Ứng dụng công nghệ địa không gian để phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng tại vùng Tây Nguyên, Việt Nam

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

NGUYỄN QUỐC HIỆU

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐỊA KHƠNG GIAN
ĐỂ PHÁT HIỆN SỚM MẤT RỪNG, SUY THỐI RỪNG
Ở VÙNG TÂY NGUYÊN, VIỆT NAM

NGÀNH: QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG
MÃ SỐ: 9620211

LUẬN ÁN TIẾN SĨ LÂM NGHIỆP
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
1. PGS.TS. PHÙNG VĂN KHOA
2. TS. ĐOÀN HOÀI NAM

Hà Nội, 2020


iii
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN………………………………………………………...……i
LỜI CẢM ƠN………………………………………………………..……….ii
MỤC LỤC……………………………………………………………..……..iii
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT ............................................ vi
DANH MỤC CÁC BẢNG.............................................................................. vii
DANH MỤC CÁC HÌNH ................................................................................ xi
DANH MỤC PHỤ LỤC…………………………………………………….xv

MỞ ĐẦU ........................................................................................................... 1
Chương 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU..................................... 5
1.1. Định nghĩa về rừng, mất rừng và suy thoái rừng .................................... 5
1.1.1. Rừng ................................................................................................ 5
1.1.2. Mất rừng.......................................................................................... 6
1.1.3. Suy thoái rừng ................................................................................. 7
1.2. Nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian để xác định thay đổi
rừng trên thế giới và Việt Nam ...................................................................... 8
1.2.1. Xác định thay đổi rừng sử dụng kỹ thuật so sánh sau phân loại .. 10
1.2.2. Xác định thay đổi rừng sử dụng thuật toán phát hiện thay đổi .... 19
1.3. Đánh giá và định hướng nghiên cứu ..................................................... 28
1.3.1. So sánh 2 hướng tiếp cận xác định thay đổi rừng ........................ 28
1.3.2. So sánh các thuật toán phát hiện thay đổi .................................... 30
1.3.3. Định hướng nghiên cứu ................................................................ 33
Chương 2 NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................. 34
2.1. Nội dung nghiên cứu ............................................................................. 34
2.2. Phương pháp nghiên cứu ................................................................. 35
2.2.1. Phương pháp luận ......................................................................... 35
2.2.2. Phương pháp nghiên cứu cụ thể ................................................... 48


iv
Chương 3 ĐẶC ĐIỂM TỰ NHIÊN, KINH TẾ XÃ HỘI KHU VỰC
NGHIÊN CỨU ............................................................................................... 64
3.1. Đặc điểm tự nhiên, kinh tế - xã hội ....................................................... 64
3.1.1. Vị trí địa lý .................................................................................... 64
3.1.2. Khí hậu .......................................................................................... 64
3.1.3. Thủy văn ........................................................................................ 65
3.1.4. Địa chất và thổ nhưỡng................................................................. 65
3.1.5. Dân số, dân tộc ............................................................................. 67

3.1.6. Cơ cấu các ngành kinh tế .............................................................. 67
3.2. Đặc điểm rừng ở vùng Tây Nguyên ...................................................... 68
3.2.1. Diện tích và phân bố các loại rừng .............................................. 68
3.2.2. Biến động rừng ở vùng Tây Nguyên ............................................. 72
3.3. Đặc điểm ảnh vệ tinh vùng Tây Nguyên .............................................. 74
3.3.1. Ảnh vệ tinh Landsat 8.................................................................... 74
3.3.2. Ảnh vệ tinh Sentinel 2 ................................................................... 75
Chương 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ........................ 76
4.1. Cơ sở khoa học ứng dụng chỉ số viễn thám trong phát hiện mất rừng,
suy thoái rừng ............................................................................................... 76
4.1.1. Mối quan hệ giữa chỉ số viễn thám và trữ lượng rừng trên ảnh vệ
tinh Landsat 8 và Sentinel 2 .................................................................... 76
4.1.2. Kiểm định sự khác biệt về chỉ số viễn thám giữa các trạng thái
rừng trên ảnh Landsat 8 và Sentinel 2 .................................................... 81
4.1.3. Xác định ngưỡng chỉ số viễn thám đối với rừng không thay đổi
trên ảnh Landsat 8 .................................................................................. 97
4.1.4. Xác định ngưỡng chỉ số viễn thám đối với rừng không thay đổi
trên ảnh Sentinel 2 ................................................................................ 112
4.1.5. Thảo luận .................................................................................... 116
4.2. Xác định ngưỡng chỉ số tương đối phát hiện mất rừng, suy thoái


v
rừng ở vùng Tây Nguyên ......................................................................... 121
4.2.1. Sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 ................................................. 121
4.2.2. Sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel 2 .................................................... 125
4.2.3. Thảo luận .................................................................................... 130
4.3. Đề xuất hướng ứng dụng công nghệ địa không gian để phát hiện sớm
mất rừng, suy thoái rừng ở vùng Tây Nguyên. .......................................... 134
KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KIẾN NGHỊ..................................................... 145

DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN
LUẬN ÁN ..................................................................................................... 148
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................. 149
PHỤ LỤC ...................................................................................................... 130


vi
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
Ý nghĩa

Từ viết tắt

BNN&PTNT Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn
FAO

Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Liên Hiệp Quốc

GEE

Google Earth Engine

GIS

Hệ thống thông tin địa lý

G-TN

Gỗ - tre nứa

GT

Công nghệ địa khơng gian

GPS

Hệ thống định vị tồn cầu

HG

Hỗn giao

KB

Tên chỉ số tương đối

KB(dNDVI) Giá trị KB tính theo chỉ số NDVI
KB(dNBR) Giá trị KB tính theo chỉ số NBR
IPCC

Ủy ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu

LS8

Ảnh Landsat 8

LRTX

Lá rộng thường xanh

LRNRL

Lá rộng nửa rụng lá

LRRL

Lá rộng rụng lá

LK

Lá kim

M

Trữ lượng rừng (m3/ha)

NDVI

Chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa

NBR

Chỉ số cháy chuẩn hóa

NA

Khơng phát hiện

OTC

Ơ tiêu chuẩn

RS
S2

Viễn thám
Ảnh Sentinel 2

SR
TN-G

Phản xạ phổ bề mặt
Tre nứa – gỗ
UNFCCC (Công ước3 khung của Liên hợp quốc về biến đổi khí
Thể tích thân cây (m )
hậu)
Cơng ước khung về Biến đổi Khí hậu

V
FCCC


vii
DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 2. 1. Phân bố các mẫu điều tra rừng theo tỉnh và trạng thái rừng ......... 49
Bảng 2. 2. Ảnh Landsat 8 được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa chỉ số
viễn thám với trữ lượng rừng và kiểm định sự khác biệt về chỉ số viễn thám
giữa các kiểu rừng ........................................................................................... 51
Bảng 2. 3. Ảnh Sentinel 2 được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa chỉ số
viễn thám với trữ lượng rừng và kiểm định sự khác biệt về chỉ số viễn thám
giữa các kiểu rừng ........................................................................................... 52

Bảng 2. 4. Số lượng và phân bố mẫu rừng không đổi theo các kiểu rừng tại 5
tỉnh vùng Tây Nguyên ..................................................................................... 55
Bảng 2. 5. Ảnh Landsat 8 được sử dụng để xác định ngưỡng mất rừng, suy thối
rừng và đánh giá độ chính xác ........................................................................ 60
Bảng 2. 6. Ảnh Sentinel 2 được sử dụng để xác định ngưỡng mất rừng, suy
thoái rừng và đánh giá độ chính xác ............................................................... 60
Bảng 3. 1. Dân số khu vực Tây Nguyên các năm 1999, 2009 và 2019 .......... 67
Bảng 3. 2. Cơ cấu các ngành kinh tế các tỉnh vùng Tây Nguyên năm 2018 .. 68
Bảng 3. 3. Diện tích rừng và đất lâm nghiệp vùng Tây Nguyên năm 2015 ... 69
Bảng 3. 4. Biến động diện tích rừng tự nhiên và rừng trồng các tỉnh vùng Tây
Nguyên giai đoạn 2015-2018 .......................................................................... 72
Bảng 3. 5. Tổng hợp số vụ phá rừng trái phép theo các tháng trong 4 năm (20152018) ở vùng Tây Nguyên .............................................................................. 73
Bảng 4. 1. Ước lượng tham số các mơ hình tương quan giữa trữ lượng rừng và
chỉ số NDVI trên ảnh Landsat 8...................................................................... 76
Bảng 4. 2. Ước lượng tham số các mơ hình tương quan giữa trữ lượng rừng và
chỉ số NBR trên ảnh Landsat 8 ....................................................................... 78
Bảng 4. 3. Ước lượng tham số các mơ hình tương quan giữa trữ lượng rừng và
chỉ số NDVI trên ảnh Sentinel 2 ..................................................................... 79


viii
Bảng 4. 4. Ước lượng tham số các mơ hình tương quan giữa trữ lượng rừng và
chỉ số NBR trên ảnh Sentinel 2 ....................................................................... 80
Bảng 4. 5. Một số chỉ tiêu thống kê giá trị NDVI của các trạng thái rừng trên
ảnh Landsat 8 .................................................................................................. 82
Bảng 4. 6. Kết quả kiểm định bằng tiêu chuẩn Mann-Whitney cho từng cặp
trạng thái rừng với chỉ số NDVI trên ảnh Landsat 8 ...................................... 83
Bảng 4. 7. Kết quả tính tốn một số đặc trưng thống kê giá trị NDVI trên ảnh
Landsat 8 với các nhóm kiểu rừng .................................................................. 84
Bảng 4. 8. Kết quả kiểm định sự khác biệt chỉ số NDVI trên ảnh Landsat 8 với

các nhóm kiểu rừng ......................................................................................... 84
Bảng 4. 9. Kết quả ước lượng ngưỡng giá trị NDVI trên ảnh Landsat 8 cho các
nhóm kiểu rừng ............................................................................................... 85
Bảng 4. 10. Một số chỉ tiêu thống kê giá trị NBR của các trạng thái rừng trên
ảnh Landsat 8 .................................................................................................. 86
Bảng 4. 11. Kết quả kiểm định bằng tiêu chuẩn Mann-Whitney cho từng cặp
trạng thái rừng với chỉ số NBR trên ảnh Landsat 8 ........................................ 86
Bảng 4. 12. Kết quả tính tốn một số đặc trưng thống kê giá trị NBR trên ảnh
Landsat 8 với các nhóm kiểu rừng .................................................................. 88
Bảng 4. 13. Kết quả kiểm định sự khác biệt chỉ số NBR trên ảnh Landsat 8 với
các nhóm kiểu rừng ......................................................................................... 88
Bảng 4. 14. Kết quả ước lượng ngưỡng giá trị NBR trên ảnh Landsat 8 cho các
nhóm kiểu rừng ............................................................................................... 89
Bảng 4. 15. Một số chỉ tiêu thống kê giá trị NDVI của các trạng thái rừng ... 90
Bảng 4. 16. Kết quả kiểm định bằng tiêu chuẩn Mann-Whitney cho từng cặp
trạng thái rừng với chỉ số NDVI trên ảnh Sentinel 2 ...................................... 91
Bảng 4. 17. Kết quả tính tốn một số đặc trưng thống kê giá trị NDVI trên ảnh
Sentinel 2 với các nhóm kiểu rừng.................................................................. 92


ix
Bảng 4. 18. Kết quả kiểm định sự khác biệt chỉ số NDVI trên ảnh Sentinel 2
với các nhóm kiểu rừng ................................................................................... 92
Bảng 4. 19. Kết quả ước lượng ngưỡng giá trị NDVI trên ảnh Sentinel 2 cho
các nhóm kiểu rừng ......................................................................................... 93
Bảng 4. 20. Một số chỉ tiêu thống kê giá trị NBR của các trạng thái rừng trên
ảnh Sentinel 2 .................................................................................................. 94
Bảng 4. 21. Kết quả kiểm định bằng tiêu chuẩn Mann-Whitney cho từng cặp
trạng thái rừng với chỉ số NBR trên ảnh Sentinel 2 ........................................ 95
Bảng 4. 22. Kết quả tính tốn một số đặc trưng thống kê giá trị NBR trên ảnh

Sentinel 2 cho các nhóm kiểu rừng ................................................................. 96
Bảng 4. 23. Kết quả kiểm định sự khác biệt giá trị NBR trên ảnh Sentinel 2 với
các trạng thái rừng sau khi gộp nhóm ............................................................. 96
Bảng 4. 24. Kết quả ước lượng ngưỡng giá trị NBR trên ảnh Sentinel 2 cho các
nhóm kiểu rừng khác nhau .............................................................................. 97
Bảng 4. 25. Kết quả xác định ngưỡng KB(dNDVI) phát hiện rừng không đổi
trên ảnh Landsat 8 ......................................................................................... 112
Bảng 4. 26. Kết quả xác định ngưỡng KB(dNBR) phát hiện rừng không đổi trên
ảnh Landsat 8 ................................................................................................ 112
Bảng 4. 27. Kết quả xác định ngưỡng KB(dNDVI) phát hiện rừng không đổi
trên ảnh Sentinel 2 ......................................................................................... 115
Bảng 4. 28. Kết quả xác định ngưỡng KB(dNBR) phát hiện rừng không đổi trên
ảnh Sentinel 2 ................................................................................................ 115
Bảng 4. 29. Đánh giá mối quan hệ giữa trữ lượng rừng và chỉ số viễn thám
theo các hàm tương quan............................................................................... 116
Bảng 4. 30. Xác định ngưỡng phát hiện mất rừng trên ảnh Landsat 8 ......... 121
Bảng 4. 31. Kết quả đánh giá độ chính xác phát hiện mất rừng trên ảnh vệ tinh
Landsat 8 ....................................................................................................... 122


x
Bảng 4. 32. Kết quả đánh giá độ chính xác phát hiện suy thoái rừng trên ảnh
Landsat 8 ....................................................................................................... 125
Bảng 4. 33. Xác định ngưỡng phát hiện mất rừng trên ảnh Sentinel 2 ......... 126
Bảng 4. 34. Kết quả đánh giá độ chính xác phát hiện mất rừng trên ảnh vệ tinh
Sentinel 2 ....................................................................................................... 127
Bảng 4. 35. Kết quả đánh giá độ chính xác phát hiện suy thối rừng trên ảnh
Sentinel 2 ....................................................................................................... 130
Bảng 4. 36. Tổng hợp ngưỡng chỉ số tương đối KB phát hiện mất rừng, suy
thoái rừng ...................................................................................................... 130

Bảng 4. 37. Tổng hợp kết quả đánh giá độ chính xác phát hiện sớm mất rừng,
suy thối rừng ................................................................................................ 132
Bảng 4. 38. Ngưỡng chỉ số tương đối KB xác định diện tích mất rừng, suy thối
rừng trong phần mềm ArcGIS....................................................................... 139
Tổng: 49 bảng.


xi
DANH MỤC CÁC HÌNH
Hình 0. 1. Sơ đồ vị trí khu vực nghiên cứu – 5 tỉnh vùng Tây Nguyên ........... 3
Hình 2. 1. Sơ đồ hướng tiếp cận theo mục tiêu và nội dung nghiên cứu........ 48
Hình 2. 2. Sơ đồ vị trí mẫu điều tra trên các kiểu rừng vùng Tây Nguyên..... 50
Hình 2. 3. Sơ đồ vị trí mẫu rừng khơng đổi, mất rừng, suy thối rừng .......... 56
Hình 2. 4. Hình ảnh trước (4/1/2016) và sau (6/3/2016) mất rừng được kiểm tra
trên Planet thuộc lô 1 khoảnh 8 tiểu khu 1737................................................ 58
Hình 2. 5. Hình ảnh trước (15/11/2015) và sau (24/4/2016) mất rừng được kiểm
tra trên Planet thuộc lô 27 khoảnh 6 tiểu khu 1409 ........................................ 58
Hình 2. 6. Hình ảnh trước (23/11/2015) và sau (24/4/2016) mất rừng được kiểm
tra trên Planet thuộc lô 13 khoảnh 4 tiểu khu 1409 ........................................ 59
Hình 2. 7. Quy trình xác định ngưỡng (rừng khơng đổi, mất rừng, suy thối
rừng) sử dụng chỉ số tương đối KB................................................................. 62
Hình 3. 1. Sơ đồ các trạng thái rừng vùng Tây Nguyên năm 2015 ................ 70
Hình 3. 2. Biểu đồ tỷ lệ phần trăm ảnh Landsat 8 chia theo 12 tháng với 3 cấy
tỷ lệ mây: < 10%; 10 – 30%; > 30% ............................................................... 74
Hình 3. 3. Biểu đồ tỷ lệ phần trăm ảnh Sentinel 2 chia theo 12 tháng với 3 cấp
tỷ lệ mây: < 10%; 10 – 30%; > 30% ............................................................... 75
Hình 4. 1. Mối quan hệ giữa chỉ số NDVI và trữ lượng rừng (M – m3/ha) trên
ảnh Landsat 8 .................................................................................................. 77
Hình 4. 2. Mối quan hệ giữa chỉ số NBR và trữ lượng rừng (M – m3/ha) trên
ảnh Landsat 8 .................................................................................................. 78

Hình 4. 3. Mối quan hệ giữa chỉ số NDVI và trữ lượng rừng (M – m3/ha) trên
ảnh Sentinel 2 .................................................................................................. 79
Hình 4. 4. Mối quan hệ giữa chỉ số NBR và trữ lượng rừng (M – m3/ha) trên
ảnh Sentinel 2 .................................................................................................. 80
Hình 4. 5. Biến động giá trị NDVI kiểu rừng lá rộng thường xanh trên ảnh vệ
tinh Landsat 8 .................................................................................................. 98


xii
Hình 4. 6. Biến động giá trị NDVI kiểu rừng lá rộng rụng lá trên ảnh vệ tinh
Landsat 8 ......................................................................................................... 99
Hình 4. 7. Biến động giá trị NDVI kiểu rừng lá kim trên ảnh Landsat 8 ..... 100
Hình 4. 8. Biến động giá trị NDVI kiểu rừng lồ ô, tre nứa trên ảnh vệ tinh
Landsat 8 ....................................................................................................... 101
Hình 4. 9. Biến động giá trị NDVI kiểu rừng hỗn giao gỗ - tre nứa trên ảnh vệ
tinh Landsat 8 ................................................................................................ 102
Hình 4. 10. Biến động giá trị NDVI kiểu rừng trồng trên ảnh Landsat 8 ..... 103
Hình 4. 11. Biến động giá trị NBR kiểu rừng lá rộng thường xanh trên ảnh vệ
tinh Landsat 8 ................................................................................................ 104
Hình 4. 12. Biến động giá trị NBR kiểu rừng lá rộng rụng lá trên ảnh vệ tinh
Landsat 8 ....................................................................................................... 105
Hình 4. 13. Biến động giá trị NBR kiểu rừng lá kim trên ảnh Landsat 8 ..... 106
Hình 4. 14. Biến động giá trị NBR kiểu rừng lồ ô, tre nứa trên ảnh vệ tinh
Landsat 8 ....................................................................................................... 107
Hình 4. 15. Biến động giá trị NBR kiểu rừng hỗn giao gỗ - tre nứa trên ảnh vệ
tinh Landsat 8 ................................................................................................ 108
Hình 4. 16. Biến động giá trị NBR kiểu rừng trồng trên ảnh Landsat 8 ....... 109
Hình 4. 17. So sánh biến động giá trị KB(dNDVI) của các kiểu rừng trên ảnh
vệ tinh Landsat 8 ........................................................................................... 110
Hình 4. 18. So sánh biến động giá trị KB(dNBR) của các kiểu rừng trên ảnh vệ

tinh Landsat 8 ................................................................................................ 111
Hình 4. 19. So sánh biến động giá trị KB(dNDVI) của các kiểu rừng trên ảnh
vệ tinh Sentinel 2 ........................................................................................... 113
Hình 4. 20. So sánh biến động giá trị KB(dNBR) của các kiểu rừng trên ảnh vệ
tinh Sentinel 2................................................................................................ 114
Hình 4. 21. Phát hiện mất rừng tại lô 12a, khoảnh 2, tiểu khu 1632 tỉnh Đắk
Nông trên ảnh Landsat 8 (từ 25/1/2018 đến 15/4/2018) ............................... 123


xiii
Hình 4. 22. Phát hiện mất rừng tại lơ 16, khoảnh 1, tiểu khu 161 tỉnh Đắk Nông
trên ảnh Landsat 8 (từ 25/1/2018 đến 15/4/2018) ......................................... 123
Hình 4. 23. Phát hiện mất rừng tại lô 16, khoảnh 4, tiểu khu 187 tỉnh Lâm Đồng
trên ảnh Landsat 8 (từ 25/1/2018 đến 15/4/2018) ......................................... 123
Hình 4. 24. Phát hiện mất rừng tại lô 11b25, khoảnh 6, tiểu khu 178 tỉnh Lâm
Đồng trên ảnh Landsat 8 (từ 25/1/2018 đến 15/4/2018) ............................... 124
Hình 4. 25. Phát hiện mất rừng tại lô 8a1, khoảnh 4, tiểu khu 292 tỉnh Lâm
Đồng trên ảnh Landsat 8 (từ 25/1/2018 đến 15/4/2018) ............................... 124
Hình 4. 26. Phát hiện mất rừng tại lô 3, khoảnh 2, tiểu khu 247 tỉnh Lâm Đồng
trên ảnh Landsat 8 (từ 25/1/2018 đến 15/4/2018) ......................................... 124
Hình 4. 27. Phát hiện mất rừng tại lơ 12a, khoảnh 2, tiểu khu 1632 tỉnh Đắk
Nông trên ảnh Sentinel 2 (từ 14/12/2017 đến 18/4/2018) ............................ 128
Hình 4. 28. Phát hiện mất rừng tại lô 16, khoảnh 1, tiểu khu 161 tỉnh Đắk Nông
trên ảnh Sentinel 2 (từ 14/12/2017 đến 18/4/2018) ...................................... 128
Hình 4. 29. Phát hiện mất rừng tại lô 33b, khoảnh 3, tiểu khu 1700 tỉnh Đắk
Nông trên ảnh Sentinel 2 (từ 14/12/2017 đến 18/4/2018) ............................ 128
Hình 4. 30. Phát hiện mất rừng tại lô 16, khoảnh 4, tiểu khu 187 tỉnh Lâm Đồng
trên ảnh Sentinel 2 (từ 14/12/2017 đến 13/4/2018) ...................................... 129
Hình 4. 31. Phát hiện mất rừng tại lô 12bb, khoảnh 4, tiểu khu 292 tỉnh Lâm
Đồng trên ảnh Sentinel 2 (từ 14/12/2017 đến 13/4/2018) ............................ 129

Hình 4. 32. Phát hiện mất rừng tại lơ 17a1, khoảnh 3, tiểu khu 287 tỉnh Lâm
Đồng trên ảnh Sentinel 2 (từ 14/12/2017 đến 13/4/2018) ............................ 129
Hình 4. 33. Sơ đồ các bước ứng dụng công nghệ địa không gian để phát hiện
sớm mất rừng, suy thoái rừng ở vùng Tây Nguyên ...................................... 135
Hình 4. 34. Giao diện Google Earth Engine đã đăng nhập ........................... 136
Hình 4. 35. Lựa chọn và tải ảnh trong Google Earth Engine........................ 137
Hình 4. 36. Cắt ảnh vệ tinh theo phạm vi nghiên cứu với công cụ Raster
Calculator trong phần mềm ArcGIS (tỉnh Lâm Đồng) ................................. 138


xiv
Hình 4. 37. Tính tốn giá trị tương đối KB với công cụ Raster Calculator trong
phần mềm ArcGIS (tỉnh Lâm Đồng) ............................................................ 139
Hình 4. 38. Phân loại ngưỡng chỉ số tương đối KB với chỉ số NDVI và ảnh
Landsat 8 trên phần mềm ArcGIS................................................................. 140
Hình 4. 39. Mơ hình thực hiện một số thao tác với công cụ ModelBuilder trong
phần mềm ArcGIS......................................................................................... 141
Tổng: 50 hình.


xv
DANH MỤC PHỤ LỤC
Phụ lục 01. Tóm tắt một số nghiên cứu trên thế giới liên quan đến luận án
Phụ lục 02. Tóm tắt một số nghiên cứu ở Việt Nam liên quan đến luận án
Phụ lục 03. Một số câu lệnh xử lý ảnh Landsat 8 trong Google Earth Engine
Phụ lục 04. Một số câu lệnh xử lý ảnh Sentinel 2 trong Google Earth Engine
Phụ lục 05. Thông tin về 360 mẫu rừng không đổi để đánh giá biến động chỉ
số viễn thám theo thời gian và xác định ngưỡng KB rừng không đổi
Phụ lục 06. Thông tin về 230 mẫu mất rừng được sử dụng để xác định ngưỡng
phát hiện mất rừng, suy thối rừng

Phụ lục 07. Thơng tin về 150 mẫu mất rừng được dùng để đánh giá độ chính
xác phát hiện mất rừng
Phụ lục 08. Thơng tin về 90 mẫu suy thoái rừng được dùng để đánh giá độ
chính xác phát hiện suy thối rừng
Phụ lục 09. Kết quả xác định ngưỡng mất rừng, suy thoái rừng trên ảnh vệ
tinh Landsat 8
Phụ lục 10. Kết quả đánh giá độ chính xác phát hiện mất rừng trên ảnh vệ tinh
Landsat 8
Phụ lục 11. Kết quả đánh giá độ chính xác phát hiện suy thối rừng trên ảnh
vệ tinh Landsat 8
Phụ lục 12. Kết quả xác định ngưỡng mất rừng, suy thoái rừng trên ảnh vệ
tinh Sentinel 2
Phụ lục 13. Kết quả đánh giá độ chính xác phát hiện mất rừng trên ảnh vệ tinh
Sentinel 2
Phụ lục 14. Kết quả đánh giá độ chính xác phát hiện suy thối rừng trên ảnh
vệ tinh Sentinel 2
Phụ lục 15. Thơng tin về kết quả điều tra 2.667 ô tiêu chuẩn ngoài thực địa


1
MỞ ĐẦU
1. Sự cần thiết của luận án
Mất rừng, suy thoái rừng đã được xem như là một hiện tượng thực tế đe
dọa đến chất lượng cuộc sống của con người và đa dạng sinh học trên trái đất.
Theo Tổ chức Nông lương Liên hợp quốc (FAO) [51], tổng diện tích rừng của
thế giới hiện nay là 4,06 tỷ ha, chiếm 31% trong tổng diện tích bề mặt trái đất.
Có khoảng 420 triệu ha rừng đã bị mất từ những năm 1990 đến nay. Giai đoạn
1990-2000, trung bình mỗi năm mất 7,8 triệu ha rừng; giai đoạn 2000-2010,
trung bình mỗi năm mất 5,2 triệu ha rừng và giai đoạn 2010-2020 trung bình
mỗi năm mất 4,7 triệu ha rừng.

Nguyên nhân của mất rừng, suy thoái rừng đã được xác định chủ yếu do
yếu tố con người. Phát hiện sớm mất rừng, suy thối rừng khơng những giúp
chúng ta đưa ra các quyết định phù hợp nhằm ngăn chặn để rừng không bị phá
thêm mà còn giúp chúng ta sớm đưa ra các giải pháp cho việc phục hồi rừng,
tăng cường chất lượng rừng tại những nơi đã mất rừng, suy thoái rừng.
Mất rừng, suy thoái rừng thường được phát hiện trực tiếp bởi lực lượng
chức năng hoặc thông qua việc phối hợp giữa lực lượng chức năng và các tổ
chức, hộ gia đình, cá nhân có liên quan…vv. Ngồi ra, với sự phát triển mạnh
mẽ của công nghệ thông tin trong đó phải kể đến cơng nghệ địa khơng gian bao
gồm (hệ thống thông tin địa lý, hệ thống định vị tồn cầu và viễn thám) đã góp
phần quan trọng vào việc phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng.
Ở Việt Nam, công nghệ địa không gian ngày càng được ứng dụng mạnh
mẽ trong lĩnh vực quản lý tài nguyên rừng như: điều tra, kiểm kê rừng; cập nhật
diễn biến rừng hàng năm; giám sát các hoạt động lâm nghiệp (trồng rừng, khai
thác rừng, chi trả dịch vụ môi trường rừng). Tuy nhiên, thực tiễn đã cho thấy
chúng ta còn thiếu cơ sở khoa học cho việc sử dụng các chỉ số viễn thám, các
loại ảnh viễn thám (nhất là các loại ảnh miễn phí) cũng như chưa có những
phần mềm có thể tự động phát hiện, cảnh báo sớm mất rừng, suy thoái rừng


2
góp phần khắc phục những sai lệch, tính chủ quan trong các báo cáo số liệu về
mất rừng, suy thoái rừng quốc gia. Do đó, việc thực hiện đề tài “Ứng dụng công
nghệ địa không gian để phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng tại vùng Tây
Nguyên, Việt Nam” là hết sức cần thiết, có ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực
tiễn to lớn.
2. Mục tiêu của luận án
2.1. Mục tiêu tổng quát
Ứng dụng công nghệ địa không gian để phát hiện sớm mất rừng, suy
thối rừng góp phần nâng cao hiệu quả của công tác quản lý và bảo vệ rừng,

giám sát, theo dõi diễn biến tài nguyên rừng ở vùng Tây Nguyên nói riêng và
ở Việt Nam nói chung.
2.2. Mục tiêu cụ thể
(1) Thiết lập được cơ sở khoa học cho việc sử dụng các chỉ số viễn thám
để phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng;
(2) Xác định được ngưỡng chỉ số tương đối để phát hiện sớm mất rừng,
suy thoái rừng;
(3) Đề xuất được hướng ứng dụng công nghệ địa không gian để phát hiện
sớm mất rừng và suy thoái rừng ở vùng Tây Nguyên.
3. Phạm vi và đối tượng nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện trên ảnh vệ tinh Landsat 8, Sentinel 2 trong
phạm vi 5 tỉnh vùng Tây Nguyên (Kon Tum, Gia Lai, Đắk Lắk, Đắk Nông,
Lâm Đồng), từ năm 2015 đến năm 2018.


3

Hình 01. Sơ đồ vị trí khu vực nghiên cứu – 5 tỉnh vùng Tây Nguyên
Đối tượng nghiên cứu của đề tài là 07 kiểu rừng tự nhiên vùng Tây
Nguyên (rừng lá rộng thường xanh, rừng lá rộng rụng lá, rừng lá rộng nửa rụng
lá, rừng hỗn giao lá rộng – lá kim, rừng lá kim, rừng tre nứa, rừng hỗn giao gỗ
- tre nứa) và 01 kiểu rừng phụ nhân tác (rừng trồng).
4. Những đóng góp mới về mặt khoa học và thực tiễn của luận án
- Thiết luận được cơ sở khoa học cho việc phát hiện sớm mất rừng, suy
thối rừng thơng qua việc sử dụng một số chỉ số viễn thám (KB, NDVI, NBR)
trên ảnh vệ tinh Landsat 8 và Sentinel 2 và dữ liệu điều tra thực địa.
- Đề xuất được hướng áp dụng công nghệ địa khơng gian phát hiện sớm
mất rừng, suy thối rừng từ tư liệu ảnh viễn thám Landsat 8 và Sentinel 2.
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
5.1. Ý nghĩa khoa học

4
Đã xác lập được ngưỡng chỉ số tương đối phản ánh sự thay đổi các chỉ
số viễn thám (NDVI, NBR) trên ảnh vệ tinh Landsat 8 và Sentinel 2 làm cơ sở
khoa học cho việc phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng ở vùng Tây Nguyên.
5.2. Ý nghĩa thực tiễn
Đã đề xuất được hướng ứng dụng công nghệ địa khơng gian để phát hiện
sớm mất rừng, suy thối rừng trong thực tiễn quản lý bảo vệ rừng ở vùng Tây
Nguyên.
6. Kết cấu của luận án
Ngoài các nội dung: lời cam đoan; lời cảm ơn; mục lục; danh mục các
ký hiệu và từ viết tắt; danh mục bảng biểu; danh mục hình ảnh; danh mục các
cơng trình đã cơng bố; tài liệu tham khảo và phụ lục. Phần chính của luận án
gồm 4 chương, phần mở đầu và kết luận:
Chương 1. Tổng quan vấn đề nghiên cứu
Chương 2. Nội dung và phương pháp nghiên cứu
Chương 3: Đặc điểm tự nhiên và kinh tế xã hội khu vực nghiên cứu
Chương 4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận


5
Chương 1
TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1. Định nghĩa về rừng, mất rừng và suy thối rừng
1.1.1. Rừng
Đã có một số định nghĩa về rừng được chấp nhận bởi các tổ chức môi
trường và lâm nghiệp thế giới như sau:
Theo Cơng ước khung về biến đổi khí hậu (FCCC) [54], rừng được định
nghĩa là diện tích đất tối thiểu 0,05-1,0 ha với độ tàn che trên 10–30% với những

cây có khả năng đạt chiều cao tối thiểu 2-5 m. Rừng có thể bao gồm một trong hai
dạng rừng kín (nơi cây cối nhiều tầng) hoặc rừng thưa.
Theo Công ước của Liên hợp quốc về Đa dạng sinh học (UN-CBD)
[80], rừng được định nghĩa là diện tích đất lớn hơn 0,5 ha, có độ tàn che trên
10%, cây phải có khả năng đạt chiều cao 5 m.
Theo Tổ chức Nông lương Liên hợp quốc (FAO) [52], rừng được định
nghĩa là diện tích đất có độ tàn che trên 10% và diện tích lớn hơn 0,5 ha. Các
cây phải có thể đạt chiều cao tối thiểu là 5 m khi trưởng thành, hàng cây rộng
trên 20 m. Có thể bao gồm một trong hai kiểu rừng: rừng kín, nơi cây có nhiều
tầng và tầng sinh trưởng chiếm tỷ lệ cao trên mặt đất; hoặc rừng thưa, có độ tàn
che trên 10%.
Theo Luật Lâm nghiệp 2017 [35], rừng được định nghĩa là một hệ sinh
thái bao gồm các loài thực vật rừng, động vật rừng, nấm, vi sinh vật, đất rừng
và các yếu tố mơi trường khác trong đó thành phần chính là một hoặc một số
loài cây thân gỗ, tre, nứa, cây họ cau có chiều cao được xác định theo hệ thực
vật trên núi đất, núi đá, đất ngập nước, đất cát hoặc hệ thực vật đặc trưng khác;
diện tích liền vùng từ 0,3 ha trở lên; độ tàn che từ 0,1 trở lên.
Theo Nghị định 156/NĐ-CP [11], diện tích liền vùng là diện tích vùng
đất có rừng tự nhiên, rừng trồng, liên tục, khoảng cách giữa các dải rừng không
vượt quá 30 m và tổng diện tích các khoảng trống khơng q 30% diện tích.


6
Theo Phụ lục I – Phân chia trạng thái rừng tại Thông tư số 33/2018/TTBNNPTNT [5] quy định về điều tra, kiểm kê và theo dõi diễn biến rừng thì đất
quy hoạch cho lâm nghiệp được chia thành đất có rừng và đất chưa có rừng.
Đất có rừng là diện tích được xác định là có rừng theo Luật Lâm nghiệp 2017.
Và đất chưa có rừng bao gồm: đất có cây gỗ tái sinh (trữ lượng gỗ nhỏ hơn hoặc
bằng 10 m3/ha), đất đã trồng nhưng chưa thành rừng (trữ lượng gỗ nhỏ hơn
hoặc bằng 10 m3/ha) và đất khác (đất trống, đất trồng cây nơng nghiệp, mặt
nước, đất có cây lâm nghiệp khác).

Các quốc gia, tổ chức quốc tế khác nhau đã đưa ra những định nghĩa về
rừng khac nhau. Tuy nhiên, điểm chung là dựa trên một, hai hay cả 3 tiêu chí:
diện tích tối thiểu, độ tàn che và chiều cao cây gỗ.
1.1.2. Mất rừng
Theo Tổ chức Nông lương Liên hợp quốc (FAO) [53], mất rừng là việc
chuyển đổi đất rừng sang đất sử dụng vào mục đích khác hoặc làm giảm độ tàn
che của cây rừng dưới ngưỡng tối thiểu 10%. Mất rừng có hàm ý là việc mất
độ che phủ rừng lâu dài hoặc vĩnh viễn hoặc chuyển sang mục đích sử dụng đất
khác.
Theo Cơng ước khung về biến đổi khí hậu (FCCC) [54], mất rừng là sự
chuyển đổi trực tiếp từ đất có rừng sang đất khơng có rừng bởi con người.
Theo Trung tâm Nông lâm nghiệp thế giới (ICRAF) [55], mất rừng là
việc thay đổi từ trạng thái rừng sang trạng thái không rừng tùy thuộc vào định
nghĩa về rừng, liên quan đến cả 2 khía cạnh thể chế và độ che phủ.
Có thể thấy, các tổ chức khác nhau có những định nghĩa khác nhau về
mất rừng nhưng đều liên quan đến 2 yếu tố là: chuyển đổi sử dụng đất và độ
che phủ rừng. Trong đó, chỉ tiêu độ che phủ rừng có liên quan đến định nghĩa
về rừng (căn cứ để xác định 1 diện tích nào đó cịn đủ tiêu chuẩn là rừng hay
không).


7
Ở Việt Nam, định nghĩa mất rừng chưa được đề cập một cách rõ ràng,
tuy nhiên, có thể hiểu là hiện tượng các cây rừng bị chặt hạ trên một khu vực
có diện tích từ 0,3 ha trở lên.
1.1.3. Suy thối rừng
Theo Tổ chức Nơng lương Liên hợp quốc (FAO) [53], suy thoái rừng là
việc giảm độ che phủ hoặc trữ lượng rừng do việc khai thác, đốt cháy hoặc các
sự kiện khác, với điều kiện độ tàn che của cây rừng trên 10% (để đảm bảo theo
định nghĩa về rừng). Theo nghĩa chung hơn, suy thoái rừng là giảm dài hạn

nguồn cung cấp tổng thể các lợi ích từ rừng, bao gồm: gỗ, đa dạng sinh học và
sản phẩm hoặc dịch vụ khác.
Theo Chương trình mơi trường Liên hợp quốc (UNEP) [81], suy thoái
rừng là rừng bị mất đi cấu trúc, chức năng, thành phần loài hoặc năng suất bởi
các hoạt động của con người. Do đó, rừng bị suy thối làm giảm khả năng cung
cấp hàng hóa và dịch vụ và chỉ duy trì đa dạng sinh học ở mức hạn chế. Đa
dạng sinh học của rừng bị suy thối bao gồm nhiều thành phần phi cây, có thể
chiếm ưu thế trong thảm thực vật dưới tán.
Theo Ủy ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu (IPCC) [56], suy thoái
rừng là do con người trực tiếp gây ra (kéo dài trong X năm trở lên) gây tổn thất
dài hạn ít nhất Y% trữ lượng các-bon rừng (và giá trị rừng) kể từ thời điểm T
và chưa đủ tiêu chuẩn để được gọi là mất rừng.
Theo Thompson I. D. et al. [79], suy thoái rừng được định nghĩa rộng rãi
là sự suy giảm khả năng của rừng để sản xuất các dịch vụ hệ sinh thái như lưu
trữ các-bon và các sản phẩm gỗ do tác động của con người và những thay đổi
về môi trường. Các tác giả đã đề xuất xác định suy thoái rừng dựa vào 4 tiêu
chí bao gồm: năng suất của rừng; đa dạng sinh học; các nhiễu loạn bất thường
(lửa, sâu, bệnh hại); chức năng bảo vệ (đất, nước) của rừng; và lưu trữ các-bon
rừng.


8
Các định nghĩa, cách tiếp cận khác nhau về suy thoái rừng ở trên đã cho
thấy, xác định suy thoái rừng phức tạp hơn so với xác định mất rừng, đặc biệt
có những khía cạnh của suy thối rừng là rất khó định lượng. Ở Việt Nam, suy
thối rừng được định nghĩa trong Luật Lâm nghiệp 2017 [35], là sự suy giảm
về hệ sinh thái rừng, làm giảm chức năng của rừng. Mặc dù, suy thoái rừng đã
được định nghĩa trong văn bản Luật nhưng với định nghĩa này, việc xác định
suy thối rừng ở Việt Nam vẫn cịn nhiều thách thức ngay từ cách hiểu cho đến
việc định lượng suy thoái rừng. Suy thoái rừng thường được hiểu là các vụ phá

rừng có quy mơ nhỏ (là một phần của mất rừng) hoặc là sự chuyển đổi từ trạng
thái rừng có trữ lượng gỗ cao xuống trạng thái rừng có trữ lượng gỗ thấp hơn.
Trong khi đó, các khía cạnh của suy thoái rừng như suy giảm đa dạng sinh học,
suy giảm chức năng phòng hộ của rừng vẫn cịn ít được đề cập đến.
1.2. Nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian để xác định thay đổi
rừng trên thế giới và Việt Nam
Theo Phùng Văn Khoa và Đỗ Xuân Lân [30], công nghệ địa không gian
(Geospatial Technology - GT) có thể được hiểu là cơng nghệ thu thập, tổng
hợp, phân tích, trình diễn, diễn giải, chia sẻ và quản lý các dữ liệu không gian
và các dữ liệu thuộc tính liên quan. Thơng thường, cơng nghệ địa không gian
bao gồm 3 hệ thống cơ bản là: Hệ thống định vị toàn cầu (Global Positioning
System - GPS), Hệ thống thông tin địa lý (Geographic Information Systems GIS) và Công nghệ viễn thám (Remote Sensing - RS). Mặc dù, khi xét về bản
chất ứng dụng trong thực tiễn, ba hệ thống cơ bản đó có tính độc lập tương đối
nhưng chúng có mối liên hệ chặt chẽ và bổ sung cho nhau, tùy theo từng ứng
dụng trong mỗi trường hợp nhất định.
* Hệ thống định vị toàn cầu (GPS)
GPS là hệ thống định vị toàn cầu để xác định vị trí mặt đất dựa vào các
vệ tinh nhân tạo. Trong cùng một thời điểm, một vị trí cụ thể trên mặt đất sẽ


9
được xác định trên cơ sở khoảng cách đến ba vệ tinh (tối thiểu), từ đó tính được
tọa độ của vị trí đó.
Các vệ tinh GPS bay vịng quanh trái đất hai lần trong một ngày theo một
quỹ đạo rất chính xác và phát tín hiệu có thơng tin xuống trái đất. Các máy thu
GPS nhận thông tin này và bằng phép tính lượng giá tính được chính xác vị trí
của người dùng. Về bản chất máy thu GPS so sánh thời gian tín hiệu được phát
đi từ vệ tinh với thời gian nhận được chúng. Sai lệch về thời gian cho biết máy
thu GPS ở các vệ tinh bao xa. Rồi với nhiều khoảng cách đo được tới nhiều vệ
tinh máy thu có thể tính được vị trí của người dùng và hiển thị lên bản đồ điện

tử của máy. Máy thu GPS phải kết nối tín hiệu của ít nhất ba vệ tinh để tính ra
vị trí hai chiều (kinh độ và vĩ độ) và để theo dõi được chuyển động. Với bốn
hay nhiều hơn số vệ tinh trong tầm kết nối thì máy thu GPS có thể tính được vị
trí ba chiều (kinh độ, vĩ độ và độ cao).
* Hệ thống thông tin địa lý (GIS)
Hệ thống thông tin địa lý xuất hiện vào giữa thập niên 1960 phản ánh
những tiến bộ của cơng nghệ máy tính và sự ảnh hưởng của cuộc cách mạng về
địa lý định lượng. GIS được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau,
do đó có nhiều định nghĩa khác nhau đã được sử dụng, trong đó có 3 định nghĩa
về GIS được sử dụng phổ biến:
- GIS là một hệ thống thông tin được thiết kế để làm việc với các dữ liệu
trong một hệ tọa độ quy chiếu. GIS bao gồm một hệ cơ sở dữ liệu và các phương
thức để thao tác với dữ liệu đó.
- GIS là một hệ thống tích hợp giữa phần cứng và phần mềm máy tính
nhằm thu thập, lưu trữ, kiểm tra, tích hợp, thao tác, phân tích, hiển thị dữ liệu
được quy chiếu cụ thể.
- GIS là một chương trình máy tính hỗ trợ việc thu thập, lưu trữ, phân
tích, hiển thị dữ liệu bản đồ.


10
* Cơng nghệ viễn thám (RS)
Có rất nhiều định nghĩa về viễn thám nhưng có thể hiểu đó là ngành khoa
học nghiên cứu về đo đạc, thu thập thông tin, dữ liệu, thuộc tính của các đối
tượng, sự vật bằng cách sử dụng thiết bị, công nghệ đo lường từ xa, một cách
gián tiếp thơng quan các bước sóng ánh sáng của chúng.
Nhờ vào bộ cảm biến viễn thám, đây là thiết bị tạo ra ảnh nhờ phân tích
sự phân bố của năng lượng phản xạ hay phát xạ của các vật thể khác nhau từ
mặt đất thông qua quang phổ điện từ. Các đối tượng khác nhau trên mặt đất có
những đặc điểm riêng khác nhau như: thành phần vật chất, kích thước, màu

sắc…do đó sẽ có phản xạ không như nhau. Dựa trên các phản xạ riêng khác
nhau này của các đối tượng, có thể giải đốn chúng thông qua từng kênh ảnh
hoặc tổ hợp các kênh màu theo mục tiêu sử dụng.
Trên thế giới và Việt Nam công nghệ địa không gian đã được ứng dụng
để xác định thay đổi tài nguyên rừng chủ yếu theo hai hướng: (1) hướng thứ nhất
là sử dụng kỹ thuật so sánh sau phân loại. Theo hướng này, ảnh viễn thám, mẫu
khóa ảnh hiện trường được sử dụng để phân loại các trạng thái rừng và đánh giá
độ chính xác kết quả phân loại. Từ kết quả phân loại, xây dựng lớp bản đồ hiện
trạng rừng. Sau đó, sử dụng phương pháp chồng ghép hai lớp bản đồ hiện trạng
rừng (đầu và cuối giai đoạn nghiên cứu) để phát hiện những thay đổi. (2) hướng
thứ hai là sử dụng thuật toán phát hiện thay đổi. Theo hướng này, sự thay đổi của
rừng được phát hiện trực tiếp trên ảnh vệ tinh thơng qua việc sử dụng thuật tốn
phát hiện thay đổi phản ánh sự thay đổi về giá trị phản xạ phổ của đối tượng
nghiên cứu trên ảnh vệ tinh.
1.2.1. Xác định thay đổi rừng sử dụng kỹ thuật so sánh sau phân loại
a) Trên thế giới
Yang, R. et al. [84] đã sử dụng ảnh Landsat 5, 7, 8 để xác định mất
rừng tại Myanmar từ năm 1988 đến năm 2017. Nghiên cứu đã phân loại sử


11
dụng đất thành 7 loại: mặt nước, đất nông nghiệp, đất ngập nước, đất bán
ngập, rừng, đất trống và đất băng tuyết. Kết quả nghiên cứu đã xây dựng 9
bản đồ hiện trạng sử dụng đất các năm 1988, 1992, 1996, 2000, 2004, 2008,
2011, 2014, 2017 với độ chính xác từ 83% đến 93%. Nghiên cứu đã cho thấy,
trong 30 năm diện tích rừng đã giảm 11.062,1 ha, tỷ lệ mất rừng hàng năm
là 0,87%. Amani, M. et al. [41] đã sử dụng ảnh Landsat 8 đa thời gian để
phân loại hiện trạng sử dụng đất ở Iran. Kết quả nghiên cứu đã phân loại hiện
trạng sử dụng đất trên phạm vi toàn lãnh thổ Iran thành 13 loại với độ chính
xác 74%. Hościło, A. et al. [59] đã sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel 2 và mơ hình

số độ cao (DEM) để phân loại rừng và nhận diện một số loài cây rừng ở Ba
Lan. Nghiên cứu đã đạt được những kết quả như sau: độ chính xác khi lập
bản đồ phân loại đất có rừng và đất khơng có rừng là 98,3%; độ chính xác
khi lập bản đồ phân loại rừng lá rộng và rừng lá kim là 94,8%; và độ chính
xác khi phân loại 8 lồi cây rừng (Spruce – Vân sơn, Pine - Thông, Fir –
Lãnh sam, Larch – Thông rụng lá, Beech – Dẻ gai, Oak – Sồi, Alder – Cáng
lò, Birch – Bạch dương) là từ 75,6% đến 81,7%. Dash, C. J. et al. [47] đã sử
dụng ảnh vệ tinh Landsat MSS, TM, ảnh IRS để đánh giá thay đổi rừng và
tỷ lệ mất rừng tại Odisha, Ấn Độ giai đoạn 1930-2013. Nghiên cứu đã phân
loại đất rừng thành 4 loại: rừng dày, rừng thưa, khơng có rừng và mặt nước.
Đồng thời thành lập bản đồ hiện trạng rừng các năm 1973, 1990, 2004, 2013
với độ chính xác lần lượt là 71,8%, 85,2%, 90,7% và 93,3%. Kết quả nghiên
cứu đã xác định được tỷ lệ mất rừng ở các giai đoạn như sau: giai đoạn 19321973 là 0,38%/năm; giai đoạn 1973-1990 là 3,92%/năm; giai đoạn 19902004 là 1,71%/năm và giai đoạn 2004-2013 là 0,63%/năm. Sự khác biệt về
chỉ số viễn thám giữa các trạng thái rừng hay kiểu rừng/kiểu sử dụng đất đã
được chỉ ra trong một số nghiên cứu trước đây như: Yang, Y. et al. [85], đã
phân loại hiện trạng thảm phủ thực vật theo chỉ số NDVI như sau: khơng có
thực vật bao phủ (NDVI <= 0,2); khu vực có thực vật bao phủ thấp (0,2 < NDVI