Ứng dụng ảnh viễn thám để phát hiện sớm mất rừng ở huyện đắk song, tỉnh đắk nông

TRƢỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP
KHOA QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG VÀ MƠI TRƢỜNG
----------o0o----------

KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP
ỨNG DỤNG ẢNH VIỄN THÁM ĐỂ PHÁT HIỆN SỚM MẤT RỪNG
Ở HUYỆN ĐẮK SONG, TỈNH ĐẮK NÔNG

Mã ngành: 310

o
Sn

n
n

n

n : S.TS. V ơn Văn Quỳnh
n

: Trần Xuân Sơn

Mã sinh viên

: 1253100976

Lớp

: 57B - Quản lý tài nguyên thiên nhiên (C)

Hà Nội, 2016


LỜI CẢM ƠN
Nhân dịp hồn thành khóa luận tốt nghiệp này, em xin bày tỏ lòng biết
ơn sâu sắc tới GS.TS. Vƣơng Văn Quỳnh - ngƣời đã tận tình hƣớng dẫn,
truyền đạt cho em phƣơng pháp nghiên cứu khoa học cùng những kiến thức
thực tiễn quý báu về ứng dụng viễn thám trong lâm nghiệp.
Em chân thành cảm ơn các thầy cô giáo thuộc khoa Quản lý tài nguyên
rừng và Mơi trƣờng đã tận tình truyền đạt kiến thức chun môn và kỹ năng
thực hành nghề nghiệp cho em trong bốn năm học vừa qua. Vốn kiến thức
đƣợc thầy cô truyền đạt là nền tảng quan trọng để em thực hiện tốt khóa luận
tốt nghiệp này và là hành trang vững chắc giúp em trên con đƣờng lập nghiệp.
Em chân thành cảm ơn các anh/chị nghiên cứu viên Bộ môn Ứng dụng
viễn thám - Viện sinh thái rừng và Môi trƣờng đã cung cấp tƣ liệu, thông tin
và luôn hỗ trợ em trong thời gian thực hiện khóa luận này.
Kính chúc Thầy, Cô, các anh chị nghiên cứu viên Viện STR&MT dồi
dào sức khỏe và thành công trong sự nghiệp cao quý.
Em xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày 28 tháng 5 năm 2016
Ngƣời thực hiện

Trần Xuân Sơn

1


1

TĨM TẮT

Khóa luận tốt nghiệp “Ứng dụng ảnh viễn thám để phát hiện sớm mất
rừng ở huyện Đắk Song, tỉnh Đắk Nông.” Đƣợc thực hiện bởi sinh viên Trần
Xuân Sơn, dƣới sự hƣớng dẫn của GS. TS Vƣơng Văn Quỳnh. Nội dung đề
tài nghiên cứu các vấn đề sau:
- Nghiên cứu lựa chọn tƣ liệu ảnh viễn thám phù hợp để phát hiện sớm
mất rừng.
- Nghiên cứu đặc điểm tình trạng mất rừng tại khu vực nghiên cứu.
- Nghiên cứu chỉ số thực vật và bộ khóa phát hiện sớm mất rừng.
- Đề xuất kỹ thuật sử dụng ảnh viễn thám để phát hiện sớm mất rừng.
Với mục tiêu nghiên cứu cụ thể là:
- Lựa chọn đƣợc tƣ liệu ảnh viễn thám phù hợp cho phát hiện sớm mất rừng.
- Xác định đƣợc các chỉ số thực vật và khóa thích hợp để phát hiện mất rừng.
- Đề xuất đƣợc các bƣớc kỹ thuật sử dụng ảnh viễn thám để phát hiện
sớm mất rừng.
Sau quá trình thực hiện, đề tài thu đƣợc các kết quả sau:
- Ba loại tƣ liệu ảnh thích hợp nhất để phát hiện mất rừng đó là ảnh
SPOT -5, SPOT -6 và ảnh Landsat 8.
- Diện tích và độ che phủ của rừng tự nhiên tại tỉnh Đắk Nông giảm mạnh
trong những năm gần đây. Diện tích rừng mất đi lên tới 16.200 ha mỗi năm.
- Những chỉ số thực vật thích hợp cho việc phát hiện mất rừng gồm:
Chỉ số NDVI tƣơng đối (SNDVI), chỉ số khác biệt về cấp độ sáng tƣơng đối
giữa hai ảnh (SSBright).
- Độ rộng cửa sổ thích hợp nhất để phát hiện mất rừng là 40m và khóa
để phát hiện mất rừng là chỉ số SNDVI ảnh 1 lớn hơn 1,1 và chỉ số SNDVI
ảnh 2 nhỏ hơn 0,9 và chỉ số SSBright lớn hơn 1,5, với độ chính xác là 90%.
- Các bƣớc kỹ thuật sử dụng ảnh viễn thám để phát hiện sớm mất rừng.

2

MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN
TÓM TẮT
MỤC LỤC
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC HÌNH
DANH MỤC BẢNG
ĐẶT VẤN ĐỀ
CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ................................... 9
1.1. Nghiên cứu và ứng dụng viễn thám trên thế giới ........................................ 9
1.2. Nghiên cứu ứng dụng viễn thám trong lâm nghiệp ở Việt Nam ............... 16
1.3. Đặc điểm của một số loại ảnh viễn thám .................................................. 23
1.3.1. Ảnh Landsat ........................................................................................... 25
1.3.2. Ảnh MODIS ........................................................................................... 27
1.3.3. Ảnh ASTER ........................................................................................... 29
1.3.4. Ảnh SPOT .............................................................................................. 30
1.3.5. Ảnh IKONOS ......................................................................................... 32
1.3.6. Ảnh QuickBird ....................................................................................... 32
CHƢƠNG 2: MỤC TIÊU, NỘI DUNG, GIỚI HẠN VÀ PHƢƠNG PHÁP
NGHIÊN CỨU ................................................................................................. 34
2.1. Mục tiêu nghiên cứu.................................................................................. 34
2.2. Giới hạn nghiên cứu .................................................................................. 34
2.3. Nội dung nghiên cứu ................................................................................. 34
2.4. Phƣơng pháp nghiên cứu........................................................................... 35
2.4.1. Phƣơng pháp luận................................................................................... 35
2.4.2. Phƣơng pháp thu thập thông tin ............................................................. 36
2.4.3. Phƣơng pháp xử lý số liệu...................................................................... 40
CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ........................................................ 47
3.1. Nghiên cứu lựa chọn ảnh viễn thám thích hợp để phát hiện mất rừng . 47

3.2. Tình trạng mất rừng tự nhiên tại phƣơng .................................................. 49

3


3.2.1. Tình hình mất rừng tự nhiên ở khu vực nghiên cứu theo kết quả số liệu
diễn biến rừng của Cục Kiểm Lâm .................................................................. 49
3.2.2. Tình hình mất rừng ở khu vực nghiên cứu theo kết quả dự án kiểm kê rừng51
3.3. Nghiên cứu chỉ số phát hiện sớm mất rừng .............................................. 53
3.3.1. Chuẩn bị tƣ liệu ảnh để nghiên cứu chỉ số mất rừng ............................. 53
3.3.2. Khoanh vẽ các lô trạng thái rừng và đất không rừng trên ảnh SPOT -6 ...... 54
3.3.3. Lựa chọn một số lô rừng điển hình có tình trạng mất rừng khác nhau .. 55
3.3.4. Điều tra và tính giá trị phổ trung bình của các pixel ở từng lô nghiên
cứu thử nghiệm trên cả hai ảnh ........................................................................ 56
3.3.5. Các chỉ số thực vật thích hợp phát hiện mất rừng ................................. 60
3.3.6. Xây dựng khóa phát hiện mất rừng (khóa xác định tình trạng mất rừng). 63
3.4. Đề xuất kỹ thuật sử dụng ảnh viễn thám để phát hiện mất rừng .............. 67
CHƢƠNG 4: KẾT LUẬN – TỒN TẠI – KHUYẾN NGHỊ ........................... 69
4.1. Kết luận ..................................................................................................... 69
4.2. Tồn tại ....................................................................................................... 70
4.3. Khuyến nghị .............................................................................................. 70
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................... 71
PHỤ BIỂU........................................................................................................ 73

4


DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
btb11

: Giá trị trung bình kênh phổ Blue tại ảnh 1

btb12

: Giá trị trung bình kênh phổ Blue tại ảnh 2

CHDC

: Cộng Hòa Dân Chủ

Con R

: Cịn rừng

FAO

: Tổ chức lƣơng thực và nơng nghiệp Liên Hiệp Quốc

gtb11

: Giá trị trung bình kênh phổ Green tại ảnh 1

gtb12

: Giá trị trung bình kênh phổ Green tại ảnh 2

KĐ

: Kinh độ

Max

: Giá trị lớn nhất

Min

: Giá trị nhỏ nhất

MMR

: Mới mất rừng

R mat truoc

: Rừng mất trƣớc

R moi mat

: Rừng mới mất

rtb11

: Giá trị trung bình kênh phổ Red tại ảnh 1

rtb12

: Giá trị trung bình kênh phổ Red tại ảnh 2

Sbright

: Cấp độ sáng tƣơng đối

Sndvi

: Chỉ số NDVI tƣơng đối

Ssbright

: Chỉ số khác biệt về cấp độ sáng tƣơng đối giữa hai lần chụp ảnh

Ssndvi

: Chỉ số khác biệt về giá trị NDVI tƣơng đối giữa hai lần chụp ảnh

STV

: Sai tiêu chuẩn

TB

: Trung bình

V%

: Hệ số biến động

5


DANH MỤC HÌNH

Hình 1: Lớp lơ kiểm kê rừng ........................................................................... 36
Hình 2: Lớp lơ kiểm kê rừng trên nền ảnh viễn thám ..................................... 37
Hình 3: Số liệu diễn biến rừng đƣợc lƣu trữ tại website của Cục Kiểm lâm .......... 37
Hình 4: Ảnh SPOT -5 ...................................................................................... 38
Hình 5: Ảnh SPOT -6 ...................................................................................... 39
Hình 6: Giao diện phần mềm Phát hiện mất rừng từ ảnh viễn thám .............. 46
Hình 7: Tình trạng mất rừng tại tỉnh Đắk Nông theo số liệu diễn biến
rừng của Cục Kiểm lâm .................................................................................. 50
Hình 8: Sự thay đổi độ che phủ của rừng tại tỉnh Đắk Nông theo số liệu
diễn biến rừng của Cục Kiểm lâm................................................................... 50
Hình 9: Tình trạng mất rừng tại tỉnh Đắk Nơng theo số liệu kiểm kê rừng
và số liệu diễn biến rừng của Cục Kiểm lâm .................................................. 52
Hình 10: Sự thay đổi độ che phủ của rừng tại tỉnh Đắk Nông theo số liệu
diễn biến rừng của Cục Kiểm lâm và số liệu kiểm kê rừng năm 2014 ........... 52
Hình 11: Một phần cảnh ảnh SPOT -5 đƣợc sử dụng trong nghiên cứu ........ 54
Hình 12: Một phần cảnh ảnh SPOT -6 đƣợc sử dụng trong nghiên cứu ........ 54
Hình 13: Tồn cảnh các lơ rừng đƣợc khoanh vẽ trên ảnh SPOT -6 .............. 55
Hình 14: Một phần các lơ rừng đƣợc khoanh vẽ trên ảnh SPOT -6 ............... 55
Hình 15: Vị trí điểm giữa của 105 lơ nghiên cứu ........................................... 56
Hình 16: Hệ số biến động của các kênh phổ trên ảnh SPOT -5 ở những
cửa sổ khác nhau ............................................................................................. 59
Hình 17: Hệ số biến động của các kênh phổ trên ảnh SPOT -6 ở những
cửa sổ khác nhau ............................................................................................. 59
Hình 18: Phân bố giá trị các chỉ số phân loại thực vật theo số thứ tự lô
nghiên cứu (độ rộng cửa sổ 10m) ................................................................... 60
Hình 19: Phân bố giá trị các chỉ số để phân loại thực vật theo số thứ tự lô
nghiên cứu (độ rộng cửa sổ 20m) ................................................................... 61
Hình 20: Phân bố giá trị các chỉ số để phân loại thực vật theo số thứ tự lô
nghiên cứu (độ rộng cửa sổ 30m) ................................................................... 61
Hình 21: Phân bố giá trị các chỉ số để phân loại thực vật theo số thứ tự lô

nghiên cứu (độ rộng cửa sổ 40m) ................................................................... 61
Hình 22: Phân bố giá trị các chỉ số để phân loại thực vật theo số thứ tự lơ
nghiên cứu (độ rộng cửa sổ 50m) ................................................................... 62
Hình 23: Phân bố giá trị các chỉ số để phân loại thực vật theo số thứ tự lô
nghiên cứu (độ rộng cửa sổ 60m) ................................................................... 62
Hình 24: Cấu trúc khóa phát hiện mất rừng từ ảnh viễn thám ........................ 63
Hình 25: Sự biến đổi về tỷ lệ sai số phát hiện theo từng độ rộng cửa sổ ........ 65
6


DANH MỤC BẢNG
Bảng 1: Một số thông số kỹ thuật của ảnh Landsat TM ................................. 25
Bảng 2: Một số thông số các kênh phổ của ảnh Landsat ETM+, Landsat -7 ...... 26
Bảng 3: Một số thông số các kênh phổ của ảnh Landsat 8 ............................. 26
Bảng 4: Một số thông số về kênh phổ của ảnh MODIS ................................. 28
Bảng 5: Một số thông số về các kênh phổ của ảnh ASTER ........................... 29
Bảng 6: Một số thông số về các kênh phổ của ảnh SPOT -1;-2;-3 ................. 30
Bảng 7: Một số thông số về các kênh phổ của ảnh SPOT -4 .......................... 30
Bảng 8: Một số thông số về các kênh phổ của ảnh SPOT-5 ........................... 31
Bảng 9: Một số thông số về các kênh phổ của ảnh IKONOS ......................... 32
Bảng 10: Một số thông số về các kênh phổ của ảnh QuickBird ..................... 33
Bảng 11: Mẫu bảng các tiêu chí lựa chọn ảnh thích hợp cho việc phát
hiện sớm mất rừng........................................................................................... 40
Bảng 12: Mẫu bảng kết quả tính chỉ số fij theo phƣơng pháp đa tiêu
chuẩn ETC ........................................................................................................ 41
Bảng 13: Một số đặc trƣng quan trọng của nguồn ảnh liên quan đến khả
năng phát hiện mất rừng .................................................................................. 48
Bảng 14: Các chỉ tiêu lựa chọn ảnh cho việc phát hiện mất rừng của các
loại ảnh viễn thám ........................................................................................... 48
Bảng 15: Kết quả tính chỉ số fij theo phƣơng pháp đa tiêu chuẩn ETC ......... 49

Bảng 16: Tình trạng mất rừng theo số liệu diễn biến rừng của Cục Kiểm
lâm ................................................................................................................... 49
Bảng 17: Tình trạng mất rừng theo số liệu của dự án kiểm kê rừng năm
2014 và số liệu diễn biến rừng của Cục Kiểm Lâm ........................................ 51
Bảng 18: Đặc điểm biến động giá trị kênh phổ trên ảnh SPOT -5 ................ 57
Bảng 19: Đặc điểm biến động giá trị kênh phổ trên ảnh SPOT -6 ................ 58
Bảng 20: Ngƣỡng mất rừng phù hợp với từng độ rộng cửa sổ theo các chỉ
số phát hiện mất rừng ...................................................................................... 64
Bảng 21: Số lô phát hiện mất rừng sai so với thực tế ..................................... 64
Bảng 22: Bảng thống kê kết quả kiểm tra khả năng sử dụng khóa phát
hiện mất rừng ................................................................................................... 66
Bảng 23: Thống kê số lô phát hiện mất rừng sai theo diện tích ..................... 67

7


ĐẶT VẤN ĐỀ
Rừng là nguồn tài nguyên có ý nghĩa to lớn về kinh tế và bảo vệ môi
trƣờng của đất nƣớc. Trong những năm gần đây, diện tích rừng, nhất là rừng
tự nhiên bị giảm đi ở nhiều nơi, có địa phƣơng mất hàng nghìn hecta mỗi
năm. Vì vậy, phát hiện sớm tình trạng mất rừng để có những biện pháp ngăn
chặn kịp thời là nhiệm vụ cấp bách của bảo vệ và phát triển rừng.
Trƣớc đây, do thiếu tƣ liệu ảnh vệ tinh, thiếu những phƣơng pháp và
công nghệ xử lý dữ liệu mà việc phát hiện sớm mất rừng đƣợc thực hiện chủ
yếu qua các cuộc tuần tra, khảo sát, tổng hợp báo cáo diễn biến rừng hàng
năm của các cơ quan kiểm lâm và qua các đợt tổng điều tra rừng với những
chu kỳ 5 năm. Số liệu thƣờng có độ chính xác thấp, khơng kịp thời, và ít hiệu
quả trong ngăn chặn mất rừng.
Ngày nay, sự ra đời của hàng loạt các vệ tinh có khả năng cung cấp
nguồn ảnh viễn thám với độ phân giải ngày càng cao và chu kì bay chụp ngắn

đã mở ra triển vọng lớn cho phát hiện sớm mất rừng. Nghiên cứu sử dụng tƣ
liệu viễn thám vào xác định biến động tài nguyên rừng đã đƣợc thực hiện ở
nhiều nơi. Tuy nhiên, các phần lớn quan tâm đến biến động diện tích rừng sau
một năm hoặc một số năm. Hiện cịn ít nghiên cứu để xác định sớm mất rừng
trong khoảng thời gian ngắn nhƣ hàng ngày hay hàng tháng. Đây mới là
những nghiên cứu có ý nghĩa lớn cho thực tiễn quản lý rừng hiện nay. Tình
trạng mất rừng tại khu vực huyện Đắk Song, tỉnh Đắk Nơng đang có những
dấu hiệu ngày cành tăng, việc phát hiện mất rừng sớm, giúp giảm thiểu mất
rừng cho địa phƣơng là hết sức cấp thiết.
Xuất phát từ những vấn đề nêu trên, em đã thực hiện khóa luận tốt
nghiệp: “Ứng dụng ảnh viễn

m để phát hi n s m mất rừng ở huy n Đắk

Song, tỉn Đắk Nôn ”. Mục tiêu chủ yếu là x
phổ thích hợp nhấ để phát hi n s m mất rừng.

8

định những chỉ số phản xạ


2
3

CHƢƠNG 1

TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
4

Viễn thám (Remote sensing – tiếng Anh) đƣợc hiểu là một khoa học để
thu nhận thông tin về một đối tƣợng, một khu vực hoặt một hiện tƣợng thơng
qua việc phân tích tài liệu thu đƣợc bằng các phƣơng tiện không tiếp xúc trực
tiếp với đối tƣợng, khu vực hoặc với hiện tƣợng nghiên cứu.
Có thể hiểu đơn giản: Viễn thám là thăm dị từ xa về một đối tƣợng
hoặc một hiện tƣợng mà khơng có sự tiếp xúc trực tiếp với đối tƣợng hoặc
hiện tƣợng đó.
1.1 Nghiên cứu và ứng dụng viễn thám trên thế giới

1.1.1. Nghiên cứu về viễn thám:
Viễn thám có lịch sử phát triển lâu đời, bắt đầu từ mục đích quân sự với
việc nghiên cứu phim và ảnh, đƣợc chụp từ khinh khí cầu và sau đó là máy
bay ở các độ cao khác nhau. Bức ảnh đầu tiên chụp từ máy bay đã đƣợc
Wilbur Wringt thực hiện năm 1909 trên cùng Centocelli, Italia.
Chiến tranh thế giới thứ nhất ( 1914-1918) đánh dấu giai đoạn khởi đầu
của công nghệ chụp ảnh từ máy bay cho mục đích quân sự. Công nghệ chụp
ảnh từ máy bay đã kéo theo nhiều ngƣời hoạt động trong lĩnh vực này đặc biệt
trong việc làm ảnh và đo đạc ảnh. Những năm sau đó, các thiết kế khác nhau
về loại máy chụp ảnh đƣợc phát triển mạnh mẽ, cùng với đó nghệ thuật giải
đốn không ảnh và đo đạc từ ảnh đã phát triển mạnh.
Đến giữa nhƣng năm 1930, ngƣời ta đã có thể chụp ảnh màu và bắt đầu
nghiên cứu tạo ra nhiều lớp cảm quang nhạy với bức xạ gần hồng ngoại, có
tác dụng hữu hiệu trong việc loại bỏ ảnh hƣởng tán xạ và mù của khí quyển.
Thành tựu đạt đƣợc trong giai đoạn 1930-1939 đã góp phần rất lớn vào việc
sử dụng ảnh hàng không trong quy hoạch môi trƣờng và giám sát phát triển
kinh tế.

9

Trong chiến tranh thế giới thứ II (1939-1945) ảnh hàng khơng đƣợc
dùng chủ yếu cho mục đích qn sự. Trong thời kì này, ngồi việc phát triển
cơng nghệ radar, cịn đánh dấu sự phát triển ảnh chụp sử dụng phổ hồng
ngoại. Ảnh chụp với kênh phổ hồng ngoại cho khả năng triết lọc thông tin
nhiều hơn. Việc chạy đua vào vũ trụ giữa Liên Xô cũ và Hoa Kỳ đã thúc đẩy
việc nghiên cứu trái đất bằng viễn thám với các phƣơng tiện kỹ thuật hiện đại.
Các trung tâm nghiên cứu mặt đất đƣợc ra đời nhƣ cơ quan vũ trụ châu Âu
ESA ( Aeropian Remote sensing Agency), cơ quan hàng không vũ trụ quốc
gia Hoa Kỳ NASA (National Aeronautics & Space Administraion). Ngồi ra
có thể kể đén các chƣơng trình nghiên cứu trái đất bằng viễn thám tại các
nƣớc nhƣ Canada, Nhật, Pháp, Ấn Độ và Trung Quốc.
Bức ảnh đầu tiên chụp trái đất từ vũ trụ đƣợc cung cấp từ tàu Explorer 6 vào năm 1959. Tiếp theo đó là chƣơng trình vũ trụ Mercury (1960), cho ra
đƣợc các sản phẩm ảnh chụp từ quỹ đạo trái đất có chất lƣợng cao, ảnh màu
có kích thƣớc 70mm, đƣợc chụp từ một máy tự động. Tháng 4 năm 1960 vệ
tinh khí tƣợng đầu tiên (TIROS-1) đƣợc phóng lên quỹ đạo trái đất, mở đầu
cho việc quan sát vè dự báo khí tƣợng. Từ sau năm 1972, vệ tinh khí tƣơng
NOAA đã hoạt động và cho ra dữ liệu ảnh có độ phân giải thời gian cao nhất,
bắt đầu cho việc nghiên cứu khí tƣợng trái đất từ vũ trụ một cách tổng thể và
cập nhật từng ngày.
Sự phát triển của viễn thám đƣợc tóm tắt qua các thời kỳ và sự kiện sau
(Nguyễn Xuân Đài, 2002):
Thời gian (Năm)

Sự kiện

1800

Phát hiện ra tia hồng ngoại

1839

Bắt đầu phát minh kỹ thuật chụp ảnh đen trắng

1847

Phát hiện cả dải phổ hồng ngoại và phổ nhìn thấy

1850-1860

Chụp ảnh từ khinh khí cầu

1873

Xây dựng học thuyết về phổ điện từ

1909

Chụp ảnh từ máy bay
10


1910-1920

Giải đốn từ khơng trung

1920-1930

Phát triển ngành chụp và đo ảnh hàng không

1930-1940

Phát triển kỹ thuật radar (Đức, Mỹ, Anh)

1940

Phân tích và ứng dụng ảnh chụp từ máy bay

1950

Xác định dải phổ từ vùng nhìn thấy đến khơng nhìn
thấy

1950-1960

Nghiên cứu sâu về ảnh cho mục đích qn sự

12-4-1961

Liên Xơ phóng thành cơng tàu vũ trụ có ngƣời lái và
chụp ảnh trái đất từ ngoài vũ trụ

1960-1970

Lần đầu tiên sử dụng thuật ngữ ảnh viễn thám

1972

Mỹ phóng vệ tinh Landsat -1

1970-1980

Phát triển mạnh mẽ phƣơng pháp xử lý ảnh số

1980-1990

Mỹ phát triển thế hệ mới của vệ tinh Landsat

1986

Pháp phóng vệ tinh SPOT vào quỹ đạo

1990 đến nay

Phát triển bộ cảm thu đa phổ, tăng dải phổ và kênh
phổ, tăng độ phân giải của bộ cảm. Phát triển nhiều
kỹ thuật xử lý mới.

Sự phát triển của viễn thám, đi liền với sự phát triển của công nghệ
nghiên cứu vũ trụ, phục vụ cho nghiên cứu trái đất và các hành tinh và quyển
khí. Các ảnh chụp nổi (stereo), thực hiện theo phƣơng đứng và xiên, cung cấp
từ vệ tinh Gemini (1965) đã thể hiện ƣu thế của công việc nghiên cứu trái đất.
Tiếp theo, tàu Apolo cho ra sản phẩm ảnh chụp nổi và đa phổ, có kích thƣớc
ảnh 70mm, chụp về trái đất, đã cho các thông tin vô cùng hữu ích trong
nghiên cứu mặt đất. Ngành hàng khơng vũ trụ Liên Xơ đã đóng vai trị tiên
phong trong nghiên cứu Trái Đất từ vũ trụ, các tàu Meteeor và Cosmos ( từ
năm 1961) hoặc trên các trạm chào mừng Salyut. Thu đƣợc sản phầm là các
ảnh trên cá thiết bị quét đa phổ độ phân giải cao, nhƣ MSU-E (trên Meteor –
priroda). Các bức ảnh chụp từ vệ tinh Cosmos có dài phổ nằm trên 5 kênh
khác nhau, với kích thƣớc ảnh 18x18cm. Ngồi ra, các ảnh chụp từ thiết bị
11

chụp KATE-140, MKF-6M trên trạm quỹ đạo Salyut, cho ra 6 kênh ảnh thuộc
dải phổ 0,40 đến 0,89 µm. Độ phân giải mặt đất tại tâm ảnh đạt 20x20m.
Tiếp theo vệ tinh nghiên cứu trái đất ERTS (sau đổi tên là Landsat-1),
là các vệ tinh thế hệ mới hơn nhƣ: Landsat-2, Landsat-3, Landsat-4, Landsat5. Ngay từ đầu., Landsat-1 mang theo bộ cảm quét đa phổ MSS với bốn kênh
phổ khác nhau và bộ cảm RBV ( Return Beam Vidicon) với 3 kênh phổ khác
nhau. Ngoài các vệ tinh Landsat-2, Landsat 3, cịn có các vệ tinh khác là
SKYLAB (1973) và HCMM (1978). Từ năm 1982, các ảnh chuyên đề đƣợc
thực hiện trên các vệ tinh Landsat TM-4 và Landsat TM-5 với 7 kênh phổ từ
dải song nhìn thấy đến hồng ngoại nhiệt. Điều này tạo nên một ƣu thế mới
trong nghiên cứu tráu đất từ nhiều dải phổ khác nhau. Ngày nay ảnh viễn
thám chuyên đề từ Landsat-7 đã đƣợc phổ biến với giá rẻ hơn các ảnh viễn
thám Landsat TM-5, cho phép ngƣời sử dụng ngày càng có điều kiện để tiếp
cận với các phƣơng pháp nghiên cứu môi trƣờng qua dữ liệu ảnh viễn thám.
Dữ liệu ảnh viễn thám SPOT của Pháp khởi đầu từ năm 1986, trải qua
các thế hệ SPOT-1, SPOT-2, SPOT-3, SPOT-4, SPOT-5, đã cho ra đƣợc sản
phẩm ảnh số thuộc hai kiểu phổ, đơn kênh (panchoromatic) với độ phân dải
không gian từ 10x10m đến 2,5x2,5m, và đa kênh SPOT-XS (hai kênh thuộc
dài phổ nhìn thấy, một kênh thuộc dải phổ hồng ngoại) với độ phân giải
khơng gian 20x20m. Đặc tính của vệ tinh SPOT là cho ra các cặp ảnh phủ
chồng cho phép nhìn đối tƣợng nổi (stereo) trong không gian ba chiều. Điều
này giúp cho việc nghiên cứu bề mặt trái đất đạt kết quả cao, nhất là trong
việc phân tích các yếu tố địa hình. Các vệ tinh của Nhật nhƣ MOS-1, phục vụ
cho quan sát biển (Marine Observation Satellite). Công nghệ thu ảnh viễn
thám cũng đƣợc thực hiện trên các vệ tính của Ấn Độ IRS-1A, tạo ra các ảnh
viễn thám nhƣ LISS thuộc nhiều hệ khác nhau.
Trong nghiên cứu môi trƣờng và khí hậu trái đất, các ảnh viễn thám NOAA
có độ phủ lớn và có sự lặp lại hàng ngày, đã cho phép nghiên cứu các hiện tƣợng
khí hậu xảy ra trong khí quyển nhƣ nhiệt độ, áp suất nhiệt đới hoặc dự báo bão.

12


Sự phát triển trong lĩnh vực nghiên cứu trái đất bằng viễn thám đƣợc đẩy
mạnh do áp dụng tiến bộ khoa học kỹ thuật mới với việc sử dụng các ảnh radar.
Viễn thám radar tích cực, thu nhận ảnh bằng việc phát sóng dài siêu tần và thu
tia phản hồi, cho phép thực hiện các nghiên cứu độc lập, không phụ thuộc vào
mây. Sóng radar có đặc tính xun qua mây, lớp đất mỏng và thực vật và là
nguồn sóng nhân tạo, nên có khả năng hoạt động cả ngày và đêm, không phụ
thuộc vào nguồn năng lƣợng mặt trời. Các bức ảnh tạo nên bởi radar kiểu
SLAR đƣợc ghi nhận đầu tiên trên bộ cảm Seasat. Đặc tính của sóng radar là
thu tia phản hồi từ nguồn phát với góc xiên rất đa dạng. Sóng này hết sức nhạy
cảm với độ ghồ ghề của bề mặt vật, đƣợc chùm tia radar phát tới, vì vậy nó
đƣợc ứng dụng cho nghiên cứu cấu trúc một khu vực nào đó.
Cơng nghệ máy tính ngày nay đã phát triển mạnh mẽ cùng với các phần
mềm chuyên dụng, tạo điều kiện cho phân tích ảnh viễn thám dạng số hoặc
ảnh radar. Thời đại bùng nổ của Internet, công nghệ tin học với kỹ thuật xử lý
ảnh số kết hợp với hệ thống thông tin địa lý (GIS), cho khả năng nghiên cứu
trái đất bằng viễn thám ngày càng thuận lợi và đạt hiệu quả cao hơn.
Tuy bức ảnh hàng không đầu tiên đƣợc chụp năm 1958 nhƣng trong
nghành Lâm nghiệp, mãi đến tháng 9 năm 1887 mới đƣợc một kỹ sƣ lâm
nghiệp ngƣời Đức thử nghiệm đoán đọc cây rừng trên ảnh hàng khơng. Theo
GS. Vũ Tiến Hinh, TS. Phạm Ngọc Giao thì Spurr đã chia lịch sử viễn thám
trong Lâm Nghiệp thế giới thanh ba giai đoạn chính nhƣ sau:
Giai đoạn thứ nhất: Từ cuối thế kỷ 19 đến trƣớc chiến tranh thế giới
lần thức nhất, đánh dấu bằng sự ra đời của ảnh hàng khơng, kính lập thể và
những thử nghiệm ban đầu về ứng dụng chúng trong lâm nghiệp nhƣ thí
nhiệm của Rudolf Kobsa và Ferdinand Wang (Áo,1882), Hugershoff.R (Đức,
1911). Hand Dock (Áo, 1913).
Giai đoạn thứ hai: Từ chiến tranh thế giới thứ nhất đến cuối chiến tranh

thế giới lần thứ hai. Giai đoạn này ghi nhận thành công của một số tác giả ở một
số nƣớc. Xây dựng bản đồ rừng từ ảnh hàng không ở vùng Maurice thuộc
13


Canada, bản đồ thực vật rừng ở Anh (1924), điều tra trữ lƣợng rừng từ ảnh hàng
không ở Mỹ (1940). Thí nghiệm các phƣơng pháp đo tán, đo chiều cao trên ảnh
của Seely, Hugershoff... Tuy nhiên giai đoạn này vẫn chƣa xây dựng hoàn chỉnh
hệ thống lý luận và các phƣơng pháp giải đốn đọc ảnh hàng khơng.
Giai đoạn thứ ba: Từ cuối chiến tranh thế giới thứ hai đến nay. Kỹ
thuật viễn thám phát triển mạnh mẽ theo hƣớng ngày càng phong phú, chính
xác và cập nhật hơn. Gần đây, hệ thống vệ tinh SPOT, ADEOS, TERRA... ra
đời và cùng với sự phát triển mạng mẽ của công nghệ thơng tin thì các
phƣơng pháp xử lý ảnh viễn thám bằng phần mềm đã đƣợc nhiều nƣớc tiên
tiến trên thế giới nghiên cứu nhƣ: Mỹ, Nhật, Pháp, Nga. Từ đó, ảnh viễn thám
đã đƣợc ứng dụng ngày càng rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau nhƣ:
Nông nghiệp, Lâm Nghiệp, Môi trƣờng, Địa chất...
1.1.2. Ứng dụng viễn thám trong lâm nghiệp
Trong lâm nghiệp ảnh viễn thám đƣợc sử dụng chủ yếu để phân loại
rừng và các thảm thực vật, qua đó xây dựng đƣợc các bản đồ hiện trạng rừng.
Ngƣời ta thƣờng căn cứ vào sự khác biệt về đặc điểm phản xạ của rừng và lớp
phủ thực vật với các đối tƣợng khác để xây dựng những chỉ số phân loại rừng
và lớp phủ thực vật từ ảnh. Quang phổ của thực vật đạt những giá trị cực đại ở
vùng màu lục (0,52 - 0,6µm), vùng cận hồng ngoại (0,76 - 0,9µm) và vùng
hồng ngoại (1,58 - 1,75µm) đồng thời đạt giá trị cực tiểu ở vùng màu đỏ (0,63
- 0,69µm). Vì vậy, các chỉ số phổ thực vật thƣờng đƣợc cấu tạo từ các biểu
thức cộng trừ, chia giá trị của các kênh màu lục, cận hồng ngoại, hồng ngoại
và kênh đỏ. Chúng đƣợc sử dụng để xác định những đặc điểm khác nhau của
thảm thực vật nhƣ: sinh khối, chỉ số diện tích lá, khả năng quang hợp, tổng
các sản phẩm sinh khối theo mùa mà thực vật có thể tạo ra. Dƣới đây là

những chỉ số phổ biến nhất đƣợc sử dụng để phân loại rừng và lớp phủ thực
vật trên ảnh.

14


 Chỉ số thực vật NDVI (normalized difference vegetation index)
NDIV = (IR-R)/(IR+R)
Trong đó IR là giá trị bức xạ của bƣớc sóng cận hồng ngoại (near
infrared), R là giá trị bức xạ của bƣớc sóng nhìn thấy (visible). Chỉ số thực vật
đƣợc dùng rất rộng rãi để xác định mật độ phân bố của thảm thực vật, đánh
giá trạng thái sinh trƣởng và phát triển của cây trồng, làm cơ sở số liệu để dự
báo sâu bệnh, hạn hán, diện tích năng suất và sản lƣợng cây trồng…
 Tỷ số chỉ số thực vật RVI (ratio vegetion index)
RIV = IR/R
RVI thƣờng dùng để xác định chỉ số diện tích lá, sinh khối khô của lá và
hàm lƣợng chất diệp lục trong lá. Vì vậy chỉ số RVI đƣợc dùng để đánh giá
mức độ che phủ và phân biệt các lớp thảm thực vật khác nhau nhất là những
thảm thực vật có độ che phủ cao.
 Chỉ số thực vật sai khác DVI (difference vegetion index) hay còn gọi
là chỉ số thực vật môi trƣờng EVI (environmental vegetion index), chỉ số thực
vật cây trồng CVI (crop vegetion index).
DVI = IR –R
 Chỉ số màu xanh thực vật GVI (green vegetation index)
GVI = 1,6225CH2– 2,2978CH1 + 11,0656
Trong đó CH2 và CH1 là quang phổ của các bƣớc sóng cận hồng ngoại
và bƣớc sóng nhìn thấy của vệ tinh NOAA/AVHRR. Hệ số GVI có ƣu điểm
là giảm đƣợc mức tối thiểu sự ảnh hƣởng của đất đai đến chỉ số thực vật.
 Chỉ số màu sáng thực vật LVI (light vegetation index)
Năm 1976 R. J. Kauth và G. S Thomas đã tìm đƣợc mối liên hệ giữa chỉ

số hạn hán thực vật và số liệu vệ tinh TM:
LVI = 0,3037b1+0,2793b2+0,4743b3+0,5585b4+0,5082b5+0 ,1863b7
Trong đó: b1-b7 là quang phổ của các bƣớc sóng khác nhau của ảnh
viễn thám TM.

15


 Chỉ số úa vàng thực vật YVI (yellow vegetation index)
YVI = (R+G)/2
Trong đó R là quang phổ bƣớc sóng nhìn thấy (0,63-0,69), G bƣớc sóng
xanh (0,52-0,60). Chỉ số này chỉ mức độ hạn hán của thực vật.
 Chỉ số màu nâu thực vật BVI (brown vegetation index)
BVI = (b5+b7)/2
Chỉ số này phản ánh mức độ thiếu nƣớc của thực vật. Chỉ số này còn đƣợc
dùng để đánh giá tác hại của sâu bệnh đối với cây trồng. Do các chỉ số viễn thám
thực vật rất phong phú vì vậy hồn tồn có khả năng sử dụng các thơng tin viễn
thám để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau trong sản xuất nơng nghiệp.
Nhìn chung, giá trị tuyệt đối của các kênh phổ phục thuộc nhiều vào đặc
điểm lớp phủ thực vật, đặc điểm thời tiết, đặc tính sinh lý, sinh hoá và sâu bệnh
v.v... nên khi cấu tạo các chỉ số phổ để phân loại thực vật ngƣời ta ít sử dụng giá
trị trực tiếp của các kênh phổ mà thƣờng sử dụng những chỉ số tƣơng đối đƣợc cấu
tạo từ chúng, nhất là chỉ số NDVI. Khi đó chỉ số phổ sẽ ít phụ thuộc vào đặc điểm
của thời tiết, mùa vụ mà phản ánh đƣợc rõ hơn đặc điểm của lớp phủ thực vật.
1.2 Nghiên cứu ứng dụng viễn thám trong lâm nghiệp ở Việt Nam

Ở Việt Nam, viễn thám đã đƣợc ứng dụng trong lâm nghiệp từ khá sớm.
Năm 1958, với sự hợp tác của CHDC Đức đã sử dụng ảnh máy bay đen trắng
toàn sắc tỷ lệ 1/30.000 để điều tra rừng ở vùng Đông Bắc (Chu Thị Bình,
2001). Đây là một bƣớc tiến bộ kỹ thuật cơ bản, tạo điều kiện xây dựng các

công cụ cần thiết để nâng cao chất lƣợng công tác điều tra rừng ở nƣớc ta.
Năm 1968, đã sử dụng ảnh máy bay trong công tác điều tra rừng cho lâm
trƣờng Hữu Lũng, Lạng Sơn. Dựa vào ảnh máy bay, khoanh ra các loại rừng.
Sau đó ra thực địa kiểm tra cho từng loại rừng, xây dựng bản đồ hiện trạng
rừng thành quả.
Từ năm 1970 đến 1975, ảnh máy bay đƣợc sử dụng rộng rãi để xây dựng
các bản đồ hiện trạng, bản đồ mạng lƣới vận xuất, vận chuyển cho nhiều vùng
thuộc miền Bắc (Vũ Tiến Hinh, Phạm Ngọc Giao,1997).
16


Từ năm 1981 đến 1983, trong chƣơng trình điều tra và đánh giá rừng
toàn quốc lần đầu tiên với sự giúp đỡ của FAO. Với mục tiêu cung cấp số
liệu, thơng tin cho Nhà nƣớc xây dựng chính sách và chiến lƣợc lâm nghiệp,
phát triển kinh tế xã hội giai đoạn 1983-1990. Trong chƣơng trình này kết hợp
giữ điều tra mặt đất và giải đoán ảnh viễn thám. Loại ảnh viễn thám đƣợc sử
dụng là Landsat MSS và đạt đƣợc kết quả là tồn bộ số liệu về diện tích, trữ
lƣợng các loại rừng theo từng tỉnh và trên phạm vi tồn quốc.
Trong các chƣơng trình điều tra diễn biến rừng toàn quốc tiếp theo đều sử
dụng ảnh viễn thám nhƣ Landsat MSS và Landsat TM có độ phân giải 30x30m
(1991-1995), SPOT-3 có độ phân giải 15x15m (1996-2000), Landsat ETM+
(2000-2005) có độ phân giải 30x30m để cập nhật những khu vực có sự thay đổi.
Một trong những thành quả quan trọng đạt đƣợc của các chƣơng trình này là các
bản đồ hiện trạng rừng tỷ lệ 1:100.000; 1:250.000; 1:1000.000.
Gần đây, chúng ta đang thực hiện chƣơng trình điều tra đánh giá và
theo dõi diễn biến tài nguyên rừng giai đoạn 2006 - 2010, chƣơng trình này sử
dụng ảnh viễn thám SPOT -5, độ phân giải 2,5m trên phạm vi toàn quốc làm
cơ sở để biên tập và nắn chỉnh xây dựng các loại bản đồ hiện trạng tài nguyên
rừng cho cấp tỉnh, vùng trên toàn quốc.
Nhƣ vậy, tuy khoa học điều tra rừng của nƣớc ta ra đời muộn hơn so

với nhiều ngành khoa học khác nhƣng đã đạt đƣợc những thành tựu nhất định.
Song song với điều tra mặt đất, đã nghiên cứu thử nghiệm và từng bƣớc ứng
dụng có hiệu quả phƣơng pháp viễn thám trong xây dựng các bản đồ tài
ngun rừng.
Ngồi các chƣơng trình trên, trong thời gian gần đây khi mà ảnh viễn
thám đã đƣợc sử dụng phổ biến ở Việt Nam, với công nghệ xử lý ngày càng
hiện đại, rất nhiều chƣơng trình, đề tài sử dụng ảnh viễn thám đƣợc nghiên
cứu nhƣ:
Đề tài cấp nhà nƣớc KC.08.24 “Nghiên cứu giải pháp phòng chống và
khắc phục hậu quả cháy rừng cho vùng U Minh và Tây Nguyên” do GS.TS
17


Vƣơng Văn Quỳnh – Trƣờng Đại hoc Lâm nghiệp làm chủ nhiệm, thực hiện
trong 2 năm 2004 - 2006. Đề tài đã xây dựng phần mềm tự động phát hiện
cháy rừng từ ảnh viễn thám Landsat ETM+ và MODIS. Phần mềm đƣợc xây
dựng trên cơ sở tổ hợp các kênh đa phổ kết hợp với dữ liệu GIS để phát hiện
các điểm cháy rừng trên toàn lãnh thổ Việt Nam.
Đề tài “Nghiên cứu sử dụng ảnh viễn thám và công nghệ GIS trong việc
giám sát hiện trạng tài nguyên rừng, thử nghiệm tại một khu vực cụ thể” của
Nguyễn Trƣờng Sơn, 2007 – Trung tâm viễn thám quốc gia. Đề tài đã sử
dụng ảnh viễn thám Landsat ETM (1999), SPOT -5 (2003) và GIS để xây
dựng quy trình báo cáo nhanh về biến động diện tích rừng tại khu vực Yên
Thế, tỉnh Bắc Giang. Phƣơng pháp xử lý số đƣợc sử dụng là phƣơng pháp
phân loại có kiểm định với thuật toán Maximum Likelihood.
Phan Quang Sơn, 2008 thực hiện đề tài “Ứng dung thông tin viễn thám
và GIS trong nghiên cứu, quản lý tổng hợp tài nguyên và môi trường vùng ven
bờ và hải đảo”.
Đề tài Thạc sỹ của Nguyễn Đắc Triển chuyên ngành Lâm học (2009)
“Nghiên cứu sử dụng tư liệu viễn thám để theo dõi mất rừng do làm nương

rẫy tại huyện Kim Bơi, tỉnh Hịa Bình”. Trong đề tài, tác giả sử dụng ảnh
Landsat +ETM năm 1999, 2003, 2007 và sử dụng phƣơng pháp phân loại theo
chỉ số thực vật để theo dõi mất rừng do làm nƣơng rẫy.
Nhìn chung, các chƣơng trình, đề tài nghiên cứu và ứng dụng công
nghệ viễn thám trong điều tra rừng ở Việt Nam đƣợc tiến hành khá sớm.
Nhƣng vào thời gian đầu, thành lập bản đồ rừng vẫn chủ yếu áp dụng phƣơng
pháp truyền thống là giải đoán bằng mắt, điều tra ngoại nghiệp, các dạng tƣ
liệu viễn thám sử dụng ảnh có độ phân giải thấp hoặc trung bình nên chỉ có
thể thành lập những bản đồ tỷ lệ thấp, chƣa đáp ứng đƣợc nhƣ cầu về độ
chính xác và tính cập nhật của bản đồ hiện trạng rừng. Thêm nữa, cả bản đồ
tài nguyên rừng của Việt Nam hiện nay, do đƣợc xây dựng vào các thời điểm
khác nhau và sử dụng nhiều nguồn thông tin tƣ liệu, nhiều nguồn ảnh, từ ảnh
18


viễn thám Landsat MSS, TM, SPOT, Aster, Radar, ảnh máy bay và hệ thông
phân loại rừng rất khác nhau qua các thời kỳ, nên đã tạo ra nhiều loại số liệu
khơng đồng bộ gây khó khăn cho ngƣời sử dụng, đặc biệt cho việc theo dõi
biến động về mất rừng qua các thời kỳ. Tại khu vực nghiên cứu của đề tài
này,việc ứng dụng công nghệ cao phục vụ nghiên cứu về phát hiện mất rừng
vẫn chƣa đƣợc thực hiện. Việc điều tra mất rừng chỉ đƣợc điều qua theo số
liệu đo đạc và tính tốn thủ cơng. Do đó, khơng thể đảm bảo độ chính xác và
cũng khơng thể phát hiện tình trạng mất rừng tại khu vực sớm.Vì vậy, những
biện pháp bảo vệ, giảm thiểu mất rừng không đƣợc đƣa ra kịp thời.
Các chỉ số thực vật đƣợc sử dụng để phân loại rừng và lớp phủ thực vật
chủ yếu gồm chỉ số NDVI, chỉ số TVDI (chỉ số khô hạn nhiệt độ - thực vật)...
cụ thể nhƣ một số nghiên cứu sau:
Phạm Văn Mạnh (2013) khi đánh giá tác động của nhiệt độ, độ ẩm đến
lớp phủ thực vật từ ảnh viễn thám ở khu vực Tây Nguyên đã sử dụng chỉ số
NDVI và TVDI.

TS. Lê Phát Quới (2010) khi nghiên cứu lớp phủ thực vật từ ảnh viễn
thám tại tỉnh Kiên Giang đã sử dụng chỉ số NDVI để xác định hiện trạng lớp
phủ thực vật.
Vũ Thị Kim Dung (2015) khi nghiên cứu biến động lớp phủ rừng tỉnh
Điện Biên từ ảnh viễn thám đã sử dụng chỉ số NDVI để phân loại chất lƣợng
thực vật trong lớp phủ bề mặt đất.
Võ Văn Trí, Trần Xuân Mùi, Nguyễn Thái Dũng, Đoàn Nam Thành
(2014) đã sử dụng chỉ số thực vật NDVI để nghiên cứu biến động lớp phủ
thực vật bề mặt tại Vƣờn Quốc Gia Phong Nha – Kẻ Bàng.
Trong dự án tổng kiểm kê rừng toàn quốc, ngƣời ta đã sử dụng một số
chỉ số phổ đƣợc tính tốn trực tiếp từ kênh ảnh gốc để phân loại rừng nhƣ sau:
 Chỉ số thực vật (NDVI - normalized difference vegetation index): đƣợc
tính theo cơng thức dƣới đây:
NDVI = (NIR - RED)/(NIR+RED)
19


Trong đó:
NDVI: Chỉ số thực vật.
NIR: Kênh cận hồng ngoại của ảnh vệ tinh.
RED: Kênh đỏ của ảnh.
 Tỷ số chỉ số thực vật (ratio vegetion index)
RVI = NIR/RED
 Tỷ số tổng giá trị cấp độ xám (total ratio reflectance index)
TRRI = (DN1+DN2….+DNn)/(n*255)
TRRI thƣờng dùng để tính giá trị cấp độ xám trung bình.
DN1, DN2…DNn: Giá trị cấp độ xám của từng kênh của ảnh vệ tinh.
 Chỉ số thực vật sai khác DVI (difference vegetion index) hay còn gọi là
chỉ số thực vật môi trƣờng EVI (environmental vegetion index)
DVI = NIR – RED

 Chỉ số màu xanh thực vật GVI (green vegetation index)
GVI = 1,6225NIR – 2,2978RED + 11,0656
 Chỉ số tăng cƣờng lớp thực vật (Enhancement vegetation index)
EVI = 2,5* (NIR-RED)/(NIR+6*RED-7,5*BLUE+1)
 Giá trị phổ các kênh ảnh gốc: K1; K2; K3; K4...
 Sai tiêu chuẩn các pixel của từng kênh ảnh: Std_k1; Std_k2....
Std =

 ( Xi  Xtb )^2 /( n  1)

Trong đó Xi và Xtb là giá trị của kênh phổ ở pixel thứ i và
giá trị trung bình của n pixel trong lơ hiện trạng. Std của các
kênh đƣợc tính trực tiếp từ phần mềm eCognition.
 Chỉ số phân mùa của thực vật SD
SD = (|NDVI1-NDVI2|)/(NDVI1+NDVI2)

20


Trong đó: NDVI1 và NDVI2 là chỉ số thực vật xác định đƣợc
vào các thời kỳ đầu và cuối mùa sinh trƣởng của thực vật ở địa
phƣơng.
Theo quy trình phân loại rừng trên ảnh của dự án kiếm kê rừng, trƣớc
hết ngƣời ta sử dụng phần mềm eCognition để khoanh vẽ các diện tích có
cùng đặc điểm về giá trị kênh phổ thành nhƣng lơ kiểm kê rừng. Sau đó phân
tích giá trị trung bình và sai tiêu chuẩn của các kênh phổ thuộc những lơ có
trạng thái rừng khác nhau để xây dựng khóa giải đốn cho các trạng thái rừng.
Đó là bộ các giá trị trung bình và sai tiêu chuẩn của các chỉ số phổ thuộc
những trạng thái rừng khác nhau. Trong q trình giải đốn các trạng thái
rừng ngƣời ta sẽ so sánh giá giá trị các chỉ số phổ của từng lô rừng với giá trị

các chỉ số phổ của từng trạng thái rừng trong bộ khóa giải đốn, tính xác suất
để mỗi lơ rơi vào những trạng thái rừng khác nhau. Trạng thái rừng của mỗi
lô sẽ đƣợc xác định là trạng thái rừng có xác suất rơi vào lơ đó là lớn nhất (
xác suất cực đại).
Đánh giá chung:
 Trong lâm nghiệp, công nghệ viễn thám đƣợc phát triển trong lĩnh vực
điều tra rừng chủ yếu là cơng nghệ giải đốn ảnh vệ tinh thành lập các bản đồ
hiện trạng rừng. Những kiến thức về giải đoán ảnh đƣợc giảng dạy trong
Trƣờng đại học Lâm nghiệp từ năm 1970 và đƣợc áp dụng ở Viện điều tra
quy hoạch rừng từ năm 1976.
 Trong điều tra rừng, ngƣời ta căn cứ vào sự khác biệt về màu sắc, độ
đậm nhạt, kết cấu và tính đồng nhất của các vùng sáng tối trên ảnh và liên hệ
của chúng với các đặc điểm rừng và lớp phủ thực vật trên mặt đất để phân biệt
các đối tƣợng trên ảnh, giải đoán tên và đặc điểm của các trạng thái thực vật
gồm tổ thành, kích thƣớc và mật độ cây, trữ lƣợng rừng, khoanh vẽ ranh giới,
xác định diện tích, xác định trữ lƣợng rừng v.v... Từ đó xây dựng các bản đồ
hiện trạng rừng và những bảng biểu tổng hợp số liệu về hiện trạng rừng.

21


 Trong thời gian đầu, sử dụng các ảnh vệ tinh đen trắng hoặc ảnh màu
thơng thƣờng. Việc giải đốn ảnh đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp thủ công.
Các chuyên gia viễn thám sử dụng các loại kính lập thể để trực tiếp phân tích
và khoanh vẽ ranh giới các trạng thái rừng, xác định đặc điểm của chúng từ
ảnh, khơng sử dụng phần mềm phân tích hỗ trợ nào. Sau những năm 1990 ảnh
vệ tinh kỹ thuật số với nhiều kênh phổ ra đời kéo theo sự phát triển mạnh của
công nghệ xử lý ảnh số với nhiều phần mềm hiện đại. Phần lớn các nghiên
cứu tập trung vào phân tích xây dựng khóa ảnh để giải đốn tự động diện tích
và trữ lƣợng rừng.

 Từ năm 2005 trở lại đây, chất lƣợng ảnh viễn thám tăng lên cùng với sự
hoàn thiện dần của các phần mềm xử lý đã thúc đẩy việc áp dụng các phƣơng
pháp giải đoán ảnh tự động trong lâm nghiệp. Hiện nay, quá trình xây dựng
bản đồ hiện trạng rừng từ ảnh viễn thám đã đƣợc tự động hoá ở nhiều giai
đoạn, từ khoanh vẽ ranh giới các trạng thái rừng, đến xác định tên trạng thái
rừng và trữ lƣợng của các lô rừng v.v...
 Từ năm 2009 Việt Nam bắt đầu thu ảnh vệ tinh Spot -2, Spot -4, Spot 5, ENVIASAT ASAR và ENVISAT MERIS, từ năm 2013 bắt đầu thu ảnh
VNREDSAT. Đây là điều kiện thuận lợi cho việc ứng dụng công nghệ vũ trụ
vào điều tra, giám sát biến động tài nguyên rừng.
 Ngành lâm nghiệp đã sử dụng ảnh vệ tinh để xây dựng bản đồ rừng của
Việt Nam vào những các thời kỳ 1995, 2000, 2015, 2010. Kết quả đã xây
dựng đƣợc hệ thống các bản đồ hiện trạng rừng vào các thời kỳ khác nhau.
Đây là tƣ liệu quan trọng phục vụ quy hoạch bảo vệ và phát triển rừng và thực
hiện nhiều chính sách khác của lâm nghiệp.
 Hiện nay thế giới có nguồn ảnh vệ tinh phong phú và đa dạng. Chúng
có độ phân giải không gian và phân giải phổ cao, chu kỳ bay chụp ngắn và
đan xen nhau, nhiều nguồn đƣợc tiếp cận miễn phí. Ngành lâm nghiệp cần
quan tâm nghiên cứu ứng dụng nguồn tƣ liệu này để phục vụ cho các hoạt

22


động giám sát biến động tài nguyên (mất rừng), quản lý thiên tai và rủi ro môi
trƣờng, khai thác các nguồn lợi thiên nhiên v.v...
1.3 Đặc điểm của một số loại ảnh viễn thám

Bƣớc sang thế kỷ 21, tƣ liệu ảnh viễn thám đƣợc sử dụng trong nhiều
lĩnh vực nghiên cứu và đã mang lại những ƣu việt vƣợt trội so với các phƣơng
pháp nghiên cứu truyền thống. Sử dụng tƣ liệu viễn thám có thể xác định
nhanh về đối tƣợng và có thể theo dõi sự biến động của chúng thông qua các

bức ảnh đa phổ, đa thời gian và độ phân giải không gian cao. Các vệ tinh ngày
nay ngày càng hoàn thiện sẽ là nguồn tƣ liệu quan trong cho các nghiên cứu
thuộc lĩnh vực khác nhau, trong đó có theo dõi diễn biến tài nguyên rừng.
Ảnh hàng không bắt đầu đƣợc áp dụng từ đầu thế kỷ 20 để khoanh vẽ
các trạng thái rừng. Ảnh hàng không thƣờng đƣợc lƣu trên giấy ảnh, hoặc ảnh
số. Từ những thử nghiệm lẻ tẻ về ứng dụng ảnh hàng khơng trong lâm nghiệp
vào thời gian đầu, đã có nhiều tác giả sử dụng thành công ảnh hàng không để
xây dựng bản đồ tài nguyên rừng ở các nƣớc nhƣ: Canada, Mỹ và Anh
(Bickford, 1952). Ảnh hàng không thƣờng đƣợc giải đoán bằng mắt thƣờng
với sự hỗ trợ của các thiết bị quang học nhƣ kính lúp, kính lập thể, máy tổng
hợp màu để xác định đối tƣợng. Các trạng thái rừng khác nhau trên ảnh đƣợc
khoanh vẽ dựa trên một số tiêu trí sau (Olson, 1960): cấp độ sáng (tone); kích
thƣớc (size) và hình dạng (shape) của tán cây; biến đổi trong cấu trúc tán cây
(texture); phân bố không gian của tán cây (pattern); bóng cây (shadow).
Ƣu điểm của việc sử dụng ảnh hàng không so với điều tra mặt đất là:
cung cấp một bức tranh toàn cảnh về phân bố của rừng trên một diện tích
rộng; lƣu giữ đƣợc những biến đổi về động thái của rừng theo thời gian; ảnh
hàng khơng có thể chụp với bƣớc sóng từ tia cực tím đến hồng ngoại gần
(0,3µm - 0,9µm), vì vậy có thể phản ánh những thơng tin mà mắt thƣờng
không thấy đƣợc. Nhƣợc điểm của ảnh hàng không là rất khó chụp, lƣu giữ,
hiệu chỉnh và giải đốn. Ngồi ra việc giải đốn bằng mắt là rất chủ quan, phụ
thuộc vào trình độ, kinh nghiệm ngƣời giải đốn, kết quả không đồng nhất,
23


khó triển khai trên diện rộng, thời gian thực hiện lâu và tốn kém nhiều nhân
lực. Ở Việt Nam, công nghệ giải đoán bằng mắt cũng đã và đang đƣợc áp
dụng đối với ảnh viễn thám trong phân loại rừng và bộc lộ nhiều tồn tại.
Trong hơn 35 năm trở lại đây, ảnh viễn thám với phƣơng pháp xử lý số
đã đƣợc sử dụng rộng rãi và dần thay thế ảnh hàng không trong xây dựng các

bản đồ tài nguyên rừng phục vụ công tác điều tra và kiểm kê rừng (Lambin,
2001). Phƣơng pháp xử lý số có ƣu điểm nổi bật là thời gian xử lý ngắn, việc
phân loại các đối tƣợng đƣợc tiến hành nhanh chóng trên phạm vi rộng và
không cần công đi thực địa, công việc đƣợc thực hiện hoàn toàn nhờ vào cấp
độ xám của các pixel, nên kết quả thu đƣợc khách quan không phụ thuộc vào
chủ quan của ngƣời giải đoán. Tùy thuộc vào yêu cầu sử dụng, ảnh viễn thám
sẽ cho phép xây dựng các bản đồ tài nguyên rừng với quy mơ và tỷ lệ khác
nhau một cách nhanh chóng, hoặc đánh giá đƣợc biến động của hiện trạng
rừng ở hiện tại so sánh với các thời điểm trong quá khứ.
Với những ƣu điểm nhƣ vậy, đã có rất nhiều chuyên gia và xác nhà
nghiên cứu sử dụng ảnh viễn thám để khoanh vẽ và theo dõi biến động của lớp
phủ thực vật trên bề mặt trái đất từ quy mô nhỏ đến toàn cầu (Yichun et al.,
2008). Hiện nay, trên thế giới có rất nhiều vệ tinh cung cấp ảnh có độ phân giải
khơng gian, bƣớc song, số lƣợng kênh phổ và chu kỳ bay chụp khác nhau, từ các
ảnh đa phổ (multispectral sensors) tới ảnh siêu phổ (hyperspectral), bƣớc sóng
biến động từ nhìn thấy tới sóng siêu cao tần, độ phân giải không gian <1m tới
vài km, chu kỳ bay chụp có thể từ 30 phút tới tuần hoặc tháng. Navulur (2006)
đã phân nhóm các loại ảnh viễn thám theo độ phân giải khơng gian nhƣ sau: (i)
ảnh có độ phân giải thấp >30m, (ii) ảnh có độ phân giải trung bình 2-30m; (iii)
ảnh có độ phân giải cao 0,5-2m; (iv) ảnh có độ phân giải rất cao <0,5m. Mỗi loại
ảnh viễn thám khác nhau lại có đặc điểm về độ phân giải khơng gian, bƣớc sóng,
chu kỳ bay chụp, giá thành khác nhau. Sau đây đề tài tổng hợp đặc điểm kỹ thuật
và khả năng ứng dụng của một số loại ảnh viễn thám đƣợc sử dụng phổ biến trên
thế giới cũng nhƣ Việt Nam.
24