Trong những năm gần đây, Việt Nam thường xuyên xảy ra các đợt lũ quét gây thiệt hại nghiêm trọng về người và tài sản. Lũ quét thường xuất hiện đột ngột, kèm theo bùn đất, nước lũ lên nhanh gây khó khăn cho việc khảo sát, tiếp cận hiện trường và công tác khắc phục hậu quả. Hiện nay, tư liệu ảnh viễn thám siêu cao tần đã và đang được ứng dụng trong thực tiễn để giám sát, đánh giá các ảnh hưởng của các khu vực bị lũ lụt, lũ quét và đã đạt được hiệu quả cao so với các phương pháp truyền thống. Nghiên cứu này trình bày phương pháp phát hiện lũ quét từ ảnh Sentinel-1A. Theo đó, bốn ảnh được thu thập ở chế độ IW, xử lý mức 1 ở các thời điểm trước và sau khi xảy ra lũ quét. Khu vực nghiên cứu thử nghiệm là tỉnh Lào Cai, nơi thường xuyên xảy ra các hiện tượng lũ quét gây thiệt hại lớn. Phương pháp được đề xuất để chiết tách vùng lũ quét từ ảnh gồm các bước: (1) Thu thập tư liệu ảnh Sentinel-1A và các dữ liệu liên quan; (2) Thực hiện các bước tiền xử lý ảnh và cắt ảnh theo ranh giới vùng nghiên cứu; (3) Xử lý và phân tích ảnh để chiết tách các vùng lũ quét và đánh giá độ chính xác bằng dữ liệu điều tra thực địa. Kết quả nghiên cứu là dữ liệu đầu vào cho việc xây dựng các mô hình cảnh báo lũ quét cũng như cung cấp thông tin cho các cơ quan quản lý nhằm đưa ra các giải pháp ứng phó và giảm nhẹ thiên tai.

In recent years, Vietnam has frequently experienced severe flash floods that cause significant damage to both people and property. These flash floods often occur suddenly, accompanied by mud and rapidly rising floodwaters, making it challenging to conduct field surveys and access disaster sites and carry out recovery efforts. Currently, microwave satellite image is being applied in practice to monitor and assess the impacts of flood and flash flood areas, yielding better results compared to traditional methods. This study presents a method for detecting flash flood areas using Sentinel-1A imagery. Accordingly, 4 images were collected in IW mode, level 1 at the times before and after the flash flood. 
The experimental study area is Lao Cai province, where flash floods often occur causing heavy damage. The proposed method for extracting flash flood areas from Sentinel-1A images involves the following steps: (1) Data collection: Gather Sentinel-1A imagery and relevant data; (2) Image preprocessing: Apply preprocessing steps to the Synthetic Aperture Radar (SAR) images and crop them based on the study area boundaries; (3) Image analysis and image classification: compare and analyze the images to extract flash flood regions. The accuracy of the results was verified against ground-truth data. The research findings serve as valuable input for developing flash flood warning models and providing information to relevant authorities for effective disaster response and mitigation.