Các khu vực có biến động về thảm thực vật bắt nguồn từ nhiều nguyên nhân, có thể là do chuyển canh, thay đổi mục đích sử dụng tài nguyên hay thậm chí là do quá trình xâm lấn đất. Đây đã không còn là vấn đề mới tại các khu vực có tốc độ phát triển nhanh về dân cư, kinh tế, cơ sở hạ tầng và xu hướng trồng trọt.
Trong bài viết này, nhóm nghiên cứu tận dụng khả năng của chỉ số thực vật NDVI trong giám sát biến động thảm thực vật, trích xuất từ dữ liệu ảnh quang học Sentinel-2 sử dụng một số kỹ thuật viễn thám và mô hình phân tích chuỗi thời gian để quan sát xu hướng thay đổi thực vật tại một số khu vực rừng trồng trên địa bàn xã Tây Sơn, huyện Kỳ Sơn, tỉnh Nghệ An trong giai đoạn từ cuối năm 2018 tới nay.
Phân tích các xu hướng thay đổi thực vật
Ứng dụng mô hình Linear Regression (Hồi quy Tuyến tính) để quan sát về xu hướng thay đổi của thảm thực vật, nhóm nghiên cứu đã sử dụng một phương pháp hồi quy bậc một được gọi là Ordinary Least Square (OLS - Hồi quy Sai số Bình phương Tối thiểu) để tìm ra đường biểu diễn xu hướng thay đổi. Đây là một cách tiếp cận phổ biến để phân tích mối quan hệ tuyến tính giữa thời gian và các giá trị NDVI trích xuất được.
Mô hình này đã chỉ ra rằng thảm thực vật trên bề mặt tại khu vực quan tâm đang có xu hướng giảm dần từ năm 2018 đến nay, và có khả năng cao rằng xu hướng này sẽ tiếp tục trong tương lai. Dựa vào kết quả phân tích, nhóm nghiên cứu có những quan sát sau:
Để nắm bắt được các yếu tố thời vụ, chẳng hạn như các biến đổi theo mùa, chu kỳ ngày đêm, và các yếu tố khác có tần suất xảy ra định kỳ tại khu vực đang được phân tích, Harmonic Regression là một lựa chọn hoàn hảo của nhóm nghiên cứu.
Kết quả phân tích sử dụng Harmonic Regression một lần nữa xác nhận xu hướng giảm dần của thảm thực vật đang diễn ra. Cùng với những kết quả này, nhóm nghiên cứu còn có những nhận định khác như:
Chỉ số thực vật thay đổi theo thời gian quanh các khu vực rừng trồng được phân tích (khu vực ảnh màu đen là mây và bị loại bỏ ra khỏi dữ liệu trong quá trình tính toán)
Qua các phân tích trên, chúng ta nhận thấy rằng chỉ số NDVI thay đổi hay biến động thảm thực vật theo thời gian tất yếu đều xuất phát từ nhiều nguyên nhân như vụ mùa, thiên tai hay tác động trực tiếp từ con người. Việc phân tích thay đổi này sẽ ít nhiều giúp các nhà quản lý kịp thời nắm bắt xu hướng thoái hoá hoặc phát triển của các khu vực rừng nhằm chỉ ra nguyên nhân và đưa ra các giải pháp phù hợp trong các tình huống thực tiễn. Không chỉ nhìn nhận các thay đổi của rừng, phương pháp được nhóm nghiên cứu sử dụng có thể ứng dụng sang một số ngành quản lý về nguồn nước mặt và đô thị.
Trong bài viết này, nhóm nghiên cứu tận dụng khả năng của chỉ số thực vật NDVI trong giám sát biến động thảm thực vật, trích xuất từ dữ liệu ảnh quang học Sentinel-2 sử dụng một số kỹ thuật viễn thám và mô hình phân tích chuỗi thời gian để quan sát xu hướng thay đổi thực vật tại một số khu vực rừng trồng trên địa bàn xã Tây Sơn, huyện Kỳ Sơn, tỉnh Nghệ An trong giai đoạn từ cuối năm 2018 tới nay.
Sơ đồ vị trí các điểm rừng trồng được quan tâm tại xã Tây Sơn, huyện Kỳ Sơn, tỉnh Nghệ An
Phân tích các xu hướng thay đổi thực vật
Ứng dụng mô hình Linear Regression (Hồi quy Tuyến tính) để quan sát về xu hướng thay đổi của thảm thực vật, nhóm nghiên cứu đã sử dụng một phương pháp hồi quy bậc một được gọi là Ordinary Least Square (OLS - Hồi quy Sai số Bình phương Tối thiểu) để tìm ra đường biểu diễn xu hướng thay đổi. Đây là một cách tiếp cận phổ biến để phân tích mối quan hệ tuyến tính giữa thời gian và các giá trị NDVI trích xuất được.
Biểu đồ biến động NDVI và xu hướng (đường màu đỏ) thực vật tại điểm rừng trồng số 3
Mô hình này đã chỉ ra rằng thảm thực vật trên bề mặt tại khu vực quan tâm đang có xu hướng giảm dần từ năm 2018 đến nay, và có khả năng cao rằng xu hướng này sẽ tiếp tục trong tương lai. Dựa vào kết quả phân tích, nhóm nghiên cứu có những quan sát sau:
- Khác biệt rõ ràng giữa các điểm rừng trồng: Trong những điểm rừng trồng khác nhau, điểm nổi bật nhất là khu vực rừng trồng số 3. Điểm rừng này có chỉ số NDVI thấp nhất vào thời điểm bắt đầu phân tích vào ngày 25/12/2018 (NDVI khoảng 0.5), so với các điểm rừng còn lại.
- Trạng thái thấp vào tháng 3/2019: Vào tháng 3/2019, cả ba điểm rừng trồng 1, 2 và 3 đều có trạng thái thực vật thấp nhất. Điều này có thể do việc khai thác và để lộ lớp đất trơ, tuy nhiên, điều tương tự không xảy ra ở các điểm rừng 4 và 5. Nguyên nhân có thể là do mây hoặc trạng thái thực vật tại hai khu vực này khá tốt.
- Chu kỳ 3 năm ổn định từ cuối năm 2018 đến cuối năm 2021: Chỉ số NDVI tăng cao và duy trì ổn định ở mức này.
- Sự thay đổi sau năm 2021: Chúng ta thấy sự thay đổi chỉ số NDVI gần như liên tục tại tất cả các điểm rừng trồng (do có nhiều dữ liệu hơn). Mặc dù chỉ số NDVI giảm mạnh đồng loạt, nhưng sự thay đổi này được phản ánh rõ rệt hơn.
- Ảnh hưởng của thiên tai: Vào thời điểm ngày 02/10/2022, khu vực xã Tây Sơn đã xảy ra lũ quét, và điều này có thể thấy rõ qua việc chỉ số NDVI trên biểu đồ giảm đột ngột trong khoảng thời gian này cho đến đầu tháng 11/2022. Tuy nhiên, sự giảm không quá sâu và có thể hiểu đơn giản là do ảnh hưởng từ mưa lớn.
Để nắm bắt được các yếu tố thời vụ, chẳng hạn như các biến đổi theo mùa, chu kỳ ngày đêm, và các yếu tố khác có tần suất xảy ra định kỳ tại khu vực đang được phân tích, Harmonic Regression là một lựa chọn hoàn hảo của nhóm nghiên cứu.
Biểu đồ thể hiện biến động và tính thời vụ (đường màu đỏ) của thảm thực vật tại khu vực rừng trồng số 3 (trên) và số 4 (dưới)
Kết quả phân tích sử dụng Harmonic Regression một lần nữa xác nhận xu hướng giảm dần của thảm thực vật đang diễn ra. Cùng với những kết quả này, nhóm nghiên cứu còn có những nhận định khác như:
- Chu kỳ thay đổi NDVI hàng năm: Với giá trị thấp nhất thường xuất hiện vào khoảng tháng 5 hoặc tháng 6, và đỉnh cục bộ đạt được vào khoảng tháng 10 hoặc tháng 11 hàng năm. Điều này có thể phản ánh sự biến đổi theo mùa hoặc yếu tố thời vụ trong sự phát triển của thảm thực vật.
- Sự khác biệt giữa các khu vực rừng trồng: Các kết quả phân tích cũng cho thấy sự khác biệt trong biên độ thay đổi của chỉ số NDVI giữa các khu vực rừng trồng. Trong đó, một số khu vực (1,2,3) có biên độ thay đổi nhỏ hơn nhiều so với các khu vực còn lại (4 và 5). Mặc dù xu hướng tổng thể là giảm dần qua các năm nhưng khả năng tái sinh của thực vật tại khu vực có biên độ thay đổi lớn hơn vẫn cao hơn so với các khu vực khác kể trên.
- Tốc độ thay đổi khác nhau: Nếu xem xét về khía cạnh tốc độ dựa vào biên độ thay đổi, nhóm nghiên cứu nhận thấy rằng các thay đổi tại khu vực có biên độ thay đổi nhỏ hơn như các khu vực 1,2,3 diễn ra chậm hơn so với khu vực có biên độ thay đổi lớn hơn là 4 và 5. Điều này có thể cho thấy mức độ ổn định của thảm thực vật tại khu vực 1, 2 và 3 có thể cao hơn.
Chỉ số thực vật thay đổi theo thời gian quanh các khu vực rừng trồng được phân tích (khu vực ảnh màu đen là mây và bị loại bỏ ra khỏi dữ liệu trong quá trình tính toán)
Qua các phân tích trên, chúng ta nhận thấy rằng chỉ số NDVI thay đổi hay biến động thảm thực vật theo thời gian tất yếu đều xuất phát từ nhiều nguyên nhân như vụ mùa, thiên tai hay tác động trực tiếp từ con người. Việc phân tích thay đổi này sẽ ít nhiều giúp các nhà quản lý kịp thời nắm bắt xu hướng thoái hoá hoặc phát triển của các khu vực rừng nhằm chỉ ra nguyên nhân và đưa ra các giải pháp phù hợp trong các tình huống thực tiễn. Không chỉ nhìn nhận các thay đổi của rừng, phương pháp được nhóm nghiên cứu sử dụng có thể ứng dụng sang một số ngành quản lý về nguồn nước mặt và đô thị.