SỬ DỤNG ẢNH LANDSAT 8 VÀ GOOGLE EARTH ENGINE ĐỂ PHÁT HIỆN SỚM MẤT RỪNG, SUY THOÁI RỪNG KHU VỰC TÂY NGUYÊN: TRƯỜNG HỢP Ở TỈNH ĐẮK NÔNG


Các tác giả

  • Phùng Văn Khoa Trường Đại học Lâm nghiệp
  • Nguyễn Quốc Hiệu Tổng cục Lâm nghiệp
  • Nguyễn Quang Huy Trường Đại học Lâm nghiệp

Từ khóa:

Google Earth Engine, Landsat 8, mất rừng, suy thoái rừng, Tây Nguyên

Tóm tắt

Đối với ngành Lâm nghiệp ở nước ta, ảnh viễn thám đã được nghiên cứu và ứng dụng có hiệu quả trong việc đánh giá những thay đổi tài nguyên rừng ở những giai đoạn khác nhau nhưng việc ứng dụng ảnh viễn thám trong phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng còn ít được nghiên cứu. Trong bài báo này, chúng tôi xây dựng phương pháp để phát hiện sớm mất rừng và suy thoái rừng từ ảnh Landsat 8 và Google Earth Engine thông qua chỉ số KB% (chỉ số về sự thay đổi giá trị tương đối theo thời gian của chỉ số NDVI). Kết quả từ nghiên cứu đã xác lập được ngưỡng xác định những khu rừng ổn định (không thay đổi), rừng bị suy thoái, rừng bị mất có giá trị KB lần lượt là: 4,5 - 20,1%; 20,1 - 52,5% và 52,5 - 70,0%. Phương pháp phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng đã được đánh giá cho khu vực tỉnh Đắk Nông (năm 2018) với tỷ lệ phát hiện vùng mất rừng là 80,0% và độ chính xác về phát hiện diện tích rừng bị mất là 85,3%; tỷ lệ phát hiện vùng suy thoái rừng là 70,0% và độ chính xác về phát hiện diện tích rừng bị suy thoái là 72,0%. Kết quả của nghiên cứu này có ý nghĩa thực tiễn trong việc phát hiện sớm mất rừng và suy thoái rừng nhất là vào các tháng thuộc mùa khô (tháng 1, 2, 3 và 4) ở tỉnh Đắk Nông. Đồng thời, có thể ứng dụng phương pháp này để phát hiện sớm mất rừng, suy thoái rừng ở khu vực Tây Nguyên và các khu vực khác có điều kiện tương tự trong cả nước.

Tải xuống

Số lượt xem: 104
Tải xuống: 54

Đã Xuất bản

28/10/2019

Cách trích dẫn

Văn Khoa, P., Quốc Hiệu, N., & Quang Huy, N. (2019). SỬ DỤNG ẢNH LANDSAT 8 VÀ GOOGLE EARTH ENGINE ĐỂ PHÁT HIỆN SỚM MẤT RỪNG, SUY THOÁI RỪNG KHU VỰC TÂY NGUYÊN: TRƯỜNG HỢP Ở TỈNH ĐẮK NÔNG. TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP, (5), 106–116. Truy vấn từ https://journal.vnuf.edu.vn/vi/article/view/673

Số

Số 5 (2019)

Chuyên mục

Quản lý tài nguyên và Môi trường

Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả

1 2 > >>