Xác định trượt lở đất khu vực huyện Bát Xát, tỉnh Lào Cai sử dụng chuỗi ảnh Radar ALOS PalSAR bằng phương pháp đường đáy ngắn (SBAS)

  • Cơ quan:
    1 Khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai , Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Việt Nam 2 Viện Địa lý Tài nguyên TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam 3 Khoa Trắc địa, Bản đồ và GIS, Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam
  • Từ khóa: ALOS-PalSAR, Radar đa thời gian, Radar giao thoa, SBAS, Trượt lở đất.
  • Nhận bài: 25-06-2020
  • Chấp nhận: 03-07-2020
  • Đăng online: 31-08-2020
Trang: 1 - 10
Lượt xem: 386

Tóm tắt:

Radar giao thoa được biết đến như một công nghệ để giám sát sự thay đổi các yếu tố trên bề mặt trái đất. Có khá nhiều phương pháp Radar giao thoa, trong đó phương pháp giao thoa Radar tán xạ cố định (PSInSAR) sử dụng một chuỗi ảnh để xác định biến động địa hình khá tốt. Tuy nhiên, với khu vực có nhiều thực phủ thì số lượng điểm tán xạ cố định thường bị hạn chế. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả lựa chọn phương pháp đường đáy ngắn (SBAS) với chuỗi ảnh đa thời gian ALOS PalSAR được thu trong khoảng thời gian từ tháng 8/2007 đến tháng 11/2010 để xác định trượt lở cho khu vực huyện Bát Xát và một phần nhỏ của huyện Sa Pa, tỉnh Lào Cai. Có nhiều điểm trượt lở đất ở khu vực nghiên cứu đã được phát hiện. Các vị trí trượt lở đất được phát hiện từ ảnh Radar đã được so sánh với các điểm khảo sát trượt lở đất và điểm trượt lở đất giải đoán bằng ảnh hàng không năm 2013 do Viện Khoa học Địa chất và Khoáng sản Việt Nam cung cấp. Đã có nhiều vị trí trượt trùng với các điểm trượt lở được khảo sát, điều này đã chứng minh rằng có một số điểm trượt lở tồn tại và phát triển liên tục như vị trí cầu Móng Sến, xã Trung Chải hay tại cầu Sài Duẩn, xã Phìn Ngan.

Trích dẫn
Trần Vân Anh, Nguyễn An Bình, Đinh Tiến, Nguyễn Thị Hải Yến và Lê Thanh Nghị, 2020. Xác định trượt lở đất khu vực huyện Bát Xát, tỉnh Lào Cai sử dụng chuỗi ảnh Radar ALOS PalSAR bằng phương pháp đường đáy ngắn (SBAS) (in Vietnames), Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 61, kỳ 4, tr. 1-10.
Tài liệu tham khảo

[1]. Berardino, P., Fornaro, G., Lanari, R., Sansosti, E., (2002). A new algorithm for surface deformation monitoring based on small baseline differential SAR interferograms. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 40 (11), 2375-2383.

[2]. Đỗ Minh Ngọc, Đặng Thị Thùy, Đỗ Minh Đức, (2016). Ứng dụng GIS và phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) thành lập bản đồ nguy cơ trượt lở huyện Xín Mần, tỉnh Hà Giang, Việt Nam. VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences 32 (2S), 206-216.

[3]. Ferretti A., Prati C., Rocca F., (2001). Permanent scatterers in SAR interferometry. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 39 (1), 8-20.

[4]. Gabriel, A., K., Goldstein, R. M., Zebker, H. A., (1989). Mapping small elevation changes over large areas: Differential Radar interferometry. Journal of Geophysical Research: Solid Earth 94 (B7), 9183-9191

[5]. Ghiglia, D. C., Pritt, M. D., (1998). Two-dimensional phase unwrapping: theory, algorithms, and software 4. Wiley New York.

[6]. Hanssen R, Feijt A., (1997). A first quantitative evaluation of atmospheric effects on SAR interferometry. In: ERS SAR Interferometry, 277.

[7]. Hoàng Trung Thông, (2016). Đánh giá nguy cơ lũ quét tại huyện SaPa, tỉnh Lào Cai. Luận văn thạc sỹ. Đại học Quốc gia Hà Nội. Việt Nam.

[8]. Hooper, A., Spaans, K., Bekaert, D., Cuenca, M. C., Arıkan, M., Oyen, A., (2010). StaMPS/MTI manual. Delft Institute of Earth Observation and Space Systems Delft University of Technology. Kluyverweg 1, 2629.

[9]. Lê Quốc Hùng, Nguyễn Thị Hải Vân, Phạm Văn Sơn, Nguyễn Hoàng Ninh, Nguyễn Tâm, Nguyễn Thị Huyền, (2017). Landslide inventory mapping in the fourteen Northern provinces of Vietnam: achievements and difficulties. In: Workshop on World Landslide Forum. Springer, 501-510.

[10]. Lee S., Choi J., Min K., (2002). Landslide susceptibility analysis and verification using the Bayesian probability model. Environmental Geology 43 (1-2), 120-131.

[11]. Lee, S., Dan, N. T., (2005). Probabilistic landslide susceptibility mapping in the Lai Chau province of Vietnam: focus on the relationship between tectonic fractures and landslides. Environmental Geology 48 (6), 778-787.

[12]. Lee, S., Min, K., (2001). Statistical analysis of landslide susceptibility at Yongin, Korea. Environmental Geology 40 (9), 1095-1113.

[13]. Nguyễn Bá Duẩn, Đặng Thanh Hải, Vũ Đức Minh, Lê Thị Thúy Hiên, (2011). Nghiên cứu xác định nguyên nhân trượt lở khu vực cầu móng sến, tỉnh Lào Cai. Vietnam Journal of Earth Sciences 33 (2), 164-174.

[14]. Trần Anh Tuấn, Nguyễn Tứ Dần, (2012). Nghiên cứu nhạy cảm và phân vùng nguy cơ trượt lở đất khu vực hồ thủy điện Sơn La theo phương pháp phân tích cấp bậc Saaty. Tạp chí các khoa học về Trái đất 34(3), 223-232.

[15]. Trần Thanh Hà, (2013). Quan hệ giữa đặc điểm địa mạo và trượt lở đất tại tỉnh Lào Cai. VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences 29 (3), 35-44.

[16]. Tran Van Anh, Tran Quoc Cuong, Nguyen Duc Anh, Ho Tong Minh Dinh, Tran Trung Anh, Nguyen Như Hung, Luong Thi Thuy Linh, (2016). Application of PSInSAR method for determining of land subsidence in Hanoi city by Cosmo-Skymed imagery. GIS-IDEAS 2016. Hanoi, Vietnam.

[17]. Tran Van Anh, Masumoto, S., Raghavan, V., Shiono K., (2007). Spatial distribution of subsidence in Hanoi detected by JERS-1 SAR interferometry. Japan Society of Geoinformatics 18 (1), 3-13.

[18]. Tran Van Anh, Tran Quoc Cuong, Nguyen Duc Anh, Dang Vu Khac, (2015). Study of Subsidence detection by DinSAR and evaluation of some factors to the outcome. Vietnam Journal of Earth Sciences 37 (4), 344-354.

[19]. Zebker, H. A., Rosen, P. A., Hensley, S., (1997). Atmospheric effects in interferometric synthetic aperture Radar surface deformation and topographic maps. Journal of Geophysical Research: Solid Earth 102 (B4), 7547-7563.