HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011

51

ƯỚC TÍNH SINH KHỐI TRÊN BỀ MẶT TÁN RỪNG SỬ DỤNG
ẢNH VỆ TINH ALOS AVNIR-2
(ESTIMATING BIOMASS OF THE CANOPY OF LEAVES BY USING
SATELLITE DATA ALOS AVNIR – 2)

Bùi Nguyễn Lâm Hà [1], Lê Văn Trung [2], Bùi Thị Nga [1]
[1]: Khoa Môi trường, Trường Đại học Đà Lạt
[2]: Khoa Môi trường, Trường Đại học Bách Khoa Tp.HCM

Abstract: This paper presents the recent results in estimating biomass of the canopy of leaves
in Cat Tien National Park, Lam Dong Province using ALOS AVNIR 2 image. Three vegetation
index were shown, including The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), the Leaf
Area Index (LAI) and the fraction of Absorbed Photosynthetiaclly Active Radiation (fAPAR).
Hence, estimating biomass of the canopy of leaves was calculated through LAI. Experimental
analyses show that there is the strong relationship between NDVI, LAI and fAPAR, in which
NDVI plays an important role for estimating biomass of the canopy of leaves.
Keywords: NDVI, LAI, fAPAR, ALOS, GIS.

1. GIỚI THIỆU
Nhằm hỗ trợ việc tính toán sinh khối rừng một cách nhanh chóng và kịp thời, nhiều
quốc gia trên thế giới đã tiến hành nghiên cứu tính toán trữ lượng sinh khối của thảm thực vật
dựa trên ảnh viễn thám như Landsat, SPOT, AVHRR NOAA, ALOS,… Có rất nhiều phương
pháp ước tính sinh khối từ các ảnh vệ tinh thông qua các giá trị như hệ số bức xạ, hệ số phản
xạ, chỉ số chuẩn hóa các thực vật khác nhau (The Normalized Difference Vegetation Index –
NDVI), chỉ số diện tích bề mặt lá (Leaf Area Index – LAI), hệ số bức xạ của hoạt động quang
hợp (The Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation – fAPAR).
NDVI được tính toán dựa trên sự khác biệt phản xạ ánh sáng cận hồng ngoại và ánh

for Stereo Mapping (PRISM) có thể dùng để thành lập bản đồ chuyên đề; cảm biến Advanced
Visible and Near Infrared Radiometer type 2 (AVNIR-2) dùng cho mục đích giám sát sự che
phủ mặt đất, và cảm biến Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR)
dùng để theo dõi thời tiết.
Ảnh ALOS AVNIR-2 thu nhận trên khu vực rừng Quốc gia Cát Tiên ngày 28/2/2009 có
độ phân giả
i không gian là 10m, gồm 3 kênh ảnh nằm trong vùng khả kiến (kênh 1, 2 và 3) và
kênh 4 có bước sóng thuộc vùng hồng ngoại.
Đặc trưng của vườn Quốc gia Cát Tiên là rừng đất thấp ẩm ướt nhiệt đới, do vậy số
lượng các loài thực vật trong khu vực này khá phong phú và đã hình thành các kiểu rừng khác
nhau trong khu vực như: Rừng lá rộng thường xanh; Rừng lá rộng thường xanh nửa rụng lá;
Rừng hỗn giao gỗ, tre nứa; Rừng tre nứa; Thảm thực v
ật đầm lầy [3]. Phạm vi nghiên cứu chỉ
tiến hành trên địa bàn huyện Cát Tiên thuộc tỉnh Lâm Đồng có diện tích bao phủ khoảng
25.000 ha.
Ước tính sinh khối bề mặt tán rừng sử dụng ảnh vệ tinh ALOS AVNIR-2 được thực
hiện dựa vào kênh ảnh có bước sóng ở vùng cận hồng ngoại (kênh 4) và kênh ảnh ở vùng ánh
sáng màu đỏ (kênh 3) để tại chỉ số NDVI, từ giá trị này sẽ xác định được độ che phủ củ
a tán
rừng thông qua giá trị LAI (chỉ số diện tích bề mặt lá) và đánh giá hiệu suất của hoạt động
quang hợp, tức là đánh giá khả năng tạo sinh khối của rừng thông qua giá trị fAPAR – bức xạ
được hấp thụ cho hoạt động quang hợp tạo sinh khối của cây.
2.1. Hiệu chỉnh ảnh
Bức xạ Mặt Trời truyền qua khí quyển ảnh hưởng đến các điều kiện khí tượng bằng sự
Hệ số bức xạ Hệ số phát xạ
fAPAR
LAI
Biomass
Ảnh vệ tinh
NDVI

Bảng 1. Các hệ số chuyển đổi đơn vị của dữ liệu ALOS AVNIR-2
ALOS AVNIR-2
Kênh UCC
1 0,588
2 0,573
3 0,502
4 0,835
Tương tự, việc hiệu chỉnh Hệ số phản xạ cũng được tiến hành để giảm thiểu hệ số bức
xạ khác nhau giữa các ảnh. Phản xạ không gian từng kênh ảnh được xác định như sau:
2
0
(F os / )
P
s
B
cd
λ
π
ρ
θ
•
=
•

(2)
Trong đó, ρ
P
: Đơn vị hệ số phản xạ không gian B
λ
: Bức xạ quang phổ của kênh λ;

NV
NDVI
NV
−
=
+

(3)
Trong đó, NIR: giá trị số của phần tử ảnh thu nhận vùng cận hồng ngoại; VIS = giá trị
số của phần tử ảnh thu nhận vùng khả biến (kênh đỏ).
Giá trị NDVI càng lớn thể hiện vùng có độ che phủ thực vật càng cao. Kết quả đạt được
thể hiện trên hình 3

Hình 3: Ảnh thể hiện sự phân bố thực vật của Vườn quốc gia Tiên dựa trên giá trị NDVI
2.3. Tính chỉ số LAI
NDVI và LAI có mối quan hệ tuyến tính thể hiện bởi phương trình:
LAI = a* NDVI + b (4)
Trong đó, a và b là 2 hệ số cần được xác định dựa vào giá trị NDVI đã tính ở trên.
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011

55
Chỉ số LAI sử dụng trong đánh giá thảm thực vật của vườn Quốc gia Cát Tiên được
thiết lập theo 2 hệ số đã được xác định, với a= 5.9374 và b= 1,4184
Giá trị LAI thường nằm trong khoảng (0 đến 6), giá trị 0 tương ứng vùng đất trống và 6
đối với vùng có cây cối rậm rạp.

Hình 4: Ảnh thể hiện phát triển thảm thực vật của vườn Quốc gia Cát Tiên dựa trên LAI
2.4. Tính chỉ số fAPAR
Theo kết quả nghiên cứu đề tài “ ước tính năng suất sơ cấp nguyên (NPP) dựa trên sản
lượng nông nghiệp của các nước ở Châu Á sử dụng dữ liệu viễn thám và GIS”(1999) của

Vùng không có dữ liệu, đất trống, hồ nước,
khu dân cư
26852 (1%) 268,52
2 0,0 ÷ 0,2 Vùng sản xuất nông nghiệp, rừng trồng mới 409435 (15,9%) 4094,35
3 0,3 ÷ 0,4 Rừng tái sinh, rừng trồng 506627 (19,7%) 5066,27
4 0,5 ÷ 0,8 Rừng tự nhiên, rừng trồng lâu năm 1624110 (63,3%) 16241,10
Tổng cộng 2567024 (100%) 25670,24

2. Ước tính sinh khối trên bề mặt tán rừng sử dụng ảnh ALOS cho trường hợp Vườn
Quốc gia Cát Tiên đã được thực hiện thông qua các giá trị LAI. Kết quả phân tích thống kê
cho thấy giá trị trung bình của LAI là 4, có nghĩa là 1 m
2
mặt đất được che phủ bởi 4 m
2
bề
mặt lá. Giá trị tối đa LAI thu được là 6 và giá trị tối thiểu là 0.
- Giá trị LAI nhỏ nhất được xác định là các vị trí hồ nước và vùng đất trống chiếm 0,9%
diện tích khu vực nghiên cứu (giá trị LAI 0,0 ÷ 1,4).
- 55% diện tích trên khu vực có giá trị LAI nằm trong khoảng 4,5 ÷ 6,0. Đây là những
khu vực được che phủ bởi một thảm thực vật rậm rạp với lượng sinh khố
i lớn (rừng tự nhiên).
Kết quả phân loại giá trị LAI và xác định diện tích cho mỗi loại được thể hiện như sau:
Bảng 4. Diện tích tương ứng với các khoảng giá trị LAI khác nhau (diện tích 1 pixel = 100

m
2
)
TT LAI Đối tượng
Ước tính
sinh khối

Rừng tái sinh, rừng
trồng
Trung
bình
828.946
8289,46
(32,3%)

4 4,5 ÷ 6,0
Rừng tự nhiên,
rừng trồng lâu năm
Cao 1.286.561
12865,61
(50,1%)

Tổng cộng 2567024 25670,24

3. Kết quả thống kê cho thấy giá trị bức xạ được hấp thụ cho hoạt động quang hợp
(fAPAR) trung bình cho toàn khu vực nghiên cứu là 0,4, có nghĩa là 40% bức xạ mặt trời
trong vùng ánh sáng nhìn thấy được sử dụng để tạo sinh khối. Hiện tại Vườn Quốc gia Cát
Tiên có 55% diện tích vùng nghiên cứu có giá trị fAPAR > 0,5.
Bảng 5. Phân loại giá trị fAPAR và diện tích tương ứng (diện tích 1 pixel = 100 m
2
)
TT fAPAR Đối tượng
Sinh khối
ước tính
Tổng
pixel
Diện tích

4. Mối quan hệ giữa các chỉ số NDVI-LAI và NDVI-fAPAR được thể hiện bởi đồ thị ở
hình 6. Sự tương quan cao giữa 3 chỉ số cho thấy sự tăng lên của diện tích bề mặt lá, phần
năng lượng được hấp thu bởi hoạt động quang hợp cũng tăng theo. Do đó, việc thành lập bản
đồ chỉ số NDVI từ ảnh vệ tinh đã tạo ra giải pháp hiệu quả trong ước tính sinh khối rừng. Hình 6. Đồ thị tương quan giữa 3 chỉ số NDVI, LAI, fAPAR

HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011

58
4. KẾT LUẬN
Kết quả đạt được bước đầu trong ước tính sinh khối trên bề mặt tán rừng sử dụng ảnh
ALOS AVNIR – 2 cho trường hợp Vườn Quốc gia Cát Tiên đã góp phần làm rõ cơ sở lý
thuyết từ các tính toán thực nghiệm trên ảnh, nhằm đề xuất giải pháp hiệu quả trong việc giám
sát thảm phủ thực vật.
Tuy nhiên, để tính được sinh khối tổng thể của rừng cần có những nghiên cứu tiếp tục
trong việc tính thể tích rừng cũng như chiều cao cây tương ứng cho từng khu vực. Ngoài ra,
sự chưa phù hợp về con số trong việc ước tính diện tích rừng tạo ra từ ảnh vệ tinh và thống kê
rừng truyền thống (do vấn đề xác định khu vực rừng) cũng cần được giải quyết từ dữ liệu bổ
trợ bởi GIS.
Ảnh vệ tinh ALOS AVNIR – 2 có giá thành thấp, nhưng cung cấp chỉ số NDVI khá phù
hợp thực tế cho phép tính các chỉ số LAI và fAPAR rất thuận lợi, mở ra khả năng ứng dụng
hiệu quả ảnh trong giám sát thảm phủ thực vật cho các khu vực rừng của Việt Nam rất nhanh
và chính xác.

Tài liệu tham khảo
[1] A. Rahman As-syakur, 2010. Takahiro Osawa and I. Wayan S. Adnyana, Medium Spatial
Resolution Satellite Imagery to Estimate Gross Primary Production in an Urban Area.
[2] B. Zagajewski & A. Jarocinska, 2009. Analysis of plant condition of the Bystrzanka catchment.