ISSN:
Website: www.jomc.vn
Ứng dụng viễn thám và GIS trong lập bản đồ mức độ dễ bị tổn thương khu vực ven biển: Bài học cho Việt Nam
Tóm tắt
Bài báo nghiên cứu vai trò và hiệu quả của việc ứng dụng công nghệ viễn thám (RS) và hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong công tác lập bản đồ mức độ dễ bị tổn thương tại khu vực ven biển Việt Nam trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Kết quả nghiên cứu góp phần quan trọng trong việc cung cấp cơ sở khoa học tiên quyết để xác định các “điểm nóng” ưu tiên, từ đó xây dựng các chiến lược thích ứng hiệu quả với hiện tượng nước biển dâng, xói lở và ngập lụt. Thông qua phương pháp tổng quan và phân tích hệ thống tài liệu, bài báo chỉ ra rằng các phương pháp tiếp cận dựa trên chỉ số dễ bị tổn thương ven biển (CVI) và ngập lụt (FVI) kết hợp dữ liệu vệ tinh đa thời gian đã được áp dụng thành công tại nhiều quốc gia như Indonesia, Ấn Độ, Hoa Kỳ và các địa phương tại Việt Nam như Đồng bằng sông Hồng, Đà Nẵng. Qua đó, bài báo đánh giá thực trạng ứng dụng công nghệ hiện nay và tổng hợp một số bài học kinh nghiệm chính nhằm ứng dụng viễn thám và GIS trong việc lập bản đồ mức độ dễ bị tổn thương của khu vực ven biển. Kết quả nghiên cứu của bài báo cung cấp cơ sở khoa học quan trọng cho các nhà quản lý và quy hoạch trong việc xác định định hướng phát triển bền vững khu vực ven biển Việt Nam hiện nay.
Tài liệu tham khảo
- Mendoza, E. T., Salameh, E., Sakko, I., Turki, I., Almar, R., Ojeda, E., Deloffre, J., Frapart, F., & Laignel, B. (2023). Coastal flood vulnerability assessment: a satellite remote sensing and modelling approach. Univ Rouen Normandie. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352938523000058.
- Hastuti, A. W., Nagai, M., & Suniada, K. I. (2022). Coastal vulnerability assessment of Bali Province, Indonesia, using remote sensing and GIS approaches. Remote Sensing, 14(17):4409. https://doi.org/10.3390/rs14174409.
- Almaliki, A. H., Zerouali, B., Santos, C. a. G., Almaliki, A. A., Da Silva, R. M., Ghoneim, S. S., & Ali, E. (2023). Assessing coastal vulnerability and land use to sea level rise in Jeddah province, Kingdom of Saudi Arabia. Heliyon, 9(8):e18508. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e18508.
- Tran, V. D., Tran, D. T., Nguyen, V. T. (2003). Monitoring Coastal Erosion in Red River Delta, Vietnam - A Contribution from Remote Sensing Data. Asian Journal of Geoinformatics, 3(3).
- Santhosh Kumar, B., Balukkarasu, A., & Tamilarasan, K. (2019). Coastal vulnerability mapping using remote sensing and GIS techniques in Tuticorin coast of Tamil Nadu, India. Journal of Geography, Environment and Earth Science International, 20(2):1-12. https://doi.org/10.9734/JGEESI/2019/v20i230099.
- An, T. T., Izuru, S., Narumasa, T., Raghavan, V., Hanh, L. N., Van An, N., Long, N. V., Thuy, N. T., & Minh, T. P. (2022). Flood vulnerability assessment at the local scale using remote sensing and GIS techniques: a case study in Da Nang City, Vietnam. Journal of Water and Climate Change, 13(9):3217-3238. https://doi.org/10.2166/wcc.2022.029.
- Hà, T. T., & Nguyễn, T. V. (2022). Ứng dụng viễn thám trong giám sát biến động đô thị tại Thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Xây dựng, 30(4):60-73.
- Nguyễn, S. H., & Trần, T. P. (2020). Phân tích biến động đô thị dựa trên ảnh vệ tinh Sentinel: Trường hợp Hà Nội. Tạp chí Viễn thám và Môi trường, 25(1):112-127.
- Vũ Anh Tuân, Nguyễn Mạnh Hùng, Ngô Đức Anh, Đặng Vũ Khắc, Nguyễn Công Giang (2026). Ứng dụng viễn thám nghiên cứu biến động đô thị tại Việt Nam. Nhà xuất bản Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Hà Nội.
- Nguyễn Công Giang, Đặng Vũ Khắc, Vũ Anh Tuân, Bùi Thị Ngọc Lan & Ngô Đức Anh (2022). Quản lý quy hoạch đô thị thông qua hệ thống thông tin địa lý GIS. Nhà xuất bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội.
- Bùi Thị Ngọc Lan (2023). GIS in Smart urban planning and management: Lessons learned for Vietnam. Science Journal of Architecture and Construction, Hanoi Architectural University, (51).
- Sawant, S., & C, S. K. (2025). A multidimensional approach to cyclone risk assessment: integrating GIS and Fuzzy-AHP data in coastal Odisha, India. Geomatics Natural Hazards and Risk, 16(1). https://doi.org/10.1080/19475705.2025.2568948.
- Mondal, I., Das, A., Hossain, S. A., Jose, F., & Altuwaijri, H. A. (2025). Climate change-induced vulnerability assessment for the Florida Coast using hybrid machine learning models. Ecological Indicators, 171:113242. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2025.113242.
- Ngo, D., Phung, G., Nguyen, H., & Hoang, D. (2025). Sentinel-2 satellite image application for establishing a coral reef distribution map in Bai Tu Long National Park, Quang Ninh Province, Vietnam. One Ecosystem, 10. https://doi.org/10.3897/oneeco.10.e161208.
- Jin, W., Li, H., Wang, J., Zhao, L., Li, X., Fan, W., & Chen, J. (2023). Continuous remote sensing ecological index (CRSEI): A novel approach for multitemporal monitoring of eco-environmental changes on a large scale. Ecological Indicators, 154:110739. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2023.110739.
- Biswas, S., & Nautiyal, S. (2023). A review of socio-economic vulnerability: The emergence of its theoretical concepts, models and methodologies. Natural Hazards Research, 3(3):563-571. https://doi.org/10.1016/j.nhres.2023.05.005.
- Sunkur, R., Kantamaneni, K., Bokhoree, C., Rathnayake, U., & Fernando, M. (2024). Mangrove mapping and monitoring using remote sensing techniques towards climate change resilience. Scientific Reports, 14(1):6949. https://doi.org/10.1038/s41598-024-57563-4.