Nguyễn Thị Hồng Điệp * , Nguyễn Văn Biết Nguyễn Trọng Cần

* Tác giả liên hệ (nthdiep@ctu.edu.vn)

Abstract

Unregulated urban development, high greenhouse gas emission and rising energy cost and increases in service demands have been a pressure in the cities. This study is aimed at monitoring urban greenhouse gas emission and applying "green solutions" to reduce greenhouse gas emission which is one of the economic solutions in “green urban” development strategy. It is to use satellite images on Google Earth and apply object-based image analysis (OBIA) method to create a green tree map in Ninh Kieu district. The result showed that the green tree area is of 621.62 ha with overall accuracy at 85.71% (K = 0.71). Such a tree density in Ninh Kieu district accounts for 50-60% of the standard by the Ministry of Construction. With this green tree area, it could only absorb approximately 60% of greenhouse gas emissions (226,891.30 tons of CO2 equivalent) while the total emissions in three fields including energy, agriculture and waste was calculated at 734,740.48 tons CO2 equivalent.
Keywords: Greenhouse gas, Google earth images, object-based image analysis, urban green trees

Tóm tắt

Sự phát triển đô thị thiếu kiểm soát, phát thải khí nhà kính cao cùng với thực trạng chi phí năng lượng tăng, nhu cầu sử dụng dịch vụ tăng đã và đang tạo áp lực lên các đô thị ở nước ta. Nghiên cứu thực hiện nhằm theo dõi nguồn phát thải khí nhà kính đô thị và áp dụng “giải pháp xanh” giảm thiểu lượng khí nhà kính phát thải là một trong những giải pháp mang tính kinh tế trong chiến lược phát triển đô thị xanh. Nghiên cứu sử dụng ảnh viễn thám trên Google Earth và áp dụng phương pháp phân loại hướng đối tượng (OBIA) trong xây dựng bản đồ hiện trạng cây xanh quận Ninh Kiều. Kết quả đã xác định được diện tích cây xanh của quận là 621,62 ha với độ chính xác toàn cục là 85,71 % (K=0,71). Mật độ cây xanh tại quận Ninh Kiều chỉ đạt 50-60% so với quy chuẩn của Bộ Xây dựng. Với diện tích cây xanh này, ước tính chỉ hấp thụ được hơn 60% lượng khí nhà kính phát thải của quận (226.891,30 tấn CO2 tương đương) trong khi tổng lượng khí phát thải trong ba lĩnh vực: năng lượng, nông nghiệp và chất thải là 734.740,48 tấn CO2 tương đương.
Từ khóa: Ảnh Google Earth, cây xanh đô thị, khí nhà kính, phân loại hướng đối tượng

Article Details

Tài liệu tham khảo

Bộ Xây dựng, 2006. TCVN 362:2005, ngày 05/01/2006 về“Quy hoạch cây xanh sử dụng công cộng trong các đô thị - Tiêu chuẩn thiết kế”, ngày truy cập 09/08/2017. Địa chỉ:http://hethongphapluatvietnam.net/tieu-chuan-xay-dung-viet-nam-tcxdvn-362-2005-ve-quy-hoach-cay-xanh-su-dung-cong-cong-trong-cac-do-thi-tieu-chuan-thiet-ke-do-bo-xay-dung-ban-hanh.html.

Broward County, 2012. How to calculate the amount of CO2 sequestered in a tree per year, ngày truy cập 08/08/2017. Địa chỉ: https://www.broward.org/NaturalResources/ClimateChange/Documents/Calculating%20CO2%20Sequestration%20by%20Trees.pdf.

Congalton, R. G., & Green, K., 2009. Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data: Principles and Practices. The Photogrammetric Record (Second edition, Vol. 2). Taylor & Francis Group. https://doi.org/10.1111/j.1477-9730.2010.00574_2.x

Hoornweg, D., Sugar, L., & Gomez, C. L. T., 2011. Cities and greenhouse gas emissions: moving forward. Environment and Urbanization, 23(1), 207–227. https://doi.org/DOI 10.1177/0956247810392270.

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), 2006. Guidlelines for National Greenhouse Gas Inventories. Agriculture, Forestry and Other Land Use. Volume 4.

Kavzoglu, T., & Yildiz, M., 2014. Parameter-Based Performance Analysis of Object-Based Image Analysis Using Aerial and Quikbird-2 Images. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, II (7), 31–37. https://doi.org/10.5194/isprsannals-II-7-31-2014.

LêVăn Trung, 2005. Giáo trình Viễn thám. NXB Đại học Quốc gia TP. Hồ ChíMinh.

Li, L., Hong, X., Tang, D., Na, M., 2016. GHG emissions, economic growth and urbanization: A spatial approach. Sustainability 8. doi:10.3390/su8050462

Phạm Đỗ Văn Trung, Nguyễn Hà Quỳnh Giao, 2012. Quá trình biến động diện tích và dân số đô thị TP. Cần Thơ giai đoạn 1999-2009. Tạp chí Khoa học ĐHSP TPHCM 41, 88–97.

Phạm Ngọc Đăng, 2014. Vai trò của cây xanh đô thị trong cải thiện môi trường và ứng phó với biến đổi khí hậu. Truy cập ngày 08/08/2017. Tin nhanh về môi trường Việt Nam. http://www.tinmoitruong.vn/di-thay-va-viet/vai-tro-cua-cay-xanh-do-thi-trong-cai-thien-moi-truong-va-ung-pho-voi-bien-doi-khi-hau_71_37493_1.html

Phạm Văn Duẩn, 2015. Ước tính giá trị các thông số phân mảnh ảnh hướng đối tượng phù hợp trên phần mềm eConigtion. Truy cập ngày 08/08/2017. Viện Sinh thái rừng và Môi trường. URL http://ifee.edu.vn/vi/news/Tin-tuc/uoc-tinh-gia-tri-cac-thong-so-phan-manh-anh-huong-doi-tuong-phu-hop-tren-phan-mem-ecognition-11.html

Saxe, D., 2016. Facing Climate Change: Greenhouse Gas Progress Report 2016. Environmental Commissioner of Ontario.

Sở Tài nguyên và Môi trường thành phố Cần Thơ, 2016. Hiện trạng môi trường thành phố Cần Thơ và giải pháp khắc phục. Truy cập ngày 07/08/2017. Địa chỉ: http://cantho.gov.vn/wps/wcm/connect/sotnmt/sub+site/sitemenu/96+nghien+cuu+thao+luan/hien+trang+moi+truong+tpct+va+giai+phap+khac+phuc

Trung tâm Quốc tế Nghiên cứu Biến đổi Toàn cầu – ĐHQGHN (ICARGC), 2015. Sử dụng phần mềm eCognition cho phân loại Định hướng đối tượng.

Xu, B., and Mitchell, N., 2011. Carbon sequestration by trees on the city campus. The University of Auckland: unpublished working paper.

Zein, A. L. El, & Chehayeb, N. A., 2015. The Effect of Greenhouse Gases on Earth’s Temperature. International Journal of Environmental Monitoring and Analysis, 3(2), 74–79. https://doi.org/10.11648/j.ijema.20150302.16