Các hồ trên khắp thế giới ngày càng bị đe dọa từ các hình thức ô nhiễm khác nhau. Điều này đe dọa một nguồn cung cấp nước ngọt trên Trái đất, chính là các hồ nước ngọt. Tuy nhiên, việc giám sát ô nhiễm hồ là rất phức tạp, vì nhiều hồ lớn, một số ở rất xa và một số vùng thì lại có rất nhiều hồ nên có thể mất rất nhiều công sức và tiền bạc để giám sát chúng. Giám sát hồ bằng các ảnh viễn thám đang chứng tỏ là một công cụ hữu ích để cho phép giám sát hiệu quả các hồ.

Các thiết bị trên các vệ tinh hiện tại cho phép theo dõi nhiều loại thông tin khác nhau. Một hình thức giám sát hồ là xác định ô nhiễm nhiệt, khi nhiệt độ nước tăng lên mức cao bất thường do hoạt động của con người. Sử dụng các cảm biến trên Landsat 8, cụ thể là Operation Land Image (OLI) and Thermal Infra-Red Scanner (TIRS), việc theo dõi sự thay đổi nhiệt của hồ đã được cải thiện đáng kể. Cảm biến OLI bao gồm hồng ngoại gần và hồng ngoại sóng ngắn, trong khi TIRS bao gồm hai dải hồng ngoại nhiệt. Kết hợp các dải này, có thể xác định nhiệt độ tương đối và sự biến động nhiệt độ của hồ, vì tính chất phản xạ thay đổi theo sự thay đổi nhiệt độ của mặt nước, đặc biệt là ở vùng nước nông. Các dải hồng ngoại này cũng có thể dùng để xác định mức hấp thụ nhiệt ở các bề mặt nông. [1] Thay đổi nhiệt có thể xảy ra ở sông hồ do các nhà máy nhiệt điện hoặc hạt nhân sử dụng tài nguyên nước địa phương. Việc làm mát bằng nước có thể gây ra biến đổi và tác động môi trường đáng kể. [2] Điều này làm cho Landsat trở thành một nền tảng hiệu quả để giám sát ô nhiễm nhiệt mặt nước các hồ gần nhà máy năng lượng.

Trong khi giám sát ô nhiễm nhiệt là một lĩnh vực quan trọng, một lĩnh vực khác là giám sát các chất ô nhiễm khác được đưa vào hồ, chẳng hạn như tổng chất lơ lửng (TSM). Các biện pháp này cho biết nếu nhiều chất ô nhiễm lơ lửng hơn đã xâm nhập vào hồ bằng cách sử dụng ảnh đa thời gian. Sử dụng các dải hồng ngoại màu xanh lá cây, đỏ trên Landsat 8, có thể đo độ phản xạ của bề mặt hồ và xác định độ biến thiên của độ phản xạ quang học và độ rọi trên bề mặt nước. Sự kết hợp của các biện pháp này cho thấy rằng vật chất lơ lửng ảnh hưởng đến tính chất phản xạ và sự biến đổi đó cho phép người ta đo lường mức độ ô nhiễm khác nhau hoặc ô nhiễm vật chất lơ lửng trong hồ. Tuy nhiên, việc xác định loại ô nhiễm nào, ví dụ như hữu cơ hay vô cơ, thì phức tạp hơn. Giám sát ô nhiễm hữu cơ nói riêng vẫn được coi là một thách thức đối với công nghệ viễn thám. [3]

Bản đồ thể hiện ảnh quang học và ảnh dữ liệu nhiệt của Landsat thể hiện nồng độ chất hữu cơ hoà tan (CDOM) in the White Oak River, New River, and Adams Creek. Nguồn: NASA

Giám sát hồ sẽ khó khăn hơn khi ta sử dụng các hệ thống vệ tinh cũ hơn, chẳng hạn như các vệ tinh Landsat trước Landsat 8, vì phạm vi quang phổ giới hạn xác định mối đe dọa đối với các hồ. Bây giờ, chúng ta có thể phân biệt tốt hơn ô nhiễm hạt nhiệt và lơ lửng, đồng thời xác định oxy và thậm chí ô nhiễm hữu cơ. Tuy nhiên, việc kết hợp dữ liệu vệ tinh với các kỹ thuật học máy có thể cải thiện kết quả vì sự thay đổi nhỏ của dữ liệu phản xạ có thể dễ dàng được xem là phân loại cho các loại chất ô nhiễm nhất định. Cải thiện giám sát trên mặt đất và vệ tinh, bao gồm cả việc kết hợp các dữ liệu này, có thể chứng minh là hình thức phân tích tốt nhất sử dụng công nghệ giám sát vệ tinh.

BY

[1]    For more about how Landsat 8 can be used to monitor water and water temperature, see:  Yavari, S. M., & Qaderi, F. (2020). Determination of thermal pollution of water resources caused by Neka power plant through processing satellite imagery. Environment, Development and Sustainability22(3), 1953–1975. https://doi.org/10.1007/s10668-018-0272-2.
[2]    For more on measuring thermal pollution from power plants, including nuclear and other thermal plants, see:  Issakhov, A., & Zhandaulet, Y. (2020). Numerical Study of Technogenic Thermal Pollution Zones’ Formations in the Water Environment from the Activities of the Power Plant. Environmental Modeling & Assessment25(2), 203–218. https://doi.org/10.1007/s10666-019-09668-8.