ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(126).2018, Quyển 1<br />
<br />
1<br />
<br />
XÂY DỰNG BẢN ĐỒ NGẬP LỤT DỰA TRÊN ẢNH VIỄN THÁM SENTINEL-1<br />
VÀ MÔ HÌNH SỐ HÓA ĐỘ CAO SRTM CHO TỈNH BÌNH ĐỊNH<br />
FLOOD MAPPING BY SENTINEL-1 SATELLITE IMAGES AND SRTM DEM FOR<br />
BINH DINH PROVINCE<br />
Nguyễn Quang Bình<br />
Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng; nqbinh@dut.udn.vn<br />
Tóm tắt - Trong công tác phòng chống thiên tai, xác định nhanh<br />
chóng mức độ và phạm vi ngập lụt mà không phụ thuộc vào yếu tố<br />
thời tiết là một yêu cầu cấp thiết. Trong nghiên cứu này tác giả sẽ<br />
trình bày kết quả nghiên cứu xác định vùng ngập lụt bằng ảnh viễn<br />
thám. Nghiên cứu sử dụng ảnh viễn thám Sentinel-1 của Cơ quan<br />
Vũ trụ châu Âu cung cấp kết hợp với mô hình số độ cao SRTM được<br />
thu thập từ Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS), để xây dựng bản<br />
đồ ngập lụt cho tỉnh Bình Định trong trận lũ lớn xảy ra năm 2017, kéo<br />
dài từ ngày 25/11 đến ngày 05/12. Kết quả nghiên cứu hy vọng sẽ<br />
cung cấp thêm cơ sở để hiệu chỉnh cho các mô hình thủy lực và<br />
chính quyền trong việc xác định các vùng bị ảnh hưởng bởi ngập lụt.<br />
<br />
Abstract - In the prevention of natural disasters, quickly<br />
determining the depth and inundation of flooding without<br />
depending on weather factors is an urgent need. In this study, the<br />
author will present the results of the study to determine flooded<br />
areas with radar images. The study uses the European Space<br />
Agency's Sentinel-1 image combined with digital elevation model<br />
(DEM) SRTM collected from the United States Geological Survey<br />
(USGS) to build a flood map for Binh Dinh province during a major<br />
flood in 2017, from 25/11 to 05/12. Hopefully, the results of the<br />
study will provide additional basis for calibrating hydraulic models<br />
and for government in identifying areas affected by flooding.<br />
<br />
Từ khóa - ngập lụt; Sentinel-1; SRTM; năm 2017; tỉnh Bình Định.<br />
<br />
Key words - flooding; Sentinel-1; SRTM; 2017; Binh Dinh<br />
province.<br />
<br />
1. Đặt vấn đề<br />
Lũ lụt là một thảm họa thiên tai lớn ở Việt Nam do đặc<br />
trưng khí hậu nhiệt đới gió mùa điển hình kết hợp với ảnh<br />
hưởng của yếu tố địa hình và biến đổi khí hậu trong thời<br />
gian gần đây. Đặc biệt, khu vực đồng bằng ven biển miền<br />
Trung được biết đến là dễ bị ngập lụt vì thuộc khu vực có<br />
lượng mưa lớn, vùng đồng bằng duyên hải hẹp, các con<br />
sông ngắn và dân cư tập trung đông. Do đó, quản lý và giảm<br />
bớt rủi ro do lũ lụt là một trong những nhiệm vụ quan trọng<br />
của chính quyền các địa phương. Đến nay, việc xây dựng<br />
các bản đồ ngập lụt theo từng trận lũ thực tế thường được<br />
trích xuất từ kết quả mô phỏng của các mô hình thủy lực.<br />
Trong mô phỏng mô hình thủy lực, để đảm bảo độ tin cậy<br />
trong hiệu chỉnh và kiểm định mô hình thì cần phải có dữ<br />
liệu độ sâu ngập tại nhiều vị trí khác nhau. Theo Thông tư<br />
51/2013/TT-BTNMT của Bộ Tài nguyên và Môi trường<br />
công bố năm 2013, chi phí khảo sát ngoài thực địa trung<br />
bình cho một vết lũ là khoảng 15 nhân công cộng thêm chi<br />
phí thiết bị và phương tiện [1]. Rõ ràng phương pháp này<br />
sẽ có chi phí cao, mất nhiều thời gian cho công tác khảo sát<br />
ngoài thực địa, thu thập và chỉnh lý dữ liệu.<br />
Trong nhiều trường hợp, yêu cầu ứng phó nhanh với<br />
thảm họa từ thiên nhiên như động đất, bão nhiệt đới và lũ<br />
lụt là hết sức cần thiết để phục vụ cho công tác hỗ trợ và tái<br />
thiết. Do đó, lập bản đồ thiệt hại nhanh sau thảm hoạ là rất<br />
quan trọng để phát hiện khu vực bị ảnh hưởng và phạm vi<br />
thiệt hại. Ngày nay, sự phát triển của công nghệ ảnh viễn<br />
thám đã mở ra một hướng mới trong việc thu thập dữ liệu<br />
phục vụ cho việc phân tích, xây dựng bản đồ ngập lụt và<br />
đánh giá thiệt hại theo thời gian thực. Ảnh viễn thám đóng<br />
một vai trò quan trọng với khả năng thu thập trên một phạm<br />
vi rộng và có chi phí thấp. Với nguồn dữ liệu miễn phí được<br />
thu thập trong thời gian dài và từ nhiều vệ tinh khác nhau,<br />
nhiều phương pháp đã được phát triển dựa trên trên nguồn<br />
ảnh viễn thám để đánh giá thiệt hại do lũ lụt.<br />
<br />
Tuy nhiên, chất lượng của ảnh viễn thám phụ thuộc rất<br />
lớn vào điều kiện thời tiết, đặc biệt là trong các trận bão,<br />
việc thu thập dữ liệu mặt đất gặp rất nhiều khó khăn do<br />
ảnh hưởng của mây. Ngoài ra, thời gian và khu vực hoạt<br />
động của vệ tinh cũng ảnh hưởng rất lớn đến việc thu thập<br />
dữ liệu khu vực nghiên cứu theo thời gian của từng trận<br />
lũ. Do đó, việc áp dụng ảnh viễn thám chủ động Sentinel1 của Cơ quan Vũ trụ châu Âu đã giúp vượt qua những<br />
khó khăn trên [2]. Với độ phân giải trung bình 10 m và<br />
miễn phí nên đến nay có nhiều tác giả đã áp dụng ảnh viễn<br />
thám Sentinel – 1 để xây dựng bản đồ ngập lụt cho các<br />
khu vực khác nhau trên thế giới. Tác giả Trần Kim Châu<br />
áp dụng ảnh Sentinel – 1 để xây dựng bản đồ ngập lụt cho<br />
tỉnh Hà Tĩnh trong trận lũ ngày 24/10/2016 [3], Twele và<br />
đồng nghiệp đã đưa ra chuỗi xử lý tự động ảnh Sentinel1 để phát hiện lũ lụt theo thời gian thực tại biên giới Hy<br />
Lạp và Thổ Nhĩ Kỳ [4].<br />
Bình Định là tỉnh duyên hải miền Trung Việt Nam, trải<br />
dài 110 km theo hướng Bắc - Nam, diện tích tự nhiên:<br />
6.025 km². Địa hình của tỉnh tương đối phức tạp, thấp dần<br />
từ Tây sang Đông, với độ chênh lệch khá lớn (khoảng<br />
1.000m). Các dạng địa hình phổ biến là vùng núi, đồi và<br />
cao nguyên, chiếm 70% diện tích toàn tỉnh với độ cao trung<br />
bình 500 – 1.000 m, các dãy núi chủ yếu là sườn dốc đứng<br />
(Hình 4). Trong năm 2017 vừa qua, trên địa bàn tỉnh xuất<br />
hiện 1 đợt lũ lớn kéo dài từ ngày 25/11 – 05/12, làm mực<br />
nước các sông dâng cao gây ra thiệt hại lớn trên địa bàn<br />
tỉnh (Bảng 1).<br />
Để đánh giá chi tiết về mức độ và phạm vi ngập lụt,<br />
nghiên cứu sẽ sử dụng ảnh Sentinel-1 để xây dựng bản đồ<br />
ngập lụt cho tỉnh Bình Định trong trận lũ lớn xảy ra năm<br />
2017 kéo dài từ ngày 25/11 đến ngày 05/12. Kết quả nghiên<br />
cứu hy vọng sẽ cung cấp thêm cơ sở để hiệu chỉnh cho các<br />
mô hình thủy lực và chính quyền trong việc xác định các<br />
vùng bị ảnh hưởng bởi ngập lụt.<br />
<br />
Nguyễn Quang Bình<br />
<br />
2<br />
<br />
Bảng 1. Tổng hợp thiệt hại năm 2017 của tỉnh Bình Định [5]<br />
Đơn vị<br />
tính<br />
<br />
Số<br />
lượng<br />
<br />
Thành tiền<br />
(triệu đồng)<br />
<br />
Số người chết<br />
<br />
Người<br />
<br />
9<br />
<br />
-<br />
<br />
Số người mất tích<br />
<br />
Người<br />
<br />
4<br />
<br />
-<br />
<br />
Số người bị thương<br />
<br />
Người<br />
<br />
9<br />
<br />
-<br />
<br />
Số hộ bị ảnh hưởng<br />
<br />
Hộ<br />
<br />
16.552<br />
<br />
-<br />
<br />
Số người bị ảnh hưởng<br />
<br />
Người<br />
<br />
82.760<br />
<br />
-<br />
<br />
2<br />
<br />
Thiệt hại về nhà ở<br />
<br />
Triệu<br />
đồng<br />
<br />
-<br />
<br />
132.395<br />
<br />
3<br />
<br />
Thiệt hại về giáo dục<br />
<br />
Triệu<br />
đồng<br />
<br />
-<br />
<br />
7.110<br />
<br />
4<br />
<br />
Thiệt hại về nông,<br />
lâm nghiệp<br />
<br />
Triệu<br />
đồng<br />
<br />
-<br />
<br />
58.285,5<br />
<br />
5<br />
<br />
Thiệt hại về thủy lợi<br />
<br />
Triệu<br />
đồng<br />
<br />
-<br />
<br />
139.170,6<br />
<br />
STT<br />
<br />
1<br />
<br />
Chỉ tiêu thiệt hại<br />
<br />
2. Phương pháp nghiên cứu<br />
Sử dụng ảnh viễn thám Sentinel-1 để xây dựng bản đồ<br />
ngập lụt ở tỉnh Bình Định trong hai ngày 26/11/2017 vào<br />
lúc 22h35’ và 04/12/2017 vào lúc 10h55’ mà vệ tinh thu<br />
thập được. Phạm vi ngập lụt được so sánh với thời gian<br />
trước khi xuất hiện lũ là ngày 23/06/2017. Quá trình xử lý<br />
ảnh Sentinel-1 để xây dựng bản đồ ngập lụt được trình bày<br />
chi tiết tại Hình 1.<br />
<br />
Hình 2. Chế độ hoạt động của vệ tinh Sentinel – 1 [6]<br />
<br />
Hiện nay, Sentinel 1 có 2 vệ tinh đang hoạt động cùng<br />
lúc và đặt cách nhau 180° trên mặt phẳng quỹ đạo là vệ tinh<br />
Sentinel-1A, Sentinel-1B (Hình 3). Tần suất và vùng phủ<br />
sóng của Sentinel-1 rất lớn với các vệ tinh của Cơ quan Vũ<br />
trụ châu Âu, sử dụng ảnh radar khẩu độ tổng hợp (SAR) và<br />
ảnh radar khẩu độ tổng hợp nâng cao ASAR [2], cho phép<br />
chụp ảnh bề mặt Trái đất xuyên qua các đám mây và mưa<br />
bất kể thời gian ngày hay đêm [7].<br />
<br />
Tải ảnh<br />
Hiệu chỉnh ảnh<br />
Lọc ảnh<br />
Điều chỉnh hình dạng<br />
Phân ngưỡng Sigma<br />
Hiệu chỉnh bởi DEM SRTM<br />
Khu vực ngập lụt<br />
Bản đồ ngập lụt<br />
Hình 1. Quá trình xử lý ảnh<br />
<br />
2.1. Vệ tinh Sentinel-1<br />
Vệ tinh Sentinel-1 đã được Cơ quan Vũ trụ châu Âu<br />
phóng thành công lên vũ trụ vào năm 2014. Sentinel-1<br />
được thiết kế và làm việc với chế độ đã được lập trình sẵn,<br />
có nhiệm vụ chụp ảnh các vùng đất toàn cầu, các vùng ven<br />
biển, các vùng băng biển, các vùng cực, các tuyến đường<br />
vận chuyển có độ phân giải cao và các đại dương của thế<br />
giới. Nhiệm vụ sẽ đảm bảo độ tin cậy và tạo ra một nguồn<br />
lưu trữ dữ liệu lâu dài, thống nhất. Chế độ hoạt động của<br />
vệ tinh Sentinel – 1 được minh họa tại Hình 2.<br />
<br />
Hình 3. Quỹ đạo hoạt động của vệ tinh Sentinel-1A<br />
và Sentinel-1B [7]<br />
<br />
Ảnh viễn thám Sentinel-1 siêu cao tần cho phép xác<br />
định các đặc tính bề mặt của đối tượng, độ ẩm, … dựa vào<br />
năng lượng tán xạ phản hồi thu được trên ảnh. Tuy nhiên,<br />
ảnh Sentinel-1 có hạn chế là không phân loại được lớp phủ<br />
bề mặt do đặc điểm thu nhận tín hiệu trên ảnh chỉ phản ánh<br />
đặc tính cấu trúc bề mặt, trừ khi kết hợp thêm với các ảnh<br />
khác như ảnh quang học [8].<br />
2.2. Khu vực nghiên cứu<br />
Bình Định thuộc vùng nhiệt đới ẩm gió mùa. Nhiệt độ<br />
trung bình là 27°C.<br />
Lượng mưa trung bình hàng năm trong 5 năm gần đây<br />
là 2.185 mm. Mùa mưa (từ tháng 8 đến tháng 12) tập trung<br />
70 - 80% lượng mưa cả năm. Mùa mưa trùng với mùa bão<br />
nên thường gây ra lũ lụt. Ngược lại, mùa nắng kéo dài nên<br />
gây hạn hán ở nhiều nơi. Hàng năm, khu vực này thường<br />
phải chịu tác động trực tiếp từ hai đến bốn cơn bão lớn [9].<br />
<br />
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(126).2018, Quyển 1<br />
<br />
3<br />
<br />
3. Kết quả và thảo luận<br />
Kết quả diễn biến mực nước tại các trạm thủy văn ở các<br />
lưu vực sông của tỉnh Bình Định được thu thập và thể hiện<br />
tại Hình 5. Mực nước lớn nhất của 7 trạm đều xuất hiện vào<br />
ngày 04/12/2017, trùng với thời gian vệ tinh thu thập được<br />
dữ liệu.<br />
<br />
Hình 5. Biểu đồ mực nước tại các trạm thủy văn [5]<br />
<br />
Hình 6 thể hiện kết quả xây dựng bản đồ ngập lụt bằng<br />
ảnh viễn thám Sentinel-1 của tỉnh Bình Định. Kết quả tính<br />
toán được so sánh trước và trong thời gian xuất hiện lũ.<br />
Hình 7, 8, 9, 10 trình bày chi tiết kết quả ngập lụt tại hạ lưu<br />
sông Kôn - Hà Thanh (thành phố Quy Nhơn), sông La Tinh<br />
và diện tích mặt nước tại hai hồ chứa lớn là hồ Định Bình<br />
và hồ Núi Một.<br />
<br />
Hình 4. Bản đồ lưu vực sông và các trạm thủy văn của<br />
tỉnh Bình Định<br />
<br />
Ngập<br />
<br />
Ngập<br />
<br />
Ngập<br />
<br />
Không ngập<br />
<br />
Không ngập<br />
<br />
Không ngập<br />
<br />
(a) Ngày 23/06/2017<br />
<br />
(b) Ngày 26/11/2017<br />
Hình 6. Bản đồ ngập lụt tỉnh Bình Định<br />
<br />
(c) Ngày 04/12/2017<br />
<br />
Ngập<br />
<br />
Ngập<br />
<br />
Ngập<br />
<br />
Không ngập<br />
<br />
Không ngập<br />
<br />
Không ngập<br />
<br />
(a) Ngày 23/06/2017<br />
<br />
(b) Ngày 26/11/2017<br />
Hình 7. Bản đồ ngập lụt ở hạ lưu sông Kôn – Hà Thanh<br />
<br />
(c) Ngày 04/12/2017<br />
<br />
Nguyễn Quang Bình<br />
<br />
4<br />
Ngập<br />
<br />
Ngập<br />
<br />
Không ngập<br />
<br />
Không ngập<br />
<br />
(a) Ngày 23/06/2017<br />
<br />
(b) Ngày 26/11/2017<br />
Hình 8. Bản đồ ngập lụt ở hạ lưu sông La Tinh<br />
<br />
(c) Ngày 04/12/2017<br />
<br />
Ngập<br />
<br />
Ngập<br />
<br />
Ngập<br />
<br />
Không ngập<br />
<br />
Không ngập<br />
<br />
Không ngập<br />
<br />
(a) Ngày 23/06/2017<br />
<br />
(b) Ngày 26/11/2017<br />
Hình 9. Bản đồ diện tích mặt nước hồ Định Bình<br />
<br />
(a)<br />
<br />
(c) Ngày 04/12/2017<br />
<br />
(c)<br />
<br />
Ngập<br />
<br />
Ngập<br />
<br />
Ngập<br />
<br />
Không ngập<br />
<br />
Không ngập<br />
<br />
Không ngập<br />
<br />
(a) Ngày 23/06/2017<br />
<br />
(b) Ngày 26/11/2017<br />
Hình 10. Bản đồ diện tích mặt nước hồ Núi Một<br />
<br />
(c) Ngày 04/12/2017<br />
<br />
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(126).2018, Quyển 1<br />
<br />
5<br />
<br />
Theo kết quả phân tích, vùng bị ảnh hưởng lớn bởi ngập<br />
lụt là tại hạ lưu của các lưu vực sông và gần cửa ra. Đặc<br />
biệt là tại hạ lưu của lưu vực sông Kôn – Hà Thanh, có diện<br />
tích phần lớn thuộc thành phố Quy Nhơn. Kết hợp với dữ<br />
liệu thu thập về thủy văn tại các trạm cho thấy mực nước<br />
tại trạm Thạnh Hòa lúc 10h55’, ngày 04/12/2017 thuộc<br />
sông Kôn là 8,65m, trên báo động III 0,65m. Độ sâu mực<br />
nước tương ứng với trạm Diêu Trì trên sông Hà Thanh là<br />
4,35 m, dưới báo động II là 0,15 m.<br />
Diện tích mặt nước của các hồ chứa lớn thay đổi không<br />
lớn trước và trong trận lũ. Kết hợp với dữ liệu lượng mưa<br />
thu thập tại các trạm thì nguyên nhân gây ra ngập lụt trên<br />
địa bàn tỉnh Bình Định từ ngày 25/11/2017 đến ngày<br />
05/12/2017 được xác định là do lượng mưa lớn tập trung ở<br />
hạ lưu.<br />
<br />
cửa ra, đặc biệt là tại hạ lưu của lưu vực sông Kôn – Hà<br />
Thanh. Nguyên nhân gây ra ngập lụt trên địa bàn tỉnh Bình<br />
Định từ ngày 25/11/2017 đến ngày 05/12/2017 được xác<br />
định là do lượng mưa lớn tập trung ở khu vực hạ lưu.<br />
Kết quả nghiên cứu này hy vọng sẽ cung cấp thêm cơ<br />
sở để hiệu chỉnh cho các mô hình thủy lực và chính quyền<br />
trong việc xác định các vùng bị ảnh hưởng bởi ngập lụt.<br />
<br />
4. Kết luận<br />
Nghiên cứu đã sử dụng thành công ảnh viễn thám<br />
Sentinel-1 của Cơ quan Vũ trụ châu Âu kết hợp với mô hình<br />
số độ cao SRTM để xây dựng bản đồ ngập lụt cho tỉnh Bình<br />
Định trong trận lũ lớn xảy ra trong năm 2017. Phương pháp<br />
mới này cho thấy có nhiều thuận lợi bao gồm nguồn dữ liệu<br />
miễn phí, thu thập ở phạm vi lớn, không phụ thuộc vào điều<br />
kiện thời tiết, kết quả phân tích nhanh và chính xác. Việc khai<br />
thác ảnh này sẽ làm giảm được chi phí và thời gian đi điều tra<br />
các vết lũ. Hướng tiếp cận này mở ra một cách thức mới trong<br />
việc khắc phục thiếu dữ liệu ở các vùng nghiên cứu.<br />
Qua kết quả phân tích cho thấy vùng bị ảnh hưởng lớn<br />
bởi ngập lụt chủ yếu tại hạ lưu của các lưu vực sông và gần<br />
<br />
[4] A. Twele, W. Cao, S. Plank, and S. Martinis, “Sentinel-1-based<br />
flood mapping: A fully automated processing chain”, Int. J. Remote<br />
Sens., Vol. 37, No. 13, 2016, pp. 2990-3004.<br />
[5] Ban Chỉ huy Phòng chống thiên tai và Tìm kiếm cứu nạn tỉnh Bình<br />
Định, http://pcttbinhdinh.gov.vn/<br />
<br />
TÀI LIỆU THAM KHẢO<br />
[1] Bộ Tài nguyên và Môi trường, Thông tư 51/2013/TT-BTNMT, Định<br />
mức kinh tế - kỹ thuật công tác điều tra lũ.<br />
[2] Earth<br />
online,<br />
https://earth.esa.int/web/guest/missions/esaoperational-eo-missions/sentinel-1.<br />
[3] T. K. Chau, “Mapping extent of flooded areas using Sentinel-1<br />
satellite image”, Khoa học Kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường, Số 58,<br />
9/2017, trang 78-82.<br />
<br />
[6] A. Spatiale Européenne, Sentinel-1: ESA’s Radar Observatory<br />
Mission for GMES Operational Services, ESA communications<br />
production, 2012.<br />
[7] S.-1 Team, Sentinel-1 User Handbook, 2013.<br />
[8] T. V. A. Lê Minh Hằng, “Nghiên cứu phương pháp trộn ảnh viễn<br />
thám siêu cao tần Sentinel-1 và ảnh viễn thám quang học”, Tạp chí<br />
Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội: Các Khoa học Trái đất và Môi<br />
trường, Tập 32, Số 1, 2016, trang 18-27.<br />
[9] Đài khí tượng thuỷ văn - khu vực Nam Trung Bộ, “Đặc điểm khí hậu<br />
thủy văn tỉnh Bình Định, 2006.<br />
<br />
(BBT nhận bài: 06/02/2018, hoàn tất thủ tục phản biện: 19/3/2018)<br />
<br />