Tác giả

Trần Mạnh Cường 1* , Nguyễn Tiền Giang 2 , Trần Anh Phương 1 , Nguyễn Anh Đức 1

Đơn vị công tác

1 Viện Khoa học tài nguyên nước, Bộ Tài nguyên và Môi trường; manhcuongkt11@gmail.com; phuongtran.monre@gmail.com; nganhduc@yahoo.com;

2 Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội; giangnt@vnu.edu.vn

*Tác giả liên hệ: manhcuongkt11@gmail.com; Tel.: +84–987986233

Tóm tắt

Trong những năm qua, hệ thống các hồ chứa xây dựng trên thượng nguồn sông Đà ngoài lãnh thổ Việt Nam đã làm thay đổi chế độ dòng chảy tự nhiên trên sông, ảnh hưởng đến công tác dự báo, vận hành hồ chứa và quản lý tài nguyên nước trên lưu vực. Do đó việc nghiên cứu hoạt động của các hồ chứa này là nhiệm vụ rất cần thiết. Những tiến bộ gần đây của công nghệ viễn thám đã cho phép giám sát hoạt động của các hồ chứa ngoài lãnh thổ tương đối hiệu quả. Bài báo trình bày một phương pháp hiện đại trong giám sát hồ chứa ngoài lãnh thổ sử dụng kết hợp thuật toán Otsu và công nghệ viễn thám trên nền tảng Google Earth Engine để đánh giá nhanh biến động về diện tích mặt nước, dung tích và mực nước các hồ chứa. Kết quả kiểm chứng với hồ chứa ở Việt Nam cho thấy phương pháp được đề xuất có khả năng giám sát tốt biến động của các hồ chứa. Khi áp dụng cho các hồ chứa ngoài lãnh thổ trên sông Đà trong giai đoạn 2018-2023, nghiên cứu đã xác định được quy luật vận hành cơ bản của các hồ chứa này. Theo đó, các hồ chứa thường tích nước trong khoảng thời gian tháng 7 đến tháng 12 và xả nước trong khoảng thời gian từ tháng 1 đến tháng 6. Kết quả của nghiên cứu này sẽ làm tiền đề quan trọng cho việc xác định quy trình vận hành các hồ chứa ngoài lãnh thổ và tích hợp các quy trình này vào các mô hình dự báo dòng chảy ngoài lãnh thổ vào Việt Nam.

Từ khóa

Sông Đà; Hồ chứa; Viễn thám; Google Earth Engine; Otsu.

Trích dẫn bài báo

Cường, T.M.; Giang, N.T.; Phương, T.A.; Đức, N.A. Nghiên cứu giám sát hoạt động của các hồ chứa trên lưu vực sông Đà ngoài lãnh thổ Việt Nam từ dữ liệu vệ tinh và địa hình trên nền tảng Google Earth Engine. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2025, 770, 84-96. 

Tài liệu tham khảo

1. Anh, V.T.; Hiền, N.T.; Khánh, Đ.Q. Nghiên cứu đánh giá lượng dòng chảy sông Đà từ Trung Quốc vào Việt Nam phục vụ cho bài toán quy hoạch và quản lý tài nguyên nước lưu vực sông Đà. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2017, 678, 54–62.

2. Ngô, L.A.; Trịnh, T.P. Nghiên cứu khả năng ứng dụng mô hình thủy văn thông số phân bố tính toán dòng chảy lũ lưu vực sông Đà. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường 2010, 30, 115–120.

3. Khối, H.V.; Huệ, V.T.M. Phân tích ảnh hưởng của các hồ chứa thượng nguồn trên địa phận Trung Quốc đến dòng chảy hạ lưu sông Đà, sông Thao. Tạp chí Khoa học Thủy lợi và Môi trường 2012, 38(09), 3–8.

4. Linh, B.H.; Phương, T.A. Đánh giá ảnh hưởng của các hồ chứa đến dòng chảy trên sông Đà. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 731, 97–107.

5. Duan, Z.; Bastiaanssen, W.G.M. Estimating water volume variations in lakes and reservoirs from four operational satellite altimetry databases and satellite imagery data. Remote Sens. Environ. 2013, 134, 403–416.

6. Nguyen, N.T.; Du, T.L.T., Park, H.; Chang, C.H., Choi, S.; Chae, H.; Lee, H. Estimating the impacts of ungauged reservoirs using publicly available streamflow simulations and satellite remote sensing. Remote Sens. 2023, 15(18), 4563.

7. Condeça, J.; Nascimento, J.; Barreiras, N. Monitoring the storage volume of water reservoirs using Google Earth Engine. Water Resour. Res. 2022, 58(3), e2021WR030026.

8. Gourgouletis, N.; Bariamis, G.; Anagnostou, M. N.; Baltas, E. Estimating reservoir storage variations by combining Sentinel-2 and 3 measurements in the Yliki Reservoir, Greece. Remote Sens. 2022, 14(8), 1860.

9. Ghanbari, R.; Tayfehrostami, A.; Forouzanfar, M.; Tashakori, M. Using optical satellite images and satellite altimetry data to estimate volume variations in dams. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. 2024, 48, 189–196.

10. Eyler, B.; Basist, A.; Carr, A.; Williams, C. Mekong dam monitor: Methods and processes. 2020. Avaliable online: https://www.stimson.org/2020/mekong-dam-monitor-methods-and-processes/.

11. Avisse, N.; Tilmant, A.; Müller, M.F.; Zhang, H. Monitoring small reservoirs' storage with satellite remote sensing in inaccessible areas. Hydrol. Earth Syst. Sci. 2017, 21(12), 6445–6459.

12. Zhang, S.; Gao, H.; Naz, B.S. Monitoring reservoir storage in South Asia from multisatellite remote sensing. Water Resour. Res. 2014, 50(11), 8927–8943.

13. Ouma, Y.O. Evaluation of multiresolution digital elevation model (DEM) from real-time kinematic GPS and ancillary data for reservoir storage capacity estimation. J. Hydrol. 2016, 3(2), 16.

14. Cao, S.; You, R.; Li, X.; Jia, J.; Wang, J.; Liu, Y. A novel approach for estimating the capacity of ungauged small reservoirs using remote sensing and DEM. Hydrol. Res. 2022, 53(7), 1001–1016.

15. Du, T.L.; Lee, H.; Bui, D.D.; Graham, L.P.; Darby, S.D.; Pechlivanidis, I.G.; Hwang, E. Streamflow prediction in highly regulated, transboundary watersheds using multi‐basin modeling and remote sensing imagery. Water Resour. Res. 2022, 58(3), e2021WR031191.

16. Amitrano, D.; Martino, G.D.; Iodice, A.; Mitidieri, F.; Papa, M.N.; Riccio, D.; Ruello, G. Sentinel-1 for monitoring reservoirs: A performance analysis. Remote Sens. 2014, 6(11), 10676–10693.

17. Valadão, L. V., Cicerelli, R. E., de Almeida, T., Ma, J. B. C., & Garnier, J. Reservoir metrics estimated by remote sensors based on the Google Earth Engine platform. Remote Sens. Appl.: Soc. Environ. 2021, 24, 100652.

18. Hoàng, T.T.; Nguyễn, H.S.; Nguyễn, Q.K.; Nguyễn, L.B. Tính toán mực nước và dung tích hồ chứa từ ảnh vệ tinh. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường 2020, 71, 116-123.

19. Hùng, Đ.X.; Thành, H.T.; Lân, H.T.; Tuấn, N.V. Ứng dụng công nghệ viễn thám xây dựng, kiểm đếm nguồn nước cho các hồ chứa Việt Nam. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Thủy lợi 2021, 68, 1–8.

20. Goh, T.Y.; Basah, S.N.; Yazid, H.; Safar, M.J.A.; Saad, F.S.A. Performance analysis of image thresholding: Otsu technique. Meas.: Sens. 2018, 114, 298–307.

21. Tran, K.H.; Menenti, M.; Jia, L. Surface water mapping and flood monitoring in the Mekong Delta using sentinel-1 SAR time series and Otsu threshold. Remote Sens. 2022, 14(22), 5721.

22. Gorelick, N.; Hancher, M.; Dixon, M.; Ilyushchenko, S.; Thau, D.; Moore, R. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sens. Environ. 2017, 202, 18–27.

23. Tamiminia, H.; Salehi, B.; Mahdianpari, M.; Quackenbush, L.; Adeli, S.; Brisco, B. Google Earth Engine for geo-big data applications: A meta-analysis and systematic review. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 2020, 164, 152–170.

24. Jiang, H.; Wang, M.; Hu, H.; Xu, J. Evaluating the performance of Sentinel-1A and Sentinel-2 in small waterbody mapping over urban and mountainous regions. Water J. 2021, 13(7), 945.

25. Carreño Conde, F.; De Mata, M.M. Flood monitoring based on the study of Sentinel-1 SAR images: The Ebro River case study. Water J. 2019, 11(12), 2454.

26. Liu, Y. Study on automatic threshold selection algorithm of sensor images. Physics Procedia. 2012, 25, 1769–1775.

27. Donchyts, G.; Schellekens, J.; Winsemius, H.; Eisemann, E.; Van de Giesen, N. A 30 m resolution surface water mask including estimation of positional and thematic differences using landsat 8, srtm and openstreetmap: a case study in the Murray-Darling Basin, Australia. Remote Sens. 2016, 8(5), 386.