Nghiên Cứu Công Nghệ Viễn Thám và GIS Trong Dự Báo Biến Động Bề Mặt Không Thấm Khu Vực TP. Hồ Chí Minh

• Tác giả: Phạm Văn Tùng
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Trung
• Trường học: Trường Đại Học Mỏ - Địa Chất
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Trắc Địa - Bản Đồ
• Đề tài: Nghiên Cứu Công Nghệ Viễn Thám và GIS Dự Báo Biến Động Bề Mặt Không Thấm Tại TP. Hồ Chí Minh
• Loại tài liệu: Luận Án Tiến Sĩ Kỹ Thuật
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tổng quan về bề mặt không thấm
• 1.2. Ảnh hưởng của bề mặt không thấm đến môi trường
• 1.3. Đô thị hóa và sự thay đổi diện tích bề mặt không thấm
• 1.4. Hiện trạng đô thị hóa trên thế giới và ở Việt Nam
• 1.5. Biến động diện tích bề mặt không thấm
• 1.6. Khả năng ứng dụng viễn thám và GIS trong giám sát biến động bề mặt không thấm
• 1.7. Các phương pháp chiết xuất thông tin bề mặt không thấm từ dữ liệu viễn thám
• 1.7.1. Phương pháp phân loại truyền thống
• 1.7.2. Phương pháp sử dụng các chỉ số phổ
• 1.7.3. Phương pháp phân loại sử dụng trí tuệ nhân tạo
• 1.8. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
• 1.8.1. Trên thế giới
• 1.9. Luận giải những vấn đề cần nghiên cứu
• 1.10. Tiểu kết chương 1
• 2. CƠ SỞ KHOA HỌC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO BIẾN ĐỘNG BỀ MẶT KHÔNG THẤM KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS
• 2.1. Đặc điểm khu vực nghiên cứu
• 2.2. Điều kiện tự nhiên
• 2.3. Điều kiện kinh tế - xã hội
• 2.4. Đặc điểm đô thị hóa ở Thành phố Hồ Chí Minh
• 2.5. Nghiên cứu lựa chọn các nhân tố ảnh hưởng đến sự biến động bề mặt không thấm
• 2.5.1. Lựa chọn bộ dữ liệu bổ sung
• 2.5.2. Đánh giá tương quan giữa bộ dữ liệu bổ sung và dữ liệu cơ sở
• 2.6. Cơ sở khoa học phương pháp chiết xuất các lớp dữ liệu bổ sung cho mô hình dự báo sự biến động bề mặt không thấm
• 2.6.1. Mật độ che phủ thực vật
• 2.6.2. Nhiệt độ bề mặt
• 2.6.3. Khoảng cách tới đường giao thông
• 2.6.4. Khoảng cách tới thủy hệ
• 2.6.5. Dữ liệu mật độ dân cư
• 2.6.6. Khoảng cách tới công trình đặc biệt
• 2.7. Cơ sở khoa học phương pháp phân loại bề mặt không thấm từ dữ liệu viễn thám
• 2.7.1. Thuật toán xác suất cực đại
• 2.7.2. Thuật toán Random Forest
• 2.7.3. Thuật toán Support Vector Machine
• 2.7.4. Thuật toán Classification and Regression Tree
• 2.8. Mô hình Cellular Automata và các kỹ thuật học máy mô phỏng sự thay đổi bề mặt không thấm
• 2.8.1. Mô hình Cellular Automata
• 2.8.2. Mạng nơ ron nhân tạo (ANN)
• 2.8.3. Hồi quy Logistic (LR)
• 2.9. Sơ đồ mô hình dự báo sự biến động mặt không thấm
• 2.10. Tiểu kết chương 2
• 3. THỰC NGHIỆM DỰ BÁO BIẾN ĐỘNG BỀ MẶT KHÔNG THẤM KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
• 3.1. Đặc điểm dữ liệu sử dụng
• 3.2. Dữ liệu viễn thám
• 3.3. Dữ liệu khác
• 3.4. Kết quả phân loại bề mặt không thấm từ ảnh vệ tinh Landsat đa thời gian
• 3.4.1. Kết quả phân loại sử dụng thuật toán RF
• 3.4.2. Kết quả phân loại sử dụng thuật toán SVM
• 3.4.3. Kết quả phân loại sử dụng thuật toán CART
• 3.4.4. Kết quả phân loại sử dụng thuật toán Maximum Likelihood
• 3.5. Đánh giá và lựa chọn phương pháp phân loại phù hợp
• 3.6. Kết quả dự báo phân bố bề mặt không thấm khu vực Thành phố Hồ Chí Minh
• 3.6.1. Kết quả dự báo biến động bề mặt không thấm năm 2020
• 3.6.2. Đánh giá và hoàn thiện mô hình dự báo sự biến động bề mặt không thấm
• 3.6.3. Kết quả dự báo biến động bề mặt không thấm khu vực Thành phố Hồ Chí Minh trong tương lai
• 3.7. Tiểu kết chương 3
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Dự Báo Biến Động Bề Mặt Không Thấm HCM

Bài toán dự báo biến động bề mặt không thấm tại các đô thị lớn như TP. Hồ Chí Minh ngày càng trở nên cấp thiết. Sự gia tăng nhanh chóng của các bề mặt không thấm như đường xá, nhà cửa, vỉa hè gây ra nhiều hệ lụy tiêu cực cho môi trường và đời sống. Các vấn đề như ngập úng đô thị, ô nhiễm nguồn nước, và hiệu ứng đảo nhiệt ngày càng trở nên nghiêm trọng. Nghiên cứu này sử dụng công nghệ viễn thám và GIS (Hệ thống thông tin địa lý) để phân tích hiện trạng, mô hình hóa và dự báo sự biến động của lớp phủ bề mặt không thấm tại TP. Hồ Chí Minh. Việc dự báo chính xác sự biến động này là cơ sở quan trọng cho công tác quy hoạch đô thị, quản lý tài nguyên, và ứng phó với biến đổi khí hậu.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu Biến Động Bề Mặt

Nghiên cứu về biến động bề mặt không thấm đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và quy hoạch đô thị bền vững. Theo Phạm Văn Tùng, sự gia tăng của các bề mặt không thấm dẫn đến tăng dòng chảy đô thị, gây ô nhiễm nguồn nước và làm giảm diện tích thảm thực vật. Nghiên cứu này cung cấp thông tin chi tiết về sự thay đổi lớp phủ bề mặt, cho phép các nhà quản lý đô thị đưa ra các quyết định sáng suốt hơn về sử dụng đất và phát triển cơ sở hạ tầng. Thông tin này cũng rất quan trọng để giảm thiểu các tác động tiêu cực của đô thị hóa đến môi trường.

1.2. Ứng Dụng Viễn Thám và GIS Trong Quản Lý Đô Thị

Công nghệ viễn thám và GIS cung cấp các công cụ mạnh mẽ để theo dõi và phân tích sự thay đổi sử dụng đất và biến động bề mặt. Dữ liệu từ ảnh vệ tinh cho phép các nhà nghiên cứu xác định và đo lường các bề mặt không thấm với độ chính xác cao. Phần mềm GIS có thể được sử dụng để tích hợp dữ liệu viễn thám với các nguồn dữ liệu khác, chẳng hạn như bản đồ địa hình, dữ liệu dân số và thông tin kinh tế xã hội. Sự kết hợp này cho phép các nhà quy hoạch đô thị hiểu rõ hơn về các quá trình đô thị hóa và tác động của chúng.

II. Thách Thức Dự Báo Biến Động Bề Mặt Không Thấm HCM

Dự báo biến động bề mặt không thấm tại TP. Hồ Chí Minh đối mặt với nhiều thách thức. Quá trình đô thị hóa diễn ra nhanh chóng và phức tạp, chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố kinh tế, xã hội, và chính sách. Dữ liệu viễn thám và GIS cần được xử lý và phân tích một cách chính xác để đảm bảo độ tin cậy của kết quả dự báo. Ngoài ra, việc lựa chọn mô hình dự báo phù hợp và hiệu chỉnh các tham số cũng là một thách thức quan trọng. Các yếu tố như mật độ dân cư, cơ sở hạ tầng hiện có, quy hoạch sử dụng đất và sự thay đổi biến đổi khí hậu cũng cần phải được xem xét.

2.1. Đô Thị Hóa Nhanh Chóng và Biến Động Sử Dụng Đất

Tốc độ đô thị hóa nhanh chóng tại TP. Hồ Chí Minh gây ra những thay đổi đáng kể trong sử dụng đất. Sự chuyển đổi từ đất nông nghiệp sang đất xây dựng dẫn đến sự gia tăng nhanh chóng của các bề mặt không thấm. Việc theo dõi và dự đoán sự chuyển đổi này đòi hỏi các phương pháp tiên tiến sử dụng dữ liệu viễn thám đa thời gian và mô hình hóa không gian. Việc quản lý sử dụng đất và lập kế hoạch phát triển cần được thực hiện một cách cẩn thận để giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường.

2.2. Yếu Tố Kinh Tế Xã Hội Ảnh Hưởng Biến Động Bề Mặt

Các yếu tố kinh tế và xã hội đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy biến động bề mặt không thấm. Sự tăng trưởng kinh tế tạo ra nhu cầu về nhà ở, cơ sở hạ tầng và các dịch vụ đô thị, dẫn đến sự mở rộng của các khu vực xây dựng. Dân số tăng nhanh cũng làm tăng áp lực lên sử dụng đất và tài nguyên. Các chính sách quy hoạch đô thị và đầu tư công cũng có thể ảnh hưởng đáng kể đến thay đổi sử dụng đất.

III. Phương Pháp Viễn Thám GIS Dự Báo Biến Động Bề Mặt HCM

Nghiên cứu này sử dụng kết hợp công nghệ viễn thám và GIS cùng các thuật toán học máy tiên tiến để dự báo biến động bề mặt không thấm. Dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat được sử dụng để phân loại lớp phủ bề mặt. Các thuật toán như Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Classification and Regression Tree (CART) được sử dụng để cải thiện độ chính xác của phân loại. Mô hình Cellular Automata (CA) kết hợp với mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) hoặc hồi quy Logistic (LR) được sử dụng để mô phỏng sự thay đổi bề mặt không thấm theo thời gian. Các yếu tố như mật độ dân cư, khoảng cách đến đường giao thông, và nhiệt độ bề mặt được đưa vào mô hình để tăng cường khả năng dự báo.

3.1. Thuật Toán Học Máy Phân Loại Ảnh Viễn Thám Bề Mặt

Các thuật toán học máy như RF, SVM và CART được sử dụng để phân loại ảnh viễn thám và xác định các lớp phủ bề mặt khác nhau. Các thuật toán này có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và cho kết quả phân loại chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Các thuật toán này tận dụng các đặc trưng phổ của ảnh vệ tinh để phân biệt các loại bề mặt, như đất xây dựng, thảm thực vật, mặt nước và đất trống. Việc lựa chọn thuật toán phù hợp và tối ưu hóa các tham số là rất quan trọng để đạt được độ chính xác cao nhất.

3.2. Mô Hình CA Kết Hợp ANN LR Dự Báo Thay Đổi Đô Thị

Mô hình Cellular Automata (CA) được sử dụng để mô phỏng sự thay đổi biến động bề mặt không thấm theo thời gian. Mô hình CA dựa trên các quy tắc chuyển đổi trạng thái của các ô lưới dựa trên trạng thái của các ô lân cận. Để tăng cường khả năng dự báo, mô hình CA được kết hợp với mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) hoặc hồi quy Logistic (LR). Các thuật toán này giúp xác định các quy tắc chuyển đổi trạng thái phù hợp dựa trên các yếu tố ảnh hưởng đến thay đổi sử dụng đất, như mật độ dân cư, khoảng cách đến đường giao thông và nhiệt độ bề mặt.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Dự Báo Biến Động Bề Mặt TP

Kết quả nghiên cứu cho thấy sự gia tăng đáng kể diện tích bề mặt không thấm tại TP. Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2010-2020. Mô hình dự báo cho thấy xu hướng tiếp tục gia tăng trong tương lai, đặc biệt ở các khu vực ngoại thành. Các khu vực có tốc độ đô thị hóa nhanh nhất là những khu vực có mật độ dân cư cao, gần các trục giao thông chính, và có nhiều dự án phát triển mới. Kết quả dự báo này có thể được sử dụng để hỗ trợ các nhà quy hoạch đô thị đưa ra các quyết định sáng suốt hơn về quy hoạch đô thị và quản lý tài nguyên.

4.1. Phân Tích Biến Động Bề Mặt Giai Đoạn 2010 2020

Phân tích dữ liệu viễn thám cho thấy sự gia tăng đáng kể diện tích bề mặt không thấm tại TP. Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2010-2020. Các khu vực có tốc độ đô thị hóa nhanh nhất là các khu vực ngoại thành, nơi có nhiều dự án phát triển mới và dân số tăng nhanh. Sự gia tăng này có thể được quan sát thấy rõ ràng trên ảnh vệ tinh và được xác nhận bằng các phân tích thống kê.

4.2. Dự Báo Biến Động Bề Mặt Đến Năm 2025 và 2030

Mô hình dự báo cho thấy xu hướng tiếp tục gia tăng diện tích bề mặt không thấm tại TP. Hồ Chí Minh trong tương lai, đặc biệt ở các khu vực ngoại thành. Các khu vực có mật độ dân cư cao, gần các trục giao thông chính, và có nhiều dự án phát triển mới được dự báo sẽ có tốc độ đô thị hóa nhanh nhất. Kết quả dự báo này cung cấp thông tin quan trọng cho các nhà quy hoạch đô thị và giúp họ đưa ra các quyết định sáng suốt hơn về phát triển bền vững.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Dự Báo Biến Động Bề Mặt HCM

Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để hỗ trợ quy hoạch đô thị, quản lý đô thị, và ứng phó biến đổi khí hậu tại TP. Hồ Chí Minh. Thông tin về sự biến động bề mặt không thấm có thể giúp các nhà quy hoạch xác định các khu vực dễ bị ngập úng và thiết kế hệ thống thoát nước hiệu quả hơn. Kết quả dự báo cũng có thể được sử dụng để đánh giá tác động của các dự án phát triển mới đến môi trường và đảm bảo rằng chúng được thực hiện một cách bền vững. Ngoài ra, thông tin này cũng có thể giúp các nhà quản lý đô thị đưa ra các quyết định sáng suốt hơn về quản lý rủi ro ngập lụt và giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu.

5.1. Quy Hoạch Đô Thị Dựa Trên Dữ Liệu Biến Động Bề Mặt

Thông tin về biến động bề mặt không thấm có thể được sử dụng để hỗ trợ quy hoạch đô thị và đảm bảo rằng các dự án phát triển mới được thực hiện một cách bền vững. Các nhà quy hoạch có thể sử dụng thông tin này để xác định các khu vực dễ bị ngập úng và thiết kế hệ thống thoát nước hiệu quả hơn. Họ cũng có thể sử dụng thông tin này để đánh giá tác động của các dự án phát triển mới đến môi trường và đảm bảo rằng chúng được thực hiện một cách bền vững.

5.2. Quản Lý Rủi Ro Ngập Lụt và Ứng Phó Biến Đổi Khí Hậu

Thông tin về biến động bề mặt không thấm có thể giúp các nhà quản lý đô thị đưa ra các quyết định sáng suốt hơn về quản lý rủi ro ngập lụt và giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu. Các nhà quản lý có thể sử dụng thông tin này để xác định các khu vực dễ bị ngập úng và thực hiện các biện pháp để giảm thiểu rủi ro. Họ cũng có thể sử dụng thông tin này để đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến ngập lụt đô thị và xây dựng các kế hoạch ứng phó.

VI. Kết Luận Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Biến Động Bề Mặt

Nghiên cứu này đã thành công trong việc sử dụng công nghệ viễn thám và GIS để dự báo biến động bề mặt không thấm tại TP. Hồ Chí Minh. Kết quả nghiên cứu cung cấp thông tin quan trọng cho công tác quy hoạch đô thị, quản lý đô thị, và ứng phó biến đổi khí hậu. Các hướng nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc tích hợp thêm các yếu tố ảnh hưởng khác, cải thiện độ chính xác của mô hình dự báo, và mở rộng phạm vi nghiên cứu sang các đô thị khác. Việc sử dụng các nguồn dữ liệu khác, chẳng hạn như dữ liệu LiDAR, cũng có thể giúp cải thiện độ chính xác của kết quả nghiên cứu.

6.1. Tổng Kết Nghiên Cứu và Đóng Góp Khoa Học

Nghiên cứu đã thành công trong việc phát triển một mô hình dự báo biến động bề mặt không thấm sử dụng công nghệ viễn thám và GIS. Mô hình này có thể được sử dụng để dự báo sự thay đổi sử dụng đất và giúp các nhà quy hoạch đô thị đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. Nghiên cứu cũng cung cấp một phương pháp tiếp cận có hệ thống để theo dõi và phân tích sự thay đổi lớp phủ bề mặt.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Phát Triển Mô Hình Biến Động Bề Mặt

Các hướng nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc tích hợp thêm các yếu tố ảnh hưởng khác, cải thiện độ chính xác của mô hình dự báo, và mở rộng phạm vi nghiên cứu sang các đô thị khác. Việc sử dụng các nguồn dữ liệu khác, chẳng hạn như dữ liệu LiDAR, cũng có thể giúp cải thiện độ chính xác của kết quả nghiên cứu. Ngoài ra, việc phát triển các công cụ trực quan hóa dữ liệu có thể giúp các nhà quản lý đô thị dễ dàng truy cập và sử dụng thông tin về biến động bề mặt.