Tóm tắt Luận án Nghiên cứu mô hình ước tính sinh khối, trữ lượng các bon rừng ngập mặn trên cơ sở ứng dụng viễn thám và gis tại tỉnh Cà Mau

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT 
TRƢỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP 
-------------------------- 
NGUYỄN THỊ HÀ 
NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH ƢỚC TÍNH SINH KHỐI, TRỮ LƢỢNG 
CÁC BON RỪNG NGẬP MẶN TRÊN CƠ SỞ ỨNG DỤNG VIỄN 
THÁM VÀ GIS TẠI TỈNH CÀ MAU 
TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ LÂM NGHIỆP 
 Chuyên ngành: Lâm sinh 
 Mã số: 62 62 02 05 
Hà Nội, 2017 
Luận án đƣợc hoàn thành tại: 
Trường Đại học Lâm nghiệp – Xuân Mai – Chương Mỹ - Hà Nội. 
Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: 
1. PGS.TS. VIÊN NGỌC NAM 
2. TS. LÂM ĐẠO NGUYÊN 
Luận án được bảo vệ tại Hội đồng chấm luận án cấp cơ sở họp tại: Trường Đại học 
Lâm nghiệp Việt Nam 
Vào hồi giờ, ngày tháng năm 2017. 
1 
MỞ ĐẦU 
1. Sự cần thiết 
Việc nghiên cứu sinh khối, các bon vẫn là một thử thách, đặc biệt là đối với 
những khu rừng đặc thù, khó tiếp cận trong đó có các khu rừng ngập mặn. Trong bản 
hướng dẫn về kiểm kê khí nhà kính quốc gia của IPPC (IPPC, 2006) [52] đã đề cập đến 2 
cách là trực tiếp và gián tiếp để tính sinh khối trên mặt đất. Trong một hướng nghiên cứu 
khác có đề cập phương pháp tiếp cận dựa trên đo đếm thực địa, viễn thám và GIS (Lu, 
2006)[63]. Kỹ thuật dựa trên dữ liệu vệ tinh thay thế với các phương pháp truyền thống 
bằng cách cung cấp thông tin không gian rõ ràng và hiệu quả về chi phí. 
Tại Việt Nam việc xác định sinh khối của HST rừng bằng phương pháp viễn thám 
đã có một số nghiên cứu và đem lại những kết quả nhất định, tuy nhiên đối với hệ sinh 
thái rừng ngập mặn những ứng dụng này còn rất hạn chế. Hơn nữa, độ chính xác khi xác 
định sinh khối rừng bằng dữ liệu viễn thám phụ thuộc rất nhiều vào các yếu tố ngoại 
cảnh. Do đó câu hỏi đặt ra là có mối tương quan cao giữa sinh khối và các bon của rừng 
với giá trị tán xạ, phản xạ trích xuất từ dữ liệu viễn thám quang học và radar hay không 
trong điều kiện rừng ngập mặn? Có thể thành lập được bản đồ sinh khối và tích lũy các 
bon từ dữ liệu viễn thám hay không? 
Đề tài “Nghiên cứu mô hình ước tính sinh khối, trữ lượng các bon rừng ngập mặn 
trên cơ sở ứng dụng viễn thám và GIS tại tỉnh Cà Mau” được thực hiện nhằm hoàn thiện 
cơ sở khoa học và đề xuất được mô hình ước tính sinh khối và tích lũy các bon cho rừng 
Đước dựa trên dữ liệu viễn thám. 
2. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài 
2.1. Mục tiêu tổng quát 
Cung cấp được cơ sở dữ liệu và mô hình ước tính sinh khối, tích luỹ các bon của 
rừng ngập mặn phục vụ công tác quản lý, phục hồi, duy trì và phát triển hệ sinh thái rừng 
ngập mặn. 
2.2. Mục tiêu cụ thể 
Phân tích được mối tương quan giữa giá trị tán xạ chiết xuất từ hình ảnh radar đa 
phân cực và giá trị phản xạ chiết xuất từ ảnh quang học với sinh khối rừng trên mặt đất. 
Xây dựng được mô hình ước tính trữ lượng sinh khối và tích lũy các bon của rừng 
2 
ngập mặn dựa trên dữ liệu thực địa và dữ liệu viễn thám. 
Ước lượng và thành lập được bản đồ sinh khối, tích lũy các bon của rừng ngập 
mặn tại khu vực nghiên cứu. 
3. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn 
Về mặt khoa học: Xây dựng cơ sở dữ liệu và mô hình về ước tính sinh khối, tích lũy các 
bon rừng ngập mặn trên cơ sở ứng dụng ảnh viễn thám và GIS tại tỉnh Cà Mau. 
Về mặt thực tiễn: Đề xuất một số mô hình ước tính sinh khối và trữ lượng tích lũy các 
bon của rừng ngập mặn nhằm hỗ trợ các nhà quản lý rừng trong việc điều tra quy hoạch, 
sử dụng biện pháp kỹ thuật lâm sinh, lập kế hoạch bảo vệ, phát triển rừng và tính toán 
chi trả dịch vụ môi trường rừng. 
4. Những đóng góp mới của đề tài 
- Ứng dụng ảnh viễn thám vào điều tra sinh khối và các bon cho rừng Đước tại 
tỉnh Cà Mau. 
- Cung cấp được số liệu về sinh khối và tích lũy các bon trên mặt đất và ngưỡng 
bão hòa của sinh khối rừng đối với giá trị phản xạ và tán xạ ngược trên ảnh viễn thám tại 
tỉnh Cà Mau. 
- Xây dựng được mô hình ước tính sinh khối và tích lũy các bon trên mặt đất của 
rừng bằng dữ liệu viễn thám siêu cao tần và quang học cho đối tượng đặc thù là rừng 
Đước tỉnh Cà Mau. 
5. Đối tƣợng, phạm vi và giới hạn nghiên cứu 
Đối tƣợng nghiên cứu 
Sinh khối và các bon trên mặt đất của rừng Đước (Rhizophora apiculata BL.) bao 
gồm các bộ phận: Thân, cành, lá và rễ trên mặt đất. 
Phạm vi và giới hạn nghiên cứu 
Về không gian: 
Nghiên cứu được xác định giới hạn trong khu vực ven biển thuộc tỉnh Cà Mau, 
nơi có diện tích RNM phân bố và chú trọng tới các khu vực điển hình về loài Đước 
(Rhizophora apiculata BL.) và chỉ nghiên cứu trong một cảnh ảnh viễn thám. 
Về thời gian: 
Luận án nghiên cứu dựa trên dữ liệu ảnh ALOS Palsar năm 2010 và ảnh SPOT5 
3 
năm 2013, trên địa bàn tỉnh Cà Mau, thời điểm gần với dữ liệu đo đếm thực địa. 
Về đối tượng nghiên cứu: 
Chỉ nghiên cứu giải tích điển hình cây Đước (Rhizophora apiculata BL.) bao gồm 
4 bộ phận: Thân, cành, lá và rễ trên mặt đất, không nghiên cứu dưới mặt đất. 
Chỉ khảo sát đặc tính tương tác của ảnh viễn thám ALOS PALSAR kênh L (kích 
thước pixcel 12,5 x 12,5 m) với 2 phân cực HH, HV và ảnh viễn thám quang học SPOT 
5 (kênh 1, 2, 3, 4) với độ phân giải không gian là 10 x 10 m. 
Chƣơng 1 
TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 
Có nhiều phương pháp đã được các nhà khoa học trên thế giới cũng như trong 
nước đưa ra và áp dụng để xác định tích lũy các bon, khả năng hấp thụ CO2 của rừng. 
Phương pháp đo đếm trực tiếp có độ chính xác cao, tuy nhiên, phải chặt hạ toàn bộ cây 
trong ô mẫu ảnh hưởng đến thảm thực vật, giới hạn trong khu vực và kích thước cây mẫu 
nhỏ; mất nhiều thời gian và công sức, vất vả và chi phí lớn. Phương pháp gián tiếp xây 
dựng một mối tương quan giữa sinh khối với các chỉ tiêu như đường kính, chiều cao, mật 
độ cây bằng phương pháp phân tích hồi quy dựa trên kết quả giải tích các cây tiêu chuẩn 
để ước tính sinh khối trên mặt đất, so với phương pháp đo đếm trực tiếp, phương pháp 
này giảm được chi phí và không ảnh hưởng nhiều đến thảm thực vật. Đây là cách tiếp 
cận được sử dụng nhiều nhất cho việc phát triển các mô hình ước lượng sinh khối. Do 
đó, đây cũng là phương pháp đề tài thực hiện để ước tính sinh khối và tích lũy các bon 
trên mặt đất tại khu vực nghiên cứu. 
Phương pháp phân tích hồi quy là cách tiếp cận được sử dụng thường xuyên nhất 
cho việc phát triển các mô hình ước lượng sinh khối. Do đó, đề tài luận án lựa chọn cách 
tiếp cận này để nghiên cứu xây dựng mô hình ước tính sinh khối và tích lũy các bon tại 
khu vực nghiên cứu. 
Dữ liệu radar ALOS PALSAR (L-band) cho các nghiên cứu sinh khối cho ra kết 
quả tốt hơn hơn dữ liệu radar bước sóng ngắn hơn nên dữ liệu radar ALOS PALSAR (L-
band) được lựa chọn để nghiên cứu cho đối tượng tại khu vực, tuy nhiên rừng phân bố 
trong những khu vực có môi trường sinh lý phức tạp, với điều kiện tại khu vực độ ẩm bề 
4 
mặt lớn và sinh khối cao có thể khó khăn cho việc xây dựng mô hình ước tính dựa trên 
dữ liệu radar nên tác giả sử dụng thêm dữ liệu quang học để nghiên cứu sinh khối và tích 
lũy các bon cho rừng ngập mặn. 
Chƣơng 2 
NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 
2.1. Nội dung nghiên cứu 
1). Nghiên cứu sinh khối và tích lũy các bon trên mặt đất bằng phương pháp đo 
đếm trực tiếp tại tỉnh Cà Mau. 
2). Nghiên cứu sinh khối và tích lũy các bon bằng phương pháp sử dụng ảnh viễn 
thám và GIS tại khu vực nghiên cứu. 
+ Phân tích đặc trưng tán xạ, phản xạ đối với sinh khối của rừng ngập mặn tại khu 
vực nghiên cứu. 
+ Thiết lập mối tương quan giữa phổ phản xạ, chỉ số NDVI (ảnh quang học) hoặc 
tán xạ ngược (ảnh radar) với sinh khối, lượng tích luỹ các bon của rừng. 
+ Xây dựng và thành lập bản đồ sinh khối, tích lũy các bon của rừng ngập mặn 
bằng phương pháp viễn thám và GIS. 
2.2. Phƣơng pháp nghiên cứu 
2.2.1. Phương pháp tiếp cận 
- Tiếp cận các phương pháp xử lý ảnh viễn thám radar (kênh L) và ảnh viễn thám 
quang học SPOT 5 (kênh 1, 2, 3, 4) trong phân loại đối tượng rừng ngập mặn. 
- Phương pháp tính toán sinh khối ngoài thực địa, phân tích mẫu để xác định 
lượng tích lũy các bon trong sinh khối của rừng ngập mặn. 
- Phương pháp khảo sát đặc trưng vật lý (tán xạ radar, phản xạ phổ) theo các trạng 
thái, sinh khối, tích lũy các bon rừng khác nhau. 
- Phương pháp mô hình hồi quy tương quan giữa tán xạ radar, phản xạ phổ, chỉ số 
NDVI và thông số rừng ngập mặn để tính sinh khối, tích lũy các bon của rừng. 
Từ những quan điểm trên, trên cơ sở các kết quả phân tích ảnh viễn thám và bản 
đồ hiện trạng rừng, lựa chọn các vùng mẫu và tiến hành điều tra thực địa. Tại thực địa, 
tiến hành điều tra, đo đếm các chỉ tiêu sinh trưởng trên các ô mẫu, lựa chọn cây tiêu 
5 
chuẩn để giải tích xác định tỉ lệ sinh khối, tích lũy các bon của cây cá thể, từ đó xác định 
được sinh khối và tích lũy Các bon của cây các thể và quần thể rừng. Dựa trên những kết 
quả tính toán lượng tích lũy các bon được tính trên từng ô mẫu tiến hành lập mối tương 
quan giữa phản xạ phổ, chỉ số NDVI hoặc hệ số tán xạ ngược của ảnh radar với sinh 
khối, tích lũy các bon của rừng. Từ mô hình tiến hành lập bản đồ sinh khối, tích lũy các 
bon và hấp thụ CO2. 
Việc xây dựng các mô hình toán và các hệ số ước tính sinh khối tập trung sử dụng 
các nhân tố có khả năng đo đếm được ngoài hiện trường và có mối quan hệ mật thiết với 
sinh khối rừng. Các mô hình toán và các hệ số ước tính sinh khối trên mặt đất được tính 
toán theo các hướng dẫn của IPCC (2006). 
2.2.3. Phương pháp thu thập số liệu sinh khối trên mặt đất 
2.2.3.1. Phương pháp thiết lập ô tiêu chuẩn và điều tra các chỉ tiêu sinh trưởng 
a) Thiết lập các ô tiêu chuẩn ngoài thực địa 
b) Điều tra các chỉ tiêu sinh trưởng của cây trong ô tiêu chuẩn. 
Các chỉ tiêu điều tra trong ÔTC bao gồm: Chu vi thân cây (C1,3), chiều cao vút 
ngọn (Hvn), đường kính tán, phẩm chất cây. 
+ Chu vi thân cây (C1,3): Dùng thước đo chu vi thân cây tại độ cao 1,3 m 
+ Chiều cao vút ngọn (Hvn) được đo bằng thước đo cao, chiều cao vút ngọn được 
tính từ rễ trên mặt đất đến ngọn. 
+ Đường kính tán từng cây (DT): Đường kính tán từng cây rừng được đo bằng sào 
và thước dây. 
2.2.3.2. Phương pháp thu thập số liệu cho lập phương trình sinh khối cây cá thể 
a) Phương pháp thu thập số liệu cho lập phương trình sinh khối tươi cây cá thể 
chung cho các cấp tuổi 
Bảng 2.2. Số lƣợng cây tiêu chuẩn đƣợc sử dụng để xây dựng 
phƣơng trình sinh khối cá thể 
TT 
Cấp 
tuổi 
Số lƣợng cây tiêu 
chuẩn xây dựng 
phƣơng trình 
sinh khối tƣơi 
Số lƣợng cây tiêu chuẩn sử dụng để kiểm nghiệm 
Phƣơng trình 
sinh khối tƣơi 
Phƣơng trình 
sinh khối khô 
Phƣơng trình 
sinh khối khô 
theo quần thể 
6 
1 I 12 3 7 10 
2 II 14 3 7 10 
3 III 12 3 7 10 
4 IV 11 3 7 10 
5 V 10 3 7 10 
6 VI 4 0 0 0 
Tổng số 63 15 35 50 
Giải tích thân cây: Cây tiêu chuẩn sau khi chặt hạ, tiến hành dùng thước đo 
chiều dài thân cây, D1,3 và đo tiết diện giữa đoạn 1 m cho đến hết thân cây, sử dụng cưa 
máy để tách các bộ phận thân, cành, rễ chống và tách riêng bộ phận lá. Dùng cân cân 
sinh khối tươi từng bộ phận riêng rẽ để xác định sinh khối tươi trên mặt đất. Tổng khối 
lượng các bộ phận sẽ là tổng sinh khối của thân cây. 
Cân đo sinh khối tƣơi: Phân chia cây giải tích làm 4 bộ phận: Thân, cành, lá và 
rễ trên mặt đất, lần lượt cân từng bộ phận sinh khối tươi và ghi vào biểu điều tra sinh 
khối cây cá thể. Cân sinh khối tươi có độ chính xác 0,1 mg. 
Lấy mẫu sinh khối: Sau khi xác định sinh khối tươi của các cây giải tích, tiến 
hành lấy mẫu từng bộ phận sinh khối để dùng vào việc phân tích sinh khối khô và hàm 
lượng tích lũy các bon trong sinh khối cây rừng trong phòng thí nghiệm. Số mẫu được 
lấy là 12 mẫu/cây (4 bộ phận x 3 mẫu), mỗi mẫu thân, cành lấy khoảng 0,5 – 1 kg, mẫu 
lá khoảng 0,2 – 0,5 kg. Mẫu lấy xong được cân ngay bằng cân điện tử để xác định khối 
lượng ban đầu. Mẫu được bảo quản trong túi nilon. 
- Phương pháp thu thập số liệu cho kiểm nghiệm phương trình sinh khối tươi: 
Để kiểm nghiệm phương trình sinh khối tươi, đề tài sử dụng số liệu của 15 cây 
tiêu chuẩn chặt hạ (thể hiện trong bảng 2.2) 
b) Phương pháp thu thập số liệu cho lập phương trình sinh khối khô cây cá thể 
theo cấp tuổi: 
Để kiểm nghiệm phương trình sinh khối khô cây cá thể, đề tài sử dụng số liệu của 
35 cây tiêu chuẩn chặt hạ (thể hiện trong bảng 2.2) 
c) Phương pháp thu thập số liệu cho thiết lập phương trình sinh khối khô quần 
7 
thể 
- Phương pháp thu thập số liệu cho kiểm nghiệm phương trình sinh khối khô quần 
thể: Đề tài sử dụng số liệu 5 ô tiêu chuẩn ở các cấp tuổi khác nhau để kiểm nghiệm 
phương trình sinh khối khô quần thể. 
2.2.4. Phương pháp xử lý số liệu sinh khối trên mặt đất 
2.2.4.1. Phân tích xác định tỉ lệ sinh khối khô và hàm lượng các bon tích lũy trong 
mẫu sinh khối trên mặt đất 
Xác định sinh khối khô của mẫu: Xác định bằng phương pháp tủ sấy ở nhiệt độ 
105
0
C. Mẫu sinh khối được đưa vào phòng thí nghiệm, được sấy khô ở 1050C đối với 
thân, cành rễ và ở 800C đối với lá cho đến khi trọng lượng không đổi. 
Hàm lƣợng các bon trong bộ phận: Mẫu phân tích hàm lượng các bon trong 
sinh khối được phân tích bằng phương pháp đốt trực tiếp bằng máy NC Analyzer 2100 
tại Phòng Thí nghiệm của Viện Khoa học Lâm nghiệp Nam Bộ. 
2.2.4.2. Nghiên cứu thiết lập các mô hình tương quan ước tính sinh khối của cây cá thể 
và quần thể Đước 
1). Thiết lập mô hình ước tính sinh khối tươi cây cá thể 
Trong luận án đã mô hình hóa mối quan hệ giữa sinh khối tươi với các nhân tố có 
quan hệ theo dạng hàm tổng quát: Yi = f(xj) 
* Các tiêu chuẩn, chỉ tiêu thống kê để lựa chọn biến tham gia và hàm tối ƣu: 
Việc lựa chọn các biến tham gia vào mô hình và lựa chọn hàm tối ưu nhất phụ thuộc vào 
nhiều chỉ tiêu thống kê. Trong đề tài đã sử dụng một số chỉ tiêu để làm tiêu chí, căn cứ 
lựa chọn hàm như sau: 
- Hệ số xác định R2: Về tổng quát thì hàm tốt nhất khi R
2 đạt cao nhất. Tuy 
nhiên có trường hợp R2 đạt cao nhất nhưng chưa phải là hàm phù hợp nhất, do vậy cần 
dựa thêm các chỉ tiêu thống kê khác. 
- Kiểm tra sự tồn tại của các tham số của mô hình và mô hình: Yêu cầu các tham 
số của mô hình và mô hình đều tồn tại ở mức có ý nghĩa (p < 0,05). 
- Chỉ số thống kê SEE (Sai số ước lượng chuẩn: Standard Eror of Est.), MAE (Sai 
số tuyệt đối trung bình) và SSR (Tổng sai lệch bình phương): Phương trình tốt nhất khi 3 
chỉ số này của phương trình nhỏ nhất. 
8 
- Nhân tố điều chỉnh (CF), (Ong và cộng sự, 2004) [84] và (Chave, 2005) [38]: 
CF = exp(RSE
2
/2) (2.3). CF luôn lớn hơn 1. Trong đó RSE (Residual standard error) là 
sai tiêu chuẩn của phần dư hay là sai số của mô hình (SEE). Khi RSE càng lớn thì CF 
càng lớn, có nghi a mô hình càng có độ tin cậy thấp. Mô hình tốt khi CF càng tiến dần 
đến 1. 
- Biến động trung bình S%: Để kiểm tra khả năng ứng dụng của các phương trình 
và đánh giá mức độ sai lệch, biến động trung bình của giá trị ước lượng qua mô hình với 
thực tế quan sát: 

n
i 1 Ytn
Ytn -Ylt 
n
100
 = % S 
Trong đó: Ytn: Giá trị thực nghiệm quan sát 
 Ylt : Giá trị dự báo qua mô hình 
 S %: Sai số tương đối 
* Kiểm nghiệm phương trình: 
Sau khi lựa chọn phương trình tiến hành kiểm tra khả năng tồn tại của phươ ... 63,9 
6 VI 68,13 65,00 61,50 32,00 65,2 
TB (%) 64,91 60,77 61,44 31,02 61,3 
STDEV (%) 3,57 3,97 2,67 1,21 4,56 
Tỉ lệ sinh khối khô trung bình theo cấp tuổi của cây Đước biến động từ 52,9 đến 
65,2% với tỉ lệ sinh khối khô cấp tuổi I là 52,9%, cấp tuổi II là 59,5%, cấp tuổi III là 
62,2%, cấp tuổi IV là 64,0%, cấp tuổi V là 63,9% và cấp tuổi VI là 65,2%. Đây là cơ sở 
để xác định phương trình sinh khối khô theo cấp tuổi của cây cá thể Đước. 
b) Mô hình ước tính sinh khối khô cây cá thể 
Bảng 4.7: Mô hình ƣớc tính tổng sinh khối khô trên mặt đất của cây Đƣớc 
Cấp tuổi Phƣơng trình lập đƣợc 
I Wtk = 0,529* exp(-0,728 + 2,33*ln(D1,3)) 
II Wtk = 0,595* exp(-0,728 + 2,33*ln(D1,3)) 
III Wtk = 0,622* exp(-0,728 + 2,33*ln(D1,3)) 
16 
IV Wtk = 0,640* exp(-0,728 + 2,33*ln(D1,3)) 
V Wtk = 0,639* exp(-0,728 + 2,33*ln(D1,3)) 
VI Wtk = 0,652* exp(-0,728 + 2,33*ln(D1,3)) 
c). Kiểm nghiệm phƣơng trình sinh khối khô theo quần thể 
Sai số tương đối của tất cả các phương trình sinh khối tươi theo cấp tuổi đều nằm 
trong giới hạn cho phép (∆ % = 3,68 – 9,09 < 10%). Sai số mang dấu + biến động từ 50 
– 60% ở các cấp tuổi, còn Sai số mang dấu - biến động từ 40 – 50%, chứng tỏ không có 
sai số hệ thống. 
4.1.1.2. Phương trình các bon cây cá thể 
a). Hệ số các bon cho các bộ phận thân cây theo cấp tuổi 
Bảng 4.9: Kết quả tính hệ số các bon cho các bộ phân của cây theo cấp tuổi 
TT Tuổi 
Hệ số các bon theo các bộ phận Hệ số C 
chung Thân Cành Rễ Lá 
1 I 0,45 0,43 0,42 0,40 0,44 
2 II 0,46 0,43 0,43 0,40 0,45 
3 III 0,48 0,44 0,44 0,41 0,47 
4 IV 0,49 0,46 0,46 0,41 0,47 
5 V 0,50 0,47 0,47 0,41 0,49 
6 VI 0,48 0,48 0,47 0,42 0,48 
Hệ số các bon chung của cây Đước theo cấp tuổi là biến động ít (từ 0,44 - 0,49), 
do đó, có thể sử dụng hệ số các bon chung cho cây Đước khi sử dụng vào thực tế. 
b) Phƣơng trình các bon theo cấp tuổi 
Bảng 4.10: Mô hình ƣớc tính các bon cây cá thể Đƣớc 
Cấp tuổi Phƣơng trình lập đƣợc 
I Wc = 0,230* exp(-0,728 + 2,33*ln(D1,3)) 
II Wc = 0,266* exp(-0,728 + 2,33*ln(D1,3)) 
III Wc = 0,290* exp(-0,728 + 2,33*ln(D1,3)) 
17 
Cấp tuổi Phƣơng trình lập đƣợc 
IV Wc = 0,304* exp(-0,728 + 2,33*ln(D1,3)) 
V Wc = 0,314* exp(-0,728 + 2,33*ln(D1,3)) 
VI Wc = 0,312* exp(-0,728 + 2,33*ln(D1,3)) 
c) Kiểm nghiệm phƣơng trình 
Kết quả kiểm tra đánh giá sai số tương đối nằm trong giới hạn cho phép (∆% = 
0,06 – 4,37 < 10%). Sai số mang dấu + và sai số mang dấu – đều biến động từ 40 – 60% 
ở các cấp tuổi, chứng tỏ không có sai số hệ thống. 
4.1.2. Phương trình sinh khối quần thể Đước 
4.1.2.1. Sinh khối khô quần thể Đước theo cấp tuổi 
 Tỉ lệ sinh khối khô thân cây của quần thể cao, chiếm bình quân là 73,9%, tỉ lệ 
sinh khối cành trung bình chiếm 15,7%, tỉ lệ sinh khối lá chiếm 2,7%, còn lại sinh khối 
rễ trung bình chiếm 7,7%. Tổng sinh khối của quần thể trung bình đạt 237 tấn/ha, biến 
động từ 92,1– 351,8 tấn/ha). 
4.1.2.2. Phân bố sinh khối khô quần thể Đước theo cấp tuổi và cấp đất 
Đối với cấp đất I: Tổng sinh khối quần thể ở cấp tuổi I là 112,0 tấn/ha; cấp tuổi II 
là 159,9 tấn/ha; cấp tuổi III là 216,0 tấn/ha; cấp tuổi IV là 278,8 tấn/ha; cấp tuổi V là 
312,8 tấn/ha và trên cấp tuổi VI là 347,7 tấn/ha. Đối với cấp đất II: Tổng sinh khối quần 
thể ở cấp tuổi I là 53,0 tấn/ha; cấp tuổi II là 158,3 tấn/ha; cấp tuổi III là 216,8 tấn/ha; cấp 
tuổi IV là 278,8 tấn/ha; cấp tuổi V là 323,6 tấn/ha và trên cấp tuổi VI là 331,7 tấn/ha. 
Rừng Đước ở cấp đất I có sinh khối cao hơn ở cấp đất II, tuy nhiên điều này còn phụ 
thuộc vào nhiều yếu tố khác như mật độ cũng liên quan đến sinh khối. Cấp tuổi càng 
tăng thì biên độ cấp kính càng tăng. 
4.1.2.3. Phương trình sinh khối khô quần thể Đước 
Các mô hình ước tính sinh khối của quần thể Đước đều có các chỉ tiêu thống kê 
nằm trong giới hạn cho phép. Mô hình một nhân tố ln(TAGB) = exp(0,768 + 
0,0873*ln(M
2
)) có SSR = 0,02 nhỏ nhất; R2 = 95,5%; Sai số tương đối S% = 8,4 ; SEE 
= 0,02, MAE = 0,02 phù hợp hơn khi ứng dụng vào thực tiễn, do đó mô hình ln(TAGB) 
= exp(0,768 + 0,0873*ln(M
2)) được lựa chọn để ước sinh khối của quần thể Đước. 
4.1.3. Phương trình tích lũy các bon của quần thể Đước 
18 
Mô hình được lựa chọn để ước tính tích lũy C của quần thể Đước là mô hình có 
hệ số xác định rất cao (R2 = 98,4) với các chỉ số sai số SSR = 0,05; SEE = 0,03; MAE = 
0,04 thấp nhất so với mô hình còn lại. Do đó, mô hình được lựa chọn để ước tính tích lũy 
C của quần thể Đước là mô hình TAGC = 1/(0,000663 + 1,65/M) với mức độ tin cậy 
95%. 
4.2. Phƣơng pháp xác định sinh khối và các bon rừng Đƣớc dựa vào dữ liệu ảnh 
viễn thám 
4.2.1. Phân loại lớp phủ rừng ngập mặn sử dụng ảnh quang học 
Việc tiến hành phân loại lớp phủ trong nghiên cứu này được chia thành 2 loại: có 
rừng và không có rừng. Kết quả phân loại lớp phủ theo chỉ số thực vật NDVI được thể 
hiện trong hình 4.12. 
Hình 4.12: Bản đồ phân loại vùng có rừng ngập mặn tại Cà Mau 
4.2.2. Phân tích quan hệ giữa giá trị tán xạ ngƣợc và giá trị phản xạ trên ảnh vệ 
tinh và sinh khối rừng trên mặt đất 
4.2.2.1. So sánh phương pháp trích xuất giá trị phản xạ, tán xạ ngược 
Luận án đã thử nghiệm 4 cách trích xuất giá trị tán xạ ngược khác nhau là 1 
pixcel, 4 pixcel (2 x 2), 9 pixcel (3 x 3) và 25 pixcel (5 x 5). Kết quả cho thấy, việc trích 
xuất giá trị trung bình trên 9 pixcel tương ứng với diện tích ô tiêu chuẩn ngoài thực địa 
có độ tin cậy cao hơn đối với điều kiện khu vực này. 
4.2.2.2. Quan hệ giữa giá trị trên ảnh vệ tinh và sinh khối rừng trên mặt đất 
19 
a). Quan hệ giữa giá trị tán xạ ngược trên ảnh vệ tinh ALOS PALSAR và sinh khối rừng 
trên mặt đất 
Hình 4.15: Quan hệ giữa giá trị tán xạ ngƣợc và sinh khối rừng trên mặt đất 
Những khu vực sinh khối lớn có tán xạ ngược thấp và bão hòa ở mức sinh khối 
trên 100 tấn, giá trị tán xạ ngược phân cực HH tập trung ở mức -18 đến -10 dB, phân cực 
HV tập trung ở mức -25 đến -18 dB. Tại khu vực nghiên cứu phân cực HH có tương 
quan tốt nhất với sinh khối rừng ở mức 100 tấn/ha trở xuống, còn phân cực HV có tương 
quan tốt nhất với sinh khối rừng ở mức 50 tấn/ha trở xuống. 
b). Quan hệ giữa giá trị phản xạ trên các kênh ảnh và chỉ số NDVI trên ảnh vệ tinh 
SPOT 5 và sinh khối rừng trên mặt đất. 
20 
Hình 4.21: Quan hệ giữa giá trị sinh khối trên mặt đất với giá trị cƣờng độ phản 
xạ trên ảnh SPOT 5 của rừng Đƣớc tỉnh Cà Mau. 
Giá trị cường độ phản xạ trên kênh chỉ số NDVI là cao nhất, với mức cường độ 
phản xạ ρTOA biến động từ 0,4 – 0,7; kênh hồng ngoại biến động từ khoảng 0,12 – 0,26, 
còn lại trên kênh đỏ và kênh lục giá trị phản xạ tương đối thấp. 
4.2.3. Mô hình tƣơng quan hồi quy ƣớc tính sinh khối rừng 
4.2.3.1. Mô hình tương quan ước tính sinh khối dựa trên dữ liệu ảnh ALOS PALSAR 
Bảng 4.16: Mô hình hồi quy một biến giữa giá trị tán xạ trên ảnh ALOS PALSAR 
và sinh khối trên mặt đất 
TT Phƣơng trình lập đƣợc 
Các chỉ tiêu thống kê 
R
2
 SSR SEE MAE 
1 ln(TABG) = 1/(0,177 + 45600000*HH^-4^2) 65,6 0,17 0,04 0,03 
2 ln(TABG) = exp(1,59 - 1,27E8*HH^-4^2) 68,0 1,06 0,12 0,09 
3 ln(TABG) = 1/(0,195 + 4,34E7*HH^-4^2) 68,8 0,12 0,04 0,03 
4 ln(TABG) = (2,2 - 1,13E8*HH^-4^2)^2 65,1 0,95 0,12 0,09 
21 
5 ln(TABG) = 1/(0,212 + 5,76E11*HH^-6^2) 75,1 0,09 0,04 0,02 
 Mô hình ln(TABG) = 1/(0,212 + 5,76E11*HH^-6^2) có hệ số xác định cao nhất 
(mô hình 5) với R2 = 0,75, với SSR (0,09), SEE (0,04) và MAE (0,02) là thấp nhất. Do 
đó mô hình 5 được chọn để dự báo sinh khối. 
b). Mô hình tương quan đa biến 
Kết quả phân tích hồi quy giữa giá trị tán xạ trên ảnh và sinh khối rừng khi sử 
dụng cả trị đo phân cực HH và HV không cho kết quả tốt hơn sử dụng phân cực HH. 
Bảng 4.17: Mô hình hồi quy một biến giữa giá trị tán xạ trên ảnh ALOS PALSAR 
và sinh khối trên mặt đất 
TT Phƣơng trình lập đƣợc 
Các chỉ tiêu thống kê 
R
2
 SSR SEE MAE 
1 ln(TABG) = 8,25 - 0,00756*HV*HH - 5,46E4*HH^-4 0,58 15,4 0,48 0,38 
2 
ln(TABG) = 54,2 + 8,4E4*HV^-3 + 1,49*HH - 
14,1*HVHH + 2,06*HHHV 
62,8 14,1 0,46 0,43 
3 ln(TABG) = 29,0 - 1,35*HV + 1,84*HH - 18,1*HVHH 54,4 17,3 0,5 0,4 
4 
ln(TABG) = 55,2 + 8,36E4*HV^-3 + 1,46*HH - 
14,1*HVHH 
60,0 15,2 0,47 0,36 
c). Kết quả kiểm chứng mô hình ước tính sinh khối dựa trên giá trị tán xạ ngược 
Kết quả kiểm nghiệm mô hình hồi quy đơn biến ln(TABG) = 1/(0.212 + 
5.76E11*HH^-6^2) với sai số trung phương 15,2 tấn/ha. Tỷ lệ về sai số sinh khối tính 
với sinh khối rừng đo có sai số độ lệch chuẩn là 31,7 %, hay nói cách khác, tính sinh 
khối qua mô hình hồi qui đơn biến có thể cho độ chính xác tới gần 68,3 %. 
4.2.3.2. Mô hình tương quan hồi quy ước tính sinh khối rừng dựa trên dữ liệu ảnh SPOT 
5 
Bảng 4.19: Mô hình hồi quy một biến giữa giá trị phản xạ của các kênh ảnh và sinh 
khối rừng trên mặt đất 
TT Phƣơng trình lập đƣợc 
Các chỉ tiêu thống kê 
R
2
 SSR SEE MAE 
1 ln(TAGB) = 1/(0,0998635 + 0,00026*NIR^-2^2) 0,48 0,09 0,05 0,03 
22 
2 ln(TAGB) = (2,75296 - 163,465/Red^-2)^2 0,70 0,65 0,12 0,09 
3 TAGB = exp(6,52215 - 34860,3*Green^2^2) 0,69 11,4 0,52 0,40 
4 ln(TAGB) = sqrt(43,4602 - 4760,46*WSNR^2) 0,48 153,17 5,97 4,66 
Bảng 4.20: Mô hình hồi quy giữa Chỉ số thực vật NDVI và sinh khối rừng trên mặt 
đất 
TT Phƣơng trình lập đƣợc 
Các chỉ tiêu thống kê 
R
2
 SSR SEE MAE 
1 ln(TAGB) = exp(3,02231 - 0,851803/NDVI) 0,79 0,47 0,10 0,08 
2 ln(TAGB) = exp(2,24351 - 0,226061/NDVI^2) 0,81 0,43 0,10 0,08 
3 ln(TAGB) = 1/(0,13489 + 0,0082*NDVI^-2^2) 0,86 0,03 0,02 0,02 
4 ln(TAGB) = exp(1,857 - 0,0286599*NDVI^-2^2) 0,81 0,42 0,10 0,07 
Mô hình hồi quy giữa chỉ số thực vật NDVI và sinh khối rừng trên mặt đất cao 
hơn, trong đó mô hình 3 có hệ số xác định cao nhất (R2 = 0,86), SSR = 0,03, SEE = 0,02 
và MAE = 0,02. Mô hình có dạng: ln(TAGB) = 1/(0,13489 + 0,00823004*NDVI^-2^2) 
c). Kết quả kiểm chứng mô hình ước tính sinh khối dựa trên ảnh SPOT 
Kết quả kiểm nghiệm với sai số trung phương 16,8 tấn/ha. Tỷ lệ về sai số sinh 
khối tính từ mô hình tương quan với giá trị trích xuất từ ảnh viễn thám quang học với 
sinh khối rừng đo từ các ô tiêu chuẩn có sai số độ lệch chuẩn là 27,5 %, hay nói cách 
khác tính sinh khối qua mô hình đơn biến có thể cho độ chính xác tới 72 %. 
4.2.4. Bản đồ sinh khối và các bon của rừng Đƣớc tại Cà Mau 
Phương trình sử dụng để tính sinh khối rừng trên mặt đất tỉnh Cà Mau từ chỉ số 
thực vật NDVI trên ảnh SPOT 5 như sau: ln(TAGB) = 1/(0.13489 + 
0.00823004*NDVI^-2^2) với hệ số xác định là R2 = 0,84. 
Bản đồ sinh khối Cà Mau được phân cấp thành 4 cấp sinh khối rất thấp (10 – 50 
tấn/ha), sinh khối thấp (51 – 100 tấn/ha), sinh khối trung bình (101 – 250 tấn/ha) và sinh 
khối cao (251 – 600 tấn/ha). 
Bản đồ tích lũy các bon rừng ngập mặn tại Cà Mau được phân cấp thành 4 cấp 
tích lũy các bon rất thấp (5 – 30 tấn/ha), tích lũy các bon thấp (31 – 50 tấn/ha), tích lũy 
23 
các bon trung bình (51 – 100 tấn/ha), tích lũy các bon cao (101 – 200 tấn/ha) và khác. 
Bản đồ sinh khối và bản đồ tích tũy các bon thể hiện khu vực tích lũy các bon cao (trên 
200 tấn/ha) chủ yếu tập trung ở vùng lõi VQG Đất Mũi, còn lại một ít diện tích phân bố 
rải rác tại các lâm ngư trường. Rừng có mức tích lũy các bon từ 51 – 100 tấn/ha phân bố 
nhiều nhất trong khu vực nghiên cứu. 
19 
Hình 4.22: Bản đồ phân cấp sinh khối rừng ngập mặn tại khu vực tỉnh Cà Mau 
20 
Hình 3.23: Bản đồ tích lũy các bon rừng ngập mặn tại khu vực tỉnh Cà Mau
21 
KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KIẾN NGHỊ 
1. Kết luận 
- Về tỉ lệ sinh khối và các bon 
Tỉ lệ sinh khối khô trung bình trong thân là 64,91 ± 3,57 %; trong cành cây là 
60,77 ± 3,97 %; trong rễ chống là 61,44 ± 2,67 %; và trong lá là 31,02 ± 1,21 %. 
- Về sinh khối và tích lũy các bon 
Tổng sinh khối của quần thể trung bình đạt 191,1 tấn/ha, lượng các bon tích lũy 
trong sinh khối rừng trung bình đạt 117,4 tấn C/ha. Khả năng hấp thụ CO2 cao nhất tương 
ứng với đường kính trung bình của quần thể là 11,7 cm, mật độ là 2.580 cây/ha với 692,4 
tấn CO2/ha. 
- Về mô hình ƣớc tính sinh khối và tích lũy các bon mặt đất 
Dạng hàm logarit 2 chiều rất phù hợp để dự báo sinh khối và tích lũy các bon của 
cây rừng. Mô hình ước tính sinh khối tươi rừng Đước: Wtt = exp(-0,728 + 2,33*ln(D1,3)) 
Mô hình ước tính sinh khối khô quần thể: ln(TAGB) = exp(0,768 + 
0,0873*ln(M^2)). 
Mô hình ước tính tích lũy các bon quần thể TAGC = 1/(0,000663 + 1,65/M) 
- Về ứng dụng viễn thám trong ƣớc tính sinh khối rừng 
Ứng dụng dữ liệu ảnh ALOS Palsar kênh L và số liệu thực địa để tính sinh khối 
rừng ngập mặn khu vực Cà Mau là khả thi và cho độ chính xác khá cao đối với các vùng 
rừng ngập mặn có giá trị sinh khối nhỏ hơn 100 tấn/ha. 
Kết quả phân tích tương quan giữa sinh khối rừng và giá trị tán xạ ngược trích 
xuất từ ảnh ALOS Palsar kênh L tại khu vực nghiên cứu cho kết quả tương quan nghịch, 
giá trị tán xạ càng giảm thì sinh khối càng tăng và bị bão hòa khi sinh khối đạt mức 100 
tấn trên ha tương ứng với giá trị tán xạ ngược -17dB. 
Mô hình hồi quy giữa chỉ số thực vật NDVI và sinh khối rừng có dạng: ln(TAGB) 
= 1/(0.13489 + 0.00823004 *NDVI^-2^2) với hệ số xác định (R2 = 0,86), SSR = 0,03, 
SEE = 0,02 và MAE = 0,02. 
2. Tồn tại 
Luận án mới tập trung nghiên cứu cấu trúc sinh khối và tích lũy các bon các bộ 
22 
phận trên mặt đất, chưa đánh giá được sinh khối, tích lũy các bon dưới mặt đất. 
Sử dụng ảnh viễn thám có độ phân giải thấp (ảnh SPOT: 10 x10 m, ảnh radar 12,5 
x 12,5 m) nên việc ước tính sinh khối rừng đối với khu vực rừng phân bố theo giải hẹp 
xen lẫn mặt nước đạt độ chính xác không cao trong ước tính sinh khối rừng do bị nhiểu 
bởi phản xạ mặt nước. 
Dữ liệu viễn thám ALOS Palsar bão hòa với sinh trên 100 tấn/ha, trong khi rừng 
tại khu vực nghiên cứu có sinh khối chủ yếu là trên mức 100 tấn/ha. Đây được xem là 
một hạn chế rõ rệt của viễn thám radar kênh C, X, L và P đối với rừng nhiệt đới có sinh 
khối cao. 
3. Kiến nghị 
Sử dụng kết quả sinh khối và các mô hình dự báo sinh khối cây các thể và quần 
thể rừng để giám sát sinh khối, lượng tích lũy các bon của rừng. 
Tiếp tục nghiên cứu bổ sung sinh khối và tích lũy các bon dưới mặt đất để đánh 
giá hết tổng thể giá trị tích lũy các bon của rừng. 
Việc sử dụng mô hình ước tính sinh khối dựa trên dữ liệu vệ tinh đối với rừng 
Đước ở các khu vực khác cần có sự kiểm tra và nghiên cứu bổ sung và cần thử nghiệm 
thêm các biến khác như độ tàn che, đường kính, chiều cao để tìm ra mô hình tối ưu hơn 
trong ước tính sinh khối rừng cũng như làm cơ sở xây dựng bản đồ sinh khối và bản đồ 
tích tụ các bon. 
23 
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ 
1. Viên Ngọc Nam, Nguyễn Thị Hà, Trần Quốc Khải, 2012. Phương trình sinh khối và 
carbon các bộ phận của loài Đước đôi (Rhizophora apiculata Blume) ở tỉnh Cà Mau. Tạp 
chí Rừng và Môi trường, số 47/2012, tr 29-34, ISSN 1859-1248 
2. Nguyễn Thị Hà, Viên Ngọc Nam, 2015. Cấu trúc sinh khối cây cá thể và quần thể rừng 
Đước (Rhizophora apiculta Blume) tại Cà Mau. Tạp chí Nông nghiệp và phát triển Nông 
thôn, số 1/2016, 134 – 140, ISSN 1859-4581