BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  17,416,788
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

36

Trắc địa học và bản đồ học

Trần Thu Hà, Trần Ngọc Huân , Phùng Minh Tám, Nguyễn Thị Hải, Bùi Thị Cúc, Phạm Thanh Quế, Nguyễn Đình Tiến, Hồ Hoài Nam

Ứng dụng công nghệ điện toán đám mây google earth engine trong giám sát lũ và xác định diện tích đất nông nghiệp bị ảnh hưởng do lũ trên lưu vực sông bùi, thành phố Hà Nội

Application of google earth engine in flood monitoring and assessment of flood-affected agricultural land in the bui river basin, Hanoi city

Khoa học và Công nghệ Lâm nghiệp

2023

15

76-86

1859-3828

Bản đồ ngập lụt, Đất nông nghiệp, Google Earth Engine, Lưu vực sông Bùi, Sentinel 1A

Agricultural land, Bui River Basin, Flood, Google Earth Engine, Sentinel 1A.

Bão nhiệt đới đi kèm với mưa lớn thường xuất hiện và gây lũ lụt nghiêm trọng từ tháng 5 đến tháng 11 hàng năm trên lưu vực sông Bùi gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến tình hình sản xuất nông nghiệp tại địa phương. Do đó, việc đánh giá nhanh diện tích đất nông nghiệp bị thiệt hại do ngập úng là rất quan trọng đối với người dân và cán bộ quản lý nhà nước tại địa phương. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một phương pháp mới để ước tính nhanh diện tích đất nông nghiệp bị ảnh hưởng do lũ lụt bằng ảnh Radar Sentinel 1A (S1A). Thứ nhất, bản đồ lụt được ước tính từ ảnh S1A bằng Google Earth Engine tại thời điểm đỉnh lũ bằng phương pháp xác định ngưỡng Otsu không loại trừ khu vực nước vĩnh viễn với độ chính xác tổng thể đạt 82,5%. Diện tích vết ngập ước tính là 1324 ha, cao hơn 4% so với diện tích thống kê. Thứ hai, nghiên cứu sử dụng bản đồ khoanh đất đã được công bố, sau đó sử dụng công cụ Gcadas để chồng xếp bản đồ lụt và bản đồ khoanh đất để xác định vị trí cũng như diện tích vùng bị ảnh hưởng thiệt hại do lũ. Kết quả tính toán cho thấy, cơn bão Sơn Tinh đã làm thiệt hại xấp xỉ 33% (1261 ha) diện tích đất sản xuất nông nghiệp (không xét đến diện tích lâm nghiệp) trên địa bàn 5 xã, chênh lệch khoảng 1,2% (15 ha) so với kết quả thống kê từ các cơ quan quản lý nhà nước. Kết quả thử nghiệm cho thấy tiềm năng rất hữu ích của việc sử dụng ảnh Radar khẩu độ tổng hợp (SAR) miễn phí từ ảnh S1A để theo dõi và đánh giá nhanh các diện tích đất nông nghiệp bị ảnh hưởng bởi lũ trên 1 vùng diện tích nhỏ và rộng lớn.
 

Tropical storms accompanied by heavy rain often appear and cause severe floods from May to November every year in the Bui river basin, seriously affecting the local agricultural production. Therefore, a quick assessment of the agricultural land area affected by inundation is very important for the people and local government officials. In this study, we propose a new method to quickly estimate the agricultural land area affected by floods using Sentinel 1A (S1A). Firstly, the flood map estimated from the S1A image on Google Earth Engine at the flood peak by the Otsu threshold method does not exclude permanent water area with an overall accuracy of 82,5%. The flood extent are estimated at 1324 hectares, approximately 4% higher than the official data of local authorities. Secondly, the study overlayed the official land map and the flood map to determine the location and area of the affected area by the flood. Calculation results show that storm Son Tinh has affected approximately 33% (1261 ha) of agricultural land ( not accounting forestry) in 5 communes. The difference is about 1.2 % (15 ha) compared with statistical results from state management agencies. The results show the valuable potential of using free Synthetic Aperture Radar (SAR) from S1A images to quickly monitor and assess flood-affected agricultural land over a small and large area using the Google Earth Engine.

TTKHCNQG, CVv 421

Xem toàn văn