NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG GOOGLE EARTH ENGINE PHÂN TÍCH HẠN NÔNG NGHIỆP DỰA TRÊN CHỈ SỐ NDVI, LST VÀ VTCI TRÊN LƯU VỰC SÔNG ĐỒNG NAI

Abstract

Drought is an extreme climatic phenomenon that exerts significant impacts on agricultural production and water-resource management strategies within the Dong Nai river basin. This study employs Landsat 8 Collection 2 Level-1 (TOA) imagery in combination with the Google Earth Engine (GEE) platform to develop an agricultural drought-zoning map for areas located outside the service range of irrigation infrastructure, using three key indicators: NDVI, LST and VTCI. Landsat 8 dry-season imagery (2014 - 2024) was processed to derive NDVI from top-of-atmosphere (TOA) reflectance and LST from Thermal Band 10 through brightness-temperature conversion and emissivity correction. Based on these NDVI and LST datasets, the VTCI index was computed to quantify drought severity and classify drought into four levels. The results show that VTCI exhibits a strong and consistent correlation with the reference drought indicators SPEI and VHI. Moreover, the drought-zoning maps generated from satellite imagery demonstrate a high degree of agreement with field observations collected at 116 survey sites across the basin. The use of GEE enables rapid processing of large-scale Landsat data, ensures temporal consistency and significantly improves monitoring efficiency. These findings confirm that GEE is a powerful tool for water-resource management and for developing sustainable drought-adaptation strategies.

Tóm tắt

Hạn hán là một hiện tượng khí hậu cực đoan, gây tác động sâu rộng đến sản xuất nông nghiệp và chiến lược quản lý tài nguyên nước trên lưu vực sông Đồng Nai. Nghiên cứu này sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 Collection 2 Level-1 (TOA) kết hợp với nền tảng Google Earth Engine (GEE) để xây dựng bản đồ phân vùng hạn hán nông nghiệp cho khu vực ngoài phạm vi phục vụ của các công trình thủy lợi, thông qua 3 chỉ số NDVI, LST và VTCI. Ảnh Landsat 8 trong giai đoạn mùa khô hằng năm (2014 - 2024) được xử lý để trích xuất NDVI từ phản xạ đỉnh khí quyển (TOA reflectance) và LST từ bức xạ nhiệt Band 10 sau các bước chuyển đổi nhiệt độ sáng và hiệu chỉnh phát xạ. Từ NDVI và LST, chỉ số VTCI được tính toán nhằm đánh giá mức độ khô hạn và phân cấp hạn hán theo bốn mức độ. Kết quả cho thấy, VTCI có mối tương quan mạnh và ổn định với các chỉ số tham chiếu SPEI và VHI. Đồng thời, bản đồ phân vùng hạn hán xây dựng từ ảnh viễn thám thể hiện mức độ phù hợp cao khi so sánh với dữ liệu điều tra thực địa tại 116 điểm khảo sát trên toàn lưu vực. Việc ứng dụng GEE cho phép xử lý nhanh khối lượng lớn dữ liệu ảnh Landsat, đảm bảo tính đồng nhất chuỗi thời gian và nâng cao hiệu quả giám sát. Điều này khẳng định, GEE là công cụ quan trọng, hỗ trợ quản lý tài nguyên nước và xây dựng chiến lược thích ứng hạn hán theo hướng bền vững.