Nghiên cứu này tập trung vào đánh giá mức độ hiệu quả của cảm biến radar sử dụng băng tần C (5.405 GHz) trên vệ tinh Sentinel-1 và băng tần L (1.2 GHz) trên vệ tinh ALOS-2 với cảm biến quang học trên vệ tinh Sentinel-2, trong giám sát biến động tài nguyên nước mặt của hồ thủy điện Trị An, tỉnh Đồng Nai trong giai đoạn 2016-2023. Nền tảng điện toán đám mây Google Earth Engine (GEE) được sử dụng để tiền xử lý cả ba loại ảnh vệ tinh này. Sau đó, kỹ thuật phân loại Otsu được áp dụng để phân loại từng ảnh vệ tinh thành hai đối tượng (nước và các bề mặt khác), sử dụng ảnh radar Sentinel-1 phân cực VH, ảnh ALOS-2 phân cực HH, và chỉ số MNDWI tính toán từ ảnh quang học Sentinel-2. Kết quả nghiên cứu cho thấy diện tích nước mặt hồ Trị An duy trì ổn đinh trong giai đoạn 2017-2022, sau đó giảm rất mạnh xuống khoảng 100 km2 vào mùa khô năm 2023, tương ứng với khoảng 30% diện tích trung bình của hồ. Sự suy giảm diện tích nước mặt của hồ có thể được giải thích do sự hoạt động mạnh của hiện tượng El Niño tại Việt Nam trong giai đoạn này. Tương quan giữa kết quả phân loại nước mặt hồ Trị An giữa cặp ảnh Sentinel-1/Sentinel-2 (R = 0.9774), cao hơn so với tương quan giữa cặp ảnh ALOS-2/Sentinel-2 (R = 0.9145). Trong giai đoạn mùa khô, cảm biến radar sử dụng băng tần C và L đều cho kết quả vượt quá diện tích nước mặt thực tế của hồ do tín hiệu tán xạ ngược của cả hai băng tần này trên mặt nước hồ và bề mặt bằng ở đáy hồ lộ ra khi nước rút là tương tự nhau. Sự phân loại nhầm này phổ biến hơn với ảnh vệ tinh ALOS-2 so với vệ tinh Sentinel-1, cho thấy cảm biến radar băng tần C phù hợp hơn băng tần L trong giám sát biến động nước mặt của các hồ chứa.
Chi tiết nghiên cứu xin đọc tại:
Pham Duc, B. (2024). Comparison of Synthetic Aperture Radar Sentinel-1 and ALOS-2 observations for lake monitoring. Vietnam Journal of Earth Sciences. https://doi.org/10.15625/2615-9783/20639
