Nghiên cứu thành lập bản đồ ngập lụt từ ảnh viễn thám radar áp dụng cho hạ du lưu vực sông Trà Khúc, sông Vệ tỉnh Quảng Ngãi

Ảnh hưởng của lũ lụt đối với xã hội và môi trường tự nhiên là rất lớn, do đó việc lập bản đồ ngập lụt là rất quan trọng để từ đó chủ động đề ra các giải pháp phòng chống lũ. Dữ liệu viễn thám có thể được sử dụng để thành lập bản đồ ngập lụt một hiệu quả. Các kỹ thuật lập bản đồ ngập lụt khác nhau được sử dụng bằng các dữ liệu từ các cảm biến viễn thám radar chủ động như Sentinel-1, Alos Palsar. Các cặp dữ liệu không gian thu được từ Sentinel-1 đã được xử lý trong nghiên cứu này. Mỗi cặp bao gồm một hình ảnh trong trận lũ và một hình ảnh khác trước trận lũ. Cả hai hình ảnh trên cùng một khu vực đã được xử lý tạo ra một bản đồ ngập lũ, cho thấy sự lan rộng của lũ lụt vùng hạ du lưu vực sông Trà Khúc, sông Vệ tỉnh Quảng Ngãi.

1. ĐẶT VẤN ĐỀ

Lũ lụt là một trong những dạng thiên tai xảy ra thường xuyên và gây hậu quả rất nghiêm trọng đối với phát triển xã hội. Trong khoảng chục năm gần đây, những trận ngập lụt xảy ra ngày càng gia tăng với cường độ mạnh như ở Trung Quốc (năm 1998), Tây Âu (1998, 2000), Cộng Hòa Séc (năm 2002), Bangladesh (2001)… làm hàng loạt các công trình cơ sở hạ tầng như giao thông, thủy lợi, thông tin liên lạc, bệnh viện, nhà trường bị phá hủy. Khu vực hạ du lưu vực sông Trà Khúc, sông Vệ, tỉnh Quảng Ngãi là một trọng điểm thường xuyên bị ngập lụt. Các sông đều có phần thượng lưu dốc, mạng lưới sông suối phát triển hình nan quạt, khả năng tập trung nước lũ nhanh. Mặt khác, vùng đồng bằng nhỏ hẹp và bị các dải cát ven biển che chắn ngăn cản việc thoát lũ và gây ra ngập lụt ở vùng đồng bằng. Việc xác định phạm vi, mức độ ngập lụt giúp cơ quan quản lý trong công tác phòng tránh và giảm nhẹ thiên tai trở nên khó khăn do địa bàn rộng lớn. Ngày nay việc ứng dụng công nghệ viễn thám trong xử lý, chiết tách thông tin ngập lụt đã trở thành công cụ rất hữu hiệu giúp cho các cơ quan quản lý đánh giá được chính xác tình hình ngập lụt ở mỗi địa phương. Các kỹ thuật khác nhau đã được phát triển để lập bản đồ lũ lụt, chẳng hạn như với dữ liệu viễn thám quang học có thể sử dụng phương pháp ước tính ngưỡng chỉ số EVI với ảnh MODIS hoặc ngưỡng chỉ số NDWI với ảnh Landsat, … để phân tích mức độ ngập lụt. Tuy nhiên, việc sử dụng các cảm biến quang học thường không đáng tin cậy do sự tương đồng  về không gian giữa các khu vực bị ngập (Pricope, 2013), ảnh chụp thời điểm ngập lụt thường có mây (Biggin và Blyth, 1996) và không có khả năng phát hiện nước ứ đọng trong thảm thực vật. Nhờ sử dụng sóng radio có bước sóng dài, ảnh radar độ mở tổng hợp (SAR) có thể thu được tín hiệu phản xạ từ bề mặt trong mọi điều kiện thời tiết như mây, mù, bụi khí quyển và cả những trận mưa nặng hạt. Do ở bước sóng dài ảnh SAR không còn bị ảnh hưởng bởi tán xạ khí quyển như ảnh quang học nên nó cho phép xác định được năng lượng bước sóng trong mọi điều kiện thời tiết và môi trường vì thế ảnh SAR có thể được thu tại bất kỳ thời điểm nào mà không phải quan tâm tới thời tiết. Bên cạnh đó, với đặc điểm là sử dụng nguồn năng lượng chủ động nên cơ chế tạo ảnh của SAR hoàn toàn không phụ thuộc vào nguồn bức xạ năng lượng mặt trời do đó ảnh Radar có thể thu được cả ngày lẫn đêm. Hơn nữa, do đặc điểm hấp thụ mạnh sóng radar của nước, vì vậy đối tượng nước thường có màu đen khi hiển thị trên ảnh SAR nên có thể nhận dạng và tách biệt được vùng ngập rõ ràng. Nhờ đặc điểm này ảnh SAR luôn được khuyến nghị ứng dụng để nghiên cứu ngập lụt. Với những ưu việt đó, nghiên cứu này tập trung vào kỹ thuật chiết tách thông tin ngập lụt từ ảnh vệ tinh SAR cho hạ du lưu vực sông Trà Khúc, sông Vệ tỉnh Quảng Ngãi.

2. TÀI LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Tài liệu sử dụng trong nghiên cứu

2.2. Phương pháp nghiên cứu

3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

4. KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1]        Biggin D S and Blyth K, 1996, A comparison of ERS-1 satellite radar and aerial photography for river flood mapping J. Chartered Inst. Water Env. Man. 10 59–64.

[2]      Fjortoft. R , Y. Delignon, W. Pieczynski, M. Sigelle, and F. Tupin, “Unsupervised classification of radar images using hidden markov chains and hidden markov random fields,”  IEEE Trans. on Geoscience and Re- mote Sensing, vol. 41, no. 3, pp. 675–686, March 2003.

[3]      Gan T Y, Zunic F, Kuo C-C and Strobl T, 2012, Flood mapping of Danube River at Romania using single and multi-date ERS2-SAR images, Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinform. 18 69–81.

[4]      Lopes A, Nezry E, Touzi R and Laur H, 1990, Maximum a posteriori speckle filtering and first order texture models in SAR images, 10th Annual Int. Symp. on Geosci. and Remote Sens. pp. 2409–12.

[5]      Luận văn tốt nghiệp: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám và mô hình thuỷ văn thuỷ lực để thành lập bản đồ ngập lụt lưu vực sông Kôn – Hà Thanh, tỉnh Bình Định, Đại học Khoa học Tự nhiên.

[6]      Oliver C. and Shaun Quegan, Understanding Synthetic Aperture Radar Images, SciTech, NC 27613, 2004.

[7]      Pricope N G, 2013, Variable-source flood pulsing in a semi-arid transboundary watershed: the Chobe River, Botswana and Namibia Environ. Monit. Assess. 185 1883–906.

[8]      Sahoo P. K., S. Soltani, and A. K. C. Wong, “A survey of thresholding techniques,”   Comput. Vision Graph. Image Process., vol. 41, no. 2, pp. 233–260, 1988.

[9]        Touzi R., A. Lopes, and P. Bousquet, “A statistical and geometrical edge detector for sar images,” IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing, vol. 26, no. 6, pp.764–737, 1988.