CHƯƠNG 1. MO DAU coocoseccecescseceesessssessesesseesesteseiseisessentessississnesssenssesississtsetseesesseseeeaees | 1. Tính cấp thiết của đề tài.2, THỮð TH OS HN BÉ ssessesesndnansoisthdkBhdoittgtGidSS-gia400 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.---- 2 2 2+2++2E+2E+2E+2E+2EEEEE£EE2E+2E+2EE22xzrxerxres 2 CHƯƠNG 2. TONG QUAN TÀI LIỆU.-- 2-22 52222E22EE2EE+EE2EE22E22E222222222222222xe2 4 2.
Tổng quan xói mòn bờ biỄn.- 2 ¿52 S%SE2SE2EE2E22EEE2E125123123212212212112112121222 21. 4 Dials Le KWAI THIẾTT tong 100D DSEDHAEEELYGEEEESIIGCGAISEISGIREGNGGEGHỀHEDNSGIESEIEEIGM4GEqSgiSSErQDdtaBrsgssali 4 đói 30s. DMID (UY ÊN TERI. sesecsss wanna tense Sai et a SSNS WAS 5 2.
Tổng quan khu vực nghiên CU. Vị trí địa lýy. Điều kiện tự MiG eee.3, Điều kiền kidh tẾ s xã HỘ ee 7 2. Tình hình xói mòn bờ biển.
----- 2 2©222S2SE+2E+2EE2E22EE2EE2EE22E2EE222222222222 xe 8 2. Tổng quan phương pháp nghiên cứu.-- 2 2 2 2+22+2E+2EE2EE2EE2EE2ZEZEzEzrrerree 10 ae | m. 10 D710 TT LÍ cua nnngorgderrStonuryesiptbongftotfosg38g028e03AgX0975000000nnGT:580014800NB2G1eSYESuGS20/001000x8niNf 12 2. Tình hình nghiên cứu.
--- 2 22+2s+2E2EE2EE+EEE2EE22E122112212711211711211211111211 11212 eeE 19 a 19 132025: VR TH cn tp is i a nega mom 20 11 CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. Tạo ảnh tô hợp trung vị không mây .crrerrree 26 hs Ti ng ii nư Ggoeeeeeteetdniserhoootibdtsoistibtfii9it0uEnbeidttkocnthaskag4g0sggeptdtguktcpstpiiiiei 28 3. Loại bỏ mặt nước trong dat liền và đảo nhỏ.
Chuyên đổi ranh giới đất liền từ raster sang VecfOr.---2- 2 2+2s+2x+2zz22z2zzzzxee Sl 3. Trích xuất đường bờ biển. Biên tập dit liệu đường cơ sở, đường bờ biển, mặt cắt ngang. Phân tích tốc độ thay đổi đường ber ĐI aaeccasokicecknaodsainiddcgagfk gio <0 38 3.
Dự báo đường bờ biển trong tương lai.---2- 2-52 52222222+22E2EE2EEz£Ez£Ezzrzrrerxer 39 CHUONG 4. KET QUA, THẢO LUẬN .--- 5-52 2+S<+E£EE+EEEE2EEEE2 2122212112122 2e, 40 4. Đường bờ biển hàng năm trong giai đoạn 2013 — 2023. Tốc độ thay đổi đường bờ biển trong giai đoạn 2013 — 2023.
Đường bờ biển dự báo đến năm 2033, 20443.----- ¿+22 +2+2E+EE+E2E2E22E2E22222222xe2 47 TW 6 na. KET LUẬN, KIEN NGHỊ. 2 2 2+S£SE+E£EE2E£EE2EE2E2E2E2322122221222 22x 53 5. Kiến nghii oie cceecccesesscsessessessesvesvesessessesecsvssesssssssnssssessssssssseessessesssassnssessessesesassess 53 TÀI LIEU THAM KHAO (oie ccccccccccsscsscssesessesesseeesseesecsvsesseesssevessevsesstsessesesevssseveeseeseveees 54 PHU LUC ooicceccccscessesssessesssessessessesssessvessesseessesssessvessessesssessuessessiessesssesssssesasessesasessesaseesees 59 iv DANH MUC VIET TAT AWEI Automatic Water Extraction Index (Chi số trích xuất nước tự động) DSAS Digital Shoreline Analysis System (Hệ thống phân tích đường bờ kỹ thuật số) ENVI ENvironment for Visualizing Images (Phần mềm xử lý và phân tích ảnh) EPE End Point Rate (Tỷ lệ điểm cuối) EPRunc Uncertainty of the End Point Rate (Sai số của ty lệ điểm cuối) GIS Geographic Information System (Hệ thống thông tin địa lý) LỚI Confidence Interval of Linear Regression (Khoảng tin cậy của hồi quy tuyến tính) LIDAR Light Detection And Ranging (Thiết bị phát hiện và đo khoảng cách bằng ánh sáng) LR? R-squared of Linear Regression (Hệ số xác định của hồi quy tuyến tính) LRR Least Regression Rate (Tỷ lệ hồi quy bình phương cực tiểu) LSE Standard Error of Linear Regression (Sai số chuẩn của hồi quy tuyến tính) NIR Near Infrared (Cận hồng ngoai) NSM Net Shoreline Movement (Chuyén động bờ biển ròng) OLI Operational Land Imager (May chụp ảnh mặt đất hoạt động) SCE Shoreline Change Envelope (Pham vi thay đôi đường bờ) SWIR ShortWave InfraRed (Hồng ngoại sóng ngắn) TIRS Thermal InfraRed Sensor (Cảm biến hồng ngoại nhiệt) WCI Confidence Interval of Weighted Linear Regression (Khoảng tin cậy của hồi quy tuyến tinh có trong số) WLR Weighted Linear Regression Rate (Tỷ lệ hồi quy bình phương cực tiểu có trọng số) WR? R-squared of Weighted Linear Regression (Hệ số xác định của hồi quy tuyến tính có trọng số) WSE Standard Error of Weighted Linear Regression (Sai số chuẩn của hồi quy tuyến tính có trọng số) DANH MUC BANG BIEU Bang 2.
Diện tích xói lở vùng cửa sông ven biển Cần Giờ giai đoạn 1994 — 2008. Các chỉ số thông kê và độ không chắc chắn trong DSAS. Kênh phổ và độ phân giải không gian của Landsat §. Chiều dai đường bờ biển theo từng phân đoạn và từng năm.
Thống kê mô ta chỉ số NSM. Thống kê mô ta chỉ số SCE. 2 22 +S+SE+SE2EE2EEE2EEEEE222222252252212222222222Xe2 44 Bang 4. Thống kê mô tả chỉ số EPR.--- 2 2 222S2E2SE22E2EE22122122323223222122222xe.
Thống kê mô tả chỉ số LRR.- 2-2-2 SS£2S22E£SE£EE£EE2E22E22E2E22E222222222zxe2 47 Bang 4. Giá trị bồi tụ, xói lở lớn nhất ở các đoạn trong năm 2033 và 2043. 48 VI DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2. Định nghĩa và vị trí của đường bờ biển trong các lĩnh vực nghiên cứu và ứng CUTS KHAO (Naess eee eee ee ee ee 4 Hình 2.
Bản đồ hành chính huyện Cần Gid. Mối quan hệ giữa số liệu thống kê thay đôi đường bờ biển giữa chuyển động đường bờ rong (NSM), tỷ lệ diém cuôi (EPR) và phạm vi thay đôi đường bờ (SCE). Mô tả tốc độ hồi quy tuyến tính (LRR). -- 222 22S22S22E22E22E22E2222Ez22z2xe2 15 Hình 2.
Mô tả sai số chuẩn của hồi quy tuyến tính (LSE). Mô tả khoảng tin cậy của hồi quy tuyến tính (L,C]). Mô tả tỉ lệ hồi quy bình phương cực tiểu có trọng số (WLR). So sánh dự báo đường bờ biển bang cách sử dụng bộ lọc Kalman so với hồi quy gt) i 18 Hình 3.
Các điểm khảo sát thực địa. Tiến trình thực hiện. ¿2 2 +S+SE+E£SE2E£EEEEEEEEEEE121521211212112121121 11111. Code tạo ảnh tổ hợp trung vị không mây cho năm 2020.
Ảnh tô hợp trung vị năm 2020 (RGB = 432). Code trích xuất mặt nước .--- 2 2+2 +s+2E+EE2EE2E22E2122122121121211111 21122 2x 29 Hình 3. Mặt nước trích xuất cho năm 2020.-- + 2 +SE+E£EE+E£EE£EEEEEEEEEEEEEErrxrrrrxred 29 Hình 3. Code loại bỏ mặt nước trong đất liền và đảo nhỏ.
Mặt nước sau khi loại bỏ mặt nước trong đất liền và đảo nhỏ năm 2020. Code chuyên ranh giới đất liền từ raster sang Vecor. Ranh giới đất liền dang vector năm 2020.--- 2 2+222222E+£E+EE2E222z22zzxe2 sỹ Hình 3.11 Code trích xuất đường bờ biễn. Đường bờ biển năm 2020.
Dữ liệu đường cơ sở với phần không gian (bên trai) và thuộc tính (bên phải) 34 Hình 3. Dữ liệu đường bờ bién với phan không gian (bên trái) và thuộc tính (bên phải) =7. Dữ liệu đầu vào được lưu trong cơ sở dit liệu địa lý.------2-2-s5cs2 35 Vii Hình 3. Thiết lập các thông số cho đường cơ SỞ.
Thiết lập các thông số cho đường bờ biễn. Thiết lập các thông số cho mặt cắt ngang. Mặt cắt ngang chưa biên tập (bên trái) va đã biên tập (bên phải). Mặt cắt ngang tạo từ DSAS sau khi biên tập.-----22 522 522222z2zz2xe2 38 Hình 3.
Thiết lập các thông số cho tính toán thay đôi đường bờ biển. Thiết lập các thông số cho dự báo đường bờ biển trong tương lai. Bản đồ đường bờ biển hang năm trong giai đoạn 2013 — 2023. Biến động chiều dài đường bờ biển của các đoạn so với năm trước.
Ban đồ chỉ số NSM (m) của đường bờ biển trong giai đoạn 2013 — 2023. Ban đồ chỉ số SCE (m) của đường bờ bién trong giai đoạn 2013 — 2023. Ban đồ chỉ số EPR (m/năm) của đường bờ biển trong giai đoạn 2013 — 2023. Bản đồ chỉ số LRR (m/năm) của đường bờ biển trong giai đoạn 2013 — 2023.
Bản đồ dự báo đường bờ biển đến năm 2033, 2043. Bờ biển và kè tại điểm khảo sát số 5.----2- 252 SSE‡ESEE2EEEEEEEEEEEEeErEerrrei 50 Hình 4. Bờ biển và kè tại điểm khảo sát $6 6.---2- 2 S2+E2EE2ESEEEES2E2EE2EEEE2EEEEeErre, 50 Hình 4. Bờ biển tại điểm khảo sát số 7.
Bờ biển và kè tại điểm khảo sát số 23.-- 22+ S2+S22E22E22E2E2EE22222222e xe 5] Hình 4. Bờ biển và kè tại điểm khảo sát số 38.--- 2 2+2 +s+ES£E+E£EeErErrxrrerxred 51 Hình 4. Bờ biển và kè tại điểm khảo sát số 4] oo.cceeeccccccseccccesesececeesesecsesesesevsesesevevseseceees 52 vill CHUONG 1. Tính cấp thiết của đề tài Xói mòn bờ biển dang trở thành vấn đề cấp bách, đe dọa trực tiếp đến các khu vực ven biển trên toàn thế giới.
Sự kết hợp giữa mực nước biển dâng cao và các hiện tượng thời tiết cực đoan như bão tố, lũ lụt đã đẩy nhanh tốc độ xói mòn bờ biển (Hà Quang Hải và Nguyễn Ngọc Tuyến, 2011). Sự hao mòn trầm tích dẫn đến quỹ trầm tích bị cạn kiệt làm mat cân bằng cũng dẫn đến hiện tượng xói mòn bờ biển (Nguyễn Thị Minh Phương và Nguyễn Thị Hồng Tình, 2022). Nguyên nhân gây xói mòn bắt nguồn từ tự nhiên như tác động của sóng biên, ảnh hưởng của biến đổi khí hậu, quá trình vận chuyền và tích tụ bùn cát trên bề mặt bãi biển, thiếu hụt nguồn bùn cát cung cấp từ sông ra biển. Bên cạnh đó, con người cũng gây ra xói mòn bờ biển do các hoạt động khai thác khoáng sản quá mức, nạo vét cát gan bờ, xây dựng các công trình ven biển như đê, đập, làm đường, xây dựng nhà cửa tạo các bề mặt không thắm nước gây ra hiện tượng sóng phản xạ (Trần Thanh Tùng và Janvan de Graaff, 2006).
Hậu quả của xói mòn bờ biển không chỉ gây mat di môi trường sống của các sinh vật biển, mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến cuộc sống con người như mat đi điện tích đất liền, hạ tầng ven biển bị đe dọa, gây ô nhiễm môi trường (Hà Quang Hải và Nguyễn Ngọc Tuyến, 2011). Huyện Cần Giờ thuộc TP. Hồ Chí Minh nam ở phía Nam của Việt Nam, tiếp giáp với các tỉnh Bình Dương, Đồng Nai, Ba Rịa — Vũng Tau, Long An và Tiền Giang, là huyện duy nhất của TP. Hồ Chí Minh có biển (Nguyễn Hoàng Thái và cộng sự, 2022).
Đây là vùng đất thấp ven biển bị tác động mạnh do sự dâng cao mực biển bởi biến đổi khí hậu với 20 km chiều dài đường bờ biển. Trong giai đoạn 1985 - 2008, quá trình xói mòn tại khu vực này xảy ra với tốc độ trung bình 5-12 m/năm, có những thời đoạn tới 22 m/năm doc theo bờ biển và các cửa sông (Hà Quang Hải và Nguyễn Ngọc Tuyến, 2011). Trong giai đoạn 2012 — 2016, khu vực sông Gò Gia có tốc độ thay đổi đường bờ không đáng kể và tương đối ôn định với khoảng 0,5 m/năm và tổng chiều đài bên bờ phải của sông có đấu hiệu xói mòn khoảng 28%. Trong giai đoạn 2016 — 2020, sông Gò Gia bắt đầu có dấu hiệu xói mòn rõ ràng hơn, cu thé phan lớn chiều dai sông ở hai bên bờ phải và bờ trái, chiều dai xói lần lượt là 77,19 và 69,91%, có những vị trí xói mòn đến hơn 50 m và chiều dài khoảng 1 250 m với tông điện tích sat lở lên đến hơn 1 ha.
Giai đoạn 2016 — 2020 được xem là giai đoạn xói mòn nghiêm trọng ở sông Gò Gia vì bắt đầu xuất hiện nhiều vị trí xói mòn với tốc độ thay déi đáng ké (Nguyễn Thị Bảy và cộng sự, 2022). Những năm 70 của thé kỷ XIX, việc theo dõi biến động đường bờ gắn liền với bản đồ địa hình vì chưa có nguồn đữ liệu sẵn có dé sử dụng, đây được xem là sự khởi đầu của việc lập ban đồ theo đõi đường bờ biển. Việc áp dụng viễn thám trong nghiên cứu đường bờ là thành tựu lớn nhất trong công cuộc theo dõi biến động của đường bờ biển. Cùng với sự tiến bộ của khoa học kỹ thuật, viễn thám ngày càng được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu về biến đổi đường bờ biên bởi các ưu điểm vượt trội mà nó dem lại.