Tác giả

Trần Anh Phương 1 , Trần Mạnh Cường 1 , Phạm Văn Chiến 2 , Lê Vũ Việt Phong 3

Đơn vị công tác

1Viện Khoa học tài nguyên nước

2Trường Đại học Thuỷ lợi

3Trường Đại học khoa học tự nhiên, Đại học quốc gia Hà Nội

Tóm tắt

Trong thời gian gần đây, công nghệ điện toán đám mây cho phép người dùng triết xuất, xử lý, lưu trữ dữ liệu viễn thám trên đám mây đã góp phần làm giảm đáng kể tài nguyên máy tính cũng như thời gian tính toán và xử lý dữ liệu. Nghiên cứu này ứng dụng công cụ điện toán đám mây Google Earth Engine để đánh giá sự thay đổi thảm thực vật theo không gian và thời gian, đặc biệt trong các thời kỳ hạn hán trên địa bàn tỉnh Bến Tre trong mùa khô giai đoạn 2016-2020 sử dụng chỉ số khác biệt thực vật (NDVI) tính toán từ ảnh vệ tinh Sentinel và Landsat. Kết quả tính toán cho thấy chỉ số NDVI tính từ ảnh Sentinel và Landsat có độ tin cậy tương đối cao và có mối quan hệ chặt chẽ với các thời kỳ khô hạn. NDVI thấp hơn ở các tháng cuối mùa khô của các năm hạn hán (2016 và 2020). Theo không gian, trong khi chỉ số NDVI ở vùng trồng lúa giảm đi rõ rệt trong những năm hạn thì ở vùng trồng dừa chỉ số này không thay đổi đáng kể trong những năm hạn. Kết quả của nghiên cứu này có thể được sử dụng để đánh giá ảnh hưởng của hạn hán đến sản xuất nông nghiệp ở Bến Tre.

Từ khóa

Thảm thực vật , Google Earth Engine , Viễn thám , Hạn hán

Trích dẫn bài báo

Trần Anh Phương, Trần Mạnh Cường, Phạm Văn Chiến, Lê Vũ Việt Phong (2020), Nghiên cứu ứng dụng công nghệ Google Earth Engine đánh giá sự thay đổi thảm thực vật theo không gian và thời gian ở Bến Tre trong mùa khô giai đoạn 2016-2020. Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 713, 47-55. 

Tài liệu tham khảo

1. Tran, T.V., Tran, D.X., Myint, S.W., Latorre-Carmona, P., Ho, D.D., Tran, P.H., Dao, H.N. (2019), Assessing Spatiotemporal Drought Dynamics and Its Related Environmental Issues in the Mekong River Delta. Remote Sensing, 11 (23), 2742.

2. Karnieli, A., Agam, N., Pinker, R.T., Anderson, M., Imhoff, M.L., Gutman, G.G., Goldberg, A. (2010), Use of NDVI and land surface temperature for drought assessment: Merits and limitations. Journal of Climate, 23 (3), 618-633.

3. Du, L., Tian, Q., Yu, T., Meng, Q., Jancso, T., Udvardy, P., Huang, Y. (2013), A comprehensive drought monitoring method integrating MODIS and TRMM data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 23, 245-253.

4. Guo, H., Bao, A., Liu, T., Ndayisaba, F., He, D., Kurban, A., De Maeyer, P. (2017), Meteorological drought analysis in the Lower Mekong Basin using satellite-based long-term CHIRPS product. Sustainability, 9 (6), 901.

5. Tran, T.V., Tran, D.X., Myint, S.W., Latorre-Carmona, P., Ho, D.D., Tran, P.H., Dao, H.N. (2019), Assessing Spatiotemporal Drought Dynamics and Its Related Environmental Issues in the Mekong River Delta. Remote Sensing, 11 (23), 2742.

6. Son, N.T., Chen, C.F., Chen, C.R., Chang, L.Y., Minh, V.Q. (2012). Monitoring agricultural drought in the Lower Mekong Basin using MODIS NDVI and land surface temperature data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 18, 417-427.

7. https://bizlive.vn/thoi-su/han-han-nhiem-man-gay-thiet-hai-hon-15000-ty-dong-1743196.html