Remote sensing and GIS technology in assessing status fluctuation of dipterocarp forest in Yok Don National Park
PDF (Vietnamese)

Keywords

GIS
viễn thám
Yok Đôn
biến động
rừng khộp GIS
remote sensing
Yok Don National Park
change
dipterocarp forest

Abstract

This study was conducted in the Yok Don National Park with the GIS and remote sensing technology to assess the dipterocarp forest status. The maps of the current status and changes of dipterocarp forest status were developed for the 2001–2010, 2010–2020, and 2001–2020 periods with the kappa coefficient from 0,76 to 0,82, the User’s Accuracy and the Producer’s Accuracy reaching over 70%. Analysis data show that from 2001 to 2020, the area of ​​dipterocarp forest decreased from 104,239.74 ha in 2001 to 102,062.53 ha in 2010 and 95,955.23 ha in 2020. The impoverished dipterocarp forest decreased by 2,692.16 ha; the medium and rich dipterocarp forests decreased by 8,805.99 ha; the poor dipterocarp forest increased by 3,213.64 ha. The primary causes of the changes include the management and protection of the park, the recovery of forest over time, the illegal exploitation of forest products, and the impacts of living, working and production activities of people in the core and buffer zones areas.

https://doi.org/10.26459/hueunijard.v131i3A.6281
PDF (Vietnamese)

References

  1. Andreas S. & Schone D. (1996), Dipterocarp forest ecosystems: towards sustainable management: World Scientific.
  2. Chechina M. (2015), Sustainable management of dipterocarp forests in the Philippines.
  3. Viện Sinh thái và Tài nguyên Sinh vật (2010), Báo cáo quy hoạch bảo tồn và phát triển bền vững vườn quốc gia Yok Đôn giai đoạn 2010–2020.
  4. Phùng Chí Sỹ (2017), Hiện trạng chuyển đổi rừng khộp sang trồng cao su tại tỉnh Đắk Lắk, Chuyên đề thuộc đề tài cấp tỉnh Đắk Lắk.
  5. Https://anhvientham.com/diem-danh-cac-loai-anh-vien-tham-duoc-su-dung-pho-bien-nhat/. Các loại ảnh viễn thám được sử dụng phổ biến nhất. Ngày truy cập 21-5-2020.
  6. Https://www.geosage.com/highview/featuressentinel2.html, Spectral Discovery for Sentinel-2 Imagery. Ngày truy cập 21-5-2020.
  7. Ngô Thị Thùy Phương, Nguyễn Thị Thanh Hương, Võ Quang Minh (2018), Lựa chọn tham số phân đoạn phù hợp để phân loại ảnh vệ tinh đa phổ Landsat 8 OLI, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 54(4A), 22–30.
  8. Congalton R. G. (2001), Accuracy assessment and validation of remotely sensed and other spatial information, International Journal of Wildland Fire, 10(4), 321–328.
  9. Nguyễn Thị Thanh Hương (2015), Ứng dụng viễn thám và GIS trong quản lý tài nguyên rừng, Nxb. Thông tấn.