Sử dụng ảnh Landsat 8 để ước tính sinh khối và trữ lượng carbon bề  mặt rừng ngập mặn tại Vườn quốc gia Xuân Thủy, tỉnh Nam Định

Hai Hoa Nguyen; Dinh Quang Tuan; Duong Trung Hieu

Từ khóa:

Sinh khối bề mặt, trữ lượng cácbon, ảnh Landsat 8, VQG Xuân Thủy

Tóm tắt

Hệ sinh thái rừng ngập mặn được coi như bể chứa các bon quan trọng nhất
trong vùng nhiệt đới. Năng suất của các hệ sinh thái rừng có thể được
đánh giá bằng cách ước lượng sinh khối của nó. Việc đánh giá sinh khối
rừng ngập mặn giúp chúng ta hiểu các quá trình và những thay đổi trong
hệ thống rừng ngập mặn. Ngày nay có rất nhiều phương pháp để ước tính
sinh khối trên mặt đất và trữ lượng các bon của rừng ngập mặn, một trong
các phương pháp sử dụng đó là dùng tư liệu viễn thám. Nghiên cứu dựa
vào việc sử dụng giá trị NDVI để xác định sự phân bố của rừng ngập mặn,
tính toán tổng sinh khối trên mặt đất và trữ lượng cácbon của rừng ngập
mặn tại Vườn quốc gia Xuân Thủy. Kết quả điều tra và tính toán cho thấy
giá trị đường kính của rừng ngập mặn là 2,80 ± 0,23cm và chiều cao trung
bình là 3,82 ± 0,52m. Chỉ số NDVI được sử dụng để xây dựng bản đồ
phân bố rừng ngập mặn với độ chính xác là 88,3%. Nhìn chung, sinh khối
và trữ lượng cácbon bề mặt đất tại vườn quốc gia Xuân Thủy ở mức tương
đối cao. Giá trị sinh khối bề mặt đất của rừng ngập mặn là 62.692,8 ±
192,16 tấn và trữ lượng cácbon là 29.465,6 ± 90,32 tấn. Kết quả cho thấy
trữ lượng cácbon và sinh khối bề mặt tại đây là tương đối cao. Qua đó, cần
có các chính sách bảo tồn cácbon và quản lý rừng ngập mặn hiệu quả hơn
theo cơ chế REDD+.

Tài liệu tham khảo

1. Alongi, D.M, 2008. Mangrove forests: Resilience, protection from tsunamis, and responses to global climate change. Estuar. Coast. Shelf Sci 76: 1 - 13.

2. Foody, G.M., Boyd, D.S., Cutler, M.E.J, 2003. Predictve relations of tropical forest biomass from Landsat TM data and their transferability betweem regions. Remote sensing of Environment, 85:463 - 474

3. Hall, R.J., Skakun, R.S., Arsenault, E.J., Case, B.S, 2006. Modelling forest stand structure attributes using ETM+ data: application to mapping of aboveground biomass and stand volume. Forest Ecology and Management 225:378 - 390.

4. Hoque, ATM.R., Sharma, S., Hagihara, A, 2011. Above and Belowground Carbon Acquisition of Mangrove Kandelia obovata trees in Manko Wetland, Okinawa, Japan. International Journal of Environment 1(1): 7 - 13.

5. Houghton, R.A, 2005. Aboveground forest biomass and the global carbon balance. Global Change Biology 11(6):945 - 958.

6. Houghton, R.A., Hackler, J.L, 2001. Carbon Flux to the Atmosphere from Land-Use Changes: 1850 - 1990 (ORNL/CDIAC-131 NDP050/R1). Carbon Dioxide Information Analysis Center, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN 37831.

7. Komiyama, A., Ong, J.E., Poungparn, S, 2008. Allometry, biomass, and productivity of mangrove forests: a review. Aquat. Bot. 89, 128 - 137.

8. Lu, D, 2005. Aboveground biomass estimation using Landsat TM data in the Brazilian Amazon, International Journal of Remote Sensing 26:2509 - 2525.

9. Khan, M.N.I., Suwa, R., Hagihara, A, 2009. Biomass and aboveground net primary production in a subtropical mangrove stand of Kandelia obovata (S., L.) Yong at Manko Wetland, Okinawa, Japan. Wetlands Ecol. Manage 17: 585 - 599.

10. Kongwongjan, J., Suwanprasit, C., Thongchumnum, P, 2012. Comparison of vegetation indices for mangrove mapping using THEOS data. Proceedings of the Asia-Pacific Advanced Network 33:56 - 64.

11. Saenger, P, 2002. Mangrove Ecology, Silculrue and Conservation. Springer Lick

12. Sandro Federici, 2011. General methods for estimating stock changes in carbon pools. Regional Work: Capacity Development for Sustainable National Greenhouse Gas Inventories- AFOLU sector (CD-REDD II) Programme.

13. Satyanarayana, B., Mohamad, K.A., Idris, I.F., Husain, M., Dahbouh-guebas, F, 2011. Assessment of mangrove vegetation based on remote sensing and ground-truth measurements at Tumpat, Kelantan Delta, East Coast of Peninsular Malaysia. International Journal of Remote Sensing 32(6): 1635 - 1650.

14. Schroeder, P., Brown, S., Mo, J., Birdsey, R., Cieszewski, C, 1997. Biomass estimation for temperate broadleaf forests of the US using inventory data. Forest Science 43:424 - 34.

15. Vashum, K, T., Jayakumar, S, 2012. Methods to Estimate Above-Ground Biomass and Carbon Stock in Natural Forests: A review. Ecosystem and Ecosgraphy 2(4):1 - 7.

16. Vicharnakorn, P., Shrestha, R., Nagai, M., Salam, A,P., Kiratiprayoon, S, 2014. Carbon Stock Assessment Using Remote Sensing and Forest Inventory Data in Savannakhet, Lao PDR. Remote Senssing 6 (6): 5452 -5479.

17. Zians, D., Mencuccini, M, 2004. On simplying allometric analysis of forest biomass. Forest Ecology and Management 187:311 - 332.