Giải đoán địa hình đáy ven biển bằng ảnh vệ tinh sử dụng học máy và điện toán đám mây

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3

Thêm vào BST

Báo xấu

12
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đáy biển ven bờ là nơi thường diễn ra các quá trình thủy động lực, vận chuyển bùn cát và biến đổi địa hình phức tạp. Nghiên cứu này là nhằm sử dụng toàn bộ các thông tin băng tần đang có của vệ tinh Sentinel 2 để giải đoán địa hình đáy biển sử dụng phương pháp học máy và điện toán đám mây.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Giải đoán địa hình đáy ven biển bằng ảnh vệ tinh sử dụng học máy và điện toán đám mây

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2023. ISBN: 978-604-82-7522-8 GIẢI ĐOÁN ĐỊA HÌNH ĐÁY VEN BIỂN BẰNG ẢNH VỆ TINH SỬ DỤNG HỌC MÁY VÀ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY Nghiêm Tiến Lam1, Nguyễn Thanh Hùng2, Nguyễn Quang Minh3 1 Trường Đại học Thủy lợi, email: lam.n.t@tlu.edu.vn 2 Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam 3 Viện Hải văn và Môi trường 1. GIỚI THIỆU CHUNG Do đó, việc làm sao có thể thu thập được địa hình đáy biển một cách thường xuyên Đáy biển ven bờ là nơi thường diễn ra các hơn với chi phí rẻ hơn đã rất sớm được quan quá trình thủy động lực, vận chuyển bùn cát tâm. Một trong các phương pháp mới được và biến đổi địa hình phức tạp. Khu vực dọc quan tâm nhiều gần đây là việc giải đoán địa theo các bờ biển là nơi tác động của các quá hình đáy biển sử dụng các ảnh vệ tinh quang trình sóng, thủy triều, dòng chảy, vận chuyển học hoặc radar. bùn cát dọc bờ và ngang bờ do tác dụng của Do điều kiện môi trường phức tạp của các sóng vỡ. Ở các cửa sông, ngoài các quá trình khu vực ven biển như độ sâu nước, độ trong sóng và thủy triều, chúng còn chịu tác động của nước, các ảnh hưởng của sóng, gió, vận của dòng chảy từ thượng nguồn các sông đổ tốc dòng chảy, các vật cản…, mỗi phương ra. Do vậy, các khu vực này thường biến pháp khảo sát địa hình đáy biển đều có các động phức tạp và rất được quan tâm nghiên hạn chế và chỉ phù hợp với một số điều kiện cứu. Việc có được thông tin thường xuyên và thủy vực nhất định. Do vậy, thường cần của địa hình đáy biển ven bờ sẽ giúp cho hiểu kết hợp nhiều phương pháp để có được số rõ hơn về các qui luật xói lở bờ biển và bồi liệu khảo sát với diện phủ tốt nhất. lấp cửa sông, từ đó có thể đề xuất các giải Có 2 kỹ thuật chủ yếu để giải đoán địa pháp quản lý và kỹ thuật phù hợp. hình đáy biển sử dụng các ảnh vệ tinh quang Việc thu thập dữ liệu địa hình đáy biển học là: 1) sử dụng thông tin của sóng nước hiện nay chủ yếu sử dụng các kỹ thuật khảo trên bề mặt để xác định độ sâu nước và 2) sát dưới nước trực tiếp như kỹ thuật đo sâu dựa trên quan hệ kinh nghiệm hoặc bán kinh hồi âm nơi tàu thuyền có thể đi lại được kết nghiệm giữa sự suy giảm của bức xạ ánh hợp đo thủ công ở vùng nước rất nông ven sáng với độ sâu nước và bước sóng ánh sáng. bờ. Các phương pháp đo đạc trực tiếp đã trở Phương pháp 1 đòi hỏi phải có các ảnh liên thành các tiêu chuẩn do có độ chính xác và tục theo thời gian để xác định chu kỳ sóng độ tin cậy cao. Sau này còn có nhiều phương nước. Còn phương pháp 2 phụ thuộc vào đặc pháp đo đạc địa hình đáy biển bằng thiết bị điểm của cột nước và đáy cùng với điều kiện không người lái từ mặt nước (USV) hay trên khí quyển. cao (UAV), quét tia laser (LiDAR) hoặc quét Với các ảnh vệ tinh quang học đa phổ như LANDSAT 8 và Sentinel 2, mối quan hệ giữa radar (SLAR, SAR) từ máy bay. Tuy nhiên độ sâu nước (h) và tỷ lệ các band màu lam (B các phương pháp khảo sát hiện trường này dù - blue) và lục (G - green) như sau [3]: đo đạc trực tiếp hay gián tiếp thì cũng rất đắt ln 1000 B  đỏ và tốn thời gian nên cũng khó có thể tiến h  c1  c2 (1) hành một cách thường xuyên. ln 1000G  215
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2023. ISBN: 978-604-82-7522-8 trong đó c1 và c2 là các hệ số kinh nghiệm. lý, quy địa hình đáy về hệ cao độ lục địa Mối quan hệ của các hệ số này với nồng độ (Hình 1). Các điểm địa hình sau đó được diệp lục có thể lấy như sau [2]: chuyển sang định dạng CSV và lưu trữ trên c1  52,083e1,77 Chla ; c2  50,156e1,70 Chla (2) GEE với 85.880 điểm. Trong đó, tập điểm huấn luyện gồm 60.218 điểm (70%) sẽ được Với Chla là nồng độ chất diệp lục, có thể dùng để đào tạo mô hình máy học và tập xác định dựa trên các band lục (G), đỏ (R - điểm kiểm tra gồm 25.662 điểm (30%) sẽ red) và lam (B) như sau [3]: được dùng để đánh giá lại mô hình. Chla  100,4909191,659 w Ảnh vệ tinh được sử dụng là 5 ảnh Sentinel (3) w  G  0, 46 R  0,54 B 2 từ ngày 18/03 - 20/05/2023 đã được xử lý Thường band cực lam (ultra-blue) hay mức 2 có độ che phủ của mây nhỏ hơn 20% được sử dụng thay thế cho band B do có độ trong cơ sở dữ liệu GEE. Việc sử dụng nhiều suy giảm cường độ trong nước ít hơn. ảnh là nhằm lấy trung bình để loại bỏ các ảnh Trong thực tế, các ảnh vệ tinh quang học đa hưởng của mây, sóng ngắn, tàu thuyền… phổ như LANDSAT có 11 band, Sentinel 2 có Các ảnh tìm thấy sau khi lọc theo khoảng 13 band và mối quan hệ của chúng với các thời gian, không gian của khu vực nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng khác của các điều kiện khí và độ che phủ của mây sẽ được loại bỏ mây quyển và đại dương khác như mây, độ đục do và mây ti sử dụng band QA60. Tiếp theo sử bùn cát, sóng nước… vẫn chưa được xác định. dụng các band lục (G) và cận hồng ngoại Do vậy, mục tiêu của nghiên cứu này là (NIR) để phân tách phần trên cạn và phần nhằm sử dụng toàn bộ các thông tin băng tần dưới nước thông qua chỉ số NDWI đang có của vệ tinh Sentinel 2 để giải đoán G  NIR NDWI  (4) địa hình đáy biển sử dụng phương pháp học G  NIR máy và điện toán đám mây. 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Để giải đoán địa hình đáy biển ven bờ, chúng tôi sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel 2 kết hợp với đo đạc thực địa phục vụ cho việc huấn luyện máy học với công cụ Google Earth Engine (GEE). Khu vực nghiên cứu là cửa Thuận An thuộc tỉnh Thừa Thiên-Huế. Hình 2. Ảnh trung bình sau khi xử lý Ảnh tổng hợp cuối cùng (Hình 2) được lấy trung bình từ tập ảnh và dùng kỹ thuật phân loại có giám sát CART (Cây phân loại và hồi qui) [1] trong GEE để đào tạo mô hình với tập điểm huấn luyện đã lấy mẫu. Do các kỹ thuật phân loại chỉ làm việc với các số nguyên nên các điểm độ sâu được đổi đơn vị sang cm để làm tròn đến số nguyên. Đầu vào cho mô hình giải đoán là toàn bộ 13 band của Hình 1. Địa hình khảo sát tháng 04/2023 ảnh vệ tinh Sentinel 2 với 3 band trong Địa hình đáy biển khu vực cửa Thuận An khoảng ánh sáng nhìn thấy, 1 band cực lam, 5 được khảo sát bằng kỹ thuật quét hồi âm đa band trong khoảng nhìn thấy và cận hồng tia trên thuyền từ ngày 18 - 21/04/2023 và xử ngoại, 4 band hồng ngoại sóng ngắn. 216
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2023. ISBN: 978-604-82-7522-8 Sau bước đào tạo, mô hình được sử dụng mà không có số liệu khảo sát để đưa vào tập để phân loại cho toàn bộ các điểm của ảnh điểm huấn luyện mô hình giải đoán. tổng hợp. Tập điểm kiểm tra sau đó dùng để so sánh với các điểm trên ảnh tổng hợp đã phân loại để đánh giá. Toàn bộ các quá trình thu thập ảnh, xử lý ảnh, lấy mẫu huấn luyện và mẫu kiểm tra, huấn luyện mô hình, phân loại ảnh, so sánh với mẫu kiểm tra được thực hiện tự động trong thời gian ít hơn 1 phút trên nền tảng điện toán đám mây bằng mã lệnh Javascript trong GEE. 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Hình 4. Sai số độ sâu giữa mô hình giải đoán và số liệu thực đo Hình 3 trình bày kết quả giải đoán địa hình đáy biển của mô hình học máy với đầu vào là Ngoài ra, có thể thấy rằng do ảnh đưa vào ảnh tổng hợp (Hình 2). nhận dạng đã được lấy trung bình trong vòng 2 tháng cho nên địa hình giải đoán cũng thể hiện xu hướng bình quân hóa mà không thể hiện rõ các dạng cồn ngầm như số liệu đo đạc. Tuy nhiên, kỹ thuật được sử dụng trong nghiên cứu này cho phép giải đoán địa hình dọc theo bờ biển với phạm vi không gian lớn hơn khu vực khảo sát ban đầu rất nhiều lần. 4. KẾT LUẬN Bài viết đã trình bày kết quả nghiên cứu sử dụng kỹ thuật học máy và điện toán đám mây Hình 3. Địa hình giải đoán từ ảnh vệ tinh để giải đoán địa hình đáy biển ven bờ. Với khu Do các điểm khảo sát có độ sâu từ 0 - 17,2 vực ven biển đã có một số số liệu khảo sát, kỹ m nên từ Hình 3 có thể thấy rằng địa hình thuật giải đoán này sẽ giúp cho mở rộng vùng vùng nước nông ven bờ có độ sâu nước dưới có số liệu ra lớn hơn nhiều lần khu vực khảo 20 m được giải đoán và thể hiện rất rõ ràng ở sát. Điều kiện áp dụng của kỹ thuật này là ở khu vực cửa Thuận An và dọc theo đường bờ các khu vực khu vực ven biển có các điều kiện tương tự như khu vực có số liệu khảo sát về độ biển. Hình 4 thể hiện sai số về độ sâu giải đoán sâu, trầm tích đáy, độ trong của nước,… so với số liệu. Sai số trung bình là 0,1 m, và phần lớn kết quả giải đoán nằm quanh giá trị 5. TÀI LIỆU THAM KHẢO này. Sai số tuyệt đối lớn nhất gần 5 m xảy ra ở đầu đập hướng dòng bờ Bắc và sai số nhỏ hơn [1] Breiman, et al., 1984. Classification and đáng kể ở lạch sâu phía trong đầm. Ở khu vực Regression Trees. Chapman and Hall. [2] McCarthy, et al., 2022. Automated high- sóng đổ ven bờ, kết quả giải đoán cũng khá resolution satellite-derived coastal tốt, tương tự như các khu vực nước nông khác. bathymetry mapping. Intl. J. App. Earth Tuy nhiên, ở vùng nước sâu hơn 20 m và Obs. & Geo.,107,1;7. trong các sông và đầm phá, kết quả giải đoán [3] Stumpf, et al., 2003. Determination of water không được tốt. Điều này có thể lý giải là do depth with highresolution satellite imagery đặc điểm của các vùng nước này (độ sâu, các over variable bottom types. Limnol. chất lơ lửng…) khác với khu vực ven bờ biển Oceanogr. 48, 547-556. 217