07. CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM TRONG GIÁM SÁT KHU VỰC BÃI THẢI TRO XỈ Ở NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN: THỬ NGHIỆM TẠI QUẢNG NINH
Giới thiệu
Hầu hết các nhà máy nhiệt điện than ở tỉnh Quảng Ninh nằm ven biển với hàng triệu tấn tro xỉ thải. Các bãi chứa tro xỉ nhiệt điện than lúc nào cũng đầy ắp, dẫn đến tình trạng quá tải, nguy cơ xâm hại môi trường cao, cũng là mối lo ngại, đe dọa thay đổi lớp phủ mặt đất. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu vệ tinh Landsat 8 OLI tại các thời điểm 2015, 2018, 2019 khi nhà máy Nhiệt điện Mông Dương bắt đầu hoạt động. Các khu vực bãi thải tro xỉ và các lớp phủ được phát hiện với kỹ thuật phân loại mạng thần kinh nhân tạo bằng thuật toán Neural Net. Các lớp phủ đất thu được sẽ được so sánh và phân tích để tìm ra sự thay đổi có xem xét đến tình trạng hoạt động của nhà máy nhiệt điện than hiện có và các hoạt động kinh tế - xã hội khác trong khu vực nghiên cứu. Kết quả cho thấy kể từ khi nhà máy nhiệt điện Mông Dương đi vào hoạt động, diện tích bãi tro xỉ, bãi than đều tăng đáng kể (27,5 %; 25 %) so với giai đoạn 2015 - 2018 và cần phải có biện pháp thu hẹp diện tích này.
Toàn văn bài báo
Trích dẫn
[2]. Luong Chinh Ke, Ho Thi Van Trang, Vu Huu Liem, Tran Ngoc Tuong, Pham Thi Duyen (2015). Assessment of surface water pollutant models of estuaries andcoastal zone of Quang Ninh - Hai Phong using SPOT-5 images. Geodesy and Cartography, Vol. 64, No 1, pp. 29 - 42.
[3]. Nguyễn Cảnh Nam (2019). Nhiệt điện than thế giới và Việt Nam: hiện trạng - xu thế phát triển. Hiệp hội Công nghiệp môi trường Việt Nam, 27/GP-BTTTT cấp 23/01/2019 của Bộ trưởng Bộ Thông tin và Truyền thông.
[4]. Nguyễn Thị Hòa và Nguyễn Thị Hương (2017). Sử dụng ảnh Landsat xây dựng bản đồ phân bố ô nhiễm không khí do hoạt động khai thác khoáng sản tại huyện Hoành Bồ, tỉnh Quảng Ninh. Tap chí Khoa học và Công nghệ Lâm nghiệp số 4.
[5]. Alexander J. Sivitskis, Joseph W. Lehner, Michael J. Harrower, Ioana A. Dumitru, Paige E. Paulsen, Smiti Nathan, Daniel R. Viete, Suleiman Al-Jabri, Barbara Helwing, Frances Wiig, Daniel Moraetis and Bernhard Pracejus (2019). Detecting and mapping slag heaps at Ancient copper production sites in Oman. Remote Sens. 11, 3014; doi:10.3390/rs11243014.
[6]. SH Savage, TE Levy, IW Jones (2012). Prospects and problems in the use of hyperspectral imagery for archaeological remote sensing: a case study from the Faynan copper mining district, Jordan. Journal of Archaeological Science Volume 39, Issue 2, February 2012, Pages 407 - 420.
[7]. Mishra, S., Shrivastava, P., Dhurvey (2017). Change detection techniques in Remote sensing: a review. International Journal of Wireless and Mobile communication for Industrial systems, Vol. 4, No.1, pp. 1 - 8. http://dx.doi.org/10.21742/ijwmcis.2017.4.1.01.
[8]. P. Dubuisson, H. Herbin, F. Minvielle, M. Compiègne, F. Thieuleux, F. Parol, J. Pelon (2014). Remote sensing of volcanic ash plumes from thermal infrared: a case study analysis from SEVIRI, MODIS and IASI instruments. Atmos Meas Tech 7, pp. 359 - 371.
[9]. Yıldırım, Y, Büyüksalih, G., Oruç, M. (2006). An investigation of industrial plant pollution using satellite imagery as a tool in Zonguldak Costs, Turkey. Conference: ISPRS Workshop on Topographic Mapping from Space (with Special Emphasis on Small Satellites), Ankara, Turkey, February 14 - 16.