Ứng dụng Công nghệ Viễn thám trong Giám sát rạn san hô: Quy trình công nghệ, hiệu quả và tiềm năng quản lý tài nguyên Biển

Ứng dụng Công nghệ Viễn thám trong Giám sát rạn san hô: Quy trình công nghệ, hiệu quả và tiềm năng quản lý tài nguyên Biển

Tóm tắt

Các rạn san hô, đặc biệt tại các quần đảo trọng điểm xa bờ như Hoàng Sa và Trường Sa, là những hệ sinh thái biển vô giá nhưng đang đối mặt với các mối đe dọa nghiêm trọng từ biến đổi khí hậu và hoạt động của con người. Việc giám sát hiệu quả, kịp thời là yêu cầu cấp thiết để phục vụ công tác bảo tồn đa dạng sinh học. Bài báo này phân tích sâu về quy trình công nghệ hiện đại sử dụng dữ liệu viễn thám quang học (chủ yếu là Sentinel-2 và Landsat 8/9) để giám sát rạn san hô, dựa trên Thiết kế Kỹ thuật Chi tiết của dự án "Sử dụng công nghệ viễn thám giám sát rạn san hô tại các quần đảo trọng điểm xa bờ phục vụ công tác bảo tồn đa dạng sinh học". Bài báo làm rõ các bước công nghệ từ thu thập, tiền xử lý, đến chiết xuất các thông số then chốt (độ phủ san hô, nhiệt độ bề mặt nước biển, và hàm lượng chlorophyll-a), đồng thời, phân tích những ưu điểm vượt trội và hiệu quả kinh tế của viễn thám so với phương pháp khảo sát truyền thống, và thảo luận về tiềm năng to lớn trong việc mở rộng công nghệ này cho quản lý tổng hợp tài nguyên môi trường biển.

1. Giới thiệu

Quần đảo Hoàng Sa và Trường Sa của Việt Nam là nơi có các hệ sinh thái rạn san hô mang tính biểu tượng, với hàng trăm loài san hô cứng tạo rạn. Các rạn san hô này không chỉ là nền tảng của đa dạng sinh học biển mà còn đóng vai trò là ngư trường truyền thống quan trọng, có giá trị kinh tế - xã hội to lớn. Tuy nhiên, các hệ sinh thái nhạy cảm này đang bị đe dọa nghiêm trọng. Các mối đe dọa lớn nhất bao gồm hiện tượng tẩy trắng (bleaching) do nhiệt độ nước biển tăng, axit hóa đại dương do nồng độ CO2 tăng, và các tác động trực tiếp từ hoạt động của con người.

Trước bối cảnh đó, việc giám sát thường xuyên, chính xác tình trạng sức khỏe và sự biến động của các rạn san hô là nhiệm vụ sống còn. Nhận thức rõ tầm quan trọng này, Bộ Tài nguyên và Môi trường (nay là Bộ Nông nghiệp và Môi trường) đã phê duyệt dự án "Sử dụng công nghệ viễn thám giám sát rạn san hô tại các quần đảo trọng điểm xa bờ phục vụ công tác bảo tồn đa dạng sinh học" theo Quyết định 660/QĐ-BTNMT. Dự án này đánh dấu một bước tiến quan trọng, chuyển đổi từ các phương pháp giám sát truyền thống sang ứng dụng công nghệ viễn thám hiện đại.

2. Hạn chế của Giám sát truyền thống và ưu thế của công nghệ viễn thám

2.1. Các phương pháp truyền thống

Các phương pháp giám sát san hô truyền thống chủ yếu dựa vào khảo sát thực địa, điển hình là sử dụng thợ lặn (khảo sát lặn). Các phương pháp này, dù cung cấp thông tin chi tiết ở cấp độ vi mô, nhưng bộc lộ nhiều hạn chế lớn khi áp dụng ở quy mô rộng và tại các vùng biển xa:

1. Chi phí cao và phức tạp: Việc triển khai tàu khảo sát, thiết bị lặn và nhân lực chuyên gia đến các khu vực xa bờ như Hoàng Sa và Trường Sa đòi hỏi chi phí hậu cần khổng lồ và tốn nhiều thời gian.

2. Phạm vi hạn chế: Khảo sát lặn chỉ mang tính cục bộ, đại diện cho một vài điểm. Nó không thể cung cấp cái nhìn tổng thể (synoptic) trên hàng nghìn kilômét vuông diện tích rạn.

3. Tần suất thấp: Do phức tạp về hậu cần, các khảo sát thực địa thường chỉ thực hiện 1-2 lần/năm Tần suất này chỉ đủ để theo dõi tốc độ sinh trưởng (vốn rất chậm) nhưng hoàn toàn bỏ lỡ các biến động về "sức khỏe" (health monitoring). San hô phản ứng rất nhạy với nhiệt độ, chỉ cần vài ngày đến vài tuần nước biển nóng bất thường là có thể xảy ra tẩy trắng. Các khảo sát hàng năm không thể bắt kịp các sự kiện ngắn hạn này.

4. Tính chủ quan: Kết quả đánh giá độ phủ có thể phụ thuộc vào kinh nghiệm và phương pháp của người khảo sát, dẫn đến thiếu đồng bộ giữa các lần đo.

2.2. Những điểm mạnh vượt trội của Viễn thám

Công nghệ viễn thám, đặc biệt là việc sử dụng kết hợp các hệ thống vệ tinh quang học như Sentinel-2 và Landsat 8/9, đã khắc phục được hầu hết các nhược điểm trên:

• Khả năng bao phủ rộng (Synoptic): Vệ tinh Sentinel-2 có dải chụp rộng tới 290 km, cho phép lập bản đồ toàn bộ các khu vực rộng lớn của Hoàng Sa và Trường Sa trong một lần chụp, cung cấp bức tranh tổng thể mà khảo sát lặn không thể làm được.

• Tần suất giám sát cao: Cặp vệ tinh Sentinel-2A và 2B có chu kỳ chụp lặp lại chỉ 5 ngày²¹. Điều này cho phép dự án thực hiện giám sát theo 4 mùa trong năm (Đông, Xuân, Hạ, Thu). Tần suất dày đặc này là yếu tố then chốt để bắt kịp các sự kiện tẩy trắng, bão, hoặc dòng chảy bất thường, phục vụ hoàn hảo cho "health monitoring".

• Tính khách quan và đồng bộ: Dữ liệu vệ tinh được xử lý bằng các thuật toán toán học chuẩn hóa (như tính SST, NDCI). Điều này đảm bảo tính nhất quán và khách quan của kết quả qua các năm, loại bỏ yếu tố chủ quan của con người.

• Khả năng xuyên sâu: Vùng biển Hoàng Sa và Trường Sa có đặc tính nước trong (độ trong 10-30m). Ảnh Sentinel-2, với các dải phổ Xanh lam (Blue, B2) và Xanh lục (Green, B3), có thể ghi nhận tín hiệu phản xạ phổ từ đáy biển ở độ sâu 20-25 m. Điều này hoàn toàn phù hợp vì san hô ở hai quần đảo này phân bố chủ yếu ở độ sâu 0-20 m.

• Giám sát đa yếu tố: Cùng một bộ dữ liệu, viễn thám cho phép chiết xuất đồng thời nhiều thông số môi trường ảnh hưởng đến san hô, không chỉ độ phủ mà còn cả nhiệt độ bề mặt nước (SST) và hàm lượng diệp lục (Chlorophyll-a).

3. Quy trình Công nghệ giám sát rạn san hô bằng viễn thám

Quy trình công nghệ được thiết kế trong dự án là một chu trình khép kín, chuẩn hóa, tuân thủ các quy định kỹ thuật của nhà nước (như Thông tư 42/2024/TT-BTNMT và Thông tư 26/2014/TT-BTNMT).

Giai đoạn 1: Thu thập và Lựa chọn Dữ liệu

Nền tảng của quy trình là việc lựa chọn đúng nguồn dữ liệu. Dự án sử dụng hai nguồn dữ liệu ảnh vệ tinh quang học miễn phí, hiệu quả cao:

1. Sentinel-2 (ESA): Với độ phân giải không gian cao 10m, các kênh phổ phù hợp (B2, B3, B4, B5), Sentinel-2 được dùng để chiết xuất độ phủ san hô và hàm lượng Chlorophyll-a.

2. Landsat 8/9 (USGS): Với các kênh hồng ngoại nhiệt (TIRS) và độ phân giải bức xạ 12-bit, Landsat được dùng để chiết xuất nhiệt độ bề mặt nước biển (SST).

Dữ liệu được thu thập cho 3 mốc thời gian (2015-2016, 2020, 2025) và cho cả 4 mùa/năm. Tiêu chí kỹ thuật là ảnh có độ phủ mây dưới 10%. Trong trường hợp không có ảnh đúng thời điểm giám sát (như năm 2015 chưa có Sentinel-2), quy trình cho phép sử dụng dữ liệu trong vòng 01 năm (sử dụng ảnh 2016 cho mốc 2015), điều này tuân thủ các quy định tại Thông tư 69/2015/TT-BTNMT và Thông tư 42/2024/TT-BTNMT.

Ngoài ra, quy trình còn thu thập các dữ liệu bổ trợ (không phải khảo sát mới) để tham chiếu và kiểm tra, bao gồm: Bản đồ đáy biển, dữ liệu thủy triều, các nghiên cứu đã công bố, và bản đồ rạn san hô quốc tế như Allen Coral Atlas.

Giai đoạn 2: Tiền xử lý Dữ liệu

Dữ liệu thô thu thập về (đã được hiệu chỉnh hình học và khí quyển ở mức cơ bản) sẽ trải qua các bước tiền xử lý chuẩn hóa:

• Chuẩn hóa Hệ quy chiếu: Toàn bộ dữ liệu (ảnh, vector) được chuyển về Hệ quy chiếu và Hệ tọa độ quốc gia VN-2000, lưới chiếu UTM.

• Nâng cao chất lượng ảnh: Thực hiện các kỹ thuật tổ hợp màu (RGB), làm sắc nét ảnh (Pan-sharpening, ví dụ trộn kênh toàn sắc 15m với kênh đa phổ 30m của Landsat), và xử lý phổ (cân bằng histogram, chuẩn hóa phổ) để đảm bảo màu sắc đồng đều, loại bỏ hiện tượng lệch màu giữa các cảnh ảnh.

Giai đoạn 3: Chiết xuất Thông tin Chuyên đề

Đây là lõi của quy trình công nghệ, nơi các thông tin ẩn trong dữ liệu phổ được "giải mã" thành các lớp bản đồ chuyên đề.

3.1. Phân loại để xác định vị trí và độ phủ trùm của san hô

Quy trình sử dụng các phương pháp phân loại có giám sát hiện đại như Support Vector Machine (SVM) hoặc Random Forest (RF) trên các nền tảng xử lý mạnh như Google Earth Engine (GEE).

1. Lọc ảnh: Dữ liệu Sentinel-2 được lọc để loại bỏ pixel mây, bóng mây (sử dụng băng QA60 hoặc SCL).

2. Hiệu chỉnh Cột nước: Đây là bước tối quan trọng. Tín hiệu phản xạ từ đáy biển bị ảnh hưởng bởi độ sâu cột nước. Quy trình áp dụng các thuật toán hiệu chỉnh (ví dụ: Depth Invariant Index - DII) để loại bỏ ảnh hưởng của cột nước, làm nổi bật phổ thực của vật thể đáy (san hô, cát, hay tảo).

3. Huấn luyện Mô hình: Người dùng chọn các "mẫu huấn luyện" (training samples) đại diện cho các lớp cần phân loại (ví dụ: San hô sống, San hô phong hóa/cát, Nước sâu,...).

4. Phân loại: Mô hình (ví dụ: Random Forest) sẽ dựa trên các mẫu này để "học" và tự động phân loại toàn bộ vùng ảnh.

5. Vector hóa: Kết quả (dạng raster) được chuyển sang dạng vector (.shp) và tính toán diện tích (ha).

6. Kiểm tra chất lượng: Độ chính xác phân loại tổng thể phải đạt 85%.

3.2. Chiết xuất Nhiệt độ bề mặt nước biển (SST)

Quy trình sử dụng dữ liệu từ kênh hồng ngoại nhiệt (TIRS) của Landsat 8/9 (chủ yếu là Kênh 10).

Bước 1. Chọn khu vực thực hiện

Bước 2. Tải ảnh Landsat-8/9 SR, lọc mây và chọn thời gian thu nhận ảnh cần phân tích 

Bước 3. Chuyển giá trị số (Digital Number – DN) sang TOA Radiance cho Band 10

Bước 4. Chuyển đổi đơn vị tính nhiệt độ (Kelvin → Celsius)

Bước 5. Hiển thị kết quả và biểu đồ biến động SST theo thời gian

Bước 6. Xuất dữ liệu:

3.3. Chiết xuất hàm lượng Diệp lục (Chlorophyll-a)

Mô hình ước tính nồng độ Chl-a dựa trên dữ liệu viễn thám màu đại dương sử dụng các kênh trong dải sóng nhìn thấy và cận hồng ngoại bằng thuật toán quang sinh học như Ocean Chlorophyll 4 (OC4), kênh tỷ số….

Các bước thực hiện bao gồm:

- Tính toán giá trị phản xạ bề mặt của các kênh trong dải ánh sáng nhìn thấy và cận hồng ngoại;

- Tính toán ảnh hàm lượng chất diệp lục theo hàm lựa chọn;

- Chọn ảnh hàm lượng chất diệp lục bề mặt biển theo chu kỳ. Việc chọn ảnh hàm lượng chất diệp lục mặt biển theo các bước sau:

+ Chọn ảnh theo ngày

+ Ảnh hàm lượng chất diệp lục bề mặt nước biển theo mùa được tính là giá trị trung bình của các ngày trong mùa;

-  Nội suy đường đẳng trị và phân vùng ảnh hàm lượng diệp lục với khoảng phân vùng nhỏ nhất là 0,1mg/m3. Các bước sử dụng ảnh Sentinel-2 chiết xuất hàm lượng diệp lục trong vùng biển san hô trên nền tảng Google Earth Engine/ QGIS + Semi-Automatic Classification Plugin (SCP)/ SNAP (Sentinel Application Platform)/ SeaDAS (NASA)/ Python … :

Bước 1. Chọn vùng thực hiện

Bước 2. Chọn thời gian cần quan tâm

Bước 3. Tải ảnh Sentinel-2 theo thời gian thu nhận ảnh cần phân tích

Bước 4. Lọc ảnh Sentinel-2, loại mây

Bước 5: Tính chỉ số diệp lục khác biệt chuẩn hóa (NDCI):

Bước 6: Lập mô hình hồi quy tính Cholorophyl-a NDCI → Chl-a (mg/m3) Chl=a⋅NDCI+b

Hàm lượng Chl-a là một chỉ số quan trọng cho thấy nồng độ dinh dưỡng hoặc sự hiện diện của tảo, ảnh hưởng đến sức khỏe san hô⁶⁷. Quy trình sử dụng ảnh Sentinel-2.

Bước 7. Xuất dữ liệu, xuất ảnh bộ số liệu hàm lượng diệp lục (GeoTIFF).

* Yêu cầu kỹ thuật: Bộ dữ liệu ảnh hàm lượng Chlorophyll-a (mg/m³) định dạng GeoTIFF, sản phẩm bản đồ phân bố Chlorophyll-a theo mùa, các lớp dữ liệu phân vùng và đường đẳng trị đảm bảo phân vùng rõ ràng, bước phân vùng nhỏ nhất 0,1 mg/m³. Khối lượng của mục chiết xuất các yếu tố chuyên đề là bộ sản phẩm gồm: diện tích, nhiệt độ, hàm lượng diệp lục chlorophyll bề mặt nước biển (456 mảnh quy đổi (38 mảnh QĐ x 3 năm x 4 mùa/năm).

Giai đoạn 4: Phân tích Biến động và Tích hợp Cơ sở dữ liệu (CSDL)

Sau khi có 3 lớp dữ liệu chuyên đề (Độ phủ, SST, Chl-a) cho các mốc thời gian, quy trình đi vào giai đoạn tổng hợp:

• Phân tích biến động: Sử dụng công cụ GIS (chồng lớp - overlay), quy trình so sánh bản đồ độ phủ san hô giữa các giai đoạn (2015-2020 và 2020-2025). Kết quả là các bản đồ biến động, khoanh vùng chính xác các khu vực san hô bị suy thoái (mất diện tích) hoặc phát triển (tăng diện tích).

• Xây dựng CSDL: Toàn bộ dữ liệu (ảnh đã xử lý, 3 lớp chuyên đề, bản đồ biến động) được chuẩn hóa và tích hợp vào một Cơ sở dữ liệu không gian (Geodatabase). Quy trình xây dựng CSDL này tuân thủ nghiêm ngặt Thông tư 26/2014/TT-BTNMT. CSDL này sẽ là sản phẩm chính, sẵn sàng tích hợp vào Cơ sở dữ liệu đa dạng sinh học quốc gia.

4. Đánh giá hiệu quả kinh tế của công nghệ viễn thám

Hiệu quả kinh tế của việc áp dụng công nghệ viễn thám trong giám sát rạn san hô là rất rõ rệt, thể hiện ở nhiều khía cạnh:

1. Chi phí Nguồn dữ liệu: Yếu tố then chốt nhất là việc dự án sử dụng các nguồn dữ liệu ảnh vệ tinh (Sentinel-2, Landsat 8/9) được cung cấp hoàn toàn miễn phí. Điều này loại bỏ một khoản chi phí khổng lồ so với việc phải mua ảnh thương mại (như WorldView, Pleiades).

2. Giảm thiểu Chi phí Khảo sát Thực địa: Như đã phân tích, chi phí cho một chuyến tàu khảo sát biển xa là cực kỳ tốn kém. Bằng cách sử dụng viễn thám, dự án không cần thực hiện khảo sát thực địa mới, mà chỉ "thu thập tài liệu liên quan" đã có. Điều này giúp tiết kiệm ngân sách nhà nước, giảm rủi ro lao động và cho phép phân bổ nguồn lực vào công tác phân tích chuyên sâu.

3. Tối ưu hóa Nguồn nhân lực: Thay vì cần một đội ngũ lớn chuyên gia lặn và hậu cần trên biển, quy trình viễn thám tập trung vào một nhóm nhỏ các nhà khoa học, kỹ sư có chuyên môn về phân tích dữ liệu, GIS và viễn thám, làm việc tại văn phòng.

4. Hiệu quả Xử lý: Với việc sử dụng các nền tảng điện toán đám mây (như GEE) và các phần mềm chuyên dụng (ENVI, SNAP, QGIS), khối lượng công việc khổng lồ (tương đương 1.728 mảnh bản đồ 1:50.000) có thể được xử lý một cách bán tự động, nhanh chóng, đảm bảo tiến độ và chất lượng.

Tựu trung lại, công nghệ viễn thám mang lại hiệu quả kinh tế - kỹ thuật vượt trội: đạt được mục tiêu giám sát trên phạm vi rộng hơn, tần suất cao hơn, với chi phí thấp hơn đáng kể so với phương pháp truyền thống.

5. Tiềm năng mở rộng trong quản lý tài nguyên môi trường biển

Mặc dù dự án này tập trung vào rạn san hô, nhưng quy trình công nghệ và nguồn dữ liệu (Sentinel-2, Landsat 8/9) có tiềm năng mở rộng to lớn cho công tác quản lý tổng hợp tài nguyên biển của quốc gia.

• Giám sát Chất lượng nước biển: Quy trình chiết xuất Chl-a và các chỉ số về độ trong/đục từ băng Blue/Green của Sentinel-2 có thể được áp dụng thường xuyên trên toàn vùng biển ven bờ để cảnh báo sớm các hiện tượng tảo nở hoa (phú dưỡng) hoặc ô nhiễm, xả thải.

• Lập bản đồ các Hệ sinh thái Ven bờ khác: Phương pháp phân loại Machine Learning (RF, SVM) không chỉ nhận diện được san hô. Nó hoàn toàn có thể được "huấn luyện" để phân biệt và lập bản đồ các hệ sinh thái đáy nông quan trọng khác như thảm cỏ biển và bãi cát ngầm, cung cấp dữ liệu đầu vào cho quy hoạch không gian biển.

• Lập bản đồ Độ sâu (Bathymetry) vùng nước nông: Khả năng xuyên sâu của các kênh quang học (B2, B3, B4 của S2) cho phép xây dựng mô hình độ sâu (bathymetry) cho các vùng biển nông (<20m). Đây là thông tin cực kỳ giá trị cho an toàn hàng hải, nghiên cứu xói lở/bồi tụ bờ biển và mô hình hóa dòng chảy.

• Xây dựng Hệ thống Dữ liệu Thống nhất: Việc dự án chuẩn hóa và xây dựng CSDL theo Thông tư 26/2014/TT-BTNMT và hướng tới tích hợp vào CSDL Đa dạng sinh học quốc gia tạo tiền đề cho một hệ thống giám sát tài nguyên biển thống nhất. Trong tương lai, các CSDL về rừng ngập mặn, chất lượng nước ven bờ, xói lở... đều có thể được xây dựng từ viễn thám và tích hợp vào khung CSDL chung này.

• Cung cấp Bằng chứng Khoa học cho Quản lý: Dữ liệu viễn thám khách quan, định lượng và có chuỗi thời gian cung cấp bằng chứng khoa học vững chắc, hỗ trợ đắc lực cho các cơ quan quản lý nhà nước như Cục Bảo tồn thiên nhiên và Đa dạng sinh học, Cục Biển và Hải đảo Việt Nam trong việc hoạch định chính sách, đánh giá hiệu quả bảo tồn, và thực thi các luật quan trọng như Luật Bảo vệ Môi trường 2020, Luật Biển Việt Nam.

6. Kết luận

Việc giám sát các rạn san hô ở Hoàng Sa và Trường Sa là một thách thức lớn do quy mô rộng lớn và vị trí địa lý xa xôi. Công nghệ viễn thám, thông qua việc áp dụng một quy trình công nghệ chuẩn hóa, khoa học như đã phân tích, chứng tỏ là giải pháp tối ưu và hiệu quả nhất.

Bằng cách sửu dụng dữ liệu vệ tinh miễn phí (Sentinel-2, Landsat 8/9) và các thuật toán phân tích tiên tiến (Machine Learning, mô hình hóa phổ), chúng ta có thể chiết xuất các thông tin quan trọng về độ phủ, sức khỏe (qua SST) và môi trường nước (qua Chl-a) của rạn san hô. Công nghệ này không chỉ vượt qua các hạn chế về chi phí, phạm vi và tần suất của phương pháp truyền thống mà còn mang lại hiệu quả kinh tế vượt trội.

Dự án "Sử dụng công nghệ viễn thám giám sát rạn san hô" là một minh chứng điển hình cho thấy năng lực của Cục Viễn thám quốc gia trong việc làm chủ công nghệ hiện đại. Xa hơn nữa, thành công của dự án sẽ mở đường cho việc ứng dụng rộng rãi công nghệ viễn thám trong quản lý tổng hợp toàn bộ tài nguyên và môi trường biển Việt Nam, góp phần thực hiện thắng lợi Chiến lược phát triển bền vững kinh tế biển.