Assessment of forest status change based on normalized difference vegetation index in Aluoi district, Thua Thien Hue province
Vol. 132 No. 3A (2023), Original Article
Vol. 132 No. 3A (2023)

Assessment of forest status change based on normalized difference vegetation index in Aluoi district, Thua Thien Hue province

Original Article
https://doi.org/10.26459/hueunijard.v132i3A.7013
Published 2023-04-18
Tran Quoc Canh
University of Agriculture and Forestry, Hue University, 102 Phung Hung St., Hue, Vietnam
Tran Nam Thang
University of Agriculture and Forestry, Hue University, 102 Phung Hung St., Hue, Vietnam
Nguyen Van Loi
University of Agriculture and Forestry, Hue University, 102 Phung Hung St., Hue, Vietnam
Le Thai Hung
University of Agriculture and Forestry, Hue University, 102 Phung Hung St., Hue, Vietnam
Văn Thi Yen
University of Agriculture and Forestry, Hue University, 102 Phung Hung St., Hue, Vietnam
PDF (Vietnamese)

Keywords

forest status
vegetation Index
NDVI
A Luoi hiện trạng rừng
chỉ số thực vật
NDVI
huyện A Lưới

Abstract

Assessment of the vegetation cover, particularly the forest cover, is crucial for effectively managing and building forest development and protection plans. In this study, we used Landsat - 5, 8 satellite images in April of 1991, 2016, and 2022 to evaluate the correlation between forest status and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and randomly verified 4,911 points on the map of forest status in 2016. The results show a relatively strong correlation between the bare land, bushland, plantation forest, natural forest and the NDVI with the following correlation MaHTR = 1/(1.851 – 1.936 × NDVI2016), with R2 being 67.4% and p < 0.05. The results obtained in 1991–2022 indicate that the forest status in the study sites had an NDVI increase for the natural forests with a low NDVI in the regions close to villages, transport systems, and hydropower stations.

https://doi.org/10.26459/hueunijard.v132i3A.7013
PDF (Vietnamese)

References

  1. FAO (2015), Knowledge reference for national forest assessments, Rome. www.fao.org/publications.
  2. Noss, R. F. (1999), Assessing and monitoring forest biodiversity: A suggested framework and indicators, Forest Ecology and Management, 115(2–3), 135–146, 22 March 1999. https://doi.org/10.1016/S0378-1127(98)00394-6.
  3. Phạm Trí Công (2014), Ứng dụng GIS/GPS trong quản lý mất rừng ở Việt Nam, Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên, Trường Đại học Thuỷ Lợi, 20–22.
  4. Đoàn Duy Hiếu, Nguyễn Thám (2017), Đánh giá biến động rừng huyện Ia Pa, tỉnh Gia Lai trên tư liệu viễn thám đa thời gian và GIS, Tạp chí Khoa học và Giáo dục, Trường Đại học Sư phạm Huế. 2(42), 116–126.
  5. Nguyễn Hải Hoà, và Nguyễn Văn Quốc (2007), Sử dụng ảnh viễn thám Landsat và GIS xây dựng bản đồ biến động diện tích rừng tại vùng đệm vườn quốc gia Xuân Sơn, Tạp Chí Khoa học và Công Nghệ Lâm Nghiệp - Quản ý Tài nguyên rừng và Môi trường, Trường Đại học Lâm nghiệp, 3, 46–56.
  6. Phan Thanh Quyết, Trần Thế Hùng và Cao Thị Thanh Thuỷ (2017), Ứng dụng ảnh viễn thám nghiên cứu biến động sự dụng đất lâm nghiệp tại huyện Bố Trạch tỉnh Quảng Bình, Tuyển tập Hội nghị Khoa học, Trường Đại học Quảng Bình.
  7. Kalle, E., V. T. Hinh, B. Huy, D. C. Khanh, ..., and Bechu, Y. (2012), A review of the applicability of existing tree and forest characteristics prediction models to forest inventory in Vietnam and Nepal, www.metla.fi Institutional Cooperation Instrument (ICI), Project “Improving Research Capacity of Forest Resource Information Technology in Vietnam and Nepal, Vol. 978-951-40-2368–2. http://www.metla.fi/julkaisut/workingpapers/2012/mwp235.htm.
  8. Gonenc, A., Ozerdem, M. S., Acar, O. E. (2019), Comparison of NDVI and RVI Vegetation Indices Using Satellite Images, International Conference on Agro-Geoinformatics (Agro-Geoinformatics), DOI: 10.1109/Agro-Geoinformatics.2019.8820225.
  9. Carlson, T. N. and Ripley, D. A. (1997), On the relation between NDVI, fractional vegetation cover, and leaf area index, Remote Sensing of Environment, Elsevier, 62(3), 241–252. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(97)00104-1.
  10. Liang, L., Chen, F., Shi, L., and Niu, S. (2018), NDVI-derived forest area change and its driving factors in China, PLoS ONE, 13(10). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0205885.
  11. Hồ Văn Lộc, Trần Quốc Cảnh (2018), Đánh giá nguyên nhân biến động hiện trạng rừng giai đoạn 2010–2015 làm cơ sở xây dựng kế hoạch hành động thực thi REDD+ trên địa bàn tỉnh TT Huế, Tạp chí Rừng và Môi trường, 1–12.
  12. Vũ Văn Thái, Nguyễn Hải Hoà, Lê Thị Quỳnh Hoa, và Nguyễn Duy Liêm (2021), Sử dụng chỉ số viễn thám phát hiện mất rừng trên ảnh Sentinel -2 tại tỉnh Thừa Thiên Huế, Tạp chí Khoa Học và Công Nghệ Lâm Nghiệp, 4, 118–127.
  13. T. T. C., Tuong, Tani, H., Wang, X., and N. Q., Thang (2019), Semi-supervised classification and landscape metrics for mapping and spatial pattern change analysis of tropical forest types in Thua Thien Hue Province, Vietnam, Forests, 10(8), 1–25. https://doi.org/10.3390/f10080673.
  14. Chi Cục Kiểm Lâm Thừa Thiên Huế (2021), Số liệu theo dõi diễn biến rừng năm 2021 tỉnh Thừa Thiên Huế.
  15. Quyết định số 536/QĐ-UBND tỉnh Thừa Thiên Huế (2021), Về việc công bố hiện trạng rừng tỉnh Thừa Thiên Huế.
  16. Pontus Olofsson (2014), Giles M. Foody, Martin Herold, Stephen V. Stehmand, Curtis E. Woodcock, Michael A. Wulder, Good practices for estimating area and assessing accuracy of land change, Remote Sensing of Environment, 148, 42–57. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.02.015.
  17. Ghorbani, A. and Ouri, A. E. (2012), Utility of the NDVI for land/canopy cover mapping in Khalkhal County (Iran), Annals of Biological Research, 3(12), 5494–5503. https://www.researchgate.net/publication/284777424.
  18. Martinuzzi, S., Gould, W. A., Ramos, G. O. M., Robles, A. M., Maldonado, P. C., Pérez-Buitrago, N. and, Caban, J. J. F. (2008), Mapping tropical dry forest habitats integrating Landsat NDVI, Ikonos imagery, and topographic information in the Caribbean Island of Mona,’ Revista de Biologia Tropical, 56(2), 625–639. https://doi.org/10.15517/rbt.v56i2.5613.
  19. Malik, M. S., Shukla, J. P. and Mishra, S. (2019), Relationship of LST, NDBI and NDVI using landsat-8 data in Kandaihimmat watershed, Hoshangabad, India, Indian Journal of Geo-Marine Sciences, 48(1), 25–31. https://core.ac.uk/download/pdf/297996963.pdf.