Luận văn thạc sĩ: Ứng dụng GIS đánh giá biến động không gian xanh đô thị TP. Thái Nguyên (2005-2025)

Nghiên cứu ứng dụng GIS và viễn thám đánh giá biến động không gian xanh tại TP. Thái Nguyên giai đoạn 2005-2025 cùng dự báo quy hoạch đến năm 2030.

• Tác giả: Lưu Huỳnh Đức
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Hiếu
• Trường học: Trường Đại học Nông Lâm - Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Khoa học môi trường
• Đề tài: Using GIS to assess the urban green space changes in Thai Nguyen city, Vietnam
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2025
• Địa điểm: Thái Nguyên

Tóm tắt

I. Tổng quan về ứng dụng GIS đánh giá biến động không gian xanh TP

Quy hoạch đô thị ngày càng đòi hỏi hiểu biết chi tiết về diện tích và vị trí của không gian xanh. Ứng dụng GIS kết hợp dữ liệu vệ tinh và chỉ số thực vật cho phép thu thập, phân tích và trực quan hóa các thay đổi trong vòng hai thập kỷ (2005‑2025). Kỹ thuật phân lớp đất dùng mô hình xác suất tối đa đã tạo ra năm loại sử dụng đất, trong đó không gian xanh được đo bằng chỉ số NDVI và EVI. Kết quả cho thấy diện tích xanh tổng cộng duy trì ổn định, nhưng phân bố đã chuyển dịch thành các mảnh vụn nhỏ, làm giảm tính liên kết sinh thái. Các khu vực trung tâm có mức xanh per capita thấp hơn mức khuyến nghị của WHO, trong khi ngoại vi vẫn còn dư thừa. Nhận định này cung cấp cơ sở dữ liệu quan trọng cho các quyết định chính sách, giúp cân bằng giữa phát triển kinh tế và bảo vệ môi trường đô thị.

1.1. Quy trình thu thập dữ liệu vệ tinh

Dữ liệu Landsat 5, 8 và 9 được lấy vào các năm 2005, 2015, 2020 và 2025. Sau khi thực hiện hiệu chuẩn vị trí, các ảnh được xử lý bằng các chỉ số NDVI và EVI để tách lớp thảm thực vật. Các lớp này được gộp lại thành bản đồ sử dụng đất, cung cấp nền tảng cho phân tích thời gian.

1.2. Phân lớp và đánh giá không gian xanh

Mô hình xác suất tối đa (Maximum Likelihood) được áp dụng để phân lớp địa vật, xác định các khu vực rừng, công viên, và khu xanh đô thị. Kết quả được tính toán diện tích và mật độ xanh trên mỗi đơn vị hành chính, tạo nên chỉ số không gian xanh per capita cho toàn bộ thành phố.

II. Phân tích vấn đề biến động không gian xanh đô thị TP

Trong giai đoạn 2005‑2025, diện tích xây dựng tăng 102 %, chiếm phần lớn diện tích đã mất của đồng lúa (‑44 %) và các khu rừng tự nhiên. Sự mở rộng đô thị dẫn đến phân mảnh các mảnh xanh, giảm khả năng cung cấp dịch vụ sinh thái. Đánh giá theo phường cho thấy mức xanh trung bình chỉ 5 m²/người, gấp ba lần thấp hơn chuẩn WHO (9 m²/người). Các khu vực ngoại vi vẫn duy trì mức xanh cao hơn 500 m²/người, tạo ra sự bất bình trong việc tiếp cận không gian xanh và ảnh hưởng tới sức khỏe cộng đồng. Sự mất cân bằng này gây lo ngại về khả năng hấp thụ CO₂, giảm nhiệt độ đô thị và tăng nguy cơ lũ lụt trong bối cảnh biến đổi khí hậu.

2.1. Tác động của đô thị hoá nhanh

Quá trình đô thị hoá đã biến đổi diện tích canh tác sang khu dân cư, làm giảm diện tích đất nông nghiệp và nền sinh thái. Các khu vực phát triển hạ tầng giao thông và nhà ở chiếm các ô xanh trước đây, gây mất mát đa dạng sinh học và giảm khả năng giữ nước của đất.

2.2. Phân mảnh không gian xanh và hệ sinh thái

Mô hình phân tích chuỗi liên kết cho thấy việc chia nhỏ các mảng xanh làm giảm khả năng di chuyển của các loài động thực vật, làm suy yếu mạng lưới sinh thái nội đô. Các mảnh xanh nhỏ không còn đáp ứng đủ chức năng cung cấp oxy, giảm nhiệt độ và cải thiện không khí.

III. Giải pháp và phương pháp GIS để quản lý không gian xanh TP

Đề xuất sử dụng mô hình CA‑ANN để dự báo sự mở rộng đô thị và biến đổi diện tích xanh đến năm 2030. Kết hợp dữ liệu GIS với các chỉ số xã hội‑kinh tế giúp xác định các khu vực thiếu xanh và đề xuất khu vực ưu tiên trồng cây. Đưa ra quy hoạch tăng diện tích xanh công cộng tối thiểu 9 m²/người cho mỗi phường, đồng thời bảo tồn các mảng xanh đa chức năng. Hệ thống GIS sẽ cung cấp bản đồ tương tác, cho phép nhà quy hoạch xem kịch bản phát triển và đánh giá tác động môi trường trong thời gian thực. Nhờ đó, các quyết định có căn cứ khoa học, giảm rủi ro thất bại và tối ưu nguồn lực tài chính.

3.1. Áp dụng mô hình dự báo CA ANN

Mô hình Cellular Automata kết hợp Neural Network mô phỏng quá trình chuyển đổi đất, dự đoán tăng diện tích xây dựng và giảm xanh. Dữ liệu lịch sử 2005‑2025 làm nền tảng huấn luyện, cho phép mô phỏng các kịch bản chính sách khác nhau.

3.2. Định vị và mở rộng khu xanh công cộng

GIS sẽ tính toán chỉ số không gian xanh per capita và xác định các khu vực có mức thấp hơn chuẩn WHO. Những khu vực này được đánh dấu trên bản đồ để ưu tiên chương trình trồng cây, xây dựng công viên và vườn cây xanh đô thị.

IV. Kết luận và ứng dụng thực tiễn trong quy hoạch đô thị TP

Nghiên cứu chứng minh GIS là công cụ mạnh mẽ để giám sát và dự báo biến động không gian xanh trong môi trường đô thị. Kết quả cho thấy xu hướng tăng diện tích xây dựng và suy giảm xanh, đặc biệt ở các khu trung tâm. Áp dụng các giải pháp dự báo và lập kế hoạch dựa trên dữ liệu GIS giúp cải thiện cân bằng phát triển kinh tế và bảo vệ môi trường, đồng thời đáp ứng các mục tiêu SDG về thành phố bền vững, hành động khí hậu và giảm bất bình. Khung phương pháp có thể tái sử dụng cho các thành phố Việt Nam đang phát triển nhanh, cung cấp nền tảng quyết định chính sách dựa trên bằng chứng.

4.1. Lợi ích của GIS trong quản lý đô thị

GIS cung cấp dữ liệu thời gian thực, cho phép theo dõi thay đổi, đánh giá tác động và đưa ra quyết định nhanh chóng. Điểm mạnh là khả năng tích hợp đa nguồn dữ liệu, từ vệ tinh, bản đồ địa chính đến thống kê xã hội.

4.2. Triển khai chính sách xanh cho Thái Nguyên

Cơ quan quy hoạch có thể sử dụng bản đồ GIS để thiết lập mục tiêu xanh per capita, ưu tiên đầu tư vào công viên và cây xanh dọc đường, đồng thời giám sát quá trình thực hiện qua các chỉ số NDVI và EVI.

Trích đoạn nội dung tài liệu

THAI NGUYEN UNIVERSITY UNIVERSITY OF AGRICULTURE AND FORESTRY LUU HUYNH DUC TOPIC TITLE: Using GIS to assess the urban green space changes in Thai Nguyen city, Vietnam MASTER THESIS Study Mode: Full-time Major: Environmental Science Faculty: Advanced Education Program Office Batch: K31 Thai Nguyen, 09/08/2025 DOCUMENTATION PAGE WITH ABSTRACT Thai Nguyen University of Agriculture and Forestry Degree Program Master of Environmental Science Student name Luu Huynh Duc Student ID DTN24CH311014 Using GIS to assess the urban green space changes in Thai Nguyen city, Thesis Title Vietnam Supervisor (s) Dr. Nguyen Van Hieu Supervisor’s Abstract: Signature Urban green spaces (UGS) are essential for preserving the environment, improving public health, and guaranteeing sustainable urban growth. Using a Geographic Information System (GIS) and remote sensing technique, this investigation examines the geographical and temporal dynamics of UGS in Thái Nguyên City, Vietnam, over a 20-year period (2005–2025) and forecasts future changes to 2030. Using a maximum likelihood approach, five land use/land cover (LULC) categories were created from Landsat 5, 8, and 9 imageries together with vegetation indices (NDVI and EVI).

Each ward and commune's urban green space per capita was determined, and future LULC changes were simulated using a Cellular Automata–Artificial Neural Network (CA–ANN) model. Results indicate a significant increase in built-up areas (+102% from 2005 to 2025), primarily at the expense of rice fields (−44%) and large vegetated areas, which have become increasingly fragmented. While total vegetation cover remained relatively stable, its distribution shifted toward smaller, disconnected patches. UGS per capita varied sharply, with dense urban wards far below the WHO-recommended 9 m²/person and peripheral communes exceeding 500 m²/person.

Projections for 2030 suggest continued urban expansion, further fragmentation of green space, and ongoing loss of agricultural land. These trends have implications for ecological connectivity, climate resilience, and social equity, directly relating to the UN Sustainable Development Goals (SDGs) on sustainable cities, climate action, and reduced inequalities. The study recommends integrating predictive modelling into urban planning, prioritizing UGS expansion in underserved areas, and protecting multifunctional green spaces to balance economic growth with environmental sustainability. The methodology provides a transferable framework for monitoring and managing UGS in other rapidly urbanizing Vietnamese cities.

ii Write your keywords (Italic): Keywords: Land-Use Land-cover, Urban green spaces, EVI, CA-ANN, GIS, Number of pages: 92 Date of Submission: 09/08/2025 iii ACKNOWLEDGEMENT I wish to express my deepest gratitude to my supervisor, Dr. Nguyen Van Hieu, for his invaluable guidance, constructive feedback, and constant encouragement throughout this research. His expertise in GIS, remote sensing, and urban studies greatly informed the methodological approach of this study. At the same time, their critical insights strengthened both the analysis and the interpretation of the findings.

I am especially appreciative of his patience and readiness to provide support at every stage, from initial proposal development to the completion of the thesis. I would also like to acknowledge the faculty and staff of the Advanced Education Program (AEP) and the GeoInformatics Research Center (GIRC) at Thai Nguyen University of Agriculture and Forestry, whose academic support, access to facilities, and administrative assistance have been essential to the success of this research. The educational environment they foster has been invaluable for the exchange of ideas and professional growth. I would like to extend my heartfelt thanks to Dr.

Dagamac for introducing and suggesting the core idea for this research topic. His vision and insightful guidance at the earliest stage provided the foundation upon which this study was built. Without his encouragement and initial inspiration, this research would not have been possible. I wish to sincerely thank my friend, Mr.

James Dizon, for his unwavering support and readiness to assist whenever needed. His help with data validation, field verification, and technical problem-solving, along with his encouragement throughout the process, greatly contributed to the progress and quality of this research. I am also grateful to Msc. Minh Tung, a staff member of GIRC, for his assistance in overcoming data-related challenges.

His timely support in resolving technical issues was instrumental in ensuring the smooth continuation of my work. Special thanks are extended to the United States Geological Survey (USGS), the Humanitarian Data Exchange, and Diva-GIS for providing access to satellite imagery, spatial datasets, and geographic boundary data.