KẾT HỢP ẢNH VỆ TINH ALOS-2/PALSAR-2 VÀ LANDSAT-8 TRONG XÁC ĐỊNH TRỮ LƯỢNG RỪNG TỰ NHIÊN LÁ RỘNG THƯỜNG XANH TẠI TỈNH ĐẮK NÔNG


Các tác giả

  • Phạm Văn Duẩn Trường Đại học Lâm nghiệp
  • Nguyễn Thanh Hoàn Viện Địa lý, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam
  • Nguyễn Trọng Bình`` Trường Đại học Lâm nghiệp
  • Phạm Tiến Dũng Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam

Từ khóa:

Alos-2/ Palsar-2, Landsat-8, Đắk Nông,, kiểm kê rừng,, lá rụng thường xanh, trữ lượng rừng

Tóm tắt

Bản đồ trữ lượng rừng là công cụ quan trọng trong quản lý tài nguyên rừng và thực hiện các chính sách về rừng. Sử dụng hai loại ảnh vệ tinh ALOS-2/PALSAR-2 và LANDSAT-8, mô hình số độ cao từ ảnh ASTER (GDEM), các bản đồ sẵn có và tài liệu phù trợ, kết hợp với số liệu điều tra rừng trên 214 ô tiêu chuẩn, nghiên cứu đã xây dựng các mô hình xác định trữ lượng rừng gỗ tự nhiên lá rộng thường xanh (LRTX) tại tỉnh Đắk Nông. Mô hình xác định trữ lượng rừng tối ưu được tạo ra với biến đầu vào là giá trị tán xạ ngược kênh HV trên ảnh ALOS-2/PALSAR-2 kết hợp với giá trị kênh thành phần chính thứ nhất trên ảnh LANDSAT-8 tại kích thước cửa sổ lọc ảnh 13 × 13 pixel. Mô hình có sai số khi xác định trữ lượng rừng như sau: Sai số trung bình toàn
phương (RMSE = 31,8 m3/ha), sai số tuyệt đối (MAE = 25,2 m3/ha), sai số tương đối (MAE% = 29,0%) và sai số trung bình toàn phương tương đối (RMSE% = 48,0%). Hiện tại, tư liệu vệ tinh ALOS-2/PALSAR-2 luôn có sẵn trên cả nước, tư liệu vệ tinh LANDSAT-8 được cung cấp thường xuyên và miễn phí. Ranh giới kiểu trạng thái rừng đã được xác định rõ cả trên thực địa và trên bản đồ theo kết quả kiểm kê rừng là cơ sở để áp dụng, nhân rộng mô hình xác định trữ lượng cho các khu rừng tự nhiên lá rộng thường xanh khác ở nước ta với điều kiện tương tự

Tài liệu tham khảo

1. Attarchi, S. Richard Gloaguen, 2014. Improving the Estimation of Above Ground Biomass Using Dual Polarimetric PALSAR and ETM+ Data in the Hyrcanian Mountain Forest (Iran). Remote Sensing, No 6, pp 3693 - 3715.

2. Basuki, T.M. Andrew K. Skidmore, Yousif A. Hussin & Iris Van Duren, 2013. Estimating tropical forest biomass more accurately by integrating ALOS PALSAR and Landsat - 7 ETM+ data. International Journal of RemoteSensing, No 13, pp 4871 - 4888.

3. Dobson, M. C. F. T. Ulaby, L. E. Pierce, T. L. Sharik, K. M. Bergen, J. Kellndorfer, J. R. Kendra, 1995. Estimation of Forest Biomass Characteristics in Northern Michigan with SIR - C/XSAR Data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, No 33, pp 877-894.

4. Du, L., T. Zhou, Z. Zou, X. Zhao, K. Huang, and H. Wu, 2014. Mapping Forest Biomass Using Remote Sensing and National Forest Inventory Data. Forests5: 1267-1283.

5. Fuchs, H., P. Magdon, C. Kleinn, and H. Flessa, 2009. Estimating Aboveground Carbon in a Catchment of the Siberian Forest Tundra: Combining Satellite Imagery and Field Inventory. Remote Sensing of Environment113: 518-531.

6. Hamdan, O. MR Khairunnisa, AA Ammar, I Mohd Hasmadi, H Khali Aziz1, 2013. Mangrove carbon stock assessment by optical satellite imagery. Journal of Tropical Forest Science, No 25, pp 554-565.

7. Hamdan, O. I Mohd Hasmadi, H Khali Aziz1, 2014. Combination of SPOT-5 and Alos Palsar images in estimating aboveground biomass of lowland Dipterocarp forest. Earth and Environmenttal, No 18, pp 1 - 6.

8. Huang, Y. P. J. S. Chen, 2013. Advances in the Estimation of Forest Biomass Based on SAR Data. Remote Sensing for Land and Resources, No 25, pp 7-13.

9. Jonathan, Y.G. Jukka Miettinen, Aik Song Chia, Ping Ting Chew, Soo Chin Liew, 2013. Biomass Estimation in Humid Tropical Forest Using a Combination of ALOS PALSAR and Spot 5 Satellite Imagery. Asian Journal of

Geoinformatics, No 4.

10. Kasischke, E.S. Melack, J.M. and Dobson, M.C, 1997. The use of imaging radars for ecological applications - a review. Remote Sensing of Environment, No 59, pp 141 - 156.

11. Lu, D., 2006. The potential and challenge of remote sensing - based biomass estimation. International Journal of Remote Sensing, No 27:7, pp 1297 - 1328.

12. Lu, D., Q. Chen, G. Wang, E. Moran, M. Batistella, M. Zhang, G. Vaglio Laurin, and D. Saah, 2012. Aboveground Forest Biomass Estimation with Landsat and LiDAR Data and Uncertainty Analysis of the

Estimates. International Journal of Forestry Research 2012: 16.

13. Luther, J. E., R. A. Fournier, D. E. Piercey, L. Guindon, and R. J. Hall, 2006. Biomass Mapping Using Forest Type and Structure Derived from Landsat TM Imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation8: 173-187.

14. Song, C, 2013. Optical Remote Sensing of Forest Leaf Area Index and Biomass. Progress in Physical Geography, Vol 37, No 1, pp 98-113.

15. Songqiu, D. Masato Katoh, Qingwei Guan, Na Yin, Mingyang Li, 2014. Estimating Forest Aboveground Biomass by Combining ALOS PALSAR and WorldView - 2 Data: A Case Study at Purple Mountain National

Park, Nanjing, China. Remote Sens, No 6, pp 7878 - 7910.

16. UBND tỉnh Đắk Nông, 2017. Báo cáo kết quả rà soát, điều chỉnh quy hoạch ba loại rừng tỉnh Đắk Nông.

17. UBND tỉnh Đắk Nông, 2015. Quyết định số 67/QĐ-UBND ngày 14/01/2015 của UBND tỉnh Đắk Nông về việc phê duyệt, công bố kết quả kiểm kê rừng tỉnh Đắk Nông.

18. Viện Điều tra Quy hoạch rừng, 1995. Sổ tay điều tra quy hoạch rừng. Nhà xuất bản Nông nghiệp, Hà Nội.

Tải xuống

Số lượt xem: 14
Tải xuống: 7

Đã xuất bản

29-01-2024

Cách trích dẫn

[1]
Duẩn, P.V., Hoàn, N.T., Bình``, N.T. và Dũng, P.T. 2024. KẾT HỢP ẢNH VỆ TINH ALOS-2/PALSAR-2 VÀ LANDSAT-8 TRONG XÁC ĐỊNH TRỮ LƯỢNG RỪNG TỰ NHIÊN LÁ RỘNG THƯỜNG XANH TẠI TỈNH ĐẮK NÔNG. TẠP CHÍ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP. 4 (tháng 1 2024).

Số

Chuyên mục

Bài viết

Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả

1 2 > >>