Tạp chí
 
Năm 2026
 
Số 3 [06 - 2026], Năm thứ XXXV

Ứng dụng chỉ số sinh thái đặc thù mỏ trong đánh giá chất lượng môi trường sinh thái khu vực khai thác quặng bô xít Nhân Cơ, Lâm Đồng

https://tapchi.hoimovietnam.vn/vi/archives?article=26034

  • Cơ quan:

    1 Trường Đại học Mỏ Địa chất, 18 Phố Viên, Đông Ngạc, Hà Nội, Việt Nam
    2 Học viện Kỹ thuật quân sự, 236 Hoàng Quốc Việt, Nghĩa Đô, Hà Nội, Việt Nam

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 21-03-2026
  • Sửa xong: 29-04-2026
  • Chấp nhận: 04-05-2026
  • Ngày đăng: 20-06-2026
Trang: 32 - 41
Lượt xem: 78
Xem onlineXem online
Lượt tải: 3
Tải về PDF
★★★★★Yêu thích: , Số lượt: 0
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Hoạt động khai thác mỏ đã làm thay đổi đáng kể các hệ sinh thái tự nhiên, dẫn đến suy thoái thảm thực vật, giảm độ ẩm đất, biến đổi nhiệt độ bề mặt đất và gia tăng ô nhiễm môi trường. Nghiên cứu này nhằm mục đích đánh giá chất lượng môi trường sinh thái của khu vực khai thác quặng bô xít Nhân Cơ thuộc tỉnh Lâm Đồng, bằng cách sử dụng Chỉ số Môi trường Sinh thái Đặc thù Mỏ (MSEEI) được xây dựng từ dữ liệu viễn thám Landsat đa thời gian. Ảnh vệ tinh Landsat các năm 2015, 2020, 2025 được sử dụng để tính các chỉ số phổ, bao gồm Chỉ số Thảm thực vật Tăng cường (EVI - Enhanced Vegetation Index), Chỉ số giám sát độ ẩm đất (SMMI - Soil Moisture Monitoring Index), Chỉ số khác biệt chuẩn hóa giữa khu vực xây dựng và đất (NDBSI - Normalized Difference Built-up and Soil Index), Chỉ số khác biệt (DI - Difference Index) và Nhiệt độ bề mặt đất (LST - Land Surface Temperature). Các chỉ số này được chuẩn hóa và tích hợp bằng phương pháp phân tích thành phần chính (PCA) để xây dựng MSEEI, đại diện cho chất lượng môi trường sinh thái tổng thể của khu vực khai thác mỏ. Kết quả cho thấy chất lượng môi trường sinh thái trong khu vực khai thác quặng bô xít Nhân Cơ có thay đổi đáng kể trong giai đoạn 2015-2025, trong đó xu thế chính là sự phục hồi môi trường sinh thái. Những kết quả đạt được trong bài báo cung cấp cơ sở khoa học có giá trị cho việc lập kế hoạch phục hồi sinh thái và quản lý khai thác mỏ bền vững trong các khu vực khai thác mỏ.

Trích dẫn
Đoàn Thị Nam Phương, Nguyễn Văn Trung và Trịnh Lê Hùng, 2026. Ứng dụng chỉ số sinh thái đặc thù mỏ trong đánh giá chất lượng môi trường sinh thái khu vực khai thác quặng bô xít Nhân Cơ, Lâm Đồng, Tạp chí Công nghiệp Mỏ, số XXXV, kỳ 3, tr. 32-41.
Tài liệu tham khảo

[1] Nguyễn Quốc Khánh, “Ứng dụng hệ thống viễn thám, GIS theo dõi sự biến động của một số thành phần môi trường do hoạt động khai thác khoáng sản bô xít” Tạp chí Khí tượng Thủy văn, số 751, tr. 1–18, 2023, doi:10.36335/VNJHM.2023(751).1-18.

[2] Nguyễn Thị Cúc, Vũ Thị Phương Thảo, Phan Thị Mai Hoa, “Ứng dụng GIS, viễn thám và phương pháp phân tích đa chỉ tiêu đánh giá và phân vùng nhạy cảm sinh thái thành phố Hạ Long, tỉnh Quảng Ninh”, Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường, số 53, tr. 175-186, 2024.

[3] H. A. Anwer, T. Mohamed and A. Hassan, “Assessing vegetation dynamics in Al Jazirah, Sudan using NDVI-based remote sensing techniques”, Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences , vol. 24, no.18, 2025, doi:https://doi.org/10.1007/s44447-025-00011-0

[4] Do Thi Phuong Thao, Bui Ngoc Quy, Trinh Le Hung, “Potential of using satellite remote sensing and GIS in monitoring of mine disasters”, Journal of the Polish Mineral Engineering Society, vol.1, no. 2, 773 – 782, 2025.

[5] A. K. Holtgrave, M. Forster, C. Christine, M. D. Raya-Sereno, V. Burchard-Levine, J. Morel, M. Rossi, D. Rocchini, M. Schwieder, P. Hostert, F. Fassnacht and B. Kleinschmit, “Review of remote Sensing indices for monitoring environmental grassland indicators in Europe”, Ecological Indicators, vol. 185, 114372, 2026, doi: https://data.europa.eu/doi/10.1016/j.ecolind.2026.114732.

[6] A. Belmonte, C. Riefolo, G. Buttafuoco and A. Castrignano, “An approach for spatial statistical modelling remote sensing data of land cover by fusing data of different types”, Remote Sensing, vol. 17, no. 1, 123, 2025, doi: https://doi.org/10.3390/rs17010123.

[7] H. Q. Xu, “A remote sensing urban ecological index and its application”, Acta Ecologica Sinica, vol. 33, no. 24, 7853 - 7862, 2013.

[8] H. Xu , Y. Wang, H. Guan, T. Shi and X. Hu , “Detecting Ecological Changes with a Remote Sensing Based Ecological Index (RSEI) Produced Time Series and Change Vector Analysis”, Remote Sensing, vol. 11, 2345, 2019.

[9] C. Matyukira, P. Mhangara, E. Gidey and J. Hussein, “Assessing environmental drivers of vegetation health using enhanced vegetation index and principal component analysis: a case study of the Cradle Nature Reserve, Gauteng province, South Africa”, Geocarto International, vol.40, no. 1, 2025.

[10] P. Zhang, X. Chen, Y. Ren, S. Lu, D. Song and Y. Wang, “A Novel Mine-Specific Eco-Environment Index (MSEEI) for Mine Ecological Environment Monitoring Using Landsat Imagery”, Remote Sensing, vol. 15, 933, https://doi.org/10.3390/ rs15040933, 2023.

Các bài báo khác