Xây dựng bản đồ ngập lụt dựa trên ảnh viễn thám Sentinel-1 và mô hình số hóa độ cao SRTM cho tỉnh Bình Định

Bài viết trình bày kết quả nghiên cứu xác định vùng ngập lụt bằng ảnh viễn thám. Nghiên cứu sử dụng ảnh viễn thám Sentinel-1 của Cơ quan Vũ trụ châu Âu cung cấp kết hợp với mô hình số độ cao SRTM được thu thập từ Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS), để xây dựng bản đồ ngập lụt cho tỉnh Bình Định trong trận lũ lớn xảy ra năm 2017, kéo dài từ ngày 25/11 đến ngày 05/12.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Xây dựng bản đồ ngập lụt dựa trên ảnh viễn thám Sentinel-1 và mô hình số hóa độ cao SRTM cho tỉnh Bình Định ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(126).2018, Quyển 1 1 XÂY DỰNG BẢN ĐỒ NGẬP LỤT DỰA TRÊN ẢNH VIỄN THÁM SENTINEL-1 VÀ MÔ HÌNH SỐ HÓA ĐỘ CAO SRTM CHO TỈNH BÌNH ĐỊNH FLOOD MAPPING BY SENTINEL-1 SATELLITE IMAGES AND SRTM DEM FOR BINH DINH PROVINCE Nguyễn Quang Bình Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng; nqbinh@dut.udn.vn Tóm tắt - Trong công tác phòng chống thiên tai, xác định nhanh chóng mức độ và phạm vi ngập lụt mà không phụ thuộc vào yếu tố thời tiết là một yêu cầu cấp thiết. Trong nghiên cứu này tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu xác định vùng ngập lụt bằng ảnh viễn thám. Nghiên cứu sử dụng ảnh viễn thám Sentinel-1 của Cơ quan Vũ trụ châu Âu cung cấp kết hợp với mô hình số độ cao SRTM được thu thập từ Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS), để xây dựng bản đồ ngập lụt cho tỉnh Bình Định trong trận lũ lớn xảy ra năm 2017, kéo dài từ ngày 25/11 đến ngày 05/12. Kết quả nghiên cứu hy vọng sẽ cung cấp thêm cơ sở để hiệu chỉnh cho các mô hình thủy lực và chính quyền trong việc xác định các vùng bị ảnh hưởng bởi ngập lụt. Abstract - In the prevention of natural disasters, quickly determining the depth and inundation of flooding without depending on weather factors is an urgent need. In this study, the author will present the results of the study to determine flooded areas with radar images. The study uses the European Space Agency's Sentinel-1 image combined with digital elevation model (DEM) SRTM collected from the United States Geological Survey (USGS) to build a flood map for Binh Dinh province during a major flood in 2017, from 25/11 to 05/12. Hopefully, the results of the study will provide additional basis for calibrating hydraulic models and for government in identifying areas affected by flooding. Từ khóa - ngập lụt; Sentinel-1; SRTM; năm 2017; tỉnh Bình Định. Key words - flooding; Sentinel-1; SRTM; 2017; Binh Dinh province. 1. Đặt vấn đề Lũ lụt là một thảm họa thiên tai lớn ở Việt Nam do đặc trưng khí hậu nhiệt đới gió mùa điển hình kết hợp với ảnh hưởng của yếu tố địa hình và biến đổi khí hậu trong thời gian gần đây. Đặc biệt, khu vực đồng bằng ven biển miền Trung được biết đến là dễ bị ngập lụt vì thuộc khu vực có lượng mưa lớn, vùng đồng bằng duyên hải hẹp, các con sông ngắn và dân cư tập trung đông. Do đó, quản lý và giảm bớt rủi ro do lũ lụt là một trong những nhiệm vụ quan trọng của chính quyền các địa phương. Đến nay, việc xây dựng các bản đồ ngập lụt theo từng trận lũ thực tế thường được trích xuất từ kết quả mô phỏng của các mô hình thủy lực. Trong mô phỏng mô hình thủy lực, để đảm bảo độ tin cậy trong hiệu chỉnh và kiểm định mô hình thì cần phải có dữ liệu độ sâu ngập tại nhiều vị trí khác nhau. Theo Thông tư 51/2013/TT-BTNMT của Bộ Tài nguyên và Môi trường công bố năm 2013, chi phí khảo sát ngoài thực địa trung bình cho một vết lũ là khoảng 15 nhân công cộng thêm chi phí thiết bị và phương tiện [1]. Rõ ràng phương pháp này sẽ có chi phí cao, mất nhiều thời gian cho công tác khảo sát ngoài thực địa, thu thập và chỉnh lý dữ liệu. Trong nhiều trường hợp, yêu cầu ứng phó nhanh với thảm họa từ thiên nhiên như động đất, bão nhiệt đới và lũ lụt là hết sức cần thiết để phục vụ cho công tác hỗ trợ và tái thiết. Do đó, lập bản đồ thiệt hại nhanh sau thảm hoạ là rất quan trọng để phát hiện khu vực bị ảnh hưởng và phạm vi thiệt hại. Ngày nay, sự phát triển của công nghệ ảnh viễn thám đã mở ra một hướng mới trong việc thu thập dữ liệu phục vụ cho việc phân tích, xây dựng bản đồ ngập lụt và đánh giá thiệt hại theo thời gian thực. Ảnh viễn thám đóng một vai trò quan trọng với khả năng thu thập trên một phạm vi rộng và có chi phí thấp. Với nguồn dữ liệu miễn phí được thu thập trong thời gian dài và từ nhiều vệ tinh khác nhau, nhiều phương pháp đã được phát triển dựa trên trên nguồn ảnh viễn thám để đánh giá thiệt hại do lũ lụt. Tuy nhiên, chất lượng của ảnh viễn thám phụ thuộc rất lớn vào điều kiện thời tiết, đặc biệt là trong các trận bão, việc thu thập dữ liệu mặt đất gặp rất nhiều khó khăn do ảnh hưởng của mây. Ngoài ra, thời gian và khu vực hoạt động của vệ tinh cũng ảnh hưởng rất lớn đến việc thu thập dữ liệu khu vực nghiên cứu theo thời gian của từng trận lũ. Do đó, việc áp dụng ảnh viễn thám chủ động Sentinel1 của Cơ quan Vũ trụ châu Âu đã giúp vượt qua những khó khăn trên [2]. Với độ phân giải trung bình 10 m và miễn phí nên đến nay có nhiều tác giả đã áp dụng ảnh viễn thám Sentinel – 1 để xây dựng bản đồ ngập lụt cho các khu vực khác nhau trên thế giới. Tác giả Trần Kim Châu áp dụng ảnh Sentinel – 1 để xây dựng bản đồ ngập lụt cho tỉnh Hà Tĩnh trong trận lũ ngày 24/10/2016 [3], Twele và 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 Lạp và Thổ Nhĩ Kỳ [4]. Bình Định là tỉnh duyên hải miền Trung Việt Nam, trải dài 110 km theo hướng Bắc - Nam, diện tích tự nhiên: 6.025 km². Địa hình của tỉnh tương đối phức tạp, thấp dần từ Tây sang Đông, với độ chênh lệch khá lớn (khoảng 1.000m). Các dạng địa hình phổ biến là vùng núi, đồi và cao nguyên, chiếm 70% diện tích toàn tỉnh với độ cao trung bình 500 – 1.000 m, các dãy núi chủ yếu là sườn dốc đứng (Hình 4). Trong năm 2017 vừa qua, trên địa bàn tỉnh xuất hiện 1 đợt lũ lớn kéo dài từ ngày 25/11 – 05/12, làm mực nước các sông dâng cao gây ra thiệt hại lớn trên địa bàn tỉnh (Bảng 1). Để đánh giá chi tiết về mức độ và phạm vi ngập lụt, nghiên cứu sẽ sử dụng ảnh Sentinel-1 để xây dựng bản đồ ngập lụt cho tỉnh Bình Định trong trận lũ lớn xảy ra năm 2017 kéo dài từ ngày 25/11 đến ngày 05/12. Kết quả nghiên cứu hy vọng sẽ cung cấp thêm cơ sở để hiệu chỉnh cho các mô hình thủy lực và chính quyền trong việc xác định các vùng bị ảnh hưởng bởi ngập lụt. Nguyễn Quang Bình 2 Bảng 1. Tổng hợp thiệt hại năm 2017 của tỉnh Bình Định [5] Đơn vị tính Số lượng Thành tiền (triệu đồng) Số người chết ...