Lũ lụt là một hiện tượng tự nhiên thường gây ra các hậu quả nghiêm trọng cho cuộc sống của con người. Việc ước lượng độ sâu ngập lụt sẽ giúp cho con người đưa ra được các giải pháp phù hợp để xử lý các ảnh hưởng tàn phá của lũ lụt. Các phương pháp ước lượng độ sâu ngập lụt sử dụng ảnh viễn thám đã nhận được nhiều sự quan tâm và được sử dụng phổ biến trong các thập kỷ gần đây. Bài báo này đề xuất một phương pháp để xây dựng bản đồ độ sâu ngập lụt của tỉnh Quảng Bình, Việt Nam trong trận lũ lịch sử năm 2020 dựa trên ảnh Sentinel-1A. Phương pháp trong bài báo là sự kết hợp của phương pháp Otsu kinh điển và phương pháp loang được đề xuất mới. Phương pháp Otsu trước tiên được sử dụng để xây dựng các bản đồ nước hiện thời. Sau đó, phương pháp loang được thực hiện trên các bản đồ nước hiện thời này để xác định độ sâu ngập lụt. Phương pháp ước lượng độ sâu ngập lụt được đề xuất trong bài báo này đã chứng minh được sự đơn giản về tính toán, tốc độ gần thời gian thực và cung cấp độ chính xác tương đối tốt.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2025 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.