SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH SPOT-5 VÀ GIS ĐỂ ƯỚC TÍNH VÀ GIÁM SÁT SINH KHỐI VÀ CARBON Ở RỪNG LÁ RỘNG THƯỜNG XANH VÙNG TÂY NGUYÊN

Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam, số 9 năm 2014(676):52-59

S DNG NH V TINH SPOT-5 V GIS Đ ƯC TNH V GIM ST
SINH KHI V CARBON  RNG L RNG THƯNG XANH
VNG TÂY NGUYÊN

PGS.TS Bo Huy
Trưng Đi hc Tây Nguyên
Th nghim 3 phương php ưc tnh sinh khi v carbon rng t nh v tinh
SPOT-5 cho thy: i) Phương php phân loi phi gim đnh đ phân chia rng
thnh cc lp (class) v thit lp mô hnh quan h gia tng sinh khi thc vt
trên mt đt (TAGTB) vi m s cc lp (class-Id) đ ưc lung TAGTB qua nh
c đ tin cy t 72 đn 93%; ii) Phương php thit lp hi quy gia TAGTB vi
gi tr nh (digital number - DN) đ ưc lưng TAGTB qua nh c đ tin cy l
53%; iii) Phương php phân loi nh c gim đnh theo cp sinh khi đt đ tin
cy l 29% khi ưc tnh TAGTB qua nh. Như vy, phương php phân loi nh
phi gim đnh v thit lp quan h gia sinh khi vi m s ca các lp nh t ra
hiu qu nht. Kt qu cng cho thy, phi hp gia ưc tnh sinh khi rng trên
nh v cc mô hnh sinh trc ưc lưng sinh khi v carbon lâm phn trong h
thng GIS s gim st đưc CO
2
hp th hoc pht thi trong qun l rng theo
thi gian.
T kha: ảnh v tinh SPOT-5, carbon rng, GIS, rng l rng thưng xanh, sinh
khi, Tây Nguyên.
Đt vn đề
Vn đ ưc tính v gim st tr lưng carbon rng tích ly v lưng CO
2
hp
th hoc pht thi trong qu trnh qun l rng đ tham gia chương trnh REDD
+

(Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation: gim pht thi t
suy thoi v mt rng kt hp vi bo tồn, qun l bn vng rng v tăng cường tr
lưng carbon rng ở cc nưc đang pht trin) ở Việt Nam l mt nhu cu cp thit,
nhm cung cp thông tin d liệu CO
2
t qun l rng đng tin cy theo yêu cu ca
IPCC (2006), t đ c th xc đnh tín ch carbon trong gim pht thi v thu đưc
nguồn ti chính t dch v môi trường hp th CO
2
ca rng.
Việc gim st pht thi v hp th CO
2
ca rng bao gồm cc lnh vc: k
thut, công nghệ đo tính, gim st tr lưng carbon rng ở 5 b cha (trong thc vt
trên mt đt, r cây dưi mt đt, thm mc, cây cht v carbon hu cơ trong đt); k
thut v công nghệ vin thm v GIS đ gim st s bin đng diện tích cc trạng thi
rng gn vi carbon rng; gii php tin hnh gim st, đo tính đ cung cp thông tin
d liệu v hp th hoc pht thi CO
2
trong qu trnh qun l rng.
Việc nghiên cu ng dng nh vin thm v GIS đưc p dng phổ bin nht
trong phân loại v thnh lp bn đồ thm ph rng ở Việt Nam trong gn mt thp k
qua (Bo Huy, 2009). Dng nh vin thm đ phân khối trạng thi rng đ đo tính
nhân tố điu tra rng cng đưc tin hnh bởi Trisurat v cng s (2000), Souza

2
Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam, số 9 năm 2014(676):52-59

(2003), ICRAF (2007), Nguyn Văn Li (2008), Mallinis v cng s (2008), Brown

v cng s (1999), Salovaara (2005), Nguyn Th Thanh Hương (2011). Việc ưc tính
tr lưng rng, carbon thông qua nh vin thm v GIS cng bt đu đưc nghiên cu
theo cc phương php hồi quy, phi tham số kNN (k Nearest Neighbor), Franklin
(Franklin v McDermid 1993-2001), Rauste v cng s (1994-2006), Trotter (1997),
Tomppo v cng s (1999)… Tuy nhiên, cc nghiên cu ny ch yu tp trung ở rng
trồng v rng ôn đi. Ở Việt Nam, việc ng dng công nghệ ny cng ch dng lại ở
việc phân loại rng song vẫn đang ở giai đoạn bt đu. Him c nghiên cu thit lp
mối quan hệ gia gi tr nh vi nhân tố điu tra rng v hu như chưa c nghiên cu
nào xây dng mối quan hệ gia sinh khối, tr lưng carbon vi gi tr nh trong điu
kiện rng nhiệt đi ở Việt Nam. Do đ, nghiên cu ng dng nh vin thm v GIS l
mt hưng đi cn đưc tip thu v pht trin ở Việt Nam, đồng thời trong chương trnh
REDD
+
, n s h tr đc lc cho cung cp d liệu hp th v pht thi CO
2

t qun l
rng.
Vt liu v phương php nghiên cứu
Khu vc nghiên cu nm trong vng phân bố đại diện ca rng l rng thường
xanh ở 3 tnh Tây Nguyên (huyện K’Bang, tnh Gia Lai; huyện Krông Bông v
M’Đrăk, tnh Đăk Lăk; huyện Tuy Đc, tnh Đăk Nông). V trí đa l khu vc nghiên
cu nm t 11
0
44’34’’ đn 14
0
36’25’’ v đ Bc v t 107
0
11’52’’ đn 108
0

59’49’’
kinh đ Đông.
Vt liu nghiên cu
- Kiu rng l rng thường xanh bao gồm cc trạng thi rng giu, trung bnh,
ngho v non.
- Tổng sinh khối v carbon lâm phn bao gồm sinh khối ở cc b phn trên mt
đt ca tt c cc cây rng v carbon trong cc b phn trên mt đt ca tt c cc cây
rng (TAGTC).
- nh vin thm: nh vệ tinh đa phổ SPOT-5 đ phân gii 10 x 10 m, đưc xử
l ở mc 2A. nh đưc chp vo ngy 15.3.2009 vi cht lưng trung bnh. Nghiên
cu ng dng nh vin thm đưc thc hiện trong phạm vi rng l rng thường xanh
thuc huyện Tuy Đc, tnh Đăk Nông, ng vi mt cnh ca nh vệ tinh có đ ph
trên diện tích 60 x 60 km = 3.600 km
2
.
- Cc phn mm xử l nh như ENVI 4.7, Erdas Image 9.1, ArcGIS 9.2 v phn
mm thống kê Statgraphics Centurion Plus.
Phương php nghiên cu
nh vin thm v GIS gip cho việc gim st thay đổi diện tích rng, ngoi ra
sinh khối v carbon không th đo đm trc tip trong không gian nhưng d liệu vin
thám có quan hệ vi sinh khối đưc đo trc tip trên mt đt (IPCC, 2003; Brown,
2002; Dong và cng s, 2003); do vy xây dng mô hnh ton học quan hệ gia sinh
khối v carbon rng vi d liệu nh vin thm l cơ sở đ ưc tính gin tip carbon

3
Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam, số 9 năm 2014(676):52-59

rng theo thời gian và không gian trên diện rng, gim chi phí đo tính trc tip trên
mt đt vi đ tin cy cho php.
Thu thp s liu ô mu mt đt, tnh ton sinh khi v carbon phn cây g trên

mt đt ca lâm phn: tin hnh đt 61 ô mẫu ngẫu nhiên trong vng nh nghiên cu
đưc phân phối theo t lệ diện tích cc khối trạng thi đưc phân loại ban đu trên
nh, mi ô c diện tích 1.000 m
2
. Ô mẫu ngẫu nhiên đưc thit lp da vo phn mm
ArcGIS. T số liệu ô mẫu, sp xp phân bố số cây theo cp kính (N/DBH) vi c ly
cp kính 10 cm, sử dng cc hm tương quan chiu cao đường kính ngang ngc
(H/DBH) theo tng cp H v cc mô hnh sinh trc (allometric equations) ca Bo
Huy v cng s (2012) đ tính tổng sinh khối cây g trên mt đt cho lâm phn
(TAGTB, tn/ha) v tổng lưng carbon ca cây g trên mt đt cho lâm phn
(TAGTC, tn/ha). Đây l cơ sở d liệu sinh khối, carbon lâm phn đ phân tích quan
hệ vi cc d liệu nh vệ tinh SPOT-5.
Cc mô hnh sinh trc p dng (Bo Huy v cng s, 2012):
- Mô hnh xc đnh sinh khối cây rng trên mt đt (AGB, kg/cây) theo 2 nhân
tố chiu cao (H) v đường kính ngang ngc (DBH):
ln(AGB_kg/cây) = -2,9766 + 0,535797 x ln(DBH_cm) + 0,759321 x ln(H_m x
DBH_cm^2).
Vi R
2
adj.% = 96.804, P < 0,000, n = 161 (1)
- Mô hnh xc đnh carbon tích ly trong cây rng phn trên mt đt (C_AGB,
kg/cây) theo 2 nhân tố chiu cao (H) v đường kính (DBH):
log(C_AGB_kg/cây) = -3,72664 + 2,05141 x log(DBH_cm) + 0.760168 x
log(H_m), vi R
2
adj.% = 96,280, P < 0.000, n = 93 (2)
Tương quan H/DBH:
H_m = (0,799577 + 1,05918 x ln(DBH_cm))^2.
Vi R
2

adj.%= 77,76%, P < 0,000, n= 241 (3)
Th nghim cc phương php s dng nh v tinh SPOT5 trong ưc lưng sinh
khi v carbon rng theo 3 phương php sau:
+ Phương php phân loại nh phi gim đnh v quan hệ vi sinh khối rng:
nhm mc đích thử nghiệm kh năng phân loại nh da vo gi tr nh v quan hệ ca
n vi sinh khối, carbon rng trên mt đt đ phân loại rng v ưc lưng sinh khối,
carbon rng. Phương php phân loại nh phi gim đnh ISODATA đưc p dng đ
phân chia nh thnh cc lp, số lp do người phân loại quyt đnh. Mi lp bao gồm
tp hp cc pixel tương đối đồng nht, gi tr nh đưc thit lp theo mt số điu kiện
đt trưc như: i) Số pixel tối thiu trong mt lp (minimum pixel in class), bng 50
pixel, ng vi 5.000 m
2
đ mi tp hp pixel trong tng lp c th bao ph ton b
diện tích 1 ô mẫu (1.000 m
2
), đồng thời ph hp vi quy đnh kim kê rng ca Việt

4
Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam, số 9 năm 2014(676):52-59

Nam l mt trạng thi rng ch đưc tch ra khi c diện tích ln hơn 5.000 m
2
; ii) Đ
lệch chuẩn tối đa ca lp (maximum class stdv) ly bng 1,00.
Thử nghiệm phân loại phi gim đnh vi số lưng lp khc nhau: t 2 đn 4 lp
(trung bnh l 3 lp), t 3 đn 5 lp (trung bnh l 4 lp), t 4 đn 6 lp (trung bnh l
5 lp). Lp quan hệ gia TAGTB vi cc m số lp đ phân loại trên nh: TAGTB =
f(id_class) theo 3 trường hp c 3, 4 v 5 lp. Mi hệ thống phân loại, chọn mô hnh
tương quan c hệ số quan hệ R
2

adj.
cao nht v tồn tại ở mc  ngha P < 0,05. Sau đ
so snh 3 mô hnh tương quan cao nht ca 3 hệ thống lp vi nhau đ la chọn ra mt
mô hình c R
2
adj.
cao nht tương ng vi mt hệ thống lp, đ chính l số lp cn phân
chia c mối quan hệ cht ch nht vi sinh khối v carbon rng. Cuối cng, kt qu
phân loại sinh khối, carbon trên nh đưc đnh gi sai số S% vi cc ô mẫu đc lp
tc l ô mẫu không tham gia trong phân loại trên nh.
Phương php phân tích hồi quy gia sinh khối rng vi gi tr nh (DN): nhm
pht hiện trc tip quan hệ gia sinh khối, carbon trên mt đt vi gi tr phổ ca tng
pixel, lm cơ sở lp bn đồ v d liệu sinh khối, carbon rng t nh SPOT (Franklin
v McDermid, 1993; Poso v cng s, 1999) vi cc bưc tin hnh như sau:
+ Tạo vng mẫu trên nh ng vi cc tọa đ ô mẫu, sử dng chc năng tạo
Buffer trong phn mm ArcGis đ tin hnh tạo ra ô mẫu trên nh c kích thưc bng
vi kích thưc ô mẫu trên thc đa. Vi Buffer R = 17,84 m ng vi diện tích ô mẫu
trn 1.000 m
2
.
+ Chồng file d liệu ô mẫu lên nh đ gn vi cc gi tr trung bình DN ca 4
band nh SPOT l b1, b2, b3 v b4. Sử dng phn mm ENVI đ chuyn d liệu v
dạng bng m ASCII.
+ Thit lp mô hnh quan hệ gia sinh khối, carbon rng vi gi tr band nh:
sử dng phn mm Statgraphics Centurion phân tích hồi quy dạng: TAGTB/TAGTC
(tn/ha) = f(bandi), vi bandi l gi tr ca cc kênh nh v la chọn hm tối ưu vi R
2

cao nht v tồn tại ở mc  ngha P < 0,05.
+ Lp nh vi cc pixel đưc gn gi tr sinh khối, carbon rng: sử dng chc

năng Moddeler ca phn mm Erdas Image đ tạo lp nh sinh khối, carbon rng trên
cơ sở mô hnh đ lp.
+ Chuyn bn đồ nh sinh khối thnh vector trong ArcGIS v chồng cc ô mẫu
lên đ đnh gi sai số S% ca lp bn đồ sinh khối theo phương php hồi quy.
Phương php phân loại nh c gim đnh v phân chia khối rng theo cp sinh
khối: phương php ny da trên ô mẫu quan st thc đa đ phân loại nh thnh cc
lp đồng nht v sinh khối v carbon rng. Cc bưc tin hnh như sau:
+ Phân cp sinh khối da vo ô mẫu.
+ Tạo ô mẫu trên nh vi buffer l bn kính ô mẫu 17,84 m (1.000 m
2
) trong
ArcGIS.
+ Phân lp nh theo cp sinh khối: cc ô mẫu l vng mẫu ROI (region of
interest) đại diện cho tng cp. Sử dng thut ton phân loại maximum likelihood đ
phân thnh cc lp sinh khối, carbon trong phn mm ENVI.

5
Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam, số 9 năm 2014(676):52-59

+ Sử dng cc ô mẫu đc lp đ đnh gi sai số S% ca phân loại nh thnh cc
cp sinh khối, carbon trong ENVI.
Công thc bin đng trung bnh S% gia ưc lưng trên nh so vi thc t:
(4)
Trong đ: Yilt: gi tr sinh khối, carbon ưc lưng trên nh vệ tinh; Yi: gi tr
sinh khối, carbon đo tính trên ô mẫu; n: số đim/ô mẫu.
ng dng GIS trong qun l, gim st sinh khi, carbon rng: trên cơ sở nh
SPOT-5 đ đưc gii đon v phân loại theo tng cp sinh khối, carbon, tin hnh lp
cơ sở d liệu sinh khối, carbon cho mt khu vc: sử dng cc mô hnh allometric
equations lâm phn đ tính gin tip cc gi tr sinh khối, carbon trong cc b cha
khc v ton lâm phn; theo di v cp nht thay đổi diện tích, tr lưng carbon trong

ArcGIS thông qua chc năng cp nht ca cc trường theo cc hm allometric
equations.
Kt qu v tho lun
Phân loi ảnh SPOT-5 bng phương php phi gim đnh v lp mi quan h
sinh khi, carbon rng vi cc lp phân loi
Phân chia nh thnh cc lp, thử nghiệm 3 trường hp phân chia nh thnh 3, 4
hoc 5 lp (da vo thc t bin đổi trạng thi rng c kh năng ít nht l 3 và nhiu
nht l 5 lp). Vi 41 ô d liệu điu tra sinh khối v gn vi m số lp đ đưc phân
loại trên nh, lp mô hnh quan hệ gia tổng sinh khối cây g trên mt đt hoc lưng
carbon tương ng vi m số cc lp (class_Id) cho tng hệ thống phân loại vi số lp
khc nhau t 3, 4 đn 5 lp. Kt qu nhn đưc phân loại rng thnh 3 lp ở vng
nghiên cu c quan hệ cao nht.
TAGTB t_ha = 1/(0.00588673 - 0.000281795*Class_Id^2) (5)
Vi R
2
adj.% = 88.01%; P < 0.000; n = 41; RSE = 0.0003


6
Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam, số 9 năm 2014(676):52-59

Hnh 1: bn đ sinh khi rng gii đon t nh SPOT-5 theo phương php phân loi phi
gim đnh
Trong đ class_Id: m số cc lp phân loại trên nh bng phương php phi gim
đnh. Kt qu ny cho thy, đối vi khu vc rng nghiên cu, phân chia rng thnh 3
lp/khối trạng thi s cho mối quan hệ gia sinh khối cây rng trên mt đt v gi tr
nh l cao nht. Trong thc t, ty theo mi vng v s bin đng ca sinh khối rng
m số lp đưc xc đnh thích hp da trên nguyên tc quan hệ gia TAGTB vi m
số lp đạt l cao nht.
Đnh gi sai số ưc tính sinh khối trên nh vi vi 20 ô đc lp ngẫu nhiên c

đưc bin đng trung bnh S% = 28,1%. Kt qu ny cho thy, sử dng phương php
phân loại nh vệ tinh phi gim đnh v kt hp vi mô hnh quan hệ TAGTB = f (class
- Id) đ cho kt qu ưc lưng trên nh đạt đ tin cy gn 72%. Kt qu ny l chp
nhn đưc đ ưc lưng sinh khối rng trên quy mô rng.
Kt qu đnh gi trên l tính sai số ưc lưng trên nh vi tng ô mẫu. Trong
thc t mi lp (khối trạng thi rng) đưc tính ton trung bnh mt gi tr sinh khối.
Do vy, gp cc ô đnh gi theo tng lp tính trung bnh TAGTB v so snh vi gi tr
qua nh; kt qu c S% = 6,6%. Như vy, sử dng phương php phi gim đnh v ưc
lưng TAGTB trung bnh cho mi lp qua mô hnh quan hệ vi lp đạt đn đ tin cy
93,4%.
Trên cơ sở phân loại nh, chuyn sang dạng vector v tính ton trường d liệu
TAGTB theo lp bng mô hnh 3 lp, lp đưc bn đồ phân khối rng theo sinh khối
(hnh 1) v cơ sở d liệu sinh khối cho tng lp trong ArcGIS.
Phân tch hi quy gia sinh khi rng vi gi tr ca ảnh SPOT-5
Phương php ny da trên cơ sở pht hiện mối quan hệ gia gi tr sinh khối
trên mt đt (TAGTB) vi gi tr nh theo pixel ca cc band nh. Trên cơ sở mối
quan hệ đ lp đưc bn đồ sinh khối v phân cp sinh khối.
Phân tích hồi quy TAGTB (tn/ha) = f (bandi), vi bandi gi tr ca cc kênh
nh i. Kt qu tm đưc bin số B4 (gi tr DN ca band 4 ca nh SPOT-5) c quan
hệ tốt nht vi TAGTB.
TAGTB (tn/ha) = exp ((1/(0,00000548887 + 2,15963E-19*(B4)^7))^(1/7)) (6)
Vi: R
2
adj.% = 54.23%; P < 0.000, n = 61, RSE = 0.000004
Phn mm Erdas đưc p dng đ tạo nh theo sinh khối rng. Sử dng chc
năng Moddeler ca Erdas đ tạo lp nh TAGTB trên cơ sở mô hnh đ lp (6) theo
hnh 2 v 3.

7
Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam, số 9 năm 2014(676):52-59

Hình 2: lp mô hình to nh sinh khi
rng trong Erdas
Hình 3: pixel nh đ đưc gn giá tr
TAGTB (tn/ha) thông qua mô hnh
T kt qu nh vi pixel đ đưc gn gi tr sinh khối, tin hnh gp cc pixel
thnh 3 cp sinh khối trong ArcGIS thông qua chc năng phân tích không gian. Đnh
gi bin đng trung bnh gia TAGTB thc t ở cc ô mẫu vi ưc lưng trên nh theo
cp sinh khối, cho kt qu c s bin đng kh ln, S% = 46,7%, c ngha đ tin cy
ch đạt đưc ở mc 53,3% khi ưc lưng t nh theo phương php ny.
Phân loi ảnh c gim đnh đ phân chia rng theo cp sinh khi
Phương php ny thường p dng cho việc phân chia cc trạng thi rng, khối
rng trên nh. S khc biệt ở đây l phân chia rng thnh cc khối v sinh khối trên
mt đt ca thc vt thân g. T 61 ô điu tra, xc đnh đưc TAGTB (tn/ha) cho mi
ô, tính bin đng trong đ tin cy P = 95% v chia thnh 3 cp (cp 1: sinh khối thp
nm ở phía tri ca ưc lưng 95%; cp 2: trung bnh nm trong phạm vi ưc lưng
95% v cp 3: sinh khối cao nm ở phía phi ca ưc lưng 95%) (bng 1).
Bng 1: phân cp TAGTB
Cp sinh khi
TAGTB (tn/ha)
Min
Max
1
72
198
2
198
248

3
248
664
Da trên tọa đ 41 ô mẫu đ đưc phân chia theo cc cp sinh khối, tạo lp cc
vùng mẫu ROI đại diện cho tng cp. Sử dng thut ton phân loại Maximum
likelihood đ phân thnh 3 cp sinh khối trên nh trong hnh 4. Sử dng 20 ô mẫu đc
lp không tham gia phân loại đ kim đnh kt qu phân loại. Kt qu cho thy, đ tin
cy ca phương php phân loại nh c gim đnh theo cp sinh khối l rt thp. Đ tin
cy ton b ch đạt đưc 29,41%.

8
Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam, số 9 năm 2014(676):52-59


Hnh 4: nh SPOT5 đưc phân loi gim đnh thnh 3 cp sinh khi
Tổng kt lại kt qu thử nghiệm ba phương php đưc sử dng phân loại nh
SPOT-5 đ ưc tính sinh khối rng phn trên mt đt cho thy: phương php phân loại
phi gim đnh v thit lp mô hnh quan hệ TAGTB = f (class_Id) c đ tin cy t 72
đn 93%; phương php thit lp hồi quy TAGTB = f (DN) đạt đ tin cy l 53%;
phương php phân loại c gim đnh theo cp sinh khối TAGTB đạt đ tin cy l 29%.
Như vy, phương php phân loại phi gim đnh v thit lp quan hệ gia sinh
khối vi m số cc lp t ra hiệu qu nht, đồng thời n lại kh đơn gin, nên đ ngh
ng dng phương php ny trong phân loại nh vệ tinh SPOT-5 v ưc lưng sinh
khối, carbon rng.
ng dng GIS trong quản l, gim st sinh khi v carbon rng
Chc năng ca GIS trong qun l ti nguyên rng ni chung v qun l carbon
rng ni riêng tp trung vo qun l, cp nht v bo co kt qu d liệu số bao gồm
bn đồ, d liệu bin đng tr lưng, sinh khối, carbon rng. Đồng thời GIS c chc
năng phân tích, liên kt cc trường d liệu bng mô hnh ton, do đ c th vn dng
đ qun l mt cch hệ thống s thay đổi cc gi tr ti nguyên, m c th ở đây l s

bin đng cc b cha carbon rng.
Trên cơ sở d liệu đu vo t kt qu phân tích nh vệ tinh SPOT5 theo phương
php phi gim đnh, trong đ phân chia rng thnh 3 lp v ưc tính đưc gi tr trung
bnh sinh khối TAGTB ca mi lp; sử dng mô hnh sinh trc lâm phn vi bin đc
lp TAGTB, ưc lưng đưc cc gi tr sinh khối v carbon ca cc b cha khc v
tổng chung cho lâm phn trong trong phn mm ArcGIS.
Cc mô hnh sinh trc ưc tính sinh khối, carbon lâm phn (Bo Huy v cng s
2012):
+ Tổng sinh khối ca cây g dưi mt (TBGTB):
TBGTB_tan_ha = 1/(0,00311757 + 6,58855/TAGTB_tan_ha) (7)
+ Tổng carbon ca cây rng phn trên mt đt (TAGTC):
TAGTC_tan_ha = exp(-0,752059 + 0,998844*ln(TAGTB_tan_ha)) (8)
+ Tổng carbon ca cây rng phn dưi mt đt TBGTC:

9
Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam, số 9 năm 2014(676):52-59

TBGTC_tan_ha = exp(-0,9889 + 1,04495*ln(TBGTB_tan_ha)) (9)
+ Tổng sinh khối cây g trên v dưi mt đt: TTB_tan_ha = TAGTB +
TBGTB
+ Tổng lưng carbon tích ly trong cây g trên v dưi mt đt: TTC_tan_ha =
TAGTC + TBGTC
T đ tính đưc tổng sinh khối v carbon TTBclass v TTCclass theo tng lp
trên cơ sở diện tích ca mi lp đ đưc phân loại trên nh:
TTBclass (tn) = TTB_tan_ha * Diện tích class
TTCclass (tn) = TTC_tan_ha * Diện tích class
Cuối cng, lưng CO
2
hp th ở tng thời đim ca tng lp s l TCO
2

class
(tn) = TTCclass (tn)*3,67.
Kt qu tính đưc ton b d liệu sinh khối v carbon trong khu vc gim st
cng vi n l bn đồ phân cp sinh khối, carbon rng trong ArcGIS ở hnh 5 v 6.

Hnh 5: cơ s d liu, sinh khi, carbon v CO
2
hp th trong khu vc nghiên cu
đưc qun l trong phn mm ArcGIS
Lưng CO
2
hp th hoc pht thi do mt rng theo thời gian đưc tính ton
theo phương php Diference stock method (IPCC, 2006), tc l so snh lưng CO
2
ca
khu vc ở hai thời đim gim st:
(10)
Trong đ: C
B
: thay đổi sinh khối, carbon, CO
2
rng; C
t
: sinh khối, carbon, CO
2

ở thời đim 1 hoc 2; t: thời đim đo tính.
Sinh khối ở thời đim sau đưc cp nht thông qua phân loại nh vệ tinh bng
phương php phi gim đnh; sau đ ch cp nht trường d liệu TAGTB trong ArcGIS
th ton b cơ sở d liệu s đưc t đng tính ton lại theo cc mô hnh allometric

equations v cho bit gi tr sinh khối, carbon v CO
2
ở k gim st sau, t đ tính
đưc lưng hp th hoc pht thi CO
2
trong qun l rng.

10
Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam, số 9 năm 2014(676):52-59


Hnh 6: bn đ phân cp carbon rng khu vc nghiên cu
Kt lun
nh vệ tinh SPOT-5 đ đưc sử dng đ thử nghiệm ưc tính sinh khối v
carbon rng ca thc vt thân g trên mt đt theo 3 phương php: i) Phương php
phân loại nh phi gim đnh v lp quan hệ gia sinh khối vi m số cc lp phân loại;
ii) Phương php phân tích hồi quy gia sinh khối rng vi gi tr nh (DN) v iii)
Phương php phân loại nh c gim đnh đ phân chia khối rng theo cp sinh khối.
Kt qu cho thy: đ ưc tính sinh khối ca thc vt thân g trên mt đt (TAGTB)
thông qua nh vệ tinh SPOT-5, phương php phân loại nh phi gim đnh v thit lp
mô hnh quan hệ TAGTB = f (class_Id) c đ tin cy t 72-93%; phương php thit
lp hồi quy TAGTB = f (DN) đạt đ tin cy l 53%; v phương php phân loại c
gim đnh theo cp sinh khối TAGTB đạt đ tin cy l 29%. Như vy, phương php
phân loại phi gim đnh v thit lp quan hệ gia sinh khối vi m số tng lp t ra
hiệu qu nht, đồng thời n lại kh đơn gin, nên đ ngh ng dng phương php ny
vo trong phân loại nh vệ tinh v ưc lưng sinh khối, carbon rng.
Phối hp kt qu phân loại sinh khối rng trên nh v cc mô hnh sinh trc ưc
lưng sinh khối v carbon lâm phn trong hệ thống GIS như l phn mm ArcGIS s
gim st đưc CO
2

hp th hoc pht thi trong qun l rng theo thời gian.


Ti liu tham kho
1. Bo Huy, 2009. GIS v vin thm trong qun l ti nguyên rng v môi
trường. Nh xut bn Tổng hp TP Hồ Chí Minh.
2. Bo Huy, Nguyn Th Thanh Hương, V Hng, Cao Th L, Nguyn Đc
Đnh, Nguyn Công Ti Anh, Phạm Đon Ph Quốc, Hunh Nhân Trí, Phạm
Tun Anh, 2012. Xc đnh lưng CO
2
hp th ca rng l rng thường xanh
vng Tây Nguyên l cơ sở tham gia chương trnh gim pht thi khí nh kính

11
Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam, số 9 năm 2014(676):52-59

t suy thoi v mt rng. Bo co đ ti nghiên cu khoa học, B Gio dc v
Đo tạo.
3. Brown J.F., Loveland T. R., Ohlen D.O., and Zhu Z. 1999. The global land-
cover characteristics database: the user’s perspective. Photogrammetric
Engineering and Remote Sensing, 65: 1069-1074.
4. Brown S. 2002. Measuring carbon in forests: current status and future
challenges. Environmental Pollution, 3(116): 363-372.
5. Dong J., Kaufmann R.K., Myneni R.B., Tucker C.J., Kauppi P., Liski J.,
Buermann W., Alexeyev V. & Hughes M.K, 2003. Remote sensing estimates
of boreal and temperate forest woody biomass: carbon pools, sources, and
sinks. Remote Sensing of Environment 84: 393-410.
6. Franklin S.E., 2001. Remote Sensing for Sustainable Forest Management.
Lewis Publishers, New York. 425p.
7. Franklin S.E. and McDermid G.J., 1993. Empirical relation between digital

SPOT HRV and CASI spectral response and lodgepole pine (Pinus contorta)
forest stand parameters. International Journal of Remote Sensing, 4(12): 2331-
2348.
8. IPCC, 2006. IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories.
Prepared by the Natinal Greenhouse Gas Inventories Programme, Eggleston
H.S., Buendia L., Miwa K., Ngara T., Tanabe K., (eds). Published: IGES,
Japan.
9. IPCC, 2003. Good Practice Guidance for Land Use, Land-Use Change and
Forestry. IPCC National Greenhouse Gas Inventories Programme, Hayama,
Japan. 295 pp.
10. IUCN, 2007. Forest and livelihoods. Reducing emissions from deforestation
and ecosystem degradation (REDD). Climate change briefing.

USING SPOT-5 IMAGE AND GIS FOR ESTIMATING AND MONITORING
BIOMASS AND CARBON IN EVERGREEN BROADLEAF FORESTS OF
THE CENTRAL HIGHLANDS
summary
This paper describes the potential of applying methods to estimate biomass and carbon
using SPOT-5 data and GIS for forests in the Central Highlands. The presented as
follows: i) Based on the results of unsupervised image classification to establish the
relationship between total above-ground tree biomass (TAGTB) and the code of class
represented as class-Id. For estimating biomsass with the reliability
.
from 72-93%; ii)
The regression relationship between TAGTB and digital number (DN) with the
reliability of 53%; and iii) The overall accuracy of 29% has been found with the
method of supervised classification accoding to biomass stratification. The above
results show that the best estimation can be achieved by using the method of
unsupervised classification, and then building the relationship between the biomass

12
Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam, số 9 năm 2014(676):52-59

and the class-Id. It is also indicated that the combination of image -based estimation of
biomass and biometric model for estimating biomass and forest carbon using GIS is
the potential to monitor CO
2
absorption or emission of forest over time.
Key words: biomass, the Central Highlands, evergreen broadleaf forests, forest
carbon, GIS, SPOT5 image.