Luận văn Thạc sĩ Khoa học: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám và mô hình thuỷ văn thuỷ lực để thành lập bản đồ ngập lụt lưu vực sông Kôn - Hà Thanh, tỉnh Bình Định

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ............................................................................................. 1

DANH MỤC HÌNH VẼ .............................................................................................................. 2

DANH MỤC BẢNG BIỂU ......................................................................................................... 3

MỞ ĐẦU .................................................................................................................................... 5

CHƯƠNG I : CƠ SỞ LÝ THUYẾT NGHIÊN CỨU VỀ NGẬP LỤT ......................................... 7

1.1. Bản đồ phục vụ quản lý ngập lụt ....................................................................................... 7

1.2. Các phương pháp nghiên cứu ........................................................................................... 9

1.3. Tình hình nghiên cứu trên thế giới và trong khu vực ....................................................... 10

1.4. Tình hình nghiên cứu trong nước .................................................................................... 12

1.5. Một số mô hình toán học trong nghiên cứu ngập lụt........................................................ 14

1.5.1. Mô hình thủy văn HEC-HMS .................................................................................. 14

1.5.2. Mô hình toán thủy lực mạng sông HEC-RAS .......................................................... 15

1.5.3. Giới thiệu về phần mềm SWAT2000 ....................................................................... 15

1.5.4. Giới thiệu về hệ thống phần mềm MIKE ................................................................. 16

CHƯƠNG II : NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS ...................................... 18

TRONG THÀNH LẬP BẢN ĐỒ NGẬP LỤT .......................................................................... 18

2.1. Đặc tính kỹ thuật của tư liệu ảnh vệ tinh ......................................................................... 18

2.1.1. Các đặc tính cơ bản của ảnh vệ tinh ......................................................................... 18

2.1.2. Ảnh Radar trong nghiên cứu ngập lụt ....................................................................... 19

2.1.3. Các đặc tính của ảnh vệ tinh sử dụng trong luận văn ................................................ 20

2.2. Quy trình kết hợp viễn thám và mô hình thủy văn, thủy lực ............................................ 24

2.3. Quy trình đặt, thu ảnh nhanh của trạm thu ảnh vệ tinh .................................................... 26

2.4. Chiết tách một số thông số đầu vào của mô hình MIKE11 từ DEM bằng mô hình

SWAT2000 ........................................................................................................................... 28

2.5. Chiết tách một số thông số đầu vào của mô hình MIKE11 từ tư liệu viễn thám ............... 30

2.6. Lập bản đồ hiện trạng ngập lụt từ ảnh viễn thám ............................................................. 33

2.7. Quy trình công nghệ chiết tách vết ngập lũ từ ảnh vệ tinh RADAR................................. 34

2.8. Quy trình công nghệ phân loại tự động lớp phủ trên ảnh viễn thám bằng phương pháp

phân loại có giám định .......................................................................................................... 38

CHƯƠNG III : NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM ............................. 43

VÀ MÔ HÌNH THỦY VĂN THỦY LỰC ĐỂ THÀNH LẬP BẢN ĐỒ .................................... 43

LƯU VỰC SÔNG KÔN – HÀ THANH, TỈNH BÌNH ĐỊNH .................................................. 43

3.1. Đặc điểm tự nhiên và kinh tế xã hội vùng thực nghiệm ................................................... 43

3.1.1. Vị trí địa lý .............................................................................................................. 43

Môc lôc

3.1.2. Đặc điểm địa hình .................................................................................................... 45

3.1.3. Đặc điểm khí tượng thủy văn ................................................................................... 45

3.2. Thu thập tư liệu .............................................................................................................. 46

3.2.1. Dữ liệu ảnh vệ tinh .................................................................................................. 46

3.2.2. Tư liệu bản đồ.......................................................................................................... 46

3.2.3. Tài liệu về khí tượng thủy văn ................................................................................. 47

3.3. Chiết tách các thông số đầu vào của mô hình .................................................................. 48

3.3.1. Các bước tính toán lưu vực con trên SWAT2000 ..................................................... 48

3.3.2. Phân loại lớp phủ trên ảnh vệ tinh quang học ........................................................... 50

3.4. Tính toán và hiệu chỉnh mô hình thủy văn thủy lực ......................................................... 52

3.4.1. Tính toán dòng chảy mặt từ mô hình MIKE11 ......................................................... 52

3.4.2. Tính toán dòng chảy mặt từ mô hình MIKE11 ......................................................... 55

3.5. Phương pháp xây dựng bản đồ ngập lụt cho lưu vực ....................................................... 58

3.5.1. Đặt vấn đề ............................................................................................................... 58

3.5.2. Các bước xây dựng bản đồ ngập lụt ........................................................................ 59

3.5.3. Chuẩn bị số liệu cho xây dựng bản đồ ...................................................................... 59

3.5.4. Lập bản đồ ngập lụt cho lưu vực sông Kôn-Hà Thanh .............................................. 59

3.6. Lập bản đồ hiện trạng vùng ngập bằng ảnh viễn thám RADAR ...................................... 70

3.6.1. Xử lý tư liệu ảnh RADAR ....................................................................................... 70

3.6.2. Chiết tách vùng ngập từ ảnh RADAR ...................................................................... 71

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ................................................................................................... 75

TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................................... 77

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

ALOS The Advanced Land Observing Satellite

Vệ tinh quan sát Trái Đất của Nhật Bản

MIKE NAM Mô hình thuỷ văn

MIKE 11 Mô hình thuỷ lực

MIKE GIS Mô hình MIKE kết nối GIS

SWAT Soil and Water Assessment Tool

Mô hình mưa dòng chảy

Mô hình số độ cao DEM

SRTM Shuttle Radar Topography Mission

Dữ liệu mô hình số địa hình

BĐĐH Bản đồ địa hình

HEC-HMS Mô hình thuỷ văn

Hệ thống thông tin địa lý GIS

Chỉ số thực vật chuẩn NDVI

PALSAR Phased Array L-band Synthetic Aperture RADAR

§Çu thu radar trªn ¶nh vÖ tinh ALOS

HTSDĐ Hiện trạng sử dụng đất

Hệ thống thông tin HTTT

Cơ sở dữ liệu CSDL

Lưu vực sông LVS

Công nghệ thông tin CNTT

Système Pour l’Observation de la Terre SPOT

1

Hệ thống vệ tinh quan trắc Trái Đất của Pháp

DANH MỤC HÌNH VẼ

2

H×nh 1 -1: S¬ ®å c¸c chøc n¨ng cña SWAT ..................................................................... 16 H×nh 2 -1: D¶i tÇn sè ho¹t ®éng cña Radar ...................................................................... 19 H×nh 2-2: S¬ ®å quy tr×nh kÕt hîp viÔn th¸m vµ m« h×nh thñy v¨n, thñy lùc tÝnh to¸n ngËp lôt ........................................................................................................................... 24 H×nh 2-3: S¬ ®å quy tr×nh ®Æt, thu ¶nh nhanh cña tr¹m thu ¶nh vÖ tinh ............................ 26 H×nh 2-4 :S¬ ®å quy tr×nh t¸ch chiÕt c¸c th«ng sè cña m« h×nh MIKE11 b»ng modul SWAT2000 ..................................................................................................................... 28 H×nh 2-5: Quy tr×nh ®Æt chôp ¶nh viÔn th¸m vµ chiÕt t¸ch vïng ngËp lôt ......................... 34 tõ ¶nh viÔn th¸m ............................................................................................................. 34 H×nh 2-6: Quy tr×nh c«ng nghÖ chiÕt t¸ch vÕt ngËp lò tõ ¶nh vÖ tinh RADAR ................. 35 H×nh 2-7: Quy tr×nh c«ng nghÖ ph©n lo¹i tù ®éng líp phñ trªn ¶nh viÔn th¸m ................. 38 b»ng ph­¬ng ph¸p ph©n lo¹i cã gi¸m ®Þnh ...................................................................... 38 H×nh 3-1: B¶n ®å c¸c l­u vùc s«ng thuéc tØnh B×nh §Þnh ................................................ 44 H×nh 3-2: S¬ ®è c¶nh ¶nh SPOT5 tØnh B×nh §Þnh ............................................................ 46 H×nh 3-3: S¬ ®å b¶ng ch¾p c¸c m¶nh b¶n ®å ®Þa h×nh trªn khu vùc nghiªn cøu ............... 47 H×nh 3- 4: M« h×nh sè ®Þa h×nh vïng l­u vùc s«ng K«n .................................................. 48 H×nh 3-5: M« h×nh sè ®Þa h×nh d¹ng grid sau khi ®· lo¹i bá c¸c gi¸ trÞ ©m vµ vïng hè ... 49 H×nh 3-6: HÖ thèng thuû v¨n sau khi chØnh söa c¸c ®iÓm outlet....................................... 49 H×nh 3- 7: T­ liÖu ¶nh vÖ tinh sau khi ®­îc ghÐp vµ xö lý ............................................... 50 H×nh 3- 8: KÕt qu¶ sau ph©n lo¹i ..................................................................................... 51 H×nh 3-9: S¬ ®å l­u vùc bé phËn trong hÖ thèng s«ng K«n - Hµ Thanh .......................... 53 H×nh 3-10: S¬ ®å l­u vùc s«ng K«n - Hµ Thanh tØnh B×nh ®Þnh ®­îc ph©n chia trong m« h×nh MIKE11 ............................................................................................................ 54 H×nh 3-11: §­êng qu¸ tr×nh l­u l­îng tÝnh to¸n vµ thùc ®o t¹i B×nh T­êng trËn lò tõ 14/X ®Õn 21/X n¨m 2003 ................................................................................................ 57 H×nh 3-12: M« t¶ tr×nh tù x©y dùng b¶n ®å ngËp lôt cho c¸c ph­¬ng ¸n tÝnh to¸n ........... 58 H×nh 3-13: B¶n ®å ngËp lôt l­u vùc s«ng K«n, Hµ Thanh n¨m 1999 ............................... 65 H×nh 3-14: B¶n ®å ngËp lôt l­u vùc s«ng K«n, Hµ Thanh n¨m 2003 ............................... 66 H×nh 3-15: B¶n ®å ngËp lôt l­u vùc s«ng K«n, Hµ Thanh n¨m 2009 ............................... 67 H×nh 3-16: B¶n ®å hiÖn tr¹ng ngËp lín nhÊt vïng h¹ l­u s«ng K«n - Hµ Thanh trËn lò n¨m 2003 ........................................................................................................................ 68 H×nh 3-17: B¶n ®å hiÖn tr¹ng ngËp lín nhÊt vïng h¹ l­u s«ng K«n - Hµ Thanh trËn lò n¨m 1999 ........................................................................................................................ 69 H×nh 3-18: B¶n ®å hiÖn tr¹ng ngËp lôt n¨m 2009 ®­îc chiÕt t¸ch tõ ¶nh ALOS- PALSAR ......................................................................................................................... 73 H×nh 3-19: B¶n ®å hiÖn tr¹ng ngËp lôt n¨m 2009 ®­îc chiÕt t¸ch tõ ¶nh ALOS- PALSAR trªn nÒn ¶nh SPOT ........................................................................................... 74

DANH MỤC BẢNG BIỂU

B¶ng 2-1: Danh môc c¸c s¶n phÈm ¶nh vÖ tinh SPOT 5................................................... 23

B¶ng 2-2: Th«ng sè cña ¶nh ALOS PALSAR .................................................................. 24

B¶ng 3-1: B¶ng c¸c th«ng sè ®Çu vµo cña m« h×nh thuû v¨n MIKE11 ®­îc chiÕt t¸ch tõ

t­ liÖu viÔn th¸m: ............................................................................................................ 51

B¶ng 3-2: DiÖn tÝch c¸c l­u vùc bé phËn trªn l­u vùc s«ng K«n - Hµ Thanh.................... 53

B¶ng 3-3: Quan hÖ tæng l­îng m­a trËn c¸c tr¹m trong l­u vùc s«ng K«n- Hµ Thanh

trong trËn lò 2003 (14-21/X/2003) .................................................................................. 56

B¶ng 3- 4: Cao ®é mùc n­íc lín nhÊt t¹i c¸c « ruéng tÝnh to¸n tõ trËn m­a n¨m 1999 .... 60

B¶ng 3- 5: Cao ®é mùc n­íc lín nhÊt t¹i c¸c « ruéng tÝnh to¸n tõ trËn m­a n¨m 2003 .... 62

B¶ng 3- 6: DiÖn tÝch t­¬ng øng víi ®é s©u ngËp n¨m 1999 .............................................. 63

3

B¶ng 3- 7: DiÖn tÝch t­¬ng øng víi ®é s©u ngËp n¨m 2003 .............................................. 64

LỜI CẢM ƠN

Trước hết, tôi xin gửi lời cảm ơn trân trọng nhất tới TS. Nguyễn Xuân Lâm,

Giám đốc Trung tâm Viễn thám Quốc gia, người thầy đã nhiệt tình hướng dẫn tôi

hoàn thành luận văn này.

Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các cán bộ, nhân viên Trung tâm Thu

nhận và Xử lý ảnh viễn thám, Trung tâm Viễn thám Quốc gia đã giúp đỡ tôi trong

quá trình thu thập tư liệu, thực hiện đề tài.

Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn tới các thầy, cô giáo, cán bộ Khoa Địa Lý, trường

Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc Gia Hà Nội, cùng các học viên cao học

lớp K8 Bản đồ viễn thám và GIS.

Cuối cùng tôi xin cảm ơn gia đình, bạn bè, nhưng người luôn động viên, sát

cánh bên tôi trong suốt quá trình học tập.

4

Tôi xin chân thành cảm ơn!

MỞ ĐẦU

C«ng nghÖ ViÔn th¸m trong nhiÒu thËp kû qua ®· ®­îc sö dông ®Ó theo dâi vµ

qu¶n lý c¸c nguån tµi nguyªn thiªn nhiªn rÊt h÷u hiÖu. NhiÒu lo¹i t­ liÖu ViÔn th¸m ®·

®­îc sö dông réng r·i nh­: LANDSAT, SPOT, RADARSAT. C¸c vÖ tinh ngµy cµng

®­îc hoµn thiÖn: c¸c bé c¶m ngµy cµng ®­îc c¶i tiÕn, víi c¸c tÝnh n¨ng kü thuËt kh«ng

ngõng ®­îc n©ng cao nh­ ®é ph©n gi¶i kh«ng gian, ®é ph©n gi¶i phæ, kh¶ n¨ng lo¹i trõ

nhiÔu, kh¶ n¨ng n¾n chØnh h×nh häc. Cïng víi tiÕn bé nh¶y vät cña c«ng nghÖ th«ng

tin ®· xuÊt hiÖn hµng lo¹t c¸c phÇn mÒm dïng ®Ó xö lý vµ khai th¸c th«ng tin vÖ tinh

víi tèc ®é cao vµ ®é chÝnh x¸c ngµy cµng cao. Nh÷ng th«ng tin ®ång bé lÊy ®­îc tõ t­

liÖu viÔn th¸m gióp Ých rÊt nhiÒu cho viÖc cËp nhËt vµ lµm míi c¬ së d÷ liÖu dïng cho

c«ng t¸c theo dâi, qu¶n lý tµi nguyªn vµ sö dông h÷u Ých nhÊt. §Æc biÖt trong thêi gian

tíi khi tr¹m thu ¶nh vÖ tinh cña trung t©m ViÔn th¸m ®i vµo ho¹t ®éng th× nguån d÷

liÖu ¶nh vÖ tinh sÏ chñ ®éng vµ phong phó h¬n, gióp Ých rÊt nhiÒu trong gi¸m s¸t thiªn

tai vµ qu¶n lý tµi nguyªn.

Trong những năm gần đây ở Việt Nam liên tục xảy ra ngập lụt gây thiệt hai lớn

về tài sản và con người, đặc biệt là các tỉnh miền Trung trong đó có Bình Định. Do vậy

việc thành lập bản đồ hiện trạng ngập lụt là rất cần thiết, để xây dựng bản đồ hiện

trạng ngập lụt thì việc sử dụng công nghệ phù hợp nhất hiện nay là ứng dụng tư liệu

ảnh viễn thám kết hợp với hệ thông tin địa lý (GIS). Và đó là lý do em chọn đề tài

"Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám và mô hình thuỷ văn thuỷ lực để

thành lập bản đồ ngập lụt lưu vực sông Kôn – Hà Thanh, tỉnh Bình Định” cho luận

văn tốt nghiệp của mình.

1. Môc tiªu nghiªn cøu

- Tìm hiểu khả năng của ảnh SPOT5, một số loại ảnh vệ tinh khác và mô hình

thuỷ văn thuỷ lực cho nghiên cứu ngập lụt.

- Nghiên cứu khả năng cung cấp thông số đầu vào cho mô hình thuỷ văn thuỷ lực

từ tư liệu viễn thám.

- Thực nghiệm tài lưu vực sông Kôn – Hà Thanh, tỉnh Bình Định.

2. Nhiệm vụ nghiên cứu

- Nghiên cứu quy trình kết hợp viễn thám và mô hình thủy văn thủy lực cho

nghiên cứu ngập lụt.

- Nghiên cứu chiết tách một số thông số đầu vào cho mô hình MIKE11 từ tư liệu

5

viễn thám.

- Nghiên cứu chiết tách vết ngập lũ từ ảnh vệ tinh RADAR.

3. Phạm vi nghiên cứu

3.1. Phạm vi về mặt khoa học: nghiên cứu ứng dụng kết hợp công nghệ viễn

thám và mô hình thuỷ văn thuỷ lực để thành lập bản đồ hiện trạng ngập lụt.

3.2. Phạm vị về lãnh thổ: Thử nghiệm tại lưu vực sông Kôn – Hà Thanh tỉnh

Bình Định.

4. Các kỹ thuật sử dụng

4.1. Kỹ thuật sử dụng

- Các kỹ thuật xử lý ảnh vệ tinh

- Các kỹ thuật chiết xuất thông tin ảnh viễn thám

- Các kỹ thuật GIS

- Các kỹ thuật phân tích thống kê

4.2. Các phần mềm sử dụng

- Phần mềm Envi.

- Phần mềm Microstation.

- Phần mềm ArcGIS

- Phần mềm MIKE11, SWAT2000.

5. Tài liệu sử dụng để thực hiện luận văn

- Ảnh ALOS PALSAR độ phân giải 6,25m

- Ảnh SPOT 5 độ phân giải 2.5m

- Ảnh ASTER độ phân giải 15m

- Bản đồ địa hình tỷ lệ 1:25 000, 1:50 000

6. Kết quả nghiên cứu của luận văn

- B¸o c¸o ®¸nh gi¸ kh¶ n¨ng øng dông c«ng nghÖ ViÔn th¸m vµ GIS phôc vô

gi¸m s¸t ngËp lôt.

- B×nh ®å ¶nh vÖ tinh tû lÖ 1: 50.000.

- Mét sè b¶n ®å chuyªn ®Ò nh­ b¶n ®å hiÖn tr¹ng ngËp lôt, b¶n ®å nguy c¬ ngËp

6

lôt.

CHƯƠNG I : CƠ SỞ LÝ THUYẾT NGHIÊN CỨU VỀ NGẬP LỤT

1.1. Bản đồ phục vụ quản lý ngập lụt

Từ trước đến nay việc xây dựng bản đồ nguy cơ ngập lụt ở Việt Nam thiếu rất

nhiều các tư liệu mang tính thời sự và cũng chưa có các phương pháp tốt để thực hiện.

Việc lập bản đồ nguy cơ ngập lụt ở nước ta trong thời gian ngắn, xây dựng phương

pháp mới để thành lập bản đồ nguy cơ ngập lụt nhằm dự báo, giám sát lũ lụt một cách

nhanh chóng và thuận tiện, đảm bảo độ chính xác cao đang là yêu cầu cấp bách cần

nghiên cứu.

Bản đồ nguy cơ ngập lụt là một hình thức biểu thị một cách trực quan và để sử

dụng được thuận lợi các kết quả phân tích nguy cơ lũ lụt trong một vùng nào đó. Trong

quản lý lũ lụt tại Việt Nam hiện tạo phổ biến bốn loại tài liệu bản đồ sau đây:

1- Bản đồ hiện trạng ngập lụt: Là loại bản đồ ngập vẽ lại một trận lụt đã qua.

Phương pháp thường dùng hiện nay để thành lập bản đồ ngập lụt là:

- Dựa trên các vết lũ lớn nhất đã khảo sát được để lập bản đồ ngập, sau đó dựa

vào phần mềm, công nghệ DEM để xác định bản đồ diện ngập và độ sâu ngập

cho toàn khu vực.

- Nếu thiếu các vết lũ (thực tế là phổ biến vì diện ngập các lưu vực sông lại quá

lớn) phương pháp phổ biến là dùng mô hình thủy văn, thủy lực để mô phỏng lại

lũ đã tràn qua, căn cứ vào các vết lũ đo đạc thực địa để hiệu chỉnh và khôi phục

cao độ các vết lũ để cung cấp dữ liệu cho DEM.

2- Bản đồ dự báo ngập lụt: Là loại bản đồ dự báo ngập lụt khi chưa diễn ra lụt.

Loại sản phẩm này rất cần trong thực tế phòng tránh lũ ở Việt Nam và cả trên

thế giới. Phương pháp thành lập phù hợp nhất là sử dụng mô hình thủy lực để

tính toán, mô phỏng. Cách thực hiện là phải dự báo lượng mưa ở các trạm đo

trong lưu vực và tính toán dòng chảy trong mạng sông-ruộng để xác định mức

nước, độ sâu các vị trí.

3- Bản đồ ngập lụt thiết kế: Là loại bản đồ dùng trong thiết kế công trình ứng với

từng chu kỳ tái hiện (100, 50, 20, 10, 5 năm). Bản đồ này được tính toán từ trận

mưa thiết kế của từng trạm đo mưa từ chuỗi tài liệu thực đo. Phương pháp xây

dựng bản đồ này hiện nay là sử dụng mô hình thủy lực. Đối với bản đồ nguy cơ

ngập theo tần xuất và các cấp báo động lũ thì phương pháp tính toán thủy lực là

7

công cụ được sử dụng nhiều nhất.

Với các phương pháp trên, độ chính xác phụ thuộc vào số lượng các vết lũ, mức độ chi

tiết của bản đồ nền địa hình và đặc điểm thủy văn, thủy lực của lưu vực sông. Mức độ

chính xác chủ yếu được đánh giá qua kiểm tra thực địa – một công việc rất mất nhiều

thời gian, tiền bạc nên nhiều khi cũng không được xem xét kỹ.

4- Bản đồ hiện trạng ngập chụp ảnh viễn thám: Thực chất đây là bản đồ ngập

hiện trạng vì chỉ chụp được hình ảnh vùng ngập lụt vào thời điểm chụp ảnh.

Tuy nhiên, việc lập bản đồ ngập lụt ở Việt Nam hiện nay còn nhiều bất cập

trong việc thu thập đủ số liệu, thiếu bản đồ địa hình tỷ lệ lớn để cập nhật hiện

trạng và chưa có công nghệ so sánh từ ảnh viễn thám để so sánh, hiệu chỉnh.

Quản lý ngập lụt bao gồm cả công việc chuẩn bị trước ngập lụt xảy ra, trong

quá trình ngập lụt và sau khi ngập lụt đã diễn ra. Phục vụ cho quản lý ngập lụt

một cách hiệu quả đòi hỏi nhiều loại bản đồ khác nhau. Ứng dụng công nghệ

viễn thám và hệ thống thông tin địa lý trong quản lý ngập lụt, hiện nay thường

quan tâm sản xuất các loại bản đồ chuyên đề sau:

- Bản đồ khả năng ngập: là loại bản đồ được tính toán, thành lập từ mô hình số

độ cao hoặc sử dụng mô hình thủy lực. Trên bản đồ này thể hiện các vùng có

thể ngập nước theo dòng chảy khi xảy ra lũ lụt.

- Bản đồ tổn thương ngập lụt: là loại bản đồ khu vực nghiên cứu, trên đó thể hiện

tất cả các đối tượng địa hình, giao thông, dân cư, kinh tế-xã hội chịu tác động

dễ bị tổn thương khi xảy ra lũ.

- Bản đồ nguy cơ ngập lụt: là bản đồ kết quả tích hợp của bản đồ tổn thương và

bản đồ khả năng ngập lụt được chạy từ các mô hình dự báo hoặc từ các vết lũ

lịch sử. Bản đồ này cho thấy các vùng có nguy cơ ngập lụt cao khi xảy ra lũ lụt

và các đối tượng dễ bị tổn thương, bị chịu tác động của ngập lụt cần được bảo

vệ hoặc có biện pháp phong tránh tổn thương.

Trên đây là các bản đồ chuyên đề phục vụ khâu chuẩn bị ứng phó trước khi

ngập lụt xảy ra. Khi ngập lụt đã và đang xảy ra, cần sản xuất và cung cấp nhanh chóng

bản đồ hiện trạng ngập lụt phục vụ nắm bắt tình hình ngập, đánh giá sơ bộ tình trạng

thiệt hại và lập kế hoạch ứng cứu. Vì vậy rất cần thiết tiến hành nghiên cứu công nghệ

thành lập nhanh bản đồ hiện trạng ngập lụt sử dụng ảnh viễn thám, nhất là ảnh

8

RADAR vì loại ảnh này ít chịu ảnh hưởng của mây.

Sau khi ngập lụt đã xảy ra, cần cung cấp nhanh chóng bản đồ hiện trạng sau lụt

để tiến hành đánh giá tổn thất, lập kế hoạch ứng cứu và chỉ đạo ứng cứu phục hồi,

khắc phục hậu quả của lũ lụt.

Một đặc điểm quan trọng của các loại bản đồ phục vụ quản lý ngập lụt là đòi

hỏi quy trình cung cấp nhanh sản phẩm, diện bao quát trên vùng rộng lơn. Để đáp ứng

những đòi hỏi cơ bản này thì công nghệ viễn thám và GIS tỏ ra phù hợp hơn cả và phát

huy được các thế mạnh của công nghệ mới, cung cấp thông tin nhanh, chính xác và

tổng thể trên diện rộng.

1.2. Các phương pháp nghiên cứu

1.2.1. Phương pháp tổng hợp và kế thừa

- Thu thập tài liệu đã có liên quan tới các phương pháp và nội dung của luận

văn.

- Phân tích lựa chọn các phương pháp nghiên cứu phù hợp.

- Phân tích, tổng hợp các kết quả nghiên cứu, các tư liệu liên quan đến nội dung

của luận văn.

1.2.2. Phương pháp sử dụng công nghệ viễn thám

Công nghệ giải đoán ảnh: xử lý ảnh số, chiết tách thông tin, cung cấp dữ liệu

đầu vào: mạng lưới thủy văn, hiện trạng lớp phủ bề mặt, thành lập bản đồ ngập lụt...

1.2.3. Phương pháp hiện chỉnh dữ liệu địa hình (phân bố dân cư, giao thông...)

để cho ra bản đồ nền địa lý.

1.2.4. Phương pháp tích hợp thông tin khi xây dựng cơ sở dữ liệu GIS

Công dụng của GIS: Xây dựng cơ sở dữ liệu (CSDL), quản lý thông tin hiện

trạng ngập, phân tích thông tin và đề xuất giải pháp, đánh giá tình hình ngập lụt, đánh

giá tổn thất sau thiên tai.

1.2.5. Phương pháp kết hợp ứng dụng tư liệu viễn thám và GIS

- Các phương pháp giải đoán và chiết tách thông tin từ ảnh vệ tinh bao gồm

phương pháp phân loại tự động, bán tự động (có giám định), giải đoán bằng mắt và

điều vẽ trực tiếp trên máy tính, điều vẽ bằng mắt trên ảnh in ra kết hợp với các tư liệu

bổ sung.

- Các lớp thông tin được chiết tách ra từ ảnh vệ tinh được số hóa và chuẩn hoá.

- Sử dụng các công cụ GIS để chồng lớp thông tin lên bản đồ nền để thành lập

9

bản đồ nguy cơ ngập lụt.

1.2.6. Phương pháp phân tích thống kê

- Các số liệu thống kê thu thập được từ các cơ quan lưu trữ đầu ngành qua quá

trình xử lý, phân tích sẽ bổ sung thêm nội dung cho bản đồ hiện trạng ngập lụt và là cơ

sở để đánh giá các thông tin thu được từ bản đồ mới thành lập.

- Các số liệu thống kê thu được từ phân tích các thông tin là cơ sở để đánh giá

và quy hoạch.

1.2.7. Phương pháp phân tích đa thời gian

- Phần lớn các tài liệu, tư liệu hiện có được thu thập và thành lập ở nhiều thời

điểm khác nhau, nên cần có quá trình nghiên cứu và phân tích kỹ lưỡng những thông

tin đa thời gian này.

- Các thông tin đa thời gian qua quá trình phân tích sẽ cho thấy xu thế biến

động của các hiện tượng, đối tượng bề mặt. Thông tin này không chỉ hữu ích cho việc

thành lập các bản đồ biến động mà còn là dấu hiệu điều vẽ quan trọng để xác định các

đối tượng hiện trạng có trên tư liệu ảnh vệ tinh mới.

1.3. Tình hình nghiên cứu trên thế giới và trong khu vực

Trong khoảng chục năm trở lại đây, những trận lụt xảy ra ngày càng tăng với

cường độ mạnh như ở Trung Quốc (1998), Tây Âu (1998,2000), CH Séc (2002),

Băng La Đét (2001), vùng Viễn Đông thuộc Nga (2002).

Ngập lụt là một trong những thảm họa thiên nhiên tác động bao trùm khu vực

rộng lớn. Do mật độ dân cư sống dọc theo những dòng sông rất cao và là khu vực

có hoạt động sản xuất kinh tế tập trung đặc biệt là ở các nước châu Á như Băng la

đét, Trung Quốc, Ấn Độ , Việt Nam,...., nên nạn lụt gây ra những mất mát khổng lồ

cả về tài sản cũng như cướp mất cuộc sống của rất nhiều người hàng năm. Sau đây

là một số thông tin về các nghiên cứu ở một số nước trên thế giới về quản lý lũ lụt.

Băng la đét đã xây dựng thành công hệ thống giám sát và cảnh báo ngập lụt

trên cơ sở sử dụng mô hình thủy văn, thủy lực MIKE11 (của Đan Mạch) dưới sự

trợ giúp của UNDP/WMO kết hợp với sử dụng tư liệu viễn thám GMS, NOAA-12

và NOAA-14. Hệ thống giám sát và cảnh báo ngập lụt này được áp dụng cho vùng lãnh thổ rộng 82.000 km2, trên đoạn dài 7.270 km sông, 195 nhánh, sử dụng 30

trạm giám sát.

Trung Quốc đã xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo ngập lụt trên cơ sở sử

10

dụng tư liệu viễn thám FY-II, OLR, GPCP, ERS-II, SSM/I. Tại Trung Quốc, trong

vài năm gần đây, ngày càng có nhiều dấu hiệu cho thấy sự không bền vững trong

sử dụng tài nguyên nước và các hệ sinh thái tại các lưu vực sông. Nhận thức được

vấn đề này, Ủy ban Hợp Tác Quốc Tế về Môi Trường và Phát Triển Trung Quốc

(CCICED) đã đề xuất áp dụng quản lý tổng hợp lưu vực sông tại Trung Quốc dựa

trên cách tiếp cận hệ sinh thái.

Ấn Độ bắt đầu xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo ngập lụt từ năm 1959

cho lưu vực sông Hằng. Hiện nay ở Ấn Độ có 145 trung tâm dự báo, 500 trạm khí tượng, 350 trạm thủy văn phục vụ cho vùng lưu vực rộng 240.000 km2, sử dụng

khả năng thông tin của các tư liệu ảnh vệ tinh IRS, TM Landsat-5, ERS,

RADASAT.

Một số nước thuộc châu Phi sử dụng mô hình thủy văn FEWS NET kết hợp

với hệ thống thông tin địa lý GIS để xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo ngập

lụt cho 5.600 vùng hạ lưu với sự trợ giúp xây dựng của tổ chức USGS/EROS.

Nhận thức tầm quan trọng của việc quản lý thiên tai ngập lụt, năm 2002 Đại

sứ quán Cộng hòa Pháp tại Hà Nội đã tổ chức Hội thảo Việt-Pháp với chủ đề

“ Quản lý lưu vực sông và phòng ngừa lụt lội”. Tại hội thảo này các cơ quan quản

lý, viện nghiên cứu, công ty của Pháp đã trao đổi kinh nghiệm quản lý ngập lụt

trong lưu vực sông. Trong hội thảo nói trên hãng cung cấp ảnh vệ tinh SPOT của

Pháp SPOT IMAGE đã trình bày các kinh nghiệm ứng dụng ảnh vệ tinh cho việc

giám sát hiện tượng ngập lụt. Mô hình tổ chức quản lý lưu vực sông Seine (Pháp).

Cơ cấu tổ chức quản lý lưu vực sông Seine là mô hình quản lý tài nguyên nước khá

hoàn thiện (quản lý đến từng tiểu lưu vực của hệ thống sông Seine) với sự tham gia

chặt chẽ của các ngành, các địa phương và cộng đồng dân cư trong lưu vực.

Tại Mỹ, để quản lý chất lượng nước sông (lưu vực sông Minnesota) các nhà

quản lý cho rằng: vấn đề ô nhiễm nước của sông Minnesota không thể giải quyết

triệt để nếu chỉ quan tâm đến việc kiểm soát nguồn nước thải tập trung mà bỏ qua

nguồn nước thải phân tán.

Tại Brazil, để phục hồi chất lượng nước sông Tiete, tháng 9 năm 1991 chính

phủ Brazil đã triển khai dự án làm sạch sông, hồ chức trong lưu vực sông. Một

trong những nhiệm vụ quan trong là kiểm soát rác thải từ hoạt động công nghiệp.

Thái Lan, là một nước nằm trong khu vực Đông Nam Á, có nhiều điểm tương

11

đồng về điều kiện tự nhiên với Việt Nam. Viễn thám đã được ứng dụng ở Thái Lan

trong nhiều lĩnh vực như nông nghiệp, lâm nghiệp, môi trường và thảm họa thiên

nhiên, quy hoạch đô thị,.... Viễn thám đã được phát triển ở Thái Lan từ đầu những

năm 80 của thế kỷ trước và trong vòng hơn 20 năm qua, trình độ viễn thám ứng

dụng ở Thái Lan đã phát triển tương đối cao trong khu vực. GISTDA là một tổ

chức chính phủ trực thuộc Bộ Khoa học, Công nghệ và Môi trường Thái Lan, có

mục đích phát triển công nghệ vũ trụ và địa tin học ứng dụng cho các ngành kinh

tế. GISTDA đã hợp tác với các nước có công nghệ phát triển như Mỹ, Nhật Bản,

Trung Quốc, Nga để phát triển công nghệ vũ trụ, viễn thám và công nghệ thông tin.

Một số nghiên cứu về ngập lụt ở Thái Lan như “Dự án phát triển hệ thống

cảnh báo ngập lụt cho vùng lòng chảo Chao Phraya” đã được báo cáo kết quả ở

hội nghị quốc tế Kyoto-Nhật Bản vào tháng 5/2004. Hệ thống này phát triển nhằm

mục đích cảnh báo sớm cho các cộng đồng dân cư dọc theo vùng lòng chảo tránh lũ

khi có mưa lớn ở thượng nguồn, dựa trên việc thiết kế và xây dựng một hệ thống

truyền dữ liệu thực địa liên tục tự động từng 10 phút để phân tích và dự báo lũ.

Nghiên cứu ngập lụt ở sông Mae Chaem thuộc tỉnh Chiêng Mai-Thái Lan, sử dụng

mô hình thủy lực HEC-RAS và khảo sát thực địa nhờ các trạm đo D-GPS để xây

dựng các mặt cắt sông và vết lũ năm 2001 để hiệu chỉnh mô hình. GISTDA cũng

đã áp dụng ảnh vệ tinh Landsat 5 TM để xác định vùng ngập lụt cho các lưu vực

sông vùng phía Bắc của Thái Lan như sông Songkram, vùng ngập lụt thuộc tỉnh

Sukotha.

1.4. Tình hình nghiên cứu trong nước

Ngập lụt là hiện tượng thường xảy ra ở Việt Nam. Quy mô gây thiệt hại và tần

xuất xuất hiện lũ có xu hướng ngày càng gia tăng trong những năm gần đây. Chính

phủ Việt Nam rất quan tâm đến vấn đề giám sát diễn biến của ngập lụt nhằm phòng

chống và giảm nhẹ tác hại ở mức độ thấp nhất. Có rất nhiều các nghiên cứu về ngập lụt

ở Việt Nam trên các lưu vực ở các hệ thống sông lớn như đồng bằng sông Hồng, sông

Cửu Long và các hệ thống sông ở Trung Bộ - Việt Nam.

Công tác xây dựng bản đồ ngập lụt ở nước ta thực sự mới được chú ý sau trận

lũ lịch sử ở một số tỉnh miền Trung năm 1999. Một số đề tài nghiên cứu khoa học ở

nhiều cấp đã được triển khai. Dưới đây giới thiệu một số đề tài nghiên cứu tiêu biểu

12

cho khu vực miền Trung.

Đề tài 1: “Điều tra nghiên cứu và cảnh báo ngập lụt phục vụ phòng tránh thiên tai ở

các lưu vực sông miền Trung” do Viện Khí tượng Thủy văn thực hiện năm 1999-2002.

- Nội dung: Lập bản đồ ngập lụt cho 4 lưu vực sông chính: sông Hương (Huế),

sông Thu Bồn (Quảng Nam), sông Vệ (Quảng Ngãi) và sông Kôn-Hà Thanh

(Bình Định).

- Loại bản đồ đã lập: Bản đồ hiện trạng lũ năm 1999 và các bản đồ ngập úng với

các chu kỳ tái hiện khác nhau.

- Phương pháp lập: Sử dụng số liệu thực đo và điều tra bổ sung sau đó sử dụng

mô hình DEM để xây dựng bản đồ ngập.

Đề tài 2: “ Nghiên cứu cơ sở khoa học cho các giải pháp tổng thể dự báo phòng tránh

ngập lụt ở các tỉnh miền Trung” do Viện Địa lý, Trung tâm Khoa học tự nhiên và

Công nghệ Quốc gia thực hiện năm 2000-2004.

- Nội dung của đề tài: Lập bản đồ ngập lụt cho các lưu vực sông chính: sông

Hương, sông Thu Bồn, sông Vệ, sông Cái, sông Kôn-Hà Thanh.

- Loại bản đồ đã lập: Bản đồ hiện trạng lũ 1999 và một số bản đồ ngập lụt ứng

với các chu kỳ tái hiện.

- Phương pháp lập: Sử dụng số liệu đo và điều tra bổ sung.

Đề tài 3: “ Nghiên cứu xây dựng tập bản đồ ngập lụt tỉnh Thừa Thiên – Huế” do Viện

Địa lý, Trung tâm Khoa học tự nhiên và Công nghệ Quốc gia thực hiện năm 1999-

2001.

- Nội dung: Lập bản đồ ngập lụt cho các lưu vực sông Hương (Thừa Thiên –

Huế).

- Loại bản đồ đã lập: Bản đồ hiện trạng lũ năm 1999 tỷ lệ 1: 50 000 và bản đồ

cảnh báo ngập lụt cho lưu vực sông Hương.

- Phương pháp lập: Sử dụng số liệu thực đo và điều tra bổ sung.

- Nhược điểm: Sử dụng bản đồ tỷ lệ nhỏ, số liệu các vết lũ ít nên không phản ánh

chi tiết các khu vực ngập.

Đề tài 4: “ Lập bản đồ ngập lụt cho 7 tỉnh miền Trung” do Trung tâm Tư vấn và Hỗ

trợ Công nghệ KTTV (UNDP tài trợ).

- Nội dung: đã lập được bản đồ ngập lụt cho các lưu vực sông Hương (Thừa

13

Thiên – Huế), sông Thu Bồn-Vũ Gia (TP Đà Nẵng, Quảng Nam).

- Loại bản đồ đã lập: Bản đồ ngập lụt hiện trạng lũ năm 1999 tỷ lệ 1: 25 000, 1:

10000 và bản đồ nguy cơ ngập lụt ứng với các chu kỳ tái hiện.

- Phương pháp lập: Sử dụng số liệu đo và điều tra thực địa bổ sung có kết hợp

với mô hình số độ cao để lập bản đồ ngập.

Đề tài 5: “ Hợp tác nghiên cứu kinh nghiệm của Thái Lan ứng dụng công nghệ viễn

thám phục vụ công tác quản lý tài nguyên và môi trường Việt Nam, trước hết đối với

tài nguyên đất và nước” - TS.Nguyễn Xuân Lâm - Trung tâm Viễn thám quốc gia,

2005-2006.

1.5. Một số mô hình toán học trong nghiên cứu ngập lụt

Để phòng tránh lũ lụt, ngày nay người ta cũng áp dụng các mô hình thủy văn để

mô hình hóa quá trình xảy ra lũ, dựa vào đó để dự báo hiện tượng lũ lụt. Vận hành mô

hình thủy văn cần thiết phải xây dựng cơ sở dữ liệu địa hình và cung cấp các thông số

đo đạc về thủy văn cho đầu vào của mô hình. Cơ sở dữ liệu địa hình càng chính xác thì

việc tính toán dự báo theo mô hình càng có độ chính xác. Các thông số thủy văn cung

cấp để tính toán càng sát thời gian thực càng đem lại kết quả dự báo chính xác. Một

mặt khác các thông số của mô hình cũng phải được hiệu chỉnh thích hợp với các

CSDL.

1.5.1. Mô hình thủy văn HEC-HMS

Mô hình toán thủy văn HEC-HMS (HEC-Hydrologic Modeling System) của

Hiệp hội các kỹ sư quân sự Hoa Kỳ là thế hệ phần mềm kế tiếp về tính toán mưa-dòng

chảy được thay thế cho mô hình HEC-1 bằng giao diện Windows.[10]

Cơ sở khoa học của mô hình HEC-HMS:

Mô hình HEC-HMS được sử dụng để mô phỏng quá trình mưa-dòng chảy khi

nó xảy ra trên một lưu vực cụ thể. Ta có thể biểu thị mô hình bằng sơ đồ sau:

Tæn thÊt(P)

M­a (X) ----------> Dßng ch¶y (Y) -------------> §­êng qu¸ tr×nh lò

§­êng lò ®¬n vÞ qp

Y=X-P

(Q~t)

Ta có thể hình dung bản chất của sự hình thành dòng chảy của một trận lũ như

sau: Khi mưa bắt đầu rơi cho đến một thời điểm ti nào đó, dòng chảy mặt chưa được

hình thành, lượng mưa ban đầu đó tập trung cho việc làm ướt bề mặt và thấm. Khi

cường độ mưa vượt quá cường độ thấm (mưa hiệu quả) thì trên bề mặt bắt đầu hình

14

thành dòng chảy, chảy tràn trên bề mặt lưu vực, sau đó tập trung vào mạng lưới sông

suối. Sau khi đổ vào sông, dòng chảy chuyển động về hạ lưu, trong quá trình chuyển

động này dòng chảy bị biến dạng do ảnh hưởng của đặc điểm hình thái và độ nhám

lòng sông.

1.5.2. Mô hình toán thủy lực mạng sông HEC-RAS

Mô hình toán thủy lực HEC-RAS (HEC-River Analysis System) của hiệp hội

các kỹ sư quân sự Hoa Kỳ là thế hệ phần mềm kế tiếp về mô hình phân tích hệ thống

sông được phát triển bằng giao diện trong Windows.

Cơ sở khoa học và lý luận của mô hình thủy lực HEC-RAS:

Cơ sở khoa học của mô hình thủy lực HEC-RAS là tạo ra một công cụ có khả

năng mô phỏng sự vận chuyển nước và diễn biến mực nước trong sông trên cơ sở giải

hệ phương trình Saint-Venant 1 chiều.

Hệ phương trình Saint-Venant trong mô hình HEC-RAS bao gồm hệ hai

phương trình: phương trình liên tục và phương trình động lượng.

1.5.3. Giới thiệu về phần mềm SWAT2000

Đây là một modul phần mềm chạy trên nền ARCVIEW sử dụng giao diện đồ

họa của phần mềm SWAT. SWAT là một phần mềm được phát triển nhằm dự đoán

những ảnh hưởng của việc sử dụng đất đai, các lớp trầm tích, các lưu vực sông phức

tạp đến sự thay đổi của đất đai, đất sử dụng và các điều kiện quản lý trong khoảng thời

gian dài. Đây là mô hình vật lý kết hợp các đẳng thức hồi quy để mô tả mối quan hệ

giữa sự thay đổi của dữ liệu đầu vào và đầu ra. SWAT đòi hỏi các thông tin cụ thể về

thời tiết, tính chất của đất, địa hình, thực phủ và các hoạt động quản lý đất trong vùng

lưu vực. SWAT được dùng để tính toán các lưu vực sông dựa trên mô hình số địa hình

và hệ thống thủy văn có sẵn nhằm phản ánh khả năng phản ứng của lưu vực với mưa.

Mô hình SWAT cho phép tính toán các lưu vực dựa trên các điểm outlet (là các

điểm khống chế lưu vực, thường nằm ở ngã 3 sông suối), điều này cho phép người

dùng có thể hiệu chỉnh, phân tách các lưu vực hoặc tổng hợp các lưu vực nhỏ thành

15

lưu vực lớn hơn.

H×nh 1 -1: S¬ ®å c¸c chøc n¨ng cña SWAT

1.5.4. Giới thiệu về hệ thống phần mềm MIKE

Viện Thủy lực Đan Mạch xây dựng các phần mềm để đánh giá và phân tích các

vấn đề về chất lượng và số lượng nước, đây là các phần mềm hữu ích trong công tác

lập kế hoạch phát triển và quản lý nguồn nước theo quan điểm bền vững.

Các sản phẩm chính bao gồm:

MIKE11 – Mô hình thủy lực 1 chiều (1-D)

MIKE NAM – Mô hình thủy văn

MIKE11 là một mô hình hệ thống sông thông dụng nhất trên thế giới. Mô hình

được xây dựng và phát triển trên 20 năm và đã được áp dụng cho các sông, vùng ven

biển, hồ chứa, hệ thống sông ở hơn 100 nước trên thế giới. MIKE11 là một mô hình

thủy động lực học một chiều dựa trên việc giải nghiệm của hệ phương trình Saint

Venant, thêm vào đó là các modul phân tán, chất lượng nước, chuyển tải bùn cát, mưa-

dòng chảy, mô hình sinh thái, dự báo lũ, mô hình vỡ đập,…. MIKE11 biểu diễn dưới

dạng mô phỏng số của hầu hết các dạng quá trình dòng chảy của các sông.

MIKE BASIN (mô hình lưu vực với giao diện GIS) với giao diện ARCVIEW

GIS là một mô hình mô phỏng nguồn nước lưu vực sông. MIKE BASIN đòi hỏi với

16

một số lượng lớn số liệu, với các modul tính toán đơn giản để đưa ra các kịch bản tính

toán các biến đổi của các đặc trưng dòng chảy theo không gian và thời gian, xác định

các nhu cầu dùng nước, vận hành hồ chứa đa mục tiêu, công trình chuyển nước và

đánh giá chất lượng nước. MIKE BASIN sử dụng giao diện GIS để tổ hợp CSDL, xác

định lưu vực và trình diễn kết quả một cách thuận lợi cho người sử dụng.

MIKE FLOOD (Mô hình mô phỏng lũ 1 và 2 chiều) là một công cụ tổng hợp để

phân tích lũ. Nó kết hợp các mô hình thủy động lực học MIKE11 (1-D) và MIKE21

(2-D) với một giao diện thống nhất cho người sử dụng với GIS. Sự kết hợp này đem

lại thuận tiện cho người sử dụng để có thể mô tả theo không gian cùng với các tính

toán một chiều cho các vị trí phù hợp. MIKE FLOOD có thể sử dụng để phân tích các

dạng: vùng đồng bằng, ảnh hưởng do bão, vỡ đập, tràn đê, mô phỏng lũ và hạn hán,….

MIKE SHE (Mô hình thủy văn tổng hợp) là một hệ thống mô hình thủy văn

tổng hợp đa mục tiêu. Do đó, MIKE SHE không chỉ là một mô hình ba chiều, mô hình

nước ngầm mà còn là các mô hình số mô phỏng dòng chảy tràn, dòng chảy tràn không

bão hòa, mô hình lan truyền chất, mô hình điah hóa, mô phỏng các tác động nông

nghiệp, bốc thoát hơi,…. MIKE11 và MOUSE có thể kết hợp sử dụng trong MIKE

17

SHE để đưa ra một mô hình tổng hợp dòng chảy mặt, dòng chảy ngầm trong hệ thống.

CHƯƠNG II : NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS

TRONG THÀNH LẬP BẢN ĐỒ NGẬP LỤT

2.1. Đặc tính kỹ thuật của tư liệu ảnh vệ tinh

2.1.1. Các đặc tính cơ bản của ảnh vệ tinh

Ảnh viễn thám hiện nay có rất nhiều ưu việt có thể ứng dụng trong công tác

quản lý ngập lụt. Những tính ưu việt cơ bản có thể nêu như sau:

 Độ phủ ảnh:

Đơn vị của tư liệu viễn thám thông thường được tính theo cảnh ảnh, một cảnh là

một vùng không gian được bộ cảm viễn thám quan trắc trong một khoảng thời gian

nhất định. Tùy theo loại bộ cảm và độ phân giải không gian, kích thước của một cảnh

ảnh sẽ có độ lớn khác nhau. Ví dụ tư liệu ảnh SPOT có kích thước của một cảnh ảnh là

60 km x 60 km; ảnh IKONOS có kích thước của một cảnh ảnh nhiều khi chỉ khoảng

11 km x 11 km. Như vậy bề mặt đất cũng như các vấn đề liên quan như diện ngập lụt

trong một cảnh có thể được quan sát trong một điều kiện gần như không đổi. Đó là

một thuận lợi cơ bản của tư liệu viễn thám.Nếu chúng ta sử dụng các phương pháp

khảo sát thực địa truyền thống thì để thu thập được các thông tin về ngập lụt trong khu

vực tương đương một cảnh ảnh chúng ta sẽ phải cần một khoảng thời gian tương đối

lớn, có thể nhiều ngày hoặc nhiều tháng. Hơn nữa vào thời điểm ngập lụt chúng ta

không thể tiếp cận địa phương do điều kiện thời tiết mưa bão và nước ngập nhưng nếu

sử dụng tư liệu viễn thám chúng ta vẫn có thể nghiên cứu được.

 Khả năng chụp lặp:

Do vệ tinh bay trong vũ trụ theo những quỹ đọa cố định nên sau một khoảng

thời gian nhất định vệ tinh sẽ quay trở lại điểm quan sát ban đầu. Điều này cho phép

chúng ta thực hiện các quan sát lặp lại đều đặn theo các khoảng thời gian định trước.

Ví dụ như với vệ tinh SPOT thì khoảng thời gian này sẽ là 16 ngày. Tuy nhiên một số

loại vệ tinh được trang bị bộ cảm có khả năng thay đổi góc quan sát do vậy khả năng

thu lại tín hiệu không còn phụ thuộc quá nhiều vào quỹ đạo bay, thời gian chụp lặp do

vậy có thể giảm đi. Ví dụ đối với bộ cảm SPOT chu kỳ lặp lại quỹ đạo là 16 ngày

nhưng nếu sử dụng thiết bị định hướng của bộ cảm thì có thể thu lại tín hiệu sau 3-4

ngày.

18

 Phải giải phổ lớn:

Sử dụng các dải phổ đặc biệt để quan sát các đối tượng. Tư liệu viễn thám được

ghi nhận trên các dải phổ quang học và siêu cao tần. Tư liệu siêu cao tần có thể thu

được trong mọi điều kiện thời tiết kể cả ban ngày cũng như đêm, mưa bão hay trời

quang. Tuy nhiên thông tin mà tư liệu siêu cao tần đòi hỏi nhiều công đoạn xử lý phức

tạp. Tư liệu viễn thám quang học sử dụng nhiều dải phổ không truyền thống để nghiên

cứu các đối tượng. Thông thường mắt người chỉ cảm nhận và thu thập được thông tin

trong dải sóng nhìn thấy tức là các sóng xanh chàm, xanh lục và màu đỏ. Các bộ cảm

viễn thám có khả năng thu nhận tín hiệu trên cả các kênh phổ hồng ngoại gần, trung và

xa. Thậm chí các kênh hồng ngoại cũng cung cấp nhiều thông tin bổ ích trong việc

nhận dạng các đối tượng. Với sự trợ giúp của các kênh hồng ngoại và nhiệt việc nhận

dạng các đối tượng tự nhiên hiệu quả hơn kể cả so với phương pháp khảo sát thực địa

truyền thống.

Tư liệu viễn thám hiện đại được lưu ở dạng số rất thuận lợi cho việc áp dụng

các phương pháp xử lý số trong phân tích chiết tách thông tin. Tính ưu việt này cho

phép xử lý số liệu với tốc độ rất cao, áp dụng các phương pháp tự động hóa và các mô

hình trong phân tích dữ liệu. Với các phương pháp xử lý số, việc tích hợp dữ liệu từ

nhiều nguồn khác nhau rất thuận lợi cho phép giải quyết nhiều bài toán thực tiễn.

Thông tin tách được từ tư liệu viễn thám tích hợp với thông tin kinh tế xã hội, mô hình

số độ cao, các điều kiện hạ tầng cơ sở như hệ thống giao thông, hệ thống dân cư, các

khu công nghiệp cho phép giải quyết nhiều bài toán phức hợp có ý nghĩa trong thực

tiễn.

2.1.2. Ảnh Radar trong nghiên cứu ngập lụt

RADAR được viết tắt từ cụm từ tiếng Anh: RAdio Detection And Ranging (Dò

tìm và xác định khoảng cách bằng sóng radio) hoạt động trong dải sóng rộng từ band

siêu cao tần đến band radio (bước sóng từ vài milimet đến 1m).

H×nh 2 -1: D¶i tÇn sè ho¹t ®éng cña Radar

Radar hoạt động trên nguyên tắc truyền tín hiệu sóng điện từ đến đối tượng và

19

thu nhận phản hồi từ đối tượng. Năng lượng phản hồi thu nhận được sẽ được khuếch

đại và phân tích để xác định vị trí, các đặc tính điện từ và cấu hình bề mặt của đối

tượng. Radar sử dụng nguồn năng lượng riêng, vì vậy hoạt động không phụ thuộc vào

nguồn sáng tự nhiên và độc lập với thời tiết.

Do đầu thu ảnh Radar được thiết kế trong dải tần rộng (với bước sóng từ 1cm –

1m), ở mỗi loại ảnh khác nhau thì có bước sóng cụ thể khác nhau, vì thế so với ảnh

quang học ở dải nhìn thấy và hồng ngoại thì ảnh Radar có nhiều đặc tính ưu việt hơn.

Với bước sóng dài, ảnh Radar có thể thu được trong mọi điều kiện thời tiết như mây,

mù, bụi khí quyển và cả những trận mưa nặng hạt. Do ở bước sóng dài ảnh Radar

không còn bị ảnh hưởng bởi tán xạ khí quyển như ảnh quang học nên nó cho phép xác

định được năng lượng bước sóng trong mọi điều kiện thời tiết và môi trường vì thế ảnh

Radar có thể được thu tại bất kỳ thời điểm nào mà không phải quan tâm tới thời tiết.

Bên cạnh đó, với đặc điểm là viễn thám chủ động nên cơ chế tạo ảnh của Radar hoàn

toàn không phụ thuộc vào nguồn bức xạ năng lượng mặt trời do đó ảnh Radar có thể

thu được cả ngày lẫn đêm. Hơn nữa, theo cơ chế tán xạ của nước thì đối tượng nước

thường có màu đen khi hiển thị trên ảnh Radar nên có thể nhận dạng và tách biệt được

vùng ngập rõ ràng. Vì vậy, ảnh Radar mang lại thông tin thật sự hữu ích khi ứng dụng

để nghiên cứu ngập lụt.

Chỉ với 2 đặc tính ưu việt là có thể thu ảnh trong mọi điều kiện thời tiết và ngày

cũng như đêm đã phần nào nói lên tầm quan trọng khi ứng dụng ảnh Radar để giám sát

thiên tai, thảm họa đặc biệt là lũ lụt tại đúng thời điểm xảy ra, vì lũ thường đi kèm với

mây và mưa lớn. Đây là một đặc tính vô cùng thuận lợi mà ảnh quang học không thể

đáp ứng được. Chính vì thế mà ảnh Radar là tài liệu không thể thiếu trong nghiên cứu

và giám sát ngập lụt.

2.1.3. Các đặc tính của ảnh vệ tinh sử dụng trong luận văn

¶nh quang học ASTER:

ASTER lµ thiÕt bÞ thu nhËn ¶nh ®­îc g¾n trªn vÖ tinh TERRA do c¬ quan hµng

kh«ng vò trô Mü phãng lªn quü ®¹o vµo th¸ng 12 n¨m 1999. ASTER thu nhËn ¶nh ë

14 kªnh phæ kh¸c nhau tõ vïng nh×n thÊy tíi vïng hång ngo¹i nhiÖt víi ®é ph©n gi¶i

kh«ng gian, ®é ph©n gi¶i phæ cao. Trªn ®Çu thu ASTER cßn cã èng kÝnh h­íng vÒ phÝa

sau thu nhËn ¶nh t¹i vïng cËn hång ngo¹i cho phÐp thu nhËn cÆp ¶nh lËp thÓ. Mçi c¶nh

20

¶nh ASTER phñ trïm mét khu vùc cã diÖn tÝch 60x60km.

Ảnh ASTER lµ d¹ng ¶nh sè, ¶nh ®a phæ. ¶nh ASTER cã kh¶ n¨ng phñ trïm trªn

mét vïng l·nh thæ réng lín (60km x 60km) víi 14 d¶i phæ (band) kh¸c nhau, tõ gi¶i

phæ nh×n thÊy ®Õn gi¶i phæ hång ngo¹i nhiÖt.

Trªn mçi khu vùc ¶nh ®­îc chôp víi 3 èng kÝnh cã cÊu t¹o vµ chøc n¨ng kh¸c

nhau:

VNIR : (Visible and Near Infrared Radiometer)

SWIR : (Short Wave Infrared Radiometer)

TIR : (Thermal Infrared Radiometer)

Trong ®ã:

VNIR chôp ë 3 gi¶i phæ kh¸c nhau cã ®é ph©n gi¶i cao nhÊt: 15 (m).

SWIR chôp trªn 6 kªnh phæ cã ®é ph©n gi¶i lµ 30m

TIR chôp trªn 5 kªnh phæ víi ®é ph©n gi¶i lµ 90 (m).

VÖ tinh ASTER bay qua l·nh thæ ViÖt Nam vµo lóc 10h30’ giê ®Þa ph­¬ng vµ

chu kú lÆp l¹i cña vÖ tinh nµy lµ 16 ngµy.

C¸c møc xö lý cña d÷ liÖu ASTER nh­ sau:

Level 1A: ¶nh ë møc 1A ®· ®­îc hiÖu chØnh thÞ sai vµ mÐo h×nh kÝnh vËt. Ch­a

hiÖu chØnh h×nh häc vµ hiÖu chØnh bøc x¹ nh­ng c¸c hÖ sè nµy ®­îc g¾n kÌm theo s¶n

phÈm møc 1A. C¸c d÷ liÖu cã liªn quan kh¸c nh­ d÷ liÖu vÒ vÞ trÝ vÖ tinh vµ d÷ liÖu kü

thuËt kh¸c còng ®­îc g¾n kÌm theo ¶nh. ¶nh ASTER cã kh¶ n¨ng t¹o kh«ng gian 3D

®èi víi ¶nh xö lý ë møc 1A.

Level 1B: ®· hiÖu chØnh h×nh häc vµ hiÖu chØnh bøc x¹. §é ph©n gi¶i cña VNIR,

SWIR, TIR lÇn l­ît lµ 15m, 30m, 90m. TÊt c¶ c¸c s¶n phÈm møc 3 vµ DEM ®Òu ®­îc

lµm tõ møc 1B.

Level 2A02: ë møc nµy ¶nh TIR ®· ®­îc c©n b»ng phæ. §é ph©n gi¶i cña Pixel

lµ 90m. ¶nh ë møc nµy nhÊn m¹nh vµo sù kh¸c nhau gi÷a sù ph¶n x¹ vµ sù bøc x¹ cña

c¸c ®èi t­îng trªn ¶nh nh­ng l¹i h¹n chÕ trong viÖc nhËn biÕt sù kh¸c nhau gi÷a ®Þa

h×nh vµ nhiÖt ®é. MÆc dï kªnh 10, 12, 13 th­êng ®­îc sö dông nh­ng ng­êi dïng cã

thÓ sö dông 3 kªnh bÊt kú trong c¸c kªnh cña TIR cho c¸c môc ®Ých cô thÓ.

Level 2A03: ë møc nµy ¶nh VNIR vµ SWIR ®· ®­îc c©n b»ng phæ, ®é ph©n gi¶i

cña pixel lÇn l­ît lµ 15m vµ 30m. ¶nh ë møc nµy nhÊn m¹nh vµo sù kh¸c nhau gi÷a sù

ph¶n x¹ vµ sù bøc x¹ cña c¸c ®èi t­îng trªn ¶nh, còng nh­ khèng chÕ ®­îc sù kh¸c

21

nhau gi÷a ®Þa h×nh vµ nhiÖt ®é.

Level 2B: ¶nh ë møc nµy ®· ®­îc hiÖu chØnh ¶nh h­ëng cña khÝ quyÓn, ®· ®­îc

tÝnh to¸n ®Õn gãc nghiªng cña MÆt trêi. NhiÖt ®é bÒ mÆt vµ d÷ liÖu vÒ nhiÖt còng cÇn

thiÕt cho qu¸ tr×nh xö lý ®é s¸ng bÒ mÆt trong møc nµy v× thÕ møc nµy chØ cã thÓ xö lý

®­îc c¸c pixel kh«ng m©y.

Level 3A01: ¶nh ë møc nµy ®­îc gäi lµ trùc ¶nh, ®· ®­îc hiÖu chØnh sù mÐo

h×nh g©y ra do chªnh cao ®Þa h×nh. S¶n phÈm nµy ®­îc lµm tõ d÷ liÖu ¶nh møc 1A gåm

c¸c kªnh 3N, 3B vµ d÷ liÖu DEM ®­îc lµm tõ ¶nh SWIR cã bæ sung hiÖu chØnh vÒ thÞ

sai.

Level 4A: s¶n phÈm m« h×nh sè ®Þa h×nh c¬ b¶n cña ¶nh ASTER ch­a sö dông

c¸c ®iÓm khèng chÕ mÆt ®Êt ®Ó tÝnh to¸n vÞ trÝ mÆt ph¼ng vµ ®é cao tuyÖt ®èi nªn s¶n

phÈm nµy cßn ®­îc gäi lµ DEM t­¬ng ®èi. S¶n phÈm nµy lµ d÷ liÖu ®­îc lµm tõ 2 kªnh

3N vµ 3B. Do kho¶ng c¸ch thêi gian thu chôp gi÷a 2 kªnh nµy lµ 55 gi©y nªn sù kh¸c

nhau vÒ ¶nh h­ëng cña khÝ quyÓn vµ tÇm nh×n gi÷a 2 ¶nh lµ rÊt nhá.

Cã 3 lo¹i s¶n phÈm DEM ®Òu ®­îc lµm tõ kªnh 3N vµ 3B víi ®é ph©n gi¶i pixel lÇn

l­ît lµ 15m, 30m, 90m cho phï hîp víi c¸c kªnh phæ:

VNIR 15m

SWIR 30m

TIR 90m

TÊt c¶ c¸c s¶n phÈm nµy ®· ®­îc ®­a vÒ hÖ to¹ ®é UTM, WGS 84.

Ảnh ASTER hiÖn cã ®­îc xö lý h×nh häc ë møc 3, kÌm theo d÷ liÖu DEM.

Ảnh quang học SPOT5:

Họ vệ tinh SPOT bắt đầu hoạt động trên quỹ đạo từ năm 1986 và do Trung tâm

Nghiên cứu không gian (Centre National d’Etudes Spatiales - CNES) của Pháp vận

hành. Các vệ tinh SPOT có đặc điểm chung là: bay ở độ cao 832 km, góc nghiêng của mặt phẳng quỹ đạo là 98,7o thời điểm bay qua xích đạo là 10h30’ sáng và chu kỳ lặp là

26 ngày. Khả năng chụp nghiêng của SPOT cho phép tạo cặp ảnh lập thể từ hai ảnh

chụp vào hai thời điểm với góc chụp nghiêng khác nhau.

Vệ tinh SPOT5, phóng lên quỹ đạo ngày 03 tháng 05 năm 2002, được trang bị

một cặp Sensors HRG (High Resolution Geometric), là loại Sensor ưu việt hơn các

loại trước đó. Mỗi một Sensor HRG có thể thu được ảnh với độ phân giải 5m đen-

trắng và 10m màu. Với kỹ thuật xử lý ảnh đặc biệt, có thể đạt được độ phân giải 2,5m,

22

trong khi đó dải chụp phủ mặt đất của ảnh vẫn đạt 60km đến 80km.

Đây chính là ưu điểm của ảnh SPOT, điều mà các loại ảnh vệ tinh khác cùng

thời đều không đạt được độ phân giải này. Kỹ thuật thu ảnh HRG cho phép định vị ảnh

với độ chính xác trên 50 m nhờ hệ thống định vị vệ tinh DORIS và Star Tracker lắp

đặt trên vệ tinh. Trên vệ tinh SPOT5 còn lắp thêm hai máy chụp ảnh nữa.

Máy thứ nhất HRS – Máy chụp ảnh lập thể lực phân giải cao. Máy này chụp

ảnh lập thể dọc theo đường bay với độ phủ 120x600km. Nhờ ảnh lập thể độ phủ rộng

này mà tạo lập mô hình số độ cao (DEM) với độ chính xác 10m mà không cần tới

điểm khống chế mặt đất.

Máy chụp ảnh thứ hai mang tên VEGETATION, giống VEGETATION lắp trên

vệ tinh SPOT4 hàng ngày chụp ảnh mặt đất trên một dải rộng 2250km với kích thước

phần tử ảnh (pixel) 1x1km trong 4 kênh phổ. Ảnh VEGETATION được sử dụng rất

hữu hiệu cho mục đích theo dõi biến động địa cầu và đo vẽ bản đồ hiện trạng đất.

Ảnh SPOT được sử dụng chủ yếu trong các lĩnh vực sử dụng đất, hiện trạng

đất, đo vẽ bản đồ và theo dõi biến động môi trường như mất rừng, xói mòn, phát triển

đô thị ….

Dưới đây là bảng danh sách các loại ảnh vệ tinh SPOT5 cung cấp:

B¶ng 2-1: Danh môc c¸c s¶n phÈm ¶nh vÖ tinh SPOT 5

Ảnh ALOS PALSAR:

ALOS là vệ tinh giám sát tài nguyên của Nhật Bản, ALOS thường được sử

dụng cho thành lập bản đồ, giám sát tài nguyên thiên nhiên, thiên tai. Đầu thu

PALSAR (Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar) là đầu thu ảnh radar

23

băng L được thiết kế để thu chụp ảnh cả ngày và đêm, bất kể thời tiết.

B¶ng 2-2: Th«ng sè cña ¶nh ALOS PALSAR

1

Qu¸ trinh m­a - M­a thùc ®o - M­a thiÕt kÕ

8

¶nh viÔn th¸m

ChiÕt t¸ch th«ng tin ®Þa h×nh mÆt ®Êt vÒ: 2 - Líp phñ. chÊt ®Êt

Xö lý tÝch hîp th«ng tin trong GIS

3

Xö lý chiÕt t¸ch vïng ngËp tõ ¶nh viÔn th¸m 9

C¨n chØnh m« h×nh

4

2.2. Quy trình kết hợp viễn thám và mô hình thủy văn, thủy lực

TÝnh to¸n dù b¸o theo m« hinh thuû v¨n, thuû lùc

5

10

LËp b¶n ®å dù b¸o ngËp b»ng GIS

Sai So s¸nh

B¶n ®å ngËp tõ ¶nh viÔn th¸m

®óng Hoµn thiÖn b¶n ®å ngËp lôt 6

Gi¸m s¸t, ®iÒu hµnh, ra quyÕt ®Þnh 7

H×nh 2-2: S¬ ®å quy tr×nh kÕt hîp viÔn th¸m vµ m« h×nh thñy v¨n, thñy lùc tÝnh to¸n

24

ngËp lôt

Mô tả các công đoạn:

Khối 1: Khối đầu vào bao gồm điều kiện mưa: Mưa thực đo để xây dựng bản

đồ dự báo hay bản đồ ngập hiện trạng. Mưa thiết kế để lập bản đồ ngập hiện trạng.

Khối 2: Sử dụng ảnh viễn thám để chiết tách các thông số đầu vào cho mô hình

thủy văn. Nhận dạng địa hình mặt đất: căn cứ vào địa hình mặt đất để xác định lớp phủ

rừng, loại đất, đường giao thông, phân bố ruộng, hồ,….

Khối 3: Đưa các dữ liệu thu thập được vào GIS và tạo dữ liệu các lớp thông tin.

Khối 4: Thực hiện chạy đồng thời hai mô hình thủy văn và thủy lực. Kết quả

thu được là tập số liệu mực nước tại các mặt cắt và ô chứa có tọa độ (x,y,z).

Khối 5: Lập bản đồ ngập lụt từ số liệu của mô hình thủy lực.

Khối 6: Hoàn thiện bản đồ ngập lụt.

Khối 7: Ra quyết định điều hành ứng phó.

Khối 8: Chụp ảnh viễn thám (ảnh radar hiện trạng ngập lụt và ảnh quang học

trước, trong và sau ngập lụt).

Khối 9: Xử lý ảnh radar chiết tách vùng ngập từ ảnh viễn thám.

Khối 10: Lập bản đồ hiện trạng ngập từ ảnh radar, bản đồ này sẽ dùng so sánh

với kết quả tính toán bản đồ dự báo vùng ngập. Căn cứ sự khác biệt giữa kết quả tính

toán và kết quả ảnh chụp hiện trạng để căn chỉnh các thông số của mô hình thủy lực.

Để triển khai quy trình tổng quát nêu trên, đã nghiên cứu và thiết lập một số

quy trình công nghệ bộ phân như sau:

- Quy trình đặt, thu ảnh nhanh của Trạm thu ảnh vệ tinh.

- Quy trình công nghệ chiết tách một số thông số đầu vào của mô hình MIKE11

từ DEM. Trong quy trình này sử dụng công nghệ chiết tách lưu vực bộ phận

của lưu vực sông trên SWAT2000.

- Quy trình giải đoán ảnh và phân loại tự động thực vật để chiết tách một số

thông số đầu vào của mô hình MIKE11.

25

- Quy trình công nghệ thành lập bản đồ hiện trạng ngập lụt từ ảnh viễn thám.

2.1.1

2.3. Quy trình đặt, thu ảnh nhanh của trạm thu ảnh vệ tinh

H×nh 2-3: S¬ ®å quy tr×nh ®Æt, thu ¶nh nhanh cña tr¹m thu ¶nh vÖ tinh

1. Đặt yêu cầu thu ảnh

Sau khi Trạm thu ảnh vệ tinh nhận được yêu cầu cung cấp loại tư liệu ảnh vệ

tinh của vùng mà người sử dụng quan tâm, quản lý trạm thu sẽ xử lý kế hoạch thu ảnh.

Công đoạn đầu tiên là xác lập khu vực cần thu ảnh ở dạng tệp tin véctơ hoặc ở dạng

26

hình ảnh trên công cụ chuyên dụng PRM (Programming Relation Management Tool)

của SPOT Image rồi gửi yêu cầu thu nhận tín hiệu ảnh trong khoảng thời gian được

yêu cầu ở định dạng tài liệu chuẩn (do SPOT Image quy định) đến SPOT Image thông

qua mạng Internet. Tiếp theo SPOT Image sẽ gửi lại thư điện tử xác nhận đã nhận

được yêu cầu cho quản lý trạm thu.

2. Tính khả thi của yêu cầu

Người lập kế hoạch của SPOT Image sẽ chia vùng quan tâm dưới dạng lưới ô

vuông và nghiên cứu kỹ về tính khả thi cho việc thu ảnh tại vùng đó như: kiểm tra vị

trí địa lý và thời gian cần thu ảnh có trùng với các yêu cầu của các trạm thu khác nhận

trước đó hay không và thông tin về thời tiết của khu vực cần thu ảnh. Sau đó SPOT

Image sẽ gửi lại tính khả thi của yêu cầu (tính khả thi cao, vừa, ít khả thi) cho quản lý

trạm thu. SPOT Image sẽ đặt yêu cầu thu ảnh ở mức ưu tiên hơn nếu dự báo thời tiết

của vùng quan tâm đẹp (bầu trời trong, không mây). Ngược lại SPOT Image có quyền

hủy các yêu cầu nếu dự báo thời tiết của vùng cần thu ảnh có bầu trời không mây nhỏ

hơn 5% (tương đương với 95% mây trên ảnh).

3. Trao đổi và lập chương trình thu ảnh

Quản lý trạm thu và đại diện của SPOT Image cùng trao đổi để đưa ra chương

trình thu nhận tín hiệu ảnh cuối cùng phù hợp với yêu cầu và điều khoản của cả hai

bên và ký vào Bản chương trình thu ảnh. Tiếp đó SPOT Image sẽ gửi chương trình thu

ảnh sang Trung tâm điều khiển vệ tinh của CNES (Cơ quan Nghiên cứu không gian

Pháp) để lập chương trình thu ảnh cho vệ tinh. Sau đó Trung tâm điều khiển vệ tinh sẽ

gửi lại tệp tin kỹ thuật đặc thù của việc thu ảnh cho SPOT Image để chuyển tiếp cho

Trạm thu ảnh vệ tinh. Yêu cầu thu ảnh ở chế độ chuẩn sẽ được thực hiện trong vòng 7

ngày làm việc.

4. Dò tìm và thu nhận tín hiệu ảnh vệ tinh

Khi nhận được tệp tin kỹ thuật từ SPOT Image hệ thống thu nhận sẽ tự động

chiết tách thông tin thu nhận và gửi lệnh cho ăngten để chuẩn bị cho công đoạn dò tìm

và thu nhận tín hiệu khi vệ tinh bay qua. Hệ thống sẽ tự động chiết tách tệp tin báo cáo

tình trạng hoạt động của trạm thu sau khi quá trình thu nhận hoàn tất để gửi lại cho

SPOT Image. Tiếp đó, quản lý trạm thu kiểm tra chất lượng hình ảnh thu được, nếu đạt

yêu cầu sẽ kết thúc chương trình thu ảnh với SPOT Image. Sau đó, thông báo cho

người sử dụng biết Trạm thu đã thu được tín hiệu ảnh của vùng quan tâm.

27

5. Chuyển giao sản phẩm ảnh cho người sử dụng

Trạm thu sẽ xử lý tín hiệu nhận đã thu được và xử lý ra sản phẩm ảnh theo yêu

cầu và chuyển cho người sử dụng.

2.4. Chiết tách một số thông số đầu vào của mô hình MIKE11 từ DEM

bằng mô hình SWAT2000

M« h×nh sè ®é cao (DEM)

T¸ch l­u vùc bé phËn

1. Quy tr×nh chiÕt t¸ch l­u vùc trªn modul SWAT2000.

HÖ thèng thuû v¨n vµ l­u vùc bé phËn

L­u vùc bé phËn

TÝnh c¸c th«ng sè ®Çu vµo cña m« h×nh MIKE11

Đ¹t

Kh«ng ®¹t

So s¸nh víi l­u vùc vÏ b»ng tay

ChØnh l¹i c¸c outlet

H×nh 2-4 :S¬ ®å quy tr×nh t¸ch chiÕt c¸c th«ng sè cña m« h×nh MIKE11 b»ng modul

SWAT2000

28

2. Gi¶i thÝch quy tr×nh.

Gi¶i thÝch quy tr×nh c«ng nghÖ t¸ch chiÕt mét sè th«ng sè ®Çu vµo cña m« h×nh

MIKE11 tõ DEM:

a. M« h×nh sè ®é cao (DEM): m« h×nh sè ®é cao lµ s¶n phÈm quan träng trong qu¸

tr×nh chiÕt t¸ch c¸c l­u vùc bé phËn. §é chi tiÕt cña c¸c l­u vùc bé phËn ( tÝnh theo

s«ng cÊp 2 hoÆc cÊp 3...) ®­îc khèng chÕ b»ng tham sè ®­îc sö dông lµ sè l­îng Pixel

¶nh. §Ó ®¶m b¶o ®é chÝnh x¸c cña viÖc t¸ch chiÕt l­u vùc theo cÊp s«ng cÇn kiÓm tra

l¹i b»ng m¹ng l­íi thuû v¨n, sau ®ã chØnh söa mét sè l­u vùc vÉn ®¶m b¶o theo tham

sè ®Æt ban ®Çu nh­ng kh«ng thuéc cÊp l­u vùc s«ng cÇn thiÕt.

Víi DEM cã kÝch th­íc pixel lµ 15m th× nh÷ng khu vùc vïng ®åi, nói cã ®é

chªnh cao lín th× viÖc t¸ch chiÕt nµy ®¶m b¶o ®é chÝnh x¸c cÇn thiÕt. Víi nh÷ng khu

vùc t­¬ng ®èi b»ng ph¼ng th× c¸c l­u vùc ®­îc t¸ch chiÕt kh«ng ®¶m b¶o ®é chÝnh x¸c.

§Ó kh¾c phôc vÊn ®Ò trªn th× DEM ë nh÷ng khu vùc nµy ph¶i ®­îc x©y dùng cã ®é chi

tiÕt cao h¬n vµ cã gi¸ trÞ Interval nhá h¬n.

Trong khu vùc nghiªn cøu, vïng b»ng ph¼ng lµ h¹ l­u cña s«ng Kon-Hµ Thanh,

tuy nhiªn vïng nµy sÏ kh«ng ph¶i tÝnh c¸c tham sè ®Çu vµo cña m« h×nh, do vïng nµy

®­îc ®­a vµo vïng nghiªn cøu møc ®é ngËp lôt.

Tr­íc khi thùc hiÖn t¸ch chiÕt l­u vùc m« h×nh sè ®é cao ph¶i ®­îc kiÓm tra vµ

chØnh söa lçi ®Ó ch­¬ng tr×nh ch¹y th«ng suèt vµ kÕt qu¶ néi suy ®­îc tèt h¬n.

b. T¸ch l­u vùc bé phËn: sau khi ®· chØnh söa m« h×nh sè ®é cao, sö dông phÇn mÒm

SWAT2000 ®Ó néi suy tÝnh to¸n c¸c l­u vùc bé phËn, kÕt qu¶ lµ hÖ thèng thuû v¨n vµ

c¸c l­u vùc bé phËn sÏ ®­îc so s¸nh víi b¶n ®å l­u vùc ®­îc vÏ b»ng tay vµ b¶n ®å ®Þa

h×nh.

c. TÝnh to¸n c¸c th«ng sè ®Çu vµo cña m« h×nh MIKE11 : l­u vùc bé phËn sau khi so

s¸nh víi b¶n ®å l­u vùc vµ b¶n ®å ®Þa h×nh ®¹t kÕt qu¶ tèt sÏ ®­îc dïng ®Ó tÝnh to¸n

c¸c th«ng sè: to¹ ®é t©m l­u vùc, ®é réng l­u vùc, chiÒu dµi s«ng trong l­u vùc, ®é dèc

trung b×nh trong l­u vùc; kÕt hîp víi kÕt qu¶ ph©n lo¹i ¶nh vÖ tinh (x¸c ®Þnh vïng cã

thùc phñ vµ kh«ng cã thùc phñ) ®Ó tÝnh to¸n hÖ sè phñ (cøng, tù nhiªn) trong tõng l­u

vùc bé phËn.

d. Tæng hîp c¸c th«ng sè: c¸c hÖ sè cho m« h×nh MIKE11: ®­îc tæng hîp tõ c¸c sè

liÖu ®o thùc ®Þa vµ c¸c sè liÖu tÝnh to¸n néi suy tõ m« h×nh SWAT, c¸c th«ng sè nµy

29

ph¶i ®¶m b¶o ®Çy ®ñ vµ ®¹t ®é chÝnh x¸c cÇn thiÕt.

2.5. Chiết tách một số thông số đầu vào của mô hình MIKE11 từ tư liệu

viễn thám

¶nh viÔn th¸m thu nhËn ë d¹ng d÷ liÖu sè cho phÐp ¸p dông c«ng cô tù ®éng

ho¸ trong qu¸ tr×nh t¸ch chiÕt mét sè th«ng sè ®Çu vµo cña m« h×nh MIKE11. Qu¸ tr×nh

®ã ®­îc gäi lµ xö lý sè qu¸ tr×nh ph©n lo¹i ¶nh.

Nh×n tæng quan, ph©n lo¹i ¶nh trong xö lý sè lµ qu¸ tr×nh ph©n ®Þnh c¸c pixel

trong h×nh ¶nh thµnh c¸c líp hoÆc c¸c nhãm ®¬n vÞ líp phñ mÆt ®Êt (Landcover).

Trong qu¸ tr×nh ph©n lo¹i, gi¸ trÞ DN cña tõng pixel lµ th«ng sè duy nhÊt ®ưîc sö

dông.

Tuy nhiªn cã mét kh¸i niÖm kh¸c ®ưîc vËn dông lµ nhËn d¹ng c¸c mÉu kh«ng

gian (Spectial Pattern Recognition). Kh¸i niÖm mÉu phæ kh«ng hÒ cã liªn quan ®Õn

tÝnh chÊt h×nh häc cña c¸c pixel. Kh¸i niÖm mÉu phæ liªn quan ®Õn nh÷ng d¶i gi¸ trÞ

phæ ®o ®ưîc víi c¸c band kh¸c nhau cho mçi pixel. NhËn d¹ng phæ lµ viÖc ph©n chia

®Æc ®iÓm phæ thµnh c¸c nhãm cã ®Æc ®iÓm gièng nhau vµ viÖc ph©n lo¹i ®ưîc thùc

hiÖn theo nguyªn t¾c pixel - pixel ph©n lo¹i cho lÇn lưît tõng pixel trong ¶nh. Kh¸i

niÖm mÉu phæ kh«ng gian, cßn liªn quan ®Õn mçi liªn quan gi÷a mét sè pixel víi c¸c

pixel ë xung quanh vÒ c¸c tÝnh chÊt, kÝch thước cña ®Æc tÝnh, h×nh d¹ng, hưíng, sù lÆp

l¹i vµ c¸c tÝnh chÊt kh¸c. Nh÷ng ®Æc tÝnh nµy dÔ ph©n biÖt trong gi¶i ®o¸n nhưng

tư¬ng ®èi phøc t¹p trong viÖc xö lý tù ®éng b»ng m¸y tÝnh.

Ph©n lo¹i ¶nh (hay ph©n lo¹i phæ cña h×nh ¶nh) cã 2 h×nh thøc : ph©n lo¹i kh«ng

kiÓm ®Þnh (Unsupersived Classification) vµ ph©n lo¹i cã kiÓm ®Þnh (Supervised

Classification).

Trong ®Ò tµi nµy ®· sö dông ph­¬ng ph¸p Ph©n lo¹i cã kiÓm ®Þnh (Supervised

Classification) víi thuËt to¸n maximum likelihood trong qu¸ tr×nh t¸ch chiÕt mét sè

30

th«ng sè tõ ¶nh viÔn th¸m.

Ph©n lo¹i cã kiÓm ®Þnh (Suppervice Classification): Lµ ph©n chia mét c¸ch cã

kiÓm ®Þnh c¸c gi¸ trÞ DN cña c¸c pixel ¶nh theo tõng nhãm ®¬n vÞ líp phñ mÆt ®Êt

b»ng viÖc sö dông m¸y tinh vµ c¸c thuËt to¸n. §Ó thùc hiÖn viÖc ph©n lo¹i cã kiÓm tra,

ph¶i t¹o ®ưîc “ch×a kho¸ ph©n tÝch phæ “ nghÜa lµ t×m ®ưîc tÝnh chÊt phæ ®Æc trưng cho

tõng ®èi tưîng líp phñ mÆt ®Êt vµ ®Æt tªn cho chóng. C«ng viÖc x¸c ®Þnh ch×a kho¸

ph©n tÝch phæ ®ưîc gäi lµ t¹o c¸c vïng mÉu ( hay vïng kiÓm tra -trainning areas). Tõ

c¸c vïng nµy, c¸c pixel kh¸c trong toµn ¶nh sÏ ®ưîc xem xÐt vµ s¾p xÕp theo nguyªn

t¾c “gièng nhÊt” (Look must like) ®Ó ®ưa vÒ c¸c nhãm ®èi tưîng ®· ®ưîc ®Æt tªn. Ph©n

lo¹i gi¸m s¸t lµ ph©n lo¹i ®ưîc tu©n thñ bëi sù ®µo t¹o cña ngưêi ®iÒu khiÓn dùa trªn

nh÷ng hiÓu biÕt ngoµi thùc ®Þa ®Ó ®Þnh c¸c nhãm khi ph©n lo¹i ( gäi lµ c¸c tËp mÉu-

training sets ). C¸c mÉu ph©n lo¹i ®ưîc nhËn biÕt qua vïng mÉu ®Ó thµnh lËp c¸c ch×a

khãa cho gi¶i ®o¸n ¶nh. Mçi pixel ¶nh trong líp d÷ liÖu sau ®ã ®ưîc ®èi s¸nh vÒ sè víi

c¸c ch×a khãa gi¶i ®o¸n ®ưîc ®Æt tªn mµ chóng cã x¸c xuÊt thuéc vÒ nhãm lín nhÊt. Cã

rÊt nhiÒu c¸ch thøc ®Ó ®èi s¸nh gi¸ trÞ cña pixel chưa biÕt ®Ó x¾p xÕp thµnh líp tư¬ng

øng víi c¸c ch×a khãa ®ưîc gi¶i ®o¸n trong ph©n lo¹i.

Cã 4 phư¬ng ph¸p s¾p xÕp:

-S¾p xÕp theo kho¶ng c¸ch gÇn nhÊt (nearest distance classified).

-S¾p xÕp theo nguyªn t¾c ë gÇn nhÊt (Nearest neightbour classified).

-S¾p xÕp theo nguyªn t¾c h×nh hép phæ ( Box classified ).

-S¾p xÕp theo nguyªn t¾c x¸c suÊt gièng nhau nhÊt (maximum likelihood

classified). §©y lµ phư¬ng ph¸p ph©n lo¹i hay ®ưîc sö dông, cã ®é chÝnh x¸c cao. ph©n

lo¹i cã gi¸m s¸t lµ phư¬ng ph¸p ph©n lo¹i cã sù gi¸m s¸t cña chuyªn gia dùa trªn

nh÷ng hiÓu biÕt vÒ c¸c ®èi tưîng kh«ng gian t¹i khu vùc nghiªn cøu ®Ó g¾n vµ ®Þnh ra

c¸c mÉu ph©n lo¹i (singnature classes). Sau khi c¸c líp nµy ®ưîc x¸c ®Þnh bëi qui ®Þnh

cña ngưêi ph©n lo¹i, qu¸ tr×nh ph©n lo¹i ®ưîc tiÕn hµnh dùa trªn c¸c líp mÉu ph©n lo¹i

vµ ®ưîc thùc hiÖn theo mét trong phÐp ph©n lo¹i như x¸c suÊt cùc ®¹i, kho¶ng c¸ch

ng¾n nhÊt hoÆc ph©n lo¹i theo h×nh hép.

Trong ph©n lo¹i cã gi¸m s¸t cÇn ph¶i tr¶i qua c¸c bưíc sau: thiÕt lËp mÉu cho

ph©n lo¹i. Môc ®Ých bưíc nµy lµ t×m c¸c vïng cã cïng gi¸ trÞ phæ vµ g¾n chóng vµo

líp ®èi tưîng mµ chóng ta ®· biÕt trªn thùc ®Þa hoÆc trªn nguån d÷ liÖu cã trưíc. Qu¸

tr×nh nµy b¾t ®Çu tõ viÖc hiÓn thÞ ¶nh sè trªn mµn h×nh ë møc ®é phãng to ®Ó cã thÓ

31

khoanh c¸c vïng cã cïng gi¸ trÞ sè (cïng mÇu) vµo mét nhãm.

KÕt qu¶ cña viÖc khoanh vïng trªn mµn h×nh t¹o ra c¸c nhãm ®èi tưîng phæ gäi

lµ líp phæ (signatures classes). Khi c¸c líp phæ ®· ®ưîc khoanh vi ta cÇn kiÓm tra

chóng b»ng c¸ch hiÓn thÞ chóng trªn biÓu ®å thèng kª ph©n bè chuÈn hoÆc xem biÓu ®å

t¸n phæ (scatter diagram).

Bưíc tiÕp theo lµ gép c¸c nhãm vµ lo¹i bá nhãm phæ kh«ng chän ®óng ®Ó t¹o

nªn c¸c nhãm phæ ®óng cho ph©n lo¹i cuèi cïng.

Ph©n lo¹i tËp d÷ liÖu vïng mÉu ( training sets ):

Mét c¸ch ®¸nh gi¸ sù ph©n c¸ch phæ ®ưîc tiÕn hµnh lµ ph©n lo¹i c¸c pixel trong

tËp mÉu. B»ng c¸ch nµy, nh÷ng pixel ®ưîc lÊy mÉu ph©n lo¹i sÏ ®ưîc ph©n lo¹i trưíc

vµ chóng ®ưîc thÓ hiÖn b»ng ma trËn sai sè. ViÖc ®o sù kh¸c biÖt vÒ thèng kª gi÷a c¸c

mÉu cã thÓ ®ưîc tÝnh to¸n cho tÊt c¶ c¸c cÆp vµ thÓ hiÖn theo ma trËn tư¬ng quan. C¸c

th«ng sè dïng ®Ó so s¸nh lµ sù kh¸c biÖt chuyÓn ®æi, kho¶ng c¸ch träng sè tư¬ng quan

gi÷a c¸c nhãm trung b×nh. Gi¸ trÞ kh¸c biÖt chuyÓn ®æi cµng lín th× kho¶ng c¸ch thèng

kª gi÷a c¸c líp ph©n lo¹i cµng cao.

§é tin cËy cña kÕt qu¶ ph©n lo¹i phô thuéc vµo diÖn tÝch, mËt ®é ph©n bè vµ ®é

32

chÝnh x¸c cña c¸c vïng mÉu lùa chän trªn khu vùc nghiªn cøu.

2.6. Lập bản đồ hiện trạng ngập lụt từ ảnh viễn thám

Ảnh viÔn th¸m c¶ quang häc vµ ¶nh rada ®Òu cã thÓ sö dông ®Ó chiÕt t¸ch vïng

ngËp lôt. D­íi ®©y tr×nh bµy quy tr×nh ®Æt chôp ¶nh viÔn th¸m vµ chiÕt t¸ch vïng ngËp

§Æt chôp ¶nh vÖ tinh

¶nh quang häc

¶nh Rada

§¸nh gi¸ chÊt l­îng

Kh«ng ®¹t

§¹t

N¾n chØnh h×nh häc

Xö lý ban ®Çu: -n¾n chØnh h×nh häc -läc nhiÔu

33

Gi¶i ®o¸n vïng ngËp

ChiÕt t¸ch vïng lôt

lôt tõ ¶nh viÔn th¸m nãi chung ( ®èi víi ¶nh Quang häc vµ ¶nh Rada):

H×nh 2-5: Quy tr×nh ®Æt chôp ¶nh viÔn th¸m vµ chiÕt t¸ch vïng ngËp lôt

tõ ¶nh viÔn th¸m

NhËp d÷ liÖu ¶nh

§Þnh chuÈn ¶nh

Läc ¶nh

N¾n chØnh h×nh häc

ChuyÓn ®æi gi¸ trÞ dB

ChiÕt t¸ch vïng ngËp n­íc

D÷ liÖu GIS vÒ nÒn

B¶n ®å ngËp lôt

34

2.7. Quy trình công nghệ chiết tách vết ngập lũ từ ảnh vệ tinh RADAR

H×nh 2-6: Quy tr×nh c«ng nghÖ chiÕt t¸ch vÕt ngËp lò tõ ¶nh vÖ tinh RADAR

Gi¶i thÝch quy tr×nh:

1- §Þnh chuÈn ¶nh

VÊn ®Ò c¨n b¶n trong ®¸nh gi¸ ph¶n håi RADAR cña c¸c ®èi t­îng bÒ mÆt lµ

vÊn ®Ò ®Þnh chuÈn (calibration). Còng nh­ c¸c t­ liÖu viÔn th¸m kh¸c, t­ liÖu RADAR

còng ®­îc th­¬ng m¹i hãa d­íi d¹ng d÷ liÖu sè. C¸c th«ng tin sè trªn t­ liÖu RADAR

®­îc m· hãa 16 bit vµ thÓ hiÖn b»ng x¸m ®é ¶nh. V× vËy, hµng lo¹t c¸c ¶nh h­ëng cña

m«i tr­êng vµ cña thiÕt bÞ ®· ®­îc “trung b×nh hãa”. ViÖc kh«i phôc l¹i th«ng tin ban

®Çu d­íi d¹ng ph¶n håi ®o b»ng dB (deci-Ben) trªn m· 32 bit thùc chÊt lµ qu¸ tr×nh

®Þnh chuÈn. §©y lµ c«ng viÖc phøc t¹p nh­ng l¹i ®Æc biÖt quan träng cho viÖc ph©n lo¹i

mét c¸ch cã c¬ së c¸c ®èi t­îng cã ph¶n håi t­¬ng tù hoÆc gÇn nhau.

Tr­íc khi thµnh d÷ liÖu sè DN (Digital Number) 16 bit, tÝn hiÖu nhËn ®­îc cña

RADA lµ ®é s¸ng βo ®¬n vÞ lµ Power (32 bit real), ®Ó tÝnh hÖ sè ph¶n håi σo cÇn thiÕt

ph¶i chuyÓn vÒ l¹i theo gi¸ trÞ βo (Power). Trong hÖ thèng cña RADASAT, viÖc ®Þnh

chuÈn ®­îc tÝnh theo c«ng thøc sau:

βo = 10 lg ((DN2 + A3) / A2)

Lóc ®ã σo tÝnh theo c«ng thøc:

σo = βo + 10 lg (sin θi)

Trong ®ã, A2, A3 : lµ c¸c hÖ sè bï trõ do CDPF (Canadian Data Processing

Facility) cung cÊp khi mua ¶nh

θi : gãc tíi t¹i mçi cét ¶nh song song víi h­íng bay

2- Läc ¶nh

TÝn hiÖu RADAR c¾t bÒ mÆt ®Êt ë nhiÒu gãc phô thuéc vµo gãc tíi cña tÝn hiÖu

truyÒn, gãc tíi côc bé vµ tÇn sè Doppler hay c¸c “look” ®­îc dïng trong viÖc t¹o ¶nh.

TÝn hiÖu trë vÒ l¹i tïy thuéc vµo c¸c dao ®éng ngÉu nhiªn theo c­êng ®é, c¸c dao ®éng

nµy lµ kÕt qu¶ t­¬ng t¸c cña sãng RADAR víi c¸c bÒ mÆt ®Êt gå ghÒ. Sù nhiÔu sãng

nµy lµ kÕt qu¶ cña tÝn hiÖu céng pha hoÆc trõ pha. Ph¶n håi cña mçi pixel lµ hiÖu øng

kÕt hîp cña tÊt c¶ c¸c ®èi t­îng riªng biÖt trong cïng 1 « ph©n gi¶i mÆt ®Êt. NhiÔu

sãng cao tÇn (speckle) chÝnh lµ sù giao thoa dõng cña c¸c sãng t¸n x¹ tõ c¸c phÇn tö

mÆt ®Êt ®­îc quan s¸t trong mçi « ph©n gi¶i ®ã. NhiÔu nµy sÏ cho ¶nh ®¬n “look”

(single look) ë d¹ng h¹t lèm ®èm.

NhiÔu sãng cao tÇn lµ kÕt qu¶ cña qu¸ tr×nh dõng (coherent process), viÖc gi¶m

35

nhiÔu cã thÓ thùc hiÖn ®­îc b»ng c¸c c¸ch xö lý lo¹i dõng (incoherent). Qu¸ tr×nh gi¶m

nhiÔu cÇn thiÕt ph¶i gi¶m ®é ph©n gi¶i (tøc lµ t¨ng kÝch th­íc « ph©n gi¶i) cña kªnh tÝn

hiÖu d÷ liÖu SAR.

§Ó gi¶m nhiÔu tÇn sè cao (speckle) ng­êi ta dïng c¸c bé läc ®Æc biÖt, chóng cho

phÐp:

- Ph©n biÖt tèt h¬n c¸c ®èi t­îng trªn ¶nh.

- Ứng dông c¸c c«ng cô t¨ng c­êng chÊt l­îng cæ ®iÓn dïng cho c¸c ¶nh quang

häc nh­ lµ bé t¸ch c¸c bê ranh giíi, ph©n lo¹i theo pixel vµ ph©n lo¹i cÊu tróc.

- Ph©n tÝch c¸c ph¸t hiÖn thay ®æi.

ViÖc gi¶m nhiÔu ph¶i b¶o ®¶m sao cho mÊt m¸t th«ng tin lµ Ýt nhÊt, do ®ã ph¶i

chän bé läc thÝch hîp. Trong c¸c vïng ®ång nhÊt, bé läc ph¶i b¶o toµn th«ng tin bøc x¹

vµ c¸c bê ranh giíi gi÷a c¸c vïng kh¸c nhau. ë c¸c vïng cã cÊu tróc, bé läc ph¶i b¶o

toµn c¶ th«ng tin bøc x¹ vµ th«ng tin vÒ cÊu tróc.

Bé läc ®­îc sö dông lµ nhãm Adaptive. Nhãm bé läc nµy kh«ng thay ®æi gi¸ trÞ

trung b×nh côc bé (local mean) mµ chØ lµm gi¶m ®é lÖch chuÈn côc bé (local standard

deviation), cho ¶nh mÞn h¬n so víi ¶nh gèc vµ vÉn b¶o toµn ®­îc cÊu tróc bê ranh giíi.

KÝch th­íc cña bé läc th­êng lµ lÎ vµ cã thÓ ®­îc chän tõ 3x3 pixel ®Õn 11x11

pixel. Dïng kÝch th­íc bé läc kh¸c nhau sÏ cho chÊt l­îng ¶nh xö lý sÏ kh¸c nhau.

Tïy vµo ®é ph©n gi¶i cña ¶nh vµ kÝch th­íc ®Æc tr­ng, ta sÏ chän kÝch th­íc thÝch hîp

cho bé läc. NÕu bé läc qu¸ nhá, gi¶i thuËt läc nhiÔu sÏ kh«ng hiÖu qu¶. NÕu bé läc lín

qu¸ c¸c chi tiÕt tinh vi cña ¶nh sÏ bÞ mÊt trong qu¸ tr×nh xö lý. Do ®ã, cÇn thiÕt ph¶i

chän kÝch th­íc bé läc ®ñ lín ®Ó b¶o ®¶m mÉu cã ý nghÜa thèng kª. Theo nhiÒu thö

nghiÖm trªn lo¹t ¶nh ®ång thêi cã tham kh¶o c¸c tµi liÖu cã liªn quan th× víi bé läc cã

kÝch th­íc trung b×nh lµ 7x7 pixel sÏ cho kÕt qu¶ tèt nhÊt. Trong nhãm bé läc nµy cã 2

lo¹i bé läc sau ®­îc sö dông:

a. Läc Gamma: ®­îc dïng ®Ó lo¹i bá nhiÔu tÇn sè cao mµ vÉn b¶o toµn ®­îc c¸c

®Æc tr­ng tÇn sè cao (tøc lµ c¸c bê ranh giíi). ë nh÷ng vïng ¶nh t­¬ng ®èi ®ång nhÊt,

läc gamma ho¹t ®éng nh­ mét bé läc trung b×nh tr­ît vµ cã t¸c dông lµm mÞn ¶nh.

Ng­îc l¹i, vïng ¶nh trong cöa sæ läc cã kh¶ n¨ng chøa ranh giíi gi÷a 2 ®èi t­îng, läc

Gamma sÏ ho¹t ®éng nh­ mét bé läc tÇn sè cao vµ cã t¸c dông lµm næi râ c¸c ®­êng

biªn.

b. Läc Frost: Sö dông mét ma trËn träng sè kh«ng cè ®Þnh mµ thay ®æi tïy

thuéc vµo c¸c gi¸ trÞ thèng kª côc bé cña ¶nh, ®­îc tÝnh trong ph¹m vi mçi cöa sæ b»ng

36

chÝnh kÝch th­íc cña bé läc vµ cã t©m chÝnh lµ ®iÓm ®Ých hiÖn xÐt.

Ở nh÷ng vïng ¶nh t­¬ng ®èi ®ång nhÊt, c¸c phÇn tö cña ma trËn träng sè gÇn

b»ng nhau, läc Frost ho¹t ®éng nh­ mét bé läc trung b×nh tr­ît vµ cã t¸c dông lµm mÞn

¶nh. Trong khi ®ã ë nh÷ng vïng ¶nh cã ®é t­¬ng ph¶n lín, tøc nh÷ng vïng trªn ranh

giíi gi÷a c¸c ®èi t­îng hay cã c¸c ®èi t­îng d¹ng tuyÕn ch¹y qua, ph­¬ng sai cña ¶nh

sÏ lín, c¸c gi¸ trÞ träng sè sÏ suy gi¶m rÊt nhanh, läc Frost trong tr­êng hîp nµy l¹i

ho¹t ®éng nh­ mét bé läc tÇn sè cao vµ cã t¸c dông lµm næi râ c¸c ®­êng biªn còng

nh­ c¸c ®èi t­îng d¹ng tuyÕn.

3- N¾n chØnh h×nh häc

B¶n chÊt cña viÖc n¾n chØnh h×nh häc lµ x©y dùng mèi t­¬ng quan gi÷a hÖ täa

®é ¶nh ®o vµ hÖ täa ®é quy chiÕu chuÈn. Sau khi n¾n xong ¶nh ®Çu tiªn, c¸c ¶nh cßn l¹i

®­îc n¾n theo ¶nh ®· n¾n nµy ®Ó ®¶m b¶o ®é chÝnh x¸c khi chång nhiÒu ¶nh chôp

kh¸c ngµy lªn nhau trong qu¸ tr×nh xö lý ®a thêi gian.

4- ChuyÓn ®æi gi¸ trÞ Power sang dB

TÝnh to¸n thèng kª ¶nh nh­ lµ gi¸ trÞ trung b×nh hay ®é lÖch chuÈn cÇn ph¶i tÝnh

theo c¸c ®¬n vÞ tuyÕn tÝnh Intensity hay Amplitude (Intensity = Amplitude2), nh­ng ®Ó

tÝnh gi¸ trÞ hÖ sè ph¶n håi nhÊt thiÕt ph¶i chuyÓn ®æi sang gi¸ trÞ logarit lµ dB, c«ng

thøc chuyÓn ®æi ®­îc thùc hiÖn theo c«ng thøc sau:

dB = 10 lg (Power)

5- ChiÕt t¸ch vïng ngËp n­íc

Sau khi xö lý nhiÔu vµ hiÖu chØnh h×nh häc trªn ¶nh ENVISAT ASAR, tiÕn

hµnh chiÕt t¸ch th«ng tin vÒ t×nh tr¹ng ngËp n­íc. C«ng ®o¹n t¸ch n­íc ®­îc xö lý trªn

phÇn mÒm ENVI theo ph­¬ng ph¸p "Density Slice".

6- Thµnh lËp B¶n ®å ngËp lôt

KÕt qu¶ cña c«ng ®o¹n chiÕt t¸ch vïng ngËp n­íc ®­îc xuÊt ra d¹ng vector

(shape file) kÕt hîp víi d÷ liÖu GIS céng víi b¶n ®å tæn th­¬ng cña vïng ®ã ®Ó lµm ra

37

b¶n ®å ngËp lôt.

2.8. Quy trình công nghệ phân loại tự động lớp phủ trên ảnh viễn thám

bằng phương pháp phân loại có giám định

H×nh 2-7: Quy tr×nh c«ng nghÖ ph©n lo¹i tù ®éng líp phñ trªn ¶nh viÔn th¸m

38

b»ng ph­¬ng ph¸p ph©n lo¹i cã gi¸m ®Þnh

Gi¶i thÝch quy tr×nh.

§Ó tiÕn hµnh thùc hiÖn ph­¬ng ph¸p ph©n lo¹i cã gi¸m ®Þnh cÇn ph¶i thùc hiÖn

c¸c b­íc sau:

+ NhËp ¶nh

+ X©y dùng ¶nh tæ hîp mµu

+ T¨ng c­êng chÊt l­îng ¶nh

+ N¾n chØnh h×nh häc

+ C¾t ¶nh theo ranh giíi cÇn nghiªn cøu

+ §Þnh nghÜa c¸c líp

+ Lùa chän c¸c ®Æc tÝnh

+ Chän vïng mÉu

+ TÝnh to¸n chØ sè thèng kª

+ Ph©n lo¹i c¸c ®èi t­îng

+ GhÐp c¸c nhãm ®èi t­îng

+ KiÓm tra thùc ®Þa

+ XuÊt kÕt qu¶ ph©n lo¹i sang khu«n d¹ng Arcview

+ TÝch hîp kÕt qu¶ ph©n lo¹i (KQPL) víi ranh giíi l­u vùc bé phËn.

+ TÝnh tØ lÖ % c¸c th«ng sè líp phñ thÊm/kh«ng thÊm (TØ lÖ trªn % diÖn tÝch

tõng l­u vùc bé phËn)

1. NhËp ¶nh. §©y lµ c«ng ®o¹n chuyÓn ¶nh tõ c¸c khu«ng d¹ng kh¸c nhau vÒ khu«n

d¹ng cña ch­¬ng tr×nh ph©n lo¹i tù ®éng (ENVI, WinAsean..) ®Ó tiÕn hµnh c¸c b­íc

tiÕp theo.

2. X©y dùng ¶nh tæ hîp mµu vµ t¨ng c­êng chÊt l­îng ¶nh. Môc ®Ých cña viÖc nµy lµ

nh»m t¹o ra ¶nh tæ hîp mµu cã chÊt l­îng tèt nhÊt ®Ó phôc vô viÖc chän mÉu vµ gi¶i

®o¸n ¶nh ®­îc chÝnh x¸c.

3. N¾n chØnh h×nh häc. §­a ¶nh vÒ hÖ to¹ ®é vµ hÖ quy chiÕu cÇn thµnh lËp b¶n ®å.

§ång thêi lo¹i bá c¸c sai sè h×nh häc, sai sè do chªnh cao ®Þa h×nh. T­ liÖu ®Ó n¾n ¶nh

th­êng ®­îc dïng lµ b¶n ®å ®Þa h×nh hoÆc c¸c sè liÖu to¹ ®é mÆt ph¼ng vµ ®é cao ®o

®­îc ngoµi thùc ®Þa.

4. C¾t ¶nh theo ranh giíi cÇn nghiªn cøu. V× kÕt qu¶ ph©n lo¹i sÏ ®­îc tÝnh ra c¸c gi¸

trÞ ®Þnh l­îng cña c¸c ®èi t­îng n»m trong ranh giíi cña khu vùc nghiªn cøu nh­: diÖn

tÝch cña c¸c ®èi t­îng, tØ lÖ phÇn tr¨m gi÷a chóng… Nªn ¶nh cÇn ph¶i ®­îc c¾t chÝnh

39

x¸c theo ranh giíi ®ã. Tuy nhiªn nÕu tÝch to¸n trªn tõng l­u vùc bé phËn sÏ mÊt rÊt

nhiÒu c«ng søc, do ®ã ë c«ng ®o¹n nµy chØ c¾t ¶nh theo ranh giíi l­u vùc s«ng lín cÇn

nghiªn cøu (Cô thÓ ë ®©y lµ l­u vùc s«ng K«n-Hµ Thanh). Sau khi ph©n lo¹i xong, sÏ

tÝch hîp víi ranh giíi l­u vùc bé phËn vµ tÝnh c¸c hÖ sè theo tõng l­u vùc bé phËn

5. §Þnh nghÜa c¸c líp: Tr­íc hÕt cÇn ph¶i x©y dùng c¸c líp ®èi t­îng cÇn ph©n lo¹i.

C¸c líp ph©n lo¹i nµy cÇn ®­îc x¸c ®Þnh râ rµng vÒ mÆt chØ tiªu. C¸c chØ tiªu ®ã ®­îc

lùa chän dùa vµo ®Æc thï cña t­ liÖu viÔn th¸m ®ang sö dông vµ môc tiªu cña kÕt qu¶

sau ph©n lo¹i.

6. Lùa chän c¸c ®Æc tÝnh: C¸c ®Æc tÝnh ë ®©y bao gåm c¸c ®Æc tÝnh vÒ phæ vµ ®Æc tÝnh

vÒ cÊu tróc. ViÖc lùa chän nµy cã ý nghÜa hÕt søc quan träng, nã cho phÐp t¸ch biÖt c¸c

líp ®èi t­îng víi nhau.

7. Chän vïng mÉu: §©y lµ c«ng ®o¹n rÊt quan träng, kÕt qu¶ cña c«ng t¸c nµy cã

tÝnh chÊt quyÕt ®Þnh tíi kÕt qu¶ tÝnh to¸n ph©n lo¹i. Bëi vËy ®Ó ®¶m b¶o ®é chÝnh x¸c

viÖc lùa chän vïng mÉu gi¸m ®Þnh ph¶i tho¶ m·n c¸c yªu cÇu sau:

- Sè l­îng c¸c vïng mÉu cña mçi lo¹i ®èi t­îng cÇn ph¶i phï hîp: Sè l­îng vïng

mÉu Ýt qu¸ sÏ kh«ng ®¶m b¶o ®é chÝnh x¸c, nÕu nhiÒu qu¸ sÏ lµm t¨ng khèi l­îng tÝnh

to¸n lªn rÊt nhiÒu vµ ®«i khi g©y nhiÔu kÕt qu¶ tÝnh to¸n.

- DiÖn tÝch c¸c vïng mÉu ®ñ lín, ®ång thêi c¸c vïng mÉu kh«ng ®­îc n»m gÇn ranh

giíi gi÷a c¸c líp ®èi t­îng kh¸c nhau.

- Vïng mÉu ®­îc chän ph¶i ®Æc tr­ng cho ®èi t­îng ph©n lo¹i vµ c¸c vïng mÉu nªn

ph©n bè ®Òu trªn toµn khu vùc nghiªn cøu. §èi víi c¸c ®èi t­îng kh¸c nhau khi tiÕn

hµnh lùa chän vïng mÉu, cã thÓ sö dông c¸c tæ hîp mµu kh¸c nhau sao cho c¸c ®èi

t­îng cÇn chän thÓ hiÖn râ nhÊt.

8. TÝnh to¸n c¸c chØ sè thèng kª:

Sau khi kÕt thóc viÖc lùa chän c¸c vïng mÉu, c«ng viÖc tiÕp theo lµ cÇn ph¶i tÝnh

to¸n c¸c chØ sè thèng kª vïng mÉu. C¸c chØ sè nµy cho ta biÕt c¸c th«ng tin sau:

- Sè pixel ®­îc lùa chän trong vïng mÉu .

- Sè tæ hîp trong vïng mÉu.

- Sè pixel ®­îc lùa chän trªn ¶nh cho tÊt c¶ c¸c ®èi t­îng dùa trªn gi¸ trÞ cña

vect¬r trung b×nh vµ ®é lÖch chuÈn cña nã. Ch­¬ng tr×nh tù ®éng tÝnh to¸n cho tÊt c¶

c¸c pixel trªn khu vùc nghiªn cøu vµ chän lùa ®­îc c¸c pixel phï hîp ®é lÖch chuÈn so

víi vect¬r trung b×nh cña ®èi t­îng nµo th× nã ®­îc xÕp vµo ®èi t­îng ®ã.

- X¸c ®Þnh kho¶ng c¸ch gi÷a c¸c nhãm (Mahanalobis). Dùa vµo kho¶ng c¸ch nµy

40

ta sÏ x¸c ®Þnh ®­îc ®é chÝnh x¸c cña viÖc lùa chän vïng mÉu. NÕu kho¶ng c¸ch nµy

gi÷a c¸c ®èi t­îng cµng lín th× viÖc ph©n lo¹i chóng sÏ cµng chÝnh x¸c, nÕu kho¶ng

c¸ch nµy cµng nhá cã nghÜa lµ sù ph©n biÖt gi÷a c¸c nhãm ®èi t­îng sÏ kh«ng râ rµng,

khã ph©n biÖt, tÝnh ®éc lËp gi÷a c¸c nhãm ®èi t­îng kh«ng cao do ®ã viÖc ph©n lo¹i sÏ

thiÕu chÝnh x¸c. Khi ®ã ph¶i lùa chän l¹i vïng mÉu.

9. Ph©n lo¹i c¸c ®èi t­îng: Sau khi tiÕn hµnh tÝnh to¸n c¸c chØ sè thèng kª cã kÕt qu¶

®¹t yªu cÇu, tiÕp tôc thùc hiÖn bµi to¸n ph©n lo¹i. C¸c chØ tiªu ph©n lo¹i ®­îc x©y dùng

dùa trªn c¸c vïng mÉu ®· lùa chän. C¸c tham sè thèng kª tÝnh ®­îc tõ c¸c vïng mÉu

sÏ ®­îc sö dông trong khi ph©n lo¹i.

§©y lµ ph­¬ng ph¸p ph©n lo¹i cã gi¸m ®Þnh nªn thuËt to¸n ®­îc ¸p dông lµ

thuËt to¸n x¸c suÊt cùc ®¹i( Maximun likehood). §©y lµ ph­¬ng ph¸p cã nhiÒu ­u ®iÓm

trong viÖc xö lý ¶nh viÔn th¸m ®Ó ph©n lo¹i c¸c ®èi t­îng cho c¸c vïng cã kiÓu ph©n

bè líp phñ kh«ng ®ång nhÊt.

Nguyªn lý cña nã lµ: Mçi pixel ®­îc tÝnh x¸c xuÊt thuéc vµo mét líp nµo ®ã vµ

nã ®­îc g¸n vµo líp mµ x¸c xuÊt thuéc vµo líp ®ã lµ lín nhÊt. X¸c xuÊt nµy ®­îc tÝnh

theo c«ng thøc:

Lk= P(k/X) = Pk * PX/k / Pi * PX/i

Trong ®ã : Pk : Lµ x¸c xuÊt tiÒn ®Þnh cña líp k

PX/k : Lµ x¸c xuÊt ®iÒu kiÖn cã thÓ lÊy ®­îc X thuéc vµo líp k

Th«ng th­êng ng­êi ta hay coi Pk vµ Pi * PX/i lµ h»ng sè nªn thùc chÊt x¸c xuÊt Lk chØ

phô thuéc vµo PX/k .

Tuy ph­¬ng ph¸p nµy cã nhiÒu ­u ®iÓm, song khi sö dông cÇn ph¶i l­u ý mét sè

®iÓm sau:

- Sè l­îng c¸c khu vùc lÊy mÉu ph¶i ®ñ lín ®Ó gi¸ trÞ trung b×nh vµ ma trËn

ph­¬ng sai - hiÖp ph­¬ng sai tÝnh cho mét líp nµo ®ã cã gÝa trÞ ®óng víi thùc tÕ.

- Ma trËn nghÞch ®¶o cña ma trËn ph­¬ng sai - hiÖp ph­¬ng sai sÏ kh«ng æn

®Þnh trong mét sè tr­êng hîp khi ®é t­¬ng quan gi÷a c¸c kªnh phæ qu¸ gÇn nhau.

Trong tr­êng hîp nµy cÇn ¸p dông c¸c ph­¬ng ph¸p lµm gi¶m sè kªnh phæ ®i.

- Trong tr­êng hîp hµm ph©n bè cña c¸c ®èi t­îng kh«ng tu©n theo luËt ph©n

bè chuÈn Gauss th× kh«ng nªn sö dông bµi to¸n nµy.

10. GhÐp nhãm c¸c ®èi t­îng: Lµ viÖc gép c¸c líp ®· ph©n lo¹i cã cïng tÝnh chÊt

gièng nhau thµnh mét nhãm. §©y lµ c«ng viÖc b¾t buéc, v× víi mét lo¹i ®èi t­îng

nh­ng cã thÓ cã nhiÒu gi¸ trÞ ®é x¸m cã ®é chªnh lÖch nhau lín. Khi chän vïng mÉu

cÇn chän nh÷ng vïng ®Æc tr­ng, ®iÒu nµy dÉn ®Õn viÖc cïng ®èi t­îng nh­ng ë nhiÒu

41

líp kh¸c nhau. Thùc chÊt chóng chØ lµ mét ®èi t­îng. VÝ dô: Cïng lµ ®Êt lóa, nh­ng ®Êt

trªn cao cã ®é ph¶n x¹ kh¸c víi ®Êt vïng tròng ngËp n­íc dÉn ®Õn gi¸ trÞ ®é x¸m c¸c

pixel ¶nh cña c¸c ®èi t­îng nµy kh¸c nhau. §èi víi l­u vùc s«ng réng lín, ®Ó phñ kÝn

l­u vùc ph¶i sö dông mét sè c¶nh ¶nh ghÐp víi nhau, cã thÓ c¸c c¶nh ¶nh nµy kh«ng

cïng thêi ®iÓm, hoÆc kh«ng cïng lo¹i t­ liÖu (vÝ dô ghÐp ¶nh Landsat víi ¶nh Spot,

Aster..). §Ó ®¶m b¶o ®é chÝnh x¸c khi ph©n lo¹i ph¶i chän 2, 3 kiÓu vïng mÉu kh¸c

nhau cho mét ®èi t­îng vµ ph©n lo¹i chóng thµnh c¸c líp kh¸c nhau. Nh­ng khi ph©n

lo¹i xong th× ph¶i gép chóng vÒ cïng mét ®èi t­îng ®Ó tÝnh to¸n c¸c th«ng sè sau nµy.

11. KiÓm tra kÕt qña ph©n lo¹i: §Ó kiÓm chøng l¹i kÕt qu¶ ph©n lo¹i, th× sö dông c¸c

mÉu kho¸ suy gi¶i ¶nh cã s½n ®Ó kiÓm tra ngÉu nhiªn trªn ¶nh sau suy gi¶i, c¸c ®iÓm

kiÓm tra kh«ng ®­îc trïng víi vÞ trÝ mÉu gi¸m ®Þnh ®· sö dông trong khi ph©n lo¹i vµ

®¶m b¶o ph©n bè ®Òu trªn khu vùc nghiªn cøu. Sau ®ã tiÕn hµnh tÝnh to¸n l¹i.

12. XuÊt kÕt qu¶ ph©n lo¹i sang khu«n d¹ng Arcview, ArcGIS: V× toµn bé c¸c kÕt qu¶

tÝnh to¸n c¸c th«ng sè, tÝch hîp víi ranh giíi l­u vùc bé phËn ®­îc thùc hiÖn d­íi d¹ng

c¬ së d÷ liÖu GIS b»ng c¸c ch­¬ng tr×nh ArcGIS, Arcview, do ®ã kÕt qu¶ sau ph©n lo¹i

®­îc chuyÓn tõ khu«n d¹ng cña phÇn mÒm ph©n tÝch ¶nh sang khu«n d¹ng cña c¸c

phÇn mÒm nªu trªn. ViÖc chuyÓn kh«n d¹ng nh­ trªn sÏ b¶o toµn c¸c th«ng sè vÒ c¬ së

to¸n häc còng nh­ c¸c thuéc tÝnh cña ®èi t­îng nh­ trong kÕt qu¶ ph©n lo¹i. Ngoµi ra

víi viÖc chuyÓn ®æi ®­îc khu«n d¹ng d÷ liÖu nh­ trªn sÏ dÔ ®¶m b¶o tÝnh tù ®éng ho¸

qu¸ tr×nh t¸ch chiÕt c¸c th«ng sè cña m« h×nh MIKE11 tõ t­ liÖu viÔn th¸m.

13. TÝch hîp kÕt qu¶ ph©n lo¹i víi ranh giíi l­u vùc bé phËn: Nh­ trªn ®· tr×nh bµy,

khi ph©n lo¹i líp phñ, tiÕn hµnh trªn toµn bé l­u vùc chÝnh cña s«ng, nh­ng tÊt c¶ c¸c

th«ng sè ®Òu tÝnh to¸n trªn ®¬n vÞ l­u vùc bé phËn, do ®ã kÕt qu¶ ph©n lo¹i sau khi

®­îc chuyÓn ®æi sang khu«n d¹ng .shp ®­îc nhËp vµo Arcview hoÆc ArcGIS.

Toµn bé c¸c l­u vùc bé phËn sau khi ®­îc t¸ch chiÕt tù ®éng tõ DEM còng ®­îc

nhËp vµo, tiÕn hµnh tÝch hîp d÷ liÖu l­u vùc bé phËn víi kÕt qu¶ ph©n lo¹i, tÝnh to¸n

c¸c hÖ sè trªn tõng ®¬n vÞ l­u vùc bé phËn.

14. TÝnh tØ lÖ % c¸c th«ng sè líp phñ: C¸c th«ng sè ®­îc tÝnh to¸n trªn tõng ®¬n vÞ l­u

vùc bé phËn víi ®¬n vÞ tÝnh lµ tØ lÖ %. KÕt qu¶ tÝnh ®­îc xuÊt ra d­íi d¹ng b¶ng Exel,

42

phï hîp víi khu«n d¹ng ®Çu vµo cña m« h×nh MIKE11.

CHƯƠNG III : NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM

VÀ MÔ HÌNH THỦY VĂN THỦY LỰC ĐỂ THÀNH LẬP BẢN ĐỒ

LƯU VỰC SÔNG KÔN – HÀ THANH, TỈNH BÌNH ĐỊNH

3.1. Đặc điểm tự nhiên và kinh tế xã hội vùng thực nghiệm

3.1.1. Vị trí địa lý

Khu vùc ®­îc chän thö nghiÖm trong ®Ò tµi lµ l­u vùc s«ng K«n - Hµ Thanh

thuéc tØnh B×nh §Þnh. B×nh §Þnh (xem H×nh III-1) lµ mét tØnh duyªn h¶i Nam Trung

Bé ViÖt Nam c¸ch thµnh phè Hå ChÝ Minh 644 km vÒ phÝa B¾c, c¸ch thñ ®« Hµ Néi

1060 km vÒ phÝa Nam vµ c¸ch thµnh phè Pleiku 165 km vÒ phÝa §«ng. Lµ tØnh cã

nhiÒu thuËn lîi giao l­u víi bªn ngoµi bëi c¶ng biÓn Quy Nh¬n, s©n bay Phï C¸t, hÖ

thèng Quèc lé 1A, ®­êng s¾t thèng nhÊt B¾c – Nam vµ ®­êng quèc lé 19 nèi c¶ng

biÓn Quy Nh¬n víi trung t©m vïng B¾c T©y Nguyªn, vïng Nam Lµo vµ §«ng B¾c

Campuchia. Toµn tØnh cã tæng diÖn tÝch tù nhiªn lµ 602.555 ha.

L­u vùc s«ng K«n – Hµ Thanh ®­îc h×nh thµnh tõ 2 l­u vùc s«ng chÝnh lµ

s«ng K«n vµ s«ng Hµ Thanh.

- L­u vùc s«ng K«n:

VÒ mÆt hµnh chÝnh, l­u vùc s«ng K«n cã diÖn tÝch 3244,04 km2 n»m trän trong

tØnh B×nh §Þnh lµ l­u vùc s«ng cã diÖn tÝch cì trung b×nh trong hÖ thèng s«ng ngßi

ViÖt Nam. L­u vùc s«ng K«n bao gåm phÇn lín diÖn tÝch cña huyÖn Hoµi ¢n, An L·o,

T©y S¬n, VÜnh Th¹nh, Tuy Ph­íc, An Nh¬n vµ phÝa nam huyÖn Phï C¸t. H¹ l­u lµ

vïng ®ång b»ng t­¬ng ®èi réng, xen lÉn b·i c¸t däc s«ng vµ ven biÓn, cã ®é cao tõ 2

®Õn 20 m so víi mÆt biÓn.

- L­u vùc s«ng Hµ Thanh:

L­u vùc s«ng Hµ Thanh n»m ë vÞ trÝ cùc nam cña tØnh B×nh §Þnh gi¸p tØnh Phó

Yªn. S«ng chÝnh ®­îc b¾t nguån tõ vïng nói huyÖn V©n Canh cã ®é cao 500 m, ch¶y

theo h­íng T©y Nam - §«ng B¾c. ChiÒu dµi s«ng kho¶ng 58 km, cã diÖn tÝch l­u vùc

580 km2, ®é dèc b×nh qu©n l­u vùc kho¶ng 18 %.

S«ng K«n vµ s«ng Hµ Thanh gÆp nhau ë Diªu Tr× vµ t¹o thµnh mét hÖ thèng

43

s«ng chung.

Qu¶ng Ng·i

L­u vùc s«ng L¹i Giang

VÞnh B¾c

VÜnh S¬n

Vông N­íc ngät

L­u vùc s«ng La Tinh

§Çm ThÞ N¹i

Diªu Tr×

Ranh giíi l­u vùc s«ng K«n - Hµ Thanh

Phó Yªn

44

H×nh 3-1: B¶n ®å c¸c l­u vùc s«ng thuéc tØnh B×nh §Þnh

3.1.2. Đặc điểm địa hình

L­u vùc s«ng K«n - Hµ Thanh n»m gän bªn s­ên phÝa ®«ng cña d·y Tr­êng

S¬n cã ®Þa h×nh dèc vµ phøc t¹p. H­íng dèc chñ yÕu tõ T©y sang §«ng vµ ®ång b»ng

xen kÏ nhau t¹o thµnh c¸c vïng, l­u vùc s«ng riªng biÖt.

3.1.3. Đặc điểm khí tượng thủy văn

Do ®iÒu kiÖn hoµn l­u giã mïa kÕt hîp víi ®Æc ®iÓm ®Þa lý, ®Þa h×nh mµ ®Æc biÖt

lµ d·y Tr­êng S¬n lµ yÕu tè quyÕt ®Þnh ®Õn chÕ ®é khÝ hËu trªn l­u vùc s«ng K«n vµ

s«ng Hµ Thanh, nã thÓ hiÖn sù sai lÖch mïa m­a Èm so víi t×nh h×nh chung cña c¶

n­íc. Sau ®©y lµ c¸c yÕu tè khÝ hËu chÝnh t¹i tr¹m quan tr¾c khÝ t­îng Quy Nh¬n.

- ChÕ ®é m­a

Nh×n chung l­îng m­a ph©n bè kh«ng ®Òu trong tØnh. M­a lín tËp trung ë

th­îng nguån s«ng «n, s«ng L¹i Giang víi tæng l­îng m­a n¨m cã thÓ ®¹t 2 600 mm -

2 800 mm. N¬i m­a nhá nhÊt lµ vïng ®ång b»ng ven biÓn tõ 1 600mm - 1 700mm.

Mïa m­a chØ cã 4 th¸ng tõ th¸ng IX ®Õn th¸ng XII víi tæng l­îng m­a mïa

chiÕm 70 - 77% tæng l­îng m­a n¨m. M­a lín tËp trung vµo 2 th¸ng lµ th¸ng X vµ XI

chiÕm 45 - 50% tæng l­îng m­a n¨m, do ®ã lò lín th­êng xuÊt hiÖn vµo 2 th¸ng nµy.

- T×nh h×nh thuû v¨n vµ ngËp lôt

Theo sè liÖu thèng kª th× vïng h¹ l­u s«ng K«n vµ s«ng Hµ Thanh trong vßng

20 n¨m (1976 - 1996) th× c¸c n¨m sau ®©y lµ nh÷ng n¨m cã lò lín: 1979 -1981, 1983,

1985 - 1987, 1990. §Æc biÖt n¨m 1999 cã 2 trËn lò lín cuèi th¸ng XI vµ ®Çu th¸ng XII.

Ngoµi ra hÇu nh­ n¨m nµo vµo mïa lò ®Òu x¶y ra lò, lôt g©y thiÖt h¹i kh«ng nhá.

+ DiÔn biÕn m­a lò c¸c n¨m 1999:

Tõ gi÷a th¸ng X ®Õn cuèi th¸ng XII/1999 ë B×nh §Þnh liªn tiÕp ®· x¶y ra nhiÒu

®ît m­a lò lín, kÕt hîp triÒu c­êng, lµm ngËp lôt nghiªm träng trªn diÖn réng vïng

®ång b»ng h¹ l­u thuéc c¸c huyÖn Hoµi Nh¬n, Phï C¸t, An Nh¬n, Tuy Ph­íc, TP. Qui

Nh¬n (®ã lµ c¸c trËn lò vµo c¸c ngµy 17 - 18/X; 23 - 25/X; 27 - 28/X;1 - 2/XI;1 - 8/XII;

19 - 24/XII) cã n¬i n­íc ngËp tõ 1 ®Õn h¬n 3 m trong nhiÒu ngµy lµm nhiÒu nhµ cöa,

c¸c tuyÕn ®­êng giao th«ng, hÖ thèng kªnh m­¬ng, ®ª ®iÒu, ao ®Çm nu«i trång thuû

s¶n bÞ nhÊn ch×m trong n­íc vµ bÞ ph¸ ho¹i nghiªm träng. HÖ thèng ®ª ng¨n mÆn Khu

§«ng dµi h¬n 47 km th× cã gÇn 30 km bÞ ngËp s©u tõ 0,5 ®Õn gÇn 1,5 m. Hå chøa n­íc

§ång Tranh huyÖn Hoµi Nh¬n bÞ lò quÐt ph¸ vì trong ®ît lò ngµy 5/XI.

45

§Ønh lò cao nhÊt ë c¸c s«ng trong n¨m 1999 nh­ sau:

+ S«ng K«n t¹i B×nh T­êng lµ 24,91 m v­ît b¸o ®éng cÊp III lµ 0,41 m lóc 18 giê

ngµy 3/XII. T¹i Th¹nh Hoµ 8,55 m trªn b¸o ®éng III lµ 1.05 m lóc 6 giê ngµy 6/XI.

+ S«ng Hµ Thanh t¹i V©n Canh lµ 44,42m lóc 11 giê ngµy 5/XI. T¹i Diªu Tr× lµ

4,83m lóc 6 giê ngµy 27/X.

3.2. Thu thập tư liệu

- 7 cảnh ảnh vệ tinh SPOT5 độ phân giải 2,5 m.

- Cảnh ảnh vệ tinh ALOS PALSAR độ phân giải 7m.

- 2 cảnh ảnh vệ tinh ASTER độ phân giải 15m

- Mô hình số địa hình SRTM.

3.2.1. Dữ liệu ảnh vệ tinh

H×nh 3-2: S¬ ®è c¶nh ¶nh SPOT5 tØnh B×nh §Þnh

3.2.2. Tư liệu bản đồ

Trong khu vùc nghiªn cøu hiÖn ®· cã c¸c t­ liÖu b¶n ®å sau:

- B¶n ®å ®Þa h×nh toµn bé l­u vùc s«ng K«n - Hµ Thanh tû lÖ 1:50.000 do Tæng côc

§Þa chÝnh ph¸t hµnh 1998-1999. (TTVT cung cÊp – cã s¬ ®å b¶ng ch¾p kÌm theo)

- B¶n ®å ®Þa h×nh tØ lÖ 1: 25.000 (TTVT cung cÊp – cã s¬ ®å b¶ng ch¾p kÌm theo)

- B¶n ®å ®Þa h×nh tØ lÖ 1:10.000 khu vùc h¹ l­u s«ng K«n tõ B×nh Th¹nh ®Õn ®Çm

ThÞ N¹i (gåm 18 m¶nh) do Tæng côc §Þa chÝnh ph¸t hµnh n¨m 1997-1999.

(ViÖn khÝ t­îng thuû v¨n cung cÊp – cã s¬ ®å b¶ng ch¾p kÌm theo)

- B¶n ®å ®Þa h×nh 1:10.000 do tØnh B×nh §Þnh qu¶n lý.

46

- B¶n ®å hiÖn tr¹ng sö dông ®Êt do Tæng côc §Þa chÝnh ph¸t hµnh 1998-1999.

H×nh 3-3: S¬ ®å b¶ng ch¾p c¸c m¶nh b¶n ®å ®Þa h×nh trªn khu vùc nghiªn cøu

C¸c lo¹i b¶n ®å nªu trªn ®· ®­îc sè ho¸ vµ qu¶n lý trong phÇn mÒm GIS MAPINFO

theo c¸c líp th«ng tin.

3.2.3. Tài liệu về khí tượng thủy văn

§· thu thËp c¸c tµi liÖu khÝ t­îng thñy v¨n sau:

Tµi liÖu d©n sinh, kinh tÕ, quy ho¹ch ph¸t triÓn h¹ tÇng trong l­u vùc s«ng K«n

– Hµ Thanh.

Sè liÖu m­a giê cña 2 tr¹m ®o m­a tù ghi An Nh¬n vµ Quy Nh¬n tõ n¨m 1999-

2003.

Sè liÖu m­a ngµy cña c¸c tr¹m ®o m­a hiÖn cã trªn l­u vùc s«ng K«n-Hµ Thanh

tõ n¨m 1999-2003.

Sè liÖu mùc n­íc giê trong c¸c trËn lò t¹i c¸c tr¹m thuû v¨n B×nh T­êng, T©n

An, Diªu Tr×, V©n Canh tõ c¸c n¨m 1999-2003.

Sè liÖu l­u l­îng giê trong c¸c trËn lò t¹i tr¹m B×nh T­êng tõ n¨m 1999-2003.

Sè liÖu vÕt lò lín nhÊt n¨m 1999 trong ®ång thuéc hÖ thèng s«ng K«n.

Tµi liÖu mÆt c¾t ngang c¸c s«ng K«n-T©n An, Gß Trµm, §Ëp §¸, Hµ Thanh ®o

n¨m 2000.

Tµi liÖu thuû n«ng, c«ng tr×nh thuû lîi, giao th«ng trong hÖ thèng s«ng K«n -Hµ

Thanh.

Th«ng tin ranh giíi tiÓu l­u vùc, ph©n nh¸nh vµ c¸c ®Æc tr­ng s«ng.

47

D÷ liÖu ®iÒu tra ngo¹i nghiÖp.

3.3. Chiết tách các thông số đầu vào của mô hình

3.3.1. Các bước tính toán lưu vực con trên SWAT2000

M« h×nh sè ®Þa h×nh DEM lµ m« h×nh sè SRTM. Tuy nhiªn s¶n phÈm nµy cßn

rÊt nhiÒu lçi nh­ c¸c vïng cã gi¸ trÞ ©m vµ c¸c vïng cã gi¸ trÞ b»ng nhau. V× thÕ tr­íc

khi ®em vµo sö dông, cÇn ph¶i chØnh söa vµ tÝnh to¸n l¹i c¸c gi¸ trÞ cña DEM. DEM

®­îc chia l¹i mÉu ®Ó cã kÝch th­íc pixel lµ 15m, sau ®ã chØnh söa c¸c gi¸ trÞ ©m b»ng

phÇn mÒm ENVI. Sau ®ã DEM ®­îc c¾t theo ®óng h×nh d¸ng cña l­u vùc ®· ®­îc lµm

b»ng c«ng t¸c thñ c«ng vµ chuyÓn sang d¹ng Grid b»ng phÇn mÒm ArcMap.

H×nh 3- 4: M« h×nh sè ®Þa h×nh vïng l­u vùc s«ng K«n

- NhËp file m« h×nh sè vµo cöa sæ DEM setup, sau ®ã bÊm apply ®Ó lo¹i bá c¸c

vïng hè (sinkhole).

- NhËp ng­ìng diÖn tÝch l­u vùc ®Ó néi suy hÖ thèng thñy v¨n trong cöa sæ Stream

Definition. Ng­ìng nµy ®­îc chän sao cho h×nh d¸ng cña l­u vùc ph¶i gièng víi h×nh

d¸ng cña m« h×nh sè ®Þa h×nh nhÊt, cã thÓ néi suy ®­îc l­u vùc bé phËn vµ hÖ thèng

thuû v¨n ngay c¶ vïng biªn cña m« h×nh sè ®Þa h×nh. C¸c ph­¬ng ¸n chän ng­ìng diÖn

tÝch l­u vùc ®­îc chän lµ: 200ha (8800 pixel), 500ha (22.000 pixel), 1000 ha (44.000

pixel). Trong thùc nghiÖm nµy, víi ng­ìng diÖn tÝch l­u vùc ®­îc chän lµ 500ha

(22.000 pixel).

- HÖ thèng l­u vùc bé phËn sau khi ®­îc tÝnh to¸n theo b­íc trªn ®­îc khèng chÕ

bëi c¸c ®iÓm outlet. Dïng c¸c c«ng cô Add, Remove, Redefine trong cöa sæ Outlet

48

and inlet definition ®Ó lùa chän vµ x¸c ®Þnh l¹i vÞ trÝ cña c¸c ®iÓm outlet sao cho sè

l­îng cña c¸c l­u vùc bé phËn vµ h×nh d¸ng cña chóng gÇn gièng víi hÖ thèng l­u vùc

bé phËn ®­îc lµm tõ c«ng t¸c thñ c«ng.

- Lùa chän khu vùc cÇn néi suy l­u vùc ®Ó tÝnh to¸n l¹i hÖ thèng l­u vùc vµ c¸c

th«ng sè cña nã.

- C¸c th«ng sè cña l­u vùc bé phËn gåm diÖn tÝch l­u vùc, täa ®é t©m l­u vùc,

chiÒu dµi s«ng trªn l­u vùc con, ®é réng l­u vùc con, ®é dèc trung b×nh cña l­u vùc

con.

H×nh 3-5: M« h×nh sè ®Þa h×nh d¹ng grid sau khi ®· lo¹i bá c¸c gi¸ trÞ ©m vµ vïng hè

49

H×nh 3-6: HÖ thèng thuû v¨n sau khi chØnh söa c¸c ®iÓm outlet

3.3.2. Phân loại lớp phủ trên ảnh vệ tinh quang học

H×nh 3- 7: T­ liÖu ¶nh vÖ tinh sau khi ®­îc ghÐp vµ xö lý

Sö dông modul Clasification trong phÇn mÒm ENVI 4.2 ®Ó ph©n lo¹i ¶nh.

Trong tr­êng hîp nµy sö dông thuËt to¸n Maximum Likelihood ®Ó ph©n lo¹i ¶nh theo

c¸c vïng nh­ sau:

- Vïng kh«ng kh«ng cã thùc phñ: khu d©n c­, giao th«ng.

- Vïng cã thùc phñ: rõng, ®Êt n«ng nghiÖp, …

Nh­ vËy ta cã thÓ thÊy 2 lo¹i ®èi t­îng trªn cã thÓ nhËn biÕt theo 2 lo¹i ®èi

t­îng lµ cã thùc phñ vµ kh«ng cã thùc phñ.

¶nh SPOT ®­îc sö dông trong c«ng t¸c ph©n lo¹i ¶nh lµ ¶nh tæ hîp mµu gi¶, v×

¶nh tæ hîp mµu gi¶ cho thÊy rÊt râ rµng sù kh¸c nhau gi÷a vïng cã thùc phñ vµ vïng

50

kh«ng cã thùc phñ.

Khu vùc thÊm

Khu vùc kh«ng thÊm

H×nh 3- 8: KÕt qu¶ sau ph©n lo¹i

Víi kÕt qu¶ ph©n lo¹i b»ng ph­¬ng ph¸p xö lý sè cã thÓ cho ®é chÝnh x¸c ®¹t

yªu cÇu, ®ång thêi dùa vµo kÕt qu¶ nµy cã thÓ tÝnh ngay ra diÖn tÝch cña tõng lo¹i ®èi

t­îng mµ kh«ng cÇn ph¶i thùc hiÖn qu¸ tr×nh vector ho¸ mÊt rÊt nhiÒu thêi gian.

Khi cã kÕt qu¶ t¸ch chiÕt l­u vùc sÏ xuÊt sang d¹ng vector c¸c ®­êng viÒn l­u

vùc, sau ®ã chång phñ lªn kÕt qu¶ ph©n lo¹i ®Ó t¸ch riªng ra vµ chØ tÝnh diÖn tÝch c¸c

®èi t­îng n»m trong l­u vùc. C¸c t­ liÖu nµy ®­îc xö lý b»ng phÇn mÒm ENVI 4.2.

B¶ng 3-1: B¶ng c¸c th«ng sè ®Çu vµo cña m« h×nh thuû v¨n MIKE11 ®­îc chiÕt t¸ch

tõ t­ liÖu viÔn th¸m:

HÖ sè líp phñ Tù nhiªn

Cøng

NAME

To¹ ®é X

To¹®é Y

§é dèc

ID Trªn map

DiÖn tÝch km^2

§é réng l­u vùc (km)

ChiÒu dµi s«ng trªn l­u vùc con (km)

%

%

LV1 LV3

108.6 108.618

14.5206 14.3611

325.9 383.5

18 38

29 18

4 4

0 0

100 100

LV2

108.715

14.4006

206.3

19

13

4

0

100

LVSUOI NGA HOVS LVNUO CTRIN SNUOC TAN

LV5

108.759

14.1889

157

13.3

11.05

4

0

100

51

108.764 108.77 108.85

14.07 14.2885 13.775

40.5 8 38

20 7 25

4 4 4

0 0 0

100 100 100

485.5 58.5 304.4 14.85

LV8

108.877

13.922

4

2

4

0

100

47.88

108.911 108.926

13.951 13.8524

12 12

6 5

4 4

0 0

100 100

51.45 167

LV10

108.933

14.022

28.5

6.9

4

0

100

11.25

LV17

108.956

13.8736

5.2

2.4

3

20

80

LV20

108.969

13.6496

6.3

1.5

3

20

80

17.63 140.5

LV19

108.987

13.5741

12.6

14

4

0

100

25.5

LV11

108.993

13.8668

8.5

4.2

3

20

80

84

108.998 109.006

13.9597 13.6777

30.76

11.2 7.25

7.5 6.1

3 3

20 20

80 80

LV23

109.018

13.7076

7.5

5.6

3

20

80

nói

20 203.7

LV12

109.02

13.7752

29.2

10.4

4

20

80

LV21 LV24 LV25

109.034 109.051 109.064

13.6267 14.0018 13.7556

45 191.38 44.75

6.5 22.1 9

4.2 4.5 5.6

4 3 3

20 20 20

80 80 80

LV24

109.081

13.67

45.25

13.2

5.2

3

20

80

109.101 109.122 109.169 109.2

13.8096 13.7031 13.7378 13.9745

63.46 68.25 61.5 62.38

5.9 15.7 12.5 9.1

10.7 7.2 9.7 9.8

3 3 3 3

20 20 20 20

80 80 80 80

LV6 DB-BT LV4 VSVK §a Hang LV9 ¤ng Ch¸nh V¨n LV7 Phong §ång Sim LV16 Suèi KÐo 1 Nưíc Xanh Yõn Th«ng tlV©n Canh Thñ Thiªm Suèi KÐo LV13 2 Suèi Khª LV22 Lv Lư¬ng Bui Ho mét Suèi Nghiªng La Vi §Êt set Suèi Nhiªn Lv Th©m LV27 §é LV26 Nhª Hµ LV18 Bao lac C©y B«ng LV15

3.4. Tính toán và hiệu chỉnh mô hình thủy văn thủy lực

VÊn ®Ò hiÖu chØnh m« h×nh lµ mét nhiÖm vô b¾t buéc khi ¸p dông m« h×nh ®Ó

thùc hiÖn c¸c môc ®Ých khai th¸c kh¸c nhau. Môc ®Ých cña hiÖu chØnh lµ chøng minh

kh¶ n¨ng ¸p dông cho bµi to¸n thùc tÕ, sau ®ã chän ®­îc bé th«ng sè phï hîp cho mét

l­u vùc s«ng.

3.4.1. Tính toán dòng chảy mặt từ mô hình MIKE11

52

Ph©n chia l­u vùc thµnh phÇn

C¨n cø vµo ®Þa h×nh, ®Æc ®iÓm m­a vµ vµ m¹ng l­íi tr¹m quan tr¾c, l­u vùc

s«ng K«n – Hµ Thanh ®­îc chia thµnh 24 l­u vùc con, víi diÖn tÝch ®­îc lËp trong

b¶ng 3-1:

B¶ng 3-2: DiÖn tÝch c¸c l­u vùc bé phËn trªn l­u vùc s«ng K«n - Hµ Thanh

Tªn l­u vùc

Tªn l­u vùc

DiÖn tÝch TT

DiÖn tÝch

TT

1 SUOI NGA

13 S.QUEO1

2 STRINH

14 S.QUEO2

3 HO VINH SON

15 S.LAVI

4 VSVK

16 CAY BONG

5 NUOC TAN

17 QL19-SK

6 KG DB_BinhTuong

18 HNUIMOT

7 S.OCHANH

19 TLVCANH

8 S.DAHANG

20 YTh«ng-KHE-NGH

9 DONG SIM

21 Luong-Bui-§Set-Nhiªn

10 NXANH

22 NHE HA

11 T.THIEM

23 BAULAC

12 S.VPHONG

325.9 km2 206.3 km2 383.5 km2 58.5 km2 157 km2 485.5 km2 14.85 km2 304.4 km2 51.45 km2 11.25 km2 25.5 km2 47.88 km2

24 THAM DO

167 km2 84 km2 191.38 km2 62.38 km2 30.5 km2 203.7 km2 140.5 km2 75.76 km2 110 km2 68.25 km2 61.5 km2 63.46 km2

M« h×nh MIKE11 sÏ tiÕn hµnh tÝnh to¸n dßng ch¶y cho tõng l­u vùc bé phËn,

diÔn to¸n dßng ch¶y vµ tæng hîp t¹i cöa ra cña l­u vùc lín ta sÏ x¸c ®Þnh ®­îc ®­êng

qu¸ tr×nh lò tÝnh to¸n cña toµn l­u vùc.

140

13.75-

53

H×nh 3-9: S¬ ®å l­u vùc bé phËn trong hÖ thèng s«ng K«n - Hµ Thanh

L­u vùc. s.Trinh F = 206.3

53

L­u vùc. Vs-vk F = 58.5 km2

52

Khu gi÷a §Þnh B×nh- B×nh T­êng F =485,5 km2

L­u vùc s. C©y B«ng F =62,38 km2

L­u vùc. s.Nga F = 325.9 km2

L­u vùc s La Vi F =191,38 km2

51

30

L­u vùc s. Suèi QuÐo 2 F =84 km2

58

L­u vùc s. V¨n Phong F =47,88 km2

57

L­u vùc.s N­íc T©n F = 135 km2 T.V. B.T­êng 29

60

L­u vùc s. Suèi QuÐo 1 F =167 km2

55

26

Lvs HåVinh Son F = 383.5 km2

25

53

62

24

65

23

22

21

pl

Lvs ¤ng Ch¸nh F = 14,85 km2

52

Khu gi÷a 2 s«ng §Ëp §¸ -Gß Trµm F =48,5 km2

77

80

L­u vùc s«ng §a Hang F = 304,4 km2

pl

82

74

72

L­u vùc hå Thñ Thiªm F =25,5 km2

L­u vùc s. §ång Sim F = 51,45 km2

84

71

L­u vùc s. N­íc Xanh F = 11,25 km2

16

13

14

1

1.5

Khu gi÷a 2 s«ng Gß Trµm - s. K«n F =34,7 km2 T.V. T.Hoµ pl

Khu gi÷a QL19 -s. K«n F =30,5 km2

pl

11.3

93

90

110

Khu gi÷a 2 s«ng s. K«n - Hµ Thanh F =41,3 km2

§Çm ThÞ N¹i

L­u vùc hå Nói Mét F =203,7 km2

96

plh

hl

99

L­u vùc s«ng Th©m §é F =63,46 km2

104

100

T.V.D.Tr×

102 plh

Khu gi÷a 2 s«ng Tr­êng óc - H­ng Th¹nh F =57,5 km2

106

L­u vùc s. §Êt SÐt F =44,75 km2

103

L­u vùc s. Lu¬ng+Bïi F =20,0 km2

108

107

113

L­u vùc. Suèi Khª F =13,13 km2

114

L­u vùc s. YÕn Th«ng F =17,63

115

116

T.P.Quy Nh¬n

118

117

119

120

L­u vùc hå BÇu L¸c F =61,5 km2

L­u vùc TL V©n Canh - s. HT F = 140,5 km2

L­u vùc s Nhª Hµ F =68,25 km2

L­u vùc Suèi Nhiªn F =45,25 km2

L­u vùc s. Nghiªng F =45,00 km2

54

H×nh 3-10: S¬ ®å l­u vùc s«ng K«n - Hµ Thanh tØnh B×nh ®Þnh ®­îc ph©n chia trong m« h×nh MIKE11

Sè liÖu cÇn ®­a vµo m« h×nh tÝnh to¸n gåm cã:

+ Sè liÖu m­a thùc ®o thêi ®o¹n 1 giê t¹i c¸c tr¹m ®o cã mÆt trªn l­u vùc s«ng

K«n-Hµ Thanh;

+ Sè liÖu bèc h¬i;

+ Sè liÖu ®­êng qu¸ tr×nh l­u l­îng thùc ®o (dïng ®Ó hiÖu chØnh bé th«ng sè vµ

kiÓm ®Þnh m« h×nh).

Trªn c¬ së ®ã, m« h×nh MIKE11 ®­îc thiÕt lËp ®Ó tÝnh to¸n dùa trªn bé sè liÖu

m­a giê thùc ®o t¹i 07 tr¹m: B×nh T­êng, V©n Canh, VÜnh Th¹nh, VÜnh Kim, Th¹nh

Hoµ, Quy Nh¬n vµ Phï C¸t. Trong ®ã, sè liÖu l­u l­îng thùc ®o thêi ®o¹n 1 giê t¹i

tr¹m B×nh T­êng ®­îc dïng ®Ó hiÖu chØnh vµ kiÓm nghiÖm m« h×nh

Ph©n tÝch, xö lý sè liÖu

Do m¹ng l­íi tr¹m ®o trong vïng cßn th­a vµ ph©n bè kh«ng ®ång ®Òu trªn l­u

vùc, c¸c yÕu tè quan tr¾c kh«ng ®Çy ®ñ. V× vËy, sè liÖu thu thËp ®­îc dïng ®Ó tÝnh to¸n

trong ®Ò tµi kh«ng ®ång bé: bao gåm c¶ l­îng m­a ngµy vµ m­a giê tù ghi. §Ó cã ®ñ

bé sè liÖu cÇn thiÕt ®­a vµo m« h×nh tÝnh to¸n ph¶i tiÕn hµnh b­íc ®ång bé ho¸ sè liÖu.

HiÖn cã nhiÒu ph­¬ng ph¸p ®Ó thùc hiÖn c«ng viÖc nµy, trong ®Ò tµi t¸c gi¶ lùa chän

ph­¬ng ph¸p thu phãng m­a ®Ó tÝnh to¸n ph©n phèi tõ l­îng m­a ngµy ra l­îng m­a

giê cho c¸c tr¹m kh«ng cã sè liÖu quan tr¾c. Cô thÓ, ph­¬ng ph¸p nµy tiÕn hµnh theo

c¸c b­íc sau:

* TÝnh tæng l­îng m­a ngµy cña tr¹m m­a ®¹i biÓu tõ sè liÖu m­a giê tù ghi.

* TÝnh tÇn suÊt m­a theo tõng giê cña tr¹m m­a ®¹i biÓu.

* LÊy m­a ngµy cña c¸c tr¹m cÇn thu phãng nh©n víi sè phÇn tr¨m cña tõng giê

cña tr¹m ®¹i biÓu.

Trªn l­u vùc, ngoµi hai tr¹m An Nh¬n vµ Qui Nh¬n cã sè liÖu m­a giê, c¸c

tr¹m cßn l¹i chØ cã sè liÖu m­a ngµy. Sau ®ã viÖc tÝnh to¸n qu¸ tr×nh m­a cho hai tr¹m

®­îc thùc hiÖn b»ng c¸ch thu phãng theo l­îng m­a ®¹i biÓu cña tr¹m An Nh¬n vµ

Qui Nh¬n

3.4.2. Tính toán dòng chảy mặt từ mô hình MIKE11

TrËn lò chän kiÓm ®Þnh : TrËn lò n¨m 2003 b¾t ®Çu tõ 0h ngµy 14 ®Õn 24h

ngµy 21 /X/2003 thêi ®o¹n tÝnh to¸n lµ 1h, tæng thêi ®o¹n tÝnh lµ 192 giê (8 ngµy). ®©y

lµ trËn lò thuéc lo¹i lín víi mùc n­íc lín nhÊt t¹i Th¹nh Hoµ lµ 8,39 m v­ît b¸o ®éng

55

3 ®Õn 0,89 m.

Xö lý sè liÖu biªn cho bµi to¸n kiÓm ®Þnh:

Ph©n chia l­u vùc gia nhËp

- KÕt qu¶ ph©n chia vµ tÝnh to¸n c¸c ®Æc tr­ng cña c¸c tiÓu l­u vùc ®­îc lËp

t­¬ng tù nh­ c¸ch ®· ph©n chia vµ hiÖu chØnh trong trËn lò n¨m 1999 (30/XI-

07/XII/1999).

- Bé sè liÖu m­a giê thùc ®o trong trËn lò n¨m 2003 t¹i 07 tr¹m: B×nh T­êng,

Phï C¸t, Quy Nh¬n, Th¹nh Hoµ, V©n Canh, VÜnh Kim vµ VÜnh Th¹nh. Sè liÖu m­a giê

thùc ®o t¹i tr¹m An Nh¬n vµ Qui Nh¬n ®­îc dïng ®Ó thu phãng m­a giê cho c¸c tr¹m

trªn theo nh­ c¸ch thu phãng ®· thùc hiÖn víi trËn lò n¨m 1999.

B¶ng 3-3: Quan hÖ tæng l­îng m­a trËn c¸c tr¹m trong l­u vùc s«ng K«n- Hµ Thanh

trong trËn lò 2003 (14-21/X/2003)

Tæng

L­îng m­a

XQNh¬n XAnNhon XBT­êng XVKim XTh¹nh Hoµ XVTh¹nh XPhï C¸t

XVCanh

ngµy

11.5

34.1

25.1

83.3

30.0

13.1

57.2

50.5

14

278.0

151.9

149.4

17.9

177.0

115.0

198.5

111.7

15

3.8

52.5

7.3

12.4

15.0

5.9

23.2

34.9

16

224.7

85.2

85.5

235.4

117.0

177.6

116.4

58.6

17

105.9

201.9

156.2

120.9

157.0

94.0

165.4

182.8

18

49.0

86.6

66.4

45.0

136.0

18.1

104.8

92.9

19

30.3

10.2

65.3

45.7

28.0

33.0

66.2

42.7

20

-

0.8

0.5

-

1.0

-

1.4

0.0

21

Tæng

623.2

703.2

555.7

560.6

661.0

456.7

733.1

574.1

HÖ sè thu

1.00

1.00

0.89

0.90

0.94

0.73

1.18

1.09

phãng (K)

Sè liÖu l­u l­îng thùc ®o thêi ®o¹n 1 giê cïng thêi ®o¹n tÝnh to¸n t¹i tr¹m B×nh

T­êng ®­îc dïng ®Ó kiÓm ®Þnh m« h×nh.

M« pháng m« h×nh l­u vùc ®­îc lÊy nh­ s¬ ®å m« h×nh l­u vùc ®· ®­îc thiÕt

lËp ®Ó hiÖu chØnh m« h×nh trong trËn lò n¨m 1999.

M« h×nh ®iÒu khiÓn (kiÓm so¸t thêi kho¶ng tÝnh to¸n) lµ trËn lò tõ ngµy 14 ®Õn

ngµy 21 th¸ng 10 n¨m 2003 thêi ®o¹n 1 giê, tæng thêi ®o¹n tÝnh lµ 192 giê (8 ngµy).

Thùc hiÖn ch¹y m« h×nh MIKE NAM t¹o c¸c biªn l­u l­îng lµm ®Çu vµo cho

56

m« h×nh thuû lùc MIKE11.

Tinh to¸n

Thùc ®o

KÕt qu¶ tÝnh to¸n kiÓm ®Þnh cho m« h×nh:

H×nh 3-11: §­êng qu¸ tr×nh l­u l­îng tÝnh to¸n vµ thùc ®o t¹i B×nh T­êng trËn lò tõ

14/X ®Õn 21/X n¨m 2003

Biªn trªn :

+ Biªn vµo s«ng K«n : Sö dông qu¸ tr×nh l­u l­îng Q~ t tÝnh to¸n tõ m« h×nh

MIKE NAM t¹i vÞ trÝ sau ®Ëp §Þnh B×nh nh­ trong bµi to¸n hiÖu chØnh.

+ Biªn vµo s«ng Hµ Thanh : Sö dông l­u l­îng Q~t (m3/s) tÝnh to¸n tõ m« h×nh

MIKE NAM t¹i vÞ trÝ c¸ch tr¹m tr¹m thuû v¨n V©n Canh 48.8km vÒ phÝa h¹ l­u.

Biªn d­íi : Mùc n­íc triÒu thùc ®o t¹i tr¹m h¶i v¨n Quy Nh¬n trong trËn lò 2003 (®·

chuyÓn vÒ cao ®é quèc gia).

Biªn gia nhËp khu gi÷a

¸p dông m« h×nh MIKE NAM ®Ó tÝnh to¸n qu¸ tr×nh l­u l­îng nhËp l­u khu

gi÷a cña tÊt c¶ c¸c l­u vùc.

KÕt qu¶ tÝnh to¸n thuû lùc b»ng m« h×nh MIKE11 cho trËn lò 2003

M« h×nh MIKE11 m« pháng trËn lò tõ ngµy 14/X ®Õn ngµy 21/X n¨m 2003 ®·

ch¹y æn ®Þnh víi bé th«ng sè ®· ®­îc hiÖu chØnh cho n¨m 1999 víi thêi ®o¹n m«

57

pháng lµ 1h.

Do trong trËn lò nµy kh«ng cã tµi liÖu ®iÒu tra vÕt lò nªn chØ thùc hiÖn kiÓm tra

kÕt qu¶ cho 3 tr¹m thuû v¨n cã sè liÖu thùc ®o, gåm: B×nh T­êng (s«ng K«n), Th¹nh

Hoµ (s«ng K«n) vµ DiÒu Tr× (s«ng Hµ Thanh).

- T¹i tr¹m B×nh T­êng: mùc n­íc tÝnh to¸n lµ 24.21m, thùc ®o 24.17m chªnh

lÖch gi÷a tÝnh to¸n vµ thùc ®o lµ 0.04m; l­u l­îng tÝnh to¸n lµ 2694.453 m3/s, thùc ®o

2740 m3/s chªnh lÖch gi÷a tÝnh to¸n vµ thùc ®o lµ: 45 m3/s.

- T¹i tr¹m Th¹nh Hoµ: mùc n­íc tÝnh to¸n lµ 8.83m, thùc ®o 8.39 m chªnh lÖch

gi÷a tÝnh to¸n vµ thùc ®o lµ 0.44m.

- T¹i tr¹m Diªu Tr×: mùc n­íc tÝnh to¸n lµ 4.97m, thùc ®o 5.34 m chªnh lÖch

gi÷a tÝnh to¸n vµ thùc ®o lµ 0.44m.

3.5. Phương pháp xây dựng bản đồ ngập lụt cho lưu vực

3.5.1. Đặt vấn đề

§Ó tiÕn hµnh x©y dùng b¶n ®å ngËp lôt cho c¸c bµi to¸n cÇn chuÈn bÞ c¸c sè

Sè liÖu khÝ t­îng

Sè liÖu khÝ t­îng

§Çu vµo

§Çu vµo

Sè liÖu thuû v¨n

Sè liÖu thuû v¨n

liÖu tÝnh to¸n vµ sö dông c¸c phÇn mÒm theo s¬ ®å sau:

KiÓm ®Þnh

H×nh 3-12: M« t¶ tr×nh tù x©y dùng b¶n ®å ngËp lôt cho c¸c ph­¬ng ¸n tÝnh to¸n

Theo s¬ ®å h×nh 3-12, ®Çu tiªn sö dông m« h×nh MIKE NAM vµ m« h×nh

MIKE11 ®Ó hiÖu chØnh bé th«ng sè cho trËn lò n¨m 1999. §­a ra ®­îc b¶n ®å ngËp

cho trËn m­a tÝnh to¸n n¨m 1999 (trËn m­a hiÖu chØnh bé th«ng sè cña m« h×nh).

TiÕp theo sö dông bé th«ng sè ®· ®­îc hiÖu chØnh cho trËn m­a n¨m 1999 tÝnh

to¸n kiÓm ®Þnh víi trËn m­a n¨m 2003 sau ®ã ®­a ra b¶n ®å ngËp lôt vïng h¹ l­u l­u

58

vùc.

3.5.2. Các bước xây dựng bản đồ ngập lụt

ViÖc lËp b¶n ®å ngËp lôt lµ mét bµi to¸n tæng hîp bao gåm c«ng t¸c chuÈn bÞ c¬

së d÷ liÖu vµ ph­¬ng ph¸p tÝnh theo c¸c b­íc sau ®©y:

B­íc 1: ThiÕt lËp quan hÖ Z (cao ®é ®Êt) víi diÖn tÝch F(ha) vµ dung tÝch chøa

W (106m3) t­¬ng øng víi kho¶ng c¸ch ®Òu 0,25 m cho 82 khu vùc ngËp.

B­íc 2: TÝnh to¸n c¸c qu¸ tr×nh biªn vµo, mùc n­íc, l­u l­îng cña m« h×nh.

B­íc 3: Sö dông m« h×nh tæng hîp MIKE ®Ó diÔn to¸n lò s«ng, ngËp trµn b·i

vµ trªn toµn l­u vùc s«ng nh»m x¸c ®Þnh c¸c ®Æc tr­ng dßng ch¶y theo thêi gian vµ

kh«ng gian trªn mçi l­u vùc.

B­íc 4: Ph­¬ng ph¸p vÏ vµ hiÓn thÞ : Sö dông c«ng nghÖ m« h×nh sè ®é cao

DEM ®Ó truyÕn sè liÖu mùc n­íc vµ vÏ diÔn biÕn ngËp theo kh«ng gian trªn b¶n ®å.

3.5.3. Chuẩn bị số liệu cho xây dựng bản đồ

Sè liÖu ®Þa h×nh

Trong thùc tÕ sè liÖu ®Þa h×nh ®­îc tån t¹i d­íi nhiÒu ®×nh d¹ng kh¸c nhau, vÝ

dô: ®Þnh d¹ng *.Tab (cña Mapinfo), *.DGN (cña MicroStation), *.DWG (cña

AUTOCAD), *.Shp (®Þnh d¹ng cña ACRVIEW) hay ®Þnh d¹ng cña Surfer.

Sè liÖu mùc n­íc lín nhÊt t¹i c¸c vÞ trÝ trªn vïng ngËp

Sè liÖu mùc n­íc lín nhÊt cña c¸c vÞ trÝ trong vïng ngËp ®­îc tæ chøc theo c¸c

cÆp (x,y,z).Bao gæm sè liÖu ë mçi mÆt c¾t vµ mçi « ruéng.

3.5.4. Lập bản đồ ngập lụt cho lưu vực sông Kôn-Hà Thanh

Sè liÖu mùc n­íc

Mùc n­íc t¹i c¸c thêi ®iÓm ë c¸c mÆt c¾t vµ « ruéng vïng h¹ l­u l­u vùc s«ng

®­îc tÝnh to¸n b»ng m« h×nh thuû v¨n thñy lùc cho hai trËn m­a n¨m 1999 ( trËn

m­a hiÖu chØnh) vµ 2003 ( trËn m­a kiÓm ®Þnh).

Sè liÖu mùc n­íc ®­îc cho d­íi d¹ng (X,Y, H) t¹i c¸c thêi ®iÓm trªn toµn bé

mÆt c¾t vµ « ruéng vïng h¹ l­u l­u vùc nghiªn cøu.

Sè liÖu ®Þa h×nh nÒn

ViÖc lËp b¶n ®å ngËp ®­îc thùc hiÖn trong phÇn mÒm c«ng nghÖ DEM theo

tr×nh tù sau ®©y:

Dùa vµo s¬ ®å tÝnh thuû lùc cña m« h×nh MIKE11 vµ kÕt qu¶ tÝnh tõ m« h×nh ®·

x©y dùng b¶n ®å ngËp lôt cho h¹ l­u s«ng K«n - Hµ Thanh theo c¸c b­íc sau:

- Vïng h¹ l­u s«ng s«ng K«n - Hµ Thanh ®­îc sè ho¸ trªn b¶n ®å nÒn ®Þa h×nh

59

tû lÖ: 1/10.000.

- Khu vùc tÝnh ngËp lôt h¹ l­u s«ng s«ng K«n - Hµ Thanh ®­îc chia thµnh 82 «

víi diÖn tÝch vµ quan hÖ Z- F kh¸c nhau.

- Sö dông phÇn mÒm Mapinfo ®Ó x¸c ®Þnh cao ®é t¹i c¸c « l­íi (DEM). §èi víi

h¹ l­u s«ng s«ng K«n - Hµ Thanh ®· tiÕn hµnh tÝnh DEM víi « l­íi kÝch th­íc 50 x 50

m. Nh­ vËy, sau khi ch¹y m« h×nh DEM víi biªn tÝnh MIKE11 th× cao ®é vïng h¹ l­u

s«ng s«ng K«n - Hµ Thanh ®­îc x¸c ®Þnh trªn l­íi 50x50m t¹i 82 « tÝnh.

KÕt qu¶ tÝnh to¸n x©y dùng b¶n ®å ngËp

KÕt qu¶ tÝnh tõ m« h×nh thuû lùc MIKE11 cho biÕt mùc n­íc t¹i c¸c thêi ®iÓm

cña qu¸ tr×nh lò, v× vËy ®é s©u ngËp t¹i tõng thêi ®iÓm cho toµn vïng h¹ l­u chÝnh lµ

chªnh lÖch gi÷a mùc n­íc tÝnh t¹i c¸c « so víi ®é cao ®Þa h×nh t¹i c¸c « ®ã (h).

§Ó lËp b¶n ®å ngËp lôt víi mùc n­íc lín nhÊt, ch­¬ng tr×nh MIKE11 lËp riªng

mét file chøa gi¸ trÞ mùc n­íc Hmax cña tõng mÆt c¾t trªn s«ng vµ nót trong c¸c «

chøa lò trong ®ång.

§é s©u mùc n­íc lín nhÊt tÝnh to¸n hmax cña tõng thêi ®iÓm lµ hiÖu sè cña

mùc n­íc Hmax trõ ®i cao ®é Z nÒn cña nót ®ã. TËp chuçi gi¸ trÞ hmax lµ sè liÖu ®Çu

vµo ®Ó lËp b¶n ®å ngËp lôt.

Xem b¶ng 3-4 vµ 3-5 kÕt qu¶ tÝnh c¸c gi¸ trÞ Hmax cña c¸c « chøa lò vïng h¹

l­u l­u vùc s«ng K«n- Hµ Thanh trong hai n¨m 1999 vµ 2003.

B¶ng 3- 4: Cao ®é mùc n­íc lín nhÊt t¹i c¸c « ruéng tÝnh to¸n tõ trËn m­a n¨m 1999

Hmax

Tªn

Hmax

Tªn

X

Y

X

Y

(m)

« ruéng

(m)

« ruéng

C256

303502.4190 1535690.8534

2.81

H266

300325.8186 1531907.9050

4.69

4.5

C257

305736.8689 1535525.5781

2.9

H267

299614.6481 1531756.3926

4.1

C258

307728.1794 1535881.9043

2.55

H268

300812.1138 1529119.8492

D202

286422.9085 1541885.4172 13.83

H269

300110.2484 1527816.4106

4.29

D203

290817.2265 1540778.2606

13.3

H270

301224.2726 1527683.4922

3.92

D204

291987.0076 1541156.3314 12.32

H271

301513.9626 1528611.1005

3.96

D205

293786.5967 1541285.6691 10.89

H272

303160.4367 1529883.0023

2.39

D206

295319.0739 1543000.2055

8.68

H273

303924.3285 1528659.0307

2.13

D207

297156.6591 1543883.7243

6.92

H274

303181.3322 1527842.3962

2.11

D208

298941.3912 1544694.4875

6.11

H275

305823.4616 1529779.6602

1.23

D209

301877.5085 1544417.7384

4.03

H276

300614.4362 1526789.3912

4.21

D210

304121.7833 1544261.3050

3.85

H277

303389.6595 1525540.7443

2.12

D211

306369.6960 1543202.3187

2.27

H278

304617.6888 1524458.2330

2.62

60

D212

308445.8834 1541101.6697

1.93

H279

302146.2041 1526911.3872

3.85

D213

294210.5437 1545211.2880

8.14

H280

303510.6600 1525814.8629

2.43

D215

288849.9131 1539035.4582 13.08

H281

305775.6570 1527153.5190

2.08

D216

293677.5411 1539210.6156 10.41

K200

278070.7667 1540431.8166

16.72

D217

296523.5268 1542249.9551

7.85

K201

283467.7024 1540495.6102

14.18

D218

298217.3270 1542222.0092

5.82

K238

290018.5063 1537046.9432

10

D219

299708.3764 1543249.1087

4.9

K239

293776.1118 1536048.2598

10.06

D220

301903.4360 1542835.9804

4.17

K240

295658.3751 1536263.4358

7.51

D221

304773.5425 1541976.0666

2.37

K241

297448.6425 1535967.9527

6.12

D222

307009.7825 1541083.4358

2.64

K242

283081.8670 1537400.3088

15.9

G223

291800.1697 1538258.2521 12.05

K243

286634.0323 1535188.2860

14.02

G224

294118.4405 1538467.2468

10.2

K244

286869.0626 1538442.4215

16.1

G225

295501.2181 1539799.7715

8.64

K245

287923.3538 1536925.0472

13.18

G226

298023.2462 1540213.6700

7.82

K246

290145.8010 1534813.6260

13.08

G227

300024.3074 1540444.4793

5.78

K247

293572.7505 1534219.3990

11.52

G228

302394.0537 1540278.6939

4.85

K248

295924.0185 1534767.8062

9.95

G229

304386.5110 1539977.3095

3.76

K249

298048.2580 1534587.4976

7.04

G230

307170.3960 1539909.8050

2.04

S260

300674.1363 1534933.3516

4.13

G231

291134.8981 1537930.1820 11.65

S261

303001.8113 1534486.3760

3.5

G232

294775.7268 1537728.7789

9

S262

306200.7177 1533619.7008

2.77

G233

297045.8135 1537918.8196

4.32

S263

306050.3333 1532151.3070

1.94

G234

299513.7511 1538110.0104

3.5

T250

299733.2067 1536409.0969

5.43

G235

302388.2298 1538576.3301

3.47

T251

301452.9510 1537164.6584

3.55

G236

304996.6938 1539022.5454

3.75

T252

303025.5033 1537508.7019

3.53

G237

307140.9378 1538975.6054

3.28

T253

303918.2075 1537201.6663

2.7

H264

302505.3036 1532409.3522

3.85

T254

305865.9041 1537265.1999

1.79

H265

300408.8229 1532721.4789

4.7

T255

300811.4621 1535905.4093

3.91

T259

306936.1577 1536960.8848

1.53

61

B¶ng 3- 5: Cao ®é mùc n­íc lín nhÊt t¹i c¸c « ruéng tÝnh to¸n tõ trËn m­a n¨m 2003

Hmax

Tªn

Hmax

Tªn

X

Y

X

Y

(m)

« ruéng

(m)

« ruéng

C256

303502.4190 1535690.8534

2.32

H266

300325.8186 1531907.9050

5.27

C257

305736.8689 1535525.5781

2.33

H267

299614.6481 1531756.3926

6.9

5.94

C258

307728.1794 1535881.9043

2.13

H268

300812.1138 1529119.8492

5.53

D202

286422.9085 1541885.4172 13.08

H269

300110.2484 1527816.4106

5.07

D203

290817.2265 1540778.2606 11.67

H270

301224.2726 1527683.4922

5.32

D204

291987.0076 1541156.3314 10.67

H271

301513.9626 1528611.1005

D205

293786.5967 1541285.6691

9.35

H272

303160.4367 1529883.0023

3.14

3.14

D206

295319.0739 1543000.2055

9.89

H273

303924.3285 1528659.0307

3.32

D207

297156.6591 1543883.7243

7.07

H274

303181.3322 1527842.3962

2.42

D208

298941.3912 1544694.4875

6.29

H275

305823.4616 1529779.6602

5.68

D209

301877.5085 1544417.7384

5.37

H276

300614.4362 1526789.3912

D210

304121.7833 1544261.3050

3.88

H277

303389.6595 1525540.7443

2.9

D211

306369.6960 1543202.3187

3.2

H278

304617.6888 1524458.2330

3.95

D212

308445.8834 1541101.6697

2.19

H279

302146.2041 1526911.3872

4.92

D213

294210.5437 1545211.2880

8.46

H280

303510.6600 1525814.8629

4.1

D215

288849.9131 1539035.4582 12.42

H281

305775.6570 1527153.5190

3.26

D216

293677.5411 1539210.6156

10.2

K200

278070.7667 1540431.8166

16.47

D217

296523.5268 1542249.9551

6.17

K201

283467.7024 1540495.6102

13.75

D218

298217.3270 1542222.0092

6.12

K238

290018.5063 1537046.9432

12.88

D219

299708.3764 1543249.1087

5.42

K239

293776.1118 1536048.2598

10.88

D220

301903.4360 1542835.9804

5.44

K240

295658.3751 1536263.4358

9.33

D221

304773.5425 1541976.0666

5.29

K241

297448.6425 1535967.9527

8.21

D222

307009.7825 1541083.4358

2.35

K242

283081.8670 1537400.3088

16.02

G223

291800.1697 1538258.2521 10.12

K243

286634.0323 1535188.2860

15.06

G224

294118.4405 1538467.2468

9.81

K244

286869.0626 1538442.4215

15.44

G225

295501.2181 1539799.7715

9.33

K245

287923.3538 1536925.0472

14.59

G226

298023.2462 1540213.6700

8.05

K246

290145.8010 1534813.6260

12.05

G227

300024.3074 1540444.4793

6.81

K247

293572.7505 1534219.3990

11.09

G228

302394.0537 1540278.6939

5.43

K248

295924.0185 1534767.8062

9.29

G229

304386.5110 1539977.3095

5.27

K249

298048.2580 1534587.4976

7.77

G230

307170.3960 1539909.8050

2.92

S260

300674.1363 1534933.3516

5.6

G231

291134.8981 1537930.1820 11.98

S261

303001.8113 1534486.3760

3.97

G232

294775.7268 1537728.7789

9.82

S262

306200.7177 1533619.7008

2.11

G233

297045.8135 1537918.8196

7.86

S263

306050.3333 1532151.3070

2.03

62

G234

299513.7511 1538110.0104

6.51

T250

299733.2067 1536409.0969

6.61

G235

302388.2298 1538576.3301

5.58

T251

301452.9510 1537164.6584

5.29

G236

304996.6938 1539022.5454

4.26

T252

303025.5033 1537508.7019

4.91

G237

307140.9378 1538975.6054

3.99

T253

303918.2075 1537201.6663

3.96

H264

302505.3036 1532409.3522

4.35

T254

305865.9041 1537265.1999

3.42

H265

300408.8229 1532721.4789

5.27

T255

300811.4621 1535905.4093

3.86

T259

306936.1577 1536960.8848

2.05

KÕt qu¶ lËp b¶n ®å ngËp lôt:

C«ng t¸c quy ho¹ch phßng lò, lôt, dù b¸o lò lµ mét c«ng viÖc rÊt cÊp thiÕt trong

nhiÖm vô phßng tr¸nh thiªn tai, gi¶m nhÑ thiÖt h¹i cho mét khu vùc hay mét tØnh. C¸c

th«ng tin biÕt tr­íc vÒ diÔn biÕn lò, lôt sÏ gióp c¸c nhµ qu¶n lý ra c¸c quyÕt ®Þnh ®óng

trong viÖc tæ chøc phßng tr¸nh nh­ s¬ t¸n d©n, b¶o vÖ c«ng tr×nh ®Ó gi¶m thiÖt h¹i ®Õn

møc thÊp nhÊt. C¸c th«ng tin cµng chÝnh x¸c víi thêi gian dù b¸o dµi h¬n vµ chi tiÕt

h¬n vÒ diÔn biÕn lò lôt sÏ gióp c«ng t¸c phßng tr¸nh cµng hiÖu qu¶ h¬n.

Sau khi sö dông m« h×nh tæng hîp MIKE11 ®Ó diÔn to¸n lò s«ng, ngËp trµn b·i

vµ trªn toµn l­u vùc s«ng nh»m x¸c ®Þnh c¸c ®Æc tr­ng dßng ch¶y theo thêi gian vµ

kh«ng gian trªn mçi l­u vùc nh­ kÕt qu¶ ®· ghi ë b¶ng trªn, c«ng nghÖ m« h×nh sè ®é

cao DEM thùc hiÖn truyÒn sè liÖu mùc n­íc vµ vÏ diÔn biÕn ngËp theo kh«ng gian trªn

b¶n ®å.

Tõ nh÷ng sè liÖu trªn ®­a ra ®­îc hai b¶n ®å cña n¨m 1999, (trËn m­a b¾t

®Çu tõ ngµy 30/XI ®Õn 7/XII) vµ b¶n ®å n¨m 2003 (trËn m­a b¾t ®Çu tõ ngµy 14/X ®Õn

21/X)

§· x©y dùng ®­îc mét b¶n ®å nguy c¬ ngËp lôt øng víi hai n¨m 1999 vµ 2003.

Tæng diÖn tÝch ngËp lín nhÊt toµn khu vùc h¹ l­u s«ng n¨m 1999 ®­îc thèng

kª trong b¶ng sau:

B¶ng 3- 6: DiÖn tÝch t­¬ng øng víi ®é s©u ngËp n¨m 1999

TT §é s©u ngËp (m) DiÖn tÝch ngËp (ha)

63

1 2 3 4 5 6 7 Tæng céng 0-0.5 0.5-1.0 1.0-1.5 1.5-2.0 2.0-3.0 3.0-4.0 4.0-5.0 4895.36 5260.16 6661.76 7093.12 8596.48 2333.44 Kh«ng ngËp 34840.32

Tæng diÖn tÝch ngËp lín nhÊt toµn khu vùc h¹ l­u s«ng n¨m 2003 ®­îc thèng kª

trong b¶ng sau:

B¶ng 3- 7: DiÖn tÝch t­¬ng øng víi ®é s©u ngËp n¨m 2003

TT DiÖn tÝch ngËp §é s©u ngËp (m) (ha)

1 2 3 4 5 6 7 Tæng céng 0-0.5 0.5-1.0 1.0-1.5 1.5-2.0 2.0-3.0 3.0-4.0 4.0-5.0 3848.96 4521.6 5175.68 6593.28 12286.72 2023.68 Kh«ng ngËp 34449.92

Tæng diÖn tÝch ngËp rÊt lín. N¨m 1999, diÖn tÝch ngËp lµ 34840.32 ha vµ n¨m

2003 lµ 34449.92ha.

- Vïng h¹ l­u gÇn §Çm ThÞ N¹i §é s©u ngËp phÝa h¹ l­u lªn tíi 3-4m,

- Vïng diÖn tÝch ngËp nhiÒu nhÊt ë ®é s©u ngËp 2-3m chiÕm tíi 8596.48 ha vµo

n¨m 1999 vµ 12286.72 vµo n¨m 2003.

So s¸nh hai diÖn ngËp ë hai trËn lò n¨m 1999 vµ 2003, nhËn thÊy diÖn tÝch ngËp

n¨m 1999 cã diÖn réng h¬n, møc ®é ngËp s©u lín h¬n. ®iÒu ®ã cã thÓ lý gi¶i nh­ sau:

- Do tæng l­îng m­a n¨m 1999 lín h¬n c¸c ®Ønh m­a xuÊt hiÖn n¨m 2003.

64

DiÖn tÝch cã diÖn tÝch ngËp tõ 3-4m n¨m 1999 lín h¬n n¨m 2003 lµ:390.0 ha

65

H×nh 3-13: B¶n ®å ngËp lôt l­u vùc s«ng K«n, Hµ Thanh n¨m 1999

66

H×nh 3-14: B¶n ®å ngËp lôt l­u vùc s«ng K«n, Hµ Thanh n¨m 2003

67

H×nh 3-15: B¶n ®å ngËp lôt l­u vùc s«ng K«n, Hµ Thanh n¨m 2009

68

H×nh 3-16: B¶n ®å hiÖn tr¹ng ngËp lín nhÊt vïng h¹ l­u s«ng K«n - Hµ Thanh trËn lò n¨m 2003

H×nh 3-17: B¶n ®å hiÖn tr¹ng ngËp lín nhÊt vïng h¹ l­u s«ng K«n - Hµ Thanh trËn lò n¨m 1999

69

3.6. Lập bản đồ hiện trạng vùng ngập bằng ảnh viễn thám RADAR

3.6.1. Xử lý tư liệu ảnh RADAR

T­ liÖu ®­îc sö dông ë phÇn thùc nghiÖm lµ ALOS-PALSAR.

- Ngµy chôp: 5/11/2009

- Lo¹i ¶nh: "Fine"

- Kªnh ¶nh: L-band

- B­íc sãng: 23.6cm

- Ph©n cùc: HH

- Møc xö lý: Level 1.5

- §é ph©n gi¶i: 6.25m

¶nh RADA øng dông cho nghiªn cøu ngËp lôt ®­îc xö lý theo c¸c b­íc sau

- §Þnh chuÈn ¶nh.

- Läc ¶nh.

Bé läc ®­îc sö dông lµ nhãm Adaptive. Nhãm bé läc nµy kh«ng thay ®æi

gi¸ trÞ trung b×nh côc bé (local mean) mµ chØ lµm gi¶m ®é lÖch chuÈn côc bé (local

standard deviation), cho ¶nh mÞn h¬n so víi ¶nh gèc vµ vÉn b¶o toµn ®­îc cÊu tróc

bê ranh giíi.

Theo nhiÒu thö nghiÖm trªn lo¹t ¶nh ®ång thêi cã tham kh¶o c¸c tµi liÖu cã

liªn quan th× víi bé läc cã kÝch th­íc trung b×nh lµ 7x7 pixel cho kÕt qu¶ tèt nhÊt.

Trong nhãm bé läc nµy cã 2 lo¹i bé läc sau ®­îc sö dông:

a. Läc Gamma: ®­îc dïng ®Ó lo¹i bá nhiÔu tÇn sè cao mµ vÉn b¶o toµn

®­îc c¸c ®Æc tr­ng tÇn sè cao (tøc lµ c¸c bê ranh giíi).

b. Läc Frost: Sö dông mét ma trËn träng sè kh«ng cè ®Þnh mµ thay ®æi tïy

thuéc vµo c¸c gi¸ trÞ thèng kª côc bé cña ¶nh, ®­îc tÝnh trong ph¹m vi mçi cöa sæ

b»ng chÝnh kÝch th­íc cña bé läc vµ cã t©m chÝnh lµ ®iÓm ®Ých hiÖn xÐt.

- N¾n chØnh h×nh häc

B¶n chÊt cña viÖc n¾n chØnh h×nh häc lµ x©y dùng mèi t­¬ng quan gi÷a hÖ

täa ®é ¶nh ®o vµ hÖ täa ®é quy chiÕu chuÈn. Sau khi n¾n xong ¶nh ®Çu tiªn, c¸c

¶nh cßn l¹i ®­îc n¾n theo ¶nh ®· n¾n nµy ®Ó ®¶m b¶o ®é chÝnh x¸c khi chång

nhiÒu date ¶nh lªn nhau trong qu¸ tr×nh xö lý ®a thêi gian.

70

- ChuyÓn ®æi gi¸ trÞ Power sang dB

- ChiÕt t¸ch vïng ngËp n­íc

Sau khi xö lý nhiÔu vµ hiÖu chØnh h×nh häc trªn ¶nh PALSAR, tiÕn hµnh

chiÕt t¸ch th«ng tin vÒ t×nh tr¹ng ngËp n­íc. C«ng ®o¹n t¸ch n­íc ®­îc xö lý trªn

phÇn mÒm ENVI theo ph­¬ng ph¸p "Density Slice".

- Thµnh lËp B¶n ®å ngËp lôt

KÕt qu¶ cña c«ng ®o¹n chiÕt t¸ch vïng ngËp n­íc ®­îc xuÊt ra d¹ng vector

(shape file) kÕt hîp víi d÷ liÖu GIS céng víi B¶n ®å Tæn th­¬ng cña vïng ®ã ®Ó

lµm ra B¶n ®å ngËp lôt.

3.6.2. Chiết tách vùng ngập từ ảnh RADAR

ViÖc ph©n tÝch ¶nh RADAR dùa vµo hiÖn tr¹ng vïng ngËp lò, mµ trªn thùc

tÕ chóng cã mèi liªn hÖ víi bÒ mÆt tr¬n nh½n, do ®ã th«ng tin vÒ ®èi t­îng kh«ng

cã sù t¸n x¹ trë l¹i vÖ tinh v× thÕ vïng ngËp ®­îc t¹o t«ng mµu tèi trªn ¶nh SAR

(trong ®iÒu kiÖn thêi tiÕt kh«ng cã giã to vµ sãng to). Cßn víi c¸c lo¹i ®èi t­îng

kh¸c nh­ thùc vËt l¹i cã t«ng mµu s¸ng theo c¬ chÕ ph¶n x¹ cña ®èi t­îng trªn ¶nh

RADAR. TÊt c¶ c¸c lo¹i ¶nh SAR ph¶i ®­îc tiÒn xö lÝ tr­íc khi ®­a vµo sö dông.

C«ng t¸c tiÒn xö lÝ trªn ¶nh RADAR chñ yÕu gåm hiÖu chØnh h×nh häc, hiÖu chØnh

bøc x¹ vµ läc nhiÔu.

Xö lÝ ¶nh ALOS-PALSAR

+ Xö lÝ h×nh häc:

¶nh ALOS-PALSAR ®­îc n¾n theo ph­¬ng ph¸p trùc giao vµ ®­a vÒ hÖ to¹

®é VN-2000 b»ng phÇn mÒm WinAsean. ViÖc n¾n chØnh h×nh häc trªn phÇn mÒm

nµy ®­îc thùc hiÖn nh­ sau:

- C«ng ®o¹n chän ®iÓm ®­îc r¶i ®Òu trªn toµn c¶nh, c¸c ®iÓm ®­îc chän

ph¶i ®¶m b¶o sao cho gi¸ trÞ ®é cao t¨ng dÇn tõ thÊp ®Õn cao nh»m gi¶m tèi ®a ¶nh

h­ëng cña chªnh cao ®Þa h×nh ®Õn chÊt l­îng h×nh ¶nh. Sè l­îng ®iÓm ®­îc chän

trªn mçi c¶nh th­êng lµ 12 ®iÓm.

- M« h×nh sè ®é cao (DEM) phôc vô cho c«ng t¸c n¾n ¶nh trùc giao ®­îc

thµnh lËp tõ b¶n ®å ®Þa h×nh tØ lÖ 1:25.000.

71

- ¶nh ALOS-PALSAR sau khi ®­îc n¾n ®¶m b¶o ®é chÝnh x¸c víi sai sè

kh«ng v­ît qu¸ 1 pixel.

+ Läc nhiÔu:

Trong phÇn thùc nghiÖm nµy do ch­a ®ñ ®iÒu kiÖn ®Ó thö nghiÖm phÐp läc

®a thêi gian nªn ph­¬ng ph¸p läc nhiÔu ®­îc ¸p dông lµ Enhanced Frost víi cöa sæ

läc 7x7, c«ng ®o¹n nµy ®­îc thùc hiÖn trªn phÇn mÒm ENVI. §©y lµ ph­¬ng ph¸p

võa b¶o toµn ®­îc ®­êng biªn vµ cÊu tróc ë ¶nh gèc ®ång thêi còng lµm t¨ng

c­êng ®é t­¬ng ph¶n ®¸ng kÓ. Do ®ã nã còng rÊt phï hîp víi viÖc chiÕt t¸ch th«ng

tin vµ x¸c ®Þnh vÕt ngËp lò.

KÕt qu¶ thu ®­îc ë trªn ¶nh PALSAR lµ kh¸ tèt, vïng ngËp sau khi läc cã

cÊu tróc mÞn, gi¸ trÞ ®é x¸m ®ång ®Òu, t¸ch biÖt h¼n so víi c¸c ®èi t­îng kh¸c v×

thÕ viÖc chiÕt t¸ch vÕt ngËp thuËn lîi vµ dÔ dµng h¬n.

+ Ph©n ®o¹n ¶nh vµ chiÕt t¸ch vÕt lò:

ViÖc ph©n ®o¹n vµ chiÕt t¸ch vÕt ngËp ®­îc thùc hiÖn trªn phÇn mÒm ENVI

b»ng c«ng cô “Density Slicing”. §©y lµ ph­¬ng ph¸p kh¸ ®¬n gi¶n, chñ yÕu ®­îc

øng dông ®Ó t¸ch biÖt c¸c ®èi t­îng cã ®é ®ång nhÊt t­¬ng ®èi vÒ mÆt gi¸ trÞ ®é

x¸m nh­ ®èi t­îng n­íc,... NÕu ¶nh RADAR ®­îc xö lý vµ läc nhiÔu cµng tèt th×

ph­¬ng ph¸p nµy sÏ cho kÕt qu¶ víi ®é tin cËy cµng cao.

Vïng ngËp lò trªn ¶nh sau khi ®­îc läc chóng cã gi¸ trÞ x¸m ®é thÊp h¬n

cßn nh÷ng vïng kh«ng bÞ ¶nh h­ëng bëi lò cã gi¸ trÞ ®é x¸m cao h¬n. BiÓu ®å

Histogram cña ¶nh sau khi t¨ng c­êng chÊt l­îng cã hai ®Ønh, do ®ã ë vïng gi÷a

hai ®Ønh ta cã thÓ sö dông ng­ìng gi¸ trÞ ®Ó ph©n ®o¹n ¶nh gi÷a vïng kh« vµ vïng

ngËp. Trªn thùc tÕ, do ph©n cùc ®¬n cña ¶nh RADAR phô thuéc rÊt nhiÒu vµo t¸n

x¹ bÒ mÆt ®èi t­îng, bªn c¹nh ®ã cßn cã sù kh¸c nhau cña c¸c ®èi t­îng víi nh÷ng

cÊu tróc kh¸c nhau nªn ph­¬ng ph¸p chia ng­ìng lµ mét ph­¬ng ph¸p phï hîp ®Ó

nhËn d¹ng vµ chiÕt t¸ch th«ng tin cña vïng bÞ ¶nh h­ëng bëi lò.

D­íi ®©y lµ kÕt qu¶ xö lý vµ chiÕt t¸ch vÕt ngËp trªn ¶nh ALOS-PALSAR:

72

H×nh 3-18: B¶n ®å hiÖn tr¹ng ngËp lôt n¨m 2009 ®­îc chiÕt t¸ch tõ ¶nh ALOS-

PALSAR

73

H×nh 3-19: B¶n ®å hiÖn tr¹ng ngËp lôt n¨m 2009 ®­îc chiÕt t¸ch tõ ¶nh

ALOS-PALSAR trªn nÒn ¶nh SPOT

74

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

NgËp lôt lµ mét th¶m ho¹ thiªn tai x¶y ra hµng n¨m vµ ngµy cµng x¶y ra

th­êng xuyªn h¬n víi møc ®é nghiªm träng h¬n do vËy viÖc t×m kiÕm c¸c c«ng cô

kü thuËt nh»m hç trî cho viÖc qu¶n lý ngËp lôt ngµy cµng trë nªn cÊp thiÕt. Ngµy

nay c¸c vÖ tinh quan s¸t Tr¸i §Êt cho phÐp cung cÊp kÞp thêi c¸c h×nh ¶nh bÒ mÆt

khu vùc bÞ ngËp lôt gióp cho viÖc qu¶n lý thiªn tai ®­îc thuËn tiÖn. C«ng nghÖ viÔn

th¸m vµ GIS kÕt hîp víi viÖc sö dông c¸c m« h×nh thuû v¨n thuû lùc ®Ó dù b¸o

ngËp lôt gióp cho viÖc qu¶n lý ngËp lôt sÏ gÇn víi thêi gian thùc h¬n.

Trªn c¬ së nghiªn cøu vµ thö nghiÖm ë luËn v¨n, cã thÓ rót ra mét vµi kÕt

luËn nh­ sau:

VÒ lÜnh vùc phßng tr¸nh thiªn tai: T­ liÖu ¶nh vệ tinh cã thể sử dụng để chiÕt

t¸ch một số th«ng số ®Çu vµo cho m« h×nh thuû v¨n vµ thuû lùc. M« h×nh sè ®Þa

h×nh kÕt hîp víi ¶nh vÖ tinh cho phÐp chiÕt t¸ch ®­îc 5 th«ng sè trùc tiÕp trªn tæng

sè 15 th«ng sè ®Çu vµo cña m« h×nh thuû v¨n. C¸c th«ng số nµy trước kia phải đo

đạc thủ c«ng trªn bản đồ giấy, mất nhiều c«ng sức vµ thời gian. C¸c th«ng sè cßn

l¹i ®­îc lÊy tõ d÷ liÖu thuû v¨n vµ tõ b¶n ®å thùc phñ, b¶n ®å ®Êt...

Mô hình thủy văn thủy lực có thể áp dụng trong quản lý LVS là bộ MIKE.

Mô hình số địa hình STRM đủ độ tin cậy để giải các bài toán dự báo tổng quát về

ngập lụt trong lưu vực sông. Để lập bản đồ dự báo ngập lụt chi tiết hơn cần sử

dụng DEM có độ chính xác và độ chi tiết cao hơn như làm từ bản đồ địa hình tỷ lệ

1:10 000.

Kiến nghị :

- Mở rộng nghiên cứu tiếp mô hình MIKE 11 và các mô hình khác để tìm kiếm

khả năng ứng dụng trong quản lý lưu vực sông.

- Ứng dụng ảnh viễn thám và GIS cho quản lý tổng hợp lưu vực sông. Bước

đầu áp dụng cho các ứng dụng đã có quy trình công nghệ như lập bản đồ hiện

trạng sử dụng đất. Xác định thông số đầu vào cho các mô hình thủy văn thủy lực,

lập bản đồ hiện trạng ngập.

75

- Đối với lưu vực sông Kôn-Hà Thanh, để chính xác hóa bộ thông số tính toán

áp dụng cho mô hình MIKE cần tiếp tục nghiên cứu chính xác hoá mạng sông, bổ

sung mặt cắt, mở rộng vùng tính toán và mô phỏng thêm một số trận lũ điển hình

trong lưu vực sông Kôn-Hà Thanh. Có thể sử dụng ảnh viễn thám chụp ảnh thời

điểm ngập lụt trong lưu vực sông để góp phần hoàn thiện bộ thông số nói trên.

76

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1. TS. Nguyễn Xuân Lâm (2005-2006), “ Hợp tác nghiên cứu kinh nghiệm

của Thái Lan ứng dụng công nghệ viễn thám phục vụ công tác quản lý tài

nguyên và môi trường Việt Nam, trước hết đối với tài nguyên đất và

nước”, Trung tâm Viễn thám Quốc gia.

2. TS. Nguyễn Xuân Lâm (2009-2010), “ Hợp tác nghiên cứu kinh nghiệm

của Thái Lan ứng dụng công nghệ viễn thám phục vụ công tác quản lý tài

nguyên, môi trường và thiên tai” , Trung tâm Viễn thám Quốc gia.

3. TS. Hoµng D­¬ng Tïng, “Nghiªn cøu x©y dùng hÖ thèng th«ng tin ®Þa lý

phôc vô qu¶n lý m«i tr­êng l­u vùc s«ng”, Côc B¶o vÖ m«i tr­êng.

4. ThS. Phïng V¨n Vui, “Nghiªn cøu c¬ së khoa häc vµ thùc tiÔn ®Ò xuÊt c¸c

gi¶i ph¸p b¶o vÖ m«i tr­êng theo l­u vùc s«ng”, Côc B¶o vÖ m«i tr­êng.

5. TS. TrÇn Minh ý, “Nghiªn cøu tÝch hîp d÷ liÖu viÔn th¸m trong m« h×nh

qu¶n lý tæng hîp m«i tr­êng l­u vùc s«ng”, phßng C«ng nghÖ ViÔn th¸m

vµ HÖ th«ng tin §Þa lý, ViÖn §Þa lý.

6. TrÇn Nguyªn B»ng, Vâ H÷u C«ng, N«ng H÷u D­¬ng, NguyÔn Quang Hµ,

TrÇn Trung Kiªn, NguyÔn ThÞ Minh NguyÖt, (cid:0)T×m hiÓu sù thay ®æi líp

th¶m thùc vËt vµ c¸c vÊn ®Ò qu¶n lý tµi nguyªn t¹i x· MËu §øc, huyÖn

Con Cu«ng, tØnh NghÖ An(cid:0), Trung t©m Sinh Th¸i N«ng NghiÖp.

7.

Lª Vò ViÖt Phong, TrÇn Hång Th¸i, Ph¹m V¨n H¶i , “Nghiªn cøu ¸p

dông m« h×nh tÝnh to¸n MIKE 11 tÝnh to¸n chÊt l­îng n­íc s«ng NhuÖ (cid:0)

s«ng §¸y”, ViÖn Khoa häc khÝ t­îng thuû v¨n vµ m«i tr­êng.

8. TS TrÇn Hång Th¸i, KS V­¬ng Xu©n Hoµ, CN NguyÔn V¨n Thao, “øng

dông m« h×nh to¸n häc tÝnh to¸n dù b¸o xu thÕ biÕn ®æi chÊt l­îng n­íc

phô thuéc vµo c¸c kÞch b¶n kinh tÕ x· héi l­u vùc s«ng Sµi Gßn §ång

Nai”, ViÖn Khoa häc KhÝ T­îng Thuû V¨n vµ Môi tr­êng.

77

9. Côc B¶o vÖ M«i tr­êng, (2006): “HiÖn tr¹ng m«i tr­êng n­íc 3 l­u vùc

s«ng CÇu, NhuÖ - §¸y, hÖ thèng s«ng §ång Nai(cid:0), B¸o c¸o m«i tr­êng

quèc gia.

Tiếng Anh

1.

Canadian Space Agency, "Extraction of Beta Nought and Sigma

Nought", RADARSAT CDPF Products (2000).

2.

RADARSAT International, "Using your Radarsat Product", Radarsat

Illuminated. Alexandre Bouvet, Instructions to use the multi-channel

SAR filter, CESBIO, CNES, France.

3.

Chris Oliver., Shaun Quegan. (1997), "Principles of SAR Image

Formation", "Fundamental Properties of SAR Images", Understanding

Synthetic Aperture Radar Images, SCITECH Publishing, Inc, pp. 11-42,

75-99.

4.

HervÐ Yesou, "Flood Mapping and Monitoring", Flood monitoring

training course, ASAR Training course in Remote Sensing Center,

MONRE, Hanoi, Vietnam (2008).

5.

Hoang Minh Hien, Tran Nhu Trung, Wim Looijen and Kees

Hulsbergen, Flood Vulnerability Analysis and Mapping in Vietnam.

6.

Robbert Misdorp, Hua Chien Thang, Nguyen Xuan Lam..., Using

Remote Sensing Data for Coastal TT-Hue Province, Vietnam, Providing

information for Intergrated Coastal Zone Management.

7.

Priero Villegas (2004), Flood Modelling in Perfume River Basin, Hue

Province, Vietnam, Master of Science Thesis, International Institute for

Geo-information Science and Earth Observation, The Netherlands, pp

37-39, 41-47.

8. MIKE 11 reference.

9. MIKE 11 – a modeling system for river and channels

10. HEC HMS, HEC RAS reference

11.

SWAT 2000 reference

78

12. VietNam: State of the Environment – United Nations Environment

Programme Regional Resource Centre for Asia and the Pacific (UNEP

RRC.AP)

79