Luận án tiến sĩ bản đồ viễn thám và hệ thông tin địa lý: Nghiên cứu cảnh báo nguy cơ trượt lở đất khu vực hồ thủy điện Sơn La bằng phân tích ảnh viễn thám và hệ thông tin Địa lý

Mục tiêu nghiên cứu Xác định được hiện trạng và nguy cơ trượt lở đất bằng phân tích ảnh viễn thám và ứng dụng GIS cho khu vực hồ thủy điện Sơn La phục vụ phòng tránh và giảm nhẹ thiệt hạ

ĐẠI HỌC QUOC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

oh ao ao ae ok a

NGUYEN VAN DUNG

NGHIEN CUU CANH BAO NGUY CO

TRƯỢT LO DAT KHU VUC HO THỦY ĐIỆN SON LA

BANG PHAN TICH ANH VIEN THAM

VA HE THONG TIN DIA LY

Ha Nội - 2022

ĐẠI HỌC QUOC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

oh ao ao ae ok a

NGUYEN VAN DUNG

Chuyên ngành: Bản đồ, viễn thám và hệ thông tin dia lý

Mã số: 9440211.01

LUẬN AN TIEN SĨ BAN DO VIỄN THÁM VÀ HE THONG TIN DIA LY

NGƯỜI HƯỚNG DAN KHOA HỌC:

1 PGS.TS Nguyễn Hiệu

2 TS Phạm Văn Hùng

Hà Nội - 2022

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu khoa học của riêng tôi, các

số liệu, các kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố

trong bắt kỳ công trình nào

Hà Nội, ngày tháng năm 2022

Tác giả luận án

Nguyễn Văn Dũng

LỜI CÁM ƠNNghiên cứu sinh xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc nhất tới PGS.TS NguyễnHiệu và có|TS Pham Văn Hùng| - những người thầy đã tận tình chỉ bảo, giúp đỡ

nghiên cứu sinh hoàn thành Luận án.

Nghiên cứu sinh xin tran trọng cảm ơn Ban Giám hiệu Trường Dai học Khoa

học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội, Ban chủ nhiệm khoa Địa lý, Bộ môn Bản

đồ, Viễn thám và Hệ thông tin Địa lý đã tạo điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu sinh

có cơ hội nghiên cứu và hoàn thiện Luận án Đồng thời, nghiên cứu sinh xin chân

thành cảm ơn sự giúp đỡ, động viên, chia sẻ của các thầy cô giáo trong khoa Địa lý,các đồng nghiệp trong Viện Địa lý

Nghiên cứu sinh xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS Nguyễn Đình

Dương, PGS.TS Lại Vĩnh Câm, PGS.TS Đặng Văn Bào đã có nhiều hướng dẫn và

giúp đỡ trong quá trình thực hiện Luận án.

Cuối cùng, NCS xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành và sâu sắc nhất đối với

sự giúp đỡ, động viên của gia đình, người thân và bạn bè trong quá trình học tập,

nghiên cứu và thực hiện Luận án.

Tác giả

il

MỤC LỤC

Trang Trang phụ bìa

8909.962990 (1i iLOI CẢM ON oiceeccscsssessessesssessessessusssesssssecsusssssssssessussuessessecsusssessessecsusssessetsesansaseeseeses ii

909509222 iii

DANH MỤC CAC KY HIỆU VA CÁC CHU VIET TẮT -¿- ¿s52 viM.9/:8)/00/9/9 (e7 e1 viiDANH MỤC CÁC HÌNH + 2 ©5¿2SE+SEEEEEEE2EE2E1E2171121122171211211 21c re ix

MO DAU weececccsscssessssssessessesssssssssecsecssssssssecsessusssessessessusssessessessussisssessessessaessecsessessseesen 1

CHUONG 1 CO SO KHOA HOC VA PHUONG PHAP CANH BAO NGUY

CO TRUOT LO DAT BANG PHAN TÍCH ANH VIÊN THÁM VA UNG

DUNG ca 7

1.1 Tổng quan nghiên cứu cảnh báo nguy cơ trượt lở đất - 2: s s+s+ 7

1.1.1 Trượt lở đất và cảnh báo nguy cơ trượt lở đất -. ¿ -¿©zcs++c+¿ 71.1.2 Tổng quan nghiên cứu cảnh báo nguy cơ trượt lở đất bằng viễn thám -

GIS và trí tuệ nhân {ạO - 223111111111 1 khen 14

1.1.3 Các công trình nghiên cứu cảnh báo nguy cơ trượt lở đất ở Việt Nam và

khu vực hồ thủy điện Sơn La ¿2-2 S E+SE+EE+EE+E£E£EeEEerkerkrrsrree 22

1.2 Phân tích ảnh viễn thám và ứng dụng GIS phục vụ cảnh báo nguy cơ

trượt lở đấtt ¿+ x2E211521171211211211711112111111 11.1111.1111 11 xe.251.2.1 Phân tích ảnh viễn thám cho nghiên cứu trượt lở đất - 251.2.2 Ung dung GIS trong đánh giá và cảnh báo nguy cơ trượt lở đất 36

1.3 Cách tiếp cận, phương pháp và quy trình nghiên cứu -5z-s+ 40

1.3.1 Cách tiếp cận nghiên cứu - 2 2 £+k++E£EE+EE+EEEEE2EEErEerEerkerkerree 40

1.3.2 Phương pháp nghiÊn CỨU - 5 5 + E221 911v ng ng 42

1.3.3 Quy trình đánh giá tai biến trượt lở đất - 2 s+cx+xczz+rxerxerxee 45Tiểu kết chương L ¿55c SE9EE9EEEEEEE12E12121217111211211211 21.11111111 48

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ DU LIEU PHỤC VỤ ĐÁNH GIA TAI BIEN TRƯỢT LO

ĐẤT KHU VUC HO THỦY ĐIỆN SƠN LA 2-©22©225+2xc2x+2z+zzxerxezez 49

11

2.1 Thông tin chung về cơ sở dit liệu 2-2-2 +2£+££+£x+zEezEzzesrxerxeres 492.2 Nhóm các lớp thông tin được xây dựng kế thừa từ các nghiên cứu khác 49

2.2.1 Lớp thông tin về đặc điểm địa chất - thạch học . -s- 5-52 492.2.2 Lớp thông tin về vỏ phong hóa ¿- ¿2-52 2S£2E£2E£+E££Ee£EeEEeExzvez 522.2.3 Lớp thông tin về địa chất thủy văn -¿- ¿2+ s++cx++zxrzxxerxesrxee 542.2.4 Lớp thông tin về mật độ đứt gãyy -2- 2+ ©22+cx+Ex+rEczEzrxerxerkerree 57

2.2.5 Lớp thông tin về đới động lực -¿- 2 + +++E++EE+EEerEerEzrxsrxerxerree 59

2.2.6 Lớp thông tin vé lượng mưa 2-2 2 +E+SE+EE£EE+EE2EE£EeEEerkerkerkrree 612.3 Nhóm các lớp thông tin được thành lập trực tiếp từ phân tích ảnh viễn

thám quang hoc và ứng dụng công nghệ GIS - - - 25 55s << £+sccsee 64

2.3.1 Lớp thông tin về mô hình số độ cao địa hình -s+=5+¿ 642.3.2 Lớp thông tin về độ dốc địa hình -¿- + ©s2sz+x++zxvzxxzrxesrxez 662.3.3 Lớp thông tin về độ chia cắt ngang địa hình - 2 5c scs+cs+ce2 682.3.4 Lớp thông tin về độ chia cắt sâu địa hình 2-2-5 sscxccxerssce2 722.3.5 Lớp thông tin về hướng sườn dốc địa hình -: 2¿ ©5552 74

2.3.6 Lớp thông tin về thực phủ - 2 2+s+x++E+2E++EE+EEtrEezEezErrxerxerxee 76

2.3.7 Lớp thông tin về các điểm trượt lở đất hiện trạng trượt lở đất 822.4 Nhóm dit liệu bổ trỢ ¿- +: 2c ©5¿22++Ex£EEEEEE2EE2EEE2EE2E12212212121E2212xcrkrrei 83

2.4.1 Hoạt động sản xuất nông - lâm nghiệp - 2 2 2 2+E+£x+zxezsc+2 832.4.2 Phát triển thủy điện - ¿+ s+Sk+EE2E2E EEEEEE1511211211211 121111111 xe 852.4.3 Xây dựng cơ sở hạ tang cceccccscccscsssesssesssecssessscssecssecsssssecssecsueescssecssecseeeses 87

Tidu két ChUONg ng 91CHƯƠNG 3 CẢNH BAO NGUY CƠ TRƯỢT LO DAT KHU VUC HO

THUY ĐIỆN SON LA wicescsscsssessessesssessessessusssessecsessusssessecsucsussseesessucsuseueesecsssuseseeseees 92

3.1 Đánh giá hiện trạng trượt lở đất khu vực hồ thủy điện Son La - 923.2 Đánh giá biến động thực phủ giai đoạn 1999-2019 và trượt lở đất 98

3.2.1 Phân loại thực phủ dựa trên quy luật vật hậu hoc và phân vùng tác

Ong CUA Sv8i1)x2 007070707 983.2.2 Độ chính xác phân loại thực phủ dựa trên dạng phô —— 103

1V

3.2.3 Mối quan hệ giữa biến động thực phủ và trượt lở đất . 103

3.3 Đánh giá độ nhạy cảm trượt lở đất khu vực hồ thủy điện Sơn La 108

3.3.1 Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến phát sinh TLD - 108

3.3.2 Đánh giá độ nhạy cảm trượt lở đất và kiểm chứng mô hình 116

3.4 Đánh giá nguy cơ tai biến trượt lở đất khu vực hỗ thủy điện Sơn La 127

3.4.1 Nguyên tắc chung đánh giá nguy cơ tai biến TLD - 127

3.4.2 Đánh giá nguy cơ tai biến TLD khu vực hồ thủy điện Sơn La 128

3.4.3 Xác định các khu vực có nguy cơ trượt lở cao và TAL CaO cece¿ 132 Tiểu kết chương 3 - - 2-52 St SE 1E 1211211 21111111111111 1111111111111 y0 134 KET LUẬN VÀ KIÊN NGHI ccscssssssessesssessessessessusssessessecsusssessessessnsssessessessesseeeses 135 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH Đà ĐƯỢC CONG BO CUA TÁC GIA LIÊN QUAN DEN LUẬN ÁN -©22©22 21 2E EE22E1211171271211211 2711121 1ecrxee 137 TÀI LIEU THAM KHẢO - 2-52 SS2S£2E£‡EE‡EEEEEE2EEEEEEEEEEEEEEEEkerkrrkerrrerree 138 :105009 252 151

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VA CÁC CHỮ VIET TAT

Chữ viết tắt | Chữ viết đầy đủ

ABRS Mô hình kết hợp Adaboot Rough Set

ACC Độ chính xác (Accuracy)

BRS Mô hình kết hợp Bagging Rough Set

DEM Mô hình số độ cao

FN Gia tri âm giả (False Negative)

FP Giá tri dương đúng (False Positive)

GIS Hệ thông tin địa ly (Geography Information System)

Kappa Index Chi số Kappa

NCS Nghiên cứu sinh

NDSI Chỉ số đất

NDVI Chỉ số thực vật

NPV Gia trị dự đoán âm (Negative Predictive Value)

PPV Giá tri dự đoán dương (Positive Predictive Value)

RMSE Sai số bình phương tối thiểu (Root Mean Square Error)

RS M6 hinh Rough Set

SPF Độ đặc hiệu (Specificity)

SST Độ nhạy (Sensitivity)

SVM Mô hình Supporting Vecter Machine

TLĐ Trượt lở đất

TN Giá tri âm thực (True negative)

TP Giá trị âm giả (True positive)

ROC Đặc trưng đường cong bộ thu

TBĐC Tai biến địa chất

VPH Vỏ phong hóa

SSP Simplified Spectral Pattern

vi

DANH MỤC CÁC BANG

Trang

Bảng 1.1 Phân loại trượt lở theo cơ chế dịch chuyên ¬— 9 Bảng 1.2 Phân loại trượt lở theo kích thước khối trượt -¿-¿s2=5+ 11

Bang 1.3 Các thông số kỹ thuật co ban của bộ cam TM, ETM+, MSS và OLI 30

Bang 1.4 Một số dạng phố đơn giản cho phân loại thực phủ -:- 34

Bảng 1.5 Các tham số bố trợ hỗ trợ phân loạ1 - - Ăc sex 34 Bảng 1.6 Miêu tả cau trúc cơ sở dữ liệu đối tượng thực phủ - - 34

Bang 2.1 Bang phân cấp ảnh hưởng của lượng mưa trung bình mùa mưa giai đoạn 1999-2019 đến quá trình trượt lở đất -zz+s+csz+sz+: 62 Bảng 2.2 Bảng phân chia cấp độ dốc (°) ảnh hưởng đến quá trình trượt lở đất khu vực hỗ thủy điện Sơn Lía ¿5£ xSE+EE+E£+E+E£EerEerxerxersexee 66 Bang 2.3 Một số anh Landsat 5, 7, 8 sử dụng trong luận án -5z=s+ 78 Bảng 2.4 Thống kê diện tích các loại thực phủ khu vực hồ thủy điện Sơn La i00 80

Bảng 2.5 Lớp thông tin vị trí trượt lở đất khu vực hồ thủy điện Sơn La 82

Bảng 3.1 Thống kê loại hình thực phủ và hiện trạng TLD năm 2019 104

Bảng 3.2 Thống kê loại hình thực phủ và hiện trạng TLD năm 2005 105

Bảng 3.3 Thống kê trượt lở theo yếu tố độ chia cắt sâu khu vực hồ thủy điện Bảng 3.4 Thống kê trượt lở theo yếu tố địa chất thạch học khu vực hồ thủy ñi im: P.0 - 1 110

Bang 3.5 Thống kê trượt lở đất theo yếu tố địa chất thủy văn khu vực hồ thủy

điện SON La - c 131211111211 1111011 1110 1111 g1 111g 1H vn ng kg 111

Bảng 3.6 Thống kê trượt lở đất theo yếu tố vỏ phong hoá khu vực hồ thủy điện

Bang 3.9 Thống kê trượt lở đất theo yêu tố độ đốc khu vực hồ thủy điện Sơn La 113Bang 3.10 Thống kê trượt lở đất theo lượng mưa trung bình năm khu vực hồ

In) 0001901080117 114Bang 3.11 Thống kê trượt lở đất theo mật độ đứt gay khu vực hồ thủy điện Sơn La I 14Bảng 3.12 Thống kê trượt lở theo đới động lực khu hồ thủy điện Sơn La 115Bảng 3.13 Thống kê trượt lở theo theo yếu tô mật độ giao thông khu vực hồ

thy 019010801177 116 Bảng 3.14 Đánh giá độ chính xác của các mô hình ¿+5 +++s<++s+sx+2 120Bảng 3.15 Thống kê sự khác nhau giữa các giá trị AUC trên các mô hình máy học I23Bảng 3.16 Thống kê diện tích và phần trăm nhạy cảm trượt lở đất khu vực hé

thủy điện Son La năm 20]I9 - E111 19111 111v vn nh rệt 126

Bảng 3.17 Bảng đánh giá nguy co TLD khu vực hồ thủy điện Sơn La 128Bảng 3.18 Thống kê diện tích và phần trăm nguy cơ tai biến trượt lở đất khu

vực hồ thủy điện Sơn La giai đoạn 1999 - 2019 -cc+<<s++ss2 131

Vili

DANH MỤC CÁC HÌNH

Trang

Hình 1 Bản đồ khu vực nghiên cứu -. ¿- 2 2 £+s+SE+EE+EE£EE+EE2EEEEeEEeEkeEkrrxrrerei 3

Hình 1.1 Tính chat cơ lý của đá tác động đến kiểu trượt lở đất - 10

Hình 1.2 Tổng quan các phương pháp xây dung bản đồ cảnh báo nguy cơ trượt I0 0 - 15

Hình 1.3 Anh nền tang Wayback Living Atlas của ESRI c.cscssscsssesseesseessessseesseess 26 Hình 1.4 Quy trình thành lập ban đồ hiện trạng trượt lở đất - + 27

Hình 1.5 Quy trình nhận dang tai biến trượt lở đất . -¿ s¿5cszs+zc++ 29 Hình 1.6 Ví dụ về chuyên dạng phổ day đủ sang dạng phé đơn giản đối với đối "60138511159 200 33

Hình 1.7 Sơ đồ phân tích thuật toán xây dựng bản đồ thực phủ dựa trên dữ liệu phổ đơn giản SSP - 52-5 SE E2E221212121211211211211 211111111 35 Hình 1.8 Sơ đồ tuyến khảo sát thực địa khu vực nghiên cứu ‹ 43

Hình 1.9 Quy trình nghiên cứu của luận án - «vs seeseeesereersersee 47 Hình 2.1 Ban đồ địa chất thạch học khu vực hồ thủy điện Sơn La 51

Hình 2.2 Bản đồ vỏ phong hóa khu vực hồ thủy điện Sơn La -. 53

Hình 2.3 Ban đồ địa chất thủy văn khu vực hồ thủy điện Sơn La 56

Hình 2.4 Bản đồ mật độ đứt gãy khu vực hồ thủy điện Sơn La - 58

Hình 2.5 Bản đồ đới động lực khu vực hồ thủy điện Sơn La - 5: 60 Hình 2.6 Bản đồ phân bố lượng mưa trung bình 3 tháng mùa mưa giai đoạn 1989-2019 khu vực hồ thủy điện Sơn La . ¿ 5¿©5s55z5c5+2 63 Hình 2.7 Mô hình số độ cao khu vực hồ thủy điện Sơn La -2- 5+ 65 Hình 2.8 Bản đồ độ dốc khu vực hồ thủy điện Sơn La 2-5-5 52 se 552 67 Hình 2.9 Ban đồ mật độ chia cắt ngang khu vực hồ thủy điện Sơn La 71

Hình 2.10 Bản đồ độ chia cắt sâu khu vực hồ thủy điện Sơn La 73

Hình 2.11 Bản đồ hướng sườn khu vực hồ thủy điện Sơn La - 75

Hình 2.12 Anh Landsat 8 OLI khu vực hồ thủy điện Sơn La - 78

Hình 2.13 Bản d6 thực phủ khu vực hé thủy điện Sơn La năm 2019 - 81

1X

Hình 2.14 Bản đồ mật độ giao thông khu vực hồ thủy điện Son La 89Hình 3.1 Phân tích ảnh Sentinel-1 về vi trí sat lở tại khu vực Thi xã Mường Lay 93Hình 3.2 Hiện trạng TLD trên anh Spot5 ở khu vực hồ thủy điện Sơn La, Thị

xã Mường Lay và ảnh thực ỞỊa - - - 5 c1 sreesresrerrkre 93

Hình 3.3 Bản đồ hiện trạng trượt lở đất khu vực hồ thủy điện Sơn La 97Hình 3.4 Xây dựng bản đồ thực phủ hàng năm dựa trên kết hợp bản đồ thực

phủ mùa mưa và mùa khô ¿5 +25 322333332 ESEEEervrereeerrserreerrree 99Hình 3.5 Bản đồ thực phủ năm 19909 :- 2 ©t+EE+EE2EEEEEEEEEEEEEEEEEEEEErrrrreeg 100Hình 3.6 Bản đồ thực phủ năm 2009 -¿- 2¿©2+2++2E++2EEt2E+tEE+zrxesrxerreee 101Hình 3.7 Bản đồ thực phủ năm 20 19 - 2-2-5 ©5£+S££EE£EEtEEE£EEEEEerxerkerrrerxee 102Hình 3.8 Thống kê diện tích RTN, CLN, CHN khu vực hồ thủy điện Sơn La

cho 3 năm 1999, 2009, 2019 Ghế 104

Hình 3.9 Ban đồ biến động thực phủ giai đoạn 2005-2019 2-2 se: 106Hình 3.10 Ảnh hưởng các yếu tố gây tai biến TLĐ 2- 2 2cscccz+zsccsez 109Hình 3.1 1 Tỉ lệ các cấp nguy cơ trong các mô hình -¿ sz©sz5+¿ 118Hình 3.12 Mô tả lỗi trên số liệu đào tạo và số liệu kiểm chứng 121

Hình 3.13 Duong cong ROC va giá tri AUC của các mô hình trong a) dao tao

và (b) kiểm CHUN oi eeceeseesecsesseessessessessecssessesssseessessessessesseeseeseesseesess 122

Hình 3.14 Ban đồ nhạy cảm trượt lở đất khu vực hỗ thủy điện Son La bằng mô

000051 125

Hình 3.15 Biểu đồ thống kê phần trăm diện tích theo cấp nhạy cảm trượt lở đất

khu vực hồ thủy điện Sơn La năm 20119 - 5+ ++sc++xx+serssereseexee 126Hình 3.16 Nguy co TLD khu vực hồ thủy điện Sơn La 2-2 25c: 130Hình 3.17 Biểu đồ thống kê phan trăm diện tích theo cấp nguy cơ trượt lở đất

khu vực hồ thủy điện Sơn La năm 2019 ¿2-2 s2 2+sz+sz+xze: 131

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Khu vực hồ thủy điện Son La có diện tích khoảng 5381 km’, chiếm một phần

diện tích các huyện Quỳnh Nhai, huyện Thuận Châu, huyện Mường La, tỉnh Sơn

La; một phan diện tích huyện Sin Hồ tỉnh Lai Châu; một phan diện tích huyện TuaChùa, Thị xã Mường Lay, huyện Mường Chà, huyện Tuần Giáo tỉnh Điện Biên;một phần diện tích huyện Mù Căng Chải tỉnh Yên Bái

Khu vực này là nơi giầu tiềm năng, lợi thế về tài nguyên đất, rừng, khoáng

sản, năng lượng, có thể khai thác phục vụ phát triển kinh tế dân sinh Tuy nhiên,trong thời gian qua, nơi đây gặp không ít những khó khăn và ton thất không nhỏ vềtài sản, tính mạng con người do thiên tai gây ra, trong đó có tai biến trượt lở đất(TLĐ), đang có xu hướng ngày một gia tăng Theo số liệu thống kê trong giai đoạn

từ 2015-nay, khu vực hồ thủy điện Sơn La xảy ra nhiều điểm TLD gây thiệt hại cả

về kinh tế lẫn con người [19] Đặc biệt, vào ngày 25/6/2018 mưa lớn gây TLĐ, đã

gây thiệt hại nghiêm trọng về người và tài sản của người dân, chỉ riêng trên địa bànthuộc tỉnh Lai Châu số người chết đã lên đến 6 người, 11 người mất tích [20].Nguyên nhân gây ra TLĐ ở đây chủ yếu do các nguyên nhân khách quan như đocường độ mưa lớn, tập trung trong một thời gian ngắn tại những khu vực địa hình

có độ dốc lớn, do thực phủ bị phá hủy, rồi mở đường trên sườn đốc, tạo ra các chân

ta luy déc đã làm mat cân băng bề mặt sườn đốc, gây nguy cơ TLD

Do tinh chất phức tạp và những hậu quả nghiệm trọng mà tai biến TLD gây

ra, nên tai biến này đã và đang được nhiều nước trên thế giới quan tâm đầu tưnghiên cứu; nhiều phương pháp và ứng dụng khoa học tiên tiến đã được áp dụng

vào công tác nghiên cứu và dự báo nguy cơ TLĐ Ở Việt Nam, cho đến nay, các

nghiên cứu về tai biến TLĐ chủ yếu vẫn là quá trình điều tra, khảo sát thực địa,các phương pháp chuyên gia, ứng dụng các mô hình nhằm phân vùng cảnh báonguy cơ TLĐ Ngày nay, cùng với quá trình phát triển của khoa học công nghệ,

đặc biệt ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS đã được một số bộ - ban ngànhbước đầu nghiên cứu trong rất nhiều lĩnh vực, trong đó có tai biến TLĐ đã góp

phan nâng cao được độ chính xác, bổ sung các vị trí TLD ở những nơi không tiếpcận được trực tiếp góp phần hỗ trợ cảnh báo nguy cơ TLĐ một cách nhanh chóng

va kip thời, giảm thiểu thiệt hại do tai biến TLD gây ra đặc biệt tại các vùng núi cóđịa hình phức tạp Do vậy, trước những yêu cầu của thực tiễn, NCS lựa chọn luận

án: “Nghiên cứu cảnh báo nguy cơ trượt lở đất khu vực hồ thủy điện Sơn La bằng

phân tích ảnh viễn thám và hệ thông tin Địa lý” Kết quả nghiên cứu của luận ánvừa có ý nghĩa khoa học, vừa có ý nghĩa thực tiễn sâu sắc

2 Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

2.1 Mục tiêu nghiên cứu

Xác định được hiện trạng và nguy cơ trượt lở đất bằng phân tích ảnh viễn

thám và ứng dụng GIS cho khu vực hồ thủy điện Sơn La phục vụ phòng tránh và

giảm nhẹ thiệt hại do tai biến trượt lở đất gây ra

2.2 Nội dung nghiên cứu

- Tổng quan nghiên cứu đánh giá tai biến trượt lở đất;

- Xây dựng quy trình phương pháp phân tích ảnh viễn thám và ứng dụng GIS

trong cảnh báo nguy cơ trượt lở đất;

- Phân tích, đánh giá và xây dựng cơ sở dữ liệu các yếu tố ảnh hưởng tới phátsinh trượt lở đất khu vực hồ thủy điện Sơn La;

- Nghiên cứu và bồ sung hiện trạng trượt lở đất khu vực hồ thủy điện Sơn La

từ tư liệu ảnh viễn thám;

- Nghiên cứu xây dựng bản đồ độ nhạy cảm trượt lở đất khu vực hồ thủy điện

độ Bắc, từ 10295010? đến 104°35°15°? kinh độ Đông

103°25'0"E 10324470".

vực nghiên cứu Ranh giới Quốc gia Ranh tỉnh

Ranh giới huyện Đường quốc lộ Đường tỉnh lộ Giao thông khác

21°470"N

Séng hd

Uy ban tinh

e Uy ban huyện

ĐIỆN BIEN Tên tinh

MƯỜNGLA Tên huyện

Mune tai Ten XÃ

Sóng Đà Tên sông

call Nha máy thủy điện

103°60°Ƒ: 103250": 103944011.

(Nguôn: Dữ liệu bản đồ hành chính được biển vẽ TY LỆ 450.000 Biên tập: NCS Nguvén Văn Dang

theo Ban dé lành chính do NXB Bản đồ xuất bản năm 2015) 9 45 0 9 Giảo viên hưởng dan:

=—=—— PGS TS Neuen Ig(Thu từ tỷ lệ !:30.000)Kn

Hình 1 Bản đồ khu vực nghiên cứu

3

3.2 Phạm vi khoa học

Luận án tập trung nghiên cứu trượt lở đất ở khu vực đôi núi trên các lưu vực

sông suối đồ vào hồ thủy điện Sơn La bao gồm cả trượt lở đất tự nhiên và trượt lởđất do tác động trực tiếp hoạt động nhân sinh Luận án không nghiên cứu các hiện

tượng trượt lở bờ sông, bờ hồ

Trên cơ sở phân tích ảnh viễn thám quang học và ảnh radar, luận án tập trung

phân tích - nhận dạng các khối trượt lở lớn Phân tích sự thay đôi của thực phủ giai

đoạn 1999-2019 dé thay rõ được mối quan hệ giữa thực phủ và trượt lở đất

Nguy cơ trượt lở đất được đánh giá trên phương diện địa lý tổng hợp Cácnhân tố ảnh hưởng đến tai biến trượt lở đất bao gồm các yếu tố địa mạo, khí hậuthủy văn, địa chất, kiến tạo, thực phủ và hoạt động kinh té của con người Trongluận án này, tai biến trượt lở đất ở khu vực hồ thủy điện Sơn La được đánh giá dựa

trên 13 nhân tổ bao gồm: địa hình, độ dốc, chia cắt sâu, hướng sườn, chia cắt ngang,

lượng mưa, vỏ phong hóa, địa chất thạch học, địa chất thủy văn, đới động lực, mật

độ đứt gãy, thực phủ và mật độ giao thông.

4 Dữ liệu sử dụng

Luận án được hoàn thành trên cơ sơ nguồn tài liệu sau:

- Dé tài NCKH cấp nhà nước do TS Phạm Quang Son làm chủ nhiệm cóliên quan trực tiếp đến các nội dụng của luận án: “Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệtinh VNREDSat-1 và tương đương trong điều tra, dự báo và đánh giá các tai biếnđịa chất các công trình hồ thuỷ điện và giao thông các tỉnh khu vực Tây Bắc”,trong đó NCS là thành viên của đề tài Dé tài đã sử dụng các dit liệu ảnh viễn thám

VNREDSat-1, SPOT-5 và Landsat-8 dé hỗ trợ nghiên cứu, dự báo, đánh giá một

số tai biến địa chất ở lưu vực hồ thuỷ điện lớn và hệ thống đường giao thông vùng

Tây Bắc” (đã nghiệm thu)

- Tài liệu khảo sát thực địa “Dự án tổng kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn

2013-2015” trong đó NCS là thành viên của đoàn khảo sát.

- Ảnh vệ tinh quang học (chủ yếu là anh Landsat 4,5,7,8) từ năm 1999 đếnnay và ảnh radar (chủ yếu là Sentienel 1A, IB) được thu thập từ địa chỉ

https://earthexplorer.usgs.gov/.

- Các tai liệu thu thập va tổng hop

+ Các tài liệu nghiên cứu trượt lở đất trên thế giới và Việt Nam, khu vực

nghiên cứu.

+ Các tài liệu nghiên cứu về địa chất, địa mạo, khí hậu, thủy văn, vỏ phonghóa, thực phủ liên quan đến khu vực nghiên cứu

+ Các công trình và tài liệu đã công bố liên quan đến khu vực nghiên cứu

+ Số liệu mưa trung bình các tháng từ năm 1999-2019 của khu vực nghiên cứu

5 Luận điểm bảo vệ

Luận điểm 1: Trượt lở đất tại khu vực hồ thủy điện Son La là kết quả tác

động tông hợp của các yếu tố tự nhiên và nhân sinh bao gồm các yếu tố địa hình, độdốc, chia cắt sâu, hướng sườn, chia cắt ngang, lượng mưa trung bình các tháng mùamưa, vỏ phong hóa, địa chất thạch học, đới động lực, mật độ đút gãy và thực phủ

Luận điểm 2: Ứng dụng mô hình BRS dé xây dựng bản đồ nhạy cảm trượt lở

đất cho độ chính xác cao và phù hợp với khu vực hồ thủy điện Sơn La

6 Những điểm mới của luận án

- Xác định được hiện trạng TLD va biến động thực phủ khu vực hồ thủy điệnSơn La giai đoạn 1999-2019 bang phân tích các chỉ số phô trong phân loại ảnh viễn

thám Landsat 4,5,7,8.

- Đã kết hợp được mô hình học máy (Adaboot va Bagging) dé tăng hiệu qua

dự báo của mô hình học máy RS cho thành lập bản đồ nhạy cảm trượt lở đất tỷ lệ

1:50000 tại khu vực hồ thủy điện Sơn La

7 Ý nghĩa khoa học của luận án

- Luận án đã xây dựng được quy trình ứng dụng viễn thám và GIS đánh giá

xây dựng bản đồ hiện trạng tai biến TLĐ và đưa ra mô hình xây dựng bản đồ cảnhbáo nguy cơ TLĐ cho khu vực hồ thủy điện Sơn La Phương pháp đã phát huy được

những ưu điểm của tư liệu ảnh đa thời gian, miễn phí, giúp tiết kiệm được thời gian

cũng như kinh phí.

- Các kết quả nghiên cứu của Luận án đã góp phan làm phong phú cơ sở lý

luận và cách tiếp cận hệ thống, tổng hợp các yếu tố tự nhiên, kinh tế xã hội trong

mỗi liên hệ với tai biến trượt lở đất trên một vùng hồ thủy điện

- Trên co sở ứng dụng các mô hình máy học xây dựng bản đồ cảnh báonguy cơ trượt lở đất, từ đó kiến nghị cho địa phương có kế hoạch khai thác và sửdụng hợp lí lãnh thổ nhăm phòng tránh và giảm nhẹ thiên tai.

8 Cau trúc của luận án

Ngoài phần mở đầu và phần kết luận, luận án gồm 3 chương:

Chương 1: Cơ sở lý luận và phương pháp cảnh báo nguy cơ trượt lở đất bằng

phân tích ảnh viễn thám và ứng dụng GIS

Chương 2: Cơ sở dit liệu phục vụ đánh giá tai biến trượt lở đất khu vực hồ

thủy điện Sơn La

Chương 3: Cảnh báo nguy cơ trượt lở đất khu vực hồ thủy điện Sơn La

CHƯƠNG 1

CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ PHƯƠNG PHAP CANH BAO NGUY CƠ TRƯỢT

LO DAT BANG PHAN TICH ANH VIỄN THÁM

VA UNG DUNG GIS

1.1 Tổng quan nghiên cứu cảnh báo nguy co trượt lớ đất

1.1.1 Trượt lở đất và cảnh báo nguy cơ trượt lở đất

Tai biến địa chất nói chung, tai biến TLD nói riêng đã, đang và sẽ van là mốihiểm họa đối với tính mạng con người và là thách thức lớn đối với sự phát triển bềnvững KT-XH ở nhiều nước trên thế giới Trong những năm gần đây, tai biến TLĐnày thường xuyên xuất hiện ở nhiều nước trên thế giới, gây ra những tổn thất vôcùng lớn về kinh tế và tính mạng con người ở nhiều quốc gia Cho đến thời điểmnày, mặc dù nhiều quốc gia đã khá thành công trong nghiên cứu phòng tránh thiêntai, nhưng nhiều khi vẫn còn bị động bởi tính bất ngờ xuất hiện Theo thống kê của

cơ quan tô chức sức khỏe thế giới (World Healthy Organization), từ năm

1998-2017, tai biến TLĐ đã làm ảnh hưởng đến cuộc sống của 4,8 triệu người và làm chếthơn 18.000 người, đồng thời ảnh hưởng lớn đến nền kinh tế của nhiều quốc gia[135] Thực tế đó đòi hỏi đối với bất kỳ một quốc gia nào, phát triển KT-XH phảigắn liền với nghiên cứu phòng tránh giảm nhẹ thiên tai, trong đó có tai biến TLD -một trong những loại tai biến phổ biến xảy ra ở những vùng có địa hình phức tạp.Chính vì vậy, dé nghiên cứu cũng như đưa ra các biện pháp phòng tránh loại tai

biến này, trong đó chúng ta cần hiểu rõ, xác định được các nguyên gây tai biến

TLD, từ đó đưa ra các biện pháp cảnh báo TLD góp phần hạn chế được tác hại củaloại hình tai biến này

1.1.1.1 Khái niệm trượt lở đất

Hiên nay, tồn tại rất nhiều định nghĩa về tai biến TLĐ (landslide), có nhiềuquan niệm khác nhau: “TLD là sự di chuyển của khối đất đá, mảnh vụ hoặc đấtxuống chân sườn dốc ”[38] [43] [43, 115, 124]; “7LD là qua trình hoạt động củacác điều kiện tự nhiên bao gốm các qua trình địa mạo, thủy văn và địa chất và cáchoạt động của còn người ”; “TLĐ là sự di chuyển xuống chân sườn dốc của các vậtliệu trên các sườn như da, dat, vật liệu nhân tao Các vật liệu này có thé di chuyên

7

bằng các cơ chế khác nhau như đồ, rơi, trượt, chảy” [119] Mặc dù quan niệm củamỗi tác giả có điểm khác nhau nhưng đều thống nhất TLD là sự di chuyên của đất

đá xuống chân sườn đốc dưới tác động của trọng lực TLD là sản phẩm của sự thayđổi điều kiện tự nhiên như địa hình địa mạo, địa chất, khai thác tài nguyên thiênnhiên của con người, đã làm mất cân bang của các khối đất đá gây nguy cơ TLD[21, 22] Có thể khang định rằng, chính những khái niệm này đã làm thay đổi cáchtiếp cận cũng như việc lựa chọn phương pháp áp dụng đồng bộ, phù hợp và hiệu

quả trong nghiên cứu tai biến TLĐ

Ban đồ nhạy cảm TLD mô ta khả năng có thé xảy ra TLD trong tương laidựa trên các đặc điểm của một khu vực hoặc một địa điểm Ngoài ra cũng có một số

tổ chức sử dụng thuật ngữ “bản đồ tiềm năng TLD” cho các bản đồ loại này

Bản đồ nguy cơ trượt đất cho biết khả năng xảy ra TLD trên toàn bộ một khuvực nhất định Một bản đồ nguy cơ TLĐ đầy đủ không chỉ cho thấy khả năng TLĐ

có thé hình thành tại một địa điểm cụ thé mà còn cả khả năng nó có thé di chuyển

xuống dưới một khoảng cách nhất định

1.1.1.2 Phân loại trượt lở đất

Theo Varnes (1978 và 1984) các loại hình trượt lở thường gặp nhất bao gồm:trượt lở, sat lở, lở đá [123, 124] Tai biến TLD thường xảy ra nhiều ở các sườn đồinúi đốc, đường giao thông, hệ thống đê đập, các bờ mỏ khai thác khoáng sản, các hồđào xây dựng công trình Đây là loại hình tai biến thường có quy mô từ trung bình tớilớn, phạm vi phát triển rộng, diễn biến từ rat chậm (2- 5cm/năm) gây chủ quan cho conngười, tới cực nhanh (lớn hơn 3m/s) thường khiến người dân không đối phó kịp

Ngoài ra, tai biến TLD còn xảy ra tại các thung lũng và trién sông, dọc các bờbiển bị xói Trong quá trình TLD, có sự đan xen giữa hiện tượng dich chuyền trượt,hiện tượng sụp đồ Hiện tượng TLD thường được báo trước bằng các vết nứt sụt ănsâu vào đất liền và kéo dài theo bờ sông, bờ biển Diễn biến phá hoại của sạt lở nhanh

và đột ngột Sạt lở bờ thường có xu hướng tái diễn nhiều năm, phạm vi ảnh hưởng

rộng, đe doạ phá hỏng cả cụm dân cư, đặc biệt là các cụm dân cư kinh tế lâu năm ở

các vùng đồng bằng, ven biển TLĐ cũng hay xảy ra ở các tuyến đường giao thông,các tuyên đê TLD ở các triên đôi núi thường làm mat một phân mặt đường hoặc ca

đoạn đường đôi núi, phá hoại cả một tuyến đường, gây ach tắc vận chuyền và hệ quakinh tế xã hội nghiêm trọng.

- Lở đá: Là hiện tượng các tảng đá, mat gan kết với cả khối, sup đồ và lăn xuống

vùng thấp Xuất hiện ở các vùng núi bị phong hoá mạnh, tầng đá mặt bị nứt nẻ, kết cấukém hoặc ở những vùng tầng đất mặt không đồng nhất, xen lẫn giữa đất và đá tảng.Khi có mưa lớn, kéo dài, rửa trôi tầng đất, làm lộ các tảng đá, đến một lúc nào đó, dotrọng lực, các tảng đá lở xuống chân sườn dốc

Năm 1972, A Nemcok, J.Rybar (Tiệp Khắc) cũng phân loại các dạng TLD

theo cơ chế và tốc độ dịch chuyền của đất, đá thành 4 loại: đồ lở, trượt xoay, trượt

ky , | Trượt đá, trượt khôi, | Trượt khôi vụn,

(tôc độ nhanh) | Thăng ; ¬

trượt trôi trượt trôi khôi vụn

Chảy

: Chảy khối vụn Chảy đất

(tôc độ chậm)

- Đồ đá là quá trình dịch chuyên kết câu đá biến đổi từ ít đến nhiều, it sting

nước Các khối đá ở các dang mảnh, cục, tảng

- Chảy chậm là hiện tượng chuyên dịch từ đỉnh xuống chân bờ dốc Tốc độdịch chuyên rất chậm., chỉ khoảng vài mm đến vai cm trong 10 năm Đây là dangchuyên dịch cơ bản, là bước đầu của các loại chuyên dịch đất đá trên bờ dốc và nókhông đủ lớn để gây ra những chuyền dịch nhanh hơn

- Trượt (xoay) là những chuyền dịch tương đối nhanh của một khối đất đátheo một hay nhiều mặt trượt - là những mặt phân chia khối trượt và phần nên

không bị dịch chuyền Tốc độ dịch chuyên của đất đá có thể đạt đến vài mét trong

một ngày đêm.

- Trượt (thắng) theo dòng là những chuyên dịch nhanh của khối đất đá dọctheo bờ đốc do đất đá bị bão hoà nước Trượt dòng có tốc độ dịch chuyền khoảngvài m trong một phút và thường xảy ra trong mùa mưa, nhất là khi có những trậnmưa kéo đài với lượng mưa lớn Tuỳ theo thành phần vật chất của đất đá trên bờ

dốc mà trượt dòng tạo thành những dòng bùn đất (khi đất gồm các hạt sét hay bụi)

hay những dòng bùn đá (khi trong đất chủ yếu là các cục đá nhá) mà đôi khi còn gọi

là các dòng bùn chảy, đá trôi Trượt theo dong cũng có thé xảy ra trên các lớp đấtphủ, sau các trận mưa lớn hay khi tuyết tan

- TLD là những chuyền dịch rất nhanh của những khối dat đá từ những bờ dốc

đứng hay theo những mặt trượt có độ dốc lớn, đất đá bị rơi tự do hay trượt xuống rồidồn lại thành đống dưới chân bờ dốc Tuy theo địa hình, tuỳ theo từng loại đất đá mà

hiện tượng TLĐ xảy ra theo những tốc độ và quỹ đạo khác nhau Tuy khối lượng đất

đá đỗ không lớn nhưng do tốc độ dịch chuyền rất nhanh (khoảng vai m/s) nên thườnggay ra những tai nạn bat ngờ, nhất là các vùng ở dưới chân đốc (hình 1.2)

—= Chay:

—~ Wat liệu bo rời, không gan

ket hoặc độ gan ket rat yeu:

dat, vụn tho, tram tích trẻ.

Vat liệu cứng, độ gan kết

tot: đá ket tinh, đá tram tích.

Hình 1.1 Tính chất cơ lý của đá tác động đến kiểu trượt lớ đất

Vật liệu TLD có thé là đất đá sản phẩm phong hoá hoặc các thành tạo tram

tích Dé tứ bở rời, có thé là đá gốc; song vật liệu TLD phô biến là hỗn hợp đất đá,trong nhiều trường hợp có cả thực phủ thực vật Vì thế còn có hệ thống phân loạitheo kích thước và thể tích khối trượt Đối với mỗi khối trượt, ngoài việc xácđịnh kích thước vật liệu trượt, độ gắn kết, cần xác định thành phần da gốc cau

tạo khối trượt

10

TLD rat da dạng về hình thái, kích thước, cấu trúc, rất phức tạp về nguyênnhân thành tạo, rất đa dạng về cơ chế và động lực phát triển Hiện nay có các bảngphân loại dựa vào hình thái, cấu trúc khối trượt hoặc về dạng chuyển động Nhữngbang phân loại càng về sau, càng mang tính tổng hợp cao Theo Lomtadze V.D, cóthế xem xét hiện tượng TLĐ ở những khía cạnh thể hiện quy mô (bảng 1.2) Trongnghiên cứu này, NCS sử dung phân loại TLD theo Lomtadze V.D (1982) để đánhgiá tai biến TLD cho khu vực nghiên cứu.

Bảng 1.2 Phân loại trượt lớ theo kích thước khối trượtPhân loại của Lomtadze V.D (1982) Phân loại của luận án

Quy mô Kích thước khôi trượt Quy mô Kích thước khối trượt

Rấtnhỏ | Vài mỶ, vài tang

Nhỏ <200 m3 Nho 10- 200 m?

Trung bình | 201- 1000mỶ Trung bình 201 - 1000 m3

Lớn 1001- 200000m3 Lớn 1001 - 100000 m?

Rất lớn — | >200000m? Rất lớn > 100000 m3

(Nguồn: dẫn theo [17])

1.1.1.3 Các yếu tô ảnh hưởng tới phát sinh tai biến trượt lở đất

Theo Varnes (1978) định nghĩa: “Quá trình trượt lở đất bao gom chuỗi các

sự kiện liên tục bao gồm các nguyên nhân hình thành tới tác động của tai biếntrượt lở đất”, nguyên nhân xảy ra tai biến TLD có thé chia ra thành bốn nhóm

- Nguyên nhân vật lý: bao gồm các hoạt động mưa lớn, động đất, núi lửa

- Nguyên nhân con người: bao gồm các quá trình khai thác làm đường, cáchoạt động nô min

Việc xác định rõ nguyên nhân gây TLĐ với từng khu vực có ý nghĩa rất quan

trong trong việc đánh giá, xây dựng bản đồ nguy cơ TLĐ Ở Việt Nam, tai biến

11

TLD chịu sự tác động tổng hợp của các điều kiện tự nhiên và hoạt động của con

người Theo Lê Đức An (2008), các yếu tô gây tai biến TLĐ bao gồm các yếu tô địa

chất - địa mạo, các yếu tố khí hậu, các hoạt động của con người, các yếu tố tức thời(mưa lớn bat thường, nỗ min, động đất) [1, 2]

a) Nhóm yếu tổ địa chất

- Yếu tố địa chất thạch học: Trong nghiên cứu đặc điểm của địa chất thạch

học trên thế giới cũng như ở Việt Nam cho thấy độ cứng đất đá có liên quan mật

thiết đến địa chất thạch học [30] Nhìn chung, địa chất thạch học ảnh hưởng đến độ

én định của đất đá, độ xốp và tính thâm thấu của đất Do đó, yếu tố địa chất thạch

học là yếu tố quan trọng đối nghiên cứu tai biến TLD [41], [104].

- Yếu tô địa chất thủy văn: Tầng chứa nước là một phan của vỏ Trái đất cócác lỗ hoặc lỗ rỗng bị bão hòa nước Thông thường, các lỗ rồng và lỗ của đất đáchứa đầy nước do lượng mưa liên tục, và khi chúng chạm đến bề mặt không thểthấm xuống gây nguy cơ tai biến TLD [92, 129]

b) Nhóm yếu tố địa mạo

- Địa hình: là một yếu tố quan trọng gây ra tai biến TLĐ, địa hình ảnh hưởngđến chế độ độ âm và nhiệt độ [72] Địa hình thấp và bằng phăng thường được sửdụng để xây dựng đường giao thông, tuy nhiên quá trình làm đường đã làm thay đổitrạng thái cân bang tự nhiên đã gây ra TLD ở các vùng nay [8, 11, 65] Ngoài ra, sự

thay đổi địa hình ảnh hưởng đến TLD do các quá trình địa động lực [51]

- Độ dốc đặc trưng cho sự phân dị của địa hình và đóng vai trò quan trọngtrong tai biến TLD [119], [94] Độ dốc đặc trưng cho thế năng về lực tác dụng lên

đất đá gây ra bởi tác dụng của trọng lực Độ đốc càng cao thì thế năng càng lớn, bởi

vậy nơi có độ dốc thấp (< 5°) thì thường không xảy ra trượt lở Độ dốc địa hìnhcàng lớn càng thuận lợi cho quá trình trượt, tuy nhiên với độ dốc từ 500-900 lại ítxảy ra TLD bởi địa hình này thường đất đá ở trạng thái bền vững, rắn chắc Do đó,

độ dốc là yếu tố được sử dụng nhiều trong các mô hình TLD [107]

- Độ chia cắt ngang: đặc trưng cho tính phân dị của địa hình trên một đơn vị

diện tích, là yếu tố gián tiếp thé hiện năng lượng địa hình Mật độ chia cắt ngangcủa địa hình liên quan đến mạng lưới dòng chảy sông, suối [102] Khi mùa mưa

12

đến, các dòng chảy của các con sông, suối gây ra quá trình bào mòn, xói lở đất đá

gốc ở chân sườn và vận chuyền vật liệu đi nơi khác Chính quá trình này dần dần

pha vỡ sự cân bằng bền vững tạm thời của địa hình và gây ra hiện tượng TLD

- Độ chia cắt sâu: thé hiện bởi độ chênh cao của địa hình trên don vị diện tích

(m/km?), yếu tố chia cắt sâu thé hiện vai trò năng lượng của địa hình [102] Khi độ

cao tương đối càng lớn thì năng lượng địa hình cảng cao, quá trình dịch chuyền đất

đá xảy ra càng mạnh và gây ra hiện tượng tai biến TLD

- Hướng sườn: yếu tô này có mối quan hệ mật thiết đến hướng gió, mưa,độ4m của đất đá trên các tầng địa hình khác nhau [38],[60] Yếu tố hướng sườn đượcxem là yêu tố quan trọng việc lập bản đồ TLĐ [103]

c) Nhóm yếu tô kiến tạo

- Yếu tô vỏ phong hóa: yếu tố này đóng một vai trò quan trọng đối với tai

biến TLĐ Vỏ phong hóa là một quá trình địa chất xảy ra trong đất đá Nói đến vỏphong hóa trước tiên phải nói đến cường độ phong hóa, nó bao hàm tốc độ phong

hóa, bề dày vỏ phong hóa và đặc tính thay đổi đất đá Có hai dạng phong hóa:

phong hóa vật lý và phong hóa hóa học Hai quá trình phong hóa thường diễn ra

đồng thời và có quan hệ qua lại thúc đây lẫn nhau [39, 133]

- Mật độ đứt gãy: phản ánh mức độ mạnh yếu của đất đá, trong một nghiên

cứu khác, mật độ đứt gãy phan ánh sự suy giảm của các dat đá có thé gây TLD [96]

- Tai biến TLĐ còn chịu ảnh hưởng lớn bởi các trận động đất Phần lớn taibiến TLD trong quá khứ đều được kích hoạt bởi các yếu tố dia chấn va các sự cénày thường xảy ra rất bất ngờ

d) Nhóm yếu tố khí hậu thủy văn

Lượng mưa là yếu tố quan trọng khi nghiên cứu tai biến TLD Nhiều nghiên

cứu trên thế giới cũng như ở Việt Nam đều khăng định lượng mưa gây ra tai biếnTLD bao gồm: lượng mưa trung bình năm, lượng mưa trung bình tháng, cường đồmưa trong thời gian ngắn Ngoài ra, một số nghiên cứu đã chỉ ra lượng mưa ở các

vùng đồng bằng có tác động thấp hơn lượng mưa ở các vùng đồi núi [15, 16, 130]

e) Hoạt động kinh tế, xã hội của con người

13

Cùng với quá trình hoạt động kinh tế, xã hội của con người đặc biệt tạinhững vùng có địa hình phực tạp gan liền với các hoạt động xây dựng kết cau hạtầng và phát triển kinh tế bao gồm các quá trình chuyên đổi mục đích sử dụng đất

như xây dựng đường giao thông công cộng đã làm gia tăng tình trang TLD trong

mùa mưa lũ [126] Chính quá trình xây dựng đường giao thông, quá trình di dân tái

định cư khi xây dựng các dự án thủy điện lớn có thé thế cân bằng tự nhiên, thay đôi

thực phủ bằng các quá trình đốt phá rừng làm nương rẫy đã làm tăng khả năng TLĐ

[3 17, 46,54].

Trên cơ sở tông quan phân tích các yêu tô ảnh hưởng đến tai biến TLD trênthế giới cũng như ở Việt Nam, tham chiếu với các tài liệu tại khu vực nghiên cứu.Trong nghiên cứu nay, NCS tập trung đánh giá tai biến TLD dựa trên 13 yếu tô baogồm: yếu tố địa hình, yếu tố chia cắt sâu, yếu tố chia cắt ngang, yếu tô độ dốc, yếu

tố hướng sườn, yếu tố địa chất thủy văn, yêu tố địa chất thạch học, yếu tố vỏ phonghóa, yếu tô mật độ đứt gãy, yêu tố đới động lực, yếu tố lượng mưa trung bình thángmùa mưa, yếu tô mật độ giao thông và yếu tố thực phủ

1.L2 Tổng quan nghiên cứu cảnh báo nguy cơ trượt lở đất bằng viễn thám - GIS

và trí tuệ nhân tạo

Hiện nay, việc nghiên cứu cảnh báo nguy cơ TLĐ bằng công nghệ viễn thám

và GIS đã và đang được nhiều nhà khoa học trên thế giới cũng như ở Việt Nam

nghiên cứu và ứng dụng Trong đó, việc ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS này

thông qua các mô hình định tính và mô hình định lượng nhằm nghiên cứu xây dựngbản đồ cảnh báo nguy cơ TLĐ (hình 1.2) Các phương pháp định tính bao gồm phântích tổng hợp và kiểm kê; phân tích địa mạo và các phương pháp đánh giá bằng kiến

thức chuyên gia [42, 105] Các mô hình định lượng bao gồm phương pháp thống kê,

phương pháp xác suất [75, 105] Có thê nói, các phương pháp định tính được đánhgiá là khá chủ quan về bản chất, trong khi các mô hình định lượng được coi làkhách quan hơn [53, 62] cụ thể như sau:

14

Đánh giá va khoanh vùng nguy cơ TLD

E— | J

Cách tiếp cận định tính Cách tiếp cận bán định lượng Cách tiếp cận định lượng

Phân tích kiểm kẽ Phân tích địa mạo Phân tích đa chỉ tiêu

Phân tích thống kê Phân tích tất định Phân tích xác suất Trí tuệ nhân tạo AI

Vect 4

Thống kê nhị biến Thống kê đa biến [>| Vecto máy

hỗ trợ SVM

| Tần số tỷ lệ Hồi quy Phương pháp giới [>| Cây quyết định

> Logieti > An hyLogistic han can bang

Phuong Ls Tối ưu vec tơ máy hỗ

Hình 1.2 Tổng quan các phương pháp xây dựng bản đồ cảnh báo

nguy cơ trượt lở đất1.1.2.1 Tổng quan các phương pháp phân tích định tính

Phương pháp định tính bao gồm các phương pháp kiểm kê; phương pháp địamạo dé đánh giá và phân vùng nguy co TLD Hau hết các dữ liệu liên quan đến cácyêu tô gây ra TLD được thu thập thông qua công nghệ viễn thám và dữ liệu thực địatrực tiếp hiếm khi được áp dụng đối với phương pháp này Việc lập bản đồ địa mạo

để xác định nguy cơ TLD được thực hiện bằng anh hàng không [67, 76, 85, 125]hoặc từ ảnh vệ tinh [100] Những phương pháp này phổ biến nhất, nhưng nhất thiếtphải gắn liền với việc lập bản đồ hiện trạng TLĐ Phương pháp này cũng bao gồmviệc thu thập và ghi lại dữ liệu về vị trí, loại và kích thước TLĐ Ngoài ra, dữ liệu /

15

thông tin về các yếu t6 nguyên nhân, cơ chế kích hoạt và tần suất xảy ra tai biến TLDcũng cần thiết [44, 45, 53, 62] Xây dựng bản đồ hiện trạng TLĐ được coi là cốt lõi vàđây là yêu cầu bắt buộc đối với hầu hết các phương pháp phân vùng nguy co TLD [45]hoặc dé xây dựng các quy tắc chung cho dự báo nguy cơ hoặc xác thực mô hình dự báotai biến TLĐ.

1.1.2.2 Tổng quan các phương pháp sử dụng kiến thức chuyên gia

Phương pháp này dựa trên các yếu tố khác nhau gây ra TLĐ được chuyên

gia đánh giá lựa chọn Sau đó, chuyên gia đưa ra quyết định về mức độ nguy hiểmđối với từng khu vực nhất định, sau đó lựa chọn sử dụng phương pháp lập bản đồgián tiếp hoặc trực tiếp Nguy cơ TLĐ được đánh giá dựa trên các biến gần nhưtinh [44, 53] chu yếu dựa trên kinh nghiệm của một người đánh giá [27, 35, 57,

62, 64, 67, 73, 105, 115, 121, 124] Bởi lẽ các phương pháp này dựa trên đánh giá

của một chuyên gia nên chúng được coi là khá chủ quan [36, 53, 62, 75, 108].

1.1.2.3 Tổng quan các phương pháp phân tích bán định lượng

Phương pháp bán định lượng được nhiều nhà khoa học nghiên cứu ứng dụng

dé đánh giá tính nguy co TLD [24, 26, 52, 55, 56, 65, 78] và phân vùng nguy cơ [32].Các phương pháp được phân loại thành: phương pháp phân tích cấp bậc (AnaticalHiearchy Process - AHP), phân tích dựa trên tập mờ (fuzzy set based analysis), kếthợp tuyến tính có trọng số và trung bình trọng số có thứ tự [17, 26, 32, 55]

1.1.2.4 Tổng quan các phương pháp phân tích định lượng

Ngày nay, phương pháp phân tích định lượng trong nghiên cứu tai biến TLĐđược rất nhiều các nước trên thé giới áp dụng Phương pháp này bao gồm rất nhiềucác phương pháp như phương pháp xác suất thống kê, phương pháp tất định Phươngpháp thống kê được sử dụng rộng rãi dé phân vùng nguy cơ TLD [62, 70, 75, 89].Phương pháp thống kê nhị biến hay đa biến đều thé hiện sự đa dang về các yêu tố đầu

vào, quy mô lựa chọn, công cụ mô hình hóa thống kê, các phương pháp được sử dụng

để đánh giá và kiểm tra độ chính xác của mô hình Về độ chính xác, một số phươngpháp có thé cho kết quả tốt hơn; tuy nhiên không có phương pháp nào được chứngminh là hoàn hảo về độ chính xác Trên thực tế, việc tích hợp các phương pháp nàyvào một mô hình tối ưu có thê tạo ra kết quả tốt hơn một mô hình đơn lẻ Năng lực,

16

kỹ năng và kinh nghiệm của người đánh giá trong việc áp dụng một mô hình thống kê

cụ thê là yếu tố quan trọng hơn bản chất của mô hình [42, 107] Nhìn chung, không

có san các tiêu chuẩn và quy tắc thiết lập dé đánh giá nguy co TLD khoanh vùngTLD thông qua các mô hình thống kê Điều đó luôn là một thách thức trong việc ápdụng một phương pháp thích hợp để đánh giá nguy cơ TLĐ Hạn chế chung của cácphương pháp thống kê này là chúng không tính đến các cơ chế kiểm soát tai biếnTLD, mà giả định rằng các khu vực TLD trong tương lai có thé được dự đoán bangnhững phân tích kết hợp của các yếu tô dẫn đến TLD trong quá khứ [67, 81, 109]

Trên cơ sở tổng quan các phương pháp nghiên cứu cảnh báo nguy cơ TLĐ,

cùng với quá trình tham chiếu với các tài liệu hiện có Trong luận án này, NCS sử

dựng phương pháp phân tích định lượng để đánh giá tai biến TLĐ thông qua một số

mô hình đánh giá tai biến TLĐ

1.1.2.5 Tổng quan phân tích ảnh viễn thám phục vụ cảnh báo nguy cơ trượt lở đất

a) Viễn thám quang học

Hiện nay, trên thế giới viễn thám quang học đang là tư liệu đóng góp đáng kêtrong nghiên cứu tai biến TLD Các nghiên cứu TLD từ tư liệu này được phân chia

theo các bước sóng bao gồm ảnh đa phổ (Multispectral), ảnh viễn thám siêu phổ

(Hyperspectral) và các dữ liệu ảnh độ phân giải cao như ảnh máy bay không ngườilái (UAV), ảnh camera mặt đất

Ké từ khi có tư liệu viễn thám, việc giải đoán hình ảnh viễn thám van là cách

phô biến nhất dé nhận biết TLD và góp phần thành lập ban đồ TLD [99, 102, 120,

125] Anh máy bay là nguồn dữ liệu đầu tiên được sử dụng, tiếp theo là ảnh vệ tinh

độ phân giải cao và ảnh chụp máy bay không người lái (UAV).

Giải đoán ảnh máy bay và ảnh vệ tinh độ phân giải cao đến rất cao đã được

sử dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu [58] Các đối tượng mặt đất được giải đoán

thông qua hình dạng, kích thước, màu ảnh, tông màu, độ đốm, kết cấu, kiểu mẫu và

địa hình khu vực [58, 61] Đối với một người giải đoán có kinh nghiệm, việc giải

đoán trực quan khá đơn giản và không yêu cầu kỹ năng công nghệ phức tạp Quansát lập thể thường được sử dụng như một công cụ hỗ trợ vì một số đặc tính của TLD

17

chỉ có thể được nhận biết ở mô hình 3D [47] Tăng cường chất lượng ảnh nhưPansharpening, lọc mây, và nan chỉnh lưu hình hoc và bức xạ thường được sử dụng

dé cải thiện chất lượng hình ảnh trước khi giải đoán [132] Vi dụ: hình ảnh màu vàhình ảnh đen trắng thường được hợp nhất để cung cấp hình ảnh màu với độ phângiải không gian cao hơn [82] Các hình anh lập thé có thé nhắn mạnh diện hình tháicủa địa hình và thể hiện những thay đổi về hình thái địa hình [95]

Ở nhiều khu vực (Bắc Mỹ, Nga, Châu Âu ), ảnh máy bay có sẵn từ nhữngnăm 1950, có thé cho phép quan sát sự biến đổi theo thời gian của TLD [58, 79]trong một thời gian dài Tuy nhiên, phương pháp sử dụng ảnh hàng không vẫn khá

tốn kém và bat tiện, ngoài ra, quá trình bay chụp có thể khó thực hiện vì về các van

đề an ninh quốc phòng

Hiện nay, độ phân giải không gian, thời gian và độ phân giải phố của ảnh vệtinh đã được cải thiện đáng kê (như ảnh QuickBird, ZY-3, WorldView-4, Landsat 8,SPOT-7 va ALOS-PRISM) Vì thé, anh vệ tinh va các sản pham từ anh vệ tinh hiệndang được sử dung rộng rãi trong giải đoán TLD [29, 58] Ảnh vệ tinh độ phân giảicao bao phủ toàn cầu được cung cấp sẵn trong Google Earth, Microsoft Bing Maps và

Baidu Maps từ năm 2005, đã thúc đây nhận dạng TLĐ và việc thiết lập hệ thống cảnh

bao TLD [68, 110].

Chi số chuẩn hóa thực vat NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)tinh từ anh quang học được sử dung rộng rãi dé lập ban đồ TLD bang cách đánh giá

tỷ lệ che phủ thực vật [83] Giá tri cao hơn của NDVI thể hiện một thảm thực vật

rộng, trong khi giá tri thấp hơn có thê đại diện cho các khu vực bị ảnh hưởng bởiTLD Chang va Liu, 2004 áp dụng chỉ số NDVI dé xác định vị tri TLD đặc biệt là

trong các khu vực có thảm thực vật dày đặc Một nghiên cứu khác của Robert

Behling, 2004 đã sử dụng ảnh vệ tinh Landsat thông qua nghiên cứu chỉ số NDVI

kết hợp với mô hình số độ cao DEM để theo dõi quá trình TLĐ ở khu vực

Berlin-Duc Nhóm nghiên cứu cua Thuy Thi Thanh LE và Seiki KAWAGOE, 2017 [80]

sử dung mối quan hệ giữa các chỉ số NDVI, NDSI, NDWI dé xác định ngưỡng gâytai biến TLĐ ở Hà Giang, Bắc Kạn

18

Ngoài ra, ảnh đa phổ có thé áp dụng dé nhận biết TLD bằng cách phân tích

phô phản xạ của bề mặt đất và các phương pháp phân loại tự động theo pixel ảnh

[86, 93] Hiện nay, rất ít nghiên cứu sử dụng ảnh siêu phổ dé nhận biết là phân loạiTLD dựa trên các đặc tính bề mặt vi hầu hết các bộ cảm siêu phô vẫn đang trongquá trình nghiên cứu và phát trién [111]

Gần đây, nhiều nghiên cứu hướng đến tự động hóa việc giải đoán ảnh viễn

thám, để khai thác dữ liệu một cách hiệu quả về TLD [34] Tuy nhiên, việc trích

xuất các đặc điểm hoặc quy tắc thể hiện các dấu hiệu điển hình của TLD nói chung

là khó khăn vì: 1) TLD không có một đặc điểm phổ hoặc không gian có thé phânbiệt được với các loại hình thực phủ đất hoặc địa hình tương tự khác; và 2) các sựkiện TLĐ khác nhau có các kịch bản và số lượng yếu tố ảnh hưởng khác nhau

Bên cạnh việc nhận dạng tai biến TLD bằng ảnh viễn thám, việc ứng dụngảnh viễn thám còn dé xác định các yếu tô gián tiếp gây ra TLD bao gồm các yếu tốđịa hình - địa mạo, mật độ đứt gãy và yếu tố thực phủ Hiện nay, phân tích tư liệu

viễn thám đặc biệt là viễn thám đa thời gian vẫn chưa được tự động hóa và còn

nhiều công đoạn phụ thuộc vào người tác nghiệp và các bài toán cụ thể Phân tích

thực phủ đã được nhiều nhà khoa học trên thế giới áp dụng thành công tại nhiềuquốc gia trên thế giới như Canada [101], [113] Tại Việt Nam, nghiên cứu biếnđộng thực phủ đã được nghiên cứu và triển trên phạm vi cả nước từ năm 2001-2003

từ tư liệu ảnh MODIS [7], hay phân tích đường cong phô thành lập bản đồ thực phủ

rừng tại Việt Nam [48, 49].

b) Công nghệ Lidar

Công nghệ LiDAR sử dụng một cảm biến Laser gắn trên một máy bay hoặctrực thăng dé đo khoảng cách từ thiết bị đến các điểm trên bề mặt địa hình và sau

đó cung cấp các mô hình số độ cao (Digital Elevation Model - DEM) với độ phân

giải ảnh từ vài centimet (cm) đến mét (m) Do đó, các thông tin trên bề mặt địa

hình của Trái đất có thể xác định các vụ TLD thông qua hình dạng của bề mặt địa

hình [37, 84, 106].

Nhiều nhà nghiên cứu đã chứng minh rằng việc trích xuất tự động các đặcđiểm địa mạo từ DEM độ phân giải cao trích xuất từ LIDAR - một công cụ chính

19

xác và hiệu quả dé lập ban đỗ và đánh giá tai biến TLD [117] Các đặc tính không

gian (DEM, độ dốc, hướng dốc, hướng dòng chảy) được trích xuất từ dữ liệu đám

mây tập điểm LiDAR có thé được sử dụng dé phân biệt các vu TLD va các đối

tượng khác [69, 71, 112].

Một số nghiên cứu đã ứng dụng công nghệ Lidar và kết hợp với một số loại

tư liệu khác như DEM, độ dốc, độ nhám bề mặt và ảnh vệ tinh dé xây dựng bản đồtai biến TLĐ băng phương pháp chuyên gia và phương pháp phân loại bán tự động

[33, 71, 90, 112, 118].

c) Dữ liệu anh radar

Các vệ tinh radar hoạt động trên quỹ dao đồng bộ mặt trời, cách trái đất

500-800km, hơi nghiêng so với các kinh tuyến Các kênh phổ phô biến nhất trong cácứng dụng SAR là kênh C (5-6 GHz, bước sóng ~ 5,6cm), băng tần X (8-12 GHz,

bước sóng ~ 3,lcm) và băng tần L (1-2 GHz, bước sóng ~ 23cm) với độ phân giải

thời gian phụ thuộc vào tần suất đo lặp lại của vệ tinh Một cảnh ảnh SAR là một

ma trận các pixel đặc trưng bởi giá tri biên độ và pha Gia trị pha của một ảnh radar

riêng lẻ phần nào phụ thuộc vào khoảng cách từ vệ tinh đến đối tượng đo và là yếu

tố quan trọng dé nhận diện các chuyền dịch trên bề mặt đất Giao thoa phổ kế SAR

là kỹ thuật tập trung vào đo những thay đổi của giá trị pha bằng việc phân tích ítnhất hai cảnh anh SAR [59, 114] Trong các nghiên cứu về TLD, dit liệu SAR đã

được khai thác ở các quy mô khác nhau từ quốc gia [25] đến khu vực [20, 88]

Wasowski và Bovenga (2014) đã đánh giá một cách toàn diện các ứng dụng của thông tin tấn xa (permanent scatterer) trong nhận diện TLD với quy mô vùng,

quy mô tiểu vùng và địa phương [127] Dữ liệu sẵn có kênh C (ảnh ESA, Envisat,

Canadian RADARSAT-1/2) và kênh L (Japanese J-ERS, ALOS PALSAR-1/2) cho

phép các vệ tinh SAR bao phủ toàn bộ bề mặt trai đất từ năm 1992 Sự ra đời củakênh C thế hệ mới nhất (Các vệ tinh ESA Sentinel-1 và sự vận hành của các vệ tinh

RADARSAT của Canada) và dữ liệu kênh L (ALOS PALSAR-2 của Nhật Bản và

tổ hợp SAOCOM của hai vệ tinh) sẽ bao phủ toàn bộ trái đất với thời gian chụp vớithời gian lặp lại ngắn hơn trong thập ky tới (vài tuần, so với hàng tháng như hiện

nay) Dữ liệu độ phân giải cao hiện có và tương lai trên kênh X (TerraSAR-X 1/2

20

của Đức và COSMO-SkyMED-1/2 của Y) sẽ rất hữu ích dé phân tích độ dốc và có

thé được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu tai biến TLD

Hiện này, các nhà nghiên cứu đã ứng dụng khá phô biến các loại tư liệu viễnthám để đánh giá tai biến TLĐ Trong khuôn khổ luận án này, NCS sử dụng ảnhviễn thám dé xác định một số yếu tố đầu vào nhằm đánh giá tai biến TLD thông quacác mô hình đánh giá tai biến TLD

1.1.2.6 Tổng quan các phương pháp trí tuệ nhân tạo

Phương pháp trí tuệ nhân tạo sử dụng một số khái niệm thống kê, tuy nhiên,các phương pháp này dựa trên các giả định, thuật toán xác định từ trước và kết quả

đầu ra Phương pháp này thường được sử dụng khi không thé thiết lập mối quan hệ

toán học trực tiếp giữa dữ liệu đầu vào và kết quả đầu ra [40] Chúng có thể được

phân loại thành: mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), các phương pháp phân loại mờ

(fuzzy based), phương pháp kết hợp (hybrid), dựa trên hạt nhân (kernel based) vàcây quyết định (decision tree) Hơn nữa, mỗi loại mô hình này loại có thể được chia

thành nhóm nhỏ hơn như: mô hình suy luận mờ tức thì thích ứng với ANN, mạng

nơ-ron lan truyền ngược v.v ; phương pháp mờ dựa trên phân cụm; phương pháptối ưu hóa vector máy hỗ trợ (support vector machine); hồi quy logistic kernel dựatrên kernel, SVM (vector máy hỗ trợ); phân loại dựa vào cây quyết định, rừng ngẫunhiên, v.v [50, 63, 77] v.v Các phương pháp trí tuệ nhân tao khá hiệu quả, bat kếkích thước dữ liệu (như số lượng các yếu tô ảnh hưởng) hay loại dit liệu (rời rác hay

liên tục) Hơn nữa, chúng có thé khái quát hóa rất tốt nhiều vấn đề thực tế với íttham số cần điều chỉnh và cung cấp cấu trúc hoạt động của bộ máy mà không cần

thử nghiệm Vì thế phương pháp này phù hop dé phân tích các dữ liệu có kích thướclớn và hệ thống phức tạp

Việc lựa chọn các mô hình cũng như các phương pháp học máy khác nhaudựa trên cơ sở các yêu tô đầu, mối quan hệ giữa các biến đầu vào của các mô hình.Môi một phương pháp và các mô hình trên đều có những ưu nhược điểm riêng Tuy

nhiên, hiện nay có phương pháp tập dữ liệu thô “Rough Set”, được áp dung trong

phân loại để phân tích mối quan hệ cấu trúc trong một tập dữ liệu không đầy đủ,

21

không nhất quán và độ chính xác không cao Nó thường được áp dụng với các biến

rời rạc Do đó, các biến liên tục thường được loại bỏ trước khi sử dụng phương

pháp này Cơ sở của phương pháp nay là dựa trên việc phân ra các lớp tương đương

trong tập dữ liệu đã cho Bắt nguồn từ một mô hình thông tin đơn giản, ý tưởng vềphương pháp tập dữ liệu thô gồm hai phần Phần đầu tiên là hình thành các kháiniệm và quy tắc thông qua việc phân loại cơ sở dữ liệu quan hệ Và phần thứ hai làphân tích dữ liệu thông qua phân loại quan hệ tương đương và phân loại cho gầnđúng mục tiêu Trong thực tế, với nhiều tập đữ liệu, thông thường một số lớp khôngthê phân biệt được theo các thuộc tính có sẵn Các tập hợp thô có thể được áp dụng

để xác định gần đúng hoặc “xấp xỉ” các lớp như vậy Phương pháp này hạn chếnhược điểm của phương pháp phân loại mờ “Fuzzy Set” Đối với lý thuyết tập mờ,hàm liên hệ là một yếu tố then chốt Tuy nhiên, việc lựa chọn hàm liên hệ không

chắc chăn Do đó, lý thuyết tập mờ là một công cụ toán học bat định dé giải các bai

toán bất định Còn đối với phương pháp tập dữ liệu thô, hai đường ranh giới chính

xác được thiết lập để phân định các khái niệm không chính xác Vì thế có thể nói

rằng, phương pháp tập dữ liệu thô là một công cụ toán học rất tốt để giải các bài toánbất định Việc áp dụng phương pháp tập dữ liệu thô có thể quản lý mức độ phức tạpcủa các yếu tố địa lý liên quan đến TLD và trích xuất các quy tắc mô tả mối quan hệgiữa các yêu tố dẫn đến TLD với hiện trạng TLD

1.1.3 Các công trình nghiên cứu cảnh báo nguy cơ trượt lở đất ở Việt Nam và khu

vực hô thủy điện Son La

1.1.3.1 Nghiên cứu trượt lở đất ở Việt Nam

Ở Việt Nam, tai biến tự nhiên đã được nhận biết từ rất sớm, các nhà khoahọc Pháp đã cho xây dựng một số trạm quan trắc động đất và khí tượng dé dự báođộng dat, thời tiết và bão Trong những năm 80 thuộc thế kỷ 20, một số dang tai

biến xuất hiện và ngày càng phổ biến trên lãnh thổ nước ta như: nứt đất, TLD, lũ

quét cũng đã được quan tâm nghiên cứu Nhiều năm trở lại đây, TLĐ bùng phát

ngày càng nhiều, với cường độ và tần xuất ngày càng lớn Hầu như trên phần lớn

lãnh thé của nước ta, đặc biệt các khu vực miễn núi không năm nào là không xảy ratai biến TLĐ với mức độ nghiêm trọng Các nghiên cứu về tai biến TLĐ được xem

xét ở một sô nội dung cơ bản như sau:

22

- Điều tra, phân tích hiện trạng trượt lở đấtHau hết các van đề nghiên cứu tai biến TLD đều đi sâu vào điều tra, phântích hiện trạng TLD Có thể nói, hiện trạng TLD là số liệu đầu vào rất quan trọngtrong nghiên cứu tai biến TLĐ [23], tai biến TLĐ diễn ra ở các khu vực có địa hình

đôi núi cao, độ dốc lớn đặc biệt tại các khu vực có sự biến động lớn về hiện trạng sửdụng đất, xây dựng đường giao thông - đã làm thay đổi trạng thái cân bằng tự nhiên

gây nguy co TLD [9, 12].

Trong các nghiên cứu gần đây với sự phát triển của khoa học viễn thám vàGIS, nghiên cứu hiện trạng tai biến TLĐ còn có thê được thực hiện thông qua giải

đoán ảnh vệ tinh hoặc gián tiếp xác định thông qua các đối tượng thực phủ, địa hình

[23] Các nghiên cứu của Nguyễn Hiệu (201 1) đã nhận dạng tai biến TLĐ thông quacác dau hiệu trên ảnh viễn thám Spot năm 2006 nhằm đánh giá nguy co TLD huyệnSapa, Lao Cai, Việt Nam Năm 2017, tác giả Thuy Thi Thanh Le và cộng sự đã sửdung anh Landsat 8 và các dữ liệu về TLD trong quá khứ dé nhận diện TLD ở phíaBắc Việt Nam năm 2015 [80] Nghiên cứu này sử dụng chỉ số tính từ ảnh Landsat 8

để nhận diện thực vật, đất, nước và 43 điểm TLĐ ở Bắc Kạn, Hà Giang, Thái

Nguyên và Tuyên Quang.

- Phân tích các yếu t6 phát sinh tai biến trượt lở đấtTrượt lở đất là quá trình phức tạp, chịu sự tác động của nhiều yếu tố gây tai biếnTLD, nhiều nghiên cứu tập trung phân tích các nguyên nhân về địa chat, địa mạo, địa lý,khí hậu Từ những năm đầu thập niên 90, công trình của Nguyễn Trọng Yêm (1997) đãđưa ra bức tranh khái quát về TLĐ ở các tỉnh miền núi, trong đó đánh giá nguyên nhângây ra TLD chủ yếu bao gồm các yếu tố địa chat [23] hay các nghiên cứu của Vũ CaoMinh (1997) đã nghiên cứu đánh giá tiềm năng TLD đối với từng vùng cụ thé tại tinh

Lai Châu [9, 12] Các nghiên cứu Lê Đức An (1996), Đặng Văn Bảo (2006),

Nguyễn Hiệu (2005) đã đánh giá nguyên nhân gây tai biến TLĐ thông qua các yếu

tố địa mạo [1, 2, 5, 135]

- Đánh giá nguy cơ trượt lở đấtĐánh giá nguy cơ TLĐ là mục tiêu cuối cùng của việc nghiên cứu tai biếnTLD Bởi lẽ việc nghiên cứu hiện trang và phân tích các yếu tố phát sinh tai biếnTLĐ đều là những dữ liệu đầu vào cho việc đánh giá nguy cơ TLĐ

23

Các nghiên cứu đã thành lập được ban đồ phân vùng cảnh báo nguy cơ TLD

theo các tỉ lệ khác nhau từ 1/1.000.000 đến 1/50.000 và gan đây là ti lệ 1/25.000,

1/10.000 [18] Trong đó, các phương pháp đánh giá tai biến TLD, nhiều nghiên cứuhiện nay đang dan tiếp cận với các phương pháp hiện đại [18] Các công trìnhnghiên cứu của Đặng Văn Bào (2004), Nguyễn Hiệu (2004) đã ứng dụng phươngpháp đánh giá đa chỉ tiêu và GIS nghiên cứu tai biến TLD tai Lao Cai [4, 6, 10]

1.1.3.2 Nghiên cứu trượt lở đất khu vực hồ thủy điện Sơn La

Công trình “Nghiên cứu xây dựng Bản đồ phân vùng tai biến môi trường tựnhiên lãnh thé Việt Nam” và “Nghiên cứu đánh giá trượt lở, lũ quét - lũ bùn đá một

số vùng nguy hiểm ở miền Bắc Việt Nam” của Nguyễn Trọng Yêm, 2006 cũng làmột trong những công trình có tính tổng hợp cao nghiên cứu các loại tai biến địachất [22]

Nhìn chung các công trình nghiên cứu nêu trên đều giới hạn trong phạm vi

khu vực, mang tính cảnh báo định tính Trong năm 2010-2011, Viện Dia chất Địavật lý biển - Viện Han lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã thực hiện đề tài

cấp Viện “Ứng dụng công nghệ Viễn thám, GIS, GPS nghiên cứu tai biến trượt lởđất đá khu vực hỗ thủy điện Sơn La khi công trình thủy điện này đi vào khai thác và

đề xuất các giải pháp khắc phục” do Nguyễn Tứ Dần làm chủ nhiệm Nghiên cứunày sử dụng công nghệ Viễn thám, GIS, GPS dé đánh giá mức độ hoạt động của taibiến TLD đồng thời nêu lên khả năng biến đổi môi trường địa chất khu vực hồ thủyđiện Sơn La khi tích nước và đi vào vận hành khai thác; Đề tài cấp nhà nước

“Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh VNREDSat-1 và tương đương trong điều tra, dựbáo và đánh giá các tai biến địa chất các công trình hồ thuỷ điện và giao thông cáctỉnh khu vực Tây Bắc” do TS Phạm Quang Sơn làm chủ nhiệm [13] Đề tài này sửdụng các dữ liệu ảnh viễn thám VNREDSat-1, SPOT-5 và Landsat-8 để hỗ trợ

nghiên cứu, dự báo, đánh giá một số tai biến địa chat ở lưu vực hỗ thuỷ điện lớn và

hệ thống đường giao thông vùng Tây Bắc Từ đó, dự báo nguy cơ TLĐ, xói mòn

dat, lũ quét-lũ bùn đá, trượt lở bờ hồ và bối lắng lòng hồ ở khu vực hồ thủy điện

Hòa Bình và Sơn La.

Năm 2012, thủ tướng Chính phủ đã ra Quyết định số 351/QĐ-TTg về việc

phê duyệt Đề án “Điều tra, đánh giá và phân vùng cảnh báo nguy cơ TLĐ đá các

vùng miên núi Việt Nam”, giao cho Bộ Tài nguyên và Môi trường thực hiện, trong

24

đó Viện Khoa học Địa chất và Khoáng sản là cơ quan chủ trì Đề án bước đầu thựchiện phân vùng cảnh báo tại một số địa phương có hiện trạng và nguy cơ sụt trượtcao ở khu vực Bắc Trung bộ và miễn núi phía Bắc.

Bên cạnh đó, những tiễn bộ và sự phát triển của khoa học Địa lý cho phép mở

rộng những hướng áp dụng mới của viễn thám, đặc biệt trong hướng ứng dụng viễn

thám trong nghiên cứu tai biến TLD và càng ngày càng thể hiện tính hiệu quả và rat

có ý nghĩa cả về khoa học lẫn thực tiễn: ứng dựng công nghệ viễn thám và GIS về

khoa học giúp cho việc khai thác nghiên cứu và đánh giá cho nhiều đối tượng, đảm

bảo độ chính xác cao, về thực tiễn, các công việc thực hiện được nhanh chóng và giải

quyết được cả những khu vực đi lại gặp khó khăn hoặc không thể đến được

1.2 Phân tích ảnh viễn thám va ứng dung GIS phục vụ cảnh báo nguy cơ trượt

lở đất

1.2.1 Phân tích ảnh viễn thám cho nghiên cứu trượt lở đất

Ngày nay, với việc phát triển của khoa học công nghệ, đặc biệt là việc ứngdụng công nghệ viễn thám và GIS phục vụ cảnh báo nguy cơ TLĐ đã được nhiềunhà khoa học nghiên cứu, phát triển Trong đó, việc phân tích ảnh viễn thám quanghọc và ảnh Radar để nhận dạng tai biến TLĐ cũng như kiểm chứng lại kết quả phântích hiện trạng TLĐ, phân tích tự động hóa ảnh viễn thám đa thời xác định biếnđộng /c phủ là rất cần thiết bởi lẽ đây là những số liệu đầu vào rất quan trongtrong việc đánh giá tai biến TLĐ Đồng thời, ứng dụng công GIS thông qua các môhình máy học để xây dựng bản đồ cảnh báo nguy cơ TLĐ góp phần phòng tránhgiảm nhẹ thiên tai do tai biến này gây ra

1.2.1.1 Nhận dạng trượt lở đất bằng ảnh viễn thám

Bản đồ hiện trạng TLĐ cung cấp thông tin không gian và thuộc tính của cácđiểm TLĐ, trong đó thông tin không gian cho biết vị trí xảy ra TLĐ, còn thông tin

thuộc tính cho biết các thông tin khác như kiểu TLĐ, thời gian xảy ra TLD, độ lớn

của khối trượt vv Dé thành lập ban đồ hiện trạng TLD, NCS sử dụng ảnh vệ tinh

kết hợp với khảo sát thực địa, kế thừa các tài liệu từ các đề tài cũng như các thông

tin liên quan đến tai biến TLĐ của khu vực nghiên cứu

Ảnh vệ tinh được thu thập và xử lý trên kho dữ liệu Sentinel của Cơ quan vũtrụ châu Âu (ESA) https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home; ảnh Google Earth Pro

25

Trên nền tảng Wayback Living Atlas của công ty ESRI cung cấp miễn phí cho người

sử dụng, cho phép người sử dụng phân tích cũng như xác định vị trí xảy ra tai biếnTLD Ngoài ảnh vệ tinh có độ phân giải cao, hai nền tảng này có ưu điểm lớn làcung cấp cho người dùng dữ liệu quá khứ của khu vực nghiên cứu Bên cạnh đó, dữliệu mô hình số độ cao có độ phân giải 12.5 m từ ALOS PALSAR cũng được sửdụng PALSAR là Radar khâu độ tong hợp băng tần L (SAR), tức là nó có thé chụpảnh mọi thời tiết và quan sát cả ngày lẫn đêm Người dùng sẽ có sẵn 2 cấp độ sảnphẩm gồm sản phẩm độ phân giải cao và sản phẩm độ phân giải thấp DEM 12.5m

được cung cấp dưới định dạng Int16 va DEM

Hình 1.3 Ảnh nền tảng Wayback Living Atlas của ESRI

Với dir liệu Sentinel (bao gồm cả Sentinel-1 và Sentinel-2), NCS đã tải về và

tiến hành dùng các phần mềm viễn thám chuyên dụng để xử lý trên các phần mềmchuyên dụng bao gồm Snap, Arcgis, Envi Trong đó, ảnh quang học Sentinel-2

được sử dụng dé giải đoán bang mat (visual interpretation), còn anh Sentinel-1 được

sử dụng dé phân tích trong phan mềm SNAP nhằm bồ sung, kiểm chứng lại các kết

quả giải đoán Trên cơ sở phân tích ảnh vệ tinh này thông qua đặc điêm của các

26

khối trượt thông qua màu sặc, hình dạng, kích thước và cấu trúc để xác định vị trí

xảy ra TLD trong khu vực nghiên cứu.

Quy trình giải đoán bằng mắt được thực hiện qua ba bước như sau:

o Giai đoạn 1: xử lý

o Giai đoạn 2: giải đoán

o Giai đoạn 3: hiệu chỉnh

DEM | Anh quang | Ảnh radar Khảo sát thực địa

| Sơ đỏ vị tri Irượi lử

| Ban đã hiện trạng trượt lo dat

Hình 1.4 Quy trình thành lập bản đồ hiện trạng trượt lở đấtGiai đoạn xử lý: ảnh vệ tinh sau khi được nắn chỉnh, loại bỏ anh hưởng củakhí quyên đã được chồng phủ lên mô hình số độ cao nhăm tạo ra ảnh lập thé cho

khu vực nghiên cứu

Giai đoạn giải đoán: từ dữ liệu ảnh lập thé đã tạo ra trong giai đoạn tiền xử

lý, tiến hành giải đoán sơ bộ bằng cách số hóa các khoanh vi có khả năng là trượt

lở Dựa vào một số dấu hiệu sau dé nhận biết vị trí trượt lở trên anh:

- Mau sắc: các vết trượt thường có màu sáng hon so với các đối tượng

xung quanh

- Hình dạng: có dạng hình thang, hoặc hình bán nguyệt kéo dài thành vệt và

có xu hướng mở rộng về phía chân của các điểm trượt

- Kích thước: thường nhỏ hon so với các sườn có hoạt động canh tác

27

- Cấu trúc: gồ ghề hơn so với các sườn có hoạt động canh tác (các sườncanh tác thường có sự sắp xếp không gian của các đối tượng theo hàng và tương đốiđồng đều.

- Bối cảnh: nhận dạng được các đối tượng lân cận cũng giúp cho việc xác

định tai biến TLĐ được dễ dàng và chính xác hơn

Giai đoạn hiệu chỉnh: giai đoạn này được tiễn hành bằng với dữ liệu thu

thập được từ khảo sát thực dia va dữ liệu anh radar Sentinel-1 Công tác thực dia

được tiễn hành sau khi đã có những phân tích nội nghiệp Việc khảo sát thực địađược tiến hành nhằm xây dựng bộ mẫu chìa khóa giải đoán bằng cách định viGPS, đo đạc, chụp ảnh Bên cạnh đó, khảo sát thực địa được tiến hành đồng thờivới việc phân tích chuyên ngành (địa chất, địa mạo ) để xác định các đặc điểmđịa hình địa vật của khu vực nghiên cứu và tại các điểm trượt lở Các điểm mẫu

này sẽ được so sánh với những điểm trượt lở được giải đoán trên ảnh

Ngoài ra, dữ liệu Sentinel-1 cũng được sử dụng phân tích biến dạng địa hình

và đáp ứng các trường hợp khan do tai biến TLD gây ra Công nghệ anh Radar giaothoa (InSAR - Interferometric Synthetic Aperture Radar) được Graham đề xuất năm

1974 và được sử dụng lần đầu tiêu khi người ta quan trắc bề mặt của sao Kim và Mặttrăng [66] Nguyên tắc của InSAR là dựa trên sự phối hợp thông tin pha (gọi là phagiao thoa) của cặp ảnh radar thu được tại hai thoi điểm khác nhau của cùng một khu

vực (ảnh giao thoa) Ưu điểm của tư liệu ảnh Radar được thê hiện ở chỗ không phụ

thuộc vào điều kiện thời tiết, ngày hay đêm Hiện nay các tư liệu ảnh Radar thương

mại như ERSI, ERS2, RADASAT, JERS 1 người ta chỉ chụp theo những dai bay

đơn lẻ (không chụp lập thể), không có độ chồng phủ và vì vậy không thể tạo đượchiệu ứng lập thé để xây dựng mô hình số bề mặt địa hình Mặc dù vậy, khi lợi dungtính chất giao thoa của ảnh Radar (hai tắm ảnh được chụp của cùng một khu vực ởhai thời điểm khác nhau) người ta có thể quan sát được sự biến dạng của địa hình.Từcác dữ liệu về ngày xảy ra TLĐ tại khu vực nghiên cứu, tiến hành thu thập ảnhSentinel-1 trước và sau khi sat Sau đó, sử dụng phần mềm xử lý ảnh SNAP củatrung tâm vũ trụ châu Âu ESA dé phân tích các điểm sat

Quy trình phân tích phát hiện các điểm sat lở được tiễn hành theo sơ đồ sau:

28