So sánh các kỹ thuật phân tích và xác định quy luật diễn biến đường bờ biển vịnh Đà Nẵng bằng ảnh viễn thám

ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 9(130).2018 7 SO SÁNH CÁC KỸ THUẬT PHÂN TÍCH VÀ XÁC ĐỊNH QUY LUẬT DIỄN BIẾN ĐƯỜNG BỜ BIỂN VỊNH ĐÀ NẴNG BẰNG ẢNH VIỄN THÁM INTER-COMPARING THE ANALYSIS TECHNIQUES AND DETERMINING LAW OF SHORELINE CHANGE OF DANANG BAY BY REMOTE SENSING IMAGES Nguyễn Quang Bình Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng; nqbinh@dut.udn.vn Tóm tắt - Hiện nay có nhiều kỹ thuật sẵn có để phân tích diễn biến đường bờ biển bằng ảnh viễn thám, tuy nhiên lựa chọn kỹ thuật phù hợp cho một khu vực nghiên cứu cụ thể vẫn còn gặp nhiều khó khăn. Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng bốn kỹ thuật phân tích phổ biến bao gồm: Chỉ số nước khác biệt (NDWI), Chỉ số nước khác biệt được hiệu chỉnh (MNDWI), Chỉ số trích xuất nước tự động (AWEI), tỷ số ảnh (BR) để trích xuất đường bờ cho vịnh Đà Nẵng. Các kết quả thu được sẽ được kiểm chứng với dữ liệu thực đo và hình ảnh từ Google Earth. Các kết quả phân tích cho thấy kỹ thuật phân tích tỷ số ảnh (BR) có kết quả tốt và phù hợp hơn so với ba kỹ thuật còn lại. Dựa vào kỹ thuật này, tác giả tiến hành phân tích và đánh giá thêm diễn biến đường bờ Vịnh Đà Nẵng theo mùa khô, mùa mưa và theo năm tương ứng với thời gian 1996, 2001, 2006, 2011, 2016. Abstract - There are now many available techniques to analyze the coastline by using remote sensing images, but choosing the appropriate technique for a specific study area is still difficult. In this study, the author uses four common analytical techniques: Normalized Difference Water Index (NDWI), Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI), Automated Water Extraction Index (AWEI), Band ratio (BR) to extract shoreline for Danang Bay. The results will be validated with observed data and imagery from Google Earth. The analytical results show that the technique of Band ratio (BR) has better and more suitable results than the other three techniques. Based on this technique, the author analyzes and evaluates the shoreline of Danang Bay coastline in dry season, rainy season and in the year 1996, 2001, 2006, 2011 and 2016 respectively Từ khóa - Diễn biến đường bờ; NDWI; MNDWI; AWEI; Tỷ số ảnh; Ảnh viễn thám; Vịnh Đà Nẵng. Key words - Shoreline change; NDWI; MNDWI; AWEI; Band ratio; remote sensing images; Danang Bay. 1. Đặt vấn đề Hiện nay, có nhiều phương pháp được áp dụng để nghiên cứu diễn biến đường bờ, điển hình như: Khảo sát trắc địa và GPS, chụp ảnh trên không, viễn thám, ... Tất cả các phương pháp đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng, tùy thuộc vào khu vực và dữ liệu nghiên cứu [1]. Trong đó, công nghệ ảnh viễn thám được xem là phương pháp có ưu điểm hơn so với các phương pháp khác [2]. Với nguồn dữ liệu sẵn có từ năm 1972 đến nay thông qua một loạt các bộ cảm biến chẳng hạn như: MSS (Multispectral Scanner System), TM (Thematic Mapper), ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus), và OLI (Operational Land Imager). Cảm biến mới nhất OLI hiện đang hoạt động với độ phân giải không gian cao, trung bình là 30m và lặp lại trong thời gian là 8 ngày [2]. Trong kỹ thuật phân tích ảnh viễn thám, khó khăn nhất là phân định chính xác giữa đất và nước. Năm 1996, McFeeters đã giới thiệu kỹ thuật Chỉ số nước khác biệt (NDWI) kết hợp giữa màu xanh lục (band 2) và cận hồng ngoại-NIR (band 4) của ảnh Landsat TM. McFeeters đề nghị giá trị ngưỡng bằng 0 để tách nước, các giá trị lớn hơn 0 được phân loại là nước và ngược lại không phải là nước [3]. Năm 2006, Xu phát hiện ra rằng trong các khu vực đã được xây dựng thì kỹ thuật NDWI cho kết quả không tốt và đề xuất một kỹ thuật khác là Chỉ số nước khác biệt được hiệu chỉnh (MNDWI) bằng cách thay thế band cận hồng ngoại bởi band giữa hồng ngoại-MIR (trong đó bộ cảm biến ETM+ là band 5 và OLI là band 6) [4]. Một hạn chế chung tồn tại trong cả hai kỹ thuật NDWI, MNDWI là không thể cung cấp một giá trị ngưỡng chính xác dùng để phân tách rõ ràng giữa đất và nước [5]. Kỹ thuật tỷ số ảnh giữa các kênh phổ được áp dụng đối với kênh 2 và kênh 4 của ảnh Landsat MSS, kênh 2 và kênh 5 ứng với ảnh Landsat TM và ETM+ được đề xuất bởi Alesheikh và đồng nghiệp năm 2007. Trong kỹ thuật này sự phân tách giữa đất và nước là rất rõ ràng. Do nước hấp thụ hầu hết năng lượng bức xạ điện từ chiếu tới trong dải sóng cận hồng ngoại và giữa hồng ngoại, nên các ô pixel đại diện cho nước có giá trị lớn hơn 1. Trong khi đó, do các đối tượng khác như đất, thực vậtcó khả năng phản xạ ở dải sóng cận hồng ngoại và giữa hồng ngoại cao hơn nên các ô pixel đại diện cho đất liền có giá trị nhỏ hơn 1. Điều này cho phép sử dụng phương pháp phân ngưỡng để có thể tự động phân tách rõ ràng ranh giới giữa đất và nước [6]. Để khắc phục những hạn chế trong hai kỹ thuật NDWI và MNDWI, năm 2014 Feyisa và đồng nghiệp đã đề xuất Chỉ số trích xuất nước tự động (AWEI) để cải thiện độ chính xác trong các khu vực xuất hiện bóng tối ở bề mặt mà các kỹ thuật khác thường phân loại không tốt [5]. Từ phân tích ưu nhược điểm của các kỹ thuật trên, kết hợp với các kết quả nghiên cứu đã được áp dụng cho các khu vực khác nhau trên thế giới. Để góp phần làm rõ thêm, một nghiên cứu bổ sung tại một khu vực cụ thể mới là cần thiết để đánh giá và so sánh hiệu quả của các kỹ thuật. Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng bốn kỹ thuật bao gồm: Chỉ số nước khác biệt (NDWI), Chỉ số nước khác biệt được hiệu chỉnh (MNDWI), Chỉ số trích xuất nước tự động (AWEI), tỷ số ảnh (BR) để đánh giá cho đường bờ tại khu vực vịnh Đà Nẵng, là cửa ra của hai hệ thống sông lớn là Vu Gia – Thu Bồn và Cu Đê. Dọc theo vịnh Đà Nẵng có bãi biển kéo dài hơn 61,92 km với nhiều công trình quan trọng như cảng Tiên Sa, âu thuyền Thọ Quang, đô thị Đa Phước,... [7]. 2. Phương pháp nghiên cứu Bốn kỹ thuật NDWI, MNDWI, AWEI và BR đều được áp dụng phân tích với ảnh landsat 8 thông qua bộ cảm biến OLI được chụp vào thời gian 11/03/2017. Kết quả trích xuất được so sánh với dữ liệu thực đo và ảnh từ Google 8 Nguyễn Quang Bình Earth cùng thời điểm. Chi tiết về kỹ thuật phân tích của các kỹ thuật và sơ đồ phương pháp nghiên cứu chung được tổng hợp tại Hình 1. Sau đó sử dụng kỹ thuật tốt nhất để đánh giá diễn biến đường bờ cho Vịnh Đà Nẵng theo mùa khô, mùa mưa và theo năm tương ứng với các năm 1996, 2001, 2006, 2011, 2016. Diễn biến đường bờ sẽ được mô phỏng bằng mô đun DSAS Toolbar. DSAS là một công cụ mở rộng chạy trong phần mềm ArcGIS được phát triển với Cục khảo sát địa chất Hoa Kỳ với mục đích phân tích diễn biến đường bờ [8]. 2.1. Dữ liệu nghiên cứu Trong nghiên cứu này 11 ảnh landsat được sử dụng để phân tích với độ phân giải 30mx30m, thông tin chi tiết về các ảnh được thể hiện ở Bảng 1 [9]. Bảng 1. Dữ liệu ảnh landsat Số thứ tự Bộ cảm Thời gian Số thứ tự Bộ cảm Thời gian Số thứ tự Bộ cảm Thời gian 1 TM 17/03/1996 5 TM 01/06/2006 9 OLI 08/03/2016 2 TM 30/12/1996 6 TM 26/12/2006 10 OLI 21/12/2016 3 ETM+ 23/03/2001 7 ETM+ 06/03/2011 11 OLI 11/03/2017 4 ETM+ 25/11/2001 8 ETM+ 30/11/2011 Hình 1. Sơ đồ các kỹ thuật phân tích diễn biến đường bờ [3], [4], [5], [6] 3. Kết quả nghiên cứu Kết quả phân tích của cả bốn kỹ thuật đều cho kết quả tương đối tốt ở khu vực dọc theo bờ biển, nhưng lại kém hiệu quả hơn ở những nơi có mật độ xây dựng cao (Cảng Tiên Sa) và cửa ra của lưu vực nơi có lượng bùn cát từ thượng nguồn tập trung về khá lớn (cửa ra sông Hàn, cửa ra sông Cu Đê) (Hình 2). Trong đó, kỹ thuật tỷ số ảnh (BR) cho kết quả tốt hơn ba kỹ thuật còn lại ở các vùng nước trong. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Swathy Sunder và đồng nghiệp áp dụng cho các bờ biển của Ấn Độ năm 2017 [10]. Ở các khu vực có công trình nhân tạo như kè Liên Chiểu, kè Đa Phước, khu vực neo đậu tàu thuyền ở cảng Tải ảnh Lọc ảnh Điều chỉnh hình dạng ảnh Hiệu chỉnh ảnh Band Ratio (Normalized Difference Water Index (Green – NIR) (Green + NIR) NDWI (Modified Normalized Difference Water Index (Green – MIR) (Green + MIR) MNDWI (Automatic Water Extraction Index 4 x (Green – MIR) - (0.25 x NIR + 2.75 x MIR) AWEI Chiết tách đường bờ Hiệu chỉnh tác động của thủy triều Đánh giá độ chính xác Bản đồ diễn biến đường bờ Dữ liệu tham chiếu Thực đo, Google Earth ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 9(130).2018 9 Tiên Sa có bề rộng công trình nhỏ hơn kích thước 1 pixel (30m) của ảnh Landsat OLI, kết quả phân tích của cả 4 kỹ thuật đều không tốt. Trong cả 4 kỹ thuật độ lệch trung bình đến đường thực đo đều nhỏ hơn một pixel của ảnh Landsat OLI (30m) (Bảng 2). Trong đó, kỹ thuật tỷ số ảnh (BR) có sai số trung bình đến đường thực đo là nhỏ nhất so với 3 kỹ thuật còn lại, với sai số trung bình là 18,2m trong toàn bộ 61,92km chiều dài của Vịnh. Bảng 2. Phân tích đánh giá độ chính xác của các kỹ thuật Chỉ số thống kê Kỹ thuật phân tích NDWI MNDWI AWEI BR Khoảng cách sai số trung bình so với đường thực đo (m) 24,5 23,4 21,8 18,2 Hình 2. Kết quả trích xuất đường bờ bằng các kỹ thuật 4. Kết quả phân tích diễn biến đường bờ Kỹ thuật tỷ số ảnh (BR) cho kết quả tốt hơn so với 3 kỹ thuật còn lại ở khu vực đường bờ biển vịnh Đà Nẵng. Tác giả sử dụng kỹ thuật này để tiến hành phân tích và đánh giá diễn biến đường bờ theo mùa và theo năm của Vịnh. Từ kết quả phân tích cho thấy khu vực có diễn biến lớn nhất tập trung tại hai cửa sông Cu Đê và sông Hàn, sử dụng mô đun DSAS Toolbar để phân tích chi tiết diễn biến cho 2 mặt cắt đặc trưng điển hình tại cửa sông Cu Đê (mặt cắt 1-1 và 2-2) và tương tự với 2 mặt cắt tại cửa sông Hàn (mặt cắt 3-3 và 4-4). 4.1. Diễn biến theo mùa khô Tính toán sự thay đổi đường bờ trong mùa khô dựa vào việc phân tích chuỗi ảnh trong các năm từ năm 1996 đến năm 2016 với các tháng mùa khô từ tháng 2 đến tháng 6 và tập trung chủ yếu vào tháng 3. Kết quả phân tích cho thấy, mũi phía Nam cửa sông Cu Đê biến động, dịch chuyển nhiều hơn mũi phía Bắc. Chiều dài dịch chuyển lớn nhất của mũi phía Nam là 129,6 m (từ 03/2011 đến 03/2016) trong khi đó mũi phía Bắc có chiều dài dịch chuyển lớn nhất là 108,2 m. Mũi phía Nam có xu hướng dịch chuyển ổn định trong thời gian dài và ít biến động hơn, trong khi đó mũi phía bắc sự mở rộng và thu hẹp thay đổi liên tục trong thời gian ngắn (Hình 3, Hình 4). Tại cửa ra sông Hàn, ở mặt cắt 3-3, 4-4 đường bờ có xu hướng chung là mở rộng với bề rộng thay đổi lớn nhất là 739m, từ năm 2006 đến năm 2011 (Hình 3, Hình 5). 10 Nguyễn Quang Bình Hình 3. Diễn biến đường bờ trong mùa khô Hình 4. Diễn biến đường bờ trong mùa khô tại cửa sông Cu Đê (khoảng cách so với đường cơ sở) Hình 5. Diễn biến đường bờ trong mùa khô tại cửa sông Hàn (khoảng cách so với đường cơ sở) 4.2. Diễn biến theo mùa mưa Ngược lại trong mùa mưa lũ, mũi phía Nam cửa sông Cu Đê lại biến động phức tạp hơn mũi phía Bắc và không theo một quy luật rõ ràng (Hình 6, Hình 7), quy luật chung của bờ Bắc là xói lở và xuất hiện mạnh từ năm 1996 đến 2001. Tại cửa sông Hàn bờ biển vẫn đang tiếp tục được mở rộng (Hình 6, Hình 8). Hình 6. Diễn biến đường bờ trong mùa mưa Hình 7. Diễn biến đường bờ trong mùa mưa tại cửa sông Cu Đê (khoảng cách so với đường cơ sở) ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 9(130).2018 11 Hình 8. Diễn biến đường bờ trong mùa mưa tại cửa sông Hàn (khoảng cách so với đường cơ sở) 4.3. Diễn biến theo năm Diễn biến đường bờ tại cửa sông Cu Đê là phức tạp hơn cửa sông Hàn và không theo một quy luật rõ ràng. Hình 9 trình bày diễn biến theo năm tại hai mặt cắt đặc trưng tại khu vực này (mặt cắt 1-1, 2-2). Ở mũi phía Bắc diễn biến khá ổn định, quá trình xói lở và bồi đắp diễn ra liên tục theo từng năm với quy luật ước chừng khoảng 10 năm, trong khi ở mũi phía Nam quá trình này lại phức tạp hơn và không đều. Hình 9. Diễn biến đường bờ theo năm tại cửa sông Cu Đê tại (khoảng cách so với đường cơ sở) 5. Kết luận Kết quả phân tích của cả bốn kỹ thuật đều cho kết quả tương đối tốt ở khu vực dọc theo bờ biển, nhưng lại kém hiệu quả hơn ở những nơi có mật độ xây dựng cao (Cảng Tiên Sa) và cửa ra của lưu vực nơi có lượng bùn cát từ thượng nguồn tập trung về khá lớn (cửa ra sông Hàn, cửa ra sông Cu Đê). Trong đó, kỹ thuật tỷ số ảnh (BR) cho kết quả tốt hơn ba kỹ thuật còn lại ở các vùng nước trong. Ở các khu vực có công trình nhân tạo như kè Liên Chiểu, kè Đa Phước, khu vực neo đậu tàu thuyền ở cảng Tiên Sa có bề rộng công trình nhỏ hơn kích thước 1 pixel (30m) của ảnh Landsat OLI, kết quả phân tích của cả 4 kỹ thuật đều không tốt. Trong cả 4 kỹ thuật độ lệch trung bình đến đường thực đo đều nhỏ hơn một pixel của ảnh Landsat OLI (30m). Trong đó, kỹ thuật tỷ số ảnh (BR) có sai số trung bình đến đường thực đo là nhỏ nhất so với 3 kỹ thuật còn lại, với sai số trung bình là 18,2m trong toàn bộ 61,92km chiều dài của Vịnh. Trong mùa khô mũi phía Nam cửa sông Cu Đê biến động, dịch chuyển nhiều hơn mũi phía Bắc. Chiều dài dịch chuyển lớn nhất của mũi phía Nam là 129,6m trong khi đó mũi phía Bắc là 108,2m. Vào mùa mưa lũ, mũi phía Nam lại ít biến động hơn mũi phía Bắc và không tuân theo quy luật rõ ràng trong khi quy luật chung của bờ Bắc là xói lở. Mũi phía Bắc cửa sông Hàn xu hướng chung của đường bờ trong cả hai hai mùa là bồi đắp. Đánh giá từ kết quả diễn biến theo năm, mũi phía Bắc cửa sông Cu Đê diễn biến ổn định hơn, quá trình xói lở và bồi đắp diễn ra liên tục theo từng năm với quy luật ước chừng khoảng 10 năm, trong khi ở mũi phía Nam quá trình này lại phức tạp hơn và không đều. Kết quả nghiên cứu hi vọng sẽ cung cấp thêm cho nhà quản lý các cơ sở khoa học có độ tin cậy phục vụ cho công tác xây dựng bản đồ đường bờ, quy hoạch và quản lý tài nguyên ven biển. Lời cảm ơn: Bài báo này được tài trợ bởi Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng với đề tài có mã số: T2018-02-27. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] D. Ozturk and F. A. Sesli, “Shoreline change analysis of the Kizilirmak Lagoon Series,” Ocean Coast. Manag., vol. 118, pp. 290–308, 2015. [2] Z. Du et al., “Analysis of Landsat-8 OLI imagery for land surface water mapping,” Remote Sens. Lett., vol. 5, no. 7, pp. 672–681, 2014. [3] S. K. McFeeters, “The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features,” Int. J. Remote Sens., vol. 17, no. 7, pp. 1425–1432, 1996. [4] H. Xu, “Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery,” Int. J. Remote Sens., vol. 27, no. 14, pp. 3025–3033, 2006. [5] G. L. Feyisa, H. Meilby, R. Fensholt, and S. R. Proud, “Automated Water Extraction Index: A new technique for surface water mapping using Landsat imagery,” Remote Sens. Environ., vol. 140, pp. 23–35, 2014. [6] A. A. Alesheikh, A. Ghorbanali, and N. Nouri, “Coastline change detection using remote sensing,” Int. J. Environ. Sci. Technol., vol. 4, no. 1, pp. 61–66, 2007. [7] C. thống kê Đ. Nẵng, “Điều kiện tự nhiên Đà Nẵng,” 2010. [8] E. R. Thieler, E. A. Himmelstoss, J. L. Zichichi, and A. Ergul, “The Digital Shoreline Analysis System (DSAS) version 4.0-an ArcGIS extension for calculating shoreline change,” US Geological Survey, 2009. [9] USGS, “Cục khảo sát địa chất Hoa kỳ.” [Online]. Available: https://www.usgs.gov. [10] S. Sunder, R. Ramsankaran, and B. Ramakrishnan, “Inter- comparison of remote sensing sensing-based shoreline mapping techniques at different coastal stretches of India,” Environ. Monit. Assess., vol. 189, no. 6, p. 290, 2017. (BBT nhận bài: 17/8/2018, hoàn tất thủ tục phản biện: 10/9/2018)