Nghiên cứu ứng dụng dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel 1 trong phát hiện và phân loại vết dầu tràn trên biển
Tóm tắt
Sentinel là tên của các vệ tinh quan sát trái đất thuộc Chương trình Copernicus của Cơ quan Hàng không Vũ trụ châu Âu (ESA), bao gồm các vệ tinh từ Sentinel 1 đến Sentinel 6. Dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel rất đa dạng, bao gồm cảảnh quang học và radar, được cung cấp hoàn toàn miễn phi, sử dụng rộng rãi và hiệu quả trong nghiên cứu trái đất. Bài báo trình bày giải pháp sử dụng ảnh vệ tinh siêu cao tần Sentinel 1 trong phát hiện và giám sát ô nhiễm tràn dầu trên biển, thử nghiệm cho khu vực vùng biển Mauritius (châu Phi). Phương pháp phân ngưỡng tự động Otsu được áp dụng để chiết tách các vết dầu trên biển từảnh SAR Sentinel 1A. Quá trình xử lý được thực hiện trên nền tảng điện toán đám mây Google Earth Engine (GEE). Kết quả nghiên cứu góp phần hoàn thiện cơ sở khoa học của phương pháp phát hiện và phân loại vết dầu trên biển từ dữ liệu viễn thám radar, hỗ trợ công tác ứng phó với ô nhiễm tràn dầu trên biển.
Các tài liệu tham khảo
Nguyễn Đình Dương, Ô nhiễm dầu trên biển và quan trắc bằng viễn thám siêu cao tần. Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, 2011, trang 107 - 137.
Trịnh Lê Hùng, “Phương pháp phân tích texture trong phát hiện vết dầu tràn bằng dữ liệu ảnh ENVISAT ASAR”, Tạp chí Dầu khí, Số 12, trang 44 - 47, 2013.
Damián Mira Martínez, Pablo Gil, Beatriz Alacid, and Fernando Torres, “Oil spill detection using segmentation-based approaches”, Proceedings of the 6th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, 24 - 26 February 2017. DOI: 10.5220/0006191504420447.
Alaa Sheta, Mouhammd Alkasassbed, Malik Sh. Braik, and Hafsa Abu Ayyash, “Detection of oil spills in SAR images using threshold segmenation algorithms”, International Journal of Computer Applications, Vol. 57, No. 7, pp. 10 - 15, 2012.
Fangjie Yu, Wuzi Sun, Jiaojiao Li, Yang Zhao, Yanmin Zhang, and Ge Chen, “An improved Otsu method for oil spill detection from SAR images”, Oceanologia, Vol. 59, No. 3, pp. 311 - 317, 2017.
Régia T.S. Araújo, Fátima N.S. de Medeiros, Rodrigo C.S. Costa, Régis C.P. Marques, Rafael B. Moreira, and Jilseph L. Silva, “Locating oil spill in SAR images using wavelets and region growing”, IEA/AIE'2004: Proceedings of the 17th International Conference on Innovations in Applied Artificial Intelligence, 2004.
Konstantinos Topouzelis, Vassilia Karathanassi, Petros Pavlakis, and Demetrius Rokos, “A new object - oriented methodology to detect oil spills using Envisat images”, Proceedings of Envisat Symposium, Montreux, Switzerland, 23 - 27 April 2007.
Yonglei Fan, Xiaoping Rui, Guangyuan Zhang, Tian Yu, Xijie Xu, and Stefan Posld, “Feature merged network for oil spill detection using SAR images”, Remote Sensing, Vol. 13, No. 16, 2021. DOI: 10.3390/rs13163174.
Iphigenia Keramitsoglou, Constantinos Cartalis, and Chris T. Kiranoudis, “Automatic identification of oil spills on satellite images”, Environmental Modelling and Software, Vol. 21, No. 5, pp. 640 - 652, 2006. DOI: 10.1016/j. envsoft.2004.11.010.
Alireza Taravat and Fabio Del Frate, “Development of band rationing algorithm and neural networks to detection of oil spills using Landsat ETM+ data”, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2012.
Polychronis Kolokoussis and Vassilia Karathanassi, “Oil spill detection and mapping using Sentinel 2 imagery”, Journal of Marine Science and Engineering, Vol. 6, No. 1, 2018.
Sankaran Rajendran, Ponnumony Vethamony, Fadhil N. Sadooni, Hamad Al- SaadAl-Kuwari, Jassim A.AlKhayat, Himanshu Govil, and Sobhi Nasir, “Sentinel-2 image transformation methods for mapping oil spill - A case study with Wakashio oil spill in the Indian ocean, off Mauritius”, MethodsX, Vol. 8, 2021. DOI: 10.1016/j. mex.2021.101327. [13] Nobuyuki Otsu, “A threshold selection methodfrom gray-level histograms”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, Vol. 9, No. 1, pp. 62 - 66, 1979.
Liang-Kai Huang and Mao-Jiun J. Wang, “Image thresholding by minimizing the measures of fuzziness”, Pattern Recognition, Vol. 28, No. 1, pp. 41 - 51, 1995. DOI: 10.1016/0031-3203(94)E0043-K.
Jui-Cheng Yen, Fu-Juay Chang, and Shyang Chang, “A new criterion for automatic multilevel thresholding”, IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 4, No. 3, pp. 370 - 378, 1995. DOI: 10.1109/83.366472.
B. Brisco, N. Short, J.V.D. Sanden, R. Landry, and D. Raymond, “A semi-automated tool for surface water mapping with Radarsat-1”, Canadian Journal of Remote Sensing, Vol. 35, No. 4, pp. 336 - 344, 2009. DOI: 10.5589/ m09-025.
Nguyễn Lê Mai Duyên và Trương Minh Thuận, “Kết hợp phương pháp phân ngưỡng và Graphcut trong phân tích ảnh y khoa để hỗ trợ chẩn đoán”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Duy Tân, Tập 1, Số 32, trang 88 - 99, 2019.
Trần Thanh Tùng và Mai Duy Khánh, “Nghiên cứu quy luật diễn biến doi cát ven bờ khu vực cửa Tiên Châu bằng ảnh vệ tinh Landsat”, Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường, Số 71, trang 19 - 26, 2020.
Owen Mulhern, “Mapping the Mauritius oil spill”, 24/12/2021. [Online]. Available: https://earth.org/data_visualization/mapping-the-mauritius-oil-spill/.
1. Tác giả giao bản quyền bài viết (tác phẩm) cho Tạp chí Dầu khí, bao gồm quyền xuất bản, tái bản, bán và phân phối toàn bộ hoặc một phần tác phẩm trong các ấn bản điện tử và in của Tạp chí Dầu khí.
2. Bằng cách chuyển nhượng bản quyền này cho Tạp chí Dầu khí, việc sao chép, đăng hoặc sử dụng một phần hay toàn bộ tác phẩm nào của Tạp chí Dầu khí trên bất kỳ phương tiện nào phải trích dẫn đầy đủ, phù hợp về hình thức và nội dung như sau: tiêu đề của bài viết, tên tác giả, tên tạp chí, tập, số, năm, chủ sở hữu bản quyền theo quy định, số DOI. Liên kết đến bài viết cuối cùng được công bố trên trang web của Tạp chí Dầu khí được khuyến khích.
