BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƢỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

NGUYỄN ANH MINH

NG D NG C NG NGHỆ GIS V VIỄN TH M ĐỂ

Đ NH GI BIẾN ĐỘNG THẢM THỰC VẬT RỪNG TẠI VƢỜN QU C GIA PHONG NHA B NG

CHUYÊN NGÀNH: QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG

MÃ NGÀNH: 8620211

LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN LÝ T I NGUYÊN RỪNG

NGƢỜI HƢỚNG DẪN HOA HỌC: PGS.TS. TRẦN QUANG BẢO

Hà Nội, 2019

i

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan kết quả đạt được trong luận văn là sản phẩm nghiên

cứu và tìm hiểu của riêng cá nhân tôi.

Trong toàn bộ nội dung của luận văn, những điều được trình bày hoặc là

của cá nhân tôi hoặc là được tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu.

Tất cả các tài liệu tham khảo đều có xuất xứ rõ ràng và được trích dẫn

hợp pháp.

Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm nếu kết quả là sản phẩm kế thừa hoặc

Hà Nội, Ngày ... tháng ... năm 2019

đã được công bố của người khác.

T C GIẢ LUẬN VĂN

Nguyễn Anh Minh

ii

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành và sâu sắc tới thầy

giáo hướng dẫn là PGS.TS.Trần Quang Bảo đã định hướng, khuyến khích,

chỉ dẫn và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình thực hiện Luận văn Thạc Sỹ.

Được sự đồng ý của Nhà trường, Khoa Quản lý tài nguyên rừng và môi

trường, tôi thực hiện Luận văn Thạc Sỹ “Ứng dụng công nghệ GIS và vi n

thám để đánh giá biến động thảm thực vật rừng Vườn quốc gia Phong Nha

K Bàng .

Trong thời gian thực hiện Luận văn, ngoài sự nỗ lực của bản thân, tôi đã

nhận được rất nhiều sự trợ giúp, hướng dẫn tận tình của các thầy, cô, các tổ

chức và cá nhân trong và ngoài trường.

Nhân dịp này, tôi cũng xin phép gửi lời cảm ơn đến các thầy cô giáo

trong khoa Quản lý tài nguyên rừng và môi trường đã tạo mọi điều kiện động

viên và giúp đỡ tôi trong suốt thời gian thực hiện luận văn Thạc sỹ. Cuối cùng

tôi xin cảm ơn gia đình, người thân và toàn thể bạn b đã động viên, giúp đỡ

tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu, hoàn thành luận văn này.

Tuy nhiên, do bản thân còn nhiều hạn chế về chuyên môn và thực tế,

thời gian hoàn thành luận văn không nhiều nên luận văn sẽ không tránh khỏi

những thiếu sót. Kính mong nhận được sự chỉ dẫn, góp ý của các thầy cô giáo

và các bạn để khóa luận hoàn thiện hơn.

Tôi xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, …tháng ….. năm 2019

Tác giả luận văn

Nguyễn Anh Minh

iii

M C L C

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

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

M C L C ....................................................................................................... iii

DANH M C TỪ VIẾT TẮT......................................................................... vi

DANH M C BẢNG ...................................................................................... vii

DANH M C HÌNH ẢNH ............................................................................ viii

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

Chƣơng 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN C U .................................... 4

1.1. Những vấn đề chung về vi n thám và GIS ............................................ 4

1.1.1. Các khái niệm ........................................................................ 4

1.1.2. C s kho h c c ph ng pháp vi n thám ......................... 6

1.1.3. Ph ng pháp xử lý ảnh số vi n thám ........................................ 15

1.2. Ứng dụng vi n thám và GIS trong giám sát rừng Thế giới .............. 17

1.3. Ứng dụng vi n thám và GIS điều tra, theo dõi di n biến rừng

Việt Nam ............................................................................................... 25

1.3.1. Một số ứng dụng c hệ thống Vi n thám và GIS Việt N m29

1.3.2. Ứng dụng GIS trong Nông nghiệp và Phát triển nông thôn. . 30

Chƣơng 2. M C TIÊU, NỘI DUNG V PHƢƠNG PH P NGHIÊN

C U ................................................................................................ …………31

2.1. Mục tiêu nghiên cứu ............................................................................. 31

2.1.1. Mục tiêu chung .................................................................... 31

2.1.2. Mục tiêu cụ thể .................................................................... 31

2.2. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu ........................................................... 31

2.3. Nội dung nghiên cứu ............................................................................ 32

2.4. Phương pháp nghiên cứu ...................................................................... 33

2.4.1. Ph ng pháp kế thừ số liệu ................................................... 33

iv

2.4.2. Xây dựng bộ mẫu khó ảnh cho giải đoán ảnh vê tinh tại khu

vực nghiên cứu…. ................................................................................. 34

2.4.3. Ph ng pháp xây dựng bản đồ hiên trạng rừng ................... 36

2.4.4. Ph ng pháp thành lập bản đồ biến động rừng. .................. 40

2.4.5. Ph ng pháp đánh giá biến động tài nguyên rừng .............. 41

Chƣơng 3. ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ VÀ XÃ HỘI KHU VỰC

NGHIÊN C U ............................................................................................... 43

3.1.Vị trí địa lý ............................................................................................ 43

3.2. Các nhân tố sinh thái tự nhiên .............................................................. 44

3.2.1. Đị chất, đị mạo ................................................................ 44

3.2.2. Thổ nh ỡng .......................................................................... 46

3.2.3. Khí hậu ................................................................................ 46

3.2.4. Thuỷ văn .............................................................................. 47

3.2.5. Đ dạng sinh h c ................................................................... 49

3.3. Điều kiện kinh tế - xã hội ..................................................................... 50

Chƣơng 4. KẾT QUẢ NGHIÊN C U ........................................................ 52

4.1. Thành lập bản đồ hiện trạng rừng khu vực nghiên cứu ....................... 52

4.1.1. Đặc điểm hiện trạng tài nguyên rừng ................................... 52

4.1.2. Bộ mẫu khó giải đoán ảnh vệ tinh cho khu vực nghiên cứu 56

4.1.3. Giải đoán ảnh thành lập bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng 60

4.1.4. Kiểm chứng kết quả giải đoán ảnh ....................................... 61

4.1.5. Thành lập bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng khu vực nghiên cứu ..... 62

4.2. Đánh giá biến động tài nguyên rừng khu vực nghiên cứu giai đoạn

2009 – 2019 ..................................................................................................... 66

4.2.1. Biến động tài nguyên rừng VQG Phong Nh – Kẻ Bàng gi i

đoạn 2009 -2019………….. .................................................................... 66

4.2.2. Nguyên nhân biến động rừng ............................................... 70

v

4.3. Đề xuất quy trình thành lập bản đồ biến động rừng Vườn quốc gia

Phong Nha K Bàng từ tư liệu ảnh vệ tinh ..................................................... 74

KẾT LUẬN, TỒN TẠI, KIẾN NGHỊ ......................................................... 80

TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................ 64

vi

DANH M C TỪ VIẾT TẮT

ý hiệu Ý nghĩa

VQG Vườn Quốc Gia

GIS Hệ thống thông tin địa lý

UNDP United Nation Development Programme

CSDL Cơ s dữ liệu

GPS Hệ thống định vị toàn cầu

MKA Mẫu khóa ảnh

vii

DANH M C BẢNG

Bảng 2.1. Ma trận sai số phân loại tại khu vực nghiên cứu ............................ 39

Bảng 2.2. Ma trận biến động giữa 2 thời điểm 2009 và 2019 ....................... 42

Bảng 4.1. Loại đất, loại rừng khu vực Phong Nha – K Bàng ....................... 52

Bảng 4.2.Một số mẫu khóa giải đoán ảnh của tại khu vực nghiên cứu .......... 56

Bảng 4.3. Số lượng mẫu khóa ảnh theo từng trạng thái rừng ......................... 59

Bảng 4.4. Thống kê diện tích theo trạng thái rừng tại khu vực nghiên cứu .. 64

Bảng 4.5. Quy đổi hệ thống phân loại ............................................................. 66

Bảng 4.6. Biến động diện tích các trạng thái rừng giai đoạn 2009 – 2019 ..... 69

viii

DANH M C HÌNH ẢNH

Hình 1.1. Sóng điện từ ...................................................................................... 6

Hình 2.1. Tư liệu ảnh Sentinel 2A năm 2019 ................................................. 32

Hình 2.2. Sơ đồ Phương pháp xây dựng bộ mẫu khóa ảnh cho giải đoán ảnh

vệ tinh .............................................................................................................. 35

Hình 2.3. Hệ thống 90 MKA ngoài thực địa ................................................... 36

Hình 2.4. Sơ đồ phương pháp thành lập bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng . 38

Hình 2.5. Quy trình thành lập bản đồ biến động ............................................. 40

Hình 3.1. Ví trí nghiên cứu ............................................................................. 43

Hình 4.1. Kết quả phần vùng ảnh khu vực nghiên cứu ................................... 60

Hình 4.2. Gán trạng thái cho lô rừng theo MKA điều tra thực địa ................. 61

Hình 4.3. Bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng VQG Phong nha k bảng năm

2019 ................................................................................................................. 63

Hình 4.4. Biểu đồ tỷ lệ phần trăm diện tích các trạng thái rừng tại khu vực

nghiên cứu ....................................................................................................... 65

Hình 4.5. Bản đồ biến động tài nguyên rừng giai đoạn 2009 - 2019 .............. 68

Hình 4.6. Tổng lượng khách tham quan VQG Phong Nha – K Bàng giai

đoạn 2002 – 2017 ............................................................................................ 71

Hình 4.7. Sơ đồ quá trình xây dựng bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh vi n thám

......................................................................................................................... 75

1

PHẦN MỞ ĐẦU

Ngày nay với sự phát triển của khoa học công nghệ cũng như khoa học

kỹ thuật, trong đó không thể không kể đến sự ra đời của ảnh vệ tinh và công

nghệ vi n thám GIS đã hỗ trợ con người rất lớn trong việc nghiên cứu những

biến động về môi trường tự nhiên, đồng thời tìm hiểu và đề xuất các biện

pháp quản lý về môi trường và tài nguyên thiên nhiên mà không cần trực tiếp

tiếp cận với chúng. Trong Lâm nghiệp, người ta sử dụng kỹ thuật vi n thám

để nghiên cứu di n biến của rừng, điều tra phân loại rừng, nghiên cứu phân

vùng cháy rừng và để quản lý rừng... Tuy nhiên, khi sử dụng những bức ảnh

vi n thám có độ phân giải thấp, cùng với sự thiếu chuyên nghiệp trong giải

đoán ảnh sẽ gây nên những giải đoán với kết quả sai lệch cho khu vực nghiên

cứu. B i vậy, việc nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh có độ phân giải cao như

ảnh vệ tinh Landsat và Sentiel có ý nghĩa thiết thực trong nghiên cứu và đánh

giá chất lượng tài nguyên thiên nhiên nói chung và tài nguyên rừng nói riêng.

Hiện nay, nguồn tư liệu vi n thám được sử dụng rộng rãi nước ta trong

các nghiên cứu về Tài nguyên và Môi trường. Cùng với đó, thiết bị tin học

được đồng bộ hóa tăng khả năng xử lý nhanh chóng trong việc xây dựng các

loại bản đồ. Vì vậy, phương pháp vi n thám kết hợp công nghệ GIS (Cơ s dữ

liệu thông tin địa lý) sẽ góp phần khắc phục nhiều hạn chế của phương pháp

truyền thống và đặc biệt hiệu quả trong xử lý số liệu nhằm đánh giá biến động

trong quá trình sử dụng đất đai, theo dõi di n biến tài nguyên rừng.

Điều tra trên thực địa được xem xét như là một phương pháp chính xác,

nhưng mất rất nhiều thời gian và tốn kém, đặc biệt là khó áp dụng những

nơi xa xôi và có điều kiện địa hình phức tạp. Với đặc tính ưu việt của công

nghệ Vi n thám và kỹ thuật GIS. Trong trường hợp sử dụng vi n thám và GIS

2

kết hợp với điều tra tra thực địa để đánh giá sự biến động về đất lâm nghiệp

và theo dõi di n biến đất lâm nghiệp và rừng trồng qua các năm là rất cần

thiết trong giai đoạn hiện nay.

Việt Nam, việc quản lý, bảo vệ và phát triển tài nguyên rừng được coi

là một trong những nhiệm vụ trọng tâm trong sự nghiệp phát triển kinh tế - xã

hội, đặc biệt là thảm thực vật rừng các vườn quốc gia. Một trong số các

vườn quốc gia lớn của Việt Nam là Vườn quốc gia Phong Nha K Bàng.

Vườn quốc gia Phong Nha – K Bàng thuộc địa phận huyện Bố Trạch và

Minh Hóa, tỉnh Quảng Bình, cách thành phố Đồng Hới khoảng 50km về phía

Tây Bắc. Vườn Quốc gia Phong Nha – K Bàng là Di sản thiên nhiên thế giới

được Tổ chức Khoa học, Giáo dục và Văn hóa của Liên hiệp quốc Unesco

công nhận năm 2003 và có diện tích là 123.326 ha, có 03 phân khu: phân khu

bảo vệ nghiêm ngặt (100.296 ha), phân khu phục hồi sinh thái (19.619 ha) và

phân khu hành chính dịch vụ (3.411 ha). Vùng đệm có diện tích 219.855,34

ha thuộc 13 xã huyện Minh Hóa, Bố Trạch và Quảng Ninh. Là khu rừng

nhiệt đới thường xanh trên núi đá vôi với độ che phủ khoảng 92%. Diện tích

rừng nguyên sinh chưa hoặc ít bị tác động là 88,3%.[16]

Trong thời gian vừa qua Ban quản lý Vườn Quốc gia Phong Nha K

Bàng đã đạt được một số thành tựu quan trọng trong lĩnh vực ứng dụng công

nghệ ảnh vệ tinh trong giám sát tài nguyên rừng nhưng bên cạnh đó vẫn còn

nhiều tồn tại và hạn chế. Các hoạt động nghiên cứu khoa học về công tác sử

dụng ảnh vệ tinh Vườn Quốc gia vẫn còn rất thụ động, chưa có tính chuyên

sâu và chưa có tính hệ thống. Nhiều khu vực trong VQG PN-KB chưa được

điều tra nghiên cứu nên không có thông tin, dẫn liệu khoa học phục vụ công

tác giám sát và quản lý bảo vệ. Hiện tại VQG PN-KB vẫn chưa có được đầy

đủ cơ s dữ liệu đầu vào cho các hoạt động theo dõi di n biến tài nguyên

3

rừng.Cơ s dữ liệu khoa học về VQG PN-KB chưa được quản lý, sử dụng

một cách thống nhất, số liệu còn manh mún, thiếu, không đồng bộ và chưa

hoàn chỉnh bộ cơ s dữ liệu GIS về tài nguyên động, thực vật, đất, nước, hang

động, thảm thực vật, kiểm soát cháy rừng và quản lý lưu vực. Bên cạnh đó, các

mối đe dọa phải đối mặt trực tiếp trong quản lý, bảo tồn các giá trị di sản Vườn

Quốc gia như: Săn bẫy động vật hoang dã, khai thác gỗ trái phép, khai thác các

loại lâm sản ngoài gỗ,.. Xuất phát từnhu cầu thực ti n trên và những quan điểm,

tôi đã thực hiện : “ n n n n v v n t m n n

n t m t v t r n n qu on - n ”.

4

Chƣơng 1

TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN C U

1.1. Những vấn đề chung về viễn thám và GIS

1.1.1. C k n m

Hệ thống thông tin địa lý - GIS (Geographical Information System) là

một công cụ máy tính để lập bản đồ và phân tích các sự vật, hiện tượngtrên

trái đất. Công nghệ GIS kết hợp các thao tác cơ s dữ liệu thông thường như

cấu trúc hỏi đáp, các phép phân tích thống kê, phân tích địa lý. Trong đó phép

phân tích địa lý và hình ảnh được cung cấp duy nhất từ các bản đồ. Những

khả năng này phân biệt GIS với các hệ thống thông tin khác và khiến cho GIS

có phạm vi ứng dụng rộng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như phân tích các

sự kiện, dự đoán tác động và hoạch định chiến lược.

GIS (Geographic Information System) hay hệ thống địa lý được hình

thành từ ba khái niệm địa lý, thông tin và hệ thống.

+ Khái niệm “địa lý liên quan đến các đặc trưng về không gian. Chúng

có thể là vật lý, văn hóa, kinh tế,…trong tự nhiên.

+ Khái niệm “thông tin đề cập đến dữ liệu được quản lý b i GIS. Đó là

các dữ liệu về thuộc tính và không gian của đối tượng.

+ Khái niệm “hệ thống là hệ thống GIS được xây dựng từ các môđun.

Việc tạo các môđun giúp thuận lợi trong việc quản lý và hợp nhất.

Vi n thám (Remote sensing): là một ngành khoa học và nghệ thuật để

thu nhận thông tin về một đối tượng, một khu vực hoặc một hiện tượng thông

qua việc phân tích tài liệu thu nhận được bằng các phương tiện. Những

phương tiện này không có sự tiếp xúc trực tiếp với đối tượng, khu vực hoặc

với hiện tượng được nghiên cứu.[11]

Vi n thám dùng để thu nhận thông tin khách quan về bề mặt Trái đất và

các hiện tượng trong khí quyển nhờ các bộ phận cảm biến (sensors) được lắp

5

đặt trên máy bay, vệ tinh nhân tạo, tàu vũ trụ hoặc đặt trên các trạm quỹ đạo..

Công nghệ vi n thám cho phép ghi lại được các biến đổi của tài nguyên và

môi trường, đã giúp công tác giám sát, kiểm kê tài nguyên thiên nhiên và môi

trường hiệu quả hơn.

Vi n thám cung cấp nhanh các tư liệu ảnh số có độ phân giải cao, làm dữ

liệu cơ bản cho việc thành lập và hiệu chỉnh hệ thống bản đồ và cơ s dữ liệu

địa lý Quốc gia.

Tách thông tin trong vi n thám có thể phân thành 5 loại:

+Phân loại: là quá trình tách, gộp thông tin dựa trên các tính chất phổ,

không gian và thời gian cho b i ảnh của đối tượng cần nghiên cứu.

+Phát hiện biến động: là sự phát hiện và tách các sự biến động (thay đổi)

dựa trên dữ liệu ảnh đa thời gian.

+Tách các đại lượng vật lý: chiết tách các thông tin tự nhiên như đo nhiệt

độ, trạng thái khí quyển, độ cao của vật thể dựa trên các đặc trưng phổ hoặc

thị sai của ảnh lập thể.

+Tách các chỉ số: tính toán xác định các chỉ số mới (chỉ số thực vật

NDVI…)

+Xác định các đặc điểm: xác định thiên tai, các dấu hiệu phục vụ tìm

kiếm khảo cổ…

Cơ s của vi n thám:

Bức xạ điện từ: Thành phần đầu tiên của một hệ thống vi n thám là

nguồn năng lượng để chiếu vào đối tượng, năng lượng này dạng bức xạ điện

từ. Tất cả bức xạ điện từ đều có một thuộc tính cơ bản và phù hợp với lý

thuyết sóng cơ bản. Bức xạ điện từ bao gồm điện trường (E) có hướng vuông

góc với hướng của bức xạ điện từ di chuyển và từ trường (M) hướng về phía

bên phải của điện trường. Cả hai cùng di chuyển với tốc độ của ánh sáng (c).

Có 2 đặc điểm của bức xạ điện từ đặc biệt quan trọng mà chúng ta cần hiểu nó

là bước sóng và tần số.

6

B ớc sóng (λ): Bước sóng là quãng đường mà sóng truyền đi trong 1 chu

kỳ, đơn vị của bước sóng thường là mét (m). Đôi khi sử dụng các đơn vị khác

của mét như micromet…

Tần số (f): Tần số là số chu kỳ sóng đi qua một điểm cố định trong một

đơn vị thời gian. Thông thường tần số được tính bằng herzt (Hz) tương đương

với 1 chu kỳ trên một giây. Ngoài ra tần số còn được tính bằng một số đơn vị

khác của Hz như MHz, KHz…

Trong vi n thám, các sóng điện từ được sử dụng với các dải bước sóng

của quang phổ điện từ. Quang phổ điện từ là dải liên tục của các tia sáng ứng

với các bước sóng khác nhau, sự phân chia thành các dải phổ có liên quan đến

tính chất bức xạ khác nhau.[10]

Dữ liệu vi n thám là nguồn cung cấp cơ s dữ liệu cho GIS trên cơ s

các lớp thông tin chuyên đề khác nhau; sử dụng chức năng chồng lớp hay

phân tích của GIS để tạo ra một kết quả phong phú hơn. Do đó, việc phối hợp

vi n thám và GIS sẽ tr thành công nghệ tích hợp rất hiệu quả để xây dựng và

cập nhật dữ liệu không gian phục vụ cho nhiều lĩnh vực khác nhau.

1.1.2. C s k o p n p p v n t m

1.1.2.1 C s vật lý

Bức xạ điện từ là quá trình truyền năng lượng điện từ trên cơ s các dao

động của điện trường và từ trường trong không gian.

Hình 1.1. Sóng điện từ

7

Các bức xạ điện từ này vừa có tính chất sóng lại vừa có tính chất hạt,

tính chất sóng của bức xạ điện từ này được thể hiện bằng biểu thức sau:

(C=299,793 km/s trong môi trường chân không).

Trong vi n thám, các sóng điện từ được sử dụng với các dải bước sóng

của quang phổ điện từ. Quang phổ điện từ là dải liên tục của các tia sáng ứng

với các bước sóng khác nhau, sự phân chia thành các dải phổ có liên quan đến

tính chất bức xạ khác nhau.

Quang phổ điện từ có các dải sóng chính như sau:

- Các tia vũ trụ: là các tia từ vũ trụ có bước sóng vô cùng ngắn với λ<10-6µm.

- Các tia gamma (γ) có λ từ 10-6÷ 10-4µm.

- Dải các tia x (X) có λ từ 10-4÷10-1µm.

- Dải tia nhìn thấy có bước sóng λ từ 0.4 ÷ 0.7 µm đây dải phổ của ánh

sáng trắng. Trong dải nhìn thấy còn có thể chia nhỏ ra thành các dải ánh sáng

đơn sắc:

+ Blue (xanh lơ - lam): 0.4 ÷ 0.5 µm.

+ Green (xanh lá cây - lục): 0.5 ÷ 0.6 µm.

+ Red (đỏ) 0.6 ÷ 0.7 µm.

- Sau vùng đỏ là dải hồng ngoại trong đó lại chia thành các vùng:

+ Hồng ngoại phản xạ: 0.7 ÷ 3 µm.

+ Hồng ngoại trung: 3 ÷ 7 µm.

+ Hồng ngoại nhiệt: 7 ÷ 14 µm.

- Vùng sóng radar hay vi sóng (microwave): là các vùng có bước sóng

dài hơn nhiều so với vùng hồng ngoại độ dài bước sóng từ 1mm ÷ 1m.

- Sau vùng radar là sóng radio có bước sóng > 30cm.

8

Còn tính chất hạt được mô tả theo tính chất của photon hay quang lượng

tử được thể hiện bằng biểu thức sau:

(h là hằng số plank)

1.1.2.2. T ng tác và đặc tr ng phản xạ phổ

- Sự tương tác năng lượng với các đối tượng trên mặt đất.

Sóng điện từ lan truyền tới bề mặt của vật thể, năng lượng sóng điện từ

sẽ tương tác với vật thể đưới dạng hấp thụ (A), phản xạ (R), truyền qua vật

thể (T), phần trăm năng lượng phản xạ phụ thuộc vào chất liệu và điều kiện

tương tác với vật thể đó.

EI(λ) = ER(λ) + EA(λ) + ET(λ)

Trong đó: EI: là năng lượng tới mặt đất ER: năng lượng phản xạ

EA: năng lượng hấp thụ ET: năng lượng truyền qua

Tỷ lệ giữa các hợp phần năng lượng phản xạ, hấp thụ, truyền qua là rất

khác nhau, tuỳ thuộc vào các đặc điểm của đối tượng trên bề mặt, cụ thể là

phần vật chất và tình trạng của đối tượng. Ngoài ra, tỷ lệ giữa các hợp phần

đó còn phụ thuộc vào bước sóng của ánh sáng chiếu tới.

Trong vi n thám, thành phần năng lượng phổ phản xạ rất quan trọng và

vi n thám nghiên cứu sự khác nhau đó để phân biệt các đối tượng. Vì vậy, năng

lượng phản xạ phổ thường được sử dụng để tính sự cân bằng năng lượng.

ER(λ) = EI(λ) – [EA(λ) + ET(λ)]

Công thức trên nói lên rằng năng lượng phản xạ bằng năng lượng rơi

xuống một đối tượng sau khi đã bị suy giảm b i việc truyền qua hoặc hấp thụ.

Đặc điểm phản xạ phổ của các đối tượng trên bề mặt Trái Đất là thông số

quan trọng nhất trong vi n thám. Độ phản xạ phổ được đo theo công thức:

Trong đó: là độ phản xạ phổ (tính bằng %).

9

Như vậy, phổ phản xạ là tỷ lệ phần trăm của năng lượng rơi xuống đối

tượng và được phản xạ tr lại. Với cùng một đối tượng độ phản xạ phổ khác

nhau các bước sóng khác nhau.

- Phổ phản xạ c một số đối t ợng tự nhiên chính:

Đồ thị phổ phản xạ được xây dựng với chức năng là một hàm số của giá

trị phổ phản xạ và bước sóng, được gọi là đường cong phổ phản xạ. Đường

cong phổ phản xạ cho biết một cách tương đối rõ ràng tính chất phổ của một

đối tượng và hình dạng đường cong phụ thuộc rất nhiều vào việc lựa chọn các

dải sóng mà đó thiết bị vi n thám có thể ghi nhận được các tín hiệu phổ.

Phản xạ phổ ứng với từng loại lớp phủ mặt đất cho thấy có sự khác nhau

do sự tương tác giữa bức xạ điện từ và vật thể, điều này cho phép vi n thám

có thể xác định hoặc phân tích được đặc điểm của lớp phủ thông qua việc đo

lường phản xạ phổ.

Hình dạng của đường cong phổ phản xạ còn phụ thuộc rất nhiều vào tính

chất của các đối tượng. Trong thực tế, giá trị phổ của các đối tượng hoặc một

nhóm đối tượng khác nhau cũng rất khác nhau, song về cơ bản chúng dao

động xung quanh giá trị trung bình.

Thông tin vi n thám có liên quan trực tiếp đến năng lượng phản xạ của

các đối tượng, nên việc nghiên cứu đặc trưng phản xạ phổ của các đối tượng

tự nhiên đóng vai trò quan trọng trong việc khai thác, ứng dụng có hiệu quả

các thông tin thu được từ các phương tiện bay. Kết quả của việc giải đoán các

lớp thông tin phụ thuộc rất nhiều vào sự hiểu biết về mối tương quan giữa

đặc trưng phản xạ phổ và bản chất, trạng thái của các đối tượng tự nhiên.

Những thông tin về đặc trưng phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên cho

phép các nhà khoa học chọn lọc các kênh ảnh tối ưu, chứa nhiều thông tin

nhất về đối tượng nghiên cứuvà là cơ s để nghiên cứu tính chất của đối

tượng, tiến tới phân loại chúng. Đặc tính phản xạ phổ của các đối tượng tự

10

nhiên phụ thuộc vào các yếu tố như điều kiện ánh sáng, môi trường khí

quyển và bề mặt đối tượng cũng như bản thân các đối tượng đó (độ ẩm, lớp

nền, thực vật, chất mùn,cấu trúc bề mặt, ...)

- Đặc tr ng phản xạ phổ c lớp ph thực vật:

Khả năng phản xạ phổ của thực vật phụ thuộc vào chiều dài bước sóng

và giai đoạn sinh trư ng, phát triển của thực vật. Các trạng thái lớp phủ thực

vật khác nhau sẽ có đặc trưng phản xạ phổ khác nhau. Đặc điểm chung phản

xạ phổ của các trạng thái thực vật là phản xạ mạnh vùng sóng hồng ngoại

gần ( >0,72µm) và hấp thụ mạnh vùng sóng đỏ (0,68µm < <0,72µm) [3].

Bức xạ mặt trời (EI) khi tới bề mặt lá cây thì một phần sẽ bị phản xạ

ngay (E1). Bức xạ vùng sóng lục khi gặp diệp lục trong cây sẽ bị phản xạ lại

(EG). Bức xạ vùng sóng hồng ngoại cũng bị phản xạ mạnh khi gặp diệp lục

trong lá cây (EIR). Như vậy, năng lượng phản xạ từ thực vật là:

ER = E1 + EG + EIR

Trong đó thành phần năng lượng (EG + EIR) chứa đựng các thông tin

quan trọng về bản chất và trạng thái của thực vật.

Sắc tố Chlorophyll - là một tổng thể các thành phần hữu cơ có chứa sắt,

là một chất xúc tác đối với quá trình quang hợp ánh sáng của thực vật. Chức

năng của Chlorophyll là hấp thụ bức xạ mặt trời và cung cấp nó cho quá trình

quang hợp. Năng lượng bị hấp thụ trong khoảng từ 0,45 - 0,67µm tức là phần

xanh lơ và đỏ của phổ nhìn thấy, trong vùng ánh sáng này, vùng sóng ánh

sáng có phản xạ mạnh nhất là vùng sóng ánh sáng lục (0,55µm), chính vì vậy

mà lá cây tươi có màu xanh lục. vùng hồng ngoại gần (từ 0,7 - 1,3 µm) thực

vật có khả năng phản xạ rất mạnh, khi sang vùng hồng ngoại nhiệt và vi sóng

(Microwave) một số điểm cực trị vùng sóng dài làm tăng khả năng hấp thụ

ánh sáng của hơi nước trong lá, khả năng phản xạ của chúng giảm đi rõ rệt và

ngược lại, khả năng hấp thụ ánh sáng lại tăng lên. Đặc biệt đối với rừng có

nhiều tầng lá, khả năng đó càng tăng lên (ví dụ rừng rậm nhiệt đới).

11

Đặc trưng phản xạ phổ của thực vật được xác định b i các yếu tố bên

trong và bên ngoài của lá cây, thời kỳ sinh trư ng và tác động của ngoại cảnh

như: hàm lượng sắc tố diệp lục, thành phần và cấu tạo mô bì, biểu bì, hình

thái lá, …tuổi cây, giai đoạn sinh trư ng phát triển, …, điều kiện sinh trư ng,

vị trí địa lý, điều kiện chiếu sáng,…Vì vậy, khả năng phản xạ phổ của mỗi

loài thực vật, mỗi trạng thái của lớp phủthực vật là khác nhau. Tuy nhiên,

chúng vẫn có những điểm chung như sau:

Khả năng phản xạ phổ của thực vật có sự rõ rệt vùng sóng nhìn thấy,

cận hồng ngoại và hồng ngoại. Trong vùng ánh sáng nhìn thấy, phần lớn năng

lượng được diệp lục trong lá cây hấp thụ phục vụ cho quá trình quang hợp,

một phần nhỏ truyền qua và phần còn lại bị phản xạ lại. Vùng hồng ngoại gần,

khả năng phản xạ phổ của thực vật là mạnh nhất.

- Đặc tr ng phản xạ phổ c n ớc:

Khả năng phản xạ phổ của nước phụ thuộc vào bước sóng của bức xạ

chiếu tới, bề mặt nước, trạng thái nước, thành phần vật chất có trong nước.

Nước có độ dẫn truyền cao trong khoảng sóng nhìn thấy và tính truyền

dẫn tăng dần khi bước sóng giảm. Kết quả là đối với nước sâu, chỉ có ánh sáng

xanh lơ có thể lan truyền đến những độ sâu nhất định, các bước sóng dài bị hấp

thụ ngay mực nước nông. Đối với nước trong, có thể đáng giá độ sâu bằng

cường độ của bức xạ nhìn thấy, đặc biệt là ánh sáng xanh lơ phản xạ từ đáy.

Tuy nhiên, đối với độ sâu lớn hơn 40m, tất cả bức xạ của khoảng nhìn thấy

bị hấp thụ và được thể hiện trên ảnh hoàn toàn đen. Những vật liệu lơ lửng, phù

du và màu tự nhiên làm tăng phản xạ của nước trong khoảng nhìn thấy. Trong

khoảng hồng ngoại gần, nước giống như vật đen tuyệt đối và hấp thụ thực sự

toàn bộ năng lượng tới. Chỉ có những vật thể tự nhiên với tính chất này mới phân

biệt được chúng d dàng bằng các đặc điểm bề mặt trong khoảng này của phổ

điện tử, ngay cả nếu chúng không sâu hay có chứa nhiều thể phù du.

12

Do gần giống như vật đen, nước gần như vật phát xạ trong khoảng hồng

ngoại, cũng như vật thể hấp thụ.

- Đặc tr ng phản xạ phổ c thổ nh ỡng:

Thổ nhưỡng là nền của lớp phủ thực vật, cùng với lớp phủ thực vật tạo

thành một thể thống nhất trong cảnh quan tự nhiên. Một phần bức xạ mặt trời

chiếu tới sẽ phản xạ ngay trên bề mặt đối tượng, phần còn lại đi vào bề dày

của lớp phủ thổ nhưỡng, một phần trong đó được hấp thụ để làm tăng nhiệt độ

đất, một phần sau khi tán xạ gặp các hạt nhỏ và bị phản xạ tr lại Đường cong

phổ phản xạ của đất khô tương đối đơn giản tăng dần từ vùng tử ngoại đến

vùng hồng ngoại, ítcó những cực đại và cực tiểu một cách rõ ràng, lý do chính

là các yếu tố ảnh hư ng đến tính chất phổ của đất khá phức tạp và không rõ

ràng như thực vật. Các yếu tố ảnh hư ng đến đường cong phổ phản xạ của

đất là: lượng ẩm, cấu trúc của đất (tỉ lệ cát, bột và sét), độ nhám bề mặt, sự có

mặt của các loại oxit kim loại, hàm lượng vật chất hữu cơ, ... các yếu tố đó

làm cho đường cong phổ phản xạ biến động rất nhiều quanh đường cong có

giá trị trung bình. Tuy nhiên, quy luật chung là giá trị phổ phản xạ của đất

tăng dần về phía sóng có bước sóng dài.

Trong thực tế, thực vật sống các nền đất khác nhau sẽ có đặc trưng

phản xạ phổ khác nhau. Tuy nhiên, trong nền đất cũng như thực vật đều có

chứa một lượng nước nhất định, vì vậy khi xác định các đối tượng dựa vào

các đặc trưng phản xạ phổ phải dựa trên kiến thức tổng hợp giữa nghiên cứu

lý thuyết và kinh nghiệm thực ti n thì mới có kết luận chính xác về đối tượng.

1.1.2.3. Ảnh số vi n thám

Ảnh số là một dạng dữ liệu ảnh không lưu trên giấy ảnh hoặc phim mà

được lưu dưới dạng số trên máy tính, ảnh số được chia thành nhiều phần tử

nhỏ được gọi là pixel (phần tử ảnh), ảnh số là một ma trận không gian của tập

hợp các pixel, mỗi một pixel tương ứng với một đơn vị không gian và có

13

giá trị nguyên hữu hạn ứng với từng cấp độ sáng, các pixel thường có

dạng hình vuông, vị trí của mỗi pixel được xác định theo toạ độ hàng và cột

trên ảnh tính từ góc trên cùng bên trái.

Ảnh vệ tinh hay còn gọi là ảnh vi n thám thường được lưu dưới dạng

ảnh số, trong đó năng lượng phản xạ (theo vùng phổ đã được định trước) từ

các vị trí tương ứng trên mặt đất, được bộ cảm biến thu nhận và chuyển thành

tín hiệu số xác định giá trị độ sáng của pixel. Ứng với các giá trị này, mỗi

pixel có giá trị độ sáng khác nhau thay đổi từ đen đến trắng cung cấp thông tin

về vật thể. Ảnh vệ tinh được đặc trưng b i một số thông số cơ bản như sau:

- Tính chất hình h c c ảnh vệ tinh:

Trường nhìn không đổi - IFOV (Instantaneous Field Of View) được định

nghĩa là góc không gian tương ứng với một đơn vị chia mẫu trên mặt đất.

Lượng thông tin ghi được trong IFOV tương ứng với giá trị của pixel.

Góc nhìn tối đa mà một bộ cảm có thể thu được sóng điện từ được gọi là

trường nhìn FOV (Field Of View). Khoảng không gian trên mặt đất do FOV

tạo nên chính là bề rộng tuyến bay.

Diện tích nhỏ nhất trên mặt đất mà bộ cảm có thể phân biệt gọi là độ

phân giải không gian. Ảnh có độ phân giải không gian càng cao khi có

kích thước pixel càng nhỏ. Độ phân giải này cũng được gọi là độ phân giải

mặt đất khi hình chiếu của 1 pixel tương ứng với một đơn vị chia mẫu trên

mặt đất.

- Tính chất phổ c ảnh vệ tinh:

Cùng một vùng phủ mặt đất tương ứng, các pixel sẽ cho giá trị riêng

biệt theo từng vùng phổ ứng với các loại bước sóng khác nhau.

Độ phân giải phổ thể hiện b i kích thước và số kênh phổ, bề rộng phổ

hoặc sự phân chia vùng phổ mà ảnh vệ tinh có thể phân biệt một số lượng lớn

các bước sóng có kích thước tương tự, cũng như tách biệt được các bức xạ từ

nhiều vùng phổ khác nhau.

14

Độ phân giải bức xạ thể hiện độ nhạy tuyến tính của bộ cảm biến trong

khả năng phân biệt sự thay đổi nhỏ nhất của cường độ phản xạ sóng từ các vật

thể.Để lưu trữ, xử lý và hiển thị ảnh vệ tinh trong máy tính kiểu raster, tuỳ

thuộc vào số bit dùng để ghi nhận thông tin, mỗi pixel sẽ có giá trị hữu hạn

ứng với từng cấp độ xám (Giá trị độ sáng của pixel; BV - Brightness Value).

Số bit dùng để ghi nhận thông tin (thang cấp độ xám) được gọi là độ

phân giải bức xạ của ảnh vệ tinh.

- Độ phân giải thời gian của ảnh vệ tinh:

Độ phân giải thời gian không liên quan đến thiết bị ghi ảnh mà chỉ liên

quan đến khả năng chụp lặp lại của ảnh vệ tinh. Ảnh được chụp vào những

ngày khác nhau cho phép so sánh đặc trưng bề mặt theo thời gian.

Ưu thế của độ phân giải không gian là cho phép cung cấp thông tin chính

xác hơn và nhận biết sự biến động của khu vực cần nghiên cứu.

Hầu hết các vệ tinh đều bay qua cùng một điểm vào khoảng thời gian cố

định, phụ thuộc vào quỹ đạo và độ phân giải không gian.

Dữ liệu ảnh số được lưu trữ trên băng từ tương thích cho máy tính

hoặctrên CD - ROM dưới khuôn dạng của các tệp ảnh số mà máy tính có thể

đọcđược. Thông thường, ảnh số được lưu trữ theo các khuôn dạng sau đây:

+ Theo BIL (Band Interleaved by Lines):

Từng hàng được ghi theo thứ tự của số kênh, mỗi hàng được ghi tuần

tựtheo giá trị của các kênh phổ và sau đó lặp lại theo thứ tự của từng hàng,

nhưvậy sẽ tạo ra các file dữ liệu ảnh chung cho các kênh phổ.

+ Theo kiểu BSQ (B nd Sequenti l):

Là khuôn dạng trong đó các kênh phổ được lưu tuần tự hết kênh

nàysang kênh khác. Nghĩa là mỗi ảnh ứng với một kênh.

+ Theo kiểu BIP (B nd Intele ved by Pixel):

Mỗi pixel được lưu tuần tự theo các kênh, nghĩa là các kênh phổ đượcghi

15

theo hàng và cột của từng pixel. Sau khi kết thúc tổ hợp phổ của pixel nàylại

chuyển sang tổ hợp phổ của pixel khác.

1.1.3. n p p xử lý n s v n t m

1.1.3.1.Giải đoán ảnh bằng mắt

Giải đoán bằng mắt là sử dụng mắt người cùng với trí tuệ để tách chiết

các thông tin từ tư liệu vi n thám dạng hình ảnh. Trong việc xử lý thông tin

vi n thám thì giải đoán bằng mắt (Visual Interpretaion) là công việc đầutiên,

phổ biến nhất và có thể áp dụng trong mọi điều kiện có trang thiết bị từ đơn

giản đến phức tạp. Đây là phương pháp dựa trên kinh nghiệm của người phân

tích và các tài liệu có sẵn để giải đoán ảnh.

- Các yếu tố giải đoán ảnh [10], [11]:

Giải đoán ảnh được hiểu là một quy trình tách thông tin từ ảnh vi n thám

tạo ra bản đồ chuyên đề dựa trên các tri thức chuyên môn hoặc kinh nghiệm

của người giải đoán (hình dạng, vị trí, cấu trúc, chất lượng, điều kiện, mối

quan hệ giữa các đối tượng…). Để giải đoán ảnh, ngoài sự trợ giúp của máy

tính và phần mềm để xác định các đặc trưng phổ phản xạ, người giải đoán còn

căn cứ vào một số dấu hiệu giải đoán, đặc trưng của các đối tượng cũng như

kinh nghiệm chuyên gia.

- Khóa giải đoán ảnh

Khóa giải đoán là chuẩn giải đoán cho đối tượng nhất định bao gồmtập

hợp các yếu tố và dấu hiệu do nhà giải đoán thiết lập, nhằm trợ giúp cho công

tác giải đoán nhanh và đạt kết quả chính xác thống nhất cho các đốitượng từ

nhiều người khác nhau [10].

1.1.3.2. Xử lý ảnh vệ tinh

- Hiệu chỉnh bức xạ:

Do nhiều nguyên nhân khác nhau như: do ảnh hư ng của bộ cảm biến

hoặc có thể do ảnh hư ng của địa hình và góc chiếu của mặt trời hoặc do ảnh

16

hư ng của khí quyển… làm ảnh hư ng rất lớn đến chất lượng ảnh thu được.

Để đảm bảo nhận được những giá trị chính xác của năng lượng bức xạ và

phản xạ của vật thể trên ảnh vệ tinh, cần phải thực hiện việc hiệu chỉnh bức xạ

nhằm loại trừ các nhi u trước khi sử dụng ảnh[11].

- Hiệu chỉnh hình học ảnh:

Bản chất của hiệu chỉnh hình học là xây dựng mối quan hệ giữa hệ tọa

độ ảnh và hệ tọa độ quy chiếu chuẩn (có thể là hệ tọa độ mặt đất vuông góc

hoặc địa lý) dựa vào các điểm không chế mặt đất, vị thế của sensor, điều kiện

khí quyển…Để hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh cần phải dựa trên bản chất

của sự biến dạng để có phương pháp hiệu chỉnh cho phù hợp [10].

- Tăng cường chất lượng ảnh:

Tăng cường chất lượng ảnh có thể được định nghĩa là một thao tác làm

nổi bật hình ảnh sao cho người giải đoán ảnh d đọc, d nhận biết nội

dungtrên ảnh hơn so với ảnh gốc. Phương pháp thường được sử dụng là biến

đổi cấp độ xám, biến đổi histogram, biến đổi độ tương phản, lọc ảnh, tổ hợp

màu, chuyển đổi giữa 2 hệ RGB và HI [10]…

- Phân loại ảnh:

Phương pháp phân loại ảnh được thực hiện bằng cách gán tên loại (loại

thông tin) cho các khoảng cấp độ sáng nhất định (loại phổ) thuộc một nhóm đối

tượng nào đó có các tính chất tương đối đồng nhất về phổ nhằm phân biệt các

nhóm đó với nhau trong khuôn khổ ảnh. Tùy thuộc vào số loại thông tin yêu cầu,

loại phổ trên ảnh được phân thành các loại tương ứng dựatheo một quy luật xác

định. Có 2 hình thức phân loại ảnh là phân loại có kiểm định (Suppervised

Classification) và phân loại không kiểm định (Unsuppervised Classification) [10].

- Phân loại không kiểm định:

Là việc phân loại thuần túy theo tính chất phổ mà không biết rõ tên hay

tính chất của lớp phổ đó và việc đặt tên chỉ mang tính tương đối. Khác với

phân loại có kiểm định, phân loại không kiểm định không tạo các vùng thử

17

nghiệm mà chỉ là việc phân lớp phổ (Chistens) và quá trình phân lớp phổ

đồng thời là quá trình phân loại. Số lượng và tên các lớp được xác định một

cách tương đối khi so sánh với tài liệu mặt đất [11]. Một số phương pháp

phân loại không kiểm định thường gặp như IsoData, K-Means…

- Phân loại có kiểm định:

Là phân chia một cách có kiểm định các giá trị DN (Digital Number) của

các pixel ảnh theo từng nhóm đơn vị lớp phủ mặt đất bằng việc sử dụng máy

tính và các thuật toán. Để thực hiện việc phân loại có kiểm định, phảitạo được

“chìa khoá phân tích phổ nghĩa là tìm được tính chất phổ đặc trưng cho từng

đối tượng lớp phủ mặt đất và đặt tên cho chúng. Công việc xác định chìa khoá

phân tích phổ được gọi là tạo các vùng mẫu (vùng kiểm tra -Trainning Areas).

Lựa chọn vùng mẫu là bước quyết định sự chính xác của các kết quả phân

loại. Từ các vùng này, các pixel khác trong toàn ảnh sẽ được xem xét và sắp

xếp theo nguyên tắc “giống nhất (Look must like) để đưa về các nhóm đối

tượng đã được đặt tên. Các mẫu phân loại được nhận biết quavùng mẫu để

thành lập các chìa khóa cho giải đoán ảnh. Mỗi pixel ảnh trong lớp dữ liệu sau

đó được đối chiếu về số với các chìa khóa giải đoán được đặt tên mà chúng có

xác xuất thuộc về nhóm lớn nhất. Có rất nhiều cách thức để đối chiếu giá trị

của pixel chưa biết để sắp xếp thành lớp tương ứng với các chìa khóa được

giải đoán trong phân loại [10].

Trong phân loại có kiểm định, một số phương pháp thường được sử

dụng là Phân loại hình hộp (Parallelpiped Classification), Phân loại theo

khoảng cách nhỏ nhất (Minimum distance Classification), Phân loại hàm xác

suất cực đại (Maximum Likelihood Classification)...

1.2. ng dụng viễn thám và GIS trong giám sát rừng ở Thế giới

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) ra đời đánh dấu một cuộc cách mạng

trong việc mô hình hoá các sự vật hiện tượng trên bề mặt trái đất. Bản đồ giờ

là một trong các công cụ quan trọng trong ra quyết định, chúng có thể giúp ta

18

trong bất kỳ lĩnh vực nào và càng tr nên quan trọng trong cuộc sống hàng

ngày của chúng ta ngày nay.

Những tiến bộ của GIS là kết quả kết hợp của rất nhiều công nghệ, các

lĩnh vực khác nhau. Cơ s dữ liệu (DataBase), thành lập bản đồ, vi n thám

(remote sensing), toán học, lập trình, địa lý, thiết kế với sự trợ giúp của máy

tính (CAD) và khoa học máy tính là những nhân tố quan trọng trong sự phát

triển của GIS.

Lịch sử GIS tất cả bắt đầu vào năm 1854, khi bệnh dịch tả tấn công

thành phố London, Anh. Bác sĩ người Anh, John Snow đã tạo một bản đồ về

các địa điểm bùng phát dịch, đường giao thông, đường ranh giới giữa các

vùng và các dòng nước.Khi ông bổ sung các tính năng bản đồ, một điểu thú vị

đã xảy ra:Ông thấy rằng các trường hợp mắc bệnh tả thường được tìm thấy

dọc theo một nguồn nước.Bản đồ bện dịch tả của John Snow là một sự kiện

lớn kết nối địa lý học và an toàn sức khỏe cộng đồng. Đây không chỉ m đầu

cho lĩnh vực phân tích không gian mà còn đánh dấu sự kh i đầu của một lĩnh

vực nghiên cứu mới: Dịch t học (Epidemiology) – nghiên cứu sự lây lan của

dịch bệnh. Đến nay, John Snow được biết đến như là cha đ của dịch t học.

Công việc của John Snow đã chứng minh rằng GIS là một công cụ giải quyết

vấn đề. Ông đặt các lớp địa lý trên bản đồ giấy và khám phá ra nguồn phát

sinh của bệnh dịch tả.

Trong lịch sử của GIS: Chúng ta đi từ bản đồ giấy (bản đồ tĩnh) đến bản

đồ số (bản đồ động), chúng ta đi từ phân tích cơ bản đến giải quyết vấn đề

phức tạp hơn.

Trong những năm 1950, do máy tính thời kỳ này chưa phát triển nên việc

tạo ra các bản đồ rất đơn giản. Họ có thể xây dựng bản đồ định tuyến xe, các

bản đồ quy hoạch mới và các điểm vị trí quan tâm, và vẽ trên giấy. Với các

bài toán phân tích không gian, một lựa chọn là lập bản đồ lưới (Sieve

19

mappin). Bản đồ lưới được sử dụng là các lớp trong suốt được chiếu trên bảng

ánh sáng để xác định khu vực chồng lên nhau. Nhưng điều này đi k m với

thách thức: khu vực tính toán kề nhau là không thể, dữ liệu là thô và thường

không chính xác và đo khoảng cách là phức tạp. Đây chính là động lực để

chuyển đổi từ bản đồ giấy sang bản đồ số (bản đồ máy tính).

Đầu những năm 1960 đến năm 1980 thực sự là thời kỳ đi tiên phong

trong ý tư ng về GIS.

Đi k m với các tiến bộ về công nghệ:

-Bản đồ đồ họa có xuất ra bằng sử dụng máy in dòng.

-Những tiến bộ trong lưu trữ dữ liệu với máy tính lớn.

-Kết hợp các bản ghi cho dữ liệu đầu vào.

Những phát triển ban đầu trong thế giới máy tính đã kéo theo những

bước nhảy vượt bậc của GIS. Nhưng những gì GIS cần là một bộ óc vĩ đại để

ghép các mảnh ghép này lại với nhau.

Trong những năm 1960, Roger Tomlinson kh i xướng, lên kế hoạch và

chỉ đạo trực tiếp việc phát triển của hệ thống địa lý Canada (CGIS). Đây là một

thời điểm quan trọng trong lịch sử của GIS và nhiều người coi CGIS là gốc của

hệ thống thông tin địa lý. B i vì chỉ CGIS tiếp cận theo lớp để xử lý bản đồ. Hệ

thống CGIS được sử dụng để lưu trữ, phân tích, và thao tác trên dữ liệu được

thu thập cho Canada Land Inventory (sử dụng các đặc tính của đất, hệ thống

thoát nước và khí hậu để xác định khả năng trồng các loại cây trồng và các

vùng trồng rừng). Họ nhanh chóng nhận ra rằng dữ liệu chính xác và phù hợp

là rất quan trọng để quy hoạch đất đai và ra quyết định. Trong những năm sau

CGIS đã được chỉnh sửa và cải tiến để theo kịp với công nghệ.

Bên cạnh Canada, nhiều trường đại học Mỹ cũng tiến hành nghiên cứu

và xây dựng Hệ thông tin địa lý. Trong các Hệ thông tin địa lý được tạo ra

cũng có rất nhiều hệ không tồn tại được lâu vì nó được thiết kế cồng kềnh mà

giá thành lại cao. Lúc đó người ta đặt lên hàng đầu việc khắc phục những khó

20

khăn nảy sinh trong quá trình xử lý các số liệu đồ họa truyền thống. Họ tập

trung giải quyết vấn đề đưa bản đồ, hình dạng, hình ảnh, số liệu vào máy

tính bằng phương pháp số để xử lý các dữ liệu này. Tuy kỹ thuật số hóa đã

được sử dụng từ năm 1950 nhưng điểm mới của giai đoạn này chính là các

bản đồ được số hóa có thể liên kết với nhau để tạo ra một bức tranh tổng thể

về tài nguyên thiên nhiên của một khu vực. Từ đó máy tính được sử dụng và

phân tích các đặc trưng của các nguồn tài nguyên đó, cung cấp các thông tin

bổ ích, kịp thời cho việc quy hoạch. Việc hoàn thiện một Hệ thông tin địa lý

còn phụ thuộc vào công nghệ phần cứng mà thời kỳ này các máy tính IBM

1401 còn chưa đủ mạnh. Giai đoạn đầu những năm 60 của thế kỷ trước đánh

dấu sự ra đời của Hệ thông tin địa lý chủ yếu được phục vụ cho công tác điều

tra quản lý tài nguyên.

Trong năm 1964, Howard T. Fisher lập phòng thí nghiệm Đồ họa máy

tính và phân tích không gian Harvard Graduate School of Design, nơi mà

một số quan trọng những khái niệm trong kiểm soát dữ liệu không gian được

phát triển và trong những năm 1970, đã phân phối mã nguồn và hệ thống phần

mềm như SYMAP, GRID, và ODYSSEY (được xem là nguồn của các sự

phát triển các phần mềm thương mại ngày nay). Năm 1968, Hội địa lý quốc tế

đã quyết định thành lập Uỷ ban thu thập và xử lý dữ liệu địa lý.

Trong những năm 70 Bắc Mỹ đã có sự quan tâm nhiều hơn đến việc

bảo vệ môi trường và phát triển Hệ thông tin địa lý. Cũng trong khung cảnh

đó, hàng loạt yếu tố đã thay đổi một cách thuận lợi cho sự phát triển của Hệ

thông tin địa lý, đặc biệt là sự giảm giá thành cùng với sự tăng kích thước bộ

nhớ, tăng tốc độ tính toán của máy tính. Chính nhờ những thuận lợi này mà

Hệ thông tin địa lý dần dần được thương mại hóa. Đứng đầu trong lĩnh vực

thương mại phải kể đến các cơ quan, công ty: ESRI, GIMNS, Intergraph,…

Chính thời kỳ này đã xảy ra “loạn khuôn dạng dữ liệu và vấn đề phải

21

nghiên cứu khả năng giao diện giữa các khuôn dạng. Năm 1977 đã có 54 Hệ

thông tin địa lý khác nhau trên thế giới. Bên cạnh Hệ thông tin địa lý, thời kỳ

này còn phát triển mạnh mẽ các kỹ thuật xử lý ảnh vi n thám. Một hướng

nghiên cứu kết hợp Hệ thông tin địa lý và vi n thám được đặt ra và cùng bắt

đầu thực hiện.

Khi chính phủ nhận ra những ưu điểm của bản đồ số, điều này ảnh

hư ng tích cực đến công việc tại phòng thí nghiệm đồ hoạ máy tính tại

Harvard. Vào giữa năm 1970, Phòng thí nghiệm đồ hoạ máy tinh Harvard đã

phát triển GIS vector đầu tiên được gọi ODYSSEY GIS. ARC/INFO của

ESRI đã sử dụng framwork của ODYSSEY GIS và việc này dẫn đến giai

đoạn phát triển tiếp theo trong GIS – thương mại hóa phần mềm.

Vào cuối những năm 1970, kích thước bộ nhớ và khả năng đồ họa đã

được cải thiện. Các sản phẩm máy tính lập bản đồ mới bao gồm GIMMS

(Geographic Information Making and Management Systems), MAPICS,

SURFACE, GRID, IMGRID, GEOMAP và MAP. Vào cuối những năm 1980,

phân khúc này được đánh dấu bằng việc tăng đáng kể các nhà cung cấp phần

mềm GIS.

Đầu những năm 1980 M&S Computer (mà sau này tr thành Intergraph)

cùng với Bentley Systems Incorporated xây dựng nền tảng CAD,

(Environmental Systems Research Institute) ESRI, (Computer Aided

Resource Information System) CARIS, (Earth Resource Data Analysis

System) ERDAS nổi lên như những phần mềm thương mại GIS, đã thành

công trong việc kết hợp nhiều đặc trưng của CGIS, kết hợp phương pháp thời

kỳ đầu là tách thông tin không gian và thuộc tính với phương pháp thời kỳ thứ

hai là sắp xếp thuộc tính vào trong những cấu trúc CSDL. Song song đó, sự

phát triển của hai hệ thống công cộng (MOSS và GRASS GIS) bắt đầu từ

những năm 1970 đến đầu những năm 1980.

22

Một trong những nhà cung cấp phần mềm GIS là ESRI – hiện là công ty

phần mềm GIS lớn nhất trên thế giới. Năm 1982, ARC/INFO chạy trên máy

tính mini được phát hành và vào năm 1986, PC ARC/INFO đã được giới thiệu

chạy trên các máy tính chạy bộ vi xử lý của Intel. ESRI hiện tại là chuyên gia

hàng đầu thế giới trong việc phát triển phần mềm GIS và đã đóng một vai trò

quan trọng trong lịch sử của GIS.

thời điểm này, có các hội nghị đầu tiên và các xuất bản về GIS. Hội

nghị đầu tiên của GIS di n ra Anh năm 1975, với sự tham gia của các nhóm

nghiên cứu nhỏ. Hội thảo ESRI tổ chức đầu tiên vào năm 1981 thu hút sự

tham gia của 18 thành viên. Các nhà tư vấn về GIS đã bắt đầu xuất hiện.

Thuật ngữ “Geographic Information System được Roger Tomlinson đưa ra

đầu tiên trong bài báo của ông năm 1968 “A Geographic Information System

for Regional Planning .

Thập kỷ 80 được đánh dấu b i các nhu cầu sử dụng Hệ thông tin địa lý

ngày càng tăng với các quy mô khác nhau. Người ta tiếp tục giải quyết những

tồn tại của những năm trước mà nổi lên là vấn đề số hóa dữ liệu: sai số,

chuyển đổi khuôn dạng… Thời kỳ này có sự nhảy vọt về tốc độ tính toán, sự

mềm d o trong việc xử lý dữ liệu không gian. Thập kỷ này được đánh dấu b i

sự nảy sinh các nhu cầu mới trong ứng dụng Hệ thông tin địa lý như: Khảo

sát thị trường, đánh giá khả thi các phương án quy hoạch, sử dụng tối ưu các

nguồn tài nguyên, các bài toán giao thông, cấp thoát nước… Có thể nói đây là

thời kỳ bùng nổ Hệ thống thông tin địa lý.

Những năm đầu của thập kỷ 90 được đánh dấu bằng việc nghiên cứu sự

hoà nhập giữa vi n thám và Hệ thống thông tin địa lý. Các nước Bắc Mỹ và

châu Âu gặt hái được nhiều thành công trong lĩnh vực này. Khu vực châu Á –

Thái Bình Dương cũng đã thành lập được nhiều trung tâm nghiên cứu vi n

thám và Hệ thống thông tin địa lý. Rất nhiều hội thảo quốc tế về ứng dụng

vi n thám và Hệ thống thông tin địa lý được tổ chức nhằm trao đổi kinh

23

nghiệm và thảo luận về khả năng phát triền các ứng dụng của công nghệ Hệ

thống thông tin địa lý.

Tất cả các điều kiện đã sẵn sàng cho sự xâm nhập của GIS tới người sử

dụng như:

+ Máy tính r hơn, nhanh hơn và mạnh mẽ hơn

+ Nhiều tùy chọn phần mềm và dữ liệu sẵn có

+Việc phóng vệ tinh mới và tích hợp công nghệ vi n thám

Những năm 1990-2010 là thời kỳ quan trọng đánh dấu sự cất cánh thực

sự của GIS. Nhưng những tiến bộ trong công nghệ đã vượt qua khả năng

người dùng thông thường. Người sử dụng GIS đã không biết cách làm thế nào

để tận dụng đầy đủ các ưu điểm công nghệ GIS. Các công ty đều e ngại áp

dụng phần mềm GIS. Các quốc gia không có quyền truy cập vào dữ liệu địa

hình. Nhưng qua thời gian những vấn đề này dần được giải quyết. Dần dần,

tầm quan trọng của phân tích không gian để ra quyết định được công nhận.

Rồi GIS đã được giới thiệu đến các lớp học và các công ty. Phần mềm đã có

thể xử lý cả dữ liệu vector và raster. Có nhiều vệ tinh được phóng lên quỹ

đạo, dữ liệu được thu thập từ không gian có thể được sử dụng trong GIS.

Cùng với sự kết hợp của hệ thống định vị toàn cầu (GPS) đem lại cho

người sử dụng nhiều công cụ hơn nhiều so với trước đây. GPS đã dẫn đường

cho các sản phẩm sáng tạo vĩ đại như hệ thống định vị xe hơi và máy bay

không người lái.Cánh cửa cho GIS và GPS phát triển đã bắt đầu m . Điều này

đưa chúng ta đến giai đoạn phát triển tiếp theo trong lịch sử của GIS: sự bùng

nổ phần mềm nguồn m .

Bộ vi xử lý hiện nay có tốc độ hàng GigaHertz. Card đồ họa mạnh hơn

rất nhiều so với trước đây. Bây giờ chúng ta nghĩ về GIS lưu trữ dữ liệu trong

TeraBytes, chứ không còn MegaBytes.Dữ liệu GIS đã tr nên phổ biến hơn.

Dữ liệu TIGER, hình ảnh vệ tinh Landsat và thậm chí cả dữ liệu LiDAR có

24

thể tải về mi n phí. Kho trực tuyến như ArcGIS Online với khối lượng rất lớn

các dữ liệu không gian. Đó là một vấn đề kiểm soát chất lượng và phù hợp

cho nhu cầu của bạn.

Các chức năng, các yêu cầu mới dường như là vô tân và dường như vượt

ra ngoài khả năng của các sản phẩm phần mềm GIS thương mại. Nhưng nổi

lên với sự thay đổi lớn của người sử dụng GIS trong việc xây dựng phần mềm

GIS của riêng họ theo dạng cộng tác, hay gọi là phần mềm nguồn m . Ưu

điểm lớn nhất là người sử dụng được dùng mi n phí. Nguồn m đang tr

thành xu hướng chủ đạo ngày nay. Chúng ta đang dần bước vào một kỷ

nguyên của phần mềm GIS nguồn m ví dụ như phần mềm QGIS. Mặc dù

vậy vẫn luôn có một chỗ cho các phần mềm GIS thương mại. Các công ty

phần mềm giống như ESRI cung cấp các giải pháp đến thực tế bất kỳ các bài

toán về không gian tồn tại ngày nay.

Có thể nói lâm nghiệp là một trong những lĩnh vực đầu tiên áp dụng thành

tựu của công nghệ vi n thám. Khoảng ba thập kỷ qua, các nhà khoa học đã phát

hiện và ứng dụng dữ liệu vệ tinh rất hiệu quả cho việc phát hiện các biến động,

đặc biệt trong việc giám sát các xu hướng trong các hệ sinh thái rừng ngập

mặn. Nó cho phép đánh giá những xu hướng thay đổi trong thời gian dài cũng

như có thể xác định các xu hướng thay đổi đột ngột do thiên nhiên hoặc con

người gây ra. Hiện nay, việc sử dụng tư liệu vi n thám trong thành lập bản đồ

rừng, theo dõi biến động, chặt phá rừng... đã tr thành công nghệ phổ biến trên

thế giới. Tích hợp dữ liệu vi n thám với hệ thống thông tin địa lý GIS có thể dự

báo nguy cơ cháy rừng, nguy cơ suy giảm diện tích rừng trên quy mô toàn cầu

dưới ảnh hư ng của biến đổi khí hậu và sự gia tăng dân số.

Trong những năm 70, đứng trước sự gia tăng về nhu cầu quản lý tài

nguyên thiên nhiên và bảo vệ môi trường, chính phủ các nước, đặc biệt là

Bắc Mỹ, bên cạnh thiết lập hàng loạt cơ quan chuyên trách về môi trường đã

bầy tỏ sự quan tâm nhiều hơn nữa đến việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển

25

GIS. Đầu những năm 70 của thế kỷ XX còn được đánh dấu b i sự phát triển

mạnh mẽ của các hệ xử lý ảnh (HXLA) của kỹ thuật vi n thám. Việc quản lý

các nguồn tài nguyên thiên nhiên cũng như quản lý dữ liệu nói chung được

chú trọng và phát triển trong GIS và HXLA.

Trong nghiên cứu địa chất người ta sử dụng tư liệu vi n thám kết hợp

với GIS đề thành lập bản đồ kiến tạo, các cấu trúc địa chất.

Trong lĩnh vực nông nghiệp và sử dụng đất đai : đối với nhiều quốc gia

trên thế giới để quản lý và quy hoạch sử dụng đất đai một cách hợp lý, họ đã

sử dụng công nghệ vi n thám kết hợp với GIS. Như Nhật Bản để đưa ra

những đánh giá về năng suất thực ban đầu cho các nước Châu Á người ta sử

dụng vi n thám và GIS kết hợp với dữ liệu thống kê và các sản phẩm nông

nghiệp [15]. Hay Trung Quốc đã sử dụng ảnh SAR các thời điểm khác

nhau trên cơ s kết hợp với bản đồ địa hình, bản đồ sử dụng đất để cập nhật

nhanh bản đồ đất trồng lúa cho các tỉnh [16].

Trong nghiên cứu môi trường và tài nguyên thiên nhiên: trong vài năm

tr lại đây thiên nhiên có nhiều biến động bất thường xảy ra và đã gây hậu

quả thiệt hại về người và của vô cùng to lớn đối với con người. Những thảm

họa xảy ra như sóng thần, lũ lụt, hiệu ứng nhà kính... Xuất phát từ thực tế đó

việc ứng dụng công nghệ vi n thám và GIS trong nghiên cứu môi trường toàn

cầu là vô cùng cần thiết, có ý nghĩa quan trọng. Những ứng dụng quan trọng

được kể đến là thành lập bản đồ sâu ngập lụt, dự báo nguy cơ trượt l đất...

1.3. ng dụng viễn thám và GIS điều tra, theo dõi diễn biến rừng ở Việt Nam

Tại Việt Nam, vi n thám mới được quan tâm từ năm 1980 khi nước ta

tham gia tổ chức vũ trụ quốc tế Intercomos [4]. Tuy nhiên vì điều kiện kinh

phí và kỹ thuật nên trước những năm 1990 việc ứng dụng ảnh vệ tinh còn hạn

chế. Cho đến nay Việt Nam đã có nhiều công trình khoa học và các ứng dụng

công nghệ vi n thám và GIS của các bộ ngành, viện nghiên cứu, trường đại

26

học vào trong lĩnh vực theo dõi đánh giá di n biến tài nguyên để bảo vệ

nguồn tài nguyên thiên nhiên.

Ngày 29/12/1998 tại Hà Nội, hội đồng khoa học cấp Nhà nước đã tổ

chức nghiệm thu dự án “Xây dựng hệ thống thông tin địa lý phục vụ công tác

quản lý tài nguyên thiên nhiên và giám sát môi trường . Trong thời gian thực

hiện dự án đã triển khai tại 33 tỉnh và 10 bộ ngành và kết quả khoa học của dự

án là cơ s dữ liệu số thống nhất cho hệ thống thông tin địa lý về tài nguyên

môi trường phủ sóng trên toàn lãnh thổ Việt Nam.

Nhìn chung, có thể thấy rằng công nghệ vi n thám và GIS được các nhà

khoa học trên thế giới cũng như Việt Nam áp dụng khá sớm, đồng thời được

áp dụng trong rất nhiều lĩnh vực đặc biệt là trong lĩnh vực quản lý môi trường

và tài nguyên thiên nhiên. Tuy nhiên, hệ thống các bản đồ tài nguyên rừng

Việt Nam hiện nay, do được xây dựng tại các thời điểm khác nhau và đã sử

dụng nhiều nguồn thông tin tư liệu, nhiều nguồn ảnh, từ ảnh vệ tinh Landsat

MSS, TM, SPOT, Aster, Radar, ảnh máy bay và hệ thống phân loại rừng rất

khác nhau qua các thời kỳ, nên đã tạo ra nhiều loại số liệu không đồng bộ, gây

khó khăn cho người sử dụng, đặc biệt trong việc theo dõi biến động về diện

tích của rừng qua các thời kỳ.

Cho đến nay Việt Nam đã có nhiều công trình khoa học và các ứng dụng

công nghệ vi n thám và GIS của các bộ ngành, viện nghiên cứu, trường đại

học vào trong lĩnh vực theo dõi đánh giá di n biến tài nguyên để bảo vệ

nguồn tài nguyên thiên nhiên.

+ Ngày 29/12/1998 tại Hà Nội, hội đồng khoa học cấp Nhà nước đã tổ

chức nghiệm thu dự án “Xây dựng hệ thống thông tin địa lý phục vụ công tác

quản lý tài nguyên thiên nhiên và giám sát môi trường . Trong thời gian thực

hiện dự án đã triển khai tại 33 tỉnh và 10 bộ ngành và kết quả khoa học của dự

án là cơ s dữ liệu số thống nhất cho hệ thống thông tin địa lý về tài nguyên

môi trường phủ sóng trên toàn lãnh thổ Việt Nam.

27

+ Việc ứng dụng công nghệ GIS và vi n thám vào trong lĩnh vực điều tra

quy hoạch rừng đã đạt được những thành tựu đáng kể như xây dựng bản đồ

lập địa và xác định vùng thích nghi cây trồng cho công trình quy hoạch vùng

nguyên liệu nhà máy giấy Tân Mai, Đồng Nai. Đã xác định cấp xung yếu

phòng hộ đầu nguồn và xây dựng bản đồ phân cấp phòng hộ phục vụ công

trình 327 cho các tỉnh Ninh Thuận, Bình Phước, Kiên Giang, Bà Rịa Vũng

Tàu, theo dõi đánh giá di n biến tài nguyên rừng tại thời kỳ 1998 - 2002 và

công nghệ này đã được ứng dụng để theo dõi di n biến thảm thực vật rừng tại

nhiều vườn quốc gia như vườn quốc gia Tam Đảo, vườn quốc gia Côn Đảo [6].

+ Trong chương trình kiểm kê rừng toàn quốc năm 2002, công nghệ GIS

và vi n thám đã được cục kiểm lâm phối hợp với viện điều tra quy hoạch rừng

ứng dụng khá thành công. Toàn bộ các ảnh vệ tinh Landsat ETM với độ che

phủ toàn lãnh thổ Việt Nam, khoảng thời gian chụp cuối năm 2001 và trong

năm 2002 đã được Bộ nông nghiệp và phát triển nông thôn mua để phục vụ

cho công tác này và kết quả là một bộ bản đồ hiện trạng rừng 2002, bản đồ về

sự thay đổi diện tích rừng 1998-2002 cùng các số liệu thống kê rừng, đất

trống năm 2002 đã được xây dựng và được Bộ nông nghiệp & phát triển nông

thôn thẩm định phê duyệt vào tháng 7/2003.

Ngoài các chương trình trên còn rất nhiều chương trình, đề tài khác ứng

dụng kỹ thuật vi n thám như:

+ Dự án của UNDP ứng dụng vi n thám Việt Nam là nâng cao năng

lực về thống kê rừng Viện Điều tra Quy hoạch Rừng vào những năm 80.

Sau đó, UNDP tiếp tục tài trợ dự án thứ hai mà đối tượng chính là các nhà

khoa học thuộc Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam trong vài năm. Vào

những năm 90, Việt Nam đã thu hút một số lớn các dự án quốc tế trong lĩnh

vực nâng cao năng lực quản lý môi trường và tài nguyên trong đó GIS luôn là

hợp phần quan trọng.

28

+ Luận án tiến sĩ chuyên ngành khoa học địa lý của Trần Văn Thuy

(1996) với đề tài “Ứng dụng phương pháp vi n thám để thành lập bản đồ

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

pháp giải đoán ảnh bằng mắt trên ảnh tổ hợp màu của tư liệu vệ tinh Landsat

TM, KFA-1000, Landsat MSS, KT-200 và ảnh máy bay đen trắng để thành

lập bản đồ thảm thực vật tỉnh Thanh Hoá [12].

+ Luận văn tiến sĩ kỹ thuật chuyên ngành Trắc địa ảnh và vi n thám

của Phạm Việt Hòa (2012) với đề tài “Ứng dụng công nghệ tích hợp vi n

thám và hệ thống thông tin địa lý xác định biến động rừng ngập mặn . Đề tài

sử dụng ảnh SPOT 5 qua các thời kỳ kết hợp với sử dụng chỉ số thực vật

NDVI để thành lập và đánh giá sự biến động rừng qua các thời kỳ.

+ Luận văn Thạc sỹ của Nguy n Đắc Triển chuyên ngành Lâm học

(2009): “Nghiên cứu sử dụng tư liệu vi n thám để theo dõi mất rừng do làm

nương rẫy tại huyên Kim Bôi, tỉnh Hòa Bình . Trong đề tài, tác giả đã sử

dụng ảnh Landsat+ETM năm 1999, 2003, 2007 và sử dụng phương pháp phân

loại theo chỉ số thực vật để theo dõi mất rừng do làm nương rẫy[9].

+ Luận văn thạc sỹ chuyên ngành quản lý đất đai của Lê Thị Thùy Vân

(2010) với đề tài “Ứng dụng công nghệ vi n thám và GIS để xác định biến

động đất đai trên địa bàn phường Vĩnh Trại, thành phố Lạng Sơn giai đoạn

2003 - 2008 . Đề tài sử dụng bình đồ ảnh vi n thám SPOT 5 với độ phân giải

2,5x2,5m, kết hợp với việc giải đoán ảnh bằng phần mềm ENVI để xác định

biến động đất đai trên địa bàn phường. [13]

Nhìn chung, có thể thấy rằng công nghệ vi n thám và GIS được các

nhà khoa học trên thế giới cũng như Việt Nam áp dụng khá sớm, đồng thời

được áp dụng trong rất nhiều lĩnh vực đặc biệt là trong lĩnh vực quản lý môi

trường và tài nguyên thiên nhiên. Tuy nhiên, hệ thống các bản đồ tài nguyên

rừng Việt Nam hiện nay, do được xây dựng tại các thời điểm khác nhau và

đã sử dụng nhiều nguồn thông tin tư liệu, nhiều nguồn ảnh, từ ảnh vệ tinh

29

Landsat MSS, TM, SPOT, Aster, Radar, ảnh máy bay và hệ thống phân loại

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

đồng bộ, gây khó khăn cho người sử dụng, đặc biệt trong việc theo dõi biến

động về diện tích của rừng qua các thời kỳ.

1.3.1. M t s ứn n t n n t m v t m

Sử dụng GIS để tạo và lưu trữ dữ liệu địa lý tạo cơ s dữ liệu. Cơ s dữ

liệu địa lý được tạo và quản lý bằng GIS cho phép các ứng dụng đa ngành có

thể được thực hiện trên cùng một nền dữ liệu thống nhất.

+ Tính toán theo các mô hình để tạo ra thông tin mới

- Bản đồ thích nghi cây trồng được tính toán dựa trên việc chồng xếp có

trọng số các thông tin: bản đồ thổ nhưỡng, bản đồ độ dốc.

- Bản đồ hiện trạng rừng hai thời kỳ được chồng xếp để có bản đồ về

biến động rừng giữa hai thời kỳ;

+ Các bài toán mô phỏng

Theo các mô hình lý thuyết (mang tính giả định), GIS còn có ứng dụng

trong các bài toán mô phỏng như các ví dụ sau:

- Với một chiều cao đập cho trước, GIS có thể mô phỏng được mức,

lượng, diện tích nước ngập.

- Với các chiều rộng m đường khác nhau trên bản đồ hiện trạng sử dụng

đất, GIS cho phép mô phỏng các phương án m đường và tiền đền bù.

+ Các ứng dụng có liên quan đến mô hình số độ cao

- Như tính toán phạm vi quan sát từ điểm phục vụ cho các yêu cầu quân

sự hoặc đặt trạm ăng ten vi n thông (điện thoại di động)

- Các thông số của địa hình được xác định như độ cao, độ dốc còn phục

vụ cho công tác qui hoạch (ví dụ phân cấp phòng hộ đầu nguồn) và các khoa

học trái đất (địa mạo, địa lý).

+ Các phân tích mạng

30

Để giải quyết các bài toán tìm đường ngắn nhất hay thời gian thích hợp

để bật tắt đ n xanh đ n đỏ trong giao thông đô thị.

+ Các phân tích khoảng cách

Có thể ứng dụng tìm đặt vị trí (allocation) như trạm xe buýt, trạm xăng,

siêu thị hay trường học một cách hiệu quả nhất.

Các ứng dụng trên có thể coi là “cổ điển và đã được áp dụng thành

công. Ngày nay GIS đang phát triển mạnh theo hướng tổ hợp, phát triển GIS

lớn (enterprise), liên kết mạng, ứng dụng thành quả của các ngành khoa học

khác vào GIS, như ứng dụng trí tuệ nhân tạo, lý thuyết mờ vào trong việc xử

lý dữ liệu GIS, tích hợp GIS với các thông tin chuyên đề để hình thành hệ

thông tin giải quyết một vấn đề cụ thể cũng như trợ giúp quyết định, nhất là

trong quản lý lãnh thổ….

1.3.2. n n tron n n p v t tr n n n t n.

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) và Vi n thám (Remote sensing) thuộc

nhóm những công nghệ phát triển nhanh nhất hiện nay. Bất cứ sự vật hiện

tượng nào trên trái đất có thể bản đồ hoá thì có thể ứng dụng GIS. GIS sử

dụng máy tính với những phần mềm chuyên dụng để lưu trữ, phân tích và

trình di n dữ liệu đã thu thập được về một chủ đề nào đó. Với các thông tin có

sẵn liệu GIS sẽ giúp gì trong lĩnh vực nông nghiệp và phát triển nông thôn?

GIS có thể được sử dụng để theo dõi sự phát triển của cỏ dại, sâu bệnh phá

hoại mùa màng, thể hiện loại đất, hạn hán, lũ lụt và rất nhiều các yếu tố khác

giúp quản lý quá trình sản xuất nông, lâm nghiệp và phát triển nông thôn.

31

Chƣơng 2

M C TIÊU, NỘI DUNG V PHƢƠNG PH P NGHIÊN C U

2.1. Mục tiêu nghiên cứu

2.1.1. M t êu un

Góp phần tạo cơ s khoa học cho việc áp dụng công nghệ vi n thám để

thành lập bản đồ thảm thực vật rừng và công tác đánh giá biến động thảm

thực vật rừng tại Vườn Quốc Gia Phong Nha K Bàng.

2.1.2. M t êu t

- Xây dựng được bản đồ hiện trạng rừng khu vực nghiên cứu từảnh vệ

tinh và thống kê được các hiện trạng tài nguyên rừng năm 2019.

- Đánh giá đượcbiến động thảm thực vật rừng khu vực nghiên cứu giai

đoạn 2009 - 2019.

- Đề xuất quy trình sử dụng ảnh vi n thám trong đánh giá biến động

thảm thực vật rừng.

2.2. Đối tƣợng, phạm vi nghiên cứu

- Ảnh vệ tinh: Ảnh vệ tinh được sử dụng trong bài luận văn là ảnh vệ

tinh Sential 2Avới độ phân giải không gian là 10x10m, ảnh được chụp vào

ngày 11/4/2019.

32

Hình 2.1. Tƣ liệu ảnh Sentinel 2A năm 2019

- Địa điểm: Vườn quốc gia Phong Nha K Bàng, huyện Bố Trạch, tỉnh

Quảng Bình.

2.3. Nội dung nghiên cứu

- Nghiên cứu đặc điểm hiện trạng tài nguyên rừng tại VQG Phong Nha

– K Bàng.

- Nghiên cứu xây dựng bản đồ hiện trạng rừng khu vực nghiên cứu năm

2019 bằng phương pháp phân đoạn giải đoán ảnh vệ tinh khu vực nghiên cứu.

- Đánh giá biến động tài nguyên rừng tại VQG Phong Nha – K Bàng

giai đoạn 2009 – 2019 ứng dụng công nghệ không gian địa lý.

- Đề xuất quy trình thành lập bản đồ biến động tài nguyên rừng VQG

Phong Nha – K Bàng từ ảnh vệ tinh.

33

2.4. Phƣơng pháp nghiên cứu

2.4.1. n p p k t s l u

Kế thừa tài liệu là sử dụng những tư liệu được công bố từ các công trình

nghiên cứu khoa học, các văn bản mang tính pháp lý, những tài liệu điều tra

cơ bản của các cơ quan tổ chức có thẩm quyền liên quan đến lĩnh vực nghiên

cứu. Việc kế thừa một cách chọn lọc nhằm giảm bớt khối lượng công việc

nhưng vẫn đảm bảo chất lượng của luận văn. Phương pháp kế thừa tài liệu,

được áp dụng trong luận văn để thu thập các số liệu:

+ Điều kiện tự nhiên khu vực nghiên cứu.

+ Các thông số kỹ thuật của ảnh vệ tinh Sentinel 2A.

- Đặc điểm thông số của ảnh vệ tinh Sentinel:

Sentinel là tên của một loạt các vệ tinh quan sát trái đất thuộc Chương

trình Copernicus của Cơ quan Không gian Châu Âu (ESA). Các vệ tinh được

đặt tên từ Sentinel-1 tới Sentinel-6 có các thiết bị thu nhận quan sát đất liền,

đại dương và khí quyển.

+ Sentinel-1A là vệ tinh dầu tiên trong loạt các vệ tinh thuộc chương

trình Copernicus, đã được lên quĩ đạo ngày 3/4/2014. Thiết bị thu nhận ảnh

radar khẩu độ m tổng hợp, kênh C (synthetic aperture radar - SAR).

Sentinel-1A có nhiệm vụ giám sát băng, tràn dầu, gió và sóng biển,

thay đổi sử dụng đất, biến dạng địa hình và đáp ứng các trường hợp khẩn cấp

lũ và động đất.Do là dữ liệu radar nên có các chế độ phân cực đơn (VV hoặc

HH) và phân cực đôi (VV+VH hoặc HH+HV).

+ Sentinel-2A được phóng lên quĩ đạo ngày 23/6/2015. Đây là vệ tinh

gắn thiết bị thu nhận ảnh đa phổ với 13 kênh phổ (443 nm–2190 nm), swath

width 290 km, spatial resolutions 10 m (4 visible và near-infrared bands), 20

m (6 red-edge/shortwave-infrared) và 60 m (3 atmospheric correction bands).

34

Hiện tại dữ liệu thu nhận từ vệ tinh vẫn còn trong giai đoạn hiệu chỉnh

do vậy dữ liệu ảnh chưa sử dụng được (cho tới 13 /12/2015). Khi vệ tinh thứ

hai (Sentinel-2B) đưa vào sử dụng thì cả hai sẽ có chu lỳ lập lại là 5 ngày và

nếu kết hợp với Landsat 8 thì chu kỳ quan sát trái đất sẽ là 3 ngày. Với dữ liệu

này thì độ phân giải không gian cao hơn ảnh vệ tinh Landsat 8.

Sentinel-2A có nhiệm vụ giám sát các hoạt độ canh tác nông nghiệp,

rừng, sử dụng đất, thay đổi lớp phủ thực vật/ sử dụng đất ..

2.4.2. Xây n mẫu k ó n o o n n vê t n tạ k u v

n ên ứu.

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

2A 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 tương ứng với các mẫu đối tượng tại thực địa cần được

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 hướng đối tượng.

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

nguyên rừng, và bản đồ quy hoạch ba loại rừng mới nhất của khu vực nghiên

cứu. Số lượng mẫu khóa ảnh được lựa chọn đảm bảo mỗi tiêu chí tham gia

phân loại phải có dung lượng đủ lớn để xác định một cách chính xác ngưỡng

cho từng đối tượng đã phân tách trong cảnh ảnh. Số lượng mẫu khóa ảnh phụ

thuộc vào diện tích của từng trạng thái. Tối thiểu mỗi trạng thái lấy 3 điểm

mẫu khóa ảnh. Các MKA cần phân bố tương đối đều trên các dạng lập địa,

trạng thái khác nhau. Sau đó tiến hành bố trí các MKA điều tra này lên trên

bản đồ với nền Google Earth phục vụ cho công tác đi điều tra ngoài thực địa

và phương pháp được thể hiện cụ thể trong hình 2.2 dưới đây:

35

Hình 2.2. Sơ đồ Phƣơng pháp xây dựng bộ mẫu khóa ảnh cho

giải đoán ảnh vệ tinh

Xác định dung lượng mẫu dựa trên phương pháp điển hình, sau đó sử

dụng phần mềm GIS kết hợp với ảnh vi n 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 chuyển toàn bộ dữ liệu dưới dạng GIS sang định

dạng máy GPS Garmin.

Cuối cùng sử dụng máy định vị này dẫn đường đến các MKA, tại các

MKA tiến hành xác định trạng thái rừng phục vụ cho quá trình phân loại ảnh.

36

Hình 2.3. Hệ thống 90 M A ngoài thực địa

2.4.3. n p p xây n n ồ ên trạn r n

Sau khi xác định trạng thái và lập MKA ngoài thực địa thì tiến hành sử

dụng phần mềm eCognition Developer phân loại đối tượng rừng theo phương

pháp hướng đối tượng Việc phân loại ảnh sơ bộ bằng phương pháp không kiểm

định (chia lô tự động nhưng chưa xác định tên trạng thái) nhằm tách các lô/đối

tượng tương đối đồng nhất trên ảnh làm căn cứ thiết kế hệ thống mẫu ảnh.

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

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

37

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

những lô trạng thái tương đối đồng nhất về tên trạng thái và trữ lượng rừng.

Chức năng này thực hiện dựa trên cơ s 3 tham số người giải đoán đưa vào

ban đầu là Scale, parameter, Shape, Compactness.

Để có thể lựa chọn được 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 đưa hệ thống mẫu khóa ảnh thu thập ngoài thực địa vào phần mềm

eCognition để là cơ s kiểm định. Sử dụng chức năng “assign class by

thematic layer để gắn các trạng thái phù hợp cho các lô diện tích đã được

khoanh vi từ bước phân loại không kiểm định.

Bộ mẫu khóa ảnh thu thập ngoài thực địa được sử dụng làm cơ s cho

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

tượng khác nhau trên ảnh vệ tinh.

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

theo đúng quy định. Các trạng thái rừng được phân loại theo thông tư Số:

33/2018/TT-BNNPTNT quy định tiêu chí xác định và phân loại rừng. Đây là

thông tư 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 và xây dựng các chương trình, dự án lâm nghiệp và phương

pháp phân loại nguyên rừng được thể hiện cụ thể trong hình 2.4 dưới đây:

38

Hình 2.4. Sơ đồ phƣơng pháp thành lập bản đồ

hiện trạng tài nguyên rừng

Sử dụng phần mềm eCognition Developer phân loại ảnh, dựa trên điểm

mẫu điều tra ngoài thực địa. Sau đó gán trạng thái cho tất cả các đối tượng

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 được chuyển vào máy định vị GPS dẫn đường, 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.

39

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 được thể hiện trong công thức sau.

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

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

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

thể dự đoán trước.

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).

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

Loạiđƣợcgiảiđoán

Loạithực

1 2 … (k-1) k Tổng

S1+ 1 O11 O12 O12 O1(k-1) O1k

… 2 O21 O22 O2(k-1) O2k S2+

... ... ... ... ... ...

k-1 …… … O(k-1)1 … O(k-1)(k-1) O(k-1)1 O(k-1)k S(k-1)+

… k Ok1 Ok2 Ok(k-1) Okk Sk+

… N Tổng S+1 S+2 S+(k-1) S+k

Trong đó:

S+j: tổng theo cột.

Si+: tổng theo hàng.

N: tổng số 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

40

2.4.4. n p p t n l p n ồ n n r n .

Luận văn đã sử dụng bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng được giải đoán

từ ảnh vệ tinh, tiến hành chồng ghép với với bản đồ hiện trạng rừng trong quá

khứ, thành lập ma trận biến động các trạng thái rừng, phân tích và đánh giá

biến động thảm thực vật rừng khu vực nghiên cứu.Cụ thể, từ bản đồ Vườn

quốc gia Phong Nha – K Bàng năm 2009 và 2019, luận văn đãtiến hành

chồng ghép để có được bản đồ biến động qua các thời kỳ. Nguyên tắc đánh

giá biến động của hai ảnh đã phân loại là dựa vào bảng ma trận biến động.

Thu thập dữ liệu

Dữ liệu GIS

Dữ liệu thực tế, dữ liệu thống kê Dữ liệu vi n thám

Phân tích, xử lý thiết lập khóa giải đoán ảnh

Kiểm chứng độ chính xác bản đồ

Thành lập bản đồ hiện trạng rừng

Thành lập bản đồ chỉ số thực vật

Bản đồ biến động diện tích rừng

Hình 2.5. Quy trình thành lập bản đồ biến động

41

Để thành lập được bản đồ biến động rừng, luận văn sử dụng phần mềm

ArcGIS 10.4, các bước trong xây dựng bản đồ biến động rừng gồm:

B ớc 1: Xử lý dữ liệu ảnh

Tiến hành thu thập và lựa chọn ảnh Landsat 5 và Sentiel 2A cho khu vực

nghiên cứu. Dữ liệu thu nhận được bao gồm các kênh phổ riêng l , do vậy cần

phải tiến hành kết hợp các kênh ảnh để phục vụ việc giải đoán ảnh. Ngoài ra,

khu vực nghiên cứu chỉ là một phần của tư liệu ảnh, nên cần phải cắt tách khu

vực nghiên cứu ra. Một file ranh giới khu vực nghiên cứu được sử dụng để cắt

tách khu vực nghiên cứu của Luận văn ra khỏi tờ ảnh.

Bên cạnh đó, với những khu vực mà diện tích phần ranh giới nằm trên 2

tư liệu ảnh khác nhau thì cần ghép 2 bức ảnh Landsat và Sentinel trước khi

tiến hành các bước cắt, và giải đoán khu vực nghiên cứu.

B ớc 2: Phân loại ảnh

Bằng các dữ liệu ảnh thu thập được, tiến hành giải đoán ảnh bằng mắt

kết hợp với phân loại có kiểm định từ đó thành lập lên bản đồ hiện trạng rừng

qua các năm 2009, 2019 tại Vườn Quốc gia Phong Nha K Bàng.

B ớc 3: Thành lập bản đồ biến động rừng

2.4.5. n p p n n n t n uyên r n

Đặc điểm biến động tài nguyên rừng được đánh giá thông qua kết quả

chồng xếplớp bản đồ: bản đồ giải đoán hiện trạng rừng (năm 2019) và bản đồ

hiện trạng rừng năm 2009 của Vườn Quốc Gia Phong Nha – K Bàng sử dụng

công cụ Union trong bộ công cụ Analysis trong ArcToolbox của phần mềm

ArcGIS Desktop 10.4 Kết quả chồng xếp này sẽ tạo ra một bản đồ mới chứa

thông tin về trạng thái rừng của cả 2 lớp bản đồ (2009 và 2019). Đặc điểm

biến động được xác định và phân tích thông qua bảng ma trận biến động trạng

thái rừng.

Nguyên tắc đánh giá biến động của hai bản đồ là dựa vào bảng ma

trận biến động. Bảng ma trận biến động là một bảng chéo (Crossing image).

42

Bảng 2.2. Ma trận biến động giữa 2 thời điểm 2009 và 2019

Bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng năm 2009

L2 L3 L1

L1 L21 L31 L11 Bản đồhiện trạng tài nguyên rừng năm 2019

L2 L32 L12 L22

L3 L23 L13 L33

Trên ma trận, theo cột và theo hàng là tên các đơn vị đã được phân loại theo

2 thời điểm 2009 và 2019. Theo đường chéo là các đơn vị không có sự biến

động, còn lại là những biến động chi tiết của từng đơn vị. Ví dụ: L23 là đơn vị

L2 của thời điểm năm 2009 biến thành đơn vị L3 của thời điểm năm 2019.

Nguyên nhân gây biến động được xác định trên cơ s tham vấn ý kiến

của một số cán bộ thuộc Vườn Quốc Gia Phong Nha K Bàng và một số

người dân địa phương.

43

Chƣơng 3

ĐIỀU IỆN TỰ NHIÊN, INH TẾV

XÃ HỘI HU VỰCNGHIÊN C U

3.1.Vị trí địa lý

Hình 3.1. Ví trí nghiên cứu

Vườn quốc gia Phong Nha - K Bàng nằm huyện Quảng Ninh,

huyện Bố Trạch và huyện Minh Hóa, tỉnh Quảng Bình, cách thành phố Đồng

Hới 50km theo hướng Tây Bắc; cách thủ đô Hà Nội khoảng 500 km về phía

Nam; Vườn quốc gia giáp Khu bảo tồn thiên nhiên Hinnamno thuộc tỉnh

44

Khammouan, Lào về phía Tây; cách Biển Đông 42 km về phía đông kể từ

biên giới của hai quốc gia.

Vườn có toạ độ địa lý trong phạm vi: 17021 12 vĩ độ Bắc đến 17044 51 vĩ độ Bắc; 105046 33 kinh độ Đông đến 106023 33 kinh độ Đông. Diện

tích: 123.326 ha, có 03 phân khu: phân khu bảo vệ nghiêm ngặt (100.296 ha),

phân khu phục hồi sinh thái (19.619 ha) và phân khu hành chính dịch vụ

(3.411 ha). Vùng đệm có diện tích 219.855,34 ha thuộc 13 xã huyện Minh

Hóa, Bố Trạch và Quảng Ninh.

3.2. Các nhân tố sinh thái tự nhiên

3.2.1. Đị ất, ị mạo

Địa hình Karst là nét đặc trưng tiêu biểu của khu vực Vườn quốc gia

Phong Nha - K Bàng. Phần lớn diện tích của Vườn quốc gia là núi đá vôi và

liên kết với vùng núi đá vôi thuộc Khu bảo tồn thiên nhiên Hinnamno của

nước Cộng hoà dân chủ nhân dân Lào tạo vùng núi đá vôi liên tục lớn nhất

Đông Nam Á. Với khối Karst rộng lớn chiếm 2/3 diện tích của Vườn, độ cao

từ 300 - 1.100m, nằm phía Tây Bắc Quảng Bình, kéo dài khoảng 100 km

dọc biên giới Việt - Lào.

Phong Nha - K Bàng ngày nay là kết quả phát triển của 05 giai đoạn tạo

nên một bình đồ địa chất có mặt các thành tạo từ kỷ Ordovician (464 Ma) đến

Đệ Tứ. Điều này được minh chứng qua các phức hệ hoá thạch cổ sinh phong

phú và đa dạng cả về loài, giống vừa đại diện cho các tuổi địa tầng khác nhau:

Giai đoạn Ordovic muộn - Silur (450 - 410 triệu năm): vỏ Trái đất bị phá vỡ,

sụt lún, tạo các trầm tích lục nguyên hệ tầng Long Đại. Giai đoạn Devon (410

- 355 triệu năm): vỏ Trái đất bị sụt lún lần thứ hai, biển m rộng;các trầm tích

tiến hoá về thành phần từ cát kết, bột kết đến argilit xen đá vôi. Giai đoạn

Carbon - Permi (355 - 250 triệu năm): tạo đá vôi dạng khối, vỏ Trái đất bị phá

vỡ lần thứ ba tạo thành các bồn trũng nông, dạng đẳng thước. Giai đoạn

45

Mesozoi (250 - 65 triệu năm): giai đoạn tạo núi đại Trung Sinh, các khối đá

vôi được nâng lên khỏi mặt biển, xảy ra các quá trình Karst, phong hoá và bào

mòn. Giai đoạn Kainozoi Neogen (23,75 - 1,75 triệu năm) và Đệ tứ (1,75 triệu

năm đến nay): Tạo núi và hang Karst cổ có giá trị cảnh quan đặc trưng về địa

hình địa mạo khu vực.

Với những điều kiện thuận lợi về thạch học, cấu trúc, kiến tạo, khí hậu

và những nhân tố khác, quá trình karst hóa khối đá vôi K Bàng phát triển

khá mạnh, tạo nên sự đa dạng của địa hình.

Vùng địa mạo phi đá vôi có đặc điểm chung là núi thấp với thảm thực

vật phủ trên bề mặt. Quá trình bào mòn tạo ra các thềm dọc theo các thung

lũng của các sông Son, sông Chày hay tại các bờ của các khối núi đá vôi

vùng trung tâm. Vùng địa hình chuyển tiếp là những dạng khác nhau xen giữa

các núi đá vôi. So với các vùng Karst khác được UNESCO công nhận là Di

sản thiên nhiên thế giới thì Vườn quốc gia Phong Nha - K Bàng với những

cấu trúc địa chất và khí hậu khác biệt nên có những nét riêng biệt.

Hang động có tuổi cổ nhất Đông Nam Á, bắt đầu hình thành hang động

là 35 triệu năm, đồng thời với pha tách giãn hình thành biển Đông; các hướng

chạy của hệ thống hang trùng với hướng các đứt gãy lớn mang tính khu vực

và địa phương. Đá vôi có tuổi rất cổ từ Devon muộn đến Permi. Bao quanh

khối đá vôi phát triển các địa hình phi carbonat là điều kiện thu nước về các

phụ lưu trong khu vực.

Với những đặc điểm địa chất, địa mạo, khí hậu và sinh thái, nơi đây đã

tạo ra các cảnh qua thiên nhiên tuyệt đẹp mà tiêu biểu là hệ thống hang động

kì bí, hùng vĩ. Tính đến tháng 11/2017 đã khảo sát và đo vẽ 327 hang động

(trong đó có 266 hang trong phạm vi Vườn và 61 hang ngoài phạm vi Vườn)

với tổng chiều dài gần 210km.

46

3.2.2.Thổ n ỡn

Kết quả của quá trình vận động địa chất đã hình thành sự đa dạng của

các loại đất Vườn quốc gia Phong Nha – K Bàng. Khu vực này có nhiều

hoại đất hình thành từ các nguồn đá mẹ khác nhau. Đất chủ yếu là đất feralit

đỏ vàng trên núi đá vôi, đất Feralit vàng trên đá mácma axít, đất Feralit vàng

nhạt và đất phù sa bồi tụ ven sông.

3.2.3. í u

Theo số liệu quan trắc trong nhiều năm tại trạm Tuyên Hóa, Ba Đồn và

Đồng Hới thì khu vực Phong Nha – K Bàng nằm trong vùng khí hậu nhiệt

đới gió mùa có mùa đông hơi lạnh, mưa vào thu đông, từ chỗ không có tháng

khô nào đến chỗ có thời kỳ khô từ 0,1 - 3 tháng.

Chế độ nhiệt: Nhiệt độ bình quân hàng năm biến động từ 230C đến 250C.

Do ảnh hư ng của khối núi đá vôi rộng lớn nên nhiệt độ dao động khá lớn, cực đại vào tháng 7 (trên 400C), cực tiểu vào tháng 1 (5-70C).

Thời tiết lạnh nhất trong năm vào các tháng 12, 1, 2. Các tháng nóng nhất trong năm vào các tháng 6,7,8, có nhiệt độ trung bình cao trên 280C.

Nhiệt độ mùa h đã cao lại thường chịu ảnh hư ng của gió "Lào" khô và

nóng. Đó là kết quả của dãy núi đá vôi cao gần 1000m chắn dọc biên giới Việt Lào. Nhiệt độ cao tuyệt đối nhiều lần đạt trên 400C.

Là một vùng núi đá vôi rộng lớn, ảnh hư ng đến sự giao động giữa ngày

và đêm, biên độ nhiệt trong ngày rất lớn. Đặc biệt vào những ngày h nóng bức, biên độ thường trên 100C. Mùa đông sự dao động nhiệt vẫn trên 80C.

Chế độ m ẩm: VQG nằm trong vùng có lượng mưa lớn, bình quân từ

2000mm đến 2300mm/năm. Khu vực núi cao giáp biên giới Việt Lào lượng

mưa còn lên tới 3000mm/năm (Minh Hoá). Tổng lượng mưa trong mùa mưa

(từ tháng 5 đến tháng 12) rất cao, chiếm tới 88% tổng lượng mưa năm. Số

ngày mưa vùng ven biển chỉ có 135 ngày, lên miền núi số ngày mưa tăng dần

hơn 160 ngày.

47

Biến trình mưa năm có 2 cực đại: chính vào tháng 10 (500-600mm) và

phụ vào tháng 5 hoặc tháng 6 (trên 100mm); một cực tiểu vào tháng 2 hoặc

tháng 3 (30-40mm).

Các tháng mùa khô tuy có lượng mưa thấp về trị số, nhưng số ngày mưa

bình quân tháng tối thiểu là 10 ngày (mưa tiểu mãn).

Lượng mưa lớn số lượng ngày mưa nhiều và rải đều trong năm đã tạo

điều kiện ẩm ướt lý tư ng cho một khu hệ rừng nhiệt đới trên núi đá vôi điển

hình có giá trị mang tính toàn cầu.

Lượng bốc hơi khá cao, biến động từ 1000 đến 1300mm/năm. Lượng

bốc hơi lớn nhất vào các tháng 5,6,7,8 vì thời gian này chịu ảnh hư ng của

gió "Lào" khô nóng.

Độ ẩm không khí mức trung bình (83-84%). Mùa khô có độ ẩm thấp

hơn nhiều, chỉ còn mức 66-68%, cá biệt có ngày xuống tới 28%. Đây là

những ngày gió lào thổi mạnh, thời tiết rất khô, nóng, những ngày này có thể

đe doạ cháy rừng và hoả hoạn.

Chế độ gió: Có 2 mùa gió chính là mùa đông và mùa h . Gió mùa đông:

từ tháng 11 đến tháng 1 năm sau, thịnh hành hướng gió Đông Bắc xen giữa

các đợt gió Đông Bắc là những ngày gió Đông hoặc Đông Nam. Gió mùa h :

Do yếu tố địa hình nên các ngọn núi cao ngăn chặn hướng gió Tây Nam và

đổi hướng thành gió Tây Bắc từ tháng 5 đến tháng 8. Gió này khô nóng gây

không ít khó khăn cho sản xuất nông nghiệp và công tác bảo vệ rừng.

Ngoài ra còn gió Đông và Đông Nam thổi từ biển vào thịnh hành từ

tháng 9 đến tháng 4 năm sau, thường thổi đan xen với gió mùa Đông Bắc.

Nhìn chung gió Đông Nam có tốc độ thấp, trừ trường hợp giông bão, sức gió

mạnh nhất có thể lên tới cấp 10,11.

3.2.4. T uỷ văn

Khu vực nghiên cứu nằm phía Bắc và Tây Bắc tỉnh Quảng Bình, phần

lớn diện tích vùng lõi vườn nằm trong khu vực thu nước của hệ thống sông

48

Gianh. Nếu tính cả vùng đệm và vùng m rộng, toàn bộ lượng nước khu vực

Vườn quốc gia đều tập trung về 3 hệ thống sông chính: sông Gianh, sông

Long Đại và sông Dinh.

Dòng chính sông Gianh dài 160km bắt nguồn từ núi Phu-Cô-Pi có tọa độ 17049 20 vĩ độ bắc, 105041 30 độ kinh đông với độ cao 1,350m thuộc dãy

Trường Sơn, thượng nguồn sông chảy theo hướng Tây Nam - Đông Bắc, từ

điểm giáp ranh 3 xã Thanh Thạch, Hương Hóa, Kim Hóa sông bắt đầu chảy

theo hướng Tây Bắc – Đông Nam và đổ ra biển Đông tại cửa Gianh. Sông

Gianh có 18 phụ lưu cấp I. Nhánh cấp I lớn nhất là sông Nguồn Son (sông Son) có chiều dài 70km với diện tích lưu vực 2.226km2 (chiếm 48% tổng diện

tích lưu vực sông Gianh). Đoạn thượng lưu sông Gianh từ Khe Nét tr về

nguồn với tổng chiều dài khoảng 70-80km, lòng sông nhiều ghềnh thác.

Khoảng 20km đầu nguồn lòng sông bị cản tr b i nhiều đá tảng giữa dòng,

tới Đồng Tâm lòng sông m rộng khoảng 80-115m, phía dưới hạ lưu từ Ba

Đồn tr xuống lòng sông rộng tới 1-2km.

Sông Long Đại là một trong 2 nhánh chính cùng với sông Kiến Giang

tạo nên hệ thống sông Nhật Lệ. Sông Long Đại bắt nguồn từ dãy núi phía tây huyện Lệ Thủy (điểm đầu có tọa độ 106041 17 kinh Đông, 16057 24 vĩ Bắc,

độ cao 950m), đoạn thượng nguồn sông có tên gọi Sa Ram. Sông chảy dọc

theo đường Hồ Chí Minh nhánh Tây theo hướng chủ đạo Đông Nam – Tây

Bắc, tới ngã 3 đoạn tiếp nhận nguồn nhập lưu từ suối Song Cát, sông chuyển

hướng Tây Nam – Đông Bắc, hợp với nhánh Kiến Giang tại Trung Quán,

đoạn sau đó có tên gọi Nhật Lệ và đổ ra biển tại cửa Nhật Lệ. Chiều dài dòng chính sông Long Đại khoảng 118km, diện tích lưu vực 1407km2. Sông Long

Đại có 9 phụ lưu cấp I (3 bờ hữu, 6 bờ tả), trong đó có 3 nhánh lớn là

sông Rào Tràng, suối Song Cát, suối Rào Reng. Hai trong ba phụ lưu lớn của

sông Long Đại là sông Rào Tràng và suối Song Cát đều bắt nguồn từ khu vực

núi thuộc khu m rộng của Vườn quốc gia.

49

Sông Dinh là sông hẹp nhất trong 5 sông chính của tỉnh Quảng Bình, sông bắt nguồn từ núi Ba Dền (Bố Trạch), có tọa độ 17031 30 vĩ độ bắc, 106025 20 kinh độ đông, độ cao 200m, chảy theo hướng Tây Bắc – Đông

Nam tới Phú Định (Bố Trạch) thì chuyển hướng Tây Nam – Đông Bắc, đến

Phương Hạ (Đại Trạch, Bố Trạch) chuyển hướng Đông và đổ ra biển tại cửa

Nón (Nhân Trạch, Bố Trạch). Sông chiều dài khoảng 37km, diện tích lưu vực

232 km2 với 3 phụ lưu nhỏ. Lưu vực sông Dinh khá ngắn và dốc do vậy rất ít

nước kể cả trong mùa mưa, chỉ khi có lũ dòng chảy sông mới đáng kể.

Do độ cao và đặc điểm địa hình trên khiến cho mùa mưa khả năng lũ cục

bộ khá lớn, mùa mưa các "suối chết" nước dâng lên rất to và có dòng chảy

lớn, song chỉ sau một thời gian ngắn mưa chấm dứt thì mực nước xuống rất

nhanh. Mùa lũ bắt đầu từ tháng 9 và kết thúc vào tháng 11. Lũ lớn thường

xuất hiện vào trung tuần tháng 9 và tháng 10, nhưng cũng có năm lũ xuất hiện

sớm hơn vào cuối tháng 8 và có năm lại xuất hiện muộn hơn vào tháng 12.

Ngoài mùa mưa lũ chính, lưu vực sông Son còn chịu ảnh hư ng của đỉnh mưa

phụ (Mưa tiểu mãn) vào tháng 5, tháng 6. Mưa tiểu mãn cũng có khi gây lũ

lụt lớn.

Mùa kiệt, rơi vào những tháng 2 - 8. Trong Vườn quốc gia các nhánh

khe nhỏ tr nên "Khe suối chết". Dòng sông Chày, sông Son có mực nước rất

thấp và dòng chảy tối thiểu, trong điều kiện tự nhiên nước sông trong xanh và

mùa kiệt cũng là mùa tấp nập khách du lịch, các du thuyền và việc nuôi cá

lồng trên sông phần nào đã làm cho dòng sông bị vẩn đục.

3.2.5. Đ ạn s n

Vườn quốc gia Phong Nha - K Bàng là nơi có rừng nguyên sinh trên núi

đá vôi lớn nhất Việt Nam. Nơi đây hiện hữu 2.951 loài thực vật thuộc 1.006

chi, 198 họ, 62 bộ, 11 lớp, 6 ngành; trong đó có 39 loài trong Nghị định 32,

112 loài trong Sách Đỏ Việt Nam 2007 và 121 loài trong Sách Đỏ IUCN-

50

2011 (Số liệu đến 11/2017). Đặc biệt sự tồn tại quần thể Bách xanh đá

(Calocedrus rupestris) 500 tuổi, diện tích khoảng 5000 ha được xem là sinh

cảnh rừng độc đáo nhất b i tầm quan trọng toàn cầu và giá trị bảo tồn.

Với sinh cảnh đa dạng, Phong Nha – K Bàng là ngôi nhà của 1.394 loài

động vật thuộc 835 giống, 289 họ, 66 bộ, 12 lớp, 4 ngành; trong đó, 38 loài có

tên trong Nghị định 32-2006/NĐ-CP, 26 loài thuộc danh mục Nghị định 160,

46 loài được ghi trong Sách Đỏ Việt Nam, 55 loài được ghi trong Sách Đỏ

IUCN 2016 (Số liệu đến 11/2017). Trong đó có một số loài quý hiếm

như voọc Hà Tĩnh, voọc Chà vá chân nâu, vượn Đen má trắng, sao la, mang,..

Tính đến nay, 38 loài động vật và 4 loài thực vật mới cho khoa học đã

lần lượt được ghi nhận và công bố trên toàn thế giới (Số liệu 11/2017). Với

những giá trị đó ngày 3/7/2015 Vườn quốc gia Phong Nha - K Bàng được

UNESCO công nhận Di sản thiên nhiên thế giới lần thứ 2 với tiêu chí đa dạng

sinh học và sinh thái cảnh quan.

3.3. Điều kiện kinh tế - xã hội

Trong khu vực vùng đệm của Vườn quốc gia Phong Nha-K Bàng có

dân của 12 xã với tổng diện tích thuộc vùng đệm là 1479,45 km² thuộc

huyện Minh Hóa (các xã Dân Hóa, Hóa Sơn, Trung Hoa, Thượng Hóa); Bố

Trạch (các xã Tân Trạch, Thượng Trạch, Xuân Trạch, Phúc Trạch, Sơn

Trạch, Phú Định, Hưng Trạch) và huyện Quảng Ninh, Quảng

Bình (xã Trường Sơn). Các khu vực dân cư này chủ yếu sống ven các sông

lớn như sông Chày, sông Son và các thung lũng có suối phía đông và đông

bắc của vườn quốc gia này. Các khu vực này thuộc khu vực vùng sâu vùng xa

của Quảng Bình, có điều kiện hạ tầng cơ s như đường giao thông, điện, giáo

dục, y tế kém phát triển. Dân cư đây chủ yếu sống bằng nghề nông, khai

thác lâm sản.

51

Ngoài ra các dân tộc khu vực này đã có quá trình cộng cư lâu đời, giao

lưu cả về kinh tế, văn hoá và hôn nhân, nhưng vẫn bảo tồn những nét đặc

trưng riêng về văn hoá như: phong tục canh tác, tôn giáo tín ngưỡng, ngôn

ngữ, trang phục, sinh hoạt văn hóa dân gian,... Đây là những giá trị văn hoá

truyền thống đặc sắc cần được gìn giữ và phát huy tạo nên sự đa dạng về bản

sắc văn hoá dân tộc để khai thác phục vụ phát triển du lịch sinh thái, nhân văn

đang được du khách ưa chuộng.

52

Chƣơng 4

ẾT QUẢ NGHIÊN C U

4.1. Thành lập bản đồ hiện trạng rừng khu vực nghiên cứu

4.1.1. Đặ m n trạn t n uyên r n

Theo số liệu công bố hiện trạng tài nguyên rừng đến ngày 31/12/2018 và

kết quả cập nhật di n biến tài nguyên rừng mới nhất Vườn Quốc gia Phong

Nha- K Bàngcó tổng diện tích 123.326 ha, gồm 03 phân khu: phân khu bảo

vệ nghiêm ngặt (100.296 ha); phân khu phục hồi sinh thái (19.619 ha); phân

khu hành chính dịch vụ (3.411 ha).

Vùng đệm có diện tích 219.855,34 ha thuộc 13 xã (gồm các xã Dân Hóa,

Hóa Sơn, Trung Hóa, Thượng Hóa, Trọng Hóa thuộc huyện Minh Hóa; các xã

Tân Trạch, Thượng Trạch, Xuân Trạch, Phúc Trạch, Sơn Trạch, Phú Định,

Hưng Trạch thuộc huyện Bố Trạch và xã Trường Sơn thuộc huyện Quảng

Ninh).

Trong hệ thống phân loại rừng và đất lâm nghiệp, Vườn Quốc gia Phong

Nha- K Bàng gồm 24 trạng thái, trong đó phần lớn diện tích là các trạng thái

rừng tự nhiên trên núi đá, diện tích các trạng thái rừng được thể hiện chi tiết

tại bảng 4.1 sau:

Bảng 4.1. Loại đất, loại rừng khu vực Phong Nha – ẻ Bàng

Loại rừng Diện tích (ha)

Đất khác (DKH) 98,04

Đất trống núi đất (DT1) 644,73

Đất trống núi đá (DT1D) 2730,24

Đất có cây gỗ tái sinh núi đất (DT2) 385,96

Đất có cây gỗ tái sinh núi đá (DT2D) 385,96

53

Loại rừng Diện tích (ha)

Đất đã trồng trên núi đất (DTR) 30,31

Rừng hỗn giao G-TN tự nhiên núi đất (HG1) 113,00

Mặt nước (MN) 28,60

Đất nông nghiệp núi đất (NL) 46.65

Rừng gỗ trồng núi đất (RTG) 34,80

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB (TXB) 7820,68

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB nguyên sinh(TXB1) 4846,39

Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX TB(TXDB) 5008,23

tự nhiên núi đá LRTX TB nguyên 58282,93 Rừng gỗ sinh(TXDB1)

Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX giàu(TXDG) 31,29

tự nhiên núi đá LRTX giàu nguyên 58,98 Rừng gỗ sinh(TXDG1)

Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX ngh o kiệt(TXDK) 3229,13

Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX ngh o(TXDN) 36306,80

Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX phục hồi(TXDP) 46,94

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX giàu(TXG) 232,55

tự nhiên núi đất LRTX giàu nguyên 112,13 Rừng gỗ sinh(TXG1)

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX ngh o kiệt(TXK) 221,32

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX nghèo(TXN) 2644,41

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX phục hồi(TXP) 111,88

* H t v t

Vườn quốc gia là một bộ phận của vùng sinh thái Trường Sơn. Cho đến

nay, chủng loại thực vật lớn nhất đây là rừng thường xanh ẩm, rậm nhiệt đới

54

trên đá vôi cao 800 m so với mực nước biển. 96,2% diện tích khu vườn quốc

gia này được rừng bao phủ; 92,2% là rừng nguyên sinh; 74,7% (110.476 ha)

khu vườn quốc gia này là rừng ẩm nhiệt đới thường xanh trên đá vôi có độ

cao dưới 800 m; 8,5% (12.600 ha) là rừng ẩm nhiệt đới thường xanh trên đá

vôi có độ cao trên 800 m; 8,3% (12.220 ha) là rừng ẩm nhiệt đới trên đất núi

đất có cao độ dưới 800 m, 1,3% (1.925 ha) là bụi cây và cỏ và cây rải rác trên

đá vôi; 2% (2.950 ha) là cỏ, bụi cây và cây rải rác trên núi đất; 180 ha là rừng

tre nứa và mây song; thảm cây nông nghiệp 521 ha

Theo số liệu thống kê mới nhất, Vườn quốc gia Phong Nha-K Bàng là

rừng nguyên sinh trên núi đá vôi điển hình với các loại thực vật đặc trưng

như: nghiến (Burretiodendronhsienmu), chò đãi (Annamocarya spp.),chò

nước (Plantanus kerii) và sao (Hopea spp.). Thực vật có mạch 152 họ, 511

kiểu gen, 876 loài thực vật có mạch, trong dó có 38 loài nằm trong Sách đỏ

Việt Nam và 25 loài nằm trong Sách đỏ thế giới, 13 loài đặc hữu Việt Nam,

trong đó có sao và cây họ Dầu (Dipterocarpaceae).

Vườn quốc gia có một khu vực rừng bách xanh được phân bổ trên đỉnh

núi đá vôi có diện tích khoảng trên 5000 ha, có khoảng 2500 cây với mật độ

600 cây/ha. Các cây bách xanh vườn quốc gia Phong Nha-K Bàng có tuổi

500-600 năm. B i hiện trên thế giới chỉ có 3 loài bách xanh đã được nhận

diện. Đây là quần thể bách xanh núi đá (Calocedrus rupestris) lớn nhất Việt

Nam. Loài bách xanh thuộc nhóm quý hiếm, hạn chế khai thác.

* H n v t

Phong Nha-K Bàng là nơi sinh sống của 140 loài thú thuộc 31 họ và 10

bộ, nổi bật nhất là hổ và bò tót, loài bò rừng lớn nhất thế giới, 302 loài chim,

trong đó có ít nhất 43 loài nằm trong Sách đỏ Việt Nam và 19 loài nằm

trong Sách đỏ thế giới; 81 loài bò sát lưỡng cư (18 loài trong Sách đỏ Việt

Nam và 6 loài Sách đỏ thế giới); 259 loài Bộ Cánh vẩy; 72 loài cá, trong đó

55

có 4 loài đặc hữu Việt Nam. Năm 1996, đây có loài cá mới phát hiện Việt

Nam. Linh trư ng có 10 loài linh trư ng, chiếm 50% tổng số loài thuộc bộ

linh trư ng Việt Nam, 7 loài nằm trong Sách đỏ Việt Nam, đặc biệt là voọc

Hà Tĩnh, sao la, mang (thú). Phong Nha-K Bàng được đánh giá là có hệ tự

nhiên đa dạng nhất trong tất cả các vườn quốc gia và khu dự trữ sinh quyển

quốc gia trên thế giới.

Phong Nha-K Bàng là nơi có cộng đồng linh trư ng phong phú bậc nhất

Đông Nam Á. Năm 2002, nhà khoa học Đức Thomas Zegler đã phát hiện ra

một loài thằn lằn tai mới có tên là Tripidophrus Nogei tại vùng núi karst thuộc

khu vực Chà Nòi. Loài thằn lằn này đã được đăng trên số báo 114 phát hành

tháng 7 năm 2007 của tạp chí Revue Suise De Zoologie. Các nhà khoa học đã

đặt tên loài này là Thằn lằn Phong Nha-K Bàng (danh pháp khoa

học: Cyrtodactylus phongnhakebangensis). Các nhà khoa học Đức đã xây

dựng một khu giới thiệu Vườn quốc gia Phong Nha-K Bàng tại Vườn

thú Köln để giới thiệu sự đa dạng sinh học của vườn quốc gia này, đây cũng

phát hiện ra loại rắn mai gầm mới. Qua một thời gian khảo sát, các nhà khoa

học Đức, Nga và Việt Nam đã phát hiện thêm 10 loài mới trong vườn quốc

gia này, trong đó bao gồm 5 loài rắn, 5 loài tắc k , thằn lằn, nhiều loài trong

số mới phát hiện này là động vật đặc hữu đây.

Các nhà khoa học Việt Nam và các nhà khoa học Nga thuộc Viện Động

vật hoang dã Sankt-Peterburg, các nhà khoa học Đức của Vườn thú Köln đã

phát hiện thêm tại vườn quốc gia này hơn 100 loài mới trong khu hệ cá. Mười

loại cá chưa từng thấy Việt Nam đã được phát hiện vườn quốc gia này.

Tổ chức Bảo tồn Động vật hoang dã Thế giới (FFI) đã tiến hành khảo sát

và đã có báo cáo cho rằng Vườn Quốc gia Phong Nha-K Bàng có 4 loài được

xếp vào diện nguy cấp trên phạm vi toàn cầu, đó là voọc Hà Tĩnh, voọc đen

tuyền, voọc ngũ sắc và vượn đen má trắng.

56

4.1.2. mẫu k ó o n n v t n o k u v n ên ứu

Việc xác định mẫu khóa ảnh cho giải đoán ảnh vệ tinh tại khu vực

nghiên cứu là bước cơ s 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 tương ứng với các mẫu đối tượng tại thực địa cần được 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 tương tự. Mỗi điểm mẫu khóa ảnh

(mẫu ảnh) gồm một đối tượng (object) trên ảnh vệ tinh và một điểm mẫu đối

tượng (trạng thái) tương ứng tại thực địa có cùng tọa độ. Trong đó, hệ thống

mẫu khóa ảnh sẽ được sử dụng để xác định khoảng giá trị cho từng đối tượng

rừng và đất lâm nghiệp theo các tiêu chí tham gia quá trình phân loại tự động

bằng phần mềm eCognition, số lượng mẫu khóa ảnh phụ thuộc vào trạng thái

và diện tích của từng trạng thái được thể hiện cụ thể tại bảng 4.2

Bảng 4. 2.Một số mẫu khóa giải đoán ảnh của tại khu vực nghiên cứu

Ảnh vệ tinh Ảnh thực địa

Trạng thái rừng

Đất trống núi đất (DT1)

57

Ảnh vệ tinh Ảnh thực địa

Trạng thái rừng

Rừng gỗ trồng núi đất (RTG)

Rừng hỗn giao G-TN tự nhiên núi đất (HG1)

Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB (TXB)

Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX TB nguyên sinh (TXDB 1)

58

Ảnh vệ tinh Ảnh thực địa

Trạng thái rừng

Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX nghèo kiệt (TXDK)

Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX nghèo (TXDN)

Mặt nước (MN)

Đối với vườn Quốc gia Phong nhak bàng, sau tính toán dung lượng mẫu

thì có 100 điểm MKA ngoài thực địa với 23 trạng thái khác nhau. Trong đó

các trạng thái rừng gỗ tự nhiên lá rộng thường xanh nguyên sinh là 22

MKA,các trạng thái rừng gỗ tự nhiên lá rộng thường xanh là 42 MKA. Các

MKA còn lại phân bố trong 9 trạng thái còn lại và được thể hiện cụ thể trong

Bảng 4.3 dưới đây:

59

Bảng 4.3. Số lƣợng mẫu khóa ảnh theo từng trạng thái rừng

Trạng thái rừng

ý hiệu

TT

Số lƣợng MKA

DKH

3

DT1

4

DT1D

5

DT2

3

DT2D

6

HG1

3

NN

3

RTG

3

TXB

7

TXB1

6

TXDB

6

TXDB1

10

3

3

TXDK

6

TXDN

6

TXDP

3

3

3

TXK

3

TXN

5

TXP

3

1 Đất khác 2 Đất trống núi đất 3 Đất trống núi đá 4 Đất có cây gỗ tái sinh núi đất 5 Đất có cây gỗ tái sinh núi đá 6 Rừng hỗn giao G-TN tự nhiên núi đất 7 Đất nông nghiệp núi đất 8 Rừng gỗ trồng núi đất 9 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB 10 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB nguyên sinh 11 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX TB 12 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX TB nguyên sinh 13 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX giàu TXDG 14 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX giàu nguyên sinh TXDG1 15 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX ngh o kiệt 16 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX ngh o 17 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX phục hồi 18 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX giàu TXG 19 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX giàu nguyên sinh TXG1 20 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX ngh o kiệt 21 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX ngh o 22 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX phục hồi 23 Mặt nước

MN

3

Tổng

100

60

4.1.3. o n n t n l p n ồ n trạn t n uyên r n

Sử dụng chức năng "Multiresolution segmentation" của phần mềm

eCognition để khoanh các diện tích đồng nhất trên ảnh thành những lô trạng

thái tương đối đồng nhất về tên trạng thái. Chức năng này thực hiện dựa trên

cơ s 3 tham số người giải đoán đưa vào ban đầu là Scale parameter = 50;

Shape = 0,2; Compactness = 0,9.

Để có thể lựa chọn được 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 được bộ tham số phù

hợp nhất với cảnh ảnh được sử dụng.

Hình 4.1. ết quả phần vùng ảnh khu vực nghiên cứu

Tuy nhiên, trên đây chỉ là các lô được phân vùng mà chưa thể hiện được

chi tiết trạng thái rừng. Vì vậy, dựa vào mẫu khóa giải đoán ảnh đã được thiết

61

lập trước đó “đào tạo phần mềm phân biệt được các trạng thái rừng khác

nhau trên ảnh vệ tinh của khu vực nghiên cứu.

Dựa vào bộ mẫu khóa giải đoán ảnh, đề tài đã chọn mẫu giải đoán cho

23 đối tượng rừng và đất lâm nghiệp. Việc chọn mẫu được thực hiện lặp lại

nhiều lần nhằm đảm bảo mẫu đại diện cho mỗi trạng thái rừng là chính xác.

Sau khi chọn được mẫu, việc phân loại trạng thái rừng được thực hiện hoàn

toàn tự động bằng phần mềm eCognition Developer, kết quả được thể hiện

Hình 4.2

Hình 4.2. Gán trạng thái cho lô rừng theo M A điều tra thực địa

Phân loại sẽ được chuyển về định dạng *shp (sử dụng trong phần mềm

Arcgis) phục vụ quá trình chỉnh lý và biên tập bản đồ hiện trạng tài nguyên

rừng khu vực nghiên cứu.

4.1.4. m ứn k t qu o n n

Để kiểm tra độ chính xác kết quả giải đoán ảnh tiến hành bố trí 184 điểm

kiểm chứng ngẫu nhiên trên 23 trạng thái rừng và đất lâm nghiệp theo kết quả

giải đoán (trong đó 115 điểm kiểm tra thực địa và 69 điểm kiểm tra trên

Google earth), sau đó dùng máy định vị GPS dẫn đường đến các điểm ngoài

thực địa kết quả một số mẫu kiểm chứng được thể hiện trong phụ lục 1.

Từ kết quả kiểm tra và số liệu bảng ma trận phụ lục 1, các trạng thái đất

lâm nghiệp chưa có rừng như đất khác, đất trống núi đất có độ chính xác cao gần

90%. Các trạng thái rừng thường xanh có độ chính xác thấp hơn khoảng hơn

60%, sự sại khác nay phần lớn là khác nhau về điều kiện lập địa hoạc trạng thái

nguyên sinh, thứ sinh của rừng thường xanh, các yếu tố này rất khó có thể phân

biệt trên ảnh, cần dựa vào bản đồ thỗ nhưỡng để điều chỉnh cho kết quả giải

đoán được cao hơn. Tổng thể kết quả kiểm tra có sự sai khác khoảng 26%, độ

chính xác khoảng 74% kết quả giải đoán này có thể chấp nhận được.

4.1.5. T n l p n ồ n trạn t n uyên r n k u v n ên ứu

Từ kết quả phân loại các lô rừng từ ảnh vi n thám, tiến hành hiệu chỉnh lỗi

hình học và gộp các lô rừng có cùng trạng thái nằm liền kề và có diện tích nhỏ

hơn 0,3 ha bằng công cụ trong phần mềm Arcgis. Tiến hành biên tập bản đồ

hiện trạng tài nguyên rừng tại khu vực nghiên cứu, kết quả được trình bày tài

hình 4.3 sau:

63

Hình 4.3. Bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng VQG Phong nha kẻ bảng năm 2019

64

Từ bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng được thành lập từ phương pháp

giải đoán ảnh vi n thám, sử dụng công cụ trong phần mềm GIS tiến hành tín

toán và thống kê diện tích từng trại thái rừng tài Vườn quốc Gia Phong nha k

bảng, kết quả được thể hiện chi tiết tại bảng 4.4:

Bảng 4.4. Thống kê diện tích theo trạng thái rừng

tại khu vực nghiên cứu

ý hiệu

TT

Trạng thái rừng

Diện tích (ha)

DKH

90

1 Đất khác

DT1

505,8

2 Đất trống núi đất

DT1D

2.508,3

3 Đất trống núi đá

DT2

370,3

4 Đất có cây gỗ tái sinh núi đất

DT2D

1600.8

5 Đất có cây gỗ tái sinh núi đá

HG1

115,7

6 Rừng hỗn giao G-TN tự nhiên núi đất

NN

36,2

7 Đất nông nghiệp núi đất

RTG

47,5

8 Rừng gỗ trồng núi đất

TXB

7.871,1

9 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB

4.851,6

10 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX TB nguyên sinh

TXB1

11 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX TB

TXDB

5.102,8

12 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX TB nguyên sinh

TXDB1

59.021,1

30,2

13 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX giàu

TXDG

51,4

14 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX giàu nguyên sinh

TXDG1

15 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX ngh o kiệt

TXDK

3.370

16 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX ngh o

TXDN

36.049,7

17 Rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX phục hồi

TXDP

40,1

18 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX giàu

TXG

230

19 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX giàu nguyên sinh

TXG1

4

20 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX ngh o kiệt

TXK

199,5

21 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX ngh o

TXN

2.589,3

22 Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX phục hồi

TXP

100,5

23 Mặt nước

MN

23,2

Tổng

124.808,6

65

Từ bản đồ hình 4.3 và số liệu thống kê tại bảng 4.4 ta thấy. Vườn quốc

gia Phong nha k bảng có diện tích rừng và đất lâm nghiệp là 124.808,6 ha.

Phần lớn diện tích thuộc các trạng thái rừng thường xanh nguyên sinh, trong

là 59.021,1 ha chiếm 47,3%. Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX giàu nguyên sinh có

diện tích nhỏ nhất là 4 ha chiếm 0,003%, các trạng thái đất trống, không có rừng

đó trạng thái rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX TB nguyên sinhcó diện tích lớn nhất

và đất khác chiếm một phần rất nhỏ diện tích khu vực nghiên cứu. Tỷ lệ phần

trăm diện tích các trạng thái rừng và đất lâm nghiệp được trình bày cụ thể tại

biểu đồ hình 4.4 sau:

Tỷ lệ % Diện tích

50

47.3

45

40

35

30

28.89

25

20

15

10

5

6.3

4.09

0.3 2 0.03 0.08 0.4 2.1

0.18 0.07 2.7 1.3 3.9

0.04 0.03 0.16 0.02 0.09 0.02 0.04 0.003

0

Hình 4.4. Biểu đồ tỷ lệ phần trăm diện tích các

trạng thái rừng tại khu vực nghiên cứu

66

4.2. Đánh giá biến động tài nguyên rừng khu vực nghiên cứu giai đoạn

2009 – 2019

4.2.1. n n t n uyên r n Q on – n oạn

2009 -2019

Để đánh giá biến động tài nguyên rừng tại Vườn quốc gia Phong nha k

bàng giai đoạn 2009 – 2019, đề tài sử dụng bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng

năm 2019 được giải đoán bằng ảnh vi n thám có hiệu chỉnh số liệu theo kết

quả kiếm chứng thực địa và bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng năm 2009 do

VQG cung cấp.

Bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng năm 2009 của VQG Phong nha k

bảng sử dụng hệ thống phân loại trạng thái rừng theo quy phạm ngành 6-84

khắc với hệ thống phân loại bản đồ hiện trạng năm 2019. Để đánh giá biến

động hiện trạng tài nguyên rừng, đề tài tiến hành quy đổi các trạng thái rừng

năm 2009 giống với phân loại theo năm 2019. Căn cứ quy đổi dựa trên sự phù

hợp giữa các chỉ tiêu, tiêu chí phân loại như kiểu rừng, cấu trúc tầng tán, trữ

lượng rừng, …

Bảng 4.5. Quy đổi hệ thống phân loại

TXP

TT Ghi chú ý hiệu ldlr 2009 ý hiệu ldlr 2019

IIa, IIb

Rừng gỗ tự nhiện núi đất LRTX phục hồi

TXB

1

IIIa2

Rừng gỗ tự nhiện núi đất LRTX trung bình

DT1

Đất trống núi đất

2

Ia, Ib

DT1D

Đất trống núi đá

Ia, Ib + NĐ

3

TXG

Rừng gỗ tự nhiện núi đất LRTX giàu

4

IIIa3

DT2

Đất trống có cây gỗ tái sinh núi đất

5

Ic, KI

6

67

DT2D

Đất trống có cây gỗ tái sinh núi đá

Ic + NĐ

TT Ghi chú ý hiệu ldlr 2009 ý hiệu ldlr 2019

TXDB

7

IIIa2+NĐ

Rừng gỗ tự nhiện núi đá LRTX trung bình

DKH

Đất khác

8

Rừng trồng gỗ

9 DC

NN

Nông nghiệp

10 H1, Giã, Q1, Lát RTG

TXDG

Rừng gỗ tự nhiện núi đá LRTX giàu

11 NN, NR, Màu

III a3 +NĐ

TXDN

Rừng gỗ tự nhiện núi đá LRTX ngh o

III a1 +NĐ

12

HG1

Rừng hỗn giao gỗ tre nứa

13

III a1

TXN

Rừng gỗ tự nhiện núi đất LRTX ngh o

14 G-T, Tre

IIIa + NĐ

TXDK

15

Rừng gỗ tự nhiện núi đá LRTX ngh o kiệt

MN

Mặt nước

16

IVg + NĐ

TXDG1

17 MN

Rừng gỗ tự nhiện núi đá LRTX giàu nguyên sinh

IVtb + NĐ

TXDB1

18

Rừng gỗ tự nhiện núi đá LRTX trug bình nguyên sinh

IVtb

TXB1

19

Rừng gỗ tự nhiện núi đất LRTX trug bình nguyên sinh

IVg

TXG1

20

Rừng gỗ tự nhiện núi đất LRTX giàu nguyên sinh

21

Sau khi đã hiệu chỉnh bản đồ hiện trạng rừng 2 giai đoạn về cùng quy

định phân loại trạng thái rừng và cùng hệ tọa độ, đề tài sử dụng phần mềm

Arcgis 10.4 để chồng xếp 2 lớp bản đồ và đánh giá biên động bằng công cụ

«Intersect». Tiến hành biên tập bản đồ biến động ta được kết quả thể hiện

hình 4.5:

68

Hình 4.5. Bản đồ biến động tài nguyên rừng giai đoạn 2009 - 2019

Từ bản đồ biến động hiện trạng tài nguyên rừng, tiến hành xuất dữ liệu

sang phần mềm Excel và thành lập bảng ma trận biến động bằng công cụ

«Pivot Table». Kết quả biện động diện tích các trạng thái rừng giai đoạn 2009

– 2019 của VQG Phong nha k bàng được trình bày cụ thể tại bảng 4.6 :

69

Bảng 4.6. Biến động diện tích các trạng thái rừng giai đoạn 2009 – 2019

TT ý hiệu LDLR Diện tích 2009 (ha) Diện tích 2019 (ha) Biến động (ha)

DKH

86,5 1 3,5 90

DT1

448,6 2 57,2 505,8

DT1D

-122,2 3 2.630,5 2.508,3

DT2

253,7 4 116,6 370,3

DT2D

50,2 5 1550,6 1.600,8

HG1

31,3 6 84,6 115,7

NN

-135,6 7 171,8 36,2

RTG

-24,3 8 71,8 47,5

TXB

268,6 9 7.602,5 7.871,1

TXB1

-108,6 10 4.960,2 4.851,6

TXDB

84,8 11 5.018 5.102,8

TXDB1

-99 12 59.120,1 59.021,1

TXDG

-10 13 20,2 30,2

TXDG1

-15,9 14 67,3 51,4

TXDK

-96,8 15 100,2 3.4

TXDN

-440,3 16 36.490 36.049,7

TXDP

-15,7 17 55,8 40,1

TXG

8,5 18 221,5 230

TXG1

-4,3 19 8,3 4

TXK

-12,3 20 211,8 199,5

TXN

116,1 21 2.473,2 2.589,3

TXP

-61,8 22 162,3 100,5

MN

2,6 23 20,06 23,2

70

Qua bảng kết quả biến động diện tích các trạng thái rừng chúng ta thấy

tại VQG Phong nha k bàng giai đoạn 2009 – 2019 diện tích rừng biến động

không lớn, đến năm 2019 tổng diện tích tự nhiên tăng lên do có sự điều chỉnh

về mặt ranh giới. Trong giai đoạn tên trạng thái có sự biến động lớn nhất là

trạng thái đất trống núi đất (tăng 448,6 ha). Do trong giai đoạn này hoạt động

du lịch rất phát triển gây tác động đến một số diện tích đất lâm nghiệp. Các

trạng thái rừng nguyên sinh có xu hướng giảm do có nhiều nguồn tác động từ

bên ngoài.

Diện tích rừng tự nhiện thứ sinh có xu hướng tăng lên về diện tích và

chất lượng rừng, như trạng thái rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX trung bình

tăng 268,6 ha, trạng thái rừng gỗ tự nhiên núi đá LRTX trung bình tăng 84,8

ha. Nguyên nhân là trong giai đoạn này một số diện tích rừng nguyên sinh

chuyển về rừng thứ sinh và VQG củng thực hiện tốt công tác khoanh nuôi,

xúc tiến tái sinh rừng.

Một trong những nguyên nhân gây suy giảm diện tích rừng tự nhiên là

chuyển đổi mục đích sử dụng rừng vào xây dựng cơ s vật chất và phát triển

du lịch. Qua đây chúng ta thấy tiềm năng phát triển du lịch tại khu vực là rất

lớn, nhứng cần có những giải pháp pháp triển du lịch sinh thái kết hợp với bảo

vệ và phát triển tài nguyên rừng.

4.2.2. uyên n ân n n r n

a) Xu thế phát triển du lịch không bền vững:

71

Hình 4.6. Tổng lƣợng khách tham quan

(Nguồn: B n Quản lý VQG PNKB, 2018)

VQG Phong Nha – ẻ Bàng giai đoạn 2002 – 2017

Qua kết quả về tình hình khách du lịch tại Vườn quốc gia Phong Nha -

K Bàng cho thấy, Số lượng du khách trong nước và quốc tế tăng lên hàng

năm rất lớn từ 161.000 lượt người năm 2002 lên 329.000 lượt người năm

2004 và 961.425 người vào năm 2011. Lượng khách quốc tế ngày càng tăng

nhiều hơn, từ 1.000 lượt năm 2001 lên 11.800 lượt người vào năm 2007 và

25.958 người vào năm 2011. Số lượt khách du lịch giảm trong giai đoạn 2014

– 2016 giảm 32,91% của năm 2016 so với năm 2014 nhiều hơn so với toàn

tỉnh (24%). Trong đó năm 2015 giảm mạnh 21,4% và 14,5% so với năm

2015. Đặc biệt là lượt khách trong nước giảm mạnh 35% nhiều hơn so với

bình quân toàn tỉnh (24,2%) và giảm 16,75% lượt khách quốc tế. Trong giai

đoạn này do ảnh hư ng sự cố môi trường biển, hoạt động du lịch tại Vườn

quốc gia PNKB bị ảnh hư ng tiêu cực.

Sự phát triển kinh tế, du lịch đang di n ra khá mạnh mẽ khi tiềm năng du

lịch lớn của Di sản thế giới VQG Phong Nha - K Bàng về du lịch hang động

và du lịch khám phá đã được khẳng định. Điều này sẽ ảnh hư ng trực tiếp đến

72

môi trường tự nhiên và công tác bảo vệ rừng. Vì vậy, cần phải được xem xét

đánh giá nghiêm ngặt về tác động của du lịch đến môi trường.

Du lịch đại trà với nhận thức môi trường thấp có khả năng gây tác động

đến người dân địa phương và các loài động vật hoang dã. Thực tế quan sát

phát hiện thấy hoạt động du lịch đã gây tiếng ồn ảnh hư ng lên các loài linh

trư ng, gây ô nhi m không khí và ô nhi m nguồn nước. Các điểm du lịch nổi

tiếng đang chịu áp lực lớn là hệ quả của tiếng ồn và tình trạng xả rác thải bừa

bãi. Mặc dù phát triển du lịch VQG Phong Nha - K Bàng đang mức độ

chưa cao nhưng cũng đã có nhiều cảnh báo về ô nhi m môi trường.

b) Các mối đe dọa phải đối mặt trực tiếp trong quản lý, bảo vệ rừngcủa

VQG Phong Nha - K Bàng hiện nay:

- Săn bẫy động vật hoang dã: Đây là mỗi đe dọa lớn nhất đối với tính

toàn vẹn sinh học. Các loài bị đe dọa chủ yếu là linh trư ng và các loài thú

lớn; lợn rừng, gấu, cầy hương, nhím, rùa, rắn… Hoạt động này xảy ra chủ yếu

trong vùng lõi, săn bắn theo mùa. Nguyên nhân chủ yếu là do nhu cầu của thị

trường và giá trị thương mại về thịt động vật hoang dã cao; do thói quen sử

dụng động vật hoang dã làm thực phẩm một số vùng. Do thiếu việc làm,

thiếu ý thức, nhận thức về luật pháp liên quan đến bảo vệ các loài động vật

hoang dã và bảo tồn VQG nên một số người dân đã lén lút vào rừng săn bẫy

động vật đem bán nhằm tăng thu nhập cho gia đình.

- Khai thác gỗ trái phép: Hoạt động này vẫn còn di n ra trong Vườn,

nguy cơ tấn công vào vùng lõi là rất cao; tập trung vào một số loài có giá trị

thương mại cao như Huê, Trắc, Mun, Lim… việc khai thác thường tập trung

vào các mùa nông nhàn. Do thiếu việc làm để tạo thu nhập cho hộ gia đình,

thiếu đất canh tác, đất sản xuất và ý thức của cộng đồng địa phương về bảo vệ

rừng còn yếu kém nên đã vào rừng cấm để khai thác gỗ giải quyết nhu cầu đời

sống của gia đình.

73

- Khai thác các loại lâm sản phi gỗ: Hoạt động khai thác lâm sản ngoài

gỗ di n ra quanh năm với mức độ khai thác phụ thuộc vào mức độ sẵn có của

từng vùng. Nguyên nhân là do nhu cầu thị trường cao; do sinh kế của người

dân địa phương; đối với một số vùng do dân thiếu việc làm và tìm kiếm thu

nhập thay thế là nguồn bổ sung cho thu nhập gia đình.

- Khai thác củi, đốt than, chăn thả gia súc, đánh bắt cá bằng các thiết bị

hủy diệt, xâm lấn đất rừng làm nương rẫy… cũng là một trong những mối đe

dọa trực tiếp ảnh hư ng đến môi trường, làm suy giảm đáng kể chất lượng

rừng. Nguyên nhân chủ yếu là do thiếu đất sản xuất để ổn định cuộc sống, do

tập quán, thói quen xấu cần phải được thay đổi của người dân nơi đây.

Như vậy, áp lực về đời sống của người dân trong vùng lõi và vùng đệm

là mối đe dọa lớn đối môi trường rừng tại Vườn Quốc gia. Vì vậy, vấn đề đầu

tiên trong công tác quản lý rừng, bảo vệ rừng và phát triển rừng đây là nâng

cao nhận thức về luật pháp và giải quyết sinh kế cho người dân vùng lõi và

vùng đệm của Vườn Quốc gia Phong Nha K Bàng.

c) Biến đổi khí hậu toàn cầu:

- Thảm họa từ thiên nhiên do biến đổi khí hậu gây nên những hiện tượng

thời tiết thay đổi bất thường và không thể dự báo trước khả năng tăng nguy cơ

hạn hán đến cháy rừng hay mưa lũ bất thường gây lũ lụt nghiêm trọng ảnh

hư ng trực tiếp đến môi trường và tác động trực tiếp đến thảm thực vật tại

VQG Phong Nha - K Bàng .

- Tuy chịu tác động tiêu cực mạnh mẽ của sự biến đổi khí hậu như vậy

nhưng các hoạt động mang tính phòng ngừa tác động của sự biến đổi khí hậu

đối với VQG Phong Nha - K Bàng trong những năm qua vẫn chưa rõ ràng,

nhận thức chung về hiểm họa của biến đổi khí hậu còn mơ hồ. Một phần do

nền kinh tế của tỉnh, của đất nước còn ngh o, các nỗ lực chung trong phòng

chống thiên tai vẫn còn bị hạn chế, chủ yếu tập trung giải quyết các hiểm họa

74

trực tiếp, đột xuất, ít có sự chuẩn bị mang tính phòng ngừa. Mặt khác, do

quan niệm: “nước lụt thì lút cả làng cho nên cái lo lớn về đời sống của con

người vùng lũ lấn át những cái lo khác trong lúc này.

4.3. Đề xuất quy trình thành lập bản đồ biến động rừng ở Vƣờn quốc gia

Phong Nha ẻ Bàng từ tƣ liệu ảnh vệ tinh

Để thành lâp bản đồ hiện trạng rừng, dữ liệu được sử dụng là ảnh

Landsat8 và Sentiel 2A có độ phân giải 10m có độ chính xác trung bình

nhưng đây là nguồn ảnh được cung cấp mi n phí. Bản đồ thành quả từ giải

đoán ảnh vi n thám kết hợp kiểm chứng thực tế và hiệu chỉnh sai số có độ tin

cậy cao.

Ảnh vệ tinh cập nhật liên tục bề mặt trái đất thông qua các chu kỳ

chụp ảnh đây sẽ là nguồn tài liệu vô cùng quan trọng trong đánh giá di n

biến tài nguyên rừng. Việc sử dụng ảnh vi n thám trong quản lý tài nguyên

rừng có thể cho người sử dụng liên tục nắm bắt tình hình thay đổi của tài

nguyên rừng từ đó đưa ra các biện pháp quản lý, chính sách phát triển sao

cho thích hợp.

Tại khu vực nghiên cứu có một số nhân tố ảnh hư ng đến quá trình và

kết quả giải đoán ảnh như nhân tố thổ nhưỡng, sau khi giải đoán ảnh cần kết

hợp với bản đồ thỗ nhưỡng để hiệu chỉnh một số trạng thái cho phù hợp với

thực tế.

Từ kết quả thành lập bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng tài VQG Phong

nha k bàng, đề tài đề xuất sơ đồ mô hình thành lập bản đồ hiện trạng tài

nguyên rừng từ ảnh vi n thám phục vụ công tác quản lý bảo vệ rừng nhứ sau:

75

Hình 4.7. Sơ đồ quá trình xây dựng bản đồ

Quy trình xây dựng bản đồ biến động tài nguyên rừng gồm các bước sau đây:

hiện trạng rừng từ ảnh viễn thám

76

B ớc 1: chuẩn bị t liệu ảnh và các số liệu khác

Tiến hành thu thập và lựa chọn ảnh Landsat 5 và Sentiel 2A cho khu vực

nghiên cứu. Ảnh vệ tinh cần được nắn chỉnh hình học, chuyển đổi giá trị cấp

độ xám, gộp nhóm kênh ảnh, tăng cường chất lượng ảnh và cắt ranh giới khu

vực nghiên cứu.

Bản đồ hiện trạng rừng mới nhất làm tư liệu tham khảo, các báo cáo, quy

định về xây dựng bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng.

B c 2: Xây dựng mẫu khó giải đoán ảnh:

Việc xây dựng bộ mẫu khóa ảnh đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong

việc giải đoán ảnh vệ tinh. Đây có thể coi là chìa khóa quyết định đến độ

chính xác của bản đồ thành quả. Bộ mẫu khóa ảnh càng đại diện cho trạng

thái, phân bố đồng đều trên toàn cảnh ảnh sẽ càng cho độ chính xác cao.

Số lượng MKA được lựa chọn đảm bảo mỗi tiêu chí tham gia phân loại

phải có dung lượng đủ lớn để xác định một cách chính xác ngưỡng cho từng

đối tượng đã phân tách trong ảnh. Số lượng MKA phụ thuộc và diện tích các

đối tượng (trạng thái) được phân tách nhưng phải đảm bảo mỗi trạng thái xuất

hiện trong phần ảnh sử dụng tối thiểu phải có 3 mẫu.

Ph ng pháp ch n mẫu:

Có thể chọn vị trí điểm mẫu ảnh theo 2 phương pháp: chọn mẫu dựa vào

tham khảo các bản đồ hiện trạng rừng gần nhất và chọn mẫu dựa vào đặc

điểm phổ trên ảnh vệ tinh.

- Chọn mẫu đại diện cho các trạng thái rừng dựa vào bản đồ hiện trạng

rừng gần nhất. Căn cứ vào bản đồ hiện trạng rừng gần nhất để xác định tuyến

điều tra qua các trạng thái rừng cho mỗi cảnh ảnh. Trên mỗi tuyến chọn

những điểm đại diện cho các trạng thái rừng để xây dựng mẫu khoá ảnh.

- Chọn mẫu dựa vào đặc điểm phổ trên ảnh vệ tinh. Các đối tượng trên

ảnh vệ tinh được phân loại nhờ các cấu trúc phổ khác nhau. Căn cứ vào các

giá trị phổ khác nhau đó làm cơ s lựa chon số lượng MKA. Có thể sử dụng

77

xám độ hoặc các chỉ số thực vật như NDVI để làm cơ s phân chia các đối

tượng phù hợp thành các nhóm trạng thái. Xác định tổng số lô trạng thái thuộc

từng nhóm. Kết hợp với bản đồ địa hình và giao thông để lựa chọn mỗi nhóm

trạng thái 20 lô. Điểm mẫu khóa ảnh được lấy vị trí tâm lô.

B ớc 3: Xây dựng bản đồ giải đoán:

Sau khi xác định trạng thái và lập MKA ngoài thực địa thì tiến hành sử

dụng phần mềm eCognition Developer phân loại đối tượng rừng theo phương

pháp hướng đối tượng Việc phân loại ảnh sơ bộ bằng phương pháp không kiểm

định (chia lô tự động nhưng chưa xác định tên trạng thái) nhằm tách các lô/đối

tượng tương đối đồng nhất trên ảnh làm căn cứ thiết kế hệ thống mẫu ảnh.

Khoanh vi các diện tích đồng nhất trên ảnh bằng phương 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 tương đối đồng nhất về tên trạng thái và trữ lượng rừng.

Chức năng này thực hiện dựa trên cơ s 3 tham số người giải đoán đưa vào

ban đầu là Scale, parameter, Shape, Compactness.

Để có thể lựa chọn được 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 đưa hệ thống mẫu khóa ảnh thu thập ngoài thực địa vào phần mềm

eCognition để là cơ s kiểm định. Sử dụng chức năng “assign class by

thematic layer để gắn các trạng thái phù hợp cho các lô diện tích đã được

khoanh vi từ bước phân loại không kiểm định.

Bộ mẫu khóa ảnh thu thập ngoài thực địa được sử dụng làm cơ s cho

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

tượng khác nhau trên ảnh vệ tinh.

78

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

theo đúng quy định. Các trạng thái rừng được phân loại theo thông tư Số:

33/2018/TT-BNNPTNT quy định tiêu chí xác định và phân loại rừng. Đây là

thông tư 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 chương trình, dự án lâm nghiệp.

Sử dụng phần mềm eCognition Developer phân loại ảnh, dựa trên điểm

mẫu điều tra ngoài thực địa. Sau đó gán trạng thái cho tất cả các đối tượng bằng

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

B ớc 4: Kiểm chứng kết quả giải đoán:

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 được chuyển vào máy định vị GPS dẫn đường, 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.

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 được thể hiện trong công thức sau.

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

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

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

thể dự đoán trước.

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)

(bảng 2.1).

79

B ớc 5 : Đánh giá biến động tài nguyên rừng:

Để đánh giá biến động tài nguyên rừng ta sử dụng bản đồ hiện trạng tài

nguyên rừng được giải đoán từ ảnh vi n thám bước trên và bản đồ hiện

trạng tài nguyên rừng chu kỳ trước.

Hiệu chỉnh bản đồ : bản đồ các giai đoạn khác nhau có thể không trùng

khớp về hệ thống phân loại rừng, hệ tọa độ và ranh giới, cần hiệu chỉnh bản

đồ 2 chu kỳ đánh giá biến động về quy định hiện hành mới nhất.

Sau khi đã hiệu chỉnh bản đồ hiện trạng rừng 2 giai đoạn sử dụng phần

mềm Arcgis 10.4 để chồng xếp 2 lớp bản đồ và đánh giá biên động bằng công

cụ «Intersect»

Từ bản đồ biến động hiện trạng tài nguyên rừng, tiến hành xuất dữ liệu sang

phần mềm Excel và thành lập bảng ma trận biến động bằng công cụ «Pivot Table»

80

ẾT LUẬN, TỒN TẠI, IẾN NGHỊ

1. ết luận

Qua quá trình nghiên cứu đề tài đưa ra một số kết luận sau:

- Đề tài sử dụng ảnh vi n thám Sentinel 2A để xây dựng bản đồ hiện

trạng tài nguyên rừng cho khu vực nghiên cứu. Căn cứ vào bản đồ hiện trạng

rừng mới nhân và phân loại đối tượng trên ảnh vi n thám, xây dựng 100 điểm

mẫu khóa giải đoán ảnh đại diện cho 23 trạng thái rừng.

- Đề tài sử dụng phần mềm Ecognition để phân loại ảnh, với nhiều bộ

tham số sử dụng trong quá trình phân loại. Căn cứ vào các tài liệu tham khảo

và điều chỉnh tham số trong quá trình phân loại. Kết quả đã chọn được bộ 3

tham số trong quá trình phân loại hướng đội tượng là: Scale = 50, Shape =

0.2, Compactness = 0.9. Trong đó Scale:tỷ lệ khoanh vẽ, phụ thuộc vào độ

phân giải của ảnh khoanh vi, giá trị Scale càng cao thì độ chi tiết càng giảm;

Shape:Giá trị về hình dạng, dao động từ > 0 đến < 1, giá trị này càng cao thì

độ chi tiết khoanh vẽ dựa vào màu sắc của ảnh càng nhỏ; Compactness: Độ

chặt, giá trị này cũng dao động từ > 0 đến < 1, độ chặt càng cao thì lô khoanh

vi được bo đường viền nhiều hơn.

- Đề tài sử dụng phương pháp phân loại có kiểm định, tiếp đến đưa hệ

thống mẫu khóa ảnh thu thập ngoài thực địa vào phần mềm eCognition để là

cơ s kiểm định. Sử dụng chức năng “assign class by thematic layer để gắn

các trạng thái phù hợp cho các lô diện tích đã được khoanh vi từ bước phân

loại không kiểm định.

- Kết quả đánh giá độ chính xác của bản đồ giải đoán từ ảnh vi n thám

bằng phương pháp Kepa, xây dựng ma trận đá giá độ chính xác. Với độ chính

xác tương đối cao khoảng 74%, Sai số phần lớn rới vào các trạng thái rừng tự

81

nhiên thường xanh núi đất và núi đá, do ảnh hư ng của điều kiện lập địa, yêu

tố này rất khó nhận biết trên ảnh, nên kết hợp với bản đồ lập địa để hiệu chỉnh

kết quả sau giải đoán.

- Đề tài nghiên cứu biến động tài nguyên rừng giai đoạn 2009 – 2019.

Kết quả cho thấy trong giai đoạn trên hiện trạng rừng tại khu vực nghiên cứu

biến động không quá lớn, trạng thái đất trống núi đất có biến động lớn nhất,

phần lớn diện tích các trạng thái rừng tự nhiên lá rộng thường xanh nguyên

sinh có xu hướng giảm.

- Nghiên cứu tìm ra được một số nguyên nhân gây suy giảm và biến

động hiện trạng rừng như: hoạt động du lịch sinh thái, công tác quản lý bảo vệ

rừng và ảnh hư ng của biến đổi khí hậu.

- Nghiên cứu đề xuất được quy trình xây dựng bản đồ biến động tài

nguyên rừng gồm 5 bước: Chuẩn bị t liệu ảnh và các số liệu khác; Xây dựng

mẫu khó giải đoán ảnh; Xây dựng bản đồ giải đoán; Kiểm chứng kết quả

giải đoán; Đánh giá biến động tài nguyên rừng.

2. Tồn tại

- Nghiên cứu phụ thuộc vào tư liệu ảnh vi n thám, vào thời điểm nghiên

cứu đã bắt đầu vào mùa mưa ảnh hư ng đến vệ tinh rất nhiều mất, giảm chất

lượng của ảnh và tăng sai số giải đoán.

- Diện tích khu vực nghiên cứu quá lớn, mà thời gian thực hiện đề tài

còn ngắn, đề tài chỉ thu thập được một số lượng tương đối nhỏ mẫu khóa ảnh,

từ dó làm kết quả giải đoán chưa thật chính xác.

- Bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng chu kỳ năm 2009 đã quá củ, hệ

thống phân loại rừng và ranh giới khu vực có sự sai khác, ảnh hư ng đến kết

quả đánh giá biến động tài nguyên rừng.

82

3. iến nghị

- Để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng bằng tư liệu ảnh vi n thám cần sử

dụng các tư liệu ảnh có độ phân giải không gian cao hơn, để có thể xác địch

được các đối tượng có kích thước nhỏ trên ảnh.

- Với phương pháp phân loại có kiếm định cần tăng dung lượng mẫu

khóa ảnh đại diện cho các trạng thái rừng, để kết quả giải đoán có độ chính

xác cao hơn.

- Bản đồ hiện trạng rừng giải đoán từ tư liệu ảnh vệ tinh cần kết hợp với

bản đồ hiện trạng củ, bản đồ thỗ nhưỡng, bản đồ lưu vực để hiệu chỉnh lại kết

quả cho một số trạng thái có sự sai khác so với thực tế.

TÀI LIỆU THAM HẢO

1. Tiếng việt

[1] Hạ Văn Hải (2000), Giáo trình ph ng pháp vi n thám.Đại học Mỏ

địa chất.

[2] Phạm Việt Hòa (2012), Ứng dụng công nghệ tích hợp vi n thám và hệ

thống thông tin đị lý xác định biến động rừng ngập mặn. Đại học Mỏ địa chất

[3] Vũ Thị Liên, Lâm Thị Thùy Liên, Nguy n Thị Hà My, Ứng dụng

công nghệ vi n thám và GIS trong xác định biến động rừng ngập mặn bằng

ảnh vệ tinh L nds t tại huyện Tiên Lãng – Hải Phòng gi i đoạn 1993 - 2013.

Đại học Lâm Nghiệp

[4] Nguy n Xuân Lâm (1999), Công nghệ vi n thám ứng dụng trong đị

chính và bản đồ. Trung tâm vi n thám – Tổng cục địa chính.

[5] TS Trần Tự Lực (2018) Hiện trạng kh i thác du lịch từ giác độ du

lịch bền vững tại V ờn Quốc Gi Phong Nha - Kẻ Bàng. Tr ờng Đại H c

Quảng Bình.

[6] Mai Nam (2000), Công nghệ GIS ứng dụng trong điều tr quy hoạch

rừng. Khoa học và đời sống, số 141, tháng 3/2000,Tr 73-75.

[7] Hoàng Kim Ngũ, Phùng Ngọc Lan, Sinh thái rừng.NXB Nông

Nghiệp Hà Nội.

[8] Lê Thái Sơn (2012), Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh SPOT-5 để xác

định phân bố và khả năng hấp thụ C cbon c các trạng thái rừng tại xã Cẩm Mỹ,

huyện Cẩm Xuyên, tỉnh Hà Tĩnh.

[9] Nguy n Đắc Triển (2009), Nghiên cứu sử dụng t liệu vi n thám để

theo dõi mất rừng do làm n ng rẫy tại huyện Kim Bôi, tỉnh Hò Bình. Đại

học Lâm Nghiệp.

[10] Nguy n Hải Tuất, Vũ Tiến Hinh, Ngô Kim Khôi (2006), Phân tích

thống kê trong lâm nghiệp. NXB Nông nghiệp, Hà Nội

[11] Nguy n Ngọc Thạch (2005), C s vi n thám. NXB NN, Hà Nội.

[12] Trần Văn Thuy (1996), Ứng dụng ph ng pháp vi n thám để thành

lập bản đồ thảm thực vật tỉnh Th nh Hoá, tỷ lệ 1/200.000.

[13] Lê Thị Thùy Vân (2010), Ứng dụng công nghệ vi n thám và GIS để

xác định biến động đất đ i trên đị bàn ph ờng Vĩnh Trại, thành phố Lạng

S n gi i đoạn 2003 - 2008. Đại học Nông Nghiệp, Hà Nội

[14] Viện điều tra quy hoạch rừng (2000), Ch ng trình điều tr đánh giá,

theo dõi di n biến tài nguyên rừng toàn quốc thời kỳ 1996 – 2000, Hà Nội.

2. Tiếng anh

[15] Shiro Ochi and Ryosuke Shibasaki (1999), Estimation of NPP based

agricultrral production for Asian countries using Remote Sensing data GIS.

The 20th Asian Conference on Remote Sensing.

[16] Tan Bingxiang et al (1999), Rapid Updating of Rice map for local

Government Using SAR Data and GIS in Zengcheng Coutry, Guagdong

Province, China. The 20th Asian Conference on Remote Sensing.

PH L C

DKH DT1 DT2D HG1 RTG TXB TXB1 TXDB TXDB1 TXDG TXDG1 TXDK TXDN TXDP TXK TXN

Xác minh

Giải đoán

DKH

8

DT1

1

6

1

DT2D

2

6

HG1

7

1

RTG

3

5

TXB

5

2

1

TXB1

1

6

1

TXDB

2

5

1

TXDB1

1

1

6

TXDG

1

1

5

1

TXDG1

1

2

5

TXDK

6

1

1

TXDN

5

1

2

TXDP

1

5

1

1

TXK

1

6

1

TXN

1

1

6

Phụ lục 1. Ma trận đánh giá độ chính xác của kết quả giải đoán

Phụ lục 2. Hình ảnh thực địa

,