Xây dựng bản đồ ngập lụt dựa trên ảnh viễn thám Sentinel-1 và mô hình số hóa độ cao SRTM cho tỉnh Bình Định

ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(126).2018, Quyển 1

1

XÂY DỰNG BẢN ĐỒ NGẬP LỤT DỰA TRÊN ẢNH VIỄN THÁM SENTINEL-1
VÀ MÔ HÌNH SỐ HÓA ĐỘ CAO SRTM CHO TỈNH BÌNH ĐỊNH
FLOOD MAPPING BY SENTINEL-1 SATELLITE IMAGES AND SRTM DEM FOR
BINH DINH PROVINCE
Nguyễn Quang Bình
Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng;
Tóm tắt - Trong công tác phòng chống thiên tai, xác định nhanh
chóng mức độ và phạm vi ngập lụt mà không phụ thuộc vào yếu tố
thời tiết là một yêu cầu cấp thiết. Trong nghiên cứu này tác giả sẽ
trình bày kết quả nghiên cứu xác định vùng ngập lụt bằng ảnh viễn
thám. Nghiên cứu sử dụng ảnh viễn thám Sentinel-1 của Cơ quan
Vũ trụ châu Âu cung cấp kết hợp với mô hình số độ cao SRTM được
thu thập từ Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS), để xây dựng bản
đồ ngập lụt cho tỉnh Bình Định trong trận lũ lớn xảy ra năm 2017, kéo
dài từ ngày 25/11 đến ngày 05/12. Kết quả nghiên cứu hy vọng sẽ
cung cấp thêm cơ sở để hiệu chỉnh cho các mô hình thủy lực và
chính quyền trong việc xác định các vùng bị ảnh hưởng bởi ngập lụt.

Abstract - In the prevention of natural disasters, quickly
determining the depth and inundation of flooding without
depending on weather factors is an urgent need. In this study, the
author will present the results of the study to determine flooded
areas with radar images. The study uses the European Space
Agency's Sentinel-1 image combined with digital elevation model
(DEM) SRTM collected from the United States Geological Survey
(USGS) to build a flood map for Binh Dinh province during a major
flood in 2017, from 25/11 to 05/12. Hopefully, the results of the

study will provide additional basis for calibrating hydraulic models
and for government in identifying areas affected by flooding.

Từ khóa - ngập lụt; Sentinel-1; SRTM; năm 2017; tỉnh Bình Định.

Key words - flooding; Sentinel-1; SRTM; 2017; Binh Dinh
province.

1. Đặt vấn đề
Lũ lụt là một thảm họa thiên tai lớn ở Việt Nam do đặc
trưng khí hậu nhiệt đới gió mùa điển hình kết hợp với ảnh
hưởng của yếu tố địa hình và biến đổi khí hậu trong thời
gian gần đây. Đặc biệt, khu vực đồng bằng ven biển miền
Trung được biết đến là dễ bị ngập lụt vì thuộc khu vực có
lượng mưa lớn, vùng đồng bằng duyên hải hẹp, các con
sông ngắn và dân cư tập trung đông. Do đó, quản lý và giảm
bớt rủi ro do lũ lụt là một trong những nhiệm vụ quan trọng
của chính quyền các địa phương. Đến nay, việc xây dựng
các bản đồ ngập lụt theo từng trận lũ thực tế thường được
trích xuất từ kết quả mô phỏng của các mô hình thủy lực.
Trong mô phỏng mô hình thủy lực, để đảm bảo độ tin cậy
trong hiệu chỉnh và kiểm định mô hình thì cần phải có dữ
liệu độ sâu ngập tại nhiều vị trí khác nhau. Theo Thông tư
51/2013/TT-BTNMT của Bộ Tài nguyên và Môi trường
công bố năm 2013, chi phí khảo sát ngoài thực địa trung
bình cho một vết lũ là khoảng 15 nhân công cộng thêm chi
phí thiết bị và phương tiện [1]. Rõ ràng phương pháp này
sẽ có chi phí cao, mất nhiều thời gian cho công tác khảo sát
ngoài thực địa, thu thập và chỉnh lý dữ liệu.
Trong nhiều trường hợp, yêu cầu ứng phó nhanh với

thảm họa từ thiên nhiên như động đất, bão nhiệt đới và lũ
lụt là hết sức cần thiết để phục vụ cho công tác hỗ trợ và tái
thiết. Do đó, lập bản đồ thiệt hại nhanh sau thảm hoạ là rất
quan trọng để phát hiện khu vực bị ảnh hưởng và phạm vi
thiệt hại. Ngày nay, sự phát triển của công nghệ ảnh viễn
thám đã mở ra một hướng mới trong việc thu thập dữ liệu
phục vụ cho việc phân tích, xây dựng bản đồ ngập lụt và
đánh giá thiệt hại theo thời gian thực. Ảnh viễn thám đóng
một vai trò quan trọng với khả năng thu thập trên một phạm
vi rộng và có chi phí thấp. Với nguồn dữ liệu miễn phí được
thu thập trong thời gian dài và từ nhiều vệ tinh khác nhau,
nhiều phương pháp đã được phát triển dựa trên trên nguồn
ảnh viễn thám để đánh giá thiệt hại do lũ lụt.

Tuy nhiên, chất lượng của ảnh viễn thám phụ thuộc rất
lớn vào điều kiện thời tiết, đặc biệt là trong các trận bão,
việc thu thập dữ liệu mặt đất gặp rất nhiều khó khăn do
ảnh hưởng của mây. Ngoài ra, thời gian và khu vực hoạt
động của vệ tinh cũng ảnh hưởng rất lớn đến việc thu thập
dữ liệu khu vực nghiên cứu theo thời gian của từng trận
lũ. Do đó, việc áp dụng ảnh viễn thám chủ động Sentinel1 của Cơ quan Vũ trụ châu Âu đã giúp vượt qua những
khó khăn trên [2]. Với độ phân giải trung bình 10 m và
miễn phí nên đến nay có nhiều tác giả đã áp dụng ảnh viễn
thám Sentinel – 1 để xây dựng bản đồ ngập lụt cho các
khu vực khác nhau trên thế giới. Tác giả Trần Kim Châu
áp dụng ảnh Sentinel – 1 để xây dựng bản đồ ngập lụt cho
tỉnh Hà Tĩnh trong trận lũ ngày 24/10/2016 [3], Twele và
đồng nghiệp đã đưa ra chuỗi xử lý tự động ảnh Sentinel1 để phát hiện lũ lụt theo thời gian thực tại biên giới Hy
Lạp và Thổ Nhĩ Kỳ [4].
Bình Định là tỉnh duyên hải miền Trung Việt Nam, trải

dài 110 km theo hướng Bắc - Nam, diện tích tự nhiên:
6.025 km². Địa hình của tỉnh tương đối phức tạp, thấp dần
từ Tây sang Đông, với độ chênh lệch khá lớn (khoảng
1.000m). Các dạng địa hình phổ biến là vùng núi, đồi và
cao nguyên, chiếm 70% diện tích toàn tỉnh với độ cao trung
bình 500 – 1.000 m, các dãy núi chủ yếu là sườn dốc đứng
(Hình 4). Trong năm 2017 vừa qua, trên địa bàn tỉnh xuất
hiện 1 đợt lũ lớn kéo dài từ ngày 25/11 – 05/12, làm mực
nước các sông dâng cao gây ra thiệt hại lớn trên địa bàn
tỉnh (Bảng 1).
Để đánh giá chi tiết về mức độ và phạm vi ngập lụt,
nghiên cứu sẽ sử dụng ảnh Sentinel-1 để xây dựng bản đồ
ngập lụt cho tỉnh Bình Định trong trận lũ lớn xảy ra năm
2017 kéo dài từ ngày 25/11 đến ngày 05/12. Kết quả nghiên
cứu hy vọng sẽ cung cấp thêm cơ sở để hiệu chỉnh cho các
mô hình thủy lực và chính quyền trong việc xác định các
vùng bị ảnh hưởng bởi ngập lụt.


Nguyễn Quang Bình

2

Bảng 1. Tổng hợp thiệt hại năm 2017 của tỉnh Bình Định [5]
Đơn vị
tính

Số
lượng

Thành tiền
(triệu đồng)

Số người chết

Người

9

-

Số người mất tích

Người

4

-

Số người bị thương

Người

9

-

Số hộ bị ảnh hưởng

Hộ

16.552

-

Số người bị ảnh hưởng

Người

82.760

-

2

Thiệt hại về nhà ở

Triệu
đồng

-

132.395

3

Thiệt hại về giáo dục

Triệu
đồng

-

7.110

4

Thiệt hại về nông,
lâm nghiệp

Triệu
đồng

-

58.285,5

5

Thiệt hại về thủy lợi

Triệu
đồng

-

139.170,6

STT

1

Chỉ tiêu thiệt hại

2. Phương pháp nghiên cứu
Sử dụng ảnh viễn thám Sentinel-1 để xây dựng bản đồ
ngập lụt ở tỉnh Bình Định trong hai ngày 26/11/2017 vào
lúc 22h35’ và 04/12/2017 vào lúc 10h55’ mà vệ tinh thu
thập được. Phạm vi ngập lụt được so sánh với thời gian
trước khi xuất hiện lũ là ngày 23/06/2017. Quá trình xử lý
ảnh Sentinel-1 để xây dựng bản đồ ngập lụt được trình bày
chi tiết tại Hình 1.

Hình 2. Chế độ hoạt động của vệ tinh Sentinel – 1 [6]

Hiện nay, Sentinel 1 có 2 vệ tinh đang hoạt động cùng
lúc và đặt cách nhau 180° trên mặt phẳng quỹ đạo là vệ tinh
Sentinel-1A, Sentinel-1B (Hình 3). Tần suất và vùng phủ
sóng của Sentinel-1 rất lớn với các vệ tinh của Cơ quan Vũ
trụ châu Âu, sử dụng ảnh radar khẩu độ tổng hợp (SAR) và
ảnh radar khẩu độ tổng hợp nâng cao ASAR [2], cho phép
chụp ảnh bề mặt Trái đất xuyên qua các đám mây và mưa
bất kể thời gian ngày hay đêm [7].

Tải ảnh
Hiệu chỉnh ảnh
Lọc ảnh
Điều chỉnh hình dạng
Phân ngưỡng Sigma
Hiệu chỉnh bởi DEM SRTM

Khu vực ngập lụt
Bản đồ ngập lụt
Hình 1. Quá trình xử lý ảnh

2.1. Vệ tinh Sentinel-1
Vệ tinh Sentinel-1 đã được Cơ quan Vũ trụ châu Âu
phóng thành công lên vũ trụ vào năm 2014. Sentinel-1
được thiết kế và làm việc với chế độ đã được lập trình sẵn,
có nhiệm vụ chụp ảnh các vùng đất toàn cầu, các vùng ven
biển, các vùng băng biển, các vùng cực, các tuyến đường
vận chuyển có độ phân giải cao và các đại dương của thế
giới. Nhiệm vụ sẽ đảm bảo độ tin cậy và tạo ra một nguồn
lưu trữ dữ liệu lâu dài, thống nhất. Chế độ hoạt động của
vệ tinh Sentinel – 1 được minh họa tại Hình 2.

Hình 3. Quỹ đạo hoạt động của vệ tinh Sentinel-1A
và Sentinel-1B [7]

Ảnh viễn thám Sentinel-1 siêu cao tần cho phép xác
định các đặc tính bề mặt của đối tượng, độ ẩm, … dựa vào
năng lượng tán xạ phản hồi thu được trên ảnh. Tuy nhiên,
ảnh Sentinel-1 có hạn chế là không phân loại được lớp phủ
bề mặt do đặc điểm thu nhận tín hiệu trên ảnh chỉ phản ánh
đặc tính cấu trúc bề mặt, trừ khi kết hợp thêm với các ảnh
khác như ảnh quang học [8].
2.2. Khu vực nghiên cứu
Bình Định thuộc vùng nhiệt đới ẩm gió mùa. Nhiệt độ
trung bình là 27°C.
Lượng mưa trung bình hàng năm trong 5 năm gần đây
là 2.185 mm. Mùa mưa (từ tháng 8 đến tháng 12) tập trung

70 - 80% lượng mưa cả năm. Mùa mưa trùng với mùa bão
nên thường gây ra lũ lụt. Ngược lại, mùa nắng kéo dài nên
gây hạn hán ở nhiều nơi. Hàng năm, khu vực này thường
phải chịu tác động trực tiếp từ hai đến bốn cơn bão lớn [9].


ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(126).2018, Quyển 1

3

3. Kết quả và thảo luận
Kết quả diễn biến mực nước tại các trạm thủy văn ở các
lưu vực sông của tỉnh Bình Định được thu thập và thể hiện
tại Hình 5. Mực nước lớn nhất của 7 trạm đều xuất hiện vào
ngày 04/12/2017, trùng với thời gian vệ tinh thu thập được
dữ liệu.

Hình 5. Biểu đồ mực nước tại các trạm thủy văn [5]

Hình 6 thể hiện kết quả xây dựng bản đồ ngập lụt bằng
ảnh viễn thám Sentinel-1 của tỉnh Bình Định. Kết quả tính
toán được so sánh trước và trong thời gian xuất hiện lũ.
Hình 7, 8, 9, 10 trình bày chi tiết kết quả ngập lụt tại hạ lưu
sông Kôn - Hà Thanh (thành phố Quy Nhơn), sông La Tinh
và diện tích mặt nước tại hai hồ chứa lớn là hồ Định Bình
và hồ Núi Một.

Hình 4. Bản đồ lưu vực sông và các trạm thủy văn của
tỉnh Bình Định

Ngập

Ngập

Ngập

Không ngập

Không ngập

Không ngập

(a) Ngày 23/06/2017

(b) Ngày 26/11/2017
Hình 6. Bản đồ ngập lụt tỉnh Bình Định

(c) Ngày 04/12/2017

Ngập

Ngập

Ngập

Không ngập

Không ngập

Không ngập

(a) Ngày 23/06/2017

(b) Ngày 26/11/2017
Hình 7. Bản đồ ngập lụt ở hạ lưu sông Kôn – Hà Thanh

(c) Ngày 04/12/2017


Nguyễn Quang Bình

4
Ngập

Ngập

Không ngập

Không ngập

(a) Ngày 23/06/2017

(b) Ngày 26/11/2017
Hình 8. Bản đồ ngập lụt ở hạ lưu sông La Tinh

(c) Ngày 04/12/2017

Ngập

Ngập

Ngập

Không ngập

Không ngập

Không ngập

(a) Ngày 23/06/2017

(b) Ngày 26/11/2017
Hình 9. Bản đồ diện tích mặt nước hồ Định Bình

(a)

(c) Ngày 04/12/2017

(c)

Ngập

Ngập

Ngập

Không ngập

Không ngập

Không ngập

(a) Ngày 23/06/2017

(b) Ngày 26/11/2017
Hình 10. Bản đồ diện tích mặt nước hồ Núi Một

(c) Ngày 04/12/2017


ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 5(126).2018, Quyển 1

5

Theo kết quả phân tích, vùng bị ảnh hưởng lớn bởi ngập
lụt là tại hạ lưu của các lưu vực sông và gần cửa ra. Đặc
biệt là tại hạ lưu của lưu vực sông Kôn – Hà Thanh, có diện
tích phần lớn thuộc thành phố Quy Nhơn. Kết hợp với dữ
liệu thu thập về thủy văn tại các trạm cho thấy mực nước
tại trạm Thạnh Hòa lúc 10h55’, ngày 04/12/2017 thuộc
sông Kôn là 8,65m, trên báo động III 0,65m. Độ sâu mực
nước tương ứng với trạm Diêu Trì trên sông Hà Thanh là
4,35 m, dưới báo động II là 0,15 m.
Diện tích mặt nước của các hồ chứa lớn thay đổi không
lớn trước và trong trận lũ. Kết hợp với dữ liệu lượng mưa
thu thập tại các trạm thì nguyên nhân gây ra ngập lụt trên
địa bàn tỉnh Bình Định từ ngày 25/11/2017 đến ngày
05/12/2017 được xác định là do lượng mưa lớn tập trung ở
hạ lưu.

cửa ra, đặc biệt là tại hạ lưu của lưu vực sông Kôn – Hà
Thanh. Nguyên nhân gây ra ngập lụt trên địa bàn tỉnh Bình
Định từ ngày 25/11/2017 đến ngày 05/12/2017 được xác
định là do lượng mưa lớn tập trung ở khu vực hạ lưu.
Kết quả nghiên cứu này hy vọng sẽ cung cấp thêm cơ
sở để hiệu chỉnh cho các mô hình thủy lực và chính quyền
trong việc xác định các vùng bị ảnh hưởng bởi ngập lụt.

4. Kết luận
Nghiên cứu đã sử dụng thành công ảnh viễn thám
Sentinel-1 của Cơ quan Vũ trụ châu Âu kết hợp với mô hình
số độ cao SRTM để xây dựng bản đồ ngập lụt cho tỉnh Bình
Định trong trận lũ lớn xảy ra trong năm 2017. Phương pháp
mới này cho thấy có nhiều thuận lợi bao gồm nguồn dữ liệu
miễn phí, thu thập ở phạm vi lớn, không phụ thuộc vào điều
kiện thời tiết, kết quả phân tích nhanh và chính xác. Việc khai
thác ảnh này sẽ làm giảm được chi phí và thời gian đi điều tra
các vết lũ. Hướng tiếp cận này mở ra một cách thức mới trong
việc khắc phục thiếu dữ liệu ở các vùng nghiên cứu.
Qua kết quả phân tích cho thấy vùng bị ảnh hưởng lớn
bởi ngập lụt chủ yếu tại hạ lưu của các lưu vực sông và gần

[4] A. Twele, W. Cao, S. Plank, and S. Martinis, “Sentinel-1-based
flood mapping: A fully automated processing chain”, Int. J. Remote
Sens., Vol. 37, No. 13, 2016, pp. 2990-3004.
[5] Ban Chỉ huy Phòng chống thiên tai và Tìm kiếm cứu nạn tỉnh Bình
Định, />
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Bộ Tài nguyên và Môi trường, Thông tư 51/2013/TT-BTNMT, Định
mức kinh tế - kỹ thuật công tác điều tra lũ.

[2] Earth
online,
/>[3] T. K. Chau, “Mapping extent of flooded areas using Sentinel-1
satellite image”, Khoa học Kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường, Số 58,
9/2017, trang 78-82.

[6] A. Spatiale Européenne, Sentinel-1: ESA’s Radar Observatory
Mission for GMES Operational Services, ESA communications
production, 2012.
[7] S.-1 Team, Sentinel-1 User Handbook, 2013.
[8] T. V. A. Lê Minh Hằng, “Nghiên cứu phương pháp trộn ảnh viễn
thám siêu cao tần Sentinel-1 và ảnh viễn thám quang học”, Tạp chí
Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội: Các Khoa học Trái đất và Môi
trường, Tập 32, Số 1, 2016, trang 18-27.
[9] Đài khí tượng thuỷ văn - khu vực Nam Trung Bộ, “Đặc điểm khí hậu
thủy văn tỉnh Bình Định, 2006.

(BBT nhận bài: 06/02/2018, hoàn tất thủ tục phản biện: 19/3/2018)