Ứng dụng tư liệu Modis hỗ trợ công tác quản lý tài nguyên và môi trường

 71
32(1), 71-78 Tạp chí Các khoa học về Trái Đất 3-2010 
ứNG DụNG TƯ LIệU MODIS Hỗ TRợ CÔNG TáC 
QUảN Lý TàI NGUYÊN Và MÔI TRƯờNG 
Nguyễn Đình D−ơng 
i. Mở ĐầU 
Công tác quản lý tài nguyên môi tr−ờng sẽ đạt 
hiệu quả hơn nếu dựa trên các số liệu quan sát trực 
tiếp chứ không phải các số liệu đ−ợc tổng hợp và báo 
cáo từ địa ph−ơng. Các nguồn số liệu tổng hợp thông 
qua các báo cáo th−ờng niên cơ bản phản ánh đ−ợc 
các quy luật khách quan, tuy nhiên trong nhiều tr−ờng 
hợp có thể không còn mang tính nguyên bản. T− 
liệu viễn thám độ phân giải trung bình nh− MODIS 
có độ phân giải thời gian cao và độ trùm phủ không 
gian lớn, cung cấp thông tin khách quan về bề mặt 
Trái Đất trên cả hai ph−ơng diện vùng địa lý và sự 
vận động của lớp phủ theo thời gian. Các thông tin 
đ−ợc khai thác từ t− liệu viễn thám nh− vậy cho 
chúng ta cách nhìn và sự đánh giá khách quan tới tài 
nguyên môi tr−ờng và dần trở thành một nguồn thông 
tin không thể thiếu cho công tác quản lý tài nguyên 
môi tr−ờng ở cấp vùng cũng nh− quốc gia ở tầm vỹ 
mô. Trong bài báo này tác giả giới thiệu một số mô 
hình ứng dụng bản đồ lớp phủ thành lập từ t− liệu 
MODIS đa thời gian hỗ trợ công tác quản lý tài nguyên 
và môi tr−ờng ở cấp vỹ mô. Các bản đồ dẫn xuất bao 
gồm bản đồ rừng, bản đồ độ che phủ và nhậy cảm xói 
mòn đ−ợc thành lập dựa trên sự tích hợp giữa bản đồ 
lớp phủ với các số liệu nh− mô hình số địa hình, l−ợng 
m−a, nhiệt độ... Bản đồ lớp phủ đ−ợc xây dựng từ 
bộ dữ liệu MODIS 32 ngày với độ phân giải không 
gian 500 m do tr−ờng Tổng hợp Maryland, Hoa Kỳ 
cung cấp. Bản đồ lớp phủ đ−ợc thành lập dựa trên 
thuật toán GASC và phần mềm phát triển trong khuôn 
khổ đề tài khoa học cơ bản mã số 7009 06 : "Thử 
nghiệm áp dụng hệ thống tính toán l−ới trong nghiên 
cứu tai biến thiên nhiên và môi tr−ờng Việt Nam". 
ii. TƯ LIệU 
Số liệu đầu vào cho xây dựng mô hình bao gồm : 
bản đồ lớp phủ thành lập từ t− liệu MODIS trung 
bình 32 ngày, độ phân giải 500 m. Đây là bộ dữ 
liệu đã đ−ợc tr−ờng Tổng hợp Maryland, Hoa Kỳ 
xử lý loại bỏ mây và hiệu chỉnh bức xạ. Dựa trên 
bộ số liệu 12 tháng trong năm 2003, chúng tôi thành 
lập bản đồ lớp phủ năm 2003. Độ chính xác và độ 
tin cậy của bản đồ lớp phủ đ−ợc phân tích và đánh 
giá trong nhiều công trình khoa học đã công bố. Các 
số liệu bổ trợ đ−ợc thu thập để tích hợp với bản đồ 
lớp phủ bao gồm : 
- Mô hình số độ cao SRTM độ phân giải 90 m 
do NASA cung cấp, 
- Số liệu trung bình về độ m−a, 
- Số liệu về nhiệt độ trung bình năm, 
- Số liệu về các vùng sinh thái. 
Các số liệu bổ trợ đ−ợc tổ chức thành cơ sở dữ 
liệu d−ới dạng raster có cùng độ phân giải và định 
vị không gian với bản đồ lớp phủ cho phép thực 
hiện các bài toán chồng phủ GIS. Việc mô hình 
hoá thực hiện trong môi tr−ờng WinASEAN 5.0 
thông qua chức năng Modeler. Các số liệu dạng 
vector nh− nhiệt độ, l−ợng m−a lấy từ Atlas Quốc 
gia do Bộ Khoa học Công nghệ và Môi tr−ờng 
công bố năm 2000 đ−ợc raster hoá về độ phân giải 
không gian 500 m và đ−a về l−ới kinh độ và vỹ độ 
có thể chồng ghép với bản đồ lớp phủ thành lập từ 
t− liệu MODIS. Số liệu cơ bản đ−ợc sử dụng nêu 
trên hình 1 sau khi đã raster hoá (chuyển từ bản đồ 
đ−ờng nét về bản đồ ảnh). 
iii. PHƯƠNG PHáP Và KếT QUả 
Thông th−ờng các chuyên gia lập các bản đồ tài 
nguyên môi tr−ờng dựa trên các hệ thống phân loại 
có sẵn. Tuy nhiên nếu xem xét kỹ sẽ thấy một số 
bản đồ có thể thành lập tự động thông qua ứng 
dụng các mô hình số, trong đó các mối liên quan 
giữa các hợp phần sinh thái và điều kiện tự nhiên 
 72 
Hình 1. → 
Số liệu cơ bản đ−ợc 
sử dụng : 
a) Mô hình số 
độ cao, 
b) Số liệu phân bố 
l−ợng m−a, 
c) Bản đồ lớp phủ 
Việt Nam năm 2002 
thành lập từ t− liệu 
MODIS và 
d) Bản đồ nhiệt độ 
trung bình năm 
đ−ợc số hoá và trình bầy bằng các biểu thức logic. 
Tác giả trình bầy d−ới đây ph−ơng pháp xây dựng 
các bản đồ rừng, thảm thực vật, bản đồ độ che phủ 
tán cây và bản đồ nhậy cảm xói mòn bằng ph−ơng 
pháp số. 
1. Thành lập bản đồ rừng bằng ph−ơng pháp số 
Từ tr−ớc tới nay các bản đồ rừng đ−ợc xây dựng 
chủ yếu bằng ph−ơng pháp khảo sát thực địa kết hợp 
với sử dụng các t− liệu viễn thám thông qua giải đoán 
a b 
c d 
 73
bằng mắt với kiến thức chuyên gia. Bản đồ thành 
lập nh− vậy có nhiều bất cập nh− độ chính xác của 
các khoanh vi cũng nh− sự phụ thuộc vào kinh 
nghiệm của ng−ời giải đoán ảnh. Trong khi đó các 
quan hệ giữa kiểu loại rừng và điều kiện tự nhiên 
và sinh thái hầu nh− ít đ−ợc khai thác trực tiếp. 
Bản chú giải bản đồ rừng Việt Nam bao gồm 
các đối t−ợng cơ bản nh− sau : 
A. Đất có rừng 
- Kiểu rừng kín cây lá rộng th−ờng xanh nhiệt 
đới ẩm (bao gồm rừng kín cây lá rộng th−ờng xanh 
nhiệt đới ẩm, rừng tre nứa thứ sinh, rừng trồng đã 
khép tán...), 
- Kiểu rừng kín cây lá rộng th−ờng xanh nhiệt 
đới ẩm, 
- Kiểu rừng kín cây lá rộng th−ờng xanh ôn đới ẩm, 
- Kiểu rừng kín cây lá rộng rụng lá và nửa rụng 
lá hơi khô nhiệt đới, 
- Kiểu rừng th−a cây lá rộng nhiệt đới hơi khô, 
- Kiểu rừng th−a cây lá rộng nhiệt đới ẩm, 
- Rừng rụng lá, 
- Rừng cây lá kim, 
- Rừng ngập mặn. 
B. Đất không rừng 
- Trảng cây bụi, trảng cỏ tự nhiên, 
- Thể khảm và đất canh tác, 
- Đất trống, cát, 
- Mặt n−ớc. 
 Khi nghiên cứu kỹ mô tả các đối t−ợng trong bản 
chú giải nêu trên ta thấy có những mối liên quan 
chặt chẽ giữa kiểu loại rừng với các vùng địa lý và 
điều kiện sinh thái khác nhau. Theo Thái Văn Trừng, 
mỗi kiểu loại rừng đều liên quan mật thiết tới đai 
cao, l−ợng m−a, độ dốc, loại đất. Nếu chúng ta sử 
dụng bản đồ rừng dựa trên ph−ơng pháp giải đoán 
bằng mắt, các yếu tố biến động theo mùa nh− thảm 
thực vật rụng lá không thể phát hiện đ−ợc vì thông 
tin chỉ đ−ợc khai thác trên t− liệu đơn thời gian. Bản 
đồ lớp phủ thành lập từ t− liệu viễn thám đa thời 
gian với tần xuất thu ảnh 4 ngày một lần phản ảnh 
toàn bộ các quá trình biến động theo mùa. Khi kết 
hợp kiểu thảm thực vật nhất định với các điều kiện 
sinh thái chúng ta có thể xây dựng bản đồ rừng bằng 
ph−ơng pháp số trong đó vai trò của chuyên gia đ−ợc 
giới hạn đến mức tối thiểu. Với sự sử dụng đai cao 
tách từ mô hình số độ cao chúng ta có thể xác lập 
các kiểu rừng nhiệt đới và á nhiệt đới, trong khi đó 
với l−ợng m−a chia thành các mức khô, hơi khô và 
ẩm cùng với các biên nhiệt độ có thể xác định đ−ợc 
ranh giới của các loại rừng. Bản đồ độ dốc thành 
lập từ mô hình số độ cao đ−ợc khai thác nh− bộ lọc 
loại bỏ một số nhầm lẫn trong việc thành lập bản đồ 
lớp phủ. Mô hình logic cơ bản đuợc sử dụng trong 
thành lập bản đồ rừng bằng ph−ơng pháp số là : 
if (kiểu lớp phủ) 
if (đai cao, nhiệt độ, l−ợng m−a) ⇒ kiểu loại rừng 
Vấn đề quan trọng là xác định mối liên quan và 
giá trị các ng−ỡng phân loại cụ thể cho mỗi kiểu 
loại rừng. 
Nếu chúng ta coi b1 là bản đồ lớp phủ đã đ−ợc 
xây dựng từ t− liệu MODIS đa thời gian, b2 là mô 
hình số độ cao với giá trị của các điểm ảnh tính theo 
mét, b3 là số liệu l−ợng m−a đ−ợc chia thành 14 cấp 
nh− trên hình 1.b và b4 là bản đồ sinh thái trong đó 
các vùng sinh thái cơ bản đ−ợc mã bằng các số 
khác nhau. Khi sử dụng phần mềm WinASEAN 5.0 
để phân tích, chúng ta có thể sử dụng modul Modeler 
với đoạn mã sau để thực hiện : 
! Xay dung ban do RUNG 
! b1=Landcover.CLS, b2=DEMVN.GIH, b3=lmua.CLS,b4=sinhthai1.CLS 
ReturnValue = 0 
IF (((b1.EQ.2.AND.b2.LT.700).AND.b3.GE.5).AND.(b4.EQ.1.OR.b4.EQ.3)) 
RETURNVALUE= 1 !B Rung kin cay la rong thuong xanh nhiet doi am 
IF (((b1.EQ.2.AND.b2.LT.1000).AND.b3.GE.5).AND.(b4.EQ.2.OR.b4.EQ.3)) 
RETURNVALUE= 1 !N Rung kin cay la rong thuong xanh nhiet doi am 
IF (((b1.EQ.2.AND.b2.LT.700).AND.b3.LT.5).AND.(b4.EQ.1.OR.b4.EQ.3)) 
RETURNVALUE= 2 !B Rung thua cay la rong nhiet doi hoi kho 
IF (((b1.EQ.2.AND.b2.LT.1000).AND.b3.LT.5).AND.(b4.EQ.2.OR.b4.EQ.3)) 
RETURNVALUE= 2 !N Rung thua cay la rong nhiet doi hoi kho 
 74 
IF ((b1.EQ.2.AND.(b2.GE.700.AND.b2.LE.1600)).AND.(b4.EQ.1.OR.b4.EQ.3)) 
RETURNVALUE= 3 !B Rung kin cay la rong thuong xanh a nhiet doi am 
IF ((b1.EQ.2.AND.(b2.GE.1000.AND.b2.LE.1800)).AND.(b4.EQ.2.OR.b4.EQ.3)) 
RETURNVALUE= 3 !N Rung kin cay la rong thuong xanh a nhiet doi am 
IF ((b1.EQ.2.AND.b2.GT.1600).AND.(b4.EQ.1.OR.b4.EQ.3)) RETURNVALUE= 4 !B Rung kin cay la 
rong thuong xanh on doi am 
IF ((b1.EQ.2.AND.b2.GT.1800).AND.(b4.EQ.2.OR.b4.EQ.3)) RETURNVALUE= 4 !N Rung kin cay la 
rong thuong xanh on doi am 
IF (b1.EQ.3.AND.b3.LT.5) RETURNVALUE= 5 ! Rung thua cay la rong nhiet doi hoi kho. 
IF (b1.EQ.3.AND.b3.GE.5) RETURNVALUE= 6 ! Rung thua cay la rong nhiet doi am. 
IF (b1.EQ.4.AND.b2.LE.1000) RETURNVALUE= 7 ! Rung rung la 
IF (b1.EQ.4.AND.(b2.GT.1000.AND.b3.GE.5)) RETURNVALUE= 6 ! Rung thua cay la rong nhiet doi am. 
IF (b1.EQ.5) RETURNVALUE= 8 ! Rung thong. 
IF (b1.EQ.6) RETURNVALUE= 9 ! Rung ngap man. 
IF (b1.GE.7.AND.b1.LE.9) RETURNVALUE= 10 ! Trang cay bui, trang co tu nhien. 
IF ((b1.GE.10.AND.b1.LE.13).OR.b1.EQ.16) RETURNVALUE= 11 ! The kham va dat canh tac. 
IF (b1.EQ.14.OR.b1.EQ.15) RETURNVALUE= 12 ! Dat trong, cat. 
IF (b1.EQ.17) RETURNVALUE= 13 ! Mat nuoc. 
Đoạn mã này viết bằng ngôn ngữ FORTRAN 90. 
Trên hình 2a là bản đồ rừng Việt Nam thành lập 
bằng ph−ơng pháp số. Có thể nói đây là bản đồ đầu 
tiên đ−ợc thành lập bằng ph−ơng pháp này [1, 7]. 
Mặc dù có nhiều điểm hạn chế trong việc xác định 
trữ l−ợng rừng nh−ng bằng cách tiếp cận sinh thái 
của Thái Văn Trừng, bản đồ này có ý nghĩa nhiều 
hơn trên góc độ quản lý môi tr−ờng và điều kiện địa 
lý tự nhiên của Việt Nam. Bản đồ có 12 lớp trong 
bảng chú giải t−ơng đồng với hệ thống phân loại do 
Thái Văn Trừng đề xuất. 
2. Thành lập bản đồ độ che phủ tán lá 
Độ che phủ tán lá (leaf area coverage) có ý nghĩa 
quan trọng trong nghiên cứu môi tr−ờng. Độ che 
phủ tán lá thể hiện độ che phủ bề mặt không chỉ 
bằng độ che phủ rừng mà bao gồm cả độ che phủ 
của các lớp phủ thực vật trên khu vực nghiên cứu. 
Để đánh giá độ che phủ tán lá cây, các nhà khoa học 
sử dụng chỉ số che phủ tán lá cây LAI (Leaf Area 
Index). LAI t−ơng quan khá chặt với năng xuất sinh 
học của các hệ sinh thái khác nhau bao gồm cả hệ 
sinh thái nông nghiệp và rừng. LAI đ−ợc xác định 
bằng nhiều ph−ơng pháp khác nhau thông qua các 
mô hình thực nghiệm kể cả sử dụng t− liệu viễn thám 
đa phổ. Việc xác định chính xác LAI đòi hỏi nhiều 
nghiên cứu cơ bản và đo đạc thực nghiệm. Tuy nhiên, 
trong một số tr−ờng hợp ứng dụng đơn giản có thể 
xây dựng bản đồ phần trăm độ che phủ tán lá dựa 
trên bản đồ lớp phủ và quan trắc thực địa. Trong 
điều kiện Việt Nam, dựa trên kinh nghiệm thực tế 
tác giả đã đ−a ra một ph−ơng pháp xây dựng bản 
đồ phần trăm độ che phủ tán lá dựa trên bản đồ lớp 
phủ thành lập từ t− liệu MODIS. Dựa trên nghiên 
cứu ngoài thực địa, tác giả đ−a ra −ớc l−ợng phần 
trăm độ che phủ tán lá cho các đối t−ợng lớp phủ 
tổng kết trong bảng 1. 
Bảng 1. Các đối t−ợng lớp phủ và phần trăm độ che 
phủ tán lá [1] 
STTTên lớp Mô tả 
 Độ che phủ 
(%) 
1 Dummy Ngoài khu vực nghiên cứu 0 
2 CEBFor Rừng kín cây lá rộng th−ờng xanh 60 - 100 
3 OEBFor Rừng th−a cây lá rộng th−ờng xanh 30 - 60 
4 DBFore Rừng cây lá rộng rụng lá 30 - 60 
5 ENFore Rừng cây lá kim th−ờng xanh 30 - 60 
6 Mangro Rừng và cây bụi ngập mặn 20 - 60 
7 Shrub Cây bụi 20 - 30 
8 Grass1 Cỏ trên đất khô 10 - 20 
9 Grass2 Cỏ trên đất ngập n−ớc 10 - 20 
10 Mosaic Thể khảm 10 - 20 
11 FrTree V−ờn cây ăn quả 20 - 30 
12 Crp1 Đất canh tác th−ờng xuyên 10 - 20 
13 Crp2 Đất canh tác không th−ờng xuyên 0 - 10 
14 Barren Đất trống, đất xây dựng 0 - 10 
15 Sand Bãi cát 0 
16 Wetlnd Đất ngập n−ớc 0 - 10 
17 Water Mặt n−ớc 0 
 75
Hình 2. → 
a) Bản đồ rừng Việt Nam thành 
lập bằng ph−ơng pháp số, 
a b b) Bản đồ phần trăm độ che phủ 
tán lá, 
c) Bản đồ tr−ờng mật độ che 
phủ tán lá, 
d) Bản đồ nhậy cảm xói mòn 
 c d 
Hình 3 minh họa trên ảnh GPS. Tuy nhiên đây 
chỉ là đề xuất của tác giả mang tính định h−ớng dựa 
trên thực nghiệm và cần đ−ợc chỉnh sửa cho phù 
hợp hơn với thực tế Việt Nam. 
Kết hợp sự −ớc l−ợng này với bản đồ lớp phủ sẽ 
có đ−ợc bản đồ phần trăm độ che phủ tán lá trình 
bầy trên hình 2b. Sau khi áp dụng ph−ơng pháp 
trung bình tr−ợt (moving average) cho bản đồ 2b 
sẽ có đ−ợc bản đồ tr−ờng che phủ tán lá (Leaf area 
continuous field) nh− trình bầy trên hình 2c. Bản đồ 
này đ−ợc sử dụng nh− số liệu đầu vào cho nhiều 
tính toán môi tr−ờng khác nhau. 
3. Thành lập bản đồ nhậy cảm xói mòn 
Một trong các ứng dụng bản đồ tr−ờng che phủ 
tán lá là xây dựng bản đồ nhậy cảm xói mòn. Mặc dù 
bản đồ xói mòn tiềm năng có thể đ−ợc xây dựng dựa 
trên các công thức về tính toán xói mòn đã biết nh−ng 
trong thực tế có nhiều khó khăn do thiếu số liệu đầu
100 
%
0 % 
 76 
Hình 3. ảnh minh hoạ xác định độ che phủ tán lá 
vào đặc biệt liên quan tới lớp phủ thổ nh−ỡng và hệ 
số canh tác trên quy mô quốc gia. Trong nghiên cứu 
này tác giả coi xói mòn phụ thuộc đồng biến với độ 
dốc và độ che phủ tán lá. Nếu nh− xem các yếu tố 
khác là ổn định cho khu vực nghiên cứu, sự biến 
động độ che phủ tán lá sẽ thể hiện trên một mức độ 
nào đó mối liên quan tới độ nhậy cảm xói mòn. Để 
đánh giá nhanh các tác động của sử dụng đất tới môi 
tr−ờng, tác giả đề xuất công thức thực nghiệm chỉ 
số nhậy cảm xói mòn [1] nh− sau : 
SI = 1,5* S/C 
trong đó S - l−ợng đất bị xói mòn (tấn/ha/năm) và 
C - độ che phủ tán lá. 
Sau khi áp dụng công thức trên ta sẽ đ−ợc bản 
đồ nhậy cảm xói mòn nh− trình bầy trên hình 2d. 
Phân cấp mức độ nguy hiểm đ−ợc chia thành năm 
lớp : rất thấp, thấp, trung bình, cao và rất cao. Nếu 
coi hệ số S là ổn định cho vùng nghiên cứu, C phụ 
thuộc vào lớp phủ thực tế hàng năm, chúng ta có 
thể nghiên cứu ảnh h−ởng của việc khai thác lãnh 
thổ đối với nguy cơ xói mòn dựa trên các số liệu 
quan trắc từ vệ tinh. 
iv. TRAO ĐổI 
Bài báo giới thiệu một cách tiếp cận mới trong 
việc ứng dụng bản đồ lớp phủ xây dựng các bản đồ 
dẫn xuất hỗ trợ công tác quản lý môi tr−ờng và tài 
nguyên. Bản đồ lớp phủ xây dựng từ t− liệu MODIS 
đa thời gian là một nguồn thông tin quan trọng phản 
ánh trạng thái lý sinh của bề mặt Trái Đất. Các thông 
tin này hoàn toàn khách quan và trung thực, cho 
chúng ta thấy sự phát triển của môi tr−ờng và tài 
nguyên cho một vùng lãnh thổ. Bản thân bản đồ lớp 
phủ đã rất hữu ích, tuy nhiên nếu kết hợp với các 
số liệu bổ trợ khác và thông qua các mô hình toán 
học có thể tạo nên các bản đồ dẫn xuất bổ trợ hiệu 
quả cho công tác quản lý tài nguyên môi tr−ờng. 
Bản đồ rừng thành lập bằng ph−ơng pháp số 
dựa trên mô hình sinh thái với các số liệu đầu vào 
là bản đồ lớp phủ, nhiệt độ, l−ợng m−a, mô hình số 
độ cao là một ví dụ về khả năng tự động hoá thành 
lập các bản đồ mà từ tr−ớc tới nay chỉ đ−ợc thành 
lập bằng các ph−ơng pháp chuyên gia. Độ chính xác 
và tin cậy của bản đồ phụ thuộc chủ yếu vào mô 
hình toán học mô tả mối liên quan giữa kiểu loại 
rừng và các điều kiện sinh thái. Rõ ràng, các điều 
kiện sinh thái cảnh quan đóng một vai trò quan 
 77
trọng trong việc hình thành các kiểu loại rừng và 
nếu mối quan hệ đó đ−ợc nghiên cứu có hệ thống 
và đ−ợc định l−ợng qua các tham số với độ tin cậy 
thích hợp, việc xây dựng bản đồ rừng nói riêng và 
các bản đồ t−ơng tự khác là hoàn toàn có thể. 
Bản đồ độ che phủ tán lá và tr−ờng mật độ che 
phủ tán lá là sản phẩm dẫn xuất thành lập từ bản đồ 
lớp phủ và số liệu quan trắc thực địa. Bảng đánh 
giá độ che phủ tán lá cho từng loại hình lớp phủ đề 
xuất trong bài báo mới chỉ mang tính kinh nghiệm. 
Trên thế giới tồn tại rất nhiều ph−ơng pháp đo đạc 
và các thiết bị cho phép định l−ợng độ che phủ tán 
lá với độ tin cậy cao. Do kinh phí hạn chế và điều 
kiện kỹ thuật không cho phép nên tác giả ch−a có 
các số liệu chính xác về độ che phủ tán lá cho từng 
loại hình lớp phủ, tuy nhiên bản đồ đ−ợc thành lập 
có ý nghĩa khái quát lớn và đ−a ra một cái nhìn ở 
tầm vỹ mô về độ che phủ tán lá trên toàn bộ vùng 
lãnh thổ Việt Nam. Trong t−ơng lai, các nghiên cứu 
về độ che phủ tán lá của thảm thực vật cần đ−ợc 
triển khai vì đây là một tham số liên quan rất chặt 
chẽ với năng xuất sinh học và phản ảnh chu trình 
chuyển đổi carbon trong tự nhiên. 
Bản đồ nhậy cảm xói mòn đ−ợc thành lập từ bản 
đồ tr−ờng mật độ che phủ tán lá và hệ số xói mòn là 
một thử nghiệm đánh giá nhanh các khu vực nhậy 
cảm xói mòn cho quy mô toàn quốc. Trên góc độ 
quản lý môi tr−ờng, việc trồng rừng cần đ−ợc bắt 
đầu triển khai từ những nơi có độ nhậy cảm xói mòn 
cao nhất. Trong điều kiện không có biến động lớn 
về khí hậu và địa hình, độ nhậy cảm xói mòn sẽ phụ 
thuộc chủ yếu vào tình trạng lớp phủ hay nói cách 
khác chính là độ che phủ tán lá. Các số liệu này 
thay đổi liên tục theo thời gian và phụ thuộc vào 
tình hình sử dụng đất tại mỗi địa ph−ơng. T− liệu 
viễn thám độ phân giải trung bình đ−ợc cập nhật 
liên tục sẽ cung cấp các thông tin chính xác về sự 
biến động của lớp phủ và độ che phủ tán lá. Bản đồ 
nhậy cảm xói mòn, bản đồ biến động lớp phủ hàng 
năm sẽ là nguồn thông tin khách quan hỗ trợ công 
tác quản lý và quy hoạch môi tr−ờng và góp phần 
lý giải nhiều vấn đề về môi tr−ờng tại các vùng 
lãnh thổ khác nhau nh− lũ lụt, lũ quét cũng nh− 
hạn hán. 
Lời cảm ơn : kết quả nghiên cứu trình bầy trong 
bài báo này đ−ợc thực hiện bằng kinh phí của đề tài 
khoa học cơ bản mã số 7009 06 : "Thử nghiệm áp 
dụng hệ thống tính toán l−ới trong nghiên cứu tai 
biến thiên nhiên và môi tr−ờng Việt Nam". 
Tài liệu dẫn 
[1] Nguyễn Đình D−ơng và nnk, 2003 : Báo 
cáo khoa học nhiệm vụ Nhà n−ớc về bảo vệ môi 
tr−ờng : Xây dựng, vận hành, cập nhật và phát triển 
hệ thống tích hợp thông tin dữ liệu môi tr−ờng và 
quan trắc. Phần ứng dụng t− liệu viễn thám độ phân 
giải trung bình phục vụ giám sát, quản lý môi tr−ờng 
và tài nguyên. Cục Bảo vệ Môi tr−ờng. 
[2] Nguyen dinh Duong, 2004 : Land cover 
mapping of Vietnam using MODIS 500m 32 day 
global compoiste. Proceedings International Sym-
posium on GeoInformatics for Spatial-Infrastruc-
ture Development in Earth and Allied Sciences 
GISIDEAS 2004. Hà Nội 2004. 
[3] Nguyen Dinh Duong, 2006 : Study of 
land cover change in Vietnam for the period 2001-
2003 using MODIS 32 day composite. 
Environmental Ma-nagement for Resource 
Conservation. Proceedings of the 14th Asian 
Agricultural Symposium. Thai-land 2004. 
[4] Nguyen Dinh Duong, 2006 : 
Classification smoothing in land cover mapping 
using MODIS data. Proceedings of the 27th Asian 
Conference on Remote Sensing 2006. Ulan Bataar, 
Mongolia 2006. 
[5] Nguyễn Đình D−ơng, 2008 : Một số kết 
quả ban đầu ứng dụng hệ thống tính toán l−ới trong 
phân loại lớp phủ. Tc CKHvTĐ, 30, 1, 31-38. 
[6] H.L. Gholz, 1982 : Environmental limits 
on aboveground net primary production, leaf area 
and biomass in vegetation zones of the Pacific 
Northwest. Ecology, 63, 469-481. 
[7] Nguyen Thanh Hoan, Nguyen Dinh 
Duong, 2004 : Proposing a method to establish 
Vietnam forest map by using multi-temporal GLI 
images and ecological models. Proceedings Inter-
national Symposium on GeoInformatics for Spatial-
Infrastructure Development in Earth and Allied 
Sciences GISIDEAS 2004. Hanoi 2004. 
[8] Thái Văn Trừng, 1978 : Thảm thực vật 
rừng Việt Nam. Nhà xuất bản Khoa học Kỹ thuật. 
summary 
Application of modis data to support natural resource 
and environment management 
The paper introduces a new methodology in maps 
compiling from MODIS data to support environment 
and natural resource management. This is one of 
 78 
the research results of the basic research project 
7009 06 titled : “Trial application of grid computing 
in environment and natural disaster research in 
Vietnam”. The input data for the research are land 
cover map analyzed using MODIS 32 day composite 
released by the University of Maryland, rain fall, SRTM 
digital elevation model, surface temperature and 
potential soil erosion of Vietnam. These data are 
integrated through application of various models 
based on landscape ecology relations. The models 
are logical operations in form of if (land cover type, 
elevation layer, temperature conditions, rainfall) ⇒ 
derived category. The digitally developed forest map 
using ecology approach proposed by Thai Van Trung 
is the first kind established in Vietnam. Even though 
the map does not provide information on timber 
volumes as traditionally required but it fully satisfies 
need from environment management point of view. 
The next derived map is leaf area coverage. This is 
an attempt to develop country wide leaf area coverage 
map reflecting overall situation on productivity of 
various ecosystem in Vietnam. The map was deve- 
loped based on leaf area density estimated for each 
land cover category through field work. This obser-
vation provided also a possibility to develop leaf area 
density map which is used for another applications, 
for example soil erosion sensitive map. The soil 
erosion depends on physical environmental factors 
as slope, soil types, rainfall and biological components 
as vegetation cover. The vegetation cover changes 
accordingly to human land use activity which 
impact very much on development of various 
environmental disasters like flood, land slide etc. 
The physical component is quite stable for the 
given study area but the biological component is 
changing through time and needed to be monitored 
periodically. The soil erosion sensitive map was 
developed using two basic input data: potential soil 
erosion and leave area density map. The formula 
proposed in the paper is an empirical one and 
needed to be verified by field observation and 
measurement. 
Ngày nhận bài : 16-12-2008 
Viện Địa lý