Ứng dụng viễn thám và Google Earth Engine trong phân tích, đánh giá diễn biến tình hình hạn hán tại lưu vực sông Ba/ Đà Rằng

Nghiên cứu được thực hiện nhằm đánh giá tình hình hạn hán trên lưu vực sông Ba/Đà Rằng trong khoảng thời gian vào mùa khô của năm 1989, 2000, 2005, 2010, 2015, 2016, 2017 và 2019 trên cơ sở ứng dụng ảnh viễn thám Landsat và nền tảng Google Earth Engine hỗ trợ quá trình xử lý, trích xuất dữ liệu.

Kỷ yếu Hội nghị: Nghiên cứu “Khoa học Trái đất Môi trường” DOI: 10.15625/vap.2019.000156 ỨNG DỤNG VIỄN THÁM VÀ GOOGLE EARTH ENGINE TRONG PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ DIỄN BIẾN TÌNH HÌNH HẠN HÁN TẠI LƢU VỰC SÔNG BA/ĐÀ RẰNG Thẩm Thị Ngọc Hân 1, Phạm Thị Mai Thy Trung tâm Vũ trụ Việt Nam, Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ ttnhan@vnsc.org.vn, 2ptmthy@vnsc.org.vn TÓM TẮT Hạn hán thảm họa thiên nhiên có tác động to lớn đến mơi trường, kinh tế, xã hội sức khoẻ người Những năm gần hạn hán diễn gay gắt diện rộng tỉnh khu vực Trung Bộ Tây Nguyên Vì việc xác định mức độ hạn hán khoảng thời gian dài quan trọng Nghiên cứu thực nhằm đánh giá tình hình hạn hán lưu vực sơng Ba/Đà Rằng khoảng thời gian vào mùa khô năm 1989, 2000, 2005, 2010, 2015, 2016, 2017 2019 sở ứng dụng ảnh viễn thám Landsat tảng Google Earth Engine hỗ trợ q trình xử lý, trích xuất liệu Kết thống kê cho thấy số độ ẩm lưu vực mức độ Trung bình Khơ từ năm 1989 đến 2019 Từ khóa: Lưu vực sông Ba/Đà Rằng, Hạn hán, Google Earth Engine, Landsat, Ảnh viễn thám GIỚI THIỆU Sông Ba sông lớn vùng ven biển miền Trung, dài 388 km ngu n từ đỉnh n i Ngọc Rô (tỉnh Kon Tum) cao 549 m d y Trường ơn, chảy qua tỉnh Gia Lai, Đắk Lắk Phú Yên với diện tích lưu vực 13.900km2 Phạm vi lưu vực từ 12o35' đến 14o38' vĩ độ Bắc 108o00' đến 109o55' kinh độ Đơng Dịng chảy đổ biển Đông cửa Đà Rằng thuộc tỉnh Phú Yên Địa hình ị chia cắt mạnh, lưu vực sơng Ba có dạng lịng máng chạy dài từ thượng ngu n đến cửa sơng Hiện nay, tình trạng hạn hán, xâm nhập mặn diễn khu vực Trung Bộ, nắng nóng thiếu hụt lượng mưa thời gian dài Lượng mưa từ tháng 1-6/2019 Trung Bộ thấp so với trung bình nhiều năm (TBNN) khoảng từ 20-90% Lượng dòng chảy sông thuộc khu vực Trung Bộ phổ biến thấp TBNN kỳ từ 35-60%, số sông hụt 70% có sơng Ba (Phú n) [1] Vì việc xác định mức độ hạn hán khoảng thời gian dài quan trọng để nhà quản lý địa phương kịp thời đưa giải pháp hạn chế thích ứng với hạn hán PHƢƠNG PHÁP Dữ liệu nghiên cứu trích xuất từ ảnh viễn thám Landsat Landsat cho thời điểm vào mùa khô (từ tháng đến tháng 5) năm 1989, 2000, 2005, 2010, 2015, 2016, 2017 2019 Chỉ số khô hạn nhiệt độ – thực vật (TDVI – Temperature Vegetation Dryness Index) sử dụng để đánh giá mức độ khô hạn số tốt việc nghiên cứu hạn hán cấp vùng độc lập hồn tồn với iến lệ thuộc áp suất khơng khí, tốc độ gió,…[2] Ngồi ra, đề tài xử lý trích xuất liệu từ ảnh viễn thám thông qua tảng Google Earth Engine Đây công cụ hỗ trợ phần xử lý liệu không gian địa lý phân tích ộ liệu lớn 2.1 Phƣơng pháp tính tốn số NDVI Chỉ số thực vật khác iệt chuẩn hóa NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) tính từ hai kênh phổ h ng ngoại nhiệt kênh đỏ, theo tỷ số (2 1) sau: 366 Kỷ yếu Hội nghị: Nghiên cứu “Khoa học Trái đất Môi trường” NDVI = (2.1) 2.2 Phƣơng pháp xác định nhiệt độ bề mặt LST Để tính nhiệt độ bề mặt, giá trị số nguyên ảnh Landsat chuyển đổi giá trị thực xạ điện từ (Wm-2μm-1) Chuyển đổi từ giá trị số giá trị xạ: (2.2) đó: = Giá trị xạ kênh L (Watts/(m *srad*μm)); = Hệ số rescaling, có metadata (RADIANCE_MULT_BAND_x, x kênh phổ); = Hệ số cộng, có metadata (RADIANCE_ADD_BAND_x, x kênh phổ); = Giá trị số phần tử ảnh Ảnh Landsat TM: sử dụng kênh h ng ngoại nhiệt Ảnh Landsat OLI: sử dụng kênh 10 h ng ngoại nhiệt au đó, giá trị xạ kênh nhiệt chuyển đổi giá trị nhiệt độ sáng: (2.3) với: , số hiệu chỉnh (có metadata); = Nhiệt độ sáng (oK); = Giá trị xạ (Wm-2μm-1) Hợp phần thực vật Pv ình phương tỷ số hiệu số thực vật khác biệt chuẩn hóa NDVI, với NDVIs số thực vật đất trống NDVIv số thực vật đất phủ đầy thực vật, theo công thức sau: [ ] (2.4) Van de Griend Owe (1993) đ thực thí nghiệm đo đạc trực tiếp độ phát xạ (Emissivity/Emittance - ε) phản xạ phổ [3] dải khả kiến cận h ng ngoại để tính NDVI tìm mối quan hệ thực nghiệm độ phát xạ NDVI sau: ε=a+ ln (NDVI) (2.5) đó, a số dẫn xuất từ phân tích h i quy với a = 1,0094 b = 0,047 Theo mơ hình này, độ phát xạ hiệu bề mặt không đ ng định nghĩa tổng độ phát xạ thành phần đơn giản nó: 𝜀 = 𝜀v Pv + 𝜀s (1 Pv) (2.6) đó: 𝜀v 𝜀s độ phát xạ thực vật đất tinh khiết, nghĩa vòng pixel đại diện thực vật đất, khơng có pha trộn; Pv hợp phần diện thực vật pixel, có giá trị từ (đối với đất trống) đến (đối với đất phủ đầy thực vật) Cuối cùng, nhiệt đ bề mặt tính dựa nhiệt độ sáng độ phát xạ theo công thức (2.7) Kết chuyển độ Celsius sau: oC = oK – 273,15 (oK) (2.7) 2.3 Phương pháp tính tốn số khơ hạn TVDI Để lượng hóa quan hệ NDVI LST, số khô hạn thực vật TDVI tính tốn theo cơng thức (2.8), cơng thức Sandholt (2002) thiết lập chứng minh [2]: (2.8) đó, L T nhiệt độ bề mặt tất phân tử ảnh sử dụng để tính tốn, LSTmin nhiệt độ bề mặt cực tiểu, LSTmax nhiệt đ bề mặt cực đại, quan sát cho khoảng nhỏ giá trị NDVI LSTmax tính theo cơng thức: LSTmax = a + b*NDVI 367 Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2019 Chỉ số TDVI có khoảng giá trị từ 0-1, khoảng giá trị biểu diễn thơng tin độ ẩm bề mặt đất theo cấp độ: – 0,2: Rất ẩm; 0,2 – 0,4: Ẩm; 0,4 – 0,6: Trung bình; 0,6 – 0,8: Khơ; 0,8 – 1: Rất khơ KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Kết thành lập đồ số khô hạn lƣu vực sông Ba/Đà Rằng Kết số khô hạn cho tám thời điểm phân tích trình ày Hình Năm 1989 Năm 2000 Năm 2005 Năm 2010 Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017 Năm 2019 H nh 1: Bản đồ số hạn hán lưu vực sông Ba/Đà Rằng qua thời điểm 3.2 Đánh giá diễn biến tình hình hạn hán lƣu vực sơng Ba/Đà Rằng Kết tính tốn số TVDI từ ảnh vệ tinh Landsat tháng mùa khô năm 1989, 2000, 2005, 2010, 2015, 2016, 2017 2019 cho thấy mức độ hạn hán cao phân ố không đ ng qua năm lưu vực Vào năm 1989, giá trị TVDI cao phần lưu vực thuộc tỉnh Ph Yên phía Tây lưu vực thuộc tỉnh Gia Lai chịu ảnh hưởng hạn hán năm Từ năm 2005 trở đi, độ ẩm ề mặt đất cấp độ Khô (Bảng 1) Đặc iệt vào năm 2016, hạn hán xảy gần toàn lưu vực Ngoài ra, để đánh giá tính xác liệu vệ tinh, nghiên cứu thu thập số liệu khí tượng quan trắc trạm An Khê, Ayunpa (Gia Lai); M’Đrak (Đăk Lăk); ơn Hòa – Củng ơn, Tuy Hòa (Ph Yên) KẾT LUẬN Nghiên cứu số han hán dựa ảnh viễn thám lưu vực sơng Ba/Đà Rằng cho phép tính tốn nhanh chóng cho khu vực rộng lớn khoảng thời gian dài, đặc iệt vị trí địa lý hiểm trở Đề tài đ ứng dụng cơng cụ Google Earth Engine q trình xử lý liệu nhằm r t ngắn thời gian xử lý tiết kiệm ộ nhớ lưu trữ Kết trích 368 Kỷ yếu Hội nghị: Nghiên cứu “Khoa học Trái đất Môi trường” xuất đánh giá với số liệu để kiểm chứng độ xác ngu n tham khảo hỗ trợ cho nhà quản lý lưu vực Bảng 1: Kết thống kê giá trị trung ình NDVI, L T, TVDI qua năm NDVI LST (oC) 1989 0.48 26.07 0.549 Trung bình 2000 0.46 27.09 0.559 Trung bình 2005 0.35 32.89 0.604 Khơ 2010 0.45 32.56 0.616 Khô 2015 0.50 33.07 0.632 Khô 2016 0.43 35.68 0.755 Khơ 2017 0.57 29.46 0.573 Trung bình 2019 0.51 31.64 0.640 Khô TVDI TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Thái Học (2019) Nhận định xu hạn hán, xâm nhập mặn thời gian tới khu vực Trung (online), truy cập ngày 31/7/2019, từ [2] andholt I , Rasmussen K , and Anderson J (2002) “A simple interpretation of the surface temperature/vegetation index space for assessment of surface moisture status” Remote sens Environ., 79(2-3), 213-224 [3] Van de Griend, A , & Owe, M (1993) “On the relationship etween thermal emissivity and the normalized difference vegetation index for natural surfaces” Int J Remote Sensing, 14(6), 1119-1131 APPLICATION OF REMOTE SENSING AND GOOGLE EARTH ENGINE IN ANALYSIS AND EVALUATION OF DROUGHTS IN THE BA/DA RANG RIVER BASIN Tham Thi Ngoc Han 1, Pham Thi Mai Thy Vietnam National Space Center, Vietnam Academy of Science and Technology, ttnhan@vnsc.org.vn Vietnam National Space Center, Vietnam Academy of Science and Technology, ptmthy@vnsc.org.vn ABSTRACT Drought is one of the natural disasters that have a great impact on the environment, economy, society and human health In recent years, droughts are taking place on a large scale in the provinces of Central Vietnam and the Central Highlands Therefore, drought level determination over a long period of time is very important The study was conducted to assess the drought conditions in the Ba/Da Rang river basin during dry seasons of 1989, 2000, 2005, 2010, 2015, 2016, 2017 and 2019 based on Landsat remote sensing image and Google Earth Engine platform application The results show that the basin's humidity index is medium and dry from 1989 to 2019 Key words: Drought, Landsat, Google Earth Engine, Ba/Da Rang river basin 369 ... Bản đồ số hạn hán lưu vực sông Ba/? ?à Rằng qua thời điểm 3.2 Đánh giá diễn biến tình hình hạn hán lƣu vực sơng Ba/? ?à Rằng Kết tính tốn số TVDI từ ảnh vệ tinh Landsat tháng mùa khô năm 1989, 2000,... han hán dựa ảnh viễn thám lưu vực sơng Ba/? ?à Rằng cho phép tính tốn nhanh chóng cho khu vực rộng lớn khoảng thời gian dài, đặc iệt vị trí địa lý hiểm trở Đề tài đ ứng dụng công cụ Google Earth Engine. .. cho thấy mức độ hạn hán cao phân ố không đ ng qua năm lưu vực Vào năm 1989, giá trị TVDI cao phần lưu vực thuộc tỉnh Ph Yên phía Tây lưu vực thuộc tỉnh Gia Lai chịu ảnh hưởng hạn hán năm Từ năm