Tải file PDF Tác giả
Đơn vị công tác
1 Trường Địa học Mỏ - Địa chất; dothiphuongthao@humg.edu.vn
2 NNC Nghiên cứu phát triển công nghệ quản lý và phân tích dữ liệu không gian địa lý;
3 Cục Viễn thám Quốc gia; minhhue.nrsd@gmail.com; nguyennam2000@gmail.com; hienvursc@gmail.com
4 Trường PTTH Chu Văn An, Hà Nội; izumisenaistj3w4@gmail.com
*Tác giả liên hệ: dothiphuongthao@humg.edu.vn; Tel.: +84–982688385
Tóm tắt
Khu dự trữ sinh quyển thế giới là những cảnh quan có nhiều đặc điểm sinh thái khác nhau được quốc tế công nhận. Việt Nam có 11 khu trong đó Cần Giờ nằm trên địa phận thành phố Hồ Chí Minh, nơi có tốc độ đô thị hoá nhanh nên không tránh khỏi ảnh hưởng một phần bởi các hoạt động dân sinh xã hội một phần là các hiện tượng cực đoan của thời tiết tác động xấu đên môi trường. Việc quản lý và bảo vệ khu DTSQ là trách nhiệm chung của toàn xã hội, đặc biệt cần có một công cụ theo dõi giám sát những thay đổi đang diễn ra để điều chỉnh kịp thời và cũng cần chú trọng đến việc tận dụng kết hợp các công nghệ đã có để giám sát hiệu quả các khu vực này. Mục tiêu của bào báo là sử dụng công cụ Google Earth Engine với dữ diệu ảnh Sentinel-2 để giám sát lớp phủ bề mặt khu dự trữ sinh quyển Cần Giờ giai đoạn 2019-2022. Kết quả cho thấy toàn bộ khu vực đã có biến động mạnh trong 2 năm 2019, 2020. Diện tích đất nông nghiệp và xây dựng tăng lên đáng kể dẫn đến sụt giảm diện tích nước mặt, rừng ngập mặn và đất khác. Vùng lõi ít biến động nhất, vùng chuyển tiếp biến động mạnh mẽ do các hoạt động du lịch và dân sinh. Giai đoạn 2020-2022 có sự phục hồi do các chính sách phát triển và bảo vệ hợp lý của thành phố cũng như của ban quản lý khu di sản. Đây cũng là những tín hiệu có tác động tốt đến môi trường, hệ sinh thái của khu vực nghiên cứu.
Từ khóa
Trích dẫn bài báo
Thảo, Đ.T.P.; Huệ, L.M.; Nam, N.N.; Hiên, V.T.T.; Vy, N.K. Giám sát lớp phủ bề mặt khu dự trữ sinh quyển Cần Giờ sử dụng thuật toán Random Forest trên nền tảng điện toán đám mây. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2025, 770, 58-67.
Tài liệu tham khảo
1. Abdul, R.S.; Venkatesh, R. Applycation of remote sensing and Google Earth Engine for monitoring environmental degradation in the Nilgiri biophere reserve and its ecosysterm of western Ghats, India. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLIII-B3-2020, XXIV ISPRS Congress, 2020, XLIII-B3, 2020, pp. 933–940.
3. Hong, P.N. Severe impacts of herbicides on mangroves in the Vietnam war and ecological effects of reforestation. Paper presented at the Centre for Excellence (COE) international seminar "Changing People-Environment Interactions in Contemporary Asia: An Area Study Aproach", Kyoto, Japan. 15-17 November 2021.
4. Trực tuyến: https://www.rungngapmancangio.org/.
5. Sơn, L.V.; Phong, N.V.; Hòa, L.T.; Châu, N.T.P.; Phú, V.L. Tổng quan về hoạt động sinh kế tại rừng ngập mặn Cần Giờ: một cách tiếp cận cho việc xây dựng mô hình sinh kế bền vững và quản lý rừng ngập mặn dựa vào cộng đồng. Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Địa lý toàn Quốc Lần thứ 12. 2021. ISBN978-604-334-789-0.
6. Hermann, L.C.; Fritz, R.; Susanne, S.K. Socio-Ecological Monitoring of Biodiversity Change Building upon the World Network of Biosphere Reserves. Protected Areas, Gaia 17/S1, 2008, pp. 107–115.
7. Melanie, E.; Agumassie, G.G.; Andargachew, A.D.; Daniel, A.M.; Tirusew, A.E.; Michael, J.; Adrijana, C. Collaborative monitoring for sustainable development of Lake Tana UNESCO biosphere reserve. Paper presented at the 16th Research Forum of Austrian Universities of Applied Sciences from 19-20 April at the St. Pölten University of Applied Sciences. 2023.
8. Ahmed, M.H.; Amr, E.; Haifa, A.A.; Shaimaa, M.E.; Haitham, F. Environmental monitoring and prediction of land use and land cover spatio-temporal changes: A case study from El-Omayed biosphere reserve, Egypt. Environ. Sci. Pollut. Res. 2020, 27(34), 42881–42897. https://doi.org/10.1007/s11356-020-10208-1.
9. Asif, I.; Arif, M.; Yasin, W.R.; Tasnuba, J.; Ashraf, D. Remote sensing-based research for monitoring progress towards SDG 15 in Bangladesh: A review. Remote Sens. 2020, 12, 691. https://doi.org/10.3390/rs12040691.
10. Hiền, N.T.T.; Thành, P.V.; Thời, N.K. Đánh giá biến động sử dụng đất/lớp phủ huyện Tiên Yên, tỉnh Quảng Ninh giai đoạn 2000-2010. Tạp chí Khoa học và Phát triển 2014, 12(1), 43–51.
11. Tỵ, P.H.; Quyền, V.M.; Thanh, N.N. Đánh giá biến động lớp phủ mặt đất sử dụng dữ liệu viễn thám tại huyện Lệ Thuỷ tỉnh Quảng Bình trong giai đoạn 2010-2020. Tạp chí Khoa học Đại học Huế: Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn 2021, 130(3D), 183–202.
12. Cảnh, L.X.; Đỗ Hữu Thư, Đ.H.; Phương, Đ.H.; Quỳnh, H.Q. Ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS để đánh giá biến động lớp phủ thực vật 3 xã (TàBhinh, ChàVàl, LaDe, huyện Nam Giang, tỉnh Quảng Nam) bị ảnh hưởng chất độc hoá học phục vụ bảo tồn đa dạng sinh học. Tạp chí Khoa học và công nghệ 2010, 48(5), 71–79.
13. Sơn, N.T. Nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh và công nghệ GIS trong việc giám sát hiện trạng tài nguyên rừng thử nghiệm tại một khu vực cụ thể. Đặc san viễn thám và địa tin học 2009, 6, 17–26.
14. Hải, P.M.; Hoài, Đ.T.; Thành, B.Q.; Quang, N.N. Nghiên cứu cơ sở khoa học ứng dụng thuật toán Random Forest trong phân loại ảnh vệ tinh SPOT 6 với khu vực thực nghiệm tại tỉnh Cà Mau. Kỷ yếu Hội nghị: Nghiên cứu cơ bản trong Khoa học Trái đất và Môi trường, 2019. https://doi.org/10.15625/vap.2019.000155.
15. Tuấn, N.T.; Tuấn, P.V.; Quý, N.V.; Nhung, H.T.P. Sử dụng ảnh vệ tinh sentinel 2 và thuật toán học máy thành lập bản đồ hiện trạng rừng tại huyện Bù Đăng, tỉnh Bình Phước. Tạp chí Khoa học Đại học cần Thơ 2022, 58(6), 150–163.
16. Hương, N.T.T.; Trung, Đ.M. Áp dụng thuật toán phân loại Random Forest để xây dựng bản đồ sử dụng đất/thảm phủ tỉnh Đắk Lắk dựa vào ảnh vệ tinh Landsat 8 OLI. Tạp chí Nông nghiệp & Phát triển nông thôn 2018, 13, 122–129.
17. Tùng, Đ.T.; Tùng, N.T.; Thủy, H.T.; Nhàn, T.T.T.; Hằng, Đ.T.; Hải, V.N.; Dương, N.D. Khai thác trực tuyến cơ sở dữ liệu ảnh vệ tinh, so sánh thuật toán học máy về phân loại lớp phủ trên nền Google Earth Engine. Kỷ yếu hội thảo khoa học quốc gia giải pháp kết nối và chia sẻ hệ thống cơ sở dữ liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên và môi trường, NXB Khoa học Tự nhiên và Công nghệ - Hà Nội, 2021.
18. Anh, T.V.; Hạnh, T.H.; Nghị, L.T.; Hoà, P.T.T.; Anh, T.Q.; Anh, N.T.V.; Thu, P.T.; Thọ, T.Q. Nghiên cứu một số phương pháp học máy trong thành lập bản đồ lớp phủ bề mặt tỉnh Cà Mau trên nên tảng Google Earth Engine. Tạp chí Khoa học đo đạc và Bản đồ. 2023, 55(3), 18–26.
19. Lichen, L.; Huiling, S. Dynamic monitoring of surface water areas of nine plateau lakes in Yunnan Province using long time-series Landsat imagery based on the Google Earth Engine platform. Geocarto Int. 2023, 38(1), 2253196.
20. Ana, S.V.; Ricardo, A.M.L.; João, F.; Gonçalves, J.R.V.; Pablo, F.M.; Eloy, R.; Luis, S.; Francisco, J.B.G.; João, P.H.; Domingo, A.S. Digital conservation in biosphere reserves: Earth observations, social media, and nature’s cultural contributions to people. Conserv. Lett. 2020, 13, e12704. https://doi.org/10.1111/conl.12704.
21. Kathrine, S.W. Remote sensing change detection for ecological monitoring in United States protected areas. Biol. Conserv. 2015, 182, 233–242.
22. Sader, S.A.; Hayes, D.J.; Hepinstall, J.A.; Coan, M.; Soza, C. Forest change monitoring of a remote biosphere reserve. Int. J. remote Sens. 2001, 22(10), 1937–1950.
23. Satish, K.V.; Saranya, K.R.L.; Sudhakar, R.C.; Hari, K.P.; Jha, C.S.; Prasada, P.V.V.R. Geospatial assessment and monitoring of historical forest cover changes (1920–2012) in Nilgiri Biosphere Reserve, Western Ghats, India. Environ Monit Assess. 2014, 186, 8125–8140. https://doi.org/10.1007/s10661-014-3991-3.
24. Rao, D.P. Role of remote sensing and geographic information system in sustainable development. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. 2000, 33, 1231–1251.
25. Trực tuyến: https://baovemoitruong.org.vn/: Rừng ngập mặn Cần Giờ có thể gặp rủi ro. 2020.
26. Thiện, B.B.; Hương, Đ.T.V.; Liêm, N.D. Đánh giá biến động rừng ngập mặn huyện Cần Giờ, thành phố Hồ Chí Minh trên cơ sở ảnh vệ tinh giai đoạn 1990-2020, Hội nghị Khoa học Địa lý toàn quốc lần thứ XIII. Hà Nội, 2022, tr. 133–142.