Ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat 7 ETM + đánh giá chất lượng nước hồ Kẻ Gỗ, tỉnh Hà Tĩnh

Việc đánh giá chất lượng nguồn nước để có thể đề ra được giải pháp quản lý, khai thác và sử dụng hiệu quả tài nguyên nước là một yêu cầu cấp thiết. Hồ Kẻ Gỗ là hồ thủy lợi, hồ nhân tạo lớn nhất khu vực miền Trung Việt Nam, thuộc xã Cẩm Mỹ, huyện Cẩm Xuyên, tỉnh Hà Tĩnh.

Kết nghiên cứu KHCN Ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat ETM + đánh giá chất lượng nước hồ Kẻ Gỗ, tỉnh Hà Tĩnh Nguyễn Thiện Sơn1, Vũ Huy Chưởng1, Nguyễn Thị Nguyệt1, Lê Xuân Quang1, Nguyễn Quang Vinh1, Lê Văn Cư1,Trần Xuân Tùng1, Nguyễn Thị Hương Giang1, Ngô Thị Phương Nhung1, Lê Thị Văn Anh1, Nguyễn Hoài Nam2, Lê Minh Thành2, Nguyễn Thành Luân3 Viện Nước, Tưới tiêu Môi trường Trường Đại học Thủy Lợi Phịng thí nghiệm trọng điểm Quốc gia động lực Sơng Biển TĨM TẮT Nước nguồn tài ngun vô quan trọng đời sống người Hiện nay, tài nguyên nước bề mặt nước ta tương đối dồi dào, có xu hướng bị ô nhiễm ngày nghiêm trọng hoạt động sản xuất công nghiệp, nông nghiệp, sinh hoạt Vì vậy, việc đánh giá chất lượng nguồn nước để đề giải pháp quản lý, khai thác sử dụng hiệu tài nguyên nước yêu cầu cấp thiết Hồ Kẻ Gỗ hồ thủy lợi, hồ nhân tạo lớn khu vực miền Trung Việt Nam, thuộc xã Cẩm Mỹ, huyện Cẩm Xun, tỉnh Hà Tĩnh Hồ có nhiệm vụ tích nước tưới cho 21.136ha đất canh tác hai huyện Thạch Hà Cẩm Xun, kết hợp ni cá phịng chống lũ cho hạ du Mục tiêu nghiên cứu ứng dụng ảnh viễn thám Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (Landsat ETM+) việc đánh giá chất lượng nước hồ Kẻ Gỗ thời điểm năm 2017 (tháng 9) Các thông số chất lượng nước đo đạc thời điểm bao gồm chlorophyll-a (chl-a) nitrat (NO3-) Giá trị đo đạc thông số chất lượng nước với giá trị phản xạ kênh phổ ảnh Landsat ETM+ sử dụng để tính tốn mơ hình tương quan theo phương pháp tổ hợp kênh phổ ảnh sử dụng thuật toán khác Kết phân tích rằng, có tương quan chặt chẽ thông số chất lượng nước mơ hình Từ mơ hình tương quan này, trích xuất thơng số chất lượng nước từ ảnh Landsat ETM+ Kết đánh giá độ xác mơ hình sử dụng hệ số xác định (R2)cho thấy kết trích xuất có độ xác cao với R2 > 0,8 Cuối cùng, phần mềm ArcGIS 10.2 sử dụng để thành lập đồ mô giá trị phân bố theo không gian thơng số chất lượng nước tính tốn, trích xuất từ ảnh viễn thám Landsat ETM+ Ảnh minh họa, nguồn Internet Tạp chí Hoạt động KHCN An toàn - Sức khỏe & Môi trường lao động, Số 1,2&3-2018 89 Kết nghiên cứu KHCN MỞ ĐẦU Công trình hồ Kẻ Gỗ thuộc xã Cẩm Mỹ huyện Cẩm Xun tỉnh Hà Tĩnh, có chiều dài 29km, diện tích lịng hồ 30km2 với dung tích hữu ích 345 triệu m3, dung tích tồn 425 triệu m3 Hệ thống cơng trình đầu mối gồm 01 đập đất đồng chất cao 37,4m dài 970m 03 đập phụ 03 tràn xả lũ Kênh rộng 10m, dài 17,2km, tải lưu lượng 28,2m3/s.Hệ thống kênh nhánh dài 110km Cơng trình khởi cơng xây dựng từ năm 1976 đến năm 1978 bắt đầu tích nước Năm 1983 cơng trình hồn thành thức đưa vào khai thác Nhiệm vụ hồ tưới cho 21.136ha đất canh tác hai huyện Thạch Hà Cẩm Xun, kết hợp ni cá phịng chống lũ cho hạ du [3] Hồ Kẻ Gỗ lựa chọn để nghiên cứu đánh giá chất lượng nước mặt, nhằm cải thiện khả đáp ứng nguồn nước chất lượng phục vụ sản xuất, đời sống nhân dân vùng (Hình 1) Sự đời hệ thống thủy lợi Kẻ Gỗ góp phần phát triển ngành kinh tế khu vực (nông nghiệp, công nghiệp, dịch vụ), với gia tăng dân số, tình trạng biến đổi khí hậu khiến cho hồ Kẻ Gỗ phải đối mặt với thách thức khơng nhỏ, có vấn đề gia tăng hàm lượng bùn cát lơ lửng nồng độ chất dinh dưỡng nước Do đó, việc giám sát chất lượng nước hồ chứa nhiệm vụ cần thiết nhằm đề biện pháp giải phù hợp Tuy nhiên, kỹ thuật giám sát chất lượng nước truyền thống, việc thu thập mẫu nước để phân tích phịng thí nghiệm đưa kết xác chất lượng nước điểm lấy mẫu [4] bộc lộ nhiều hạn chế tốn thời gian, chi phí, đồng thời khó cung cấp thông tin chất lượng nước mặt phân bố theo không gian thời gian số lượng mẫu khơng đủ đảm bảo tính đại diện Trong trường hợp này, công nghệ viễn thám kỹ thuật phù hợp để giám sát chất lượng nước mặt hồ Kẻ Gỗ từ liệu quan trắc chất lượng nước Phương pháp sử dụng ảnh viễn thám để giám sát chất lượng nước sử dụng phổ biến quốc gia tiên tiến Mỹ, Nhật Bản, Ấn Độ , nhiên cịn Việt Nam Mục tiêu nghiên cứu tính tốn thực nghiệm thuật tốn để trích xuất thơng số chất lượng nước bao gồm chlorophyll-a nitrattrong nước mặt hồ Kẻ Gỗ từ ảnh vệ tinh Landsat ETM + thành lập đồ phân bố theo không gian thời gian thông số chất lượng nước Nhiều nghiên cứu cho thấy, Hàm lượng chlorophyll-a NO3- có mối tương quan thuận, chlorophyll-a (diệp lục tố) sắc tố quan trọng góp phần trình quang hợp góp phần phát triển sinh khối tảo, hàm lượng NO3- thuộc nhóm thơng số dinh dưỡng liên quan đến mật độ phân bố tảo khu vực hồ Chính nghiên cứu, nhóm tác giả lựa chọn tiêu để đánh giá chất lượng nước hồ Kẻ Gỗ DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Dữ liệu nghiên cứu a Dữ liệu thông số chất lượng nước thực đo Hình Khu vực nghiên cứu 90 Dữ liệu thông số chất lượng nước thực đo lấy từ Báo Tạp chí Hoạt động KHCN An toàn - Sức khỏe & Môi trường lao động, Số 1,2&3-2018 Kết nghiên cứu KHCN cáo kết phân tích chất lượng nước mặt hồ Kẻ Gỗ vào ngày 09 tháng năm 2017, Bảng b Dữ liệu ảnh viễn thám Dữ liệu ảnh viễn thám Landsat ETM + sử dụng nghiên cứu tải từ Cơ sở liệu khảo sát địa chất Hoa Kỳ (USGS) tương ứng với thời gian lấy mẫu chất lượng nước hồ Kẻ Gỗ địa http://glovis.usgs.gov/ Ảnh Landsat ETM + bao gồm kênh phổ kênh phổ nằm dải sóng nhìn thấy hồng ngoại với độ phân giải khơng gian 30mx30m, kênh phổ dải hồng ngoại nhiệt kênh số với độ phân giải không gian 60m x 60m (ảnh lúc chụp có độ phân giải 60m x 60m, sau 25 tháng năm 2010 xử lý để nâng độ phân giải lên 30m x 30m) để đo nhiệt độ bề mặt kênh phổ dải toàn sắc kênh số với độ phân giải không gian 15m x 15m [7] Các thông số ảnh viễn thám Landsat ETM + thể Bảng Mặc dù kế thừa nâng cấp thiết bị quan trắc trái đất, nhiên từ ngày 31/5/2003 thiết bị Scan Line Corrector, phận sensor điều chỉnh hướng bay vệ tinh Landsat gặp cố kỹ thuật, kết tất cảnh Landsat ETM + thu nhận kể từ ngày 14/7/2003 đến chế độ “SLC-off” nghĩa xuất vết sọc đen cách làm giảm khả thu nhận thông tin quan sát trái đất khoảng 30% nên cần xử lý 2.2 Phương pháp xử lý ảnh vệ tinh a Xử lý ảnh Landsat ETM + phần mềm Envi 4.7 Xử lý vết kẻ sọc (SLC-off) bao gồm cải nhiễu xạ, cải hình học bổ sung pixel bị thiếu chế độ SLC-off Việc tính tốn pixel bị thiếu dựa vào so khớp độ xám từ hay nhiều cảnh bù chụp thời điểm khác Các ảnh xoay định hướng theo phép chiếu người dùng tuỳ chọn Cảnh mặt nạ cho khe hở cung cấp kèm theo cảnh SLC-off Dựa vào nguyên lý đó, phía NASA (the National Aeronautics and Space Administration of the United Bảng Dữ liệu thông số chất lượng nước thực đo hồ Kẻ Gỗ TӑDÿӝ VN2000 Y (m) +jPOѭӧng chlorophyll-a (µg/l) +jPOѭӧng nitrat (mg/l) 2012543 544972 2,3 0,21 2013595 543824 2,3 0,18 2014880 543342 3,5 0,20 2015310 542622 4,3 0,26 2015068 541648 4,3 0,28 2010696 544360 4,9 0,32 2008569 546027 5,7 0,41 2006462 547485 5,7 0,42 2010353 545726 7,3 0,43 ĈLӇm lҩy mүu X (m) Bảng Các thông số ảnh Landsat ETM + %ѭӟFVyQJ (µm) ĈӝSKkQ JLҧLNK{QJ gian (m) ;DQKODPQKuQWKҩ\ 0,45 - 0,52 30 ETM2 ;DQKOөFQKuQWKҩ\ 0,52 - 0,60 30 ETM3 ĈӓQKuQWKҩ\ 0,63 - 0,69 30 ETM4 &ұQKӗQJQJRҥL 0,76 - 0,90 30 ETM5 +ӗQJQJRҥLVyQJQJҳQ 1,55 - 1,75 30 ETM6 +ӗQJQJRҥLQKLӋW 10,40 - 12,50 60 (30) ETM7 +ӗQJQJRҥLVyQJQJҳQ 2,08 - 2,35 30 ETM8 7RjQVҳF 0,50 - 0,90 15 Các kênh &iFGҧLSKә ETM1 Tạp chí Hoạt động KHCN An toàn - Sức khỏe & Môi trường lao động, Số 1,2&3-2018 91 Kết nghiên cứu KHCN States) cung cấp công cụ riêng phần mềm Envi 4.7 để khắc phục vấn đề Kết xử lý vết kẻ sọc thể Hình 2: Kênh gốc vệ tinh Kênh sau xử lý hiệu ứng khí Dữ liệu đầu vào mơ hình hiệu chỉnh khí ảnh tính chuyển sang giá trị xạ (Radiance) Các thơng số đưa vào mơ hình lựa chọn dựa loại tư liệu, tọa độ địa lý vị trí khu vực nghiên cứu thời gian thu nhận ảnh viễn thám c Tạo ranh giới đường mặt nước hồ Kẻ Gỗ Hình Kết xử lý loại bỏ vết kẻ sọc khu vực hồ Kẻ Gỗ b Hiệu chỉnh khí Hiệu chỉnh khí bước quan trọng loại bỏ nhiễu khí trình truyền thu nhận lượng xạ điện tử Những hiệu ứng khí bao gồm trình tán xạ hấp thụ lượng điện từ thành phần khí hạt ion khí cảm biến vệ tinh phát Vì trình mà phân bố phổ, phân bố góc phân bố khơng gian việc phát xạ đối tượng nghiên cứu bị yếu Để khắc phục vấn đề này, có nhiều mơ hình sử dụng bao gồm DOS [8], ATCOR [9] hay FLAASH [10] Để tăng cường độ xác, mơ hình hiệu chỉnh khí FLAASH (Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes) sử dụng nghiên cứu để loại bỏ ảnh hưởng Ảnh sau bỏ sọc Ảnh sau hiệu chỉnh Hình Kết hiệu chỉnh khí ảnh Landsat ETM + mơ hình FLAASH 92 Đường mặt nước sở để đo vẽ phân chia ranh giới phần đất liền phần nước mặt Việc xác định ranh giới này, từ trước đến nay, thường chuyên gia đo vẽ đồ tiến hành thông qua việc đo đạc, khảo sát trường Tuy nhiên, phương pháp xác định khó khăn, tốn thời gian, công sức số trường hợp thực [11] Vì vậy, cơng nghệ viễn thám phát triển giúp cho việc xác định đường ranh giới phần mặt đất phần mặt nước dễ dàng xác Theo đó, trình tự tạo đường ranh giới mặt nước hồ Kẻ Gỗ nghiên cứu tiến hành sau: sử dụng ảnh viễn thám Landsat ETM + qua bước xử lý, hiệu chỉnh bên để tính toán số NDWI (Normalized Difference Wate Index - số khác biệt nước tiêu chuẩn) theo công thức: NDWI= ȡETM2 - ȡETM4 ȡETM2 + ȡETM4 Tạp chí Hoạt động KHCN An toàn - Sức khỏe & Môi trường lao động, Số 1,2&3-2018 Kết nghiên cứu KHCN Trong đó: "ρETM2" "ρETM4" phản xạ phổ kênh xanh lục nhìn thấy kênh cận hồng ngoại Kết tính tốn số NDWI có giá trị nằm khoảng từ -0,43 đến (chi tiết xem Hình 4) Trong đó, giá trị NDWI lớn thể mặt nước, ngược lại, giá trị NDWI nhỏ thể vùng mặt nước Từ đó, trích xuất ranh giới đường mặt nước hồ Kẻ Gỗ Hình với diện tích mặt nước vào thời điểm 23km2 Hình Kết trích xuất phạm vi hồ Kẻ Gỗ từ số NDWI 2.3 Phương pháp xác định thông số chất lượng nước từ ảnh vệ tinh Đã có nhiều thuật tốn sử dụng để tìm mối tương quan thông số chất lượng nước với thơng số ảnh vệ tinh, có ảnh vệ tinh Landsat ETM + [1], [13] Mỗi thuật tốn sử dụng khơng phụ thuộc vào nhiều điều kiện tự nhiên, thời điểm chụp ảnh, mà phụ thuộc vào kinh nghiệm chuyên gia nghiên cứu Trong nghiên cứu này, thuật toán kế thừa, so sánh, phân tích thử nghiệm để tìm mối tương quan tối ưu phản xạ phổ kênh ảnh Landsat ETM + với thông số chất lượng nước (chlorophyll-a nitrat) hồ Kẻ Gỗ 2.4 Phương pháp phân tích thống kê xây dựng đồ Phần mềm SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) sử dụng để tính tốn mối tương quan thông số chất lượng nước từ ảnh viễn thám Landsat ETM + Dựa kết tính tốn nhóm tác giả ứng dụng phần mềm ArcGis 10.2 để tính tốn biên tập phân bố giá trị hàm lượng chlorophyll-a nitrat theo không gian nước mặt hồ Kẻ Gỗ KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Mối quan hệ phản xạ phổ kênh ảnh Landsat ETM + với thơng số chất lượng nước Kết phân tích mối quan hệ phổ phản xạ mặt nước hồ Kẻ Gỗ kênh ảnh Landsat ETM+ với kết phân tích Chlorophyll-a cho thấy, tương quan hàm lượng Chlorophyll-a với tỷ số kênh phổ ETM3/ETM1 cao với R2=0,973, ứng với tỷ số bước sóng 6,9μm 4,5μm (Hình 5), kết tương đồng với nghiên cứu tác giả Mohammed F.O Khattab hồ Mosul phía Bắc Irắc (2014) Đối với thơng số NO3- kết phân tích cho thấy, tương quan cao hàm lượng NO3với ảnh vệ tinh Landsat ETM+ kênh phổ phản xạ ETM62/ETM61, R2=0,883, ứng với tỷ số bước sóng 12,5μm 10,4μm Các kênh phổ ảnh vệ tinh Landsat ETM+ có mối tương quan với hàm lượng NO3- mức trung bình ETM1/ETM3, R2=0,71, ETM4/ETM5, R =0,76 ETM1+ETM2/ETM3, R2=0,78 (Hình 6) 3.2 Phân bố hàm lượng Chlorophyll-a NO3- tính tốn từ ảnh vệ tinh Landsat ETM+ Từ mối quan hệ chlorophyll-a NO3- với kênh phổ phản xạ ảnh vệ tinh Landsat ETM+ (Hình Tạp chí Hoạt động KHCN An toàn - Sức khỏe & Môi trường lao động, Số 1,2&3-2018 93 Kết nghiên cứu KHCN Hình 6), phương trình kết tính tốn hàm lượng chlorophyll-a NO3- hồ Kẻ Gỗ thời điểm lấy mẫu phân tích thể Bảng Bảng Hình Mối quan hệ hàm lượng Chlorophyll-a với tỷ số phản xạ phổ mặt nước hồ Kẻ Gỗ tương ứng với kênh ảnh Landsat ETM+ Hình Mối quan hệ hàm lượng NO3- với tỷ số phản xạ phổ mặt nước hồ Kẻ Gỗ tương ứng với kênh ảnh Landsat ETM+ 94 Kết tính tốn hàm lượng chlorophylla NO3- với giá trị sai chuẩn phép tính 0,15µg/l 0,02mg/l cho thấy, hàm lượng chlorophyll-a NO3trong nước hồ Kẻ Gỗ tính dựa vào hàm hồi quy tuyến tính Bảng Dựa kết tính tốn sơ đồ phân bổ (Hình 7), hàm lượng chlorophyll-a nước hồ Kẻ Gỗ dao động từ 2,02µg/l đến 7,66µg/l mức độ phú dưỡng trung bình theo thang đo Carlson (1996), chlorophyll-a khu vực hồ có hàm lượng thấp so với khu vực gần bờ, đồng thời phía hạ lưu hồ hàm lượng chlorophyll-a cao so với thượng lưu Trong đó, hàm lượng NO3- dao động từ 0,12mg/l đến 0,48mg/l nằm giới hạn cho phép cột A2 (5mg/l, dùng cho mục đích sinh hoạt) B2 (10mg/l, dùng cho mục đích tưới tiêu, thủy lợi) QCVN08MT:2015 Kết cho thấy, hàm lượng NO3phân bố tỷ lệ thuận với hàm lượng chlorophyll-a nước hồ Kẻ Gỗ, nơi có hàm lượng NO3- cao Tạp chí Hoạt động KHCN An toàn - Sức khỏe & Môi trường lao động, Số 1,2&3-2018 Kết nghiên cứu KHCN nơi có hàm lượng chlorophyll-a (khu vực ven bờ khu vực hạ lưu), điều phù hợp với thực tế số dinh dưỡng nước có mối quan hệ tỷ lệ thuận với phát triển lồi tảo Như vậy, kết phân tích kết tính tốn từ ảnh Bảng Các thuật toán tối ưu tương quan phản xạ phổ kênh ảnh Landsat ETM + với thông số chất lượng nước thực đo Hồ Kẻ Gỗ Thông Vӕ ĈѫQ Yӏ 3KѭѫQJWUuQKWѭѫQJTXDQ +ӋVӕ[iF ÿӏQK5 Chl-a µg/l = 4,5374*ETM3/ETM1 + 0,0708 0,973 NO3 mg/l = 2,5952*ETM62/ETM61 ± 2,7049 0,883 Bảng Các thông số chất lượng nước từ ảnh Landsat ETM+ - Chl-a (µg/l) NO3 (mg/l) 'ҧL SKә 7KӵFÿR Tính tốn 7KӵFÿR Tính tốn 2,3 2,32 0,21 0,16 2,7 2,86 0,18 0,22 3,5 3,42 0,23 0,25 4,3 4,01 0,26 0,28 4,8 4,54 0,28 0,30 4,9 5,03 0,32 0,33 5,2 5,52 0,41 0,36 5,7 6,03 0,42 0,39 7,3 6,97 0,43 0,44 Hàm lượng Chl-a (µg/l) vệ tinh Landsat ETM+ cho thấy, nước hồ Kẻ Gỗ tốt chưa có biểu bị phú dưỡng phát triển loài tảo KẾT LUẬN Kết nghiên cứu cho thấy, hàm lượng chlorophyll-a NO3- từ kết thực đo có tương quan cao với tỷ số kênh phổ phản xạ từ ảnh vệ tinh Landsat ETM+, tương ứng ETM3/ETM1 ETM62/ETM61, sai số chuẩn thực đo kết tính tốn thấp 0,15µg/l (chlorophyll-a) 0,02 mg/l (NO3-) Sự phân bố hàm lượng chlorophyll-a NO3- nước hồ có mối quan hệ tỷ lệ thuận, đồng thời nước mặt hồ Kẻ Gỗ chưa có biểu bị phú dưỡng Như vậy, tính tốn hàm lượng chlorophyll-a NO3- từ kênh phổ phản xạ ảnh vệ tinh Landsat ETM+ với bước sóng phù hợp Hàm lượng NO-3(mg/l) Hình Phân bố hàm lượng chlorophyll-a NO3- nước hồ Kẻ Gỗ Tạp chí Hoạt động KHCN An toàn - Sức khỏe & Môi trường lao động, Số 1,2&3-2018 95 Kết nghiên cứu KHCN Nghiên cứu mở hướng phân tích thơng số chất lượng nước mặt dựa ảnh viễn thám Cần tiếp tục có nghiên cứu chuyên sâu ứng dụng ảnh viễn thám phân tích số thông số nước mặt với thời gian lấy mẫu phân tích thời gian chụp ảnh viễn thám phải đồng thời để đảm bảo độ xác phương pháp Landsat Science Data Users Handbook [8] Chavez, P S., Jr (1996), Image-based atmospheric corrections - Revisited and Improved, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 62 (9), pp 1025-1036 TÀI LIỆU THAM KHẢO [9] Richter, R (2003), Status of Model ATCOR4 on Atmospheric/Topographic Correction for Airborne Hyperspectral Imagery., 3rd EARSeL Workshop on Imaging Spectroscopy, Herrsching, 13-16 [1] Mohammed F O Khattab & Broder J Merkel, Arabian Journal of Geosciences (2013) Application of Landsat and Landsat images data for water quality mapping in Mosul Dam Lake, Northern Iraq., Volume 7, Number 9, pp 3557-3573; [10] Matthew, M W (2003), Atmospheric correction of spectral imagery: evaluation of the FLAASH algorithm with AVIRIS data, Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral and Ultraspectral Imagery SPIE, Orlando, FL, USA, 474-482 [2] Xian Guan (2009), Monitoring Lake Simcoe Water Quality using Landsat TM Images Master thesis of Geography Science, The University of Waterloo, Canada [11] Bagli S, Soille P (2003), Morphological automatic extraction of panEuropean coastline from Landsat ETM+ images, COASTGIS03: Fifth International Symposium on GIS and Computer Cartography for Coastal Zone Management, Genova, Italy, 16–18 [3] Nguyễn Thị Phương Dung (2014), Đánh giá trạng quản lý, sử dụng hồ Kẻ Gỗ, tỉnh Hà Tĩnh đề xuất biện pháp khai thác hiệu quả, giảm thiểu rủi ro., Luận văn Thạc sỹ Khoa học, Trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên - Đại Học Quốc Gia Hà Nội [12] Hao Jiang et al (2014), An Automated Method for Extracting Rivers and Lakes from Landsat Imagery Remote Sensing, 6, 50675089 [4] Jerry C Ritchie, Paul V Zimba, and James H Everitt (2003), Remote Sensing Techniques to Assess Water Quality, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing journal, Vol 69, No 6, pp 695–704 [13] Claudia Giardino et al (2011), Detecting chlorophyll, Secchi disk depth and surface temperature in a sub-alpine lake using Landsat imagery, the Science of the Total Environment, vol 268, p.p 19 - 29 [5] Xing-Ping Wen and Xiao-Feng Yang (2011), Monitoring of Water Quality Using Remote Sensing Data Mining, Knowledge-Oriented Applications in Data Mining, ISBN: 978-953-307154-1 [14] Mohammad Haji Gholizadeh et al (2016), A Comprehensive Review on Water Quality Parameters Estimation Using Remote Sensing Techniques Sensors 2016, 16, 1298 [6] Wu M, Zhang W, Wang X, Luo D (2009) Application of MODIS satellite data in monitoring water quality parameters of Chaohu Lake in China., Environ Monit Assess 148 (1–4): 255–264 [7] The U.S Geological Survey (USGS)1998, 96 [15] Nguyễn Thu Hà nhóm tác giả (2016), Thử nghiệm mơ hình hóa phân bổ không gian hàm lượng chlorophyll-a số trạng thái phú dưỡng nước hồ Tây sử dụng ảnh Sentinel2A, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Cách Khoa học Trái Đất Môi trường, tập 32, số 2S (2016) 121-130 Tạp chí Hoạt động KHCN An toàn - Sức khỏe & Môi trường lao động, Số 1,2&3-2018 ... Các kênh phổ ảnh vệ tinh Landsat ETM+ có mối tương quan với hàm lượng NO3- mức trung bình ETM1 /ETM3 , R2=0 ,71 , ETM4 /ETM5 , R =0 ,76 ETM1 +ETM2 /ETM3 , R2=0 ,78 (Hình 6) 3.2 Phân bố hàm lượng Chlorophyll-a... kênh ảnh Landsat ETM + với thông số chất lượng nước thực đo Hồ Kẻ Gỗ Thơng Vӕ ĈѫQ Yӏ 3KѭѫQJWUuQKWѭѫQJTXDQ +? ?Vӕ[iF ÿӏQK5 Chl-a µg/l = 4,5 374 *ETM3 /ETM1 + 0, 070 8 0, 973 NO3 mg/l = 2,5952 *ETM6 2 /ETM6 1... xuất thơng số chất lượng nước bao gồm chlorophyll-a nitrattrong nước mặt hồ Kẻ Gỗ từ ảnh vệ tinh Landsat ETM + thành lập đồ phân bố theo không gian thời gian thông số chất lượng nước Nhiều nghiên