DÂY LƯNG & VÍ DA CHẤT LƯỢNG CAO THƯƠNG HIỆU H2


Ứng dụng viễn thám và GIS trong xác định hiện trạng và nguy cơ sạt lở khu vực huyện Vân Canh- Bình Định

Để xác định hiện trạng và nguy cơ sạt lở đất cho một khu vực quan tâm là một công tác khá phức tạp và đòi hỏi giám sát thường xuyên. Bài báo nhằm giới thiệu giải pháp ứng dụng dữ liệu viễn thám kết hợp với GIS để xây dựng bản đồ hiện trạng sạt lở khu vực huyện Vân Canh của tỉnh Bình Định. Ảnh quang học AVNIR2 và ảnh radar Palsar đã được phối hợp (sử dụng thuật toán Fusion), để cập nhật và cung cấp dữ liệu phục vụ công tác xây dựng bản đồ nguy cơ sạt lở sử dụng công nghệ GIS và mô hình SIMAP (Stability Index Mapping). Kết quả cho thấy giải pháp được đề xuất có khả năng áp dụng hiệu quả trong công tác cảnh báo sớm để xác định hiện trạng và đáng giá nguy cơ sạt lở đất.
Hình ảnh AVNIR2 -RGB241(10m), thu nhận ngày 20 tháng 8 năm 2009 - Ảnh Hữu Hà
1. ĐẶT VẤN ĐỀ:
Text Box: Hình ảnh Palsar (6.5m) thu nhận ngày 3 tháng 11 năm 2009 - Ảnh Hữu HàTai biến địa chất nói chung, tai biến trượt lở, sạt lở nói riêng từ lâu đã được ghi nhận là một trong những hiểm họa có tính chất toàn cầu. Sự phát triển của công nghệ thông tin địa lý (GIS - Geographic Information Systems) và Viễn thám đã cung cấp những công cụ hữu hiệu cho việc lập bản đồ chuyên đề. Đặc biệt, trong thành lập bản đồ nguy cơ sạt lở đất, việc ứng dụng GIS và Modun SINMAP (Stability Index Mapping) sẽ tạo giải pháp hiệu quả trong thành lập bản đồ và quản lý các thông tin về hiện trạng sạt lở một cách đầy đủ, bao quát và khoa học [1]. Đồng thời việc thiết lập hệ thống cảnh báo sớm có thể đưa ra các dự báo về các nguy cơ có khả năng sạt lở cao nhằm có những giải pháp thích hợp hạn chế các thiệt hại người và cơ sở vật chất do sạt lở gây ra là một điều hết sức cần thiết.
Do đặc điểm địa hình và tập quán canh tác trên đất dốc của người dân, nên tại khu vực huyện Vân Canh - tỉnh Bình Định thường hay xảy ra sạt lở ở các cấp độ khác nhau. Hiện nay, công tác phân tích sạt lở đất cho khu vực này đang gặp nhiều khó khăn trong việc thu thập thường xuyên các tham số phục vụ dự báo vị trí có khả năng xảy ra sạt lở đất [3]. Bài báo nhằm giới thiệu giải pháp ứng dụng dữ liệu viễn thám quang học AVNIR2 và ảnh radar Palsar để cung cấp dữ liệu phục vụ công tác xây dựng bản đồ nguy cơ sạt lở đất sử dụng công nghệGISvà mô hình SIMAP (Stability Index Mapping). Giải pháp đề xuất có khả năng áp dụng hiệu quả trong công tác cảnh báo sớm để xác định hiện trạng và đáng giá nguy cơ sạt lở đáp ứng những yêu cầu quản lý và giám sát sạt lở trên địa bàn tỉnh Bình Định.
   2.PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN:
2.1. Ảnh vệ tinh được sử dụng:sạt lở đất thường xảy ra vào các thời kỳ mưa lớn, bầu trời phủ đầy mây do đó việc sử dụng ảnh viễn thám quang học thường gặp nhiều hạn chế. Để đáp ứng nhu cầu giám sát thường xuyên và phân tích chiết trích thông tin liên quan từ ảnh thu nhận gần thời gian thực (near real time) việc sử dụng ảnh Radar thường được kết hợp với ảnh quang học. Ảnh viễn thám quang học AVNIR2 (độ phân giải 10m) được thử nghiệm sử dụng kết hợp với ảnh radar Palsar (độ phân giải 6,5m) dựa trên phương pháp gộp ảnh (Fusion) để cung cấp dữ liệu phục vụ công tác xây dựng bản đồ nguy cơ sạt lở đất, sử dụng công nghệGISvà mô hình SIMAP trong khoanh vùng sạt lở theo nhiều cấp độ khác nhau.
2.2. Phương pháp tạo ảnh fusion:
 Quy trình kỹ thuật tạo ảnh Fusion thể hiện ở hình 2, bao gồm các bước sau: tiền xử lý và nắn chỉnh hình học ảnh theo cùng hệ tham chiếu. Sử dụng 4 thuật toán (GSF, PCF, IHSF và BF) trộn (gộp ảnh) nhằm tạo ra ảnh fusion phù hợp nhất cho công tác giải đoán và trích xuất các thông tin hửu ích. Kết quả chi tiết thể hiện ở hình 4 cho  thấy: Phương pháp Gram - Smith (GSF) và phương pháp thành phần chính (PCF) có kết quả khá tương đồng nhau, nhưng hình ảnh thực hiện trên phương pháp GSF thể hiện các vân sạt lở trên ảnh tương đối rõ nét hơn. Đối với phương pháp IHSF trong trường hợp này cho kết quả không tốt so với thực tế yêu cầu, nên không được chọn để cung cấp thông tin.Tương tự đối với phương pháp Brovey (BF) ảnh fusion nhận được không thể hiện rõ các đối tượng trên ảnh, nhưng lại thể hiện rõ thông tin về các vết có khả năng là vết sạt lở trên ảnh rất rõ. Nếu người sử dụng có kinh nghiệm giải đoán ảnh tốt, có thể thu được thông tin về các vết sạt lở một cách đầy đủ (trên ảnh) để xác định hiện trạng sạt lở cho khu vực.
(Kỳ sau: Xây dựng cơ sở dữ liệu GIS phục vụ phân tích sạt sở )
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1.       Nicola Casagli. I Filippo Catani, I Chiara Del Ventisette, I Guido Luzi. Monitoring, prediction, and early warning using ground-based radar interferometry, Springer-Verlag, 2010
2.       Nguyễn Quốc Khánh, Landslide hazard assessment in Muong Lay, Vietnam  Applying GIS and Remote sensing,  Trường Đại học Greifswald- Đức, 2009.
3.       Bùi Nguyễn Lâm Hà và Lê Văn Trung, Sử dụng GIS và mô hình SINMAP thành lập bản đồ hiểm hoạ sạt lở đất thành phố Đà Lạt, Tạp chí KH&CN, 2011.
4.       Ivaca Milevski,Application of Remote sensing and GIS detection of potential Lanslide areas, University Ss. Cyril and Methodius, Republic Macedonia, 2008.
5.       Nick Rengers,Remote sensing and GIS applied to mountain hazard mapping, Spain (1992).
6.       Suree Teerarungsigul,Landslide prediction model using Remote sensing, GIS and field geology: A case study of Wang Chin district, phrae province, Northern Thailand  (2007).
7.        Nora Tasetti, Use Remote sensing data and GIS technology for assessment of Landslide hazards in Susa valley, Italy, 2008.
8.        Erna S. Adiningsih, I. R. Permana, Model landslide risks based on complementary use of satellite and spatial data. In proceeding of JAXA – RESTEC Conference in Jakarta on August, 16th, 2006. 
9.        R.T. Pack, Terratech Consulting Ltd, A stability index approach to terrain stability hazard mapping (SINMAP), Utah State University.
Nguồn: http://stnmt.binhdinh.gov.vn