Ứng dụng ảnh vệ tinh để ước lượng
trữ lượng lâm phần cho các trạng thái rừng tự nhiên lá rộng thường xanh ở huyện
Tuy Đức, tỉnh Đăk Nông bằng các thuật toán địa thống kê, trên cơ sở thử nghiệm
các loại dữ liệu ảnh khác nhau như ảnh SPOT 5, ảnh thành phần chính PCA và ảnh
chỉ số thực vật NDVI.
Bản đồ ước lượng trữ lượng rừng
Ước lượng nhân tố điều tra bao gồm
trữ lượng và xây dựng bản đồ tài nguyên rừng là một trong những công việc không
thể thiếu trong các chương trình điều tra rừng. Đây chính là cơ sở để định lượng
được giá trị của tài nguyên rừng.
Để ước lượng trữ lượng lâm phần, nhiều
nghiên cứu đã xây dựng mô hình quan hệ giữa giá trị ảnh (DN-Digital Number) và
trữ lượng đã được điều tra trên thực địa. Mô hình không gian và phi không gian
thường được sử dụng để ước lượng nhân tố điều tra rừng kể cả trữ lượng cho lâm
phần.
Phản xạ phổ với từng loại lớp phủ mặt
đất cho thấy có sự khác nhau do sự tương tác giữa bức xạ điện từ và vật thể.
Theo đó khả năng phản xạ của thực vật khác nhau phụ thuộc vào nhiều yếu tố
trong đó có mức độ che phủ của các tầng tán rừng, trữ lượng rừng, loài cây
và mật độ rừng. Điều này cho phép viễn thám có thể xác định hoặc phân tích thảm
phủ thông qua đo lường phản xạ phổ. Số đo này được lưu trữ trên ảnh dạng lưới
theo cột và hàng theo các cấp độ xám khác nhau trên từng kênh phổ hay còn gọi
là giá trị độ sáng (bright value). Theo đó tương ứng với mỗi giá trị hoặc nhóm
giá trị cấp độ xám của các kênh phổ thì có các mức giá trị khác nhau của một loại
thuộc tính nào đó của rừng. Đây chính là cơ sở để phân tích mối quan hệ tiềm
năng giữa chúng trong nghiên cứu này.
Nghiên cứu này được thực hiện tại
các khu rừng lá rộng thường xanh ở huyện Tuy Đức, tỉnh Đăk Nông. Khu vực nghiên
cứu nằm ở vĩ độ bắc từ 11059’ đến 12016’ và kinh độ đông từ 107013’ đến 107028’
với diện tích khoảng 500 km2 (20×25 km). Rừng lá rộng thường xanh nhiệt đới
chiếm ưu thế ở khu vực này, tuy nhiên đã qua tác động của con người ở các cấp độ
khác nhau, hình thành các trạng thái trữ lượng gỗ khác biệt
Phân chia rừng thành các khối đồng
nhất
Rừng được chia làm 3 khối, so sánh với
dữ liệu điều tra thực tế nhận thấy lớp 1 (class1) tương đương với trạng thái rừng
nghèo, lớp 2 (class 2) tương đương với trạng thái rừng trung bình và lớp 3
(class 3) tương đương với trạng thái rừng giàu. Đặc điểm trung bình của các
nhân tố điều tra của các lớp trạng thái được mô tả trong bảng 1. Trữ lượng ô mẫu
trên 3 trạng thái cũng đã được kiểm tra dạng chuẩn sử dụng 2 tiêu chí thống kê
là độ nhọn chuẩn và độ lêch chuẩn (Standard Skewness và Standard Kurtosis). Cả
2 tiêu chí này đều nằm trong phạm vi từ – 2 đến + 2 có nghĩa trữ lượng ô mẫu được
thu thập trên các trạng thái có phân bố chuẩn tức là số lượng mẫu điều tra đã đủ
đại diện cho các trạng thái.
Ngoài ra để xem xét có sự khác biệt
giữa ba lớp trạng thái hay không, nghiên cứu đã tiến hành so sánh sự sai khác
giữa trung bình của các ô mẫu ở ba trạng thái với nhau, sử dụng tiêu chuẩn
t_test để đánh giá. Kết quả cho thấy phương sai (P(T<=t) two-tail ) giữa các
cặp trạng thái đều nhỏ hơn 0,05 nên các mẫu có sai dị rõ. Như vậy, các ô mẫu ở
mỗi trạng thái được phân biệt rõ ràng.
Nghiên cứu này đã cải thiện đáng kể
độ chính xác ước lượng. Trong khi nghiên cứu trước chỉ ra kết quả ước lượng tốt
nhất là sử dụng phương pháp RK với sự có mặt của cả 4 kênh ảnh SPOT 5 để ước lượng
cho toàn bộ lâm phần với RMSE = 73 m3/ha và RMSE% là 35.44%, kết quả này đạt
RMSE= 35.59m3/ha với RMSE% = 17.98%. Điều này cho thấy việc phân rừng thành các
khối trạng thái tương đồng và ước lượng riêng biệt cho từng khối đã cải thiện
rõ rệt độ chính xác ước lượng. Đồng thời kết quả nghiên cứu này cũng cho thấy ảnh
chỉ số thực vật NDVI đã cho kết quả nội suy có độ chính xác cao nhất. Điều này
cho thấy việc ước lượng thống kê không gian cho các đối tượng tương đối đồng nhất
đã cho kết quả hứa hẹn.
Dựa vào kết quả đánh giá phương thức
nội suy nêu trên và các giá trị ảnh của từng trạng thái, tiến hành ước lượng trữ
lượng của toàn lâm phần có được bộ dữ liệu số về trữ lượng của các điểm ảnh (ứng
với 100 m2 ngoài thực địa). Bộ dữ liệu số này được chuyển vào phần mềm
ArcGIS để thành lập bản đồ trữ lượng cho từng trạng thái và toàn lâm phần, kết
quả được minh họa trong Bản đồ ước lượng trữ lượng rừng.
Xem toàn bộ nghiên cứu của tác giả tại đây
Nguồn: TS Nguyễn Thị Thanh Hương - Bộ môn Quản lý tài nguyên rừng - Trường Đại Học Tây nguyên
Web: http://moitruongvadoisong.vn/