Ứng dụng ảnh UAV phổ thông để xác định tán cây ngập mặn bảo vệ bờ biển Bạc Liêu

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3

Thêm vào BST

Báo xấu

1
lượt xem 0
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Rừng ngập mặn (RNM) là một trong những hệ sinh thái quan trọng và đặc trưng của vùng ven biển nhiệt đới và cận nhiệt đới. Đây là một trong những kiểu rừng có trữ lượng các-bon cao nhất tại vùng nhiệt đới, đồng thời đóng vai trò vô cùng quan trọng bảo vệ vùng ven biển. Bài viết này thử nghiệm ứng dụng UAV loại phổ thông (giá thành thấp) để xác định tán cây và đường kính tán cho 01 ha RNM ở xã Vĩnh Hậu A, huyện Hòa Bình, tỉnh Bạc Liêu.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Ứng dụng ảnh UAV phổ thông để xác định tán cây ngập mặn bảo vệ bờ biển Bạc Liêu

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2024. ISBN: 978-604-82-8175-5 ỨNG DỤNG ẢNH UAV PHỔ THÔNG ĐỂ XÁC ĐỊNH TÁN CÂY NGẬP MẶN BẢO VỆ BỜ BIỂN BẠC LIÊU Lã Phú Hiến, Lê Hải Trung Trường Đại học Thủy lợi, email: laphuhien@tlu.edu.vn 1. GIỚI THIỆU chính xác tốt hơn các loại ảnh vệ tinh [3, 4]. Tuy nhiên, các loại UAV cỡ lớn, trang bị các Rừng ngập mặn (RNM) là một trong cảm biến hiện đại như máy ảnh đa phổ, cảm những hệ sinh thái quan trọng và đặc trưng biến LiDAR thường có giá thành rất cao và của vùng ven biển nhiệt đới và cận nhiệt đới. phức tạp trong sử dụng. Do đó, bài báo này Đây là một trong những kiểu rừng có trữ thử nghiệm ứng dụng UAV loại phổ thông lượng các-bon cao nhất tại vùng nhiệt đới [1], (giá thành thấp) để xác định tán cây và đường đồng thời đóng vai trò vô cùng quan trọng kính tán cho 01 ha RNM ở xã Vĩnh Hậu A, bảo vệ vùng ven biển. Với chiều dài bờ biển huyện Hòa Bình, tỉnh Bạc Liêu. trên 3000km, Việt Nam có nhiều khu RNM lớn chạy dọc theo đường bờ biển như Cần 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Giờ, Rú Chà, Tam Giang, U Minh Hạ. Tuy nhiên, do ảnh hưởng của nhiều nguyên nhân, Huyện Hòa Bình hiện có 860,17 ha rừng tự đặc biệt là khai thác trái phép và chuyển đổi nhiên, 580,1 ha rừng trồng và 402,41 ha chưa mục đích sử đụng đất không hợp lý dẫn tới có rừng (Hình 2). Ở xã Vĩnh Hậu A, dải rừng diện tích RNM đang ngày càng bị thu hẹp. Đước rộng 800 tới 1000 m dọc tuyến đê biển, Chính vì vậy, việc điều tra, giám sát biến bãi trước có hiện tượng lở - bồi đan xen trong động RNM thường xuyên, liên tục và kịp thời năm. Nhìn chung, cây ngập mặn phát triển tốt. là cần thiết và quan trọng. Tuy nhiên, phương Các tháng phù sa bồi mạnh làm lấp rễ thở; các pháp điều tra truyền thống bằng cách thu thập tháng khác thì sóng mạnh có thể làm bật gốc dữ liệu trực tiếp tại hiện trường trên các ô cây, làm giảm dần diện tích RNM. Việc theo tiêu chuẩn tốn nhiều công sức và hiệu quả dõi biến đổi RNM ở khu vực này là cần thiết, không cao. Những lý do chính thường là nền tuy nhiên, bài báo chỉ thử nghiệm phương đất RNM có dạng bãi lầy, mật độ cây cao, … pháp xác định tán cây bằng ảnh UAV phổ gây khó khăn cho di chuyển, lấy mẫu. thông nên chỉ một khu vực nhỏ được lựa chọn. Bên cạnh đó, ảnh viễn thám cũng được ứng dụng trong điều tra RNM do khả năng thu thập dữ liệu nhanh, không cần tiếp xúc trực tiếp với đối tượng cần nghiên cứu [2]. Đặc biệt, công nghệ bay chụp ảnh bằng thiết bị bay không người lái (Unmaned Aerial Vehicle - UAV) phát triển rất mạnh mẽ trong những năm gần đây. Công nghệ này cho phép chụp ảnh với độ phân giải rất cao, từ đó nâng Hình 1. Dải RNM ven biển huyện Hòa Bình cao độ chính xác của kết quả điều tra rừng. Kết quả giải đoán cung cấp các thông số quan Hình 2 thể hiện quy trình xác định thông trọng như chiều cao cây, đường kính tán, từ số tán cây RNM dựa trên kết quả bay chụp đó ước lượng sinh khối trên mặt đất với độ ảnh bằng UAV gồm 6 bước chính: 187
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2024. ISBN: 978-604-82-8175-5 1 - Bay chụp bằng UAV và xử lý ảnh để thu Đường kính tán cây được xác định tại hiện ảnh trực giao và mô hình số bề mặt (DSM); trường để làm dữ liệu tham chiếu. Đường 2 - Lọc điểm địa hình để tạo mô hình số kính lớn nhất và đường kính nhỏ nhất của địa hình (DTM) từ đó xây dựng mô hình tán mỗi tán cây được đo đạc trực tiếp. Từ đó tính cây nDSM = DSM - DTM; ra đường kính tán trung bình và sử dụng làm 3 - Phát hiện cạnh trên ảnh trực giao, phân dữ liệu để đánh giá độ chính xác của kết quả mảnh ảnh bằng công cụ của Erdas IMAGINE; giải đoán. 4 - Tiến hành lọc kết quả phân mảnh ảnh để xác định các đối tượng là tán cây riêng lẻ; 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 5 - Ước lượng đường kính tán cây; Sử dụng Agisoft Metashape để xử lý ảnh 6 - Đánh giá độ chính xác bằng cách so sánh chụp với UAV với 1 điểm KCANN và 2 điểm thông số ước lượng với số liệu đo trực tiếp. kiểm tra. Kết quả thu được là ảnh trực giao độ Ảnh chụp bằng UAV phân giải 1,5 cm và DSM độ phân giải 3 cm. Ảnh trực giao DSM, DTM Để thu được DTM, đám mây điểm dày đặc được lọc tự động bằng phép lọc hình thái, kết Phát hiện cạnh nDSM hợp với lựa chọn điểm thủ công ở những khu Phân mảnh ảnh vực phép lọc tự động không hiệu quả. Xác định tán cây riêng lẻ Bước tiếp theo, phần mềm ERDAS Imagine được sử dụng để phân mảnh ảnh. Kỹ thuật Ước lượng đường kính phát hiện cạnh được thực hiện như một bước Đánh giá độ chính xác tiền xử lý ảnh trước khi phân mảnh. Sau khi phân mảnh, những mảnh nhỏ hơn 1000 điểm Hình 2. Quy trình xác định tán cây RNM ảnh (tương đương 0,225 m2) sẽ được gộp với mảnh có kích thước lớn hơn liền kề. Một ca bay chụp ảnh bằng UAV Phantom 4 RTK đã được thực hiện cho 01 ha RNM ở xã Vĩnh Hậu A ngày 26/04/2024. Độ cao bay chụp là 50m, độ phủ dọc 80% và độ phủ ngang 85%, tổng số 80 ảnh đã chụp. Toàn bộ ảnh được chụp ở chế độ RTK-FIX (Real Time Kinematic-Fixed) cho phép xử lý ảnh với độ chính xác cao. Hình 3 minh họa sơ đồ bay chụp, với tuyến bay chụp màu xanh lá cây, điểm khống chế ảnh ngoại nghiệp (KCANN) màu đỏ, điểm kiểm tra màu vàng. KT1 KCANN Hình 4. Kết quả phân mảnh ảnh và tách tán cây: (a) Mảnh ảnh sau khi lọc; (b) Tán cây đã tách (màu xanh), chưa tách (màu đỏ) Khảo sát thực địa cho thấy tán cây có KT2 đường kính 1,5 tới 7 m, chiều cao cây khoảng 10m 2 tới 10 m. Để loại trừ các mảnh ảnh không Hình 3. Sơ đồ bay chụp ảnh bằng UAV phải tán cây, một phép lọc tự động được thực 188
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2024. ISBN: 978-604-82-8175-5 hiện theo nguyên tắc: mảnh có S < 5 m2 hoặc Ngoài ra, cây Đước có lá thưa, nDSM từ S > 40 m2 sẽ được loại. Ngoài ra, những kết quả chụp ảnh quang học sẽ bị làm trơn, mảnh có giá trị nDSM của điểm tâm < 1 m không có sự phân tách giữa các tán cây. Do cũng được loại bỏ. Trong ảnh, tán cây có thể đó, ngay cả khi sử dụng nDSM, kết quả phân được coi gần đúng là một hình tròn với mảnh ảnh cũng không tốt lên. Tóm lại, UAV S loại phổ thông, trang bị máy ảnh quang học đường kính D  2  , với S là diện tích  là tương đối phù hợp để xác định tán cây tự của mảnh ảnh (tương đương 1 tán cây). Theo động ở khu vực tán cây thưa. Kỹ thuật này có đó, tán cây được biểu diễn gần đúng bằng thể ứng dụng trong theo dõi, quản lý các khu đường tròn có tâm là tâm của mảnh ảnh và vực bãi bồi mới trồng cây ngập mặn. đường kính D. Các tán cây xác định được là đường tròn màu xanh, tán cây bị bỏ sót hoặc 4. KẾT LUẬN sai là đường tròn màu đỏ (Hình 4b). Bài báo đã thử nghiệm chiết tách tán cây Đường kính tán của 16 cây (Hình 4b) được ngập mặn từ dữ liệu ảnh chụp bằng UAV loại so sánh với số liệu thực đo cho sai số trung phổ thông. Ở khu vực cây thưa, tán cây được phương (SSTP) = 0,338m và hệ số xác định tách tương đối chính xác, đường kính tán xác R2 = 0,987 (Hình 5). Do nền rừng là bùn định được với sai số trung phương 0,338 m. nhão, nên chỉ có thể đo trực tiếp các tán cây ở Kỹ thuật này phù hợp để theo dõi cây ngập khu vực cây thưa, tiếp cận dễ dàng. Vì vậy, mặn sau khi trồng ở các khu vực ven biển. kết quả so sánh nêu trên chỉ đặc trưng cho Chúng tôi đang tiếp tục nghiên cứu hoàn khu vực tán cây thưa, không thể đại diện cho thiện kỹ thuật để có thể chuyển giao cho địa toàn bộ khu vực nghiên cứu 1 ha. phương, phục vụ công tác quản lý môi trường, bảo vệ rừng, và phòng chống thiên tai vùng ven biển. 5. LỜI CẢM ƠN Bài báo được thực hiện trong khuôn khổ dự án Mekong Delta Living Lab - Y90385. 6. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Donato D.C. et al. 2011. Mangroves among the most carbon-rich forests in the tropics. Nature Geoscience. [2] Li X. et al. 2007. Regression and analytical models for estimating mangrove wetland Hình 5. So sánh giữa đường kính biomass in South China Using Radarsat tán cây ngập mặn thực đo và tính toán Images. Int. J. Remote Sens., 28, 5567-5582. từ giải đoán ảnh chụp bằng UAV [3] Navarro A. et al. 2020. The application of Dựa vào Hình 5, có thể thấy rằng, ở khu Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to estimate above-ground biomass of vực cây thưa, việc xác định tán cây khá chính mangrove ecosystems. Remote Sens. xác. Tuy nhiên, ở khu vực cây dày đặc thì tán Environ. 242, 111747. cây có thể bị bỏ sót và nhận sai. Nguyên nhân [4] Nguyễn H.T.K và cs. 2022. Ứng dụng ảnh là do các tán cây này xen kẽ và tạo thành một máy bay không người lái (UAV) xác định vùng có màu sắc tương đối đồng nhất, vùng sinh khối trên mặt đất của RNM khu vực phân mảnh này có diện tích lớn (> 40 m2) nên vịnh Vân Phong, tỉnh Khánh Hòa. Hội nghị sẽ bị loại bỏ trong quá trình lọc mảnh ảnh. Biển Đông, 2022. 189