Các phương pháp viễn thám xác định diện tích mặt nước hồ chứa ngoài biên giới Việt Nam theo thời gian

Việc xác định mặt nước có thể được thực hiện bằng các phương pháp: Dùng ngưỡng phân tách, dùng chỉ số và dùng phân loại trong học máy (machine learning). Phương pháp ngưỡng phân tách dùng cho ảnh Sentinel-1, hỗ trợ xác định mặt nước ngay cả trong điều kiện thời tiết nhiều mây. Phương pháp dùng chỉ số áp dụng cho các loại ảnh vệ tinh quang học thông qua các chỉ số như NDVI, NDWI… Phương pháp phân loại trong học máy sử dụng thuật toán random forest để xác định khu vực mặt nước.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Các phương pháp viễn thám xác định diện tích mặt nước hồ chứa ngoài biên giới Việt Nam theo thời gian Tuyển tập Báo cáo khoa học Hội thảo “Ứng dụng khoa học công nghệ trong quản lý tài nguyên nước” Doi: 10.15625/vap.2021.0112 CÁC PHƢƠNG PHÁP VIỄN THÁM XÁC ĐỊNH DIỆN TÍCH MẶT NƢỚC HỒ CHỨA NGOÀI BIÊN GIỚI VIỆT NAM THEO THỜI GIAN Nguyễn Anh Đức, Trần Mạnh Cường, Trần Anh Phương Viện Khoa học tài nguyên nước - Bộ Tài nguyên và Môi trường Tóm tắt Đa phần các con sông lớn ở Việt Nam bắt nguồn từ các nước khác và ngày càng chịu nhiều sự chi phối từ hoạt động kiểm soát dòng chảy thông qua các hồ thủy điện ở phía thượng nguồn. Số liệu của các hồ chứa ngoài lãnh thổ không được công bố rộng rãi, khiến cho công tác nghiên cứu dòng chảy trở nên khó khăn. Hiện nay, công nghệ viễn thám đang ngày càng phát triển, có thể được sử dụng để phân tích mặt nước từ xa trong một thời gian dài, làm cơ sở cho các nghiên cứu chuyên sâu. Việc xác định mặt nước có thể được thực hiện bằng các phương pháp: dùng ngưỡng phân tách, dùng chỉ số và dùng phân loại trong học máy (machine learning). Phương pháp ngưỡng phân tách dùng cho ảnh Sentinel-1, hỗ trợ xác định mặt nước ngay cả trong điều kiện thời tiết nhiều mây. Phương pháp dùng chỉ số áp dụng cho các loại ảnh vệ tinh quang học thông qua các chỉ số như NDVI, NDWI… Phương pháp phân loại trong học máy sử dụng thuật toán random forest để xác định khu vực mặt nước. Các phương pháp này đều được thực hiện bởi công cụ Google Earth Engine, là nền tảng công nghệ đầu tiên đưa lượng dữ liệu lớn với quy mô petabyte và hình ảnh vệ tinh từ quá khứ đến hiện tại lên mạng. Nền tảng này cung cấp cho các nhà khoa học cơ sở hạ tầng điện toán đám mây mở rộng của Google để phân tích hình ảnh. Diện tích mặt nước các hồ chứa được trích xuất và tính toán từ nhiều ảnh vệ tinh theo thời gian tạo thành chuỗi giá trị hữu ích phục vụ cho công tác nghiên cứu dòng chảy trên các sông xuyên biên giới. Từ khóa: Ngưỡng phân tách, NDWI, học máy, random forest, Google Earth Engine. 1. Mở đầu Việt Nam có nguồn nước mặt phong phú, dồi dào với rất nhiều sông ngòi, kênh rạch; nhưng đa phần các con sông lớn ở nước ta bắt nguồn từ bên VIỆN KHOA HỌC TÀI NGUYÊN NƯỚC 39 Tuyển tập Báo cáo khoa học Hội thảo “Ứng dụng khoa học công nghệ trong quản lý tài nguyên nước” ngoài lãnh thổ, khiến chế độ dòng chảy trên các con sông phụ thuộc rất nhiều vào các hoạt động từ các nước phía thượng nguồn, nhất là trong bối cảnh hiện nay, khi mà các quốc gia đó đang tiến hành xây dựng ngày càng nhiều các đập thủy điện. Để hạn chế các tác động không mong muốn do việc thay đổi dòng chảy cũng như có kế hoạch sử dụng nguồn nước một cách phù hợp, cần thiết có các nghiên cứu cụ thể. Tuy nhiên việc thu thập số liệu hồ chứa ngoài lãnh thổ rất khó khăn do chúng không được công bố. Vì vậy, công nghệ viễn thám tỏ ra phù hợp trong quá trình tiến hành các nghiên cứu đó. Thông qua viễn thám diện tích mặt nước của các hồ chứa hoàn toàn có thể xác định từ ảnh vệ tinh. Hiện nay, với sự hỗ trợ của công cụ Google Earth Engine (GEE) - sản phẩm của tập đoàn công nghệ Google, việc phân tích hình ảnh vệ tinh được tiến hành thuận tiện, nhanh chóng và có độ chính xác cao hơn so với các phương pháp phân tích trước đây. Hệ thống sử dụng công nghệ điện toán đám mây cho phép đọc nhiều loại định dạng dữ liệu khác nhau, chia sẻ và tích hợp chúng lại, nhờ đó GEE không chỉ tạo ra một cơ sở hạ tầng với quy mô Petabyte, mà cả các hàm API, ngôn ngữ lập trình JavaScript và Python, giúp xử lý khá nhiều dữ liệu khác nhau. Thay vì phải tải xuống từng cảnh ảnh viễn thám và xử lý từng ảnh như cách làm truyền thống, GEE cho phép người dùng viết các đoạn code lập trình để tự động xử lý thông tin trên máy chủ của Google và do đó không phải tốn tài nguyên máy tính và cho kết quả gần như ngay lập tức. Việc phân tích mặt nước trên ảnh viễn thám bằng công cụ GEE được tiến hành bằng các phương pháp: dùng ngưỡng phân tách, dùng chỉ số và dùng phân loại trong học máy (machine learning). Tùy thuộc vào từng trường hợp nghiên cứu mà các nhà nghiên cứu có thể sử dụng phương pháp phù hợp hoặc kết hợp cả ba phương pháp. 2. Khu vực và dữ liệu nghiên cứu 2.1. Khu vực nghiên cứu Sông Đà là phụ lưu lớn nhất của Sông Hồng, là con sông chứa nhiều năng lượng, dài 927 km, diện tích lưu vực 52.900 km2, dòng chính bắt nguồn từ núi Vô Lượng, tỉnh Vân Nam - Trung Quốc. Đoạn thượng nguồn Sông Đà ở Trung Quốc được gọi là Lý Tiên Giang (Lixian Jiang), có chiều dài khoảng 400 km. Sông Đà mang lại nhiều lợi ích, từ việc cung cấp nước tưới tiêu, nguồn lợi thủy sản, đến cung cấp nước sinh hoạt cho người dân và có nhiều điều kiện thuận lợi để xây dựng các công trình thủy điện. 40 VIỆN KHOA HỌC TÀI NGUYÊN NƯỚC ...