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

Ứng dụng của công nghệ viễn thám và GIS trong việc mô hình hóa không gian phân bố thực vật thích ứng với biến đổi khí hậu

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:20

Thêm vào BST
Báo xấu
1
lượt xem 0
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Ứng dụng công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong mô hình hóa không gian phân bố thực vật đóng vai trò then chốt trong giám sát và quản lý tài nguyên thực vật, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng phức tạp. Bài viết này tập trung vào việc phân tích vai trò và tìm ra một số thách thức của việc áp dụng công nghệ viễn thám và GIS trong xây dựng mô hình hóa không gian phân bố thực vật.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Ứng dụng của công nghệ viễn thám và GIS trong việc mô hình hóa không gian phân bố thực vật thích ứng với biến đổi khí hậu

  1. - VAFS DOI: https://doi.org/10.70169/VJFS.965 ISSN: 1859 - 0373 i h c Tây Nguyên ng d ng công ngh vi n thám và h th a lý (GIS) trong mô hình hóa không gian phân b th c v t trong giám sát và qu n lý tài nguyên th c v c bi t trong b i c nh bi i khí h u ngày càng ph c t p. Hi n nay, nghiên c u v vi c s d ng công ngh c quan tâm r ng rãi và tr a nhi u nhà khoa h c trên toàn c u. Bài vi t này t p trung vào vi c phân tích vai trò và tìm ra m t s thách th c c a vi c áp d ng công ngh vi n thám và GIS trong xây d ng mô hình hóa không gian phân b th c v t. B ng cách t ng h p và phân tích 104 tài li u hi n có, bài vi t p m t cái nhìn t ng quan v nh ng l t tr i c a công ngh này, bao g m kh p d li u r ng kh p và chi ti t, c p nh t liên t c, tích h p d li u t nhi u ngu n khác nhau, hi u qu v th báo và ng. Tuy nhiên, vi c áp d ng công ngh vi i m t v i nhi u thách th phân gi chính xác c a d li u còn h n ch , yêu c u cao v k thu t và công ngh , nh c thu th p d li ng và s ph c t p trong phân tích d li gi i quy t nh ng thách th ng cho các nghiên c vi t xu t m t s gi phân gi i và ch ng d li u, tích h p và chu n hóa d li ng kh y h p tác và chia s d li u gi u. T khóa: Vi n thám và GIS, SDMs, MaxEnt, d báo phân b ti ng bi i khí h u. APPLICATION OF REMOTE SENSING AND GIS TECHNOLOGIES IN SPATIAL MODELING OF PLANT DISTRIBUTION FOR CLIMATE CHANGE ADAPTATION Phan Thi Hang, Nguyen Thi Thanh Huong University of Tay Nguyen ABSTRACT The application of remote sensing and Geographic Information Systems (GIS) in spatial modeling of plant distribution plays a pivotal role in monitoring and managing plant resources, particularly in the increasingly complex context of climate change. Currently, research on the use of these technologies is receiving widespread attention and has become a priority for many scientists globally. This paper focuses on analyzing the role and identifying several challenges associated with the application of remote sensing and GIS in constructing spatial distribution models of plants. By synthesizing and analyzing 104 existing studies, this paper provides a comprehensive overview of the exceptional benefits of these technologies. These benefits include the ability to collect extensive and detailed data, continuous data updates, integration of data from various sources, time and cost efficiency, as well as their capability to forecast and assess environmental impacts., this paper provides an overview of the outstanding benefits of these technologies, including the ability to collect extensive and detailed data, continuous data updates, integration of data from multiple sources, time and cost efficiency, and the capability to forecast and assess environmental impacts. However, the application of remote sensing and GIS also faces many challenges such as limitations in data resolution and accuracy, high technical and technological requirements, difficulties in environmental data collection, and complexities in data analysis. To address these challenges and guide future research, this paper proposes several solutions such as enhancing data resolution and quality, integrating and standardizing data, improving predictive capabilities, and promoting collaboration and data sharing among research institutions. Keywords: Remote Sensing and GIS, SDMs, MaxEnt, potential distribution forecasting, climate change adaptation. 93
  2. et al., 2024 4) 4 ùng trí t et al., 2023; Wang et al., 2023). (Guillén-Escribà et al., 2023; García-López et al., 2022; Zhou et al. et al., 2022; Lu et al., 2023). Google Scholar, Web of Science và Science Direct... et al., 2021; Liu et al., 2022 và Shafique et al. công trình nghiên - Species Distribution Models (SDMs); (ii) Mô hình . 94
  3. et al. 4) - Species Distribution Models (SDMs) thám . , Hình 1. D li u v ng c a SDM https://en.wikipedia.org/wiki/Species_distribution_modelling) - n nay (Guisan và Zimmermann, 2017; Elith et al., 2021; Franklin, 2021). SDMs, còn Quy trình Thu Trích Soberón., 2022). GIS 95
  4. et al., 2024 4) 4 Information Facility (GBIF) và Ocean et al., CHELSA, 2018; Nurhussen et al. (Fick & Hijmans, 2017; Phillips et al., 2017; . Hình 2. Mô hình phân b d m có loài/không có loài et al., 2021). Jeannine et al., 2023). 96
  5. et al. 4) t et al., 2023). nh phân et al., 2017). et al., 2017; Aizpurua et al., 2022). et al., 2011; Zhou et al., 2023). Các công trình (2021); Gupta và Guillén- 97
  6. et al., 2024 4) 4 chính xác cao. Bidoup - Khu i (SDMs). Công trình này 98
  7. et al. 4) , gia et al. , các công trình nghiên g tin sinh thái và ng 99
  8. et al., 2024 4) 4 et al., 2023; Madonsela et al. et al., 2011; Merow et al., 2013). Hình 3. MaxEnt v i d li u các l p d li u vào Các - + Entropy: Mô 100
  9. et al. 4) (Wang-Hee Lee et al., 2022). Các mô hình - Area et al. Hình 4. Các giá tr AUC 101
  10. et al., 2024 4) 4 (Phillips et al., 2008). . Biodiversity Information Facility, 2022; Zhu et C al., 2023; Qing Yuan et al., 2024). Hình 5. Mô hình hóa s phân b hi n t i và ti a loài trong MaxEnt theo các k ch b n bi i khí h u http://ncep.amnh.org/linc) 102
  11. et al. 4) (Qiao et al., 2019, Qing Yuan et al., 2024). Hu- n thám p -2A phân tích trong mô hình MaxEnt. Paris polyphylla ca à (Elith & Leathwick, 2021; Phillips et al., loài trong (2019) Masoud & Farhad, 2023). loài Quercus libani ng 103
  12. et al., 2024 4) 4 óa , - nghi an liên (2017 - cho mô hình MaxEnt. . sinh thái loài, d 9 n 104
  13. et al. 4) oàn ng. này, 3.3.1. 105
  14. et al., 2024 4) 4 3.3.3. LI PlanetScope... 3.3.2. và hác nhau có ng 106
  15. et al. 4) trong phân tích. và , các công . 107
  16. et al., 2024 4) 4 1. Aizpurua, O., Garin, I., Alberdi, A., Aihartza, J., & Biological Conservation, 268, 109518. doi:10.1016/j.biocon.2022.109518. 2. Journal of Remote Sensing Applications, 22(3), 345-358. doi:10.1016/j.jrsa.2017.06.005. 3. cal modeling: Integrating climate and habitat data for species Global Ecology and Biogeography, 32(3), 478-492. doi:10.1111/geb.13656. 4. in predicting species Journal of Environmental Management, 319, 115614. doi:10.1016/j.jenvman.2023.115614. 5. Tr ng, Di ng, Ph m Bách Vi t, Hoàng Phi Ph ng, và Lê Kh c Quy t, 2021. ng d ng Công ngh vi n thám, GIS k t h p v i d li u sinh khí h u trong nghiên c u và quy ho ch b o t ng sinh h c khu v c Tây Nguyên và Nam Trung B , Vi n Sinh thái h c mi n Nam. 6. Pattern Recognition, 30(7), 1145-1159. doi:10.1016/S0031-3203(96)00142-2. 7. ty conservation Environmental Research Letters, 18(2), 024003. doi:10.1088/1748- 9326/acb6d4. 8. adaptation and bio Environmental Science & Technology, 57(4), 1563-1574. doi:10.1021/ acs.est.2c05217. 9. Paris polyphylla in Journal of Mountain Science, 14(6), 1060-1073. doi:10.1007/s11629- 017-4375-9. 10. Annual Review of Ecology, Evolution and Systematics, 50, 677-697. doi:10.1146/annurev- ecolsys-110316-022602. 11. - Methods in Ecology and Evolution, 1(4), 330-342. doi:10.1111/j.2041-210X.2010.00036.x. 12. Elith, J., Kearn - Methods in Ecology and Evolution, 1(4), 330-342. doi:10.1111/j.2041-210X.2010.00036.x. 13. cies in Egypt under Journal of Arid Environments, 140, 97-104. doi:10.1016/ j.jaridenv.2017.01.002. 14. tern Global Ecology and Biogeography, 31(4), 639-649. doi:10.1111/geb.13452. 15. -km spatial resolution climate surfaces for global land International Journal of Climatology, 37(12), 4302-4315. doi:10.1002/joc.5086. 16. Franklin, J., 2021. Mapping Species Distributions: Spatial Inference and Prediction (2nd ed.). Cambridge University Press. doi:10.1017/9781108670273. 108
  17. et al. 4) 17. García- IS, and AI to combat climate change and Remote Sensing Applications: Society and Environment, 28, 100791. doi:10.1016/j.rsase.2022.100791. 18. m Entropy Species Distribution https://www.gbif.org/tool/8179/maxent. 19. Guisan, A., & Zimmermann, N. E., 2017. Habitat Suitability and Distribution Models: With Applications in R. Cambridge University Press. doi:10.1017/9781139028271. 20. Guillén-Escribà, C., Campos, J., Bedia, J., & Morán- and Conservation, 35, e02220. doi:10.1016/j.gecco.2023.e02220. 21. using remote sensing and geographic information systems: A case study on Rauvolfia serpentina Journal of Environmental Management, 300, 113803. doi:10.1016/j.jenvman.2021.113803. 22. -resolution global maps of 21st- Nature Climate Change, 13, 50-57. doi:10.1038/s41558-022-01487. 23. Nguy ng th c v t thân g t i khu b o t . ng, ih ng. 24. Phí H ng H B o t n ngu n gen cây r n Khoa h c Lâm nghi p Vi t Nam. 25. Remote Sensing of Environment, 301, 112981. doi:10.1016/j.rse. 2022.112981. 26. Hoguz, A. T., Demir, F., & Sarik the potential distribution of Quercus libani Journal of Environmental Management, 250, 109509. doi:10.1016/j.jenvman.2019.109509. 27. Nguy n V ts m h th c v t thân g c a ki u ph r ng lùn t i VQG Bidoup - Núi Bà, t p chí Khoa h c và Công ngh Lâm nghi p, (3), tr 27 - 35. 28. B o Huy, Cao Th Lý, Võ Hùng, Nguy nh, Ph c, Hoàng Tr ng Khánh, Nguy n Công Tài Anh, H o, Nguy n Th Hi u tra phân b , sinh thái c a m t s loài th c v t thân g quý hi m ph c v công tác b o t n ngu n gen t i t nh kL k kL k 29. -resolution mapping of vegetation dynamics and climate change impacts International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 114, 103070. doi:10.1016/j.jag.2022.103070. 30. 31. Nguy n Th nh, Nguy nh, Phan Th H ng, Cao Th Hoài, Nguy n Th Hi ng Ng c Trí, Ngô Th o, Ngô Th n Công Tài Anh, Võ Hùng và Hoàng Tr nghi ng loài th c v t thân g t i t Nông d a vào nh v p chí khoa h khoa h c và công ngh ih m Thành ph H Chí Minh, 15(11b), tr 54 - 62. 32. Nguy n Th nh, Châu Th nh, Nguy n Th Hi n, Phan Th H ng, Cao Th Hoài, H o, 2019. ng loài th c thân g c a ki u r ng lá r ng xanh t n Qu c gia Tà i h c Tây Nguyên. 109
  18. et al., 2024 4) 4 33. Nguy n Th elevations on woody tree species diversity in Universitate Dresden, vol 8(2), 95-101. 34. Nguy n Th ng d ng vi n thám và GIS trong lâm nghi Nhà xu t b i h c Hu 35. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), 2014. Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom, and New York, NY, USA. 36. Jeannine, C., & Zha -119. doi:10.1111/ele.14087. 37. onitoring and Environmental Monitoring and Assessment, 195(4), 456-472. doi:10.1007/s10661-023- 10891-4. 38. Remote Sensing Handbook (pp. 245-263). CRC Press. 39. Ecological Applications, 27(8), 2159-2172. doi:10.1002/eap.1601. 40. -scale prediction and mapping of tree species distributions in New Ecological Monographs, 89(2), e01357. doi:10.1002/ecm.1357. 41. Li, X., & Gong, P., 2022. Remote Sensing of Environment, 268, 112775. doi:10.1016/j.rse.2021.112775. 42. study of Urban Climate, 42, 101120. doi:10.1016/j.uclim.2022.101120. 43. Forest Ecology and Management, 523, 120672. doi:10.1016/j.foreco.2022.120672. 44. predict habitat suitability under climate change: A case study of Abies beshanzuensis Remote Sensing of Environment, 302, 112978. doi:10.1016/j.rse.2023.112978. 45. Morales, N. S., Fernández, I. C., & Baca- PeerJ, 9, e11047. doi:10.7717/peerj.11047. 46. -1069. doi:10.1111/j.1600-0587.2013.07872.x. 47. Ecological Modelling, 475, 111008. doi:10.1016/j.ecolmodel.2024.111008. 48. d ng ph n m m MaxE d ,m xâm l n c a cây Trinh n móc (Mimosa Diplotricha i h c Thái Nguyên. 49. Journal of Applied Ecology, 51(4), 839-848. 50. Châu Th nghi m ng d ng nh vi ng loài th c v t thân 110
  19. et al. 4) g ki u r ng lá r n Qu i h c Tây Nguyên. 51. Peterson, A. T., & Soberón, J., 2022. Essential Biodiversity Variables: Applications and Misapplications of Models of Species Distributions and Niches . Annals of the New York Academy of Sciences, 1505(1), 120-140. doi:10.1111/nyas.14755. 52. Phillips raphic Ecological Modelling, 190(3-4), 231-259. doi:10.1016/j.ecolmodel.2005.03.026. 53. -175. doi:10.1111/j.0906-7590.2008.5203.x. 54. - source release of MaxE -893. doi:10.1111/ecog.03049. 55. Gregor Kozlowski, 202 Plants, 13(5), 645. doi:10.3390/plants13050645. 56. monitoring: technologica Biodiversity and Conservation, 30, 1-14. 57. Rangel, T. F., Diniz-Filho, J. A. F., & Bini, L. M., 2010 Ecography, 33(1), 46-50. doi:10.1111/j.1600-0587.2009.06299.x. 58. Secretariat of the Convention on Biological Diversity., 2020. Global Biodiversity Outlook 5. Montreal, Canada. 59. Environmental Monitoring and Assessment, 195, 1-20. doi:10.1007/s10661-023-10573-0. 60. Journal of Environmental Management, 302, 113993. doi:10.1016/j.jenvman. 2022.113993. 61. Remote Sensing in Ecology and Conservation, 8(2), 115-130. doi:10.1002/rse2.217. 62. Nguy Nghiên c mc nh kh c h i r ng t nhiên t i n Qu k Nông i h c Tây Nguyên. 63. nhiên Bà Nà - 64. Nguy n, 2014. Phân tích s li u v i R, Nhà xu t b n T ng h p Thành ph H Chí Minh. 65. Neighbor trees and habitat suitability of Cinnamomum balansae Lecomte in North Central Coast and Northern Vietnam -022-01378-7. 66. Morina kokonorica and Morina chinensis Ecology and Evolution, 14(3), e11121. doi:10.1002/ece3.11121. 67. Ecology and Evolution, 9(21), 12424-12435. doi:10.1002/ece3.5692. 68. Nguy n H u Xuân, Phan Thái Lê và Nguy n Th Huy n, 2012. ng d ng h a lý (GIS) nghiên c u tài nguyên r ng và b o t ng sinh h c n Qu c gia Bidoup - Núi Bà t ih ph m Hu . 111
  20. et al., 2024 4) 4 69. Wang, S., Shi, X., & Remote Sensing of Environment, 280, 113217. doi:10.1016/j.rse. 2023.113217. 70. deling in MaxEnt: the importance of model complexity -342. 71. tion of non- doi:10.1371/journal.pone.0112854. 72. Wilson, E. O., 2016. Half-Earth: Our Planet's Fight for Life. Liveright Publishing Corporation, New York, USA. 73. Williams, K. 74. Yue, X., Xu, Z., Shen, L., Ying, Z., Wang, J., Huang, R., Zang, R., Scientific Reports, 7, 1859. Retrieved from https://www.nature.com/srep. 75. Zha Science of The Total Environment, 820, 153186. doi:10.1016/j.scitotenv. 2022.153186. 76. Zhao, J., & Chen, B., -source data integration and AI applications in modeling species distributions Global Ecology and Conservation, 40, e02311. doi:10.1016/j.gecco. 2023.e02311. 77. dvances in species distribution modeling under climate change Global Ecology and Conservation, 37, e02188. doi:10.1016/j.gecco.2023.e02188. 78. ges under Nature Climate Change, 13, 46-53. doi:10.1038/s41558-022-01485-y. 79. Ecological Applications, 33(2), e2534. doi:10.1002/eap.2534. 80. Zurell, D., Franklin, J., König, C., Bouchet, P. J., Dormann, C. F., Elith, J., ... & Merow, C., 2020 Ecography, 43(9), 1261-1277. doi:10.1111/ecog.0496 pthang@ttn.edu.vn : 31/05/2024 : 09/06/2024 : 24/06/2024 112
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2