Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh landsat 8 để giám sát mất rừng, suy thoái rừng trên địa bàn tỉnh lâm đồng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT
TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

LÊ ĐÌNH VIỆT

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ẢNH VỆ TINH LANDSAT 8
ĐỂ GIÁM SÁT MẤT RỪNG, SUY THOÁI RỪNG
TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH LÂM ĐỒNG

CHUYÊN NGÀNH: QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG
MÃ NGÀNH: 8620211

LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. KIỀU THỊ DƯƠNG
PGS. TS. PHÙNG VĂN KHOA

Hà Nội, 2023


i
CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc
LỜI CAM ĐOAN
Tôi cam đoan, luận văn “Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat 8
để giám sát mất rừng, suy thoái rừng trên địa bàn tỉnh Lâm Đồng” là cơng
trình nghiên cứu của riêng tơi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung
thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ cơng trình nghiên cứu nào
khác. Các tài liệu, số liệu mà luận văn tham khảo đã được trích dẫn đầy đủ
theo quy định.

Hà Nội, ngày ... tháng ... năm 2023
Người cam đoan

Lê Đình Việt


ii
LỜI CẢM ƠN
Sau một thời gian thực hiện nghiên cứu, tác giả đã hoàn thành luận văn
“Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 để giám sát mất rừng, suy thoái
rừng trên địa bàn tỉnh Lâm Đồng”. Luận văn được hồn thành khơng chỉ là
cơng sức của bản thân tác giả mà cịn có sự hỗ trợ của các tập thể, cá nhân.
Trước hết, tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc tới TS. Kiều
Thị Dương - Giảng viên Bộ môn Quản lý Môi trường, Khoa Quản lý Tài
nguyên rừng và Môi trường, Trường Đại học Lâm nghiệp, người trực tiếp
hướng dẫn tác giả thực hiện luận văn này. Cô đã dành nhiều thời gian để góp
ý, nhận xét, chỉnh sửa để giúp cho luận văn được hồn thiện hơn cả về nội
dung và hình thức. Cô cũng đã luôn quan tâm, động viên, nhắc nhở kịp thời
để luận văn được hoàn thành đúng tiến độ.
Tác giả trân trọng cảm ơn PGS. TS. Phùng Văn Khoa đã chia sẻ nhiều
kinh nghiệm và kiến thức về lĩnh vực ứng dụng công nghệ địa không gian
trong quản lý tài nguyên rừng. Xin trân trọng cảm ơn các thầy, cơ và các cán
bộ Phịng Đào tạo Sau đại học Trường Đại học Lâm nghiệp đã giúp tác giả
hoàn thành các mơn học trong chương trình học thạc sĩ.
Tác giả cũng xin được trân trọng cảm ơn Ban Lãnh đạo, các cán bộ của
Chi cục Kiểm lâm, Hạt kiểm lâm các huyện/TP. tỉnh Lâm Đồng đã khuyến
khích, giúp đỡ về mặt thời gian, cung cấp số liệu tin cậy để tác giả hồn thiện
chương trình học và luận văn này.
Do vấn đề nghiên cứu liên quan đến công nghệ địa khơng gian, đây là
một hướng nghiên cứu khá khó với tác giả nên luận văn này sẽ còn những

thiếu sót nhất định. Tác giả rất mong nhận được những góp ý của các thầy, cơ
và các bạn đồng nghiệp và xin chân thành tiếp thu mọi ý kiến đóng góp đó.
Tác giả xin trân trọng cảm ơn!
Hà Nội, ngày ... tháng ... năm 2023
Học viên
Lê Đình Việt


iii
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................. i
LỜI CẢM ƠN .................................................................................................. ii
MỤC LỤC ....................................................................................................... iii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ............................................................... vi
DANH MỤC CÁC BẢNG ............................................................................ vii
DANH MỤC CÁC HÌNH ............................................................................ viii
MỞ ĐẦU .......................................................................................................... 1
Chương 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU.................................... 3
1.1. Khái niệm mất rừng, suy thoái rừng ....................................................... 3
1.1.1. Mất rừng ........................................................................................... 3
1.1.2. Suy thoái rừng................................................................................... 3
1.2. Ứng dụng công nghệ địa không gian để giám sát mất rừng và suy thoái
rừng ................................................................................................................ 5
1.2.1. Trên thế giới...................................................................................... 5
1.2.2. Ở Việt Nam ..................................................................................... 10
1.3. Đánh giá và định hướng nghiên cứu ..................................................... 13
Chương 2. MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN
CỨU ................................................................................................................ 14
2.1. Mục tiêu nghiên cứu ............................................................................. 14
2.1.1. Mục tiêu chung ............................................................................... 14

2.1.2. Mục tiêu cụ thể................................................................................ 14
2.2. Đối tượng, phạm vi và giới hạn nghiên cứu ......................................... 14
2.3. Nội dung nghiên cứu ............................................................................. 15
2.4. Phương pháp nghiên cứu ...................................................................... 15
2.4.1. Nghiên cứu hiện trạng rừng, đặc điểm mất rừng, suy thoái rừng ở
tỉnh Lâm Đồng .......................................................................................... 15


iv
2.4.2. Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 để giám sát mất rừng,
suy thoái rừng ở tỉnh Lâm Đồng............................................................... 15
2.4.3. Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả công tác quản lý bảo vệ rừng
ở tỉnh Lâm Đồng ....................................................................................... 21
Chương 3. ĐẶC ĐIỂM TỰ NHIÊN, KINH TẾ - XÃ HỘI KHU VỰC
NGHIÊN CỨU ............................................................................................... 22
3.1. Vị trí địa lý ............................................................................................ 22
3.2. Địa hình địa thế ..................................................................................... 22
3.3. Khí hậu .................................................................................................. 23
3.4. Thủy văn ............................................................................................... 24
3.4.1. Nguồn nước mặt.............................................................................. 24
3.4.2. Nguồn nước ngầm........................................................................... 25
3.5. Đất đai, thổ nhưỡng .............................................................................. 25
3.6. Đặc điểm hệ động thực vật ................................................................... 28
3.7. Đặc điểm hệ sinh thái rừng ................................................................... 29
3.8. Đặc điểm kinh tế - xã hội ...................................................................... 33
3.8.1. Quy mô dân số ................................................................................ 33
3.8.2. Lao động ......................................................................................... 33
3.8.3. Cơ cấu phát triển kinh tế ................................................................ 33
Chương 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ........................ 35
4.1. Hiện trạng rừng và đặc điểm mất rừng, suy thoái rừng ở tỉnh Lâm Đồng 35

4.1.1. Hiện trạng rừng .............................................................................. 35
4.1.2. Diện tích rừng và đất lâm nghiệp phân theo đối tượng quản lý .... 37
4.1.3. Diện tích rừng và đất lâm nghiệp phân theo đơn vị hành chính cấp
huyện ......................................................................................................... 39
4.1.4. Đặc điểm mất rừng, suy thoái rừng tỉnh Lâm Đồng giai đoạn 2017 2021 ........................................................................................................... 41


v
4.2. Ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 phát hiện mất rừng, suy thoái rừng ở
tỉnh Lâm Đồng ............................................................................................. 43
4.2.1. Ứng dụng ảnh vệ tinh để phát hiện mất rừng, suy thối rừng ....... 43
4.2.2. Đánh giá độ chính xác phát hiện mất rừng, suy thoái rừng .......... 51
4.2.3. Thảo luận ........................................................................................ 56
4.3. Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả công tác quản lý bảo vệ rừng ở
tỉnh Lâm Đồng ............................................................................................. 58
KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KIẾN NGHỊ ................................................... 61
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................ 63
PHỤ LỤC


vi
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Nghĩa của từ viết tắt

Từ viết tắt
ARVI

Atmospherically Resistant vegetation index - Chỉ số thực vật
kháng khí quyển

CCHC

Cải cách hành chính

DEM

Mơ hình số độ cao

FAO

Tổ chức Nông Nghiệp và Lương Thực Liên Hợp Quốc

FCCC

Công ước khung về biến đổi khí hậu

GIS

Geographical Information System - Hệ thống thông tin địa lý

GPS

Global Positioning System - Hệ thống định vị tồn cầu

GEE

Google Earth Engine

ICRAF

Trung tâm Nơng lâm nghiệp thế giới

IPCC

Ủy ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu

KB

Chỉ số tương đối

LS8

Ký hiệu ảnh Landsat 8

MR

Mất rừng

NDVI

Normalized difference vegetation index - Chỉ số thực vật
khác biệt chuẩn

PCCCR

Phòng cháy chữa cháy rừng

PTNT

Phát triển nông thôn

QLBVR

Quản lý bảo vệ rừng

RS

Remote Sensing - Viễn thám

STR

Suy thối rừng

UNEP

Chương trình mơi trường Liên hợp quốc

UBND

Ủy ban nhân dân

VK

Vũ khí


vii
DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 2.1. Đặc trưng bộ cảm ảnh vệ tinh Landsat 8 (LDCM) ......................... 16
Bảng 2.2. Danh sách các cảnh ảnh sử dụng trong nghiên cứu........................ 17

Bảng 4.1. Diện tích rừng và đất lâm nghiệp tỉnh Lâm Đồng phân theo chức
năng rừng......................................................................................................... 35
Bảng 4.2. Diện tích rừng và đất lâm nghiệp tỉnh Lâm Đồng phân theo đối
tượng quản lý................................................................................................... 38
Bảng 4.3. Diện tích rừng và đất lâm nghiệp tỉnh Lâm Đồng phân theo đơn vị
hành chính huyện/thành phố ........................................................................... 40
Bảng 4.4. Thống kê số vụ và diện tích mất rừng, suy thoái rừng tỉnh Lâm
Đồng giai đoạn 2017 - 2021 ............................................................................ 42
Bảng 4.5. Kết quả phát hiện mất rừng, suy thoái rừng trên ảnh vệ tinh Landsat
8 giai đoạn 2017 - 2018 ở tỉnh Lâm Đồng ...................................................... 44
Bảng 4.6. Kết quả phát hiện mất rừng, suy thoái rừng trên ảnh vệ tinh Landsat
8 giai đoạn 2018 - 2019 ở tỉnh Lâm Đồng ...................................................... 46
Bảng 4.7. Kết quả phát hiện mất rừng, suy thoái rừng trên ảnh vệ tinh Landsat
8 giai đoạn 2019 - 2020 ở tỉnh Lâm Đồng ...................................................... 48
Bảng 4.8. Kết quả phát hiện mất rừng, suy thoái rừng trên ảnh vệ tinh Landsat
8 giai đoạn 2020 - 2021 ở tỉnh Lâm Đồng ...................................................... 50
Bảng 4.9. Đánh giá độ chính xác phát hiện mất rừng, suy thối rừng sử dụng
chỉ số NDVI và ARVI trên ảnh Landsat 8 ...................................................... 52
Bảng 4.10. Danh sách một số lô mất rừng, suy thoái rừng được phát hiện từ
ảnh vệ tinh trong khoảng thời gian từ tháng 12/2020 đến tháng 4/2021 trên
địa bàn tỉnh Lâm Đồng .................................................................................... 54


viii
DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 4.1. Sơ đồ vị trí phát hiện điểm mất rừng, suy thoái rừng sử dụng chỉ số
NDVI trên ảnh Landsat 8 giai đoạn 2017 - 2018 tại tỉnh Lâm Đồng ............. 44
Hình 4.2. Sơ đồ vị trí phát hiện điểm mất rừng, suy thối rừng sử dụng chỉ số
ARVI trên ảnh Landsat 8 giai đoạn 2017 - 2018 tại tỉnh Lâm Đồng ............. 45
Hình 4.3. Sơ đồ vị trí phát hiện điểm mất rừng, suy thối rừng sử dụng chỉ số

NDVI trên ảnh Landsat 8 giai đoạn 2018 - 2019 tại tỉnh Lâm Đồng ............. 46
Hình 4.4. Sơ đồ vị trí phát hiện điểm mất rừng, suy thoái rừng sử dụng chỉ số
ARVI trên ảnh Landsat 8 giai đoạn 2018 - 2019 tại tỉnh Lâm Đồng ............. 47
Hình 4.5. Sơ đồ vị trí phát hiện điểm mất rừng, suy thoái rừng sử dụng chỉ số
NDVI trên ảnh Landsat 8 giai đoạn 2019 - 2020 tại tỉnh Lâm Đồng ............. 48
Hình 4.6. Bản đồ vị trí phát hiện điểm mất rừng, suy thoái rừng sử dụng
chỉ số ARVI trên ảnh Landsat 8 giai đoạn 2019 - 2020 tại tỉnh Lâm Đồng
......................................................................................................................... 49
Hình 4.7. Sơ đồ vị trí phát hiện điểm mất rừng, suy thoái rừng sử dụng chỉ số
NDVI trên ảnh Landsat 8 giai đoạn 2020 - 2021 tại tỉnh Lâm Đồng ............. 50
Hình 4.8. Sơ đồ vị trí phát hiện điểm mất rừng, suy thối rừng sử dụng chỉ số
ARVI trên ảnh Landsat 8 giai đoạn 2020 - 2021 tại tỉnh Lâm Đồng ............. 51
Hình 4.9. Hiện tượng bóng mây trên ảnh vệ tinh gây sai số kết quả phát hiện
mất rừng, suy thoái rừng ................................................................................. 58


1
MỞ ĐẦU
Năm 2017, Ban chấp hành Trung ương đã ban hành Chỉ thị số 13-CTTW của Ban Bí thư ngày 12/1/2017 về tăng cường sự lãnh đạo của Đảng đối
với công tác quản lý, bảo vệ và phát triển rừng. Trong Chỉ thị có nêu rõ trong
cơng tác quản lý, bảo vệ và phát triển rừng ở nước ta còn nhiều hạn chế, yếu
kém như: tình trạng phá rừng, lấn chiếm đất rừng, khai thác lâm sản trái
phép… nhất là đối với rừng tự nhiên vẫn tiếp tục diễn biến phức tạp; nhiều dự
án phát triển kinh tế chưa chú trọng đến công tác bảo vệ rừng, phát triển rừng;
diện tích rừng bị thiệt hại do cháy rừng, sạt lở đất rừng tăng cao… Để sớm
khắc phục những hạn chế, yếu kém và tăng cường công tác quản lý, bảo vệ,
phát triển rừng, Chỉ thị đã đưa ra 7 nhóm giải pháp trong đó phải kể đến 2
điểm nhấn đó là: Thứ nhất, dừng khai thác gỗ rừng tự nhiên trên phạm vi cả
nước; thứ hai là, người đứng đầu cơ quan, tổ chức, địa phương phải chịu trách
nhiệm đối với các vụ phá rừng, cháy rừng, mất rừng thuộc phạm vi lĩnh vực,

địa bàn mình quản lý. Có thể nói, cơng tác quản lý, bảo vệ, phát triển rừng
trên phạm vi cả nước đã được đặc biệt quan tâm kể từ khi Chỉ thị 13-CT-TW
được ban hành.
Theo Quyết định số 978/QĐ-UBND ngày 02/6/2022 của Ủy ban nhân
dân tỉnh Lâm Đồng về việc công bố hiện trạng rừng tỉnh Lâm Đồng năm
2021, tổng diện tích có rừng của tỉnh là 539.403,49 ha trong đó: diện tích
rừng tự nhiên (455.320,79 ha), diện tích rừng trồng đã thành rừng (78.411,26
ha), diện tích rừng trồng nhưng chưa thành rừng (5.671,44 ha). Tỷ lệ che phủ
rừng toàn tỉnh là 54,6% (UBND tỉnh Lâm Đồng, 2022).
Lâm Đồng là 1 trong số 10 tỉnh đã có chương trình, kế hoạch hành
động của Tỉnh ủy, UBND thực hiện Chỉ thị 13-CT-TW. Tuy nhiên, theo kết
quả cập nhật diễn biến rừng của Chi cục Kiểm lâm tỉnh Lâm Đồng trong
khoảng 5 năm gần đây (2017 - 2021), mỗi năm có khoảng trên 200 vụ phá
rừng, gây thiệt hại trung bình khoảng 50 ha/năm.


2
Trong những năm gần đây ở nước ta, ảnh viễn thám, hệ thống thơng tin
địa lý có sự phát triển và ứng dụng mạnh mẽ trong đó có ngành lâm nghiệp.
Đã có một số nghiên cứu ứng dụng các cơng nghệ địa không gian này để phát
hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng cho kết quả đáng tin cậy. Xuất phát từ nhu
cầu thực tiễn của việc ứng dụng công nghệ địa khơng gian trong giám sát mất
rừng, suy thối rừng ở tỉnh Lâm Đồng, tác giả lựa chọn thực hiện Luận văn
"Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 để giám sát mất rừng, suy
thoái rừng trên địa bàn tỉnh Lâm Đồng". Kết quả nghiên cứu của đề tài có
thể ứng dụng phục vụ cơng tác theo dõi diễn biến rừng hàng năm của tỉnh
Lâm Đồng.


3

Chương 1
TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1. Khái niệm mất rừng, suy thối rừng
1.1.1. Mất rừng
Theo Tổ chức Nơng lương Liên hợp quốc (FAO), mất rừng là việc
chuyển đổi đất rừng sang đất sử dụng vào mục đích khác hoặc làm giảm độ
tàn che của cây rừng dưới ngưỡng tối thiểu 10%. Mất rừng có hàm ý là việc
mất độ che phủ rừng lâu dài hoặc vĩnh viễn hoặc chuyển sang mục đích sử
dụng đất khác.
Theo Cơng ước khung về biến đổi khí hậu (FCCC), mất rừng là sự
chuyển đổi trực tiếp từ đất có rừng sang đất khơng có rừng bởi con người.
Theo Trung tâm Nông lâm nghiệp thế giới (ICRAF), mất rừng là việc
thay đổi từ trạng thái rừng sang trạng thái không rừng tùy thuộc vào định
nghĩa về rừng, liên quan đến cả 2 khía cạnh thể chế và độ che phủ.
Có thể thấy, các tổ chức khác nhau có những định nghĩa khác nhau về
mất rừng nhưng đều liên quan đến 2 yếu tố là: chuyển đổi sử dụng đất và độ
che phủ rừng. Trong đó, chỉ tiêu độ che phủ rừng có liên quan đến định nghĩa
về rừng (căn cứ để xác định 1 diện tích nào đó cịn đủ tiêu chuẩn là rừng
hay khơng).
Ở Việt Nam, định nghĩa mất rừng chưa được đề cập một cách rõ ràng,
tuy nhiên, có thể hiểu là hiện tượng các cây rừng bị chặt hạ trên một khu vực
có diện tích từ 0,3 ha trở lên.
1.1.2. Suy thối rừng
Theo Tổ chức Nông lương Liên hợp quốc (FAO), suy thoái rừng là việc
giảm độ che phủ hoặc trữ lượng rừng do việc khai thác, đốt cháy hoặc các sự
kiện khác, với điều kiện độ tàn che của cây rừng trên 10% (để đảm bảo theo
định nghĩa về rừng). Theo nghĩa chung hơn, suy thoái rừng là giảm dài hạn

4
nguồn cung cấp tổng thể các lợi ích từ rừng, bao gồm: gỗ, đa dạng sinh học và
sản phẩm hoặc dịch vụ khác.
Theo Chương trình mơi trường Liên hợp quốc (UNEP), suy thoái rừng
là rừng bị mất đi cấu trúc, chức năng, thành phần loài hoặc năng suất bởi các
hoạt động của con người. Do đó, rừng bị suy thối làm giảm khả năng cung
cấp hàng hóa và dịch vụ và chỉ duy trì đa dạng sinh học ở mức hạn chế. Đa
dạng sinh học của rừng bị suy thoái bao gồm nhiều thành phần phi cây, có thể
chiếm ưu thế trong thảm thực vật dưới tán.
Theo Ủy ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu (IPCC), suy thối rừng
là do con người trực tiếp gây ra (kéo dài trong X năm trở lên) gây tổn thất dài
hạn ít nhất Y% trữ lượng các-bon rừng (và giá trị rừng) kể từ thời điểm T và
chưa đủ tiêu chuẩn để được gọi là mất rừng.
Theo Thompson I. D. và cộng sự, suy thoái rừng được định nghĩa rộng
rãi là sự suy giảm khả năng của rừng để sản xuất các dịch vụ hệ sinh thái như
lưu trữ các-bon và các sản phẩm gỗ do tác động của con người và những thay
đổi về môi trường. Các tác giả đã đề xuất xác định suy thối rừng dựa vào 4
tiêu chí bao gồm: năng suất của rừng; đa dạng sinh học; các nhiễu loạn bất
thường (lửa, sâu, bệnh hại); chức năng bảo vệ (đất, nước) của rừng và lưu trữ
các-bon rừng.
Các định nghĩa, cách tiếp cận khác nhau về suy thoái rừng ở trên đã cho
thấy, xác định suy thoái rừng phức tạp hơn so với xác định mất rừng, đặc biệt
có những khía cạnh của suy thối rừng là rất khó định lượng. Ở Việt Nam,
suy thối rừng được định nghĩa trong Luật Lâm nghiệp 2017, là sự suy giảm
về hệ sinh thái rừng, làm giảm chức năng của rừng. Mặc dù, suy thoái rừng đã
được định nghĩa trong văn bản Luật nhưng với định nghĩa này, việc xác định
suy thối rừng ở Việt Nam vẫn cịn nhiều thách thức ngay từ cách hiểu cho
đến việc định lượng suy thoái rừng. Suy thoái rừng thường được hiểu là các
vụ phá rừng có quy mơ nhỏ (là một phần của mất rừng) hoặc là sự chuyển đổi

5
từ trạng thái rừng có trữ lượng gỗ cao xuống trạng thái rừng có trữ lượng gỗ
thấp hơn. Trong khi đó, các khía cạnh của suy thối rừng như suy giảm đa
dạng sinh học, suy giảm chức năng phòng hộ của rừng vẫn cịn ít được đề
cập đến.
1.2. Ứng dụng công nghệ địa không gian để giám sát mất rừng và suy thối
rừng
1.2.1. Trên thế giới
Diện tích rừng trên thế giới che phủ khoảng 1/3 diện tích đất liền của
Trái Đất, chiếm khoảng 40 triệu km2. Tuy nhiên các vùng rừng rậm tốt tươi
đã bị suy thối nhanh chóng trong những năm gần đây. Từ năm 1990 đến năm
2015, toàn thế giới đã mất 129 triệu ha rừng (Đánh giá tài nguyên rừng toàn
cầu năm 2015, FAO). Nguyên nhân của mất rừng và suy thoái rừng là do hoạt
động mở rộng nông nghiệp, khai thác gỗ, mở rộng cơ sở hạ tầng, khai thác tài
nguyên thiên nhiên và các nguyên nhân khác. Mỗi năm có khoảng 20.000 30.000 km2 rừng nhiệt đới bị phá hủy để sản xuất lương thực, trồng cây nông
nghiệp và làm đồng cỏ để chăn nuôi. Ngồi ra hoạt động khai thác khống sản
cũng gây lên sự tàn phá rừng nghiêm trọng ở nhiều khu vực, nhất là ở các
nước đang phát triển. Sự suy thoái và mất rừng cũng đồng nghĩa với việc tăng
xói mịn, sạt lở đất, nhất là trong mùa mưa lũ do độ che phủ của đất bị suy
giảm. Mất rừng làm suy giảm đa dạng sinh học, tốc độ suy giảm ngày nay
đang diễn ra một cách nhanh chóng chưa từng có, ước tính gấp khoảng 100
lần so với tốc độ mất các loài trong lịch sử Trái Đất và trong những thập kỷ
sắp tới và mức độ biến mất của các loài sẽ gấp 1.000 - 10.000 lần.
Như chúng ta đã biết GIS bắt đầu được xây dựng ở Canada từ những
năm sáu mươi của thế kỷ 20, và kể từ đó việc nghiên cứu và ứng dụng các
thuộc tính của nó đang ngày một sâu, rộng, nâng cao và hồn thiện hơn. Từ
đó đến nay một loạt các vệ tinh được phóng ra ngồi vũ trụ nhằm ghi lại các
biến đổi của trái đất, vệ tinh chụp lại hình ảnh và gửi về trái đất với hệ thống

6
radar như vệ tinh như vệ tinh TIROS là vệ tinh đầu tiên của Mỹ được phóng
năm 1960, Các thế hệ vệ tinh Lansat 1 (1972), Lansat 2(1975), Lansat 3
(1978), Lansat 4 (1982), Lansat 5 (1984), Lansat 7 (1999) và Lansat 8 (2013),
Terra (1999), Aqua (2002), Suomi NPP (2011)… Sự phát triển mạnh mẽ của
các vệ tinh viễn thám trong những năm gần đây đã khẳng định ưu thế lợi ích
trong việc giám sát tài nguyên môi trường tự nhiên và đóng góp to lớn cho sự
phát triển kinh tế xã hội trên tồn thế giới. Nó giúp chúng ta có thể biết dự
đốn được các yếu tố bất thường của trái đất, đồng thời có các giải pháp
phịng tránh hợp lý làm giảm mức độ tác hại của thiên nhiên và con người.
Hiện nay, trong lĩnh vực lâm nghiệp, công việc quản lý tài nguyên rừng
đang là một thách thức lớn. Tuy nhiên với sự phát triển của khoa học công
nghệ, sự ra đời của ảnh vệ tinh và công nghệ viễn thám GIS đã hỗ trợ các nhà
quản lý có thể thực hiện nhiệm vụ này dễ dàng hơn, giúp chúng ta rất nhiều
trong việc nghiên cứu biến động diện tích tài ngun rừng, đồng thời tìm hiểu
và đề xuất các biện pháp quản lý, bảo vệ để góp phần ngăn chặn mất rừng,
suy thối rừng. Ứng dụng công nghệ vệ tinh đã được các nước và các tổ chức
có liên quan xây dựng và áp dụng rộng rãi như hệ thống và công cụ giám sát
rừng hiệu quả và không thể thiếu trong những năm gần đây. Dưới đây là một
số nghiên cứu điển hình theo hướng này.
Dash và cộng sự (2018) đã sử dụng ảnh vệ tinh Landsat MSS, TM, ảnh
IRS để đánh giá thay đổi rừng và tỷ lệ mất rừng tại Odisha, Ấn Độ giai đoạn
1930 - 2013. Tác giả đã phân loại đất rừng thành 4 loại: rừng dày, rừng thưa,
khơng có rừng và mặt nước, đồng thời thành lập bản đồ hiện trạng rừng các
năm 1973, 1990, 2004, 2013 với độ chính xác lần lượt là 71,8%, 85,2%,
90,7% và 93,3%. Kết quả nghiên cứu đã xác định được tỷ lệ mất rừng ở các
giai đoạn như sau: Giai đoạn 1932 - 1973 là 0,38%/năm; giai đoạn 1973 1990 là 3,92%/năm; giai đoạn 1990 - 2004 là 1,71%/năm và giai đoạn 2004 2013 là 0,63%/năm.

7
Kimutai và cộng sự (2016) đã sử dụng ảnh Landsat 5, 7, 8 và mơ hình
số độ cao (DEM) để lập bản đồ phân loại rừng và đánh giá thay đổi rừng giai
đoạn 1985 - 2002 và giai đoạn 2002 - 2015. Trong nghiên cứu này, các tác giả
đã phân loại đất lâm nghiệp thành 4 loại: rừng dày, rừng thưa, đồng cỏ và đất
trống với độ chính xác phân loại là 88,45%. Kết quả của nghiên cứu đã xác
định được độ che phủ của rừng giảm từ 11,2% ở giai đoạn 1 xuống 8,2% ở
giai đoạn 2. Tỷ lệ độ che phủ giảm hàng năm từ 0,4% ở giai đoạn 1 đến 0,2%
ở giai đoạn 2.
Mi và cộng sự (2019) đã sử dụng ảnh vệ tinh Landsat đa thời gian và
chỉ số thực vật NDVI để nghiên cứu sự mất rừng, tăng rừng giai đoạn 1987 2017 tại khu vực khai thác mỏ thuộc huyện Nanjiao, thành phố Datong, tỉnh
Shanxi, Trung Quốc. Trong nghiên cứu này, các tác giả đã sử dụng thuật toán
dNDVI để xác định các ngưỡng biến động rừng. Nghiên cứu đã chia ngưỡng
dNDVI thành 5 cấp: tăng mạnh (dNDVI > 0,4); tăng ít (0,1 < dNDVI < 0,4);
ổn định (-0,1 < dNDVI < 0,1); giảm nhẹ (-0,1 < dNDVI < -0,4) và giảm mạnh
(dNDVI < -0,4). Kết quả nghiên cứu đã cho thấy, trong khoảng thời gian 30
năm, 1,34% diện tích rừng tự nhiên đã bị mất, chuyển sang đất đồng cỏ.
Trong khi đó 4,38% các loại đất khác đã chuyển thành rừng .
Li và cộng sự (2016) đã sử dụng ảnh vệ tinh Gaofen-2, chỉ số NDVI,
phương pháp phân tích thành phần chính, bản đồ DEM để phát hiện mất rừng,
phục hồi rừng tại Trung Quốc trong khoảng thời gian từ 14/1/2015 đến
24/8/2015. Các tác giả đã xây dựng ngưỡng phát hiện mất rừng, tăng rừng và
rừng không thay đổi để xây dựng bản đồ ảnh phân loại (mất rừng, tăng rừng,
rừng không thay đổi) thông qua việc sử dụng công thức NDVIdiff =
NDVIpost/sau – NDVIpre/trước. Kết quả nghiên cứu đã xác định được tỷ lệ mất
rừng là 2,2%, tỷ lệ tăng rừng là 2,4% trong tổng diện tích rừng. Kết quả đạt
được với độ chính xác 94,8%.


8

Wang and Xu (2010) đã sử dụng ảnh Landsat TM và 6 chỉ số viễn thám
(TCG, TCB, TCW, RVI, NDVI, SAVI) để phát hiện mất rừng do cơn bão
Katrina (năm 2005) gây ra tại quận Tammany thuộc bang Louisiana, Hoa Kỳ.
Kết quả nghiên cứu đã xác định được diện tích rừng bị ảnh hưởng do cơn bão
Katrina lần lượt như sau: sử dụng WB (190,9 ha) với độ chính xác 80,8%; sử
dụng GBW (180,820 ha) với độ chính xác 80,6%; sử dụng WNRS (109,8 ha)
với độ chính xác 67,6%; sử dụng WNR (109,858 ha) với độ chính xác 67,6%;
sử dụng NR (109,853 ha) với độ chính xác 67,6%.
O. S. Olokeogun et al. (2014), đã tập trung vào nghiên cứu sự thay đổi
cảnh quan trong khu bảo tồn Shasha, trong khoảng thời gian 18 năm. Trong
đề tài tác giả sử dụng ảnh Lansat (ảnh thu nhận năm 1986 và 2004) và phân ra
làm 5 nhóm (Thủy hệ, khu bảo tồn, khu xây dựng, thực vật và đất nông
nghiệp) và phân loại dựa trên thuật toán Maximum Likehood. Dựa trên kết
quả phân loại tại hai thời điểm khác nhau, cho thấy thực vật (rừng bị suy
thối) tăng 30,96%. Diện tích đất nơng nghiệp tăng 22,82% và đất xây dựng
tăng 3,09% và đất khu bảo tồn. Tuy nhiên trữ lượng rừng lại giảm đáng kể
xuống 46,12% và đất thủy hệ giảm 10,86% trong giai đoạn này. Nghiên cứu
này làm nổi bật sự gia tăng tốc độ biến đổi hệ sinh thái rừng thông qua các
hoạt động nhân sinh học và nhu cầu nắm bắt tình hình để đảm bảo quản lý
rừng bền vững.
B. Khairuddin et al. (2016), đã nghiên cứu xác định suy thoái rừng
ngập mặn bằng cách sử dụng ảnh Landsat 5 TM và Landsat 8 OLI tại
Mempawah Regency, phía Tây tỉnh Kalimantan trong giai đoạn 1989 - 2014.
Trong nghiên cứu nhóm tác giả thực hiện phân tích diện tích và mật độ phân
bố rừng ngập mặn tại Khu bảo tồn bằng chỉ số NDVI, sau đó phân nhóm dữ
liệu ra làm 3 nhóm tương ứng với mật độ cao, mật độ trung bình và mật độ
thấp. Kết quả thơng qua ảnh Lansat 5 TM (1989), Landsat 8 OLI (2014)
nghiên cứu đã chỉ ra 250,88 ha (ha) của rừng ngập mặn bị suy thoái trong thời

9
gian đó. Trong tổng số rừng ngập mặn chỉ có 377,25 ha (51,02%) duy trì ở
mật độ cao và 362,06 ha (48,98%) có mật độ trung bình và thấp nên cần được
cải thiện thông qua bảo tồn và phục hồi các hệ sinh thái rừng ngập mặn.
D. Zinner và cộng sự (2014), đã kết hợp phương pháp phân loại không
kiểm định với phương pháp bằng giá trị NDVI để xác định giá trị trung bình
NDVI cho từng đối tượng sử dụng đất thông qua dữ liệu ảnh Landsat giai
đoạn 1973 - 2010. Cụ thể, nhóm nghiên cứu đã chia giai đoạn nghiên cứu
thành 8 thời kỳ khác nhau, song do thời gian các giai đoạn nghiên cứu không
đều nhau, nên nghiên cứu đã chuẩn hóa tỷ lệ mất rừng hàng năm bằng cách
lấy diện tích rừng bị mất chia cho số năm đối với từng thời kỳ và nhân với
365 ngày. Với cách tính như vậy nhóm tác giả đã tính được tỷ lệ mất rừng
từng năm và dự báo khả năng mất rừng theo từng kịch bản mất rừng đưa ra
nếu khơng có sự can thiệp kịp thời của con người.
S. A. M Armenta và cộng sự (2016), đã sử dụng dữ liệu ảnh Landsat
bằng phương pháp phân tích mơ hình hỗn hợp tuyến tính của quang phổ
(Linear Spectral Mixture Analysis) và phân đoạn ảnh theo từng nhóm ngồi
thực địa (Image Segmentation Ground Product) cùng với phương pháp
chuyên gia và ma trận Confussion Matrix để xác định các diện tích điểm nóng
do mất rừng gây ra giai đoạn 1990 - 2014 tại Bang Sinaloa, Mexico. Kết quả
cho thấy tỷ lệ mất rừng trung bình trong giai đoạn 1990 - 2014 là 0,71% với
độ chính xác đạt 85%.
Y. Gao et al. (2016), đã sử dụng tỷ lệ phần trăm cây che phủ hàng năm
trong dữ liệu MODIS để phân tích, đánh giá mất rừng và suy thoái rừng tại
Ayuquila Basin và Monarch Reserve so sánh với dữ liệu phân tích từ ảnh
SPOT 5 bằng phương pháp phân loại bằng mắt. Kết quả nghiên cứu cho thấy
các điểm mất rừng được phát hiện theo dữ liệu SPOT 5 gấp bốn lần về số
lượng so với dữ liệu ảnh MODIS, điều này có thể lý giải do ảnh SPOT 5 có

10
độ phân giải cao hơn nên có thể phân loại được các đám mất rừng có diện tích
nhỏ. Để đạt kết quả đánh giá diễn biến rừng tốt hơn, nghiên cứu đề xuất
phương pháp kiểm chứng diễn biến nên điều chỉnh lại theo dữ liệu MODIS và
dữ liệu sử dụng để kiểm chứng bao gồm dữ liệu thuộc các thời kỳ và các loại
rừng biến động cần được tinh lọc lại.
V. Gonzalez-Jaramillo và cộng sự (2016), đã sử dụng dữ liệu ảnh
NOAA-AVHRR có độ phân giải 1x1 km kết hợp với các thơng số địa hình và
khí tượng để phân biệt các điểm ảnh là rừng và không phải là rừng, từ đó ước
tính tỷ lệ mất rừng giai đoạn 1986 - 2001 và 2001 - 2008 tại Ecuador bằng
phương pháp thuật toán cây quyết định (Decision Tree Algorithm). Kết quả
cho thấy độ che phủ của rừng giảm từ 48,1% (năm 1986) xuống 36,8%
(năm 2008) do áp lực gia tăng dân số, khai thác khống sản, dầu khí và khai
thác rừng.
1.2.2. Ở Việt Nam
Viễn thám chính thức hình thành ở Việt Nam vào đầu những năm 80
thế kỷ trước. Hiện nay, Việt Nam có hai vệ tinh viễn thơng VINASAT1 (2008), VINASAT-2 (2012) của VNPT và một vệ tinh viễn thám là
VNREDSat-1 (2013) do Viện Hàn lâm Khoa học và Cơng nghệ Việt Nam chủ
trì được phóng thành cơng lên quỹ đạo. Hiện nay, cả ba vệ tinh này đã cung
cấp đa dạng các dịch vụ, từ viễn thông, truyền hình cho đến dữ liệu ảnh quan
sát trái đất. Tiếp theo dự án VNREDSat-1, Viện Hàn lâm Khoa học và Công
nghệ Việt Nam đang triển khai các dự án vệ tinh quan sát trái đất như
VNREDSat-2, LOTUSat-1 và 2. Theo đánh giá của Cục Viễn thám quốc gia Bộ Tài nguyên và Môi trường, công nghệ viễn thám đang được ứng dụng
trong quản lý tài nguyên thiên nhiên, đó là tài nguyên đất, tài nguyên nước, tài
nguyên khoáng sản, tài nguyên rừng, giám sát môi trường.
Trong lĩnh vực Lâm nghiệp thì ứng dụng cơng nghệ viễn thám được bắt
đầu từ những năm 1970 tại Viện Điều tra Quy hoạch rừng, và từ đó đến nay


11

cơng nghệ viễn thám nói riêng và cơng nghệ địa khơng gian nói chung đã
được nghiên cứu, ứng dụng khá mạnh mẽ trong lĩnh vực lâm nghiệp ở nước
ta. Mới đây nhất, Bộ NN&PTNT đã ban hành Quyết định số 1560/QĐ-BNNTCLN về danh mục công nghệ cao ứng dụng trong lâm nghiệp. Trong đó,
nhiệm vụ ứng dụng cơng nghệ viễn thám, công nghệ thông tin (thiết bị điện
tử, di động) và hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong điều tra, kiểm kê và theo
dõi diễn biến tài nguyên rừng; giám sát đa dạng sinh học; giám sát và cảnh
báo nguy cơ cháy rừng…
Đã có nhiều cơng trình nghiên cứu, đề tài sử dụng ảnh vệ tinh và công
nghệ GIS trong giám sát mất rừng và suy thoái rừng ở nước ta, trong đó phải
kể đến một số nghiên cứu điển hình như dưới đây:
Nguyễn Hải Hịa và cộng sự (2018) đã sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel 2,
các chỉ số viễn thám (NDVI, NBR, IRSI) để xác định ngưỡng phát hiện sớm
mất rừng ở tại Khu dự trữ sinh quyển thế giới Langbiang, tỉnh Lâm Đồng. Kết
nghiên cứu đã xác định được ngưỡng các chỉ số viễn thám để phát hiện sớm
mất rừng với độ chính xác từ 66,7 - 85,7%. Ngưỡng phát hiện sớm mất rừng
của chỉ số NDVI dao động từ 0,400 đến 0,792; với chỉ số NBR là từ 0,200
đến 0,529; và IRSI là từ 0,604 đến 1,193.
Nguyễn Thanh Hoàn và cộng sự (2018) đã sử dụng ảnh vệ tinh Landsat
8 và phương pháp phân tích vectơ thay đổi đa biến (MCVA) để xác định vị trí
mất rừng tại tỉnh Đắk Nơng. Kết quả nghiên cứu đã cho thấy, nếu sử dụng lô
khoanh vi từ ảnh Landsat 8 để phát hiện vị trí mất rừng có thể đạt độ chính
xác đến 99,2%. Nếu sử dụng đơn vị phát hiện mất rừng là lơ kiểm kê rừng
có sẵn thì độ chính xác là 91,6%. Nghiên cứu kết luận, kết quả nghiên cứu có
thể áp dụng mở rộng để phát hiện vị trí mất rừng cho các khu vực khác trên
tồn quốc.
Nguyễn Hải Hịa và cộng sự (2019) đã sử dụng ảnh Landsat để xác
định ngưỡng chỉ số phát hiện sớm khai thác khoáng sản tại Khu dự trữ sinh


12

quyển thế giới Langbiang, tỉnh Lâm Đồng. Nghiên cứu đã sử dụng ảnh
Landsat 5, Landsat 8 để đánh giá biến động giá trị Albedo và chỉ số NDVI từ
từ năm 2008 đến năm 2017 để xác định ngưỡng biến động giá trị Albedo và
NDVI cho phát hiện mất rừng. Kết quả nghiên cứu cho thấy, giá trị Albedo có
ngưỡng dao động từ 0,083 đến 0,160 và giá trị NDVI dao động từ 0,202 đến
0,516. Việc áp dụng ngưỡng Albedo và NDVI có thể phát hiện mất rừng do
hoạt động khai thác khoáng sản với độ tin cậy từ 56,0 đến 81,1%.
Phùng Văn Khoa và cộng sự (2019) đã sử dụng chỉ số tương đối, chỉ số
NDVI và ảnh Landsat 8, Google Earth Engine để phát hiện sớm mất rừng, suy
thoái rừng ở vùng Tây Nguyên với trường hợp ở tỉnh Đắk Nông. Kết quả từ
nghiên cứu đã xác lập được ngưỡng xác định những khu rừng ổn định (không
thay đổi), rừng bị suy thối, rừng bị mất có giá trị KB lần lượt là: 4,5 - 20,1%;
20,1 - 52,5% và 52,5 - 70,0%. Phương pháp phát hiện sớm mất rừng, suy
thoái rừng đã được đánh giá cho khu vực tỉnh Đắk Nông (năm 2018) với tỷ lệ
phát hiện vùng mất rừng là 80,0% và độ chính xác về phát hiện diện tích rừng
bị mất là 85,3%; tỷ lệ phát hiện vùng suy thối rừng là 70,0% và độ chính xác
về phát hiện diện tích rừng bị suy thối là 72,0%.
Nguyễn Văn Thị và cộng sự (2020) đã sử dụng kết hợp ảnh vệ tinh
Sentinel 1 và Sentinel 2 để phát hiện mất rừng tại tỉnh Gia Lai. Nghiên cứu
chỉ ra rằng khả năng phát hiện mất rừng ở Gia Lai bằng dữ liệu kết hợp cao
hơn so với việc chỉ sử dụng ảnh quang học Sentinel 2 hoặc chỉ sử dụng ảnh
Sentinel 1. Độ chính xác phát hiện mất rừng từ dữ liệu kết hợp là 91,7% trong
khi đó nếu sử dụng ảnh Sentinel 2 độ chính xác là 81,7% và sử dụng ảnh
Sentinle 1 độ chính xác là 75%.
Phùng Văn Khoa và cộng sự (2020) đã sử dụng chỉ số tương đối, chỉ số
NBR và ảnh Sentinel 2 để phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng ở tỉnh Đắk
Lắk. Nghiên cứu đã xác định được ngưỡng phát hiện suy thối rừng, mất rừng
có chỉ số tương đối KB lần lượt là: 25,0 - 46,0 và 46,0 - 85,0. Sử dụng chỉ số

13
tương đối KB tính theo chỉ số NBR của ảnh Sentinel 2 để phát hiện sớm mất
rừng, suy thoái rừng ở tỉnh Đắk Lắk đã được kiểm chứng với tỷ lệ phát hiện
vùng mất rừng là 94,0% và độ chính xác về phát hiện diện tích mất rừng là
92,8%; tỷ lệ phát hiện vùng suy thoái rừng là 85,0% và độ chính xác về phát
hiện diện tích suy thối rừng là 77,2%.
Vũ Văn Thái và cộng sự (2021) đã xây dựng một ứng dụng phát hiện
mất rừng bằng chỉ số viễn thám từ ảnh vệ tinh Sentinel-2 thông qua nền tảng
trực tuyến Google Earth Engine. Các lô rừng bị mất giữa kì đầu và kì sau
được phát hiện thơng qua việc kết hợp ngưỡng có rừng, khơng có rừng và mất
rừng theo hai chỉ số Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) và
Normalized Burn Ratio (NBR) cho địa bàn tỉnh Thừa Thiên - Huế. Kết quả
kiểm chứng cho thấy tỉ lệ phát hiện đúng lô mất rừng trên 70%, sai số tuyệt
đối trung bình về diện tích dưới 1 ha.
1.3. Đánh giá và định hướng nghiên cứu
Các nghiên cứu trước đã cho thấy, ảnh vệ tinh đã được sử dụng khá phổ
biến và có hiệu quả trong việc giám sát mất rừng, khai thác rừng trên thế giới
và ở nước ta. Các nghiên cứu của một số tác giả trong nước như: Nguyễn
Thanh Hồn và cộng sự (2017); Nguyễn Hải Hịa và cộng sự (2018, 2019);
Phùng Văn Khoa và cộng sự (2019, 2020)… đã cho thấy, việc sử dụng ảnh vệ
tinh có thể phát hiện được nhanh, sớm các diện tích mất rừng, khai thác rừng.
Điều này cho thấy, nếu như các lực lượng chuyên trách tại các địa phương có
thể sử dụng các loại ảnh vệ tinh (nhất là ảnh miễn phí) vào việc phát hiện mất
rừng, suy thối rừng sẽ giúp cho công tác quản lý, bảo vệ rừng, cập nhật diễn
biến rừng có hiệu quả cao hơn. Do đó, tác giả lựa chọn hướng nghiên cứu sử
dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 để giám sát mất rừng, suy thoái rừng nhằm góp
phần thúc đẩy việc ứng dụng cơng nghệ viễn thám trong công tác quản lý, bảo
vệ rừng ở tỉnh Lâm Đồng.

14
Chương 2
MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1. Mục tiêu nghiên cứu
2.1.1. Mục tiêu chung
Ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 để giám sát mất rừng, suy thoái rừng
góp phần nâng cao hiệu quả cơng tác quản lý, bảo vệ rừng ở tỉnh Lâm Đồng.
2.1.2. Mục tiêu cụ thể
- Đánh giá được hiện trạng rừng, đặc điểm mất rừng, suy thoái rừng ở
tỉnh Lâm Đồng.
- Phát hiện được mất rừng suy thoái rừng với việc ứng dụng ảnh vệ tinh
Landsat 8 ở tỉnh Lâm Đồng.
- Đề xuất được các giải pháp nâng cao hiệu quả công tác quản lý bảo vệ
rừng ở tỉnh Lâm Đồng.
2.2. Đối tượng, phạm vi và giới hạn nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu là các trạng thái rừng ở tỉnh Lâm Đồng.
- Phạm vi nghiên cứu:
+ Về khơng gian: Diện tích đất có rừng tỉnh Lâm Đồng;
+ Về thời gian: Mùa khô (từ tháng 12 năm trước đến tháng 4 năm sau)
giai đoạn 2017 - 2021;
+ Loại chỉ số viễn thám sử dụng: Chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa
(Normalized Difference Vegetation Index-NDVI) và chỉ số thực vật kháng khí
quyển (Atmospherically Resistant vegetation index-ARVI);
+ Loại ảnh vệ tinh sử dụng: ảnh Landsat 8.
- Giới hạn nghiên cứu: Mất rừng, suy thoái rừng trong luận văn được
hiểu là những thay đổi rừng theo hướng suy giảm về diện tích và chất lượng
rừng. Do đó, kết quả phát hiện mất rừng, suy thối rừng trong luận văn được
hiểu là kết quả phát hiện những thay đổi rừng và tác giả không tách kết quả
phát hiện mất rừng riêng so với kết quả phát hiện suy thoái rừng.

15
2.3. Nội dung nghiên cứu
- Nghiên cứu hiện trạng rừng, đặc điểm mất rừng, suy thoái rừng ở tỉnh
Lâm Đồng.
- Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 để giám sát mất rừng, suy
thoái rừng ở tỉnh Lâm Đồng.
- Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả công tác quản lý bảo vệ rừng ở
tỉnh Lâm Đồng.
2.4. Phương pháp nghiên cứu
2.4.1. Nghiên cứu hiện trạng rừng, đặc điểm mất rừng, suy thoái rừng ở
tỉnh Lâm Đồng
Phương pháp để thực hiện nội dung này là kế thừa toàn bộ các cơ sở dữ
liệu, số liệu, bản đồ, báo cáo khoa học của các cơng trình có liên quan, đặc
biệt là bản đồ cập nhật diễn biến rừng của tỉnh Lâm Đồng các năm 2017, 2018,
2019, 2020 và 2021; hồ sơ theo dõi các vụ vi phạm liên quan đến mất rừng,
suy thoái rừng giai đoạn 2017 - 20211 của Chi cục Kiểm lâm tỉnh Lâm Đồng.
2.4.2. Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 để giám sát mất rừng,
suy thoái rừng ở tỉnh Lâm Đồng
a) Sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 8
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 để phát
hiện mất rừng, suy thối rừng. Hiện nay, trong ngành lâm nghiệp nói chung
có thể sử dụng một số loại ảnh vệ tinh miễn phí cho việc theo dõi, cập nhật
diễn biến rừng như: Landsat, Sentinel 1, Sentinel 2, Google Earth, Planet…
trong số những loại ảnh này, ảnh Landsat tuy có độ phân giải không gian
(30x30 m) thấp hơn những loại ảnh vệ tinh như đã nêu, tuy nhiên diện tích
cảnh ảnh Landsat lại lớn hơn so với các loại ảnh vệ tinh khác, chỉ cần 1 cảnh
ảnh là đã bao phủ toàn bộ diện tích tự nhiên của tỉnh Lâm Đồng. Chính vì
vậy, việc sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 có thể tiết kiệm đáng kể thời gian thu

16
thập, xử lý ảnh và có thể cho một bức tranh tổng thể của tỉnh Lâm Đồng về
mất rừng, suy thối rừng. Do đó, tác giả lựa chọn ảnh vệ tinh Landsat 8 để
nghiên cứu trong luận văn.
Đặc điểm của ảnh vệ tinh Landsat 8: Vệ tinh thế hệ thứ 8 - Landsat 8 đã
được phóng lên quỹ đạo ngày 11/02/2013 với tên gọi gốc Landsat Data
Continuity Mission (LDCM). Landsat 8 (LDCM) mang theo 2 bộ cảm: Bộ thu
nhận ảnh mặt đất (OLI - Operational Land Imager) và bộ cảm biến hồng
ngoại nhiệt (TIRS - Thermal Infrared Sensor). Ảnh Landsat 8 có 11 kênh phổ,
bao gồm 9 kênh sóng ngắn và 2 kênh nhiệt sóng dài. Hai bộ cảm này cung cấp
chi tiết bề mặt Trái Đất theo mùa ở độ phân giải khơng gian 30 m (ở các kênh
nhìn thấy, cận hồng ngoại, và hồng ngoại sóng ngắn); 100 m ở kênh nhiệt và
15 m đối với kênh toàn sắc. Dải quét của LDCM giới hạn trong khoảng
185x180 km. Độ cao vệ tinh 705 km so với bề mặt trái đất.
Bảng 2.1. Đặc trưng bộ cảm ảnh vệ tinh Landsat 8 (LDCM)
Kênh

Bước sóng (m)

Độ phân giải (m)

1

0,433 - 0,453

30

2

0,450 - 0,515

30

3

0,525 - 0,600

30

4

0,630 - 0,680

30

5

0,845 - 0,885

30

6

1,560 - 1,660

30

7

2,100 - 2,300

30

8

0,500 - 0,680

15

9

1,360 - 1,390

30

10

10,6 - 11,2

100

11

11,5 - 12,5

100

(Nguồn: )