12. ĐÁNH GIÁ TRỮ LƯỢNG RỪNG LÁ RỘNG RỤNG LÁ TẠI HUYỆN BUÔN ĐÔN, TỈNH ĐẮK LẮK SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH LANDSAT 8
Thanh bên bài viết
-
Viễn thám Remote sensing
Giới thiệu
Đánh giá định lượng trữ lượng rừng là một trong những khâu quan trọng trong quá trình ước lượng sinh khối bề mặt rừng và khả năng lưu giữ cacbon rừng. Dữ liệu ảnh Landsat 8 có thể được sử dụng như một phương pháp ước lượng trữ lượng rừng với chi phí thấp và có khả năng cập nhật biến động trữ lượng theo thời gian rất hiệu quả. Mục đích của nghiên cứu này là nghiên cứu khả năng ứng dụng ảnh viễn thám Landsat 8 ước lượng trữ lượng rừng lá rộng rụng lá trên địa bàn huyện Buôn Đôn, tỉnh Đắk Lắk. Kết quả nghiên cứu cho biết hầu hết diện tích rừng lá rộng rụng lá trên địa bàn nghiên cứu đều có mức trữ lượng trình bình (100-200 m3/ha). Rừng có trữ lượng nghèo (< 100 m3/ha) và trữ lượng giàu (>200 m3/ha) đều chiếm tỷ lệ nhỏ so với tổng diện tích đất rừng trên địa bàn. Bản đồ phân bố trữ lượng rừng lá rộng rụng lá trong nghiên cứu này có thể sử dụng cho ước tính sinh khối bề mặt và khả năng lưu giữ cacbon của rừng, làm cơ sở cho chi trả dịch lưu giữ cacbon của rừng theo Nghị định 99/2010/NĐ-TTg của Chính phủ.
Toàn văn bài báo
Trích dẫn
[2]. Phạm Văn Duẫn, Nguyễn Thị Thìn, 2016. Khả năng xác định trữ lượng rừng bằng ảnh Landsat 8: Trường hợp nghiên cứu tại Công ty TNHH MTV lâm nghiệp Đăk Will, Đắc Nông. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Lâm nghiệp, số 4: 36-46.
[3]. Boisvenue, C.; Smiley, B.P.; White, J.C.; Kurz, W.A.; Wulder, M.A. Integration of Landsat time series and field plots for forest productivity estimates in decision support models. For. Ecol. Manag. 376, 284–297.
[4]. dos Reis, A.A.; Carvalho, M.C.; de Mello, J.M.; Gomide, L.R.; Ferraz Filho, A.C.; Acerbi, F.W., 2018. Spatial prediction of basal area and volume in Eucalyptus stands using Landsat TM data: An assessment of prediction methods. New Zealand Journal of Forest Science, 48, 1.
[5]. FAO, 2020. Global forest resources assessment 2020. Food and Agriculture Organization of the United Nations: Rome, Italy.
[6]. Hu, T.; Su, Y.; Xue, B.; Liu, J.; Zhao, X.; Fang, J.; Guo, Q., 2016. Mapping global forest aboveground biomass with spaceborne LiDAR, optical imagery, and forest inventory data. Remote Sensing. 8, 565.
[7]. NASA, 2020. Ảnh Landsat 8 chụp ngày 27/1/2020 tỉnh Đắk Lắk: https://earthexplorer.usgs.gov/
