Luận văn thạc sĩ Quản lý tài nguyên và môi trường: Ứng dụng viễn thám radar giám sát sạt lở trên sông tiền (đoạn qua tỉnh Đồng Tháp)

81Bảng 3.36 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số SCE tổng thay đổi đường bờ trên bờ trái sông Tiền .... 84Bảng 0.39 - Kết quả tổng quan về phân tích biến

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-oOo -

NGUYỄN CHÂU MỸ DUYÊN

ỨNG DỤNG VIỄN THÁM RADAR GIÁM SÁT SẠT LỞ TRÊN SÔNG TIỀN (ĐOẠN QUA TỈNH ĐỒNG THÁP)

Chuyên ngành: Quản lý tài nguyên và môi trường

Mã số: 8850101

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP HỒ CHÍ MINH, tháng 07 năm 2023

Cán bộ hướng dẫn khoa học : PGS.TS Đào Nguyên Khôi

Cán bộ chấm nhận xét 1 : PGS.TS Trương Thanh Cảnh

Cán bộ chấm nhận xét 2 : TS Lâm Đạo Nguyên

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 27 tháng 07 năm 2023

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

1.Chủ tịch Hội đồng: PGS.TS Lê Văn Khoa

2.Phản biện 1: PGS.TS Trương Thanh Cảnh

3.Phản biện 2: TS Lâm Đạo Nguyên

4.Ủy viên: ThS Lưu Đình Hiệp

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: Nguyễn Châu Mỹ Duyên MSHV: 2170844

Ngày, tháng, năm sinh: 30/10/1991 Nơi sinh: Vĩnh Long

Chuyên ngành: Quản lý tài nguyên và môi trường

NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

- Nhiệm vụ: Ứng dụng viễn thám Radar để giám sát sạt lở trên đoạn sông

Tiền đi qua địa phận tỉnh Đồng Tháp

- Nội dung:

+ Nội dung 1: thu thập, tổng hợp dữ liệu và số liệu, bao gồm:

o Ảnh vệ tinh: Sentinel -1, Sentinel-2A

o Mô hình số độ cao SRTM 30m

o Bản đồ hành chính tỉnh Đồng Tháp

+ Nội dung 2: Giải đoán ảnh Sentinel-1 kết hợp phương pháp Fuzzy mờ để làm nổi bật đối tượng nước trong giai đoạn (2018 – 2023) So sánh với kết quả phân tích bằng Sentinel 2A

+ Nội dung 3: Ứng dụng công cụ DSAS (Digital Shoreline Analysis System) trong phân tích tốc độ sạc lở trong phạm vi nghiên cứu cho giai đoạn (2018 – 2023)

II NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 01/01/2023

III NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 30/06/2023

IV CÁN BỘ HƯỚNG DẪN:

Cán bộ hướng dẫn 1: PGS.TSKH Bùi Tá Long

Cán bộ hướng dẫn 2: PGS.TS Đào Nguyên Khôi

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

Tp.HCM, ngày 30 tháng 06 năm 2023

CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

TRƯỞNG KHOA MÔI TRƯỜNG VÀ TÀI NGUYÊN

LỜI CẢM ƠN

Học viên xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS.TSKH Bùi Tá Long và PGS.TS Đào Nguyên Khôi – người đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo, giúp đỡ

em trong suốt quá trình thực hiện và hoàn thành luận văn này

Học viên xin chân thành cảm ơn các thầy, cô giáo trong khoa Môi trường và Tài nguyên cùng tập thể các thầy cô giáo trong trường Đại học Bách Khoa Tp.HCM

đã nhiệt tình giảng dạy và giúp đỡ em trong quá trình em học tập tại trường

Xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Đồng Tháp đã nhiệt tình giúp đỡ và tạo mọi điều kiện để học viên hoàn thành luận văn này

Xin chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè đã luôn luôn động viên học viên trong suốt quá trình học tập và thực hiện luận văn

Tp.Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 06 năm 2023

Nguyễn Châu Mỹ Duyên

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

Đồng Tháp được xem là một tỉnh có sức ảnh hưởng quan trọng đối với nền

an ninh lương thực của cả nước Tuy nhiên, trong những năm gần đây do ảnh hưởng

từ các hoạt động khai thác cát, cũng như sử dụng nước ở thượng nguồn làm thay đổi quá trình dòng chảy khiến cho diện tích đất của tỉnh Đồng Tháp có nhiều biến động bởi hiện tượng sạt lở và bồi tụ Đặc biệt trên sông Tiền, con sông lớn nhất và đi qua nhiều huyện, thành phố thuộc tỉnh Đồng Tháp đã diễn ra tình trạng sạt lở thường xuyên xuất hiện với diện tích sạt lở 6,41ha (năm 2019) Vì lẽ đó, việc giám sát sạt

lở là một việc hết sức quan trọng trong công tác quản lý và quy hoạch sử dụng đất của tỉnh Việc giám sát, theo dõi và phát hiện sạt lở thông qua ảnh vệ tinh đã được

áp dụng khá phổ biến Đây là một giải pháp công nghệ tiết kiệm chi phí, đưa ra kết quả nhanh chóng và có tính chính xác tốt trong việc theo dõi và phát hiện biến động đường bờ nói riêng và biến động tài nguyên môi trường nói chung Hướng đến mục tiêu của đề tài là giám sát biến động đường bờ, dữ liệu ảnh vệ tinh được lựa chọn là ảnh Radar Sentinel 1A với độ phân giải không gian 20m, thời gian lựa chọn nghiên cứu là giai đoạn 2018 -2023 (các ảnh mùa khô) Ảnh Sentinel 1A sau khi được phân tích và xử lý bằng thuật toán phân cụm mờ Fuzzy sẽ cho ra kết quả phân loại ra hai đối tượng đất và nước, từ đó tách chiết ra dữ liệu đường bờ Dữ liệu đường bờ này

sẽ được đưa vào công cụ DSAS phiên bản 5.0 trên nền phần mềm ArcGIS 10.4.1 để phân tích tốc độ thay đổi đường bờ qua các năm Từ đó phát hiện ra khu vực sạt và bồi cho từng bờ của 09 khu vực nghiên cứu được lựa chọn (gồm: nhánh chính sông Tiền, cồn Liệt Sĩ, cồn Long Khánh, cồn Tân Quới, cồn Trên, cồn Lân, cồn Tre và cồn Mỹ Xương) Kết quả tổng hợp cho thấy, đại đa số các bờ sông đều có xu hướng thay đổi đường bờ trái ngược nhau, bên sạt lở và bên bồi tụ Thông qua 09 khu vực nghiên cứu thì đa số bờ trái có xu hướng sạt lở (5/9 khu vực), còn bờ phải thì xu hướng bồi và sạt như nhau (4 khu vực sạt và 4 khu vực bồi) Bên cạnh đó, để kiểm tra tính chính xác của kết quả phân tích đường bờ, học viên thực hiện so sánh kết quả phân tích đường bờ từ ảnh radar (Sentinel 1) và ảnh quang học (Sentinel 2A) (theo phương pháp truyền thống) với Google Earth để so sánh và đánh giá tính tương đồng của kết quả thông qua chỉ số Kappa Kết quả phân tích chỉ số Kappa

cho thấy ảnh Sentinel 1 có sự phù hợp và tương đồng của với Google Earth đạt mức tốt Từ đó có thể sử dụng ảnh Sentinel 1 bổ sung cho ảnh Sentinel 2 để khắc phục những hạn chế từ ảnh quang học thường hay gặp phải

MASTER THESIS SUMMARY

Dong Thap is considered a province with an important influence on the country's food security However, in recent years, due to the impact of sand mining activities, as well as upstream water use, changing the flow process, the land area of Dong Thap province has fluctuated due to the phenomenon of landslides and sedimentation Especially on the Tien River, the largest river and passing through many districts and cities in Dong Thap province, landslides frequently occur with a landslide area of 6.41 hectares (2019) For that reason, landslide monitoring is an extremely important task in the province's land use planning and management Monitoring, tracking and detecting landslides through satellite images has been widely applied This is a cost-effective technology solution that provides quick results and good accuracy in monitoring and detecting shoreline changes in particular and environmental resource changes in general The selected satellite image data is Radar Sentinel 1A image with a spatial resolution of 20m, the selected research period is the period 2018 - 2023 (dry season images) Sentinel 1A images, after being analyzed and processed using the Fuzzy clustering algorithm, will result

in classifying two objects: land and water, thereby extracting shoreline data This shoreline data will be included in the DSAS tool version 5.0 on the ArcGIS 10.4.1 software platform to analyze the rate of shoreline change over the years From there, the landslide and accretion areas were discovered for each bank of the 09 selected research areas (including: main branch of Tien River, Liet Si dunes, Long Khanh dunes, Tan Quoi dunes, Tren dunes, Lan dunes, Tre dunes and My Xuong dunes) The combined results show that the vast majority of river banks have opposite trends in changing their shorelines, the landslide side and the accretion side Through the 09 research areas, the majority of the left bank has a landslide tendency (5/9 areas), while the right bank has the same accretion and landslide tendency (4 landslide areas and 4 accretion areas) Besides, to verify the accuracy of shoreline analysis results, students compare shoreline analysis results from radar images (Sentinel 1) and optical images (Sentinel 2A) (according to the traditional method) with Google Earth to compare and evaluate the similarity of results through the

Kappa index The results of analyzing the suitability and similarity of Sentinel 1 with Google Earth are good From there, it is possible to use Sentinel 1 images to supplement Sentinel 2 images to overcome the limitations of commonly encountered optical images

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan số liệu và kết quả nghiên cứu trong luận văn này là hoàn toàn trung thực Mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận văn này đã được cảm ơn và các thông tin trích dẫn trong luận văn đã được chỉ rõ nguồn gốc rõ ràng và được phép công bố

Tp.HCM, ngày 08 tháng 06 năm 2023

TÁC GIẢ LUẬN VĂN

Nguyễn Châu Mỹ Duyên

MỤC LỤC

1.2.3 Phân tích đường bờ 181.3 Giới thiệu một số đặc điểm khu vực nghiên cứu 24

1.4 Các văn bản pháp lý đã ban hành có liên quan 29CHƯƠNG 2: NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN 32

3.1 Trích rút đường bờ từ ảnh vệ tinh radar 513.2 So sánh kết quả phân loại nước và đất giữa các ảnh vệ tinh 63

3.3.7 Khu vực 7 – hai bờ của cồn Lân 1103.3.8 Khu vực 8 – hai bờ của cồn Tre 1163.3.9 Khu vực 9 – hai bờ của cồn Mỹ Xương 122

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1 Thông số chi tiết của vệ tinh Sentinel -1 15

Bảng 1.2 Các thuộc tính sau là chung cho tất cả các ảnh Sentinel 1A SLC IW 16

Bảng 1.3 – Các thuộc tính sau dành riêng cho từng loại IW 16

Bảng 1.4 – Bước sóng, băng thông và độ phân giải không gian ảnh Sentinel 2 17

Bảng 1.5 Cấu trúc các trường của lớp Baseline 19

Bảng 1.6 - Cấu trúc các trường của lớp Shoreline 21

Bảng 1.7 - Cấu trúc các trường của lớp Transect 22

Bảng 1.8 Đặc điểm chính của hệ thống sông, kênh, rạch tỉnh Đồng Tháp 28

Bảng 2.1 Tư liệu ảnh vệ tinh Sentinel 1 được sử dụng 33

Bảng 2.2 Tư liệu ảnh vệ tinh Sentinel 2A được sử dụng 42

Bảng 3.1 Chiều dài bờ trái sông Tiền (vùng nghiên cứu 1) qua các năm 52

Bảng 3.2 Chiều dài bờ phải sông Tiền (vùng nghiên cứu 2) qua các năm 52

Bảng 3.3 Chiều dài bờ phải cồn Liệt Sĩ (vùng nghiên cứu 3) qua các năm 53

Bảng 3.4 Chiều dài bờ trái cồn Liệt Sĩ (vùng nghiên cứu 3) qua các năm 53

Bảng 3.5 Chiều dài bờ phải cồn Long Khánh (vùng nghiên cứu 4) qua các năm 54

Bảng 3.6 Chiều dài bờ trái cồn Long Khánh (vùng nghiên cứu 4) qua các năm 54

Bảng 3.7 Chiều dài bờ phải cồn Tân Quới (vùng nghiên cứu 5) qua các năm 55

Bảng 3.8 Chiều dài bờ trái cồn Tân Quới (vùng nghiên cứu 5) qua các năm 55

Bảng 3.9 Chiều dài bờ phải cồn Trên (vùng nghiên cứu 6) qua các năm 56

Bảng 3.10 Chiều dài bờ trái cồn Trên (vùng nghiên cứu 6) qua các năm 57

Bảng 3.11 Chiều dài bờ phải cồn Lân (vùng nghiên cứu 7) qua các năm 58

Bảng 3.12 Chiều dài bờ trái cồn Lân (vùng nghiên cứu 7) qua các năm 58

Bảng 3.13 Chiều dài bờ phải cồn Tre (vùng nghiên cứu 8) qua các năm 59

Bảng 3.14 Chiều dài bờ trái cồn Tre (vùng nghiên cứu 8) qua các năm 59

Bảng 3.15 Chiều dài bờ phải cồn Mỹ Xương (vùng nghiên cứu 9) qua các năm 60

Bảng 3.16 Chiều dài bờ trái cồn Mỹ Xương (vùng nghiên cứu 9) qua các năm 60

Bảng 3.17 Bảng thống kê sự thay đổi chiều dài của các bờ sông theo từng giai đoạn (đơn vị: km) 62

Bảng 3.18 - Bảng ma trận sự đồng thuận giữa ảnh Sentinel 1 và Sentinel 2A năm

2019 63Bảng 3.19 – Bảng ma trận sự đồng thuận giữa ảnh Sentinel 1 và Google Earth năm

2019 64Bảng 3.20 - Bảng ma trận sự đồng thuận giữa ảnh Sentinel 2 và Google Earth năm

2019 64Bảng 3.21 - Bảng ma trận sự đồng thuận giữa ảnh Sentinel 1 và Sentinel 2A năm

2020 64Bảng 3.22 - Bảng ma trận sự đồng thuận giữa ảnh Sentinel 1 và Google Earth năm

2020 64Bảng 3.23 - Bảng ma trận sự đồng thuận giữa ảnh Sentinel 2 và Google Earth năm

2020 65Bảng 3.24 - Bảng ma trận sự đồng thuận giữa ảnh Sentinel 1 và Sentinel 2A năm

2021 65Bảng 3.25 - Bảng ma trận sự đồng thuận giữa ảnh Sentinel 1 và Google Earth năm

2021 65Bảng 3.26 - Bảng ma trận sự đồng thuận giữa ảnh Sentinel 2 và Google Earth năm

2021 65Bảng 3.27 - Bảng ma trận sự đồng thuận giữa ảnh Sentinel 1 và Sentinel 2A năm

2022 66Bảng 3.28 - Bảng ma trận sự đồng thuận giữa ảnh Sentinel 1 và Google Earth năm

2022 66Bảng 3.29 - Bảng ma trận sự đồng thuận giữa ảnh Sentinel 2 và Google Earth năm

2022 66Bảng 3.30 - Bảng ma trận sự đồng thuận giữa ảnh Sentinel 1 và Sentinel 2A năm

2023 67Bảng 3.31 - Bảng ma trận sự đồng thuận giữa ảnh Sentinel 1 và Google Earth năm

2023 67Bảng 3.32 - Bảng ma trận sự đồng thuận giữa ảnh Sentinel 2 và Google Earth năm

2023 67

Bảng 3.33 – Bảng so sánh hệ số Kappa của hai bộ ảnh vệ tinh 67Bảng 3.34 – Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ trái sông Tiền (2018 – 2023) 79Bảng 3.35 – Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ trái sông Tiền 81Bảng 3.36 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ trái sông Tiền 82Bảng 3.37 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ phải sông Tiền (2018 – 2023) 83Bảng 3.38 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ phải sông Tiền 84Bảng 0.39 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ phải sông Tiền 85Bảng 3.40 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ cồn Liệt Sĩ (2018 – 2023) 86Bảng 3.41 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ trái cồn Liệt Sĩ 88Bảng 3.42 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ phải cồn Liệt Sĩ 89Bảng 3.43 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ trái cồn Liệt Sĩ 91Bảng 3.44 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ phải cồn Liệt Sĩ 91Bảng 3.45 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ cồn Long Khánh (2018 – 2023) 92Bảng 3.46 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ trái cồn Long Khánh 94Bảng 3.47 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ phải cồn Long Khánh 95

Bảng 3.48 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ trái cồn Long Khánh 96Bảng 3.49 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ phải cồn Long Khánh 97Bảng 3.50 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ cồn Tân Quới (2018 – 2023) 98Bảng 3.51 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ trái cồn Tân Quới 100Bảng 3.52 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ phải cồn Tân Quới 100Bảng 3.53 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ trái cồn Tân Quới 102Bảng 3.54 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ phải cồn Tân Quới 103Bảng 3.55 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ cồn Trên (2018 – 2023) 104Bảng 3.56 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ trái cồn Trên 106Bảng 3.57 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ phải cồn Trên 107Bảng 3.58 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ trái cồn Trên 108Bảng 3.59 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ phải cồn Trên 109Bảng 3.60 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ cồn Lân (2018 – 2023) 110Bảng 3.61 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ trái cồn Lân 112Bảng 0.62 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ phải cồn Lân 112

Bảng 3.63 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ trái cồn Lân 114Bảng 3.64 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ phải cồn Lân 115Bảng 3.65 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ cồn Tre (2018 – 2023) 116Bảng 3.66 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ trái cồn Tre 118Bảng 3.67 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ phải cồn Tre 118Bảng 3.68 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ trái cồn Tre 120Bảng 3.69 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ phải cồn Tre 121Bảng 3.70 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ cồn Mỹ Xương (2018 – 2023) 122Bảng 3.71 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ trái cồn Mỹ Xương 124Bảng 3.72 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ phải cồn Mỹ Xương 124Bảng 3.73 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ trái cồn Mỹ Xương 125Bảng 3.74 - Kết quả tổng quan về phân tích biến động đường bờ thông qua chỉ số SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ phải cồn Mỹ Xương 126Bảng 3.75 – Bảng thống kê chỉ số EPR (tỷ lệ điểm cuối) theo từng vùng 127

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1 Đặc tính phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên 14

Hình 1.2 Bốn chế độ chụp ảnh của Sentinel-1 16

Hình 1.3 Hình minh họa về baseline, shoreline và transect 19

Hình 1.4 Mô tả vị trí của các đường cơ sở (baseline) 20

Hình 1.5 Hình minh họa đường bờ và các điểm giao nhau 21

Hình 1.6 Cách xác định các thông số từ kết quả thống kê 24

Hình 1.7 Bản đồ phạm vi khu vực nghiên cứu 25

Hình 1.8 Bản đồ địa hình tỉnh Đồng Tháp 27

Hình 2.1 Sơ đồ quy trình các bước thực hiện 33

Hình 2.2 Giao diện trang web tải ảnh Sentinel 1 tại khu vực nghiên cứu 34

Hình 2.3 Ảnh vệ tinh Sentinel 1A được sử dụng 34

Hình 2.4 Ảnh sau khi cắt 35

Hình 2.5 Xây dựng quy trình tiền xử lý ảnh Sentinel 1 trên phần mềm SNAP 37

Hình 2.6 Chạy chương trình tiền xử lý ảnh Sentinel 1 38

Hình 2.7 Phương pháp Fuzzy Membership trong chuẩn hóa đối tượng 39

Hình 2.8 Kết quả sau khi phân cụm mờ bằng Fuzzy cho hai phân cực của cùng một ảnh 39

Hình 2.9 Chuyển định dạng từ raster sang vector (polygon) 40

Hình 2.10 Lọc đối tượng nước 40

Hình 2.11 Chuyển đổi từ dạng vùng sang dạng đường 41

Hình 2.12 Giao diện tải ảnh Sentinel 2A 41

Hình 2.13 Ảnh vệ tinh Sentinel 2A được sử dụng 42

Hình 2.14 Tiền xử lý ảnh Sentinel 2A bằng phần mềm QGIS 43

Hình 2.15 Cách tính NDVI trong QGIS 44

Hình 2.16 Phân tích trên các điểm kiểm chứng cho ảnh Sentinel 1 và 2 45

Hình 2.17 Phân tích trên các điểm kiểm chứng trên Google Earth 46

Hình 2.18 Sơ đồ quy trình phân tích biến đổi đường bờ bằng DSAS 47

Hình 2.19 Giao diện Personal Geodatabase 47

Hình 2.20 Thiết lập khai báo cho mô hình nhận dạng dữ liệu 48

Hình 2.21 Khởi tạo mặt cắt 49

Hình 2.22 Tính toán tốc độ thay đổi đường bờ trong DSAS 50

Hình 3.1 Phân nhóm đường bờ 51

Hình 3.2 Chiều dài hai bờ của sông Tiền (vùng nghiên cứu 1 và 2) 52

Hình 3.3 Chiều dài hai bờ của cồn Liệt Sĩ (vùng nghiên cứu 3) 53

Hình 3.4 Chiều dài hai bờ cồn Long Khánh (vùng nghiên cứu 4) 55

Hình 3.5 Chiều dài hai bờ của cồn Tân Quới (vùng nghiên cứu 5) 56

Hình 3.6 Chiều dài hai bờ của cồn Trên (vùng nghiên cứu 6) qua các năm 57

Hình 3.7 Chiều dài hai bờ của cồn Lân (vùng nghiên cứu 7) qua các năm 58

Hình 3.8 Chiều dài hai bờ của cồn Tre (vùng nghiên cứu 8) qua các năm 59

Hình 3.9 Chiều dài hai bờ của cồn Mỹ Xương (vùng nghiên cứu 9) qua các năm 61 Hình 3.10 – Biểu đồ so sánh hệ số Kappa của hai bộ ảnh vệ tinh 68

Hình 3.11 Bản đồ chồng xếp các đường bờ sông Tiền (Bờ trái) 69

Hình 3.12 Bản đồ chồng xếp các đường bờ sông Tiền (Bờ phải) 70

Hình 3.13 Bản đồ chồng xếp các đường bờ cồn Liệt Sĩ (Bờ trái) 71

Hình 3.14 Bản đồ chồng xếp các đường bờ cồn Liệt Sĩ (Bờ phải) 72

Hình 3.15 Bản đồ chồng xếp các đường bờ cồn Long Khánh (Bờ trái) 73

Hình 3.16 Bản đồ chồng xếp các đường bờ cồn Long Khánh (Bờ phải) 73

Hình 3.17 Bản đồ chồng xếp các đường bờ cồn Tân Quới (Bờ trái) 74

Hình 3.18 Bản đồ chồng xếp các đường bờ cồn Tân Quới (Bờ phải) 75

Hình 3.19 Bản đồ chồng xếp các đường bờ cồn Trên (Bờ trái) 76

Hình 3.20 Bản đồ chồng xếp các đường bờ cồn Trên (Bờ phải) 77

Hình 3.21 Bản đồ chồng xếp các đường bờ cồn Lân (A-Bờ trái, B-Bờ phải) 78

Hình 3.22 Bản đồ chồng xếp các đường bờ cồn Tre (A-Bờ trái, B-Bờ phải) 78

Hình 3.23 Bản đồ chồng xếp các đường bờ cồn Mỹ Xương (A-Bờ trái, B-Bờ phải) 79

Hình 3.24 EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ trái sông Tiền 82

Hình 3.25 SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ trái sông Tiền 83

Hình 3.26 EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên bờ phải sông Tiền 85

Hình 3.27 SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên bờ phải sông Tiền 86

Hình 3.28 EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên hai bờ tại cồn Liệt Sĩ 90Hình 3.29 SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên hai bờ tại cồn Liệt Sĩ (A-Bờ trái, B-

Bờ phải) 92Hình 3.30 EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên hai bờ tại cồn Long Khánh 96Hình 3.31 SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên hai bờ tại cồn Long Khánh (A-Bờ trái, B-Bờ phải) 97Hình 3.32 EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên hai bờ tại cồn Tân Quới 102Hình 3.33 SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên hai bờ tại cồn Tân Quới (A-Bờ trái, B-Bờ phải) 104Hình 3.34 EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên hai bờ tại cồn Trên 108Hình 3.35 SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên hai bờ tại cồn Trên (A-Bờ trái, B-Bờ phải) 109Hình 3.36 EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên hai bờ tại cồn Lân 114Hình 3.37 SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên hai bờ tại cồn Lân (A-Bờ trái, B-Bờ phải) 115Hình 3.38 EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên hai bờ tại cồn Tre 120Hình 3.39 SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên hai bờ tại cồn Tre (A-Bờ trái, B-Bờ phải) 121Hình 3.40 EPR (tỷ lệ điểm cuối) trên hai bờ tại cồn Mỹ Xương 125Hình 3.41 SCE (tổng thay đổi đường bờ) trên hai bờ tại cồn Mỹ Xương (A-Bờ trái, B-Bờ phải) 127

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Nghĩa Tiếng Anh Nghĩa Tiếng Việt

DSAS Digital Shoreline Analysis

System

Hệ thống phân tích đường

bờ biển kỹ thuật số

EPR End Point Rate Tỷ lệ điểm cuối

GIS Geographic Information System hệ thống thông tin địa lý NSM Net Shoreline Movement Chuyển động ròng của bờ

biển SAR Synthetic Aperture Radar Radar khẩu độ tổng hợp SCE Shoreline Change Envelope Khoảng cách đường bờ thay

đổi SRTM 30m Shuttle Radar Topography

Mission

Dữ liệu địa hình radar từ tàu con thoi

MỞ ĐẦU

1 Đặt vấn đề

Đồng bằng sông Cửu Long có vai trò đặc biệt quan trọng trong sản xuất lúa gạo của cả nước Kết quả sản xuất lúa gạo ở khu vực này quyết định an ninh lương thực quốc gia và duy trì vị trí xuất khẩu gạo của Việt Nam [1] Hằng năm, ĐBSCL sản xuất hơn 50% sản lượng lương thực, cung cấp hơn 90% lượng gạo xuất khẩu của cả nước [2] Xét riêng cho tỉnh Đồng Tháp, Đồng Tháp là một trong những địa phương sản xuất lúa lớn nhất Việt Nam Năm 2017, diện tích gieo trồng lúa toàn tỉnh đạt khoảng 545.987 ha với năng suất bình quân 6,2 tấn/ha [3] Hoạt động sản xuất lúa 03 vụ/năm với sản lượng tăng hàng năm Bên cạnh những đóng góp mạnh mẽ về lĩnh vực an ninh lương thực cho quốc gia, Đồng Tháp trong những năm gần đây phải thường xuyên đối mặt với tình trạng sạt lở diễn biến phức tạp Đồng Tháp ở đầu nguồn sông Cửu Long, có nguồn nước mặt khá dồi dào Trong đó, sông Tiền là con sông lớn nhất và đi qua nhiều huyện, thành phố thuộc tỉnh Đồng Tháp Theo [4] tính từ năm 2016, tổng chiều dài các đoạn bờ sông bị sạt lở là 28,14km, diện tích đất ven sông bị sạt lở 3,898ha tăng lên thành 28,3km, diện tích sạt lở 6,41ha (năm 2019) Tình trạng sạt lở thường xuyên xuất hiện tại các khu vực thuộc huyện Hồng Ngự, Thanh Bình, Cao Lãnh, Lấp Vò, Tam Nông, Tp.Hồng Ngự và Tp.Sa Đéc (nơi sông Tiền đi qua) Vì lẽ đó cần tăng cường công tác quản lý, giám sát sạt lở vùng ven sông Trong số các phương pháp nghiên cứu trên thế giới và trong nước đã áp dụng thì việc ứng dụng công cụ GIS và viễn thám được sử dụng phổ biến ngày nay Đã có rất nhiều nghiên cứu về việc ứng dụng ảnh vệ tinh để xây dựng bản đồ thay đổi đường bờ, đặc biệt là trên phạm

vi lưu vực sông Xét riêng tại khu vực đồng bằng sông Cửu Long cũng đã có rất nhiều chuyên gia và học giả đã áp dụng phương pháp này Tuy nhiên, vì hạn chế công nghệ, sử dụng các ảnh vệ tinh với tần suất quan sát thưa hoặc chịu ảnh hưởng nhiều bởi thời tiết nên kết quả nghiên cứu còn hạn chế Chính

vì vậy, cần có một nghiên cứu áp dụng công nghệ xử lý ảnh vệ tinh mới với nhiều tính năng có thể khắc phục những hạn chế trước và có thể đánh giá được diễn biến sạt lở, bồi tụ cho khu vực đồng bằng, thí điểm trên sông Tiền thuộc tỉnh Đồng Tháp bằng ảnh radar Đó là mục tiêu chính của đề tài nhằm hướng đến

2 Mục tiêu nghiên cứu

Ứng dụng viễn thám Radar để giám sát sạt lở trên đoạn sông Tiền đi qua địa phận tỉnh Đồng Tháp

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: sạt lở

- Về không gian: các huyện có sông Tiền chảy qua trên địa bàn tỉnh Đồng Tháp gồm 06 huyện và 02 thành phố: Huyện Hồng Ngự, Tam Nông, Thanh Bình, Cao Lãnh, Lấp Vò, Châu Thành, Tp.Cao Lãnh và

Tp.Sa Đéc

- Thời gian nghiên cứu: từ 2018 – 2023 (các tháng mua khô từ tháng 1

đến tháng 4 hàng năm)

4 Nội dung nghiên cứu

Để hoàn thành mục tiêu chính của luận văn, học viên cần thực hiện ba nội dung cụ thể như sau:

+ Nội dung 1: thu thập, tổng hợp dữ liệu và số liệu, bao gồm:

o Ảnh vệ tinh: Sentinel -1, Sentinel-2A

o Mô hình số độ cao SRTM 30m

o Bản đồ hành chính tỉnh Đồng Tháp

+ Nội dung 2: Giải đoán ảnh Sentinel-1 kết hợp phương pháp Fuzzy mờ

để làm nổi bật đối tượng nước trong giai đoạn (2018 – 2023) So sánh với kết quả phân tích bằng Sentinel 2A

+ Nội dung 3: Ứng dụng công cụ DSAS (Digital Shoreline Analysis System) trong phân tích tốc độ sạt lở trong phạm vi nghiên cứu cho giai đoạn (2018 – 2023)

5 Phương pháp nghiên cứu

(i) Phương pháp thu thập và kế thừa tài liệu để đánh giá hiện trạng bồi xói

Rà soát, thu thập và tổng hợp các tài liệu liên quan đến hướng nghiên cứu và khu vực nghiên cứu Từ đó, đánh giá sự ảnh hưởng của hiện tượng bồi xói đến đời sống sinh hoạt và sự phát triển kinh tế xã hội của khu vực Việc thu thập và tổng hợp tài liệu đóng vai trò rất quan trọng trong quá trình nghiên cứu đề tài

- Thu thập các tài liệu về điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội, đặc biệt là

về thủy văn và khí tượng từ những báo cáo tổng hợp của địa phương và các nghiên cứu đã được nghiên cứu trước đây; Tài liệu về hiện trạng xói lở bờ sông

- Thu thập các tài liệu về chính sách, hoạch định chiến lược ứng phó với các hiện tượng cực đoan từ môi trường và các thông tin liên quan Tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến hướng nghiên cứu và khu vực nghiên cứu nhằm tổng kết kinh nghiệm và tiếp thu kết quả nghiên cứu khoa học tiên tiến

Các tài liệu thu thập phục vụ cho thực hiện luận văn:

(ii) Thống kê và xử lý số liệu

Phương pháp thống kê và xử lý số liệu được áp dụng sau khi thu thập, tham khảo các tài liệu liên quan Giai đoạn này giúp tổng quan và chuẩn bị số liệu, dữ liệu cần thiết cho phân tích và đánh giá kết quả nghiên cứu

(iii) Phương pháp GIS và viễn thám

Đây được xem là phương pháp quan trọng nhất của luận văn Mục tiêu xây dựng đường bờ dựa trên ảnh vệ tinh thông qua các công cụ và phần mềm

như QGIS, ArcGIS và SNAP trong phân tích, phân loại ảnh Ngoài ra sử dụng công cụ DSAS để phân tích những biến động đường bờ qua các năm

6 Ý nghĩa của đề tài

Ý nghĩa khoa học

- Về mặt khoa học: Đề tài này sẽ làm cơ sở phương pháp luận, định hướng cho những nghiên cứu sâu hơn về đánh giá diễn biến sạt lở bằng phân tích ảnh radar

7 Tính mới của đề tài

Thông qua quá trình xác định đối tượng, mục tiêu và đề ra các nội dung nghiên cứu, cùng với quá trình tham khảo các tài liệu có liên quan, luận văn có một số tính mới sau:

- Ứng dụng công nghệ viễn thám với ảnh vệ tinh radar có chất lượng ảnh tốt, khắc phục tình trạng dữ liệu bị ảnh hưởng bởi mây của các ảnh quang học

- Ứng dụng phương pháp Fuzzy mờ để tăng cường khả năng phân biệt đối tượng mặt nước

- Sử dụng lồng ghép với công cụ DSAS trong phân tích tốc độ sạt lở

Theo điểm b khoản 1 Điều 2 Luật Luật Phòng, chống thiên tai và Luật

Đê điều sửa đổi 2020 thì định nghĩa bờ sông là ranh giới giữa mái dốc của lòng sông với mặt đất tự nhiên của bãi sông

1.1.2 Các nguyên nhân gây ra sự biến động đường bờ

Xói lở bờ sông là một quá trình tự nhiên [6], nhưng các hoạt động thường xuyên của con người có thể có tác động đáng kể đến tốc độ thay đổi hình thái Những thay đổi về lòng sông, chẳng hạn như xói mòn bờ, cắt bớt và bồi đắp bờ, là các quá trình tự nhiên đối với một dòng sông phù sa Sự phát triển như khai thác cát, xây dựng cơ sở hạ tầng trên bờ sông, đường cắt nhân tạo, kè bờ, xây dựng hồ chứa và thay đổi sử dụng đất đã làm thay đổi động lực địa mạo tự nhiên của các dòng sông [7], [8] Sạt lở gây nguy hại đến cấu tạo địa chất, tài sản, sức khỏe và an ninh sinh kế của người dân [9], [10] Sông Mê Kông cũng là một trong số những con sông đang phải đối mặt với tình trạng sạt lở nghiêm trọng [11], [12] Quá trình hoạt động của các đập thủy điện trên nhánh chính thượng nguồn kèm với quá trình khai thác cát là những nguyên nhân tiềm ẩn khiến cho lưu vực hạ lưu sông Mê Kông đến gần với nguy cơ mất ổn định bờ sông [13]

Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng sạt lở phụ thuộc vào yếu tố tự nhiên (địa hình sông, chế độ thủy triều, tính chất của đất,…) và các yếu tố tác động của con người (khai thác cát, lấn chiếm bờ sông, di chuyển của phuowgn tiện giao thông đường thủy, neo đậu tàu bè,…) Sạt lở được hình thành do sự kết hợp

của nhiều yếu tố chứ không do một nguyên nhân gây nên [14] Theo [15] nguyên nhân cơ học dẫn đến sạt lở gồm: Tải trọng trên bờ và neo đậu, sóng

vỗ, thủy triều lên xuống, dòng chảy thay đổi do xói mòn ngầm cơ học

Ảnh hưởng do hình thái sông: Hình thái sông là nhân tố khống chế, chi phối và tạo nên kết cấu dòng chảy của từng mặt cắt cũng như cho toàn bộ dòng chảy trên sông Những đoạn sông cong, đoạn sông gấp khúc mặt cắt ngang sông có dạng không đối xứng Phía bờ lõm sâu hơn nhiều so với phía

bờ lồi Vận tốc dòng chảy trên mặt cắt ngang phân bố không đồng đều, vận tốc dòng chảy phía bờ lõm lớn hơn nhiều so với vận tốc dòng chảy phía bờ lồi Vì thế thường xảy ra hiện tượng phía bờ lõm bị xói lở còn phía bờ lồi được bồi lắng

Ảnh hưởng dòng chảy: Nguyên nhân gây ra xói lở bờ là do sự tác động

cơ học, lý học, hóa học của dòng nước tác dụng vào lòng dẫn làm bùn cát, một

bộ phận tạo thành lòng dẫn bị lôi cuốn đi theo dòng nước Kết quả là lòng dẫn

bị bào mòn dần, có khi lòng sông sâu thêm, bờ sông mở rộng ra một bên hoặc

cả hai diễn ra tùy thuộc vào đặc điểm địa hình, địa chất của vùng cửa biển, cửa sông ven biển Tốc độ xói lở nhanh hay chậm, nhiều hay ít là do dòng nước tại

vị trí đó có khả năng công phá, lôi cuốn được nhiều hay ít bùn, cát và thời gian dòng nước duy trì được khả năng đó

Ảnh hưởng của triều: Chế độ thủy triều cũng ảnh hưởng cũng ảnh hưởng không nhỏ tới vị trí, phạm vi, tốc độ xói lở bờ sông, nhất là những đoạn sông có chế độ dòng chảy bị chi phối chủ yếu bởi chế độ thủy triều Chế độ thủy triều lên xuống hai lần trong ngày với biên độ biên khá lớn, trong điều kiện lòng sông rộng và độ dốc đáy bình quân nhỏ, đã làm cho thủy triều truyền rất sâu vào sông Vào mùa kiệt, dao động lớn của thủy triều đã làm cho bờ sông từ cao trình chân triều trở lên bị ướt rồi lại khô liên tục Dòng thấm bờ sông có chiều thuận nghịch tạo điều kiện cho đất bờ sông qua năm tháng giảm dần tính chất cơ lý dần dần bở rời nên rất dễ bị xói lở Ở gần cửa sông, thủy triều lên có thể gây nên các vùng nước vật khiến vận tốc dòng nước giảm đi đáng kể, vì thế đa phần phù sa bị bồi lắng ngay vùng cửa sông Chế độ thủy

triều cũng ảnh hưởng cũng ảnh hưởng không nhỏ tới vị trí, phạm vi, tốc độ xói

lở bờ sông, nhất là những đoạn sông có chế độ dòng chảy bị chi phối chủ yếu bởi chế độ thủy triều Chế độ thủy triều lên xuống hai lần trong ngày với biên

độ biên khá lớn, trong điều kiện lòng sông rộng và độ dốc đáy bình quân nhỏ,

đã làm cho thủy triều truyền rất sâu vào sông Vào mùa kiệt, dao động lớn của thủy triều đã làm cho bờ sông từ cao trình chân triều trở lên bị ướt rồi lại khô liên tục Dòng thấm bờ sông có chiều thuận nghịch tạo điều kiện cho đất bờ sông qua năm tháng giảm dần tính chất cơ lý dần dần bở rời nên rất dễ bị xói

lở Ở gần cửa sông, thủy triều lên có thể gây nên các vùng nước vật khiến vận tốc dòng nước giảm đi đáng kể, vì thế đa phần phù sa bị bồi lắng ngay vùng cửa sông

Ảnh hưởng của các yếu tố địa chất: Thành phần cấp phối hạt, kích thước kết cấu của đất ở các vùng bờ biển, các cửa biển ảnh hưởng rất lớn tới

sự hình thành, phát sinh và phát triển của hiện tượng xói lở bờ

Ảnh hưởng của các yếu tố khác: Do những nhu cầu khác nhau trong cuộc sống, xã hội mà trong những thập niên qua, con người đã có những tác động ảnh hưởng đến quá trình xói lở bờ biển, các cửa biển như hoạt động xây dựng cảng, xây dựng các công trình nhà ở, công trình phục vụ du lịch như nhà hàng, khách sạn,…

Tại khu vực ĐBSCL, theo nghiên cứu của [16] nhận định rằng có 02 nguyên nhân chính gây gia tăng quá trình sạt lở cho khu vực là chế độ phù sa bùn cát và khai thác cát Tính đến năm 2018 toàn ĐBSCL có trên 600 điểm sạt

lở Bên cạnh đó, việc xây dựng các đập thủy điện và hồ chứa ở thượng nguồn làm suy giảm lượng phù sa vận chuyển về hạ lưu Cụ thể lượng bùn hằng năm

về Tân Châu và Châu Đốc, tỉnh An Giang giảm từ 73 triệu tấn/năm xuống còn

15 triệu tấn/năm khi các đập đi vào vận hành [17]

1.1.3 Các tác động do sạt lở gây nên

Sạt lở gây tổn thất tài nguyên đất (thu hẹp quỹ đất cho phát triển kinh tế

xã hội), là một hiểm họa tự nhiên gây ảnh hưởng đến tính mạng và tài sản của người dân [15]

Tại khu vực Đồng bằng sông Cửu Long nơi có hệ thống kênh rạch chằng chịt, bao nhiêu năm qua luôn phải đối mặt với tình trạng sạt lở bờ sông nghiêm trọng Theo [4], tình hình sạt lở tại bờ sông, kênh rạch trên địa bàn tỉnh diễn ra phức tạp gây thiệt hại về người, tài sản, gây ảnh hưởng đến tài nguyên đất Cụ thể diễn biến sạt lở hàng năm như sau:

Trong năm 2016: Sạt lở bờ sông giảm hơn so với các năm trước đó, nhưng vẫn tiếp tục xảy ra mạnh tại các xã Thường Lạc, Long Thuận, Thường Phước 1 - huyện Hồng Ngự; các xã Tân Quới, Tân Bình, Tân Long, An Phong, Bình Thành, Tân Thạnh - huyện Thanh Bình; xã Mỹ Xương, Bình Hàng Trung, Bình Hàng Tây, Bình Thạnh, Phong Mỹ và TT.Mỹ Thọ - huyện Cao Lãnh; xã Hòa An, Tịnh Thới và phường 11 - Tp.Cao Lãnh; xã An Hiệp,

An Nhơn - huyện Châu Thành; xã Tân Dương, Vĩnh Thới và Định Hòa - huyện Lai Vung; phường An Lạc - Tp.Hồng Ngự và phường 2, xã Tân Khánh Đông - Tp.Sa Đéc Tổng chiều dài các đoạn bờ sông bị sạt lở là 28,14 km, sạt

lở sâu vào bờ từ 01 - 20 m Diện tích đất ven sông bị sạt lở 3,898 ha, giảm 0,72 ha so với cùng kỳ 2015, ước thiệt hại 11,720 tỷ đồng, giảm 19,415 tỷ đồng so với cùng kỳ năm 2015 Đến ngày 31/12/2016 thực hiện di dời 200 hộ đến nơi an toàn [4]

Trong năm 2017: Sạt lở xảy ra tại 25 xã, phường, thị trấn của 08 huyện, thị xã, thành phố, gồm: xã Phú Thuận A, Long Thuận - huyện Hồng Ngự; xã Bình Thành, An Phong, Tân Bình, Tân Quới, Tân Long, Tân Thanh - huyện Thanh Bình; xã An Bình A - thành phố Hồng Ngự; xã Tịnh Thới, Hòa An, Tân Thuận Đông, Tân Thuận Tây, phường 6 - Tp.Cao Lãnh; xã Tân Mỹ - huyện Lấp Vò, xã An Hiệp - huyện Châu Thành; xã Mỹ Xương, Bình Hàng Trung, Bình Hàng Tây, Bình Thạnh, Phong Mỹ, thị trấn Mỹ Thọ - huyện Cao Lãnh, xã An Hòa, An Long, Phú Ninh - huyện Tam Nông Với tổng chiều dài sạt lở 34,91 km, diện tích sạt lở 13,11 ha, ước thiệt hại do sạt lở trên sông Tiền khoảng 29,804 tỷ đồng Ngoài ra, trên địa bàn tỉnh còn xảy ra sạt lở đất dọc bờ bao, kênh, rạch, sông nội đồng trên địa bàn các huyện Châu Thành, Cao Lãnh, Thanh Bình, Hồng Ngự, Lai Vung và thành phố Hồng Ngự, với chiều dài sạt

lở 5,03 km, sâu vào bờ từ 2 – 6 m, diện tích sạt lở là 1,3 ha, ước thiệt hại khoảng 2.034 triệu đồng [4]

Trong năm 2018: Sạt lở trên sông Tiền, sông Hậu xảy ra tại 21 xã, phường, thị trấn của 08 huyện, thị xã, thành phố: huyện Hồng Ngự, Thanh Bình, Cao Lãnh, Lấp Vò, Tam Nông, Châu Thành, thành phố Hồng Ngự và thành phố Sa Đéc (các khu vực sạt lở trọng điểm gồm bờ sông Hổ Cứ, xã Hòa

An, thành phố Cao Lãnh; xã Bình Thành, huyện Thanh Bình; xã An Hiệp, huyện Châu Thành; xã Long Thuận, huyện Hồng Ngự) Với tổng chiều dài sạt

lở 28,5 km, diện tích sạt lở 17,83 ha Sạt lở bờ sông gây mất an toàn cho đời sống người dân trên địa bàn tỉnh Qua kết quả kiểm tra thực tế, hiện nay trên toàn tỉnh Đồng Tháp có tổng số 6.014 hộ đang sinh sống trong vành đai có nguy cơ sạt lở, cần phải di dời đến nơi ở mới an toàn Trong đó: Hộ dân đang sinh sống trong vành đai sạt lở, cự ly từ mé bờ sông trở vào 30 m là 3.561 hộ;

Hộ dân đang sinh sống trong vành đai sạt lở, cự ly từ 30 m đến 60 m là 2.453

hộ Ước thiệt hại sạt lở trên sông Tiền, sông Hậu khoảng 42,137 tỷ đồng Sạt

lở nội đồng xảy ra tại 34 xã, phường, thị trấn của 09 huyện (Cao Lãnh, Thanh Bình, Lấp Vò, Châu Thành, Lai Vung, Tháp Mười, Tam Nông, Tân Hồng và thành phố Hồng Ngự) với tổng chiều dài là 18.563 m, diện tích 32.629 m2 , ảnh hưởng trực tiếp tới 13 hộ dân, ước thiệt hại khoang 6,092 tỷ đồng Đáng lưu ý là do diễn biến nước lũ lên cao ngập đồng tạo sóng đánh làm sạt lở 2 bên

bờ đường tuần tra biến giới thuộc khóm Trà Đư, phường An Lạc, thành phố Hồng Ngự với chiều dài 50 m sâu vào bờ 5 – 10 m, ảnh hưởng đến 06 hộ dân

và một số điểm thuộc tuyến đường tuần tra biên giới thuộc huyện Tân Hồng với tổng chiều dài 7,1 km thuộc các xã Bình Phú 4 km, Tân Hộ Cơ 1,7 km và Thông Bình 1,4 km [4]

Trong năm 2019: Sạt lở trên sông Tiền, sông Hậu xảy ra tại 18 xã, phường, thị trấn của 7 huyện, thị xã, thành phố: huyện Hồng Ngự, Thanh Bình, Cao Lãnh, Lấp Vò, Tam Nông, Tp.Hồng Ngự và Tp.Sa Đéc Với tổng chiều dài sạt lở 28,3 km, diện tích sạt lở 6,41 ha, trong đó vụ sạt lở đặc biệt nghiêm trọng xảy ra lúc 2 giờ 40 phút tại khóm Sở Thượng, phường An Lạc,

thành phố Hồng Ngự với chiều dài khu vực sạt lở 60 m, sâu vào bờ 20 m, sạt

lở làm 01 người chết, thiệt hại 02 căn nhà cấp 4, một ao nuôi cá diện tích khoảng 600 m2 Sạt lở bờ sông gây mất an toàn cho đời sống người dân trên địa bàn tỉnh, ước thiệt hại sạt lở trên sông Tiền, sông Hậu khoảng 13,7 tỷ đồng Qua kết quả kiểm tra thực tế tính đến hết quý III/2019, hiện nay trên toàn tỉnh Đồng Tháp có tổng số 6.400 hộ đang sinh sống trong vành đai có nguy cơ sạt lở, cần phải di dời đến nơi ở mới an toàn Trong đó: Hộ dân đang sinh sống trong vành đai sạt lở, cự ly từ mé bờ sông trở vào 30m là: 3.915 hộ;

Hộ dân đang sinh sống trong vành đai sạt lở, cự ly từ 30 m đến 60 m là: 2.485

hộ, tỉnh đã vận động và hỗ trợ 70 hộ vùng sạt lở nguy hiểm di dời đến nơi an toàn Sạt lở nội đồng xảy ra tại 21 xã, phường, thị trấn của 04/12 huyện (Cao Lãnh, Thanh Bình, Châu Thành, Lai Vung) với tổng chiều dài 8,9 km, diện tích 2,56 ha, ảnh hưởng trực tiếp tới 34 hộ dân, ước thiệt hại khoảng 6,46 tỷ đồng Thiệt hại do sạt lở bờ sông Tiền: 13,709 tỷ đồng, giảm 28,428 tỷ đồng

sử dụng mô hình thủy động 1D, 2D và 3D để tính toán dòng chảy, ma sát đáy

và vận tải bùn cát [22], [23], [24], phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) [25], phương pháp viễn thám [26], [27] Trong những năm gần đây với sự phát triển của khoa học công nghệ, ứng dụng công nghệ máy bay không người lái (Unmanned Aerial Vehicles - UAV) và hệ thống GIS đã được áp dụng trong giám sát và quản lý biến động đường bờ [28] Tuy nhiên hạn chế của phương pháp này là giá thành cao và chỉ có thể áp dụng cho một phạm vi nhỏ hẹp, thời gian ngắn

Đối với phương pháp khảo sát đo đạc, thực hiện đo đạc và thu thập các thông số thủy văn, địa hình Đối với phương pháp này đòi hỏi phải sử dụng các thiết bị, phương tiện đo đạc, phân tích hiện đại để có thể đảm bảo độ tin cậy của các số liệu Không những vậy, quá trình đi đo dạc cũng chiếm khá nhiều thời gian và nhân lực nên không thể phản ánh kịp thời vấn đề đang gặp phải

Ưu điểm của phương pháp mô hình hóa là đưa ra cái nhìn trực quan hóa

về hiện trạng và diễn biến sạt lở một cách liên tục Đồng thời có thể xây dựng cho nhiều kịch bản khác nhau để dự báo Tuy nhiên hạn chế thường hay gặp phải là tính đúng đắn của kết quả mô phỏng so với thực tế và bản quyền của các phần mềm được áp dụng

Trong 10 năm trở lại đây, đã có nhiều nghiên cứu trên thế giới ứng dụng công nghệ viễn thám trong phân tích đường bờ, đặc biệt là những phân tích về đường bờ biển [29], [30], [31], [32] Bên cạnh đó cũng có một số các nghiên cứu phương pháp viễn thám trong đánh giá sự thay đổi đường bờ ở phạm vi sông hồ [33], [6], [34] Việc giám sát xói lở bờ sông trên quy mô lớn

là một thách thức do những hạn chế về con người, thiết bị và tài chính, đặc biệt là ở các nước đang phát triển Sử dụng hình ảnh vệ tinh mang lại hiệu quả trong việc xác định các điểm nóng xói lở bờ sông trong một lưu vực sông lớn [34]

Khởi đầu trong những nghiên cứu về áp dụng ảnh vệ tinh trong phân tích sự thay đổi đường bờ của con sông là của [6] với sự kết hợp ảnh Atlas và ảnh vệ tinh SPOT5 để xây dựng các đương bờ Trong khoảng thời gian 13 năm (1992 – 2005), tốc độ xói lở bờ trung bình được tính toán cho khu vực nghiên cứu là 1,0 m Tốc độ là 1,2 m đối với bờ trái (Lào) và 0,8 m đối với bờ phải (Thái Lan) Tốc độ bồi tụ bờ trung bình là 0,7 m cho toàn khu vực nghiên cứu, là 0,6 m ở bờ trái và 0,8 m ở bờ phải Giám sát xói lở bờ sông bằng hình ảnh vệ tinh thường được thực hiện bằng cách tạo vùng nước của sông và giả định rằng ranh giới của nó là bờ sông Phát hiện vùng nước bằng viễn thám có thể được thực hiện bằng nhiều phương pháp như phân tích band ảnh đơn,

phương pháp chỉ số nước, phân loại có giám sát hoặc không giám sát bằng cách sử dụng học máy và phương pháp phân tích ảnh dựa trên đối tượng Đã

có nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước áp dụng bằng các phương pháp như

tổ hợp màu, phân ngưỡng, tỉ lệ kênh ảnh, tính toán các chỉ số để làm nổi bậc đối tượng nước hoặc đất như MNDWI, NDVI, NDWI…[26], [27] Trong đó, phương pháp chỉ số nước đã được áp dụng rộng rãi vì chúng có thể tăng cường các đặc điểm của nước, giúp dễ nhận dạng ra đối tượng nước từ đó xây dựng lớp dữ liệu đường bờ [35], [36] Nghiên cứu [37] chỉ ra rằng chỉ số NDVI có hiệu quả rõ ràng trong việc phân biệt đối tượng đất và nước

Bên cạnh đó, nhiều kỹ thuật tiên tiến đã được đề xuất bằng cách sử dụng học máy/học sâu [38] Các kỹ thuật này được phát triển để cải thiện độ chính xác của việc phát hiện vùng nước, đặc biệt là các vùng nước nhỏ ở địa hình phức tạp và để khắc phục những hạn chế về độ phân giải quang phổ trong hình ảnh có độ phân giải cao Các phương pháp học máy được cho là vượt trội hơn so với phương pháp dựa trên chỉ số nước [39] Tuy nhiên, yêu cầu mô hình phải được đào tạo lặp đi lặp lại để tăng mức độ chính xác, việc này tốn nhiều tài nguyên và thời gian Phương pháp phân loại phân tích hình ảnh hướng đối tượng (Object-Based Image Analysis - OBIA) đã được sử dụng trong nhiều thập kỷ và trong vài năm gần đây, nó đã được sử dụng thường xuyên trong các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau Vì độ phân giải không gian của hình ảnh là một yếu tố quan trọng khi lựa chọn các kỹ thuật phân loại hình ảnh, OBIA vượt trội so với phân loại dựa trên pixel truyền thống Hầu hết các nghiên cứu về phân loại dựa trên đối tượng đều sử dụng hình ảnh có độ phân giải cao [40] Nhiều nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh quang học như Landsat, Sentinel-2 trong xác định đường bờ sông mang lại nhiều hiệu quả [41], [42] Tuy nhiên điểm hạn chế của các ảnh quang học là bị ảnh hưởng bởi mây và chỉ có thể ghi nhận được kết quả vào ban ngày Do đó, việc lựa chọn ảnh viễn thám bổ sung, thay thế là cần thiết Ảnh Sentinel-1 đã được áp dụng thử nghiệm trong một vài nghiên cứu và đã đạt được kết quả khả quan [43]

Có thể thấy, phương pháp viễn thám giúp xây dựng cơ sở dữ liệu và phân tích

biến động hiệu quả, hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng trên phạm vi rộng, giá thành thấp hơn so với các phương pháp đo đạc truyền thống và tính đa thời gian của bộ dữ liệu [44]

Phương pháp phân cụm mờ Fuzzy ban đầu được biết đến như một công

cụ toán học để mô hình hóa và kiểm soát các hệ thống không chắc chắn [45] Nhưng đến những năm 1970 khi hệ thống thông tin GIS ra đời, việc ứng dụng phương pháp Fuzzy mờ kết hợp với GIS trong các lĩnh vực liên quan đến phân tích địa lý [46] Mặc dù vậy nhưng có rất ít nghiên cứu về phân loại mờ các đường bờ biển [47] Đường bờ là vùng chuyển tiếp giữa nước và đất nên ranh giới không chính xác Để giải quyết những vấn đề không chắc chắn này, phương pháp Fuzzy đã được phát triển bởi [48] Từ đó, đã có nhiều nghiên cứu hơn trong việc phân loại đối tượng nói chung và phân tách đường bờ nói riêng [49], [50], [51]

1.2.2 Viễn thám

Viễn thám là một ngành khoa học thu thập các thông tin về bề mặt Trái Đất hoặc các thông tin gần bề mặt Trái Đất thông qua hệ thống cảm biến được gắn vào máy bay, vệ tinh, tàu vũ trụ,… và quá trình xử lý, giải đoán các dữ liệu đó để phục vụ cho việc nhận biết cũng như quản lý tài nguyên và môi trường Sự ra đời của viễn thám dựa trên sự phát triển của phương pháp chụp ảnh và thu nhận thông tin của các đối tượng trên mặt đất được các chuyên gia quan tâm

Dữ liệu ảnh viễn thám có thể được phân loại theo độ phân giải, bao gồm:

• Độ phân giải cao (<10m): IKONOS (1,4m), Quickbird (0,7; 2.8m), SPOT 5 (2,5; 5; 10m), Thaichote/THEOS (2m), OrbView-3 (1, 4m), IRS (2,5; 5 m), Corona, LiDAR …

• Độ phân giải trung bình (15 – 100m): SPOT (20m…); Landsat TM/ETM+ (15; 30; 60m), Thaichote/THEOS (15m), ASTER (15; 30; 90m), IRS, Envisat, RADARSAT,…

• Độ phân giải thấp (>100m): MODIS (250m, 1km); MERIS (250m); NOAA-AVHHR (1,1km)…

Đặc tính phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên:

Hình 1.1 Đặc tính phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên

• Đất (Soil) phản xạ rất mạnh và khả năng phản xạ phụ thuộc vào chiều dài bước sóng

• Thực vật (Vegetation) phản xạ ở bước sóng 0,54 mm và phần hồng ngoại Khả năng phản xạ phổ của thực vật ở phần hồng ngoại lớn hơn rất nhiều lần so với vùng ánh sáng nhìn thấy

điều kiện thiếu sáng do bị mây che phủ và có thể thu thập dữ liệu qua một địa điểm vào ban ngày hoặc ban đêm trong mọi điều kiện thời tiết

Các ứng dụng của Sentinel 1 là: giám sát phạm vi băng biển Bắc Cực, lập bản đồ băng biển thông thường, giám sát môi trường biển, bao gồm giám sát tràn dầu, phát hiện tàu cho an ninh hàng hải, giám sát bề mặt đất cho các rủi ro chuyển động, lập bản đồ quản lý rừng, nước và đất, lập bản đồ để hỗ trợ viện trợ nhân đạo và các tình huống khủng hoảng Sentinel-1 cùng với khả năng mang lại lợi ích cho những người sử dụng ứng phó khẩn cấp, chẳng hạn như các tình huống khẩn cấp (lũ lụt, động đất, núi lửa phun trào và sạt lở đất)

Ra mắt theo kế hoạch: Sentinel-1A được phóng vào ngày 3 tháng 4 năm 2014 Sentinel-1B được phóng vào ngày 25 tháng 4 năm 2016 Hai tàu vũ trụ khác (Sentinel-1C và Sentinel-1D) được lên kế hoạch thay thế hai vệ tinh đầu tiên khi chúng hết tuổi thọ hoạt động

Bảng 1.1 Thông số chi tiết của vệ tinh Sentinel -1

Tên vệ tinh Sentinel-1 (Sentinel-1A)

Nguồn Cơ quan vũ trụ châu âu European Space

Agency Radar khẩu độ Tổng hợp band C (5.4 GHz)

Góc chụp Chụp xiên 1 góc 15-450

Phân cực (VV và VH) hoặc (HH và HV)

Độ cao vệ tinh tại xích đạo 693 km

Quỹ đạo Đồng bộ với quỹ đạo mặt trời

và tọa độ từ vệ tinh và được cung cấp ở dạng hình học phạm vi nghiêng Tầm nghiêng là tọa độ tầm quan sát tự nhiên của radar, được định nghĩa là đường ngắm từ radar đến từng đối tượng phản xạ

Sentinel-1 có 4 chế độ ghi nhận ảnh gồm: Stripmap Mode (SM), Interferometric Wide Swath (IW), Extra Wide Swath Mode (EW), Wave Mode (WM)

Hình 1.2 Bốn chế độ chụp ảnh của Sentinel-1

Nguồn: [53]

Bảng 1.2 Các thuộc tính sau là chung cho tất cả các ảnh Sentinel 1A SLC IW

Pixel value Magnitude detected

Coordinate system Ground range

Polarisation options Single (HH or VV) or Dual (HH+HV

or VV+VH) Ground range coverage km 251,8

Nguồn: [53]

Bảng 1.3 – Các thuộc tính sau dành riêng cho từng loại IW

b Ảnh vệ tinh Sentinel-2

Vệ tinh Sentinel-2 là một hệ thống quan sát Trái đất đa quang phổ được thực hiện bởi tổ chức Giám sát Môi trường và An ninh toàn cầu (GMES) và được đồng tổ chức bởi Ủy ban Châu Âu (EC) và Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA) Hệ thống này bao gồm hai vệ tinh quay quanh cực (tức là Sentinel-2A

và Sentinel 2B) trên cùng một quỹ đạo nhưng lệch pha nhau 180° (The European Space Agency, 2022) Các vệ tinh mang thiết bị đa quang phổ (MSI) tạo mẫu gồm 12 dải phổ (độ phân giải 10 m, 20 m, 60 m) từ dải nhìn thấy và hồng ngoại gần (VNIR) đến dải hồng ngoại sóng ngắn (SWIR) MSI hoạt động thụ động bằng cách thu thập ánh sáng mặt trời phản chiếu từ Trái đất Dữ liệu mới được thu thập tại thiết bị khi vệ tinh di chuyển dọc theo đường quỹ đạo của nó Chùm ánh sáng tới được tách ra tại một bộ lọc và tập trung vào hai cụm mặt phẳng tiêu cự riêng biệt trong thiết bị; một cho dải Nhìn thấy và Cận hồng ngoại (VNIR) và một cho dải Hồng ngoại Sóng ngắn (SWIR) Việc phân tách quang phổ của từng dải thành các bước sóng riêng lẻ được thực hiện bằng các bộ lọc dải được gắn trên đầu máy dò Độ phân giải về thời gian là 5 ngày nếu kết hợp cả hai vệ tinh Các cấp sản phẩm Cấp-1C và Cấp-2A được cung cấp miễn phí cho người dùng để giám sát đất đai, quản lý khẩn cấp và lập bản

Băng thông (nm)

Bước sóng

Băng thông (nm)

1.2.3 Phân tích đường bờ

Đường bờ sau khi được trích, rút sẽ được đưa vào cơ sở dữ liệu trong ArcGIS Cơ sở dữ liệu này bao gồm 2 lớp cơ bản là baseline và shoreline Yêu cầu đối với các lớp dữ liệu này để có thể tính toán được trong DSAS là:

- Phải nằm trong trong một geodatabase (cụ thể là personal geodatabase)

- Phải nằm trong cùng một hệ quy chiếu với đơn vị là mét

- Các trường thuộc tính phải theo đúng quy định trong DSAS

- Phải đáp ứng yêu cầu về trường thuộc tính

Baseline (đường cơ sở) là lớp dữ liệu có dạng đường Các đường nằm trong lớp baseline này là điểm bắt đầu của các lát cắt (transect) trong phần mềm DSAS Những điểm giao nhau giữa các transect với các đường bờ (shoreline) được sử dụng để tính toán thống kê sự thay đổi đường bờ