So sánh, phân tích và lựa chọn phương pháp xác định độ mặn từ ảnh viễn thám cho lưu vực sông Cauto

BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NHIỆM VỤ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THEO NGHỊ ĐỊNH THƯ ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU HIỆN TRẠNG NGUỒN NƯỚC MẶT VÀ DỰ BÁO XÂM NHẬP MẶN TẠI LƯU VỰC SÔNG CAUTO LÀM CƠ SỞ ĐỀ XUẤT CÁC GIẢI PHÁP TĂNG CƯỜNG SẢN XUẤT LÚA GẠO VÀ CẢI THIỆN CẤP NƯỚC CHO NGƯỜI DÂN MÃ SỐ NĐT.100.CU/21 BÁO CÁO (Thuộc Nội dung 1/Công việc 1.2) Mục 1.2.2: So sánh, phân tích lựa chọn phương pháp xác định độ mặn từ ảnh viễn thám cho lưu vực sông Cauto Hà Nội, năm 2021 BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NHIỆM VỤ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THEO NGHỊ ĐỊNH THƯ ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU HIỆN TRẠNG NGUỒN NƯỚC MẶT VÀ DỰ BÁO XÂM NHẬP MẶN TẠI LƯU VỰC SÔNG CAUTO LÀM CƠ SỞ ĐỀ XUẤT CÁC GIẢI PHÁP TĂNG CƯỜNG SẢN XUẤT LÚA GẠO VÀ CẢI THIỆN CẤP NƯỚC CHO NGƯỜI DÂN MÃ SỐ NĐT.100.CU/21 BÁO CÁO (Thuộc Nội dung 1/Công việc 1.2) Mục 1.2.2: So sánh, phân tích lựa chọn phương pháp xác định độ mặn từ ảnh viễn thám cho lưu vực sông Cauto Cơ quan thực hiện: Viện Khoa học tài nguyên nước, Số 8, Pháo Đài Láng, Đống Đa, HN Chủ nhiệm đề tài: TS Trần Anh Phương THỰC HIỆN CHUYÊN ĐỀ CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI Ths Cao Hoàng Hải TS Trần Anh Phương Hà Nội, năm 2021 VIỆN TRƯỞNG MỤC LỤC MỞ ĐẦU I Nghiên cứu đặc điểm lưu vực sông Cauto làm sở xác định phương pháp nghiên cứu I.1 Đặc điểm sông Cauto I.2 Tác động từ hoạt động khu dân cư lưu vực đến chất lượng nước sông Cauto II Các phương pháp xác định độ mặn II.1 Phương pháp xác định độ mặn thông dụng II.1.1 Xác định độ mặn trường thông qua thử nhanh II.1.2 Xác định độ mặn thơng qua phân tích mẫu II.1.3 Xác định độ mặn thiết bị cầm tay II.2 Phương pháp xác định độ mặn từ ảnh viễn thám .11 II.2.1 Phương pháp xác định độ mặn từ ảnh viễn thám giới 11 II.2.2 Phương pháp xác định độ mặn từ ảnh viễn thám nước .28 III Lựa chọn phương pháp xác định độ mặn từ ảnh viễn thám cho lưu vực sông Cauto .33 KẾT LUẬN 38 TÀI LIỆU THAM KHẢO .39 MỞ ĐẦU Cuba đối tác truyền thống Việt Nam, hai nước ký Hiệp định khung hợp tác khoa học – kỹ thuật cấp Chính phủ năm 1997 Tại Kỳ họp lần thứ 35 Ủy ban Liên Chính phủ Việt Nam – Cuba tổ chức vào tháng 10/2017 Hà Nội, hai Bên khẳng định tầm quan trọng hợp tác lĩnh vực KH&CN hai nước, đặc biệt xác định KH&CN giữ vai trò nòng cốt phát triển kinh tế - xã hội phục vụ lợi ích dân sinh Theo đó, Việt Nam Cuba tăng cường hợp tác để đưa nghiên cứu, ứng dụng kết nghiên cứu KH&CN vào đời sống, mang lại lợi ích cho cộng đồng khoa học nhân dân hai nước Trong nội dung hợp tác khoa học hai nước, vấn đề Nghiên cứu trạng nguồn nước mặt dự báo xâm nhập mặn lưu vực sông Cauto làm sở đề xuất giải pháp tăng cường sản xuất lúa gạo cải thiện cấp nước cho người dân có ý nghĩa quan trọng Công việc mối quan hệ hợp tác hai nước mà nhiệm vụ quan trọng để phát triển kinh tế - xã hội, đời sống người dân Cuba khu vực thuộc lưu vực sông Cauto Yếu tố bỏ qua nghiên cứu trạng sơng Cauto xâm nhập mặn Nồng độ mặn vượt mức tác động đến tình hình sản xuất, canh tác lưu vực, ảnh hưởng không nhỏ đến đời sống người dân Nghiên cứu xâm nhập mặn sông Cauto bước cần thiết để có biện pháp ứng phó phù hợp tiền đề để nghiên cứu nội dung Ứng dụng ảnh viễn thám vào xác định độ mặn nước sông áp dụng, nhiên phương pháp có đặc điểm riêng Việc chọn lựa phương pháp phù hợp để nghiên cứu cho phù hợp với sông Cauto cần thiết I Nghiên cứu đặc điểm lưu vực sông Cauto làm sở xác định phương pháp nghiên cứu I.1 Đặc điểm sông Cauto Sông Cauto thuộc tỉnh Granma Santiago de Cuba, miền đông Cuba Đây sông dài đảo, bắt nguồn từ Sierra Maestra phía tây qua đầm lầy phù sa vào Golfo (gulf) de Guacanayabo Các phụ lưu bao gồm sơng Salado, Bayamo Contramaestre Sơng Cauto điều hướng khoảng 70 dặm Dọc theo sông, người dân trồng lúa, mía, thuốc ni gia súc Lưu vực sông Cauto chiếm 8,1% lãnh thổ đất nước nơi sinh sống khoảng triệu người Trong lưu vực đó, sơng Caney, Mefán Ca, Yarayabo số khác Guaos Tusas có liên kết với sông Cauto kết thúc vịnh Guacanayabo Trên lưu vực Cauto có nhiều dự án hình thành, phủ Cuba đứng đầu, nhằm giảm thiểu tác động ô nhiễm hạn hán Các dự án theo đuổi mục tiêu bảo vệ hệ động thực vật, thông qua việc trồng lại rừng, loại bỏ nguồn gây ô nhiễm biện pháp giáo dục mơi trường có lợi cho thiên nhiên người Do việc sử dụng không hợp lý tài nguyên mà thiên nhiên ban tặng cho sông Cauto, với số yếu tố khí hậu làm cho số lượng lồi động thực vật sinh sống môi trường tự nhiên sông Cauto bị sụt giảm Vào năm 2003, diện tích rừng lớn chiếm 11% tổng diện tích sơng Năm 1959, phủ Cuba tìm cách cải thiện hệ sinh thái có sơng, thành lập tổ chức thuộc phủ chịu trách nhiệm trì luật pháp kiểm tra liên tục tình hình dịng sơng Vào năm 2003, phiên họp thứ Hội nghị Công ước Liên hợp quốc, diễn Havana từ ngày 25 tháng đến ngày tháng năm 2003, số thống kê phương pháp đưa để áp dụng, nhằm giảm bớt tình trạng sa mạc hóa lưu vực sông Hiện nay, môi trường sông Cauto xếp vào loại phục hồi tốt, phần lớn vùng quanh sông trồng lại rừng, giảm số lượng nguồn gây nhiễm ảnh hưởng đến lưu vực Lượng mưa Cuba có thay đổi theo mùa theo năm cao, đặc trưng lượng mưa mùa hè mùa đông tương đối khô Theo mùa, Cuba bị ảnh hưởng bão đối lưu lốc xoáy nhiệt đới vào mùa hè mùa thu, điều chỉnh phần El Nino – Southern Oscillation (ENSO) khoảng thời gian hàng năm Sự thay đổi tượng tạo thay đổi năm mưa nhiều hạn hán kéo dài Các nghiên cứu gần lượng mưa lãnh thổ Cuba dự kiến giảm mùa mưa (tháng - tháng 10) tăng mùa khô (Tháng 11 – Tháng 4) Khoảng 70% lượng mưa hàng năm xảy thời kỳ ẩm ướt theo mùa, giảm lượng mưa hàng năm dự kiến dẫn đến suy giảm thành phần chu trình dịng chảy Tác động thay đổi xảy mối quan tâm khu vực, cụ thể cho nhà quản lý, người cần phải điều chỉnh hoạt động sở hạ tầng theo biến đổi chế độ lượng mưa dịng chảy Tình trạng đặc biệt nghiêm trọng lưu vực đầu nguồn lớn Cuba, sơng Cauto, nơi có 10% dân số sinh sống Ngoài ra, tài nguyên nước lưu vực bị áp lực nhu cầu tưới tiêu tăng lên, nơng nghiệp mục đích sử dụng đất lịng chảo sơng Cauto Mặt khác, lũ lụt hạn hán thường xuyên, thiếu nguồn cung cấp nước, sạt lở đất xói mịn đất ghi nhận lưu vực Lưu vực sông Cauto lớn Cuba, có diện tích bề mặt 9540 km2, sơng dài đất nước, với chiều dài 343 km Khí hậu lưu vực đặc trưng mưa mùa (tháng - tháng 10) mùa khô (tháng 11 - tháng 4), lượng mưa trung bình 1260 mm/năm Do đó, dịng chảy có tính chất theo mùa, với dòng chảy cao vào mùa hè dòng chảy trung bình hàng năm 63 m3/s Sơng Cauto chảy qua số tỉnh miền đông nam Cuba trước chảy biển Caribe Nông nghiệp hoạt động kinh tế chính; trồng chiếm ưu thung lũng sông Cauto, rừng thường xanh bao phủ phần lưu vực Hai lưu vực La Fuente Las Coloradas nằm phần phần lưu vực Cauto Cả hai lưu vực đóng vai trị quan trọng nguồn nước lưu vực, đặc biệt mùa mưa Hình I.1: Lưu vực sơng Cauto lưu vực Bảng I.1: Thông số lượng mưa, lưu lượng, nhiệt độ lưu vực Lưu vực phụ La Fuente nằm vùng độ cao; có độ cao từ 120 đến 500 masl diện tích 75 km2, Las Coloradas nằm vùng cao 500 1000 masl với diện tích 64 km2, hai lưu vực khơng có đập Các lưu vực có mùa mưa từ tháng đến tháng 10 mùa khô từ tháng 11 đến tháng 4, trung bình lượng mưa hàng năm 1625 mm/năm La Fuente 1447 mm/năm Las Coloradas Trung bình nhiệt độ hàng tháng dao động từ 19 đến 21oC Các loại đất hai lưu vực phụ đặc trưng đất fersialitic, ferralitic nâu với cacbonat [1] Hình I.2: Đặc điểm vật lí lưu vực sông Cauto: (a) sử dụng đất, (b) loại đất, (c) độ dốc I.2 Tác động từ hoạt động khu dân cư lưu vực đến chất lượng nước sông Cauto Các khu định cư đô thị sông Cauto làm ô nhiễm nguồn nước họ, đặc biệt thành phố Palma Soriano, nơi nước thải thô chảy trực tiếp sông Cauto Điều kiện sống thấp khu vực đô thị dẫn đến việc ô nhiễm Cauto Nước thải thô từ thành phố đổ thẳng sông, làm ô nhiễm nguồn nước gây suy thoái liên tục hệ sinh thái xung quanh nó, ảnh hưởng đến cộng đồng xung quanh Cộng đồng người Afro Haiti Palma Soriano đặc biệt lo ngại suy thoái chất lượng nước sông Cauto họ yêu cầu hỗ trợ quốc tế Các vấn đề địa phương tạo hội để phát triển giải pháp thiết kế tích hợp vấn đề xã hội mơi trường cho cộng đồng cần giúp đỡ Vấn đề dẫn đến số hậu nguy hại khơng mơi trường mà cịn ảnh hưởng đến sức khỏe người dân, sơng vừa nguồn cung cấp nước uống, vừa bể chứa nước thải Sau bão Sandy năm 2012, nhiều đợt bùng phát dịch tả xảy Về quản lý tài nguyên nước, hệ thống giám sát nói chung cịn hạn chế nguồn tài hạn hẹp Nhà nước phân bổ cho lĩnh vực quản lý nước Kết hiệu suất tưới tổng thể thấp dẫn tới thất nước cơng tác quản lý khơng đảm bảo Mức độ lưu trữ nước mưa thấp địa phương dẫn đến nhu cầu cấp thiết nhằm bảo vệ tài nguyên nước thông qua dải rừng thiết lập hệ thống vệ sinh xung quanh đập, sông, suối, diện tích lưu vực nước mặt nước ngầm Điều với thiếu quan tâm đến biện pháp chống xói mịn khu vực cao gây xói mịn đất, tượng ảnh hưởng đến chất lượng dịng chảy cơng trình thủy lợi, tượng phú dưỡng phù sa hóa Tái phục hồi chức Nhà nước việc cải tiến bảo trì hệ thống thủy lợi thủy lực sở hạ tầng xuống cấp ngày quan tâm Trên lưu vực sơng Cauto có 116 trạm quan trắc chất lượng nước vận hành INRH 128 nguồn gây ô nhiễm Lưu vực lưu vực sơng nhận quan tâm quyền việc cải tạo kể từ năm 1899 Nơi diễn cải tạo mạnh mẽ mặt cảnh quan, giữ điều kiện tự nhiên phần nhỏ vùng cao Sierra Maestra gần bờ biển Hiện nay, cảnh quan lưu vực sông Cauto cải tạo nhiều mức độ, từ cải tạo vừa phải đến cải tạo nhiều Trong nghiên cứu INRH thực vào năm 1990, kết cho thấy: - Nước sông Cauto tăng đáng kể độ dẫn điện, tổng số muối hòa tan, canxi, magiê đặc biệt clorua natri từ thành phố Palma Soriano - Sông Salado có nước khử trùng clo, bicacbonat, natri canxi Các trạm quan trắc cho thấy giá trị trung bình tổng số muối hịa tan cao hàm lượng tối đa cho phép thủy lợi - Nước sơng Bayamo có độ dẫn điện thấp, phân loại nước canxi bicacbonat - Trong sông Contramaestre, tổng số muối hịa tan nước không cao giá trị tối đa 703 mg/l - Các thơng số cịn lại phân tích nhánh Cauto cho thấy chất lượng nước tốt II Các phương pháp xác định độ mặn II.1 Phương pháp xác định độ mặn thông dụng II.1.1 Xác định độ mặn trường thông qua thử nhanh Phương pháp xác định độ mặn trường thông qua việc xác định hàm lượng chlor nước nghiên cứu, khảo sát, từ tìm công thức thực nghiệm mối liên hệ hàm lượng ion Cl- độ mặn nước Độ mặn nước xác định thử nhanh trường (KIT) [2] Độ mặn tính tổng hàm lượng muối tan kg nước Giữa độ mặn hàm lượng ion Cl- nước có tương quan mật thiết Vì vậy, xác định độ chlor (0/00) tính độ mặn (0/00) nước Độ chlor tính tương đương với số gam ion tất halogen (trừ fluor) chứa kg nước biển Trong nước mặn nước lợ, hàm lượng trung bình ion Br- I- nhỏ so với hàm lượng ion Cl- , thực nghiệm coi đương lượng gram Br- I- đương lượng gram Cl- độ chlor tính số gram ion Cl-, có lít nước biển Trong nghiên cứu chế tạo thử nhanh (KIT) độ mặn nhóm tác giả Nguyễn Thị Nhung, Nguyễn Thị Kim Thường thuộc Viện Khoa học Cơng nghệ Việt Nam, để tìm tương quan độ mặn hàm lượng ion clo nước, nhóm nghiên cứu lấy nước đầm tơm, cửa sơng cống mở đón nước từ biển vào khu vực nuôi trồng thuỷ sản huyện Hải Hậu, Nam Định Hàm lượng ion clo xác định phương pháp chuẩn độ trực tiếp với dung dịch chuẩn AgNO3, thị K2CrO4 môi trường pH = 6-10 Độ mặn đo máy Multiline P4 hãng WTW Kết trình bày bảng sau Bảng II.1: Kết đo độ mặn KIT nghiên cứu tham khảo Ký mẫu hiệu M1 M2 M3 Độ mặn o ( /oo) (đo máy) 5,25 10,23 8,35 Hàm lượng Cl- (g/l) (pp chuẩn độ) 2,88 5,59 Hệ số tính độ mặn thơng qua hàm lượng Cl- 1,82 1,83 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 20,52 15,75 13,25 25,75 22,52 4,35 6,85 4,49 11,15 8,56 7,28 14,07 12,17 2,33 3,74 1,86 1,84 1,84 1,82 1,83 1,87 1,83 1,85 Từ kết thực nghiệm, tìm mối liên hệ hàm lượng Cl- với độ mặn (đo máy Multiline P4(WTW)) Hệ số thực nghiệm trung bình 1.839 (hệ số thực nghiệm = độ mặn đo máy / hàm lượng Cl- xác định phương pháp chuẩn độ) Như vậy, độ mặn xác định thông qua hàm lượng clo tính theo cơng thức sau: Độ mặn (0/00) = hàm lượng ion Cl-(g/l) x 1,84 Với mục đích chế tạo KIT kiểm tra độ mặn tiện lợi, dễ sử dụng có độ xác đáp ứng u cầu phân tích trường, chúng tơi khảo sát để tìm thể tích mẫu phân tích, nồng độ dung dịch chuẩn thích hợp Các thí nghiệm tiến hành sau: chuẩn bị dãy dung dịch chuẩn có độ mặn 5, 7, 10, 13, 15, 18, 20, 23, 25 300/00 (độ mặn kiểm tra máy Multiline P4 WTW) + Xác định độ mặn KIT: Dùng ống hút lấy giọt nước (tương đương với 0,25 ml) dung dịch chuẩn cho vào cốc nghiệm, pha loãng nước cất đến vạch ml, lắc đều, cho giọt thị K2CrO4 10% dùng dung dịch chuẩn AgNO3 chuẩn đến dung dịch chuyển từ màu vàng sang màu đỏ gạch Đếm số giọt dung dịch AgNO3 vừa chuẩn + Xác định độ mặn phương pháp chuẩn độ phịng thí nghiệm: hút ml dung dịch chuẩn cho vào bình tam giác, thêm khoảng 20 ml nước cất lần, cho 0,5 ml K2CrO4 10%, lắc đều, chuẩn dung dịch AgNO3 0,1 N đến dung dịch chuyển từ màu vàng sang màu đỏ gạch Độ mặn mẫu tính theo cơng thức sau: Độ mặn (0/00) =1,84 x 0,1 x 35,5 Trong đó: 1,84 hệ số tính độ mặn, 0,1 nồng độ dung dịch chuẩn AgNO3, 35,5 đương lượng gram Cl- Bảng II.2: Kết thực nghiệm nghiên cứu tham khảo Độ mặn chuẩn (0/00 ) Số giọt dung dịch chuẩn AgNO3 (xác định KIT) 10 13 15 18 20 23 25 30 10 13 15 17 20 23 25 29 Độ mặn tính theo hàm lượng Cl- (0/00) (pp 4,83 7,18 10,12 13,06 15,28 16,98 20,25 22,86 25,15 29,39 phịng Thí nghiệm) Từ kết thực nghiệm nhận thấy, với điều kiện nghiên cứu chọn độ mặn nước số giọt AgNO3 chuẩn Phương pháp thích hợp cho việc xác định độ mặn nước cửa sơng ven biển, nước biển có độ mặn dao động khoảng – 25 0/00, số giọt dung dịch chuẩn AgNO3 khơng q khơng nhiều Sai số tuyệt đối so với phương pháp phịng thí nghiệm máy đo nằm khoảng từ ± 0,2 đến ± 1,0 0/00 II.1.2 Xác định độ mặn thơng qua phân tích mẫu Sự thay đổi theo không gian theo mùa độ mặn, độ pH, độ dẫn điện (EC) hàm lượng tổng chất rắn hòa tan (TDS) nước mặt nước lỗ rỗng khảo sát thuật viễn thám xác định giám sát chất lượng nước cho thấy kết kahr quan phương pháp Năm địa điểm chọn cho thông số chất lượng nước sông Gomti Các mẫu từ điểm (1/4, 1/2, 3/4) chiều rộng sơng, từ vị trí lấy mẫu thu thập vị trí sông Gomti, bao gồm 15 điểm lấy mẫu đại diện Tọa độ vị trí điểm mẫu ghi lại thực địa thông qua GPS cầm tay Dữ liệu vệ tinh Vệ tinh Viễn thám Ấn Độ (IRS) P6 LISS III (Đường dẫn 100, Hàng - 52, 53) vào ngày 10/5/2007 (trước gió mùa) 6/10/2006 (sau gió mùa) mua từ Trung tâm Viễn thám Quốc gia, Hyderabad với độ phân giải đa phương diện hai dải nhìn thấy (dải = Xanh lục, dải = Đỏ), hồng ngoại gần (dải = NIR) hồng ngoại trung bình dải màu đỏ (dải = MIR) Các hình ảnh chỉnh sửa mặt hình học có giá trị xạ xử lý thêm với dải phân tích tỷ lệ thành phần để thu giá trị xạ khác Đánh giá có hiệu việc nâng cao thể thông tin tiềm ẩn có mối quan hệ ngược hai phản ứng quang phổ tượng lý sinh Các kênh ảnh hữu ích cho nghiên cứu vật thể nước có màu đỏ, xanh lục hồng ngoại gần Tỷ lệ băng tần sử dụng nghiên cứu R / G, R / NIR, NIR / G MIR / G tỷ lệ thực cách sử dụng mơđun phần mềm Erdas Imagine 9.1 Phân tích thành phần (PCA) phân tích tuyến tính phép biến đổi quay trục khơng gian hình ảnh dọc theo đường có phương sai lớn Các phép quay dựa ký hiệu riêng trực giao ma trận hiệp phương sai tạo từ mẫu liệu hình ảnh từ kênh đầu vào Đầu từ chuyển đổi tập hợp kênh hình ảnh Trục PCA1 kéo dài giá trị cao giữ lại gần hai phần ba thông tin có tổng số bốn dải này, trục 2, Ax3 Ax4 PCA 2, PCA3 PCA4 nối tiếp Giá trị phản xạ băng tần, tỷ lệ băng tần thành phần sử dụng nghiên cứu Phân tích thống kê thực phần mềm STATISTICA 6.0 Nhiều tuyến tính hồi quy sử dụng để tìm mối quan hệ thông số chất lượng nước (các biến phụ thuộc) liệu xạ LISS III (các biến độc lập) Bội số hệ số tương quan (R2) ước tính kết hợp biến độc lập với biến phụ thuộc Giá trị lớn R2 xem xét phương trình hồi quy Trong thời gian phân tích coi mức độ tin cậy 95% thông số thống kê khác Nhiều R điều chỉnh, F, P, lỗi tiêu chuẩn, Độc lập biến chọn để tối đa giá trị R2 biến phụ thuộc Việc lựa chọn biến độc lập dựa kỹ thuật để loại bỏ biến độc lập không đáng kể; biến độc lập kết hợp có giá trị R2 cao với biến phụ thuộc chọn cho phương trình mơ hình để ước tính thơng số chất lượng nước Nhiều nghiên cứu thiết lập mơ hình hồi quy sử dụng ý nghĩa thống 25 kê đa tương quan hệ số (R2), sai số chuẩn ước lượng Y trung bình (SE (Y)), giá trị tỷ lệ F xác suất (P) mức tin cậy 95% Nhiều mơ hình hồi quy tuyến tính, phát triển thơng số chất lượng nước giá trị xạ dải LISS III cho 15 vị trí mẫu, mở rộng cho toàn nghiên cứu khu vực lập đồ thông số chất lượng nước cho mùa trước sau gió mùa cách sử dụng phần mềm Eardas Imagine 9.1 Việc mở rộng mơ hình đến khu vực nghiên cứu thực cách sử dụng hàm phân biệt tuyến tính đơn giản Áp dụng chức cho pixel khu vực nghiên cứu sau nhóm biến chất lượng nước liên tục thành lớp rời rạc hoàn thành việc phân loại Một chức cho tham số chất lượng nước áp dụng cho liệu LISS III, tạo chín đồ tham số chất lượng nước trước sau thời điểm gió mùa Kết phân loại hiển thị dạng nước đồ chất lượng Phịng thí nghiệm phân tích mẫu chất lượng nước 15 vị trí lấy mẫu ngày 10/5/2007 6/10/2006 Quang phổ xạ dải tính tốn từ ảnh vệ tinh Các giá trị xạ quang phổ băng tần, tỷ lệ băng tần thành phần sử dụng nghiên cứu Nhiều hồi quy tuyến tính sử dụng để thiết lập mối quan hệ thông số chất lượng nước (biến phụ thuộc) LISS III liệu xạ (các biến độc lập) Dữ liệu xạ quang phổ hình ảnh trước gió mùa liệu đo lường trường mối tương quan thông số chất lượng nước hồi quy đa tuyến tính mơ hình phát triển lựa chọn tổ hợp băng tần phù hợp có giá trị R2 cao Hình II.9: Bản đồ thơng số chất lượng nước vào tháng 26 Hình II.10: Bản đồ thông số chất lượng nước vào tháng 10 Nghiên cứu chứng minh tất dải liệu IRS P6 LISS III đóng góp vào biến chất lượng Dữ liệu băng tần đơn sử dụng rộng rãi nghiên cứu chất lượng nước Tuy nhiên, nỗ lực thực để tìm kết hợp dải LISS III cung cấp nhiều thông tin biến chất lượng nước so với thơng tin có sẵn nhóm Kết nghiên cứu điều cần thiết phải chọn kết hợp khả thi dải phân tích hồi quy tuyến tính Nghiên cứu cho thấy tất chín biến chất lượng nước có kết truy xuất thỏa mãn theo sai số tương đối trung bình, số quan trọng ứng dụng thực tế quan trắc chất lượng nước qua viễn thám Nghiên cứu chứng minh liệu IRS P6 LISS III có khả mơ hình hóa chất lượng nước sơng Mục đích việc xây dựng thông số chất lượng nước mặt từ liệu IRS P6 LISS III, thông số sử dụng nghiên cứu ước tính đáng kể sử dụng thuật toán hồi quy bội số Do đó, nghiên cứu chứng minh cảm biến từ xa cơng cụ có giá trị việc thu thập thơng tin q trình diễn bề mặt giám sát chất lượng nước Dữ liệu xạ IRS P6 LISS III sử dụng thành công để lập số đồ thông số chất lượng nước bề mặt cho sông Gomti Các dải khả kiến dải hồng ngoại với thành phần cho thấy mối quan hệ đáng kể thông số chất lượng nước giá trị xạ nhiều mơ hình phương trình hồi quy tuyến tính phát triển cho điều Trong nghiên cứu bổ sung cần thiết vào thời điểm khác năm theo luồng điều kiện khác để phát triển mơ hình 27 tổng quát hóa Dữ liệu viễn thám lặp lại coi có tiềm cung cấp phương pháp thay để thu thập xử lý thông tin chất lượng nước mặt e Nghiên cứu đánh giá độ mặn cách sử dụng ảnh viễn thám với kênh hồng ngoại gần tác giả Nguyễn Kim Anh đồng nghiệp [7] Dữ liệu ảnh thu thập Landsat OLI cấp 1T hiệu chỉnh ảnh hưởng phóng xạ góc chiếu với độ phân giải 30 m Các mẫu thực địa địa lấy phân tích để làm liệu tương quan với số liệu từ ảnh vệ tinh Các mẫu thực địa phân tích lượng ăn mịn EC 1:5, độ dẫn điện đo 25oC Để loại bỏ hiệu ứng khí quyển, mơ hình FLAASH áp dụng Các giá trị sóng phản xạ kênh ảnh chuyển đổi thành giá trị điện trở Phần mềm Arcgis 10.3 sử dụng tính tốn phân tích số Mối quan hệ giá trị sóng phản xạ độ mặn thiết lập Kết nghiên cứu cho thấy việc sử dụng hình ảnh Landsat OLI cho phép ước tính giá trị độ mặn với xác chấp nhận Các giá trị kênh ảnh hồng ngoại gần NIR số VSSI có tương quan cao với EC 1:5 (dS/m) với hệ số xác định 0,89 0,77 với giá trị gradient (độ lệch chuẩn) tương ứng 0,38 0,28 II.2.2 Phương pháp xác định độ mặn từ ảnh viễn thám nước Nghiên cứu đánh giá xâm nhập mặn vùng cửa sông từ liệu viễn thám kết hợp quan trắc mặt đất nhóm tác giả Nguyễn Nguyên Vũ, Lê Văn Trung, Trần Thị Vân [8] Bài báo trình bày phương pháp kết hợp ảnh vệ tinh có độ phân giải không gian thời gian phù hợp với số liệu quan trắc độ mặn nước từ trạm đo mặn cố định, từ đó, xác định tương quan giá trị độ mặn thực tế trạm quan trắc với giá trị phản xạ pixel vị trí thời điểm kênh phổ ảnh vệ tinh Sự kết hợp thực sở tích hợp cơng nghệ viễn thám hệ thống thông tin địa lý (GIS) để tận dụng ưu hai kỹ thuật việc thu thập, lưu trữ, phân tích xử lý liệu địa lý để nâng cao hiệu việc xây dựng, cập nhật phân tích liệu không gian Để giám sát xâm nhập mặn sơng kênh rạch thuộc sơng Cửu Long, liệu đo mặn 11 trạm quan trắc phân bố cửa sông dọc sơng Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ cung cấp vào năm 2014 sử dụng Các trạm cung cấp liệu độ mặn liên tục ngày (2 giờ/lần) từ tháng đến tháng năm Dữ liệu tổ chức, lưu trữ quản lý GIS để tạo sở đánh giá xu hướng xâm nhập mặn theo không an thời gian Dữ liệu ảnh vệ tinh thu thập ảnh vệ tinh Landsat (độ phân giải không gian 30 m) thu nhận lúc 10 sáng ngày 22/02/2014, 10/3/2014, 26/3/2014, 27/4/2014, 13/5/2014 Kích thước cảnh ảnh 185 km x 180 km Các ảnh Landsat tải xuống từ trang web Hiệp hội Khảo sát địa chất Hoa Kỳ (United States Geological Survey - USGS) với định dạng GeoTIFF Các pixel mặt nước ảnh Landsat tách riêng để so sánh với giá trị độ mặn đo thời điểm vị trí tương ứng ngồi thực địa 28 Đối tượng nghiên cứu nước sơng Cửu Long, bước đầu nghiên cứu tách khu vực mặt nước Các pixel mặt nước ảnh viễn thám cần tách riêng để so sánh với giá trị độ mặn vị trí tương ứng ngồi thực địa Để chiết tách mặt nước khu vực nghiên cứu, số NDWI (Normalized Difference Water Index) sử dụng sau: Trong đó, Green giá trị độ sáng kênh 3, NIR giá trị độ sáng kênh ảnh Landsat Chỉ số NDWI nhằm làm bật khả phản xạ nước bước sóng Green (0,525-0,600 μm) so với bước sóng cận hồng ngoại NIR (0,845-0,885 μm) Các pixel có giá trị NDWI dương (0 < NDWI < 1) đại diện cho đối tượng mặt nước ảnh Ảnh viễn thám chụp kênh phổ gần có độ tương quan cao, thơng tin chúng bị trùng lặp lớn gây nhiễu ảnh dư thừa thông tin Bản chất phương pháp phân tích thành phần thuật tốn thống kê nhằm biến đổi tập liệu đa biến tương quan vào tập liệu đa biến không tương quan (gọi thành phần - PC) Các thành phần loại bỏ thơng tin trùng lắp, từ tạo ảnh chứa thông tin chủ yếu dễ nhận biết so với ảnh gốc, giúp làm bật đặc tính phổ số đối tượng bề mặt Trái đất Các loại muối chủ yếu phản xạ mạnh dải bước sóng từ 0,4 – 1,4 μm tương ứng với kênh ảnh 1, 2, 3, 4, ảnh Landsat 8, đó, nghiên cứu thực phân tích thành phần riêng cho kênh ảnh Nghiên cứu phát triển mơ hình thực nghiệm để ước lượng độ mặn nước thông qua hàm số với biến đầu vào giá trị phổ kênh ảnh thành phần có tương quan cao với độ mặn thực địa, mối tương quan xác định dựa vào hệ số tương quan Pearson (r) Kỹ thuật phân tích hồi quy tuyến tính phi tuyến, với đơn biến đa biến sử dụng để định lượng mối quan hệ giá trị phản xạ ảnh vệ tinh giá trị độ mặn nước từ phát triển mơ hình thực nghiệm Nghiên cứu sử dụng 40/55 giá trị liệu giá trị độ mặn thực địa giá trị phản xạ phổ ảnh Landsat (tại vị trí thời gian tương ứng với thời gian đo mặn thực địa) để xây dựng mơ hình mơ độ mặn nước từ giá trị phản xạ bề mặt 15 giá trị lại liệu dùng để đánh giá phù hợp mơ hình thơng qua việc tính tốn bậc hai sai số tồn phương trung bình (Root Mean Square Error – RMSE) Mơ hình tối ưu lựa chọn mơ hình có hệ số xác định bội R2 lớn RMSE nhỏ Trong mơ hình này, giá trị độ mặn đóng vai trị biến phụ thuộc, giá trị kênh ảnh thành phần biến độc lập Trước xây dựng mơ hình cần khảo sát tương quan biến độc lập (giá trị phổ ảnh viễn thám) biến phụ thuộc (giá trị độ mặn) để làm sở lựa chọn biến độc lập phù hợp, biến có tương quan cao với biến phụ thuộc Mức độ 29 tương quan biến thể qua hệ số tương quan Pearson Tương quan kênh phổ ảnh Landsat (từ kênh đến kênh 5) năm thời điểm ảnh 22/02/2014, 10/3/2014, 26/3/2014, 27/4/2014, 13/5/2014 giá trị độ mặn đo 11 trạm đo mặn Đài Khí tượng Thủy văn Nam vị trí thời điểm thu nhận ảnh Bảng II.4: Hệ số tương quan (r) kênh ảnh Landsat độ mặn đo thực địa TT Kênh ảnh Landsat Hệ số tương quan (r) Kênh - Coastal Aerosol 0,67790 Kênh - Blue 0,785104 Kênh - Green 0,81233 Kênh - Red 0,82786 Kênh – Near Infrared (NIR) -0,58903 Kênh 1, kênh 2, kênh 3, kênh 4, kênh có tương quan tốt với giá trí độ mặn thực địa (hệ số Pearson r > 0,5) Trong đó, kênh (kênh khả kiến Red, bước sóng 0,525 – 0,60 μm) có tương quan mạnh với hệ số Pearson r = 0,83 Kết cho thấy sử dụng giá trị kênh khả kiến cận hồng ngoại (bước sóng từ 0,4 – 1,4 μm) ảnh Landsat để phát triển mơ hình mơ độ mặn nước Cùng với việc phân tích tương quan kênh phổ 1, 2, 3, 4, ảnh Landsat giá trị độ mặn thực địa, nghiên cứu tiến hành khảo sát tương quan độ mặn thực địa thành phần tính tốn từ năm kênh ảnh Landsat gốc Các thành phần loại bỏ thơng tin trùng lắp nên chứa thơng tin chủ yếu dễ nhận biết so với ảnh gốc, giúp làm bật đặc tính phổ đối tượng, vậy, biến số đưa vào để phát triển mơ hình mơ độ mặn Kết tính toán hệ số tương quan Pearson năm thành phần PC1 đến PC5 với giá trị độ mặn thực địa thể bảng Bảng II.5: Hệ số tương quan (r) thành phần độ mặn thực tế TT Kênh ảnh Landsat Hệ số tương quan (r) PC1 0,860305 PC2 0,562152 PC3 -0,503505 PC4 -0,26186 PC5 0,240409 30 Bảng cho thấy thành phần thứ PC1 có tương quan mạnh với giá trị độ mặn thực địa (hệ số Pearson r = 0,86) Từ đó, nghiên cứu lựa chọn thành phần PC1 để đưa vào liệu phát triển mơ hình mơ độ mặn Nghiên cứu tiến hành phát triển mơ hình thực nghiệm ước lượng độ mặn dựa vào 40 mẫu quan sát, mơ hình sử dụng để mô phân bố không gian độ mặn dựa vào lượng phản xạ phổ ảnh vệ tinh Bảng II.6: Kết mơ hình thực nghiệm ước lượng độ mặn dùng kênh phổ Blue, Green, Red TT Mơ hình R2 RMSE S = 0,0014.e0,0006(PC1) 0,8195 1,592 S = 0,0001.e0,0011(G) 0,7859 2,029 S = 0,0131.e0,0007(R) 0,751 2,073 S = 0,0042.(PC1) – 54,015 0,7401 2,317 S = 0,00001.e0,0012(B) 0,7269 2,651 S = 0,0053.(R) – 41,889 0,6854 2,761 S = 0,0081.(G) – 74,6 0,6599 3,601 S = 0,0095.(B) – 94,186 0,6164 4,081 Các mơ hình bảng có hệ số xác định bội R2 lớn 0,6 Các mô hình dạng phi tuyến có hệ số xác định bội R2 cao so với mơ hình dạng tuyến tính (0,73 – 0,82 so với 0,61 – 0,74) Các mơ hình tuyến tính phi tuyến sử dụng thành phần PC1 có hệ số xác định bội R2 lớn mơ hình sử dụng kênh khả kiến Như vậy, mơ hình phù hợp mơ hình phi tuyến số dạng Exponential sử dụng thành phần PC1 có hệ số xác định bội R2 lớn sai số RMSE nhỏ Các thông số thống kê mơ hình số giá trị kiểm định t-stat = 5,68 trị số p-value = 0,00075 (< 0,05) cho thấy có mối liên hệ giá trị độ mặn đo thực địa giá trị thành phần PC1 ảnh Landsat thời điểm vị trí đo mặn, mối liên hệ có ý nghĩa thống kê Trị số R2 = 0,8195 cho biết mối liên hệ chặt chẽ hai biến độ mặn PC1 mô hình giải thích khoảng 82% khác biệt độ mặn thực địa vị trí khác ảnh thành phần PC1 Có tương quan chặt chẽ liệu thực địa liệu ước tính từ mơ hình (trên sở liệu kiểm tra gồm 15 mẫu quan sát) thể thơng qua mối quan hệ tuyến tính với hệ số R2 = 0,8948 (hệ số tương quan r = 0,945; kiểm định t = 10,705; p-value = 8,116e-8) Hình … thể biểu đồ tương quan 40 giá trị độ mặn quan trắc thực tế giá trị phản xạ phổ tương ứng ảnh thành phần PC1 với sai số bình phương nhỏ (RMSE=1,592) hình … thể kết đánh giá mơ hình giám sát 31 Hình II.11: Biểu đồ tương quan 40 giá trị độ mặn quan trắc thực tế giá trị phản xạ phổ tương ứng Hình II.12: Kết đánh giá mơ hình giám sát 32 Hình II.13: Bản đồ phân vùng độ mặn số nhánh sông Cửu Long Kết đạt cung cấp thông tin trực quan cho nhà khoa học kết hợp mơ hình thủy triều lưu lượng nước từ thượng nguồn để tạo hệ thống cảnh báo sớm Ngoài ra, giải pháp đề xuất nhằm hỗ trợ nhà quản lý đưa giải pháp ứng phó xâm nhập mặn phù hợp, phân vùng ảnh hưởng mặn khu vực canh tác nông nghiệp nội đồng, lập kế hoạch mùa vụ nhằm hạn chế thiệt hại xâm nhập mặn III Lựa chọn phương pháp xác định độ mặn từ ảnh viễn thám cho lưu vực sông Cauto Các phương pháp xác định độ mặn máy đo, thiết bị cầm tay, thử nhanh sử dụng nhiên chúng có đặc điểm mà khó áp dụng nghiên cứu chuyên sâu công tác phát triển nghiên cứu mức độ xâm nhập mặn, cụ thể: - Phạm vi quan trắc, lấy mẫu nhỏ - Cần nhiều nhân công thời gian - Phụ thuộc thời tiết yếu tố trang thiết bị - Chỉ lấy liệu số thời điểm định Với viễn thám yêu cầu giải chúng có đặc điểm: - Phạm vi bao phủ rộng - Dữ liệu ảnh thu thập thời gian dài, hỗ trợ nghiên cứu đặc điểm đối tượng kể trog giai đoạn trước - Với hỗ trợ máy tính, việc xử lý ảnh viễn thám để thu thập liệu không cần nhiều nhân công tốc độ xử lý nhanh giúp giảm thời gian nghiên cứu 33 Ảnh viễn thám rõ ràng có ưu điểm nghiên cứu, nhà khoa học nước quốc tế ứng dụng ngày nhiều vào cơng trình nghiên cứu [9, 10] Độ mặn nước vượt ngưỡng hiểm họa môi trường phổ biến khắp nơi giới, đặc biệt vùng khô cằn bán khô hạn Sự phát triển nước nhiễm mặn tượng động, cần theo dõi thường xuyên để đảm bảo kiến thức cập nhật mức độ, mức độ nghiêm trọng, phân bố khơng gian, tính chất độ lớn Để giám sát quy trình động, nhiễm mặn, liệu cảm biến từ xa có tiềm lớn; sử dụng chụp ảnh hàng không, hồng ngoại nhiệt liệu đa quang mua lại từ tảng vệ tinh Landsat Trước đây, độ mặn đo cách thu thập mẫu khu vực quan tâm, sau mẫu phân tích phịng thí nghiệm để xác định độ mặn mẫu phương pháp tốn thời gian chi phí Tuy nhiên, ảnh vệ tinh cung cấp liệu nhanh hiệu mặt kinh tế, phương tiện, kỹ thuật giám sát lập đồ độ mặn Có nhiều vệ tinh cảm biến, hữu ích việc phát giám sát độ mặn Dữ liệu đa dạng LANDSAT, SPOT, IKONOS, EO-1, IRS Terra-ASTER với độ phân giải thay đổi từ trung bình đến cao cảm biến từ xa Viễn thám từ lâu hứa hẹn công cụ để giám sát quy mô lớn chất lượng nước Từ đầu năm 1970, cảm biến vệ tinh sử dụng để kiểm tra nhiều lĩnh vực có yếu tố cấu thành chất lượng nước Trong 50 năm kể từ đó, nhà khoa học xây dựng hàng trăm ấn phẩm trình bày mơ hình ước tính đặc tính sinh học, hóa học vật lý vùng nước phức tạp Bất chấp gia tăng ấn phẩm, đánh giá có tập trung vào phương pháp tiếp cận phương pháp luận vào đóng góp khoa học viễn thám để hiểu chất lượng nước, sử dụng cơng nghệ ảnh viễn thám giúp nâng cao kiến thức động lực vùng nước nội địa cịn hạn chế Cơng việc xem xét chủ yếu tập trung vào cảm biến vệ tinh quang học thụ động có khả quy mơ lớn nghiên cứu viễn thám Nói chung, cảm biến màu đại dương như: - Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) - Medium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS) - Sentinel-3 Ocean and Land Cover Instrument (OLCI) - Land surface optical sensors bao gồm tập hợp loại ảnh vệ tinh Landsat Multispectral Scanner (MSS): + Thematic Mapper (TM) + Enhanced Thematic Mapper (ETM+) + Operational Land Imager (OLI) - Sentinel A/B MultiSpectral Instrument (MSI) 34 - SPOT High-Resolution Geometric Sensor (HRG) Một nhóm nhỏ nhà nghiên cứu sử dụng cảm biến thương mại có độ phân giải cao bao gồm WorldView IKONOS Các cảm biến khác đáng kể khả ứng dụng chúng, phần lớn dựa độ phân giải không gian, thời gian, quang phổ đo xạ chúng Thời gian không gian độ phân giải xác định quy mơ q trình ghi lại cảm biến định Nói chung, cảm biến bề mặt có độ phân giải không gian tốt (~ 10 – 30m) độ phân giải theo thời gian thô (~ – tuần), cho phép phát mơ hình không gian chất lượng nước vùng nước nhỏ (ví dụ: hồ nhỏ sơng) có - lần quan sát tháng tùy thuộc vào cảm biến điều kiện mây che phủ Tương tự, cảm biến màu đại dương đặc trưng độ phân giải không gian thô (~ 300 – 1000 m) độ phân giải thời gian tốt (~ hàng ngày), hạn chế quan sát vùng nước lớn tạo điều kiện kiểm tra trình xảy khoảng thời gian ngắn Thảo luận sâu hiệu ứng có độ phân giải khác cảm biến đại dương cạn tìm thấy Ủy ban Vệ tinh Quan sát Trái đất (CEOS) (2018) Việc nghiên cứu chất lượng nước hồ, sông cửa sông cách sử dụng viễn thám mở rộng 50 năm qua Khi xem xét mục đích nghiê cứu, rõ ràng vòng 10–15 năm trở lại đây, ứng dụng viễn thám cho vùng nước nội địa sử dụng cơng cụ phân tích mạnh mẽ để cung cấp thông tin đối tượng chất lượng nước Trong báo xem xét cho phân tích này, nhiều nghiên cứu xuất mười năm qua với tốc độ nhanh nhiều so với tốc độ phát triển nghiên cứu học thuật nói chung [11] Các nghiên cứu mở rộng sang khung thời gian dài quy mô không gian lớn Trước năm 2008, nghiên cứu trung bình bao phủ hàng chục km vuông khoảng thời gian năm Sau năm 2008, nghiên cứu trung bình kiểm tra hàng trăm km vuông khoảng thời gian năm Sự mở rộng cho thấy quy mô nghiên cứu phát triển mạnh, áp dụng nghiên cứu cho nhiều nguồn nước riêng biệt Tương tự, nghiên cứu dài hạn phần lớn tập trung vào số liệu đơn giản độ nước TSS, phần thách thức diễn việc mơ hình hóa quang phổ phức tạp chl-a CDOM Các vệ tinh Landsat cung cấp chuỗi quan sát thời gian dài thiếu đo xạ độ phân giải phổ để mơ hình hóa thơng số phức tạp Sự thay đổi trọng tâm, quy mô thời lượng nghiên cứu cho thấy viễn thám trở thành cơng cụ hữu ích để tìm hiểu chất lượng nước nội địa Các nghiên cứu đại diện cho thay đổi khoa học dựa giả thuyết khác tập trung đáng kể vào trọng tâm chúng, với trọng vào trình thủy văn, yếu tố ảnh hưởng chất lượng nước, xác định mối nguy hại tác động làm chất lượng nước xuống cấp 35 Các nghiên cứu kiểm tra yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng nước từ quy mô nhỏ đến quy mô lớn chiếm phần lớn nghiên cứu khoa học nước mặt Gần nhiều nghiên cứu xem xét tới vấn đề khí hậu, người biến quy mô cảnh quan tương tác với đặc tính chất lượng nước Các nghiên cứu khác tập trung vào yếu tố khí hậu ảnh hưởng đến chất lượng nước sử dụng viễn thám để phân tích tác động nhiều yếu tố ảnh hưởng đến số chất lượng nước Một tập hợp tài liệu bổ sung đánh giá cao xem xét phát triển nghiên cứu vùng nước ngọt; đặc biệt, nhà nghiên cứu tiếp tục mở rộng quy mô không gian khu vực nghiên cứu Nhu cầu sản phẩm liệu toàn cầu ngày ý năm gần khía cạnh thiết yếu để bảo vệ nguồn nước bị đe dọa [12] Các phương pháp nghiên cứu độ mặn nước sông sử dụng ảnh viễn thám để xác định mức độ nhiễm mặn khu vực Cơ sở phương pháp mối liên hệ liệu phản xạ số dải sóng ảnh viễn thám độ mặn đo thực tế sông thời điểm với ảnh vệ tinh thu thập Mẫu nước thu thập vị trí cụ thể sông, nhiều mẫu nước thu thập việc so sánh, đối chiếu mang lại tính xác cao Giá trị độ mặn vị trí thu thập đối chiếu với giá trị kênh ảnh vệ tinh pixel có tọa độ trùng với vị trí lấy mẫu Việc đối chiếu tiến hành với kênh ảnh độc lập tổ hợp kênh ảnh Mơ hình hồi quy tuyến tính sử dụng để xác định mối liên hệ giá trị thực tế độ mặn giá trị tổ hợp từ số kênh ảnh có liên hệ cao với giá trị thực tế Phân tích hồi quy (regression analysis) kỹ thuật thống kê dùng để ước lượng phương trình phù hợp với tập hợp kết quan sát biến phụ thuộc biến độc lập Nó cho phép đạt kết ước lượng tốt mối quan hệ chân thực biến số Từ phương trình ước lượng này, người ta dự báo biến phụ thuộc (chưa biết) dựa vào giá trị cho trước biến độc lập (đã biết) Phương trình hồi quy khơng đem lại dự báo xác biến phụ thuộc biết giá trị biến độc lập Lý hệ số hồi quy ước lượng từ kết quan sát mẫu số ước lượng tốt cho tham số chân thực tổng thể, chúng phụ thuộc vào biến thiên ngẫu nhiên Kết thiết lập phân phối có điều kiện giá trị có khả xuất biến phụ thuộc C phương trình hồi quy dự báo cho giá trị cho trước biến độc lập Y Độ lệch tiêu chuẩn phân phối có điều kiện báo giới hạn mà hy vọng tiêu cho tiêu dùng rơi vào với mức thu nhập cho trước Vấn đề phản ánh đại lượng thống kê có tên sai số chuẩn ước lượng - đại lượng biểu thị giới hạn ước lượng mà hy vọng C rời vào với Y cho trước xác suất cho trước Khi mối quan hệ biến số độc lập phụ thuộc khơng phải tuyến tính (phi tuyến), phương pháp hồi quy tuyến tính khơng ứng dụng Tuy nhiên, mối quan hệ có dạng cong (phi tuyến) chuyển thành quan hệ tuyến tính cách sử dụng logarit tự nhiên biến số, qua làm cho chúng tuân theo phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính 36 Tạo mối liên hệ tổ hợp kênh ảnh vệ tinh giá trị đo lường thực tế độ mặn từ mô hình hồi quy hỗ trợ xác định độ mặn nước vào thời điểm khác thông qua ảnh viễn thám Từ ảnh viễn thám hồn tồn tính giá trị mặn vị trí sơng thời điểm khác Từ phân vùng độ mặn theo không gian xác định mức mặn theo thời gian để hỗ trợ cho công tác quản lý định Nhiều loại ảnh vệ tinh sử dụng để nghiên cứu độ mặn, kể đến Landsat-5, Landsat-7, Landsat-8, Sentinel-2, Sentinel-3, Modis, Spot … Mỗi loại ảnh vệ tinh có đặc điểm riêng để phù hợp với nội dung cần thu thập bề mặt Trái Đất Với đối tượng nghiên cứu sông Cauto thuộc Cuba, sông lớn đất nước áp dụng nhiều loại ảnh vào nghiên cứu Qua nghiên cứu nước giới thấy phương pháp nghiên cứu dựa vào tương quan ảnh viễn thám độ mặn nước có xác tương đối cao, số đánh giá kết R2, RMSE cho giá trị cao Do vậy, phương pháp hồn tồn áp dụng cho nghiên cứu xâm nhập mặn sông mà cụ thể áp dụng cho sông Cauto 37 KẾT LUẬN Các nghiên cứu công bố cho thấy khả ứng dụng viễn thám nhiều vấn đề, nhiều lĩnh vực khoa học, có nghiên cứu xâm nhập mặn Để ứng dụng ảnh viễn thám vào phân tích độ mặn nước, trước tiên cần tìm mối quan hệ giá trị độ mặn thực tế giá trị kênh ảnh vệ tinh Bằng mơ hình hồi quy tuyến tính tìm hàm số thể liên hệ này, giá trị nồng độ muối thực tế biểu diễn thông qua giá trị kênh ảnh giá trị tổ hợp kênh ảnh phù hợp Những kênh ảnh phân tích, chọn lựa kênh ảnh có độ phản xạ tốt với thành phần vật chất tạo nên độ mặn nước, giá trị kênh ảnh có thay đổi phù hợp với diễn biến thay đổi nồng độ muối nước Tuy nhiên để tạo nghiên cứu với kết khả quan việc thu thập liệu quan trọng, bao gồm vị trí lấy mẫu thực địa ảnh viễn thám sử dụng Vị trí lấy mẫu thực địa cần đảm bảo tính tự nhiên dịng chảy, tránh bị tác động làm thay đổi chất lượng mẫu, chẳng hạn vị trí gần bờ Với nghiên cứu yêu cầu diễn biến theo thời gian tượng xâm nhập mặn cần xác định thời điểm lấy mẫu cho thể thay đổi nồng độ mặn nước rõ ràng Đối với liệu ảnh viễn thám, điều quan tâm sản phẩm hiệu chỉnh khí quyển, xạ … Mây yếu tố quan không phân tích ảnh, ảnh có diện tích che phủ bời mây nhiều dẫn đến phân tích tương quan kênh ảnh số liệu đo thực tế 38 TÀI LIỆU THAM KHẢO Yalina Montecelos-Zamora, 2018, Hydrological Modeling of Climate Change Impacts in a Tropical River Basin: A Case Study of the Cauto River, Cuba The drought and salinity intrusion in the Mekong River Delta of Vietnam, Assessment Report, CGIAR Research Centers in Southeast Asia Nguyen, P T., Koedsin, W., McNeil, D., & Van, T P (2018) Remote sensing techniques to predict salinity intrusion: application for a data-poor area of the coastal Mekong Delta, Vietnam International journal of remote sensing, 39(20), 66766691 Toru Sakai, 2020, Monitoring saline intrusion in the Ayeyarwady Delta, Myanmar, using data from the Sentinel-2 satellite mission, Paddy and Water Environment Y Jun Xu, 2012, Remote Sensing to Predict Estuarine Water Salinity Shivangi S Somvanshi, 2012, Integrated remote sensing and GIS approach for water quality analysis of Gomti river, Uttar Pradesh, INTERNATIONAL JOURNAL OF ENVIRONMENTAL SCIENCES Nguyen, K A., Liou, Y A., Tran, H P., Hoang, P P., & Nguyen, T H (2020) Soil salinity assessment by using near-infrared channel and Vegetation Soil Salinity Index derived from Landsat OLI data: a case study in the Tra Vinh Province, Mekong Delta, Vietnam Progress in Earth and Planetary Science, 7(1), 1-16 Nguyễn Nguyên Vũ nnk, 2018, Đánh giá xâm nhập mặn vùng cửa sông từ liệu viễn thám kết hợp quan trắc mặt đất, SCIENCE & TECHNOLOGY DEVELOPMENT JOURNAL - SCIENCE OF THE EARTH & ENVIRONMENT Simon N Topp et al, 2020, Research Trends in the Use of Remote Sensing for Inland Water Quality Science: Moving Towards Multidisciplinary Applications 10 A KC, A Chalise, D Parajuli, N Dhital, S Shrestha and T Kandel, 2019, Surface Water Quality Assessment Using Remote Sensing, Gis and Artificial Intelligence, Technical Journal 11 Nguyễn Đức Hưng nnk, 2018, Khảo sát độ mặn nước mặt nước lỗ rỗng số thảm thực vật ngập mặn ven sông Tiền, tỉnh Tiền Giang, Tạp chí Khoa học - Trường Đại học Sư phạm TP Hồ Chí Minh 12 United Nations Environment Programme, 2020, Capacity Building for Information Coordination and Monitoring Systems/SLM in Areas with Water Resource Management Problems 39 ... II.2.1 Phương pháp xác định độ mặn từ ảnh viễn thám giới 11 II.2.2 Phương pháp xác định độ mặn từ ảnh viễn thám nước .28 III Lựa chọn phương pháp xác định độ mặn từ ảnh viễn thám cho lưu vực sông. .. sản 10 II.2 Phương pháp xác định độ mặn từ ảnh viễn thám II.2.1 Phương pháp xác định độ mặn từ ảnh viễn thám giới a Nghiên cứu Kỹ thuật viễn thám dự báo xâm nhập mặn: ứng dụng cho vùng liệu thuộc... lại phân tích nhánh Cauto cho thấy chất lượng nước tốt II Các phương pháp xác định độ mặn II.1 Phương pháp xác định độ mặn thông dụng II.1.1 Xác định độ mặn trường thông qua thử nhanh Phương pháp