Nghiên cứu ứng dụng ảnh viến thám xác định nồng độ bùn cát lơ lửng vùng cửa hới Sông Mã
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ẢNH VIẾN THÁM XÁC ĐỊNH
NỒNG ĐỘ BÙN CÁT LƠ LỬNG VÙNG CỬA HỚI SÔNG MÃ
Nguyễn Thanh Hùng, Nguyễn Thành Luân,
Vũ Đình Cương, Đặng Hoàng Thanh
Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam
Vũ Hữu Long, Nguyễn Vũ Giang,
Viện Hàn lâm KHCN Việt Nam
Tóm tắt: 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.
Từ khóa: cửa sông Mã, bùn cát lơ lửng, ảnh viễn thám.
Summary: Estimating the concentration of suspended sediment has an important role in the
studies morphology, water quality in estuaries and coastal areas. This study uses remote sensing
data to determine the relationship between the reflectance spectrum from satellite imagery and
suspended sediment concentrations at Ma estuary in Thanh Hoa province from field
measurements and analysis of satellite imagery. The results showed that the relationship
between the reflectance spectrum from satellite imagery (Landsat-8 OLI) and concentrations
follow quadratic polynomial (R2 = 0.74). The results of this study initially setup a orientation
study related to use satellite images to determine the concentration of suspentded sediment at the
Ma estuary in paticular and further in central region of Vietnam in general.
Keyword: Ma estuary, suspended sediment, satelitte images.
1. ĐẶT VẤN ĐỀ *
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 xu ất như là chỉ số để tính
toán BCLL ven biển, cửa sông, đầm phá...
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
Ngày nhận bài: 04/01/2017
Ngày thông qua phản biện: 8/2/2017
Ngày duyệt đăng: 24/2/2017
Các hạt vật chất lơ lửng như sét mịn (đường
kính 3-4m), bùn (5-40m), cát mịn (40-
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
1
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
130m), cát thô (131-250 m) trong thực tế một vật liệu tán xạ rất tốt mà không cần bất kỳ
chúng thường tồn tại theo kiểu hỗn hợp các sự hấp thụ của bức xạ mặt trời. Độ lớn của sự
thành phần này với nhau, tùy theo từng vùng tán xạ có liên quan đến kích thước của mỗi hạt
mà lượng đa số sẽ thuộc về thành phần nào bùn cát và cát và phân bố của nó. Kích thước
trong đó. Bùn cát lơ lửng vùng cửa sông có bùn cát càng nhỏ thì khả năng tán xạ càng lớn.
nguồn gốc từ rất nhiều nguồn khác nhau bao BCLL phản ánh rõ ở bước sóng 500-600 nm,
gồm từ sự xói mòn đất nông nghiệp ở những do đó có thể xác định nồng độ BCLL bằng
vùng đất thượng lưu, phong hóa địa hình, xói cách sử dụng chiều dài bước sóng này. Clark
mòn đường bờ do sóng hoặc hoạt động vận tải (1980) sử dụng các tỷ lệ bức xạ phổ ở 440 nm
ven bờ, hoạt động nạo vét.v.v. Nó cho thấy và 550 nm của bộ quét bức xạ đa kênh vùng
mức độ cao tập trung tại các khu vực nước ven biển (CZCS) vệ tinh Nimbus để ước lượng
trong đất liền và ven bờ hơn đại dương phù sa lơ lửng. Các nghiên cứu khác ước tính
(Gordon, 1983).
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.
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
Hình 1: Phạm vi khu vực nghiên cứu
Hệ thống sông Mã đổ trực tiếp ra Biển Đông của Thanh Hóa. Vùng biển Thanh Hóa có chế
qua ba cửa sông: cửa Lạch Sung, cửa Lạch độ sóng, dòng chảy biến đổi theo mùa khá rõ
Trường và cửa Hới. Các cửa sông đưa ra rệt. Khu vực cửa sông Mã và bãi biển Sầm
lượng bùn cát bồi tụ cho dải ven biển phía Bắc Sơn có chế độ thủy động lực phức tạp do bị
2
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
ảnh hưởng của dòng chảy từ hệ thống sông Mã sông Mã nói riêng và cho cửa sông miền
nên gần đây xảy ra hiện tượng xói lở bờ rất Trung nói chung.
nghiêm trọng (Hùng và nnk 2016). Để đưa ra
2. TÀI LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP
giải pháp bảo vệ bờ đòi hỏi phải làm rõ
NGHIÊN CỨU
nguyên nhân xói lở, trong đó nghiên cứu vấn
Tài liệu
đề vận chuyển bùn cát liên quan đến xói lở hết
sức khó khăn do yêu cầu đo đạc và tính toán Tư liệu ảnh vệ tinh, bản đồ địa hình, mực nước
với khối lượng lớn, tài chính nhiều. Bài báo thủy triều, số liệu bùn cát lơ lửng và số liệu đo
này đã sử dụng phương pháp phân tích ảnh phổ phản xạ rời mặt nước là những tài liệu
viễn thám kết hợp với dữ liệu đo đạc bùn cát chính đã được sử dụng trong nghiên cứu này.
lơ lửng để xây dựng quan hệ giữa phổ phản xạ
Tài liệu ảnh và bản đồ:
của ảnh với nồng độ BCLL vùng cửa sông Mã.
Ảnh vệ tinh Landsat-8 OLI (độ phân giải
Với phương pháp này có thể tìm cách ước
không gian 30m) trong khoảng thời gian lấy
lượng nồng độ bùn cát khu vực cửa sông từ tài
mẫu bùn cát lơ lửng (bảng 1) và một số cảnh
liệu ảnh viễn thám khi có ít số liệu đo đạc. Kết
ảnh khác được sử dụng để ước tính và đánh
quả nghiên cứu là cơ sở ban đầu giúp cho việc
giá phân bố nồng độ bùn cát lơ lửng khu vực
phát triển các nghiên cứu ứng dụng ảnh viễn
cửa sông.
thám xác định nồng độ BCLL khu vực cửa
Bảng 1: Tư liệu ảnh vệ tinh sử dụng trong nghiên cứu
Vị trí ảnh
(path,
Số hi ệu cảnh
Cao độ
thủy
tri ều
Bộ cảm
bi ến
Độ phân
giải
Loại ảnh
Ngày chụp
ro w)
LC81260462015
319LGN00
LC81260462016
178LGN00
Landsat 8
Landsat 8
Landsat 8
OLI_TIRS
OLI_TIRS
OLI_TIRS
p126, r46
p126, r46
p126, r46
14/11/2015
26/06/2016
17/11/2016
30m; 15m
30m; 15m
30m; 15m
LC81260462016
322LGN00
Tài liệu mực nước, bùn cát lơ lửng và phổ Thời gian lấy mẫu bùn cát lơ lửng: Đợt đo
phản xạ rời mặt nước:
mùa lũ từ 9h đến 12h ngày 13/08/2016 và đợt
đo mùa kiệt từ 9h đến 12h ngày17/11/2016.
Nghiên cứu đã sử dụng số liệu mực nước giờ
đo tại trạm Quảng Châu cửa sông Mã. Số liệu Phương pháp nghiên cứu
này được đo trùng với thời gian lấy mẫu
Phương pháp đo đạc, lấy mẫu hiện trường:
BCLL và thời gian vệ tinh Landsat chụp khu
vực cửa sông (bảng 1).
Nghiên cứu thực hiện hai lần đo đạc phổ phản
xạ rời mặt nước và lấy mẫu bùn cát lơ lửng tại
vùng cửa sông Mã (mùa lũ và mùa kiệt). Mỗi
lần lấy 30 mẫu bùn cát lơ lửng (trong sông lấy
10 điểm, ngoài biển lấy 20 điểm) phân bố bao
quát toàn bộ phạm vi lan truyền của bùn cát ở
vùng cửa cửa sông Mã (như Hình 2). Tại các
điểm lấy mẫu BCLL đồng thời tiến hành đo
Số liệu BCLL được xác định từ kết quả phân
tích các mẫu lấy trong khoảng thời gian có ảnh
Landsat. Các mẫu bùn cát được lấy trong hai
đợt khảo sát mùa lũ và mùa kiệt. Đồng thời
tiến hành đo phổ phản xạ rời mặt nước tại các
vị trí lấy mẫu BCLL.
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
3
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
đạc phổ phản xạ rời mặt nước bằng thiết bị lập thuật toán quang-sinh học để ước tính hàm
phổ cầm tay ASD. Kết quả đo phổ hiện trường lượng bùn cát lơ lửng.
sẽ được xử lý phân tích để phục vụ việc thiết
Hình 2. Đo đạc và lấy mẫu BCLL hiện trường khu vực cửa Hới
Phương pháp phân tích xử lý ảnh viễn thám:
nghiệm-Empirical algorithms). Trong quy
trình xử lý có 2 bước rất quan trọng, quyết
định độ chính xác kết quả đó là bước hiệu
chỉnh ảnh hưởng khí quyển và áp dụng thuật
toán quang-sinh học để ước tính hàm lượng
bùn cát lơ lửng.
Ảnh Landsat-8 OLI là dữ liệu miễn phí, được
tải về trược tiếp từ cơ sở dữ liệu ảnh của Cục
khảo sát địa chất liên bang Hoa Kỳ (USGS).
Lượng bức xạ điện từ thu được trên bầu khí
quyển (TOA radiances) thu được trên cảm biến
ở mức xử lý 1T được cung cấp dưới định dạng Hiệu chỉnh ảnh hưởng khí quyển ảnh Landsat-8:
GeoTIFF, với các kênh riêng lẻ đã được chuẩn Có nhiều phươngpháp hiệu chỉnh ảnh hưởng khí
hóa về mặt hình học ở hệ tọa độ UTM . Với độ quyển với ảnh Landsat-8 như sử dụng các phần
phủ chụp lên tới 185 km x 185km, độ phân giải mềm thương mại như FLAASH của Envi,
kênh đa phổ 30m, ảnh Landsat-8 OLI rất phù
hợp khi áp dụng cho vùng cửa Hới, khu vực
ATCOR của ERDAS hoặc ACOR, 6S... Để thu
được phản xạ biển (marine reflectance) của khối
nghiên cứu nằm trọn vẹn trong một cảnh ảnh, nước, các phương pháp hiệu chỉnh chuyên sâu
do vậy dữ liệu ảnh sử dụng sẽ đảm bảo được
tính thống nhất, đồng nhất về mặt thời gian.
hơn đã được nghiên cứu và công bố của một số
tác giả như Gordon, H. R., & Wang, M., 1994,
Quinten V & K Ruddick, 2014.v.v. Các nghiên
cứu này tập trung giải quyết triệt để các nguồn
sai số chính của khí quyển gây ra trên p hổ phản
xạ thu được ở sensor, hai trong số đó là sai số do
ảnh hưởng bởi các phân tử khí (molecular-
Releigh reflectance), các sol khí (aerosol
reflectance). Trong nghiên cứu này công cụ
ACOLITE đã được sử dụng để hiệu chỉnh ảnh
hưởng khí quyển cho ảnh Landsat-8, đây là công
cụ rất phổ biến hiện nay, được áp dụng cho
nghiên cứu môi trường nước.
Quy trình xử lý ảnh ảnh Landsat-8 được mô tả
trong Hình 3. Ảnh Landsat-8 phải thông qua
bước tiền xử lý ảnh, bước này bao gồm hiệu
chỉnh bức xạ, hiệu chỉnh ảnh hưởng khí quyển,
lọc mây để có được phổ phản xạ rời khỏi khối
nước (Rrs). Thuật toán quang-sinh học (Bio-
optical algorithms) được áp dụng sau khi có
được giá trị phổ phản xạ của khối nước. Các
thuật toán này được xây dựng dựa trên phổ đo
đạc tại thực địa với số liệu đo mẫu hàm lượng
bùn cát lơ lửng tương ứng (công thức kinh
4
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
Ảnh Landsat 8
(DN)
Hiệu chỉnh ảnh hưởng khí
quyển (ACOLITE), để thu
được Rrs
Dữ liệu đo đạc
thực địa
Xây dựng thuật toán thực
nghiệm theo các kênh
So sánh, đánh giá kết
quả (lựa chọn phương
pháp)
Áp dụng các công thức
thực nghiệm
Bản đồ phân bố hàm lượng
bùn cát lơ lửng (theo thuật
toán thực nghiệm)
Hình 3. Quy trình xử lý ảnh để ước tính hàm lượng bùn cát lơ lửng từ ảnh Landsat- 8 OLI
Thuật toán quang-sinh học (Bio-optical Thuật toán Nechad 2010: Với kênh đỏ ảnh
algorithms): Trong nghiên cứu này, nhóm tác Landsat-8:
giả đã sử dụng thuật toán kinh nghiệm để xây
289.29 *w
SPM =
mg/l
(1)
dựng công thức quang-sinh học dựa trên số
liệu đo đạc nồng độ bùn cát lơ lửng ngoài thực
địa với tư liệu phổ từ máy đo phổ cầm tay và
phổ phản xạ từ ảnh vệ tinh. Nghiên cứu sử
dụng thuật toán ước tính nồng độ bùn cát khác
đã được xây dựng trên thế giới, trong đó có
thuật toán Nechad, 2010 (Nechad, B. Ruddick,
K.G and Y. Park, 2010), đây là thuật toán
được xây dựng nhằm áp dụng cho mọi tư liệu
ảnh vệ tinh và với mọi khu vực địa lý, các
tham số đã được thành lập từ tập dữ liệu đo
đạc rất lớn của các vùng cửa sông khác nhau
trên thế giới.
w
0.1686
(1
)
3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Xây dựng thuật toán quang - sinh học cho
khu vực cửa Hới
Kết quả lấy mẫu BCLL và đo phổ tại hiện
trường:
Các mẫu BCLL lấy tại hiện trường vào thời
điểm có ảnh chụp Landsat trong hai lần khảo
sát đã được phân tích trong phòng thí nghiệm
để xác định nồng độ BCLL. Kết quả phân tích
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
5
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
cho thấy khu vực cửa Hới có nồng độ BCLL 0.371kg/m3, trung bình 0.101kg/m3; đợt đo mùa
tương đối thấp: đợt đo mùa lũ tháng 8/2016 kiệt tháng 11/2016 nồng độ BCLL lớn nhất
nồng độ BCLL lớn nhất cũng chỉ đạt 0.09kg/m3, trung bình 0.031kg/m3 (Bảng 2).
Bảng 2: Đặc trưng nồng độ BCLL khu vực cửa Hới qua hai đợt khảo sát năm 2016
Đợt đo mùa lũ ngày 13/08/2016
Đợt đo mùa kiệt ngày 17/11/2016
Ký
hiệu
mẫu
B2
B3
B21
Nồng
độ
(mg/l)
Ký
hiệu
mẫu
B1
B2
B3
Nồng
độ
(mg/l)
0.05
0.08
0.05
Vĩ độ
Bắc
Kinh độ
Đông
Vĩ độ Kinh độ
Bắc Đông
TT
TT
1
2
3
0.051 19.8225 105.9336
0.078 19.8177 105.9664
0.039 19.7954 105.9875
0.046 19.8302 105.9486
1
2
3
19.7830 105.9320
19.7823 105.9380
19.7813 105.9450
19.7790 105.9530
4
…
30
B22
…
S11
4
…
B4
…
S4
0.06
…
0.01
0.031
0.010
0.090
…
…
…
…
…
0.106 19.7833 105.9275 30
19.7749 105.8870
TB
0.101
0.030
0.371
TB
Min
Max
Min
Max
Các mẫu đo phổ hiện trường bằng thiết bị đo Xây dựng thuật toán thực nghiệm lần 1 (TN1)
phổ cầm tay ASD được phân tích xử lý bằng và lần 2 (TN2):
phần mềm. Kết quả đo phổ được trình bày như
Trên cơ sở các kết quả đo đạc phổ phản xạ của
Hình 4. Có thể nhận thấy khối nước có chứa
khối nước và lấy mẫu nồng độ bùn cát lơ lửng
bùn cát lơ lửng khu vực cửa sông Mã phản xạ
khu vực của sông Mã, một phương trình hồi
mạnh đối với dải bước sóng đỏ có bước sóng
quy phi tuyến đã được thành lập từ giá trị phổ
trong khoảng 535-670 nm.
phản xạ ở kênh đỏ với giá trị nồng độ bùn cát
lơ lửng thực đo, gọi là thuật toán TN1 và TN2
như sau:
- Phương trình hồi quy phi tuyến thiết lập từ
số liệu đo đợt mùa lũ tháng 8/2016:
SPM = 1.051e39.59*wRed(mg/l)
(2)
Trong đó w là giá trị phổ phản xạ tại kênh đỏ
của ảnh Landsat 8 được mô phỏng lại từ số
liệu đo phổ thực địa.
- Phương trình hồi quy phi tuyến thiết lập từ
số liệu đo đợt mùa kiệt tháng 11/2016:
SPM = 6776.3*
wRed - 48.906*wRe d + 2.779 (3)
Phương trình hồi quy phi tuyến theo số liệu đo
tháng 8/2016 có dạng hàm số mũ với hệ số
tương quan R2 = 0.967, phương trình hồi quy
phi tuyến theo số liệu đo tháng 11/2016 có
Hình 4. Đồ thị biểu diễn đường cong phổ đo
tại thực địa ngày 13/08/2016
6
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
dạng hàm số bậc hai với hệ số tương quan R2 xây dựng từ các số liệu đo phân bố đều trong
= 0.740. Tuy phương trình (3) có hệ số tương dải nồng độ bùn cát thấp nhỏ hơn 70 mg/l,
quan nhỏ hơn phương trình (2) nhưng cho kết trong khi đó phương trình (3) được xây dựng từ
quả giải đoán nồng độ bùn cát khu vực cửa các số liệu đo phân bố không đều trong dải
sông Mã tốt hơn. Do phương trình (2) được nồng độ bùn cát cao hơn đến 200 mg/l (Hình 4).
Số liệu đo mùa kiệt ngày 17/11/2016
Hình 5. Quan hệ phổ phản xạ kênh đỏ ảnh Landsat-8 với nồng độ BCLL
và kết quả giải đoán ảnh Landsat-8
Ước tính phân bố nồng độ bùn cát lơ lửng ảnh Landsat-8, từ đó so sánh nhận xét về sự
khu vực cửa Hới
phù hợp của các thuật toán khi áp dụng cụ thể
cho khu vực cửa sông Mã. Nghiên cứu đã sử
dụng các cảnh ảnh Landsat-8 ngày ngày
14/11/2015, 26/06/2016 và ngày 17/11/2016
để ước tính phân bố nồng độ BCLL theo các
thuật toán.
Trên cơ sở thuật toán Nechad 2010, và các
thuật toán TN để xác định nồng độ BCLL như
đã trình bày trong phần trên, nghiên cứu tiến
hành đánh giá ước tính phân bố nồng độ
BCLL khu vực cửa sông Mã cho một số cảnh
Cảnh ảnh ngày 14/11/2015
Cảnh ảnh ngày 26/16/2016
Cảnh ảnh ngày 17/11/2016
Hình 6. Ảnh tổ hợp màu tự nhiên của tư liệu ảnh vệ tinh
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
7
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
Kết quả ước tính ước tính phân bố nồng độ - Ước tính nồng độ BCLL từ cảnh ảnh Landsat
BCLL khu vực cửa sông Mã theo các thuật ngày 14/11/2015:
toán được được mô tả dưới đây:
a)
b)
c)
- Ước tính nồng độ BCLL từ cảnh ảnh Landsat ngày 26/06/2016:
d)
e)
f)
-
Ước tính nồng độ BCLL từ cảnh ảnh Landsat ngày 26/06/2016:
g)
h)
k)
Hình 7. Bản đồ phân bố hàm lượng bùn cát lơ lửng các thời điểm ước tính theo các thuật toán
khác nhau. Hình a, d, g áp dụng thuật toán Nechad 2010; b, e, h áp dụng
thuật toán (TN1); c, f, k áp dụng thuật toán (TN2)
8
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
Sử dụng một vùng mẫu để thống kê giá trị thay đổi của hàm lượng bùn cát lơ lửng của 3 thuật
toán ở 3 thời điểm chụp ảnh (Hình 8).
vùng mẫu
a)
b)
Hình 8. So sánh thống hàm lượng bùn cát lơ lửng tại vùng mẫu trên 3 thời điểm chụp ảnh ở
các thuật toán khác nhau: a) sơ đồ vị trí vùng mẫu, b) đồ thị giá trị biến thiên giữa các
phương pháp và thời điểm chụp
So sánh các kết quả 3 thuật toán trên 3 cảnh Tuy nhiên thuật toán TN2 được xây dựng
Landsat có thể thấy giá trị hàm lượng BCLL trên cơ sở thực nghiệm giữa kết quả đo đạc
của thuật toán TN2 và Nechad 2010 có kết với phổ chụp trên ảnh vệ tinh tại chính vùng
quả ước tính rất gần nhau độ lệch lớn nhất ở cửa sông Mã, do vậy TN2 sẽ phản ảnh gần
ngưỡng giá trị 90 - 100 mg/l là nhỏ hơn 5 hơn đặc điểm phân bố BCLL tại khu vực
mg/l (hình 8), trong khi đó kết quả ước tính này, TN2 sẽ được chọn để ước tình hàm
từ thuật toán TN1 lại có sự khác biệt khá lớn lượng BCLL cho những ảnh vệ tinh Landsat-
so với 2 kết quả còn lại. Do TN1 được xây 8 OLI còn lại.
dựng dựa trên việc mô phỏng giá trị kênh
Đánh giá sự phân bố nồng độ BCLL khu vực
phổ trên ảnh vệ tinh sử dụng giá trị đo phổ
cửa sông Mã:
cầm tay, thiết bị sử dụng trong nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng một mặt cắt dọc nối từ
này chưa phải thiết bị đặc dụng trong nghiên
cửa biển ra ngoài khơi với độ dài 7km (Hình
cứu môi trường nước, vì vậy dữ liệu mô
9). Dựa vào số liệu biểu đồ biểu thị phân bố
phỏng sẽ có những sai khác nhất định, dẫn
giá trị dọc theo mặt cắt có thể thấy rất rõ đặc
tới kết quả không được chụm với 2 thuật
điểm thay đổi nồng độ BCLL khi ra ngoài
toán còn lại. Như vậy xét trên việc thống kê,
cửa sông. Xét theo mùa, chuỗi ảnh phân tích
phân tích thì thuật toán TN2 và Nechad 2010
từ tháng 6 tương ứng với đầu mùa lũ và
đáp ứng được yêu cầu áp dụng cho các ảnh
tháng 10, tháng 11 là đầu mùa kiệt.
vệ tinh còn lại để ước tính hàm lượng BCLL.
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
9
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
3km đến 4km nồng độ BCLL thay đổi đột ngột
thể hiện qua độ dốc biến thiên của giá trị nồng
độ BCLL rất lớn, từ ngưỡng giá trị trên
100mg/l xuống chỉ còn ở ngưỡng thấp dưới
30mg/l; từ khoảng cách 4km trở đi ngưỡng giá
trị chỉ còn ở mức <15 mg/l. Sự phân bố trên
cũng phù hợp với thực tế mà nhóm nghiên cứu
đã ghi nhận được trong đợt khảo sát mùa lũ
tháng 8/2016 (Bảng 2).
A
B
Đến thời điểm tháng 10/2016, đây là t hời điểm
cuối mùa lũ nên qua phân tích trên ảnh chụp
ngày 16/10/2016 cho thấy nồng độ BCLL đã
giảm đi đáng kể, ở mức 90 mg/l tại vùng cửa
sông và 2km quanh đó;từ 2-4km ngoài cửasông
nồng độ BCLL cũng giảm mạnh xuống còn mức
20mg/l; ở khoảng cách ngoài 4km giá trị bùn cát
ở mức dưới 20mg/l và giảm dần (Hình 10).
Hình 9: Sơ đồ mặt cắt dọc và biểu đồ phân bố
hàm lượng bùn cát lơ lửng theo mặt cắt thời
điểm tháng 11/2016
Với thời điểm tháng 6/2016, ở khoảng 3km
tính từ cửa biển có giá trị nồng độ BCLL rất
cao lên tới gần 200 mg/l; từ khoảng cách ngoài
Hình 10: Biểu đồ phân bố nồng độ BCLL theo mặt cắt thời điểm tháng 6 và 10/2016
Cũng trên kết quả phân tích biến động nồng độ giữa nồng độ bùn cát lơ lửng ở mùa lũ và mùa
BCLL vào tháng 11/2015 và tháng 11/2016. kiệt. Bản đồ phân bố nồng độ bùn cát lơ lửng
Từ biểu đồ mặt cắt cho thấy ở khu vực gần cửa trên ảnh Landsat chỉ ra rằng vào mùa lũ dòng
sông giá trị nồng độ BCLLtháng 11/2016 ở chảy đưa bùn cát ra biển có nồng độ cao, tại vị
khoảng 70mg/l, cao gần gấp đôi so với cùng trí cửa sông và khu vực cách cửa sông khoảng
thời điểm năm 2015 ở ngưỡng 35-40mg/l 6km, dòng vận chuyển bùn cát theo hướng dòng
(Hình 11). Như vậy có thểthấy bùn cát lơ lửng biển hình thành một vùng dạng roi. Ở vùng cửa
vào cuối mùa lũ năm 2016 có giá trị khá cao, sông bùn cát lơ lửng có thể đạt tới trên 300 mg/l
kết quả này là hợp lý với điều kiện thủy văn và giảm dần tỉ lệ nghịch với khoảng cách so với
sông Mã năm 2015 không có mưa lũ trong khi vùng cửa sông. Trong khi vào mùa kiệt do lưu
năm 2016 mưa lũ đến muộn.
lượng nước trong sông nhỏ, lượng bùn cát vận
chuyển cũng vì vậy mà nhỏ hơn hẳn. Bản đồ
Kết quả phân tích cho thấy sự khác nhau rõ rệt
10
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
phân bố cho thấy, vào mùa kiệt dòng bùn cát lơ đều quanh vùng cửa sông, giá trị trung bình chỉ
lửng tập trung trong khoảng 3km và phân tán vào khoảng 35-40 mg/l.
A
B
Hình 11: Phân bố nồng độ BCLL theo mặt cắt thời điểm tháng 11/2015 và tháng 11/2016
Kết quả sơ bộ thu được khá tốt, quy trình xử lý chuyên dụng này – trừ một số nghiên cứu
ảnh đưa ra phù hợp với đối tượng nghiên cứu. được thực hiện bởi các chuyên gia quốc tế).
Các bước thực hiện đảm bảo tính logic khoa học, Do vậy việc đo đạc và xử lý thông tin phổ thu
rất đặc thù với việc sử dụng tư liệu viễn thám được khá khó khăn và cần nhiều nguồn tham
trong quan trắc yếu tố nồng độ BCLL. Kết quả chiếu để hiệu chỉnh, kiểm chứng.
phân tích từ ảnh cho thấy bức tranh toàn cảnh sự
3. KẾT LUẬN
phân bố nồng độ BCLL khu vực cửa sông và
Nghiên cứu này bước đầu đã thiết lập cách xác
ven bờ. Đây là kết quả có tính chất khách quan,
định lượng bùn cát lơ lửng vùng cửa sông Mã
từ đó có thể sử dụng kết quả này phục vụ hiệu
bằng việc phân tích ảnh viễn thám kết hợp đo
chỉnh các mô hình vận chuyển bùn cát.
đạc lấy mẫu từ thực địa. Kết quả phân tích trên
Bên cạnh những kết quả ban đầu đạt được, một
ảnh tương quan tương đối chặt chẽ với kết quả
số hạn chếtrong nghiên cứu cần đềcập đến như:
từ phân tích mẫu từ thực địa, điều này cho
- Thứ nhất, rất khó để có được ảnh vệ tinh với phép trong tương lai có thể sử dụng phân tích
điều kiện quang mây tương ứng với thời điểm ảnh để tính toán lượng bùn cát lơ lửng thay vì
lấy mẫu thực địa để kiểm chứng. Vệ tinh phải thực hiện thu thập và phân tích mẫu tại
quang học phụ thuộc hoàn toàn vào điều kiện thực địa (tốn kém kinh phí và thời gian) khi
thời tiết quang mây.
tương quan đủ chặt chẽ.
- Thứ hai, việc đo đạc thực địa cần tập trung Dựa vào kết quả phân tích trên ảnh vệ tinh,
vào khoảng thời gian vệ tinh bay qua (giới hạn nghiên cứu đã cho thấy phần nào bức tranh
trong khoảng 2 giờ trước và sau thời điểm ảnh toàn cảnh sự phân bố BCLL theo mùa tại khu
vệ tinh). Với vệ tinh Landsat-8 giờ vệ tinh bay vực cửa sông Mã. Với hàm lượng bùn cát vào
qua là khoảng 10h17’, do vậy tuyến khảo sát mùa lũ có thể lên tới trên 300 mg/l và ở mức
phải được thiết kế hợp lý.
dưới 40mg/l vào mùa kiệt, nhưng lại có sự
khác biệt phụ thuộc vào điều kiện thời tiết,
thủy văn giữa các năm (cùng thời điểm đầu
mùa kiệt nhưng tháng 11/2015 với tháng
11/2016 lại có sự khác nhau rõ rệt).
- Thứ ba, thiết bị đo phổ trên bề mặt biển chưa
đạt chuẩn của thiết bị chuyên dụng để đo phổ
phản xạ của nước biển (hiện tại ở Việt Nam
hiện chưa có đơn vị nghiên cứu nào có thiết bị
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
11
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
Nghiên cứu đã đưa ra quy trình ước tính hàm thu được từ nguồn tư liệu này.
lương BCLL sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh
Lời cảm ơn: Nghiên cứu của bài báo đã nhận
Landsat-8, quy trình này có thể áp dụng cho các
loại tư liệu ảnh vệ tinh quang học khác nhau và
tại các vùng cửa sông khác nhau. Nghiên cứu
đồng thời chỉ ra những ưu điểm và hạn chế của
ảnh vệ tinh trong việc ước tình hàm lượng
BCLL từ đó đưa ra các khuyến nghị cho người
sử dụng, nhằm khai thác hiệu quả nhất thông tin
được nguồn kinh phí và số liệu từ đề tài phát
triển KH&CN năm 2016 “Nghiên cứu ứng
dụng ảnh viễn thám xác định nồng độ bùn cát
lơ lửng phục vụ dự báo diễn biến vùng cửa
sông ven biển” của Phòng Thí nghiệm trọng
điểm Quốc gia về động lực học sông biển.
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
12
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
CHUYỂN GIAO
CÔNG NGHỆ
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).
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 37 - 2017
13
13 trang
13/01/2024
7800
Free
Bạn đang xem tài liệu "Nghiên cứu ứng dụng ảnh viến thám xác định nồng độ bùn cát lơ lửng vùng cửa hới Sông Mã", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- nghien_cuu_ung_dung_anh_vien_tham_xac_dinh_nong_do_bun_cat_l.pdf
