Luận văn Thạc sĩ Khoa học lâm nghiệp: Ứng dụng công nghệ địa không gian xây dựng bản đồ hiện trạng rừng phục vụ công tác kiểm kê rừng tại Ban quản lý rừng phòng hộ Tân Phú, tỉnh Đồng Nai

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƢỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

VŨ ANH TÚ

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐỊA KHÔNG GIAN XÂY DỰNG

BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG RỪNG PHỤC VỤ CÔNG TÁC

KIỂM KÊ RỪNG TẠI BAN QUẢN LÝ RỪNG

PHÒNG HỘ TÂN PHÚ, TỈNH ĐỒNG NAI

LUẬN VĂN THẠC SỸ LÂM NGHIỆP

Đồng Nai, 2017

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƢỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

VŨ ANH TÚ

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐỊA KHÔNG GIAN XÂY DỰNG

BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG RỪNG PHỤC VỤ CÔNG TÁC

KIỂM KÊ RỪNG TẠI BAN QUẢN LÝ RỪNG

PHÒNG HỘ TÂN PHÚ, TỈNH ĐỒNG NAI

CHUYÊN NGÀNH: LÂM HỌC

MÃ SỐ: 60.62.60

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC

PGS.TS. TRẦN QUANG BẢO

Đồng Nai, 2017

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số

liệu, kết quả trong luận văn là trung thực và chƣa từng đƣợc công bố trong bất

kỳ công trình nghiên cứu nào khác.

Đồng Nai, tháng 7 năm 2017

Tác giả luận văn

Vũ Anh Tú

LỜI CẢM ƠN

Luận văn đƣợc hoàn thành tại trƣờng Đại học Lâm nghiệp theo chƣơng

trình đào tạo cao học Lâm nghiệp, khoá học 2015 - 2017.

Trong quá trình thực hiện và hoàn thành bản luận văn này, tôi đã nhận

đƣợc sự quan tâm giúp đỡ của Ban Giám hiệu nhà trƣờng, Lãnh đạo, Phòng

Khoa học, Công nghệ và Hợp tác Quốc tế Phân hiệu Trƣờng Đại học Lâm

nghiệp; các Thầy Cô giáo và các bạn bè đồng nghiệp. Tôi xin bày tỏ sự cảm

ơn chân thành về sự giúp đỡ này, đặc biệt là PGS.TS. Trần Quang Bảo, ngƣời

trực tiếp hƣớng dẫn khoa học đã tận tình giúp đỡ, truyền đạt những kiến thức

quý báu trong suốt thời gian hoàn thành bản luận văn này.

Tôi xin cảm ơn Lãnh đạo, cán bộ Ban BQLRPH Tân Phú, tỉnh Đồng

Nai đã giúp đỡ, hỗ trợ tôi trong thời gian tôi về thực tập, lấy số liệu để thực

hiện đề tài.

Mặc dù đã hết sức nỗ lực, song do hạn chế về thời gian và trình độ

chuyên môn, nên Luận văn chắc chắn sẽ không tránh khỏi những thiếu sót. Rất

mong nhận đƣợc những ý kiến đóng góp của các nhà khoa học và bè bạn đồng

nghiệp.

Tôi xin chân thành cảm ơn !

Đồng Nai, tháng 7 năm 2017

Học viên

Vũ Anh Tú

iii

MỤC LỤC

TRANG

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

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

MỤC LỤC ....................................................................................................... iii

DANH TỪ VIẾT TẮT .................................................................................... vi

DANH SÁCH HÌNH ..................................................................................... vii

DANH SÁCH BẢNG ................................................................................... viii

DANH SÁCH SƠ ĐỒ ..................................................................................... ix

ĐẶT VẤN ĐỀ ................................................................................................. 1

Chƣơng 1. TỔNG QUAN .............................................................................. 3

1.1. Khái quát về viễn thám, GIS và ảnh vệ tinh SPOST ................................ 3

1.1.1. Viễn thám ............................................................................................... 3

1.1.2. Hệ thống thông tin địa lý ....................................................................... 3

1.1.3. Ảnh vệ tinh SPOT .................................................................................. 6

1.2. Những nghiên cứu GIS và viễn thám trên thế giới ................................. 10

1.3. Những nghiên cứu GIS và viễn thám tại Việt Nam ................................ 12

1.4. Thảo luận 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 chung ..................................................................................... 19

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

2.2. Phạm vi nghiên cứu ................................................................................. 19

iii

2.3. Nội dung nghiên cứu ............................................................................... 19

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

2.4.1. Thu thập tài liệu thứ cấp ...................................................................... 20

2.4.2. Ngoại nghiệp ........................................................................................ 20

2.4.3. Nội nghiệp ............................................................................................ 21

2.4.3.1. Xây dựng bộ mẫu khóa ảnh cho giải đoán ảnh vệ tinh tại khu vực

nghiên cứu ...................................................................................................... 21

2.4.3.2. Xây dựng bản đồ hiện trạng rừng tại BQLRPH Tân Phú, tỉnh

Đồng Nai ........................................................................................................ 22

2.4.3.3. Xây dựng bản đồ trữ lƣợng rừng tại BQLRPH Tân Phú, tỉnh Đồng

Nai .................................................................................................................. 26

Chƣơng 3. ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN KHU VỰC NGHIÊN CỨU ................ 30

3.1. Giới thiệu khái quát về điều kiện tự nhiên .............................................. 30

3.1.1. Vị trí, ranh giới, diện tích ..................................................................... 30

3.1.2. Đặc điểm địa hình, thổ nhƣỡng ............................................................ 31

3.1.3. Khí hậu, thời tiết, thủy văn .................................................................. 32

3.1.4. Hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp ...................................................... 33

3.2. Đặc điểm kinh tế xã hội .......................... Error! Bookmark not defined.

3.2.1. Đặc điểm dân cƣ và tình hình sử dụng đất trong lâm phậnError! Bookmark not defined.

3.2.2. Điều kiện cơ sở hạ tầng ........................ Error! Bookmark not defined.

3.2.3. Tổ chức, trang thiết bị của lực lƣợng quản lý bảo vệ rừngError! Bookmark not defined.

Chƣơng 4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN .................................................. 36

4.1. Kết quả .................................................... Error! Bookmark not defined.

4.1.1. Bộ mẫu khóa ảnh cho giải đoán ảnh vệ tinh tại khu vực nghiên cứu .. 36

4.1.2. Bản đồ hiện trạng rừng tại Ban Quản lý rừng phòng hộ Tân Phú ....... 45

4.1.3. Bản đồ trữ lƣợng rừng tại Ban Quản lý rừng phòng hộ Tân Phú ........ 55

4.2. Thảo luận ................................................. Error! Bookmark not defined.

KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ .......................................................................... 62

1. Kết luận ...................................................................................................... 62

2. Đề nghị ....................................................................................................... 64

TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................... 65

DANH TỪ VIẾT TẮT

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

RS (Remote Sensing): Viễn thám

FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations): Tổ chức

Lƣơng thực và Nông nghiệp Liên Hiệp Quốc.

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

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

NIR: Kênh cận hồng ngoại của ảnh vệ tinh.

RED: Kênh đỏ của ảnh.

RVI (ratio vegetion index): Tỷ số chỉ số thực vật.

DVI (difference vegetion index): Chỉ số thực vật sai khác.

TRRI (total ratio reflectance index): Tỷ số tổng giá trị cấp độ xám.

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

EVI (Enhancement vegetation index): Chỉ số tăng cƣờng lớp thực vật.

ÔTC: Ô Tiêu chuẩn.

UBND: Ủy ban nhân dân.

MKA: Mẫu khóa ảnh.

vii

DANH SÁCH HÌNH

HÌNH TRANG

Hình 1.1. Dữ liệu vector và raster ....................................................................... 6

Hình 2.1. Bản đồ hiện trạng BQLRPH Tân Phú, tỉnh Đồng Nai ...................... 31

Hình 4.1. Mẫu khóa ảnh ô điều tra 583 ngoài thực địa ..................................... 43

Hình 4.2. Mẫu khóa ảnh ô điều tra 343 ngoài thực địa ..................................... 44

Hình 4.3. Mẫu khóa ảnh ô điều tra 585 ngoài thực địa ..................................... 44

Hình 4.4. Kết quả khoanh lô trạng thái rừng từ ảnh SPOT ............................... 47

Hình 4.5. Gán trạng thái cho các lô rừng .......................................................... 48

Hình 4.6. Cây thƣ mục phân loại trạng thái rừng .............................................. 49

Hình 4.7. Kết quả phân loại trạng thái rừng từ ảnh SPOT ................................ 50

Hình 4.8. Biểu đồ thống kê diện tích cho từng kiểu trạng thái rừng ................. 52

Hình 4.9. Bản đồ trữ lƣợng rừng tại BQLRPH Phú Tân ................................... 57

vii

Hình 4.10. Diện tích rừng trên từng cấp trữ lƣợng ............................................ 58

viii

DANH SÁCH BẢNG

BẢNG TRANG

Bảng 1.1. Các đặc trƣng chính của ảnh vệ tinh SPOT ........................................ 8

Bảng 1.2. Độ phân giải phổ của ảnh nguồn các vệ tinh SPOT từ 1 đến 5 .......... 9

Bảng 3.1. Thống kê diện tích các loại rừng trên địa bàn ................................... 33

Bảng 3.2. Các đơn vị quản lý rừng của đơn vị .. Error! Bookmark not defined.

Bảng 3.3. Cơ cấu tổ chức đơn vị ....................... Error! Bookmark not defined.

Bảng 4.1. Thống kê ô điều tra trên từng trạng thái rừng ................................... 45

Bảng 4.2. Thống kê diện tích cho từng kiểu trạng thái rừng ............................. 51

Bảng 4.3. Một số điểm mẫu kiểm chứng ngoài thực địa sau khi phân loại ...... 52

Bảng 4.4. Ma trận đánh giá độ chính xác của kết quả phân loại từ ảnh SPOT . 54

Bảng 4.5.Thống kê trữ lƣợng trong từng trạng thái rừng .................................. 56

viii

Bảng 4.6. Diện tích rừng trên từng cấp trữ lƣợng ............................................. 57

DANH SÁCH SƠ ĐỒ

SƠ ĐỒ TRANG

Sơ đồ 2.1. Phƣơng pháp xây dựng bộ mẫu khóa ảnh cho giải đoán ảnh vệ tinhError! Bookmark not defined.

Sơ đồ 2.2. Phƣơng pháp xây dựng bản đồ hiện trạng rừng ............................... 26

Sơ đồ 2.3. Phƣơng pháp xây dựng bản đồ trữ lƣợng rừng ................................ 29

Sơ đồ 2.1. Vị trí BQLRPH Tân Phú, tỉnh Đồng Nai ......................................... 30

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong những năm qua, công tác quản lý bảo vệ và phát triển rừng đã

đƣợc Đảng và Nhà nƣớc đặc biệt quan tâm, thể hiện ở nhiều chƣơng trình, dự

án đã đƣợc đầu tƣ và các cơ chế chính sách đã đƣợc ban hành, tạo động lực để

nâng cao hiệu quả của công tác quản lý bảo vệ và phát triển rừng. Chính vì

vậy, 10 năm qua, diện tích rừng của cả nƣớc đã liên tục tăng lên, từ 33,2%

năm 1999, tăng lên 38,7% vào năm 2008, đặc biệt là độ che phủ của rừng

phòng hộ, rừng đặc dụng đã không ngừng tăng lên, tác dụng phòng hộ cũng

nhƣ bảo tồn của rừng đã đƣợc năng cao.

Cùng với những thành tựu đạt đƣợc về tăng độ che phủ rừng, đến nay

nhiều diện tích rừng đã có chủ quản lý thực sự, rừng đƣợc giao đã đƣợc quản

lý bảo vệ tốt hơn, hiệu quả sử dụng rừng, đất rừng đã đƣợc nâng cao. Việc

giao đất, giao rừng đã tạo ra nhiều việc làm, tăng thêm nguồn thu nhập cho

nhiều hộ dân ở vùng nông thôn miền núi, góp phần tích cực vào Chƣơng trình

xóa đói giảm nghèo của Nhà nƣớc.

Tuy nhiên, kể từ đợt Tổng kiểm kê rừng toàn quốc theo Chỉ thị

286/CT-TTg ngày 02/5/1997 của Thủ tƣớng Chính phủ đến nay, Bộ Nông

nghiệp và Phát triển nông thôn (Bộ NN & PTNT) chƣa thực hiện kiểm kê

rừng. Việc công bố số liệu về hiện trạng rừng hàng năm cơ bản đƣợc thực

hiện thông qua công tác thống kê dựa trên nền số liệu kiểm kê rừng từ những

năm 1998 - 2000. Việc điều tra bổ sung từ thực địa theo những phƣơng pháp

tin cậy còn hạn chế. Vì vậy, những số liệu về rừng đƣợc công bố hàng năm

chƣa phản ánh kịp thời thực trạng và diễn biến về tài nguyên rừng. Số liệu

công bố còn thiếu sự thống nhất giữa ngành Nông nghiệp và Phát triển nông

thôn với Tài nguyên và Môi trƣờng, chƣa đáp ứng đƣợc yêu cầu phục vụ

hoạch định chính sách để đầu tƣ phát triển.

Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của khoa

học công nghệ, việc ứng dụng công nghệ không gian địa lý vào lâm nghiệp là

rất cần thiết. Với khả năng quan sát các đối tƣợng ở các độ phân giải phổ và

không gian khác nhau, cho phép ta quan sát và xác định nhanh chóng hiện

trạng lớp phủ rừng, từ đó có thể giúp chúng ta thực hiện công tác điều tra

kiểm kê rừng với kết quả cụ thể, chính xác, có ý nghĩa trong ứng dụng thực tế.

Kỹ thuật viễn thám đƣợc ứng dụng vào nhiều lĩnh vực nghiên cứu của Việt

Nam đã mang lại nhiều ứng dụng to lớn trong quản lý tài nguyên. Trong lĩnh

vực lâm nghiệp, kỹ thuật viễn thám đã đƣợc sử dụng để thành lập các loại bản

đồ hiện trạng rừng, phân loại trạng thái rừng, phân vùng trọng điểm cháy

rừng, theo dõi diễn biến tài nguyên rừng…

Ban Quản lý rừng phòng hộ Tân Phú có tổng diện tích tự nhiên

13.862,2 ha, trong đó đất có rừng là 13.588,1 ha chiếm 98,02%. Rừng của

Ban Quản lý rừng phòng hộ Tân phú thuộc vành đai hệ sinh thái dƣới 1.000m,

bao gồm đồng bằng, gò và đồi thấp, diện tích rừng tự nhiên thuộc trạng thái

rừng ẩm thƣờng xanh nhiệt đới là vành đai lớn nhất có tính chất nhiệt đới điển

hình với hệ thực vật rừng rất phức tạp, phân bố ƣu thế các loài cây thuộc họ

Dipterocarpaceae, Euphorbiaceae, Fabaceae, Myrtaceae, Annonaceae,

Tiliaceae,… Ban Quản lý rừng phòng hộ Tân Phú có nhiệm vụ quản lý bảo

vệ, khoanh nuôi, phục hồi, trồng rừng và phục vụ học tập, nghiên cứu khoa

học, dịch vụ sinh thái. Việc nghiên cứu ứng dụng GIS trong thành lập bản đồ

hiện trạng rừng tại khu vực có ý nghĩa rất quan trọng, giúp đơn vị biết đƣợc vị

trí từng lô rừng, kiểu rừng và diện tích rừng hiện có, từ đó có những định

hƣớng phát triển và quản lý bảo vệ, nuôi dƣỡng, phục hồi rừng, đa dạng sinh

học, dịch vụ sinh thái,…

Chính vì vậy, tôi thực hiện đề tài “Ứng dụng c ng nghệ địa kh ng

gian xây dựng bản đồ hiện trạng rừng phục vụ c ng tác kiểm kê rừng tại

Ban quản lý rừng phòng hộ Tân Phú, tỉnh Đồng Nai” với mong muốn

đóng góp một phần nhỏ bé vào công tác điều tra rừng làm cơ sở cho công tác

kiểm kê rừng tỉnh Đồng Nai năm 2016.

Chƣơng 1

TỔNG QUAN

1.1. Khái quát về viễn thám, GIS và ảnh vệ tinh SPOT

1.1.1. Viễn thám

Theo Nguyễn Khắc Thời (2011), viễn thám đƣợc hiểu là một ngành

khoa học và nghệ thuật để thu nhận thông tin về một đối tƣợng, một khu vực

hoặc một hiện tƣợng thông qua việc phân tích tài liệu thu nhận đƣợc bằng các

phƣơng tiện. Những phƣơng tiện này không có sự tiếp xúc trực tiếp với đối

tƣợng, khu vực hoặc với hiện tƣợng đƣợc nghiên cứu.

Mặc dù hiện nay có rất nhiều định nghĩa khác nhau về viễn thám nhƣng

chúng ta cần hiểu rằng “Viễn thám là khoa học thu thập thông tin từ Trái đất

mà không chạm vào vật đó”. Theo quan điểm của một số tác giả khác:

- Phƣơng pháp viễn thám là phƣơng pháp sử dụng năng lƣợng từ ánh

sáng, nhiệt, sóng cực ngắn nhƣ một phƣơng tiện để điều tra và đo đạc những

đặc tính của đối tƣợng (Floy Sabin 1987). (Nguồn: Dẫn theo Nguyễn Khắc

Thời, 2011).

- Viễn thám là quan sát về một đối tƣợng nào đó bằng một phƣơng tiện

nằm cách xa vật một khoảng cách nhất định (Barret và Curtis, 1976). (Nguồn:

Dẫn theo Nguyễn Khắc Thời, 2011).

- Viễn thám đƣợc định nghĩa nhƣ là phép đo lƣờng các thuộc tính của

đối tƣợng trên bề mặt Trái đất sử dụng dữ liệu thu đƣợc từ máy bay và vệ tinh

(Schowengerdt, Robert A.). (Nguồn: Dẫn theo Nguyễn Xuân Trung Hiếu,

2009).

1.1.2. Hệ thống th ng tin địa lý

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) đƣợc hình thành vào những năm 1960

và phát triển mạnh trong những năm gần đây. Ngày nay, GIS là công cụ trợ

giúp trong nhiều lĩnh vực từ hoạt động kinh tế - xã hội, quốc phòng của nhiều

nƣớc trên Thế giới. GIS trợ giúp các cơ quan chính phủ, các nhà quản lý,

doanh nghiệp, cá nhân, …đánh giá đƣợc hiện trạng, thông qua các chức năng

thu nhận, quản lý cơ sở dữ liệu, truy vấn, phân tích.

Một hệ thống thông tin địa lý (GIS) là một hệ thống máy tính dùng

chụp hình, lƣu trữ, kiểm tra và hiển thị dữ liệu liên quan đến các vị trí trên bề

mặt của Trái đất. GIS có thể hiện thị nhiều loại dữ liệu trên một bản đồ nhƣ

đƣờng xá, nhà cửa, sông suối và thảm thực vật. Điều này cho phép ngƣời

dùng dễ dàng sử dụng, phân tích, tính toán, thực hiện đƣợc các bài toán về các

mối quan hệ giữa các dữ liệu.

Cho đến nay, có rất nhiều định nghĩa khác nhau về GIS nhƣ:

Theo NASA “GIS là một hệ thống tích hợp phần cứng máy tính, phần

mềm và các nhân viên đƣợc đào tạo liên kết địa hình, nhân khẩu học, tiện ích,

cơ sở, hình ảnh và dữ liệu tài nguyên”. (Nguồn: Dẫn theo N. O. Uluocha,

2014).

Theo Kenneth Dueker (1979) thì cho rằng “Một hệ thống thông tin địa

lý là một trƣờng hợp đặc biệt của hệ thống thông tin mà cơ sở dữ liệu bao

gồm các quan sát trên không gian phân bố các tính năng, hoạt động hoặc các

sự kiện, đó là định nghĩa trong không gian nhƣ điểm, đƣờng thẳng, hoặc các

khu vực. Một hệ thống thông tin địa lý thao tác dữ liệu về các điểm, đƣờng và

các khu vực để lấy dữ liệu cho các truy vấn đặc biệt và phân tích”.

Burrough (1986) định nghĩa GIS là một hộp công cụ mạnh đƣợc dùng

để lƣu trữ và truy vấn tùy ý, biến đổi và hiển thị dữ liệu không gian từ thế giới

thực cho những mục tiêu đặc biệt.

Goodchild và ctv (1992) hệ thống thông tin địa lý là một hệ thống sử

dụng cơ sở dữ liệu để trả lời các câu hỏi về bản chất địa lý của các thực thể

địa lý.

Còn theo Aronoff (1989) định nghĩa GIS nhƣ là “một hệ thống dựa trên

máy tính cung cấp bốn bộ sau đây về khả năng xử lý dữ liệu tham chiếu hình

học: Đầu vào; Quản lý dữ liệu (lƣu trữ dữ liệu và phục hồi); Thao tác và phân

tích; Đầu ra.

GIS đầu tiên đƣợc tạo ra bởi tiến sĩ Roger Tomlinson và sau đó giới

thiệu vào đầu những năm 1960 tại Canada. Trong khi thành lập, hệ thống này

chủ yếu dành cho việc thu thập, lƣu trữ và sau đó phân tích các khả năng và

tiềm năng đất đai ở khu vực nông thôn. Mãi đến những năm 80, việc ứng

dụng GIS mới đƣợc phổ biến rộng rãi.

GIS bao gồm các thành phần chính sau: Phần cứng, phần mềm, dữ liệu

và con ngƣời.

- Phần cứng: Là các thiết bị đƣợc sử dụng, hổ trợ nhiều hoạt động cần

thiết để phân tích không gian địa lý khác nhau ví dụ nhƣ máy tính, máy in,…

- Phần mềm: Cung cấp những chức năng và những công cụ cần thiết để

nhập, lƣu trữ, phân tích và hiển thị thông tin địa lý.

- Dữ liệu: Là thành phần cốt lõi của bất bì một hệ thống thông tin địa lý

nào, có 02 loại dữ liệu chính đƣợc sử dụng đó là vector và raster.

Dữ liệu vector là những dữ liệu không gian nhƣ điểm, đƣờng và đa

giác.

Dữ liệu raster là dữ liệu di động dựa trên các hình ảnh hay mô hình độ

cao.

Nguồn: https://gis.ny.gov/

Nguồn: http://dc350.4shared.com/

(a) Dữ liệu raster

(b) Dữ liệu vector

Hình 1.1. Dữ liệu vector và raster

- Con ngƣời: Ngƣời quản lý hệ thống và phát triển các dự án nhằm ứng

dụng GIS để nghiên cứu các vấn đề cấp thiết và liên quan.

Hiện nay GIS đƣợc ứng dụng một cách rộng rãi ở nhiều ngành nghề

khác nhau từ quản lý tài nguyên, đánh giá tác động của môi trƣờng, quản lý

đất đai, thành lập bản đồ hiện trạng, theo dõi thông tin những cây gỗ phát

triển,…

1.1.3. Ảnh vệ tinh SPOT

Ảnh SPOT đƣợc thu từ bộ cảm HRG đặt trên vệ tinh SPOT (Systeme

Pour L’observation de La Terre) do trung tâm nghiên cứu không gian của

Pháp (CNES - French Center National d’etudies Spatiales) thực hiện có sự

tham gia của Bỉ và Thụy Điển. Ảnh SPOT tƣơng đối đa dạng về dải phổ và độ

phân giải không gian từ thấp, trung bình đến cao (5m-1km), trƣờng phủ mặt

đất của ảnh SPOT cũng tƣơng đối đa dạng từ 10km x 10km đến 200km x

200km. Ảnh SPOT có thể thu ảnh của từng ngày, thƣờng vào 11h sáng.

Ảnh SPOT thuộc thế hệ vệ tinh SPOT-1,-2,-3 ảnh có hai dạng là: ảnh

toàn sắc (panchromatic) có độ phân giải không gian là 10m x 10m và ảnh đa

phổ với độ phân giải không gian là 20m x 20m. Ảnh SPOT thuộc thế hệ vệ

tinh SPOT-4, đƣợc thu từ thiết bị bộ cảm HRVIR là ảnh thu liên tục trong dải

phổ nhìn thấy và hồng ngoại và có độ phân giải 20m x20m.

Đối với các ảnh SPOT thuộc thế hệ SPOT-5 đƣợc thu từ bộ cảm có độ

phân giải hình học cao HRG (High Resolution Geometric) là 5m thay cho

10m ở kênh toàn sắc và 5m cho các kênh xanh, đỏ, cận hồng ngoại và 20m

đối với kênh hồng ngoại trung. Thế hệ vệ tinh SPOT-5 còn trang bị thiết bị

riêng để đo thực vật trong dải phổ nhìn thấy và cận hồng ngoại với độ phân

giải không gian 1000mx1000m và ảnh đƣợc cập nhật hàng ngày. Hiện nay

ảnh SPOT đƣợc ứng dụng trong nhiều lĩnh vực nhƣ: nghiên cứu hiện trạng sử

dụng đất, khai khoáng trong địa chất, thành lập bản đồ tỷ lệ 1:30.000 đến

1:100.000, nghiên cứu về thực vật ở cấp độ khu vực,… ảnh SPOT có thể ghi

phản xạ phổ của toàn mặt đất với sự khác biệt về dữ liệu, độ phân giải cao và

có khả năng nhìn nổi, nhạy cảm về phổ hồng ngoại cho thực vật.

Kỹ thuật thu ảnh HRG cho phép định vị ảnh với độ chính xác nhỏ hơn

50m nhờ hệ thống định vị vệ tinh DOGIS và Star Tracker lắp đặt trên vệ tinh.

Trên vệ tinh SPOT-5 còn lắp thêm hai máy chụp ảnh nữa. Máy thứ nhất HSR

(High Resolution Stereoscopic) - Máy chụp ảnh lập thể lực phân giải cao.

Máy này chụp ảnh lập thể dọc theo đƣờng bay với độ phủ 120 x 600km. Nhờ

ảnh lập thể độ phủ rộng này tạo lập mô hình số độ cao (DEM) với độ chính

xác 10m mà không cần tới điểm khống chế mặt đất. Máy chụp ảnh thứ hai

mang tên VEGETATION, giống nhƣ VEGETATION lắp trên vệ tinh SPOT-

4 hàng ngày chụp ảnh mặt đất trên một dải rộng 22.5km với kích thƣớc pixel

1 x 1km trong 4 kênh phổ. Ảnh VEGETATION đƣợc sử dụng rất hữu hiệu

cho mục đích theo dõi biến động địa cầu và đo vẽ bản đồ hiện trạng sử dụng

đất.

Hai vệ tinh SPOT-4 và SPOT-5 có thêm kênh phổ chụp SWIR nằm

phía trên ba kênh phổ của các vệ tinh SPOT trƣớc đó, nhờ vậy rất thuận lợi

cho nghiên cứu về độ ẩm và lớp phủ thực vật. Sự cải tiến này đã tạo ra rất

nhiều ứng dụng trong nông nghiệp, nghiên cứu hiện trạng đất và quản lý tài

nguyên thiên nhiên. Bảng 1.1 và bảng 1.2 giới thiệu tổng hợp về các thông số

của thế hệ ảnh SPOT.

Bảng 1.1. Các đặc trƣng chính của ảnh vệ tinh SPOT

Tên bộ cảm

Số kênh

Các kênh đa phổ

Vệ tinh SPOT

Độ phân giải (m)

SPOT 1, 2, 3

20 x 20

Lục, đỏ, cận hồng ngoại

SPOT 1, 2, 3

10 x 10

Toàn sắc

SPOT 1, 2, 3

10 x 10

Lục, đỏ, cận hồng ngoại

SPOT 4

20 x 20

Lục, đỏ, cận hồng ngoại, Hồng ngoại trung bình

SPOT 4

10 x 10

Đỏ

SPOT 4

10 x 10*

Lục, đỏ, cận hồng ngoại, Hồng ngoại trung bình

SPOT 5

10 x 10

Lục, đỏ, cận hồng ngoại, Hồng ngoại trung bình

SPOT 5

10 x 10

Lục, đỏ, cận hồng ngoại

SPOT 5

5 x 5

Toàn sắc

SPOT 5

5 x 5

Lục, đỏ, cận hồng ngoại

SPOT 5

2,5 x 2,5**

Toàn sắc

SPOT 5

2,5 x 2,5**

Lục, đỏ, cận hồng ngoại

HRV (High Resolution Visible) HRV (High Resolution Visible) HRV (High Resolution Visible) HRVIR (High Resolution Visible) HRVIR (High Resolution Visible) HRVIR (High Resolution Visible and InfraRed) HRG (High Resolution Geometric) HRG (High Resolution Geometric) HRG (High Resolution Geometric) HRG (High Resolution Geometric) HRG (High Resolution Geometric) HRG (High Resolution Geometric)

SPOT 5

2,5 x 2,5**

Chàm, lục, đỏ

SPOT 5

5 x 10

Toàn sắc

2 (FW/BW)

HRG (High Resolution Geometric) HRG (High Resolution Stereoscopic)

Chỉ riêng kênh B2 (=M) có độ phân giải 10m. Các kênh còn lại đƣợc

lấy mẫu lại từ 20 đến 10m.

Điểm mặt đất - kích thƣớc của THR đƣợc lấy mẫu lại. Độ phân giải nhỏ

hơn 3m.

Ảnh SPOT đƣợc sử dụng chủ yếu trong các lĩnh vực đo vẽ mới và hiện

chỉnh bản đồ địa hình; thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất; và theo dõi

biến động môi trƣờng nhƣ mất rừng, xói mòn, phát triển đô thị ... Ảnh SPOT

- 5 có độ phân giải cao, đặc biệt ảnh độ phân giải 2,5m mở ra triển vọng của

nhiều ứng dụng mà trƣớc đây chỉ có thể thực hiện với ảnh hàng không nhƣ

thành lập bản đồ tỷ lệ lớn, quy hoạch đô thị, quản lý hiểm hoạ và thiên tai,…

Bảng 1.2. Độ phân giải phổ của ảnh nguồn các vệ tinh SPOT từ 1 đến 5

Vệ tinh SPOT

Kênh phổ

Bƣớc sóng

Phổ điện từ

Độ phân giải

SPOT 1, 2, 3

Kênh 1

0,50 - 0,59mm

Lục

20m

SPOT 1, 2, 3

Kênh 2

0,61 - 0,68mm

Đỏ

20m

SPOT 1, 2, 3

Kênh 3

0,79-0,89mm

Cận hồng ngoại

20m

SPOT 4, 5

Kênh 4

1,58 - 1,75mm

Toàn sắc

10m

SPOT 5

Kênh 1

0,50 - 0,59mm

Lục

10m

SPOT 5

Kênh 2

0,61 - 0,68mm

Đỏ

10m

SPOT 5

Kênh 3

0,79-0,89mm

Cận hồng ngoại

10m

SPOT 1, 2, 3

Kênh toàn sắc

0,51 - 0,73mm

Toàn sắc

10m

SPOT 4

Kênh toàn sắc

0,49 -0,73mm

Toàn sắc

10m

SPOT 5

Kênh toàn sắc

0,49 -0,73mm

Toàn sắc

SPOT 5

Kênh toàn sắc

0,49 -0,73mm

Toàn sắc

2,5m

SPOT 5

Kênh toàn sắc

0,49 -0,73mm

Toàn sắc

5 x 10m

1.2. Những nghiên cứu GIS và viễn thám trên thế giới

Ảnh viễn thám đƣợc ứng dụng vào việc thành lập bản đồ thực phủ và

trong tƣơng lai sẽ trở thành dữ liệu đầu vào quan trọng trong việc thành lập

bản đồ thực phủ.

Hiện nay trên Thế giới cũng có rất nhiều nghiên cứu về bản đồ thực

phủ cũng nhƣ nghiên cứu, đánh giá biến động các loại hình sử dụng đất nhằm

phục vụ cho công tác đánh giá, dự báo và hƣớng biến động trong tƣơng lai.

Trong nghiên cứu “New Technologies and Sustainability Methods ”

(John N. Hatzopoulos, 2010) sử dụng ảnh vệ tinh Lansat - TM (năm 2000) để

tạo cơ sở dữ liệu về môi trƣờng và cơ sở hạ tầng bao gồm phân loại, lập bản

đồ chi tiết tại vùng đảo Cyclades Hy Lạp. Không dừng lại ở việc xây dựng

bản đồ, đề tài còn ứng dụng GIS để xây dựng các mô hình để mô phỏng một

quá trình nào đó theo thời gian phục vụ cho việc sử dụng và quản lý tài

nguyên.

Trong nghiên cứu “Land Use/ Land Cover Changes Detection And

Urban Sprawl Analysis” (K. Sundarakumar, M. Harika, SK. Aspiya Begum,

S. Yamini, K. Balakrishna, 2012) đã sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám qua các

năm 1973, 1990, 2001 và 2009 để đánh giá sử dụng đất và thay đổi độ che

phủ đất tại thành phố Vijayawada Ấn Độ.

“Assessing Applycation Of Markov Chain Analysis Inpredicting Land

Cover Change: A Case Study Of Nakuru Municipality” (K. W. Mubea và ctv,

2010,) trong nghiên cứu này có sự kết hợp của ảnh viễn thám, hệ thống thông

tin địa lý (GIS), và chuỗi Markov trong phân tích và dự đoán thay đổi sử

dụng đất. Kết quả cho thấy tình hình phát triển đô thị không đồng đều, diện

tích đất rừng bị mất mát đáng kể và quá trình thay đổi sử dụng đất đã không

ổn định. Kết quả dự đoán về sử dụng đất cho năm 2015 là sự gia tăng đáng kể

của đất đô thị và nông nghiệp.

Siebielec và ctv (2010), đã ứng dụng công nghệ GIS trong việc nghiên

cứu báo cáo tóm tắt kết quả phân tích về mối quan hệ giữa chính sách bảo vệ

sử dụng đất hiện tại của chính phủ và thay đổi sử dụng đất tại các khu vực thử

nghiệm đƣợc lựa chọn của trung ƣơng Châu Âu từ 1990-1992 và 2006-2007

dựa vào ảnh vệ tinh và các bản đồ sử dụng đất của bảy thành phố Đức, Cộng

hòa Séc, Ba Lan, Slovakia, Áo và Italy tác giả đã tiến hành giải đoán ảnh vệ

tinh giữa các năm sau đó chồng lắp các bản đồ lại với nhau. Kết quả phân tích

cho thấy đất đƣợc mở rộng bề mặt nhân tạo, chủ yếu là diễn ra ở các vùng đất

canh tác. Hệ thống quản lí đất trong các thành phố không có hiệu quả bảo vệ

đất tốt nhất cho đến năm 2006. Không có xung đột mạnh giữa các mục tiêu và

nhu cầu bảo vệ đất liên quan đến phát triển kinh tế của thành phố.

Qiong và ctv (2006), đã sử dụng GIS để giám sát và dự báo thay đổi sử

dụng đất tại Bắc Kinh bằng cách sử dụng viễn thám tính các chỉ số NDIV,

phân loại ảnh ở các thời điểm khác nhau. Trong nghiên cứu này nhóm tác giả

đã chỉ ra rằng có một sự tăng trƣởng đáng chú ý và không đồng đều ở đô thị

và việc mất đi một lƣợng lớn diện tích đất trồng trọt từ năm 1986 đến 2001.

Hầu hết sự phát triển đô thị và mất đất nông nghiệp xảy ra ở vùng ngoại ô.

Thay đổi sử dụng đất đã đƣợc dự kiến trong 20 năm tới bằng cách sử dụng

chuỗi Markov và phân tích hồi quy. Việc tìm hiểu sâu hơn nữa, viễn thám và

công nghệ GIS với mô hình Markov và mô hình hồi quy cho thấy điều này rất

hữu ích cho việc mô tả, phân tích và dự báo quá trình thay đổi sử dụng đất.

Mohsen Ahadnejad Reveshty (2011), đã kết hợp giữa GIS và chuỗi

Mackov để phân tích, đánh giá biến động sử dụng đất bằng cách chồng xếp

các bản đồ lại với nhau sau đó lấy diện tích thay đổi trên các kiểu sử dụng đất

này mô phỏng thay đổi cho tƣơng lai bằng chuỗi Markov. Nghiên cứu này đã

mang lại kết quả phân loại độ che phủ đất cho 3 thời điểm khác nhau về biến

động sử dụng đất, kết hợp chuỗi Mackov để đƣa ra dự báo tác động của con

ngƣời đến biến đổi sử dụng đất đến năm 2020 trong khu vực Zanjan và chỉ ra

rằng khoảng 44% tổng diện tích bị thay đổi sử dụng đất, mô hình cây trồng

cũng thay đổi, chẳng hạn nhƣ đất vƣờn sang đất nông nghiệp và ngƣợc lại.

Dueker cùng với ctv (1971), đã sử dụng các hình ảnh hàng không đƣợc

chụp liên tiếp nhau để kiểm soát sự thay đổi đô thị, tại Beclin, Đức.

Mubea và ctv (2010), đã kết hợp giữa ảnh vệ tinh viễn thám, GIS và

chuỗi Markov trong phân tích và dự đoán thay đổi sử dụng đất. Kết quả cho

thấy tình hình phát triển đô thị không đồng đều, diện tích đất rừng bị suy giảm

đáng kể và quá trình thay đổi sử dụng đất ngày một không ổn định, dự đoán

về sử dụng đất cho năm 2015 là sự gia tăng đáng kể của đất đô thị và nông

nghiệp.

1.3. Những nghiên cứu GIS và viễn thám tại Việt Nam

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) đã có quá trình phát triển cách đây hơn

50 năm. Tuy nhiên, tại Việt Nam GIS chỉ mới thật sự phát triển mạnh mẽ

trong khoảng 10 năm trở lại đây dù rằng GIS đã đƣợc đƣa vào Việt Nam từ

thập niên 80 của thế kỷ XX. GIS đƣợc ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực nhƣ

quản lý tài nguyên thiên nhiên, quản lý đất đai, giám sát môi trƣờng, … nên

tùy vào mục đích từng công việc ta áp dụng các công cụ GIS khác nhau phục

vụ tốt nhất yêu cầu công việc.

Ở Việt Nam một số đề tài nghiên cứu về lớp phủ bề mặt đất, đánh giá

biến động đất hay thành lập bản đồ hiện trạng đang đƣợc ứng dụng rộng rãi.

Ứng dụng viễn thám và GIS thành lập bản đồ thực phủ địa bàn thành

phố Huế - Tỉnh Thừa Thiên Huế (Nguyễn Xuân Trung Hiếu, 2009) tác giả

dùng phƣơng pháp phân loại có kiểm định đối với dữ liệu ảnh Landsat 7 năm

2001 và 2010 để thành lập bản đồ thực phủ năm 2001 và 2010, từ đó xây

dựng bản đồ đánh giá biến động các loại thực phủ tại thành phố Huế - Tỉnh

Thừa Thiên Huế, đề tài đã phân ra 05 lớp thực phủ khác nhau và có độ chính

xác Kappa ~ 0.82.

Thành lập bản đồ thảm thực vật trên cơ sở phân tích, xử lý ảnh viễn

thám tại Tủa Chùa, Lai Châu (Hoàng Xuân Thành, 2006), tác giả đã dùng

phƣơng pháp phân loại có kiểm định đối với dữ liệu ảnh Landsat TM5 chụp

năm 2006 thành lập sơ đồ thảm phủ thực vật tỉ lệ 1:50.000 đã phân ra 7 lớp

thực phủ khác nhau là rừng ổn định, rừng non, rừng hỗn hợp, lúa và hoa màu,

cây bụi, đất trống đồi trọc và nƣớc với chỉ số Kappa ~ 0.7.

Ứng dụng GIS và viễn thám thành lập bản đồ đất ngập nƣớc tại tỉnh

Kon Tum của tác giả Nguyễn Thùy Linh (2010) thông qua ảnh vệ tinh, dữ

liệu DEM, bản đồ thủy văn, bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2005 tác giả

đã xây dựng đƣợc bản đồ chỉ số thực vật (NDVI), bản đồ chỉ số ẩm địa hình

(TWI), bản đồ các vùng ngập thƣờng xuyên, bản đồ các vùng trồng lúa và

thủy sản. Từ đó thành lập bản đồ các vùng có khả năng đất ngập nƣớc, sau đó

dựa vào phƣơng pháp phân loại Hydrogeomorphic Method để xuất bản đồ

phân loại đất ngập nƣớc tỉnh Kon Tum.

Ứng dụng viễn thám và GIS để phân tích, đánh giá hiện trạng sử dụng

đất đô thị quận 2, thành phố Hồ Chí Minh” (Trần Thị Hải Hà, 2006) tác giả sử

dụng ảnh Spot lấy năm 2006 tại quận 2 để thành lập bản đồ hiện trạng sử

dụng đất phục vụ kiểm kê đất đai hàng năm và định kì, kết hợp giữa dữ liệu

không gian và dữ liệu thuộc tính đƣợc cập nhập thƣờng xuyên là công cụ hiệu

quả giúp cho việc quy hoạch sử dụng đất sau này.

Ứng dụng GIS trong xây dựng bản đồ điều chế rừng trồng keo lai

(Acacia auriculiformis A. Mangium) tại rừng liên kết giữa công ty trồng rừng

Châu Á - Ban quản lý rừng phòng hộ Xuân Lộc, Đồng Nai (Trần Thị Quyết,

2012), ứng dụng GIS xây dựng cơ sở dữ liệu cho bản đồ hiện trạng và xây

dựng bản đồ chuyên đề phục vụ công tác quản lý, điều chế tại khu vực nghiên

cứu. Kết quả thu đƣợc là xây dựng cơ sở dữ liệu có thể cập nhật tự động theo

thời gian cho bản đồ hiện trạng rừng, đồng thời xây dựng đƣợc bản đồ trồng

rừng theo tuổi tại khu vực nghiên cứu làm cơ sở để xây dựng các bản đồ

chuyên đề. Dự báo trữ lƣợng gỗ sản phẩm các năm tiếp theo giai đoạn 2012 –

2020 thông qua các mô hình sinh trƣởng cây Keo lai tại Lâm trƣờng Xuân

Lộc, làm cơ sở để quản lý sản lƣợng khai thác hằng năm.

Ứng dụng GIS trong xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ công tác quản lý

bảo vệ rừng tại tiểu khu 702, 716 xã Mô Rai, huyện Xa Thầy, tỉnh Kon Tum

(Nguyễn Thị Thanh Tâm. 2009), ứng dụng GIS trên cơ sở sử dụng phần mềm

chuyên dụng Mapinfo, xây dựng đƣợc hệ thống cơ sở dữ liệu phục vụ công

tác quản lý, bảo vệ, truy xuất và cập nhật dữ liệu. Kết hợp với Excel để

nghiên cứu đặc điểm cấu trúc trạng thái. Kết quả đã thu đƣợc bản đồ hiện

trạng rừng tiểu khu TK 702, 716 xã Mô Rai tỷ lệ 1/10000, bản đồ giao khoán

bảo vệ rừng xã Mô Rai tỷ lệ 1/10000, hệ thống cơ sở dữ liệu thông tin.

Ứng dụng GIS đánh giá biến động sử dụng đất tỉnh Kon Tum giai đoạn

2005 - 2010 (Ƣng Kim Nguyên, 2014), ứng dụng GIS trên cơ sở sử dụng

phần mềm chuyên dụng Mapinfo, đề tài áp dụng chuỗi Markov thành lập bản

đồ biến động sử dụng đất của 02 thời điểm 2005, 2010 và dự báo xu hƣớng

biến động sử dụng đất. Dựa vào kết quả đánh giá biến động và xu hƣớng biến

động sử dụng đất đề xuất ra các giải pháp sử dụng đất bền vững.

Bùi Phƣơng Thảo (2014), đã kết hợp giữa GIS và chuỗi Mackov để

phân tích, đánh giá biến động sử dụng đất tại cửa Nam Triệu và cửa Cấm (Hải

Phòng). Tác gải đã tiến hành đánh giá tổng quan các nghiên cứu về vùng cửa

sông và khả năng sử dụng thông tin viễn thám trong nghiên cứu vùng ven

biển và cửa sông. Sau đó thu thập và xử lý các nguồn tƣ liệu có liên quan đến

khu vực nghiên cứu (địa chất, địa mạo, khí tƣợng - thủy - hải văn, kinh tế - xã

hội, tƣ liệu ảnh hàng không, ảnh vệ tinh, bản đồ các loại). Điều tra thực địa,

đối sánh với bản đồ biến động, đánh giá độ chính xác và khai thác thông tin

cho đánh giá biến động sử dụng đất, xây dựng mô hình xử lý thông tin không

gian trong nghiên cứu vùng ven biển và cửa sông. Cuối cùng tích hợp thông

tin không gian trên các hệ thống xử lý ảnh số và GIS để phân tích, đánh giá

qui mô biến động của các hình thức sử dụng đất. Kết quả thu đƣợc từ việc áp

dụng công nghệ viễn thám vào nghiên cứu biến động sử dụng đất cho thấy

đƣợc ƣu thế của phƣơng pháp là cung cấp lƣợng thông tin phong phú, quá

trình xử lý nhanh, khả năng định lƣợng hoá thông tin tốt, cùng với đó là sự

phối hợp các thông tin thực địa. Biến động vùng ven biển liên quan tới các

hoạt động kinh tế- kỹ thuật, đó là các hoạt động do việc áp dụng các chính

sách kinh tế trong những năm 1990- 2010, đƣa các địa phƣơng tiến ra khai

thác vùng ven biển. Mặt khác do quá trình phát triển các khu công nghiệp, các

ngành nghề dịch vụ cảng, phát triển giao thông và du lịch, sự chuyển đổi cơ

cấu kinh tế lâm nghiệp đã dẫn đến sự thay đổi các kiểu sử dụng đất đáng kể.

Ngô An (1997), đã ứng dụng công nghệ thông tin địa lý vào công trình

quy hoạch vùng nguyên liệu cho nhà máy giấy Tân Mai – Đồng Nai tác giả đã

tiến hành lập các ô điều tra trên các loại đất khác nhau để xác định khả năng

thích nghi của từng loài cây từ đó thành lập bản đồ thích nghi, cuối cùng tiến

hành chồng xếp các bản đồ lại với nhau. Kết quả đã xác định đƣợc vị trí, diện

tích thích nghi của từng loài cây nguyên liệu giấy nhƣ: Bạch đàn, Keo lá tràm,

Keo tai tƣợng, Thông hai lá trên vùng quy hoạch. Diện tích và vị trí rừng các

vùng có chức năng phòng hộ kết hợp sản xuất và rừng sản xuất của vùng quy

hoạch rừng nguyên liệu giấy. Xác định đƣợc diện tích và vị trí các loại rừng,

đất rừng mang lại hiệu quả kinh tế phát triển rừng nguyên liệu giấy.

Lê Đức Hạnh và ctv (2013), đã sử dụng ảnh viễn thám cụ thể là ảnh

Spot ở ba thời điểm năm 2003, 2008, 2011 tại Nam Định và vùng ven biển

châu thổ Sông Hồng để tiến hành phân loại hiện trạng sử dụng đất bằng mắt

thƣờng và tự động. Sau đó nhóm tác giả đã chồng xếp bản đồ sử dụng đất ở

ba thời điểm trên lại với nhau để xây dựng bản đồ biến động từ năm 2003 đến

2011. Kết quả nghiên cứu biến động sử dụng đất tỉnh Nam Định trong giai

đoạn từ 2003 đến 2011 cho thấy có sự biến động mạnh mẽ về các loại hình sử

dụng đất. Diện tích đất nông nghiệp giảm đi và đất chuyên dùng tăng lên mà

nguyên nhân do cả quá trình phát triển kinh tế - xã hội và các quá trình tự

nhiên. Trong quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nƣớc, sự dịch

chuyển cơ cấu kinh tế đã làm thay đổi hiện trạng sử dụng đất và là nguyên

nhân chính của biến động sự dụng đất: xây dựng các khu, cụm công nghiệp,

đƣờng giao thông, đô thị hóa và sự bùng nổ dân số. Bên cạnh đó, quá trình

bồi xói tự nhiên vùng ven biển tỉnh Nam Định cũng là nguyên nhân gây biến

động sử dụng đất của tỉnh.

Nguyễn Thị Thu Huyền và ctv (2014), đã sử dụng ảnh Spot 4 kết hợp

với GIS để phân loại hiện trạng sử dụng đất giai đoạn 2000 đến 2010 tại

Tuyên Uyên, Quảng Ninh. Nhóm tác giả đã phân loại ảnh theo hƣớng đối

tƣợng tại hai thời điểm năm 2000 và 2010 sau đó tiến hành kiểm tra và đánh

giá độ chính xác của phân loại cuối cùng là chồng xếp bản đồ của hai năm lại

với nhau để thành lập bản đồ biến động sử dụng đất trên địa bàn. Kết quả

thành lập bản đồ biến động và tính toán diện tích biến động sử dụng đất/lớp

phủ. Thống kê cả giai đoạn 2000 - 2010, diện tích rừng tăng 3916,91 ha, rừng

ngập mặn tăng 1720,57 ha. Diện tích đất nƣơng rẫy, cây bụi giảm 4200,16 ha.

Nguyên nhân chính của biến động sử dụng đất / lớp phủ trong giai đoạn 2000

- 2010 là do ngƣời dân đã nhận thức đƣợc lợi ích kinh tế từ rừng mang lại và

đƣợc sự hỗ trợ của các dự án trồng rừng của tổ chức trong nƣớc và quốc tế.

Trần Hà Phƣơng và ctv (2012), đã phân tích biến động sử dụng đất

bằng ảnh Landsat tại tỉnh Đăk Lăk giai đoạn 2000 đến 2010 bằng công nghệ

viễn thám kết hợp với GIS. Nhóm tác giả đã tiến hành phân loại ảnh Landsat

ở hai thời điểm sau đó chuyển dữ liệu về dạng vector cuối cùng cắt các lớp

bản đồ để xây dựng bản đồ biến động sử dụng đất từ năm 2000 đến 2010. Kết

quả cho thấy các số liệu của năm 2000 và 2010 có sự thay đổi, diện tích cây

lâu năm biến động nhiều nhất (tăng 120,13%), diện tích trồng lúa tăng

19,21%; đất rừng nghèo giảm (18,38%), chuyển sang đất rừng xanh thƣờng

xuyên; đất trống giảm (16,92%), chuyển sang các mục đích khác. Tình hình

sử dụng đất của tỉnh Đắk Lắk có nhiều biến động, chủ yếu là đất trồng cây lâu

năm và đất ở. Đất chƣa sử dụng (đất trống) có sự giảm nhanh về diện tích

phản ánh đƣợc tốc độ chuyển đổi tiềm năng đất đai vào các mục đích phát

triển kinh tế xã hội.

Trần Minh Lễ (2007), đã sử dụng GIS và chuỗi Markov để đánh giá

hiện trạng rừng xã Lục Sơn, tỉnh Bắc Giang. Tác giả đã tiến hành xác định

thay đổi sử dụng đất giai đoạn 1999 - 2006 từ loại 1 đến loại 6 sau đó đề xuất

biện pháp quản lý rừng. Kết quả đề tài là thay đổi các loại hình sử dụng đất

giai đoạn 1999 - 2006 giảm rất ít, diện tích rừng giảm nhiều nhất là ở loại 4

do dân số tăng, khai hoang làm rẫy do thiếu đất canh tác, do nhu cầu đời sống

con ngƣời, nhu cầu gỗ của thị trƣờng nên nạn chặt phá rừng ngày càng tăng,

1.4. Thảo luận tổng quan

Các đề tài trong mục 1.2 và 1.3 cho thấy GIS và Viễn thám đã đƣợc

ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, trong đó lâm nghiệp ứng dụng khá

nhiều, GIS là công cụ hỗ trợ cần thiết và đắc lực cho nhà quản lý, cán bộ kỹ

thuật lâm nghiệp trong điều tra đánh giá tài nguyên rừng; giúp cho việc thu

thập dữ liệu, kiểm tra, đánh giá hiện trạng đƣợc nhanh chóng, giảm chi phí và

thời gian, mang lại độ chính xác cao.Vì vậy, việc ứng dụng GIS và Viễn thám

trong việc theo dõi diễn biến rừng và phân loại hiện trạng rừng đƣợc cho là

cần thiết và mang lại hiệu quả cao, từ đó giúp cho nhà quản lý xác định đƣợc

hƣớng quy hoạch sử dụng đất hợp lý và hiệu quả.

Hiện nay, trên thế giới đặc biệt là các nƣớc đang phát triển, việc phân

loại hiện trạng rừng và tài nguyên thiên nhiên đƣợc tiến hành thƣờng xuyên

trên cơ sở sử dụng phƣơng pháp truyền thống trên bản đồ giấy dựa vào các số

liệu thống kê ngoài thực địa. Gần đây, công việc này đã đƣợc hiện đại hóa, đã

ứng dụng công nghệ thông tin để phân loại đối tƣợng rừng. Và đặc biệt là ứng

dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) kết hợp với công nghệ Viễn thám đã

đem lại hiệu quả cao.

Công nghệ GIS đóng vai trò nhƣ một công cụ hỗ trợ quyết định cho

việc thành lập cơ sở dữ liệu cần thiết, lập kế hoạch hoạt động, thu thập số liệu

phục vụ công tác điều tra đánh giá trở nên đơn giản hơn. Trong lâm nghiệp,

việc ứng dụng công nghệ GIS để thành lập các bản đồ hiện trạng và bản đồ

thay đổi ngày càng trở nên dễ dàng. Hệ thống thông tin địa lý (GIS) giúp việc

giám sát quy mô lớn về thay đổi độ che phủ của đất và thay đổi hệ thống sử

dụng đất một cách nhanh chóng và chính xác. Sự kết hợp của công nghệ GIS

và Viễn thám sẽ giúp chúng ta dự đoán đƣợc sự thay đổi sử dụng đất và là cơ

sở cho các quy hoạch sử dụng đất của các Ban quản lý rừng.

Chƣơng 2

MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Mục tiêu nghiên cứu

2.1.1. Mục tiêu chung

Nâng cao khả năng ứng dụng hệ thống thông tin địa lý và công nghệ

viễn thám trong quản lý tài nguyên rừng tại Ban Quản lý rừng phòng hộ Tân

Phú.

2.1.2. Mục tiêu cụ thể

- Xây dựng bộ mẫu khóa ảnh cho giải đoán ảnh vệ tinh tại khu vực

nghiên cứu;

- Xây dựng bản đồ hiện trạng rừng và bản đồ trữ lƣợng rừng tại Ban

Quản lý rừng phòng hộ Tân Phú, tỉnh Đồng Nai;

- Đề xuất giải pháp quản lý tài nguyên rừng tại Ban Quản lý rừng

phòng hộ Tân Phú, tỉnh Đồng Nai.

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: Ban Quản lý rừng phòng hộ Tân Phú, tỉnh

Đồng Nai.

- Phạm vi về thời gian: từ tháng 04/2016 đến tháng 10/2016.

2.3. Nội dung nghiên cứu

- Đặc điểm tài nguyên rừng tại Ban Quản lý rừng phòng hộ Tân Phú;

- Nghiên cứu xây dựng bộ mẫu khóa ảnh cho giải đoán ảnh vệ tinh tại

khu vực nghiên cứu;

- Nghiên cứu thành lập bản đồ hiện trạng rừng và bản đồ trữ lƣợng rừng

tại Ban Quản lý rừng phòng hộ Tân Phú, tỉnh Đồng Nai;

- Đề xuất giải pháp quản lý tài nguyên rừng tại Ban Quản lý rừng

phòng hộ Tân Phú, tỉnh Đồng Nai.

2.4. Phƣơng pháp nghiên cứu

2.4.1. Thu thập tài liệu thứ cấp

Để thực hiện đƣợc phần nội dung nghiên cứu, đề tài sẽ thu thập thông

tin thứ cấp gồm:

- Số liệu thông tin về điều kiện tự nhiên, điều kiện kinh tế- xã hội của

khu vực BQLRPH Tân Phú, tỉnh Đồng Nai.

- Thu thập số liệu ảnh SOPT 5, ranh giới BQL RPH Tân Phú phục vụ

cho kiểm kê rừng tỉnh Đồng Nai.

- Những kết quả nghiên cứu, những văn bản có liên quan đến bản đồ

hiện trạng và quy hoạch bảo vệ phát triển rừng, bản đồ hiện trạng sử dụng

đất,… tại khu vực nghiên cứu.

Nguồn ảnh Google Earth, Landsat từ https://earthexplorer.usgs.gov/

2.4.2. Ngoại nghiệp

Để tiến hành công tác ngoại nghiệp trƣớc hết phải bố trí ô điều tra trên

bản đồ bằng phần mềm Google Earth và Mapinfo. Sau đó chuyển toàn bộ dữ

liệu ô điều tra và ảnh Google Earth vào máy GPS. Sử dụng máy GPS để

hƣớng dẫn đến ô điều tra để lập ô đo đếm ngoài thực địa.

Trong phạm vi BQLRPH Tân Phú, tiến hành thiết lập ô điều tra có diện tích 500 m2 (20 m x 25 m). Đi dọc theo hƣớng Tây - Bắc, đánh số thứ tự các ô

đo đếm từ 1 đến 30 theo hệ thống. Trong mỗi ô từ 1 đến 30 tiến hành đo đếm

các chỉ tiêu về thành phần loài, đƣờng kính, chiều cao,… xác định tên loài,

tên cây Việt Nam. Sau đó, ghi vào phiếu điều tra thu thập.

Trong đó:

Đo đƣờng kính sử dụng thƣớc dây, thƣớc kẹp đo chu vi, đƣờng kính tất

cả các cây gỗ có D1,3 từ 6 cm trở lên trong toàn bộ ô đo đếm.

Đo chiều cao cây gỗ thì dùng thƣớc Blume Leiss đo chiều cao của cây

gỗ trong khu vực nghiên cứu.

Sau khi hoàn tất quá trình đo đếm cho 1 ô, tiến hành tập hợp và chỉnh

số liệu điều tra thu thập ngoài hiện trƣờng và bổ sung thêm các yếu tố cần

thiết khác.

2.4.3. Nội nghiệp

2.4.3.1. Xây dựng bộ mẫu khóa ảnh cho giải đoán ảnh vệ tinh tại

khu vực nghiên cứu

Để xây dựng khóa ảnh phục vụ cho việc giải đoán ảnh vệ tinh SPOT từ

phần mềm eCognition Developer chúng ta tiến hành xây dựng bộ mẫu phân

loại hay bộ mẫu khóa ảnh (MKA) 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 bản đồ dựa vào trên thuật toán phân loại hƣớng đối tƣợng.

Căn cứ xây dựng bộ mẫu khóa ảnh dựa vào bản đồ hiện trạng sử dụng

đất, và bản đồ quy hoạch ba loại rừng mới nhất của khu vực nghiên cứu. Số

lƣợng mẫu khóa ảnh đƣợc lựa chọn đảm bảo mỗi tiêu chí tham gia phân loại

phải có dung lƣợng đủ lớn để xác định một cách chính xác ngƣỡng cho từng

đối tƣợng đã phân tách trong cảnh ảnh. Số lƣợng mẫu khóa ảnh phụ thuộc vào

diện tích của từng trạng thái. Tối thiểu mỗi trạng thái lấy 5 điểm mẫu khóa

ảnh. Các ô tiêu chuẩn cần phân bố tƣơng đối đều ở những tuổi khác nhau và

trên các dạng lập địa, trạng thái khác nhau. Sau đó tiến hành bố trí các ô điều

tra này lên trên bản đồ với nền Google Earth phục vụ cho công tác đi điều tra

Xác định dung lƣợng mẫu dựa trên phƣơng pháp điển hình

Phần mềm hỗ trợ tải ảnh viễn thám

Ảnh viễn thám (Google Earth)

Phần mềm GIS

Các loại ranh giới tại khu vực nghiên cứu

Xây dựng bản đồ khóa mẫu giải đoán ảnh

GMapTool hỗ trợ máy GPS không có bộ nhớ

Dữ liệu GPS (bằng phần mềm GPSMapEdit)

Tìm và xác định vị trí các ô mẫu ngoài thực địa bằng máy định vị GPS

Xác định trạng thái rừng

Đo các chỉ tiêu: Hvn, Hdc, D1,3, tán, tên cây,…

Chụp hình vị trí ô điều tra

ngoài thực địa và phƣơng pháp đƣợc thể hiện cụ thể trong Sơ đồ 2.1 dƣới đây:

Sơ đồ 2.1. Phƣơng pháp xây dựng bộ mẫu khóa ảnh cho giải đoán ảnh vệ tinh

Xác định dung lƣợng mẫu dựa trên phƣơng pháp điển hình, sau đó sử

dụng phần mềm GIS kết hợp với ảnh viễn thám Google Earth xây dựng bản

đồ khóa mẫu giải đoán ảnh, từ bản đồ khóa mẫu này cùng với các loại ranh

giới tại khu vực nghiên cứu sử dụng phần mềm GPSMapEdit (phiên bản dùng

thử) chuyển toàn bộ dữ liệu dƣới dạng GIS sang định dạng máy GPS, đối với

các loại máy GPS không hỗ trợ thẻ nhớ thì sử dụng phần mềm GMapTool để

chuyển dữ liệu vào máy định vị. Cuối cùng sử dụng máy định vị này dẫn

đƣờng đến các ô mẫu điều tra, tại các ô điều tra tiến hành xác định trạng thái

rừng phục vụ cho quá trình phân loại ảnh, lập ô điều tra 500 m2 đối với rừng

tự nhiên và 100 m2 đối với rừng trồng. Trong ô điều tra này tiến hành đo đếm

các chỉ tiêu Hvn, Hdc, D1,3, tán, tên cây,… phục vụ cho công tác thành lập

bản đồ trữ lƣợng rừng tại khu vực nghiên cứu (Sơ đồ 2.1 và Hình 2.1).

Hình 2.1. Hệ thống 184 ô mẫu điều tra ngoài thực địa

2.4.3.2. Xây dựng bản đồ hiện trạng rừng tại BQLRPH Tân Phú

Sau khi xác định trạng thái và lập ô đo đếm ngoài thực địa (mục

2.3.3.1) thì tiến hành sử dụng phần mềm eCognition Developer phân loại đối

tƣợng rừng theo phƣơng pháp hƣớng đối tƣợng Việc phân loại ảnh sơ bộ bằng

phƣơng pháp không kiểm định (chia lô tự động nhƣng chƣa xác định tên trạng

thái) nhằm tách các lô/đối tƣợng tƣơng đối đồng nhất trên ảnh làm căn cứ

thiết kế hệ thống mẫu ảnh.

Khoanh vi các diện tích đồng nhất trên ảnh bằng phƣơng pháp phân

loại không kiểm định. Sử dụng chức năng "Multiresolution segmentation" của

phần mềm eCognition để khoanh các diện tích đồng nhất trên ảnh thành

những lô trạng thái tƣơng đối đồng nhất về tên trạng thái và trữ lƣợng rừng.

Chức năng này thực hiện dựa trên cơ sở 3 tham số ngƣời giải đoán đƣa vào

ban đầu là Scale parameter, Shape, Compactness.

Để có thể lựa chọn đƣợc các tham số phù hợp với ảnh ta áp dụng

nguyên tắc giữ nguyên giá trị của 2 tham số và thay đổi giá trị tham số còn

lại. Dựa trên kết quả phân loại từ ảnh mà chọn ra giá trị phù hợp cho cả ba

thông số tiếp đến đƣa hệ thống mẫu khóa ảnh thu thập ngoài thực địa vào

phần mềm eCognition để là cơ sở kiểm định. Sử dụng chức năng “assign class

by thematic layer” để gắn các trạng thái phù hợp cho các lô diện tích đã đƣợc

khoanh vi từ bƣớc phân loại không kiểm định.

Bộ mẫu khóa ảnh thu thập ngoài thực địa đƣợc sử dụng làm cơ sở cho

phân loại có kiểm định. Các điểm mẫu ngoài thực địa tƣơng ứng với các đối

tƣợng khác nhau trên ảnh vệ tinh. Với các điểm mẫu này ngƣời phân loại có

thể tính toán các tham số, chỉ tiêu đƣa vào phân loại. Trong pham vi đề tài

này chỉ sử dụng một số chỉ số nhƣ sau.

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

tính bằng công thức:

NDVI = (IR - R)/(IR + R)

Tỷ số chỉ số thực vật RVI (Ratio vegetation index) đƣợc tính bằng công

thức:

RIV = IR/R

Chỉ số thực vật sai khác DVI (Difference vegetation index) hay còn gọi

là chỉ số thực vật môi trƣờng EVI đƣợc tính bằng công thức:

DVI = IR - R

Chỉ số diện tích lá (LAI) là chỉ số đƣợc sử dụng để ƣớc tính diện tích

che phủ của tán cây hay dự báo tăng trƣởng và năng suất của cây trồng và tính

bằng công thức:

LAI = 3,618 * EVI - 0,118 (Boegh, 2002)

Trong đó:

IR là giá trị bức xạ của bƣớc sóng cận hồng ngoại (Near infrared).

R là giá trị bức xạ của bƣớc sóng nhìn thấy (Visible).

NDVI: Chỉ số thực vật.

RVI: Chỉ số tỉ số thực vật.

DVI: Chỉ số sai khác hay chỉ số môi trƣờng.

LAI: Chỉ số diện tích lá.

EVI: Chỉ số thảm thực vật

Sau quá trình phân loại có kiểm định các lô sẽ đƣợc tự động gắn trạng

thái theo đúng quy định. Các trạng thái rừng đƣợc phân loại theo thông tƣ Số:

34/2009/TT-BNNPTNT quy định tiêu chí xác định và phân loại rừng. Đây là

thông tƣ quy định về tiêu chí xác định rừng và hệ thống phân loại rừng phục

vụ cho công tác điều tra, kiểm kê, thống kê rừng, quy họach bảo vệ và phát

triển rừng, quản lý tài nguyên rừng và xây dựng các chƣơng trình, dự án lâm

nghiệp và phƣơng pháp phân loại đƣợc thể hiện cụ thể trong Sơ đồ 2.2 dƣới

đây:

Điểm mẫu điều tra ngoài thực địa

Ảnh SPOT tại khu vực nghiên cứu

Phần mềm phân loại ảnh eCognition Developer

Chỉ số thực vật NDVI, DVI, RVI, LAI, Nhiệt độ,…

Khoanh lô cho từng trạng thái rừng

Gán trạng thái cho các đối tƣợng dựa vào điểm mẫu và các chỉ số thực vật

Bản đồ phân loại trạng thái rừng dựa trên ảnh viễn thám

Xây dựng hệ thống ô kiểm chứng ngẫu nhiên trên bản đồ sau phân loại

Sử dụng máy định vị GPS kiểm chứng ngoài thực địa

Đánh giá sai số sau phân loại

Ranh giới BQLRPH

Bản đồ hiện trạng rừng

Sơ đồ 2.2. Phƣơng pháp xây dựng bản đồ hiện trạng rừng

Sử dụng phần mềm eCognition Developer tính toán các chỉ số thực vật

nhƣ DVI, NDVI, RVI, LAI, Nhiệt độ,… từ ảnh SPOT làm cơ sở cho quá trình

phân loại ảnh, sau khi tính toán các chỉ số tiến hành khoanh lô cho từng trạng

thái rừng dựa trên điểm mẫu điều tra ngoài thực địa kết hợp với các chỉ số

tính toán từ ảnh, Sau đó gán trạng thái cho tất cả các đối tƣợng bằng thuật

toán nội suy từ điểm mẫu để thành lập bản đồ phân loại hiện trạng rừng. Sau

khi có bản đồ phân loại hiện trạng rừng tiến hành bố trí ngẫu nhiên hoặc hệ

thống các điểm mẫu dùng để kiểm chứng lại ngoài thực địa, các điểm mẫu

này sẽ đƣợc chuyển vào máy định vị GPS dẫn đƣờng, tìm đến các vị trí ngoài

thực địa để kiểm tra. Sau đó đánh giá mức độ sai số do quá trình phân loại để

đảm bảo độ tin cậy trong quá trình phân loại. Cuối cùng kết hợp với ranh giới

để thành lập bản đồ hiện trạng rừng tại khu vực nghiên cứu (Sơ đồ 2.2).

Để đánh giá độ chính xác phân loại theo tổng hợp các tham số đề tài sử

dụng chỉ số Kappa. Cách xác định chỉ số đƣợc thể hiện trong công thức sau.

K = (T - E)/(1 - E)

Trong đó : T là độ chính xác toàn cục cho bởi ma trận sai số

E là đại lƣợng thể hiện sự mong muốn (kỳ vọng) phân loại chính xác có

thể dự đoán trƣớc.

Chỉ số kappa (K) càng lớn thể hiện sự phân loại càng chính xác.

Sử dụng ma trận sai số phân loại để xác định độ chính xác toàn cục (T).

Loại đƣợc giải đoán (ha)

Loại thực (ha)

(k-1)

Tổng

…

O1(k-1)

O1k

S1+

O11

O12

…

O2(k-1)

O2k

S2+

O21

O22

. . .

… … …

k-1

…

O(k-1)1

O(k-1)(k-1)

O(k-1)k

S(k-1)+

…

Ok(k-1)

Okk

Sk+

Ok1

Ok2

Tổng

…

S+(k-1)

S+k

S+1

S+2

Bảng 2.1. Ma trận sai số phân loại tại khu vực nghiên cứu

Trong đó:

S+j: tổng theo cột.

Si+: tổng theo hàng.

N: tổng diện tích trong bộ dữ liệu.

Tỷ lệ % sai số bỏ sót: ti+ = 100 * (Si+ - Oii)/Si+

Tỷ lệ % sai số thực hiện: t+j = 100 * (S+j – Ojj)/S+j

Độ chính xác toàn cục của thuật toán phân loại: T = ∑Oii * 100 / n

2.4.3.3. Xây dựng bản đồ trữ lƣợng rừng tại BQLRPH Tân Phú, tỉnh

Đồng Nai

Cũng tƣơng tự nhƣ thành lập bản đồ hiện trạng rừng, đối với việc xây

dựng bản đồ trữ lƣợng rừng cũng kế thừa ô mẫu điều tra ngoài thực địa tại

mục 2.3.3.1, sau khi điều tra các chỉ tiêu Hvn, Hdc, D1,3, tán, tên cây,… đo đếm

đƣợc ngoài thực địa chúng ta tiến hành sử dụng phần mềm Excel tính toán trữ

lƣợng rừng theo công thức:

M = G*H*F

Trong đó:

M: Trữ lƣợng cây cá thể (m3);

G: Tiết diện ngang (m2);

H: Chiều cao cây cá thể (m);

F: Hình số than cây (đối với rừng tự nhiên F = 0,45, rừng trồng F =

0,5).

Sau khi tính trữ lƣợng từng cây cá thể tiến hành quy đổi trữ lƣợng thành

bình quân trên hecta. Từ đó, dựa vào điểm mẫu để xác định từng trạng thái

rừng sẽ có trữ lƣợng bình quân khác nhau, cuối cùng nhân trữ lƣợng bình

quân với diện tích từng lô rừng để thành lập bản đồ trữ lƣợng rừng cho toàn

khu vực nghiên cứu. Phƣơng pháp đƣợc thể hiện cụ thể trong Sơ đồ 2.3 dƣới

đây:

Ô điều tra ngoài thực địa

Các chỉ tiêu Hvn, Hdc, D1,3,…

Trữ lƣợng cây cá thể (Excel)

Trữ lƣợng bình quân trên ha (Excel)

Trữ lƣợng bình quân trên lô (GIS)

Ranh giới BQLRPH

Bản đồ trữ lƣợng rừng tại khu vƣc nghiên cứu

Sơ đồ 2.3. Phƣơng pháp xây dựng bản đồ trữ lƣợng rừng

Từ các chỉ tiêu Hvn, Hdc, D1,3,… đo đếm đƣợc ngoài thực địa tiến hành

sử dụng phần mềm Excel để xử lý và tính toán trữ lƣợng bình quân trên hecta

của từng trạng thái rừng, sau đó cập nhật vào lớp bản đồ đã phân loại tại mục

2.3.3.2 thông qua phần mềm GIS theo từng kiểu trạng thái (Sơ đồ 2.3).

Chƣơng 3

ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN KHU VỰC NGHIÊN CỨU

3.1. Vị trí, ranh giới, diện tích

Ban Quản lý rừng phòng hộ Tân phú thuộc địa bàn quản lý hành chính

của hai xã: Gia canh, Phú Ngọc - huyện Định Quán - tỉnh Đồng Nai.

Sơ đồ 2.1. Vị trí BQLRPH Tân Phú, tỉnh Đồng Nai

3.1.1. Vị trí địa lý + Kinh độ : 107020’ - 107027’30’’ Kinh độ Đông

+ Vĩ độ : 1102’32’’ - 11010’ Vĩ độ Bắc

3.1.2. Ranh giới

+ Phía Đông giáp tỉnh Bình Thuận (sông La Ngà)

+ Phía Tây giáp C.ty Mía đƣờng La Ngà, xã Phú Ngọc

+ Phía Nam giáp tỉnh Bình Thuận; huyện Xuân Lộc - Đồng Nai.

+ Phía Bắc giáp xã Gia canh, thị trấn Định Quán - Đồng Nai.

3.1.3. Diện tích

Căn cứ quyết định 3248/QĐ-UBND, ngày 06 tháng 11 năm 2012 của

UBND Tỉnh Đồng Nai, Quyết định phê duyệt kết quả kiểm kê, thống kê rừng

tỉnh Đồng Nai năm 2011, tổng diện tích tự nhiên của Ban quản lý: 13.862,2

Hình 2.1. Bản đồ hiện trạng BQLRPH Tân Phú, tỉnh Đồng Nai

3.2. Đặc điểm địa hình, thổ nhƣỡng

3.2.1. Đặc điểm địa hình

Lâm phận BQL nằm trong hệ đồi núi kéo dài từ vùng cao nguyên

xuống và cũng là vùng ven của các hoạt động núi lửa trƣớc đây mà di tích còn

để lại là vết gãy của dòng sông La Ngà. Địa hình tƣơng đối phức tạp, đặc

trƣng của vùng địa hình miền núi, có dạng đồi lƣợn sóng bị chia cắt bởi các khe, suối. Độ dốc bình quân từ 10o - 12o, các biệt có một số khu vực có độ dốc lớn (20o - 25o).

3.2.2. Thổ nhƣỡng

Với nguồn gốc từ Bazan phún xuất, trầm tích của Sa thạch, phiến thạch

lƣợn sóng và bồi tụ của phù sa cổ. Lâm phận BQL gồm các nhóm đất chính:

+ Nhóm đất xám: Chủ yếu phát sinh trên nền đá Granite và phù sa cổ

+ Nhóm đất đen: Hình thành trên đá Bazan, có nhiều đá lẫn.

+ Nhóm đất đỏ: Hình thành trên đá Bazan.

+ Nhóm đất gley: hình thành trên nền phù sa cổ.

+ Nhóm đất đá bọt: hình thành trên đá bọt núi lửa.

3.3. Khí hậu, thời tiết, thủy văn

3.3.1. Khí hậu, thời tiết

Thuộc vùng khí hậu miền Đông Nam Bộ. Thời tiết trong năm chia làm

hai mùa rõ rệt, mùa mƣa từ tháng 5 đến tháng 10, mùa khô bắt đầu từ tháng

11 đến tháng 4 năm sau. Lƣợng mƣa bình quân năm 1.415 mm, thấp nhất là

600 mm, cao nhất lên đến 2.500 mm, tập trung nhiều từ tháng 6 - tháng 8

hàng năm. Mùa khô hầu nhƣ không có mƣa.

Nhiệt độ bình quân năm là 2703; cao nhất là 3802 (vào các tháng 3, 4),

thấp nhất là 1302 (vào khoảng tháng 12).

3.3.2. Thủy văn

Lâm phận Ban Quản lý có mạng lƣới khe, suối tƣơng đối nhiều và phân

bổ khắp trên địa bàn nhƣ suối Trà My, Cái Bè, Dar Kadna, Dar rait, Dar

Kaya, Da Keapria, Gianlai, Lacanh, Dar Benaye, …; có bàu Nƣớc sôi, thác

Mai; bao quanh ranh giới hơn một nửa chu vi là dòng sông La ngà, suối Cái

Bè và suối Trà My.

3.4. Hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp

Theo quyết định 3248/QĐ-UBND, ngày 06 tháng 11 năm 2012 của

UBND tỉnh Đồng Nai, Quyết định phê duyệt kết quả kiểm kê, thống kê rừng

tỉnh Đồng Nai năm 2011, tổng diện tích tự nhiên của Ban quản lý: 13.862,2

ha. Hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp phân theo quy hoạch 3 loại rừng nhƣ

Bảng 3.1. Thống kê diện tích các loại rừng trên địa bàn

Đơn vị tính: ha

Trạng thái rừng Tỷ lệ (%) S.Xuất Tổng P.Hộ Tổng diện tích Phân theo QH 3 loại rừng Ngoài QH 3L Rừng

Diện tích đất lâm nghiệp A. Đất có rừng 13.862,2 100,0 13.857,1 12.119,8 1.737,3 98,0 13.588,1 11.938,7 1.649,4 13.588,1 5,1

I. Rừng tự nhiên 11.702,1 84,4 11.702,1 11.241,5 460,6

1. Rừng gỗ 11.327,0 81,7 11.327,0 10.924,4 402,6

- Rừng trung bình 2.839,0 20,5 2.839,0 2.839,0

- Rừng nghèo 1.144,6 8,2 1.144,6 1.058,2 86,4

- Rừng phục hồi 7.343,4 53,0 7.343,4 7.027,2 316,2

2. Rừng hỗn giao 375,1 2,7 375,1 317,1 58,0

- Gỗ + tre nứa 199,7 1,4 199,7 176,8 22,9

- Tre nứa + gỗ 175,4 1,3 175,4 140,3 35,1

1.886,0 13,6 1.886,0 697,2 1.188,8

548,5 4,0 548,5 364,0 184,5

II. Rừng trồng 1. Rừng gỗ có trữ lƣợng 2. RG chƣa có trữ lƣợng 39,9 39,9 39,9 0,3

1.297,6 1.297,6 333,2 964,4 9,3

3. Rừng cây đặc sản B. Đất trống QH cho LN 274,1 269,0 181,1 5,1 87,9 2,0

1. Cỏ, lau lách(Ia) 7,3 7,3 6,1 1,2 0,1

2. Cây bụi (Ib) 1,0 1,0 1,0 0,0

3. Cây gỗ rải rác (Ic) 52,1 52,1 43,7 8,4 0,4

17,8 17,8 17,8 0,1

4. Núi đá 5. Đất khác QH cho LN 195,9 1,4 190,8 112,5 78,3 5,1

Với chức năng, nhiệm vụ đƣợc giao; hàng năm BQL đã thực hiện các

giải pháp lâm sinh, quản lý sử dụng rừng, bảo vệ và phát triển rừng có hiệu

quả theo định hƣớng đã đƣợc quy hoạch, đúng mục tiêu quy hoạch ba loại

rừng; nhằm duy trì ổn định diện tích rừng hiện có, nâng cao độ che phủ và

chất lƣợng rừng, duy trì chức năng phòng hộ của rừng.

Hệ thực vật, động vật rừng rất phong phú và đa dạng về loài; rừng sinh

trƣởng và phát triển ổn định, nhiều tầng, nhiều thế hệ; độ che phủ của rừng

đạt 98%;

Nhìn chung, về điều kiện tự nhiên có nhiều thuận lợi:

- Giao thông thuận tiện, gần Quốc lộ 20 nên dễ dàng lƣu thông với các

địa phƣơng trong và ngoài tỉnh.

- Có quỹ đất sản xuất, đất nông nghiệp tƣơng đối lớn, thích hợp với

nhiều mô hình sản xuất.

- Tài nguyên nƣớc phong phú (sông La Ngà, khe suối, ao hồ trong lâm

phận) thuận lợi cho sinh hoạt, tƣới tiêu và phát triển du lịch sinh thái.

- Khí hậu, thời tiết ổn định, có hai mùa mƣa, nắng rõ rệt.

- Tài nguyên rừng phong phú và đa dạng, độ che phủ cao, có tác dụng

rất lớn trong khả năng phòng hộ, bảo vệ môi trƣờng sinh thái.

Bên cạnh những thuận lợi, có nhiều đặc điểm khó khăn và hạn chế

trong công tác QLBVR và PCCCR nhƣ:

- Địa bàn rộng, giáp với các cụm dân cƣ địa phƣơng nên đã chịu nhiều

áp lực trong công tác QLBVR.

- Địa hình nhiều đồi dốc và khe suối; đƣờng xá bị hƣ hỏng nhiều, lầy

lội vào mùa mƣa, nhất là các tuyến đƣờng tuần tra bảo vệ rừng.

- Vào mùa nắng thƣờng không có mƣa, nhiệt độ cao, gây không ít khó

khăn trong công tác PCCCR.

Chƣơng 4

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1. Đặc điểm tài nguyên rừng tại Ban Quản lý rừng phòng hộ Tân Phú

Tổng diện tích đất do BQL quản lý là 13.635,56 ha giảm 226,64 ha so

với hiện trạng kiểm kê rừng năm 2011 (13.862,2 ha). Đây chính là diện tích

đất rừng trồng đã bàn giao cho xã Phú Ngọc và xã Gia Canh quản lý theo

Quyết định số 2895/QĐ-UBND ngày 23/09/2015 của UBND tỉnh Đồng Nai.

Tình hình sử dụng đất: Tổng số hộ trong diện giao khoán theo Nghị

định 135 của chính phủ là 660/1.120,02 ha, đã thực hiện đƣợc 243 hộ/ 377,68

ha; Số hộ trong diện nhận khoán công đoạn, trồng, chăm sóc rừng phòng hộ

theo Nghị định 01-NĐ/CP là 302 hộ/ 499,11ha, đã thực hiện đƣợc: 20 hộ/

36,92ha.

Rừng tự nhiên tại BQL đa phần là rừng đã bị tác động, đối tƣợng rừng

có trữ lƣợng trung bình chỉ chiếm 21,09%, phần lớn diện tích còn lại là rừng

non phục hồi IIA, IIB và rừng nghèo kiệt IIIA1 (chiếm 61,17%) . Cụ thể nhƣ

+ Trạng thái rừng trung bình (IIIA2)

Diện tích 2.875,68 ha chiếm 21,09%, tổng diện tích tự nhiên của BQL

Kết cấu rừng: có nhiều tầng, tán, với các loài cây chủ yếu nhƣ Bằng

lăng, Bình linh, Trƣờng, Cầy, Cám, Vàng nghệ, Trâm, Máu chó, Bã Trầu,

Nhọ nồi, Trắc…Độ tàn che 0,7 - 0,8. Tầng cây tái sinh có các loài nhƣ: Nhọ

nồi, Sầm, Trƣờng, Trâm, Cò ke, Bằng lăng… cao bình quân 1 - 2 m, phân bố

rải rác.

Các trị số bình quân của lâm phần: Hvn = 17 m, D1.3 = 26,4 cm, N/ha=

433 - 550 cây/ha, M/ha = 140 - 195,2m3, G = 25- 31,5 m2/ha

Trạng thái rừng đã đáp ứng đƣợc mục tiêu phòng hộ, một số diện tích

có trữ lƣợng lớn có thể tiến hành khai thác chọn. Tuy nhiên do chủ chƣơng

đóng cửa rừng của của Chính phủ và của tỉnh Đồng Nai nên trong thời gian

tới cần tiếp tục áp dụng các biện pháp bảo vệ rừng. Khi nào có chủ chƣơng

khai thác rừng tự nhiện thì sẽ tiến hành đƣa các diện tích này vào khai khác

chọn.

+ Trạng thái rừng nghèo (IIIA1)

Diện tích 1.174,20 ha chiếm 8,61% tổng diện tích tự nhiên của BQL

Kết cấu rừng: Tán rừng bị phá vỡ thành từng mảng lớn, có nhiều dây

leo bụi rậm, tầng trên còn sót lại một số cây có phẩm chất xấu, sâu bệnh hoặc

có giá trị thấp, tầng dƣới có thể gặp một số loài cây gỗ nhỏ nhƣ: Thị, Cám,

Cầy, Thẩu tấu, Sầm... Độ tàn che 0,3 - 0,5. Cây tái sinh và tầng lớp kế cận ít

và phân bố không đều, mật độ cây tái sinh 300 - 870 cây/ha.

Các trị số bình quân của lâm phần: Hvn = 13,9 m, D1.3 = 20,4 cm,

N/ha= 255 - 295 cây/ha, M/ha = 40 - 82,6 m3, G = 18 - 22 m2/ha.

Trạng thái rừng này khả năng tự phục hồi rất chậm, giá trị phòng hộ,

môi trƣờng và kinh tế của rừng không cao. Đặc biệt có một số diện tích rừng

thuộc khoảnh 3; 5và 8 TK 81, khoảnh 1; 2; 3 và 4 TK 80A, khoảnh 1 TK 82;

khoảnh 9 TK 86 và khoảnh 2; 3 và 6 TK 89 tổng diện tích khoảng 211,7 ha có

số lƣợng cây tái sinh mục đích ít (460cây/ha), phân bố không đều, nếu chỉ tiến

hành khoanh nuôi bảo vệ thì quá trình phục hồi của rừng sẽ rất chậm, hiệu

quả phòng hộ, kinh tế của rừng thấp. Mặt khác những diện tích rừng này nằm

ở vị trí rừng phòng hộ xung yếu và ít xung yếu, có vị trí điều kiện tự nhiên xã

hội thuận lợi. Chính vì vậy cần áp dụng biện pháp làm giàu rừng có trồng bổ

sung theo đám bằng các loài bản địa có giá trị (theo Quy phạm ngành 13-91).

Bên cạnh đó tại khu vực rừng sản xuất có diện tích 49,83 ha thuộc

khoảnh 2; 3 và 6 TK 84 trạng thái rừng IIIA1 có trữ lƣợng cây có đƣờng từ 8 cm trở lên thấp (40 m3/ha), có số lƣợng cây tái sinh mục đích chiều cao từ 1m

trở lên thấp (420 cây/ha), phân bố không đều. Nếu chỉ tiến hành khoanh nuôi

bảo vệ hoặc tiến hành các biện pháp kỹ thuật lâm sinh đơn giản thì rừng

không thể phục hồi và hiệu quả kinh tế của rừng thấp hoặc không có. Mặt

khác những diện tích rừng này có vị trí điều kiện tự nhiên thuận lợi và nằm

tiếp giáp với diện tích rừng trồng của các hộ dân nên nguy cơ bị xâm lấn rất

cao. Chính vì vậy cần phải tiến hành cải tạo rừng thành rừng trồng có giá trị

kinh tế cao, từng bƣớc nâng cao hiệu quả kinh doanh rừng, giúp BQL tăng tỉ

lệ kinh phí tự chủ và giảm áp lực kinh phí từ ngân sách. (theo Thông tƣ

23/2013/TT-BNNPTNT).

+ Trạng thái rừng non phục hồi (IIA, IIB)

Đặc trƣng bởi lớp cây tiên phong, ƣa sáng, mọc nhanh và kết cấu gần

nhƣ một tầng với các loài cây chính nhƣ Bằng lăng, Bình linh, Làu táu, Máu

chó, Thành ngạnh, Cầy, Cám, Trâm, Cò ke, Vàng nghệ, Săng mã…. Độ tàn

che của rừng 0,7 - 0,8.

Các trị số bình quân của lâm phần: Hvn = 8 - 13,8 m, D1.3 = 7 - 19,4 cm, N/ha= 300 - 468 cây/ha, M/ha = 30-88,1 m3 , G = 7 - 15 m2/ha, Ntái sinh

= 650 - 1.452 cây/ha

Đa phần diện tích rừng thuộc trạng thái này đều có số lƣợng cây mục

đích và cây tái sinh có thể đảm bảo cho quá trình tự phục hồi của rừng nên

trong thời gian tới chỉ cần tiếp tục quản lý bảo vệ.

Tuy nhiên có một số diện tích khoảng 286,08 ha thuộc khoảnh 3; 5; 7

và 8 tiểu khu 81, khoảnh 1; 2; 3 và 4 tiểu khu 80A, khoảnh 1 tiểu khu 82,

khoảnh 9 tiểu khu 86 và khoảnh 2; 3; 6 tiểu khu 89 có số lƣợng cây tái sinh

mục đích ít (860 cây/ha), phân bố không đều, nếu chỉ tiến hành khoanh nuôi

bảo vệ thì quá trình phục hồi của rừng sẽ rất chậm, hiệu quả phòng hộ, kinh tế

của rừng thấp. Mặt khác những diện tích rừng này nằm ở vị trí phòng hộ xung

yếu và ít xung yếu, có điều kiện tự nhiên xã hội thuận lợi, nên có thể tiến

hành làm giàu rừng có trồng bổ sung (theo quy phạm ngành QP 13-91).

Bên cạnh đó có 75,23 ha rừng IIA là rừng sản xuất thuộc khoảnh 1 và 3

tiểu khu 83 có số lƣợng cây gỗ tái sinh mục đích chiều cao vút ngọn từ 1 m

trở lên là 673 cây/ha, cây tái sinh phân bố không đều, trữ lƣợng cây gỗ có đƣờng kính từ 8 cm trở lên đạt 30 - 45 m3. Nếu chỉ tiến hành khoanh nuôi bảo

vệ hoặc tiến hành các biện pháp kỹ thuật lâm sinh đơn giản thì rừng không thể

phục hồi và hiệu quả kinh tế của rừng thấp hoặc không có. Mặt khác những

diện tích rừng này có vị trí điều kiện tự nhiên thuận lợi nên, trong giai đoạn

2016 - 2020 cần phải tiến hành cải tạo rừng thành rừng trồng có giá trị kinh tế

cao (theo TT 23/2013/TT-BNNPTNT) từng bƣớc nâng cao hiệu quả kinh

doanh rừng, giúp BQL tăng tỉ lệ kinh phí tự chủ và giảm áp lực kinh phí từ

ngân sách..

+ Trạng thái rừng hỗn giao gỗ + Le (IIIA1 + Le)

Kết cấu rừng: tầng tán bị phá vỡ, nhiều tầng tán không rõ ràng. Tầng

cây gỗ lớn còn lại chủ yếu là các loài Bằng lăng, Trâm, Cám, Cầy, Trƣờng,

Thị… nằm xen giữa các trảng le, tre, lồ ô…những cây gỗ ở đây chủ yếu là

cây có phẩm chất xấu, cong keo, sâu bệnh… Tầng cây tái sinh ít rải rác, mật

độ cây tái sinh chỉ đạt từ 100 - 200 cây/ha với các loài nhƣ Cò ke, Trƣờng,

Cám, Cầy, Bằng lăng, Bình linh…

Các trị số bình quân của lâm phần:

Cây gỗ: Hvn = 10 - 13,8 m, D1.3 = 15 - 20,8 cm, N/ha = 150 - 237

cây/ha, Mgỗ/ha = 30 - 50,1 m3, G = 7 - 9 m2/ha.

Le: N = 2.000 - 3.500 cây/ha; D = 3 - 5 cm; Hvn = 3 - 6m

Lồ ô: N = 1.000 - 1.500 cây/ha; D = 3 - 5 cm; Hvn: 8 - 11m

Nhìn chung, khả năng phục hồi của trạng thái rừng này là tƣơng đối

chậm. Rừng có một số le và lồ ô phân bố. Tuy nhiên diện tích rừng này

thƣờng phân bố ở nơi có địa hình phức tạp, độ dốc cao nên rất khó khai thác,

trong thời gian cần tiếp tục khoanh nuôi bảo vệ.

+ Trạng thái rừng hỗn giao Le, tre + gỗ ( LIIb + Gỗ)

Trạng thái rừng này Le, Tre, Lồ ô là thành phần chiếm chủ yếu chiếm

70% diện tích, độ tàn che 0,5 - 0,7. Nằm xen lẫn trong các trảng le, tre, lồ ô có

một số cây gỗ với các loài nhƣ Bằng lăng, Cầy, Cám, Trƣờng, Bình linh, lành

ngạnh, Gòn, Cò ke… Tuy nhiên số lƣợng không đáng kể.

Các trị số bình quân của lâm phần:

Le: N = 4.000 - 6.000 cây/ha; D = 3 - 5 cm; Hvn = 3 - 6m

Tre: N = 1.000 - 2.000 cây/ha; D = 3 - 6 cm; Hvn = 8 - 12m

Lồ ô: N = 1.000 - 1.500 cây/ha; D = 3 - 5 cm; Hvn = 8- 10m

Nhìn chung, trạng thái rừng này có giá trị kinh tế không cao và thƣờng

phân bố ở những khu vực có địa hình phức tạp, có độ dốc lớn nên rất khó khai

thác và tác động. Chính vì vậy, giải pháp trong thời gian tới là tiếp tục khoanh

nuôi bảo vệ.

Rừng trồng:

Tại Ban QLRPH Tân Phú có 1.611,5 ha, trong đó phân bố chủ yếu tại

các tiểu khu 81A, 81, 83, 84 và nằm rải rác ở các tiểu khu khác. Có 2 loại

rừng trồng chủ yếu:

+ Rừng trồng cây gỗ

Diện tích 588,2 ha chiếm 4,34% tổng diện tích BQL quản lý, bao gồm

các loài cây nhƣ: Sao, Dầu, Tếch, Keo…

Trong số diện tích rừng trồng gỗ có 67,11 ha rừng sản xuất trồng Tếch

và Keo lai thuần loài thuộc các tiểu khu 81; 81B; 83 và 84 đã đến tuổi thuần

thục công nghệ thì có thể tiến hành khai thác trắng và trồng rừng mới bằng

các dòng keo lai có chất lƣợng cao; Ngoài ra có 125 ha là rừng trồng Tếch

xen Sao đen, Dầu dái và Tếch thuần loài là rừng phòng hộ thuộc khoảnh 2; 4

tiểu khu 85, khoảnh 2; 6; và 8 tiểu khu 81do BQL trồng từ những năm 1991

và 1992, không liên quan đến ngƣời dân thì có thể tiến hành khai thác chọn

nhƣng phải đảm bảo độ tàn che lớn hơn hoặc bằng 0,6.

Các diện tích còn lại trồng trên đất giao khoán hoặc có liên quan đến

ngƣời dân…thì cần tiếp tục quản lý bảo vệ.

+ Rừng trồng cây đặc sản

Diện tích 1.023,3 ha chiếm 7,55 %, bao gồm các loài cây trồng chính

nhƣ: Điều; Cao su; Cà phê; Cam; Chanh… có thể xen lẫn một số cây gỗ nhƣ

Sao đen; Dầu; Tếch…

Đối với các trạng thái rừng này thƣờng có độ tàn che từ 0,3 - 0,6, chiều

cao rừng trung bình giao động trong khoảng từ 1,5 - 7 m, các loài cây lâm

nghiệp trồng xen nhƣ Dầu, Tếch, Sao đen.. còn lại rất ít và hầu nhƣ không

phát triển.

Nhìn chung, hiệu quả phòng hộ và bảo vệ môi trƣờng của đối tƣợng

rừng này chƣa mang tính ổn định, chƣa cao nhƣng cũng đem lại hiệu quả nhất

định về kinh tế. Hàng năm bình quân mỗi hecta rừng loại này cho thu nhập từ

30 - 100 triệu đồng và tạo công an việc làm cho hàng trăm lao động của địa

phƣơng.

Đây chính là những đối tƣợng rừng do nông dân lấn chiếm khai hoang

từ nhiều năm trở về trƣớc nên việc quản lý đối với những diện tích này còn

hết sức khó khăn và nhiều bất cập. Chính vì vậy, trong thời gian tới cần tiếp

tục thực hiện chính sách ký hợp đồng giao khoán hoặc cam kết bảo vệ rừng

đối với những diện tích này.

Đất không có rừng:

Có diện tích 237,4 ha, chiếm 1,75 % diện tích tự nhiên, trong đó có

59,2 ha là các trạng thái đất trống Ia; Ib; Ic, phần còn lại là diện tích núi đá và

các loại đất khác quy hoạch cho lâm nghiệp nhƣ: đƣờng; ao hồ; nhà trạm..

Nhìn chung, các trạng thái Ia, Ib, Ic trong lâm phận của BQL có diện

tích nhỏ, phân bố manh mún rải rác nên rất khó thực hiện các biện pháp tác

động. Do đó, giải pháp thích hợp nhất đối với trạng thái này là bảo vệ để tái

sinh tự nhiên.

4.2. Bộ mẫu khóa ảnh cho giải đoán ảnh vệ tinh tại khu vực nghiên cứu

Việc xác định mẫu khóa ảnh cho giải đoán ảnh vệ tinh tại khu vực

nghiên cứu là bƣớc cơ sở cho quá trình phân loại ảnh. Trong đó, tại vị trí ô

điều tra tiến hành chụp, ghi hình: Số hiệu mẫu khóa ảnh, màn hình máy định

vị GPS, chụp tổng thể ô theo chiều ngang, chụp tổng thể ô theo chiều xiên góc 450.

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. Trong đó, 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.

Số lƣợng mẫu khóa ảnh phụ thuộc vào trạng thái và diện tích của từng

trạng thái. Phạm vi đề tài giới hạn trong một BQL nên số lƣợng mẫu khóa ảnh

tối thiểu cho một trạng thái là 5 mẫu và kết quả một số mẫu khóa ảnh đƣợc

(a) Số hiệu mẫu khóa ảnh

(b) Màn hình máy định vị GPS

(d) Chụp xiên 450

thể hiện cụ thể trong Hình 4.1 đến 4.3 dƣới đây:

(a) Số hiệu mẫu khóa ảnh

(b) Màn hình máy định vị GPS

Hình 4.1. Mẫu khóa ảnh ô điều tra 583 ngoài thực địa

(d) Chụp xiên 450

(a) Số hiệu mẫu khóa ảnh

(b) Màn hình máy định vị GPS

(d) Chụp xiên 450

Hình 4.2. Mẫu khóa ảnh ô điều tra 343 ngoài thực địa

Hình 4.3. Mẫu khóa ảnh ô điều tra 585 ngoài thực địa

Đối với Ban Quản lý rừng phòng hộ Tân Phú, tỉnh Đồng Nai, sau tính

toán dung lƣợng mẫu thì có 184 mẫu khóa ảnh ngoài thực địa với 12 trạng

thái khác nhau: Đất đã trồng trên núi đất; Đất khác; Đất trống núi đất; Mặt

nƣớc; Nông Nghiệp; Rừng gỗ trồng núi đất; Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX

nghèo; Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX phục hồi; Rừng gỗ tự nhiên núi đất

LRTX TB; Rừng hỗn giao G-TN tự nhiên núi đất; Rừng hỗn giao TN-G tự

nhiên núi đất; Rừng trồng khác núi đất. Trong đó, Rừng gỗ tự nhiên núi đất

LRTX phục hồi với số lƣợng mẫu khóa ảnh lớn nhất là 26 ô mẫu, Rừng gỗ tự

nhiên núi đất LRTX nghèo thấp nhất với 7 mẫu khóa ảnh ngoài thực địa, các

ô mẫu còn lại phân bố trong 10 trạng thái rừng còn lại và đƣợc thể hiện cụ thể

trong Bảng 4.1 dƣới đây:

Stt Mã loại đất, loại rừng

Tên loại đất, loại rừng

Số lƣợng mẫu khóa ảnh (4)

(1)

(2)

(3)

DKH

Đất khác

DT1

Đất trống núi đất

DTR

Đất đã trồng trên núi đất

HG1

Rừng hỗn giao G-TN tự nhiên núi đất

HG2

Rừng hỗn giao TN-G tự nhiên núi đất

Mặt nƣớc

Nông Nghiệp

RTG

Rừng gỗ trồng núi đất

RTK

Rừng trồng khác núi đất

TXB

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB

TXN

TXP

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX nghèo Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX phục hồi

Tổng

184

Bảng 4.1. Thống kê mẫu khóa ảnh trên từng trạng thái rừng

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.

4.3. Bản đồ hiện trạng rừng tại Ban Quản lý rừng phòng hộ Tân Phú

Việc phân loại ảnh sơ bộ bằng phƣơng pháp không kiểm định (chia lô

tự động nhƣng chƣa xác định tên trạng thái) nhằm tách các lô/đối tƣợng tƣơng

đối đồng nhất trên ảnh làm căn cứ thiết kế hệ thống mẫu ảnh.

Sử dụng chức năng "Multiresolution segmentation" của phần mềm

eCognition để khoanh các diện tích đồng nhất trên ảnh thành những lô trạng

thái tƣơng đối đồng nhất về tên trạng thái. Chức năng này thực hiện dựa trên

cơ sở 3 tham số ngƣời giải đoán đƣa vào ban đầu là Scale parameter = 60,

Shape = 0,2, Compactness = 50.

Để có thể lựa chọn đƣợc các tham số phù hợp với ảnh ta áp dụng

nguyên tắc giữ nguyên giá trị của 2 tham số và thay đổi giá trị tham số còn

lại. Dựa trên kết quả phân loại từ ảnh mà chọn ra giá trị phù hợp cho cả ba

thông số.

Thông qua chạy thử nghiệm với các bộ tham số khác nhau để đánh giá

mức độ phù hợp của việc phân loại ảnh đề tài đã chọn ra đƣợc bộ tham số phù

hợp nhất với cảnh ảnh đƣợc sử dụng. Đồng thời tính toán các chỉ số thực vật

NDVI, RVI, DVI, LAI, nhiệt độ,… kết hợp với kết quả mục 4.1.2 tiến hành

khoanh lô trạng thái rừng từ ảnh SPOT theo phƣơng pháp phân loại hƣớng

đối tƣợng dựa vào các chỉ số thực vật và kết quả đƣợc thể hiện cụ thể trong

Hình 4.4 dƣới đây:

Hình 4.4. Kết quả khoanh lô trạng thái rừng từ ảnh SPOT

Sau khi khoanh lô trạng thái rừng, tiến hành gán trạng thái cho từng lô

kiểm kê rừng dựa vào các chỉ số từ band ảnh, chỉ số thực vật: DVI, NDVI,

RVI, LAI, nhiệt độ,… (Hình 4.5).

Hình 4.5. Gán trạng thái cho các lô rừng

Trong quá trình gán trạng thái cho lô rừng phần mềm sẽ tự động tính

các chỉ tiêu từ các chỉ số khác nhau để đƣa các lô có cùng trạng thái về một

ngƣỡng giá trị, đồng thời tạo ra cây thƣ mục phân loại từ ảnh viễn thám. Từ

cây thƣ mục này chúng ta có thể xác định đƣợc trạng thái lô rừng đƣợc tính

toán, tách đối tƣợng từ những chỉ tiêu nào trong các chỉ tiêu: Band 1, band 2,

band 3, band 4, NDVI, RVI, DVI, LAI,… và kết quả đƣợc thể hiện cụ thể

trong hình 4.6 dƣới đây:

(a) Phân loại trạng thái rừng từ các chỉ số

(b) Cây thƣ mục phân loại trạng thái

Hình 4.6. Cây thƣ mục phân loại trạng thái rừng

Đối với BQLRPH Tân Phú thì phân loại đối tƣợng chia làm 4 nhóm

chính trong đó mỗi nhóm chính có từ 20 đến 30 nhóm con với các chỉ số khác

nhau dùng để tách các đối tƣợng khác nhau theo phƣơng pháp hƣớng đối

tƣơng (Hình 4.6).

Phân loại sẽ đƣợc chuyển về định dạng GIS phục vụ quá trình quản lý,

theo dõi và giám sát rừng. Kết quả đƣợc thể hiện cụ thể trong Hình 4.7 dƣới

đây:

Hình 4.7. Kết quả phân loại trạng thái rừng từ ảnh SPOT

Từ bản đồ sử dụng phần mềm GIS tiến hành tính diện tích cho từng

kiểu trạng thái rừng tại khu vực nghiên cứu và kết quả đƣợc thể hiện cụ thể

trong Bảng 4.2 dƣới đây:

Stt Mã loại đất, loại rừng

Tên loại đất, loại rừng

Diện tích (ha)

(2)

(3)

(4)

(1)

DKH

Đất khác

8,59

DT1

Đất trống núi đất

8,96

DTR

Đất đã trồng trên núi đất

41,99

HG1

Rừng hỗn giao G-TN tự nhiên núi đất

208,67

HG2

Rừng hỗn giao TN-G tự nhiên núi đất

164,82

Mặt nƣớc

12,92

Nông Nghiệp

1443,78

RTG

Rừng gỗ trồng núi đất

419,98

RTK

Rừng trồng khác núi đất

109,93

TXB

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB

2875,68

TXN

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX nghèo

1174,2

TXP

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX phục hồi

7166,04

Tổng

13635,56

Bảng 4.2. Thống kê diện tích cho từng kiểu trạng thái rừng

Kết quả phân tích Bảng 4.2 cho thấy, Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX

phục hồi có diện tích lớn nhất là 7.166,04 ha chiếm 52,55% trong tổng số

13.635,56 ha rừng, Đất khác chiếm diện tích nhỏ nhất là 8,59 ha tƣơng ứng

với 0,06% trong tổng số diện tích đất rừng tại BQLRPH Tân Phú, tỉnh Đồng

Nai. Còn lại các loại đất loại rừng: Đất trống núi đất; Đất đã trồng trên núi

đất; Rừng hỗn giao G-TN tự nhiên núi đất; Rừng hỗn giao TN-G tự nhiên núi

đất; Mặt nƣớc; Nông Nghiệp; Rừng gỗ trồng núi đất; Rừng trồng khác núi

đất; Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB; Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX

nghèo có diện tích lần lƣợt là: 8,96 ha, 41,99 ha, 208,67 ha, 164,82 ha, 12,92

ha, 1.443,78 ha, 419,98 ha, 109,93 ha, 2.875,68 ha, 1.174,2 ha (Bảng 4.2 và

8000

7000

6000

5000

4000

3000

Hình 4.8).

) a h ( h c í t n ệ i D

2000

1000

DKH DT1 DTR HG1 HG2 MN NN RTG RTK TXB TXN TXP Loại đất, loại rừng

Hình 4.8. Biểu đồ thống kê diện tích cho từng kiểu trạng thái rừng

Để kiểm tra độ chính xác của quá trình phân loại tiến hành bố trí 184

điểm mẫu kiểm chứng ngẫu nhiên trên 12 trạng thái rừng, sau đó dùng máy

định vị GPS dẫn đƣờng đến các điểm ngoài thực địa và kết quả một số mẫu

kiểm chứng đƣợc thể hiện cụ thể trong Bảng 4.3 dƣới đây:

Stt

Hiện trạng

Hình ảnh

(1)

(2)

(3)

Đất khác

Bảng 4.3. Một số điểm mẫu kiểm chứng ngoài thực địa sau khi phân loại

Đất trống núi đất

Đất đã trồng trên núi đất

Rừng hỗn giao G-TN tự nhiên núi đất

Rừng hỗn giao TN-G tự nhiên núi đất

Mặt nƣớc

Nông Nghiệp

Rừng gỗ trồng núi đất

Rừng trồng khác núi đất

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX nghèo

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX phục hồi

Độ chính xác tổng thể của quá trình phân loại dựa vào số pixel phân

loại đúng chia cho tổng số mẫu kiểm chứng ngoài thực địa, đồng thời độ

chính xác của ngƣời sử dụng là tổng số pixel đƣợc phân loại đúng của mỗi lớp

chia cho tổng số điểm kiểm chứng của lớp đó và kết quả đƣợc thể hiện cụ thể

trong Bảng 4.4 dƣới đây:

Bảng 4.4. Ma trận đánh giá độ chính xác của kết quả phân loại từ ảnh SPOT

Các pixel đƣợc phân loại

a ị

DKH DT1 DTR HG1 HG2 MN NN RTG RTK TXB TXN TXP Tổng

đ c ự h t

Độ chính xác

m ể i

DKH

0.91

10 đ c á C

DT1

0.78

7

DTR

0.86

6

HG1

0.92

12

HG2

0.73

11

1.00

15

0.90

18

RTG

1.00

21

RTK

0.88

15

TXB

0.87

20

TXN

1.00

7

TXP

0.92

24

184

Tổng

Từ Bảng 4.4 cho thấy khi sử dụng phần mềm eCognition Developer để

phân loại hiện trạng rừng từ ảnh SOPT thì độ chính xác tổng thể 166 điểm

trong số 184 điểm kiểm chứng ngoài thực địa tƣơng ứng với 90,22% trong

tổng số. Trong đó, đối tƣợng RTG và TXN có độ chính xác cao nhất do ngƣời

phân loại là 100%, đối với đối tƣợng HG2 có độ chính xác thấp nhất với 15

mẫu kiểm chứng nhƣng có 4 mẫu sai số do quá trình phân loại (TXB 2 mẫu,

NN 1 mẫu, DTR 1 mẫu).

4.4. Bản đồ trữ lƣợng rừng tại Ban Quản lý rừng phòng hộ Tân Phú

Để xây dựng bản đồ trữ lƣợng rừng chúng ta tiến hành tính toán trữ

lƣợng rừng bình quân trên ha cho từng trạng thái rừng dựa vào 184 ô điều tra

ngoài thực địa (mục 4.1.1), sau đó đƣa dữ liệu trữ lƣợng lên bản đồ (mục

4.1.2) bằng phần mềm GIS và kết quả đƣợc thể hiện trong Bảng 4.5 và Hình

4.9 dƣới đây:

Stt Mã loại đất, loại rừng

Tên loại đất, loại rừng

Diện tích (ha)

Trữ lƣợng (m3)

DKH

Đất khác

8,59

DT1

Đất trống núi đất

8,96

DTR

Đất đã trồng trên núi đất

41,99

HG1

Rừng hỗn giao G-TN tự nhiên núi đất

208,67

13490,60

HG2

Rừng hỗn giao TN-G tự nhiên núi đất

164,82

5832,90

Mặt nƣớc

12,92

Nông Nghiệp

1443,78

RTG

Rừng gỗ trồng núi đất

419,98

28475,40

RTK

Rừng trồng khác núi đất

109,93

3387,10

TXB

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB

2875,68

379110,50

TXN

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX nghèo

1174,2

83172

TXP

7166,04

367910,22

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX phục hồi

Tổng

13635,56

881378,72

Bảng 4.5.Thống kê trữ lƣợng trong từng trạng thái rừng

Tổng trữ lƣợng rừng tại BQLRPH Tân Phú, tỉnh Đồng Nai là 881.378,72 m3 tƣơng ứng với 13.635,56 ha. Trong đó, rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB có trữ lƣợng lớn nhất là 379.110,50 m3 ứng với 43,01% trong tổng số 881.378,72 m3 gỗ, thấp nhất là rừng trồng khác núi đất với 3.387,10 m3 ứng với 0,38% trong tổng số. Còn lại: Đất khác; Đất trống núi đất; Đất đã

trồng trên núi đất; Rừng hỗn giao G-TN tự nhiên núi đất; Rừng hỗn giao TN-

G tự nhiên núi đất; Mặt nƣớc; Nông Nghiệp; Rừng gỗ trồng núi đất; Rừng gỗ

tự nhiên núi đất LRTX nghèo; Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX phục hồi có trữ lƣợng rừng lần lƣợt là 0 m3, 0 m3, 0 m3, 13.490,6 m3, 5.832,9 m3, 0 m3, 0 m3, 28.475,4 m3, 83.172 m3, 367.910,2 m3 (Bảng 4.5).

Hình 4.9. Bản đồ trữ lƣợng rừng tại BQLRPH Phú Tân

Từ bản đồ trữ lƣợng rừng (Hình 4.9) tiến hành phân cấp và thống kê

diện tích trên từng cấp trữ lƣợng rừng dựa trên Thông tƣ số 34/2009/TT-

BNNPTNT. Kết quả đƣợc thể hiện cụ thể trong Bảng 4.6 dƣới đây:

Phân cấp trữ lƣợng rừng (2)

Diên tích (ha) (3)

Phần trăm (4)

Stt (1) 1 Chƣa có trữ lƣợng (0 - 10 m3) 2 Rừng có trữ lƣợng nghèo (10 - 100 m3) 3 Rừng có trữ lƣợng TB (100 - 200 m3) 4 Rừng có trữ lƣợng giàu (200 - 300 m3)

Tổng

406,10 10300,29 2823.68 105,49 13635,56

2,98 75,54 20,71 0,77 100,00

Bảng 4.6. Diện tích rừng trên từng cấp trữ lƣợng

Rừng có trữ lƣợng nghèo chiếm diện tích lớn nhất là 10.300,29 ha

tƣơng ứng 75,54% trong tổng số 13.635,56 ha rừng, rừng có trữ lƣợng giàu

chiếm diện tích nhỏ nhất là 105,49 ha với 0,77% trong tổng số. Còn lại rừng

chƣa có trữ lƣợng và rừng có trữ lƣợng trung bình chiếm diện tích lần lƣợt là

406,10 và 2.823,68 ha trong tổng số diện tích rừng tại Ban Quản lý rừng

12000

10000

8000

6000

phòng hộ Tân Phú (Bảng 4.6 và Hình 4.10).

) a h ( h c í t n ệ i D

4000

2000

Chƣa có trữ lƣợng (0 - 10 m3)

Diên tích (ha)

Rừng có trữ lƣợng nghèo (10 - 100 m3) 10300,290

Rừng có trữ lƣợng TB (100 - 200 m3) 2823,680

Rừng có trữ lƣợng giàu (200 - 300 m3) 105,490

406,100

Hình 4.10. Diện tích rừng trên từng cấp trữ lƣợng

4.5. Thảo luận kết quả

Sử dụng công nghệ viễn thám hay nói cụ thể hơn là sử dụng ảnh SPOT

trong việc phân loại hiện trạng rừng đem lại lợi ích đáng kể cho ngƣời quản lý

tại khu vực, từ ảnh viễn thám có thể khoanh từng lô trạng thái rừng nhanh

chóng nhằm giảm thiểu tối đa về thời gian, chi phí trong công tác điều tra và

quản lý tài nguyên rừng.

So với các phƣơng pháp truyền thống, phƣơng pháp ứng dụng công

nghệ địa không gian xây dựng bản đồ hiện trạng rừng có nhiều ƣu điểm hơn,

cụ thể:

- Thời gian thực hiện nhanh hơn: do có sự hỗ trợ về mặt công nghệ, ảnh

SPOT, các phần mềm phân tích không gian giải đoán ảnh giúp chúng ta

nhanh chóng thực hiện đƣợc phân loại hiện trạng rừng.

- Kết quả thực hiện có độ chính xác cao, các dữ liệu thuộc tính đầy đủ

hơn (dữ liệu gắn với thuộc tính thông tin địa lý) giúp nhà quản lý thuận lợi

trong việc khai thác sử dụng vào các mục đích khác nhau, đặc biệt là trong

công tác quản lý nhà nƣớc về rừng và đất lâm nghiệp.

- Dữ liệu đƣợc quản lý, lƣu trữ ở trạng thái động; có thể cung cấp thông

tin cụ thể, chính xác, đầy đủ và cập nhật thƣờng xuyên; cung cấp các giải

pháp để lựa chọn trong quản lý sử dụng tài nguyên.

- Giảm chi phí thực hiện do tiết kiệm về mặt thời gian, nhân lực và chi

phí phát sinh do sử dụng văn phòng phẩm... và

- Có thể áp dụng đƣợc ở bất cứ quy mô nào.

Tuy nhiên, để thực hiện theo phƣơng pháp này cần nguồn nhân lực có

trình độ cao, ngoài trình độ về chuyên môn, phải biết sử dụng thành thạo các

thiết bị định vị và phần mềm phân tích không gian giải đoán ảnh, biên tập bản

đồ, quản lý dữ liệu...

Với đề tài này tác giả xây dựng bản đồ trữ lƣợng rừng chỉ dừng lại dựa

trên trữ lƣợng bình quân của các ô điều tra ngoài thực địa sau đó cật nhập cho

tất cả các lô có cùng trạng thái. Các tác giả phân tích tiếp theo nên sử dụng

các chỉ số nhƣ: NDVI, LAI, RVI, DVI,… để xây dựng phƣơng trình tƣơng

quan giữa các chỉ số thực vật với trữ lƣợng đo đếm đƣợc ngoài thực địa, từ đó

khi có ảnh viễn thám thì chúng ta tính nhanh trữ lƣợng rừng từ phƣơng trình

tƣơng quan này.

Các tác giả nghiên cứu tiếp nên sử dụng các loại ảnh Radar miễn phí

hiện nay nhƣ Sentinel 2A, 1C, 1A,… với độ phân giải 10 m x 10 m để phân

loại hiện trạng rừng nhằm giảm thiểu chi phí và đem lại độ chính xác tƣơng

đối cao đối với ngành lâm nghiệp.

Đề tài chƣa thực hiện đƣợc nhiều phƣơng pháp phân loại khác nhau

bằng ảnh vệ tinh. Việc lựa chọn bộ tham số sử dụng trong phƣơng pháp phân

loại không kiểm định mới chỉ dừng lại ở việc thử nghiêm từng giá trị của các

tham số mà chƣa đánh giá đƣợc mối tƣơng quan giữa các tham số đó với các

loại ảnh khác nhau. Bộ tham số sử dụng phụ thuộc vào kinh nghiệm của

ngƣời giải đoán nên độ chính xác chƣa đạt đƣợc tối đa.

4.6. Đề xuất một số giải pháp quản lý tài nguyên rừng tại Ban Quản lý

rừng phòng hộ Tân Phú, tỉnh Đồng Nai

Dựa trên kết quả nghiên cứu, chúng tôi xin đề xuất một số giải pháp

quản lý tài nguyên rừng tại BQLRPH Tân Phú nhƣ sau:

(1) Sử dụng kết quả kiểm kê rừng làm cơ sở phục vụ cho việc phân

tích, đánh giá xây dựng các cơ chế, chính sách về lâm nghiệp, lập bản đồ chi

trả dịch vụ môi trƣờng rừng và các chƣơng trình, đề án, dự án... các chƣơng

trình phát triển kinh tế xã hội ở địa phƣơng nhằm thực hiện định hƣớng tái cơ

cấu ngành lâm nghiệp theo hƣớng nâng cao giá trị gia tăng và phát triển bền

vững.

(2) Tăng cƣờng ứng dụng thiết bị GPS phục vụ công tác bảo vệ và phát

triển rừng, theo dõi diễn biến rừng, Phòng cháy, chữa cháy rừng... sử dụng dữ

liệu cập nhật kịp thời vào bản đồ số và cơ sở dữ liệu từng bƣớc nâng cao chất

lƣợng, hiệu quả công tác quản lý, thực hiện nhiệm vụ tuần tra, kiểm tra rừng

của đơn vị.

(3) Áp dụng phƣơng pháp thực hiện để đạt đƣợc hiệu quả trao đổi thông

tin nhanh nhất giữa ngƣời cập nhật dữ liệu và ngƣời sử dụng cơ sở dữ liệu để

phục vụ quản lý một cách hiệu quả nhất.

(4) Trang bị máy móc, thiết bị và đào tạo cán bộ của đơn vị đảm bảo sử

dụng thành thạo các thiết bị định vị và phần mềm phân tích không gian giải

đoán ảnh, biên tập bản đồ, quản lý dữ liệu...

(5) Đề nghị Chính phủ, Bộ Nông nghiệp và PTNT:

- Tạo điều kiện cho sử dụng ảnh vệ tinh chất lƣợng cao nhằm phục vụ

có hiệu quả hơn việc lập quy hoạch, kế hoạch phát triển lâm nghiệp các cấp

và phục vụ kịp thời các chƣơng trình trọng điểm của Nhà nƣớc về lâm nghiệp

nhƣ: giao rừng và đất lâm nghiệp đến hộ gia đình, cá nhân và cộng đồng; xây

dựng phƣơng án điều chế cho các lâm trƣờng nhằm tạo cơ sở cho quản lý

rừng bền vững; phục vụ thiết kế khai thác rừng, trồng rừng, khoanh nuôi phục

hồi rừng .v.v....

- Tăng cƣờng thiết chế trong việc cung cấp, trao đổi thông tin để có

điều kiện, trao đổi, cập nhật thông tin từ các cơ sở và các đơn vị hữu quan

nhằm góp phần xây dựng cơ sở dữ liệu hoàn chỉnh và khai thác một cách hiệu

quả thông tin phục vụ cho công tác quản lý ngành.

- Việc theo dõi diễn biến rừng và đất lâm nghiệp cần đƣợc ứng dụng

công nghệ thông tin cụ thể nhƣ: Phần mềm cơ sở dữ liệu, Phần mềm xử lý

bản đồ, phần mềm xử lý ảnh viễn thám. Các phần mềm đƣợc quản lý, sử dụng

thống nhất trong toàn quốc, bảo đảm tính tích hợp dữ liệu từ địa phƣơng tới

trung ƣơng (bao gồm các phần mềm cập nhật thông tin, bản đồ và các phần

mềm chuyên ngành phục vụ cho các nhu cầu truy cập thông tin...).

- Việc thực thi điều tra, đánh giá và theo dõi diễn biến tài nguyên rừng

cần theo một dây chuyền hợp lý và đảm bảo đủ năng lực chuyên môn, có sự

phối kết hợp chặt chẽ giữa các trung tâm khoa học công nghệ và đơn vị điều

tra quy hoạch rừng; ngoài ra cần cho phép mở rộng mối quan hệ hợp tác với

các cơ quan, tổ chức liên quan trong và ngoài nƣớc để tranh thủ sự hỗ trợ

nhằm nâng cao chất lƣợng chuyên môn của công việc.

Chƣơng 5

KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KHUYẾN NGHỊ

5.1. Kết luận

Qua nghiên ứng dụng công nghệ địa không gian xây dựng bản đồ hiện

trạng rừng phục vụ công tác kiểm kê rừng tại Ban Quản lý rừng phòng hộ Tân

Phú, tỉnh Đồng Nai rút ra một số kết luận sau:

[1] Tổng diện tích đất do BQL quản lý là 13.635,56 ha giảm 226,64 ha

so với hiện trạng kiểm kê rừng năm 2011 (13.862,2 ha). Đây chính là diện

tích đất rừng trồng đã bàn giao cho xã Phú Ngọc và xã Gia Canh quản lý theo

Quyết định số 2895/QĐ-UBND ngày 23/09/2015 của UBND tỉnh Đồng Nai.

Rừng tự nhiên tại BQL đa phần là rừng đã bị tác động, đối tƣợng rừng giàu

chỉ chiếm 0,77%, rừng có trữ lƣợng trung bình chiếm 20,71%, rừng chƣa có

trữ lƣợng chiếm 2,98%, diện tích còn lại chiếm 75,54% là rừng có trữ lƣợng

nghèo.

[2] Đã nghiên cứu xây dựng bộ mẫu khóa ảnh cho giải đoán ảnh vệ tinh

tại khu vực nghiên cứu với số lƣợng mẫu khóa ảnh tối thiểu cho một trạng

thái là 5 mẫu và kết quả tính toán dung lƣợng mẫu thì có 184 ô điều tra ngoài

thực địa với 12 trạng thái khác nhau. Trong đó, Rừng gỗ tự nhiên núi đất

LRTX phục hồi với số lƣợng ô điều tra lớn nhất là 26 ô, Rừng gỗ tự nhiên núi

đất LRTX nghèo thấp nhất với 7 ô điều tra ngoài thực địa, các ô còn lại phân

bố trong 10 trạng thái rừng còn lại.

[3] Kết quả thành lập bản đồ hiện trạng rừng tại BQLRPH Tân Phú cho

thấy: Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX phục hồi có diện tích lớn nhất là

7.166,04 ha chiếm 52,55% trong tổng số 13.635,56 ha rừng, Đất khác chiếm

diện tích nhỏ nhất là 8,59 ha tƣơng ứng với 0,06%. Còn lại các loại đất loại

rừng: Đất trống núi đất (8,96 ha); Đất đã trồng trên núi đất (41,99 ha); Rừng

hỗn giao G-TN tự nhiên núi đất (208,67 ha); Rừng hỗn giao TN-G tự nhiên

núi đất (164,82 ha); Mặt nƣớc (12,92 ha); Nông Nghiệp (1.443,78 ha); Rừng

gỗ trồng núi đất (419,98 ha); Rừng trồng khác núi đất (109,93 ha); Rừng gỗ tự

nhiên núi đất LRTX TB (2.875,68 ha) và Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX

nghèo có diện tích là 1.174,2 ha.

Để kiểm tra độ chính xác của quá trình phân loại, tiến hành bố trí 184

điểm mẫu kiểm chứng ngẫu nhiên trên 12 trạng thái rừng. Kết quả thì độ

chính xác tổng thể 166 điểm trong số 184 điểm kiểm chứng ngoài thực địa

tƣơng ứng với 90,22% trong tổng số. Trong đó, đối tƣợng RTG và TXN có độ

chính xác cao nhất do ngƣời phân loại là 100%, đối với đối tƣợng HG2 có độ

chính xác thấp nhất với 15 mẫu kiểm chứng nhƣng có 4 mẫu sai số do quá

trình phân loại (TXB 2 mẫu, NN 1 mẫu, DTR 1 mẫu).

Về trữ lƣợng, rừng có trữ lƣợng nghèo chiếm diện tích lớn nhất là

10.300,29 ha tƣơng ứng 75,54% trong tổng số 13.635,56 ha rừng, rừng có trữ

lƣợng giàu chiếm diện tích nhỏ nhất là 105,49 ha với 0,77% trong tổng số.

Còn lại rừng chƣa có trữ lƣợng và rừng có trữ lƣợng trung bình chiếm diện

tích lần lƣợt là 406,10 và 2.823,68 ha trong tổng số diện tích rừng tại Ban

quản lý.

[4] Đã đề xuất một số giải pháp quản lý tài nguyên rừng tại Ban Quản

lý rừng phòng hộ Tân Phú, tỉnh Đồng Nai, nhƣ: Trang bị máy móc, thiết bị và

đào tạo cán bộ của đơn vị đảm bảo sử dụng thành thạo các thiết bị định vị và

phần mềm phân tích không gian giải đoán ảnh, biên tập bản đồ, quản lý dữ

liệu; Sử dụng kết quả kiểm kê rừng làm cơ sở phục vụ cho việc phân tích,

đánh giá xây dựng các cơ chế, chính sách về lâm nghiệp, lập bản đồ chi trả

dịch vụ môi trƣờng rừng và các chƣơng trình, đề án, dự án... các chƣơng trình

phát triển kinh tế xã hội ở địa phƣơng nhằm thực hiện định hƣớng tái cơ cấu

ngành lâm nghiệp theo hƣớng nâng cao giá trị gia tăng và phát triển bền

vững...

5.2. Tồn tại

Với đề tài này, việc xây dựng bản đồ trữ lƣợng rừng chỉ dừng lại dựa

trên trữ lƣợng bình quân của các ô điều tra ngoài thực địa sau đó cật nhập cho

tất cả các lô có cùng trạng thái.

Việc lựa chọn bộ tham số sử dụng trong phƣơng pháp phân loại không

kiểm định mới chỉ dừng lại ở việc thử nghiệm từng giá trị của các tham số mà

chƣa đánh giá đƣợc mối tƣơng quan giữa các tham số đó với các loại ảnh

khác nhau. Bộ tham số sử dụng phụ thuộc vào kinh nghiệm của ngƣời giải

đoán nên độ chính xác chƣa đạt đƣợc tối đa.

5.3. Khuyến nghị

Cần tiếp tục nghiên cứu phân loại hiện trạng rừng theo phƣơng pháp

hƣớng đối tƣợng cho các loại ảnh Radar khác nhƣ: Sentinel 1A, Sentinel 1B,

Sentinel 2C,… và các loại ảnh có độ phân giải khác nhau. Từ đó đánh giá và

tìm ra loại ảnh có chi phi thấp và độ chính xác giải đoán đảm bảo yêu cầu của

ngƣời sử dụng.

Nghiên cứu ứng dụng đƣa công nghệ ảnh viễn thám thành lập bản đồ

hiện trạng rừng phục vụ công tác kiểm kê rừng cũng nhƣ thống kê rừng hàng

năm sẽ đáp ứng kịp thời các nhu cầu thông tin về tài nguyên rừng phục vụ

công tác quản lý nhà nƣớc về rừng và đất lâm nghiệp.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I.

Tài liệu Tiếng Việt

1. Bộ Nông nghiệp và phát triển nông thôn ( 2013 ), “Hướng dẫn kỹ thuật

điều tra rừng”.

2. Chu Thị Bình (2001), Ứng dụng công nghệ tin học để khai thác những

thông tin cơ bản trên tư liệu viễn thám, nhằm phục vụ việc nghiên cứu

một số đặc điểm rừng Việt Nam, Luận án tiến sĩ, Trƣờng ĐH Mỏ Địa

chất, Hà Nội.

3. Nguyễn Ngọc Bình (chủ biên) (2006), Cẩm nang ngành lâm nghiệp -

Công tác điều tra rừng ở Việt Nam, Bộ NN&PTNT, Chƣơng trình hỗ

trợ ngành lâm nghiệp và đối tác.

4. Đặng Quốc Duy (2000), Ứng dụng GIS trong nghiên cứu thay đổi hệ

thống sử dụng đất ở xã Lộc Châu, huyện Bảo Lộc,tỉnh Lâm Đồng.

5. Nguyễn Đình Dƣơng (1998), Kỹ thuật và các phương pháp viễn thám,

Hà Nội.

6. Nguyễn Đình Dƣơng và nnk (2000), Nghiên cứu biến động rừng tự

nhiên tại khu vực Tánh Linh, tỉnh Bình Thuận bằng tư liệu landsat TM

đa thời gian, Ứng dụng viễn thám trong quản lý môi trƣờng Việt Nam,

Cục môi trƣờng, Bộ KHCN&MT, Hà Nội.

7. Hà Văn Hải (2002), Giáo trình phương pháp viễn thám, Đại học Mỏ

địa chất.

8. Vũ Tiến Hinh, Phạm Ngọc Giao (1997), Giáo trình điều tra rừng, NXB

Nông nghiệp.

9. Đào Thanh Hoàng (2015), Nghiên cứu “Ứng dụng công nghệ không

gian địa l trong xây dựng bản đồ hiện trạng rừng tại xã Quảng Sơn,

Huyện Hải Hà, Tỉnh Quảng Ninh”, Luận văn thạc sĩ Đại học Lâm

Nghiệp.

10. Đặng Quốc Hƣng (2008), Nghiên cứu sự thay đổi lớp phủ thảm thực

vật rừng tại VQG Bạch Mã, tỉnh Thừa Thiên Huế, Huế, Luận văn Thạc

sĩ Đại học Huế.

11. Nguyễn Thanh Minh, Phạm Bách Việt (2007), Xác định khu vực cây

xanh đô thị bằng ảnh viễn thám có độ phân giải siêu cao - Quickbrid.

12. Võ Quang Minh, Nguyễn Thị Hồng Điệp, Huỳnh Thị Thu Hƣơng

(2008), Ứng dụng ảnh viễn thám độ phân giải cao (ảnh nhìn nhanh

Quicklook) theo dõi sự diễn biến hiện trạng rừng khu vực rừng đặc

dụng Vồ Dơi, Cà Mau.

13. Lâm Đạo Nguyên (2006), Ứng dụng tư liệu viễn thám vệ tinh để giám

sát sự sinh trưởng của cây lúa, Phòng Địa tin học Vật lý, PV Vật lý tại

Tp Hồ Chí Minh.

14. Vƣơng Văn Quỳnh, “Nghiên cứu sử dụng tư liệu viễn thám để theo dõi

mất rừng do làm nương rẫy tại huyện Kim Bôi, tỉnh Hòa Bình”, Đề tài

nghiên cứu thực nghiệm Đại học Lâm Nghiệp.

15. Nguyễn Trƣờng Sơn (2008), Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh và công

nghệ GIS trong việc giám sát hiện trạng tài nguyên rừng, Báo cáo khoa

học, Trung tâm viễn thám quốc gia, Bộ TN&MT.

16. Phạm Quang Sơn (2008), Ứng dụng thông tin viễn thám và GIS trong

nghiên cứu, quản l tổng hợp tài nguyên và môi trường vùng ven bờ và

hải đảo.

17. Nguyễn Ngọc Thạch (2005), Cơ sở viễn thám, Đại học Khoa học Tự

nhiên, ĐHQG Hà Nội.

18. Trần Minh Ý, Trƣơng Thị Hòa Bình, Đặng Ngọc Dung (1999), Sử dụng

tư liệu viễn thám và công nghệ hệ thống thông tin địa l để theo dõi

đường bờ biển Bắc Trung Bộ, Hội thảo ứng dụng viễn thám trong quản

lý môi trƣờng ở Việt Nam, Hà Nội.

II. Tài liệu Tiếng Anh

18. Bunkei Matsuhita, Wei Yang, Jin Chen, Yuyiki Onda and Guoyu Qiu

(2007), Sensitivity of the Enhanced Vegetation Index (EVI) and

Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to topographic,

Sensors, 2007, 7, 2636 - 2651.

19. Lenney MP, Woodcock CE, Collins JB, et al. (1996), The status of

agricultural lands in Egypt: the use of multitemporal NDVI features

derived from LandsatTM, Remote Sensing Environment 56: 8 - 20.

20. Wang Q, Tenhunen J (2004), Vegetation mapping with multitemporal

NDVI in North Eastern China Transect (NECT), International Journal

Application Earth Observation Geoinfomation 6:17 - 31.

21. Xiaoyang Zhang, Mark A. Friedl, Crystal B.Schaaf etc (2003),

Monitoring vegetation phenology using MODIS, Remote sensing of

Environment 84: 471 - 475.

Luận văn Thạc sĩ Khoa học lâm nghiệp: Ứng dụng công nghệ địa không gian xây dựng bản đồ hiện trạng rừng phục vụ công tác kiểm kê rừng tại Ban quản lý rừng phòng hộ Tân Phú, tỉnh Đồng Nai

VŨ ANH TÚ

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐỊA KHÔNG GIAN XÂY DỰNG

BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG RỪNG PHỤC VỤ CÔNG TÁC

KIỂM KÊ RỪNG TẠI BAN QUẢN LÝ RỪNG

PHÒNG HỘ TÂN PHÚ, TỈNH ĐỒNG NAI

LUẬN VĂN THẠC SỸ LÂM NGHIỆP

VŨ ANH TÚ

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐỊA KHÔNG GIAN XÂY DỰNG

BẢN ĐỒ HIỆN TRẠNG RỪNG PHỤC VỤ CÔNG TÁC

KIỂM KÊ RỪNG TẠI BAN QUẢN LÝ RỪNG

PHÒNG HỘ TÂN PHÚ, TỈNH ĐỒNG NAI

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH TỪ VIẾT TẮT

DANH SÁCH HÌNH

DANH SÁCH BẢNG

DANH SÁCH SƠ ĐỒ

ĐẶT VẤN ĐỀ

Chƣơng 1

TỔNG QUAN

Tên bộ cảm

Số kênh

Các kênh đa phổ

Vệ tinh SPOT

Độ phân giải (m)

Vệ tinh SPOT

Kênh phổ

Bƣớc sóng

Phổ điện từ

Độ phân giải

1.4. Thảo luận tổng quan

Chƣơng 2

MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chƣơng 3

ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN KHU VỰC NGHIÊN CỨU

Chƣơng 4

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

) a h ( h c í t n ệ i D

DKH DT1 DTR HG1 HG2 MN NN RTG RTK TXB TXN TXP Loại đất, loại rừng

Các pixel đƣợc phân loại

a ị

đ c ự h t

m ể i

10

đ c á C

7

6

12

11

15

18

21

15

20

7

24

) a h ( h c í t n ệ i D

Chƣơng 5

KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KHUYẾN NGHỊ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I.

II. Tài liệu Tiếng Anh

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

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