Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  22,659,400
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Viễn thông

Vũ Hữu Long, Nguyễn Vũ Giang(1), Trịnh Phi Hoành, Phạm Việt Hòa

Ứng dụng công nghệ xử lí ảnh viễn thám trên nền tảng điện toán đám mây (GEE) trong theo dõi biến động đường bờ sông - thí điểm tại sông Cửu Long.

Applying google earth engine in river bank erosion monitoring – a case study in lower Mekong river

Tạp chí Khoa học (Trường Đại học Sư phạm TP. Hồ Chí Minh)

2019

6

38-49

1859-3100

Bài báo chia sẻ cách tiếp cận khai thác và xử lí ảnh vệ tinh đa thời gian trên nền tảng điện toán đám mây của Google Earth Engine (GEE) trong giám sát biến động đường bờ sông khu vực đồng bằng sông Cửu Long. Tư liệu viễn thám quang học (LANDSAT) và radar SAR (Sentinel-1) tổ hợp theo năm được sử dụng để đánh giá biến động đường bờ sông Tiền và sông Hậu sau 30 năm, từ 1988 tới 2018. Kết quả phân tích cho thấy thực trạng biến động đường bờ và điểm nóng về bồi tụ và sạt lở dọc hai dòng chính đoạn chảy vào Việt Nam là sông Tiền và sông Hậu. Sau 30 năm, dòng sông thay đổi rõ rệt, sự biến đổi nghiêm trọng xảy ra ở Đồng Tháp và An Giang, hai tỉnh nằm sâu trong đất liền lãnh thổ Việt Nam. Nghiên cứu cho thấy tiềm năng khai thác và xử lí trực tiếp số lượng lớn các loại tư liệu ảnh vệ tinh miễn phí trên nền tảng điện toán đám mây GEE cho các ứng dụng về quản lí và giám sát tài nguyên.

This research introduces the potential of applying Google Earth Engine (GEE) cloud computing platform, which can archive and process multi-temporal satellite data online, in monitoring river bank in lower Mekong delta. The yearly collected images of optical remote sensing data (LANDSAT) and SAR data (Sentinel-1) were utilized to assess river erosion along Tien and Hau rivers, two tributaries of Mekong River in Vietnam territory, within 30 years from 1988 to 2018. Results indicated a dramatic change and severe river bank erosion occurred in Dong Thap and An Giang, two upper Mekong river provinces in Vietnam. This evidently showed the potential of freely exploration and processing big satellite data on GEE cloud computing platform for monitoring and management of natural resources.

TTKHCNQG, CTv 138

  • [1] Trịnh Phi Hoành, Trần Văn Thương, Nguyễn Siêu Nhân, & Nguyễn Thám. (2018), Nghiên cứu tổng quan về nguyên nhân cơ bản và giải pháp tổng thể đối với vấn đề xói lở bờ sông Cửu Long.,Tạp chí Khoa học Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh, 15(9), 70-85.
  • [2] Trịnh Phi Hoành, Phạm Thế Hùng, La Văn Hùng Minh, Trần Văn Thương, Nguyễn Siêu Nhân, & Nguyễn Cao Hanh. (n.d.) (), Đánh giá đặc điểm biến động bờ sông trên cơ sở ứng dụng viễn thám và GIS: nghiên cứu trường hợp sông Tiền khu vực Tân Châu – Hồng Ngự.,Tạp chí Khoa học Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh, 15(11b), 37-46.
  • [3] Trịnh Phi Hoành, & cs (2016), Nghiên cứu quy luật biến động bờ sông Tiền đoạn chảy qua tỉnh Đồng Tháp, đề xuất giải pháp ứng phó giảm nhẹ thiệt hại (Báo cáo tổng kết đề tài cấp Bộ GD&ĐT No. B2013.20.01; p. 142).,Đồng Tháp: Trường Đại học Đồng Tháp.
  • [4] Trịnh Phi Hoành (2018), Nghiên cứu diễn biến lòng dẫn sông Tiền (đoạn chảy qua tỉnh Đồng Tháp) phục vụ phòng tránh thiên tai,Luận án Tiến sĩ Địa lí, Học viện Khoa học và Công nghệ, Hà Nội.
  • [5] Phan Đức Anh Huy (2015), Đánh giá biến động bờ sông khu vực Vàm Nao,Tạp chí Khoa học và Phát triển, 18, 13-21.
  • [6] Patel, N. N., Angiuli, E., Gamba, P., Gaughan, A., Lisini, G., Stevens, F. R.,… Trianni, G. (2015), Multitemporal settlement and population mapping f-rom Landsat using Google Earth Engine.,International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 35, 199-208. https://doi.org/10.1016/j.jag.2014.09.005
  • [7] Nguyễn Ngọc Lâm (2010), Nghiên cứu ứng dụng ảnh viễn thám độ phân giải cao các thời kì để đánh giá biến động đường bờ sông Tiền, sông Hậu tại 2 tỉnh An Giang, Đồng Tháp (p. 64) [Báo cáo tổng kết đề tài KH&KT cấp Bộ TN&MT].,Hà Nội: Trung tâm Viễn thám Quốc gia
  • [8] Lê Mạnh Hùng, & Trần Bá Hoằng. (2017), Sạt lở bờ hệ thống sông vùng Đồng bằng sông Cửu Long và những đóng góp của khoa học và công nghệ vào việc phòng chống giảm nhẹ thiệt hại. 9 năm 2017, 24-26.,http://khoahocvacongnghevietnam.com.vn/file_pdf/24-26.pdf
  • [9] Lam-Dao-Nguyen, Pham-Bach-Viet, Nguyen-Thanh, M., Pham-Thi-Mai-Thy, & Hoang-PhiPhung. (2011), Change Detection of Land use and Riverbank in Mekong Delta, Vietnam using Time Series Remotely Sensed Data.,Journal of Resources and Ecology, 2(4), 370-374. https://doi.org/10.3969/j.issn.1674-764x.2011.04.011
  • [10] Klemas, V. (2015), Remote Sensing of Floods and Flood-Prone Areas: An Overview.,Journal of Coastal Research, 31(4), 1005-1-13.
  • [11] (2019), Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone,Retrieved May 7, 2019, f-rom https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425717302900
  • [12] Gao, B. (1996), NDWI—A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water f-rom space,Remote Sensing of Environment, 58(3), 257-266. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00067-3
  • [13] Kucera. (n.d.). (2019), Sentinel-1 aids Balkan flood relief,Retrieved May 7, 2019, f-rom European Space Agency website: https://www.esa.int/Our_Activities/Observing_the_Earth/Copernicus/Sentinel-1/Sentinel1_aids_Balkan_flood_relief
  • [14] Clement, M. A., Kilsby, C. G., & Moore, P. (2018), Multi-temporal synthetic aperture radar flood mapping using change detection.,Journal of Flood Risk Management, 11(2), 152-168. https://doi.org/10.1111/jfr3.12303
  • [15] Camara (2000), TerraLib: technology in support of GIS innovation. Proc. II Brazilian Symposium on GeoInformatics,Geoinfo, 1-8.