3. ĐÁNH GIÁ SUY THOÁI VÀ PHỤC HỒI RỪNG NGẬP MẶN VEN BIỂN THÀNH PHỐ HẢI PHÒNG GIAI ĐOẠN 2015 - 2022 BẰNG GOOGLE EARTH ENGINE VÀ ẢNH VỆ TINH SENTINEL ĐA THỜI GIAN

Hiệp Phạm Quang, Ly Nguyễn Thị, Tính Phạm Hồng, Huyền Bùi Thanh, Hùng Trần Đăng

Giới thiệu

Bài báo đã nêu lên hiện trạng và đánh giá biến động diện tích rừng ngập mặn tại thành phố Hải Phòng giai đoạn 2015 - 2022 bằng Google Earth Engine và ảnh vệ tinh Sentinel 2. Kết quả nghiên cứu cho thấy, diện tích rừng ngập mặn tại thành phố Hải Phòng đã suy giảm khoảng 220,49 ha trong giai đoạn 2015 - 2022. Nhiều quận huyện có sự suy giảm diện tích rừng ngập mặn, cụ thể: Tiên Lãng (4,58 %), Cát Hải (13,5 %), Thủy Nguyên (20,28 %), Hải An (44,54 %). Bên cạnh đó, một số địa phương vẫn bảo tồn và phát triển tốt diện tích rừng ngập mặn, như Đồ Sơn là địa phương có tỷ lệ rừng tăng thêm nhiều nhất (72,48 %) và cũng là nơi có tỷ lệ rừng mất đi ít nhất (5,52 %). Ngoài ra, một số địa phương có tỷ lệ rừng thực tăng là Dương Kinh (12,42 %), Kiến Thụy (20,67 %). Diện tích rừng ngập mặn bị suy giảm chủ yếu do chuyển đổi mục đích sử dụng sang nuôi trồng thủy sản và xây dựng cơ sở hạ tầng. Để đạt bảo tồn và phát triển rừng ngập mặn bền vững, cần có những quy hoạch và kế hoạch hành động cụ thể cho phát triển kinh tế - xã hội của các cơ quan quản lý tại địa phương. Đồng thời, tăng cường sự phối hợp giữa các bên liên quan, thực hiện cơ chế đồng quản lý rừng ngập mặn đối với người dân, vừa góp phần tạo sinh kế, tăng gia sản xuất, tạo thu nhập, vừa bảo vệ và phát triển rừng ngập mặn.

Toàn văn bài báo

Được tạo từ tệp XML

Trích dẫn

[1]. Cổng thông tin điện tử thành phố Hải Phòng (2020). Tổng quan về thành phố Hải Phòng. truy cập ngày, tại trang web https://haiphong.gov.vn/tong-quan-ve-hai-phong/Tong-quan-ve-thanh-pho-Hai-Phong-12948.html.
[2]. Phạm Thu Thủy và các cộng sự (2020). Người mua và dịch vụ môi trường rừng ngập mặn tiềm năng tại Hải Phòng, Việt Nam. Vol. 206, CIFOR.
[3]. Leo Breiman (2001). Random forests. Machine learning. 45, tr. 5 - 32.
[4]. Arsalan Ghorbanian và các cộng sự (2020). Improved land cover map of Iran using Sentinel imagery within Google Earth Engine and a novel automatic workflow for land cover classification using migrated training samples. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 167, tr. 276 - 288.
[5]. Arsalan Ghorbanian và các cộng sự (2021). Mangrove ecosystem mapping using Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite images and random forest algorithm in Google Earth Engine. Remote Sensing. 13(13), tr. 2565.
[6]. Pham Hong Tinh, Richard A. MacKenzie, Tran Dang Hung, Nguyen Thi Hong Hanh, Nguyen Hoang Hanh, Do Quy Manh, Hoang Thi Ha, Mai Sy Tuan (2022). Distribution and drivers of Vietnam mangrove deforestation from 1995 to 2019. Mitig Adapt Strateg Glob Change (2022) 27:29.

Các tác giả

Hiệp Phạm Quang
Ly Nguyễn Thị
Tính Phạm Hồng
phtinh@hunre.edu.vn (Liên hệ chính)
Huyền Bùi Thanh
Hùng Trần Đăng
Phạm Quang, H., Nguyễn Thị, L., Phạm Hồng, T., Bùi Thanh, H., & Trần Đăng, H. (2023). 3. ĐÁNH GIÁ SUY THOÁI VÀ PHỤC HỒI RỪNG NGẬP MẶN VEN BIỂN THÀNH PHỐ HẢI PHÒNG GIAI ĐOẠN 2015 - 2022 BẰNG GOOGLE EARTH ENGINE VÀ ẢNH VỆ TINH SENTINEL ĐA THỜI GIAN. Tạp Chí Khoa học Tài Nguyên Và Môi trường, (46), 26–35. Truy vấn từ https://tapchikhtnmt.hunre.edu.vn/index.php/tapchikhtnmt/article/view/490
##submission.license.notAvailable##

Chi tiết bài viết

Các bài báo tương tự

<< < 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 > >> 

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

06. ĐÁNH GIÁ HÀM LƯỢNG NHÔM (Al) TRONG NƯỚC SẠCH SỬ DỤNG CHO MỤC ĐÍCH SINH HOẠT CỦA CÁC ĐƠN VỊ CẤP NƯỚC QUY MÔ NHỎ GIAI ĐOẠN 2020 - 2022

Trâm Trần Quỳnh, Hải Nguyễn Tuấn, Hiền Đỗ Phương, Hà Lê Thái, Hương Nguyễn Thị Mai, Huyền Đỗ Vũ...
Abstract View : 13
Download :3