Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh spot 5 trong thành lập bản đồ hiện trạng rừng phục vụ công tác điều tra, kiểm kê rừng tại xã dương sơn, huyện na rì, tỉnh bắc cạn

Bộ giáo dục và đào tạo

bộ nông nghiệp và ptnt

Tr-ờng đại học lâm nghiệp

Trần viết tuân

Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh spot-5 trong thành
lập bản đồ hiện trạng rừng phục vụ công tác điều
tra, kiểm kê rừng tại xã d-ơng sơn - huyện na rì - tỉnh
bắc kạn

Chuyên ngành: Lâm học
Mã số : 60.62.02.01

Luận văn thạc sỹ khoa học lâm nghiệp

Ng-ời h-ớng dẫn khoa học :
TS. Trần quang bảo

Hà Nội - 2012


1

ĐẶT VẤN ĐỀ
Hiện trạng lớp phủ thực vật đang ngày càng được các nhà khoa học và
quản lý quan tâm nhiều hơn, vì chứa đựng các thông tin quan trọng phục vụ
cho lĩnh vực quản lý đất đai, điều tra hiện trạng tài nguyên rừng, môi trường,
đa dạng sinh học, bảo tồn thiên nhiên. Một trong những thành tựu quan trọng

của khoa học hiện đại là ứng dụng công nghệ viễn thám trong quản lý tài
nguyên thiên nhiên, môi trường và quy hoạch sử dụng đất. Công nghệ viễn
thám nói chung đã được hình thành và phát triển ngày càng hoàn thiện trong
sự phát triển không ngừng của các lĩnh vực kỹ thuật có liên quan (các thiết bị
bay, chụp, truyền thông tin, hệ thống in ấn, sao chụp, xử lý ảnh .....)
Việc ứng dụng viễn thám trong Lâm nghiệp ở Việt Nam có thể nói bắt
đầu từ năm 1958 khi sử dụng ảnh máy bay toàn sắc tỷ lệ 1:30.000 để phục vụ
điều tra rừng gỗ trụ mỏ khu Đông Bắc. Từ năm 1970 đến năm 1975 ảnh máy
bay đã được dùng rộng rãi để xây dựng các bản đồ hiện trạng, bản đồ mạng
lưới vận xuất, vận chuyển cho nhiều vùng thuộc miền Bắc. Sau năm 1975 kỹ
thuật này được dùng phổ biến trong điều tra rừng cả nước. Năm 1979 đã
chính thức sử dụng ảnh vệ tinh để xây dựng bản đồ thảm rừng tỷ lệ
1:1.000.000. Ngày nay, sử dụng công nghệ giải đoán ảnh Viễn thám đã trở
thành một công cụ đắc lực cho công tác điều tra tài nguyên nói chung và điều
tra hiện trạng lớp phủ thực vật nói riêng nhờ các ưu thế nổi trội của nó về tính
cập nhật và giá cả. Công tác điều tra truyền thống đòi hỏi hầu hết các công
việc được làm bằng tay ngoài thực địa, nên việc điều tra tài nguyên rừng trong
phạm vi toàn quốc thường mất trên hai năm. Do đó, đòi hỏi một lực lượng rất
lớn cán bộ hiện trường dẫn đến chi phí rất lớn, độ chính xác không cao và
thông tin thường không được cập nhật vì rừng và đất rừng luôn biến động. Vì
vậy, việc nghiên cứu áp dụng ảnh vệ tinh độ phân giải cao trong điều tra hiện


2

trạng lớp phủ thực vật, để có thể có được các kết quả điều tra nhanh trên vùng
lãnh thổ lớn với chi phí thấp là rất cần thiết.
Chương trình điều tra, đánh giá và theo dõi diễn biến tài nguyên rừng
toàn quốc của Viện Điều tra Quy hoạch Rừng cho đến nay đã triển khai được
4 chu kỳ. Một trong những thành quả của chương trình đó là bộ bản đồ và số

liệu về diễn biến rừng theo từng chu kỳ. Tuy nhiên, cho đến nay chương trình
mới chỉ xây dựng được các bản đồ có tỷ lệ 1:100.000 hoặc nhỏ hơn. Để có thể
đáp ứng được yêu cầu ngày càng cao về chất lượng của công tác quản lý và
theo dõi diễn biến rừng cần phải xây dựng bộ bản đồ có tỷ lệ lớn 1: 25.000.
Xuất phát từ ý nghĩa thực tiễn trên và để phục vụ cho công tác điều tra,
đánh giá theo dõi diễn biến tài nguyên rừng trong giai đoạn mới, tôi tiến hành
thực hện đề tài: “Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh spot5 trong thành lập bản
đồ hiện trạng rừng phục vụ công tác điều tra, kiểm kê rừng tại xã Dương Sơn
- huyện Na Rì - tỉnh Bắc Kạn”. Để góp phần nâng cao trình độ ứng dụng công
nghệ giải đoán ảnh vệ tinh có độ phân giải cao xây dựng bản đồ hiện trạng tài
nguyên rừng cho lực lượng chuyên môn, nhằm đáp ứng yêu cầu sản xuất hiện
tại và trong tương lai.


3

Chương 1
TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1. Tình hình nghiên cứu ngoài nước
Trên thế giới, việc ứng dụng viễn thám trong thăm dò và quản lý tài
nguyên, đặc biệt là tài nguyên rừng được tiến hành ở nhiều nước với mức độ
và kết quả khác nhau. Tại Hoa Kỳ, từ những năm 1940 đã tiến hành điều tra
trữ lượng rừng từ ảnh hàng không. Cùng với sự phát triển về khoa học kỹ
thuật, đặc biệt là tin học, các ứng dụng công nghệ viễn thám ngày càng được
phát triển rộng rãi ở nhiều nước với hai hệ thống chính là LANDSAT và
INTERKOSMOS. Các hệ thống trạm thu và xử lý thông tin có ở nhiều nước
trên thế giới. Kết hợp với hệ thông tin địa lý (GIS), công nghệ viễn thám được
ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực: lâm nghiệp, nông nghiệp, địa chất khoáng sản, quy hoạch đô thị ... ở cả các nước tiên tiến trên thế giới như: Hoa
Kỳ, Canađa, Pháp, Nhật Bản, Bỉ và ở các nước trong khu vực châu Á như: Ấn
Độ, Trung Quốc, Thái Lan, Malaysia...[19]

Các ứng dụng này đã được tổng kết trong hội nghị khoa học Quốc tế
bàn về vấn đề theo dõi lớp phủ thực vật tại Nhật Bản năm 1995 với các báo
cáo về vấn đề sử dụng tư liệu viễn thám trong phát hiện nạn phá rừng ở
Philippin, nghiên cứu sự phục hồi rừng và chống xói mòn đất trên cơ sở sử
dụng chỉ số thực vật trên tư liệu vệ tinh kết hợp với hệ thông tin địa lý, sử
dụng tư liệu viễn thám đa thời gian để nghiên cứu sự biến động của thực vật,
của đồng cỏ, xây dựng các bản đồ sản lượng và bản đồ cây trồng nông
nghiệp[19].
Tại hội nghị viễn thám châu Á lần thứ 18 tổ chức tại Kualalampua Malaysia (tháng 10 năm 1997) đã tổng kết những ứng dụng của kỹ thuật viễn
thám trong lâm nghiệp với các báo cáo nghiên cứu phát hiện biến động rừng
bởi kỹ thuật viễn thám tại Thái Lan. Ứng dụng chỉ số thực vật và các chỉ số


4

khác trên tư liệu là ảnh viễn thám LANDSAT để xây dựng mô hình theo dõi,
kiểm tra, đánh giá và xây dựng bản đồ mật độ thảm thực vật[19].
Đối với loại ảnh có độ phân giải không gian thấp từ 10 m đến 1 km như
Aster, Landsat, Noaa, Modis... phương pháp phân loại chủ yếu là phân loại có
kiểm định (Supervised classification), phân loại không kiểm định
(Unsupervised classification) được áp dụng. Tuy nhiên, kết quả đưa ra bản đồ
tỷ lệ nhỏ (dưới 1:50.000) với chủ yếu là đối tượng có rừng, đất không rừng và
một số loại đất khác. Điển hình như của Apan và cộng sự (1980) dùng ảnh
Landsat, kết hợp phương pháp giải đoán bằng mắt và bằng số trong Modul
Grid của phần mềm Arc/Info và MicroBrian để chiết suất tối đa thông tin trên
ảnh. Nhưng việc phân loại chi tiết đến từng loại trạng thái hoặc các loài cây
trồng rừng chính là không thực hiện được. Cũng lĩnh vực này,Wakeel và cộng
sự (2005) sử dụng ảnh vệ tinh Landsat TM để đánh giá biến động lớp phủ
thực vật vùng phòng hộ Kuchgad thuộc dãy núi Himalaya, Ấn Độ thời kỳ
1967 – 1997. Kết quả chỉ phân loại được diện tích và biến động các trạng thái

chính như rừng, đất trống đồi trọc và đất khác[7].
Hiện nay, trên thế giới, phương pháp giải đoán tự động ảnh vệ tinh
(Object based classification) bằng các phần mềm chuyên dùng như
Ecognition đã được áp dụng cho nhiều quy mô, loại ảnh có độ phân giải cao
khác nhau và cũng đã đưa ra được kết quả nhanh với độ chính xác cao[7].
Minjie Chen và cộng sự (2009) đã thực hiện nghiên cứu so sánh đánh
giá phương pháp phân loại ảnh số Pixel Based và Object Based cho thấy bằng
việc sử dụng ảnh Spot5, độ chính xác của việc phân loại lớp phủ thực vật sẽ
được cải thiện khi sử dụng sự hiểu biết, kinh nghiệm giải đoán và mô hình số
độ cao. Kết quả đánh giá độ chính xác chỉ ra rằng phương pháp object based
classification tốt hơn đặc biệt đối với các trạng thái mosaic như đất trống, dân
cư, đường giao thông... khi mà phương pháp Pixel Based rất khó có thể xác


5

định. Ngoài ra, phương pháp object based classification còn rất thích hợp
trong việc phân loại lớp phủ thực vật nhờ các đặc điểm sinh thái học và phân
bố của chúng[7].
Shattri Mansor và cộng sự (2002) cũng sử dụng phương pháp phân loại
tự động Object based classification để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng thông
qua việc sử dụng nhiều thông tin đặc trưng khác của đối tượng như hình dạng,
cấu trúc, phân bố và đặc tính sinh thái để phân loại nhằm cải thiện chất lượng
kết quả phân loại. Độ chính xác thể hiện như sau[7]:
Trạng thái

Pixel based (%)

Object based (%)

Rừng

81.507

94.972

Đất trống

72.727

83.333

Vườn cây ăn quả

75.000

84.000

Cao su và cây bụi

84.906

82.353

Overall Accuracy (Độ 81.667

90.667

chính xác tổng thể)
Ngoài ra, Ziyu Wang và cộng sự (2003) đã nghiên cứu sử dụng phương

pháp phân loại tự động ảnh Spot5 để xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất
bằng phần mềm Ecognition đã đưa ra kết quả với độ chính xác tổng thể
(Overall accuracy) lên đến 87%. Baudouin Desclée và cộng sự (2006) sử
dụng phương pháp object based classification để theo dõi, phân tích biến động
rừng bằng ảnh vệ tinh Spot5 trong vòng 10 năm. Kết quả đạt độ chính xác về
theo dõi biến động lên đến 90% và hệ số Kappa trên 0,8[7].
Vấn đề sử dụng ảnh vệ tinh trong xây dựng bản đồ lâm nghiệp, trong
đánh giá biến động rừng và trong quản lý theo dõi rừng của các nước Nhật
Bản, Malaysia, Philippin, Thái Lan cũng được đề cập trong các báo cáo tại
hội nghị viễn thám châu Á lần thứ 19 tại Manila - Philippin (tháng 11 năm


6

1998) và lần thứ 20 tại Hồng Kông (tháng 11 năm 1999). Cùng với sự kết hợp
của hệ thông tin địa lý đã tạo ra bản đồ biến động làm tăng thêm tính thuyết
phục của kết quả nghiên cứu[10].
1.2. Tình hình nghiên cứu trong nước
Tại Việt Nam, công nghệ GIS và viễn thám được ứng dụng đầu tiên
trong công tác điều tra, quy hoạch rừng từ những năm đầu của thập kỷ 70 thế
kỷ XX với nhiều loại ảnh viễn thám như ảnh máy bay, các loại ảnh vệ tinh:
Radasat, Landsat... Việc sử dụng công nghệ này đã mang lại nhiều lợi ích với
những ưu thế nổi trội của nó về chi phí, thời gian cũng như độ chính xác của
thông tin.
Đến những năm đầu của thập kỷ 90, công nghệ GIS và kỹ thuật giải
đoán ảnh số đã được nghiên cứu và ứng dụng. Những năm gần đây, công
nghệ này ngày càng phát triển tại rất nhiều cơ quan, đơn vị. Những cơ quan,
đơn vị đã và đang ứng dụng thành công công nghệ này như:
- Trung tâm Tư vấn thông tin Lâm nghiệp - Viện ĐTQH rừng - Bộ
NN&PTNT

- Trung tâm Tài nguyên và môi trường Lâm nghiệp - Viện ĐTQH rừng Bộ NN&PTNT
- Trung tâm Viễn thám và Geomatic - Viện Địa chất - TT KHTN&CN
Quốc gia
- Trung tâm Công nghệ viễn thám và hệ thông tin địa lý - Viện Địa lý
- Trung tâm Viễn thám - Bộ Tài nguyên Môi trường
- Công ty đo đạc ảnh - địa hình - Bộ Tài nguyên Môi trường
Tại Viện Điều tra Quy hoạch rừng, công nghệ GIS và giải đoán ảnh
viễn thám trong xây dựng các bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng đã được áp
dụng trong rất nhiều công trình. Từ đầu năm 1970 đến năm 1984, trong khuôn
khổ của dự án FAO/UNDP-VIE 79/014, ảnh máy bay và ảnh vệ tinh Landsat


7

MSS đã được sử dụng trong công tác điều tra quy hoạch rừng; Từ năm 1985
đến năm 1990, ảnh vệ tinh Landsat TM được sử dụng để xây dựng bản đồ
hiện trạng rừng vùng Tây Nguyên; Năm 1990-1991, ảnh máy bay đã được sử
dụng để thành lập bản đồ hiện trạng rừng vùng Trung tâm, phục vụ công tác
quy hoạch vùng nguyên liệu giấy cho nhà máy giấy Bãi Bằng; Từ năm 1991
đến năm 1995, trong Chương trình theo dõi, đánh giá diễn biến tài nguyên
rừng toàn quốc chu kỳ I, các ảnh vệ tinh Landsat TM đã được sử dụng để xây
dựng bản đồ hiện trạng rừng cấp tỉnh ở tỷ lệ 1:100.000, cấp vùng ở tỷ lệ
1:250.000; Trong chu kỳ II của Chương trình này (giai đoạn 1996-2000), bản
đồ hiện trạng rừng toàn quốc được xây dựng trên cơ sở ảnh vệ tinh Spot4 và
Landsat TM. Tuy nhiên, trong giai đoạn này do có nhiều hạn chế về trang
thiết bị máy tính cũng như các phần mềm chuyên dùng nên các bản đồ được
xây dựng chủ yếu sử dụng phương pháp giải đoán bằng mắt trên ảnh tương tự
(khoanh vẽ trên các ảnh được in ra giấy), do đó mất khá nhiều thời gian, công
lao động cũng như kết quả phụ thuộc rất nhiều vào kinh nghiệm của các
chuyên gia đoán đọc ảnh. Các bản đồ kết quả của hai chu kỳ đầu này chủ yếu

được xây dựng , biên tập bằng tay và lưu trên bản đồ giấy do đó việc khai
thác, sử dụng thông tin gặp rất nhiều khó khăn[2].
Trong Chương trình theo dõi, đánh giá diễn biến tài nguyên rừng toàn
quốc chu kỳ III (giai đoạn 2001-2005), ảnh vệ tinh Landsat7-ETM+ đã được
sử dụng để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng. Phương pháp xây dựng bản đồ
hiện trạng rừng từ ảnh vệ tinh là phương pháp giải đoán ảnh số. Đây là một
bước tiến mới trong việc ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS để xây dựng
các bản đồ thành quả của Chương trình. Bản đồ kết quả đã được xây dựng,
biên tập, lưu trữ dưới dạng số, chính vì vậy rất thuận tiện cho việc sử dụng,
khai thác, xử lý cũng như cập nhật thông tin về tài nguyên rừng. Trong giai
đoạn này, ứng dụng công nghệ GIS với phương pháp chồng xếp các lớp thông


8

tin đã được sử dụng trong việc đánh giá biến động rừng trong thời gian đầu và
cuối Chương trình. Tuy nhiên, do ảnh Landsat7-ETM+ có độ phân giải không
gian thấp (15m), nên chỉ phù hợp với việc xây dựng bản đồ hiện trạng rừng
cho các tỉnh ở tỷ lệ 1:100.000[2].
Chương trình điều tra, đánh giá và theo dõi diễn biến tài nguyên rừng
giai đoạn 2006 – 2010 (chu kỳ IV). Trong chương trình này thì việc xây dựng
hệ thống bản đồ và số liệu hiện trạng tài nguyên rừng sử dụng ảnh vệ tinh
Spot5 độ phân giải 2.5m trên phạm vi toàn quốc do Bộ Tài nguyên và Môi
trường cung cấp làm cơ sở để biên tập và nắn chỉnh xây dựng các loại bản đồ:
hiện trạng tài nguyên rừng, tỷ lệ 1:25.000 cho các xã; hiện trạng rừng, tỷ lệ
1:50.000 cho các huyện; hiện trạng rừng, các tỷ lệ 1:100.000; 1:250.000 và
1:1.000.000 cho cấp tỉnh, vùng và trên toàn quốc. Xây dựng bộ mẫu khóa ảnh
phục vụ cho công tác đoán đọc ảnh vệ tinh. Xây dựng hệ thống số liệu được
cập nhật, công bố 5 năm/lần, được kiểm tra, giám sát và đánh giá tại thời
điểm cuối chu kỳ theo dõi (2010). Xây dựng báo cáo phân tích, đánh giá biến

động về diện tích rừng giữa 2 chu kỳ nghiên cứu nhằm đề xuất giải pháp cho
công tác quản lý rừng[17].
Ngoài các chương trình điều tra, đánh giá theo dõi diễn biễn tài nguyên
rừng toàn quốc thì còn rất nhiều chương trình, đề tài khác cũng ứng dụng viễn
thám như:
Luận án tiến sĩ chuyên ngành ảnh hàng không của Chu Thị Bình (2001)
với đề tài “Ứng dụng công nghệ tin học để khai thác thông tin cơ bản trên tư
liệu viễn thám, nhằm phục vụ việc nghiên cứu một số đặc trưng rừng Việt
Nam. Đề tài đã sử dụng chỉ số thực vật NDVI và tổng năng lượng phản xạ
TRRI với tư liệu viễn thám ADEOS và Landsat TM để phân loại các trạng
thái rừng và giám sát sự biến động của rừng giai đoạn 1989 - 1998 cho hai
khu vực rừng ở Quảng Nam và Đồng Nai. Phương pháp xử lý số được sử


9

dụng trong đề tài là phương pháp phân loại đa phổ có kiểm định[4].
Đề tài cấp nhà nước KC.08.24 “Nghiên cứu giải pháp phòng chống và
khắc phục hậu quả cháy rừng cho vùng U Minh và Tây Nguyên” do Vương
Văn Quỳnh - Trường Đại học Lâm nghiệp làm chủ nhiệm, thực hiện trong 2
năm 2004 - 2006. Đề tài đã xây dựng phần mềm tự động phát hiện cháy rừng
từ ảnh vệ tinh Landsat ETM+ và MODIS. Phần mềm được xây dựng trên cơ
sở tổ hợp các kênh đa phổ kết hợp với dữ liệu GIS để phát hiện các điểm cháy
rừng trên toàn lãnh thổ Việt Nam[14].
Đề tài “Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh và công nghệ GIS trong việc
giám sát hiện trạng tài nguyên rừng, thử nghiệm tại 1 khu vực cụ thể” do
Nguyễn Trường Sơn - Trung tâm Viễn Thám Quốc Gia làm chủ trì, thực hiện
trong năm 2007. Đề tài đã sử dụng ảnh vệ tinh Landsat ETM (1999), Spot5
(2003) và GIS để xây dựng quy trình báo cáo nhanh về biến động diện tích
rừng tại khu vực Yên Thế, tỉnh Bắc Giang. Phương pháp xử lý số được sử

dụng là phương pháp phân loại có kiểm định với thuận toán Maximum
Likelihood[15].
Luận văn thạc sỹ của tác giả Nguyễn Huy Hoàng (2010): “Nghiên cứu
ứng dụng ảnh vệ tinh có độ phân giải cao để xây dựng bản đồ tài nguyên rừng
phục vụ công tác điều tra, kiểm kê rừng”. Đề tài sử dụng phương pháp phân
loại chỉ số thực vật NDVI và phương pháp phân loại có lựa chọn vùng mẫu
trên tư liệu ảnh vệ tinh SPOT-5 để phân loại trạng thái rừng và đánh giá biến
động rừng của Khu bảo tồn thiên nhiên Thượng Tiến – Kim Bôi – Hòa Bình
giai đoạn 2004 - 2009[9].
Đề tài nghiên cứu khoa học và phát triển công nghệ năm 2010 – 2012
của Vũ Tiến Điển – Trung tâm Tài nguyên và Môi trường Lâm nghiệp - Viện
Điều tra Quy hoạch Rừng: “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ giải đoán ảnh tự
động ảnh vệ tinh có độ phân giải cao để xây dựng bản đồ tài nguyên rừng


10

phục vụ công tác điều tra, kiểm kê rừng Việt Nam”. Phương pháp giải đoán
ảnh tự động ảnh vệ tinh spot5 là phương pháp giải đoán ảnh tự động định
hướng đối tượng (Object Based Classification)[7].
Hiện nay, ở trong nước phương pháp giải đoán tự động ảnh vệ tinh
(Object based classification) bằng các phần mềm chuyên dùng như
Ecognition cũng đã được một số cơ quan, tổ chức nghiên cứu thực nghiệm.
Trong đó Trung tâm nghiên cứu công nghệ Viễn thám và GIS – CARGIS
thuộc Đại học Khoa học tự nhiên Hà Nội đã sử dụng ảnh Spot5 và phương
pháp Object based classification trong việc xây dựng bản đồ hiện trạng rừng
lâm trường Ninh Sơn. Tuy nhiên, quá trình thực hiện chủ yếu áp dụng bước
đầu để phân vùng ảnh (Segmentation) thay cho công việc số hóa, tạo polygon
trong công tác giải đoán. Ngoài ra, do cán bộ giải đoán chưa có nhiều kinh
nghiệm thực tế đặc biệt là kiến thức về phân chia trạng thái rừng và các đặc

tính phân bố, sinh thái của từng trạng thái cũng như quan hệ của chúng với
các đối tượng khác do vậy không sử dụng bước tiếp theo để phân chi tiết cho
từng lô trạng thái theo thang phân loại mà chỉ dùng biện pháp gán giá trị
thuộc tính (tên trạng thái) cho các lô đã được khoanh vùng ở trên. Như vậy
chưa thực sự sử dụng hết thế mạnh của phương pháp Object based
classification để giải đoán ảnh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng do đó rất tốn
thời gian, công sức mà kết quả đưa ra mang nhiều tính chủ quan. Vì vậy chưa
có thể áp dụng phổ biến trong sản xuất.


11

Chương 2
ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN CỦA KHU VỰC NGHIÊN CỨU VÀ CƠ
SỞ KHOA HỌC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2.1. Điều kiện tự nhiên
2.1.1. Vị trí địa lý
Huyện Na Rì, tỉnh Bắc Kạn, là một huyện miền núi nằm ở phía Đông
Bắc tỉnh Bắc Kạn, cách thị xã Bắc Kạn 67 km, và cách Hà Nội 210 km.
Xã Dương Sơn nằm ở phía Đông Nam của huyện Na Rì, cách trung
tâm huyện 9 km, cách thị xã Bắc Kạn 60 km. Vị trí địa lý của xã như sau:
22004' - 22011' độ vĩ bắc.
106007' - 106012' độ kinh đông.
- Phía Bắc giáp xã Hảo Nghĩa, huyện Na Rì
- Phía Đông giáp tỉnh Lạng Sơn
- Phía Tây Bắc giáp xã Quang Phong, huyện Na Rì
- Phía Nam và Tây Nam giáp xã Xuân Dương, xã Đổng Xá, huyện Na
Rì.

Hình 2.1: Sơ đồ vị trí xã Dương Sơn - huyện Na Rì - tỉnh Bắc Kạn

12

2.1.2. Địa hình
Xã Dương Sơn địa hình chủ yếu là đồi núi, xen kẽ là các thung lũng.
Độ cao trung bình 200 – 450 m, nơi cao nhất trên 800 m so với mặt nước
biển, độ dốc bình quân 100 – 250. Các dãy núi chủ yếu chạy theo hướng Đông
Bắc – Tây Nam hoặc Bắc – Nam, có nhiều núi đất xen kẽ với các dãy núi đá.
Nhìn chung, địa hình ở đây bị chia cắt bởi các khe suối, tuy nhiên ở
những nơi có độ dốc nhỏ hơn 200 thì khá thuận lợi cho sản xuất nông – lâm
nghiệp.
2.1.3. Địa chất, thổ nhưỡng
- Địa chất: Phần lớn diện tích của xã là đồi núi, xen kẽ có các thung
lũng. Một số loại đá mẹ chủ yếu:
+ Đá vôi với thành phần chính là Canxit.
+ Đá sa thạch với thành phần chính là Thạch anh, Fenpat, Mica.
+ Một số loại đá biến chất từ các loại đá trầm tích trên.
- Thổ nhưỡng: Qua điều tra khảo sát cho thấy khu vực nghiên cứu có
các loại đất sau:
+ Đất Feralit nâu vàng phát triển trên đá vôi.
+ Đất Feralit đỏ vàng phát triển trên đá Phiến thạch sét.
+ Đất Feralit nâu vàng phát triển trên đá Biến chất.
Các loại đất này nói chung có thành phần cơ giới từ thịt nhẹ đến thịt
trung bình, đất có kết cấu tốt, độ xốp bề mặt khá cao, thuận lợi cho sản xuất
nông – lâm nghiệp.
2.1.4. Khí hậu - thủy văn
Khu vực nghiên cứu nằm trong vùng khí hậu nhiệt đới gió mùa, có hai
mùa rõ rệt: Mùa mưa ẩm, mưa nhiều bắt đầu từ tháng 4 đến tháng 9 và mùa
khô lạnh, ít mưa bắt đầu từ tháng 10 đến tháng 3 năm sau.

13

Thủy văn: Khu vực nghiên cứu nằm trong lưu vực sông Bằng Giang
được khởi nguồn từ Đèo Gió chạy sang Lạng Sơn hợp với lưu vực sông Bình
Gia - Lạng Sơn. Ngoài ra còn nhiều khe, suối nhỏ từ trên núi chảy qua các
thung lũng và một hệ thống kênh mương nhỏ phục vụ sản xuất và sinh hoạt
của người dân.
Tóm lại, khu vực nghiên cứu có khí hậu nóng ẩm, mưa nhiều, không
đều trong năm, mưa tập trung vào một vài tháng với cường độ cao rất dễ gây
ra xói mòn đất, ảnh hưởng tới sự phát triển của hệ thực vật rừng, tới sản xuất,
cũng như sinh hoạt của người dân.
2.1.5. Thảm thực vật rừng
Do yếu tố địa lý, cấu tạo địa chất và cấu trúc địa hình nên rừng khu vực
nghiên cứu mang nhiều đặc trưng của các ưu hợp thực vật trong kiểu phụ
miền Bắc Việt Nam với các loài trong họ: Dẻ (Fagaceae), họ Đậu
(Fagabaceae), họ Trám (Burreraceae).
Do đặc điểm về khí hậu, địa hình, vùng nghiên cứu có các kiểu rừng
sau:
+ Kiểu rừng lá rộng thường xanh trên núi đá.
+ Kiểu rừng lá rộng thường xanh núi đất: Rừng sinh trưởng quanh năm,
tổ thành loài thực vật trong kiểu rừng này đa dạng, loài cây chủ yếu là Dẻ,
Xoan ta, Xoan nhừ...
+ Kiểu rừng phục hồi sau nương rẫy: tổ thành là những loài cây ưa sáng
mọc nhanh như: Sau sau, Thành Ngạnh... rừng chưa phân tán, mật độ cây tái
sinh triển vọng từ 800 – 10.000 cây/ha.
+ Kiểu rừng trồng cây đặc sản (Hồi), cây ăn quả...
+ Kiểu thảm cây gỗ tái sinh: Đất trống cây gỗ rải rác, cây gỗ tái sinh là
cây gỗ có triển vọng, nếu khoanh nuôi bảo vệ tốt có khả năng phục hồi thành

rừng trong khoảng 6 – 10 năm sau thời gian khoanh nuôi.


14

+ Kiểu thảm cây bụi, đất trống trảng cỏ, không có khả năng khoanh
nuôi phục hồi rừng, đây là đối tượng chủ yếu để trồng rừng Dự án...
2.2. Điều kiện kinh tế - xã hội
2.2.1. Thành phần dân tộc, dân số và lao động
Qua thống kê dân số của xã Dương Sơn, tính đến tháng 10 năm 2012,
toàn xã có 1981 người, trong đó có 970 nam (48.97%), 1011 nữ (51.03%), với
425 hộ. Toàn xã có 1001 lao động, chiếm 55.58% dân số.
Xã có 4 dân tộc anh em cùng chung sống là Tày, Nùng, Kinh, Dao.
Trong đó Tày chiếm 60%, Nùng chiếm 15%, Kinh chiếm 5% và Dao chiếm
20%.
2.2.2. Tập quán canh tác
Nền kinh tế của xã chủ yếu dựa vào sản xuất nông – lâm nghiệp.
- Sản xuất nông nghiệp: Diện tích cho sản xuất nông nghiệp của xã đạt
426.81 ha, chiếm 11.59% tổng diện tích đất tự nhiên, đất này nằm ở các thung
lũng, bãi bồi ven suối, đồi thấp, cây trồng chủ yếu là Ngô và lúa. Chăn nuôi
trâu bò đã có chuồng trại, song vẫn còn hiện tượng thả rông trên rừng, ảnh
hưởng đến công tác phục hồi, phát triển rừng.
- Sản xuất lâm nghiệp: Rừng từ lâu đã gắn bó với cuộc sống người dân
ở đây. Trước đây nguồn thu nhập chính của họ là từ khai thác rừng. Ngày nay,
nhờ có chính sách giao đất, giao rừng, các chương trình trồng rừng 147, 327,
661... nhiều diện tích đất bỏ trống đã được phủ xanh bằng các loài cây như:
Hồi, Mỡ..., người dân bước đầu đã có ý thức bảo vệ rừng, làm giảm các tác
động xấu vào rừng. Tuy nhiên, vẫn cần có giải pháp để phát triển sản xuất lâm
nghiệp hơn nữa, đặc biệt là sự hỗ trợ về giống và kỹ thuật, góp phần làm tăng
thu nhập của người dân từ sản xuất lâm nghiệp, đưa lâm nghiệp phát triển bền

vững.


15

2.2.3. Y tế, văn hóa, giáo dục
Xã Dương Sơn có 1 trạm y tế, 2 trường học cấp I và 1 trường học cấp
II, trẻ em đến tuổi đi học đều được đến trường. Tuy nhiên, số người có trình
độ cao còn thấp. Xã có 1 bưu điện văn hóa phục vụ thông tin văn hóa cho
nhân dân trong xã. Mạng điện lưới quốc gia đã đến được với hơn 70% số hộ
dân trong xã, trong đó có 1 trạm biến áp 35 KVA được đặt tại xã. Ngoài ra xã
cũng mới được nhà nước đầu tư xây dựng chợ khang trang tại trung tâm xã,
tạo điều kiện cho người dân trao đổi hàng hóa thuận lợi.
2.2.4. Giao thông vận tải
Giao thông trong xã chủ yếu là đường bộ. Xã có 2 quốc lộ đi qua là
quốc lộ 3B và quốc lộ 279. Đây là điều kiện thuận lợi cho việc đi lại cũng như
trao đổi hàng hóa với các tỉnh lân cận như Thái Nguyên, Lạng Sơn...
Nhận xét:
Một số thuận lợi:
- Có điều kiện khí hậu phù hợp với một số loài cây trồng lâm nghiệp,
cây công nghiệp, cây đặc sản, dược liệu nếu trồng thành vùng tập trung có thể
cung cấp lâm sản cho chế biến trong vùng và xuất khẩu.
- Thông qua một số chính sách, chương trình đầu tư của nhà nước về
bảo vệ và phát triển rừng, người dân đã có những nhận thức nhất định về hiệu
quả và lợi ích của việc trồng, quản lý bảo vệ rừng; bên cạnh đó cộng đồng các
dân tộc trong vùng sống cần cù, chịu khó lao động, giàu kiến thức bản địa
canh tác trên đất dốc.
Những khó khăn:
- Khu vực nghiên cứu là vùng đặc biệt khó khăn của cả nước; địa hình
cao dốc, độ chia cắt mạnh, nhiều núi đá, khu vực núi đất có tỷ lệ đá lẫn chiếm

30 – 40%, dẫn đến suất đầu tư lớn nhưng hiệu quả đem lại không cao.


16

- Nền kinh tế chậm phát triển, giao thông đi lại khó khăn, trình độ dân
trí thấp, phương thức canh tác lạc hậu và bị ảnh hưởng nhiều vào tập quán,
thiếu nguồn nước phục vụ sản xuất, đặc biệt là nước sinh hoạt.
- Một số cơ chế chính sách đối với nghề rừng chưa phù hợp với điều
kiện thực tế của địa phương như vốn đầu tư chưa thỏa đáng (vốn đầu tư quá
thấp) chính sách hưởng lợi chưa hấp dẫn chủ quản lý bảo vệ rừng, công tác
tuyên truyền về phát triển rừng chưa sâu rộng nên chưa khuyến khích được
người dân tham gia. Bên cạnh đó, chưa có công trình nghiên cứu nào được
nghiên cứu một cách đầy đủ làm cơ sở phát triển rừng tại khu vực nghiên cứu.
2.3. Cơ sở khoa học vấn đề nghiên cứu
2.3.1. Cơ sở vật lý ảnh viễn thám
Viễn thám, được định nghĩa theo nhiều ngôn từ khác nhau, nhưng cùng
thống nhất theo một quan điểm chung: là khoa học thu nhận thông tin từ vật
thể mà không tiếp xúc trực tiếp với vật thể đó. Ðịnh nghĩa sau đây có thể
được coi là tiêu biểu: “viễn thám (Remote sensing – RS) là khoa học và công
nghệ mà theo đó các đặc tính của đối tượng quan tâm được nhận diện, đo đạc
hoặc phân tích các tính chất mà không có sự tiếp xúc trực tiếp”[19]. Đối
tượng, dịch từ “object”, có thể hiểu là một đối tượng cụ thể, một vùng hay
một hiện tượng. Viễn thám được đề cập đến trong đề tài này là viễn thám điện
từ, nghĩa là khoa học và công nghệ sử dụng sóng điện từ để chuyển tải thông
tin từ vật cần nghiên cứu tới thiết bị thu nhận thông tin cũng như công nghệ
xử lý làm sao cho các thông tin thu nhận được có nghĩa. Vì vậy, có thể hình
dung được bức tranh về việc chụp ảnh vệ tinh thông qua bốn khía cạnh sau:
Bản chất vật lý của sóng điện từ; Tương tác của sóng điện từ với các đối
tượng trên mặt đất; Quá trình lan truyền sóng điện từ trong khí quyển; Quá

trình thu nhận sóng điện từ và chuyển đổi thành thông tin ảnh[16].


17

2.3.1.1. Bản chất vật lý của sóng điện từ
Sóng điện từ là dao động của trường điện từ trong không gian hoặc vật
chất. Trong không gian sóng điện từ được lan truyền với vận tốc bằng vận tốc
ánh sáng và thực chất ánh sáng cũng là một loại sóng điện từ mà mắt người có
thể cảm nhận được. Đặc trưng của sóng điện từ gồm 4 yếu tố cơ bản: tần số
hay bước sóng, biên độ, hướng lan truyền và tính phân cực. Trong khoa học
viễn thám điện từ, đặc tính được quan tâm nhiều nhất của sóng điện từ là
bước sóng. Bước sóng làm cho sóng điện từ có khả năng đâm xuyên khác
nhau, tạo thành các màu sắc khác nhau và nhậy cảm với các đối tượng khác
nhau. Biên độ dao động thể hiện mức năng lượng của sóng trong khi sự phân
cực có thể đặc trưng cho các hình dạng và đôi khi là bản chất khác nhau của
vật thể phản xạ[16].
2.3.1.2. Tương tác giữa sóng điện từ và các đối tượng trên mặt đất
Quá trình tương tác giữa sóng điện từ với các đối tượng trên mặt đất
thay đổi theo từng đối tượng khác nhau. Chính sự khác biệt này là thông tin
có ý nghĩa phân biệt các loại đối tượng khác nhau[16].
Trong phạm vi viễn thám quang học, chúng ta không xét tới các sóng
điện từ do đối tượng phát xạ (thường là sóng nhiệt, do quá trình bức xạ nhiệt
của đối tượng) mà chỉ xét tới sóng điện từ mà đối tượng phản xạ lại (bởi vì,
năng lượng điện từ bị hấp thụ hay truyền qua vật thể sẽ không thu nhận được
bằng đầu thu đặt trên vệ tinh, vì vậy chúng không mang ý nghĩa về mặt thông
tin). Năng lượng sóng phản xạ từ đối tượng bao gồm hai phần: năng lượng
phản xạ trực tiếp từ bề mặt đối tượng và năng lượng tán xạ bởi cấu trúc bề
mặt đối tượng. Năng lượng phản xạ trực tiếp không phụ thuộc vào bản chất
của đối tượng mà chỉ phụ thuộc vào đặc tính bề mặt, có nghĩa là độ ghồ ghề,

hướng... của đối tượng và tạo nên độ chói cho đối tượng. Trong khi đó, năng
lượng tán xạ là kết quả của một quá trình tương tác giữa bức xạ tới với bề dày


18

của đối tượng mà bức xạ đó có khả năng xuyên tới. Năng lượng này phụ
thuộc vào cấu trúc, bản chất và trạng thái của đối tượng. Chính đây là nguồn
năng lượng mang thông tin giúp có thể nhận biết được các đối tượng và trạng
thái của chúng[19].
Một cách tổng quát, các đối tượng chủ yếu trên mặt đất bao gồm: lớp
phủ thực vật, nước, đất trống (hay cát, đá) và công trình xây dựng. Mỗi loại
này có hành vi phản xạ khác nhau với sóng điện từ tại các bước sóng khác
nhau. Hình 2.2 dưới đây biểu diễn đường cong phản xạ phổ của các loại lớp
phủ mặt đất (thực vật, đất và nước). Ðây chỉ là các đường cong có tính chất
khái quát hành vi phản xạ phổ của ba loại lớp phủ chủ yếu. Trên thực tế, các
loại thực vật, đất và nước khác nhau sẽ có các đường cong phản xạ phổ khác
nhau. Sự khác nhau này chủ yếu được thể hiện ở độ lớn của phần trăm phản
xạ, song hình dạng tương đối của đường cong ít khi có sự thay đổi[19].
Thực vật, như có thể thấy trên hình 2.2, có phản xạ phổ cao nhất ở
bước sóng màu lục (0,5μm-0,6μm) trong vùng nhìn thấy do đó có màu xanh
lục. Nhưng các đặc trưng phản xạ phổ của thực vật nổi bật nhất ở vùng hồng
ngoại gần (0,7μm-1.4μm), là vùng bước sóng mà thực vật có phản xạ cao
nhất. Mức độ phản xạ của thực vật phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố khác nhau,
có thể kể đến là lượng chlorophyll (diệp lục), độ dày tán lá và cấu trúc tán lá.


19

§Êt

Thùc vËt
60

N-íc

40

% phản xạ
20

0
0.4
2.6

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1.8

2.0

2.2

2.4

Bướcsóng(m
)

Hình 2.2: Phản xạ phổ của đất, nước và thực vật
Nước có phản xạ chủ yếu nằm trong vùng nhìn thấy (0,4μm-0,7μm) và
phản xạ mạnh ở dải sóng lam (0,4μm-0,5μm) và lục (0,5μm-0,6μm). Giá trị
phản xạ của một đối tượng nước phụ thuộc chủ yếu vào độ đục của nó. Nước
trong có giá trị phản xạ rất khác nước đục, nước càng đục có độ phản xạ càng
cao[8].
Ðất có phần trăm phản xạ tăng dần theo chiều tăng của chiều dài bước
sóng. Phần trăm phản xạ của đất chủ yếu phụ thuộc vào độ ẩm và màu của
đất.
2.3.1.3. Quá trình lan truyền sóng điện từ trong khí quyển
Năng lượng sóng điện từ phản xạ từ đối tượng, trước khi tới được đầu
thu đặt trên vệ tinh, phải truyền qua bầu khí quyển Trái Đất. Và bức xạ điện
từ từ mặt trời, nguồn bức xạ điện từ tự nhiên sử dụng trong viễn thám quang
học, trước khi tới được đối tượng cũng phải truyền qua bầu khí quyển. Bầu
khí quyển mang rất nhiều yếu tố ảnh hưởng tới việc lan truyền sóng điện từ.
Vì vậy, xem xét ảnh hưởng của khí quyển tới việc truyền sóng điện từ, nhất là


20

ảnh hưởng tới cường độ và cấu trúc phổ là cần thiết để thiết lập và chuẩn hoá
hệ thống viễn thám[19].
Khí quyển ảnh hưởng tới việc lan truyền sóng điện từ trên hai quá trình

chính là tán xạ và hấp thụ. Tán xạ khí quyển là sự khuếch tán không mong
muốn các bức xạ bởi các phần tử trong khí quyển (kieffer). Sự khuếch tán chủ
yếu xẩy ra do tương tác giữa bức xạ điện từ với các thành phần khí quyển và
được phân thành ba kiểu. Tán xạ Rayleigh xảy ra khi bức xạ điện từ tương tác
với các thành phần trong khí quyển có đường kính nhỏ hơn nhiều so với bước
sóng ánh sáng, ví dụ như các phân tử khí hay các hạt vi bụi. Kiểu tán xạ này
xảy ra trong hầu hết các trường hợp sóng điện từ truyền qua khí quyển. Đây
chính là nguyên nhân làm cho bầu trời có màu xanh. Tán xạ Mie xảy ra khi
bức xạ điện từ tương tác với các phần tử khí quyển có kích thước xấp xỉ bước
sóng. Tán xạ không lựa chọn (nonselective) xảy ra khi các phần tử khí quyển
tương tác với sóng điện từ có đường kính lớn hơn nhiều so với bước sóng.
Trong ba kiểu tán xạ trên, tán xạ Rayleigh thường xảy ra và là nguyên nhân
gây nên “mù” trên ảnh làm cho ảnh bị giảm độ tương phản và độ sắc nét. Để
loại trừ hay ít nhất cũng giảm thiểu kiểu tán xạ này, trước thấu kính camera,
người ta đặt một bộ lọc ngăn không cho các sóng có bước sóng ngắn đi
qua[19].
2.3.1.4. Quá trình thu nhận sóng điện từ và chuyển đổi thành thông tin ảnh
Sóng điện từ (phản xạ, tán xạ hoặc bức xạ) từ đối tượng trên mặt đất
được thu nhận tại vệ tinh. Độ lớn của năng lượng sóng này sau đó được lượng
hoá bởi đầu thu và chuyển thành giá trị số. Vì vậy, giá trị số của ảnh vệ tinh
đặc trưng cho độ lớn của năng lượng sóng điện từ, nghĩa là đặc trưng cho mức
độ phản xạ, tán xạ, phản hồi hoặc phát xạ của đối tượng trên mặt đất. Trong
viễn thám vệ tinh quang học, đây là mức độ phản xạ. Điều này đồng nghĩa với


21

việc giá trị số này phản ánh thông tin về vật thể trên khía cạnh mức độ phản
xạ của chúng sau khi đã loại đi tất cả các ảnh hưởng của ngoại cảnh[19].
Ngoài ba khái niệm phân giải kể trên, do đặc tính số, ảnh viễn thám còn

có một thông số nữa ảnh hưởng tới lượng thông tin mà nó có thể mang – đó là
số bit sử dụng để miêu tả một pixel. Ảnh viễn thám được thu nhận ở dạng số,
nghĩa là thông tin được lưu trữ bằng các bit. Ví dụ, thông thường các ảnh vệ
tinh được lưu trữ ở 8 bit dữ liệu, nghĩa là nó có thể biểu diễn được 256 (28)
giá trị của pixel trên 1 kênh. Số lượng các bit dùng để lưu trữ một pixel càng
lớn thì khoảng giá trị nó miêu tả được cũng càng lớn, và có nghĩa là thông tin
về pixel đó càng chi tiết. Tuy nhiên, có thể nhận thấy ngay rằng số bit dùng để
miêu tả 1 pixel càng lớn thì kích thước ảnh cũng càng lớn. Hiện nay, có một
số vệ tinh được thiết kế để thu ảnh ở 10 bit[19].
2.3.1.5. Chiết suất thông tin từ ảnh viễn thám
Thông tin có được từ ảnh vệ tinh là các giá trị số đặc trưng cho cường
độ bức xạ (phản xạ, tán xạ hoặc bức xạ riêng) của đối tượng mà vệ tinh thu
nhận được. Bản thân các thông tin này chưa trực tiếp trả lời các câu hỏi: đối
tượng là gì?, trạng thái như thế nào?...mà thông thường viễn thám phải giải
quyết. Quá trình biến đổi thông tin từ giá trị số trên ảnh vệ tinh thành các
thông tin về đối tượng được gọi là quá trình chiết xuất thông tin[16].
Như đã thấy, viễn thám sử dụng sự khác biệt của giá trị phản xạ phổ để
phân biệt đối tượng cũng như trạng thái của nó. Như vậy, quá trình chiết xuất
thông tin thực chất là căn cứ vào giá trị phản xạ phổ để tìm ra thông tin về đối
tượng và trạng thái của nó. Có hai phương pháp chính để chiết xuất thông tin
là xử lý ảnh số và giải đoán mắt thường[16].
• Xử lý ảnh số.
Phương pháp phân loại ảnh số được ra đời cùng với sự phát triển vượt
bậc của công nghệ thông tin. Đây là phương pháp phân loại (chia lớp) ảnh


22

thành các lớp khác nhau dựa vào khả năng tính toán các thông số thống kê
của tập hợp các giá trị ảnh trên nhiều kênh khác nhau. Có rất nhiều cách phân

loại ảnh số khác nhau dựa vào các giá trị thống kê cũng như các cách tính
thống kê khác nhau. Phương pháp phân loại ảnh số là một phương pháp hiện
đại, cho kết quả nhanh và ít nhiều mang tính khách quan[19].
- Phương pháp phân loại ảnh tự động (Pixel based classification)
Phương pháp này hầu như chỉ dựa vào bản thân ảnh số, mặt khác các
thuật toán hầu hết được thiết kế theo kiểu chia dựa vào giá trị của từng pixel
mà quan tâm đến quan hệ, cấu trúc giữa chúng với nhau và với các điều kiện
khác nên kết quả đạt được còn có phần hạn chế, có sự nhầm lẫn trong việc
phân tích thông tin của một số đối tượng. Mặt khác nó cũng khó kết hợp với
tri thức và kinh nghiệm của con người[19].
Trong kỹ thuật phân loại ảnh số, người ta chia ra hai phương pháp
chính là phân loại không kiểm định và phân loại có kiểm định. Phân loại có
kiểm định (Supervised classification) là một hình thức phân loại mà các chỉ
tiêu phân loại được xác lập dựa trên các vùng mẫu. Các vùng mẫu là khu vực
trên ảnh người giải đoán biết chắc chắn thuộc vào một trong các lớp cần tìm.
Dựa trên vùng mẫu, các tham số thống kê được xác định và đó chính là các
chỉ tiêu thống kê sử dụng trong quá trình phân loại về sau. Phân loại không
kiểm định (Unsupervised classification) chỉ sử dụng thuần túy thông tin ảnh.
Trong phương pháp này các pixel trên ảnh đầu tiên được gộp thành các nhóm
có các đặc trưng phổ tương đối đồng nhất bằng kỹ thuật ghép lớp (clustering).
Sau đó, các nhóm lớp như vậy được sử dụng để tính các tham số thống kê cho
quá trình phân loại tiếp theo.
- Phương pháp phân loại ảnh tự động (Object based classification)
Phương pháp phân loại theo đối tượng (Object based) đã được công bố
vào cuối những năm 90 và một số trường đại học thế giới đã phát triển các


23

công cụ phân loại theo cách tiếp cận này. Hãng Definies của Đức đã đưa ra thị

trường phần mềm ecognition là phần mềm thương mại hóa đầu tiên theo
hướng này. Phương pháp phân loại theo định hướng đối tượng thực sự là một
bước tiến trong thành lập bản đồ rừng, trong đó các kiến thức, các hiểu biết về
thực địa sẽ được tích hợp vào quá trình phân loại. Các thông tin liên quan đến
lớp phủ rừng cũng được sử dụng vào để phân loại. Đây là lợi thế lớn cho
những người đã có kinh nghiệm giải đoán bằng mắt thường, có số liệu liên
quan khác[7].
Cách tiếp cận mới của việc phân tích ảnh theo phương pháp Object
based đó là tổng hợp nhiều thông tin phụ trợ có thể chiết xuất dựa trên đặc
trưng của đối tượng trên ảnh đó là hình dạng, cấu trúc, bối cảnh và những
thông tin từ các nguồn khác có mối quan hệ với đối tượng đó. Sử dụng tổng
hợp các thông tin này việc phân loại ảnh sẽ cho ra kết quả chính xác hơn và
cụ thể hơn. Các thông tin có thể sử dụng trong việc phân loại ảnh vệ tinh theo
phương pháp này bao gồm:
Đặc tính trên ảnh: đặc tính vật lý của vật thể trên thực tế và được thể
hiện trên ảnh, chủ yếu dựa trên đầu thu và khả năng chiếu sáng của vật thể đó
như màu sắc, cấu trúc và hình dạng của đối tượng đó[4].
Đặc tính địa hình, sinh thái: đặc điểm phân bố của các đối tượng riêng
rẽ hoặc trên toàn cảnh ảnh như phân bố theo điều kiện địa hình, độ dốc, đai
cao…
Đặc điểm phân bố: thể hiện ở mối quan hệ với các đối tượng hoặc với
các đối tượng khác.
• Giải đoán mắt thường.
Là phương pháp khoanh định các vật thể cũng như trạng thái của chúng
nhờ vào việc phân biệt các đặc tính thể hiện trên ảnh như: màu sắc, kiến trúc,
quan hệ với các đối tượng xung quanh.... Phương pháp này có thể khai thác


24

được các tri thức chuyên gia và kinh nghiệm của người giải đoán, đồng thời
phân tích được các thông tin phân bố không gian một cách dễ dàng. Tuy
nhiên, nhược điểm cơ bản của phương pháp giải đoán bằng mắt là tốn nhiều
thời gian, kết quả thu được không đồng nhất và ít tính khách quan[8].
2.3.2. Cơ sở phân chia rừng
2.3.2.1. Khái niệm về rừng
Một đối tượng được xác định là rừng nếu đạt được cả 3 tiêu chí sau:
1. Là một hệ sinh thái, trong đó thành phần chính là các loài cây lâu
năm thân gỗ, cau dừa có chiều cao vút ngọn từ 5.0 mét trở lên (trừ rừng mới
trồng và một số loài cây rừng ngập mặn ven biển), tre nứa,…có khả năng
cung cấp gỗ, lâm sản ngoài gỗ và các giá trị trực tiếp và gián tiếp khác như
bảo tồn đa dạng sinh học, bảo vệ môi trường và cảnh quan.
Rừng mới trồng các loài cây thân gỗ và rừng mới tái sinh sau khai thác
rừng trồng có chiều cao trung bình trên 1.5 m đối với loài cây sinh trưởng
chậm, trên 3.0 m đối với loài cây sinh trưởng nhanh và mật độ từ 1.000
cây/ha trở lên được coi là rừng.
Các hệ sinh thái nông nghiệp, nuôi trồng thủy sản có rải rác một số cây
lâu năm là cây thân gỗ, tre nứa, cau dừa,… không được coi là rừng.
2. Độ tàn che của tán cây là thành phần chính của rừng phải từ 0.1 trở
lên.
3. Diện tích liền khoảnh tối thiểu từ 0.5 ha trở lên, nếu là dải cây rừng
phải có chiều rộng tối thiểu 20 mét và có từ 3 hàng cây trở lên.
Cây rừng trên các diện tích tập trung dưới 0.5 ha hoặc dải rừng hẹp
dưới 20 mét được gọi là cây phân tán[5].