TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
Trên thế giới
Khi rừng và sản phẩm từ rừng trở thành đối tượng của giao dịch thương mại, nhu cầu xác định trữ lượng rừng đã ra đời Lịch sử điều tra rừng và xác định trữ lượng rừng có thể được chia thành ba giai đoạn chính.
Giai đoạn 1 trước năm 1730 đánh dấu sự ra đời của khoa học điều tra rừng và sự hình thành xu hướng toán học trong lĩnh vực này Tuy nhiên, phương pháp suy diễn được áp dụng để xác định trữ lượng rừng lại không phù hợp với đặc điểm của cây gỗ, một sinh vật học đa dạng và phong phú.
Giai đoạn 2 (1730-1920) đánh dấu sự thịnh hành của khuynh hướng thực nghiệm trong điều tra rừng, sử dụng phương pháp quy nạp để phát hiện các quy luật khách quan trong rừng Thời kỳ này đã xây dựng và hoàn thiện nhiều phương pháp điều tra vẫn còn ứng dụng đến nay Tuy nhiên, nhược điểm lớn là chưa chú trọng đến chất lượng tài liệu thực nghiệm và thiếu ứng dụng thống kê toán học, điều này ảnh hưởng tiêu cực đến kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực điều tra rừng.
Giai đoạn 3, kéo dài từ năm 1920 đến nay, được đặc trưng bởi ba yếu tố chính: đầu tiên, việc ứng dụng toán học thống kê ngày càng sâu rộng trong nghiên cứu và thực tiễn điều tra rừng; thứ hai, sự sử dụng các kỹ thuật tính toán hiện đại trong khoa học điều tra; và cuối cùng, việc áp dụng các thành tựu khoa học hiện đại, đặc biệt là kỹ thuật viễn thám, vào điều tra tài nguyên rừng Những đặc điểm này đã thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của khoa học điều tra rừng, đặc biệt trong việc xác định trữ lượng rừng, theo hướng ngày càng tinh vi và chính xác hơn.
Hiện nay, có hai phương pháp chính để xác định trữ lượng rừng: phương pháp điều tra trên mặt đất và phương pháp sử dụng tư liệu viễn thám Phương pháp điều tra trên mặt đất bao gồm việc thống kê tài nguyên rừng và trữ lượng gỗ thông qua các ô mẫu và đo đếm trực tiếp Ngược lại, phương pháp viễn thám là phương pháp gián tiếp, dựa vào màu sắc và hình dạng trên ảnh để xác định trữ lượng rừng, mặc dù có sai số lớn nhưng lại cho phép đánh giá nhanh chóng tài nguyên rừng trên diện rộng Cả hai phương pháp đều bắt đầu từ việc bố trí ô mẫu, nhưng phương pháp viễn thám sử dụng các mối quan hệ giữa các yếu tố như đường kính tán và thể tích thân cây để ước lượng trữ lượng Thực tế, việc điều tra rừng thường kết hợp cả hai phương pháp, với ô mẫu lớn trên ảnh và ô mẫu nhỏ hơn trên mặt đất để đảm bảo độ chính xác cao hơn.
Sự phát triển của khoa học kỹ thuật đã mở ra khả năng xác định trữ lượng rừng thông qua việc sử dụng tư liệu ảnh viễn thám.
Trong hơn 30 năm qua, ảnh vệ tinh với phương pháp xử lý số đã trở thành công cụ quan trọng trong điều tra, kiểm kê và xác định trữ lượng rừng toàn cầu Phương pháp này nổi bật nhờ thời gian xử lý ngắn và khả năng phân loại nhanh chóng trên diện rộng, dựa vào cấp độ xám hoặc giá trị phổ của các pixel, mang lại kết quả khách quan không phụ thuộc vào người giải đoán Hiện nay, nhiều vệ tinh cung cấp ảnh với độ phân giải không gian và phổ khác nhau, từ ảnh đa phổ đến ảnh siêu phổ, với bước sóng từ ánh sáng nhìn thấy đến sóng siêu cao tần, độ phân giải không gian từ dưới 1m đến vài km, và chu kỳ bay chụp từ hàng ngày đến hàng tháng.
Các nghiên cứu về trữ lượng sinh khối rừng chủ yếu tập trung vào vùng ôn đới, nơi có cấu trúc và thành phần cây đơn giản, đồng nhất Ngược lại, ở các cánh rừng nhiệt đới ẩm, sự phức tạp trong cấu trúc thực phủ và đa dạng loài cây làm cho việc ước tính sinh khối trở nên khó khăn hơn Đặc biệt, trong các trường hợp rừng bị khai thác chọn hoặc tái sinh sau khai thác, kết quả ước tính sinh khối có sự biến động lớn.
Theo Fang et al 1998 [41], Brown et al 1989 [17], Lehtonen et al 2004
Trữ lượng và sinh khối có thể chuyển đổi qua các phương trình xác định, do đó, nghiên cứu về sinh khối hoặc trữ lượng rừng từ ảnh viễn thám đều có giá trị tương đương Việc xác định trữ lượng rừng là rất quan trọng trong quản lý tài nguyên rừng.
6 rừng từ ảnh viễn thám đồng nghĩa với việc xác định được sinh khối rừng từ ảnh viễn thám và ngược lại
Các nhà khoa học toàn cầu sử dụng hai loại tư liệu ảnh chính để xác định trữ lượng, bao gồm ảnh quang học và ảnh siêu cao tần.
Tư liệu ảnh viễn thám độ phân giải trung bình như LANDSAT, SPOT2 và SPOT4 thường được sử dụng để xác định sinh khối thực vật tại nhiều thời điểm khác nhau Những tư liệu này cũng được kết hợp với các nguồn dữ liệu khác để ước tính các thông số cơ bản như tuổi rừng, sinh khối, đường kính ngang ngực và chiều cao Nghiên cứu của Foody và cộng sự (2001) đã chỉ ra rằng phương pháp mạng nơron rất hiệu quả trong việc ước tính sinh khối trên mặt đất khi sử dụng ảnh Landsat cho khu vực rừng mưa nhiệt đới ở đảo Borneo.
Franco-Lopez et al (2001) utilized Landsat imagery to estimate the volume of wood and forest biomass on the ground in Finland and Sweden using the K nearest-neighbour method.
Luciana Spinelli Araujo và cộng sự (2000) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa sinh khối của rừng Savan và chỉ số thực vật SAVI, được xác định từ dữ liệu Landsat TM tại khu vực Amazon, Brazil Kết quả nghiên cứu này cung cấp căn cứ quan trọng cho việc giám sát khu vực rừng Amazon thông qua công nghệ viễn thám.
Lu, D và cộng sự (2004) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa các thông số lâm phần và giá trị phản xạ phổ trên ảnh Landsat TM tại lưu vực sông Amazon, Brazil Nghiên cứu chỉ ra rằng ước lượng các thông số lâm phần, đặc biệt là sinh khối trên mặt đất bằng ảnh vệ tinh, rất quan trọng cho quản lý bền vững tài nguyên thiên nhiên Tuy nhiên, việc lựa chọn tư liệu ảnh phù hợp vẫn gặp nhiều khó khăn do thiếu thông tin về các thông số lâm phần và mối quan hệ giữa chúng với giá trị phản xạ phổ, đặc biệt ở các vùng nhiệt đới ẩm Tác giả đã thiết lập mối quan hệ giữa dữ liệu kiểm định và các thông số lâm phần.
7 kê rừng tại khu vực với giá trị phản xạ phổ của 6 kênh phổ trên ảnh Landsat
Nghiên cứu này sử dụng hệ số tương quan Pearson để đánh giá mối quan hệ giữa các chỉ số tính toán từ ảnh Landsat TM và các thông số lâm phần Kết quả cho thấy chỉ số kháng áp suất khí quyển thực vật (ARVI), chỉ số thực vật trong không khí và đất (ASVI), cùng chỉ số thực vật khác biệt bình thường (ND) có mối quan hệ yếu với các thông số lâm phần Ngược lại, các chỉ số thực vật tính toán từ kênh phổ 5 cho thấy mối quan hệ tốt hơn với các thông số lâm phần có cấu trúc phức tạp Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về các mối quan hệ giữa cấu trúc lâm phần và giá trị phản xạ phổ, từ đó đóng góp vào việc phát triển mô hình ước lượng các chỉ tiêu cấu trúc và trữ lượng rừng, cải thiện chất lượng phân loại thảm thực vật từ ảnh vệ tinh.
Tại Việt Nam
Việc xác định sinh khối rừng qua ảnh vệ tinh đã được áp dụng rộng rãi trên toàn cầu với nhiều phương pháp và loại tư liệu khác nhau Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu này chủ yếu tập trung vào rừng ôn đới, rừng lá kim hoặc rừng trồng, trong khi các nghiên cứu về rừng nhiệt đới, đặc biệt là rừng tự nhiên hỗn loài tại Việt Nam, vẫn còn hạn chế.
Tại Việt Nam, nhiều tác giả đã nghiên cứu khả năng sử dụng ảnh vệ tinh quang học để xác định trữ lượng rừng, và đã đạt được những kết quả đáng kể.
Vương Văn Quỳnh (2012) đã tiến hành nghiên cứu về phương pháp hiệu chỉnh ảnh hưởng của địa hình trong việc giải đoán trữ lượng rừng từ ảnh SPOT5 nhằm kiểm kê rừng tại tỉnh Hà Tĩnh Tác giả đã sử dụng thông tin từ ảnh SPOT5, mô hình số độ cao với các điểm cách đều 30m, cùng với số liệu từ 197 ô tiêu chuẩn để điều tra mặt đất Phương pháp thống kê dữ liệu thực nghiệm được áp dụng để hiệu chỉnh ảnh hưởng địa hình, đồng thời xây dựng phương trình giải đoán trữ lượng rừng dựa trên các chỉ tiêu phản xạ phổ Nghiên cứu chỉ ra rằng khi độ dốc mặt đất vượt quá 10 độ, chênh lệch giá trị đo được sẽ gia tăng.
Việc điều chỉnh ảnh hưởng của hướng dốc và độ dốc đến giá trị các kênh phổ là cần thiết trong quá trình giải đoán trữ lượng rừng và phân loại lớp phủ thực vật, đặc biệt khi độ dốc trung bình vượt quá 5% Hai kênh phổ Red và Near infrared có sự biến động ít hơn so với các kênh khác, do đó, việc sử dụng giá trị của chúng trong xây dựng chỉ số phân loại lớp phủ thực vật sẽ giúp giảm thiểu ảnh hưởng của địa hình Kết quả giải đoán trữ lượng rừng từ giá trị phản xạ phổ trên ảnh SPOT5, sau khi đã hiệu chỉnh ảnh hưởng của địa hình tại Hà Tĩnh, cho thấy sai số trung bình là 27 m3/ha.
Nguyễn Thị Thanh Hương (2012) đã áp dụng phương pháp địa thống kê để ước lượng trữ lượng lâm phần từ ảnh SPOT5 cho các trạng thái rừng tự nhiên lá rộng thường xanh ở Tây Nguyên, sử dụng phương pháp Regression-kriging Nghiên cứu thử nghiệm với nhiều loại dữ liệu ảnh, bao gồm 4 kênh của ảnh SPOT 5, ảnh thành phần chính PCs và ảnh chỉ số thực vật NDVI Kết quả được so sánh bằng các tiêu chí sai số trung phương và sai số bình quân Việc tìm kiếm mối quan hệ giữa giá trị phản xạ phổ của ảnh vệ tinh và trữ lượng rừng cho thấy tiềm năng áp dụng trong cấu trúc rừng phức tạp ở Tây Nguyên, Việt Nam Mặc dù Regression-kriging là phương pháp tiềm năng giúp giảm chi phí về thời gian và nhân lực, nhưng độ chính xác vẫn còn thấp (sai số ±73m3/ha), do đó, được kiến nghị áp dụng trong điều tra rừng tổng thể để cung cấp dữ liệu định hướng.
Phạm Văn Duẩn (2013) đã tiến hành thử nghiệm xây dựng bản đồ kiểm kê rừng trong lưu vực bằng cách sử dụng ảnh vệ tinh SPOT5 Nghiên cứu này áp dụng phương pháp hồi quy để xác định mối quan hệ giữa trữ lượng rừng được đo đếm trên các ô.
Nghiên cứu đã chỉ ra 16 tiêu chuẩn tại thực địa liên quan đến các giá trị phản xạ phổ và chỉ tiêu tính toán trên ảnh Kết quả cho thấy việc sử dụng ảnh SPOT5 trong việc xác định trữ lượng rừng theo phương pháp hồi quy đạt độ chính xác lên tới 74%.
Bảo Huy và Nguyễn Thị Thanh Hương (2014) đã áp dụng ảnh vệ tinh SPOT-5 và GIS để ước tính và giám sát sinh khối cũng như carbon tại rừng lá rộng thường xanh vùng Tây Nguyên Nghiên cứu thử nghiệm ba phương pháp lập bản đồ sinh khối từ ảnh vệ tinh SPOT5, trong đó phương pháp phân loại phi giám định kết hợp với mô hình quan hệ giữa tổng sinh khối trên mặt đất và mã số lớp ảnh đạt độ tin cậy từ 72-93% Phương pháp hồi quy giữa tổng sinh khối và giá trị ảnh Digital number (DN) đạt độ tin cậy 53%, trong khi phương pháp phân loại ảnh có giám định theo cấp sinh khối chỉ đạt 29% Kết luận cho thấy phương pháp phân loại ảnh phi giám định và thiết lập quan hệ giữa sinh khối với mã số từng lớp ảnh là hiệu quả nhất.
Nghiên cứu của Võ Văn Hồng [13] cho thấy ảnh vệ tinh SPOT-5 và trữ lượng gỗ cũng có mỗi quan hệ với nhau Vùng nghiên cứu thứ nhất ở huyện
Na Rì, tỉnh Bắc Cạn với ảnh chụp năm 2008 cho thấy hệ số tương quan đạt 0.73
Vào năm 2009, vùng nghiên cứu thứ hai tại tỉnh Kon Tum có hệ số tương quan đạt 0.57 Việc sử dụng ảnh quang học để ước lượng trữ lượng rừng, đặc biệt là đối với rừng nhiệt đới ẩm tại Việt Nam, vẫn còn hạn chế và chưa được nghiên cứu nhiều.
ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ - XÃ HỘI VÀ TÌNH HÌNH SỬ DỤNG ĐẤT LÂM NGHIỆP TỈNH ĐẮK NÔNG
Điều kiện tự nhiên
2.1.1 Vị trí địa lý Đắk Nông là một trong 5 tỉnh Tây Nguyên, thuộc biên giới Tây Nam của Tổ quốc, nằm ở phía Tây Nam của vùng Tây Nguyên, đoạn cuối dãy Trường Sơn; được xác định trong khoảng tọa độ địa lý: 11045’ đến 12050’ vĩ độ Bắc, 107013’đến 108010’ kinh độ Đông Phía Bắc và Đông Bắc giáp tỉnh Đắk Lắk, phía Đông và Đông Nam giáp tỉnh Lâm Đồng, phía Nam và Tây Nam giáp tỉnh Bình Phước, phía Tây giáp Vương quốc Campuchia
Nằm ở cửa ngõ Tây Nguyên, Đắk Nông có Quốc lộ 14 nối thành phố
Hồ Chí Minh và các tỉnh Miền Đông Nam Bộ nằm cách tỉnh Tây Nguyên khoảng 230 km về phía Bắc và 120 km về phía Tây Nam so với Thành phố Ban Mê Thuột (Đắk Lắk) Quốc lộ 28 kết nối Đắk Nông với Lâm Đồng, Bình Thuận và các tỉnh ven biển miền Trung, cách Thành phố Đà Lạt 120 km và Thành phố Phan Thiết 160 km về phía Đông Đắk Nông có 130 km đường biên giới tiếp giáp với tỉnh Mondulkiri, cùng với hai cửa khẩu Bu Prăng và Dak Peur kết nối với các tỉnh của Campuchia như Mondulkiri, Kratie, Kandal, Pnom Penh và Siem Reap.
Vị trí địa lý của Đắk Nông thuận lợi cho việc giao lưu với các tỉnh Tây Nguyên, vùng kinh tế trọng điểm phía Nam, Duyên hải miền Trung và Campuchia Điều này sẽ là động lực quan trọng để Đắk Nông phát triển kinh tế - xã hội, hướng tới mục tiêu trở thành trung tâm phát triển kinh tế năng động của khu vực Tây Nguyên trong tương lai.
Đăk Nông có địa hình giống như hai mái của ngôi nhà, với dãy núi Nam Nung chạy dài từ Đông sang Tây, có độ cao trung bình khoảng 800m và một số nơi cao hơn 1.500m Địa hình nơi đây thấp dần từ Đông sang Tây, với các huyện Đăk Song, Đăk Mil, Cư Jut, Krông Nô nằm trong lưu vực sông Krông Nô và sông Srêpốk, có độ cao giảm dần từ Nam lên Bắc Ngược lại, các huyện Tuy Đức, Đăk Rlâp, Đăk Glong và thị xã Gia Nghĩa thuộc thượng nguồn lưu vực sông Đồng Nai, có độ cao giảm dần từ Bắc xuống Nam Toàn bộ Đăk Nông nằm trên cao nguyên M’Nông với độ cao trung bình khoảng 800m.
600 m đến 700m so với mặt nước biển, có nơi lên đến 1.982m (Tà Đùng)
Đăk Nông sở hữu địa hình đa dạng và phong phú, với sự phân chia mạnh mẽ giữa các núi cao hùng vĩ và các cao nguyên rộng lớn, dốc thoải Khu vực này còn có những dải đồng bằng thấp trũng, tạo nên một bức tranh thiên nhiên hài hòa Đặc biệt, địa hình thung lũng thấp với độ dốc từ 0-3 độ chủ yếu tập trung dọc theo sông Krông, mang lại vẻ đẹp độc đáo cho vùng đất này.
Nô, Sêrêpôk nằm trong các huyện Cư Jút và Krông Nô, với địa hình cao nguyên đất đỏ bazan chủ yếu ở Đắk Mil, Đắk Nông Khu vực này có độ cao trung bình từ 600 đến 800 m và độ dốc khoảng 5-10 độ Đặc biệt, địa hình ở các huyện Đăk Glong và Đắk R'Lấp có sự chia cắt mạnh mẽ và độ dốc lớn hơn 15 độ.
2.1.3 Khí hậu Đăk Nông là khu vực chuyển tiếp giữa hai tiểu vùng khí hậu Tây Nguyên và Đông nam bộ, chế độ khí hậu mang đặc điểm chung của khí hậu nhiệt đới gió mùa cận xích đạo, nhưng có sự nâng lên của địa hình nên có đặc trưng của khí hậu cao nguyên nhiệt đới ẩm, vừa chịu ảnh hưởng của gió mùa Tây Nam khô nóng Mỗi năm có 2 mùa rõ rệt: Mùa mưa từ tháng 4 đến hết tháng 11, tập trung trên 90% lượng mưa cả năm; mùa khô từ tháng 12 đến hết tháng 3 năm sau, lượng mưa không đáng kể
Nhiệt độ trung bình hàng năm dao động từ 22-23°C, với mức cao nhất đạt 35°C vào tháng 4, tháng nóng nhất trong năm Ngược lại, nhiệt độ thấp nhất là 14°C, xảy ra vào tháng 12, tháng lạnh nhất Khu vực này có tổng số giờ nắng trung bình từ 2000 đến 2300 giờ mỗi năm, cùng với tổng tích ôn cao lên tới 8.000, tạo điều kiện lý tưởng cho sự phát triển của các cây trồng nhiệt đới lâu năm.
Lượng mưa trung bình hàng năm đạt 2.513 mm, với lượng mưa cao nhất lên đến 3.000 mm Tháng có lượng mưa nhiều nhất là tháng 8 và tháng 9, trong khi tháng 1 và tháng 2 có lượng mưa thấp nhất Độ ẩm không khí trung bình là 84%, và mức độ bốc hơi trong mùa khô dao động từ 14,6-15,7 mm/ngày, còn trong mùa mưa chỉ khoảng 1,5-1,7 mm/ngày.
Hướng gió chủ yếu trong mùa mưa là Tây Nam, trong khi mùa khô có hướng Đông Bắc Tốc độ gió trung bình dao động từ 2,4 đến 5,4 m/s, và khu vực này hầu như không chịu ảnh hưởng của bão, do đó không gây tác động tiêu cực đến kinh tế-xã hội.
Tây Nguyên, giống như nhiều vùng khác, gặp phải bất lợi về khí hậu với sự mất cân đối lượng mưa trong năm và biên độ nhiệt lớn giữa ngày và đêm cũng như theo mùa Do đó, việc cấp nước, giữ nước và bố trí mùa vụ cây trồng trở thành yếu tố quyết định cho sản xuất và sinh hoạt trong khu vực này.
2.1.4 Thủy văn Đắk Nông có mạng lưới sông suối, hồ, đập phân bố tương đối đều khắp Đây là điều kiện thuận lợi để khai thác nguồn nước phục vụ sản xuất nông nghiệp, công nghiệp, xây dựng các công trình thủy điện và phục vụ nhu cầu dân sinh Các sông chính chảy qua địa phận tỉnh gồm:
Sông Sêrêpôk được hình thành từ sự hợp lưu của hai nhánh sông Krông Nô và Krông Na tại thác Buôn Dray Khi chảy qua huyện Cư Jút, tỉnh Đắk Nông, do địa chất phức tạp, lòng sông trở nên hẹp và dốc, tạo ra những thác nước lớn hùng vĩ như thác Trinh Nữ, Dray H'Linh, Gia Long và ĐraySap Khu vực này không chỉ sở hữu cảnh quan thiên nhiên tuyệt đẹp mà còn có tiềm năng thủy điện lớn, mang lại giá trị kinh tế cao Ngoài ra, các suối Đắk Gang, Đắk Nir, Dray H'Linh, Ea Tuor, Đắk Ken, Đắk Klou và Đắk Sor cũng là những nguồn nước quan trọng của sông Sêrêpôk.
Sông Krông Nô, bắt nguồn từ dãy núi cao trên 2.000 m phía Đông Nam tỉnh Đắk Lắc, chảy qua huyện Krông Nô, đóng vai trò quan trọng trong sản xuất và đời sống của cư dân địa phương Ngoài ra, nhiều suối lớn nhỏ như Đắk Mâm, Đắk Rô, Đắk Rí, và Đắk Nang cũng là thượng nguồn của sông Krông Nô, góp phần làm phong phú nguồn nước cho khu vực.
Hệ thống sông suối thượng nguồn sông Đồng Nai có nhiều nhánh quan trọng, mặc dù sông Đồng Nai chính không chảy qua Đắk Nông Trong đó, suối Đắk Rung, dài 90 km và bắt nguồn từ khu vực Thuận Hạnh, có lưu lượng trung bình đạt 12,44 m³/s và môduyn dòng chảy trung bình 47,9 m³/s/km² Bên cạnh đó, suối Đắk Bukso đóng vai trò là ranh giới giữa huyện Đắk Nông và Đắk R'Lấp, với suối Đắk R'Lấp có diện tích lưu vực 55,2 km², là nguồn nước đầu cho thủy điện Thác.
Mơ Suối Đắk R'Tih chảy về sông Đồng Nai, đầu nguồn của thủy điện Đắk R’tih và thủy điện Trị An
Điều kiện kinh tế - xã hội
Tỉnh có tổng dân số 565.530 người, với 15,52% sống ở đô thị và 84,48% ở nông thôn Tỉ lệ tăng dân số tự nhiên đạt 1,88%, trong khi mật độ dân số trung bình là 78,39 người/km².
Dân cư tại Đắk Nông phân bố không đồng đều, tập trung chủ yếu ở các trung tâm xã, thị trấn huyện lỵ và ven các trục đường quốc lộ, tỉnh lộ, trong khi một số vùng như huyện Đắk Glong và Tuy Đức lại có mật độ dân số thưa thớt Tỉnh Đắk Nông có sự đa dạng về dân tộc với 40 dân tộc sinh sống, bao gồm các dân tộc bản địa như M’Nông, Mạ, Ê đê, Khmer, cùng với cộng đồng người Kinh và các dân tộc miền núi phía Bắc như Tày, Thái, Mường, Nùng, Dao, H’Mông đã di cư vào đây để lập nghiệp.
Việt Nam có cơ cấu dân tộc đa dạng, với dân tộc Kinh chiếm ưu thế 67,9%, tiếp theo là M'Nông 8,2%, Nùng 5,6% và H'Mông 4,5% Các dân tộc khác chiếm tỷ lệ nhỏ hơn, tạo nên sự phong phú về văn hóa và truyền thống trong cộng đồng.
22 có những dân tộc chỉ có một số người sinh sống ở Đăk Nông như Cơ Tu, Tà Ôi, Hà Nhì, Phù Lá, Chứt
Dân số Đăk Nông là dân số trẻ trong độ tuổi lao động có 393.500 người, chiếm 69,58% dân số
Lao động trong các ngành kinh tế chủ yếu tập trung vào nông, lâm nghiệp và thủy sản, chiếm 80,5%, trong khi lao động công nghiệp-xây dựng chỉ chiếm 3,7% và khu vực dịch vụ là 15,7% Tỷ lệ lao động kỹ thuật qua đào tạo vẫn còn thấp, chỉ khoảng 13,2% Đa phần lực lượng lao động là lao động chân tay trong nông, lâm nghiệp Tuy nhiên, nhờ vào cơ cấu sản xuất chủ yếu là nông nghiệp, đội ngũ cán bộ kỹ thuật và nông dân đã tích lũy được nhiều kinh nghiệm trong việc trồng và thâm canh các loại cây công nghiệp như đậu đỗ, mía, bông, cà phê, cao su, điều và tiêu.
2.2.3 Thực trạng kinh tế - xã hội
Nền kinh tế trong giai đoạn 2006-2010 ghi nhận sự tăng trưởng ấn tượng với mức bình quân đạt 15,19% Cơ cấu kinh tế có sự chuyển biến rõ rệt: ngành nông, lâm nghiệp giảm từ 59,58% năm 2005 xuống 52,67% năm 2010, trong khi ngành công nghiệp - xây dựng tăng từ 17,87% lên 25,13%, và ngành dịch vụ giữ ổn định ở mức 22,19% vào năm 2010 Năm 2010, GDP theo giá cố định đạt 15,05%, với thu nhập bình quân đầu người đạt 15,18 triệu đồng Thu ngân sách nhà nước đạt 780 tỷ đồng, và kim ngạch xuất khẩu đạt 260 triệu USD.
Dự án đầu tư 18 triệu USD đã đạt được những thành tựu đáng kể, với tỷ lệ bon, buôn, thôn có điện lưới quốc gia vượt 100% và 90% số hộ gia đình được sử dụng điện Hệ thống phát sóng truyền thanh đã bao phủ 100% bon/buôn Về cơ sở hạ tầng, 81% đường tỉnh lộ và 65% đường huyện lộ đã được cải thiện, cùng với 50% số bon/buôn có từ 1-2 km đường nhựa Ngoài ra, 44% diện tích đất nông nghiệp đã được đảm bảo có khả năng tưới tiêu, và tỷ lệ phổ cập trung học cơ sở đạt 100%.
100% xã, phường, thị trấn có trạm y tế Tỷ lệ suy dinh dưỡng trẻ em còn 27,8% Tỷ lệ hộ nghèo còn dưới 10%; giải quyết việc làm cho 16.500 lao động.
Tình hình sử dụng đất Lâm nghiệp tỉnh Đắk Nông
Năm 2013-2014, tỉnh Đắk Nông thực hiện dự án Điều tra, kiểm kê rừng Kết quả được UBND tỉnh công bố tại Quyết định 67/QĐ-UBND ngày
14 tháng 1 năm 2015 Số liệu chi tiết tại bảng 2.1
Bảng 2.1 Diện tích các loại rừng và đất quy hoạch cho Lâm nghiệp tỉnh Đắk Nông phân theo mục đích sử dụng Đơn vị: ha
Diện tích trong quy hoạch Đặc dụng
Tổng diện tích đất Lâm nghiệp 322.981,4 38.185,4 50.034,1 234.761,9 Đất có rừng 234.165,1 33.689,3 39.654,1 160.821,8
- Rừng trồng 14.716,8 142,7 1.192,1 13.382,1 Đất chưa có rừng 88.816,3 4.496,2 10.380,0 73.940,1
- Đất có rừng trồng chưa thành rừng 7.239,8 69,8 289,3 6.880,7
- Đất trống có cây gỗ tái sinh 6.440,8 170,4 494,6 5.775,7
- Đất trống không có cây gỗ tái sinh 21.096,3 970,2 1.481,1 18.645,0
- Đất có cây nông nghiệp 50.363,5 458,8 7.818,7 42.085,9
- Đất khác trong lâm nghiệp 3.676,0 2.827,0 296,3 552,7
MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mục tiêu nghiên cứu
Góp phần xây dựng cơ sở lý luận và thực tiễn ứng dụng ảnh viễn thám trong điều tra tài nguyên rừng ở Việt Nam
- Xác định mối quan hệ tiềm năng giữa các nhân tố điều tra rừng với dữ liệu ảnh Landsat 8
- Nghiên cứu xây dựng kỹ thuật xác định trữ lượng rừng từ ảnh Landsat 8.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
3.2.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của luận án là các kiểu trạng thái rừng tự nhiên và ảnh vệ tinh Landsat 8 được lựa chọn và sử dụng trong chương trình Điều tra kiểm kê rừng tại tỉnh Đắk Nông
Nghiên cứu này sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 chụp năm 2014 để xác định trữ lượng rừng tại tỉnh Đắk Nông, trong bối cảnh có nhiều loại ảnh vệ tinh khác nhau phục vụ cho mục đích này.
Tỉnh Đắk Nông có 5 kiểu trạng thái rừng chủ yếu: rừng rụng lá, rừng nửa rụng lá, rừng thường xanh, rừng hỗn giao gỗ - tre nứa và rừng trồng Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung vào 3 kiểu trạng thái rừng quan trọng là rừng thường xanh, rừng nửa rụng lá và rừng rụng lá.
- Về địa điểm: Thực hiện trên địa bàn toàn tỉnh Đắk Nông
Nội dung nghiên cứu
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, luận văn đặt ra những nội dung nghiên cứu sau:
- Xử lý ảnh Landsat 8 chụp năm 2014 trên địa bàn huyện Đắk Nông
- Tính toán trữ lượng rừng cho các OTC điều tra trên địa bàn tỉnh Đắk Nông
- Tạo chỉ số thực vật và ảnh thành phần chính PCs
Xây dựng mô hình quan hệ giữa giá trị của các kênh ảnh gốc, kênh ảnh chỉ số thực vật và kênh ảnh thành phần chính (PCs) với nhân tố trữ lượng rừng thông qua phương pháp hồi quy là một bước quan trọng trong việc đánh giá và quản lý tài nguyên rừng Phân tích này giúp xác định mối liên hệ giữa các loại kênh ảnh và trữ lượng rừng, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho các nghiên cứu về bảo tồn và phát triển bền vững.
- Đánh giá sai số và so sánh độ chính xác ước lượng của mô hình trữ lượng rừng
Phương pháp nghiên cứu
3.4.1 Phương pháp kế thừa tư liệu
Trong quá trình thực hiện, luận văn kế thừa những tài liệu và các dữ liệu cơ sở sau:
- Tài liệu về điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội của tỉnh Đắk Nông
- Bản đồ quy hoạch ba loại rừng năm 2015; Ranh giới hành chính, bản đồ kết quả kiểm kê đất đai năm 2015 của tỉnh Đắk Nông
- Bản đồ kết quả kiểm kê rừng tỉnh Đắk Nông năm 2014, Số liệu điều tra trên các ô tiêu chuẩn tại tỉnh Đắk Nông năm 2013-2014
3.4.2 Phương pháp nghiên cứu cụ thể
3.4.2.1 Phương pháp điều tra và xử lý số liệu ngoại nghiệp a Phương pháp thu thập số liệu ngoại nghiệp
Tiến hành điều tra và khảo sát thực tế tại tỉnh Đắk Nông nhằm thu thập dữ liệu và thông tin về tình hình phân bố tài nguyên trong khu vực.
26 rừng, đặc điểm rừng và những tác động đến tài nguyên rừng ở địa phương
Phương pháp thu thập số liệu ô tiêu chuẩn như sau:
Vị trí các ô tiêu chuẩn được xác định chính xác bằng máy GPS với độ chính xác từ 3m đến 5m Độ cao tuyệt đối cũng được xác định qua máy GPS, trong khi độ dốc bình quân được đo bằng địa bàn Mỗi ô tiêu chuẩn (OTC) có diện tích 1000m² đối với rừng tự nhiên.
Xác định tên loài cho tất cả cây gỗ có đường kính lớn hơn 6cm trên ô tiêu chuẩn Đối với những loài không rõ tên, sử dụng dao để kiểm tra độ cứng của thân cây và phân loại vào các nhóm Sp1, Sp2, hoặc Sp3 Cụ thể, Sp1 bao gồm các loài gỗ cứng, được coi là gỗ tốt; Sp2 là các loài gỗ trung bình, thuộc nhóm gỗ trung bình; và Sp3 là các loài gỗ mềm, được xếp vào nhóm gỗ tạp.
Đo chu vi thân cây cách mặt đất 1,3m với độ chính xác đến cm bằng thước dây cho tất cả các cây gỗ có đường kính lớn hơn 6cm Ghi số hiệu cây bằng sơn đỏ hoặc bút phớt không xoá trên thân cây tại vị trí 1,3m.
Để xác định chiều cao vút ngọn cây, cần tiến hành đo chiều cao của 5 cây sinh trưởng bình thường gần tâm ô nhất trong khu vực rừng tự nhiên Phương pháp xử lý nội nghiệp sẽ được áp dụng để đảm bảo tính chính xác trong quá trình đo đạc.
Số liệu thu thập thực địa trên các ô tiêu chuẩn được nhập vào máy tính và xử lý như sau:
Phương pháp tính chiều cao cây gỗ không cần đo trực tiếp chiều cao trong OTC được thực hiện thông qua việc xây dựng phương trình đường cong chiều cao Phương trình này thiết lập mối quan hệ giữa chiều cao cây (Hvn) và đường kính thân cây (D1.3), dựa trên số liệu của các cây đã được đo cả đường kính lẫn chiều cao trong khu vực nghiên cứu Đặc biệt, phương trình đường cong chiều cao cho rừng tự nhiên có dạng hàm logarithmic.
Phương trình được xây dựng trên phần mềm SPSS 17.0 Quy trình thực hiện như sau:
- Copy D 1.3 và H vn sang phần mềm Spss 17.0
- Vào Analyze\ Regression\ Curve Estimation Trong hộp thoại Curve
Estimation cho biến H vn vào ô Dependent và cho D 1.3 vào Independent Tích vào hàm Logarithmic
Dựa vào bảng kết quả xuất ra, để kiểm tra sự tồn tại của phương trình, ta xem giá trị sig; nếu sig < 0.05, phương trình được coi là tồn tại Khi phương trình đã được xác nhận tồn tại, nó sẽ được sử dụng để nội suy chiều cao của các cây không được đo đếm trong OTC.
Công thức xác định trữ lượng:
M (ha) = 10000/1000 * M (OTC) (m³/ha), trong đó hi là chiều cao của cây thứ i, Vi là thể tích của cây thứ i, gi là tiết diện ngang của thân cây thứ i, và d1.3i là đường kính ở vị trí 1.3m của cây thứ i Hình số của thân cây thông thường được xác định với f = 0.45 đối với rừng tự nhiên.
3.4.2.2 Phương pháp lấy và xử lý ảnh Landsat 8
Ảnh Landsat 8, được phóng vào không gian vào ngày 11-02-2013, có độ phân giải không gian trung bình và hoàn toàn miễn phí, mang lại nhiều lợi ích trong việc xác định trữ lượng rừng ở quy mô lớn như cấp tỉnh và cấp huyện Với quỹ đạo cách mặt đất khoảng 725 km, vệ tinh Landsat 8 quay quanh Trái đất trong 99 phút, bao phủ toàn bộ bề mặt Trái đất trong 16 ngày và gửi về hơn 400 ảnh mỗi ngày Các bức ảnh này được thu nhận, lưu trữ và cung cấp miễn phí cho các nhà khoa học và tổ chức quan tâm, theo thông tin mới nhất từ Trung tâm Khoa học và Quan sát Tài nguyên Trái đất (EROS) của Hội Khảo sát.
Các vệ tinh của Địa chất Hoa Kỳ (USGS) đang hoạt động hiệu quả mà không gặp sự cố nào Nhiệm vụ của trung tâm là chuẩn bị và cung cấp tất cả các bức ảnh trong vòng 48 giờ sau khi chụp, với phần lớn số ảnh được xử lý và sẵn sàng chỉ trong 24 giờ.
Hình 3.1 Các thế hệ ảnh vệ tinh LANDSAT
Thông tin chung về các kênh trên ảnh Landsat 8 được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 3.1 Thông tin chung về các kênh trên ảnh Landsat 8
5 Band 5 - Near Infrared (NIR) 0.845 - 0.885 30 OLI
Các ứng dụng của ảnh Landsat 8:
- Kờnh phổ xanh lam (0,45àm – 0,52àm) được ứng dụng nghiờn cứu đường bờ, phân biệt thực vật và đất, lập bản đồ về rừng và xác định các đối
Kờnh phổ xanh lục (0,52àm – 0,60àm) được sử dụng để đo phản xạ cực đại của phổ lục trong thực vật, giúp xác định trạng thái và tình trạng của thực vật cũng như các đối tượng khác liên quan.
- Kờnh phổ đỏ (0,63àm – 0,69àm) dựng xỏc định vựng hấp thụ chlorophyl giúp phân loại thực vật, xác định các đối tượng khác
- Kờnh phổ cận hồng ngoại (0,76àm – 0,90àm) dựng xỏc định cỏc kiểu thực vật, trạng thái và sinh khối, độ ẩm của đất
Kính hồng ngoại súng ngắn (1,55àm – 0,75àm; 2,08àm – 2,35àm) được ứng dụng để đo độ ẩm của thực vật và đất, nghiên cứu đá khoáng, cũng như tách tuyết và mây.
- Kờnh hồng ngoại nhiệt (10,4àm – 12,5àm) được dựng để xỏc định thời điểm thực vật bị sốc, độ ẩm của đất và thành lập bản đồ nhiệt
Kênh toàn sắc có dải tần từ 0,52 đến 0,9 với độ phân giải thấp và giải phổ liên tục, cho phép chồng ghép ảnh với các kênh khác nhằm đo vẽ chính xác các đối tượng Phương pháp lấy ảnh này đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện độ chính xác trong phân tích hình ảnh.
Phương pháp lấy ảnh Landsat 8 như sau:
- Vào địa chỉ website: http://earthexplorer.usgs.gov Nhấn vào nút Register để tạo tài khoản Sau đó, nhấn nút Login để đăng nhập
Để tải xuống ảnh, nhập vị trí theo kinh độ và vĩ độ tại nút lệnh "Add Coordinate" hoặc số hàng và cột theo thiết kế tại nút "Path/Row" Cảnh ảnh tỉnh Đắk Nông nằm trong 2 cảnh ảnh 124_051 và 124_052, với Path là 124 và Row là 052 dựa trên bản đồ sơ đồ ảnh Việt Nam.
- Nhấn vào nút Date Selected để chọn thời gian cần lấy ảnh (thời gian lấy ảnh là năm 2014)
To select Landsat 8 images, click on the "Data sets" button and then choose "Additional Criteria." Enter the Path and Row values, and scroll down to the "Cloud cover" section to select images with a cloud cover percentage of less than 10%.
- Nhấn vào nút Results xuất hiện kết quả các cảnh ảnh
- Cuối cùng nhấn vào biểu tượng giống biểu tượng USB để download ảnh b Phương pháp xử lý ảnh
Sau khi download ảnh Tiến hành xử lý ảnh theo các bước sau:
Bước 1: Tổ hợp mầu ảnh Landsat 8 được thực hiện trên phần mềm ArcGIS thực hiện như sau:
- Trên Arc Toolbox chọn Data management tools/ Raster/ Raster processing/ Composite bands, xuất hiện hộp thoại Composite bands