Cách tiếp cận mới xử lý dữ liệu ảnh viễn thám radar Sentinel-1 vào việc xây dựng đường đặc tính hồ chứa

KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 65 (6/2019) 155 
BÀI BÁO KHOA HỌC 
CÁCH TIẾP CẬN MỚI XỬ LÝ DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM 
RADAR SENTINEL-1 VÀO VIỆC XÂY DỰNG 
ĐƯỜNG ĐẶC TÍNH HỒ CHỨA 
Nguyễn Vũ Việt1, Nguyễn Quốc Hiệp2 
Tóm tắt: Bài báo giới thiệu cách tiếp cận mới trong việc sử dụng ảnh Synthetic Aperture Radar 
(SAR) Sentinel-1 vào xây dựng mới đường đặc tính hồ chứa cho các hồ chưa có và hiệu chỉnh lại 
đường đặc tính hồ chứa cho các hồ đã có đường đặc tính có dung tích trên một triệu m3 của khu 
vực Tây Nguyên. Bài báo giới thiệu các đặc điểm tán xạ ngược của các phân cực ảnh radar trên 
một số nền đất khô, đất ẩm và đất ngập nước; các bước tiền xử lý ảnh Sentinel-1, các vấn đề gặp 
phải khi xây dựng thuật toán giải đoán ảnh. Kết quả nghiên cứu của bài báo là tiền đề bước đầu để 
hoàn thiện giải pháp xây dựng đường đặc tính hồ chứa từ ảnh vệ tinh miễn phí và mở ra hướng giải 
quyết mới cho các nhu cầu như thành lập bản đồ lũ, kiểm kê tài nguyên nước. 
Từ khoá: Viễn thám, Sentinel-1, Hồ chứa, Đường đặc tính diện tích mặt hồ, Đường đặc tính dung 
tích hồ. 
1. ĐẶT VẤN ĐỀ* 
Việt Nam có 108 lưu vực sông với khoảng 
3450 sông, suối tương đối lớn trong đó có 9 hệ 
thống sông lớn có diện tích lưu vực lớn hơn 
10.000 km2, gồm các lưu vực sông Hồng, Thái 
Bình, Bằng Giang - Kỳ Cùng, Mã, Cả, Vu Gia - 
Thu Bồn, Ba, Đồng Nai và sông Cửu Long. 
Tổng lượng nước mặt trung bình hằng năm 
khoảng 830-840 tỷ m3, trong đó hơn 60% lượng 
nước được sản sinh từ nước ngoài, chỉ có 
khoảng 310-320 tỷ m3 được sản sinh trên lãnh 
thổ Việt Nam. Lượng nước bình quân đầu người 
trên 9.000 m3/năm. Nước dưới đất cũng có tổng 
trữ lượng tiềm năng khoảng 63 tỷ m3/năm, phân 
bố ở 26 đơn vị chứa nước lớn, nhưng tập trung 
chủ yếu ở Đồng bằng Bắc Bộ, Nam Bộ và khu 
vực Tây Nguyên. 
Về hồ chứa, các lưu vực sông có dung tích 
hồ chứa lớn gồm: sông Hồng (khoảng 30 tỷ m3); 
sông Đồng Nai (trên 10 tỷ m3); sông Sê San 
(gần 3,5 tỷ m3); sông Mã, sông Cả, sông Hương, 
sông Vũ Gia - Thu Bồn và sông Srêpok (có tổng 
dung tích hồ chứa từ gần 2 tỷ m3 đến 3 tỷ 
1 Viện KHTL Việt Nam 
2 Trung tâm Công nghệ phần mềm Thủy lợi 
m3).Vai trò của các công trình hồ chứa để phân 
phối lại dòng chảy của sông theo thời gian và 
không gian cho thích ứng với nhu cầu dùng 
nước của các ngành kinh tế, làm cơ sở cho việc 
quy hoạch, sử dụng tài nguyên nước hợp lý, 
đảm bảo cân đối giữa cung và cầu và giảm nhẹ 
lũ cho hạ lưu là một việc làm cần thiết. 
Đường đặc tính lòng hồ chứa (quan hệ Z-F-
W) được sử dụng trong quá trìnhđiều tiết nước 
trong mùa lũ và phân phối nước trong mùa 
kiệt. Theo thống kê gần nhất của Tổng cục 
Thủy lợi thì Việt Nam có khoảng 6636 hồ 
chứa trong đó có khoảng 474 hồ chứa có 
đường đặc tính lòng hồ và 6162 hồ chứa chưa 
có đường đặc tính lòng hồ. Để điều tiết hoặc 
phân phối nước cho các hồ chứa chưa có 
đường đặc tính lòng hồ, hiện tại các đơn vị 
quản lý hồ đang coi như đường đặc tính lòng 
hồ là tuyến tính theo một đường thẳng, nghĩa 
là dựa trên mực nước chết ứng với dung tích 
chết và mực nước dâng bình thường ứng với 
dung tích mực nước dâng bình thường để nội 
suy ra dung tích nước của hồ từ số liệu đo 
mực nước. Với cách làm này, kết quả thường 
có sai số là tương đối lớn nhưng vẫn được sử 
dụng để vận hành hồ chứa. 
 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 65 (6/2019) 156 
Ngay cả những hồ chứa đã có đường đặc tính 
lòng hồ thì số liệu cũng không còn chính xác do 
nhiều hồ được xây dựng từ lâu, tình hình bồi 
lắng, xói lở làm thay đổi bề mặt đáy hồ chứa, 
nên cũng cần phải kiểm tra để hiệu chỉnh lại. 
Chi phí để đo vẽ xây dựng lại đường đặc tính 
hồ chứa theo phương pháp truyền thống là rất 
lớn,khoảng từ 300 đến 400 triệu cho một hồ 
chứa. Trước tình hìnhnhư vậy, buộc các nhà 
khoa học phải tìm ra cách làm mới để có thể xây 
dựng đường đặc tính lòng hồ chứa với kinh phí 
ít tốn kém, xác định nhanh và có độ tin cậy cao 
hơn. Đó là sử dụng ảnh viễn thám miễn phí. Bài 
viết này trình bày những nét cơ bản về cách tiếp 
cận sử dụng ảnh viễn thám miễn phí radar 
Sentinel-1 vào xây dựng đường đặc tính lòng hồ 
và kết quả mà nó mang lại. 
2. CÁCH TIẾP CẬN 
Để xây dựng đường đặc tính lòng hồ chứa 
cần có số liệu mực nước, số liệu diện tích mặt 
hồ và dung tích hồ ứng với mực nước đó. 
Hướng tiếp cận của nhóm nghiên cứu là sử dụng 
số liệu mực nước hồ chứa (Z) được cập 
nhậthàng ngày từ các thiết bị quan trắc mực 
nước tự động hoặccập nhật thủ công vào hệ 
thống  (đây là trang web 
chính thống của Tổng cục Thủy lợi thuộc Bộ 
NN&PTNT). Nguồn dữ liệu ảnh vệ tinh 
Sentinel-1 được thu thập từ trang web 
https://scihub.copernicus.eu/dhus/ của Cơ quan 
Vũ trụ châu Âu (tiếng Anh: European Space 
Agency, viết tắt: ESA)để nghiên cứu xác định 
diện tích mặt nước hồ (F). Từ đường quan hệ Z-
F nhiều năm, nhóm nghiên cứu phân tích xử lý 
để xây dựng đường quan hệ Z-F-W của lòng hồ. 
Diện tích mặt hồ chứa được xác định dựa vào 
kết quả giải đoán ảnh vệ tinh. Trước khi có ảnh 
vệ tinh radar miễn phí Sentinel-1 thì việc ứng 
dụng ảnh vệ tinh để giải đoán diện tích mặt hồ 
là không khả thi bởi các ảnh miễn phí có độ 
phân giải trung bình và thấp nên sai số sẽ cao. 
Thêm vào đó đa phần các ảnh miễn phí là ảnh 
quang học là loại ảnh bị ảnh hưởng bởi mây mù 
che phủ mặt hồ chứa. Nếu sử dụng ảnh viễn 
thám siêu cao có phí thì chi phí lại quá cao so 
với phương pháp đo đạc truyền thống.Từ năm 
2015, cơ quan ESA của châu Âu bắt đầu chia sẻ 
miễn phí các loại ảnh vệ tinh Sentinel với độ 
phân giải cao giúp mở ra cách tiếp cận mới xây 
dựng đường đặc tính hồ chứa. Vệ tinh Sentinel-
1A và Sentinel-1B cung cấp ảnh radar với độ 
phân giải không gian mặt đất là 10m, không bị 
ảnh hưởng bởi mây che phủ, không phụ thuộc 
vào thời tiết, rất nhạy cảm với bề mặt nước là 
nguồn tư liệu quý báu để xây dựng đường đặc 
tính hồ với chi phí thấp. Đối với khu vực Việt 
Nam, cứ 12 ngày sẽ có một ảnh Sentinel-1 chụp 
cùng một khu vực và hiện nay đã được rút ngắn 
lại là 6 ngày có một ảnh do 2 vệ tinh S1A và 
S1B bay chụp đan xen nhau 180 độ. 
Có hai phương pháp để xác định diện tích bề 
mặt hồ chứa. Phương pháp thứ nhất là dùng 
nhân lực sử dụng các phần mềm chuyên dụng 
như ArcGIS, ENVI, để khoanh vi diện tích bề 
mặt hồ chứa trên ảnh. Phương pháp này thực 
hiện khá đơn giản vì người số hóa có thể dễ 
dàng xác định đâu là hồ chứa, đâu là nhiễu do 
bóng địa hình gây ra. Tuy nhiên phương pháp 
này khó khả thi vì số lượng hồ chứa trên cả 
nước là rất lớn, số lượng ảnh cũng nhiều, chi phí 
nhân công để thực hiện công việc này khá là tốn 
kém. Phương pháp thứ hai là sử dụng thuật toán 
để tự động nhận biết được điểm ảnh của từng hồ 
chứa. Phương pháp này khả thi tuy nhiên gặp 
khó khăn hơn nhiều vì phải xử lý được nhiễu 
của ảnh radar. 
Nhóm nghiên cứu đã quyết định sử dụng 
phương pháp thứ hai là phương pháp tự động 
giải đoán ảnh để xác định diện tích mặt nước hồ. 
Phương pháp này khá mới mẻ ở Việt Nam vì để 
xây dựng được thuật toán phải hiểu được bản 
chất của ảnh radar và phải là chuyên gia về lập 
trình xử lý các bài toán tính toán khoa học. Các 
bước thực hiện: 
- Tìm hiểu đặc tính của ảnh radar Sentinel-1, 
- Quy trình tiền xử lý ảnh, 
- Thuật toán giải đoán ảnh, 
- Xác định Z ~ F ~ W. 
Một trong những khó khăn mà nhóm nghiên 
cứu gặp phải là xử lý nhiễu của ảnh radar. Đối 
với các hồ có dạng hình tròn thì sai số giải đoán 
sẽ là thấp nhất, còn đối với các hồ có hình dạng 
KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 65 (6/2019) 157 
dài, có chiều dài đường mép nước lớn thì sai số 
giải đoán ảnh càng lớn. Để giảm nhiễu nhóm đã 
sử dụng cửa sổ 5x5 để lọc trung bình các điểm 
ảnh. Dưới đây là chi tiết các bước thực hiện. 
2.1. Đặc tính của ảnh radar Sentinel-1 
Để xác định diện tích mặt nước hồ, cần phải 
xác định vị trí nào là hồ chứa nước, vị trí nào là 
mặt nước nhưng không phải là hồ chứa nước. 
Mặt nước ở tại các hồ chứa sẽ khác so với các 
vùng mặt nước khác như vùng đất ngập nước, 
các vùng bị lũ lụt.Vùng nước hồ chứa là các 
vùng nước được tích tụ nước với một lượng 
nước đáng kể (nước mặn, nước lợ, nước ngọt), 
nhận nước từ đại dương, sông suối, mưa, tới 
các hồ.Vùng bị ngập nước là vùng chuyển tiếp 
từ hệ sinh thái khô sang trạng thái bị ướt vĩnh 
viễn, bao gồm các hệ sinh thái như đất than bùn, 
đầm lầy, rừng ngập lũ, các đồng cỏ ướt, vùng 
ngập nước, các khu rừng ngập mặn. Nó là nơi 
cư trú của hệ thực vật và động vật phù hợp với 
điều kiện độc nhất. Vùng đất ngập nước có tầm 
quan trọng đặc biệt. Nó là môi trường sống của 
động vật chuyên ngành và thực vật, hồ chứa đa 
dạng sinh học. Nó có chức năng lọc nước và 
tham gia nhiều chức năng trong chu kỳ carbon, 
là nguồn sinh CH4, than bùn ở dạng khí 
CO2.Vùng lũ là vùng đất khô bị ngập nước, xảy 
ra dọc theo sông, hồ, bờ biển hoặc ở các khu 
vực bằng phẳng bị bão hòa nước, ví dụ sau khi 
mưa to. Vùng lũ gây tổn hại về thể chất và ảnh 
hưởng đến nguồn cung cấp nước, thức ăn và cây 
trồng và là lây lan các bệnh do nước gây ra. 
Dựa trên các chế độ tán xạ ngược khác nhau 
của mặt nước và mặt đất, có thể lập bản đồ các 
loại mặt nước là các vùng nước, vùng đất ngập 
nước, vùng ngập. Các bề mặt nước tĩnh xuất 
hiện mịn và gây ra tán xạ gương dẫn đến tán xạ 
ngược thấp. Đối với bề mặt đất xung quanh sẽ 
xuất hiện nhiều gồ ghề do địa hình gây ra tán xạ 
ngược lớn hơn. Sự khác biệt trong các cơ chế 
tán xạ ngược đối với các bề mặt nước mở và bề 
mặt đất khô. 
Dựa vào độ ẩm đất để phân loại các vùng 
nước trên. Độ nhạy duy nhất đối với sự thay đổi 
độ ẩm của đất để xác định vùng có nước, vùng 
không có nước mặt hoặc nước dưới thực vật. 
Đối với các bề mặt nước mở, xuất hiện tán xạ 
gương. Đối với các vùng đất có diện tích đất 
nông nghiệp thì các bước sóng dài thích hợp 
hơn do thâm nhập thực vật tốt hơn. Tăng cường 
trở lại nếu che phủ cây bằng nước (hiệu quả gấp 
đôi - mặt nước mịn - cấu trúc thảm thực vật theo 
chiều dọc). Chất chống ăn mòn nâng cao cho 
đất ướt. Đối với đất lũ có cây cao che phủ thì 
giá trị tán xạ ngược sẽ mạnh hơn so với đất khô 
có cây che phủ. 
Đất khô 
Đất lũ có cây cao che phủ 
 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 65 (6/2019) 158 
Đất ẩm 
Đất bị ngập lũ 
Có thể thấy tán xạ ngược gia tăng từ đất khô 
đến đất ẩm khi có sự gia tăng về độ ẩm của đất. 
Sau đó khi mực nước tăng, tán xạ ngược trở nên 
yếu hơn do hiện tượng tán xạ gương (phân tán 
ra khỏi cảm biến thu). 
Các phân cực của ảnh radar: 
Ảnh radar có các phân cực VV, HH, VH và 
HV. Phân cực HH tốt nhất để phát hiện vùng đất 
ngập nước vì nó ít bị ảnh hưởng bởi các cấu trúc 
thực vật theo chiều dọc. Phân cực VV nhạy cảm 
với điều kiện ẩm ướt và độ ẩm của đất. Các 
phân cực chéo như HV tốt cho việc phân biệt 
các kiểu thảm thực vật thân thảo với gỗ (nhạy 
cảm với sinh khối). 
Ở khu vực Việt Nam, ESA cung cấp hai phân 
cực là VV và VH của ảnh Sentinel-1. Bài viết này 
sử dụng phân cực VH của ảnh Sentinel-1 để phát 
hiện các tách các điểm ảnh là nước của hồ chứa. 
Phân cực VH có khả năng tách nhiễu của bóng địa 
hình với đường mép nước của hồ chứa rất tốt. 
Dưới đây là lần lượt các bước tiền xử lý ảnh(bước 
này chạy từ 30 đến 40 phút) và quy trình giải đoán 
ảnh (hết 5 phút để giải đoán, 30 phút để cập nhật 
vào Cơ sở dữ liệu và gần hai phút để tính diện tích 
các hồ chứa của cảnh ảnh được cập nhật. 
2.2. Quy trình tiền xử lý ảnh Sentinel-1 
Trước khi tiến hành giải đoán, ảnh cần 
được tiền xử lý bằng phần mềm miễn phí Snap 
Desktop sau khi tải về máy tính từ trang chủ 
https://scihub.copernicus.eu/dhus, quy trình 
như sau: 
2.3. Thuật toán giải đoán ảnh 
a) Lọc các điểm ảnh là nước 
Đối với các điểm ảnh là nước thì giá trị tán 
xạ ngược thu được là yếu do hiện tượng tán xạ 
gương. Trong phần mềm Snap Desktop tạo 
Band Maths với giá trị tán xạ ngược thường ở 
mức nhỏ hơn hoặc bằng -20 để lọc các điểm ảnh 
là nước ra từ phân cực Sigma0_VH_db. Ngôn 
ngữ lập trình Java được sử dụng để lập trình giải 
đoán ảnh vệ tinh dựa trên lõi thư viện Snap 
Engine mà ESA cung cấp. Trong quá trình giải 
đoán các điểm ảnh là nước có một số khó khăn 
cần giải quyết sau: 
Hình 1. Hồ Krông-Buk Hạ lọc với giá trị 
dB<=-23 
Hình 2. Hồ Krông-Buk Hạ lọc với giá trị 
dB<=-16 
KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 65 (6/2019) 159 
Khó khăn thứ nhất là ảnh radar bị nhiễu bởi 
bóng địa hình, giá trị tán xạ ngược tại các sườn 
núi không thu nhận được nên rất dễ bị lẫn với 
giá trị tán xạ ngược của nước. Dưới đây là minh 
họa hình ảnh hồ Krông-Buk Hạ được lọc với 
các giá trị dB khác nhau. 
Như hình vẽ nếu giá trị dB lọc các điểm ảnh 
chắc chắn là nước thì sẽ loại bỏ hết nhiễu nhưng 
cũng xóa mất nhiều điểm ảnh là nước có giá trị 
dB cao hơn -23 (cây ngập nước ven bờ,), gây 
ra hiện tượng kết quả mặt hồ giải đoán ra có mặt 
rỗ, ngược lại nếu dB nhỏ hơn -16 thì sẽ nhận 
biết được tốt hơn các điểm ảnh là nước nhưng 
lại lẫn cả với bóng của địa hình. 
Trong bước này cần lựa chọn giá trị dB theo 
từng bức ảnh chụp sao cho thu nhận được nhiều 
nhất các điểm ảnh là nước và không có điểm ảnh 
nào của bóng địa hình chạm vào vùng điểm ảnh là 
mặt nước hồ. Như với bức ảnh này phép lọc có 
biểu thức giá trị dB <= -19, có thể thấy trên hình 3 
vẫn có nhiều điểm ảnh là nước nhưng lại có giá trị 
dB > -19 được khoanh với viền màu đen và các 
điểm ảnh bị nhiễu được khoanh với viền màu 
trắng. Tất cả các điểm ảnh không phải là nước gây 
ra nhiễu sẽ được loại bỏ, kết quả đầu ra sẽ đưa vào 
tiến hành chữa các điểm ảnh là nước nhưng bị loại 
ở bước lọc trên. Kết quả cuối cùng là hình ảnh giải 
đoán hồ Krông-Buk Hạtrong hình 4. 
Hình 3. Hồ Krông-Buk Hạ lọc với giá trị 
dB<=-19 
Hình 4. Hồ Krông-Buk Hạ sau khi tiến hành 
lọc nhiễu và chữa điểm ảnh 
Khó khăn thứ hai là thời gian xử lý dữ liệu 
phải trong thời gian ngắn. Mỗi cảnh ảnh 
Sentinel-1 có trên 600 triệu điểm ảnh (trục x có 
khoảng 29000 điểm ảnh, trục y có khoảng trên 
22000 điểm ảnh). Để xử lý này có thể chia ảnh 
thành 20 mảnh nhỏ, mỗi mảnh sẽ có khoảng 30 
triệu điểm ảnh, toàn bộ các điểm ảnh này sẽ 
được đọc và lưu vào mảng một chiều để xử lý 
thay vì là mảng hai chiều. Với thuật toán xây 
dựng, thực thi trên máy tính laptop có cấu hình 
Xeon E3-1505M, RAM 32Gb, ổ cứng SSD, thời 
gian xử lý là khoảng 5 phút để lọc các điểm ảnh 
là nước của 53 hồ chứa thuộc cảnh ảnh. 
Khó khăn thứ ba là phải thiết lập được mối 
quan hệ giữa các nhóm điểm ảnh để phân loại 
những điểm ảnh nào là của hồ chứa nào được 
giải đoán. 
b) Cập nhật các điểm ảnh vào Cơ sở dữ liệu 
Hệ quản trị Cơ sở dữ liệu quan hệ đối tượng 
PostgreSQL và module mở rộng PostGIS được 
sử dụng để lưu trữ các điểm ảnh. Thời gian cập 
nhật kết quả giải đoán hết khoảng 30 phút cho 
mỗi cảnh ảnh. 
Hình 5. Kết quả giải đoán được cập nhật 
đầy đủ lên Cơ sở dữ liệu 
 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 65 (6/2019) 160 
c) Loại bỏ nhiễu và tính diện tích mặt 
thoáng của hồ chứa 
Sau khi loại các nhiễu ở bước 2.2 tiến hành 
cập nhật vào Cơ sở dữ liệu thì một số trường 
hợp vẫn còn nhiễu do tổng diện tích của nhiễu 
lớn hơn ngưỡng lọc. Do đó ở bước này cần loại 
bỏ nhiễu và xác định các nhóm điểm ảnh nào là 
của cùng một hồ chứa. Ví dụ như kết quả giải 
đoán hồ thủy điện Đăk Tik giải đoán ngày 21-
09-2016 từ ảnh Sentinel-1 thì nhóm điểm ảnh là 
nhiễu được đánh dấu trên hình vẽ, còn các nhóm 
điểm ảnh (1), (2) và (3) đều là thuộc hồ chứa 
Đăk Tik mặc dù ba nhóm điểm ảnh trên không 
có kết nối với nhau. 
Để loại bỏ nhiễu từng nhóm điểm ảnh được 
tính diện tích, sau đó tính phần trăm tỷ lệ diện 
tích của từng nhóm điểm ảnh với diện tích của 
nhóm điểm ảnh lớn nhất nếu lớn hơn một phần 
trăm thì giữ lại. Diện tích mặt thoáng sẽ bằng 
tổng của diện tích của từng nhóm điểm ảnh. 
Diện tích của mỗi nhóm điểm ảnh bằng số 
lượng điểm ảnh nhân với diện tích của từng 
điểm ảnh (bằng 9.8716102 * 9.8716102). Độ 
phân giải của ảnh Sentinel-1 là 9.8716102 mét. 
Hình 6. Hồ Đăk Tik giải đoán 
ngày 21-09-2016 từ ảnh Sentinel-1 
2.4. Xác định Z ~ F ~ W 
a) Xây dựng đường đặc tính diện tích mặt 
nước hồ (Z-F) 
Dựa vào số liệu mực nước hồ được đo thủ 
công hoặc đo tự động từ trạm quan trắc ứng với 
ngày giải đoán ảnh được thu thập, tiến hành xây 
dựng quan hệ Z-F dựa vào tập hợp các cặp giá 
trị mực nước hồ và diện tích mặt hồ được giải 
đoán từ ảnh. 
b) Xây dựng đường đặc tính dung tích hồ 
Để tích thể tích của một hình bất kỳ, người ta 
sử dụng tích phân để tính: 
trong đó, x là chiều cao của mực nước nằm 
trong khoảng [a, b] với a là mực nước thấp 
nhấtvà b là mực nước cao nhất trong khoảng 
thời gian có dữ liệu. 
3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 
Kết quả của nhóm nghiên cứu là phương 
pháp xác định diện tích mặt nước hồ từ ảnh viễn 
thám và đã áp dụngđể xây dựng 64 đường đặc 
tính lòng hồcho 64 hồ chứa vùng Tây nguyên. 
Kết quả áp dụng thử nghiệm đã được kiểm 
chứng theoba phương pháp sau: 
- Đi thực địa thu thập vị trí GPS đường mép 
nước của hồ chứa tại thời điểm có ảnh chụp. 
- Xây dựng đường đặc tính diện tích mặt hồ 
chứa cho các hồ chứa đã có đường đặc tính 
được xây dựng từ khi xây dựng hồ. So sánh kết 
quả giữa hai đường đặc tính trên. 
- Chồng xếp kết quả giải đoán ảnh radar 
Sentinel-1 lên các nguồn ảnh vệ tinh có độphân 
giải siêu cao của Google Earth và một số ảnh vệ 
tinh siêu cao có phí khác tại cùng thời điểm để 
đánh giá. 
3.1. Đường đặc tính diện tích mặt nước hồ 
Krông-Buk Hạ (huyện Krông Păk, Đăk Lăk) 
Dưới đây là các bảng kết quả và đồ thị diễn 
biến đường đặc tính diện tích hồ so sánh kết quả 
giữa bảng tra được xây dựng sẵn của hồ và kết 
quả diện tích được giải đoán từ ảnh Sentinel-1. 
KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 65 (6/2019) 161 
Bảng 1. Bảng so sánh diện tích mặt hồ từ kết quả giải đoán ảnh và từ bảng tra 
diện tích mặt hồ Krông-Buk Hạtừ nguồn: thuyloivietnam.vn 
Mực nước hồ 
(m) 
Diện tích mặt hồ 
giải đoán (m2) 
Diện tích mặt hồ 
giải đoán (km2) 
Diện tích hồ từ 
bảng tra (km2) 
Thời điểm 
chụp ảnh 
473.751 6069300 6.069 5.048 15/8/2016 
473.795 6021940 6.022 5.048 3/8/2016 
473.837 5872550 5.873 5.049 27/8/2016 
474.434 5946030 5.946 5.535 8/9/2016 
474.661 6229210 6.229 5.538 10/7/2016 
475.366 6705640 6.706 6.235 28/6/2016 
475.748 6251430 6.251 6.240 20/9/2016 
476.906 7482400 7.482 6.693 23/5/2016 
477.708 7934080 7.934 7.291 11/5/2016 
477.976 7085010 7.085 7.295 2/10/2016 
478.384 8456010 8.456 7.786 29/4/2016 
479.115 8399690 8.400 8.362 17/4/2016 
479.686 8920750 8.921 8.372 5/4/2016 
479.709 8200110 8.200 8.372 14/10/2016 
480.242 8982430 8.982 9.195 24/3/2016 
480.803 8771360 8.771 9.205 26/10/2016 
481.591 9924170 9.924 9.852 29/2/2016 
482.434 10531500 10.532 10.489 5/2/2016 
482.503 9866580 9.867 10.491 7/11/2016 
482.699 10256200 10.256 10.495 25/12/2016 
483.002 10538600 10.539 11.130 12/1/2016 
483.27 10585400 10.585 11.136 1/12/2016 
483.438 10532200 10.532 11.140 13/12/2016 
3.2. Đường đặc tính diện tích mặt nước hồ 
Ea Soup Hạ(huyện Ea Soup, Đăk Lăk) 
Kiểm tra kết quả giải đoán các điểm ảnh của 
hồ chứa Ea Soup Hạ so với ảnh độ phân giải 
siêu cao của Google Earth Pro vào cùng thời 
gian. Kết quả giải đoán ngày 24/03/2016 được 
xuất ra định dạng chuẩn shapefile, sau đó được 
chuyển hệ quy chiếu từ VN2000 múi 6 độ về hệ 
Web Mercator và xếp chồng lên ảnh quang học 
có độ phân giải siêu cao của Google Earth Pro 
chụp ngày 27/03/2016 để kiểm chứng kết quả 
giải đoán. 
Hình 7. Kết quả chồng lớp giữa lớp giải đoán 
 từ ảnh vệ tinh và bản đồ Google tại thời điểm 
cách nhau một ngày chụp 
 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 65 (6/2019) 162 
Từ hình 7, có thể thấy kết quả giải đoán ảnh 
radar Sentinel-1 có độ phân giải cao là chính 
xác so với ảnh quang học có độ phân giải siêu 
cao tại hai thời điểm cách nhau 3 ngày. 
4. KẾT LUẬN 
Bài báo đã trình bày cách tiếp cận, phương 
pháp xử lý và kết quả bước đầu trong việc 
nghiên cứu, xây dựng đường đặc tính hồ chứa 
dựa vào kết quả giải đoán ảnh vệ tinh 
Sentinel-1. Trên cơ sở này có thể triển khai 
xây dựng nhanh chóng đường đặc tính lòng hồ 
cho các hồ chứa chưa có đường đặc tính lòng 
hồ trên toàn quốc phục vụ công tác chỉ đạo 
điều hành vận hành điều tiết hồ chứa trong 
mùa lũ và cấp nước cho các ngành kinh tế 
trong mùa kiệt. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
Trường Đại học Thủy lợi, (2015), Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 10778:2015 về Hồ chứa - Xác định 
các mực nước đặc trưng. 
Wenbo Li, Ying Qin, Youqiang Sun, He Huang, Yulin Ding. (2016), Estimating the relationship 
betweendam water level and surface water area for the Danjiangkou Reservoir using Landsat 
remotesensing images, Tạp chí Remote Sensing Letters tháng 2/2016, Tr 121-130. 
F. Baup, F. Frappart, J. Maubant. (2014), Combining high-resolution satellite images and altimetry 
to estimate the volume of small lakes. Tạp chí Earth System Science ngày 27/05/2014. 
Abstract: 
A NEW APPROACH TO DATA PROCESSING OF SENTINEL-1 
RADAR REMOTE SENSING IMAGE ON THE ESTABLISHMENT 
OF RESERVOIR CHARACTERISTIC CURVE 
The article introduces a new approach on using Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) images 
in the new establishment of reservoir characteristic curve, and the calibration of existing reservoir 
characteristic curves for reservoirs with the capacity of over one million m3 in Tay Nguyenregion. 
The article introduces backscattering characteristics of radar image polarizations on several dry, 
moist, and wetlands; Sentinel-1 image preprocessing steps, issues encountered in the establishment 
of image interpretation algorithms. Research result of the article is the premise to complete the 
establishment solution of reservoir characteristic curves from free satellite images and facilitate 
new solutions for requirements such as flood mapping, water resource inventory, etc. in real time. 
Keywords: Remote sensing, Sentinel-1, Reservoirs, Reservoir surface area characteristic curve, 
Reservoir capacity characteristic curve. 
Ngày nhận bài: 16/5/2019 
Ngày chấp nhận đăng: 19/6/2019