Assessing damages of agricultural land due to flooding in a lagoon region based on remote sensing and GIS: case study of the Quang Dien district, Thua Thien Hue province, central Vietnam

Abstract

This study aims to create a flood extent map with Sentinel imagery and to evaluate impacts on agricultural land in the lagoon region of central Vietnam. In this study, remote sensing images, obtained from 2017 to 2019, were used to simultaneously map the land cover status of a flood in the Quang Dien district. This study highlights flooded areas from Sentinel-2 images by calculating some indicators such as the Land Surface Water Index (LSWI) and the Enhanced Vegetation Index (EVI). Comparisons between the floodplain samples (GPS point-based) and flood mapping results, with the ground-truth data, indicate that the overall accuracy and Kappa coefficients were 97.9% and 0.62 respectively for 2017; the values for 2019 were 95.7% and 0.77 for the same coefficients. Land use maps overlying the flood-affected maps show that approximately 11% of the agriculture land area was affected by floods in 2019 comparison to a 10% in 2017. Wet rice was the most affected crop with the flooded area accounting for more than 70% of the district under each flood event. The most affected communes are: Quang An, Quang Phuoc and Quang Thanh. This study provides valuable information for flood disaster planning, mitigation and recovery activities in Vietnam. Mục tiêu của nghiên cứu là lập bản đồ phân bố ngập lụt với hình ảnh vệ tinh Sentinel và đánh giá ảnh hưởng ngập lụt đến sử dụng đất nông nghiệp ở vùng đầm phá miền Trung, Việt Nam. Trong nghiên cứu này, ảnh viễn thám thu nhận giai đoạn 2017- 2019 được sử dụng để xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất tại thời điểm bị ngập nước trên địa bàn huyện Quảng Điền. Nghiên cứu đã xác định được vùng ngập lụt ở huyện Quảng Điền bằng phương pháp phân loại chỉ số mặt nước (Land Surface Water Index – LSWI) và chỉ số khác biệt thực vật (Enhanced Vegetation Index-EVI) từ ảnh Sentinel-2. Xác định vùng nước lũ bị che khuất bởi mây bằng mô hình số hóa độ cao (DEM). Kết quả phân loại vùng ngập lụt được so sánh với giá trị tham chiếu mặt đất cho thấy độ chính xác tổng thể và hệ số Kappa đạt được trong năm 2017 là 97,9% và 0,62; trong khi năm 2019 đạt 95,7% và 0.77. Bản đồ sử dụng đất chồng lên bản đồ lũ lụt cho thấy khoảng 11% diện tích đất nông nghiệp bị ảnh hưởng bởi lũ lụt năm 2019 so với 10% năm 2017. Cây lúa nước là cây trồng bị ảnh hưởng nặng nề nhất, với diện tích bị ngập lụt chiếm hơn 70% diện tích lúa của huyện. Các xã bị ngập lớn là xã Quảng An, Quảng Phước và Quảng Thành. Nghiên cứu này cung cấp thông tin có giá trị cho các hoạt động lập kế hoạch, giảm nhẹ và phục hồi thiên tai lũ lụt ở Việt Nam.