGÀ, TỈNH ĐỒNG NAI

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

ĐỒNG NAI, 2017

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƢỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

HOÀNG THỊ HỒNG

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG RỪNG TỪ ẢNH VỆ TINH ĐỘ PHÂN GIẢI CAO PHỤC VỤ CÔNG TÁC KIỂM KÊ RỪNG TẠI CÔNG TY TNHH MTV LÂM NGHIỆP LA NGÀ, TỈNH ĐỒNG NAI

CHUYÊN NGÀNH: LÂM HỌC

MÃ SỐ: 60.62.02.01

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. PGS. TS. TRẦN QUANG BẢO 2. TS. LÊ SỸ DOANH

Đồng Nai, 2017

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình do tôi thực hiện, những số liệu, kết

quả nêu trong luận văn là trung thực và chƣa có ai công bố trong bất cứ công

trình nào khác./.

Tác giả

Hoàng Thị Hồng

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành chƣơng trình đạo tạo thạc sỹ khoa học lâm nghiệp khóa

2014-2016, đƣợc sự đồng ý của Khoa đào tạo sau đại học, Trƣờng Đại học

Lâm nghiệp, tôi thực hiện đề tài: “Nghiên cứu xây dựng bản đồ hiện trạng

rừng từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao phục vụ công tác kiểm kê rừng tại Công

ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà, tỉnh Đồng Nai” với sự hƣớng dẫn của TS.

Lê Sỹ Doanh. Trong suốt quá trình học tập và làm luận văn tốt nghiệp, tôi

luôn nhận đƣợc sự quan tâm giúp đỡ của các thầy cô trong trƣờng, thầy giáo

hƣớng dẫn cũng nhƣ bạn bè đồng nghiệp tại Chi cục Kiểm lâm Đồng Nai, Hạt

Kiểm lâm thành phố Biên Hòa và Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà

nơi tôi làm việc, thực tập.

Nhân dịp này, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS. Lê Sỹ Doanh

đã tận tình giúp đỡ tôi trong suốt thời gian học tập cũng nhƣ thực hiện đề tài.

Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến các anh/chị làm việc tại Viện Sinh thái rừng

và Môi trƣờng, các anh/chị đã cung cấp cho đề tài một số dữ liệu cần thiết và

hƣớng dẫn tôi về các kỹ thuật liên quan đến xử lý ảnh, biên tập bản đồ. Tôi

xin cảm ơn gia đình, bạn bè đã động viên, tạo mọi điều kiện về vật chất và

tinh thần để tôi hoàn thành luận văn đúng thời hạn.

Tôi xin chân thành cảm ơn Chi cục Kiểm lâm tỉnh Đồng Nai, Hạt Kiểm

lâm thành phố Biên Hòa đã tạo các điều kiện thuận lợi cho tôi trong suốt quá

trình học tập. Tôi cũng xin cảm ơn Ban lãnh đạo Công ty TNHH MTV Lâm

nghiệp La Ngà đã cung cấp tƣ liệu bản đồ, số liệu liên quan đến tài nguyên

rừng và giúp đỡ tôi trong thời gian đi ngoại nghiệp tại địa bàn của Công ty.

Trong khuôn khổ thời gian và kinh nghiệm còn hạn chế nên đề tài

không tránh khỏi những thiếu sót. Vì vậy, tác giả rất mong nhận đƣợc những

ý kiến đóng góp từ các thầy cô và đồng nghiệp để luận văn hoàn thiện hơn.

Tôi xin chân thành cảm ơn!

Đồng Nai, ngày tháng 8 năm 2017

Tác giả

iii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN .............................................................................................. i

LỜI CẢM ƠN ................................................................................................... ii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .................................................................. v

DANH MỤC BẢNG ........................................................................................ vi

DANH MỤC HÌNH ........................................................................................ vii

MỞ ĐẦU ........................................................................................................... 1

Chƣơng 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ....................................... 3

1.1. Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh trong phân loại và thành lập bản đồ

hiện trạng rừng. ................................................................................................. 3

1.1.1. Các nghiên cứu trên thế giới. .................................................................. 3

1.1.2. Các nghiên cứu ở Việt Nam. ................................................................... 6

1.2. Nghiên cứu đánh giá diễn biến, biến động tài nguyên rừng. ................... 11

1.2.1. Các nghiên cứu trên thế giới. ................................................................ 11

1.2.2. Các nghiên cứu ở Việt Nam. ................................................................. 16

1.3. Nhận xét nghiên cứu phần tổng quan. ...................................................... 17

Chƣơng 2. MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 19

2.1. Mục tiêu nghiên cứu ................................................................................. 19

2.1.1. Mục tiêu tổng quát ................................................................................ 19

2.1.2. Mục tiêu cụ thể ...................................................................................... 19

2.2. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu ............................................................ 19

2.2. 1. Đối tƣợng nghiên cứu........................................................................... 19

2.2.2. Phạm vi nghiên cứu ............................................................................... 19

2.3. Nội dung nghiên cứu ................................................................................ 20

2.4. Phƣơng pháp nghiên cứu .......................................................................... 20

Chƣơng 3. ĐẶC ĐIỂM ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN VÀ KINH TẾ - XÃ HỘI

CÔNG TY TNHH MTV LÂM NGHIỆP LA NGÀ ....................................... 29

3.1. Điều kiện tự nhiên .................................................................................... 29

3.1.1. Vị trí, địa lý ........................................................................................... 29

3.1.2. Địa hình ................................................................................................. 30

3.1.3. Khí hậu .................................................................................................. 31

3.1.4. Địa chất và thổ nhƣỡng ......................................................................... 31

3.2. Tình hình kinh tế - xã hội, môi trƣờng của Công ty ................................ 32

3.2.1. Tình hình dân số và mật độ dân số........................................................ 32

3.2.2. Tình hình số hộ gia đình và lao động .................................................... 33

3.2.3. Tình hình dân tộc .................................................................................. 33

3.2.4. Kết quả đánh giá tác động xã hội, kinh tế, môi trƣờng ......................... 34

3.3. Đánh giá chung ........................................................................................ 36

Chƣơng 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ............................ 37

4.1. Đặc điểm hiện trạng sử dụng rừng và đất lâm nghiệp Công ty TNHH

MTV LN La Ngà ............................................................................................. 37

4.2. Kết quả thành lập bản đồ hiện trạng rừng ................................................ 40

4.2.1. Xây dựng bộ mẫu khóa ảnh .................................................................. 40

4.2.2. Giải đoán ảnh phân loại hiện trạng rừng ............................................... 43

4.3. Đánh giá diễn biến tài nguyên rừng giai đoạn 2010 - 2016 ..................... 51

4.3.1. Đặc điểm hiện trạng rừng giai đoạn 2010 - 2016 ................................. 51

4.3.2. Đánh giá biến động tài nguyên rừng ..................................................... 57

4.3.3. Thành lập và biên tập bản đồ biến động tài nguyên rừng ..................... 62

4.4. Đề xuất quy trình thành lập bản đồ hiện trạng rừng và đánh giá biến động

tài nguyên rừng. ............................................................................................... 65

4.4.1. Đề xuất quy trình thành lập bản đồ hiện trạng rừng ............................. 65

4.4.2. Đề xuất mô hình đánh giá biến động tài nguyên rừng .......................... 68

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ......................................................................... 70

1. Kết luận ....................................................................................................... 70

2. Tồn tại và kiến nghị ..................................................................................... 71

TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................... 72

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Nghĩa

BQL RPH Ban quản lý rừng phòng hộ

CHDC Cộng hòa Dân chủ

Google Earth GE

(Geography Infomation System): Hệ thống thông tin địa lý GIS

(Global Positioning System): Hệ thống định vị toàn cầu GPS

(green vegetation index): Chỉ số màu xanh thực vật GVI

Hiện trạng rừng HTR

Lâm nghiệp LN

Một thành viên MTV

Mẫu khóa ảnh MKA

(Normalized Difference Vegetation Index): Chỉ số thực vật NDVI

Kênh cận hồng ngoại của ảnh vệ tinh NIR

Ô tiêu chuẩn ÔTC

TNHH Trách nhiệm hữu hạn

Kênh đỏ của ảnh RED

(Remote Sensing): Viễn thám RS

(Ratio Vegetion Index): Tỷ số chỉ số thực vật RVI

TRRI (Total Ratio Reflectance Index): Tỷ số tổng giá trị cấp độ xám

UBND Ủy ban nhân dân

VQG Vƣờn quốc gia

DANH MỤC BẢNG

Tên bảng Trang Số hiệu bảng

22 2.1 Số lƣợng điểm điều tra theo trạng thái rừng và đất lâm nghiệp

32 3.1 Thống kê dân số và mật độ dân số 2 xã Ngọc Định và Thanh Sơn

33 3.2 Thống kê số hộ và lao động 2 xã Ngọc Định và Thanh Sơn

34 3.3 Thống kê thành phần dân tộc 2 xã Thanh Sơn và Ngọc Định

38 4.1 Diện tích các trạng thái rừng theo hệ thống phân loại cũ và mới

39 4.2 Hiện trạng diện tích rừng và đất lâm nghiệp theo chức năng

Hình ảnh bộ mẫu khóa ảnh cho các trạng thái rừng 41 4.3

Giá trị các kênh phổ trong lớp phân mảnh ảnh 44 4.4

Kết quả chọn mẫu giải đoán ảnh 46 4.5

Kết quả đánh giá phân loại rừng tại 90 điểm kiểm tra 47 4.6

Diện tích các trạng thái rừng sau hiệu chỉnh 48 4.7

Thống kê diện tích rừng năm 2010 51 4.8

Thống kê diện tích rừng năm 2016 54 4.9

4.10 So sánh diện tích các trạng thái rừng năm 2010 và 2016 57

4.11 59 Ma trận biến động tài nguyên rừng Công ty TNHH MTV LN La Ngà giai đoạn 2010 - 2016

4.12 Ký hiệu 53 mã trong bản đồ biến động tài nguyên rừng 63

4.13 66 Một số chỉ số thực vật thƣờng sử dụng trong giải đoán ảnh

vii

DANH MỤC HÌNH

Tên bảng Trang Số hiệu hình vẽ

Quy trình xây dựng bản đồ hiện trạng rừng 21 2.1

Phân bố điểm điều tra ô tiêu chuẩn 23 2.2

Sơ đồ vị trí khu vực nghiên cứu 29 3.1

Phân bố độ cao địa hình khu vực nghiên cứu 30 3.2

Phân bố độ dốc địa hình khu vực nghiên cứu 31 3.3

37 4.1 Bản đồ HTR Công ty TNHH MTV LN La Ngà năm 2015

4.2 Kết quả phân mảnh ảnh thành từng lô trên ảnh GE 44

49 4.3 Biểu đồ so sánh diện tích các trạng thái rừng sau cập nhật

4.4 Kết quả biên tập bản đồ hiện trạng rừng năm 2016 50

52 4.5 Biểu đồ tỷ lệ đất lâm nghiệp và các trạng thái rừng năm 2010

4.6 Bản đồ hiện trạng rừng năm 2010 53

55 4.7 Biểu đồ tỷ lệ đất lâm nghiệp và các trạng thái rừng năm 2016

Bản đồ hiện trạng rừng năm 2016 56 4.8

Biểu đồ so sánh diện tích rừng năm 2010 - 2016 62 4.9

64 4.10 Bản đồ biến động tài nguyên rừng giai đoạn 2010 - 2016

65 4.11 Sơ đồ quy trình xây dựng bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh có độ phân giải cao

68 4.12 Quy trình xây dựng và đánh giá biến động tài nguyên rừng

MỞ ĐẦU

Rừng là tài nguyên quý giá của quốc gia, là bộ phận quan trọng của môi

trƣờng sinh thái, có giá trị lớn về kinh tế - xã hội và môi trƣờng. Trong bối

cảnh biến đổi khí hậu, ngƣời ta càng thấy rõ giá trị của tài nguyên rừng. Tài

nguyên rừng ở Việt Nam đang ngày càng đƣợc chú trọng về quản lý, bảo vệ

và phát triển bền vững và đây cũng là xu thế phát triển lâm nghiệp của thế

giới.

Trong chiếm lƣợc phát triển lâm nghiệp Việt Nam giai đoạn 2006 -

2020 đã xác định: “Quản lý, sử dụng và phát triển bền vững là nền tảng cho

phát triển lâm nghiệp. Mục tiêu đến năm 2020 đƣợc xác định: Thiết lập, quản

lý, bảo vệ, phát triển và sử dụng bền vững 16,24 triệu ha đất quy hoạch cho

lâm nghiệp; nâng tỷ lệ đất có rừng lên 42 - 43% vào năm 2010 và 47% đến

năm 2020”. Sự phát triển kinh tế gắn với bảo vệ tài nguyên thiên nhiên và môi

trƣờng phục vụ phát triển bền vững đang là vấn đề hết sức cần thiết đƣợc các

nhà lâm nghiệp đề ra. Để làm tốt công việc này, công tác điều tra, theo dõi và

phân tích biến động diện tích rừng là một trong những nhiệm vụ quan trọng

của ngành lâm nghiệp.

Những năm trƣớc đây, ở nƣớc ta việc điều tra theo dõi diễn biến tài

nguyên rừng chủ yếu vẫn dựa trên việc điều tra, đo vẽ, thành lập bản đồ hiện

trạng rừng bằng các phƣơng pháp thủ công, công việc này đòi hỏi tốn rất

nhiều thời gian, công sức, tiền bạc, độ chính xác chƣa cao và việc cập nhật

diễn biến rừng theo thời gian gặp nhiều khó khăn do tình hình quản lý bảo vệ

rừng có nhiều biến động lớn và diễn biến phức tạp. Trong những năm gần

đây, khi khoa học công nghệ viễn thám và GIS trên thế giới phát triển mạnh,

Việt Nam cũng là một trong những quốc gia có sự quan tâm lớn và tiếp cận

ứng dụng ngay công nghệ này vào trong lĩnh vực lâm nghiệp. Kỹ thuật viễn

thám với khả năng quan sát các đối tƣợng ở các độ phân giải phổ và không

gian khác nhau, chu kỳ chụp lặp từ một tháng đến một ngày cho phép quan

sát và xác định nhanh chóng hiện trạng lớp phủ rừng, và với sự hỗ trợ của các

phần mềm GIS có thể dễ dàng xác định đƣợc biến động rừng và đặc biệt là xu

hƣớng biến động tài nguyên rừng theo thời gian.

Đồng Nai là tỉnh thuộc vùng Đông Nam Bộ Việt Nam. Tỉnh Đồng Nai

nằm trong vùng kinh tế trọng điểm phía Nam, với diện tích tự nhiên là

5.907,2 km và có trên 197.000 ha rừng và đất lâm nghiệp. Rừng của tỉnh

Đồng Nai đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển kinh tế nông nghiệp và

là lá phổi xanh của vùng Đông Nam Bộ. Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp

La Ngà nằm trên địa phận tỉnh Đồng Nai, hiện đang quản lý sử dụng 24.640,6

ha rừng và đất lâm nghiệp, chiếm 12% diện tích rừng của tỉnh Đồng Nai. Diện

tích rừng và đất lâm nghiệp của Công ty thuộc vùng có địa hình và độ dốc

thấp, thuận lợi cho phát triển lâm nghiệp cũng nhƣ các hoạt động sản xuất

khác. Tuy nhiên, giai đoạn 1990 - 2016, đây là khu vực có nhiều diễn biến

phức tạp về việc quản lý, bảo vệ, sử dụng tài nguyên rừng và đất lâm nghiệp ở

tỉnh Đồng Nai. Các số liệu về hiện trạng rừng cũng nhƣ số liệu về biến động

tài nguyên rừng của Công ty còn chƣa thống nhất, chƣa có độ tin cậy cao.

Nhận thấy tầm quan trọng của việc theo dõi, đánh giá và dự báo xu thế tài

nguyên rừng phục vụ lập kế hoạch phát triển rừng bền vững của Công ty

trong những giai đoạn tiếp theo là hết sức quan trọng, tác giả tiến hành thực

hiện đề tài “Nghiên cứu xây dựng bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh độ

phân giải cao phục vụ công tác kiểm kê rừng tại Công ty TNHH MTV Lâm

nghiệp La Ngà, tỉnh Đồng Nai”.

Chƣơng 1

TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1. Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh trong phân loại và thành lập bản

đồ hiện trạng rừng

Phân loại và thành lập bản đồ các trạng thái rừng là các nội dung cơ

bản trong địa lý lâm nghiệp nói chung. Hệ thống phân loại rừng trên thế giới

có những điểm khác so với Việt Nam và ngay ở Việt Nam nó cũng có những

thay đổi theo từng giai đoạn do đó công nghệ để giám sát và thành lập bản đồ

tài nguyên rừng ở mỗi quốc gia, mỗi giai đoạn có những sự thay đổi phù hợp

với tình hình của thực tiễn. Cho đến nay, trên thế giới cũng nhƣ Việt Nam,

công nghệ Viễn thám đã đang và sẽ đƣợc nghiên cứu ứng dụng phổ biến và

ngày càng đƣợc sử dụng có hiệu quả trong lĩnh vực lâm nghiệp. Ở phần này,

tác giả trình bày tổng quan một số kết quả nghiên cứu về phân loại và thành

lập bản đồ hiện trạng rừng trên thế giới và Việt Nam.

1.1.1. Các nghiên cứu trên thế giới

Trên thế giới, công nghệ không gian địa lý đƣợc sử dụng rất sớm để

giám sát tài nguyên rừng. Từ đầu thế kỷ 20 ảnh hàng không bắt đầu đƣợc áp

dụng để khoanh vẽ các trạng thái rừng. Ảnh hàng không thƣờng đƣợc lƣu trên

giấy ảnh hoặc ảnh số. Từ những thử nghiệm lẻ tẻ về ứng dụng ảnh hàng

không trong lâm nghiệp vào thời gian đầu, đã có nhiều tác giả sử dụng thành

công ảnh hàng không để xây dựng bản đồ tài nguyên rừng ở các nƣớc nhƣ

Canada, Mỹ và Anh (Bickford, 1952). Ảnh hàng không thƣờng đƣợc giải

đoán bằng mắt với sự hỗ trợ của các thiết bị quang học nhƣ kính lúp, kính lập

thể, máy tổng hợp màu v.v... để xác định đối tƣợng. Các trạng thái rừng khác

nhau trên ảnh đƣợc khoanh vẽ dựa trên một số tiêu chí sau (Lillesand and

Kiefer, 2000): cấp độ sáng (tone); kích thƣớc (size) và hình dáng (shape) của

tán cây; biến đổi trong cấu trúc tán cây (texture); phân bố không gian của tán

cây (pattern); bóng cây (shadow). Ƣu điểm của việc sử dụng ảnh hàng không

so với điều tra mặt đất là: cung cấp một bức tranh toàn cảnh về phân bố của

rừng trên một diện tích rộng; lƣu giữ đƣợc những biến đổi về động thái của

rừng theo thời gian; ảnh hàng không có thể chụp với bƣớc sóng từ tia cực tím

đến hồng ngoại gần (0.3m - 0.9m), vì vậy có thể phản ánh những thông tin

mà mắt thƣờng không thấy đƣợc. Nhƣợc điểm của ảnh hàng không là rất khó

chụp, lƣu giữ, hiệu chỉnh và giải đoán. Ngoài ra việc giải đoán bằng mắt là rất

chủ quan phụ thuộc vào trình độ, kinh nghiệm ngƣời giải đoán, kết quả không

đồng nhất, thời gian thực hiện lâu và tốn kém nhiều nhân lực. Ở Việt Nam,

công nghệ giải đoán bằng mắt cũng đã và đang đƣợc áp dụng đối với ảnh vệ

tinh trong phân loại rừng và đã bộc lộ nhiều tồn tại.

Trong vòng khoảng 35 năm trở lại đây, ảnh vệ tinh với phƣơng pháp xử

lý số đã đƣợc sử dụng rộng rãi và dần thay thế ảnh hàng không trong xây

dựng các bản đồ tài nguyên rừng phục vụ công tác điều tra và kiểm kê rừng

(Lambin, 2001). Phƣơng pháp xử lý số có ƣu điểm nổi bật là thời gian xử lý

ngắn, việc phân loại các đối tƣợng đƣợc tiến hành nhanh chóng trên phạm vi

rộng mà không tốn công đi thực địa, công việc đƣợc thực hiện dựa vào cấp độ

xám của các pixel, nên kết quả thu đƣợc khách quan không phụ thuộc vào chủ

quan của nguời giải đoán. Tuỳ thuộc vào yêu cầu sử dụng, ảnh vệ tinh sẽ cho

phép xây dựng các bản đồ tài nguyên rừng với quy mô và tỷ lệ khác nhau một

cách nhanh chóng, hoặc đánh giá đƣợc biến động của hiện trạng rừng ở hiện

tại so sánh với các thời điểm trong quá khứ. Với những ƣu điểm nhƣ vậy, đã

có nhiều chuyên gia và các nhà nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh để khoanh vẽ

lớp phủ thực vật trên bề mặt trái đất từ quy mô nhỏ đến toàn cầu (Yichun et

al., 2008). Hiện nay, trên thế giới có nhiều vệ tinh cung cấp ảnh có độ phân

giải không gian, phân giải phổ, số lƣợng kênh phổ và chu kỳ bay chụp khác

nhau, từ các ảnh đa phổ (multispectral sensors) tới ảnh siêu phổ

(hyperspectral), bƣớc sóng biến động từ nhìn thấy tới sóng siêu cao tần, độ

phân giải không gian từ dƣới 1m tới vài km, chu kỳ bay chụp có thể từ hàng

ngày tới hàng tuần hoặc hàng tháng. Navulur (2006) đã phân nhóm các loại

ảnh vệ tinh theo độ phân giải không gian nhƣ sau: (i) ảnh có độ phân giải

thấp: lớn hơn 30m, (ii) ảnh có độ phân giải trung bình: 10m - 30m; (iii) ảnh có

độ phân giải cao: 2 - 10 m; (iv) ảnh có độ phân giải rất cao: nhỏ hơn 2m. Mỗi

loại ảnh vệ tinh khác nhau lại có đặc điểm về độ phân giải không gian, bƣớc

sóng, chu kỳ bay chụp, giá thành khác nhau. Vì vậy, lựa chọn ảnh vệ tinh

thích hợp trong xây dựng bản đồ phân loại rừng là cần thiết. ngƣời ta thƣờng

dựa vào những căn cứ sau: (i) mục tiêu của bản đồ, (ii) giá thành của ảnh, (iii)

điều kiện khí quyển, (iv) những yêu cầu kỹ thuật trong việc giải đoán ảnh.

Trong xây dựng các bản đồ phân loại rừng, nhƣng loại ảnh viễn thám đƣợc sử

dụng phổ biến gồm Landsat TM và ETM+, SPOT, MODIS, NOAA-AVHRR,

IKONOS và QuickBird.

Dƣới đây là một số công trình trên thế giới đã ứng dụng công nghệ ảnh

vệ tinh trong việc xác định trữ lƣợng, độ che phủ rừng ... phục vụ xây dựng

bản đồ hiện trạng rừng:

Trotter và cộng sự (1997) sử dụng ảnh Landsat TM để tìm mối quan hệ

giữa trữ lƣợng lâm phần rừng ôn đới với 7 kênh của ảnh. Nghiên cứu sử dụng

ba phƣơng pháp: phân tích hồi quy tuyến tính, phi tham số và ngƣời láng

giềng gần nhất kNN. Tuy nhiên mô hình hồi quy tìm đƣợc có kết quả rất thấp (R2 = 0.29) [32].

Donoghue và cộng sự (2002) đã tiến hành nghiên cứu để thiết lập mối

quan hệ hồi quy giữa ảnh vệ tinh Landsat và SPOT với chiều cao cây và tiết diện ngang. Kết quả đạt đƣợc R2=0.86, P<0.01 và R2=0.61, P<0.01 [20].

Fransson và cộng sự (2004) đã nghiên cứu mô hình hồi quy giữa ảnh

SPOT5 và trữ lƣợng rừng phƣơng bắc tại Thụy Điển. Kết quả cho thấy sai số

trung phƣơng RMSE từ các mô hình đã đƣợc báo cáo là 30,8% [22].

Phƣơng pháp phi tham số K-nearest neighbor (kNN) cũng đã đƣợc sử

dụng trong ƣớc lƣợng nhân tố điều tra rừng ở các lâm phần rừng ôn đới.

Makela và Pekkarinen (2004) dự đoán trữ lƣợng các loài cây bằng cách sử

dụng phƣơng pháp kNN. Kết quả cho sai số trung phƣơng (RMSE) là 48%

trong khi ƣớc lƣợng ở các loài riêng biệt cao hơn (cho cây vân sam RMSE là

81%, cho các cây thông và cây lá rộng, RMSEs hơn 100 %). Để xác định giá

trị k thích hợp cho phƣơng pháp kNN, các giá trị k khác nhau đã đƣợc thử

nghiệm và họ kết luận rằng khi k tăng từ 1 đến 5, sai số trung phƣơng của trữ

lƣợng giảm nhanh, nhƣng giảm ít khi k =5 [28].

M. Saei jamalabad, A.A. Abkar đã sử dụng các ảnh chỉ số AVI (chỉ số

thực vật cấp cao), SI (chỉ số bóng), BI(chỉ số đất), TI (chỉ số nhiệt) để đánh

giá và giám sát độ che phủ rừng, đề tài đã đạt đƣợc độ chính xác là 83% và hệ

số kappa 0.78 cho hình ảnh TM+2002 [29].

Rikimaru và cộng sự (2002) đã sử dụng chỉ số thực vật cấp cao (AVI),

chỉ số về đất trống (BI), chỉ số bóng (SI) để ƣớc lƣợng độ che phủ rừng [30].

1.1.2. Các nghiên cứu ở Việt Nam

Ở Việt Nam, công nghệ viễn thám cũng đƣợc ứng dụng trong lĩnh vực

lâm nghiệp khá 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 (Chu Thị Bình, 2001). Đó là một bƣớc tiến bộ kỹ thuật rất cơ bản, tạo

điều kiện xây dựng các công cụ cần thiết để nâng cao chất lƣợng công tác

điều tra rừng ở nƣớc ta. Từ cuối năm 1958, bình quân mỗi năm đã điều tra

đƣợc khoảng 200.000 ha rừng, đã sơ thám đƣợc tình hình rừng và đất đồi núi,

lập đƣợc thống kê tài nguyên rừng đơn giản và vẽ đƣợc phân bố tài nguyên

rừng ở miền Bắc. Đến cuối năm 1960, tổng diện tích rừng ở miền Bắc đã điều

tra đƣợc vào khoảng 1,5 triệu ha. Ở Miền Nam ảnh máy bay đƣợc sử dụng từ

năm 1959, đã xác định tổng diện tích rừng miền Nam là 8 triệu ha.

Năm 1968 đã sử dụng ảnh máy bay trong công tác điều tra rừng cho

lâm trƣờng 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 đƣợc sử dụng rộng rãi để xây

dựng các bản đồ hiện trạng, bản đồ mạng lƣới vận xuất, vận chuyển cho nhiều

vùng thuộc miền Bắc (Vũ Tiến Hinh, Phạm Ngọc Giao, 1997) [6].

Từ năm 1981 đến năm 1983, lần đầu tiên ngành Lâm nghiệp tiến hành

điều tra, đánh giá tài nguyên rừng trên phạm vi toàn quốc. Trong đó đã kết

hợp giữa điều tra mặt đất và giải đoán ảnh vệ tinh do FAO hỗ trợ. Do vào đầu

những năm 1980, ảnh vệ tinh và ảnh hàng không còn rất hạn chế, chỉ đáp ứng

yêu cầu điều tra rừng ở một số vùng nhất định, mà chƣa có đủ cho toàn quốc.

Ảnh vệ tinh đƣợc sử dụng thời kỳ đó là Landsat MSS.

Từ năm 1991 - 1995 đã tiến hành theo dõi diễn biến tài nguyên rừng

toàn quốc và xây dựng bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng trên cơ sở kế thừa

những bản đồ hiện trạng rừng hiện có thời kỳ trƣớc năm 1990, sau đó dùng

ảnh vệ tinh Landsat MSS và Landsat TM có độ phân giải 30x30m 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 tỷ lệ 1: 250.000, đƣợc giải đoán khoanh vẽ trực tiếp trên ảnh

bằng mắt thƣờng. Kết quả giải đoán đƣợc chuyển hoạ lên bản đồ địa hình tỷ lệ

1: 100.000 và đƣợc kiểm tra tại hiện trƣờng. Thành quả đã thành lập đƣợc:

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.

Từ năm 1996 - 2000, bản đồ hiện trạng rừng đƣợc xây dựng bằng

phƣơng pháp viễn thám. Ảnh vệ tinh đã sử dụng là SPOT3, có độ phân giải

15m x 15m, phù hợp với việc xây dựng bản đồ tỷ lệ 1:100.000. So với ảnh

Landsat MSS và Landsat TM, ảnh SPOT3 có độ phân giải cao hơn, các đối

tƣợng trên ảnh cũng đƣợc thể hiện chi tiết hơn. Ảnh SPOT3 vẫn đƣợc giải

đoán bằng mắt thƣờng nên kết quả giải đoán vẫn còn phụ thuộc nhiều vào

kinh nghiệm của chuyên gia giải đoán và chất lƣợng ảnh. Kết quả về bản đồ

ngƣời ta đã xây dựng đƣợc các bản đồ phân vùng sinh thái thảm thực vật cấp

vùng và toàn quốc; bản đồ phân loại đất cấp tỉnh, vùng và toàn quốc; bản đồ

hiện trạng rừng cấp tỉnh, vùng và toàn quốc và bản đồ hiện trạng rừng tỷ lệ

1:100.000; 1:250.000; 1:1.000.000.

Từ năm 2000 - 2005, phƣơng pháp xây dựng bản đồ trong lâm nghiệp

đã đƣợc phát triển lên một bƣớc. Bản đồ hiện trạng rừng đƣợc xây dựng từ

ảnh số vệ tinh Landsat ETM+. Độ phân giải ảnh là 30m x 30m. Việc giải đoán

ảnh đƣợc thực hiện trong phòng dựa trên những mẫu khóa ảnh đã đƣợc kiểm

tra ngoài hiện trƣờng. Ƣu điểm của phƣơng pháp giải đoán ảnh số là tiết kiệm

thời gian và có thể giải đoán thử nhiều lần trƣớc khi lấy kết quả chính thức.

(Nguyễn Ngọc Bình, 2006) [2].

Từ năm 2007 - 2010, với sự giúp đỡ của Pháp trong cung cấp trạm thu

ảnh vệ tinh SPOT5 ở Trung tâm Viễn thám Quốc gia. Chu kỳ 4 của chƣơng

trình điều tra theo dõi diễn biến tài nguyên rừng do Viện Điều tra Quy hoạch

rừng thực hiện, đã sử dụng ảnh vệ tinh SPOT5 để xây dựng bản đồ hiện trạng

rừng và quy hoạch rừng trên toàn quốc. Đây là bƣớc tiến lớn trong ứng dụng

ảnh vệ tinh có độ phân giải cao (2.5 x 2.5m), có quy mô lớn trong giám sát tài

nguyên rừng ở Việt Nam. Tuy nhiên, do chất lƣợng của ảnh nhiều khu vực

không cao, vì vậy bản đồ giải đoán vẫn còn nhầm lẫn trong việc phân loại các

trạng thái rừng rừng.

Sau khi kết thúc chƣơng trình điều tra kiểm kê rừng thí điểm ở Bắc Kạn

và Hà Tĩnh năm 2012. Thủ tƣớng Chính phủ đã phê duyệt Dự án “Tổng điều

tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013 - 2016”. Tƣ liệu ảnh đƣợc sử dụng

trong giai đoạn này là SPOT5, bổ sung SPOT6, VNREDSat, với kỹ thuật giải

đoạn tự động hƣớng đối tƣợng. Thành quả của dự án là bản đồ kiểm kiểm kê

rừng, trong đó xác định rõ ranh giới diện tích, chất lƣợng, trữ lƣợng rừng cho từng

chủ sở hữu đến tận hộ gia đình.

Nhƣ vậy, việc ứng dụng viễn thám nói riêng và công nghệ không gian

địa lý nói chung ở Việt Nam đã có nhiều bƣớc tiến rõ rệt theo thời gian. Song

song với điều tra mặt đất, đã có nhiều nghiên cứu thử nghiệm và từng bƣớc

ứng dụng có hiệu quả phƣơng pháp viễn thám trong xây dựng các bản đồ tài

nguyên rừng, theo dõi diễn biến tài nguyên rừng. Tuy nhiên, hệ thống các bản

đồ tài nguyên rừng Việt Nam hiện nay, do đƣợc xây dựng tại các thời điểm

khác nhau và đã sử dụng nhiều nguồn thông tin tƣ liệu, nhiều nguồn ảnh, từ

ảnh vệ tinh Landsat MSS, TM, SPOT, Aster, Radar, ảnh máy bay và hệ thống

phân loại rừng rất khác nhau qua các thời kỳ, nên đã tạo ra nhiều loại số liệu

không đồng bộ, gây khó khăn cho ngƣời sử dụng, đặc biệt trong việc theo dõi

biến động về diện tích của rừng qua các thời kỳ. Có thể điểm qua một số công

trình nghiên cứu liên quan đến ứng dụng ảnh vệ tinh trong phân loại các trạng

thái rừng gần đây nhƣ:

Công trình nghiên cứu của Nguyễn Mạnh Cƣờng (1996) [3], “Nghiên

cứu đánh giá khả năng ứng dụng phƣơng pháp xử lý ảnh số từ thông tin viễn

thám cho lập bản đồ rừng”. Tác giả đã sử dụng ảnh Landsat TM và phƣơng

pháp phân loại phổ có kiểm định nhằm khoanh vẽ các trạng thái rừng. Kết quả

giải đoán đƣợc so sánh với bản đồ đối chứng đƣợc giải đoán bằng mắt từ ảnh

tổ hợp màu Landsat TM ở tỷ lệ 1/250.000.

Luận án tiến sĩ chuyên ngành khoa học đia lý của Trần Văn Thuỵ

(1996) với đề tài “Ứng dụng phƣơng pháp viễn thám để thành lập bản đồ

thảm thực vật tỉnh Thanh Hoá, tỷ lệ 1/200.000”. Tác giả sử dụng phƣơng

pháp giải đoán ảnh bằng mắt trên ảnh tổ hợp màu của tƣ 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 [9].

Đề tài hợp tác nghiên cứu với cơ quan thám hiểm vũ trụ Nhật Bản “Sử

dung ảnh đa phổ và đa thời gian để xây dựng bản đồ lớp phủ thực vật” của

Nguyễn Đình Dƣơng - Viện Địa Lý, thực hiện từ năm 1996 đến 1998. Tác giả

đã áp dụng phƣơng pháp phân loại đa phổ bán tự động với 2 tự liệu viễn thám

ADEOS, AVNIR xây dựng các bản đồ lớp phủ thực vật.

Chu Hải Tùng và cộng sự (2008) với nghiên cứu ứng dụng kết hợp ảnh

vệ tinh Radar và quang học để thành lập một số lớp thông tin về lớp phủ mặt

đất. Kết quả cho thấy phƣơng pháp kết hợp ảnh radar và ảnh quang học cải

thiện đáng kể chất lƣợng và hiệu quả của công tác thành lập bản đồ các lớp

thông tin lớp phủ mặt đất [10].

Nguyễn Văn Lợi (2008) đã nghiên cứu phân chia thảm phủ rừng thành

sáu loại là rừng dày, rừng bị suy thoái, rừng trồng, trảng cỏ, cây bụi và đất

trống bằng cách kết hợp phƣơng pháp phân loại không giám định ISODATA

và phân loại có giám định Maximum Likelihood. Độ chính xác toàn bộ đạt

đƣợc khá cao 84,6%, hệ số Kappa là 0,82 [26].

Nguyễn Thị Thanh Hƣơng (2009) đã sử dụng ảnh SPOT 5 để phân loại

rừng lá rộng thƣờng xanh tai Huyện Tuy Đức tỉnh Đăk Nông. Nghiên cứu sử

dụng phƣơng pháp phân loại phi giám định Isoda và phân loại có giám định

Maximum Likelihood để phân loại thảm phủ. Kết quả đã phân biệt 4 loại

trạng thái bao gồm rừng phục hồi, rừng nghèo, rừng trung bình và rừng dày,

ngoài ra một số thảm phủ cũng đã đƣợc phân biệt trên ảnh nhƣ đất nông

nghiệp, rừng trồng, rừng lô ô. Kết quả đánh giá sai số với độ chính xác khá tốt

(độ chính xác tổng thể 82% và hệ số Kappa là 0.79) [24].

Vũ Tiến Điển (2013) đã ứng dụng phƣơng pháp phân loại ảnh hƣớng

đối tƣợng với tƣ liệu ảnh vệ tinh SPOT5, để phân loại rừng và đánh giá độ

chính xác của kết quả phân loại cho các vùng nghiên cứu thí điểm. Kết quả

của đề tài là bƣớc tiến mới trong ứng dụng các kỹ thuật phân loại ảnh nhằm

nâng cao độ chính xác bản đồ giải đoán và giảm thiểu các sai số khách quan

khác [5].

Phạm Văn Duẩn và Phùng Văn Khoa (2014) đã sử dụng ảnh SPOT 5

phân loại rừng lƣu vực Sơn Diệm tỉnh Hà Tĩnh phục vụ xây dựng bản đồ

kiểm kê rừng. Kết quả các tác giả đã phân loại trạng thái rừng của lƣu vực

Sơn Diệm thành 6 loại theo Thông tƣ 34/2009/TT-BNNPTNT với độ chính

xác đạt 82% [4].

Nguyễn Văn Thị và Trần Quang Bảo (2014) đã ứng dụng kỹ thuật phân

loại ảnh hƣớng đối tƣợng giải đoán ảnh SPOT 5 nhằm phân loại trạng thái

rừng theo Thông tƣ 34/2009/TT-BNNPTNT cho 4 xã của huyện Hƣơng Sơn

tỉnh Hà Tĩnh. Kết quả giải đoán đã phân loại rừng cho khu vực nghiên cứu

thành 7 loại với sai số phân loại 24% [8].

1.2. Nghiên cứu đánh giá diễn biến, biến động tài nguyên rừng

Với sự phát triển và khả năng ứng dụng có hiệu quả của công nghệ địa

không gian (hệ thống thông tin địa lý - GIS, viễn thám - RS, hệ thống định vị

toàn cầu - GPS) trong lĩnh vực lâm nghiệp đã góp phần quan trọng trong công

tác quản lý tài nguyên rừng trên thế giới và Việt Nam trong đó có công tác

theo dõi diễn biến, biến động tài nguyên rừng theo thời gian. Ở phần này, tác

giả tổng quan một số công trình trên thế giới và Việt Nam đã sử dụng công

nghệ địa không gian trong nghiên cứu diễn biến và biến động tài nguyên rừng.

1.2.1. Các nghiên cứu trên thế giới

Trên thế giới, các nghiên cứu về đánh giá biến động tài nguyên rừng

khá phong phú, có thể kể đến một số công trình tiêu biểu nhƣ: nghiên cứu của

Bektas (2005) đã kết hợp công nghệ viễn thám (RS - Remote Sensing) với

công nghệ thông tin địa lý (GIS - Geographic Information System) để phân

tích sự thay đổi của lớp phủ thực vật ở Bozcaada Island, Turkey. Tác giả đã

phân loại thảm thực vật dựa vào ảnh vệ tinh Landsat và phân tích biến động

bằng các công cụ GIS. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc kết hợp tƣ liệu

viễn thám với hệ thống thông tin địa lý mang lại hiệu quả cao và là công cụ

mạnh để giám sát thay đổi lớp phủ thực vật và giám sát tác động môi trƣờng

của chúng [13].

Bartsch et al. (2009) sử dụng tƣ liệu ảnh vệ tinh ENVISAT ASAR để

giám sát đất ngập nƣớc toàn cầu trong một nghiên cứu về đất ngập nƣớc.

Nghiên cứu này đã chỉ ra ứng dụng của hệ thống ảnh vệ tinh Radar là giám sát

tình trạng ngập nƣớc theo thời gian cũng nhƣ hàng loạt các phân tích về tính

ẩm ƣớt của bề mặt [14].

Bodart et al. (2013) sử dụng tƣ liệu ảnh Landsat để theo đánh giá biến

động rừng trong giai đoạn từ 1990 đến 2000 ở châu Phi (African). Tác giả đã

tiến hành nghiên cứu ở khu rừng khô và vùng đất có cây gỗ rải rác giữa các

khu rừng ẩm và rừng bán khô hạn thuộc khu sinh thái ở Sudanian và

Zambezian. Các tác giả sử dụng 1600 mẫu ảnh Landsat, mỗi mẫu có kích

thƣớc 20 x 20 km, tại hai thời điểm: 1990 và 2000. Tại các vị trí lấy mẫu, các

đối tƣợng nhƣ rừng kín, rừng thƣa, vùng đất có cây gỗ rải rác và các dạng

thực vật khác đƣợc xác định bằng cách phân tích ảnh vệ tinh trong đó bao

gồm phân đoạn ảnh (Segmentation) và các bƣớc phân loại tự động (automatic

classification) mà các tác giả sử dụng theo điều chỉnh của liên hiệp lâm

nghiệp quốc gia. Kết quả nghiên cứu cho thấy, từ năm 1990 đến năm 2000 đã

có 3,3 triệu hecta rừng kín, 5,8 triệu hecta rừng thƣa và 8,9 triệu hecta đất cây

gỗ rải rác đã bị mất đi, trong đó có đến 3,3 triệu hecta bị suy thoái từ rừng kín

chuyển thành rừng thƣa. Kết quả này thấp hơn đáng kể so với 34 triệu hecta

rừng bị mất đi theo báo cáo đánh giá tài nguyên rừng toàn cầu năm 2010 của

tổ chức nông lƣơng của Liên hợp quốc (FAO - Food and Agriculture

Organization) [15].

Năm 2012, Carlson và các đồng nghiệp của ông đã sử dụng ảnh vệ tinh

Landsat để đánh giá sự thay đổi lớp phủ thực vật ở West Kalimantan,

Indonesian Borneo. Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ lệ mất rừng trung bình

2,9% mỗi năm từ 1989 đến 2008, đặc biệt có những năm đạt kỷ lục về tỷ lệ

mất rừng trung bình 9%/năm trong giai đoạn 1997 - 1998. Nguyên nhân của

sự mất rừng chủ yếu do cháy rừng, nguyên nhân này chiếm 98% [16].

Năm 2013, nghiên cứu về thay đổi sử dụng đất và sạt lở đất nhằm giảm

nhẹ thiên tai dựa vào cộng đồng của Chen C.Y. và Huang W. L. ở trƣờng đại

học quốc gia Chiayi, Đài Loan đã sử dụng tƣ liệu ảnh SPOT-5 độ phân giải

2,5 m để đánh giá thay đổi lớp phủ thực vật ở Typhoon Morakot trong giai

đoạn 1999 - 2009. Kết hợp giữa ảnh viễn thám với công nghệ GIS cùng với số

liệu điều tra thực địa để phân tích đặc điểm xạt lở đất với các loại hình sử

dụng đất khác nhau. Có đến 243 điểm sạt lở đất trong khu vực nghiên cứu với diện tích 2,75km2. Diện tích này nằm trong khu vực có nền địa chất kết cấu

yếu đặc trƣng của sa thạch và phiến thạch sét. Sạt lở đất chủ yếu xảy ra ở các

vị trí có địa hình dốc cao có rừng tự nhiên và các khu vực trồng tre luồng, trà

và cau. Ở khu vực rừng tự nhiên lại có tỷ lệ sạt lở đất cao nhất, tiếp đó là khu

vực trồng tre luồng, cau và trà. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, sự thay đổi sử

dụng đất có ảnh hƣởng đến cƣờng độ và diện tích sạt lở đất và với những

vùng bị thay đổi sử dụng đất có tỷ lệ sạt lở cao hơn so với vùng không có sự

thay đổi sử dụng đất [17].

Choi M. và Han S. (2013) sử dụng ảnh vệ tinh Landsat-5 và Landsat-7

để phân loại và đánh giá thay đổi thảm thực vật ở khu vực Saemangeum, Hàn

Quốc. Một phƣơng pháp phát hiện sự thay đổi đƣợc sử dụng để xác định tác

động của chƣơng trình khai hoang. Trong khi đất ngập nƣớc, đồng cỏ và khu

đô thị tăng lên thì rừng, nƣớc và diện tích đất nông nghiệp giảm đi trong suốt

quá trình khai hoang [18].

Chu H.J. và cộng sự (2009) thuộc trƣờng đại học quốc gia Đài Loan đã

nghiên cứu sự thay đổi lớp phủ thực vật dựa vào ảnh SPOT HRV bằng cách

dựa vào chỉ số NDVI. Chỉ số này đƣợc tính toán dựa vào kênh cận hồng ngoại

(Near InR) của ảnh đa phổ (MS) của ảnh SPOT-5 [19].

Efe R., Soykan A., Curebal I. và Sonmez S. (2012) sử dụng ảnh vệ tinh

Landsat ETM+ đê phát hiện hiện trạng và sự thay đổi sử dụng đất ở lƣu vực

sông Karinca, miền Tây - Bắc Thổ Nhĩ Kỳ. Sự thay đổi trong sử dụng đất

trong lƣu vực này là kết quả của sự phát triển các hoạt động du lịch ở Thổ Nhĩ

Kỳ trong những năm 1970. Các tác giả đã sử dụng kỹ thuật chồng xếp dữ liệu

bản đồ sử dụng đất ở 2 thời điểm để tìm ra sự thay đổi với sự hỗ trợ đắc lực

của phần mềm ArcGIS 9.3. Kết quả nghiên cứu cho thấy, thời điểm năm

1979, ở khu vực nghiên cứu có 43,4% là rừng, 26,5% là đồng cỏ, 18,3% rừng

ô-lƣu, 10,6% là đất nông nghiệp và 1,2% là các công trình xây dựng. So sánh

kết quả này với dữ liệu năm 2007 cho thấy sự thay đổi rõ ràng giữa các khu

dân cƣ, rừng ô-lƣu và rừng. Có thể thấy rằng đất nông nghiệp, đặc biệt là dọc

hai bên bờ sông, đã đƣợc chuyển thành các khu nghỉ mát, còn rừng ô-lƣu

chuyển từ vị trí thấp lên vị trí cao hơn [21].

Giriraj A. et al. (2010) đã sử dụng ảnh vệ tinh độ phân giải cao để đánh

giá sự phân tán của rừng và cấu trúc các quần xã thực vật ở rừng mƣa nhiệt

đới thuộc miền tây nam tỉnh Gats, Ấn Độ từ năm 1973 đến 2004. Kết quả

nghiên cứu đã chỉ ra sự thay đổi mạnh mẽ độ che phủ rừng ở khu vực này. Cụ

thể là trong khu vực nghiên cứu năm 1973 có tỷ lệ che phủ của rừng thƣờng

xanh là 90%, nhƣng đến năm 2004 con số này đã giảm xuống chỉ còn 67%

[23].

Ikiel, C. et, al. (2013) kết công nghệ viễn thám với GIS để phân tích

biến động lớp phủ ở tỉnh Duzce, Thổ Nhĩ Kỳ. Các tác giả đã sử dụng ảnh vệ

tinh Landsat TM để xác định lớp phủ thực vật ở 2 thời điểm: 1987 và 2010.

Công việc xử lý, phân tích ảnh đƣợc thực hiện trên phần mềm Erdas Imagine

10.0 và phần mềm ArcGIS 10.0. Các đối tƣợng phân loại đƣợc bao gồm (1)

khu đô thị, (2) khu công nghiệp, thƣơng mại, (3) đất nông nghiệp, (4) rừng và

(5) đất ngập nƣớc nội địa. Kết quả phân tích ảnh đƣợc kiêm chứng bằng các

cuộc điều tra thực địa. Theo kết quả nghiên cứu cho thấy diện tích rừng tự

nhiên bị giảm 33,5% diện tích (năm 1987 có 24.840,7 ha, giảm xuống còn

16,529.0 ha vào năm 2010) và đất nông nghiệp tăng 11,2% (năm 1987 có

47.702,7 ha, tăng lên 53.051,7 ha vào năm 2010). Nhƣ vậy diện tích rừng tự

nhiên bị giảm mạnh trong giai đoạn 1987 - 2010 bởi tốc độ đô thị hóa nhanh

và các hoạt động nông nghiệp [25].

Bằng sự phối hợp ảnh vệ tinh Landsat TM với ở ảnh vệ tinh SPOT

HRG, Lu D. et al. (2008) đã phát hiện đƣợc sự thay đổi của thảm thực vật ở

rừng rậm Amazon của Brazil. Các tác giả đã tích hợp ảnh TM với ảnh HRG

toàn sắc (Panchromatic), thực vật thay đổi hay không thay đổi đƣợc phát hiện

dựa trên phƣơng pháp sai khác về giữa ảnh TM và HRG đã hợp nhất (fusion)

với nhau so với ảnh TM tƣơng ứng. Nguyên tắc tiếp cận đƣợc sử dụng để

phân loại ảnh TM và HRG đa phổ và thành lập bản đồ chuyên đề là dựa vào 3

lớp dữ liệu thô: rừng, không phải thực vật rừng và đất không có thực vật. Kết

quả nghiên cứu đã cho thấy hiệu quả của kỹ thuật viễn thám trong giám sát

biến đổi thảm thực vật một cách hiệu quả ngay cả khi dữ liệu tham khảo hạn

chế [27].

Sanchez-Cuervo, A. M. et al. (2012) sử dụng ảnh vệ tinh MODIS độ

phân giải 250m và tham khảo dữ liệu ảnh QuickBird trong Google Earth để

xác định sự thay đổi lớp phủ thực vật ở Colombia trong giai đoạn 2001 -

2010. Ảnh QuickBird đƣợc sử dụng để giải thích một cách trực quan tỷ lệ che

phủ của các kiểu trạng thái khác nhau. Dựa trên bản đồ trạng thái đó, tác giả

đã xác định sự thay đổi lớp phủ thực vật theo bốn qui mô khác nhau: toàn

quốc, miền, vùng và tiểu vùng. Kết quả nghiên cứu cho thấy, trong số

820/1.117 tiểu vùng, có sự gia tăng về diện tích thực vật thân gỗ (28.092 km2), trong đó có 264/1.117 tiểu vùng bị suy giảm thực vật thân gỗ (11.129 km2), nhƣ vậy tính cho toàn quốc thì diện tích thực vật thân gỗ tăng lên đáng kể (16.963 km2) [31].

1.2.2. Các nghiên cứu ở Việt Nam

Theo dõi diễn biến rừng và đất lâm nghiệp là nhiệm vụ quan trọng của

quản lý nhà nƣớc trong lĩnh vực bảo vệ và phát triển rừng đƣợc quy định tại

Luật bảo vệ và phát triển rừng. Những năm trƣớc đây, ngành lâm nghiệp chỉ

tổ chức thực hiện một số đợt kiểm kê rừng toàn quốc công bố vào các năm

1977, 1991 và 1999 (Nguyễn Hồng Quảng, 2008 - Cục Kiểm lâm). Từ năm

2000, chƣơng trình theo dõi diễn biến rừng đƣợc giao cho lực lƣợng kiểm lâm

tổ chức thực hiện theo Chỉ thị số 32/2000/CT/BNN-KL ngày 27/3/2000 của

Bộ Nông nghiệp và phát triển nông thôn và thực hiện định kỳ 5 năm một lần.

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 Trƣờng Sơn - Trung tâm Viễn Thám Quốc Gia làm chủ trì, kết quả

đƣợc công bố năm 2007. Đề tài đã sử dụng ảnh vệ tinh Landsat ETM (1999),

SPOT-5 (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. Phƣơng pháp xử lý số

đƣợc sử dụng là phƣơng pháp phân loại có kiểm định với thuận toán

Maximum Likelihood [7].

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 tƣ

liệu viễn thám, nhằm phục vụ việc nghiên cứu một số đặc trƣng rừng Việt

Nam”. Đề tài đã sử dụng chỉ số thực vật NDVI và tổng năng lƣợng phản xạ

TRRI với tƣ 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. Phƣơng pháp xử lý số đƣợc sử

dụng trong đề tài là phƣơng pháp phân loại đa phổ có kiểm định [1].

Công trình nghiên cứu của Nguyễn Đình Dƣơng 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 đƣợc trình bày trong Hội thảo lần

thứ 14 của các nƣớc Đông Nam Á về nông nghiệp. Tác giả đã sử dụng

phƣơng pháp phân loại có kiểm định với ảnh vệ tinh MODIS đa thời gian có

độ phân giải thấp để đánh giá đƣợc sự biến động của lớp phủ trên toàn lãnh

thổ Việt Nam trong giai đoạn từ 2001 đến 2003.

Theo dõi diễn biến rừng hàng năm là một trong những hoạt động quan

trọng của ngành Lâm nghiệp. Từ năm 2009, Bộ Nông nghiệp và Phát triển

nông thôn đã chỉ đạo triển khai thực hiện Dự án FORMIS (Phát triển hệ thống

thông tin quản lý ngành lâm nghiệp tại Việt Nam) với mục tiêu ứng dụng một

bộ công cụ mới phục vụ công tác theo dõi diễn biến rừng và đất lâm nghiệp

dựa trên công nghệ GIS mã nguồn mở hiện đại.

1.3. Nhận xét nghiên cứu phần tổng quan

Kết quả nghiên cứu tổng quan về vấn đề nghiên cứu của đề tài, tác giả

thấy rằng phân loại, thành lập bản đồ hiện trạng rừng, theo dõi diễn biến và

đánh giá biến động tài nguyên rừng ở nƣớc ta đã đƣợc nhiều nhà khoa học

quan tâm nghiên cứu trong đó nổi bật là việc ứng dụng công nghệ viễn thám

có độ phân giải cao. Kết quả nghiên cứu tổng quan cũng cho thấy, trong lĩnh

vực này ở nƣớc ta còn những tồn tại nhƣ sau:

(1) Dữ liệu hiện trạng rừng theo thời gian thiếu sự đồng nhất;

(2) Hệ thống phân loại rừng có sự thay đổi theo thời gian và thiếu

hƣớng dẫn quy đổi qua lại;

(3) Hệ thống phân loại trạng thái rừng một phần phụ thuộc vào việc xác

định trữ lƣợng rừng - đây là một công việc mất nhiêu thời gian, nguồn lực bởi

sự đa dạng phức tạp về các trạng thái rừng, địa hình ở Việt Nam dẫn đến hạn

chế độ chính xác cuả kết qủa ngay cả khi ứng dụng công nghệ cao.

Từ đó, tác giả thấy rằng để nâng cao hiệu quả trong công tác theo dõi

diến biễn, biến động tài nguyên rừng cần thiết phải tiếp tục nghiên cứu áp

dụng các công nghệ cao trong đó có việc ứng dụng công nghệ viễn thám có

độ phân giải cao và kết hợp với các phƣơng pháp truyền thống trong điều tra,

kiểm kê rừng tại từng khu vực cụ thể.

Chƣơng 2

MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Mục tiêu nghiên cứu

2.1.1. Mục tiêu tổng quát

Xác định khả năng ứng dựng công nghệ giải đoán ảnh vệ tinh độ phân

giải cao trong xây dựng bản đồ hiện trạng rừng phục vụ công tác kiểm kê

rừng tại Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà, tỉnh Đồng Nai.

2.1.2. Mục tiêu cụ thể

Phù hợp với mục tiêu tổng quát, đề tài đã xác định các mục tiêu cụ thể:

- Thành lập đƣợc bản đồ hiện trạng rừng Công ty TNHH MTV Lâm

nghiệp La Ngà theo Thông tƣ số 34/2009/TT-BNNPTNT [12];

- Đánh giá đƣợc diễn biến tài nguyên rừng cho khu vực nghiên cứu giai

đoạn 2010 - 2016;

- Đề xuất đƣợc quy trình giải đoán ảnh vệ tinh có độ phân giải cao

nhằm thành lập bản đồ hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp.

2.2. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

2.2.1. Đối tượng nghiên cứu

Đối tƣợng nghiên cứu của đề tài bao gồm:

- Ảnh vệ tinh Google Earth của khu vực nghiên cứu có độ phân giải 1,5

m tƣơng đƣơng với ảnh vệ tinh SPOT 6.

- Hiện trạng rừng và đất chƣa có rừng quy hoạch cho lâm nghiệp tại

khu vực nghiên cứu.

2.2.2. Phạm vi nghiên cứu

- Phạm vi về nội dung: Xây dựng bản đồ hiện trạng rừng và đánh giá về

trữ lƣợng các trạng thái rừng tại khu vực nghiên cứu.

- Phạm vi về không gian: Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà,

tỉnh Đồng Nai.

- Phạm vi về thời gian: từ tháng 4/2016 đến tháng 10/2016.

2.3. Nội dung nghiên cứu

Để đạt đƣợc các mục tiêu cụ thể đã đề ra, tác giả thực hiện các nội dung

nhƣ sau:

- Đặc điểm hiện trạng sử dụng rừng và đất lâm nghiệp Công ty TNHH

MTV Lâm nghiệp La Ngà, tỉnh Đồng Nai.

- Nghiên cứu thành lập bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh có độ

phân giải cao cho khu vực nghiên cứu.

- Đánh giá diễn biễn tài nguyên rừng khu vực nghiên cứu giai đoạn

2010 - 2016.

- Đề xuất quy trình thành lập bản đồ hiện trạng rừng và đánh giá diễn

biến rừng từ ảnh vệ tinh có độ phân giải cao.

2.4. Phƣơng pháp nghiên cứu

2.4.1. Phương pháp xác định đặc điểm hiện trạng s dụng rừng và đ t âm

nghiệp Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà, tỉnh Đồng Nai

Để xác định đƣợc đặc điểm hiện trạng sử dụng rừng và đất lâm nghiệp

của khu vực nghiên cứu, tác giả đã liên hệ và đến làm việc tại Công ty TNHH

MTV Lâm nghiệp La Ngà để thu thập các tài liệu liên quan. Các tài liệu đề tài

đã thu thập đƣợc bao gồm: số liệu hiện trạng rừng, bản đồ hiện trạng rừng,

bản đồ ranh giới chủ rừng, bản đồ nền địa hình, bản đồ đƣờng giao thông, bản

đồ thủy văn …của Công ty.

Ngoài ra, tác giả đã tham khảo các tài liệu nghiên cứu tại Thƣ Viện

trƣờng Đại học Lâm nghiệp, các công trình nghiên cứu đã đƣợc công bố trên

các phƣơng tiện thông tin đại chúng (Tạp chí khoa học, Báo cáo đề tài, mạng

Internet…) có liên quan đến nội dung này.

2.4.2. Phương pháp thành p ản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh c độ

phân giải cao

2.4.2.1. Quy trình thành lập bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh

Hình 2.1. Quy trình xây dựng bản đồ hiện trạng rừng

Với quy trình nhƣ hình 2.1, đề tài đã sử dụng ảnh vệ tinh Google Earth-

GE có độ phân giải cao (độ phân giải không gian 1,5 m tƣơng đƣơng với ảnh

vệ tinh SPOT 6) để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng cho khu vực nghiên cứu

theo hệ thống phân loại rừng đƣợc quy định tại Thông tƣ số 34/2009/

TT/BNNPTNT.

2.4.2.2. Xây dựng khóa giải đoán ảnh

Khóa giải đoán ảnh phục vụ cho việc phân loại các trạng thái rừng trên

ảnh vệ tinh GE. Xác định các khóa giải đoán ảnh ở đây là việc xác định số

lƣợng và phân bố của các ô tiêu chuẩn đo đếm ngoài thực địa.

- Số lƣợng và phân bố ô tiêu chuẩn đƣợc xác định nhƣ sau:

+ Số lƣợng ô tiêu chuẩn đƣợc xác định đảm bảo mỗi trạng thái rừng

trong khu vực nghiên cứu cần có ít nhất 20 điểm điều tra; Đề tài đã kế thừa số

liệu điều tra OTC của Dự án Kiểm kê rừng tỉnh Đồng Nai năm 2016 cho khu

vực nghiên cứu với tổng số điểm điều tra là 192 điểm. Do sự phân bố điểm

điều tra tại khu vực nghiên không đảm bảo yêu cầu theo lý thuyết (tập trung

chủ yếu tại các khu vực rừng trồng) nên đề tài đã sử dụng thêm hệ thống các

điểm điều tra tại các khu vực có rừng tự nhiên trong vùng nhƣ: Khu bảo tồn

thiên nhiên Văn hóa Đồng Nai, VQG Cát Tiên, BQL RPH Tân Phú, BQL

RPH 600, với tổng số điểm điều tra là 759 điểm, cụ thể nhƣ sau:

Bảng 2.1. Số lƣợng điểm điều tra theo trạng thái rừng và đất lâm nghiệp

TT Mã trạng thái Trạng thái Số điểm

14 Rừng giàu 65 1

15 Rừng trung bình 136 2

16 Rừng nghèo 55 3

17 Rừng nghèo kiệt 16 4

18 Rừng phục hồi 28 5

48 Rừng tre nứa 5 6

51 Rừng lồ ô 30 7

52 Rừng tre nứa khác 5 8

54 Rừng hỗn giao gỗ - tre nứa 45 9

55 Rừng hỗn giao tre nứa - gỗ 48 10

60 Rừng trồng gỗ 215 11

70 Rừng trồng khác 53 12

72 Rừng đã trồng trên núi đất 31 13

78 Đất trống có cây gỗ tái sinh 21 14

82 Đất trống không có cây gỗ tái sinh 4 15

88 Đất nông nghiệp 2 16

Tổng cộng 759

+ Phân bố ô tiêu chuẩn đảm bảo các điểm điều tra phân bố trên phạm vi

rộng trải đều trên diện tích rừng và đất lâm nghiệp của Công ty; cách đƣờng

giao thông tối thiểu 50 m, các điểm cách nhau tối thiểu 200 m, điểm đƣợc

phân bố ở những nơi có địa hình không quá phức tạp để có thể tiếp cận đƣợc.

Hình 2.2. Phân bố điểm điều tra ô tiêu chuẩn

- Nội dung điều tra ô tiêu chuẩn: Ô tiêu chuẩn có kích thƣớc 1.000 m2

(30x33), điều tra đƣờng kính ngang ngực (D1.3) và chiều cao vút ngọn (Hvn)

phục vụ xác định trữ lƣợng rừng.

+ Công thức tính trữ lƣợng gỗ nhƣ sau:

Trong đó: M là trữ lƣợng gỗ, tính bằng m3/ha.

là tiết diện ngang cây thứ I, tính bằng m2 / ha.

G = π( ) 2

là chiều cao cây vút ngọn của cây thứ i, tính bằng m.

D1,3i là đƣờng kính thân cây tại vị trí 1,3 mét của cây thứ i, tính bằng

cm.

f là hình số thân cây, f= 0,45 (đối với rừng tự nhiên), f=0,5 (đối với

rừng trồng)

n là số cây trong ô tiêu chuẩn.

+ Xử lý dữ liệu: Đề tài sử dụng phƣơng pháp thống kê hồi quy tƣơng

quan để xây dựng mô hình tƣơng quan giữa đƣờng kính và chiều cao cho tổng

thể các ô điều tra, từ đó tính trữ lƣợng gỗ cho từng ô tiêu chuẩn. Các công

việc này đƣợc thực hiện trên phần mềm Microsoft Excel và phần mềm SPSS.

2.4.2.3. Xử lý và giải đoán ảnh vệ tinh bằng phần mềm Ecognition

- Xử lý ảnh vệ tinh Google Earth:

Quá trình xử lý dữ liệu ảnh viễn thám là một quá trình phức tạp bao

gồm nhiều kỹ thuật khác nhau. Quá trình này đƣợc thể hiện gồm các bƣớc

+ Hiệu chỉnh hình học ảnh: đây là quá trình chuyển các điểm trên ảnh

bị biến dạng về tọa độ thực trong hệ tọa độ mặt đất, quá trình này đƣợc hiểu là

quá trình loại bỏ sai số nội sai gây ra bởi tính chất của bộ cảm hay sai số

ngoại sai gây ra bởi vị thế của vật mang và sự thay đổi của địa hình. Quá trình

hiệu chỉnh hình học ảnh gồm hai phƣơng pháp chính gồm xử lý hình học hai

chiều và xử lý hình học ba chiều. Mục đích của hiệu chỉnh hình học ảnh là để

xác định tọa độ của các đối tƣợng hoặc tạo ảnh lập thể, chồng các ảnh với

nhau để thích hợp trong xử lý và phân tích ảnh, để tạo ảnh nền cho dữ liệu

vector, hiển thị ảnh trong môi trƣờng GIS.

+ Hiệu chỉnh bức xạ ảnh: để đảm bảo nhận đƣợc những giá trị chính

xác của năng lƣợng bức xạ, phản xạ của vật thể trên ảnh vệ tinh cần hiệu

chỉnh bức xạ nhằm loại trừ các giá trị nhiễu trƣớc khi sử dụng ảnh. Hiệu chỉnh

bức xạ ảnh gồm ba nhóm chính là: hiệu chỉnh bức xạ do ảnh hƣởng bởi bộ

cảm biến, hiệu chỉnh do địa hình và góc chiếu của mặt trời, hiệu chỉnh bức xạ

do ảnh hƣởng của khí quyển.

+ Tăng cƣờng chất lƣợng ảnh: đây là quá trình xử lý nhƣ lọc không

gian, nén ảnh, tạo ảnh tỷ số… nhằm mục đích tăng cƣờng chất lƣợng ảnh vệ

tinh, nâng cao độ chính xác trong quá trình phân loại ảnh phục vụ các mục

đích và yêu cầu khác nhau của ngƣời sử dụng. Tăng cƣờng chất lƣợng ảnh

nhằm mục đích làm nổi bật những đối tƣợng trên ảnh mà ngƣời giải đoán

quan tâm, thuận lợi trong quá trình phân loại giải đoán ảnh thành lập bản đồ.

+ Tăng cƣờng độ phân giải không gian: Mục đích của bƣớc này là

nhằm tăng cƣờng giải đoán ảnh bằng mắt thông qua việc tái lập mẫu cho các

kênh ảnh có độ phân giải thấp hơn.

+ Tổ hợp kênh ảnh: Một ảnh vệ tinh gốc thƣờng bao gồm nhiều kênh

ảnh riêng rẽ và đƣợc hiển thị màu theo cấp độ sáng khác nhau, rất khó cho

việc giải đoán ảnh. Mục đích của việc tổ hợp các kênh ảnh vệ tinh nhằm tạo

ra một ảnh màu hiển thị rõ ràng các đối tƣợng cần quan tâm giúp cho công tác

xác định đối tƣợng dễ dàng hơn, bằng cách kết hợp các giá trị phổ của ba

kênh ảnh đa phổ riêng rẽ.

+ Thể hiện màu dữ liệu ảnh: phƣơng pháp thể hiện màu dữ liệu ảnh vệ

tinh có vai trò quan trọng trong việc giải đoán ảnh bằng mắt, đặc biệt là thể

hiện màu đa phổ thích hợp sao cho đạt hiệu quả cao nhất trong công tác giải

đoán. Việc thể hiện màu dữ liệu ảnh quan trọng nhất là chọn các kênh phù

hợp để tổ hợp màu nhằm khai thác các thông tin trên ảnh hiệu quả cho việc

lập bản đồ. Do đó, có nhiều cách khác nhau để chọn kênh phổ nhằm mục đích

thể hiện màu dữ liệu ảnh nhƣ: tổ hợp màu, chỉ số OIF (Optimum index factor)

- Giải đoán ảnh vệ tinh bằng phần mềm Ecognition:

Đề tài sử dụng phần mềm eCognition Developer 8.9 để phân loại các

trạng thái rừng theo các bƣớc nhƣ sau:

Bƣớc1. Phân vùng ảnh: Ảnh vệ tinh đƣợc tiến hành phân vùng

(segmentation), kết quả sẽ tạo ra tệp dữ liệu bản đồ gồm nhiều lô hay vùng

(polygon). Thuật toán phân vùng không chỉ phụ thuộc vào giá trị của từng

pixel đơn lẻ mà còn dựa vào tính chất không gian liên tục của các pixel nhƣ

về cấu trúc, mối quan hệ không gian, thông thƣờng các lô tạo ra này chƣa có

giá trị thuộc tính tức là chƣa xác định đƣợc tên trạng thái cần theo hệ thống

phân loại.

Bƣớc 2. Tạo mẫu phân loại: Khi quá trình phân vùng ảnh đạt yêu cầu,

sử dụng thuật toán phân loại (Standard nearest neighbours) để tạo ra mẫu

phân loại. Các mẫu phân loại này sẽ đƣợc chọn ngẫu nhiên một số lô từ kết

quả chạy phân vùng ở trên. Tiếp theo sử dụng phƣơng pháp phân loại dựa vào

hệ thống các khóa giải đoán ảnh.

Bƣớc 3. Phân loại tự động: Việc phân loại ảnh sẽ đƣợc tiến hành một

cách tự động trong phần mềm Ecoginition.

2.4.2.4. Kiểm tra và nâng cao độ chính xác của kết quả phân loại

Kết quả phân loại tự động trạng thái rừng đƣợc đánh giá thông qua chỉ

số Kappa (K) trong phần mềm Ecognition. Chỉ số K càng cao thì mức độ

phân loại có độ chính xác càng cao và ngƣợc lại. Chỉ số K nằm trong khoảng

từ 0 đến 1. Chỉ số K đối với việc phân loại trạng thái rừng thƣờng phải đạt từ

0,75 trở nên mới đảm bảo đƣợc độ tin cậy của kết quả giải đoán. Trong

trƣờng hợp chỉ số K < 0,75, ngƣời giải đoán cần xem lại quy trình giải đoán

và phƣơng pháp lấy khóa giải đoán để nâng cao giá trị chỉ số K.

Để kiểm tra kết quả giải đoán ảnh, đề tài sử dụng phƣơng pháp lựa

chọn ngẫu nhiên để kiểm tra. Đề tài lựa chọn mỗi trạng thái 10 điểm sau đó,

tiến hành xác minh hiện trạng ngoài thực địa và so sánh với kết quả giải đoán.

Ngoài ra, để nâng cao độ chính xác của kết quả phân loại trạng thái

rừng tại các khu vực nghiên cứu, đặc biệt tại các khu vực trên ảnh vệ tinh có

nhiều mây, khu vực bị bóng núi, khu vực ranh giới giữa rừng trồng và rừng tự

nhiên, khu vực rừng trồng mới khai thác, khu vực rừng mới trồng… đề tài sử

dụng phƣơng pháp đối chứng giữa kết quả giải đoán và bản đồ hiện trạng

rừng của Công ty cũng nhƣ tham vấn ý kiến của cán bộ có chuyên môn của

Công ty để điều chỉnh các lô rừng này đúng với thực tế.

2.4.2.5. Xây dựng và biên tập bản đồ hiện trạng rừng

Kết quả sau giải đoán hiện trạng rừng sẽ đƣợc đƣa về định dạng vector

(.tab) để đƣợc xây dựng và biên tập thành bản đồ hiện trạng rừng.

Các lô rừng có trạng thái giống nhau và ở cạnh nhau sẽ đƣợc ghép lại

nhằm giảm dung lƣợng của dữ liệu đồng thời hạn chế những lô có diện tích

quá bé (<0.1 ha) để thuận lợi cho công tác quản lý.

Bản đồ hiện trạng rừng đƣợc biên tập theo quy định kỹ thuật của Dự án

Kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013 - 2016 đƣợc quy định tại Quyết định

số 689/QĐ/2013/TCLN-KL [11].

2.4.3. Phương pháp đánh giá di n i n tài nguyên rừng khu vực nghiên

cứu giai đoạn 2 1 - 2016

Để đánh giá đƣợc diễn biến tài nguyên rừng của khu vực nghiên cứu

tác giả sử dụng kỹ thuật chồng xếp bản đồ hiện trạng rừng của Công ty tại 2

thời điểm năm 2010 và năm 2016.

Bản đồ hiện trạng rừng năm 2010 đƣợc đề tài sử dụng từ nguồn bản đồ

hiện trạng rừng toàn quốc năm 2010 do Tổng Cục lâm nghiệp quản lý và các

số liệu hiện trạng rừng năm 2010 đề tài thu thập từ Công ty.

Bản đồ hiện trạng rừng năm 2016 đƣợc sử dụng từ nguồn bản đồ đƣợc

đề tài xây dựng thông qua kết quả giải đoán ảnh vệ tinh có độ phân giải cao.

Bản đồ hiện trạng rừng năm 2010 và 2016 đƣợc chồng xếp trong phần

mềm Mapinfo 12.0, kết quả đƣợc thể hiện trong bảng ma trận biến động, các

biểu đồ diện tích rừng và đất lâm nghiệp theo các trạng thái phân loại và bản

đồ biến động tài nguyên rừng. Qua đó, xác xịnh đƣợc tỷ lệ thay đổi các trạng

thái rừng và đất lâm nghiệp và phạm vi cụ thể trên bản đồ. Đồng thời, xác

định đƣợc nguyên nhân gây ra biến động cuả các trạng thái rừng và đất lâm

nghiệp tại Công ty trong giai đoạn 2010 - 2016.

2.4.4. Phương pháp đ xu t quy tr nh thành p ản đồ hiện trạng rừng và

đánh giá di n iến rừng từ ảnh vệ tinh c độ phân giải cao

Trên cơ sở phân tích các kết quả nghiên cứu về xây dựng bản đồ hiện

trạng rừng từ ảnh vệ tinh có độ phân giải cao và đánh giá diễn biến tài nguyên

rừng giai đoạn 2010 - 2016 tại Công ty TNHH MTV LN La Ngà, đề tài đề

xuất 02 quy trình bao gồm:

(1) Quy trình xây dựng bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh GE;

(2) Quy trình đánh giá diến biến tài nguyên rừng;

Chƣơng 3

ĐẶC ĐIỂM ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN VÀ KINH TẾ - XÃ HỘI

CÔNG TY TNHH MTV LÂM NGHIỆP LA NGÀ

3.1. Điều kiện tự nhiên

3.1.1. Vị trí, địa ý

Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà tỉnh Đồng Nai có diện tích

24.622,48 ha, thuộc 6 xã của 3 huyện, nhƣng chủ yếu diện tích thuộc 2 xã Phú

Ngọc và xã Thanh Sơn huyện Định Quán bao gồm:

- Huyện Tân Phú: xã Tà Lài (5,32 ha), xã Đắk Lua (197,01 ha);

- Huyện Vĩnh Cửu: xã Phú Lý (0,39 ha);

- Huyện Định Quán: xã Ngọc Định (1.085,88 ha), xã Phú Ngọc (0,73 ha),

xã Thanh Sơn (23.333,15 ha);

Hình 3.1. Sơ đồ vị trí khu vực nghiên cứu

Về phạm vi ranh giới:

- Phía Bắc giáp Vƣờn Quốc gia Cát tiên (lấy đƣờng 323 làm ranh giới);

- Phía Đông và phía Nam tiếp giáp với các xã Phú Hòa, Phú Hiệp, Ngọc

Định thuộc huyện Định Quán, tỉnh Đồng Nai (lấy sông Đồng Nai làm ranh giới);

- Phía Tây và Nam giáp Hồ thủy điện Trị An.

3.1.2. Địa h nh

Nằm trong vùng chuyển tiếp từ cao nguyên Nam Trung Bộ đến đồng bằng,

địa hình Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà thuộc dạng đồi gò lƣợn sóng.

Độ cao tuyệt đối cao nhất 272m, thấp nhất 60m, hầu hết các dông núi đều

thuộc hình thái dốc phẳng (từ 3 đến 15 độ), hai bên khe suối hẹp, sƣờn dốc ngắn,

độ dốc cao, thuộc hình thái từ dốc đến rất dốc (16 - 45 độ).

Phân bố diện tích theo độ cao tuyệt đối:

- Trên 200m: 9.744,84 ha, chiếm 18%;

- Từ 100m - 200m: 10.315,09 ha, chiếm 42%;

- Dƣới 100m: 4562,55 ha, chiếm 40%;

Hình 3.2. Phân bố độ cao địa hình khu vực nghiên cứu

Phân bố diện tích theo độ dốc:

- Diện tích thuộc hình thái dốc phẳng (3 - 8 độ): 14.310 ha chiếm 58%

- Diện tích thuộc hình thái dốc (8 - 15 độ): 7022,08 ha chiếm 29%

- Diện tích thuộc hình thái dốc (15 - 35 độ): 2.968,55 ha chiếm 12%

- Diện tích thuộc hình thái dốc (>35 độ): 321,75 ha chiếm 1%

Thế chung địa hình thấp dần từ Tây Bắc xuống Đông Nam.

Hình 3.3. Phân bố độ dốc địa hình khu vực nghiên cứu

3.1.3. Khí h u

Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà nằm trong vùng khí hậu nhiệt

đới mƣa mùa điển hình. Một năm có 2 mùa rõ rệt, mùa mƣa từ tháng 6 đến tháng

11 và mùa khô từ tháng 12 đến tháng 5 năm sau.

- Nhiệt độ: bình quân trong năm 250C; + Trung bình cao nhất 300C thƣờng xuất hiện vào các tháng 3, 4; + Trung bình thấp nhất 210C thƣờng xuất hiện vào các tháng 9, 10, 11;

- Lƣợng mƣa: bình quân năm là 3.293 mm;

+ Thấp nhất: 2.218 mm;

+ Cao nhất: 4.115 mm;

- Lƣợng bốc hơi: Bình quân năm là 840 mm;

+ Cao nhất: 1.178 mm;

+ Bình quân trong năm 83%;

+ Cao nhất 90% trong các tháng mùa mƣa;

+ Thấp nhất 53% xuất hiện trong các tháng cao điểm mùa khô (tháng 2, 3).

3.1.4. Địa ch t và thổ nhưỡng

Địa bàn quản lý của Công ty bao gồm các loại đất chủ yếu nhƣ sau:

- Đất Bazan xám chiếm tỉ lệ 16%, tập trung ở các Lâm trƣờng III và IV,

tầng đất mỏng và trung bình, tỷ lệ đá lộ đầu, đá lẫn cao, thuộc loại đất giàu dinh

dƣỡng, thích hợp với nhiều loài cây trồng nông lâm nghiệp cho năng suất cao.

- Đất Ba zan đỏ chiếm tỉ lệ 13% phân bố chủ yếu trên vùng cao nguyên

thuộc Lâm trƣờng I, II, III, tầng đất sâu, độ pH mang tính kiềm thích hợp với

nhiều loài cây trồng lâm nghiệp, công nghiệp và một số ít loài cây lƣơng thực.

- Đất Feralit màu vàng đỏ phát triển trên phiến thạch chiếm tỉ lệ 62%, dinh

dƣỡng thuộc loại trung bình, phân bố thuộc địa phận Lâm trƣờng I, II, III. Ở phía

chân núi tầng đất thƣờng sâu và mỏng dần theo hƣớng lên sƣờn, đỉnh núi. Loại

đất này thích hợp với một số chủng loại cây lâm nghiệp và nông nghiệp.

- Ngoài ra còn có đất phù sa cổ, đất dốc tụ và một số loại đất khác chiếm

9% tổng diện tích, phân bố dọc theo sông Đồng Nai, các suối lớn và ven lòng hồ

Trị An.

3.2. Tình hình kinh tế - xã hội, môi trƣờng của Công ty

Do diện tích rừng và đất lâm nghiệp của Công ty TNHH MTV LN La

Ngà tập trung chủ yếu ở 2 xã Phú Ngọc và Thanh Sơn của huyện Định Quán

nên đề tài phân tích tình hình kinh tế - xã hội trên địa bàn 2 xã này.

3.2.1. T nh h nh dân số và m t độ dân số

Số liệu thống kê về tình hình dân số và mật độ của 2 xã Ngọc Định và

Thanh Sơn đƣợc thể hiện ở Bảng 3.1 dƣới đây:

Bảng 3.1. Thống kê dân số và mật độ dân số 2 xã Ngọc Định và Thanh Sơn

TT Xã Diện tích (km2) Dân số (ngƣời) Mật độ dân số (ngƣời/km2)

1 Ngọc Định 43,51 9.204 212

2 Thanh Sơn 31,36 24.202 772

Tổng cộng 74.87 33.406 446

(Nguồn: Niên giám thống kê tỉnh Đồng Nai 2015)

3.2.2. T nh h nh số hộ gia đ nh và ao động

Số liệu thống kê về tình hình lao động của 2 xã Ngọc Định và Thanh Sơn

đƣợc thể hiện ở Bảng 3.2. dƣới đây:

Bảng 3.2. Thống kê số hộ và lao động 2 xã Ngọc Định và Thanh Sơn

Số khẩu

TT Xã Số hộ Lao động (%) Tổng số Tỷ lệ Nam (%) Tỷ lệ Nữ (%)

1 Ngọc Định 2.085 9.204 51,5 48,5 60,0

2 Thanh Sơn 5.866 24.202 52,0 48,0 57,0

Tổng cộng 7.951 33.406 52,0 48,0 58,0

(Nguồn: Niên giám thống kê tỉnh Đồng Nai 2015)

Tổng số hộ trong vùng là 7.951 hộ. Tỷ lệ dân số trong độ tuổi lao động là

khá cao, khoảng 58%. Hiện tại số lao động trong độ tuổi mới chỉ sử dụng hết trên

60 % vào mùa vụ tháng 3, 4, 5 và tháng 8, 9 10; các tháng còn lại trong năm nhàn

rỗi hơn và có tới 60% số lao động trong độ tuổi không có việc làm. Đây là nguồn

lực lao động vô cùng quan trọng để thu hút vào phát triển sản xuất lâm nghiệp,

phục vụ cho yêu cầu quản lý rừng bền vững. Tuy nhiên, nếu không có biện pháp

sử dụng lao động hợp lý thì ảnh hƣởng không nhỏ tới xã hội và phát triển kinh tế

địa phƣơng, đặc biệt là công tác quản lý, bảo vệ tài nguyên rừng.

3.2.3. T nh h nh dân tộc

Do đặc điểm hình thành và lịch sử phát triển khu vực, Công ty TNHH

MTV Lâm nghiệp La Ngà, tỉnh Đồng Nai có nhiều dân tộc, trong đó dân tộc

Kinh nhiều nhất với tổng số 29.692 ngƣời, chiếm 89% tổng dân số khu vực; tiếp

đến là dân tộc Hoa 1.551 ngƣời, chiếm 5% tổng dân số và tiếp theo là các dân tộc

thiểu số khác.

Số liệu thống kê về dân tộc của 2 xã Thanh Sơn và Ngọc Định đƣợc thể

hiện ở Bảng 3.3 dƣới đây:

Bảng 3.3. Thống kê thành phần dân tộc 2 xã Thanh Sơn và Ngọc Định

Xã Ngọc Định Xã Thanh Sơn TT Dân tộc Số ngƣời Tỷ lệ (%) Số ngƣời Tỷ lệ (%)

8.485 92,19 21.207 87,62 1 Kinh

611 6,64 940 3,88 2 Hoa

190 0,79 3 Châu ro

0,04 63 0,26 4 Mƣờng 4

0,47 320 1,32 5 Tày 43

0,20 88 0,36 6 Nùng 18

0,35 182 0,75 7 Khơ me 32

0,04 27 0,11 8 Thái 4

0,08 1.140 4,71 9 Dao 7

12 0,05 10 Sán dìu

8 0,03 11 Sán chay

5 0,02 12 Xtiêng

10 0,04 13 Chăm

10 0,04 14 Giáy

(Nguồn: Niên giám thống kê tỉnh Đồng Nai 2015)

3.2.4. Kết quả đánh giá tác động xã hội, kinh tế, môi trường

Kết quả đánh giá tác động kinh tế - xã hội và môi trƣờng tại Công ty

TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà đƣợc Viện Điều tra Quy hoạch rừng thực hiện

nhƣ sau:

* Về kinh tế - xã hội

Mặc dù có nhiều khó khăn trong sản xuất kinh doanh rừng, nhƣng gần đây

Công ty đã đạt đƣợc nhiều kết quả đáng ghi nhận. Doanh thu hàng năm trên 13 tỷ

đồng. Đồng thời Công ty còn quan tâm đến đời sống tinh thần, vật chất của cán

bộ công nhân viên nhƣ: tổ chức tham quan, nghỉ mát…, cung cấp cơ sở vật chất

nhƣ phòng làm việc, trang bị máy móc, đào tạo nâng cao nghiệp vụ, nhà tập

thể… để cán bộ công nhân viên yên tâm công tác.

Trong những năm qua, công tác quản lý, bảo vệ rừng và phòng cháy, chữa

cháy rừng đã đạt đƣợc kết quả khá tốt. Công ty có nhiều đóng góp trong phát

triển cơ sở hạ tầng kỹ thuật và phát triển kinh tế xã hội tại địa phƣơng. Giữa Công

ty và địa phƣơng có mối quan hệ qua lại khá chặt chẽ và hỗ trợ nhau trong nhiều

năm qua. Công ty hỗ trợ địa phƣơng phát triển kinh tế, văn hoá, xã hội ngƣợc lại

địa phƣơng cùng với Công ty quản lý và phát triển rừng, phòng cháy, chữa cháy

rừng,...

Một số ƣu tiên đã đƣợc đề xuất nhằm định hƣớng phát triển Công ty theo

hƣớng bền vững theo các nguyên tắc của Bộ tiêu chuẩn quản lý rừng bền vững

quốc gia và cấp chứng chỉ rừng nhƣ sau: (1) Hoàn thành việc cấp giấy chứng

nhận sử dụng đất và cắm mốc ranh giới của Công ty ngoài thực địa, hoàn thiện hệ

thống bản đồ; (2) Hoàn thiện các chỉ số, các tiêu chí tác động xã hội chƣa đáp

ứng hoặc mới chỉ đáp ứng một phần để đáp ứng các yêu cầu của FSC; (3) Đầu tƣ

kinh phí để nâng cao cơ sở vật chất, trang thiết bị, hệ thống hóa các cơ sở dữ liệu,

đặc biệt là các văn bản, giấy tờ có liên quan để minh chứng các chỉ số xã hội; (4)

Tiếp tục đầu tƣ vào sản xuất kinh doanh rừng kinh tế. Tập trung quản lý và bảo

vệ diện tích rừng trồng cây bản địa, rừng phòng hộ và rừng tự nhiên nơi có giá trị

đa dạng sinh học cao và là vùng đệm của VQG Cát Tiên.

* Về môi trường

Bên cạnh những tác động tích cực do các hoạt động sản xuất kinh doanh

lâm nghiệp của Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà nhƣ: hàng năm mang

lại lợi nhuận cho công ty khoảng 12 tỷ đồng, triển khai công tác trồng rừng chăm

sóc rừng với đầu tƣ 6 tỷ đồng 1 năm đã tạo công ăn việc làm ổn định cho 122 cán

bộ công nhân của Công ty và góp phần tạo công ăn việc làm, nâng cao đời sống

kinh tế cho một số lƣợng lớn dân cƣ trong khu vực, góp phần ổn định xã hội tại

huyện Định Quán. Ngoài ra công tác trồng rừng, bảo vệ diện tích rừng tự nhiên

của công ty cũng góp phần tăng cƣờng độ che phủ rừng phòng hộ hồ thủy điện

Trị An và có tác động tích cực đến công tác bảo vệ rừng tại vùng đệm vƣờn Quốc

gia Cát Tiên.

Tuy nhiên, hoạt động sản xuất kinh doanh của công ty vẫn còn gây tác

động tiêu cực đến các yếu tố môi trƣờng. Do quy mô sản xuất không lớn, diện

tích khai thác, trồng rừng hàng năm rất nhỏ so với diện tích rừng của công ty

quản lý cho nên mức độ tác động đến môi trƣờng là không lớn và không có khả

năng gây ra sự cố môi trƣờng.

Mặc dù vậy, để giảm thiểu tối đa các tác động của các hoạt động sản xuất

kinh doanh lâm nghiệp, Công ty cần phải áp dụng các biện pháp giảm thiểu cũng

nhƣ thực hiện quá trình giám sát tác động môi trƣờng.

3.3. Đánh giá chung

Kết quả nghiên cứu tổng quan về điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội và

môi trƣờng tại Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà đã cho thấy: đây là khu

vực có độ cao, độ dốc không lớn, địa hình khá bằng phẳng, với tài nguyên đất

Bazan và Feralit có nhiều thuận lợi cho phát triển lâm nghiệp.

Công ty TNHH MTV lâm nghiệp La Ngà có nhiêu thuận lợi về điều kiện

tự nhiên cho phát triển lâm nghiệp nhƣng Công ty còn gặp phải các rào cản và tác

động bởi yếu tố xã hội mạnh mẽ nhƣ: mật độ dân số đông, thành phần dân tộc đa

dạng…đây là những áp lực đến công tác sử dụng đất và quản lý bảo vệ rừng của

Công ty.

Kết quả nghiên cứu tổng quan về đặc điểm tự nhiên, kinh tế - xã hội khu

vực nghiên cứu cũng cho thấy, đây là khu vực có nhiều thuận lợi cho việc điều tra

ngoại nghiệp phục vụ công tác thu thập dữ liệu của đề tài.

Chƣơng 4

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1. Đặc điểm hiện trạng sử dụng rừng và đất lâm nghiệp Công ty TNHH

MTV Lâm nghiêp La Ngà

Hình 4.1. Bản đồ HTR Công ty TNHH MTV LN La Ngà năm 2015

(Nguồn: Chi cục Kiểm lâm tỉnh Đồng Nai)

Năm 2016, tỉnh Đồng Nai nói chung và Công ty TNHH MTV Lâm

nghiệp La Ngà nói riêng thực hiện kiểm kê rừng theo chƣơng trình kiểm kê

rừng toàn quốc giai đoạn 2013 - 2016. Theo dự án kiểm kê này, trạng thái

rừng đƣợc áp dụng theo thông tƣ 34/TT-BNNPTNT gồm 93 mã loại đất rừng.

Trƣớc năm 2016, cơ sở dữ liệu về hiện trạng rừng của tỉnh áp dụng hệ thống

phân loại theo QPN 684 (QĐ 682/1984). Đề tài quy đổi diện tích các loại

rừng của Công ty năm 2015 theo hệ thống phân loại mới nhƣ sau:

Bảng 4.1. Diện tích các trạng thái rừng theo hệ thống phân loại cũ và mới

Ldlr Mallr Tên trạng thái Ldlr Diện tích TT (ha) Theo QPN 684 Theo TT 34/2009

IIIa2 1 1112 Rừng trung bình 127,40 TXB

IIIa1 2 1113 Rừng nghèo 1.864,17 TXN

IIb 3 1114 Rừng phục hồi 2.098,55 TXP

IIa 4 1114 Rừng phục hồi 867,69 TXP

Nứa 5 1122 Rừng nứa 3,48 NUA

Lồ ô 6 1124 Rừng lô ô 18,63 LOO

GN 7 1131 Rừng hỗn giao gỗ - tre nứa 4.774,66 HG1

NG 8 1132 Rừng hỗn giao tre nứa - gỗ 1.000,41 HG2

9 RT1 1210 Rừng trồng gỗ có trữ lƣợng RTG 10.065,22

10 RT2 1220 DTR 362,66 Rừng trồng gỗ chƣa có trữ lƣợng

11 DS 1240 Rừng trồng cây đặc sản RTK 955,18

12 Ib 2020 DT1 Đất trống không có cây gỗ tái sinh 57,87

13 Ia 2020 DT1 Đất trống không có cây gỗ tái sinh 53,16

14 Ic 2030 Đất trống có cây gỗ tái sinh DT2 437,45

15 DKLN 2050 Đất khác DKH 1.802,34

Tổng cộng 24.488,87

Bảng 4.2. Hiện trạng diện tích rừng và đất lâm nghiệp theo chức năng

Diện tích (ha) TT Mã trạng thái Trạng thái RPH RSX Tổng

Rừng và đất lâm nghiệp 4.693,78 19.795,09 24.488,87

I Đất có rừng 4.248,10 17.527,29 21.775,39

1.1 Rừng tự nhiên 1.938,99 8.816,00 10.754,99

15 TXB 65,78 61,62 127,40 1

16 TXN 413,20 1.450,97 1.864,17 2

18 TXP 181,32 2.784,92 2.966,24 3

48 NUA 3,48 3,48 4

51 LOO 11,11 7,52 18,63 5

54 HG1 1.019,50 3.755,16 4.774,66 6

55 HG2 244,60 755,81 1.000,41 7

1.2 Rừng trồng 2.309,11 8.711,29 11.020,40

60 RTG 1.948,17 8.117,05 10.065,22 8

70 RTK 360,94 594,24 955,18 9

II Đất chƣa có rừng 445,68 2.267,80 2.713,48

72 DTR 14,50 348,16 362,66 10

78 DT2 29,28 408,17 437,45 11

82 DT1 54,31 56,72 111,03 12

93 DKH 347,59 1.454,75 1.802,34 13

Đặc điểm hiện trạng sử dụng rừng và đất lâm nghiệp năm 2015 tại

Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà nhƣ sau:

- Tổng diện tích rừng và đất lâm nghiệp: 24.488,87 ha. Trong đó:

+ Đất có rừng: 21.775,39 ha; chiếm 89% tổng diện tích của Công ty

(rừng tự nhiên: 10.754,99 ha, chiếm 49%; rừng trồng: 11.020,40 ha, chiếm

51%);

+ Đất chƣa có rừng: 2.713,48 ha, chiếm 11% tổng diện tích của Công

ty (đất đã trồng nhƣng chƣa thành rừng: 362,66 ha, chiếm 13%; đất trống

không có cây gỗ tái sinh: 437,45 ha, chiếm 16%; đất trống có cây gỗ tái sinh:

111,03 ha, chiếm 4%; đất khác quy hoạch cho lâm nghiệp: 1.902,34 ha, chiếm

66%);

- Diện tích rừng phòng hộ: 4.693,78 ha, chiếm 19% tổng diện tích của

Công ty (rừng tự nhiên: 1.938,99, chiếm 41%; rừng trồng: 2.309,11 ha, chiếm

49%; đất chƣa có rừng: 445,68 ha, chiếm 10%);

- Diện tích rừng sản xuất: 19.795,09 ha, chiếm 81% tổng diện tích của

Công ty (rừng tự nhiên: 8.816,00 ha, chiếm 45%; rừng trồng: 8.711,29 ha,

chiếm 44%; đất chƣa có rừng: 2.267,80 ha, chiếm 11%);

- Các loài cây trồng rừng chủ yếu gồm: gõ, sao, dầu, keo lai.

4.2. Kết quả thành lập bản đồ hiện trạng rừng

4.2.1. Xây dựng bộ mẫu kh a ảnh

4.2.1.2. Kết quả điều tra ngoại nghiệp

Đề tài đã kế thừa số liệu điều tra OTC của Dự án Kiểm kê rừng tỉnh

Đồng Nai năm 2016 cho khu vực nghiên cứu với tổng số điểm điều tra 759

điểm, cụ thể số liệu đƣợc trích dẫn tại phần Phụ lục 1 của báo cáo.

4.2.1.2. Kết quả lấy mẫu khóa ảnh

Ảnh vệ tinh sử dụng trong nghiên cứu là ảnh Google Earth độ phân giải

1,5m. Ảnh đƣợc cắt theo ranh giới hành chính của Công ty TNHH MTV Lâm

nghiệp La Ngà và đƣợc sử dụng trong phân loại, giải đoán xây dựng bản đồ

hiện trạng rừng.

Bộ mẫu khóa ảnh vệ tinh là tập hợp các cặp điểm mẫu trên ảnh vệ tinh

cùng tọa độ tƣơng ứng với các mẫu đối tƣợng tại thực địa cần đƣợc phân loại

khi giải đoán ảnh vệ tinh. Bộ mẫu khóa ảnh là căn cứ để phần mềm giải đoán

ảnh sử dụng các thông số (phổ, cấu trúc v.v.) trên các mẫu khóa ảnh để phân

loại cho các khu vực còn lại có đặc điểm tƣơng tự.

Mỗi điểm mẫu khóa ảnh (mẫu ảnh) gồm một đối tƣợng (object) trên

ảnh vệ tinh và một điểm mẫu đối tƣợng (trạng thái) tƣơng ứng tại thực địa có

cùng tọa độ. Hệ thống mẫu khóa ảnh sẽ đƣợc sử dụng để xác định khoảng giá

trị cho từng đối tƣợng rừng và đất lâm nghiệp theo các tiêu chí tham gia quá

trình phân loại tự động bằng phần mềm eCognition.

Bảng 4.3. Hình ảnh bộ mẫu khóa ảnh cho các trạng thái rừng

Ảnh thực địa Ảnh vệ tinh Trạng thái

Rừng trung bình, tọa độ (462017, 1224393)

Rừng nghèo, tọa độ (426179, 1243913)

Rừng phục hồi, tọa độ (426264, 1234217)

Rừng tre nứa, tọa độ (442774, 1250650)

Rừng hỗn giao gỗ - tre nứa, tọa độ (444910, 1256953)

Rừng trồng gỗ, tọa độ (450806, 1238686)

Rừng đã trồng nhƣng chƣa thành rừng, tọa độ (423266,1 249614)

Đất trống, tọa độ (450899, 1261395)

Bộ mẫu khóa ảnh xây dựng đƣợc là cơ sở để tiến hành phân loại có

kiểm định ảnh vệ tinh trong xây dựng bản đồ hiện trạng từ ảnh vệ tinh. Bộ

mẫu khóa ảnh xây dựng càng đại diện khách quan cho hiện trạng thì độ chính

xác của bản đồ hiện trạng càng cao.

4.2.2. Giải đoán ảnh phân oại hiện trạng rừng

4.2.2.1. Kết quả phân mảnh ảnh

Yêu cầu phân đoạn ảnh là các lô khoanh vi phải bám sát đƣờng biên

giới giữa các trạng thái, trong một lô khoanh vi không đƣợc chứa nhiều hơn 1

trạng thái. Bằng phƣơng pháp phân đoạn ảnh đa phân giải cần chú ý đến các

tham số:

- Image Layer Weights: trọng số của các kênh ảnh đa phổ.

- Scale parameter: giới hạn kích thƣớc lô khoanh vi, giá trị càng cao thì

lô khoanh vi có diện tích càng lớn.

- Shape: chỉ số hình dạng, nhận giá trị từ 0 - 0.9, giá trị càng gần 0.9 thì

hình dạng lô khoanh vi càng tiếp cận với hình tròn.

- Compactness: tỷ lệ nén, nhận giá trị từ 0 - 1, giá trị càng gần 1 thì tỷ

lệ nén càng cao.

Để có đƣợc kết quả khoanh vi tốt, tác giả đã thực hiện khoanh vi nhiều

lần với các thông số khác nhau và thấy rằng thực hiện khoanh vi với các

thông số nhƣ sau: Scale Parameter (70); Shape (0,6); Compactness (0,5) cho

kết quả khoanh vi tốt nhất.

Kết quả khoanh vi đã tạo ra 10.535 lô rừng có diện tích từ 0,01 - 7,58

ha trung bình 1,15 ha), trong mỗi lô trạng thái chứa các thông tin về giá trị

của từng kênh phổ.

Hình 4.2. Kết quả phân mảnh ảnh thành từng lô trên ảnh GE

Bảng 4.4. Giá trị các kênh phổ trong lớp phân mảnh ảnh

Chỉ tiêu thống kê Giá trị Min Giá trị Max Giá trị trung bình

Max_Diff 0.00 1,92 0.22

Std_Red 0.01 72,38 14,58

Std_Green 0.00 72,88 15,50

Std_Blue 0.00 69,38 17,37

Red 0 252,53 102,93

Green 0 253,34 100,24

Blue 0 253,24 90,55

Brightness 0 253,04 97,91

Max_Diff là sự khác biệt lớn nhất về giá trị phổ giữa các điểm ảnh liền

kề nhau, thể hiện sự đồng nhất về trạng thái của lô đƣợc khoanh vi. Giá trị

Max_Diff càng thấp thì mức độ đồng nhất về trạng thái của lô khoanh vi càng

cao. Ở bảng trên, giá trị Max_Diff từ 0 - 1,92, trung bình là 0,22 là rất thấp

thể hiện chất lƣợng phân đoạn ảnh rất tốt, lô khoanh vi rất ít bị lẫn trạng thái.

Std_Red, Std_Green, Std_Blue là phƣơng sai về giá trị phổ của các

điểm ảnh trong lô khoanh vi.

Red, Green, Blue là giá trị trung bình của các điểm ảnh trong một lô

khoanh vi và là yếu tố quan trọng để xác định các đối tƣợng trên ảnh.

Brighness là cấp độ xám, thể hiện mức độ sáng - tối của ảnh, đồng thời

thể hiện khả năng phân biệt các đối tƣợng trên ảnh. Nếu giá trị Brightness quá

thấp (ảnh quá tối) hay quá cao (ảnh quá sáng) thì khả năng phân biệt các đối

tƣợng trên ảnh sẽ càng bị giảm. Số liệu ở trên cho thấy, giá trị Brightness từ 0

đến 253,04, trung bình 97,91 là mức độ vừa phải, các đối tƣợng trên ảnh đƣợc

phân biệt rõ ràng.

4.2.2.2. Chọn mẫu và phân loại trạng thái rừng

Căn cứ vào kết quả lấy mẫu khóa ảnh ở trên đề tài đã chọn mẫu giải

đoán cho 9 đối tƣợng rừng và đất lâm nghiệp: rừng trung bình, rừng nghèo,

rừng phục hồi, rừng tre nứa, rừng hỗn giao gỗ - tre nứa, rừng trồng có trữ

lƣợng, đất trống, mặt nƣớc và đất khác. Việc chọn mẫu đƣợc thực hiện lặp lại

nhiều lần nhằm đảm bảo mẫu đại diện cho mỗi trạng thái rừng là chính xác.

Việc kiểm tra tính khả thi của mẫu, đề tài căn cứ vào báo cáo phân tích chọn

mẫu của phần mềm eCognition Developer theo bảng 4.5 nhƣ sau:

Bảng 4.5. Kết quả chọn mẫu giải đoán ảnh

Value TT Trạn thái rừng

0,921 Rừng trung bình 1

0,832 Rừng nghèo 2

0,714 Rừng phục hồi 3

0,686 Rừng tre nứa 4

0,664 Rừng hỗn giao 5

0,452 Rừng trồng 6

0,235 Đất trống 7

0,224 Đất khác 8

1,825 9 Mặt nƣớc

Các trạng thái rừng khác nhau có đặc điểm cấu trúc (trên ảnh) khác

nhau và mức độ phức tạp cũng khác nhau. Rừng tự nhiên thƣờng phức tạp

hơn rừng trồng; rừng giàu thƣờng phức tạp hơn rừng trung bình, rừng nghèo

hay rừng phục hồi…; đất trống có cấu trúc đơn giản và dễ nhận biết. Chỉ số

Value ở bảng 4.5 thể hiện tính chất phức tạp hay mức độ biến đổi giá trị giữa

các điểm ảnh trong cùng một đối tƣợng ảnh. Giá trị của chỉ số Value càng gần

1 thì tính chất phức tạp của đối tƣợng càng cao và mức độ thay đổi giá trị giữa

các điểm ảnh của đối tƣợng đó càng nhiều.

Sau khi chọn đƣợc mẫu, việc phân loại trạng thái rừng đƣợc thực hiện

hoàn toàn tự động bằng phần mềm eCognition Developer 8.9.

4.2.2.3. Đánh giá kết quả phân loại rừng

Từ kết quả giải đoán tự động, đề tài đã chọn ngẫu nhiên mỗi trạng thái

10 lô và kiểm tra xác minh ngoài thực địa. Kết quả xác minh nhƣ sau:

Bảng 4.6. Kết quả đánh giá phân loại rừng tại 90 điểm kiểm tra

TT Trạng thái giải đoán Số lô sai lệch Tỷ lệ % Số điểm kiểm tra

10 1 Rừng trung bình 2 20

10 2 Rừng nghèo 3 30

10 3 Rừng phục hồi 3 30

10 4 Rừng tre nứa 1 10

10 5 Rừng hỗn giao 3 30

10 6 Rừng trồng 2 20

10 7 Đất trống 1 10

10 8 Mặt nƣớc 1 10

10 9 Đất khác 1 10

90 Tổng số 17 19

Số liệu thống kê ở bảng 4.6 cho thấy các trạng thái rừng giải đoán so

với thực tế có sự sai khác nhất định. Các trạng thái rừng bị nhầm lẫn nhau phổ

biến ở mức 10 - 30%. Trạng thái sai khác nhiều nhất là rừng nghèo, rừng phục

hồi và rừng hỗn giao gỗ - tre nứa (sai số 30%). Trạng thái đất trống, mặt

nƣớc, đất khác có sự sai lệch ít nhất, chỉ 10%. Tổng thể toàn bộ mẫu kiểm tra

có sự sai khác là 19%.

4.2.2.4. Nâng cao chất lượng phân loại rừng

Để nâng cao chất lƣợng phân loại rừng, đặc biệt đối với các khu vực các

trạng thái rừng có sai số phân loại tự động cao nhƣ: rừng trung bình, rừng

nghèo, rừng phục hồi, rừng hỗn giao gỗ - tre nứa, đề tài đã tiến hành tham vấn

các cán bộ tại phòng kỹ thuật của Công ty để hiệu chỉnh bổ sung cho bản đồ

hiện trạng rừng. Ngoài ra, đề tài cũng tham vấn các cán bộ của công ty về

hiện trạng rừng tại các diện tích trên ảnh vệ tinh có nhiều mây, ảnh có bóng

núi, các khu vực giáp ranh rừng tự nhiên và rừng trồng để hiệu chỉnh trên bản

đồ phân loại.

Sau khi tiến hành điều tra bổ sung ngoại nghiệp các kết quả điều tra bổ

sung đƣợc cập nhật vào bản đồ giải đoán ảnh để xây dựng bản đồ thành quả.

Bảng 4.7. Diện tích các trạng thái rừng sau hiệu chỉnh

Diện tích (ha) TT Trạng thái Chênh lệch Giải đoán Hiệu chỉnh

Rừng trung bình 318,7 265,6 -53,1 1

Rừng nghèo 611,6 1.764,5 +1.152,9 2

Rừng phục hồi 3.202,2 2.787,3 -414,9 3

30,8 49,7 +19,0 4 Rừng tre nứa

5.596,7 -1.238,7 6.835,4 5 Rừng hỗn giao

8.537,6 9.047,0 +509,4 6 Rừng trồng gỗ

1.358,2 1.078,0 -280,2 7 Đất trống

98,3 126,1 +27,8 8 Mặt nƣớc

9 Đất khác 3.648,0 3.925,8 +277,8

0,0 Tổng cộng 24.640,6 24.640,6

Ghi chú: (+) Tăng lên; (-) Giảm xuống

Kết quả so sánh diện tích các trạng thái rừng trƣớc và sau hiệu chỉnh cho

thấy: trạng thái có chênh lệch diện tích nhiều nhất là rừng hỗn giao (-1.238,7

ha) và trạng thái rừng nghèo (+1.152,9 ha). Diện tích rừng nghèo tăng lên do

bị nhầm lẫn với rừng hỗn giao và rừng phục hồi sang. Trạng thái rừng trồng

cũng có sự chênh lệch cao (+509,4 ha), nguyên nhân do sự nhầm lẫn một

phần với trạng thái rừng nghèo và một phần đất trống có cây bụi thảm tƣơi.

Các trạng thái rừng tre nứa, đất trống, mặt nƣớc và đất khác có chênh lệch

nhƣng không nhiều chủ yếu có sự nhầm lẫn giữa đất trống và đất khác.

Hình 4.3. Biểu đồ so sánh diện tích các trạng thái rừng sau cập nhật

4.2.2.5. Xây dựng và biên tập bản đồ hiện trạng rừng

Bản đồ đƣợc xây dựng trên nền địa hình tỷ lệ 1/25.000, hệ tọa độ

VN2000 (Kinh tuyến trục 105 độ; múi 6 độ theo Thông tƣ số 973/2001/TT-

TCDC ngày 20 tháng 6 năm 2001 của Tổng cục Địa chính - Bộ Tài nguyên và

Môi trƣờng về hƣớng dẫn áp dụng hệ quy chiếu và hệ tọa độ quốc gia VN-

2000). Bản đồ hiện trạng rừng đƣợc biên tập theo quy định kỹ thuật của Dự

án kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013 - 2016 đƣợc quy định tại Quyết

định số 689/QĐ/2013/TCLN-KL.

Hình 4.4. Kết quả biên tập bản đồ hiện trạng rừng năm 2016

4.3. Đánh giá diễn biến tài nguyên rừng giai đoạn 2010 - 2016

4.3.1. Đặc điểm hiện trạng rừng giai đoạn 2010 - 2016

a. Đặc điểm hiện trạng rừng năm 2010

Số liệu hiện trạng rừng năm 2010 của Công ty TNHH MTV Lâm

nghiệp La Ngà đƣợc xuất từ bản đồ hiện trạng rừng năm 2010 của Công ty

nhƣ sau:

Bảng 4.8. Thống kê diện tích rừng năm 2010

TT Trạng thái Diện tích (ha) Tỷ lệ (%)

Rừng và đất lâm nghiệp 24.640,6 100

Đất có rừng 16.402,3 67 I

Rừng trung bình 105,6 0 1

Rừng nghèo 3.978,7 16 2

Rừng phục hồi 2.274,1 9 3

Rừng tre nứa 643,8 3 4

Rừng hỗn giao 4.067,6 17 5

Rừng trồng gỗ 5.332,4 22 6

Đất không có rừng 8.238,3 33 II

Đất trống 3.444,6 14 7

8 Mặt nƣớc 103,2 0

9 Đất khác 4.690,5 19

Năm 2010, tổng diện tích rừng và đất lâm nghiệp của Công ty TNHH

MTV lâm nghiệp La Ngà là 24.640,6 ha, trong đó:

- Diện tích đất có rừng 16.402,3 ha, chiếm 67% tổng diện tích đất của

Công ty;

- Diện tích đất chƣa có rừng 8.238,3 ha, chiếm 33% tổng diện tích đất

của Công ty;

- Diện tích rừng tự nhiên của Công ty chủ yếu là rừng nghèo (chiếm

16%) và rừng hỗn giao (chiếm 17%);

- Rừng trồng gỗ có diện tích 5.332,4 ha (chiếm 22%), bao gồm cả rừng

đã có trữ lƣợng và rừng đã trồng nhƣng chƣa có trữ lƣợng; loài cây trồng chủ

yếu là keo lai, sao, dầu, gõ.

Hình 4.5. Biểu đồ tỷ lệ đất lâm nghiệp và các trạng thái rừng năm 2010

Hình 4.6. Bản đồ hiện trạng rừng năm 2010

b. Đặc điểm hiện trạng rừng năm 2016

Số liệu hiện trạng rừng năm 2016 của Công ty TNHH MTV Lâm

nghiệp La Ngà đƣợc xuất từ bản đồ hiện trạng rừng năm 2016 nhƣ Bảng 4.9

dƣới đây:

Bảng 4.9. Thống kê diện tích rừng năm 2016

TT Trạng thái Diện tích (ha) Tỷ lệ (%

Rừng và đất lâm nghiệp 24.640,6 100

Đất có rừng 19.510,7 79 I

Rừng trung bình 265,6 1 1

Rừng nghèo 1.764,5 8 2

Rừng phục hồi 2.787,3 13 3

Rừng tre nứa 49,7 0 4

Rừng hỗn giao 5.596,7 26 5

Rừng trồng gỗ 9.047,0 42 6

II Đất không có rừng 5.129,8 21

Đất trống 1.078,0 5 7

Mặt nƣớc 126,1 1 8

Đất khác 3.925,8 18 9

Năm 2016, tổng diện tích rừng và đất lâm nghiệp của Công ty TNHH

MTV lâm nghiệp La Ngà là 24.640,6 ha, trong đó: diện tích đất có rừng

19.510,7 ha, chiếm 79% tổng diện tích đất của Công ty; diện tích đất chƣa có

rừng 5.129,8 ha, chiếm 21% tổng diện tích đất của Công ty. Diện tích rừng tự

nhiên của Công ty chủ yếu là rừng phục hồi (chiếm 13%) và rừng hỗn giao

(chiếm 26%); Rừng trồng gỗ có diện tích 9.047,0 ha (chiếm 42%), bao gồm

cả rừng đã có trữ lƣợng và rừng đã trồng nhƣng chƣa có trữ lƣợng; loài cây

trồng chủ yếu là keo lai, sao, dầu, gõ.

Hình 4.7. Biểu đồ tỷ lệ đất lâm nghiệp và các trạng thái rừng năm 2016

Hình 4.8. Bản đồ hiện trạng rừng năm 2016

4.3.2. Đánh giá biến động tài nguyên rừng

Từ số liệu ở Bảng 4.8 và Bảng 4.9 có thể xác định biến động tài nguyên

rừng của Công ty TNHH MTV LN La Ngà giai đoạn 2010 - 2016 nhƣ sau:

Bảng 4.10. So sánh diện tích các trạng thái rừng năm 2010 và 2016

Diện tích (ha)

TT Trạng thái Năm 2010 Năm 2016 Biến động diện tích (ha)

Tổng cộng 24.640,6 24.640,6 0,0

Đất có rừng 16.402,3 19.510,7 +3.108,4 I

Rừng trung bình 105,6 265,6 +160,0 1

Rừng nghèo 3.978,7 1.764,5 -2.214,3 2

Rừng phục hồi 2.274,1 2.787,3 +513,1 3

Rừng tre nứa 643,8 49,7 -594,1 4

Rừng hỗn giao 4.067,6 5.596,7 +1.529,1 5

Rừng trồng gỗ 5.332,4 9.047,0 +3.714,5 6

8.238,3 5.129,8 -3.108,4 II Đất chƣa có rừng

Đất trống 3.444,6 1.078,0 -2.366,6 7

Mặt nƣớc 103,2 126,1 +22,9 8

Đất khác -764,7 4.690,5 3.925,8 9

Ghi chú: (+) Tăng lên; (-) Giảm xuống

Qua bảng số liệu 4.10 đề tài cho thấy diện tích các trạng thái rừng cũng

có sự thay đổi mạnh, cụ thể là:

- Diện tích rừng trung bình tăng 160 ha, từ 105,6 ha lên 265,6 ha;

- Diện tích rừng nghèo giảm 2.214,3 ha, từ 3.978,7 ha xuống 1.764,5

ha;

- Diện tích rừng phục hồi tăng 513,1 ha, từ 2.274,1 ha lên 2.787,3 ha;

- Diện tích rừng tre nứa giảm 594,1 ha, từ 643,8 ha xuống 49,7 ha;

- Diện tích rừng hỗn giao tăng 1.529,1 ha, từ 4.067,6 ha lên 5.596,7 ha;

- Diện tích rừng trồng gỗ tăng 3.714,5 ha, từ 5.332,4 ha lên 9.047,0 ha;

- Diện tích đất trống giảm 2.366,6 ha, từ 3.444,6 ha xuống 1.078,0 ha;

- Diện tích mặt nƣớc tăng 22,9 ha, từ 103,2 ha lên 126,1 ha;

- Diện tích đất khác giảm 764,7 ha, từ 4.690,5 xuống 3.925,8 ha;

Để có thể đánh giá chi tiết đƣợc sự biến động giữa các trạng thái rừng

tại 2 thời điểm 2010 và 2016 với nhau, đề tài sử dụng kỹ thuật phân tích biến

động trong phần mềm Mapinfo 12.0. Kết quả đƣợc thể hiện trong ma trận

biến động tại bảng 4.11 dƣới đây:

Bảng 4.11. Ma trận biến động tài nguyên rừng Công ty TNHH MTV LN La Ngà giai đoạn 2010- 2016

(Đơn vị tính: ha)

TXB TXN TXP TN HG RTG DT MN DKH Năm 2016 Cộng 2 1 Năm 2010

105,6 9,7 11,1 12,0 72,9 TXB

3.978,7 2,0 134,0 1.046,2 999,5 4,0 1.625,8 76,1 91,2 TXN

2.274,1 7,8 17,0 220,1 892,3 7,7 454,2 217,5 457,7 TXP

643,8 3,9 18,6 57,2 105,2 13,3 423,7 21,1 0,8 TN

86,5 399,3 541,1 20,5 2.775,6 193,8 34,4 16,6 4.067,6 HG

4.169,7 205,2 937,5 5.332,4 20,1 RTG

30,5 237,1 4,2 244,7 2.095,2 288,8 511,8 3.444,6 32,3 DT

49,9 103,2 53,3 MN

2.273,8 20,3 2.396,4 4.690,5 DKH

1.764,5 5.596,7 2.787,3 9.047,0 1.078,0 3.925,8 265,6 126,1 49,7

24.640,6 Cộng 2 16 Ghi chú: (1) TXB - Rừng trung bình; (2) TXN - Rừng nghèo; (3) TXP - Rừng phục hồi; (4) TN - Rừng tre nứa; (5) HG - Rừng hỗn giao; (6) RTG - Rừng trồng gỗ; (7) DT - Đất trống; (8) MN - Mặt nƣớc; (9) DKH - Đất khác.

Từ bảng 4.11 cho thấy, các trạng thái rừng của Công ty TNHH MTV

Lâm nghiệp La Ngà có sự biến động rõ rệt, cụ thể nhƣ sau:

- Tổng diện tích rừng và đất lâm nghiệp không có sự biến động giai

đoạn 2010 - 2016 là 11.645,30 ha (chiếm 47%), trong đó: đất có rừng

(8.906,80 ha) và đất không có rừng (2.738,5 ha).

- Tổng diện tích đất có rừng tự nhiên tăng chất lƣợng rừng (rừng tự

nhiên ở trạng thái có trữ lƣợng thấp chuyển lên trạng thái có trữ lƣợng cao

hơn) là 371,1 ha; tổng diện tích đất có rừng tự nhiên suy giảm chất lƣợng

rừng (rừng tự nhiên ở trạng thái có trữ lƣợng cao chuyên xuống trạng thái có

trữ lƣợng thấp hơn là 1.022,6 ha; diện tích rừng tái sinh tự nhiên từ đất trống

là 267,6 ha.

- Diện tích rừng trung bình năm 2010 là 105,6 ha, đến năm 2016 tăng

lên 265,6 ha, tăng 160 ha. Trong đó, diện tích rừng trung bình mới là 256 ha

do các trạn thái khác chuyển sang (rừng nghèo 134 ha, rừng phục hồi 17 ha,

rừng tre nứa 18,6 ha, rừng hỗn giao 86,5 ha), ngƣợc lại rừng trung bình

chuyển sang các trạng thái khác 96 ha (chuyển sang rừng nghèo 11,1ha, rừng

phục hồi 12 ha, rừng hỗn giao 72,9 ha). Nhìn chung, trong 6 năm rừng trung

bình của Công ty có tăng lên chủ yếu nguyên nhân là do rừng nghèo và rừng

hỗn giao tăng tự nhiên trữ lƣợng rừng.

- Diện tích rừng nghèo năm 2010 là 3.978,7 ha, đến năm 2016 giảm

xuống còn 1.764,5 ha, giảm 2.214,3 ha. Trong đó, diện tích rừng nghèo

chuyển sang các trạng thái khác là 2.932,5 ha (chuyển sang rừng trung bình

134,0 ha, rừng phục hồi 999,5 ha, rừng tre nứa 4,0 ha, rừng hỗn giao 1.625,8

ha, rừng trồng 76,1 ha, đất trống 91,2 ha, đất khác 2,0 ha) và các loại rừng

khác chuyển sang rừng nghèo là 718,2 (rừng trung bình chuyển sang 11,1 ha,

rừng phục hồi 220,1 ha, rừng tre nứa 57,2 ha, rừng hỗn giao 399,3 ha, đất

trống 30,5 ha). Trong 6 năm, diện tích rừng nghèo của Công ty đã giảm mạnh

chủ yếu chuyển sang trạng thái rừng phục hồi và rừng hỗn giao.

- Diện tích rừng phục hồi năm 2010 là 2.274,1 ha, đến năm 2016 tăng

lên 2.787,3 ha, tăng 513,1 ha. Rừng phục hồi tăng lên chủ yếu do rừng hỗn

giao chuyển sang và một phần đất trống có cây gỗ tái sinh phục hồi có trữ

lƣợng.

- Diện tích rừng trồng của Công ty năm 2010 là 5332,4 ha, tăng lên

9.047,0 ha năm 2016, tăng 3.714,5 ha. Trong 6 năm qua, diện tích rừng trồng

của Công ty tăng do các loại đất khác chuyển sang nhƣ sau: đất trống (2.095,2

ha), đất khác (2.273,8 ha), rừng nghèo (76,1 ha), rừng phục hồi (217,5 ha),

rừng hỗn giao (193,8 ha). Diện tích rừng trồng tăng chủ yếu là rừng trồng mới

trên đất trống và đất khác. Tuy nhiên, có một số diện tích rừng trồng thay thế

trên đất có rừng tự nhiên là rừng nghèo, rừng phục hồi.

- Diện tích đất trống trong lâm nghiệp của Công ty giảm 2.366,6 ha, từ

3.444,6 ha năm 2010 xuống còn 1.078,0 ha năm 2016. Diện tích đất trống

giảm là do chuyển sang rừng trồng gỗ, chủ yếu là trồng keo lai.

Các trạng thái rừng và đất lâm nghiệp khác nhƣ: rừng tre nứa, rừng hỗn

giao, mặt nƣớc, đất khác cũng có sự biến động đáng kể nhƣ trong hình sau:

Hình 4.9. Biểu đồ so sánh diện tích rừng năm 2010 - 2016

Giai đoạn 2010 - 2016, Công ty TNHH MTV lâm nghiệp La Ngà đã

chú trọng đến việc phục hồi rừng tự nhiên nhằm nâng cao chất lƣợng rừng tự

nhiên. Đồng thời, Công ty cũng đẩy mạnh việc phát triển rừng trồng, ngoài

việc phát triển các diện tích rừng trồng đã có, Công ty tận dụng các quỹ đất

đất, đất khác phục vụ phát triển rừng trồng.

4.3.3. Thành p và iên t p bản đồ biến động tài nguyên rừng

Từ kết quả chồng xếp bản đồ nhƣ đã trình bày ở trên, đề tài đã thành

lập bản đồ biến động tài nguyên rừng cho khu vực nghiên cứu. Các kiểu biến

động của mỗi trạng thái đƣợc phân biệt nhau bằng màu sắc khác nhau. Bản đồ

biến động cho biết sự thay đổi từ trạng thái này sang trạng thái khác và vị trí

của chúng trên bản đồ. Kết quả bản đồ biến động tài nguyên rừng của Công ty

TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà gồm có 53 mã ký hiệu trong đó: 9 mã trạng

thái không thay đổi và 44 mã biến động, cụ thể nhƣ sau:

Bảng 4.12. Ký hiệu 53 mã trong bản đồ biến động tài nguyên rừng

TT Mã biến động TT Mã biến động TT Mã biến động

1 DT-RTG DKH-MN 21 41 TXN-TXB

2 DKH-DKH RTG-MN 22 42 TXP-HG

3 RTG-RTG DT-MN 23 43 TXP-TXN

4 TN-RTG 24 MN-MN 44 TXB-TXB

5 DT-DKH TXN-RTG 25 45 DT-TXP

6 DT-DT HG-HG 26 46 TN-TXN

7 TN-DT TN-HG 27 47 TXB-TXP

8 HG-RTG TXB-HG 28 48 TXP-TXB

9 DKH-RTG TN-TXB 29 49 TXB-TXN

10 RTG-DKH DT-HG 30 50 DT-TXN

11 MN-DKH HG-TXB 31 51 DT-TN

12 HG-DKH HG-TXN 32 52 TXP-TN

TXP-DKH 13 TXN-HG 33 53 TXN-TN

TXN-DKH 14 HG-TN 34

15 RTG-DT TN-TN 35

TXP-DT 16 TN-TXP 36

TXP-RTG 17 TXP-TXP 37

18 HG-DT TXN-TXN 38

TXN-DT 19 HG-TXP 39

TN-DKH 20 TXN-TXP 40

Ghi chú: (1) TXB - Rừng trung bình; (2) TXN - Rừng nghèo; (3) TXP -

Rừng phục hồi; (4) TN - Rừng tre nứa; (5) HG - Rừng hỗn giao; (6) RTG -

Rừng trồng gỗ; (7) DT - Đất trống; (8) MN - Mặt nƣớc; (9) DKH - Đất khác

Hình 4.10. Bản đồ biến động tài nguyên rừng giai đoạn 2010 - 2016

4.4. Đề xuất quy trình thành lập bản đồ hiện trạng rừng và đánh giá biến

động tài nguyên rừng

4.4.1. Đ xu t quy tr nh thành p bản đồ hiện trạng rừng

Từ kết quả nghiên cứu của đề tài, tác giả đề xuất quy trình thành lập bản

đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh có độ phân giải cao nhƣ hình 4.12 dƣới đây:

Hình 4.11. Sơ đồ quy trình xây dựng bản đồ hiện trạng rừng

từ ảnh vệ tinh có độ phân giải cao

Quy trình xây dựng bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh có độ phân

giải cao gồm 5 bƣớc chính nhƣ sau:

a. Chuẩn bị dữ liệu: Ở bƣớc này ngƣời thực hiện cần thu thập các nguồn

dữ liệu thứ cấp có liên quan đến đề tài bao gồm: báo cáo, bản đồ, ảnh vệ tinh,

sách, báo chuyên ngành… ngoài ra, trong một số trƣờng hợp cần thiết phải

mua ảnh vệ tinh phục vụ nghiên cứu của đề tài.

b. Xây dựng bộ mẫu khóa giải đoán ảnh: Bƣớc này phục vụ công tác

giải đoán ảnh vệ tinh. Để đảm bảo độ chính xác của kết quả giải đoán, ngƣời

giải đoán thƣờng sử dụng phƣơng pháp giải đoán ảnh có kiểm định. Lấy mẫu

giải đoán hiện trạng rừng theo hệ thống phân loại theo Thông tƣ 34, ngƣời

thực hiện cần phải lên kế hoạch để lấy đủ số lƣợng mẫu khóa giải đoán cần

thiết để phục vụ công tác giải đoán. Số lƣợng mẫu có thể tính toán theo cách

đơn giản đó là, tổng số lƣợng mẫu bằng số trạng thái rừng nhân với số cảnh

ảnh nhân với số lần lặp lại của từng trạng thái trong khu vực nghiên cứu. Số

lƣợng mẫu và kết quả điều tra mẫu sẽ quyết định đến sai số của kết quả giải

đoán, nên ngƣời thực hiện cần quan tâm, tính toán hợp lý số lƣợng mẫu dự

định sẽ thực hiện.

c. Thực hiện giải đoán ảnh vệ tinh: Ở bƣớc này đƣợc thực hiện hoàn

toàn tự động bằng phần mềm giải đoán ảnh. Việc giải đoán ảnh có thể sử

dụng một số phần mềm nhƣ: eCognition, ENVI, ErDas…Kết quả giải đoán

ảnh phụ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm của ngƣời giải đoán. Một số chỉ số

hay đƣợc sử dụng trong giải đoán ảnh nhƣ sau:

Bảng 4.13. Một số chỉ số thực vật thƣờng sử dụng trong giải đoán ảnh

TT Tên chỉ số Công thức tính Dẫn theo

1 Rouse et al, 1973 Chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa - Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)

2 Huete, 1988

3 Vegetation Gitelson et al, 1998 Chỉ số thực vật điều chỉnh bởi đất- Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) Chỉ số thực vât khác biệt chuẩn hóa theo màu xanh - Green Normalized Index Difference (GNDVI)

TT Tên chỉ số Công thức tính

4 Tỷ số chỉ số thực vật theo màu xanh- Green Ratio Vegetation Index (GRVI) Dẫn theo Sripada et al, 2006

d. Đánh giá kết quả phân loại ảnh: Đây là bƣớc quan trọng trong việc

đánh giá kết quả của quá trình giải đoán ảnh. Bƣớc này đƣợc thực hiện nhằm

xác định việc giải đoán đã hoàn tất hay phải tiến hành giải đoán lại, thậm chí

phải lấy mẫu khóa ảnh bổ sung trong trƣờng hợp độ chính xác của giải đoán

quá thấp. Để đánh giá độ chính xác của quá trình giải đoán ảnh ngƣời ta

thƣờng sử dụng chỉ số Kappa (K). Chỉ số này đã đƣợc tích hợp trong các phần

mềm, ngƣời giải đoán chỉ cần thực hiện các thao tác kỹ thuật trong phần mềm

sẽ tính đƣợc chỉ số K. Chỉ số K sẽ cho biết kết quả phân loại đã đảm bảo độ

chính xác chƣa hay cần thiết phải phân loại lại hoặc bổ sung thêm mẫu. Ngoài

ra, ngƣời giải đoán có thể sử dụng thêm công thức tính sai số trung phƣơng để

đánh giá kết quả nghiên cứu.

Trong đó: mx: sai số trung phƣơng;

X: kết quả giải đoán ảnh;

X’: kết quả thực tế;

n: số ô mẫu dùng để đánh giá.

e. Xây dựng và biên tập bản đồ hiện trạng rừng: đây là nội dung cuối

của quy trình này. Hiện nay, về kỹ thuật xây dựng biên tập bản đồ hiện trạng

rừng đã đƣợc quy định chi tiết và có tính khoa học cao, đƣợc áp dụng cho dự

án kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013 - 2016. Kết quả của dự án kiểm kê

rừng toàn quốc, dữ liệu bản đồ hiện trạng rừng của các tỉnh, các đơn vị chủ

rừng…sẽ thống nhất kỹ thuật xây dựng biên tập bản đồ hiện trạng rừng. Do

đó, kỹ thuật xây dựng, biên tập bản đồ hiện trạng rừng của quy trình cũng áp

dụng theo quy định hiện nay của Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn.

4.4.2. Đ xu t mô h nh đánh giá iến động tài nguyên rừng

Từ kết quả nghiên cứu của đề tài, tác giả đề xuất quy trình đánh giá

biến động tài nguyên rừng nhƣ hình 4.13 dƣới đây:

Hình 4.12. Quy trình xây dựng và đánh giá biến động tài nguyên rừng

Quy trình xây dựng đánh giá biến động tài nguyên rừng gồm 3 bƣớc

chính nhƣ sau:

a. Chuẩn bị bản đồ hiện trạng rừng: Ở bƣớc này, ngƣời thực hiện cần

chuẩn bị bản đồ hiện trạng rừng ở đầu giai đoạn và cuối của giai đoạn. Điều

quan trọng ở bƣớc này là dữ liệu các bản đồ phải đồng nhất với nhau về diện

tích, phƣơng pháp phân loại rừng, hệ tọa độ, tỷ lệ bản đồ. Ở Việt Nam, trƣớc

năm 2016, sự đồng nhất về dữ liệu bản đồ hiện trạng rừng chƣa cao, có những

tỉnh có hệ thống bản đồ hiện trạng rừng tốt, nhƣng cũng có tỉnh chƣa thực sự

quan tâm đến vấn đề này, công tác cập nhật diễn biến hàng năm chủ yếu đƣợc

thực hiện trên Excel. Chính bởi vậy, ngƣời thực hiện cần nghiên cứu kỹ dữ

liệu bản đồ và chuẩn hóa về đúng quy chuẩn hiện hành trƣớc khi tiến hành

xây dựng bản đồ biến động tài nguyên rừng.

b. Xây dựng bản đồ biến động tài nguyên rừng: Ở bƣớc này, ngƣời thực

hiện xây dựng bản đồ biến động tài nguyên rừng từ 2 bản đồ thành phần đã

đƣợc chuẩn hóa. Việc xây dựng bản đồ biến động hiện nay có thể thực hiện

trên phần mềm Mapinfo, ArcGIS, QGIS… Bản đồ biến động tài nguyên rừng

sẽ chỉ ra các khu vực rừng không có sự thay đổi trong giai đoạn nghiên cứu và

chỉ ra các khu vực có sự biến động (các khu vực có sự chuyển từ trạng thái

này sang trạng thái kia). Bản đồ biến động đƣợc xây dựng theo quy chuẩn của

bản đồ hiện trạng rừng, tuy nhiên, với mục đích chính là xác định vị trí biến

động của các trạng thái rừng trong không gian, nên các lớp bản đồ phụ có thể

lƣợc bớt, làm sao thể hiện rõ đƣợc chú dẫn các mã trạng thái biến đổi trên bản

đồ.

c. Xây dựng bảng ma trận biến động tài nguyên rừng: Đây là bƣớc cuối

cùng của quy trình này. Thông qua ma trận này, ngƣời thực hiện có cơ sở để

phân tích sự biến động của các trạng thái rừng trong giai đoạn thực hiện.

Bảng ma trận có thể đƣợc thực hiện theo các cách khác nhau nhƣ: sử dụng

chức năng Tabulate Area trong phần mềm ArcGIS, chức năng Crystal Reports

trong phần mềm Mapinfo, hay chức năng Pivots Table trong phần mềm

Excel… Trong quá trình phân tích biến động, khi xác định sự biến động của

mỗi trạng thái, cần cần chú ý xác định phần diện tích do các trạng thái khác

chuyển sang và phần diện tích bị chuyển sang các trạng thái khác để phát hiện

ra các nguyên nhân gây biến động.

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

1. Kết luận

Từ kết quả nghiên cứu, đề tài rút ra các kết luận sau:

- Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà quản lý diện tích rừng và đất

lâm nghiệp là 24.640,6 ha, trong đó đất có rừng chiếm 79% và đất chƣa có rừng

chiếm 21%. Diện tích rừng và đất lâm nghiệp của Công ty thuộc khu vực có độ

cao và độ dốc địa hình tƣơng đối bằng phằng thuận lợi cho công tác quản lý bảo

vệ và phát triển rừng. Tuy nhiên, đây cũng là khu vực trong những năm qua chịu

áp lực rất lớn từ nhu cầu sử dụng đất của ngƣời dân trong khu vực.

- Đề tài đã sử dụng ảnh vệ tinh GE và hệ thống 759 ô tiêu chuẩn điều tra

phục vụ dự án kiểm kê rừng năm 2016 của tỉnh Đồng Nai. Với phƣơng pháp giải

đoán ảnh tự động trên phần mềm eCognition kết hợp với phƣơng pháp tham vấn

các cán bộ kỹ thuật của Công ty nhằm nâng cao độ chính xác của kết quả giải

đoán, đề tài đã xây dựng đƣợc bản đồ hiện trạng rừng của Công ty bao gồm 9

trạng thái: rừng trung bình (265,6 ha); rừng nghèo (1.764,5 ha); rừng phục hồi

(2.787,3 ha); rừng tre nứa (49,7 ha); rừng hỗn giao (5.596,7 ha); rừng trồng gỗ

(9.047,0 ha); đất trống (1.078,0 ha); Mặt nƣớc (126,1 ha); đất khác (3.925,8 ha).

- Đề tài đã sử dụng dữ liệu bản đồ hiện trạng rừng của Công ty TNHH

năm 2010 (nguồn từ Cục Kiểm lâm) và bản đồ hiện trạng rừng 2016 (đây là

một phần kết quả của đề tài) để đánh giá biến động tài nguyên rừng của Công

ty. Kết quả phân tích biến động tài nguyên rừng của Công ty giai đoạn 2010 -

2016 cho thấy: Rừng trung bình tăng nhẹ (tăng 160 ha), rừng nghèo giảm

mạnh (giảm 2.214,3 ha), rừng phục hồi tăng lên (tăng 513,1 ha), diện tích

rừng trồng của Công ty tăng mạnh trong 6 năm vừa qua (tăng 3.714,5 ha). đất

trống trong lâm nghiệp của Công ty giảm mạnh (giảm 2.366,6 ha).

- Đề tài đã đề xuất đƣợc 2 quy trình kỹ thuật bao gồm: quy trình xây

dựng và biên tập bản đồ hiện trạng rừng sử dụng ảnh vệ tinh có độ phân giải

cao và quy trình đánh giá biến động tài nguyên rừng theo giai đoạn. Các quy

trình đƣợc trình bày rõ ràng theo sơ đồ mô hình và có diễn giải các bƣớc

hƣớng dẫn thực hiện.

2. Tồn tại và kiến nghị

- Mặc dù đã sử dụng ảnh vệ tinh GE có độ phân giải cao và số lƣợng

mẫu khóa giải đoán ảnh lớn nhƣng kết quả giải đoán ảnh khu vực nghiên cứu

có sai số vẫn còn cao (sai số 19%). Nguyên nhân đƣợc xác định là do hạn chế

về kinh nghiệm giải đoán ảnh của tác giả. Do đó, tác giả kiến nghị đối với

việc giải đoán ảnh vệ tinh phục vụ công tác điều tra, phân loại rừng cần có

cán bộ kỹ thuật am hiểu về khu vực thực hiện và có kinh nghiệm trong sử

dụng phần mềm và kỹ thuật giải đoán ảnh. Đề tài cũng đề xuất, nên kết hợp cả

phƣơng pháp giải đoán ảnh trong phòng và phƣơng pháp tham vấn, điều tra

bổ sung ngoại nghiệp để nâng cao chất lƣợng giải đoán và phân loại rừng.

- Trong kết quả về đánh giá biến động tài nguyên rừng, đề tài đã sử

dụng hệ thống bản đồ hiện trạng rừng năm 2010 (thuộc hệ thống bản đồ hiện

trạng rừng toàn quốc năm 2010 do cục Kiểm lâm quản lý), áp dụng phƣơng

pháp phân loại rừng theo QPN 684 đã đƣợc quy đổi vệ 17 mã chung cho toàn

quốc. Tuy nhiên, kết quả xây dựng bản đồ hiện trạng rừng của đề tài áp dụng

phƣơng pháp phân loại theo thông tƣ 34/2009/TT-BNN. Đề tài đã quy đổi mã

trạng thái rừng của bản đồ 2016 theo mã trạng thái của bản đồ hiện trạng 2010

(do số lƣợng mã của bản đồ hiện trạng rừng năm 2016 nhiều hơn bản đồ hiện

trạng rừng năm 2010, việc quy đổi từ bản đồ năm 2010 sang bản đồ 2016

không khả thi). Chính bởi vậy, ở bƣớc này có thể gặp phải sai số của kết quả

do quá trình quy đổi các trạng thái. Đề tài kiến nghị, cần nghiên cứu thêm các

hệ thống phân loại rừng ở Việt Nam theo từng thời kỳ và đƣa ra hƣớng dẫn

quy đổi chi tiết để sử dụng các hệ thống bản đồ hiện trạng rừng trƣớc đây có

hiệu quả hơn phục vụ cho công tác theo dõi biến động tài nguyên rừng./.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

A. TIẾNG VIỆT

1. Chu Thị Bình (2001). Ứng dụng công nghệ tin học đế khai thác những

thông tin cơ bản trên tư liệu viễn thám, nhằm phục vụ việc nghiên cứu

một số đặc điếm rừng Việt Nam. Luận án tiến sĩ, Trường ĐH Mỏ Điạ

chất, Hà Nội.

2. Nguyễn Ngọc Bình (2006), Cẩm nang ngành lâm nghiệp - Công tác điều

tra rừng ở Việt Nam. Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, Chƣơng

trình hỗ trợ ngành lâm nghiệp và đối tác.

3. Nguyễn Mạnh Cƣờng (1996), Nghiên cứu đánh giá khả năng ứng dụng

phương pháp xử lý ảnh số từ thông tin viễn thám cho lập bản đồ rừng.

4. Phạm Văn Duẩn, Phùng Văn Khoa (2013). Thử nghiệm phương pháp xây

dựng bản đồ kiểm kê rừng trong lưu vực từ ảnh vệ tinh SPOT 5. Tạp

chí Khoa học lâm nghiệp Số 1/2013 (2619-2630).

5. Vũ Tiến Điển (2013), Nghiên cứu nâng cao khả năng tự động trong giải

đoán ảnh vệ tinh độ phân giải cao để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng

phục vụ công tác điều tra kiểm kê rừng.

6. Vũ Tiến Hinh, Phạm Ngọc Giao, 1997. Điều tra rừng. Nhà xuất bản Nông

nghiệp, 1997.

7. Nguyễn Trƣờng Sơn (2009). Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh và công nghệ

GIS trong việc giám sát hiện trạng tài nguyên rừng, thử nghiệm tại một

khu vực cụ thể. Đặc san Viễn thám và Địa tin học Số 6/2009, Bộ Tài

nguyên môi trƣờng.

8. Nguyễn Văn Thị, Trần Quang Bảo (2014). Ứng dụng kỹ thuật phân loại

ảnh hướng đối tượng nhằm phân loại trạng thái rừng theo Thông tư Số

34. Tạp chí Khoa học lâm nghiệp Số 2/2014 (3.343-3.353).

9. Trần Văn Thuỵ (1996) , Ứng dụng phương pháp viễn thám để thành lập

bản đồ thảm thực vật tỉnh Thanh Hoá, tỷ lệ 1/200.000.

10. Chu Hải Tùng, Đặng Trƣờng Giang, Phạm Văn Mạnh, Nguyễn Minh

Ngọc (2008). Ứng dụng kết hợp ảnh vệ tinh Radar và quang học để

thành lập một số lớp thông tin về lớp phủ mặt đất. Đặc san Viễn thám

và địa tin học số 5/2008, Bộ Tài nguyên môi trƣờng.

11. Quyết định số 689/QĐ-TCLN-KL của Tổng cục Lâm nghiệp ngày

23/12/2013 Quyết định tạm thời ban hành bộ tài liệu hƣớng dẫn kỹ

thuật điều tra, kiểm kê rừng.

12. Thông tƣ 34/2009/TT-BNNPTNT ngày 10/6/2009 của Bộ Nông nghiệp và

Phát triển nông thôn Quy định tiêu chí xác định và phân loại rừng.

B. TIẾNG NƢỚC NGOÀI

13. Bektas, F. Goksel, C. (2005). Remote sensing and GIS integration for

land cover analysis, a case study: Bozcaada Island. Water science and

technology: a journal of the International Association on Water

Pollution Research, Volume 51, Issue 11. ISSN 0273-1223, tr 239-244.

14. Bartsch, A. et al. (2009). Global monitoring of wetlands-the value of

ENVISAT ASAR Global mode. Journal of environmental management,

Volume 90, Issue 7. ISSN 1095-8630, tr 2226-2233.

15. Bodart, C. et al. (2013). Continental estimates of forest cover and forest

cover changes in the dry ecosystems of Africa between 1990 and 2000.

Journal of biogeography, Volume 40, Issue 6. ISSN 0305-0270. tr

1036-1047.

16. Cartson, K.M. et al. (2012). Committed carbon emissions, deforestation, and

community land conversion from oil palm plantation expansion in West

Kalimantan, Indonesia. Proceedings of the National Academy of Sciences

of the United States of America, Volume 109, Issue 19. ISSN 1091-6490. tr

7559-7564.

17. Chen, C.Y. and Huang W.L.., (2013). Land use change and landslide

characteristics analysis for community-based disaster mitigation.

Environmental monitoring and assessment, Volume 185, Issue 5. ISSN

1573-2959, tr 4125-4139.

18. Choi, M. and Han, S. (2013). Remote sensing imageries for land cover

and water quality dynamics on the west coast of Korea. Environmental

monitoring and assessment, ISSN 1573-2959.

19. Chu, H.J. et al., (2009). Detecting the land-cover changes induced by large-

physical disturbances using landscape metrics, spatial sampling,

simulation and spatial analysis. Sensors, Volume 9, Issue 7. ISSN 1424-

8220. tr 6670-6700.

20. Donoghue, D.N. M., Watt, P.J., Dunford, R.W, Wilson, J., Staples,S.,

Smith, S., Batts, A., and Wooding, M.J. (2002).An evaluation of the use

of satellite data for monitoring Picea sitchensis plantation forest

establishment and growth”. Heriot Watt University, Edinburgh.

21. Efe, R. et al. (2012). Land use and land cover change detection in

Karinca river catchment (NW Turkey) using GIS and RS techniques.

Journal of environmental biology / Academy of Environmental

Biology, India, Volume 33, Issue 2. ISSN 0254-8704. tr 439-447.

22. Fransson J. E.S, Magnusson, M. Holmgren, J, (2004). Estimation of

Forest Stem Volume uing optical SPOT-5 satellite and laser data in

Combination. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing.

23. Giriraj, A. et al. (2010). Evaluating forest fragmentation and its tree

community composition in the tropical rain forest of Southern Western

Ghats (India) from 1973 to 2004. Environmental monitoring and

assessment, Volume 164, Issue 1-4. ISSN 1573-2959. tr 29-44.

24. Nguyen Thi Thanh Huong (2009). Classification of natural broad-leaved

evergreen forests based on multi-data for forest inventory in the

Central Highlands of Vietnam. Doctoral thesis. Freiburg University,

Germany.

25. Ikiel, C. et al. (2013). Remote sensing and GIS-based integrated analysis

of land cover change in Duzce plain and its surroundings (north

western Turkey). Environmental monitoring and assessment, Volume

185, Issue 2. ISSN 1573-2959. tr 1699-1709.

26. Nguyen Van Loi (2008). Use of GIS modeling in assessment of forestry

land’s potential in Thua Thien Hue province of Central Vietnam.

Doctoral thesis. Department of Mathematic-natural science. Georg-

August-Universität zu Göttingen. Germany.

27. Lu, D. et al., (2008). Integration of Landsat TM and SPOT HRG Images for

Vegetation Change Detection in the Brazilian Amazon. Photogrammetric

engineering and remote sensing, Volume 74, Issue 4. ISSN 0099-1112. tr

421-430.

28. Makela, H., Pekkarinen, A., (2004). “Estimation of forest stand volumes

by Landsat TM imagery and stand-level field-inventory data, Forest

ecology and management”.

29. M. Saei jamalabad , A.A. Abkar (2003). Forest canopy density monitoring

using satellite images. International Society for Photogrammetry and

Remote Sensing (ISPRS) J. Photogramm. Remote Sens. 35, 20th

Congress. Tehran, Iran.

30. Rikimaru A, Roy PS, Miyatake S (2002). Tropical forest cover density

mapping”. Trop. Ecol. 43:39-47.

31. Sanchez-Cuervo, A. M. et al., (2012). Land cover change in Colombia:

surprising forest recovery trends between 2001 and 2010. PloS one,

Volume 7, Issue 8. ISSN 1932-6203. Page 439-443.

32. Trotter, C.M., Dymond, J.R. and Goulding, C.J. (1997). Estimation of

timber volume in a coniferous plantation forest using Landsat TM.

International Journal of Remote Sensing.

I MAu LVCH 09 I

...J

C<)NG HOA XA H(H CHU NGHiA VItT NAM D(}c I~p - TV do - H~nh phuc

GIAy xAc NHAN CHiNH sirA LuAN VAN THAC SY

,,~

.

Ten toi lit:

.. /;/af.1f11.G:

1J1(.ftcr{l((;.-

Chuyen nganh:

LOI/) .. ~c..

)..

• ,

r •

::;>

I._

(:/...r::::

J!V.. C?- C7

1 ~

rlt Wv.

r:;tlcf.:. ... ~

... p~ ..~ ..~ .....tm(

.~ flI[ji) .7.I.1£?!iifJ ~.

Mil s6:.GO 6.Z ..0~.0L _1- ~ U?- tae gia eua uan van Val de tar: ..r./~ lWt1. CiJj.j .. I'I~ .. .v~'-::t./.()::;/Y.J... era ... :"1:~b .:m};j AI.liJ..jii .odt.~...Ar£. .c:k ...r.{fiJJ ~ ..k.M~ ..AC!J ... CIiJI··1·..~M1Ii..Nn/ ..l6lm ..neg ~p. da duoc baa v~ tnroc H9i dong cham luan van thac sy tai tnrong Dai hoc LIm nghiep ngayr2S'.. thang ..;:f.. nam 20{t.

__£)__ .•

<:T _A

~/'

Ip7

hrf:' I -c-:

,g~ /

JJ>1 d:-~ ..UJ.? ptith ~ ..tJlQi. ci.qJ!!_

? ~

;

..P

'_'-(J

f? _ f)' P-i? p, ..).lM ..Ar;y

P C.b:f..A:....

c-'-

f2~

/.L)

_7),

. /

, L P?

Thea gop y cua Hoi d6ng, t6i xin b6 sung va ehinh sua cac noi dung sau: 'J).·4-((tg)').···~·~u;J···l2i·f[IJh·.·aJJ.L...A'tuP.·.0?.·;;a/ClJ1& ..fl(Q q{J.fJ, .... IJI.(jJ ..... 2.KU . [;2QCJ ..t:..~ .tc: . 0f1j.fn..M9; d4?~ ~rf5£.dJ:..? oIffu~·...c·gi?l.···~···~····iu?~···(.~fI!a . ~ r!!.t:Yfj-~ ~ ..A.tu.:fti;j ..~! &)..~ ...'z&w. ~.~ ..&.;pfk(J~ ~~! Ojk fri?.~ 'lj.tC ..9'0.7 nih...<[til..,//"Jr.1f<11:~..c/iht....d'lfl..~ ~ ..~ Cs:i'lj .~.h....a.£...v.f. ..~ D/..~ ....~ .. .....~ ~ ~ 7Jfal. ....~ . ::k.~ }q;l.db.:..~ .....~ 4vJ.y ..~ ~ ..~:1i(..d!iim ..··~4..·b..L9~..$£.-:fh);; ....~.' ..... #U...7lJ.f1J/··N.T.k:·..·~ ;.fuj ..~.. . :.:) ~'jI~1 SL.I ~ . ~ .~/.... . ~ :n ~b ....~!!:J'4-g-::: .v.xit. ..~ILR£L L/) A_.J ?', LP ...... /.QU ... ~ 1lJ:lIJJ. a(.?1:!t;. <::Mfl 4~.... o;.~..~r<.! . .........~ . ........................................................................................................................................... ............................................................................................~

T6i xin tran trong d~ nghi H(>i d6ng xac nh~n vi~e t6i chinh sua, cha phep t6i

duqc lam thll tl,lCxin e~p b~ng Th~e sy.

.Ha N9i, ngayOl..9.thcmg .d-nam 204.7-

GV HUaNG DAN

HQC VIEN CAO HQC (Ky va ghi ro hr ten)

CHU TICH HD CHAM LV (Ky va ghi ro hr ten) ?

Luận văn Thạc sĩ Khoa học lâm nghiệp: Nghiên cứu xây dựng bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh độ phân giải cao phục vụ công tác kiểm kê rừng tại Công ty TNHH MTV Lâm nghiệp La Ngà, tỉnh Đồng Nai

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG RỪNG TỪ ẢNH VỆ TINH ĐỘ PHÂN GIẢI CAO PHỤC VỤ CÔNG TÁC KIỂM KÊ RỪNG TẠI CÔNG TY TNHH MTV

LÂM NGHIỆP LA NGÀ, TỈNH ĐỒNG NAI

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

HOÀNG THỊ HỒNG

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG RỪNG TỪ ẢNH VỆ TINH ĐỘ PHÂN GIẢI CAO PHỤC VỤ CÔNG TÁC KIỂM KÊ RỪNG TẠI CÔNG TY TNHH MTV LÂM NGHIỆP LA NGÀ, TỈNH ĐỒNG NAI

I MAu LVCH 09 I

.

? ~

;

..P

Có thể bạn quan tâm

Luận văn Thạc sĩ: Quản lý hoạt động phát triển nhận thức cho trẻ mẫu giáo ở các trường mầm non, huyện Hoàng Su Phì, tỉnh Hà Giang

Ảnh hưởng của giá thể giâm hom đến khả năng ra rễ của hom thông tre lá ngắn

Nghiên cứu kỹ thuật nhân giống bằng hạt cây Thông tre lá ngắn (Podocarpus Pilgeri Foxw, 1907)

Luận văn Thạc sĩ tóm tắt: Pháp luật về điều kiện đầu tư kinh doanh trong lĩnh vực giáo dục, đào tạo ở Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ: Sự nghiệp nghiên cứu phê bình văn học của Hoài Thanh

Luận văn Thạc sĩ: Tiểu thuyết của Đỗ Phấn từ góc nhìn sinh thái

Luận văn Thạc sĩ: Giải pháp ứng phó với nhập cư ở Liên minh Châu Âu

Luận văn Thạc sĩ: Diễn ngôn về giới nữ trong văn xuôi nữ Việt Nam đương đại (khảo sát sáng tác của Dạ Ngân, Y Ban, Lý Lan, Nguyễn Thị Thu Huệ)

Luận văn Thạc sĩ: Xây dựng mức phát thải tham chiếu rừng khu vực huyện Bảo Lâm tỉnh Lâm Đồng

Luận văn Thạc sĩ: Đặc điểm nhân vật chính trong ba tác phẩm của Franz Kafka: Lâu đài, Vụ án, Hóa thân

Kháo luận tốt nghiệp: Vận dụng lí thuyết học tập trải nghiệm vào dạy học Thống kê - Xác suất ở lớp Hai

Luận văn Thạc sĩ: Xây dựng hệ thống điều khiển và thu nhận dữ liệu cho Robot dịch vụ

Luận văn Thạc sĩ: Thế giới nhân vật trong truyện ngắn Lê Minh Khuê sau năm 1975

Luận án Tiến sĩ: Chính sách phát triển bền vững rừng trồng sản xuất ở các tỉnh biên giới Đông Bắc Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ: Tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ: Kiểm soát rủi ro tín dụng bán lẻ tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam chi nhánh Thủ Thiêm

Luận văn Thạc sĩ: Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh của ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ: Các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại Ngân hàng Thương mại Cổ phần Ngoại thương Việt Nam – Chi nhánh Thủ Đức

Luận văn Thạc sĩ: Các yếu tố tác đồng đến nợ xấu tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn - Chi nhánh Tiền Giang

Luận văn Thạc sĩ: Yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ thanh toán không dùng tiền mặt tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (Vietinbank)

Tài liêu mới

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng thuật toán thích nghi và học tăng cường cấu trúc Actor - Critic điều khiển bám quỹ đạo cho robot di động đa hướng mecanum

Luận án Tiến sĩ: Cơ cấu bệnh tim mạch và chất lượng cuộc sống của người cao tuổi mắc suy tim, rung nhĩ điều trị tại Bệnh viện Thống Nhất, thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng giải pháp đảm bảo an toàn thông tin cho quá trình học liên kết dựa trên mật mã

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Phát triển năng lực đánh giá công nghệ cho học sinh trong dạy học môn Công nghệ 11 ở trường trung học phổ thông

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu phân loại chi cầu diệp – Bulbophyllum Thouars (Orchidaceae) ở vùng Tây Nguyên bằng phương pháp hình thái và phân tử

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu đặc điểm phân bố và dinh dưỡng của các loài lưỡng cư ở Vườn Quốc gia Bến En và Khu bảo tồn thiên nhiên Pù Luông, tỉnh Thanh Hóa

Luận án Tiến sĩ: Tổng hợp luật dẫn và điều khiển cho một lớp tên lửa đối hải trên cơ sở ứng dụng mạng nơ ron và hệ mờ

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu tổng hợp hệ điều khiển góc Pitch tua bin gió trong điều kiện có nhiễu tác động

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hóa học lipid của hai loài san hô thủy tức Millepora dichotoma và Millepora platyphylla ở Việt Nam

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu kiểm soát phân phối công suất kéo trên cầu chủ động của ô tô con bằng ABS

Luận án Tiến sĩ: Ứng dụng phản ứng Domino vào tổng hợp các dẫn xuất Podophyllotoxin, Pyrimidine và đánh giá hoạt tính sinh học của các chất tổng hợp được

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và một số hoạt tính sinh học của cây chùm ngây (Moringa oleifera)

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và ứng dụng ức chế ăn mòn cho thép của cao chiết xuất từ cây Lộc vừng thuộc họ Lecythidaceae

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok