25. ỨNG DỤNG NỀN TẢNG ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY GOOGLE EARTH ENGINE VÀ DỮ LIỆU ÁNH SÁNG BAN ĐÊM TRONG LẬP BẢN ĐỒ ẢNH HƯỞNG CỦA LŨ LỤT TẠI QUẦN ĐẢO CÁT BÀ
Tóm tắt
Thiên tai như bão, lũ lụt và các hiện tượng thời tiết cực đoan thường gây tổn thất nghiêm trọng về hạ tầng và đời sống, đòi hỏi các phương pháp đánh giá nhanh và chính xác để hỗ trợ ứng phó, phục hồi. Trong bối cảnh đó, dữ liệu ánh sáng ban đêm (Night Time Light - NTL) nổi lên như công cụ hiệu quả trong giám sát tác động thiên tai trên phạm vi rộng. Nghiên cứu này phân tích trường hợp bão Yagi năm 2024 tại quần đảo Cát Bà, nơi mất điện diện rộng là một tác động nổi bật. Sử dụng dữ liệu NTL hàng ngày từ VIIRS Black Marble (VNP46A2) trên nền tảng điện toán đám mây (Google Earth Engine - GEE), chỉ số mức độ thay đổi ánh sáng ban đêm (Normalized Change Ratio - NCR) được tính ở cấp pixel cho giai đoạn trước (01 - 10/08/2024) và sau bão (20 - 30/09/2024), đồng thời kiểm định với dữ liệu ngập lụt Sentinel-1 SAR. Kết quả cho thấy diện tích nhóm rất thấp tăng 26,5 %, trong khi nhóm cao và rất cao giảm trên 60 %. Các tác động nặng nhất tập trung tại thị trấn Cát Bà, Phù Long và Việt Hải; Riêng phía Tây Phù Long ghi nhận NCR thấp nhất (-0,83 nW·cm⁻²·sr⁻¹), trùng khớp vùng ngập sâu. Phương pháp này khẳng định tiềm năng kết hợp NTL và GEE trong giám sát nhanh hậu quả thiên tai, hỗ trợ xác định khu vực ưu tiên ứng phó ở vùng ven biển và hải đảo.
