01. ỨNG DỤNG ẢNH VỆ TINH LANDSAT 8 THÀNH LẬP BẢN ĐỒ CÁC TRẠNG THÁI RỪNG TỈNH ĐẮK LẮK

Khôi Dương Đăng

Giới thiệu

Đánh giá khả năng lưu giữ cacbon rừng đòi hỏi thông tin cập nhật diện tích các trạng thái rừng. Mục đích của nghiên cứu này là ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 để thành lập bản đồ các trạng thái rừng tại tỉnh Đắk Lắk, làm cơ sở cho ước tính khả năng lưu giữa cacbon theo các trạng thái rừng với chi phí thấp và được cập nhật thường xuyên trên địa bàn. Thuật toán phân loại có kiểm định của mô-đun Image Analysis trong phần mềm ArcGIS 10.3 được áp dụng để phân loại các trạng thái rừng trên địa bàn tỉnh Đắk Lắk. Kết quả phân loại cho biết ảnh Landsat 8 có khả năng phân biệt các trạng thái rừng khá hiệu quả. Với rừng lá rộng rụng lá, kết quả phân loại cho biết rừng lá rộng rụng lá nghèo chiếm tỷ lệ diện tích lớn nhất (15,8%), kế đến là rừng lá rụng rộng lá nghèo kiệt (8,09%), rừng lá rộng rụng lá trung bình (5,81%). Với rừng lá rộng thường xanh, trạng thái rừng lá rộng thường xanh giàu chiếm tỷ lệ lớn nhất (14,40%), tiếp đến là rừng lá rộng thường xanh trung bình (13,74%), rừng lá rộng thường xanh nghèo (9,48). Diện tích rừng cao su chiếm diện tích nhỏ (5,08%). Về độ chính xác tổng quát, kết quả phân loại bản đồ hiện trạng các trạng thái rừng tự nhiên từ ảnh Landsat 8 đạt xấp xỉ 90% và hệ số Kappa đạt 0,8. Đây là mức chính xác có thể chấp nhận được trong thực tiễn sử dụng bản đồ trạng thái rừng cho ước tính lượng cacbon lưu giữ theo các trạng thái rừng.

Toàn văn bài báo

Được tạo từ tệp XML

Trích dẫn

[1]. Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn tỉnh Đắk Lắk (2020). Bản đồ hiện trạng rừng năm 2020.
[2]. Asim Banskota; Nilam Kayastha; Michael J. Falkowski; Michael A. Wulder; Robert E. Froese & Joanne C. White (2014). Forest Monitoring Using Landsat Time Series Data: A Review. Canadian Journal of Remote Sensing, 40:5, 362 - 384, DOI: 10.1080/07038992.2014.987376.
[3]. Brown, S., (1996). Present and potential roles of forests in the global
climate change debate. Unasylva, Vol. 185: pp. 3 - 9.
[4]. Anderson, J.R.; Hardy, E.E.; Roach, J.T.; Witmer, R.E., (1976). A land use and land cover classification system for use with remote sensor data. Government Printing Office: Washington, DC, USA.
[5]. Congalton, R.G., (1991). A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote Sensing of Enviroment. 37:35 - 46.
[6]. Congalton, R.G., (2001). Accuracy assessment and validation of remotely sensed and other spatial information. International Journal of Wildland Fire 10: 321 - 328. doi:10.1071/WF01031.
[7]. Congalton, R.G; K. Green., (2009). Assessing the accuracy of remotely sensed data: principles and practices. 2nd ed. Boca Raton, FL: CRC Press.
[8]. IPCC., (2006). IPCC Guidelines for national greenhouse gas inventories. Prepared by the Natinal Greenhouse Gas Inventories Programme, Eggleston H.S., Buendia L., Miwa K., Ngara T., Tanabe K., (eds). Published: IGES, Japan.
[9]. Thomlinson, J.R; Bolstad, P.V; Cohen, W.B., (1999). Coordinating methodologies for scaling landcover classifications from site-specific to global: steps toward validating global map products. Remote Sensing of Environment, 70, 16 - 28.
[10]. USGS., (2019). Landsat 8 data users handbook. The United State Geological Survey (USGS).

Các tác giả

Khôi Dương Đăng
ddkhoi@hunre.edu.vn (Liên hệ chính)
Dương Đăng, K. (2021). 01. ỨNG DỤNG ẢNH VỆ TINH LANDSAT 8 THÀNH LẬP BẢN ĐỒ CÁC TRẠNG THÁI RỪNG TỈNH ĐẮK LẮK. Tạp Chí Khoa học Tài Nguyên Và Môi trường, (38), 3–10. Truy vấn từ http://tapchikhtnmt.hunre.edu.vn/index.php/tapchikhtnmt/article/view/357
##submission.license.notAvailable##

Chi tiết bài viết

Các bài báo tương tự

1 2 3 4 5 6 7 8 > >> 

Bạn cũng có thể bắt đầu một tìm kiếm tương tự nâng cao cho bài báo này.

07. XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT CHẤT LƯỢNG KHÔNG KHÍ TỈNH NINH THUẬN TỪ TƯ LIỆU ẢNH VỆ TINH VÀ DỮ LIỆU KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN NGUỒN MỞ

Ngọc Đinh Bảo, Yến Dương Thị Hồng, Thoa Lê Thị Kim, Hoàng Lê Đức, Lưu Đào Thị, Hoàng Phí Thị Thu,...
Abstract View : 4
Download :2

11. ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ GNSS-RTK PHỤC VỤ THÀNH LẬP MẶT CẮT NGANG SÔNG

Dũng Nguyễn Bá, Phương Nguyễn Thế, Tình Trần Văn
Abstract View : 1
Download :2