Đánh Giá Đặc Điểm Bề Mặt Địa Hình và Nguy Cơ Lũ Lụt Tại Đồng Bằng Ven Biển Đà Nẵng, Việt Nam

Chuyên khảo phân tích Characterization of topographic surface and evaluation for flood hazard zonation in coastal lowland, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên

• Tác giả: Tran, Thi An
• Người hướng dẫn: Prof. Venkatesh Raghavan
• Trường học: Osaka City University
• Chuyên ngành: Geoinformatics
• Đề tài: Đánh Giá Đặc Điểm Bề Mặt Địa Hình và Nguy Cơ Lũ Lụt Tại Đồng Bằng Ven Biển Đà Nẵng, Việt Nam
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Đà Nẵng

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEDGMENT
• 1. Chapter One: INTRODUCTION
• 1.1. Overview and motivation
• 1.2. Flood situations in Central Vietnam and Danang area
• 1.3. Review of related researches
• 2. Chapter 2: FUSION OF OPTICAL STEREO AND InSAR DERIVED GLOBAL DEMs
• 2.1. Fusion of optical stereo and InSAR derived DEM data
• 2.2. DEM quality assessment
• 2.3. Minimizing DEM bias effect
• 2.4. DEM fusion algorithm
• 2.5. Filtering the noises for fused DEM
• 2.6. Accuracy assessment for fused DEM
• 2.7. Limitations of fused DEM
• 3. Chapter Three: GENERATION OF HIGH RESOLUTION DEM USING BS-HORIZON METHOD
• 3.1. BS-Horizon theory
• 3.2. Evaluating effects of parameter settings on the BS-Horizon DEM generation
• 3.3. Equality and inequality constraints
• 3.4. Effect of M and α settings
• 3.5. M and α settings in case of using only equality constraints
• 3.6. Effects of M and α settings for equality-inequality constraint
• 3.7. Surface characteristics for different inequality constrained intervals
• 3.8. Evaluating effect of m1 and m2 settings
• 3.9. Comparing BS-Horizon DEM generation from equality and equality-inequality constrained data
• 3.10. Selection of appropriate parameters for BS-Horizon DEM generation
• 3.11. BS-Horizon DEM assessment
• 4. Chapter Four: FLOOD HAZARD ZONATION USING MULTI-PARAMETRIC ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
• 4.1. Study area and data used
• 4.2. DEM generation for study area
• 4.3. Flood inundation mapping from satellite image
• 4.4. Analytical Hierarchy Process (AHP) method
• 4.5. Causative parameters of flood
• 4.6. Elevation based flood inundation (EFI)
• 4.7. Distance from the river channel (DIST)
• 4.8. Topographic Wetness Index (TWI)
• 4.9. Determining the weights for parameters of flood hazard
• 4.10. Flood hazard index (FHI) and flood hazard zonation
• 5. Chapter Five: DISCUSSIONS AND CONCLUSIONS
• LIST OF FIGURES
• LIST OF TABLES
• ABSTRACT

Tóm tắt

I. Tổng Quan Đánh Giá Địa Hình Nguy Cơ Lũ Lụt Đà Nẵng 55 Ký Tự

Lũ lụt là một trong những thảm họa thiên nhiên gây thiệt hại lớn nhất ở Việt Nam. Tình hình trở nên nghiêm trọng hơn ở các vùng ven biển miền Trung, đặc biệt là Đà Nẵng. Các khu vực này thường xuyên phải hứng chịu các trận lũ lụt, gây ảnh hưởng đến đời sống và kinh tế. Việc đánh giá nguy cơ lũ lụt Đà Nẵng trở nên vô cùng cấp thiết để có thể đưa ra các biện pháp phòng ngừa và giảm thiểu thiệt hại. Địa hình đóng vai trò quan trọng trong việc xác định mức độ nguy cơ lũ lụt đồng bằng ven biển, nhưng mối quan hệ này vẫn chưa được hiểu rõ.

1.1. Thực trạng lũ lụt tại Đà Nẵng và vùng ven biển

Các tỉnh ven biển miền Trung Việt Nam, đặc biệt là Đà Nẵng, thường xuyên phải đối mặt với lũ lụt do vị trí địa lý và khí hậu đặc thù. Các yếu tố như bão, áp thấp nhiệt đới, mưa lớn kéo dài và địa hình dốc khiến nước lũ dâng cao nhanh chóng, gây ngập úng trên diện rộng. Hậu quả là thiệt hại về người và tài sản, ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp và sinh hoạt của người dân. Theo tài liệu, lũ lụt gia tăng do biến đổi khí hậu và các hoạt động phát triển đô thị thiếu quy hoạch.

1.2. Tầm quan trọng của việc đánh giá đặc điểm địa hình

Đặc điểm địa hình có ảnh hưởng trực tiếp đến quá trình hình thành và diễn biến lũ lụt. Độ dốc địa hình, hệ thống sông ngòi, khả năng thấm nước của đất và thảm phủ thực vật đều là những yếu tố quan trọng. Việc đánh giá địa hình Đà Nẵng một cách chi tiết và chính xác là cơ sở để xây dựng các mô hình dự báo lũ lụt hiệu quả và đưa ra các giải pháp phòng chống lũ lụt phù hợp.

II. Thách Thức Trong Đánh Giá Nguy Cơ Lũ Lụt Tại Đà Nẵng 60 Ký Tự

Việc đánh giá nguy cơ lũ lụt tại Đà Nẵng gặp nhiều thách thức do thiếu dữ liệu chất lượng cao và các phương pháp tiếp cận còn hạn chế. Các nghiên cứu trước đây chưa khai thác triệt để tiềm năng của các mô hình địa hình số (DEM) và dữ liệu viễn thám. Hơn nữa, việc tích hợp các yếu tố tự nhiên và nhân tạo vào quá trình đánh giá còn nhiều hạn chế. Cần có một phương pháp tiếp cận toàn diện và khoa học hơn để đánh giá nguy cơ lũ lụt một cách chính xác và tin cậy.

2.1. Hạn chế của các nghiên cứu trước đây về lũ lụt Đà Nẵng

Các nghiên cứu trước đây về nguy cơ lũ lụt Đà Nẵng thường gặp phải một số hạn chế như thiếu dữ liệu mô hình địa hình số (DEM) Đà Nẵng có độ phân giải cao, dữ liệu vệ tinh về các trận lũ lụt gần đây không đầy đủ. Điều này dẫn đến kết quả đánh giá thiếu chính xác và không đủ cơ sở để xây dựng kế hoạch phòng chống lũ lụt toàn diện. Ho et al., 2012 và Do et al., 2014 đã sử dụng dữ liệu SRTM và ASTER GDEM, tuy nhiên độ chính xác còn hạn chế.

2.2. Vấn đề về dữ liệu địa hình và mô hình lũ lụt Đà Nẵng

Dữ liệu địa hình đồng bằng ven biển Đà Nẵng có độ phân giải cao là yếu tố quan trọng để xây dựng các mô hình lũ lụt Đà Nẵng chính xác. Tuy nhiên, việc thu thập và xử lý dữ liệu địa hình chất lượng cao đòi hỏi chi phí lớn và công nghệ hiện đại. Các mô hình lũ lụt cũng cần được cải tiến để phản ánh chính xác các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt, bao gồm cả yếu tố tự nhiên và nhân tạo. Dữ liệu về các yếu tố như dòng chảy mặt Đà Nẵng, độ dốc địa hình Đà Nẵng, và hệ thống sông ngòi Đà Nẵng cũng cần được thu thập và phân tích kỹ lưỡng.

III. Phương Pháp Đánh Giá Địa Hình Ven Biển và Lũ Lụt Đà Nẵng 59 Ký Tự

Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển và ứng dụng các phương pháp tiên tiến để đánh giá địa hình ven biển và nguy cơ lũ lụt tại Đà Nẵng. Phương pháp tiếp cận kết hợp việc sử dụng dữ liệu mô hình địa hình số (DEM) có độ phân giải cao, dữ liệu viễn thám và các kỹ thuật phân tích không gian hiện đại. Mục tiêu là xây dựng một bản đồ nguy cơ lũ lụt Đà Nẵng chính xác và tin cậy, cung cấp thông tin hữu ích cho công tác quy hoạch và quản lý rủi ro lũ lụt.

3.1. Sử dụng mô hình địa hình số DEM độ phân giải cao

Việc sử dụng mô hình địa hình số (DEM) Đà Nẵng có độ phân giải cao là yếu tố then chốt để cải thiện độ chính xác của các đánh giá nguy cơ lũ lụt. Nghiên cứu sử dụng phương pháp BS-Horizon để tạo ra DEM 5m từ dữ liệu khảo sát thực địa. DEM này sẽ được sử dụng để trích xuất các thông tin về độ cao, độ dốc, hướng dốc và các đặc trưng địa hình khác. Dữ liệu DEM này cho phép phân tích chi tiết đặc điểm địa mạo Đà Nẵng và ảnh hưởng của chúng đến quá trình lũ lụt.

3.2. Phân tích dữ liệu viễn thám và thông tin lũ lụt lịch sử

Dữ liệu viễn thám từ các vệ tinh như ALOS PALSAR và Landsat TM được sử dụng để lập bản đồ ngập lụt và phân loại sử dụng đất. Bản đồ ngập lụt được tạo từ dữ liệu ALOS PALSAR năm 2007. Thông tin về lũ lụt lịch sử cũng được thu thập và phân tích để xác định các khu vực dễ bị tổn thương và đánh giá mức độ nghiêm trọng của lũ lụt. Các yếu tố như lượng mưa Đà Nẵng và khả năng thấm nước Đà Nẵng cũng được xem xét.

3.3. Ứng dụng phân tích GIS và mô hình AHP để lập bản đồ rủi ro

Các kỹ thuật phân tích GIS Đà Nẵng được sử dụng để tích hợp và phân tích dữ liệu địa hình, viễn thám và thông tin lũ lụt. Mô hình phân tích thứ bậc (AHP) được sử dụng để xác định trọng số của các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt và xây dựng bản đồ nguy cơ lũ lụt Đà Nẵng. Phân tích không gian Đà Nẵng và phân tích thủy văn Đà Nẵng cũng được thực hiện để hiểu rõ hơn về quá trình hình thành và diễn biến lũ lụt. Bản đồ này sẽ cho thấy các khu vực có tính dễ bị tổn thương Đà Nẵng cao nhất.

IV. Ứng Dụng Nghiên Cứu Bản Đồ Nguy Cơ Lũ Lụt Ven Biển Đà Nẵng 57 Ký Tự

Kết quả nghiên cứu cung cấp một bản đồ nguy cơ lũ lụt chi tiết cho khu vực đồng bằng ven biển Đà Nẵng. Bản đồ này xác định các khu vực có nguy cơ cao, trung bình và thấp, dựa trên các yếu tố như địa hình, sử dụng đất và lịch sử lũ lụt. Thông tin này có thể được sử dụng để hỗ trợ công tác quy hoạch đô thị Đà Nẵng, quản lý rủi ro lũ lụt và xây dựng các biện pháp giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt gây ra. Nghiên cứu cũng góp phần vào việc đánh giá thích ứng với biến đổi khí hậu Đà Nẵng.

4.1. Xây dựng bản đồ nguy cơ lũ lụt chi tiết và chính xác

Bản đồ nguy cơ lũ lụt Đà Nẵng được xây dựng dựa trên kết quả phân tích và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt, sử dụng các phương pháp đã được trình bày ở trên. Bản đồ này cung cấp thông tin về mức độ nguy cơ lũ lụt tại từng khu vực, giúp các nhà quản lý và người dân có thể đưa ra các quyết định phù hợp để giảm thiểu rủi ro. Bản đồ này thể hiện bản đồ địa hình Đà Nẵng cùng với các yếu tố rủi ro.

4.2. Đánh giá độ tin cậy của bản đồ và so sánh với thực tế

Để đảm bảo độ tin cậy của bản đồ nguy cơ lũ lụt Đà Nẵng, kết quả được so sánh với dữ liệu lũ lụt thực tế, bao gồm thông tin từ các trạm đo mực nước, hình ảnh vệ tinh về các trận lũ lụt và thông tin từ người dân địa phương. Việc so sánh này giúp xác định các sai số và điều chỉnh bản đồ cho phù hợp với thực tế.So sánh với các bản đồ nguy cơ lũ lụt Đà Nẵng hiện có cũng được thực hiện.

4.3. Ứng dụng bản đồ nguy cơ lũ lụt trong quy hoạch và quản lý

Bản đồ nguy cơ lũ lụt Đà Nẵng có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm quy hoạch đô thị Đà Nẵng, quản lý đất đai, thiết kế cơ sở hạ tầng và xây dựng các kế hoạch ứng phó với lũ lụt. Thông tin từ bản đồ này giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định sáng suốt để giảm thiểu rủi ro lũ lụt và bảo vệ cộng đồng. Đặc biệt là trong vấn đề thoát nước đô thị Đà Nẵng.

V. Giải Pháp Giảm Thiểu Rủi Ro Lũ Lụt Tại Đồng Bằng Ven Biển 57 Ký Tự

Nghiên cứu này đề xuất một số giải pháp giảm thiểu lũ lụt khả thi và hiệu quả cho khu vực đồng bằng ven biển. Các giải pháp này bao gồm việc cải thiện hệ thống thoát nước, xây dựng các công trình phòng chống lũ lụt, quản lý sử dụng đất hợp lý và nâng cao nhận thức cộng đồng về rủi ro lũ lụt. Việc thực hiện đồng bộ các giải pháp này sẽ giúp giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt gây ra và bảo vệ cuộc sống của người dân.

5.1. Các giải pháp công trình và phi công trình để phòng chống lũ

Các giải pháp công trình bao gồm việc xây dựng các đê điều, hồ chứa nước, kênh mương thoát nước và các công trình kiểm soát lũ khác. Các giải pháp phi công trình bao gồm việc quản lý sử dụng đất hợp lý, bảo vệ rừng ngập mặn, cải tạo hệ thống thoát nước tự nhiên và nâng cao nhận thức cộng đồng về rủi ro lũ lụt. Quản lý rủi ro lũ lụt Đà Nẵng cần kết hợp cả hai loại giải pháp này.

5.2. Quản lý sử dụng đất và bảo vệ môi trường ven biển

Quản lý sử dụng đất hợp lý là yếu tố quan trọng để giảm thiểu rủi ro lũ lụt. Việc hạn chế xây dựng nhà cửa và công trình trong các khu vực dễ bị ngập lụt, khuyến khích sử dụng đất cho mục đích nông nghiệp và trồng rừng, và bảo vệ các khu vực đất ngập nước có vai trò quan trọng trong việc kiểm soát lũ lụt. Xói lở bờ biển Đà Nẵng cũng là một vấn đề cần được quan tâm.

5.3. Nâng cao nhận thức cộng đồng và tăng cường năng lực ứng phó

Nâng cao nhận thức cộng đồng về rủi ro lũ lụt và cung cấp cho người dân các kỹ năng ứng phó cần thiết là yếu tố quan trọng để giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt gây ra. Cần tăng cường công tác tuyên truyền, giáo dục về lũ lụt, tổ chức các buổi tập huấn về kỹ năng phòng chống lũ lụt và cung cấp cho người dân các thông tin về dự báo thời tiết và cảnh báo lũ lụt.

VI. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Về Lũ Lụt Đà Nẵng 53 Ký Tự

Nghiên cứu này đã thành công trong việc xây dựng một bản đồ nguy cơ lũ lụt chi tiết và chính xác cho khu vực đồng bằng ven biển Đà Nẵng. Kết quả nghiên cứu cung cấp thông tin hữu ích cho công tác quy hoạch, quản lý rủi ro lũ lụt và xây dựng các biện pháp giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt gây ra. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu để hoàn thiện hơn nữa các phương pháp đánh giá và dự báo lũ lụt, cũng như tìm kiếm các giải pháp phòng chống lũ lụt sáng tạo và hiệu quả hơn.

6.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu và ý nghĩa thực tiễn

Nghiên cứu đã đánh giá đặc điểm địa hình và xây dựng bản đồ nguy cơ lũ lụt cho khu vực nghiên cứu. Bản đồ này có ý nghĩa thực tiễn trong việc hỗ trợ công tác quy hoạch, quản lý và phòng chống lũ lụt. Nghiên cứu cũng góp phần nâng cao nhận thức về rủi ro lũ lụt trong cộng đồng.

6.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo và các khuyến nghị

Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu để cải thiện độ chính xác của các mô hình lũ lụt và đánh giá tác động của biến đổi khí hậu Đà Nẵng đến nguy cơ lũ lụt. Cần khuyến khích sự tham gia của cộng đồng vào quá trình quản lý rủi ro lũ lụt và tăng cường hợp tác giữa các bên liên quan. Nghiên cứu thêm về nước biển dâng Đà Nẵng cũng cần được tiến hành.

Trích đoạn nội dung tài liệu

大阪市立大学大学院創造都市研究科 博士学位申請論文 CHARACTERIZATION OF TOPOGRAPHIC SURFACE AND EVALUATION FOR FLOOD HAZARD ZONATION IN COASTAL LOWLAND OF DANANG CITY, VIETNAM 2017 年 03 月 大阪市立大学大学院創造都市研究科 創造都市専攻創造都市研究領域 D13UD509 Tran, Thi An (トラン, テイ アン) 1 16990036839141000000 ACKNOWLEDGMENT This thesis was completed under the kind assistances of number of people who I am in debt. I would like to take this opportunity to express my gratitude to these people. First of all, my deepest gratitude is sincerely to my supervisor - Prof. Venkatesh Raghavan for his great supervision, support and continuous encouragement during my Ph.D course at Osaka City University.

His guidance always helped me in open-minded thinking and motivated me to be able to pursue my research interests. I greatly appreciate him for patiently listening to me, understanding my weakness and strengthening me when I have any trouble in researching. I learned from him not only research methods but also how to evaluate an issue, writing skills and also many moral guidance. His advises were valuable not only for my study but also for my life in Japan.

He was more than a supervisor for me. My sincere gratitude goes to Prof. Shinji Masumoto, Graduate School of Science for his continuous support for me from the first day I entered this Osaka City University. His immense knowledge and guidance helped me during my research study and he gently pointed me in the right direction when I had mistakes.

Thanks to his great support, I could pass over difficulties and finish my Ph. I would like to express my sincere thanks to Associate Prof. Go Yonezawa and Associate Prof. Daisuke Yoshida for their great support for me in Geoinformatics Lab.

I would like to thank them for giving me useful comments during seminar over last four years which were valuable for my research. I wish to express my gratitude to Dr. Susumu Nonogaki, Geological Survey of Japan for great support for me in DEM generation method. He has given me the guidance in detail, the valuable comments and suggestions that helped me grow up in research.

His developed BS-Horzion program which was investigated in this study is one of the most important tools for the completion of this thesis. Especially thanks to Prof. Kiyoji Shiono, Japan Society of Geoinformatics for his kindly suggestions and corrections for the evaluation of parameters in BS-Horizon DEM generation. My sincere thanks especially goes to my colleagues in Geoinformatics Lab for accompany with me during my course.

The discussion with them were always helpful for improving my study. 2 I also gratefully acknowledge Japanese Ministry of Education, Culture, Sport, Science and Technology for granting me Monbukagakusho - MEXT scholarship to enable me to study in Osaka City University. Also I thank to Graduate School for Creative Cities for their facilities support for my research. Besides, I would also thank to Danang Department of Natural Resource and Environment for providing field survey data which was very important in this research.

I would also like to thank The University of Danang, my professors as well as my colleagues in Faculty of Geography, University of Science and Education, The University of Danang for their support for me to study abroad. Thanks also goes to all of my friends in Japan. With memories of joy and help from them, I will never forget the great times we spent together. Especially thanks to Ms.

Sachiko Raghavan for her kind help in everything during my life in Japan. Last but not least, my unlimited thanks go to my beloved parents for their long- distance support and encouragement in every moment of my life, even though with lot of their difficulties. Especially thanks to my little family, husband and my son for their great love and heartening me up in researching. I could not finish my Ph.D without encouragement from my family.

Whatever I achieved is only to make them happy and proud. 3 TABLE OF CONTENTS. Page ACKNOWLEDGMENTS LIST OF FIGURES LIST OF TABLES ABSTRACT. i Chapter One: INTRODUCTION.

Overview and motivation. Flood situations in Central Vietnam and Danang area. Review of related researches. 6 Chapter 2: FUSION OF OPTICAL STEREO AND InSAR DERIVED GLOBAL DEMs.

Fusion of optical stereo and InSAR derived DEM data. DEM quality assessment .3 Minimizing DEM bias effect .4 DEM fusion algorithm. Filtering the noises for fused DEM. Accuracy assessment for fused DEM.

Limitations of fused DEM. 21 Chapter Three: GENERATION OF HIGH RESOLUTION DEM USING BS-HORIZON METHOD. BS-Horizon theory. Evaluating effects of parameter settings on the BS-Horizon DEM generation.

Equality and inequality constraints. Effect of M and α settings. M and α settings in case of using only equality constraints. Effects of M and α settings for equality-inequality constraint.

Surface characteristics for different inequality constrained intervals. Evaluating effect of m1 and m2 settings. Comparing BS-Horizon DEM generation from equality and equality- inequality constrained data. Selection of appropriate parameters for BS-Horizon DEM generation.

BS-Horizon DEM assessment. 37 Chapter Four: FLOOD HAZARD ZONATION USING MULTI-PARAMETRIC ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP). Study area and data used. DEM generation for study area.

Flood inundation mapping from satellite image. Analytical Hierarchy Process (AHP) method. Causative parameters of flood. Elevation based flood inundation (EFI).

Distance from the river channel (DIST). Topographic Wetness Index (TWI). Determining the weights for parameters of flood hazard. Flood hazard index (FHI) and flood hazard zonation.

49 Chapter Five: DISCUSSIONS AND CONCLUSIONS. 54 5 LIST OF FIGURES. Location of study area and topographic overview. Flowchart of data processing .Correlation between GDEM and Reference DEM before (left) and after (right) filling voids.

Comparing stream networks of global DEMsandReference DEM before (up) and after (down) shifting DEM: (a) GDEM; (b) SRTM. Comparing GDEM and SRTM to Reference DEM: (a) before re-interpolation SRTM and shifting data; (b) after re-interpolation SRTM and shifting data. Correlation of GDEM and SRTM in flat (a) and mountainous (b) areas. A profile of GDEM and SRTM compare to Reference DEM in flat area.

Difference elevation of GDEM and SRTM with respect to Reference DEM from mountain to flat area. Behaviour of GDEM and SRTM to Reference DEM in difference topographic contexts. Landform classification map from SRTM. Weighted averaging used to fused global DEMs.

Result of denoising algorithm (Sun et al. 2007) on fused DEM. Correlation between fused DEM and Reference DEM. Difference in elevation between fused DEM and Reference DEM.

Histogram from the difference elevation maps of SRTM, GDEM and Fused DEM.16: Slope (a), profile curvature (b) and tangential curvature (c) of fused DEM .17: Normal vector of topographic surface (a) and the angular difference between two normal vector (Hodgson and Gaile, 1999). Limitations of Fused DEM compared to reference elevation data. Location of study area including field survey point elevation data (a) and Satellite RapidEye imagery in 2014 (b) of corresponding area. Distribution of field survey point elevation in study area based on different cases of M.

Equality and inequality constraints used in surface estimations. Calculations of R( f ), J( f ) and the resulting Q( f ) in different cases of M and  when using equality constrained data. DEMs generated from equality constrained data using different M and  settings. Representation of R( f ), J( f ) and Q( f ) according to different M and α when using equality-inequality data.

DEMs generated from equality-inequality constrained data using different M and  settings. Surfaces generated from equality constraints and equality-inequality constraints with R( f ) <= 0. DEM generated from equality constraints in different m1 and m2 settings (Parameter M = 200,  = 1. DEM generated from equality constraints in different m1 and m2 settings with R( f ) <= 0.

Location of study area in Vietnam. Flow chart of the flood hazard zonation. ALOS PALSAR on 31st October 2007 (a) and the flood inundation map extracted from PALSAR data (b). Parameters used in AHP based flood hazard zonation.

Flood hazard zonation map of the study area. Correlation between estimated and recorded flood depth data in 2007. 85 7 LIST OF TABLES Page Table 1. Disaster history in Danang, Vietnam from 1997 to 2009.

General information of global DEMs and reference DEM. SRTM before and after interpolation into 30m. Results of GDEM after filling artifacts and shifting. The mean errors of GDEM and SRTM according to land cover map.

Mean of absolute error (MAE) from slope error maps of GDEM and SRTM on each landform area. General statistics for the error of GDEM, SRTM and fused DEM. Comparison of differences in some terrain parameters of GDEM, SRTM and Fused DEM with respect to Reference DEM. Result of angular difference of unit NV between global DEMs, fused DEM and Reference DEM.

Distribution of field survey elevation points in different cases of M. Statistics of DEMs from equality data in different M and  settings. DEMs from equality-inequality data in different M and . Statistics of the surfaces with R( f ) <= 0.

Statistical results of 5m DEMs created from inequality constraints in different intervals. Statistical results of 5m DEMs in different m1 and m2 settings (Input: Equality data, M = 200,  = 1. Statistical results of 5m DEMs in different m1 and m2 settings with R( f ) <= 0. Data used in flood hazard zonation.

Saaty scale for various elements comparison. Pair-wise comparison (PC), normalized values (NV) and corresponding weights for flood hazard parameters. Parameters classes, ratings and corresponding weights. Flood hazard zonation based on FHI.

99 8 ABSTRACT Flooding is one of the most frequent and damage causing natural disaster in Vietnam. Flood occurrence becomes more exacerbated in the coastal areas of Central Vietnam. These areas, especially Danang and Quang Nam provinces were experiencing several flood events in the past. Due to the increasing frequency of flood events, flood hazard zonation become becomes indispensable for evaluation the flood risk in this region.

The topography which directly related to flood hazard but such relationship is still poorly understood. Several methods have been developed for flood hazard zonation using various approaches. Previous studies have been carried out in order to determine the flood potential in Danang City, Vietnam based on hydro-geomorphological methods integrated with remote sensing data (Ho et al., 2012; Do et al. However, those studies reveal limitations in lack of high resolution digital elevation model (DEM) and near-flood events satellite data which leads to generate inaccuracy results in developing a comprehensive flood prevention plan.

This study aims to characterize the topographic surface and evaluation for flood hazard zonation in coastal lowland of Danang City, Vietnam. Digital elevation model (DEM) is one of the most important data source for accurately characterizing the flood hazard potential. Therefore, in the first stage of this study, algorithms for high quality DEM generation was investigated. Firstly, global free DEM data including Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) Global DEM (GDEM) and Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) DEM data were utilized to generate DEM for Danang City.

It is observed that the accuracy of GDEM and SRTM varies depending upon the geomorphological characteristics of target area. Fusion between two global DEMs using geomorphological approach is an appropriate solution to enhance the quality of free DEMs for Danang City, Vietnam. The data fusion technique was applied by weighted averaging of GDEM and SRTM based on the topographic context. Fused DEM were compared with reference DEM to discuss about accuracy and impact of terrain related parameters in variation on DEM quality.

Results indicate that fused DEM has improved accuracy than individual global DEM and most artifacts were successfully eliminated.