nghiên cứu kỹ thuật ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý lửa rừng tại huyện mường nhé tỉnh điện biên

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (3.38 MB, 220 trang )

Trang 1<div class="page_container" data-page="1">

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

NGUYỄN XUÂN LINH

NGHIÊN CỨU KỸ THUẬT ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐỊA KHÔNG GIAN TRONG QUẢN LÝ LỬA RỪNG TẠI

HUYỆN MƯỜNG NHÉ, TỈNH ĐIỆN BIÊN

Ngành: Quản lý tài nguyên rừng Mã số: 962 02 11

LUẬN ÁN TIẾN SĨ LÂM NGHIỆP

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS. PHÙNG VĂN KHOA PGS.TS. NGUYỄN TUẤN ANH

Hà Nội, 2024

</div>Trang 2<div class="page_container" data-page="2">

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tơi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai cơng bố trong bất kỳ cơng trình nào khác.

Hà Nội, ngày tháng năm 2024

Tác giả luận án

Nguyễn Xuân Linh

</div>Trang 3<div class="page_container" data-page="3">

LỜI CẢM ƠN

Luận án tiến sĩ “Nghiên cứu kỹ thuật ứng dụng công nghệ địa không

gian trong quản lý lửa rừng tại huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên” thuộc

chuyên ngành Quản lý tài ngun rừng, mã số 9.62.02.11 là cơng trình nghiên cứu thuộc lĩnh vực công nghệ địa không gian để nâng cao hiệu quả của công tác bảo vệ và phát triển rừng cả nước nói chung và rừng tại huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên nói riêng. Trong quá trình thực hiện, với sự nỗ lực của bản thân và sự giúp đỡ tận tình của các nhà khoa học, các đồng nghiệp và gia đình, đến nay luận án đã được hồn thành.

Nhân dịp này, tơi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy giáo hướng dẫn Luận án là PGS. TS Phùng Văn Khoa; thầy PGS.TS Nguyễn Tuấn Anh cùng các chuyên gia GS.TS Vương Văn Quỳnh, PGS.TS Nguyễn Hải Hòa, PGS.TS. Bùi Xuân Dũng, PGS. TS Bế Minh Châu, Ths Lê Thái Sơn, Ths Nguyễn Văn Thị đã tận tình hướng dẫn và đóng góp nhiều ý kiến q báu để tơi hồn thành Luận án.

Tơi xin chân thành cảm ơn tới Ban Giám hiệu, Phòng Đào tạo sau Đại học, Khoa Quản lý TNR&MT - Trường Đại học Lâm nghiệp. Ban Giám hiệu, Khoa Chữa cháy - Trường Đại học PCCC. Lãnh đạo và cán bộ Hạt Kiểm Lâm huyện Mường Nhé… đã tận tình giúp đỡ, tạo điều kiện và dành thời gian cung cấp thông tin cho tôi trong thời gian tôi thực hiện Luận án.

Cuối cùng, tơi xin bày tỏ lịng kính trọng và biết ơn tới tồn thể gia đình và những người thân đã luôn động viên và tạo điều kiện thuận lợi về vật chất, tinh thần cho tôi trong suốt thời gian qua.

Hà Nội, ngày tháng năm 2024

Tác giả luận án

Nguyễn Xuân Linh

</div>Trang 4<div class="page_container" data-page="4">

1. Tính cấp thiết của đề tài ... 1

2. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài ... 2

2.1. Mục tiêu tổng quát ... 2

2.2. Mục tiêu cụ thể ... 3

3. Ý nghĩa về khoa học và thực tiễn ... 3

4. Những đóng góp mới của đề tài ... 3

5. Đối tượng, phạm vi và giới hạn nghiên cứu ... 4

6. Kết cấu của luận án ... 5

Chương 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ... 6

1.1. Tổng quan về cháy rừng và quản lý lửa rừng ... 6

1.2. Các vấn đề liên quan đến công nghệ địa không gian ... 8

1.3. Tổng quan các công nghệ được áp dụng trong quản lý lửa rừng... 14

1.3.1. Sử dụng cảm biến kết nối mạng không dây ... 14

1.3.2. Sử dụng hệ thống cảm biến quang học và máy ảnh kỹ thuật số171.3.3. Sử dụng ảnh vệ tinh kết hợp với công nghệ không gian địa lý. 201.4. Tổng quan các nghiên cứu về quản lý lửa rừng ... 25

1.4.1. Nghiên cứu về quản lý lửa rừng trên thế giới ... 25

1.4.2. Nghiên cứu về quản lý lửa rừng ở Việt Nam ... 35

Chương 2. NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ... 46

2.1. Nội dung nghiên cứu ... 46

2.2. Phương pháp nghiên cứu ... 46

2.2.1. Phương pháp luận ... 46

2.2.2. Phương pháp xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ dự báo cháy rừng . 482.2.3. Phương pháp xác định mùa cháy cho khu vực nghiên cứu ... 52

</div>Trang 5<div class="page_container" data-page="5">

2.2.4. Phương pháp đánh giá tầm quan trọng của các yếu tố đến cháy

rừng ... 53

2.2.5. Phương pháp lập bản đồ phân vùng trọng điểm cháy rừng ... 54

2.2.6. Phương pháp tính tốn cấp cháy và xác định hệ số hiệu chỉnh cấp cháy theo trạng thái của từng lô rừng ... 57

Chương 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ... 59

3.1. Xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ dự báo cháy rừng ... 59

3.1.1. Dữ liệu tài nguyên rừng ... 59

3.1.2. Dữ liệu địa hình ... 68

3.1.3. Khoảng cách từ các lơ rừng đến khu dân cư ... 75

3.1.4. Dữ liệu thời tiết ... 78

3.2. Xác định mùa cháy cho khu vực nghiên cứu ... 84

3.3. Đánh giá tầm quan trọng của các yếu tố đến cháy rừng ... 85

3.4. Lập bản đồ phân vùng trọng điểm cháy rừng ... 87

3.4.1. Kết quả xây dựng bản đồ phân vùng trọng điểm cháy rừng ... 87

3.4.2. Đánh giá độ chính xác của bản đồ phân vùng trọng điểm cháy 903.5. Xác định hệ số hiệu chỉnh cấp cháy theo trạng thái của từng lô rừng . 923.5.1. Phân bố các vụ cháy theo trạng thái rừng ... 92

3.5.2. Xác định hệ số hiệu chỉnh cấp cháy theo trạng thái rừng ... 95

3.6. Đề xuất quy trình khoanh vẽ, giám sát khu vực cháy bằng ảnh vệ tinh và quy trình dự báo cháy rừng cho khu vực trong 10 ngày tới ... 97

3.6.1. Quy trình khoanh vẽ, giám sát khu vực cháy bằng ảnh vệ tinh 973.6.2. Đề xuất quy trình dự báo cháy rừng cho khu vực trong 10 ngày tới ... 100

KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KHUYẾN NGHỊ ... 107

DANH MỤC CƠNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ ... 111

TÀI LIỆU THAM KHẢO ... 112PHỤ LỤC

</div>Trang 6<div class="page_container" data-page="6">

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1. Bảng chỉ số ngẫu nhiên RI cua Saaty ... 54

Bảng 3.1. Hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp huyện Mường Nhé theo kết quả cập nhật diễn biến rừng năm 2022 ... 59

Bảng 3.2. Hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp huyện Mường Nhé phân theo mục đích sử dụng ... 62

Bảng 3.3. Diện tích rừng và đất lâm nghiệp huyện Mường Nhé phân theo đơn vị hành chính ... 66

Bảng 3.4. Phân bố diện tích rừng và đất chưa có rừng quy hoạch phát triển lâm nghiệp tại huyện Mường Nhé theo cấp độ cao ... 68

Bảng 3.5. Phân bố diện tích rừng và đất chưa có rừng quy hoạch phát triển lâm nghiệp tại huyện Mường Nhé theo cấp độ dốc ... 70

Bảng 3.6. Phân bố diện tích rừng và đất chưa có rừng quy hoạch phát triển lâm nghiệp tại huyện Mường Nhé theo cấp hướng dốc ... 72

Bảng 3.7. Diện tích rừng và đất lâm nghiệp huyện Mường Nhé theo khoảng cách đến khu dân cư và khu vực sản xuất nông nghiệp ... 76

Bảng 3.8. Nhiệt độ trung bình theo giờ trong ngày tại huyện Mường Nhé ... 78

Bảng 3.9. Kết quả kỹ thuật phân tích hồi quy ... 80

Bảng 3.10. Dữ liệu sử dụng trong Phân tích sai lệch địa lý ... 81

Bảng 3.11 Kết quả so sánh mơ hình hiệu chỉnh lượng mưa ... 82

Bảng 3.12. Kết quả kỹ thuật phân tích hồi quy ... 82

Bảng 3.13. Dữ liệu sử dụng trong Phân tích sai lệch địa lý ... 83

Bảng 3.14. Kết quả so sánh mơ hình hiệu chỉnh lượng mưa ... 83

Bảng 3.15: Lượng mưa, nhiệt độ bình quân tháng của huyện Mường Nhé ... 84

Bảng 3.16. Ma trận so sánh các yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ cháy rừng ... 85

Bảng 3.22. Số vụ cháy rừng tại Mường Nhé phân theo trạng thái rừng ... 93

Bảng 3.23. Xác suất xuất hiện cháy theo trạng thái rừng tại huyện Mường Nhé 94Bảng 3.24: Kết quả xếp hạng khả năng xảy ra cháy của các trạng thái rừng trên địa bàn huyện Mường Nhé ... 95

Bảng 3.25: Kết quả xác định hệ số điều chỉnh cấp dự báo cháy rừng ... 96

Bảng 3.26. Hệ số hiệu chỉnh cấp dự báo cháy rừng ... 96

</div>Trang 7<div class="page_container" data-page="7">

Bảng 3.27: Bảng tra cấp dự báo cháy rừng tỉnh Điện Biên ... 104

DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Thành phần cơ bản của hệ thống định vị tồn cầu ... 10

Hình 1.2 Hệ thống thơng tin địa lý ... 11

Hình 1.3 Mô tả về nguyên lý thu thập dữ liệu bằng cơng nghệ viễn thám ... 13

Hình 2.1: Cửa sổ Slope và ngun tắc xây dựng mơ hình số độ dốc trên ArcGIS ... 49

Hình 2.2: Cửa sổ Aspect và ngun tắc xây dựng mơ hình số hướng dốc trên ArcGIS ... 49

Hình 2.3. Sơ đồ nghiên cứu ... 58

Hình 3.1. Hiện trạng rừng huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên ... 60

Hình 3.2. Rừng tự nhiên nghèo tại huyện Mường Nhé ... 61

Hình 3.3. Rừng tự nhiên trung bình tại huyện Mường Nhé ... 61

Hình 3.4. Rừng phục hồi tại huyện Mường Nhé ... 62

Hình 3.8. Rừng ở Mường Nhé phân bố ở nơi có địa hình cao, độ dốc lớn ... 71

Hình 3.9. Rừng Mường Nhé rất gần với các khu dân cư ... 76

Hình 3.10. Biểu đồ so sánh nhiệt độ trung bình theo giờ trong ngày ... 79

Hình 3.11. Biểu đồ thể hiện tương quan của dữ liệu lượng mưa từ ERA-5 và trạm mặt đất ... 80

Hình 3.12. Kết quả nội suy sai lệch địa lý ... 81

Hình 3.13. Bản đồ phân vùng trọng điểm cháy rừng huyện Mường Nhé ... 89

Hình 3.14. Các vùng mẫu mất rừng tại tọa độ 22021’36’’B - 102010’48’’Đ. Ảnh tổ hợp màu Sentinel-2 (RGB: 12-8A-4) trên GEE tại thời điểm trước (A – Sentinel 2A ngày 13/03/2019) và sau (B – Sentinel 2A ngày 28/03/2019) khi cháy. ... 99

Hình 3.15. Ảnh chỉ số NBR tại khu vực điểm cháy trước (A) và sau (B) khi xảy ra cháy rừng và chỉ số dNBR tương ứng (C). ... 100

Hình 3.16. Bảng tra nhiệt độ điểm sương ... 103

Hình 3.17. Cơng cụ trực tuyến tính nhiệt độ điểm sương ... 103

</div>Trang 8<div class="page_container" data-page="8">

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

AHP Analytic Hierarchy Process (Phân tích thứ bậc) BTTN Bảo tồn thiên nhiên

CBI Composite Burn Index CHDCND Cộng hòa dân chủ nhân dân CHND Cộng hòa nhân dân

DEM Mơ hình số độ cao (Digital Elevation Model) EFFIS

Hệ thống thông tin cháy rừng Châu Âu (European Forest Fire Information System)

NBR Chỉ số tàn tro (Normalized Burn Ratio) NDVI

Chỉ số khác biệt thực vật (Normalized Difference Vegetable Index)

NN&PTNT Nông nghiệp và Phát triển nơng thơn PCCCR Phịng cháy chữa cháy rừng

TWI Chỉ số ẩm ướt địa hình (Topographic Wetness Index) UBND Ủy ban nhân dân

VLC Vật liệu cháy VQG Vườn quốc gia

</div>Trang 9<div class="page_container" data-page="9">

MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài

Rừng đóng vai trị quan trọng đối với đời sống của con người, là “lá phổi xanh” hấp thụ khí cacbonic và làm tăng lượng oxi, trung bình mỗi năm 1ha rừng nhả vào khơng khí 16-30 tấn oxi, duy trì sự sống ở mọi nơi, rừng điều tiết nước, phòng chống lũ lụt, xói mịn, giữ gìn nguồn thủy năng lớn cho các nhà máy điện... Rừng là nơi cung cấp nguyên, nhiên, dược liệu; nơi bảo tồn các loài gen quý hiếm; làm cho khí hậu mát mẻ, cải tạo môi trường sống chống lại sự gia tăng nhiệt độ của trái đất... trước những lợi ích to lớn mà rừng mang lại thì việc bảo vệ rừng là yêu cầu và trách nhiệm lớn của mỗi quốc gia. Tuy nhiên thực tế việc suy thoái rừng vẫn đang diễn ra do nhiều nguyên nhân khác nhau trong đó tại Việt Nam nguyên nhân trực tiếp dẫn đến suy thối rừng có thể do việc chuyển đổi mục đích sử dụng đất; do khai thác lâm sản; do cháy rừng.

Cháy rừng là một trong những thảm hoạ gây ra nhiều thiệt hại đối với tài nguyên rừng và mơi trường sinh thái. Ảnh hưởng của nó khơng những tác động đến một quốc gia mà còn ảnh hưởng đến cả khu vực lân cận. Trong vài thập niên trở lại đây, cùng với sự biến đổi khí hậu và những đợt nắng hạn kéo dài bất thường đã làm cho cháy rừng ngày càng nghiêm trọng hơn, đe doạ đến bầu khí quyển, đến cuộc sống của lồi người và các sinh vật trên trái đất nói chung và ở Việt Nam nói riêng. Cơng tác quản lý lửa rừng ở huyện Mường Nhé đang được vận hành một cách thủ cơng. Mặc dù cách này có ưu điểm là cán bộ đã vận hành quen và thành thạo. Tuy nhiên, nhược điểm của phương pháp này là không cảnh báo sớm được và thường xảy ra sai sót. Có thể nói rằng dự báo, phát hiện và theo dõi cháy rừng là rất cần thiết cho nghiên cứu về thiệt hại sinh thái, kinh tế và xã hội do cháy rừng gây ra.

Theo quyết định số 2860/QĐ-BNN-TCLN ngày 27/7/2022 của Bộ Nông nghiệp và phát triển nơng thơn về việc cơng bố hiện trạng rừng tồn quốc năm 2021 thì hiện trạng rừng tồn quốc đến ngày 31/12/2021 Diện tích đất có rừng bao gồm cả rừng trồng chưa khép tán: 14.745.201 ha, trong đó: rừng tự nhiên: 10.171.757 ha; rừng trồng: 4.573.444 ha. Diện tích đất có rừng đủ tiêu chuẩn

</div>Trang 10<div class="page_container" data-page="10">

để tính tỷ lệ che phủ tồn quốc là 13.923.108 ha, tỷ lệ che phủ là 42,02%. Trong đó, có trên 50% là diện tích rừng có nguy cơ cháy cao, chủ yếu là rừng: thông, tràm, tre nứa, keo, bạch đàn, rừng khộp, rừng non khoanh nuôi tái sinh tự nhiên. Tỉnh Điện Biên có tổng diện tích rừng là 412.350 ha; trong đó, rừng tự nhiên có 403.001 ha; rừng trồng có 9.350 ha, tỷ lệ che phủ là 42,96%. Tại huyện Mường nhé diện tích đất có rừng là 86.100,86 ha, trong đó rừng tự nhiên là 85.084,22 ha và rừng trồng là 1.016,64 ha trên tổng diện tích tự nhiên 250.790ha là huyện có tỷ lệ che phủ rừng lớn nhất toàn tỉnh Điện Biên. Toàn bộ rừng của huyện Mường Nhé đều thuộc rừng phòng hộ xung yếu cần được bảo vệ nghiêm ngặt.

Việc dự báo, cảnh báo sớm cháy rừng, đánh giá và giám sát được quá trình phục hồi rừng sau cháy là hết sức cần thiết hiện nay. Do thực tế địa hình rừng rộng lớn, giao thông không thuận lợi nên việc thực hiện cơng tác này cịn hạn chế và tốn kém. Công nghệ địa không gian (Geotechnology) đã được ứng dụng nhiều lĩnh vực ở nhiều quốc gia trên thế giới từ trên 20 năm trở lại đây. Vì vậy, việc nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian trong dự báo, cảnh báo sớm cháy rừng, đánh giá và giám sát được quá trình phục hồi rừng sau cháy ở Việt Nam là việc làm hết sức cần thiết, giúp cho các chủ thể quản lý rừng và đất rừng có các giải pháp phịng và chữa cháy rừng thích hợp để giảm thiểu thiệt hại do cháy rừng gây ra.

Tại huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên qua tìm hiểu các tài liệu, tơi cũng nhận thấy ứng dụng công nghệ địa không gian trong dự báo, cảnh báo sớm cháy rừng, đánh giá và giám sát quá trình phục hồi và rừng sau cháy chưa được nghiên cứu nhiều và chưa được áp dụng rộng rãi.

Xuất phát từ những lý do trên, đề tài nghiên cứu “Nghiên cứu kỹ thuật

ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý lửa rừng tại huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên” được lựa chọn làm luận án Tiến sĩ ngành Quản lý tài

nguyên rừng

2. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài

2.1. Mục tiêu tổng quát

</div>Trang 11<div class="page_container" data-page="11">

Góp phần hồn thiện cơ sở khoa học và thực tiễn quy trình kỹ thuật ứng dụng cơng nghệ địa không gian nhằm nâng cao hiệu quả công tác phòng chống cháy rừng ở huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên và khu vực có điều kiện tương tự.

- Đề xuất được 01 Quy trình khoanh vẽ, giám sát khu vực cháy bằng ảnh vệ tinh và 01 Quy trình Dự báo cháy rừng cho khu vực trong 10 ngày tới.

3. Ý nghĩa về khoa học và thực tiễn

3.1. Về khoa học

Góp phần cung cấp cơ sở khoa học, nguyên lý, quy trình kỹ thuật ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý cháy rừng làm cơ sở để nhân rộng các ứng dụng này ở quy mơ tồn quốc.

3.2. Về thực tiễn

Góp phần thúc đẩy ứng dụng cơng nghệ địa khơng gian trong thực tiễn quản lý cháy rừng từ các bước xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ công tác PCCCR, dự báo, cảnh báo cháy rừng, lập bản đồ phân vùng trọng điểm cháy, xây dựng quy trình kỹ thuật khoanh vẽ và xác định các khu vực bị cháy rừng làm cơ sở phục vụ quá trình phục hồi rừng sau cháy.

4. Những đóng góp mới của đề tài

4.1. Về khoa học

</div>Trang 12<div class="page_container" data-page="12">

- Đã xác định được các nguyên lý cơ bản ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý cháy rừng cho khu vực nghiên cứu từ các bước thiết lập cơ sở dữ liệu không gian, cảnh báo, dự báo đến lập bản đồ phân vùng trọng điểm cháy, bản đồ các khu vực cháy rừng;

- Đã xác định được ảnh hưởng của các yếu tố đến nguy cơ cháy rừng (có cháy hay khơng có cháy) theo phương pháp binary logistic regrssion và theo AHP.

- Đã xác định được thời kỳ cháy cao điểm và lập được bản đồ phân vùng trọng điểm cháy (vùng cháy cao điểm) dựa vào yếu tố lịch sử và điều kiện lập địa của lô rừng;

- Đã xây dựng được quy trình kỹ thuật khoanh vẽ, giám sát khu vực cháy bằng ảnh vệ tinh; tính sự khác biệt ngưỡng về NBR theo KB giữa khu vực cháy và khu vực mất rừng;

- Đã xây dựng được quy trình dự báo cháy khả năng cháy rừng trong 10 ngày tới.

5. Đối tượng, phạm vi và giới hạn nghiên cứu

5.1. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: Toàn bộ diện tích rừng tại huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên

- Phạm vi nghiên cứu: huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên,

</div>Trang 13<div class="page_container" data-page="13">

5.2. Giới hạn nghiên cứu:

- Về nội dung: Tập trung chủ yếu vào ứng dụng công nghệ địa không gian trong xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ công tác PCCCR, dự báo, cảnh báo cháy rừng, lập bản đồ phân vùng trọng điểm cháy, xây dựng quy trình kỹ thuật khoanh vẽ và xác định các khu vực bị cháy rừng làm cơ sở phục vụ quá trình phục hồi rừng sau cháy.

- Về không gian: Các loại rừng trong huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên. - Về thời gian: Tập trung phân tích các yếu tố lịch sử liên quan đến cháy rừng từ năm 2001 đến năm 2022.

6. Kết cấu của luận án

Ngoài các nội dung như: Lời cam đoan; Lời cảm ơn, Mục lục, Danh mục bảng biểu, Hình ảnh, Danh mục các từ viết tắt; Danh mục các cơng trình đã cơng bố; Tài liệu tham khảo và Phụ lục. Phần chính của luận án dài 105 trang và có kết cấu như sau:

- Mở đầu: 5 trang

- Chương 1. Tổng quan vấn đề nghiên cứu: 37 trang

- Chương 2. Nội dung và phương pháp nghiên cứu: 12 trang - Chương 3. Kết quả nghiên cứu và thảo luận: 47 trang - Kết luận, tồn tại và kiến nghị: 4 trang

</div>Trang 14<div class="page_container" data-page="14">

Ngoài ra, trong tài liệu về quản lý lửa rừng, FAO đưa ra khái niệm về cháy rừng và đến nay thường được sử dụng: “Cháy rừng là sự xuất hiện và lan truyền của những đám cháy trong rừng mà khơng nằm trong sự kiểm sốt của con người; gây nên những tổn thất nhiều mặt về tài nguyên, của cải và môi trường” [Bế Minh Châu, 2012].

Để đảm bảo công tác PCCCR, chúng ta cần quản lý lửa rừng. Theo quan điểm của tổ chức FAO thì Quản lý lửa rừng là mọi hoạt động cần thiết để bảo vệ rừng không bị cháy cùng với việc sử dụng lửa nhằm đáp ứng những mục tiêu trong quản lý đất đai. Những hoạt động này bao gồm các nội dung chính: phịng cháy, chữa cháy, sử dụng lửa và phục hồi rừng sau cháy [Craig và cộng sự, 1983], [Timo và cộng sự, 2007].

Muốn nâng cao hiệu quả công tác quản lý lửa rừng, chúng ta cần phải hiểu được các yếu tố gây ra cháy rừng và yếu tố ảnh hưởng. Yếu tố gây cháy (nguồn lửa): Nguồn lửa gây cháy rừng có thể do tự nhiên hoặc do các hoạt động dùng lửa ở trong rừng và ven rừng của con người gây ra. Các yếu tố tự nhiên

</div>Trang 15<div class="page_container" data-page="15">

như tia sét, núi lửa phun, v.v ... Những yếu tố ảnh hưởng chủ yếu tới sự phát sinh và phát triển của cháy rừng: (1) Đặc điểm lâm phần (kiểu rừng, cấu trúc lâm phần) và VLC với các đặc trưng như: loại, kích thước, sự sắp xếp và phân bố, độ ẩm, khối lượng. (2) Địa hình là một thơng số quan trọng, trong đó độ dốc, hướng dốc và độ cao đóng vai trị chính trong sự phát triển của đám cháy rừng. (3) Thời tiết, với các chỉ số như độ ẩm tương đối, nhiệt độ khơng khí, tốc độ gió và lượng mưa là những yếu tố động ảnh hưởng đến sự bắt lửa và lan truyền của đám cháy rừng [Roberto Barbosa và cộng sự, 2010].

Thảm thực vật và vật liệu cháy (VLC): Có mối quan hệ chặt chẽ giữa kiểu thảm thực vật với cường độ và tần suất cháy rừng do mỗi kiểu thảm thực vật có mức độ dễ cháy khác nhau. VLC là một thơng số quan trọng vì nó ảnh hưởng đến khả năng bắt lửa cũng như cường độ cháy rừng [Pyne và cộng sự, 1996]. Các đặc điểm địa hình như độ dốc, độ cao có thể ảnh hưởng đến sự lan tràn và cường độ của đám cháy rừng. Nói chung, lửa di chuyển lên dốc nhanh hơn so với xuống dốc [Kushla & Ripple, 1997; Butler và cộng sự, 2007]. Lượng bức xạ mặt trời và kiểu thảm thực vật cũng là các yếu tố ảnh hưởng đến cường độ cháy và khả năng lan truyền đám cháy. Độ cao ảnh hưởng đến lượng mưa cũng như tốc độ gió và do đó ảnh hưởng đến khả năng bắt lửa của VLC .

Thời tiết là một yếu tố động trong môi trường cháy và thay đổi thường xuyên. “Nhiệt độ”, “độ ẩm tương đối”, “tốc độ gió” và “lượng mưa” là các yếu tố thời tiết chính ảnh hưởng tới cháy rừng. Chúng ảnh hưởng đến thời gian và mức độ khô của thảm thực vật trong mùa hè. Sự thay đổi nhiệt độ và độ ẩm tương đối ảnh hưởng đến cường độ và tốc độ lan truyền của đám cháy trong một tập hợp các điều kiện khí tượng nhất định.

Nhiệt độ khơng khí là một biến số thiết yếu, nó ảnh hưởng trực tiếp đến nhiệt độ của vật liệu cháy và ảnh hưởng gián tiếp đến độ ẩm tương đối và mất độ ẩm trong thảm thực vật. Nhiệt độ khơng khí có tác động đáng kể đến sự lan rộng và cường độ của đám cháy ở các đồng cỏ ở Nam Phi [Mapiye và cộng sự,

</div>Trang 16<div class="page_container" data-page="16">

2008; N’Dri và cộng sự, 2018]. Độ ẩm tương đối có ảnh hưởng đến độ ẩm của thảm thực vật và có tương quan thuận với độ ẩm VLC. Tốc độ gió ảnh hưởng đến hành vi cháy vì nó cung cấp oxy cho đám cháy lan rộng và cũng ép góc của ngọn lửa vào khu vực rừng chưa cháy và làm tăng tốc độ lan truyền của đám cháy [Kennedy và cộng sự, 1994].

Một trong những hoạt động quan trọng của quản lý lửa rừng là công tác dự báo cháy rừng. Dự báo cháy rừng hay còn được gọi là dự báo khả năng xuất hiện cháy rừng. Đó là q trình dựa vào mối quan hệ đa chiều giữa các yếu tố thời tiết, khí hậu, thuỷ văn với vật liệu cháy để dự tính, dự báo khả năng có thể xảy ra cháy rừng, kịp thời thông tin các biện pháp phòng cháy chữa cháy rừng đến cộng đồng dân cư nhằm đạt hiệu quả cao nhất trong công tác quản lý lửa rừng [Phạm Ngọc Hưng, 2001]. Ngày nay, cùng với sự phát triển của công nghệ hiện đại, công tác dự báo cháy rừng đã bổ sung thêm nhiều yếu tố trong các mơ hình phân tích dữ liệu như loại hình thực vật, điều kiện địa hình và lịch sử cháy rừng của khu vực. Dự báo cháy rừng ở Việt Nam thông thường bao gồm 3 bước: Bước 1- Xác định mùa cháy rừng; Bước 2-Dự báo cấp cháy rừng; Bước 3-Thông tin cấp dự báo cháy rừng.

Theo TS. Phạm Ngọc Hưng, 1983, mùa cháy rừng là khoảng thời gian bao gồm các tháng khô hạn trong năm làm cho nguồn vật liệu cháy ở trong rừng và ven rừng thường ở trạng thái khô và dễ bắt lửa. Tương tự, ở Mỹ từ những năm 1959, U.R.Krum cũng đưa ra khái niệm mùa cháy rừng là những khoảng thời gian trong năm có điều kiện thích hợp cho lửa rừng xảy ra và lan tràn [Bế Minh Châu, 2012]. Dù theo cách hiểu nào, thì các yếu tố khí tượng là cơ sở quan trọng để xác định mùa cháy rừng cho một địa phương.

1.2. Các vấn đề liên quan đến công nghệ địa không gian

Theo tổ chức AMERICAN ASSOCIATION FOR THE ADVANCEMENT OF SCIENCE (AAAS), Công nghệ địa không gian là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả một loạt các cơng cụ hiện đại góp phần vào

</div>Trang 17<div class="page_container" data-page="17">

việc lập bản đồ và phân tích địa lý của Trái đất và xã hội lồi người. Một khía cạnh quan trọng của cơng nghệ này là khả năng tập hợp phạm vi dữ liệu địa không gian thành một tập hợp các bản đồ nhiều lớp cho phép phân tích các chủ đề phức tạp và sau đó truyền đạt cho nhiều đối tượng hơn. Tính năng "phân lớp" này được kích hoạt bởi thực tế là tất cả dữ liệu đó bao gồm thơng tin về vị trí chính xác của nó trên bề mặt Trái đất, do đó có thuật ngữ "địa khơng gian". Cơng nghệ này cịn được gọi là cơng nghệ 3S (GPS, GIS, RS). Trong những năm qua, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ vũ trụ, công nghệ thông tin và các công nghệ kỹ thuật khác. Cơng nghệ định vị tồn cầu (Global Possition System - GPS), Hệ thống thông tin địa lý (Geographycal Information System - GIS) và Công nghệ viễn thám (Remote Sensing) đã và đang được nghiên cứu ứng dụng vào hầu hết các lĩnh vực khoa học kỹ thuật, các ngành kinh tế quốc dân và các hoạt động xã hội.

 Hệ thống định vị toàn cầu (Global Positioning System - GPS)

GPS là một hệ thống công nghệ định vị và đo đạc dựa trên vệ tinh. Nó cho phép xác định vị trí và thời gian chính xác trên mặt đất. Hệ thống GPS bao gồm một mạng lưới các vệ tinh nằm trên quỹ đạo Trái Đất. Hiện tại, có khoảng 30 vệ tinh GPS hoạt động xung quanh Trái Đất, được đặt trên các quỹ đạo có kích thước và hình dạng xác định. Các vệ tinh này phát ra tín hiệu chứa thơng tin về thời gian và vị trí của chúng.

Để sử dụng GPS, người dùng cần có một thiết bị GPS như điện thoại thông minh, thiết bị định vị hoặc đồng hồ định vị. Thiết bị này thu nhận tín hiệu từ ít nhất ba vệ tinh GPS và sử dụng thơng tin trong tín hiệu đó để tính tốn vị trí của người dùng. Bằng cách kết hợp thơng tin từ nhiều vệ tinh, thiết bị GPS có thể xác định vị trí với độ chính xác cao.

</div>Trang 18<div class="page_container" data-page="18">

Hình 1.1 Thành phần cơ bản của hệ thống định vị toàn cầu

(Huỳnh Văn Chương, 2011) Hệ thống GPS cung cấp nhiều lợi ích đáng kể và đã trở thành một phần quan trọng của các hệ thống định vị trong nhiều lĩnh vực khoa học, công nghệ và ngành công nghiệp. Trong quản lý tài ngun rừng, GPS giúp xác định chính xác các lơ rừng, vị trí các loại cây di sản, vị trí các đám cháy...

 Hệ thống thông tin địa lý:

Hệ thống thông tin địa lý (Geographic Information System - GIS) là một công nghệ và phần mềm được sử dụng để thu thập, quản lý, phân tích và hiển thị thông tin địa lý và không gian. GIS kết hợp dữ liệu địa lý (bao gồm bản đồ, hình ảnh vệ tinh, dữ liệu địa lý từ cảm biến) với thông tin phi địa lý (như dữ liệu dân số, kinh tế, môi trường) để tạo ra các bản đồ và phân tích khơng gian. Một hệ thống GIS bao gồm các thành phần sau:

</div>Trang 19<div class="page_container" data-page="19">

- Dữ liệu địa lý: GIS sử dụng các dạng dữ liệu địa lý như bản đồ, hình ảnh vệ tinh, dữ liệu điểm, đường, vùng và mô hình 3D. Các dữ liệu này có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và được tổ chức trong một cơ sở dữ liệu địa lý.

- Phần mềm GIS: Các phần mềm GIS cung cấp các công cụ và chức năng để quản lý, phân tích và hiển thị thông tin địa lý. Các phần mềm phổ biến bao gồm ArcGIS, QGIS, MapInfo và Google Earth.

- Phân tích khơng gian: GIS cho phép người dùng thực hiện các phân tích khơng gian trên dữ liệu địa lý. Điều này bao gồm việc tạo ra các lớp đặc trưng, tìm kiếm, tương tác và phân tích mối quan hệ không gian giữa các yếu tố địa lý.

- Hiển thị và trực quan hóa: GIS cung cấp khả năng hiển thị thông tin địa lý trên các bản đồ và biểu đồ. Nó cho phép người dùng tạo ra các bản đồ tùy chỉnh, biểu đồ, hình ảnh vệ tinh và mơ hình 3D để trực quan hóa dữ liệu và kết quả phân tích.

- Quản lý dữ liệu: GIS cho phép quản lý dữ liệu địa lý trong một cơ sở dữ liệu. Điều này bao gồm việc tổ chức, lưu trữ, truy xuất và chia sẻ dữ liệu địa lý một cách hiệu quả.

GIS có nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Trong lĩnh vực mơi trường, GIS có thể giúp theo dõi thay đổi sự phát triển đơ thị, phân tích dữ liệu địa chất và quản lý tài nguyên thiên nhiên.

Hình 1.2 Hệ thống thơng tin địa lý

(Nguồn: Trần Quang Bảo và cộng sự, 2017)

</div>Trang 20<div class="page_container" data-page="20">

 Công nghệ viễn thám (Remote Sensing)

Công nghệ viễn thám (Remote Sensing - RS) là quá trình thu thập thơng tin về một vị trí, dữ liệu địa lý và các yếu tố khác của Trái Đất một cách rộng rãi và tự động. Các công nghệ viễn thám thường sử dụng các cảm biến đặc biệt được gắn trên vệ tinh hoặc máy bay để thu thập thông tin từ các vùng mục tiêu. Các cảm biến này có thể ghi lại dữ liệu về ánh sáng phản xạ từ trên Trái Đất từ xa, thông qua việc sử dụng các thiết bị và cảm biến không tiếp xúc trực tiếp với vị trí đó. Cơng nghệ này giúp chúng ta thu thập dữ liệu và thông tin về mơi trường, địa hình mặt đất, nhiệt độ, phổ phát xạ điện từ và các thông số khác. Dữ liệu được thu thập từ các cảm biến này sau đó được xử lý và phân tích để tạo ra các hình ảnh, bản đồ và thơng tin về mơi trường và địa hình.

Cơng nghệ viễn thám có nhiều lợi ích và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Trong Quản lý tài nguyên tự nhiên: RS giúp giám sát và đánh giá tình trạng của các tài nguyên như rừng, đất, nước, và khí quyển. Nó cung cấp thông tin quan trọng để theo dõi sự thay đổi của môi trường và đưa ra quyết định về quản lý tài nguyên. Trong Quản lý môi trường và đối phó với thiên tai: Cơng nghệ RS có thể giúp xác định các vùng đe dọa môi trường, theo dõi sự biến đổi của hệ sinh thái và đánh giá các rủi ro từ thiên tai như lũ lụt, hạn hán và cháy rừng. Ngồi ra cịn có cơng nghệ lập bản đồ Internet là các chương trình phần mềm như Google Earth và các tính năng web như Microsoft Virtual Earth đang thay đổi cách dữ liệu địa không gian được xem và chia sẻ.

</div>Trang 21<div class="page_container" data-page="21">

Hình 1.3 Mơ tả về ngun lý thu thập dữ liệu bằng công nghệ viễn thám

(Nguồn: ) Công nghệ viễn thám cung cấp một phương tiện để phân tích các điều kiện và theo dõi các thay đổi trên phạm vi địa lý rộng lớn, làm cho nó hữu ích cho các nghiên cứu về lửa rừng. Các hệ thống viễn thám cung cấp các phép đo vật lý, sinh học về điều kiện mặt đất trước và sau đám cháy. Các phép đo này được sử dụng để hỗ trợ lập bản đồ nguy cơ hỏa hoạn [Chuvieco, 1989; Adab, 2013; Yu, 2017], lập bản đồ nhiên liệu [Arroyo, 2003; Van Wagtendonk, 2003; Falkowski, 2005; Saatchi, 2007; Mutlu, 2008], chủ động phát hiện cháy [Giglio, 2008; Schroeder, 2014; Schroeder, 2016; Xu, 1017], ước tính diện tích bị cháy [Roy, 2008; Giglio, 2009; Randerson, 2012], đánh giá mức độ nghiêm trọng của vụ cháy [Epting, 2005; Roy, 2006; Miller, 2007; Fernández-Manso, 2016] và giám sát phục hồi thảm thực vật [Gouveia, 2010; Veraverbeke, 2012].

</div>Trang 22<div class="page_container" data-page="22">

Vệ tinh 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), kích thước cảnh ảnh lên đến 290 km, độ phân giải khơng gian 10 m (4 kênh nhìn thấy và cận hồng ngoại). Vệ tinh Sentinel-2B đã được phóng thành cơng vào 07/3/2017 và vệ tinh Sentinel-2C dự kiến phóng trong năm 2024. Dữ liệu vệ tinh Sentinel-2 được cung cấp miễn phí cho mọi đối tượng sử dụng trên thế giới. Vì vậy, dữ liệu này rất phù hợp cho nghiên cứu của luận án.

Như vậy có thể thấy công nghệ địa không gian bao gồm hệ thống thông tin địa lý, các vệ tinh, hệ thống cảm biến từ xa… đã cách mạng hoá cách chúng ta quan sát và quản lý Trái Đất. Trong cuộc sống hàng ngày nó hỗ trợ từ việc lập bản đồ, quy hoạch đô thị đến dự báo thời tiết, phân tích mơi trường đặc biệt trong lĩnh vực quản lý tài nguyên rừng công nghệ địa không gian đã trở thành công cụ không thể thiếu, giúp theo dõi diễn biến tài nguyên rừng, đánh giá nguy cơ cháy rừng và triển khai các phương án phòng cháy chữa cháy hiệu quả, giảm thiểu các thiệt hại do cháy rừng gây ra, bảo tồn tài nguyên rừng bền vững.

1.3. Tổng quan các công nghệ được áp dụng trong quản lý lửa rừng

1.3.1. Sử dụng cảm biến kết nối mạng không dây

Theo [Schroeder, 2004], trong bài báo “Thử nghiệm vận hành hệ thống phát hiện khói lửa cháy rừng” lập luận rằng các truyền dữ liệu bằng vi ba không đắt và không cần giấy phép. Tuy nhiên, các hệ thống này đòi hỏi một hệ thống máy phát và máy thu cứ sau mỗi 50 km. Do vậy, Schroeder gợi ý rằng kết nối vệ tinh có thể hiệu quả hơn và rẻ hơn. Tuy nhiên, kết nối vệ tinh lại có nhược điểm là do phải tuân thủ theo các thỏa thuận quốc gia và quốc tế nên sẽ bị hạn chế rất nhiều trong q trình truyền tải thơng. Để khắc phục các vấn đề trên, một hệ thống cảm biến phát hiện sớm cháy rừng được tích hợp vào mạng khơng dây. Công nghệ mới được gọi là cảm biến mạng không dây (WSN) đang được chú ý nhiều hơn và bắt đầu được ứng dụng trong việc phát hiện cháy rừng. Cảm biến là thiết bị có khả năng nhận biết, ghi nhận các điều kiện mơi trường, tính

</div>Trang 23<div class="page_container" data-page="23">

tốn dữ liệu và gửi các thơng tin. Các cảm biến hoạt động trong môi trường mạng không dây tự phục hồi và tự tổ chức. Một loại công nghệ không dây là ZigBee, là một chuẩn truyền tin mới dựa trên IEEE 802.15.4. Công nghệ này tập trung vào ứng dụng chạy bằng các tấm pin mặt trời nhỏ và phù hợp với dữ liệu thấp (Small Data) và truyền tin trong phạm vi nhỏ. Cũng phải nói rằng mạng khơng dây WSN đã được phát triển từ lâu, tuy nhiên ứng dụng nó vào phát hiện và phịng chống cháy rừng thì bắt đầu mới được quan tâm và nghiên cứu.

Một nghiên cứu kết hợp web và cảm biến mạng không dây đã được công bố bởi [Hartung và cộng sự ,2006]. Nhóm nghiên cứu đã giới thiệu hệ thống có tên là FireWxNet, là một hệ thống khơng dây nhiều tầng theo dõi và phát hiện các đám cháy rừng ở những nơi hiểm trở. Hệ thống này chủ yếu quan sát hành vi của đám cháy bằng cảm biến, kết hợp với camera web để cung cấp hình ảnh của đám cháy thông qua hệ thống website và trang bị cả GPS để cung cấp thông tin vị trí và quãng đường đi thuận lợi nhất cho lính cứu hỏa triển khai đội hình và phương án chữa cháy. Ưu điểm của hệ thống là giúp đưa ra các kế hoạch, phương án để triển khai dập lửa, PCCCR nhằm tiết kiệm thời gian và tài chính. Hạn chế của hệ thống này là hệ thống khơng có chức năng cảnh báo sớm và phát hiện sớm cháy rừng.

Zhu và cộng sự. [Y. Zhu và cộng sự, 2012] đã tạo ra một hệ thống giám sát cháy rừng dựa trên cảm biến mạng không dây và mạng GPRS - General Packet Radio Service. Họ dựa vào hệ thống phân cụm cảm biến để ghi nhận dữ liệu và theo dõi thời gian thực về khói, nhiệt độ, độ ẩm và một số thông số môi trường khác. Dữ liệu thu thập được từ các cảm biến sẽ được truyền đến bộ xử lý trung tâm và sau đó bộ xử lý trung tâm sẽ đưa ra các báo cáo, đồ thị và các gợi ý để giúp lực lượng quản lý lửa rừng đưa ra quyết định phù hợp. Ngoài ra, tại Tây Ban Nha, các nhà quản lý lửa rừng đã ứng dụng thử nghiệm thiết bị phát hiện cháy rừng có tên gọi là Waspmote có tích hợp GPS để khoanh vùng cảnh báo cháy dựa vào cảm biến ghi nhận nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ khí carbon

</div>Trang 24<div class="page_container" data-page="24">

monoxide (CO) và carbon dioxide (CO2) để phát hiện đám cháy [Solobera và cộng sự, 2010].

Một thử nghiệm khác về ứng dụng công nghệ trong quản lý lửa rừng của [Hongye và cộng sự ,2009]. Họ đã thử nghiệm hệ thống gồm ba thành phần là hệ thống giám sát cháy rừng, hệ thống cơ sở dữ liệu cháy rừng và hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong quản lý và PCCCR. Hệ thống này mô phỏng đám cháy trong bản đồ 2D kết hợp với hình ảnh đám đám cháy thực tế tại hiện trường để xây dựng bản đồ 3D mô phỏng hành vi và quy mô đám cháy sử dụng Geodatabase và ArcSDE. Hệ thống này hiện nay cũng chỉ nằm ở nghiên cứu thử nghiệm vì sự phức tạp của nó khi triển khai thực tế.

Để bảo vệ có khu vực di sản, văn hóa và khảo cổ sát khỏi các điều kiện thời tiết khắc nghiệp và nguy cơ xảy ra các đám cháy, Liên minh Châu Âu đã triển khai dự án nghiên cứu thử nghiệm đó là hệ thống FIRESENSE. FIRESENSE là một hệ thống rất phức tạp; nó bao gồm các camera đa cảm biến như quang học, cảm biến hồng ngoại IR và PTZ ngoài ra cịn có cảm biến nhiệt độ và các trạm thời tiết [K. Kose và cộng sự, 2010]. Trong hệ thống này, mỗi bộ cảm biến thu thập dữ liệu và áp dụng một số kỹ thuật xử lý cũng như các mơ hình và thuật tốn tổng hợp dữ liệu khác nhau để cung cấp sự hiểu biết rõ ràng về sự kiện cho chính quyền địa phương. Hệ thống này được xem là sự kết hợp của rất nhiều nghiên cứu thử nghiệm đã xem xét ở phần trên chẳng hạn ngọn lửa sẽ được phát hiện thông qua các cảm biến nhiệt độ, ngồi ra cịn dựa vào đường phát xạ hấp thụ và phân tích các chất như nước, carbon monoxide (CO) và carbon dioxide (CO2). Sự phản xạ của ánh sáng mặt trời, các đám mây (bóng mây) cũng được ghi nhận để đưa ra các cảnh báo sớm nguy cơ cháy. Riêng camera quang học sẽ ghi nhận hình ảnh các hình ảnh tiếp theo của cùng một cảnh bằng hệ thống xử lý hình ảnh. Nếu tìm thấy sự khác biệt giữa hai hình ảnh ở một ngưỡng nhất định thì cảnh báo sẽ được tạo ra.

Có thể thấy rằng, cơng nghệ cảm biến mạng không dây thường triển khai một số lượng lớn các cảm biến nhỏ, chi phí thấp với mật độ khá dày, có thể

</div>Trang 25<div class="page_container" data-page="25">

quan sát và ghi nhận vật chất xung quanh chúng bằng cách thu thập thơng tin về vật lý, hóa học, chuyển nó thành tín hiệu điện, gửi nó đến một vị trí từ xa để thực hiện một số phân tích và đưa ra các cảnh báo thơng qua các ứng dụng khác nhau. Để nâng cao chất lượng và độ tin cậy của các cảnh báo, các cảm biến mạng khơng dây thường được tích hợp với GPS, các camera IP, ảnh vệ tinh, trạm thời tiết, độ ẩm VLC...

1.3.2. Sử dụng hệ thống cảm biến quang học và máy ảnh kỹ thuật số

Ngày nay, hai loại mạng cảm biến khác nhau có sẵn để phát hiện cháy là giám sát camera và mạng cảm biến không dây. Sự phát triển của cảm biến, máy ảnh kỹ thuật số, xử lý hình ảnh và máy tính cấu hình cao dẫn đến sự phát triển của một hệ thống quang học, tự động nhận dạng và cảnh báo sớm về cháy rừng. Các loại cảm biến với khả năng khác nhau có thể được sử dụng trong các hệ thống phát hiện cháy rừng như: Máy quay video, nhạy cảm với quang phổ khói có thể nhìn thấy được vào ban ngày và đám cháy có thể nhận biết được vào ban đêm; Camera ảnh nhiệt dựa trên việc phát hiện luồng nhiệt của ngọn lửa (Hồng ngoại – IR); Máy đo phổ hồng ngoại để xác định các đặc điểm quang phổ của khói; Hệ thống phát hiện và dải phổ ánh sáng - LIDAR (phát hiện ánh sáng và dải phổ) đo các tia laze phản xạ từ các hạt khói [EUFOFINET Project].

Các hệ thống quang học hoạt động theo các thuật toán khác nhau do nhà sản xuất thiết kế, nhưng tất cả đều có chung một phương pháp là phát hiện khói và ánh sáng của lửa. Một cách dễ hiểu hơn hệ thống quang học như là một máy ảnh và sản phẩm là tạo ra hình ảnh. Hình ảnh bao gồm một số pixel, trong đó hệ thống xử lý theo dõi chuyển động trong hình ảnh và kiểm tra xem có bao nhiêu pixel chứa ánh sáng khói hoặc lửa và sau đó hệ thống xử lý gửi kết quả cho một thuật tốn khác để quyết định có tạo ra cảnh báo cho nhà điều hành hay không. Hầu hết các hệ thống quang học cần được tích hợp với bản đồ địa lý.

AlarmEYE là hệ thống hình ảnh & video phát hiện sớm cháy rừng được tích hợp khả năng phát hiện hồng ngoại, đen trắng và tần số màu, do vậy hệ

</div>Trang 26<div class="page_container" data-page="26">

thống có thể hoạt động trong điều kiện ban ngày và cả ban đêm. Tùy chọn hồng ngoại của hệ thống này có thể phân biệt giữa hình ảnh ngọn lửa và hơi nhiệt. Hệ thống này được sản xuất và triển khai ở Thái Lan [Inno Sys Industries Inc, 2012].

Hệ thống EYEfi SPARC, cảm biến quang học do EYEfi, Úc sản xuất, để phát hiện cháy rừng là hệ thống bao gồm Máy ảnh (màu vào ban ngày và thang độ ánh sáng cực thấp vào ban đêm), Trạm thời tiết, Cảm biến phát hiện ánh sáng nhiệt, Bộ truyền tín hiệu (có băng thơng 0,25 Mpbs), Hệ thống điện. Trạm thời tiết và cảm biến phát hiện ánh sáng nhiệt được trang bị thêm nhằm tăng độ chính xác. Về cơ chế hoạt động, EYEfi có thể cung cấp tự động hoặc bán tự động hình ảnh nhiệt cho cơ quan quản lý lửa rừng bất cứ khi nào người điều hành nhận thấy có khói và có thể sử dụng phần mềm EYEfi để yêu cầu gửi hình ảnh và sử dụng bản đồ GIS để xác định vị trí lửa. Hạn chế của hệ thống này là việc EYEfi khơng cung cấp tính năng phát hiện khói tự động nhưng hãng sản xuất có kế hoạch tích hợp hợp phần này trong tương lai gần [Mathews và cộng sự, 2010].

Hệ thống UraFire dựa trên việc xác định khói bằng cách phân cụm chuyển động với đầu vào thời gian để lọc bỏ những ghi nhận nhầm lẫn nhằm giảm số lượng cảnh báo sai và được sử dụng và sản xuất tại Pháp [Uratek, 2013; Guillemant và cộng sự 2001].

Forest Fire Finder: Hệ thống quang học này có các kỹ thuật hoàn toàn khác và là một hệ thống dựa trên phân tích thơng minh từ các điều kiện của bầu khí quyển thay vì phát hiện khói hoặc ánh sáng lửa. Forest Fire Finder theo dõi cách bầu khí quyển hấp thụ ánh sáng mặt trời, điều này phụ thuộc vào thành phần hóa học trong khí quyển. Các thành phần khác nhau có khả năng hấp thụ khác nhau, vì vậy Forest Fire Finder có thể phát hiện và phân biệt khói hữu cơ từ cây bị cháy và khói cơng nghiệp trong phạm vi 15 km [NGNS, 2013].

ForestWatch là một hệ thống cảm biến camera quang học cung cấp khả năng phát hiện cháy bán tự động do EnviroVision Solutions, Nam Phi sản xuất. Một camera đặt trên tháp qt khu vực để tìm khói vào ban ngày và ngọn lửa

</div>Trang 27<div class="page_container" data-page="27">

phát sáng vào ban đêm. Nó có thể phát hiện khói trong phạm vi từ 16 km đến 20 km và sau đó gửi báo cáo qua kết nối 3G hoặc vi ba 0,25 Mpbs [Mathews và cộng sự, 2010]. ForestWatch bao gồm Một máy ảnh nghiêng xoay cho phép quay 3600 và độ nghiêng +33 đến −83, với zoom quang học 24x, Cơng cụ lưu hình ảnh, Hệ thống thơng tin liên lạc, chẳng hạn như 3G, vi ba hoặc vệ tinh, Phần mềm ForestWatch để xử lý dữ liệu nhận được và đưa ra đánh giá đầy đủ để người điều hành đưa ra quyết định cuối cùng [Hough, 2007]. ForestWatch đã được thực hiện các thử nghiệm để đánh giá tại Canada, kết quả thử nghiêm cho thấy đám cháy được phát hiện một cách đáng tin cậy trong phạm vi lên đến 20 km tuy nhiên có khi cũng tạo ra báo động giả. Hệ thống Giám sát Rừng này đang được sử dụng ở Nam Phi (83 tháp), Swaziland (5 tháp), Mỹ (22 tháp), Canada (4 tháp), Chile (20 tháp) và Slovakia (4 tháp). Ngoài ra, một hoạt động với quy mô thử nghiệm (2 tháp) cũng đã được lắp đặt ở Hy Lạp.

Ngoài ra, hệ thống mắt diều hâu phát hiện lửa - FireHawk là hệ thống quản lý rủi ro cung cấp vị trí cháy bao gồm ba lớp sau: Lớp hình ảnh đại diện cho việc lắp đặt camera ở những nơi thích hợp, Các lớp truyền dẫn thiết lập liên kết không dây (mạng không dây), Lớp xử lý thông tin được coi như là “Bộ não” của hệ thống mà FireHawk sử dụng phần mềm ForestWatch và GIS để cung cấp vị trí và đường đi ngắn nhất đến đám cháy. Hiện tại, Firehawk được lắp đặt tại hai khu vực ở Nam Phi [EUFOFINET Project] [ALASIA, 2018].

Thêm một cơng nghệ nữa có tên FireWatch là hệ thống phát hiện khói tự động có thể xác định khói trong phạm vi 10–40 km. Nó đã được nghiên cứu trong nhiều năm (từ năm 1992) ở Đức, và hiện nay nó được sản xuất bởi Viện Hàng khơng Vũ trụ Đức (DLR). Các hệ thống FireWatch đang được sử dụng ở Đức (178 tháp, 22 phòng điều khiển), Estonia (5 tháp, 1 phịng điều khiển), Síp (2 tháp, 1 phòng điều khiển) và Mexico (1 tháp, 1 phòng điều khiển). Hệ thống quy mơ thí điểm (1 hoặc 2 tháp) đang được sử dụng ở Cộng hòa Séc, Bồ Đào Nha, Tây Ban Nha, Ý, Hy Lạp và Hoa Kỳ [11]. Hệ thống FireWatch bao gồm các hợp phần như sau Tập hợp các cảm biến quang học (OSS), mỗi OSS quay

</div>Trang 28<div class="page_container" data-page="28">

3600 sau mỗi 4 đến 6 phút vào ban ngày và 8–12 phút vào ban đêm theo bước 10 độ; Truyền dữ liệu: Bộ phận xử lý dữ liệu tại tháp có kết nối khơng dây với máy tính đặt tại văn phịng trung tâm; Văn phòng trung tâm: cán bộ quản lý lửa rừng và lâm nghiệp được cung cấp không gian làm việc (máy tính, màn hình và máy in). [FireWatch, 2013]

Trong các hệ thống đã giới thiệu thì hai hệ thống được coi là phù hợp cho việc cảnh báo cháy rừng, phát hiện sớm cháy rừng là FireWatch và ForestWatch. Cả hai hệ thống đều có sự phát triển lâu dài và vẫn đang được cải thiện; cả hai đều đã được thử nghiệm và sử dụng thương mại ở nhiều nước trên thế giới. Tuy nhiên, khi ứng dụng hệ thống cảm biến quang học và máy ảnh kỹ thuật số vào quản lý lửa rừng cũng bị hạn chế bởi nhiều yếu tố như cần phải lắp đặt rất nhiều tháp để đặt hệ thống cảnh báo, đặt biệt ở những vùng rừng núi xa xơi hẻo lánh nên làm tăng chi phí đầu tư và vận hành, ngoài ra khả năng ghi nhận hình ảnh từ nhiệt và khói của cảm biến quan học và máy ảnh kỹ thuật số cũng sẽ bị ảnh hưởng bởi Chuyển động hàng ngày của mặt trời, chuyển động của mây, sự biến đổi của sự tắt dần ánh sáng mặt trời trong khí quyển, sự che khuất của các loại cây to, Thảm thực vật,...

1.3.3. Sử dụng ảnh vệ tinh kết hợp với công nghệ không gian địa lý

Từ những thập niên 1990s, con người đã bắt đầu sử dụng các vệ tinh và thậm chí cả các thiết bị trên khơng khác như khinh khí cầu, máy bay để quan sát và phát hiện các đám cháy rừng. Các hình ảnh vệ tinh được thu thập bởi hai vệ tinh chính được phóng cho mục đích phát hiện cháy rừng, máy đo bức xạ có độ phân giải cao (AVHRR) [NOAA, 2012], phóng vào năm 1998 và máy quang phổ hình ảnh có độ phân giải vừa phải (MODIS), phóng vào năm 1999, đã được sử dụng [NASA, 1999; Nakau và cộng sự, 2006]. Tuy nhiên, những vệ tinh này chỉ có thể cung cấp hình ảnh lặp lại của các vùng trên trái đất mỗi hai ngày một lần và đó là một thời gian tương đối dài đối cảnh báo lửa rừng; nên thường có độ trễ so với thực tế, ngồi ra chất lượng ảnh vệ tinh cịn có thể bị ảnh hưởng

</div>Trang 29<div class="page_container" data-page="29">

bởi các điều kiện thời tiết, điều kiện mây hoặc độ nghiêng chiếu sáng của mặt trời [Aslan và cộng sự, 2010]. Ngồi ra, các vệ tinh thường có quỹ đạo hơn 22.800 dặm so với bề mặt trái đất. Do vậy, bức xạ quang học và tia hồng ngoại (nhiệt) do ngọn lửa phát ra trong giai đoạn đầu của đám cháy có thể có cường độ quá yếu để vệ tinh có thể phát hiện được, trước khi đám cháy bùng cháy và có cơ hội lây lan ra vùng rộng hơn. Cường độ giảm theo bình phương nghịch đảo của khoảng cách, ngồi ra cịn ảnh hưởng bởi góc hướng của chùm bức xạ tới và pháp tuyến đối với gương bề mặt thu, máy ảnh, ăng ten và máy dị; do đó, vị trí và hướng của vệ tinh có thể khơng tối ưu cho việc phát hiện cháy rừng ở giai đoạn đầu.

Các vệ tinh thường được thiết kế để thực hiện nhiều chức năng đa dạng như viễn thông, viễn thám cho các đặc điểm rộng của bề mặt trái đất hoặc bầu khí quyển, v.v., do vậy chức năng phát hiện và giám sát cháy rừng chỉ là chức năng thứ yếu. Cho đến nay, vẫn chưa có vệ tinh nào thực hiện nhiệm vụ chuyên biệt cho quản lý lửa rừng do chi phí là rất lớn. Bên cạnh đó, hoạt động của một hệ thống vệ tinh thường có liên quan đến an ninh quốc gia nên thường bị ràng buộc bởi các quy định và thỏa thuận quốc gia và quốc tế và có thể khơng phù hợp với nhiệm vụ quan sát cháy rừng.

Để khắc phục những hạn chế của ảnh vệ tinh, các nhà khoa học đã tập trung nghiên cứu và phát triển công nghệ giúp phân tích các hình ảnh chụp từ vệ tinh được gọi là công nghệ không gian địa lý hay công nghệ địa không gian. Công nghệ địa không gian đã hỗ trợ rất nhiều trong quản lý lửa rừng chẳng hạn lập bản đồ rủi ro cháy rừng, bản đồ VLC, hệ thống phát hiện cháy, ước tính diện tích bị cháy, giám sát phục hồi thảm thực vật sau cháy, ...

Lập bản đồ rủi ro cháy rừng: Công nghệ địa không gian được sử dụng chủ yếu để phân loại lớp phủ mặt đất, cung cấp dữ liệu địa hình, đánh giá điều kiện thực vật và xác nhận các đánh giá rủi ro được đề xuất. Lớp phủ mặt đất đóng một vai trị quan trọng trong việc đánh giá rủi ro của một khu vực nhất định vì nó liên quan đến đặc điểm các loại VLC [Keane và cộng sự, 2001]. Điều

</div>Trang 30<div class="page_container" data-page="30">

này làm cho việc phân loại chính xác độ che phủ trở nên cần thiết để xác định các khu vực có nguy cơ cháy cao. Do đó, các chỉ số về thảm thực vật như Chỉ số độ ẩm (NDMI - Normalized Difference Moisture Index) và Chỉ số thực vật (NDVI - Normalized Difference Vegetation Index) thường được sử dụng để tính tốn và xây dựng các bản đồ tủi ro [Chuvieco, 1999; Adab, 2013; Yu, 2017]. Các chỉ số này được sử dụng để xác định các điều kiện thực vật dễ bị cháy hoặc dễ bị lan rộng và cũng giúp mơ hình hóa khối lượng VLC. Trên thực tế, những vấn đề này thường thay đổi nhanh chóng theo khơng gian và thời gian, đòi hỏi phải cập nhật thường xuyên. Dữ liệu địa hình rất quan trọng vì độ dốc và độ cao đều có tác động đến nguy cơ gây cháy và/hoặc khả năng lan rộng [Pradhan và cộng sự, 2017]. Dữ liệu về mức độ nghiêm trọng của cháy rừng và dữ liệu về đốt có kiểm sốt để kiểm tra độ chính xác của các đánh giá rủi ro, với kỳ vọng rằng các sự kiện cháy sẽ thường xảy ra nhất ở các khu vực có nguy cơ cao [Chuvieco, 2013]. Hiện nay có nhiều loại ảnh vệ tinh hỗ trợ cho việc lập bản đồ rủi ro chẳng hạn như ảnh vệ tinh có độ phân giải khơng gian thơ (>100 m) có khoảng thời gian quay lại thường xuyên hơn (hàng ngày), chẳng hạn như MODIS nên có thể sử dụng ảnh MODIS để lập bản đồ rủi ro hàng ngày nhưng độ phân giải lại không cao; trong khi đó ảnh vệ tinh Sentinel-2 có khoảng thời gian quay lại là vài ngày, điều này sẽ giúp cập nhật bản đồ rủi ro hàng tuần ở độ phân giải không gian cao hơn ảnh MODIS (10-20m).

Bản đồ VLC: Vật liệu cháy là nhân tố quyết định cường độ cháy và mức

độ nghiệm trọng của cháy rừng, do đó, các nhà quản lý lửa rừng thường yêu cầu thơng tin chính xác và tồn diện về sự phân bố theo khơng gian và đặc tính của VLC để xác định các khu vực có nguy cơ cháy cao và sẵn sàng thực hiện các biện pháp để giảm thiểu rủi ro và ngăn chặn cháy rừng [Rollins và cộng sự, 2004]. Đặc tính VLC có thể được xác định bằng cách sử dụng nhiều biến, nhưng biến để lập bản đồ và được sử dụng phổ biến nhất là khối lượng VLC, được coi là khối lượng sinh khối khô trên một đơn vị diện tích [Adab, 2013]. Chỉ số NDVI có thể được sử dụng để hỗ trợ việc phân loại trực tiếp các loại vật liệu.

</div>Trang 31<div class="page_container" data-page="31">

Wagtendonk và Root [Van Wagtendonk, 2003] đã kiểm tra khả năng phân loại các loại VLC của NDVI trong Vườn quốc gia Yosemite. Kết quả nghiên cứu thành lập bản đồ với 6 loại vật liệu, độ chính xác tổng thể đạt được là 62% và kết luận rằng việc lập bản đồ VLC dựa trên NDVI đã cung cấp đầy đủ phân loại ban đầu. Ngoài ra, nghiên cứu tính tốn NDVI sử dụng hình ảnh từ vệ tinh ASTER của Lasaponara và Lonarte [Lasaponara và cộng sự, 2007] phân loại nhiên liệu vùng Calabria, miền nam nước Ý, chủ yếu bao gồm thông Calabrian laricio (Pinus Nigra), cây sồi lá chùm (Quercus pubescens), và cây bụi (Alnus glutinosa, Alnus cordata) đạt được độ chính xác tổng thể là 90,39%.

Phát hiện cháy chủ động: Phát hiện kịp thời và ngăn chặn cháy ngay từ

giai đoạn ban đầu nhằm giảm thiểu rủi ro cháy rừng có thể được thực hiện bởi máy đo bức xạ có độ phân giải cao (AVHRR), Máy chụp ảnh nhiệt và máy chụp ảnh hồng ngoại tăng cường (MSG-SEVIRI), Vệ tinh môi trường địa tĩnh (GOES - Geostationary Operational Environmental Satellite), Bộ đo bức xạ hình ảnh hồng ngoại có thể nhìn thấy (VIIRS - Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) và MODIS [Schroeder, 2016; Prins, 1998; Schroeder, 2008; Li, 2003]. Trong hai thập kỷ qua, MODIS Terra và Aqua đã trở thành cảm biến chính để phát hiện chủ động nhờ độ phân giải thời gian cao.

Ước tính diện tích bị cháy: Công nghệ viễn thám cung cấp một phương tiện để ước tính và lập bản đồ diện tích bị cháy ở quy mơ địa phương, khu vực và tồn cầu [Roy và cộng sự, 2005]. Các phương pháp được sử dụng để ước tính diện tích bị cháy khác nhau tùy thuộc vào quy mơ và mục đích của việc đánh giá. Một phương pháp phổ biến để tính tốn diện tích bị đốt cháy là tính tốn diện tích dựa trên kích thước pixel [Giglio, 2006] theo cơng thức A(i, t) = aNf(i, t), trong đó A là diện tích vùng bị cháy, i là ơ lưới, t là khoảng thời gian, Nf là số pixel được phát hiện bị cháy và a là diện tích của pixel. Roy và cộng sự đề xuất một phương pháp lập bản đồ khu vực bị cháy ở quy mô khu vực và toàn cầu bằng cách sử dụng cảm biến MODIS. Giglio và cộng sự [Giglio, 2009] đã tạo ra một thuật toán để lập bản đồ khu vực bị đốt cháy bằng cách sử dụng

</div>Trang 32<div class="page_container" data-page="32">

dữ liệu MODIS 1 km để xác định mối quan hệ giữa tỷ lệ đốt cháy (NBR - normalized burn ratio) và thời gian.

Giám sát phục hồi thảm thực vật sau cháy: Mức độ nghiêm trọng của

của cháy rừng là một thước đo quan trọng để đánh giá tác động của cháy đối với cảnh quan, môi trường và đa dạng sinh học. Mức độ nghiêm trọng của việc đám cháy có liên quan đến tỷ lệ chết của thực vật, thành phần dinh dưỡng của đất, và làm tăng tốc độ dòng chảy bề mặt do giảm khả năng giữ nước của đất [Benavides, 2001; Martin, 2001; Moody, 2001]. Mức độ nghiêm trọng của cháy thường được đo tại hiện trường bằng cách sử dụng chỉ số cháy (CBI - Composite Burn Index). Do nhu cầu về một phương pháp tiếp cận có hệ thống để ước tính mức độ nghiêm trọng của cháy, CBI đã được tạo ra để cho phép thực hiện các ước tính trực quan bằng cách đánh giá mức độ thiệt hại do cháy gây ra, cũng như khả năng phục hồi thảm thực vật cho khu vực, trên thang điểm từ 0 đến 3 [Kasischke, 2008]. Hạn chế của CBI là phụ thuộc vào thời gian và yêu cầu phải đến thăm thực tế các khu vực bị cháy để thực hiện các đánh giá. Ngoài ra, chúng ta có thể dựa vào ảnh vệ tinh để giám sát phục hồi thảm thực vật sau cháy qua hai chỉ số quang phổ NDVI và NBR [Escuin, 2008]. Trong khi NDVI vẫn được sử dụng trong nghiên cứu hiện tại về giám sát phục hôi thảm thực vật sau cháy, thì NBR chủ yếu được sử dụng để làm chỉ số tiêu chuẩn đánh giá mức độ nghiêm trọng của cháy.

Hiện nay, có rất nhiều phương pháp cũng như công nghệ được ứng dụng vào công tác quản lý lửa rừng, từ việc con người quan sát trực tiếp trên các chòi canh lửa cho đến hệ thống giám sát bằng camera và cơng nghệ hình ảnh vệ tinh cũng đã được thử nghiệm, tuy nhiên mỗi phương pháp đều có ưu và nhược điểm riêng. Chẳng hạn giám sát bằng camera phát hiện lửa và khói thật sự hoạt động hiệu khi đám cháy đã xảy ra, hoặc ảnh vệ tinh thì lại có độ trễ nhất định và rất khó phát hiện khi đám cháy cịn nhỏ. Việc áp dụng các cảm biến để ghi nhận có dữ liệu về nhiệt độ, độ ẩm, áp suất, nồng độ của hơi nước, nồng đồ khí CO và CO2 để đưa ra các cảnh báo sớm tuy nhiên thường xảy ra

</div>Trang 33<div class="page_container" data-page="33">

sai số và cảnh báo giả. Sự phát triển của ông nghệ không gian địa lý và viễn thám đã đóng góp rất nhiều trong việc nâng cao hiệu quả công tác quản lý lửa rừng, từ phương pháp cảnh báo sớm cháy cháy rừng, đến việc hỗ trợ xác định nhanh chóng vị trí và triển khai kế hoạch dập lửa đến cả đánh giá thiệt hại do cháy gây ra và giám sát phục hồi thảm thực vật sau cháy. Tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể và kinh phí mà chúng ta có thể lựa chọn các cơng nghệ khác nhau nhằm nâng cao hiệu quả trong công tác quản lý lửa rừng.

1.4. Tổng quan các nghiên cứu về quản lý lửa rừng

1.4.1. Nghiên cứu về quản lý lửa rừng trên thế giới

Các nghiên cứu về quản lý lửa rừng trên thế giới chủ yếu tập trung vào các lĩnh vực: dự báo và cảnh báo cháy rừng, các biện pháp PCCCR, theo dõi phục hồi rừng sau cháy. Các nghiên cứu điển hình tại các nước có nền kinh tế và Lâm nghiệp phát triển như: Mỹ, Thụy Điển, Autralia, Pháp, Nga, Đức, Trung Quốc…

1.4.1.1. Nghiên cứu về dự báo và cảnh báo cháy rừng

 Về phương pháp dự báo cháy rừng

Các phương pháp dự báo cháy rừng đã được quan tâm và bắt đầu nghiên cứu từ hơn 100 năm trước. Tuy nhiên, đến thế kỷ XX với sự phát triển của khoa học công nghệ đặc biệt về máy tính, internet và các thiết bị di động, cơng nghệ định vị toàn cầu đã hỗ trợ rất nhiều trong việc nghiên cứu để đưa ra các phương pháp dự báo cháy. Tùy ở mỗi nước, trong từng giai đoạn cụ thể có những phương pháp và hệ thống dự báo cháy rừng khác nhau.

Tại Trung Quốc: Vào năm 1992, nhà khoa học Jude cùng cộng sự đã nghiên cứu và đưa ra các mối quan hệ giữa độ ẩm của vật liệu cháy trong rừng với các yếu tố khí tượng như Nhiệt độ, độ ẩm khơng khí, tốc độ gió, lượng mưa, số ngày mưa và lượng bốc hơi và kết quả cho thấy rằng độ ẩm vật liệu cháy cỡ nhỏ (D<0,6 cm) có mối quan hệ chặt chẽ nhất với các yếu tố khí tượng hơn các vật liệu cháy có kích cỡ lớn hơn [Dẫn theo Bế Minh Châu, 2012], [Dẫn theo Trần Văn Mão 1998].

</div>Trang 34<div class="page_container" data-page="34">

Tại Hàn Quốc: Nghiên cứu đã tiến hành đánh giá khả năng xảy ra cháy rừng tại 16 vùng sinh thái với các yếu tố ảnh hưởng đến cháy rừng được xem xét như vị trí (vĩ độ, kinh độ), nhiệt độ trung bình, lượng mưa theo mùa trong vòng 30 năm từ năm 1961 đến 1990 [Joo-Hoon Lim, 2002]. Kết quả cho thấy các khu rừng của ba miền ven biển như: Kangwon, Woolyong và Hyung-Taewha (phía đơng khu vực ven biển của Hàn Quốc) rất dễ xảy ra cháy rừng vì những khu vực này có lượng mưa rất thấp vào mùa xuân và gió thay đổi đột ngột nhiều lần trong ngày, đồng thời cháy rừng lan rất nhanh. Ngồi ra, đây là những khu vực có sự xuất hiện chủ yếu các loại thuộc chi Thông (Pinus) chứa lượng tinh dầu lớn nên dễ xảy ra cháy rừng.

Tại Mỹ: Các nghiên cứu về lửa rừng đã có từ rất lâu, tuy nhiên nghiên cứu về khả năng cháy của rừng thì phải kể đến các nghiên cứu của Beal E. A và Show. C. B vào đầu những năm 1910s. Họ đã tiến hành nghiên cứu và xác định khả năng cháy của rừng thông qua lớp thảm mục rừng, độ khơ hạn càng cao thì khả năng xuất hiện cháy rừng càng dễ xảy ra. Những năm tiếp theo, nhiều nhà khoa học đã đánh giá khả năng bắt lửa của các mức độ ẩm ướt của vật liệu cháy (VLC) của rừng để đưa ra các thang cảnh báo về nguy cơ cháy rừng [C. Chandler và cộng sự, 1983]. Tuy nhiên, việc chỉ đánh giá khả năng bắt lửa dựa vào các mức độ ẩm ướt của VLC là chưa thật sự chính xác, do q trình bắt lửa và gây cháy rừng cịn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác. Do vậy, phương pháp cảnh báo nguy cơ cháy rừng luôn được nghiên cứu vả cải tiến cho đến năm 1978, các nhà khoa học Mỹ đã đưa ra được hệ thống dự báo cháy rừng tương đối hoàn chỉnh. Hệ thống này được gọi là mơ hình cháy với các yếu tố được xem xét như là khả năng bắt lửa của các VLC khác nhau dựa trên các điều kiện khác như thời tiết, địa hình để đánh giá tồn diện khả năng bắt lửa của VLC và đưa ra cảnh báo mức nguy hiểm của cháy rừng [Dẫn theo Phạm Minh Nguyệt, 1997].

Tại Đức: Chuyên gia đi đầu về dự báo nguy cơ cháy rừng phải kể đến là Waymann. Ông đã dựa vào mối quan hệ giữa hàm ẩm của vật liệu cháy và khả

</div>Trang 35<div class="page_container" data-page="35">

năng cháy của vật liệu để dự báo nguy cơ cháy rừng [Dẫn theo Phạm Ngọc Hưng, 1988].

Năm 1997, N.P. Cheney & A.L. Sullivan đã đưa ra mô hình độ ẩm của VLC (m) thơng qua các biến về nhiệt độ khơng khí T và độ ẩm khơng khí H [Cheney và cộng sự, 1997]:

Bảng 1.1. Tiêu chí đánh giá nguy cơ cháy rừng theo chỉ số Angstrom

I > 4.0 Khả năng cháy rất thấp 3.0 < I < 4.0 Khả năng cháy thấp 2.5 < I < 3.0 Khả năng trung bình 2.0 < I < 2.5 Khả năng cao

I < 2.0 Khả năng cháy rất cao

Tại Úc: Vào năm 1984, Mc Arthur A.G. và Luke.R.H, đã giới thiệu chỉ số FFDI (Forest Fire Danger Index) và chỉ số FFWI (Forest Fire Weather Index) để để đánh giá khả năng gây cháy rừng ở Úc như sau [Mc Arthur và cộng sự, 1984]:

𝐹𝐹𝐷𝐼 = 2𝑒(−0.45 + 0.987𝑙𝑛(𝐷𝐹) − 0.0345𝑅𝐻 + 0.0338𝑇 + 0.0234𝑣)

Với: T là nhiệt độ (oC), v là vận tốc gió (km/h), RH là độ ẩm tương đối (%) và DF là yếu tố khô hạn (với thang cấp độ từ 0 tới 10, dựa vào sự thiếu hụt độ ẩm của đất).

Bảng 1.2. Phân cấp nguy cơ cháy rừng dựa vào chỉ số FFDI

</div>Trang 36<div class="page_container" data-page="36">

Tại Nga: Rất nhiều phương pháp dự báo cháy rừng đã được đưa ra như của E.V. Valendic (1924), V.G. Nesterop (1939), I.C. Melekhop (1948), C.P. Arxubasev (1957). Tuy nhiên, phương pháp của V.G. Nesterop đề xuất năm 1939 là phương pháp vẫn được áp dụng rộng rãi hiện nay. V.G. Nesterop đã căn cứ vào các nhân tố khí tượng như Lượng mưa, nhiệt độ và độ chênh lệch bão hòa của độ ẩm khơng khí tại thời điểm 13 giờ để đưa ra đánh giá khả năng cháy rừng. Theo V.G. Nesterop, chỉ tiêu P được xác định như sau:

𝑃𝑖 = ∑ 𝑡𝑖13.

𝑑𝑖13Trong đó:

Pi - chỉ tiêu tổng hợp đánh giá mức nguy hiểm cháy rừng một ngày cụ thể; ti13 - nhiệt độ khơng khí tại thời điểm 13h (0C);

di13 - độ chênh lệch bão hịa độ ẩm khơng khơng khí ở thời điểm 13h (mb); n - số ngày không mưa hoặc có mưa < 3mm kể từ ngày có trận mưa với lượng mưa ≥ 3mm.

Tại Trung Quốc: Yangmei đã đưa ra chỉ số đánh giá khả năng bắt lửa như sau:

𝐼 = 1/4. (𝑎1. 𝑇𝑏1 + 𝑎2. 𝑒−𝑏2.𝑅 + 𝑎3. 𝑀𝑏3+ 𝑎4. 𝑚𝑏4)

Trong đó: T- nhiệt độ khơng khí lúc 14 giờ (oC); R - độ ẩm khơng khí lúc 14 giờ (%); M - lượng bốc hơi ngày (mm); M - Số giờ nắng; a1, a2, a3, a4 - các hệ

</div>Trang 37<div class="page_container" data-page="37">

số trong phương trình tương quan giữa các chỉ tiêu khí tượng với khả năng bắt lửa. [Dẫn theo Trần Văn Mão, 1998]

Nhìn chung, mỗi quốc gia, mỗi khu vực có những nghiên cứu để xây dựng riêng phương pháp và các chỉ số dự báo khả năng cháy rừng hoặc gọi là dự báo nguy cơ cháy rừng. Tựu chung lại có hai nhóm phương pháp chính dựa trên hai cơ sở khác nhau đó là dự báo cháy rừng căn cứ vào điều kiện khí tượng và dự báo cháy rừng dựa vào tổng hợp của đặc điểm vật liệu cháy và các yếu tố khí tượng. Tuy nhiên, vẫn chưa có phương pháp hay chỉ số nào trong phương trình có tính đến yếu tố con người, đây là yếu tố gây cháy chủ yếu do hành vi, nhận thức, kinh tế của một khu vực dân cư. Điều này đã làm suy giảm độ chính xác của các phương trình dự báo nguy cơ cháy rừng.

 Nghiên cứu ứng dụng công nghệ không gian địa lý trong dự báo và phát hiện sớm cháy rừng trên thế giới

Tại Mỹ: Hệ thống WFAS (Hệ thống đánh giá cháy rừng - The Wildland Fire Assessment System) đưa vào sử dụng năm 2007 cho phép dự báo nguy cơ cháy rừng của 07 ngày liên tiếp. Hệ thống này thu thập thông tin và đưa ra dự báo nguy cơ cháy dựa vào các kết quả dự báo về thời tiết từ các cơ sở dữ liệu của Trung tâm Dự báo khí tượng Mỹ, nguy cơ cháy, độ ẩm vật liệu cháy [Marc và cộng sự 2013]. Ngoài ra, phải kể đến dự án nghiên cứu Michael C. Wimberly và Matthew J. Reilly [Michael và cộng sự 2006]. Họ đã thực hiện các nghiên cứu như đánh giá tiềm năng sử dụng hình ảnh vệ tinh đa thời gian để lập bản đồ mức độ nghiêm trọng của lửa rừng trong miền Nam Appalachia, kiểm tra ảnh hưởng của địa hình và các loại rừng cộng đồng với mức độ nghiêm trọng của lửa rừng và kiểm tra mối quan hệ tính hiệu nghiệm của kết quả dự báo cháy rừng với các thảm thực vật khác nhau. Kết quả phương trình hồi quy phi tuyến tính về dự báo nguy cơ cháy rừng trong thực tế (CBI) đã được xây dựng với R2= 0,71.

</div>Trang 38<div class="page_container" data-page="38">

Tại Ấn Độ: Năm 2005, các thuật toán phát hiện cháy rừng đã được sử dụng trong các quá trình xử lý dữ liệu ảnh MODIS [Shatford và cộng sự, 2017]. Địa điểm có cháy rừng được xác định thông qua dữ liệu DMSP - OLS và MODIS đã được hiệu chỉnh và đánh giá độ chính xác với các dữ liệu mặt đất từ Bộ Lâm nghiệp và dữ liệu từ chương trình khí tượng truyền hình vệ tinh quốc phịng.

Tại Canada: Chowdhury Ehsan H. và cộng sự đã nghiên cứu phát triển hệ thống dự báo nguy cơ cháy rừng có sử dụng các cảm biến từ xa tại tỉnh Alberta của Canada [Chowdhury và cộng sự, 2013]. Kết quả nghiên cứu cho thấy khoảng 98,19 % số vụ cháy rừng thực tế xảy ra trùng với những vị trí có mức cảnh báo nguy cơ cháy rừng "rất cao" và mức cảnh báo nguy cơ cháy rừng "vừa phải". Trong giai đoạn 2006-2008, nhiều tác giả cũng đã tiến hành các nghiên cứu nhằm đánh giá tiềm năng ứng dụng ảnh MODIS trong cảnh báo nguy cơ cháy rừng thông qua các chỉ tiêu như nhiệt độ bề mặt (TS), chỉ số hạn hán (NMDI) và chỉ số ẩm ướt thảm thực vật (TVWI). Các phân tích được thực hiện trên cơ sở xác định các mối quan hệ của hai biến hoặc kết hợp cả ba biến [Chowdhury và cộng sự, 2015].

Tại Nga: Các nhà khoa học Chowdhury, Ehsan H; Hassan, Quazi K đã cũng nhau thực hiện nghiên cứu sử dụng các hình ảnh từ vệ tinh NOAA để làm tăng thêm dữ liệu thu được từ mạng lưới các trạm khí tượng của Nga trong các thời kỳ nguy cơ cháy cao với mục đích biên soạn bản đồ dự báo nguy cơ cháy để hỗ trợ phòng ngừa cháy rừng, phát hiện sớm cháy nhằm nâng cao hiệu quả công tác quản lý lửa rừng [Chen và cộng sự, 2018]. Ngồi ra cịn Nghiên cứu của S. Yassemi, S. Dragi'cevi'c và M. Schmidt đã tích hợp kỹ thuật GIS và các thiết bị di động để phát triển một mơ hình dự báo khả năng cháy để hỗ trợ các công tác trong quản lý lửa rừng với một giao diện linh hoạt và dễ sử dụng [S. Yassemi và cộng sự, 2007]. Mơ hình phát triển dựa trên các thuật toán về liên

</div>Trang 39<div class="page_container" data-page="39">

hệ giữa địa hình (độ dốc, độ cao), vật liệu cháy dưới rừng (độ ẩm, loại vật liệu) và các yếu tố thời tiết (nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió...).

Tại Châu Âu: Liên minh Châu Âu đã ứng dụng hệ thống thông tin để đánh giá nguy cơ cháy rừng, để tính tốn diện tích bị cháy và thiệt hại do cháy ở châu Âu. Hệ thống này được gọi là Hệ thống thông tin cháy rừng châu Âu (European Forest Fire. Information System - EFFIS) được đưa vào sử dụng chính thức từ năm 2000 với hơn 32 nước tham gia. Dịch vụ EFFIS được cung cấp các thông tin và dữ liệu về dự báo khả năng cháy, phát hiện sớm cháy rừng, lập bản đồ cháy, đánh giá thiệt hại do cháy rừng, lượng phát thải khí do cháy rừng... qua website Hệ thống EFFIS sẽ cung cấp thông tin và dự báo khả năng cháy trong 6 ngày liên tiếp. Ngoài ra, các đám cháy được phát hiện chủ yếu thơng qua phân tích ảnh MODIS của cơ quan Quản lý hàng không và vũ trụ Châu Âu [EFFIS, online].

Tại Croatia: Để nâng cao hiệu quả trong công tác cảnh báo cháy rừng, phát hiện sớm cháy rừng và công tác PCCCR, một hệ thống thông tin giám sát lửa rừng đã được phát triển và ứng dụng tại Croatia có tên là iForestFire [Maja và cộng sự, 2011]. Hệ thống này có nhiều hợp phần với mỗi hợp phần có một chức năng riêng chẳng hạn như hợp phần dự báo thời tiết, hợp phần cảnh báo ơ nhiễm, trong đó phát hiện sớm cháy rừng là hợp phần quan trọng nhất của hệ thống. Hợp phần này được xây dựng dựa trên công nghệ địa không gian kết hợp với các thông tin đầu vào quan trọng khác.

Tại Nam Mỹ: Dựa vào đặc điểm phản xạ phổ của ảnh vệ tinh để xác định các yếu tố nhiệt độ, độ ẩm và lượng mưa từ đó xây dựng mơ hình cảnh báo nguy cơ cháy rừng thông qua mối quan hệ giữa vật liệu cháy với các yếu tố khí tượng trên. Mơ hình này đã được ứng dụng thử nghiệm tại vùng phía nam rừng Amazon, khu vực phía Bắc và vùng đất thấp ở Bolivia từ 2013 [Marc, 2013]. Kết quả đánh giá cho thấy mối tương quan lớn giữa số liệu thời tiết xác định được thông qua ảnh vệ tinh với số liệu thời tiết đo được tại các trạm khí tượng.

</div>Trang 40<div class="page_container" data-page="40">

Mơ hình này có ưu điểm là đáp ứng được yêu cầu kỹ thuật trong cảnh báo cháy rừng và tiết kiệm về chi phí.

Tại Trung Quốc: Cơng nghệ khơng gian địa lý cũng đã được áp dụng rộng rãi trong việc đưa ra các cảnh báo sớm về cháy rừng, tối ưu hóa khoảng cách triển khai lực lượng chữa cháy khi có cháy rừng xảy ra, bố trí các chốt quan sát và phản ứng nhanh thảm họa bằng ảnh vệ tinh MODIS hoặc từ các cảm biến vệ tinh như NOAA/AVHRR (Nga), CBERS và ESA (Châu Âu), ENVISAT (Trung Quốc) [Zhang và cộng sự. 2005].

Nhìn chung, việc ứng dụng công nghệ không gian địa lý để dự báo nguy cơ cháy rừng và phát hiện sớm cháy rừng, cũng như giúp tối ưu hóa các nguồn lực trong PCCCR đã được nghiên cứu và phát triển từ rất sớm tại các nước có trình độ khoa học phát triển như Nga, Mỹ, Canada, Ấn Độ, Trung Quốc, Liên minh Châu Âu,... Các kết quả nghiên cứu cũng đã chứng minh được khả năng ứng dụng công nghệ địa không gian trong cảnh báo cháy rừng và phát hiện sớm cháy rừng cho độ chính xác tương đối cao, cập nhật và dữ liệu dễ dàng được tiếp cận ở mọi quốc gia, mọi khu vực trên tồn cầu. Tuy nhiên để nâng cao hiệu quả cơng tác quản lý lửa rừng thì cần phải đầu tư một nguồn lực tài chính tương xứng.

1.4.1.2. Nghiên cứu các biện pháp phòng cháy, chữa cháy rừng

Từ xa xưa, khi khoa học kỹ thuật chưa phát triển, thơng qua kinh nghiệm của q trình lao động, con người đã biết xây dựng các băng xanh, băng trắng cản lửa và sử dụng nước để dập lửa, tuy nhiên chỉ dừng lại ở kinh nghiệm. Sau này, với sự tiến bộ của khoa học kỹ thuật thì các các biện pháp phòng cháy, chữa cháy rừng khác như chọn các loại cây có khả năng phịng cháy, đốt có kiểm sốt vật liệu cháy ở những nơi có nguy cơ cháy cao, sử dụng máy bay chữa cháy... đã được đưa vào ứng dụng phổ biến.

- Đề xuất đốt rừng có kiểm sốt nhằm giảm nguy cơ cháy và ngăn cản cháy lan mất đã được đề xuất lần đầu tiên vào năm 1968 bởi Stoddard. Sau đó

</div>