Nghiên cứu sử dụng công nghệ không gian địa lý (viễn thám, GIS và GPS) trong phát hiện cháy rừng và giám sát tài nguyên rừng

Biến đổi khí hậu (BĐKH) là một trong những thách thức nghiêm trọng nhất đối với loài người trong trong giai đoạn hiện nay. BĐKH đã tác động xấu lên nhiều lĩnh vực từ hiện tượng nóng lên toàn cầu, nước biển dâng, hạn hán, lũ lụt gia tăng... gây ra những tổn thất nặng nề cả về kinh tế lẫn tài nguyên môi trường và sức khỏe con người.
Nước ta có đường bờ biển dài 3260km tiếp giáp với biển Đông đang là đối tượng chịu tác động mạnh mẽ nhất của BĐKH. Mặc dù đã có nhiều cố gắng trong việc ứng phó với BĐKH, nhưng hiện tại Việt Nam cũng còn phải đối mặt với rất nhiều thách thức đó là: nhận thức và hiểu biết của cộng đồng về BĐKH và tác động của BĐKH còn rất hạn chế; những nghiên cứu khoa học về BĐKH và tác động của BĐKH còn khiêm tốn, quy mô nhỏ lẻ; các mô hình thích ứng với BĐKH mở chỉ ở giai đoạn bắt đầu; nguồn lực dành cho các hoạt động ứng phó với BĐKH còn hạn hẹp.


So sánh độ chính xác kết quả phân loại lớp phủ rừng với các ảnh khác nhau

Trước thực trạng của BĐKH, Chính phủ đã phê duyệt Đề án tái cơ cấu ngành nông nghiệp theo hướng nâng cáo giá trị gia tăng và phát triển bền vững. Với mục tiêu tăng cường quản lý tài nguyên thiên nhiên, giảm phát thải khí nhà kính và các tác động tiêu cực khác đối với môi trường, khai thác tốt các lợi ích về môi trường, nâng cao năng lực quản lý rủi ro, chủ động phòng chống thiên tai. Đối với lĩnh vực Lâm nghiệp, yêu cầu về tái cơ cấu ngành cũng đặt ra nhiệm vụ quan trọng trong việc giữ gìn hệ sinh thái, bảo tồn đa dạng sinh học và phát triển bền vững tài nguyên rừng.

Xuất phát từ những lý do đó, nhằm tạo cơ sở cho việc ứng dụng khoa học kỹ thuật, công nghệ thông tin, công nghệ không gian địa lý trong trong công tác quản lý bảo vệ tài nguyên rừng, nhóm nghiên cứu do Cơ quan chủ quản Trường Đại học Lâm Nghiệp phối hợp cùng Chủ nhiệm đề tài PGS.TS Trần Quang Bảo thực hiện đề tài  “Nghiên cứu sử dụng công nghệ không gian địa lý (viễn thám, GIS và GPS) trong phát hiện cháy rừng và giám sát tài nguyên rừng”.

Sau thời gian nghiên cứu, đề tài đã thu được những kết quả như sau:

1. Đối với quy mô lớn, việc phát hiện sớm cháy rừng bằng tư liệu viễn thám đa thời gian mang lại hiệu quả rất lớn. Đề tài đã chủ động nghiên cứu các phương pháp, làm chủ công nghệ khai thác tư liệu viễn thám miễn phí để xây dựng mô hình phát hiện sớm và truyền tin cháy rừng.

2. Tư liệu ảnh viễn thám được sử dụng để xây dựng phần mềm tự động hóa trong phát hiện cháy rừng là ảnh MODIS của vệ tinh TERRA và AQUA, được cung cấp bởi NASA, gồm các ảnh MOD/MYD021 và MOD/MYD03

3. Đề tài phát triển thuật toán ATBD-MOD14 của NASA để xây dựng thuật toán của mô hình, trong đó sử dụng 4 kênh phổ 21, 22, 31 và 32 của ảnh MODIS. Từ thuật toán của đề tài, kết quả được kiểm chứng thông qua thông tin về các vụ cháy thực tế xảy ra tại các địa phương và các điểm cháy của Cục Kiểm lâm. Kết quả kiểm chứng thực tế đạt độ chính xác 75%.

4. Kết quả phát hiện các điểm nóng từ ảnh vệ tinh được chồng ghép với bản đồ kiểm kê rừng, cho phép loại trừ các điểm nóng ngoài khu vực có rừng, nâng cao độ chính xác của kết quả dự báo, đồng thời cập nhật các thông tin chính xác về điểm cháy rừng, bao gồm: tọa độ địa lý, lô, khoảnh, loại rừng, chủ sở hữu…

5. Từ mô hình phát hiện sớm và truyền tin cháy rừng từ ảnh viễn thám, đề tài đã phát triển và xây dựng phần mềm phát hiện sớm và truyền tin cháy rừng từ ảnh vệ tinh. Phần mềm được xây dựng dựa vào hệ quản trị cơ sở dữ liệu Microsoft SQL Server (MS SQL Server) cùng với ngôn ngữ lập trình Asp.net (C#). Với hệ quản trị cơ sở dữ liệu MS SQL Server có thể đáp ứng cho việc xử lý hàng triệu thông tin đồng thời, có thể lưu trữ dữ liệu trong một thời gian rất dài.

6. Phần mềm gồm các chức năng: Tự động download ảnh MODIS từ NASA để trích xuất các điểm điểm nóng trên toàn lãnh thổ Việt Nam; cho phép tra cứu các thông tin về điểm cháy rừng phục vụ quản lý, báo cáo thông tin cháy rừng trong quá khứ theo nhiều hướng đối tượng khác nhau. Báo cáo và truyền thông tin điểm cháy trong ngày đến các địa chỉ được xác lập sẵn. Tuy nhiên, việc nhận ảnh từ NASA có độ trễ nhất định do quá trình xử lý và truyền dữ liệu ảnh nên kết quả các điểm cháy của phần mềm có độ trễ so với thực tế, để khắc phục được những tồn tại này, cần có hệ thống cơ sở vật chất đảm bảo yêu cầu về thời gian thu ảnh, tốc độ xử lý và truyền thông tin.

Đề tài đã ứng dụng các dữ liệu mới nhất, mở, miễn phí cho người dùng tiếp cận, ứng dụng nghiên cứu và đề xuất ra các phương pháp theo dõi, đánh giá nhanh mất rừng ở quy mô cấp huyện và xã. Các phương pháp theo dõi và đánh giá nhanh mất rừng và suy thoái rừng đã được kiểm chứng tại hai vùng nghiên cứu của đề tài. Kết quả nổi bật của phương pháp có thể nêu ra là:

1. Khả năng ứng dụng dữ liệu viễn thám đa thời gian miễn phí

2. Phương pháp áp dụng tích hợp và có thể áp dụng cho các mục tiêu khác nhau (đánh giá nhanh, theo dõi theo thời gian, định lượng diện tích và biến động trạng thái rừng theo thời gian).

3. Các chỉ số NBR và NDMI có khả năng được sử dụng để đánh giá nhanh mất rừng so với khi dùng các chỉ số khác vì khả năng nhạy với yếu tố đất trống (NBR) và tăng độ ẩm (NDMI) khi mất rừng.

4. Ngưỡng xác định vùng có tiềm năng biến động mất rừng dựa trên giá trị độ lệch chuẩn trong ảnh khác biệt 2 thời điểm của các chỉ số rất linh hoạt và phụ thuộc với các đặc trăng mất rừng tại khu vực nghiên cứu khác nhau. Mỗi khu vực khác nhau, loại ảnh vệ tinh khác nhau, thời điểm khác nhau thì giá trị độ lệch chuẩn luôn luôn thay đổi và chỉ phụ thuộc vào tập giá trị thống kê tại thời điểm tính toán.

5. Kết quả đánh giá nhanh mất rừng cho phép cập nhật thông tin diễn biến rừng nhanh, chính xác, tiết kiệm chi phí khi so sánh với các phương thức thực hiện theo dõi diễn biến rừng hiện nay.

Bên cạnh đó một số hạn chế của phương pháp đánh giá nhanh mất rừng có thể nêu ra là:

6. Ảnh hưởng của các điều kiện khí quyển (mây, hơi nước, bóng mây) sẽ ảnh hưởng tới độ chính xác trong việc xác định tiềm năng mất rừng tại các khu vực đó (không quan sát được vì bị che phủ, nhiễu tín hiệu gây nên báo động nhầm). Cần có một hệ thống đồng bộ: cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin để lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu lớn khi áp dụng phương pháp phân tích ảnh đa thời gian.