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

Rừng ngập mặn (RNM) đóng vai trò thiết yếu trong hệ sinh thái ven biển nhiệt đới và cận nhiệt đới, đặc biệt là trong việc lưu trữ carbon và bảo vệ bờ biển. Tại Việt Nam, diện tích RNM đang có xu hướng suy giảm do các hoạt động khai thác và chuyển đổi mục đích sử dụng đất không hợp lý. Do đó, việc giám sát biến động RNM thường xuyên và kịp thời là hết sức cần thiết. Các phương pháp điều tra truyền thống gặp nhiều khó khăn và tốn kém. Công nghệ viễn thám, đặc biệt là thiết bị bay không người lái (UAV), mang lại tiềm năng lớn trong việc thu thập dữ liệu độ phân giải cao. Tuy nhiên, các hệ thống UAV chuyên dụng thường có chi phí cao. Bài báo này tập trung thử nghiệm ứng dụng UAV phổ thông để xác định tán cây và đường kính tán cho một diện tích 1 ha rừng ngập mặn tại xã Vĩnh Hậu A, huyện Hòa Bình, tỉnh Bạc Liêu.

Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực môi trường và viễn thám, các cơ quan quản lý tài nguyên rừng và bảo vệ bờ biển, cũng như các tổ chức và cá nhân quan tâm đến ứng dụng công nghệ UAV trong giám sát hệ sinh thái ngập mặn.

Nghiên cứu này trình bày phương pháp và kết quả ứng dụng ảnh chụp từ thiết bị bay không người lái (UAV) phổ thông để xác định các thông số tán cây của rừng ngập mặn (RNM). RNM là một hệ sinh thái quan trọng ở vùng ven biển nhiệt đới, có vai trò to lớn trong việc hấp thụ carbon và bảo vệ bờ biển khỏi các tác động của thiên tai. Tuy nhiên, diện tích RNM tại Việt Nam đang có xu hướng suy giảm đáng kể do các hoạt động khai thác và chuyển đổi đất. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc giám sát liên tục và hiệu quả sự biến động của RNM, trong khi các phương pháp truyền thống thường gặp khó khăn về địa hình và chi phí. Để giải quyết vấn đề này, bài báo đã thử nghiệm sử dụng UAV Phantom 4 RTK để thu thập dữ liệu ảnh tại một khu vực 1 ha rừng ngập mặn ở xã Vĩnh Hậu A, huyện Hòa Bình, tỉnh Bạc Liêu. Quy trình nghiên cứu bao gồm các bước chính: xử lý ảnh UAV để tạo ảnh trực giao và mô hình số bề mặt (DSM), xây dựng mô hình tán cây (nDSM) bằng cách loại bỏ địa hình, sau đó áp dụng các kỹ thuật phát hiện cạnh và phân mảnh ảnh để tách riêng từng tán cây. Các tán cây được xác định sẽ được lọc bỏ dựa trên tiêu chí diện tích và giá trị nDSM để loại trừ các đối tượng không phải tán cây. Đường kính tán cây được ước lượng từ diện tích của các mảnh ảnh đã phân mảnh và được đánh giá độ chính xác bằng cách so sánh với dữ liệu đo đạc thực địa. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp này đạt được độ chính xác cao trong việc xác định tán cây ở những khu vực rừng thưa, với sai số trung phương (RMSE) là 0,338m và hệ số xác định R² đạt 0,987. Tuy nhiên, đối với khu vực rừng dày đặc, phương pháp còn gặp một số hạn chế do hiện tượng các tán cây bị chồng lấn, khó phân tách rõ ràng hoặc bị loại bỏ trong quá trình lọc. Mặc dù vậy, nghiên cứu khẳng định tiềm năng của UAV phổ thông trong việc theo dõi và quản lý hiệu quả các khu vực RNM mới trồng hoặc các khu vực có mật độ cây thưa. Hướng nghiên cứu tiếp theo sẽ tập trung vào việc cải tiến kỹ thuật để nâng cao độ chính xác và khả năng ứng dụng rộng rãi hơn trong công tác quản lý môi trường, bảo vệ rừng và phòng chống thiên tai tại các vùng ven biển.