Tài liệu ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIDEO - CAMERA TRONG CÔNG TÁC KHẢO SÁT THIẾT KẾ VÀ QUẢN LÝ CÔNG TRÌNH BIỂN

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIDEO - CAMERA TRONG CÔNG TÁC KHẢO SÁT THIẾT KẾ VÀ QUẢN LÝ CÔNG TRÌNH BIỂN Lê Thanh Bình*, Nguyễn Trung Việt** Tóm tắt: Số liệu đặc trưng thủy thạch động lực cơ bản rất quan trọng trong công tác khảo sát thiết kế và quản lý công trình biển. Việc đo đạc đầy đủ các thông số sóng, dòng chảy, bùn cát trên một diện rộng liên tục theo thời gian và trong điều kiện bão lũ thường rất khó có thể thực hiện được vì hạn chế về kinh phí, thiết bị đo và nhân lực đo. Các phương pháp đo đạc sóng, dòng chảy và bùn cát truyền thống thường được sử dụng trước đây chỉ cho biết các thông tin về các đặc trưng quan trắc tại một vài điểm. Công nghệ giải đoán đường bờ và các đặc trưng sóng, dòng chảy ven bờ bằng video-camera là phương pháp quan trắc mới, hiện đại có thể thay thế cho các phương pháp đo đạc truyền thống. Nó đặc biệt thích hợp để giám sát bờ biển bởi vì phương pháp này cho phép quan trắc liên tục theo với khoảng thời gian đo đạc rất rộng, từ vài giây đến vài năm và quy mô không gian từ mét đến km. Trong nghiên cứu này trình bày các kết quả giải đoán diễn biến đường bờ của bãi tắm Nha Trang từ công nghệ video-camera trong điều kiện thiên tai bất thường: thời gian trước, trong và sau khi xẩy ra các cơn bão. Đây là một phần kết quả được trình bày trong Luận án Tiến sĩ của tác giả với đề tài "Nghiên cứu xây dựng cơ sở khoa học của diễn biến đường bờ biển và đề xuất giải pháp công trình bảo vệ bãi biển thành phố Nha Trang phục vụ du lịch". Từ khóa: Công nghệ video-camera, Nha Trang, giải đoán đường bờ, quan trắc bờ biển 1. TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ VIDEO-CAMERA Công nghệ quan trắc bờ biển và các đặc trưng sóng, dòng chảy ở dải ven bờ bằng hình ảnh có lịch sử bắt đầu từ những năm 1930, khi có những nghiên cứu đầu tiên về diễn biến bờ biển bằng ảnh chụp máy bay (không ảnh). Tuy nhiên các ảnh chụp máy bay thường không liên tục và chi phí khá tốn kém, và hạn chế trong điều kiện thời tiết kém. Đến năm 1980, Phòng Thí nghiệm Hình ảnh Ven biển (Coastal Imaging Lab – CIL) của Trường Đại học Oregon đã tiến hành nghiên cứu và áp dụng thành công việc sử dụng hình ảnh kết hợp với video để đo đạc sóng leo [5, 7]. Với những ưu thế khi đo đạc yếu tố động lực ven bờ, công nghệ Video-Camera đã phát triển không ngừng khi phát hiện thêm rằng các ảnh lấy trung bình hóa trong thời gian (timex) hoàn toàn có thể sử dụng để xác định vị trí các cồn ngầm và kênh tiêu của dòng rút. [35]. Ưu thế của phương pháp Timex đã đưa đến sự phát triển của các trạm quan trắc bãi biển tự động có tên là Argus, năm 1992. Hệ thống này được lập trình để thu thập các hình ảnh bờ biển theo giờ tại bất kỳ vị trí nào được quan tâm nghiên cứu. Cho tới nay, hệ thống quan trắc và giám sát bãi biển tự động đã được xây dựng ở hơn 30 bãi biển trên khắp thế giới tại các quốc gia có nền khoa học tiên tiến như Mỹ, Pháp, Hà Lan, Úc, New Zeland, Nhật Bản, Đài Loan. * ** Trung tâm Thủy văn Môi trường - Tổng Công ty Tư vấn Xây dựng thủy lợi Việt Nam;NCS Kỹ thuật công trình thủy K32 ĐHTL; [email protected] Trường Đại học Thủy lợi; Email:[email protected] Hệ thống camera quan trắc và giải đoán đường bờ đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các nhà quản lý và các kỹ sư kỹ thuật bờ biển trong việc đánh giá, phân tích các trạng thái bờ biển và đưa ra các giải pháp bảo vệ bờ biển thích hợp. Các ứng dụng chính của hệ thống này bao gồm: • • • • Phân tích diễn biến đường bờ và bãi biển, xác định các nguy cơ xói lở hoặc các tác động của bão, nước dâng đối với bãi biển. Nghiên cứu địa hình các bãi biển trong vùng dao động của thủy triều, từ đó xác định thể tích bùn cát bồi tụ, xói lở trên bề mặt bãi biển. Giúp đánh giá những tác động của các công trình bảo vệ bờ biển tới vùng lân cận cũng như khảo sát các biến động của bãi biển theo mùa, của bãi biển nhân tạo hoặc nghiên cứu các đặc trưng hình thái ven bờ như cồn ngầm, bãi triều ở lần các cửa sông, cửa vào các cảng. Nghiên cứu các yếu tố động lực ở vùng ven bờ Xác định các đặc trưng sóng ven bờ, sóng leo và tác động của sóng tới bãi biển và công trình. Tại Nhật Bản thì hệ thống quan trắc bằng camera này được ứng dụng trên hầu hết các cửa sông và bờ biển chính như các hệ thống sông Kitakami, Naruse, Natori, Mabuchi, Yoneshiro và Nanakita ở tỉnh Miyagi; các hệ thống sông ở vùng Tokyo, Osaka và Kobe cũng được lắp đạt hệ thống camera để quan trắc và cảnh báo lũ sớm. Máy ảnh có thể thiết lập bước thời gian chụp, thông thường trong điều kiện bình thường là một giờ còn trong điều kiện cực trị như bão hoặc lũ thì thời gian này có thể ngắn hơn. Khi chúng ta có một chuỗi ảnh có cùng một khung hình thì việc xác định các yếu tố hình thái như độ rộng của cửa sông, độ dài của doi cát, mức độ xói lở… sẽ được xác định dựa vào các vị trí cố định trong ảnh hoặc đơn giản là so sánh với khoảng cách phía mép của bức ảnh như trong Hình 1. Nhưng để làm được việc này thì phải xác định tỉ lệ khoảng cách trong ảnh và khoảng cách thực tế bằng việc thiết lập hai điểm cố định với khoảng cách đã biết có trong khung hình cần quan trắc. Hình 1. Lắp đặt camera và xác định chiều rộng cửa sông (Ảnh lấy từ hệ thống camera tại sông Nanakita, tỉnh Miyagi, Nhật Bản)[12] Đối với những khu vực chịu ảnh hưởng của thủy triều thì chúng ta phải hiệu chỉnh các thông số đo đạc này theo biên độ của triều tại thời điểm quan trắc. Chẳng hạn, độ rộng của cửa sông ban đầu được xác định theo mốc “0” hải đồ; sau dựa vào địa hình khu vực đó để xác định độ dốc mái khi triều rút và độ dốc mái khi triều lên. . Ở đây, là chênh lệc mực nước Khi đó công thức hiệu chỉnh sẽ là so với mốc “0” hải đồ tại thời điểm chụp ảnh và là độ dốc bờ biển. Trong nghiên cứu của Tanaka và Nguyen năm 2007, công nghệ camera cũng được sử dụng để quan trắc sự thay đổi độ rộng của cửa sông và sự phát triển liên tục của các doi cát ở cửa sông theo thời gian [12]. Công nghệ đo đạc bằng hình ảnh camera lập thể còn được sử dụng trong các phòng thí nghiệm để đo đạc trường vận tốc dòng chảy bề mặt gọi là công nghệ PIV (Particle Image Velocimetry - Đo đạc vận tốc bằng hình ảnh các hạt chuyển động). Ở Việt Nam, công nghệ quan trắc cửa sông, bờ biển mới được nghiên cứu thông qua đề tài nghiên cứu KHCN tiềm năng cấp Nhà nước “Nghiên cứu đề xuất công nghệ quan trắc, đo đạc diễn biến theo mùa cho các cửa sông khu vực Miền Trung Việt Nam” mã số KC.08.TN04/ 11-15, năm 2012 do TS. Nghiêm Tiến Lam trường ĐHTL làm chủ nhiệm và đề tài hợp tác quốc tế nghị định thư Việt Nam Cộng hòa Pháp “Nghiên cứu chế độ thủy động lực học và vận chuyển bùn cát vùng cửa sông và bờ biển Vịnh Nha Trang, tỉnh Khánh Hòa”. 2014 do PGS.TS. Nguyễn Trung Việt - trường ĐHTL làm chủ nhiệm. Đây là kỹ thuật có thể mở ra hướng mới cho việc quan trắc và giám sát sự biến động của cửa sông và bờ biển một cách thường xuyên với chi phí thấp, cung cấp thông tin và số liệu cho việc nghiên cứu, quy hoạch, khảo sát thiết kế và quản lý các vùng của sông ven biển ở Việt Nam. 2. CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA CÔNG NGHỆ VIDEOCAMERA Việc phân tích, xử lý số liệu từ camera truyền về dựa vào nguyên tắc của hình học ảnh. Một hệ tọa độ thường được quy ước: trục x đặt vuông góc với bờ biển với chiều dương hướng ra xa bờ, trục y đặt vuông góc với trục x, trục z hướng thẳng đứng lên phía trên với mực chuẩn tham chiếu (z=0), thường đặt trùng với mực nước triều trung bình hoặc mực chuẩn quốc gia như trên Hình 2 [6]. Hình 2. Quan hệ hình học giữa tâm Camera (X0,Y0,Z0),tọa độ ảnh (u,v) và tọa độ thực (X,Y,Z)[6] Sự xác định đối tượng trong ảnh đòi hỏi phải chuyển đổi thông tin ảnh thành không gian vật thể, nghĩa là tọa độ thực, mặt phẳng ảnh là phép chiếu vuông góc từ tâm quang của Camera (xc,yc,zc) theo độ dài tiêu cự hiệu quả f. Hệ phương trình quang trắc biểu thị mối quan hệ giữa tọa độ 2D (u,v) của 1 điểm ảnh và tọa độ thực 3D (X,Y,Z) tương ứng trong không gian của điểm đó, hệ phương trình như sau [6]: ⎡ m ( x − xc ) + m12 ( y − yc ) + m13 ( z − zc ) ⎤ u − u0 = − f / λu ⎢ 11 ⎥ ⎣ m31 ( x − xc ) + m32 ( y − yc ) + m33 ( z − zc ) ⎦ ⎡ m ( x − xc ) + m22 ( y − yc ) + m23 ( z − zc ) ⎤ (1) v − v0 = − f / λv ⎢ 21 ⎥ ⎣ m31 ( x − xc ) + m32 ( y − yc ) + m33 ( z − zc ) ⎦ Với mij là ma trận 3x3 của góc nghiêng (τ), phương vị (φ), và góc quay (σ): 0 0 ⎞⎛ − cos(σ ) − sin(σ ) 0 ⎞ ⎛ cos(ϕ ) sin(ϕ ) 0 ⎞⎛ 1 ⎟ ⎜ ⎟⎜ ⎟⎜ M = ⎜ sin(ϕ ) cos(ϕ ) 0 ⎟⎜ 0 cos(τ ) − sin(τ ) ⎟⎜ − sin(σ ) cos(σ ) 0 ⎟ ⎜ 0 0 0 1⎟ 0 1 ⎟⎜ 0 sin(τ ) cos(τ ) ⎟⎜ ⎠ ⎝ ⎠⎝ ⎠⎝ (2) Hệ phương trình (1) bao gồm 11 số chưa biết: góc nghiêng (τ), phương vị (φ), và góc quay (σ); tọa độ thực tâm Camera (xc, yc, zc); tâm ảnh (u0;v0); chiều dài tiêu cự f; hệ số tỷ lệ λu, λv. Hệ phương trình được giải bằng chương trình MATLAB từ đó tính toán và phân tích xử lý ảnh và giải đoán diễn tiến đường bờ biển vịnh Nha Trang [1, 2, 3, 12]. Bước 1: Hiệu chỉnh hình ảnh Cần phải biết ít nhất 6 cặp điểm trong phạm vi quan sát của camera giữa tọa độ ảnh và tọa độ điểm khống chế mặt đất (GCPground control points) để tính toán các tham số cho sự phân tích ảnh. Trong thực tế, việc xác định các thông số trên là rất khó khăn, do vậy trong nghiên cứu này sử dụng phương pháp lặp hồi quy bình phương tối thiểu phi tuyến để xác định sai số nhỏ nhất với mối quan hệ tiêu cự của camera, (Hình 3). Hình 3. Mối quan hệ giữa sai số và tiêu cự camera Hình 4. Mối tương quan giữa tọa độ tính toán từ camera và tọa độ GCP Bước 2: Tạo các ảnh trung bình và ảnh theo chuỗi thời gian File video thu được ở camera được tự động tách thành các khung ảnh tức thời và trung bình hóa theo thời đoạn định trước là 15 phút (Hình 5) và ảnh mặt cắt ngang bãi theo chuỗi thời gian nhằm phục vụ cho việc nhận diện vị trí đường bờ biển. a.Ảnh tức thời theo thời gian b.Ảnh trung bình hóa theo thời đoạn Hình 5. Kết quả xử lý video từ camera phía Nam lúc 12:00 ngày 1/7/2013 Bước 3: Nhận diện đường bờ Đường bờ được nhận diện thông qua chênh lệch phổ màu giữa màu nước biển (Blue) và bờ biển (Red). Vị trí đường bờ được xác định dựa trên tỷ lệ độ sáng giữa màu đỏ và xanh. Hình 6. Mô tả nhận diện đường bờ và kết quả giải đoán đường bờ dựa trên ảnh camera (với x, y là đơn vị pixel) Mô hình tự xây dựng địa hình 3D của bãi từ đỉnh triều đến chân triều trong khu vực quan sát của Camera (hình 7), từ đó xác định mặt cắt ngang bãi và tính toán được tổng lượng bùn cát từ đỉnh triều đến chân triều. Đây là thông số quan trọng giúp cho các nhà quản lý và chuyên môn đưa ra các quyết định trong hoạch định chính sách. Hình 7. Địa hình 3D bãi biển từ đỉnh triều đến chân triều khu vực camera giám sát Bước 4: Tính toán các yếu tố sóng Từ ảnh chuỗi thời gian trích xuất tại một mặt cắt định trước như hình bên phải trong Hình 8a, chu kỳ sóng nội suy được dựa trên sự biến thiên của cường độ sáng trên một đường thẳng trích từ ảnh chuỗi thời gian. Trong đó, trục hoành của ảnh cũng là trục thời gian với bước thời gian đã biết tỷ lệ với tọa độ điểm ảnh.Vì vậy, các đỉnh cường độ sáng sẽ trùng với các đỉnh sóng. Từ đó, chu kỳ sóng của từng con sóng là hoàn toàn xác định được. Hơn nữa, dựa trên cường độ sáng của các đỉnh sóng có thể tách ra các đường quỹ tích đầu sóng của các con sóng như đường màu vàng trong hình Hình 8a. Hình 8a. Cơ sở phân tích chu kỳ sóng và vận tốc đầu sóng Vận tốc đầu sóng được suy ra từ độ dốc của các đường quỹ tích đầu sóng.Chiều cao sóng được phân tích dựa trên sơ đồ như trên Hình 8b. Trong đó dựa trên cường độ sáng thay đổi trước và sau khi sóng đổ có thể xác định được độ dài hình chiếu vuông góc của sóng lăn (Lb+Ls) trước khi đổ. Kết hợp với góc nghiêng của camera giám sát đã biết. Hoàn toàn xác định được độ cao sóng trước khi sóng đổ. Hình 8b. Cơ sở phân tích chiều cao sóng 3. MỘT SỐ KẾT QUẢ DIỄN BIẾN ĐƯỜNG BỜ VÀ KẾT QUẢ PHÂN TÍCH BÃI BIỂN KHI SẨY RA BÃO HAYAN TẠI BỜ BIỂN NHA TRANG Vịnh Nha Trang nằm ở phía Đông thành phố Nha Trang, thuộc tỉnh Khánh Hòa, giới hạn bởi phía Bắc là mũi Kê Gà, phía Nam là mũi Đông Ba. Với diện tích khoảng 500km2, vịnh Nha Trang được che chắn bởi 19 đảo lớn nhỏ. Trong khuôn khổ của đề tài nghị định thư hợp tác với Cộng Hòa Pháp, việc giám sát diễn biễn đường bờ biển vịnh Nha Trang được thực hiện bằng công nghệ giám sát hình ảnh. 2 camera (01 camera quan trắc phía bờ Bắc với ký hiệu NNT và 01 camera quan trắc phía bờ Nam với ký hiệu SNT) được gắn vào cột điện trên đường Trần Phú, ngay phía trước Bưu điện Khánh Hòa như trên Hình 10. Đường truyền internet băng thông rộng được kết nối để truyền dữ liệu trực tuyến về trung tâm xử lý tại Trường Đại học Thủy lợi. Đường dẫn về NNT và SNT: http://113.252.160.106 và http://113.252.160.107 với tên truy cập và mật khẩu là viewer). Hình 9. Vị trí lắp đặt camera giám sát diễn biến đường bờ tại Vịnh Nha Trang (a. Camera quan trắc phía bờ Bắc, b. Camera quan trắc phía bờ Nam) Hình 10. Ảnh chụp đường bờ biển Vịnh Nha Trang (a. Ảnh chụp bờ phía Bắc, b. Ảnh chụp bờ phía Nam) Theo số liệu thống kê trong năm 2013 và hình ảnh lưu trữ của camera thì cơn bão số 14 (bão Haiyan) là hai cơn bão không trực tiếp đổ bộ vào vịnh Nha Trang, nhưng do sóng trong bão gây ra trong vùng biển Đông đã tác động mạnh đến bãi biển và gây nên hiện tượng xâm thực bãi biển Nha Trang. Nhóm tác giả đã tập trung nghiên cứu sự tác động của hai cơn bão này đến bãi biển (vị trí đường bờ, mặt cắt ngang bãi và sự thay đổi tổng lượng cát trên bãi). Hình 11. Trước bão Haiyan (Ảnh chụp lúc 7.15AM ngày 08/11) Hình 12. Bão Haiyan bắt đầu ảnh hưởng đến biển Việt Nam (Ảnh chụp lúc 5.45AM ngày 10/11) Sử dụng công nghệ video-camera để quan trắc, kết hợp với bộ thông số của phần mềm đã được hiệu chỉnh và kiểm nghiệm, tiến hành giải đoán các diễn biễn của bờ biển Nha Trang thời đoạn trước và sau khi xẩy ra bão Haiyan (tháng 11/2013). Trên mặt cắt ngang vuông góc với đường bờ, chọn một vị trí cố định (C0) tại bờ kè đường Trần Phú (phía trước Ngã ba đường Lê Lợi – Trần Phú), phân tích đường bờ diễn biến theo thời gian so với vị trí C0, được kết quả như Hình 13. Từ kết quả có thể thấy sự xuất hiện xói lở xảy ra Hình 13. Diễn biến đường bờ trước và sau bão Haiyan ngay khi có sự ảnh hưởng (ngày 10/11/2013) bởi hiện tượng bão. Sau khi phần mềm video-camera nhận diện vị trí đường bờ thông qua phổ màu, kết hợp với các số liệu mực nước triều thực đo thu thập tại thời điểm nghiên cứu để xây dựng mô hình số độ cao 3 chiều của bãi biển giới hạn từ đỉnh triều đến chân triều trong vùng quan sát của camera từ đó xác định ra hình dạng của mặt cắt ngang bãi biển tại các vị trí cần nghiên cứu và tính toán được cân bằng bùn cát của bãi biển, giới hạn từ đỉnh triều đến chân triều và lượng cát bồi hoặc xói dọc bờ biển, kết quả được tổng hợp tương ứng trong Bảng 1. Bảng 1. Lượng cát dọc bờ biển dài 400m thay đổi theo thời gian tính từ cao độ 0.2 m đến -0.6m (bão Hayan) Ngày 07/11 09/11 11/11 Bồi(+) / Xói (-) Tổng thể tích cát 3 So với thời gian liền kề (m3) dọc bãi (m ) 1455.52 1252.81 - 202.71 1421.13 168.32 Hình 14. Sự thay đổi mặt cắt ngang bãi biển trước và sau bão Haiyan 4. Ghi chú Trước bão Bão vào đất liền Sau bão Từ mặt cắt ngang bờ thu được qua giải đoán hình ảnh camera tương ứng với thời gian xuất hiện cơn bão cho thấy sự ảnh hưởng rõ rệt của các cơn bão đến biến đổi mặt cắt ngang bãi biển (xem Hình 14), mặt cắt ngang đường bờ trong ngày 09/11 thể hiện sự xói ở phía trên và bồi thành bar ở phía dưới. Sự thay đổi về thể tích cát trong vùng ngập triều như bảng 1 thể hiện xói và bồi do ảnh hưởng của các cơn bão đến sự diễn biến hình thái bãi. KẾT LUẬN Kỹ thuật quan trắc diễn cửa sông và bờ biển bằng công nghệ giám sát hình ảnh video-camera theo thời gian thực lần đầu tiên được thực hiện ở Việt Nam. Nghiên cứu này trình bày một số kết quả về diễn biến đường bờ biển vịnh Nha Trang, kết quả cho thấy sự ưu việt của công nghệ giải đoán hình ảnh video-camera so với những phương pháp quan trắc truyền thống trước đây đặc biệt trong điều kiện thời tiết cực đoan khi có bão, cũng như lựa chọn đúng thời điểm xảy ra hiện tượng bất thường về thời tiết - đây là thời điểm mà các thiết bị đo đạc thông thường gặp rất nhiều khó khăn. Kết quả nghiên cứu chi tiết diễn biến đường bờ sẽ đóng góp vai trò rất quan trọng trong công tác khảo sát thiết kế và quản lý công trình ven biển và các cửa sông ở Việt Nam. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Almar, R., Coco, G., Bryan, K.B., Hunley, D.A., Short. A.D., Senechal, N. (2008). “Video observations of beach cusp morphodynamics”. Marine Geology, 254, 216-223. [2] Almar, R., Cienfuegos, R., Catalan, P.A., Machallet, H., Castelle, Bonneton, P., Marieu, V. (2012). “A new breaking wave hight direct estimator from video imagery”. Journal of Coastal Engineering, 61, 42-48. [3] Almar, R., Ranasinghe, R., Sénéchal, N., Bonneton, P., Roelvink, D., Bryan, K.R., Marieu, V. and Parisot, J.P. (2012). “Video-Based Detection of Shorelines at Complex Meso–Macro Tidal Beaches”. Journal of Coastal Research, 284, 1040–1048. [4] Davidson, M., Van Koningsveld, M., De Kruif, A., Rawson, J., Holman, R., Lamberti, A., Medina, R., Kroon, A., Aarninkhof, S. (2007). “The CoastView project: Developing video-derived Coastal State Indicators in support of coastal zone management”. Coastal Engineering 54, 463-475. [5] Holman, R.A. (1981). “Infragravity energy in the surf zone”. Journal of Geophysical Research, 86(C7), 6442-6450, 1981. [6] Holland, K. T., Holman, R. A., Lippmann, T. C., Stanley, J., & Plant, N. (1997). “Practical use of video imagery in nearshore oceanographic field studies”. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 22(1), 81–92. [7] Holman, R. A., & Stanley, J. (2007). “The history and technical capabilities of Argus”. Coastal Engineering, 54(6-7), 477–491. [8]. Lê Thanh Bình & NNK (2013). Ứng dụng công nghệ VIDEO-CAMERA phân tích ảnh hưởng của bão Nari (số 11) tới diễn biến bờ biển Nha Trang. Tạp chí Thủy lợi và môi trường, số đặc biệt tháng 11/2013 kỷ niệm 10 năm thành lập Khoa Kỹ thuật Biển (2003-2013), trang 81-88. [9]. Lê Thanh Bình & NKK(2013). Một số kết quả nghiên cứu ban đầu về diễn biến đường bờ vịnh Nha Trang sử dụng công nghệ giám sát hình ảnh. Tuyển tập công trình Hội nghị khoa học Thủy khí Toàn quốc năm 2013 (ISSN: 1859-4182), trang 50-59. [10] Lefebvre J.P, Almar R., N.T. Viet, D.V. Uu, D.H. Thuan, Le Thanh Binh, R. Ibaceta, Nguyen V.D. (2014). Contribution of the swash generated by low energy wind waves in the recovery process of a beach impacted by extreme events: Nha Trang, Vietnam. Journal of Coastal Research, Special Issue 70, pp. 663-668. [11] Smith, M.W.J., Aarninkhof, S.G.J., Wijnberg, K.M., González, M., Kingston, K.S., Southgate, H.N., Ruessink, B.G., Holman, R.A., Siegle, E., Davidson, M., Medina, R. (2007). “The role of video imagery in predicting daily to monthly coastal evolution”. Coastal Engineering, 54, 539-553. [12] Tanaka, H. and Nguyen, T.V. (2007). “Monitoring and Modeling of Short-term Morphology Change at a River Entrance”. Proceedings of Indo-Japan Workshop on Coastal Problems and Mitigation Measures- Including the effects of Tsunami IITMadras, India, 16-17 July, pp. 174-183.