Khả năng ứng dụng ảnh viễn thám Landsat ước lượng nồng độ phù sa lơ lửng trên sông Tiền và sông Hậu, Đồng bằng sông Cửu Long

Võ Thị Phương Linh * , Lê Văn Hoàng và Võ Quốc Thành

* Tác giả liên hệ (vtplinh@ctu.edu.vn)

Article Sidebar

Full Text: PDF

Ngày nhận bài: 03-07-2019
Ngày nhận bài sửa: 14-10-2019
Ngày duyệt đăng: 16-10-2019
Ngày xuất bản: 15-10-2019
Title: Application of Landsat images to estimate suspended sediment concentration in the Hau and Tien rivers
DOI: 10.22144/ctu.jsi.2019.140
Lượt xem
182
Downloads
130
Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC
Trích dẫn
Linh, V. T. P., Hoàng, L. V., & Thành, V. Q. (2019). Khả năng ứng dụng ảnh viễn thám Landsat ước lượng nồng độ phù sa lơ lửng trên sông Tiền và sông Hậu, Đồng bằng sông Cửu Long. Tạp chí Khoa học Đại học cần Thơ, 55(CĐ Môi trường), 134-144. https://doi.org/10.22144/ctu.jsi.2019.140
Số báo
Tập. 55 Số. Special issue on Environments (2019)
Chuyên mục
Môi trường

Abstract

The study is aimed at estimating suspended sediment concentration (SSC) in the Vietnamese Mekong River mainstreams by analyzing Landsat images. Measured SSC data at Can Tho and My Thuan stations were collected by the Cuu Long River Hydrological Center. Landsat 8 images of the study area in the period from 2013 to 2014 were downloaded and analyzed. A multiple linear regression model was built to estimate SSC based on reflectance values of selected bands which have high correlation coefficient with SSC. As a result, it was found that the green band (band 3) and the red band (band 4) have a strong relationship with SSC (R2 = 0.71). In addition, the SSCs estimated by the linear regression model have a reasonably good agreement with the measured SSC (r = 0,84, Bias = -4 x 10-5). Besides, the seasonal variation of river plumes is also reproduced. These results enable further application of remotely sensed images on monitoring SSCs.
Keywords: Remote sensing, suspended sediment concentration, Vietnamese Mekong Delta

Tóm tắt

Nghiên cứu được thực hiện nhằm xác định nồng độ phù sa lơ lửng (SSC) trên hệ thống sông chính tại đồng bằng sông Cửu Long dựa trên cơ sở phân tích ảnh viễn thám. Số liệu SSC thực đo tại hai trạm Cần Thơ và Mỹ Thuận được thu thập từ Trung tâm Thủy văn Sông Cửu Long. Các ảnh Landsat 8 khu vực nghiên cứu được thu thập trong giai đoạn 2013-2014. Chuỗi số liệu thực đo và chuỗi số liệu phản xạ (của các kênh phổ) được phân tích hồi quy tuyến tính nhằm tìm ra phương trình ước lượng SSC. Kết quả nghiên cứu xác định được mô hình hồi quy tuyến tính với các biến là hệ số phản xạ từ kênh lục và kênh đỏ có khả năng ứng dụng ước lượng SSC cho khu vực nghiên cứu (R2 = 0,71). Kết quả kiểm chứng cho thấy giữa chuỗi số liệu SSC thực đo và SSC ước tính theo phương trình có sự tương quan chặt chẽ (r = 0,84, Bias = -4 x 10-5). Bên cạnh đó, kết quả phân bố SSC theo không gian và thời gian phản ánh đúng đặc tính của vùng nghiên cứu. Do đó, có thể nghiên cứu diễn biến SSC trên sông theo hướng tiếp cận ảnh vệ tinh.
Từ khóa: Đồng bằng sông Cửu Long, phù sa lơ lửng, viễn thám

Article Details

Tài liệu tham khảo

Christopher,W., Hayden, A.,and Jonik, J., 2014. Deriving Spatial and Temporal Context for Point Measurements of Suspended Sediment Concentration Using Remote Sensing Imagery in the Mekong Delta. Continental Shelf Research. 47: 231-245.

Gao, B. C, Montes, M. J, Ahmad, Z,andDavis, C. O., 2000. Atmospheric correction algorithm for hyperspectal remote sensing of ocean color from space. Applied Optics.39(6): 887-896.

Han, L., 1997. Spectral reflectance with varying suspended sediment concentrations in clear and algae-laden waters. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 63(6):701–705.

Heege, T., Kiselev, V., Wettle,M.,and Hung, N. N., 2014. Operational Multi-Sensor Monitoring of Turbidity for the Entire Mekong Delta. International Journal of Remote Sensing. 35(8): 2910–2926.

Hoyler, R.J., 1978. Toward universal multispectral suspended sediment algorithms. Remote sensing of environment. 7(4), 323–338.

Kirk,J.T.O.,1994.LightandPhotosynthesisinAquaticEcosystems, third edition.CambridgeUniversityPress. Cambridge, 401pages.

Lê Anh Tuấn,2009. Giáo trình thủy văn môi trường. Trường Đại học Cần Thơ.Cần Thơ, 84 trang.

Lê Mạnh Hùng và Nguyễn Nghĩa Hùng,2013. Nghiên Cứu Giải Đoán Ảnh vệ Tinh Để Lấy Thông Tin Phù Sa Ở Vùng Đồng Bằng Sông Cửu Long. Tạp chí Khoa học Thủy lợi.19: 7–12.

Liu, C., He, Y., Walling, E., Wang, J., 2013. Changes in the Sediment Load of the Lancang-Mekong River over the Period 1965–2003. Science China Technological Sciences. 56: 843–852.

Lu, X.X., Siew, R.Y,2005. Water discharge and sediment flux changes in the Lower Mekong River. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, European Geosciences Union.2(6): 2287–2325.

Mishra,N., Haque, M.D., Leigh,L., Aaron, D., Helder, D., and Markham, B.,2014. Radiometric Cross Calibration of Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) and Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+). Remote Sensing.6(12): 12619-12638.

Munday, J.C., Alfoldi, T.T., 1979. Landsattest of diffuse reflectance models for aquatic suspended solids measurement. Remote Sensing of Environment. 8(2):169–183.

Nguyễn Khắc Thời, Phạm Vọng Thành, Trần Quốc Vinh và Nguyễn Thị Thu Hiền, 2011. Giáo trình Viễn Thám. Trường Đại học Nông nghiệp Hà Nội.Hà Nội, 121 trang.

Nguyễn Ngọc Thạch,2005. Cơ Sở Viễn Thám. NXB Nông Nghiệp. Hà Nội, 207 trang.

Ritchie, J.C., Zimba, P.V., Everitt, J.H., 2003. Remote sensing techniques to assess water quality. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 69 (6):695–704.

Sutherland,J., Peet,A. H., Soulsby, R. L.,2004. Evaluating the performance of morphological models. Coastal Engineering.51(issues 8-9): 917 – 939.

Trần Nguyễn Minh Thư và Phạm Xuân Hiền,2016. Các phương pháp đánh giá hệ thống gợi ý. Tạp chí khoa học Đại học Cần Thơ. 42(a): 18-27.

Vo, Q. T., Johan, R., Wackerman, C., Eidam,E. F., and Roelvink, D., 2017. Modelling Suspended Sediment Dynamics on the Subaqueous Delta of the Mekong River. Continental Shelf Research.147: 213–30.