Nghiên cứu xác định diện tích ngập nước sử dụng ảnh Sentinel-1 trên nền Google Earth Engine: Áp dụng cho tỉnh Đồng Tháp, đồng bằng sông Cửu Long

Bài viết này trình bày các kết quả nghiên cứu thay đổi diện tích ngập nước theo không gian và thời gian cho Đồng Tháp, sử dụng 114 ảnh Sentinel-1 thu thập từ năm 2015 đến 2018. Quá trình giải đoán ảnh được thực hiện trên nền Google Earth Engine thông qua chương trình viết bằng ngôn ngữ Java Script.

KHOA HỌC CƠNG NGHỆ NGHIÊN CỨU XÁC ĐỊNH DIỆN TÍCH NGẬP NƯỚC SỬ DỤNG ẢNH SENTINEL-1 TRÊN NỀN GOOGLE EARTH ENGINE: ÁP DỤNG CHO TỈNH ĐỒNG THÁP, ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG Phạm Văn Chiến Trường Đại học Thuỷ lợi Tóm tắt: Bài báo trình báy kết nghiên cứu thay đổi diện tích ngập nước theo khơng gian thời gian cho Đồng Tháp, sử dụng 114 ảnh Sentinel-1 thu thập từ năm 2015 đến 2018 Quá trình giải đốn ảnh thực Google Earth Enginee thơng qua chương trình viết ngơn ngữ Java Script Các kết thể (i) diện tích ngập thay đổi tương đồng với biến đổi mực nước, (ii) diện tích ngập lớn thường xuất vào tháng VII VIII, với giá trị thay đổi từ 1584 đến 1892 km2 (tương ứng khoảng 45.8 đến 54.7% diện tích Đồng Tháp), giá trị nhỏ xuất vào IV từ 4.65 đến 6.18% diện tích tỉnh, (iii) diện tích ngập có tương quan chặt chẽ với thay đổi mực nước Tân Châu, với hệ số tương quan 0.75 Q trình giải đốn ảnh Sentinel-1 cho vùng nghiên cứu nhỏ 15 giây, tiết kiệm nhiều thời gian cho xử lý tập ảnh chọn Từ khoá: Sentinel-1, Google Earth Engine, Diện tích ngập, Đồng Tháp Summary: This paper presents the spatio-temporal variability of surface water area for Dong Thap province, Vietnamese Mekong Delta by using a time-series of 114 Sentinel-1 images The image process was implemented on the Google Earth Engine cloud computing platform using Java Script language The results showed that (i) the temporal variation of water surface area consists with the change in water elevation, (ii) the largest value of water surface area often occurs in July and August, with a value ranging from 1584 to 1892 km2 (approximately from 45.8 to 54.7% of the province's area), while the smallest value appears in April and equals from 4.65 to 6.18% of the area of the province, (iii) water surface area strongly correlates with the change in water elevation at Tan Chau station, with a correlation coefficient of 0.75 The time for processing each Sentinel-1 image is less than 15 seconds, thus saving a lot of time for processing the selected timeseries Sentinel-1 images Keywords: Sentinel-1, Google Earth Engine, inundated area, Dong Thap ĐẶT VẤN ĐỀ * Ứng dụng ảnh viễn thám khai thác quản lý tài nguyên nước trước thách thức biến đổi khí hậu tượng thời tiết cực đoan hạn hán, lũ lụt trở thành xu phổ biến [1] Bởi vì, ảnh viễn thám cho phép xem xét yếu tố quan tâm phạm vi không gian rộng lớn thời Ngày nhận bài: 21/3/2020 Ngày thông qua phản biện: 15/4/2020 điểm khác cách dễ dàng Các nghiên cứu gần [2-5] khẳng định liệu giải đoán đặc điểm bề mặt trái đất thời điểm khác từ ảnh viễn thám nguồn liệu vô quý giá, giúp cho việc quản lý tài nguyên nước trở lên hiệu Đồng thời, nguồn liệu kết hợp với số liệu đo đạc trạm khí tượng thủy văn cịn cho phép tính tốn Ngày duyệt đăng: 20/4/2020 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 59 - 2020 113 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ liên quan có độ xác cao [3] Ảnh viễn thám chia thành hai loại ảnh quang học ảnh Radar Ảnh quang học có khả ứng dụng việc nghiên cứu đặc trưng bề mặt trái đất, vì, thơng tin thu từ ảnh vệ tinh quang học có mối quan hệ mật thiết với điều kiện thảm phủ bề mặt đệm Tuy nhiên, ảnh quang học thường bị ảnh hưởng mây che phủ thời gian xảy mưa lũ Vì vậy, bên cạnh sử dụng ảnh quang học ảnh Radar ngày sử dụng rộng rãi, trở thành xu ứng dụng rộng rãi nhiều nghiên cứu khác ảnh Radar không chịu ảnh hưởng mây bóng mây Dữ liệu ảnh Radar thu nhận từ nhiều vệ tinh, như: TerraSAR-X, Cosmo SkyMed, Radarsat-2, Sentinel-1 [6], đồng thời sản phẩn từ vệ tinh đa số sản phẩm thương mại Từ năm 2014, ảnh Radar ghi nhận từ vệ tinh Sentinel-1 bắt đầu cung cấp miễn phí chương trình phát triển trung tâm vũ trụ Châu Âu nên tạo nhiều điều kiện thuận lợi nghiên cứu giám sát băng, tràn dầu, gió sóng biển, thay đổi sử dụng đất, biến đổi địa hình, động đất, lũ lụt hạn hán Ảnh Sentinel-1 có chế độ (i) phân cực đơn VV (Vertical-Vertical) HH (HorizontalHorizontal) (ii) phân cực đôi VH (VerticalHorizontal) HV (Horizontal-Vertical) Conde and Munoz [2] khảo sát ảnh hưởng phân cực đơn VV phân cực đôi VH cho giám sát ngập lụt mưa lũ lưu vực sông Ebro, Tây Ban Nha sử dụng ảnh Sentinel-1 DeVries et al [3] sử dụng kết hợp ảnh Sentinel1 Landsat cho xác định diện tích ngập lụt giám sát ảnh hưởng trận lũ cho vùng Houston, Central Greece, East Coast of Madagascar Mỹ Kết từ nghiên cứu nêu khẳng định phân cực đôi VH cho kết giám sát ngập lụt phù hợp cho xây dựng đồ ngập nước sử dụng ảnh Sentinel-1 Các ví dụ thể phân cực đơi VH hồn tồn sử dụng để 114 xác định diện tích ngập nước cho tỉnh Đồng Tháp Gần đây, Google Earth Engine (GEE) đời với mục đích cơng cụ hỗ trợ đắc lực giúp cho nhà nghiên cứu dễ dàng truy cập sử dụng tài nguyên máy tính sẵn có hạ tầng cơng nghệ thơng tin Google nghiên cứu, khai thác sử dụng ảnh vệ tinh để quản lý giám sát tài nguyên thiên nhiên môi trường [7] GEE xây dựng điện toán đám mây, giúp cho việc truy cập trở nên dễ dàng với tốc độ truy suất cao, nguồn tài nguyên vô rộng lớn Hơn nữa, GEE lưu trữ bao gồm nhiều liệu không gian địa lý thu thập từ các nguồn ảnh vệ tinh, với số lượng ảnh thường xuyên cập nhật ngày, nhằm phục vụ tốt cho nghiên cứu Người dùng hồn tồn truy cập cách có hiệu quả, xóa bỏ nhiều rào cản khai thác quản lý liệu Có thể nhận thấy rằng, GEE biết đến tảng xử lý không gian địa lý dựa liệu điện toán đám mây tiên tiến cung cấp miễn phí khắc phục hạn chế liệu, tốc độ xử lý tính tốn mà phương pháp xử lý ảnh truyền thống gặp phải Mục tiêu nghiên cứu xác định thay đổi theo thời gian khơng gian diện tích ngập nước tỉnh Đồng Tháp (vùng Đồng sông Cửu Long nước) sử dụng đặc điểm bề mặt đệm giải đoán từ phân cực đôi VH tập ảnh vệ tinh Sentinel-1 kết hợp với số liệu mực nước thực đo ghi nhận trạm thủy văn lân cận khu vực nghiên cứu Ngoài ra, nghiên cứu nhằm mục đích (i) giải đốn ảnh Sentinel-1 GEE nhằm giảm tối đa thời gian xử lý giải đoán ảnh tiết kiệm tối đa dung lượng lưu trữ liệu (ii) xác định vị trí mà mực nước có tương quan chặt chẽ cao với diện tích ngập Ảnh Sentinel-1 thu thập thời kỳ 2015 đến 2018 với độ phân giải 10 m theo không gian xử lý GEE để giải đoán đặc trưng liệu cần thiết phục vụ TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 59 - 2020 KHOA HỌC cho mục đích nghiên cứu Đây nghiên cứu sử dụng ảnh Sentinel-1 với độ phân giải cao nhằm xác định diện tích ngập cho tỉnh Đồng Tháp DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP CƠNG NGHỆ thích ứng với thách thức biến đổi khí hậu tượng thời tiết cực đoan (hạn hán, lũ lụt) xảy ngày thường xuyên nghiêm trọng, đòi hỏi cần phải có nghiên cứu xác định tổng lượng nước khơng mùa lũ mà cịn mùa kiệt 2.1 Khu vực nghiên cứu liệu ảnh Sentinel-1 Đồng Tháp tỉnh nông nghiệp, tiếng với nhiều loại nông sản, lương thực thủy sản có giá trị xuất Đất đai Đồng Tháp màu mỡ phù sa hai sông Tiền sông Hậu cung cấp hàng năm Nằm khu vực đầu nguồn sơng Cửu Long, Đồng Tháp có nguồn nước mặt dồi không bị nhiễm mặn Ngồi ra, Đồng Tháp cịn có sơng nhánh Sở Hạ Sở Thượng bắt nguồn từ Campuchia đổ sông Tiền Hồng Ngự Phía Nam cịn có sơng Cái Tàu Hạ, Cái Tàu Thượng, sông Sa Đéc hệ thống kênh rạch chằng chịt Do đó, để đảm bảo phát triển bền vững kinh tế - xã hội, bảo vệ mơi trường Hình 1: Bản đồ khu vực nghiên cứu Hình 2: Ví dụ giá trị VH giải đoán từ ảnh Sentinel-1 cho khu vực nghiên cứu Để xác định diện tích ngập nước khu vực m theo không gian thu thập từ năm 2015 nghiên cứu, 114 ảnh Sentinel-1 với độ phân giải 10 đến 2018 Tập ảnh nêu lưu trữ hệ TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 59 - 2020 115 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ thống siêu máy tính Google xử lý thơng qua chương trình sử dụng ngơn ngữ lập trình Java Script GEE Hình ví dụ minh họa giá trị VH giải đốn từ ảnh Sentinel-1 cho vùng nghiên cứu 2.2 Phương pháp nghiên cứu Hình 3: Sơ đồ xác định diện tích mặt nước cho khu vực nghiên cứu Trước tiên, tập ảnh Sentinel-1 khu vực nghiên cứu thu thập thời kỳ từ 2015 đến 2018 giải đoán để nhận biết ô ngập nước ô không ngập nước ảnh Cụ thể, giá trị VH pixel lớn giá trị ngưỡng pixel nhận biết pixel ngập nước, ngược lại pixel nhận biết pixel khơng bị ngập nước (hay cịn gọi pixel khơ) Các nghiên cứu trước giá trị ngưỡng VH thay đổi từ -23 đến -19 [3-4,6] Giá trị ngưỡng -21 lựa chọn nghiên cứu này, tương tự nghiên cứu trước [3-4] Sau đó, diện tích ngập không ngập nước khu vực nghiên cứu xác định dựa pixel ngập không ngập nước Cuối cùng, mực nước Tân Châu, Vàm Nao Mỹ Thuật sử dụng để xác định quan hệ mực nước diện tích ngập cho khu vực nghiên cứu Hệ số tương quan mực nước diện tích ngập sử dụng để xác định vị trí có mối tương quan chặt chẽ với diện tích ngập Hình thể sơ đồ q trình giải đốn ảnh Sentinel-1 để xác định diện tích ngập nước 2.3 Chương trình giải đốn ảnh Sentinel-1 GEE Hình 4: Chương trình giải đốn ảnh Google Earth Enginee Hình cửa sổ giao diện chương trình giải 116 Hình 5: Ví dụ xác định diện tích nước khơng nước khu vực nghiên cứu đoán ảnh Sentinel-1 GEE sử dụng TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 59 - 2020 KHOA HỌC ngơn ngữ lập trình JavaScript mà nghiên cứu thực Chương trình bao gồm nhiều chương trình con, cho phép (i) đọc xác định giới hạn khu vực nghiên cứu, (ii) đọc lọc liệu ảnh Sentinel-1 cho khu vực nghiên cứu từ hệ thống máy chủ Google, (iii) phân tích giải đốn ảnh xác định ngập không ngập nước ảnh, (iv) xây dựng mối tương quan mực nước diện tích ngập (v) hiển thị trích xuất kêt Hình ví dụ hiển thị kết ngập không ngập khu vực nghiên cứu GEE Lưu ý chương trình giải đốn ảnh Sentinel-1 nghiên cứu xây dựng thực hệ thống siêu máy tính hạ tầng công nghệ thông tin Google nên thời gian xử lý xác định diện tích ngập khơng ngập cho ảnh ngắn Cụ thể, toàn thời gian đọc giải đoán cho ảnh thường nhỏ 15 giây Do đó, q trình giải đốn xử lý cho tập ảnh Sentinel-1 lựa chọn khơng địi hỏi q nhiều thời gian KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Diễn biến diện tích mặt nước theo thời gian CƠNG NGHỆ tích mặt nước) diện tích khơng ngập (diện tích khơ) thời kỳ từ năm 2015 đến 2018 Diện tích ngập khơng ngập có thay đổi rõ rệt theo mùa Trong thời kỳ từ tháng XI đến IV, phần lớn diện tích khu vực nghiên cứu khơng bị ngập nước, với diện tích khoảng thay đổi từ 2642 đến 3300 km2 (tương ứng từ 76.3 đến 95.35% diện tích tỉnh) Nói cách khác diện tích ngập nước thời kỳ từ tháng XI đến IV thay đổi từ 4.65 đến 23.7% diện tích Đồng Tháp Trong thời kỳ từ tháng V đến tháng X, diện tích ngập tăng đáng kể thay đổi từ 450 đến 1892 km2 (tương ứng từ 13 đến 54.7% diện tích Đồng Tháp Diện tích ngập lớn thường xuất vào tháng VII VIII, với giá trị thay đổi từ 1584 đến 1892 km2 từ 45.8 đến 54.7% diện tích tỉnh Đồng thời, thay đổi diện tích ngập khơng ngập khu vực nghiên cứu có tương đồng chặt chẽ với thay đổi mực nước Tân Châu Vàm Nao, nơi mà ảnh hưởng dịng chảy sơng thể mạnh mẽ ảnh hưởng thủy triều Tại Mỹ Thuận, dao động mực nước thể ảnh hưởng mạnh mẽ thủy triều mờ nhạt dịng chảy sơng, xu thay đổi diện tích ngập khơng ngập vùng nghiên cứu không rõ ràng với thay đổi mực nước 3.2 Sự thay đổi diện tích mặt nước theo khơng gian Hình 6: Sự thay đổi diện tích mặt nước khơ thời kỳ từ 2014-2018 Hình thể thay đổi diện tích ngập (diện Kết xác định phân bố diện tích ngập nước theo không gian khu vực nghiên cứu thời điểm khác thể Hình Dễ dàng nhận thầy phân bố diện tích ngập tỉnh Đồng Tháp có tương đồng chặt chẽ với thay đổi địa hình địa bàn tỉnh (xem chi tiết Hình 1) Phần lớn diện tích phía Nam Đơng Nam tỉnh, nơi có địa hình cao so với khu vực khác, khơng bị ngập Kết tương tự kết xác định diện tích ngập sử dụng tập ảnh MODIS EVI từ năm 2000 đến 2017 nghiên cứu trước [5] TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 59 - 2020 117 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ Hình 7: Phân bố diện tích ngập nước khu vực nghiên cứu thời điểm 3.3 Quan hệ diện tích ngập mực nước Kết xác định tương quan diện tích ngập mực nước Tân Châu, Vàm Nao Mỹ Thuận thể hình từ Hình đến Hình 10 Kết ước tính diện tích ngập từ ảnh Sentinel-1 cho khu vực nghiên cứu thể (i) diện tích ngập tháng mùa kiệt nhỏ, thay đổi từ 160.56 đến 213.82 km2 (tương ứng từ từ 4.65 đến 6.18% diện tích tỉnh Đồng Tháp) Đồng thời diện tích ngập nước năm 2015 2016 nhỏ năm hạn vùng Đồng sông Cửu Long Trong tháng mùa lũ, diện tích ngập lớn nhiều so với tháng mùa kiệt, thay đổi từ 1584 đến 1892 km2 (bằng từ 45.8 đến 54.7% diện tích tỉnh) 118 Trong ba vị trí (Tân Châu, Vàm Nao Mỹ Thuận, chi tiết xem Hình 1), thay đổi diện tích ngập khu vực nghiên cứu có tương quan chặt chẽ với biến động mực nước Tân Châu, Tân Châu nằm vị trí thượng lưu tỉnh Đồng Tháp mực nước không chịu ảnh hưởng mạnh mẽ thủy triều Mỹ Thuận Hệ số tương quan mực nước Tân Châu diện tích thời kỳ từ 2015 đến 2018 0.75, hệ số tương quan 0.64 0.15 Vàm Nao Mỹ Thuận Hệ số tương quan mực nước diện tích ngập Mỹ Thuận nhỏ, vị trí nằm ngồi giới hạn hành tỉnh Đồng Tháp, đồng thời mực nước Mỹ Thuận chịu ảnh hưởng mạnh mẽ thủy triều (như thể Hình 6) TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 59 - 2020 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ Hình 8: Quan hệ diện tích ngập (kí hiệu F) mực nước (kí hiệu MN) Tân Châu Hình 9: Quan hệ diện tích ngập (kí hiệu F) mực nước (kí hiệu MN) Vàm Nao Hình 10: Quan hệ diện tích ngập (kí hiệu F) mực nước (kí hiệu MN) Mỹ Thuận KẾT LUẬN Dựa kết trình bày, số kết luận nghiên cứu xác định diện tích ngập nước sử dụng ảnh Sentinel-1 GEE cho tỉnh Đồng Tháp tóm tắt sau: (i) thay đổi diện tích ngập có tương đồng chặt chẽ với thay đổi mực nước mùa năm, (ii) diện tích ngập lớn thường xuất tháng mùa lũ, với giá trị lớn thay đổi từ 1584 đến 1892 km2 (bằng từ 45.8 đến 54.7% diện tích tỉnh), diện tích ngập nhỏ xuất tháng mùa kiệt, với giá trị nhỏ dao động từ 160.56 đến 213.82 km2 (tương ứng từ 4.65 đến 6.18% diện tích tỉnh Đồng Tháp), (iii) trạm mực nước lân cận khu vực nghiên cứu, diện tích ngập Đồng Tháp có quan hệ chặt chẽ với thay đổi mực nước Tân Châu, với hệ số tương quan mực nước diện tích ngập 0.75 Đồng thời, nghiên cứu thành cơng việc xây dựng chương trình xử lý giải đốn ảnh Sentinel1 cho xác định diện tích ngập tỉnh Đồng Tháp GEE, dó tiết kiệm nhiều thời gian giải đoán ảnh lưu trữ liệu Các kết phân bố ngập nước theo khơng gian biến đổi diện tích ngập theo thời gian nghiên cứu nguồn liệu hữu ích cho hiệu chỉnh kiểm định mơ hình tốn ngập lụt Các chương trình thực nghiên cứu hồn tồn áp dụng cho nghiên cứu khác xây dựng đồ ngập lụt hay đồ hạn Nghiên cứu tài trợ Quỹ Phát triển khoa học công nghệ Quốc gia (NAFOSTED) đề tài mã số 105.06-2017.320 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 59 - 2020 119 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Phạm Văn Chiến, Nguyễn Văn Giang, Lê Vũ Việt Phong, Trần Anh Phương (2019) Phương pháp xử lý mây bóng mây theo thời gian cho ảnh Landsat 5/8 Google Earth Enginee Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thủy lợi Mơi trường, số 67, 23-31 [2] Conde F.C., Munoz M.D.M (2019) Flood monitoring based on the study of Sentinel-1 SAR images: The Ebro river case study WATER, 11, 1-25 [3] DeVries B., Chengquan H, Armston J., Wenli H., Jones J.W., Lang M.W (2020) Rapid and robust monitoring of flood event using Sentinel-1 and Landsat data on the Google Earth Enginee Remote Sensing of Environment, 240, 1-15 [4] Martinis S., Plank S., Cwik K (2019) The use of Sentinel-1 time-series data to improve flood monitoring in Arid Areas Remote Sensing,10, 1-13 [5] Pham Van C., Nguyen-Van G (2019) Assessment of the water area in the lowland region of the Mekong river using MODIS EVI time series Proceedings of 6th International Conference on Computer Science, Applied Mathematics and Applications, Hanoi, Vietnam, pp 197-207 [6] Twele A, Cao W., Plank S., Martinis S (2016) Sentinel-1 based flood mapping: a fully automated processing chain International Journal of Remote Sensing, 37(13), 2990-3004 [7] Gorelick N., Matt H., Mike D., Simon I., David T., R Moore (2017) Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone Remote Sensing of Enviroment, 202, 1827 120 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 59 - 2020 ... luận nghiên cứu xác định diện tích ngập nước sử dụng ảnh Sentinel-1 GEE cho tỉnh Đồng Tháp tóm tắt sau: (i) thay đổi diện tích ngập có tương đồng chặt chẽ với thay đổi mực nước mùa năm, (ii) diện. .. 2020 KHOA HỌC cho mục đích nghiên cứu Đây nghiên cứu sử dụng ảnh Sentinel-1 với độ phân giải cao nhằm xác định diện tích ngập cho tỉnh Đồng Tháp DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP CƠNG NGHỆ thích... lụt phù hợp cho xây dựng đồ ngập nước sử dụng ảnh Sentinel-1 Các ví dụ thể phân cực đơi VH hồn tồn sử dụng để 114 xác định diện tích ngập nước cho tỉnh Đồng Tháp Gần đây, Google Earth Engine