Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam, số 9 năm 2014(676):52-59

S DNG NH V TINH SPOT-5 V GIS Đ ƯC TNH V GIM ST
SINH KHI V CARBON  RNG L RNG THƯNG XANH
VNG TÂY NGUYÊN

PGS.TS Bo Huy
Trưng Đi hc Tây Nguyên
Th nghim 3 phương php ưc tnh sinh khi v carbon rng t nh v tinh
SPOT-5 cho thy: i) Phương php phân loi phi gim đnh đ phân chia rng
thnh cc lp (class) v thit lp mô hnh quan h gia tng sinh khi thc vt
trên mt đt (TAGTB) vi m s cc lp (class-Id) đ ưc lung TAGTB qua nh
c đ tin cy t 72 đn 93%; ii) Phương php thit lp hi quy gia TAGTB vi
gi tr nh (digital number - DN) đ ưc lưng TAGTB qua nh c đ tin cy l
53%; iii) Phương php phân loi nh c gim đnh theo cp sinh khi đt đ tin
cy l 29% khi ưc tnh TAGTB qua nh. Như vy, phương php phân loi nh
phi gim đnh v thit lp quan h gia sinh khi vi m s ca các lp nh t ra
hiu qu nht. Kt qu cng cho thy, phi hp gia ưc tnh sinh khi rng trên
nh v cc mô hnh sinh trc ưc lưng sinh khi v carbon lâm phn trong h
thng GIS s gim st đưc CO
2
hp th hoc pht thi trong qun l rng theo
thi gian.
T kha: ảnh v tinh SPOT-5, carbon rng, GIS, rng l rng thưng xanh, sinh
khi, Tây Nguyên.
Đt vn đề
Vn đ ưc tính v gim st tr lưng carbon rng tích ly v lưng CO
2
hp
th hoc pht thi trong qu trnh qun l rng đ tham gia chương trnh REDD
+

v cng s (1999), Salovaara (2005), Nguyn Th Thanh Hương (2011). Việc ưc tính
tr lưng rng, carbon thông qua nh vin thm v GIS cng bt đu đưc nghiên cu
theo cc phương php hồi quy, phi tham số kNN (k Nearest Neighbor), Franklin
(Franklin v McDermid 1993-2001), Rauste v cng s (1994-2006), Trotter (1997),
Tomppo v cng s (1999)… Tuy nhiên, cc nghiên cu ny ch yu tp trung ở rng
trồng v rng ôn đi. Ở Việt Nam, việc ng dng công nghệ ny cng ch dng lại ở
việc phân loại rng song vẫn đang ở giai đoạn bt đu. Him c nghiên cu thit lp
mối quan hệ gia gi tr nh vi nhân tố điu tra rng v hu như chưa c nghiên cu
nào xây dng mối quan hệ gia sinh khối, tr lưng carbon vi gi tr nh trong điu
kiện rng nhiệt đi ở Việt Nam. Do đ, nghiên cu ng dng nh vin thm v GIS l
mt hưng đi cn đưc tip thu v pht trin ở Việt Nam, đồng thời trong chương trnh
REDD
+
, n s h tr đc lc cho cung cp d liệu hp th v pht thi CO
2

t qun l
rng.
Vt liu v phương php nghiên cứu
Khu vc nghiên cu nm trong vng phân bố đại diện ca rng l rng thường
xanh ở 3 tnh Tây Nguyên (huyện K’Bang, tnh Gia Lai; huyện Krông Bông v
M’Đrăk, tnh Đăk Lăk; huyện Tuy Đc, tnh Đăk Nông). V trí đa l khu vc nghiên
cu nm t 11
0
44’34’’ đn 14
0
36’25’’ v đ Bc v t 107
0
11’52’’ đn 108
0

mt đt ca lâm phn: tin hnh đt 61 ô mẫu ngẫu nhiên trong vng nh nghiên cu
đưc phân phối theo t lệ diện tích cc khối trạng thi đưc phân loại ban đu trên
nh, mi ô c diện tích 1.000 m
2
. Ô mẫu ngẫu nhiên đưc thit lp da vo phn mm
ArcGIS. T số liệu ô mẫu, sp xp phân bố số cây theo cp kính (N/DBH) vi c ly
cp kính 10 cm, sử dng cc hm tương quan chiu cao đường kính ngang ngc
(H/DBH) theo tng cp H v cc mô hnh sinh trc (allometric equations) ca Bo
Huy v cng s (2012) đ tính tổng sinh khối cây g trên mt đt cho lâm phn
(TAGTB, tn/ha) v tổng lưng carbon ca cây g trên mt đt cho lâm phn
(TAGTC, tn/ha). Đây l cơ sở d liệu sinh khối, carbon lâm phn đ phân tích quan
hệ vi cc d liệu nh vệ tinh SPOT-5.
Cc mô hnh sinh trc p dng (Bo Huy v cng s, 2012):
- Mô hnh xc đnh sinh khối cây rng trên mt đt (AGB, kg/cây) theo 2 nhân
tố chiu cao (H) v đường kính ngang ngc (DBH):
ln(AGB_kg/cây) = -2,9766 + 0,535797 x ln(DBH_cm) + 0,759321 x ln(H_m x
DBH_cm^2).
Vi R
2
adj.% = 96.804, P < 0,000, n = 161 (1)
- Mô hnh xc đnh carbon tích ly trong cây rng phn trên mt đt (C_AGB,
kg/cây) theo 2 nhân tố chiu cao (H) v đường kính (DBH):
log(C_AGB_kg/cây) = -3,72664 + 2,05141 x log(DBH_cm) + 0.760168 x
log(H_m), vi R
2
adj.% = 96,280, P < 0.000, n = 93 (2)
Tương quan H/DBH:
H_m = (0,799577 + 1,05918 x ln(DBH_cm))^2.
Vi R
2

adj.
cao nht v tồn tại ở mc  ngha P < 0,05. Sau đ
so snh 3 mô hnh tương quan cao nht ca 3 hệ thống lp vi nhau đ la chọn ra mt
mô hình c R
2
adj.
cao nht tương ng vi mt hệ thống lp, đ chính l số lp cn phân
chia c mối quan hệ cht ch nht vi sinh khối v carbon rng. Cuối cng, kt qu
phân loại sinh khối, carbon trên nh đưc đnh gi sai số S% vi cc ô mẫu đc lp
tc l ô mẫu không tham gia trong phân loại trên nh.
Phương php phân tích hồi quy gia sinh khối rng vi gi tr nh (DN): nhm
pht hiện trc tip quan hệ gia sinh khối, carbon trên mt đt vi gi tr phổ ca tng
pixel, lm cơ sở lp bn đồ v d liệu sinh khối, carbon rng t nh SPOT (Franklin
v McDermid, 1993; Poso v cng s, 1999) vi cc bưc tin hnh như sau:
+ Tạo vng mẫu trên nh ng vi cc tọa đ ô mẫu, sử dng chc năng tạo
Buffer trong phn mm ArcGis đ tin hnh tạo ra ô mẫu trên nh c kích thưc bng
vi kích thưc ô mẫu trên thc đa. Vi Buffer R = 17,84 m ng vi diện tích ô mẫu
trn 1.000 m
2
.
+ Chồng file d liệu ô mẫu lên nh đ gn vi cc gi tr trung bình DN ca 4
band nh SPOT l b1, b2, b3 v b4. Sử dng phn mm ENVI đ chuyn d liệu v
dạng bng m ASCII.
+ Thit lp mô hnh quan hệ gia sinh khối, carbon rng vi gi tr band nh:
sử dng phn mm Statgraphics Centurion phân tích hồi quy dạng: TAGTB/TAGTC
(tn/ha) = f(bandi), vi bandi l gi tr ca cc kênh nh v la chọn hm tối ưu vi R
2

cao nht v tồn tại ở mc  ngha P < 0,05.
+ Lp nh vi cc pixel đưc gn gi tr sinh khối, carbon rng: sử dng chc

ArcGIS thông qua chc năng cp nht ca cc trường theo cc hm allometric
equations.
Kt qu v tho lun
Phân loi ảnh SPOT-5 bng phương php phi gim đnh v lp mi quan h
sinh khi, carbon rng vi cc lp phân loi
Phân chia nh thnh cc lp, thử nghiệm 3 trường hp phân chia nh thnh 3, 4
hoc 5 lp (da vo thc t bin đổi trạng thi rng c kh năng ít nht l 3 và nhiu
nht l 5 lp). Vi 41 ô d liệu điu tra sinh khối v gn vi m số lp đ đưc phân
loại trên nh, lp mô hnh quan hệ gia tổng sinh khối cây g trên mt đt hoc lưng
carbon tương ng vi m số cc lp (class_Id) cho tng hệ thống phân loại vi số lp
khc nhau t 3, 4 đn 5 lp. Kt qu nhn đưc phân loại rng thnh 3 lp ở vng
nghiên cu c quan hệ cao nht.
TAGTB t_ha = 1/(0.00588673 - 0.000281795*Class_Id^2) (5)
Vi R
2
adj.% = 88.01%; P < 0.000; n = 41; RSE = 0.0003 6
Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam, số 9 năm 2014(676):52-59

Hnh 1: bn đ sinh khi rng gii đon t nh SPOT-5 theo phương php phân loi phi
gim đnh
Trong đ class_Id: m số cc lp phân loại trên nh bng phương php phi gim
đnh. Kt qu ny cho thy, đối vi khu vc rng nghiên cu, phân chia rng thnh 3
lp/khối trạng thi s cho mối quan hệ gia sinh khối cây rng trên mt đt v gi tr
nh l cao nht. Trong thc t, ty theo mi vng v s bin đng ca sinh khối rng
m số lp đưc xc đnh thích hp da trên nguyên tc quan hệ gia TAGTB vi m
số lp đạt l cao nht.
Đnh gi sai số ưc tính sinh khối trên nh vi vi 20 ô đc lp ngẫu nhiên c

Hình 2: lp mô hình to nh sinh khi
rng trong Erdas
Hình 3: pixel nh đ đưc gn giá tr
TAGTB (tn/ha) thông qua mô hnh
T kt qu nh vi pixel đ đưc gn gi tr sinh khối, tin hnh gp cc pixel
thnh 3 cp sinh khối trong ArcGIS thông qua chc năng phân tích không gian. Đnh
gi bin đng trung bnh gia TAGTB thc t ở cc ô mẫu vi ưc lưng trên nh theo
cp sinh khối, cho kt qu c s bin đng kh ln, S% = 46,7%, c ngha đ tin cy
ch đạt đưc ở mc 53,3% khi ưc lưng t nh theo phương php ny.
Phân loi ảnh c gim đnh đ phân chia rng theo cp sinh khi
Phương php ny thường p dng cho việc phân chia cc trạng thi rng, khối
rng trên nh. S khc biệt ở đây l phân chia rng thnh cc khối v sinh khối trên
mt đt ca thc vt thân g. T 61 ô điu tra, xc đnh đưc TAGTB (tn/ha) cho mi
ô, tính bin đng trong đ tin cy P = 95% v chia thnh 3 cp (cp 1: sinh khối thp
nm ở phía tri ca ưc lưng 95%; cp 2: trung bnh nm trong phạm vi ưc lưng
95% v cp 3: sinh khối cao nm ở phía phi ca ưc lưng 95%) (bng 1).
Bng 1: phân cp TAGTB
Cp sinh khi
TAGTB (tn/ha)
Min
Max
1
72
198
2
198
248

bin đng cc b cha carbon rng.
Trên cơ sở d liệu đu vo t kt qu phân tích nh vệ tinh SPOT5 theo phương
php phi gim đnh, trong đ phân chia rng thnh 3 lp v ưc tính đưc gi tr trung
bnh sinh khối TAGTB ca mi lp; sử dng mô hnh sinh trc lâm phn vi bin đc
lp TAGTB, ưc lưng đưc cc gi tr sinh khối v carbon ca cc b cha khc v
tổng chung cho lâm phn trong trong phn mm ArcGIS.
Cc mô hnh sinh trc ưc tính sinh khối, carbon lâm phn (Bo Huy v cng s
2012):
+ Tổng sinh khối ca cây g dưi mt (TBGTB):
TBGTB_tan_ha = 1/(0,00311757 + 6,58855/TAGTB_tan_ha) (7)
+ Tổng carbon ca cây rng phn trên mt đt (TAGTC):
TAGTC_tan_ha = exp(-0,752059 + 0,998844*ln(TAGTB_tan_ha)) (8)
+ Tổng carbon ca cây rng phn dưi mt đt TBGTC:

9
Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam, số 9 năm 2014(676):52-59

TBGTC_tan_ha = exp(-0,9889 + 1,04495*ln(TBGTB_tan_ha)) (9)
+ Tổng sinh khối cây g trên v dưi mt đt: TTB_tan_ha = TAGTB +
TBGTB
+ Tổng lưng carbon tích ly trong cây g trên v dưi mt đt: TTC_tan_ha =
TAGTC + TBGTC
T đ tính đưc tổng sinh khối v carbon TTBclass v TTCclass theo tng lp
trên cơ sở diện tích ca mi lp đ đưc phân loại trên nh:
TTBclass (tn) = TTB_tan_ha * Diện tích class
TTCclass (tn) = TTC_tan_ha * Diện tích class
Cuối cng, lưng CO
2
hp th ở tng thời đim ca tng lp s l TCO
2

equations v cho bit gi tr sinh khối, carbon v CO
2
ở k gim st sau, t đ tính
đưc lưng hp th hoc pht thi CO
2
trong qun l rng.

10
Tạp chí Khoa học công nghệ Việt Nam, số 9 năm 2014(676):52-59 Hnh 6: bn đ phân cp carbon rng khu vc nghiên cu
Kt lun
nh vệ tinh SPOT-5 đ đưc sử dng đ thử nghiệm ưc tính sinh khối v
carbon rng ca thc vt thân g trên mt đt theo 3 phương php: i) Phương php
phân loại nh phi gim đnh v lp quan hệ gia sinh khối vi m số cc lp phân loại;
ii) Phương php phân tích hồi quy gia sinh khối rng vi gi tr nh (DN) v iii)
Phương php phân loại nh c gim đnh đ phân chia khối rng theo cp sinh khối.
Kt qu cho thy: đ ưc tính sinh khối ca thc vt thân g trên mt đt (TAGTB)
thông qua nh vệ tinh SPOT-5, phương php phân loại nh phi gim đnh v thit lp
mô hnh quan hệ TAGTB = f (class_Id) c đ tin cy t 72-93%; phương php thit
lp hồi quy TAGTB = f (DN) đạt đ tin cy l 53%; v phương php phân loại c
gim đnh theo cp sinh khối TAGTB đạt đ tin cy l 29%. Như vy, phương php
phân loại phi gim đnh v thit lp quan hệ gia sinh khối vi m số tng lp t ra
hiệu qu nht, đồng thời n lại kh đơn gin, nên đ ngh ng dng phương php ny
vo trong phân loại nh vệ tinh v ưc lưng sinh khối, carbon rng.
Phối hp kt qu phân loại sinh khối rng trên nh v cc mô hnh sinh trc ưc
lưng sinh khối v carbon lâm phn trong hệ thống GIS như l phn mm ArcGIS s
gim st đưc CO
2

SPOT HRV and CASI spectral response and lodgepole pine (Pinus contorta)
forest stand parameters. International Journal of Remote Sensing, 4(12): 2331-
2348.
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. IPCC, 2003. Good Practice Guidance for Land Use, Land-Use Change and
Forestry. IPCC National Greenhouse Gas Inventories Programme, Hayama,
Japan. 295 pp.
10. IUCN, 2007. Forest and livelihoods. Reducing emissions from deforestation
and ecosystem degradation (REDD). Climate change briefing.

USING SPOT-5 IMAGE AND GIS FOR ESTIMATING AND MONITORING
BIOMASS AND CARBON IN EVERGREEN BROADLEAF FORESTS OF
THE CENTRAL HIGHLANDS
summary
This paper describes the potential of applying methods to estimate biomass and carbon
using SPOT-5 data and GIS for forests in the Central Highlands. The presented as
follows: i) Based on the results of unsupervised image classification to establish the
relationship between total above-ground tree biomass (TAGTB) and the code of class
represented as class-Id. For estimating biomsass with the reliability
.
from 72-93%; ii)
The regression relationship between TAGTB and digital number (DN) with the
reliability of 53%; and iii) The overall accuracy of 29% has been found with the
method of supervised classification accoding to biomass stratification. The above
results show that the best estimation can be achieved by using the method of
unsupervised classification, and then building the relationship between the biomass