Многолетняя динамика береговой линии по данным разновременных снимков Landsat 5 и 8 на примере провинции Тханьхоа, Вьетнам

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В последние годы деятельность человека оказывает глубокое воздействие на состояние устьев рек и прибрежных районов Вьетнама, что выражается в активной эрозии и аккреции (увеличение) береговой линии. В работе использовались изображения Landsat за период 1988 – 2022 гг. для оценки динамики береговой линии провинции Тханьхоа (Северный Центральный Вьетнам). Водные индексы NDWI, ANDWI, MNDWI, AWEInsh, AWEIsh и BandWet, определенные на основе изображений Landsat, применялись для дешифрирования водной поверхности. Пороговый метод Otsu использовался для отделения “водной поверхности” от “объектов суши” с последующей оценкой точности разделения на основе коэффициента Каппа. Полученные результаты показали, что индекс ANDWI имеет наибольшую точность дешифрирования береговой линии изучаемой территории, коэффициент Каппа достигал величины 0.95, для остальных индексов NDWI, MNDWI, AWEInsh, AWEIsh, BandWet коэффициент Каппа был соответственно равен 0.91, 0.92, 0.93, 0.92 и 0.92. После дешифрирования границ водной поверхности с помощью ANDWI проводилась векторизация границ и наложение векторных изображений друг на друга для оценки изменчивости береговой линии и построения карты динамики береговой линии. Обнаружено, что в северной части прибрежной зоны провинции Тханьхоа наблюдается активная аккреция береговой линии. Средняя скорость аккреции составляла 150 м/год, максимальная скорость – 457 м/год. Наоборот, на южном побережье провинции Тханьхоа преобладает эрозия береговой линии с максимальной скоростью 38 м/год и средней скоростью около 10 м/год.

Об авторах

Т. З. Ле

Вьетнамская сельскохозяйственная академия

Email: trinhlehung@lqdtu.edu.vn
Вьетнам, Ханой

Л. Х. Чинь

Технический университет им. Ле Куй Дон

Автор, ответственный за переписку.
Email: trinhlehung@lqdtu.edu.vn
Вьетнам, Ханой

В. Р. Заблоцкий

Московский государственный университет геодезии и картографии

Email: trinhlehung@lqdtu.edu.vn
Россия, Москва

К. В. Чан

Вьетнамская сельскохозяйственная академия

Email: trinhlehung@lqdtu.edu.vn
Вьетнам, Ханой

С. Б. Чан

Ханойский университет природных ресурсов и окружающей среды

Email: trinhlehung@lqdtu.edu.vn
Вьетнам, Ханой

Т. Ф. То

Университет Тхань Донг

Email: trinhlehung@lqdtu.edu.vn
Вьетнам, провинция Хайзыонг

В. Ф. Ле

Технический университет им. Ле Куй Дон

Email: trinhlehung@lqdtu.edu.vn
Вьетнам, Ханой

В. Т. Ле

Тхайнгуен университет сельского и лесного хозяйства

Email: trinhlehung@lqdtu.edu.vn
Вьетнам, Тхайнгуен

Список литературы

  1. Бондур В.Г. Космический мониторинг эмиссий малых газовых компонент и аэрозолей при природных пожарах в России // Исследование Земли из космоса. 2015. № 6. С. 21–35. doi: 10.7868/S0205961415060032.
  2. Бондур В.Г., Зверев А.Т. Метод прогнозирования землетрясений на основе линеаментного анализа космических изображений // Доклады Академии наук. 2005. Т. 402. № 1. С. 98–105.
  3. Acar U., Bayram B., Sanli B., Abdikan S., Sunar F., Cetin H. An algorithm for coastline detection using SAR images // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2012. Vol. XXXIX-B3. XXII ISPRS Congress, 25 August – 01 September 2012, Melbourne, Australia.
  4. Acharya T., Subedi A., Lee D. Evaluation of water indices for surface water extraction in a Landsat 8 scence of Nepan // Sensors. 2018a. 18(8):2580. doi: 10.3390/s18082580.
  5. Acharya T., Subedi A., Yang I., Lee D. Combining water indices for water and background threshold in Landsat image // Proceedings. 2018b. V. 2(3). P. 143. https://doi.org/10.3390/ecsa-4-04902.
  6. Alesheikh A., Ghorbanali A., Nouri A. Coastline change detection using remote sensing // International Journal of Environmental Science and Technology. 2007. V. 4(1). P. 61–66.
  7. Baghermanesh S.S., Jabari S., McGrath H. Urban flood detection using TerraSAR-X and SAR simulated reflectivity maps // Remote Sensing. 2022. V. 14. 6154. https://doi.org/10.3390/rs14236154.
  8. Cuong N.Q., Cu N.V. Intergradted coastal management in Vietnam: current situation and orientation // Journal of Marine Science and Technology. 2014. V. 1491. P. 89–96.
  9. Ding J., Cuo L., Zhang Y., Zhu F. Monthly and annual temperature extremes and their changes on the Tibetan Plateau and its surroundings during 1963–2015 // Scientific Reports. 2018. V. 8. P. 1–23.
  10. Duong T.L., Dang V.K., Dao N.H., Nguyen T.D., Dinh X.V., Weber C. Monitoring of coastline change using Sentinel-2A and Landsat 8 data, a case study of Cam Pha city - Quang Ninh province // Vietnam Journal of Earth Sciences. 2021. V. 43(3). P. 249–272. https://doi.org/10.15625/2615-9783/16066.
  11. Feyisa G., Meiby H., Fensholt R., Proud S. Automated water extraction index: A new technique for surface water mapping using Landsat imagery // Remote Sensing of Environment. 2014. V. 140. P. 23–35.
  12. Frazier P.S., Page K.J. Water body detection and delineation with Landsat TM data // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 2000. V. 66. P. 1461–1467.
  13. Gao B.C. NDWI – A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space // Remote Sensing of Environment. 1996. V. 58. P. 257–266.
  14. Hassani M., Chabou M.C., Hamoudi M., Guettouche M.S. Index of extraction of water surfaces from Landsat 7 ETM+ images // Arabian Journal of Geosciences. 2015. V. 8. P. 3381–3389.
  15. Huete A., Didan K., Miura T., Rodriguez E., Gao X., Ferreira L. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices // Remote Sensing of Environment. 2002. V. 83. P. 195–213. doi: 10.1016/S0034-4257(02)00096-2.
  16. Laonamsai J., Julphunthong P., Saprathet T., Kimmany B., Ganchanasuragit T., Chomcheawchan P., Tomun N. Utilizing NDWI, MNDWI, SAVI, WRI, and AWEI for estimating erosion and deposition in Ping River in Thailand // Hydrology. 2023. 10(3):70. https://doi.org/10.3390/hydrology10030070.
  17. Liu H., Hu H., Liu X., Jiang H., Liu W., Yin X. A comparison of different water indices and band downscaling methods for water bodies mapping from Sentinel-2 imagery at 10m resolution // Water. 2022. V. 14. 2696. https://doi.org/10.3390/w14172696.
  18. McFeeters S.K. The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features // International Journal of Remote Sensing. 1996. V. 17(7). P. 1425–1432. doi: 10.1080/01431169608948714.
  19. Mustafa M., Hassoon K., Hussain H., Modher H. Abd. Using water indices (NDWI, MNDWI, WRI and AWEI) to detect physical and chemical parameters by apply remote sensing and GIS techniques // International Journal of Research – Granthalayah. 2017. V. 5(10). P. 117–128.
  20. Nguyen C.Q., Pham V.H. Characteristics of dynamic geomorphology of coastal-river mouth zones of Ma river, Thanh Hoa province // Vietnam Journal of Earth Sciences. 2016. V. 38(1). P. 59–65.
  21. Otsu N. A threshold selection methodfrom gray level histogram // IEEE Trans.systems. Man. and Cybernetics. 1979. V. 9. P. 62–66.
  22. Paz-Delgado M.V., Payo A., Gómez-Pazo A., Beck A.L., Savastano S. Shoreline change from optical and Sar satellite imagery at Macro-Tidal estuarine, Cliffed open-coast and Gravel Pocket-beach // Journal of Marine Science and Engineering. 2022. V. 10. P. 561. https://doi.org/10.3390/jmse10050561.
  23. Rad A.M., Kreitler J., Sadegh M. Augmented Normalized Difference Water Index for improved surface water monitoring // Environmental Modelling and Software. 2021. https://doi.org/ 10.1016/j.envsoft.2021.105030.
  24. Sarp G., Ozcelik M. Water body extraction and change detection using time series: A case study of Lake Burdur, Turkey // Journal of Taibah University for Science. 2017. V. 11(3). P. 381–391.
  25. Serban C., Maftei C., Dobrica G. Surface water change detection via water indices and predictive modeling using remote sensing imagery: A case study of Nuntasi-Tuzla Lake, Romania // Water. 2022. V. 14. 556. https://doi.org/10.3390/w14040556.
  26. Shen L., Li C. Water Body Extraction from Landsat ETM+ imagery using adaboost algorithm // In Proceedings of the 18th International Conference on Geoinformatics. 2010. Beijing, China, 18–20 June 2010. P. 1–4.
  27. Tran V.T., Doan H.P. Applying remote sensing and GIS for study change in coastal areas of Ca Mau cape // Vietnam Hydrometeorology Journal. 2017. V. 12. P. 35–40. (In Vietnamese).
  28. Trinh L.H., Le T.G., Kieu V.H., Tran T.M.L., Nguyen T.T.N. Application of remote sensing technique for shoreline change detection in Ninh Binh and Nam Dinh provinces (Vietnam) during the period 1988 to 2018 based on water indices // Russian Journal of Earth Sciences. 2020. V. 20(2). ES2004. P. 15.doi: 10.2205/2020ES000686.
  29. Trinh L.H., Andrade E.R.M., Pham T.A. Application of remote sensing to extract flood areas using ENVISAT ASAR data // Вестник ОрелГАУ. 2015. № 1(52). С. 36–42.
  30. Trung N.V., Khanh N.V. Monitoring coastline changes using Landsat multi-temporal data in the Cua Dai estuary, Thu Bon River, Quang Nam // Journal of Mining and Earth Sciences. 2016. V. 57. P. 81–89. (In Vietnamese).
  31. Xu H. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery // International Journal of Remote Sensing. 2006. V. 27(14). P. 3025–3033.
  32. Wang X., Xie S., Zhang X., Chen C., Guo H., Du J., Duan Z. A robust multi-band water index (MBWI) for automated extraction of surface water from Landsat 8 OLI imagery // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2018. V. 68. P. 73–91.
  33. Winasro G., Budhiman S. The potential application of remote sensing data for coastal study // Proc. 22nd, Asian Conference on Remote sensing. 2001. Singapore. P. 5.
  34. Wu H., Song H., Huang J., Zhong H., Zhan R., Teng X., Qiu Z., He M., Cao J. Flood detection in dual-polarization SAR images based on multi-scale deeplab model // Remote Sensing. 2022. V. 14. 5181. https://doi.org/10.3390/rs14205181.
  35. Yan P., Zhang Y. A study on information extraction of water system in semi-arid regions with the Enhanced Water Index (EWI) and GIS based noise remove techniques // Remote Sensing Information. 2007. V. 6. P. 62‒67.
  36. Yang Y., Liu Y., Zhou M., Zhang S., Zhan W., Sun C., Duan Y. Landsat 8 OLI image based terrestrial water extraction from heterogeneous backgrounds using a reflectance homogenization approach // Remote Sensing of Environment. 2015. V. 171. P. 14‒32. doi: 10.1016/j.rse.2015.10.005.
  37. Zou Z., Xiao X., Dong J., Qin Y., Doughty R.B., Menarguez M.A., Wang J. Divergent trends of open-surface water body area in the contiguous United States from 1984 to 2016 // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2018. V. 115(15). P. 3810–3815. https://doi.org/10.1073/pnas.1719275115.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024