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

KHOA HỌC

CÔNG NGHỆ

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

Nguyễn Thành Luân, Nguyễn Thanh Hùng, Vũ Đình Cương, Nguyễn Thu Huyền

Phòng Thí nghiệm trọng điểm Quốc gia về Động lực học sông biển

Phạm Quang Sơn,

Viện Địa Chất, Viện hàn lâm khoa học Việt Nam

Tóm tắt: 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.

Từ khóa: lũ lụt, Quảng Ngãi, ảnh viễn thám, radar, Sentinel, Alos

Summary: The impact of floods on society and the natural environment is great, thus building

flood maps is very important so that we can actively take measures to mitigate flood damages.

Remote sensing data can be used to efficiently create an inundation map. Different flood

mapping techniques have been used with data from active radar-sensing sensors such as

Sentinel-1, ALOS-PALSAR. The spatial data pairs obtained from Sentinel-1 were processed in

this study. Each pair includes an image in the flood time and another image before the flood.

Both images in the same area were processed to create a flood map. The flood inundation maps

of the downstream of the Tra Khuc River and the Ve River in Quang Ngai Province is studied in

this paper using remote sensing technique.

Keywords: flood, Quang Ngai, remote sensing, radar, Sentinel, Alos

1. ĐẶT VẤN ĐỀ

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

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

Ngày nhận bài: 6/6/2017

Ngày thông qua phản biện: 11/7/2017

Ngày duyệt đăng: 26/7/2017

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017

1

KHOA HỌC

CÔNG NGHỆ

cơ quan quản lý đánh giá được chính xác tình khí quyển như ảnh quang học nên nó cho phép

hình ngập lụt ở mỗi địa phương. Các kỹ thuật xác định được năng lượng bước sóng trong

khác nhau đã được phát triển để lập bản đồ lũ mọi điều kiện thời tiết và môi trường vì thế

lụt, chẳng hạn như với dữ liệu viễn thám ảnh SAR có thể được thu tại bất kỳ thời điểm

quang học có thể sử dụng phương pháp ước nào mà không phải quan tâm tới thời tiết. Bên

tính ngưỡng chỉ số EVI với ảnh MODIS hoặc cạnh đó, với đặc điểm là sử dụng nguồn năng

ngưỡng chỉ số NDWI với ảnh Landsat, … để lượng chủ động nên cơ chế tạo ảnh của SAR

phân tích mức độ ngập lụt. Tuy nhiên, việc sử hoàn toàn không phụ thuộc vào nguồn bức xạ

dụng các cảm biến quang học thường không năng lượng mặt trời do đó ảnh Radar có thể

đáng tin cậy do sự tương đồng về không gian thu được cả ngày lẫn đêm. Hơn nữa, do đặc

giữa các khu vực bị ngập (Pricope, 2013), ảnh điểm hấp thụ mạnh sóng radar của nước, vì

chụp thời điểm ngập lụt thường có mây vậy đối tượng nước thường có màu đen khi

(Biggin và Blyth, 1996) và không có khả năng hiển thị trên ảnh SAR nên có thể nhận dạng và

phát hiện nước ứ đọng trong thảm thực vật. tách biệt được vùng ngập rõ ràng. Nhờ đặc

Nhờ sử dụng sóng radio có bước sóng dài, ảnh điểm này ảnh SAR luôn được khuyến nghị ứng

radar độ mở tổng hợp (SAR) có thể thu được dụng để nghiên cứu ngập lụt. Với những ưu

tín hiệu phản xạ từ bề mặt trong mọi điều kiện việt đó, nghiên cứu này tập trung vào kỹ thuật

thời tiết như mây, mù, bụi khí quyển và cả chiết tách thông tin ngập lụt từ ảnh vệ tinh

những trận mưa nặng hạt. Do ở bước sóng dài SAR cho hạ du lưu vực sông Trà Khúc, sông

ảnh SAR không còn bị ảnh hưởng bởi tán xạ Vệ tỉnh Quảng Ngãi.

Hình 1. Vị trí khu vực nghiên cứu

2. TÀI LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP ngập điển hình trong các năm từ 2007 đến

NGHIÊN CỨU

2.1. Tài liệu sử dụng trong nghiên cứu

2016 để xây dựng các bản đồ ngập lụt. Tuy

nhiên, dữ liệu ảnh SAR lưu vực nghiên cứu

thu thập được rất hạn chế, hoặc dữ liệu ảnh thu

thập được, thậm chí vào mùa lũ nhưng không

trùng với thời điểm có lũ. Các dữ liệu ảnh

SAR (Bảng 1) được chụp bao gồm 01 cảnh sau

thời điểm lũ và 01 cảnh trong thời điểm lũ.

Các dữ liệu ảnh SAR được lựa chọn có tính

Nghiên cứu này đã sử dụng các ảnh SAR gồm

AlosPALSAR và Sentinel trong quá khứ kết

hợp với bản đồ địa hình, bản đồ hành chính để

chiết tách thông tin ngập lụt cho khu vực

nghiên cứu. Nghiên cứu đã thu thập được ảnh

vệ tinh chụp trong và sau một số trận mưa –

2

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017

KHOA HỌC

CÔNG NGHỆ

đến đặc điểm phân cực và khả năng phát hiện ưu tiên cho bản đồ ngập lụt vì nó có độ nhạy

vùng ngập nước tối đa từ ảnh vệ tinh. Ảnh thấp hơn so với những sai khác theo chiều

ALOS-PALSAR và ảnh Sentinel 1A là hai đứng trên bề mặt nước gây ra bởi sóng (Gan,

dạng ảnh radar với độ phân giải cao phục vụ nnk 2012).

chiết tách thông tin ngập lụt. Tất cả ảnh SAR

đều dùng phân cực HH, đây là phân cực được

DEM, độ p hân giải 30m.

- Tài liệu địa hình: mô hình số độ cao SRTM

Bảng 1: Danh sách các ảnh SAR sử dụng trong nghiên cứu

TT

Số hi ệu

cảnh ảnh

Band/kênh Phân cực

ảnh

Thời gian

thu ảnh

Thời gian mưa

lũ

I

Ảnh AlosPalSAR

1

2

3

4

5

09169_0280

09169_0290

15879_0280

15879_0290

L

HH

HV

HH

14/10/2007

16/01/2009

14-18/10/2007

30/12/2008-

02/01/2009

II Ảnh Sentinel

20161201T223539_20161201T22360

8_014192_016EE9_6B8D

C

HH, VV

01/12/2016

30/11 đến ngày

1

3/12/2016

2.2. Phương pháp nghiên cứu

đồ ngập lụt qua 4 bước cơ bản: tăng cường chất

lượng ảnh, nắn chỉnh hình học, phân ngưỡng,

xây dựng bản đồ ngập (Hình 2).

Để xây dựng bản đồ ngập từ các ảnh SAR,

nghiên cứu này sử dụng các công cụ hiện đại để

xử lý ảnh: ENVI, SNAP, ARCGIS. Dựa trên

nguyên lý phản xạ gương của ảnh SAR chụp bề

mặt Trái Đất: khi tín hiệu sóng radar truyền

xuống bề mặt nước (bề mặt phẳng, không có

sóng), năng lượng phản xạ trở lại vệ tinh rất

thấp và hình ảnh vùng ngập nước có mầu tối

xẫm. Ngược lại, các đối tượng khác có bề mặt

gồ ghề hoặc có khả năng tán xạ rất mạnh (như

các cấu trúc kim loại, cấu trúc xây dựng, khu đô

thị, thực vật có mật độ dầy,vv…) các tia phản

xạ trở lại vệ tinh có năng lượng mạnh và hình

ảnh SAR thu nhận có tông mầu sáng. Trong

phân loại ảnh SAR, nghiên cứu đã sử dụng

phương pháp định ngưỡng giữa vùng nước/

không nước để loại bỏ những pixel vùng không

ngập nước. Ảnh phân loại vùng ngập nước

(raster) được chuyển khuôn dạng sang vector để

xử lý thành lập bản đồ ngập lụt trên các phần

mềm GIS thông dụng (như Arc/Gis, Map/info).

Toàn bộ quá trình xử lý ảnh đến thành lập bản

Hình 2: Quy trình xử lý chiết tách thông tin

thành lập bản đồ ngập từ ảnh vệ tinh

a) Tăng cường chất lượng ảnh

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017

3

KHOA HỌC

CÔNG NGHỆ

Nhiễu là một trong những thuộc tính của ảnh của các loại ảnh với nhau phục vụ cho việc

radar gắn liền với tính “đơn sắc” của bức xạ sử xây dựng các tổ hợp ảnh ở bước tiếp theo. Do

dụng trong kỹ thuật radar. Đối với người sử bản chất chụp ảnh nghiêng từ một phía nên

ảnh radar giống như các loại ảnh vệ tinh

quang học khi chụp nghiêng cũng bị ảnh

hưởng làm sai lệch vị trí của địa hình. Sự sai

lệch trên ảnh radar là sự dịch lại gần ăng ten

thu hơn so với vị trí thực của nó. Ảnh hưởng

của chênh cao địa hình tới vị trí điểm trên

thực địa được tính theo công thức:

dụng, đây là một trở ngại lớn trong khi phân

tích giải đoán ảnh. Rất nhiều các phương pháp

lọc được đưa ra nhằm khử nhiễu trển ảnh radar

trong đó phải kể tới các phép lọc như Frost,

Lee, Sigma, Gamma, Map v.v. Phép lọc

Gamma tạo ra hình ảnh đã được loại bỏ đốm,

nhiễu với thời gian thực hiện tương đối thấp

(Lopes, nnk 1990). Việc xử lý làm giảm nhiễu

phải bảo đảm sao cho lượng mất mát thông tin

là ít nhất, do đó phải chọn bộ lọc thích hợp.

Nghiên cứu này sử dụng phép lọc Lee, các

hình ảnh được thực hiện với khoảng lọc

Gamma ở mức 3 x 3. Với phép lọc này cho kết

quả rất tốt phục vụ chiết tách thông tin ngập

(Hình 3).

(1)

Trong đó:

là độ cao của điểm

góc nghiêng chụp ảnh (gới tới

nếu địa hình bằng phẳng)

Mỗi loại ảnh radar sẽ được chụp với góc

nghiêng khác nhau thậm chí cùng một thiết

bị cũng có những mode chụp với góc

nghiêng khác nhau, cho nên ảnh hưởng của

chênh cao địa hình đối với mỗi loại ảnh cũng

khác nhau (Hình 4). Vì vậy, để hiệu chỉnh

sai số do chênh cao địa hình gây ra khi nắn

ảnh cần sử dụng mô hình số độ cao (DEM).

Trên cơ sở nguyên lý đó, các phần mềm xử

lý ảnh đã tích hợp sẵn các phương pháp nắn,

hiệu chỉnh ảnh vào. Nghiên cứu này sử dụng

phương pháp nắn ảnh “Ranger – Doppler

Terrain Correction” được tích hợp trong

phần mềm SNAP 5.0. Đây là phương pháp

được khuyến nghị sử dụng trong nghiên cứu

thành lập bản đồ ngập lụt từ ảnh SAR. Với

phương pháp này, nghiên cứu sử dụng nguồn

dữ liệu mô hình số độ cao SRTM 30m toàn

cầu, tự động được tải về cơ sở dữ liệu phần

mềm; phương pháp lấy mẫu địa hình: nội suy

song tuyến tính; độ phân giải mỗi pixel 10m

ở hệ tọa độ toàn cầu WGS 84. Ảnh sau khi

được nắn chỉnh đưa về hệ quy chiếu ở đây là

UTM WGS 84 Zone 49 phục vụ các bước

Hình 3: Tăng cường chất lượng ảnh SAR

trước khi nắn chỉnh

a) Trước khi lọc nhiễu b) Sau khi lọc nhiễu

b) Nắn ảnh

Công tác nắn chỉnh hình học nhằm mục đích

xử lý những biến dạng hình học sinh ra trong

quá trình chụp ảnh và ảnh hưởng của địa

hình, đồng thời đưa ảnh về hệ tọa độ bản đồ.

Việc nắn chỉnh hình học có ý nghĩa hết sức

quan trọng, không những để đảm bảo độ tiếp theo trong xử lý ảnh, thành lập bản đồ

chính xác về vị trí tọa độ của các đối tượng

trên ảnh mà còn để đảm bảo sự chồng khít

ngập lụt khu vực nghiên cứu.

4

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017

KHOA HỌC

CÔNG NGHỆ

Hình 4: Ảnh hưởng của chênh cao địa hình tới

vị trí điểm trên thực địa

c) Phân ngưỡng và trích rút thông tin ngập lụt

Sự phân ngưỡng ảnh vệ tinh SAR là một thành

phần quan trọng trong phân tích và diễn giải

dữ liệu tự động. Các phương pháp phân

ngưỡng khác nhau đã được đề xuất trong nhiều

tài liệu. Một số phổ biến nhất là phát hiện

sườn, vùng đang phát triển và kỹ thuật tạo

ngưỡng (Sahoo, nnk 1988). Tuy nhiên, những

cách tiếp cận này có những sai sót phổ biển.

Ví dụ, kỹ thuật phát hiện sườn rất phụ thuộc

vào vị trí của sườn ban đầu hoặc thậm chí là

hiểu biết về vị trí của nó trước. Cách tiếp cận

vùng phát triển cũng phụ thuộc vào người sử

dụng khi nó phát triển và sát nhập các vùng

nhỏ lân cận (Oliver và Shaun Quegan, 2004).

Hơn nữa, phân đoạn dựa trên việc tạo ngưỡng

của các mức màu xám thường không phù hợp

với ảnh SAR vì có nhiễu đốm (Fjortoft và nnk,

2003). Nghiên cứu này khắc phục những vấn

đề trên bằng cách loại bỏ cơ bản các nhiễu

đốm ở bước tăng cường chất lượng ảnh, vì vậy

ở bước phân ngưỡng thuận lợi hơn để phân

dựa trên mức xám của ảnh. Đối với ảnh

ALOS-PALSAR tiến hành lấy mẫu để tính

trung bình các thông số ngưỡng max và min

của từng ảnh, từ đó trích xuất ra vùng ngập lụt

(Hình 6a). Với ảnh Sentinel, nghiên cứu áp

dụng công thức phân ngưỡng thông thường:

255 * (Sigma0_VV< DN), với DN =0,1. Kết

quả phân ngưỡng tách nước và không nước

như hình 5. Sau khi tách thông tin ngập và

không ngập, phân loại và tiến hành trích rút

thông tin dữ liệu ngập để xây dựng bản đồ

ngập khu vực nghiên cứu.

Hình 5. Kết quả phân ngưỡng tách nước và

không nước

3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Qua xử lý dữ liệu ảnh SAR, cho thấy các ảnh

phân cực HV (chiều ngang - thẳng đứng) cho

thông tin về vùng ngập nước chi tiết hơn loại

ảnh phân cực HH (chiều ngang - chiều ngang).

Đối với ảnh radar, bề mặt nước được sử dụng

làm đối tượng để xác định trực tiếp diện tích

ngập hoặc diện tích nước vì các giá trị phản xạ

của nước rất thấp mang tính chất phản xạ

gương. Như vậy, các khu vực bị ngập lụt xuất

hiện tông màu tối do tán xạ ngược thấp, trong

khi bề mặt đất hoặc các đối tượng khác xuất

hiện tông màu sáng vì mặt đất thô vàthảm thực

vật sản xuất khuếch tán năng lượng truyền đến

của thiết bị phát dẫn đến phản xạ mạnh. Với

ảnh ALOS-PALSAR, do thời điểm chụp là sau

thời điểm lũ nên các dữ liệu thu nhận từ mặt đất

là những phản xạ rất thấp và thậm chí khó phát

hiện khi xử lý thông thường. Lúc này, việc

chiết tách thông tin ngập lụt chủ yếu thu nhận

được từ những dấu vết lũ đi qua để lại trên các

đối tượng như cây cối. Chính vì vậy, những

nhiễu đốm xuất hiện nhiều hơn trong quá trình

xử lý ảnh và vì vậy bản đồ ngập lụt có rất nhiều

những vết ngập, hoặc ô ngập nhỏ (Hình 6a).

Với ảnh Sentinel, thời điểm chụp ảnh đúng vào

thời điểm mưa lũ gây ngập do vậy, nước trên bề

mặt hoàn toàn có thể nhận biết bằng mắt

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017

5

KHOA HỌC

CÔNG NGHỆ

thường khi xử lý ảnh. Việc hiệu chỉnh thông tin huyện Tư Nghĩa - Mộ Đức – Đức Phổ ở phía

ngập sau khi xử lý dễ dàng hơn so với ảnh Nam, các huyện Bình Sơn - Sơn Tịnh ở phía

ALOS-PALSAR, và phần ngập được hiệu Bắc và một số tuyến tỉnh lộ, các tuyến đường

chỉnh thông qua lớp thông tin địa hình, hành liên huyện đều bị ngập nặng. Điều đó đã lý

chính khu vực nghiên cứu. Vì vậy, các ô ngập giải tình trạng giao thông trên tuyến trục Bắc –

trên bản đồ thành lập từ ảnh Sentinel rõ cho Nam thường gặp khó khăn vào mùa mưa khi

từng vùng hơn (Hình 6b).

đi qua địa phận tỉnh Quảng Ngãi do tình trạng

mưa - ngập lụt diễn ra nặng nề. Kết quả phân

tích từ ảnh cũng cho thấy diện ngập năm 2009

gấp ba lần so với năm 2016 (Bảng 2). Có sự

chênh lệch lớn như vậy là bởi vì ảnh chụp hai

thời điểm khác nhau. Với ảnh Sentinel chụp

vào ngày 1/12/2016, thời điểm thu nhận được

ảnh thì lũ sông Vệ đang lên cao và gây tràn

vào nội đồng, trong khi trên sông Trà Khúc

mới chỉ trên báo động 2 nên chưa gây lũ lớn

gây ngập các huyện hạ du lưu vực sông Trà

Khúc. Lúc này trên ảnh vẫn phát hiện ngập là

do mưa gây ngập úng cục bộ ở các huyện Sơn

Tịnh, Tư Nghĩa, TP Quảng Ngãi. Trên ảnh

AlosPALSAR chụp sau lũ vào ngày

16/01/2009, diện ngập phân tích được chủ yếu

từ vết lũ để lại sau trận lũ xảy ra trước đó, lũ

xảy ra trên diện lớn cả sông Trà Khúc, sông

Vệ. Do vậy, diện tích ngập năm 2009 lớn hơn

nhiều so với ảnh chụp năm 2016. Điều này

cũng cho thấy, để có thông tin ngập lụt chính

xác cần có những ảnh chụp trùng với thời

điểm lũ, kết quả phân tích, chiết tách thông tin

ngập sẽ khách quan và độ chính xác cao hơn

so với những ảnh chụp sau lũ.

Về tình hình ngập lụt, kết quả phân tích các

bản đồ ngập lụt cho thấy đặc điểm chung ở

đồng bằng ven biển Quảng Ngãi những vùng

ngập nước trùng với các ô trũng thấp, thuộc

lưu vực các sông lớn của tỉnh (như sông Trà

Bồng, sông Trà Khúc, sông Vệ, sông Trà Câu,

Hình 6a, b). Vùng ngập lụt phân bố thành từng

dải kéo dài, ở hầu khắp các huyện ven biển và

vùng núi Ba Tơ. Những huyện có vùng ngập

lụt lớn là Bình Sơn (sông Trà Bồng), Sơn

Tịnh, Tư Nghĩa, Nghiã Hành (sông Trà Khúc),

Mộ Đức, Đức Phổ và Ba Tơ (sông Vệ – Trà

Câu). Trong đó khu vực ngập nặng nhất được

xác định thuộc lưu vực sông Vệ – Trà Câu (các

huyện Mộ Đức - Đức Phổ); tiếp đó là khu vực

phía Nam thành phố Quảng Ngãi – huyện Tư

Nghĩa… là những nơi có địa hình thấp. Ngược

lại, các khu dân cư phân bố trên vùng địa hình

cao, chủ yếu là các cồn cát (cao độ >10m)

thường không ngập. Qua phân tích bản đồ

phân bố vùng ngập lụt, còn cho thấy nhiều trục

giao thông quan trọng trên địa phận Quảng

Ngãi nằm trong vùng ngập nặng. Ví dụ như

tuyến Quốc lộ-1 (QL-1) nằm trên khu vực các

a) ảnh AlosPalSAR ngày 16/01/2009

b) ảnh Sentinel -1A ngày 01/12/2016

Hình 6: Bản đồ ngập từ ảnh AlosPALSAR và ảnh Sentinel

6

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017

KHOA HỌC

CÔNG NGHỆ

Bảng 2: Tổng hợp diện tích ngập các tỉnh từ ảnh SAR (đơn vị: ha)

Huyện

Năm 2009 (Ảnh ALOS PALS AR)

Năm 2016 (Ảnh Sentinel)

Ba Tơ

6643.14

8546.80

12782.46

2417.54

9084.78

5979.06

323.59

166.91

756.18

5359.48

40.49

Bình Sơn

Đức Phổ

Minh Long

Mộ Đức

Nghĩa Hành

Sơn Hà

4676.60

2494.08

407.29

4608.91

400.61

1.64

Sơn Tịnh

TP Quảng Ngãi

Trà Bồng

Tư Nghĩa

Tổng

8962.65

1000.80

263.69

6770.80

62775.32

3262.80

22175.01

4. KẾT LUẬN

được trùng thời điểm có lũ. Hiện tại lưu vực

nghiên cứu chỉ có duy nhất 01 ảnh radar chụp

năm 2016 trùng với thời điểm có mưa lũ nên

kết quả phân tích vẫn còn hạn chế. Nếu có

thêm ảnh chụp đúng thời điểm lũ các năm

trước đây sẽ nâng cao được độ chính xác trong

việc thành lập bản đồ ngập lụt cho khu vực

này. Trong điều kiện hiện nay, để chủ động

được ảnh phục vụ công tác thành lập bản đồ

ngập lụt cũng như theo dõi, giám sát lũ lụt,

thiên tai ở các lưu vực cần thêm các công cụ

hỗ trợ khác như công nghệ bay chụp như

UAVs, Flycam…nhằm nâng cao hơn nữa chất

lượng nghiên cứu đối với lĩnh vực này.

Nghiên cứu đã xử lý, chiết tách và 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. Kết quả xử lý, phân tích

ảnh cho thấy mặt nước phản xạ rất yếu nên

thường dễ nhận dạng trên ảnh radar do tông

màu rất tối. Kết quả cho thấy vùng đồng bằng

thấp hạ du sông Trà Khúc, sông Vệ với các ô

trũng thấp kéo dài toàn bộ các huyện ven biển,

nên khi có mưa lớn dễ gây ngập lụt và lan

rộng. Vệ tinh Sentinel chụp được trùng vào

thời điểm mưa lũ nên cho kết quả phân tích

khá tốt, phản ánh rất trực quan diện ngập vùng

đồng bằng ven biển của tỉnh Quảng Ngãi,

trong đó khu vực ngập nặng nhất thuộc lưu

vực sông Vệ – Trà Câu (các huyện Mộ Đức -

Đức Phổ).

Lời cảm ơn: Bài báo này là một phần kết quả

của đề tài nghiên cứu cấp Bộ Nông nghiệp và

Phát triển nông thôn: Nghiên cứu ứng dụng

công nghệ GIS và viễn thám để theo dõi, đánh

giá, hoàn thiện và nâng cao độ chính xác của

công tác dự báo ngập lụt phục vụ công tác

quản lý phòng chống lũ lụt vùng hạ du các

sông; do PGS.TS Nguyễn Thanh Hùng- Phòng

Thí nghiệm trọng điểm Quốc gia về động lực

học sông biển là chủ nhiệm.

Việc ứng dụng ảnh viễn thám thành lập bản đồ

ngập lụt hạ du lưu vực sông Trà Khúc, sông

Vệ cho thấy tính ưu việt của viễn thám radar.

Tuy nhiên, do các vệ tinh chụp theo các chu kỳ

khác nhau nên không phải lúc nào cũng chụp

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017

7

CHUYỂN GIAO

CÔNG NGHỆ

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.

8

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 39 - 2017