Nghiên cứu phương pháp xác định các thông số chất lượng nước mặt từ tư liệu ảnh vệ tinh quang học VNREDSat-1A

Nghiên cứu - Trao đổi

Nghiên cứu phương pháp xác định các
thông số chất lượng nước mặt từ tư liệu
ảnh vệ tinh quang học VNREDSat - 1A
ĐINH THỊ THU HIỀN, TRẦN XUÂN TRƯỜNG, NGUYỄN VĂN TRUNG

Trường Đại học Mỏ - Địa chất Hà Nội

TÓM TẮT
Công nghệ viễn thám với những ưu điểm so với các phương pháp nghiên
cứu truyền thống đã được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu tài nguyên thiên
nhiên và giám sát môi trường. Các nghiên cứu trên thế giới và ở Việt Nam
cho thấy, ảnh vệ tinh quang học có thể sử dụng hiệu quả trong đánh giá chất
lượng nước mặt. Bài báo này trình bày kết quả đánh giá chất lượng nước mặt
khu vực Hà Nội sử dụng ảnh vệ tinh VNREDSat-1A. Kết quả nhận được trong
nghiên cứu có thể sử dụng phục vụ công tác theo dõi, giám sát và quản lý
chất lượng nước mặt.
ABSTRACT
Method for determination of surface water quality parameters using
VNREDSat-1A multispectral image
Remote sensing technique with advantages over traditional sampling methods has been widely applied in natural resource and environmental monitoring.
Many studies around the world shows that optical satellite imagery can be used
effectively in evaluating surface water quality. This article presents results of
surface water quality assessment in Hanoi using VNREDSat-1A satellite image.
The results obtained in the study can be used to serve the management,
monitoring and evaluation of surface water quality.

1. Mở đầu
Các nghiên cứu trong và
ngoài nước cho thấy, phổ phản

xạ mặt nước xác định từ ảnh vệ
tinh quang học có quan hệ chặt
chẽ với hàm lượng các thông số
chất lượng nước [3, 6]. Do vậy, tư
liệu ảnh vệ tinh quang học đã
được sử dụng hiệu quả phục vụ
công tác đánh giá và giám sát
chất lượng môi trường nước mặt.
Có thể kể đến các nghiên cứu
của Doxaran (2007) [6], Weipi He

(2008) [8], Olet (2000) [7],
Montalvo (2010) [9], Frohn and
Autrey (2008) [10]... đã sử dụng
tư liệu ảnh vệ tinh quang học như
Landsat, SPOT nhằm xác định
hàm lượng các chất gây ô nhiễm
nước mặt. Ở Việt Nam cũng đã
có một số nghiên cứu sử dụng tư
liệu ảnh viễn thám để đánh giá
chất lượng nước như nghiên
cứu của Nguyễn Thị Thu Hà và
cộng sự (2016) [1] tại khu vực
Hồ Tây (Hà Nội), nghiên cứu

của Nguyễn Văn Thảo (2016) [2]
sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh
VNREDSat-1A và tương đương
trong đánh giá chất lượng nước
khu vực ven biển Hải Phòng,

nghiên cứu của Trịnh Lê Hùng
(2014) [4] sử dụng ảnh vệ tinh
Landsat đánh giá chất lượng
nước mặt hồ Trị An...
VNREDSat-1A là quan sát
đầu tiên của Việt Nam, có khả
năng chụp ảnh toàn bộ các khu
vực trên bề mặt Trái ẹaỏt.

Tài nguyên và Môi trờng

Kỳ 2 - Tháng 12/2017

23


Bảng 1. Kết quả phân tích chất lượng nước tại các điểm lấy mẫu

VNREDSat-1A được phóng thành
công lên quỹ đạo vào 07/05/2013
tại bãi phóng Kourou nằm trong
Trung tâm không gian Guyana
(Pháp). Sau hơn 4 năm hoạt
động, vệ tinh VNREDSat-1A đã
chụp hàng nghìn cảnh ảnh, giúp
Việt Nam phần nào chủ động
trong cung cấp ảnh vệ tinh độ
phân giải cao phục vụ công tác
nghiên cứu tài nguyên thiên
nhiên, giám sát môi trường và

đảm bảo quốc phòng – an ninh.
Mặc dù vậy, cho đến nay ở nước
ta hầu như có rất ít nghiên cứu
ứng dụng tư liệu ảnh vệ tinh
VNREDSat-1A trong đánh giá
chất lượng môi trường nước mặt.
Bài báo này trình bày kết quả sử
dụng tư liệu ảnh vệ tinh
VNREDSat-1A đánh giá chất
lượng nước mặt khu vực Hà Nội.
2. Phương pháp nghiên cứu
2.1. Phương pháp lấy mẫu
chất lượng nước
Để xây dựng hàm số thể hiện
mối quan hệ giữa hàm lượng các
chất ô nhiễm nước mặt và phổ
phản xạ thu được từ ảnh vệ tinh,
cần phải tiến hành lấy mẫu và
phân tích chất lượng nước đối với
các mẫu thử nghiệm này. Các
mẫu nước mặt được thu thập tại
sát mặt nước ở độ sâu 0 – 25 cm
do nước mặt ở độ sâu lớn hơn 25
cm không ảnh hưởng đến phổ
phản xạ mặt nước [1].
Để đánh giá chất lượng nước
mặt khu vực Hà Nội, trong nghieõn

24

Tài nguyên và Môi trờng

cửựu taực giaỷ tieỏn haứnh laỏy mẫu tại
7 vị trí và phân tích hàm lượng 5
thông số chất lượng nước, bao
gồm độ đục, tổng chất rắn lơ lửng
(TSS), COD, BOD và chất diệp
lục (chlorophyll) như Bảng 1. Các
điểm lấy mẫu phân bố đều trên
khu vực nghiên cứu nhằm đảm
bảo thể hiện đặc trưng phân bố
hàm lượng các chất ô nhiễm nước
mặt. Các mẫu nước được lấy vào
chai nhựa màu tối, ướp lạnh và
đưa về phân tích trong phòng thí
nghiệm trong ngày.
2.2. Phương pháp xử lý ảnh
vệ tinh VNREDSat-1A
Ảnh viễn thám sau khi được
thu nhận từ vệ tinh, thông thường
vẫn tồn tại nhiều sai số, trong
đó có các sai số về phổ và sai
số về hình học. Những sai số
này có thể xảy ra do lỗi phát sinh
trong quá trình truyền dữ liệu
từ vệ tinh về mặt đất hoặc sai sót
do bộ cảm biển, ảnh hưởng của
khí quyển…
Trước quá trình phân tích, giải
đoán, ảnh vệ tinh cần được hiệu

chỉnh hình học (geometric
correction) để có một hệ tọa độ
xác định, hiệu chỉnh các sai số
sao cho hình ảnh gần với bản đồ
địa hình ở phép chiếu trực giao
nhất. Kết quả giải đoán phụ thuộc
rất nhiều vào độ chính xác của
ảnh sau khi nắn. Do vậy, hiệu
chỉnh hình học ảnh vệ tinh đóng
vai trò rất quan trọng cho các
bước phân tích tiếp theo.
Kú 2 - Th¸ng 12/2017

Để hiệu chỉnh khí quyển
nhằm xác định phổ phản xạ bề
mặt, trong nghiên cứu sử dụng
phương pháp “trừ đối tượng tối” –
DOS (Dark Object Subtraction)
[11]. Phương pháp DOS giả định
rằng các giá trị điểm ảnh khác
không ở những vùng nước trong,
yên tónh và sâu, là do các bức
xạ trong khí quyển chứ không
phải là giá trị bức xạ của đối
tượng. Giả định giá trị này là ổn
định trong khí quyển ở thời điểm
chụp ảnh, giá trị này được trừ đi
cho tất cả các giá trị điểm ảnh
trong ảnh. Kết quả là ta có được
các giá trị phản xạ của các điểm

ảnh không còn ảnh hưởng của
khí quyển.
3. Kết quả thực nghiệm
Khu vực nghiên cứu được lựa
chọn để đánh giá chất lượng nước
mặt là Hà Nội, nơi tập trung đông
dân cư và các khu công nghiệp,
nhà máy, bệnh viện. Đây chính là
những nguồn gây ô nhiêm nước
mặt chủ yếu hiện nay.
Tư liệu ảnh vệ tinh sử dụng
trong nghiên cứu là ảnh VNREDSat1A chụp ngày 20/10/2016. Ảnh có
chất lượng tốt, không bị ảnh
hưởng bởi điều kiện thời tiết và
được hiệu chỉnh phổ, hiệu chỉnh
hình học trước khi tính phản xạ
phổ bề mặt. Phản xạ phổ bề mặt
tại kênh 1 (xanh lam), kênh 2
(xanh lục), kênh 3 (đỏ) và kênh 4
(cận hồng ngoại) được sử dụng
nhằm xây dựng mô hình ước
lượng hàm lượng các thông số
chất lượng nước. Tư liệu ảnh
VNREDSat-1A khu vực Hà Nội ở
tổ hợp màu tự nhiên được trình
bày trên Hình 1 dưới đây.
Để xác định mối quan hệ
giữa phản xạ mặt nước xác định
từ ảnh vệ tinh và hàm lượng các
thông số chất lượng nước (độ đục,

Kết quả nhận được cho thấy,
việc sử dụng phổ phản xạ tại
cả 4 kênh đa phổ ảnh
VNREDSat-1A nhằm xây dựng
hàm hồi quy với giá trị các thông
số chất lượng nước tại các
điểm đo cho kết quả với độ hình
xác cao nhất (Bảng 2) so với
việc sử dụng đơn kênh, ảnh tỉ lệ
hoặc sử dụng 2 kênh hoặc 3
kênh. Giá trị hệ số R2 trong các
hàm hồi quy khi sử dụng cả 4
kênh đa phổ đều đạt cao, thấp
nhất đạt 0,784064 (chlorophyll)
và cao nhất đạt 0,959472 (COD).
Như vậy, có thể khẳng định, sử
dụng ảnh vệ tinh VNREDSat-1A
trong xác định hàm lượng các
thông số chất lượng nước mặt
khu vực Hà Nội cho độ chính xác
đảm bảo.
Trong đó: B1, B2, B3, B4 là
phổ phản xạ mặt nước xác định
từ các kênh 1, 2, 3, 4 ảnh vệ tinh
VNREDSat-1A.

Hình 1. Tư liệu ảnh vệ tinh
VNREDSat – 1A ngày 20/10/2016

khu vực Hà Nội ở tổ hợp màu tự
nhiên (a) và các kênh 1 (b), kênh
2 (c), keânh 3 (d), keânh 4 (e)
TSS, COD, BOD, chlorophyll), trong
nghiên cứu thử nghiệm với các
phương án hồi quy khác nhau,
bao gồm sử dụng đơn kênh, tỉ lệ
ảnh giữa kênh cận hồng ngoại và
kênh xanh lục, sử dụng 2 kênh, 3
kênh và sử dụng đồng thời cả 4
kênh đa phổ ảnh vệ tinh
VNREDSat-1A.
Mô hình hồi quy tuyến tính đa
biến được thử nghiệm trong

trường hợp sử dụng 2 kênh, 3
kênh và 4 kênh. Trong khi đó với
trường hợp sử dụng đơn kênh
hoặc ảnh tỉ lệ, các tác giả thử
nghiệm với nhiều mô hình hồi quy
khác nhau, từ hồi quy đa thức,
hàm mũ, hàm logarith và hàm
tuyến tính nhằm lựa chọn phương
án tối ưu. Quá trình hồi quy được
thực hiện trên phần mềm
Microsoft Ecxel với sự trợ giúp
của công cụ Regression.

Sau khi lựa chọn mô hình tối
ưu nhằm xác định hàm lượng các

thông số chất lượng nước, trong
nghiên cứu tiến hành xác định
hàm lượng độ đục, TSS, COD,
BOD và chất diệp lục trong nước
mặt khu vực Hà Nội từ ảnh vệ tinh
VNREDSat-1A.
Phân tích kết quả đạt được
cho thấy, hàm lượng chất lơ
lửng trong nước mặt khu vực Hà
Nội đạt giá trị trong khoảng từ
4,6 đến 434,9 (mg/l), trong đó
những khu vực có hàm lượng
TSS đạt cao tập trung ở ven bờ
sông Hồng, khu vực xung quanh
các bãi bồi cũng như vị trí tiếp
giáp với các chi lưu. Hàm lượng
TSS đạt cao cũng được ghi nhận
tại hồ Định Công và phía Tây
hồ Linh Đàm. Trong khi đó, tại
các hồ, đầm khu vực công vieõn

Tài nguyên và Môi trờng

Kỳ 2 - Tháng 12/2017

25


Bảng 2. Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phổ phản xạ và giá trị
các thông số chất lượng nước

Yên Sở, hàm lượng TSS trong
nước đạt thấp.
Tương tự như với thông số
chất lơ lửng, hàm lượng độ đục
trong nước mặt khu vực Hà Nội
cũng đạt cao tại hồ Định Công,
khu vực ven bờ và xung quanh
các bãi bồi sông Hồng, trong đó
hàm lượng cao nhất đạt 609,457
(NTU). Hàm lượng độ đục cũng
đạt thấp ở các hồ, đầm thuộc
công viên Yên Sơ, trong đó hàm
lượng thấp nhất đạt khoảng
13,08 (NTU).
Từ những kết quả đạt được
cho thấy, nước mặt tại các sông,
hồ ở Hà Nội có hàm lượng chất lơ
lửng và độ đục cao, đặc biệt ở khu
vực sông Hồng và hồ Định Công.
Nếu so sánh với Quy chuẩn kỹ
thuật quốc gia về chất lượng nước
mặt QCVN 08-MT:2015/BTNMT
[5], hàm lượng độ đục và chất lơ
lửng trong nước mặt khu vực hồ
Định Công và sông Hồng cao hơn
tiêu chuẩn cho phép rất nhiều lần.
Nguyên nhân dẫn đến nước có độ
đục và hàm lượng chất lơ lửng cao
ở những khu vực này là do nước

thải sinh hoạt và nước thải công
nghiệp từ các nhà máy, xí nghiệp
thải ra.
4. Kết luận
Sự gia tăng dân số cơ học
và phát triển KT-XH đã có những
tác động saõu saộc ủeỏn moõi trửụứng,

26

Tài nguyên và Môi trờng

trong ủoự có môi trường nước
mặt ở các thành phố lớn. Ô nhiễm
nước mặt đang trở thành một
trong những vấn đề môi trường
cấp thiết nhất ở Hà Nội hiện nay.
Ảnh vệ tinh quang học độ
phân giải cao VNREDSat-1A có
thể sử dụng hiệu quả trong xác
định hàm lượng các thông số
chất lượng nước với độ chính
xác đảm bảo. Phân tích kết quả
nhận được cho thấy, nước mặt
khu vực Hà Nội có hàm lượng
chất lơ lửng và độ đục cao, có
những nơi vượt quy chuẩn cho
phép nhiều lần như hồ Định
Công, khu vực ven bờ sông
Hồng... Hàm lượng chất lơ lửng

trong nước được ghi nhận cao
nhât lên đến 433,993 mg/l, trong
khi hàm lượng độ đục cao nhất
đạt 609,457 NTU.
Kết quả nhận được trong
nghiên cứu là một nguồn thông
tin hữu ích, giúp các nhà quản lý
đưa ra những biện pháp theo dõi,
ứng phó và giảm thiểu thiệt hại do
ô nhiễm nước mặt gây ra.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Nguyễn Thị Thu Hà, Bùi
Đình Cảnh, Nguyễn Thiên
Phương Thảo, Bùi Thị Nhị (2016),
“Thử nghiệm mô hình hóa sự phân
bố không gian của hàm lượng
chlorophyll-a và chỉ số trạng thái
phú dưỡng nước Hồ Tây sử dụng
Kú 2 - Th¸ng 12/2017

ảnh Sentinel-2A”, Tạp chí Khoa
học Đại học Quốc gia Hà Nội,
chuyên san Các Khoa học Trái
đất và Môi trường, tập 32, số 2S,
trang 121 – 130.
[2] Nguyễn Văn Thảo (2016).
Nghiên cứu các phương pháp
phân tích, đánh giá và giám sát
chất lượng nước ven bờ bằng tư
liệu viễn thám độ phân giải cao và

độ phân giải trung bình, đa thời
gian; Áp dụng thử nghiệm cho
ảnh của vệ tinh VNREDSat-1,
Đề tài nghiên cứu khoa học cấp
Nhà nước.
[3] Lương Chính Kế (2014).
Sử dụng công nghệ viễn thám
và GIS xây dựng cơ sở dữ liệu
thành lập bản đồ diễn biến vùng
ô nhiễm nguồn nước thải từ các
khu công nghiệp, đô thị nhằm đưa
ra cảnh báo các vùng có nguy cơ
ô nhiễm thuộc vùng kinh tế trọng
điểm miền Bắc, Dự án nghiên cứu
khoa học, Cục Viễn thám quốc
gia, Bộ Tài nguyên và Môi trường.
[4] Trinh Le Hung (2015),
“Mapping suspended sediment
concentrations in surface water of
Tri An lake using remote sensing
and GIS”, Journal of Science, Natural Sciences Issue, Hue University, Vol. 96(8), 59 - 70.
[5] Bộ Tài nguyên và Môi
trường, 2015. Quy chuẩn kỹ thuật
quốc gia về chất lượng nước mặt
QCVN 08-MT:2015/BTNMT.
[6] David Doxaran, Jean –
Marie Froidefond, Samantha
Lavender, Patrice Castaing
(2007). Spectral signature of
highly turbid waters application

with SPOT data to quantify
suspended particulate matter
concentrations, Remote sensing
of Enviroment, Vol. 81, pp.
149 – 161.n