Using landsat to determine leaf area index (LAI) and relationships with rainfall in Cat Ba National Park, Hai Phong city during 1996 - 2016
Keywords:
Cat Ba National Park, correlation,, vegetation index,, land cover,, LandsatAbstract
Remote sensing and GIS have been applying intensively and extensively in resources and environmental management, in particular determination of the relationships between the vegetation growth and meteorological factors in a changing climate. Study has identified the values of Leaf Area Index (LAI), Normalised Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI) and rainfallthrough using Landsat data in Cat Ba National Park, Hai Phong city. As a result defined, NDVI values ranged from -0.84 ÷ 0.85, LAI values from -4.70 ÷ 3.30 and EVI from -1.27 ÷ 0.94. In addition, study has estimated the rainfall from 1996 - 2016 at a range of 1325.8 ÷ 2057.8mm. As a result of model construction, 5 defined models have showed that there were
strong correlations between LAI and rainfall and other vegetation indices with very high R2 coefficient > 0.97and P value<0.0001. The research results have provided a scientific base for further study of the relationship between meteorological and vegetation factors using remote sensing data in Cat Ba National Park, Hai Phong city
References
1. Bagalwa, M., Majaliwa, J., Kansiime, F., Bashwira, S., Tenywa, M., Karume, K., Adipala, E, 2016. Land Use and Land Cover Change Detection in Rural Areas of River Lwiro Micro-catchment, Lake Kivu, Democratic Republic of Congo. Journal of Scientific Research & Reports, JSRR.15850, ISSN: 2320 - 0227.
2. Chandrasekar, K., Sai, M.V.R.S., Roy, P.S., Dwevedi, R.S, 2010. Land surface water index response to rainfall and NDVI using the MODIS vegetation index product. International Journal of Remote Sensing. 15:3987 -4005.
3. Cui, X., Gibbes, C., Southworth J., Waylen, P, 2013. Using remote sensing to quantify vegetation change and ecological resilience in a semi-arid system. Land. 2:108 - 130.
4. Nguyễn Hải Hòa, Nguyễn Thị Thu Hiền, Lương Thị Thu Trang, 2016. Ứng dụng GIS và ảnh Landsat đa thời gian xây dựng bản đồ biến động diện tích rừng tại xã vùng đệm Xuân Đài và Kim Thượng, Vườn quốc gia Xuân
Sơn. Tạp chí Khoa học Lâm Nghiệp, số 3/2016, 4524 - 4537, ISSN 1859 - 0373.
5. Nguyễn Hải Hòa, 2016. Sử dụng ảnh Landsat đánh giá biến động nhiệt độ bề mặt đất và đề xuất giải pháp giảm thiểu khu vực huyện Chương Mỹ, Hà Nội giai đoạn 2000 - 2015. Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, số 2/2017, tr. 140 - 148. ISSN: 1859 - 4581
6. Kumar, D, 2015. Remote sensing based vegetation indices analysis to improve water resources management in urban environment. Aquatic Procedia. 4:1374 - 1380.
7. VQG Cát Bà, 2017. Nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu đến hệ sinh thái trên núi đá vôi tại VQG Cát Bà, đề xuất các giải pháp thích ứng với biến đổi khí hậu. Đề tài nhiệm vụ khoa học. UBND Thành phố Hải Phòng.
8. Xie, Y., Sha, Z., Yu, M, 2008. Remote Sensing Imagery in vegetation mapping: a review. Journal of Plant Ecology 1(1): 9 - 23.
