| Kết quả chính của đề tài |
Về khoa học:
- Kế thừa thuật toán nội suy bỏ mây trên tư liệu MODIS đa thời gian đã được chủ nhiệm đề tài phát triển từ một đề tài NAFOSTED nghiệm thu năm 2018, đề tài này đã hoàn thành bộ công cụ xử lý tự động ảnh MODIS đa thời gian. Toàn bộ quá trình cắt, ghép ảnh, nội suy bỏ mây tư liệu MODIS được tiến hành tự động bằng các module do Chủ nhiệm đề tài xây dựng trên nền ngôn ngữ lập trình Batch của hệ điều hành DOS.
- Đề tài đã xác định được rằng, diện tích che phủ rừng trong lưu vực sông Mê Kông liên tục giảm, cụ thể: Giai đoạn 2003 – 2008 giảm 3% (3,021,875ha, từ 60.9% xuống còn 57.9%); Giai đoạn 2008 – 2013 giảm 2.3% (2,293,950ha, từ 57.9% xuống còn 55.6%); Giai đoạn 2013 – 2018 giảm 0.2% (144,375ha, từ 55.6% xuống còn 55.4%).
- Đề tài đã thử nghiệm sử dụng các mô hình học máy kết hợp để dự đoán mực nước tại 18 trạm thủy văn trên sông Mê Kông, sử dụng dữ liệu thực đo tại các trạm từ năm 2000 đến 2018 làm dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm chứng mô hình. Kết quả cho thấy các mô hình thử nghiệm đều cho kết quả dự đoán mực nước với độ tin cậy khá cao (R2 >9.2), trong đó mô hình Bagging (RF) có độ tin cậy tốt hơn nhất và 03 mô hình kết hợp có độ tin cậy cao hơn mô hình đơn. Từ kết quả này có thể thấy rằng xu thế biến động mực nước theo ngày tại các trạm vẫn tuân theo quy luật và có thể dự đoán được.
- Phân tích một số chỉ số thay đổi chế độ thủy văn tại trạm Châu Đốc (trạm trên sông Mê Kông và xa biển nhất) từ năm 2000 đến 2018, kết quả thể hiện rằng: Mực nước trung bình 2 tháng cao nhất có xu hướng giảm, Mực nước trung bình 2 tháng thấp nhất có xu hướng tăng.
- Đề tài đã thống kê được rằng, số lượng và công suất các nhà máy thủy điện tăng liên tục trong giai đoạn nghiên cứu, tăng nhanh hơn về số lượng và công suất trong giai đoạn từ năm 2003 đến 2012.
- Đề tài đã tiến hành phân tích mối quan hệ giữa biến động Tổng diện tích rừng trên thượng nguồn và Tổng công suất thủy điện với 2 chỉ số thủy văn là Mực nước trung bình 2 tháng cao nhất và Mực nước trung bình 2 tháng thấp nhất. Mối tương quan đơn biến của các cặp quan hệ không thực sự rõ ràng. Tuy nhiên, kết quả phân tích tương quan hồi quy đa biến thể hiện mối quan hệ đáng kể, cụ thể là: Hàm tương quan hồi quy đa biến giữa Mực nước trung bình 2 tháng cao nhất (MaxTB2) với Tổng diện tích rừng (Sr) và Tổng công suất thủy điện (Mtđ) có hệ số tương quan R2 = 0.589; Hàm tương quan hồi quy đa biến giữa Mực nước trung bình 2 tháng thấp nhất (MinTB2) với Tổng diện tích rừng (Sr) và Tổng công suất thủy điện (Mtđ) có hệ số tương quan R2 = 0.541.
Về ứng dụng:
- Đề tài đã xây dựng được bộ cơ sở dữ liệu ảnh MODIS MCD43A4, độ phân giải 500m, chu kỳ 16 ngày, liên tục 19 năm (từ năm 2000 đến 2018), không mây bao phủ toàn bộ vùng lưu vực các sông chính của Việt Nam bao gồm cả sông Mê Kông và Sông Hồng. Đây là bộ cơ sở dữ liệu ảnh viễn thám quang học có chất lượng rất tốt, liên tục trong nhiều năm và có thể cung cấp miễn phí cho các nhà nghiên cứu có quan tâm.
- Mô hình học máy kết hợp Bagging (RF) có thể sử dụng để dự báo mực nước theo ngày tại các trạm thủy văn vùng đồng bằng sông Cửu Long với độ tin cậy cao, phục vụ cho việc xây dựng kế hoạch và triển khai các hoạt động kinh tế - xã hội của địa phương.
- Kết quả phân tích tương quan giữa Tổng diện tích rừng và Tổng công suất thủy điện trên thượng nguồn với chế độ thủy văn vùng đồng bằng sông Cửu Long có thể giúp các nhà quản lý có cái nhìn tổng quan về những tác động đến hạ nguồn từ những hoạt động phá rừng, khai thác thủy điện trên thượng nguồn, từ đó có những giải pháp hợp lý phát triển bền vững vùng đồng bằng sông Cửu Long.
Sản phẩm của đề tài:
- Các bài báo đã công bố:
[1] Nguyen Thanh Hoan, Nguyen Van Dung, Ho Le Thu, Hoa Thuy Quynh, Nadhir Al-Ansari, Tran Van Phong, Phan Trong Trinh, Dam Duc Nguyen, Hiep Van Le, Hanh Bich Thi Nguyen, Mahdis Amiri, Indra Prakash, Binh Thai Pham. Novel Time Series Bagging Based Hybrid Models for Predicting Historical Water Levels in the Mekong Delta Region, Vietnam. Computer Modeling in Engineering & Sciences, Vol. 131, No.3, 2022, pp.1431-1449, doi:10.32604/cmes.2022.018699.
[2] Ram C. Sharma1, Hoan Thanh Nguyen, Saeid Gharechelou, Xiulian Bai, Luong Viet Nguyen, Ryutaro Tateishi. Spectral Features for the Detection of Land Cover Changes. Journal of Geoscience and Environment Protection, 2019, 7, 81-93.
[3] Nguyen Thanh Hoan, Ram C. Sharma, Nguyen Van Dung, Dang Xuan Tung. Effectiveness of Sentinel-1-2 Multi-Temporal Composite Images for Land-Cover Monitoring in the Indochinese Peninsula. Journal of Geoscience and Environment Protection, 2020, 8, 24-32.
- Sản phẩm nghiên cứu và phát triển công nghệ:
1. Bản đồ lớp phủ và sử dụng đất các năm: 2003, 2008, 2013 và 2018 toàn bộ lưu vực sông Mê Kông, tỷ lệ 1:500.000
2. Bản đồ biến động lớp phủ và sử dụng đất các giai đoạn: 2003-2008, 2008-2013 và 2013-2018 toàn bộ lưu vực sông Mê Kông, tỷ lệ 1:500.000
3. Bản đồ biến động lớp phủ và sử dụng đất 2 khu vực trọng điểm ở tỷ lệ 1:50.000
4. Cơ sở dữ liệu ảnh vệ tinh MODIS 16 ngày 500m không mây 16 năm từ 2003 đến 2018 cho toàn bộ lưu vực sông Mê Kông và ảnh Landsat đa thời gian 2 khu vực trọng điểm
5. Cơ sở dữ liệu từ các số liệu thu thập tại các trạm thủy văn vùng đồng bằng sông Cửu Long
6. Kết quả phân tích, đánh giá ảnh hưởng của biến động lớp phủ và sử dụng đất vùng thượng nguồn đến chế độ thủy văn vùng đồng bằng sông Cửu Long
7. Báo cáo tổng hợp kết quả thực hiện đề tài
|
| Những đóng góp mới |
- Đề tài đã tiến hành phân loại ảnh MODIS đa thời gian các thời kỳ 2003, 2008, 2015 và 2018 sử dụng cùng một bộ mẫu phân loại ảnh dựa trên thuật toán phân loại cây quyết định - CART. Phương pháp này tạo ra bộ kết quả phân loại đồng nhất giữa các năm, giảm tối đa sai số biến động do sự sai khác của các bộ mẫu phân loại. Từ đó, đề tài đã thống kê được sự suy giảm diện tích rừng liện tục từ năm 2003 đến 2018 và khác nhau qua từng giai đoạn như đã trình bày ở trên.
- Đề tài đã tiến hành thử nghiệm sử dụng mô hình học máy để dự đoán mực nước theo ngày tại các trạm thủy văn vùng đồng bằng sông Cửu Long. Kết quả dự đoán có độ tin cậy khá cao (R2 > 9.2), điều đó thể hiện rằng mực, nước tại 18 trạm thủy văn từ năm 2000 đến 2018 vẫn tuân theo quy luật và có thể dự đoán được.
- Đề tài đã tiến hành phân tích một số chỉ số phản ánh chế độ thủy văn của đồng bằng sông Cửu Long, cụ thể là ở trạm Châu Đốc (trạm trên sông Mê Kông và xa biển nhất), kết quả: Mực nước trung bình 2 tháng cao nhất có xu hướng giảm, Mực nước trung bình 2 tháng thấp nhất có xu hướng tăng.
- Đề tài đã tiến hành phân tích mối quan hệ giữa biến động Tổng diện tích rừng trên thượng nguồn và Tổng công suất thủy điện với 2 chỉ số thủy văn là Mực nước trung bình 2 tháng cao nhất và Mực nước trung bình 2 tháng thấp nhất. Kết quả thu được là: Mối tương quan đơn biến giữa Tổng diện tích rừng và Tổng công suất thủy điện với 2 chỉ số thủy văn nêu trên không thực sự rõ ràng. Tuy nhiên, kết quả phân tích tương quan hồi quy đa biến của Tổng diện tích rừng và Tổng công suất thủy điện có quan hệ đáng kể với 2 chỉ số thủy văn nêu trên, với chỉ số tương quan lần lượt là R2 = 0.589 và R2 = 0.541.
|
