Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng mô hình nguy cơ trượt lở đất sử dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu địa không gian hỗ trợ công tác vận hành giao thông đường bộ khu vực miền núi phía Bắc Việt Nam

Hiện tượng trượt lở đất đang gia tăng về tần suất và mức độ nghiêm trọng, đặc biệt tại các tỉnh miền núi phía Bắc Việt Nam với địa hình phức tạp và thường xuyên chịu tác động của biến đổi khí hậu. Tình trạng này phá hủy hạ tầng giao thông đường bộ, gây ách tắc và cản trở công tác cứu hộ, cứu nạn. Nhu cầu cấp thiết đặt ra là xây dựng các mô hình cảnh báo sớm nguy cơ trượt lở đất hiệu quả và chính xác. Sự phát triển của công nghệ thu nhận, xử lý dữ liệu địa không gian cùng với trí tuệ nhân tạo mở ra tiềm năng lớn để giải quyết thách thức này. Đề tài luận án này tập trung nghiên cứu xây dựng mô hình nguy cơ trượt lở đất tích hợp các công nghệ tiên tiến để hỗ trợ vận hành giao thông đường bộ, góp phần nâng cao khả năng quản lý thiên tai và phát triển bền vững khu vực.

Các nhà nghiên cứu, kỹ sư địa chất, giao thông, quy hoạch, quản lý tài nguyên và môi trường, các cơ quan nhà nước phụ trách phòng chống thiên tai và quản lý hạ tầng giao thông ở khu vực miền núi, đặc biệt là miền núi phía Bắc Việt Nam.

Luận án này đề xuất một giải pháp toàn diện cho vấn đề trượt lở đất ngày càng nghiêm trọng tại miền núi phía Bắc Việt Nam, đặc biệt là tác động của chúng lên vận hành giao thông đường bộ. Nghiên cứu xây dựng mô hình nguy cơ trượt lở đất có độ chính xác cao bằng cách khai thác tối đa dữ liệu địa không gian và trí tuệ nhân tạo. Phương pháp luận bao gồm việc tổng quan các mô hình hiện có, dữ liệu địa không gian, và các thuật toán trí tuệ nhân tạo liên quan. Một quy trình kiểm kê trượt lở đất mới được đề xuất, sử dụng ảnh viễn thám đa thời gian và phân tích địa mạo để tạo bản đồ kiểm kê hằng năm, sau đó so sánh và đánh giá độ chính xác với dữ liệu lịch sử. Nghiên cứu ứng dụng tư liệu ảnh viễn thám quang học Sentinel-2 và radar Sentinel-1 cùng các mô hình học máy (như Random Forest, Gradient Boosting) để cải thiện độ chính xác bản đồ lớp phủ, từ đó xây dựng mô hình nguy cơ trượt lở đất gắn với giao thông đường bộ. Một bộ dữ liệu GIS toàn diện đã được xây dựng, bao gồm dữ liệu kiểm kê trượt lở và các yếu tố ảnh hưởng. Điểm cốt lõi là đánh giá khả năng của mô hình lai MLP-GB kết hợp giữa học sâu và học máy trong việc phát triển mô hình nguy cơ trượt lở đất. Các kết quả kỳ vọng sẽ cung cấp bản đồ phân vùng nguy cơ trượt lở đất độ chính xác cao, làm tài liệu hữu ích cho hoạt động khảo sát, nâng cấp hạ tầng đường bộ, và phát triển các hệ thống cảnh báo sớm thiên tai, giảm thiểu thiệt hại cho hệ thống giao thông và cộng đồng.