Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu xây dựng quy trình công nghệ giám sát môi trường nước mặt khu vực Hà Nội từ dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat -1A

-1A

– 2018

-1A

– 9.52.05.03

– 2018

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận án này là công trình nghiên cứu khoa học của

riêng tôi. Các số liệu trình bày trong luận án được phản ánh hoàn toàn trung

thực. Các kết quả nghiên cứu trong luận án chưa có ai công bố trong bất kỳ

công trình nghiên cứu nào.

Hà Nội ngày tháng năm 2018

Tác giả luận án

Đinh Thị Thu Hiền

MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................. i

MỤC LỤC ........................................................................................................ ii

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT ...................................................................... v

DANH MỤC BẢNG BIỂU ............................................................................ vi

DANH MỤC HÌNH VẼ ................................................................................. xi

MỞ ĐẦU .......................................................................................................... 1

1. Tính cấp thiết của đề tài ............................................................................. 1

2. Mục tiêu nghiên cứu .................................................................................. 3

3. Nội dung nghiên cứu ................................................................................. 3

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ............................................................. 4

5. Phương pháp nghiên cứu ........................................................................... 4

6. Những điểm mới của luận án ..................................................................... 5

7. Luận điểm bảo vệ ....................................................................................... 5

8. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án ................................................ 5

9. Cơ sở tài liệu thực hiện luận án ................................................................. 6

10. Cấu trúc luận án ....................................................................................... 6

LỜI CẢM ƠN .................................................................................................. 7

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ......................... 8

1.1 Tổng quan về tài nguyên nước mặt Việt Nam ......................................... 8

1.2 Các nguyên nhân gây ô nhiễm nước mặt ............................................... 12

1.2.1 Ô nhiễm do nước thải sinh hoạt ...................................................... 12

1.2.2 Ô nhiễm do nước thải công nghiệp ................................................. 13

1.2.3 Ô nhiễm do nước thải y tế ............................................................... 15

1.2.4 Ô nhiễm do nước thải nông nghiệp, làng nghề ............................... 15

1.3 Các thông số chất lượng môi trường nước mặt ..................................... 16

1.4 Tổng quan các nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thámgiám sát chất

lượng nước mặt ............................................................................................ 20

iii

1.4.1 Khả năng ứng dụng công nghệ viễn thám trong nghiên cứu chất

lượng nước mặt......................................................................................... 20

1.4.2 Tình hình nghiên cứu trên thế giới .................................................. 25

1.4.3 Tình hình nghiên cứu trong nước .................................................... 34

1.5 Đặc điểm dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSAT-1A .................................... 41

1.6 Kết luận chương 1 .................................................................................. 44

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ KHOA HỌC XÂY DỰNG QUY TRÌNH ............... 46

CÔNG NGHỆ GIÁM SÁT NƯỚC MẶT TỪ DỮ LIỆU ẢNH VỆ TINH

VNREDSAT-1A ............................................................................................. 46

2.1 Cơ sở khoa học phương pháp ứng dụng dữ liệu viễn thám trong đánh

giá chất lượng nước ..................................................................................... 46

2.1.1 Bức xạ trực tiếp đối tượng nước và tính chất quang học bất biến của nó 46

2.1.2 Bức xạ gián tiếp đối tượng nước quan trắc bằng dữ liệu viễn thám 48

2.1.3 Phương pháp xác định hàm lượng thông số chất lượng nước từ dữ

liệu viễn thám ........................................................................................... 49

2.1.4 Cơ sở khoa học phân tích hồi quy ................................................... 51

2.2 Đặc trưng phổ phản xạ của nước ........................................................... 53

2.3 Phương pháp xử lý ảnh vệ tinh VNREDSAT - 1A ............................... 59

2.3.1 Phương pháp hiệu chỉnh khí quyển ảnh vệ tinh VNREDSat - 1A .. 59

2.3.2 Phương pháp hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ...... 65

2.4 Phương pháp đo phổ hiện trường .......................................................... 73

2.5 Các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác kết quả xác định hàm lượng các

thông số chất lượng nước............................................................................. 75

2.6 Phương pháp lấy mẫu chất lượng nước ................................................. 79

2.7 Nghiên cứu xây dựng quy trình công nghệ giám sát nước mặt từ dữ liệu

ảnh vệ tinh VNREDSAT-1A ....................................................................... 80

2.8 Kết luận chương 2 .................................................................................. 84

CHƯƠNG 3.THỰC NGHIỆM XÁC ĐỊNH HÀM LƯỢNG MỘT SỐ

THÔNG SỐ CHẤT LƯỢNG NƯỚC MẶT KHU VỰC HÀ NỘI TỪ DỮ

LIỆU ẢNH VỆ TINH VNREDSAT-1A ...................................................... 85

3.1 Đặc điểm khu vực nghiên cứu và dữ liệu sử dụng ................................ 85

3.1.1 Khu vực nghiên cứu ........................................................................ 85

3.1.2 Dữ liệu sử dụng ............................................................................... 89

3.1.2.1 Dữ liệu viễn thám ..................................................................... 89

3.1.2.2 Số liệu quan trắc ...................................................................... 93

3.1.2.3 Số liệu đo phổ hiện trường ...................................................... 100

3.2 Kết quả xử lý ảnh vệ tinh VNREDSAT-1A ........................................ 104

3.3 Xác định chất lượng nước mặt khu vực Hà Nội từ dữ liệu ảnh vệ tinh

VNREDSAT-1A ........................................................................................ 108

3.3.1 Xây dựng hàm quan hệ giữa chất lượng nước và phổ phản xạ ảnh vệ

tinh VNREDSAT-1A ............................................................................. 108

3.3.1.1 Khu vực hồ, đầm ..................................................................... 108

3.3.1.2 Khu vực sông Hồng ................................................................ 124

3.3.2 Đánh giá độ chính xác kết quả hồi quy ......................................... 126

3.4 Đánh giá chất lượng nước mặt khu vực Hà Nội từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A .......................................................................................... 128

3.5 Kết luận chương 3 ................................................................................ 135

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .................................................................... 136

CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ ................................. 138

TÀI LIỆU THAM KHẢO .......................................................................... 139

PHỤ LỤC

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

Tên viết tắt Tên đầy đủ tiếng anh Tên đầy đủ tiếng việt

Geographical Information Hệ thống thông tin địa lý GIS System

Water Quality Index Chỉ số chất lượng nước WQI

Tổng hàm lượng chất lơ Total Suspended Sediment TSS lửng

Biochemical Oxygen Demand Nhu cầu oxy sinh hóa

Chemical Oxygen Demand Nhu cầu oxy hóa học BOD COD

Vietnam Natural Resources, Vệ tinh Việt Nam quan sát

Environment and Disaster tài nguyên thiên nhiên, môi VNREDSAT- 1A monitoring Satellite-1A trường và thiên tai

Cảm biến tài nguyên mặt đất Thematic Mapper TM đa phổ

Cảm biến tài nguyên mặt đất Enhanced Thematic Mapper Pl ETM+ đa phổ độ phân giải cao

Operational Land Imager Bộ chụp ảnh bề mặt trái đất OLI

Satellites Pour l'Observation de Vệ tinh quan sát trái đất của la Terre or Earth-observing SPOT Pháp Satellites

Moderate Resolution Imaging Bộ chụp ảnh phổ kế bức xạ

MODIS Spectroradiometer độ phân giải trung bình

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1.Một số đặc trưng cơ bản của các hệ thống sông chính ở Việt Nam .. 8 Bảng 1.2.Các hồ chứa thủy lợi, thủy điện quan trọng .................................... 11 Bảng 1.3. Tổng lượng nước thải và thải lượng các chất ô nhiễm trong nước thải từ các khu công nghiệp [5] ....................................................................... 14 Bảng 1.4. Giá trị giới hạn các thông số chất lượng nước mặt (theo QCVN 08- MT:2015/BTNMT)[7] ..................................................................................... 17 Bảng 1.5. Các bộ cảm viễn thám sử dụng phổ biến trong đánh giá chất lượng nước [38] ......................................................................................................... 21 Bảng 1.6. Đặc điểm một số bộ cảm siêu phổ sử dụng trong đánh giá chất lượng nước [38] ............................................................................................... 22 Bảng 1.7. Đặc điểm một số bộ cảm siêu cao tần sử dụng trong hải dương học và đánh giá chất lượng nước [38] ................................................................... 24 Bảng 1.8. Tổng quan các thông số của vệ tinh VNREDSat-1A (nguồn VAST) ......................................................................................................................... 42 Bảng 1.9. Một số thông số ảnh vệ tinh VNREDSat-1A (nguồn VAST) ........ 43 Bảng 2.1. Độ thấu quang của nước phụ thuộc bước sóng [22] ....................... 59 Bảng 2.2. Giá trị Gian và Bias đối với các kênh phổ ảnh VNREDSat-1A (nguồn VAST) ................................................................................................. 64 Bảng 2.3. Đánh giá chất lượng hiệu chỉnh hình học ảnh VNREDSat-1A ...... 73 Bảng 2.4. Phương thức bảo quản và thời gian lưu trữ một số chỉ tiêu chất lượng nước ...................................................................................................... 77 Bảng 2.5. So sánh độ chính xác kết quả xây dựng hàm hồi quy giữa phổ phản xạ xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 (trước và sau hiệu chỉnh khí quyển) và hàm lượng các thông số chất lượng nước khu vực Sông Hồng ....................................................................................................... 78 Bảng 2.6. So sánh độ chính xác kết quả xây dựng hàm hồi quy giữa phổ phản xạ xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 (trước và sau hiệu chỉnh khí quyển) và hàm lượng các thông số chất lượng nước khu vực Sông Hồng ....................................................................................................... 78

vii

Bảng 2.7. Các chỉ tiêu chất lượng nước mặt sử dụng trong luận án ............... 80 Bảng 3.1. Một số hồ nội thành Hà Nội [13] ................................................... 87 Bảng 3.2.Tọa độ các điểm lấy mẫu chất lượng nước đợt 1 ............................ 94 Bảng 3.3. Tọa độ các điểm lấy mẫu chất lượng nước đợt 2 ........................... 96 Bảng 3.4. Kết quả phân tích chất lượng nước tại các điểm lấy mẫu đợt 1 ..... 97 Bảng 3.5.Kết quả phân tích chất lượng nước tại các điểm lấy mẫu đợt 2 ...... 98 Bảng 3.6. Chênh lệch giữa phổ phản xạ hiện trường và phổ phản xạ xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A (đợt 1 năm 2016) .......................................... 101 Bảng 3.7. Chênh lệch giữa phổ phản xạ hiện trường và phổ phản xạ xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A (đợt 2 năm 2017) .......................................... 103 Bảng 3.8. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại các kênh ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng độ đục ....................... 110 Bảng 3.9. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại các kênh ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng TSS ........................... 110 Bảng 3.10. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại các kênh ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng COD ..................... 111 Bảng 3.11. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại các kênh ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng BOD5 .................... 111 Bảng 3.12. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại các kênh ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng độ đục .................. 112 Bảng 3.13. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại các kênh ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng TSS ...................... 112 Bảng 3.14. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại các kênh ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng COD ..................... 113 Bảng 3.15. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại các kênh ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng BOD5 .................... 113 Bảng 3.16. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1 và 2 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 114

viii

Bảng 3.17. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1 và 3 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 114 Bảng 3.18. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1 và 4 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 115 Bảng 3.19. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 2 và 3 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 115 Bảng 3.20. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phản xạ phổ kênh 2 và 4 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 115 Bảng 3.21. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 3 và 4 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 116 Bảng 3.22. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1 và 2 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 116 Bảng 3.23. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1 và 3 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 117 Bảng 3.24. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1 và 4 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 117 Bảng 3.25. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 2 và 3 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 117 Bảng 3.26. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 2 và 4 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 118

Bảng 3.27. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 3 và 4 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .. 118 Bảng 3.28. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 2, 3 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 119 Bảng 3.29. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 2, 4 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 119 Bảng 3.30. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 3, 4 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 120 Bảng 3.31. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 2, 3, 4 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 120 Bảng 3.32. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 2, 3 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 121 Bảng 3.33. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 2, 4 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 121 Bảng 3.34. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 3, 4 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 122 Bảng 3.35. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 2, 3, 4 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất lượng nước .................................................................................................... 122 Bảng 3.36. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 2, 3, 4 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất lượng nước khu vực hồ, đầm ........................................................................ 123

Bảng 3.37. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 2, 3, 4 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất lượng nước khu vực hồ, đầm ........................................................................ 124 Bảng 3.38. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 2, 3, 4 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất lượng nước khu vực sông Hồng .................................................................... 125 Bảng 3.39. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 2, 3, 4 ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất lượng nước khu vực sông Hồng .................................................................... 125 Bảng 3.40. Kết quả đánh giá độ chính xác đối với ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 ............................................................................................ 126 Bảng 3.41. Kết quả đánh giá độ chính xác đối với ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 ............................................................................................ 127

DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1.Bản đồ ranh giới các lưu vực sông nước ta ........................................ 9

Hình 1.2.Tỉ lệ phân bố tài nguyên nước mặt Việt Nam theo các lưu vực sông

......................................................................................................................... 10

Hình 1.3. Tỉ lệ giữa các vùng về tổng lượng các chất ô nhiễm trong nước thải

sinh hoạt [5] ..................................................................................................... 13

Hình 1.4.Ô nhiễm nước mặt ở các hồ ở Hà Nội (nguồn: internet) ................. 13

Hình 1.5. Ô nhiễm nước mặt ở làng nghề Sơn Đồng (Hoài Đức, Hà Nội)

(nguồn: Internet) .............................................................................................. 16

Hình 1.6. Quan hệ giữa thông số độ đục và phổ phản xạ chiết xuất từ dữ liệu

viễn thám [61] ................................................................................................. 26

Hình 1.7. Vị trí các điểm lấy mẫu chất lượng nước trong nghiên cứu của

Weipi He [70] .................................................................................................. 27

Hình 1.8. Kết quả xác định phân bố hàm lượng NO3-N và NH3-N từ dữ liệu

viễn thám [70] ................................................................................................. 28

Hình 1.9. Kết quả xác định hàm lượng chất lơ lửng (SPM) vùng Gironde (Pháp)

trên ảnh SPOT HRV (a, 14-06-1996) và Landsat ETM+ (b, 04-03-2000) [31] . 29

Hình 1.10.Phân bố hàm lượng SPM khu vực German Bight từ ảnh vệ tinh

SPOT ............................................................................................................... 29

Hình 1.11. Bản đồ phân bố độ đục của nước khu vực sông Gomti Lucknow từ

ảnh vệ tinh QuickBird [59] ............................................................................. 32

Hình 1.12. Phân bố hàm lượng tổng nitơ (TN) và tổng photpho (TP) khu vực

hồ Cihu từ ảnh vệ tinh Ikonos [45] ................................................................. 32

Hình 1.13. Kết quả xác định hàm lượng chất lơ lửng (SS) trong nước mặt hồ

Buyukcekmece (Thổ Nhĩ Kỳ) từ dữ liệu ảnh vệ tinh IKONOS [65] .............. 33

Hình 1.14. Bản đồ phân bố các trạm quan trắc chất lượng nước khu vực cửa

Quảng Ninh - Hải Phòng[8]. ........................................................................... 35

Hình 1.15. Bản đồ phân bố hàm lượng chất ô nhiễm BOD5 và COD khu vực

Quảng Ninh - Hải Phòng ................................................................................. 36

xii

Hình 1.16. Hàm hồi quy giữa giá trị hàm lượng chất lơ lửng và tỉ lệ ảnh

kênh4/kênh2 ảnh Landsat 7 ETM+ khu vực hồ Trị An [64] .......................... 37

Hình 1.17. Sơ đồ phân bố hàm lượng chlorophyll-a trong nước Hồ Tây tính

toán từ ảnh Sentinel-2A chụp ngày 18/6/2016 [10] ........................................ 38

Hình 1.18. Bản đồ hiện trạng phân bố hàm lượng chất lơ lửng (SPM) khu vực

ven bờ sông Hồng (ngày 25/09/2014) từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A [19].... 40

Hình 1.19. Bản đồ phân bố hàm lượng Chl-a trung bình vùng biển Việt Nam

vào tháng 8 năm 2008 và 2011[19] ................................................................. 41

Hình 1.20.Vệ tinh VNREDSat – 1A và một số thành phần chính (nguồn: STI-

VAST) ............................................................................................................. 41

Hình 1.21.Một số ảnh vệ tinh VNREDSat-1A: khu vưc Hà Nội (a),

Melbourne (Australia, b) (nguồn: VAST)....................................................... 44

Hình 2.1. Các thành phần của bức xạ Mặt Trời đi tới nguồn nước được bộ

cảm biến ghi nhận ........................................................................................... 46

Hình 2.2. Các thành phần bức xạ thu nhận từ đầu thu[48] ............................. 47

Hình 2.3. Mối quan hệ giữa hàm lượng chất lơ lửng và ảnh tỉ lệ giữa kênh

đỏ/kênh xanh lục ảnh SPOT (a) và Landsat (b) [31] ...................................... 50

Hình 2.4.Đặc trưng phổ phản xạ của nước và một số đối tượng khác (nguồn

Internet) ........................................................................................................... 54

Hình 2.5. Đối tượng nước tương phản rõ rệt với đất liền ở kênh cận hồng

ngoại ảnh vệ tinh VNREDSat-1Anăm 2016 khu vực Hà Nội ........................ 55

Hình 2.6. Tổ hợp màu RGB=MIR:NIR:RED ảnh Landsat 5 TM năm 2009

khu vực ven biển Cà Mau giúp thể hiện rõ đường bờ nước ........................... 55

Hình 2.7. Phổ phản xạ của nước trong và nước đục [43] ............................... 56

Hình 2.8. Chỉ số độ đục xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà

Nội năm 2016 .................................................................................................. 56

Hình 2.9. Phổ phản xạ của nước chứa hàm lượng chất lơ lửng khác nhau

(nguồn Internet) ............................................................................................... 57

xiii

Hình 2.10. Ảnh hưởng của hàm lượng chlorophyll-a đến phổ phản xạ của

nước [39] ......................................................................................................... 58

Hình 2.11. Chỉ số chất diệp lục xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu

vực Hà Nội năm 2016 [36] .............................................................................. 58

Hình 2.12. Ví dụ về các ”đối tượng tối” trên ảnh vệ tinh Landsat (nguồn

gisapmaps.com) ............................................................................................... 61

Hình 2.13. Sơ đồ các bước thực hiện hiệu chỉnh khỉ quyển ảnh vệ tinh ........ 63

Hình 2.14. Đo giá trị bức xạ của khí quyển dựa trên đồ thị histogram của kênh

ảnh ................................................................................................................... 65

Hình 2.15. So sánh phổ phản xạ của nước trước và sau khi hiệu chỉnh khí

quyển (nguồn gisapmaps.com)........................................................................ 65

Hình 2.16. Hệ tọa độ ảnh và các điểm khống chế [77] ................................... 66

Hình 2.17. Ảnh hưởng độ chênh cao địa hình và góc nghiêng trục quang ..... 68

Hình 2.18. Sơ đồ các bước hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh VNREDSat-1A 70

Hình 2.19. Máy đo phổ hiện trường GER 1500 .............................................. 74

Hình 2.20. Sơ đồ quy trình giám sát và đánh giá chất lượng nước mặt từ dữ

liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ...................................................................... 81

Hình 3.1.Phân tích mạng lưới sông hồ và các dự kiến mở rộng mặt nước, tạo

hồ trữ nước ngọt (theo Báo cáo quy hoạch chung thủ đô lần 3) ..................... 86

Hình 3.2. Dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội ngày

20/10/2016 ở tổ hợp màu tự nhiên .................................................................. 90

Hình 3.3. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội ngày 20/10/2016, kênh

1 ....................................................................................................................... 90

Hình 3.4. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội ngày 20/10/2016, kênh

2 ....................................................................................................................... 91

Hình 3.5. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội ngày 20/10/2016, kênh

3 ....................................................................................................................... 91

Hình 3.6. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội ngày 20/10/2016, kênh

4 ....................................................................................................................... 91

xiv

Hình 3.7. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội, ngày 21/12/2017, tổ

hợp màu tự nhiên ............................................................................................. 92

Hình 3.8. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội, ngày 21/12/2017,

kênh 1 .............................................................................................................. 92

Hình 3.9. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội, ngày 21/12/2017,

kênh 2 .............................................................................................................. 92

Hình 3.10. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội, ngày 21/12/2017,

kênh 3 .............................................................................................................. 93

Hình 3.11. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội, ngày 21/12/2017,

kênh 4 .............................................................................................................. 93

Hình 3.12. Sơ đồ các điểm lấy mẫu chất lượng nước trong đợt quan trắc 1 .. 95

Hình 3.13. Sơ đồ các điểm lấy mẫu chất lượng nước trong đợt quan trắc 2 .. 95

Hình 3.14. Kết quả chồng ghép ảnh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 khu vực

Hà Nội trước và sau khi hiệu chỉnh hình học................................................ 105

Hình 3.15. Ảnh phản xạ đỉnh khí quyển (TOA, a) và phản xạ bề mặt (b) xác

định từ ảnh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 .............................................. 105

Hình 3.16. Ảnh phản xạ đỉnh khí quyển (TOA, a) và phản xạ bề mặt (b) xác

định từ ảnh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 .............................................. 106

Hình 3.17. Sự khác nhau giữa phổ phản xạ của thực vật trên ảnh VNREDSat-

1A sau khi hiệu chỉnh khí quyển ................................................................... 106

Hình 3.18. Sự khác nhau giữa phổ phản xạ của nước trên ảnh VNREDSat-1A

sau khi hiệu chỉnh khí quyển ......................................................................... 107

Hình 3.19. Sự khác nhau giữa phổ phản xạ của đất trên ảnh VNREDSat-1A

trước và sau khi hiệu chỉnh khí quyển .......................................................... 107

Hình 3.20. Ví dụ các hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại kênh 1 ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng độ đục khu vực hồ, đầm ... 110

Hình 3.21. Ví dụ các hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại kênh 1 ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng TSS khu vực hồ, đầm ...... 112

Hình 3.22. Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng độ đục từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 20/10/2016 khu vực hồ, đầm (Hà Nội) ............. 129

Hình 3.23. Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng TSS từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 20/10/2016 khu vực hồ, đầm (Hà Nội) ............. 130

Hình 3.24 Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng độ đục từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 20/10/2016 khu vực sông Hồng (Hà Nội) ......... 131

Hình 3.25 Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng TSS từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 20/10/2016 khu vực sông Hồng (Hà Nội) ......... 131

Hình 3.26 Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng độ đục từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 21/12/2017 khu vực hồ, đầm (Hà Nội) ............. 132

Hình 3.27 Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng TSS từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 21/12/2017 khu vực hồ, đầm (Hà Nội) ............. 133

Hình 3.28 Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng độ đục từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 21/12/2017 khu vực sông Hồng (Hà Nội) ......... 134

Hình 3.29 Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng TSS từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 21/12/2017 khu vực sông Hồng (Hà Nội) ......... 135

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài

Nước nói chung và nước mặt nói riêng là yếu tố không thể thiếu trong

toàn bộ sự sống và các quá trình xảy ra trên Trái Đất. Nước là môi trường cho

các phản ứng chuyển dịch nhiều loại vật chất, góp phần điều tiết và điều hòa

khí hậu. Nước còn có vai trò quyết định trong các hoạt động kinh tế và đời

sống văn hóa tinh thần của loài người [18].

Trong những năm qua, cùng với sự gia tăng dân số và phát triển kinh tế

- xã hội, những ảnh hưởng tiêu cực của các hoạt động này đến nguồn nước

khiến tình trạng ô nhiễm nước mặt diễn ra nghiêm trọng.Quá trình đô thị hóa

diễn ra nhanh chóng làm thay đổi sâu sắc hiện trạng sử dụng đất, dẫn đến

sông, hồ trong các khu vực đô thị dần bị thu hẹp, thậm chí có nơi còn bị lấp

hoàn toàn để lấy đất phục vụ xây dựng cơ sở hạ tầng, khu dân cư. Bên cạnh

đó, việc phát triển các khu công nghiệp, cụm công nghiệp cũng là một nguyên

nhân gây ảnh hưởng đến chất lượng môi trường nước mặt ở nhiều thành phố.

Nguồn nước mặt ở nhiều địa phương bị ô nhiễm nặng bởi nước thải và chất

thải rắn. Nhiều kết quả quan trắc cho thấy, nước mặt ở các khu vực đô thị ở

nước ta bị nhiễm bẩn bởi dầu mỡ, phenon, kim loại nặng, chất hữu cơ...Hầu

hết nước mặt trong các thành phố lớn đều bị ô nhiễm, đặc biệt các sông, hồ

trở thành nơi chứa đựng rác thải, nước thải từ các hoạt động của con người.

Theo báo cáo của Bộ Tài nguyên và Môi trường năm 2012, nguyên nhân

chính gây ra ô nhiễm nước mặt ở Việt Nam là từ các nguồn nước thải sinh

hoạt, nước thải y tế, nước thải công nghiệp và nước thải nông nghiệp. Ô

nhiễm môi trường nước mặt đã gây ra những tác động tiêu cực đến hệ sinh

thái, môi trường sống và sức khỏe của người dân. Ô nhiễm nước là nguyên

nhân quan trọng gây ra nhiều bệnh về da, mắt, gan, đường ruột...cũng như làm

suy giảm tính đa dạng sinh học trong các thủy vực [5].

Các phương pháp nghiên cứu truyền thống sử dụng kết quả phân tích

các mẫu nước thử nghiệm chỉ đánh giá được chất lượng nước một cách cục bộ

xung quan điểm đo. Hơn nữa, cũng không thể lấy quá nhiều mẫu thử nghiệm

hay thiết lập mạng lưới quan trắc chất lượng nước dày đặc do tốn kém về thời

gian và chi phí. Những hạn chế này đã được khắc phục khi sử dụng tư liệu

viễn thám, với ưu điểm diện tích phủ trùm rộng, tiết kiệm thời gian, dải phổ

và số lượng kênh phổ đa dạng, chi phí thấp...

Cho đến nay, công nghệ viễn thám được sử dụng rộng rãi trên thế giới

cũng như ở Việt Nam để ước lượng và theo dõi các thông số chất lượng nước

mặt ở các vùng ven biển, cửa sông và hồ. Các nghiên cứu này cho thấy có sự

liên quan chặt chẽ giữa giá trị các thông số chất lượng nước như tổng chất rắn

lơ lửng (TSS), chất diệp lục (Chlorophyll), chất hữu cơ hòa tan, nhu cầu oxy

sinh học (BOD), nhu cầu oxy hóa học (COD).... Nhiều thuật toán, mô hình

được phát triển dựa trên dữ liệu ảnh viễn thám và dữ liệu đo thực địa giúp xác

định các thành phần trong nước. Sự phát triển các thuật toán này bản chất là

thiết lập hàm quan hệ giữa giá trị phản xạ phổ của ảnh vệ tinh và các giá trị

thu nhận được trong các phép đo thực địa trên cơ sở sự phụ thuộc khả năng

phản xạ phổ của nước với thành phần các chất có trong nước.

Tháng 5 năm 2013, vệ tinh viễn thám đầu tiên của nước ta mang tên

VNREDSat-1A đã được phóng thành công lên quỹ đạo. Hiện nay,

VNREDSat-1A đã hoạt động ổn định và cung cấp nguồn dữ liệu ảnh viễn

thám phong phú phục vụ nghiên cứu, giám sát tài nguyên, môi trường và đảm

bảo quốc phòng, an ninh cũng như chứng minh tính đúng đắn trong việc chú

trọng đầu tư cho công nghệ viễn thám của Việt Nam. Dữ liệu ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A đã được sử dụng trong thành lập bản đồ lớp phủ, giám sát

biến động khu vực lục địa, hải đảo và xuyên biên giới, đảm bảo mục đích

quốc phòng – an ninh… Mặc dù vậy, cho đến nay mới chỉ có Cục viễn thám

quốc gia thực hiện dự án sản xuất bằng dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A,

dự án đã thông qua nhiều lần hội thảo khoa học, bảo vệ sản phẩm niên độ qua

các thời kỳ trong đánh giá và giám sát chất lượng nước mặt. Các nghiên cứu

ứng dụng tư liệu viễn thám đánh giá chất lượng môi trường nước mặt chủ yếu

sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh quang học độ phân giải trung bình như Landsat,

SPOT,…hoặc độ phân giải thấp (MODIS). Với những lý do trên, đề tài

“Nghiên cứu xây dựng quy trình công nghệ giám sát môi trường nước mặt

khu vực Hà Nội từ dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A” được lựa chọn xuất

phát từ nhu cầu thực tế, có ý nghĩa khoa học và thực tiễn. Những kết quả đạt

được trong đề tài cũng góp phần chứng minh tính đúng đắn trong việc đưa vệ

tinh viễn thám đầu tiên của nước ta (vệ tinh VNREDSat-1A) vào hoạt động

phục vụ công tác nghiên cứu tài nguyên thiên nhiên, giám sát môi trường và

đảm bảo mục đích quốc phòng - an ninh.

2. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của luận án nhằm xây dựng được quy trình giám

sát chất lượng nước mặt một số sông, hồ khu vực Hà Nội từ dữ liệu ảnh vệ

tinh VNREDSat - 1A.

3. Nội dung nghiên cứu

• Tổng quan về vấn đề nghiên cứu: tài nguyên nước mặt, các nguyên

nhân gây ô nhiễm môi trường nước mặt, tình hình nghiên cứu trong và

ngoài nước liên quan đến ứng dụng dữ liệu viễn thám đánh giá chất

lượng nước mặt;

• Cơ sở khoa học của phương pháp ứng dụng dữ liệu viễn thám trong

giám sát và đánh giá chất lượng nước mặt;

• Đặc trưng phổ phản xạ của nước từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A;

• Nghiên cứu xây dựng quy trình đánh giá, giám sát chất lượng nước mặt

từ dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A;

• Thu thập, phân tích một số mẫu chất lượng nước mặt ở một số sông, hồ

khu vực Hà Nội;

• Xây dựng hàm quan hệ giữa giá trị các thông số chất lượng nước mặt

và giá trị phổ phản xạ xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A;

• Thành lập bản đồ phân bố các thông số chất lượng nước mặt ở một số

sông, hồ, đầm khu vực Hà Nội.

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: đối tượng nghiên cứu trong luận án là chất

lượng nước mặt ở một số sông, hồ, đầm khu vực Hà Nội.

• Phạm vi nghiên cứu:

+ Phạm vi không gian: Giới hạn trong một số sông, hồ khu vực Hà Nội.

+ Phạm vi thời gian: trong nghiên cứu sử dụng 02 cảnh ảnh VNREDSat-

1A, chụp ngày 20 tháng 10 năm 2016 và ngày 21 tháng 12 năm 2017.

5. Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp phân tích, tổng hợp: Tổng hợp, phân tích và đánh giá

các nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến ứng dụng viễn thám đánh

giá chất lượng nước mặt; phân tích mẫu chất lượng mước mặt của một số

sông, hồ khu vực Hà Nội.

Phương pháp viễn thám: Xử lý ảnh vệ tinh VNREDSat-1A nhằm xác

định phổ phản xạ bề mặt phục vụ đánh giá và giám sát chất lượng nước mặt

khu vực Hà Nội;

Phương pháp GIS: sử dụng phân tích, thống kê không gian nhằm

thành lập bản đồ chất lượng nước mặt ở một số sông, hồ khu vực Hà Nội;

Phương pháp hồi quy: sử dụng trong xây dựng hàm quan hệ giữa giá

trị các thông số chất lượng nước (xác định bằng lấy mẫu thực địa) và giá trị

phổ phản xạ từ dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A.

6. Những điểm mới của luận án

• Xây dựng được quy trình công nghệ, giám sát môi trường nước mặt

thông qua các thông số chất lượng nước mặt từ dữ liệu ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A.

• Xây dựng được hàm quan hệ giữa hàm lượng các thông số chất lượng

nước xác định từ các mẫu thực địa và giá trị phổ phản xạ từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A sau khi đã hiệu chỉnh khí quyển.

7. Luận điểm bảo vệ

Luận điểm 1: Có mối quan hệ chặt chẽ giữa phổ phản xạ của nước mặt

được xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A sau khi hiệu chỉnh khí quyển với

hàm lượng các thông số chất lượng nước mặt khu vực Hà Nội.

Luận điểm 2: Quy trình công nghệ giám sát nước mặt được đề xuất

góp phần nâng cao hiệu quả và độ chính xác xác định hàm lượng các thông số

chất lượng nước mặt từ dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A.

8. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án

a) Ý nghĩa khoa học:

• Kết quả nghiên cứu đã minh chứng tính hiệu quả và độ tin cậy của công

nghệ viễn thám trong đánh giá và giám sát chất lượng nước mặt so với

các phương pháp nghiên cứu truyền thống.

• Góp phần minh chứng tính hiệu quả của dữ liệu ảnh vệ tinh quang học

VNREDSat-1A trong xác định phân bố hàm lượng các thông số chất

lượng nước mặt, phục vụ công tác giám sát, đánh giá và thành lập bản

đồ chất lượng nước mặt.

b) Ý nghĩa thực tiễn: Góp phần cung cấp thông tin để các nhà quản lý đưa ra

các biện pháp trong giám sát và ứng phó với ô nhiễm môi trường nước mặt ở

khu vực Hà Nội. Bên cạnh đó, kết quả nhận được trong đề tài cũng có thể sử

dụng, tham khảo trong công tác nghiên cứu khoa học, giảng dạy ở các trường

đại học, viện nghiên cứu.

9. Cơ sở tài liệu thực hiện luận án

Dữ liệu sử dụng trong luận án bao gồm dữ liệu viễn thám (ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A khu vực Hà Nội), các bản đồ chuyên đề và số liệu quan trắc,

phân tích chất lượng nước mặt tại các điểm lấy mẫu.

10. Cấu trúc luận án

Luận án gồm: phần mở đầu, kết luận- kiến nghị và tài liệu tham khảo,

luận án được trình bày trong ba chương:

Chương 1. Tổng quan về vấn đề nghiên cứu

Chương 2. Cơ sở khoa học xây dựng quy trình công nghệ giám sát môi

trường nước mặt từ dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A

Chương 3. Thực nghiệmxác định hàm lượng chất lượng nước mặt khu

vực Hà Nội từ dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A.

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc và chân thành nhất đến hai thầy hướng

dẫn khoa học là PGS.TS Trần Xuân Trường, Trường Đại học Mỏ - Địa chất

và TS. Lê Quốc Hưng, Cục Viễn thám quốc gia, Bộ Tài nguyên và Môi

trường. Các thầy đã tận tình hướng dẫn, chỉ bảo và động viên trong suốt quá

trình nghiên cứu để tôi có thể hoàn thành luận án này.

Tôi xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới các thầy, cô giáo Bộ môn Đo

ảnh và Viễn thám, Khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai; Phòng Đào tạo

Sau đại học; Ban lãnh đạo Trường Đại học Mỏ - Địa chất; Viện KHCN cơ

khí, Tự động hóa và Môi trường, Trường Đại học Điện Lực đã tạo mọi điều

kiện giúp đỡ tôi trong suốt thời gian làm luận án cũng như các đóng góp quý

báu về luận án.

Tôi xin được bày tỏ lòng biết ơn đến sự giúp đỡ quý báu của Cục viễn

thám, Trung tâm nghiên cứu ứng dụng khoa học công nghệ và môi trường đã

tạo điều kiện giúp đỡ tôi làm thực nghiệm của luận án.

Cuối cùng tôi xin được gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất tới gia đình, bố, mẹ,

chồng, con, anh, chị, em và các bạn đồng nghiệp đã luôn động viên, giúp đỡ

tôi về vật chất và tinh thần trong thời gian nghiên cứu và hoàn thành luận án.

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1 Tổng quan về tài nguyên nước mặt Việt Nam

Nước mặt là nước tồn tại trên mặt đất liền hoặc hải đảo. Nước mặt tồn tại dưới

dạng nước trong sông, hồ, nước trong vùng đất ngập nước hay băng, tuyết...Nước

mặt là nguồn tài nguyên vô cùng quý giá đối với mỗi quốc gia và là yếu tố không thể

thiếu trong toàn bộ sự sống và các quá trình xảy ra trên Trái Đất [4].

Việt Nam nằm trong khu vực nhiệt đới gió mùa, có lượng mưa trung

bình hàng năm tương đối lớn (1.940 mm/năm), tuy nhiên do địa hình đồi núi

nên trữ lượng và phân bố tài nguyên nước ở Việt Nam không đồng đều [4].

Việt Nam có hơn 2.360 con sông có chiều dài từ 10 km trở lên, trong

đó có 109 sông chính. Cả nước có 16 lưu vực sông với diện tích lưu vực lớn hơn 2.500 km2, trong đó 10/16 lưu vực có diện tích trên 10.000 km2. Tổng diện tích các lưu vực sông trên cả nước lên đến 1.167.000 km2, trong đó phần lưu vực nằm ngoài diện tích lãnh thổ chiếm đến 72% [4].

Bảng 1.1.Một số đặc trưng cơ bản của các hệ thống sông chính ở Việt Nam

Diện tích lưu vực (km2)

Tổng lượng dòng chảy năm (tỷ m3)

TT

Hệ thống sông

Tổng

Ngoài nước

Trong nước

Ngoài nước

Trong nước

1.980

11.280

13.260

1,7

7,7

9,4

86.660

82.340 169.000

51,8

83,2

135

28.400 17.720 10.680 27.200 17.730 9.470 10.350 10.350 - 13.900 13.900 - 11.620 - - 18.265 - - 40.000 33.300 6.700 756.000 39.000 795.000

14,1 19,5 20,1 9,5 - - 33,5 75

3,9 4 - - - - 3,5 400

Bằng Giang - Kỳ Cùng Hồng - Thái Bình Mã 3 Cả 4 Thu Bồn 5 Ba 6 Sê San 7 Srê Pôk 8 Đồng Nai 9 19 Mê Kông

18 23,5 20,1 9,5 12,9 13,5 37 475 Nguồn: Hồ sơ tài nguyên nước Quốc gia, Bộ TN&MT, 2003; Báo cáo Tài nguyên nước, những vấn đề và giải pháp quản lý, khai thác, sử dụng nước, Bộ TN&MT, 2009.

Hình 1.1.Bản đồ ranh giới các lưu vực sông nước ta

Nguồn: Dự án đánh giá ngành nước, Cục Quản lý Tài nguyên nước, 2008

Do đặc điểm vị trí địa lý và điều kiện tự nhiên đặc thù nên khoảng 60%

lượng nước mặt nước ta tập trung ở lưu vực sông Mê Kông, 16% tập trung ở

lưu vực sông Hồng – Thái Bình, khoảng 4% ở lưu vực sông Đồng Nai, trong

khi các lưu vực sông lớn khác tổng lượng nước chỉ chiếm một phần nhỏ (hình

1.2) [4]. Do lượng mưa phân bố không đồng đều cả về thời gian và không

gian, vào mùa khô, lượng nước mặt chỉ bằng khoảng 20 – 30% lượng nước

cho cả năm, trong đó khoảng một nửa trong số 16 lưu vực sông chính bị thiếu

nước bất thường hoặc cục bộ.

Hình 1.2.Tỉ lệ phân bố tài nguyên nước mặt Việt Nam theo các lưu vực sông

(nguồn: Báo cáo Tài nguyên nước, những vấn đề và giải pháp quản lý,

khai thác, sử dụng nước, Bộ Tài nguyên và Môi trường, 2009)

Tổng lượng nước mặt của các lưu vực sông trên lãnh thổ Việt Nam đạt khoảng 830 - 840 tỷ m3/năm, trong đó có khoảng 310 - 315 tỷ m3 là nước nội sinh, còn 520 - 525 tỷ m3 là nước cháy từ các nước láng giềng vào lãnh thổ

nước ta. Ví dụ, ở lưu vực sông Mê Công có đến 90% tổng khối lượng nước bề

mặt có nguồn gốc ngoại lai, hay lưu vực sông Hồng tỉ lệ nguồn nước ngoại lai

chiếm 50% (bảng 1.1) [4].

Mặc dù tổng lượng nước cả năm của nước ta rất dồi dào, tuy nhiên nếu

xét trên từng lưu vực, chỉ có 4 lưu vực sông đủ nước, bao gồm Mê Công, Sê

San, Vu Gia - Thu Bồn và Gianh. Lưu vực sông Hương và sông Ba có lượng

nước ở mức xấp xỉ tiêu chuẩn quốc tế. Các lưu vực sông khác có thể thiếu

nước thường xuyên hoặc cục bộ [4]. Nếu xét lượng nước vào mùa khô thì

nước ta lại thuộc các vùng phải đối mặt với thiếu nước, một số khu vực thuộc

loại khan hiếm nước.

Tính đến năm 2012, với dân số khoảng 88 triệu người, tổng lượng nước bình quân đầu người theo năm ở nước ta đạt khoảng 9.500 m3/người. Như

vậy, lượng nước bình quân đầu người theo năm ở Việt Nam thấp hơn chuẩn 10.000m3/người/năm của các quốc gia có tài nguyên nước trung bình theo

quan điểm của Hiệp hội nước quốc tế (IWRA) [4]. Hơn nữa, nếu chỉ tính theo

lượng nước nội sinh thì lượng nước bình quân đầu người theo năm ở Việt

Nam còn thấp hơn nữa. Điều này có thể dẫn đến tình trạng khan hiếm nước

mặt và đe dọa đến sự phát triểnổn định về kinh tế, xã hội, an ninh lương thực

ở nước ta trong tương lai gần.

Dòng chảy của các con sông trong lưu vực ở nước ta đang được kiểm

soát bởi hệ thống các hồ chứa và đập nước (bảng 1.2). Tổng dung tích hữu ích của các hồ chứa ở nước ta đạt khoảng 37 tỷ m3 (4,5% tổng lượng nước mặt

trung bình năm), trong đó trên 45% thuộc lưu vực sông Hồng - Thái Bình,

khoảng 22% ở lưu vực sông Đồng Nai và 5 - 7% ở lưu vực các sông Cả, Ba,

Sê San [4]. Lượng nước trữ trong các hồ, đập ở các lưu vực sông khác chiếm

khoảng 20% tổng lượng nước mặt hàng năm.

Bảng 1.2.Các hồ chứa thủy lợi, thủy điện quan trọng

Tên hồ chứa STT Lưu vực sông Số lượng hồ chứa

1 Hồng 8

2 3 4 5 4 4

5 6

6 2 Sơn La, Hòa Bình, Thác Bà, Tuyên Quang, Huổi Quảng, Bản Chát, Nậm Na 3, Lai Châu Cửa Đạt, Hủa Na, Trung Sơn, Pa Ma, Huổi Tạo Bản Vẽ, Khe Bố, Bản Mồng, Ngàn Trươi Bình Điền, Hương Điền, Tả Trạch, A Lưới A Vương, Đắk Mi 4, Sông Tranh 2, Sông Bung 2, Sông Bung 4, Đắk Mi 1 Đak Đrinh, Nước Trong

7 3 Vĩnh Sơn A, Vĩnh Sơn B, Bình Định, Núi Một Mã Cả Hương Vu Gia - Thu Bồn Trà Khúc Kôn – Hà Thanh

8 Ba 5

9 Sê San 5

10 Srêpôk 6

11 Đồng Nai 13

Sông Ba Hạ, Sông Hinh, Krông Hnăng, Ayun Hạ, cụm hồ An Khê - Kanak Plêy Krông, Ialy, Sê San 4, Thượng Kon Tum, Sê San 4A Buôn Tua Srah, Buôn Kuốp, Srêpôk 3, Srêpôk 4, Đức Xuyên, Srêpôk 7 Dầu Tiếng, Trị An, Thác Mơ, Đơn Dương, Hàm Thuận - Đa Mi - Cầu Đơn, Đại Ninh, Đồng Nai 2, Đồng Nai 3, Đồng Nai 4, Srok Phu Miêng, Phước Hòa

Nguồn: Cục Quản lý Tài nguyên nước, Bộ TN&MT, 2012

Như vậy, có thể nhận thấy, tài nguyên nước ở Việt Nam có vai trò hết

sức quan trọng và đang trở nên quý hiếm trong những năm gần đây. Trong khi

nhu cầu về nước không ngững tăng cao, nguồn nước mặt ở nhiều sông, hồ lại

đang bị suy thoái và ô nhiễm nghiêm trọng dẫn đến nguồn nước sạch ngày

càng khan hiếm. Hạn hán, thiếu nước xảy ra thường xuyên, nghiêm trọng ở

nhiều vùng ở nước ta, không chỉ vào mùa khô mà cả mùa mưa. Ảnh hưởng

của biến đổi khí hậu, sự gia tăng dân số và các hoạt động của con người đang

gây áp lực rất lớn đến chất lượng nguồn nước mặt, đe dọa an ninh về nguồn

nước ở Việt Nam. Ở nhiều thành phố lớn như Hà Nội, thành phố Hồ Chí

Minh, các hệ thống sông, hồ bị ô nhiễm hết sức nghiêm trọng bởi rác thải,

nước thải sinh hoạt, công nghiệp, ý tế. Đặc biệt ở Hà Nội, nơi tập trung 22%

làng nghề cả nước (1.350 làng có nghề, 286 làng nghề truyền thống), trong đó

có 43 làng chế biến thực phẩm, 59 làng dệt nhuộm đồ da, 135 làng thủ công

mỹ nghệ, chất lượng nước mặt ở các sông, hồ bị ô nhiễm nặng nề. Theo số

liệu thống kê, tại các làng nghề chế biến lương thực, thực phẩm ở Hà Nội, lượng nước thải có nơi lên đến 7000 m3/ngày, nơi ít nhất cũng trên 1000 m3/ngày [5].

1.2 Các nguyên nhân gây ô nhiễm nước mặt

1.2.1 Ô nhiễm do nước thải sinh hoạt

Theo báo cáo Môi trường quốc gia năm 2012 của Bộ Tài nguyên và

Môi trường, nước thải sinh hoạt là một trong những nguyên nhân chính gây ô

nhiễm nguồn nước mặt. Nước thải sinh hoạt chiếm trên 30% tổng lượng thải

trực tiếp ra các sông hồ, hay kênh rạch dẫn ra sông, trong đó Đông Nam Bộ

và đồng bằng sông Hồng là hai nơi tập trung nhiều nước thải sinh hoạt nhất cả

nước (Hình 1.3) [5].

Lượng nước thải sinh hoạt đổ ra các hệ thống sông, hồ hàng năm đều

tăng do tốc độ đô thị hóa cao. Tỉ lệ tăng dân số khu vực đô thị nhanh gấp ba

lần mức độ tăng dân số cả nước. Hàng loạt đô thị mới được xây dựng trong

những năm gần đây trong khi chưa có nhà máy xử lý nước thải tập trung hoặc

đã có nhưng hoạt động không hiệu quả. Ngay cả ở khu vực nông thôn, lượng

nước thải sinh hoạt chiếm tỉ lệ rất lớn và tăng nhanh qua từng năm dẫn đến

tình trạng ô nhiêm nước mặt ngày càng nghiêm trọng.

Hình 1.3. Tỉ lệ giữa các vùng về tổng lượng các chất ô nhiễm trong nước thải

sinh hoạt [5]

Hình 1.4.Ô nhiễm nước mặt ở các hồ ở Hà Nội (nguồn: internet)

1.2.2 Ô nhiễm do nước thải công nghiệp

Cùng với sự phát triển kinh tế – xã hội là sự ra đời của nhiều khu công

nghiệp, cụm công nghiệp ở nhiều tỉnh, thành ở nước ta. Trong khi đó, việc

đầu tư cho hệ thống xử lý nước thải công nghiệp còn rất hạn chế. Số lượng

khu công nghiệp có hệ thống xử lý nước thải ở Việt Nam vẫn đang ở mức

trung bình (50 - 60%), hơn nữa hơn 50% trong số đó vẫn chưa hoạt động có

hiệu quả [5].

Ô nhiễm môi trường nước mặt do nước thải công nghiệp tập trung ở các

trung tâm công nghiệp như Hà Nội, Hải Phòng, Quảng Ninh, Bình Dương,

thành phố Hồ Chí Minh, Đồng Nai...Sự gia tăng nước thải từ các khu công

nghiệp trong những năm gần đây là rất lớn với tốc độ gia tăng cao hơn nhiều

so với sự gia tăng tổng lượng nước thải chung trong toàn quốc. Nhiều khu

công nghiệp, nhà máy xả nước thải chưa qua xử lý ra các hệ thống sông, hồ

xung quanh. Chất lượng nước mặt tại một số khu vực tập trung các nhà máy,

xí nghiệp...đang ở mức báo động với nhiều thông số chất lượng nước vượt

nhiều lần so với tiêu chuẩn cho phép.

Tổng lượng nước thải và thải lượng các chất ô nhiễm trong nước thải

các khu công nghiệp ở Việt Nam được thể hiện trong bảng 1.3 [5].

Bảng 1.3. Tổng lượng nước thải và thải lượng các chất ô nhiễm trong

nước thải từ các khu công nghiệp [5]

Tổng lượng các chất ô nhiễm (kg/ngày)

Lượng nước thải

Vùng

Khu vực

(m3/ngày) TSS

BOD COD

Tổng P

Tổng N

Đồng bằng sông Hồng

36.577 14.026 8.050 23.806 12.350 21.300 38.946 23.792

8.047 3.086 1.771 5.237 2.717 4.686 8.568 5.234

5.011 11.668 2.122 814 4.474 1.922 467 2.568 1.103 1.381 7.594 3.261 716 3.940 1.692 2.918 1.235 6.795 5.336 12.424 2.259 1.380 7.590 3.260

2.926 1.122 644 1.904 988 1.704 3.116 1.903

4.200

924

575

1.340

244

336

Duyên hải miền

Hà Nội Hải Phòng Quảng Ninh Hải Dương Hưng Yên Vĩnh Phúc Bắc Ninh Đà Nẵng Thừa Thiên Huế

1.784 541 1.896

4.154 1.260 4.416

Đông Nam Bộ

Trung Quảng Nam Quảng Ngãi Bình Định TP. HCM Đồng Nai Vũng Tàu Bình Dương Tây Ninh Bình Phước Long An

13.024 3.950 13.842 57.700 179.066 93.550 45.900 11.700 100 25.384

1.042 755 2.865 316 229 869 1.107 3.045 803 12.694 7.905 18.406 3.347 4.616 39.395 24.532 57.122 10.386 14.325 7.484 20.581 12.816 29.842 5.426 3.672 10.098 6.288 14.642 2.662 936 679 2.574 8 6 22 2.031 1.472 5.585

3.732 32 8.098

1.603 14 3.478

Cần Thơ

11.300

2.486

1.548

3.605

655

904

Cà Mau

2.400

528

329

766

139

192

Đồng bằng sông Cửu Long

1.2.3 Ô nhiễm do nước thải y tế

Nhiều địa phương ở nước ta, đặc biệt là tại các thành phố lớn tập trung

nhiều bệnh viện các cấp, nhiều trung tâm y tế đang hoạt động. Mặc dù nhiều

bệnh viện lớn đã được trang bị hệ thống xử lý nước thải, tuy nhiên các cơ sở y

tế với quy mô nhỏ phần lớn xả nước thải y tế chưa qua xử lý hoặc xử lý chưa

triệt để ra môi trường xung quanh.

Nước thải y tế được xem là nguồn thải rất độc hại nếu không được xử

lý trước khi thải ra môi trường do chứa nhiều hóa chất độc hại với nồng độ

cao và chứa nhiều vi trùng, vi khuẩn lây lan bệnh truyền nhiễm. Mức độ gia

tăng lượng nước thải y tế ở nước ta ngày càng nhanh chóng do sự gia tăng số

lượng các bệnh viện và cơ sở y tế. Ô nhiễm nguồn nước mặt do nước thải, rác

thải y tế đang là một vấn đề gây bức xúc ở nhiều địa phương ở Việt Nam [5].

1.2.4 Ô nhiễm do nước thải nông nghiệp, làng nghề

Bên cạnh các nguồn nước thải trên, nước thải nông nghiệp, làng nghề

cũng là một nguồn gây ô nhiễm môi trường nước mặt. Hoạt động trồng trọt sử

dụng phân bón không đúng quy trình, sử dụng quá nhiều hóa chất bảo vệ thực

vật đang gây ảnh hưởng tới chất lượng nước các lưu vực sông. Phân bón và

hóa chất bảo vệ thực vật tồn dư trong đất bị rửa trôi theo các dòng chảy mặt

và đổ vào các hệ thống sông, hồ, đặc biệt là vào mùa mưa. Nước thải từ hoạt

động nông nghiệp có chứa hóa chất bảo vệ thực vật, thuốc trừ sâu là những

thành phần hết sức độc hại cho môi trường và sức khỏe con người [5].

Các khu vực đồng bằng, xung quanh các đô thị thường là nơi tập trung

các làng nghề sản xuất thủ công với quy mô nhỏ lẻ, công nghệ lạc hậu và hầu

như không có các công trình xử lý nước thải. Nước thải từ các làng nghề làm

cho chất lượng môi trường nguồn nước mặt bị suy giảm nghiêm trọng, ảnh

hưởng rất lớn đến sức khỏe và môi trường sống của người dân.

Hình 1.5. Ô nhiễm nước mặt ở làng nghề Sơn Đồng (Hoài Đức, Hà Nội)

(nguồn: Internet)

1.3 Các thông số chất lượng môi trường nước mặt

Có nhiều thông số để đánh giá chất lượng môi trường nước mặt. Theo

Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về chất lượng nước mặt năm 2015 (QCVN 08-

MT:2015/BTNMT), có tới 36 thông số có thể sử dụng nhằm đánh giá chất

lượng môi trường nước mặt. Các thông số này có thể chia thành các nhóm như

nhóm chỉ tiêu vật lý (độ pH, độ đục, chất rắn lơ lửng...), chỉ tiêu hóa học (hàm

lượng oxy hòa tan trong nước, nhu cầu oxy sinh học, nhu cầu oxy hóa học, hàm

lượng kim loại nặng...) và chỉ tiêu sinh học (vi khuẩn E.coli...) (Bảng 1.4)[7].

Bảng 1.4. Giá trị giới hạn các thông số chất lượng nước mặt (theo QCVN 08-

MT:2015/BTNMT)[7]

Giá trị giới hạn

TT Thông số Đơn vị A B

A1 A2 B1 B2

pH 6-8,5 6-8,5 5,5-9 5,5-9

4 6 15 25 mg/l

1 2 BOD5 (20 0C) 3 COD 10 15 30 50 mg/l

Tổng chất rắn lơ lửng

4 Ôxy hòa tan (DO) ≥6 ≥5 ≥4 ≥2 mg/l

5 20 30 50 100 mg/l

4 tính theo N)

0,3 0,3 0,9 0,9 mg/l

250 350 350 - mg/l

- tính theo

1 1,5 1,5 2 mg/l

(TSS) 6 Amoni (NH+ 7 Clorua (Cl-) 8 Florua (F-) Nitrit (NO2 N)

- tính theo

9 mg/l 0,05 0,05 0,05 0,05

3- tính

10 mg/l 2 5 10 15 Nitrat (NO3 N )

11 mg/l 0,1 0,2 0,3 0,5

0,05 0,05 0,05 0,05 mg/l

Phosphat (PO4 theo P ) 12 Xyanua (CN-) 13 Asen (As) 0,01 0,02 0,05 0,1 mg/l

14 Cadimi (Cd) 0,005 0,005 0,01 0,01 mg/l

0,02 0,02 0,05 0,05 mg/l

0,01 0,02 0,04 0,05 mg/l

15 Chì (Pb) 16 Crom VI (Cr6+) 17 Tổng Crom 0,05 0,1 0,5 1 mg/l

18 Đồng (Cu) 0,1 0,2 0,5 1 mg/l

19 Kẽm (Zn) 0,5 1,0 1,5 2 mg/l

mg/l 0,1 0,1 0,1 0,1 20 Niken (Ni)

mg/l 0,1 0,2 0,5 1 21 Mangan (Mn)

mg/l 0,001 0,001 0,001 0,002 22 Thủy ngân (Hg)

mg/l 0,5 1 1,5 2 23 Sắt (Fe)

mg/l 0,1 0,2 0,4 0,5 24 Chất hoạt động bề mặt

μg/l 0,1 0,1 0,1 0,1 25 Aldrin

Benzene hexachloride μg/l 0,02 0,02 0,02 0,02 26 (BHC)

Tổng Dichloro diphenyl

μg/l 0,1 0,1 0,1 0,1 27 Dieldrin

trichloroethane (DDTs)

Heptachlor &

μg/l 1,0 1,0 1,0 1,0 28

Heptachlorepoxide

29 μg/l 0,2 0,2 0,2 0,2

Tổng dầu, mỡ (oil &

30 Tổng Phenol mg/l 0,005 0,005 0,01 0,02

grease)

Tổng các bon hữu cơ

(Total organic carbon,

1 1 31 mg/l 0,3 0,5

TOC)

- - 32 mg/l 4 -

33 Tổng hoạt độ phóng xạ α Bq/l 0,1 0,1 0,1 0,1

34 Tổng hoạt độ phóng xạ β Bq/l 1,0 1,0 1,0 1,0

MPN hoặc 35 Coliform 2500 5000 7500 10000 CFU/100 ml

MPN hoặc 36 E.coli 20 50 100 200 CFU/100 ml

Giá trị các thông số chất lượng nước này sẽ được phân hạng dựa trên

mục đích sử dụng nước khác nhau. Theo QCVN 08-MT: 2015/BTNMT, giá

trị các thông số chất lượng nước được phân thành 4 hạng, bao gồm A1, A2, B1,

B2. Việc phân hạng A1, A2, B1, B2 đối với các nguồn nước mặt nhằm đánh giá

và kiểm soát chất lượng nước, phục vụ cho các mục đích sử dụng nước khác

nhau, được sắp xếp theo mức chất lượng giảm dần [6]:

A1- Sử dụng cho mục đích cấp nước sinh hoạt (sau khi áp dụng xử lý

thông thường), bảo tồn động thực vật thủy sinh và các mục đích khác như loại

A2, B1 và B2.

A2 - Dùng cho mục đích cấp nước sinh hoạt nhưng phải áp dụng công

nghệ xử lý phù hợp hoặc các mục đích sử dụng như loại B1 và B2.

B1- Dùng cho mục đích tưới tiêu, thủy lợi hoặc các mục đích sử dụng khác

có yêu cầu chất lượng nước tương tự hoặc các mục đích sử dụng như loại B2.

B2 - Giao thông thủy và các mục đích khác với yêu cầu nước chất lượng thấp.

Để đánh giá chất lượng nước mặt cũng như mức độ gây ô nhiễm nước

có thể dựa vào một số chỉ tiêu cơ bản và quy định giới hạn của từng chỉ tiêu

đó tuân theo các quy chuẩn của từng quốc gia. Không nhất thiết phải quan

trắc và phân tích tất cả 36 thông số chất lượng nước trên mà tùy đặc điểm

từng khu vực cụ thể sẽ lựa chọn số lượng và thông số chất lượng nước cụ thể.

Từng thông số môi trường nước tại các điểm quan trắc được đánh giá,

phân tích và đưa ra các nhận định về hiện trạng và diễn biến của chất lượng

nước. Ngoài phương pháp phân tích, đánh giá cho từng thông số, nhiều nước

trên thế giới cũng xây dựng các chỉ số môi trường nước mặt, trong đó sử dụng

số liệu tổng hợp hơn so với đánh giá từng thông số. Nhiều nước, trong đó có

Việt Nam đã triển khai áp dụng mô hình chỉ số chất lượng nước (WQI – Water

Quality Index). Từ nhiều giá trị của các thông số khác nhau, chỉ số WQI được

tính toán và phản ảnh một cách tổng quát nhất về chất lượng nước. Do có nhiều

ưu điểm, chỉ số WQI đã được sử dụng rộng rãi tại Việt Nam trong đánh giá

chất lượng nước, như trong các nghiên cứu của Lê Trình (2008) [23], Tôn Thất

Lãng (2010) [14], Nguyễn Duy Phú (2012) [16], Lê Văn Thăng và nnk (2013)

[21], Phạm Thế Anh, Nguyễn Văn Huy (2013) [3], Trương Văn Đàn và nnk

(2014) [9], Nguyễn Thị Lệ Hằng và nnk (2017) [11] …

1.4 Tổng quan các nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thámgiám sát

chất lượng nước mặt

1.4.1 Khả năng ứng dụng công nghệ viễn thám trong nghiên cứu chất

lượng nước mặt

Các phương pháp truyền thống sử dụng số liệu điều tra, quan trắc chỉ

có thể đánh giá chất lượng nước cục bộ ở điểm đo và gần như không thể đánh

giá sự phân bố theo không gian và thời gian của các thông số chất lượng nước

ở một khu vực rộng lớn do tốn kém về thời gian và chi phí.

Cùng với sự phát triển của công nghệ vũ trụ và công nghệ thông tin, từ

những thập kỷ cuối của thế kỷ XX, kỹ thuật viễn thám đã được sử dụng rộng rãi

và mang lại hiệu quả quan trọng trong hải dương học cũng như nghiên cứu đánh

giá chất lượng nước. Dữ liệu ảnh viễn thám với độ phân giải không gian đa dạng

cho phép nghiên cứu, giám sát các vùng nước ở các quy mô khác nhau. Một số

ảnh vệ tinh thương mại hiện nay như QuickBird, WorldView...có thể đạt độ

phân giải không gian lên đến 1m hoặc cao hơn. Dữ liệu ảnh vệ tinh độ phân giải

cao có thể áp dụng hiệu quả cho các nghiên cứu ở mức độ chi tiết (ao, hồ, các

đoạn sông). Trong khi đó, ảnh vệ tinh độ phân giải không gian trung bình (từ 10

đến 100 m) thường được sử dụng trong các nghiên cứu đánh giá chất lượng nước

ở quy mô cấp vùng. Đối với những khu vực rộng lớn như biển, đại dương, dữ

liệu ảnh vệ tinh quang học độ phân giải thấp có thể được áp dụng do diện tích phủ trùm của một cảnh ảnh có thể lên đến một vài km2.

Các vùng nước với hàm lượng thông số chất lượng nước khác nhau sẽ

có đặc trưng phổ phản xạ khác nhau. Đặc trưng phổ phản xạ này có thể được

sử dụng trực tiếp hoặc gián tiếp để ước lượng hàm lượng các thông số chất

lượng nước như chất lơ lửng (TSS), chất diệp lục (Chrolophyll), nhiệt độ, pH,

hàm lượng chất hữu cơ hòa tan...[38]. Do vậy, dữ liệu viễn thám chủ đạo sử

dụng trong nghiên cứu, đánh giá chất lượng nước là ảnh vệ tinh quang học.

Trong bảng 1.5 [38] trình bày các bộ cảm biến quang học sử dụng phổ biến

trong đánh giá chất lượng nước, trong đó các bộ cảm được chia thành ba

nhóm chính: độ phân giải không gian cao (dưới 10 m), độ phân giải không

gian trung bình (khoảng 10 đến 100 m) và độ phân giải không gian thấp (lớn

hơn 100 m).

Bảng 1.5. Các bộ cảm viễn thám sử dụng phổ biến trong đánh giá chất lượng

nước [38]

Loại

Vệ tinh-Bộ cảm

Ngày phóng

Độ phân giải không gian (m)

Độ phân giải thời gian (ngày)

Độ rộng dải chụp

18/09/2007

0,5

17,7

1,7

08/10/2009

1,85-0,46

16,4

1,1

13/08/2014

13,1

1-4,5

1,24-3,7- 0,31

Digital Globe WorldView - 1 Digital Globe WorldView - 2 NOAA WorldView - 3 Digital Globe Quikckbird

18/10/2001 2,62-0,65 18 2,5

Độ phân giải cao

GeoEye Geoeye - 1 06/09/2010 24/09/1999 GeoEye IKONOS 15,2 11,3 <3 3

SPOT - 5 HRG 05/05/2002 60 2-3

CARTOSAT

1,65-0,41 3,2-0,82 2,5; 5-10- 20 2,5 2,5-10

Độ phân giải trung bình

05/05/2005 ALOS AVNIR - 2 24/01/2006 Landsat 8 OLI/TIRS 11/02/2013 30-15-100 30-15-60 30-120 80 30 10-30 15-30-90 18-36 100 Landsat 7 ETM+ Landsat 5 TM Landsat 5 MSS EO -1 Hyperion EO - 1 ALI Terra ASTER PROBA CHRIS HICO 15/04/1999 01/03/1984 01/03/1984 21/11/2000 21/11/2000 18/12/1999 22/10/2001 10/09/2009 30 70 170 183 185 185 7,5 185 60 14 45-50 5 2 16 16 16 18 16 16 16 7 10

2330 1-2 Terra MODIS 18/12/1999 250-500- 1000

Envisat - 1 MERIS 01/03/2002 300-1200 1150 Hàng ngày

01/08/1997 1130 2806 16 OrbView - 2 SeaWiFS

Độ phân giải thấp

NIMBUS - 7 CZCS 24/10/1978 ERS - 1 ATSR - 1 17/06/1991 ERS - 2 ATSR - 2 22/04/1995 ENVISAT AATSR 01/03/2001 825 1000 1000 1000 1556 500 500 500

Suomi NPP VIIRS 28/10/2011 375-750 3060 6 3-6 3-6 3-6 1-2 lần/ngày

21/09/2000 1100-4000 3000 9 NOAA - 16 AVHRR

Ảnh vệ tinh quang học mặc dù được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu,

đánh giá chất lượng nước, tuy nhiên cũng có nhược điểm do số kênh phổ tương

đối ít, độ rộng từng kênh phổ lớn nên một số thông tin quan trọng về chất lượng

nước có thể bị lẫn vào nhau và lượng thông tin mang lại hạn chế. Những năm

gần đây, ảnh viễn thám siêu phổ (hyperspectral image) với số lượng kênh phổ

lên đến hàng trăm kênh đã được áp dụng nhằm giải đoán những yếu tố hết sức

chi tiết mà trên ảnh viễn thám truyền thống không thể nhận biết được như các

loại đất, các khoáng vật, các thông số chất lượng nước... (Bảng 1.6) [38].

Bảng 1.6. Đặc điểm một số bộ cảm siêu phổ sử dụng trong đánh giá chất

lượng nước [38]

Tên đầy đủ Số kênh phổ Dải phổ (μm) Tên bộ cảm

Độ phân giải không gian (m)

224 0,40-2,50 17 AVIRIS

Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer

HYDICE 210 0,40-2,50 0,8 đến 4

128 0,40-2,50 3 đến 10 HyMap Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment Tên gọi khác là PROBE-1

APEX 2 đến 5 Airborne Prism Experiment VIS/NIR (300), SWIR (199)

VIS/NIR (0,38-0,97), SWIR (0,97- 2,50)

228 0,40-1,00 0,5 đến 3 CASI- 1500 Compact Airborne Spectrographic Imager

EPS-H Khoảng 1m Environmental Protection System

VIS/NIR (76), SWIR1 (32), SWIR2 (32), TIR (12)

3 đến 20 DAIS 7915 Digital Airborne Imaging Spectrometer VIS/NIR (32), SWIR1 (8), SWIR2 (8), MIR (1), TIR (12)

VIS/NIR (0,43-1,05), SWIR1 (1,50- 1,80), SWIR2 (2,00-2,50), TIR (8-12,50) VIS/NIR (0,43-1,05), SWIR1 (1,50- 1,80), SWIR2 (2,00-2,50), MIR (3,00- 5,00), TIR (8,70-12,30)

AISA 288 0,43-0,90 1 Airborne Imaging Spectrometer

3 đến 8 MIVIS

VIS/NIR (28), MIR (64), TIR (10) Multispectral Infrared and Visible Imaging Spectrometer

VIS (0,43- 0,83), NIR (1,15-1,55), MIR (2,00- 2,50), TIR (8,20-12,70)

Deadalus 0,42-0,90 25

Daedalus Multispectral Scanner (MSS)

0,40-2,50 0,5 đến 2000 HySpex hyperspectral cameras HySpex ODIN- 2014 VIS/NIR (8), SWIR (2), TIR (2) VIS/NIR1 (128), VIS/NIR2 (160), SWIR1 (160), SWIR2 (256)

Một loại cảm biến khác được sử dụng trong nghiên cứu đại dương và

đánh giá chất lượng nước và máy phát bức xạ siêu cao tần (MWR -

microwave radiometers) và radar độ mở tổng hợp (SAR - synthetic aperture

radar) (bảng 1.7) [38]. Máy phát bức xạ siêu cao tần sử dụng dải sóng trong

khoảng mm đến cm (hay ở tần số 1 - 1000 Gz) có thể nghiên cứu các quá

trình vật lý liên quan đến sự phát xạ năng lượng trong các bước sóng này, từ

đó có thể tính toán được hai thông số chất lượng nước quan trọng là nhiệt độ

bề mặt biển (SST - sea surface temperature) và độ mặn bề mặt biển (SSS - sea

surface salinity). Trong khi đó, ảnh SAR chủ yếu được sử dụng trong phát

hiện ô nước nhiễm biển do tràn dầu. Trong các nghiên cứu về chất lượng

nước, các kết quả đã chứng minh rằng ảnh SAR không có nhiều ưu điểm khi

kết hợp với ảnh quang học nhằm ước lượng hàm lượng các thông số chất

lượng nước [38].

Bảng 1.7. Đặc điểm một số bộ cảm siêu cao tần sử dụng trong hải dương học

và đánh giá chất lượng nước [38]

Vệ tinh Bộ cảm Ứng dụng Ngày phóng

Nimbus-5 Nimbus-7 SEASAT Prinroda-MIR POEM-1 ESRM SMMR SMMR IKAR-P MIMR Độ phân giải không gian (km) 25 25 22 75 4,8x3,1; 60x40 SST SST SST SST SST 12/1972 10/1978 06/1978 04/1996 06/1998

EOS PM-1 TRMM ADEOS-2 AQUA GCOM-W1 GPM Coriolis SAC-D SMOS MIMR TMI AMSR AMSR-E AMSR-2 GMI WindSat Aquarius MIRAS 05/2002 11/1997 12/2002 05/2002 05/2012 07/2013 01/2003 05/2001 11/2009 4,8x3,1; 60x40 8x6; 72x43 6x3; 70x40 6x4; 75x43 5x3; 62x35 7,2x4,4; 32x19 13x8; 71x39 100 50 SST SST SST SST SST SST SSS-SST SSS SSS

Airborne ESTAR 1990 100 SSS-SST

Airborne PALS 1999 0,350 - 1 SST

Airborne 2D-STAR 2003 0,800 SSS

Airborne SLFMR 08/1999 0,5 - 1 SSS

Airborne STARRS 1 SSS-SST

06/2001

1.4.2 Tình hình nghiên cứu trên thế giới

Với những ưu điểm nổi bật so với các phương pháp nghiên cứu truyền

thống, phương pháp viễn thám đã được sử dụng phổ biến trên thế giới trong quan

trắc, đánh giá và giám sát diễn biến các thông số chất lượng nước với độ chính

xác cao, tiết kiệm được thời gian và chi phí.

Các nghiên cứu ban đầu trong ứng dụng viễn thám để quan trắc hàm

lượng các thông số chất lượng nước chủ yếu tập trung chứng minh sự tồn tại mối

quan hệ giữa phổ phản xạ thu được từ ảnh vệ tinh và hàm lượng các thông số

chất lượng nước xác định dựa trên các phương pháp thực nghiệm [40], [54],

[55]. Nhiều nghiên cứu đã tìm ra mối quan hệ tuyến tính giữa phổ phản xạ và

hàm lượng một số thông số chất lượng nước như chất lơ lửng (TSS) và

chlorophyll trong nước mặt [40], [54], [55]. Richie và cộng sự (1976) [56] đã

tìm ra mối quan hệ tuyến tính giữa hàm lượng TSS trong nước mặt và phổ phản

xạ trong bước sóng từ 0,7 - 0,8 μm ảnh vệ tinh Landsat MSS khu vực hồ chứa

Mississippi với hệ số tương quan cao (R = 0,85). Trong [28], mối quan hệ giữa

hàm lượng TSS và phổ phản xạ cũng được xác định là tuyến tính logarit trong

dải sóng 0,450 - 0,700 μm và tuyến tính trong dải sóng từ 0,700 đến 1,050 μm.

Novo và cộng sự (1991) đã chứng minh rằng, mối quan hệ giữa hàm lượng TSS

và phổ phản xạ là tuyến tính và không đổi trong dải sóng nhìn thấy và cận hồng

ngoại (0,450 đến 0,900μm) [51]. Nhìn chung, trong các nghiên cứu này, hàm

lượng TSS và phổ phản xạ xác định từ dữ liệu viễn thám đều có mối tương quan

cao với hệ số tương quan thường đạt lớn hơn 0,8. Mặt khác, một số nghiên cứu

trong phòng thí nghiệm cũng cho thấy, sử dụng phổ phản xạ chiết xuất từ dữ liệu

viễn thám có thể ước lượng hàm lượng TSS với giá trị sai số trung bình không

vượt quá 8% [28].

Ouillon và cộng sự (2008) [61] đã sử dụng đa nguồn dữ liệu viễn thám,

bao gồm ảnh vệ tinh MODIS, MERIS, TM, ETM+, SeaWiFS, OCTS trong

nghiên cứu, đánh giá chất lượng nước khu vực ven biển Cuba, Fiji và New

Caledonia. Trong nghiên cứu này, các tác giả đã thử nghiệm với nhiều phương

án khác nhau, bao gồm phổ phản xạ từ các kênh ảnh đơn ở các bước sóng 0,620

μm và 0,681 μm, sử dụng tỉ lệ giữa hai kênh ảnh bao gồm R412/R620,

R443/R670 và R510/R681 và giá trị thông số độ đục tại hàng trăm điểm lấy mẫu

nhằm tìm ra hàm quan hệ tốt nhất giữa phổ phản xạ và độ đục (Turbility). Kết

quả nhận được cho thấy, tỉ lệ ảnh ở các dải sóng 0,510 và 0,681 μm cho phép thể

hiện tốt nhất sự phân bố giá trị thông số độ đục (hình 1.6) [61].

Hình 1.6. Quan hệ giữa thông số độ đục và phổ phản xạ chiết xuất từ dữ liệu

viễn thám [61]

Kết hợp các bước sóng trong dải sóng nhìn thấy và cận hồng ngoại,

Ouillon và cộng sự đưa ra hàm quan hệ giữa phổ phản xạ chiết xuất từ dữ liệu

R rs

(681)

0,594

Turb

90,647(

)

(620) R rs

(412)

viễn thám và thông số độ đục như sau [61]:

(1.1)

Năm 2008, Weipi He và cộng sự [70]đã sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám

quang học Landsat và GIS trong nghiên cứu đánh giá ô nhiễm nước mặt các

hồ ở Bắc Kinh (Trung Quốc). Trong nghiên cứu này, các tác giả đã sử dụng

ảnh LANDSAT TM và 76 điểm lấy mẫu chất lượng nước nhằm xác định hàm

lượng chlorophyll-a, COD, total nitrogen (TN), ammonia nitrogen (NH3-N)…

trong các hồ chứa nước ở thành phố Bắc Kinh (Trung Quốc). Nghiên cứu này

đã chứng minh rằng, các kênh phổ ở dải sóng nhìn thấy và hồng ngoại có thể

sử dụng để xây dựng các mô hình tính toán hàm lượng các tạp chất trên với

độ chính xác đảm bảo [70].

Hình 1.7. Vị trí các điểm lấy mẫu chất lượng nước trong nghiên cứu của

Weipi He [70]

Hình 1.8. Kết quả xác định phân bố hàm lượng NO3-N và NH3-N từ dữ liệu

viễn thám [70]

Nghiên cứu của Doxaran và cộng sự (2002, 2006, 2009) [31], [32], [33]

sử dụng dữ liệu ảnh SPOT HVR và LANDSAT ETM+ nhằm xác định hàm

lượng các chất ô nhiễm vùng cửa sông Gironde (Pháp). Trong các nghiên cứu

này, các tác giả đã phân tích đặc trưng phổ phản xạ của nước và cơ sở khoa

học của phương pháp ứng dụng dữ liệu viễn thám quang học (SPOT,

LANDSAT) trong đánh giá chất lượng nước. Từ phân tích đặc trưng phổ phản

xạ của nước, các tác giả đã chứng minh rằng dải sóng cận hồng ngoại (NIR)

và xanh lục (Green) có khả năng phản ánh tốt nhất hàm lượng chất lơ lửng

trong nước và đề xuất sử dụng tỉ số giữa hệ số phổ phản xạ tại kênh cận hồng

ngoại (kênh 4 đối với ảnh LANDSAT ETM+, kênh 3 đối với ảnh SPOT) và

kênh xanh lục (kênh 2, kênh 1 đối với ảnh LANDSAT ETM+ và SPOT tương

ứng). Từ mối quan hệ giữa phổ phản xạ tại các kênh sóng này cùng với số liệu

đo thực địa, tác giả đã đưa ra mô hình ước lượng hàm lượng chất lơ lửng tại

vùng cửa sông Gironde (hình 1.9) [31].

Hình 1.9. Kết quả xác định hàm lượng chất lơ lửng (SPM) vùng Gironde (Pháp) trên ảnh SPOT HRV (a, 14-06-1996) và Landsat ETM+ (b, 04-03-2000) [31]

Lehner và cộng sự (2004) [44] sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh SPOT trong

đánh giá sự phân bố hàm lượng các hợp chất lơ lửng khu vực German Bight

(Đức). Trong nghiên cứu này, các tác giả sử dụng các kênh ảnh ở dải sóng

0,50 - 0,50 μm, 0,61 - 0,68μm và 0,79 - 0,89μm từ 04 cảnh ảnh SPOT chụp

vào ngày 02, 15 và 17 tháng 5 năm 1998, ngày 03 tháng 09 năm 1999 nhằm

đánh giá phân bố hàm lượng SPM.

Hình 1.10.Phân bố hàm lượng SPM khu vực German Bight từ ảnh vệ tinh

SPOT

Trong nhiều nghiên cứu khác, như của Ke Sheng Cheng, Tsu Chiang

Lei (2001) [29], Emmanuel Olet (2010) [53], Jian - Jun Wang et al (2009)

[71], Sudheer et al (2006) [60], Xing-Ping Wen (2010) [72], Yuan - Fong Su

(2008) [74], các tác giả cũng sử dụng dữ liệu viễn thám và số liệu các trạm

quan trắc trong đánh giá hàm lượng chất lơ lửng, chất diệp lục khu vực cửa

sông và ven biển. Kết quả nhận được từ các nghiên cứu này đã được sử dụng

trong xây dựng các hệ thống giám sát chất lượng nước mặt khu vực cửa sông

và ven biển và cung cấp cơ sở khoa học phục vụ công tác ứng phó tình trạng ô

nhiễm nước và cải thiện chất lượng nước.

Bên cạnh việc sử dụng các kênh ảnh trong dải sóng nhìn thấy và cận

hồng ngoại nhằm xây dựng hàm quan hệ giữa phổ phản xạ và hàm lượng các

thông số chất lượng nước, một số nghiên cứu cũng sử dụng các ảnh tỉ lệ như tỉ

lệ ảnh giữa kênh xanh lục (0,50 - 0,60 μm) và kênh đỏ (0,6 - 0,70 μm) [34]

[30] [42] [73], tỉ lệ giữa kênh cận hồng ngoại (NIR) và kênh đỏ [58], giữa

kênh xanh lục và xanh lam, giữa kênh xanh lam và đỏ[37]…trong nghiên cứu,

xác định hàm lượng chất diệp lục, chất hữu cơ hòa tan.

Trong các nghiên cứu ở quy mô lớn, dữ liệu ảnh độ phân giải thấp

MODIS đã được sử dụng rộng rãi nhằm đánh giá hàm lượng chất lơ lửng,

chất diệp lục và nhiệt độ bề mặt nước biển. Do ưu điểm diện tích vùng chụp

rộng, dải phổ và số lượng kênh phổ lớn, ảnh MODIS tỏ ra có hiệu quả đặc

biệt trong nghiên cứu môi trường biển và ven bờ. Trong nghiên cứu của

Guzman và cộng sự (2009), các tác giả sử dụng dữ liệu ảnh MODIS xác định

hàm lượng chất lơ lửng khu vực vịnh Mayaguez (Perto Rico) trên cơ sở đánh

giá mối quan hệ với hiện trạng xói mòn và trượt lở đất. Nghiên cứu trên đã

chứng minh rằng, kênh 1 ảnh MODIS (bước sóng trong khoảng 0,589 -

0,645µm) có khả năng thể hiện sự phân bố hàm lượng chất lơ lửng, chất diệp

lục tốt nhất [40]. Các tác giả cũng đã sử dụng máy đo quang phổ bức xạ cầm

tay GER 1500 để hiệu chỉnh phổ bề mặt nhằm tăng cường độ chính xác trong

tính toán. Cũng sử dụng dữ liệu ảnh đa phổ độ phân giải thấp MODIS trong

đánh giá chất lượng nước vùng ven biển có thể kể đến các nghiên cứu của

Wong et al (2008) [69], Brando et al (2006) [24].

Ngoài các nghiên cứu trên, có thể kể đến nghiên cứu của M. Tomic ở

khu vực khai thác mỏ Kolubara, Lazarevac (Serbia, 2014) [63]. Tác giả đã sử

dụng kết hợp dữ liệu viễn thám và GIS để xác định các thông số chất lượng

nước phục vụ đánh giá ô nhiễm nguồn nước mặt do khai khoáng. Woldai

(2011) [68] cũng sử dụng dữ liệu viễn thám, trong đó có ảnh hàng không và

ảnh vệ tinh và GIS để quan trắc ô nhiễm nước mặt do khai khoáng ở Thổ Nhĩ

Kỳ . Tác giả cũng sử dụng kênh hồng ngoại nhiệt ảnh LANDSAT nhằm phát

hiện các khu vực khai thác mỏ bất thường về nhiệt nhằm cảnh báo cháy ngầm.

Năm 2002, Evans [35] và các cộng sự đã sử dụng tư liệu ảnh viễn thám CASI

trong nghiên cứu ô nhiễm nước mặt do khai thác dầu ở Maracaibo

(Venezuela).

Trong các nghiên cứu ở mức độ chi tiết, dữ liệu ảnh vệ tinh quang học

độ phân giải cao như QuickBird, Ikonos...đã được áp dụng rộng rãi nhằm

đánh giá hàm lượng các thông số chất lượng nước. Oki et al (2012) đã sử

dụng dữ liệu ảnh QuickBird trong ước lượng hàm lượng tổng nitơ (total

nitrogen - TN), tổng photpho (TP - total phosphorus) và TOC - total organic

carbon trong các hồ chứa khu vực sông Koise giai đoạn 2007 - 2008 [52].

Somvanshi et al (2011) cũng sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh độ phân giải

cao QuickBird trong xác định phân bố thông số độ đục (turbidity) phục vụ

đánh giá chất lượng nước mặt. Trong nghiên cứu này, các tác giả đã sử dụng

chỉ số độ đục khác biệt (NDTI - Normalized Difference Turbidity Index) và

kết quả lấy mẫu thực địa nhằm xây dựng bản đồ phân bố thông số độ đục khu

vực sông Gomti Lucknow (Ấn Độ) [59].

Hình 1.11. Bản đồ phân bố độ đục của nước khu vực sông Gomti Lucknow từ

ảnh vệ tinh QuickBird [59]

Liu et al (2015) [45] sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh quang học độ phân

giải cao IKONOS trong ước lượng hàm lượng tổng nitơ (TN) và tổng

phosphor (TP) trong nước mặt khu vực hồ Cihu (Trung Quốc). Trong nghiên

cứu này, các tác giả đã sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến

(MLR -multiple linear regressions) và mạng neural nhằm xây dựng các mô

hình tính toán hàm lượng TN và TP trong nước mặt. Kết quả nhận được cho thấy, hệ số R2 trong nghiên cứu này đạt trên 0,86 và sai số trung phương

RMSE nhỏ hơn 0,89 [45].

Hình 1.12. Phân bố hàm lượng tổng nitơ (TN) và tổng photpho (TP) khu vực

hồ Cihu từ ảnh vệ tinh Ikonos [45]

Ustun (2011) [65] cũng sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh IKONOS nhằm xác

định phân bố hàm lượng chất lơ lửng và nitrogen trong nước mặt hồ

Buyukcekmece (Thổ Nhĩ Kỳ), trong đó tác giả sử dụng phổ phản xạ ở các

kênh 1, 2, 3, 4 nhằm xây dựng hàm quan hệ với các giá trị đo thực địa. Kết quả nhận được cho thấy, hệ số R2 trong nghiên cứu trên đạt trên 0,90.

Hình 1.13. Kết quả xác định hàm lượng chất lơ lửng (SS) trong nước mặt hồ

Buyukcekmece (Thổ Nhĩ Kỳ) từ dữ liệu ảnh vệ tinh IKONOS [65]

Nhìn chung, các nghiên cứu trên thế giới đã cho thấy tính hiệu quả của

phương pháp sử dụng dữ liệu viễn thám trong đánh giá và ước lượng hàm

lượng các thông số chất lượng nước, đặc biệt đối với một số thông số như

TSS, chlorophyll-a, tổng nitơ và tổng photphor. Các nghiên cứu trên cũng cho

thấy, giữa phổ phản xạ xác định từ ảnh viễn thám và hàm lượng các thông số

chất lượng nước có mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Do vậy, bản chất của việc

ứng dụng dữ liệu viễn thám trong nghiên cứu, đánh giá chất lượng nước mặt

là xây dựng hàm quan hệ giữa phổ phản xạ và hàm lượng các thông số chất

lượng nước. Mặt khác, phân tích các nghiên cứu trên thế giới cũng cho thấy,

hiệu quả xác định hàm lượng một số thông số chất lượng nước như BOD5,

COD từ dữ liệu viễn thám cũng ở mức nhất định, thể hiện qua giá trị hệ số R2

thường đạt thấp hơn đáng kể so với khi xác định TSS, chlorophyll-a...

1.4.3 Tình hình nghiên cứu trong nước

Trước đây, ở Việt Nam, để đánh giá mức độ ô nhiễm nước mặt thường

dựa vào việc phân tích các thông số chất lượng nước riêng biệt, sau đó so

sánh giá trị từng thông số đó với giá trị giới hạn được quy định trong các tiêu

chuẩn/quy chuẩn trong nước hoặc quốc tế. Tuy nhiên, cách làm này có rất

nhiều hạn chế do việc đánh giá từng thông số riêng rẽ không nói lên diễn biến

chất lượng tổng quát của nước mặt. Để khắc phục khó khăn trên, một số

nghiên cứu [9], [11], [14], [16] đã sử dụng chỉ số WQI (Water Quality Index)

trong đánh giá chất lượng nước mặt. Mặc dù có nhiều ưu điểm, phương pháp

sử dụng chỉ số WQI cũng có những hạn chế nhất định như thiếu sự thống nhất

về cách tiếp cận chung khi xây dựng mô hình WQI. Một số nghiên cứu sử

dụng các thuật toán nội suy không gian như Kriging, IDW...để xây dựng bản

đồ phân bố hàm lượng các thông số chất lượng nước, tuy nhiên phương pháp

này có độ chính xác không cao trong trường hợp số lượng các điểm lấy mẫu

không đủ lớn.

Cho đến nay, ở nước ta đã có một số nghiên cứu sử dụng dữ liệu ảnh vệ

tinh quang học trong đánh giá và giám sát chất lượng nước mặt, trong đó sử

dụng dữ liệu ảnh vệ tinh quang học độ phân giải trung bình như SPOT,

Landsat (nghiên cứu chất lượng nước mặt lục địa) hoặc ảnh vệ tinh độ phân

giải thấp như MODIS (nghiên cứu chất lượng nước biển ven bờ).

Trong dự án “Sử dụng công nghệ viễn thám và GIS xây dựng cơ sở dữ

liệu thành lập bản đồ diễn biến vùng ô nhiễm nguồn nước thải từ các khu

công nghiệp, đô thị nhằm đưa ra cảnh báo các vùng có nguy cơ ô nhiễm

thuộc vùng kinh tế trọng điểm miền Bắc” đã sử dụng dữ liệu viễn thám trong

xác định hàm lượng một số thông số chất lượng nước như BOD5, COD, TSS

khu vực ven biển Hải Phòng - Quảng Ninh. Trong nghiên cứu này, các tác giả

đã sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh quang học độ phân giải trung bình SPOT 5 kết

hợp kết quả quan trắc tại 10 điểm lấy mẫu khu vực cửa sông, ven biển (Hình

1.14) nhằm xác định hàm quan hệ giữa phổ phản xạ thu được từ ảnh vệ tinh

và giá trị các thông số chất lượng nước [8].

Hình 1.14. Bản đồ phân bố các trạm quan trắc chất lượng nước khu vực cửa

Quảng Ninh - Hải Phòng[8].

Kết quả xác định hàm hồi quy giữa giá trị đo thực địa hàm lượng chất ô

nhiễm BOD5 (biochemical oxygen demand), COD (chemical oxygen

demand), TSS (total suspended sediment) từ dữ liệu ảnh quang học SPOT 5

đối với khu vực Quảng Ninh - Hải Phòng được trình bày trong các công thức

−

1.0339*

0.0375

BOD

sau [8]:

−

COD

1.0331*

11.245

(1.2)

−

TSS

1,0319.

2,6409

(1.3)

(1.4)

Trong đó FB là tổ hợp các kênh ảnh SPOT 5.

Trong nghiên cứu trên, hệ số tương quan trong xác định hàm lượng các

chất BOD5, COD, TSS đối với khu vực Quảng Ninh- Hải Phòng tương ứng là

0,74, 0,84 và 0,91. Như vậy, có thể khẳng định, phương pháp sử dụng dữ liệu

viễn thám trong nghiên cứu, đánh giá chất lượng nước khu vực ven biển Hải

Phòng - Quảng Ninh có kết quả đảm bảo độ chính xác. Từ kết quả nghiên cứu

trên, các tác giả đã xây dựng bản đồ phân bố hàm lượng các chất ô nhiễm

nước mặt BOD5 và COD khu vực Quảng Ninh - Hải Phòng (Hình 1.15).

Hình 1.15. Bản đồ phân bố hàm lượng chất ô nhiễm BOD5 và COD khu vực

Quảng Ninh - Hải Phòng

Trịnh Lê Hùng (2014) [64] sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh quang học

Landsat và kết quả quan trắc chất lượng nước tại 10 điểm lấy mẫu để đánh giá

phân bố hàm lượng chất lơ lửng trong nước mặt hồ Trị An. Trong nghiên cứu

này, tác giả đã sử dụng tỉ lệ ảnh giữa kênh 4 (kênh cận hồng ngoại) và kênh 2

(kênh green) ảnh Landsat 7 ETM+ nhằm xây dựng hàm quan hệ với giá trị

hàm lượng chất lơ lửng (TSS) tại các điểm quan trắc:

𝜌𝑏𝑎𝑛𝑑4 𝜌𝑏𝑎𝑛𝑑2)

𝑚g 𝑙 � = 131.55. (

𝜌𝑏𝑎𝑛𝑑4 𝜌𝑏𝑎𝑛𝑑2� + 18.838

(1.5)

Bình phương hệ số tương quan R2 trong nghiên cứu này đạt trên 0.98 − 94.355 � 𝑇𝑆𝑆 �

(Hình 1.16). Mặc dù vậy, có thể nhận thấy trong nghiên cứu này vẫn còn hạn

chế do số lượng điểm lấy mẫu chất lượng nước tương đối ít (10 điểm).

Hình 1.16. Hàm hồi quy giữa giá trị hàm lượng chất lơ lửng và tỉ lệ ảnh

kênh4/kênh2 ảnh Landsat 7 ETM+ khu vực hồ Trị An [64]

Cũng sử dụng ảnh vệ tinh Landsat, Nguyễn Quốc Phi và cộng sự

(2014) trong [15] đã nghiên cứu và đánh giá chất lượng nước mặt khu vực

ven biển Cửa Đáy phục vụ công tác giám sát môi trường. Trong nghiên cứu

này, các tác giả đã trích lọc thông tin về chất lượng nước thông qua việc tính

toán các chỉ số phổ phản xạ cũng như áp dụng các chỉ số kinh nghiệ và phân

tích đặc trưng phổ phản xạ để xác định phân bố tổng chất rắn chất lơ lửng,

chlorophyll, chỉ số trầm tích lơ lửng, độ đục/độ trong [15].

Lê Minh Sơn (2008) [17] trong đề tài nghiên cứu khoa học “Nghiên

cứu ứng dụng ảnh vệ tinh để xác định nhiệt độ và hàm lượng chlorophyll bề

mặt nước biển” đã sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh quang học độ phân giải thấp

MODIS trong tính toán nhiệt độ bề mặt cũng như hàm lượng chất diệp lục

(chlorophyll) bề mặt nước biển. Trong nghiên cứu này, các kênh hồng ngoại

nhiệt ảnh MODIS được sử dụng để tính nhiệt độ bề mặt nước biển, trong khi

đó hàm lượng chất diệp lục được xác định trên cơ sở áp dụng thuật toán

truyền thống đã được sử dụng rộng rãi trên thế giới là OC - Ocean Color.

Thuật toán OC được xây dựng dựa trên quan hệ hàm mũ giữa hàm lượng

chlorophyll với tỉ số phản xạ phổ giữa bước sóng 440 nm và 551 nm.

Nguyễn Thị Thu Hà và cộng sự (2016) [10] đã sử dụng dữ liệu ảnh vệ

tinh Sentinel-2A đánh giá sự phân bố không gian của hàm lượng chlorophyll-

a và chỉ số trạng thái phú dưỡng trong nước mặt Hồ Tây. Trong nghiên cứu

này, các tác giả đã sử dụng kết quả lấy mẫu chất lượng nước mặt tại 10 điểm

khảo sát ven bờ Hồ Tây kết hợp đo phổ hiện trường bằng máy quang phổ bức

xạ GER 1500 cùng thời điểm lấy mẫu. Kết quả nhận được cho thấy, hàm

lượng chlorophyll-a trong nước mặt Hồ Tây có thể xác định từ ảnh vệ tinh

0,84.

b b

5 4

Sentinel-2A theo công thức sau [10]:

e 25, 27.

− =

chlorophyll a

(1.6)

Trong đó:

hàm lượng chlorophyll-a có đơn vị là µg/L;

b5/b4 ứng với tỷ số kênh 5 trên kênh 4 ảnh Sentinel-2A sau khi

đã hiệu chỉnh khí quyển.

Hình 1.17. Sơ đồ phân bố hàm lượng chlorophyll-a trong nước Hồ Tây tính

toán từ ảnh Sentinel-2A chụp ngày 18/6/2016 [10]

Ha N.T.T., Koike K. (2011) [75] đã sử dụng dữ liệu viễn thám và địa

thống kê trong quan trắc chất lượng nước biển ven bờ, áp dụng cho khu vực

vịnh Tiên Yên đã chứng minh dữ liệu ảnh MODIS có khả năng cung cấp dữ

liệu nhằm đánh giá hiệu quả chất lượng các vùng nước ven biển.

Lê Thị Phương Mai (2012) [12] trong đề tài nghiên cứu khoa học “Sử

dụng ảnh vệ tinh đa thời gian để đánh giá ảnh hưởng do biến động của một số

đối tượng bao gồm sử dụng đất, rừng ngập mặn, hàm lượng chất lơ lửng trong

bề mặt nước biển đến biến động đường bờ khu vực tỉnh Cà Mau” đã sử dụng dữ

liệu ảnh vệ tinh quang học độ phân giải trung bình SPOT 5 nhằm ước lượng sự

phân bố hàm lượng chất lơ lửng (TSS) khu vực ven biển Cà Mau. Mặc dù vậy,

trong nghiên cứu này tác giả mới chỉ dừng lại ở việc thử nghiệm các mô hình,

thuật toán đã được áp dụng trên thế giới vào điều kiện thực tế ở Việt Nam.

Cũng sử dụng ảnh vệ tinh độ phân giải thấp MODIS trong xác định nhiệt

độ và hàm lượng diệp lục bề mặt nước biển có thể kể đến các nghiên cứu của

Nguyễn Tác An và cộng sự (2003) [1], Nguyễn Ngọc Anh (2013) [2]...

Dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A mặc dù được đưa vào sử dụng từ

cuối năm 2013 và đã thể hiện tính hiệu quả ở nhiều lĩnh vực, tuy nhiên các

nghiên cứu ứng dụng ảnh VNREDSat-1A trong đánh giá chất lượng nước hầu

như rất ít và kết quả phần nào còn hạn chế. Nguyễn Văn Thảo và cộng sự

trong đề tài cấp Nhà nước thuộc Chương trình Khoa học và Công nghệ Vũ trụ

“Nghiên cứu các phương pháp phân tích, đánh giá và giám sát chất lượng

nước ven bờ bằng dữ liệu viễn thám độ phân giải cao và độ phân giải trung

bình, đa thời gian; Áp dụng thử nghiệm cho ảnh của vệ tinh VNREDSat-1A”

[19] đã sử dụng đa nguồn ảnh viễn thám, bao gồm ảnh vệ tinh quang học độ

phân giải thấp MODIS, ảnh vệ tinh độ phân giải trung bình Landsat 8 và ảnh

vệ tinh độ phân giải cao VNREDSat-1A phục vụ công tác đánh giá và giám

sát chất lượng nước ven bờ.

Trong nghiên cứu trên, ảnh vệ tinh MODIS được sử dụng nhằm xác định

phân bố hàm lượng Chlorophyll, trong đó các tác giả xây dựng 02 thuật toán

theo mô hình truyền thống là OC2 Vietnam và OC4 Vietnam. Thuật toán OC2

Vietnam dựa trên quan hệ hàm mũ giữa hàm lượng Chlorophyll với tỷ số phổ

phản xạ giữa bước sóng 440 nm và 551 nm. Thuật toán OC4 Vietnam được xây

dựng bằng cách xác định các hệ số a = -127,47, b = 9,16, c = 7,34, d = -3,06 và e

= 0,11 của thuật toán OC4 cho vùng biển Việt Nam. Trong khi đó, ảnh vệ tinh

VNREDSat – 1A kết hợp Landsat 8 được sử dụng để xác định phân bố hàm

lượng chất lơ lửng (SPM – suspended particulate matter) khu vực cửa sông, ven

biển ở tỉ lệ lớn [19] [20]. Nhìn chung, trong nghiên cứu này, ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A mới được các tác giả thử nghiệm trong ước lượng hàm lượng

SPM mà chưa thử nghiệm với các thông số chất lượng nước khác. Nghiên cứu

này cũng chứng minh rằng, việc sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A

trong xác định hàm lượng chlorophyll-a không thực sự hiệu quả.

Ví dụ bản đồ hiện trạng phân bố hàm lượng Chlorophyll trung bình

tháng 8 khu vực ven biển Việt Nam năm 2008 và 2011 xác định từ ảnh vệ tinh

MODIS và bản đồ phân bố hàm lượng SPM khu vực ven bờ sông Hồng được

thể hiện trên các hình 1.18 [19].

Hình 1.18. Bản đồ hiện trạng phân bố hàm lượng chất lơ lửng (SPM) khu vực

ven bờ sông Hồng (ngày 25/09/2014) từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A [19]

Hình 1.19. Bản đồ phân bố hàm lượng Chl-a trung bình vùng biển Việt Nam

vào tháng 8 năm 2008 và 2011[19]

1.5 Đặc điểm dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSAT-1A

VNREDSat-1 hay VNREDSat-1A (tên đầy đủ Vietnam Natural

Resources, Environment and Disaster-monitoring Satellite-1A) là vệ tinh

quang học quan sát Trái Đất đầu tiên của Việt Nam, có khả năng chụp ảnh

toàn bộ các khu vực trên bề mặt Trái Đất. VNREDSat-1A được phóng thành

công lên quỹ đạo vào 07/05/2013 tại bãi phóng Kourou nằm trong Trung tâm

không gian Guyana (Pháp). VNREDSat-1A do Công ty EADS Astrium

(Pháp) thiết kế, chế tạo và được trang bị bộ cảm biến quang học bao gồm 5

kênh phổ, trong đó có 4 kênh đa phổ với độ phân giải không gian 10m, kênh

toàn sắc với độ phân giải không gian 2,5m.

Hình 1.20.Vệ tinh VNREDSat – 1A và một số thành phần chính

(nguồn: STI-VAST)

VNREDSat-1A được xây dựng dựa trên những nghiên cứu, đánh giá về

nhu cầu thực tiễn trong nước, công nghệ và xu hướng phát triển mới của công

nghệ vệ tinh nhỏ quan sát Trái Đất trên thế giới. Sự kiện này đánh dấu bước

ngoặt quan trọng trong sự phát triển của công nghệ vũ trụ ở Việt Nam cũng

như thể hiện quyết tâm của nước ta trong ứng dụng kỹ thuật viễn thám phục

vụ nghiên cứu tài nguyên thiên nhiên, giám sát môi trường.

Các thông số kỹ thuật chính của vệ tinh VNREDSat-1A được trình bày

trong bảng 1.8 dưới đây.

Bảng 1.8. Tổng quan các thông số của vệ tinh VNREDSat-1A (nguồn VAST)

Cấu trúc vệ tinh Khung có cấu trúc hợp kim nhôm Kích thước 60cm x 60cm x 100cm

Hệ thống điều khiển quỹ đạo và độ cao AOCS (Attitude & Orbit Control Subsystem)

Hệ thống năng lượng điện từ EPS (Electric Power Subsystem)

-Hệ thống tự thu nhận từ trường - Hệ xác định tư thế GPS - Điều khiển tư thế theo 3 trục - 4 bánh phản lực (0,12 Nms) - 1 thùng nhiên liệu, dung lích 4,7 kg - 4 động cơ đẩy 1 N - Năng lượng tạo ra từ tấm pin mặt trời (GaAs, 180 W EOL) - 1 pin Lion 15 Ah BOL, PCDU (Bộ phân bố nguồn và điều khiển) - Máy tính trên vệ tinh - 2 máy thu phát trao đổi băng S (CCSDS, 20 kbit/s TC, 25 - 384 kbit/s TM)

- Tốc độ tải xuống (X band): 60 Mbit/s - Dung lượng bộ nhớ: 64 to 79 Gbit BOL không nén Xử lý dữ liệu trên khoang (On board data handling) Quản lý dữ liệu payload (Payload data management)

Khả năng của vệ tinh

- Khối lượng khi phóng: 120 kg - Thời gian thay đổi tư thế: ±300 roll trong 90 giây - Độ chính xác vị trí: 300m CE90 - Tuổi thọ vệ tinh: 5 năm

Trên vệ tinh VNREDSat-1A được trạng bị bộ cảm NAOMI (New

AstroSat Optical Modular Instrument), được thừa kế từ các vệ tinh như AlSat-

2, SSCOT và SPOT 6. Đây là bộ cảm độ phân giải cao do hãng EADS

Astrium SAS chế tạo và chịu ảnh hưởng của các thông số của vệ tinh và tính

chất của các đầu thu. Hệ thống chụp ảnh cho phép chụp các tấm ảnh với độ

phân giải không gian là 2,5m ở kênh toàn sắc và 10m ở các kênh đa phổ

(Bảng 1.9). Độ rộng dải quét đối với ảnh vệ tinh VNREDSat-1 là 17,5 km. Độ

phân giải bức xạ 12 bit, tương đương với 4096 cấp độ độ xám.

Bảng 1.9. Một số thông số ảnh vệ tinh VNREDSat-1A (nguồn VAST)

STT Kênh ảnh Bước sóng (μm) Độ phân giải không gian (m)

1 B1 (xanh lam) 0,45 – 0,52 10

2 B2 (xanh lục) 0,53 – 0,60 10

3 B3 (đỏ) 0,62 – 0,69 10

B4 (cận hồng 4 0,76 – 0,89 10 ngoại)

5 PAN (toàn sắc) 0,45 – 0,75 2,5

Sau khi phóng thành công VNREDSat-1A, Việt Nam đã cơ bản chủ

động cung cấp ảnh vệ tinh độ phân giải cao cho các Bộ, ngành và các tỉnh

thành có nhu cầu sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh viễn thám phục vụ phát triển

kinh tế - xã hội, ứng phó với thảm hoạ thiên nhiên và biến đổi khí hậu. Đặc

biệt, dự án VNREDSat-1A là sự phối kết hợp để tận dụng các cơ sở hạ tầng

sẵn có của Hệ thống thu nhận, lưu trữ và xử lý ảnh các vệ tinh viễn thám của

Bộ Tài nguyên và Môi trường, nhằm tạo ra một hệ thống giám sát hoàn chỉnh,

độc lập từ vệ tinh đến trạm thu mặt đất và trung tâm xử lý phân phối dữ liệu

ảnh viễn thám tại Việt Nam.

Hình 1.21.Một số ảnh vệ tinh VNREDSat-1A: khu vưc Hà Nội (a), Melbourne

(Australia, b) (nguồn: VAST)

Phân tích đặc điểm dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A cho thấy, ảnh vệ

tinh VNREDSat-1A nhìn chung khá tương đồng với ảnh vệ tinh SPOT 5, cả

vệ độ phân giải không gian và độ phân giải phổ. Như vậy, có thể khẳng định,

ảnh vệ tinh VNREDSat-1A có thể sử dụng hiệu quả khi xác định hàm lượng

một số thông số chất lượng nước như TSS, BOD5, COD và không hiệu quả

khi xác định hàm lượng chlorohyll-a.

1.6 Kết luận chương 1

Từ những kết quả đạt được trong chương 1, có thể rút ra một số nhận

xét sau:

• Nước mặt là một nguồn tài nguyên thiên nhiên quý giá, tuy nhiên trong

những năm gần đây, do áp lực của sự gia tăng dân số, quá trình công

nghiệp hóa và đô thị hóa diễn ra nhanh chóng làm cho tình trạng ô

nhiễm nước mặt diễn ra ngày càng nghiêm trọng, đặc biệt ở các thành

phố lớn. Phương pháp nghiên cứu truyền thống dựa trên kết quả phân

tích các mẫu nước đo trực tiếp chỉ giải quyết được vấn đề ở quy mô hạn

chế. Phương pháp viễn thám với những ưu điểm nổi bật như diện tích

phủ trùm rộng, tiết kiệm thời gian, dải phổ da dạng...đã được sử dụng

rộng rãi và mang lại hiệu quả to lớn trong đánh giá và giám sát chất

lượng nước mặt trên thế giới cũng như ở Việt Nam.

• Phân tích các nghiên cứu trong và ngoài nước cho thấy, nguồn dữ liệu

viễn thám sử dụng trong đánh giá chất lượng nước có thể chia thành hai

nhóm: ảnh vệ tinh độ phân giải thấp như MODIS, Envisat MERIS,...sử

dụng trong nghiên cứu xác định hàm lượng chất diệp lục, hàm lượng

muối hoặc nhiệt độ bề mặt nước biển; ảnh vệ tinh độ phân giải trung

bình và cao như Landsat, Spot, QuickBird...sử dụng trong các nghiên

cứu đánh giá chất lượng nước mặt lục địa nhằm ước lượng hàm lượng

các thông số chất lượng nước như chất lơ lửng, COD, BOD5, chất diệp

lục...;

• Các nghiên cứu ở Việt Nam hầu hết mới dừng lại ở việc áp dụng các

mô hình, hàm số...ước lượng hàm lượng một số thông số chất lượng

nước đã được sử dụng trong các nghiên cứu trên thế giới. Một số

nghiên cứu đã sử dụng các kết quả đo thực địa, tuy nhiên kết quả vẫn

còn hạn chế do số lượng điểm đo chất lượng nước còn ít. Trong khi đó,

mặc dù vệ tinh VNREDSat-1A đã hoạt động từ năm 2013, cho đến nay

mới có rất ít nghiên cứu sử dụng ảnh VNREDSat-1A trong đánh giá và

giám sát chất lượng nước.

Từ những những vấn đề nêu trên, luận án tập trung nghiên cứu

nhằm: Xây dựng được quy trình công nghệ giám sát môi trường nước mặt

thông qua các thông số chất lượng nước mặt từ dữ liệu ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A; Xây dựng được hàm quan hệ giữa giá trị các thông số

chất lượng nước mặt xác định từ các mẫu thực địa và giá trị phổ phản xạ từ

ảnh vệ tinh VNREDSat-1A sau khi đã hiệu chỉnh khí quyển.

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ KHOA HỌC XÂY DỰNG QUY TRÌNH

CÔNG NGHỆ GIÁM SÁT NƯỚC MẶT TỪ DỮ LIỆU ẢNH VỆ TINH

VNREDSAT-1A

2.1 Cơ sở khoa học phương pháp ứng dụng dữ liệu viễn thám trong đánh

giá chất lượng nước

2.1.1 Bức xạ trực tiếp đối tượng nước và tính chất quang học bất biến của nó

Khi bức xạ Mặt Trời đi tới nguồn nước, thông tin phản hồi được bộ

cảm (sensor) ghi nhận lại bao gồm ba thành phần:

• bức xạ từ mặt nước Lw (water leaving radiance);

• bức xạ bầu trời Ls(skylight radiance);

• bức xạ phản xạ trực tiếp từ mặt nước Lr (sky radiance directly reflected

by the surface).

Hình 2.1. Các thành phần của bức xạ Mặt Trời đi tới nguồn nước được bộ

cảm biến ghi nhận

Theo định nghĩa của Mobley (1999) [48], giá trị phản xạ viễn thám Rrs

đối với nước được xác định bằng công thức:

Lw Ed

(2.1)

Trong đó: Rrs =

là bức xạ rời khỏi mặt nước,

là bức xạ từ Mặt Trời hay bức xạ nguồn sáng đi tới mặt nước.

𝐿𝑤 𝐸𝑑

Bức xạ nguồn sáng đi tới mặt nước được xác định theo công thức sau:

(2.2)

Rp(λ) . Ld(λ)

Ed = π. Trong đó:

là bức xạ phổ đo được,

là tham số phản xạ,

là tổng Ld là kênh ảnh tương ứng với bước sóng tương thích. Rp Giá trị bức xạ phổ ở trên mặt nước (above – water radiance)

bức xạ rời khỏi mặt nước và bức xạ phản xạ bề mặt nước

, nghĩa là: Lu (2.3)

𝐿𝑟 (2.4)

Với k là tham số tỷ lệ giữa bức xạ bầu trời và bức xạ phản xạ trực 𝐿𝑤 Lu = Lw(λ) + Lr(λ) Lr(λ) = k. Ls(λ)

tiếp từ bề mặt nước . 𝐿𝑠

Bức xạ rời khỏi mặt nước có dạng [48]: 𝐿𝑟

(2.5)

Giá trị hệ số k phụ thuộc vào nhiều yếu tố môi trường và khí quyển.

Lw(λ) = Lu(λ) − k. Ls(λ) Trong trường hợp sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh quang học như SPOT,

LANDSAT..., giá trị k còn phụ thuộc vào bước sóng của từng kênh ảnh.

Mô tả ba thành phần trở về đầu thu khi bức xạ Mặt Trời tới mặt nước

được thể hiện trên hình 2.2 [48].

Hình 2.2. Các thành phần bức xạ thu nhận từ đầu thu[48]

Phản xạ viễn thám Rrs có mối quan hệ hữu cơ với phản xạ nội hàm

Fresnel ρ, phản xạ Fresnel trên bề mặt giao diện không khí - nước , hệ số

khúc xạ của nước n, phản xạ trên mặt nước - không khí , đồng thời là hàm số 𝜌𝜌̅

, với hệ số quan hệ f của hệ số hấp thụ của nước a và hệ số tán xạ của nước

và được mô tả bằng công thức sau [48]: 𝑟̅ 𝑏𝑏

2 n

(2.6)

f Q .

(1−ρ)(1−ρ�) (1−r�R) .

bb a+bb

Eu(0−) Lu(0−)

Rrs = (2.7)

Q = Trong đó là năng luợng bức xạ đi lên từ độ sâu bằng 0 (ký hiệu

là 0-) hay đi lên từ bề mặt nước. Eu(0−)

2.1.2 Bức xạ gián tiếp đối tượng nước quan trắc bằng dữ liệu viễn thám

Do đặc điểm thu nhận, ảnh viễn thám quang học, để đưa vào sử dụng

cần phải tiến hành hiệu chỉnh ảnh hưởng của môi trường khí quyển

(atmospheric correction). Để hiệu chỉnh các ảnh hưởng của khí quyển đến

chất lượng ảnh, ảnh gốc cần biến đổi từ giá trị số nguyên (digital number -

DN) về giá trị thực của bức xạ điện từ (spectral radiance), sau đó xác định ảnh

phản xạ ở đỉnh khí quyển R* (top of atmospheric - TOA).

Bước tiếp theo sử dụng các mô hình hiệu chỉnh khí quyển biến đổi từ

ảnh phản xạ ở đỉnh khí quyển về phản xạ bề mặt (surface reflectance).

Phản xạ R* liên quan với đối tượng nước, cụ thể là phản xạ rời khỏi

mặt nước Rw thông qua công thức [47] [48]:

R =T (R +R +T .R ) w

(2.8)

Trong đó:

và là phản xạ sol khí và phản xạ Rayleigh;

- tham số truyền dẫn bức xạ trong khí quyển; 𝑅𝑟

- tham số khuyếch tán bức xạ trong khí quyển. 𝑅𝑎 𝑇𝑔

𝑇𝑑

Như vậy, phản xạ viễn thám Rrs được tính theo mối quan hệ:

R = rs

R π(1+S.R )

(2.9)

Ở đây, S là giá trị suất phân chiếu bầu trời (albedo).

Từ các phân tích trên có thể kết luận, phản xạ viễn thám xác định từ dữ

liệu ảnh vệ tinh quang học tuân theo quy luật khách quan khi có tương tác của

ánh sáng vào đối tượng nước.

2.1.3 Phương pháp xác định hàm lượng thông số chất lượng nước từ dữ

liệu viễn thám

Các nghiên cứu trong và ngoài nước cho thấy, hàm lượng các thông số

chất lượng nước như chất lơ lửng, chất diệp lục, BOD, COD,... có mối quan

hệ chặt chẽ với phổ phản xạ mặt nước [8] [70], trong đó giá trị bình phương hệ số tương quan R2 có thể đạt trên 0,8 (Hình 2.3). Như vậy, để thành lập bản

đồ phân bố hàm lượng các thành phần ô nhiễm nước mặt từ dữ liệu ảnh viễn

thám, điểm mấu chốt cần thiết lập mô hình ước lượng các thông số chất lượng

nước dựa trên phản xạ rời khỏi bề mặt nước [8] [47] [48]. Bản chất của việc

thiết lập mô hình này là xây dựng hàm hồi quy giữa giá trị đo hàm lượng các

thành phần ô nhiễm nước mặt từ các trạm đo thực địa và phản xạ rời khỏi bề

mặt nước xác định từ dữ liệu ảnh viễn thám quang học.

Hình 2.3. Mối quan hệ giữa hàm lượng chất lơ lửng và ảnh tỉ lệ giữa kênh

đỏ/kênh xanh lục ảnh SPOT (a) và Landsat (b) [31]

Tùy đặc điểm cụ thể của khu vực nghiên cứu, có thể sử dụng các mô

hình hàm hồi quy khác nhau như hàm mũ, hàm tuyến tính, hàm đa thức...Các

mô hình hồi quy phổ biến có thể tóm tắt ở bốn dạng cơ bản như sau [8]:

k i=1

(2.10)

k i=1

logY = c0 + ∑ ci. logXi (2.11)

(2.12)

ai Y = a0 ∑ Xi

k i=1

logY = c0 + ∑ ciXi k i=1 (2.13)

Trong đó: Y = c0 + ∑ ciXi

Y là biến số chất lượng nước (hàm lượng BOD, COD, TSS...),

Xilà phản xạ rời khỏi mặt nước trong một dải sóng cụ thể,

ai, ci là các hệ số,

k là số lượng kênh ảnh.

Độ chính xác kết quả ước lượng hàm lượng các thông số chất lượng

nước từ dữ liệu viễn thám có thể đánh giá bằng cách sử dụng hệ số tương quan giữa dữ liệu đo và phổ phản xạ mặt nước (giá trị R2). Ngoài ra, bên

cạnhmột phần số liệu phân tích chất lượng nước tại các điểm đo được sử dụng

để xây dựng mô hình hàm quan hệ với phản xạ bề mặt nước xác định từ ảnh

vệ tinh, một phần số liệu có thể được sử dụng để đánh giá độ chính xác kết

quả xây dựng mô hình.

2.1.4 Cơ sở khoa học phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy là nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến (biến phụ

thuộc) vào một hay nhiều biến khác (các biến giải thích) để ước lượng hay dự

đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước của

các biến giải thích. Trong đánh giá chất lượng nước từ dữ liệu viễn thám,

phân tích hồi quy được sử dụng để nghiên cứu sự phụ thuộc của hàm lượng

các thông số chất lượng nước vào phổ phản xạ của một hay nhiều kênh ảnh vệ

tinh.

Các mối quan hệ trong phân tích hồi quy

a) Quan hệ thống kê và quan hệ hàm số

Quan hệ thống kê thể hiện sự phụ thuộc thống kê của biến phụ thuộc

vào các biến giải thích. Biến phụ thuộc là đại lượng ngẫu nhiên có phân phối

xác suất. Các biến giải thích có giá trị biết trước, ứng với mỗi giá trị của biến

phụ thuộc có thể có nhiều giá trị khác nhau của biến giải thích.

Quan hệ hàm số thể hiện ở các biến không phải là ngẫu nhiên. Ứng với

mỗi giá trị của biến giải thíchcó một giá trị của biến phụ thuộc. Như vậy, phân

tích hồi quy không gian là nghiên cứu các quan hệ hàm số [76].

b) Hồi quy và quan hệ nhân quả

Phân tích hồi quy nghiên cứu quan hệ phụ thuộc của biến phụ thuộc (Y)

vào các biến giải thích (X), trong đó không đòi hỏi giữa Y và X phải có quan

hệ hai chiều (quan hệ nhân quả).

c) Hồi quy và tương quan

Phân tích tương quan đo mức độ kết hợp tuyến tính giữa hai biến, trong

đó phân tích hồi quy ước lượng, dự báo một biến trên cơ sở giá trị đã cho của

các biến khác. Trong phân tích hồi quy, khác với tương quan, các biến không

có tính đối xứng.

Hệ số tương quan

Hệ số tương quan đo lường mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai biến,

chính xác hơn là quan hệ tuyến tính giữa hai biến, không phân biệt biến này

phụ thuộc vào biến kia. Hệ số tương quan mẫu - r (Sample correlation

coefficient) trong phân tích hồi quy có thể được hiểu như sau:

Gọi (x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn) là n cặp quan sát của một mẫu ngẫu

nhiên của hai biến ngẫu nhiên X và Y. Hệ số tương quan mẫu tính từ mẫu n

cặp giá trị quan sát của hai biến X và Y với trung bình và và phương sai

2 �� 𝑦

2 �� 𝑥

và được thể hiện trong công thức sau: 𝑥̅ 𝑦�

(2.14)

(2.15)

Trong đó: r là hệ số tương quan, (xi, yi) là các cặp quan sát.

Hệ số tương quan (r) không có đơn vị và luôn biến động trong khoảng

(-1, 1). Nếu hệ số tương quan (r) dương cho biết X và Y biến động cùng chiều

và âm thì ngược lại. Nếu r = 1, mối liên hệ giữa các biến hoàn toàn chặt chẽ.

Trong khi đó, nếu r = 0 có nghĩa là giữa các biến không có mối liên hệ.

Mô hình hồi quy tuyến tính đơn (Simple linear regression)

Mục tiêu phân tích của mô hình này là xét mối liên hệ tuyến tính giữa

một hay nhiều biến độc lập Xi (biến giải thích) đến một biến phụ thuộc (biến

được giải thích). Hồi quy đơn biến được sử dụng trong đánh giá chất lượng

nước từ ảnh viễn thám trong trường hợp chỉ sử dụng các kênh đơn hoặc ảnh tỉ

lệ. Cơ sở toán học trong hồi quy tuyến tính đơn có thể được hiểu như sau:

Ðặt (x1, y1), (x2, y2)...(xn, yn) là mẫu gồm n cặp quan sát trên đường hồi

= +

y i

+ xα β ε

quy tổng thể:

(2.16) Theo phương pháp bình phương bé nhất thì ước lượng các hệ số α và

β là các giá trị a và b sao cho tổng bình phương sai số của phương trình sau

đây là bé nhất:

(2.17)

Các hệ số a và b được tính như sau:

= −

(2.18)

y bx

+ ax b

, và đường hồi quy tuyến tính mẫu của y trên x là: Như vậy: a

(2.19)

Mô hình hồi quy nhiều chiều (hồi quy đa biến) – Multiple regression

Mục tiêu của mô hình này giải thích biến phụ thuộc (Y) trong mối quan

hệ bởi nhiều biến độc lập (Xi). Mô hình này được sử dụng trong nhiều bài

toán về môi trường, trong đó có đánh giá chất lượng nước thông qua giá trị

phổ phản xạ tại nhiều kênh ảnh khác nhau.

= +

α β

+ + ...

Hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:

(2.20)

Các hệ số β được xác định bằng phương pháp bình phương tối thiểu

− 1

(

X X '

) (

X Y '

)

như sau:

(2.21)

Trong đó X’ là ma trận chuyển vị của ma trận X.

2.2 Đặc trưng phổ phản xạ của nước

Bức xạ điện từ sau khi truyền qua khí quyển đến bề mặt Trái đất sẽ

tương tác với các đối tượng trên bề mặt Trái đất. Các đối tượng khác nhau sẽ

có đặc trưng phổ phản xạ khác nhau. Đặc trưng phổ phản xạ là thông tin hết

sức quan trọng giúp phân loại các đối tượng trên ảnh viễn thám quang học,

cũng như giúp lựa chọn các kênh phổ phù hợp với mục đích nghiên cứu.

Nhìn chung, khả năng phản xạ phổ của nước thấp so với các đối tượng

khác như thực vật, đất và có xu hướng giảm dần theo chiều tăng của chiều dài

bước sóng (hình 2.4) [72]. Phần năng lượng phản xạ trên bề mặt nước kết hợp

phần năng lượng sinh ra sau quá trình tán xạ các hạt vật chất lơ lửng trong

nước phản xạ lại, tạo thành năng lượng phản xạ của nước.

Hình 2.4.Đặc trưng phổ phản xạ của nước và một số đối tượng khác

(nguồn Internet)

Nước có khả năng hấp thụ rất mạnh năng lượng ở bước sóng cận hồng

ngoại và hồng ngoại, do đó năng lượng phản xạ sẽ rất ít. Trên các kênh ảnh ở

dải sóng này, nước hầu như có màu đen và phân biệt rõ ràng với các đối

tượng khác (hình 2.5). Do đặc điểm này, có thể sử dụng phương pháp tổ hợp

màu để xác định đường bờ nước từ các kênh ảnh ở dải sóng cận hồng ngoại

(NIR) và hồng ngoại giữa (MIR), trong đó phương pháp tổ hợp màu tốt nhất

để tạo sự tương phản giữa nước và đất liền là tổ hợp màu RGB gồm 3 kênh

ảnh: hồng ngoại giữa, cận hồng ngoại và đỏ (Hình 2.6).

Hình 2.5. Đối tượng nước tương phản rõ rệt với đất liền ở kênh cận hồng

ngoại ảnh vệ tinh VNREDSat-1Anăm 2016 khu vực Hà Nội

Hình 2.6. Tổ hợp màu RGB=MIR:NIR:RED ảnh Landsat 5 TM năm 2009 khu

vực ven biển Cà Mau giúp thể hiện rõ đường bờ nước

Trong nước chứa nhiều thành phần hữu cơ và vô cơ, cho nên khả năng

phổ phản xạ của nước còn phụ thuộc vào thành phần và trạng thái của nước.

Nước đục có khả năng phổ phản xạ cao hơn nước trong, đặc biệt ở dải sóng

nhìn thấy và cận hồng ngoại do ảnh hưởng của các hợp chất có trong nước

(hình 2.7). Dựa trên đặc điểm này, Frohn và Autrey (2007) [36] đã đề xuất sử

dụng chỉ số độ đục (TI - Turbidity index) trong đánh giá độ đục của nước trên

RED

GREEN

cơ sở phản xạ phổ ở các dải sóng nhìn thấy.

+ ρ

BLUE

(2.22)

Trong đó: ρBLUE, ρGREEN, ρRED là phổ phản xạ của nước ở dải sóng xanh

lam, xanh lục và đỏ.

Hình 2.7. Phổ phản xạ của nước trong và nước đục [43]

Hình 2.8. Chỉ số độ đục xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực

Hà Nội năm 2016

Cũng giống như độ đục, nước có hàm lượng chất lơ lửng (TSS) càng

cao có khả năng phổ phản xạ càng mạnh, đặc biệt ở dải sóng từ xanh lục đến

cận hồng ngoại (Hình 2.9), trong khi phổ phản xạ ở dải sóng ngắn thấp. Do

vậy, để ước lượng hàm lượng chất lơ lửng trong nước mặt, một số nghiên cứu

đã sử dụng các ảnh tỉ lệ giữa kênh đỏ và kênh xanh lam (blue) để xây dựng

hàm quan hệ với kết quả đo hàm lượng chất lơ lửng tại các điểm lấy mẫu.

Cũng dựa trên đặc điểm này, các kênh phổ ở dải sóng nhìn thấy cũng được sử

dụng trong xây dựng chỉ số vật chất lơ lửng chuẩn hóa NSMI (Normalized

Suspended Material Index) trong nghiên cứu của Montalvo (2010) [49]:

RED

GREEN

BLUE

NSMI

ρ ρ

+ +

− +

RED

GREEN

BLUE

(2.23)

Hình 2.9. Phổ phản xạ của nước chứa hàm lượng chất lơ lửng khác nhau

(nguồn Internet)

Hàm lượng chất diệp lục (chlorophyll-a) cũng ảnh hưởng đến khả năng

phổ phản xạ của nước, làm giảm khả năng phổ phản xạ ở dải sóng ngắn và

tăng ở dải sóng màu xanh lá cây (Hình 2.10). Có thể nhận thấy, khi hàm lượng chlorophyll trong nước mặt nhỏ (3 mg/m3) hầu như không ảnh hưởng

đến đặc trưng phổ phản xạ của nước. Với hàm lượng chlorophyll đạt 30 mg/m3, nước có khả năng phản xạ phổ tăng mạnh ở dải sóng xanh lục. Trong khi đó, với hàm lượng chlorophyll trong nước cao (300 mg/m3), đồ thị phổ

phản xạ của nước gần như tương đồng với đồ thị phổ phản xạ của thực vật,

khi phản xạ mạnh ở dải sóng xanh lục và cận hồng ngoại, trong khi phản xạ ở

dải sóng đỏ đạt thấp (Hình 2.9). Sử dụng đặc điểm này, Frohn and Autrey

(2007) [36] đề xuất sử dụng chỉ số chất diệp lục trong ước lượng hàm lượng

NIR

chlorophyll trong nước mặt từ dữ liệu viễn thám (Hình 2.11):

Chl

− = I

GREEN ρ

RED

(2.24)

Trong đó ρGREEN, ρRED, ρNIR là phổ phản xạ của các kênh ảnh vệ tinh ở

dải sóng xanh lục, đỏ và cận hồng ngoại.

Hình 2.10. Ảnh hưởng của hàm lượng chlorophyll-a đến phổ phản xạ của

nước [39]

Ngoài ra, một số thông số chất lượng nước mặt khác cũng ảnh hưởng

đến khả năng phổ phản xạ của nước, tuy không thể hiện rõ rệt qua sự khác

biệt của đồ thị phổ như độ mặn của nước, hàm lượng các chất như BOD5

(Biochemical Oxygen Demand), COD (chemical oxygen demand), DO

(Dissolved oxygen), oxi, nitơ, cacbonic...trong nước.

Hình 2.11. Chỉ số chất diệp lục xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu

vực Hà Nội năm 2016 [36]

Khả năng thấu quang của nước phụ thuộc vào độ đục/trong của nước.

Các loại nước khác nhau như nước biển, nước ngọt và nước cất đều có chung

đặc tính thấu quang, tuy nhiên độ thấu quang của nước đục giảm rõ rệt so với

nước trong và ở bước sóng càng dài thì độ thấu quang càng lớn (Bảng 2.1)

[22]. Khả năng thấu quang cao và hấp thụ năng lượng ít ở dải sóng nhìn thấy

đối với lớp nước mỏng (ao, hồ nông) và trong là do năng lượng phản xạ của

lớp đáy như cát, đá.... Như vậy, hình ảnh đối tượng nước thu nhận được từ

ảnh viễn thám ở dải sóng nhìn thấy là năng lượng phản xạ của các chất đáy.

Bảng 2.1. Độ thấu quang của nước phụ thuộc bước sóng [22]

Bước sóng Độ thấu quang

0,5 μm - 0,6 μm Đến 10 m

0,6 μm - 0,7 μm 3 m

0,7 μm - 0,8 μm 1 m

0,8 μm - 1,1 μm <10 cm

2.3 Phương pháp xử lý ảnh vệ tinh VNREDSAT - 1A

2.3.1 Phương pháp hiệu chỉnh khí quyển ảnh vệ tinh VNREDSat - 1A

Do nhiễu khí quyển ảnh hưởng lớn đến chất lượng ảnh vệ tinh, để khắc

phục điều này, ngay từ những thập niên cuối thể kỷ trước, nhiều nhà khoa học

đã quan tâm và đề xuất các phương pháp hiệu chỉnh khí quyển. Có thể chia

các phương pháp hiệu chỉnh khí quyển thành hai nhóm phương pháp chính:

• Nhóm phương pháp sử dụng tham số vật lý khí quyển;

• Nhóm phương pháp sử dụng các tham số của ảnh gốc.

Nhóm phương pháp sử dụng tham số vật lý khí quyển tiêu biểu là

phương pháp 6S dựa trên lý thuyết truyền bức xạ trong khí quyển của

Chandsarekhar (1950). Các tham số vật lý khí quyển có liên quan tới hai hiện

tượng là hiện tượng tán xạ và hiện tượng hấp thụ của một số thành phần trong

khí quyển như: ôzôn, ô-xy, dioxit cac-bon, hỗn hợp khí và sol khí (aerosol).

Các tham số đầu vào cho mô hình 6S bao gồm:

• Quan hệ hình học giữa Mặt Trời - Trái Đất - đầu thu;

• Mô hình khí quyển (mô hình khí quyển quốc tế, hoặc mô hình khí

quyển của Mỹ 1962 và 1976) cho các thành phần khí;

• Mô hình sol-khí (loại và hàm lượng sol-khí);

• Giá trị phản xạ đo ngoài thực địa và đo trên các ảnh kênh phổ.

Mô hình 6S có độ chính xác cao và đòi hỏi một số số liệu đo thực địa

về tính chất quang học khí quyển ở thời điểm thu nhận ảnh. Tuy nhiên đây

cũng là nhược điểm chính của phương pháp này do việc đáp ứng số liệu quan

trắc thực địa có độ chính xác cao ở thời điểm chụp ảnh gặp rất nhiều khó

khăn.

Trong thực tế, việc tiếp cận với các tham số khí quyển không dễ dàng,

cho nên nhóm phương pháp sử dụng các tham số từ dữ liệu gốc của ảnh là

giải pháp thiết thực cho phép hiệu chỉnh ảnh hưởng khí quyển. Một trong

những phương pháp tiêu biểu cho nhóm phương pháp sử dụng các tham số từ

dữ liệu header là phương pháp “trừ đối tượng tối” - DOS (Dark Object

Substraction). Phương pháp này được Chavez đề xuất năm 1988 và tiếp tục

phát triển năm 1996 khi bổ sung thêm các tham số hiệu chỉnh [26]. Đây là

phương pháp đơn giản, dựa trên giá trị phản xạ đỉnh khí quyển (TOA) thu

được của chính các kênh ảnh. Hiện nay có nhiều phiên bản DOS khác nhau,

từ phiên bản đơn giản (DOS simple) chỉ sử dụng các thông tin trích xuất từ

ảnh vệ tinh đến những phiên bản cao hơn có tính đến ảnh hưởng của các yếu

tố khí quyển cho từng khu vực.

Nguyên lý của phương pháp này dựa trên giả thuyết rằng một số điểm

ảnh trên ảnh vệ tinh sẽ có giá trị phản xạ bằng không, vì vậy những giá trị

phản xạ ghi nhận được của đối tượng này trên ảnh là do kết quả của các tia

tán xạ trong khí quyển. Ví dụ như phản xạ của các vùng nước sâu yên tĩnh thu

nhận được ở dải sóng cận hồng ngoại có giá trị gần bằng không.

Phương pháp DOS giả định rằng các giá trị điểm ảnh khác không ở

những vùng nước trong, yên tĩnh và sâu, là do các bức xạ trong khí quyển chứ

không phải là giá trị bức xạ của đối tượng. Giả định giá trị này là ổn định

trong khí quyển ở thời điểm chụp ảnh, giá trị này được trừ đi cho tất cả các

giá trị điểm ảnh trong ảnh. Kết quả là ta có được các giá trị phản xạ của các

điểm ảnh không còn ảnh hưởng của khí quyển.

Hình 2.12. Ví dụ về các ”đối tượng tối” trên ảnh vệ tinh Landsat (nguồn

gisapmaps.com)

Phương pháp COST kết hợp các giả định của phương pháp DOS với một

thực tế là rất ít đối tượng trên bề mặt trái đất là đối tượng tối [26], [62] vì vậy,

thông thường tương ứng với 1% của ảnh phản xạ. Giá trị bức xạ của một đối

.cos

tượng hoàn toàn tối và không chịu ảnh hưởng của bóng được tính như sau:

d 0.01. π . Eλ

(2.25)

Trong đó L1%λ là giá trị 1% bức xạ của đối tượng tối theo giả định.

Sau đó giá trị bức xạ chuyển thành phản xạ bề mặt của Trái đất bằng

cách sử dụng công thức sau:

2 𝜋.𝑑𝑆𝐸

.𝐿𝜆ℎ𝑎𝑧𝑒

(2.26)

𝐸𝜆.𝑐𝑜𝑠𝜃𝑖

𝜌𝜌𝜆𝜆 = - giá trị phản xạ trên vệ tinh đối với bước sóng λ;

Trong đó:

−

dSE - khoảng cách giữa Trái đất và Mặt trời, xác định theo công thức: 𝜌𝜌𝜆𝜆

(

)

SEd

(

)

(2.27)

( 1.0 0.01674.cos 0.9856

)

Trong đó, D là thứ tự ngày trong năm.

Eλ - bức xạ Mặt trời trung bình ngoài khí quyển;

−

- góc thiên đỉnh.

L λ

L 1%

(2.28) Ở đây, Lλhaze được xác định theo công thức sau: 𝜃𝜃𝑖𝑖 hazeL

Lλ là giá trị bức xạ phổ, được xác định từ giá trị số nguyên của ảnh

VNREDSat-1A theo công thức sau:

L Gain DN Bias . λ λ λ

(2.29)

Trong đó:

Lλ - giá trị bức xạ phổ thu được tại đầu thu;

DN - giá trị số nguyên (digital number) của kênh ảnh;

Gainλ - giá trị gain tại kênh ảnh ở bước sóng λ;

Biasλ - giá trị bias tại kênh ảnh ở bước sóng λ.

Các giá trị Gain và Bias được cung cấp trong file metadata của ảnh

VNREDSat-1A (Bảng 2.2).

Chính vì vậy, trong phạm vi của luận án sử dụng mô hình COST để

hiệu chỉnh ảnh hưởng của khí quyển đối với ảnh vệ tinhVNREDSat-1A. Các

bước thực hiện theo sơ đồ trên hình 2.13.

Quá trình hiệu chỉnh khí quyển ảnh vệ tinh VNREDSat-1A có thể được

tiến hành qua các bước sau:

Bước 1: Giá trị số nguyên của ảnh VNREDSat-1A được chuyển đổi về

giá trị thực của bức xạ điện từ (spectral radiance) theo công thức (2.29).

Bước 2: Chiết xuất thông tin từ tệp siêu dữ liệu (metadata) gồm:

- Góc thiên đỉnh mặt trời;

- Bức xạ mặt trời trung bình ngoài khí quyển (hay ở đỉnh khí quyển

tương ứng cho từng kênh ảnh Eλ).

- Thời gian của cảnh ảnh thu nhận (để tính khoảng cách thiên văn

giữa Trái Đất và Mặt Trời).

Ảnh DN (8,10,12 bits) Tệp siêu dữ liệu (Header file)

(2) (1)

Chiết xuất thông tin

Ảnh Lλ (Ảnh bức xạ trước đầu thu) - Góc ; Eλ - Ngày, tháng, năm

𝜃𝜃𝑖𝑖 (3)

Tính D Tính dSE Tính Lλhaze Tính L1%λ

(4)

Chuyển về phản xạ bề mặt qua phép Hiệu chỉnh khí quyển COST

Xuất ảnh

𝜌𝜌𝜆𝜆 Hình 2.13. Sơ đồ các bước thực hiện hiệu chỉnh khỉ quyển ảnh vệ tinh

Bảng 2.2. Giá trị Gian và Bias đối với các kênh phổ ảnh VNREDSat-1A

(nguồn VAST)

STT Kênh phổ Gian Bias

1 Kênh 1 (blue) 1.6382548072236700 0.0000

2 Kênh 2 (green) 1.6213056650501201 0.0000

3 Kênh 3 (red) 1.8478962570830899 0.0000

4 Kênh 4 (NIR) 2.5112173640667201 0.0000

Bước 3: Tính D, dSE, L1%λ và Lλhaze

Để tính D có thể dựa vào thời gian cảnh ảnh thu nhận được sau đó

chuyển đổi sang lịch Julian của năm, sử dụng bảng tra lịch (Julian Day

Calendar).

Khoảng cách thiên văn từ Trái Đất đến Mặt Trời (dSE) có thể xác định

bằng cách sử dụng bảng tra hoặc tính theo công thức 2.27, sau đó tính L1%

theo công thức 2.25.

Các tia bức xạ khi truyền qua khí quyển do va đập với các hạt trong khí

quyển gây nên hiện tượng màu “xanh da trời”, trên ảnh vệ tinh thu được một

lớp “sương mù” hay còn gọi là “Haze” trên toàn bộ ảnh. Nếu coi lớp sương

mù này là đồng nhất, thì có thể loại trừ nó bằng cách sử dụng histogram của

ảnh để xác định giá trị phản xạ (hình 2.14).

Bước 4: Chuyển về phản xạ bề mặt qua phép hiệu chỉnh khí quyển

COST theo công thức 2.26.

được xác định Bước 5: Ở bước cuối cùng, ảnh giá trị phản xạ bề mặt

sau khi hiệu chỉnh khí quyển. 𝜌𝜌𝜆𝜆

Trong trường hợp không tiến hành hiệu chỉnh khí quyển, phản xạ phổ

nhận được còn được gọi là phản xạ đỉnh khí quyển TOA (Top of

Atmospheric):

TOA

)

2 π . d L . λ SE θ .cos( E λ

(2.30)

Hình 2.14. Đo giá trị bức xạ của khí quyển dựa trên đồ thị histogram

của kênh ảnh

Trên hình 2.15 trình bày kết quả so sánh giá trị phản xạ phổ trước và

sau khi hiệu chỉnh khí quyển bằng phương pháp “trừ đối tượng tối”. Có thể

nhận thấy, giá trị phản xạ phổ bề mặt sau khi hiệu chỉnh khí quyển nhìn chung

thấp hơn giá trị phản xạ trước khi hiệu chỉnh.

Hình 2.15. So sánh phổ phản xạ của nước trước và sau khi hiệu chỉnh khí

quyển (nguồn gisapmaps.com)

2.3.2 Phương pháp hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh VNREDSat-1A

Ảnh viễn thám sau khi được thu nhận từ vệ tinh, thông thường vẫn tồn

tại nhiều sai số, trong đó có các sai số về hình học. Những sai số này có thể

xảy ra do lỗi phát sinh trong quá trình truyền dữ liệu từ vệ tinh về mặt đất

hoặc sai sót do bộ cảm biến…

Trước quá trình phân tích, giải đoán, ảnh vệ tinh cần được hiệu chỉnh

hình học (geometric correction). Kết quả giải đoán phụ thuộc rất nhiều vào độ

chính xác của ảnh sau khi nắn. Do vậy, hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh đóng

vai trò rất quan trọng cho các bước phân tích tiếp theo.

Mục đích của hiệu chỉnh hình học là nhằm loại bớt các sai lệch xảy ra

trong quá trình chụp ảnh và đưa ảnh về toạ độ chuẩn để có thể tích hợp với

các nguồn dữ liệu khác. Độ chính xác của ảnh nắn ảnh hưởng trực tiếp tới độ

chính xác của các đối tượng trên bản đồ. Việc nắn chỉnh hình học bằng các hệ

xử lý ảnh được tiến hành dựa trên các điểm khống chế mặt đất (GCPs-

Ground Control Points). Các điểm khống chế phải ít biến động và phải dễ

nhận biết trên ảnh cũng như trên bản đồ, phải là các yếu tố địa vật đặc trưng

và ít thay đổi. Số lượng các điểm khống chế được lấy phải đáp ứng yêu cầu

mà phương pháp nắn và bậc nắn đòi hỏi cũng như phân bố đều trên phạm vi

toàn ảnh.

Hình 2.16. Hệ tọa độ ảnh và các điểm khống chế [77]

Các nguồn sai số ảnh hưởng đến độ chính xác của trực ảnh

Độ chính xác của ảnh nắn phụ thuộc vào độ phân giải hình học của ảnh,

độ chính xác của khâu định hướng, tăng dày khống chế ảnh và độ chính xác

±≤

của mô hình số độ cao sử dụng cho nắn ảnh:

2 td

2 DEMD

(2.31)

Trong đó:

mtd - sai số trung phương vị trí mặt phẳng của các điểm khống chế và

mD - sai số vị trí điểm trên ảnh nắn;

các điểm kiểm tra sau khi tính toán mô hình hóa ảnh vệ tinh là ≤ ±1 pixel.

DEMDm

- sai số vị trí điểm trên ảnh nắn do ảnh hưởng của chênh cao

địa hình hoặc do sai số của mô hình số độ cao DEM.

Như vậy, với kênh toàn sắc ảnh vệ tinh VNREDSat-1A (độ phân giải

hình học 2,5m) thì sai số trung phương vị trí mặt phẳng sau bình sai khối ảnh

mtdcó thể đạt được là ≤ ±2,5 m. Từ đó, có thể tính được sai số vị trí điểm trên

±≤

−

ảnh nắn do ảnh hưởng của sai số độ cao DEM như sau:

2 D

2 m td

DEM

(2.32)

Khi sử dụng ảnh vệ tinh VNREDSat-1 có độ phân giải 2,5 m để thành

lập bình đồ ảnh tỷ lệ 1:25 000, có thể tính các thông số mD và mtd như sau:

mD = 0,4 mm x 25 000 = 10 m

mtd = 2,5 m

DEMDm

≤ ± 9.68 m Như vậy, theo công thức (2.32) ta có

Thay giá trị này vào công thức (2.33) và gán giá trị góc nghiêng chụp

ảnh lớn nhất của ảnh VNREDSat-1A sẽ tính được sai số độ cao cho phép của

DEM (chênh cao địa hình lớn nhất giữa điểm địa hình với mặt phẳng nắn ảnh

trong trường hợp sử dụng sử dụng độ cao trung bình để nắn ảnh mà không sử

dụng DEM) là:

∆h = 9.68 / tg310 = 16,09 (m)

Một cách tương tự, đối với thành lập bình đồ ảnh vệ tinh VNREDSat-

1A ở các kênh đa phổ với độ phân giải không gian 10 m, tỷ lệ 1:50 000 ta có

DEMDm

≤ ± 17,32 m và ∆h = 28,79m.

Sai số cho phép của DEM (độ chính xác cần thiết) dùng để nắn ảnh vệ

tinh VNREDSat-1A với các góc nghiêng chụp ảnh khác nhau được tính theo

công thức:

DEMDm

∆h = / tgα (2.33)

Bên cạnh những yếu tố trên, trong viễn thám quang học, các biến đổi

địa hình gây ra các sai số vị trí điểm giữa thực tế và điểm trên ảnh mà vệ tinh

thu được, từ đó dẫn tới các thông tin sai lệch khác, đôi khi là rất lớn. Ảnh

hưởng độ chênh cao địa hình và góc nghiêng trục quang tới vị trí điểm vật của

phép chiếu xuyên tâm so với phép chiếu trực giao được mô tả trên hình 2.17.

Hình 2.17. Ảnh hưởng độ chênh cao địa hình và góc nghiêng trục quang

Đại lượng xê dịch hướng tâm ΔX theo trục x do chênh cao địa hình Δh

và góc nghiêng quang trục α được tính bằng công thức:

ΔX = Δh tgα (2.34)

ΔX = [Δh (f/H) (2.35) R ] / [(H - Δh)] ×

Trong đó công thức (2.34) tương ứng với trường hợp trên mặt đất và ×

× công thức (2.35) tương ứng với trường hợp trên ảnh sau đầu thu.

ΔX là sai số xê dịch vị trí điểm ảnh;

Δh - chênh cao địa hình;

α - góc nghiêng quang trục;

f - tiêu cự của máy chụp ảnh trên vệ tinh quang học;

H - độ cao bay chụp;

R - bán kính tấm ảnh vệ tinh.

Để hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh VNREDSat-1A, trong luận án sử dụng

phần mềm xử lý ảnh thương mại ERDAS IMAGINE2014. Sơ đồ các bước hiệu

chỉnh hình học ảnh vệ tinh VNREDSat-1A được trình bày trên hình 2.18.

Bước 1:Tạo Project làm việc

Project làm việc là việc xác định khu vực bao gồm các điểm khống chế,

bản đồ, DEM, ảnh thô, ảnh nắn thuộc về Project. Việc xác định này được thực

hiện trên cửa sổ chính của phần mềm ERDAS IMAGINE 2014.

Bước 2: Nhập ảnh

Dữ liệu được nhập vào Database của Module MANAGE và được lưu trong

cơ sở dữ liệu của ERDAS IMAGINE, khác biệt là dữ liệu được chuyển vào

Project đang làm việc. Module này chỉ làm việc khi một Project đã được mở ra.

Khi nhập từng đối tượng một (Import with control), ERDAS IMAGINE

sẽ kiểm soát được tất cả các thông tin bổ trợ của đối tượng (thể hiện qua tên

của đối tượng được nhập và lưu trong cơ sở dữ liệu của hệ thống). Ngoài ra

một ưu điểm khác là với ERDAS IMAGINE version 2014 còn cho phép nhập

nhiều đối tượng ảnh VNREDSat-1A cùng một lúc (Std import dimap) mà vẫn

kiểm soát được thông tin của từng đối tượng.

Tạo Project

Nhập ảnh

Ảnh gốc

Mô hình hóa và đo điểm khống chế

- Bản đồ - GCP - DEM

Thiết lập khối

Liên kết mô hình và đo liên kết mô hình

Không đạt

Tính toán bình sai

Đạt

Nắn ảnh

Cắt, ghép ảnh

Xuất dữ liệu

Hình 2.18. Sơ đồ các bước hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh VNREDSat-1A

Khi nhập dữ liệu thô (raw data) thì định dạng gốc này sẽ bị thay đổi,

các dữ liệu nhập vào được định dạng lại theo định dạng của ERDAS

IMAGINE và được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu của hệ thống, tự động tính các

“Sub Sampled Views” bao gồm:

- Tính toán đồ thị giá trị phổ của đối tượng;

- Tính các Sub Sampled Views;

- Tính các dữ liệu bổ trợ (DOG) của các ảnh VNREDSat-1A;

Tất cả các tính toán này sẽ hiển thị thông báo “Sampling in progress”

và hiển thị “Sampling done with success” khi kết thúc trên cửa sổ thông báo

của module MANAGE. Việc tính toán này thành công thì dữ liệu mới có thể

phóng to, thu nhỏ, hơn nữa khi các dữ liệu bổ trợ (DOG) được tính toán thì

mô hình bộ cảm biến vật lý của ảnh VNREDSat-1A.

Trong quá trình nhập các đối tượng vào hệ thống cần phải chọn đúng

loại đối tượng, định dạng của đối tượng, ngoài ra còn phải tính toán chính xác

khi nhập DEM vào hệ thống.

Bước 3: Mô hình hoá và nhập điểm khống chế

ERDAS IMAGINE thiết lập mô hình tuyệt đối có thể là mô hình đa

thức (Polynomial), đa thức hữu tỷ (Rational Polynomial Coefficients) hay mô

hình bộ cảm biến vật lý (Physical model). Với mô hình vật lý, hệ thống sẽ sử

dụng các thông số của mô hình đã nhận khi Import ảnh để mô hình hóa làm

tăng độ chính xác của mô hình. Những cảnh ảnh cùng 1 Segment sẽ được

ERDAS IMAGINE mô hình hóa là 1 mô hình, do đó sẽ giảm công tác đo nối

liên kết ảnh.

Đo điểm khống chế ảnh sẽ tính chuyển hệ tọa độ mô hình về một hệ tọa

độ xác định. Có thể đo các điểm khống chế này tự động bẳng công cụ Points

Filtering hoặc thủ công. Điểm khống chế ảnh bao gồm 3 thành phần tọa độ X,

Y, và H có thể là điểm đo bằng GPS, điểm xác định trên bản đồ hoặc từ trực

ảnh có độ chính xác lớn hơn.

Điểm khống chế có thể là đã có trong cơ sở dữ liệu điểm của hệ thống,

khi đó các thành phần tọa độ của điểm và sơ đồ trích điểm đã được lưu trong

cơ sở dữ liệu, khi đó có thể đo tự động được với những điểm này, đối với

những điểm đo mới của Project, sau khi đã nhập xong cho Project thì có thể

chuyển sang cơ sở dữ liệu điểm để lưu trữ.

Bước 4: Thiết lập khối ảnh

Trên cơ sở những mô hình đã được mô hình hóa, chọn những cảnh ảnh

cùng Mode chụp để tạo thành khối ảnh, như vậy thông thường sẽ có 2 khối

ảnh trong 1 Project là khối ảnh toàn sắc và khối ảnh đa phổ.

Bước 5: Liên kết mô hình và đo liên kết mô hình

Sau khi đã đo các điểm khống chế ảnh trong khối, tiến hành đo liên kết

mô hình, đó là những điểm ảnh cùng tên nằm trong độ phủ chung giữa các

cảnh ảnh, độ cao của những điểm này được ERDAS IMAGINE xác định từ

DEM trong Project. Trong mỗi độ phủ chung cần tối thiểu là 3 điểm trở lên,

tuy nhiên để tăng độ chính xác của khối ảnh nên có nhiều hơn 3 điểm và được

bố trí so le nhau.

Bước 6: Tính toán bình sai

Khi tính toán mô hình, những điểm có sai số lớn vượt quá hạn sai sẽ

được xem xét lại vị trí trên mô hình và vị trí trên ảnh ghi chú, có thể thay đổi

trạng thái (tuỳ thuộc vào vị trí của điểm trong mô hình) Reference hoặc

Control của điểm để làm giảm sai số của mô hình. Đối với những điểm liên

kết thì độ chính xác có thể đạt đến ≤ 1 pixel.

Bước 7: Nắn ảnh

Trong khi nắn ảnh hệ thống cần nhiều bộ nhớ để làm việc, đối với một

khối ảnh lớn cần nắn thì ERDAS IMAGINE có chức năng làm trễ thời gian

trong quá trình nắn ảnh, việc đặt trễ một khoảng thời gian nhất định sẽ tốt hơn

cho việc nắn nhiều ảnh cùng một lúc.

Độ chính xác của ảnh nắn phụ thuộc vào:

- Chất lượng của mô hình sử dụng khi nắn ảnh;

- Độ chính xác độ cao và mặt bằng của DEM sử dụng khi nắn ảnh;

Bước 8: Cắt ghép ảnh

Trong trường hợp sản phẩm ảnh thuộc nhiều cảnh ảnh khác nhau, khi đó

cần phải cắt ghép ảnh. Khi ghép ảnh, ERDAS IMAGINE cho phép chỉnh màu

sắc, lấy mẫu và tạo đường ghép. Như vậy sản phẩm ảnh ghép sẽ được cân

bằng về màu sắc.

Bước 9: Xuất dữ liệu

Định dạng mà hệ thống lưu trữ, truy vấn là định dạng riêng thuộc ERDAS

IMAGINE, do đó khi cần sử dụng cho các hệ thống phần mềm khác thì cần

phải xuất dữ liệu sang một định dạng chung mà các hệ thống khác cùng truy

xuất được.

Ảnh vệ tinh sau khi nắn chỉnh hình học được chồng lên bản đồ nền địa

hình để kiểm tra độ trùng khít và đánh giá độ chính xác.Nhìn chung, kết quả

hiệu chỉnh có độ chính xác cao nếu khu vực sai lệch có khoảng cách ≤ 3 m

đối với ảnh toàn sắc và ≤ 10 m đối với ảnh đa phổ (Bảng 2.3). Chất lượng nắn

ảnh đạt trung bình khi khu vực sai lệch có khoảng cách từ 3 đến 4 m đối với

ảnh toàn sắc và 10 đến 15 m đối với ảnh đa phổ. Trong khi đó, nếu độ sai lệch

lớn hơn 15 m đối với các kênh đa phổ và lớn hơn 4 m đối với kênh toàn sắc,

chất lượng nắn ảnh đạt thấp.

Bảng 2.3. Đánh giá chất lượng hiệu chỉnh hình học ảnh VNREDSat-1A

Chất lượng Chất lượng trung Chất lượng Loại ảnh tốt(m) bình (m) thấp(m)

VNREDSAT-1A RMSE ≤ ±10 ±10 < RMSE ≤ ±15 RMSE > ±15 Multispectral

VNREDSAT-1A RMSE ≤ ±3 ±3 < RMSE ≤ ±4 RMSE > ±4 Panchromatic

2.4 Phương pháp đo phổ hiện trường

Độ chính xác chiết tách thông tin phổ phản xạ bề mặt nước từ dữ liệu

ảnh vệ tinh đóng vai trò quyết định đến độ chính xác kết quả ước lượng hàm

lượng các chất ô nhiễm môi trường nước mặt. Phương pháp hiệu chỉnh khí

quyển COST mặc dù đơn giản, tuy nhiên do chỉ sử dụng thông tin từ ảnh gốc,

phương pháp này cũng có nhược điểm là độ chính xác khi xác định các “đối

tượng tối” trong chừng mực nào đó còn hạn chế. Để khắc phục tồn tại này, có

thể sử dụng kết quả đo phổ phản xạ hiện trường vào thời điểm đồng thời với

thời gian vệ tinh VNREDSat-1A chụp ảnh nhằm xác định độ lệch giữa phổ

phản xạ mặt nước và phổ phản xạ từ ảnh.

Phổ phản xạ mặt nước có thể được đo bằng cách sử dụng các máy đo

quang phổ bức xạ điện từ hiện trường (field spectroradiometer). Trong luận

án này, tác giả sử dụng máy đo bức xạ phổ hiện trường GER 1500. Máy vận

hành đơn giản kiểu cầm tay hoặc lắp trên giá ba chân.

Hình 2.19. Máy đo phổ hiện trường GER 1500

Máy đo phổ GER 1500 cho phép đo quang phổ điện từ mặt nước trong

dải sóng từ tử ngoại (UV - Ultraviolet) đến cận hồng ngoại (NIR) ứng với dải

sóng từ 350 nm đến 1050 m, số lượng kênh phổ lên đến 512 kênh với độ phân

giải phổ là 1,5 nm. Dữ liệu thu nhận được lưu theo định dạng ASCII nhằm tạo

điều kiện dễ dàng chuyển qua các phần mềm xử lý số liệu khác.

Phổ phản xạ mặt nước đo bằng máy đo quang phổ hiện trường được

λ ( )

(2.36)

ρ λ ( )

100

ρ λ ( ) L

× L λ ( )

Trong đó:

ρw(λ) - phổ phản xạ mặt nước được đo ngay trên bề mặt nước, đơn vị là (%);

ρp(λ) - hệ số phản xạ ảnh hưởng bởi bầu trời được cung cấp theo năm,

theo Field Spectroscopy Facility(Natural Environment Research Council 2009);

tính toán theo công thức sau:

Lt(λ) - hệ số phát xạ thu được của mặt nước tại điểm đo;

Lr(λ) - hệ số phát xạ thu được của bề mặt vật phản xạ chuẩn,

Kết quả đo phổ phản xạ hiện trường bằng máy đo quang phổ bức xạ

GER 1500 được sử dụng nhằm đánh giá mối quan hệ với hàm lượng các

thông số chất lượng nước cùng thời điểm, từ đó giúp lựa chọn các kênh phổ

phù hợp phục vụ đánh giá chất lượng nước. Ngoài ra, độ lệch phổ phản xạ

trung bình giữa phổ phản xạ hiện trường ρ(λ) và phổ phản xạ xác định từ ảnh

vệ tinh ρw(λ) ở các điểm đo cũng có thể sử dụng như các “đối tượng tối” trong

hiệu chỉnh khí quyển ảnh vệ tinh VNREDSat-1A. Độ chênh lệch này được

− ρ λ ρ λ ( ( ))

( )

∆

xác định như sau:

∑ ρ λ = ( )

(2.37)

Trong đó: n - số điểm đo phổ hiện trường,

ρ(λ) - phổ phản xạ xác định từ ảnh vệ tinh,

ρw(λ) - phổ phản xạ hiện trường.

2.5 Các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác kết quả xác định hàm lượng

các thông số chất lượng nước

Số lượng điểm lấy mẫu chất lượng nước

Số lượng các điểm lấy mẫu nước mặt có ảnh hưởng vô cùng quan trọng đến

kết quả đánh giá chất lượng nước từ dữ liệu ảnh vệ tinh. Nếu số lượng các mẫu

nước quá ít, độ chính xác trong xác định các hàm hồi quy giữa hàm lượng chất

lượng nước và phản xạ phổ thu nhận từ ảnh vệ tinh sẽ không cao. Trong nhiều trường hợp, với số lượng mẫu nước ít, mặc dù giá trị hệ số R2 đạt cao (có thể trên 0,9), tuy nhiên giá trị hệ số R2 này cũng chỉ thể hiện mối tương quan giữa phản xạ

phổ và hàm lượng các thông số chất lượng nước tại các điểm lấy mẫu, và điều này

cũng chưa hẳn đúng với các vị trí khác ngoài các điểm lấy mẫu.

Trong điều kiện lý tưởng, số lượng điểm lấy mẫu chất lượng nước phải

đạt hàng chục điểm, thậm chí nhiều hơn nhằm có thể đánh giá một cách khách

quan mối quan hệ giữa hàm lượng các thông số chất lượng nước và phản xạ

phổ thu được từ ảnh vệ tinh. Số lượng điểm lấy mẫu nhiều còn cho phép sử

dụng một phần các điểm lấy mẫu này như các điểm kiểm tra nhằm đánh giá

độ chính xác kết quả đạt được.

Đặc điểm phân bố các điểm lấy mẫu

Đặc điểm phân bố các điểm lấy mẫu cũng là một yếu tố ảnh hưởng đến

độ chính xác khi đánh giá chất lượng nước mặt từ dữ liệu ảnh vệ tinh. Các điểm

lấy mẫu chất lượng nước cần phân bố đồng đều trên địa bàn khu vực nghiên

cứu và phải thể hiện được đặc trưng hàm lượng các thông số chất lượng nước.

Ví dụ, trên cùng lưu vực sông, có thể lấy các mẫu nước ở gần bờ, khu vực các

cống xả, giữa sông, khu vực tiếp giáp với các chi lưu.... Nếu các điểm lấy mẫu

chất lượng nước được lựa chọn tại các vị trí có đặc điểm chất lượng nước giống

nhau (hoặc gần nhau, chẳng hạn các điểm này đều gần bờ, hoặc đều lấy tại các

khu vực có cống xả nước thải...), mối tương quan giữa hàm lượng các thông số

chất lượng nước tại các vị trí này và phổ phản xạ từ ảnh vệ tinh có thể rất chặt

chẽ, tuy nhiên với các vị trí khác sai số có thể rất lớn.

Quá trình bảo quản, vận chuyển mẫu nước

Quá trình lấy mẫu, bảo quản và vận chuyển mẫu nước phải tuân thủ

chặt chẽ theo TCVN 6663-1:2011 (ISO 5667-1:2006) – «Chất lượng nước –

lấy mẫu – phần 1: Hướng dẫn lập chương trình lấy mẫu và kỹ thuật lấy mẫu».

Mẫu nước thường được lưu trữ trong chai nhựa màu tối, thời gian lưu trữ

càng ngắn thì kết quả phân tích càng chính xác. Sau khi thu mẫu về phải đem

phân tích ngay một số chỉ tiêu chất lượng nước như pH, nhiệt độ, DO. Nếu

không phân tích ngay được trong vòng 1 giờ thì phải bảo quản mẫu ở nhiệt độ 40C và không được để quá 24 giờ. Trong một số trường hợp, có thể sử dụng

thêm hóa chất bảo quản để thời gian lưu mẫu kéo dài hơn. Ví dụ phương thức

bảo quản và thời gian lưu trữ một số chỉ tiêu chất lượng nước sau khi lấy mẫu

được trình bày trong bảng 2.4 (theo TCVN 6663-1:2011).

Bảng 2.4. Phương thức bảo quản và thời gian lưu trữ một số chỉ tiêu chất

lượng nước

STT Phương thức bảo quản

1 2 3 4 5 6 7 8 Cố định tại chỗ Làm lạnh đến 40C, để nơi tối Axit hóa đến pH từ 1 đến 2 với H2SO4 Làm lạnh đến 40C Làm lạnh đến 40C Làm lạnh đến 40C Thời gian lưu trữ tối đa 6h 6h 24h 5 ngày 2 ngày 1 tháng 24h 48h Chỉ tiêu phân tích pH DO BOD5 COD TSS Cl- NO3 3- PO4

Kết quả hiệu chỉnh hình học, hiệu chỉnh khí quyển ảnh vệ tinh

Bản chất quá trình nghiên cứu chất lượng nước mặt từ dữ liệu ảnh vệ

tinh quang học là đánh giá mối quan hệ giữa phổ phản xạ thu được từ ảnh vệ

tinh và giá trị hàm lượng các thông số nước mặt tại các điểm đo. Do vậy, độ

chính xác kết quả hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh có ảnh hưởng rất lớn đến

độ chính xác trong đánh giá chất lượng nước. Nếu có sự sai lệch đáng kể giữa

vị trí các điểm lấy mẫu thực địa (đo bằng GPS) và vị trí các pixel tương ứng

trên ảnh vệ tinh có thể dẫn đến sai số rất lớn khi hồi quy và đánh giá chất

lượng nước. Do vậy, kết quả hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh phải đạt độ

chính xác đảm bảo theo quy định (sai số dưới 1 pixel).

Quá trình hiệu chỉnh khí quyển cũng ảnh hưởng đến độ chính xác khi

đánh giá chất lượng nước mặt từ dữ liệu ảnh vệ tinh. Việc lựa chọn phương

pháp phù hợp và có độ chính xác cao cho phép xác định phổ phản xạ bề mặt

với độ chính xác đảm bảo, từ đó nâng cao độ chính xác khi xác định mối quan

hệ với hàm lượng các thông số chất lượng nước.

Trong luận án tiến hành so sánh kết quả xác định hàm lượng các thông

số chất lượng nước bằng ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội trước và

sau hiệu chỉnh khí quyển (sử dụng đồng thời cả 4 kênh đa phổ). Để thực hiện

so sánh, nghiên cứu sinh thực hiện xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ

đỉnh khí quyển (TOA) và giá trị hàm lượng chất lượng nước, sau đó so sánh độ chính xác với kết quả sử dụng phổ phản xạ bề mặt thông qua hệ số R2. Kết quả nhận được cho thấy, sau khi hiệu chỉnh khí quyển, độ chính xác khi xác

định hàm lượng các thông số chất lượng nước được cải thiện đáng kể, thông qua sự gia tăng giá trị hệ số R2 trong hàm hồi quy (bảng 2.5, 2.6).

Bảng 2.5. So sánh độ chính xác kết quả xây dựng hàm hồi quy giữa phổ phản

xạ xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 (trước và sau

hiệu chỉnh khí quyển) và hàm lượng các thông số chất lượng nước khu vực

Sông Hồng

Giá trị hệ số R2

STT Thông số Trước hiệu chỉnh khí Sau hiệu chỉnh khí

quyển quyển

Độ đục 0,629 0,862 1

Chất lơ lửng 0,703 0,897 2

0,209

0,221

BOD5

COD 0,205 0,301 3

Bảng 2.6. So sánh độ chính xác kết quả xây dựng hàm hồi quy giữa phổ phản xạ xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 (trước và sau hiệu chỉnh khí quyển) và hàm lượng các thông số chất lượng nước khu vực Sông Hồng

Giá trị hệ số R2

STT Thông số Trước hiệu chỉnh khí Sau hiệu chỉnh khí

quyển quyển

Độ đục 0,642 0,789 1

Chất lơ lửng 0,712 0,819 2

COD 0,297 0,383 3

0,121 0,181 4 BOD5

Sự phù hợp giữa thời gian lấy mẫu nước và thời gian chụp ảnh

Trong điều kiện lý tưởng, thời gian lấy mẫu chất lượng nước cần phải đồng thời với thời gian chụp ảnh vệ tinh VNREDSat-1A (10h41 phút) nhằm

thể hiện khách quan nhất mối quan hệ giữa phổ phản xạ và hàm lượng các

thông số chất lượng nước. Tuy nhiên, trong điều kiện thực tế việc này là rất

khó khăn do việc lấy mẫu chất lượng nước tại nhiều vị trí trên địa bàn rộng

cần thời gian tương đối dài. Nếu thời gian lấy mẫu nước tại các điểm đo quá

khác biệt so với thời gian chụp ảnh có thể dẫn đến sai số rất lớn khi hồi quy

ước lượng hàm lượng các thông số chất lượng nước. Thông thường, trong

thực tế, thời gian đo mẫu nước cần dao động xung quanh thời gian chụp ảnh

trong khoảng thời gian nhất định. Bên cạnh đó, việc đo phổ phản xạ mặt nước

bằng máy đo quang phổ bức xạ hiện trường tại thời điểm lấy mẫu chất lượng

nước cũng giúp hiệu chỉnh phản xạ phổ về thời điểm chụp ảnh.

2.6 Phương pháp lấy mẫu chất lượng nước

Để xây dựng hàm số thể hiện mối quan hệ giữa hàm lượng các chất ô

nhiễm nước mặt và phổ phản xạ thu được từ ảnh vệ tinh, cần phải tiến hành

lấy mẫu và phân tích chất lượng nước mặt đối với các mẫu thử nghiệm này.

Các mẫu nước mặt được lấy cùng vị trí các điểm đo phổ phản xạ hiện

trường và được thu thập tại sát mặt nước ở độ sâu 0 - 25 cm do nước mặt ở độ

sâu lớn hơn 25 cm không ảnh hưởng đến phổ phản xạ mặt nước [10]. Số

lượng điểm lấy mẫu phải đủ lớn và phân bố đều trên khu vực nghiên cứu

nhằm đảm bảo thể hiện đặc trưng phân bố hàm lượng các chất ô nhiễm nước

mặt. Các mẫu nước được lấy vào chai nhựa màu tối, ướp lạnh và đưa về phân

tích trong phòng thí nghiệm trong ngày.

Để đánh giá chất lượng nước mặt khu vực thành phố Hà Nội, trong luận

án tiến hành phân tích các chỉ tiêu chất lượng nước mặt đối với các mẫu nước,

bao gồm: độ đục, chất rắn lơ lửng (TSS), COD và BOD5 (Bảng 2.7).

Bảng 2.7. Các chỉ tiêu chất lượng nước mặt sử dụng trong luận án

STT Chỉ tiêu Đơn vị

1 NTU

2 mg/l

3 mg/l

(*) Các chỉ tiêu được công nhận theo ISO/IEC 17025:2005 (VILAS 837); (**) Các chỉ tiêu được công nhận theo VIMCERT 104;

4 mg/l Độ đục(**) Chất rắn lơ lửng (TSS)(*),(**) COD(**) BOD5(200C)(**)

2.7 Nghiên cứu xây dựng quy trình công nghệ giám sát nước mặt từ dữ

liệu ảnh vệ tinh VNREDSAT-1A

Nghiên cứu đặc trưng phổ phản xạ của nước và cơ sở khoa học phương

pháp đánh giá chất lượng nước từ dữ liệu ảnh vệ tinh cho thấy, ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A có thể sử dụng trong xác định hàm lượng các thông số chất

lượng nước.

Từ những phân tích trên, trong luận án đề xuất quy trình đánh giá và

giám sát chất lượng nước mặt từ dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A như sau:

Bước 1: Thu thập tư liệu, bao gồm thu thập tư liệu bản đồ và DEM ảnh

vệ tinh quang học VNREDSat-1A khu vực nghiên cứu, kết quả phân tích chất

lượng nước tại các điểm lấy mẫu và kết quả đo phổ phản xạ hiện trường tại vị

trí các điểm lấy mẫu chất lượng nước

Các kênh ảnh đa phổ của ảnh vệ tinh VNREDSat-1A, bao gồm kênh 1

(blue), kênh 2 (green), kênh 3 (red) và kênh 4 (NIR - cận hồng ngoại) được sử

dụng để đánh giá hàm lượng các thông số chất lượng nước.

Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ở các thời điểm khác nhau sẽ cho biết

thông tin về chất lượng nước ở từng thời điểm, do vậy có thể sử dụng trong

giám sát chất lượng nước mặt.

Lấy mẫu nước mặt

Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A (các kênh đa phổ)

Đo phổ hiện trường

Nắn ảnh

Bảo quản, vận chuyển mẫu nước

Xác định phổ phản xạ đỉnh khí quyển (TOA)

Phân tích chất lượng mẫu nước

Chuyển về phản xạ bề mặt qua phép hiệu chỉnh khí quyển

Xác định độ lệch so với phổ phản xạ xác định từ ảnh vệ tinh

Lựa chọn thông số chất lượng nước

Hiệu chỉnh khí quyển, xác định phổ phản xạ bề mặt nước

Xác định quan hệ giữa phổ phản xạ mặt nước và hàm lượng các thông số chất lượng nước mặt

Lựa chọn mô hình tối ưu

Kết quả xác định hàm lượng các thông số chất lượng nước mặt

Bản đồ phân bố hàm lượng các thông số chất lượng nước mặt

Đánh giá, giám sát chất lượng nước mặt

Hình 2.20. Sơ đồ quy trình giám sát và đánh giá chất lượng nước mặt từ

dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A

Các mẫu nước mặt được thu thập ở khu vực nghiên cứu, được bảo quản

trong chai nhựa tối và được vận chuyển theo đúng quy định trong Quy chuẩn

kỹ thuật quốc gia về chất lượng nước mặt QCVN 08-MT:2015/BTNMT.

Các mẫu nước mặt được phân tích tại phòng thí nghiệm nhằm xác định

hàm lượng các thông số chất lượng nước mặt. Tùy thuộc đặc điểm khu vực

nghiên cứu sẽ tiến hành lựa chọn các thông số phù hợp nhằm đánh giá mối

quan hệ giữa phản xạ phổ thu được từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A và hàm

lượng các thông số chất lượng nước.

Bước 2: Nắn ảnh vệ tinh VNREDSat-1A. Quá trình nắn ảnh nhằm loại

bỏ các sai số hình học và sai số về phổ của ảnh vệ tinh. Việc nắn ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A có thể thực hiện trên các phần mềm xử lý ảnh thương mại.

Trong luận án lựa chọn phần mềm ERDAS IMAGINE.

Bước 3: Xác định phổ phản xạ đỉnh khí quyển TOA - Top of

Atmospheric từ dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A như phần 2.3.1.

Bước 4: Xác định độ lệch giữa phổ phản xạ hiện trường và phổ phản xạ

xác định từ ảnh vệ tinh (phản xạ đỉnh khí quyển). Độ lệch phổ này được sử

dụng nhằm hiệu chỉnh khí quyển xác định phổ phản xạ mặt nước

Bước 5: Hiệu chỉnh khí quyển. Hiệu chỉnh khí quyển nhằm loại bỏ

những ảnh hưởng của khí quyển đến chất lượng ảnh, phục vụ công tác chiết

tách thông tin phổ phản xạ bề mặt. Trong luận án lựa chọn phương pháp hiệu

chỉnh khí quyển COST trên cơ sở phương pháp ‘‘trừ đối tượng tối’’ - DOS

[26]. Các đối tượng tối có thể được xác định trực tiếp từ ảnh vệ tinh, hoặc sử

dụng độ lệch phản xạ phổ trung bình giữa phổ phản xạ hiện trường ρ(λ) và

phổ phản xạ xác định từ ảnh vệ tinh ρw(λ) ở các điểm đo khi sử dụng máy đo

phổ hiện trường. Trong nghiên cứu này, nghiên cứu sinh sử dụng giá trị ‘đối

tượng tối” là độ lệch phổ trung bình Δρ(λ) xác định theo công thức (2.35) để

hiệu chỉnh khí quyển theo phương pháp DOS.

Bước 6: Xác định quan hệ giữa phổ phản xạ mặt nước và hàm lượng

các thông số chất lượng nước.

Phổ phản xạ mặt nước tại các kênh đa phổ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A

được sử dụng để đánh giá mối quan hệ với giá trị hàm lượng các thông số

chất lượng nước tại các điểm đo. Trong luận án sẽ sử dụng các phương án bao

gồm: phổ phản xạ tại các kênh đơn, hai kênh, ba kênh, bốn kênh... nhằm xác

định hàm quan hệ với giá trị các thông số chất lượng nước tại các điểm đo.

Trong luận án cũng sẽ thử nghiệm với mô hình hàm hồi quy tuyến tính để

đánh giá sự tương quan giữa phổ phản xạ mặt nước và hàm lượng các chất ô

nhiễm nước mặt.

Bước 7: Lựa chọn mô hình hồi quy tối ưu

Trên cơ sở kết quả thử nghiệm xác định các mô hình hàm hồi quy giữa

phổ phản xạ mặt nước và hàm lượng các thông số chất lượng nước mặt, tiến

hành lựa chọn mô hình có độ chính xác tốt nhất. Để đánh giá độ chính xác của các mô hình này có thể dựa vào giá trị hệ số R2 cũng như kết quả so sánh với

giá trị các thông số chất lượng nước tại các điểm lấy mẫu sử dụng để kiểm

nghiệm mô hình (bên cạnh các điểm sử dụng để xác định mô hình). Các mô

hình này sẽ được lựa chọn cho từng loại thông số chất lượng nước.

Bước 8: Xác định hàm lượng các thông số chất lượng nước

Sau khi lựa chọn hàm hồi quy có độ chính xác cao nhất, trong luận án

tiến hành xác định hàm lượng các thông số chất lượng nước từ dữ liệu ảnh vệ

tinh VNREDSat-1A. Việc xác định hàm lượng các thông số chất lượng nước

được thực hiện trên phần mềm ERDAS IMAGINE 2014.

Bước 9: Thành lập bản đồ phân bố hàm lượng các thông số chất lượng

nước

Kết quả nhận được trong bước 8 được sử dụng để thành lập bản đồ

phân bố hàm lượng các thông số chất lượng nước mặt khu vực nghiên cứu.

Bước 10: Kết quả xác định hàm lượng và thành lập bản đồ phân bố các

thông số chất lượng nước mặt từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A các giai đoạn,

thời gian khác nhau cho phép đánh giá chất lượng nước từng thời kỳ và từng

khu vực cụ thể. Kết quả này có thể được sử dụng giúp các nhà quản lý trong

công tác giám sát và đánh giá chất lượng nước mặt, từ đó đưa ra các biện

pháp phục vụ sử dụng bền vững tài nguyên nước mặt.

2.8 Kết luận chương 2

Trong chương 2 đã nghiên cứu cơ sở khoa học phương pháp ứng dụng

dữ liệu viễn thám trong việc đánh giá chất lượng nước mặt bao gồm: bức xạ

trực tiếp đối tượng chất lượng nước mặt và tính chất quang học bất biến của

nó, bức xạ gián tiếp đối tượng nước mặt quan trắc bằng dữ liệu viễn thám;

phương pháp xác định hàm lượng thông số chất lượng nước mặt từ dữ liệu

viễn thám; cơ sở khoa học phân tích hồi quy; đặc trưng phản xạ phổ của nước

và phương pháp xử lý ảnh vệ tinh VNREDSat-1A; phương pháp đo phổ hiện

trường; phương pháp lấy mẫu chất lượng nước; xây dựng quy trình công nghệ

giám sát môi trường nước mặt từ dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A. Đó là cơ

sở khoa học cho việc thực nghiệm xác định hàm lượng chất lượng nước mặt

khu vực Hà Nội từ dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A.

CHƯƠNG 3.THỰC NGHIỆM XÁC ĐỊNH HÀM LƯỢNG MỘT SỐ

THÔNG SỐ CHẤT LƯỢNG NƯỚC MẶT KHU VỰC HÀ NỘI TỪ DỮ

LIỆU ẢNH VỆ TINH VNREDSAT-1A

3.1 Đặc điểm khu vực nghiên cứu và dữ liệu sử dụng

3.1.1 Khu vực nghiên cứu

Điều kiện tự nhiên và đặc điểm nguồn tài nguyên nước mặt

Hà Nội nằm ở trung tâm đồng bằng Bắc Bộ, ở vị trí trong khoảng từ

20º53' đến 21º23' vĩ độ Bắc, 105º44' đến 106º02’ kinh độ Đông, tiếp giáp với

các tỉnh Thái Nguyên,Vĩnh Phúc ở phía bắc;Hà Nam ở phía nam, Bắc Giang,

Bắc Ninh và Hưng Yên ở phía đông, Hòa Bình và Phú Thọ ở phía tây. Sau đợt mở rộng địa giới hành chính năm 2008, Hà Nội có diện tích 3344,70 km2, lớn

hơn 3 lần trước đây và là một trong những thủ đô có diện tích lớn trên thế giới.

Địa hình Hà Nội đa dạng, thấp dần từ Bắc xuống Nam với hơn ¾ diện

tích thành phố là đồng bằng, độ cao trung bình từ 5 đến 20 m so với mực

nước biển, các đồi núi cao đều tập trung ở phía Bắc và Tây. Các đỉnh cao nhất

là Ba Vì 1281 m; Gia Dê 707 m; Chân Chim 462 m; Thanh Lanh 427 m và

Thiên Trù 378 m.

Hà Nội có khí hậu nhiệt đới gió mùa với hai mùa chính trong năm: một

mùa lạnh, khô (từ tháng mười đến hết tháng tư năm sau) và một mùa nóng,

ẩm (từ tháng năm đến tháng mười). Nhiệt độ vào mùa khô dao động trong khoảng từ 100C đến 230C, lượng mưa trung bình năm lớn hơn 1500 mm.

Nguồn tài nguyên nước mặt phong phú của Hà Nội khá phong phú với

các sông lớn như sông Hồng, sông Đáy, sông Đuống, sông Cầu, sông Cà Lồ

và các sông nhỏ hơn như sông Nhuệ, sông Tô Lịch, sông Kim Ngưu, sông Lừ

và sông Sét cùng hàng trăm hồ với diện tích khác nhau. Sông Hồng đoạn

chảy qua Hà Nội là hợp lưu của sông Đà, sông Lô và sông Thao với chiều

rộng trong khoảng từ 480 đến 1440 m. Theo các số liệu ghi nhận được tại

các trạm quan trắc, mực nước trung bình tháng của sông Hồng thay đổi theo

tháng và theo năm với giá trị trong khoảng từ 4 đến 8 m. Lưu lượng nước sông Hồng có thể đạt từ hàng trăm m3/s đến hàng chục nghìn m3/s (theo số liệu quan trắc năm 1996, lưu lượng nước sông Hồng đạt tới 14 800m3/s). Hàm lượng trầm

tích trong nước sông Hồng rất lớn và thay đổi theo tháng và mùa trong năm, độ đục cực đại có thể đạt từ 1620 g/m3 (năm 1988) đến 12 500 g/m3 (năm 1986) [13].

Hình 3.1.Phân tích mạng lưới sông hồ và các dự kiến mở rộng mặt nước, tạo

hồ trữ nước ngọt (theo Báo cáo quy hoạch chung thủ đô lần 3)

Sông Đuống là một chi lưu của sông Hồng, bắt nguồn từ khu vực xã

Xuân Canh (huyện Đông Anh) qua cầu Đuống và nhập vào hệ thống sông

Thái Bình ở Phả Lại. Theo số liệu quan trắc tại trạm Thượng Cát, lưu lượng nước sông Đuống lớn nhất đạt 6300 m3/s (năm 1991) và nhỏ nhất là 109 m3/s

(năm 1988) [13].

Bảng 3.1. Một số hồ nội thành Hà Nội [13]

Diện tích (ha) TT Tên hồ

1 Hồ Tây 526,1

2 Trúc Bạch 20,6

3 Bảy Mẫu 20

4 Đống Đa 17

5 Hoàn Kiếm 11,9

6 Thiền Quang 6

7 Giảng Võ 6

8 Thành Công 5,35

9 Ba Mẫu 4,35

10 Ngọc Khánh 2,8

11 Văn Chương 3

12 Thủ Lệ 9

13 Thanh Nhành 8,5

14 Trung Tự 5,1

15 Kim Liên 2,1

16 Đồng Nhân 1

17 Linh Quang 1,8

18 Hồ Giám 0,8

Tổng cộng 651,4

Sông Nhuệ là một nhánh nhỏ của sông Hồng, bắt nguồn từ Thụy

Phương chảy qua cầu Diễn, Hà Đông với chiều dài khoảng 20 km. Chiều rộng

trung bình của sông khoảng từ 15 - 20 m, trong đó đoạn rộng nhất đạt 35 m

(khu vực cầu Hà Đông). Lưu lượng nước sông Nhuệ thay đổi trong khoảng từ 26m3/s vào mùa khô đến 150m3/s vào mùa mưa [13].

Ngoài hệ thống các sông, Hà Nội còn có rất nhiều các hồ, ao và đầm

lầy. Vào đầu thế kỷ 19, theo thống kê, chỉ tính riêng các quận nội thành Hà

Nội có 602 hồ lớn nhỏ. Những hồ, đầm này không những là các kho nước

ngọt lớn mà còn là hệ thống điều hòa nhiệt độ tự nhiên cho vùng đô thị. Tuy

nhiên, trải qua thời gian, con số này giảm đi đáng kể.

Theo Sở Giao thông vận tải Hà Nội, đến tháng 8/2012, trên địa bàn 9

quận nội thành Hà Nội hiện có 110 hồ với tổng diện tích hơn 1000 ha, trong

đó riêng diện tích Hồ Tây là 526,1 ha. Trong số các hồ này, chỉ có vài hồ

được cải tạo, kè xung quanh nhằm tách nước thải và nước mưa riêng như hồ

Hoàn Kiếm, Thiền Quang, Kim Liên; một vài hồ đang được cải tạo như Văn

Chương, Linh Quang...Trong khi đó, phần lớn các hồ còn lại chưa được cải

tạo, chưa tách hệ thống nước thải và nước mưa. Đây là nơi chịu ảnh hưởng

nặng nề bởi nước thải sinh hoạt của dân cự xung quanh cũng nước thải từ hoạt

động sản xuất, gây ô nhiễm nghiêm trọng môi trường nước mặt [4].

Điều kiện kinh tế - xã hội ảnh hưởng đến chất lượng nước mặt

Hà Nội là thủ đô, trung tâm chính trị, kinh tế và văn hóa của cả nước

với dân số trên 7 triệu người (theo Niên giám thống kê năm 2017), mật độ trung bình đạt 2013 người/km2 [4]. Dân số Hà Nội phân bố không đồng đều

và tập trung lớn ở các quận nội thành.

Các hoạt động kinh tế chủ yếu của Hà Nội là công nghiệp, nông nghiệp,

giao thông vận tải, xây dựng, thương mại và dịch vụ đã thu hút một lực lượng

lớn lao động tại chỗ cũng như từ các địa phương khác đổ về. Hiện nay, Hà

Nội có 38 khu công nghiệp và cụm công nghiệp, nằm rải rác ở nội và ngoại

thành, trong đó có nhiều khu công nghiệp lớn với diện tích lên đến hàng trăm

hecta như Bắc Thăng Long (302 ha), khu công nghệ cao Hòa Lạc (1586 ha),

Quang Minh (344 ha), Phú Nghĩa (670 ha)...

Hà Nội còn là đầu mối của hệ thống đường xá, viễn thông dẫn đến các địa

phương khác trong cả nước. Bên cạnh giao thông đường bộ và đường sắt, giao

thông đường thủy cũng được thực hiện chủ yếu trên sông Hồng và sông Đuống.

Sự gia tăng dân số cơ học một cách nhanh chóng cùng sự mở rộng các

khu công nghiệp, cụm công nghiệp, khu đô thị...đã gây áp lực lớn đến tài

nguyên nước mặt, dẫn đến nước mặt tại nhiều khu vực bị ô nhiễm nặng nề.

Hà Nội là nơi tập trung các làng nghề đông nhất cả nước, với 286 làng

nghề khác nhau (chiếm 22% tổng số làng nghề của cả nước). Trong số các

làng nghề này có 43 làng nghề chế biến thực phẩm, 59 làng nghề dệt nhuộm

đồ da và 135 làng nghề thủ công mỹ nghệ, chủ yếu tập trung ở các huyện

ngoại thành như Hoài Đức, Thanh Trì... Sự phát triển phức tạp của các làng

nghề tại Hà Nội trong thời gian qua đã khiến môi trường nước mặt ở những

khu vực này bị ô nhiễm nặng nề và người dân làng nghề đang là những người

đầu tiên gánh chịu hậu quả.

vực nội thành Hà Nội luôn trong chế độ giàu dinh dưỡng do hàm lượng PO4

+ trong nước xả vào hồ khá lớn (nồng độ PO4

Theo Sở Tài nguyên và Môi trường Hà Nội, phần lớn các hồ tại khu 3- 3- từ 8 đến15 mg/l). Do và NH4

hiện tượng nước nở hoa nên một lượng chất bẩn hữu cơ (BOD5) đáng kể bổ

sung vào nước sông, hồ (từ 1,2 đến 5 mg/l). Hiện tại, mức ô nhiễm theo các

chỉ tiêu chất lơ lửng và BOD5ở nhiều hồ nội thành Hà Nội cao gấp 5 đến 20

lần so với tiêu chuẩn quy định đối với nguồn nước mặt.

3.1.2 Dữ liệu sử dụng

3.1.2.1 Dữ liệu viễn thám

Tư liệu viễn thám sử dụng trong luận án là 02 cảnh ảnh vệ tinh quang

học độ phân giải cao VNREDSat-1A, chụp ngày 20/10/2016 và 21/12/2017

khu vực Hà Nội vào lúc 03h41 phút 00 giây (giờ quốc tế). Cảnh ảnh có định danh là VNR20102016_034100_X1A và VNR20171221_032803_X1A, ở mức

xử lý 1A.

Hình 3.2. Dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội ngày

20/10/2016 ở tổ hợp màu tự nhiên

Để xác định hàm lượng các thông số chất lượng nước, trong luận án sử

dụng các kênh đa phổ (kênh 1 – xanh lam, kênh 2 – xanh lục, kênh 3 – đỏ và

kênh 4 – cận hồng ngoại).

Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội ngày 20/10/2016 và

21/12/2017 ở tổ hợp màu tự nhiên và các kênh từ kênh 1 đến kênh 4 được

trình bày trên các hình 3.2 – 3.11 dưới đây.

Hình 3.3. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội ngày 20/10/2016,

kênh 1

Hình 3.4. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội ngày 20/10/2016,

kênh 2

Hình 3.5. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội ngày 20/10/2016,

kênh 3

Hình 3.6. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội ngày 20/10/2016,

kênh 4

Hình 3.7. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội, ngày 21/12/2017,

tổ hợp màu tự nhiên

Hình 3.8. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội, ngày 21/12/2017,

kênh 1

Hình 3.9. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội, ngày 21/12/2017,

kênh 2

Hình 3.10. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội, ngày 21/12/2017,

kênh 3

Hình 3.11. Ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội, ngày 21/12/2017,

kênh 4

3.1.2.2 Số liệu quan trắc

Để đánh giá chất lượng nước mặt khu vực Hà Nội, trong nghiên cứu tác

giả tiến hành 02 đợt lấy mẫu chất lượng nước, tương ứng với thời gian chụp

02 cảnh ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội. Số lượng mẫu nước mặt

được lấy trong đợt quan trắc năm 2016 là 30 mẫu (15 mẫu khu vực đầm, hồ;

15 mẫu khu vực sông Hồng), trong đợt quan trắc năm 2017 là 31 mẫu (16

mẫu khu vực đầm, hồ; 15 mẫu khu vực sông Hồng) – bảng 3.2, 3.3. Các điểm

lấy mẫu phân bố đều trên khu vực nghiên cứu nhằm đảm bảo thể hiện đặc

trưng phân bố hàm lượng các chất ô nhiễm nước mặt. Quá trình lấy mẫu, bảo

quản và phân tích được thực hiện theo quy định trong Quy chuẩn quốc gia về

chất lượng nước mặt QCVN 08-MT:2015/BTNMT.

Bảng 3.2.Tọa độ các điểm lấy mẫu chất lượng nước đợt 1

TT Tên điểm quan trắc Tọa độ X Tọa độ Y

1 587191 Hồ Linh Đàm-1 2318821

2 587012 Hồ Linh Đàm-2 2318538

3 585863 Hồ Linh Đàm-3 2318728

4 586928 Hồ Zin-1 2317839

5 586825 Hồ Zin-2 2317834

6 586900 Hồ Tứ Kỳ 2317779

7 588424 Hồ Yên Sở 1 2319034

8 589043 Hồ Yên Sở 2 2319135

9 589373 Hồ Yên Sở 3 2319168

10 588535 Hồ Yên Sở 4 2317930

11 588915 Hồ Yên Sở 5 2317858

12 589501 Đầm Lớn 1 2317781

13 589928 Đầm Lớn 2 2317704

14 589799 Đầm Lớn 3 2317288

15 589239 Đầm Lớn 4 2316640

16 590466 Sông Hồng-1 2323234

17 590629 Sông Hồng-2 2323012

18 593695 Sông Hồng-3 2319725

19 593020 Sông Hồng-4 2318001

20 591597 Sông Hồng-5 2314935

21 594181 Sông Hồng-6 2314462

22 592919. Sông Hồng 7 2311139

23 595427 Sông Hồng 8 2309400

24 592697 Sông Hồng 9 2322434

25 591639 Sông Hồng 10 2315989

26 Sông Hồng 11 594773 2313285

27 Sông Hồng 12 593142 2311892

28 Sông Hồng 13 593792 2321630

29 Sông Hồng 14 594372 2320470

30 Sông Hồng 15 594193 2310072

Hình 3.12. Sơ đồ các điểm lấy mẫu chất lượng nước trong đợt quan trắc 1

Hình 3.13. Sơ đồ các điểm lấy mẫu chất lượng nước trong đợt quan trắc 2

Bảng 3.3. Tọa độ các điểm lấy mẫu chất lượng nước đợt 2

Tên điểm quan trắc Hồ Linh Đàm-1 Tọa độ X 587142 Tọa độ Y 2319033 1

587159 Hồ Linh Đàm-2 2318789 2

586982 Hồ Linh Đàm-3 2318503 3

586928 Hồ Zin-1 2317839 4

586939 Hồ Zin-2 2317837 5

586825 Hồ Zin-3 2317834 6

586855 Hồ Zin-4 2317846 7

586886 Hồ Tứ Kỳ 2317779 8

585965 Hồ Tây 1 2329010 9

584518 Hồ Tây 2 2327719 10

584294 Hồ Tây 3 2328697 11

585369 Hồ Tây 4 2328081 12

586669 Hồ Tây 5 2327969 13

585930 Hồ Tây 6 2328835 14

584141 Hồ Tây 7 2329457 15

587355 Hồ công viên Thống Nhất 2323561 16

Sông Hồng-1 17 580960 2333334

Sông Hồng-2 18 582656 2332738

Sông Hồng-3 19 583366 2333815

Sông Hồng-4 20 584488 2332646

Sông Hồng-5 21 586527 2332326

Sông Hồng-6 22 585038 2333219

Sông Hồng-7 23 587466 2331386

Sông Hồng-8 24 590124 2329966

Sông Hồng-9 25 585029 2333334

Sông Hồng-10 26 592392 2331180

Sông Hồng-11 27 588932 2328569

Sông Hồng-12 28 590089 2330027

Sông Hồng-13 29 589560 2326058

Sông Hồng-14 30 590354 2323379

Sông Hồng-15 31 591819 2322842

Trong luận án, tác giả tiến hành lựa chọn phân tích hàm lượng 4 thông

số chất lượng nước, bao gồm độ đục, tổng chất rắn lơ lửng (TSS), COD và

BOD5. Đây là những chất ô nhiễm nước mặt chính tại khu vực nội thành Hà

Nội. Kết quả phân tích các mẫu nước tại các điểm lấy mẫu đối với 02 đợt

quan trắc được thể hiện trong bảng 3.4 và 3.5.

Bảng 3.4. Kết quả phân tích chất lượng nước tại các điểm lấy mẫu đợt 1

Hàm lượng thông số chất lượng nước

STT Điểm lấy mẫu

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Hồ Linh Đàm-1 Hồ Linh Đàm-2 Hồ Linh Đàm-3 Hồ Zin-1 Hồ Zin-2 Hồ Tứ Kỳ Hồ Yên Sở 1 Hồ Yên Sở 2 Hồ Yên Sở 3 Hồ Yên Sở 4 Hồ Yên Sở 5 Độ đục (NTU) 33.1 15.9 27.1 201.8 71.3 21 9.2 8.1 7.9 8.3 8.2 TSS (mg/l) 48 36 51 156 58 34 26 24 23 25 29 COD (mg/l) 8.58 14.64 12.52 13.75 13.33 21.58 6.57 7.01 6.92 7.41 7.08 BOD5 (mg/l) 21 25 27 26 17 23 21 19 20 18 21

Đầm Lớn 1 12 17.8 37 11.13 25

Đầm Lớn 2 13 19.7 34 10.96 23

Đầm Lớn 3 14 18.5 39 12.04 27

15 Đầm Lớn 4 21.4 32 11.85 20

16 Sông Hồng-1 74.6 70 0.55 15

17 88 Sông Hồng-2 90.9 1.6 13

18 97 Sông Hồng-3 95.7 1.5 17

19 95 Sông Hồng-4 94.2 1.7 15

20 102 Sông Hồng-5 101.6 0.9 14

21 100 Sông Hồng-6 100.3 1.9 16

22 97 Sông Hồng 7 96.7 2.3 15

23 98 Sông Hồng 8 96.1 2.1 13

24 Sông Hồng 9 105 104.4 2.3 17

25 Sông Hồng 10 100 99.5 2.2 16

26 Sông Hồng 11 95 96.3 1.9 14

27 Sông Hồng 12 97 100.2 2.0 16

28 Sông Hồng 13 102 105.1 2.5 17

29 99 Sông Hồng 14 101.3 2.3 15

30 Sông Hồng 15 105 106.4 2.4 18

Bảng 3.5.Kết quả phân tích chất lượng nước tại các điểm lấy mẫu đợt 2

Hàm lượng thông số chất lượng nước

STT Điểm lấy mẫu Độ đục TSS COD BOD5

(NTU) (mg/l) (mg/l) (mg/l)

1 Hồ Linh Đàm-1 13.56 20 12.2 8

2 Hồ Linh Đàm-2 12.07 19 11.3 7

3 Hồ Linh Đàm-3 13.41 21 14.7 11

4 Hồ Zin-1 21.02 26 16.1 5

5 Hồ Zin-2 24.06 28 15.9 4

6 Hồ Zin-3 19.87 23 14.8 7

7 Hồ Zin-4 20.72 21 15.7 4

8 Hồ Tứ Kỳ 19.01 25 18.6 9

9 Hồ Tây 1 16.11 18 19.1 7

10 Hồ Tây 2 15.89 16 20.3 5

11 Hồ Tây 3 12.34 17 17.5 6

12 Hồ Tây 4 11.02 12 19.8 8

13 Hồ Tây 5 15.21 18 18.6 5

14 Hồ Tây 6 10.92 19 14.7 7

15 Hồ Tây 7 13.14 14 21.1 9

16 Hồ công viên 22.24 27 14.2 6 Thống Nhất

17 Sông Hồng-1 82.24 90 1.42 6

18 Sông Hồng-2 78.35 88 1.2 11

19 Sông Hồng-3 71.26 91 0.95 14

20 Sông Hồng-4 86.27 87 1.87 13

Sông Hồng-5 21 80.15 85 1.41 12

Sông Hồng-6 22 85.71 98 1.52 15

Sông Hồng-7 23 89.25 100 1.05 13

Sông Hồng-8 24 90.03 102 1.96 17

25 Sông Hồng-9 81.27 97 1.57 11

26 Sông Hồng-10 78.16 99 0.99 10

27 Sông Hồng-11 79.65 98 1.85 18

28 Sông Hồng-12 95.18 115 1.59 12

29 Sông Hồng-13 89.46 112 1.45 14

30 Sông Hồng-14 80.27 99 1.26 16

31 Sông Hồng-15 88.59 108 1.77 13

100

Có thể nhận thấy, hàm lượng một số thông số chất lượng nước trong

nước mặt tại các điểm quan trắc có giá trị khá cao, thậm chí có nhiều điểm

cao hơn mức B2 trong Quy chuẩn quốc gia về chất lượng nước mặt QCVN

08-MT:2015/BTNMT như tại hồ Zin 1, hồ Zin 2, các vị trí ở sông Hồng. Hàm

lượng tổng chất rắn lơ lửng tại điểm quan trắc hồ Zin 1 đạt tới 156 mg/l (đợt

quan trắc 1), cao hơn tiêu chuẩn cho phép nhiều lần, kể cả tiêu chuẩn B2 (giao

thông đường thủy và các mục đích khác yêu cầu chất lượng nước thấp). Hàm

lượng độ đục và chất lơ lửng cao cũng được ghi nhận tại các điểm quan trắc

thuộc sông Hồng, hồ Zin 2. Hàm lượng BOD5 trong nước mặt Hà Nội tại các

điểm quan trắc cũng đạt cao, hầu hết vượt chuẩn B1 và B2 trong QCVN 08-

MT:2015/BTNMT. Trong khi đó, hàm lượng COD nhìn chung đạt thấp, ở

tiêu chuẩn A1 và A2.

3.1.2.3 Số liệu đo phổ hiện trường

Phổ phản xạ hiện trường được đo ở 22 điểm (khu vực Hồ Linh Đàm, hồ

Tứ Kỳ, Đầm lớn, Hồ Yên Sở và Sông Hồng) với ảnh năm 2016; ở 23 điểm đo

tại Hồ Tây và Sông Hồng với ảnh năm 2017 (nơi có bề mặt nước tương đối

đồng nhất) xác định bằng máy đo quang phổ cầm tay GER 1500 được sử dụng

nhằm tính toán độ lệch phổ trung bình với phổ phản xạ xác định từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A theo công thức (2.37). Quá trình đo phổ hiện trường được thực

hiện cùng thời điểm chụp cảnh ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và

21/12/2017. Để so sánh, trong nghiên cứu sử dụng phổ phản xạ hiện trường tại

các bước sóng trung tâm của kênh xanh lam (0,485 µm), xanh lục (0,565 µm),

đỏ (0,655 µm) và cận hồng ngoại (0,825 µm) và giá trị tương ứng từ ảnh vệ

tinh VNREDSat-1A. Kết quả so sánh độ chênh lệch giữa phổ phản xạ hiện

trường và phổ phản xạ xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A tại 22 điểm đo

(2016) và 23 điểm đo (2017) được trình bày trong bảng 3.6 và 3.7.

101

Phân tích kết quả đạt được cho thấy, độ chênh lệch giữa phổ phản xạ

hiện trường và phổ phản xạ xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ở các

kênh xanh lam, xanh lục, đỏ và cận hồng ngoại đạt lần lượt là: 0,0176;

0,0249; 0,0227 và 0,0143 (năm 2016) và 0,0142; 0,0189; 0,0183 và 0,0099

(năm 2017). Các giá trị này được sử dụng như giá trị “đối tượng tối -dark

object” (L1%) trong phương pháp hiệu chỉnh khí quyển DOS nhằm xác định

phổ phản xạ bề mặt nước tại các kênh phổ này.

Bảng 3.6. Chênh lệch giữa phổ phản xạ hiện trường và phổ phản xạ xác định

từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A (đợt 1 năm 2016)

Phản xạ vệ tinh Phản xạ hiện trường

Điểm Blue Green Red NIR Blue Green Red NIR

band band band band band band band band

Hồ Linh 0,118 0,103 0,065 0,059 0,074 0,061 0,062 0,056

Đàm-1 Hồ Linh 0,102 0,106 0,070 0,073 0,086 0,067 0,068 0,062

Đàm-2 Hồ Linh 0,101 0,091 0,081 0,070 0,087 0,071 0,076 0,050 Đàm-3

Hồ Tứ Kỳ 0,116 0,086 0,062 0,052 0,097 0,063 0,048 0,054

Hồ Yên 0,119 0,102 0,065 0,071 0,076 0,081 0,049 0,040 Sở 1

Hồ Yên 0,101 0,091 0,067 0,075 0,082 0,065 0,065 0,042 Sở 2

Hồ Yên 0,100 0,091 0,081 0,070 0,102 0,087 0,054 0,058

Sở 3 Hồ Yên 0,116 0.100 0.078 0.066 0.081 0.093 0.069 0.059

Sở 4 Hồ Yên 0,126 0,159 0,148 0,068 0,101 0,125 0,101 0,076 Sở 5

102

Đầm Lớn 0,126 0,142 0,148 0,087 0,130 0,117 0,114 0,060 1

Đầm Lớn 0,143 0,144 0,150 0,084 0,106 0,109 0,116 0,068

2 Đầm Lớn 0,125 0,142 0,143 0,064 0,112 0,139 0,099 0.072 3

Đầm Lớn 0,123 0,140 0,141 0,076 0,120 0,137 0,113 0,056 4

Sông 0,126 0,144 0,129 0,077 0,126 0,129 0,117 0,053 Hồng-1

Sông 0,130 0,162 0,149 0,085 0,110 0,115 0,106 0,073 Hồng-2

Sông 0,128 0,160 0,131 0,084 0,130 0,132 0,109 0,059 Hồng-3

Sông 0,142 0,143 0,144 0,065 0,106 0,133 0,111 0,052 Hồng-4

Sông 0,125 0,158 0,144 0,078 0,130 0,137 0,117 0,062 Hồng-5

Sông 0,125 0,156 0,127 0,080 0,107 0,116 0,120 0,060 Hồng-6

Sông 0,153 0,150 0,139 0,089 0,131 0,135 0,107 0,070 Hồng-7

Sông 0,132 0,163 0,137 0,074 0,127 0,115 0,102 0,073 Hồng-8

Sông 0,144 0,160 0,130 0,069 0,112 0,118 0,107 0,057 Hồng-9

Tổng 2,721 2,893 2,529 1,616 2,334 2,345 2,030 1,301

Δλ 0,0176 0,0249 0,0227 0,0143

103

Bảng 3.7. Chênh lệch giữa phổ phản xạ hiện trường và phổ phản xạ

xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A (đợt 2 năm 2017)

Phản xạ vệ tinh Phản xạ hiện trường

Điểm Blue Green Red NIR Blue Green Red NIR

band band band band band band band band

Hồ Tây 1 0,109 0,096 0,073 0,066 0,083 0,071 0,056 0,049

Hồ Tây 2 0,111 0,099 0,078 0,066 0,095 0,077 0,062 0,055

Hồ Tây 3 0,11 0,098 0,073 0,063 0,096 0,081 0,07 0,056

Hồ Tây 4 0,107 0,093 0,07 0,059 0,088 0,073 0,054 0,047

Hồ Tây 5 0,11 0,095 0,073 0,064 0,085 0,071 0,055 0,046

Hồ Tây 6 0,11 0,098 0,075 0,068 0,091 0,075 0,059 0,048

Hồ Tây 7 0,109 0,098 0,073 0,063 0,093 0,077 0,06 0,051

Hồ CV

Thống 0,107 0,093 0,07 0,059 0,09 0,083 0,063 0,052

Nhất

Sông 0,135 0,152 0,14 0,075 0,11 0,115 0,107 0,069 Hồng-1

Sông 0,135 0,149 0,14 0,08 0,121 0,127 0,108 0,066 Hồng-2

Sông 0,134 0,151 0,142 0,077 0,115 0,119 0,11 0,061 Hồng-3

Sông 0,134 0,149 0,135 0,071 0,121 0,129 0,105 0,065 Hồng-4

Sông 0,132 0,147 0,133 0,069 0,111 0,127 0,107 0,062 Hồng-5

Sông 0,135 0,151 0,137 0,07 0,117 0,119 0,111 0,059 Hồng-6

Sông 0,139 0,155 0,141 0,078 0,119 0,125 0,112 0,066 Hồng-7

104

Sông 0,137 0,153 0,139 0,077 0,121 0,122 0,103 0,065 Hồng-8

Sông 0,133 0,15 0,136 0,072 0,115 0,123 0,105 0,058 Hồng-9

Sông 0,134 0,151 0,136 0,071 0,121 0,127 0,111 0,055 Hồng-10

Sông 0,134 0,149 0,135 0,073 0,116 0,126 0,114 0,053 Hồng-11

Sông 0,144 0,157 0,147 0,082 0,122 0,125 0,113 0,063 Hồng-12

Sông 0,141 0,156 0,145 0,081 0,118 0,125 0,108 0,066 Hồng-13

Sông 0,135 0,153 0,138 0,076 0,121 0,128 0,113 0,063 Hồng-14

Sông 0,142 0,155 0,144 0,08 0,122 0,135 0,117 0,067 Hồng-15

Tổng 3,77 3,866 3,357 2,219 3,251 3,16 2,681 1,806

Δλ 0,0142 0,0189 0,0183 0,0099

3.2 Kết quả xử lý ảnh vệ tinh VNREDSAT-1A

Dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A chụp ngày 20/10/2016 và

21/12/2017 sau khi được thu thập sẽ được hiệu chỉnh phổ, sau đó hiệu chỉnh

hình học nhằm loại bỏ các sai số liên quan đến hình dạng ảnh và đưa hệ tọa

độ ảnh về hệ tọa độ VN-2000. Luận án sử dụng cơ sở dữ liệu nền thông tin

địa lý tỷ lệ 1: 2.000 khu vực Hà Nội để nắn ảnh.

Ví dụ kết quả so sánh ảnh trước và sau hiệu chỉnh hình học đối với tư

liệu ảnh VNREDSat-1A năm 2016 được trình bày trên hình 3.14. Có thể nhận

thấy trên hình ảnh gốc (chưa nắn chỉnh) và ảnh sau hiệu chỉnh hình học có sự

lệch nhau đáng kể.

105

Hình 3.14. Kết quả chồng ghép ảnh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 khu vực

Hà Nội trước và sau khi hiệu chỉnh hình học

Sau khi hiệu chỉnh hình học, ảnh vệ tinh VNREDSat-1A được sử dụng

để tính phản xạ đỉnh khí quyển (TOA - Top of Atmospheric), sau đó chuyển

về phổ phản xạ bề mặt thông qua phép hiệu chỉnh khí quyển.

a) b)

Hình 3.15. Ảnh phản xạ đỉnh khí quyển (TOA, a) và phản xạ bề mặt (b) xác

định từ ảnh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016

106

a) b)

Hình 3.16. Ảnh phản xạ đỉnh khí quyển (TOA, a) và phản xạ bề mặt (b) xác

định từ ảnh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017

Ví dụ so sánh phổ phản xạ của một số đối tượng bề mặt trên ảnh phản

xạ đỉnh khí quyển và phản xạ bề mặt đối với cảnh ảnh vệ tinh VNREDSat-1A

ngày 20/10/2016 khu vực Hà Nội được trình bày trên hình 3.17- 3.19.

Hình 3.17. Sự khác nhau giữa phổ phản xạ của thực vật trên ảnh VNREDSat-

1A sau khi hiệu chỉnh khí quyển

107

Hình 3.18. Sự khác nhau giữa phổ phản xạ của nước trên ảnh VNREDSat-1A

sau khi hiệu chỉnh khí quyển

Có thể nhận thấy, phổ phản xạ đỉnh khí quyển và phổ phản xạ bề mặt

có sự khác nhau rất rõ rệt thông qua đồ thị phổ phản xạ của các đối tượng như

thực vật, nước và đất trên ảnh vệ tinh VNREDSat-1A. Sau khi hiệu chỉnh khí

quyển, cường độ phản xạ của thực vật, nước và đất giảm đáng kể so với trên

ảnh phản xạ đỉnh khí quyển. Như vậy, quá trình hiệu chỉnh khí quyển đã giúp

đưa giá trị phổ phản xạ xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A về gần hơn

với giá trị phản xạ thực của bề mặt Trái Đất.

Hình 3.19. Sự khác nhau giữa phổ phản xạ của đất trên ảnh VNREDSat-1A

trước và sau khi hiệu chỉnh khí quyển

108

3.3 Xác định chất lượng nước mặt khu vực Hà Nội từ dữ liệu ảnh vệ tinh

VNREDSAT-1A

3.3.1 Xây dựng hàm quan hệ giữa chất lượng nước và phổ phản xạ ảnh

vệ tinh VNREDSAT-1A

Do tính chất nước mặt khu vực nước tĩnh (hồ, đầm) và nước động

(sông) khác nhau, do vậy để đánh giá chất lượng nước mặt khu vực Hà Nội từ

dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A, trong nghiên cứu chia thành hai khu vực:

khu vực hồ, đầm và khu vực sông Hồng. Từ đặc điểm độ phân giải phổ của

ảnh vệ tinh VNREDSat-1A, trong luận án cũng giới hạn nghiên cứu hàm

lượng một số thông số chất lượng nước bao gồm TSS, độ đục, COD và BOD5.

Phổ phản xạ mặt nước thu được sau khi hiệu chỉnh khí quyển ảnh vệ

tinh VNREDSat-1A được sử dụng để xác định hàm hồi quy thể hiện mối quan

hệ với hàm lượng các thông số chất lượng nước tại các điểm quan trắc.

Để xác định mối quan hệ giữa phổ phản xạ mặt nước xác định từ ảnh vệ

tinh và hàm lượng các thông số chất lượng nước (độ đục, TSS, COD, BOD5),

trong nghiên cứu thử nghiệm với các phương án khác nhau, bao gồm sử dụng

đơn kênh (chỉ sử dụng 1 kênh, bao gồm 4 kênh đa phổ ảnh VNREDSat-1A),

sử dụng 2 kênh, 3 kênh và cả 4 kênh đa phổ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A.

Mô hình hồi quy tuyến tính được tác giả lựa chọn trong trường hợp sử

dụng đa kênh ảnh (2, 3 hoặc 4 kênh ảnh). Trong khi đó, với trường hợp sử

dụng kênh đơn (1 kênh ảnh), các mô hình hồi quy khác nhau như hàm mũ,

logarithm, đa thức, tuyến tính được thử nghiệm. Sau khi so sánh độ chính xác của các phương pháp hồi quy này (sử dụng hệ số R2), mô hình phù hợp sẽ

được lựa chọn nhằm đánh giá chất lượng nước mặt khu vực Hà Nội.

3.3.1.1 Khu vực hồ, đầm

Để xây dựng hàm hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa phổ phản xạ và

hàm lượng các thông số chất lượng nước khu vực hồ, đầm ở Hà Nội, số liệu

109

chất lượng nước tại 12 vị trí lấy mẫu được sử dụng để hồi quy, trong khi các

vị trí còn lại (03 vị trí đối với cảnh ảnh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và

04 vị trí đối với cảnh ảnh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017) được sử dụng để

đánh giá độ chính xác của mô hình.

a) Sử dụng kênh đơn

Trong trường hợp này, tác giả chỉ sử dụng phổ phản xạ mặt nước tại

từng kênh riêng biệt (kênh 1, kênh 2, kênh 3 hoặc kênh 4) ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A để đánh giá mối quan hệ với hàm lượng các thông số chất

lượng nước tại các điểm đo. Các mô hình hồi quy bao gồm hồi quy tuyến tính,

hồi quy hàm mũ, hồi quy đa thức và hồi quy logarithm được thử nghiệm để lựa chọn mô hình có hệ số R2 cao nhất.

Đối với ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016

Phổ phản xạ tại từng kênh (các kênh đa phổ) ảnh vệ tinh VNREDSat-

1A ngày 20/10/2016 được sử dụng để xây dựng hàm hồi quy với các thông số

chất lượng nước mặt khu vực hồ, đầm ở Hà Nội. Có thể nhận thấy, nhìn

chung khi sử dụng đơn kênh, độ chính xác khi xác định hàm lượng các thông số chất lượng nước là không cao, thể hiện qua giá trị hệ số R2 thường đạt thấp dưới 0,7. Đặc biệt, với các thông số như COD, BOD5, giá trị hệ số R2 khi hồi

quy với phổ phản xạ tại các kênh đơn đạt rất thấp, có thể dưới 0,1.

Ví dụ về kết quả xây dựng hàm hồi quy giữa giá trị độ đục và phổ phản

xạ tại kênh 1 (xanh lam) ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 khu

vực hồ, đầm ở Hà Nội bằng các dạng hồi quy tuyến tính, hàm mũ, hàm đa

thức, hàm logarithm được trình bày trên hình 3.20.

Các bảng 3.8, 3.9, 3.10 và 3.11 trình bày kết quả xây dựng hàm hồi quy

dạng tuyến tính giữa giá trị các thông số chất lượng nước (độ đục, TSS, COD,

BOD5) và phổ phản xạ tại các kênh 1, 2, 3 và 4 ảnh VNREDSat-1A khu vực

Hà Nội ngày 20/10/2016.

110

Hình 3.20. Ví dụ các hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại kênh 1 ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng độ đục khu vực hồ, đầm

Bảng 3.8. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại các kênh ảnh vệ

tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng độ đục

STT 1 2 3 4 R2 0,380 0,517 0,285 0,244 Hàm hồi quy Y = 3077B1-307,70 Y = 4026,0.B2 - 398,9 Y = 4951.B3 - 318,6 Y = 3584.B4 - 159,7

Bảng 3.9. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại các kênh ảnh vệ

tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng TSS

STT 1 2 3 4 R2 0,404 0,556 0,327 0,251 Hàm hồi quy Y = 2103.B1 - 189,2 Y = 2766,0.B2 - 253,1 Y = 3510,0.B3 - 205,5 Y = 2409.B4 - 85,83

111

Bảng 3.10. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại các kênh ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng COD

Hàm hồi quy STT

Y = 307,7.B1 - 23,01 R2 0,269 1

Y = 346,0.B2 + 26,07 0,261 2

Y = 549,4.B3 + 27,94 0,226 3

Y = 22B4 + 9,848 0,001 4

Bảng 3.11. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại các kênh ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng BOD5

Hàm hồi quy STT

Y = 155,9.B1 + 4,953 R2 0,228 1

y = 193,5.B2 + 1,454 0,279 2

Y = 313,8.B3 - 0,061 0,268 3

Y = 171,9.B4 + 12,97 0,131 4

Có thể nhận thấy, nhìn chung hệ số R2 trong các hàm hồi quy này đều

khá thấp. Như vậy, có thể khẳng định việc sử dụng từng kênh đơn ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A trong xác định hàm lượng các thông số chất lượng nước là

không hiệu quả.

Đối với ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017

Đối với dữ liệu ảnh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017, ví dụ kết quả xác

định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ mặt nước và hàm lượng TSS bằng các

dạng hồi quy tuyến tính, hàm logarithm, hàm đa thức và hàm mũ được thể

hiện trên hình 3.21.

Kết quả xây dựng hàm hồi quy dạng tuyến tính giữa phổ phản xạ mặt

nước ở các kênh đơn ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và các

thông số chất lượng nước được trình bày trên các bảng 3.12 - 3.15.

112

Hình 3.21. Ví dụ các hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại kênh 1 ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng TSS khu vực hồ, đầm

Bảng 3.12. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại các kênh ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng độ đục

STT 1 2 3 4 Hàm hồi quy Y = 483,9.B1 - 36,03 Y = 439,7.B2 - 27,43 Y = 255,0.B3 - 4,033 Y = 412,0.B4 - 12,01 R2 0,216 0,558 0,630 0,625

Bảng 3.13. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại các kênh ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng TSS

STT 1 2 3 4 Hàm hồi quy Y 301,4.B1 - 12,34 Y =409 ,6.B2 - 20,48 Y = 241,9.B3 + 0,973 Y = 411,1.B4 - 7,989 R2 0,072 0,417 0,489 0,622

113

Bảng 3.14. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại các kênh ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng COD

Hàm hồi quy Y = 362,2.B1 - 22,63 Y = 56,09.B2 + 10,95 Y =16,79.B3 + 15,2 Y = -0,691.B4 + 16,58 R2 0,267 0,020 0,006 0,000 STT 1 2 3 4

Bảng 3.15. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại các kênh ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng BOD5

Hàm hồi quy Y = -250,2.B1 + 33,80 Y = -119,9.B2 + 18,68 Y = -68,69.B3 + 12,22 Y = -101,4.B4 + 13,71 R2 0,278 0,200 0,220 0,212 STT 1 2 3 4

Cũng như với cảnh ảnh vệ tinh VNREDSat-1A chụp ngày 20/10/2016,

có thể nhận thấy, việc sử dụng từng kênh riêng biệt để đánh giá chất lượng nước là không hiệu quả. Điều này thể hiện qua hệ số R2 đạt giá trị rất thấp, kể

cả sử dụng với các dạng hàm hồi quy khác nhau.

b) Sử dụng đồng thời 2 kênh

Trong phần này, nghiên cứu sinh sử dụng tổ hợp 2 kênh ảnh

VNREDSat-1A để xác định quan hệ giữa phổ phản xạ và hàm lượng các

thông số chất lượng nước. Các phương án được sử dụng bao gồm: kênh 1 và

kênh 2, kênh 1 và kênh 3, kênh 1 và kênh 4, kênh 2 và kênh 3, kênh 2 và kênh

4, kênh 3 và kênh 4. Phương pháp hồi quy đa tuyến tính được sử dụng để xác

định mối quan hệ giữa hàm lượng các thông số chất lượng nước và phổ phản

xạ trên 2 kênh ảnh vệ tinh VNREDSat-1A, trong đó biến phụ thuộc là các

thông số chất lượng nước, 2 biến giải thích và giá trị phổ phản xạ trên 2 kênh

ảnh vệ tinh.

Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ xác định từ 2 kênh ảnh

VNREDSat-1A và hàm lượng các thông số chất lượng nước tại các điểm lấy

114

mẫu được thể hiện trong các bảng sau. Có thể nhận thấy, khi sử dụng đồng

thời hai kênh đa phổ ảnh VNREDSat-1A trong xác định hàm lượng các thông số chất lượng nước, giá trị chỉ số R2 trong hàm hồi quy được nâng cao hơn so

với chỉ sử dụng các kênh đơn.

Đối với ảnh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016

Kết quả xác định hàm hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa phổ phản xạ

tại 2 kênh ảnh và hàm lượng các thông số chất lượng nước đối với ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 20/10/2016 được trình bày trên các bảng 3.16 -

3.21 dưới đây. Có thể nhận thấy, khi sử dụng hai kênh 2 và 3, 1 và 3 ảnh vệ

tinh VNREDSat-1A chụp ngày 20/10/2016, các hàm hồi quy có giá trị chỉ số R2 không cao so với phương án khác, đặc biệt đối với thông số COD và BOD5 (giá trị R2 nhỏ hơn 0,3).

Bảng 3.16. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1 và 2 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

Hàm hồi quy R2 STT

1 2 3 4 Thông số chất lượng nước Độ đục (NTU) Y = 7911,141B1 - 3639,164B2 - 412,963 Y = 5564,189B1 - 2620,24B2 - 263,216 Y = 187,181B1 + 148,833B2 - 25,5021 Y = 288,8224B1 - 89,272B2 + 1,112 0,567 0,615 0,585 0,286 TSS (mg/l) COD(mg/l) BOD5 (mg/l)

Bảng 3.17. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1 và 3 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

Hàm hồi quy R2 STT

Thông số chất lượng nước Độ đục (NTU) Y = -3139,07B1 + 4660,2637B3 - 260,141 Y = -1139,34B1 + 2678,298B3 - 171,936 Y = 121,4218B1 + 246,528B3 - 24,854 Y = 345,925B1 - 18,483B3 - 0,293 0,394 0,409 0,572 0,269 1 2 3 4 TSS (mg/l) COD(mg/l) BOD5 (mg/l)

115

Bảng 3.18. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1 và 4 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

STT Hàm hồi quy R2

Thông số chất lượng nước Độ đục (NTU) Y = 2039,173B1 + 2473,265B4 - 350,359 0,444 1

TSS (mg/l) Y = 1343,563B1 + 1705,715B4 - 217,29 0,468 2

COD(mg/l) Y = -208,995B1 + 369,677B4 - 18,645 0,470 3

Y = 91,443B1 + 128,846B4 + 3,042 0,258 4 BOD5 (mg/l)

Bảng 3.19. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 2 và 3 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

Hàm hồi quy R2 STT

Thông số chất lượng nước Độ đục (NTU) Y = -12294,7B2 + 11040,09B3 - 278,774 0,709 1

TSS (mg/l) Y = -7461,84B2 + 7023,817B3 - 180,193 0,717 2

COD(mg/l) Y = 80,964B2 + 299,879B3 - 26,865 0,473 3

Y = 105,955B2 + 133,073B3 + 0,418 0,282 4 BOD5 (mg/l)

Bảng 3.20. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phản xạ phổ kênh 2 và 4 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

Hàm hồi quy R2 STT

Thông số chất lượng nước Độ đục (NTU) Y = 1556,046B2 + 3486,267B4 - 424,616 0,554 1

TSS (mg/l) Y = 1001,583B2 + 2419,444B4 - 269,649 0,590 2

COD(mg/l) Y = -224,735B2 + 424,039B4 - 22,372 0,487 3

Y = 74,362B2 + 167,720B4 + 0,230 0,299 4 BOD5 (mg/l)

116

Bảng 3.21. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 3 và 4 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

STT Hàm hồi quy R2 Thông số chất lượng nước

1 Độ đục (NTU) y = 2405,026B4 + 3699,807B3 -358,889 0,378

2 TSS (mg/l) Y = 1546,88B4 + 2705,292B3 - 231,445 0,413

3 COD(mg/l) Y = -183,65B4 + 645,027B3 - 24,8733 0,407

4 Y = 86,199B4 + 268,965B042 - 1, 0,296 BOD5 (mg/l)

Đối với ảnh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017

Đối với ảnh vệ tinh VNREDSat-1A chụp ngày 21/12/2017 khu vực Hà

Nội, hàm hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa phổ phản xạ tại 2 kênh ảnh và

hàm lượng các thông số chất lượng nước được trình bày trên các bảng 3.22 – 3.27. Nhìn chung, hệ số R2 trong các hàm hồi quy đạt rất cao, đặc biệt đối với

thông số độ đục và chất lơ lửng (đạt trên 0,9). Điều này thể hiện sự liên quan

chặt chẽ giữa phổ phản xạ ảnh VNREDSat-1A và các thông số chất lượng

nước.

Bảng 3.22. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1 và 2 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

STT Hàm hồi quy R2 Thông số chất lượng nước

Độ đục (NTU) Y = -55,110B1 + 460,347B2 - 23,53 0,559 1

TSS (mg/l) Y = -317,231B1 + 528,388B2 + 2,009 0,463 2

COD(mg/l) Y = 527,923B1 - 141,474B2 - 26,476 0,339 3

Y = -195,39B1 -46,849B2 + 32,535 0,295 4 BOD5 (mg/l)

117

Bảng 3.23. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1 và 3 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

STT Hàm hồi quy R2 Thông số chất lượng nước

Độ đục (NTU) Y = -71,063B1 + 268,949B3 + 2,539 0,633 1

TSS (mg/l) Y = -332,299B1 + 307,130B3 + 31,705 0,542 2

COD(mg/l) Y = 550,692B1 - 91,312B3 - 35,730 0,374 3

Y = -182.349B1 - 32,903B3 + 29,088 0,309 4 BOD5 (mg/l)

Bảng 3.24. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1 và 4 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

Hàm hồi quy R2 STT

Thông số chất lượng nước Độ đục (NTU) Y = -122,518B1 +447,829B4- 1,226 0,734 1

TSS (mg/l) Y = -422,533B1 + 534,646B4 + 29,213 0,709 2

COD(mg/l) Y = 601,209B1 - 176,447B4 - 36,349 0,445 3

Y = -186,82B1 - 46,837B4 + 30,167 0,306 4 BOD5 (mg/l)

Bảng 3.25. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 2 và 3 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

STT Hàm hồi quy R2

Thông số chất lượng nước Độ đục (NTU) Y = -727,474B2 + 646,136B3 +37,136 0,675 1

TSS (mg/l) Y = -949,75B2 + 752,546B3 + 54,722 0,554 2

COD(mg/l) Y = 896,238B2 - 465,085B3 - 35,521 0,153 3

Y = 143,573B2 - 145,893B3 + 4,099 0,229 4 BOD5 (mg/l)

118

Bảng 3.26. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 2 và 4 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

STT Hàm hồi quy R2 Thông số chất lượng nước

Độ đục (NTU) 0,770 1 Y = -407,989B2 + 731,405B4 + 6,618

TSS (mg/l) 0,743 2 Y = -721,212B2 + 975,722B4 + 24,946

COD(mg/l) 0,223 3 Y = 614,008B2 - 481,365B4 - 11,454

0,213 4 BOD5 (mg/l) Y = -25,764B2 - 81,282B4 + 14,895

Bảng 3.27. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 3 và 4 ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất lượng nước

Thông số chất STT Hàm hồi quy R2 lượng nước

Y = -198,516B3 + 792,741B4 - Độ đục (NTU) 0,746 1 16,163

Y = -426,793B3 + 1036,166B4 - TSS (mg/l) 0,706 2 16,912

Y = 314,099B3 - 460,692B4 + COD(mg/l) 0,116 3 23,152

0,221 4 BOD5 (mg/l) Y = -58,803B3 - 15,335B4 + 12,489

c) Sử dụng đồng thời 3 kênh

Trong phần này, để xác định hàm lượng các thông số chất lượng nước,

các tổ hợp 3 kênh ảnh vệ tinh VNREDSat-1A được sử dụng, bao gồm tổ hợp

kênh 123, 124, 134, 234. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ tại

các tổ hợp 3 kênh và giá trị thông số chất lượng nước tại các điểm đo đối với

119

ảnh vệ tinh VNREDSat-1A chụp ngày 20/10/2016 và 21/12/2017 khu vực Hà

Nội được trình bày trong các bảng 3.28 - 3.35.

Đối với ảnh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016

Bảng 3.28. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 2, 3 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

Hàm hồi quy R2 STT

0,714 1 Thông số chất lượng nước Độ đục (NTU)

TSS (mg/l) 0,728 2

COD(mg/l) 0,585 3

0,295 4 BOD5 (mg/l) Y = -1188,25B1 + 11882,3B2 - 11547,4B3 - 290,646 Y = -1196,15B1 + 7871,617B2 - 6709,58B3 - 192,144 Y = 151,929B1 + 192,196B2 - 14,584B3 - 25,348 Y = -187,069B1 +224,489B2 + 187,069B3 - 0,870

Bảng 3.29. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 2, 4 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

Hàm hồi quy R2 STT

Thông số chất lượng nước

0,605 1 Độ đục (NTU) Y = -3668,46B1 + 7396,696B2 + 1572,952B4 - 438,989

TSS (mg/l) 0,651 2 Y = -2639,12B1 + 5232,636B2 + 1013,745B4 - 279,99

COD(mg/l) 0,600 3 Y = 153,033B1 + 260,913B2 - 225,441B4 - 21,772

4 BOD5 (mg/l) Y = -90,665B1 + 264,635B2 + 74,780B4 - 0,126 0,306

120

Bảng 3.30. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 3, 4 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

Thông số

STT chất lượng Hàm hồi quy R2

nước

Y = 4102,633B1 - 3240,23B3 + 2054,119B4 - Độ đục 1 0,460 301,529 (NTU)

Y = 2312,052B1 - 1205,79B3 + 1349,125B4 - 2 TSS (mg/l) 0,473 199,119

Y = 303,429B1 + 131,744B3 - 209,603B4 - 3 COD(mg/l) 0,674 20,631

0,298 4 BOD5 (mg/l) Y = -42,879B1 + 341,499B3 + 89,868B4 + 18,97

Bảng 3.31. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 2, 3, 4 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

Thông số

STT Hàm hồi quy chất lượng R2

nước

Y = 10416,25B2 - 12027,2B3 + 1358,28B4 - Độ đục 0,737 1 303,766 (NTU)

Y = 6618,844B2 - 7288,2B3 + 881,741B4 - 0,744 TSS (mg/l) 2 196,417

COD(mg/l) Y = 402,820B2 + 36,827B3 - 224,13B4 - 22,742 0,687 3

0,303 4 BOD5 (mg/l) Y = 98,006B2 + 120,990B3 + 76,351B4 - 0,986

121

Đối với ảnh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017

Bảng 3.32. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 2, 3 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

Thông số

STT chất lượng Hàm hồi quy R2

nước

Độ đục 1 4,374B1 - 730,462B2 + 646,884B3 + 36,901 0,675 (NTU)

Y = -251,991B1 - 777,634B2 + 709,472B3 + 2 TSS (mg/l) 0,582 68,286

Y = 492,904B1 + 559,572B2 - 380,83B3 - 3 COD(mg/l) 0,427 62,053

Y = -212,14B1 + 288,470B2 - 182,166B3 + 0,339 4 BOD5 (mg/l) 15,518

Bảng 3.33. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 2, 4 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

STT Hàm hồi quy R2

1 0,771 Thông số chất lượng nước Độ đục (NTU) Y = -51,274B1 - 388,392B2 + 731,053B4 + 10,237

TSS (mg/l) 2 0,786 Y = -312,122B1 - 601,918B2 + 973,578B4 + 46,979

3 COD(mg/l) 0,539 Y = 525,416B1 + 413,192B2 - 477,757B4 - 48,544

4 BOD5 (mg/l) Y = -195,823B1 + 49,080B2 - 82,627B4 + 28,718 0,309

122

Bảng 3.34. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 3, 4 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

Thông số

STT Hàm hồi quy chất lượng R2

nước

Y = -97,935B1 - 184,879B3 + 711,398B4 - Độ đục 1 0,752 7,256 (NTU)

Y = -372,683B1 -374,897B3 + 1069,112B4 + 2 TSS (mg/l) 0,772 16,986

Y = 569,998B1 + 234,726B3 - 511,081B4 - 3 COD(mg/l) 0,509 28,693

Y = -182,378B1 - 33,406B3 + 0,788B4 + 29,076 0,309 4 BOD5 (mg/l)

Bảng 3.35. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 2, 3, 4 ảnh

vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước

Thông số

STT chất lượng Hàm hồi quy R2

nước

Độ đục Y = -573,4B2 + 140,582B3 + 655,013B4 + 1 0,773 (NTU) 17,111

Y = -720,12B2 - 0,928B3 + 976,226B4 + 2 TSS (mg/l) 0,743 24,876

Y = 803,606B2 - 161,139B3 - 393,803B4 - 3 COD(mg/l) 0,232 23,481

Y = 142,761B2 - 143,229B3 - 3,452B4 + 4 0,229 BOD5 (mg/l) 4,205

123

Đối với phương án sử dụng tổ hợp 3 kênh đa phổ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A trong ước lượng hàm lượng các thông số chất lượng nước, giá trị hệ số R2 trong hàm hồi quy đều có sự cải thiện so với việc sử dụng kênh

đơn hoặc tổ hợp 2 kênh ảnh.

d) Sử dụng cả 4 kênh đa phổ

Trong trường hợp này, cả 4 kênh ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực

Hà Nội được sử dụng để đánh giá chất lượng môi trường nước mặt. Kết quả

xác định hàm hồi quy giữa phản xạ phổ tại 4 kênh đa phổ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 20/10/2016, 21/12/2017 và hàm lượng các thông

số chất lượng nước tại các điểm đo được thể hiện trong bảng 3.36 và 3.37. So với các phương án sử dụng kênh đơn, 2 kênh và 3 kênh, giá trị hệ số R2 trong

các hàm hồi quy khi sử dụng cả 4 kênh đa phổ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A

đều đạt cao hơn đối với tất cả 4 thông số chất lượng nước.

Bảng 3.36. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 2, 3, 4

ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước khu vực hồ, đầm

STT Hàm hồi quy R2

Thông số chất lượng nước

Độ đục 1 0,832 Y = -863,731B1 + 11131,56B2 - 11626,6B3 + 1285,46B4 - 310,163

TSS (mg/l) 2 0,856 Y = -1258,95B1 + 7502,485B2 - 6492,72B3 + 900,623B4 - 209,343

COD(mg/l) 3 0,701 Y = 167,733B1 + 285,09B2 - 69,157B3 - 226,645B4 - 21,02

4 0,317 BOD5 (mg/l) Y= -134,442B1 +192,369B2 + 205,939B3 + 78,368B4 - 2,366

124

Bảng 3.37. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 2, 3, 4

ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước khu vực hồ, đầm

Hàm hồi quy R2 ST T Thông số chất lượng nước

1 Độ đục 0,774 Y = -39,758B1 - 544,859B2 +129,239B3 + 660,904B4 + 19,07

2 TSS (mg/l) 0,787 Y = -320,348B1 - 490,15,17B2 - 92,319B3 + 1023,687B4 + 40,669

3 COD(mg/l) 0,539 Y = 524,388B1 + 427,161B2 - 11,538B3 - 471,494B4 - 49,333

0,341 4 BOD5 (mg/l) Y = -214,027B1 + 296,406B2 - 204,288B3 + 28,257B4 +14,756

Trong đó: B1, B2, B3, B4 là phổ phản xạ mặt nước xác định từ các

kênh 1 (xanh lam), 2 (xanh lục), 3 (đỏ) và 4 (cận hồng ngoại) ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A.

3.3.1.2 Khu vực sông Hồng

Từ kết quả xác định hàm hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa hàm lượng

các thông số chất lượng nước và phổ phản xạ có thể nhận thấy, phương án sử

dụng phổ phản xạ mặt nước ở cả 4 kênh đa phổ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A cho kết quả đạt độ chính xác cao nhất (thông qua giá trị hệ số R2). Do vậy, đối với

khu vực sông Hồng, nghiên cứu sinh lựa chọn phương án sử dụng phổ phản xạ

ở cả 4 kênh đa phổ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và 21/12/2017

để xây dựng hàm hồi quy. Số liệu quan trắc tại 12 điểm lấy mẫu chất lượng

nước được sử dụng để xây dựng hàm hồi quy, trong khi đó số liệu tại 03 vị trí

quan trắc được sử dụng để đánh giá độ chính xác của mô hình hồi quy.

Kết quả xác định hàm hồi quy dạng tuyến tính thể hiện mối quan hệ

125

giữa phổ phản xạ và hàm lượng các thông số chất lượng nước (độ đục, TSS,

COD, BOD5) được trình bày trong các bảng 3.38 và 3.39.

Bảng 3.38. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 2, 3, 4

ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước khu vực sông Hồng

Hàm hồi quy R2 STT

Thông số chất lượng nước

0,862 1 Độ đục Y = 4366,702B1 - 1356,96B2 + 112,929B3 - 15,641B4 + 10,643

2 TSS (mg/l) 0,897 Y = 4256,776B1 - 1282,95B2 + 411,052B3 - 208,47B4 - 7,279

3 COD(mg/l) 0,301 Y = 127,899B1 - 50,452B2 + 19,009B3 - 46,805B4 + 0,035

4 0,221 BOD5 (mg/l) Y= 447,921B1 - 143,752B2 + 6,842B3 + 96,876B4 + 4,334

Bảng 3.39. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ kênh 1, 2, 3, 4

ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 21/12/2017 và hàm lượng các thông số chất

lượng nước khu vực sông Hồng

Hàm hồi quy R2 STT

Thông số chất lượng nước

Độ đục 1 0,789

TSS (mg/l) 2 0,819

COD(mg/l) 3 0,383

4 0,181 BOD5 (mg/l) Y = 2485,142B1 + 437,018B2 - 1129,31B3 - 306,296B4 - 141,153 Y = 1543,708B1 + 2007,273B2 - 727,947B3 - 182,194B4 - 302,181 Y = 145,112B1 - 68,131B2 - 83,384B3 + 5,056B4 + 3,256 Y = 300,787B1 + 363,231B2 - 1033,07B3 + 530,240B4 + 20,638

126

3.3.2 Đánh giá độ chính xác kết quả hồi quy

Kết quả so sánh giá trị hàm lượng các thông số chất lượng nước xác

định từ 02 cảnh ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016, ngày

21/12/2017 và kết quả quan trắc thực địa tại các mẫu kiểm tra được trình bày

trong bảng 3.40, 3.41. Có thể nhận thấy, hàm lượng các thông số chất lượng

nước xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 và 21/12/2017

có độ chính xác đảm bảo. Sai số trung bình tại các điểm kiểm tra nhìn chung

không vượt quá 10%. Một số điểm kiểm tra có sai số lớn như Sông Hồng 3

(đợt 2), độ chênh lệch giữa hàm lượng BOD5 xác định từ ảnh vệ tinh và kết

quả quan trắc lên đến khoảng gần 30%.

Kết quả so sánh trong bảng 3.40, 3.41 cũng cho thấy, độ chênh lệch

giữa kết quả ước lượng từ ảnh vệ tinh và kết quả lấy mẫu chất lượng nước đối

với các thông số độ đục, TSS nhìn chung nhỏ hơn so với BOD5 và COD. Điều

này có thể lý giải do hàm lượng BOD5 và COD không có mối quan hệ thực sự mật thiết với phổ phản xạ xác định từ ảnh vệ tinh (thông qua giá trị hệ số R2).

Bảng 3.40. Kết quả đánh giá độ chính xác đối với ảnh vệ tinh VNREDSat-1A

ngày 20/10/2016

STT Điểm kiểm tra Thông số chất lượng nước Giá trị quan trắc Sai số (mg/l) Sai số (%)

Giá trị tính toán từ hàm hồi quy

Hồ Zin 2

Khu vực hồ, đầm

Linh Đàm 2

71,3 58 13,33 17 15,9 36 14,64 25 -7,7 3,8 3,65 2,9 3,3 1,1 -2,19 -1,9 12,11 6,15 21,49 14,57 17,18 2,96 17,59 8,22 63,6 61,8 16,98 19,9 19,2 37,1 12,45 23,1 Độ đục (NTU) TSS (mg/l) COD(mg/l) BOD5 (mg/l) Độ đục (NTU) TSS (mg/l) COD(mg/l) BOD5 (mg/l)

127

Yên Sở 5

Sông Hồng 3

Sông Hồng 7

Khu vực sông Hồng

Sông Hồng 11

18,3 33,5 8,92 23,3 97,5 98,7 1,6 15,8 94,8 94,6 1,9 14,6 93,7 91,3 1,6 15,1 18,2 29 7,08 21 95,7 97 1,5 17 96,7 97 2,3 15 96,3 95 1,9 14 0,1 4,5 -0,16 2,3 1,8 1,7 0,1 -1,2 -1,9 -2,4 -0,4 -0,4 -2,6 -3,7 -0,3 1,1 0,55 13,43 1,79 9,87 1,84 1,72 6,25 7,59 2,00 2,53 21,05 2,73 2,77 4,05 18,75 7,28 Độ đục (NTU) TSS (mg/l) COD(mg/l) BOD5 (mg/l) Độ đục (NTU) TSS (mg/l) COD(mg/l) BOD5 (mg/l) Độ đục (NTU) TSS (mg/l) COD(mg/l) BOD5 (mg/l) Độ đục (NTU) TSS (mg/l) COD(mg/l) BOD5 (mg/l)

Bảng 3.41. Kết quả đánh giá độ chính xác đối với ảnh vệ tinh VNREDSat-1A

ngày 21/12/2017

STT

Điểm kiểm tra

Thông số chất lượng nước

Giá trị quan trắc

Sai số (mg/l)

Sai số (%)

Linh Đàm 3

Hồ Zin 4

Khu vực hồ, đầm

Hồ Tây 7

Giá trị tính toán từ hàm hồi quy 13,90 19,13 14,75 8,34 19,09 24,07 14,82 4,87 12,41 15,46 19,14 7,34

13,41 21 14,7 11 20,72 21 15,7 4 13,14 14 21,1 9

0,49 -1,87 0,05 -2,66 -1,63 3,07 -0,88 0,87 -0,73 1,46 -1,96 -1,66

3,52 9,77 0,33 31,89 8,53 12,43 5,94 17,86 5,88 9,44 10,24 22,61

Độ đục (NTU) TSS (mg/l) COD(mg/l) BOD5 (mg/l) Độ đục (NTU) TSS (mg/l) COD(mg/l) BOD5 (mg/l) Độ đục (NTU) TSS (mg/l) COD(mg/l) BOD5 (mg/l)

128

Hồ Tây 2

Sông Hồng 3

Sông Hồng 7

Khu vực sông Hồng

Sông Hồng 12

15,89 16 20,3 5 71,26 91 0,95 14 89,25 100 1,05 13 95,18 115 1,59 12

-1,48 0.95 -0,64 1,27 2,64 -0,62 0,01 -4,08 -0,36 6,67 0,45 1,44 -0,99 -1,69 -0,18 2,31

10,27 5,60 3,25 20,25 3,57 0,68 1,04 41,13 0,40 6,25 30,0 9,97 1,05 1,49 12,76 16,14

14,41 16,95 19,66 6,27 73,90 90,38 0,96 9,92 88,89 106,67 1,50 14,44 94,19 113,31 1,41 14,31

Độ đục (NTU) TSS (mg/l) COD(mg/l) BOD5 (mg/l) Độ đục (NTU) TSS (mg/l) COD(mg/l) BOD5 (mg/l) Độ đục (NTU) TSS (mg/l) COD(mg/l) BOD5 (mg/l) Độ đục (NTU) TSS (mg/l) COD(mg/l) BOD5 (mg/l)

3.4 Đánh giá chất lượng nước mặt khu vực Hà Nội từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A

Từ kết quả xác định hàm hồi quy giữa giá trị phổ phản xạ thu được từ

ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội và giá trị hàm lượng các thông số chất lượng nước tại các vị trí lấy mẫu, qua so sánh giá trị hệ số R2, trong luận

án lựa chọn đánh giá chất lượng nước mặt khu vực Hà Nội thông qua hai

thông số: độ đục và TSS. Thông số BOD5 và COD không được lựa chọn do

độ chính xác trong kết quả hồi quy không cao, thể hiện mối quan hệ không

chặt chẽ với phổ phản xạ xác định từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A.

Sau khi lựa chọn được hàm hồi quy tối ưu, trong luận án tiến hành tính

toán giá trị các thông số chất lượng nước từ phổ phản xạ xác định từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A khu vực Hà Nội. Quá trình tính toán được thực hiện bằng công

cụ Modeler Maker trên phần mềm xử lý ảnh vệ tinh ERDAS IMAGINE 2014.

Sau khi tính toán hàm lượng các thông số chất lượng nước, khu vực

nước mặt được tách riêng để đánh giá phân bố hàm lượng các thông số chất

129

lượng nước. Kết quả xây dựng sơ đồ phân bố hàm lượng các thông số chất

lượng nước (độ đục, TSS) từ ảnh vệ tinh VNREDSat-1A khu vực Hà Nội

chụp ngày 20/10/2016 và 21/12/2017 được trình bày trên các hình 3.22 - 3.29.

a) Đối với ảnh vệ tinh VNREDSat-1A chụp ngày 20/10/2016

Khu vực hồ, đầm: Hàm lượng độ đục có sự chênh lệch rất lớn giữa các

hồ, ao khu vực Hà Nội. Giá trị tối đa của thông số độ đục ghi nhận ngày

20/10/2016 đạt 289,257 NTU, trong khi giá trị tối thiểu đạt 4,083. Các khu

vực có hàm lượng độ đục cao phân bố ở các hồ như Linh Đàm, Định Công,

Hồ Zin, trong đó cao nhất ở hồ Định Công. Đây đều là các hồ trong các khu

dân cư, bị ảnh hưởng nặng nề bởi nước thải sinh hoạt cũng như rác thải. Giá

trị hàm lượng độ đục trong nước mặt ven các hồ cũng cao hơn so với khu vực

xa bờ. Trong khi đó, nước mặt tại các hồ trong công viên Yên Sở và Đầm Lớn

có giá trị hàm lượng độ đục đạt thấp (hình 3.22).

SƠ ĐỒ PHÂN BỐ HÀM LƯỢNG ĐỘ ĐỤC KHU VỰC HỒ, ĐẦM NĂM 2016

Hình 3.22. Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng độ đục từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 20/10/2016 khu vực hồ, đầm (Hà Nội)

Tương tự như với thông số độ đục, giá trị hàm lượng TSS trong nước

130

mặt ở khu vực hồ, đầm tại Hà Nội cũng có sự chênh lệch rất lớn. Hàm lượng

TSS cao nhất đạt tới 206,973 mg/l, trong khi hàm lượng thấp nhất chỉ là 2,927

mg/l. Các hồ ở khu vực dân cư bị ảnh hưởng bởi hoạt động của con người như

hồ Định Công, Linh Đàm, Hồ Zin có hàm lượng TSS rất cao. Trong khi đó,

nước mặt tại các hồ trong công viên Yên Sở, Đầm Lớn...có hàm lượng TSS

thấp hơn rất nhiều (hình 3.23).

SƠ ĐỒ PHÂN BỐ HÀM LƯỢNG TSS KHU VỰC HỒ, ĐẦM NĂM 2016

Hình 3.23. Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng TSS từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 20/10/2016 khu vực hồ, đầm (Hà Nội)

Khu vực sông Hồng: Hàm lượng độ đục trong nước mặt sông Hồng

nhìn chung đạt khá cao và không có sự chênh lệch quá lớn như đối với nước

mặt trong các hồ, đầm khu vực Hà Nội. Giá trị hàm lượng độ đục cao nhất ghi

nhận vào ngày 20/10/2016 là 169,457 NTU, giá trị thấp nhất đạt 54,088. Hàm

lượng độ đục đạt cao ở khu vực ven bờ, ven các bãi bồi giữa sông Hồng.

Càng ra xa bờ, hàm lượng độ đục có xu hướng giảm (hình 3.24).

Phân bố hàm lượng TSS trong nước mặt khu vực sông Hồng ngày

20/10/2016 cũng khá tương đồng so với thông số độ đục. Giá trị hàm lượng

TSS đạt cao nhất là 154,993 mg/l; giá trị thấp nhất đạt 44,694 mg/l. Các khu

131

vực có hàm lượng TSS cao cũng phân bố ven bờ sông Hồng, càng ra xa bờ,

hàm lượng TSS càng giảm. Điều này có thể lý giải do nước mặt khu vực ven

bờ sông Hồng bị ảnh hưởng bởi các cống xả nước thải sinh hoạt, nước thải

công nghiệp (hình 3.25).

SƠ ĐỒ PHÂN BỐ HÀM LƯỢNG ĐỘ ĐỤC KHU VỰC SÔNG HỒNG NĂM 2016

Hình 3.24 Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng độ đục từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 20/10/2016 khu vực sông Hồng (Hà Nội)

SƠ ĐỒ PHÂN BỐ HÀM LƯỢNG TSS KHU VỰC SÔNG HỒNG NĂM 2016

Hình 3.25 Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng TSS từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 20/10/2016 khu vực sông Hồng (Hà Nội)

132

b) Đối với ảnh VNREDSat-1A chụp ngày 21/12/2017

Khu vực hồ, đầm: Hàm lượng độ đục trong nước mặt khu vực hồ, ao ở

Hà Nội ngày 21/12/2017 nhìn chung có sự chênh lệch không lớn (hình 3.26).

Phần lớn các hồ, đầm ở Hà Nội có hàm lượng độ đục trong khoảng từ 30 – 60

NTU. Giá trị hàm lượng độ đục đạt thấp ghi nhận cục bộ tại Đầm Đỗi, gần hồ

Định Công. Trong khi đó tại các hồ, đầm lớn như Hồ Tây, hồ Định Công, hồ

Linh Đàm, các hồ trong công viên Yên Sở, Đầm Lớn, giá trị hàm lượng độ

đục nhìn chung khá tương đồng nhau và thấp hơn đáng kể so với đợt quan

trắc tháng 10/2016.

SƠ ĐỒ PHÂN BỐ HÀM LƯỢNG ĐỘ ĐỤC KHU VỰC HỒ, ĐẦM NĂM 2017

Hình 3.26 Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng độ đục từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 21/12/2017 khu vực hồ, đầm (Hà Nội)

Đối với thông số TSS, sự chênh lệch hàm lượng TSS trong nước mặt

các hồ, đầm ở Hà Nội ngày 21/12/2017 nhìn chung rõ ràng hơn so với thông

số độ đục. Nước mặt ở khu vực phía nam Hồ Tây, các hồ trong công viên Yên

133

Sở nhìn chung có hàm lượng TSS đạt thấp, trong khi nước mặt ở phía bắc Hồ

Tây, hồ Định Công, hồ Linh Đàm và Đầm Lớn có giá trị cao hơn (hình 3.27).

SƠ ĐỒ PHÂN BỐ HÀM LƯỢNG TSS KHU VỰC HỒ, ĐẦM NĂM 2017

Hình 3.27 Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng TSS từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 21/12/2017 khu vực hồ, đầm (Hà Nội)

Khu vực sông Hồng: Hàm lượng độ đục trong nước mặt sông Hồng

ngày 21/12/2017 nhìn chung khá cao, trong đó giá trị lớn nhất đạt 112,203

NTU; giá trị thấp nhất đạt 75,177 NTU. Phía bắc và trung tâm khu vực nghiên

cứu có hàm lượng độ đục cao, trong khi ở phía nam và chi lưu sông Hồng,

hàm lượng độ đục đạt thấp hơn. Hàm lượng độ đục cũng có xu hướng cao ở

ven bờ, giảm dần khi ra xa bờ (hình 3.28).

Phân bố hàm lượng TSS trong nước mặt sông Hồng ngày 21/12/2017

nhìn chung khá tương đồng so với thông số độ đục. Mặc dù vậy, sự chênh

lệch hàm lượng TSS nhìn chung rõ ràng hơn so với độ đục (hình 3.29). Giá trị

hàm lượng TSS cao nhất và thấp nhất ngày 21/12/2017 khu vực sông Hồng

tương ứng là 139,943 mg/l và 14,96 mg/l. Phía bắc và trung tâm khu vực

nghiên cứu cũng có hàm lượng TSS đạt cao hơn so với phía nam và chi lưu

134

sông Hồng. Có thể nhận thấy, hàm lượng TSS đạt cao nhất tại khu vực tiếp

giáp với chi lưu sông Hồng (hình 3.29).

Nhìn chung, có thể nhận thấy, nước mặt tại các sông, hồ ở Hà Nội có

hàm lượng chất lơ lửng và độ đục cao, đặc biệt ở khu vực sông Hồng và hồ

Định Công. Nếu so sánh với Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về chất lượng nước

mặt QCVN 08-MT:2015/BTNMT, hàm lượng độ đục và chất lơ lửng trong

nước mặt khu vực hồ Định Công và sông Hồng cao hơn tiêu chuẩn cho phép

rất nhiều lần. Nguyên nhân dẫn đến nước có độ đục và hàm lượng chất lơ

lửng cao ở những khu vực này là do nước thải sinh hoạt và nước thải công

nghiệp từ các nhà máy, xí nghiệp thải ra.

Hình 3.28 Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng độ đục từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 21/12/2017 khu vực sông Hồng (Hà Nội)

135

Hình 3.29 Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng TSS từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A chụp ngày 21/12/2017 khu vực sông Hồng (Hà Nội)

3.5 Kết luận chương 3

Ảnh vệ tinh quang học độ phân giải cao VNREDSat-1A có thể sử dụng

hiệu quả trong xác định hàm lượng các thông số chất lượng nước với độ chính

xác đảm bảo, trong đó phương án sử dụng cả 4 kênh đa phổ cho phép thể hiện

chính xác hơn phân bố hàm lượng các thông số chất lượng nước so với việc

sử dụng kênh đơn hoặc sử dụng 2, 3 kênh.

So sánh kết quả xác định hàm lượng các thông số chất lượng nước cho

thấy, độ chính xác trong xác định hàm lượng các thông số chất lượng nước

bằng ảnh vệ tinh VNREDSat-1A sau khi hiệu chỉnh khí quyển cao hơn đáng kể so với ảnh trước khi hiệu chỉnh khí quyển (thể hiện ở giá trị hệ số R2).

Phân tích kết quả nhận được cho thấy, nước mặt khu vực Hà Nội có

hàm lượng chất lơ lửng và độ đục cao, có những nơi vượt quy chuẩn cho phép

nhiều lần như hồ Định Công, khu vực ven bờ sông Hồng...Hàm lượng chất lơ

lửng trong nước được ghi nhận cao nhất lên đến 206,973 mg/l, trong khi hàm

lượng độ đục cao nhất đạt 289,257 NTU.

136

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Kết luận

Qua quá trình nghiên cứu, trong luận án đã xây dựng quy trình công

nghệ giám sát chất lượng nước mặt bằng dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A,

thực nghiệm đánh giá chất lượng nước mặt đối với khu vực nước động (các

hồ, đầm) và nước động (sông Hồng) tại Hà Nội. Từ những kết quả đạt được

trong luận án đưa ra các kết luận sau:

1. Dữ liệu ảnh vệ tinh quang học độ phân giải cao VNREDSat-1A có thể sử

dụng hiệu quả trong nghiên cứu, đánh giá chất lượng nước mặt. Kết quả

nhận được cho thấy, khi sử dụng cả 4 kênh đa phổ ảnh vệ tinh VNREDSat-

1A xác định hàm hồi quy giữa giá trị phổ phản xạ và hàm lượng các thông số nước mặt tại các điểm đo cho độ chính xác cao hơn. Giá trị hệ số R2

trong các hàm hồi quy này có thể đạt trên 0.9, thể hiện mối quan hệ chặt

chẽ giữa phổ phản xạ thu được từ ảnh vệ tinh và hàm lượng các thông số

chất lượng nước.

2. Đã xây dựng được quy trình công nghệ, giám sát môi trường nước mặt

thông qua các thông số chất lượng nước mặt từ dữ liệu ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A.

3. Đã xây dựng được hàm quan hệ giữa hàm lượng các thông số chất lượng

nước xác định từ các mẫu thực địa và giá trị phổ phản xạ từ ảnh vệ tinh

VNREDSat-1A sau khi đã hiệu chỉnh khí quyển.

4. Kết quả nghiên cứu đã minh chứng tính hiệu quả và độ tin cậy của công

nghệ viễn thám trong đánh giá và giám sát chất lượng nước mặt so với các

phương pháp nghiên cứu truyền thống.

5. Góp phần minh chứng tính hiệu quả của dữ liệu ảnh vệ tinh quang học

VNREDSat-1A trong xác định phân bố hàm lượng các thông số chất lượng

nước mặt, phục vụ công tác giám sát, đánh giá và thành lập bản đồ chất

137

lượng nước mặt.

6. Góp phần cung cấp thông tin để các nhà quản lý đưa ra các biện pháp trong

giám sát và ứng phó với ô nhiễm môi trường nước mặt ở khu vực Hà Nội.

Bên cạnh đó, kết quả nhận được trong đề tài cũng có thể sử dụng, tham

khảo trong công tác nghiên cứu khoa học, giảng dạy ở các trường đại học,

viện nghiên cứu.

Kiến nghị

Trên cơ sở những kết quả đạt được, nghiên cứu sinh đề xuất một số

kiến nghị sau:

1. Do khả năng chủ động trong cung cấp nguồn dữ liệu, các cơ quan quản lý

Nhà nước có thể xây dựng phần mềm tự động cập nhật và xác định hàm

lượng các thông số chất lượng nước phục vụ công tác giám sát và đánh giá

chất lượng môi trường nước mặt ở Việt Nam.

2. Để thể hiện được đầy đủ đặc điểm phân bố hàm lượng các thông số chất

lượng nước, đặc biệt với các thông số như BOD5, COD; Số lượng điểm lấy

mẫu chất lượng nước cần đủ lớn và phân bố đều trên địa bàn khu vực

nghiên cứu.

138

CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ

1. Mạc Văn Chiến, Trần Văn Ý, Nguyễn Thanh Tuấn, Lưu Thế Anh, Đinh

Thị Thu Hiền (2014), “Ứng dụng công nghệ viễn thám GIS thành lập bản

đồ thảm thực vật và bước đầu ước tính khả năng tích tục cacbon ở vườn

quốc gia Yok Don”, Tạp chí khoa học đo đạc và bản đồ, số 21, tháng 9-

2014.

2. Đinh Thị Thu Hiền (2017), “Đánh giá chất lượng môi trường nước mặt

sông hồng khu vực Thành phố Hà Nội bằng ảnh vệ tinh Sentinel - 2A”, Tạp

chí khoa học và bản đồ, số 34, tháng 12-2017.

3. Đinh Thị Thu Hiền (2017), “Nghiên cứu đề xuất quy trình đánh giá chất

lượng môi trường nước mặt từ ảnh vệ tinh VNREDSat - 1A”, Tạp chí Tài

nguyên và môi trường, số 24 (278), kỳ 2, tháng 12 năm 2017.

4. Đinh Thị Thu Hiền, Trần Xuân Trường, Nguyễn Văn Trung (2017),

“Nghiên cứu phương pháp xác định các thông số chất lượng nước mặt từ

dữ liệu ảnh vệ tinh quang học VNREDSat - 1A”, Tạp chí Tài nguyên và

môi trường, số 24 (278), kỳ 2, tháng 12 năm 2017.

5. Đinh Thị Thu Hiền, Lê Thanh Toàn (2018), “Mối quan hệ giữa phổ phản

xạ và hàm lượng độ đục (NTU) nước mặt khu vực hồ, đầm Hà Nội từ dữ

liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 sau khi hiệu chỉnh khí

quyển”, Tạp chí Tài nguyên và môi trường, số 13 (291), kỳ 1, tháng 7 năm

2018.

6. Đinh Thị Thu Hiền, Đinh Lam Thắng (2018), “Mối quan hệ giữa phổ phản

xạ và hàm lượng chất lơ lửng (TSS) nước mặt khu vực hồ, đầm Hà Nội từ

dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat-1A ngày 20/10/2016 sau khi hiệu chỉnh khí

quyển”, Tạp chí Tài nguyên và môi trường, số 14 (292), kỳ 2, tháng 7 năm

2018.

139

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1. Nguyễn Tác An, Tống Phước Hoàng Sơn, Phan Minh Thụ (2003). Ứng

dụng công nghệ viễn thám trong nghiên cứu phân bố chlorophyll ở

Biển Đông, Việt Nam, Hội nghị "Những vấn đề nghiên cứu cơ bản

trong Khoa học sự sống, Huế.

2. Nguyễn Ngọc Anh (2013). Ứng dụng viễn thám giám sát sự suy giảm

hàm lượng chlorophyll do ô nhiễm môi trường biển tỉnh Cà Mau,

Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội.

3. Phạm Thế Anh, Nguyễn Văn Huy (2013). Ứng dụng chỉ số WQI đánh

giá hiện trạng chất lượng môi trường nước mặt thành phố Đà Lạt, Bản

tin Khoa học và Giáo dục.

4. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2012). Báo cáo môi trường quốc gia,

phần Môi trường nước mặt, chương 1: Tổng quan về nước mặt Việt

Nam.

5. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2012). Báo cáo môi trường quốc gia,

phần Môi trường nước mặt, chương 2: Nguồn gây ô nhiễm môi trường

nước mặt.

6. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2010). Phương pháp tính toán chỉ số

chất lượng nước WQI.

7. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2015). Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về

chất lượng môi trường nước mặt (QCVN 08-MT:2015/BTNMT).

8. Cục Viễn thám quốc gia (2011). Sử dụng công nghệ viễn thám và GIS

xây dựng cơ sở dữ liệu thành lập bản đồ diễn biến vùng ô nhiễm nguồn

nước thải từ các khu công nghiệp, đô thị nhằm đưa ra cảnh báo các

vùng có nguy cơ ô nhiễm thuộc vùng kinh tế trọng điểm miền Bắc, Dự

án nghiên cứu khoa học.

140

9. Trương Văn Đàn, Lê Văn Dân, Võ Thị Phương Anh (2014). Ứng dụng

hệ thống thông tin địa lý (GIS) và chỉ số chất lượng nước (WQI) trong

phân vùng chất lượng nước phục vụ hoạt động nuôi trồng thủy sản ở

đầm phá xã Phú Mỹ, huyện Phú Vang, Tạp chí Nông nghiệp và Phát

triển Nông thôn, số 9.

10. Nguyễn Thị Thu Hà, Bùi Đình Cảnh, Nguyễn Thiên Phương Thảo, Bùi

Thị Nhị (2016). Thử nghiệm mô hình hóa sự phân bố không gian của

hàm lượng chlorophyll-a và chỉ số trạng thái phú dưỡng nước Hồ Tây

sử dụng ảnh Sentinel-2A,Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học

Trái đất và Môi trường 32, 2S, trang 121-130.

11. Nguyễn Thị Lệ Hằng, Vũ Danh Tuyên, Trịnh Lê Hùng (2017). Ứng dụng

GIS và chỉ số WQI trong đánh giá chất lượng nước mặt, thử nghiệm cho khu

vực Cẩm Phả, Quảng Ninh, Tạp chí Công nghiệp Mỏ, số 1, trang 55-59.

12. Lê Thị Phương Mai (2012). Sử dụng ảnh vệ tinh đa thời gian để đánh

giá ảnh hưởng do biến động của một số đối tượng bao gồm sử dụng đất,

rừng ngập mặn, hàm lượng chất lơ lửng trong bề mặt nước biển đến

biến động đường bờ khu vực tỉnh Cà Mau, Đề tài Nghiên cứu khoa học

cấp bộ, Bộ Tài nguyên và Môi trường.

13. Nguyễn Đình Minh (2002). Nghiên cứu tài nguyên nước mặt khu vực

Hà Nội bằng phương pháp viễn thám và GIS, Đề tài Nghiên cứu khoa

học, Trường Đại học Khoa học tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội.

14. Tôn Thất Lãng (2010). Xây dựng cơ sở dữ liệu GIS kết hợp với mô

hình tính toán và chỉ mục chất lượng nước để phục vụ công tác quản lý

và kiểm soát chất lượng nước hệ thống sông Sài Gòn-Đồng NaiĐề tài

Nghiên cứu khoa học, Trung tâm Công nghệ và Môi trường, 2010.

15. Nguyễn Quốc Phi, Phí Trường Thành, Nguyễn Thị Ánh Nguyệt (2014).

Ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên cứu chất lượng nước khu vực

ven biển Cửa Đáy,Tạp chí Các khoa học về Trái đất, tập 36.

141

16. Nguyễn Duy Phú (2012). Áp dụng phương pháp tính toán chỉ số chất

lượng nước (WQI) cho sông Hồng (đoạn chảy qua địa bàn thành phố

Hà Nội), Luận văn Thạc sỹ.

17. Lê Minh Sơn (2008). Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh để xác định

nhiệt độ và hàm lượng chlorophyll bề mặt nước biển, Đề tài Nghiên

cứu khoa học cấp Bộ, Bộ Tài nguyên và Môi trường.

18. Nguyễn Thanh Sơn(2005). Đánh giá tài nguyên nước Việt Nam, Nhà

xuất bản Đại học Quốc gia Hà Nội.

19. Nguyễn Văn Thảo (2016). Nghiên cứu các phương pháp phân tích, đánh

giá và giám sát chất lượng nước ven bờ bằng tư liệu viễn thám độ phân

giải cao và độ phân giải trung bình, đa thời gian; Áp dụng thử nghiệm cho

ảnh của vệ tinh VNREDSat-1, Đề tài Nghiên cứu khoa học cấp Nhà

nước, 2016.

20. Nguyễn Văn Thảo, Vũ Duy Vĩnh, Nguyễn Đắc Vệ, Phạm Xuân Cảnh

(2016). Xây dựng thuật toán xử lý dữ liệu viễn thám xác định hàm

lượng vật chất lơ lửng,Tạp chí Khoa học và Công nghệ Biển 16, trang

129-135.

21. Lê Văn Thăng, Trần Đặng Bảo Thuyên, Trần Quang Lộc (2013). Đánh

giá xu thế biến đổi chất lượng nước Sông Hương từ năm 2003 - 2012,

theo không gian và thời gian bằng chỉ số chất lượng nước (WQI), Tạp

chí Môi trường, số 08.

22. Phạm Vọng Thành (2007). Công nghệ viễn thám. Bài giảng hệ cao hoc,

Trường Đại học Mỏ Địa chất.

23. Lê Trình (2008). Nghiên cứu phân vùng chất lượng nước theo các chỉ

số chất lượng nước (WQI) và đánh giá khả năng sử dụng các nguồn

nước sông, kênh rạch ở thành phố Hồ Chí Minh, Đề tài Nghiên cứu

khoa học, Phân viện Công nghệ mới và Bảo vệ môi trường.

142

Tiếng Anh

24. Brando V., Dekler A., Marks A., Qin Y., Oubelkheir K. (2006).

Chlorophyll and suspended sediment assessment in a macrotidal

tropical estuary adjacent to the Great Barrier Reef, Cooperative

research centre for coastal zone, estuary and waterway management,

Technical report 74.

25. Brezonik P. (2005). Landsat based remote sensing of lake water quality

characteristics, including chlorophyll and colored dissolved organic

matter (CDOM), Lake and Reservoir Management 21, 373-382.

26. Chavez P.S. (1996). Image-based atmospheric corrections – revisited

and improved.» Photogrammetric Engineering and Remote Sensing

62(9), 1025-1036.

27. Chen Z., J. D. Hanson, P. J. Curran (1991). The form of the relationship

between suspended sediment concentration and spectral reflectance: its

implications for the use of Daedalus 1268 data,International Journal of

Remote Sensing 12(1), 215-222.

28. Chen Z., P. J. Curran, J. D. Hansom (1992). Derivative reflectance

spectroscopy to estimate suspended sediment concentration, Remote

Sensing of Environment 40, 1, 67-77.

29. Cheng K.S., Tsu Chiang Lei (2001). Reservoir trophic state evalution

using LANDSAT TM images, Journal of the American water resources

association 37(5), 1321-1334.

30. Dekker, A., Z. Zamurovic-Nenad, H. Hoogenboom, S. Peters(1996).

Remote sensing, ecological water quality modelling and in situ

measurements: A case study in shallow lakes, Hydrologycal Science

Journal 41, 531-547.

31. Doxaran D., Castaing P., Lavender S.J. (2006). Monitoring the

maximum turbidity zone and detecting fine – scale turbidity features in

143

the Gironde estuary using high spatial resolution satellite sensor (Spot

HVR, LANDSAT ETM+) data, International Journal of Remote

Sensing 27(11), 2303-2321.

32. Doxaran D., Froidefond J.M., Lavender S.J., Castaing P. (2002).

Spectral signature of highly turbid waters application with SPOT data

to quantify suspended particulate matter concentrations, Remote

Sensing of Environment 81, 149-161.

33. Doxaran D., J. M. Froidefond, P. Castaing, M. Babin (2009). Dynamics

of the turbidity maximum zone in a macrotidal estuary (the Gironde,

France): Observations from field and MODIS satellite data, Estuarine,

Coastal and Shelf Science 81(3), 321-332.

34. El-Din M.S., A. Gaber, M. Koch, R.S. Ahmed, I. Bahgat (2013).

Remote sensing application for water quality assessment in lake timsah,

Suez canal, Egypt, Journal of Remote Sensing and Technology, 2013.

35. Evans M.E. (2002). Environmental application of Hyperspectral remote

sensing: managing liability in an age of Transparency, The 17th World

petroleum congress, Rio de Janieiro, Brazil.

36. Frohn R.C., Autrey B.C. (2007). Ohio rever water quality assessment

using Landsat 7 data, SWIMS Conference, Chicago.

37. Giardino C., V.E. Brando, A.G. Dekker, N. Strömbeck, G. Candiani

(2007). Assessment of water quality in Lake Garda (Italy) using

hyperion, Remote Sensing of Environment 109, 183-195.

38. Gholizadeh M.H., Melesse A.M., Reddi L. (2016). A comprehensive

review on water quality parameters estimation using remote sensing

techniques, Sensors, 16, 2-43.

39. Gower J., King Stephanie (2004). Satellite fluorescenceas a measure of

ocean surface chlorophyll, Gayana 68(2), 252-258.

144

40. Guzman V.R., Santaella F.G. (2009). Using MODIS 250m Imagery to

Estimate Total suspended sediment in a Tropical open bay, International

Journal of Systems Applications, Engineering and Development 3(1), 36-

44.

41. Harrington J. R., F. R. Schiebe, J. F. Nix (1992). Remote sensing of Lake

Chicot, Arkansas: Monitoring suspended sediments, turbidity, and Secchi

depth with Landsat MSS data, Remote Sensing of Environment 39(2), 15-

27.

42. Hellweger F., P. Schlosser, U. Lall, J. Weissel (2004). Use of satellite

imagery for water quality studies in new york habor,Estuar. Coast.

Shelf Sci. 61, 437-448.

43. Hubert Loisel, Vincent Vantrepotte, Cédric Jamet, Dinh Ngoc Dat

(2013). Challenges and New Advances in Ocean Color Remote Sensing

of Coastal Waters, I Topics in Oceanography, INTECH.

44. Ledner S., Anders I., Gayer G. (2004). High resolution maps of

suspended particulate matter concentration in the German Bight,

EARSeL eProceedings 3.

45. Liu Jiaming, Zhang Yanjun, Yuan Di, Song Xingyuan (2015).

Empirical Estimation of Total Nitrogen and Total Phosphorus

Concentration of Urban Water Bodies in China Using High Resolution

IKONOS Multispectral Imagery, Water 7, 6551-6573.

46. Mayo M. (1995). Chlorophyll distribution in lake Kinneret determined

from Landsat TM data, International Journal of Remote Sensing 16(1),

175-182.

47. Mobley C.(1989). A numerical model for computation of radiance

distributions in natural waters, Limnology and Oceanography 34(8),

1473-1483.

145

48. Mobley C. (1999). Estimation of the remote-sensing reflectance from

above-surface measurements, Applied Optics38, 7442-7455.

49. Montalvo L.G. (2010). Spectral analysis of suspended material in

coastal waters: a comparison between band math equations,

http://gers.uprm.edu/geo16225/pdfs/l_montalvo.

50. Nguyen Thi Thu Ha, Koike K. (2011). Integrating satellite imagery and

geostatistics of point samples for monitoring spatio-temporal changes

of total suspended solids in bay waters: application to Tien Yen Bay

(Northern Vietnam), Frontiers of Earth Science 5(3), 305-316.

51. Novo E. M. M., C. A. Steffen, C. Z. F. Braga (1991). Results of a

laboratory experiment relating spectral reflectance to total suspended

solids, Remote Sensing of Environment 36, 67-72.

52. Oki Kazuo, Wang Yi, Oki Taikan, Yamashiki Yosuke, Takara Karou

(2012). Analysis of stream water quality and estimation of nutrient load

with the aid of Quick Bird remote sensing imagery, Hydrological Sciences

Journal 57.

53. Olet E. (2010). Water quality monitoring of Roxo reservior using

LANDSAT images and In – situ measurements, International Institude for

Geo-Information Science and Earth Observation Enschede, the

Netherland.

54. Ritchie J. C., C. M. Cooper, F. R. Schiebe (1990). The relationship of

MSS and TM digital data with suspended sediments, chlorophyll, and

temperature in Moon Lake, Mississippi, Remote Sensing of

Environment 33, 137-148.

55. Ritchie J. C., C. M. Cooper, J. Yongqing (1987). Using Landsat

multispectral scanner data to estimate suspended sediments in Moon

Lake, Mississippi, Remote Sensing of Environment 23, 65-81.

146

56. Ritchie J. C., F. R. Schiebe, J. R. McHenry (1976). Remote sensing of

suspended sediments in surface waters,Journal of American Society of

Photogrammetry 42, nr. 12: 1539-1545.

57. Rodriguez-Guzman, Vilmaliz (2009). Remote sensing of suspended

sediment in Mayaguez Bay associated with inland soil erosion rates,

Mayaguez Campus: University of Puerto Rico.

58. Rundquist D.C., L. Han, J.F. Schalles, J.S. Peake (1996). Remote

measurement of algal chlorophyll in surface waters: The case for the

first derivative of reflectance near 690 nm,Photogramm. Eng. Remote

Sens. 62: 195-200.

59. Somvanshi S., Kunwar P., Singh N.B., Kachhwaha T.S. (2011). Water

Turbidity Assessment in Part of Gomti River Using, Geospatia world

forum, Hyderabad, India.

60. Sudheẻ K.P., Chaubey I., Gard V. (2006). Lake water quality

assessment from LANDSAT thematic mapper data using neural

network: an approach to optimal band combination selection,Journal of

the American Water Resources Association, 1683-1695.

61. Sylvain Ouillon, Pascal Douillet, Anne Petrenko, Jacques Neveux, Cécile

Dupouy, Jean-Marie Froidefond, Serge Andréfouët, Alain Muñoz-

Caravaca (2008). Optical Algorithms at Satellite Wavelengths for Total

Suspended Matter in Tropical Coastal Waters,Sensors 8, nr. 7, 4165-4185.

62. Thome, K.J. (2001). Absolute radiometric calibration of Landsat 7

ETM+ using the reflectance-based method,Remote Sensing of

Environment 78: 27-38.

63. Tomic M. (2014). The use of methods of remote sensing and GIS

application in monitoring water quality on the example of the mining

basin Kolubara, Lazarevac, Geonauka 1.

147

64. Trinh Le Hung (2014). Mapping suspended sediment concentrations in

surface water of Tri An lake using remote sensing and GIS, Journal of

Science, Hue University 96, 8, 59-70.

65. Ustun B. (2011). Mapping water quality by using satellite imagery,FIG

Working Week, Marrakech, Marocco.

66. Yuan – Fong Su, Jun – Jih Liou, Ju – Chen Hou, Wei – Chun Hung, Shu

– Mei Hsu, Yi – Ting Lien, Ming – Daw Su, Ke – Sheng Cheng, Yeng –

Fung Wang (2008). A muitivariate model for coastal water

qualitymapping ysing satellite remote sensing images,Sensors 8, 6321-

6339.

67. Water quality retrievals from combined Landsat TM data and ERS-2

SAR data in the gulf of finlandIEEE Trans. Geosci. Remote Sens.IEEE

Trans. Geosci. Remote Sens412003622-629

68. Woldai T. (2011). Application of remotely sensed data and GIS in

assessing the impact of mining activities on the Environment,17th

International Mining Congress and exhibition of Turkey-IMCET2.

69. Wong M.S., Nichol J.E., Lee K.H., Emerson N. (2008). Modelling

water quality using TERRA/MODIS 500m satellite images,The

International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and

Spatial Information Science. 2008.

70. Wuiqi He, Shan Chen, Xuehua Liu, Jining Chen (2008). Water quality

monitoring in slightly – polluted body through remote sensing – a case

study in Guanting Reservoir Beijing, China,Front. Environment. Engin.

China 1, 1-11.

71. Wang J.J., Xi Lu, Soo Chin Liew, Yue Zhou (2009). Retrieval of

suspended sediment concentrations in large turbid rivers using

LANDSAT ETM+: an example from the Yangtze river, China,Earth

Surface Processes and Landforms, 34, 1082-1092.

148

72. Xing Ping Wen, Xiao Feng Yang (2010). Monitoring of Water quality

using remote sensing data mining,Knowledge-oriented Applications in

Data mining, 135-146.

73. Yang M. D., C.J. Merry, R.M. Sykes (1996). Adaptive Short-Term

Water Quality Forecasts Using Remote Sensing and GIS, Ohio State

University: Columbus, OH, USA.

74. Yuan – Fong Su, Jun – Jih Liou, Ju – Chen Hou, Wei – Chun Hung, Shu

– Mei Hsu, Yi – Ting Lien, Ming – Daw Su, Ke – Sheng Cheng, Yeng –

Fung Wang (2008). A muitivariate model for coastal water quality

mapping using satellite remote sensing images,Sensors 8 (2008): 6321-

6339.

75. Ha N. T. T., Koike K. (2011). Integrating satellite imagery and

geostatistics of point samples for monitoring spatio-temporal changes

of total suspended solids in bay waters: application to Tien Yen Bay

(Northern Vietnam), Frontiers of Earth Science 3 (2011), 305-316.

Website

76. http://topica.edu.vn, Bài 4: Phân tích hồi quy và tương quan.

77. Hồ Đình Duẩn (2005). Xử lý ảnh viễn thám, http://lib.hunre.edu.vn

PHỤ LỤC

PHỤ LỤC 1 SƠ ĐỒ CÁC ĐIỂM LẤY MẪU CHẤT LƯỢNG NƯỚC NĂM 2016 VÀ 2017

S ơ đ ồ c á c đ i ể m

l ấ y m ẫ u c h ấ t l ư ợ n g n ư ớ c n g à y 2 0 / 1 0 / 2 0 1 6

S ơ đ ồ c á c đ i ể m

l ấ y m ẫ u c h ấ t l ư ợ n g n ư ớ c n g à y 2 1 / 1 2 / 2 0 1 7

PHỤ LỤC 2

ẢNH VNREDSAT-1 NGÀY 20/10/2016 VÀ 21/12/2017

VNREDSAT-1 DIMAP product data-sheet

Type

VNREDSAT1 SCENE level 1A

Layer

SCENE V1 M 2016-10-20 03:41:00.644588 0

Format

DIMAP

Raster

GEOTIFF

General Information

Map Name Geometric Processing Level Radiometric Processing Level

SCENE V1 M 2016-10-20 03:41:00.644588 0 SYSTEM SYSTEM

Image dimensions

Number of pixels per line Number of lines Number of spectral bands

1750 1750 4

Dataset framing

Corner #1 #2 #3 #4 Center

Longitude (DEG) E105°45' 42" E105°57' 19" E105°43' 07" E105°54' 45" E105°50' 14"

Latitude (DEG) N21°01' 01" N20°59' 49" N20°49' 45" N20°48' 34" N20°54' 50"

Line 1 1 1750 1750 875

Pixel 1 1750 1 1750 875

SCENE V1 M 2016-10-20 03:41:00.644588 0

Dataset sources SCENE V1 M 2016-10-20 03:41:00.644588 0 Id K - J Line shift Date Time Instrument Sensor Satellite incidence angle Satellite azimuth angle Viewing angle along track Viewing angle across track Sun azimuth Sun elevation

0 2016-10-20 03:41:00.644588 NAOMI1 MS 29.205215 35.039094 24.232418 -11.003249 153.034305 55.534784

NOT-DEFINED

Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu xây dựng quy trình công nghệ giám sát môi trường nước mặt khu vực Hà Nội từ dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat -1A

Mục tiêu nghiên cứu của luận án nhằm xây dựng được quy trình giám sát chất lượng nước mặt một số sông, hồ khu vực Hà Nội từ dữ liệu ảnh vệ tinh VNREDSat - 1A.

-1A

-1A

– 9.52.05.03

Diện tích lưu vực (km2)

Tổng lượng dòng chảy năm (tỷ m3)

TT

Hệ thống sông

Tổng

Tổng

Ngoài nước

Trong nước

Ngoài nước

Trong nước

Tổng lượng các chất ô nhiễm (kg/ngày)

Lượng nước thải

Vùng

Khu vực

(m3/ngày) TSS

BOD COD

Tổng P

Tổng N

Loại

Vệ tinh-Bộ cảm

Ngày phóng

Độ phân giải không gian (m)

Độ phân giải thời gian (ngày)

Độ rộng dải chụp

Độ phân giải cao

1.4.2 Tình hình nghiên cứu trên thế giới

( 1.0 0.01674.cos 0.9856

)

STT

Điểm kiểm tra

Thông số chất lượng nước

Giá trị quan trắc

Sai số (mg/l)

Sai số (%)

Giá trị tính toán từ hàm hồi quy 13,90 19,13 14,75 8,34 19,09 24,07 14,82 4,87 12,41 15,46 19,14 7,34

SƠ ĐỒ PHÂN BỐ HÀM LƯỢNG ĐỘ ĐỤC KHU VỰC HỒ, ĐẦM NĂM 2016

SƠ ĐỒ PHÂN BỐ HÀM LƯỢNG ĐỘ ĐỤC KHU VỰC SÔNG HỒNG NĂM 2016

SƠ ĐỒ PHÂN BỐ HÀM LƯỢNG ĐỘ ĐỤC KHU VỰC HỒ, ĐẦM NĂM 2017

SƠ ĐỒ PHÂN BỐ HÀM LƯỢNG TSS KHU VỰC HỒ, ĐẦM NĂM 2017

PHỤ LỤC

PHỤ LỤC 1 SƠ ĐỒ CÁC ĐIỂM LẤY MẪU CHẤT LƯỢNG NƯỚC NĂM 2016 VÀ 2017

PHỤ LỤC 2

ẢNH VNREDSAT-1 NGÀY 20/10/2016 VÀ 21/12/2017

VNREDSAT-1 DIMAP product data-sheet

Map Name Geometric Processing Level Radiometric Processing Level

PHỤ LỤC 3

PHIẾU KẾT QUẢ THỬ NGHIỆMMẪU NƯỚC

NGÀY 20/10/2016 VÀ 21/12/2017

Có thể bạn quan tâm

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Cơ sở lý luận và thực tiễn kiểm sát việc giải quyết các vụ án kinh doanh, thương mại về tranh chấp hợp đồng tín dụng theo thủ tục giám đốc thẩm của Viện kiểm sát nhân dân ở Việt Nam

Luận án Tiến sĩ: Cơ sở lý luận và thực tiễn kiểm sát việc giải quyết các vụ án kinh doanh, thương mại về tranh chấp hợp đồng tín dụng theo thủ tục giám đốc thẩm của Viện kiểm sát nhân dân ở Việt Nam

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Chất lượng công chức quản lý nhà nước về kinh tế cấp huyện ở thành phố Hà Nội

Luận án Tiến sĩ: Chất lượng công chức quản lý nhà nước về kinh tế cấp huyện ở thành phố Hà Nội

Luận án Tiến sĩ: Xây dựng đội ngũ giảng viên trẻ theo tư tưởng Hồ Chí Minh ở các trường sĩ quan quân đội hiện nay

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Xây dựng đội ngũ giảng viên trẻ theo tư tưởng Hồ Chí Minh ở các trường sĩ quan quân đội hiện nay

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Các điều kiện thúc đẩy sự ra đời tiền kỹ thuật số (CBDC) của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam

Luận án Tiến sĩ: Các điều kiện thúc đẩy sự ra đời tiền kỹ thuật số (CBDC) của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Xây dựng lối sống cho sinh viên các trường đại học ở Đồng bằng sông Cửu Long hiện nay theo tư tưởng Hồ Chí Minh

Luận án Tiến sĩ: Xây dựng lối sống cho sinh viên các trường đại học ở Đồng bằng sông Cửu Long hiện nay theo tư tưởng Hồ Chí Minh

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Hoàn thiện pháp luật về quyền thành lập tổ chức của người lao động tại doanh nghiệp ở Việt Nam

Luận án Tiến sĩ: Hoàn thiện pháp luật về quyền thành lập tổ chức của người lao động tại doanh nghiệp ở Việt Nam

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng và kết quả điều trị ở bệnh nhân tổn thương mạn tính động mạch đùi - khoeo bằng phương pháp can thiệp nội mạch qua da

Luận án Tiến sĩ: Biến đổi sinh kế của người Sán Dìu huyện Sơn Dương, tỉnh Tuyên Quang

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hình ảnh cộng hưởng từ sức căng khuếch tán, tưới máu thận ghép và mối quan hệ với lâm sàng và siêu âm Doppler

Luận án Tiến sĩ: Phát triển suy luận và thái độ thống kê cho sinh viên sư phạm toán qua dạy học thống kê

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu lựa chọn dung dịch lôi cuốn sử dụng trong công nghệ màng thẩm thấu chuyển tiếp để xử lý nước nhiễm mặn thành nước sinh hoạt

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu phương pháp nâng cao độ chính xác phát hiện và nhận dạng tiếng Việt trong ảnh căn cước công dân và ảnh ngoại cảnh

Luận án Tiến sĩ: Biến đổi của hát Xoan tại các làng Xoan gốc tỉnh Phú Thọ (qua nghiên cứu trường hợp làng Xoan Phù Đức và An Thái)

Luận án Tiến sĩ: Bồi dưỡng năng lực thực hành cho học sinh qua sử dụng thí nghiệm tự tạo trong dạy học chương “Từ trường” Vật lí 12 trung học phổ thông CHDCND Lào

Tài liêu mới

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng thuật toán thích nghi và học tăng cường cấu trúc Actor - Critic điều khiển bám quỹ đạo cho robot di động đa hướng mecanum

Luận án Tiến sĩ: Cơ cấu bệnh tim mạch và chất lượng cuộc sống của người cao tuổi mắc suy tim, rung nhĩ điều trị tại Bệnh viện Thống Nhất, thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng giải pháp đảm bảo an toàn thông tin cho quá trình học liên kết dựa trên mật mã

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Phát triển năng lực đánh giá công nghệ cho học sinh trong dạy học môn Công nghệ 11 ở trường trung học phổ thông