Ứng dụng công nghệ bay không người lái để quản lý rừng ngập mặn, nghiên cứu cụ thể tại Vườn quốc gia Xuân Thủy, Nam Định
BÀI BÁO KHOA HỌC
ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI ĐỂ
QUẢN LÝ RỪNG NGẬP MẶN, NGHIÊN CỨU CỤ THỂ
TẠI VƯỜN QUỐC GIA XUÂN THỦY, NAM ĐỊNH
Phạm Tiến Dũng1, Nguyễn Huy Hoàng1, Trần Thị Mai Sen2, Nguyễn Thị Xuân Thắng3
Tóm tắt: Bài báo này sẽ trình bày nghiên cứu áp dụng công nghệ bay không người lái (UAV) tại Vườn
Quốc Gia Xuân Thủy, Nam Định để đánh giá khả năng áp dụng công nghệ mới này trong quản lý lớp phủ
thảm thực vật rừng ngập mặn. Dữ liệu UAV được thu thập vào đợt bay các tháng 3/2018 và 3/2019, tập
trung vào khu vực rừng tự nhiên gần chòi canh, ven cửa sông và rừng trồng Bãi Trong. Phần mềm mã
nguồn mở OpenDroneMap được sử dụng để xử lý hình ảnh UAV. Kết quả cho thấy rừng tự nhiên sinh
trưởng tốt trong khi rừng trồng tại Bãi Trong (chủ yếu là rừng Trang) có hiện tượng suy giảm chất lượng.
Đường bay với chiều cao bay, khoảng cách giữa hai tuyến bay, thời gian chụp ảnh hưởng lớn đến mức độ
thành công của quá trình xử lý hình ảnh cây rừng. UAV thực sự là công cụ hỗ trợ hiệu quả cho người
quản lý, giúp đánh giá nhanh, kịp thời chất lượng RNM, đặc biệt tại các khu vực xa xôi, biệt lập, khó tiếp
cận so với phương pháp truyền thống.
Từ khóa: Thiết bị bay không người lái (Unmanned Aerial Vehicle- UAV), Rừng ngập mặn (RNM),
Vườn Quốc Gia Xuân Thủy (VQGXT).
1. GIỚI THIỆU *
động và khả năng tiếp cận được những khu vực
khó khăn (Masek et al., 2015). Đặc biệt trong
1.1. Tổng quan
Rừng ngập mặn (RNM) là một trong những nơi thập kỷ qua, việc sử dụng công nghệ thiết bị bay
dự trữ carbon giàu nhất tại vùng nhiệt đới và cận không người lái (UAV) trong nghiên cứu tài
nhiệt đới (Ha et al., 2017), là một thành phần thiết nguyên rừng đã trở nên phổ biến hơn trên thế
yếu bảo vệ vùng bờ biển (Dahdouh-Guebas et al., giới do dữ liệu độ phân giải cao có thể được thu
2005), duy trì đa dạng sinh học, là nguồn gỗ, cung thập linh hoạt trong thời gian ngắn với giá thành
cấp sinh kế cho người dân địa phương và gìn giữ tương đối thấp (Anderson và Gaston, 2013;
các giá trị văn hóa (Walters et al., 2008). Giám sát Rafael và Colin, 2019). Sử dụng dữ liệu UAV
và quản lý rừng là công tác rất quan trọng để sử trong quản lý rừng gồm nhiều ứng dụng như:
dụng, bảo tồn hiệu quả và bền vững tài nguyên Lập bản đồ lớp phủ thảm thực vật (TTV), kế
RNM. Tuy nhiên, RNM thường nằm ở vùng xa hoạch quản lý rừng, giám sát suy thoái rừng,
xôi và khó tiếp cận do ảnh hưởng của thủy triều, phân bố, xác định các loài thực vật, chiều cao
bùn và mạng rễ dày đặc nên công tác giám sát và cây, sinh khối và cấu trúc tán (Dandois và Ellis,
quản lý rừng thường mất nhiều thời gian và tốn 2013; Jaskierniak et al., 2016; Messinger et al.,
kém kinh phí.
2016; Zhang et al., 2016). UAV có khả năng
Gần đây, với việc sử dụng dữ liệu viễn thám cung cấp thông tin không gian rộng lớn và
trong giám sát và quản lý rừng đã có thể khắc nhanh chóng về các thuộc tính sinh học của
phục được một số hạn chế của các phương pháp rừng so với phương pháp khảo sát truyền thống
điều tra mặt đất truyền thống với các ưu điểm về (Dandois và Ellis, 2013; Messinger et al., 2016)
giá thành, mức độ cập nhật, giảm thiểu sức lao và có thể sử dụng hỗ trợ cho các kỹ thuật kiểm
kê rừng truyền thống (Zhang et al., 2016). Đã có
1 Viện Nghiên cứu Lâm sinh
một số nghiên cứu sử dụng UAV cho hệ sinh
thái (HST) ven biển (Mancini et al., 2013; Wang
2 Trường Đại học Lâm nghiệp Việt Nam
3 Khoa Hóa và Môi trường, Trường Đại học Thủy lợi
KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 68 (3/2020)
59
et al., 2015), song tập trung vào HST RNM vẫn Nam, với độ đa dạng sinh học cao, là bức tường
còn hạn chế (Otero et al., 2018). xanh có tác dụng chắn sóng, giảm nhẹ tác động của
So với các kỹ thuật sử dụng ảnh vệ tinh và thiên tai trong bối cảnh biến đổi khí hậu và nước
hàng không, UAV có thể bay ở độ cao thấp và tốc biển dâng, duy trì các nguồn lợi cho người dân
độ chậm, cho phép chúng có hình ảnh độ phân trong khu vực.
giải không gian siêu cao, có thể thu thập dữ liệu
Nghiên cứu áp dụng UAV tập trung vào 03 khu
gần nhất của quần thể thực vật, động vật (Otero et vực: i) rừng tự nhiên gần chòi canh; ii) rừng tự
al., 2018). Sử dụng UAV cũng tránh được nhiều nhiên khu vực ven cửa sông và iii) rừng trồng tại
hạn chế liên quan đến dữ liệu vệ tinh, bao gồm Bãi Trong.
việc thiếu độ phân giải không gian đủ để phát hiện
Hiện trạng rừng tại những khu vực này đặc
và đo lường một số tính chất sinh học quan trọng, trưng cho hai (02) kiểu rừng tự nhiên được bảo vệ
thiếu dữ liệu phân giải thời gian đầy đủ để phát nghiêm ngặt và rừng trồng nhằm phục hồi các loài
hiện những thay đổi trong diễn thế của rừng cây ngập mặn.
(Zhang et al., 2016).
Nghiên cứu này nhằm đánh giá khả năng áp
dụng của công nghệ mới UAV trong quản lý
2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1. Điều tra, khảo sát
Nhóm nghiên cứu gồm cả chuyên gia đến từ
RNM, đặc biệt xác định được chế độ bay phù hợp, các trường Đại học của Vương quốc Anh và
tại một số khu vực RNM được lựa chọn ở Vườn Indonesia đã tiến hành khảo sát dọc bờ biển và các
Quốc gia Xuân Thủy, huyện Giao Thủy, tỉnh Nam con sông để xác định các điểm “nóng” về suy
Định (VQGXT).
thoái, những điểm khó tiếp cận hoặc nằm sâu
trong rừng. Đồng thời, các thông tin về tình trạng
1.2. Khu vực nghiên cứu
Vườn Quốc gia Xuân Thủy, với diện tích suy thoái RNM kế thừa từ các nghiên cứu liên
7.100ha, nằm ở phía Đông Nam huyện Giao Thủy, quan khác cũng được thu thập, kết hợp thông qua
tỉnh Nam Định, ngay tại cửa Ba Lạt của sông trao đổi, tham vấn với Ban Quản lý VQGXT và
Hồng, có tọa độ từ 20010' - 20015' vĩ độ Bắc và từ người dân.
106020' - 106032' kinh độ Đông (xem Hình 1).
Tại mỗi khu vực được lựa chọn, 02 tuyến khảo
Vườn Quốc gia Xuân Thủy được công nhận là khu sát được tạo lập, cách nhau 50m. Tương ứng mỗi
Ramsar đầu tiên của Việt Nam từ năm 1989.
tuyến định vị 5 điểm, cách nhau 10m. Tại mỗi điểm
chụp theo phương thẳng đứng 01 ảnh, để xác định
độ tàn che bằng phần mềm Gap Light Analysis.
2.2. Thu thập dữ liệu UAV
Dữ liệu UAV được thu thập bằng thiết bị
Phantom 3 Professional (của hãng DJI). Phantom
3 Professional được trang bị công nghệ định vị vệ
tinh GPS (Global Positioning System) và
GLONAS (Global Navigation Satellite System).
Vị trí và hướng bay của thiết bị được quản lý và
điều chỉnh thông qua hệ thống Inertial Measuring
Unit và các cảm biến khí áp (barometric sensors).
UAV được điều khiển bằng hệ thống Radio
Control. Các thông tin về tình trạng pin, tín hiệu
GNSS (GPS and GLONASS), độ cao UAV và góc
quay của máy ảnh được truyền trực tiếp về trạm
điều khiển.
Hình 1. Bản đồ các hệ sinh thái đất ngập nước
Vườn Quốc gia Xuân Thủy
Rừng tại VQGXT là kiểu hệ thực vật ngập mặn
cửa sông ven biển đặc trưng của miền Bắc Việt
Máy ảnh được tích hợp trên Phantom 3
Professional gắn bộ cảm biến bên trong có kích
KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 68 (3/2020)
60
thước 1/2,3″ và có thể chụp ảnh tĩnh với khoảng cách bay là 5km (Dji, 2016). Đường
12,4megapixel ở định dạng JPEG hoặc DNG raw. bay được thiết lập theo hình chữ Z để bao phủ
Kích cỡ của cảm biến chụp là 6,30 x 4,72mm. được đầy đủ diện tích RNM tại khu vực nghiên
Thời gian bay tối đa là 23 phút cho một lần bay, cứu (xem Hình 2).
a.
b.
Hình 2. Đường bay chụp (tuyến màu đỏ) tại Vườn Quốc gia Xuân Thủy:
a. Tháng 3 năm 2018; b. Tháng 3 năm 2019
Thời gian lựa chọn để thu thập dữ liệu UAV là cách ảnh, thời gian chụp, hướng bay (xem
thời điểm thủy triều xuống thấp nhất, trời nắng, Bảng 1).
gió nhẹ vào các tháng 3 năm 2018 và 2019. Quy
- Cài đặt các thông số máy trước mỗi lần bay
trình bay chụp và thu thập dữ liệu UAV được thực theo kế hoạch bay đã xác định.
hiện như sau:
- Bay chụp và thu thập dữ liệu ảnh.
- Khảo sát hiện trường, xác định khu vực
- Xác định các điểm khống chế cần định vị trên
nghiên cứu ngoài thực địa và trên ảnh vệ tinh thực địa.
Google Earth.
- Kiểm tra dữ liệu ảnh thu thập sau mỗi lần
- Xây dựng kế hoạch, đường bay chi tiết bay, bảo đảm không bị mất hay sai lệch thông tin
cho từng khu vực, như: chiều cao bay, khoảng (như: đường bay, số hiệu ảnh…).
Bảng 1. Đường bay chụp để thu thập dữ liệu UAV tại Vườn Quốc gia Xuân Thủy
Chiều
cao bay
(m)
Khoảng
cách ảnh
(m)
Thời gian
chụp
(s/ảnh)
Số
lượng
(ảnh)
Diện tích
bay chụp
(ha)
Thời
gian
TT
Khu vực
3/2018
3/2019
50
50
5
7
393
419
30
Rừng tự nhiên (gần
Chòi canh)
1
100
120
250
Rừng tự nhiên (ven
cửa sông)
2
3
3/2019
3/2019
100
100
120
60
7
7
398
465
250
150
Rừng trồng
(Bãi Trong)
KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 68 (3/2020)
61
2.3. Xử lý dữ liệu
3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Dữ liệu UAV được xử lý trên phần mềm mã
nguồn mở OpenDroneMap (ODM) (tham khảo
3.1. Hình ảnh lớp phủ thảm thực vật RNM
xử lý từ dữ liệu UAV
phần
mềm
OpenDroneMap
tại
link:
Rừng tự nhiên gần chòi canh vào tháng 3/2018
đã được lựa chọn để bay chụp, với chiều cao bay
https://www.opendronemap.org).
Hình ảnh sau khi được xử lý sẽ được nắn chỉnh 50m, khoảng cách giữa hai tuyến bay là 50m, thời
tọa độ và kiểm tra độ chính xác trên phần mềm gian chụp 5s/ảnh, mỗi bức ảnh UAV thu được có
ArcGIS version 10.4.
diện tích 50 x 37,5m (xem Bảng 1). Tuy nhiên, do
Các bước xử lý dữ liệu UAV trên phần mềm tỷ lệ chùm phủ ảnh rất thấp (≈10%), hình ảnh lớp
ODM và GIS được thể hiện tại Hình 3.
phủ TTV RNM tại khu vực này chưa được tạo lập.
Hình 4. Hình ảnh rừng trồng tại Bãi Trong
được tạo lập từ chùm phủ ảnh UAV
Hình 3. Sơ đồ các bước xử lý dữ liệu UAV trên
phần mềm ODM và GIS
Do vậy, vào tháng 3/2019, nhằm tăng tỷ lệ chùm
phủ ảnh để tạo lập được lớp phủ TTV RNM, hai
(02) khu vực khác gồm rừng tự nhiên ven cửa sông
và rừng trồng tại Bãi Trong đã được lựa chọn để áp
dụng công nghệ UAV, với chiều cao bay là 100m,
khoảng cách giữa hai tuyến bay 120m, thời gian
chụp 7s/ảnh, diện tích mỗi bức ảnh UAV thu được
140 x 105m. Tuy nhiên, tỷ lệ chùm phủ ảnh đã tăng
nhưng không cao (≈20%).
Riêng đối với khu vực rừng trồng tại Bãi Trong,
khi điều chỉnh khoảng cách giữa hai tuyến bay
xuống 60m, tỷ lệ chùm phủ ảnh đã đạt 70%. Lớp
phủ TTV RNM ở khu vực này đã được tạo lập sau
quá trình xử lý hình ảnh UAV (xem Hình 4).
Như vậy, chiều cao bay, thời gian chụp và
đặc biệt là khoảng cách giữa hai tuyến bay có
ảnh hưởng quyết định đến thành công của quá
trình xử lý hình ảnh lớp phủ TTV RNM bằng
phần mềm ODM.
Độ chính xác của kết quả xử lý dữ liệu ảnh phụ
thuộc chất lượng ảnh đầu vào, mức độ chùm phủ
của các ảnh bay chụp. Tỷ lệ chùm phủ ảnh được
tự động tính toán trong phần mềm ODM.
2.4. Mô hình phân tích SWOT
Mô hình phân tích SWOT được sử dụng để
phân tích điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và thách
thức đối với việc sử dụng UAV trong công tác
quản lý RNM.
Mô hình SWOT do Albert Humphrey và cộng
sự phát triển vào những năm 1960 - 1970 tại Mỹ.
Mô hình có tên gọi ban đầu là SOFT (Satisfactory
- thỏa mãn, cơ hội, Fault - lỗi và thách thức). Tuy
nhiên, đến năm 1964, mô hình được giới thiệu tại
Thụy Sỹ, Strengths - điểm mạnh và Fault - lỗi
được đổi thành Weakness - điểm yếu và SWOT ra
đời. Năm 1973, SWOT thực sự được phát triển và
hoàn thiện vào đầu năm 2004.
Hơn nữa, hình ảnh khu vực rừng trồng tại Bãi
KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 68 (3/2020)
62
Trong có chất lượng tốt, độ phân giải cao, có thể TTV, song những bức ảnh chụp từ UAV này (kèm
phân biệt được các loài cây khác nhau trong khu tọa độ) đã giúp nhà quản lý có cái nhìn trực quan,
vực (xem Hình 4 và 5). Đây là nguồn dữ liệu rất nhanh chóng về khu vực, kịp thời đưa ra các giải
tốt để giải đoán, xây dựng và cập nhật bản đồ lớp pháp quản lý RNM thích hợp (xem Hình 5).
phủ TTV RNM.
3.2. Các điểm suy giảm về sinh trưởng và
chất lượng rừng
Hình ảnh bay chụp và xử lý từ dữ liệu UAV đã
bao quát được khu vực nghiên cứu, giúp phát hiện
sớm các điểm suy giảm về sinh trưởng và chất
Mặc dù dữ liệu tại một số khu vực bay có tỷ lệ lượng rừng, đặc biệt tại những nơi khó tiếp cận
chùm phủ chưa cao để tạo lập đầy đủ lớp phủ bằng khảo sát truyền thống.
b.
c.
a.
Hình 5. Ảnh chụp UAV tại Vườn Quốc gia Xuân Thủy: a. Rừng tự nhiên gần Chòi canh chụp tháng
3/2018 (X: 20.247735; Y: 106.571084); b. Rừng tự nhiên ven cửa sông chụp tháng 3/2019
(X: 20.223124; Y: 106.545162); c. Rừng trồng, chủ yếu là cây Trang tại Bãi Trong
chụp tháng 3/2019 (X: 20.233260; Y: 106.535813)
Kết quả chụp UAV cho thấy cây rừng tự nhiên rừng sinh trưởng kém, bao trùm gần như toàn bộ
tại khu vực gần chòi canh và cửa sông sinh trưởng khu vực Bãi Trong, với độ tàn che dưới 0,5.
tốt. Cụ thể, tại Hình 5b có thể quan sát rõ những
Kết quả này đã khẳng định thêm suy thoái TTV
cây Bần chua ở tầng tán trên phát triển tốt cùng với rừng tại khu vực Bãi Trong qua nghiên cứu tương tự
lớp cây tầng tán dưới (như Trang, Sú); với độ tàn của Trần Thị Mai Sen và cs (2019) bằng ảnh vệ tinh
che đạt 0,9 (xử lý thông qua phần mềm Gap Light đa thời gian. Điều này cho thấy, nếu xác định được
Analysis). Ngược lại, qua phân tích các ảnh chụp chế độ bay phù hợp, công cụ UAV hoàn toàn có thể
khu vực rừng trồng tại Bãi trong cho thấy cây rừng tạo lập và đánh giá chính xác lớp phủ TTV RNM.
ở đây (chủ yếu là cây Trang) sinh trưởng và chất
3.3. Điểm mạnh và hạn chế của UAV
lượng kém (xem Hình 4 và 5c). Các ngọn Trang đã
Kết quả phân tích SWOT được trình bày cụ thể
bị khô héo, chuyển sang màu trắng. Diện tích cây tại Bảng 2.
Bảng 2. Kết quả mô hình phân tích SWOT trong ứng dụng UAV
Điểm mạnh (Strengths) Điểm yếu (Weakness)
Dễ dàng tiếp cận các khu vực khó khăn, nguy hiểm Chịu ảnh hưởng bởi thời tiết; Hạn chế
như các bãi bùn hay khu vực có mạng rễ cây dày đặc tầm nhìn khi có gió mạnh, mưa, sương
Chi phí rẻ hơn so với công tác điều tra, khảo sát truyền mù…
thống.
Kế hoạch bay, thiết kế tuyến bay và
Độ phân giải hình ảnh cao, chất lượng hình ảnh tốt hơn phần xử lý nội nghiệp tương đối phức tạp,
ảnh vệ tinh.
mất khá nhiều thời gian, công sức nên cần
KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 68 (3/2020)
63
Điểm mạnh (Strengths)
Điểm yếu (Weakness)
Thời gian xử lý nhanh hơn so với phương pháp điều tra cán bộ kỹ thuật tác nghiệp có kinh
truyền thống (bao gồm cả thời gian bay chụp và thời gian nghiệm.
xử lý ảnh)
Thời gian bay thường ngắn (đối với
Ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau để quản lý Phantom 3 Professional thời gian bay tối
TTV như thành lập bản đồ hiện trạng, theo dõi sinh đa là 23 phút, thời gian sạc 40 phút).
trưởng, chất lượng rừng.
Công nghệ UAV hiện tại còn hạn chế
Phạm vi quản lý và chụp ảnh rộng (đối với DJI trong các nghiên cứu chuyên sâu như: tái
Phantom 3 là 5km).
Cơ hội (Opportunities)
sinh, sâu bệnh của cây rừng.
Thách thức (Threats)
Các nghiên cứu ứng dụng khoa học- công nghệ trong Việc sử dụng UAV vào những việc
việc nâng cao hiệu quả của công tác quản lý tài nguyên không đúng mục đích có thể gây hại cho
rừng đang được quan tâm, đặc biệt trong bối cảnh Việt an ninh quốc gia.
Nam đang theo đuổi cuộc cách mạng công nghệ 4.0.
Thủ tục xin phép điều tra, bay chụp
Phát triển hệ thống UAV có thời gian bay lâu hơn, giá bằng ảnh UAV còn chưa cụ thể.
thành giảm, phát triển các máy đo phổ, máy chụp ảnh đa Chưa có hướng dẫn quy trình bay UAV
phổ, siêu phổ, máy quét lidar hoàn thiện hơn.
trong việc xây dựng, cập nhật bản đồ hiện
UAV được đánh giá là công nghệ mới, giúp giảm thiểu trạng.
sức lao động, tăng hiệu quả làm việc.
Cần phải có cán bộ kỹ thuật có kinh
Nhiều tổ chức về lâm nghiệp tại Việt Nam đã bắt đầu nghiệm trong việc điều khiển thiết bị bay
quan tâm và mong muốn ứng dụng UAV trong quản lý và có khả năng xử lý ảnh.
tài nguyên.
Có nhiều phần mềm xử lý ảnh UAV, bao gồm cả phần
mềm mã nguồn mở và phần mềm thương mại.
Kết quả tại Bảng 2 cho thấy, điểm mạnh và cơ giữa hai tuyến bay 60m, thời gian chụp 7s/ảnh cho
hội trong ứng dụng dữ liệu UAV là lớn, như cho tỷ lệ chùm phủ ảnh cao, tạo lập được bản đồ lớp
phép người quản lý đánh giá nhanh, kịp thời lớp phủ TTV RNM.
phủ TTV RNM, theo dõi và giám sát được những
Đối với công tác theo dõi suy thoái rừng, cần
khu vực khó tiếp cận. Kinh phí áp dụng UAV thấp xác định trước khu vực nghi vấn trên bản đồ và
hơn so với công tác điều tra, khảo sát truyền ảnh vệ tinh, sau đó lập kế hoạch bay và tiến hành
thống. Tuy nhiên, dữ liệu UAV cũng chịu ảnh bay chụp. Đặc biệt tại các khu vực khó tiếp cận
hưởng bởi yếu tố thời tiết và hạn chế trong các như bãi lầy, mạng lưới cây rừng dày đặc…, việc
nghiên cứu chuyên sâu như hiện tượng tái sinh, áp dụng dữ liệu UAV để theo dõi suy thoái rừng là
sâu bệnh của cây rừng.
rất hiệu quả.
3.4. Định hướng cho các chuyến bay và xử lý
hình ảnh UAV phục vụ cho công tác quản lý
4. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Nghiên cứu này đã đưa ra cơ sở lý luận và thực
Từ kết quả nghiên cứu cho thấy, áp dụng UAV tiễn với việc áp dụng UAV trong công tác thu thập
đã hỗ trợ hiệu quả trong công tác: i) xây dựng, cập dữ liệu, xây dựng bản đồ lớp phủ TTV RNM; hỗ trợ
nhật bản đồ lớp phủ TTV RNM và ii) theo dõi, giám sát các điểm suy giảm về sinh trưởng và chất
giám sát sinh trưởng, chất lượng rừng. Việc khảo lượng rừng tại khu vực nghiên cứu được lựa chọn.
sát, lập kế hoạch tuyến, chiều cao, thời gian bay
UAV thực sự là công cụ hỗ trợ hiệu quả cho
và khoảng cách giữa hai tuyến bay để xây dựng, người quản lý, giúp đánh giá nhanh, kịp thời
cập nhật bản đồ hiện trạng là rất quan trọng. chất lượng RNM, đặc biệt tại các khu vực xa
Đường bay chụp tại các khu vực rừng trồng thuộc xôi, biệt lập, khó tiếp cận so với phương pháp
VQGXT với chiều cao bay 100m, khoảng cách truyền thống.
KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 68 (3/2020)
64
Kết quả nghiên cứu UAV, xử lý thông qua tự áp dụng UAV trong thời gian tới.
phần mềm mã nguồn mở ODM phụ thuộc khá lớn
vào đường bay chụp như chiều cao bay, khoảng
cách giữa hai tuyến bay, thời gian chụp.
LỜI CẢM ƠN
Cảm ơn Ban Quản lý VQG Xuân Thủy đã cho
phép chúng tôi thực hiện nghiên cứu áp dụng
Cần tiếp tục tiến hành các đợt bay UAV, với UAV. Nghiên cứu này là một phần kết quả từ đề
các đường bay thực nghiệm, đặc biệt tại các khu tài có mã số NE/P014127/1: MOnitoring
vực có hiện tượng suy giảm sinh trưởng và chất Mangrove ExteNT
&
Services: What is
lượng cây rừng, như khu vực rừng trồng Bãi controlling Tipping Points? - tên tiếng Việt: Giám
Trong, để có thể đưa ra bức tranh lớp phủ TTV sát quy mô và các dịch vụ rừng ngập mặn
rừng toàn diện, kịp thời đề xuất các giải pháp quản (MOMENTS): Yếu tố kiểm soát điểm tới hạn ?
lý RNM thích hợp.
được tài trợ bởi Quỹ Phát triển Khoa học và Công
Kết quả nghiên cứu cũng là cơ sở dữ liệu khoa nghệ Quốc gia (NAFOSTED) trong khuôn khổ
học quan trọng, phục vụ cho các nghiên cứu tương Chương trình hợp tác NAFOSTED-RCUK.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Anderson, K., Gaston, K.J., 2013. Lightweight unmanned aerial vehicles will revolutionize spatial
Dahdouh-Guebas, F., Jayatissa, L.P., Di Nitto, D., Bosire, J.O., Seen, D.L., Koedam, N., 2005. How
effective were mangroves as a defence against the recent tsunami? Current Biol. 15 (12), 443–447.
Dandois, J., Ellis, E.C., 2013. High spatial resolution three-dimensional mapping of vegetation spectral
dynamics using computer vision. Remote Sens. Environ. 136, 259.
Dji, Phantom 3 Professional Quick Start Guide V1.0. 2016.
Ha, T.H., Marchand, C., Aime, J., Nhon, Dang Hoai, Hong, Phan Nguyen, Tung, Nguyen Xuan, Cuc,
Nguyen Thi Kim, 2017. Belowground carbon sequestration in a mature planted mangroves
(Northern Viet Nam). Forest Ecology and Management.
Jaskierniak, D., Kuczera, G., Benyon, R.G., Lucieer, A., 2016. Estimating tree and stand sapwood area
in spatially heterogeneous southeastern Australian forests. J. Plant Ecol. 9 (3), 272.
Mancini, F., Dubbini, M., Gattelli, M., Stecchi, F., Fabbri, S., Gabbianelli, G., 2013. Using Unmanned
Aerial Vehicles (UAV) for high-resolution reconstruction of topography: the structure from motion
approach on Coastal Environments. Remote Sens. 5, 6880.
Masek, J.G., Hayes, D.J., Hughes, M.J., Healey, S.P., Turner, D.P., 2015. The role of re-mote sensing in
process-scaling studies of managed forest ecosystems. Forest Ecology and Management. 355, 109-123.
Messinger, M., Gregory, P., Asner, G.P., Silman, M., 2016. Rapid assessment of Amazon forest
structure and biomass using small unmanned aerial systems. Remote Sens. 8, 615.
Otero, V., Kerchove, R.V.D., Satyanarayana, B., Martínez-Espinosa, C., Fisol, M.A.B., Ibrahim,
M.R.B., Sulong, I., 2018. Managing mangrove forests from the sky: Forest inventory using field data
and Unmanned Aerial Vehicle (UAV) imagery in the Matang Mangrove Forest Reserve, peninsular
Malaysia, Forest Ecology and Management. 411 (2018) 35-45.
Rafael C. Carvalho và Colin D. Woodroffe., 2019. Morphological Exposure of Rocky Platforms: Filling
the Hazard Gap Using UAVs. Drones2019, 3, 42;. www.mdpi.com/journal/drones.
Sen Tran Thi Mai, Cuc Nguyen Thi Kim, Lien Le Hong, Ha Tran Viet, Quynh Pham Thi, Van Nguyen
Thanh Thuy, Dung Pham Tien (2019), Current status of mangroves in the context of climate change in
Xuan Thuy National park buffer zone, Nam Dinh Province, Vietnam. Proceeding of the 10th International
Conference on Asian and Pacific Coasts (APAC 2019) Ha Noi, Vietnam.
KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 68 (3/2020)
65
Walters, B.B., Rönnbäck, P., Kovacs, J.M., Crona, B., Hussain, S.A., Badola, R., Primavera, J.H.,
Barbier, E., Dahdouh-Guebas, F., 2008. Ethnobiology, socio-economics and management of
mangrove forest: a review. Aquat. Bot. 89, 220–236.
Wang, A., Chen, J., Jing, C., Ye, G., Wu, J., Huang, Z., Zhou, C., 2015. Monitoring the Invasion of
Spartina alterniflora from 1993 to 2014 with Landsat TM and SPOT 6 Satellite Data in Yueqing Bay,
China.
Zhang, J., Hud, J., Liane, J., Fan, Z., Ouyang, X., Ye, W., 2016. Seeing the forest from drones: Testing the
potential of lightweight drones as a tool for long-term forest monitoring. Biol. Conserv. 198, 60.
Abstract:
APPLICATION OF UNMANNED AERIAL VEHICLE TO MANGROVE FOREST
MANAGEMENT, A CASE STUDY IN XUAN THUY NATIONAL PARK, NAM DINH
This research article employed unmanned aerial vehicle (UAV) to map the mangrove cover
management in Xuan Thuy National Park. UAV data was collected in March 2018 and 2019, focusing
on buffer areas of the natural mangrove forests adjacent to the guarding, along the estuary and planted
mangrove forests in Bai Trong. OpenDroneMap- as open source software- was used to mapping UAV
images. Research results showed that selected areas of the natural mangrove forests that have grown
healthy while the area of the planted mangrove forest in Bai Trong appeared to decrease quality, mainly
occurred in Kandelia obovata. UAV routes, including height, distance between two Z turn-routes,
shooting time that have remarkable influences on the success of the images mapping out of selected
mangrove forests. Therefore, UAV is applied as an effective tool support for managers, helping to
quickly and precisely assess mangrove cover, especially in remote, isolated and hard-to-access areas
compared to conventional field study approach.
Keywords: Unmanned Aerial Vehicle- UAV, Mangrove forests, Xuan Thuy National Park.
Ngày nhận bài:
07/01/2020
Ngày chấp nhận đăng: 26/3/2020
KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 68 (3/2020)
66
8 trang
19120
Free
Bạn đang xem tài liệu "Ứng dụng công nghệ bay không người lái để quản lý rừng ngập mặn, nghiên cứu cụ thể tại Vườn quốc gia Xuân Thủy, Nam Định", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- ung_dung_cong_nghe_bay_khong_nguoi_lai_de_quan_ly_rung_ngap.pdf
