Tác giả

Đỗ Xuân Tình 1* , Trần Thanh Tùng 2 , Trần Đăng Hùng 3

Đơn vị công tác

1 Viện Đào tạo và Khoa học ứng dụng miền Trung; tinhdx@tlu.edu.vn

2 Khoa Công trình, Trường Đại học Thủy Lợi; t.t.tung@tlu.edu.vn

3 Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu; danghung2261991@gmail.com

*Tác giả liên hệ: tinhdx@tlu.edu.vn; Tel.: +84–982124650

Tóm tắt

Theo dõi, giám sát biến đổi địa hình đáy biển ven bờ vùng cửa sông là bước quan trọng giúp phân tích, đánh giá quy luật biến đổi hình thái vùng cửa sông. Khảo sát địa hình đáy biển bằng phương pháp truyền thống sử dụng kỹ thuật đo sâu hồi âm thường có chi phí cao và tốn thời gian. Ảnh viễn thám đa phổ với lợi thế về chi phí và tầm bao phủ rộng đã được sử dụng khá phổ biến trong thời gian gần đây để ước tính độ sâu ở vùng ven bờ do nguồn dữ liệu ảnh viễn thám ngày càng phong phú và có độ phân giải tốt. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng ảnh vệ tinh đa phổ Sentinel-2 và dữ liệu khảo sát địa hình đáy biển tháng 6/2019 để xây dựng phương trình tương quan ước tính độ sâu cho khu vực cửa Tiên Châu, tỉnh Phú Yên. Phương trình tương quan có độ chính xác khá tốt (hệ số tương quan R2 = 0,7) đã được sử dụng để giải đoán địa hình đáy biển ven bờ cửa Tiên Châu trong giai đoạn từ 2016 đến 2022. Các kết quả phân tích diễn biến của doi cát và cồn ngầm ở khu vực cửa Tiên Châu trong thời kỳ gió mùa Đông Bắc và gió mùa Tây Nam, từ 2016 đến 2022 sẽ là cơ sở phục vụ đề xuất các giải pháp chỉnh trị cửa Tiên Châu trong tương lai.  

Từ khóa

Cửa Tiên Châu; Đáy biển ven bờ; Diễn biến hình thái; Ảnh vệ tinh đa phổ; Sentinel-2.

Trích dẫn bài báo

Tình, Đ.X.; Tùng, T.T.; Hùng, T.Đ. Phân tích biến đổi địa hình đáy biển ven bờ khu vực cửa Tiên Châu, tỉnh Phú Yên sử dụng ảnh Sentinel-2. Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn 2024, 760, 29-40.

Tài liệu tham khảo

1. Cesbron, G.; Melet, A.; Almar, L. Pan-European satellite-derived coastal bathymetry–review, user needs and future services. Front. Mar. Sci. 2021, 8, 1591.

2. Jagalingam, P.; Akshaya, B.J.; Hegde, A.V. Bathymetry mapping using Landsat 8 satellite imagery. Procedia Eng. 2015, 116, 560–566.

3. Gonçalves, G.; Santos, S.J. Monitoring local shoreline changes by integrating UASs, Airborne LiDAR, historical images and orthophotos. Proceedings of the 5th International Conference on Geographical Information Systems Theory, Applications and Management GISTAM, Crete, Greece, 3–5 May 2019.

4. Benveniste, J.; Cazenave, A.; Vignudelli, S.; Fenoglio-Marc, L.; Shah, R.; Almar, R.; Andersen, O.; Birol, F.; Bonnefond, P.; Bouffard, J.; Calafat, F.; Cardellach, E.; Cipollini, P.; Le Cozannet, G.; Dufau, C.; Fernandes, M.J.; Frappart, F.; Garrison, J.; Gommenginger, C.; Han, G.; Høyer, J.L.; Kourafalou, V.; Leuliette, E.; Li, Z.; Loisel, H.; Madsen, K.S.; Marcos, M.; Melet, A.; Meyssignac, B.; Pascual, A.; Passaro, M.; Ribó, S.; Scharroo, R.; Song, Y.T.; Speich, S.; Wilkin, J.; Woodworth, P.; Wöppelmann, G. Requirements for a coastal hazards observing system. Front. Mar. Sci. 2019, 6, 348. Doi: 10.3389/fmars.2019.00348.

5. Holman, R.; Plant, N.; Holland, T. cBathy: A robust algorithm for estimating nearshore bathymetry. J. Geophys. Res. Oceans 2013, 118, 2595–2609.

6. Almar, R.; Bonneton, P.D. Wave celerity from video imaging: A new method. Coastal Engineering 2008: (In 5 Volumes), World Scientific: Hackensack, NJ, USA, 2009, pp. 661–673.

7. Bergsma, E.W.J.; Almar, R.; de Almeida, L.P.M.; Sall, M. On the operational use of UAVs for video-derived bathymetry. Coast. Eng. 2019, 152, 103527.

8. Melet, C.; Conversi, A.; Benveniste, J.; Almar, R. Earth observations for monitoring marine coastal hazards and their drivers. Surv. Geophys. 2020, 41, 1489–1534.

9. Drusch, M.; Gascon, F.; Hoersch, B.; Isola, C.; Laberinti, P.; Martimort, P.; et al. Sentinel-2: ESA’s optical high-resolution mission for GMES operational services. Remote Sens. Environ. 2012, 120, 25–36.

10. Bergsma, R. Coastal coverage of ESA’ Sentinel 2 mission. Adv. Space Res. 2020, 65, 2636–2644.

11. Liu, Y.J. Quantification of shallow water quality parameters by means of remote sensing. Prog. Phys. Geogr. 2003, 27, 24–43.

12. Erena, M.; Domínguez, F.; Soria, J.; García-Galiano, S. Monitoring coastal lagoon water quality through remote sensing: The Mar Menor as a case study. Water 2019, 11, 1468.

13. Brando, V.; Dekk, A. Satellite hyperspectral remote sensing for estimating estuarine and coastal water quality. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2003, 41, 1378–1387.

14. Lyzenga, D.R. Passive remote sensing techniques for mapping water depth and bottom features. Appl. Opt. 1978, 17, 379–383.

15. Caballero, I.; Stumpf, R. Retrieval of nearshore bathymetry from Sentinel-2A and 2B satellites in South Florida. Estuar. Coast. Shelf Sci. 2019, 226, 106277.

16. Sagawa, T.; Yamanokuchi, T. Satellite derived bathymetry using machine learning and multi-temporal satellite images. Remote Sens. 2019, 11, 1155.

17. Evagorou, K.; Hadjimitsis, D. Bathymetric maps from multi-temporal analysis of Sentinel-2 data: The case study of Limassol, Cyprus. Adv. Geosci. 2019, 45, 397–407.

18. Giardino, C.; Candiani, G.; Bresciani, M.; Lee, Z.; Gagliano, S.; Pepe, M. BOMBER: A tool for estimating water quality and bottom properties from remote sensing images. Comput. Geosci. 2012, 45, 313–318.

19. Legleiter, C.J.; Roberts, D.A.; Lawrence, R.L. Spectrally based remote sensing of river bathymetry. Earth Surf. Process. Landforms 2009, 34, 1039–1059.

20. Almar, R.; Baba, M.W.; Cesbron, G.; Daly, C.; Garlan, T.; Lifermann, A. global satellite-based coastal bathymetry from waves. Remote Sens. 2021, 13, 4628.

21. Pacheco, A.; Horta, J.; Loureiro, C.; Ferreira, Ó. Retrieval of nearshore bathymetry from Landsat 8 images: A tool for coastal monitoring in shallow waters. Remote Sens. Environ. 2015, 159, 102–116.

22. Bergsma, A.; Binet, R.; Brodie, K.L.; Bak, A.S. Coastal morphology from space: A showcase of monitoring the topography-bathymetry continuum. Remote Sens. Environ. 2021, 261, 112469.

23. Traganos, B.; Chrysoulakis, N.; Reinartz, P. Estimating satellite-derived bathymetry (SDB) with the Google Earth Engine and Sentinel-2. Remote Sens. 2018, 10, 859.

24. Chénier, R.; Ahola, R. Satellite-derived bathymetry for improving Canadian hydrographic service charts. Int. J. Geo-Inf. 2018, 7, 306.

25. 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.

26. 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.

27. 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.