Ứng dụng viễn thám và GIS giám sát nhiệt độ bề mặt đất và hiện tượng đảo nhiệt đô thị tại Thành phố Hồ Chí Minh
DOI:
https://doi.org/10.67484/mgc.42Từ khóa:
Goolge Earth Engine, Landsat, MODIS, LST, UHI, Thành phố Hồ Chí MinhTóm tắt
Nghiên cứu này đánh giá biến động nhiệt độ bề mặt (LST) và hiện tượng đảo nhiệt đô thị (UHI) theo từng thời điểm, nhiệt độ bề mặt trung bình năm và nhiều năm tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh trước khi sáp nhập, giai đoạn 2015 - 2024 dựa trên dữ liệu vệ tinh Landsat 8, 9 và MODIS. Quá trình xử lý ảnh được thực hiện trên nền tảng Google Earth Engine (GEE), kết hợp phương pháp lọc mây theo tỉ lệ và pixel chứa mây bằng kênh QA_PIXEL. Kết quả cho thấy LST và UHI phân bố không đồng đều, nhiệt độ (>45°C) tập trung tại sân bay và khu công nghiệp, (40-45°C) ở khu vực nội thành, (35-40°C) tại khu vực đất nông nghiệp (phụ thuộc mùa vụ), (30-35°C) tại khu vực có độ phủ xanh cao, (<30°C) tại khu vực mặt nước và rừng ngập mặn. LST tính từ Landsat và MODIS trích tại vị trí trạm khí tượng luôn cao hơn nhiệt độ không khí tại trạm lần lượt khoảng 9,15°C và 4,91°C; LST từ dữ liệu Landsat cao hơn từ MODIS và từ MODIS trích tại trạm Nhà Bè thấp hơn trạm Tân Sơn Hòa. LST trung bình năm tại nội thành và phía Bắc TP. Thủ Đức (>36°C), ngoại thành (Landsat: 30 - 36°C, MODIS: 30 - 35°C), và Cần Giờ (Landsat: 26 - 34°C, MODIS: 26 - 30°C). LST trung bình năm tính từ MODIS thấp hơn Landsat khoảng 3,4°C và tại khu vực đảo nhiệt mạnh con số này lên đến 11°. LST trung bình năm giảm dần theo loại hình sử dụng đất; đô thị (37-40°C), đất nông nghiệp (34-36°C), đất nuôi trồng thủy sản (31-35°C), đất rừng (29-33°C), mặt nước (<30°C). UHI mức rất thấp và thấp phân bố chủ yếu khu vực độ phủ xanh cao và bề mặt nước; mức trung bình phân bố khu vực ngoại thành; mức cao và rất cao phân bố khu vực nội thành và khu công nghiệp. Kết quả nghiên cứu cho thấy LST và UHI phụ thuộc chặt chẽ vào mức độ đô thị hóa và lớp sử dụng đất, qua đó cung cấp cơ sở cho các giải pháp giảm thiểu tác động của hiện tượng UHI và thích ứng với biến đổi khí hậu trong bối cảnh đô thị hóa ngày càng gia tăng.
Downloads
Tài liệu tham khảo
[1] T. R. Oke, “The urban energy balance,” Sage Journals, vol. 12, no. 4, 1988, doi: https://doi.org/10.1177/030913338801200401. DOI: https://doi.org/10.1177/030913338801200401
[2] P. Singh, N. Kikon, and P. Verma, “Impact of land use change and urbanization on urban heat island in Lucknow city, Central India. A remote sensing based estimate,” Sustain. Cities Soc., vol. 32, pp. 100–114, Jul. 2017, doi: https://doi.org/10.1016/j.scs.2017.02.018. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scs.2017.02.018
[3] H. M. Imran, J. Kala, A. W. M. Ng, and S. Muthukumaran, “Effectiveness of vegetated patches as Green Infrastructure in mitigating Urban Heat Island effects during a heatwave event in the city of Melbourne,” Weather Clim. Extrem., vol. 25, pp. 100–217, Sep. 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.wace.2019.100217. DOI: https://doi.org/10.1016/j.wace.2019.100217
[4] S. Sabrin, M. Karimi, M. G. R. Fahad, and R. Nazari, “Quantifying environmental and social vulnerability: Role of urban Heat Island and air quality, a case study of Camden, NJ,” Urban Clim., vol. 34, pp. 100–699, Dec. 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2020.100699. DOI: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2020.100699
[5] Q. Yang, X. Huang, and Q. Tang, “The footprint of urban heat island effect in 302 Chinese cities: Temporal trends and associated factors,” Science of TheTotal Environment, vol. 655, pp. 652–662, Mar. 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.11.171. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.11.171
[6] X. Li, Y. Zhou, S. Yu, G. Jia, H. Li, and W. Li, “Urban heat island impacts on building energy consumption: A review of approaches and findings,” May 01, 2019. doi: https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.02.183. DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2019.02.183
[7] N. B. Grimm et al., “Global Change and the Ecology of Cities,” Science (1979)., vol. 319, no. 5864, pp. 756–760, Feb. 2008, doi: https://doi.org/10.1126/science.1150195. DOI: https://doi.org/10.1126/science.1150195
[8] B. Chun and J.-M. Guldmann, “Spatial statistical analysis and simulation of the urban heat island in high-density central cities,” Landsc. Urban Plan., vol. 125, pp. 76–88, May 2014, doi: https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2014.01.016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2014.01.016
[9] J.-P. Kim and J.-M. Guldmann, “Land-Use Planning and the Urban Heat Island,” Sage Journals, vol. 41, no. 6, Dec. 2014, doi: https://doi.org/10.1068/b130091p. DOI: https://doi.org/10.1068/b130091p
[10] S. A. Lowe, “An energy and mortality impact assessment of the urban heat island in the US,” Environ. Impact Assess. Rev., vol. 56, pp. 139–144, Jan. 2016, doi: https://doi.org/10.1016/j.eiar.2015.10.004. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eiar.2015.10.004
[11] J. Tan et al., “The urban heat island and its impact on heat waves and human health in Shanghai,” Int. J. Biometeorol., vol. 54, pp. 75–84, Sep. 2009, doi: https://doi.org/10.1007/s00484-009-0256-x. DOI: https://doi.org/10.1007/s00484-009-0256-x
[12] L. Zhao, X. Lee, R. B. Smith, and K. Oleson, “Strong contributions of local background climate to urban heat islands,” Nature, vol. 511, pp. 216–219, 2014, doi: https://doi.org/10.1038/nature13462. DOI: https://doi.org/10.1038/nature13462
[13] Z. S. Venter, N. H. Krog, and D. N. Barton, “Linking green infrastructure to urban heat and human health risk mitigation in Oslo, Norway,” Science of the Total Environment, vol. 709, pp. 136–193, Mar. 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.136193. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.136193
[14] R. Sharma, L. Pradhan, M. Kumari, and P. Bhattacharya, “Assessing urban heat islands and thermal comfort in Noida City using geospatial technology,” Urban Clim., vol. 35, pp. 100–751, Jan. 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2020.100751. DOI: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2020.100751
[15] K. Chen et al., “Estimating Heat-Related Exposures and Urban Heat Island Impacts: A Case Study for the 2012 Chicago Heatwave,” Geohealth, vol. 6, no. 1, Jan. 2022, doi: https://doi.org/10.1029/2021GH000535. DOI: https://doi.org/10.1029/2021GH000535
[16] S. S. Bhatti and N. K. Tripathi, “Built-up area extraction using Landsat 8 OLI imagery,” GIsci. Remote Sens., vol. 51, no. 4, pp. 445–467, Jul. 2014, doi: https://doi.org/10.1080/15481603.2014.939539. DOI: https://doi.org/10.1080/15481603.2014.939539
[17] R. Singh and N. Kapoor, “Assessing the impact of land use land cover change and urbanization on urban heat island through remote sensing and geospatial techniques in Jhansi, India (2001−2021),” Urban Clim., vol. 61, pp. 102–432, Jun. 2025, doi: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2025.102432. DOI: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2025.102432
[18] A. K. Taloor, G. Parsad, S. F. Jabeen, M. Sharma, R. Choudhary, and A. Kumar, “Analytical study of land surface temperature for evaluation of UHI and UHS in the city of Chandigarh India,” Remote Sens. Appl., vol. 35, pp. 101–206, Aug. 2024, doi: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2024.101206. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2024.101206
[19] M. Cetin, M. O. Kavlak, M. A. S. Kurkcuoglu, G. B. Ozturk, S. N. Cabuk, and A. Cabuk, “Determination of land surface temperature and urban heat island effects with remote sensing capabilities: the case of Kayseri, Türkiye,” Natural Hazards, vol. 120, no. 6, pp. 5509–5536, Feb. 2024, doi: https://doi.org/10.1007/s11069-024-06431-5. DOI: https://doi.org/10.1007/s11069-024-06431-5
[20] J. Saha, S. S. Ria, J. Sultana, U. A. Shima, M. M. H. Seyam, and M. M. Rahman, “Assessing seasonal dynamics of land surface temperature (LST) and land use land cover (LULC) in Bhairab, Kishoreganj, Bangladesh: A geospatial analysis from 2008 to 2023,” Case Studies in Chemical and Environmental Engineering, vol. 9, Jun. 2024, doi: 10.1016/j.cscee.2023.100560. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cscee.2023.100560
[21] Q. Zhang, B. Jia, T. Li, Y. Yang, and Y. Fang, “Dynamic changes and drives of surface urban heat islands in China,” City and Environment Interactions, vol. 27, pp. 100–203, Aug. 2025, doi: https://doi.org/10.1016/j.cacint.2025.100203. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cacint.2025.100203
[22] W. Peng, R. Wang, J. Duan, W. Gao, and Z. Fan, “Surface and canopy urban heat islands: Does urban morphology result in the spatiotemporal differences?,” Urban Clim., vol. 42, pp. 101–136, Mar. 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2022.101136. DOI: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2022.101136
[23] N. T. Son, C. F. Chen, C. R. Chen, B. X. Thanh, and T. H. Vuong, “Assessment of urbanization and urban heat islands in Ho Chi Minh City, Vietnam using Landsat data,” Sustain. Cities Soc., vol. 30, pp. 150–161, Apr. 2017, doi: https://doi.org/10.1016/j.scs.2017.01.009. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scs.2017.01.009
[24] N. H. Anh, N. T. D. Trang, N. T. T. Nguyen, T. V Trong, and T. V Son, “Ứng dụng ảnh viễn thám khảo sát nhiệt độ bề mặt tại thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 2016–2020,” Vietnam Journal of Hydrometeorology, vol. 729, no. 9, pp. 29–39, Sep. 2021, doi: https://doi.org/10.36335/vnjhm.2021(729).29-39. DOI: https://doi.org/10.36335/VNJHM.2021(729).29-39
[25] T. C. Ha and T. P. C. Nguyen, “Application of Multi-Temporal Landsat Images to Analyze the Relationship between the Land Surface Temperature (LST) and the Land Use Land Cover (LULC) in Ho Chi Minh City,” in IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, IOP Publishing, 2023, pp. 012–017. doi: 10.1088/1755-1315/1170/1/012017. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/1170/1/012017
[26] P. C. Cuong, N. N. Tuyen, T. Q. Tra, and Ngoc. N. N, “Prediction of surface urban heat island in Ho Chi Minh City, Viet Nam using remote sensing and logistic regression model,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, IOP Publishing, 2024, pp. 012–031. doi: 10.1088/1755-1315/1349/1/012031. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/1349/1/012031
[27] A. N. T. Do, H. D. Tran, and T. A. T. Do, “Impacts of urbanization on heat in Ho Chi Minh, southern Vietnam using U-Net model and remote sensing,” International Journal of Environmental Science and Technology, vol. 21, no. 3, pp. 3005–3020, Feb. 2024, doi: https://doi.org/10.1007/s13762-023-05118-x. DOI: https://doi.org/10.1007/s13762-023-05118-x
[28] B. B. Thien, V. T. Phuong, I. R. Alexsander, and K. O. Denis, “Machine learning-based assessment of land use change effects on land surface temperature fluctuations in Ho Chi Minh city, Vietnam,” Environ. Monit. Assess., vol. 197, no. 10, Oct. 2025, doi: https://doi.org/10.1007/s10661-025-14540-2. DOI: https://doi.org/10.1007/s10661-025-14540-2
[29] C. Zarzuelo, A. López-Ruiz, M. Bermúdez, M. Ortega-Sánchez, and I. Caballero, “Monitoring intertidal ecosystems: Assessing spatio–temporal variability with Sentinel-2 and Landsat 8,” International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol. 142, pp. 104–676, Aug. 2025, doi: https://doi.org/10.1016/j.jag.2025.104676. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jag.2025.104676
[30] Y. Shen, Y. Wang, H. Lv, and H. Li, “Removal of thin clouds using cirrus and QA bands of Landsat-8,” Photogramm. Eng. Remote Sensing, vol. 81, no. 9, pp. 721–731, Sep. 2015, doi: https://doi.org/10.14358/PERS.81.9.721. DOI: https://doi.org/10.14358/PERS.81.9.721
[31] N. T. Hoan, H. T. Quynh, V. T. Hoang, H. L. Thu, N. V Dung, and N. A. Tuan, “Monitoring urban dynamics and their impact on Hanoi’s green ecosystem using integrated landsat and sentinel-1 observations,” Appl. Ecol. Environ. Res., vol. 23, no. 3, pp. 5883–5903, May 2025, doi: http://dx.doi.org/10.15666/aeer/2303_58835903. DOI: https://doi.org/10.15666/aeer/2303_58835903
[32] CTK TP.HCM, “Niên giám thống kê TP.HCM,” 2024.
[33] STNMT, “Báo cáo hiện trạng môi trường TP.HCM,” 2021.
[34] UBND TP.HCM, “Báo cáo đánh giá tác động môi trường của dự án nạo vét, cải tạo môi trường, xây dựng hạ tầng rạch Xuyên Tâm (từ kênh Nhiêu Lộc - Thị Nghè đến sông Vàm Thuật) quận Bình Thạnh, quận Gò Vấp,” Aug. 2023.
[35] M. Gugliotta et al., “Sediment distribution along the fluvial to marine transition zone of the Dong Nai River System, southern Vietnam,” Mar. Geol., vol. 429, pp. 106–314, Nov. 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.margeo.2020.106314. DOI: https://doi.org/10.1016/j.margeo.2020.106314
[36] N. D. Tư, “Gia Định Sài Gòn TP.HCM - Dặm dài lịch sử (1698-2020),” 2022.
[37] D. P. Roy et al., “Landsat-8: Science and product vision for terrestrial global change research,” Remote Sens. Environ., vol. 145, pp. 154–172, Apr. 2014, doi: https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.02.001. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.02.001
[38] M. A. Wulder et al., “Current status of Landsat program, science, and applications,” Remote Sens. Environ., vol. 225, pp. 127–147, May 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.015. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.02.015
[39] J. G. Masek et al., “Landsat 9: Empowering open science and applications through continuity,” Remote Sens. Environ., vol. 248, pp. 111–968, Oct. 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111968. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111968
[40] USGS, “What are the acquisition schedules for the Landsat satellites?,” Mar. 2026.
[41] J. J. Qu, W. Gao, M. Kafatos, R. E. Murphy, and V. V Salomonson, “Earth Science Satellite Remote Sensing: Science and Instruments,” Science and Instruments, vol. 1, 2006.
[42] J. Xiong, G. Toller, J. Sun, B. Wenny, A. Angal, and W. Barnes, “MODIS Level 1B Algorithm Theoretical Basis Document ,” National Aeronautics and Space Administration, vol. 4, Jun. 2013.
[43] USGS, “Landsat 8-9 Operational Land Imager (OLI)-Thermal Infrared Sensor (TIRS) Collection 2 (C2) Level 2 (L2) Data Format Control Book (DFCB),” Dec. 2022.
[44] Z. Wan, “Collection-6 MODIS Land Surface Temperature Products Users’ Guide,” Jun. 2019.
[45] K. Sayler, “Landsat 8-9 Collection 2 (C2) Level 2 Science Product (L2SP) Guide,” May 2024.
[46] J. Ju et al., “The Harmonized Landsat and Sentinel-2 version 2.0 surface reflectance dataset,” Remote Sens. Environ., vol. 324, pp. 114–723, Jul. 2025, doi: https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.114723. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.114723
[47] C. Anderson, “Landsat 8-9 Calibration and Validation (Cal/Val) Algorithm Description Document (ADD),” Mar. 2025.
[48] J. L. Dwyer, D. P. Roy, B. Sauer, C. B. Jenkerson, H. K. Zhang, and L. Lymburner, “Analysis ready data: Enabling analysis of the landsat archive,” Remote Sens. (Basel)., vol. 10, no. 9, pp. 13–63, Sep. 2018, doi: https://doi.org/10.3390/rs10091363. DOI: https://doi.org/10.3390/rs10091363
[49] C. J. Crawford et al., “The 50-year Landsat collection 2 archive,” Science of Remote Sensing, vol. 8, pp. 100–103, Dec. 2023, doi: https://doi.org/10.1016/j.srs.2023.100103. DOI: https://doi.org/10.1016/j.srs.2023.100103
[50] J. W. Campbell, J. M. Blaisdell, and M. Darzi, “SeaWiFS Technical Report Series Volume 32, Level-3 SeaWiFS Data Products: Spatial and Temporal Binning Algorithms,” 1995.
[51] MCST (NASA), “MODIS Level 1B Product User’s Guide For Level 1B Version 6.2.2 (Terra) and Version 6.2.1 (Aqua),” 2017.
[52] W. B. Rossow and L. Garder, “Selection of a Map Grid for Data Analysis and Archival,” Aug. 1984, doi: https://doi.org/10.1175/1520-0450(1984)023%3C1253:SOAMGF%3E2.0.CO;2.
[53] J. P. Scott and P. J. Werdell, “Comparing level-2 and level-3 satellite ocean color retrieval validation methodologies,” Opt. Express, vol. 27, no. 21, Oct. 2019, doi: https://doi.org/10.1364/oe.27.030140. DOI: https://doi.org/10.1364/OE.27.030140
[54] Y. Shao, G. N. Taff, and R. S. Lunetta, “A review of Selected MODIS Algorithms, Data Products, and Applications,” Jan. 2011.
[55] X. Xiong, J. Sun, A. Wu, K.-F. Chiang, J. Esposito, and W. Barnes, “Terra and Aqua MODIS calibration algorithms and uncertainty analysis,” in Sensors, Systems, and Next-Generation Satellites IX, SPIE, Oct. 2005, p. 59780V. doi: https://doi.org/10.1117/12.627631. DOI: https://doi.org/10.1117/12.627631
[56] Z. Wan, “MODIS Land Surface Temperature Products Users’ Guide,” Mar. 2006.
[57] Q. Huang, J. Huang, X. Yang, C. Fang, and Y. Liang, “Quantifying the seasonal contribution of coupling urban land use types on Urban Heat Island using Land Contribution Index: A case study in Wuhan, China,” Sustain. Cities Soc., vol. 44, pp. 666–675, Jan. 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.scs.2018.10.016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scs.2018.10.016
[58] NASA, “Land Surface Temperature & Vegetation Comparison.”
[59] Z. Aiyin and Z. Xiaoli, “Land surface temperature retrieved from Landsat-8 and comparison with MODIS temperature product,” Journal of Beijing Forestry University, vol. 41, no. 3, pp. 1–13, 2019, doi: https://dx.doi.org/10.13332/j.1000-1522.20180234.
[60] L. Vlassova, F. Perez-Cabello, H. Nieto, P. Martín, D. Riaño, and J. D. La Riva, “Assessment of methods for land surface temperature retrieval from landsat-5 TM images applicable to multiscale tree-grass ecosystem modeling,” Remote Sens. (Basel)., vol. 6, no. 5, pp. 4345–4368, 2014, doi: https://doi.org/10.3390/rs6054345. DOI: https://doi.org/10.3390/rs6054345
[61] IMHEMS, “Thông báo tóm tắt khí hậu năm 2020,” Mar. 2021.
Lượt tải xuống
Đã Xuất bản
Số
Chuyên mục
Giấy phép
Bản quyền (c) {copyrightHolder}
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép Creative Commons Ghi công 4.0 Quốc tế.
Bản quyền thuộc về tác giả. Tác giả cấp cho Tạp chí Trắc địa – Bản đồ quyền xuất bản lần đầu đối với bài báo. Tất cả các bài báo được Tạp chí công bố được cấp phép theo giấy phép Creative Commons Ghi công 4.0 Quốc tế (CC BY 4.0).
Theo giấy phép CC BY 4.0, độc giả được phép đọc, tải xuống, sao chép, phân phối, in, tìm kiếm và sử dụng lại tác phẩm đã xuất bản, với điều kiện ghi nhận thích hợp tác giả và nguồn xuất bản, cung cấp liên kết đến giấy phép và chỉ rõ những thay đổi đã được thực hiện đối với tác phẩm, nếu có.
Tác giả chịu trách nhiệm xin phép đối với các tài liệu có bản quyền của bên thứ ba được sử dụng trong bản thảo.
