Tài liệu Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh spot 5 trong phân loại các trạng thái rừng tỉnh bắc kạn [tt].

BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP NGÔ VĂN TÚ NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH SPOT-5 TRONG PHÂN LOẠI CÁC TRẠNG THÁI RỪNG TỈNH BẮC KẠN Chuyên ngành: Điều tra và Quy hoạch rừng Mã số: 62.62.02.08 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ LÂM NGHIỆP HÀ NỘI, 2015 Luận án đƣợc hoàn thành tại: Trƣờng Đại học Lâm nghiệp Xuân Mai, Chƣơng Mỹ, Hà Nội Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS.TSKH. Nguyễn Duy Chuyên Phản biện 1: ……………………………………………… Phản biện 2: ……………………………………………… Phản biện 3: ……………………………………………… Luận án sẽ đƣợc bảo vệ tại Hội đồng chấm luận án cấp Trƣờng họp tại: Trƣờng Đại học Lâm nghiệp Vào hồi…..giờ…..ngày…..tháng.….năm 2015 Có thể tìm hiểu luận án tại thƣ viện: Thƣ viện Quốc gia và Thƣ viện trƣờng Đại học Lâm nghiệp. 1 PHẦN MỞ ĐẦU 1. Sự cần thiết Tại Việt Nam, trạm thu ảnh vệ tinh SPOT-5 chính thức vận hành vào tháng 7 năm 2009. Từ năm 2002 đến nay đã có 5.112 cảnh ảnh SPOT-5 (tỷ lệ mây dưới 20%) [62] chụp lãnh thổ Việt Nam tương đương gần 24 lần lãnh thổ được lưu trữ tại Công ty SPOT và Cục Viễn thám Quốc gia. Đây là nguồn ảnh vệ tinh chất lượng tốt nhất phủ kín cả nước từ năm 2002 đến năm 2015, có khả năng sử dụng để giải đoán xây dựng bản đồ hiện trạng rừng tỷ lệ 1/10.000 tại nhiều thời điểm trong quá khứ và hiện tại. Tuy nhiên, kỹ thuật và khả năng sử dụng ảnh SPOT-5 để xây dựng bản đồ hiện trạng rừng tại Việt Nam còn hạn chế. Cho đến nay mới có ba nghiên cứu điển hình ứng dụng ảnh SPOT-5 trong xây dựng bản đồ rừng tại Việt Nam gồm: - Lê Anh Hùng và cộng sự nghiên cứu tại huyện Đình Lập và Lộc Bình, tỉnh Lạng Sơn; - Nguyễn Thanh Hương nghiên cứu tại huyện Đăk RLấp, tỉnh Đăk Nông; - Vũ Tiến Điển và cộng sự nghiên cứu tại huyện Cư Jút, tỉnh Đăk Nông, huyện Con Cuông tỉnh Nghệ An và huyện Mai Sơn, tỉnh Sơn La. Trong đó, hai nghiên cứu đầu sử dụng phương pháp phân loại ảnh truyền thống theo điểm ảnh (pixel based). Nhiều nghiên cứu cho 2 thấy phương pháp phân loại điểm ảnh đối với ảnh phân giải cao đưa ra độ chính xác thấp hơn phương pháp hướng đối tượng (object based). Nghiên cứu thứ ba có ưu điểm đã sử dụng phương pháp phân loại hướng đối tượng và thực hiện trên những vùng sinh thái khác nhau nhưng bị hạn chế vì phân loại trên ảnh đã tổ hợp màu tự nhiên (chỉ có 3 kênh được trộn từ 4 kênh ảnh đa phổ) do không có dữ liệu ảnh đa phổ SPOT-5. Trước thực trạng nêu trên, luận án “Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh SPOT-5 trong phân loại các trạng thái rừng tỉnh Bắc Kạn” được tiến hành với mục tiêu cơ bản là: góp phần hoàn thiện cơ sở lý luận, thực tiễn xây dựng bản đồ hiện trạng rừng, đất lâm nghiệp dựa trên ảnh vệ tinh phân giải cao trong điều kiện địa hình đồi núi và khí hậu nhiệt đới ẩm vùng miền núi phía bắc Việt Nam. 2. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn Phương pháp phân loại hướng đối tượng (object-based) đã được Luận án nghiên cứu đối với ảnh vệ tinh độ phân giải không gian cao. Ngoài giá trị xám độ ảnh thuần túy mà phương pháp điểm ảnh (pixel-based) sử dụng, nhiều chỉ tiêu thống kê về cấu trúc không gian giá trị xám độ ảnh trong lô rừng và đất rừng được nghiên cứu nhằm nâng cao khả năng phân loại các trạng thái như độ lệch chuẩn, mức độ đồng nhất (Homogeneity), mức độ khác biệt (Dissimilarity), mức độ ngẫu nhiên (Entropy) phân bố giá trị xám độ ảnh. 3 Kết quả nghiên cứu đóng góp cho thực tiễn giải đoán ảnh vệ tinh về hệ thống trạng thái rừng và đất lâm nghiệp có thể phân biệt được trên ảnh SPOT-5, mức độ tách biệt các trạng thái để từ đó định hướng kiểm tra, chỉnh lý bản đồ kết quả giải đoán ở ngoài thực địa giúp giảm chi phí, nhân công hiện trường. Kết quả nghiên cứu sẽ đóng góp hoàn thiện biện pháp kỹ thuật, định mức kinh tế kỹ thuật giải đoán ảnh vệ tinh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng. Hơn nữa, nghiên cứu đã chỉ ra có thể dùng những ngưỡng xám độ, đặc trưng xám độ ảnh vệ tinh để giải đoán trên nhiều cảnh ảnh thay vì giải đoán từng cảnh ảnh độc lập trước đây. Các đặc trưng ảnh vệ tinh tính theo phương pháp hướng đối tượng trong luận án là tiền đề nghiên cứu phân loại hiện trạng rừng đối với những ảnh vệ tinh độ phân giải cao đang và sẽ được ứng dụng tại Việt Nam như ảnh SPOT-6, SPOT-7, VNREDSat-1,... 3. Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu chung: Đánh giá được khả năng phân loại các trạng thái rừng và đất lâm nghiệp tỉnh Bắc Kạn dựa vào ảnh vệ tinh SPOT5 góp phần xây dựng cơ sở lý luận và thực tiễn ứng dụng ảnh viễn thám độ phân giải cao trong điều tra tài nguyên rừng Việt Nam. Mục tiêu cụ thể: - Đề xuất được phương pháp phù hợp hiệu chỉnh ảnh hưởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5 tỉnh Bắc Kạn. 4 - Xây dựng được bản đồ trữ lượng gỗ dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 theo phương pháp nhóm điểm quan sát gần giá trị xám độ nhất (k-nn). - Phân loại được các trạng thái rừng và đất rừng tỉnh Bắc Kạn dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5. - Xây dựng được quy trình giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 thiết lập bản đồ hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp. 4. Những đóng góp mới Hiệu chỉnh ảnh hưởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5 theo phương pháp thống kê bán thực nghiệm hệ số c cho kết quả phù hợp hơn thống kê thực nghiệm trong điều kiện tỉnh Bắc Kạn. Trong trường hợp quan hệ giữa xám độ ảnh vệ tinh SPOT-5 và trữ lượng gỗ yếu hoặc không có tương quan, bản đồ trữ lượng gỗ cho từng điểm ảnh xây dựng theo phương pháp nhóm điểm quan sát gần giá trị xám độ nhất (k-nn) có độ chính xác không cao. Theo phương pháp phân loại ảnh vệ tinh SPOT-5 hướng đối tượng, ngoài giá trị xám độ, chỉ số cấu trúc không gian xám độ cho đối tượng như Homogeneity, Dissimilarity và Entropy đóng góp quan trọng để phân loại trạng thái rừng và đất lâm nghiệp. Xây dựng được 60.827 tổ hợp xám độ và chỉ số cấu trúc không gian xám độ ảnh SPOT-5 làm khóa để giải đoán ảnh vệ tinh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng và đất lâm nghiệp. 5 5. Đối tƣợng, phạm vi và giới hạn nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu: các nội dung nghiên cứu được thực hiện trên địa bàn tỉnh Bắc Kạn. Đối tượng nghiên cứu là tất cả các trạng thái rừng và đất lâm nghiệp. Giới hạn nghiên cứu: nghiên cứu thực hiện trên 278.941 ha rừng và đất lâm nghiệp trong vùng ảnh vệ tinh không bị ảnh hưởng mây, bóng mây, bóng núi, trên tổng diện tích tự nhiên 485.944 ha tỉnh Bắc Kạn. 6 Chƣơng 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU Qua đánh giá cho thấy Việt Nam đã luôn đi song song về ứng dụng công nghệ viễn thám với những tiến bộ trên thế giới. Cách thức tiếp cận vừa học, nghiên cứu vừa ứng dụng trong sản xuất đã đẩy nhanh tốc độ ứng dụng, nâng cao năng lực cán bộ và gắn lý thuyết với thực hành. Bên cạnh những mặt mạnh của cách tiếp cận trên cũng bộc lộ hạn chế về chuyên môn như chưa có đầy đủ nghiên cứu trước khi áp dụng đại trà, cụ thể như: - Nghiên cứu tiền xử lý ảnh, xử lý ảnh trước khi sử dụng ảnh để phân loại xây dựng bản đồ hiện trạng rừng chưa quan tâm tới điều kiện địa hình. Diện tích đất lâm nghiệp chủ yếu phân bố ở những vùng miền núi với địa hình đồi núi liên tục và độ dốc lớn. Tuy nhiên số lượng nghiên cứu nhằm hiệu chỉnh ảnh hưởng của địa hình đến chất lượng ảnh vệ tinh còn quá ít. Chính vì vậy quá trình phân loại ảnh vệ tinh trong phòng có độ chính xác chưa cao hoặc nói cách khác là chưa tận dụng được tối đa thông tin từ ảnh vệ tinh. - Liên quan đến hệ thống phân loại đang được Việt Nam sử dụng còn có tiêu chí trữ lượng gỗ. Khi dùng các phương pháp phân loại trạng thái thông thường chủ yếu phát hiện hiện trạng bề mặt lớp phủ mà khó có thể nhận biết được thông tin về trữ lượng gỗ. Chính vì vậy, phương pháp tính trữ lượng gỗ từ ảnh viễn thám nên được tách riêng rồi sau đó với kết hợp lại cùng với phương pháp phân loại trạng thái để đưa ra hệ thống phân loại theo đúng yêu cầu của các nhà quản lý. 7 Chƣơng 2 NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Nội dung nghiên cứu Nhằm đạt được mục tiêu đề ra, luận án thực hiện bốn nội dung nghiên cứu cơ bản sau đây: 2.1.1. Hiệu chỉnh ảnh hưởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5 - Hiệu chỉnh xám độ do ảnh hưởng của địa hình theo phương pháp thống kê thực nghiệm. - Hiệu chỉnh xám độ do ảnh hưởng của địa hình theo phương pháp bán thực nghiệm - hệ số c. - Đánh giá kết quả hiệu chỉnh xám độ từ hai phương pháp. 2.1.2. Ước lượng trữ lượng gỗ dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 Nội dung nghiên cứu nhằm tạo ra bản đồ trữ lượng gỗ làm thông tin đầu vào cho nội dung tiếp theo trong quá trình phân loại trạng thái rừng. - Hiệu chỉnh ảnh hưởng của địa hình trên ảnh vệ tinh cho tất cả các cảnh ảnh. - Ghép các ảnh trong vùng nghiên cứu. - Xử lý số liệu các ô tiêu chuẩn. - Xây dựng bản đồ trữ lượng gỗ cho vùng nghiên cứu theo những phương án khác nhau. - Đánh giá độ chính xác và quyết định chọn bản đồ trữ lượng gỗ thành quả. 8 2.1.3. Phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 - Chuẩn hóa bản đồ kết quả kiểm kê rừng tỉnh Bắc Kạn theo thời gian chụp ảnh vệ tinh, loại vùng bị mây, bóng núi, ranh giới không liên quan đến trạng thái (ranh giới hành chính, tiểu khu, khoảnh, chủ quản lý). - Khảo sát giá trị xám độ ảnh vệ tinh và trạng thái rừng, đất lâm nghiệp. - Đánh giá khả năng nhận biết trạng thái rừng và đất lâm nghiệp dựa trên ảnh vệ tinh SPOT-5. - Đánh giá khả năng nhận biết trạng thái rừng và đất lâm nghiệp dựa trên ảnh vệ tinh SPOT-5 và bản đồ trữ lượng gỗ. - Xây dựng bộ quy tắc phân loại trạng thái rừng và đất dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5. 2.1.4. Đề xuất quy trình giải đoán ảnh vệ tinh SPOT-5 xây dựng bản đồ hiện trạng rừng - Phân tích các bước thực hiện trong từng công đoạn. - Đề xuất quy trình giải đoán ảnh xây dựng bản đồ hiện trạng rừng. 2.2. Phƣơng pháp nghiên cứu Quá trình nghiên cứu được thực hiện tuần tự theo bốn nội dung của luận án. Nội dung thứ nhất nghiên cứu để chọn ra phương pháp phù hợp hiệu chỉnh ảnh hưởng của địa hình trên ảnh vệ tinh. Dữ liệu đầu vào thực hiện cho bước này gồm ảnh vệ tinh đã được hiệu 9 chỉnh hình học trực ảnh và bản đồ nền địa hình khu vực nghiên cứu. Ảnh vệ tinh được hiệu chỉnh giá trị xám độ dựa vào thông tin độ dốc, hướng dốc tính từ bản đồ nền địa hình và góc mặt trời tại thời điểm chụp ảnh. Nghiên cứu áp dụng hai phương pháp hiệu chỉnh khác nhau là thống kê thực nghiệm và bán thực nghiệm để đánh giá và rút ra phương pháp hiệu chỉnh phù hợp cho vùng nghiên cứu nói riêng và điều kiện địa hình phức tạp của Việt Nam nói chung. Phương pháp hiệu chỉnh phù hợp rút ra từ nội dung thứ nhất được áp dụng hiệu chỉnh trên các cảnh ảnh vùng nghiên cứu để làm dữ liệu đầu vào xây dựng bản đồ trữ lượng gỗ trong nội dung thứ hai. Các cảnh ảnh ghép lại thành một cảnh thống nhất kết hợp với giá trị trữ lượng gỗ tại các ô tiêu chuẩn để xây dựng bản đồ trữ lượng gỗ cho từng điểm ảnh trên toàn vùng nghiên cứu. Bước thứ ba sử dụng dữ liệu từ bước thứ hai gồm ảnh vệ tinh đã ghép, bản đồ trữ lượng gỗ và bản đồ kết quả kiểm kê rừng tỉnh Bắc Kạn để phân tích khoảng giá trị xám độ ảnh cho từng trạng thái rừng và đất lâm nghiệp. Kết quả phân tích đánh giá mức độ tách biệt về xám độ ảnh đối với các trạng thái. Nếu hai trạng thái có khoảng giá trị xám độ khác nhau có nghĩa là ảnh vệ tinh nhận biết hai đối tượng tốt và ngược lại. Quá trình xử lý từ bước thứ nhất, thứ hai và thứ ba được tổng hợp để xây dựng quy trình xử lý ảnh, giải đoán bản đồ hiện trạng rừng của nội dung nghiên cứu thứ tư. 10 Chƣơng 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 3.1. Hiệu chỉnh ảnh hƣởng địa hình trên ảnh vệ tinh SPOT-5 Đánh giá kết quả hiệu chỉnh thông qua mối quan hệ giữa xám độ ảnh và hướng dốc Mối quan hệ giữa giá trị xám độ của bốn kênh ảnh đa phổ với hướng dốc đều cao hơn nhiều so với ảnh đã được hiệu chỉnh theo cả hai phương pháp. Như vậy, cả hai phương pháp hiệu chỉnh đều đã giảm được sự ảnh hưởng của địa hình đến giá trị xám độ ảnh. Mối quan hệ giữa xám độ ảnh và hướng dốc gần như không còn. Sau khi hiệu chỉnh, hệ số tương quan giữa xám độ ảnh và hướng dốc của kênh 1 và kênh 4 theo phương pháp hiệu chỉnh bán thực nghiệm cao hơn phương pháp thống kê thực nghiệm. Trong khi với kênh 2 và kênh 3 thì ngược lại. Như vậy chưa thể kết luận phương pháp nào hiệu quả hơn. Hình 3.1: Hệ số tƣơng quan xám độ ảnh và hƣớng dốc 11 Đánh giá kết quả hiệu chỉnh thông qua độ lệch chuẩn giá trị xám độ giữa các hướng dốc Khoảng chênh lệch (biến thiên) độ lệch chuẩn giữa các hướng dốc trên từng kênh của phương pháp hiệu chỉnh bán thực nghiệm thấp hơn phương pháp thống kê thực nghiệm ở kênh 1, kênh 3 và kênh 4. Kênh 2 thì ngược lại nhưng không cao hơn nhiều. Trên diện tích nghiên cứu rộng, các đối tượng không có sự khác biệt lớn giữa các hướng dốc. Vì vậy, độ lệch chuẩn giá trị xám độ trên các hướng tương đồng nhau, không có sự khác biệt lớn. Như vậy, kết quả đã chỉ ra hiệu chỉnh bán thực nghiệm hệ số c cho kết quả tốt hơn hiệu chỉnh thống kê thực nghiệm. Hình 3.2: Đánh giá độ lệch chuẩn xám độ theo hƣớng dốc 12 3.2. Ƣớc lƣợng trữ lƣợng gỗ dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 Nghiên cứu đã xây dựng được 16 bản đồ trữ lượng gỗ cho từng điểm ảnh trên vùng nghiên cứu theo những phương án khác nhau về cách tính giá trị xám độ trung bình trên ô vuông 900m2, 2.500m2, số điểm k là 1, 5, 9, 13, 17, 21, 25 và 29. Các bản đồ đều được xây dựng dựa vào bộ số liệu 584 ô tiêu chuẩn gồm: 315 ô rừng gỗ tự nhiên (272 ô núi đất, 43 ô núi đá), 198 ô rừng gỗ trồng và 71 ô đất trống. Các bản đồ trữ lượng được đánh giá độ chính xác thông qua hệ thống 65 ô tiêu chuẩn/điểm kiểm chứng độc lập gồm: 32 ô rừng gỗ tự nhiên (28 ô núi đất, 4 ô núi đá), 23 ô rừng trồng gỗ và 10 ô đất trống. Bảng 3.1: Sai trung phƣơng bản đồ trữ lƣợng gỗ theo các phƣơng án Đơn vị tính: ±m3/ha TT Loại ảnh k=1 k=5 k=9 k=13 k=17 k=21 k=25 k=29 1 Ảnh chưa hiệu chỉnh, xám độ 9 điểm 100,4 59,2 54,8 53,6 51,7 50,7 50,4 50,1 2 Ảnh chưa hiệu chỉnh, xám độ 25 điểm 98,8 64,3 55,0 53,2 51,3 50,7 50,5 51,3 3 Ảnh hiệu chỉnh, xám độ 9 điểm 93,5 57,6 53,1 49,4 46,8 46,0 46,1 46,2 4 Ảnh hiệu chỉnh, xám độ 25 điểm 89,7 50,7 46,9 45,8 44,8 44,3 43,2 43,2 Kết quả đánh giá độ chính xác cho thấy: - Cùng phương án về số điểm gần nhất (k) thì bản đồ trữ lượng được xây dựng dựa vào ảnh đã hiệu chỉnh xám độ do ảnh 13 hưởng của địa hình có độ chính xác cao hơn (sai số trung phương thấp) ảnh chưa hiệu chỉnh. Như vậy cho thấy ảnh hiệu chỉnh xám độ do ảnh hưởng của địa hình đã nâng độ chính xác của bản đồ trữ lượng được xây dựng. - Giá trị xám độ ảnh được tính từ ô vuông 25 điểm ảnh cho kết quả độ chính xác cao hơn xám độ tính từ ô vuông 9 điểm ảnh. - Sai số trung phương của bản đồ trữ lượng có xu hướng giảm mạnh khi tăng số điểm quan sát từ 1 lên 5 và 9. Xu hướng này tiếp tục giảm nhẹ khi tăng k lên từ 9 đến 13, 17, 21 và 25. Số điểm quan sát tăng từ 25 lên 29 cho thấy sai số của bản đồ trữ lượng được tạo ra vẫn giữ nguyên hoặc có chiều hướng tiếp tục giảm. - Độ chính xác cao nhất của bản đồ trữ lượng được tạo ra từ phương án ảnh hiệu chỉnh xám độ 25 điểm với k là 25 hoặc 29 là ±43,2 m3/ha. Với nhận xét trên, nghiên cứu quyết định chọn bản đồ trữ lượng cho điểm ảnh được xây dựng từ ảnh vệ tinh đã hiệu chỉnh xám độ do ảnh hưởng của địa hình, giá trị xám độ được tính từ ô vuông 2.500m2 (25 điểm ảnh) và số điểm quan sát có giá trị xám độ giống nhất với điểm ước lượng trữ lượng là 25 điểm (k=25). Sai số trung phương của bản đồ trữ lượng là ±43,2 m3/ha. 14 Hình 3.3: Trữ lƣợng gỗ cho từng điểm 10m * 10m 15 3.3. Phân loại trạng thái rừng dựa vào ảnh vệ tinh SPOT-5 Diện tích tự nhiên tỉnh Bắc Kạn là 485.944 ha tương ứng với 182.397 lô trong bản đồ kết quả kiểm kê rừng. Trong đó có 207.033 ha (119.253 lô) không tham gia vào nghiên cứu phân tách trạng thái rừng gồm 11.939 ha bị mây và bóng mây phủ trên ảnh vệ tinh, 94.226 ha các lô bị ảnh hưởng bởi bóng núi và 100.847 ha diện tích đất khác, đất không xác định trạng thái rừng và đất lâm nghiệp. Diện tích tham gia nghiên cứu là 278.941 ha (63.126 lô) với 14 trạng thái rừng và 3 trạng thái không phải rừng (đất trống cây gỗ, đất trống, mặt nước). Hình 3.4: Vai trò đặc trƣng ảnh Trong số bốn nhóm đặc trưng ảnh, chỉ tiêu Homogeneity có ảnh hưởng lớn nhất đến khả năng nhận biết đối tượng. Thiếu chỉ tiêu 16 này, khả năng nhận biết đối tượng giảm từ 94% xuống còn 77%. Chỉ tiêu này đã đóng góp 17% vào khả năng nhận biết. Thiếu chỉ tiêu này ảnh hưởng lớn đến khả năng nhận biết trạng thái rừng giàu, trung bình, nghèo, nghèo kiệt, phục hồi, hỗn giao. Phương pháp chọn 20 đặc trưng ảnh và các đặc trưng được chia 4 tổ thì còn 803 tổ hợp lẫn các đối tượng. Trong số này có 568 tổ hợp mà bản đồ trữ lượng không giúp tách đối tượng được vì tổ hợp lẫn các đối tượng giữa thuần gỗ và không phải thuần gỗ. Số tổ hợp còn lại 235 tổ hợp (533 lô) lẫn giữa đối tượng rừng giàu, trung bình, nghèo, nghèo kiệt, phục hồi, đất trống cây gỗ, đất trống có thể dùng bản đồ trữ lượng để tách thêm các đối tượng. Kết quả tách được thêm 1 lô rừng giàu diện tích 10,14 ha; 74 lô rừng trung bình diện tích 1.095,02 ha. Với sự tham gia của bản đồ trữ lượng, khả năng nhận biết trạng thái rừng giàu tăng 1%, rừng trung bình tăng 9%, đưa khả năng tách biệt tổng thể lên 95% (tăng 1%). Như vậy, bản đồ trữ lượng có tác dụng lớn trong việc nhận biết thêm trạng thái rừng trung bình. 17 Bảng 3.2: Khả năng tách biệt có sự tham gia của bản đồ trữ lƣợng gỗ 20 đặc trƣng, 4 tổ TT Hạng mục Diện Phần tích trăm 1 Rừng gỗ TN LRTX giàu 5.553 87% Rừng gỗ TN LRTX 2 trung bình Rừng gỗ TN LRTX 3 nghèo Rừng gỗ TN LRTX 4 nghèo kiệt Rừng gỗ TN LRTX 5 phục hồi 6 Rừng TN hỗn giao 7 Rừng TN tre nứa 20 đặc trƣng, 4 tổ, trữ lƣợng Bản đồ Diện Phần KKR tích trăm 5.563 88% 6.354 11.235 87% 12.330 96% 12.843 18.081 91% 18.081 91% 19.964 95% 95% 1.544 1.544 1.624 90.497 95% 90.497 95% 95.379 71.398 94% 71.398 94% 75.714 99% 99% 2.976 2.976 3.005 8 Rừng trồng 23.808 97% 23.808 97% 24.617 9 Đất trống có cây gỗ 11.890 97% 11.890 97% 12.232 10 Đất trống 24.880 97% 24.880 97% 25.711 98% 98% 11 Nước Tổng cộng 1.475 263.336 1.475 94% 264.441 1.499 95% 278.941 18 Hình 3.5: Phân loại trạng thái có sự tham gia bản đồ trữ lượng gỗ