Bài viết sử dụng ảnh VNREDSAT-1 để giải đoán độ sâu vùng nước nông ven bờ Việt Nam, áp dụng cho vùng biển Ninh Hải, tỉnh Ninh Thuận. Ảnh VNREDSAT-1 mức 2A thu ngày 4 tháng 9 năm 2013 được hiệu chỉnh khí quyển bằng mô hình 6S và loại bỏ phản chiếu do mặt trời (sun glint) bằng phương pháp của Hedley.
Vietnam Journal of Marine Science and Technology; Vol 19, No 4A; 2019: 67–77 DOI: https://doi.org/10.15625/1859-3097/19/4A/14605 https://www.vjs.ac.vn/index.php/jmst Bathymetry mapping using VNREDSAT-1 image: A case study in Ninh Hai coast, Ninh Thuan province of Vietnam Lau Va Khin*, Tong Phuoc Hoang Son, Nguyen Huu Huan, Pham Ba Trung Institute of Oceanography, VAST, Vietnam * E-mail: khinlau@yahoo.com Received: 30 July 2019; Accepted: October 2019 ©2019 Vietnam Academy of Science and Technology (VAST) Abstract Bathymetry mapping of coastal zones is one of the minimum requirements to serve related activities as marine management, transportation, construction and scientific application However, the traditional method of direct measurement in the fields meets problems of time consuming, manpower and money Applying remote sensing techniques to establish bathymetry in shallow water is an effective method to overcome the traditional problems The objective of this study is to use VNREDSAT-1 data to map the bathymetry in a coastal region of Vietnam and Ninh Hai coast was selected as a case study in this research The image was acquired on September 4th, 2013 and preprocessed through atmospheric correction using 6S model and sun glint removal by Hedley method A total of 3,642 collected data points were divided into two parts, the first part of 2,810 points used to build up the model and the rest of 832 points for validation The model used is based on multiple regression methods with four independent variables as four bands and a dependent variable as water depth The results show that the models got high accuracy at the water depth from 10 m to 19 m with root mean square error of 1.03 m to 1.99 m and correlation coefficients of 0.72 to 0.74 This study demonstrates the capacity of VNREDSAT-1 in bathymetry mapping, and it would be an efficient tool for precisely mapping crude bathymetry in Vietnam Keywords: VNREDSAT-1, bathymetry mapping, multiple regression, Ninh Hai coast Citation: Lau Va Khin, Tong Phuoc Hoang Son, Nguyen Huu Huan, Pham Ba Trung, 2019 Bathymetry mapping using VNREDSAT-1 image: A case study in Ninh Hai coast, Ninh Thuan province of Vietnam Vietnam Journal of Marine Science and Technology, 19(4A), 67–77 67 Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Biển, Tập 19, Số 4A; 2019: 67–77 DOI: https://doi.org/10.15625/1859-3097/19/4A/14605 https://www.vjs.ac.vn/index.php/jmst Ứng dụng ảnh VNREDSAT-1 để giải đoán phân bố độ sâu vùng nƣớc nông cho vùng ven bờ Ninh Hải, tỉnh Ninh Thuận Làu Và Khìn*, Tống Phƣớc Hồng Sơn, Nguyễn Hữu Huân, Phạm Bá Trung Viện Hải dương học, Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam, Việt Nam * E-mail:khinlau@yahoo.com Nhận bài: 30-7-2019; Chấp nhận đăng: 6-10-2019 Tóm tắt Xây dựng đồ độ sâu vùng ven bờ yêu cầu tối thiểu để phục vụ cho hoạt động có liên quan khu vực như: quản lý, giao thông, xây dựng, nghiên cứu khoa học… Tuy nhiên, phương pháp truyền thống đo trực tiếp trường thường tốn thời gian, nhân lực tài lực Ứng dụng cơng nghệ viễn thám giải đốn phân bố độ sâu vùng nước nông phương pháp hiệu để giảm thiểu tối đa mặt hạn chế phương pháp truyền thống Mục tiêu nghiên cứu sử dụng ảnh VNREDSAT-1 để giải đoán độ sâu vùng nước nông ven bờ Việt Nam, áp dụng cho vùng biển Ninh Hải, tỉnh Ninh Thuận Ảnh VNREDSAT-1 mức 2A thu ngày tháng năm 2013 hiệu chỉnh khí mơ hình 6S loại bỏ phản chiếu mặt trời (sun glint) phương pháp Hedley Dữ liệu đo sâu thu thập vào tháng năm 2015, gồm 3.642 điểm độ sâu Bộ số liệu chia làm phần độc lập, phần gồm 2.810 điểm dùng xây dựng mơ hình giải đốn Phần cịn lại gồm 832 điểm dùng để đánh giá độ xác Mơ hình giải đốn dựa phương pháp hồi qui đa biến, với băng ảnh biến độc lập biến phụ thuộc biến độ sâu Kết nghiên cứu khoảng độ sâu từ 10 m đến 19 m có sai số trung bình bình phương (RMSE) thấp (từ 1,03 m đến 1,99 m) hệ số tương quan (R2) cao ổn định (ở mức 0,73– 0,74) Từ kết nghiên cứu cho thấy khả ứng dụng ảnh VNREDSAT-1 giải đốn độ sâu vùng nước nơng hiệu đại Từ khóa: VNREDSAT-1, hồi qui đa biến, độ sâu vùng nước nông, đo sâu, Ninh Hải MỞ ĐẦU Trong lãnh vực liên quan tới biển giao thơng hàng hải, xây dựng cơng trình biển, nuôi trồng thủy hản sản, quản lý vùng bờ, nghiên cứu hải dương học,… hầu hết cần đồ độ sâu phục vụ cho mục đích Tùy thuộc mức độ ứng dụng cần sản phẩm đồ có tỉ lệ chi tiết khác nhau, giao thơng hàng hải, xây dựng cơng trình cần đồ có độ chi tiết xác cao, việc quản lý vùng bờ hay nghiên cứu hải dương học yêu cầu mức vừa phải thô Trong trường hợp việc thành lập đồ độ 68 sâu tốn thời gian nhân lực Vì theo theo phương pháp truyền thống, để xây dựng đồ độ sâu, người ta thường sử dụng thiết bị đo sâu đo trực tiếp trường Tùy thuộc vào tỉ lệ đồ cần thành lập, mặt lý thuyết, khoảng cách điểm đo sâu phải nhỏ đơn vị thực tế tỉ lệ đồ Ví dụ, để thành lập đồ địa hình tỉ lệ 1:50.000, khoảng cách hai tuyến đo sâu liền kề ngồi thực địa khơng lớn 500 m (tương ứng cm đồ), chí, vùng địa hình phức tạp mật độ tuyến đo sâu tăng đến lần Điều cho thấy cơng việc đo ngồi thực địa lớn cần Ứng dụng ảnh VNREDSAT-1 nhiều kinh phí Do đó, phương pháp đo ngồi trường có mang lại độ xác cao tốn kém, vùng nước nơng - nơi tàu thuyền khó lại yêu cầu thành lập đồ tỉ lệ lớn Từ lâu, việc ứng dụng ảnh viễn thám để thành làm đồ độ sâu vùng nước nông quan tâm, Lyzenga năm 1978 đưa phương pháp giải đốn độ sâu dựa tính chất hấp thụ ánh sáng bước sóng theo độ sâu tính nên đáy khác [1] Sau năm 2006, Lyzenga et al., tiếp tục cải tiến phương pháp kỹ thuật loại phản chiếu mặt trời (sun glint) với sai số trung bình bình phương (RMSE) 2,3 m [2] Gholamalifard et al., (2013) giải đoán độ sâu ảnh Landsat Các tác giả sau thử nghiệm số phương pháp khác theo tiêu hệ số tương quan (r = 0,94), đưa đề nghị sử dụng phương pháp mạng Neural nhân tạo để giải đoán độ sâu [3] Gần nhất, Pacheco et al., (2015) sử dụng phương pháp hồi qui tuyến tính tập liệu độ sâu LiDAR (Light Detection and Ranging) ảnh Landsat cho kết độ sâu 12 m với RMSE = 0,89 m [4] Điều cho thấy khả ứng dụng công nghệ viễn thám cho công tác thành lập đồ độ sâu vùng nước nông khả quan Hiện nay, với nhiều nguồn ảnh viễn thám có độ phân giải phổ rộng độ phân giải không gian cao, sử dụng ảnh viễn thám để giải đốn phân bố độ sâu vùng nước nơng phương pháp hiệu để giảm thiểu tối đa thời gian, nhân lực tài lực so với phương pháp truyền thống Tháng năm 2013, Việt Nam phóng thành công vệ tinh quan trắc trái đất mang tên VNREDSAT-1 với độ phân giải không gian 10 m cho băng đa phổ 2,5 m cho băng toàn sắc Đây nguồn tư liệu ảnh viễn thám hữu ích cho ứng dụng thành lập đồ chuyên đề Việt Nam Đặc biệt, ảnh VNREDSAT-1 với băng đa phổ có băng dải sóng nhìn thấy băng cận hồng ngoại, phù hợp cho ứng dụng ven bờ Vì vậy, mục tiêu nghiên cứu sử dụng ảnh VNREDSAT-1 để giải đốn độ sâu vùng nước nơng, áp dụng cho vùng biển Ninh Hải, tỉnh Ninh Thuận KHU VỰC VÀ TÀI LIỆU NGHIÊN CỨU Khu vực nghiên cứu Hình Vùng nghiên cứu vị trí điểm đo độ sâu (các điểm màu xanh dùng lập mô hình giải đốn độ sâu, điểm màu đỏ dùng kiểm chứng mơ hình độc lập) 69 Làu Và Khìn nnk Khu vực nghiên cứu vùng biển huyện Ninh Hải có chiều dài khoảnh 16 km, thuộc Vườn Quốc gia Núi Chúa tỉnh Ninh Thuận (hình 1) Đặc điểm địa hình khu vực tương đối phức tạp với độ dốc cao Tuy nhiên vùng biển có độ suốt cao, phù hợp điều kiện áp dụng giải đoán phân bố độ sâu từ ảnh Tài liệu nghiên cứu Tư liệu ảnh ẢnhVNREDSAT-1, mức 2A chụp ngày tháng năm 2013 vùng ven biển Ninh Hải (hình 2) Ảnh gồm băng, xanh lam (450–520 nm), xanh ( 530–600 nm), đỏ (620–690 nm) băng cận hồng ngoại (760–890 nm) với độ phân giải không gian 10 m (1 điểm ảnh = 10×10 m) Ảnh hiệu chỉnh hình học trùng với thực tế hệ tọa độ UTM múi 49 Hình Ảnh VNREDSAT-1 tổ hợp màu Red, Green Blue (RGB) mức chụp ngày tháng năm 2013 Số liệu độ sâu Tập số liệu đo sâu thu thập vào tháng năm 2015 máy đo sâu hồi âm Lwarance VP 1000 Số liệu sau xử lý gồm 3.642 điểm độ sâu hệ tọa độ UTM múi 49, phân bố ven bờ vùng biển Ninh Hải (hình 1), có độ sâu cực 70 đại 38 m Bộ số liệu chia làm số liệu độc lập, Bộ thứ gồm 2.810 điểm dùng xây dựng mơ hình phương pháp hồi qui đa biến Bộ lại gồm 832 điểm dùng để đánh giá độ xác mơ hình PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Ảnh VNREDSAT-1, mức 2A thực tiền xử lý qua bước sau: Đầu tiên ta đánh dấu vùng khơng tính (masking) tất vùng khơng liên quan đến việc tìm độ sâu (như vùng đất liền, vùng có độ sâu nhỏ m) Sau chuyển đổi giá trị số (Digital Number) từ ảnh sang giá trị xạ (Radiance) Tiếp theo thực hiệu chỉnh khí mơ hình 6S [5, 6] Và bước cuối thực loại phản chiếu mặt trời (sun glint) phương pháp Hedley [7] Sau bước tiền xử lý ảnh, bước tiếp xây dựng mơ hình giải đốn độ sâu Bộ số liệu 2.810 điểm dùng xây dựng mơ hình dùng để trích thơng tin từ ảnh qua xử lý (4 băng) Bộ số liệu sếp theo độ sâu Việc xây dựng mơ hình thực độ sâu khác nhau, tức ta có giá trị sâu số liệu 38 m, ta xây dựng mô hình lớp độ sâu sau: Lớp từ m đến 39 m, lớp từ m đến 38 m, lớp từ m đến 37 m ,… lớp cuối từ m đến m Tương ứng mơ hình lớp áp dụng đánh giá độ tin cậy dựa sai số trung bình bình phương hệ số tương quan số liệu kiểm chứng độc lập Giải đoán độ sâu viễn thám dựa sở mức độ suy giảm ánh sáng khác bước sóng qua mơi trường nước Khi ánh sáng vào môi trường nước xảy tượng khúc xạ theo định luật Snell, cường độ ánh sáng bị chi phối cột nước Khi đó, cường độ ánh sáng độ sâu d (Id) Id = Io.e–pk, với Io cường độ ánh sáng bề mặt nước; p độ dài ánh sáng nước k hệ số hấp thụ Ánh sáng bước sóng dài số có hệ số hấp thụ lớn ánh sáng bước sóng ngắn [8] Như vậy, bước sóng nhìn thấy có chứa thơng tin độ sâu, tương ứng băng (xanh lục), (xanh lam) (đỏ) ảnh VNREDSAT-1 Băng có thông tin sâu băng Với băng cận hồng ngoại (băng 4) chứa thông tin vùng Ứng dụng ảnh VNREDSAT-1 nước nông Nên đó, độ sâu giải đốn dùng băng làm biến độc lập mơ hình hồi qui đa biến với độ sâu biến phụ thuộc Chuyển đổi giá trị DN sang giá trị xạ Giá trị DN chuyển sang giá trị xạ L (W.sr-1m-2 µm-1) theo cơng thức sau: L DN BIAS GAIN (1) Với: L: Bức xạ (W.sr-1m-2 µm-1) băng ảnh VNREDSAT-1; DN: Giá trị số của băng ảnh VNREDSAT-1; GAIN: Được cung cấp file metadata ảnh VNREDSAT-1 (bảng 1); BIAS: Được cung cấp file metadata ảnh VNREDSAT-1 (bảng 1) Giá trị GAIN BIAS cho băng lấy file metadata sau: Bảng GAIN BIAS cho băng ảnh VNREDSAT-1A mức thu ngày 4/9/2013 Band name Band (485 nm) Band (565 nm) Band (655 nm) Band (825 nm) GAIN 1,6382548072236700e + 00 1,6213056650501201e + 00 1,8478962570830899e + 00 2,5112173640667201e + 00 Hiệu chỉnh khí Hiệu chỉnh khí áp dụng mơ hình 6S (Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum radiative transfer model) qua phương trình: y xc y (2) (3) Trong đó: ρλ phản xạ bề mặt hiệu chỉnh khí quyển; L xạ băng thu từ phương trình (1); xaλ, xbλ: Các hệ số lấy mơ hình 6S với băng tương ứng Loại bỏ phản chiếu mặt trời (sun glint) Phương pháp loại bỏ phản chiếu mặt trời phát triển Hochberg [9, 10] sau cải tiến Hedley [7] Phương pháp giả định băng cận hồng ngoại, bước sóng dài, nhanh chóng bị nước hấp thụ, nên xem không bị ảnh hưởng phản chiếu mặt trời Trên sở đó, để loại bỏ phản chiếu mặt trời băng nhìn thấy thực qua công thức: R' b nir Minnir Với: R' phản xạ bề mặt loại bỏ phản chiếu mặt trời; ρλ phản xạ bề mặt từ phương trình (2); bλ hệ số góc băng với hồng ngoại gần (NIR); ρnir phản xạ bề mặt băng hồng ngoại gần; Minnir giá trị phản xạ nhỏ băng NIR vùng bị ảnh hưởng phản chiếu mặt trời Xây dựng mơ hình hồi qui đa biến Giả sử ta có hàm hồi qui bốn biến: Với: y xa L xb BIAS 0,0 0,0 0,0 0,0 (4) y ao a1 x1 a2 x2 a3 x3 a4 x4 (5) Với: y biến độ sâu; x1, x2, x3, x4 biến số tương ứng với băng 1, 2, anh VNREDSAT-1; ao: Hằng số điều chỉnh mô hình; a1, a2, a3, a4 hệ số điều chỉnh tương ứng băng 1, 2, Theo phương trình (5), để tìm độ sâu bất kỳ, ta cần phải có hệ số điều chỉnh: ao, a1, a2, a3, a4 phù hợp Vì ta có số điểm độ sâu, để tìm hệ số: ao, a1, a2, a3, a4 ta cần phương trình, điều có nghĩa cần điểm độ sâu để giải toán Ở ta có 2.810 điểm độ sâu, hệ phương trình có tổng cộng 2.810 phương trình Giải hệ phương trình phương pháp bình phương tối thiểu ta có hệ số: ao, a1, a2, a3, a4 71 Làu Và Khìn nnk Sau có hệ số: ao, a1, a2, a3, a4, ta áp dụng phương trình (5) lên ảnh để đồ độ sâu Từ đồ này, ta dùng liệu kiểm chứng để trích thơng tin độ sâu giải đốn tính sai số bình phương tối thiểu hệ số tương quan độ sâu đo trường độ sâu giải đoán KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Kết bƣớc tiền xử lý Ảnh VNREDSAT-1A level sau mask vùng đất liền vùng có độ sâu lớn 50 m dựa vào đồ độ sâu tỉ lệ 1:100.000 Ảnh xử lý chuyển thành giá trị xạ phương trình (1) với hệ số GAIN BIAS bảng Được hiệu chỉnh khí cách áp dụng phương trình (2) với hệ số dùng hiệu chỉnh khí lấy từ mơ hình 6S chạy phiên web địa http://6s.ltdri.org/pages/run6SV.html với tham số đầu vào là: month = 9; day = 4; solar zenith angle = 17,91o; solar azimuthal angle = 100,58o; view zenith angle = 0,20o; azimuthal angle = 79,00o; dùng mơ hình: Maritime aerosol model of Tropical atmospheric profile optical depth bước sóng 550 nm thickness (AOT) = 0,235 Các hệ số thu được liệt kê bảng Kết hiệu chỉnh khí thể hình 3b Bằng cách chọn 11.742 điểm vùng ảnh phản chiếu mặt trời sử dụng phương pháp hồi qui tìm hệ số góc băng xanh lam (băng 1), xanh (băng 2), đỏ (băng 3) với băng cận hồng ngoại (băng 4) b1 = 0,7582; b2 = 0,6707; b3 = 0,6099 tương ứng cho băng 1, Áp dụng phương trình (4) thu kết thể hình 3c Bảng Kết hệ số từ mơ hình 6S dùng hiệu chỉnh khí ảnh VNREDSAT-1 Tên băng Band (485 nm) Band (565 nm) Band (0,655 nm) Band (0,825 nm) xa 0,00215 0,00224 0,00248 0,00367 xb 0,10154 0,05960 0,03896 0,02510 xc 0,17139 0,12319 0,09485 0,07064 Hình Các kết tiền xử lý; a) Ảnh ban đầu; b) Kết sau hiệu chỉnh khí quyển; c) Kết sau loại bỏ phản chiếu mặt trời So sánh hình 3a hình 3b ta thấy có khác biệt bóng trắng mờ từ ảnh ban 72 đầu ảnh hưởng khí phần loại bỏ Hình 3b ta thấy vết phản Ứng dụng ảnh VNREDSAT-1 chiếu mặt trời khu vực Mỹ Tân - Mỹ Hòa (vòng tròn đỏ) Trong hình 3c, kết sau loại bỏ phản chiếu, đáy thể rõ Những phản chiếu sóng hình 3b hầu hết loại bỏ Tuy nhiên số tồn khu vực Mỹ Tân - Mỹ Hòa Điều ảnh hưởng nhiều đến kết giải đốn độ sâu dựa giá trị phản chiếu bề mặt từ ảnh, mà phản chiếu thường nhỏ Kế h nh Kết mơ hình lớp độ sâu trình bày bảng Ta thấy, tương ứng độ sâu lớn sai số trung bình phương (RMSE) lớn, tương ứng lớp độ sâu 38 m có RMSE = 6,04 m, lớp độ sâu m có RMSE = 0,33 Tức là, kết giải đốn độ sâu lớn có sai số lớn vùng có độ sâu nhỏ Cịn hệ số tương quan (R2) kết giải đốn số liệu thực đo có chút khác biệt, độ sâu từ 19 m đến 38 m R2 giảm dần từ 0,73 xuống 0,62 Trong đó, từ độ sâu 10 m đến 19 m hệ số tương đối ổn định mức 0,73; 0,74 Lớp độ sâu từ m đến 10 m, độ sâu nơng, số RMSE cành nhỏ, nhiên R2 đồng thời giảm Điều có nghĩa là, độ sâu nhỏ, RMSE chủ yếu số trị nhỏ tạo thành Kết độ tương quan nhỏ độ sâu nhỏ khơng nằm ngồi dự đốn, độ sâu nơng thường ảnh hưởng loại đáy Ví dụ độ sâu 10 m cát tương đương với độ sâu m rạn Do mà nghiên cứu khơng xét đến độ sâu nhỏ m Bảng Kết mơ hình lớp độ sâu gồm hệ số mơ hình, hệ số tương quan, sai số chuẩn số mẫu, số kiểm chứng mơ hình gồm sai số trung bình bình phương, hệ số tương quan số mẫu dùng kiểm chứng Tầng sâu (m) 38 37 36 35 34 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 ao 29,65 28,96 28,97 29,59 28,48 27,42 26,80 26,36 25,01 20,74 18,69 15,86 6,86 7,72 4,05 0,11 –3,43 –4,66 –6,13 –5,85 –6,76 –7,70 –8,54 –18,40 –19,42 –26,28 –34,05 –39,33 –43,72 –43,46 –41,48 –37,65 –33,63 –28,93 a1 –1,07 –1,07 –1,07 –1,07 –1,07 –1,07 –1,07 –1,07 –1,07 –1,07 –1,03 –1,01 –0,94 –0,86 –0,79 –0,75 –0,66 –0,62 –0,61 –0,57 –0,55 –0,54 –0,51 –0,47 –0,42 –0,35 –0,27 –0,19 –0,13 –0,03 0,11 0,17 0,14 0,13 a2 63,87 63,92 63,57 63,19 63,27 63,34 63,40 63,38 63,52 63,45 62,89 63,05 63,05 60,38 59,21 58,59 58,18 57,20 56,88 55,72 55,22 54,86 54,14 52,75 50,45 48,14 47,04 45,28 42,99 39,58 34,88 31,02 26,45 19,59 a3 –67,01 –67,35 –66,76 –65,94 –66,47 –66,97 –67,29 –67,43 –68,15 –69,62 –69,94 –71,58 –75,75 –72,16 –72,57 –73,65 –74,84 –74,26 –74,43 –72,94 –72,71 –72,71 –72,24 –74,20 –71,59 –71,67 –74,07 –74.54 –73,90 –69,96 –64,10 –57,63 –49,27 –37,95 Mơ hình a4 7,39 7,32 7,23 7,20 7,10 6,99 6,94 6,88 6,77 6,26 6,11 6,01 5,42 5,34 5,09 4,80 4,40 4,28 4,10 4.,07 3,96 3,87 3,78 2,57 2,23 1,52 1,07 0,73 0,42 0,40 0,64 0,64 0,25 –0,09 R2 0,62 0,62 0,63 0,63 0,63 0,64 0,64 0,64 0,64 0,64 0,65 0,66 0,67 0,68 0,70 0,71 0,71 0,72 0,72 0,73 0,73 0,73 0,73 0,73 0,73 0,74 0,74 0,73 0,74 0,72 0,71 0,69 0,63 0,51 Std err (m) 3,41 3,38 3,34 3,32 3,28 3,25 3,23 3,22 3,20 3,12 3,01 2,94 2,73 2,54 2,34 2,22 2,13 2,03 1,99 1,91 1,87 1,85 1,81 1,67 1,57 1,42 1,30 1,20 1,04 0,93 0,80 0,74 0,69 0,61 n 2.790 2.789 2.787 2.786 2.784 2.782 2.781 2.780 2.778 2.768 2.756 2.748 2.720 2.691 2.663 2.641 2.622 2.601 2.590 2.568 2.551 2.535 2.502 2.371 2.262 2.068 1.898 1.713 1.470 1.233 1.002 791 522 298 Kiểm chứng RMSE (m) R2 6,04 0,62 5,63 0,62 5,33 0,63 5,07 0,63 4,48 0,63 4,22 0,64 4,06 0,64 3,90 0,64 3,76 0,64 3,64 0,64 3,52 0,65 3,39 0,66 2,90 0,67 2,83 0,68 2,73 0,70 2,61 0,71 2,37 0,71 2,21 0,72 2,01 0,72 1,99 0,73 1,95 0,73 1,91 0,73 1,89 0,73 1,67 0,73 1,52 0,73 1,38 0,74 1,26 0,74 1,16 0,73 1,03 0,74 0,91 0,72 0,74 0,71 0,69 0,69 0,59 0,63 0,47 0,51 n 817 807 799 792 777 769 764 759 754 748 742 735 715 711 707 700 686 677 668 666 663 659 651 620 565 519 475 425 381 353 321 288 218 126 73 Làu Và Khìn nnk Sai số chuẩn (Std err) mơ hình tương tự giống xu sai số trung bình bình phương Tất hệ số tương quan có số p (p value) nhỏ 0,05 Do ta khẳng định hệ số tương quan có ý nghĩa thống kê Căn vào bảng phân tích ta thấy rằng, ảnh VNREDSAT-1 giải đốn cho kết tốt độ sâu từ 10 m đến 19 m với hệ số tương quan từ 0,73 đến 0,74, sai số trung bình bình phương koảng 1,03 đến 1,99 Để xét mức độ đóng góp băng mơ hình bốn biến, chúng tơi tiến hành thực mơ hình đơn biến cho băng Kết thể bảng cho thấy, băng có mức độ tương quan với độ sâu cao với hệ số tương quan 0,42 RMSE 4,2 m, sau đến băng 2, với hệ số tương quan giảm dần từ 0,31 đến 0,02 Ngược lại, RMSE tăng dần từ 4,58; 5,4 5,5 m Căn tương quan độ sâu giải đoán độ sâu đo đạc hình 4b hình 4c cho thấy, dùng băng giải đốn, độ sâu tối đa giải khoảng 16 m Đối với băng hình 4d, hình 4e cho mức độ tương quan với độ sâu thấp khơng thể dùng đơn băng giải đốn độ sâu Tuy nhiên, hình 4a, kết sử dụng mơ hình hồi qui băng cho thấy khả giải đoán đến độ sâu khoảng 20 m thể bảng 3, xét mức sai số bình phương tối thiểu m khả giải đốn tốt vùng có độ sâu khoảng 19 m Bảng Kết mơ hình sử dụng mơ hình đơn biến cho băng ảnh hệ số tương quan, sai số trung bình bình phương số mẫu từ liệu lập mô hình hồi qui từ số liệu kiểm chứng Mơ hình hồi qui Băng Băng Băng Băng Y = 39,64 – 373,37*X Y = 75,93 – 468,77*X Y = 12,64 – 265,35*X Y = 12,85 – 27,56*X a) R2 0,42 0,31 0,04 0,01 Mơ hình RMSE 4,2 4,5 5,42 5,51 n 2.790 2.790 2.790 2.790 b) d) Kiểm chứng R2 RMSE n 0,35 7,5 817 0,27 7,7 817 0,01 9,17 817 0,1 8,84 817 c) e) Hình Tương quan độ sâu đo đạc thực tế độ sâu giải đoán từ ảnh VNREDSAT-1; a) Kết từ phương pháp hồi qui bốn băng ảnh; b) Kết từ phương pháp hồi qui tuyến tính với băng 1; c) Kết từ phương pháp hồi qui tuyến tính với băng 2; d) Kết từ phương pháp hồi qui tuyến tính với băng 3; e) Kết từ phương pháp hồi qui tuyến tính với băng 74 Ứng dụng ảnh VNREDSAT-1 Kết giải đoán Từ kết cho thấy, hình 5a kết giải đốn mơ hình sử dụng liệu điểm độ sâu từ m đến 10 m có RMSE = 1,03 R2 = 0,74 Điều có nghĩa thực tế khu vực sâu mức 10 m cho kết tốt Tuy nhiên, thực tế khu vực Thái An có độ sâu đến 38 m Do nhiều vùng giải đốn thấp với thực tế Tương tự hình 5b–5d kết giải đoán sử dụng liệu điểm khảo sát có độ sâu giới hạn 14 m, 17 m 19 m với RMSE nhỏ 1,99 m R2 0,73 từ liệu điểm kiểm chứng độc lập Ngoài ra, hình 4a ta thấy, số vùng nước nơng có giá trị giải đốn dương Điều lý giải ảnh hưởng xáo trộn khu vực ven bờ Vấn đề giải phương pháp lọc giá trị giải đoán gán giá trị độ sâu thấp a) b) c) d) Hình Một số kết giải đoán độ sâu vùng Thái An; a) Kết độ sâu dùng điểm có độ sâu từ m đến 10 m; b) Kết độ sâu dùng điểm có độ sâu từ m đến 14 m; c) Kết độ sâu dùng điểm có độ sâu từ m đến 17 m; d) Kết độ sâu dùng điểm có độ sâu từ m đến 19 m phân bố mặt cắt ngang 75 Làu Và Khìn nnk Đặc điểm địa hình vùng dựa kết giải đốn phân khu vực Khu vực Mỹ Tân, hình 6b, có độ dốc lớn, tính từ khoảng 600 độ sâu đạt độ sâu khoảng 12 m tiếp tục sâu dần phía ngồi Khu vực Mỹ Hịa, hình 6c, phía bãi san hơ thảm cỏ biển có độ sâu m Khu vực có cấu trúc dạng bậc thang, với bậc khoảng m thềm khoảng 400 m Khu vực Thái An, hình 6d, ven bờ bãi rạn, san hô thảm cỏ biển phía ngồi 300–400 m có cồn nhơ lên dài khoảng 200 m có độ sâu –5 m đến –6 m b) c) a) d) Hình a) Kết lớp độ sâu 19 m dạng phối cảnh 3D; b) Mặt cắt sâu khu vực Mỹ Tân; c) Mặt cắt sâu khu vực Mỹ Hòa; d) Mặt cắt sâu khu vực Thái An KẾT LUẬN Ảnh VNREDSAT-1 ứng dụng tốt giải đốn độ sâu vùng nước nơng phương pháp hồi qui đa biến vùng ven bờ huyện Ninh Hải, tỉnh Ninh Thuận khoảng độ sâu từ 10 m đến 19 m với sai số trung bình bình phương từ 1,03 m đến 1,99 m hệ số tương quan cao từ 0,73 0,74 Ảnh VNREDSAT-1 cần qua bước tiền xử lý trước xây dựng mơ hình giải đốn Phương pháp hiệu chỉnh khí sử dụng mơ hình 6S loại bỏ chói mặt trời phương pháp Hedley Kết giải đốn độ sâu vùng nước nơng từ ảnh VNREDSAT-1 có phục vụ tốt cho mục đích nghiên cứu, lập kế hoạch Tuy nhiên chưa đáp ứng yêu cầu độ xác cao xây dựng cơng trình 76 biển, dẫn đường, hạn chế độ phân giải không gian ảnh 10 m Lời cảm ơn: Chúng xin gửi lời cảm ơn đến Ban chủ nhiệm chương trình KHCN vũ trụ giai đoạn 2012–2015, Ban chủ nhiệm đề tài cấp nhà nước “Xây dựng sở liệu số yếu tố hải dương từ nguồn ảnh VNREDSat-1 ảnh viễn thám khác cho khu vực ven biển Ninh Thuận - Bình Thuận phục vụ phát triển kinh tế biển bền vững, mã số: VT/UD-07/14–15” hỗ trợ ảnh, số liệu thực địa cho nghiên cứu TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Lyzenga, D R., 1978 Passive remote sensing techniques for mapping water Ứng dụng ảnh VNREDSAT-1 [2] [3] [4] [5] [6] depth and bottom features Applied Optics, 17(3), 379–383 Lyzenga, D R., Malinas, N P., and Tanis, F J., 2006 Multispectral bathymetry using a simple physically based algorithm IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 44(8), 2251–2259 Gholamalifard, M., Kutser, T., EsmailiSari, A., Abkar, A., and Naimi, B., 2013 Remotely sensed empirical modeling of bathymetry in the Southeastern Caspian Sea Remote sensing, 5(6), 2746–2762 Pacheco, A., Horta, J., Loureiro, C., and Ferreira, Ó., 2015 Retrieval of nearshore bathymetry from Landsat images: A tool for coastal monitoring in shallow waters Remote Sensing of Environment, 159, 102–116 Vermote, E F., Tanré, D., Deuze, J L., Herman, M., and Morcette, J J., 1997 Second simulation of the satellite signal in the solar spectrum, 6S: An overview IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 35(3), 675–686 Wilson, R T., 2013 Py6S: A Python interface to the 6S radiative transfer [7] [8] [9] [10] model Computers and Geosciences, 51, 166–171 Hedley, J D., Harborne, A R., and Mumby, P J., 2005 Simple and robust removal of sun glint for mapping shallow‐water benthos International Journal of Remote Sensing, 26(10), 2107– 2112 Green, E., Mumby, P., Edwards, A., and Clark, C., 2000 Remote sensing: handbook for tropical coastal management United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO) Hochberg, E J., Andréfouët, S., and Tyler, M R., 2003 Sea surface correction of high spatial resolution Ikonos images to improve bottom mapping in near-shore environments IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41(7), 1724–1729 Hochberg, E J., Atkinson, M J., and Andréfouët, S., 2003 Spectral reflectance of coral reef bottom-types worldwide and implications for coral reef remote sensing Remote Sensing of Environment, 85(2), 159–173 77 ... đồ độ sâu vùng nước nông khả quan Hiện nay, với nhiều nguồn ảnh viễn thám có độ phân giải phổ rộng độ phân giải không gian cao, sử dụng ảnh viễn thám để giải đoán phân bố độ sâu vùng nước nông. .. cận hồng ngoại, phù hợp cho ứng dụng ven bờ Vì vậy, mục tiêu nghiên cứu sử dụng ảnh VNREDSAT-1 để giải đoán độ sâu vùng nước nông, áp dụng cho vùng biển Ninh Hải, tỉnh Ninh Thuận KHU VỰC VÀ TÀI... https://doi.org/10.15625/1859-3097/19/4A/14605 https://www.vjs.ac.vn/index.php/jmst Ứng dụng ảnh VNREDSAT-1 để giải đoán phân bố độ sâu vùng nƣớc nông cho vùng ven bờ Ninh Hải, tỉnh Ninh Thuận Làu Và Khìn*, Tống Phƣớc Hồng Sơn, Nguyễn