Tác giả

Lê Đức Hạnh 1 , Hoàng Thanh Sơn 1* , Tống Phúc Tuấn 1 , Bùi Anh Tuấn 1 , Vũ Hải Đăng 2 , Nguyễn Thị Hải Yến 1 , Trịnh Việt Nga 3

Đơn vị công tác

1 Viện Địa lý – Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam; hanhvdl@gmail.com; hoangson97@gmail.com; tuan_tongphuc@yahoo.com; igtuan253@gmail.com
2 Viện Địa chất và Địa vật lý biển – Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam; vuhaidang@hotmail.com
3 Cục Viễn thám – Bộ Tài nguyên và Môi trường; tvnga2016@gmail.com
*Tác giả liên hệ: hoangson97@gmail.com; Tel.: +84–983920505

Tóm tắt

Ở những vùng thường xuyên chịu tác động của ngập lũ, bản đồ thể hiện các yếu tố diện và mức độ ngập lụt có ý nghĩa quan trọng trong công tác ứng phó giảm thiểu thiệt hại, đồng thời làm cơ sở quy hoạch bố trí dân cư, phát triển kinh tế xã hội. Nghiên cứu đã xây dựng phương pháp thành lập bản đồ ngập lũ trên cơ sở tích hợp công nghệ viễn thám, RTK và GIS áp dụng thử nghiệm cho vùng đồng bằng Tuy Hòa–tỉnh Phú Yên. Tư liệu ảnh viễn thám Sentinel 1 thời điểm tháng 11/2021 được xử lý trên máy chủ Google Earth Engine cho phép xác định nhanh các vùng ngập lũ. Kết hợp với số liệu khảo sát vết lũ cùng thời điểm bằng công nghệ đo RTK giúp nội suy mô hình bề mặt nước lũ để hiệu chỉnh kết quả giải đoán vùng ngập do ảnh hưởng của các yếu tố mặt đệm, độ cao địa hình. Phần mềm GIS xử lý kết hợp kết quả giải đoán vùng ngập, mô hình bề mặt nước lũ và bản đồ địa hình tỷ lệ lớn để xây dựng bản đồ diện và độ sâu ngập lũ. Bản đồ thể hiện chi tiết 7 cấp độ ngập từ 0–6 m, trong đó khu vực huyện Tây Hòa có tổng diện tích ngập lớn nhất (12.704 ha), TP. Tuy Hòa có diện tích ngập ít nhất (2.708 ha); độ sâu ngập phổ biến từ 1–3 m (16.945 ha) phân bố chủ yếu ở vùng trũng thấp của huyện Tây Hòa và TX. Đông Hòa. Nghiên cứu cho thấy khả năng tích hợp ảnh viễn thám, hệ thống giám sát mực nước và bản đồ địa hình tỷ lệ lớn nhằm giám sát lũ lụt thời gian thực đáp ứng công tác phòng chống thiên tai ngập lụt trên cả nước nói chung và vùng đồng bằng Tuy Hòa–tỉnh Phú Yên nói riêng.

Từ khóa

Đồng bằng Tuy Hòa; Bản đồ ngập lũ; Vết lũ; Viễn thám; RTK

Trích dẫn bài báo

Hạnh, L.Đ.; Sơn, H.T.; Tuấn, T.P.; Tuấn, B.A.; Đăng, V.H.; Yến, N.T.H.; Nga, T.V. Ứng dụng công nghệ viễn thám, RTK, GIS thành lập bản đồ ngập lũ đồng bằng Tuy Hòa – tỉnh Phú Yên. Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn 2022, 740, 36-45.

Tài liệu tham khảo

1. Benden, N.; Ulke, K.A. Flood map production and evaluation of flood risks in situations of insufficient flow data. Nat. Hazard 2021, 105(3), 2381–2408.

2. Erdem, F.; Avdan, U. Comparison of different U–net models for building extraction from high–resolution aerial imagery. Int. J. Environ. Geoinformatics 2020, 7(3), 221–227.

3. Tarpanelli, A.; Mondini, A.C.; Camici, S. Effectiveness of Sentinel–1 and Sentinel–2 for Flood Detection Assessment in Europe. Nat. Hazards Earth Syst. Sci. Discuss 2022. https://doi.org/10.5194/nhess-2022-63. (Online Available).

4. Nhung, N.K., Hoàng, N.Đ., Nghiêm, Đ.V. Xây dựng bản đồ ngập lụt hạ lưu sông Ba theo các cấp báo động. Tạp chí khoa học và công nghệ thủy lợi 2015, 29, 2–9.

5. Sơn, H.T.; Anh, T.V. Determination of drainage corridor in the downstream Vu Gia – Han river, Da Nang city. VN J. Earth Sci. 2017, 41(1), 45–56.

6. Thai, T.H.; Tri, D.Q. Combination of hydrologic and hydraulic modeling on flood and inundation warning: case study at Tra Khuc–Ve River basin in Vietnam. VN J. Earth Sci. 2019, 41(3), 240–251.

7. Sâm, Đ.X.; Hạnh, L.Đ.; Bình, H.T.; Châm, Đ.Đ.; Mai, B.T.; Hạnh, L.Đ. Nghiên cứu xây dựng loạt bản đồ phục vụ cảnh báo lũ quét vùng Nam Trung Bộ. VN J. Earth Sci. 2006, 28(3), 363–367.

8. Chinh, L.; Duc, N.D.; Mahdis, A.; Binh, P.T. Điểm neoĐiểm neoFlood susceptibility modeling using Radial Basis Function Classifier and Fisher’s linear discriminant function. VN J. Earth Sci. 2022, 44(1), 55–72.

9. Cư, N.V. và cs. Nghiên cứu luận cứ khoa học cho các giải pháp phòng tránh, hạn chế hậu quả lũ lụt lưu vực sông Ba. Đề tài độc lập cấp nhà nước, Tài liệu lưu trữ tại Viện Địa lý, 2003.

10. Long, V.H.; Giang, N.V.; Hòa, P.V.; Hùng, N.T. Ứng dụng công nghệ điện toán đám mây Google Earth Engine trong nghiên cứu lũ lụt tại Đồng Tháp, hạ lưu sông Mê Công. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Thủy lợi 2018, 43, 19–29.

11. Chiến, P.V. 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. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Thủy lợi 2020, 59, 113–120.

12. Toàn, N.T.; Châu, T.K.; Tâm, D.T.; Linh, N.H. Ứng dụng công nghệ viễn thám xây dựng bản đồ ngập lụt cho khu vực sông Bùi trong trận lũ lịch sử 2018. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường 2019, 66, 81–87.

13. Erenoğlu, R.C.; Arslan, E. Flood Analysis and Mapping Using Sentinel–1 Data: A Case Study from Tarsus Plain, Turkey. Lapseki Meslek Yüksekokulu Uygulamalı Araştırmalar Dergisi 2021, 2(3), 35–49.

14. Điểm neoStefan, SĐiểm neo.; Patrick, MĐiểm neo.; Markus, HĐiểm neo.; Wolfgang, W. Flood detection from multi–temporal SAR data using harmonic analysis and change detection. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 2015, 38, 15–24.

15. https://laodong.vn/xa-hoi/phu-yen-3-nguoi-chet-6-nguoi-mat-tich-trong-mua-lu-979865.ldo.

16. Pha, P.Đ.; Yến, T.H. Lịch sử phát triển các thành tạo trầm tích Đệ tứ đồng bằng Tuy Hòa. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Biển 2012, 12(4A), 136–143.

17. Mutanga, O.; Kumar, L. Google Earth Engine Applications. Remote Sens. 2019, 11(5), 591. https://doi.org/10.3390/rs11050591.

18. https://gssc.esa.int/navipedia/index.php/Real_Time_Kinematics.

19. Emmanuel, N.; Rhinane, H.; Elarabi, E.; Mansour, M. Use of digital elevation model in a gis for flood susceptibility mapping: case of bujumbura city. Proceedings of the 6th International Conference on Cartography and GIS, Albena, Bulgaria, 2016, 13–17. ISSN: 1314–0604.

20. Foroughnia, F.; Alfieri, S.M.; Menenti, M.; Lindenbergh, R. Evaluation of SAR and Optical Data for Flood Delineation Using Supervised and Unsupervised Classification. Remote Sens. 2022, 14, 3718.