ƯỚC LƯỢNG ĐỘ SÂU NGẬP LỤT Ở TỈNH QUẢNG BÌNH, VIỆT NAM  TRONG TRẬN LŨ LỊCH SỬ NĂM 2020 SỬ DỤNG ẢNH SENTINEL-1A

Nguyễn Hùng An; Nguyễn Tiến Phát; Vũ Duy Đông; Mai Quốc Khánh

doi:10.34238/tnu-jst.6196

ƯỚC LƯỢNG ĐỘ SÂU NGẬP LỤT Ở TỈNH QUẢNG BÌNH, VIỆT NAM TRONG TRẬN LŨ LỊCH SỬ NĂM 2020 SỬ DỤNG ẢNH SENTINEL-1A

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 20/06/22 Ngày hoàn thiện: 03/08/22 Ngày đăng: 04/08/22

Các tác giả

1. Nguyễn Hùng An , Trường Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn
2. Nguyễn Tiến Phát, Trường Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn
3. Vũ Duy Đông, Trường Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn
4. Mai Quốc Khánh, Trường Đại học Kỹ thuật Lê Quý Đôn

Tóm tắt

Lũ lụt là một hiện tượng tự nhiên thường gây ra các hậu quả nghiêm trọng cho cuộc sống của con người. Việc ước lượng độ sâu ngập lụt sẽ giúp cho con người đưa ra được các giải pháp phù hợp để xử lý các ảnh hưởng tàn phá của lũ lụt. Các phương pháp ước lượng độ sâu ngập lụt sử dụng ảnh viễn thám đã nhận được nhiều sự quan tâm và được sử dụng phổ biến trong các thập kỷ gần đây. Bài báo này đề xuất một phương pháp để xây dựng bản đồ độ sâu ngập lụt của tỉnh Quảng Bình, Việt Nam trong trận lũ lịch sử năm 2020 dựa trên ảnh Sentinel-1A. Phương pháp trong bài báo là sự kết hợp của phương pháp Otsu kinh điển và phương pháp loang được đề xuất mới. Phương pháp Otsu trước tiên được sử dụng để xây dựng các bản đồ nước hiện thời. Sau đó, phương pháp loang được thực hiện trên các bản đồ nước hiện thời này để xác định độ sâu ngập lụt. Phương pháp ước lượng độ sâu ngập lụt được đề xuất trong bài báo này đã chứng minh được sự đơn giản về tính toán, tốc độ gần thời gian thực và cung cấp độ chính xác tương đối tốt.

Từ khóa

Ảnh SAR; Ảnh đa thời gian; Ước lượng độ sâu ngập lụt; Độ cao bề mặt nước; Thuật toán loang

Toàn văn:

PDF (English)

Tài liệu tham khảo

[1] L. Alfieri, P. Burek, L. Feyen, and G. Forzieri, "Global warming increases the frequency of river floods in Europe," Hydrology and Earth System Sciences, vol. 19, pp. 2247-2260, 2015.

[2] P. Allamano, P. Claps, and F. Laio, "Global warming increases flood risk in mountainous areas," Geophysical Research Letters, vol. 36, pp. 1 - 5, 2009.

[3] Z. W. Kundzewicz, Y. Hirabayashi, and S. Kanae, "River floods in the changing climate—observations and projections," Water Resources Management, vol. 24, pp. 2633-2646, 2010.

[4] B. B. Nair and S. Rao, "Flood water depth estimation—A survey," 2016 IEEE International Conference on Computational Intelligence and Computing Research (ICCIC), IEEE, 2016, pp. 1-4.

[5] P. Matgen, R. Hostache, G. Schumann, L. Pfister, L. Hoffmann, and H. Savenije, "Towards an automated SAR-based flood monitoring system: Lessons learned from two case studies," Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, vol. 36, pp. 241-252, 2011.

[6] V. Herrera-Cruz, F. Koudogbo, and V. Herrera, "TerraSAR-X rapid mapping for flood events," Proceedings of the international society for photogrammetry and remote sensing (earth imaging for geospatial information), Hannover, Germany, 2009, pp. 170-175.

[7] D. C. Mason, R. Speck, B. Devereux, G. J.-P. Schumann, J. C. Neal, and P. D. Bates, "Flood detection in urban areas using TerraSAR-X," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 48, pp. 882-894, 2009.

[8] L. Giustarini, H. Vernieuwe, J. Verwaeren, M. Chini, R. Hostache, P. Matgen, N. E. Verhoest, and B. De Baets, "Accounting for image uncertainty in SAR-based flood mapping," International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol. 34, pp. 70-77, 2015.

[9] J.-B. Henry, P. Chastanet, K. Fellah, and Y.-L. Desnos, "Envisat multi-polarized ASAR data for flood mapping," International Journal of Remote Sensing, vol. 27, pp. 1921-1929, 2006.

[10] S. Martinis, A. Twele, and S. Voigt, "Towards operational near real-time flood detection using a split-based automatic thresholding procedure on high resolution TerraSAR-X data," Natural Hazards and Earth System Sciences, vol. 9, pp. 303-314, 2009.

[11] N. Pierdicca, L. Pulvirenti, M. Chini, L. Guerriero, and L. Candela, "Observing floods from space: Experience gained from COSMO-SkyMed observations," Acta Astronautica, vol. 84, pp. 122-133, 2013.

[12] L. Giustarini, R. Hostache, P. Matgen, G. J.-P. Schumann, P. D. Bates, and D. C. Mason, "A change detection approach to flood mapping in urban areas using TerraSAR-X," IEEE transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 51, pp. 2417-2430, 2012.

[13] P. Matgen, G. Schumann, J.-B. Henry, L. Hoffmann, and L. Pfister, "Integration of SAR-derived river inundation areas, high-precision topographic data and a river flow model toward near real-time flood management," International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol. 9, pp. 247-263, 2007.

[14] S. Long, T. E. Fatoyinbo, and F. Policelli, "Flood extent mapping for Namibia using change detection and thresholding with SAR," Environmental Research Letters, vol. 9, 2014, Art. no. 035002.

[15] N. Otsu, "A threshold selection method from gray-level histograms," IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, vol. 9, pp. 62-66, 1979.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.6196

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ