Nghiên cứu phương pháp xác định trữ lượng rừng bằng dữ liệu sentinel tại huyện phú giáo, tỉnh bình dương

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƢỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

BÙI ĐÌNH ĐẠI

NGHIÊN CỨU PHƢƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH TRỮ LƢỢNG RỪNG
BẰNG DỮ LIỆU SENTINEL TẠI HUYỆN PHÚ GIÁO,
TỈNH BÌNH DƢƠNG

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC MÔI TRƢỜNG

Hà Nội, 2017


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƢỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

BÙI ĐÌNH ĐẠI

NGHIÊN CỨU PHƢƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH TRỮ LƢỢNG RỪNG
BẰNG DỮ LIỆU SENTINEL TẠI HUYỆN PHÚ GIÁO,
TỈNH BÌNH DƢƠNG

CHUYÊN NGÀNH: KHOA HỌC MÔI TRƢỜNG
MÃ SỐ: 60.44.03.01

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC MÔI TRƢỜNG

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:
GS. TS. VƢƠNG VĂN QUỲNH

Hà Nội, 2017


i

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình do tôi thực hiện, những số liệu, kết
quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa có ai công bố trong bất cứ công
trình nào khác.
Tác giả

Bùi Đình Đại


ii

LỜI CẢM ƠN
Luận văn “Nghiên cứu phương pháp xác định trữ lượng rừng bằng dữ
liệu Sentinel tại huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương” được hoàn thành theo
chương trình đào tạo Thạc sỹ, khóa 2015 - 2017 của trường Đại học Lâm
nghiệp Việt Nam.
Trong quá trình học tập và thực hiện luận văn, tác giả đã nhận được sự
quan tâm, giúp đỡ và tạo mọi điều kiện thuận lợi của Ban giám hiệu Trường
Đại học Lâm nghiệp; Khoa đào tạo sau đại học; Các thầy giáo, cô giáo

Trường Đại học Lâm nghiệp; Các anh, chị, em, bạn bè đồng nghiệp ở Viện
Sinh thái rừng và Môi trường. Nhân dịp này, tác giả xin được bày tỏ lòng biết
ơn sâu sắc trước sự quan tâm và giúp đỡ quý báu đó.
Xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc đến GS.TS. Vương Văn
Quỳnh đã tận tình hướng dẫn và chỉ bảo trong suốt quá trình thực hiện luận
văn.
Mặc dù đã hết sức cố gắng và nỗ lực, nhưng kinh nghiệm nghiên cứu
chưa nhiều, đặc biệt là hạn chế về mặt thời gian trong quá trình nghiên cứu
nên luận văn chắc chắn không tránh khỏi những thiếu sót nhất định. Tác giả
rất mong nhận được sự góp ý của các thầy cô giáo và bạn bè đồng nghiệp để
cho luận văn được hoàn chỉnh hơn.
Xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, tháng 9 năm 2017
Học viên

Bùi Đình Đại


iii

MỤC LỤC
Trang
TRANG PHỤ BÌA
LỜI CAM ĐOAN .......................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN ................................................................................................ ii
MỤC LỤC ...................................................................................................... iii
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .............................................................. v
DANH MỤC BẢNG ......................................................................................vi
DANH MỤC HÌNH .................................................................................... vii
ĐẶT VẤN ĐỀ ................................................................................................ 1

Chƣơng 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ................................. 3
1.1. Một số khái niệm về ảnh Sentinel ............................................................ 3
1.2. Nghiên cứu về ảnh vệ tinh trong theo d i di n biến tài nguyên rừng ...... 4
1.3. Tình hình nghiên cứu về việc xác định trữ lượng rừng bằng dữ liệu ảnh
Quang học và ảnh Radar ................................................................................. 10
1.3.1. Trên thế giới .......................................................................................... 10
1.3.2. Ở Việt Nam ............................................................................................ 13
Chƣơng 2: MỤC TIÊU, ĐỐI TƢỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ
PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................................................................ 20
2.1. Mục tiêu.................................................................................................... 20
2.1.1. Mục tiêu chung ...................................................................................... 20
2.1.2. Mục tiêu cụ thể ...................................................................................... 20
2.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ............................................................ 20
2.2.1. Đối tượng nghiên cứu............................................................................ 20
2.2.2. Phạm vi nghiên cứu ............................................................................... 20
2.3. Nội dung nghiên cứu ................................................................................ 21
2.4. Phương pháp nghiên cứu .......................................................................... 21


iv

2.4.2. Phương pháp nghiên cứu cụ thể ............................................................ 22
Chƣơng 3: ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ - XÃ HỘI ...................... 29
3.1. Điều kiện tự nhiên .................................................................................... 29
3.1.1. Vị trí địa lý............................................................................................. 29
3.1.2. Hành chính ............................................................................................ 29
3.1.3. Địa hình ................................................................................................. 31
3.1.4. Khí hậu .................................................................................................. 31
3.2. Điều kiện dân sinh, kinh tế, xã hội ........................................................... 31
3.2.1. Kinh tế - Xã hội ..................................................................................... 31

Chƣơng 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ......................... 34
4.1. Đặc điểm hiện trạng rừng tại xã huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương....... 34
4.2. Nghiên cứu xây dựng mô hình xác định trữ lượng rừng bằng tư liệu
Sentinel-1 và Sentinel-2 tại huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương. .................... 39
4.2.1. Kết quả xử lý tư liệu Sentinel-1 ............................................................. 39
4.2.2. Kết quả xử lý tư liệu Sentinel-2 ............................................................. 41
4.2.3. X

ng các m hình xác định tr lư ng r ng

4.2.4. Đánh giá độ chính xác c a các m hình

ng tư liệu Sentinel 43

ng chỉ số RMSE ................ 58

4.3. Thử nghiệm xác định trữ lượng rừng bằng tư liệu Sentinel-1 và Sentinel-2
tại huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương. ............................................................ 60
4.4. Đề xuất quy trình xác định trữ lượng rừng bằng tư liệu Sentinel-1 và
Sentinel-2 ......................................................................................................... 62
KẾT LUẬN, TỒN TẠI, KHUYẾN NGHỊ .................................................. 67
1. Kết luận ....................................................................................................... 67
2. Tồn tại ......................................................................................................... 67
3. Khuyến nghị ................................................................................................ 68
TÀI LIỆU THAM KHẢO
PHỤ BIỂU


v

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Viết đầy đủ

STT

Viêt tắt

1

BĐKH

2

CHDC Đức

3

dB

deci-Ben

4

DN

Digital Number

5

ESA

Cơ quan Không gian Châu Âu

6

GIS

Hệ thống thông tin địa lý

7

MACRES

8

MGO

Trữ lượng điều tra mặt đất

9

NDVI

Chỉ số khác biệt về thực vật

10

R

Red

11

G

Green

12

B

Blue

13

RMSE

Sai số trung phương

14

SNAP

Sentinel Application Platform

Biến đổi khí hậu
Cộng hòa dân chủ Đức

Trung tâm Vi n thám Malaysia

vi

DANH MỤC BẢNG
Tên bảng

TT

Trang

1.1 Đặc điểm và khả năng ứng dụng của một sô loại ảnh vệ tinh

6

2.1 Phân loại NDVI theo chất lượng thực vật trong lớp phủ bề mặt đất

26

4.1

4.2

Diện tích các loại rừng và đất lâm nghiệp phân theo mục đích sử
dụng Huyện Phú Giáo - tỉnh Bình Dương
Mối quan hệ giữa NDVI với phân cực và tổ hợp phân cực VH,
VV

38

48

4.3 Mối quan hệ giữa giá trị điểm ảnh với trữ lượng rừng

54

4.4 Mối quan hệ giữa tổ hợp giá trị điểm ảnh với trữ lượng rừng

57

4.5 Kết quả đánh giá độ chính xác của các mô hình

58

4.6

Thống kê diện tích, trữ lượng rừng tại huyện Phú Giáo – tỉnh Bình
Dương

60


vii

DANH MỤC HÌNH
TT

Tên hình

Trang

2.1

Sơ đồ quá trình nghiên cứu

28

3.1

Bản đồ hành chính huyện Phú Giáo

30

4.1

Phân cực VV của tư liệu Sentinel-1 trước khi xử lý

39

4.2

Phân cực VV của tư liệu Sentinel-1 sau khi xử lý

40

4.3

Phân cực VH của tư liệu Sentinel-1 trước khi xử lý

40

4.4

Phân cực VH của tư liệu Sentinel-1 sau khi xử lý

41

4.5

Tư liệu Sentinel-2 trước khi xử lý

42

4.6

Tư liệu Sentinel-2 Sau khi xử lý

42

4.7

Hệ thống điểm điều tra tại huyện Phú Giáo - tỉnh Bình Dương

43

4.8

Mối quan hệ giữa NDVI với Sig_VH

44

4.9

Mối quan hệ giữa NDVI với Sig_VV

44

4.10 Mối quan hệ giữa NDVI với tổ hợp (Sig_VH+Sig_VV)/2

45

4.11 Mối quan hệ giữa NDVI với tổ hợp Sig_VH+Sig_VV

45

4.12 Mối quan hệ giữa NDVI với tổ hợp Sig_VH-Sig_VV

46

4.13 Mối quan hệ giữa NDVI với tổ hợp Sig_VH*Sig_VV

46

4.14 Mối quan hệ giữa NDVI với tổ hợp Sig_VH/Sig_VV

47

4.15 Mối quan hệ giữa NDVI với tổ hợp Sig_VV/Sig_VH

47

4.16 Mối quan hệ giữa NDVI với tổ hợp Sig_VV-Sig_VH

48

4.17 Mối quan hệ giữa NDVI với MGO

49

4.18 Mối quan hệ giữa phân cực VH với MGO

49

4.19 Mối quan hệ giữa phân cực VV với MGO

50

4.20 Mối quan hệ giữa tổ hợp Sig_VH+Sig_VV với MGO

50

4.21 Mối quan hệ giữa tổ hợp Sig_VH-Sig_VV với MGO

51

4.22 Mối quan hệ giữa tổ hợp Sig_VH*Sig_VV với MGO

51


viii

4.23 Mối quan hệ giữa tổ hợp Sig_VH/Sig_VV với MGO

52

4.24 Mối quan hệ giữa tổ hợp Sig_VV/Sig_VHvới MGO

52

4.25 Mối quan hệ giữa tổ hợp (Sig_VV+Sig_VH)/2 với MGO

53

4.26 Mối quan hệ giữa tổ hợp Sig_VV-Sig_VH với MGO

53

4.27 Mối quan hệ giữa tổ hợp NDVI+(Sig_VV/Sig_VH) với MGO

55

4.28 Mối quan hệ giữa tổ hợp NDVI-(Sig_VV/Sig_VH) với MGO

55

4.29 Mối quan hệ giữa tổ hợp NDVI*(Sig_VV/Sig_VH) với MGO

56

4.30 Mối quan hệ giữa tổ hợp NDVI/(Sig_VV/Sig_VH) với MGO

56

4.31 Bản đồ phân bố trữ lượng gỗ huyện Phú giáo Tỉnh Bình Dương

61


1

ĐẶT VẤN ĐỀ
Lâm nghiệp là một ngành kinh tế kỹ thuật đặc thù, giữ vai trò đặc biệt
quan trọng trong bảo vệ môi trường và phát triển bền vững đất nước. Nghề
rừng là nghề tạo ra một loại tài nguyên thiên nhiên có thể tái tạo được, có giá
trị phòng hộ đầu nguồn, phòng hộ ven biển, giúp điều hòa khí hậu, điều tiết
nguồn nước, hạn chế xói mòn, rửa trôi, sạt lở, hạn chế thiên tai lũ lụt, hạn hán,
chống thoái hóa đất và hoang mạc hóa, góp phần bảo tồn đa dạng sinh học...,
giảm phát thải khí nhà kính và ứng phó tích cực, hiệu quả với BĐKH toàn
cầu.
Bình Dương là một trong những tỉnh thuộc vùng Đông Nam Bộ đi đầu
về phát triển công nghiệp hiện nay của cả nước. Bình Dương luôn lấy công
nghiệp làm nền tảng đột phá mà hạt nhân chính là xây dựng kết cấu hạ tầng
các khu công nghiệp gắn với đô thị hóa. Cùng với sự phát triển vượt bậc kinh
tế về công nghiệp và dịch vụ cao thì nghề rừng ở đây chưa thực sự được chú
trọng. Công tác quản lý tài nguyên thiên của tỉnh vẫn còn chưa được chặt chẽ
dẫn tới diện tích và trữ lượng rừng đã và đang ngày càng suy giảm một cách
nhanh chóng.
Ngày nay với sự tiến bộ nhanh chóng của khoa học công nghệ, tư liệu vệ
tinh đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong công tác theo dõi, giám sát tài
nguyên thiên nhiên và bảo vệ môi trường đặc biệt là trong việc theo dõi di n

biến tài nguyên rừng. Việc quản lý tài nguyên rừng theo hướng bền vững, sử
dụng các công cụ, phương pháp hiện đại như vi n thám, GIS với độ chính xác
cao là điều hết sức cần thiết cho giai đoạn hiện nay và tương lai. Trong nghiên
cứu hiện trạng tài nguyên rừng, nghiên cứu ảnh vi n thám ngày càng tỏ ra ưu
thế bởi khả năng cập nhật thông tin và phân tích biến động một cách nhanh
chóng. Mặt khác, hiện trạng và biến động thảm thực vật rừng, trạng thái và trữ
lượng rừng là căn cứ hết sức quan trọng phục vụ công tác quy hoạch bảo vệ,


2

phát triển và khai thác sử dụng tài nguyên rừng một cách bền vững. Chính vì
vậy, nhiệm vụ đặt ra đối với các cơ quan chức năng và các nhà quản lý lâm
nghiệp là cần phải áp dụng các phương pháp cập nhật nhanh, kịp thời, chính
xác trong xây dựng bản đồ hiện trạng rừng của địa phương.
Xuất phát từ ý nghĩa thực ti n trên tôi tiến hành thực hiện đề tài “Nghiên
cứu phương pháp xác định trữ lượng rừng bằng tư liệu Sentinel tại huyện
Phú Giáo, tỉnh Bình Dương”.


3

Chƣơng 1
TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1. Một số khái niệm về ảnh Sentinel
Sentinel là tên của một loạt các vệ tinh quan sát trái đất thuộc Chương
trình Copernicus của Cơ quan Không gian Châu Âu (ESA). Các vệ tinh được
đặt tên từ Sentinel-1 tới Sentinel-6 có các thiết bị thu nhận quan sát đất liền,
đại dương và khí quyển.
Hiện tại đã có Sentinel-1 và Sentinel-2 trên quĩ đạo. Sentinel-3 đã được

đưa lên quĩ đạo theo như kế hoạch là tháng 12/2015, gồm 3 vệ tinh Sentinel3A, Sentinel-3B và Sentinel-3C theo kế hoạch sẽ hoàn tất việc phóng trước
năm 2020.
+ Sentinel-1A là vệ tinh dầu tiên trong loạt các vệ tinh thuộc chương
trình Copernicus, đã được lên quĩ đạo ngày 3/4/2014. Thiết bị thu nhận ảnh
radar khẩu độ mở tổng hợp, kênh C (synthetic aperture radar-SAR).
Sentinel-1A có nhiệm vụ giám sát băng, tràn dầu, gió và sóng biển, thay đổi
sử dụng đất, biến dạng địa hình và đáp ứng các trường hợp khẩn cấp lũ và
động đất. Do là dữ liệu radar nên có các chế độ phân cực đơn VV hoặc HH)
và phân cực đôi (VV+VH hoặc HH+HV).
+ 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), trường
phủ 290 km, độ phân giải 10 m (4 kênh phổ nhìn thấy và cận hồng ngoại), 20
m (6 kênh phổ từ cận đỏ đến kênh phổ có bước sóng ngắn) và 60 m (3
atmospheric correction bands). Khi vệ tinh thứ hai (Sentinel-2B) đưa vào sử
dụng thì cả hai sẽ có chu lỳ lập lại là 5 ngày và nếu kết hợp với Landsat 8 thì
chu kỳ quan sát trái đất sẽ là 3 ngày. Dữ liệu này thì độ phân giải không gian
cao hơn ảnh vệ tinh Landsat 8. Sentinel-2A có nhiệm vụ giám sát các hoạt


4

động canh tác nông nghiệp, rừng, sử dụng đất, thay đổi thực phủ/ sử dụng đất
...
1.2. Nghiên cứu về ảnh vệ tinh trong theo d i di n biến t i nguyên rừng
Phương pháp Vi n thám cho phép thu thập thông tin về đối tượng trên
mặt đất thông qua hình ảnh của đối tượng mà không cần phải tiếp xúc trực
tiếp ngoài thực địa. Các loại tư liệu ảnh vi n thám có thể được chụp từ máy
bay (ảnh hàng không) nhưng thông dụng nhất là được chụp từ vệ tinh.
Tư liệu vi n thám có hai loại chính là ảnh quang học và ảnh radar. Ảnh
quang học chụp bề mặt trái đất nhờ năng lượng mặt trời và các thiết bị chụp

ảnh sử dụng thấu kính quang học, hệ thống chụp ảnh này được gọi là hệ thống
thụ động. Loại thứ hai là ảnh radar được chụp nhờ các thiết bị thu, phát sóng
radar đặt trên vệ tinh. Hệ thống này được gọi là hệ thống chụp ảnh chủ động
hay tích cực.
Ngày nay với sự tiến bộ nhanh chóng của khoa học công nghệ, tư liệu vệ
tinh đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong công tác theo dõi, giám sát tài
nguyên thiên nhiên và bảo vệ môi trường đặc biệt là trong việc theo dõi di n
biến tài nguyên rừng. Nguyên tắc cơ bản để phân biệt các đối tượng trên ảnh
vệ tinh là dựa vào sự khác biệt về đặc tính phản xạ của chúng trên các kênh
phổ vật trên ảnh vệ tinh.
Những ưu thế cơ bản của ảnh vệ tinh có thể kể ra là:
- Cung cấp thông tin khách quan, đồng nhất trên khu vực trùm phủ lớn
(Landsat 180km x 180km, SPOT, ASTER 60km x 60km) cho phép tiến hành
theo dõi giám sát trên những khu vực rộng lớn cùng một lúc.
- Cung cấp thông tin đa dạng trên nhiều kênh phổ khác nhau cho phép
nghiên cứu các đặc điểm của đối tượng từ nhiều góc độ phản xạ phổ khác
nhau.


5

- Cung cấp các loại ảnh có độ phân giải khác nhau đo đó cho phép
nghiên cứu bề mặt ở những mức độ chi tiết hoặc khái quát khác nhau. Ví dụ
như các loại ảnh độ phân giải siêu cao như SPOT 5, IKONOS, QuickBird để
nghiên cứu chi tiết, hoặc các loại ảnh có độ phân giải thấp nhưng tần suất
chụp lặp cao, diện tích phủ trùm lớn như MODIS, MERIS cho phép cung cấp
các thông tin khái quát ở mức vùng hay khu vực.
- Khả năng chụp lặp lại hay còn gọi là độ phân giải thời gian. Do đặc
điểm quĩ đạo của vệ tinh nên cứ sau một khoảng thời gian nhất định lại có thể
chụp lặp lại được vị trí trên mặt đất. Sử dụng các ảnh vệ tinh chụp tại các thời

điểm khác nhau sẽ cho phép theo dõi di n biến của các sự vật hiện tượng di n
ra trên mặt đất, ví dụ như quá trình sinh trưởng của cây trồng, lúa, màu.
- Các dữ liệu được thu nhận ở dạng số nên tận dụng được sức mạnh xử
lý của máy tính và có thể d dàng tích hợp với các hệ thống thông tin như hệ
thống thông tin địa lý (GIS).
Do những đặc tính hết sức ưu việt kể trên ảnh vệ tinh đã trở thành một
công cụ không thể thiếu được trong công tác theo dõi giám sát tài nguyên
thiên nhiên và môi trường, nhất là ở những vùng khó tiếp cận như các vùng
núi cao, biên giới, hải đảo…
Phương pháp Vi n thám cho phép thu thập phần lớn các thông tin ở
trong phòng nhưng kết quả giải đoán cần được kiểm chứng ở ngoài thực địa
do đó công tác thực địa là một phần không thể thiếu trong công nghệ Vi n
thám.
Trên thế giới việc ứng dụng công nghệ vi n thám, tại những nước phát
triển đã được thực hiện ngay từ khi có những tấm ảnh đầu tiên của vệ tinh
quan sát trái đất. Cho đến nay ảnh vệ tinh đã được ứng dụng ở hầu khắp các
nước, kể cả những nước đang phát triển. Ở Việt nam, mặc dù việc ứng dụng
công nghệ Vi n thám có chậm hơn những nước tiên tiến trong khu vực nhưng


6

ảnh vệ tinh cũng đã được sử dụng ở rất nhiều các cơ quan, ngành và địa
phương khác nhau như nông nghiệp, lâm nghiệp, đo đạc và bản đồ, qui hoạch
đất đai, địa chất – khoáng sản… Những ứng dụng tiêu biểu của ảnh vệ tinh
liên quan đến việc chiết tách các lớp thông tin là:
- Điều tra thành lập bản đồ hiện trạng và theo dõi biến động rừng
- Thành lập bản đồ lớp phủ và hiện trạng sử dụng đất
- Theo dõi giám sát mùa màng
- Thành lập bản đồ và theo dõi biến động các vùng đất ngập nước

- Thành lập bản đồ và theo dõi biến động rừng ngập mặn
- Kiểm kê tài nguyên nước mặt
- Qui hoạch đô thị và theo d i quá trình đô thị hóa
Ảnh vệ tinh quang học với nhiều ưu điểm như hình ảnh quen thuộc với
con người, d giải đoán, kỹ thuật tương đối d phát triển trên nền các công
nghệ chụp ảnh hiện hành nên đã nhanh chóng được chấp nhận và ứng dụng
rộng rãi. Các loại ảnh quang học như Landsat, SPOT, Aster, IKONOS,
QuickBird đã trở nên quen thuộc và phổ biến trên toàn thế giới. Trong xây
dựng các bản đồ phân loại rừng bằng công nghệ Vi n thám sử dụng ảnh
quang học đã được đưa vào các qui trình qui phạm tương đối hoàn chỉnh.
Thông số kỹ thuật của một số loại ảnh vệ tinh quang học chính được tổng hợp
ở bảng sau:
Bảng 1.1. Đặc điểm và khả năng ứng dụng của một sô loại ảnh vệ tinh
Loại ảnh

Thông số kỹ thuật

Ứng dụng trong phân
loại rừng

1. Ảnh đa phổ có độ phân giải thấp (Multispectral Low Resolution Sensors
Độ phân giải thấp (250m – 1000m); - Quy mô bản đồ: toàn cầu, lục
MODIS

Trường phủ 330km; Chu kỳ bay địa hoặc quốc gia
chụp 1-2 ngày; Ảnh có từ 2000 (vệ - Phân loại lớp phủ (vd: rừng,


7

Loại ảnh

Ứng dụng trong phân

Thông số kỹ thuật

loại rừng

tinh Terra) hoặc 2002 (vệ tinh độ thị, mặt nước...)
Aqua) đến nay
Độ phân giải thấp 1km từ các vệ
AVHRR

tinh NOAA; Trường phủ 2400km x
6400km; Ảnh có từ 1980 đến nay.

2. Ảnh đa phổ có độ phân giải trung bình (Multispectral Moderate Resolution
Sensors)
Độ phân giải thấp đến trung bình - Quy mô bản đồ: khu vực
Landsat
TM

(30m -120m); Trường phủ 185km x - Phân loại rừng ở cấp độ quần
185km; Chu kỳ bay chụp 16 ngày; xã
Ảnh từ năm 1998 đến nay;

Landsat

Độ phân giải thấp đến trung bình - Quy mô bản đồ: khu vực

ETM+

(15m - 20m); Trường phủ 185km x - Phân loại rừng ở cấp độ quần

(Landsat

185km. Chu kỳ bay chụp 16 ngày; xã hoặc một số loài ưu thế có

7)

Ảnh có từ 1999 đến nay;

nhận biệt rõ

Độ phân giải trung bình (15-90m)
ASTER

với 14 kênh phổ từ bước sóng nhìn
thấy tới hồng ngoại gần; Ảnh có từ
năm 2000 đến nay.

3. Ảnh đa phổ có độ phân giải cao (Multispectral High-spatial Resolution Sensors
– Hyperspatial )
Độ phân giải cao đến trung bình, từ - Quy mô bản đồ: địa phương,
2.5m đến 20m (với SPOT VGT là khu vực (hoặc lớn hơn đối với
SPOT

1km); Trường phủ 60km x 60km SPOT VGT)
(với SPOT VGT là 1000 km x 1000 - Phân loại rừng ở cấp độ quần
km); SPOT 1, 2, 3, 4, 5 và 6 có ảnh xã hoặc các loại cụ thể

8

Loại ảnh

Ứng dụng trong phân

Thông số kỹ thuật

loại rừng

tương ứng từ 1986, 1990, 1993,
1998, 2002 và 2012. Hiện nay
SPOT 1 và 3, 5 đã ngừng cung cấp
ảnh.
Độ phân giải rất cao (1m – 4m); - Quy mô bản đồ: khu vực, địa
IKONOS Trường phủ 11km x 11km; Chu kỳ phương hoặc nhỏ hơn
bay chụp 3-5 ngày

- Phân loại rừng chi tiết ở cấp

Độ phân giải rất cao (0.6m – 2.4m); độ quần xã hoặc các loài cụ
Trường phổ 16.5km x 16.5km. Chu thể;
QuickBird kỳ bay chụp 1-3.5 ngày tuỳ thuộc - Thường được sử dụng để
vào vĩ độ.

kiểm tra kết quả phân loại từ
các nguồn khác.

4. Ảnh siêu phổ (Hyperspectral Sensors)
Ảnh siêu phổ với 224 kênh từ bước - Quy mô bản đồ: khu vực, địa
sóng nhìn thấy tới sóng ngắn hồng phương hoặc nhỏ hơn;
ngoại; Tuỳ thuộc vào vĩ độ của vệ - Phân loại rừng chi tiết ở cấp
AVIRIS

tinh mà ảnh có độ phân giải > 1m, độ quần xã hoặc các loài cụ
trường phủ > 1km.

thể; ảnh chỉ chụp theo yêu cầu
1 lần, vì vậy không thích hợp
với theo dõi di n biến rừng.

Ảnh siêu phổ tới 220 kênh từ bước - Quy mô bản đồ: khu vực
Hyperion

sóng nhìn thấy tới sóng ngắn hồng - Phân loại rừng chi tiết ở cấp
ngoại; Độ phân giải không gian độ quần xã hoặc các loài có
30m; Ảnh có từ năm 2003.

nhận biệt rõ.

Nhược điểm chính của ảnh quang học là chỉ có thể chụp vào ban ngày
khi được mặt trời chiếu sáng và phụ thuộc rất nhiều vào điều kiện thời tiết.


9

Trong trường hợp thời tiết xấu như mưa bão, mây, mù, sẽ rất khó chụp được
ảnh. Trên ảnh quang học cũng thường có nhiều mây, nhất là ở khu vực nhiệt

đới trong đó có Việt nam. Những nhược điểm này đã làm hạn chế rất nhiều
khả năng ứng dụng của ảnh quang học. Đặc biệt là đối với những ứng dụng
cần sử dụng ảnh chụp ở nhiều thời điểm.
Những nhược điểm của ảnh quang học cũng chính là ưu điểm của ảnh
radar. Do sử dụng nguồn năng lượng riêng của mình để chụp ảnh nên ảnh
radar có thể được chụp vào cả ban ngày lẫn ban đêm. Các bước sóng ở vùng
sóng micro của hệ thống chụp ảnh radar có khả năng đâm xuyên qua mây nên
không bị ảnh hưởng của thời tiết do đó rất phù hợp với những khu vực thường
xuyên có nhiều mây phủ như Việt nam. Một ưu điểm quan trọng khác của ảnh
radar là cung cấp các thông tin mà ảnh quang học không thể có được như độ
ghồ ghề, độ ẩm, cấu trúc của các đối tượng trên bề mặt. Chính vì những ưu
thế trên ảnh radar là loại tư liệu rất có tiềm năng ứng dụng ở nước ta.
Tuy nhiên ảnh radar cũng có những nhược điểm rất cơ bản. Do được
chụp ở vùng sóng micro khác xa với vùng sóng nhìn thấy nên hình ảnh không
giống với cảm nhận thông thường của mắt người. Mặt khác, do bản chất chụp
nghiêng nên hình ảnh bị biến dạng nhiều nên khó nhận dạng các đối tượng và
khó xử lý. Không những thế ảnh radar còn có nhiều nhi u gây khó khăn cho
người sử dụng. Do những đặc điểm nói trên ảnh radar còn ít được sử dụng
hơn so với ảnh quang học.
Mặc dù vậy, trên thế giới công nghệ Vi n thám radar đã và đang phát
triển rất mạnh mẽ, và được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực bao gồm theo
d i giám sát thiên tai như lũ lụt, trượt lở đất, cháy rừng, giám sát ô nhi m
(tràn dầu), nghiên cứu, thăm dò địa chất khoáng sản, đo đạc bản đồ, theo dõi
di n biến lớp phủ và hiện trạng sử dụng đất, kiểm kê đất rừng, theo dõi mùa
màng. Ở Việt nam, ứng dụng của ảnh radar còn chưa nhiều, chủ yếu được sử


10

dụng cho mục đích nghiên cứu. Các cơ quan đã có những tiếp cận ban đầu với

công nghệ ảnh radar là Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam, Trung tâm Vi n
thám- Bộ Tài nguyên và Môi trường, Viện Quy hoạch rừng- Bộ Nông nghiệp
và phát triển nông thôn. Như vậy, có thể thấy cần phải đẩy mạnh hơn nữa.
Thấy rõ vai trò quan trọng của công nghệ Vi n thám và nhu cầu sử dụng
tư liệu ảnh vệ tinh của các cơ quan, ngành trong cả nước, chính phủ đã cho
phép Bộ Tài nguyên và Môi trường triển khai đề án” Hệ thống Giám sát Tài
nguyên thiên nhiên và môi trường tại Việt Nam” sử dụng vốn ODA của chính
phủ Pháp. Thành phần quan trọng nhất của hệ thống này là Trạm thu ảnh vệ
tinh có khả năng thu nhận, xử lý và cung cấp các loại ảnh vệ tinh bao gồm cả
ảnh quang học (MERIS, SPOT 2, 4, 5, 6) và radar (ASAR) cho người sử dụng
trong nước. Hệ thống giám sát Tài nguyên và Môi trường tại Việt nam sẽ thúc
đẩy các nghiên cứu ứng dụng của ảnh vệ tinh ở nước ta. Khi hệ thống đi vào
hoạt động, người sử dụng có khả năng tiếp xúc với nhiều loại tư liệu ảnh trên
cùng một khu vực nghiên cứu, do đó cần đặc biệt quan tâm đến phương pháp
ứng dụng kết hợp nhiều loại ảnh vệ tinh, nhất là ảnh quang học và ảnh radar.
1.3. Tình hình nghiên cứu về việc xác định trữ lƣợng rừng bằng dữ liệu ảnh
Quang học và ảnh Radar
1.3.1. Trên thế giới
Mỗi loại ảnh quang học và radar đều có những ưu điểm và hạn chế
riêng, do đó việc kết hợp ảnh radar và ảnh quang học đã được đặt ra nhằm tận
dụng được thế mạnh của cả hai loại ảnh này.
Việc nghiên cứu kết hợp hai loại ảnh nói trên nhằm mục đích chiết tách
thông tin về lớp phủ mặt đất đã được thực hiện tại nhiều nước trên thế giới
bao gồm cả những nước có công nghệ tiên tiến như Mỹ, Canada, Anh, Pháp,
Australia và cả những nước trong khu vực như Trung quốc, Malaysia, Thái
lan, Indonesia, Singapore. Mỗi nghiên cứu đều có những cách tiếp cận khác


11

nhau liên quan đến nguồn tư liệu được sử dụng, đối tượng lớp phủ mặt đất
được quan tâm khai thác và phương pháp kết hợp các loại ảnh. Ví dụ như một
số công trình nghiên cứu sử dụng kết hợp ảnh ERS với ảnh Landsat TM để
tiến hành phân loại lớp phủ thực vật, trong khi đó có công trình nghiên cứu lại
sử dụng ảnh SPOT kết hợp với ảnh RADARSAT để kiểm kê giám sát tài
nguyên rừng. Một số tác giả chỉ sử dụng ảnh radar như một nguồn tư liệu bổ
sung để giải đoán các yếu tố trên ảnh, trong khi có tác giả lại trộn lẫn các
nguồn tư liệu để tiến hành phân tích và xử lý. Có thể nêu ra một số nghiên
cứu tiêu biểu như sau:
Tại Na uy, năm 1995, Weydahl và các đồng nghiệp đã kết hợp ảnh vệ
tinh radar ERS -1 cùng với các loại ảnh quang học như SPOT và Landsat TM
để nghiên cứu vùng đô thị. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng ảnh radar đã
cung cấp thêm rất nhiều các thông tin về hướng, mức độ phức tạp, chất liệu
tạo thành của các đối tượng trong vùng đô thị mà trên ảnh quang học thường
ít khi thể hiện.
Năm 1997, Z. A. Hasan và các đồng nghiệp tại Trung tâm Vi n thám
Malaysia (MACRES) trong chương trình hợp tác nghiên cứu giữa châu Âu và
ASEAN để nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh ERS 1 đã nghiên cứu sự bổ sung
lẫn nhau giữa ảnh radar ERS 1 và Landsat TM để thành lập bản đồ hiện trạng
lớp phủ/ sử dụng đất ở bang Johore, Malaysia. Hasan đã nhận thấy rằng nếu
chỉ dùng ảnh ERS 1 sẽ rất khó chiết tách các thông tin về lớp phủ bề mặt do
sự khác biệt không lớn về đặc tính tán xạ ngược của các đối tượng, tuy nhiên
khi kết hợp với ảnh quang học, đặc biệt là tổ hợp ảnh IHS thì sẽ cho phép
phân biệt tốt nhất các loại lớp phủ trong khu vực nghiên cứu.
Louis Demargne và các đồng nghiệp (2001) tại SPOT Image đã nghiên
cứu ứng dụng kết hợp ảnh SPOT và radar để kiểm kê rừng tại Malaysia.
Trong đó ảnh radar được sử dụng với hai mục đích vừa để thay thế cho ảnh


12

SPOT tại những vùng có nhiều mây vừa để cung cấp thêm nguồn thông tin
chuyên đề bổ sung cho ảnh SPOT để phân biệt các lớp phủ rừng. Kết quả
nghiên cứu cho thấy đây là một phương pháp có hiệu quả để theo dõi giám sát
và bảo vệ rừng.
Ở Braxin, năm 2003, P.W.M. Souza Fillho tại trường đại học Para và
Paradela tại Viện nghiên cứu quốc gia về không gian đã tiến hành nghiên cứu
kết hợp ảnh Radarsat à ảnh Landsat 5 TM để lập bản đồ khu vực rừng ngập
mặn ven biển thuộc lưu vực sông Amazon. Các tác giả đã nhận thấy rằng: kết
hợp hai loại ảnh sẽ tăng cường khả năng phân biệt giữa thực phủ có độ cao
khác nhau và những vùng có độ ẩm cao.
Trong nghiên cứu của Sun - Hwa Kim và Kyu - Sung Lee tại khoa Địa
Tin Học trường đại học Inha, Incheon, Hàn Quốc, ảnh Radarsat và Landsat
+ETM đã được ứng dụng để thành lập bản đồ lớp phủ ở khu vực bờ biển phía
Tây bán đảo Triều Tiên. Các tác giả đã đưa ra được 11 đối tượng lớp phủ
khác nhau từ các tập dữ liệu kết hợp và từ từng loại dữ liệu riêng lẻ. Theo các
tác giả, việc kết hợp hai loại ảnh đã cải thiện rõ rệt khả năng chiết tách thông
tin dù bằng phương pháp giải đoán bằng mắt hay phân loại trên máy tính. Kết
quả phân loại cho thấy độ chính xác tăng lên đến 74,6% khi kết hợp hai loại
ảnh, so với 69,3% nếu chỉ sử dụng ảnh Landsat +ETM.
Tại Mỹ và Canada, việc kết hợp ảnh radar và quang học để nghiên cứu
các đối tượng lớp phủ trên bề mặt cũng đã được thực hiện từ lâu với rất nhiều
các công trình nghiên cứu được công bố như sau :
- B. N. Haack (1984) tại trường đại học George Mason bang Virginia đã
kết hợp ảnh radar băng L và băng X với ảnh quang học Landsat MSS để
nghiên cứu vùng đô thị thuộc thành phố LOS ANGELES.
- Floyd M. Henderson và nnk (1999), tại trường đại học Albany, bang
NewYork, đã sử dụng các loại ảnh radar Radarsat và ERS cùng với ảnh quang

13

học Landsat TM để đánh giá vai trò của ảnh radar trong việc hỗ trợ làm giảm
thiểu sự nhầm lẫn giữa các thành phần lớp phủ tại vùng đô thị.
- L. B. Chavez (2004), được sự tài trợ của tổ chức General Dynamics và
ủy ban Các hồ lớn (Great Lake Commission) đã tiến hành nghiên cứu ứng
dụng đa vệ tinh, bao gồm Landsat +ETM, Radarsat và JERS để giám sát khu
vực đất ngập nước tại vùng ven các hồ lớn giữa Mỹ và Canada.
Ngoài ra còn rất nhiều các công trình nghiên cứu khác trên thế giới liên
quan đến vấn đề kết hợp ảnh quang học và radar để nghiên cứu các đối tượng
lớp phủ mặt đất đã và đang được thực hiện trên thế giới.
Tuy có những khác biệt về phương pháp nghiên cứu, tư liệu sử dụng và
các khu vực thử nghiệm như đã nêu ở trên, nhưng tất cả các nghiên cứu đều
cho thấy rằng việc kết hợp ảnh radar và quang học làm tăng khả năng nhận
biết các đối tượng trên bề mặt và là một phương pháp có nhiều triển vọng.
1.3.2. Ở Việt Nam
1.3.2.1. Nghiên cứu c ng nghệ viễn thám trong theo

i iễn iến tài ngu ên

r ng
Năm 1958, với sự hợp tác của CHDC Đức đã sử dụng ảnh máy bay đen
trắng toàn sắc tỷ lệ 1/30.000 để điều tra rừng ở vùng Đông Bắc (Chu Thị
Bình, 2001). Đó là một bước tiến bộ kỹ thuật rất cơ bản, tạo điều kiện xây
dựng các công cụ cần thiết để nâng cao chất lượng công tác điều tra rừng ở
nước ta. Từ cuối năm 1958, bình quân mỗi năm đã điều tra được khoảng
200.000 ha rừng, đã sơ thám được tình hình rừng và đất đồi núi, lập được
thống kê tài nguyên rừng đơn giản và vẽ được phân bố tài nguyên rừng ở
miền Bắc. Đến cuối năm 1960, tổng diện tích rừng ở miền Bắc đã điều tra
được vào khoảng 1,5 triệu ha. Ở Miền Nam ảnh máy bay được sử dụng từ

năm 1959, đã xác định tổng diện tích rừng miền Nam là 8 triệu ha.
Năm 1968 đã sử dụng ảnh máy bay trong công tác điều tra rừng cho lâm


14

trường Hữu Lũng, Lạng Sơn. Dựa vào ảnh máy bay, khoanh ra các loại rừng,
sau đó ra thực địa kiểm tra và đo đếm cho từng loại rừng, xây dựng bản đồ
hiện trạng rừng thành quả.
Giai đoạn 1970 – 1975 ảnh máy bay đã được sử dụng rộng rãi để xây
dựng các bản đồ hiện trạng, bản đồ mạng lưới vận xuất, vận chuyển cho nhiều
vùng thuộc miền Bắc (Vũ Tiến Hinh, Phạm Ngọc Giao, 1997).
Từ năm 1981 đến năm 1983, lần đầu tiên ngành Lâm nghiệp tiến hành
điều tra, đánh giá tài nguyên rừng trên phạm vi toàn quốc. Trong đó đã kết
hợp giữa điều tra mặt đất và giải đoán ảnh vệ tinh do FAO hỗ trợ. Do vào đầu
những năm 1980, ảnh vệ tinh và ảnh hàng không còn rất hạn chế, chỉ đáp ứng
yêu cầu điều tra rừng ở một số vùng nhất định, mà chưa có đủ cho toàn quốc.
Ảnh vệ tinh được sử dụng thời kỳ đó là Landsat MSS.
Từ năm 1991 – 1995 đã tiến hành theo dõi di n biến tài nguyên rừng
toàn quốc và xây dựng bản đồ hiện trạng tài nguyên rừng trên cơ sở kế thừa
những bản đồ hiện trạng rừng hiện có thời kỳ trước năm 1990, sau đó dùng
ảnh vệ tinh Landsat MSS và Landsat TM có độ phân giải 30x30m để cập nhật
những khu vực thay đổi sử dụng đất, những nơi mất rừng hoặc những nơi có
rừng trồng mới hay mới tái sinh phục hồi. Ảnh vệ tinh Landsat MSS và
Landsat TM tỷ lệ 1:250.000, được giải đoán khoanh vẽ trực tiếp trên ảnh bằng
mắt thường. Kết quả giải đoán được chuyển hoạ lên bản đồ địa hình tỷ lệ
1:100.000 và được kiểm tra tại hiện trường. Thành quả đã thành lập được: bản
đồ sinh thái thảm thực vật rừng các vùng tỷ lệ 1:250.000; bản đồ dạng đất đai
các tỉnh tỷ lệ 1:100.000 và các vùng tỷ lệ 1:250.000.
Từ năm 1996 – 2000, bản đồ hiện trạng rừng được xây dựng bằng

phương pháp vi n thám. Ảnh vệ tinh đã sử dụng là SPOT3, có độ phân giải
15m x 15m, phù hợp với việc xây dựng bản đồ tỷ lệ 1:100.000. So với ảnh
Landsat MSS và Landsat TM, ảnh SPOT3 có độ phân giải cao hơn, các đối


15

tượng trên ảnh cũng được thể hiện chi tiết hơn. Ảnh SPOT3 vẫn được giải
đoán bằng mắt thường nên kết quả giải đoán vẫn còn phụ thuộc nhiều vào
kinh nghiệm của chuyên gia giải đoán và chất lượng ảnh. Kết quả về bản đồ
người ta đã xây dựng được các bản đồ phân vùng sinh thái thảm thực vật cấp
vùng và toàn quốc; bản đồ phân loại đất cấp tỉnh, vùng và toàn quốc; bản đồ
hiện trạng rừng cấp tỉnh, vùng và toàn quốc và bản đồ hiện trạng rừng tỷ lệ
1:100.000; 1:250.000; 1:1.000.000.
Từ năm 2000 – 2005, phương pháp xây dựng bản đồ trong lâm nghiệp đã
được phát triển lên một bước. Bản đồ hiện trạng rừng được xây dựng từ ảnh
số vệ tinh Landsat ETM+. Độ phân giải ảnh là 30m x 30m. Việc giải đoán
ảnh được thực hiện trong phòng dựa trên những mẫu khóa ảnh đã được kiểm
tra ngoài hiện trường. Ưu điểm của phương pháp giải đoán ảnh số là tiết kiệm
được thời gian và có thể giải đoán thử nhiều lần trước khi lấy kết quả chính
thức. (Nguy n Ngọc Bình, 2006).
Từ năm 2007-2010, với sự giúp đỡ của Pháp trong cung cấp trạm thu
ảnh vệ tinh SPOT5 ở Trung tâm Vi n thám Quốc gia. Chu kỳ 4 của chương
trình điều tra theo d i di n biến tài nguyên rừng do Viện Điều tra Quy hoạch
rừng thực hiện, đã sử dụng ảnh vệ tinh SPOT5 để xây dựng bản đồ hiện trạng
rừng và quy hoạch rừng trên toàn quốc. Đây là bước tiến lớn trong ứng dụng
ảnh viên tinh có độ phân giải cao (2.5 x 2.5m), có quy mô lớn trong giám sát
tài nguyên rừng ở Việt Nam. Tuy nhiên, do chất lượng của ảnh nhiều khu vực
không cao, phương pháp giải đoán ảnh bằng mắt thường vì vậy bản đồ giải
đoán vẫn còn nhầm lẫn trong phân loại rừng.

Sau khi kết thúc chương trình điều tra kiểm kê rừng thí điểm ở Bắc Kạn
và Hà Tĩnh năm 2012. Thủ tướng chính phủ đã phê duyệt Dự án Tổng điều
tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013-2016”. Tư liệu ảnh được sử dụng
trong giai đoạn này là SPOT5, bổ sung SPOT6, VNREDSat, với kĩ thuật giải đoán