Công nghệ điện toán đám mây đang là một xu hướng ứng dụng công nghệ thông tin mới và dần trở thành nền tảng để giải quyết các bài toán dữ liệu lớn. Nghiên cứu này ứng dụng khai thác công nghệ điện toán đám mây Google Earth Engine (GEE) để xử lý chiết tách thông tin diện tích ngập lụt từ dữ liệu ảnh vệ tinh quang học Landsat (TM, ETM, OLI) giai đoạn 1996- 2016 và vệ tinh radar Sentinel-1 giai đoạn 2015-2017 cho khu vực tỉnh Đồng Tháp, hạ lưu sông Mê Công. | Ứng dụng công nghệ điện toán đám mây Google Earth Engine trong nghiên cứu lũ lụt tại Đồng Tháp, hạ lưu sông Mê Công KHOA HỌC CÔNG NGHỆ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY GOOGLE EARTH ENGI NE TRONG NGHIÊN CỨU LŨ LỤT TẠI ĐỒNG THÁP, HẠ LƯU SÔNG MÊ CÔNG Vũ Hữu Long, Nguyễn Vũ Giang, Phạm Việt Hòa, Viện Hàn Lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam Nguyễn Thanh Hùng Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam Tóm tắt: Công nghệ điện toán đám mây đang là một xu hướng ứng dụng công nghệ thông tin mới và dần trở thành nền tảng để giải quyết các bài toán dữ liệu lớn. Nghiên cứu này ứng dụng khai thác công nghệ điện toán đám mây Google Earth Engine (GEE) để xử lý chiết tách thông tin diện tích ngập lụt từ dữ liệu ảnh vệ tinh quang học Landsat (TM, ETM, OLI) giai đoạn 1996- 2016 và vệ tinh radar Sentinel-1 giai đoạn 2015-2017 cho khu vực tỉnh Đồng Tháp, hạ lưu sông Mê Công. Kết quả chuỗi các bản đồ ngập lụt được thành lập chỉ ra lũ ở khu vực Đồng Tháp gây ra diện ngập lớn nhất vào thời điểm năm 2000 chiếm 77,68% diện tích toàn tỉnh, và giảm rõ rệt những năm gần đây, ngập 27,76 % năm 2015. Ngoài việc sử dụng để hiệu chỉnh mô hình dự báo ngập lụt, kết quả này cung cấp thêm luận cứ khoa học và thông tin tin cậy cho việc quản lý khai thác và sử dụng nguồn nước ở địa phương. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng cho thấy công cụ GEE có tốc độ truy cập và xử lý ảnh vệ tinh rất nhanh với độ tin cậy cao. Đây là công cụ rất có tiềm năng trong việc khai thác, xử lý, phân tích ảnh vệ tinh và các dữ liệu không gian khác cho nhiều mục tiêu nghiên cứu. Keywords: Google Earth Engine, Bản đồ ngập lụt Summary: Cloud computing is a trendy approach of information technology and gradually becoming a platform for addressing big data processing. This study explored the cloud-based platform - Google Earth Engine (GEE) to derive the flood information from optical satellite data Landsat (TM, ETM, OLI) from 1996 to 2017 and radar data Sentinel-1 in 2015-2017 in Dong Thap, lower
