So sánh các kỹ thuật phân tích và xác định quy luật diễn biến đường bờ biển vịnh Đà Nẵng bằng ảnh viễn thám

ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 9(130).2018 7 
SO SÁNH CÁC KỸ THUẬT PHÂN TÍCH VÀ XÁC ĐỊNH QUY LUẬT DIỄN BIẾN 
ĐƯỜNG BỜ BIỂN VỊNH ĐÀ NẴNG BẰNG ẢNH VIỄN THÁM 
INTER-COMPARING THE ANALYSIS TECHNIQUES AND DETERMINING LAW 
OF SHORELINE CHANGE OF DANANG BAY BY REMOTE SENSING IMAGES 
Nguyễn Quang Bình 
Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng; nqbinh@dut.udn.vn 
Tóm tắt - Hiện nay có nhiều kỹ thuật sẵn có để phân tích diễn biến 
đường bờ biển bằng ảnh viễn thám, tuy nhiên lựa chọn kỹ thuật phù 
hợp cho một khu vực nghiên cứu cụ thể vẫn còn gặp nhiều khó khăn. 
Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng bốn kỹ thuật phân tích phổ 
biến bao gồm: Chỉ số nước khác biệt (NDWI), Chỉ số nước khác biệt 
được hiệu chỉnh (MNDWI), Chỉ số trích xuất nước tự động (AWEI), 
tỷ số ảnh (BR) để trích xuất đường bờ cho vịnh Đà Nẵng. Các kết 
quả thu được sẽ được kiểm chứng với dữ liệu thực đo và hình ảnh 
từ Google Earth. Các kết quả phân tích cho thấy kỹ thuật phân tích 
tỷ số ảnh (BR) có kết quả tốt và phù hợp hơn so với ba kỹ thuật còn 
lại. Dựa vào kỹ thuật này, tác giả tiến hành phân tích và đánh giá 
thêm diễn biến đường bờ Vịnh Đà Nẵng theo mùa khô, mùa mưa và 
theo năm tương ứng với thời gian 1996, 2001, 2006, 2011, 2016. 
Abstract - There are now many available techniques to analyze the 
coastline by using remote sensing images, but choosing the 
appropriate technique for a specific study area is still difficult. In this 
study, the author uses four common analytical techniques: 
Normalized Difference Water Index (NDWI), Modified Normalized 
Difference Water Index (MNDWI), Automated Water Extraction Index 
(AWEI), Band ratio (BR) to extract shoreline for Danang Bay. The 
results will be validated with observed data and imagery from Google 
Earth. The analytical results show that the technique of Band ratio 
(BR) has better and more suitable results than the other three 
techniques. Based on this technique, the author analyzes and 
evaluates the shoreline of Danang Bay coastline in dry season, rainy 
season and in the year 1996, 2001, 2006, 2011 and 2016 respectively 
Từ khóa - Diễn biến đường bờ; NDWI; MNDWI; AWEI; Tỷ số ảnh; 
Ảnh viễn thám; Vịnh Đà Nẵng. 
Key words - Shoreline change; NDWI; MNDWI; AWEI; Band ratio; 
remote sensing images; Danang Bay. 
1. Đặt vấn đề 
Hiện nay, có nhiều phương pháp được áp dụng để 
nghiên cứu diễn biến đường bờ, điển hình như: Khảo sát 
trắc địa và GPS, chụp ảnh trên không, viễn thám, ... Tất cả 
các phương pháp đều có những ưu điểm và nhược điểm 
riêng, tùy thuộc vào khu vực và dữ liệu nghiên cứu [1]. 
Trong đó, công nghệ ảnh viễn thám được xem là phương 
pháp có ưu điểm hơn so với các phương pháp khác [2]. Với 
nguồn dữ liệu sẵn có từ năm 1972 đến nay thông qua một 
loạt các bộ cảm biến chẳng hạn như: MSS (Multispectral 
Scanner System), TM (Thematic Mapper), ETM+ 
(Enhanced Thematic Mapper Plus), và OLI (Operational 
Land Imager). Cảm biến mới nhất OLI hiện đang hoạt động 
với độ phân giải không gian cao, trung bình là 30m và lặp 
lại trong thời gian là 8 ngày [2]. 
Trong kỹ thuật phân tích ảnh viễn thám, khó khăn nhất 
là phân định chính xác giữa đất và nước. Năm 1996, 
McFeeters đã giới thiệu kỹ thuật Chỉ số nước khác biệt 
(NDWI) kết hợp giữa màu xanh lục (band 2) và cận hồng 
ngoại-NIR (band 4) của ảnh Landsat TM. McFeeters đề 
nghị giá trị ngưỡng bằng 0 để tách nước, các giá trị lớn hơn 
0 được phân loại là nước và ngược lại không phải là nước 
[3]. Năm 2006, Xu phát hiện ra rằng trong các khu vực đã 
được xây dựng thì kỹ thuật NDWI cho kết quả không tốt 
và đề xuất một kỹ thuật khác là Chỉ số nước khác biệt được 
hiệu chỉnh (MNDWI) bằng cách thay thế band cận hồng 
ngoại bởi band giữa hồng ngoại-MIR (trong đó bộ cảm biến 
ETM+ là band 5 và OLI là band 6) [4]. Một hạn chế chung 
tồn tại trong cả hai kỹ thuật NDWI, MNDWI là không thể 
cung cấp một giá trị ngưỡng chính xác dùng để phân tách 
rõ ràng giữa đất và nước [5]. 
Kỹ thuật tỷ số ảnh giữa các kênh phổ được áp dụng đối 
với kênh 2 và kênh 4 của ảnh Landsat MSS, kênh 2 và kênh 
5 ứng với ảnh Landsat TM và ETM+ được đề xuất bởi 
Alesheikh và đồng nghiệp năm 2007. Trong kỹ thuật này 
sự phân tách giữa đất và nước là rất rõ ràng. Do nước hấp 
thụ hầu hết năng lượng bức xạ điện từ chiếu tới trong dải 
sóng cận hồng ngoại và giữa hồng ngoại, nên các ô pixel 
đại diện cho nước có giá trị lớn hơn 1. Trong khi đó, do các 
đối tượng khác như đất, thực vậtcó khả năng phản xạ ở 
dải sóng cận hồng ngoại và giữa hồng ngoại cao hơn nên 
các ô pixel đại diện cho đất liền có giá trị nhỏ hơn 1. Điều 
này cho phép sử dụng phương pháp phân ngưỡng để có thể 
tự động phân tách rõ ràng ranh giới giữa đất và nước [6]. 
Để khắc phục những hạn chế trong hai kỹ thuật NDWI 
và MNDWI, năm 2014 Feyisa và đồng nghiệp đã đề xuất 
Chỉ số trích xuất nước tự động (AWEI) để cải thiện độ 
chính xác trong các khu vực xuất hiện bóng tối ở bề mặt 
mà các kỹ thuật khác thường phân loại không tốt [5]. 
Từ phân tích ưu nhược điểm của các kỹ thuật trên, kết 
hợp với các kết quả nghiên cứu đã được áp dụng cho các khu 
vực khác nhau trên thế giới. Để góp phần làm rõ thêm, một 
nghiên cứu bổ sung tại một khu vực cụ thể mới là cần thiết 
để đánh giá và so sánh hiệu quả của các kỹ thuật. Trong 
nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng bốn kỹ thuật bao gồm: 
Chỉ số nước khác biệt (NDWI), Chỉ số nước khác biệt được 
hiệu chỉnh (MNDWI), Chỉ số trích xuất nước tự động 
(AWEI), tỷ số ảnh (BR) để đánh giá cho đường bờ tại khu 
vực vịnh Đà Nẵng, là cửa ra của hai hệ thống sông lớn là Vu 
Gia – Thu Bồn và Cu Đê. Dọc theo vịnh Đà Nẵng có bãi biển 
kéo dài hơn 61,92 km với nhiều công trình quan trọng như 
cảng Tiên Sa, âu thuyền Thọ Quang, đô thị Đa Phước,... [7]. 
2. Phương pháp nghiên cứu 
Bốn kỹ thuật NDWI, MNDWI, AWEI và BR đều được 
áp dụng phân tích với ảnh landsat 8 thông qua bộ cảm biến 
OLI được chụp vào thời gian 11/03/2017. Kết quả trích 
xuất được so sánh với dữ liệu thực đo và ảnh từ Google 
8 Nguyễn Quang Bình 
Earth cùng thời điểm. Chi tiết về kỹ thuật phân tích của các 
kỹ thuật và sơ đồ phương pháp nghiên cứu chung được tổng 
hợp tại Hình 1. 
Sau đó sử dụng kỹ thuật tốt nhất để đánh giá diễn biến 
đường bờ cho Vịnh Đà Nẵng theo mùa khô, mùa mưa 
và theo năm tương ứng với các năm 1996, 2001, 2006, 
2011, 2016. 
Diễn biến đường bờ sẽ được mô phỏng bằng mô đun 
DSAS Toolbar. DSAS là một công cụ mở rộng chạy trong 
phần mềm ArcGIS được phát triển với Cục khảo sát địa 
chất Hoa Kỳ với mục đích phân tích diễn biến đường bờ 
[8]. 
2.1. Dữ liệu nghiên cứu 
Trong nghiên cứu này 11 ảnh landsat được sử dụng để 
phân tích với độ phân giải 30mx30m, thông tin chi tiết về 
các ảnh được thể hiện ở Bảng 1 [9].
Bảng 1. Dữ liệu ảnh landsat 
Số thứ tự Bộ cảm Thời gian Số thứ tự Bộ cảm Thời gian Số thứ tự Bộ cảm Thời gian 
1 TM 17/03/1996 5 TM 01/06/2006 9 OLI 08/03/2016 
2 TM 30/12/1996 6 TM 26/12/2006 10 OLI 21/12/2016 
3 ETM+ 23/03/2001 7 ETM+ 06/03/2011 11 OLI 11/03/2017 
4 ETM+ 25/11/2001 8 ETM+ 30/11/2011 
Hình 1. Sơ đồ các kỹ thuật phân tích diễn biến đường bờ [3], [4], [5], [6]
3. Kết quả nghiên cứu 
Kết quả phân tích của cả bốn kỹ thuật đều cho kết quả 
tương đối tốt ở khu vực dọc theo bờ biển, nhưng lại kém hiệu 
quả hơn ở những nơi có mật độ xây dựng cao (Cảng Tiên 
Sa) và cửa ra của lưu vực nơi có lượng bùn cát từ thượng 
nguồn tập trung về khá lớn (cửa ra sông Hàn, cửa ra sông Cu 
Đê) (Hình 2). Trong đó, kỹ thuật tỷ số ảnh (BR) cho kết quả 
tốt hơn ba kỹ thuật còn lại ở các vùng nước trong. Kết quả 
này phù hợp với nghiên cứu của Swathy Sunder và đồng 
nghiệp áp dụng cho các bờ biển của Ấn Độ năm 2017 [10]. 
Ở các khu vực có công trình nhân tạo như kè Liên 
Chiểu, kè Đa Phước, khu vực neo đậu tàu thuyền ở cảng 
Tải ảnh 
Lọc ảnh 
Điều chỉnh hình dạng ảnh 
Hiệu chỉnh ảnh 
Band Ratio 
(Normalized 
Difference 
Water 
Index 
(Green – NIR) 
(Green + NIR) 
NDWI 
(Modified 
Normalized 
Difference Water 
Index 
(Green – MIR) 
(Green + MIR) 
MNDWI 
(Automatic 
Water 
Extraction 
 Index 
4 x (Green – MIR) 
- (0.25 x NIR + 
2.75 x MIR) 
AWEI 
Chiết tách đường bờ 
Hiệu chỉnh tác động của thủy triều 
Đánh giá độ chính xác 
Bản đồ diễn biến đường bờ 
Dữ liệu tham chiếu 
Thực đo, 
Google Earth 
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 9(130).2018 9 
Tiên Sa có bề rộng công trình nhỏ hơn kích thước 1 pixel 
(30m) của ảnh Landsat OLI, kết quả phân tích của cả 4 kỹ 
thuật đều không tốt. 
Trong cả 4 kỹ thuật độ lệch trung bình đến đường thực 
đo đều nhỏ hơn một pixel của ảnh Landsat OLI (30m) 
(Bảng 2). Trong đó, kỹ thuật tỷ số ảnh (BR) có sai số trung 
bình đến đường thực đo là nhỏ nhất so với 3 kỹ thuật còn 
lại, với sai số trung bình là 18,2m trong toàn bộ 61,92km 
chiều dài của Vịnh. 
Bảng 2. Phân tích đánh giá độ chính xác của các kỹ thuật 
Chỉ số thống kê 
Kỹ thuật phân tích 
NDWI MNDWI AWEI BR 
Khoảng cách sai số 
trung bình so với 
đường thực đo (m) 
24,5 23,4 21,8 18,2 
Hình 2. Kết quả trích xuất đường bờ bằng các kỹ thuật 
4. Kết quả phân tích diễn biến đường bờ 
Kỹ thuật tỷ số ảnh (BR) cho kết quả tốt hơn so với 3 kỹ 
thuật còn lại ở khu vực đường bờ biển vịnh Đà Nẵng. Tác giả 
sử dụng kỹ thuật này để tiến hành phân tích và đánh giá diễn 
biến đường bờ theo mùa và theo năm của Vịnh. Từ kết quả 
phân tích cho thấy khu vực có diễn biến lớn nhất tập trung tại 
hai cửa sông Cu Đê và sông Hàn, sử dụng mô đun DSAS 
Toolbar để phân tích chi tiết diễn biến cho 2 mặt cắt đặc trưng 
điển hình tại cửa sông Cu Đê (mặt cắt 1-1 và 2-2) và tương tự 
với 2 mặt cắt tại cửa sông Hàn (mặt cắt 3-3 và 4-4). 
4.1. Diễn biến theo mùa khô 
Tính toán sự thay đổi đường bờ trong mùa khô dựa vào 
việc phân tích chuỗi ảnh trong các năm từ năm 1996 đến 
năm 2016 với các tháng mùa khô từ tháng 2 đến tháng 6 và 
tập trung chủ yếu vào tháng 3. 
Kết quả phân tích cho thấy, mũi phía Nam cửa sông Cu 
Đê biến động, dịch chuyển nhiều hơn mũi phía Bắc. Chiều 
dài dịch chuyển lớn nhất của mũi phía Nam là 129,6 m (từ 
03/2011 đến 03/2016) trong khi đó mũi phía Bắc có chiều 
dài dịch chuyển lớn nhất là 108,2 m. Mũi phía Nam có xu 
hướng dịch chuyển ổn định trong thời gian dài và ít biến 
động hơn, trong khi đó mũi phía bắc sự mở rộng và thu hẹp 
thay đổi liên tục trong thời gian ngắn (Hình 3, Hình 4). Tại 
cửa ra sông Hàn, ở mặt cắt 3-3, 4-4 đường bờ có xu hướng 
chung là mở rộng với bề rộng thay đổi lớn nhất là 739m, từ 
năm 2006 đến năm 2011 (Hình 3, Hình 5). 
10 Nguyễn Quang Bình 
Hình 3. Diễn biến đường bờ trong mùa khô 
Hình 4. Diễn biến đường bờ trong mùa khô tại cửa sông Cu Đê (khoảng cách so với đường cơ sở) 
Hình 5. Diễn biến đường bờ trong mùa khô tại cửa sông Hàn (khoảng cách so với đường cơ sở) 
4.2. Diễn biến theo mùa mưa 
Ngược lại trong mùa mưa lũ, mũi phía Nam cửa sông 
Cu Đê lại biến động phức tạp hơn mũi phía Bắc và không 
theo một quy luật rõ ràng (Hình 6, Hình 7), quy luật chung 
của bờ Bắc là xói lở và xuất hiện mạnh từ năm 1996 đến 
2001. Tại cửa sông Hàn bờ biển vẫn đang tiếp tục được mở 
rộng (Hình 6, Hình 8). 
Hình 6. Diễn biến đường bờ trong mùa mưa 
Hình 7. Diễn biến đường bờ trong mùa mưa tại cửa sông Cu Đê (khoảng cách so với đường cơ sở) 
ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, SỐ 9(130).2018 11 
Hình 8. Diễn biến đường bờ trong mùa mưa tại cửa sông Hàn (khoảng cách so với đường cơ sở) 
4.3. Diễn biến theo năm 
Diễn biến đường bờ tại cửa sông Cu Đê là phức tạp hơn 
cửa sông Hàn và không theo một quy luật rõ ràng. Hình 9 
trình bày diễn biến theo năm tại hai mặt cắt đặc trưng tại khu 
vực này (mặt cắt 1-1, 2-2). Ở mũi phía Bắc diễn biến khá ổn 
định, quá trình xói lở và bồi đắp diễn ra liên tục theo từng 
năm với quy luật ước chừng khoảng 10 năm, trong khi ở mũi 
phía Nam quá trình này lại phức tạp hơn và không đều. 
Hình 9. Diễn biến đường bờ theo năm tại cửa sông Cu Đê tại 
(khoảng cách so với đường cơ sở) 
5. Kết luận 
Kết quả phân tích của cả bốn kỹ thuật đều cho kết quả 
tương đối tốt ở khu vực dọc theo bờ biển, nhưng lại kém 
hiệu quả hơn ở những nơi có mật độ xây dựng cao (Cảng 
Tiên Sa) và cửa ra của lưu vực nơi có lượng bùn cát từ 
thượng nguồn tập trung về khá lớn (cửa ra sông Hàn, cửa 
ra sông Cu Đê). Trong đó, kỹ thuật tỷ số ảnh (BR) cho kết 
quả tốt hơn ba kỹ thuật còn lại ở các vùng nước trong. 
Ở các khu vực có công trình nhân tạo như kè Liên 
Chiểu, kè Đa Phước, khu vực neo đậu tàu thuyền ở cảng 
Tiên Sa có bề rộng công trình nhỏ hơn kích thước 1 pixel 
(30m) của ảnh Landsat OLI, kết quả phân tích của cả 4 kỹ 
thuật đều không tốt. 
Trong cả 4 kỹ thuật độ lệch trung bình đến đường thực 
đo đều nhỏ hơn một pixel của ảnh Landsat OLI (30m). Trong 
đó, kỹ thuật tỷ số ảnh (BR) có sai số trung bình đến đường 
thực đo là nhỏ nhất so với 3 kỹ thuật còn lại, với sai số trung 
bình là 18,2m trong toàn bộ 61,92km chiều dài của Vịnh. 
Trong mùa khô mũi phía Nam cửa sông Cu Đê biến 
động, dịch chuyển nhiều hơn mũi phía Bắc. Chiều dài dịch 
chuyển lớn nhất của mũi phía Nam là 129,6m trong khi đó 
mũi phía Bắc là 108,2m. Vào mùa mưa lũ, mũi phía Nam 
lại ít biến động hơn mũi phía Bắc và không tuân theo quy 
luật rõ ràng trong khi quy luật chung của bờ Bắc là xói lở. 
Mũi phía Bắc cửa sông Hàn xu hướng chung của đường bờ 
trong cả hai hai mùa là bồi đắp. 
Đánh giá từ kết quả diễn biến theo năm, mũi phía Bắc 
cửa sông Cu Đê diễn biến ổn định hơn, quá trình xói lở và 
bồi đắp diễn ra liên tục theo từng năm với quy luật ước 
chừng khoảng 10 năm, trong khi ở mũi phía Nam quá trình 
này lại phức tạp hơn và không đều. 
Kết quả nghiên cứu hi vọng sẽ cung cấp thêm cho nhà 
quản lý các cơ sở khoa học có độ tin cậy phục vụ cho công 
tác xây dựng bản đồ đường bờ, quy hoạch và quản lý tài 
nguyên ven biển. 
Lời cảm ơn: Bài báo này được tài trợ bởi Trường Đại 
học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng với đề tài có mã số: 
T2018-02-27. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] D. Ozturk and F. A. Sesli, “Shoreline change analysis of the 
Kizilirmak Lagoon Series,” Ocean Coast. Manag., vol. 118, pp. 
290–308, 2015. 
[2] Z. Du et al., “Analysis of Landsat-8 OLI imagery for land surface 
water mapping,” Remote Sens. Lett., vol. 5, no. 7, pp. 672–681, 2014. 
[3] S. K. McFeeters, “The use of the Normalized Difference Water 
Index (NDWI) in the delineation of open water features,” Int. J. 
Remote Sens., vol. 17, no. 7, pp. 1425–1432, 1996. 
[4] H. Xu, “Modification of normalised difference water index (NDWI) 
to enhance open water features in remotely sensed imagery,” Int. J. 
Remote Sens., vol. 27, no. 14, pp. 3025–3033, 2006. 
[5] G. L. Feyisa, H. Meilby, R. Fensholt, and S. R. Proud, “Automated Water 
Extraction Index: A new technique for surface water mapping using 
Landsat imagery,” Remote Sens. Environ., vol. 140, pp. 23–35, 2014. 
[6] A. A. Alesheikh, A. Ghorbanali, and N. Nouri, “Coastline change 
detection using remote sensing,” Int. J. Environ. Sci. Technol., vol. 
4, no. 1, pp. 61–66, 2007. 
[7] C. thống kê Đ. Nẵng, “Điều kiện tự nhiên Đà Nẵng,” 2010. 
[8] E. R. Thieler, E. A. Himmelstoss, J. L. Zichichi, and A. Ergul, “The Digital 
Shoreline Analysis System (DSAS) version 4.0-an ArcGIS extension for 
calculating shoreline change,” US Geological Survey, 2009. 
[9] USGS, “Cục khảo sát địa chất Hoa kỳ.” [Online]. Available: 
https://www.usgs.gov. 
[10] S. Sunder, R. Ramsankaran, and B. Ramakrishnan, “Inter-
comparison of remote sensing sensing-based shoreline mapping 
techniques at different coastal stretches of India,” Environ. Monit. 
Assess., vol. 189, no. 6, p. 290, 2017. 
(BBT nhận bài: 17/8/2018, hoàn tất thủ tục phản biện: 10/9/2018)