Luận án: Giám sát rừng ngập mặn ven biển Bắc Việt Nam bằng Viễn thám quang học và Radar
Luận văn Nguyễn Trọng Cường, ĐH Lâm nghiệp, NCS về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nghiên cứu ứng dụng AI.
Luan An
Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản
Số trang
341
Thời gian đọc
52 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
60 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- Giám sát rừng ngập mặn bằng viễn thám hiệu quả
- Số trang:
- 341 trang
- Trường:
- Trường Đại học Lâm nghiệp
- Chuyên ngành:
- Quản lý tài nguyên rừng
- Tác giả:
- Nguyễn Trọng Cương
- Năm:
- 2022
Tóm tắt nội dung luận án
I.Giám sát rừng ngập mặn bằng viễn thám hiệu quả
Giám sát rừng ngập mặn là nhiệm vụ thiết yếu. Hệ sinh thái rừng ngập mặn cung cấp nhiều lợi ích môi trường và kinh tế. Tuy nhiên, chúng đang đối mặt với nhiều mối đe dọa. Viễn thám cung cấp giải pháp hiệu quả cho công tác giám sát này. Công nghệ này cho phép thu thập dữ liệu về rừng trên diện rộng. Việc sử dụng tư liệu viễn thám quang học và Radar giúp đánh giá tình trạng rừng ngập mặn. Nó hỗ trợ theo dõi biến động theo thời gian. Các nghiên cứu tập trung vào vùng ven biển phía Bắc Việt Nam. Mục tiêu là phát triển phương pháp giám sát chính xác.
1.1. Vai trò viễn thám bảo vệ hệ sinh thái rừng ngập mặn
Hệ sinh thái rừng ngập mặn đóng vai trò quan trọng. Chúng bảo vệ bờ biển khỏi xói mòn, sóng thần. Rừng cung cấp môi trường sống cho nhiều loài thủy sản. Biến đổi khí hậu và hoạt động của con người gây suy thoái rừng. Viễn thám giúp định vị, đánh giá mức độ suy thoái. Nó cung cấp thông tin kịp thời cho các nhà quản lý. Dữ liệu viễn thám hỗ trợ lập kế hoạch bảo tồn, phục hồi. Việc này giúp duy trì các chức năng sinh thái quan trọng của rừng ngập mặn.
1.2. Phương pháp giám sát đa thời gian bằng dữ liệu vệ tinh
Giám sát đa thời gian theo dõi thay đổi rừng ngập mặn. Nó sử dụng chuỗi dữ liệu vệ tinh thu thập định kỳ. Phương pháp này cho thấy xu hướng biến động của lớp phủ đất. Nó xác định các khu vực bị suy thoái hoặc phục hồi. Dữ liệu vệ tinh cung cấp cái nhìn toàn diện. Nó giúp đánh giá hiệu quả của các chương trình quản lý. Việc phân tích đa thời gian đóng vai trò then chốt. Nó hỗ trợ hiểu biết sâu sắc về động thái của hệ sinh thái rừng ngập mặn.
II.Viễn thám quang học Công cụ giám sát rừng ngập mặn
Viễn thám quang học là công cụ chính trong giám sát rừng ngập mặn. Nó ghi lại năng lượng phản xạ từ bề mặt Trái đất. Các băng tần khác nhau cung cấp thông tin về đặc điểm thực vật. Phổ phản xạ thực vật khỏe mạnh có giá trị cao ở vùng cận hồng ngoại. Dữ liệu quang học từ các vệ tinh như Landsat, Sentinel cung cấp nguồn thông tin dồi dào. Chúng có độ phân giải không gian và thời gian phù hợp. Công nghệ này giúp lập bản đồ phân bố rừng ngập mặn. Nó cũng giúp theo dõi sự thay đổi về diện tích và mật độ.
2.1. Sử dụng chỉ số thực vật đánh giá tình trạng rừng
Chỉ số thực vật là công cụ quan trọng. Chúng được tính toán từ các băng tần quang học. Các chỉ số như NDVI (Chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa) và EVI (Chỉ số thực vật nâng cao) phổ biến. NDVI phản ánh mức độ quang hợp của thực vật. EVI cải thiện độ nhạy ở vùng sinh khối cao. Các chỉ số này giúp phân biệt thảm thực vật. Chúng đánh giá tình trạng sức khỏe của rừng ngập mặn. Sự thay đổi của chỉ số qua thời gian cho thấy biến động. Nó cung cấp thông tin về stress thực vật hoặc phục hồi.
2.2. Phân loại thảm thực vật theo dõi biến đổi lớp phủ đất
Phân loại thảm thực vật sử dụng dữ liệu quang học. Các thuật toán học máy phân loại điểm ảnh thành các lớp. Ví dụ bao gồm rừng ngập mặn, đất trống, nước. Kỹ thuật này tạo ra bản đồ lớp phủ đất chi tiết. Bản đồ này là nền tảng cho việc theo dõi biến đổi. So sánh bản đồ từ các thời điểm khác nhau. Việc này giúp xác định các khu vực mất rừng hoặc tăng trưởng. Phân tích biến đổi lớp phủ đất hỗ trợ đánh giá tác động. Nó cung cấp cái nhìn về sự thay đổi của hệ sinh thái rừng ngập mặn.
III.Công nghệ Radar giám sát cấu trúc rừng ngập mặn
Công nghệ Radar bổ sung cho viễn thám quang học. Nó sử dụng sóng điện từ để thu thập thông tin. Sóng Radar có khả năng xuyên qua mây và che phủ thực vật. Điều này đặc biệt hữu ích trong môi trường rừng ngập mặn. Vùng này thường xuyên có mây hoặc sương mù. Tín hiệu Radar tương tác với cấu trúc vật lý của cây. Nó cung cấp thông tin về chiều cao, mật độ tán rừng. Dữ liệu Radar rất quan trọng cho việc giám sát toàn diện. Nó giúp đánh giá các đặc điểm không thể thấy bằng quang học.
3.1. Ưu điểm Radar trong xuyên qua tán rừng ngập mặn
Radar hoạt động ở nhiều băng tần khác nhau. Băng tần L (dài) có khả năng xuyên thấu sâu vào tán rừng. Nó tương tác với thân cây và cành lớn. Băng tần C (trung bình) tương tác với lá và cành nhỏ. Băng tần X (ngắn) phản xạ chủ yếu từ bề mặt tán. Khả năng xuyên thấu này là lợi thế lớn. Nó giúp thu thập thông tin về cấu trúc tán rừng phức tạp. Dữ liệu Radar vượt qua hạn chế của quang học. Nó cho phép giám sát hiệu quả trong mọi điều kiện thời tiết. Tán xạ ngược Radar cung cấp cái nhìn chi tiết.
3.2. Đánh giá sinh khối cấu trúc tán rừng bằng Radar
Radar hữu ích trong đánh giá sinh khối rừng ngập mặn. Tín hiệu tán xạ ngược Radar liên quan đến mật độ cây. Nó phản ánh tổng khối lượng vật chất thực vật. Mô hình hóa mối quan hệ giữa tín hiệu Radar và sinh khối. Điều này giúp ước tính sinh khối trên diện rộng. Thông tin về cấu trúc tán rừng cũng được trích xuất. Độ cao tán, mật độ lớp phủ là các tham số quan trọng. Dữ liệu Radar cung cấp cái nhìn ba chiều về rừng. Nó hỗ trợ quản lý tài nguyên rừng chính xác hơn.
IV.Đánh giá sinh khối rừng biến đổi lớp phủ đất ngập mặn
Đánh giá sinh khối rừng và biến đổi lớp phủ đất rất quan trọng. Sinh khối cung cấp thông tin về trữ lượng carbon. Nó cũng phản ánh sức khỏe và năng suất của hệ sinh thái. Biến đổi lớp phủ đất cho thấy tác động của con người và tự nhiên. Việc kết hợp dữ liệu viễn thám giúp thực hiện các đánh giá này. Quang học và Radar bổ trợ nhau. Chúng tạo ra bức tranh toàn diện về rừng ngập mặn. Các phương pháp định lượng chính xác là cần thiết. Chúng hỗ trợ ra quyết định quản lý bền vững.
4.1. Các kỹ thuật định lượng sinh khối rừng ngập mặn
Định lượng sinh khối rừng ngập mặn phức tạp. Dữ liệu viễn thám cung cấp thông tin gián tiếp. Các mô hình hồi quy thường được sử dụng. Chúng liên hệ chỉ số thực vật hoặc tín hiệu Radar với sinh khối thực địa. Dữ liệu Laser (LiDAR) cũng có tiềm năng lớn. Nó cung cấp thông tin cấu trúc ba chiều của tán rừng. Kỹ thuật này giúp ước tính sinh khối chính xác hơn. Việc kết hợp nhiều loại dữ liệu tăng cường độ tin cậy. Các phương pháp này góp phần vào đánh giá sinh khối rừng hiệu quả.
4.2. Phân tích biến động lớp phủ đất theo thời gian
Phân tích biến động lớp phủ đất theo thời gian. Nó bao gồm so sánh bản đồ lớp phủ đất từ các năm khác nhau. Kỹ thuật này xác định các khu vực mất rừng hoặc tăng trưởng. Các chỉ số thay đổi được tính toán. Ví dụ, tỷ lệ mất rừng hàng năm. Phân tích này cũng phát hiện các hình thái biến đổi. Nguyên nhân gây biến đổi được nghiên cứu. Giám sát đa thời gian giúp hiểu rõ động lực thay đổi. Nó cung cấp dữ liệu cơ bản cho các chính sách bảo tồn.
V.Kết hợp quang học Radar Nâng cao hiệu quả giám sát
Kết hợp dữ liệu quang học và Radar nâng cao hiệu quả giám sát. Mỗi loại dữ liệu có ưu điểm riêng. Quang học cung cấp thông tin phổ phản xạ. Radar cung cấp thông tin cấu trúc vật lý. Việc tích hợp hai loại dữ liệu này tạo ra cái nhìn toàn diện hơn. Nó khắc phục hạn chế của từng phương pháp đơn lẻ. Sự kết hợp giúp cải thiện độ chính xác của bản đồ rừng ngập mặn. Nó hỗ trợ các mô hình đánh giá phức tạp hơn. Điều này là chìa khóa cho giám sát đa thời gian hiệu quả.
5.1. Tích hợp dữ liệu viễn thám cải thiện độ chính xác
Tích hợp dữ liệu quang học và Radar mang lại lợi ích lớn. Quang học phân biệt các loại thảm thực vật dựa trên đặc tính phổ. Radar phân biệt dựa trên cấu trúc tán rừng và sinh khối. Việc kết hợp thông tin này giúp phân loại chính xác hơn. Các mô hình học máy đa nguồn dữ liệu được phát triển. Chúng xử lý đồng thời dữ liệu từ cả hai loại cảm biến. Điều này giảm thiểu sai số, tăng cường độ tin cậy của kết quả. Nó đặc biệt quan trọng trong các khu vực phức tạp.
5.2. Ứng dụng mô hình hóa quản lý bền vững rừng ngập mặn
Dữ liệu viễn thám tích hợp là nền tảng. Nó hỗ trợ phát triển các mô hình giám sát chi tiết. Mô hình này dự báo sự thay đổi của rừng ngập mặn. Nó đánh giá tác động của các chính sách quản lý. Thông tin chính xác từ viễn thám giúp quản lý tài nguyên rừng bền vững. Các nhà hoạch định chính sách có công cụ ra quyết định tốt hơn. Nó tối ưu hóa các nỗ lực bảo tồn và phục hồi. Việc này đảm bảo tương lai lâu dài cho hệ sinh thái rừng ngập mặn.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (341 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộ;00 BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP NGUYỄN TRỌNG CƯƠNG NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG TƯ LIỆU VIỄN THÁM QUANG HỌC VÀ RADAR TRONG GIÁM SÁT RỪNG NGẬP MẶN VEN BIỂN Ở MỘT SỐ TỈNH PHÍA BẮC VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG HÀ NỘI, 2022 i BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP NGUYỄN TRỌNG CƯƠNG NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG TƯ LIỆU VIỄN THÁM QUANG HỌC VÀ RADAR TRONG GIÁM SÁT RỪNG NGẬP MẶN VEN BIỂN Ở MỘT SỐ TỈNH PHÍA BẮC VIỆT NAM Chuyên ngành: Quản lý tài nguyên rừng Mã số: 9620211 LUẬN ÁN TIẾN SĨ QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG Người hướng dẫn khoa học: Hướng dẫn 1: PGS.TS Trần Quang Bảo Hướng dẫn 2: PGS.TS Nguyễn Hải Hoà HÀ NỘI, 2022 ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Luận án tiến sĩ Lâm nghiệp “Nghiên cứu sử dụng tư liệu viễn thám quang học và Radar trong giám sát rừng ngập mặn ven biển ở một số tỉnh phía Bắc Việt Nam” chuyên ngành: Quản lý tài nguyên rừng, mã số 9620211 là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các kết quả nêu trong Luận án là hoàn toàn trung thực, khách quan và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào của các tác giả khác. Tôi xin chịu trách nhiệm trước Hội đồng bảo vệ Luận án Tiến sĩ về lời cam đoan của mình Hà nội, tháng 05 năm 2022 Tác giả luận án Nguyễn Trọng Cương i LỜI CẢM ƠN Trong quá trình thực hiện Luận án tiến sĩ, tác giả đã gpặ không ít khó khăn nhưng với sự nỗ lực của bản thân, sự động viên, giúp đỡ tận tình của các Thầy, Cô giáo, các đồng nghiệp và gia đình, đến nay Luận án đã hoàn thành nội dung nghiên cứu theo mục tiêu đặt ra Trước hết, tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến hai thầy hướng dẫn khoa học là PGS.TS Trần Quang Bảo và PGS.TS Nguyễn Hải Hòa đã định hướng, hỗ trợ, động viên và cung cấp những cơ sở lý luận và thực tiễn quan trọng để tác giả hoàn thành Luận án Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn đến các quý thầy, cô, các chuyên gia: GS.TS Vương Văn Quỳnh, PGS.TS Phùng Văn Khoa, PGS.TS Đồng Thanh Hải, TS Phạm Văn Duẩn, TS Đỗ Quý Mạnh, TS Lê Phú Tuấn, TS Vũ Văn Trường, ThS Phạm Ngọc Hải đã giúp đỡ, định hướng và cung cấp nhiều tài liệu có giá trị khoa học và thực tiễn Xin chân thành cảm ơn Ban giám hiệu Trường Đại học Lâm nghiệp và cá nhân NGND.TS Trần Văn Chứ, Hiệu trưởng, Phòng Đào tạo Sau đại học, Phòng Hành chính tổng hợp đã giúp đỡ, tạo mọi điều kiện thuận lợi để tác giả thực hiện luận án. Tác giả xin cảm ơn Viện Sinh thái rừng và Môi trường đã hỗ trợ và cung cấp các số liệu để tác giả hoàn thành luận án Cuối cùng, xin bày tỏ lòng kính trọng và biết ơn tới toàn thể gia đình và những người thân đã luôn động viên và tạo điều kiện thuận lợi về vật chất, tinh thần cho tôi trong suốt thời gian qua Trân trọng! Hà nội, tháng 5 năm 2022 Tác giả luận án Nguyễn Trọng Cương ii CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT Từ viết Nghĩa tiếng Việt tắt Thiết bị đo phổ phản xạ và bức xạ nhiệt ASTER tiên tiến Kênh ảnh có bước sóng nhìn thấy từ 450- BLUE 510 nm Bộ NN Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn và PTNT CMRI Chỉ số rừng ngập mặn kết hợp Đường kính thân cây tại vị trí cách mặt đất D1.3 1,3m ĐBSCL Đồng bằng sông Cửu Long DEM Mô hình số độ cao DNVI Chỉ số Thảm thực vật Bình thường Phân biệt FAO Tổ chức nông lương liên hợp quốc GIS Hệ thống thông tin địa lý GLMC Ma trận mức độ đồng xuất hiện màu xám GPS Hệ thống định vị toàn cầu Kênh ảnh có bước sóng nhìn thấy từ 500- GREEN 575 nm Hvn Chiều cao từ mặt đất đến đỉnh sinh trưởng Vệ tinh độ phân giải siêu cao IKONOS của IKONOS Hoa Kỳ LANDS Chương trình quan trắc trái đất bằng vệ AT tinh của Hoa Kỳ MFI Chỉ số rừng ngập mặn MFI MI Chỉ số rừng ngập mặn MI MKA Mẫu Khóa ảnh MLC Phân loại xác suất cực đại Chỉ số xác suất thực vật rừng ngập mặn MPVI MRI Chỉ số phân tích rừng ngập mặn MVI Chỉ số thực vật rừng ngập mặn NASA Cơ quan Hàng không và Vũ trụ Quốc tế Chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa NDVI Chỉ số thảm thực vật đất ngập nước NDWVI NIR Kênh ảnh có bước sóng cận hồng ngoại OTC Ô tiêu chuẩn PAC Phân tích thành phần chính QUICKB IRD RADAR Ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao của Hoa Kỳ Viễn thám siêu cao tần hoặc hệ thống chụp ảnh sử dụng sóng điện từ trường siêu cao tần Combine Mangrove Recognition Index Mangrove Forest Nghĩ Index Mangrove Index a tiếng Mekong Delta Maxximum Likelihood Classification Anh Digital Elavation Model Mangrove Probability Vegetation Discriminant Normalized Vegetation Index Advanced Spaceborne Index Mangrove Recognition Index Thermal Food and Agriculture Organization Mangrove Vegetation Index Emission and of the United Nations National Aeronautics and Space ReflectanceRa Geographic Information System Administration diometer Grey Level Co Occurrence Matrix Normalized Difference Vegetation Global Positioning System Index Normalized Difference Wetland Ministry Vegetation Index of Near Infrared Reflectance Agricultur e and Food Principal Component Analysis Industry Radio Detection and Ranging iii Từ viết Nghĩa tiếng Việt Nghĩa tiếng Anh tắt Kênh ảnh có bước sóng nhìn thấy từ 640 – RED 760 nm RF Thuật toán Rừng ngẫu nhiên Random Forest RGB Tổ hợp màu Đỏ Xanh Lam Red: Green:Blue RNM Rừng ngập mặn Mangroves RoF Rừng luân phiên Rotation Forest SAR Radar độ mở tổng hợp Synthetic Aperture Radar SAVI Chỉ số thực vật có hiệu chỉnh L Soil Adjusted Vegetation Index Vệ tinh quan sát trái đất thuộc Chương trình Sentinel Copernicus của Cơ quan Không gian Châu Âu SPOT Vệ tinh độ phân giải cao của Pháp Chương trình thành lập mô hình số độ cao Shuttle Radar Topography Mission SRTM bằng bay quét Radar trên tàu con thoi của Hoa Kỳ SVM Thuật toán máy vector hỗ trợ Support Vector Machine SWIR Kênh ảnh có bước sóng ngắn hồng ngoại Short Wavelength Infrared UAV Thiết bị bay không người lái Unmanned Aerial Vehicle iv MỤC LỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT.iii DANH MỤC BẢNG BIỂU.
viii DANH MỤC HÌNH ẢNH, SƠ ĐỒ. x TRANG THÔNG TIN VỀ NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN.xii MỞ ĐẦU. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ PHÂN BỐ VÀ HIỆN TRẠNG RỪNG NGẬP MẶN.
Nghiên cứu phân bố và hiện trạng rừng ngập mặn trên thế giới. Phân bố và hiện trạng RNM tại Việt Nam. NGHIÊN CỨU ĐẶC ĐIỂM CẤU TRÚC RỪNG NGẬP MẶN. Đặc điểm sinh thái của hệ sinh thái ngập mặn và rừng ngập mặn trên thế giới.
Đặc điểm sinh thái của rừng ngập mặn Việt Nam. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ ĐẶC ĐIỂM QUANG PHỔ CỦA RỪNG NGẬP MẶN TRÊN CÁC TƯ LIỆU VIỄN THÁM. Đặc điểm quang phổ của Rừng ngập mặn trên các dữ liệu viễn thám quang học 14 1. Tổng quan nghiên cứu về đặc điểm phản xạ của rừng ngập mặn trong dữ liệu Radar.
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ SỬ DỤNG CÁC TƯ LIỆU SỬ DỤNG ĐỂ THÀNH LẬP RỪNG NGẬP MẶN. Sử dụng ảnh máy bay trong thành lập bản đồ rừng ngập mặn. Sử dụng tư liệu viễn thám có độ phân giải trung bình. Sử dụng ảnh tư liệu viễn thám có độ phân giải cao.
TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ CHỈ SỐ PHÂN LOẠI RỪNG NGẬP MẶN 26 1. Tổng quan về phương pháp phân loại rừng ngập mặn. Các chỉ số sử dụng trong nghiên cứu thành lập bản đồ Rừng ngập mặn. TỔNG QUAN VỀ KẾT HỢP TƯ LIỆU ẢNH QUANG HỌC VÀ ẢNH RADAR TRONG GIÁM SÁT RỪNG NGẬP MẶN.33 ĐÁNH GIÁ CHUNG.
35 CHƯƠNG 2: ĐẶC ĐIỂM CỦA KHU VỰC NGHIÊN CỨU. ĐẶC ĐIỂM CHUNG CỦA KHU VỰC VEN BIỂN PHÍA BẮC. Khu vực 1: Ven biển Đông Bắc. Khu vực 2: Ven biển đồng bằng sông Hồng.
ĐẶC ĐIỂM TỰ NHIÊN, KINH TẾ XÃ HỘI KHU VỰC NGHIÊN CỨU. Đặc điểm cơ bản về tự nhiên, kinh tế xã hội của tỉnh Quảng Ninh. Đặc điểm cơ bản về tự nhiên, kinh tế xã hội của tỉnh Thái Bình. Đặc điểm cơ bản về tự nhiên, kinh tế xã hội của Thành phố Hải Phòng.43 CHƯƠNG 3: MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU. ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU. PHẠM VI NGHIÊN CỨU. Khu vực nghiên cứu.
Thời gian nghiên cứu. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. Cơ sở phương pháp luận.
Phương pháp nghiên cứu đặc điểm phân bố và sinh thái của rừng ngập mặn các tỉnh phía Bắc. Phương pháp lựa chọn tư liệu ảnh vệ tinh thích hợp để phân loại rừng ngập mặn khu vực phía Bắc. Phương pháp phân loại rừng ngập mặn các tỉnh ven biển phía Bắc. Phương pháp phân loại rừng ngập mặn khu vực nghiên cứu từ các tư liệu viễn thám.
Phương pháp đánh giá biến động rừng ngập mặn một số tỉnh ven biển phía bắc giai đoạn 2016 – 2020. 59 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN. ĐẶC ĐIỂM HIỆN TRẠNG CỦA RỪNG NGẬP MẶN KHU VỰC PHÍA BẮC. Phân bố rừng ngập mặn các tỉnh ven biển phía Bắc.
Đặc điểm sinh thái của rừng ngập mặn các tỉnh ven biển miền Bắc. LỰA CHỌN TƯ LIỆU VIỄN THÁM THÍCH HỢP ĐỂ PHÂN LOẠI RỪNG NGẬP MẶN VEN BIỂN CÁC TỈNH PHÍA BẮC. Đặc điểm phản xạ của rừng ngập mặn và các trạng thái lớp phủ khu vực nghiên cứu trên các tư liệu viễn thám. Đánh giá khả năng giám sát rừng ngập mặn của các tư liệu ảnh.
Thảo luận và lựa chọn tư liệu ảnh viễn thám phù hợp để phân loại rừng ngập mặn cho các tỉnh ven biển phía Bắc. KẾT QUẢ LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI RỪNG NGẬP MẶN CÁC TỈNH VEN BIỂN PHÍA BẮC. Lựa chọn phương pháp tổ hợp ảnh để phân loại rừng ngập mặn. Lựa chọn phương pháp phân loại rừng ngập mặn.
Kết hợp các loại tư liệu quang học và radar để phân loại rừng ngập mặn. PHÂN LOẠI RỪNG NGẬP MẶN KHU VỰC NGHIÊN CỨU TỪ CÁC TƯ LIỆU VIỄN THÁM. Kiểm tra phân bố các giá trị chỉ số với từng trạng thái lớp phủ. Tính các giá trị của chỉ số đối với từng trạng thái trên các tư liệu ảnh.
Thành lập ngưỡng phân loại rừng ngập mặn từ các chỉ số thực vật. Phân loại rừng ngập mặn từ các ngưỡng chỉ số cho một số tỉnh ven biển phía Bắc 93 4. ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG RỪNG NGẬP MẶN MỘT SỐ TỈNH VEN BIỂN PHÍA BẮC GIAI ĐOẠN 2016 – 2020. Biến động diện tích rừng ngập mặn khu vực nghiên cứu từ các tư liệu viễn thám và khi kết hợp hai tư liệu với nhau.
Kết quả xác định các vị trí biến động trên ảnh ở khu vực phân bố rừng ngập mặn 102 4.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Nguyễn Trọng Cương (2022). Giám sát rừng ngập mặn: Viễn thám quang học và Radar [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Lâm nghiệp]. LuanAn.net. https://luanan.net/quan-ly-giao-duc/quan-ly-giao-duc-dai-hoc/giam-sat-rung-ngap-man-vien-tham-bac-viet-nam
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Giám sát rừng ngập mặn: Viễn thám quang học và Radar" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận văn Nguyễn Trọng Cường, ĐH Lâm nghiệp, NCS về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nghiên cứu ứng dụng AI.
Luận án "Giám sát rừng ngập mặn: Viễn thám quang học và Radar" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Lâm nghiệp. Năm bảo vệ: 2022.
Luận án "Giám sát rừng ngập mặn: Viễn thám quang học và Radar" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Giám sát rừng ngập mặn: Viễn thám quang học và Radar" thuộc chuyên ngành Quản lý tài nguyên rừng. Danh mục: Quản Lý Giáo Dục Đại Học.
Luận án "Giám sát rừng ngập mặn: Viễn thám quang học và Radar" có bao nhiêu trang?
Luận án "Giám sát rừng ngập mặn: Viễn thám quang học và Radar" có 341 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Giám sát rừng ngập mặn: Viễn thám quang học và Radar" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.