Chương 1 : Giới thiệu. − Chương 2 : Tình hình nghiên cứu. − Chương 3 : Cơ sở lý thuyết. − Chương 4 : Xây dựng mô hình tích hợp KPDL trong GIS − Chương 5 : Ứng dụng mô hình tích hợp KDDL trong GIS để xây dựng bản đồ thích nghi cây lúa tỉnh Vĩnh Long.
− Chương 6 : Kết luận, kiến nghị. ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 6 HVTH: Hà Thanh Vân Luận văn cao học GVHD: TS. Vũ Xuân Cường ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- CHƯƠNG 2. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU 2.1 TỔNG QUAN TÌNH NGHIÊN CỨU NGOÀI NƯỚC “Research On Spatial Data Mining Technique Applied In Land Use Dynamic Monitoring” Zhong yong, Zhang jixian, Yan qin, Chinese Academy of Surveying and Mapping.
Nghiên cứu này đã áp dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu không gian giám sát biến động sử dụng đất đai và đã đưa ra mô hình cấu trúc khai phá dữ liệu không gian hình 2.1 Cấu trúc hệ thống khai phá dữ liệu không gian “Spatial and Temporal Data Mining in Census of Population and Housing” Chin Jui Chang. Nghiên cứu này mô tả quá trình ứng dụng khai phá dữ liệu không gian và thời gian vào bài toán quản lý dân cư, sử dụng phương pháp phân loại (classification) cho kết quả mô hình cây quyết định như hình 2. [2] “Mining Census And Geographic Data In Urban Planning Environments” Donato Malerba. Nghiên cứu đã sử dụng phần mềm SPADA (Spatial Pattern ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 7 HVTH: Hà Thanh Vân Luận văn cao học GVHD: TS.
Vũ Xuân Cường ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Discovery Algorithm) là thành phần của ARES (Association Rules Extractor from Spatial data), lưu trữ dữ liệu trên nền hệ quản trị cơ sở dữ liệu không gian Oracle và đã thử nghiệm dữ liệu ở UK, STOCKPORT district, cho 22 Ward, 589 EDs (Enumeration districts) bao gồm 89 Table, 120 Attributes trung bình/1Table, áp dụng kỹ thuật luật kết hợp không gian (Spatial Association rule).3 là mô hình kiến trúc của phần mềm ARES. [3] Population of City Low High amount of taxes of city Type of neighbor of city Low High City Airport economic power of city = high(0.8) neighbor of neighbor of city City Airport economic power of city = high (0.2 Mô hình cây quyết định đánh giá kinh tế của một vùng Hình 2.3 Mô hình kiến trúc phần mềm khai phá dữ liệu ARES ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 8 HVTH: Hà Thanh Vân Luận văn cao học GVHD: TS. Vũ Xuân Cường ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- “Data Mining in a Geospatial Decision Support System for Drought Risk Management”, Sherri K. Nghiên cứu đã tích hợp kỹ thuật khai phá dữ liệu với kỹ thuật GDSS (Geospatial Decision Support System) vào bài toán quản lý rủi ro hạn hán.
Nghiên cứu đã sử dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu vào cơ sở dữ liệu không gian, thời gian của GIS hình 2.4 Khai phá dữ liệu trong hệ hỗ trợ ra quyết định rũi ro hạn hán “Design and Implementation of Spatial Data Mining System (M-SDM) based on MATLAB” Zhao Lu, October 2008. Nghiên cứu đã thiết kế phần mềm khai phá dữ liệu không gian dựa trên nền MATLAB. [15] “Spatial Data Preparation for Knowledge Discovery”-Vania Bogorny1, đề xuất quy trình chuẩn bị dữ liệu địa lý cho quá trình khai phá dữ liệu để rút trích thông tin tìm ẩn và đề xuất mô hình hệ thống xử lý dữ liệu. [29] ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 9 HVTH: Hà Thanh Vân Luận văn cao học GVHD: TS.
Vũ Xuân Cường ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Cây quyết định trong Hình 2.5 Giao diện chính phần mềm khai phá dữ liệu không gian M-SDM 2.2 TỔNG QUAN TÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC “Đánh giá biến động thích nghi đất nông nghiệp lưu vực Sông Bé”- của PGS, TS. Lê Văn Trung, ThS. Nguyễn Trường Ngân, Bộ môn Địa Tin học - Khoa Kỹ thuật Xây dựng - Trường ĐH Bách Khoa TP.HCM được đăng trên đặc san Viễn Thám –Tin Học, số 06/06/2009 có đề cập tới ứng dụng phần mềm ALES (Automated Land Evaluation System) kết hợp với GIS để xây dựng mô hình đánh giá biến động thích nghi đất nông nghiệp theo phương pháp đánh giá đất đai của FAO, lấy địa bàn nghiên cứu là lưu vực sông Bé. Dựa trên cơ sở các kết quả đánh giá đất đai ở địa bàn lưu vực sông Bé, thông qua kết quả xây dựng mô hình biến đổi thủy văn, thủy lực từ các phần mềm Hec-HMS, Hec-RAS để tiến hành dự báo các thay đổi về điều kiện tưới, chế độ ngập trên lưu vực khi hệ thống các hồ đập thủy điện, thủy lợi được đưa vào vận hành.
Từ đó, tác giả tiến hành xây dựng lại bản đồ thích nghi đất nông nghiệp cho tương lai, so sánh với kết quả đánh giá bản đồ thích nghi trước đây, từ đó đề xuất các hướng khai thác sử dụng đất thích hợp hơn cho địa phương trong tương lai. “Ứng dụng GIS để đánh giá sự thích hợp đất đa tiêu chí cho cây trồng trường hợp nghiên cứu ở xã Hương Bình, Thừa Thiên Huế” của Huỳnh Văn Chương Trường ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 10 HVTH: Hà Thanh Vân Luận văn cao học GVHD: TS. Vũ Xuân Cường ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Đại học Nông Lâm, Đại học Huế được đăng trên tạp chí khoa học, Đại học Huế, Số 50, 2009 lại nghiên cứu tìm kiếm một tiếp cận mới trong quá trình đánh giá sự thích hợp đất bằng việc kết hợp nguồn thông tin hai chiều từ trên xuống “top-down” và dưới lên “bottomup”. Đánh giá sự thích hợp đất cho cây trồng nông nghiệp được tiến hành theo hai giai đoạn gồm: Đánh giá sự thích hợp của điều kiện môi trường tự nhiên, tiếp đến là đánh giá sự thích hợp cả tự nhiên, kinh tế và xã hội và được gọi là tiếp cận đánh giá đa tiêu chí.
Công cụ GIS được sử dụng là phần mềm MapInfo kết hợp với phần mềm có sử dụng mô hình AHP. =>Điểm đặc biệt trong bài này tác giả đã kết hợp kỹ thuật hệ thống thông tin địa lý (GIS) với các phần mềm hỗ trợ trong phân tích thứ bậc tiêu chí (AHP). Với kết quả nghiên cứu là : Xác định 3 tiêu chí chính với các trọng số : Điều kiện kinh tế-cơ sở hạ tầng (0.589) , điều kiện môi trường tự nhiên (0.252), yếu tố bền vững xã hội (0.159) “ Nghiên cứu phát triển công cụ đánh giá tài nguyên đất hỗ trợ ra quyết định về quy hoạch sử dụng đất”, Tạ Thị Hoàng Mai, Luận văn thạc sỹ, 2008, đánh giá tài nguyên đất theo hướng tiếp cận ứng dụng kỹ thuật chồng lớp có tích hợp mô hình suy luận sử dụng kỹ thuật tri thức logic mờ (Fuzzy loggic) để xác định giá trị mức độ thích hợp với tập luật được cho trước bởi các chuyên gia : tập luật mờ đánh giá mức độ thích hợp để xây dựng công trình trọng tải lớn, tập luật mờ đánh giá mức độ thích hợp để xây dựng cơ sở hạ tầng, tập luật mờ đánh giá mức độ thích hợp để xây dựng khu dân cư. Công cụ được xây dựng trên phần mềm Acrview, các giải thuật được mã hóa bằng ngôn ngữ Avenue được tích hợp trong phần mềm ArcView.
[7] “Nghiên cứu mô hình phân tích GIS để xây dựng bản đồ thích nghi lúa chất lượng cao trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long”, Huỳnh Thị Hà Thủy, Luận văn Thạc sỹ 2004, đề tài đã xây dựng bản đồ thích nghi lúa chất lượng cao của một giống lúa, sử dụng phần mềm ArcView với kỹ thuật chồng lớp để giải quyết bài toán. [8] “ Mô hình ứng dụng GIS đánh giá khả năng thích nghi của đất đai phục vụ sản xuất nông nghiệp”, Trần Thị Thu Dung, Luận văn Thạc sỹ 2005, đánh giá khả năng ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 11 HVTH: Hà Thanh Vân Luận văn cao học GVHD: TS. Vũ Xuân Cường ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- thích nghi của đất đai phục vụ sản xuất nông nghiệp sử dụng phương pháp đánh giá đất đai của FAO, dùng phần mềm AcrView phương pháp chồng lớp, ngôn ngữ Avenue. [9] “Ứng dụng GIS trong quản lý canh tác lúa và cảnh báo sớm tình hình rầy nâu trên lúa”, Trương Chí Quang, Luận văn Thạc sỹ 2009, nghiên cứu xây dựng ứng dụng GIS trên nền ngôn ngữ lập trình Visual Studio.NET 2008 và thư viện mã nguồn mở SharpMap, dữ liệu được lưu trong cơ sở dữ liệu không gian SQL Server 2008, áp dụng phương trình hồi quy tuyến tính để xây dựng bản đồ cảnh báo diện tích nhiễm rầy.
[10] “Ứng dụng khai phá dữ liệu để tìm hiểu thông tin khách hàng”, Hoàng Kiếm, Lê Bá Phương, 2003, dùng kỹ thuật gom nhóm K-mean để phân loại khách hàng dựa trên việc sử dụng điện thoại của khách hàng, Phân lớp dựa trên cây quyết định và luật kết hợp đa chiều (Multidimention Association rule) để tìm hiểu việc sử dụng các dịch vụ VoIP và Internet. Kết quả được ứng dụng cho việc quản lý khách hàng, cung cấp các dịch vụ phục vụ khách hàng, phục vụ kinh doanh, tiếp thị. [11] “Nghiên cứu tính ứng dụng của khai thác luật kết hợp trong cơ sở dữ liệu giao dịch” Trương Ngọc Châu, Phan Văn Dũng, Trường Đại Học Bách Khoa, Đại Học Đà Nẵng, các tác giả đưa ra giải pháp từ việc thu gom dữ liệu trên các phiên giao dịch, trên thương trường… rồi tiến hành khai thác chúng để chiết xuất ra các tri thức cần thiết. Các tri thức này lại tối ưu hóa và đem vào sử dụng hiệu quả trên các phiên giao dịch tiếp theo.
Nghiên cứu này đưa ra một cách nhìn tổng quan về quy trình khai phá dữ liệu từ các nguồn dữ liệu khác nhau đến việc ứng dụng các tri thức đã chiết xuất vào thực tế cuộc sống. [12] “Áp dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu trên dữ liệu bán hàng để hỗ trợ việc đặt hàng tại siêu thị”, Cao Tấn thiết, Luận văn thạc sỹ, 2007 dùng phương pháo dự báo và phân loại (Prediction and classification) hay [14] “Khai phá dữ liệu trong kinh doanh”, Ngô Nhất Linh, Luận văn thạc sỹ, 2008 dùng kỹ thuật phân cụm (Clustering): Phân cụm phân cấp, sử dụng phân tích khái niệm hình thức (FCA) để rút trích luật phụ thuộc trong kinh doanh. [13] ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 12 HVTH: Hà Thanh Vân Luận văn cao học GVHD: TS. Vũ Xuân Cường ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- “Tích hợp mờ GIS và kỹ thuật tối ưu hóa đa mục tiêu mờ để hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp”- Lê Cảnh Định, luận văn tiến sỹ, 2011.
Mục tiêu là xây dựng mô hình tích hợp GIS và kỹ thuật tối ưu hoá đa mục tiêu mờ để hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp. [23] “ Tổng hợp phần mềm Ales và GIS trong đánh giá thích nghi đất đai”, Lê Cảnh Định, luận văn thạc sỹ, 2008. Đánh giá đất đai sử dụng cây quyết định - phần mềm Ales và GIS. [24] “Giám sát biến động rừng ngập mặn sử dụng kỹ thuật viễn thám và Gis” Trần Trọng Đức, Bộ môn Địa tin học, Khoa Kỹ thuật Xây dựng, Đại học Bách khoa, Tp.
Hồ Chí Minh, Việt Nam.
