Ứng Dụng Ảnh Vệ Tinh Trong Phát Hiện Và Phân Loại Vết Dầu Tràn Trên Biển

Ô nhiễm tràn dầu là một trong những vấn đề môi trường biển nghiêm trọng nhất hiện nay, nhất là với các quốc gia có vùng biển rộng như Việt Nam. Những năm gần đây, tình trạng ô nhiễm tràn dầu diễn ra phức tạp do tác động của quá trình khai thác dầu khí và giao thông hàng hải, gây thiệt hại lớn về kinh tế, ảnh hưởng đến môi trường sinh thái biển. Do đặc điểm khu vực vùng biển rộng, việc tiếp cận bằng các phương pháp nghiên cứu truyền thống gặp rất nhiều khó khăn dẫn đến các vụ tràn dầu thường chỉ được phát hiện khi vết dầu lan vào gần bờ. Điều này đã ảnh hưởng lớn đến khả năng ứng phó cũng như giảm thiểu thiệt hại do ô nhiễm tràn dầu gây ra.

Từ cuối thế kỷ XX đến nay, công nghệ viễn thám đã phát triển vượt bậc và được sử dụng hiệu quả trong nghiên cứu trái đất, đặc biệt là tại khu vực khó tiếp cận như biển, hải đảo. Dữ liệu viễn thám chính trong nghiên cứu ô nhiễm tràn dầu là ảnh radar (ảnh SAR) do xung radar có ưu điểm ít phụ thuộc điều kiện thời tiết và có thể thu nhận ảnh cả ngày và đêm.

Trên ảnh SAR, vết dầu có màu đen do độ nhớt của dầu làm giảm dao động của sóng biển, dẫn đến cường độ tán xạ ngược của xung radar khi chiếu tới đạt thấp. Nhiều nghiên cứu trên thế giới và ở Việt Nam đã sử dụng ảnh SAR trong phát hiện và phân loại vết dầu trên biển.

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.

Nhiều thuật toán nhận dạng và phân loại vết dầu được đề xuất như thuật toán phân ngưỡng, thuật toán nở vùng – region growing, phương pháp phân loại hướng đối tượng, sử dụng mạng neural network… Một số nghiên cứu cũng thử nghiệm phân loại vết dầu từ ảnh viễn thám quang học nhằm tăng dày nguồn dữ liệu viễn thám đầu vào phục vụ giám sát sự lan truyền của vết dầu.

Phân loại vết dầu trên ảnh SAR là bài toán phân chia các pixel ảnh vào 2 đối tượng: vết dầu và không phải vết dầu, do vậy phương pháp phân ngưỡng được sử dụng phổ biến do sự đơn giản trong tính toán. Các phương pháp phân ngưỡng khác nhau như Otsu, Huang, Yen đã được đề xuất và áp dụng hiệu quả trong phân loại các đối tượng trên ảnh vệ tinh. Giá trị ngưỡng được xác định bằng cách phân tích lược đồ ảnh (hisogram), kiểm tra kết quả phân loại và tùy chỉnh ngưỡng nếu cần thiết cho đến khi kết quả phân loại đạt yêu cầu.

Trên thực tế, vết dầu trên biển là những vệt dài, có màu sắc tối, đồng thời có xu hướng lan rộng ra xung quanh. Do đó, việc sử dụng đặc điểm tán xạ ngược của các điểm ảnh chỉ phát hiện được 1 phần của vết dầu.

Thuật toán Otsu là thuật toán phân ngưỡng được sử dụng nhiều vì đơn giản về mặt tính toán cũng như dễ dàng thực hiện. Ở Việt Nam, thuật toán Otsu được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như xử lý ảnh trong y học hỗ trợ chẩn đoán bệnh, xử lý ảnh viễn thám.

Phương pháp Otsu hiệu quả với dữ liệu ảnh SAR như Sentinel 1 do các đối tượng trên ảnh có cường độ tán xạ ngược khác biệt nhau rõ rệt.

Google Earth Engine (GEE) là nền tảng được xây dựng trên nền điện toán đám mây, lưu trữ khối lượng ảnh vệ tinh khổng lồ, trong đó có dữ liệu từ hệ thống vệ tinh Sentinel, thường xuyên được cập nhật và cung cấp miễn phí. GEE được thiết kế để các nhà nghiên cứu có thể chia sẻ các kết quả cho cộng đồng. Gần đây, GEE đã cung cấp các giải pháp xử lý ảnh hiện đại như: học máy, học sâu, trí tuệ nhân tạo. Có thể nhận định, GEE là giải pháp hiệu quả có thể khắc phục những hạn chế về dữ liệu, tốc độ xử lý và tính toán của các phương pháp xử lý ảnh truyền thống.

Kết hợp sử dụng đa nguồn dữ liệu viễn thám với các loại ảnh quang học, siêu cao tần được cung cấp miễn phí như Sentinel 1, Sentinel 2, Landsat 8 cho phép tăng dày nguồn dữ liệu đầu vào phục vụ giám sát và ứng phó với ô nhiễm tràn dầu trên biển.