Phân tích biến động của đường bờ biển Nha Trang, tỉnh Khánh Hoà ứng dụng công nghệ viễn thám và hệ thông tin địa lý - Bùi Thị Kiên Trinh, Nguyễn Mạnh Cường

Việc giám sát và xác định sự thay đổi cũng như tốc độ thay đổi của đường bờ biển Nha Trang, tỉnh Khánh Hoà từ năm 2013 đến 2018 được thực hiện bởi các ứng dụng xử lý, phân tích trong Hệ thông tin địa lý (GIS) với tư liệu ảnh Landsat 8 kết hợp với ảnh Sentinel-2.

BÀI BÁO KHOA HỌC PHÂN TÍCH BIẾN ĐỘNG CỦA ĐƯỜNG BỜ BIỂN NHA TRANG, TỈNH KHÁNH HỒ ỨNG DỤNG CƠNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ HỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ Bùi Thị Kiên Trinh, Nguyễn Mạnh Cường1 Tóm tắt: Việc giám sát xác định thay đổi tốc độ thay đổi đường bờ biển Nha Trang, tỉnh Khánh Hoà từ năm 2013 đến 2018 thực ứng dụng xử lý, phân tích Hệ thông tin địa lý (GIS) với tư liệu ảnh Landsat kết hợp với ảnh Sentinel-2 Kết cho thấy xói lở xảy rõ rệt khu vực phía bắc vịnh Nha Trang (phường Vĩnh Thọ) giai đoạn trước năm 2015 ngăn chặn hoàn toàn Tuy nhiên tình hình xói lở, bồi tụ khu vực phường Vĩnh Lương Xương Huân lại diễn biến bất thường Đặc biệt, xói lở mạnh xuất khu vực phường Vĩnh Hoà cần theo dõi chặt chẽ Kết nghiên cứu cho thấy tính hiệu quả, độ tin cậy khả ứng dụng công nghệ viễn thám GIS nghiên cứu bờ biển Từ khóa: Biến động đường bờ, MNDWI, EPR, Nha Trang ĐẶT VẤN ĐỀ* Vịnh Nha Trang công nhận trung tâm du lịch nghỉ dưỡng đẹp giới với bãi biển trải dài hàng chục số hệ sinh thái điển hình, quý hiểm vùng biển nhiệt đới (Wikipedia) Hiện tượng xói lở bồi tụ bờ biển Nha Trang quan tâm đặc biệt có ảnh hưởng lớn đến cảnh quan hoạt động khai thác du lịch, dịch vụ khu vực Những nghiên cứu cơng bố cho thấy, ngồi ảnh hưởng q trình tự nhiên sóng dòng chảy, biến đổi khí hậu, hoạt động cải tạo người lấn biển, xây dựng khu nghỉ dưỡng góp phần gây tượng xói lở bất thường (Tran Van Binh et al., 2015; Vu Minh Cat and Pham Quang Son, 2013; Nguyen Thanh Luan et al., 2014; Nguyen Trung Viet et al., 2017b) Hàng loạt giải pháp cấp thiết chống xâm thực xói lở bờ biển Nha Trang thực năm gần đây, có giải pháp tái tạo, nâng cấp bãi biển có tính đến ảnh hưởng biến đổi khí hậu Do cần thiết phải giám sát phân tích biến động đường bờ biển Nha Trang để đánh giá tác động, tính hiệu giải pháp Trường Đại học Thủy lợi 120 Biến động đường bờ biển xác định trực tiếp thông qua phương pháp đo đạc thực địa đại máy quay đặt cố định bờ, sử dụng máy bay không người lái (drone) có gắn máy chụp ảnh thiết bị định vị (Nguyen Trung Viet et al., 2017a) Phương pháp quan trắc công nghệ ứng dụng hiệu Cửa Đại (Hội An) Nha Trang (Khánh Hoà) Tuy nhiên, phương pháp thu thập số liệu khu vực định, chất lượng liệu phụ thuộc nhiều vào thời tiết, đòi hỏi chi phí đầu tư lớn có khả mát, hỏng hóc Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám GIS để nghiên cứu biến động đường bờ có Việt Nam từ lâu ưu đa thời gian phạm vi rộng (Vu Minh Cat and Pham Quang Son, 2013; Dang Dinh Doan, 2009; HaiTrung Le et al., 2018; Nguyen Thanh Luan et al., 2014; Pham Thi Phuong Thao and Ho Dinh Duan, 2011), phương pháp sử dụng chủ yếu tổ hợp màu tự nhiên tổ hợp màu giả để phân biệt đất nước Đối với mục đích này, số khác biệt nước sửa đổi MNDWI (Modification of Normalized Difference Water Index) sử dụng phổ biến giới (GÓMEZ et al., 2014; Ji et al., 2015; Liu et al., 2017) KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 63 (12/2018) bắt đầu ý Việt Nam (Nguy Minh Hien, 2017).Trong nghiên cứu chọn phương pháp ứng dụng GIS kết hợp với công nghệ viễn thám sử dụng ảnh Landsat đặc biệt ảnh Sentinel-2hiện Việt Nam để đánh giá dựa số MNDWI PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Sự biến động đường bờ biển Nha Trang giai đoạn năm, từ tháng 9/2013 đến tháng9/2018 giám sát phân tích ảnh vệ tinh Landsat-8 ảnh Sentinel-2bằng phần mềm ArcGIS, SNAP DSASsử dụng số MNDWI phương pháp đánh giá EPR theo quy trình đề xuất sau: Hình Quy trình tính tốn phân tích biến động đường bờ từ ảnh vệ tinh 2.1 Tải ảnh vệ tinh Vệ tinh chụp ảnhLandsat-8 Cơ quan Hàng không Vũ trụ Mỹ NASA Cục khảo sát địa chất Mỹ USGS bắt đầu phóng vào vũ trụ ngày 11/02/2013, chụp khoảng 400 ảnh/ngày chụp tồn bề mặt đất 16 ngày Ảnh có độ phân giải 30m, xử lý cung cấp miễn phí cho người dùng vòng 48 tiếng sau chụp Ưu vượt trội ảnh Landsat kênh phổ cung cấp thông tin tầng nước sâu; có khả phát hiện, chỉnh sửa hiệu ứng khí Do việc xác định biến động đường bờ ảnh Landsat có khác biệt đáng kể hiệu độ xác so với loại ảnh độ phân giải(Wikipedia) Trong nghiên cứu này, chọn ảnh Landsat chụp dải bờ biển Nha Trang vào tháng năm từ 2013 đến 2018, tải từ website: https://earthexplorer.usgs.gov Hệ thống vệ tinh Sentinel-2 thuộc chương trình Copernicus Cơ quan Khơng gian châu Âu ESA thiết kế cặp vệ tinh bao gồm: 2A bắt đầu chụp ảnh từ ngày 8/7/2015 2B phóng thành cơng ngày 7/3/2017 Ảnh Sentinel-2 có độ phân giải 20m, chụp 13 kênh phổ có vòng lặp ngày nên thu nhận thêm nhiều thông tin bề mặt đất với cấp độ chưa có(Wikipedia) Hiện chưa có nghiên cứu ứng dụng ảnh Sentinel-2 giám sát biến động đường bờ nước ta, chúng tơi chọn sử dụng ảnh Sentinel-2 chụp thời kỳ nêu trên, tải từ website ESA: https://scihub.copernicus.eu/ 2.2 Hiệu chỉnh giá trị ảnh (tiền xử lý) Các ảnh vệ tinh tải cần xử lý sơ để hiệu chỉnh giá trị ảnh ảnh hưởng khí lên ảnh trước sử dụng Giá trị số ảnh thu nhận cần chuyển đổi thành giá trị phản xạ bầu khí TOA (Top Of Atmospherereflectance) theo cơng thứccung cấp USGS: (1) góc thiên đỉnh mặt trời tính từ góc cao mặt trời SE có file metadata ảnh: SZ = 90o - SE ; MP Ap hệ số nhân hệ số cộng đặc trưng cho băng ảnh lấy từ file metadata ảnh, Qcal giá trị lượng hoá hiệu chuẩn pixel (DN) Tiếp theo, cần loại bỏ hiệu ứng tán xạ hấp thụ khí gây ảnh vệ tinh mơ hình COST (Pat S Chavez, 1996): (2) Các giá trị công thức (2) lấy từ file metadata ảnh Có thể dùng cơng cụ tính phần KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 63 (12/2018) 121 mềm xử lý ảnh vệ tinh ENVI, ERDAS, ArcGIS để thực việc hiệu chỉnh Riêng ảnh Sentinel có phần mềm chuyên dụng SNAP cung cấp chức tiền xử lý 2.3 Nắn chỉnh hình học ảnh Ảnh vệ tinh chụp định vị hệ toạ độtoàn cầu WGS-84, phép chiếu UTM múi 49N cần phải chuyển hệ toạ độ VN2000 Việt Nam theo quy định Thơng tư 973/2001/TT-TCĐC (Tổng cục Địa chính, 2001) Bản chất thao tác nắn chỉnh hình học ảnh dựa đồ địa hình tỷ lệ 1:50,000 sử dụng hệ toạ độ VN2000 khu vực tương ứng 2.4 Tính số MNDWI khu vực nghiên cứu Trên ảnh vệ tinh, nước có khả hấp thụ mạnh xạ thấp dải sóng nhìn thấy đến hồng ngoại Do số NDWI tính toán từ kênh xanh (Green) kênh hồng ngoại sóng trung dựa tượng phù hợp cho việc lập đồ mép nước hầu hết trường hợp Ở nơi có nhiều cơng trình xây dựng, số NDWI cải tiến thành MNDWI, sử dụng kênh xanh (Green) hồng ngoại sóng ngắn (SWIR) theo cơng thức (McFeeters, 1996): 2.6 Điều vẽ đường bờ Sau trình lấy mẫu, đường bờ tự động chiết tách ảnh vệ tinh phần mềm chuyên dụng Kết vẽ đường bờ tự động cần kiểm tra lại để phát khu vực chưa đúng, từ tiến hành vẽ thủ công theo đối tượng thực tế ghi nhận ảnh (Hình 4) Trong bước này, liệu ảnh dạng raster chuyển đổi thành dạng liệu vector phục vụ việc tính tốn biến động đường bờ (Hình 5) Hình Tính MNDWI từ ảnh Landsat 2015 (3) Trong nghiên cứu này, sử dụng phần mềm ArcGIS để tính MNDWI từ ảnh vệ tinh chụp khu vực bờ biển Nha Trang 2.5 Lấy mẫu phân loại đối tượng ảnh Để phục vụ cho mục đích chiết tách đường bờ từ ảnh, cần phân loại đối tượng ảnh thành loại đất nước, đường bờ số hoá ranh giới hai đối tượng Q trình lấy mẫu thực thủ cơng cách chọn vùng đặc trưng đất nước tương ứng ảnh, sau chuyển chúng thành khố giải đoángiúp chophần mềm tự động so sánh đối chiếu để nhận dạng phân loại đối tượng ảnh Quá trình thực phần mềm ArcGIS 122 Hình Tính MNDWI từ ảnh Sentinel 2015 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 63 (12/2018) Hình Đườngbờ vẽ tự động (trái) chỉnh sửa thủ công (phải) KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MƠI TRƯỜNG - SỐ 63 (12/2018) 123 Hình Đường bờ Nha Trang giai đoạn 2013-2018 ảnh Landsat mặt cắt điển hình 2.7 Tính tốn, phân tích biến động Giá trị biến động xác định cách so sánh hai đường bờ biển theo hai mốc thời gian khác nhờ số phương pháp phân tích thống kê phần mềm DSAS (do USGS cung cấp chạy ArcGIS) NSM, SCE, EPR, LSE Trong số này, phương pháp tỷ lệ điểm cuối EPR – End Point Rate (Fenster et al., 1993) sử dụng phổ biến (Fuad and A., 2017; Nassar et al., 2018; Sorgenfrei and Groenewold, 2017) Giá trị EPR tính theo cơng thức: (4) khoảng cách biến động khoảng cách đường bờ biển, tổng thời gian theo dõi biến động khoảng thời gian thời điểm có đường bờ cũ (Hình 6) Hình Cơ sở xác định giá trị EPR Trong nghiên cứu này, để xác định giá trị EPR, thiết lập đường sở đường bờ biển Nha Trang tháng 9/2013 Bắt đầu từ 124 điểm giáp ranh với huyện Cam Lâm kết thúc điểm giáp ranh với huyện Ninh Hoà thành lập mặt cắt cách 100m, tổng số có 265 mặt cắt Giá trị biến động so sánh sau chu kỳ năm (tính từ tháng 9/2013 đến tháng 9/2018) để phân tích đánh giá tình trạng xói lở hiệu giải pháp bảo vệ bờ biển triển khai KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Phân tích, đánh giá tình trạng xói lở Kết tính biến động đường bờ Nha Trang giai đoạn 9/2013-9/2018 ảnh Landsat tổng hợp Bảng Kết cho thấy, giai đoạn 9/2014-9/2015 gần khơng xảy xói lở Trong thời gian lại, tượng xói lở xảy chủ yếu cấp độ trung bình song song với trình bồi tụ, tỷ lệ xói lở bồi tụ xấp xỉ Tuy nhiên khu vực xảy xói lở phân bố rộng, có bãi tắm số khu nghỉ dưỡng Bảng thể kết tính biến động ảnh Sentinel-2 năm từ 9/2015 đến 9/2018 Số lượng mặt cắt xảy tượng xói lở ảnh Sentinel-2 tăng so với ảnh Landsat giai đoạn 9/2015-9/2017 lại giảm đáng kể giai đoạn 9/2017-9/2018 Ngoài ra, vị trí độ lớn xói lở xác định ảnh Landsat phù hợp với kết tính từ ảnh Sentinel-2 thời điểm dù có độ phân giải thấp KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 63 (12/2018) Bảng Kết tính biến động đường bờ biển Nha Trang ảnh Landsat Phân cấp EPR (m/năm) Số lượng mặt cắt Tỷ lệ (%) 2013- 2014- 2015- 2016- 2017- 2013- 2014- 2015- 2016- 20172014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 Dưới -40 3 1,57 0,00 1,18 1,18 2,75 Từ -40 đến -20 11 10 21 4,31 0,00 3,92 3,14 8,24 Từ -20 đến 125 98 133 141 49,02 2,75 38,43 52,16 55,29 Từ đến 20 109 95 128 104 75 42,75 37,25 50,20 40,78 29,41 Từ 20 đến 40 59 1,57 23,14 3,14 1,57 2,75 Trên 40 94 0,78 36,86 3,14 1,18 1,57 Bảng Kết tính biến động đường bờ biển Nha Trang ảnh Sentinel-2 Phân cấp EPR (m/năm) Dưới -40 Từ -40 đến -20 Từ -20 đến Từ đến 20 Từ 20 đến 40 Trên 40 Số lượng mặt cắt 2015-2016 2016-2017 2017-2018 10 13 122 92 12 14 11 128 102 Trong giai đoạn 9/2013-9/2014, tượng xói lở mạnh xảy mặt cắt S236 khu vực phía Bắc vịnh Nha Trang, thuộc phường Vĩnh Thọ, sau giảm dần chuyển sang bồi tụ (Hình 5a) Giai đoạn 9/2014-9/2015 không xảy tượng xói lở Từ 9/2015-9/2016 xói lở cực đại xảy mặt cắt N75 phía Nam bờ biển Nha Trang đoạn thuộc địa bàn xã Vĩnh Lương, khu vực nằm bãi tắm Biến động đường bờ đặc biệt xói lở bồi tụ xảy ln phiên (Hình 5b) Hiện tưởng xói lở lớn giai đoạn 9/2016 đến 9/2017 xảy mặt cắt số 177 thuộc phường Xương Huân, đầu đường Trần Phú, trung tâm bờ biển Nha Trang (Hình 5c) Đây tượng bất thường năm trước khu vực bồi tụ Mức độ xói mòn mạnh giai đoạn 9/2017-9/2018 diễn mặt cắt 195 thuộc phường Vĩnh Hoà, gần khu nghỉ dưỡng Amiana Resort Champarama Resort (Hình 5d) Trước đường bờ khu vực ổn định, khơng có tượng xói mòn 80 163 2015-2016 3,84 5,05 46,08 34,94 4,67 5,42 Tỷ lệ (%) 2016-2017 2,21 4,19 48,93 39,07 2,32 3,27 2017-2018 1,60 0,76 30,44 62,18 3,19 1,82 3.2 Đánh giá độ xác kết Kết số hoá đường bờ biển Nha Trang từ ảnh Landsat Sentinel-2 thời điểm có chênh lệch độ phân giải tư liệu ảnh (Hình 5b) Ảnh Sentinel-2 có độ phân giải cao nhiều so với ảnh Landsat nên đường bờ số hoá từ ảnh Sentinel-2 đáng tin cậy Biến động đường bờ xác định từ hai ảnh tương đồng (Hình 5a, c,d), vài khu vực có khác biệt rõ rệt (Hình5b) Kết tính tốn từ ảnh Sentinel-2 ngun tắc có độ xác cao ảnh Landsat 8, nhiên cần kiểm chứng số liệu quan trắc thực địa Kết tính tốn từ ảnh Landsat có sai lệch phạm vi cho phép phương pháp phân tích biến động đường bờ công nghệ viễn thám GIS KẾT LUẬN Kết thu cho thấy số MNDWI phương pháp EPR hoàn toàn phù hợp giám sát, phân tích biến động đường bờ biển Nha Trang Đồng thời, nguồn ảnh vệ tinh hệ Landsat Sentinel-2 thể tính ưu việt tiềm nghiên cứu KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 63 (12/2018) 125 bờ biển nói riêng, thềm lục địa khu vực ngập lụt nói chung Do vậy, quy trình đề xuất báo áp dụng cho nghiên cứu tương tự Có thể thấy, năm gần đây, tượng xói lở bờ biển Nha Trang xảy phạm vi rộng, diễn biến phức tạp bất thường gây ảnh hưởng lớn tới hoạt động du lịch, dịch vụ Với kết thu được, cần tiếp tục giám sát, nghiên cứu đánh giá biến động đường bờ Nha Trang thời gian tới, từ đề xuất giải pháp phòng chống xói mòn, tái tạo nâng cấp bờ biển Lời cảm ơn Nghiên cứu thực khuôn khổ đề tài nhánh nhiệm vụ hợp tác quốc tế KHCN theo nghị định thư cấp nhà nước “Nghiên cứu đặc trưng động học hình thái vùng vịnh đề xuất ứng dụng giải pháp tái tạo, nâng cấp bãi biển Nha Trang, tỉnh Khánh Hòa có tính đến ảnh hưởng biến đổi khí hậu” TÀI LIỆU THAM KHẢO Trần Văn Bình, Nguyễn Đình Đàn, N.Đ., Phạm Bá Trung, Trịnh Minh Cường (2015) Đặc điểm địa mạo vịnh Nha Trang khu vực lân cận Tuyển tập Nghiên cứu biển, 21(2): 42-54 Vũ Minh Cát, Phạm Quang Sơn (2013) Ứng dụng công nghệ viễn thám GIS nghiên cứu diễn biến bờ biển Nam Định giai đoạn 1912-2013 Tạp chí Khoa học Thuỷ lợi Mơi trường, 50 (9/2015): 56-64 Đặng Đình Đoan (2009) Đánh giá biến động bờ biển khu vực cửa sông Thu Bồn công nghệ viễn thám – GIS Tạp chí Khoa học Thuỷ lợi Mơi trường, 25 (6/2009): 15-20 Nguỵ Minh Hiển(2017) Nghiên cứu xác định biến động đường bờ vùng biển Cà Mau, Việt Nam từ tư liệu viễn thám đa thời gian, Trường Đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội, Hà Nội Nguyễn Thành Luân, Nguyễn Hoàng Sơn, Trần Thanh Tùng, (2014) Nghiên cứu biến động vùng cửa sông Cái, Nha Trang qua tư liệu viễn thám (giai đoạn 1999-2013) Tạp chí Khoa học Thuỷ lợi Mơi trường, 45 (6/2014): Phạm Thị Phương Thảo, Hồ Đình Duẩn, (2011) Ứng dụng viễn thám GIS theo dõi tính tốn biến động đường bờ khu vực Phan Thiết Tạp chí Khoa học Cơng nghệ biển, 3-11(2011) Nguyễn Trung Việt, Dương Hải Thuận, Lê Thanh Bình, Nguyễn Việt Đức, (2017a) Công nghệ nghiên cứu quản lý cửa sông bờ biển NXB Xây dựng, Hà Nội Nguyễn Trung Việt, Dương Hải Thuận, Lê Thanh Bình, Nguyễn Việt Đức, Nguyễn Xn Tính, Trần Thanh Tùng, Nguyễn Văn Thìn, Lương Phương Hậu, Đinh Văn Ưu, Hitoshi Tanaka, (2017b) Chế độ thủy thạch động lực học định hướng giải pháp trì nâng cấp bãi biển khu vực vịnh Nha Trang NXB Xây dựng, Hà Nội Michael S Fenster, R Dolan, and John Fletcher Elder, (1993) A new method for predicting shoreline positions from historical data Journal of Coastal Research, (1): 147-171 M.A.Z.Fuad and M.Fais D.A.(2017) Automatic Detection of Decadal Shoreline Change on Northern Coastal of Gresik, East Java –Indonesia, The 5th Geoinformation Science Symposium 2017 (GSS 2017), Indonesia Cristina GÓMEZ, C., Michael A.WULDER,Alastair G DAWSON, William RITCHIE, and David R GREEN, (2014) Shoreline change and coastal vulnerability characterization with landsat imagery: A case study in the outer hebrides, Scotland Scottish Geographical Journal, 130 (2014)(4): 279-299 Luyan Ji, Xiurui Geng, Kang Sun, Yongchao Zhao, and Peng Gong, (2015) Target Detection Method for Water Mapping Using Landsat OLI/TIRS Imagery Water, 7: 794-817 126 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 63 (12/2018) Yaolin Liu, Xia Wang, Feng Ling, Shuna Xu, and Chengcheng Wang, (2017) Analysis of Coastline Extraction from Landsat-8 OLI Imagery Water, (816) S.K.McFeeters,(1996) The use of normalized difference water index (NDWI) in the delineation of open water features International Journal of Remote Sensing, 17: 1425–1432 Karim Nassar, Wael Elham Mahmod, Hassan Fath, Ail Masria, Kazuo Nadaoka, and Abdelazim Negm(2018) Shoreline change detection using DSAS technique: Case of North Sinai coast, Egypt Marine Georesources and Geotechnology, March 2018 Pat S Chavez, J (1996) Image-based atmospheric corrections: Revisited andimproved Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 62: 1025-1036 Roman Sorgenfrei, Stefan Groenewold, (2017) Phân tích lịch sử diễn biến đường bờ biển Đồng sông Cửu Long giai đoạn từ năm 1903-1904 đến năm 2017 A Decision Support Tool, Coastal Protection for the Mekong Delta Abstract: APPLICATION OF REMOTE SENSING AND GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM TO SHORELINE CHANGE ANALYSIS AT NHA TRANG BEACH, KHANH HOA PROVINCE Monitoring and analysis of shoreline change and rate at Nha Trang beach, Khanh Hoa province in years (2013 to 2018) are performed in GIS using Landsat and Sentinel satellite images The results indicate that the largest erosion of shoreline in the period of 2013-2014 located in Vinh Tho Ward, northern of Nha Trang Bay, has been thoroughly prevented Nevertheless, the shoreline in Vinh Hoa Ward and Xuong Huan Ward are experiencing abnormal coastal erosion and deposition In particular, massive beach erosion in Vinh Hoa Ward requires strict surveillances According to the research, practical effectiveness,reliability and applicability of proposed approach applying remote sensing and GIS has been achieved Keywords: Shoreline change analysis, MNDWI, EPR, Nha Trang beach Ngày nhận bài: 15/11/2018 Ngày chấp nhận đăng: 03/01/2019 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 63 (12/2018) 127 ... LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 63 (12/2018) Bảng Kết tính biến động đường bờ biển Nha Trang ảnh Landsat Phân cấp EPR (m/năm) Số lượng mặt cắt Tỷ lệ (%) 201 3- 201 4- 201 5- 201 6- 201 7- 201 3- 201 4- 201 5- 201 6-. .. phương pháp ứng dụng GIS kết hợp với công nghệ viễn thám sử dụng ảnh Landsat đặc biệt ảnh Sentinel-2hiện Việt Nam để đánh giá dựa số MNDWI PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Sự biến động đường bờ biển Nha Trang... Kết tính biến động đường bờ biển Nha Trang ảnh Sentinel-2 Phân cấp EPR (m/năm) Dưới -4 0 Từ -4 0 đến -2 0 Từ -2 0 đến Từ đến 20 Từ 20 đến 40 Trên 40 Số lượng mặt cắt 201 5-2 016 201 6-2 017 201 7-2 018 10