Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Lựa chọn mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:152

Thêm vào BST

Báo xấu

14
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận án "Lựa chọn mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý" được hoàn thành với mục tiêu nhằm nghiên cứu đề xuất qui trình xây dựng bản đồ dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý trên cơ sở các kỹ thuật như AHP, Rừng ngẫu nhiên (RF), Máy hỗ trợ vector (SVM), Cây phân loại và hồi quy (CART);

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Lựa chọn mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT ĐOÀN THỊ NAM PHƯƠNG LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO NGUY CƠ CHÁY RỪNG TỪ DỮ LIỆU VIỄN THÁM VÀ HỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI - 2023
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT ĐOÀN THỊ NAM PHƯƠNG LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO NGUY CƠ CHÁY RỪNG TỪ DỮ LIỆU VIỄN THÁM VÀ HỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ Ngành: Kỹ thuật Trắc địa – Bản đồ Mã số: 9520503 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT TIỂU BAN HƯỚNG DẪN 1.PGS. TS. NGUYỄN VĂN TRUNG 2. GS.TS. BÙI TIẾN DIỆU HÀ NỘI - 2023
i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận án này là công trình nghiên cứu khoa học của riêng tôi. Các số liệu trình bày trong luận án được phản ánh hoàn toàn trung thực. Các kết quả nghiên cứu trong luận án chưa có ai công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào. Tác giả luận án Đoàn Thị Nam Phương
ii LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn Ban Giám hiệu, phòng đào tạo Sau đại học, trường Đại học Mỏ - Địa chất đã tạo mọi điều kiện cho NCS trong quá trình học tập và hoàn thành Luận án này. Em xin gửi lời tri ân tới Quý Thầy, Quý Cô bộ môn Đo ảnh và viễn thám, khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai đã tận tình giảng dạy, chỉ bảo, góp ý để em hoàn thiện Luận án tốt nhất. Em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Tiểu ban hướng dẫn khoa học, Thầy PGS.TS Nguyễn Văn Trung và Thầy GS.TS Bùi Tiến Diệu đã tận tình giúp đỡ, chỉ bảo em trong suốt quá trình thực hiện Luận án. Em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các Nhà khoa học công tác tại các cơ quan, viện nghiên cứu đã nhiệt tình giúp đỡ, hỗ trợ để em hoàn thành luận án. Xin gửi lời cảm ơn tới tất cả bạn bè, đồng nghiệp và gia đình những người luôn ủng hộ, động viên và tạo mọi điều kiện tốt nhất để em hoàn thành luận án. Do hạn chế về kiến thức, kinh nghiệm trong nghiên cứu khoa học nên Luận án chắc chắn còn nhiều thiếu sót. Em rất mong sẽ nhận được nhiều ý kiến góp ý và chỉ bảo của các Nhà khoa học để em dần nâng cao trình độ chuyên môn hơn nữa. Em xin chân thành cảm ơn!
iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ............................................................................................. i LỜI CẢM ƠN .................................................................................................. ii MỤC LỤC ....................................................................................................... iii DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT ..................................................................... vi DANH MỤC BẢNG BIỂU .......................................................................... viii DANH MỤC HÌNH VẼ ................................................................................. ix MỞ ĐẦU .......................................................................................................... 1 1. Tính cấp thiết của đề tài ............................................................................. 1 2. Mục tiêu nghiên cứu .................................................................................. 4 3. Nội dung nghiên cứu ................................................................................. 4 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ............................................................. 5 5. Phương pháp nghiên cứu ........................................................................... 5 6. Luận điểm bảo vệ....................................................................................... 6 7. Những điểm mới của luận án ..................................................................... 6 8. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án ................................................ 6 9. Cơ sở tài liệu thực hiện luận án ................................................................. 6 10. Cấu trúc luận án ....................................................................................... 7 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU......................... 8 1.1 Đặc điểm về tài nguyên rừng ở Việt Nam ............................................... 8 1.2 Hiện trạng cháy rừng ở Việt Nam ......................................................... 13 1.2.1 Khái niệm cơ bản về cháy rừng .......................................................... 13 1.2.2 Quy định về cấp dự báo cháy rừng ..................................................... 14 1.3 Nguyên nhân gây cháy rừng ở Việt Nam ............................................. 17 1.4 Các phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng ........................................ 18 1.5 Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước .......................... 29 1.5.1 Trên thế giới .................................................................................... 29
iv 1.5.2 Trong nước ...................................................................................... 36 1.6 Luận giải những vấn đề cần nghiên cứu ................................................ 44 1.7 Tiểu kết chương 1 .................................................................................. 46 CHƯƠNG 2. CƠ SỞ KHOA HỌC XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO NGUY CƠ CHÁY RỪNG TỪ DỮ LIỆU VIỄN THÁM VÀ HỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ ................................................................................................... 48 2.1 Đặc điểm khu vực nghiên cứu ............................................................... 48 2.2 Tổng quan chung về dữ liệu phục vụ xây dựng mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng ..................................................................................................... 53 2.3 Các lớp thông tin thành phần và phương pháp xây dựng cơ sở dữ liệu thành phần .................................................................................................... 54 2.3 Nhóm các lớp thông tin được xây dựng từ hệ thông tin địa lý .............. 61 2.4 Nhóm các lớp thông tin khác ................................................................. 68 2.5 Phương pháp xử lý dữ liệu trên nền tảng Google Earth Engine ............ 70 2.6 Nghiên cứu lựa chọn mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý .......................................................................... 72 2.6.1 Phương pháp phân tích thứ bậc AHP ................................................. 72 2.6.2 Phương pháp sử dụng thuật toán Rừng ngẫu nhiên ............................ 75 2.6.3 Phương pháp sử dụng thuật toán Máy hỗ trợ vector .......................... 77 2.6.4 Phương pháp sử dụng thuật toán cây phân loại và hồi quy ................ 79 2.6.5 Sơ đồ mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng .......................................... 81 2.7 Tiểu kết chương 2 .................................................................................. 85 CHƯƠNG 3. THỰC NGHIỆM DỰ BÁO NGUY CƠ CHÁY RỪNG KHU VỰC PHÍA TÂY TỈNH NGHỆ AN TỪ DỮ LIỆU VIỄN THÁM VÀ HỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ ................................................................................... 87 3.1 Đặc điểm dữ liệu sử dụng ...................................................................... 87 3.1.1 Dữ liệu viễn thám ............................................................................ 87
v 3.1.2 Dữ liệu GIS ..................................................................................... 89 3.2 Kết quả xây dựng các lớp thông tin chuyên đề ..................................... 90 3.3 Kết quả xây dựng bản đồ dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và GIS ........................................................................................................ 100 3.3.1 Kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng bằng kỹ thuật AHP ............... 100 3.3.2 Kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng bằng thuật toán Random Forest103 3.3.3 Kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng bằng thuật toán SVM ............ 106 3.3.4 Kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng bằng thuật toán CART .......... 107 3.4 Đánh giá độ chính xác và lựa chọn mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng .................................................................................................................... 109 3.5 Xây dựng công cụ xử lý dữ liệu viễn thám và GIS trên nền tảng GEE115 3.6 Tiểu kết chương 3 ................................................................................ 117 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .................................................................... 119 DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ ............... 122 TÀI LIỆU THAM KHẢO .......................................................................... 123 PHỤ LỤC………………………………………………………………….134
vi DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Tên viết tắt Tên đầy đủ tiếng anh Tên đầy đủ tiếng việt AB AdaBoost Phương pháp phân tích thứ AHP The Analytic Hierarchy Process bậc AUC Area Under the ROC Curve Đường cong AUC AUC Under the Curve BĐĐH Topographic Map Bản đồ địa hình CA Cellular Automata Classification and Regression CART Cây Phân loại và hồi quy Trees CMCN Cách mạng công nghệ Technological Revolution CSDL Cơ sở dữ liệu Database DEM Digital Elevation Model Mô hình số độ cao The European Forest Fire Hệ thống thông tin cháy EFFIS Information System rừng châu Âu The Environment for ENVI Phần mềm xử lý ảnh ENVI Visualizing Images Enhanced Thematic Mapper ETM+ Bộ cảm biến ETM+ Plus Food and Agriculture Tổ chức lương thực và nông FAO Organization nghiệp Liên hiệp quốc FRI Fire risk index Chỉ số rủi ro cháy GB Gradient Bo boost Nền tảng điện toán đám GEE Google Earth Engine mây Geographical Information GIS Hệ thông tin địa lý System GPS Global Position Systems Hệ định vị toàn cầu Geographically Weighted GWR Hồi quy trọng số địa lý Regression IDL Interactive Data Language Ngôn ngữ lập trình IDL
vii Integral Forest Fire Monitoring Hệ thống giám sát cháy IPNAS System rừng tích hợp LDA Linear Discriminant Analysis LST Land surface temperature Nhiệt độ bề mặt LR Logistic Regression Hồi quy logistic LSWI Land Surface Water Index Chỉ số nước mặt MIR Middle Infrared Hồng ngoại trung MSI MultiScanner Instrument Thiết bị quét đa phổ Normalized Difference NDDI Chỉ số hạn khác biệt Drought Index Normalized Difference NDVI Chỉ số khác biệt thực vật Vegetation Index Normalized Difference Water NDWI Chỉ số khác biệt nước Index NIR Near Infrared Cận hồng ngoại Normalized Multi- NMDI Chỉ số hạn NMDI band Drought Index OLI Operational Land Image Bộ cảm biến OLI Receiver Operating ROC Đường cong ROC Characteristic RF Random Forest Rừng ngẫu nhiên SMI Soil Moisture Index Chỉ số độ ẩm đất SVM Support Vector Machine Máy hỗ trợ vector SWIR Shortware Infrared Hồng ngoại sóng ngắn TIR Thermal Infrared Hồng ngoại nhiệt TM Thematic Mapper Bộ cảm biến TM Temperature-vegetation TVWI Chỉ số ẩm nhiệt độ-thực vật wetness index Temperature Vegetation TVDI Chỉ số hạn nhiệt độ thực vật Dryness Index XGB eXtreme Gradient Bo boost
viii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng Tên bảng Trang Diện tích và độ che phủ rừng các tỉnh, thành phố trực thuộc Bảng 1.1 10 trung ương tính đến 31/12/2020 Phân cấp dự báo cháy rừng (theo Nghị định 156/2018/NĐ- Bảng 1.2 15 CP) Bảng tra cấp dự báo cháy rừng theo chỉ số P (Shetinsky, Bảng 1.3 19 1994) Bảng 1.4 Bảng tra cấp dự báo cháy rừng theo Bộ NN&PTNT (2000) 20 Bảng phân cấp dự báo cháy rừng có điều chỉnh (Nguyễn Bảng 1.5 21 Phương Văn và cộng sự, 2019) Cấp dự báo khả năng cháy rừng ở vườn quốc gia U Minh Hạ Bảng 1.6 22 theo chỉ số Pt (Trần Văn Hùng và cộng sự, 2010) Bảng 2.1 Đặc điểm ảnh hồng ngoại nhiệt Landsat 60 Bảng 2.2 Giá trị K1, K2 đối với ảnh hồng ngoại nhiệt LANDSAT 62 Bảng 2.3 Thang điểm so sánh mức độ quan trọng của các chỉ tiêu 75 Bảng tra giá trị RI theo số lượng chỉ tiêu khác nhau (Saaty, Bảng 2.4 76 2000; Saaty, 2008) Ma trận so sánh cặp của các yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ Bảng 3.1 103 cháy rừng Bảng 3.2 Kết quả chuẩn hóa ma trận so sánh cặp 103 So sánh kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng giữa các phương Bảng 3.3 111 án Bảng 3.4 Giá trị AUC của các mô hình học máy 115 Bảng 3.5 Diện tích các khu vực với nguy cơ cháy rừng khác nhau 115
ix DANH MỤC HÌNH VẼ Hình Tên hình Trang Tỉ lệ che phủ rừng ở Việt Nam giai đoạn 2008 - 2020 – Hình 1.1 10 nguồn: http://inforgraphics.vn Hình 1.2 Biển báo cấp dự báo cháy rừng 14 Hình ảnh cháy rừng ở hạt Västmanland (Thụy Điển) ngày Hình 1.3 4/8/2014 trên tổ hợp màu ảnh Landsat 8, sử dụng các kênh 25 NIR và MIR (nguồn: https://digital-geography.com/) Hình ảnh cháy rừng ở hạt Västmanland (Thụy Điển) ngày Hình 1.4 4/8/2014 trên kênh hồng ngoại nhiệt (kênh 10) ảnh 26 Landsat 8 (nguồn: https://digital-geography.com/) Cháy rừng ở California nhìn từ ảnh vệ tinh quang học Hình 1.5 27 Sentinel 2 (nguồn: https://wildfiretoday.com/) Hình ảnh cháy rừng U Minh Hạ năm 2002 từ ảnh vệ tinh Hình 1.6 28 MODIS Lớp thông tin khoảng cách từ đất nông nghiệp đến rừng Hình 1.7 trong mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng (Hoang et al., 29 2020) Hình 1.8 Hệ thống thông tin cháy rừng châu Âu (EFFIS) 31 Hệ thống thông tin giám sát môi trường phục vụ cảnh Hình 1.9 32 báo cháy rừng của Croatia (IPNAS) Giao diện mô hình nghiên cứu cháy rừng của Yassemi Hình 1.10 34 và cộng sự (2008) Phân loại nguy cơ cháy rừng trên cơ sở phương pháp Hình 1.11 39 phân loại cây quyết định (Doãn Hà Phong, 2007) Hệ thống theo dõi cháy rừng FireWatch Việt Nam Hình 1.12 40 (nguồn: geoviet.vn) Thuật toán trích xuất điểm dị thường nhiệt từ dữ liệu viễn Hình 1.13 thám phục vụ phát hiện sớm cháy rừng (Lê Ngọc Hoàn, 43 Trần Quang Bảo, 2018) Giao diện WebGIS cảnh báo nguy cơ cháy rừng tại Hình 1.14 huyện Thuận Châu, tỉnh Sơn La (Đặng Ngô Bảo Toàn, 44 2021) Hình 2.1 Vị trí địa lý tỉnh Nghệ An 49 Ví dụ về phân cấp nguy cơ cháy rừng từ chỉ số NMDI Hình 2.2 59 (Avetisyan và Nedkov, 2015) Ví dụ về mô hình số độ cao Aster GDEM (nguồn Hình 2.3 65 https://lpdaac.usgs.gov/)
x Mô hình DEM SRTM khu vực Nghệ An (nguồn Hình 2.4 66 https://lpdaac.usgs.gov/) So sánh dữ liệu mô hình số độ cao JAXA’s Global ALOS Hình 2.5 3D World (a) và SRTM (b) (nguồn: 67 https://www.satpalda.com/alos-world-3d) So sánh dữ liệu mô hình số độ cao GMTED 2010 và Hình 2.6 68 GTOPO30 (Danielson và Gesch, 2011) Ví dụ về kết quả xác định hướng dốc từ DEM (Mokarram Hình 2.7 69 và Zarei, 2018) Ví dụ về xác định độ dốc từ DEM (James và Thallak, Hình 2.8 70 2015) Thông tin về tốc độ gió khu vực vườn quốc gia Tam Đảo Hình 2.9 trích xuất từ CSDL WorldClim (Pham Duc Dat và Le 71 Thai Son, 2022) Thông tin về mật độ dân số toàn cầu năm 2020 trích xuất Hình 2.10 72 từ CSDL WorldPop (https://data.worldpop.org/) Giao diện Code Editor trong GEE (nguồn: Hình 2.11 73 https://geohackweek.github.io/ Minh họa về bộ mã lệnh API trong GEE Hình 2.12 74 (nguồn: https://serc.carleton.edu/) Sơ đồ thuật toán RF trong phân loại (chỉnh sửa từ nguồn: Hình 2.13 78 https://www.section.io/) Hình 2.14 Mô tả các vector hỗ trợ trong thuật toán SVM 80 Hình 2.15 Thuật toán SVM với giá trị tham số C khác nhau (Liu, 2020) 81 Mô tả thuật toán Cây Phân loại và hồi quy CART (nguồn: Hình 2.16 82 https://www.javatpoint.com/ Sơ đồ quy trình công nghệ lựa chọn mô hình dự báo nguy Hình 2.17 85 cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và GIS Hình 3.1 Dữ liệu ảnh Sentinel 2 MSI khu vực nghiên cứu 90 Dữ liệu ảnh Landsat 8 khu vực nghiên cứu, tổ hợp màu Hình 3.2 91 tự nhiên Dữ liệu mô hình số độ cao DEM SRTM khu vực nghiên Hình 3.3 92 cứu Chỉ số thực vật NDVI xác định từ ảnh vệ tinh Sentinel 2 Hình 3.4 93 MSI Độ bốc thoát hơi nước bề mặt khu vực nghiên cứu thu Hình 3.5 thập từ CSDL GEE trên cơ sở ảnh vệ tinh MODIS 94
xi Kết quả xác định nhiệt độ bề mặt từ ảnh vệ tinh Landsat Hình 3.6 95 8 Kết quả phân cấp nhiệt độ bề mặt từ ảnh vệ tinh Landsat Hình 3.7 95 8 Hình 3.8 Lớp thông tin độ cao khu vực nghiên cứu 96 Hình 3.9 Lớp thông tin độ dốc khu vực nghiên cứu 97 Hình 3.10 Lớp thông tin hướng sườn khu vực nghiên cứu 97 Hình 3.11 Kết quả xây dựng lớp thông tin về mật độ dân cư 98 Hình 3.12 Lớp thông tin mật độ dân cư sau khi được phân lớp 99 Kết quả xây dựng lớp thông tin lượng mưa trung bình Hình 3.13 100 tháng Kết quả xây dựng lớp thông tin tốc độ gió trung bình khu Hình 3.14 101 vực nghiên cứu Hình 3.15 Kết quả phân vùng tốc độ gió khu vực nghiên cứu 101 Kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng khu vực phía tây tỉnh Hình 3.16 104 Nghệ An bằng kỹ thuật phân tích thứ bậc (AHP) Hình 3.17 Kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng bằng thuật toán RF 3 106 Kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng bằng thuật toán RF Hình 3.18 106 100 Kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng bằng thuật toán RF Hình 3.19 107 200 Kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng bằng thuật toán SVM, Hình 3.20 108 C = 25 Kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng bằng thuật toán SVM, Hình 3.21 108 C = 30 Kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng bằng thuật toán Hình 3.22 110 CART, maxNodes 5 Kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng bằng thuật toán Hình 3.23 110 CART, maxNodes 30 Ví dụ kết quả xác định đường cong ROC đối với một số Hình 3.24 115 phương án xây dựng mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng Công cụ xử lý dữ liệu cho mô hình dự báo nguy cơ cháy Hình 3.25 117 rừng trên nền tảng GEE Công cụ tổ hợp màu ảnh viễn thám trong module phần Hình 3.26 118 mềm
1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Rừng là một nguồn tài nguyên thiên nhiên quan trọng, đóng vai trò to lớn trong phát triển kinh tế - xã hội cũng như bảo vệ môi trường. Mặc dù vậy, trong những năm gần đây, cùng với sự bùng nổ dân số và quá trình đô thị hóa, công nghiệp hóa, diện tích rừng biến động một cách nhanh chóng cùng với sự suy giảm của chất lượng rừng. Ngoài các tác động của con người, biến đổi khí hậu và các hiện tượng thời tiết cực đoan xảy ra nhiều trong những năm gần đây cũng ảnh hưởng sâu sắc đến thảm phủ rừng và hệ sinh thái rừng. Nhiệt độ tăng cao và hạn hán khắc nghiệt, kéo dài cũng làm gia tăng nguy cơ cháy rừng. Dưới tác động của biến đổi khí hậu, các kiểu hệ sinh thái rừng cũng chịu những ảnh hưởng khác nhau như thay đổi ranh giới; chỉ số tăng trưởng sinh khối giảm; tăng nguy cơ cháy rừng và tăng mức độ và tần suất của các đợt dịch và sâu bệnh hại cây rừng. Cháy rừng là một thảm họa đe dọa đến tính mạng con người, cơ sở hạ tầng và môi trường. Biến đổi khí hậu đã gây ra các hiện tượng như lượng mưa ít đi, nhiệt độ tăng lên, mùa khô dài hơn là các nguyên nhân gây ra cháy rừng. Ngoài ra, ở nhiều nơi trên thế giới các hoạt động của con người cũng làm cho tần suất cháy rừng tăng lên đến mức báo động. Việc dự báo nguy cơ cháy rừng là một vấn đề có tính cấp thiết, cung cấp nguồn thông tin kịp thời phục vụ công tác bảo vệ và phát triển tài nguyên rừng, hỗ trợ chính quyền địa phương trong quản lý và quy hoạch rừng, phân bổ nguồn lực, xử lý tình huống khẩn cấp và cảnh báo sớm cháy rừng. Theo Cục Kiểm lâm, Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, hàng năm vào mùa hè, Nghệ An là một trong những tỉnh đứng đầu trên toàn quốc về nguy cơ cháy rừng ở cấp V, cấp cực kỳ nguy hiểm. Toàn tỉnh Nghệ An có gần
2 942.508 ha rừng, tập trung chủ yếu ở các huyện miền núi: Kỳ Sơn, Tương Dương, Con Cuông, Quế Phong, Quỳ Châu, Quỳ Hợp, Tân Kỳ và Nghĩa Đàn thường hay xảy ra cháy rừng. Cụ thể, theo số liệu thống kê các vụ cháy rừng ở Nghệ An cho thấy năm 1998, toàn tỉnh có 105 vụ cháy rừng với diện tích thiệt hại 564 ha và 7 tháng đầu năm 2010, toàn tỉnh đã xảy ra 33 vụ cháy với diện tích rừng bị cháy trên 150 ha, trong đó hơn 62 ha rừng thông, có vụ cháy gây ra chết người. Kể từ năm 2010 trở lại đây, số điểm cháy tăng nhanh ở khu vực miền núi phía Tây tỉnh Nghệ An, bao gồm 3 huyện: Kỳ Anh, Tương Dương và Quế Phong. Ngoài nguyên nhân khách quan do thời tiết khắc nghiệt, nắng nóng kéo dài, hạn nặng ở nhiều khu vực, thảm thực bì dày đậm, dễ bắt cháy, ... còn có nguyên nhân chủ quan như người dân đốt rẫy cháy lan vào rừng, một số du khách hoặc người dân bất cẩn khi dùng lửa trong rừng, ... Mùa cháy rừng ở Nghệ An thường kéo dài trong 10 tháng, bắt đầu từ tháng 11 năm trước đến tháng 8 năm sau. Sở dĩ, Nghệ An có mùa cháy rừng kéo dài hơn so với cả nước là vì tỉnh Nghệ An có vị trí địa lý và địa hình đặc biệt. Nghệ An có khí hậu biến đổi và phân hóa rõ rệt, vừa phân theo vĩ độ, vừa phân theo vành đai cao, chịu ảnh hưởng của 3 loại gió mùa chính là gió mùa Đông Bắc, gió mùa Đông Nam và gió mùa Tây Nam (gió phơn, gió Lào). Theo dự báo của Trung tâm Khí tượng thủy văn Trung ương và Cục Kiểm lâm, mùa khô những năm gần đây, tình hình thời tiết sẽ có nhiều diễn biến phức tạp, nhiệt độ mặt nước biển ấm dần lên, nền nhiệt độ tiếp tục có xu hướng cao hơn trung bình nhiều năm, dự báo tổng lượng mưa sẽ giảm và thiếu hụt từ 10-20% so với trung bình nhiều năm, do đó, nguy cơ cháy rừng tại Việt Nam nói chung, tỉnh Nghệ An nói riêng có khả năng tăng cao. Do vậy, nghiên cứu, phân tích, lựa chọn và đề xuất các mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng là một nhiệm vụ rất quan trọng, có tính cấp bách trong điều kiện hiện nay.
3 Công nghệ địa không gian, trong đó chủ đạo là công nghệ viễn thám và hệ thông tin địa lý (GIS) đã được sử dụng rộng rãi và hiệu quả trong xây dựng các mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng trên thế giới. Viễn thám và GIS cho phép thu thập dữ liệu về thảm phủ rừng và sử dụng chúng để phân tích, quản lý, mô hình hóa nhằm cảnh báo sớm nguy cơ xảy ra cháy rừng. Ngoài các ảnh vệ tinh thương mại, nhiều hệ thống viễn thám hiện nay đã và đang cung cấp dữ liệu ảnh viễn thám hoàn toàn miễn phí với độ phân giải không gian đa dạng. Do được cập nhật liên tục, nguồn dữ liệu viễn thám miễn phí này đã trở thành công cụ hết sức hiệu quả trong nghiên cứu, giám sát tài nguyên rừng. Có thể kể đến các ảnh vệ tinh như Landsat (độ phân giải không gian 30m, chu kỳ cập nhật 16 ngày), bao gồm các vệ tinh từ Landsat 1 đến Landsat 9 với nguồn dữ liệu được lưu trữ từ những năm cuối thập kỷ 70 đến nay. Landsat 8 và Landsat 9 cách nhau 08 ngày. Gần đây, hệ thống vệ tinh Sentinel của Cơ quan Hàng không vũ trụ châu Âu (ESA) với nhiều thế hệ vệ tinh khác nhau, từ các vệ tinh radar (Sentinel 1) đến quang học (Sentinel 2, 3...) cung cấp ảnh viễn thám ở độ phân giải không gian cao hơn (lên đến 10m), thời gian cập nhật ngắn (5 ngày). Ngoài ra, có thể kể đến một số loại dữ liệu viễn thám miễn phí khác như ảnh MODIS, ảnh Aster...Có thể khẳng định, các nguồn dữ liệu địa không gian hiện nay hết sức đa dạng và dễ dàng tiếp cận, việc khai thác ứng dụng các nguồn dữ liệu này kết hợp các kỹ thuật học máy phục vụ xây dựng mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng ở các địa phương là hoàn toàn khả thi. Thực tế cho thấy, đã có nhiều mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng sử dụng dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý như mô hình dựa trên kỹ thuật phân tích thứ bậc AHP, mô hình dựa trên thuật toán Random Forest (RF), mô hình dựa trên thuật toán máy vector hỗ trợ (SVM – support vector machine), mô hình dựa trên mạng neural nhân tạo… Các mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng đều có những ưu, nhược điểm riêng và việc lựa chọn mô hình phù hợp với điều kiện tự nhiên, xã hội, dữ liệu ở từng
4 khu vực cụ thể là một vấn đề có tính thực tiễn cao. Với những lý do trên, luận án “Lựa chọn mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý” được lựa chọn xuất phát từ nhu cầu thực tế, có ý nghĩa khoa học và thể hiện sự cần thiết phải nghiên cứu. Những kết quả đạt được trong luận án cũng góp phần chứng minh tính hiệu quả của việc kết hợp dữ liệu viễn thám, GIS và các kỹ thuật học máy trong xây dựng các mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng. 2. Mục tiêu nghiên cứu - Lựa chọn được mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý cho khu vực phía tây tỉnh Nghệ An. 3. Nội dung nghiên cứu Để đạt được mục tiêu trên, trong luận án tiến hành nghiên cứu các nội dung sau:  Tổng quan về vấn đề nghiên cứu: tài nguyên rừng ở Việt Nam và tỉnh Nghệ An, hiện trạng nguy cơ cháy rừng, các phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng, tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước;  Cơ sở khoa học xây dựng mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý;  Thu thập, tiền xử lý và chiết tách các lớp thông tin chuyên đề từ dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý;  Nghiên cứu đề xuất qui trình xây dựng bản đồ dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý trên cơ sở các kỹ thuật như AHP, Rừng ngẫu nhiên (RF), Máy hỗ trợ vector (SVM), Cây phân loại và hồi quy (CART);  Đánh giá và lựa chọn mô hình phù hợp với điều kiện cụ thể khu vực phía tây tỉnh Nghệ An;  Phân tích kết quả.
5 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu trong luận án là các mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng trên cơ sở kết hợp dữ liệu viễn thám, hệ thông tin địa lý và các kỹ thuật học máy. - Phạm vi khoa học của luận án tập trung vào phân tích, đánh giá, thử nghiệm nhằm lựa chọn mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng phù hợp với điều kiện cụ thể khu vực nghiên cứu. - Phạm vi không gian của luận án là khu vực phía tây tỉnh Nghệ An. 5. Phương pháp nghiên cứu Phương pháp phân tích, tổng hợp: Tổng hợp, phân tích và đánh giá các nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến ứng dụng viễn thám và hệ thông tin địa lý trong xây dựng mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng. Phương pháp viễn thám: Xử lý dữ liệu ảnh viễn thám quang học Landsat, Sentinel 2, sử dụng ngôn ngữ lập trình Java trên nền tảng điện toán đám mây Google Earth Engine nhằm thu thập, tiền xử lý, xử lý dữ liệu, chiết tách các lớp dữ liệu chuyên đề (nhiệt độ, lớp phủ...) phục vụ xây dựng mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng; Xây dựng công cụ xử lý dữ liệu viễn thám và GIS trên nền tảng GEE phục vụ xây dựng mô hình Phương pháp GIS: sử dụng trong xây dựng các lớp dữ liệu chuyên đề và thành lập bản đồ dự báo nguy cơ cháy rừng khu vực phía tây tỉnh Nghệ An; Phương pháp học máy, phương pháp mô hình hóa: các mô hình học máy (RF, SVM, CART) được sử dụng để chạy mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng. Phương pháp thống kê: Sử dụng phương pháp thống kê để đánh giá độ chính xác của các mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng. Kỹ thuật lập trình: sử dụng để xây dựng công cụ xử lý dữ liệu viễn thám và GIS trên nền tảng Google Earth Engine.
6 6. Luận điểm bảo vệ Luận điểm 1: 09 lớp thông tin đầu vào chiết xuất từ dữ liệu viễn thám và GIS (mật độ dân cư, lớp phủ thực vật, độ bốc thoát hơi nước bề mặt, hướng sườn, độ dốc, tốc độ gió, độ cao, nhiệt độ bề mặt và lượng mưa trung bình tháng) cho phép xây dựng mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng phù hợp với điều kiện khu vực nghiên cứu ở phía Tây tỉnh Nghệ An. Luận điểm 2: Sử dụng kỹ thuật học máy (thuật toán Random Forest) giúp dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và GIS với độ chính xác cao nhất đối với z khu vực nghiên cứu. 7. Những điểm mới của luận án  Lựa chọn được 9 lớp thông tin đầu vào cho mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng khu vực phía tây tỉnh Nghệ An từ dữ liệu viễn thám và GIS phù hợp với điều kiện khu vực nghiên cứu.  Lựa chọn được mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng khu vực phía tây tỉnh Nghệ An bằng dữ liệu viễn thám và GIS trên cơ sở thuật toán Random Forest. 8. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án a) Ý nghĩa khoa học: góp phần hoàn thiện cơ sở khoa học và minh chứng tính hiệu quả của phương pháp ứng dụng dữ liệu viễn thám, GIS và các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (học máy) trong xây dựng mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng. b) Ý nghĩa thực tiễn: Cung cấp thông tin và công cụ xử lý dữ liệu viễn thám, GIS trên nền tảng Google Earth Engine để các nhà quản lý đưa ra các biện pháp trong giám sát và cảnh báo sớm nguy cơ cháy rừng. Bên cạnh đó, kết quả nhận được trong đề tài cũng có thể sử dụng, tham khảo trong công tác nghiên cứu khoa học, giảng dạy ở các trường đại học, viện nghiên cứu. 9. Cơ sở tài liệu thực hiện luận án Dữ liệu ảnh viễn thám (ảnh Landsat, ảnh Sentinel 2 MSI); Các bản đồ chuyên đề khu vực thực nghiệm, bộ dữ liệu về điều kiện tự
7 nhiên (lớp phủ bề mặt, độ bốc thoát hơi nước bề mặt, nhiệt độ bề mặt), khí tượng - khí hậu (lượng mưa trung bình tháng, tốc độ gió) và dữ liệu về mật độ dân số khu vực nghiên cứu; Dữ liệu về các điểm cháy ở khu vực thực nghiệm (khai thác từ cơ sở dữ liệu Firewatch của Cục Kiểm lâm, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn) và các CSDL quốc tế; Các tài liệu, số liệu khác. 10. Cấu trúc luận án Luận án gồm 03 chương chính, phần mở đầu, kết luận - kiến nghị và tài liệu tham khảo. Nội dung chính của luận án được trình bày trong 03 chương, bao gồm: Chương 1. Tổng quan về vấn đề nghiên cứu Chương 2. Cơ sở khoa học xây dựng mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý Chương 3. Thực nghiệm dự báo nguy cơ cháy rừng khu vực phía tây tỉnh Nghệ An từ dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý