Ứng dụng GIS và ảnh viễn thám trong giám sát và cảnh báo hạn hán
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (919.21 KB, 3 trang )
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8
ỨNG DỤNG GIS VÀ ẢNH VIỄN THÁM
TRONG GIÁM SÁT VÀ CẢNH BÁO HẠN HÁN
Bùi Thị Kiên Trinh1, Nguyễn Quang Phi1, Nguyễn Mạnh Cường2
1
Trường Đại học Thuỷ lợi, email:
2
Tổng Công ty Tài nguyên và Môi trường Việt Nam Vinanren
1. GIỚI THIỆU CHUNG
Hạn hán là một trong những thiên tai
nghiêm trọng ở nước ta và có diễn biến ngày
càng phức tạp. Việc ứng dụng công nghệ
viễn thám trong xác định hạn hán đã thu
được những kết quả khả quan.
Tháng 6/ 2015, lần đầu tiên Nghệ An công
bố thiên tai hạn hán, đồng thời đề nghị tỉnh
cần có cơ chế giám sát tình trạng hạn hán
cũng như phịng chống hạn hán kịp thời. Từ
đó đã có nhiều chương trình, biện pháp được
triển khai và hiệu quả của chúng cần được
đánh giá, cũng như tình trạng hạn hán của địa
phương cần được giám sát và quản lý.
Trong nghiên cứu này, chỉ số thực vật có
hiệu chỉnh ảnh hưởng của đất SAVI (Soil
Adjusted Vegetation Index) (Huete, 1988) và
chỉ số khô hạn nhiệt độ thực vật TVDI
(Temperature Vegetation Dryness Index)
(Sandholt et. al., 2002) được sử dụng trong
phân tích và xác định nguy cơ hạn hán ở
huyện Tương Dương, tỉnh Nghệ An. Kết quả
cho thấy chỉ số TVDI phản ánh khá chính xác
tình trạng hạn hán, do vậy phù hợp để giám
sát và cảnh báo hạn cho khu vực.
chỉ số SAVI và TVDI nhằm đánh giá hạn hán
dựa vào ảnh vệ tinh đa phổ theo công thức:
1 L NIR Re d
SAVI
(1)
NIR Re d L
T T
TVDI s s min
(2)
Ts max Ts min
trong đó:
L là tham số đặc trưng cho độ phát xạ của
đất hay hệ số điều chỉnh nền tán;
NIR và Red là giá trị bức xạ của bước sóng
hồng ngoại gần và bức xạ đỏ của ảnh vệ tinh;
Ts, Ts-min, Ts-max lần lượt là giá trị nhiệt
độ bề mặt trên ảnh nhiệt sau khi được tính
tốn xử lý, nhiệt độ bề mặt cực tiểu xác định
bởi đường rìa ướt và nhiệt độ bề mặt cực đại
ứng với giá trị NDVI riêng biệt;
NDVI (Normalized Difference Vegetation
Index) là chỉ số phân biệt thực vật được tính
như sau (NASA, 2000):
NIR Re d
NDVI
(3)
NIR+ Re d
Hình 1 thể hiện quy trình đề xuất để đánh
giá hạn hán tại huyện Tương Dương:
2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Việc giám sát và quản lý hạn được dựa trên
các chỉ số hạn hán và các ngưỡng hạn (Zargar
et al., 2011). Các nghiên cứu trên thế giới đều
khẳng định, nhiệt độ bề mặt và lớp phủ thực
vật là những thơng tin chính để tính tốn các
chỉ số đánh giá hạn hán (Elhag and Bahrawi,
2017; Villarreal et al., 2016; Chen et al.,
2015). Trong nghiên cứu này, chúng tơi chọn
326
Hình 1. Quy trình đánh giá hạn hán
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8
3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Theo quy trình đề xuất ở Hình 1, áp dụng
các cơng cụ của phần mềm ArcGIS 10.3 như
xử lý ảnh, tính tốn, phân tích khơng gian và
các công thức (1-3) cho 03 ảnh Landsat 8
chụp vào tháng 4 các năm 2015-2017 ở khu
vực huyện Tương Dương. Phân cấp các giá
trị hạn hán tính được thành 5 mức (Bao et al.,
2013; J.A. et al., 2003; Yuan et al., 2007):
- Cấp 1: Độ ẩm cao, không hạn
- Cấp 2: Ít nguy cơ khơ hạn
- Cấp 3: Khơ hạn nhẹ
- Cấp 4: Khơ hạn trung bình
- Cấp 5: Khơ hạn nặng
Kết quả tính chỉ số hạn và thành lập các
bản đồ chỉ số SAVI, TDVI cho các năm
2015, 2016, 2017 thể hiện trong các Bảng 1,
2 và Hình 2, 3.
Bảng 1. Kết quả tính hạn theo chỉ số SAVI
Hình 2. Bản đồ hạn chỉ số SAVI các năm 2015 (trái), 2016 (giữa), 2017 (phải)
Hình 3. Bản đồ chỉ số TVDI các năm 2015 (trái), 2016 (giữa), 2017 (phải)
327
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8
5. TÀI LIỆU THAM KHẢO
Bảng 2. Kết quả tính hạn theo chỉ số TVDI
Tỷ lệ diện tích hạn tính theo chỉ số SAVI
và TVDI có sự khác biệt đáng kế ở cấp 3-4-5
trong năm 2015, cấp 5 năm 2016 và cấp 1-2
trong năm 2017. Tuy nhiên, về cơ bản các
bản đồ kết quả đều thể hiện xu hướng hạn
hán giảm dần trên phạm vi toàn huyện.
4. KẾT LUẬN
Kết quả nghiên cứu phản ánh hiệu quả
đáng kể của các biện pháp phịng chống hạn
hán triển khai trên tồn huyện Tương Dương,
sau 2 năm chỉ cịn dưới 5% tổng diện tích ở
mức khô hạn nhẹ trở lên so với trên 60% ở
thời điểm công bố thiên tai hạn hán.
Kết quả này cũng cho thấy tiềm năng ứng
dụng rất lớn của GIS và viễn thám trong
giám sát và cảnh báo hạn hán đối với những
khu vực rộng lớn, địa hình đồi núi dốc giao
thơng đi lại khó khăn như huyện Tương
Dương nói riêng và tỉnh Nghệ An nói chung.
Đối chiếu với số liệu khảo sát, thống kê tại
địa phương, kết quả tính theo chỉ số TVDI
phản ánh hạn chính xác, chi tiết và sát thực
hơn chỉ số SAVI. Do vậy TVDI phù hợp và
hiệu quả hơn trong đánh giá hạn ở Tương
Dương. Từ đó, khuyến cáo nên sử dụng chỉ
số TVDI để đánh giá hạn hán cho huyện
Tương Dương, tỉnh Nghệ An và những khu
vực có điều kiện tự nhiên tương tự.
Tuy nhiên, để tăng độ tin cậy của kết quả
tính, cần nghiên cứu thêm về khoảng giá trị
của các chỉ số hạn phổ biến như TVDI,
SAVI dùng để phân cấp hạn hán cho từng
khu vực cụ thể.
[1] Huete, A.R., 1988. A soil-adjusted
vegetation index (SAVI). Remote Sensing
of Environment, 25(3): 259-309.
[2] Sandholt I. et al., 2002. A simple interpretation
of the surface temperature/vegetation index
space for assessment of the surface moisture
status. Remote Sensing of Environment, 79:
213-224.
[3] Amin Zargar et al., 2011. A review of
drought indices. Environmental Reviews,
19(1): 333-349.
[4] Elhag Mohamed Jarbou and A. Bahrawi,
2017.
Soil
salinity
mapping
and
hydrological drought indices assessment in
arid environments based on remote sensing
techniques. Geoscientific Instrumentation
Methods and Data Systems, 6: 149-158.
[5] Miguel L. Villarreal et al., 2016. Multiindex time series monitoring of drought and
fire effects on desert grasslands. Remote
Sensing of Environment, 183: 186-197.
[6] John Weier and David Herring, 2000.
Measuring Vegetation (NDVI &EVI).
NASA Earth Observatory.
[7] Yuhai Bao et al., 2013. Monitoring of
drought disaster in Xilin Guole grassland
using TVDI model, Proceedings of the 4th
International Conference on Risk Analysis
and Crisis Response, Istanbul, Turkey.
[8] Barsi J.A. et al., 2003. LANDSAT TM and
ETM+ thermal band calibration, Canada
Journal of Remote Sensing of Environment,
29(2): 141-153.
[9] Lu Yuan et al., 2007. Dynamic drought
monitoring in Guangxi using revised
temperature vegetation dryness index,
Wuhan University journal of Natural
sciences, 12(4):663-668.
328
