Tổng quan về ứng dụng dữ liệu Sentinel-1 và Sentinel-2 trong ước tính sinh khối và các-bon rừng tại Đông Dương

Tóm tắt

Nghiên cứu tổng quan việc ứng dụng dữ liệu Sentinel-1 (SAR) và Sentinel-2 trong ước tính trữ lượng các-bon rừng tại khu vực Đông Dương - cơ sở khoa học quan trọng phục vụ quản lý rừng bền vững và phát triển các cơ chế tài chính các-bon. Dựa trên phân tích chuyên sâu 35 công trình công bố giai đoạn 2016-2023, kết quả cho thấy việc tích hợp dữ liệu radar Sentinel-1 và quang học Sentinel-2 với dữ liệu điều tra thực địa thông qua thuật toán học máy giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của mô hình ước tính trữ lượng các-bon rừng so với việc khai thác đơn lẻ từng loại dữ liệu. Tuy nhiên, các nghiên cứu tại Đông Dương hiện còn tản mạn, thiếu các phương trình sinh khối (allometric) đặc thù và chưa hình thành hệ thống cơ sở dữ liệu giám sát rừng đồng bộ. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất 7 nhóm giải pháp kỹ thuật nhằm tối ưu hóa hiệu suất mô hình, bao gồm: (i) chuẩn hóa thiết kế hệ thống ô điều tra thực địa; (ii) xây dựng dữ liệu cơ sở về sinh khối rừng chất lượng; (iii) tăng cường khai thác, xử lý dữ liệu viễn thám trên nền tảng điện toán đám mây; (iv) lựa chọn biến và phát triển mô hình học máy; (v) sử dụng ngoại suy không gian để lập bản đồ sinh khối và trữ lượng các-bon, (vi) đánh giá độ không chắc chắn mô hình; và (vii) phân tích biến động rừng tích hợp vào hệ thống giám sát rừng quốc gia. Đồng thời, bài viết nhấn mạnh hai định hướng ưu tiên cốt lõi: phát triển hàm allometric địa phương và xây dựng hệ thống giám sát rừng liên tục trên nền tảng điện toán đám mây.