Đánh giá sự thay đổi diện tích ngập nước thành phố Cần Thơ giai đoạn 2016-2020 sử dụng ảnh Sentinel-1 trên nền Google Earth Engine

Bài viết Đánh giá sự thay đổi diện tích ngập nước thành phố Cần Thơ giai đoạn 2016-2020 sử dụng ảnh Sentinel-1 trên nền Google Earth Engine trình bày các kết quả nghiên cứu xác định diện tích ngập nước theo không gian và thời gian cho thành phố Cần Thơ, sử dụng 124 ảnh Sentinel-1 giai đoạn 2016-2020.

BÀI BÁO KHOA HỌC ĐÁNH GIÁ SỰ THAY ĐỔI DIỆN TÍCH NGẬP NƯỚC THÀNH PHỐ CẦN THƠ GIAI ĐOẠN 2016 - 2020 SỬ DỤNG ẢNH SENTINEL-1 TRÊN NỀN GOOGLE EARTH ENGINE Phan Mạnh Hưng1, Nguyễn Hồ Phương Thảo2, Phạm Văn Chiến2 Tóm tắt: Bài báo trình bày kết nghiên cứu xác định diện tích ngập nước theo không gian thời gian cho thành phố Cần Thơ, sử dụng 124 ảnh Sentinel-1 giai đoạn 2016-2020 Các kết thể (i) thay đổi diện tích ngập có tương đồng chặt chẽ với thay đổi mực nước mùa năm, (ii) diện tích ngập lớn thường xuất tháng mùa lũ, với giá trị lớn thay đổi từ 91.03 đến 735.61 km2 (bằng từ 6.3 đến 51.07% diện tích khu vực nghiên cứu), diện tích ngập nhỏ xuất tháng mùa kiệt, với giá trị nhỏ dao động từ 76.10 đến 404.97 km2 (tương ứng từ 5.28 đến 28.12% diện tích khu vực nghiên cứu), (iii) diện tích ngập lớn khu vực nghiên cứu thường xuất sau từ đến 24 so với thời điểm xuất mực nước lớn trạm thủy văn Châu Đốc Q trình giải đốn cho tập ảnh Sentinel-1 thực sử dụng chương trình viết ngơn ngữ Java Script Google Earth Engine nên tiết kiệm nhiều thời gian Từ khoá: Thành phố Cần Thơ, Diện tích ngập, Sentinel-1, Google Earth Engine ĐẶT VẤN ĐỀ * Ứng dụng ảnh viễn thám khai thác quản lý tài nguyên nước trước thách thức biến đổi khí hậu tượng thời tiết cực đoan hạn hán, lũ lụt trở thành xu phổ biến (Conde and Munoz, 2019) Do ảnh viễn thám cho phép xem xét yếu tố quan tâm phạm vi không gian rộng lớn thời điểm khác cách dễ dàng Các nghiên cứu gần (Martinis et al., 2019; DeVries et al., 2020; Phạm Văn Chiến, 2020) khẳng định liệu giải đoán đặc điểm bề mặt trái đất thời điểm khác từ ảnh viễn thám nguồn liệu vô quý giá, giúp cho việc quản lý tài nguyên nước trở nên hiệu Đồng thời, kết hợp nguồn liệu với số liệu đo đạc trạm khí Phịng Quản lý xây dựng cơng trình, Sở Nơng nghiệp & PTNT Vĩnh Phúc Trường Đại học Thuỷ lợi 86 tượng thủy văn cho phép tính tốn liên quan có độ xác cao Ảnh viễn thám chia thành hai loại ảnh quang học ảnh Radar Ảnh quang học có khả ứng dụng việc nghiên cứu đặc trưng bề mặt trái đất, thông tin thu từ ảnh vệ tinh quang học có mối quan hệ mật thiết với điều kiện thảm phủ bề mặt đệm Tuy nhiên, ảnh quang học thường bị ảnh hưởng mây che phủ thời gian xảy mưa lũ Vì vậy, bên cạnh sử dụng ảnh quang học ảnh Radar ngày sử dụng rộng rãi, trở thành xu ứng dụng rộng rãi nhiều nghiên cứu khác ảnh Radar khơng chịu ảnh hưởng mây bóng mây Dữ liệu ảnh Radar thu nhận từ nhiều vệ tinh, như: TerraSAR-X, Cosmo SkyMed, Radarsat-2, Sentinel1 (Gorelick et al., 2017), nhiên sản phẩm từ vệ tinh nêu đa số sản phẩm thương mại Từ năm 2014, liệu ảnh Radar thu thập từ vệ tinh Sentinel-1 bắt đầu cung cấp miễn phí KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MƠI TRƯỜNG - SỐ 78 (3/2022) chương trình phát triển trung tâm vũ trụ Châu Âu nên tạo nhiều điều kiện thuận lợi, mở nhiều hướng nghiên cứu nghiên cứu ứng dụng, giải đoán ảnh vệ tinh Radar để giám sát thay đổi bề mặt Một số ứng dụng tiêu biểu việc khai thác mạnh ảnh Sentinel-1 kể đến như: Giám sát băng tan, tràn dầu, gió sóng biển, đánh giá thay đổi bề mặt đệm tác động biến đổi khí hậu tác động người, biến đổi địa hình, động đất, lũ lụt hạn hán Ảnh Sentinel-1 có chế độ phân cực (i) đơn Vertical-Vertical (VV) HorizontalHorizontal (HH) (ii) đôi Vertical-Horizontal (VH) Horizontal-Vertical (HV) Conde and Munoz (2019) khảo sát ảnh hưởng phân cực đơn VV phân cực đôi VH cho giám sát ngập lụt mưa lũ lưu vực sông Ebro, Tây Ban Nha sử dụng ảnh Sentinel-1 DeVries et al (2020) sử dụng kết hợp ảnh Sentinel-1 Landsat cho xác định diện tích ngập lụt đánh giá ảnh hưởng trận lũ cho vùng Houston, Central Greece, East Coast of Madagascar Mỹ Phạm Văn Chiến (2020) sử dụng phân cực đôi VH tập ảnh Sentinel-1 để khảo sát diện tích ngập nước cho tỉnh Đồng Tháp từ năm 2015 đến 2018 Kết từ nghiên cứu nêu khẳng định phân cực đôi VH cho kết giám sát ngập lụt phù hợp cho xây dựng đồ ngập nước sử dụng ảnh Sentinel-1 Các ví dụ thể phân cực đơi VH hồn tồn sử dụng để xác định diện tích ngập nước cho tỉnh Thành phố Cần Thơ Mặc dù ưu điểm từ liệu thu thập vệ tinh Sentinel-1 ngày ghi nhận, nhiên khai thác tối đa thơng tin hữu ích từ nguồn liệu để phục vụ cho ứng dụng thực tế, trường hợp có thiên tai xảy câu hỏi thực tiễn cần nhận nhiều quan tâm Công cụ Google Earth Engine (GEE) phát triển Google với sở liệu vệ tinh bề mặt trái đất GEE biết cơng cụ xử lý phân tích liệu không gian/địa lý dựa tảng điện toán đám mây cho phép giám sát thay đổi bề mặt lưu vực (như thảm phủ, tình hình sử dụng đất) cách thuận tiện hiệu GEE đời với mục đích cơng cụ hỗ trợ đắc lực giúp cho nhà nghiên cứu dễ dàng truy cập sử dụng tài ngun sẵn có hạ tầng cơng nghệ thơng tin Google nghiên cứu, khai thác sử dụng ảnh vệ tinh để quản lý giám sát tài nguyên thiên nhiên môi trường (Gorelick et al., 2017) GEE giúp cho việc truy cập trở nên dễ dàng với tốc độ truy suất cao, nguồn tài nguyên vô rộng lớn Hơn nữa, GEE lưu trữ nhiều liệu không gian địa lý thu thập từ các nguồn ảnh vệ tinh, với số lượng ảnh thường xuyên cập nhật, nhằm phục vụ tốt cho nghiên cứu Người dùng hồn tồn truy cập cách có hiệu quả, gỡ bỏ nhiều rào cản khai thác quản lý liệu Có thể nhận thấy rằng, GEE biết đến tảng xử lý liệu viễn thám dựa điện toán đám mây tiên tiến cung cấp miễn phí để khắc phục hạn chế liệu, tốc độ xử lý tính tốn mà phương pháp xử lý ảnh truyền thống gặp phải Mục tiêu nghiên cứu xác định thay đổi theo thời gian khơng gian diện tích ngập nước khơng ngập nước Thành phố Cần Thơ (vùng Đồng sông Cửu Long) sử dụng đặc điểm bề mặt đệm giải đốn từ phân cực đơi VH tập ảnh vệ tinh Sentinel-1 kết hợp với số liệu mực nước thực đo ghi nhận trạm thủy văn Châu Đốc Cần Thơ Ngoài ra, nghiên cứu nhằm mục đích (i) giải đốn ảnh Sentinel-1 GEE nhằm giảm thiểu tối đa thời gian xử lý giải đoán ảnh tiết kiệm tối đa dung lượng lưu trữ liệu (ii) xác định vị trí mà mực nước có tương quan chặt chẽ cao với diện tích ngập nước Ảnh Sentinel-1 thu thập thời kỳ 2016 đến 2020 với độ phân giải 10m×10m theo khơng gian xử lý GEE để xác định diện tích ngập khơng ngập nước cho khu vực nghiên KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 78 (3/2022) 87 cứu Đây nghiên cứu sử dụng ảnh Sentinel-1 với độ phân giải cao nhằm xác định diện tích ngập cho tỉnh Thành phố Cần Thơ DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Giới thiệu khu vực nghiên cứu Cần Thơ, vốn mệnh danh thủ phủ miền Tây Nam Bộ, thành phố trực thuộc Trung ương bốn tỉnh thuộc vùng kinh tế trọng điểm Đồng sông Cửu Long (ĐBSCL) Thành phố Cần Thơ giữ vị trí đầu mối giao thơng quan trọng đường sông, đường bộ, đường biển, đường hàng khơng vùng ĐBSCL (Hình 1) tiếp giáp tỉnh Đồng Tháp Vĩnh Long (ở phía Đơng), Kiên Giang (ở phía Tây), Hậu Giang (ở phía Nam) An Giang (phía Bắc) Thành phố Cần Thơ có khoảng 779km kênh trục kênh cấp 1,2000km chiều dài kênh cấp 1000km chiều dài kênh cấp 3, với hệ thống sơng, rạch chằng chịt có nhiều thuận lợi nguồn nước so với tỉnh, thành phố khác vùng ĐBSCL Chế độ dòng chảy hệ thống sông, kênh thuộc Thành phố Cần Thơ chịu chi phối dịng chảy sơng Mê Cơng (thơng qua sông Hậu), thủy triều biển Đông, mưa nội vùng hệ thống sở hạ tầng Mùa lũ thường kéo dài từ tháng VI đến tháng XI (chiếm khoảng 85-90% tổng lượng dịng chảy năm) mùa khơ trì từ tháng XII đến tháng V năm sau Hình Bản đồ khu vực nghiên cứu trạm thuỷ văn lân cận vùng nghiên cứu 88 Ngập lụt Thành phố Cần Thơ nhiều nguyên nhân khác nhau, như: dịng chảy lũ sơng Mê Cơng (thơng qua sông Hậu), ảnh hưởng nước biển dâng, hoạt động người xuất phát từ nguyên nhân sụt lún đất Ví dụ, giai đoạn 2011-2015, thành phố Cần Thơ xuất đợt lũ lụt lớn vào năm 2011 Mực nước lớn đứng hàng thứ hai lịch sử lũ lụt thành phố Cần Thơ, cao 2,15 m, mức báo động III 0,25 m Tuy nhiên, đến năm 2013, mực nước trạm Tân Châu thượng nguồn chưa đến mức báo động II mực nước trạm Cần Thơ lại mức báo động III (cao 2,15 cm) Ngoài nguyên nhân lũ lớn, từ năm 2011, thành phố Cần Thơ xuất thêm tượng ngập thủy triều Ngập thủy triều xuất nội ô thành phố nước lên, với mực nước khơng có tượng ngập vào năm trước Các quận trung tâm chịu ảnh hưởng nhiều dạng ngập thủy triều kể đến Ninh Kiều, Bình Thủy, Cái Răng Các ghi nhận thực tế năm gần cho thấy, mực nước cao vùng Châu Đốc, Tân Châu đầu nguồn sông Hậu không tăng mực nước cao Trạm Cần Thơ liên tục tăng (hơn 0,50m 30 năm) Một số nơi thuộc khu vực quận Ninh Kiều dù nâng lên bị ngập Năm 2011, tính riêng Quận Ninh Kiều có 22 điểm ngập mưa, 56 điểm ngập triều cường (đỉnh triều 2,15m) 43 điểm ngập mưa lớn kết hợp với triều cường (mưa 80mm-triều 1,87m) Hàng năm, theo mùa nước từ tháng VIII đến tháng XI, vùng nông thôn thành phố Cần Thơ bị ngập từ 0,5 đến m Vùng nông thôn khu vực bị ngập thủy triều biển Đơng có ngập lần tháng 8-11 Vào năm lũ cao ngập lên lần tháng 8-11 Mức độ ngập vùng khoảng 0,10,6m Ngoài ra, điều kiện địa hình thấp phẳng, hàng năm Thành phố Cần Thơ nhận nước lũ sông Hậu lũ tràn qua cống lộ Nam Cái Sắn (Quốc Lộ 80) gây ngập lụt nghiêm trọng Ngập lụt sâu kéo dài (từ - tháng) KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 78 (3/2022) trở ngại làm cho việc sản xuất sống nhân dân vùng ngày gặp nhiều khó khăn, trước thách thức biến đổi khí hậu, nước biển dâng thể rõ năm gần Do đó, để đảm bảo phát triển kinh tế - xã hội cách bền vững, kết hợp với bảo vệ mơi trường thích ứng với biến đổi khó lường khí hậu, nước biển dâng tượng thời tiết cực đoan (hạn hán, lũ lụt) xảy ngày thường xuyên nghiêm trọng, đòi hỏi cần phải có nghiên cứu xác định diễn biến khơng theo thời gian mà cịn theo không gian diễn biến ngập nước 2.2 Dữ liệu sử dụng nghiên cứu Hình Phân cực VH từ ảnh Sentinel-1 thời điểm khác cho khu vực nghiên cứu Trong nghiên cứu này, liệu 124 ảnh Sentinel-1 với độ phân giải 10m×10m theo khơng gian thu thập từ năm 2016 đến 2020 sử dụng cho mục đích xác định diện tích ngập nước không ngập nước Thành phố Cần Thơ Tập ảnh Sentinel-1 nêu quan vũ trụ Châu Âu (European Space Agency - ESA) lưu trữ nhiều đơn vị khác Trong nghiên cứu này, nguồn liệu ảnh Sentinel-1 lưu trữ hệ thống Google Earth Engine sử dụng Sentinel-1 bắt đầu hoạt động từ năm 2014, với mục tiêu chụp ảnh đa diện rộng, có độ phân giải cao, có tần suất lặp lại 12 ngày nhằm đáp ứng yêu cầu khai thác, sử dụng khác nghiên cứu nhiều dự án, nhiệm vụ ứng dụng thực tiễn đánh giá trạng thái thay đổi thảm thực vật, thổ nhưỡng nước Các sensor trang bị vệ tinh Sentinel-1 với phân cực khác thiết kế để cung cấp chi tiết thay đổi bề mặt trái đất theo không gian thời gian Các vệ tinh hoạt động ngày lẫn đêm thực tổng hợp hình ảnh bề mặt trái đất điều kiện thời tiết khác Ảnh Sentinel-1 có chế độ phân cực đơn VV HH phân cực đôi VH HV Hình thể phân cực đơi VH ảnh Sentinel1 số thời điểm cho vùng nghiên cứu 2.3 Chương trình giải đốn ảnh Sentinel-1 GEE KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MƠI TRƯỜNG - SỐ 78 (3/2022) 89 Hình Chương trình giải đốn ảnh Google Earth Enginee Hình Sơ đồ xác định diện tích ngập nước sử dụng nghiên cứu Để xác định diện tích ngập nước không ngập nước cho thành phố Cần Thơ giai đoạn 2016-2020, nghiên cứu xây dựng chương trình giải đốn tập ảnh Sentinel-1 sử dụng ngơn ngữ lập trình JavaScript tảng cơng cụ GEE Hình thể sơ đồ bước thực q trình giải đốn ảnh Sentinel-1 mà nghiên cứu xây dựng Trước tiên, tập ảnh Sentinel-1 cho vùng nghiên cứu thu thập giai đoạn từ 2016 đến 2020, với tổng số 124 ảnh có độ phân giải 10m×10m theo khơng gian Ảnh Sentinel-1 bao gồm giá trị phân cực đơn (VV HH) phân cực đôi (VH HV) Giá trị phân cực đôi VH sử dụng để xác định diện tích ngập nước khơng ngập nước vùng nghiên cứu Bởi vì, phân cực đơi VH cho kết giám sát phù hợp xây dựng đồ ngập nước dựa ảnh Sentinel-1 (Conde and Munoz, 2019; DeVries et al., 2020; Phạm Văn Chiến, 2020) Tiếp theo, ô ngập nước không ngập nước vùng nghiên cứu xác định dựa giá trị phân cực đôi VH giá 90 trị ngưỡng Cụ thể, giá trị phân cực đôi VH pixel lớn giá trị ngưỡng pixel nhận biết pixel ngập nước, ngược lại pixel nhận biết pixel khơng bị ngập nước (hay cịn gọi pixel khơ) Giá trị ngưỡng -21 sử dụng để phân loại pixel ngập không ngập nước thành phố Cần Thơ tương tự nghiên cứu trước cho tỉnh Đồng Tháp (Phạm Văn Chiến, 2020), Cần Thơ Đồng Tháp có đặc điểm tương tự địa hình Sau đó, diện tích ngập khơng ngập nước tồn vùng nghiên cứu tính tốn dựa tổng số pixel ngập không ngập nước Cuối cùng, mực nước Châu Đốc Cần Thơ sử dụng để xác định quan hệ mực nước diện tích ngập cho khu vực nghiên cứu Hệ số tương quan mực nước diện tích ngập sử dụng để xác định vị trí có mối tương quan chặt chẽ với diện tích ngập nước giải đoán từ ảnh Sentinel-1 cho thành phố Cần Thơ Hình ví dụ sơ họa cửa sổ giao diện chương trình giải đốn ảnh Sentinel-1 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 78 (3/2022) GEE sử dụng ngôn ngữ lập trình JavaScript mà nghiên cứu thực Chương trình bao gồm nhiều chương trình con, cho phép (i) đọc xác định giới hạn khu vực nghiên cứu, (ii) đọc lọc liệu ảnh Sentinel-1 cho khu vực nghiên cứu từ hệ thống máy chủ Google, (iii) phân tích giải đốn ảnh xác định ô ngập không ngập nước ảnh, (iv) xây dựng mối tương quan mực nước diện tích ngập (v) hiển thị trích xuất kêt KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Diễn biến diện tích ngập khơng ngập nước theo thời gian Hình thể thay đổi diện tích ngập khơng ngập nước giai đoạn từ năm 2016 đến 2020 cho thành phố Cần Thơ Kết giải đoán tập ảnh Sentinel-1 thể diện tích ngập khơng ngập nước vùng nghiên cứu có thay đổi rõ rệt theo mùa Trong thời kỳ mùa khô (từ tháng XII đến tháng V), diện tích ngập nước thay đổi từ 76.10 đến 404.97 km2 (tương ứng từ 5.28 đến 28.12% diện tích khu vực nghiên cứu) Tuy nhiên, mùa lũ (từ tháng VI đến tháng XI), gia tăng mực nước sơng Hậu dịng chảy lũ, diện tích ngập nước vùng nghiên cứu có gia tăng thay đổi đáng kể từ 91.03 đến 735.61 km2 Diện tích ngập nước chiếm từ 6.3 đến 51.07% diện tích vùng nghiên cứu Đồng thời, diện tích ngập nước lớn vùng nghiên cứu thường xuất phần lớn vào tháng XI hàng năm, với giá trị thay đổi từ 648.50 đến 735.61 km2 cho giai đoạn từ 2016 – 2020 từ 45.03 đến 51.07% diện tích khu vực nghiên cứu Diện tích ngập khơng ngập nước vùng nghiên cứu thay đổi có tương đồng với thay đổi mực nước trạm thủy văn Châu Đốc Cần Thơ (Hình 5) Thời kỳ xuất diện tích ngập lớn (trong mùa lũ) vùng nghiên cứu có tương đồng rõ rệt với thay đổi mực nước trạm thủy văn Châu Đốc, ảnh hưởng thủy triều đến dao động mực nước khơng cịn lớn trạm thủy văn Cần Thơ Nói cách khác, diện tích ngập lớn vùng nghiên cứu chịu ảnh hưởng rõ rệt dòng chảy lũ từ thượng nguồn vùng Đồng sông Cửu Long Ngoải ra, diện tích ngập lớn vùng nghiên cứu cịn chịu ảnh hưởng mực nước triều (Hình 5b Hình 5c) Hình Đường trình mực nước thay đổi diện tích ngập nước khơng ngập nước vùng nghiên cứu giai đoạn 2016-2020 3.2 Sự thay đổi diện tích mặt nước theo khơng gian Hình thể kết xác định phân bố diện tích ngập khơng ngập nước theo khơng gian khu vực nghiên cứu thời điểm khác Dễ dàng nhận thấy phân bố diện tích ngập tỉnh Thành phố Cần Thơ có tương đồng chặt chẽ với thay đổi địa hình vùng nghiên cứu (Hình 1) ảnh hưởng hệ thống mạng lưới kênh rạch chằng chịt Kết tương tự kết xác định KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 78 (3/2022) 91 diện tích ngập sử dụng tập ảnh MODIS EVI từ năm 2000 đến 2017 (Pham Van NguyenVan., 2019) Đồng thời, kết giải đoán ảnh Sentinel-1 thời điểm khác năm tái vùng ngập nước dọc sơng Hậu Hình Phân bố diện tích ngập nước khu vực nghiên cứu thời điểm 3.3 Quan hệ diện tích ngập mực nước Hình Quan hệ diện tích ngập nước (kí hiệu F) mực nước (kí hiệu H) Châu Đốc Hình thể mối quan hệ diện tích ngập nước vùng nghiên cứu xác định từ 124 ảnh Sentinel-1 mực nước trạm thủy văn Châu Đốc, mối quan hệ diện tích ngập nước mực nước trạm thủy văn 92 Cần Thơ thể Hình Sự thay đổi diện tích ngập nước vùng nghiên cứu có quan hệ rõ rệt với thay đổi mực nước trạm Châu Đốc Hệ số tương quan diện tích ngập nước mực nước trạm thủy văn Châu Đốc KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 78 (3/2022) giai đoạn xem xét r = 0.54 Hệ số tương quan diện tích ngập nước mực nước trạm thủy văn Cần Thơ r = 0.40 Các kết thể diện tích ngập nước vùng nghiên cứu, ngồi chịu ảnh hưởng dòng chảy từ thượng nguồn vùng Đồng sông Cửu Long dao động mực nước triều, chịu ảnh hưởng mạnh mẽ yếu tố khác như: cơng trình điều tiết hệ thống sông kênh chằng chịt, vận hành cơng trình cầu cảng thủy lợi, hoạt động phát triển sở hạ tầng thị hóa vùng nghiên cứu Hình Quan hệ diện tích ngập nước (kí hiệu F) mực nước (kí hiệu H) Cần Thơ Kết xây dựng tương quan diện tích ngập nước mực nước trạm thủy văn Châu Đốc Cần Thơ thể thời điểm xuất diện tích ngập nước lớn vùng nghiên cứu không trùng hoàn toàn với thời điểm xuất mực nước lớn trạm thủy văn Cụ thể, diện tích ngập lớn vùng nghiên cứu thường xuất sau từ đến 24 so với thời điểm xuất mực nước lớn trạm thủy văn Châu Đốc Tại trạm thủy văn Cần Thơ, quan hệ mực nước diện tích ngập có phân tán rõ rệt ảnh hưởng mạnh mẽ thủy triều trạm thủy văn quan trắc mực nước dịng sơng Hậu, thời điểm xuất diện tích ngập lớn thường xuất vào thời kỳ triều cường (triều lớn) KẾT LUẬN Dựa kết trình bày, số kết luận nghiên cứu xác định diện tích ngập nước sử dụng ảnh Sentinel-1 GEE cho khu vực Thành phố Cần Thơ tóm tắt sau: (i) thay đổi diện tích ngập có tương đồng với thay đổi mực nước mùa năm, (ii) diện tích ngập lớn thường xuất tháng mùa lũ, với giá trị lớn thay đổi từ 91.03 đến 735.61 km2 (bằng từ 6.3 đến 51.07% diện tích khu vực nghiên cứu), diện tích ngập nhỏ xuất tháng mùa kiệt, với giá trị nhỏ dao động từ 76.10 đến 404.97 km2 (tương ứng từ 5.28 đến 28.12% diện tích khu vực nghiên cứu), (iii) diện tích ngập lớn khu vực nghiên cứu thường xuất sau từ đến 24 so với thời điểm xuất mực nước lớn trạm thủy văn Châu Đốc Ngoài ra, nghiên cứu xây dựng chương trình xử lý giải đốn ảnh Sentinel-1 cơng cụ GEE, dó tiết kiệm nhiều thời gian xử lý, giải đoán lưu trữ liệu ảnh Các kết phân bố ngập nước theo khơng gian biến đổi diện tích ngập theo thời gian nghiên cứu kết hợp với kết mô ngập nước khu vực Thành phố Cần Thơ sử dụng mơ hình tiêu úng ngập thị nghiên cứu KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 78 (3/2022) 93 TÀI LIỆU THAM KHẢO Phạm Văn Chiến (2020) Nghiên cứu xác định diện tích ngập nước sử dụng ảnh Sentinel-1 Google Earth Engine: áp dụng cho tỉnh Đồng Tháp, Đồng sơng Cửu Long Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Thủy lợi, số 59, 113-120 Conde F.C., Munoz M.D.M (2019) Flood monitoring based on the study of Sentinel-1 SAR images: The Ebro river case study WATER, 11, 1-25 DeVries B., Chengquan H, Armston J., Wenli H., Jones J.W., Lang M.W (2020) Rapid and robust monitoring of flood event using Sentinel-1 and Landsat data on the Google Earth Enginee Remote Sensing of Environment, 240, 1-15 Martinis S., Plank S., Cwik K (2019) The use of Sentinel-1 time-series data to improve flood monitoring in Arid Areas Remote Sensing,10, 1-13 Pham Van C., Nguyen-Van G (2019) Assessment of the water area in the lowland region of the Mekong river using MODIS EVI time series Proceedings of 6th International Conference on Computer Science, Applied Mathematics and Applications, Hanoi, Vietnam, pp 197-207 Twele A, Cao W., Plank S., Martinis S (2016) Sentinel-1 based flood mapping: a fully automated processing chain International Journal of Remote Sensing, 37(13), 2990-3004 Gorelick N., Matt H., Mike D., Simon I., David T., R Moore (2017) Google Earth Engine: Planetaryscale geospatial analysis for everyone Remote Sensing of Environment, 202, 18-27 Abstract: ASSESSMENT OF CHANGING INUNDATION AREA WITHIN CAN THO CITY IN THE PERIOD FROM 2016-2020 USING SENTINEL-1 IMAGES ON THE FRAMEWORK OF GOOGLE EARTH ENGINE This paper presents the spatio-temporal variability of surface water area for Can Tho city by using a time-series of 124 Sentinel-1 images in the period from 2016-2020 The results showed that (i) the variation of water surface area consists with the change in water elevation in seasons, (ii) the large value of water surface area often occurs in flood seasons, with a value ranging from 91.03 to 735.61 km2 (approximately from 6.3 to 51.07% of the studied area), while the small value appears in dry seasons and equals from 76.10 to 404.97 km2 (about 5.28 to 28.12% of the area of interest), (iii) the largest water surface area appears delay from to 24 hours in comparison with the occurrence of the maximum water surface elevation at Chau Doc station The image process was performed using a Java Script language program on the Google Earth Engine cloud computing platform and high performance computing from Google server, resulting in significant reduce of computational time Keywords: Can Tho city, Inundation area, Sentinel-1, Google Earth Engine Ngày nhận bài: 06/01/2022 Ngày chấp nhận đăng: 18/3/2022 94 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 78 (3/2022) ... xác định diện tích ngập nước sử dụng ảnh Sentinel-1 GEE cho khu vực Thành phố Cần Thơ tóm tắt sau: (i) thay đổi diện tích ngập có tương đồng với thay đổi mực nước mùa năm, (ii) diện tích ngập lớn... diện tích ngập khơng ngập nước theo thời gian Hình thể thay đổi diện tích ngập khơng ngập nước giai đoạn từ năm 2016 đến 2020 cho thành phố Cần Thơ Kết giải đoán tập ảnh Sentinel-1 thể diện tích. .. giải đốn ảnh Google Earth Enginee Hình Sơ đồ xác định diện tích ngập nước sử dụng nghiên cứu Để xác định diện tích ngập nước khơng ngập nước cho thành phố Cần Thơ giai đoạn 2016-2020, nghiên cứu