Nghiên cứu xác định diện tích ngập nước sử dụng ảnh SENTINEL-1 trên nền Google Earth Engine: Áp dụng cho tỉnh đồng tháp, đồng bằng sông Cửu Long

Bài báo này trình báy các kết quả nghiên cứu thay đổi diện tích ngập nước theo không gian và thời gian cho Đồng Tháp, sử dụng 114 ảnh Sentinel-1 thu thập từ năm 2015 đến 2018. Quá trình giải đoán ảnh được thực hiện trên nền Google Earth Enginee thông qua chương trình viết bằng ngôn ngữ Java Script. Các kết quả thể hiện rằng (i) diện tích ngập thay đổi khá tương đồng với sự biến đổi mực nước, (ii) diện tích ngập lớn nhất thường xuất hiện vào tháng VII và VIII, với giá trị thay đổi từ 1584 đến 1892 km2 (tương ứng bằng khoảng 45.8 đến 54.7% diện tích của Đồng Tháp), trong khi giá trị nhỏ nhất xuất hiện vào IV và bằng từ 4.65 đến 6.18% diện tích của tỉnh, (iii) diện tích ngập có tương quan chặt chẽ với sự thay đổi mực nước tại Tân Châu, với hệ số tương quan là 0.75. Quá trình giải đoán mỗi ảnh Sentinel-1 cho vùng nghiên cứu nhỏ hơn 15 giây, do đó tiết kiệm được rất nhiều thời gian cho xử lý tập ảnh đã chọn.

 1. ĐẶT VẤN ĐỀ

2. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Khu vực nghiên cứu và dữ liệu ảnh Sentinel-1

2.2 Phương pháp nghiên cứu

2.3. Chương trình giải đoán ảnh Sentinel-1 trên nền GEE

3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

3.1 Diễn biến diện tích mặt nước theo thời gian

3.2. Sự thay đổi diện tích mặt nước theo không gian

3.3. Quan hệ giữa diện tích ngập và mực nước

4. KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1]. Phạm Văn Chiến, Nguyễn Văn Giang, Lê Vũ Việt Phong, Trần Anh Phương (2019). Phương pháp xử lý mây và bóng mây theo thời gian cho ảnh Landsat 5/8 trên nền Google Earth Enginee. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường, số 67, 23-31.

[2]. Conde F.C., Munoz M.D.M. (2019). Flood monitoring based on the study of Sentinel-1 SAR images: The Ebro river case study. WATER, 11, 1-25.

[3]. DeVries B., Chengquan H, Armston J., Wenli H., Jones J.W., Lang M.W. (2020). Rapid and robust monitoring of flood event using Sentinel-1 and Landsat data on the Google Earth Enginee. Remote Sensing of Environment, 240, 1-15.

[4]. Martinis S., Plank S., Cwik K. (2019). The use of Sentinel-1 time-series data to improve flood monitoring in Arid Areas. Remote Sensing,10, 1-13.

[5]. Pham Van C., Nguyen-Van G. (2019). Assessment of the water area in the lowland region of the Mekong river using MODIS EVI time series. Proceedings of 6th International Conference on Computer Science, Applied Mathematics and Applications, Hanoi, Vietnam, pp. 197-207.

[6]. Twele A, Cao W., Plank S., Martinis S. (2016). Sentinel-1 based flood mapping: a fully automated processing chain. International Journal of Remote Sensing, 37(13), 2990-3004.

[7]. Gorelick N., Matt H., Mike D., Simon I., David T., R. Moore (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Enviroment, 202, 18-27.

_________________________________________________________________________________________________

Chi tiết bài báo xem tại đây: Nghiên cứu xác định diện tích ngập nước sử dụng ảnh SENTINEL-1 trên nền Google Earth Engine: Áp dụng cho tỉnh đồng tháp, đồng bằng sông Cửu Long

Phạm Văn Chiến
Trường Đại học Thuỷ lợi

TẠP CHÍ KH&CN THỦY LỢI