PHÂN TÍCH BIẾN ĐỘNG CÁC CHỈ SỐ VIỄN THÁM PHẢN ÁNH KHÔ HẠN TẠI TỈNH ĐẮK LẮK GIAI ĐOẠN 2010 – 2022

Thế Hiển Nguyễn; Thị Hoài Cao; Thế Sơn Ngô; Đức Đinh Nguyễn; Đình Bảo Hồ; Thị Hằng Phan; Thanh Hương Nguyễn Thị

doi:10.70169/VJFS.1016

Authors

Thế Hiển Nguyễn
Thị Hoài Cao Khoa Nông Lâm nghiệp, trường Đại học Tây Nguyên
Thế Sơn Ngô Khoa Nông Lâm nghiệp, trường Đại học Tây Nguyên
Đức Đinh Nguyễn Khoa Nông Lâm nghiệp, trường Đại học Tây Nguyên
Đình Bảo Hồ
Thị Hằng Phan Khoa Nông Lâm nghiệp, trường Đại học Tây Nguyên
Thanh Hương Nguyễn Thị Khoa Nông Lâm nghiệp, trường Đại học Tây Nguyên

DOI:

https://doi.org/10.70169/VJFS.1016

Keywords:

NDVI, NDMI, NDDI, remote sensing, drought, Daklak province

Abstract

This study analyzes drought conditions in Đắk Lắk province during the period 2010 - 2022 using remote sensing indices, including the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Moisture Index (NDMI), and Normalized Drought Dryness Index (NDDI). The results indicate that these indices exhibit significant seasonal variations, with the highest values occurring during the rainy season (July to October) and the lowest values during the dry season (February to March). NDVI represents dense vegetation cover, while NDMI provides an accurate assessment of vegetation moisture. NDDI serves as a comprehensive tool for detecting and monitoring severe droughts, especially in February and March. The study also evaluates the impact of surface temperature, revealing that increased temperatures significantly affect vegetation growth and exacerbate drought severity. Based on these findings, the study recommends enhancing real-time drought monitoring, implementing agricultural resource management solutions, and promoting the development of drought-resistant crop varieties.

References

Bikash, R.P, 2006. Analysing the effect of severity and duration of Agricultural drought on crop performance using Terra/MODIS Satellite data and Meteorological data. Luận văn thạc sĩ Khoa học Thông tin Địa lý và Quan sát Trái đất. 92 trang.

Cook, Benjamin I., Anchukaitis, Kevin J., Touchan, Ramzi, Meko, David M., & Cook, Edward R, 2014. Global warming and 21st century drying. Climate Dynamics, 43(9-10), 2607-2627.

Đặng Quốc Khánh, Dương Văn Khảm, Dương Hải Yến, 2022. Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS xây dựng bản đồ hạn nông nghiệp tỉnh Ninh Thuận. Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 736, 12-24.

Elhag, K.M., & Zhang, W., 2018. Monitoring and assessment of drought focused on its impact on sorghum yield over sudan by using meteorological drought indices for the period 2001-2011, Remote Sens., vol. 10, no. 8, pp. 1–21.

Gu, Y., J.F. Brown, J.P. Verdin, and B. Wardlow, 2007. A five-year analysis of MODIS NDVI and NDWI for grassland drought assessment over the central Great Plains of the United States, Geophys. Res. Lett., 34, L06407, doi:10.1029/2006GL029127.

Huỳnh Thị Thu Hương, Võ Quang Minh, Lê Anh Tuấn, 2016. Ứng dụng ảnh viễn thám MODIS trong phân vùng canh tác lúa có ảnh hưởng của điều kiện khô hạn và ngập lũ khu vực ĐBSCL. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. pp. 52–65.

Nguyễn Hoàng Khánh Linh, Trương Đỗ Minh Phượng & Nguyễn Ngọc Đức, 2017. Ứng dụng phần mềm mã nguồn mở QGIS để xây dựng cơ sở dữ liệu đất trồng lúa tại xã Tam An, huyện Phú Ninh, tỉnh Quảng Nam. Hue University Journal of Science: Agriculture and Rural Development, 126(3D), 55-64.

Patel, N.R., Kumar, R.A.S., Saha, S.K. & Dadhwal, V.K., 2009. Assessing potential of MODIS derived temperature/vegetation condition index (TVDI) to infer soil moisture status. International Journal of Remote Sensing. Vol 30. No 1, p23-39.

Sesha Sai, M.V.R., et al, 2016. Monitoring agricultural drought: A remote sensing and GIS approach. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 121(14), 8178-8192.

Thenkabail, P. S., Gamage, M.S.D.N., & Smakhtin, V. U, 2004. The use of remote sensing data for drought assessment and monitoring in southwest Asia.

Trần Thục, Nguyễn Văn Thắng, Hoàng Đức Cường, Mai Văn Khiêm, Nguyễn Đăng Mậu, Vũ Văn Thăng, Wataru Takeuchi, Văn Ngọc Anh, 2013. Khả năng ứng dụng chỉ số hạn Keetch-Byram (KBDI) trong giám sát hạn hán ở Việt Nam. Hội thảo khoa học liên ngành nhóm nhiệm vụ thuộc chương trình Tây Nguyên 3: Quản lý bền vững đất và nước ứng phó với hạn hán, hoang mạc hóa và lũ lụt vùng Tây Nguyên, 177-183.

Trịnh Lê Hùng, 2014. Ứng dụng dữ liệu viễn thám hồng ngoại nhiệt Landsat nghiên cứu độ ẩm đất trên cơ sở chỉ số khô hạn nhiệt độ thực vật. Tạp chí Các khoa học về Trái đất, vol. 36, no. 3, pp. 262–270, 2014.

Tsakiris, G., & Vangelis, H, 2005. Establishing a Drought Index Incorporating Evapotranspiration. European Water, 9/10.

Zhou, X., Wang, P., Tansey, K., Ghent, D., Zhang, S., Li, H., & Wang, L, 2020. Drought Monitoring Using the Sentinel-3-Based Multiyear Vegetation Temperature Condition Index in the Guanzhong Plain, China. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 13, 129-142. doi:10.1109/JSTARS.2019.2953955.