Đánh Giá Quá Trình Xói Mòn Bờ Biển Cần Giờ Giai Đoạn 2013 - 2023 Bằng GIS và Viễn Thám

Khóa luận phân tích ứng dụng GIS và viễn thám trong đánh giá xói mòn bờ biển Cần Giờ giai đoạn 2013-2023, cung cấp cái nhìn sâu sắc về biến đổi môi trường.

• Tác giả: Phạm Ngô Phú Khánh
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Duy Liêm
• Trường học: Trường Đại Học Nông Lâm
• Chuyên ngành: Hệ thống Thông tin
• Đề tài: Đánh Giá Quá Trình Xói Mòn Bờ Biển Cần Giờ Giai Đoạn 2013 - 2023 Bằng GIS và Viễn Thám
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÀI LIỆU
• 2.1. Tổng quan xói mòn bờ biển
• 2.1.1. Khái niệm
• 2.1.2. Nguyên nhân
• 2.2. Tổng quan khu vực nghiên cứu
• 2.3. Tình hình xói mòn bờ biển
• 2.4. Tổng quan phương pháp nghiên cứu
• 2.5. Tình hình nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Tạo ảnh tổ hợp trung vị không mây
• 3.2. Loại bỏ mặt nước trong đất liền và đảo nhỏ
• 3.3. Trích xuất đường bờ biển
• 3.4. Dự báo đường bờ biển trong tương lai
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ, THẢO LUẬN
• 4.1. Đường bờ biển hàng năm trong giai đoạn 2013 - 2023
• 4.2. Tốc độ thay đổi đường bờ biển trong giai đoạn 2013 - 2023
• 4.3. Đường bờ biển dự báo đến năm 2033, 2043
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Đánh Giá Quá Trình Xói Mòn Bờ Biển Cần Giờ

Quá trình xói mòn bờ biển Cần Giờ đã trở thành một vấn đề nghiêm trọng trong những năm gần đây. Nghiên cứu này nhằm mục đích đánh giá sự thay đổi của đường bờ biển từ năm 2013 đến 2023 bằng cách sử dụng công nghệ GIS và viễn thám. Việc áp dụng các công nghệ hiện đại giúp cung cấp cái nhìn sâu sắc về tình hình xói mòn và bồi tụ tại khu vực này.

1.1. Khái Niệm Về Xói Mòn Bờ Biển

Xói mòn bờ biển là quá trình mất mát trầm tích do tác động của sóng, gió và dòng chảy. Hiện tượng này không chỉ ảnh hưởng đến môi trường mà còn tác động đến đời sống của người dân ven biển.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu này không chỉ cung cấp thông tin về tình trạng xói mòn mà còn hỗ trợ cho việc lập kế hoạch quản lý bờ biển hiệu quả hơn, bảo vệ tài nguyên thiên nhiên và phát triển bền vững.

II. Vấn Đề Xói Mòn Bờ Biển Tại Cần Giờ Thách Thức Và Nguyên Nhân

Xói mòn bờ biển Cần Giờ đang diễn ra với tốc độ đáng báo động. Các nguyên nhân chính bao gồm sự tác động của biến đổi khí hậu, mực nước biển dâng cao và các hoạt động của con người. Những yếu tố này đã làm gia tăng tình trạng xói mòn, đe dọa đến môi trường sống và hạ tầng ven biển.

2.1. Nguyên Nhân Tự Nhiên Của Xói Mòn

Các yếu tố tự nhiên như sóng lớn, dòng chảy và mực nước biển dâng cao là những nguyên nhân chính dẫn đến xói mòn bờ biển. Những hiện tượng này thường xảy ra trong mùa bão, làm gia tăng tốc độ xói mòn.

2.2. Nguyên Nhân Do Con Người

Các hoạt động như khai thác khoáng sản, xây dựng công trình ven biển và nạo vét cát đã làm gia tăng tình trạng xói mòn. Những hành động này không chỉ làm giảm lượng trầm tích mà còn làm thay đổi cấu trúc bờ biển.

III. Phương Pháp Nghiên Cứu Đánh Giá Xói Mòn Bờ Biển Bằng GIS Và Viễn Thám

Nghiên cứu sử dụng công nghệ GIS và viễn thám để đánh giá quá trình xói mòn bờ biển Cần Giờ. Phương pháp này cho phép thu thập dữ liệu chính xác và nhanh chóng, từ đó phân tích sự thay đổi của đường bờ biển qua các năm.

3.1. Sử Dụng Dữ Liệu Vệ Tinh Landsat 8

Dữ liệu từ vệ tinh Landsat-8 được sử dụng để trích xuất đường bờ biển hàng năm. Phương pháp phân ngưỡng Otsu giúp xác định chính xác vị trí của đường bờ biển.

3.2. Phân Tích Tốc Độ Thay Đổi Đường Bờ Bằng DSAS

Hệ thống Phân tích Đường bờ Kỹ thuật số (DSAS) được áp dụng để phân tích tốc độ thay đổi của đường bờ biển. Phương pháp này cho phép đánh giá chính xác mức độ xói mòn và bồi tụ.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Bản Đồ Đường Bờ Biển Cần Giờ Giai Đoạn 2013 2023

Kết quả nghiên cứu đã tạo ra bản đồ đường bờ biển Cần Giờ qua từng năm từ 2013 đến 2023. Bản đồ này cho thấy sự thay đổi rõ rệt về chiều dài và hình dạng của đường bờ biển, từ đó cung cấp thông tin quan trọng cho việc quản lý bờ biển.

4.1. Bản Đồ Tốc Độ Thay Đổi Đường Bờ Biển

Bản đồ tốc độ thay đổi đường bờ biển cho thấy các khu vực xói mòn nghiêm trọng và bồi tụ. Kết quả cho thấy tốc độ xói mòn mạnh nhất lên đến 24,62 m/năm.

4.2. Dự Báo Đường Bờ Biển Đến Năm 2033 2043

Dự báo cho thấy xu hướng xói mòn và bồi tụ sẽ tiếp tục gia tăng trong những năm tới. Điều này nhấn mạnh sự cần thiết phải có các biện pháp bảo vệ bờ biển hiệu quả.

V. Kết Luận Và Kiến Nghị Về Quản Lý Bờ Biển Cần Giờ

Kết luận từ nghiên cứu cho thấy quá trình xói mòn bờ biển Cần Giờ đang diễn ra với tốc độ đáng lo ngại. Cần có các biện pháp quản lý bờ biển hiệu quả để bảo vệ tài nguyên và môi trường sống tại khu vực này.

5.1. Đề Xuất Các Biện Pháp Quản Lý

Các biện pháp như xây dựng kè chắn sóng, trồng cây ven biển và quản lý khai thác tài nguyên cần được thực hiện để giảm thiểu xói mòn.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Tương Lai

Nghiên cứu cần tiếp tục theo dõi biến động đường bờ biển và đánh giá hiệu quả của các biện pháp quản lý đã thực hiện. Việc áp dụng công nghệ mới sẽ giúp cải thiện độ chính xác trong đánh giá.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Xói mòn bờ biển là hiện tượng suy thoái địa mạo nghiêm trọng diễn ra tại nhiều vùng ven biển trên thế giới dưới tác động tổng hợp của biến đổi khí hậu, nước biển dâng, sự gia tăng các hiện tượng thời tiết cực đoan và tình trạng suy giảm nguồn bùn cát bồi lắng từ thượng nguồn. Bên cạnh các yếu tố tự nhiên, các hoạt động nhân sinh như khai thác khoáng sản cát sỏi ven bờ, nạo vét luồng tàu, xây dựng đê kè kiên cố gây phản xạ sóng và suy giảm thảm thực vật rừng ngập mặn cũng thúc đẩy quá trình xói lở diễn ra phức tạp hơn.

Huyện Cần Giờ là huyện duy nhất giáp biển của Thành phố Hồ Chí Minh với bờ biển dài khoảng 20 km và mạng lưới sông ngòi chiếm 32% tổng diện tích tự nhiên. Địa hình Cần Giờ chủ yếu là đầm lầy rừng ngập mặn trũng thấp (độ cao trung bình 0,6 – 0,7 m), nền đất bùn sét bở rời và chịu tác động trực tiếp của chế độ bán nhật triều có biên độ lớn (2 – 4 m). Các nghiên cứu giai đoạn trước cho thấy đường bờ Cần Giờ liên tục biến động với tốc độ xói lở trung bình 5 – 12 m/năm (giai đoạn 1985 – 2008) và cục bộ lên tới hơn 50 m tại một số phân đoạn sông ngòi giai đoạn 2016 – 2020. Việc giám sát và định lượng biến động đường bờ bằng phương pháp khảo sát trắc địa truyền thống gặp nhiều trở ngại do diện tích rộng lớn, địa hình bùn lầy chia cắt và chi phí tốn kém. Do đó, việc ứng dụng công nghệ Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS), điện toán đám mây Google Earth Engine (GEE) và ảnh viễn thám đa thời gian là giải pháp kỹ thuật cần thiết để giám sát diễn biến xói lở bờ biển.

Khóa luận xác định mục tiêu chung là đánh giá quá trình xói mòn bờ biển Cần Giờ giai đoạn 2013 – 2023 nhằm cung cấp cơ sở dữ liệu không gian hỗ trợ công tác quy hoạch đô thị và quản lý bền vững dải ven biển. Các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể được đánh số bao gồm:

1. Trích xuất đường bờ biển huyện Cần Giờ qua từng năm trong giai đoạn 2013 – 2023 từ dữ liệu ảnh vệ tinh quang học.
2. Phân tích tốc độ và xu hướng thay đổi đường bờ biển trong giai đoạn 2013 – 2023 bằng các chỉ số thống kê không gian.
3. Dự báo vị trí đường bờ biển Cần Giờ đến các mốc thời gian tương lai năm 2033 và năm 2043.

• Đối tượng nghiên cứu: Quá trình xói mòn và biến động không gian của đường bờ biển.
• Phạm vi không gian: Toàn bộ dải bờ biển và các cửa sông tiếp giáp biển thuộc địa giới hành chính huyện Cần Giờ, Thành phố Hồ Chí Minh (chia thành 5 phân đoạn chính: Sông Soài Rạp – Sông Đồng Tranh, Sông Đồng Tranh – Sông Ngã Bảy, Sông Ngã Bảy – Sông Thêu, Cù lao Con Chó, Đảo Thạnh An).
• Phạm vi thời gian: Dữ liệu ảnh vệ tinh quan sát liên tục 11 năm từ năm 2013 đến năm 2023; khoảng thời gian dự báo là 10 năm (2033) và 20 năm (2043).
• Giới hạn đề tài: Khóa luận bỏ qua bước đánh giá độ chính xác định lượng của đường bờ biển trích xuất so với dữ liệu chuẩn trắc địa địa hình.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận tiếp cận định nghĩa đường bờ biển dưới góc độ viễn thám: đường bờ biển là ranh giới phân tách giữa mặt nước và đất liền tại thời điểm vệ tinh chụp ảnh (mực nước tức thời - instantaneous water line). Hiện tượng xói mòn bờ biển được định nghĩa là sự hao hụt dần trầm tích bãi biển do mất cân bằng giữa năng lượng động lực học (sóng, dòng chảy triều) và lực cản của trầm tích bờ.

Tác giả thiết lập quy trình tích hợp giữa nền tảng điện toán đám mây Google Earth Engine (GEE) và phần mềm ArcGIS Desktop thông qua công cụ Hệ thống Phân tích Đường bờ Kỹ thuật số (Digital Shoreline Analysis System - DSAS v5.0 do Cơ quan Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ - USGS phát triển).

Hạng mục	Chi tiết kỹ thuật và mô hình áp dụng
Nền tảng xử lý dữ liệu	Google Earth Engine (xử lý tiền kỳ ảnh, trích xuất vector) và ArcGIS Desktop (biên tập geodatabase, chạy mô hình DSAS).
Chỉ số viễn thám	Chỉ số trích xuất nước tự động AWEI (Automated Water Extraction Index): $\text{AWEI} = 4 \times (\text{Green} - \text{SWIR1}) - (0,25 \times \text{NIR} + 2,75 \times \text{SWIR2})$.
Thuật toán phân ngưỡng	Phân ngưỡng tự động Otsu tối đa hóa phương sai giữa hai lớp đất và nước: $\text{Inter-class variation} = S_1 S_2 (\mu_1 - \mu_2)^2$.
Xử lý hình thái học	Loại bỏ mặt nước nội địa (ngưỡng diện tích 2.500 m) và đảo nhỏ ngoài khơi (ngưỡng diện tích 700 m) bằng hàm reduceConnectedComponents; tạo vùng đệm âm $-1$ pixel ($-30\text{ m}$) để trích xuất polyline.
Chỉ số thống kê DSAS	- Chuyển động bờ biển ròng (NSM - Net Shoreline Movement). - Phạm vi thay đổi đường bờ (SCE - Shoreline Change Envelope). - Tỷ lệ điểm cuối (EPR - End Point Rate). - Tỷ lệ hồi quy bình phương cực tiểu (LRR - Linear Regression Rate).
Mô hình dự báo	Bộ lọc Kalman (Kalman Filter) tích hợp trong DSAS, kết hợp chuỗi vị trí quan sát lịch sử và tỷ lệ suy giảm tuyến tính để ngoại suy vị trí bờ biển năm 2033 và 2043 kèm dải bất định (Uncertainty band).

Nguồn dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu gồm ba nhóm chính:

• Ảnh vệ tinh Landsat 8 (cảm biến OLI/TIRS): Dữ liệu mức L2 (phản xạ bề mặt - Surface Reflectance), độ phân giải không gian 30 m đối với các kênh quang học/hồng ngoại, thu thập liên tục hàng năm giai đoạn 2013 – 2023 từ USGS.
• Bản đồ hành chính Thành phố Hồ Chí Minh: Định dạng File Geodatabase (.gdb), hệ tọa độ quốc gia VN-2000 kinh tuyến trục $105^\circ45'$, múi chiếu $3^\circ$, do Ủy ban Nhân dân TP.HCM ban hành năm 2023.
• Dữ liệu khảo sát thực địa: Thực hiện từ ngày 22/06/2024 đến 23/06/2024 dọc tuyến Mũi Đồng Tranh đến Mũi Cần Thạnh tại 45 điểm mẫu, thu thập tọa độ GPS, hình thái bờ, hiện trạng đê kè bê tông/đá hộc, thảm phủ rừng ngập mặn và phỏng vấn người dân địa phương.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Mở đầu

Chương này làm rõ tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu xói lở bờ biển dưới bối cảnh biến đổi khí hậu và tác động nhân sinh tại huyện Cần Giờ. Tác giả trình bày tổng quan các nghiên cứu viễn thám đường bờ từ thập niên 1970 đến nay, chỉ ra ưu thế của viễn thám đa thời gian so với đo đạc thực địa. Đồng thời, chương 1 xác định rõ mục tiêu tổng quát, 3 mục tiêu cụ thể, đối tượng nghiên cứu (hiện tượng xói mòn), phạm vi không gian (đường bờ biển Cần Giờ) và thời gian (2013 – 2023, dự báo đến 2043), cùng giới hạn lược bỏ đánh giá độ chính xác đường bờ.

Chương 2. Tổng quan tài liệu

Chương 2 hệ thống hóa cơ sở lý luận về xói mòn bờ biển, bao gồm các định nghĩa đường bờ theo từng chuyên ngành (địa lý tự nhiên, địa tin học, hàng hải, viễn thám) và phân tích nhóm nguyên nhân tự nhiên (sóng, triều, bão dâng, thiếu hụt trầm tích) lẫn nhân tạo (nạo vét luồng cát, đê kè cản dòng trầm tích ven bờ).

Tác giả mô tả chi tiết điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội Cần Giờ: diện tích tự nhiên 70.445,34 ha, mạng lưới sông ngòi chiếm 32%, biên độ triều cao nhất Việt Nam (đỉnh triều đạt 3,6 – 4,1 m phía Nam và 2,8 – 3,3 m phía Bắc). Tình hình xói lở lịch sử được tổng hợp qua các mốc: giai đoạn 1985 (xói 4 – 12 m/năm), giai đoạn 1994 – 2008 (thị trấn Cần Thạnh xói trung bình 1,98 ha/năm, Gò Công Đông xói 7,21 ha/năm, mũi Cần Giờ xói 1,02 ha/năm), giai đoạn 2012 – 2020 trên sông Gò Gia (giai đoạn 2016 – 2020 xói lở chiếm 77,19% bờ phải và 69,91% bờ trái).

Phần tổng quan phương pháp mô tả các vệ tinh quang học (Landsat, Sentinel, ALOS), công nghệ Radar (SAR), LiDAR, thiết bị bay không người lái (UAV), các chỉ số nước (NDWI, MNDWI, AWEI), chỉ số thực vật (NDVI) và các công cụ GIS (ArcGIS, ENVI, ERDAS Imagine, QGIS). Tác giả phân tích chi tiết công cụ DSAS và cơ sở toán học của các chỉ số thống kê (NSM, SCE, EPR, EPRunc, LRR, LSE, LCI, $LR^2$, WLR, WSE, WCI, $WR^2$) cùng thuật toán lọc Kalman trong dự báo đường bờ. Chương này cũng tổng quan các công trình nghiên cứu trong nước (cửa sông Hậu, Mũi Cà Mau, Phan Thiết, Cần Giờ) và quốc tế (Ấn Độ, Indonesia).

Tiến trình nghiên cứu 9 bước:
(1) Thu thập dữ liệu Landsat 8 & bản đồ hành chính 

Chương 3. Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 trình bày chi tiết tiến trình kỹ thuật gồm 9 bước thực hiện:

• Bước 1 – 2: Lọc tập ảnh Landsat 8 theo phạm vi không gian mở rộng 13,12 km từ đường bờ ngoài cùng; lọc bỏ pixel mây và bóng mây qua kênh QA_PIXEL và QA_RADSAT; tạo ảnh tổng hợp trung vị (median composite) cho các kênh quang học B2 – B7.
• Bước 3 – 6 (trên GEE): Tính chỉ số AWEI cho ảnh trung vị; áp dụng hàm tính ngưỡng Otsu tự động nhằm tạo ảnh nhị phân đất – nước; loại bỏ vùng nước nội địa ($> 2.500\text{ m}$) và các đảo nhỏ ngoài biển ($< 700\text{ m}$) bằng hàm reduceConnectedComponents; chuyển đổi ranh giới đất liền từ raster sang vector qua hàm reduceToVectors; đơn giản hóa hình học và tạo vùng đệm âm $-30\text{ m}$ để xuất đường bờ biển hàng năm dạng Polyline.
• Bước 7 – 9 (trên ArcGIS Desktop & DSAS): Xây dựng lớp đường cơ sở (Baseline) ngoài khơi (Offshore, hướng đất liền nằm bên trái) cách đường bờ 125 m chia làm 5 phân đoạn; hợp nhất lớp đường bờ 11 năm gán độ bất định 30 m; tạo hệ thống mặt cắt ngang (transects) cách nhau 100 m, chiều dài tìm kiếm 1.000 m, khoảng làm trơn 500 m; xóa thủ công các mặt cắt giao nhau lỗi; chạy mô hình tính toán 4 chỉ số (SCE, NSM, EPR, LRR) với độ tin cậy 90% và ngưỡng giao cắt 11 năm; thiết lập chức năng BETA Shoreline Forecasting chạy mô hình Kalman Filter dự báo đường bờ năm 2033 và 2043.

Chương 4. Kết quả, thảo luận

Chương này công bố các kết quả định lượng:

• Chiều dài đường bờ toàn huyện biến động trong khoảng 95,49 – 102,11 km (đạt cực đại 102,11 km vào năm 2014 và cực tiểu 95,49 km vào năm 2018).
• Đánh giá chi tiết 5 phân đoạn bờ biển:
  1. Đoạn 1 (Sông Soài Rạp – Sông Đồng Tranh): Chiều dài dao động 20,37 – 21,21 km, diễn biến bồi tụ chiếm ưu thế với tốc độ bồi tụ mạnh nhất đạt 25,49 m/năm.
  2. Đoạn 2 (Sông Đồng Tranh – Sông Ngã Bảy): Chiều dài biến động mạnh từ 47,33 km (2020) đến 52,31 km (2015), xói mòn chiếm ưu thế và tốc độ xói mòn mạnh nhất đạt 24,62 m/năm.
  3. Đoạn 3 (Sông Ngã Bảy – Sông Thêu): Chiều dài giảm sâu vào năm 2018 (xuống 15,21 km so với 17,67 km năm 2013) do xói lở cục bộ trước khi phục hồi nhẹ.
  4. Đoạn 4 (Đảo Thạnh An): Chiều dài dao động quanh 5,78 km, tương đối ổn định nhờ hệ thống kè bờ bảo vệ.
  5. Đoạn 5 (Cù lao Con Chó): Chiều dài tăng đều từ 5,47 km (2013) lên 6,41 km (2023) do quá trình bồi lắng tự nhiên.
• Kết quả mô phỏng bộ lọc Kalman dự báo đến năm 2033 và 2043 cho thấy xu thế xói lở và bồi tụ tiếp tục phân hóa sâu sắc và mở rộng biên độ dịch chuyển tại tất cả các phân đoạn.
• Đối chiếu thực địa tại 45 điểm khảo sát khẳng định các khu vực có kè kiên cố (thị trấn Cần Thạnh, xã Thạnh An) đường bờ duy trì ổn định; các khu vực bãi bùn hở không có công trình bảo vệ chịu xói lở mạnh.

Chương 5. Kết luận, kiến nghị

Tổng kết toàn bộ các kết quả đạt được về biến động đường bờ và đưa ra các khuyến nghị quản lý đê kè, giám sát vùng bờ Cần Giờ.

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng chính

Biến động chiều dài đường bờ và các chỉ số động lực học đường bờ Cần Giờ giai đoạn 2013 – 2023 được tổng hợp theo các phân đoạn nghiên cứu:

Phân đoạn bờ biển	Phạm vi không gian	Chiều dài ban đầu (2013)	Chiều dài biến động (2013–2023)	Đặc trưng diễn biến xói lở / bồi tụ
Đoạn 1	Sông Soài Rạp – Sông Đồng Tranh	20,38 km	20,37 – 21,21 km	Bồi tụ chiếm ưu thế; tốc độ bồi tụ cực đại đạt 25,49 m/năm.
Đoạn 2	Sông Đồng Tranh – Sông Ngã Bảy	50,73 km	47,33 – 52,31 km	Xói mòn chiếm ưu thế; tốc độ xói lở cực đại đạt 24,62 m/năm.
Đoạn 3	Sông Ngã Bảy – Sông Thêu	17,67 km	15,21 – 17,67 km	Biến động mạnh, chiều dài suy giảm mạnh nhất vào năm 2018 (15,21 km).
Đoạn 4	Đảo Thạnh An	5,78 km	Duy trì ổn định	Biến động thấp nhờ có hệ thống kè đá kiên cố bảo vệ quanh đảo.
Đoạn 5	Cù lao Con Chó	5,47 km	5,47 – 6,41 km	Xu hướng bồi đắp bãi triều liên tục qua các năm, tăng dần chiều dài.
Toàn huyện	Tổng thể bờ biển Cần Giờ	—	95,49 – 102,11 km	Đạt cực đại năm 2014 (102,11 km) và cực tiểu năm 2018 (95,49 km).

Kết quả dự báo đường bờ bằng bộ lọc Kalman chỉ ra rằng từ năm 2023 đến 2043, các khu vực cửa sông chịu tác động trực tiếp của sóng và dòng triều mạnh (như đoạn cửa sông Đồng Tranh – Ngã Bảy) sẽ tiếp tục bị khoét sâu vào đất liền, trong khi khu vực bãi nông cửa sông Soài Rạp duy trì xu thế bồi lắng mở rộng ra phía biển.

Đề xuất và kiến nghị của tác giả

• Tiếp tục duy trì, nâng cấp và hoàn thiện hệ thống kè chắn sóng tại các điểm xung yếu dọc bờ biển Cần Giờ, đặc biệt tại khu vực mũi Đồng Hòa và thị trấn Cần Thạnh.
• Cần có các biện pháp khoanh vùng bảo vệ và trồng bổ sung rừng ngập mặn phòng hộ ven biển nhằm giữ bùn cát tự nhiên và giảm thiểu năng lượng sóng tác động vào chân bờ.
• Kết hợp giám sát định kỳ đường bờ biển bằng công nghệ viễn thám vào quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội và quy hoạch sử dụng đất ven biển của huyện Cần Giờ.

Đóng góp học thuật và thực tiễn

• Xây dựng thành công chuỗi quy trình bán tự động xử lý ảnh Landsat 8 trên nền tảng đám mây Google Earth Engine (kết hợp chỉ số AWEI và phân ngưỡng Otsu), giúp rút ngắn thời gian xử lý dữ liệu viễn thám chuỗi thời gian dài.
• Cung cấp bộ cơ sở dữ liệu số hóa chi tiết về biến động đường bờ biển Cần Giờ giai đoạn 2013 – 2023 và bản đồ dự báo không gian đường bờ các mốc 2033, 2043 làm tài liệu tham khảo cho các cơ quan quản lý đới bờ tại TP. Hồ Chí Minh.
• Bổ sung dữ liệu điều tra thực tế tại 45 điểm khảo sát thực địa làm cơ sở kiểm chứng tính phù hợp của các khu vực xói lở - bồi tụ được trích xuất từ ảnh vệ tinh.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tự xác định các hạn chế kỹ thuật sau:

• Nghiên cứu lược bỏ bước đánh giá độ chính xác (accuracy assessment) định lượng của đường bờ trích xuất so với dữ liệu ảnh hàng không độ phân giải siêu cao hoặc dữ liệu đo đạc trắc địa mặt đất.
• Độ phân giải không gian của ảnh vệ tinh Landsat 8 (30 m) còn tương đối thô đối với việc nắm bắt các biến động đường bờ có quy mô nhỏ hơn kích thước pixel trong khoảng thời gian ngắn (từng mùa trong năm).
• Phương pháp trích xuất đường bờ dựa trên mực nước tức thời tại thời điểm vệ tinh chụp ảnh, chưa hiệu chỉnh triệt để yếu tố dao động mực nước triều tại thời điểm thu nhận ảnh.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

• Tích hợp thêm các nguồn dữ liệu viễn thám có độ phân giải không gian cao hơn (Sentinel-2 10 m, PlanetScope 3 m hoặc ảnh chụp từ UAV) và dữ liệu Radar khẩu độ tổng hợp (Sentinel-1 SAR) để quan sát xuyên mây trong mùa mưa.
• Bổ sung thuật toán hiệu chỉnh thủy triều (tidal correction) dựa trên các trạm đo mực nước thực tế tại khu vực nhằm chuẩn hóa đường bờ về mực nước triều chuẩn (MHHW hoặc MLLW).
• Thu thập thêm các tham số động lực học chi tiết (vận tốc dòng chảy, trường sóng, lưu lượng phù sa lơ lửng) để tích hợp vào các mô hình thủy lực mô phỏng quá trình xói lở.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên, học viên cao học và cán bộ nghiên cứu thuộc các chuyên ngành:

• Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS), Viễn thám và Địa tin học: Cung cấp mã lệnh mẫu (source code) trên nền tảng Google Earth Engine phục vụ lọc mây, tính toán chỉ số AWEI, thuật toán phân ngưỡng Otsu tự động và quy trình trích xuất vector đường bờ.
• Quản lý Tài nguyên Môi trường, Quản lý Đới bờ và Địa lý: Cung cấp phương pháp luận và các thông số cài đặt cụ thể của công cụ DSAS (thiết lập Baseline, Cast Transects, tính toán NSM, SCE, EPR, LRR) và mô hình lọc Kalman phục vụ đánh giá xói lở - bồi tụ bờ biển.
• Cơ quan quản lý quy hoạch đô thị và phòng chống thiên tai: Cung cấp số liệu thống kê biến động đường bờ thực tế 2013 – 2023 và bản đồ dự báo 2033, 2043 tại huyện Cần Giờ để định hướng xây dựng công trình bảo vệ bờ.

Câu hỏi thường gặp

Khóa luận sử dụng chỉ số viễn thám và thuật toán nào để trích xuất mặt nước biển từ ảnh Landsat 8?

Khóa luận sử dụng Chỉ số trích xuất nước tự động AWEI (Automated Water Extraction Index) kết hợp 4 kênh phổ (Green, NIR, SWIR1, SWIR2) theo công thức: $\text{AWEI} = 4 \times (\text{Green} - \text{SWIR1}) - (0,25 \times \text{NIR} + 2,75 \times \text{SWIR2})$, sau đó áp dụng thuật toán phân ngưỡng Otsu tự động trên Google Earth Engine để xác định ngưỡng tối ưu phân tách giữa lớp nước và lớp đất liền.

Tiêu chí loại bỏ mặt nước nội địa và đảo nhỏ ngoài biển được tác giả thiết lập như thế nào?

Để tránh nhầm lẫn khi trích xuất đường bờ biển, tác giả sử dụng hàm reduceConnectedComponents với bộ giảm trung vị trên GEE để lọc bỏ tất cả các vùng nước nội địa có kích thước nhỏ hơn ngưỡng 2.500 m và loại bỏ các đảo nhỏ ngoài khơi có kích thước nhỏ hơn ngưỡng 700 m.

Tốc độ xói mòn và bồi tụ bờ biển mạnh nhất tại Cần Giờ giai đoạn 2013 – 2023 được ghi nhận ở những phân đoạn nào?

Tốc độ xói mòn mạnh nhất đạt 24,62 m/năm tại Đoạn 2 (từ cửa sông Đồng Tranh đến cửa sông Ngã Bảy). Tốc độ bồi tụ mạnh nhất đạt 25,49 m/năm tại Đoạn 1 (từ cửa sông Soài Rạp đến cửa sông Đồng Tranh).

Các thông số kỹ thuật chính khi thiết lập công cụ DSAS trong ArcGIS là gì?

• Đường cơ sở (Baseline): Tạo vùng đệm 125 m ngoài khơi (Offshore), hướng đất liền nằm bên trái (Land is to the LEFT).
• Mặt cắt ngang (Transects): Khoảng cách giữa các mặt cắt 100 m, cự ly tìm kiếm tối đa từ đường cơ sở 1.000 m, khoảng cách làm trơn 500 m.
• Phân tích thống kê: Ngưỡng giao cắt bờ là 11 năm, độ tin cậy thống kê 90%.

Phương pháp dự báo đường bờ biển năm 2033 và 2043 hoạt động trên nguyên lý nào?

Mô hình dự báo sử dụng thuật toán bộ lọc Kalman (Kalman Filter) tích hợp trong công cụ DSAS. Thuật toán kết hợp chuỗi dữ liệu vị trí đường bờ quan sát lịch sử (2013 – 2023) với tốc độ thay đổi đường bờ theo mô hình hồi quy tuyến tính (LRR), lặp qua từng bước thời gian để giảm thiểu sai số giữa vị trí mô phỏng và vị trí thực tế, từ đó ngoại suy vị trí bờ biển tương lai theo chu kỳ 10 năm kèm theo dải sai số bất định.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Phạm Ngô Phú Khánh đã ứng dụng thành công nền tảng Google Earth Engine, ảnh vệ tinh Landsat 8 và công cụ DSAS để định lượng toàn diện quá trình biến động bờ biển huyện Cần Giờ trong 11 năm (2013 – 2023). Kết quả chỉ ra sự phân hóa không gian rõ nét với chiều dài bờ biển dao động từ 95,49 đến 102,11 km, trong đó xói lở diễn ra mạnh nhất tại cửa sông Đồng Tranh – Ngã Bảy (24,62 m/năm) và bồi tụ mạnh nhất tại cửa sông Soài Rạp – Đồng Tranh (25,49 m/năm). Kết quả dự báo đến năm 2033 và 2043 cùng dữ liệu khảo sát 45 điểm thực địa cung cấp luận cứ khoa học tin cậy hỗ trợ công tác quy hoạch không gian đới bờ và quản lý rủi ro thiên tai xói lở tại TP. Hồ Chí Minh.

Trích đoạn nội dung tài liệu

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.