Luận văn ứng dụng tư liệu ảnh viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) để xác định biến động đất đai trên địa bàn quận long biên, thành phố hà nội giai đoạn 2005 2010

BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO
TRƯỜNG ðẠI HỌC NÔNG NGHIỆP HÀ NỘI

----------------------------







TĂNG QUANG HUY







ỨNG DỤNG TƯ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM VÀ HỆ THỐNG
THÔNG TIN ðỊA LÝ (GIS) ðỂ XÁC ðỊNH BIẾN ðỘNG ðẤT
ðAI TRÊN ðỊA BÀN QUẬN LONG BIÊN, THÀNH PHỐ HÀ NỘI
GIAI ðOẠN 2005 - 2010


LUẬN VĂN THẠC SĨ NÔNG NGHIỆP


Chuyên ngành: QUẢN LÝ ðẤT ðAI
Mã số : 60.62.16

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. NGUYỄN KHẮC THỜI






HÀ NỘI - 2011
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

i
LỜI CAM ðOAN

Tôi xin cam ñoan ñây là kết quả nghiên cứu của tôi. Các số liệu, kết
quả nêu trong luận văn này là trung thực và chưa từng ñược ai công bố trong
bất kỳ công trình nào.
Tôi xin cam ñoan rằng, mọi sự giúp ñỡ trong quá trình thực hiện luận
văn ñã ñược cám ơn, các thông tin trích dẫn ñã chỉ rõ nguồn gốc.
Hà Nội, ngày tháng năm 2011
Tác giả luận văn



Tăng Quang Huy

Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

ii
LỜI CẢM ƠN


Trong suốt quá trình học tập và thực hiện ñề tài, tôi ñã nhận ñược sự
giúp ñỡ, những ý kiến ñóng góp, chỉ bảo quý báu của các thầy giáo, cô giáo
trong Viện ñào tạo sau ñại học, Khoa Tài nguyên và Môi trường, trường ðại
học Nông nghiệp Hà Nội.
ðể có ñược kết quả nghiên cứu này, ngoài sự cố gắng và nỗ lực của bản
thân, tôi còn nhận ñược sự hướng dẫn chu ñáo, tận tình của PGS.TS. Nguyễn
Khắc Thời là người hướng dẫn trực tiếp tôi trong suốt thời gian nghiên cứu ñề
tài và viết luận văn.
Tôi cũng nhận ñược sự giúp ñỡ, tạo ñiều kiện của UBND quận Long
Biên, Phòng Tài nguyên và Môi trường, UBND các phường thuộc quận, các
anh chị em và bạn bè ñồng nghiệp, sự ñộng viên, tạo mọi ñiều kiện của gia
ñình và người thân.
Với tấm lòng biết ơn, tôi xin chân thành cảm ơn mọi sự giúp ñỡ quý
báu ñó!
Hà Nội, ngày tháng năm 2011
Tác giả




Tăng Quang Huy

Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

iii
MỤC LỤC

Lời cam ñoan i
Lời cảm ơn ii
Mục lục iii
Danh mục các bảng vi
Danh mục các hình vii
Danh mục các biểu ñồ, sơ ñồ viii
1. MỞ ðẦU 1
1.1 Tính cấp thiết của ñề tài 1
1.2 Mục ñích của ñề tài 2
1.3 Yêu cầu của ñề tài 2
2. TỔNG QUAN VỀ VẤN ðỀ NGHIÊN CỨU 3
2.1 Công nghệ viễn thám 3
2.1.1 Khái niệm chung về công nghệ viễn thám 3
2.1.3 Ứng dụng công nghệ viễn thám 12
2.2 Hệ thống thông tin ñịa lý (GIS) và hệ thống ñịnh vị toàn cầu (GPS) 19
2.3 Lịch sử hình thành và phát triển của công nghệ viễn thám 29
2.3.1 Lịch sử hình thành và phát triển công nghệ viễn thám trên thế
giới 29
2.3.2 Lịch sử phát triển công nghệ viễn thám ở Việt Nam 33
2.4 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước 34
2.4.1 Tình hình nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám kết hợp với
GIS trên thế giới 34
2.4.2 Tình hình nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám kết hợp với
GIS ở Việt Nam 36
2.5 Khái quát chung về biến ñộng 40

2.5.1 Khái niệm về biến ñộng 40
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

iv
2.5.2 Yêu cầu về tư liệu ñể tạo ảnh biến ñộng 40
2.5.3 Các phương pháp ñánh giá biến ñộng 40
3. ðỐI TƯỢNG, ðỊA ðIỂM, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP
NGHIÊN CỨU 46
3.1 ðối tượng và phạm vi nghiên cứu 46
3.1.1 ðối tượng nghiên cứu 46
3.1.2 Phạm vi nghiên cứu 46
3.2 Nội dung nghiên cứu 46
3.3 Phương pháp nghiên cứu 46
3.3.1 Phương pháp kế thừa các tư liệu có sẵn 46
3.3.2 Phương pháp thống kê xử lý số liệu 47
3.3.3 Phương pháp ñiều tra, khảo sát thực ñịa 47
3.3.4 Phương pháp minh hoạ trên bản ñồ, biểu ñồ 47
3.3.5 Phương pháp giải ñoán ảnh viễn thám bằng công nghệ bán tự
ñộng 47
4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 49
4.1 ðiều kiện tự nhiên - kinh tế xã hội 49
4.1.1 ðiều kiện tự nhiên 49
4.1.1.1 Vị trí ñịa lý 49
4.1.1.2 ðịa hình, ñịa mạo 49
4.1.1.3 Khí hậu, thuỷ văn 49
4.1.1.4 Thực trạng về môi trường 50
4.1.2 ðiều kiện kinh tế - xã hội 50
4.1.2.1 Thực trạng phát triển kinh tế 50
4.1.2.2 Dân số, lao ñộng, việc làm và thu nhập 53
4.1.2.3 Thực trạng của hệ thống hạ tầng kỹ thuật 54

4.1.3 ðánh giá chung về ñiều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội 56
4.1.3.1. Thuận lợi 56
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

v
4.1.3.2 Khó khăn 56
4.1.4 Tình hình quản lý và sử dụng ñất ñai của quận giai ñoạn 2005 -
2010 57
4.1.4.1 Hiện trạng sử dụng ñất năm 2010 57
4.1.4.2 Biến ñộng ñất ñai giai ñoạn 2005 - 2010 60
4.2 Trình tự, nội dung xử lý, phân tích ảnh viễn thám có ñộ phân giải cao
ñể lập bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất 61
4.2.1 Thu thập tư liệu 61
4.2.2 Nhập ảnh 62
4.2.3 Tăng cường chất lượng ảnh 62
4.2.4 Nắn chỉnh tư liệu ảnh 63
4.2.5 Phân tách các ñối tượng 65
4.2.6 Xây dựng tệp mẫu ảnh 66
4.2.7 Phân loại ảnh 69
4.2.8. ðánh giá ñộ chính xác của kết quả phân loại ảnh 71
4.2.8.1. Kết quả ñánh giá ñộ chính xác phân loại ảnh năm 2005 71
4.2.8.2. Kết quả ñánh giá ñộ chính xác phân loại ảnh năm 2010 73
4.3 Thành lập bản ñồ sử dụng ñất 74
4.4 Lập bản ñồ biến ñộng sử dụng ñất 78
5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 80
5.1 Kết luận 80
5.2 ðề nghị 81
TÀI LIỆU THAM KHẢO 82

Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

vi
DANH MỤC CÁC BẢNG

STT Tên bảng Trang
2.1 Bảng so sánh hai phương pháp giải ñoán ảnh viễn thám 12
2.2 Bảng ma trận biến ñộng giữa hai thời gian a và b 44
4.1 Tình hình phát triển kinh tế giai ñoạn 2005 - 2010 53
4.3 Biến ñộng ñất ñai giai ñoạn 2005-2010 quận Long Biên 60
4.4 Mô tả các loại ñất 66
4.5 Giá trị khác biệt phổ giữa các mẫu phân loại ảnh năm 2005 67
4.6 Mẫu giải ñoán ảnh vệ tinh 68
4.7 Ma trận sai số phân loại ảnh năm 2005 71
4.8 ðộ chính xác phân loại ảnh năm 2005 72
4.9 Ma trận sai số phân loại ảnh năm 2010 73
4.10 ðộ chính xác phân loại ảnh năm 2005 74
4.11 Thống kê diện tích các loại ñất sau giải ñoán qua các năm 77
4.12 Chênh lệch diện tích năm 2005 77
4.13 Chênh lệch diện tích năm 2010 78
4.14 Biến ñộng các loại ñất giai ñoạn 2005 - 2010 78

Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

vii
DANH MỤC CÁC HÌNH

STT Tên hình Trang
2.1 Nguyên lý thu nhận hình ảnh trong viễn thám 4
2.2 Nguồn dữ liệu viễn thám 5

2.3 Ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên cứu núi lửa 13
2.4 Ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên cứu ñịa chất 13
2.5 Ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên cứu sóng thần 14
2.6 Ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên cứu bão nhiệt ñới Choi-Wan 15
2.7 Ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên cứu biến ñộng tầng ô zôn 16
2.8 Ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên cứu nhiệt ñộ bề mặt 16
2.9 Ứng dụng công nghệ viễn thám theo dõi nạn phá rừng nhiệt ñới 17
2.10 Ứng dụng ảnh viễn thám trong thành lập bản ñồ 19
2.11 Một bản ñồ GIS sẽ là tổng hợp của rất nhiều lớp thông tin khác nhau 20
2.12 Thành phần chính của một hệ GIS 21
2.13 Hệ thống ñịnh vị toàn cầu (GPS) 24
2.14 Trạm thu ảnh vệ tinh &Trung tâm Quản lý Dữ liệu quốc gia 38
2.15 Bản ñồ ngập lụt tỷ lệ 1/100.000 thu nhỏ (Huế) 40
2.16 Chỉ số thực vật qua hai mùa khác nhau trong năm 44
4.1 Ảnh vệ tinh khu vực nghiên cứu 61
4.2 Ảnh trước và sau khi ñược tăng cường chất lượng 62
4.3 Quá trình nắn ảnh trên phần mềm ENVI 64
4.4 Sai số nắn ảnh năm 2005 65
4.5 Sai số nắn ảnh năm 2010 65
4.6 Kết quả phân tách các ñối tượng 66
4.7 Ảnh phân loại năm 2005 70
4.8 Ảnh phân loại năm 2010 70

Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

viii
DANH MỤC CÁC BIỂU ðỒ, SƠ ðỒ

STT Tên biểu ñồ, sơ ñồ Trang
Sơ ñồ 2.1. Phương pháp phân loại dữ liệu ña thời gian 42
Sơ ñồ 2.2. Phương pháp ñánh giá biến ñộng tạo thay ñổi phổ 42
Sơ ñồ 2.3. Phương pháp ñánh giá biến ñộng sau phân loại 45
Sơ ñồ 3.1. Quy trình giải ñoán ảnh vệ tinh theo phương pháp số 48
Biểu ñồ 4.1. Cơ cấu kinh tế của quận Long Biên năm 2010. 51
Biểu ñồ 4.2. Cơ cấu sử dụng các loại ñất chính năm 2010 57
Sơ ñồ 4.1. Hiện trạng sử dụng ñất năm 2005 75
Sơ ñồ 4.2. Hiện trạng sử dụng ñất năm 2010 76
Sơ ñồ 4.3. Biến ñộng ñất ñai giai ñoạn 2005-2010 79
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

1
1. MỞ ðẦU

1.1 Tính cấp thiết của ñề tài
ðất ñai là nguồn tài nguyên có hạn, là cơ sở không gian của mọi quá
trình sản xuất. ðất ñai là một trong những nguồn tài nguyên thiên nhiên quý
giá của các quốc gia. Trong quá trình ñô thị hóa, công nghiệp hóa và dưới sức
ép của gia tăng dân số thì ñất ñai ñã trở thành vấn ñề sống còn của mỗi quốc
gia, mỗi dân tộc, việc xác ñịnh biến ñộng ñất ñai càng trở nên cấp thiết nhằm
sử dụng ñất hợp lý, tiết kiệm và có hiệu quả.
Trong công tác quản lý nhà nước về ñất ñai, một trong những yếu tố
không thể thiếu là các loại bản ñồ, trong ñó có bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất.
Bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất thể hiện sự phân bố các loại ñất tại một thời
ñiểm xác ñịnh, phản ánh trung thực hiện trạng sử dụng các loại ñất theo mục
ñích sử dụng. Xây dựng bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất giúp chúng ta nắm rõ
cơ cấu các loại ñất, vị trí và diện tích các loại ñất. Từ ñó giúp các cấp lãnh ñạo
có căn cứ khoa học ñể ñưa ra chính sách phù hợp giúp cho việc quản lý ñất
ñai ñạt hiệu quả hơn, nâng cao mức sống cho người dân, tìm ra biện pháp giải

quyết những vấn ñề bất hợp lý trong sử dụng ñất, nhằm mục ñích sử dụng ñất
ngày càng ñem lại hiệu quả cao hơn cả về kinh tế, xã hội và môi trường.
Hiện nay, bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất ñược thành lập bằng nhiều
phương pháp như: tổng hợp bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất của các ñơn vị
hành chính cấp dưới trực thuộc, hiệu chỉnh bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất chu
kỳ trước, sử dụng các bản ñồ chuyên ngành và phương pháp sử dụng ảnh viễn
thám. Trong ñó, phương pháp thành lập bản ñồ hiện trạng sử dụng ñất từ ảnh
viễn thám vẫn còn là phương pháp mới và chưa ñược phổ biến ở nước ta.
Nhưng hiện tại, phương pháp này ñã và ñang ñược nghiên cứu, sử dụng trong
công tác thành lập bản ñồ và phân tích không gian.
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

2
Viễn thám (Remote sensing) là kỹ thuật quan sát và ghi nhận ñối tượng
mà trên thực tế không cần phải tiếp xúc tới ñối tượng. Tư liệu viễn thám bao
gồm ảnh hàng không (ảnh chụp máy bay) và ảnh vệ tinh (ảnh chụp từ vệ
tinh). ðặc ñiểm của những tấm ảnh viễn thám là có chu kỳ lặp lại nhanh, vì
thế tư liệu viễn thám ñặc biệt có hiệu quả khi nghiên cứu diễn biến của một
quá trình nào ñó.
Quận Long Biên là quận mới thành lập theo nghị ñịnh số
132/2003/Nð-CP ngày 06/11/2003 của Chính phủ. Quận có 14 phường với vị
trí ñịa lý thuận lợi, tốc ñộ ñô thị hóa trên ñịa bàn quận Long Biên ñang diễn ra
mạnh mẽ nên diện tích các loại ñất có nhiều biến ñộng. Với tính cấp thiết phải
xác ñịnh biến ñộng ñất ñai, phục vụ cho công tác quản lý ñất ñai quận Long
Biên, tôi tiến hành nghiên cứu ñề tài: “Ứng dụng tư liệu ảnh viễn thám và hệ
thống thông tin ñịa lý (GIS) ñể xác ñịnh biến ñộng ñất ñai trên ñịa bàn
quận Long Biên, thành phố Hà Nội giai ñoạn 2005 - 2010”.
1.2 Mục ñích của ñề tài
Xác ñịnh biến ñộng ñất ñai trên cơ sở ảnh vệ tinh chụp ña thời gian ñộ
phân giải cao tại ñịa bàn quận Long Biên.

1.3 Yêu cầu của ñề tài
- Nắm vững công nghệ giải ñoán ảnh viễn thám, tích hợp tư liệu viễn
thám và GIS.
- Nắm ñược tình hình quản lý và sử dụng ñất ñai trên ñịa bàn quận
Long Biên giai ñoạn 2005-2010.
- Các số liệu ñiều tra phải ñược thu thập chính xác, ñầy ñủ và phải phản
ánh ñược một cách trung thực, khách quan.



Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

3
2. TỔNG QUAN VỀ VẤN ðỀ NGHIÊN CỨU

2.1 Công nghệ viễn thám
2.1.1 Khái niệm chung về công nghệ viễn thám
2.1.1.1 ðịnh nghĩa
Viễn thám (Remote sensing) là một khoa học và công nghệ mà nhờ nó
các tính chất của vật thể quan sát ñược xác ñịnh, ño ñạc hoặc phân tích mà
không cần tiếp xúc trực tiếp với chúng. Hay hiểu ñơn giản viễn thám là thăm
dò từ xa về một ñối tượng mà không có sự tiếp xúc trực tiếp với ñối tượng
hoặc hiện tượng ñó [13].
Có rất nhiều ñịnh nghĩa khác nhau về viễn thám như:
Theo Ficher và nnk,1976: Viễn thám là một nghệ thuật, khoa học, nói ít
nhiều về một vật không cần phải chạm vào vật ñó.
Theo Barret và Curtis, 1976: Viễn thám là quan sát về một ñối tượng
bằng một phương tiện cách xa vật trên một khoảng cách nhất ñịnh.
Theo Floy Sabin 1987: Phương pháp viễn thám là phương pháp sử
dụng năng lượng ñiện từ như ánh sáng, nhiệt, sóng cực ngắn như một phương

tiện ñể ñiều tra và ño ñạc những ñặc tính của ñối tượng…
Tuy nhiên, mọi ñịnh nghĩa ñều có nét chung và nhấn mạnh rằng viễn
thám là khoa học thu nhận từ xa các thông tin về các ñối tượng, hiện tượng
trên trái ñất.
Về bản chất viễn thám là công nghệ nhằm xác ñịnh và nhận biết các ñối
tượng hoặc các ñiều kiện môi trường thông qua các ñặc trưng riêng về phản
xạ hoặc bức xạ ñiện từ [10]. Tuy nhiên những năng lượng như từ trường,
trọng trường cũng có thể ñược sử dụng.
Thiết bị dùng ñể cảm nhận sóng ñiện từ phản xạ hay bức xạ từ ñối
tượng ñược gọi là bộ cảm còn phương tiện dùng ñể mang các bộ cảm ñược
gọi là “vật mang”. Vật mang có thể là khinh khí cầu, máy bay hoặc vệ tinh.
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

4
2.1.1.2 Nguyên lý cơ bản của viễn thám
Viễn thám nghiên cứu ñối tượng bằng giải ñoán và tách lọc thông tin
bằng giải ñoán tư liệu ảnh hàng không hoặc ảnh vệ tinh dạng số.
Các dữ liệu dưới dạng ảnh chụp và ảnh số ñược thu nhận dựa trên việc
ghi nhận năng lượng bức xạ và sóng phản hồi phát ra từ vật thể khi khảo sát.
Năng lượng phổ dưới dạng sóng ñiện từ, nằm trên các dải phổ khác nhau,
cùng cho thông tin về một vật thể từ nhiều góc ñộ sẽ góp phần giải ñoán ñối
tượng một cách chính xác hơn [11].

Hình 2.1. Nguyên lý thu nhận hình ảnh trong viễn thám
Giải ñoán, tách lọc thông tin từ dữ liệu ảnh viễn thám ñược thực hiện
dựa trên các cách tiếp cận khác nhau, có thể kể ñến là:
- ða phổ: Sử dụng nghiên cứu vật từ nhiều kênh phổ trong dải phổ từ
nhìn thấy ñến cận hồng ngoại.
- ða nguồn dữ liệu: Dữ liệu ảnh thu nhận từ các nguồn khác nhau ở các
ñộ cao khác nhau, như ảnh chụp trên mặt ñất, chụp trên khinh khí cầu, chụp từ
máy bay ñến các vệ tinh.

Rừng
Nước
Cỏ ðất ðường
Nhà
Vệ tinh
Mặt trời
Hấp thụ
mặt trời
Bức xạ mặt trời
Khí quyển
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

5

Hình 2.2. Nguồn dữ liệu viễn thám
- ða thời gian: Dữ liệu ảnh thu nhận vào các thời gian khác nhau.
- ða ñộ phân giải: Dữ liệu ảnh có ñộ phân giải khác nhau về không
gian, phổ và thời gian.

- ða phương pháp: Phân tích ảnh bằng phương pháp số hoặc bằng mắt.
2.1.1.3 Vấn ñề thu nhận và phân tích tư liệu viễn thám
Năng lượng ñiện từ của ánh sáng sau khi truyền qua các cửa sổ khí
quyển tương tác với các ñối tượng trên bề mặt Trái ñất và phản xạ lại ñể các
thiết bị thu của viễn thám có thể ghi nhận các tín hiệu ñó. Quá trình này thực
hiện qua 3 bước chính sau ñây:
- Phát hiện: việc phát hiện các thông tin là bước rất quan trọng, bao
gồm phát hiện về dải sóng, về cường ñộ và tính chất khác của nguồn năng
lượng ñiện từ.
- Ghi tín hiệu: Các tín hiệu phát hiện ñược có thể ghi dưới dạng hình
ảnh hoặc các tín hiệu ñiện từ. Khi xử lý các tín hiệu dạng hình ảnh, một số
kiểu phim ảnh có phủ các lớp nhạy cảm ánh sáng ñể phát hiện sự khác nhau
của nguồn năng lượng ñiện từ tạo nên hình ảnh không gian, cung cấp nhiều
chi tiết trong không gian và có thể hiệu chỉnh hình học dễ dàng. Năng lượng
ñiện từ có thể ñược ghi dưới dạng các tín hiệu, biểu ñồ phổ hoặc dưới dạng
hình ảnh số. Các tín hiệu ñiện từ có thể ghi nhận ở dạng phim, băng từ hoặc
ñĩa từ và có thể hiển thị dễ dàng.
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

6
- Phân tích các tín hiệu phổ: Có thể ñược thực hiện bằng hai phương
pháp là phân tích bằng mắt và xử lý số bằng máy tính.
2.1.2 Phương pháp xử lý thông tin viễn thám
2.1.2.1 Khái niệm giải ñoán ảnh viễn thám
Giải ñoán ảnh viễn thám là quá trình chiết tách thông tin ñịnh tính cũng
như ñịnh lượng từ ảnh như hình dạng, vị trí, cấu trúc, ñặc ñiểm, chất lượng,
ñiều kiện…Mối quan hệ tương hỗ giữa các ñối tượng dựa trên tri thức chuyên
ngành hoặc kinh nghiệm của người giải ñoán ảnh. Việc tách thông tin trong
viễn thám có thể chia thành 5 loại, cụ thể:
- Phân loại ña phổ: là quá trình tách gộp thông tin dựa trên các tính chất

phổ, không gian và thời gian của ñối tượng.
- Phát hiện biến ñộng: là phát hiện và tách các biến ñộng dựa trên tư
liệu ảnh ña thời gian (ví dụ: xác ñịnh biến ñộng thổ nhưỡng).
- Chiết tách các thông tin tự nhiên: tương ứng với việc ño nhiệt ñộ,
trạng thái khí quyển, ñộ cao của vật thể dựa trên các ñặc trưng phổ.
- Xác ñịnh các chỉ số: là việc tính toán các chỉ số mới (ví dụ: chỉ số
thực vật, chỉ số ô nhiễm).
- Xác ñịnh các ñối tượng ñặc biệt: là xác ñịnh các ñặc tính hoặc các
hiện tượng ñặc biệt như thiên tai, cháy rừng, chỉ ra các ñường ñứt gãy, ñặc
ñiểm khảo cổ…
2.1.2.2 Giải ñoán ảnh bằng mắt
Phân tích bằng mắt ñược thực hiện với các tư liệu dạng hình ảnh. Phân
tích ảnh bằng mắt có sự kết hợp nhuần nhuyễn các kiến thức chuyên môn của
người phân tích ñể từ ñó khai thác ñược các thông tin có trong tư liệu ảnh. Do
ñó kết quả giải ñoán phụ thuộc rất nhiều vào khả năng của người phân tích.
Hạn chế của giải ñoán bằng mắt là không nhận biết ñược hết các ñặc tính phổ
của ñối tượng, nguyên nhân do khả năng phân biệt sự khác biệt về phổ của
mắt người hạn chế tối ña là 12-14 mức.
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

7
ðoán ñọc bằng mắt là sử dụng mắt thường có sự trợ giúp của các dụng
cụ quang học như kính lúp, kính lập thể, máy tổng hợp màu…Cơ sở ñể ñoán ñọc
là các chuẩn ñoán ñọc vẽ và mẫu ñoán ñọc.
Các chuẩn ñoán ñọc bao gồm [13]:
Chuẩn kích thước: Kích thước của một ñối tượng ñược xác ñịnh theo tỷ
lệ ảnh và kích thước ño ñược trên ảnh. Dựa vào thông tin này cũng có thể
phân biệt ñược các ñối tượng trên ảnh.
Chuẩn hình dạng: Hình dạng là những ñặc trưng bên ngoài tiêu biểu
cho từng ñối tượng vì vậy nó có ý nghĩa quan trọng trong ñoán ñọc. Ví dụ hồ

hình móng ngựa là các khúc sông cụt, dạng chổi sáng màu là các cồn cát…
Chuẩn bóng: Bóng của vật thể có thể dễ dàng nhận thấy khi khi nguồn
sáng không nằm chính xác ở ñỉnh ñầu hoặc trường hợp chụp ảnh xiên. Dựa
vào bóng của vật thể có thể xác ñịnh ñược chiều cao của ñối tượng.
Chuẩn ñộ ñen: ðộ ñen là một chuẩn quan trọng ñể xác ñịnh tính chất
của ñối tượng. Cát khô phản xạ rất mạnh ánh sáng nên bao giờ cũng có màu
trắng, trong khi ñó cát ướt có màu tối hơn trên ảnh ñen trắng. Trên ảnh hồng
ngoại ñen trắng, cây lá nhọn phản xạ mạnh tia hồng ngoại nên có màu trắng
còn nước lại hấp thụ hầu hết bức xạ trong dải sóng này nên bao giờ cũng có
màu ñen.
Chuẩn màu sắc: Màu sắc giúp cho người ñoán ñọc dễ dàng xác ñịnh
ñược các ñối tượng trên ảnh là thực vật, nước, ñất trống, ñất ñô thị, hoặc xác
ñịnh ñược ngay ñó là kiểu loài thực vật gì.
Chuẩn cấu trúc: Cấu trúc là tập hợp của nhiều ñặc tính rất rõ ràng trên
ảnh, ví dụ một bãi cỏ không bị lẫn các loài cây khác cho một cấu trúc mịn trên
ảnh, ngược lại rừng hỗn giao cho một cấu trúc sần sùi
Chuẩn phân bố: Là tập hợp của nhiều hình dạng nhỏ phân bố theo một
quy luật nhất ñịnh trên toàn cảnh và trong mối quan hệ tương hỗ với ñối
tượng cần nghiên cứu. Hình ảnh của các dãy nhà, ruộng lúa nước, ñồi chè tạo
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

8
ra những hình mẫu riêng ñặc trưng cho các ñối tượng.
Chuẩn mối quan hệ tương hỗ: Một tổng thể các chuẩn ñoán ñọc, môi
trường xung quanh hoặc mối liên quan của các ñối tượng cung cấp thông tin
ñoán ñọc quan trọng.
ðể trợ giúp cho công tác ñoán ñọc người ta thành lập các mẫu ñoán
ñọc. Tất cả các chuẩn ñoán ñọc cùng với các thông tin về thời gian chụp, mùa
chụp, tỷ lệ ảnh ñều phải ñưa vào mẫu ñoán ñọc. Một bộ mẫu ñoán ñọc không
chỉ gồm phần ảnh mà còn mô tả bằng lời.

2.1.2.3 Giải ñoán ảnh bằng công nghệ số
Xử lý ảnh số là phương pháp phân tích tư liệu phổ dưới dạng hình ảnh
số (digital image) chứ không phải dạng ảnh tương tự (analogue). Ưu ñiểm của
phương pháp là có thể phân tích các tín hiệu phổ một cách rất chi tiết (256
mức hoặc hơn). Phương pháp với sự trợ giúp của máy tính và các phần mềm
chuyên dụng có thể tách chiết rất nhiều thông tin phổ của ñối tượng, từ ñó
nhận biết các ñối tượng một cách tự ñộng [11]. Tuy nhiên, quá trình xử lý ảnh
số cần có sự kết hợp nhuần nhuyễn kiến thức chuyên môn với hiểu biết về ñối
tượng của người phân tích.
Các tư liệu thu ñược trong viễn thám phần lớn là ở dưới dạng số cho
nên vấn ñề ñoán ñọc ñiều vẽ ảnh bằng xử lý số trong viễn thám giữ một vai
trò quan trọng và trở thành phương pháp cơ bản trong viễn thám hiện ñại.
Phương pháp giải ñoán ảnh bằng công nghệ số bao gồm các bước sau:
- Nhập số liệu: Có hai nguồn tư liệu chính ñó là ảnh tương tự do các
máy chụp ảnh cung cấp và ảnh số do các máy quét cung cấp. Trong trường
hợp ảnh số thì tư liệu ảnh ñược chuyển từ các băng từ lưu trữ mật ñộ cao
HDDT và các băng từ CCT. Ở dạng này máy tính nào cũng ñọc ñược số liệu.
Các ảnh tương tự cũng ñược chuyển thành dạng số thông qua các máy quét.
- Khôi phục và hiệu chỉnh ảnh: ðây là giai ñoạn mà các tín hiệu số
ñược hiệu chỉnh hệ thống nhằm tạo ra một tư liệu ảnh có thể sử dụng ñược.
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

9
Giai ñoạn này thường ñược thực hiện trên các máy tính lớn tại các Trung
tâm thu số liệu vệ tinh. ðây là giai ñoạn mà các tín hiệu số ñược hiệu chỉnh
hệ thống, nó bao gồm các bước sau [12]:
+ Hiệu chỉnh bức xạ: Tất cả các tư liệu số hầu như bao giờ cũng chịu
một mức ñộ nhiễu xạ nhất ñịnh. Nhằm loại trừ các nhiễu kiểu này cần phải
thực hiện một số phép tiền xử lý. Khi thu các bức xạ từ mặt ñất trên các vật
mang trong vũ trụ, người ta thấy chúng có một số sự khác biệt so với trường

hợp quan sát cùng ñối tượng ñó ở khoảng cách gần. ðiều này chứng tỏ ở
những khoảng cách xa như vậy tồn tại một lượng nhiễu nhất ñịnh gây bởi
ảnh hưởng của góc nghiêng và ñộ cao mặt trời, một số ñiều kiện quang học
khí quyển như sự hấp thụ, tán xạ, ñộ mù...Chính vì vậy, ñể bảo ñảm ñược
sự tương ñồng nhất ñịnh về mặt bức xạ cần thiết phải thực hiện việc hiệu
chỉnh bức xạ.
+ Hiệu chỉnh khí quyển: Bức xạ mặt trời trên ñường truyền xuống mặt
ñất bị hấp thụ, tán xạ một lượng nhất ñịnh trước khi tới ñược mặt ñất và bức
xạ phản xạ từ vật thể cũng bị hấp thụ hoặc tán xạ trước khi tới ñược bộ cảm.
Do vậy, bức xạ mà bộ cảm thu ñược chứa ñựng không phải chỉ riêng năng
lượng hữu ích mà còn nhiều thành phần nhiễu khác. Hiệu chỉnh khí quyển là
một công ñoạn tiền xử lý nhằm loại trừ những thành phần bức xạ không mang
thông tin hữu ích.
+ Hiệu chỉnh hình học: Méo hình hình học ñược hiểu như sự sai lệch vị
trí giữa tọa ñộ ảnh thực tế ño ñược và tọa ñộ ảnh lý tưởng ñược tạo bởi một
bộ cảm có thiết kế hình học lý tưởng và trong các ñiều kiện thu nhận lý tưởng.
Bản chất của hiệu chỉnh hình học là xây dựng ñược mối tương quan giữa hệ
toạ ñộ ảnh ño và hệ toạ ñộ quy chiếu chuẩn. Hệ toạ ñộ quy chiếu chuẩn có thể
là hệ toạ ñộ mặt ñất (hệ tọa ñộ vuông góc hoặc hệ tọa ñộ ñịa lý) hoặc hệ toạ
ñộ ảnh khác.
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

10
- Biến ñổi ảnh: Các quá trình xử lý, tăng cường chất lượng, biến ñổi
tuyến tính...là giai ñoạn tiếp theo. Giai ñoạn này có thể thực hiện trên các máy
tính nhỏ và bao gồm các quá trình xử lý như tăng cường chất lượng ảnh, biến
ñổi tuyến tính.
+ Tăng cường chất lượng ảnh và chiết tách ñặc tính
Tăng cường chất lượng có thể ñược ñịnh nghĩa như một thao tác
chuyển ñổi nhằm thể hiện ảnh với cường ñộ, ñộ tương phản phù hợp với thiết

bị hiển thị ảnh. Chiết tách ñặc tính là một thao tác nhằm phân loại, sắp xếp
các thông tin có sẵn trong ảnh theo các yêu cầu hoặc chỉ tiêu ñưa ra dưới dạng
các hàm số.
Những phép tăng cường chất lượng cơ bản thường ñược sử dụng là
biến ñổi cấp ñộ xám, biến ñổi histogram, tổ hợp màu, chuyển ñổi màu giữa
hai hệ RGB và HSI...
Sau khi tăng cường chất lượng ảnh, một trong những ưu ñiểm của
phương pháp xử lý ảnh số là có thể chọn các tổ hợp màu tuỳ ý. Tổ hợp màu
có nghĩa là gán 3 màu cơ bản ñỏ, lục, chàm cho ba kênh phổ nào ñó [3]. Có
hai phương pháp trộn màu ñó là cộng màu và trừ màu.
Nếu ta chia toàn bộ dải sóng nhìn thấy thành 3 vùng cơ bản là ñỏ, lục,
chàm và sau ñó lại dùng ánh sáng trắng chiếu qua kính lọc ñỏ, lục, chàm
tương ứng ta thấy hầu hết các mầu tự nhiên ñều ñược khôi phục lại. Phương
pháp tổ hợp màu này ñược gọi là tổ hợp mầu tự nhiên.
Trong viễn thám, các kênh phổ không ñược chia ñều trong dải sóng
nhìn thấy nên không thể tái tạo lại ñược các mầu tự nhiên mặc dù cũng sử
dụng ba mầu cơ bản ñỏ, lục, chàm. Tổ hợp màu như vậy gọi là tổ hợp màu
giả. Tổ hợp mầu giả thông dụng nhất trong viễn thám là khi ta gán màu ñỏ
cho kênh hồng ngoại, màu lục cho kênh ñỏ, màu chàm cho kênh lục. Trong tổ
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

11
hợp màu này, thực vật có màu ñỏ (với mức ñộ khác nhau của mầu ñỏ thể hiện
mức ñộ dày ñặc của thảm thực vật), ñất trống thường có cường ñộ rất cao nên
có màu trắng, nước có màu xanh là tổ hợp của hai màu chàm và màu lục.
- Phân loại ña phổ: Nhằm tách các thông tin cần thiết phục vụ theo dõi
các ñối tượng hay lập bản ñồ chuyên ñề là khâu then chốt của việc khai thác
tư liệu viễn thám.
Mục ñích của quá trình phân loại là tự ñộng phân loại tất cả các pixel
trong ảnh thành các lớp phủ ñối tượng. Có hai phương pháp phân loại cơ bản

là phân loại không kiểm ñịnh và phân loại có kiểm ñịnh.
+ Phân loại có kiểm ñịnh: ðược dùng ñể phân loại các ñối tượng theo yêu
cầu của người sử dụng. Trong phân loại có kiểm ñịnh người giải ñoán kiểm tra
quá trình phân loại pixel bằng việc quy ñịnh cụ thể theo thuật toán máy tính các
mô tả bằng số các loại lớp phủ mặt ñất gọi là dữ liệu mẫu. ðể có kết quả phân
loại chính xác, dữ liệu mẫu cần phải vừa ñặc trưng vừa ñầy ñủ. Việc phân loại
thường dùng ba thuật toán: thuật toán phân loại theo xác suất cực ñại, thuật toán
phân loại theo khoảng cách ngắn nhất, thuật toán phân loại hình hộp.
+ Trong phân loại không kiểm ñịnh không sử dụng dữ liệu mẫu làm cơ
sở ñể phân loại mà dùng các thuật toán ñể xem xét các pixel chưa biết trên
một ảnh và kết hợp chúng thành một số loại dựa trên các nhóm tự nhiên hoặc
các loại tự nhiên có trên ảnh.
- Xuất kết quả: Sau khi hoàn tất các khâu xử lý cần phải xuất kết quả. Ở
ñây, ranh giới giữa viễn thám, bản ñồ máy tính, làm bản ñồ số và hệ thống
thông tin ñịa lý bị xoá nhoà. Có thể lựa chọn một cách không hạn chế các sản
phẩm ñầu ra. Ba dạng tổng quát thường ñược sử dụng: các sản phẩm bản ñồ
ñồ hoạ, các dữ liệu ñưa ra bằng bảng, các file thông tin bằng số.
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

12
2.1.2.4 So sánh hai phương pháp giải ñoán ảnh viễn thám
Bảng 2.1. Bảng so sánh hai phương pháp giải ñoán ảnh viễn thám
Phương pháp Ưu ñiểm Nhược ñiểm
Giải ñoán bằng
mắt


- Sử dụng kinh nghiệm của
người ñiều vẽ.
- Có sự hiểu biết về ảnh phức

hợp tốt hơn.
- Có thể phân tích ñược các thông
tin phân bố không gian.
- Tốn thời gian.
- ðòi hỏi người có hiểu biết,
kinh nghiệm ñể ñiều vẽ.
- Kết quả thu ñược không
ñồng nhất.
Giải ñoán bằng
công nghệ số
- Thời gian xử lý ngắn.
- Kết quả xử lý ñược chuẩn hoá.
- Chiết xuất ñược các ñặc tính
vật lý.
- Năng suất cao, có thể ño ñược
các chỉ số ñặc trưng tự nhiên.
- Rất khó ứng dụng kinh
nghiệm của người ñiều vẽ.
- Chiết xuất ít thông tin về bối
cảnh.
- Kết quả phân tích các thông
tin kém.

2.1.3 Ứng dụng công nghệ viễn thám
Công nghệ viễn thám, một trong những thành tựu khoa học vũ trụ ñã
ñạt ñến trình ñộ cao và trở thành kỹ thuật phổ biến ñược ứng dụng rộng rãi
trong nhiều lĩnh vực kinh tế xã hội, ñặc biệt có hiệu quả cao trong ứng dụng
ñối với lĩnh vực khí tượng thuỷ văn và tài nguyên môi trường ở nhiều nước
trên thế giới [2]. Nhu cầu ứng dụng công nghệ viễn thám trong lĩnh vực ñiều
tra nghiên cứu, khai thác, sử dụng, quản lý tài nguyên thiên nhiên và môi

trường ngày càng gia tăng nhanh chóng không những ñối với các nước phát
triển có trình ñộ khoa học tiên tiến mà còn ñối với các nước nền kinh tế ñang
phát triển. Những kết quả thu ñược từ công nghệ viễn thám giúp các nhà khoa
học và các nhà hoạch ñịnh chính sách lựa chọn các phương án có tính chiến
lược về sử dụng và quản lý tài nguyên thiên nhiên, môi trường. Do ñó viễn
thám trở thành công nghệ ñi ñầu rất có ưu thế hiện nay. Một số ứng dụng của
công nghệ này ñược kể ñến như:
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

13
2.1.3.1 Nghiên cứu ñịa chất
Viễn thám từ lâu ñã ñược ứng dụng ñể giải ñoán các thông tin ñịa chất.
Dữ liệu viễn thám ñược dùng cho giải ñoán là các ảnh máy bay, ảnh vệ tinh
và ảnh radar. Tổ hợp dữ liệu viễn thám với dữ liệu ñịa lý sẽ làm giàu thêm
khả năng nghiên cứu các thông tin ñịa chất cần quan tâm [11].
- Ứng dụng trong nghiên cứu ñịa mạo: Các dạng ñịa hình ñược thể hiện rất
rõ trên ảnh viễn thám và ñược giải ñoán một cách chính xác như: ñịa hình kiến
tạo, ñịa hình sông suối, núi lửa, ñịa hình thành tạo do cát, thành tạo do băng...

Hình 2.3. Ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên cứu núi lửa
- Cấu trúc ñịa chất: Mục ñích chính của việc áp dụng kỹ thuật viễn
thám trong ñịa chất là phát hiện, xác ñịnh và lập bản ñồ các yếu tố trên bề mặt
hoặc gần bề mặt của vỏ trái ñất dựa trên các ưu ñiểm của tư liệu viễn thám
như tính tổng quan khu vực, tính ña phổ...Các tư liệu viễn thám ñược giải
ñoán nhằm khai thác các thông tin về các hệ thống cấu trúc, các yếu tố ñịa
hình ñịa mạo, các hệ thống thuỷ văn như: giải ñoán các bề mặt và ñộ dốc của
trầm tích, các yếu tố uốn nếp, ñứt gãy, các cấu trúc vòng...

Hình 2.4. Ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên cứu ñịa chất
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

14
- Ứng dụng trong khai khoáng và khai thác dầu.
- ðiều tra khảo sát nước ngầm, ñiều tra ñịa chất công trình...
2.1.3.2 Nghiên cứu môi trường
Viễn thám là phương tiện hữu hiệu ñể nghiên cứu môi trường và sự
biến ñổi môi trường bao gồm: ñiều tra về sự biến ñổi sử dụng ñất và lớp
phủ; vẽ bản ñồ thực vật; nghiên cứu các quá trình sa mạc hoá và phá rừng;
giám sát thiên tai (hạn hán, cháy rừng, bão, mưa ñá...); nghiên cứu ô nhiễm
nước và không khí; nghiên cứu môi trường biển (ño nhiệt ñộ, màu nước
biển, gió sóng)...
Những năm gần ñây việc ứng dụng công nghệ viễn thám trong nghiên
cứu môi trường toàn cầu cũng như môi trường khu vực, các thảm hoạ thiên tai
như lũ lụt, cháy rừng, hiệu ứng nhà kính...ñã trở nên phổ biến và có hiệu quả
cao. Trong nghiên cứu các thảm hoạ do lụt lội gây ra ñã có nhiều công trình
ñược công bố, ñặc biệt từ năm 1997 trở lại ñây. Các nghiên cứu chỉ ra, ñể
thành lập bản ñồ sâu ngập lụt và tần số xuất hiện ngập lụt, việc tích hợp thông
tin từ các bản ñồ lớp phủ ñất, bản ñồ ñịa chất, bản ñồ hệ thống thoát nước và
bản ñồ ñịa văn là tổ hợp tốt nhất.

Hình 2.5. Ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên cứu sóng thần
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

15
2.1.3.3 Phân loại lớp phủ bề mặt, phát hiện biến ñộng lớp phủ bề mặt
Lập bản ñồ hiện trạng lớp phủ bề mặt là một trong những ứng dụng
quan trọng nhất và tiêu biểu nhất của viễn thám. Lớp phủ bề mặt phản ánh các
ñiều kiện và trạng thái tự nhiên trên bề mặt trái ñất (ví dụ: ñất có rừng, trảng
cỏ, xa mạc...).
Trong việc hiệu chỉnh bản ñồ lớp phủ bề mặt, theo dõi quản lý tài

nguyên thiên nhiên việc phát hiện các biến ñộng của lớp phủ bề mặt là rất cần
thiết và quan trọng. Sự biến ñộng thông thường ñược phát hiện trên cơ sở so
sánh tư liệu viễn thám ña thời gian hoặc giữa bản ñồ cũ và bản ñồ mới ñược
hiệu chỉnh theo tư liệu viễn thám. Có hai phương pháp phát hiện biến ñộng là:
- So sánh hai bản ñồ lớp phủ bề mặt ñược thành lập ñộc lập với nhau.
- Nhấn mạnh các biến ñộng trên cơ sở áp dụng phương pháp tổ hợp
màu hoặc phương pháp phân tích thành phần chính.
Các biến ñộng có thể chia thành biến ñộng theo mùa và biến ñộng hàng
năm. Thông thường hai loại biến ñộng này pha trộn với nhau rất phức tạp
trong khuôn khổ một bức ảnh, do vậy người giải ñoán cần sử dụng các tư liệu
cùng thời gian, cùng mùa trong năm ñể phát hiện ñúng các biến ñộng [12].
2.1.3.4 Nghiên cứu khí hậu
Nghiên cứu ñặc ñiểm tầng ozon, mây, mưa, nhiệt ñộ quyển khí, dự báo
bão và nghiên cứu khí hậu qua dữ liệu thu từ vệ tinh khí tượng.


Hình 2.6. Ứng dụng công nghệ viễn thám
nghiên cứu bão nhiệt ñới Choi-Wan
Trường ðại học Nông Nghiệp Hà Nội – Luận văn thạc sĩ khoa học nông nghiệp ……………………….

16

Hình 2.7. Ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên cứu
biến ñộng tầng ô zôn










Hình 2.8. Ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên cứu nhiệt ñộ bề mặt
ðánh giá nhiệt ñộ bề mặt ñất từ số liệu viễn thám là vấn ñề tổng hợp
của việc tính toán các thành phần của năng lượng và bốc thoát hơi. ðo nhiệt
ñộ bề mặt có ý nghĩa quan trọng trong giám sát cháy rừng.
2.1.3.5 Nghiên cứu thực vật, rừng
Viễn thám cung cấp ảnh có diện phủ toàn cầu nghiên cứu thực phủ theo
ngày, vụ, mùa vụ, năm, tháng và theo giai ñoạn; ðiều tra phân loại rừng, diễn
biến của rừng; Nghiên cứu về côn trùng và sâu bệnh phá hoại rừng...Thực vật