Nghiên cứu ứng dụng ảnh viễn thám xác định nồng độ bùn cát lơ lửng vùng cửa Hới sông Mã

Ước tính nồng độ bùn cát lơ lửng (BCLL) có vai trò rất quan trọng trong nghiên cứu đánh giá diễn biến hình thái, môi trường nước vùng cửa sông, ven biển. Nghiên cứu này đã sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám để xác định mối quan hệ giữa phổ phản xạ từ ảnh vệ tinh với nồng độ BCLL vùng cửa sông Mã thuộc tỉnh Thanh Hóa trên cơ sở kết hợp đo đạc hiện trường và phân tích giải đoán ảnh. Kết quả cho thấy quan hệ giữa phổ phản xạ từ ảnh vệ tinh (Landsat-8 OLI) với nồng độ BCLL tuân theo hàm đa thức bậc hai (R2=0.74). Kết quả của nghiên cứu này bước đầu định hướng phát triển các nghiên cứu liên quan đến sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh để xác định nồng độ BCLL của các cửa sông khu vực miền Trung cũng như các khu vực khác dọc bờ biển Việt Nam.

1. ĐẶT VẤN ĐỀ

Bùn cát lơ lửng (BCLL) là một chỉ số quan trọng liên quan tới lượng vận chuyển bùn cát và gián tiếp liên quan tới hiện tượng xói lở, bồi tụ vùng vùng cửa sông, ven biển. Các phương pháp chính trong việc xác định lượng bùn cát lơ lửng gồm: đo đạc hiện trường, mô hình toán, viễn thám,…Việc xác định hàm lượng BCLL bằng phương pháp đo đạc truyền thống thường rất tốn kém nên gặp nhiều khó khăn khi nghiên cứu ở phạm vi không gian rộng. Phương pháp sử dụng công nghệ viễn thám có ưu điểm là có thể cung cấp thông tin về phân bố không gian của nồng độ BCLL ở phạm vi lớn. Sự kết hợp khác nhau của các kênh phổ ở dải sóng nhìn thấy và cận hồng ngoại đã được nghiên cứu và đề xuất như là chỉ số để tính toán BCLL ven biển, cửa sông, đầm phá...

Các hạt vật chất lơ lửng như sét mịn (đường kính 3-4mm), bùn (5-40mm), cát mịn (40-130mm), cát thô (131-250 mm) trong thực tế chúng thường tồn tại theo kiểu hỗn hợp các thành phần này với nhau, tùy theo từng vùng mà lượng đa số sẽ thuộc về thành phần nào trong đó. Bùn cát lơ lửng vùng cửa sông có nguồn gốc từ rất nhiều nguồn khác nhau bao gồm từ sự xói mòn đất nông nghiệp ở những vùng đất thượng lưu, phong hóa địa hình, xói mòn đường bờ do sóng hoặc hoạt động vận tải ven bờ, hoạt động nạo vét.v.v. Nó cho thấy mức độ cao tập trung tại các khu vực nước trong đất liền và ven bờ hơn đại dương (Gordon, 1983).

Đặc tính quang phổ của nước biển chủ yếu liên quan đến màu đại dương với nhiều nguồn khác nhau, đặc biệt là nồng độ BCLL ở độ sâu tương đối nông khu vực ven biển. Nói chung, các phản xạ quang phổ của bùn cát thống trị các quá trình về nước tăng hấp thụ ở cả bước sóng màu đỏ và màu xanh trong phổ và tại bước sóng màu xanh lá cây (Sathyendranath và Morel, 1983). BCLL như các chất vô cơ là một vật liệu tán xạ rất tốt mà không cần bất kỳ sự hấp thụ của bức xạ mặt trời. Độ lớn của sự tán xạ có liên quan đến kích thước của mỗi hạt bùn cát và cát và phân bố của nó. Kích thước bùn cát càng nhỏ thì khả năng tán xạ càng lớn. BCLL phản ánh rõ ở bước sóng 500-600 nm, do đó có thể xác định nồng độ BCLL bằng cách sử dụng chiều dài bước sóng này. Clark (1980) sử dụng các tỷ lệ bức xạ phổ ở 440 nm và 550 nm của bộ quét bức xạ đa kênh vùng ven biển (CZCS) vệ tinh Nimbus để ước lượng phù sa lơ lửng. Các nghiên cứu khác ước tính nồng độ bùn cát sử dụng dữ liệu vệ tinh (ví dụ, Clark, 1980; Strum, 1983; Tassan, 1994; Clark, 1997; Doerffer và Schiller, 1997; Binding, 2003; Ruddick, 2003; Miller và McKee, 2004). Đến nay, các nghiên cứu về ứng dụng ảnh viễn thám vẫn tiếp tục phát triển theo các hướng như việc hiệu chỉnh giữa phân tích loại ảnh với phổ đo được, hoặc giữa ảnh với đo đạc hiện trường,… để xác định nồng độ bùn cát.

Hệ thống sông Mã đổ trực tiếp ra Biển Đông qua ba cửa sông: cửa Lạch Sung, cửa Lạch Trường và cửa Hới. Các cửa sông đưa ra lượng bùn cát bồi tụ cho dải ven biển phía Bắc của Thanh Hóa. Vùng biển Thanh Hóa có chế độ sóng, dòng chảy biến đổi theo mùa khá rõ rệt. Khu vực cửa sông Mã và bãi biển Sầm Sơn có chế độ thủy động lực phức tạp do bị ảnh hưởng của dòng chảy từ hệ thống sông Mã nên gần đây xảy ra hiện tượng xói lở bờ rất nghiêm trọng (Hùng và nnk 2016). Để đưa ra giải pháp bảo vệ bờ đòi hỏi phải làm rõ nguyên nhân xói lở, trong đó nghiên cứu vấn đề vận chuyển bùn cát liên quan đến xói lở hết sức khó khăn do yêu cầu đo đạc và tính toán với khối lượng lớn, tài chính nhiều. Bài báo này đã sử dụng phương pháp phân tích ảnh viễn thám kết hợp với dữ liệu đo đạc bùn cát lơ lửng để xây dựng quan hệ giữa phổ phản xạ của ảnh với nồng độ BCLL vùng cửa sông Mã. Với phương pháp này có thể tìm cách ước lượng nồng độ bùn cát khu vực cửa sông từ tài liệu ảnh viễn thám khi có ít số liệu đo đạc. Kết quả nghiên cứu là cơ sở ban đầu giúp cho việc phát triển các nghiên cứu ứng dụng ảnh viễn thám xác định nồng độ BCLL khu vực cửa sông Mã nói riêng và cho cửa sông miền Trung nói chung.

2. TÀI LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tài liệu

Phương pháp nghiên cứu

3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Xây dựng thuật toán quang - sinh học cho khu vực cửa Hới

Ước tính phân bố nồng độ bùn cát lơ lửng khu vực cửa Hới

4. KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO 

[1]        Bee, S. (2008). "Seasonal and Annual Changes in Water Quality in the Ohio River Using Landsatbased measures of Turbidity and Chlorophyll-a." Master thesis.

[2]        Binding, C., D. Bowers, and E. Mitchelson-Jacob, 2003. An algorithm for the retrieval of suspended sediment concentrations in the Irish Sea from SeaWiFS ocean colour satellite imagery, International Journal of Remote Sensing, 24(19): 3791-3806.

[3]        Clark, D., E. Baker, and A. Strong, 1980. Upwelled spectral radiance distribution in relation to particulate matter in sea water, BoundaryLayer Meteorology, 18(3): 287-298.

[4]        Clark, D. K., 1997. MODIS Algorithm Theoretical Basis Document, Bio-Optical Algorithms_Case 1 Waters, version 1.2.

[5]        Dekker, A. G. and S. W. M. Peters (1993). "The use of the Thematic Mapper for the analysis of eutrophic lakes: a case study in the Netherlands." International Journal of Remote Sensing 14 (5): 799-821.

[6]        Doerffer, R. and H. Schiller, 1997. Pigment Index, Sediment and Gelbstoff Retrieval from Directional Water Leaving Radiance Reflectances using Inverse Modelling Technique, Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) 2.12.

[7]        Duan, W., K. Takara, B. He, P. Luo, D. Nover and Y. Yamashiki (2013). "Spatial and temporal trends in estimates of nutrient and suspended sediment loads in the Ishikari River, Japan, 1985 to 2010." Science of The Total Environment 461–462: 499-508.

[8]        E.Brando, V. and A. G.Dekker (2003). "Satellite hyperspectral remote sensing for estimating estuarine and coastal water quality." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 41 (6): 1378–1387.

[9]        Gholizadeh, H. M., M. A. Melesse and L. Reddi (2016). "A Comprehensive Review on Water Quality Parameters Estimation Using Remote Sensing Techniques." Sensors 16 (8).

[10]      Gordon, H. R. and A. Y. Morel, 1983. Remote Assessment of Ocean Color for Interpretation of Satellite Visible Imagery: A Review, Springer-Verlag, New York.

[11]      Nguyễn Thanh Hùng, Nguyễn Quang Minh, Vũ Đình Cương, 2016. Nghiên cứu sự biến động theo mùa của chế độ thủy động lực khu vực cửa sông ven biển lưu vực sông Mã, Tạp chí Khoa học & Công nghệ Việt Nam, Tập 4, số 2, tháng 2/2016. Tr. 32-39;

[12]      Kondratyev, K. Y., D. V. Pozdnyakov and L. H. Pettersson, 1998. "Water quality remote sensing in the visible spectrum." International Journal of Remote Sensing 19 (5): 957-979.

[13]      Miller, R. L. and B. A. McKee, 2004. Using MODIS Terra 250 m imagery to map concentrations of total suspended matter in coastal waters, Remote Sensing of Environment, 93: 259-266.

[14]      Nechad, B. Ruddick, K.G and Y. Park, 2010. “Calibration and validation of a generic multisensory algorithm for mapping of total suspended matter in turbid wates, Remote sensing of Environment, 114: 854- 866.

[15]      Ruddick, K., Y. Park, and B. Nechad, 2003. MERIS Imagery of Belgian Coastal Waters: Mapping of Suspended Particulate Matter and Chlorophyll-a, ESA Special Publications

[16]      Sathyendranath, S. and A. Morel, 1983. Light emerging from the sea-interpretation and uses in remote sensing, Remote Sensing Applications in Marine Science and  Technology, Dordrecht, The Netherlands, D. Reidel, 323-357.

[17]      Seyhan, E. and A. Dekker (1986). "Application of remote sensing techniques for water quality monitoring." Hydrobiological Bulletin 20 (1): 41-50.

[18]      Sturm, B., 1983. Selected topics of coastal zone color scanner (CZCS) data evaluation, Remote Sensing Applications in Marine Science and Technology, Dordrecht, The Netherlands, D. Reidel, 137-167.

[19]      Tassan, S., 1994. Local algorithms using SeaWiFS data for the retrieval of phytoplankton, pigments, suspended sediment, and yellow substance in coastal waters, Applied Optics, 33(12): 2369-2378. 

[20].   Zheng, Z., Y. Li, Y. Guo, Y. Xu, G. Liu and C. Du (2015). "Landsat-Based Long-Term Monitoring of Total Suspended Matter Concentration Pattern Change in the Wet Season for Dongting Lake, China." Remote Sensing 7 (10).