Tải file PDF Tác giả
Đơn vị công tác
1 Khoa Công trình, Trường Đại học Thủy Lợi; t.t.tung@tlu.edu.vn
2 Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu; danghung2261991@gmail.com
*Tác giả liên hệ: t.t.tung@tlu.edu.vn; Tel.: +84–913229895
Tóm tắt
Hiện nay công tác đo đạc giám sát đường bờ, địa hình đáy biển còn gặp nhiều khó khăn do vấn đề kinh phí và khó thực hiện được thường xuyên. Công nghệ viễn thám với lợi thế về phạm vi bao phủ, thời gian xử lý, chi phí hợp lý sẽ là một công cụ hiệu quả để hỗ trợ giám sát các hoạt động này. Bài báo này trình bày kết quả giải đoán diễn biến đường bờ và biến đổi địa hình đáy biển tại khu vực cửa Nhật Lệ, tỉnh Quảng Bình sau trận lũ lịch sử tháng 10, năm 2020 bằng ảnh vệ tinh Sentinel 2. Tương quan giữa độ sâu giải đoán từ ảnh Sentinel 2 và độ sâu đo đạc đã được thiết lập theo phương pháp của Stumpf để giải đoán địa hình đáy biển vùng cửa Nhật Lệ trước và sau trận lũ lịch sử. Kết quả giải đoán cho thấy đường bờ và địa hình đáy biển vùng cửa Nhật Lệ có sự biến đổi lớn sau trận lũ lịch sử. Lạch chính chảy qua cửa Nhật Lệ đã bị xói sâu thêm hơn 3 m và xuất hiện 1 vùng bồi tụ khá lớn bên ngoài cửa. Các kết quả giải đoán trên là tài liệu quan trọng giúp phân tích biến đổi hình thái cửa Nhật Lệ, góp phần đề xuất giải pháp chỉnh trị, tăng cường khả năng thoát lũ cho cửa sông này trong tương lai.
Từ khóa
Trích dẫn bài báo
Tùng, T.T.; Hùng, T.Đ. Nghiên cứu ứng dụng ảnh Sentinel 2 đánh giá diễn biến đường bờ và biến đổi địa hình đáy biển khu vực cửa Nhật Lệ, Quảng Bình. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2023, 746, 1-11.
Tài liệu tham khảo
1. Kearns, T.A.; Breman, J. Bathymetry–the art and science of seafloor modeling for modern applications. Ocean Globe 2010, 1–37. http://visualsoundings.org/wp-content/uploads/2017/02/ocean_globe.pdf.
2. McCaffrey, E.K. A review of the bathymetric swath survey system. Int. Hydrographic Rev. 1981, 20–27. https://journals.lib.unb.ca/index.php/ihr/article/view/23587/27360.
3. Sánchez–Carnero, N.; Aceña, S.; Rodríguez–Pérez, D.; Couñago, E.; Fraile, P.; Freire, J. Fast and low–cost method for VBES bathymetry generation in coastal areas. Estuar. Coast. Shelf. Sci. 2012, 114, 175–182. https://doi.org/10.1016/J.ECSS.2012.08.018.
4. Irish, J.L.; Lillycrop, W.J. Scanning laser mapping of the coastal zone: the SHOALS system. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 1999, 54, 123–129. https://doi.org/10.1016/S0924-2716(99)00003-9.
5. Muirhead, K.; Cracknell, A.P. Airborne lidar bathymetry. Int. J. Remote Sens. 1986, 7, 597–614. https://doi.org/10.1080/01431168608954714.
6. Ogawa, H.; Oyakawa, K.; Kawai, K.; Ozawa, H.; Yajima, H.; Shirane, H.; Yamano, H.; Hirata, N.; Iwamoto, N.; Ono, T.; Tomizawa, S.; Matsumoto, Y.; Yamakawa, S. Airborne lidar bathymetry. Int. Hydrographic Bureau 2017, 39–48. https://journals.lib.unb.ca/index.php/ihr/article/view/26300/1882519053.
7. Sutanto: Penginderaan Jauh Jilid, Gadjah Mada Press, Yogyakarta, 1992.
8. Lyzenga, D.R. Passive remote sensing techniques for mapping water depth and bottom features. Appl. Opt. 1978, 17, 379–383. https://doi.org/10.1364/AO.17.000379.
9. Lyzenga, D.: Remote sensing of bottom reflectance and water attenuation parameters in shallow water using aircraft and Landsat data Remote sensing of bottom reflectance and water attenuation parameters in shallow water using air. Int. J. Remote Sens. 1980, 2, 71–82. https://doi.org/10.1080/01431168108948342.
10. Stumpf, R.P.; Holderied, K.; Sinclair, M. Determination of water depth with high–resolution satellite imagery over variable bottom types. Limnol. Oceanogr. 2003, 48, 547–556.
11. Misra, A.; Vojinovic, Z.; Ramakrishnan, B.; Luijendijk, A.; Ranasinghe, R. Shallow water bathymetry mapping using Support Vector Machine (SVM) technique and multispectral imagery. Int. J. Remote Sens. 2018, 39, 4431–4450. https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1421796.
12. Pushparaj, J.; Hegde, A.V. Estimation of bathymetry along the coast of Mangaluru using Landsat–8 imagery. Int. J. Ocean Clim. Syst. 2017, 8, 71–83. https://doi.org/10.1177/1759313116679672.
13. Setiawan, I.E.; Yuwono, D.M.; Siregar, V.P.; Pramono, G.H. The Study of Sea Bottom Morphology and Bathymetric Mapping Using Worldview–2 Imagery. Seminar Proceeding, 2013, 143–149.
14. Yên, P.Q.; Hoài, Đ.K.; Hoa, Đ.T.B. Nghiên cứu thành lập bản đồ độ sâu đáy biển vùng nước nông khu vực Trường Sa Lớn bằng kỹ thuật đo sâu viễn thám. Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường 2017, 33(4), 63–73.
15. Tùng, T.T.; Điển, D.C. Giải đoán bãi ngập triều bằng ảnh Sentinel 2, áp dụng cho khu vực cửa Tiên Châu tỉnh Phú Yên. Tuyển tập hội nghị khoa học thường niên năm 2020, 2020. ISBN:978-604-82-3869-8.
16. Li, X.; Michiel, Damen, M.C.J. Coastline change detection with satellite remote sensing for environmental management of the Pearl River Estuary, China. J. Mar. Syst. 2010, 82, 54–61. Doi:10.1061/j.jmarsys.2010.02.00.
17. Toure, S.; Diop, O.; Kplama, K.; Maiga, A.S. Shoreline Detection using Optical Remote Sensing: A review. Int. J. Geo Inf. 2019, 8–75. Doi:10.3390/ijgi8020075.
18. Khang, N.D.; Hùng, L.M. Thực trạng xói lở bờ biển, suy thoái rừng phòng hộ và xu thế diễn biến đường bờ khu vực ven biển Gò Công Đông, tỉnh Tiền Giang. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Thủy Lợi, 2012.
19. Tình, T.V.; Phong, D.H. Sử dụng ảnh viễn thám và GIS nghiên cứu biến động đường bờ biển mũi Cà Mau. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2017, 684, 35–40.
20. Alesheikh, A.A.; Ghorbanali, A. Coastline change detection using remote sensing. Int. J. Environ. Sci. Technol. 2007, 4, 61–66. Doi:10.1007/BF03325962.
21. Báo cáo khảo sát địa hình cửa Nhật Lệ. Đề tài cấp Bộ Nông nghiệp và PTNT “Đánh giá nguyên nhân gây ngập lụt kéo dài do lũ và định hướng giải pháp thoát lũ cho vùng Lệ Thủy, Quảng Ninh, tỉnh Quảng Bình”. Đại học Thủy lợi, Hà Nội, 2021.
22. Xu, H. Modification of Normalized Difference Water Index (NDWI) to Enhance Open Water Features in Remotely Sensed Imagery. Int. J. Remote Sens. 2006, 3025–3033.
23. Hedley, J.D.; Harborne, A.R.; Mumby, P.J. Simple and robust removal of sun glint for mapping shallow–water benthos. Int. J. Remote Sens. 2005, 26(10), 2107–2112.