Nghiên cứu biến động lớp phủ rừng trong quá trình phát triển kinh tế - xã hội tỉnh Hòa Bình với sự trợ giúp của công nghệ viễn thám và GIS

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (15.82 MB, 200 trang )

(1)<div class='page_container' data-page=1>

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

NGUYỄN THỊ THÚY HẠNH

NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ RỪNG

TRONG QUÁ TRÌNH PHÁT TRIỂN KINH TẾ - XÃ HỘI

TỈNH HỊA BÌNH VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA CƠNG NGHỆ

VIỄN THÁM VÀ GIS

LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐỊA LÝ

</div>
(2)<div class='page_container' data-page=2>

2
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

NGUYỄN THỊ THÚY HẠNH

NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ RỪNG

TRONG QUÁ TRÌNH PHÁT TRIỂN KINH TẾ - XÃ HỘI

TỈNH HỊA BÌNH VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA CÔNG NGHỆ

VIỄN THÁM VÀ GIS

CHUYÊN NGÀNH: BẢN ĐỒ, VIỄN THÁM VÀ HỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ
Mã số: 62 44 02 14

LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐỊA LÝ

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:

1. PGS.TS.Nguyễn Ngọc Thạch

2. TS. Trần Vân Anh

</div>
(3)<div class='page_container' data-page=3>

iii

LỜI CAM ĐOAN

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

Tác giả luận án

Nguyễn Thị Thúy Hạnh

</div>
(4)<div class='page_container' data-page=4>

iv
LỜI CẢM ƠN

Sau nhiều năm học tập và nghiên cứu tại trƣờng Đại học Khoa học Tự
nhiên – Đại học Quốc gia Hà Nội, đến nay luận án đã đƣợc hoàn thành.

Tác giả xin trân trọng cảm ơn Đại học Quốc gia Hà Nội, trƣờng Đại học Khoa
học Tự nhiên đã quan tâm, giúp đỡ nghiên cứu sinh trong suốt quá trình đào tạo.

Tác giả xin chân thành cảm ơn Ban lãnh đạo, các thày cô giáo, các cán bộ Khoa
Địa lý, Bộ môn Bản Đồ-Viễn thám và GIS đã trực tiếp giảng dạy, trao đổi và đóng góp

nhiều ý kiến quý báu cũng nhƣ động viên tinh thần để tác giả hoàn thành luận án.

Tác giả xin trân trọng cảm ơn Ban Lãnh đạo trƣờng Đại học Tài nguyên và
Môi trƣờng Hà Nội, Ban lãnh đạo khoa Trắc địa - Bản đồ - nơi tác giả đang cơng
tác cùng tồn thể các đồng nghiệp, bạn bè đã tạo điều kiện giúp đỡ, chia sẻ cơng
việc để tác giả có thể hồn thành luận án này.

Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS. Nguyễn Ngọc Thạch và
TS.Trần Vân Anh đã tận tình hƣớng dẫn trong suốt quá trình nghiên cứu và động
viên, tạo điều kiện giúp đỡ để nghiên cứu sinh hoàn thành luận án.

Tác giả xin gửi lời cảm ơn tới PGS.TS. Đinh Thị Bảo Hoa, PGS.TS. Phạm
Văn Cự, TS. Hoàng Thị Thu Hƣơng - Khoa Địa lý- Trƣờng Đại học Khoa học Tự
nhiên và TS.Vũ Kim Chi - Viện Việt Nam học và Khoa học phát triển - Đại học
Quốc Gia Hà Nội và nhiều Nhà khoa học khác - những ngƣời tiên phong trong
nghiên cứu lớp phủ, biến động lớp phủ để đến hôm nay tác giả đƣợc kế thừa và
tiếp tục phát triển hƣớng nghiên cứu, đặc biệt là những gợi ý từ các khóa luận,
luận án đã góp phần bổ sung, hồn thiện luận án này.

Tác giả xin gửi lời cảm ơn tới các nhà khoa học thuộc các cơ quan: Viện
Địa lý, Viện Công nghệ Vũ trụ - Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam;
Đại học Sƣ phạm Hà Nội; Đại học Mỏ - Địa chất Hà Nội, Đại học Lâm nghiệp,…
đã đóng góp ý kiến từ nhiều khía cạnh để luận án trở nên hoàn thiện hơn.

Tác giả xin gửi lời cảm ơn tới Sở Tài ngun và Mơi trƣờng Hịa Bình, Cục
Thống kê Hịa Bình, Trung tâm Viễn thám Địa chất – Liên đoàn Bản đồ Địa chất
miền Bắc, …đã cung cấp tƣ liệu cho luận án.

Cuối cùng nhƣng không kém phần quan trọng, tác giả xin bày tỏ lịng biết
ơn tới gia đình, đặc biệt là ngƣời bạn đời đã luôn luôn sát cánh, chia sẻ và động

viên tinh thần trong suốt nhiều năm tác giả thực hiện luận án.

Hà nội, ngày 10 tháng 7 năm 2016

Tác giả

</div>
(5)<div class='page_container' data-page=5>

v
MỤC LỤC

MỤC LỤC ... v

DANH MỤC HÌNH ... viii

MỞ ĐẦU ... 1

1. Tính cấp thiết của đề tài ... 1

2. Mục tiêu và nội dung nghiên cứu ... 2

3. Phạm vi nghiên cứu ... 3

4. Điểm mới của luận án ... 3

5. Luận điểm bảo vệ ... 3

6. Cơ sở tài liệu thực hiện đề tài ... 3

7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn ... 4

8. Cấu trúc của luận án ... 5

CHƢƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬNVÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨULỚP PHỦ
VÀ LỚP PHỦ RỪNG ... 6

1.1. Tổng quan các cơng trình nghiên cứu có liên quan ... 6

1.1.1. Tổng quan tình hình sử dụng tƣ liệu viễn thám nghiên cứu lớp phủ và lớp
phủ rừng trên thế giới ... 6

1.1.2. Tình hình nghiên cứu lớp phủ và lớp phủ rừng tại Việt Nam ... 11

1.1.3. Các cơng trình nghiên cứu liên quan đến lớp phủ và lớp phủ rừng tại Hịa Bình .. 13

1.2. Cơ sở lý luận nghiên cứu lớp phủ rừng ... 17

1.2.1. Khái niệm lớp phủ rừng và hệ thống phân loại lớp phủ ... 17

1.2.2. Các phƣơng pháp chiết tách thông tin từ ảnh viễn thám ... 21

1.2.3. Các phƣơng pháp nghiên cứu biến động bằng viễn thám và GIS ... 23

1.2.4. Các mơ hình nghiên cứu biến động ... 27

1.3. Quan điểm, phƣơng pháp và quy trình nghiên cứu ... 35

1.3.1. Quan điểm nghiên cứu ... 35

1.3.2. Phƣơng pháp nghiên cứu ... 36

1.3.3. Quy trình nghiên cứu ... 38

CHƢƠNG 2: HIỆN TRẠNG LỚP PHỦ RỪNG TỈNH HỊA BÌNH QUA CÁC
GIAI ĐOẠN PHÁT TRIỂN KINH TẾ - XÃ HỘI ... 40

2.1. Các nhân tố ảnh hƣởng đến lớp phủ rừng ... 40

2.1.1. Vị trí địa lý ... 40

</div>
(6)<div class='page_container' data-page=6>

2.1.3. Điều kiện kinh tế xã hội ... 49

2.2. Tích hợp viễn thám và GIS nghiên cứu hiện trạng lớp phủ rừng qua các
giai đoạn ... 67

2.2.1. Nghiên cứu thay đổi về trạng thái lớp phủ rừng ... 68

2.2.2. Nghiên cứu phân bố không gian và biến động lớp phủ rừng ... 74

CHƢƠNG 3. ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ RỪNG TỈNH HỊA BÌNH VÀ
ĐỀ XUẤT ĐỊNH HƢỚNG PHÁT TRIỂN-BẢO VỆ ... 87

3.1. Đặc điểm và xu hƣớng biến động ... 87

3.2. Phân tích mối quan hệ giữa biến động lớp phủ rừng và các yếu tố địa lý tự
nhiên, kinh tế xã hội ... 91

3.2.1. Kết quả phân tích mất rừng và suy thối rừng ... 97

3.2.2. Kết quả phân tích tái sinh rừng tự nhiên ... 103

3.2.3. Kết quả phân tích mở rộng rừng trồng ... 108

3.3. Kiểm chứng và thảo luận về các yếu tố gây biến động lớp phủ rừng qua hai
giai đoạn nghiên cứu ... 113

3.3.1. Các yếu tố tác động trực tiếp đến biến động lớp phủ rừng qua hai giai đoạn
nghiên cứu ... 113

3.3.2. Kết quả điều tra tại các điểm chìa khóa ... 114

3.3.3. Biến động lớp phủ rừng và chính sách phát triển kinh tế xã hội ... 120

3.4. Dự báo biến động lớp phủ rừng và định hƣớng phát triển-bảo vệ lớp phủ
rừng đến năm 2020 ... 123

3.4.1. Dự báo biến động lớp phủ rừng đến năm 2020 ... 123

3.4.2. Định hƣớng phát triển và bảo vệ lớp phủ rừng tỉnh Hịa Bình đến năm 2020 .. 128

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ... 135

DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ ... 137

LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN ... 137

TÀI LIỆU THAM KHẢO ... 139

PHỤ LỤC ... 151

Phụ lục 1: Tƣ liệu sử dụng ... 151

Phụ lục 2: Mã hóa các biến giải thích ... 184

Phụ lục 3: Bản đồ tƣơng ứng với các biến giải thích ... 185

</div>
(7)<div class='page_container' data-page=7>

vii
DANH MỤC BẢNG

Bảng 1. 1. Những lớp đối tƣợng nghiên cứu trong luận án ... 21

Bảng 2. 1. Số liệu thống kê mật độ dân số tỉnh Hịa Bình...50

Bảng 2. 2. Tăng trƣởng kinh tế tỉnh Hịa Bình……….54

Bảng 2. 3. Cơ cấu giá trị sản xuất công nghiệp phân theo ngành………...55

Bảng 2. 4. Một số chỉ số về tăng trƣởng kinh tế ngành nông nghiệp…………...57

Bảng 2. 5. Kết quả thực hiện một số chỉ số phát triển ngành lâm nghiệp……….58

Bảng 2. 6. Số lƣợng trƣờng học trong các huyện ... 62

Bảng 2. 7. Số lƣợng học sinh và giáo viên trong các huyện ... 62

Bảng 2. 8. Thay đổi sử dụng đất qua các năm ... 63

Bảng 2. 9. Chỉ số NDVI và biến động chỉ số NDVI ... 70

Bảng 2. 10. Thống kê diện tích các loại lớp phủ ... 77

Bảng 2. 11. Độ chính xác kết quả phân loại năm 1994 ... 82

Bảng 2. 12. Độ chính xác kết quả phân loại năm 2005 ... 82

Bảng 2. 13. Độ chính xác kết quả phân loại năm 2015 ... 82

Bảng 3. 1. Gộp nhóm các loại biến động………...92

Bảng 3. 2. Các biến phụ thuộc ... 95

Bảng 3. 3. Các biến độc lập ... 95

Bảng 3. 4. Mơ hình mất rừng và suy thoái rừng 1994-2005 ... 97

Bảng 3. 5. So sánh bản đồ xác suất mất rừng và suy thoái rừng với bản đồ biến
động thực tế ... 99

Bảng 3. 6. Mơ hình mất rừng và suy thoái rừng giai đoạn 2005-2015 ... 100

Bảng 3. 7. Mơ hình tái sinh rừng tự nhiên giai đoạn 1994-2005 ... 103

Bảng 3. 1. So sánh bản đồ xác suất tái sinh rừng tự nhiên và bản đồ tái sinh rừng
thực tế……….108

Bảng 3. 9. Mơ hình tái sinh rừng tự nhiên giai đoạn 2005-2015 ... 106

Bảng 3. 10. Mơ hình mở rộng rừng trồng giai đoạn 1994-2005 ... 108

Bảng 3. 11. So sánh bản đồ xác suất mở rộng rừng trồng với BĐBĐ thực tế ... 110

</div>
(8)<div class='page_container' data-page=8>

viii
DANH MỤC HÌNH

Hình 1. 1. Phân tích vector biến động………..25

Hình 1. 2. Nguyên tắc của kỹ thuật trừ ảnh ... 25

Hình 1. 3. Diện tích dƣới đƣờng cong ROC ... 35

Hình 2. 1. Bản đồ hành chính tỉnh Hịa Bình ... 40

Hình 2. 2. Mơ hình số độ cao tỉnh Hịa Bình ... 42

Hình 2. 3. Ảnh vệ tinh Landsat TM band 5, band 7 và tổ hợp band 432 ... 42

Hình 2. 4. Bản đồ địa mạo tỉnh Hịa Bình ... 43

Hình 2. 1. Bản đồ sinh khí hậu tỉnh Hịa Bình...47

Hình 2. 6. Mạng lƣới sơng suối tỉnh Hịa Bình ... 46

Hình 2. 7. Bản đồ thổ nhƣỡng tỉnh Hịa Bình ... 48

Hình 2. 2. Cơ cấu lao động theo ngành kinh tế năm 1994, 2001 và 2011……….56

Hình 2. 9. Cơ cấu các ngành kinh tế năm 1994, 2000, 2010 và 2014 ... 54

Hình 2. 10. Hệ thống đƣờng giao thơng tỉnh Hịa Bình ... 60

Hình 2. 3. Phƣơng pháp trƣớc phân loại nghiên cứu biến động trạng thái lớp
phủ rừng………...71

Hình 2. 12. Ảnh NDVI qua các năm ... 69

Hình 2. 13. Histogram ảnh NDVI 1994-2005 (trái) và 2005-2015 (phải) ... 70

Hình 2. 14. Biểu đồ biến động trạng thái lớp phủ 1994-2005-2015 ... 71

Hình 2. 15. Biến động chỉ số NDVI giai đoạn 1994 - 2005 ... 72

Hình 2. 16. Biến động chỉ số NDVI giai đoạn 2005 - 2015 ... 73

Hình 2. 17. Nghiên cứu biến động lớp phủ rừng theo phƣơng pháp sau phân loại .... 74

Hình 2. 18. Biểu đồ phân bố các pixel trong không gian phổ ... 75

Hình 2. 19. Kết quả phân loại ảnh ... 76

Hình 2. 20. Biểu đồ cơ cấu diện tích các loại lớp phủ ... 76

Hình 2. 21. Ảnh phân loại sau khi gộp nhóm ... 78

Hình 2. 22. Biến động lớp phủ rừng tại khu Bảo tồn Phu Canh ... 78

Hình 2. 23. Biến động lớp phủ rừng tại khu vực lịng hồ sơng Đà ... 79

Hình 2. 24. Biến động lớp phủ rừng tại khu bảo tồn Thƣợng Tiến ... 79

</div>
(9)<div class='page_container' data-page=9>

Hình 2. 26. Biến động lớp phủ rừng tại khu vực Lƣơng Sơn ... 80

Hình 2. 27. Phân bố khơng gian lớp phủ rừng năm 1994 ... 83

Hình 2. 28. Phân bố không gian lớp phủ rừng năm 2005 ... 84

Hình 2. 29. Phân bố khơng gian lớp phủ rừng năm 2015 ... 85

Hình 3. 1. Diện tích biến động theo khoảng cách đến đƣờng giao thơng chính giai
đoạn 1994-2005 ………87

Hình 3. 2. Diện tích biến động theo khoảng cách đến đƣờng giao thông phụ giai
đoạn 1994-2005 ... 87

Hình 3. 3. Diện tích biến động theo khoảng cách đến sông suối lớn giai
đoạn 1994-2005 ... 88

Hình 3. 4. Diện tích biến động theo khoảng cách đến sông suối nhỏ giai
đoạn 1994-2005 ... 88

Hình 3. 5. Diện tích biến động theo độ cao địa hình giai đoạn 1994-2005 ... 88

Hình 3. 6. Diện tích biến động theo độ dốc giai đoạn 1994-2005 ... 89

Hình 3. 7. Diện tích biến động theo khoảng cách đến đƣờng giao thơng chính giai
đoạn 2005-2015 ... 89

Hình 3. 8. Diện tích biến động theo khoảng cách đến đƣờng giao thông phụ giai
đoạn 2005-2015 ... 89

Hình 3. 9. Diện tích biến động theo khoảng cách đến sông suối lớn giai
đoạn 2005-2015 ... 90

Hình 3. 10. Diện tích biến động theo khoảng cách đến sông suối nhỏ giai
đoạn 2005-2015 ... 90

Hình 3. 11. Diện tích biến động theo độ cao địa hình giai đoạn 2005-2015 ... 90

Hình 3. 12. Diện tích biến động theo độ dốc giai đoạn 2005-2015 ... 91

Hình 3. 13 Bản đồ biến động LPR ... 93

Hình 3. 14. Bản đồ biến động LPR ... 94

Hình 3. 15. Sơ đồ các bƣớc phân tích mối quan hệ giữa biến động lớp phủ rừng và
các yếu tố địa lý ... 96

Hình 3. 16. Xác suất mất rừng và suy thoái rừng giai đoạn 1994-2005 ... 98

Hình 3. 17. Đƣờng cong ROC kiểm chứng mơ hình mất rừng và suy thối rừng ... 99

Hình 3. 18. Xác suất mất rừng và suy thoái rừng giai đoạn 2005-2015 ... 102

</div>
(10)<div class='page_container' data-page=10>

Hình 3. 20. Đƣờng cong ROC kiểm chứng mơ hình tái sinh rừng tự nhiên ... 105

Hình 3. 21. Xác suất tái sinh rừng tự nhiên giai đoạn 2005-2015 ... 107

Hình 3. 22. Xác suất mở rộng rừng trồng giai đoạn 1994-2005 ... 109

Hình 3. 23. Đƣờng cong ROC kiểm chứng mơ hình mở rộng rừng trồng ... 110

Hình 3. 24. Xác suất mở rộng rừng trồng giai đoạn 2005-2015 ... 112

Hình 3. 25. Vị trí các xã và các hộ gia đình đƣợc phỏng vấn ... 115

Hình 3. 26. Vị trí các xã và các hộ gia đình đƣợc phỏng vấn ở Huyện Đà Bắc .. 115

Hình 3. 27. Rừng keo đƣợc trồng tại thơn Rổng Vịng, xã Lâm Sơn, H. Lƣơng Sơn 116
Hình 3. 28. Ngơi nhà đƣợc xây dựng khang trang bằng tiền thu nhập từ trồng rừng
tại thơn Rổng Vịng, xã Lâm Sơn, H. Lƣơng Sơn ... 116

Hình 3. 29. Ngơi nhà của ngƣời Kinh ở thơn Bình Tiến, xã Dân Hạ, H. Kỳ Sơn 117
Hình 3. 30. Bên trong một ngơi nhà của ngƣời Dao tại xã Hiền Lƣơng, Đà Bắc 118
Hình 3. 31. Cơ cấu số hộ gia đình theo nguồn thu nhập chính của mỗi nhóm .... 119

Hình 3. 32. Những ngơi nhà của ngƣời Tày, xã Tân Minh, H. Đà Bắc ... 120

Hình 3. 33. Những đống củi đƣợc các hộ gia đình ngƣời Tày, xã Tân Minh ... 120

Hình 3. 34. Bản đồ dự báo xác suất mất rừng và suy thoái rừng đến năm 2020 . 125
Hình 3. 35. Bản đồ dự báo xác suất tái sinh rừng tự nhiên đến năm 2020 ... 126

Hình 3. 36. Bản đồ dự báo xác suất mở rộng rừng trồng đến năm 2020 ... 127

</div>
(11)<div class='page_container' data-page=11>

DANH MỤC CÁC CHỮ CÁI VIẾT TẮT

BTTN: Bảo tồn Thiên nhiên
DEM: Digital Elevation Model
DNs: Digital numbers

FAO: Food and Agriculture Organisation
GPS: Global positioning system

KT-XH: Kinh tế-xã hội

Landsat MSS: Landsat Multi-Spectral Scanner
Landsat TM: Landsat Thematic Mapper

Landsat OLI: Operational Land Imager

LBCS: Land – Based Classification Standard
LCML: Land Cover Meta Language

LPĐ: Lớp phủ đất
LPR: Lớp phủ rừng
MLC: Xác suất cực đại

MLR: Multiple Logistic Regressions

NDVI: Normalized Difference Vegetation Index
NSX: Nhà sản xuất

NSD: Ngƣời sử dụng

SPSS: Statistical Product and Services Solutions

PLA: Phân loại ảnh

SDĐ: Sử dụng đất

TNMT: Tài nguyên môi trƣờng

TT-BTNMT: Thông tƣ Bộ Tài nguyên Môi trƣờng
USGS: United State Geological Survey

</div>
(12)<div class='page_container' data-page=12>

1
MỞ ĐẦU 
1. Tính cấp thiết của đề tài

Biến động lớp phủ rừng là hợp phần chủ yếu của biến đổi tồn cầu nhƣ góp
phần làm biến đổi khí hậu, tác động đến đa dạng sinh học và chất lƣợng nƣớc, làm
gia tăng thối hóa đất đai,… và đang trở thành thách thức lớn nhất đối với phát
triển bền vững, đặc biệt là với các nƣớc đang phát triển trƣớc bối cảnh toàn cầu
hóa nền kinh tế [91, 103].

Thơng tin về lớp phủ rừng, biến động lớp phủ rừng rất cần thiết đối với
công tác quy hoạch, quản lý và sử dụng hợp lý tài nguyên thiên nhiên, bảo vệ
môi trƣờng chẳng hạn nhƣ bản đồ lớp phủ rừng là dữ liệu đầu vào quan trọng
đối với nhiều mơ hình nơng nghiệp, địa chất, thủy văn và sinh thái, ... Trong
nhiều trƣờng hợp, nhiệm vụ nghiên cứu biến động lớp phủ rừng diễn ra trên quy
mô lớn lại yêu cầu nhanh chóng có kết quả. Mặt khác, lớp phủ rừng và biến
động lớp phủ rừng lại liên quan trực tiếp đến hoạt động kinh tế xã hội của con
ngƣời. Các hoạt động này rất đa dạng và thƣờng xuyên biến đổi theo thời gian
và khơng gian địa lý. Vì vậy, tƣ liệu viễn thám là công cụ đắc lực trợ giúp cho
nhiệm vụ này. Ảnh vệ tinh đa phổ và đa thời gian cho phép quan sát, cập nhật
thông tin, thậm chí chiết tách các đại lƣợng vật lý, những thông tin liên tục biến

đổi (sinh khối, sự tăng trƣởng của thực vật, …) cũng nhƣ các thông tin ít biến
đổi (địa mạo, địa chất, địa hình, …) thông qua các ảnh chỉ số. Biến động lớp phủ
rừng là chỉ báo của biến đổi kinh tế xã hội, ngƣợc lại biến đổi kinh tế xã hội sẽ
gây ra biến động lớp phủ rừng. Vì vậy nghiên cứu biến động lớp phủ rừng là
chìa khóa để phân tích rõ hơn các biến động về kinh tế xã hội, đồng thời cảnh
báo các xu hƣớng sử dụng tài nguyên không bền vững.

</div>
(13)<div class='page_container' data-page=13>

Lớp phủ rừng tỉnh Hịa Bình bị tàn phá cạn kiệt vào đầu những năm 90, độ che
phủ chỉ đạt 28% trong khi độ che phủ rừng thích hợp ở khu vực miền núi nƣớc ta phải
khoảng 70% -80% [17]. Từ đó đến nay, diện tích rừng tái sinh tự nhiên và rừng trồng
tăng đáng kể [79]; đây là kết quả của sự thay đổi trong chính sách, các chƣơng trình trồng
cây gây rừng đƣợc phát động: Sắc lệnh 327 (năm 1992) và các chƣơng trình khác nhƣ
Luật đất đai năm 1993 (đã thực hiện giao đất giao rừng tới hộ gia đình, gắn lợi ích của
các cá nhân với trách nhiệm bảo vệ và trồng rừng) [46, 135], Chƣơng trình 5 triệu ha
rừng (bắt đầu từ năm 1998)…Tiếp theo, trong bối cảnh công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất
nƣớc và hội nhập kinh tế những năm 2000, Hịa Bình thu hút ngày càng nhiều dự án đầu
tƣ phát triển công nghiệp và dịch vụ, điển hình là khai thác vật liệu xây dựng và dịch vụ
du lịch. Phát triển kinh tế một mặt góp phần nâng cao đời sống ngƣời dân nhƣng mặt
khác sẽ ảnh hƣởng đến lớp phủ rừng theo cả hai khía cạnh tích cực và tiêu cực. Vì vậy
cần phải có những nghiên cứu sâu và cụ thể về biến động lớp phủ rừng và các nguyên
nhân gây nên biến động đó để thiết lập cơ sở khoa học cho chiến lƣợc sử dụng hợp lý tài
ngun và bảo vệ mơi trƣờng tại Hịa Bình.

Đó là những lý do tác giả lựa chọn đề tài “Nghiên cứu biến động lớp phủ

rừng trong quá trình phát triển kinh tế - xã hội tỉnh Hịa Bình với sự trợ giúp 
của cơng nghệ viễn thám và GIS”.

2. Mục tiêu và nội dung nghiên cứu

2.1. Mục tiêu nghiên cứu

Đánh giá biến động lớp phủ rừng tỉnh Hịa Bình giai đoạn 1994- 2005 và
2005-2015 bằng công nghệ viễn thám và GIS, xác lập mối quan hệ giữa biến động
lớp phủ rừng với các yếu tố kinh tế xã hội qua các giai đoạn nghiên cứu.

2.2. Nội dung nghiên cứu

Để đạt đƣợc mục tiêu trên, đề tài cần nghiên cứu các nội dung chính sau:
- Hệ thống hóa các cơ sở lý luận về nghiên cứu lớp phủ rừng, nghiên cứu
biến động.

- Xây dựng cơ sở lý luận và phƣơng pháp nghiên cứu biến động lớp phủ
rừng tỉnh Hịa Bình bằng tƣ liệu viễn thám và cơng cụ phân tích không gian trong
hệ thống thông tin địa lý - GIS.

- Nghiên cứu điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội và những ảnh hƣởng đến
đặc điểm lớp phủ rừng tỉnh Hịa Bình.

</div>
(14)<div class='page_container' data-page=14>

3
3. Phạm vi nghiên cứu

3.1. Phạm vi không gian

Khu vực lựa chọn nghiên cứu là toàn bộ lãnh thổ tỉnh Hịa Bình theo ranh
giới hành chính năm 2008, có vị trí địa lý từ 20°19' đến 21°08' vĩ độ Bắc và từ
104°48' đến 105°40' kinh độ Đông.

3.2. Phạm vi khoa học

Với mục tiêu và nội dung đã đặt ra, đề tài giới hạn phạm vi nghiên cứu
trong những vấn đề chủ yếu sau:

- Nghiên cứu phân bố không gian của lớp phủ rừng tại các thời điểm 1994,
2005 và 2015, biến động lớp phủ rừng giai đoạn 1994 – 2005 và 2005 – 2015.

- Phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế xã hội với biến động lớp
phủ rừng, dự báo biến động và đề xuất định hƣớng giải pháp phát triển - bảo vệ
lớp phủ rừng bền vững đến năm 2020.

4. Điểm mới của luận án

- Đã làm rõ hiện trạng và quy mô lớp phủ rừng tỉnh Hịa Bình giai đoạn
1994 - 2005 và 2005 - 2015 trên cơ sở tích hợp phân tích ảnh viễn thám
Landsat đa thời gian và hệ thông tin địa lý.

- Đã làm rõ tính đặc thù của kiểu biến động lớp phủ rừng theo ba nhóm:
mất rừng và suy thối rừng, tái sinh rừng tự nhiên và mở rộng rừng trồng trong
mối quan hệ với các yếu tố kinh tế - xã hội và yếu tố tự nhiên theo khả năng
tiếp cận đối tƣợng.

5. Luận điểm bảo vệ

Luận điểm 1: Tích hợp tƣ liệu ảnh Landsat và GIS cho phép xác định

hiện trạng lớp phủ rừng, quy mô và kiểu biến động đặc trƣng của lớp phủ rừng
tỉnh Hòa Bình.

Luận điểm 2: Kết quả phân tích biến động lớp phủ rừng trong quá trình

phát triển kinh tế xã hội là cơ sở cho định hƣớng phát triển và bảo vệ rừng bền
vững tỉnh Hịa Bình.

6. Cơ sở tài liệu thực hiện đề tài

Luận án đƣợc thực hiện dựa trên các nguồn dữ liệu chủ yếu sau:

</div>
(15)<div class='page_container' data-page=15>

Bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2005, bản đồ hiện trạng rừng năm 1993
và 2015 đƣợc sử dụng để lấy mẫu phân loại, đánh giá độ chính xác phân loại ảnh.
Bên cạnh đó, nghiên cứu này cịn sử dụng bản đồ địa hình, bản đồ địa mạo, bản đồ
sinh khí hậu, bản đồ thổ nhƣỡng để khai thác thông tin về các biến tự nhiên. Các
bản đồ này do Sở Tài nguyên và Mơi trƣờng tỉnh Hịa Bình cung cấp.

Các phần mềm chuyên dụng bản đồ, viễn thám và GIS: Envi, ArcGIS,
MapInfor, các phần mềm văn phòng: Word, Excel, phần mềm phân tích thống
kê SPSS.

Các cơng trình khoa học trên thế giới và trong nƣớc mang tính lý luận về
lớp phủ rừng và các tác nhân gây biến động lớp phủ rừng. Các đề tài khoa học,
luận án và các cơng trình nghiên cứu khác có liên quan, bổ sung kiến thức lý luận
và thực tiễn cho đề tài.

Số liệu thống kê, điều tra, văn bản, báo cáo kinh tế xã hội, niên giám thống
kê tỉnh Hịa Bình và các nghiên cứu đã công bố trong giai đoạn 1994-2015.

Kết quả nghiên cứu và điều tra thực địa tại tỉnh Hòa Bình của tác giả dƣới

sự hƣớng dẫn của các thày cô giáo Khoa Địa lý, Trƣờng ĐHKHTN – ĐHQGHN
trong suốt thời gian thực hiện luận án.

Tất cả các nguồn tƣ liệu sử dụng đều đƣợc sự đồng ý của ngƣời cung cấp,
tài liệu tham khảo đƣợc trích dẫn đầy đủ.

7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

- Ý nghĩa khoa học:

- Kết quả nghiên cứu của luận án đã góp phần làm phong phú thêm cơ sở
khoa học nghiên cứu biến động lớp phủ rừng thơng qua việc tích hợp hai phƣơng
pháp: (i) trƣớc phân loại theo hiệu NDVI xác định biến động về trạng thái lớp phủ
rừng và (ii) sau phân loại dựa trên thông tin lớp phủ rừng đƣợc chiết tách theo
thuật toán phân loại xác suất cực đại phù hợp cho khu vực nghiên cứu.

- Kết quả nghiên cứu đã lƣợng hóa đƣợc mối quan hệ giữa biến động lớp
phủ rừng với các yếu tố địa lý thơng qua mơ hình hồi quy logistic bội: xác định
đƣợc yếu tố có tƣơng tác thuận và yếu tố tƣơng tác nghịch cũng nhƣ trọng số của
từng yếu tố đối với biến động lớp phủ rừng. Kết quả điều tra nơng hộ tại các điểm
chìa khóa và kết quả kiểm chứng bằng đƣờng cong ROC đã khẳng định đƣợc độ
tin cậy của phƣơng pháp.

- Ý nghĩa thực tiễn: hiện nay Hịa Bình đang thực hiện Nghị quyết

</div>
(16)<div class='page_container' data-page=16>

hoạch tổng thể phát triển kinh tế-xã hội đến năm 2020 và tầm nhìn đến năm 2030,
các dữ liệu và thông tin về biến động lớp phủ rừng, đề xuất định hƣớng giải pháp
phát triển - bảo vệ lớp phủ rừng là các thông số, thông tin cần thiết phục vụ cho

quá trình điều chỉnh các chỉ tiêu, quy mô các dự án thành phần hƣớng tới sự phát
triển bền vững của tỉnh.

8. Cấu trúc của luận án

Ngoài phần mở đầu và kết luận, cấu trúc luận án gồm 3 chƣơng:

Chƣơng 1: Cơ sở lý luận và phƣơng pháp nghiên cứu lớp phủ và lớp phủ rừng
Chƣơng 2: Hiện trạng lớp phủ rừng tỉnh Hịa Bình qua các giai đoạn phát
triển kinh tế - xã hội

</div>
(17)<div class='page_container' data-page=17>

CHƢƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 
LỚP PHỦ VÀ LỚP PHỦ RỪNG

Chƣơng này trình bày tổng quan về các cơng trình nghiên cứu liên quan, lý
luận về lớp phủ rừng, các hệ thống phân loại lớp phủ, phân tích các phƣơng pháp
nghiên cứu và hình thành hƣớng tiếp cận phù hợp cho nghiên cứu biến động lớp
phủ rừng tỉnh Hòa Bình.

1.1. Tổng quan các cơng trình nghiên cứu có liên quan

1.1.1. Tổng quan tình hình sử dụng tư liệu viễn thám nghiên cứu lớp phủ và lớp 
phủ rừng trên thế giới

Hoạt động nghiên cứu lớp phủ và lớp phủ rừng bắt đầu từ những năm 50
của thế kỷ 20 nhƣng chỉ thực sự phát triển mạnh mẽ từ khi có tƣ liệu viễn thám và
công cụ GIS – thập kỷ 70. Các cơng trình nghiên cứu trên thế giới chủ yếu tập
trung vào 2 nhóm: Nghiên cứu thành lập bản đồ lớp phủ và lớp phủ rừng và

Nghiên cứu mối quan hệ giữa biến động lớp phủ và lớp phủ rừng với con ngƣời và
môi trƣờng.

1.1.1.1. Nghiên cứu thành lập bản đồ lớp phủ và lớp phủ rừng

Các loại tƣ liệu ảnh viễn thám sử dụng để xác định biến động lớp phủ và
lớp phủ rừng rất đa dạng, khả năng ứng dụng của mỗi loại ảnh vệ tinh tùy thuộc
vào quy mô và tỉ lệ nghiên cứu. Ảnh viễn thám có tiềm năng lớn trong việc phân
loại lớp phủ, dự báo các thông số của rừng nhƣ chiều cao, sinh khối,… . Mức độ
cung cấp thông tin phụ thuộc chủ yếu vào độ phân giải khơng gian, có thể chia độ
phân giải không gian một cách tƣơng đối thành 3 cấp nhƣ sau: độ phân giải không
gian thấp (trên 30 m), độ phân giải khơng gian trung bình (2-30 m) và độ phân giải
cao (dƣới 2 m).

1. Các nghiên cứu sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh độ phân giải thấp

Các bộ cảm độ phân giải thấp nhƣ MODIS, NOAA-AVHRR có khả năng
thu nhận thơng tin bề mặt trên diện rộng; vì vậy, dữ liệu này đƣợc sử dụng trong
nhiều năm trƣớc đây để nghiên cứu lớp phủ rừng trên quy mơ tồn cầu hoặc lục
địa. Giri và nnk (2003) phân tích dữ liệu AVHRR đa thời gian để thành lập bản đồ
lớp phủ nhằm phát hiện các khu vực trải qua nhiều biến động về lớp phủ lục địa
Đông Nam Á [71]. Bộ dữ liệu toàn cầu từ AVHRR những năm 1990 đã trợ giúp
cho nhiều nghiên cứu biến động LPĐ/SDĐ trên quy mô lớn.

</div>
(18)<div class='page_container' data-page=18>

trình nghiên cứu quan trọng ra đời dựa trên ảnh MODIS và các sản phẩm của nó
chẳng hạn nhƣ Maselli và nhóm nghiên cứu (2009) đã bổ sung cho bản đồ lớp phủ
của FAO các thông tin về năng suất cây trồng và vật hậu học nhờ chỉ số NDVI
chiết tách từ ảnh MODIS [98]. Coops và nnk (2009) đã khám phá ra sức mạnh dự

báo tƣơng đối của các chỉ báo môi trƣờng nhƣ tƣơng quan giữa lớp phủ và năng
suất từ dữ liệu MODIS [54]. Sản phẩm đa thời gian của ảnh MODIS về thảm thực
vật: NDVI, LAI cho phép mơ hình hóa về sự phân bố các lồi [45].

Taohong và Kunihiko đã phân tích chuỗi đa thời gian ảnh MODIS để loại
trừ nhiễu ngẫu nhiên do mây và tuyết gây ra, sau đó sử dụng phân loại cây quyết
định dựa trên đặc điểm vật hậu học của thực vật chiết tách từ sản phẩm MODIS
EVI, nhiệt độ bề mặt và điều kiện địa hình để lập bản đồ lớp phủ rừng năm 2000
và 2010 ở vùng núi Daxing, Trung Quốc; tiếp theo tác giả sử dụng kỹ thuật phân
tích thống kê để xác định biến động rừng [84]. Ono và cộng sự đã phân tích chỉ số
bóng và mối quan hệ giữa chỉ số bóng với độ cao của tán rừng ở quy mơ tồn cầu.
Trƣớc hết, dữ liệu phản xạ bề mặt Terra MODIS (MOD09CMG) đƣợc thu nhận
hằng ngày, chỉ số bóng SI và chỉ số thực vật NDVI đƣợc dự đốn cho quy mơ tồn
cầu. Sau đó từ bộ dữ liệu độ cao tán rừng kế thừa từ nghiên cứu của Simard cùng
các cộng sự (2011) và thông tin điều tra về mối quan hệ giữa độ cao tán rừng, chỉ
số bóng và chỉ số thực vật dựa trên 17 loại lớp phủ, nghiên cứu này đã chỉ ra rằng
giữa chỉ số bóng và độ cao tán rừng có tồn tại mối quan hệ tuyến tính [114].

2. Các nghiên cứu sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh độ phân giải trung bình

</div>
(19)<div class='page_container' data-page=19>

tiếp cận đem lại hiệu quả kinh tế cao trong chiết tách thông tin lớp phủ phục vụ
điều tra phát thải cacbon của rừng [152]. Một số nghiên cứu khác sử dụng dữ liệu
địa hình đã cho phép cải thiện độ chính xác phân loại ảnh, điển hình là Franklin
(1987) đã cơng bố độ chính xác phân loại ảnh Landsat MSS tăng từ 58 lên 79 %
khi kết hợp DEM [68]. Cibula và Nyquist (1987) sử dụng biến độ dốc và hƣớng
phơi sƣờn để cải thiện độ chính xác phân loại ảnh Landsat MSS [49]. Ngoài ra,
DEM cũng đƣợc tích hợp vào tƣ liệu siêu cao tần để phân biệt cấu trúc bề mặt,
nghiên cứu rừng và giám sát tuyết [73]. Li và nnk (2011) đã thành công trong việc

sử dụng ảnh Landsat TM kết hợp với dữ liệu độ cao, độ dốc để nâng cao độ chính
xác phân loại ảnh (độ chính xác tồn cục tăng 7.66%) [93]. Bên cạnh việc tích hợp
DEM, chỉ số NDVI cũng đƣợc nhiều nhà khoa học trên thế giới sử dụng để khử
ảnh hƣởng của yếu tố địa hình, tuy nhiên nếu chỉ sử dụng NDVI thì hiệu quả đạt
đƣợc cũng không cao, Eiumnoh và Shrestha (2000) đã phát hiện việc tích hợp cả
DEM và NDVI trong quá trình phân loại ảnh cải thiện độ chính xác từ 10-20%
[59]. Kanungo và Sarkar (2011) đã kết hợp DEM và NDVI với ảnh IRS-LISS-III
để thành lập bản đồ lớp phủ và lớp phủ rừng phục vụ nghiên cứu sạt lở đất ở
Darjeeling (Ấn Độ). Kết quả cho thấy độ chính xác tồn cục đạt tới 91% và độ
chính xác nhà sản xuất của hầu hết các lớp đều đạt trên 90% [78]. Alsaaideh và
nnk (2013) đã tách riêng đƣợc rừng ngập mặn ra khỏi các loại thực phủ khác ở một
số đảo phía Nam Nhật Bản thơng qua tích hợp chỉ số NDWI, NDVI, tỉ số kênh
5/4 và kênh 5 của ảnh Landsat ETM+ với thơng tin địa hình, độ chính xác toàn cục
tăng từ 89.3% lên 93.6% [42].

3. Các nghiên cứu sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh độ phân giải cao

Ảnh độ phân giải cao đƣợc sử dụng để thành lập bản đồ lớp phủ rừng chi tiết hơn
ở quy mô nhỏ, kiểm chứng kết quả phân loại các ảnh vệ tinh khác hoặc hiện chỉnh bản
đồ lớp phủ cũ; chẳng hạn nhƣ Wikantika và cộng sự (2007) đã sử dụng ảnh IKONOS
và QuickBird để phát hiện biến động lớp phủ sau một trận sóng thần [150]. Pacifici và
cộng sự (2009) đã sử dụng kênh pan độ phân giải siêu cao của QuickBird và
WorldView-1 để phân loại sử dụng đất thành 4 loại đô thị khác nhau [116]. Coops và
nnk (2006) đã đánh giá khả năng ứng dụng ảnh QuickBird đa phổ trong theo dõi thiệt
hại rừng do bọ cánh cứng gây ra; kết quả cho thấy tƣ liệu QuickBird đặc biệt hữu ích
trong phát hiện tán rừng có đốm đỏ do sâu bệnh gây ra [53].

1.1.1.2. Nghiên cứu mối quan hệ giữa biến động lớp phủ và lớp phủ rừng 
với con người và môi trường

</div>
(20)<div class='page_container' data-page=20>

đã kết hợp ảnh hàng không cũ và các số liệu đo đạc cảnh quan để miêu tả về biến
động lớp phủ dƣới sự hỗ trợ của cơng cụ GIS [117, 138]. Sau đó là những nghiên
cứu liên kết mơ hình khơng gian của biến động rừng với các tác nhân gây nên biến
đổi LPĐ, đặc biệt là động thái SDĐ [117]. Turner và Ruscher (1988) đã tích hợp
dữ liệu ảnh hàng không và GIS để dự báo phân bố của đàn gia súc- phản ánh mơ
hình SDĐ tại địa phƣơng và các yếu tố môi trƣờng. Bằng phƣơng pháp thống kê,
Pan và nnk (2001) đã phát hiện mơ hình biến động LPĐ/SDĐ từ ảnh hàng không
và các mô hình có liên quan với cấu trúc vật lý bên trong của các yếu tố cảnh quan
[117]. Pascarella cùng nnk (2000) sử dụng ảnh hàng không để nghiên cứu về sự
thay đổi trong phân bố và thành phần hệ địa sinh thái rừng [120]. McGrath và nnk
(2001) sử dụng dữ liệu từ 39 nghiên cứu về động thái dinh dƣỡng trong rừng tự
nhiên và đất lâm nghiệp để kiểm tra giả thuyết liên quan đến những tác động của
biến đổi LPĐ/SDĐ lên tính chất của đất [101].

Kiage và nnk (2007) đã tìm ra mối quan hệ giữa biến động LPĐ với dân số
và số lƣợng vật nuôi tại lƣu vực Kenya [80], đồng thời nghiên cứu này cịn phát
hiện đƣợc thối hóa đất đai do mất rừng qua dấu hiệu lƣợng phù sa và độ đục của
nƣớc hồ gia tăng. Nhiều nghiên cứu về ảnh hƣởng của biến đổi LPĐ/SDĐ hiện
nay tập trung vào lƣu vực trên quy mơ lớn; bằng phân tích dữ liệu dịng chảy và
bản đồ mất rừng, Rodriguez và cộng sự (2010) đã phát hiện những dấu hiệu thay
đổi mô hình thủy văn do ảnh hƣởng của SDĐ tại lƣu vực sông Amazon rộng 33
000 km2 [128]. Amundson và nnk (2003) xác định sự thay đổi tính chất của thổ
nhƣỡng từ dữ liệu lớp phủ của Mỹ [39].

</div>
(21)<div class='page_container' data-page=21>

vực Puget Sound của Mỹ [55]. Trên cơ sở một nguồn tƣ liệu cũ giá trị khác là dữ
liệu về thực vật và cảnh quan, Foster và nnk (1998) đã đánh giá sự biến đổi thực

vật rừng và SDĐ ở New England qua hơn 3 thế kỷ [67]. Schulte và nnk (2007) đã
sử dụng tổ hợp dữ liệu thực vật, cảnh quan, tài liệu kiểm kê rừng và dữ liệu lớp
phủ để định lƣợng ảnh hƣởng cấp khu vực của một thế kỷ SDĐ tại Great Lakes-
Mỹ [132].

Gomarasca và nnk (1993) đã số hóa bản đồ chuyên đề từ năm 1888 đến
1990 và so sánh với bản đồ lớp phủ thành lập từ ảnh vệ tinh thời điểm hiện tại để
nghiên cứu biến đổi LPĐ/SDĐ xảy ra trên các khu vực có tốc độ phát triển nhanh
về nơng nghiệp, dân cƣ, công nghiệp ở Milan, Italy [72]. Fisher và nnk (2006) đã
tái tạo lại lớp phủ trong vòng 350 năm tại khu vực Trung Đại Tây Dƣơng nƣớc Mỹ
bằng việc sử dụng ảnh vệ tinh, ảnh hàng không, bản đồ cũ và các dữ liệu kinh tế
xã hội. Để dự báo ảnh hƣởng của biến đổi LPĐ/SDĐ, các tác giả này đã thu thập
dữ liệu cũ từ năm 1660-1850 về dân số, sản lƣợng nông nghiệp, thống kê lao động
và xuất khẩu sản phẩm trồng trọt đồng thời phân tích dữ liệu nƣớc- hóa học từ
giữa thế kỷ 20, sau đó tích hợp nhiều bộ dữ liệu này vào mơ hình ảnh hƣởng
hóa-sinh-địa [65]. Vanacker (2002) phát hiện biến động lớp phủ rừng có liên quan đến
loại đá gốc ở Austro Ecuatoriano [144] trong khi Szillassi và nnk (2010) chỉ ra có
mối tƣơng quan giữa biến động lớp phủ rừng với thổ nhƣỡng ở lƣu vực sông
Balaton- Hungary [137].

Munroe và nnk (2001) đã chỉ ra trồng rừng và mất rừng ở Honduras (Mỹ)
có liên quan đến khả năng tiếp cận: rừng nguyên sinh chỉ còn lại ở nơi có độ dốc
lớn, địa hình cao, xa khu dân cƣ và xa đƣờng giao thông [110]. Kết quả tƣơng tự
với nghiên cứu này, Etter và nnk (2006) và Castella và nnk (2005) phát hiện biến
động lớp phủ rừng có liên quan đến khoảng cách đến đƣờng giao thông [47, 60],
trong khi Van Dessel và nnk (2008) và Koning (2000) lại chứng minh tồn tại mối
quan hệ giữa trồng rừng, mất rừng với khoảng cách đến các thôn bản ở lƣu vực hồ
Balaton [82, 142]. Kết quả nghiên cứu bốn trƣờng hợp ở Bolivia của Sébastien
Boillatvà nnk (2015) chỉ ra trong đó có ba trƣờng hợp mất rừng tỉ lệ thuận với khả
năng tiếp cận trƣớc bối cảnh mở rộng cây công nghiệp trong khi tại tỉnh Luang

Prabang (Lào), lớp phủ rừng lại có xu hƣớng gia tăng tại khu vực có khả năng tiếp
cận cao do chính sách thâm canh và quy hoạch đất đai [43].

</div>
(22)<div class='page_container' data-page=22>

này đã phát hiện biến đổi toàn cầu thƣờng bao gồm một chuỗi những biến đổi
trong các khu vực, và ngày càng nhiều mơ hình khác nhau đƣợc tái tạo để phản
ánh sự thay đổi phức tạp này, mặt khác những biến đổi này sẽ mở rộng sang nhiều
khu vực và dần dần đến quy mơ tồn cầu. Do có sự khác biệt lớn trong đặc tính vật
lý, hóa học, sinh học của bề mặt đất giữa các khu vực trên trái đất nên tác động
của biến động lớp phủ rừng lên các hệ thống khí hậu từng khu vực cũng khác nhau
rất nhiều.

Nói tóm lại, dữ liệu thực vật và cảnh quan sử dụng trong các nghiên cứu về
biến động LPĐ/LPR đã giúp các nhà khoa học phát hiện ra biến đổi môi trƣờng
không chỉ xảy ra từ vài thập kỷ trƣớc mà còn từ vài thế kỷ, các kết quả nghiên cứu
này đã chỉ ra ảnh hƣởng của SDĐ thực tế dài hơn và mối quan hệ môi trƣờng-thảm
thực vật diễn ra ở phạm vi địa lý rộng lớn. Vì vậy, biến động LPR nên đƣợc coi là
thành phần chủ yếu của biến đổi toàn cầu, việc kết hợp bản đồ cũ, số liệu đo đạc
và GIS với viễn thám cho phép tái cấu trúc biến đổi LPĐ/SDĐ dài kỳ hàng thập kỷ
hoặc hàng thế kỷ để từ đó có thể đánh giá tác động mơi trƣờng. Bên cạnh đó, GIS
giúp tích hợp dữ liệu SDĐ nhiều thời điểm khác nhau và có khả năng mơ hình hóa
các bộ dữ liệu bổ sung: đất, dân số để dự báo ảnh hƣởng của biến đổi LPĐ/LPR.

1.1.2. Tình hình nghiên cứu lớp phủ và lớp phủ rừng tại Việt Nam

Công nghệ viễn thám và GIS ra đời đã thúc đẩy hoạt động nghiên cứu lớp
phủ và lớp phủ rừng tại Việt Nam phát triển thơng qua các chƣơng trình, dự án và
đề tài các cấp nhƣ chƣơng trình InterCosmos (1979-1984), Chƣơng trình phát triển
Liên hợp quốc (UNDP), Chƣơng trình viễn thám khu vực. Ngoài ra, việc ứng dụng

viễn thám và GIS còn đƣợc triển khai theo các ngành, điển hình là ngành lâm
nghiệp đã sử dụng ảnh SPOT và Landsat để theo dõi chƣơng trình trồng mới 5
triệu ha rừng và kiểm kê rừng định kỳ 5 năm. Viện điều tra quy hoạch rừng đã sử
dụng tƣ liệu viễn thám để lập bản đồ hiện trạng lớp phủ rừng với nhiều tỉ lệ khác
nhau, từ tỉ lệ nhỏ 1: 1 000 000 (ảnh NOAA AVHRR và MODIS), 1: 250 000 (ảnh
Landsat), đến tỉ lệ trung bình 1: 50 000 và 1: 25 000 (ảnh SPOT và ASTER); bản
đồ các kiểu rừng ở Việt Nam tỉ lệ 1: 250 000 đã đƣợc thành lập từ dữ liệu Landsat
TM và MSS. Hiện nay, Việt Nam đang thu nhận dữ liệu NOAA AVHRR và
MODIS phục vụ dự báo cháy rừng trên toàn quốc.

</div>
(23)<div class='page_container' data-page=23>

diện tích đất canh tác nông nghiệp. Viện Địa lý và Cục Bảo vệ Môi trƣờng đã sử dụng
ảnh MODIS để thành lập bản đồ phân bố rừng và thảm thực vật tỉ lệ 1: 500 000 ở
Đông Nam Bộ và Tây Nguyên.

Trong giai đoạn 1990 - 2000, nƣớc ta đã thu hút đƣợc nhiều dự án quốc tế
nghiên cứu về biến động lớp phủ rừng và thành lập bản đồ hiện trạng rừng với
mục đích nâng cao năng lực quản lý tài nguyên và bảo vệ môi trƣờng bằng tƣ liệu
viễn thám và công cụ GIS. Đối với khối đào tạo, nhiều luận văn thạc sĩ, khóa luận
tốt nghiệp và luận án tiến sĩ nghiên cứu về biến động lớp phủ rừng có giá trị đóng
góp về mặt khoa học đã đƣợc bảo vệ thành công.

Sự kiện Việt Nam phóng thành cơng vệ tinh quan sát tài nguyên thiên
nhiên, môi trƣờng và thiên tai đầu tiên - vệ tinh VnRedsat-1A đã đánh dấu một
mốc son trong lịch sử phát triển của khoa học viễn thám nƣớc ta, từ nay Việt Nam
hoàn toàn chủ động đƣợc nguồn dữ liệu phục vụ giám sát tài nguyên môi trƣờng
nói chung và nghiên cứu biến động lớp phủ rừng nói riêng.

</div>
(24)<div class='page_container' data-page=24>

hóa của các dân tộc khác nhau. Sự kết hợp giữa nhiều phƣơng pháp nghiên cứu và
tiếp cận theo hƣớng đa ngành: phân tích thống kê khơng gian, thơng tin phỏng vấn hộ
gia đình, phỏng vấn các nhân vật điển hình …cho phép phát hiện và kiểm chứng các
nhân tố gây biến đổi lớp phủ rừng, sử dụng đất ở khu vực Tây Bắc [146].

1.1.3. Các cơng trình nghiên cứu liên quan đến lớp phủ và lớp phủ rừng tại Hịa Bình

Do tỉnh Hịa Bình có vị trí quan trọng trong chiến lƣợc phát triển kinh tế xã
hội với nền văn hóa Hịa Bình độc đáo và nguồn tài nguyên thiên nhiên phong phú
nên đã thu hút đƣợc sự quan tâm của nhiều nhà khoa học. Các nghiên cứu trƣớc
đây thực hiện ở nhiều quy mô: cấp vùng, cấp tỉnh hoặc cấp huyện, xã và đề cập
đến nhiều vấn đề khác nhau: quy hoạch môi trƣờng, SDĐ, sạt lở đất, tài nguyên
rừng, dòng chảy sông Đà, phát triển kinh tế, du lịch và văn hóa các dân tộc…. là
tiền đề lý luận cũng nhƣ cơ sở dữ liệu quan trọng cho luận án. Nhìn chung, các
nghiên cứu này có thể phân chia một cách tƣơng đối theo các lĩnh vực sau:

1.1.3.1. Các nghiên cứu về tai biến thiên nhiên, địa chất, địa mạo

Các tác giả nhƣ Nguyễn Ngọc Thạch, Nguyễn Quang Mỹ, Đào Đình Bắc,
Nguyễn Vi Dân đã có nhiều nghiên cứu cấp vùng Tây Bắc trong đó có Hịa Bình
[1, 6, 18, 19, 28, 29], các nghiên cứu này đã đề cập đến một số loại hình tai biến
thiên nhiên thƣờng xảy ra ở đây nhƣ sạt lở đất, lũ quét, lũ ống. Điều quan trọng
nhất là các tác giả đã mô tả những dấu hiệu để nhận biết các loại hình tai biến này,
đánh giá mức độ nguy hiểm và dự báo sớm để giảm thiểu thiệt hại cho ngƣời dân
địa phƣơng. Trong đó, Nguyễn Ngọc Thạch là tác giả có nhiều cơng trình nghiên
cứu ở các giai đoạn khác nhau với chủ đề phong phú và đa dạng nhƣ tai biến thiên
nhiên, dự báo khoáng sản, địa mạo, quy hoạch môi trƣờng,…[24-26, 28, 29]. Đối
với các nghiên cứu thuộc nhóm này, bản đồ lớp phủ là dữ liệu đầu vào quan trọng
không thể thiếu của các mô hình đánh giá tổng hợp.

1.1.3.2. Các nghiên cứu về dịng chảy sơng Đà cũng như vấn đề tài ngun môi 
trường khi Nhà máy thủy điện đi vào hoạt động

</div>
(25)<div class='page_container' data-page=25>

xói lở gia tăng và trở thành nguy cơ đe dọa các khu dân cƣ, các cơng trình văn hóa
và lịch sử có giá trị [21].

Nguyễn Thọ Sáo và cộng sự đã tổng quan tình hình dịng chảy hạ lƣu sơng Đà
từ khi nhà máy thủy điện Hịa Bình đi vào hoạt động, cũng nhƣ tình trạng xói lở đoạn
sơng này [22]. Ngồi ra cịn phải kể đến đề tài “Nghiên cứu cơ sở khoa học điều hành
hệ thống hồ chứa thƣợng nguồn sông Hồng phục vụ phát điện và cấp nƣớc chống hạn
hạ du”, tác giả Nguyễn Hữu Khải và nnk đã áp dụng mơ hình HEC - RESSIM để diễn
toán vận hành hệ thống hồ chứa Hịa Bình – Tun Quang theo các kịch bản cấp nƣớc
và mơ hình MIKE 11 để diễn tốn tiếp dòng chảy về hạ lƣu [15].

1.1.3.3. Các nghiên cứu về tài nguyên, môi trường, lớp phủ

Bộ dữ liệu điều tra cơ bản tỉnh Hịa Bình về tài nguyên thiên nhiên, kinh tế
xã hội đã sớm đƣợc xây dựng và hoàn thiện (1994-1995) [8, 11], bên cạnh đó là
các nghiên cứu dự báo biến động mơi trƣờng gây ra do hoạt động của thủy điện
sông Đà và định hƣớng phát triển kinh tế xã hội [14]. Đề tài “Nghiên cứu cơ sở
khoa học xây dựng bản đồ hiện trạng môi trƣờng thành phần và ứng dụng để xây
dựng bản đồ hiện trạng môi trƣờng đất, nƣớc tỉnh Hồ Bình” của Phạm Ngọc Hồ
và nnk đã thiết lập các công thức đánh giá chất lƣợng môi trƣờng theo chỉ tiêu
riêng lẻ và tổng hợp, mơ hình hố các chỉ số đặc trƣng cho chất lƣợng mơi trƣờng,
thiết lập quy trình thành lập bản đồ hiện trạng môi trƣờng thành phần và tổng hợp,
đánh giá hiện trạng mơi trƣờng đất và nƣớc tỉnh Hồ Bình theo chỉ số tƣơng đối và
tổng hợp dựa trên số liệu điều tra khảo sát, đo đạc thực địa trên phạm vi tỉnh Hồ

Bình vào mùa mƣa và mùa khô năm 2005, xây dựng bản đồ hiện trạng mơi trƣờng
đất, nƣớc tỉnh Hồ Bình năm 2005 [12].

</div>
(26)<div class='page_container' data-page=26>

vận dụng chƣa tốt đối với mục đích thiết lập hệ sinh thái-xã hội ở miền Bắc -Việt
Nam trong giai đoạn đầu thực thi. Nguyên nhân sâu xa của sự kém hiệu quả của
chính sách này là do tổng hợp nhiều yếu tố phức tạp của điều kiện tự nhiên, kinh
tế, chính trị, xã hội. Đóng góp của nghiên cứu này là chỉ ra ảnh hƣởng đồng thời
của các biến này ở nhiều cấp quản lý và ở phạm vi không gian địa lý khác nhau.

Một số tác giả khác lại đề cập đến vấn đề kỹ thuật chiết tách thơng tin viễn
thám, điển hình là Lại Anh Khôi đã đề xuất một số giải pháp nâng cao độ tin cậy
phân loại ảnh số và ứng dụng thành lập bản đồ lớp phủ phục vụ theo dõi biến động
tài nguyên rừng, mặt nƣớc [16] và Trần Tuấn Ngọc đã sử dụng ảnh radar để xác
định sinh khối rừng Hịa Bình, kết quả đã đƣa ra đƣợc sự lựa chọn tối ƣu cho dữ
liệu phân cực (HH và HV) trong bài toán đánh giá sinh khối trên mặt đất của rừng
tại khu vực nghiên cứu. Phƣơng pháp tích hợp dữ liệu với cấu hình chụp ảnh khác
nhau một cách có lựa chọn để nâng cao độ chính xác tính sinh khối trên mặt đất
của rừng. [20].

Trong đề tài cấp bộ, Dƣơng Tiến Đức đã chiết tách thông tin tƣ liệu Landsat
và Spot thành lập bản đồ lớp phủ thực vật vùng phịng hộ sơng Đà các năm 2002,
2005 và 2007, kết hợp với số liệu điều tra thực địa làm cơ sở dữ liệu đầu vào cho
hệ thống GIS để quản lý bền vững tài ngun rừng vùng phịng hộ sơng Đà [9].
1.1.3.4. Các nghiên cứu về phân vùng cảnh quan, tổ chức lãnh thổ và phát triển 
sinh kế

Một số nghiên cứu cấp vùng lãnh thổ Tây Bắc (trong đó có Hịa Bình) nhƣ
Nguyễn Khanh Vân và nnk đã đề xuất cơ sở khoa học địa lý học góp phần tổ chức

lãnh thổ phát triển sản xuất trên quan điểm sử dụng hợp lý tài nguyên, bảo vệ môi
trƣờng vùng Tây Bắc trong tƣơng lai [36].

</div>
(27)<div class='page_container' data-page=27>

đổi trong hệ thống canh tác ở Bản Tất (Đà Bắc) trong vòng 15 năm (1988-2005)
và nhận diện các yếu tố gây nên sự thay đổi này [113].

* Nhận xét và đề xuất vấn đề nghiên cứu

Qua phần tổng quan tài liệu về tình hình nghiên cứu lớp phủ trên Thế giới,
tại Việt Nam và trên khu vực Hịa Bình, nghiên cứu sinh nêu ra một số nhận xét
nhƣ sau:

- Xu hƣớng nghiên cứu biến động lớp phủ và lớp phủ rừng trên thế giới đã
dịch chuyển từ việc phát triển các phƣơng pháp xác định biến động lớp phủ, lớp
phủ rừng sang nghiên cứu tìm nguyên nhân của sự biến đổi. Các cơng trình này
ngày càng đi sâu vào tính phức tạp liên quan đến quá trình biến động lớp phủ và
lớp phủ rừng (không chỉ đề cập đến 2 hoặc 3 nhân tố nhƣ trƣớc) để thấy đƣợc mối
quan hệ hai chiều đối với từng trƣờng hợp cụ thể trong vô số các yếu tố ở phạm vi
khơng gian và thời gian khác nhau; theo đó, các phát hiện và sự giải thích ngày
càng phong phú.

- Tƣ liệu sử dụng để xác định biến động lớp phủ rừng có độ phân giải khác
nhau: độ phân giải thấp, độ phân giải trung bình và độ phân giải cao. Trong đó,
các tƣ liệu độ phân giải thấp nhƣ MODIS và NOAA thích hợp với phạm vi nghiên
cứu lớn (toàn cầu, lục địa), ảnh có độ phân giải trung bình nhƣ Landsat,
SPOT,…phù hợp với quy mô vừa (quốc gia hoặc cấp tỉnh), ảnh có độ phân giải
khơng gian cao cho phép lập bản đồ rừng chi tiết trên quy mô nhỏ.

- Các nghiên cứu biến động lớp phủ và lớp phủ rừng đƣợc tiến hành ở nhiều
quy mô không gian (cấp huyện, tỉnh, quốc gia, vùng lãnh thổ và toàn cầu) và thời
gian khác nhau (vài năm, hàng chục năm, hàng thế kỷ); mỗi nghiên cứu lại có
những phát hiện mới, bổ sung cho nhau. Động lực của biến động lớp phủ rừng phụ
thuộc vào từng lãnh thổ, không thể dựa vào những nghiên cứu trƣớc đó để kết luận
chung cho các vùng địa lý khác.

- Trong những năm qua, hoạt động nghiên cứu lớp phủ và lớp phủ rừng tại
Việt Nam đã hình thành những tiền đề quan trọng về cơ sở dữ liệu, đang dần tiếp
cận với công nghệ trên thế giới. Tuy nhiên, những kết quả đạt đƣợc còn khiêm tốn,
các cơng trình nghiên cứu chủ yếu mới chỉ khai thác thế mạnh của viễn thám trong
lập bản đồ, rất ít các nghiên cứu về quan hệ giữa biến động lớp phủ rừng với các
yếu tố kinh tế xã hội.

</div>
(28)<div class='page_container' data-page=28>

ngƣợc lại, bản đồ lớp phủ và lớp phủ rừng chỉ là một phần dữ liệu đầu vào của các
mơ hình. Đây là nguồn tài liệu quan trọng cho luận án và là cơ sở để tác giả phát
triển hƣớng nghiên cứu nhằm thực hiện mục tiêu đã đề ra. Tại Hịa Bình chƣa có
một nghiên cứu nào về biến động lớp phủ rừng trên phạm vi toàn tỉnh có tính đến
ảnh hƣởng tổng hợp của các yếu tố tự nhiên, kinh tế xã hội đƣợc mơ hình hóa bằng
một mơ hình tốn học phù hợp trong giai đoạn cơng nghiệp hóa, hiện đại hóa đất
nƣớc, hội nhập kinh tế và tồn cầu hóa, phục vụ sử dụng hợp lý tài nguyên, bảo vệ
môi trƣờng và đảm bảo phát triển bền vững.

Do đó, vấn đề nghiên cứu cần thiết đặt ra trong luận án này là sử dụng tƣ
liệu Landsat để xác định quy mô và kiểu biến động đặc trƣng của lớp phủ rừng
tỉnh Hịa Bình giai đoạn 1994- 2005 và 2005-2015, từ đó xác lập mối quan hệ giữa
biến động lớp phủ rừng với các yếu tố kinh tế xã hội qua các giai đoạn nghiên cứu,
góp phần quản lý tài nguyên đảm bảo phát triển bền vững. Nghiên cứu này lựa

chọn ảnh Landsat vì đây là nguồn tƣ liệu đƣợc cung cấp miễn phí và tỉnh Hịa
Bình có diện tích 4600 km2 nên sử dụng ảnh có độ phân giải trung bình là phù
hợp. Giai đoạn nghiên cứu đƣợc xác định từ năm 1994 đến nay vì năm 1994 là
thời điểm lớp phủ rừng tỉnh Hịa Bình suy thối và kiệt quệ nhất, từ đó đến nay lớp
phủ rừng dần dần đƣợc phục hồi.

1.2. Cơ sở lý luận nghiên cứu lớp phủ rừng

1.2.1. Khái niệm lớp phủ rừng và hệ thống phân loại lớp phủ

Khái niệm rừng:

Rừng là đất có cây che phủ 10 % với diện tích 0,5 ha trở lên, cây phải có độ
cao tối thiểu là 5 m, khơng kể cây ăn quả và cây trồng trong các hệ thống nông
lâm kết hợp (FAO 2000). Đây là khái niệm đƣợc sử dụng rộng rãi cho mục đích
sản xuất, bảo tồn rừng; tại Việt Nam, thơng tƣ 34/2009/TT-BNNPTNT có nêu rõ
các tiêu chí xác định rừng, bao gồm các tiêu chí sau [2]: (i) Rừng là một hệ sinh
thái với thành phần chính là các lồi cây lâu năm thân gỗ, cau dừa có chiều cao vút
ngọn trên 5 mét có khả năng cung cấp gỗ, lâm sản ngoài gỗ và các giá trị khác nhƣ
bảo vệ môi trƣờng và cảnh quan, bảo tồn đa dạng sinh học. (ii) Diện tích liền
khoảnh phải lớn hơn 0,5 ha, nếu là dải cây rừng phải có chiều rộng ít nhất 20 mét
và có từ 3 hàng cây trở lên. Cây rừng trên các diện tích tập trung dƣới 0,5 ha hoặc
dải rừng hẹp dƣới 20 mét đƣợc gọi là cây phân tán.

Tiêu chí phân loại rừng:

</div>
(29)<div class='page_container' data-page=29>

và rừng tái sinh; (ii) Rừng trồng là rừng nhân tạo đƣợc trồng lại trên đất trƣớc đây
đã có rừng hoặc trồng mới trên đất chƣa có rừng.

- Theo mục đích sử dụng, rừng đƣợc phân thành ba loại: (i) Rừng đặc dụng
là rừng đƣợc sử dụng vào mục đích bảo tồn thiên nhiên, bảo tồn nguồn gen thực vật và
động vật rừng, phục vụ nghiên cứu khoa học, bảo vệ di tích lịch sử, du lịch nghỉ dƣỡng
và tham quan. (ii) Rừng phòng hộ là rừng đƣợc sử dụng phục vụ điều tiết nguồn
nƣớc, giảm thiểu thiên tai: bảo vệ đất, chống xói mịn, chống cát bay, chắn sóng
biển, điều hồ khí hậu, đảm bảo cân bằng sinh thái và an ninh môi trƣờng. (iii)
Rừng sản xuất là rừng sử dụng cho mục đích sản xuất, kinh doanh lâm sản và cân
bằng sinh thái kết hợp phòng hộ môi trƣờng.

- Phân loại rừng theo điều kiện lập địa bao gồm: (i) Rừng núi đất là rừng
phát triển trên nền núi đất; (ii) Rừng núi đá là rừng phát triển trên núi đá; (iii) Rừng
ngập nƣớc là rừng phát triển trên các diện tích ngập nƣớc quanh năm hoặc ngập
nƣớc khơng thƣờng xuyên; (iii) Rừng trên đất cát là rừng mọc trên các cồn cát, bãi
cát.

- Phân loại rừng theo trữ lƣợng bao gồm: rừng rất giàu, rừng giàu, rừng trung
bình, rừng nghèo và rừng chƣa có trữ lƣợng.

Có nhiều hƣớng tiếp cận nghiên cứu về rừng nhƣ hệ sinh thái rừng, tài
nguyên rừng, môi trƣờng rừng …; tuy nhiên trong khuôn khổ của luận án, nghiên
cứu sinh sẽ đề cập đến khía cạnh lớp phủ rừng trên cơ sở các thông tin khách quan
do các vệ tinh viễn thám thu nhận đƣợc hay nói cách khác cách tiếp cận trong luận
án này coi rừng là một loại lớp phủ.

Việc xây dựng hệ thống phân loại phục vụ nghiên cứu LPĐ/SDĐ nói chung
và LPR nói riêng là cần thiết, cho đến nay chƣa có một hệ thống phân loại nào
đƣợc chấp nhận dùng chung trên tồn cầu (Di Gregorio and Jansen 2000); vì vậy
hiện nay vẫn tồn tại song song nhiều hệ thống phân loại (hệ thống phân loại của
USGS, UNESCO, LBCS, FAO, Bộ TNMT…) và chúng lại đƣợc điều chỉnh cho

phù hợp với từng dự án cụ thể.

</div>
(30)<div class='page_container' data-page=30>

loại tƣ liệu viễn thám có độ phân giải không gian khác nhau. Theo kết quả điều tra
và thử nghiệm thực tế của USGS, mức I phù hợp với các tƣ liệu có độ phân giải
20-100 m, các bộ cảm độ phân giải 5-20 m sẽ cho phép chiết tách thông tin ở cấp
độ II, ảnh có độ phân giải 1- 5 m phù hợp với cấp độ III, tƣ liệu độ phân giải < 1 m
cho phép chiết tách thông tin ở cấp độ IV. Hệ thống này đƣợc xây dựng theo 10
tiêu chí:

+ Độ chính xác phân biệt các đối tƣợng LPĐ phải đạt 85% trở lên.

+ Các lớp phủ trong bảng phân loại phải cùng độ chính xác phân loại và
thích hợp với khả năng cung cấp thông tin của tƣ liệu.

+ Kết quả phân tích phải cùng độ chính xác nếu có nhiều ngƣời giải đốn.
+ Hệ thống phân loại có thể đƣợc áp dụng cho phạm vi nghiên cứu rộng.
+ Hệ thống phân loại phải phản ánh thông tin SDĐ thông qua các loại LPĐ
+ Hệ thống phân loại có thể đƣợc sử dụng khi phân tích các tƣ liệu thu nhận
ở nhiều thời điểm khác nhau.

+ Hệ thống phân loại cho phép dùng các bậc phân loại phụ khi phân tích từ các
ảnh viễn thám tỷ lệ lớn hơn.

+ Sự tổng hợp của hệ thống phân loại có thể thực hiện trên cơ sở các cấp
phân loại trong hệ thống chú giải.

+ Hệ thống phân loại có thể so sánh với tài liệu SDĐ trong tƣơng lai.
+ Có thể nhận biết đƣợc đặc điểm SDĐ khác nhau thông qua hệ thống chú giải.

Hệ thống phân loại UNESCO: đƣợc sử dụng để thành lập bản đồ thực phủ
toàn cầu ở tỉ lệ 1/1 000 000 và nhỏ hơn, cho phép so sánh các hệ sinh thái trên toàn
thế giới dựa trên tổ hợp các hình thái đời sống thực vật.

Hệ thống tiêu chuẩn phân loại dựa trên đất đai (Land – Based Classification
Standard-LBCS): đây là hệ thống phân loại theo thứ bậc tồn diện nhất đối với SDĐ đơ
thị hoặc ven đô do Hiệp hội Quy hoạch Mỹ (2006) phát triển trên cơ sở Hƣớng dẫn mã
hóa sử dụng đất tiêu chuẩn năm 1965, Hƣớng dẫn tiêu chuẩn phân loại công nghiệp
năm 1987 và Tiêu chuẩn phân loại công nghiệp Bắc Mỹ năm 2006. Hệ thống này yêu
cầu dữ liệu đầu vào phải là các tƣ liệu vệ tinh độ phân giải cao hoặc ảnh hàng không có
thể cung cấp thơng tin ở cấp độ thửa đất bao gồm: hoạt động, chức năng, sở hữu, vị trí
và kiến trúc. Hệ thống này chỉ cung cấp mã cho các hoạt động SDĐ công nghiệp và
thƣơng mại mà không cung cấp thông tin về LPĐ hay đặc tính thực vật [38].

</div>
(31)<div class='page_container' data-page=31>

Cover Meta Language-LCML) của FAO trƣớc đó. Mục đích của LCML là định
nghĩa khung tham chiếu chung phục vụ so sánh và tích hợp dữ liệu từ bất kỳ hệ
thống chú giải LPĐ nào vì hiện nay các quốc gia và các khu vực sử dụng nhiều hệ
thống phân loại khác nhau. Nói cách khác, LCML tạo ra một khung quy tắc chung,
sau đó sắp xếp các loại LPĐ của các hệ thống đang tồn tại trên thế giới vào vị trí
thích hợp trong khung này. Vì vậy, hệ thống này có thể đƣợc sử dụng để kết nối và
sắp xếp bất kỳ loại LPĐ nào trên thế giới [57].

Hệ thống phân loại của Bộ Tài nguyên Môi trƣờng đƣợc ban hành kèm theo
thông tƣ số 08/2007/TT-BTNMT về Hƣớng dẫn thực hiện thống kê, kiểm kê đất
đai và xây dựng bản đồ hiện trạng SDĐ trên phạm vi cả nƣớc bao gồm các cấp:
tỉnh, huyện, xã. Bản đồ này chủ yếu thể hiện các thông tin về mục đích hiện
trạng đang sử dụng, trong đó, bản đồ cấp xã (đơn vị hành chính nhỏ nhất) đƣợc
thành lập trên cơ sở tổng hợp trực tiếp từ thực địa, từ hồ sơ địa chính hoặc các

hồ sơ khác liên quan, trƣờng hợp chƣa có bản đồ địa chính thì sử dụng ảnh
hàng không hoặc ảnh vệ tinh có độ phân giải cao kết hợp điều tra thực địa. Bản
đồ hiện trạng SDĐ của các cấp cao hơn đƣợc tổng hợp từ bản đồ hiện trạng
SDĐ của các đơn vị hành chính cấp thấp [4].

Sau khi nghiên cứu các hệ thống phân loại, nghiên cứu sinh nhận xét: 
Hệ thống phân loại của Bộ TNMT tuy đƣợc sử dụng bắt buộc với các
bản đồ hiện trạng SDĐ và các tài liệu SDĐ mang tính pháp lý nhƣng khơng phù
hợp với mục tiêu nghiên cứu của luận án, vì luận án nghiên cứu LPĐ từ việc
chiết tách thông tin viễn thám trong khi hệ thống phân loại này lại hƣớng dẫn
thành lập bản đồ SDĐ trên cơ sở điều tra, tổng hợp thông tin là chủ yếu.

Hệ thống phân loại của FAO là hệ thống phân loại nhằm dung hòa và kết
nối các hệ thống phân loại đang tồn tại trên thế giới chứ không đƣa ra nguyên
tắc cụ thể phục vụ thành lập bản đồ LPĐ từ tƣ liệu viễn thám.

Hệ thống phân loại LBCS chỉ có các mã về SDĐ đô thị hoặc ven đô (khu
công nghiệp, khu thƣơng mại...) mà không cung cấp thông tin về thực phủ; hơn
thế nữa, hệ thống này yêu cầu dữ liệu đầu vào là ảnh độ phân giải cao cung cấp
thông tin ở cấp độ thửa đất nên không phù hợp cho nghiên cứu LPĐ từ tƣ liệu
Landsat (độ phân giải 30 m) trong luận án này.

</div>
(32)<div class='page_container' data-page=32>

về sự phù hợp của từng loại tƣ liệu viễn thám với các cấp độ của hệ thống
phân loại này. Do đó, nghiên cứu sinh đánh giá đây là hệ thống phân loại phù
hợp nhất với luận án, có thể áp dụng để thành lập bản đồ LPR từ tƣ liệu
Landsat (độ phân giải không gian 30 m) ở mức I với tỉ lệ 1: 100 000. Đồng
thời, căn cứ vào đặc điểm địa lý, đặc điểm lớp phủ tỉnh Hịa Bình và mục tiêu
nghiên cứu của luận án, nghiên cứu sinh xây dựng hệ thống phân loại gồm 6

lớp đối tƣợng nhƣ bảng 1.1

Bảng 1. 1: Những lớp đối tượng nghiên cứu trong luận án

Lớp phủ Miêu tả 
Rừng kín

Cây cao, to, sinh khối lớn, gồm nhiều tầng, che phủ kín mặt đất. Ở
Hịa Bình, kiểu rừng này chủ yếu là loài lá rộng thƣờng xanh trên núi
đất hoặc rừng nguyên sinh ở các khu bảo tồn

Rừng thƣa

Rừng có cây thấp, tán lá thƣa, chƣa phủ kín mặt đất nếu quan sát trên
ảnh vệ tinh. Loại rừng này phát triển trên các dãy núi đá vơi của Hịa
Bình hoặc rừng mới trồng dƣới 3 năm.

Cây bụi Các loài cây tạp, thân cỏ mọc thấp, hình thành sau khi khai thác rừng
hoặc mọc trên đất bỏ hoang.

Nông nghiệp Lúa hoặc hoa màu tốt, phủ kín mặt đất hoặc mặt nƣớc
Đất trống

Núi đá vôi trọc, ruộng lúa, nƣơng rãy và rừng sau khi thu hoạch hoặc
mới trồng, đất bỏ hoang, mỏ khai thác khoáng sản hoặc vật liệu xây
dựng lộ trơ mặt đất; nhà cửa và các cơng trình phục vụ dân sinh.
Mặt nƣớc Ruộng lúa ngập nƣớc sau thu hoạch, sông suối, ao hồ

1.2.2. Các phương pháp chiết tách thông tin từ ảnh viễn thám

Các nghiên cứu biến động cần tuân thủ những yêu cầu riêng về kỹ thuật tiền
xử lý ảnh; trƣớc hết, các ảnh đa thời gian cần đƣợc nắn chỉnh hình học chính xác về
cùng một hệ tọa độ, nếu khơng thì nguồn sai số từ việc nắn chỉnh hình học có thể dẫn
đến những sai lầm trong xác định biến động. Ngoài ra, nếu nghiên cứu sử dụng ảnh
chỉ số thì việc chuyển từ giá trị số sang đại lƣợng phản xạ cũng rất cần thiết.

Do ảnh sử dụng cho nghiên cứu biến động đƣợc chụp ở hai thời điểm khác nhau
nghĩa là trong điều kiện khí quyển khác nhau nên các ảnh này cần đƣợc chuẩn hóa ảnh
hƣởng của khí quyển, đặc biệt là khi áp dụng kỹ thuật trƣớc phân loại [96].

Thông tin về lớp phủ có thể đƣợc chiết tách thơng qua các phƣơng pháp sau:
1.2.2.1. Giải đoán ảnh bằng mắt

</div>
(33)<div class='page_container' data-page=33>

lúp, kính lập thể, kính phóng đại, ... nhằm nâng cao khả năng phân tích của mắt.
Phân tích ảnh bằng mắt có thể áp dụng cho nhiều nội dung nghiên cứu khác nhau,
đặc biệt là nghiên cứu lớp phủ mặt đất. Cơ sở để giải đoán bằng mắt là dựa vào
các dấu hiệu đốn đọc và chìa khố giải đốn; phân tích ảnh bằng mắt đòi hỏi phải
tổng hợp, kết hợp nhiều thông số của ảnh, bản đồ, tài liệu thực địa và kiến thức
chuyên môn [94].

1.2.2.2. Phân loại đa phổ

1. Phân loại không giám sát

Phân loại khơng giám sát dùng để tìm hiểu sơ bộ về sự phân chia lớp phổ
của khu vực nghiên cứu hay sử dụng trong trƣờng hợp khơng có thơng tin hoặc rất
ít thơng tin về các lớp phủ. Phƣơng pháp này dựa trên giải thuật ghép nhóm, trong
đó các lớp kết quả khơng biết trƣớc, và có thể cả số các lớp cũng không biết trƣớc

[27, 94].

Các thuật toán phân loại không giám sát chỉ dựa trên thông tin phổ mà
không cần phải sử dụng dữ liệu mẫu; các pixel trên ảnh sẽ đƣợc gộp vào từng lớp
phổ khác nhau trên cơ sở các nhóm phổ tự nhiên biểu thị qua giá trị độ xám của
ảnh. Sau đó bằng cách xác minh thực địa hoặc xác minh với các bản đồ khác, mỗi
lớp phổ sẽ đƣợc phân thành các lớp tƣơng ứng trên thực địa [27, 94].

2. Phân loại có giám sát

Trong phân loại có giám sát, ngƣời phân tích dựa trên những thơng tin biết
trƣớc đó về đặc tính phổ của các lớp, tiến hành lấy mẫu nhằm tạo nên các ranh giới
cho mỗi lớp trong không gian phổ; cuối cùng mỗi pixel trong ranh giới của 1 lớp
sẽ đƣợc phân chia về lớp đó [94].

Một số thuật tốn phân loại giám sát: 
- Thuật toán phân loại xác suất cực đại

- Thuật toán phân loại theo khoảng cách tối thiểu
- Thuật toán phân loại hình hộp…

1.2.2.3. Dùng ảnh chỉ số thực vật

</div>
(34)<div class='page_container' data-page=34>

khối khô, hàm lƣợng nƣớc hoặc cấu trúc bên trong của lá, độ ẩm của đất hoặc
nhiệt độ bề mặt lớp phủ. Có rất nhiều các chỉ số VIs đƣợc đề xuất với việc bổ sung
các hệ số từ đơn giản đến phức tạp, trong đó NDVI là một trong những chỉ số phổ
biến nhất do tính chất đơn giản trong q trình tính tốn [76].

NDVI = (NIR−RED) / (NIR+RED) (1.1)
1.2.2.4. Phân loại hướng đối tượng

Nếu nhƣ phân loại đa phổ sử dụng giá trị phổ của từng pixel trên các kênh
ảnh thì phân loại hƣớng đối tƣợng sử dụng cả thông tin về phổ và các thông tin
khác về đối tƣợng để thực hiện phân loại các đối tƣợng. Quy trình phân loại gồm 2
bƣớc: phân mảnh ảnh và phân loại các đối tƣợng; ở bƣớc 1, ảnh đƣợc chia thành
các vùng đồng nhất bao gồm nhiều pixel, cách làm này tƣơng tự nhƣ giải đoán
bằng mắt, việc phân mảnh có thể bao gồm nhiều cấp, sử dụng các thơng tin về
màu sắc, hình dạng, kích thƣớc, cấu trúc, hình mẫu và ngữ cảnh để nhóm các pixel
thành từng đối tƣợng có nghĩa; việc xác định quy mô phù hợp của đối tƣợng là vấn
đề mấu chốt trong bƣớc phân mảnh ảnh [94]. Sau khi phân mảnh, có thể phân loại
các đối tƣợng dựa trên nhiều thuộc tính, các thuộc tính này gồm 2 nhóm chính:
thơng tin của bản thân đối tƣợng (đặc điểm phổ, cấu trúc, hình dạng của đối tƣợng)
và mối quan hệ giữa đối tƣợng đó với các đối tƣợng khác. Tuy nhiên, phƣơng
pháp phân loại theo hƣớng đối tƣợng chỉ phát huy hiệu quả đối với ảnh có độ phân
giải cao trên khu vực nghiên cứu nhỏ.

1.2.2.5. Đánh giá độ chính xác kết quả phân loại

Một trong những phƣơng pháp đánh giá độ chính xác kết quả phân loại ảnh
đƣợc sử dụng rộng rãi nhất hiện nay là thành lập ma trận sai số; ma trận này cho
phép đối chiếu kết quả phân loại từng lớp đối tƣợng với thơng tin thực địa, từ đó
đánh giá đƣợc độ chính xác kết quả phân loại cho từng loại lớp phủ, đồng thời
cũng giúp đánh giá độ chính xác kết quả phân loại chung cho tồn ảnh thơng qua 4
tiêu chí: độ tin cậy của nhà sản xuất, độ tin cậy của ngƣời sử dụng, độ chính xác
toàn cục và hệ số kappa. Các mẫu kiểm chứng có thể lấy theo từng pixel, một
nhóm pixel hoặc lấy theo polygon, trong đó lấy theo polygon đƣợc áp dụng nhiều
nhất trong các nghiên cứu gần đây do dễ thực hiện. Số lƣợng mẫu tối thiểu cho
mỗi loại là 30p (p là số kênh phổ) [52, 100].

1.2.3. Các phương pháp nghiên cứu biến động bằng viễn thám và GIS

</div>
(35)<div class='page_container' data-page=35>

vực rất nhỏ với các mục đích khác. Vì vậy, nghiên cứu sinh chỉ đề cập đến các
phƣơng pháp viễn thám và GIS sử dụng trong nghiên cứu biến động.

Việc áp dụng viễn thám trong nghiên cứu biến động là khá đa dạng, với
nhiều loại tƣ liệu nhƣ ảnh quang học, ảnh hồng ngoại nhiệt và ảnh radar. Việc
phân loại các phƣơng pháp viễn thám trong nghiên cứu biến động chỉ mang tính
chất tƣơng đối và có nhiều hƣớng tiếp cận khác nhau, trong khn khổ của luận
án, nghiên cứu sinh sẽ đề cập đến một số phƣơng pháp sau:

1.2.3.1. Phương pháp sau phân loại

Đây là phƣơng pháp phân tích hai ảnh độc lập tạo ra hai bản đồ lớp phủ tại
hai thời điểm, sau đó chiết tách thơng tin biến động bằng việc so sánh hai bản đồ
lớp phủ, việc chiết tách thông tin phục vụ thành lập các bản đồ lớp phủ có thể
đƣợc thực hiện bằng mắt hoặc phân loại đa phổ. Trong đó, q trình so sánh xác
định biến động đƣợc thực hiện nhờ GIS, dữ liệu đầu vào có thể là vector hoặc
raster [96, 152]. Phƣơng pháp sau phân loại đƣợc sử dụng từ cuối những năm
1970, đƣợc coi là phƣơng pháp đáng tin cậy nhất và đƣợc sử dụng để đánh giá chất
lƣợng kỹ thuật trừ ảnh mới nổi. Ƣu điểm của phƣơng pháp này là khơng địi hỏi
phải hiệu chỉnh, chuẩn hóa phổ cũng nhƣ khơng u cầu hai ảnh này phải đƣợc thu
nhận cùng một mùa vì hai ảnh đƣợc phân loại riêng biệt (Singh 1989). Độ chính
xác của phƣơng pháp này phụ thuộc phần lớn vào độ tin cậy quá trình phân loại
hai ảnh.

1.2.3.2. Phương pháp trước phân loại

Phƣơng pháp này đƣợc tiếp cận theo hƣớng xử lý số và đƣợc cụ thể hóa
bằng các kỹ thuật sau:

</div>
(36)<div class='page_container' data-page=36>

25
2. Phân tích vector biến động

Khi lớp phủ biến động sẽ kéo theo sự thay đổi về phổ, vector biến đổi phổ
có gốc là thời điểm thứ nhất và ngọn là thời điểm thứ hai với độ lớn bằng khoảng
cách từ thời điểm thứ nhất đến thời điểm thứ hai. Nếu độ lớn của vector này lớn
hơn ngƣỡng đặt ra thì có thể kết luận rằng có xảy ra biến động lớp phủ. Hƣớng của
vector biến đổi phổ cho biết thơng tin về loại lớp phủ ví dụ nhƣ rừng đã bị phát
quang hay rừng tái sinh (Malila 1980) [96, 152]. Phƣơng pháp này đã đƣợc Malila
(1980), Colwell và Weber (1981) áp dụng lần đầu tiên trong nghiên cứu biến động
rừng ở Bắc Idaho và Nam Carolina.

Hình 1. 2. Phân tích vector biến động 
3. Trừ ảnh

Trong phân tích biến động, ảnh ở thời điểm 1 đƣợc coi là ảnh nền, sau đó lấy
ảnh ở thời điểm 2 trừ ảnh ở thời điểm 1. Trên ảnh hiệu, khu vực không biến đổi là khu
vực có cấp độ xám khá đồng đều. Nếu vẽ Histogram của ảnh hiệu này thì khu vực trung
tâm của Histogram là khu vực không biến động, hai đuôi của Histogram sẽ tƣơng ứng
với khu vực biến động [96, 152]. Kỹ thuật này sử dụng phép lọc tần số thấp và đã đƣợc
Singh (1984) ứng dụng đầu tiên trong nghiên cứu biến động rừng nhiệt đới. Gần đây
nhiều nghiên cứu sử dụng kỹ thuật trừ ảnh NDVI để nghiên cứu biến động về trạng thái
lớp phủ nhƣ Al-doski, Mancino [37, 97].

</div>
(37)<div class='page_container' data-page=37>

4. Phân tích thành phần chính (Principal component analysis- PCA)

Phân tích thành phần chính là kỹ thuật chuyển đổi giá trị độ xám của pixel
bằng cách giữ tối đa lƣợng thơng tin hữu ích và loại bỏ các thơng tin trùng lặp; ảnh
kết quả (ảnh thành phần chính-PC) chỉ chứa các kênh ảnh ít tƣơng quan [94].

Về mặt tốn học, đây là tổ hợp tuyến tính từ khơng gian k chiều (k- số kênh
chứa trên ảnh gốc) về một không gian p chiều (p- số kênh chứa trên ảnh thành
phần chính) với k > p mà vẫn bảo tồn thơng tin ở mức chấp nhận đƣợc; phƣơng
pháp này đƣợc áp dụng để loại bỏ các thông tin trùng lặp trên các kênh phổ gần
nhau của ảnh vệ tinh đa phổ [94, 152].

Kỹ thuật phân tích thành phần chính lần đầu tiên đƣợc Byrne và cộng sự (1980)
ứng dụng trong theo dõi biến động lớp phủ; khi áp dụng PCA, PC1 và PC2 sẽ cung cấp
thông tin về các lớp phủ không biến động, trong khi PC3 và các PC tiếp theo sẽ chứa
thông tin về các đối tƣợng biến động (Byrne 1980 và Richards1984). Các thành phần
bậc cao hơn sẽ liên quan đến biến đổi về mặt độ xám, độ xanh, Jiaju (1988) đã chứng
minh ứng dụng PCA cho phép chiết tách thông tin về các loại cây trồng mà không cần
chuẩn hóa ảnh hƣởng khí quyển [152].

5. Phân tích phổ tổng hợp

Phân tích phổ tổng hợp do Gillespie và cộng sự đề xuất năm 1990 phục vụ
giải đoán ảnh độ phân giải phổ cao AVIRIS; đến năm 1995, Adams và cộng sự
tiếp tục phát triển để sử dụng cho ảnh Landsat TM, MSS. Phƣơng pháp này coi
các pixel của ảnh đa phổ là tổ hợp của các dấu hiệu đa phổ, điển hình là mơ hình

pha trộn tuyến tính, phản xạ của toàn bộ ảnh có thể đƣợc tính tốn bằng tỉ số.
Phƣơng pháp này đòi hỏi phải chuyển về ảnh phản xạ và chuẩn hóa, hiệu chỉnh khí
quyển trƣớc khi phân tích biến động [96, 152].

1.2.3. 3. Phối hợp nhiều phương pháp (hybrid)

Hybrid là phƣơng pháp kết hợp giữa sau phân loại và nhận dạng thay đổi về
phổ trong kỹ thuật trƣớc phân loại nhằm hạn chế những nhƣợc điểm của hai
phƣơng pháp này, nâng cao độ chính xác kết quả phân loại. Các tác giả ứng dụng
thành công phƣơng pháp này nhƣ: Pilon và nnk (1998), Petit và nnk (2001),
Al-doski (2015), Mancino (2014)…[37, 97, 152].

Sau khi tìm hiểu các phương pháp viễn thám trong nghiên cứu biến động 
lớp phủ rừng và căn cứ vào điều kiện địa lý tự nhiên tỉnh Hịa Bình, nghiên cứu 
sinh lựa chọn các phương pháp sau cho luận án của mình:

</div>
(38)<div class='page_container' data-page=38>

- Phƣơng pháp trƣớc phân loại: trừ ảnh NDVI để giám sát nhanh biến động
về trạng thái thảm thực vật.

- Phƣơng pháp sau phân loại bằng thuật toán xác suất cực đại phục vụ
nghiên cứu chi tiết phân bố không gian và biến động lớp phủ rừng.

1.2.4. Các mơ hình nghiên cứu biến động

Tính đa dạng của nghiên cứu mơ hình hóa qua nhiều năm trở thành một thách
thức lớn đối với việc tổng quan, phân loại các mô hình. Các hệ thống phân loại này
hầu hết dựa trên quá trình biến đổi SDĐ chủ yếu đã đƣợc mơ hình hóa, phƣơng pháp
mơ phỏng sử dụng trong mơ hình, chẳng hạn nhƣ nghiên cứu về mơ hình mất rừng,

dự án biến động LPĐ/SDĐ sử dụng mô hình do Lambin (1997) cung cấp [85], trong
khi Kaimowitz và Angelsen (1998) lại chú trọng đến mơ hình mất rừng dựa trên lý
thuyết kinh tế [77]. Miller và nnk (1999) và U.S. EPA (2000) trình bày tổng quan mơ
hình đơ thị lồng ghép [106], trong khi Parker và nnk (2005) và Bousquet và Le Page
(2004) tổng quan về mơ hình đa tác nhân [44, 119]. Nhìn chung, các mơ hình biến
động LPĐ/SDĐ có thể đƣợc phân loại nhƣ sau:

1.2.4.1. Mơ hình khơng gian và phi khơng gian

Mơ hình khơng gian nhằm mục đích miêu tả rõ ràng không gian biến đổi
SDĐ ở một số quy mơ, trong đó biến đổi SDĐ đƣợc chỉ ra trên từng pixel hoặc
trên các đơn vị khơng gian khác nhƣ đơn vị hành chính. Vì vậy, nhóm mơ hình
này có thể phát hiện ra sự thay đổi về không gian trong điều kiện môi trƣờng tự
nhiên và xã hội khác nhau.

Nhóm mơ hình phi khơng gian quan tâm đến độ lớn và tốc độ biến động
SDĐ mà không đề cập cụ thể đến sự phân bố khơng gian của nó, ví dụ nhƣ mơ
hình phi khơng gian về mất rừng ở Altamira thuộc vùng Amazon của Evans và
nnk (2001) [61]. Mơ hình ở cấp độ từng mảnh đất này tính tốn đến lợi ích của
hoạt động SDĐ cụ thể để tìm ra cách SDĐ tối ƣu tại mỗi thời điểm và sự phân bố
lao động ở mỗi hoạt động SDĐ dựa trên số tiền có thể kiếm đƣợc của hộ gia đình
và tiền lƣơng lao động. Mơ hình này thể hiện tỉ lệ các thửa đất ở các lớp: rừng
trƣởng thành, rừng tái sinh, cây trồng lâu năm, cây trồng hằng năm và đồng cỏ ở
mỗi thời điểm cách nhau một năm.

</div>
(39)<div class='page_container' data-page=39>

Đôi khi một tác nhân có thể ảnh hƣởng đến cả độ lớn và phân bố biến động,
bản đồ thích nghi đƣợc tạo ra (bản đồ vị trí thích hợp cho loại SDĐ cụ thể liên
quan đến sự phù hợp vị trí các loại khác) dựa trên việc phân tích một hoặc nhiều

nhân tố (coi nhƣ nhân tố quyết định biến động không gian SDĐ). Việc lựa chọn
các nhân tố sử dụng trong mơ hình và ảnh hƣởng của nó đối với bản đồ thích nghi
là thành phần chính của mơ hình SDĐ. Các hƣớng nghiên cứu hiện nay bao gồm:
hệ thống quy tắc trên cơ sở lý thuyết hoặc kiến thức chuyên gia, bản đồ thích nghi
dựa trên phân tích thực nghiệm, quy tắc chuyển dịch phụ thuộc SDĐ lân cận.

Bên cạnh bản đồ thích nghi, yêu cầu đối với các loại SDĐ khác nhau và sự cạnh
tranh giữa các loại SDĐ cũng dẫn đến biến đổi mơ hình SDĐ. Vì thế cho nên trong hầu
hết các mơ hình, hệ thống quy tắc đƣợc sử dụng để phân bố biến đổi SDĐ dựa trên bản
đồ thích nghi. Những quy tắc này thay đổi tùy theo việc sử dụng giá trị cắt đơn giản để
lựa chọn vị trí thích hợp nhất trên bản đồ thích nghi đối với mơ hình cạnh tranh động
giữa các cách SDĐ căn cứ theo đặc tính cụ thể của từng loại đất.

Có rất nhiều hƣớng tiếp cận khác nhau đƣợc sử dụng để tính tốn các u
cầu SDĐ đa dạng trong khơng gian. Một số mơ hình tiếp cận theo hƣớng từ dƣới
lên đƣợc lựa chọn, trong đó cần chú ý quy tắc phân bố và động thái không gian
xác định số lƣợng biến động LPĐ/SDĐ. Tuy nhiên, cách tiếp cận từ trên xuống
thƣờng đƣợc áp dụng nhiều hơn, trong đó biến động về loại LPĐ đƣợc xác định
dựa vào bộ nhân tố tác động. Số lƣợng này đƣợc sử dụng làm yếu tố ràng buộc
trong quá trình phân bố. Ngoài ra, hƣớng tiếp cận tổng hợp cũng đƣợc sử dụng để
nghiên cứu SDĐ, trong đó yêu cầu SDĐ chịu tác động phản hồi từ đơn vị phân bố:
giá trị của đất biến đổi, ích lợi của đất.

1.2.4.2. Mơ hình động và mơ hình tĩnh

</div>
(40)<div class='page_container' data-page=40>

nghiên cứu về các nhân tố tác động đến LPĐ/SDĐ trong quá khứ, trong khi mô
hình động đƣợc sử dụng cho dự báo LPĐ/SDĐ trong tƣơng lai hoặc nghiên cứu
diễn thế của LPĐ/SDĐ.

1.2.4.3. Mơ hình miêu tả và mơ hình hoạch định

Mơ hình miêu tả nhằm tái tạo chức năng của hệ thống SDĐ và tạo kịch bản mơ
hình SDĐ trong tƣơng lai gần. Ngƣợc lại, mơ hình hoạch định nhằm tính tốn cách
thức SDĐ phù hợp nhất với mục tiêu nào đó. Mơ hình miêu tả dựa trên hệ thống SDĐ
thực tế và các quá trình dẫn đến biến đổi SDĐ trong hệ thống này. Đầu ra mơ hình cho
thấy những gì diễn ra bên trong chức năng của hệ thống thông qua thử nghiệm các giả
thuyết và phân tích tƣơng tác giữa các thực thể ở cấp độ thấp hơn từ đó tạo ra mơ hình
ở cấp độ cao hơn. Hơn thế nữa, các loại mơ hình này phù hợp cho dự báo LPĐ/SDĐ
theo các kịch bản khác nhau. Mô hình hoạch định chứa hầu hết các hệ thống SDĐ thực
tế nhƣ một sự ràng buộc đối với các hình thức SDĐ tối ƣu hơn [90]. Mục tiêu cơ bản
của việc tối ƣu hóa hầu hết các mơ hình là giả thiết một thửa đất bất kỳ (có đề cập đến
thuộc tính và vị trí) đƣợc mơ phỏng nhƣ đang sử dụng tốt nhất cho các mục tiêu đã đặt
ra. Mơ hình hoạch định đặc biệt hữu ích đối với phân tích chính sách do nó có khả năng
trực quan hóa mơ hình khơng gian SDĐ, đây là giải pháp tối ƣu dựa trên các yếu tố
ràng buộc và mục tiêu ƣu tiên hơn [143]. Tuy nhiên, mơ hình hoạch định khơng cho
thấy bản chất bên trong LPĐ/SDĐ thực tế và các điều kiện trung gian cần thiết để đạt
đƣợc cách SDĐ tối ƣu. Bên cạnh đó, nhiều mơ hình hoạch định giả sử các hoạt động
kinh tế là tối ƣu và rất khó để đƣa vào mơ hình những hoạt động khơng tích cực của
con ngƣời [124]. Điểm hạn chế này không ảnh hƣởng đáng kể ở quy mô nhỏ nhƣng lại
rất quan trọng đối với quá trình LPĐ/SDĐ ở quy mô lớn và đƣợc xem xét đến tính đa
dạng giữa các nhân tố [90].

1.2.4.4. Mơ hình diễn dịch và quy nạp

</div>
(41)<div class='page_container' data-page=41>

yếu tố trung gian khác, có liên quan đến nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau nhƣ
sinh học, kinh tế học, xã hội học, địa lý…

Việc phân tích nhiều nghiên cứu đã chỉ ra động thái LPĐ/SDĐ thực tế phụ
thuộc nhiều vào điều kiện cụ thể của khu vực nghiên cứu đồng thời thay đổi theo
thời gian. Sự giải thích các q trình SDĐ chiếm ƣu thế thơng qua phân tích mơ
hình khơng gian-thời gian trên cơ sở bộ dữ liệu về LPĐ/SDĐ đƣợc coi là kỹ thuật
đơn giản nhất để giải quyết vấn đề phức tạp này. Các loại mơ hình quy nạp hiện tại
rất đa dạng, trong đó việc ra quyết định của các nhà quản lý đƣợc đơn giản hóa
thành một bộ SDĐ quyết định và sự tƣơng tác trên cơ sở quan sát mơ hình [119],
trong đó mối quan hệ giữa mơ hình SDĐ và sự biến đổi theo không gian của môi
trƣờng tự nhiên và xã hội đƣợc phát hiện qua thống kê, thƣờng là kỹ thuật hồi quy
nhƣ hồi quy logistic bội [109, 133, 142, 145, 146], hồi quy tuyến tính đa biến,
logistic đa thức [108] hoặc phƣơng pháp kinh nghiệm khác nhƣ mạng thần kinh
[122, 123]. Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu không chỉ ứng dụng hồi quy thuần
túy, mà phải dựa trên các học thuyết và sự hiểu biết trƣớc đó về q trình ra quyết
định để lựa chọn các nhân tố đƣa vào hàm số.

Một cách tiếp cận ngƣợc lại, mơ hình diễn dịch dựa trên lý thuyết về dự báo
xu hƣớng biến động trong tƣơng lai dựa trên cách thức biến động đã xảy ra.
Những nghiên cứu nhƣ vậy sử dụng lý thuyết để miêu tả đặc điểm của các mối
quan hệ trong cách thức SDĐ thơng qua mơ hình biến động đất đai. Hƣớng nghiên
cứu suy diễn có vai trị quan trọng trong việc tìm ra các ngun nhân biến động
LPĐ, nó cho phép xây dựng nên mơ hình xung quanh mối quan hệ chặt chẽ giữa
con ngƣời và môi trƣờng, vấn đề chủ yếu đặt ra ở đây là khâu thu thập dữ liệu.

</div>
(42)<div class='page_container' data-page=42>

31
1.2.4.5. Mơ hình đại diện tác nhân và đại diện pixel

Các mơ hình có thể đƣợc phân loại dựa trên đối tƣợng mà nó mơ phỏng.
Trong nhiều mơ hình khơng gian rõ, đơn vị phân tích có thể là diện tích đất dƣới
dạng polygon, số liệu thống kê hoặc pixel. LPĐ/SDĐ đƣợc tính tốn cho các đối

tƣợng này trong khơng gian, đây là các đối tƣợng đƣợc thể hiện trực tiếp trên bản
đồ LPĐ/SDĐ. Ở hầu hết quy mô địa phƣơng với đơn vị phân tích là các thửa đất,
các cánh đồng hay trang trại, tác nhân liên quan đến LPĐ/SDĐ là nơng dân, đơn vị
phân tích đồng thời là quy mô ra quyết định nên thƣờng rất thuận lợi. Ở quy mô tổ
chức cao hơn, các cá thể nơng dân hoặc chủ đất có thể khơng cịn là đại diện phù
hợp và sự mơ hình hóa thƣờng không liên quan tới đơn vị ra quyết định.

Một nhóm mơ hình khác sử dụng từng nhân tố nhƣ một đơn vị mơ phỏng.
Các tác nhân có nhiều đặc tính: tính tự trị, cùng tồn tại trong một môi trƣờng thông
qua giao tiếp và tƣơng tác nhân tố, ra quyết định có quan hệ ràng buộc với môi
trƣờng. Các hệ thống đa tác nhân nhƣ vậy cần đƣợc chú trọng đến quá trình ra
quyết định của nhân tố, tổ chức xã hội và cảnh quan, trong đó những cá thể này
đƣợc nhúng vào đó. Nhân tố khơng nhất thiết phải là một yếu tố riêng biệt: nhân tố
có thể đại diện cho bất kỳ quy mơ tổ chức nào (một tổ, một đội, một làng,…) [44,
119]. Nhƣợc điểm của việc sử dụng tác nhân làm đơn vị mơ phỏng cơ bản trong
mơ hình là khó liên hệ ứng xử của nhân tố với với khu vực đất thực tế và với hoạt
động không gian đại diện đầy đủ [126, 127]. Vì thế, cả hai hƣớng mơ hình hóa này
đều có những hạn chế nhất định, phƣơng pháp phù hợp phụ thuộc vào câu hỏi
nghiên cứu và quy mô thời gian cũng nhƣ không gian của mô hình.

1.2.4.6. Mơ hình tồn cầu và mơ hình khu vực

</div>
(43)<div class='page_container' data-page=43>

hợp quá nhiều thứ và chƣa đủ cơ sở thực tiễn cũng nhƣ lý thuyết để giải thích cho
các mối quan hệ định lƣợng giả định. Một thế hệ mới các Mơ hình đánh giá tổng
hợp toàn cầu - IAMs đã đƣợc phát triển vào cuối những năm 80, đầu những năm
90 nhằm đánh giá cơ bản vấn đề biến đổi khí hậu và tạo ra các kịch bản về lƣơng
thực và nơng nghiệp trong tƣơng lai. Các mơ hình này bao gồm những yếu tố đại
diện cho dân số, hoạt động kinh tế liên quan đến sản phẩm nông nghiệp, yếu tố

công nghệ và các yếu tố khác quyết định những sản phẩm này đƣợc cung cấp nhƣ
thế nào, sự phát thải khí liên quan đến các hoạt động sản xuất này, gây nên biến
đổi thành phần khí quyển và biến đổi khí hậu, ảnh hƣởng của biến đổi khí hậu đến
hệ sinh thái và xã hội [136]. IAMs có khung lý thuyết chặt chẽ và đóng vai trò
quan trọng trong những đánh giá gần đây của Hiệp hội quốc tế về biến đổi khí
hậu-IPCC [75], tổ chức Cảnh báo mơi trƣờng tồn cầu [139], đồng thời có đóng
góp lớn đối với việc xây dựng kịch bản về biến đổi hệ sinh thái trong tƣơng lai.
Các mơ hình này cũng cho thấy đƣợc viễn cảnh nghiên cứu nông nghiệp trong
tƣơng lai, điển hình là các nghiên cứu phục vụ cho Viện nghiên cứu chính sách
lƣơng thực quốc tế [129] và Liên hợp quốc [63].

Một nhóm các mơ hình tồn cầu khác có thể giải quyết đƣợc vấn đề động
thái lớp phủ là mơ hình kinh tế tồn cầu. Đa số các mơ hình này là mơ hình cân
bằng nhằm mục đích giải thích việc giao đất theo cơ cấu cung cầu của lĩnh vực
thâm canh đất, chẳng hạn nhƣ mơ hình IMPACT [129] và GTAP [74]. Trong các
mơ hình kinh tế vĩ mơ này, đất thƣờng đƣợc giao theo hiệu quả kinh tế dƣới các
hình thức sử dụng khác nhau và nhìn chung là theo thị trƣờng sản xuất thâm canh
đất cạnh tranh. Tuy nhiên, những miêu tả không đồng nhất về mặt địa lý của q
trình sản xuất và mơ hình SDĐ thƣờng khơng đƣợc trình bày trong mơ hình này,
trừ mơ hình IIASA-LPĐ/SDĐ đối với trƣờng hợp Trung Quốc [64].

</div>
(44)<div class='page_container' data-page=44>

độ phân giải thấp nên khó có thể phản ánh hết đƣợc các điều kiện rất đa dạng của
mỗi khu vực cũng nhƣ mối quan hệ giữa quỹ đất biến đổi với việc ra quyết định
thực tế. Sự ra đời của các mơ hình khơng gian rõ, chẳng hạn nhƣ EURURALIS có
thể coi nhƣ cầu nối giữa các mơ hình tồn hầu có tính khái quát cao với các trƣờng
hợp nghiên cứu tại từng địa phƣơng [81].

Sau khi tổng quan về các mơ hình sử dụng trong nghiên cứu biến động

LPĐ/SDĐ, nghiên cứu sinh áp dụng mơ hình quy nạp dựa trên kỹ thuật hồi quy 
logistic bội vì những lý do sau:

- Hồi quy logistic bội cho phép phân tích biến đổi lớp phủ rừng cả về độ lớn
và không gian trong điều kiện môi trƣờng tự nhiên và yếu tố kinh tế xã hội thay
đổi với đơn vị quan sát là pixel hoặc hộ gia đình, thích hợp với các nghiên cứu cấp
tỉnh [109].

- Mơ hình này vừa có khả năng tái tạo lại mối quan hệ giữa con ngƣời và
môi trƣờng trong quá khứ, vừa có thể dự báo đƣợc xác suất biến động lớp phủ
rừng trong tƣơng lai và tính đến tác động phản hồi cũng nhƣ tính độc lập giữa các
biến. Do đó mơ hình này đƣợc lựa chọn áp dụng để phát hiện các tác nhân chính
gây biến động lớp phủ rừng tại khu vực nghiên cứu - Hịa Bình, trên cơ sở đó dự
báo xác suất biến động lớp phủ rừng trong tƣơng lai và đề xuất các giải pháp khai
thác sử dụng lớp phủ rừng một cách bền vững.

- Kỹ thuật hồi quy logistic bội có khả năng giải quyết tốt các bài toán mà
biến phụ thuộc là biến nhị phân và biến độc lập là biến liên tục hoặc biến phân loại
[102, 107]. Khi áp dụng mơ hình này cho khu vực nghiên cứu – tỉnh Hịa Bình,
biến phụ thuộc là biến động lớp phủ rừng (biến động - 1, không biến động - 0) và
biến độc lập là các yếu tố tự nhiên, kinh tế-xã hội tỉnh Hịa Bình dựa trên đơn vị
quan sát là pixel.

Hàm hồi quy logistic bội có dạng [102]:

(1.2)
p: xác suất xảy ra sự kiện 0, 1

β0: số hạng tự do

β1, β2, …, βn: hệ số hồi quy
X1, X2, …, Xn: biến giải thích

Xác suất xảy ra sự kiện 0,1 đƣợc tính theo cơng thức sau:

</div>
(45)<div class='page_container' data-page=45>

Mơ hình hồi quy logistic bội đƣợc đánh giá qua 3 bƣớc [102]:

1. em x t sự tồn tại mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc 
Xây dựng giả thiết để xem xét mối quan hệ giữa biến động lớp phủ rừng và
các yếu tố tự nhiên, kinh tế xã hội.

- Giả thiết khơng (H0): khơng có mối quan hệ giữa biến động lớp phủ rừng và
các yếu tố tự nhiên, kinh tế xã hội Xi.: β1= β2= βn=0

- Giả thiết loại trừ (Ha): có mối quan hệ giữa biến động lớp phủ rừng và các
yếu tố tự nhiên, kinh tế xã hội Xi.: βi ≠ 0

Trong đó βi là hệ số hồi quy, Xi: là các yếu tố tự nhiên, kinh tế xã hội đƣợc
xem xét trong nghiên cứu này.

Mức tin cậy sig=0,05 dùng để bác bỏ giả thuyết H0
2. Ảnh hưởng của từng biến đối với biến phụ thuộc

Theo Serneels và Lambin (2001), thống kê Wald κ2 cho biết trọng số của
từng biến độc lập trong mô hình, giúp ta đánh giá đƣợc vai trị của từng biến giải
thích đối với việc dự báo biến phụ thuộc [134]. Trong kết quả phân tích bằng phần
mềm SPSS, giá trị Wald có trên bảng “Variables in the Equation”.

Yêu cầu các biến giải thích phải độc lập tuyến tính vì nếu xảy ra hiện tƣợng
cộng tuyến thì kết quả sẽ cho mơ hình khơng tin cậy.Vì vậy trƣớc khi đƣa vào mơ
hình cần tính hệ số tƣơng quan giữa các biến, nếu hai biến có hệ số tƣơng quan
nhỏ hơn 0.7 thì có thể coi là hai biến độc lập [102].

3. Kiểm chứng mơ hình

Một trong những cách kiểm chứng phổ biến nhất là sử dụng Đƣờng cong
ghi nhận tín hiệu ROC. Từ ROC bắt nguồn từ một phần của lĩnh vực đƣợc gọi là
thuyết phát hiện tín hiệu. Từ các tín hiệu nhận đƣợc, máy sẽ phân tích và vẽ đƣờng
cong ROC, để phân biệt tín hiệu của máy bay địch và tín hiệu nhiễu trong thế
chiến thứ hai. Từ sau những năm 1970, thuyết phát hiện tín hiệu này đƣợc dùng để
kiểm chứng kết quả các xét nghiệm trong chẩn đốn y học và kiểm chứng các mơ
hình dự báo trong nhiều lĩnh vực [62].

</div>
(46)<div class='page_container' data-page=46>

Độ chính xác đƣợc đo lƣờng bằng diện tích dƣới đƣờng cong ROC (area
under curve- AUC). Nếu AUC bằng 1 thì mơ hình dự báo rất tốt và nếu bằng 0,5
thì mơ hình khơng có giá trị. Hình vẽ trên minh họa đƣờng cong ROC tƣơng ứng
với 3 khả năng: tốt (AUC = 0,8 – 0,9 - đƣờng cong A), khá (AUC = 0,6 – 0,7
đƣờng cong B) và không giá trị (AUC = 0,5 – 0,6 - đƣờng cong C).

Hình 1. 4. Diện tích dưới đường cong ROC 
1.3. Quan điểm, phƣơng pháp và quy trình nghiên cứu

1.3.1. Quan điểm nghiên cứu

- Quan điểm hệ thống và tổng hợp:

Hệ thống là một tập hợp các yếu tố liên quan đến nhau tạo nên một thể
hoàn chỉnh. Giữa các thành phần và bộ phận tạo nên hệ thống có mối liên hệ hai
chiều mật thiết với nhau. Vì vậy khi tác động vào một thành phần hay bộ phận nào
đó thì các hợp phần khác cũng thay đổi theo một phản ứng dây chuyền. Theo quan
điểm này, biến động lớp phủ rừng đƣợc nghiên cứu trong một hệ thống tổng hợp
bao gồm :

Lớp phủ rừng: hiện trạng và biến động lớp phủ rừng giai đoạn 1994-2015
Các yếu tố tự nhiên: địa chất, địa mạo, khí hậu, thủy văn, thổ nhƣỡng, …
Các yếu tố kinh tế xã hội: khả năng tiếp cận, hoạt động khai thác khoáng
sản, hoạt động du lịch, cơ cấu lao động, cơ cấu thu nhập, …

</div>
(47)<div class='page_container' data-page=47>

nhân tố đối với biến động lớp phủ rừng. Biến động lớp phủ rừng là hệ quả của sự tác
động tổng hợp của các nhân tố tự nhiên và kinh tế - xã hội.

- Quan điểm lãnh thổ: mỗi đối tƣợng địa lý đều gắn với một không gian 
lãnh thổ cụ thể và có nét đặc thù riêng. Vận dụng quan điểm lãnh thổ giúp lựa
chọn đƣợc phƣơng pháp xử lý ảnh vệ tinh phù hợp, chỉ ra đƣợc lớp phủ đặc trƣng
của tỉnh Hịa Bình là lớp phủ rừng, từ đó lựa chọn các biến điển hình nhất để đƣa
vào mơ hình hồi quy phân tích đánh giá ngun nhân gây biến động lớp phủ rừng.

- Quan điểm phát triển bền vững: quan điểm phát triển bền vững phải đảm 
bảo sự hài hòa mối quan hệ giữa con ngƣời và tự nhiên trong sự tƣơng tác giữa hệ
thống tự nhiên và hệ thống kinh tế-xã hội. Quan điểm phát triển bền vững đƣợc
vận dụng trong luận án phục vụ định hƣớng không gian phát triển và bảo vệ lớp
phủ rừng, đảm bảo gắn phát triển kinh tế rừng với bảo vệ môi trƣờng sinh thái;

phát huy đƣợc các yếu tố tích cực và hạn chế các yếu tố tiêu cực.

1.3.2. Phương pháp nghiên cứu

Các phƣơng pháp đƣợc áp dụng trong luận án:

- Phương pháp tổng hợp và phân tích tài liệu: khâu đầu tiên thực hiện luận 
án là công tác chuẩn bị, nghiên cứu sinh thu thập tài liệu cơng bố về các nghiên
cứu có liên quan, tài liệu về điều kiện tự nhiên, tài nguyên thiên nhiên, kinh tế xã
hội và các tƣ liệu ảnh vệ tinh, ảnh hàng không, các bản đồ. Sau đó, tác giả phân
tích và tổng hợp tài liệu để xây dựng cơ sở lý luận, quy trình nghiên cứu cho luận
án, đồng thời chuẩn hóa bộ cơ sở dữ liệu nhằm đảm bảo tính đồng bộ.

- Phương pháp kiểm chứng thực địa: phƣơng pháp này áp dụng để thu thập 
thông tin về lớp phủ phục vụ quá trình phân loại và kiểm chứng kết quả phân loại
ảnh. Tác giả đối chiếu và bổ sung các thông tin cần thiết mà tƣ liệu viễn thám
không phản ánh hết hoặc có sự thay đổi (đặc biệt là sự biến đổi theo mùa và theo
thời vụ). Các tuyến khảo sát đƣợc thực hiện vào tháng 6/2013, 8/2014 và 3/2015
gồm 269 điểm GPS kèm theo ảnh chụp và mô tả đặc điểm lớp phủ (phụ lục 1), chủ
yếu là các tuyến sau:

- Lƣơng Sơn-Kỳ Sơn-TP. Hịa Bình-Cao Phong dọc theo quốc lộ 6 (QL 6)
- TP. Hịa Bình-Đà Bắc dọc theo tỉnh lộ 433 (TL 433)

- TP. Hịa Bình- Kim Bơi-Lạc Thủy theo quốc lộ an toàn khu (QL ATK)
- Lạc Thủy-Yên Thủy theo quốc lộ 21 (QL 21)

</div>
(48)<div class='page_container' data-page=48>

- Phương pháp điều tra xã hội học: điều tra tại các điểm chìa khóa để kiểm

tra kết quả mơ hình biến động lớp phủ rừng và ảnh hƣởng của sinh kế tới biến
động lớp phủ rừng ở cấp độ hộ gia đình. Đề tài lựa chọn 70 hộ của huyện Lƣơng
Sơn, Kỳ Sơn và Đà Bắc để tiến hành phỏng vấn. Đây là ba khu vực đặc trƣng cho
các kiểu biến động khác nhau, các hộ gia đình phỏng vấn tại mỗi thơn bản đƣợc
lựa chọn ngẫu nhiên. Các bảng hỏi đƣợc mã hóa vào cơ sở dữ liệu để phục vụ cho
phân tích thống kê, bao gồm các thông tin: số nhân khẩu, thành phần dân tộc, số
ngƣời tham gia sản xuất nông lâm nghiệp, các loại cây trồng, thu nhập từ nông lâm
nghiệp, lý do tham gia sản xuất nông lâm nghiệp,…

- Phương pháp bản đồ, viễn thám và GIS: bản đồ giúp tìm hiểu những 
thông tin ban đầu về lãnh thổ nghiên cứu nhƣ hình thái địa hình, địa mạo, điều
kiện tự nhiên, kinh tế xã hội, sự phân bố của các loại đất, hiện trạng sử dụng đất,
hiện trạng rừng ở khu vực Hòa Bình. Ngƣợc lại, bản đồ là phƣơng tiện để thể hiện
sự phân bố không gian của đối tƣợng nghiên cứu: phân bố không gian các loại lớp
phủ, biến động theo không gian của lớp phủ rừng, là tài liệu tham khảo cho các
nhà quản lý đƣa ra quyết định về việc quy hoạch sử dụng lãnh thổ một cách nhanh
chóng và hiệu quả hơn nhiều so với việc đọc các số liệu trong bảng biểu. Luận án
đã thực hiện bản đồ hóa các số liệu thống kê kinh tế xã hội (mật độ dân số, tỉ lệ hộ
nghèo, cơ cấu lao động, cơ cấu thu nhập) để tích hợp với dữ liệu khơng gian (bản
đồ biến động lớp phủ rừng) đƣa vào mô hình phân tích thống kê khơng gian phục
vụ phát hiện các nhân tố tác động đến biến động lớp phủ rừng.

Từ tƣ liệu chính là ảnh vệ tinh Landsat, nghiên cứu sinh đã chiết tách thông
tin, thành lập bản đồ lớp phủ tại ba thời điểm: năm 1994, 2005 và 2015, sau đó
tiến hành chồng xếp các bản đồ lớp phủ ở hai thời điểm khác nhau (1994 và 2005,
2005 và 2015) với sự hỗ trợ của phần mềm hệ thống thông tin địa lý ArcGIS để
xây dựng bản đồ biến động lớp phủ rừng.

Sử dụng mơ hình Hồi quy logistic bội để phân tích các mối quan hệ khơng
gian–thời gian giữa biến động lớp phủ rừng và các yếu tố tự nhiên, kinh tế xã hội,

kiểm định các giả thuyết và tìm ra mơ hình phù hợp. Theo đó, các mơ hình này
giúp giải thích đƣợc nguyên nhân biến động lớp phủ rừng và đồng thời dự báo
đƣợc xu hƣớng biến động lớp phủ rừng trong tƣơng lai.

</div>
(49)<div class='page_container' data-page=49>

trình nghiên cứu tác giả đã tìm hiểu, trao đổi thông tin, phỏng vấn và tổ chức hội
thảo luận án để thu nhận ý kiến đóng góp của các nhà khoa học và các nhà quản lý
cũng nhƣ ngƣời dân tại địa phƣơng. Từ đó tác giả có đƣợc tƣ duy khoa học logic,
trau dồi kinh nghiệm thực tiễn để giải quyết các vấn đề nghiên cứu.

1.3.3. Quy trình nghiên cứu

- Tồn bộ các bƣớc tiến hành nghiên cứu biến động lớp phủ rừng tỉnh Hịa Bình trong
mối quan hệ với các yếu tố địa lý tự nhiên, kinh tế xã hội đƣợc tóm tắt trong sơ đồ sau:

</div>
(50)<div class='page_container' data-page=50>

TIỂU KẾT CHƢƠNG 1

Biến động lớp phủ rừng là chủ đề đƣợc quan tâm khi nghiên cứu vấn đề
biến đổi mơi trƣờng tồn cầu từ nhiều thập kỷ trƣớc. Gần đây, nhiều nhà nghiên
cứu đã phát triển các phƣơng pháp xác định biến động lớp phủ rừng cũng nhƣ đi
tìm các nguyên nhân và xây dựng các mơ hình dự báo biến động dƣới sự hỗ trợ
của dự án Biến đổi LPĐ/SDĐ trong khn khổ chƣơng trình Địa sinh quyển tồn
cầu và chƣơng trình Khơng gian con ngƣời về Biến đổi Mơi trƣờng tồn cầu.
Điều đó giúp trả lời rất nhiều câu hỏi về tƣơng tác con ngƣời - mơi trƣờng, trong
đó có biến động LPR và nguyên nhân cũng nhƣ ảnh hƣởng của nó đến con ngƣời

và môi trƣờng.

Những năm 70, 80, 90 của thế kỷ XX, các nghiên cứu về biến động lớp phủ
rừng chủ yếu bao gồm: rừng nguyên sinh chuyển sang nông nghiệp, sự phá hủy
thảm thực vật do chăn thả gia súc quá mức dẫn đến hoang mạc hóa. Tuy nhiên
những nghiên cứu gần đây không chỉ dừng lại ở những điều đơn giản trên mà còn
đi sâu vào tính phức tạp liên quan đến q trình biến động lớp phủ rừng. Nghiên
cứu về biến đổi của một số loại đất chính đã nhận đƣợc sự đồng thuận và nhất trí
cao nhƣng một số loại hình biến đổi khác nhƣ hoang mạc hóa… vẫn cịn gây nhiều
tranh cãi. Về nguyên nhân gây biến động, các nghiên cứu này đã tìm hiểu sâu sắc
hơn để thấy đƣợc mối quan hệ hai chiều đối với từng trƣờng hợp cụ thể trong vô
số các yếu tố ở phạm vi không gian và thời gian khác nhau. Theo đó, các phát hiện
và sự giải thích ngày càng phong phú. Dự án đất đai toàn cầu đang tiếp tục góp
phần phát triển khoa học biến động đất xa hơn dựa trên nền tảng của biến động
LPĐ/SDĐ và các dự án khác.

</div>
(51)<div class='page_container' data-page=51>

CHƢƠNG 2: HIỆN TRẠNG LỚP PHỦ RỪNG TỈNH HÒA BÌNH 
QUA CÁC GIAI ĐOẠN PHÁT TRIỂN KINH TẾ - XÃ HỘI

Chƣơng 2 sẽ phân tích các nhân tố có thể ảnh hƣởng đến lớp phủ rừng, bao
gồm điều kiện địa lý tự nhiên, những thay đổi về kinh tế xã hội tỉnh Hịa Bình
trong giai đoạn 1994-2015, đồng thời xác định phân bố không gian lớp phủ rừng
tại các thời điểm và rút ra quy luật về biến động lớp phủ rừng.

2.1. Các nhân tố ảnh hƣởng đến lớp phủ rừng

Gần đây biến động lớp phủ rừng là do tổng hợp của nhiều yếu tố điều chỉnh
cấu trúc, các chƣơng trình phát triển kinh tế và xu hƣớng tồn cầu hóa gia tăng.

Các tác nhân gây biến động rừng bao gồm: yếu tố tự nhiên, kinh tế kỹ thuật, văn
hóa và thể chế…

2.1.1. Vị trí địa lý

</div>
(52)<div class='page_container' data-page=52>

Đặc điểm về vị trí của đơn vị đất đai ảnh hƣởng đến quyết định SDĐ và sẽ
tác động đến lớp phủ rừng. Vị trí địa lý cịn liên quan đến khả năng tiếp cận thị
trƣờng, giao thoa văn hóa và nhận thức của con ngƣời. Hịa Bình là một tỉnh miền
núi thuộc vùng Tây Bắc Việt Nam, cách trung tâm thủ đô Hà Nội 73km, giới hạn
ở tọa độ 20°19'-21°08' vĩ độ Bắc, 104°48'-105°40' kinh độ Đơng, phía Bắc giáp
tỉnh Phú Thọ, phía Đơng giáp Thủ đơ Hà Nội và tỉnh Hà Nam, phía Tây giáp tỉnh
Sơn La, phía Nam giáp tỉnh Ninh Bình và Thanh Hóa [30]. Nhƣ vậy, so với các
tỉnh miền núi Tây Bắc khác, Hịa Bình thuận lợi hơn trong tiếp cận thị trƣờng,
tiếp cận trung tâm văn hóa, kinh tế, chính trị.

2.1.2. Điều kiện tự nhiên

Đặc điểm môi trƣờng tự nhiên tại địa phƣơng và tính thích hợp của đất đối
với các loại hình SDĐ là yếu tố quyết định xu hƣớng SDĐ chung. Trong trƣờng
hợp biến đổi SDĐ theo quy hoạch, các yếu tố này là cơ sở để các nhà quản lý lựa
chọn và ra quyết định SDĐ cuối cùng [89]. Các nhân tố tự nhiên quan trọng nhất
bao gồm: khí hậu, điều kiện thời tiết (lƣợng mƣa, nhiệt độ, độ ẩm, gió, tuyết…),
địa hình (độ dốc, hƣớng phơi sƣờn), loại đá gốc, loại đất (và các đặc tính hóa lý
liên quan), nguồn nƣớc (nƣớc mặt, nƣớc ngầm, tiếp cận nguồn nƣớc), thực trạng
chất lƣợng đất.

2.1.2.1. Đặc điểm địa chất, địa mạo

Hồ Bình là một trong những tỉnh miền núi điển hình thuộc vùng Tây Bắc
Việt Nam, địa hình chủ yếu là núi và đồi, giữa đồi núi là thung lũng sơng suối có
hƣớng và kích thƣớc khác nhau. Vùng núi chiếm đa số diện tích với 212740 ha
(44,8 %), cịn lại là đồi, đồng bằng và thung lũng chiếm 262202 ha (54,2 %) [30].

Núi ở đây là núi thấp đến trung bình, độ cao địa hình giảm dần theo hƣớng từ
Tây Bắc xuống Đông Nam: một số đỉnh núi cao nhƣ Phu Canh 1430 m ở Đà Bắc, Pà
Cò 1343 m ở Mai Châu, các bề mặt đồng bằng thung lũng cao tuyệt đối 20-40 m phân
bố ở Lạc Thuỷ, n Thuỷ. Hịa Bình có đủ các kiểu hình thái núi phổ biến của các
tỉnh miền núi phía Bắc, từ các kiểu vòm - khối tảng đến uốn nếp khối tảng, uốn nếp
địa luỹ,...với hƣớng chủ yếu là Tây Bắc - Đơng Nam và vịng cung.

</div>
(53)<div class='page_container' data-page=53>

Hình 2. 5. Mơ hình số độ cao tỉnh Hịa Bình

Trên ảnh vệ tinh thể hiện rất rõ đặc điểm địa hình: sự khác biệt về cấp độ
xám đen ở band 5 và cấu trúc ảnh trên band 7, sự khác biệt về màu và cấu trúc
ảnh trên ảnh tổ hợp màu giả (hình 2.3).

</div>
(54)<div class='page_container' data-page=54>

Hình 2. 7. Bản đồ địa mạo tỉnh Hịa Bình

</div>
(55)<div class='page_container' data-page=55>

chiếu sáng sẽ có tone ảnh sáng và sƣờn bị bóng đổ sẽ cho tone ảnh sẫm màu hơn,
gây ra sai số khi phân loại tự động.

Việc đƣa các biến độ cao, độ dốc, chia cắt ngang, chia cắt sâu, địa mạo vào

mơ hình hồi quy để phân tích đại diện cho ảnh hƣởng của khả năng tiếp cận đến
biến động lớp phủ rừng.

2.1.2.2. Đặc điểm khí hậu, thủy văn 
1. Đặc điểm khí hậu

Hồ Bình có 2 mùa rõ rệt là mùa khô và mùa mƣa; mùa khô hanh từ tháng
XI đến tháng III năm sau, lƣợng mƣa trung bình mùa này chỉ 100 mm, chiếm
khoảng 10 % lƣợng mƣa cả năm; mùa mƣa từ tháng VI đến tháng X, lƣợng mƣa
bình quân 1700 - 1800 mm, chiếm trên 90 % tổng lƣợng mƣa cả năm. Nhiệt độ
khơng khí trung bình 240C, tháng V-VIII có nhiệt độ trung bình đạt đến 270-280C,
đỉnh điểm có thể lên đến 370-380C vào tháng VI, tháng VII; tháng XII đến tháng
III năm sau có nhiệt độ trung bình khoảng 16-170C; nhiệt độ thấp nhất 50C vào
tháng XII hoặc tháng I, vùng núi cao có thể có nhiệt độ thấp xuống 20C [30]. Độ
ẩm khơng khí trung bình là 85%, cao nhất là 90% vào các tháng VII,XI, thấp nhất
là 75% vào các tháng cuối năm.

Với đặc điểm khí hậu nhƣ trên, vệ tinh Landsat thu ảnh quang học nên sẽ
có nhiều mây nếu chụp vào mùa mƣa. Vì vậy, tƣ liệu ảnh có chất lƣợng tốt là ảnh
chụp vào tháng XI-XII và những ngày nắng của tháng V.

Chế độ gió ở Hồ Bình vào mùa hè thịnh hành là gió Đơng Nam, vào mùa
đơng là gió Bắc và Đơng Bắc, thỉnh thoảng có đợt gió Lào thổi kéo dài 3-5 ngày,
ảnh hƣởng đến sức khoẻ con ngƣời, gia súc và cây trồng ở các huyện Mai Châu,
Tân Lạc, Lạc Sơn, Yên Thuỷ.

</div>
(56)<div class='page_container' data-page=56>

hạn Miến Điện ở đai thấp, các loài chủ yếu là họ dẻ, họ chè, họ sau sau, họ hoa
hồng và các cây hạt trần.

</div>
(57)<div class='page_container' data-page=57>

46
2. Đặc điểm thủy văn

Đối với sản xuất nông nghiệp, sự tồn tại và tình trạng của hệ thống tƣới
tiêu, mạng lƣới thủy lợi là yếu tố quan trọng. Nguồn nƣớc của Hồ Bình đƣợc tạo
nên từ lƣu vực sông Đà và các sông nhỏ chảy trong tỉnh hoặc từ tỉnh lân cận chảy
qua Hồ Bình.

Hình 2. 9. Mạng lưới sơng suối tỉnh Hịa Bình

</div>
(58)<div class='page_container' data-page=58>

Hồ thủy điện Hồ Bình cịn góp phần làm thay đổi khí hậu, cảnh quan, làm cho
khơng khí trong lành, mát mẻ, thuận lợi cho mơi sinh, an dƣỡng sức khoẻ [30].

Hồ Bình có tổng số 514 hồ, đầm lớn nhỏ với tổng diện tích mặt nƣớc hơn
1079 ha là nguồn cung cấp nƣớc cho sản xuất nông nghiệp, công nghiệp, nuôi
trồng thuỷ sản và nƣớc sinh hoạt.

Ngồi ra, Hồ Bình cịn có hệ thống sơng suối phân bố dày đặc và trên
khắp các huyện, điển hình là: Sơng Bơi bắt nguồn từ xã Thƣợng Tiến huyện Kim
Bơi, có chiều dài 125 km, diện tích lƣu vực là 295 km2; Sông Bƣởi bắt nguồn từ
xã Phú Cƣờng huyện Tân Lạc, dài 55 km; Sông Lạng bắt nguồn từ xã Bảo hiệu
huyện Yên Thuỷ, dài 30 km; Sông Bùi bắt nguồn từ xã Lâm Sơn huyện Lƣơng
Sơn, có chiều dài 32 km.

Trên ảnh vệ tinh, hệ thống sơng suối có hình dáng đặc trƣng: dạng tuyến,
uốn khúc, nền màu đồng nhất, còn hệ thống ao hồ thì có dạng diện, khoanh vi rõ
ràng, nền màu đồng nhất. Hình 2.6 cho thấy rất rõ con sông Đà và Hồ thủy điện

sông Đà. Hệ thống sông suối không chỉ cung cấp nguồn nƣớc tƣới, điều hịa khí
hậu mà cịn đóng vai trị quan trọng trong giao thơng đƣờng thủy, vì vậy luận án
sử dụng biến khoảng cách đến sông suối vừa là đại diện cho khả năng tiếp cận
nguồn nƣớc tƣới vừa đại diện cho khả năng tiếp cận cơ sở hạ tầng, tiếp cận thị
trƣờng.

2.1.2.2. Đặc điểm thổ nhưỡng

Đặc điểm thổ nhƣỡng tỉnh Hịa Bình bao gồm 3 nhóm đất chính: nhóm đất
phù sa, nhóm đất feralit và nhóm đất feralit mùn. Các loại đất này có đặc điểm
nhƣ sau:

</div>
(59)<div class='page_container' data-page=59>

Hình 2. 10. Bản đồ thổ nhưỡng tỉnh Hịa Bình 
2.1.2.3. Đặc điểm tài ngun rừng

</div>
(60)<div class='page_container' data-page=60>

trám, lát, quế, v.v... còn hơn 4 nghìn ha. Tỉnh cịn hơn 150 nghìn ha đất trống, đồi
núi trọc phủ cỏ và cây bụi rải rác; tuy nhiên diện tích này là đồi núi đất có cây bụi
và cây gỗ mọc rải rác nên nếu đƣợc bảo vệ tốt thì sẽ có khả năng tái sinh sau 7-10
năm. Trữ lƣợng rừng gỗ tự nhiên khoảng 4,5 triệu m3, rừng nứa khoảng hơn 50
triệu cây. Rừng gỗ trồng nhƣ thông, bồ đề, trám, lát khoảng 32 nghìn m3, luồng,
bƣơng, tre, nứa khoảng hơn 8 triệu cây. Rừng tự nhiên giàu và trung bình cịn giữ
đƣợc nhiều lồi cây có giá trị kinh tế nhƣ de, dổi, táu, sến, chò chỉ, chò nâu,
trƣờng, kháo, v.v... chiếm tới 40% trữ lƣợng gỗ giàu, trung bình. Một số khu rừng
đặc dụng đƣợc bảo vệ tốt có các lồi cây qúy hiếm đang phát triển nhƣ thông 5 lá,
pơ mu, lát chun, lát hoa, ...Trong rừng nghèo và rừng phục hồi thì các cây gỗ có
giá trị kinh tế cao cịn lại ít, chủ yếu còn dẻ, chẹo, ngát, súi, vàng anh, hu ba soi,

v.v... Rừng trồng gồm nhiều loại cây nhƣ thông mã vĩ, bạch đàn nƣớc, keo, bồ đề,
bƣơng, luồng, lát, trám, quế, v.v...

Thảm thực vật rừng sẽ xanh hơn vào mùa mƣa và cằn cỗi vào mùa khô,
nghĩa là hàm lƣợng chất diệp lục trong lá cây cao vào mùa mƣa và thấp vào mùa
khơ. Do đó khả năng phản xạ phổ cũng thay đổi theo mùa. Bên cạnh đó, các loại
cây trồng cũng thay đổi theo mùa nhƣ mía có 2 vụ thu hoạch vào tháng 3 và tháng
9, lúa có 2 vụ: vụ chiêm từ tháng 7 đến tháng 11 và vụ mùa từ tháng 2 đến tháng 5.
Vì vậy việc lựa chọn tƣ liệu ảnh và phân tích ảnh cần chú ý đến đặc điểm vật hậu
học của Hịa Bình.

2.1.3. Điều kiện kinh tế xã hội

2.1.3.1. Dân cư, dân tộc và lao động 
1. Dân cư

</div>
(61)<div class='page_container' data-page=61>

nguyên nhân chính của biến đổi LPĐ/SDĐ [105]. Tỉ lệ tăng trƣởng dân số ở các quốc
gia vùng nhiệt đới đóng vai trị tích cực trong khi ở châu Âu và Bắc Mỹ gia tăng dân
số lại là yếu tố tác động tiêu cực đến phát triển bền vững. Ảnh hƣởng của vấn đề nhân
khẩu rất đa dạng giữa các khu vực, các quốc gia, điều này không cho phép chúng ta
đƣa ra bất kỳ một kết luận chung nào. Ví dụ, một số nƣớc vẫn có thu nhập cao nhƣ
Mỹ mặc dù tăng trƣởng dân số cũng cao (chủ yếu là dân nhập cƣ), trong khi các nƣớc
đang phát triển hoặc các nƣớc đang trong thời kỳ cơng nghiệp hóa nhƣ Trung Quốc,
Thái Lan, Hàn Quốc,…có tỉ lệ tăng trƣởng dân số thấp. Do đó, dân số đơng ảnh
hƣởng tích cực hay tiêu cực đến lớp phủ rừng còn tùy thuộc vào bối cảnh xã hội của
từng địa phƣơng.

Tại Hịa Bình, dân số toàn Tỉnh liên tục tăng, từ 707660 ngƣời năm 1994

lên 829512 ngƣời năm 2007 và 805040 ngƣời năm 2012. Dân cƣ phân bố không
đồng đều giữa các vùng trong tỉnh, mật độ dân số trung bình là 175 ngƣời/km2,
84,98% dân số sống ở nơng thơn, 15,02% ở thành thị, nơi có mật độ dân số đơng
nhất là thành phố Hịa Bình 633 ngƣời/km2, thƣa nhất là huyện Đà Bắc chỉ có 67
ngƣời/km2 [5]. Ngun nhân chính là do các huyện trong tỉnh phát triển chủ yếu là
nông nghiệp và cơ sở hạ tầng nghèo nàn dẫn đến phát triển kinh tế - xã hội ở các
vùng này gặp nhiều khó khăn, trong khi thành phố Hịa Bình là trung tâm văn hóa,
chính trị của cả tỉnh, đồng thời là nơi tập trung nhiều điều kiện thuận lợi cho sự
phát triển các thành phần kinh tế.

Bảng 2. 5. Số liệu thống kê mật độ dân số tỉnh Hịa Bình 
Huyện Diện tích

(Km2)

Dân số trung bình
(Ngƣời)

Mật độ dân số
(Ngƣời/km2)

TỔNG SỐ 4608 806102 175

Tp Hòa Bình 144 91230 633

Huyện Đà Bắc 778 52242 67

Huyện Mai Châu 571 53380 93

Huyện Kỳ Sơn 210 31794 151

Huyện Lƣơng Sơn 377 91907 243

Huyện Cao Phong 255 42042 165

Huyện Kim Bôi 550 108092 196

Huyện Tân Lạc 532 80762 152

Huyện Lạc Sơn 587 135859 231

Huyện Lạc Thủy 315 57509 182

Huyện Yên Thủy 289 61285 212

</div>
(62)<div class='page_container' data-page=62>

Trong giai đoạn nghiên cứu, tỉ lệ hộ nghèo tồn tỉnh có giảm đáng kể, từ
33% hộ nghèo năm 1994 xuống còn 29% năm 2001 và 15% năm 2015. Dân cƣ ở
các xã vùng sâu vùng xa nhƣ Pù Bin, Noong Luông, Phúc Sạn, Tân Mai và Ba
Khan (Mai Châu), Bắc Sơn (Tân Lạc) và Trung Thành (Đà Bắc),… phải canh tác
trên điều kiện đất dốc, xói mịn và ruộng đất manh mún dẫn đến giảm khả năng tạo
lƣơng thực của hộ. Thị trƣờng hàng hóa kém phát triển, nền sản xuất tự cấp tự túc
phụ thuộc chủ yếu vào điều kiện tự nhiên tạo ra nguồn thu nhập rất thấp từ hoạt
động sản xuất nông nghiệp và dịch vụ. Kinh tế của các hộ nghèo chủ yếu phụ
thuộc vào nông lâm nghiệp dẫn đến tăng áp lực lên rừng, chẳng hạn nhƣ tại xã Tân
Mai và Phúc Sạn, cây luồng đã trở thành sản phẩm tạo nguồn thu nhập bằng tiền
quan trọng cho các hộ gia đình nghèo [7].

2. Dân tộc

Hịa Bình là một trong những tỉnh miền núi phía Bắc có nhiều dân tộc thiểu
số sinh sống (15 dân tộc), trong đó chủ yếu là 6 dân tộc (Mƣờng, Kinh, Thái, Tày,
Dao, Mông) chiếm 99,92% dân số và ngƣời Mƣờng đƣợc coi là dân cƣ bản địa của
vùng đất này. Các sắc thái dân tộc đã trở thành tài nguyên dân cƣ quan trọng mà
khi nhắc tới Hịa Bình chúng ta không thể bỏ qua đƣợc [30]. Mỗi dân tộc có tập
quán canh tác, phƣơng thức sản xuất đặc thù và sự ảnh hƣởng đến lớp phủ rừng
cũng khác nhau:

Ngƣời Mƣờng tập trung ở nơi có địa hình thấp khoảng 300 m, xen kẽ với
ngƣời Kinh ở các huyện Kim Bôi, Lạc Sơn. Sinh kế của ngƣời Mƣờng chủ yếu là
sản xuất nông nghiệp, khai thác ruộng nƣơng để trồng trọt và chăn nuôi. Các sản
phẩm nhƣ ngô, sắn và các loại rau đậu thƣờng đƣợc ngƣời Mƣờng trồng trên
nƣơng. Tập quán canh tác của ngƣời Mƣờng là trồng quảng canh, phƣơng thức sản
xuất này cũng là một yếu tố gây mất rừng.

</div>
(63)<div class='page_container' data-page=63>

nghiệp sản xuất phân phối điện, khí đốt và nƣớc, công nghiệp chế biến, thƣơng
mại và du lịch, giáo dục và y tế, có vai trò quan trọng trong các cơ quan nhà nƣớc
và các doanh nghiệp.

Ngƣời Mƣờng, ngƣời Thái có kinh nghiệm trồng lúa nƣớc và làm thủy lợi
giỏi, trong đó ngƣời Thái đã thiết lập nên nền văn hóa nơng nghiệp lúa nƣớc trong
các thung lũng và lòng chảo với hệ thống mƣơng phai, tạo nên những cánh đồng
màu mỡ nhƣ Mƣờng Pa, Mai Thƣợng, Mai Hạ,…, ngoài ra ngƣời Thái còn canh
tác rau quả, cây lƣơng thực và các sản phẩm nhƣ bông, chàm để phục vụ dệt thổ
cẩm, may mặc. Với tập quán của dân cƣ làm ruộng nƣớc, làm ruộng nƣơng,
chăn nuôi gia súc, làm nghề thủ công, xã hội Thái đã hình thành một nền kinh
tế tự túc, tự cấp mang đậm chất tự nhiên và vẫn còn phổ biến cho đến nay. Nhà

ở của ngƣời Thái là nhà sàn làm bằng các vật liệu khai thác từ rừng nhƣ gỗ, tre,
nứa, vầu và lợp bằng cỏ tranh.

Ngƣời Tày tập trung ở Đà Bắc - nơi có địa thế cao ráo, sống chủ yếu
bằng nghề nông: trồng lúa nƣớc ở thung lũng, làm rãy bằng và dốc, làm vƣờn
và nghề thủ công.

Ngƣời Dao cƣ trú ở rẻo giữa và rẻo cao; trƣớc đây ngƣời Dao làm nƣơng
rãy và du canh để trồng lúa nƣơng và ngô, họ trồng một vài vụ rồi bỏ đi nơi
khác, phƣơng thức sản xuất này đã làm cho rừng bị tàn phá kiệt quệ. Hiện nay,
ngƣời Dao đã phần nào thay đổi đƣợc nhận thức và đang chuyển dần sang định
canh, định cƣ, phát triển chăn nuôi gia súc nhƣ trâu, bò, dê, ngựa, đem lại thu
nhập đáng kể.

Ngƣời Mông sống ở rẻo cao, tập trung ở hai xã Hang Kia và Pà Cò (Mai
Châu), sống bằng khai thác lâm sản và làm nƣơng rãy. Ngƣời Mông canh tác
nƣơng rãy theo lối “phát đốt gieo trồng” với những giống lúa nƣơng, sắn, ngô
và khoai. Do lối canh tác này nên đất đai bị xói mịn, bạc màu và ngƣời Mơng
phải di cƣ. Mơ hình kinh tế chủ yếu là tự túc tự cấp và phụ thuộc vào rừng.
Ngày nay ngƣời Mông đã thay đổi nhận thức, sống định cƣ và làm ruộng bậc
thang.

</div>
(64)<div class='page_container' data-page=64>

suy thoái rừng. Trong nghiên cứu này, tác giả chọn mật độ dân số, khoảng cách
đến điểm dân cƣ và tỉ lệ hộ nghèo là biến giải thích cho biến động lớp phủ rừng
với giả thuyết ở các xã nghèo, các xã có mật độ dân số cao và nơi gần điểm dân
cƣ, áp lực lên rừng lớn và có thể dẫn đến mất rừng và suy thoái rừng.

3. Lao động

Trong giai đoạn đầu, cơ cấu lao động của tỉnh tƣơng đối ổn định, số lao
động phân bổ theo các ngành ít thay đổi, lao động nơng nghiệp chiếm phần lớn,
93% năm 1994 và 89% năm 2001, tổng lao động trong các ngành phi nông nghiệp
chỉ có 7% năm 1994 và 11% năm 2001. Giai đoạn sau có nhiều chuyển biến trong
cơ cấu lao động; lực lƣợng lao động trong ngành nông-lâm nghiệp giảm mạnh, từ
89% năm 2001 xuống 76% năm 2011; ngƣợc lại, số lao động tham gia làm dịch vụ
tăng rõ rệt, 9% sau 10 năm; tỉ lệ lao động trong ngành công nghiệp và xây dựng
tăng nhẹ, chỉ 3%. Các con số trên cho thấy, nếu nhƣ ở giai đoạn đầu, sinh kế của
ngƣời dân Hịa Bình chủ yếu phụ thuộc vào nơng-lâm nghiệp, thì sang giai đoạn
sau, ngày càng nhiều ngƣời lao động tham gia vào các hoạt động dịch vụ, công
nghiệp và xây dựng, làm giảm áp lực cho rừng nên rừng có thể đƣợc phục hồi tự
nhiên. Để chứng minh giả thuyết này, nghiên cứu sinh chọn cơ cấu lao động làm
biến giải thích, bao gồm: tỉ lệ lao động làm lâm nghiệp, tỉ lệ lao động làm nông
nghiệp, tỉ lệ lao động làm công nghiệp, tỉ lệ lao động làm xây dựng, tỉ lệ lao động
làm dịch vụ.

Hình 2. 11. Cơ cấu lao động theo ngành kinh tế năm 1994, 2001 và 2011 
Nguồn: Niên giám thống kê 1994, Điều tra Nông nghiệp nông thôn 2001, 2011 
2.1.3.2. Phát triển kinh tế

</div>
(65)<div class='page_container' data-page=65>

[105]. Ở quy mô thời gian khoảng 2 thập kỷ hoặc ngắn hơn, biến đổi SDĐ chủ yếu
là do ứng phó của xã hội hoặc các cá nhân trƣớc thực trạng kinh tế. Cơ hội và
những hạn chế đối với cách SDĐ mới do thị trƣờng và chính sách tạo ra - những
yếu tố ngày càng bị ảnh hƣởng của các tác nhân toàn cầu [86].

Trong giai đoạn nghiên cứu, nền kinh tế tỉnh Hịa Bình đã đạt đƣợc tốc độ
tăng trƣởng khá; các ngành, các lĩnh vực sản xuất đều phát triển, tốc độ tăng

trƣởng GDP bình quân giai đoạn 2001-2005 đạt 8,0%/năm và giai đoạn 2006-2009
đạt 10,6%/năm (ngành Công nghiệp-Xây dựng tăng 17,8%/năm, Nông–Lâm–Ngƣ
nghiệp tăng 4,8%/năm, Dịch vụ-Thƣơng mại tăng 11,2%/ năm). Thu ngân sách từ
38,4 tỷ đồng năm 1994 tăng lên 113,7 tỷ đồng năm 2000, 298,1 tỷ đồng năm 2005,
năm 2010 đạt 1 212 tỷ đồng. Mức GDP/đầu ngƣời theo giá thực tế tăng từ 1,1 triệu
đồng/ngƣời năm 1994, lên 2,4 triệu đồng/ngƣời năm 2000, 4,3 triệu đồng/ngƣời
năm 2005 và 20,4 triệu đồng/ngƣời năm 2014. Tổng kim ngach xuất khẩu trên địa
bàn từ 6,36 triệu USD năm 2000, đến năm 2005 đạt 28,8 triệu USD và năm 2014
đạt 119,64 triệu USD [5].

Bảng 2. 6. Tăng trưởng kinh tế tỉnh Hòa Bình

Nội dung Năm 1994 2000 2005 2010 2014
Thu ngân sách (tỷ đồng) 38,4 113,7 298,1 1212,0 -
GDP/đầu ngƣời (triệu đồng/ngƣời) 1,1 2,4 4,3 13,3 20,4
Tổng kim ngạch xuất khẩu (triệu USD) - 6,3 28,8 39,0 119,6

Nguồn: Niên giám thống kê tỉnh Hịa Bình năm 1994, 2000, 2005, 2010, 2014

</div>
(66)<div class='page_container' data-page=66>

Biểu đồ hình 2.9 cho thấy cơ cấu kinh tế của tỉnh có nhiều biến động, tỷ
trọng ngành Công nghiệp-xây dựng tăng nhanh từ 16% năm 1994 lên 17% năm
2000, 32% năm 2010 và 35% năm 2014, trong khi tỷ trọng ngành Nông-Lâm-Ngƣ
nghiệp giảm mạnh từ 55% năm 1994 xuống 49% năm 2000, 35% năm 2010 và
còn 31% năm 2014, tỷ trọng ngành Dịch vụ-Thƣơng mại tăng nhẹ từ 29% năm
1994 lên 34% năm 2000, 33% năm 2010 và 34% năm 2014 [5].

Cơ cấu kinh tế phản ánh cơ cấu nguồn thu nhập của nông hộ và tƣơng quan
chặt chẽ với biến động lớp phủ rừng. Trên địa bàn tỉnh, nhiều chƣơng trình trồng

cây gây rừng đƣợc phát động tuy nhiên hiệu quả đạt đƣợc thì khơng giống nhau.
Tại một số xã nhƣ Lâm Sơn, Hòa Sơn, Hợp Hòa thuộc huyện Lƣơng Sơn, nguồn
thu nhập chính của ngƣời dân là từ trồng rừng, do đó rừng trồng ở đây đƣợc quan
tâm chăm sóc nên phát triển tốt. Ngƣợc lại, một số địa bàn khác nhƣ các xã Tu Lý,
Hiền Lƣơng – Đà Bắc, các hộ gia đình khơng chú trọng vào trồng rừng, thậm chí
bỏ rừng sau khi đƣợc Nhà nƣớc giao cho vì rừng khơng đem lại thu nhập cho nông
hộ. Yếu tố tạo ra sự khác biệt đó chính là lợi ích kinh tế-nguồn thu nhập. Vì vậy,
nhóm biến cơ cấu thu nhập đƣợc lựa chọn đƣa vào mơ hình phân tích hồi quy - tỉ
lệ hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ lâm nghiệp, nơng nghiệp, cơng nghiệp,
xây dựng và dịch vụ (xem bản đồ phụ lục 3).

1. Phát triển cơng nghiệp

Nhóm ngành Cơng nghiệp và Xây dựng giữ vai trò chủ đạo trong cơ cấu
kinh tế của tỉnh, tỉ trọng của ngành liên tục gia tăng suốt giai đoạn 1994-2010, giá
trị sản xuất ngành công nghiệp tăng bình quân 25,7%. Cơ cấu sản xuất công
nghiệp chuyển biến đáng kể: công nghiệp sản xuất và phân phối điện, khí đốt và
nƣớc tăng, từ 1,6% năm 1994 lên 43% năm 2005 và 74,6% năm 2010 trong khi đó
tỉ trọng ngành cơng nghiệp khai thác giảm từ 14,1% năm 1994 xuống 11,1% năm
2005 và 2,4% năm 2014; công nghiệp chế biến tuy giảm về tỉ trọng nhƣng vẫn
tăng về giá trị tuyệt đối.

Bảng 2. 7. Cơ cấu giá trị sản xuất công nghiệp phân theo ngành 
Ngành Năm 1994 2005 2010 2014

CN khai thác (%) 14,1 11,1 2,4 2,4

CN chế biến (%) 84,3 45,9 23,0 30,9

CN, SX và phân phối điện, khí

đốt và nƣớc (%)

1,6 43,0 74,6 66,7

Tổng số (%) 100 100 100 100

</div>
(67)<div class='page_container' data-page=67>

Trong đó, ngành cơng nghiệp khai khoáng và sản xuất vật liệu xây dựng
đóng vai trị quan trọng trong phát triển kinh tế và có sức ảnh hƣởng lớn đối với hệ
sinh thái của tỉnh. Theo số liệu thống kê năm 2009, trên địa bàn tỉnh có 220 cơ sở
tham gia khai thác khoáng sản, với nhiều loại khoáng sản khác nhau nhƣ than,
quặng kim loại, đá vôi …[5]. Do phần lớn các mỏ khoáng sản của tỉnh có trữ
lƣợng nhỏ, khơng đƣợc triển khai đầu tƣ ở quy mô công nghiệp, phần lớn sử dụng
công nghệ lạc hậu, chƣa đáp ứng các chỉ tiêu bảo vệ môi trƣờng. Mặt khác, hoạt
động đổ thải, xả thải của ngành này tác động không nhỏ đến chế độ thủy văn của
các sông suối, gây bồi lắng dịng chảy, làm thay đổi địa hình, địa mạo, suy thối
chất lƣợng nƣớc …có thể dẫn đến giảm đa dạng sinh học và biến đổi lớp phủ rừng.

Để đánh giá ảnh hƣởng của hoạt động khai thác khoáng sản tới biến động
lớp phủ rừng, tác giả sử dụng biến giải thích là khoảng cách đến điểm khai thác
khoáng sản (xem phụ lục 3). Giả thuyết: hoạt động khai thác khoáng sản sẽ làm
mất rừng tại vị trí khai thác lộ thiên, đồng thời việc đồ thải ra khu vực lân cận có
thể làm suy thối rừng.

2. Phát triển xây dựng

Ngành xây dựng đã đóng góp một phần đáng kể vào kinh tế địa phƣơng, giá
trị sản xuất của ngành liên tục tăng. Do công tác quy hoạch xây dựng và giám sát
các cam kết bảo vệ môi trƣờng của các cơ quan chức năng chƣa tốt nên việc phát

triển xây dựng sẽ có những ảnh hƣởng khơng tích cực đến tài ngun, mơi trƣờng
trong đó có lớp phủ rừng: các hoạt động khai thác trái phép đất, cát, đá, sỏi làm vật
liệu xây dựng, các hoạt động đổ thải xây dựng…làm sạt lở bờ, bồi lắng cho khu
vực hạ lƣu và thảm thực vật bị vùi lấp.

Mặt khác, ngành xây dựng phát triển nhanh sẽ thu hút thêm lao động dẫn
đến thay đổi trong cơ cấu lao động - việc làm cũng nhƣ cơ cấu thu nhập. Khi
ngƣời dân có nguồn thu nhập khác ngồi nơng lâm nghiệp, kinh tế sẽ ít phụ thuộc
vào rừng nên rừng có cơ hội tái sinh.

3. Phát triển thủy điện

Nguồn năng lƣợng của Hịa Bình hiện nay bao gồm năng lƣợng thủy điện và
năng lƣợng tái tạo, trong đó chủ yếu là năng lƣợng thủy điện nhỏ (TĐN) và thủy điện
cực nhỏ (TĐCN), nguồn năng lƣợng tái tạo hiện nay mới chỉ ở dạng tiềm năng chƣa đi
vào khai thác sử dụng. Tuy cho đến nay chƣa có những nghiên cứu, khảo sát đánh giá
đầy đủ nhƣng 4 hệ thống sông: sông Bôi, sông Bƣởi, sông Bùi và sơng Lạng có thể
khai thác trên 10 000 tổ máy TĐCN với công suất 0,3 - 0,5 kW.

</div>
(68)<div class='page_container' data-page=68>

chiếm dụng đất, làm suy thoái hệ sinh thái do rừng bị ngập nƣớc (ở khu vực hồ chứa),
kéo theo nhiều quần thể thực vật bị tiêu diệt. Hậu quả là, hệ sinh thái sông suối trƣớc đây
sẽ chuyển sang hệ sinh thái hồ. Đặc biệt, hoạt động của thủy điện sông Đà gây xói lở bờ
sơng nghiêm trọng tại các xã Minh Nông và Tân Đức [21, 22].

4. Phát triển nông-lâm nghiệp

Tỉ trọng ngành nông-lâm nghiệp giảm, từ 55% năm 1994 xuống 35% năm
2010 trong cơ cấu kinh tế của tỉnh. Ở giai đoạn đầu 1994-2000, mặc dù nông lâm

nghiệp chiếm tỉ trọng lớn nhƣng sản xuất yếu kém dẫn đến sản lƣợng thấp: sản
lƣợng cây có hạt năm 1994 là 16,35 vạn tấn. Những năm gần đây, do ảnh hƣởng
của chƣơng trình chuyển dịch cơ cấu sản xuất trồng trọt, chăn nuôi, thủy sản, lâm
nghiệp, nâng cao năng suất và chất lƣợng sản phẩm, nên kết quả đạt mức tăng
trƣởng khá, bình quân 5 năm 2006-2010 là 4,75%/năm. Bình quân lƣơng thực/đầu
ngƣời tăng, từ 231 kg/ngƣời năm 1994 lên 449 kg/ngƣời năm 2014.

Bảng 2. 8. Một số chỉ số về tăng trưởng kinh tế ngành nông nghiệp 
Chỉ số đánh giá Đơn vị 1994 2000 2006 2010 2014
Giá trị sản xuất (giá CĐ 1994) Tỷ

đồng

145,8 870,7 1512,9 1799,9 8073,7
Tốc độ tăng trƣởng GTSX % 1,6 3,4 5,8 4,7 -
Cơ cấu kinh tế của ngành so với

kinh tế chung của tỉnh

% 55 49 44,1 35 31

Sản lƣợng lƣơng thực cây có hạt Vạn
tấn

16,35 24,4 32,56 34,93 36,7
Bình quân lƣơng thực cây có

hạt/ngƣời/năm

kg 231 316 395 420 449

Nguồn: Niên giám thống kê 1994, 2000, 2005, 2014 
Lĩnh vực lâm nghiệp: tăng trƣởng lâm nghiệp trong những năm qua đạt
2-7%/năm, chiếm khoảng 19% tổng giá trị sản xuất nông, lâm nghiệp. Độ che phủ
rừng tăng dần qua các năm, từ 28% năm 1994 lên 53% năm 2014.

</div>
(69)<div class='page_container' data-page=69>

Tỉ lệ che phủ rừng giai đoạn gần đây ngày càng tăng. Bên cạnh đó, chủ trƣơng
chuyển đổi cơ cấu cây trồng, thâm canh nông nghiệp đã làm cho lớp phủ rừng biến
đổi cả về phân bố không gian cũng nhƣ chất lƣợng [34].

Bảng 2. 9. Kết quả thực hiện một số chỉ số phát triển ngành lâm nghiệp

Chỉ số đánh giá Đơn vị 1994 2000 2010 2014

1. Chỉ số kết quả

Tốc độ tăng giá trị sản xuất
ngành lâm nghiệp

% - - 2,3 1,02

Tỷ lệ che phủ rừng % 28 - 46 53

Tỷ trọng GTSX khai thác trong
tổng GTSX lâm nghiệp

% - - 73,3 84,61

Tỷ trọng GTSX lâm sinh trong
tổng GTSX lâm nghiệp

% - - 11,4 9,24

2. Chỉ số đầu ra

Rừng trồng tập trung ha 1496 5852 8000 8675

Chăm sóc rừng ha 4873 9445 20150 24202

Khoanh nuôi tự nhiên ha - - 2237 -

Khoán bảo vệ rừng ha 217,7 75850 -

Trồng cây phân tán - 1000

(ha)
105
(ha)
36
(triệu cây)
-

Khai thác gỗ 1000m3 28 100,3 136,23 200,85

Nguồn: Niên giám thống kê 1994, 2000, 2010, 2014 
5. Phát triển du lịch

</div>
(70)<div class='page_container' data-page=70>

phát triển du lịch vùng trung du miền núi Bắc Bộ thành “Khu di tích quốc gia” là
những lợi thế cho du lịch Hòa Bình phát triển.

Năm 2005, Hịa Bình đón 226 900 lƣợt khách, trong đó có 16 000 lƣợt
khách quốc tế và 210 900 lƣợt khách nội địa, đem lại thu nhập 15 000 triệu đồng,
đến năm 2010 ƣớc đạt 1 100 000 lƣợt khách, trong đó có 84 000 lƣợt khách quốc
tế và 1 016 000 lƣợt khách trong nƣớc, thu nhập du lịch đạt 300 tỷ đồng [5]. Con
số này minh chứng cho tốc độ phát triển nhanh chóng của ngành du lịch tại đây.

Dựa vào tiềm năng sẵn có và nhu cầu của du khách, Hịa Bình đã phát triển
các sản phẩm du lịch nhƣ: du lịch văn hóa (bản Lác, bản Pà Cị, mƣờng Bi, mƣờng
Động, …), du lịch sinh thái (khu bảo tồn Hang Kia, Phu Canh,…), du lịch nghỉ
dƣỡng chữa bệnh (suối khống Kim Bơi), du lịch tâm linh (chùa Tiên, đền Thác
Bờ,…), du lịch cộng đồng (bản Văn, bản Bƣớc,…)…

Tại Hịa Bình, kinh doanh du lịch phát triển mạnh những năm gần đây đem
lại cho tỉnh nguồn thu đáng kể, tuy nhiên nó cũng kéo theo việc phát triển các dịch
vụ thể thao, vui chơi giải trí, nhà hàng, khách sạn…, sinh kế thay đổi và mục đích
sử dụng đất chuyển đổi dẫn đến biến đổi về lớp phủ rừng; bên cạnh đó, lớp phủ
rừng cũng chịu một lƣợng lớn rác thải. Để đánh giá ảnh hƣởng của hoạt động du
lịch tới biến động lớp phủ rừng, tác giả sử dụng biến: khoảng cách đến điểm du
lịch (xem phụ lục 3). Giả thuyết: ngƣời dân ở gần điểm du lịch sẽ tham gia kinh
doanh các dịch vụ du lịch, kinh tế không phụ thuộc vào rừng, nghĩa là giảm áp lực
lên rừng, do đó lớp phủ rừng sẽ biến động tăng.

2.1.3.3. Cơ sở hạ tầng 
1. Lưới điện

Mạng lƣới điện của tỉnh bao gồm:

- Hệ thống truyền tải cao áp: đƣờng dây và trạm biến áp ở các cấp điện 220
kV và 110kV. Các trạm biến áp 110/35/22/10kV đƣợc thiết kế với quy mô đầy đủ
2 máy biến áp để hạn chế thiệt hại do mất điện khi có sự cố xảy ra ở một trong các
máy biến áp. Các trạm chuyên dùng cho nhà máy xi măng sử dụng gam máy biến
áp phù hợp với yêu cầu của phụ tải; u cầu về cơng suất dự phịng đều đƣợc tính
từ các trạm 110kV.

- Lƣới phân phối trung áp: định hƣớng quy hoạch cấp điện áp 22kV cho các
khu vực đã có hoặc chuẩn bị có nguồn 22kV.

</div>
(71)<div class='page_container' data-page=71>

- Lƣới điện hạ áp: mạng điện hạ áp dùng hệ thống điện áp 380/220V với sơ
đồ 4 dây, có trung tính nối đất trực tiếp.

2. Mạng lưới giao thông

Khả năng tiếp cận đƣờng xá và các hạ tầng giao thông khác: sân bay, cảng,
chợ, nguồn nguyên liệu, nguồn cung cấp lao động, vốn, thuốc bảo vệ thực vật, hỗ trợ
kỹ thuật cũng ảnh hƣởng đến quyết định SDĐ. Khi ngƣời dân tiếp cận với nhiều loại
sản phẩm và dịch vụ hơn cũng nhƣ hiểu đƣợc phong cách sống của ngƣời dân ở vùng
miền khác thì chất lƣợng cũng nhƣ kiểu dáng của sản phẩm sẽ đƣợc cải thiện, đa dạng
hóa. Đối với tỉnh Hịa Bình, mạng lƣới giao thơng bao gồm:

Hình 2. 13. Hệ thống đường giao thơng tỉnh Hịa Bình

</div>
(72)<div class='page_container' data-page=72>

khoảng 1850 km, trong đó đƣờng trục huyện khoảng hơn 770 km, đƣờng xóm xã

hơn 3223 km. Trên hệ thống đƣờng giao thơng của tỉnh có 56 cầu thuộc đƣờng
quốc lộ và 57 cầu thuộc hệ thống đƣờng tỉnh lộ.

- Đường thủy: giao thông đƣờng thủy hoạt động chủ yếu trên các sông Đà 
(phục vụ vận chuyển cho vùng Tây Bắc và vùng hạ lƣu), sông Bôi,… với 4 cảng
tổng hợp và 4 cảng chuyên dùng, bến thủy, bến đò,…

Sinh kế của ngƣời dân tại các xã gần trung tâm và các xã ở vùng sâu cũng
khác nhau: các nông hộ ở vùng xa nhƣ Đà Bắc, Mai Châu vẫn chủ yếu dựa vào sản
xuất nông– lâm nghiệp theo mơ hình tự cung tự cấp trong khi các gia đình ở gần
trung tâm nhƣ Lƣơng Sơn, TP. Hịa Bình cịn tham gia vào các loại hình phi nơng
nghiệp ngồi sản xuất nơng lâm nghiệp. Để tìm hiểu quy luật và phát hiện mối
quan hệ giữa khả năng tiếp cận thị trƣờng và biến động lớp phủ rừng, nghiên cứu
sinh sử dụng các biến khoảng cách đến đƣờng giao thông (đƣờng giao thơng
chính, đƣờng giao thơng phụ) và khoảng cách đến sông suối (sông suối lớn, sơng
suối nhỏ). Trong đó, đƣờng giao thơng chính là những tuyến quốc lộ nhƣ QL 15,
QL 12B, QL 21, QL 6 và tỉnh lộ ở gần trung tâm kinh tế, văn hóa chính trị nhƣ TL
434, TL 435, và đƣờng giao thông nhỏ là những tuyến tỉnh lộ TL 433 ở xa trung
tâm, huyện lộ, các con đƣờng trong xã, thơn, các sơng chính gồm sơng Đà, sông
Bôi, sông Bƣởi và các sông suối nhỏ. Giả thuyết mà tác giả đặt ra là ở các xã có
khả năng tiếp cận cao, ngƣời dân sẽ trồng rừng vì dễ dàng thƣơng mại hóa các sản
phẩm rừng, lợi ích kinh tế đem lại lớn.

2.1.3.4. Giáo dục, y tế và văn hóa

Các yếu tố văn hóa và giáo dục cũng ảnh hƣởng đến quyết định SDĐ vì vậy
khơng thể tách rời nó với các điều kiện kinh tế chính trị sâu xa: bất bình đẳng về
kinh tế, chính trị (phụ nữ, dân tộc thiểu số, hộ gia đình nghèo) đều ảnh hƣởng đến
việc tiếp cận nguồn lực và SDĐ. Thái độ, lý lịch bản thân, niềm tin, nhận thức của
ngƣời quản lý đất đai cũng ảnh hƣởng đến quyết định SDĐ [86].

</div>
(73)<div class='page_container' data-page=73>

Bảng 2. 10. Số lượng trường học trong các huyện

Huyện Số trƣờng học

1994 2005 2014

Tp Hịa Bình 27 38 39

Huyện Đà Bắc 34 50 50

Huyện Mai Châu 34 40 47

Huyện Kỳ Sơn 23 30 32

Huyện Lƣơng Sơn 30 47 50

Huyện Cao Phong - 28 29

Huyện Kim Bôi 47 61 82

Huyện Tân Lạc 34 51 53

Huyện Lạc Sơn 50 64 65

Huyện Lạc Thủy 27 28 35

Huyện Yên Thủy 22 28 30

Tổng 337 479 482

Nguồn: Niên giám thống kê 1994, 2005, 2014 
Bảng 2. 11. Số lượng học sinh và giáo viên trong các huyện

(tính tổng từ cấp mầm non đến phổ thông trung học)

Huyện Số học sinh Số giáo viên Số học sinh/giáo viên

1997 2005 2014 1997 2005 2014 1997 2005 2014

Tp Hịa Bình 20235 16407 16399 1142 1076 1026 17,7 15,2 16,0

Huyện Đà Bắc 13307 10822 9163 723 723 878 18,4 15,0 10,4

Huyện Mai Châu 10089 9105 8343 663 705 837 15,2 12,9 10,0

Huyện Kỳ Sơn 17704 6408 5170 888 568 551 19,9 11,3 9,4

Huyện Lƣơng Sơn 20195 16810 15842 940 1327 1274 21,5 12,7 12,4

Huyện Cao Phong - 7895 6742 - 536 600 - 14,7 11,2

Huyện Kim Bôi 34840 30325 18266 1472 1882 1417 23,7 16,1 12,9

Huyện Tân Lạc 18906 15961 13310 787 1043 1008 24,0 15,3 13,2

Huyện Lạc Sơn 33514 28207 21956 1161 1565 1649 28,9 18,0 13,3

Huyện Lạc Thủy 12541 10010 10084 636 709 926 19,7 14,1 10,9

Huyện Yên Thủy 14647 12560 9980 581 823 868 25,2 15,3 11,5

Tổng 195978 164510 135255 8993 10957 11034 21,8 15,0 12,3

</div>
(74)<div class='page_container' data-page=74>

lớp học không ngừng tăng lên trong những năm qua: từ 337 trƣờng học năm 1994
tăng lên đến 479 trƣờng học năm 2005 và 482 trƣờng học năm 2014. Tỉ lệ học
sinh/giáo viên giảm: từ 21.8 học sinh/ giáo viên năm 1997 giảm xuống còn 15.0
học sinh/giáo viên năm 2005 và 12.3 học sinh/giáo viên năm 2014 (bảng 2.7).

Công tác chăm sóc y tế của tỉnh cũng có nhiều thay đổi: thu hút các dự án
Quốc tế, mạng lƣới y tế đƣợc củng cố, nâng cao chất lƣợng từ xã lên đến tỉnh với
một đội ngũ cán bộ đáp ứng tốt nhu cầu khám chữa bệnh cho ngƣời dân. Số cơ sở
khám chữa bệnh (bệnh viện tỉnh, bệnh viện huyện, phòng khám đa khoa, trạm y tế
xã phƣờng) tăng: từ 233 cơ sở năm 1994 lên 245 cơ sở năm 2005 đến 255 cơ sở
năm 2014. Số giƣờng bệnh cũng ngày càng đầy đủ, đáp ứng đƣợc nhu cầu khám
chữa bệnh: từ 1725 giƣờng bệnh năm 1994 tăng lên đến 1845 giƣờng bệnh năm
2005 và 3130 giƣờng bệnh năm 2014 [5].

Về đời sống văn hóa, tồn tỉnh có tổng số 1566 nhà văn hóa xóm, bản,
trong đó có trên 400 nhà văn hóa thơn, bản đƣợc cấp các trang thiết bị kỹ thuật,
trang âm, ánh sáng, dụng cụ tuyên truyền theo chƣơng trình mục tiêu văn hố quốc
gia; 38/210 xã, phƣờng, thị trấn có nhà văn hoá; 65 khu thể thao xã, phƣờng, thị
trấn, 11/11 nhà văn hoá cấp huyện, thành phố; 210 tủ sách xã, phƣờng, thị trấn và
195 điểm bƣu điện văn hóa.

2.1.3.5. Hiện trạng sử dụng đất

SDĐ là tổng hợp của các nguyên nhân trực tiếp gây biến động LPĐ và LPR,
bao gồm hoạt động của con ngƣời hoặc các yếu tố trung gian khác. Hoạt động sử dụng
đất thể hiện qua việc tác động thƣờng xuyên lên bề mặt vật lý của trái đất: sản xuất
nông nghiệp, lâm nghiệp, xây dựng cơ sở hạ tầng [88, 99]. Theo mục đích sử dụng, các
loại hình sử dụng đất ở Hịa Bình bao gồm 5 nhóm: đất nơng nghiệp, đất lâm nghiệp,
đất khu dân cƣ, đất chuyên dùng và đất chƣa sử dụng.

Bảng 2. 12. Thay đổi sử dụng đất qua các năm (đơn vị: ha)

Loại hình SDĐ 1997 2000 2005 2010 2014

Đất nông nghiệp 72437 67659 67697 67138 64820

Đất lâm nghiệp 220905 165679 183352 285936 288425

Đất khu dân cƣ 23799 6397 6253 19317 19512

Đất chuyên dùng 10082 27364 28406 39588 41133

Đất chƣa sử dụng 147719 199154 180546 48889 45240

Tổng 474942 466254 466254 460869 460869

</div>
(75)<div class='page_container' data-page=75>

Bảng 2.8 cho thấy diện tích đất theo loại hình sử dụng có biến động trong
những năm qua: nhóm đất lâm nghiệp, đất chuyên dùng tăng, đất chƣa sử dụng
giảm. Nguyên nhân của sự thay đổi này là do đất chƣa sử dụng đƣợc cải tạo trở
thành đất nông nghiệp và lâm nghiệp thông qua các dự án phủ xanh đất trống đồi

trọc nhƣ Chƣơng trình rừng PAM, Chƣơng trình 327, Chƣơng trình 661. Diện
tích rừng tăng lên khơng những đã góp phần cải tạo môi trƣờng, giảm thiểu nguy
cơ tai biến thiên nhiên nhất là đối với các khu vực đồi núi có cấu trúc địa chất
kém mà cịn góp phần vào kinh tế rừng của tỉnh. Đất chuyên dùng tăng là do các
doanh nghiệp vào đầu tƣ nên kéo theo nhu cầu xây dựng cơ sở hạ tầng.

2.1.3.6. Cơ chế chính sách phát triển kinh tế xã hội

Ở đâu cũng vậy, chính sách của chính phủ đóng vai trị quan trọng, đây có
thể là tác nhân trực tiếp hoặc trung gian của biến đổi SDĐ. Ví dụ, nếu chính phủ
can thiệp vào việc giảm tỉ lệ sinh và khuyến khích di cƣ (điều này ảnh hƣởng đến
nhân khẩu), khuyến khích cơng nghiệp hóa và xuất khẩu, cung cấp và duy trì cơ sở
hạ tầng thì sẽ làm thay đổi SDĐ và dẫn đến biến động LPR. Vì vậy, việc hiểu rõ
thể chế (chính trị, luật pháp, kinh tế và truyền thống) và ảnh hƣởng của nó tới việc
ra quyết định của các cá thể là cần thiết [151]. Tại Hịa Bình, những chính sách
ảnh hƣởng đến lớp phủ rừng bao gồm:

Những chính sách đã triển khai:

Trƣớc thực trạng mất rừng và suy thoái rừng nghiêm trọng, nhà nƣớc đã
thực hiện hàng loạt các biện pháp cải cách trong SDĐ nhằm khuyến khích ngƣời
dân tham gia vào quá trình sản xuất gắn lợi ích của các cá nhân, hộ gia đình với lợi
ích chung, bao gồm:

- Quyết định số 327-CT ngày 15 tháng 9 năm 1992 (gọi tắt là chƣơng trình
327) về việc ban hành một số chủ trƣơng chính sách sử dụng đất trống, đồi núi
trọc, rừng, bãi bồi ven biển và mặt nƣớc.

- Nghị định số 64/CP của chính phủ ngày 27 tháng 7 năm 1993 ban hành
quy định về giao đất nông nghiệp cho hộ gia đình, cá nhân sử dụng lâu dài vào

mục đích sản xuất nơng nghiệp.

- Nghị định số 02/CP của chính phủ ngày 15 tháng 1 năm 1994 ban hành
văn bản quy định về việc giao đất lâm nghiệp cho tổ chức, hộ gia đình, cá nhân sử
dụng ổn định lâu dài vào mục đích lâm nghiệp.

</div>
(76)<div class='page_container' data-page=76>

- Quyết định số 661/QĐ-TTg của thủ tƣớng chính phủ ngày 29 tháng 7 năm
1998 về mục tiêu, nhiệm vụ, chính sách và tổ chức thực hiện dự án trồng mới 5
triệu ha rừng.

- Quyết định số 135/1998/QĐ-TTg của thủ tƣớng chính phủ ngày 31 tháng
7 năm 1998 phê duyệt chƣơng trình phát triển kinh tế xã hội các xã đặc biệt khó
khăn vùng núi và vùng sâu, vùng xa.

- Quyết định số 224/1998/QĐ-TTg của Thủ tƣớng Chính phủ ngày 19 tháng
12 năm 1998 về việc ban hành quy chế hoạt động của ban chủ nhiệm chƣơng trình
mục tiêu quốc gia xóa đói giảm nghèo.

- Thơng tƣ liên tịch số 666/2001 TTLT/ BKH- UBDTMN -TC-XD của Bộ
kế hoạch đầu tƣ - Ủy ban dân tộc miền núi - Tài chính - Xây dựng ngày 23 tháng 8
năm 2001 về hƣớng dẫn quản lý đầu tƣ và xây dựng cơng trình hạ tầng thuộc
chƣơng trình 135.

Về hiệu quả đạt đƣợc sau khi triển khai các chính sách nêu trên, từ năm
1995 – 1999 tỉnh Hịa Bình đã hồn thành cơng tác giao đất giao rừng theo Nghị
định 02/1994 của Chính phủ. Diện tích đất lâm nghiệp đã giao cho hộ gia đình là
235.989,3 ha, chiếm 73,21%; đất thuộc các nơng, lâm trƣờng, các dự án là trên 64
nghìn ha, chiếm gần 20%; cịn lại là diện tích do Uỷ ban nhân dân các xã quản lý

với trên 21 nghìn ha. Tổng diện tích đất lâm nghiệp đã đƣợc cấp giấy chứng nhận
quyền sử dụng đất cho hộ gia đình và cá nhân là trên 229 nghìn ha, với 63.980
giấy chứng nhận; toàn tỉnh Hịa Bình có 17.756 chủ rừng, gồm 8 tổ chức và
17.748 hộ gia đình, cộng đồng dân cƣ thôn trên địa bàn 45 xã, phƣờng, thị trấn
thuộc 5 huyện và thành phố nhận khoán bảo vệ hàng năm khoảng trên 73 nghìn ha
rừng thuộc diện cung ứng dịch vụ môi trƣờng rừng trong lƣu vực Nhà máy thủy
điện Hịa Bình. Sau 3 năm (2011- 2013) triển khai chính sách chi trả dịch vụ môi
trƣờng rừng, Qũy bảo vệ và phát triển rừng tỉnh đã đƣợc thành lập với tổng số gần
23,9 tỷ đồng, bình quân mỗi ha rừng trồng đƣợc chi trả 80.000 đồng/năm và mỗi
ha rừng tự nhiên đƣợc chi trả 120.000/năm nếu thỏa mãn các tiêu chuẩn chi trả của
Qũy. Bên cạnh đó, tỉnh cịn triển khai các chƣơng trình, dự án trồng mới rừng,
bình quân mỗi năm 6,5 nghìn ha. Kết quả, độ che phủ rừng của toàn tỉnh đã gia
tăng từ 38% năm 1999 lên 46% năm 2010 và 49% năm 2013.

Những chính sách ảnh hưởng đến phát triển tỉnh Hịa Bình trong những 
năm tới:

</div>
(77)<div class='page_container' data-page=77>

- Chủ trƣơng hợp tác phát triển “Hai hành lang và một vành đai kinh tế Việt
Nam- Trung Quốc”, trong đó ƣu tiên xây dựng kết cấu hạ tầng KT-XH, hợp tác về
vận tải hàng hóa và hành khách, phát triển mậu dịch chính ngạch, mậu dịch biên
giới, hợp tác phát triển du lịch, nông nghiệp tập trung vào nghiên cứu sản xuất giống
có năng suất và chất lƣợng cao, công nghiệp tập trung vào sản xuất điện, dƣợc
phẩm, sản xuất hàng xuất khẩu, khai thác và chế biến tài nguyên.

- Quan hệ thƣơng mại Việt – Trung và quan hệ hợp tác với Lào.

* Ảnh hưởng của điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội đến sự phân bố và 
biến động lớp phủ rừng tỉnh Hịa Bình.

Phân bố lớp phủ rừng chịu sự chi phối của các yếu tố tự nhiên: địa hình,
địa mạo, khí hậu, thổ nhƣỡng, ….; sự kết hợp của các nhân tố này đã hình thành
nên các vành đai thực vật theo độ vĩ và độ cao. Đối với nghiên cứu trong giai
đoạn thời gian ngắn nhƣ trong luận án, khoảng 20 năm (1994 – 2015), các yếu tố
tự nhiên tƣơng đối ổn định, hầu nhƣ khơng biến đổi; trong khi đó các yếu tố kinh
tế xã hội thì ln vận động khơng ngừng và là tác nhân chủ yếu gây biến động lớp
phủ rừng.

Đai độ cao dƣới 200 m là các đồng bằng đƣợc hình thành do sự bồi đắp của
phù sa sơng, đất tốt, địa hình bằng phẳng và cũng là nơi tập trung dân cƣ đông
đúc, chủ yếu là ngƣời Kinh và ngƣời Mƣờng. Lớp phủ đặc trƣng là thảm thực vật
thứ sinh nhân tạo, gắn liền với các hoạt động canh tác của dân, bao gồm tổ hợp các
cây trồng trong hệ thống nông lâm nghiệp xen lẫn cụm dân cƣ. Một phần nhỏ đất
cằn cỗi do canh tác quá nhiều bị bỏ hoang xuất hiện các kiểu trảng cây, bụi cây
thấp xen cỏ. Cơ sở hạ tầng đƣợc đầu tƣ phát triển mạnh, đặc biệt là hạ tầng giao
thông làm cho hoạt động giao thƣơng, tiếp cận thị trƣờng dễ dàng. Mơ hình kinh tế
ở đây là nông lâm nghiệp kết hợp dịch vụ.

</div>
(78)<div class='page_container' data-page=78>

Đai độ cao trên 700 m chủ yếu là đất feralit mùn, địa hình dốc, mật độ chia
cắt ngang và chia cắt sâu lớn, nhiệt độ trung bình năm 12-160C, mƣa nhiều, mùa
lạnh kéo dài 4-6 tháng. Đặc điểm khí hậu nhƣ trên đã dẫn đến sự có mặt của khu
hệ thực vật chịu lạnh và rụng lá vào mùa đông. Do địa hình đồi núi hiểm trở, bị cơ
lập về địa lý nên dân cƣ ít tập trung ở đây, chủ yếu là đồng bào các dân tộc thiểu
số: ngƣời Tày, ngƣời Dao và ngƣời Mông; hạ tầng giao thông kém phát triển làm
hạn chế khả năng tiếp cận thị trƣờng của ngƣời dân. Chính điều này đã hình thành
tâm lý ngại đi lại của phần lớn bà con, cuộc sống quanh quẩn, bó hẹp trong phạm
vi làng xã không bắt kịp với sự phát triển của xã hội là nguyên nhân gây cản trở

sự phát triển kinh tế xã hội các huyện miền núi của Hịa Bình cũng nhƣ tăng
khoảng cách chênh lệch về tốc độ phát triển giữa các huyện miền núi và các
huyện đồng bằng. Ở đây tỉ lệ hộ nghèo còn cao, tập quán canh tác cũng nhƣ mơ
hình kinh tế của đồng bào các dân tộc có những đặc thù riêng và vẫn cịn duy trì
một phần cho đến ngày nay: tập quán du canh du cƣ của đồng bào ngƣời Mông và
ngƣời Dao, mơ hình kinh tế nơng lâm nghiệp tự túc tự cấp, sinh kế chủ yếu phụ
thuộc vào khai thác các sản phẩm sẵn có từ rừng, gây áp lực lớn lên rừng và có thể
dẫn đến biến động lớp phủ rừng theo chiều hƣớng tiêu cực.

2.2. Tích hợp viễn thám và GIS nghiên cứu hiện trạng lớp phủ rừng qua 
các giai đoạn

Để đánh giá về hiện trạng lớp phủ rừng qua các giai đoạn, luận án sử
dụng cả phƣơng pháp trƣớc phân loại và phƣơng pháp sau phân loại vì phƣơng
pháp trƣớc phân loại giúp xác định nhanh và đánh giá sơ bộ biến động về trạng
thái lớp phủ rừng còn phƣơng pháp sau phân loại cho phép chiết tách thông tin
biến động về loại hình lớp phủ rừng.

Trong luận án, nghiên cứu sinh sử dụng ảnh vệ tinh Landsat đa thời gian để chiết
tách thông tin về hiện trạng và biến động lớp phủ rừng vì những lý do sau:

Đảm bảo sự phù hợp giữa độ phân giải không gian và quy mơ nghiên cứu:
ảnh Landsat có độ phủ rộng với độ phân giải trung bình sẽ thích hợp với quy mơ
nghiên cứu cấp tỉnh (tỉnh Hịa Bình có diện tích khoảng 46000 km2) và lập bản
đồ ở tỉ lệ 1/100 000.

Ảnh Landsat đa kênh phổ nên sẽ đảm bảo chiết tách đƣợc các thông tin của
nhiều loại lớp phủ nhƣ trong hệ thống phân loại lớp phủ của luận án.

</div>
(79)<div class='page_container' data-page=79>

2.2.1. Nghiên cứu thay đổi về trạng thái lớp phủ rừng

Theo nguyên tắc áp dụng phƣơng pháp trƣớc phân loại, các ảnh phải
chuẩn hóa ảnh hƣởng khí quyển về cùng một thời điểm: ảnh năm 1994 và năm
2005 đƣợc chuẩn hóa theo ảnh năm 2015. Sau đó giá trị số đƣợc chuyển về giá
trị phản xạ để tính chỉ số NDVI. Tồn bộ các bƣớc thực hiện đƣợc tóm tắt trong
sơ đồ hình 2.11

Hình 2. 14. Phương pháp trước phân loại nghiên cứu biến động trạng thái 
lớp phủ rừng. (BĐBĐ: Bản đồ biến động)

</div>
(80)<div class='page_container' data-page=80>

</div>
(81)<div class='page_container' data-page=81>

Bảng 2. 13. Chỉ số NDVI và biến động chỉ số NDVI giai đoạn 1994-2005-2015 tỉnh Hịa Bình

NDVI 1994

2005 2015 Biến động

1994-2005

Tốc độ biến động 
1994-2005

Biến động 
2005-2015

Tốc độ biến động 
2005-2015

ha % ha % ha % ha % ha/năm %/năm ha % ha/năm %/năm

<0 8506,17 1,9 28011,15 6,1 12025,26 2,6 19504,98 4,2 2167,20 0,5 -15985,89 -3,5 -1998,24 -0,4
0-0,2 33652,35 7,3 109911,24 24,0 14363,46 3,1 76258,89 16,7 8473,20 1,9 -95547,78 -20,9 -11943,5 -2,6
0,2-0,4 258866,01 56,5 306420,75 66,9 65466,90 14,3 47554,74 10,4 5283,90 1,2 -240953,85 -52,6 -30119,2 -6,6
0,4-0,6 156114,99 34,1 13501,35 2,9 292328,28 63,9 -142614,00 -31,2 -15846,00 -3,5 278826,93 61,0 34853,37 7,6

>0,6 774,63 0,2 0,0 0,0 73311,39 16,0 -774,63 -0,2 -86,10 0,0 73311,39 16,0 9163,92 2,0
Tổng 457914,15 100 457844,49 100 457495,29 100

</div>
(82)<div class='page_container' data-page=82>

Theo bảng 2.9, năm 1994 và 2005, chỉ số NDVI mức trung bình (0,2 -
0,4) chiếm ƣu thế với 56,5% và 66,9%, năm 2015, chỉ số NDVI mức cao
(0,4-0,6) chiếm tỉ lệ lớn 63,9%. Những con số này chứng tỏ chất lƣợng thảm thực
vật đang tốt dần lên. Tốc độ biến động trung bình một năm và một số thông tin
chi tiết hơn đƣợc trình bày trong bảng 2.9. Để thể hiện biến động trạng thái
thảm thực vật một cách trực quan sinh động, ngoài bản đồ ra, các giá trị biến
động này còn đƣợc thể hiện bằng biểu đồ (hình 2.14).

Hình 2. 17. Biểu đồ biến động trạng thái lớp phủ 1994-2005-2015

Sau khi tạo đƣợc ảnh hiệu NDVI, biểu đồ histogram của các ảnh này

đƣợc vẽ nhƣ hình 2.13. Đây là cơ sở để thử các ngƣỡng và chọn ra ngƣỡng phù
hợp, từ đó tạo ra bản đồ biến động NDVI phản ánh biến động về trạng thái
thảm thực vật nhƣ hình 2.15, 2.16. Màu xám nhạt thể hiện các pixel không biến
động, màu vàng tƣơng ứng với biến động giảm và màu xanh lục tƣơng ứng với
biến động tăng.

</div>
(83)<div class='page_container' data-page=83>

</div>
(84)<div class='page_container' data-page=84>

</div>
(85)<div class='page_container' data-page=85>

2.2.2. Nghiên cứu phân bố không gian và biến động lớp phủ rừng

Các bƣớc tiến hành chiết tách và xử lý thông tin phục vụ nghiên cứu biến
động lớp phủ rừng đƣợc tóm tắt trong sơ đồ sau:

Hình 2. 20. Nghiên cứu biến động lớp phủ rừng theo phương pháp sau phân loại 
(BĐLP: bản đồ lớp phủ rừng, BĐ BĐLP: bản đồ biến động lớp phủ rừng) 
2.2.2.1. Chọn mẫu

Bộ mẫu phục vụ phân loại có giám sát đƣợc lựa chọn cho 6 loại lớp phủ
(lớp thông tin): rừng kín, rừng thƣa, cây bụi, nông nghiệp, đất trống và mặt
nƣớc. Các mẫu này phải đại diện cho đối tƣợng, đƣợc chọn ở nhiều vị trí và
nhiều trạng thái khác nhau (lớp phổ). Vì vậy, các lớp phổ đƣợc chọn là rừng
kín 1, rừng kín 2, rừng thƣa 1, rừng thƣa 2, rừng thƣa 3, cây bụi, nông nghiệp
1, nông nghiệp 2, nông nghiệp 3, đất trống 1, đất trống 2, mặt nƣớc 1 và mặt
nƣớc 2. Kích thƣớc bộ mẫu cũng phải đảm bảo ít nhất là 30*p/lớp (p: số kênh
phổ sử dụng) [100]. Đối với thời điểm năm 2015, tác giả sử dụng 6 kênh phổ
(kênh 2 – 7, p=6) nên mỗi lớp cần chọn ít nhất 30*6=180 pixel.

</div>
(86)<div class='page_container' data-page=86>

1,9 – 2,0 thì hai lớp có khả năng phân biệt tốt, nếu giá trị này nhỏ hơn 1,0 thì
nên gộp hai lớp lại, nếu giá trị này 1,0 – 1,9 thì cần chọn lại bộ mẫu. Trên
nguyên tắc đó, các lớp sau sẽ đƣợc gộp lại: rừng kín 1 và rừng kín 2, rừng thƣa
1 và rừng thƣa 2; cây bụi sẽ bị lẫn nhiều với rừng thƣa 2, rừng thƣa 3 bị lẫn với
nơng nghiệp 3; các lớp có khả năng tách biệt với nhau tốt: rừng kín 1 và rừng
thƣa 1, rừng kín 1 và mặt nƣớc 1, đất trống 1 và rừng kín 2, … (xem phụ lục 1).
Đối với thời điểm năm 1994 và 2005, các mẫu đƣợc lựa chọn trên cơ sở
giữ nguyên vùng mẫu (năm 2015) các đối tƣợng có tính ổn định: rừng kín, mặt
nƣớc, các đối tƣợng khác phải dựa vào quan sát bằng mắt tƣ liệu ảnh và bản đồ
tham khảo.

Các tổ hợp kênh ảnh đƣợc lựa chọn làm dữ liệu đầu vào để phân loại:
năm 2015 – tổ hợp kênh 6, kênh 4 và kênh 2; năm 2005 – tổ hợp kênh 2, kênh 3
và kênh 4; năm 1994 – tổ hợp kênh 4, kênh 3 và kênh 1.

Hình 2. 21. Biểu đồ phân bố các pixel trong không gian phổ

(a – năm 2015, Landsat OLI tổ hợp kênh 642; b – năm 2005, Landsat TM – tổ hợp 
kênh 234; c - năm 1994, Landsat TM tổ hợp kênh 431)

2.2.2.2. Kết quả phân loại

</div>
(87)<div class='page_container' data-page=87>

Hình 2. 22. Kết quả phân loại ảnh

</div>
(88)<div class='page_container' data-page=88>

Bảng 2. 14. Thống kê diện tích các loại lớp phủ

Lớp phủ

1994 2005 2015

Biến động

1994 -2005 2005-2015

ha % ha % ha % ha % ha %

Rừng kín 6413,5 1,4 57263,3 12,5 124605,0 27,2 50849,8 11,1 67341,7 14,7
Rừng thƣa 127353,6 27,8 130560,4 28,5 114068,6 24,9 3206,8 0,7 -16491,8 -3,6
Nông nghiệp 121856,4 26,6 107196,9 23,4 87040,3 19,0 -14659,4 -3,2 -20156,6 -4,4
Cây bụi 82459,4 18,0 91621,4 20,0 78794,3 17,2 -43520,1 -9,5 -12827,1 -2,8
Đất trống 103531,9 22,6 55889,0 12,2 38022,8 8,3 5039,2 1,1 -17866,2 -3,9
Mặt nƣớc 16491,8 3,6 15575,6 3,4 15575,6 3,4 -916,2 -0,2 0,0 0,0

</div>
(89)<div class='page_container' data-page=89>

Quan sát biểu đồ hình 2 20 ta thấy diện tích lớp phủ rừng không ngừng tăng
lên qua các năm: từ 29% năm 1994 tăng lên tới 41% năm 2005 và 52% năm 2015;
trong khi đó lớp đất trống và nông nghiệp giảm, (đất trống: từ 22,6% năm 1994
xuống 12,2% năm 2005 và 8,3% năm 2015, nơng nghiệp: từ 26,6% năm 1994 cịn
23,4% năm 2005 và 19,0% năm 2015); cây bụi và mặt nƣớc tƣơng đối ổn định.

Để thấy đƣợc quy luật biến động lớp phủ rừng, trên cơ sở kết quả phân loại
tác giả đã gộp các đối tƣợng thành hai nhóm: rừng (màu xanh lá cây) và các loại
khác (màu đỏ gạch) (hình 2 21).

Hình 2. 24. Ảnh phân loại sau khi gộp nhóm1

Hình 2. 25. Biến động lớp phủ rừng tại khu Bảo tồn Phu Canh

</div>
(90)<div class='page_container' data-page=90>

Hình 2. 26. Biến động lớp phủ rừng tại khu vực lịng hồ sơng Đà2

Hình 2. 27. Biến động lớp phủ rừng tại khu bảo tồn Thượng Tiến

</div>
(91)<div class='page_container' data-page=91>

Hình 2. 28. Biến động lớp phủ rừng tại khu vực Lạc Thủy

Hình 2. 29. Biến động lớp phủ rừng tại khu vực Lương Sơn3

</div>
(92)<div class='page_container' data-page=92>

Trên hình 2. 21 ta có thể thấy: năm 1994 là thời điểm rừng có diện tích ít nhất,
phân bố chủ yếu ở các đai địa hình cao, các khu Bảo tồn Thiên nhiên và Vƣờn Quốc gia
(huyện Đà Bắc – phía Tây Bắc của tỉnh, huyện Mai Châu – phía Tây, huyện Kim Bôi
và các huyện Tân Lạc, Lạc Sơn, Yên Thủy – phía Nam); đến năm 2005 và năm 2015,
rừng liên tục mở rộng xuống cả đai địa hình thấp và ở hầu hết các huyện của tỉnh (hình
2. 22 – 2. 26). Nhƣ vậy ta có thể rút ra đƣợc quy luật biến động lớp phủ rừng tại Hịa

Bình từ năm 1994 – 2015 nhƣ sau: rừng không ngừng mở rộng từ vùng lõi ra vùng
đệm, từ đai địa hình cao xuống đai địa hình thấp. Quy luật này có mối liên hệ với các
chính sách: trƣớc năm 1993, do vấn nạn nghèo đói, thiếu lƣơng thực và rừng chƣa đƣợc
quản lý chặt chẽ nên ngƣời dân tự do phát rừng làm nƣơng rãy, trồng cây lƣơng thực.
Sau đó, Luật đất đai năm 1993 đƣợc ban hành, đất rừng đƣợc giao tới từng hộ gia đình,
quyền lợi của ngƣời dân gắn liền với việc bảo vệ rừng và trồng rừng; vì vậy có thể nói
bộ luật này đã phần nào ngăn chặn đƣợc vấn nạn phá rừng và thúc đẩy phong trào trồng
rừng. Tiếp theo là Chƣơng trình trồng năm triệu ha rừng (phát động năm 1998), tại Hòa
Bình thì rừng phịng hộ lịng hồ sơng Đà đặc biệt đƣợc chú trọng. Sau năm 2000, Hịa
Bình thực hiện Chƣơng trình xây dựng Nơng thơn mới trong bối cảnh cơng nghiệp hóa
– hiện đại hóa và hội nhập kinh tế của cả nƣớc. Tất cả các chính sách đó đã góp phần
cải thiện đời sống ngƣời dân, sinh kế của họ khơng cịn phụ thuộc nhiều vào việc khai
thác rừng, do đó diện tích rừng có xu hƣớng gia tăng từ năm 1994 đến nay.

2.2.2.3. Đánh giá độ chính xác kết quả phân loại

Để kiểm chứng kết quả phân loại, tác giả chọn bộ mẫu theo nguyên tắc
tƣơng tự nhƣ q trình lấy mẫu phân loại, sau đó sử dụng ma trận sai số (confusion
matrix), độ tin cậy của kết quả phân loại đƣợc đánh giá qua 4 chỉ tiêu: độ tin cậy
nhà sản xuất (NSX), độ tin cậy ngƣời sử dụng (NSD), độ chính xác toàn cục và hệ
số kappa (bảng 2.11, bảng 2.12, bảng 2.13).

</div>
(93)<div class='page_container' data-page=93>

Bảng 2. 15. Độ chính xác kết quả phân loại năm 1994

Lớp phủ Độ tin cậy NSX (%) Độ tin cậy NSD (%)

Rừng kín 92,54 84,16

Rừng thƣa 88,81 89,44

Cây bụi 34,78 39,34

Nông nghiệp 24,32 41,54

Đất trống 65,18 45,63

Mặt nƣớc 98,23 99,49

Độ chính xác toàn cục: 77,10%
Hệ số kappa: 0,70

Bảng 2. 16. Độ chính xác kết quả phân loại năm 2005

Lớp phủ Độ tin cậy NSX (%) Độ tin cậy NSD (%)

Rừng kín 75,59 80,71

Rừng thƣa 39,63 71,38

Cây bụi 57,99 38,66

Nông nghiệp 75,04 79,89

Đất trống 99,48 88,38

Mặt nƣớc 98,70 100,00

Độ chính xác tồn cục: 69,90%

Hệ số Kappa: 0,63

Bảng 2. 17. Độ chính xác kết quả phân loại năm 2015

Lớp phủ Độ tin cậy NSX (%) Độ tin cậy NSD (%)

Rừng kín 99,19 86,83

Rừng thƣa 48,56 82,52

Cây bụi 91,55 66,91

Nông nghiệp 76,32 96,67

Đất trống 98,39 99,59

Mặt nƣớc 99,75 100,00

</div>
(94)<div class='page_container' data-page=94>

</div>
(95)<div class='page_container' data-page=95>

</div>
(96)<div class='page_container' data-page=96>

</div>
(97)<div class='page_container' data-page=97>

TIỂU KẾT CHƢƠNG 2

Nội dung phân tích ở trên cho thấy những nét đặc trƣng của điều kiện tự
nhiên, kinh tế xã hội tỉnh Hịa Bình. Về đặc điểm tự nhiên, Hịa Bình có địa hình

chia cắt mạnh, khí hậu với nền nhiệt ẩm tƣơng đối thuận lợi cho sự sinh trƣởng và
phát triển của thực vật. Sự phân hoá nhiệt theo độ cao đã tạo ra sự khác biệt về
thảm thực vật vùng đất thấp phân bố ở độ cao dƣới 400 m và thảm thực vật vùng
núi thấp phân bố ở độ cao từ 400 m – 1500 m. Về kinh tế xã hội, dân số gia tăng,
phân bố dân cƣ không đồng đều giữa các xã miền núi và đồng bằng, thực trạng
nghèo đói, đặc biệt là sự chuyển biến trong cơ cấu lao động, cơ cấu kinh tế, tỷ
trọng ngành sản xuất phi nông nghiệp tăng nhanh trong khi tỷ trọng ngành nơng
lâm nghiệp giảm. Khai thác khống sản và phát triển du lịch là hai ngành kinh tế
mũi nhọn của tỉnh. Điều này sẽ ảnh hƣởng đến biến động lớp phủ rừng theo cả hai
khía cạnh tích cực và tiêu cực.

</div>
(98)<div class='page_container' data-page=98>

CHƢƠNG 3. ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ RỪNG

TỈNH HÒA BÌNH VÀ ĐỀ XUẤT ĐỊNH HƢỚNG PHÁT TRIỂN, BẢO VỆ 
Chƣơng 3 sẽ trình bày kết quả đánh giá tổng hợp ảnh hƣởng của các yếu tố
địa lý tự nhiên, kinh tế xã hội đến biến động lớp phủ rừng, trên cơ sở đó đề xuất
định hƣớng phát triển và bảo vệ lớp phủ rừng cho tỉnh Hòa Bình.

3.1. Đặc điểm và xu hƣớng biến động

Để đánh giá ảnh hƣởng tổng hợp của các yếu tố địa lý tự nhiên, kinh tế xã
hội đến biến động lớp phủ rừng, bƣớc đầu cần thống kê diện tích biến động theo
từng hợp phần: khoảng cách đến đƣờng giao thơng chính, đƣờng giao thơng phụ,
sơng suối lớn, sông suối nhỏ, độ cao, độ dốc. …

Hình 3. 3. Diện tích biến động theo khoảng cách đến đường giao thơng chính 
 giai đoạn 1994-2005 (DTBĐ: diện tích biến động)

</div>
(99)<div class='page_container' data-page=99>

Hình 3. 5. Diện tích biến động theo khoảng cách đến sơng suối lớn 
 giai đoạn 1994-2005

Hình 3. 6. Diện tích biến động theo khoảng cách đến sơng suối nhỏ 
giai đoạn 1994-2005

</div>
(100)<div class='page_container' data-page=100>

Hình 3. 8. Diện tích biến động theo độ dốc giai đoạn 1994-2005

Hình 3. 9. Diện tích biến động theo khoảng cách đến đường giao thơng chính 
giai đoạn 2005-2015

</div>
(101)<div class='page_container' data-page=101>

Hình 3. 11. Diện tích biến động theo khoảng cách đến sông suối lớn giai 
đoạn 2005-2015

Hình 3. 12. Diện tích biến động theo khoảng cách đến sông suối nhỏ 
giai đoạn 2005-2015

</div>
(102)<div class='page_container' data-page=102>

Hình 3. 14. Diện tích biến động theo độ dốc giai đoạn 2005-2015 
Nhận xét:

Các biểu đồ trên cho thấy biến động chủ yếu diễn ra ở gần đƣờng giao
thông (vùng đệm cách các tuyến giao thông chính dƣới 10 km, cách tuyến

đƣờng nhỏ dƣới 5 km, và hầu nhƣ không biến động ở khoảng cách xa hơn),
gần sơng suối lớn (trong vịng 5 km), riêng đối với sông suối nhỏ, biến động
diễn ra mạnh trong phạm vi 0,5-1 km, ở khoảng cách xa hoặc gần hơn giá trị
này, biến động ít xảy ra. Theo độ cao địa hình, biến động diễn ra chủ yếu ở
đai địa hình thấp dƣới 300 m, ít biến động ở đai 300 – 1000 m và hầu nhƣ
không biến động ở đai trên 1000 m. Theo độ dốc, biến động xảy ra mạnh ở độ
dốc nhỏ hơn 300, ít biến động khi độ dốc 300 – 600 và không biến động khi độ
dốc lớn hơn 600. Từ đó có thể thấy xu hƣớng biến động diễn ra mạnh khi khả
năng tiếp cận cao (càng gần đƣờng giao thông, sông suối, đai địa hình càng
thấp, ít dốc thì biến động càng nhiều và ngƣợc lại) do dân cƣ tập trung đông
đúc ở các tuyến giao thông, dọc sông suối và ở thành phố, đồng bằng, thƣa
thớt ở vùng núi cao. Hiện nay biến động lớp phủ rừng chủ yếu do con ngƣời
gây nên, vì vậy ở đâu hoạt động kinh tế, xã hội của con ngƣời diễn ra sôi nổi
thì ở đấy lớp phủ rừng càng biến động mạnh. Nhiều nghiên cứu trƣớc đây
cũng có kết quả tƣơng tự [47, 60, 82, 142].

3.2. Phân tích mối quan hệ giữa biến động lớp phủ rừng và các yếu tố địa 
lý tự nhiên, kinh tế xã hội

</div>
(103)<div class='page_container' data-page=103>

liên hệ giữa biến động lớp phủ rừng với các yếu tố địa lý, tác giả tiến hành
chồng xếp các bản đồ phân bố khơng gian lớp phủ rừng ở hai thời điểm (hình
2 27 – 2 29) sẽ đƣợc bản đồ biến động lớp phủ rừng (hình 3 13 và 3 14), bao
gồm các nhóm sau: mất rừng và suy thoái rừng, tái sinh rừng tự nhiên, mở
rộng rừng trồng, biến động khác và không biến động.

Bảng 3. 2. Gộp nhóm các loại biến động

Biến động Gộp nhóm

Rừng kín – Rừng thƣa Mất rừng và suy thoái rừng
Rừng thƣa – Cây bụi

Rừng thƣa – Nông nghiệp
Rừng thƣa – Đất trống

Rừng thƣa – Rừng kín Tái sinh rừng tự nhiên
Cây bụi – Rừng thƣa

Đất trống – Rừng thƣa Mở rộng rừng trồng
Nông nghiệp – Rừng thƣa

Sự chuyển đổi về loại lớp phủ
không thuộc ba nhóm trên

Biến động khác

Khơng thay đổi về loại lớp phủ Khơng biến động

Hình 2. 28: Bản đồ biến động lớp phủ giai đoạn 1994-

</div>
(104)<div class='page_container' data-page=104>

</div>
(105)<div class='page_container' data-page=105>

</div>
(106)<div class='page_container' data-page=106>

95
Bảng 3. 3. Các biến phụ thuộc

Biến phụ thuộc Kí hiệu Mã hóa

Mở rộng rừng trồng Plan_for Biến động = 1

Không biến động = 0

Tái sinh rừng tự nhiên Natu_for

Mất rừng và suy thoái rừng De_for

Bảng 3. 4. Các biến độc lập (Xem bản đồ tại phụ lục 3)

Biến độc lập Ký hiệu Đơn vị Cơ sở dữ liệu

Khoảng cách đến đƣờng giao thơng chính Road1 1 km Lớp giao thông/ ArcGIS

Khoảng cách đến đƣờng giao thông phụ Road2 500 m Lớp giao thông/ ArcGIS

Khoảng cách đến sông suối lớn Rive1 1 km Lớp thủy hệ/ ArcGIS

Khoảng cách đến sông suối nhỏ Rive2 500 m Lớp thủy hệ/ ArcGIS

Khoảng cách đến điểm dân cƣ Resi 1 km

Độ cao Ele 100 m DEM/ ArcGIS

Độ dốc Slop 10 0

Chia cắt ngang LD Km/Km2

Chia cắt sâu FS m

Địa mạo Morpho * BĐ địa mạo

Khí hậu Clima * BĐ sinh khí hậu

Thổ nhƣỡng Soil * BĐ thổ nhƣỡng

Tỉ lệ hộ nghèo R_Pov % Số liệu thống kê, Bản đồ

hành chính/ArcGIS

Mật độ dân số PD Ngƣời/km2

Khoảng cách đến điểm du lịch Tou 1 km Bản đồ du lịch

Khoảng cách đến điểm khai thác khoáng sản
và vật liệu xây dựng

Mine 1 km Bản đồ khống sản Hịa

Bình
Tỉ lệ hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ

nông nghiệp

P_AHH %

Điều tra nông nghiệp nông
thôn/ ArcGIS

Tỉ lệ hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ
lâm nghiệp

P_FHH %

Tỉ lệ hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ
cơng nghiệp

P_IHH %

Tỉ lệ hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ
xây dựng

P_BHH %

Tỉ lệ hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ
thƣơng nghiệp, vận tải và dịch vụ khác

P_SHH %

Tỉ lệ lao động làm nông nghiệp P_AL %

Tỉ lệ lao động làm lâm nghiệp P_FL %

Tỉ lệ lao động làm công nghiệp nghiệp P_IL %

Tỉ lệ lao động làm xây dựng P_BL %

Tỉ lệ lao động làm thƣơng nghiệp, vận tải và
dịch vụ khác

</div>
(107)<div class='page_container' data-page=107>

Hình 3. 17. Sơ đồ các bước phân tích mối quan hệ giữa biến động lớp phủ rừng và 
các yếu tố địa lý

(BĐĐH: bản đồ địa hình, BĐSDĐ: bản đồ sử dụng đất, BĐKH: bản đồ sinh khí 
hậu, BĐĐM: bản đồ địa mạo, BĐTN: bản đồ thổ nhưỡng, TK. KTXH: thống kê 
kinh tế xã hội, NN-NT: nông nghiệp nông thôn, BĐBĐLP: bản đồ biến động lớp 
phủ, KG: không gian, MLR: hồi quy logistic bội, MH: mơ hình).

Kết quả phân tích thống kê không gian:

Bảng Omnibus (phụ lục 4) cho phép ta đọc kết quả kiểm định H0:

1= 2 = … = k =0, kiểm định này xem xét khả năng giải thích biến phụ

</div>
(108)<div class='page_container' data-page=108>

3.2.1. Kết quả phân tích mất rừng và suy thối rừng

Bảng 3. 5. Mơ hình mất rừng và suy thoái rừng giai đoạn 1994-2005 (chỉ liệt kê 
các biến có ý nghĩa thống kê, * xem phụ lục 2)

Đơn vị Bi S.E Wald df Sig, Exp(B)

R_Pov % 0,008 0,003 5,979 1 0,014 1,008
clima(1) * -2,845 -0,341 4,503 1 0,034 0,058

clima(3) * -1,309 0,403 10,574 1 0,001 0,270
clima(9) * -1,032 -0,501 4,235 1 0,040 0,356
FS m -0,001 0,000 5,906 1 0,015 0,901
Road1 1 km 0,092 -0,015 36,087 1 0,000 1,096
Road2 0,5 km -0,076 0,021 12,867 1 0,000 0,927
Rive2 0,5 km -0,103 -0,029 12,977 1 0,000 0,902
Mine 1 km -0,034 0,011 9,888 1 0,002 0,967
Constant -3,853 0,624 0,000 1 0,995 0,000

</div>
(109)<div class='page_container' data-page=109>

</div>
(110)<div class='page_container' data-page=110>

Bản đồ xác suất cho thấy nguy cơ xảy ra mất rừng và suy thối rừng cao
nhất là 54%. Trong đó, khu vực có khả năng xảy ra mất rừng và suy thoái rừng cao
nhất (40 – 54%) là các xã Lạc Lƣơng, Lạc Hƣng (Lạc Thủy), Phú Minh (Lƣơng
Sơn), nguy cơ trung bình (30 – 40%) ở các xã Mỹ Thành, Yên Lập, Miền Đồi
(Kim Bơi) và các xã có nguy cơ thấp (dƣới 10%) là Pà Cò, Tân Sơn (Mai Châu),
Đồng Nghê, Giáp Đắt (Đà Bắc).

Để kiểm chứng tính đúng đắn của mơ hình, nghiên cứu sinh so sánh bản đồ
xác suất mất rừng và suy thoái rừng với bản đồ biến động thực tế ở giai đoạn
2005-2015:

Bảng 3. 6. So sánh bản đồ xác suất mất rừng và suy thoái rừng với bản đồ biến 
động thực tế

Dự báo Thực tế so sánh

Ha %

0 – 10% 4883,04 7,2
10 – 20% 37209,15 7,0
20 – 30% 20688,12 30,5
30 – 40% 282,51 0,4 
40 – 54% 4723,38 54,9

</div>
(111)<div class='page_container' data-page=111>

100

Bảng 3. 7. Mơ hình mất rừng và suy thối rừng giai đoạn 2005-2015

Xi Đơn vị B S.E Wald df Sig. Exp(B)

P_FHH % 0,003 0,007 0,242 1 0,006 1,003
P_SHH % -0,001 0,005 0,055 1 0,008 0,901
P_IL % -0,012 0,007 3,155 1 0,001 0,688
P_SL % -0,002 0,005 0,173 1 0,007 0,802
Clima(1) * -0,643 0,899 0,511 1 0,005 0,526
Clima(4) * 0,534 0,806 0,439 1 0,005 1,705
Clima(6) * -0,414 0,499 0,689 1 0,004 0,661
Clima(8) * -0,464 0,413 1,264 1 0,003 0,629
Clima(9) * -1,123 0,639 3,095 1 0,001 0,325
Morpho(15) * 0,791 0,452 3,068 1 0,001 2,206
Morpho(16) * 0,27 0,421 0,413 1 0,005 1,31
Slop 100 0,078 0,031 6,329 1 0,000 1,081
Ele 100 m -0,024 0,024 1 1 0,003 0,976
LD km/km2 -0,054 0,04 1,806 1 0,002 0,947

FS m -0,001 0 3,299 1 0,001 0,901

Road1 1 km 0,016 0,016 0,991 1 0,003 1,016
Road2 500 m -0,042 0,021 3,816 1 0,001 0,959
Rive1 1 km 0,006 0,019 0,114 1 0,007 1,006
Rive2 500 m -0,002 0,026 0,005 1 0,009 0,998
Mine 1 km -0,014 0,011 1,484 1 0,002 0,914
Tou 1 km -0,008 0,009 0,951 1 0,003 0,992

Constant -2,147 5,46 0 1 0,997 0

</div>
(112)<div class='page_container' data-page=112>

101

sâu FS, khoảng cách đến đƣờng giao thông Road1, Road2, khoảng cách đến sông
suối Rive1, Rive2, khoảng cách đến điểm khai thác khoáng sản Mine, khoảng cách
đến điểm du lịch Tou.

</div>
(113)<div class='page_container' data-page=113>

102

</div>
(114)<div class='page_container' data-page=114>

103

3.2.2. Kết quả phân tích tái sinh rừng tự nhiên

Bảng 3. 8. Mơ hình tái sinh rừng tự nhiên giai đoạn 1994-2005

Xi Đơn vị Bi S.E. Wald df Sig. Exp(B)

PD Ngƣời/km2 -0,002 0,000 16,461 1 0,000 0,998

R_Pov % -0,005 0,002 5,932 1 0,015 0,905

P_FHH % -0,045 0,023 3,786 1 0,052 0,946

P_FL % -0,047 0,024 3,895 1 0,048 0,954

Soil(13) * 0,894 0,370 5,856 1 0,016 2,446

Soil(20) * 0,894 0,374 5,712 1 0,017 2,445

Soil(21) * 0,958 0,377 6,472 1 0,011 2,606

clima(6) * 1,307 0,357 13,435 1 0,000 3,696

clima(7) * 1,580 0,499 10,027 1 0,002 4,855

clima(8) * 1,030 0,301 11,717 1 0,001 2,801

Slop 100 0,369 0,022 280,958 1 0,000 1,447

Ele 100 m 0,189 0,017 124,319 1 0,000 1,208

FS m 0,001 0,000 23,414 1 0,000 1,001

Rive2 500 m 0,124 0,018 45,862 1 0,000 1,132

Resi km 0,210 0,027 60,025 1 0,000 1,234

Constant -4,802 0,567 71,714 1 0,000 0,008

</div>
(115)<div class='page_container' data-page=115>

104

</div>
(116)<div class='page_container' data-page=116>

105

Bản đồ xác suất dự báo thể hiện tái sinh rừng tự nhiên cao nhất là 97%.
Trong đó, khu vực có khả năng tái sinh rừng tự nhiên cao nhất (trên 80 %) là các
xã Cao Sơn (Đà Bắc), Yên Lạc (Yên Thủy), Thƣợng Tiến (Kim Bơi), Tịng Đậu,
Thung Khe (Mai Châu). Các xã Cun Pheo (Mai Châu), Tu Lý (Đà Bắc), Dân Hòa,
Phúc Tiến (Lƣơng Sơn), Yên Lạc, Phú Lai (Yên Thủy), Quý Hòa (Kim Bơi) có
khả năng tái sinh trung bình (40 – 60%) và khu vực ít có khả năng tái sinh nhất (<
10%) là các xã Vĩnh Đồng, Hạ Bì, Kim Bơi, Hợp Châu (Kim Bơi), Liên Vũ, Phúc
Tuy (Lạc Sơn), Địch Giáo, Tuân Lộ, Mãn Đức (Tân Lạc).

Để kiểm chứng tính đúng đắn của mơ hình, tác giả chồng xếp bản đồ xác
suất tái sinh rừng tự nhiên với bản đồ biến động thực tế ở giai đoạn 2005-2015:

Bảng 3. 9. So sánh bản đồ xác suất tái sinh rừng tự nhiên và bản đồ tái sinh rừng 
thực tế

Dự báo Thực tế so sánh

ha %

0 – 10% 2544,3 4,1
10 – 20% 12443,58 20,0
20 – 30% 14482,62 0,4
30 – 40% 13402,26 21,6
40 – 50% 9257,76 14,9
50 – 60% 5629,41 9,1
60 – 70% 2942,73 4,7
70 – 80% 1196,37 1,9
80 – 97% 231,66 23,3

</div>
(117)<div class='page_container' data-page=117>

106

Bảng 3. 10. Mơ hình tái sinh rừng tự nhiên giai đoạn 2005-2015

Xi Đơn vị B S.E. Wald df Sig. Exp(B)

P_BHH % 0,097 0,018 28,772 1 0 1,908

P_BL % 0,031 0,009 11,688 1 0,001 1,032

Soil(1) * 2,319 0,799 8,429 1 0,004 10,162

Soil(9) * 1,186 0,456 6,762 1 0,009 3,274

Soil(25) * 0,973 0,475 4,191 1 0,041 2,645

Clima(4) * -1,491 0,308 23,404 1 0 0,225

Clima(11) * -1,798 0,33 29,647 1 0 0,166

Morpho(4) * -1,007 0,333 9,142 1 0,002 0,365

Slop 100 0,098 0,023 17,679 1 0 1,103

FS m 0,001 0 16,02 1 0 1,001

Road1 1 km 0,039 0,012 10,771 1 0,001 1,04

Road2 500 m 0,053 0,016 11,259 1 0,001 1,948

Resi 1 km 1,328 0,039 116,000 1 0 3,772

Constant -2,718 0,551 24,318 1 0 0,066

</div>
(118)<div class='page_container' data-page=118>

107

</div>
(119)<div class='page_container' data-page=119>

108

3.2.3. Kết quả phân tích mở rộng rừng trồng

Bảng 3. 11. Mơ hình mở rộng rừng trồng giai đoạn 1994-2005

Xi Đơn vị Bi S.E. Wald df Sig. Exp(B)

P_IHH % -0,231 0,100 5,288 1 0,021 0,794

Soil(10) * 2,299 0,057 4,736 1 0,030 9,968

Soil(12) * 2,099 0,805 6,792 1 0,009 8,160

Soil(13) * 2,136 0,818 6,819 1 0,009 8,469

Soil(15) * 1,499 0,748 4,017 1 0,045 4,478

Soil(19) * 1,691 0,846 3,994 1 0,046 5,427

Morpho(2) * -2,164 0,067 4,115 1 0,043 0,115

Slop 100 -0,113 0,035 10,489 1 0,001 0,919

Ele 100 m -0,319 0,037 76,467 1 0,000 0,727

FS M -0,001 0,000 3,907 1 0,048 0,999

Road1 1 km -0,095 0,018 29,186 1 0,000 0,909

Road2 500 m -0,055 0,024 5,227 1 0,022 0,656

Resi 1 km -0,148 0,044 11,586 1 0,001 0,862

Constant -1,83 0,412 0,000 1 0,996 0,000

</div>
(120)<div class='page_container' data-page=120>

109

</div>
(121)<div class='page_container' data-page=121>

110

Bản đồ xác suất cho thấy khả năng mở rộng rừng trồng cao nhất là 56%.
Trong đó, khu vực có xác suất mở rộng rừng trồng cao nhất (40 – 56%) là các xã
Trung Minh (Kỳ Sơn), Thái Bình (TP, Hịa Bình), các xã có khả năng mở rộng
rừng trồng trung bình (20 – 40%) là Lâm Sơn (Lƣơng Sơn), n Mơng (TP, Hịa
Bình), các xã có xác suất mở rộng rừng trồng thấp (<10%) là Văn Nghĩa, Mỹ
Thành (Kim Bơi).

Để kiểm chứng mơ hình, tác giả so sánh bản đồ xác suất mở rộng rừng
trồng với bản đồ biến động thực tế ở giai đoạn sau:

Bảng 3. 12. So sánh bản đồ xác suất mở rộng rừng trồng với BĐBĐ thực tế

Hình 3. 25. Đường cong ROC kiểm chứng mơ hình mở rộng rừng trồng 
Bảng thống kê 3.11 cho thấy phần lớn (91,2%) diện tích rừng trồng mở
rộng nằm trong khu vực dự báo có xác suất 40 – 56%, chỉ có 0,2% diện tích rừng
trồng mở rộng tƣơng ứng với xác suất dự báo dƣới 10%. Mặt khác, kết quả kiểm
chứng theo đƣờng cong ROC có giá trị AUC = 0,727, Nhƣ vậy mơ hình này đạt độ
chính xác cao.

Bảng 3. 13. Mơ hình mở rộng rừng trồng giai đoạn 2005-2015

Xi Đơn vị Bi S.E. Wald df Sig. Exp(B)

PD ngƣời/km2 0,002 0 101,371 1 0 1,002

R_Pov % -0,022 0,003 69,113 1 0 0,978

P_FHH % 0,093 0,026 12,452 1 0 1,091

P_AL % -0,01 0,005 4,155 1 0,042 0,99

P_BL % 0,339 0,034 101,339 1 0 1,713

P_FL % 0,539 0,042 165,996 1 0 2,583

Soil(8) * -1,317 0,6 4,818 1 0,028 0,268

Soil(14) * -1,746 0,579 9,11 1 0,003 0,174

Soil(19) * 2,304 0,786 8,59 1 0,003 10,016

Morpho(16) * -1,32 0,444 8,855 1 0,003 0,267

Ele 100 m 0,292 0,036 66,992 1 0 1,34

Road1 1 km -0,243 0,026 84,584 1 0 0,987

Dự báo Thực tế so sánh

ha %

0 – 10% 151,92 0,2

10 – 20% 7165,98 7,8

20 – 30% 524,25 0,6

30 – 40% 250,02 0,3

</div>
(122)<div class='page_container' data-page=122>

111

Xi Đơn vị Bi S.E. Wald df Sig. Exp(B)

Road2 500 m -0,361 0,032 130,499 1 0 0,973

Rive1 1 km -0,096 0,026 13,989 1 0 0,901

Rive2 500 m -0,497 0,051 93,497 1 0 0,960

Mine 1 km 0,065 0,021 9,477 1 0,002 1,067

Tou 1 km 0,321 0,018 313,35 1 0 1,726

Resi 1 km 0,189 0,068 7,813 1 0,005 1,828

Constant -1,409 3,830 0 1 0,997 0

</div>
(123)<div class='page_container' data-page=123>

112

</div>
(124)<div class='page_container' data-page=124>

113

3.3. Kiểm chứng và thảo luận về các yếu tố gây biến động lớp phủ rừng qua 
hai giai đoạn nghiên cứu

3.3.1. Các yếu tố tác động trực tiếp đến biến động lớp phủ rừng qua hai giai 
đoạn nghiên cứu

Mất rừng và suy thoái rừng:

Ở giai đoạn đầu của nghiên cứu này, mất rừng và suy thối rừng có tƣơng quan
chặt chẽ với các biến khoảng cách đến đƣờng giao thông Road1, Road2, khoảng cách
đến sông suối Rive2, khí hậu Clima(3) và khoảng cách đến điểm khai thác khoáng sản
Mine. Mất rừng và suy thoái rừng tƣơng quan âm với Road2 và Rive2 nhƣng lại tƣơng
quan dƣơng với Road1, nghĩa là mất rừng và suy thoái rừng xảy ra ở gần đƣờng giao
thông phụ, gần sơng suối nhỏ và xa đƣờng giao thơng chính. Ngun nhân của hiện
tƣợng này là do thực tế hoạt động khai thác lâm sản, củi đốt và phát rừng trồng cây
lƣơng thực của ngƣời dân địa phƣơng diễn ra nhiều ở nơi dễ tiếp cận (gần đƣờng giao
thông phụ, gần sông suối nhỏ) và xa trung tâm kinh tế, văn hóa, chính trị (xa đƣờng
giao thơng chính). Nhiều nghiên cứu trƣớc đây cũng chỉ ra khả năng tiếp cận là nhân tố
quyết định đến mất rừng và suy thoái rừng (Mertens và Lambin 2000, Vance và
Geoghegan 2002). Bên cạnh đó, hoạt động khai thác khoáng sản và vấn đề nghèo đói
gây ra những tác động tiêu cực tới lớp phủ rừng. Do Hịa Bình có nhiều mỏ khoảng sản

với trữ lƣợng thấp (than thổ phỉ và vật liệu xây dựng) nên việc khai thác thƣờng diễn ra
manh mún và áp dụng công nghệ lạc hậu, thậm chí ngồi tầm kiểm sốt của chính
quyền. Hậu quả là việc đổ thải chẳng hạn nhƣ sét than từ các điểm khai thác này gây ô
nhiễm môi trƣờng và đặc biệt là suy thoái lớp phủ rừng. Đối với giai đoạn sau, yếu tố
khả năng tiếp cận vẫn giữ nguyên vai trò (mất rừng và suy thoái rừng xảy ra ở nơi dễ
tiếp cận và xa trung tâm kinh tế, văn hóa, chính trị), bên cạnh đó yếu tố cơ cấu lao động
cũng chi phối đáng kể đến mất rừng và suy thối rừng: ít xảy ra ở nơi có tỉ lệ cao ngƣời
lao động làm trong ngành công nghiệp. Điều này có thể giải thích khi ngƣời dân tham
gia vào các hoạt động phi nông nghiệp, kinh tế không phụ thuộc vào việc khai thác các
sản phẩm sẵn có từ rừng thì áp lực lên rừng giảm, do đó rừng ít bị phá.

Tái sinh tự nhiên:

</div>
(125)<div class='page_container' data-page=125>

114

nhỏ, khoảng cách đến điểm dân cƣ, nghĩa là tái sinh rừng tự nhiên xảy ra chủ yếu ở các
đai địa hình cao, dốc, xa sông suối và xa điểm dân cƣ. Đối với giai đoạn 2005 - 2015,
tái sinh rừng tự nhiên liên quan với khoảng cách đến khu dân cƣ giống nhƣ giai đoạn
đầu nhƣng chặt chẽ hơn, ngoài ra còn chịu tác động bởi yếu tố cơ cấu nguồn thu nhập:
ở nơi có tỉ lệ hộ có nguồn thu nhập chính từ xây dựng cao thì xác suất tái sinh rừng tự
nhiên cao do ngƣời dân tham gia vào các hoạt động sinh kế phi nông nghiệp sẽ bỏ
hoang đất nơng nghiệp, rừng có cơ hội tái sinh. Bên cạnh đó, mật độ dân số cũng có
tƣơng quan âm với tái sinh rừng tự nhiên nhƣng khơng chặt chẽ. Về mặt khí hậu, thổ
nhƣỡng, tái sinh rừng giai đoạn đầu diễn ra mạnh trên đất feralit mùn trên đá macma
axit, độ ẩm cao, mùa lạnh ngắn, đối với giai đoạn 2, tái sinh rừng tự nhiên chủ yếu trên
đất feralit trên đá macma axit và ít xảy ra ở nơi có lƣợng mƣa thấp, mùa lạnh và mùa
khô kéo dài.

Mở rộng rừng trồng:

Rừng chỉ đƣợc trồng ở những nơi địa hình ít chia cắt, ít dốc, độ cao thấp, gần
đƣờng giao thông, gần khu dân cƣ và nơi có điều kiện đất đai màu mỡ. Đặc biệt, hoạt
động du lịch và cơ cấu thu nhập có mối tƣơng quan chặt chẽ với trồng rừng: tại nơi gần
điểm du lịch có xác suất mở rộng rừng trồng thấp do ngƣời dân có nguồn thu nhập khác
từ kinh doanh các dịch vụ du lịch nên không chú trọng đến trồng rừng, ngƣợc lại ở nơi
mà rừng đem lại lợi ích kinh tế lớn thì ngƣời dân chú trọng đến trồng rừng sản xuất.

3.3.2. Kết quả điều tra tại các điểm chìa khóa

</div>
(126)<div class='page_container' data-page=126>

115

Hình 3. 27. Vị trí các xã và các hộ gia đình được phỏng vấn 
tại Huyện Lương Sơn và Kỳ Sơn

</div>
(127)<div class='page_container' data-page=127>

116

- Nhóm 1: điểm có xác suất mở rộng rừng trồng lớn: xã Lâm Sơn- huyện 
Lƣơng Sơn: hoạt động sản xuất kinh tế của các hộ gia đình chủ yếu đầu tƣ vào
trồng rừng và sản xuất nông nghiệp. Các sản phẩm từ trồng rừng nhƣ gỗ keo,
bạch đàn đem bán ra thị trƣờng cho thu nhập lớn. Sản phẩm nông nghiệp nhƣ
lúa, măng thì chủ yếu sử dụng trong gia đình, một phần nhỏ đem bán. Thu nhập
một phần đƣợc chi tiêu cho sinh hoạt hằng ngày, phần lớn thu nhập cịn lại
đƣợc tích lũy để tái đầu tƣ cho sản xuất. Nhƣ vậy, rừng đóng vai trị quan trọng
trong thu nhập của hộ gia đình, chiếm 80% trong cơ cấu nguồn thu nhập của hộ
gia đình. Thu nhập trung bình một năm từ rừng của các hộ gia đình rất cao, từ
170 đến trên 200 triệu đồng. Rừng góp phần tạo việc làm, mang lại thu nhập và
cải thiện chất lƣợng cuộc sống của ngƣời dân. Chính vì vậy mà diện tích rừng
trồng tại khu vực này khơng ngừng tăng lên trong những năm qua.

Hình 3. 29. Rừng keo được trồng tại thơn Rổng Vịng, xã Lâm Sơn, H. Lương Sơn

Hình 3. 30. Ngơi nhà được xây dựng khang trang bằng tiền thu nhập từ trồng rừng 
tại thơn Rổng Vịng, xã Lâm Sơn, H. Lương Sơn

</div>
(128)<div class='page_container' data-page=128>

117

phi nông nghiệp nhƣ làm thợ xây, lái xe, giáo viên, công nhân ở các khu cơng
nghiệp. Do đó cơ cấu nguồn thu nhập cũng thay đổi. Các sản phẩm từ trồng trọt
nhƣ lúa, ngô, sắn chủ yếu phục vụ tiêu dùng trong gia đình. Sản phẩm từ rừng đem
lại lợi nhuận khơng cao, nguồn thu chính là từ các ngành phi nông nghiệp. Tuy
nhiên đời sống ngƣời dân ở đây khá bấp bênh do nguồn thu nhập phi nông nghiệp
không ổn định. Thu nhập của các hộ gia đình từ 80 đến 100 triệu một năm, số tiền
này dùng vào chi tiêu cho sinh hoạt, còn lại nguồn dự trữ và tích lũy cũng khơng
nhiều. Ngƣời dân ở đây cho biết do thiếu đất canh tác, thiếu vốn và thiếu nguồn
lao động nên việc đầu tƣ vào trồng rừng còn hạn chế.

Rừng tái sinh tự nhiên ở đây có diện tích lớn là do ngƣời dân hoạt động trong các
ngành phi nông nghiệp nên áp lực lên rừng giảm, rừng có cơ hội tái sinh. Bên cạnh
đó, rừng tự nhiên đã đƣợc đƣa vào các dự án khoanh nuôi, bảo tồn nhƣ dự án
KFW7 do Đức đầu tƣ.

</div>
(129)<div class='page_container' data-page=129>

118

khu vực này rất ít, một số hộ gia đình cịn bỏ rừng đƣợc chính quyền giao cho do
thiếu lao động.

Hình 3. 32. Bên trong một ngôi nhà của người Dao tại xã Hiền Lương, Đà Bắc 
Có nhiều nguyên dân gây trở ngại cho ngƣời dân tham gia trồng rừng và

bảo vệ rừng: thiếu vốn đầu tƣ, thiếu nguồn lao động, thiếu đất lâm nghiệp, năng
suất thấp do đất xấu, rừng bị thối hóa, thị trƣờng tiếp cận hạn chế… Các hộ gia
đình đƣợc phỏng vấn ở nhóm 2 và nhóm 3 đều thuộc các xã có địa hình cao, chia
cắt nên việc xây dựng hệ thống giao thơng có nhiều khó khăn. Do đó khả năng tiếp
cận thị trƣờng gỗ còn hạn chế, gần nhƣ khơng có cơ sở thu mua chế biến gỗ tại
chỗ trong khi việc vận chuyển gỗ xuống dƣới xuôi rất khó khăn do đƣờng dốc,
hẹp. Tại thời điểm thu hoạch mà khơng có ngƣời đến mua hoặc mua với giá rẻ
mạt, mỗi vụ trung bình chỉ đạt 4- 7 triệu/ năm chƣa trừ chi phí. Bên cạnh đó,
những nguyên nhân khác nhƣ thiếu đất lâm nghiệp, năng suất cây trồng thấp do
đất bị thối hóa, thiếu vốn đầu tƣ cũng ảnh hƣởng đến hoạt động trồng rừng của
ngƣời dân ở đây. Nhiều khu vực cây trồng bị chết hàng loạt không rõ nguyên nhân
đã gây thiệt hại lớn về kinh tế cho ngƣời dân. Mặt khác, sản xuất nông nghiệp
đƣợc ƣu tiên vì nơng nghiệp tạo ra lƣơng thực, thực phẩm đảm bảo bữa ăn cho gia
đình, nơi mà việc tiếp cận chợ cịn gặp nhiều khó khăn.

</div>
(130)<div class='page_container' data-page=130>

119

xã. Ví dụ điển hình về các cơng ty, doanh nghiệp có vốn đầu tƣ, cơng suất lớn:
Cơng ty Lâm nghiệp Hịa Bình đã đầu tƣ 20 tỉ đồng xây dựng nhà máy ván gỗ
ghép thanh với công suất 300 nghìn m3 gỗ nguyên liệu/năm, chủ yếu tiêu thụ gỗ
nguyên liệu cho ngƣời dân trong khu vực; Công ty cổ phần Sơn Thủy chuyên sản
xuất, chế biến đồ gỗ, sản xuất ván ghép thanh, ván dăm, tẩm sấy, sơ chế băm dăm
gỗ, tre, nứa, viên nén gỗ có diện tích nhà xƣởng khoảng 20 nghìn m3, với 120 công
nhân, năng lực sản xuất gỗ phủ film 800 m3/tháng, năng lực sản xuất gỗ ghép
thanh 200 m3/tháng; Công ty cổ phần chế biến và xuất nhập khẩu lâm sản Lƣơng
Sơn chuyên sản xuất viên nén mùn cƣa, củi trấu, dăm gỗ phục vụ thị trƣờng trong
nƣớc và xuất khẩu sang các nƣớc nhƣ Hàn Quốc, Đài Loan…; Công ty cổ phần
cửa gỗ Liti; Công ty chế biến lâm sản Bãi Nai…; một số công ty sản xuất giấy nhƣ
Công ty cổ phần bột giấy và giấy Hịa Bình chun sản xuất, mua bán, xuất nhập
khẩu giấy, bột giấy và các phụ tùng, vật tƣ ngành giấy, gia công, chế biến gỗ và

các sản phẩm từ giấy; Nhà máy giấy Hịa Bình dùng ngun liệu chính là tre nứa
và gỗ keo, sản phẩm là bột không tẩy, một phần cung cấp nguyên liệu bột cho
Công ty giấy Việt Trì, phần cịn lại dùng cho dây chuyền sản xuất giấy cactong
sóng ngay tại nhà máy, dự tính nhà máy có thể sản xuất đƣợc khoảng 3000 tấn bột
và 1000 tấn giấy cactong sóng một năm…

</div>
(131)<div class='page_container' data-page=131>

120

khoảng vài trăm nghìn đồng mỗi năm. Chăn nuôi cũng đƣợc chú trọng ở cả 3
nhóm nhằm phục vụ bữa ăn cho gia đình.

Hình 3. 34. Những ngơi nhà của người Tày, xã Tân Minh, H. Đà Bắc 
được làm từ gỗ khai thác trong rừng

Hình 3. 35. Những đống củi được các hộ gia đình người Tày, xã Tân Minh 
khai thác để đun nấu trong gia đình

3.3.3. Biến động lớp phủ rừng và chính sách phát triển kinh tế xã hội

</div>
(132)<div class='page_container' data-page=132>

121

Ngoài các nguyên nhân trực tiếp nhƣ đã phân tích trong mơ hình mất
rừng và suy thoái rừng, tái sinh rừng tự nhiên, mở rộng rừng trồng, nguyên
nhân sâu xa gây nên sự khác biệt về biến động lớp phủ rừng tại Hịa Bình là do
chính sách phát triển kinh tế xã hội của hai giai đoạn khác nhau.

Ở giai đoạn đầu, mặc dù chƣơng trình giao đất rừng và các chƣơng trình
trồng cây gây rừng đã đƣợc triển khai nhƣng việc thực thi vẫn chƣa nghiêm túc
ở cả hai phía: chính quyền và nhân dân, mặt khác do thiếu vốn, thiếu sự hỗ trợ
về kỹ thuật nên các dự án nhƣ PAM, SIDA hay Chƣơng trình 5 triệu ha rừng
đem lại hiệu quả chƣa cao [46, 112]. Sang giai đoạn sau, các dự án và các hộ
gia đình đã quan tâm hơn đến việc trồng rừng: ƣơm giống, chuẩn bị đất trồng
rất chu đáo, hầu hết diện tích đất lâm nghiệp (sƣờn đồi, ven sông) đã đƣợc giao
tới hộ gia đình với thời gian đƣợc sử dụng dài tới 50 năm và ngƣời dân đƣợc
phép khai thác sử dụng các lâm sản phụ. Điều này đã gắn liền lợi ích của hộ gia
đình với việc bảo vệ rừng nên đã hạn chế đƣợc tình trạng khai thác và chặt phá
bừa bãi, đồng thời khuyến khích ngƣời dân đầu tƣ lâu dài vào phát triển kinh tế
rừng [46]. Hơn thế nữa, chính sách này đã đem lại những thay đổi trong suy
nghĩ của ngƣời dân, họ đã nghĩ đến việc thâm canh trên chính mảnh đất “của
riêng mình”, dần dần bỏ tập quán du canh, hiện tƣợng khai thác và sử dụng đất,
rừng tự do đã bị hạn chế.

</div>
(133)<div class='page_container' data-page=133>

122

tồn Ngọc Sơn-Ngổ Luông). Gần đây tỉnh đã bƣớc đầu áp dụng phƣơng thức
tiếp cận mới trong bảo vệ rừng một cách hiệu quả: quản lý rừng bền vững dựa
vào cộng đồng, hình thành các tổ tự quản để ngƣời dân tuyên truyền cho nhau,
nâng cao ý thức bảo vệ rừng. Các hộ tham gia tổ tự quản đƣợc ƣu tiên hỗ trợ
vốn, đƣợc hƣớng dẫn ngƣời dân kỹ thuật chăm sóc rừng, kỹ thuật thâm canh
giống ngô mới cho năng suất cao. Đời sống nhân dân đã khá hơn, ngƣời dân
trong thôn đƣợc thu hoach lâm sản phụ theo hƣớng dẫn của ban tự quản (theo
ông Quách Xuân Hon, thành viên tổ tự quản Xóm Khú-xã Ngọc Sơn). Những
hộ gia đình có nhu cầu về gỗ để làm nhà sẽ đề xuất để đƣợc xem xét và giải
quyết hợp lý. Ngƣời dân đƣợc nhận phí tự quản, phí khốn bảo vệ, phí hỗ trợ
dịch vụ môi trƣờng rừng, đƣợc làm du lịch, dẫn khách vào các điểm, các tuyến
đƣợc quy hoạch trong khu bảo tồn (theo ông Nguyễn Đức Tố Lƣu-Trƣởng

phòng Quản trị tài nguyên, Trung tâm Con ngƣời và Thiên nhiên). Chính sách
cải thiện kế sinh nhai cho ngƣời dân thông qua phát triển du lịch sinh thái cộng
đồng, kinh doanh dịch vụ cho khách du lịch ở tại nhà-“homestay”, phát triển
dịch vụ ẩm thực, bán đồ thủ công mỹ nghệ truyền thống (điển hình là xã Tự
Do-Tân Lạc), tổ chức các buổi sinh hoạt, giao lƣu văn hóa văn nghệ lồng ghép
tuyên truyền bảo vệ rừng, hƣớng dẫn kỹ thuật trồng cây thuốc quý.

</div>
(134)<div class='page_container' data-page=134>

123

khai thác và trồng phân tán (vốn huy động của nhân dân và các tổ chức, các
doanh nghiệp tƣ nhân) là 36,12 tỉ đồng [34]. Bằng nguồn vốn của các chƣơng
trình, dự án đầu tƣ cho lĩnh vực phát triển lâm nghiệp, đến nay cả tỉnh đã trồng
mới đƣợc 49 543 ha, bình quân hàng năm trồng đƣợc 6 000 – 7000 ha, bảo vệ
rừng gần 483 ngàn lƣợt ha, bình quân hàng năm bảo vệ từ 65 000 – 70 000 lƣợt
ha, khoanh ni tái sinh trên 40 492 lƣợt ha, bình qn 6 000 lƣợt ha/năm. Kết
quả, môi trƣờng sinh thái đƣợc cải thiện, độ che phủ rừng từ 38% năm 1999
lên 42% năm 2004. Mặt khác, do cơ chế chính sách ngày càng thơng thống
nên tỉnh đã thu hút đƣợc nhiều dự án đầu tƣ công nghiệp, lao động địa phƣơng
vào làm công nhân tại các khu công nghiệp, đồng thời khối dịch vụ cũng phát
triển đặc biệt là kinh doanh du lịch đem lại thu nhập đáng kể cho ngƣời dân địa
phƣơng, giảm áp lực đối với rừng, do đó nguy cơ mất rừng và suy thoái rừng
giảm. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy ở những xã, phƣờng kinh tế ít phụ
thuộc vào nông lâm nghiệp (ngƣời dân có nguồn thu nhập từ các hoạt động phi
nơng nghiệp khác) (Đồng Tiến, Thái Thịnh, Sủ Ngòi – TP. Hịa Bình, Dân Hạ,
Độc Lập – Kỳ Sơn) thì nguy cơ mất rừng và suy thoái rừng thấp, xác suất tái
sinh rừng tự nhiên cao.

3.4. Dự báo biến động lớp phủ rừng và định hƣớng các giải pháp phát 
triển, bảo vệ lớp phủ rừng đến năm 2020

3.4.1. Dự báo biến động lớp phủ rừng đến năm 2020

Trên cơ sở các bản đồ xác suất biến động lớp phủ rừng, nghiên cứu sinh
xây dựng bản đồ dự báo nguy cơ mất rừng và suy thoái rừng, khả năng tái sinh
rừng tự nhiên và khả năng mở rộng rừng trồng đến năm 2020 với giả thuyết các
yếu tố kinh tế xã hội biến đổi với tốc độ đều.

</div>
(135)<div class='page_container' data-page=135>

124

Về khả năng tái sinh rừng tự nhiên, nơi có khả năng tái sinh rừng cao
nhất là các xã thuộc huyện Kỳ Sơn, phía Nam huyện Kim Bơi, phía Bắc huyện
Lạc Sơn, tiếp đến là các xã vùng đệm khu BTTN Phu Canh - huyện Đà Bắc. Tái
sinh rừng tự nhiên ít có khả năng xảy ra ở Lƣơng Sơn, Cao Phong, Tân Lạc,
Yên Thủy.

</div>
(136)<div class='page_container' data-page=136>

125

</div>
(137)<div class='page_container' data-page=137>

126

</div>
(138)<div class='page_container' data-page=138>

127

</div>
(139)<div class='page_container' data-page=139>

128

3.4.2. Định hướng các giải pháp phát triển và bảo vệ lớp phủ rừng tỉnh Hịa Bình 
đến năm 2020

3.4.2.1. Quan điểm và căn cứ định hướng 
1. Quan điểm định hướng:

- Về mặt tự nhiên: định hƣớng phát triển lớp phủ rừng phải phù hợp với

điều kiện tự nhiên của tỉnh. Kết quả nghiên cứu đã cho thấy tác động của các yếu
tố địa hình, địa mạo, khí hậu, thổ nhƣỡng đến nguy cơ mất rừng và suy thoái rừng,
khả năng tái sinh rừng tự nhiên và mở rộng rừng trồng. Do đó, định hƣớng phát
triển và bảo vệ lớp phủ rừng phải hạn chế các ảnh hƣởng tiêu cực và phát huy
những ảnh hƣởng tích cực của các điều kiện tự nhiên đến lớp phủ rừng.

- Về mặt kinh tế xã hội: lớp phủ rừng chịu ảnh hƣởng mạnh mẽ bởi khả 
năng tiếp cận, cơ cấu lao động và cơ cấu nguồn thu nhập. Đối với các huyện miền
núi nhƣ Mai Châu, Đà Bắc, do khó khăn trong việc tiếp cận thị trƣờng nên việc
tiêu thụ các sản phẩm gỗ cũng nhƣ hoạt động mua bán trao đổi hàng hóa bị hạn
chế. Vì vậy, ngƣời dân ở đây không chú trọng phát triển rừng sản xuất, ƣu tiên
hàng đầu vẫn là trồng cây lƣơng thực, chăn nuôi gia súc gia cầm để đảm bảo bữa
ăn cho gia đình theo mơ hình kinh tế tự cung tự cấp, vào rừng khai thác củi để đun
nấu, lấy gỗ về làm nhà và đóng đồ dùng, điều này làm tăng nguy cơ mất rừng và
suy thoái rừng. Trong khi đó tại các nơi dễ tiếp cận thị trƣờng tiêu thụ các sản
phẩm gỗ rừng, gần trung tâm kinh tế nhƣ huyện Lƣơng Sơn, Kim Bôi, Lạc Sơn,
Lạc Thủy, rừng trồng đem lại lợi ích kinh tế cao thì ngƣời dân tập trung đầu tƣ vào
trồng rừng. Tại nơi có nhiều ngƣời lao động tham gia vào các ngành nghề sản xuất
phi nông lâm nghiệp nhƣ huyện Kỳ Sơn, kinh tế không phụ thuộc vào nông lâm
nghiệp nên giảm áp lực cho rừng, do đó rừng có cơ hội tái sinh. Vì vậy, cần phát
triển kinh tế trên quan điểm đảm bảo phát triển kinh tế rừng hiệu quả, tăng thu
nhập cho ngƣời dân qua trồng rừng ở các nơi có tiềm năng nghề rừng, tại các
huyện vùng cao nhƣ Đà Bắc, Mai Châu cần trồng và bảo vệ rừng phòng hộ xung
yếu để giảm thiểu tai biến thiên nhiên nhƣ sạt lở, lũ ống, lũ quét.

</div>
(140)<div class='page_container' data-page=140>

129

Kim Bôi - Lạc Thủy, hạn chế suy giảm đa dạng sinh học bằng việc bảo vệ nghiêm
ngặt các khu BTTN và VQG: Thƣợng Tiến, Phu Canh, Ba Vì….

2. Căn cứ định hướng:

Định hƣớng các giải pháp phát triển và bảo vệ lớp phủ rừng bền vững dựa
trên cơ sở: các kết quả phân tích về điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội và mối quan
hệ giữa biến động lớp phủ rừng với các yếu tố tự nhiên, kinh tế xã hội, kết quả dự
báo biến động lớp phủ rừng đến năm 2020, hiện trạng rừng năm 2015, văn bản
điều chỉnh quy hoạch ba loại rừng đến năm 2020 của địa phƣơng [3, 13], quy
hoạch sử dụng đất đến năm 2020 [32], Kế hoạch triển khai thực hiện Chiến lƣợc
Bảo vệ môi trƣờng Quốc gia đến năm 2020, tầm nhìn đến năm 2030 trên địa bàn
tỉnh Hịa Bình [33].

3.4.2.2. Phân vùng tự nhiên

Để định hƣớng các giải pháp nâng cao hiệu quả quản lý, phát triển và bảo vệ
lớp phủ rừng cần xác định sự phân hóa về không gian của hiện trạng lớp phủ rừng
cũng nhƣ sự phân hóa về khơng gian của biến động lớp phủ rừng. Điều này gắn
liền với các vùng tự nhiên và tác động của con ngƣời trong mỗi vùng tự nhiên đó.

Do mục tiêu của nghiên cứu này là xác định mối quan hệ giữa biến động lớp
phủ rừng với các yếu tố địa lý tự nhiên, kinh tế xã hội, từ đó đƣa ra định hƣớng sử
dụng và bảo vệ lớp phủ rừng bền vững, nên nghiên cứu sinh tiến hành phân chia
lãnh thổ tỉnh Hịa Bình thành các vùng mang tính đặc thù trên cơ sở lấy các yếu tố
đƣa vào đánh giá nguyên nhân gây biến động lớp phủ rừng làm tiêu chí, bao gồm:

- Tính đồng nhất về địa hình, địa mạo
- Tính đồng nhất về thổ nhƣỡng
- Tính đồng nhất về khí hậu

- Tính đặc thù về phát triển kinh tế xã hội

Theo đó, lãnh thổ tỉnh Hịa Bình đƣợc phân thành 4 vùng sau:

</div>
(141)<div class='page_container' data-page=141>

130

thớt, chủ yếu là ngƣời Tày, ngƣời Dao và ngƣời Mông. Hạ tầng giao thông kém
phát triển nên khả năng tiếp cận thị trƣờng của ngƣời dân bị hạn chế, tỉ lệ hộ
nghèo còn cao. Tập quán canh tác và mơ hình kinh tế của đồng bào các dân tộc ở
đây có những đặc thù riêng và vẫn cịn duy trì một phần cho đến ngày nay: tập
quán du canh du cƣ của đồng bào ngƣời Mông và ngƣời Dao, nông lâm nghiệp tự
túc tự cấp. Theo kết quả nghiên cứu, vùng này có nguy cơ mất rừng và suy thoái
rừng cao.

2. Vùng đồi Thượng Tiến (II): bao gồm khu bảo tồn thiên nhiên Thƣợng Tiến và 
vùng đệm có địa hình đồi thấp 800m-1000m, nhiệt độ trung bình năm dao động từ
12-200C, mƣa nhiều, mùa lạnh và mùa khô ngắn nên khá thuận lợi cho rừng kín
thƣờng xanh phát triển. Kết quả nghiên cứu cho thấy vùng này có xác suất tái sinh
rừng tự nhiên cao.

3. Vùng núi đá vôi Kim Bôi - Lạc Thủy (III): nét đặc trƣng của vùng này là núi đá 
vôi với độ cao địa hình dƣới 700 m, xen giữa núi đá vôi là các đồng bằng nhỏ.
Nhiệt độ trung bình năm 16-200C, mƣa nhiều trên 2500 mm/năm, mùa lạnh và
mùa khô ngắn dƣới 3 tháng. Đây là địa bàn sinh sống chủ yếu của đồng bào ngƣời
Mƣờng và ngƣời Kinh. Hệ thống đƣờng giao thông phát triển, gần thủ đô Hà Nội
nên việc tiếp cận thị trƣờng của ngƣời dân ở đây thuận lợi, khối dịch vụ khá phát
triển, dân cƣ đông đúc. Kết quả nghiên cứu cho thấy vùng này có xác suất mở rộng
rừng trồng cao.

</div>
(142)<div class='page_container' data-page=142>

131

</div>
(143)<div class='page_container' data-page=143>

132

3.4.2.3. Định hướng các giải pháp phát triển và bảo vệ lớp phủ rừng

Theo quan điểm định hƣớng trên và căn cứ vào kết quả nghiên cứu, tác giả
đề xuất các giải pháp phát triển và bảo vệ lớp phủ rừng nhƣ sau:

* Các giải pháp chung:

1. Kết quả nghiên cứu cho thấy các xã có khả năng tiếp cận cao: gần đƣờng 
giao thông chính, gần trung tâm kinh tế là nơi có diện tích rừng trồng gia tăng
mạnh, nguyên nhân là do khu vực này dễ tiếp cận thị trƣờng, các sản phẩm gỗ
rừng trồng đem bán cho thu nhập cao. Vì vậy, tỉnh cần có chính sách:

a. Đẩy mạnh phát triển kinh tế rừng bằng việc giải quyết tốt đầu ra cho gỗ
rừng trồng: phát triển nghề sản xuất gỗ ván bóc, sản xuất viên gỗ nén, sản xuất
giấy, …

b. Mở rộng diện tích rừng trồng trên quỹ đất chƣa sử dụng (đất trống cỏ, đất
trống cây bụi) thông qua các phƣơng thức trồng rừng chất lƣợng cao bền vững (áp
dụng các mơ hình sản xuất kinh doanh tiên tiến từng bƣớc hình thành chuỗi dây
chuyền khép kín từ trồng rừng, tiêu thụ sản phẩm và chế biến) và trồng rừng theo
hƣớng thâm canh.

2. Ở các xã có tỉ lệ ngƣời lao động tham gia vào các ngành sản xuất phi
nơng lâm nghiệp cao thì áp lực cho rừng giảm và rừng có cơ hội tái sinh. Vì vậy,
tỉnh cần tiếp tục triển khai các chính sách thu hút đầu tƣ xây dựng các khu công
nghiệp, phát triển du lịch và chú trọng đến ngành dịch vụ thƣơng mại vừa giúp
nâng cao đời sống nhân dân vừa giảm áp lực cho rừng, thúc đẩy tái sinh rừng tự
nhiên. Tuy nhiên cần chú ý cân bằng giữa phát triển kinh tế và bảo vệ môi trƣờng,
đảm bảo phát triển bền vững.

3. Ở các xã vùng cao có khả năng tiếp cận kém, bà con vẫn ƣu tiên trồng
cây lƣơng thực trên các sƣờn đồi cao để đảm bảo bữa ăn cho gia đình. Hoạt động
nhân sinh ở đây khơng ảnh hƣởng tích cực đến biến động lớp phủ rừng (nguy cơ
mất rừng và suy thoái rừng cao): 100% gia đình chăn thả gia súc trong rừng và
khai thác củi, gỗ phục vụ cho đời sống hằng ngày. Mặt khác do địa hình chia cắt
mạnh, thƣờng xảy ra tai biến thiên nhiên: sạt lở, lũ quét, …nên tỉnh cần có chính
sách bảo vệ và trồng rừng phịng hộ xung yếu, không phát triển rừng sản xuất ở
đây. Bên cạnh đó, tỉnh cần giải quyết tốt sinh kế cho bà con và từng bƣớc nâng cao
đời sống nhân dân, có nhƣ vậy, nguy cơ mất rừng và suy thoái rừng mới đƣợc
giảm thiểu, cụ thể là:

</div>
(144)<div class='page_container' data-page=144>

133

thực hiện hiệu quả việc chuyển đổi đất nông nghiệp tại các khu vực đất dốc sang
trồng rừng phòng hộ nhằm tránh xói mịn và thối hóa đất đai.

b. Cải thiện sinh kế cho ngƣời dân để ổn định đời sống, xóa đói giảm
nghèo, chia sẻ lợi ích với cộng đồng tham gia trồng rừng.

c. Biện pháp kỹ thuật lâm sinh đƣợc áp dụng là tạo rạch và đám trống, có
gieo hạt bổ sung các lồi cây lá rộng bản địa dƣới rừng thứ sinh kiệt. Việc chăm
sóc ni dƣỡng những lồi cây tái sinh sẵn có trên các rạch hay đám trống nhằm
đẩy nhanh quá trình phục hồi rừng thứ sinh kiệt bị thối hóa ở rừng phịng hộ hồ
Hịa Bình là hết sức cần thiết.

* Các giải pháp cho từng vùng: 
 Vùng

Giải pháp I II III IV

1a x x

1b x x

2 x x x

3a x

3b x

</div>
(145)<div class='page_container' data-page=145>

134

TIỂU KẾT CHƢƠNG 3

Trong chƣơng này, nghiên cứu sinh đã định lƣợng đƣợc mối quan hệ giữa
biến động lớp phủ rừng với 26 yếu tố tự nhiên và kinh tế xã hội thông qua mô hình
hồi quy logistic bội và với sự trợ giúp của công cụ GIS:

- Mất rừng và suy thoái rừng xảy ra ở các xã vùng cao, nơi mà đời sống
nhân dân cịn nhiều khó khăn do khả năng tiếp cận thị trƣờng kém, mơ hình kinh
tế chủ yếu là tự túc tự cấp và sinh kế phụ thuộc vào tài nguyên rừng sẵn có.

- Tái sinh rừng tự nhiên diễn ra ở các đai địa hình cao, xa đƣờng giao thơng
và ở các xã có tỉ lệ ngƣời lao động tham gia vào các ngành sản xuất phi nông lâm
nghiệp cao.

- Mở rộng rừng trồng chủ yếu diễn ra ở nơi dễ tiếp cận thị trƣờng: gần
đƣờng giao thơng chính, gần trung tâm kinh tế do sản phẩm gỗ rừng trồng đem
bán cho thu nhập cao nên ngƣời dân chú trọng đầu tƣ vào trồng rừng.

Trên cơ sở các mô hình đó, luận án đã dự báo đƣợc xu hƣớng biến động lớp
phủ rừng trong tƣơng lai và đề xuất các giải pháp phát triển, bảo vệ lớp phủ rừng
đảm bảo sử dụng hợp lý tài nguyên và phát triển bền vững:

- Hỗ trợ ngƣời dân chuyển đổi cơ cấu cây trồng ở các vùng đất dốc, có
chính sách cải thiện sinh kế và nâng cao đời sống nhân dân để bảo vệ rừng phòng
hộ xung yếu.

- Phát triển các ngành sản xuất phi nông lâm nghiệp đặc biệt là đẩy mạnh
khối dịch vụ để giảm áp lực cho rừng và tạo cơ hội cho rừng tái sinh.

</div>
(146)<div class='page_container' data-page=146>

135

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 
Kết luận

1. Luận án đã xây dựng đƣợc quy trình nghiên cứu: thông qua tổ hợp
phƣơng pháp trƣớc và sau phân loại để chiết tách thông tin biến động lớp phủ
rừng, đồng thời đã sử dụng mơ hình logistic bội để xác định đƣợc các nguyên nhân
gây biến động lớp phủ rừng tỉnh Hịa Bình.

2. Xác định đƣợc quy mô và kiểu biến động lớp phủ rừng mang nét đặc thù
riêng của tỉnh Hịa Bình. Lớp phủ rừng của tỉnh Hịa Bình biến động tăng cả về
chất lƣợng và diện tích trong giai đoạn 1994-2015, độ che phủ rừng tăng từ 29%
năm 1994 lên 41% năm 2005 và 52% năm 2015; biến động lớp phủ rừng tỉnh Hịa
Bình thể hiện ở ba nhóm: mất rừng và suy thối rừng, tái sinh rừng tự nhiên và mở
rộng rừng trồng.

3. Sử dụng tƣ liệu Landsat trong nghiên cứu biến động lớp phủ rừng cần lƣu

ý đến đặc điểm vật hậu học của khu vực thực nghiệm. Kết quả phân loại ảnh cịn
một số tồn tại: độ chính xác phân loại giữa nông nghiệp và cây bụi hoặc giữa cây
bụi và rừng thƣa còn chƣa cao do đặc điểm phản xạ của chúng gần giống nhau.

4. Đặc điểm biến động lớp phủ rừng tỉnh Hịa Bình: Mất rừng và suy thoái
rừng diễn ra chủ yếu ở các xã vùng cao do hạn chế về khả năng tiếp cận thị trƣờng,
đất đai bạc màu, tiêu dùng hằng ngày chủ yếu phụ thuộc vào sản phẩm nông lâm
nghiệp theo mơ hình tự cung tự cấp; mất rừng và suy thối rừng ít xảy ra ở nơi
ngƣời dân tham gia các hoạt động sản xuất phi nông lâm nghiệp. Tái sinh rừng tự
nhiên chủ yếu diễn ra ở nơi ngƣời dân khó tiếp cận rừng; ngoài ra ở giai đoạn sau
tái sinh rừng tự nhiên còn chịu ảnh hƣởng của cơ cấu lao động: khi ngƣời dân
tham gia lao động sản xuất trong các ngành phi nông lâm nghiệp sẽ giảm áp lực
lên rừng và tạo cơ hội cho rừng tái sinh. Mở rộng rừng trồng diễn ra ở nơi dễ tiếp
cận thị trƣờng do sản phẩm từ rừng nhƣ gỗ keo, bạch đàn bán đƣợc cho các nhà
máy chế biến gỗ, nhà máy sản xuất giấy, đem lại thu nhập cao.

</div>
(147)<div class='page_container' data-page=147>

136
Kiến nghị

1. Phƣơng pháp trƣớc phân loại và sau phân loại có thể giải quyết hiệu quả
nhiệm vụ nghiên cứu biến động lớp phủ rừng, do đó cần đƣợc khuyến khích sử
dụng rộng rãi.

2. Mơ hình hồi quy logistic bội cho phép đƣa vào đồng thời nhiều biến giải
thích, kết quả đầu ra cho thấy đƣợc vai trị và chiều hƣớng tác động của từng biến.
Vì vậy có thể áp dụng để nghiên cứu đánh giá tổng hợp các nguyên nhân của biến
động lớp phủ rừng một cách toàn diện.

3. Tỉnh cần đầu tƣ phát triển cơ sở hạ tầng giao thông ở các huyện vùng cao
nhƣ Mai Châu, Đà Bắc để hỗ trợ ngƣời dân nâng cao khả năng tiếp cận, qua đó có

thể giảm thiểu đƣợc nguy cơ mất rừng và suy thối rừng, đồng thời cần có chính
sách phát triển và bảo vệ rừng phòng hộ ở vùng này.

</div>
(148)<div class='page_container' data-page=148>

137

DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ 
LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

1. Nguyễn Thị Thúy Hạnh, Trần Vân Anh (2009), Sử dụng ảnh thành phần 
chính để xác định biến động lớp phủ mặt đất khu vực Bắc Ninh, Tạp chí 
Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 27, tháng 7/2009, tr85-91.

2. Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2011), Xây dựng Mơ hình số địa hình bằng cơng 
nghệ LiDAR, Tạp chí Khoa học Đo đạc và Bản đồ, số 8, tháng 6/2011, tr35-41. 
3. Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2012), Khảo sát độ chính xác phương pháp phân

tích thành phần chính ảnh vệ tinh đa phổ Landsat trong theo dõi biến động 
đất nông nghiệp khu vực đồng bằng sơng Hồng, Tạp chí Khoa học Đo đạc 
và Bản đồ, số 11, tháng 3/2012, tr53-59.

4. Nguyễn Thị Thúy Hạnh, Trần Ngọc Diễn (2013), Application of principal 
component analysis technique to multispectral image Landsat for 
monitoring change of agricultural land in the North Delta, Vietnam, 
Proceeding of the 34th Asian Conference on Remote Sensing, 20-24 Oct
2015, Bali, Indonesia.

5. Nguyễn Thị Thúy Hạnh, Trần Ngọc Diễn (2013), Khai thác phần mềm 
GIS mã nguồn mở WILWIS phục vụ điều tra hiện trạng trượt lở đất khu vực 
Tương Dương- Nghệ An, Kỷ yếu Hội thảo khoa học công nghệ lần thứ nhất, 
ĐH TN&MT HN, Hà Nội – 11/2015, tr251-256.

6. Nguyen Thi Thuy Hanh, Tran Ngoc Dien (2014), Detect land cover 
change by using NDVI diffencing and post-classification: a case study in 
Hoa Binh- Vietnam, Proceeding of the 35th Asian Conference on Remote
Sensing, 27-31 Oct 2014, Nay Pyi Taw, Myanmar.

7. Nguyen Thi Thuy Hanh, Tran Ngoc Dien (2014), Composition of spectral 
and ancillary data in land cover classification: a case study in Hoa Binh - 
Vietnam, Proceeding of the 12th SEAGA International Conference 25-28
Nov 2014, Siem Reap, Cambodia.

8. Phạm Thị Thanh Thủy, Nguyễn Thị Thúy Hạnh, Nguyễn Thị Lệ Hằng, 
Phạm Thanh Tình (2014), Ứng dụng GIS và phương pháp phân tích đa chỉ 
tiêu trong đánh giá tính hợp lý về vị trí khơng gian của phương án quy 
hoạch sử dụng đất khu công nghiệp huyện Quế Võ- Bắc Ninh, Kỷ yếu hội 
thảo Hội nghị khoa học Địa lý –Quản lý tài nguyên, ĐHKHTN-ĐHQGHN,
tr341-351, Hà Nội – 10/2014.

</div>
(149)<div class='page_container' data-page=149>

138

và định hướng sử dụng đất nông nghiệp huyện Yên Mỹ, tỉnh Hưng Yên, 
Tuyển tập báo cáo Hội nghị khoa học ngành Địa hình quân sự lần thứ tƣ, tr
270-279, Hà Nội - 2014.

10. Nguyễn Thị Thúy Hạnh, Phạm Thị Thanh Thủy, Trần Ngọc Diễn (2014), 
Sử dụng ảnh vệ tinh đa thời gian trong giám sát biến động lớp phủ: nghiên 
cứu trường hợp tỉnh Hịa Bình, Kỷ yếu hội thảo Ứng dụng GIS toàn Quốc 
lần thứ 6, tr 379-388, Cần Thơ - 11/ 2014.

11. Phạm Thị Thanh Thủy, Nguyễn Thị Thúy Hạnh (2015), Ứng dụng GIS và

FAHP-GDM trong đánh giá thích nghi đất chuyên trồng lúa nước tại huyện 
Đơng Hưng, tỉnh Thái Bình, Kỷ yếu Hội thảo Ứng dụng GIS toàn quốc lần 
thứ 7, Hà Nội 10/2015.

</div>
(150)<div class='page_container' data-page=150>

139

TÀI LIỆU THAM KHẢO 
Tài liệu tiếng Việt:

1. Đào Đình Bắc và nnk (2008), "Dấu hiệu địa mạo cảnh báo những tai biến thiên
nhiên thƣờng gặp tại địa bàn các điểm dân cƣ miền núi Tây Bắc", Tuyển tập các 
báo cáo khoa học Hội nghị khoa học Địa lý toàn quốc lần thứ 3, tr.46, 
NXB.KH&KT, Hà Nội.

2. Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nơng thơn (2009), Thơng tư Quy định tiêu chí xác 
định và phân loại rừng, Thông tƣ số 34/2009/TT-BNNPTNT, ngày 10/6/2009. 
3. Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn (2011), Văn bản điều chỉnh quy hoạch 3

loại rừng tỉnh Hịa Bình. Số: 288/BNN-TCLN, ngày 28 tháng 01 năm 2011.

4. Bộ Tài nguyên và Môi trƣờng (2007), Số 08/2007/TT-BTNMT: Thông tư hướng dẫn 
thực hiện thống kê, kiểm kê đất đai và xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất. 
5. Cục thống kê Hịa Bình Niên giám thống kê tỉnh Hịa Bình 1994 - 2014.

6. Nguyễn Vi Dân (2000), "Bƣớc đầu nghiên cứu địa mạo tai biến vùng Tây Bắc
Việt Nam", Tạp chí khoa học- Đại học quốc gia Hà Nội: Tuyển tập các cơng trình 
khoa học Hội nghị khoa học Địa lý – Địa chính, tr.130-134.

7. Nguyễn Viết Đăng, Lƣu Văn Duy, Mạc Văn Vững (2014), "An ninh lƣơng thực
của các hộ nghèo ở huyện Mai Châu, tỉnh Hịa Bình: thực trạng và giải pháp", Tạp

chí Khoa học và Phát triển 12, pp.821-828.

8. Đào Vọng Đức, Nguyễn Ngọc Thạch và nnk (1994), Hoàn thiện bộ bản đồ tài 
nguyên thiên nhiên, kinh tế xã hội và xây dựng ngân hàng dữ liệu điều tra cơ bản 
tỉnh Hịa Bình, Sở Tài ngun và Mơi trƣờng tỉnh Hịa Bình, Hịa Bình.

9. Dƣơng Tiến Đức (2008), Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám & hệ thống 
thông tin địa lý (GIS) trong việc đánh giá & quản lý tài nguyên rừng vùng phòng 
hộ sông Đà, Đề tài NCKH, Viện khoa học Lâm nghiệp Việt Nam.

10. Trƣơng Quang Hải và nnk (2000), "Đánh giá tổng hợp điều kiện tự nhiên và kinh
tế xã hội phục vụ tổ chức lãnh thổ cấp huyện", Tóm tắt nội dung và kết quả đề tài 
khoa học các cấp (giai đoạn 1996-1999), Đề tài cấp bộ, tr.262, Trƣờng 
ĐHKHTN- ĐHQGHN, Hà Nội.

11. Vũ Thế Hải (1995), Báo cáo kết quả điều tra tính tốn cân bằng nước tỉnh Hịa 
Bình, Đề tài NCKH.

12. Phạm Ngọc Hồ và nnk (2004), Nghiên cứu cơ sở khoa học xây dựng bản đồ hiện 
trạng môi trường thành phần và ứng dụng để xây dựng bản đồ hiện trạng mơi 
trường đất, nước tỉnh Hồ Bình, Đề tài NCKH. QGTĐ.02.03 ĐHKHTN, Hà Nội. 
13. Hội đồng nhân dân tỉnh Hịa Bình (2012), Nghị quyết về Quy hoạch xây dựng

</div>
(151)<div class='page_container' data-page=151>

140

14. Nguyễn Thƣợng Hùng và nnk (1995), Nghiên cứu và dự báo biến động môi 
trường và đề xuất các định hướng phát triển kinh tế xã hội tại vùng thượng và hạ 
du cơng trình thủy điện Hịa Bình, Báo cáo đề tài NCKH.

15. Nguyễn Hữu Khải và nnk (2007), Nghiên cứu cơ sở khoa học điều hành hệ thống

hồ chứa thượng nguồn sông Hồng phục vụ phát điện và cấp nước chống hạn hạ 
du, Đề tài NCKH. QG.07.20, NXB ĐHQGHN.

16. Lại Anh Khôi (1999), Ứng dụng, nghiên cứu phát triển phương pháp xử lý ảnh số 
theo dõi biến động tài nguyên thiên nhiên mặt đất vùng Trung-Hạ lưu sông Đà 
luận án tiến sĩ, ĐHQGHN, Hà Nội.

17. Vũ Tự Lập (2005), Địa lý tự nhiên Việt Nam NXB. Đại học Sƣ phạm Hà Nội. 
18. Nguyễn Quang Mỹ và nnk (2000), "Đánh giá và dự báo các quá trình tai biến

thiên nhiên và môi trƣờng miền núi Tây Bắc Việt Nam", Tóm tắt nội dung và kết 
quả đề tài khoa học các cấp (giai đoạn 1996-1999): Đề tài cấp bộ, tr.262.

19. Nguyễn Quang Mỹ và nnk (2008), "Đặc điểm tai biến trƣợt lở đất ở Tây Bắc Việt
Nam", Tuyển tập các báo cáo khoa học Hội nghị khoa học Địa lý toàn quốc lần 
thứ 3, NXB.KH&KT, Hà Nội.

20. Trần Tuấn Ngọc (2014), Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh RADAR trong xác định 
sinh khối rừng tỉnh Hịa Bình, luận án tiến sĩ, ĐHQGHN, Hà Nội.

21. Chu Văn Ngợi và nnk (2013), "Nghiên cứu đặc điểm xói lở và bồi tụ đoạn sông
Đà từ đập thủy điện Hịa Bình đến xã Tân Đức và Minh Nơng trong mối quan hệ
với bối cảnh địa chất và hoạt động của đập", Tạp chí ĐHQGHN: Khoa học Trái 
đất và Môi trường, 29 (2), tr.34-41.

22. Nguyễn Thọ Sáo và nkk (2008), Nghiên cứu trên mơ hình tốn các giải pháp 
chỉnh trị đoạn sông phân lạch Trung Hà trên sơng Đà, góp phần hồn thiện vận 
tải thủy từ Hải Phòng đến nhà máy thủy điện Sơn La, Đề tài NCKH- ĐHKHTN, 
Hà Nội.

23. Lê Thị Thanh Tâm (2008), "Hiện trạng chất lƣợng nƣớc sinh hoạt của nhân dân
xã Hợp Thịnh và Phú Minh, huyện Kỳ Sơn, tỉnh Hịa Bình và các giải pháp khắc
phục", Tuyển tập các báo cáo khoa học Hội nghị khoa học Địa lý toàn quốc lần 
thứ 3, tr.118, NXB.KH&KT, Hà Nội.

24. Nguyễn Ngọc Thạch (1993), Ứng dụng phương pháp viễn thám thành lập bản đồ 
địa thủy hình thái (địa mạo địa chất thủy văn) và ý nghĩa thực tiễn (ví dụ ở Hịa 
Bình), luận án phó tiến sĩ, ĐHQGHN, Hà Nội.

25. Nguyễn Ngọc Thạch (2000), "Application of remote sensing and GIS for
management and prediction of slope vulnerability in Hoa Binh province, , " Tạp 
chí khoa học- Đại học quốc gia Hà Nội: Tuyển tập các công trình Hội nghị khoa 
học Địa lý – Địa chính, tr.248.

</div>
(152)<div class='page_container' data-page=152>

141

27. Nguyễn Ngọc Thạch, Dƣơng Văn Khảm (2012), Địa thông tin ứng dụng, NXB 
Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội.

28. Nguyễn Ngọc Thạch, nnk (2002), Áp dụng viễn thám và hệ thông tin địa lý để 
nghiên cứu và dự báo tai biến tự nhiên ở tỉnh Hịa Bình, Báo cáo Đề tài khoa học 
đặc biệt, ĐHQGHN.

29. Nguyễn Ngọc Thạch và nnk (2012), Ứng dụng công nghệ viễn thám và hệ thống 
thông tin địa lý để quản lý, dự báo tai biến thiên nhiên, đề xuất các giải pháp 
nhằm giảm nhẹ tai biến tại tỉnh Hịa Bình giai đoạn 2011-2015, Báo cáo tổng hợp 
nhiệm vụ, Sở Tài Ngun Mơi trƣờng Hịa Bình.

30. Tỉnh ủy, Hội đồng nhân dân, Ủy ban nhân dân tỉnh Hịa Bình (2005), Địa chí Hịa Bình 
31. Đỗ Thị Kim Tuyến (2015), Nghiên cứu mối quan hệ giữa khả năng tiếp cận cơ sở

hạ tầng và biến động lớp phủ rừng tại tỉnh Hịa Bình, Khóa luận tốt nghiệp, 
trƣờng ĐHKHTN - ĐHQGHN, Hà Nội - 2015.

32. Ủy ban nhân dân tỉnh Hịa Bình (2013), Quyết định về việc duyệt Quy hoạch sử 
dụng đất đến năm 2020, kế hoạch sử dụng đất 5 năm kỳ đầu thành phố Hòa Bình. 
Số: 3083/QĐ-UBND, ngày 26 tháng 12 năm 2013

33. Ủy ban nhân dân tỉnh Hịa Bình (2016), Quyết đình ban hành Kế hoạch triển khai 
thực hiện Chiến lược Bảo vệ môi trường Quốc gia đến năm 2020, tầm nhìn đến năm 
2030 trên địa bàn tỉnh Hịa Bình. Số: 104/QĐ-UBND, ngày 19 tháng 01 năm 2016 
34. Ủy ban nhân dân tỉnh Hịa Bình, sở Tài ngun và Môi trƣờng (2010), Báo cáo

tổng hợp hiện trạng môi trường tỉnh Hịa Bình 5 năm 2005-2010.

35. Nguyễn Khanh Vân (1992), "Sử dụng hợp lý tài nguyên sinh khí hậu cho phát
triển sản xuất, dân sinh và du lịch ở vùng hồ Hịa Bình", Tạp chí các khoa học về 
Trái Đất, 14 (1).

36. Nguyễn Khanh Vân và nnk (2012), "Cơ sở địa lý học tổ chức lãnh thổ sản xuất
vùng Tây Bắc trên quan điểm phát triển bền vững", Kỷ yếu hội nghị khoa học địa 
lý toàn quốc lần thứ 6, NXB KHTN&CN, Huế, tr.685-693.

Tài liệu tiếng Anh

37. Al-doski J, Mansor SB, Shafri HZM (2013), "NDVI Differencing and
Post-classification to Detect Vegetation Changes in Halabja City, Iraq", IOSR Journal 
of Applied Geology and Geophysics, 1 (2), pp.1-10.

38. American Planning Association (2006), Land Based Classification Standards,

Chicago: American Planning Association Research Department,

</div>
(153)<div class='page_container' data-page=153>

142

40. Anderson JR, Hardy EE, Roach JT, Witmer RE (1976), A Land Use And Land 
Cover Classification System For Use With Remote Sensor Data. , Department of 
Interior, United States Government Printing Office, Washington.

41. Angelsen A (1999), "Agricultural expansion and deforestation: Modelling the impact
of population, market forces and property rights", J Dev Econ, 58, pp.185–218. 
42. Bayan A, Ahmad A, Ryutaro T, Toshiyuki K, Nguyen TH (2013), "Mangrove

Forests Mapping in the Southern Part of Japan Using Landsat ETM+ with DEM",
Geographic Information System, pp.369-377.

43. Boillat S, Dao H, Bottazzi P, Sandoval Y, Luna A, Thongmanivong S, Lerch L,
Bastide J, Heinimann A, Giraut F (2015), "Integrating Forest Cover Change with
Census Data: Drivers and Contexts from Bolivia and the Lao PDR", Land 
4,pp.46-82.

44. Bousquet F, Le Page C (2004), "Multi-agent simulations and ecosystem
management: A review", Ecol Model 176, pp.313–332

45. Bradley BA, Fleishman E (2008), "Can remote sensing of land cover improve
species distribution modelling", Journal of Biogeography, 35, pp. 1158–1159. 
46. Bui ND (2000), Report on the Results of Land Allocation and Land Use after

Forest Land Allocation in Hoa Binh Province, Hoa Binh Department for 
Agriculture and Rural Development.

47. Castella JC, Pham HM, Pheng KS, Villano L, Tronche NR (2005), "Analysis of
Village Accessibility and its Impact on Land Use Dynamics in a Mountainous
Province of Northern Vietnam", Applied Geography, 25, pp.308–326.

48. Chomitz KM, Thomas TS (2003), "Determinants of land use in Amazonia: A
fine-scale spatial analysis", Am J Agric Econ, 85, pp.1016–1028.

49. Cibula WG, Nyquist MO (1987), "Use of Topographic and Climatological
Models in a Geographical Data Base to Improve Landsat MSS Classification for
Olympic National Park", Photogmmmetric Engineering & Remote Sensing, 53 
(1), pp.67-75.

50. Clement FC (2008), A multi-level analysis of forest policies in Northern Vietnam: 
uplands, people, institutions and discourses, PhD thesis, Newcastle University, 
NE1 7RU (UK).

51. Cohen WB, Maiersperger TK, Yang Z, Gower ST, Turner DP, Ritts WD,
Berterretche M, Running SW (2003), "Comparisons of land cover and LAI
estimates derived from ETMỵ and MODIS for four sites in North America: a
quality assessment of 2000/2001 provisional MODIS products", Remote Sensing 
of Environment, 88, pp. 233–255.

</div>
(154)<div class='page_container' data-page=154>

143

53. Coops NC, White JC, Johnson M, et al (2006), "Assessment of QuickBird high
spatial resolution imagery to detect red attack damage due to mountain pine beetle
infestation. ", Remote Sens Environ 103, pp.67–80.

54. Coops NC, Wulder MA, Iwanicka D (2009), "Exploring the relative importance

of satellite-derived descriptors of production, topography and land cover for
predicting breeding bird species richness over Ontario, Canada", Remote Sensing 
of Environment, 113, pp. 668–679.

55. Cuo L, Lettenmaier DP, Alberti M, Richey JE (2009), "Effects of a century of
land cover and climate change on the hydrology of the Puget Sound basin",
Hydrological Processes, 23, pp. 907–933.

56. Delcourt HR, Delcourt PA, Webb III T (1983), "Dynamic plant ecology: the
spectrum of vegetation change in space and time", Quaternary Science Review, 1, 
pp. 153–175.

57. Di-Gregorio A, Jaffrain G, Weber J-L (2011), Expert Meeting on Ecosystem 
Accounts: Land cover classification for ecosystem accounting, London, UK. 
58. Dong R, Yu L, Liu G (2008), " Impact of tourism development on land-cover

change in a matriarchal community in the Lugu Lake area", International Journal 
of Sustainable Development and World Ecology, 15, pp.28-35.

59. Eiumnoh A, Shrestha P (2000), "Application of DEM Data to Landsat Image
Classification: Evaluation in a Tropical Wet-Dry Landscape of Thailand",
Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 66 (3), pp.297-304.

60. Etter A, McAlpine C, Wilson K, Phinn S, Possigham H (2006), "Regional Pattern 
of Agricultural Land Use and Deforestation in Colombia", Agriculture, 
Ecosystems and Environment 114, pp.369–386.

61. Evans TP, Manire A, de Castro F, Brondizio E, McCracken S (2001), "A
dynamic model of household decision-making and parcel level landcover change
in the Eastern Amazon", Ecol Model, 143, pp.95–113.

62. Fawcett T (2006), "An introduction to ROC analysis ", Pattern Recognition 
Letters, 27, pp. 861–874.

63. Fischer G, Velthuizen H, Shah M, Nachtergaele F (2002), "Global agroecological
assessment for agriculture in the 21st century: Methodology and results",
International Institute for Applied Systems Analysis and Food and Agriculture 
Organization, Laxenburg, Austria.

64. Fischer G, Sun LX (2001), "Model based analysis of future land use development
in China", Agric Ecosyst Environ, 85 (1-3), pp.163–176

</div>
(155)<div class='page_container' data-page=155>

144

66. Foley JA, Defries R, Asner GP, Barford C, Bonan G, Carpenter SR, Chapin FS,
Coe MT, Daily GC, Gibbs HK, Helkowski JH, Holloway T, Howard EA,
Kucharik CJ, Monfreda C, Patz JA, Prentice IC, Ramankutty N, Snyder PK
(2005), "Global consequences of land use", Science, 309, pp. 570–574.

67. Foster DR, Motzkin G, Slater B (1998), "Land-use history as long-term
broad-scale disturbance: regional forest dynamics in Central New England", Ecosystems, 
1, pp.96–119.

68. Franklin SE (1987), "Terrain Analysis from Digital Patterns in Geomorphometry
and Landsat MSS Spectral Response", Photogrammetric Engineering 8 Remote 
Sensing, 53 (1), pp.59-65.

69. 69. Friedl, MA, Sulla-Menashe D, Tan B, Schneider A, Ramankutty N, Sibley
A, Huang X (2010), "MODIS Collection 5 global land cover: algorithm
refinements and characterization of new datasets", Remote Sensing of

Environment, 114, pp. 168–182.

70. Fuernkranz J, Peter Flach (2005), "ROC ’n’ Rule learning – towards a better
understanding of covering algorithms", Machine Learning, 58 (1), pp.39– 77. 
71. Giri C, Defourny P, Shrestha S (2003), "Land cover characterization and

mapping of continental southeast Asia using multi-resolution satellite sensor
data", International Journal of Remote Sensing, 24, pp. 4181–4196.

72. Gomarasca MA, Brivio PA, Pagnoni F, Galli A (1993), "One century of land use
changes in the metropolitan area of Milan (Italy)", International Journal of 
Remote Sensing, 14, pp. 211–23.

73. Guneriussen T, Johnsen H (1996), " DEM Corrected ERS-1 SAR Data for Snow
Monitoring", International Journal of Remote Sensing, 17 (1), pp.181-195.

74. Hsin H, van Tongeren F, Dewbre J, van Meijl H (2004), "A new representation
of agricultural production technology in GTAP", GTAP Resource No. 1504, 
.

75. IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) (2000), "Special report on
emissions scenarios", Cambridge University Press, Cambridge.

76. Jensen JR (2012), Remote sensing of the environment: An earth resource 
perspective, Dorling, India.

77. Kaimowitz D, Angelsen A (1998), "Economic models of tropical deforestation:
A review", Centre for International Forestry Research, Jakarta, pp.139.

78. Kanungo DP, Sarkar S (2011), "Use of Multi-Source Data Sets for Land

Use/Land Cover Classification in a Hilly Terrain for Landslide Study", Disaster 
& Development 5(1).

</div>
(156)<div class='page_container' data-page=156>

145

80. Kiage LM, Liu KB, Walker ND, Lam N, Huh OK (2007), "Recent land-cover/use
change associated with land degradation in the Lake Baringo catchment, Kenya,
East Africa: evidence from Landsat TM and ETM+.", International Journal of 
Remote Sensing, 28, pp. 4285–4309.

81. Klijn JA, Vullings LAE, van de Berg M, van Meijl H, van Lammeren R, van
Rheenen T, Eickhout B, Veldkamp A, Verburg PH, Westhoek H (2005),
"EURURALIS 1.0: A scenario study on Europe’s rural areas to support policy
discussion", Background document. Wageningen University and Research 
Centre/Environmental Assessment Agency (RIVM).

82. Koning D (2000), "Accessibility: key factor for development. In M. Nori, et al.
(eds.), Drawing Lesions from Experience", Proceedings of a Workshop on 
Sustainable Rural Development in the Southeast Asian Mountainous Region. 
83. Korytny LM, Bazhenova OI, Martianova GN, Ilyicheva EA (2003), "The

influence of climatic change and human activity on erosion processes in sub-arid
watersheds in southern East Siberia", Hydrological Processes, 17, pp. 3181–3193. 
84. Taohong Z and Kunihiko.Y (2015), "Using MODIS time series data to detect
forest cover change during 2000 to 2010: a case study of Daxing' anling area,
China", The proceeding of the 36th Asian Conference of Remote Sensing, 
Naypitaw, Myanmar.

85. Lambin EF (1997), "Modelling and monitoring land-cover change processes in
tropical regions", Prog Phys Geog, 21, pp.375–393

86. Lambin EF, Turner BL, Geist HJ, et al (2001), "The causes of use and
land-cover change: moving beyond the myths", Global Environmental Change, 11, 
pp.261–269.

87. Lambin EF, Ehrlich D (1995), "Combining vegetation indices and surface
temperature for land-cover mapping at broad spatial scales", International Journal 
of Remote Sensing, 16, pp. 573–579.

88. Lambin EF, Geist HJ, Lepers E (2003), "Dynamics of land use and land cover
change in tropical regions", Annual Review of Environment and resources, 28, 
pp.205–241.

89. Lambin EF, Geist HJ, Rindfuss RR (2006), Land-Use and Land-Cover Change: 
Local Processes and Global Impacts Springer, Germany.

</div>
(157)<div class='page_container' data-page=157>

146

92. Laney RM (2004), "A process-led approach to modeling land change in
agricultural landscapes: A case study from Madagascar", Agric Ecosyst Environ 
101, pp.135–153.

93. Li H, Zhang S, Sun Y, Gao J (2011), "Land cover classification with multi-source
data using evidential reasoning approach", Chinese Geographical Science, 21 (3), 
pp.312-321.

94. Lillesand TM, Chipman JW, Kiefer RW (2012), Remote sensing and Image 
interpretation, Wiley India.

95. Longfield SA, Macklin MG (1999), "The influence of recent environmental

change on flooding and sediment fluxes in the Yorkshire Ouse basin",
Hydrological Processes, 13, pp. 1051–1066.

96. Lu D, Mausel P, Brondízio E, Moran E (2004), "Change Detection Techniques",
Int. J. Remote Sens, 25, pp. 2365-2407.

97. Mancino G, Nolè A, Ripullone F, Ferrara A (2014), "Landsat TM imagery and
NDVI differencing to detect vegetation change: assessing natural forest expansion
in Basilicata, southern Italy", iForest – Biogeosciences and Forestry, 7, pp.75-84. 
98. Maselli F, Di Gregorio A, Capecchi V, Breda F (2009), "Enrichment of
land-cover polygons with eco-climatic information derived from MODIS NDVI
imagery", Journal of Biogeography, 36, pp. 639–650.

99. Mather AS (2006), Proximate causes. In: Geist HJ (ed) Our Earth’s changing 
land: An encyclopedia of land-use and land-cover change, Greenwood Press, 
Westport, London.

100. Mather PM (2004), Computer processing of remotely sensed images, John 
Wiley and Sons, Ltd, 3rd , England.

101. Mcgrath DA, Smith CK, Gholz HL, Oliveira FA (2001), "Effects of
land-use change on soil nutrient dynamics in Amazonia", Ecosystems, 4, pp. 625–645. 
102. Menard S (2001), Applied logistic regression analysis, London: Thousand

Oaks, CA: Sage.

103. Meyer W, Turner BL (1994), Changes in Land Use and Land Cover: A 
Global Perspective, University Press: Cambridge, UK.

104. Meyfroidt P, Lambin EF (2008), "The causes of the reforestation in

Vietnam", Land Use Policy 25 (2), pp.182–197.

105. Millennium Ecosystem Assessment (2005), "Ecosystems and human
well-being: Synthesis", Island Press, Washington D.C., pp.137.

</div>
(158)<div class='page_container' data-page=158>

147

107. Moore DS, McCabe GP (2002), Introduction to the practice of statistics, 
New York: W.H. Freeman and Company.

108. Müller D, Zeller M (2002), "Land use dynamics in the central highlands
of Vietnam: a spatial model combining village survey data with satellite imagery
interpretation", Agricultural Economics 27, pp.333-354.

109. Müller D, Kuemmerle T, Rusu M, Griffiths P (2009), "Lost in transition:
determinants of post-socialist cropland abandonment in Romania", Journal of 
Land Use Science, 4 (1-2), pp.109-129.

110. Munroe DK, Southworth J, Tucker CM (2001), "The dynamicsof
land-cover change in western Honduras: spatial autocorrelation and temporal variation
", Conference Proceedings AAEA-CAES Annual meeting American Agricultural 
Economics Association, Chicago, IL August.

111. Nelson GC, Hellerstein D (1997), "Do roads cause deforestation? Using
satellite images in econometric analysis of land use", Am J Agric Econ 79, pp.80–88. 
112. Nguyen HN (1998), Forest rehabilitation in Vietnam Forest Science

Institute Vietnam.

113. Nguyen TL, Patanothai A, A. Terry Rambo (2004), "Recent Changes in the

Composite Swidden Farming System of a Da Bac Tay Ethnic Minority Community
in Vietnam’s Northern Mountain Region ", Southeast Asian Studies, 42 (3).

114. Takeuchi W Ono. A , Hayashida.S (2015), "Estimation of forest canopy
height using MODIS shadow index", The proceeding of the 36th Asian 
Conference of Remote Sensing, Naypitaw, Myanmar

115. Overmars KP, Verburg PH (2005), "Analysis of land use drivers at the
watershed and household level: Linking two paradigms at the Philippine forest
fringe", Int J Geogr Inf Sci 19, pp.125–152.

116. Pacifici F, Chini M, Emery WJ (2009), "A neural network approach using
multi-scale textural metrics from very high-resolution panchromatic imagery for
urban land-use classification", Remote Sensing of Environment, 113, pp. 1276–1292. 
117. Pan D, Domon G, Marceau D, Bouchard A (2001), "Spatial pattern of

coniferous and deciduous forest patches in an eastern North America agricultural
landscape: the influence of land use and physical attributes", Landscape Ecology, 
16, pp. 99–110.

118. Park SH, Goo JM, Jo CH (2004), "Receiver operating characteristic
(ROC) curve: practical review for radiologists", Korean J Radiol, 5 (1), pp.11-8. 
119. Parker DC, Manson SM, Janssen MA, Hoffman M, Deadman P (2003),

"Multi-agent systems for the simulation of land-use and landcover change: A
review", Ann Assoc Am Geogr 93, pp.314–337

</div>
(159)<div class='page_container' data-page=159>

148

121. Pham VC, Pham TTH, Tong THA, Nguyen TTH, Pham NH (2014), "The

conversion of agricultural land in the peri-urban areas of Hanoi (Vietnam):
patterns in space and time", Journal of Land Use Science.

122. Pijanowski BC, Brown DG, Shellito BA, Manik GA (2002), "Using
neural networks and GIS to forecast land use changes: A land transformation
model", Comput Environ Urban 26, pp.553–575

123. Pijanowski BC, Pithadia S, Shellito BA, Alexandridis K (2005), "Calibrating
a neural network-based urban change model for two metropolitan areas of the upper
midwest of the United States", Int J Geogr Inf Sci 19, pp.197–216

124. Rabin M (1998), "Psychology and economics", J Econ Lit 36, pp.11–46. 
125. Rindfuss RR, Turner BL II, Entwisle B, Walsh SJ (2004a), "Land

cover/use and population. In: Gutman G, Janetos AC, Justice CO, Moran EF,
Mustard JF, Rindfuss RR, Skole D, Turner BL II, Cochrane MA (eds) Land
change science: Observing, monitoring and understanding trajectories of change
on the Earth’s surface", Remote Sensing and Digital Image Processing Series 6, 
Kluwer Academic, Dordrecht Boston London, pp.351–366.

126. Rindfuss RR, Walsh SJ, Turner BL II, Fox J, Mishra V (2004b),
"Developing a science of land change: Challenges and methodological issues",
Proc Natl Acad Sci USA, 101 (39), pp.13976–13981

127. Rindfuss RR, Walsh SJ, Mishra V, Fox J, Dolcemascolo GP (2002),
"Linking household and remotely sensed data, methodological and practical
problems. In: Fox J, Rindfuss RR, Walsh SJ, Mishra V (eds) People and the
environment. Approaches for linking houeshold and community surveys to
remote sensing and GIS", Kluwer Academic, Dordrecht Boston London, pp.1–31. 
128. Rodriguez DA, Tomasella J, Linhares C (2010), "Is the forest conversion

to pasture affecting the hydrological response of Amazonian catchments? Signals
in the Ji-Paran´a Basin", Hydrological Processes, 24, pp. 1254–1269.

129. Rosegrant MW, Meijer S, Cline SA (2002), "International model for policy
analysis of agricultural commodities and trade (IMPACT): Model description",
International Food Policy Research Institute, Washington D.C., pp.28.

130. Rudel TK (2001), "Did a green revolution restore the forests of the
American South? In: Angelsen A, Kaimowitz D (eds) Agricultural technologies
and tropical deforestation", CAB International, Wallingford New York, pp.53–68. 
131. Schroeder TA, Canty MJ, et al Yang Z (2006), "Radiometric correction of

multi-temporal Landsat data for characterization of early successional forest
patterns in western Oregon", Remote Sens Environ 103, pp.16–26.

</div>
(160)<div class='page_container' data-page=160>

149

133. Serneels S (2001), Drivers and Impacts on Land-Use/ Land-Cover Change 
in the Serengeti-Mara Ecosystem: A Spatial Modelling Approach Based on 
Remote Sensing Data PhD dissertation, Université Catholique de Louvain.

134. Serneels S, Lambin EF ( 2001), "Proximate cause of land use change in
Narok district, Kenya: a spatial statistical model", Agricultural, Ecosystems and 
Environment 85, pp.65-81.

135. Sikor T (1998), "Forest policy reform: from state to household forestry",
In: Poffenberger, M. (Ed.), Stewards of Vietnam’s Upland Forests. Asian Forestry 
Network.

136. Steffen W, Sanderson A, Tyson PD, Jäger J, Matson PA, Moore B III,
Oldfield F, Richardson RJ, Schellnhuber HJ, Turner II BL, Wasson RJ (2004),
"Global change and the Earth system: A planet under pressure", The IGBP Series, 
Springer, Berlin Heidelberg, pp.336.

137. Szillassi P, Jordan G, Kovacs F, Van Rompaey A, Van Dessel W (2010),
"Investigating the Link between Soil Quality and Agricultural Land Use Change.
A Case Study in the Lake Balaton Catchment, Hungary", Carpathian Journal of 
Earth and Environmental Sciences, 5, pp.61 –70.

138. Turner MG, Ruscher CL (1988), "Changes in landscape patterns in
Georgia, USA", Landscape Ecology, 1, pp. 241–251.

139. UNEP (United Nations Environment Programme) (2002), "Global
environment outlook 3. Past, present and future perspectives", Earthscan, London. 
140. USGS "Landsat 5 History, last access 10:12 7/3/2015, available:

141. USGS "Landsat Mission, (last access: 4:05 p.m, 0/12/2015), Available:

142. Van-Dessel W, Van Rompaey A, Poelmans L, Szillassi P (2008),
"Predicting land cover changes and their impact on the sediment influx in the
Lake Balaton Catchment", Landscape Ecology, 23, pp.645- 656.

143. Van-Ittersum MK, Roetter RP, van Keulen H, de Ridder N, Hoanh CT,
Laborte AG, Aggarwal PK, Ismail AB, Tawang A (2004), "A systems network
(SysNet) approach for interactively evaluating strategic land use options at
sub-national scale in south and south-east Asia", Land Use Policy, 21, pp.101–113

144. Vanacker V (2002), Geomorphic Response to Human Induced

Environmental Change in Tropical Mountain Areas. The Austro Ecuatoriano as a 
Case study. PhD dissertation, Katholieke University Leuven, Belgium.

</div>
(161)<div class='page_container' data-page=161>

150

146. Vu KC, Van Rompaey A, Govers G, Vanacker V, Schmook B, Nguyen H
(2013), "Land Transitions in Northwest Vietnam: An Integrated Analysis of
Biophysical and Socio-Cultural Factors", Hum Ecol, 41 (1), pp.37-50.

147. Waggoner PE, Ausuber JH (2001), "How much will feeding more and
wealthier people encroach on forests? ", Popul Dev Rev, 27 (2), pp.239–257. 
148. Walker R (2004), "Theorizing land-cover and land-use change: The case

of tropical deforestation", Int Regional Sci Rev, 27 (3), pp.247–270

149. Walker R, Solecki WD (2004), "Theorizing land-cover and land-use
change: The case of the Florida Everglades and its degradation", Ann Assoc Am 
Geogr, 94, pp.311–238

150. Wikantika K, Sinaga A, Hadi F, Darmawan S (2007), "Quick assessment on
identification of damaged building and land-use changes in the post-tsunami disaster
with a quick-look image of IKONOS and QuickBird (a case study in Meulaboh City,
Aceh)", International Journal of Remote Sensing, 28, pp. 3037–3044.

151. Young OR (2002), "Are institutions intervening variables or basic causal
forces? Causal clusters versus causal chains in international society. In: M
Brecher, F Harvey (eds) Millennial reflections on international studies", Unversity

of Michigan Press, Ann Arbor, pp.176–191.

</div>
(162)<div class='page_container' data-page=162>

151
PHỤ LỤC 
Phụ lục 1: Tƣ liệu sử dụng

Bảng 1. Thống kê các tư liệu sử dụng

Dữ liệu Cột/hàng, thời

điểm nhận ảnh,
thành lập bản đồ

Nguồn Mục đích sử dụng

Landsat TM 127/046, 4/5/1994

d.edu

Phân loại ảnh, thành
lập BĐ lớp phủ

Landsat TM 127/046, 20/5/2005 Phân loại ảnh, thành

lập BĐ lớp phủ

Landsat OLI 127/046, 30/5/2015 Phân loại ảnh, thành
lập BĐ lớp phủ

Ảnh hàng không
1: 50 000, 1:30 000

1993, 2005, 2014 Trung tâm viễn thám
địa chất, Liên đoàn
bản đồ Địa chất miền
Bắc

- Lấy mẫu PLA

- Kiểm chứng kết quả
PLA

Bản đồ địa hình
1/ 50 000

1994, 1995, 2000 Liên đoàn Bản đồ Địa
chất miền Bắc

- Thành lập DEM
- Lấy mẫu PLA
Bản đồ hiện trạng rừng 1993, 2015 Sở Tài nguyên và Môi

trƣờng, tỉnh Hịa Bình

- Lấy mẫu PLA

- Kiểm chứng kết quả
PLA

Bản đồ hiện trạng sử
dụng đất

2005 Sở Tài ngun và Mơi

trƣờng, tỉnh Hịa Bình

- Lấy mẫu PLA

- Kiểm chứng kết quả
PLA

Bản đồ khoáng sản, Bản
đồ du lịch, Bản đồ sinh
khí hậu, Bản đồ địa mạo,
Bản đồ thổ nhƣỡng

Sở Tài ngun và Mơi
trƣờng, tỉnh Hịa Bình
Trung tâm viễn thám
địa chất

Tạo các biến độc lập
đƣa vào mơ hình
MLR

Số liệu điều tra nông
nghiệp, nông thôn

2001,

2011

Tổng cục thống kê Phân tích mối tƣơng
quan giữa biến động
lớp phủ rừng và các
yếu tố KT-XH

Niên giám thống kê Từ 1993 đến 2014 Cục thống kê Hịa
Bình

Phân tích mối tƣơng
quan giữa biến động
lớp phủ và các yếu tố
kinh tế xã hội

Dữ liệu thực địa 6/2013
8/2014

- Lấy mẫu PLA

</div>
(163)<div class='page_container' data-page=163>

152

3/2015 xác kết quả PLA

- Hiện chỉnh bản đồ
Thông tin phỏng vấn hộ

gia đình tại 6 xã ở các
điểm chìa khóa

Tháng 3/2015 (*) - Kiểm chứng và giải
thích mơ hình biến
động lớp phủ rừng
(*): Đề tài “Nghiên cứu mối quan hệ giữa khả năng tiếp cận cơ sở hạ tầng và biến
động lớp phủ rừng tại tỉnh Hịa Bình” – Đỗ Thị Kim Tuyến – 2015

1.1. Ảnh vệ tinh Landsat

Bảng 2. Các thông số kỹ thuật của bộ cảm TM [140]

Kênh phổ Bƣớc sóng (µm) Độ phân giải (m)
Kênh 1 0.45 - 0.52 30

Kênh 2 0.52- 0.60 30

Kênh3 0.63 - 0.69 30

Kênh 4 0.76 - 0.90 30
Kênh 5 1.55 - 1.75 30
Kênh 6 10.4 - 12.5 120
Kênh 7 2.08 - 2.35 30

Bảng 3: Các kênh phổ của vệ tinh Landsat 8 [141]

Bộ cảm Kênh phổ Bƣớc sóng (µm) Độ phân giải (m)
Operational Land Imager

(OLI)

Band 1 0.43 - 0.45 30

Band 2 0.450 - 0.51 30
Band 3 0.53 - 0.59 30
Band 4 0.64 - 0.67 30
Band 5 0.85 - 0.88 30
Band 6 1.57 - 1.65 30
Band 7 2.11 - 2.29 30
Band 8 0.50 - 0.68 15
Band 9 1.36 - 1.38 30
Thermal Infrared Sensor

(TIRS)

</div>
(164)<div class='page_container' data-page=164>

153

Hình 1: Ảnh vệ tinh Landsat 5, tổ hợp 4-3-2 khu vực nghiên cứu năm 1994

</div>
(165)<div class='page_container' data-page=165>

154

</div>
(166)<div class='page_container' data-page=166>

155
2. Khả năng phân biệt giữa các mẫu

Input File: Landsat2015cat

ROI Name: (Jeffries-Matusita, Transformed Divergence)

Rung kin 1 [Red] 247 points:

</div>
(167)<div class='page_container' data-page=167>

156

Dat trong 2 [Sea Green] 249 points: (1.99999849 2.00000000)
Nong nghiep 1 [Purple] 190 points: (1.99379224 1.99968628)
Rung thua 3 [Coral] 214 points: (1.91987241 1.98633631)

Nong nghiep 2 [Magenta3] 190 points: (1.99998341 2.00000000)
Cay bui [Sienna] 296 points: (1.98379752 1.98477793)

Nong nghiep 3 [Aquamarine] 195 points: (1.90889019 2.00000000)

Rung kin 2 [Green] 480 points:

Rung kin 1 [Red] 247 points: (0.60309723 0.62119842)
Rung thua 1 [Blue] 243 points: (1.99623273 1.99873940)
Rung thua 2 [Yellow] 319 points: (1.99411641 1.99513824)
Nuoc 1 [Cyan] 400 points: (1.99999457 2.00000000)
Nuoc 2 [Magenta] 207 points: (1.99999879 2.00000000)
Dat trong 1 [Maroon] 183 points: (1.99998392 2.00000000)
Dat trong 2 [Sea Green] 249 points: (1.99999995 2.00000000)
Nong nghiep 1 [Purple] 190 points: (1.99971123 1.99999625)
Rung thua 3 [Coral] 214 points: (1.92612906 1.99721425)

Nong nghiep 2 [Magenta3] 190 points: (1.99999937 2.00000000)
Cay bui [Sienna] 296 points: (1.99961852 1.99975504)

Nong nghiep 3 [Aquamarine] 195 points: (1.94246202 2.00000000)

Rung thua 1 [Blue] 243 points:

Rung kin 1 [Red] 247 points: (1.92589977 1.94489842)
Rung kin 2 [Green] 480 points: (1.99623273 1.99873940)
Rung thua 2 [Yellow] 319 points: (0.80481740 1.27522966)
Nuoc 1 [Cyan] 400 points: (2.00000000 2.00000000)
Nuoc 2 [Magenta] 207 points: (1.99999439 2.00000000)
Dat trong 1 [Maroon] 183 points: (1.99759297 2.00000000)
Dat trong 2 [Sea Green] 249 points: (1.99990479 2.00000000)
Nong nghiep 1 [Purple] 190 points: (1.99607713 1.99999968)
Rung thua 3 [Coral] 214 points: (1.99976175 1.99999951)

Nong nghiep 2 [Magenta3] 190 points: (1.99993357 2.00000000)
Cay bui [Sienna] 296 points: (1.40862758 1.58719275)

Nong nghiep 3 [Aquamarine] 195 points: (1.98479773 2.00000000)
Rung thua 2 [Yellow] 319 points:

</div>
(168)<div class='page_container' data-page=168>

157

Nuoc 2 [Magenta] 207 points: (1.99949304 2.00000000)
Dat trong 1 [Maroon] 183 points: (1.99347013 2.00000000)
Dat trong 2 [Sea Green] 249 points: (1.99857053 2.00000000)
Nong nghiep 1 [Purple] 190 points: (1.87906525 1.90788964)
Rung thua 3 [Coral] 214 points: (1.99497967 1.99617383)

Nong nghiep 2 [Magenta3] 190 points: (1.98476159 1.99821218)
Cay bui [Sienna] 296 points: (0.85022733 0.93829033)

Nong nghiep 3 [Aquamarine] 195 points: (1.96272379 1.99999945)

Nuoc 1 [Cyan] 400 points:

Rung kin 1 [Red] 247 points: (1.99999839 2.00000000)
Rung kin 2 [Green] 480 points: (1.99999457 2.00000000)
Rung thua 1 [Blue] 243 points: (2.00000000 2.00000000)
Rung thua 2 [Yellow] 319 points: (2.00000000 2.00000000)
Nuoc 2 [Magenta] 207 points: (1.98836189 1.99950940)
Dat trong 1 [Maroon] 183 points: (1.99999930 2.00000000)
Dat trong 2 [Sea Green] 249 points: (2.00000000 2.00000000)
Nong nghiep 1 [Purple] 190 points: (2.00000000 2.00000000)
Rung thua 3 [Coral] 214 points: (1.99919566 1.99992653)

Nong nghiep 2 [Magenta3] 190 points: (1.99999999 2.00000000)
Cay bui [Sienna] 296 points: (2.00000000 2.00000000)

Nong nghiep 3 [Aquamarine] 195 points: (1.71404593 1.96656662)

Nuoc 2 [Magenta] 207 points:

Rung kin 1 [Red] 247 points: (1.99999410 2.00000000)
Rung kin 2 [Green] 480 points: (1.99999879 2.00000000)
Rung thua 1 [Blue] 243 points: (1.99999439 2.00000000)
Rung thua 2 [Yellow] 319 points: (1.99949304 2.00000000)
Nuoc 1 [Cyan] 400 points: (1.98836189 1.99950940)
Dat trong 1 [Maroon] 183 points: (1.88879247 1.96200198)
Dat trong 2 [Sea Green] 249 points: (1.90522008 1.91432783)
Nong nghiep 1 [Purple] 190 points: (1.96631151 2.00000000)
Rung thua 3 [Coral] 214 points: (1.97558007 1.99978992)

Nong nghiep 2 [Magenta3] 190 points: (1.63640622 1.92447533)
Cay bui [Sienna] 296 points: (1.99980378 2.00000000)

Nong nghiep 3 [Aquamarine] 195 points: (1.81015670 1.87597659)

Dat trong 1 [Maroon] 183 points:

</div>
(169)<div class='page_container' data-page=169>

158

Rung kin 2 [Green] 480 points: (1.99998392 2.00000000)
Rung thua 1 [Blue] 243 points: (1.99759297 2.00000000)
Rung thua 2 [Yellow] 319 points: (1.99347013 2.00000000)
Nuoc 1 [Cyan] 400 points: (1.99999930 2.00000000)
Nuoc 2 [Magenta] 207 points: (1.88879247 1.96200198)
Dat trong 2 [Sea Green] 249 points: (1.08550577 1.55188048)
Nong nghiep 1 [Purple] 190 points: (1.98788017 2.00000000)
Rung thua 3 [Coral] 214 points: (1.99766495 1.99999995)

Nong nghiep 2 [Magenta3] 190 points: (1.88461616 1.99838610)
Cay bui [Sienna] 296 points: (1.98769059 2.00000000)

Nong nghiep 3 [Aquamarine] 195 points: (1.99640306 1.99986974)

Dat trong 2 [Sea Green] 249 points:

Rung kin 1 [Red] 247 points: (1.99999849 2.00000000)
Rung kin 2 [Green] 480 points: (1.99999995 2.00000000)
Rung thua 1 [Blue] 243 points: (1.99990479 2.00000000)

Rung thua 2 [Yellow] 319 points: (1.99857053 2.00000000)
Nuoc 1 [Cyan] 400 points: (2.00000000 2.00000000)
Nuoc 2 [Magenta] 207 points: (1.90522008 1.91432783)
Dat trong 1 [Maroon] 183 points: (1.08550577 1.55188048)
Nong nghiep 1 [Purple] 190 points: (1.99401736 2.00000000)
Rung thua 3 [Coral] 214 points: (1.99908675 1.99999146)

Nong nghiep 2 [Magenta3] 190 points: (1.92138203 1.98948144)
Cay bui [Sienna] 296 points: (1.99672756 2.00000000)

Nong nghiep 3 [Aquamarine] 195 points: (1.99768838 1.99944445)

Nong nghiep 1 [Purple] 190 points:

Rung kin 1 [Red] 247 points: (1.99379224 1.99968628)
Rung kin 2 [Green] 480 points: (1.99971123 1.99999625)
Rung thua 1 [Blue] 243 points: (1.99607713 1.99999968)
Rung thua 2 [Yellow] 319 points: (1.87906525 1.90788964)
Nuoc 1 [Cyan] 400 points: (2.00000000 2.00000000)
Nuoc 2 [Magenta] 207 points: (1.96631151 2.00000000)
Dat trong 1 [Maroon] 183 points: (1.98788017 2.00000000)
Dat trong 2 [Sea Green] 249 points: (1.99401736 2.00000000)
Rung thua 3 [Coral] 214 points: (1.87593075 1.97659187)

Nong nghiep 2 [Magenta3] 190 points: (1.57189360 1.66545755)
Cay bui [Sienna] 296 points: (1.96914284 1.99481101)

</div>
(170)<div class='page_container' data-page=170>

159

Rung thua 3 [Coral] 214 points:

Rung kin 1 [Red] 247 points: (1.91987241 1.98633631)
Rung kin 2 [Green] 480 points: (1.92612906 1.99721425)
Rung thua 1 [Blue] 243 points: (1.99976175 1.99999951)
Rung thua 2 [Yellow] 319 points: (1.99497967 1.99617383)
Nuoc 1 [Cyan] 400 points: (1.99919566 1.99992653)
Nuoc 2 [Magenta] 207 points: (1.97558007 1.99978992)
Dat trong 1 [Maroon] 183 points: (1.99766495 1.99999995)
Dat trong 2 [Sea Green] 249 points: (1.99908675 1.99999146)
Nong nghiep 1 [Purple] 190 points: (1.87593075 1.97659187)
Nong nghiep 2 [Magenta3] 190 points: (1.95734866 1.97659176)
Cay bui [Sienna] 296 points: (1.99934038 1.99960670)

Nong nghiep 3 [Aquamarine] 195 points: (1.46430203 1.91149341)

Nong nghiep 2 [Magenta3] 190 points:

Rung kin 1 [Red] 247 points: (1.99998341 2.00000000)
Rung kin 2 [Green] 480 points: (1.99999937 2.00000000)
Rung thua 1 [Blue] 243 points: (1.99993357 2.00000000)
Rung thua 2 [Yellow] 319 points: (1.98476159 1.99821218)
Nuoc 1 [Cyan] 400 points: (1.99999999 2.00000000)
Nuoc 2 [Magenta] 207 points: (1.63640622 1.92447533)
Dat trong 1 [Maroon] 183 points: (1.88461616 1.99838610)
Dat trong 2 [Sea Green] 249 points: (1.92138203 1.98948144)
Nong nghiep 1 [Purple] 190 points: (1.57189360 1.66545755)
Rung thua 3 [Coral] 214 points: (1.95734866 1.97659176)

Cay bui [Sienna] 296 points: (1.99574802 1.99996110)

Nong nghiep 3 [Aquamarine] 195 points: (1.99035491 1.99912809)

Cay bui [Sienna] 296 points:

</div>
(171)<div class='page_container' data-page=171>

160

Rung thua 3 [Coral] 214 points: (1.99934038 1.99960670)

Nong nghiep 2 [Magenta3] 190 points: (1.99574802 1.99996110)
Nong nghiep 3 [Aquamarine] 195 points: (1.98228681 1.99999855)

Nong nghiep 3 [Aquamarine] 195 points:

Rung kin 1 [Red] 247 points: (1.90889019 2.00000000)
Rung kin 2 [Green] 480 points: (1.94246202 2.00000000)
Rung thua 1 [Blue] 243 points: (1.98479773 2.00000000)
Rung thua 2 [Yellow] 319 points: (1.96272379 1.99999945)
Nuoc 1 [Cyan] 400 points: (1.71404593 1.96656662)
Nuoc 2 [Magenta] 207 points: (1.81015670 1.87597659)
Dat trong 1 [Maroon] 183 points: (1.99640306 1.99986974)
Dat trong 2 [Sea Green] 249 points: (1.99768838 1.99944445)
Nong nghiep 1 [Purple] 190 points: (1.96412788 1.99999998)
Rung thua 3 [Coral] 214 points: (1.46430203 1.91149341)

Nong nghiep 2 [Magenta3] 190 points: (1.99035491 1.99912809)
Cay bui [Sienna] 296 points: (1.98228681 1.99999855)

3. Đánh giá độ chính xác kết quả phân loại ảnh 
Năm 1994

Confusion Matrix: C:\Disertation\PL1994
Overall Accuracy = (849/1100) 77.1818%
Kappa Coefficient = 0.7091

Ground Truth (Pixels)

Class Rung kin Rung thua Cay buiNong nghiep 2 Dat trong
Unclassified 0 0 0 0 0

Rung kin 1 [S 186 16 3 13 1
Rung thua 1 [ 1 127 6 3 5
Cay bui [Cyan 14 0 48 27 28
Nong nghiep 2 0 0 33 27 5
Dat trong 1 [ 0 0 48 39 73
Mat nuoc [Blu 0 0 0 2 0
Total 201 143 138 111 112
Ground Truth (Pixels)

</div>
(172)<div class='page_container' data-page=172>

161
Cay bui [Cyan 5 122

Nong nghiep 2 0 65
Dat trong 1 [ 0 160
Mat nuoc [Blu 388 390

Total 395 1100

Ground Truth (Percent)

Class Rung kin Rung thua Cay buiNong nghiep 2 Dat trong
Unclassified 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Rung kin 1 [S 92.54 11.19 2.17 11.71 0.89
Rung thua 1 [ 0.50 88.81 4.35 2.70 4.46
Cay bui [Cyan 6.97 0.00 34.78 24.32 25.00
Nong nghiep 2 0.00 0.00 23.91 24.32 4.46
Dat trong 1 [ 0.00 0.00 34.78 35.14 65.18
Mat nuoc [Blu 0.00 0.00 0.00 1.80 0.00
Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00

Ground Truth (Percent)
Class Nuoc Total
Unclassified 0.00 0.00
Rung kin 1 [S 0.51 20.09
Rung thua 1 [ 0.00 12.91
Cay bui [Cyan 1.27 11.09
Nong nghiep 2 0.00 5.91
Dat trong 1 [ 0.00 14.55
Mat nuoc [Blu 98.23 35.45
Total 100.00 100.00

Class Commission Omission Commission Omission
(Percent) (Percent) (Pixels) (Pixels)

Rung kin 1 [S 15.84 7.46 35/221 15/201
Rung thua 1 [ 10.56 11.19 15/142 16/143
Cay bui [Cyan 60.66 65.22 74/122 90/138
Nong nghiep 2 58.46 75.68 38/65 84/111
Dat trong 1 [ 54.38 34.82 87/160 39/112
Mat nuoc [Blu 0.51 1.77 2/390 7/395

</div>
(173)<div class='page_container' data-page=173>

162

Class Prod. Acc. User Acc. Prod. Acc. User Acc.
(Percent) (Percent) (Pixels) (Pixels)

Rung kin 1 [S 92.54 84.16 186/201 186/221
Rung thua 1 [ 88.81 89.44 127/143 127/142
Cay bui [Cyan 34.78 39.34 48/138 48/122
Nong nghiep 2 24.32 41.54 27/111 27/65
Dat trong 1 [ 65.18 45.63 73/112 73/160
Mat nuoc [Blu 98.23 99.49 388/395 388/390
Năm 2005

Confusion Matrix: C:\Disertation\PL2005

Overall Accuracy = (4089/5843) 69.9812%
Kappa Coefficient = 0.6307

Ground Truth (Pixels)

Class Rung kin Rung thua Cay buiNong nghiep 1 Dat trong
Unclassified 0 0 0 0 0

Rung kin 1 [S 1121 112 156 0 0
Rung thua 1 [ 21 409 137 6 0
Cay bui [Cyan 337 470 646 218 0
Nong nghiep 1 4 41 173 878 3
Dat trong 1 [ 0 0 2 68 578
Mat nuoc [Blu 0 0 0 0 0
Total 1483 1032 1114 1170 581

</div>
(174)<div class='page_container' data-page=174>

163
Ground Truth (Percent)

Class Rung kin Rung thua Cay buiNong nghiep 1 Dat trong
Unclassified 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

Rung kin 1 [S 75.59 10.85 14.00 0.00 0.00
Rung thua 1 [ 1.42 39.63 12.30 0.51 0.00
Cay bui [Cyan 22.72 45.54 57.99 18.63 0.00
Nong nghiep 1 0.27 3.97 15.53 75.04 0.52
Dat trong 1 [ 0.00 0.00 0.18 5.81 99.48

Mat nuoc [Blu 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00

Ground Truth (Percent)
Class Mat nuoc Total
Unclassified 0.00 0.00
Rung kin 1 [S 0.00 23.77
Rung thua 1 [ 0.00 9.81
Cay bui [Cyan 0.00 28.60
Nong nghiep 1 0.00 18.81
Dat trong 1 [ 1.30 11.19
Mat nuoc [Blu 98.70 7.82
Total 100.00 100.00

Class Commission Omission Commission Omission
(Percent) (Percent) (Pixels) (Pixels)

Rung kin 1 [S 19.29 24.41 268/1389 362/1483
Rung thua 1 [ 28.62 60.37 164/573 623/1032
Cay bui [Cyan 61.34 42.01 1025/1671 468/1114
Nong nghiep 1 20.11 24.96 221/1099 292/1170
Dat trong 1 [ 11.62 0.52 76/654 3/581
Mat nuoc [Blu 0.00 1.30 0/457 6/463

Class Prod. Acc. User Acc. Prod. Acc. User Acc.
(Percent) (Percent) (Pixels) (Pixels)

</div>
(175)<div class='page_container' data-page=175>

164
Năm 2015:

Confusion Matrix: C:\Disertation\PLoai2015

Overall Accuracy = (1420/1622) 87.5462%
Kappa Coefficient = 0.8482

Ground Truth (Pixels)

Class Rung kin 1 Rung thua 1 Cay buiNong nghiep 1 Dat trong 2
Unclassified 0 0 0 0 0

Rung kin [Red 244 36 1 0 0
Rung thua [Ma 2 118 23 0 0
Cay bui [Purp 0 89 271 45 0
Nong nghiep 1 0 0 1 145 4
Dat trong [Si 0 0 0 0 244
Mat nuoc [Whi 0 0 0 0 0
Total 246 243 296 190 248

Ground Truth (Pixels)
Class Nuoc 1 Total
Unclassified 0 0
Rung kin [Red 0 281
Rung thua [Ma 0 143

Cay bui [Purp 0 405
Nong nghiep 1 0 150
Dat trong [Si 1 245
Mat nuoc [Whi 398 398
Total 399 1622

Ground Truth (Percent)

Class Rung kin 1 Rung thua 1 Cay buiNong nghiep 1 Dat trong 2
Unclassified 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00

</div>
(176)<div class='page_container' data-page=176>

165

Total 100.00 100.00 100.00 100.00 100.00

Ground Truth (Percent)
Class Nuoc 1 Total
Unclassified 0.00 0.00
Rung kin [Red 0.00 17.32
Rung thua [Ma 0.00 8.82
Cay bui [Purp 0.00 24.97
Nong nghiep 1 0.00 9.25
Dat trong [Si 0.25 15.10
Mat nuoc [Whi 99.75 24.54
Total 100.00 100.00

Class Commission Omission Commission Omission

(Percent) (Percent) (Pixels) (Pixels)

Rung kin [Red 13.17 0.81 37/281 2/246
Rung thua [Ma 17.48 51.44 25/143 125/243
Cay bui [Purp 33.09 8.45 134/405 25/296
Nong nghiep 1 3.33 23.68 5/150 45/190
Dat trong [Si 0.41 1.61 1/245 4/248
Mat nuoc [Whi 0.00 0.25 0/398 1/399

Class Prod. Acc. User Acc. Prod. Acc. User Acc.
(Percent) (Percent) (Pixels) (Pixels)

</div>
(177)<div class='page_container' data-page=177>

166

1.2. Các điểm thực địa phục vụ lấy mẫu phân loại ảnh và đánh giá độ chính xác 
Bảng 7. Thống kê các điểm thực địa

STT Tọa độ Huyện Xã Thơn, xóm Thơng tin về lớp phủ

Y (m) X (m) Thực địa APL

1 2292966 489258 Mai Châu Hang Kia RTN giàu Đ

2 2280911 511509 Mai Châu Noong Luông RTN nghèo Đ

3 2302118 506894 Mai Châu Tân Dân Đất trống, cây bụi

4 2298828 504277 Mai Châu Tân Mai Nông nghiệp Đ

5 2294531 504229 Mai Châu Phúc Sang Dân cƣ Đ

6 2281742 517795 Tân Lạc Phú Cƣờng RT khép tán Đ

7 2288642 521933 Tân Lạc Trung Hòa Mặt nƣớc

8 2280805 525707 Tân Lạc Quy Hậu Nông nghiệp

9 2283709 532898 Cao Phong Nam Phong Ong 2 Nông nghiệp

10 2285239 535734 Cao Phong Dũng Phong RT chƣa khép tán Đ

11 2291200 549670 Kim Bơi Đơng Bắc Căm Có RTN nghèo

12 2291431 549489 Kim Bôi Đông Bắc RT chƣa khép tán Đ

13 2286418 554807 Kim Bôi Kim Tiến RTN nghèo

14 2292966 507749 Mai Châu Tòng Đậu Đậu RTN giàu Đ

15 2288641 506891 Mai Châu Tòng Đậu Đậu Đất trống, cây bụi

</div>
(178)<div class='page_container' data-page=178>

167

STT Tọa độ Huyện Xã Thơn, xóm Thơng tin về lớp phủ

Y (m) X (m) Thực địa APL

17 2295339 502007 Mai Châu Phúc Sạn So Lo Đất trống, cây bụi

18 2294251 502716 Mai Châu Phúc Sạn Nông nghiệp

19 2294923 504759 Mai Châu Phúc Sạn Dân cƣ

20 2295452 504294 Mai Châu Phúc Sạn Phúc Nông nghiệp Đ

21 2294942 505966 Mai Châu Phúc Sạn Gò Mù RTN nghèo

22 2292403 505376 Mai Châu Phúc Sạn RTN nghèo Đ

23 2294727 519976 Tân Lạc Ngịi Hoa Nơng nghiệp

24 2294390 520483 Cao Phong Ngòi Hoa Nẻ RT chƣa khép tán Đ

25 2295878 527364 Cao Phong Thanh Bình RTN nghèo Đ

26 2296867 521651 Cao Phong Thung Nai Đất trống, cây bụi

27 2296893 529736 Cao Phong Thung Nai Mỏ Nông nghiệp

28 2297129 529957 Cao Phong Bình Thanh Dân cƣ Đ

29 2297429 530278 Cao Phong Bình Thanh Mỗ 2 RT khép tán Đ

30 2293935 536386 Cao Phong Thu Phong Mặt nƣớc

31 2294036 537048 Cao Phong Thu Phong Nông nghiệp S

32 2295008 534545 Cao Phong Thu Phong Nông nghiệp

</div>
(179)<div class='page_container' data-page=179>

168

STT Tọa độ Huyện Xã Thơn, xóm Thơng tin về lớp phủ

Y (m) X (m) Thực địa APL

34 2294569 532454 Cao Phong Bắc Phong Nông nghiệp

35 2270778 523200 Tân Lạc Ngổ Luông Dân cƣ

36 2286455 494596 Mai Châu Piêng Vế Bằng RTN giàu Đ

37 2285027 497729 Mai Châu Pao La Tân Tiến Mặt nƣớc

38 2283909 498021 Mai Châu Săm Khịe Nám Nơng nghiệp Đ

39 2276796 532301 Tân Lạc Thanh Hối Tam Nông nghiệp

40 2275923 529912 Tân Lạc Thanh Hối Tân Hƣơng 2 RT chƣa khép tán Đ

41 2275105 528886 Tân Lạc Mãn Đức Bin Dân cƣ Đ

42 2276735 527881 Tân Lạc Mãn Đức Bụi RT khép tán Đ

43 2272156 537925 Tân Lạc Ngọc Mỹ Cút Mặt nƣớc

44 2277334 530258 Tân Lạc Tử Nê Mƣờng Chùa Dân cƣ

45 2270047 520112 Tân Lạc Nam Sơn Nam Mƣời RT khép tán Đ

46 2273248 517310 Tân Lạc Nam Sơn Chiến Mặt nƣớc

47 2273239 516761 Tân Lạc Nam Sơn Nông nghiệp

48 2289398 532518 Cao Phong TT.Cao Phong Khu 8 Nông nghiệp

49 2291684 530325 Cao Phong Bắc Phong Môn Dân cƣ S

50 2275915 556923 Kim Bôi Cuối Hạ Vọ RT khép tán

</div>
(180)<div class='page_container' data-page=180>

169

STT Tọa độ Huyện Xã Thơn, xóm Thơng tin về lớp phủ

Y (m) X (m) Thực địa APL

52 2274696 560781 Kim Bôi Nuông Dăm Đất trống, cây bụi

53 2274652 562514 Kim Bôi Nuông Dăm RT chƣa khép tán Đ

54 2306249 503912 TP. Hịa Bình P. Hịa Bình Dân cƣ Đ

55 2306376 532391 TP. Hịa Bình P. Hịa Bình Nơng nghiệp Đ

56 2303674 530199 Đà Bắc Toàn Sơn Mặt nƣớc

67 2308589 527664 Đà Bắc Toàn Sơn Chúc Sơn Nông nghiệp

58 2306509 524537 Đà Bắc Hiền Lƣơng Dƣớng RTN nghèo Đ

59 2306991 524023 Đà Bắc Hiền Lƣơng Doi Đất trống, cây bụi

60 2306700 523693 Đà Bắc Hiền Lƣơng Ké Nông nghiệp

61 2306774 523336 Đà Bắc Hiền Lƣơng Dân cƣ

62 2305914 522835 Đà Bắc Hiền Lƣơng RT khép tán Đ

63 2333721 487905 Đà Bắc Đồng Nghê Lài Mặt nƣớc

64 2331862 488114 Đà Bắc Đồng Nghê Nông nghiệp

65 2331497 487462 Đà Bắc Đồng Nghê Mục Ngoài Nông nghiệp

66 2331204 487123 Đà Bắc Đồng Nghê Mục Ngoài RT chƣa khép tán

67 2326385 486531 Đà Bắc Suối Lánh Bƣơu San Nông nghiệp Đ

68 2326471 488067 Đà Bắc Suối Lánh RTN nghèo

</div>
(181)<div class='page_container' data-page=181>

170

STT Tọa độ Huyện Xã Thơn, xóm Thông tin về lớp phủ

Y (m) X (m) Thực địa APL

70 2327552 490792 Đà Bắc Suối Lánh RTN nghèo Đ

71 2326627 491034 Đà Bắc Suối Lánh Đất trống, cây bụi Đ

72 2326540 491157 Đà Bắc Suối Lánh Nông nghiệp

73 2326511 491292 Đà Bắc Suối Lánh Dân cƣ

74 2326167 492050 Đà Bắc Suối Lánh RT khép tán Đ

75 2326093 492234 Đà Bắc Suối Lánh Mặt nƣớc

76 2326056 492650 Đà Bắc Suối Lánh Nông nghiệp

77 2325589 493299 Đà Bắc Suối Lánh RT chƣa khép tán Đ

78 2325453 493340 Đà Bắc Suối Lánh Nông nghiệp Đ

89 2324535 493422 Đà Bắc Suối Lánh Dân cƣ

80 2324430 493529 Đà Bắc Suối Lánh RT khép tán

81 2324422 493424 Đà Bắc Suối Lánh RTN nghèo

82 2324200 493527 Đà Bắc Mƣờng Chiềng RTN giàu Đ

83 2324832 493642 Đà Bắc Mƣờng Chiềng RT khép tán

84 2324256 493814 Đà Bắc Mƣờng Chiềng Mặt nƣớc

85 2324265 493589 Đà Bắc Mƣờng Chiềng Nông nghiệp Đ

86 2324232 494004 Đà Bắc Mƣờng Chiềng Đất trống, cây bụi Đ

</div>
(182)<div class='page_container' data-page=182>

171

STT Tọa độ Huyện Xã Thơn, xóm Thơng tin về lớp phủ

Y (m) X (m) Thực địa APL

88 2324125 494275 Đà Bắc Mƣờng Chiềng Dân cƣ

89 2316111 497154 Đà Bắc Đồng Chum RT khép tán Đ

90 2318374 496076 Đà Bắc Mƣờng Chiềng Mặt nƣớc

91 2324216 495276 Đà Bắc Mƣờng Chiềng Nông nghiệp Đ

92 2324453 494721 Đà Bắc Mƣờng Chiềng Nông nghiệp

93 2324795 494356 Đà Bắc Mƣờng Chiềng RT chƣa khép tán Đ

94 2324384 495782 Đà Bắc Giáp Đắt RTN nghèo

95 2316920 540191 Kỳ Sơn Phú Minh Nông nghiệp Đ

96 2309826 532823 TP, Hịa Bình Hịa Bình Dân cƣ

97 2302007 548600 Lƣơng Sơn Trƣờng Sơn RT khép tán

98 2305734 549990 Lƣơng Sơn Tân Vinh Trại Mới RTN nghèo Đ

99 2298699 534592 TP, Hịa Bình Đất trống, cây bụi

100 2298320 534388 TP, Hịa Bình Nơng nghiệp

101 2297882 535762 TP, Hịa Bình Thồng Nhất Đồng Chua Mặt nƣớc

102 2301511 537188 TP, Hịa Bình Nơng nghiệp

103 2303108 537036 TP, Hịa Bình Sủi Ngòi Bức Dân cƣ

104 2303708 537084 TP, Hịa Bình Sủi Ngịi RT khép tán Đ

</div>
(183)<div class='page_container' data-page=183>

172

STT Tọa độ Huyện Xã Thơn, xóm Thông tin về lớp phủ

Y (m) X (m) Thực địa APL

106 2309220 527376 Đà Bắc Nông nghiệp

107 2324362 497272 Đà Bắc Tân Pheo Nông nghiệp

108 2324163 497355 Đà Bắc Tân Pheo RT chƣa khép tán S

109 2324002 497468 Đà Bắc Tân Pheo RTN nghèo

110 2323880 497616 Đà Bắc Tân Pheo Đất trống, cây bụi

111 2323333 497965 Đà Bắc Tân Pheo Nông nghiệp Đ

112 2322923 498220 Đà Bắc Tân Pheo RTN nghèo

113 2322811 498473 Đà Bắc Tân Pheo Đất trống, cây bụi Đ

114 2323146 498593 Đà Bắc Tân Pheo Nông nghiệp

115 2323207 498946 Đà Bắc Tân Pheo Dân cƣ

116 2322294 499864 Đà Bắc Tân Pheo RTN giàu Đ

117 2322267 500011 Đà Bắc Tân Pheo Mặt nƣớc Đ

118 2321690 500609 Đà Bắc Tân Pheo Nông nghiệp Đ

119 2322249 502071 Đà Bắc Tân Pheo RTN nghèo

120 2322813 502753 Đà Bắc Tân Pheo RT chƣa khép tán Đ

121 2317277 507990 Đà Bắc Đoàn Kết Dân cƣ

122 2317120 508219 Đà Bắc Đoàn Kết RT khép tán Đ

123 2308629 538781 Kỳ Sơn Dân Hạ RTN nghèo

124 2305236 537179 Kỳ Sơn Trung Thịnh RT chƣa khép tán Đ

</div>
(184)<div class='page_container' data-page=184>

173

STT Tọa độ Huyện Xã Thơn, xóm Thơng tin về lớp phủ

Y (m) X (m) Thực địa APL

126 2304405 537972 TP Hịa Bình Nơng nghiệp Đ

127 2304900 538569 TP Hòa Bình Dân cƣ Đ

128 2306748 540405 Kỳ Sơn Độc Lập RT khép tán Đ

129 2310202 504360 Đà Bắc Yên Hòa Hòa Yên Mặt nƣớc Đ

130 2310887 508734 Đà Bắc Trung Thành Bây Nông nghiệp

131 2314063 506472 Đà Bắc Nông nghiệp

132 2314843 505753 Đà Bắc Đoàn Kết RT chƣa khép tán Đ

133 2315056 505880 Đà Bắc Đoàn Kết Thẩm Luông RTN nghèo

134 2316826 506547 Đà Bắc Đoàn Kết Đất trống, cây bụi

135 2316827 506787 Đà Bắc Đoàn Kết RTN nghèo Đ

136 2316782 508374 Đà Bắc Tân Minh Đất trống, cây bụi

137 2316296 509530 Đà Bắc Tân Minh Suối Ênh RT chƣa khép tán Đ

138 2308850 520059 Đà Bắc Cao Sơn RTN nghèo

139 2309312 520123 Đà Bắc Cao Sơn Dân cƣ S

140 2308229 520970 Đà Bắc Cao Sơn Tày Măng Nông nghiệp

141 2321937 542485 Kỳ Sơn Yên Quang Chung Mƣờng

2 RTN nghèo

</div>
(185)<div class='page_container' data-page=185>

174

STT Tọa độ Huyện Xã Thơn, xóm Thơng tin về lớp phủ

Y (m) X (m) Thực địa APL

143 2311686 556385 Lƣơng Sơn Hòa Yên Đồng Quýt RT chƣa khép tán Đ

144 2300092 517679 Đà Bắc Vầy Nƣa RTN nghèo Đ

145 2301728 521081 Đà Bắc Vầy Nƣa Nông nghiệp

146 2302499 521543 Đà Bắc Hiền Lƣơng Dƣớng Nông nghiệp Đ

147 2302587 521531 Đà Bắc Hiền Lƣơng Dƣớng Đất trống, cây bụi

148 2309347 551667 Lƣơng Sơn TT.Lƣơng Sơn TK 3 Nông nghiệp

149 2312437 549106 Lƣơng Sơn Lam Sơn RTN nghèo Đ

150 2261624 580790 Lạc Thủy Yên Bồng Đất trống, cây bụi

151 2266665 569706 n Thủy Lạc Hƣng xóm Bơng Nông nghiệp Đ

152 2265369 568517 Yên Thủy Lạc Hƣng xóm Ang Dân cƣ

153 2279571 572247 Lạc Thủy TT.Thanh Hà RT khép tán Đ

154 2270809 557038 Yên Thủy Lạc Sỹ xóm Hạ Mặt nƣớc Đ

155 2272318 558072 Yên Thủy Lạc Sỹ RT chƣa khép tán Đ

156 2277357 547988 Lạc Sơn Q Hồn xóm Rọi Đất trống, cây bụi Đ

157 2276100 548788 Lạc Sơn Q Hịa xóm Thang Nông nghiệp Đ

158 2274320 550575 Lạc Sơn Văn Nghĩa Dân cƣ

</div>
(186)<div class='page_container' data-page=186>

175

STT Tọa độ Huyện Xã Thơn, xóm Thơng tin về lớp phủ

Y (m) X (m) Thực địa APL

160 2262668 569178 Yên Thủy Bảo Hiệu RTN nghèo

161 2277169 547921 Lạc Sơn Q Hịa Xóm Vệ Đất trống, cây bụi

162 2266187 558284 Lạc Sơn Hình Hẻm Xóm Khƣơng RT chƣa khép tán Đ

163 2261004 547646 Lạc Sơn Tân Mỹ Xóm Mặc Dân cƣ

164 2255410 551311 Lạc Sơn Ân Nghĩa Xóm Nghéo RT khép tán Đ

165 2255393 568043 Yên Thủy Phú Lai Xóm Rị 1 Mặt nƣớc Đ

166 2268011 540044 Lạc Sơn Thƣợng Cốc Xóm Trang 2 Nơng nghiệp Đ

167 2269337 577029 Lạc Thủy Liên Hồng Đồng Xuống RT chƣa khép tán Đ

168 2268430 559581 Yên Thủy Lạc Sỹ Xóm Sỹ Nơng nghiệp

169 2268318 559485 Yên Thủy Lạc Sỹ Xóm Sỹ RT khép tán

170 2267720 559471 Yên Thủy Lạc Sỹ Xóm Sỹ RTN nghèo Đ

171 2266389 561536 Yên Thủy Lạc Lƣơng Đất Bãi Đất trống, cây bụi

172 2265380 568331 Yên Thủy Lạc Hƣng Áng RT chƣa khép tán Đ

173 2265114 571352 Lạc Thủy Đồng Môn Cú Đẻ Dân cƣ

174 2273983 533843 Lạc Sơn Mỹ Thành Cỏ Giữa RT khép tán Đ

175 2272530 552416 Lạc Sơn Mỹ Thành Riệc 2 RTN nghèo Đ

</div>
(187)<div class='page_container' data-page=187>

176

STT Tọa độ Huyện Xã Thơn, xóm Thơng tin về lớp phủ

Y (m) X (m) Thực địa APL

177 2261097 588514 Lạc Thủy Đồng Tâm Đồng Mối Đất trống, cây bụi

178 2268846 562616 Yên Thủy Lạc Sỹ Tháu Nông nghiệp Đ

179 2268632 561876 Yên Thủy Lạc Sỹ Tháu Dân cƣ

180 2268635 560961 Yên Thủy Lạc Sỹ Tháu RT khép tán Đ

181 2266683 568318 Yên Thủy Lạc Hƣng Bông Bạc RTN nghèo Đ

182 2263588 548568 Lạc Sơn Liên Vũ Xóm Lả Đất trống, cây bụi Đ

183 2259342 553887 Lạc Sơn Ân Nghĩa Xóm Re Nơng nghiệp

184 2309853 537512 RT chƣa khép tán Đ

185 2308722 535814 Mặt nƣớc Đ

186 2308096 535860 Nông nghiệp

187 2306179 536325 Đất trống, cây bụi

188 2303684 537082 RT chƣa khép tán Đ

189 2303346 537026 Nông nghiệp

190 2303252 536746 Dân cƣ

191 2305003 534484 RT khép tán

192 RTN nghèo Đ

</div>
(188)<div class='page_container' data-page=188>

177

STT Tọa độ Huyện Xã Thơn, xóm Thông tin về lớp phủ

Y (m) X (m) Thực địa APL

194 Dân cƣ

195 2305833 533157 RT khép tán Đ

196 2305809 532689 Mặt nƣớc Đ

197 Nông nghiệp

198 2306694 530083 Đất trống, cây bụi

199 2308012 528672 RT chƣa khép tán Đ

200 2308471 526756 Dân cƣ Đ

201 2309118 525435 RT khép tán Đ

202 2308482 523850 RTN nghèo

203 2307579 521114 Đất trống, cây bụi

204 2307281 518820 Nông nghiệp Đ

206 2308815 516755 RTN nghèo

207 2310655 515982 RTN giàu S

208 2313186 515572 Đất trống, cây bụi Đ

209 2314275 513374 Nông nghiệp

210 2314539 511992 Dân cƣ Đ

</div>
(189)<div class='page_container' data-page=189>

178

STT Tọa độ Huyện Xã Thơn, xóm Thơng tin về lớp phủ

Y (m) X (m) Thực địa APL

212 2299637 535290 Mặt nƣớc Đ

213 2298382 534382 RTN nghèo Đ

214 2297166 534276 Nông nghiệp

215 2295919 534609 RT chƣa khép tán Đ

216 2294449 534516 RT khép tán

217 2292493 533446 RTN nghèo

218 2290634 533688 Đất trống, cây bụi Đ

219 2286499 532105 Dân cƣ Đ

220 2284880 530551 RT khép tán

221 2283245 529391 Đất trống, cây bụi

222 2281506 528703 Nông nghiệp

223 2279913 525927 RTN nghèo Đ

224 2281644 522663 RT khép tán

225 2282028 518552 Mặt nƣớc Đ

226 2283778 515670 RTN giàu Đ

227 2284598 514804 Nông nghiệp

</div>
(190)<div class='page_container' data-page=190>

179

STT Tọa độ Huyện Xã Thơn, xóm Thơng tin về lớp phủ

Y (m) X (m) Thực địa APL

229 2286491 508711 Nông nghiệp Đ

230 2290083 506741 Dân cƣ

231 2290522 502506 RT khép tán Đ

232 2291205 499637 RTN nghèo

233 2291094 496620 RTN giàu Đ

234 2291706 496131 RTN nghèo

235 2292287 494344 Đất trống, cây bụi Đ

236 2294728 491589 Nông nghiệp Đ

237 2293927 535060 RTN nghèo Đ

238 2293291 536773 RT khép tán S

239 2293347 539063 Mặt nƣớc Đ

240 2293513 541701 Nông nghiệp

241 2293421 543506 Nông nghiệp

242 2293314 546412 RTN nghèo

243 2292492 548104 Nông nghiệp

244 2289981 550047 RT chƣa khép tán Đ

</div>
(191)<div class='page_container' data-page=191>

180

STT Tọa độ Huyện Xã Thơn, xóm Thơng tin về lớp phủ

Y (m) X (m) Thực địa APL

246 2288586 552672 RTN giàu Đ

247 2287037 554680 Đất trống, cây bụi

248 2285135 556582 Nông nghiệp Đ

249 2284722 558188 Dân cƣ

250 2281033 560076 RT khép tán S

251 2278419 562324 Mặt nƣớc Đ

252 2276102 564560 Nông nghiệp

253 2276492 567956 Nông nghiệp

254 2277688 568855 RT chƣa khép tán Đ

255 2277814 570067 RTN nghèo

256 2279564 569054 Đất trống, cây bụi Đ

257 2281222 568224 Nông nghiệp Đ

258 2282742 568492 RTN nghèo Đ

259 2286349 568842 RT khép tán S

260 2287766 568844 Dân cƣ

261 2298476 548426 Đất trống, cây bụi

</div>
(192)<div class='page_container' data-page=192>

181

STT Tọa độ Huyện Xã Thơn, xóm Thơng tin về lớp phủ

Y (m) X (m) Thực địa APL

263 2284805 557949 RTN giàu Đ

264 2293838 543012 Nông nghiệp

265 2285493 558961 RTN nghèo

266 2282489 559208 RTN nghèo S

267 2277281 570189 Nông nghiệp

268 2293458 544648 Nông nghiệp

</div>
(193)<div class='page_container' data-page=193>

182

Thống kê các điểm kiểm tra: 130 trong số 269 điểm thực địa đƣợc sử dụng để kiểm
chứng kết quả phân loại ảnh. Kết quả đƣợc tổng hợp ở bảng dƣới:

Bảng 8. Kết quả kiểm tra thực địa

Lớp phủ Tổng số điểm
kiểm tra

Số điểm
chính xác
APL

RTN giàu 11 9/11

RTN nghèo 18 15/18

RT khép tán 22 17/22

RT chƣa khép tán 23 19/23

Nông nghiệp 21 16/21

Đất trống, cây bụi 12 9/12

Dân cƣ 14 11/14

Mặt nƣớc 9 9/9

Tổng số điểm chính
xác

130 105/130

Ghi chú: 
Đ: đúng, S: sai

APL: kết quả phân loại

1.3. Một số hình ảnh thực địa

</div>
(194)<div class='page_container' data-page=194>

183

Phỏng vấn ngƣời dân ở Thung Rếch (Kim Bắc – Kim Bôi) 3/2015

Hoạt động khai thác đất đá đoạn gần cầu Hịa Bình (6/2015)

</div>
(195)<div class='page_container' data-page=195>

184
Phụ lục 2: Mã hóa các biến giải thích

Bảng 9. Mã bản đồ thổ nhưỡng

1 Đất trên phù sa

2 Đất trên các loại đá khác nhau

3 Bãi bồi cát

4 Đất thƣờng xuyên đƣợc bồi trung tính

5 Đất thƣờng xuyên đƣợc bồi chua

6 Đất thƣờng xuyên đƣợc bồi glây

7 Đất phù sa sông suối

8 Đất dốc tụ

9 Đất bạc màu

10 Đất đen trên sản phẩm phong hóa đá vơi
11 Đất feralit biến đổi do trồng lúa

12 Đất feralit trên phù sa cổ
13 Đất feralit trên đá macma bazơ
14 Đất feralit trên đá vôi

15 Đất feralit trên đá sét, phiến sét
16 Đất Feralit trên đá sét xen đá vôi
17 Đất feralit trên đá cát

18 Đất feralit trên đá macma axit
19 Đất feralit trên đá biến chất

20 Đất feralit mùn trên đá macma bazơ
21 Đất feralit mùn trên đá vôi

22 Đất Feralit mùn trên đá sét xen đá vôi
23 Đất Feralit mùn trên đá macma axit

24 Núi đá vơi có lớp phủ rừng

25 Núi đá vôi

Bảng 10. Mã bản đồ địa mạo

1 Núi kiến trúc bóc mịn thể macma xâm nhập

2 Núi kiến trúc bóc mịn

3 Núi, sơn ngun khối tảng bộ phận võng phức
4 Dải núi thấp uốn nếp khối tảng

5 Núi uốn nếp khối tảng phá hủy bộ phận nền
6 Núi kiến tạo xâm thực và khối tảng

7 Dải núi uốn nếp khối tảng

8 Đồng bằng đồi giữa núi

</div>
(196)<div class='page_container' data-page=196>

185

10 Đồng bằng Karst xâm thực

11 Đồng bằng thung lũng cao

12 Đồng bằng thấp ẩm ƣớt

13 Thung lũng hình chữ V

14 Thung lũng tích tụ

15 Thung lũng địa hào

16 Dải núi đá vôi võng phức

17 Các đồi khối tảng uốn nếp

Bảng 11. Mã bản đồ khí hậu

Mã Kí hiệu Nhiệt độ TB

năm (0C)

Lƣợng mƣa
TB năm
(mm)

Độ dài mùa
lạnh

Độ dài mùa
khô (tháng)

1 IA1a ≥20 ≥2500 ≤3 ≤2

2 IB1b ≥20 2000-2500 ≤3 3-4

3 IB1c ≥20 2000-2500 ≤3 5-6

4 IC1c ≥20 1500-2000 ≤3 5-6

5 IIA1a 16- 20 ≥2500 ≤3 ≤2

6 IIA1b 16- 20 ≥2500 ≤3 3-4

7 IIB1b 16- 20 2000-2500 ≤3 3-4

8 IIIA2a 12-16 ≥2500 4-6 ≤2

9 IIIA2b 12-16 ≥2500 4-6 3-4

10 IIIB2b 12-16 2000-2500 4-6 3-4

11 IVB3b ≤12 2000-2500 7-9 3-4

Phụ lục 3: Bản đồ tƣơng ứng với các biến giải thích 
3.1. Các bản đồ kinh tế xã hội năm 2001

</div>
(197)<div class='page_container' data-page=197>

186
Phụ lục 4: Kết quả chạy mơ hình hồi quy

4.1. Giai đoạn 1994-2005 
4.1.1. Mất rừng và suy thoái rừng

Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig,

Step 1 Step 712,094 75 ,000

Block 712,094 75 ,000

Model 712,094 75 ,000

Model Summary 
Step

-2 Log

likelihood

Cox & Snell R
Square

Nagelkerke R
Square

1 5,526a ,072 ,152

a, Estimation terminated at iteration number 20
because maximum iterations has been reached, Final
solution cannot be found,

Classification Tablea

Observed

Predicted

Defor Percentage

Correct

0 1

Step 1 Defor 0 8563 11 99,9

1 924 10 1,1

Overall Percentage 90,2

a, The cut value is ,500
4.1.2. Tái sinh rừng tự nhiên

Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig,

Step 1 Step 1915,575 75 ,000

Block 1915,575 75 ,000

Model 1915,575 75 ,000

Model Summary

Step -2Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square

1 2,747a ,182 ,262

</div>
(198)<div class='page_container' data-page=198>

187
Classification Tablea

Observed

Predicted

Natu Percentage

Correct

0 1

Step 1 Natu 0 6251 572 91,6

1 1784 901 33,6

Overall Percentage 75,2

a, The cut value is ,500
4.1.3. Mở rộng rừng trồng

Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig,

Step 1 Step 809,630 75 ,000

Block 809,630 75 ,000

Model 809,630 75 ,000

Model Summary 
Step

-2 Log

likelihood

Cox & Snell R
Square

Nagelkerke R
Square

1 6,093a ,082 ,169

a, Estimation terminated at iteration number 20
because maximum iterations has been reached, Final
solution cannot be found,

Classification Tablea

Observed

Predicted

Plan Percentage

Correct

0 1

Step 1 Plan 0 8514 24 99,7

1 961 9 ,9

Overall Percentage 89,6

</div>
(199)<div class='page_container' data-page=199>

188
4.2. Giai đoạn 2005-2015

4.2.1. Mất rừng và suy thoái rừng
Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig,

Step 1 Step 110,902 76 ,006

Block 110,902 76 ,006

Model 110,902 76 ,006

Model Summary 
Step

-2 Log

likelihood

Cox & Snell R
Square

Nagelkerke R
Square

1 3,487a ,012 ,024

a, Estimation terminated at iteration number 20

because maximum iterations has been reached, Final
solution cannot be found,

Classification Tablea

Observed

Predicted

Defor Percentage

Correct

0 1

Step 1 Defor 0 8569 0 100,0

1 939 1 ,1

Overall Percentage 90,1

a, The cut value is ,500
4.2.2. Tái sinh rừng tự nhiên

Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig,

Step 1 Step 2285,650 76 ,000

Block 2285,650 76 ,000

Model 2285,650 76 ,000

Model Summary 
Step

-2 Log

likelihood

Cox & Snell R
Square

Nagelkerke R
Square

1 57,500a ,214 ,307

</div>
(200)<div class='page_container' data-page=200>

189
Classification Tablea

Observed

Predicted

Natu Percentage

Correct

0 1

Step 1 Natu 0 5896 915 86,6

1 1839 859 31,8

Overall Percentage 71,0

a, The cut value is ,500
4.2.3. Mở rộng rừng trồng

Omnibus Tests of Model Coefficients

Chi-square df Sig,

Step 1 Step 4094,718 74 ,000

Block 4094,718 74 ,000

Model 4094,718 74 ,000

Model Summary 
Step

-2 Log

likelihood

Cox & Snell R
Square

Nagelkerke R
Square

1 6,445a ,351 ,682

a, Estimation terminated at iteration number 20
because maximum iterations has been reached, Final
solution cannot be found,

Classification Tablea

Observed

Predicted

Plan Percentage

Correct

0 1

Step 1 Plan 0 8149

201 97,6

1 390 720 64,9

Overall Percentage 93,8

</div>


<a href=' /><a href=' /> phát triển nguồn nhân lực trong quá trình phát triển kinh tế xã hội tỉnh Kiên Giang dến năm 2020.doc

nghiên cứu vai trò của FDI trong quá trình phát triển kinh tễ xã hội

304 Nâng cao khả năng vốn đầu tư nước ngoài trong quá trình phát triển kinh tế xã hội tỉnh Bình Dương giai đoạn 2006 - 2010

386 Nâng cao hiệu quả giải quyết việc làm cho lao động nữ trong quá trình phát triển kinh tế xã hội huyện Hóc Môn

Vai trò của rừng ngập mặn trong quá trình phát triển kinh tế-xã hội và môi trường

Đề tài nghiên cứu, đánh giá thực trạng về chuyển dịch cơ cấu lao động trong quá trình phát triển kinh tế, xã hội giai đoạn 2000-2009 và thúc đẩy chuyển dịch cơ cấu lao động giai đoạn 2010 -2020 trên địa bàn tỉnh

Giải quyết việc làm trong quá trình phát triển kinh tế xã hội ở kiên giang

Báo cáo "Một số đặc điểm tâm lý của người Hmông trong quá trình phát triển kinh tế- xã hội hiện nay " ppt

Điều tra, đánh giá một số hoạt động chuyển giao khoa học, kỹ thuật và công nghệ trong quá trình phát triển kinh tế xã hội vùng dân tộc thiểu số và miền núi kỷ yếu dự án

Điều tra, đánh giá một số hoạt động chuyển giao khoa học, kỹ thuật và công nghệ trong quá trình phát triển kinh tế xã hội vùng dân tộc thiểu số và miền núi số liệu điều tra dự án

Nghiên cứu biến động lớp phủ rừng trong quá trình phát triển kinh tế - xã hội tỉnh Hòa Bình với sự trợ giúp của công nghệ viễn thám và GIS

<b> NGUYỄN THỊ THÚY HẠNH </b>

<b>NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ RỪNG </b>

<b>TRONG QUÁ TRÌNH PHÁT TRIỂN KINH TẾ - XÃ HỘI </b>

<b>TỈNH HỊA BÌNH VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA CƠNG NGHỆ </b>

<b>VIỄN THÁM VÀ GIS </b>

<b>NGUYỄN THỊ THÚY HẠNH </b>

<b>NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ RỪNG </b>

<b>TRONG QUÁ TRÌNH PHÁT TRIỂN KINH TẾ - XÃ HỘI </b>

<b>TỈNH HỊA BÌNH VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA CÔNG NGHỆ </b>

<b>VIỄN THÁM VÀ GIS </b>

NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC:

1. PGS.TS.Nguyễn Ngọc Thạch

<b>2. TS. Trần Vân Anh </b>

Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về