Tác giả

Lê Văn Quyền 1 , Đoàn Văn Bình 1*

Đơn vị công tác

1 Chương trình thạc sĩ Công nghệ, Tái sử dụng và Quản lý nước, Khoa Kỹ thuật, Trường Đại học Việt Đức; quyenlv0223@gmail.com; binh.dv@vgu.edu.vn

*Tác giả liên hệ: binh.dv@vgu.edu.vn; Tel.: +84–989697736

Tóm tắt

Trước đây, viễn thám được ứng dụng để nghiên cứu xói lở bờ sông chủ yếu bằng việc kết hợp các băng ảnh và hầu hết chưa được kiểm định bằng tọa độ đường bờ thực tế. Trong nghiên cứu này, xói lở bờ sông Hàm Luông được đánh giá bằng việc tích hợp công nghệ học máy vào viễn thám và hệ thống phân tích đường bờ (DSAS). Ảnh vệ tinh Landsat được sử dụng để đánh giá diễn biến xói lở từ 1999 đến 2022, có kiểm định bằng 100 tọa độ GPS bờ sông được đo đạc năm 2022. Kết quả trích xuất đường bờ là đáng tin cậy, với sai số căn quân phương (RMSE) là 15,92 m, nhỏ hơn đáng kể so với độ phân giải 30m của Landsat. Giai đoạn 1999-2022, xói lở chiếm ưu thế (68% chiều dài), chủ yếu xảy ra ở bờ phải, với tổng diện tích mất đất là 176,7 ha (7,54 ha/năm). Xói lở bờ gia tăng theo thời gian, cả về tốc độ lẫn phạm vi. Bờ sông chuyển từ bồi tụ trong giai đoạn 1999-2005 (+1,65 m/năm) sang bị xói trong giai đoạn 2005-2022 (-3,71 m/năm). Giai đoạn chuyển tiếp từ bồi tụ sang xói lở là 2005-2009,  khi các siêu đập thủy điện trên lưu vực sông Mê Công được đưa vào vận hành. Do đó, việc phục hồi lớp thực vật ven sông cần được ưu tiên để bảo vệ bờ sông đang bị xói lở.

Từ khóa

Xói lở bờ sông; Viễn thám; Học máy; GIS; DSAS; ĐBSCL.

Trích dẫn bài báo

Quyền, L.V.; Bình, Đ.V. Đánh giá xói lở bờ sông Hàm Luông bằng công nghệ viễn thám tích hợp công nghệ học máy và hệ thống phân tích đường bờ. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2024, 764, 38-52.

Tài liệu tham khảo

1. Dekaraja, D.; Mahanta, R. Riverbank erosion and migration inter-linkage: with special focus on Assam, India. Environ. Syst. Res. 2021, 10, 6. https://doi.org/10.1186/s40068-020-00214-0.

2. Sekac, T.; Jana, S. Change detection of Busu River course in Papua New Guinea - impact on local settlements using remote sensing and GIS technology. Int. J. Sci. Eng. Res. 2014, 5, 891–899.

3. GOA. Information on riverbank erosion and population displacement. Revenue and Disaster Management Department, Government of Assam, 2014.

4. Das, T.K.; Haldar, S.K.; Gupta, I.D.; Sen, S. River Bank Erosion Induced Human Displacement and Its Consequences. Living Rev. Landscape Res. 2014, 8, 3. http://dx.doi.org/10.12942/lrlr-2014-3.

5. Daly, E.R.; Miller, R.B.; Fox, G.A. Modeling streambank erosion and failure along protected and unprotected composite streambanks. Adv. Water Resour. 2015, 81,  114–127. http://dx.doi.org/10.1016/j.advwatres.2015.01.004.

6. Islam, M.; Parvin, S.; Farukh, M. Impacts of riverbank erosion hazards in the Brahmaputra floodplain areas of Mymensingh in Bangladesh. Prog. Agric. 2017, 28(2), 73–83.

7. Bhuiyan, M.A.H.; Islam, S.M.D.U.; Azam, G. Exploring impacts and livelihood vulnerability of riverbank erosion hazard among rural household along the river Padma of Bangladesh. Environ. Syst. Res. 2017, 6, 25. https://doi.org/10.1186/s40068-017-0102-9.

8. Rahman, M.A.T.M.T.; Islam, S.; Rahman, S.H. Coping with flood and riverbank erosion caused by climate change using livelihood resources: A case study of Bangladesh. Clim. Dev. 2014, 7, 185–191. https://doi.org/10.1080/17565529.2014.910163.

9. Tamminga, A.D.; Eaton, B.C.; Hugenholtz, C.H. UAS-based remote sensing of fluvial change following an extreme flood event. Earth Surf. Process. Landforms 2015, 40, 1464–1476. https://doi.org/10.1002/esp.3728.

10. Hossain, M.A.; Gan, T.Y.; Baki, A.B.M. Assessing morphological changes of the Ganges River using satellite images. Quat. Int. 2013, 304, 142–155. https://doi.org/10.1016/j.quaint.2013.03.028.

11. Sarkar, A.; Garg, R.D.; Sharma, N. RS-GIS based assessment of river dynamics of Brahmaputra River in India. J. Water Resour. Prot. 2012, 4, 63–72. https://doi.org/10.4236/jwarp.2012.42008.

12. Williams, R.; Brasington, J.; Vericat, D.; Hicks, M.; Labrosse, F.; Neal, M. Monitoring Braided River change using terrestrial laser scanning and optical bathymetric mapping. Dev. Earth Surf. Process. 2011, 15, 507–532.

13. Basso, M.; Giarre, L.; Groppi, S.; Zappa, G. NARX models of an industrial power plant gas turbine. IEEE Trans. Control Syst. Technol. 2005, 13, 599–604. https://doi.org/10.1109/tcst.2004.843129.

14. Napoli, R.; Piroddi, L. Nonlinear active noise control with NARX models. IEEE Trans. Audio Speech Lang. Process. 2010, 18, 286–295. https://doi.org/10.1109/tasl.2009.2025798.

15. Solares, J.R.A.; Wei, H.L.; Billings, S.A. A novel logistic-NARX model as a classifier for dynamic binary classification. Neural Comput. Appl. 2017, 31, 11–25. https://doi.org/10.1007/s00521-017-2976-x.

16. Vu, T.H.; Binh, D.V.; Tran, H.N.; Khan, M.A.; Bui, D.D.; Stamm, J. Quantifying spatio-temporal river morphological change and its consequences in the Vietnamese Mekong River Delta using remote sensing and geographical information system techniques. Remote Sens.  2024, 16, 707. https://doi.org/10.3390/rs16040707.

17. Khoi, D.N.; Dang, T.D.; Pham, L.T.H.; Loi, P.T.; Thuy, N.T.D.; Phung, N.K.; Bay, N.T. Morphological change assessment from intertidal to river-dominated zones using multiple-satellite imagery: A case study of the Vietnamese Mekong Delta. Reg. Stud. Mar. Sci. 2020, 34, 101087. https://doi.org/10.1016/j.rsma.2020.101087.

18. Binh, D.V.; Wietlisbach, B.; Kantoush, S.; Loc, H.H.; Park, E.; de Cesare, G.; Cuong, D.H.; Tung, N.X.; Sumi, T. A novel method for river bank detection from landsat satellite data: A case study in the Vietnamese Mekong Delta. Remote Sens. 2020, 12, 3298. https://doi.org/10.3390/rs12203298.

19. Binh, D.V.; Kantoush, S.; Sumi, T. Changes to long-term discharge and sediment loads in the Vietnamese Mekong Delta caused by upstream dams. Geomorphology 2020, 353, 107011. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2019.107011.

20. Binh, D.V.; Kantoush, S.A.; Saber, M.; Mai, N.P.; Maskey, S.; Phong, D.T.; Sumi, T. Long-term alterations of flow regimes of the Mekong River and adaptation strategies for the Vietnamese Mekong Delta. J. Hydrol. Reg. Stud. 2020, 32, 100742. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2020.100742.

21. Binh, D.V.; Kantoush, S.A.; Sumi, T.; Mai, N.P.; Ngoc, T.A.; Trung, L.V.; An, T.D. Effects of riverbed incision on the hydrology of the Vietnamese Mekong Delta. Hydrol. Process. 2021, 35, e14030. https://doi.org/10.1002/hyp.14030.

22. Vanhellemont, Q.; Ruddick, K. ACOLITE for Sentinel-2: Aquatic applications of MSI imagery. Proceedings of the 2016 ESA Living Planet Symposium. ESA Special Publication, 2016.

23. Vanhellemont, Q. Adaptation of the dark spectrum fitting atmospheric correction for aquatic applications of the Landsat and Sentinel-2 archives. Remote Sens. Environ. 2019, 225, 175–192. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.03.010.

24. Feyisa, G.L.; Meilby, H.; Fensholt, R.; Proud, S.R. Automated water extraction index: A new technique for surface water mapping using Landsat imagery. Remote Sens. Environ. 2014, 140, 23–35. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.08.029.

25. Xu, H. Modification of normalized difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. Int. J. Remote Sens. 2006, 27, 3025–3033. https://doi.org/10.1080/01431160600589179.

26. Hosmer, D.W.; Lemeshow, S.; Sturdivant, R.X. Applied logistic regression. John Wiley and Sons, 2013.

27 Himmelstoss, E.; Henderson, R.E.; Kratzmann, M.G.; Farris, A.S. Digital Shoreline Analysis System (DSAS) version 5.1 user guide. Open-File Report, Reston, VA, Report 2021-1091, 2021. Available online: https://pubs.usgs.gov/publication/ofr20211091.

28. Roy, S.; Mahapatra, M.; Chakraborty, A. Shoreline change detection along the coast of Odisha, India using digital shoreline analysis system. Spat. Inf. Res. 2018, 26, 563–571. https://doi.org/10.1007/s41324-018-0199-6.

29. Constantine, C.R.; Dunne, T.; Hanson, G.J. Examining the physical meaning of the bank erosion coefficient used in meander migration modeling. Geomorphology 2009, 106, 242-252. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2008.11.002.

30. Li, X.; Liu, J.P.; Saito, Y.; Nguyen, V.L. Recent evolution of the Mekong Delta and the impacts of dams. Earth-Sci. Rev. 2017, 175, 1–17. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2017.10.008.

31. Binh, D.V.; Kantoush, S.A.; Ata, R.; Tassi, P.; Nguyen, T.V.; Lepesqueur, J.; Abderrezzak, K.E.K.; Bourban, S.E.; Nguyen, Q.H.; Phuong, D.N.L.; Trung, L.V.; Tran, D.A.; Letrung, T.; Sumi, T. Hydrodynamics, sediment transport, and morphodynamics in the Vietnamese Mekong Delta: Field study and numerical modeling. Geomorphology 2022, 413, 108368. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2022.108368.

32. Basit, A.; Amin, N.U.; Shah, S.T.; Ahmad, I. Greenbelt conservation as a component of the ecosystem, ecological benefits, and management services: evidence from Peshawar City, Pakistan. Environ. Dev. Sustain. 2022, 24, 11424–11448. https://doi.org/10.1007/s10668-021-01890-3.