Ứng dụng GIS và viễn thám xây dựng cơ sở dữ liệu không gian biến động đường bờ cho đoạn sông Hậu Giang chảy qua địa phận tỉnh An Giang

Giải thưởng Sinh viên Nghiên cứu khoa học Euréka lần thứ XIX năm 2017 Kỷ yếu khoa học 566 ỨNG DỤNG GIS VÀ VIỄN THÁM XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU KHÔNG GIAN BIẾN ĐỘNG ĐƯỜNG BỜ CHO ĐOẠN SÔNG HẬU GIANG CHẢY QUA ĐỊA PHẬN TỈNH AN GIANG Giang Phi Yến*, Trần Thị Ngọc Mai Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường TP.HCM *Tác giả liên lạc: gpy.291296@gmail.com TÓM TẮT Những năm gần đây, đường bờ sông Hậu có những biến động thất thường, mực nước sông tăng làm gia tăng năng lượng sóng gây nên tình trạng xói lở, bào mòn và nhấn chìm các bãi triều. Điều này ảnh hưởng nghiêm trọng đến an nguy của người dân trong khu vực. Trong đề tài này, tác giả nghiên cứu sự biến động đường bờ sông Hậu trong phạm vi tỉnh An Giang. Để giảm thiểu tình trạng trên, tác giả đã đưa ra cách quản lý đường bờ thông qua việc ứng dụng các phần mềm như: ENVI giải đoán ảnh viễn thám, ArcGIS xây dựng cơ sở dữ liệu và DSAS để phân tích biến động tuyến đường bờ sông Hậu trong giai đoạn từ năm 1988-2017. Qua cơ sở tổng hợp và phân tích trên, các nhà quản lý môi trường dễ dàng đánh giá và dự đoán được quy luật của sự biến động đường bờ. Đồng thời xây dựng các chiến lược quản lý đường bờ hiệu quả và bền vững hơn cách thức truyền thống. Từ khóa: Biến động đường bờ, sông Hậu Giang, tỉnh An Giang, GIS, RS, ảnh Landsat. APPLYING GIS AND RS ON MONITORING THE SHORELINE CHANGE IN HAU GIANG RIVER – AN GIANG PROVINCE FROM 1988 TO 2017 Giang Phi Yen*, Tran Thi Ngoc Mai University of Natural Resources and Environment Ho Chi Minh City *Corresponding authour: gpy.291296@gmail.com ABSTRACT The recent year, the shorelinse of Hau Giang have changed irregularly, increased river level will cause erosion, abration and immerged recesses. This has seriously impacted the safety of the people in the area. In this topic, the authors have reseached shoreline changes of Hau Giang river in An Giang province. To decrease this situation, the authors have advanced coastal management, using softwares such as: ENVI, AcrGis and DSAS to analysis shoreline changes in period 1988-2017. This synthesis and analysis, the environmental manager will easily predict the rule of shoreline changes. At the same time, the manager will buil effective and and sustainable management strategy. Keywords: Shoreline changes, Hau Giang River, An Giang Province, GIS, RS, Landsat Image. TỒNG QUAN Theo kết quả quan trắc và báo cáo của Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh An Giang và các bài báo gần đây, trên đoạn sông Hậu Giang trực thuộc tỉnh An Giang xảy ra nguy cơ sạt lở nghiêm trọng, gây ảnh hưởng rất lớn đến đời sống hộ dân gần khu vực. Nguyên nhân chính là do sự tác động của biến đổi khí hậu bất thường và sóng nước, dòng chảy thay đổi với biên độ cao làm bào mòn tầng đất mặt đường bờ sông Hậu. Đồng thời, nơi đây vẫn chưa có dự án nghiên cứu tổng thể về địa hình, địa chất toàn khu vực, nên tình hình biến động qua các năm chưa được tổng hợp và phân tích một cách cụ thể. Trước tình hình trên, việc ứng dụng GIS là một giải pháp thiết thực và có tính khả thi cao nhằm quản lý các hoạt động về quy hoạch, quản lý và phân tích sự biến động của đường bờ qua các năm. Bài báo này áp dụng công nghệ mới vào quản lý đường bờ nhằm tiết kiệm thời gian khảo sát trên bản đồ giấy như cách truyền thống. Quá trình xây dựng được CSDL giúp ta quản lý đường bờ có độ chính xác cao hơn, dễ lưu trữ và có sự đồng bộ về dữ liệu. Nhờ đó, ta có tầm nhìn tổng quan hơn về khu vực đường bờ sông Hậu và nắm được quy luật để dự đoán khu vực sạt lở, cảnh báo cho người dân nhanh chóng hơn so với phương pháp truyền thống. Giải thưởng Sinh viên Nghiên cứu khoa học Euréka lần thứ XIX năm 2017 Kỷ yếu khoa học 567 Sản phẩm của bài báo này là kết quả ban đầu của việc sử dụng các công cụ GIS và RS để giám sát biến động đường bờ đoạn sông Hậu Giang thuộc tỉnh An Giang trong giai đoạn từ 1988 đến 2017. Nguồn dữ liệu chính sử dụng là ảnh Landsat của tám năm 1988, 1991, 1993, 1997, 2001, 2005, 2015, 2017 tại khu vực nghiên cứu (KVNC) . KVNC của đề tài chính là đoạn sông Hậu chảy qua ở tám huyện ở tỉnh An Giang. Hình 1. Bản đồ hành chính tỉnh An Giang PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU Phương pháp nghiên cứu Để thực hiện được các mục tiêu đã đề ra, các tác giả đã sử dụng cách tiếp cận GIS và RS để đánh giá sự biến động đường bờ tại KVNC thông qua 6 giai đoạn chính sau: (1) thu thập và tổng hợp các dữ liệu có liên quan, (2) Xử lý nguồn dữ liệu bằng cách hiệu chỉnh ảnh Landsat và hiệu chỉnh bản đồ, (3) tính chỉ số NDWI và xây dựng CSDL nền, (4) xây dựng CSDL biến động đường bờ, (5) trích xuất đường bờ và đánh giá biến động, (6) đánh giá kết quả thu được, rút ra kết luận. Hình 2. Tiến trình thực hiện đề tài quản lý đường bờ sông Hậu Giải thưởng Sinh viên Nghiên cứu khoa học Euréka lần thứ XIX năm 2017 Kỷ yếu khoa học 568 Dữ liệu đầu vào Đề tài sử dụng ba nguồn dữ liệu chính sau: (1) bản đồ số, (2) ảnh Landsat các năm, (3) thông tin và số liệu KVNC. Bản đồ số gồm các bản đồ dạng số như bản đồ cơ sở, bản đồ về ranh giới, bản đồ địa hình, bản đồ thủy hệ, bản đồ địa chính, bản đồ giao thông, bản đồ về thực vật, bản đồ dân cư trong ranh giới tỉnh An Giang. Ảnh Landsat sử dụng gồm dữ liệu ảnh Landsat 5, Landsat 8 các năm 1988, 1991, 1993, 1997, 2001, 2005, 2015, 2017 chụp KVNC. Các thông tin, số liệu về điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội, dân số của Tổng cục thống kê, Cục thống kê tỉnh An Giang, UBND tỉnh An Giang và các văn bản khác. Từ nguồn dữ liệu trên, các tác giả sử dụng phần mềm ENVI để giải đoán và hiệu chỉnh ảnh Landsat, phần mềm ArcGIS Desktop để xây dựng bộ CSDL đường bờ sông và phần mềm DSAS để tính toán sự biến động qua các năm từ 1988-2017. Bảng 1. Thông số của các ảnh Landsat sử dụng trong đề tài. STT Ngày thu ảnh Vật mang Bộ cảm Số hiệu ảnh - hệ tọa độ 1 30/01/1988 Landsat 5 TM 125053 - WGS 1984 UTM Zone 48N 2 03/09/1988 Landsat 5 TM 126053 - WGS 1984 UTM Zone 48N 3 14/02/1991 Landsat 5 TM 125053 - WGS 1984 UTM Zone 48N 4 04/03/1991 Landsat 5 TM 126053 - WGS 1984 UTM Zone 48N 5 04/01/1993 Landsat 5 TM 125053 - WGS 1984 UTM Zone 48N 6 02/03/1993 Landsat 5 TM 126053 - WGS 1984 UTM Zone 48N 7 01/06/1997 Landsat 5 TM 125053 - WGS 1984 UTM Zone 48N 8 13/01/1997 Landsat 5 TM 126053 - WGS 1984 UTM Zone 48N 9 18/02/2001 Landsat 5 TM 125053 - WGS 1984 UTM Zone 48N 10 06/01/2001 Landsat 5 TM 126053 - WGS 1984 UTM Zone 48N 11 01/02/2007 Landsat 5 TM 125053 - WGS 1984 UTM Zone 48N 12 01/09/2007 Landsat 5 TM 126053 - WGS 1984 UTM Zone 48N 13 03/02/2017 Landsat 8 OLI&TIRS 125053 - WGS 1984 UTM Zone 48N 14 15/01/2015 Landsat 8 OLI&TIRS 126053 - WGS 1984 UTM Zone 48N 15 24/01/2015 Landsat 8 OLI&TIRS 125053 - WGS 1984 UTM Zone 48N 16 26/04/2017 Landsat 8 OLI&TIRS 126053 - WGS 1984 UTM Zone 48N Chỉ số NDWI Chỉ số mặt nước chuẩn hóa - NDWI (Normalized Difference Water Index) là chỉ số dùng để phân biệt các đối tượng mặt nước, mặt đất và thực vật trên ảnh Landsat. Chỉ số này được thiết kế nhằm tối đa hóa khả năng phản xạ đặc trưng của các đối tượng mặt nước bằng việc sử dụng bước sóng xanh lá cây, tối thiểu hóa khả năng phản xạ thấp của các đối tượng mặt nước đối với bước sóng cận hồng ngoại và tối đa hóa khả năng phản xạ cao của các đối tượng mặt đất và thực vật đối với bước sóng cận hồng ngoại. Chỉ số NDWI được đề xuất lần đầu tiên trong bài báo “The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features” của ông McFeeters vào năm 1996. NDWI được xác định bởi tỉ số giữa hiệu số giá trị phổ kênh xanh và kênh cận hồng ngoại trên tổng của chúng. NIRGREEN NIRGREEN NDWI    Trong đó: Green đại diện cho kênh phổ xanh lá cây. NIR đại diện cho kênh phổ cận hồng ngoại trong ảnh Landsat. Chỉ số thực vật NDWI nhận giá trị trong khoảng từ -1 - 1. Trong trường hợp NDWI tiến tới 1, khu vực bị phủ kín bởi nước. Đối với đất trống không có nước bao phủ, NDWI = 0. Đối với thực vật, NDWI nhận giá trị âm. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Kết quả nghiên cứu Từ các ảnh Landsat gốc, các tác giả tiến hành các bước hiệu chỉnh, tăng cường chất lượng ảnh và cắt ảnh theo ranh giới hành chính tỉnh An Giang để giải đoán được các đối tượng mặt, thực vật và mặt đất thông qua màu sắc đặc trưng của từng ảnh. Các ảnh tổ hợp màu tự nhiên này sẽ tạo cơ sở cho việc xác định yếu tố đường bờ biển từ các ảnh Landsat rõ ràng hơn. Hình 3 thể hiện ảnh tổ hợp màu tự nhiên tại khu vực nghiên cứu được các tác giả thực hiện. Ngoài việc tạo ảnh tổ hợp màu tự nhiên, các tác giả cũng tính chỉ số NDWI từ ảnh Landsat đã hiệu chỉnh. Chỉ số NDWI Giải thưởng Sinh viên Nghiên cứu khoa học Euréka lần thứ XIX năm 2017 Kỷ yếu khoa học 569 giúp nhận biết và phân biệt rõ hơn giữa các đối tượng là mặt ước trên ảnh Landsat. Từ đó, ta có thể xác định đường bờ chính xác và triệt để hơn. Hình 4 là kết quả sau khi tính chỉ số NDWI của các tác giả. Hình 3. Ảnh tổ hợp màu tại KVNC giai đoạn 1988-2017 Hình 4. Ảnh chỉ số NDWI tại KVNC giai đoạn 1988-2017 Số hóa và tính toán biến động đường bờ biển Ảnh kết quả tính chỉ số NDWI được sử dụng làm dữ liệu cho quá trình số hóa đường bờ tại KVNC. Công cụ Editor trên phần mềm ArcGIS Desktop được sử dụng cho quá trình số hóa này. Toàn bộ kết quả của quá trình được lưu trữ trong một file cơ sở dữ liệu dạng personal geodatabase. File cơ sở dữ liệu dạng personal geodatabase này được tác giả xử lý và bổ sung thêm các thuộc tính cần thiết để trở thành dữ liệu đầu vào cho phần mềm DSAS. Quá trình tính toán biến động đường bờ với phần mềm DSAS bao gồm hai bước chính. Bước đầu tiên là xây dựng đường baseline (đường cơ sở) và hệ thống các đường transect (lát cắt) tại KVNC. Các đường này được xem là cơ sở cho quá trình tính toán biến động đường bờ sông Hậu. Đường baseline gần như song song với các đường bờ được số hóa, còn các đường transect có xu hướng vuông góc với đường baseline và cắt các đường bờ đã được số hóa. Giải thưởng Sinh viên Nghiên cứu khoa học Euréka lần thứ XIX năm 2017 Kỷ yếu khoa học 570 Hình 5. Hệ thống đường bờ sông Hậu giai đoạn 1988-2017 Hình 6. Hệ thống đường cơ sở và lát cắt sông Hậu giai đoạn 1988-2017 Để tính toán tính toán biến động đường bờ, các tác giả sử dụng module Calculate Statistic của phần mềm DSAS. Quá trình này tạo nên hai bảng Intersect và bảng Rate gồm sáu thông số về khoảng cách, tốc độ và xu hướng biến động trong khu vực. Trong đó, các tác giả chọn ra ba thông số quan trọng nhất, gồm: SCE (Shoreline Change Envelope), NSM (Net Shoreline Movement) và EPR (End Point Rate). Số liệu này được tác giả trích vào phần mềm Excel và vẽ thành các biểu đồ như hình 7, 8, 9 sau đây. Giải thưởng Sinh viên Nghiên cứu khoa học Euréka lần thứ XIX năm 2017 Kỷ yếu khoa học 571 Hình 7. Biểu đồ thể hiện thông số SCE theo đường transect Hình 8. Biểu đồ thể hiện thông số NSM theo đường transect Hình 9. Biểu đồ thể hiện thông số EPR theo đường transect Phía tả ngạn sông Hậu Giang đoạn chảy qua địa phận tỉnh An Giang có sự biến động như sau: - Đoạn đường bờ từ transect 175-202 (thuộc 3 phường Bình Mỹ, Bình Khánh và Bình Đức, TP. Long Xuyên) có xu hướng bồi tụ với tốc độ bồi tụ trung bình là 4 m/năm (tốc độ bồi tụ lớn nhất là 8,25 m/năm tại transect 176). - Đoạn đường bờ từ transect 203-215 (thuộc phường Bình Đức, TP. Long Xuyên; thị trấn An Châu, huyện Châu Thành) có xu hướng xoáy lở mạnh với tốc độ xoáy lở trung bình là 6,5 m/năm (tốc độ bồi tụ lớn nhất là 10,04 m/năm tại transect 207). - Đoạn đường bờ từ transect 216-225 (thuộc thị trấn An Châu, huyện Châu Thành) có xu hướng bồi tụ với tốc độ bồi tụ trung bình là 2 m/năm (tốc độ bồi tụ lớn nhất là 3,23 m/năm tại transect 221). - Đoạn đường bờ từ transect 233-257 (thuộc xã Bình Hòa, An Hòa, huyện Châu Thành) có xu hướng bồi tụ với tốc độ bồi tụ trung bình là 1,4 m/năm (tốc độ bồi tụ lớn nhất là 4,62 m/năm tại transect 254). - Đoạn đường bờ từ transect 258-268 (thuộc xã An Hòa , huyện Châu Thành và xã Bình Thủy, huyện Châu Phú) có xu hướng xoáy lở mạnh với tốc độ xoáy lở trung bình là 3,3 m/năm (tốc độ xoáy lở lớn nhất là 6,19 m/năm tại transect 266). - Đoạn đường bờ từ transect 277-332 (thuộc Bình Thủy, Bình Mỹ, huyện Châu Phú) có xu hướng bồi tụ với tốc độ bồi tụ trung bình là 2,2 m/năm (tốc độ bồi tụ lớn nhất là 6,34 m/năm tại transect 281). - Đoạn đường bờ từ transect 226-232 (thuộc thị trấn An Châu, huyện Châu Thành), từ 0 100 200 300 400 1 7 3 1 8 9 2 0 5 2 2 1 2 3 7 2 5 3 2 6 9 2 8 5 3 0 1 3 1 7 3 3 3 3 4 9 3 6 5 3 8 1 3 9 7 4 1 3 4 2 9 4 4 5 4 6 1 4 7 7 4 9 3 5 0 9 5 2 5 5 4 1 Sh o re lin e C h an ge En ve lo p e SC E (m ) Số thứ tự của đường transect SCE -400 -200 0 200 400 1 7 3 1 8 8 2 0 3 2 1 8 2 3 3 2 4 8 2 6 3 2 7 8 2 9 3 3 0 8 3 2 3 3 3 8 3 5 3 3 6 8 3 8 3 3 9 8 4 1 3 4 2 8 4 4 3 4 5 8 4 7 3 4 8 8 5 0 3 5 1 8 5 3 3 5 4 8 N e t Sh o re lin e M o ve m e n t N SM ( m ) Số thứ tự của đường transect NSM -20 -10 0 10 20 1 7 3 1 8 9 2 0 5 2 2 1 2 3 7 2 5 3 2 6 9 2 8 5 3 0 1 3 1 7 3 3 3 3 4 9 3 6 5 3 8 1 3 9 7 4 1 3 4 2 9 4 4 5 4 6 1 4 7 7 4 9 3 5 0 9 5 2 5 5 4 1 En d P o in t R at e EP R ( m /n ăm ) Số thứ tự của đường transect EPR Giải thưởng Sinh viên Nghiên cứu khoa học Euréka lần thứ XIX năm 2017 Kỷ yếu khoa học 572 transect 269-276 (thuộc xã Bình Thủy, huyện Châu Phú), từ transect 396-403 và transect 411-418 (thuộc xã Khánh Hòa, huyện Châu Phú), từ transect 333-354 (thuộc xã Bình Long, thị trấn Cái Dầu, huyện Châu Phú) không có xu hướng biến động về đường bờ. - Đoạn đường bờ từ transect 355-382 (thuộc xã Vĩnh Thạnh Trung, huyện Châu Phú) có xu hướng bồi tụ với tốc độ bồi tụ trung bình là 3,8 m/năm (tốc độ bồi tụ lớn nhất là 13,4 m/năm tại transect 356). - Đoạn đường bờ từ transect 383-395 (thuộc xã Mỹ Phú, huyện Châu Phú) có xu hướng xoáy lở mạnh với tốc độ xoáy lở trung bình là 3,24 m/năm (tốc độ xoáy lở lớn nhất là 5,32 m/năm tại transect 386). - Đoạn đường bờ từ transect 404-410 (thuộc xã Khánh Hòa, huyện Châu Phú) có xu hướng xoáy lở nhẹ với tốc độ xoáy lở trung bình là 1,23 m/năm (tốc độ xoáy lở lớn nhất là 2,12 m/năm tại transect 408 và 409). - Đoạn đường bờ từ transect 419-455 (thuộc xã Khánh Hòa, huyện Châu Phú và phường Vĩnh Mỹ, TP. Châu Đốc) có xu hướng xoáy lở nhẹ với tốc độ xoáy lở trung bình là 0,49 m/năm (tốc độ xoáy lở lớn nhất là 8,97 m/năm tại transect 449). - Đoạn đường bờ từ transect 456-465 (thuộc phường Vĩnh Mỹ và Châu Phú B, TP.Châu Đốc) có xu hướng bồi tụ với tốc độ bồi tụ trung bình là 5,2 m/năm (tốc độ bồi tụ lớn nhất là 7,7 m/năm tại transect 456). - Đoạn đường bờ từ transect 469-495 (thuộc phường Châu Phú B, TP. Châu Đốc; xã Đa Phước, Vĩnh Trường, huyện An Phú) có xu hướng xoáy lở mạnh với tốc độ xoáy lở trung bình là 3 m/năm (tốc độ xoáy lở lớn nhất là 5,74 m/năm tại transect 480). - Đoạn đường bờ từ transect 496-501 (thuộc xã Vĩnh Trường, huyện An Phú) có xu hướng bồi tụ nhẹ với tốc độ bồi tụ trung bình là 1,8 m/năm (tốc độ bồi tụ lớn nhất là 2,41 m/năm tại transect 500). - Đoạn đường bờ từ transect 503-507 (thuộc xã Vĩnh Trường, huyện An Phú) có xu hướng xoáy lở nhẹ với tốc độ xoáy lở trung bình là 1,3 m/năm (tốc độ xoáy lở lớn nhất là 1,74 m/năm tại transect 504). - Đoạn đường bờ từ transect 508-516 (thuộc phường Vĩnh Trường, huyện An Phú) có xu hướng bồi tụ nhẹ với tốc độ bồi tụ trung bình là 0,9 m/năm (tốc độ bồi tụ lớn nhất là 1,83 m/năm tại transect 510). - Đoạn đường bờ từ transect 517-547 (thuộc xã Vĩnh Trường, thị trấn An Phú, xã Phước Hưng, huyện An Phú) có xu hướng xoáy lở với tốc độ xoáy lở trung bình là 1,53 m/năm (tốc độ xoáy lở lớn nhất là 5,69 m/năm tại transect 536). - Các kết quả cho thấy khoảng 16% chiều dài đường bờ trái tại KVNC đang trong tình trạng xói lở mạnh, khu vực xoáy lở mạnh nhất tập trung chủ yếu tại phường Bình Đức, TP. Long Xuyên; thị trấn An Châu, huyện Châu Thành. KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ Nguyên nhân chính dẫn đến tình trạng sạt lở đến mức báo động như hiện nay do sự phát triển ở thượng nguồn sông Mê Kông làm thay đổi dòng chảy trên sông Hậu. Quản lý biến động đường bờ là vấn đề cần nhận được quan tâm nhiều hơn nữa từ các cấp chính quyền ở tỉnh An Giang. Việc xây dựng được bộ CSDL quản lý đường bờ tại tỉnh An Giang là một công cụ hỗ trợ giúp các nhà quản lý môi trường và các cấp chính quyền có cái nhìn tổng quan về hiện trạng quản lý hiện nay. Từ đó đưa ra định hướng phát triển trong tương lai nhằm nâng cao hiệu quả quản lý đường bờ, giảm thiểu các ảnh hưởng do sạt lở gây ra trong KVNC. Do sạt lở có nguy cơ trên diện rộng, trên nhiều địa bàn ảnh hưởng đến nhiều hộ dân nên kiến nghị UBND tỉnh cần chỉ đạo UBND cấp huyện rà soát điều chỉnh quy hoạch giao thông, dân cư trên địa bàn. Đồng thời, định hướng di dời dân lâu dài, ổn định cuộc sống gắn với mục tiêu phát triển kinh tế xã hội trên địa bàn huyện. Để thực hiện mục tiêu đó cần: Tranh thủ vốn Trung ương để đầu tư các cụm tuyến dân cư cho các khu vực có nguy cơ sạt lở nguy hiểm, hỗ trợ kinh phí xử lý ngay các vấn đề khó khăn tại các nơi đã xảy ra sạt lở nghiêm trọng thời gian qua. Về lâu dài, kiến nghị Thủ tướng và Chính phủ sớm xem xét phê duyệt danh mục các Dự án thuộc chương trình mục tiêu ứng phó với biến đổi khí hậu và tăng trưởng xanh hoặc cho phép triển khai trước dự án chống sạt lở sông Hậu. Giải thưởng Sinh viên Nghiên cứu khoa học Euréka lần thứ XIX năm 2017 Kỷ yếu khoa học 573 TÀI LIỆU THAM KHẢO UBND TỈNH AN GIANG (2017) Báo cáo Tình hình kinh tế - xã hội quý I và những công tác trọng tâm quý II năm 2017 của tỉnh An Giang. CỤC BẢO VỆ MÔI TRƯỜNG. BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG (2006) Báo cáo kết quả thực hiện nhiệm vụ Xây dựng bộ chuẩn cơ sở dữ liệu để phục vụ việc xây dựng bản đồ môi trường Việt Nam. TỔNG CỤC THỐNG KÊ (2017) Niên giám thống kê toàn quốc năm 2016. THIELER E. R.. HIMMELSTOSS E. A.. ZICHICHI J. L.. ERGUL A. (2009) Digital Shoreline Analysis System (DSAS) version 4.0 - An ArcGIS extension for calculating shoreline change: U.S. Geological Survey Open-File Report 2008-1278. TRAN THI LIEN EM. NGUYEN THANH NGAN (2016) The use of landsat image in monitoring the built-up land area change of Long An province. MAHENDRA R. S., MOHANTY P. C., BISOYI H., SRINIVASA KUMAR T., NAYAK S. (2011) Assessment and management of coastal multi-hazard vulnerability along the Cuddalore–Villupuram, east coast of India using geospatial techniques, Ocean & Coastal Management. MUJABAR S., CHANDRASEKHAR N. (2011) A shoreline change analysis along the coast between Kanyakumari and Tuticorin, India, using digital shoreline analysis system, Geo-spatial Information Science. BOUCHAHMA M., YAN W. (2014) Monitoring shoreline change on Djerba Island using GIS and multi-temporal satellite data, Arabian Journal of Geosciences.