Đánh giá khả năng ứng dụng ảnh viễn thám radar trong giám sát sụt lún mặt đất tại thành phố cần thơ từ năm 2015 đến năm 2020
Abstract
Land subsidence has been taking place in many locations in the Mekong Delta, due to a combination of natural and human activities. The application of radar remote sensing images in monitoring land subsidence has helped managers to capture fast and synchronous information on a large scale. The objectives of this study were to assess the possibility of using radar remote sensing for monitoring of land subsidence in Can Tho city. Persistent scatterer SAR interferometry (PSInSAR) method on Sentinel-1 time series data to analyze land subsidence was applied in this study. The results showed that theaverage land subsidence rate in Can Tho city was -13.2 mm/year and with the correlation coefficient of Pearson R ≈ 0.88 when compared to field measurement data, and R ≈ 0.93 when compared to land subsidence data collected from GIZ, BGR and BKK. Therefore, the result showed that this is high possibility of using radar remote sensing to monitor land subsidence in Can Tho city.
Tóm tắt
Sụt lún đất đã và đang diễn ra nhiều nơi tại đồng bằng sông Cửu Long, do sự kết hợp của các yếu tố tự nhiên và con người. Sự ứng dụng ảnh viễn thám radar trong giám sát sụt lún đất đã giúp các nhà quản lý nắm bắt thông tin nhanh và đồng bộ trên diện rộng. Mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá khả năng ứng dụng ảnh viễn thám radar trong giám sát sụt lún đất tại thành phố Cần Thơ. Phương pháp giao thoa tán xạ liên tục (PSInSAR) trên ảnh vệ tinh Sentinel-1 đa thời gian được sử dụng để phân tích sụt lún đất. Kết quả nghiên cứu cho thấy tốc độ sụt lún đất trung bình tại thành phố Cần Thơ là -13,2 mm/năm, với hệ số tương quan Pearson (R) 0,88 khi so sánh với dữ liệu sụt lún đất đo đạc thực địa và R 0,93 khi so sánh với dữ liệu sụt lún đất được thu thập từ GIZ, BGR và BKK. Qua đó cho thấy, việc sử dụng ảnh viễn thám radar trong giám sát sụt lún đất có khả năng ứng dụng cao tại thành phố Cần Thơ.
Article Details
Tài liệu tham khảo
Abidin, H. Z., Andreas, H., Gumilar, I., Fukuda, Y., Pohan, Y. E., & Deguchi, T. (2011). Land subsidence of Jakarta (Indonesia) and its relation with urban development. Natural Hazards, 59(3), 1753–1771. https://doi.org/10.1007/s11069-011-9866-9
Chen, Z., Zhang, L., & Zhang, G. (2016). An improved InSAR image co-registration method for pairs with relatively big distortions or large incoherent areas. Sensors (Switzerland), 16(9). https://doi.org/10.3390/s16091519
Crosetto, M., Monserrat, O., Cuevas-González, M., Devanthéry, N., & Crippa, B. (2016). Persistent scatterer interferometry: A review. ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, 115, 78–89. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2015.10.011
Dang, V. K., Doubre, C., Weber, C., Gourmelen, N., & Masson, F. (2014). Recent land subsidence caused by the rapid urban development in the Hanoi region (Vietnam) using ALOS InSAR data. Natural Hazards and Earth System Sciences, 14(3), 657–674. https://doi.org/10.5194/nhess-14-657-2014
Dinh, H. T. M. (2010). Monitoring land subsidence in Ho Chi Minh city using radar interferometry techniques subsidence in Ho Chi Minh city is a long term problem. 7th FIG Regional Conference, Ha Noi.
Dinh, H. T. M., Trung, L. V. & Thuy, L. T. (2015). Mapping ground subsidence phenomena in Ho Chi Minh city through the radar interferometry technique using ALOS PALSAR data. Remote sensing, 7(7), 8543–8562. https://doi.org/10.3390/rs70708543
Điệp, N. T. H., Minh, V. Q., Trường, P. N., Thành, L. K., & Vinh, T. L. Q. (2019). Diễn tiến tình hình sạt lở ven bờ sông Tiền và sông Hậu, vùng Đồng bằng sông Cửu Long. Tạp chí Khoa học trường Đại học Cần Thơ, 55 (Môi trường và Biến đổi khí hậu), 125-133. https://doi.org/10.22144/ctu.jsi.2019.139
Khắc, D. V., Kiên, N. C., & Tâm, D. M. (2015). Áp dụng phương pháp giao thoa radar để xác định hiện tượng lún đất trong vùng đô thị trong tâm thành phố Hà Nội. Địa Kỹ Thuật - Trắc Địa, 61–68.
Kim, D. W., Bente, R. L., Esther, S., Olaf, N., Nils, D., Andreas S., & Philip, S. M. (2021). Identifying causes of urban differential subsidence in the Vietnamese mekong delta by combining insar and field observations. Remote Sensing, 13(2), 1–33. https://doi.org/10.3390/rs13020189
Lợi, N. T., Tiên, N. T. C., Điệp, N. T. H., Tuấn, V. Q. (2019). Ứng dụng ảnh vệ tinh Sentinel-2 trong đánh giá tình trạng sạt lở bờ sông Tiền và sông Hậu giai đoạn 2015 -2018. Hội Thảo Ứng Dụng GIS Toàn Quốc, 10.
Lợi, N. T. (2021). Đánh giá mối quan hệ giữa đô thị hóa và sụt lún đất tại TP. Long Xuyên, TP. Cà Mau và TP. Cần Thơ (Luận văn thạc sĩ). Trường Đại học Cần Thơ.
Mason, D. C., Speck, R., Devereux, B., Schumann, G. J. P., Neal, J. C., & Bates, P. D. (2010). Flood detection in urban areas using TerraSAR-X. IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 48(2), 882–894. https://doi.org/10.1109/TGRS.2009.2029236
Minderhoud, P. S. J., Coumou, L., Erban, L. E., Middelkoop, H., Stouthamer, E., & Addink, E. A. (2018). The relation between land use and subsidence in the Vietnamese Mekong delta. Science of the total environment, 634(July), 715–726. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.03.372
Minderhoud, Philip S.J., Hlavacova, I., Kolomaznik, J., & Olaf, N. (2020). Towards unraveling total subsidence of a mega-delta-the potential of new PS InSAR data for the Mekong delta. Proceedings of the International Association of Hydrological Sciences, 2019 (327–332). https://doi.org/10.5194/piahs-382-327-2020
Olaf, N. (2019). Vấn đề dưới mặt đất - sụt lún đất tại đồng bằng Sông Cửu Long. Deutsche gesellschaft für internationale zusammenarbeit (GIZ).
Orellana, F., Blasco, J. M. D., Foumelis, M., D’aranno, P. J. V., Marsella, M. A., & Mascio, P. Di. (2020). Dinsar for road infrastructure monitoring: Case study highway network of Rome Metropolitan (Italy). Remote Sensing, 12(22), 1–17. https://doi.org/10.3390/rs12223697
Peltzer, G., Crampé, F., Hensley, S., & Rosen, P. (2001). Transient strain accumulation and fault interaction in the Eastern California shear zone. Geology, 29(11), 975–978. https://doi.org/10.1130/0091-7613(2001)029<0975:TSAAFI>2.0.CO;2
Phương, Đ. T., (2017). Nghiên cứu phương pháp nội suy ảnh viễn thám cho bài toán phân loại lớp phủ thực vật (luận văn thạc sĩ). Đại học Quốc gia Hà Nội, trường Đại học Công nghệ.
Salkind, N. J. (2000). Statistics for people who (think they) hate statistics. Statistics in medicine - stat med. https://doi.org/10.1002/sim.1050
Stramondo, S., Bozzano, F., Marra, F., Wegmuller, U., Cinti, F. R., Moro, M., & Saroli, M. (2008). Subsidence induced by urbanisation in the city of Rome detected by advanced InSAR technique and geotechnical investigations. Remote sensing of environment, 112(6), 3160–3172. https://doi.org/10.1016/j.rse.2008.03.008
Takagi, H., Thao, N. D. & Anh. L. T. (2016). Sea-level rise and land subsidence: Impacts on flood projections for the Mekong Delta’s largest city. Sustainability (Switzerland), 8(9), 1–15. https://doi.org/10.3390/su8090959
Tre Altamira, (2018). InSAR at a glance. https://site.tre-altamira.com/insar/, Accessed on 05/04/2021.
Trung, L.V. & Định, H. T. M. (2008). Ứng dụng kỹ thuật INSAR vi phân trong quan trắc biến dạng mặt đất khu vực thành phố Hồ Chí Minh. Tạp Chí Phát Triển Khoa học & Công Nghệ, 12(11), 121–130.
Trung, L. V. & Có, N. T. (2018). Đánh giá khả năng ứng dụng ảnh Sentinel-1 trong giám sát lún mặt đất tại thành phố Hồ Chí Minh. Tạp Chí Phát Triển Khoa Học & Công Nghệ: Chuyên San Khoa Học Trái Đất & Môi Trường, 2(2), 19–25.
Tỷ, T. V. & Hiệp, H. V. (2017). Hiện trạng khai thác nước dưới đất và mối tương quan giữa hạ thấp cao độ mực nước và sụt lún đất: nghiên cứu tại Trà Vinh và thành phố Cần Thơ. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 1(Môi trường và Biến đổi khí hậu (2017)), 128-136. https://doi.org/10.22144/ctu.jsi.2017.03