River Cross-Section Addition from the Google Earth Engine in Downstream of the Ba River

• Autorzy: Nguyen Ba Dung , Dang Tuyet Minh

Identyfikatory

DOI

10.29227/IM-2024-01-90

Warianty tytułu

PL

Pomiar przekrojów w dolnym odcinku rzeki Ba z uzupełnieniem Google Earth Engine

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Riverbed depth is the main and essential data to conduct hydrodynamic modeling research. Typically, riverbed topography data is collected directly from cross-sections arranged along the river at relatively distant intervals. This paper presents the results of applying Google Earth Engine technology and high-resolution Sentinel 2 remote sensing images combined with digital elevation model data and field-measured cross-sections to supplement the cross-sections of the downstream Ba River. The reliability of the cross-sections obtained using this technology has been verified against actual measurements at several locations on the mainstream of the Ba River. The research results indicate that most of the interpolated cross-sections are consistent with the actual measured data.

PL

Głównymi i niezbędnymi danymi do prowadzenia badań modelowania hydrodynamicznego jest głębokość koryta rzeki. Zazwyczaj dane o topografii koryta zbierane są bezpośrednio z przekrojów rozmieszczonych wzdłuż rzeki w stosunkowo odległych odstępach. W artykule przedstawiono wyniki zastosowania technologii Google Earth Engine i wysokiej rozdzielczości obrazów teledetekcyjnych Sentinel 2 w połączeniu z danymi cyfrowego modelu wysokości i przekrojami pomierzonymi w terenie w celu uzupełnienia przekrojów poprzecznych dolnego biegu rzeki Ba. Wiarygodność przekrojów uzyskanych tą technologią została zweryfikowana w oparciu o rzeczywiste pomiary w kilku miejscach głównego nurtu rzeki Ba. Wyniki badań wskazują, że większość interpolowanych przekrojów jest zgodna z rzeczywistymi danymi pomiarowymi.

Słowa kluczowe

EN

Google Earth Engine; river cross section; Ba river basin

PL

Google Earth Engine; przekroje rzeki; dorzecze rzeki Ba

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
• Czasopismo: Inżynieria Mineralna
• Rocznik: 2024
• Tom: Vol. 2, no. 1
• Strony: 35--40
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys., wykr., zdj.

Twórcy

autor

Nguyen Ba Dung

• Hanoi University of Natural Resources and Environment, No 41 A Phu Dien Road, Phu Dien precinct, North-Tu Liem District, Hanoi, Vietnam

• https://orcid.org/0000-0001-5378-0926

autor

Dang Tuyet Minh

• Thuyloi University, 175 Tay Son, Hanoi, Vietnam

• https://orcid.org/000-0001-8379-1087

Bibliografia

• 1. Hoang N.V, Nhan H.T.K., Vuong N.D. (2020). Research and application of the Google earth engine platform to create a drought monitoring map in the Dong Nai river basin in the Southeast region. Journal of Resouces Science and Technology, 58.
• 2. Long V.H, Giang N.V., Hoa P.V. (2018). Applying Google Earth Engine cloud computing technology in flood research in Dong Thap, Downstream of the Mekong River. Journal of Resouces Science and Technology, 43.
• 3. Tiwari, V., et al. (2020). Flood inundation mapping-Kerala 2018; Harnessing the power of SAR, automatic threshold detection method and Google Earth Engine. PLoS One, 15(8): p. e0237324.
• 4. Tsai, Y.H., et al. (2018). Mapping vegetation and land use types in Fanjingshan National Nature Reserve using google earth engine. Remote Sensing, 10(6): p. 927.
• 5. Lee, J., J.A. (2018). Cardille, and M.T. Coe, BULC-U: Sharpening resolution and improving accuracy of land-use/land-cover classifications in Google Earth Engine. Remote Sensing, 10(9): p. 1455.
• 6. Xiong, J., et al. (2017). Nominal 30-m cropland extent map of continental Africa by integrating pixel-based and object-based algorithms using Sentinel-2 and Landsat-8 data on Google Earth Engine. Remote Sensing, 2017. 9(10): p. 1065.
• 7. Liu, C.-C., et al. (2018). Flood prevention and emergency response system powered by Google Earth Engine. Remote sensing, 10(8): p. 1283.
• 8. Jahromi, M.N., et al. (2021). Google Earth Engine and its application in forest sciences. Spatial Modeling in Forest Resources Management: Rural Livelihood and Sustainable Development, p. 629-649.
• 9. Pandya, U., Patel A., and Patel D. (2017). River Cross Section Delineation From The Google Earth For Development Of 1D HECRAS Model–A Case Of Sabarmati River, Gujarat, India. in International conference on hydraulics, water resources and coastal engineering, Ahmedabad, India (HYDRO). 2017.
• 10. Yang, X., et al. (2019). RivWidthCloud: An automated Google Earth Engine algorithm for river width extraction from remote-ly sensed imagery. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 17(2): p. 217-221.
• 11. Boothroyd, R.J., et al. (2021). Applications of Google Earth Engine in fluvial geomorphology for detecting river channel change. Wiley Interdisciplinary Reviews: Water, 8(1): p. e21496.
• 12. Riggs, R.M., et al. (2022). RODEO: An algorithm and Google Earth Engine application for river discharge retrieval from Landsat. Environmental Modelling & Software, 148: p. 105254.
• 13. Yen T.H, Thy P.T.M. (2019). Application remote sensing using google earth engine Platform to analysis the change of forest and Agricultural land in Ba/Da Rang river basin. GIS conference.
• 14. Truong D.X., Kieu T.D. (2018). Study on the development of saltwater intrusion risk maps taking into account the impacts of climate change in the downstream of the Ca River. Journal of Agriculture and Rural Development.
• 15. Nguyen, B.D., An B.N, and Minh D.T. (2021). Estimation of suspended sediment concentration in downstream of the Ba river basin using remote sensing images. Inżynieria Mineralna, 2.
• 16. Minh, D.T. and Dung N.B. (2024). GIS-based multi-criteria approach for drought hazard modeling in the Ba river basin, Vietnam. Environmental Earth Sciences, 83(1): p. 30.
• 17. Minh D.T. and Duong N.L.T. (2021). Integration of Delphi technique and analytical hierarchy process method in assessment the groundwater potential influence criteria: a case study of the Ba River Basin. Inżynieria Mineralna.
• 18. Minh, D.T., et al. (2022). Investigation of groundwater level fluctuations on the Ba river basin for water resources management and planning: a GIS-based approach. Sustainable Water Resources Management, 8(3): p. 86.
• 19. https://earthengine.google.com/.
• 20. Childs, C. (2004). Interpolating surfaces in ArcGIS spatial analyst. ArcUser, July-September, 3235(569): p. 32-35.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).