Xây dựng bản đồ lũ lụt sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel-1 SAR trường hợp nghiên cứu hạ lưu lưu vực Sông Cả

Bài viết Xây dựng bản đồ lũ lụt sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel-1 SAR trường hợp nghiên cứu hạ lưu lưu vực Sông Cả nghiên cứu xây dựng bản đồ lũ lụt sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel-1 SAR, dựa vào sự kiện mưa lũ tháng 10 năm 2020 để xác định phạm vi vùng lũ lụt ở hạ lưu Sông Cả.

XÂY DỰNG BẢN ĐỒ LŨ LỤT SỬ DỤNG ẢNH VỆ TINH SENTINEL-1 SAR TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU HẠ LƯU LƯU VỰC SÔNG CẢ Nguyễn Tiến Quang Trường Đại học Tài ngun Mơi trường Hà Nội Tóm tắt Ảnh vệ tinh Sentinel-1 SAR Cơ quan Vũ trụ châu Âu (ESA) Chương trình Copernicus liệu nguồn mở cung cấp liệu tốt để phát triển đồ lũ lụt Lập đồ lũ lụt dựa việc sử dụng hình ảnh vệ tinh Radar động tổng hợp (SAR) Phần mềm SNAP để xử lý trước xử lý hình ảnh SAR sử dụng phương pháp phân ngưỡng để tính mức độ lũ lụt Mục tiêu nghiên cứu xây dựng đồ lũ lụt sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel-1 SAR, dựa vào kiện mưa lũ tháng 10 năm 2020 để xác định phạm vi vùng lũ lụt hạ lưu Sông Cả Kết cho thấy, diện tích mặt nước từ ngày 06/10/2020 đến 18/10/2020 tăng từ 293,35 km2 lên 581,4 km2 Từ khóa: Bản đồ lũ lụt; Sentinel-1; SAR; SNAP; Phương pháp ngưỡng Abstract Flood mapping using Sentinel-1 SAR imagery: Case study in Ca River basin downstream The Sentinel-1 SAR image by the Europe Space Agency (ESA) in the Copernicus Programme is open-source data that offer good data to develop flood mapping Flood mapping is based on the use of Synthetic Aperture Radar (SAR) satellite SNAP software for pre-processing and processing of SAR imagery using a threshold method for deriving the flood extent Google Earth is used to visualize the results of the image processing The objective of this study is to develop a flood mapping using Sentinel-1 SAR imagery on October 2020 event to determine the extent of flooded areas in Ca River basin downstream The results showed that the water surface area from October 6, 2020 to October 18, 2020 increased from 293.35 square kilometers to 581.4 square kilometers Keywords: Food mapping; Sentinel-1; SAR; SNAP; Threshold method Giới thiệu Gần đây, việc tích hợp kỹ thuật Hệ thống Thông tin địa lý (GIS) liệu viễn thám (RS), hoạt động hiệu để đối phó với phức tạp mơ hình lũ lụt theo không gian Hệ thống viễn thám biết đến rộng rãi nguồn lực hữu ích để cung cấp nhận thức tình huống, hiệu chi phí thời gian khu vực rộng lớn, trường hợp có thiên tai [2] Số lượng ngày tăng vệ tinh quan sát Trái đất (EO) công nghệ cảm biến cung cấp lượng lớn liệu sử dụng hiệu cho việc lập đồ lũ lụt Chủ yếu có hai loại cảm biến khác sử dụng để lập đồ giám sát lũ: thụ động (quang học) chủ động (microwave) Mặc dù cảm biến quang học sử dụng để theo dõi lũ từ lâu chúng cung cấp liệu trận lũ mây bao phủ vào ban đêm Cảm biến SAR ưu tiên để phát theo dõi kiện lũ lụt chúng cung cấp liệu kiểu thời tiết vào ban đêm [3] Ngồi ra, chúng bị ảnh hưởng tượng tán xạ khí Do đặc điểm này, liệu SAR ngày sử dụng nhiều nghiên cứu lập đồ lũ lụt [4, 7] Vệ tinh Sentinel-1, điều hành Chương trình Copernicus ESA bao gồm hai cảm biến vệ tinh (Sentinel-1A/B) với chu kỳ lặp lại ngày Mỗi vệ tinh Sentinel-1 có cảm biến C - Band SAR, hoạt động với tốc độ 5,405 GHz Chúng có chế độ hoạt động với phạm vi, phân cực, góc tới độ phân giải khác nhau: chế độ chụp dải (SM), chế độ chụp quét rộng giao thoa (IW), chế độ chụp quét rộng (EW) chế độ chụp Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường 219 sóng [1] Theo mặc định, chúng cung cấp liệu chế độ IW liệu SAR phân cực kép với phân cực VV VH [5] Lưu vực Sơng Cả nằm vùng Bắc Trung Bộ, có toạ độ địa lý từ 18015’ đến 20010’30’’ vĩ độ Bắc; 103045’20’’ đến 105015’20’’ kinh độ Đông Điểm đầu lưu vực nằm toạ độ 20010’30’’ độ vĩ Bắc 103045’20’’ kinh độ Đông Cửa lưu vực nằm toạ độ 18045’27” độ vĩ Bắc; 105046’40” kinh độ Đông [6] Lũ lụt miền Trung năm 2020 xem đợt lũ lụt lịch sử mới, đặt mức báo động IV, thuộc cấp bậc thiên tai nguy hiểm, rủi ro lớn của Việt Nam, ảnh hưởng sâu rộng tác động gây tổn thất, thiệt hại toàn khu vực Các bão xảy kết hợp với lượng mưa lớn làm tăng diện tích lũ Vùng hạ lưu lưu vực Sông Cả khu vực bị ảnh hưởng lớn trận lũ lụt Hình 1: Khu vực nghiên cứu Dữ liệu Phương pháp 2.1 Dữ liệu Trong nghiên cứu này, hai liệu ảnh Sentinel-1 SAR thu thập thời điểm khác để phân định diện tích lũ khu vực, hình ảnh thu vào 06/10/2020 Đây thời điểm chưa xảy lũ Ảnh thứ hai hình ảnh thu vào 18/10/2020 - thời điểm xảy hoạt động lũ lớn Phạm vi khu vực nghiên cứu hạ lưu lưu vực Sông Cả, xác định từ huyện Đô Lương phía hạ lưu lưu vực Sơng Cả Bảng Cơ sở liệu nghiên cứu No Time 06/10/2020 18/10/2020 Imagery file name S1A_IW_GRDH_1SDV_20201006T110532_ 20201006T110557_034675_0409F4_2C0E S1A_IW_GRDH_1SDV_20201018T110532_ 20201018T110557_034850_041018_E503 Imagery source https://scihub.coperni cus.eu/dhus/#/home https://scihub.coperni cus.eu/dhus/#/home 2.2 Phương pháp Sentinel-1, sản phẩm ESA sử dụng để phát hình dạng lũ lụt Sự đóng góp Sentinel-1 vào ứng dụng lập đồ lũ xuất phát từ độ nhạy tín hiệu tán xạ ngược vùng nước mở Hình ảnh vệ tinh Sentinel-1 có bốn cách phân cực bao gồm VV, VH, HH HV Các sản phẩm SM, IW EW có sẵn dạng phân cực đơn (HH VV) phân cực kép (HH + HV VV + VH) WV phân cực đơn (HH VV) Tuy nhiên, tính tốn để phát lũ, băng tần VV VH sử dụng 220 Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường Phương pháp phân ngưỡng phương pháp đơn giản sử dụng rộng rãi hiệu để tạo ảnh nhị phân Ở đây, phương pháp ngưỡng sử dụng để phân định nước với nước Đối với điều này, biểu đồ hệ số tán xạ ngược lọc cho thấy khu vực nghiên cứu mơi trường xung quanh phân tích Subset: Bước dung để cắt vùng nghiên cứu, giảm tính tốn pixel Apply - Orbit - File: Bước nhằm hiệu chỉnh chọn lựa loại quỹ đạo phù hợp tương ứng với loại ảnh Calibration: Chuyển đổi hình ảnh thô thành hệ số tán xạ ngược radar Speckle - Filter: Để giảm nhiễu hạt làm mịn liệu tán xạ ngược Terrain - Correction: Hiệu chỉnh hình học cho khu vực nghiên cứu với thực tế so với cách bắt giữ hình ảnh vệ tinh LinearToFromdB: Để chuyển đổi giá trị tán xạ ngược từ cường độ sang dB Hình 2: Sơ đồ thực SNAP Kết Hình ảnh sau trình xử lý phần mềm SNAP sử dụng để lập đồ ngập lụt cách sử dụng cơng cụ QGIS Hình 3: Q trình xử lý liệu SNAP Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường 221 Bộ liệu ảnh Sentinel-1 SAR đợt ngày 06/10/2020 ngày 18/10/2020, tương ứng với thời điểm xuất lũ thời điểm hoạt động lũ mạnh miền Trung Dữ liệu ngày 06 tháng 10 năm 2020, thời điểm chưa xuất lũ khu vực Lượng nước thời điểm chủ yếu tích tụ sơng hồ, ao, Diện tích mặt nước tính tốn 292,35 km2 Dữ liệu ngày 18 tháng 10 năm 2020, diện tích ngập lụt khu vực thời điểm tăng cao Do từ ngày 16 đến ngày 19/10, số khu vực Nghệ An, tỉnh Hà Tĩnh đón lượng mưa lớn (do áp thấp nhiệt đới Ofel) Diện tích mặt nước tính toán thời điểm 581,4 km2 Kết luận kiến nghị Hình 4: Bản đồ lũ lụt hạ lưu Sơng Cả Việc sử dụng hình ảnh vệ tinh SAR để lập đồ mức độ lũ lụt giải pháp khả thi để xử lý hình ảnh cách nhanh chóng, cung cấp thơng tin lũ lụt gần thời gian thực cho quan cứu trợ Hơn nữa, thông tin mức độ lũ lụt sử dụng để đánh giá thiệt hại quản lý rủi ro, tạo kịch cho thấy dân số tiềm năng, hoạt động kinh tế mơi trường có nguy tiềm ẩn lũ lụt Một số khó khăn mà nhóm gặp phải việc xác định vùng lũ cách sử dụng SAR nghiên cứu, tình gặp phải thường bóng đối tượng, bề mặt nhẵn góc Bóng đối tượng gây nhầm lẫn cho khu vực bị ngập nước khu vực bị bóng che khơng cung cấp tính hiệu tán xạ ngược cách xác Nghiên cứu xác định diện tích ngập lụt vùng hạ lưu, chưa xác định cụ thể chi tiết vùng, tác động lũ lụt đến đối tượng bị ảnh hưởng TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Cazals C., Rapinel S., Frison P L., Bonis A., Mercier G., Mallet C., Corgne S., Rudant J P (2016) Mapping and characterization of hydrological dynamics in a coastal marsh using high temporal resolution Sentinel-1A images Remote Sensing 8(7):570 DOI 10.3390/rs8070570 [2] Li Y, Martinis S and Wieland M (2019) Urban flood mapping with an active self-learning convolutional neural network based on TerraSAR-X intensity and interferometric coherence ISPRS J Photogramm Remote Sens 152 178-91 [3] Manavalan, R (2017) SAR image analysis techniques for flood area mapping - literature survey Earth Science Informatics, 10(1), - 14 https://doi.org/10.1007/s12145-016-0274-2 [4] Tavus B., Kocaman S., Nefeslioglu H., Gokceoglu C (2018) Considerations on the use of Sentinel-1 data in flood mapping in urban areas: Ankara (Turkey) 2018 Floods The International Archives of the 222 Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLII-5, 2018 ISPRS TC V Mid - term Symposium “Geospatial Technology - Pixel to People”, 20 - 23 November 2018, Dehradun, India [5] Torres R., P Snoeij, D Geudtner, D Bibby, M Davidson, E Attema, P Potin et al., (2012) GMES Sentinel-1 mission Remote sensing of environment 120: - 24 https://doi:10.1016/j.rse.2011.05.028 [6] Trần Duy Kiều, Lê Đình Thành (2011) Nghiên cứu dấu hiệu lũ lớn phân vùng khả gây lũ lớn lưu vực Sơng Lam Tạp chí Khoa học kỹ thuật thủy lợi Môi trường [7] Zhang B., Wdowinski S., Oliver - Cabrera T., Koirala R., Jo M J., Osmanoglu B (2018) Mapping the extent and magnitude of sever flooding induced by hurricane IRMA with multitemporal Sentinel-1 SAR and Insar observations ISPRS International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, pp 2237 - 2244, https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-3-2237-2018 Chấp nhận đăng: 10/12/2021; Người phản biện: PGS.TS Trần Duy Kiều Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường 223 ... xảy lũ Ảnh thứ hai hình ảnh thu vào 18/10/2020 - thời điểm xảy hoạt động lũ lớn Phạm vi khu vực nghiên cứu hạ lưu lưu vực Sông Cả, xác định từ huyện Đô Lương phía hạ lưu lưu vực Sơng Cả Bảng... Nam, ảnh hưởng sâu rộng tác động gây tổn thất, thiệt hại toàn khu vực Các bão xảy kết hợp với lượng mưa lớn làm tăng diện tích lũ Vùng hạ lưu lưu vực Sông Cả khu vực bị ảnh hưởng lớn trận lũ lụt. .. Phương pháp Sentinel-1, sản phẩm ESA sử dụng để phát hình dạng lũ lụt Sự đóng góp Sentinel-1 vào ứng dụng lập đồ lũ xuất phát từ độ nhạy tín hiệu tán xạ ngược vùng nước mở Hình ảnh vệ tinh Sentinel-1