Giám sát biến đổi điện tích mặt băng ở thượng nguồn sông mekong dử dụng dữ liệu landsat

TÊN ĐỀ TÀI: “GIÁM SÁT BIẾN ĐỔI DIỆN TÍCH MẶT BĂNG Ở THƯỢNG NGUỒN SÔNG MEKONG SỬ DỤNG DỮ LIỆU LANDSAT” II.. Những biến đổi băng ở thượng nguồn lưu vực sông Mekong cũng góp phần làm thay

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-

LÊ THỊ MỸ HẠNH

GIÁM SÁT BIẾN ĐỔI DIỆN TÍCH MẶT BĂNG

Ở THƯỢNG NGUỒN SÔNG MEKONG

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM

Cán bộ hướng dẫn khoa học : TS PHAN HIỀN VŨ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ và tên học viên: LÊ THỊ MỸ HẠNH MSHV : 7140213 Ngày, tháng, năm sinh: 08/10/1991 Nơi sinh: Bình Định Chuyên ngành: Bản Đồ, Viễn Thám Và Hệ Thống Thông Tin Địa Lý

Mã số : 60440214

I TÊN ĐỀ TÀI:

“GIÁM SÁT BIẾN ĐỔI DIỆN TÍCH MẶT BĂNG Ở THƯỢNG NGUỒN SÔNG MEKONG SỬ DỤNG DỮ LIỆU LANDSAT”

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

Tìm hiểu về quá trình biến đổi băng và các kỹ thuật giám sát băng, thu thập ảnh Landsat 5 giai đoạn 1991 - 2010, xây dựng quy trình và tao mặt nạ băng từ dữ liệu ảnh Landsat, phân tích sự biến đổi diện tích bề mặt băng và ước tính tốc độ biến đổi diện tích bề mặt băng trong giai đoạn khảo sát

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 11/01/2016

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 04/12/2016

V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS PHAN HIỀN VŨ

Tp HCM, ngày … tháng … năm 2017

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

TRƯỞNG KHOA KTXD

LỜI CẢM ƠN

Trong thời gian học tập, nghiên cứu và thực hiện luận văn, em đã nhận được sự giúp đỡ của quý Thầy Cô giáo bộ môn Địa Tin học, trường Đại học Bách Khoa TP.HCM, gia đình, bạn bè

Em xin chân thành cảm ơn Thầy Cô giáo trường Đại học Bách Khoa TP.HCM đã tận tình giảng dạy và truyền dạy những kiến thức quý báu cho em trong thời gian học tập và nghiên cứu

Để hoàn thành luận văn này, em xin chân thành cảm ơn Thầy giáo hướng dẫn TS PHAN HIỀN VŨ, Thầy đã tận tình hướng dẫn, giúp đỡ em trong suốt quá trình thực hiện đề tài

Con xin gửi lời cảm ơn đến Cha Mẹ, người luôn động viên và tạo điều kiện cho con trong suốt quá trình học tập Và cũng xin cảm ơn đến anh chị em, bạn bè đã động viên và giúp đỡ tôi trong thời gian qua

Mặc dù đã có nhiều cố gắng để thực hiện đề tài một cách hoàn chỉnh nhất, nhưng do lần đầu mới làm quen với công tác nghiên cứu khoa học, và cũng có nhiều hạn chế

về kiến thức, kinh nghiệm nên luận văn không thể tránh khỏi những thiếu sót nhất định Em rất mong được sự góp ý của quý Thầy Cô để luận văn được hoàn chỉnh hơn

Cuối cùng, em kính chúc quý Thầy Cô dồi dào sức khỏe và đạt được nhiều thành công trong công việc, cuộc sống

Em xin chân thành cảm ơn!

Học viên

LÊ THỊ MỸ HẠNH

TÓM TẮT

Băng tan là một trong những biến chuyển trên bề mặt Trái Đất do biến đổi nhiệt độ

bề mặt Ngoài cực Bắc và cực Nam của Trái Đất, thì cao nguyên Tây Tạng là nơi chứa trữ lượng băng lớn và là nguồn cung cấp nước cho các sông lớn khu vực châu

Á, trong đó có sông Mekong Những biến đổi băng ở thượng nguồn lưu vực sông Mekong cũng góp phần làm thay đổi trữ lượng nước của lưu vực sông và ảnh hưởng đến khu vực hạ lưu, là Việt Nam Đề tài tập trung giám sát biến đổi diện tích bề mặt băng khu vực thượng nguồn sông Mekong Khu vực nghiên cứu được chia làm 3 vùng gồm vùng I và vùng II thuộc phía Tây Bắc dãy núi Qiajajima, trong khi đó vùng III thuộc phía Bắc, Đông Bắc dãy núi Chudanzhen Sử dụng dữ liệu ảnh Landsat 5 trong khoảng thời gian từ năm 1991 đến năm 2010 để trích lọc lớp thông tin bề mặt băng, theo phương pháp hệ số albedo Hệ số albedo được xác định dựa vào hệ số phản xạ của kênh green và kênh NIR Kết quả giám sát cho thấy diện tích

bề mặt băng ở cả 3 vùng nằm trong khu vực nghiên cứu đều có xu hướng giảm trong giai đoạn 1991 – 2010 Trong đó, vùng I có diện tích băng giảm 6.75 km2, chiếm 15.7%; diện tích vùng II giảm 0.44 km2, chiếm 9.7% và diện tích vùng III giảm 4.78 km2, chiếm 23.8%

ABSTRACT

Melting glacial ice is one of the changes on the Earth's surface due to surface temperature change Besides the North and South poles of the Earth, the Tibetan Plateau has large glacial and also is water supplies for Asia's great rivers, including the Mekong River Changes in upstream of Mekong River basin also contribute to changes in water availability amount of the river basin and affect downstream of areas which is located in Vietnam area Research centralizes on monitoring change

of glacial ice surface area in upstream Mekong region The studying area was divided into 3 regions including Region I and Region II of the Northwest Mountains Qiajajima, while Region III of northern, northeastern mountains Chudanzhen Using Landsat 5 data of the period from 1991 to 2010 extract information filtering surface ice layer, albedo coefficient method Albedo coefficient is determined on the reflectance of the green channel and NIR channel Monitoring results show that the surface of glacial ice in all 3 studying areas tends to decrease in the period 1991 -

2010 In particular, the region I has an area of ice felt about 6.75 km2, accounting for 15.7%; Region II area decreased 0:44 km2, accounting for 9.7% and the total area decreased 4.78 km2 III, accounting for 23.8%

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu khoa học của riêng tôi và được sự hướng dẫn khoa học của TS PHAN HIỀN VŨ Các dữ liệu sử dụng trong luận văn

có nguồn gốc rõ ràng Các kết quả nghiên cứu trong luận văn do tôi tự tìm hiểu, thực hiện và phân tích một cách trung thực, khách quan Các kết quả này chưa từng được công bố trong bất kì nghiên cứu nào khác Ngoài ra, trong luận văn có sử dụng một số nhận xét, đánh giá của các tác giả khác, đều có trích dẫn và chú thích nguồn gốc

Học viên

LÊ THỊ MỸ HẠNH

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN i

TÓM TẮT ii

LỜI CAM ĐOAN iv

MỤC LỤC v

DANH MỤC VIẾT TẮT vii

MỞ ĐẦU 1

1 ĐẶT VẤN ĐỀ 1

2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 2

3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 2

4 PHẠM VI NGHIÊN CỨU 2

5 SẢN PHẨM DỰ KIẾN 3

6 Ý NGHĨA ĐỀ TÀI 3

6.1 Ý nghĩa khoa học 3

6.2 Ý nghĩa thực tiễn 3

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 4

1.1 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU 4

1.2 KHU VỰC NGHIÊN CỨU 6

1.2.1 Vị trí địa lý 6

1.2.2 Địa hình 7

1.2.3 Khí hậu 7

1.2.4 Lượng mưa 7

1.2.5 Thủy văn 9

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 10

2.1 BĂNG VÀ HỆ THỐNG TUẦN HOÀN NƯỚC 10

2.2 CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM 13

2.3 ALBEDO 16

2.3.1 Khái niệm 16

2.3.2 Mô hình ước tính chỉ số albedo 18

CHƯƠNG 3: THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU 22

3.1 NGUỒN DỮ LIỆU LANDSAT 22

3.2 CÁC DỮ LIỆU BỔ SUNG 26

3.2.1 Dữ liệu GLIMS 26

3.2.2 Dữ liệu HydroSHEDS 27

CHƯƠNG 4: TRÍCH LỌC THÔNG TIN BỀ MẶT BĂNG 29

4.1 TẠO MẶT NẠ BĂNG TỪ ẢNH LANDSAT 29

4.1.1 Tính hệ số phản xạ bề mặt 30

4.1.2 Tính chỉ số albedo 32

4.1.3 Lấy mẫu và ước tính giá trị ngưỡng albedo của băng 33

4.1.4 Tạo mặt nạ băng 35

4.2 TRÍCH LỌC DIỆN TÍCH BỀ MẶT BĂNG 35

CHƯƠNG 5: BIẾN ĐỘNG DIỆN TÍCH BỀ MẶT BĂNG Ở THƯỢNG NGUỒN LƯU VỰC SÔNG MEKONG 38

5.1 VÙNG I 38

5.2 VÙNG II 41

5.3 VÙNG III 43

5.4 ƯỚC TÍNH TỐC ĐỘ BIẾN ĐỔI DIỆN TÍCH BỀ MẶT BĂNG 45

KẾT LUẬN 49

1 KẾT QUẢ 49

2 NHẬN XÉT 49

TÀI LIỆU THAM KHẢO 51

PHẦN PHỤ LỤC 56

PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 80

DANH MỤC VIẾT TẮT

AG: Antarctic Glaciers

ASTER: Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection

AU: Astronomical Unit

BV: Brightness Value

CEOS: Committee on Earth Observation Satellites

CRISP: Centre for Remote Imaging, Sensing & Processing

CT: Chemistry

DN: Digital Number

DEM: Digital Elevation Model

ELAs: Equilibrium Line Altitudes

ERTS: Earth Resources Technology Satellite

ESR: Earth Science Research

ETM: Enhanced Thematic Mapper

GIS: Geographic Information System

GLIMS: Global Land Ice Measurements from Space

GP: Glacial Processes

HydroSHEDS: Hydrological data and maps based on SHuttle Elevation Derivatives

at multiple Scales

JPL: Jet Propulsion Laboratory

MODIS: Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer

MRC: Mekong River Commission

MSS: Multi Spectral Scanner

MT: Meltdown in Tibet

NASA: National Aeronautics and Space Administration

NDVI: Normalized Difference Vegetation Index NDWI: Normalized Difference Water Index

NG: National Geographic

NIR: Near Infrared

NSIDC: National Snow and Ice Data Center

OLI: Operational Land Imager

SO: Space Office

SRTM: Shuttle Radar Topography Mission

SWIR: Short Wave Infrared

TM: Thematic Mapper

TIR: Thermal Infrared

TIRS: Thermal Infrared Sensor

UAV: Unmanned Aerial Vehicle

USGS: United States Geological Survey

VNMC: Viet Nam National Mekong Committee WGCV: Woking Group on Calibration and Validation WGS84: World Geodetic System 1984

MỞ ĐẦU

1 ĐẶT VẤN ĐỀ

Gần đây, hiện tượng băng tan do tình trạng nóng dần lên của bề mặt Trái Đất đang được quan tâm Nhiều nghiên cứu về tình trạng tan chảy băng ở hai cực của Trái Đất và cao nguyên Tây Tạng đã được thực hiện Đảo băng Greenland ở Bắc Cực dần mất đi ở phía Tây và Đông Bắc trong năm 2016 (NSIDC, 2016a) Còn ở Nam Cực đã có tới hơn 8000 hồ nước xuất hiện trong giai đoạn 2000 – 2013 Trong số này, có những hồ nước được hình thành do băng tan chảy, và chúng gây nên mất ổn định băng ở Nam Cực (KH, 2016) Với cao nguyên Tây Tạng, sông băng bị mất mát đáng kể Người ta ước tính hơn 80% sông băng ở phía Tây khu vực đã tan chảy trong thời gian 1953 – 1998 (Liu et al., 2006), ở trung tâm cao nguyên Tây Tạng giảm khoảng 4.8%, từ 889 km2 vào năm 1969 xuống 847 km2 vào năm 2002 (Ye et al., 2006), và giảm đến 20% sông băng ở khu vực phía đông bắc Tây Tạng (Cao et al., 2010; Pan et al., 2012)

Phần lớn các khu vực có băng tuyết là khu vực có địa hình cao và hiểm trở cũng như điều kiện thời tiết khắc nghiệt, nên công tác đi thực địa gặp nhiều khó khăn Trong khi đó, hệ thống viễn thám cung cấp dữ liệu trên toàn cầu, một cách liên tục

Vì thế, hầu hết các nghiên cứu giám sát sự biến động của băng thường sử dụng dữ liệu viễn thám Trong đó, dữ liệu ICESat thường được sử dụng cho giám sát biến động về độ dày băng (Phan et al., 2014; Wu et al., 2014; Kern et al., 2015) Cácnghiên cứu khai thác dữ liệu ảnh quang hầu như để giám sát biến động bề mặt băng,

ví dụ như Wang (2015) sử dụng kết hợp ảnh Landsat và MODIS để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến bề mặt sông băng Dongkemadi thuộc cao nguyên Tây Tạng, hay Bloch (2010) sử dụng dữ liệu Landsat TM và mô hình độ cao số (DEM) giám sát sự biến đổi băng ở phía Tây Canada Ngoài ra, ảnh Landsat còn được sử dụng để ước tính sự thay đổi diện tích mặt băng trên lãnh thổ Mông Cổ (Erdenetuya et al.,

2006), ở Peru (Burn et al., 2014), ở Thổ Nhĩ Kỳ (Yavaşl et al., 2015), và nhiều khu vực khác trên toàn thế giới

Đề tài này tập trung giám sát những biến đổi diện tích bề mặt băng khu vực thượng nguồn sông Mekong, một phần nhỏ thuộc cao nguyên Tây Tạng, dựa trên dữ liệu ảnh Landsat Dữ liệu ảnh vệ tinh là sự ghi nhận năng lượng phản xạ và bức xạ điện

từ từ các đối tượng trên bề mặt trái đất Do đó, đề tài sẽ khai thác chỉ số phản xạ bề mặt albedo để xây dựng lớp mặt nạ băng ở mỗi thời điểm thu thập ảnh, từ đó xác định quá trình biến động diện tích bề mặt băng trong giai đoạn khảo sát

2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Giám sát biến đổi diện tích bề mặt băng ở khu vực thượng nguồn sông Mekong từ nguồn ảnh vệ tinh Landsat giai đoạn 1991 – 2010

3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

- Tìm hiểu về băng và các kỹ thuật giám sát biến đổi băng khu vực miền núi

- Thu thập ảnh Landsat khu vực ở thượng nguồn sông Mekong giai đoạn năm

CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN

1.1 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

Một số nghiên cứu về giám sát biến đổi băng gần đây trên thế giới:

- Slobbe et al (2008) thực hiện ước tính tỷ lệ thay đổi của dải băng Greenland

từ dữ liệu ICESat trong khoảng thời gian tháng 2 năm 2003 đến tháng 4 năm

2007, với phương pháp chọn những vị trí lấy mẫu trùng nhau của ICESat Nhóm tác giả phân nhóm lấy mẫu theo hai khu vực: khu vực có độ cao trên

2000 m và khu vực có độ cao dưới 2000m Kết quả cho thấy, đối với khu vực

có độ cao trên 2000 m có tốc độ thay đổi cao độ -2 cm/năm, tương ứng thay đổi khối lượng -21 km3/năm; đối với khu vực có độ cao dưới 2000m, cao độ thay đổi ước tính 24 cm/năm, tương ứng với sự mất mát khối lượng 168

km3/năm

- Ke et al (2015) dựa trên ICESat và Landsat-8 nghiên cứu về sự thay đổi không đồng nhất của các sông băng trên dãy núi Kunlun Các biểu hiện của sông băng không đồng nhất được minh họa trong các cân đối khối lượng khác nhau của các sông băng và sự thay đổi không gian các bộ phận khác nhau sông băng

- Yavaşl et al (2015) sử dụng dữ liệu Landsat giám sát sự thay đổi băng ở Thổ Nhĩ Kỳ Sử dụng Landsat 5 giám sát, cho kết quả diện tích các sông băng ở Thổ Nhĩ Kỳ giảm từ 25 km2 trong những năm 1970 xuống 10,85 km2 trong năm 2012-2013 Trong đó, năm sông băng đã biến mất, sáu sông băng giảm 0.5 km2, một sông băng giảm 0.8 km2, hai sông băng giảm 3 km2 hoặc lớn hơn

- Hendriks và Pellikka (2007) sử dụng ảnh Landsat giám sát sự biến đổi sông băng Hintereisferner trong dãy núi Alps Tác giả sử dụng chỉ số NDWI để chỉ

ra khu vực nước, và chỉ số NDSI để chỉ ra mặt nạ băng Trong khoảng thời gian từ năm 1985 đến năm 1999 diện tích băng giảm từ 159 km2

xuống 138

km2, riêng thời gian từ năm 1991 đến năm 1997 diện tích giảm 6 km2

- Burn và Nolin (2014) sử dụng ảnh Landsat để đo sự thay đổi diện tích sông băng Cordillera Blanca ở Peru từ năm 1987 đến năm 2010 Các tác giả sử dụng chỉ số NDSI được tính từ kênh 2 và kênh 5 của ảnh Landsat TM để lập bản đồ băng Sông băng nhiệt đới Cordillera Blanca đang có sự thay đổi nhanh chóng Nghiên cứu xác định được sự thay đổi diện tích bề mặt băng trong những năm 1987, 1996, 2004 và 2010 Tính đến tháng 8 năm 2010, Cordillera Blanca có tổng diện tích băng 482 km2, giảm 25% kể từ năm 1987 Các sông băng ở phần phía nam có độ cao trung bình thấp hơn, bị mất một tỷ lệ băng lớn hơn khu vực phía bắc Nhìn chung, sự thay đổi diện tích sông băng ở Cordillera Blanca dường như đang tăng tốc Giữa năm 2004 và 2010, các sông băng bị mất tích xấp xỉ 3.5 lần mức trung bình khu vực mất trong khoảng thời gian năm 1970 – 2003

- Bloch et al (2010) sử dụng dữ liệu Landsat TM và mô hình độ cao số (DEM), tính toán lưu vực thoát nước của các sông băng, giám sát sự biến đổi băng từ năm 1985 – 2005 ở hai tỉnh nằm phía Tây Canada là British Columbia và Alberta Nhóm tác giả sử dụng dữ liệu Landsat TM và mô hình độ cao số (DEM), tính toán lưu vực thoát nước của các sông băng, cho sai số tính toán khi lập bản đồ là 3- 4% do lớp tuyết phủ trong mùa Kết quả nghiên cứu cho thấy các sông băng ở British Columbia mất -10,8 ± 3,8% và các sông băng ở Alberta mất -25,4% ± 4,1% diện tích của các sông băng trong giai đoạn 1985-

2005

- Shea et al (2012) sử dụng dữ liệu ảnh MODIS ước tính sự thay đổi sông băng

ở miền Tây Bắc Mỹ trong khoảng thời gian năm 2000 – 2009 Các tác giả mô

tả một phương pháp tự động trích xuất độ cao đường băng tuyết và đường cân bằng băng tuyết hằng năm ELAs từ hình ảnh MODIS trên một sông băng lớn

ở miền tây Bắc Mỹ Giai đoạn giữa năm 2000 – 2009, sự thay đổi độ cao bề mặt các tảng băng ở Columbia, Lillooet và Sittakanay được ước tính lần lượt

là 0.29 ± 0.15 m ; 0.57 ± 0.10m ; 0.90 ± 0.09 m

Như vậy, đã có nhiều nghiên cứu về biến đổi băng sử dụng nguồn dữ liệu viễn thám, nhưng mỗi tác giả thực hiện bằng các phương pháp khác nhau và ở khu vực nghiên cứu khác nhau Học viên thực hiện giám sát biến đổi diện tích bề mặt băng ở thượng nguồn lưu vực sông Mekong, sử dụng dữ liệu Landsat với hệ số albedo

1.2 KHU VỰC NGHIÊN CỨU

1.2.1 Vị trí địa lý

Sông Mekong là con sông lớn nhất ở Đông Nam Á Bắt nguồn từ cao nguyên Tây Tạng, sông Mekong chảy qua lãnh thổ của sáu nước gồm Trung Quốc, Myanmar, Thái Lan, Lào, Campuchia và Việt Nam, và theo đó đổ ra biển Đông Lưu vực sông chiếm diện tích khoảng 795 000 km2 (MRC, 2005) Thượng nguồn sông Mekong bắt đầu từ vùng núi Tanghla Shan trong dãy Himalaya, trong khi dòng hạ lưu chảy qua Việt Nam, còn gọi là sông Cửu Long Đây là nguồn tài nguyên nước và là môi trường sinh sống của hàng triệu người dân sống xung quanh lưu vực sông Vị trí lưu vực sông Mekong có vai trò quan trọng đối với sự phát triển kinh tế - chính trị và văn hóa - xã hội của các nước trong khu vực

Hình 1.1 Sông Mekong bắt nguồn từ cao nguyên Tây Tạng (MT, 2016)

1.2.2 Địa hình

Phần thượng lưu của sông Mekong nằm trong lãnh thổ Trung Quốc và Myanmar, chiếm 24% tổng diện tích lưu vực Thượng lưu sông Mekong đặc trưng bởi các dãy núi cao, dốc đứng, các khe núi sâu và các lưu vực hẹp Phần hạ lưu sông Mekong đi qua Lào, Thái Lan, Campuchia và Việt Nam, chiếm 76% tổng diện tích lưu vực sông, bao gồm các vùng núi phía bắc, cao nguyên Khorat, lưu vực sông Tonle Sap, vùng Đồng bằng sông Cửu Long Phần này có địa hình tương đối bằng phẳng (MRC, 2010) Hình 1.2 mô tả phân bố diện tích lưu vực sông Mekong

1.2.3 Khí hậu

Khí hậu của thượng nguồn lưu vực sông Mekong thay đổi đáng kể từ đầu nguồn đi xuống Ở đây có khí hậu núi cao với lãnh nguyên và núi che phủ đất bán sa mạc Thượng nguồn vùng núi có hai mùa khác biệt: mùa khô vào mùa đông và mùa mưa vào mùa hè Mùa đông lạnh từ tháng 11 đến tháng 3 với nhiệt độ trung bình dưới

00C Mùa hè ấm hơn từ tháng 5 đến tháng 9 có ánh nắng mặt trời và nhiệt độ trung bình hàng ngày từ 10 đến 200C (Tao et al., 2004) Tuyết hiếm có ở các thung lũng nhưng lại tăng đáng kể ở độ cao cao hơn, và đặc biệt ở khu vực thượng lưu sông Mekong thuộc cao nguyên Tây Tạng, hầu như vào mùa đông tuyết rơi và lượng mưa ít hơn 600 mm/năm (MRC, 2010)

1.2.4 Lượng mưa

Sự phân bố lượng mưa ở thượng nguồn sông Mekong bị ảnh hưởng bởi hệ thống gió mùa, có sự thay đổi theo độ cao, từ 1600 – 1700 mm ở vùng núi đến 900 – 1100

mm ở thung lũng Về phía bắc thượng nguồn, lượng mưa trung bình hàng năm chỉ

600 mm Phần thượng nguồn lưu vực sông thuộc cao nguyên Tây Tạng có lượng mưa rất ít, thay vào đó có tuyết rơi và hình thành các tảng băng trên núi (MRC, 2005)

Hình 1.2 Diện tích lưu vực sông Mekong (VNMC, 2016)

1.2.5 Thủy văn

Dòng chảy từ thượng lưu sông Mekong cung cấp chủ yếu lượng nước của năm và là nguồn nước ngọt của con người sống xung quanh lưu vực sông Theo thống kê, thượng nguồn sông Mekong đóng góp 15 – 20% (trung bình 18%) dòng chảy lưu vực sông Mekong hàng năm (Adamson et al., 2009) Ngoài ra các nghiên cứu về thuỷ văn của lưu vực sông Mekong cho thấy, lượng băng dự trữ và lượng băng tan

là vấn đề quan trọng ảnh hướng đến dòng chảy của sông vào mùa khô (MRC, 2005; Kiem et al., 2008) Do đó, những biến đổi băng từ thượng nguồn lưu vực sông Mekong góp phần làm thay đổi tổng trữ lượng nước của cả lưu vực và ảnh hưởng đến các khu vực hạ lưu, trong đó có Việt Nam

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 BĂNG VÀ HỆ THỐNG TUẦN HOÀN NƯỚC

Nước trên trái đất luôn vận động và chuyển từ trạng thái này sang trạng thái khác,

từ thể lỏng sang thể hơi rồi thể rắn và ngược lại Sự tồn tại và vận động của nước trên mặt đất, trong lòng đất và trong bầu khí quyển của trái đất được thể hiện trong một chu trình tuần hoàn nước Chu trình này có thể được minh họa như hình 2.1

Hình 2.1 Vòng tuần hoàn nước (USGS, 2016a)

Vòng tuần hoàn nước không có điểm bắt đầu, nhưng chúng ta có thể bắt đầu từ các đại dương, Mặt Trời làm nóng nước trên những đại dương, nước bốc hơi vào trong không khí Hơi nước trong khí quyển khi gặp nhiệt độ thấp sẽ bị ngưng tụ thành những đám mây Mây khi gặp lạnh thành mưa (còn được gọi là giáng thủy) Mưa trong không khí lạnh sẽ chuyển thành dạng tuyết, tuyết tích tụ thành những núi

tuyết và băng Khi khí hậu ấm áp hơn, tuyết tan và chảy thành dòng trên bề mặt Một phần dòng chảy bề mặt chảy vào những con sông rồi chảy ra đại dương Mặt khác, dòng chảy bề mặt và nước thấm vào lòng đất tạo các dòng chảy ngầm và được tích lũy, dự trữ trong những hồ nước ngọt Tại các đại dương hay hồ nước ngọt, nước bốc hơi và bắt đầu lại vòng tuần hoàn nước

Băng và tuyết là thành phần của chu trình nước, có vai trò quan trọng đối với khí hậu toàn cầu Băng được xem như là một nguồn dự trữ nước và cung cấp nguồn nước ngọt (Hock et al., 2005; Jansson et al., 2003) vào mùa khô Băng, tuyết đều được hình thành từ nước, nhưng khác nhau Băng ở dạng nước rắn, trong khi tuyết

là do mưa rơi trong điều kiện nhiệt độ xuống thấp, nước đóng băng hình thành các tinh thể và có được những bông tuyết trên mặt đất (CT, 2016) Băng được hình thành từ sự bồi tụ của tuyết hằng năm Các tinh thể tuyết hình thành dưới các hình dạng khác nhau tùy theo nhiệt độ Tuyết rơi rồi đọng lại trong mùa lạnh, và không hoàn toàn tan chảy trong thời gian ấm áp, khô Phần tuyết còn lại sau tan chảy được nén lại Sau nhiều năm, lớp tuyết được nén ngày càng nhiều lớp và dày đặc, sau đó tích lũy thành băng

Các băng trên núi trải dài theo độ cao có hình dạng như chiếc lưỡi và có sự biến đổi liên tục Sự vận động của băng trên núi được thể hiện ở sự cân bằng khối lượng băng, bao gồm hai thành phần chính là bồi tụ (accumulation) và tan chảy (ablation) Phần bồi tụ nằm ở độ cao cao, trong khi đó, phần tan chảy nằm ở độ cao thấp, như được minh họa ở hình 2.2 Khi không khí ấm, băng ở phần tích lũy có thể tan, một phần nước từ băng tan thấm qua lớp băng tuyết và đông lại, phần khác hình thành dòng chảy đến vùng độ cao thấp hơn Mặt khác, bề mặt băng của phần tan chảy bị

co lại, nước do băng tan dẫn đến các hồ nước ngọt Khi nhiệt độ giảm xuống, tuyết rơi, băng tiếp tục được bồi tụ và băng tan chậm hơn Cứ như vậy, khối lượng băng tích lũy tăng lên chủ yếu vào mùa đông và khối lượng băng mất đi chủ yếu vào mùa

hè Sự cân bằng khối lượng băng là khi khối lượng băng tích lũy bằng khối lượng băng tan chảy

Hình 2.2 Dòng trạng thái cân bằng của sông băng (AG, 2016)

Sự thay đổi mùa làm cho khối lượng băng thay đổi liên tục từ năm này qua năm

khối lượng băng không còn, mà băng đang bị co lại và mỏng dần đi Người ta ước tính cân bằng khối lượng băng mỗi năm của một khối băng theo công thức liên quan khối lượng băng trước và sau một năm, nếu kết quả bằng 0 thì ổn định, bé hơn 0 thì tan chảy, lớn hơn 0 thì bồi tụ Hình 2.3 là hình ảnh của sự thay đổi sông băng Rhone trong thời gian 1850 – 2010 Đến năm 2010, phần lưỡi sông băng Rhone co ngắn lại một cách rõ rệt so với năm 1850

Hình 2.3 Sự co lại của lưỡi sông băng Rhone ở Switzerland trong giữa năm 1850

2.2 CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM

Viễn thám là một khoa học về thu nhận, xử lý và phân tích hình ảnh, mà hình ảnh này ghi lại từ sự tương tác giữa năng lượng điện từ và vật thể trên mặt đất (Floyd, 2007) Nguyên lý hoạt động của viễn thám được minh họa ở hình 2.4 Nguồn năng lượng điện từ chính được sử dụng trong hệ thống viễn thám quang học là bức xạ Mặt Trời Thiết bị dùng để ghi nhận năng lượng điện từ phản xạ hay bức xạ của bề mặt vật thể gọi là bộ cảm biến Phương tiện mang các bộ cảm biến được gọi là vật

mang, ví dụ như vệ tinh, máy bay, hay UAV Thông tin về năng lượng phản xạ hay bức xạ của các vật thể được thể hiện dạng ảnh hay dạng tập dữ liệu tương ứng với từng bước sóng đã xác định (Aggarwal, 2004)

Hình 2.4 Nguyên lý hoạt động của viễn thám (CRISP, 2016)

Bức xạ điện từ là quá trình truyền năng lượng điện từ trên cơ sở các dao động của điện trường và từ trường trong không gian Bức xạ điện từ vừa có tính chất sóng và

tính chất hạt Tính chất sóng được xác định bởi bước sóng λ (m), tần số dao động ν (Hz) và tốc độ lan truyền trong không khí c (c = 3x10-8 m/s), mối liên hệ được thể hiện bởi công thức (2.1) Tính chất hạt được mô tả theo tính chất của photon và

năng lượng E (J) được thể hiện qua công thức (2.2), trong đó h là hằng số Plank (h

dải phổ của sóng điện từ và các kênh phổ sử dụng trong viễn thám Dải phổ sử dụng trong các hệ thống viễn thám bắt đầu từ một phần vùng cực tím, vùng khả kiến, vùng hồng ngoại và sóng siêu cao tần

Hình 2.5 Dải quang phổ (CRISP, 2016)

Phản xạ điện từ ở từng bước sóng ứng với từng loại lớp phủ mặt đất là khác nhau Với tính chất này, viễn thám có thể xác định, phân tích lớp phủ thông qua việc đo lường phản xạ phổ Hình 2.6 thể hiện đặc trưng phản xạ của phổ điện từ ứng với một số loại phủ mặt đất như nước trong (clear water), nước đục (water with phytoplankton), thực vật xanh (healthy vegetation), đất (soil), và đá (altered rocks characteristic of a mineralized zone) Trong đó, nước chỉ phản xạ ở vùng ánh sáng khả kiến, và nước trong có sự phản xạ cao hơn nước đục Ngoài ra, thực vật có sự phản xạ rất cao trong vùng hồng ngoại gần, ngược lại phản xạ của đá cao hơn ở vùng hồng ngoại bước sóng ngắn, trong khi đất cho sự phản xạ khá cao đối với hầu hết các vùng phổ

Hình 2.6 Phổ phản xạ của một số đối tượng trên mặt đất (SO, 2016)

2.3 ALBEDO

2.3.1 Khái niệm

Albedo (suất phản xạ) của bề mặt một vật thể được xác định bằng tỷ lệ giữa toàn thể luồng bức xạ sóng ngắn phát đi từ một bề mặt với tổng xạ chiếu lên bề mặt đó (ESR, 2016) Albedo là tỷ số không có đơn vị, có miền giá trị từ 0 đến 1 Albedo mang giá trị 0 gọi là một bề mặt hấp thụ hoàn toàn năng lượng đến, albedo mang giá trị 1 tương ứng với bề mặt phản xạ hoàn toàn, như được minh họa ở hình 2.7

Hệ số albedo được biểu diễn theo tỉ lệ như công thức (2.3)

Hình 2.7 Suất phản xạ của một số bề mặt (NSIDCb, 2016)

Mỗi bề mặt vật chất có mức độ phản xạ khác nhau, nên chỉ số albedo cũng khác nhau tương ứng Mức độ phản xạ tùy thuộc vào tính chất bề mặt của vật thể mà bức

xạ mặt trời tiếp xúc như màu sắc, độ nhẵn, độ xốp, độ ẩm,… và góc tới của chùm tia bức xạ Dựa trên đặc điểm đó, Coakley (2003) đã tính chỉ số albedo trên nhiều

bề mặt khác nhau, kết quả được trình bày ở bảng 2.1

Bảng 2.1 Hệ số albedo của một số bề mặt tự nhiên (Coakley, 2003)

Đồng cỏ cao 0.16 – 0.18 Rừng lá rụng 0.17 – 0.18 Rừng nhiệt đới 0.12 – 0.15

Chỉ số albedo được sử dụng trong nhiều nghiên cứu ở các lĩnh vực khác nhau như

đô thị hóa và chất lượng môi trường đô thị (Taha, 1997; Trần, 2008), rừng (Betts và Ball, 1997; Kuusinen, 2014), phân loại các loại sử dụng đất và đánh giá sự biến đổi khí hậu (Caroline et al., 2008; Schwaiger và Bird, 2010; Salifu và Agyare, 2012)

Ngoài ra, nó cũng được sử dụng trong giám sát sự biến đổi băng, ví dụ như Paul et

al (2005) giám sát sự biến đổi băng ở European Alps sử dụng ảnh Landsat TM, hay Brun et al (2015) giám sát sự thay đổi băng theo mùa trên dãy núi Himalayan từ ảnh MODIS Trong số nhiều nghiên cứu với chỉ số albedo, Knap et al (1999) đưa ra

mô hình cho phép tính toán giá trị chỉ số albedo của bề mặt băng, dựa trên sự tương quan giữa trị đo hệ số phản xạ trên toàn dải phổ và hệ số phản xạ trên các kênh ảnh Landsat Công thức được xây dựng dựa trên mô hình hồi quy của các trị đo Độ chính xác của công thức được kiểm chứng qua giá trị tương quan và giá trị sai số trung phương

2.3.2 Mô hình ước tính chỉ số albedo

Zeng et al (1984) đã thực hiện nghiên cứu về mức độ phản xạ của băng tuyết liên quan đến bốn đối tượng gồm tuyết sạch (fresh snow), băng sắp hình thành ở dạng xốp (firn), băng (glacier ice) và băng bẩn (dirty glacier ice) Zeng sử dụng thiết bị SRM – 1200 spectralradiometer (theo nghĩa vật lý là một loại phổ kế bức xạ) để đo

Cả bốn đối tượng đều phản xạ mạnh từ vùng phổ khả kiến đến phổ hồng ngoại gần (từ 400 nm – 900 nm), như được minh họa ở hình 2.8 Mức độ phản xạ của các đối tượng trên các kênh phổ là khác nhau, tuyết sạch phản xạ mạnh nhất, thấp hơn là băng sắp hình thành và băng, thấp nhất là mức độ phản xạ của băng bẩn

Hình 2.8 Đường cong đặc trưng sự phản xạ phổ điện từ của băng (Zeng et al.,

1984)

Từ kết quả trên, Knap et al (1999) nhận thấy rằng trong các kênh phổ, băng tuyết phản xạ mạnh và khác biệt nhau trên kênh green (520 – 600 nm), và kênh NIR (760 – 900 nm), tương đương với kênh 2 và kênh 4 của ảnh Landsat TM Để khảo sát về mối liên hệ giữa chỉ số albedo với hệ số phản xạ trên kênh green và kênh NIR của băng tuyết, tác giả tiến hành đo mức độ phản xạ bề mặt trên toàn bộ dải phổ (α) và mức độ phản xạ bề mặt trên kênh green (α2), kênh NIR (α4) của băng tuyết Phép đo thực hiện từ những vị trí trung tâm của lưỡi sông băng Morteratschgletscher, ở độ cao 2100 m, đến phạm vi khoảng 100 – 300 m2

xung quanh điểm trung tâm, trong hai giai đoạn tháng 4 đến tháng 9 năm 1996 và tháng 2 đến tháng 4 năm 1997 Thiết bị dùng để đo là pyranometers (theo nghĩa vật lý là nhật xạ kế) Kết quả trị đo được minh họa ở hình 2.9 cho đối tượng băng trong suốt mùa mưa của năm 1996,

và trong thời gian chuyển giao mùa của năm 1997 cho đối tượng tuyết ở hình 2.10 Trục ngang thể hiện ngày đo, trục đứng là giá trị hệ số phản xạ đo được Các trị đo

hệ số phản xạ trên từng bước sóng hay trên toàn bộ dải phổ đều có biến động lúc lên lúc xuống, nhưng rõ ràng có sự tương quan giữa α và α2, α4 Dựa vào sự khảo sát các trị đo này, tác giả cũng đưa ra nhận xét về ngưỡng giá trị albedo của băng tuyết

Vì băng tuyết luôn có sự biến đổi theo thời gian nên giá trị albedo không là một giá trị nhất định, albedo của tuyết ở trong khoảng 0.8 đến 0.9, còn băng khoảng từ 0.5 đến 0.7

Hình 2.9 Mức độ phản xạ của bề mặt băng trên toàn bộ dải phổ (α) và trên kênh

green (α ), kênh NIR (α ) trong giai đoạn 18/4 – 06/9/1996

Hình 2.10 Mức độ phản xạ của bề mặt tuyết trên toàn bộ dải phổ (α) và trên kênh

green (α2), kênh NIR (α4) trong giai đoạn 06/2 – 18/4/1997

Knap đã thể hiện mối quan hệ giữa hệ số albedo bề mặt băng tuyết (α) với hệ số phản xạ trên kênh green (α2) và kênh NIR (α4) của bề mặt băng tuyết bằng công thức (2.4) Các tham số a, b, c, d của phương trình được xác định từ trị đo của 112 mẫu, trong đó 62 mẫu băng và 50 mẫu tuyết

Với : α : Hệ số albedo bề mặt băng tuyết

α 2 , α 4 : Hệ số phản xạ bề mặt kênh 2, kênh 4 trên ảnh Landast TM

Trị đo từ 112 mẫu được phân tích hồi quy tuyến tính và phương trình sử dụng để tính hệ số albedo bề mặt băng tuyết từ hệ số phản xạ bề mặt kênh 2, kênh 4 ảnh Landsat TM được nhóm tác giả đưa ra như phương trình (2.5) Phương trình có sự hồi quy tuyến tính cao (r2

=0.998) và giá trị sai số trung phương nhỏ (σres=0.009) Vì thế phương trình này có thể áp dụng cho phân loại bề mặt băng tuyết

α = 0.726α 2 – 0.322α 2 2 – 0.051α 4 + 0.581α 4 2 (2.5)

Tuy nhiên, khi thực hiện phân tích 62 trị đo đối với đối tượng băng, tác giả chứng minh mối quan hệ giữa α và α2, α4 đơn giản hơn với tham số b, d bằng 0 Vì thế, xét riêng đối tượng băng thì có thể xác định mối quan hệ giữa hệ số albedo băng và hệ

số phản xạ trên kênh 2 và kênh 4 theo công thức (2.6)

Các trị đo của băng được chia làm hai nhóm Nhóm trị đo đầu tiên gồm 31 mẫu, mẫu được lấy ở trung tâm băng và thực hiện trong điều kiện độ che phủ mây thấp trong thời gian từ tháng 5 đến tháng 8 năm 1996 Vì nhóm mẫu đo này thực hiện trong điều kiện tốt nên giá trị albedo đạt được cao Để đo các trạng thái khác của băng, nhóm trị đo thứ hai được khảo sát Các mẫu lấy ở xung quang trung tâm băng trong suốt tuần thứ hai của tháng 9 năm 1996 Trong các mẫu lấy, hầu như các trạng thái của băng đều có, từ bề mặt các mảnh băng vỡ (debris-covered ice) đến băng sạch (clean ice) và băng sáng (bright ice) xung quanh khu vực trung tâm băng Để thuận tiện, dữ liệu nhóm thứ hai được chia làm ba đối tượng bề mặt là băng bẩn (dirty ice), băng khá sạch (fairly clean ice) và băng sạch (clean ice), tuy nhiên không có sự tách biệt quá rõ ràng giữa các nhóm Từ các trị đo, phương trình phù hợp sử dụng để tính giá trị albedo trên bề mặt băng được nhóm tác giả đưa ra:

Phương trình có sự hồi quy tuyến tính cao (r2

=0.995) và giá trị sai số trung phương nhỏ (σres=0.007) So với phương trình (2.5) thì phương trình (2.7) đơn giản hơn, mà

độ chính xác vẫn tốt Vì thế, phương trình (2.7) có thể áp dụng để tính hệ số albedo

bề mặt băng một cách hiệu quả

Những lý luận của Knap et al (1999) đã chứng minh các kết quả đưa ra là hợp lý và chính xác Do vậy, từ dữ liệu ảnh Landsat, chúng ta có thể sử dụng theo công thức (2.7) để tính chỉ số abedo bề mặt băng Đề tài này kế thừa kết quả của nhóm tác giả, xây dựng mặt nạ băng để giám sát sự biến động băng trong khu vực thượng nguồn sông Mekong

CHƯƠNG 3

THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU

3.1 NGUỒN DỮ LIỆU LANDSAT

Landsat là hệ thống vệ tinh cung cấp hình ảnh bề mặt Trái Đất một cách liên tục từ năm 1972 đến hiện nay (USGS, 2016b) Ảnh Landsat hỗ trợ người sử dụng nhận biết được tính chất của bề mặt đất thông qua đặc điểm phản xạ và bức xạ bề mặt theo dải phổ, được ghi nhận lại bởi các bộ cảm biến đa phổ Đây là dữ liệu được sử dụng nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực khác nhau như địa chất, thổ nhưỡng, sử dụng đất, nông lâm nghiệp, quy hoạch đô thị, …

Cho đến nay đã có tám thế hệ vệ tinh Landsat đã được phóng lên quỹ đạo và dữ liệu được sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới Vào năm 1967, NASA được hỗ trợ của Bộ nội vụ Mỹ đã tiến hành chương trình nghiên cứu thăm dò tài nguyên trái đất ERTS

Vệ tinh ERTS-1 được phóng vào ngày 23/6/1972 Sau đó, NASA đổi tên chương trình ERTS thành Landsat, ERTS-1 được đổi tên thành Landsat 1 (USGS, 2016b) Hình 3.1 minh họa chuỗi thời gian hoạt động của các thế hệ vệ tinh Landsat và các

bộ cảm biến tương ứng

Hình 3.1 Các thế hệ Landsat (NASA, 2016a)

Trong quá trình hoạt động, hệ thống vệ tinh Landsat sử dụng các bộ cảm biến đa phổ Sản phẩm ảnh đa phổ có độ phân giải không gian trung bình 30x30 m, phủ toàn cầu với khung ảnh khá rộng 170x185 km và chu kỳ lặp tương đối ngắn 16

ngày Bảng 3.1 mô tả các đặc trưng cơ bản của các bộ cảm biến trên các vệ tinh Landsat

Bảng 3.1 Đặc trưng cơ bản của các bộ cảm biến trên Landsat (NASA, 2016b)

Tên của

sensor Kênh

Bước sóng (µm)

Tên gọi phổ

Độ phân giải không gian

Chu kì lặp (ngày)

Độ cao bay (km)

TM

(Landsat

4, 5)

Kênh 1 Kênh 2 Kênh 3 Kênh 4 Kênh 5 Kênh 6 Kênh 7

0.45 ÷ 0.52 0.52 ÷ 0.60 0.63 ÷ 0.69 0.76 ÷ 0.90 1.55 ÷ 1.75 10.4 ÷ 12.5 2.08 ÷ 2.35

Blue Green Red NIR SWIR-1 TIR SWIR-2

0.5 ÷ 0.6 0.6 ÷ 0.7 0.7 ÷ 0.8 0.8 ÷ 1.1

Green Red NIR NIR

16 (4,5)

0.45 ÷ 0.52 0.53 ÷ 0.61 0.63 ÷ 0.69 0.75 ÷ 0.90 1.55 ÷ 1.75 10.4 ÷ 12.5 2.09 ÷ 2.35 0.52 ÷ 0.90

Blue Green Red NIR SWIR-1 TIR SWIR-2 Pan

0.435 ÷ 0.451 0.452 ÷ 0.512 0.533 ÷ 0.590 0.636 ÷ 0.673 0.851 ÷ 0.879 1.566 ÷ 1.651 2.107 ÷ 2.294 0.503 ÷ 0.676 1.363 ÷ 1.384 10.60 ÷ 11.19 11.50 ÷ 12.51

Aerosol Blue Green Red NIR SWIR-1 SWIR-2 Pan Cirrus TIR-1 TIR-2

dưới dạng chuẩn “Level 1 Product”, với các thông số ảnh tiêu chuẩn, có định dạng GeoTIFF, hệ tọa độ địa lý WGS84 và phép chiếu UTM

Dựa trên nền dữ liệu GLIMS, vị trí băng trong khu vực thượng nguồn sông Mekong được xác định một cách tương đối theo sự hiện diện của băng trên các vùng núi Theo đó, băng trên khu vực thượng lưu sông Mekong được phân thành ba vùng, các

vị trí được thể hiện như hình 3.2 Trong đó, băng thuộc khu vực vùng I (có tọa độ

từ mặt nạ băng GLIMS, ranh lưu vực sông Mekong từ dữ liệu phân vùng lưu vực

HydroSHEDS và nền độ cao số từ dữ liệu SRTM DEM

Hình 3.2 Các khu vực vùng nghiên cứu biến đổi bề mặt băng ở thượng nguồn lưu

vực sông Mekong

Theo Tao et al (2004), khí hậu của khu vực thượng nguồn sông Mekong có hai mùa: mùa mưa và mùa khô Mùa mưa vào khoảng tháng 5 đến tháng 9, không có tuyết, mưa rơi nhiều cùng với nhiệt độ tăng nên đây là khoảng thời gian băng tan nhiều nhất Mùa khô là lúc nhiệt độ bắt đầu xuống thấp, tuyết bắt đầu rơi vào khoảng tháng 11 đến tháng 3 năm sau, thời gian này là lúc tuyết phủ và hình thành băng Khoảng thời gian giữa cuối tháng 9 đến đầu tháng 10 là lúc mùa mưa vừa kết thúc, đang thời kì chuyển giao từ mùa mưa sang mùa khô Thời gian này băng tan chậm dần và cũng chưa hình thành băng mới, nên có thể coi đây là thời điểm băng

ổn định để giám sát băng qua các năm Do đó, đây là thời gian thích hợp để chọn khảo sát biến động diện tích bề mặt băng Trong quá trình khảo sát nguồn dữ liệu từ USGS, khu vực nghiên cứu có điều kiện mây che phủ cao, nên nguồn ảnh thu được không liên tục Kết quả thu thập ảnh được trình bày ở bảng 3.2 Hình 3.3 thể hiện một khung ảnh Landsat LT51360371994267ISP00 thể hiện cho khu vực vùng I được chụp vào ngày 24/9/1994

Hình 3.3 Ảnh Landsat LT51360371994267ISP00 được tổ hợp màu (RGB) tương

ứng (542)

Bảng 3.2 Danh sách các khung ảnh Landsat TM5 thu được

3.2.1 Dữ liệu GLIMS

GLIMS (Global Land Ice Measurements from Space) là một tổ chức quốc tế được thành lập để ước tính sông băng trên thế giới Dữ liệu băng GLIMS được xây dựng

từ sự đóng góp của nhiều tổ chức và các nhà nghiên cứu trên thế giới Hiện nay, hơn

60 tổ chức trên toàn thế giới tham gia vào GLIMS (GLIMS, 2016) Kết quả của các

phân tích được gửi về NSIDC ở Boulder, Colorado, USA, trung tâm sẽ thiết kế, duy trì và cập nhật cơ sở dữ liệu băng (Kargel, 2005)

Dữ liệu băng GLIMS được thể hiện dưới định dạng GIS shapefile và tham chiếu dưới hệ quy chiếu WGS84 Mỗi mảng băng là một polygon, gồm nhiều thuộc tính như mã nhận dạng, tên, diện tích, chiều rộng, chiều dài, độ cao tối thiểu, độ cao tối đa,… Dữ liệu băng GLIMS lưu vực thượng lưu sông Mekong thuộc nhóm băng Cao nguyên Tây Tạng Nguồn dữ liệu này được xây dựng dựa trên nguồn bản đồ địa hình, không ảnh, ảnh quang học và các trị đo mặt đất từ năm 1978 đến 2002, trong

đó, mặt nạ băng thuộc lưu vực Mekong được tạo trong giai đoạn 1998 – 2002 (Shi

et al., 2009) Mặt nạ băng GLIMS được sử dụng trong đề tài để xác định tương đối

vị trí các sông băng trong khu vực nghiên cứu, hỗ trợ lấy mẫu trên dữ liệu ảnh Landsat Dữ liệu GLIMS được công bố rộng rãi và cho phép người sử dụng tải miễn phí tại trang web GLIMS hoặc NSIDC Các bước tải dữ liệu được trình bày ở phụ lục 2 Hình 3.2 thể hiện các sông băng trong khu vực nghiên cứu từ dữ liệu mặt nạ băng GLIMS

3.2.2 Dữ liệu HydroSHEDS

HydroSHEDS (Hydrological data and maps based on SHuttle Elevation

Derivatives at multiple Scales) cung cấp thông tin thủy văn với một định dạng nhất

quán và toàn diện trong khu vực và trên thế giới HydroSHEDS cung cấp dữ liệu (dưới dạng vector và raster) bao gồm mạng lưới dòng chảy bề mặt (stream networks), ranh giới lưu vực (watershed boundaries), hướng thoát nước (drainage directions), và các lớp dữ liệu phụ như tích lũy dòng chảy (flow accumulations), khoảng cách (distances) và thông tin về sông (river topology information) HydroSHEDS có nguồn gốc từ mô hình độ cao số SRTM ở độ phân giải 3 arc-second, tương đương 90x90 m Sau nhiều lần cải thiện dữ liệu ban đầu, sự chính xác của HydroSHEDS được đánh giá là vượt đáng kể so với các bản đồ lưu vực sông toàn cầu hiện có Độ phân giải dữ liệu HydroSHEDS có sẵn khoảng từ 3 arc-second đến 5 minute với mức độ gần như toàn cầu (HydroSHEDS, 2016)

Đề tài sử dụng dữ liệu HydroSHEDS để xác định ranh giới lưu vực sông Mekong Tập dữ liệu Drainage Basins trong khu vực Asia, độ phân giải 15 arc-second được thu thập Dữ liệu có định dạng GIS shapefile, hệ quy chiếu WGS84, gồm các polygon là ranh giới lưu vực các hồ và sông thuộc châu Á Dữ liệu HydroSHEDS được cung cấp và sử dụng miễn phí tại trang web HydroSHEDS Các bước tải dữ liệu được trình bày ở phụ lục 3 Hình 3.4 thể hiện vị trí lưu vực sông Mekong từ lớp

dữ liệu phân vùng lưu vực của HydroSHEDS

Hình 3.4 Ranh giới lưu vực các sông nằm trong khu vực châu Á

CHƯƠNG 4

TRÍCH LỌC THÔNG TIN BỀ MẶT BĂNG

4.1 TẠO MẶT NẠ BĂNG TỪ ẢNH LANDSAT

Bề mặt phủ băng ở thượng ngồn sông Mekong chỉ tập trung ở vài khu vực núi Qiajajima và Chudanzhen, do đó tập ảnh Landsat 5 thu thập được sẽ được cắt ra thành ba khu vực nhỏ như đề cập ở mục 3.1 Đề tài sử dụng công cụ Layer Stacking

và Subset data by ROI của ENVI 4.7 để ghép kênh và cắt ảnh theo các ranh khu vực khảo sát Hình 4.1 thể hiện khu vực nghiên cứu vùng I được cắt ra từ một khung ảnh Landsat Như thế, dữ liệu ảnh Landsat sẽ được chia thành ba khu vực nhỏ vùng

I, II và III, và được áp dụng quy trình xử lý dữ liệu tương tự nhau

(a) (b)

Hình 4.1 (a) Khung ảnh Landsat 5 ngày 16/9/1991 hiển thị theo tổ hợp màu

(RGB) tương ứng (542), và (b) ảnh được cắt theo ranh giới vùng I

Để tạo một mặt nạ băng, đối với một khung ảnh cắt tại một thời điểm thu thập, quy trình thực hiện theo bốn bước chính như hình 4.2