Tạp chí
Phạm Duy Tiễn1*, Nguyễn Thị Hồng Điệp2, Dương Văn Nhã3
1 Trường Đại học An Giang, Đại học Quốc gia TP. HCM. * Email: pdtien@agu.edu.vn
2 Khoa Môi trường và TNTN – Trường Đại học Cần Thơ
3 Trường Đại học Kiên Giang
TÓM TẮT
Mục tiêu chính của bài báo là phân tích mối quan hệ giữa thời gian xâm nhập mặn và phân bố không gian canh tác lúa trong vụ Đông Xuân 2015, 2016, 2019 và 2020 tại vùng đất lúa của tỉnh Trà Vinh. Chuỗi dữ liệu Sentinel-1 (S-1) được sử dụng để trích xuất thông tin phân phối không gian của sáu giai đoạn tăng trưởng lúa. Độ chính xác phân loại của các giai đoạn tăng trưởng cây lúa được tìm thấy có độ chính xác tổng thể là 86% và hệ số Kappa là 0,81. Để đánh giá tác động xâm nhập mặn (độ mặn 4g/l) đã được sử dụng để xác định tỷ lệ phần trăm các khu vực lúa bị ảnh hưởng. Kết quả cho thấy trong những năm quan sát thấy có sự xâm nhập mặn nghiêm trọng như năm 2016 và 2020, một sự thay đổi mạnh mẽ trong lịch trồng đã được xác định để tránh xâm nhập mặn, với một số khu vực được gieo hoặc cấy sớm hơn 10 đến 25 ngày so với gieo sạ lịch hàng năm trước đây. Kết quả nghiên cứu cũng hỗ trợ tốt cho ngành nông nghiệp triển khai lịch gieo sạ hàng năm nhằm ứng phó việc xâm nhập mặn.
Từ khóa: mặn, ảnh radar, giám sát lúa, Trà Vinh, phân bố không gian.
SUMMARY
Using remote sensing time series S-1 to determine the change of rice cultivation area in facing to salt water intrusion impacts – A case in Tra Vinh province
Pham Duy Tien1, Nguyen Thi Hong Diep2, Duong Van Nha3
1 Faculty of Agriculture and Natural Resources, An Giang University – VNU – Ho Chi Minh
2 Land Resource Department, College of Environment and Natural Resources, Can Tho University
3Kien Giang University
In this study, we analyzed the relationship between the pattern of salinity intrusion and the patiotemporal distribution of rice cultivation in the winter-spring crops of 2015, 2016, 2019 and 2020 in Tra Vinh province. Sentinel-1 (S-1) data were used to extract the spatial distribution information of six rice growth s tages based on a rice age algorithm. The classification accuracy of rice crop growth stages was found to have an overall accuracy of 86% and a Kappa coeffiient of 0.81 (n = 235). For evaluating salinity intrusion effects, salinity isolines (4g/L) were used to determine the percentage of rice areas affected. Results show that in the years observed to have severe salinity intrusion such as 2016 and 2020, a strong shift in planting calendar was identified to avoid salinity intrusion, with some areas being sown or transplanted 10 – 25 days earlier than normal planting.
Keywords: salinity, synthetic aperture radar, rice monitoring, Tra Vinh, spatiotemporal distribution.
Người phản biện: TS. Phan Kiều Diễm
Email: pkdiem@ctu.edu.vn
Ngày nhận bài: 31/7/2021
Ngày thông qua phản biện: 30/8/2021
Ngày duyệt đăng: 06/9/2021
