Ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat giám sát biến động dung tích hồ chứa Kẻ Gỗ
I. GIỚI THIỆU
Nước là yếu tố thiết yếu đối với hệ sinh thái nhằm sự bền vững sự sống trên trái đất, bao gồm cả sự sống của con người. Nước đảm bảo sự cân bằng của hệ sinh thái, duy trì khí hậu, chu trình các-bon, … Tuy nhiên, nước mặt trên trái đất dưới sự tác động của tự nhiên và hoạt động của con người đã bị biến đổi cả về lượng và chất theo thời gian và không gian. Vì vậy, việc xác định đối tượng nước mặt đang là một việc cấp thiết và cần được nghiên cứu chuyên sâu hơn nữa. Ngày nay, dưới sự phát triển mạnh mẽ về khoa học công nghệ vũ trụ, chúng ta đã liên tục phát triển phương pháp theo dõi, giám sát bề mặt trái đất, trong đó có công nghệ viễn thám. Trong đó, việc xác định và thành lập bản đồ mặt nước là một trong những ứng dụng quan trọng của viễn thám. Các nghiên cứu gần đây về phương pháp phân loại đối tượng mặt nước bằng việc sử dụng các dữ liệu ảnh viễn thám đa phổ đã được tiến hành và đạt được những kết quả khả quan trong giám sát và quản lý nguồn tài nguyên nước. Một số nhà nghiên cứu có xu hướng tập trung sử dụng các ảnh viễn thám có độ phân giải cao để trích xuất các thông tin đường mặt nước, tuy nhiên, thường phải đầu tư kinh phí không nhỏ để có được ảnh viễn thám độ phân giải cao đó [3]. Vì vậy, nghiên cứu này sẽ hướng tới mục tiêu sử dụng ảnh viễn thám có độ phân giải trung bình, sẵn có và có thể tải về miễn phí để thành lập bản đồ mặt nước hồ Kẻ Gỗ theo thời gian, từ đó, bằng việc sử dụng đường đặc tính hồ Kẻ Gỗ, có thể tính toán được dung tích hồ tương ứng và giám sát được biến động dung tích hồ vào từng thời điểm trong năm.
II. KHU VỰC NGHIÊN CỨU
Hồ Kẻ Gỗ được nằm trên địa bàn xã Cẩm Mỹ, huyện Cẩm Xuyên, tỉnh Hà Tĩnh, cách thành phố Vinh 70 km về phía Nam. Vị trí của hệ thống công trình đầu mối nằm trong khoảng: 18000’ đến 18020’ vĩ độ bắc và 105055’ đến 106010’ kinh độ đông. Nhiệm vụ của hồ là tưới cho 21.136 ha đất canh tác của hai huyện Thạch Hà và Cẩm Xuyên, kết hợp nuôi cá và phòng chống lũ cho hạ du [4]. Hồ Kẻ Gỗ được lựa chọn để nghiên cứu trích xuất ranh giới nước mặt, nhằm giám sát dung tích hồ chứa, cải thiện khả năng đáp ứng nguồn nước chất lượng phục vụ sản xuất, đời sống nhân dân trong vùng (Hình 1).
Nhiệt độ không khí ở khu vực hồ Kẻ Gỗ trung bình năm là 23,80C, nhiệt độ lên cao nhất có thể tới 40,10C (tháng 6, 7). Vào mùa đông thì nhiệt độ có thể hạ thấp xuống còn là 6,80C (tháng 12,1). Trong năm, khí hậu được chia thành hai mùa rõ rệt: Mùa mưa bắt đầu từ tháng 5 đến tháng 11, với tổng lượng mưa mùa mưa chiếm đến 70% lượng mưa cả năm, ngoài mưa chính vụ còn có mùa mưa tiểu mãn vào tháng 5, 6 và 7. Tháng có lượng mưa lớn nhất là tháng 9, lượng mưa tháng lớn nhất có thể đạt tới 539 mm. Mùa khô từ tháng 12 đến tháng 4 năm sau, lượng mưa nhỏ nhất là vào các tháng 2, tháng 3 và tháng 4 [5]. Nhiệt độ, lượng mưa phân phối trong năm như trong Hình 2:
Hình 2: Phân phối nhiệt độ và lượng mưa trung bình khu vực nghiên cứu
III. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Dữ liệu nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, dữ liệu ảnh Landsat 7 ETM + và các dữ liệu hỗ trợ như dữ liệu khí tượng, thủy văn, quy trình vận hành hồ chứa Kẻ Gỗ đã được sử dụng một cách tổng hợp. Để thấy được sự biến động dung tích hồ chứa kẻ Gỗ một cách rõ ràng nhất, ta phải có ít nhất 2 dữ liệu trong giai đoạn khác nhau. Trong nghiên cứu này, dữ liệu ảnh viễn thám Landsat 7 ETM + (bảng 1) được thu thập vào các tháng 7 từ năm 2011 đến năm 2016.
Ảnh Landsat 7 ETM + liên tục thu thập dữ liệu bề mặt trái đất kể từ tháng 7/1999, với độ phân giải thời gian là 16 ngày [6]. Mặc dù được kế thừa và nâng cấp các thiết bị quan trắc trái đất, tuy nhiên từ ngày 31/5/2003 thiết bị Scan Line Corrector, bộ phận sensor điều chỉnh hướng bay trên vệ tinh Landsat 7 đã gặp sự cố kỹ thuật, kết quả là tất cả các cảnh Landsat 7 ETM + được thu nhận kể từ ngày 14/7/2003 đến nay đều ở chế độ “SLC-off” nghĩa là xuất hiện các vết sọc đen cách đều làm giảm khả năng thu nhận thông tin quan sát trái đất khoảng 30% nên cần được xử lý.
3.2. Phương pháp nghiên cứu
3.2.1. Xử lý ảnh Landsat 7 ETM + bằng phần mềm ArcGIS 10.2
Xử lý vết kẻ sọc (SLC-off) bao gồm cải chính nhiễu bức xạ, cải chính hình học và bổ sung những pixel bị thiếu ở chế độ SLC-off. NASA (the National Aeronautics and Space Administration of the United States) đã cung cấp công cụ riêng (công cụ Gapfill) trong phần mềm ArcGIS 10.2 để khắc phục vấn đề này. Kết quả xử lý vết kẻ sọc được thể hiện trong Hình 3:
Hình 3: Kết quả xử lý loại bỏ vết kẻ sọc khu vực hồ Kẻ Gỗ
3.2.2. Hiệu chỉnh khí quyển
Hiệu chỉnh khí quyển là một trong những bước quan trọng loại bỏ nhiễu khí quyển trong quá trình truyền và thu nhận năng lượng bức xạ điện tử. Những hiệu ứng khí quyển này bao gồm quá trình tán xạ và hấp thụ năng lượng điện từ bởi các thành phần khí quyển và các hạt ion khí mà được các cảm biến vệ tinh phát hiện. Vì quá trình này mà sự phân bố phổ, phân bố góc và phân bố không gian do việc phát xạ của các đối tượng nghiên cứu bị yếu đi. Để khắc phục vấn đề này, có nhiều mô hình được sử dụng bao gồm DOS [7], ATCOR [8] hay FLAASH [9]. Để tăng cường độ chính xác, mô hình hiệu chỉnh khí quyển FLAASH (Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes) đã được sử dụng trong nghiên cứu này để loại bỏ các ảnh hưởng bởi các hiệu ứng khí quyển. Dữ liệu đầu vào của mô hình hiệu chỉnh khí quyển này là ảnh đã được tính chuyển sang giá trị bức xạ (Radiance). Các thông số đưa vào mô hình được lựa chọn dựa trên loại tư liệu, tọa độ địa lý vị trí khu vực nghiên cứu và thời gian thu nhận ảnh viễn thám.
Hình 4: Kết quả hiệu chỉnh khí quyển ảnh Landsat 7 ETM + bằng mô hình FLAASH
3.2.3. Tạo ranh giới đường mặt nước hồ Kẻ Gỗ sử dụng các chỉ số NDWI và MNDWI
Đường mặt nước là cơ sở để đo vẽ và phân chia ranh giới giữa phần đất liền và phần nước mặt. Việc xác định ranh giới này, từ trước đến nay, thường được các chuyên gia đo vẽ bản đồ tiến hành thông qua việc đo đạc, khảo sát hiện trường. Tuy nhiên, phương pháp xác định này là rất khó khăn, tốn kém thời gian, công sức và trong một số trường hợp là không thể thực hiện được. Vì vậy, công nghệ viễn thám phát triển đã giúp cho việc xác định đường ranh giới giữa phần mặt đất và phần mặt nước là rất dễ dàng và chính xác. Theo đó, trình tự tạo đường ranh giới mặt nước hồ Kẻ Gỗ trong nghiên cứu này được tiến hành như sau: sử dụng ảnh viễn thám Landsat 7 ETM + đã qua các bước xử lý, hiệu chỉnh bên trên để tính toán các chỉ số NDWI và MNDWI theo các công thức ở Bảng 2:
IV. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Chỉ số NDWI có giá trị nằm trong khoảng từ -1 đến 1, trong đó, giá trị NDWI lớn hơn 0 thể hiện mặt nước, ngược lại, giá trị NDWI nhỏ hơn hoặc bằng 0 thể hiện vùng không phải là mặt nước. Từ đó, trích xuất ra được ranh giới đường mặt nước hồ Kẻ Gỗ và tính được diện tích mặt nước hồ Kẻ Gỗ như sau:
Từ dữ liệu mực nước hồ chứa công bố trên trang website của Công ty TNHH MTV Thủy lợi Nam Hà Tĩnh: http://www.thuyloinamhatinh.vn, ta thấy có dữ liệu mực nước thực đo vào đúng ngày 2/7/2015. Vì vậy, lựa chọn dữ liệu mực nước đo đạc ngày 2/7/2015 để kiểm định kết quả trích xuất diện tích mặt hồ từ ảnh vệ tinh theo các bước như sau:
– Xu hướng mực nước hồ Kẻ Gỗ trong giai đoạn 2013 – 2018:
Trong đó, mực nước đo đạc ngày 2/7/2015 là: 24,39 (m).
– Từ đường đặc tính lòng hồ ban hành kèm theo Quyết định số 37/2011/QĐ-UBND ngày 23 tháng 12 năm 2011 của Ủy ban Nhân dân tỉnh Hà Tĩnh về việc Ban hành quy trình vận hành điều tiết hồ chứa nước Kẻ Gỗ, tỉnh Hà Tĩnh, ta thiết lập quan hệ mực nước, diện tích mặt hồ và dung tích hồ chứa Kẻ Gỗ (quan hệ Z~F~W):
– Tra quan hệ mực nước ~ diện tích mặt hồ Kẻ Gỗ, và mực nước ~ dung tích hồ Kẻ Gỗ bên trên ta thu được giá trị diện tích mặt hồ (F) và dung tích hồ Kẻ Gỗ (W) ngày 2/7/2015 tương ứng là F = 19,25 km2 và W = 149,25 x 106 m3.
Từ đó, ta đánh giá được sai số tính toán khi trích xuất đường mặt nước theo các công thức NDWI và MNDWI như sau:
Vì vậy, lựa chọn các giá trị diện tích mặt hồ Kẻ Gỗ tính toán theo công thức MNDWI để làm cơ sở tính toán ra dung tích hồ Kẻ Gỗ tương ứng như sau:
V. KẾT LUẬN
Bài báo đã sử dụng các chỉ số NDWI và MNDWI để trích xuất ra đường ranh giới mặt nước hồ chứa Kẻ Gỗ. Thông qua phân tích so sánh, bài báo cũng kết luận rằng, đối với hồ Kẻ Gỗ, chỉ số MNDWI đã cho kết quả với độ sai số ít hơn. Vì vậy, chỉ số MNDWI đã được lựa chọn để tính toán ra các giá trị diện tích mặt nước hồ chứa theo từng năm trong giai đoạn 2011 – 2016, từ đó tính toán ra được dung tích hồ tương ứng. Kết quả tính toán đã chỉ ra rằng, sự biến động tăng giảm tuân theo chu kì năm tăng, năm giảm với một lượng tăng giảm khá lớn, đặc biệt là các giai đoạn 2011 – 2012 và 2012 – 2013 với lượng tăng giảm lên tới khoảng 50 triệu m3. Điều này là do sự biến đổi bất thường của thời tiết đã ảnh hưởng đến lượng mưa năm 2012, tại hồ Kẻ Gỗ chỉ đạt 1.703 mm, bằng 65% lượng mưa trung bình nhiều năm. Bài báo cũng mở ra hướng ứng dụng ảnh vệ tinh trong việc giám sát biến động dung tích của các hồ chứa khác tại Việt Nam nhằm đề ra những giải pháp sử dụng nguồn tài nguyên nước hiệu quả hơn nữa cũng như tăng cường công tác quản lý hồ chứa trong tương lai.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Mcfeeters S. K. (1996), The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features, International Journal Of Remote Sensing, Volume 17, No. 7, pp. 1425-1432.
[2]. Matthew, M. W (2003), Atmospheric correction of spectral imagery: evaluation of the FLAASH algorithm with AVIRIS data, Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral and Ultraspectral Imagery SPIE, Orlando, FL, USA, pp. 474-482.
[3]. Eva WILLERSLEV (2011), Methods of Extracting a Coastline from Satellite Imagery and Assessing the Accuracy, Geospatial Crossroads @ GI_Forum.
[4]. Nguyễn Thị Phương Dung (2014), Đánh giá hiện trạng quản lý, sử dụng hồ Kẻ Gỗ, tỉnh Hà Tĩnh và đề xuất biện pháp khai thác hiệu quả, giảm thiểu rủi ro, Luận văn Thạc sỹ Khoa học, Trường Đại Học Thủy Lợi, Hà Nội.
[5]. Trần Nhật Anh (2018), Nghiên cứu các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả khai thác đa mục tiêu trong điều kiện biến đổi khí hậu của hệ thống thủy lợi Kẻ Gỗ – Tỉnh Hà Tĩnh, Luận văn Thạc sỹ Khoa học, Trường Đại Học Khoa Học Tự Nhiên – Đại Học Quốc Gia Hà Nội.
[6]. Richter, R (2003), Status of Model ATCOR4 on Atmospheric/Topographic Correction for Airborne Hyperspectral Imagery, 3rd EARSeL Workshop on Imaging Spectroscopy, Herrsching, pp. 13-16.
[7]. Bagli S, Soille P (2003), Morphological automatic extraction of panEuropean coastline from Landsat ETM+ images. COASTGIS03: Fifth International Symposium on GIS and Computer Cartography for Coastal Zone Management, Genova, Italy, pp. 16-18.
[8]. Xu, H. (2006), Modification of Normalised Difference Water Index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery, Int. J. Remote Sens., Vol. 27, pp. 3025–3033.
[9]. Shen, L., Li, C. (June 2010), Water Body Extraction from Landsat ETM+ Imagery Using Adaboost Algorithm, In Proceedings of 18th International Conference on Geoinformatics, Beijing, China; pp. 1–4.
ThS. Nguyễn Thiện Sơn
Viện Nước, Tưới tiêu và Môi trường
(Nguồn tin: Vnniosh.vn)
