Ngày nhận bài:13/03/2018 Ngày nhận bài sửa: 20/04/2018
Ngày duyệt đăng: 27/12/2018
Title:
Development of flood monitoring algorithms in the Mekong Delta based on Google Earth Engine platform
Từ khóa:
Ảnh Sentinel-1, Đồng bằng sông Cửu Long, Google Earth Engine, lũ, viễn thám
Keywords:
Google Earth Engine, Inundation, Mekong Delta, Remote sensing, Sentinel-1
ABSTRACT
Mapping flood extent plays an important role in flood preventing activity, however, mapping flood using remote sensing traditional approaches has many limitations such as data sources and processing time. The study was conducted to assess the applicability of the Google Earth Engine platform in mapping a flood extent in the Mekong Delta from 2015-2017. The study has developed the threshold value and change detection approach to determine the flood extent using 20 Sentinel-1 images during the flooding season in 2015 and 2017. In comparison to 2015 and 2016, the results showed that the 2017 flood extent was the largest with 900,000 hectares in October. The analysed result showed that there was high correlation between monthly flooded area and water level measured at Tan Chau (Tien River) and Chau Doc stations (Hau River). This first study showed promises of applying Sentinel-1 data for flood monitoring in the Mekong Delta.
TÓM TẮT
Xây dựng bản đồ hiện trạng ngập lũ đóng vai trò quan trọng trong công tác đề phòng ngập lũ, tuy nhiên việc xử lý ảnh viễn thám sử dụng phương pháp xử lý truyền thống tồn tại nhiều hạn chế về nguồn dữ liệu ảnh, thời gian xử lý. Nghiên cứu này được thực hiện nhằm đánh giá khả năng ứng dụng nền tảng Google Earth Engine (GEE) trong thành lập bản đồ hiện trạng ngập lũ vùng Đồng bằng sông Cửu Long từ năm 2015 đến 2017. Nghiên cứu đã phát triển phương pháp ngưỡng giá trị và đánh giá sự thay đổi ngưỡng giá trị của 20 bộ dữ liệu ảnh Sentinel-1 để xác định hiện trạng ngập lũ ở 2 thời điểm 2015 đến 2017 dựa trên nền tảng GEE. Kết quả nghiên cứu cho thấy diện tích ngập lũ năm 2017 là lớn nhất so với năm 2015 và 2016 với tổng diện tích là 900.000 ha vào tháng 10. Kết quả phân tích cho thấy có mối tương quan cao giữa diện tích ngập lũ từng tháng ở Đồng bằng sông Cửu Long với số liệu quan trắc thủy văn từng tháng tại hai trạm Tân Châu (trên sông Tiền) và Châu Đốc (trên sông Hậu). Nghiên cứu này là nghiên cứu đầu tiên áp dụng dữ liệu Sentinel-1 để theo dõi lũ ở Đồng bằng sông Cửu Long và cho thấy kết quả rất khả quan.
Trích dẫn: Võ Quốc Tuấn, Đặng Hoàng Khải, Huỳnh Thị Kim Nhân và Nguyễn Thiên Hoa, 2018. Phát triển thuật toán giám sát lũ lụt vùng Đồng bằng sông cửu Long dựa vào nền tảng Google Earth Engine. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 54(9A): 29-36.
Trích dẫn: Võ Quốc Tuấn, Phạm Quốc Việt và Nguyễn Văn Thọ, 2020. Tích hợp ảnh radar và ảnh quang học xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất thành phố Cần Thơ. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 56(5A): 20-29.
Tạp chí: International Conference on GeoInformatics for Spatial - Infracstructure Development in Earth & Allied Sciences at Can Tho University, 22nd – 25th November 2018
Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Lầu 4, Nhà Điều Hành, Khu II, đường 3/2, P. Xuân Khánh, Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ
Điện thoại: (0292) 3 872 157; Email: tapchidhct@ctu.edu.vn
Chương trình chạy tốt nhất trên trình duyệt IE 9+ & FF 16+, độ phân giải màn hình 1024x768 trở lên