PHÁT HIỆN NƯỚC MẶT RUỘNG LÚA TẠI TỈNH AN GIANG BẰNG DỮ LIỆU ẢNH VIỄN THÁM RADAR ALOS-2

Abstract

This study presents the development and validation of a method for detecting inundation in rice cultivation fields in An Giang province. The approach employs Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery from the ALOS-2 satellite with dual polarizations (HH and HV). The preprocessing process includes radiometric calibration, terrain correction and speckle noise filtering to enhance image quality for image classification. A Decision Tree algorithm was applied for classification, with optimal threshold values determined from field data. Ground truth data consisted of 89 sample points collected across Chau Thanh district, Thoai Son district and Long Xuyen city in An Giang province (administrative units before merger), randomly divided into 70% for training and 30% for validation. Experimental results indicate that the HV polarization image acquired on January 17, 2025, achieved the highest performance, with an overall accuracy of 74%. These findings demonstrate the reliability of SAR data in monitoring field-scale inundation status and provide essential input for methane emission estimation in rice cultivation. Future research should focus on assessing water inundation across different rice growth stages to further support national commitments to greenhouse gas mitigation.

Tóm tắt

Bài báo này trình bày việc xây dựng và kiểm chứng phương pháp phát hiện nước ngập trên ruộng lúa tại tỉnh An Giang. Phương pháp nghiên cứu sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh radar ALOS - 2 với hai kênh phân cực HH (Horizontal - Horizontal) và HV (Horizontal - Vertical). Quy trình tiền xử lý gồm: Hiệu chỉnh bức xạ, hiệu chỉnh hình học, lọc nhiễu đốm, nhằm nâng cao chất lượng ảnh phục vụ cho quá trình phân loại ảnh. Thuật toán cây quyết định (Decision Tree) được áp dụng cho việc phân loại dựa trên các giá trị ngưỡng tối ưu xác định từ dữ liệu thực địa. Dữ liệu thực địa bao gồm 89 điểm mẫu được thu thập tại các huyện Châu Thành, Thoại Sơn và thành phố Long Xuyên thuộc tỉnh An Giang (đơn vị hành chính trước sáp nhập), được phân chia ngẫu nhiên với tỷ lệ 70% cho mẫu huấn luyện và 30% cho mẫu kiểm chứng. Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng, kênh phân cực HV (thu nhận ngày 17/01/2025) đạt hiệu suất cao nhất với độ chính xác toàn cục là 74%. Những kết quả này chứng minh độ tin cậy của việc ứng dụng dữ liệu SAR trong giám sát chế độ nước mặt ruộng, cung cấp dữ liệu đầu vào quan trọng cho công tác tính toán phát thải khí metan trong canh tác lúa. Các nghiên cứu trong tương lai sẽ tập trung đánh giá ngập nước trên ruộng qua từng giai đoạn sinh trưởng khác nhau của lúa nhằm hỗ trợ hiệu quả hơn cho các cam kết giảm thiểu phát thải khí nhà kính của Chính phủ.