Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2024. ISBN: 978-604-82-8175-5
520
ỨNG DỤNG ẢNH VỆ TINH ĐỂ THEO DÕI BIẾN ĐỘNG
MỰC NƯỚC VÀ DUNG TÍCH CHO CÁC HỒ CHỨA
LƯU VỰC NHỎ
Triệu Ánh Ngọc1, Thái Hữu Hùng1, Nguyễn Thanh Hương1, Võ Quang Linh2
1Trường Đại học Thủy lợi, email: Ngocta@tlu.edu.vn
2Trường THPT Hà Nội - Amsterdam
1. GIỚI THIỆU CHUNG
Trong những năm gần đây, công nghệ viễn
thám (Remote Sensing) đã được phát triển
mạnh mẽ và được ứng dụng rộng rãi trong
giám sát và quản lý tài nguyên nước, đặc biệt
là trong theo dõi biến động mực nước và dung
tích của các hồ chứa. Nhờ vào dữ liệu từ các
vệ tinh và các cảm biến từ xa, công nghệ này
giúp theo dõi chính xác và liên tục biến động
mực nước và dung tích của các hồ chứa.
Một số nghiên cứu đã chứng minh hiệu
quả của viễn thám trong việc xác định sự
thay đổi diện tích bề mặt nước hồ. Ví dụ,
nghiên cứu của Duan và cộng sự [1] sử dụng
dữ liệu từ vệ tinh Landsat để ước tính diện
tích bề mặt nước của hồ Poyang ở Trung
Quốc, cho thấy sai số ước tính chỉ ở mức 5%
so với dữ liệu đo đạc thực tế. Nghiên cứu của
Smith và Pavelsky [2] cũng áp dụng phương
pháp viễn thám để giám sát mực nước và
diện tích bề mặt của các hồ lớn trên toàn cầu,
cung cấp các dữ liệu quan trọng cho việc
phân tích biến động nước ngọt toàn cầu.
Hiện nay, việc quản lý các hồ chứa nhỏ gặp
nhiều khó khăn do thiếu hệ thống giám sát và
quan trắc. Khác với các hồ lớn như Hồ Dầu
Tiếng, Hồ Sông Trâu,.. nơi cung cấp nước cho
các thành phố lớn và tưới tiêu hàng ngàn hecta
đất canh tác nên được trang bị thiết bị hiện đại,
các hồ nhỏ thường không được đầu tư tương
ứng vì chỉ phục vụ nhu cầu quy mô nhỏ hơn.
Điều này dẫn đến thiếu dữ liệu quan trọng, gây
khó khăn cho việc tính toán lũ, hay đánh giá
khả năng phục vụ thực tế của các hồ chứa này.
Việc áp dụng công nghệ viễn thám cho các
hồ chứa nhỏ gặp một số khó khăn, chủ yếu
do độ phân giải ảnh vệ tinh thường lớn từ 30-
250m và thời gian chụp không đồng đều làm
giảm độ chính xác phân tích. Để khắc phục
hạn chế, nhóm nghiên cứu đã mở rộng phạm
vi tìm kiếm ảnh chụp từ hai vệ tinh Landsat 8
và Sentinel 2 - L2A, có chất lượng và độ
phân giải cao hơn. Mục tiêu là đánh giá tính
khả thi của công nghệ viễn thám trong việc
theo dõi biến động mực nước và dung tích hồ
của các hồ nhỏ thông qua nghiên cứu cụ thể
tại hai hồ Ba Chi và Ma Trai ở Ninh Thuận,
với diện tích lưu vực từ 3–3,75 km². Nghiên
cứu này không chỉ minh chứng khả năng ứng
dụng của viễn thám đối với các hồ nhỏ mà
còn mở ra hướng đi mới trong quản lý nguồn
nước tại những khu vực có diện tích lưu vực
hạn chế.
2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nhóm nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh
Landsat 8 và Sentinel 2 - L2A để tạo ranh
giới đường mặt nước hồ Ba Chi và Ma Trai
bằng chỉ số NDWI (Normalized Difference
Water Index) được biểu diễn ở công thức (1),
trong đó công thức (2) được áp dụng cho ảnh
vệ tinh Landsat 8, và công thức (3) được áp
dụng cho ảnh vệ tinh Sentinel 2 - L2A. Từ
các chỉ số NDWI này, diện tích bề mặt hồ
được xác định và kết hợp với bảng tra quan
hệ giữa Mực nước - Diện tích - Dung tích (Z
- F - W) của 2 hồ chứa để tính toán mực nước
và dung tích.
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2024. ISBN: 978-604-82-8175-5
521
Hình 1. Các bước xử lý và tính toán
bằng ảnh vệ tinh
Chỉ số NDWI (Normalized Difference
Water Index) sử dụng hai kênh phổ là Green
(xanh lá cây) và Near Infrared (cận hồng
ngoại) của dữ liệu viễn thám.
(NIR SWIR)
NDWI (NIR SWIR)
(1)
(B3 B5)
NDWI (B3 B5)
(2)
(B3 B8)
NDWI (B3 B8)
(3)
3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chỉ số NDWI dao động trong khoảng giá
trị từ -1 đến +1, với các giá trị dương (lớn
hơn 0) biểu thị sự hiện diện của mặt nước,
trong khi các giá trị âm (nhỏ hơn 0) hoặc
bằng 0 chỉ ra các khu vực không có mặt
nước. Dựa trên phân tích chỉ số NDWI, nhóm
nghiên cứu đã xác định ranh giới của mặt
nước hồ Ba Chi, Ma Trai và tính toán diện
tích mặt nước của hai hồ này.
Hình 2. Kết quả chỉ số NDWI từ ảnh vệ tinh
Sentinel 2 - L2A vào lúc 07:00:00 SA
ngày 17/02/2019
Dữ liệu mực nước và dung tích hồ chứa
quan trắc được cung cấp bởi Công ty TNHH
MTV khai thác công trình thủy lợi Ninh
Thuận, trong giai đoạn 01/01/2016 đến
01/01/2024. Lựa chọn dữ liệu mực nước và
dung tích quan trắc từ ngày 28/01/2019 đến
ngày 18/11/2020 để kiểm định kết quả tính
toán từ các ảnh vệ tinh. Kết quả tính toán
mực nước và dung tích hồ chứa được thể hiện
qua các hình 3, 4 và các bảng 1, 2 dưới đây.
Hình 3. Tương quan giữa mực nước thực đo
và tính toán từ ảnh vệ tinh hồ Ba Chi
Hình 4. Tương quan giữa mực nước thực đo
và tính toán từ ảnh vệ tinh hồ Ma Trai
Bảng 1. Kết quả giá trị tính toán
so với giá trị thực đo hồ Ba Chi
Tính toán Thực đo
Thời gian Z W Z W
28/01/2019 116,71 0,41 116,50 0,40
7/2/2019 116,61 0,40 116,49 0,40
9/3/2019 116,37 0,37 116,29 0,37
10/3/2019 116,52 0,39 116,28 0,37
8/4/2019 116,27 0,36 116,06 0,34
13/05/2019 115,94 0,33 115,68 0,30
18/05/2019 115,94 0,33 115,67 0,30
29/05/2019 115,68 0,30 115,58 0,29
14/06/2019 115,72 0,31 115,51 0,28
Tải ảnh
vệ tinh
Xử lý,
phân tích ảnh
Tính toán
chỉ số NDWI
Tạo ranh giới đường
mực nước hồ
Tra bảng quan hệ
Z-F-W
Tính toán diện
tích lòng hồ
Cắt ảnh
vùng lòng hồ
Kiểm tra độ chính xác
của đường ranh giới
Hiệu chỉnh cho đến khi phù hợp
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2024. ISBN: 978-604-82-8175-5
522
Tính toán Thực đo
Thời gian Z W Z W
17/08/2019 115,32 0,27 115,02 0,24
4/10/2019 115,56 0,29 115,46 0,28
23/12/2019 115,78 0,31 115,67 0,30
8/3/2020 115,30 0,27 115,00 0,24
12/3/2020 115,12 0,25 114,92 0,23
13/03/2020 115,10 0,25 114,90 0,23
18/03/2020 114,96 0,24 114,85 0,22
28/03/2020 114,85 0,23 114,71 0,21
22/04/2020 114,75 0,22 114,55 0,20
2/5/2020 114,78 0,22 114,48 0,19
15/05/2020 114,59 0,20 114,41 0,18
25/08/2020 114,09 0,16 113,98 0,15
18/11/2020 115,77 0,31 115,47 0,28
Với: - Z là mực nước, đơn vị (m).
- W là dung tích, đơn vị (triệu m3).
Bảng 2. Kết quả giá trị tính toán
so với giá trị thực đo hồ Ma Trai
Tính toán Thực đo
Thời gian Z W Z W
28/01/2019 124,04 0,50 123,84 0,48
7/2/2019 123,88 0,48 123,83 0,48
9/3/2019 123,96 0,48 123,80 0,48
10/3/2019 124,05 0,50 123,79 0,47
8/4/2019 123,88 0,49 123,76 0,47
13/05/2019 123,86 0,47 123,59 0,45
18/05/2019 123,74 0,47 123,57 0,44
29/05/2019 123,84 0,45 123,52 0,44
14/06/2019 123,65 0,45 123,46 0,43
17/08/2019 123,51 0,45 123,39 0,42
4/10/2019 123,92 0,49 123,85 0,48
23/12/2019 124,04 0,49 123,84 0,48
8/3/2020 123,74 0,48 123,65 0,45
12/3/2020 123,75 0,47 123,64 0,45
13/03/2020 123,96 0,48 123,64 0,45
18/03/2020 123,95 0,46 123,63 0,45
28/03/2020 123,81 0,46 123,58 0,44
22/04/2020 123,54 0,45 123,43 0,42
2/5/2020 123,63 0,44 123,35 0,41
15/05/2020 123,45 0,42 123,23 0,39
25/08/2020 123,07 0,37 122,97 0,36
18/11/2020 124,03 0,51 123,86 0,48
4. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Nghiên cứu này đã trình bày thành công
ứng dụng công nghệ viễn thám để theo dõi
biến động mực nước và dung tích cho hai hồ
Ba Chi và Ma Trai. Nhóm nghiên cứu đã sử
dụng dữ liệu quan trắc từ ngày 28/01/2019
đến 18/11/2020 để đối chiếu và kiểm chứng
kết quả tính toán từ ảnh vệ tinh. Bằng cách sử
dụng chỉ số NDWI, nhóm đã trích xuất
đường ranh giới mặt nước, tính toán diện tích
lòng hồ và từ đó xác định mực nước và dung
tích hồ theo quan hệ Z-F và Z-W tương ứng.
Kết quả phân tích cho thấy chỉ số tương
quan R² giữa giá trị tính toán và thực đo đạt
mức rất cao, lần lượt là 0,991 và 0,98, chứng
minh độ tin cậy và tính chính xác của phương
pháp sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel 2 - L2A và
Landsat 8 đối với các lưu vực hồ chứa nhỏ từ
3-10 km². Điều này khẳng định rằng viễn
thám là: (1) một công cụ khoa học và thực
tiễn hiệu quả trong việc theo dõi biến động
mực nước và dung tích hồ chứa, đặc biệt với
các hồ chứa nhỏ, (2) đồng thời cung cấp một
phương pháp khả thi để phục hồi và kéo dài
chuỗi số liệu quan trắc.
Ngoài việc sử dụng vệ tinh Sentinel 2 -
L2A và Landsat 8, việc kết hợp thêm các vệ
tinh khác như Landsat 4 - 7 (cung cấp dữ liệu
từ 1983-2017) và Modis (từ 1999 đến nay)
cũng mở ra tiềm năng lớn trong phục hồi dữ
liệu lịch sử cho các khu vực nghiên cứu, nâng
cao khả năng tính toán và dự báo nguồn nước
trong tương lai.
5. TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Duan, Z., & Bastiaanssen, W. (2013).
Estimating water volume variations in lakes
and reservoirs from four operational
satellite altimetry databases and satellite
imagery data. Remote Sensing of
Environment, 134, 403-416.
[2] Smith, L. C., & Pavelsky, T. M. (2009).
Remote sensing of volumetric storage
changes in lakes. Proceedings of the National
Academy of Sciences, 106(49), 21062-2106.
[3] Eva WILLERSLEV. (2011), Methods of
Extracting a Coastline from Satellite
Imagery and Assessing the Accuracy.
Geospatial Crossroads @ GI_Forum.