Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh sentinel 2 để xác định vị trí trượt lở đất bằng mô hình phân loại random forest

Nội dung text: Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh sentinel 2 để xác định vị trí trượt lở đất bằng mô hình phân loại random forest

1. BÀI BÁO KHOA HỌC NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG ẢNH VỆ TINH SENTINEL 2 ĐỂ XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ TRƯỢT LỞ ĐẤT BẰNG MƠ HÌNH PHÂN LOẠI RANDOM FOREST Đồn Viết Long1, Nguyễn Chí Cơng1, Phạm Thành Hưng1, Nguyễn Tiến Cường2 Tĩm tắt: Trong nghiên cứu về trượt lở đất ở Việt Nam, nguồn dữ liệu về hiện trạng trượt lở chưa được thu thập đầy đủ do khĩ khăn trong cơng tác đo đạc xác định vị trí và thời gian trượt lở. Với sự phát triển của khoa học quan sát Trái đất và khoa học máy tính, cơng nghệ xử lý ảnh viễn thám cĩ thể giải quyết vấn đề này. Nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật phân tích ảnh viễn thám Sentinel 2 để nhận dạng vị trí trượt lở. Hai ảnh vệ tinh trước và sau khi xảy ra trượt lở được sử dụng để phân tích. Vị trí các điểm trượt lở được xác định dựa trên phân tích sự thay đổi của chỉ số thảm thực vật NDVI, sử dụng mơ hình phân loại Random Forest (RF) và kỹ thuật chồng chập bản đồ. Kết quả kiểm định cho thấy mơ hình RF cho độ chính xác tồn cục đạt 98.2% và chỉ số Kappa đạt 0.95. Kết quả kiểm chứng tại 2 vị trí trượt lở bằng dữ liệu ảnh chụp thực tế đã cho thấy khả năng áp dụng của mơ hình này. Từ khĩa: Trượt lở đất, Sentinel 2, phần mềm SNAP, Random Forest, NDVI 1. GIỚI THIỆU CHUNG * cĩ thể phân chia làm 2 nhĩm: ảnh quang học và Trượt lở đất được định nghĩa là sự dịch chuyển ảnh radar. Ảnh quang học cĩ thể lấy từ các vệ tinh của khối đất, đá trên sườn dốc dưới tác động của như: Landsat 4, 5, 7 và 8, Sentinel-2A/B (Amatya trọng lực (Cruden & Varnes, 1996). Đây là loại et al., 2019; Budha & Bhardwaj, 2019; Li et al., hình thiên tai khá phổ biến ở trên thế giới, gây hậu 2016; Qin et al., 2018; Zhao et al., 2017). Trong quả hết sức nghiêm trọng (Reichenbach et al., khi đĩ, ảnh radar cĩ thể thu thập từ vệ tinh radar 2018). Trong nghiên cứu về hiện tượng này, cơng khẩu độ tổng hợp (Synthetic Aperture Radar _ tác thu thập dữ liệu các vụ trượt lở (vị trí, thời SAR) như Sentinel-1A/B, ERS-1/2, ENVISAT, gian, loại hình, quy mơ ) đã xảy ra là rất quan ALOS PALSAR, RADASAT-2 (Barra et al., trọng. Việc này cĩ thể được thực hiện bằng khảo 2016; Liu et al., 2018; Plank et al., 2016; Strozzi sát đo đạc thực tế hoặc thơng qua phân tích dữ liệu et al., 2018). Ưu điểm của ảnh quang học so với ảnh từ máy bay (Scaioni et al., 2014). Quá trình ảnh SAR là cĩ độ phân giải cao hơn, các bước tiền này tiêu tốn khá nhiều thời gian khi phải thực hiện xử lý và phân tích đơn giản hơn. Do đĩ, ảnh trên một phạm vi rất rộng với địa hình phức tạp quang học được sử dụng nhiều hơn trong các (Qin et al., 2018). Ngày nay, với sự phát triển của trường hợp phân tích rủi ro thiên tai khi cần kết khoa học quan sát trái Trái đất, kỹ thuật viễn thám quả nhanh chĩng. đã được ứng dụng giúp nhận diện nhanh các vụ Cĩ nhiều phương pháp nhận dạng vết trượt lở trượt lở đất (Guzzetti et al., 2012). Ảnh viễn thám đất từ ảnh khơng gian, cĩ thể chia làm 5 nhĩm: cĩ thể thu thập từ nhiều nguồn vệ tinh khác nhau, (i) Dựa vào trực quan (visual interpretation- based), (ii) dựa vào đặc trưng (feature-based), 1 Khoa Xây dựng Cơng trình thủy, Trường Đại học Bách (iii) dựa vào phát hiện sự thay đổi (change khoa, Đại học Đà Nẵng detection-based), (iv) dựa vào mơ phỏng địa 2 Khoa Kỹ thuật Ơ tơ và Năng lượng, Trường Đại học hình (topographic model-based) và (v) phương Phenikaa 84 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MƠI TRƯỜNG - SỐ 74 (6/2021)
2. pháp học máy (machine learning-based). Trong chỉ số NDIs (Normalized Difference Indices) để đĩ, tùy thuộc vào loại dữ liệu ảnh và đặc trưng xác định các điều kiện của thực vật, đất và của từng khu vực nghiên cứu để chọn phương nước. Qua đĩ nhận dạng các điểm trượt lở ở các pháp phân tích phù hợp (Li et al., 2016). Zhao et tỉnh miền núi phía Bắc của Việt Nam. Kết quả al. (2017) đã ứng dụng phương pháp phát hiện nghiên cứu đã chỉ ra các điểm trượt lở và phân sự thay đổi để phát hiện các vụ trượt lở sau nhĩm dựa vào nguyên nhân gây trượt. Tuy động đất dựa trên dữ liệu ảnh Landsat 8, kết quả nhiên độ phân giải của ảnh vệ tinh vẫn cịn ở thu được khá chính xác khi so sánh với dữ liệu mức thơ (30x30m). Van et al. (2017) đã thực ảnh cĩ độ phân giải cao từ Google Earth, tuy hiện lập bản đồ hiện trạng trượt lở đất ở 14 tỉnh nhiên độ phân giải của ảnh vẫn khá thơ (30m x miền núi phía Bắc - Việt Nam bằng phương 30m). Qin et al. (2018) đã sử dụng ảnh Sentinel pháp khảo sát, dữ liệu ảnh kỹ thuật số và ảnh vệ 2 cĩ độ phân giải tốt hơn (10m x 10m) và tinh. Tuy nhiên nghiên cứu này cũng nhận thấy phương pháp CDRMF (Change Detection-based một số hạn chế về thiếu nguồn dữ liệu ảnh, thiếu Markov Random Field) để phát hiện sự thay đổi chuyên gia phân tích, khĩ xác minh thơng tin lở dữ liệu ảnh vệ tinh ở thời điểm trước và sau các đất tại các vị trí khĩ tiếp cận và khĩ khăn trong vụ trượt lở, kết quả thu được khá tốt với nhiều khâu cập nhật số liệu. điểm trượt lở nhỏ đã được xác định. Phương pháp Trượt lở đất ở Việt Nam chủ yếu xảy ra ở các nhận dạng vết trượt lở dựa vào phân tích địa hình tỉnh miền núi phía Bắc và khu vực miền Trung – được ứng dụng cho các nguồn ảnh cĩ chất lượng Tây Nguyên (Đồn Viết Long, 2020). Đặc biệt, tốt và độ phân giải cao. Nhiều nghiên cứu đã sử trượt lở đất đã xảy ra với mức độ chưa từng dụng nguồn dữ liệu LiDAR trong phân tích và thu thấy, gây hậu quả nặng nề cho khu vực các tỉnh được kết quả tốt, tuy nhiên dữ liệu ảnh này thường miền Trung trong năm 2020. Với mục tiêu cung khơng phổ biến và cĩ chi phí cao (Bernat cấp thơng tin về vị trí xảy ra các vụ trượt lở đất Gazibara et al., 2019; Bunn et al., 2019; Gưrüm, bằng các nguồn dữ liệu tiếp cận miễn phí, bài 2019; Pradhan et al., 2020). Với sự phát triển của báo này áp dụng kỹ thuật phân tích ảnh vệ tinh khoa học máy tính, kỹ thuật học máy cũng đã Sentinel 2 và thuật tốn phân loại Random được ứng dụng và cho thấy sự hiệu quả cao trong Forest trong việc xác định vị trí trượt lở đất. việc nhận dạng các vụ trượt lở đất. Các mơ hình 2. KHU VỰC NGHIÊN CỨU học máy được sử dụng trong các nghiên cứu này Khu vực nghiên cứu là vùng núi thuộc xã cĩ thể kể đến như MLP-NN (Multilayer Phước Lộc, huyện Phước Sơn - tỉnh Quảng Perceptron Neural Network), RF (Random Nam, nơi xảy ra rất nhiều vụ trượt lở đất vào Forest), SVM (Support Vector Machine). tháng 10 năm 2020. Đây là khu vực cĩ địa hình (Ghorbanzadeh et al., 2019; Prakash et al., 2020; hết sức phức tạp với 95% diện tích là rừng núi, Tavakkoli Piralilou et al., 2019). do đĩ rất khĩ tiếp cận để khảo sát thực địa. Một Ở Việt Nam, ứng dụng ảnh viễn thám để khơi khu vực cĩ diện tích khoảng 17,837 km2 (tọa độ phục dữ liệu trượt lở đất đã được một số nghiên địa lý từ 107º49'25"- 107º52'03" độ kinh Đơng cứu thực hiện (Le & Kawagoe, 2017; Van et al., và từ 15º15'10" - 15º17'10" độ vĩ Bắc), cao độ 2017). Le & Kawagoe (2017) đã sử dụng ảnh địa hình từ 462m - 1.179m được lựa chọn để Landsat 8 (độ phân giải 30x30m) và tính tốn phân tích (Hình 1). KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MƠI TRƯỜNG - SỐ 74 (6/2021) 85
3. Hình 1. Vị trí khu vực nghiên cứu 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Giám sát Mơi trường và An ninh tồn cầu Ảnh vệ tinh Sentinel 2 cĩ chất lượng tốt ít bị (GMES) và được đồng tổ chức bởi Ủy ban Châu ảnh hưởng bởi mây được thu thập ở các thời điểm Âu (EC) và Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA) (Qin trước và sau vụ trượt lở. Nghiên cứu sử dụng phần et al., 2018). Hệ thống này bao gồm hai vệ tinh mềm SNAP để xử lý ảnh, tính tốn chỉ số NDVI. quay quanh cực (tức là Sentinel-2A và Sentinel- Sau đĩ, thuật tốn phân loại RF (tích hợp trong 2B) trên cùng một quỹ đạo nhưng lệch pha nhau phần mềm QGIS) được sử dụng để phân loại bản 180°. Các vệ tinh mang thiết bị đa quang phổ đồ NDVI thành 2 nhĩm: cĩ thảm phủ và khơng cĩ (MSI) tạo mẫu gồm 12 dải phổ (dải 10 m, 20 m, thảm phủ. Các vết trượt lở được nhận dạng dựa 60 m) từ dải nhìn thấy và hồng ngoại gần (VNIR) vào kỹ thuật chồng chập bản đồ, được thực hiện đến dải hồng ngoại sĩng ngắn (SWIR). Độ phân trên phần mềm QGIS. Sơ đồ nghiên cứu được giải về thời gian là 5 ngày nếu kết hợp cả hai vệ trình bày ở Hình 2. tinh. Các cấp sản phẩm Cấp-1C và Cấp-2A được cung cấp miễn phí cho người dùng để giám sát đất đai, quản lý khẩn cấp và lập bản đồ rủi ro. Đối với khu vực nghiên cứu này, dữ liệu ảnh Cấp-1C được thu thập từ web-site của Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA) Dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel-2B với độ phân giải cao nhất 10mx10m và chu kì lặp lại là 10 ngày sẽ được thu thập để phân tích. Để đảm bảo chất lượng trong quá trình phân tích, nghiên cứu chỉ lựa chọn những bức ảnh cĩ tỷ lệ mây che phủ dưới 20%. Ngày 28/10/2020, liên tiếp nhiều vụ trượt lở Hình 2. Sơ đồ phương pháp nghiên cứu được ghi nhận trên địa bàn huyện Phước Sơn do ảnh hưởng của mưa lớn. Trên cơ sở đĩ, nghiên 3.1. Thu thập và xử lý ảnh vệ tinh Sentinel 2 cứu này đã lựa chọn 2 ảnh vệ tinh Sentinel 2 cĩ Vệ tinh Sentinel-2 là một hệ thống quan sát chất lượng tốt và được chụp vào thời điểm trước Trái đất đa quang phổ được thực hiện bởi tổ chức trượt lở (ngày 14/09/2020, cấp 1C) và sau thời 86 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MƠI TRƯỜNG - SỐ 74 (6/2021)
4. điểm trượt lở (ngày 28/12/2020, cấp 2A) để phân các cơng đoạn xử lý sau: (i) hiệu chỉnh khí quyển tích (Hình 3 và Hình 4) (Atmospheric correction) đối với ảnh cấp 1C, (ii) lựa chọn khu vực cần phân tích, (iii) phân tích và Bảng 1. Thơng số chính các dãi phổ dùng để trích xuất ảnh NDVI cĩ độ phân giải 10m x 10m. phân tích NDVI của ảnh vệ tinh Sentinel 2B Tùy thuộc vào đặc điểm bề mặt, chỉ số NDVI của Bước ảnh sau khi được phân tích sẽ nhận giá trị trong Độ phân Dãi phổ sĩng khoảng (-1, 1). Sơ đồ các bước thực hiện trên giải (m) (nm) phần mềm SNAP được thể hiện trong Hình 5. Band 4 – Red 664.9 10 BandMaths Subset Read Band 8 – NIR 832.9 10 BanMerge Write Hình 5. Các bước thực hiện phân tích NDVI Chú thích các bước: Read: đọc dữ liệu từ ảnh Sentinel-2 Level 2A (sau khi chuyển từ Level-1C). Subset: chọn vùng nghiên cứu dựa vào region of interest (ROI). BandMaths: Tính tốn chỉ số NDVI, theo cơng thức (1): (1) Hình 3. Ảnh Sentinel 2 trước vụ trượt lở Với: NIR và Red lần lượt là phổ phản xạ của (ngày 14/09/2020) bước sĩng cận hồng ngoại và bước sĩng màu đỏ, thơng số các dãi này được cho ở Bảng 1. BandMerge: ghép các bands vào thành một tệp dữ liệu. Write: xuất kết quả của quá trình xử lý. 3.2. Phân loại ảnh bằng thuật tốn RF Thuật tốn RF được đề xuất bởi Breiman (2001). Đây là một thuật tốn học cĩ giám sát, được sử dụng cho cả phân lớp và hồi quy dựa trên cây quyết định. Chi tiết thơng tin về thuật tốn này cĩ thể tham khảo trong nghiên cứu của Breiman, (2001). Trong nghiên cứu này, vết trượt lở sẽ được Hình 4. Ảnh Sentinel 2 trước vụ trượt lở nhận dạng dựa vào sự thay đổi chỉ số NDVI của (ngày 28/12/2020) ảnh trước và sau sự kiện. Do địa hình khu vực nghiên cứu cĩ độ dốc lớn, các suối nhỏ và dốc, Ảnh Sentinel 2 thu thập được từ dữ liệu vệ tinh bài báo này chỉ thực hiện phân tích sự biến động mới ở dạng thơ. Để đáp ứng mục đích sử dụng thơng qua 2 đặc trưng: (i) cĩ thảm phủ thực vật, trong nghiên cứu này, ảnh viễn thám phải trải qua (ii) khơng cĩ thảm phủ thực vật. Dữ liệu dùng KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MƠI TRƯỜNG - SỐ 74 (6/2021) 87
5. để xây dựng mơ hình được lấy từ 2 vùng được được phân loại sẽ được chồng chập với nhau để lựa chọn và đã được kiểm chứng với dữ liệu ảnh nhận diện sự thay đổi. Vùng mất đi thảm phủ từ Google Earth, bao gồm: (i) vùng cĩ thảm phủ xuất hiện ở ảnh sau sự kiện so với ảnh trước sự ở tọa độ (15o16’45’’ độ vĩ Bắc, 107o50’36” độ kiện được nhận diện là 1 vết trượt lở. Kỹ thuật kinh Đơng) và (ii) vùng khơng cĩ thảm phủ ở phân lớp và chồng chập ảnh được thực hiện tọa độ (15o16’45’’ độ vĩ Bắc, 107o50’36” độ bằng phần mềm QGIS. kinh Đơng) (Hình 6). Trong đĩ, 50% số điểm 4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN (154 điểm cĩ thảm phủ và 73 điểm khơng cĩ Kết quả phân tích NDVI với độ phân giải thảm phủ) được chọn ngẫu nhiên để huấn luyện 10mx10m trước và sau sự kiện trượt lở được và tạo ra bộ thơng số cho mơ hình dự báo. Việc thể hiện lần lượt trong Hình 7 và Hình 8. Giá kiểm định mơ hình được thực hiện dựa trên 50% trị NDVI thay đổi trong khoảng từ -0.40 số điểm cịn lại. Quá trình xây dựng mơ hình (biểu thị mặt nước) đến 0.92 (biểu thị đất bằng thuật tốn RF được thực hiện trên cơng cụ rừng). Sự khác biệt giữa kết quả phân tích Train algorithm trong phần mềm QGIS NDVI trước và sau sự kiện cho thấy sự thay ( Chỉ đổi về thảm phủ thực vật trước và sau sự kiện số độ chính xác tồn cục và chỉ số Kappa được trượt lở. Với độ phân giải 10m x 10m, các vết sử dụng để đánh giá độ chính xác của mơ hình trượt lở nhỏ từ 100m2 cĩ thể được xác định. dự báo. Mơ hình cĩ độ chính xác cao sẽ được áp Đây cĩ thể xem là một ưu điểm lớn của ảnh dụng để phân loại cho tồn bộ ảnh trước và sau Sentinel 2 so với ảnh Landsat 8 với độ phân sự kiện. Quá trình này được thực hiện bằng giải thơ hơn (30m x 30m) đã áp dụng trong cơng cụ Predict model trong QGIS. một số nghiên cứu trước đây (Le & Kawagoe, 2017, 2018). Ngồi ra, ảnh Sentinel 2 A/B cĩ chu kì lặp lại là 5 ngày sẽ cũng cấp nhiều dữ liệu ảnh hơn so với ảnh Landsat 8 với chu kì lặp lại là 16 ngày. Một hạn chế của ảnh quang học là bị che khuất bởi mây. Vệt mây và bĩng mây cĩ thể quan sát được trong ảnh đã xử lý NDVI (ơ vuơng đen ở Hình 7 và Hình 8). Vùng che khuất bởi mây sẽ được mơ hình phân loại thành vùng khơng cĩ thảm phủ. Do đĩ, người sử dụng mơ hình cần đối chiếu ảnh NDVI để loại bỏ nhưng vùng này ra khỏi phân tích trượt lở. Kết quả kiểm định mơ hình bằng ma trận tương quan ở Bảng 2 cho thấy rằng phương pháp RF được sử dụng cho độ chính xác cao Hình 6. Lựa chọn dữ liệu xây dựng mơ hình: với độ chính xác tồn cục đạt 98.2% và chỉ (i) Cĩ thảm phủ (màu tím, ID=1); số Kappa đạt 0.95. Do đĩ, bộ tham số của (ii) Khơng cĩ thảm phủ (mà xanh lá, ID=0). mơ hình này được ứng dụng để phân loại vùng cĩ thảm thực vật và vùng khơng cĩ 3.3. Xác định vị trí trượt lở thảm thực vật cho tồn bộ ảnh trước và sau Các ảnh trước và sau sự kiện trượt lở khi sự kiện trượt lở. 88 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MƠI TRƯỜNG - SỐ 74 (6/2021)
6. (Hình 9) và ở ảnh sau sự kiện trượt lở biểu thị bằng màu đỏ (Hình 10). Những vùng bị che khuất bởi mây (Hình 7 và Hình 8) được mơ hình dự báo là vùng khơng cĩ thảm phủ sẽ khơng sử dụng để phân tích trượt lở (các ơ vuơng ở Hình 9 và Hình 10). Kết quả phân loại vùng khơng cĩ thảm phủ (Hình 9 và Hình 10) khá phù hợp với những vùng khơng cĩ cây xanh, đường bộ, khu dân cư và sơng suối ở ảnh vệ tinh Sentinel 2 (Hình 3 và Hình 4). Kết quả phân loại vùng cĩ thảm phủ và Hình 7. Ảnh đã xử lý NDVI (trước trượt lở) khơng cĩ thảm phủ của ảnh trước và sau sự kiện được chồng chập lên nhau để xác định vùng bị trượt lở (Hình 11). Kết quả ở Hình 11 cho thấy cĩ rất nhiều vùng khơng cĩ thảm phủ (màu đỏ) xuất hiện sau sự kiện so với trước sự kiện trượt lở, đây là những vùng cĩ khả năng cao đã xảy ra trượt lở đất, phản ảnh sát thực trạng diển ra ở khu vực nghiên cứu. Vị trí các điểm trượt lở tập trung chủ yếu trên tuyến đường bộ chạy dọc theo sơng và tại vị trí các đường tụ thuỷ từ sườn dốc chảy ra lịng sơng. Hình 8. Ảnh đã xử lý NDVI (sau trượt lở) Bảng 2. Ma trận tương quan của mơ hình RF Ảnh sau khi được phân loại thể hiện bởi hai đặc trưng: (i) cĩ thảm phủ và (ii) khơng cĩ thảm Hình 9. Ảnh trước trượt lở đã phân loại: phủ hoặc bề mặt nước hoặc bị ảnh hưởng bởi (i) cĩ thảm phủ (màu trắng); mây (Hình 9 và Hình 10). Vùng khơng cĩ thảm (ii) khơng cĩ thảm phủ (màu xanh). phủ ở ảnh trước sự kiện biểu thị bằng màu xanh Vùng bị che khuất bởi mây (ơ vuơng đen) KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MƠI TRƯỜNG - SỐ 74 (6/2021) 89
7. thấy được các biến động như ngập lụt (rừng -> mặt nước) hay biến động trượt lở (đất trống -> vết trượt) vì NDVI của đất trống và mặt nước trong phân loại 2 lớp là như nhau. Từ kết quả phân tích trên, nghiên cứu đề xuất cần kết hợp so sánh kết quả phân tích vùng trượt lở với bản đồ địa hình và ảnh gốc vệ tinh để đánh giá và nhận định đúng vết trượt lở. Kết quả phân tích từ mơ hình được so sánh với ảnh chụp thực tế vào ngày 04/11/2020 tại 2 vị trí: số 1 (cĩ tọa độ 15o17’04’’ độ vĩ Bắc, 107o49’42” độ kinh Đơng) và số 2 (cĩ tọa độ 15o16’23’’ độ vĩ Bắc, 107o49’59” độ kinh Đơng) (Hình 11). Qua so Hình 10. Ảnh sau trượt lở đã phân loại: (i) cĩ sánh về hình dạng, số lượng cũng như vị trí các thảm phủ (màu trắng); (ii) khơng cĩ thảm phủ vết trượt lở ở Hình 12 và Hình 13, cĩ thể thấy (màu đỏ). Vùng mây (ơ vuơng đen) rằng mơ hình cho kết quả phù hợp thực tế. Hình 11. Chồng chập ảnh trước trượt lở (Hình 9) Hình 12. Vị trí sạt lở thực tế số 1 và sau trượt lở (Hình 10) Đối với một số khu vực, kết quả chồng chập 2 ảnh cần được phân tích thêm để loại trừ những điểm khơng chắc chắn. Vùng cĩ thảm phủ thực vật trước sự kiện đã bị chuyển thành vùng khơng cĩ thảm phủ thực vật sau sự kiện (vịng ellipse màu đen ở Hình 11) cĩ thể khơng phải là vùng trượt lở. So sánh đối chiếu kết quả Hình 11 và ảnh gốc vệ tinh trước và sau sự kiện ở Hình 3 và Hình 4 cho thấy thảm phủ nằm giữa tuyến đường và lịng sơng đã bị phá hoại và vùi lấp bởi đất đá sau trận lũ lụt. Ngồi ra, việc phân tích 2 lớp sẽ khơng Hình 13. Vị trí sạt lở thực tế số 2 90 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MƠI TRƯỜNG - SỐ 74 (6/2021)
8. 5. KẾT LUẬN nhiều yếu tố khơng chắc chắn dẫn đến sai lệch Bài báo này áp dụng kỹ thuật phân tích ảnh vệ trong kết quả phân loại như ảnh hưởng của mây, tinh Sentinel 2 và thuật tốn phân loại Random vùng đất trống do hoạt động của con người hay Forest trong việc xác định vị trí trượt lở đất. Đầu vùng thảm thực vật bị tàn phá bởi lũ lụt. Do đĩ, tiên dữ liệu ảnh vệ tinh trước và sau sự kiện trượt phương pháp này cần kết hợp với phân tích bản đồ lở được thu thập, xử lý và phân tích chỉ số NDVI. địa hình để xác định tốt hơn vùng trượt lở. Việc sử Sau đĩ, ảnh NDVI được phân loại thành vùng cĩ dụng ảnh SAR với ưu điểm là khơng phụ thuộc vào thảm thực vật và khơng cĩ thảm thực vật bằng các yếu tố thời tiết trong phân tích xác định vùng thuật tốn RF. Cuối cùng, vết trượt lở được xác trượt lở cĩ thể là một hướng nghiên cứu tiếp theo. định và đánh giá bằng cách chồng chập vùng LỜI CÁM ƠN: khơng cĩ thảm phủ trước và sau sự kiện trượt lở. - Đồn Viết Long được tài trợ bởi Tập đồn Nghiên cứu đã cho thấy ưu điểm của việc sử Vingroup – Cơng ty CP và hỗ trợ bởi chương trình dụng ảnh vệ tinh Sentinel 2 trong việc xác định vị học bổng đào tạo thạc sĩ, tiến sĩ trong nước của trí trượt lở đất tại những vùng rộng lớn cĩ địa hình Quỹ Đổi mới sáng tạo Vingroup (VINIF), Viện phức tạp và khĩ tiếp cận. Kết quả kiểm chứng tại 2 Nghiên cứu Dữ liệu lớn (VinBigdata), mã số vị trí trượt lở bằng dữ liệu ảnh chụp thực tế đã cho VINIF.2020.TS.135. thấy được khả năng áp dụng của phương pháp này. - Bài báo này được tài trợ bởi Trường Đại học Bên cạnh đĩ, kết quả về phân lớp thảm thực vật và Bách khoa - Đại học Đà Nẵng với đề tài cĩ mã số: khơng cĩ thảm phủ thực vật cũng chỉ ra rằng cĩ T2020-02-19. TÀI LIỆU THAM KHẢO Đồn Viết Long, Nguyễn Chí Cơng, Nguyễn Quang Bình, N. T. C. (2020). Đánh giá thực trạng và giải pháp nghiên cứu về trượt lở đất ở Việt Nam giai đoạn 2010 – 2020. Tạp chí Khoa học và Cơng nghệ Thủy lợi, 61. Amatya, P., Kirschbaum, D., & Stanley, T. (2019). Use of very high-resolution optical data for landslide mapping and susceptibility analysis along the Karnali highway, Nepal. Remote Sensing, 11(19), 2284. Barra, A., Monserrat, O., Mazzanti, P., Esposito, C., Crosetto, M., & Scarascia Mugnozza, G. (2016). First insights on the potential of Sentinel-1 for landslides detection. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 7(6), 1874–1883. Basten, K. (2016). Classifying Landsat Terrain Images via Random Forests. Bachelor Thesis Computer Science. Bernat Gazibara, S., Krkač, M., & Mihalić Arbanas, S. (2019). Landslide inventory mapping using LiDAR data in the City of Zagreb (Croatia). Journal of Maps, 15(2), 773–779. Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5–32. Budha, P. B., & Bhardwaj, A. (2019). Landslide Extraction From Sentinel-2 Image In Siwalik Of Surkhet District, Nepal. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, 4. Bunn, M. D., Leshchinsky, B. A., Olsen, M. J., & Booth, A. (2019). A simplified, object-based framework for efficient landslide inventorying using LIDAR digital elevation model derivatives. Remote Sensing, 11(3), 303. Cruden, D. M., & Varnes, D. J. (1996). Landslides: investigation and mitigation. Chapter 3- Landslide types and processes. Transportation Research Board Special Report, 247. KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MƠI TRƯỜNG - SỐ 74 (6/2021) 91
9. Ghorbanzadeh, O., Blaschke, T., Gholamnia, K., Meena, S. R., Tiede, D., & Aryal, J. (2019). Evaluation of different machine learning methods and deep-learning convolutional neural networks for landslide detection. Remote Sensing, 11(2), 196. Gưrüm, T. (2019). Landslide recognition and mapping in a mixed forest environment from airborne LiDAR data. Engineering Geology, 258, 105155. Guzzetti, F., Mondini, A. C., Cardinali, M., Fiorucci, F., Santangelo, M., & Chang, K.-T. (2012). Landslide inventory maps: New tools for an old problem. Earth-Science Reviews, 112(1–2). Le, T. T. T., & Kawagoe, S. (2017). Landslide detection analysis in north vietnam base on satellite images and digital geographical information-landsat 8 satellite and historical data approaches. 土木学会論文集 G (環境), 73(5), I_239-I_249. Le, T. T. T., & Kawagoe, S. (2018). Study on landslide category base on temporal-spatial characteristic distribution in Northern Vietnam using satellite images. International Journal, 14(43), 118–124. Li, Z., Shi, W., Lu, P., Yan, L., Wang, Q., & Miao, Z. (2016). Landslide mapping from aerial photographs using change detection-based Markov random field. Remote Sensing of Environment, 187, 76–90. Liu, X., Zhao, C., Zhang, Q., Peng, J., Zhu, W., & Lu, Z. (2018). Multi-temporal loess landslide inventory mapping with C-, X-and L-band SAR datasets—A case study of Heifangtai Loess Landslides, China. Remote Sensing, 10(11), 1756. Plank, S., Twele, A., & Martinis, S. (2016). Landslide mapping in vegetated areas using change detection based on optical and polarimetric SAR data. Remote Sensing, 8(4), 307. Pradhan, B., Al-Najjar, H. A. H., Sameen, M. I., Mezaal, M. R., & Alamri, A. M. (2020). Landslide Detection Using a Saliency Feature Enhancement Technique From LiDAR-Derived DEM and Orthophotos. IEEE Access, 8, 121942–121954. Prakash, N., Manconi, A., & Loew, S. (2020). Mapping landslides on EO data: Performance of deep learning models vs. traditional machine learning models. Remote Sensing, 12(3), 346. Qin, Y., Lu, P., & Li, Z. (2018). Landslide inventory mapping from bitemporal 10 m sentinel-2 images using change detection based markov random field. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences, 42(3). Reichenbach, P., Rossi, M., Malamud, B. D., Mihir, M., & Guzzetti, F. (2018). A review of statistically- based landslide susceptibility models. Earth-Science Reviews, 180, 60–91. Scaioni, M., Longoni, L., Melillo, V., & Papini, M. (2014). Remote sensing for landslide investigations: an overview of recent achievements and perspectives. Remote Sensing, 6(10), 9600–9652. Strozzi, T., Klimeš, J., Frey, H., Caduff, R., Huggel, C., Wegmüller, U., & Rapre, A. C. (2018). Satellite SAR interferometry for the improved assessment of the state of activity of landslides: A case study from the Cordilleras of Peru. Remote Sensing of Environment, 217, 111–125. Tavakkoli Piralilou, S., Shahabi, H., Jarihani, B., Ghorbanzadeh, O., Blaschke, T., Gholamnia, K., Meena, S. R., & Aryal, J. (2019). Landslide detection using multi-scale image segmentation and different machine learning models in the higher himalayas. Remote Sensing, 11(21), 2575. Van, N. T. H., Van Son, P., Ninh, N. H., Tam, N., & Huyen, N. T. (2017). Landslide inventory mapping in the fourteen Northern provinces of Vietnam: achievements and difficulties. Workshop on World Landslide Forum, 501–510. Zhao, W., Li, A., Nan, X., Zhang, Z., & Lei, G. (2017). Postearthquake landslides mapping from Landsat-8 data for the 2015 Nepal earthquake using a pixel-based change detection method. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 10(5), 1758–1768. 92 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MƠI TRƯỜNG - SỐ 74 (6/2021)
10. Abstract: STUDY ON THE APPLICATION OF SENTINEL-2 OPTICAL IMAGERY TO INVENTORY LANDSLIDES USING RANDOM FOREST CLASSIFICATION MODEL In the study of landslides in Vietnam, the inventories of landslide has still been insufficient due to the difficulty in measuring and detecting location and time of landslide sites. With the development of the Earth - Observing Science and Computer Science, remote sensing technology is considered a solution to this problem. This study utilised optical imagery Sentinel 2 for landslide detection, analysed by SNAP and QGIS software. The pre-event and post-event Sentinel 2 images acquired at the same study area were selected for the analysis. Location of landslide points is determined based on the change of NDVI index, using Random Forest (RF) classification model and overlay mapping technique. The validation results showed that this model has performed well with the accuracy and kappa values are 98.2% and 0.95 respectively. In addition, the test results at 2 actual landslide locations have shown the applicability of this method. Keywords: Landslide; Sentinel 2; SNAP software; Random Forest, NDVI. Ngày nhận bài: 18/4/2021 Ngày chấp nhận đăng: 11/6/2021 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MƠI TRƯỜNG - SỐ 74 (6/2021) 93