intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Ứng dụng GIS và ảnh viễn thám trong giám sát và cảnh báo hạn hán

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

Thêm vào BST
Báo xấu
25
lượt xem 3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Hạn hán là một trong những thiên tai nghiêm trọng ở nước ta và có diễn biến ngày càng phức tạp. Việc ứng dụng công nghệ viễn thám trong xác định hạn hán đã thu được những kết quả khả quan. Bài viết trình bày ứng dụng GIS và ảnh viễn thám trong giám sát và cảnh báo hạn hán.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Ứng dụng GIS và ảnh viễn thám trong giám sát và cảnh báo hạn hán

  1. Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8 ỨNG DỤNG GIS VÀ ẢNH VIỄN THÁM TRONG GIÁM SÁT VÀ CẢNH BÁO HẠN HÁN Bùi Thị Kiên Trinh1, Nguyễn Quang Phi1, Nguyễn Mạnh Cường2 1 Trường Đại học Thuỷ lợi, email: bktrinh@tlu.edu.vn 2 Tổng Công ty Tài nguyên và Môi trường Việt Nam Vinanren 1. GIỚI THIỆU CHUNG chỉ số SAVI và TVDI nhằm đánh giá hạn hán dựa vào ảnh vệ tinh đa phổ theo công thức: Hạn hán là một trong những thiên tai 1  L   NIR  Re d  nghiêm trọng ở nước ta và có diễn biến ngày SAVI  (1) càng phức tạp. Việc ứng dụng công nghệ  NIR  Re d  L  viễn thám trong xác định hạn hán đã thu T T TVDI  s s min (2) được những kết quả khả quan. Ts max  Ts min Tháng 6/ 2015, lần đầu tiên Nghệ An công trong đó: bố thiên tai hạn hán, đồng thời đề nghị tỉnh L là tham số đặc trưng cho độ phát xạ của cần có cơ chế giám sát tình trạng hạn hán đất hay hệ số điều chỉnh nền tán; cũng như phòng chống hạn hán kịp thời. Từ NIR và Red là giá trị bức xạ của bước sóng đó đã có nhiều chương trình, biện pháp được hồng ngoại gần và bức xạ đỏ của ảnh vệ tinh; triển khai và hiệu quả của chúng cần được đánh giá, cũng như tình trạng hạn hán của địa Ts, Ts-min, Ts-max lần lượt là giá trị nhiệt phương cần được giám sát và quản lý. độ bề mặt trên ảnh nhiệt sau khi được tính Trong nghiên cứu này, chỉ số thực vật có toán xử lý, nhiệt độ bề mặt cực tiểu xác định hiệu chỉnh ảnh hưởng của đất SAVI (Soil bởi đường rìa ướt và nhiệt độ bề mặt cực đại Adjusted Vegetation Index) (Huete, 1988) và ứng với giá trị NDVI riêng biệt; chỉ số khô hạn nhiệt độ thực vật TVDI NDVI (Normalized Difference Vegetation (Temperature Vegetation Dryness Index) Index) là chỉ số phân biệt thực vật được tính (Sandholt et. al., 2002) được sử dụng trong như sau (NASA, 2000): phân tích và xác định nguy cơ hạn hán ở NIR  Re d NDVI  (3) huyện Tương Dương, tỉnh Nghệ An. Kết quả NIR+ Re d cho thấy chỉ số TVDI phản ánh khá chính xác Hình 1 thể hiện quy trình đề xuất để đánh tình trạng hạn hán, do vậy phù hợp để giám giá hạn hán tại huyện Tương Dương: sát và cảnh báo hạn cho khu vực. 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Việc giám sát và quản lý hạn được dựa trên các chỉ số hạn hán và các ngưỡng hạn (Zargar et al., 2011). Các nghiên cứu trên thế giới đều khẳng định, nhiệt độ bề mặt và lớp phủ thực vật là những thông tin chính để tính toán các chỉ số đánh giá hạn hán (Elhag and Bahrawi, 2017; Villarreal et al., 2016; Chen et al., 2015). Trong nghiên cứu này, chúng tôi chọn Hình 1. Quy trình đánh giá hạn hán 326
  2. Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU - Cấp 4: Khô hạn trung bình - Cấp 5: Khô hạn nặng Theo quy trình đề xuất ở Hình 1, áp dụng Kết quả tính chỉ số hạn và thành lập các các công cụ của phần mềm ArcGIS 10.3 như bản đồ chỉ số SAVI, TDVI cho các năm xử lý ảnh, tính toán, phân tích không gian và 2015, 2016, 2017 thể hiện trong các Bảng 1, các công thức (1-3) cho 03 ảnh Landsat 8 2 và Hình 2, 3. chụp vào tháng 4 các năm 2015-2017 ở khu Bảng 1. Kết quả tính hạn theo chỉ số SAVI vực huyện Tương Dương. Phân cấp các giá trị hạn hán tính được thành 5 mức (Bao et al., 2013; J.A. et al., 2003; Yuan et al., 2007): - Cấp 1: Độ ẩm cao, không hạn - Cấp 2: Ít nguy cơ khô hạn - Cấp 3: Khô hạn nhẹ Hình 2. Bản đồ hạn chỉ số SAVI các năm 2015 (trái), 2016 (giữa), 2017 (phải) Hình 3. Bản đồ chỉ số TVDI các năm 2015 (trái), 2016 (giữa), 2017 (phải) 327
  3. Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8 Bảng 2. Kết quả tính hạn theo chỉ số TVDI 5. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Huete, A.R., 1988. A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment, 25(3): 259-309. [2] Sandholt I. et al., 2002. A simple interpretation of the surface temperature/vegetation index space for assessment of the surface moisture status. Remote Sensing of Environment, 79: Tỷ lệ diện tích hạn tính theo chỉ số SAVI 213-224. và TVDI có sự khác biệt đáng kế ở cấp 3-4-5 [3] Amin Zargar et al., 2011. A review of trong năm 2015, cấp 5 năm 2016 và cấp 1-2 drought indices. Environmental Reviews, trong năm 2017. Tuy nhiên, về cơ bản các 19(1): 333-349. bản đồ kết quả đều thể hiện xu hướng hạn [4] Elhag Mohamed Jarbou and A. Bahrawi, hán giảm dần trên phạm vi toàn huyện. 2017. Soil salinity mapping and hydrological drought indices assessment in 4. KẾT LUẬN arid environments based on remote sensing techniques. Geoscientific Instrumentation Kết quả nghiên cứu phản ánh hiệu quả Methods and Data Systems, 6: 149-158. đáng kể của các biện pháp phòng chống hạn [5] Miguel L. Villarreal et al., 2016. Multi- hán triển khai trên toàn huyện Tương Dương, index time series monitoring of drought and sau 2 năm chỉ còn dưới 5% tổng diện tích ở fire effects on desert grasslands. Remote mức khô hạn nhẹ trở lên so với trên 60% ở Sensing of Environment, 183: 186-197. thời điểm công bố thiên tai hạn hán. [6] John Weier and David Herring, 2000. Kết quả này cũng cho thấy tiềm năng ứng Measuring Vegetation (NDVI &EVI). NASA Earth Observatory. dụng rất lớn của GIS và viễn thám trong [7] Yuhai Bao et al., 2013. Monitoring of giám sát và cảnh báo hạn hán đối với những drought disaster in Xilin Guole grassland khu vực rộng lớn, địa hình đồi núi dốc giao using TVDI model, Proceedings of the 4th thông đi lại khó khăn như huyện Tương International Conference on Risk Analysis Dương nói riêng và tỉnh Nghệ An nói chung. and Crisis Response, Istanbul, Turkey. Đối chiếu với số liệu khảo sát, thống kê tại [8] Barsi J.A. et al., 2003. LANDSAT TM and địa phương, kết quả tính theo chỉ số TVDI ETM+ thermal band calibration, Canada phản ánh hạn chính xác, chi tiết và sát thực Journal of Remote Sensing of Environment, hơn chỉ số SAVI. Do vậy TVDI phù hợp và 29(2): 141-153. hiệu quả hơn trong đánh giá hạn ở Tương [9] Lu Yuan et al., 2007. Dynamic drought Dương. Từ đó, khuyến cáo nên sử dụng chỉ monitoring in Guangxi using revised số TVDI để đánh giá hạn hán cho huyện temperature vegetation dryness index, Tương Dương, tỉnh Nghệ An và những khu Wuhan University journal of Natural sciences, 12(4):663-668. vực có điều kiện tự nhiên tương tự. Tuy nhiên, để tăng độ tin cậy của kết quả tính, cần nghiên cứu thêm về khoảng giá trị của các chỉ số hạn phổ biến như TVDI, SAVI dùng để phân cấp hạn hán cho từng khu vực cụ thể. 328
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
3=>0