Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh để bổ sung, cập nhật độ sâu cho hải đồ ở các vùng ven biển của Việt Nam

https://tapchi.hoimovietnam.vn/vi/archives?article=220210
  • Cơ quan:

    Trường Đại học Mỏ - Địa chất

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 17-05-2021
  • Sửa xong: 25-06-2021
  • Chấp nhận: 17-02-2022
  • Ngày đăng: 30-04-2022
Trang: 62 - 67
Lượt xem: 85
Lượt tải: 0
Yêu thích: , Số lượt: 0
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Hải đồ là một công cụ hàng hải quan trỌng thể hiện độ sâu của nước, độ cao mặt đất, đặc điểm đáy biển, đặc điểm đường bờ, cấu trúc nhân tạo, thông tin dòng chảy, thủy triều và các đặc điểm khác. Tuy nhiên, các tính năng này có thể liên tục bị thay đổi do hoạt động của con người và các biến động tự nhiên. Do đó, việc sử dụng hải đồ cũ để điều hướng cho tàu thuyền, có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trỌng. Hơn nữa, độ chính xác của hải đồ cần phải đảm bảo trước bất kỳ điều hướng nào để truy cập vào cảng. Gần đây, có một loạt các phương pháp để cập nhật hải đồ, từ các phương pháp truyền thống như kỹ thuật âm thanh (MBES) sang các phương pháp hiện đại như Phát hiện ánh sáng và Hệ thống phân loại (LiDAR). Mặc dù cả hai kỹ thuật đều cung cấp độ chính xác cao và độ phủ dày đặc của các phép đo sâu, nhưng chi phí cao và khó áp dụng trong vùng nước nông. Bài báo trình bày nghiên cứu áp dụng ảnh Landsat-8 để xác định độ sâu cho các dải nước nông ven bờ và cập nhật cho hải đồ ở khu vực biển Đà Nẵng và xung quanh. Các thực nghiệm và kết quả tính toán cho thấy sai số của hiệu chuẩn mô hình, tính bằng mét (RMSE), khoảng 10% chiều sâu thực tế và có độ tương quan rất cao tới độ sâu 20 m. Do đó, phương pháp này có thể xác định là một cách hiệu quả và kinh tế, đảm bảo tính chính xác của hải đồ mà không cần khảo sát MBES hoặc LiDAR ở khu vực ven biển Việt Nam nếu đủ dữ liệu ảnh vệ tinh phân giải cao như Worldview 1,2,3 (0,5m) hay GeoEye-1 (0.5m)…

Trích dẫn
Dương Vân Phong và Phạm Ngọc Quang, 2022. Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh để bổ sung, cập nhật độ sâu cho hải đồ ở các vùng ven biển của Việt Nam, Tạp chí Công nghiệp Mỏ, số XXXI, kỳ 2, tr. 62-67.
Tài liệu tham khảo

1. Chavez, P. S. (1988). “An improved dark-object subtraction technique for atmospheric scattering correction of multispectral data.” Remote Sensing of Environment 24(3): 459-479.

2. Jagalingam, P., et al. (2015). “Bathymetry Mapping Using Landsat 8 Satellite Imagery.” Procedia Engineering 116: 560-566.

3. Jensen, J. R. (2007). “Remote sensing of the environment: An earth resource perspective”, 2nd ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.

4. Lyzenga, D.R. (1985). “Shallow-Water Bathymetry Using Combined Lidar and Passive Multispectral Scanner Data.” International Journal of Remote Sensing, 6, 115-125. http://dx.doi.org/10.1080/01431168508948428

5. Ricardo, F.; Shachak, P.; Brian, M.; Yuri, R.; Lee, A., Parrish, C., and Lippmann, T. 2015. “Monitoring near-shore bathymetry using a multi-image satellite-derived bathymetry approach”. Proceedings of the U.S. Hydrographic Conference (US HYDRO) 2015 (Maryland, USA, National Harbor), 7p.

6. Stumpf, R. P. (2003). “Determination of water depth with high-resolution satellite imagery over variable bottom types.” Limnol. Oceanogr.

Các bài báo khác