Nghiên cứu viễn thám và GIS dự báo biến động bề mặt không thấm TP.HCM - Phạm Văn Tùng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT PHẠM VĂN TÙNG NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS TRONG DỰ BÁO SỰ BIẾN ĐỘNG BỀ MẶT KHÔNG THẤM KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội - 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT PHẠM VĂN TÙNG NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS TRONG DỰ BÁO SỰ BIẾN ĐỘNG BỀ MẶT KHÔNG THẤM KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Ngành: Kỹ thuật Trắc địa - bản đồ Mã số: 9520503 Người hướng dẫn khoa học: 1.TS NGUYỄN VĂN TRUNG 2.TS VŨ XUÂN CƯỜNG Hà Nội - 2023 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 Phạm Văn Tùng MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN.

ii DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT .vii DANH MỤC BẢNG BIỂU. viii DANH MỤC HÌNH VẼ. Tính cấp thiết của đề tài. Mục tiêu nghiên cứu.

Nội dung nghiên cứu. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu. Phương pháp nghiên cứu. Những điểm mới của luận án.

Luận điểm bảo vệ. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án. Cơ sở tài liệu thực hiện luận án. Cấu trúc luận án.

TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU. Tổng quan về bề mặt không thấm. Ảnh hưởng của bề mặt không thấm đến môi trường. Đô thị hóa và sự thay đổi diện tích bề mặt không thấm.

Hiện trạng đô thị hóa trên thế giới và ở Việt Nam. Biến động diện tích bề mặt không thấm. Khả năng ứng dụng viễn thám và GIS trong giám sát biến động bề mặt không thấm. Các phương pháp chiết xuất thông tin bề mặt không thấm từ dữ liệu viễn thám.

Phương pháp phân loại truyền thống. Phương pháp sử dụng các chỉ số phổ. Phương pháp phân loại sử dụng trí tuệ nhân tạo. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước.

Trên thế giới. Luận giải những vấn đề cần nghiên cứu. Tiểu kết chương 1. 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.

Đặc điểm khu vực nghiên cứu. Điều kiện tự nhiên. Điều kiện kinh tế - xã hội. Đặc điểm đô thị hóa ở Thành phố Hồ Chí Minh.

Nghiên cứu lựa chọn các nhân tố ảnh hưởng đến sự biến động bề mặt không thấm. Lựa chọn bộ dữ liệu bổ sung. Đánh giá tương quan giữa bộ dữ liệu bổ sung và dữ liệu cơ sở. 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.

Mật độ che phủ thực vật. Nhiệt độ bề mặt. Khoảng cách tới đường giao thông. Khoảng cách tới thủy hệ.

Dữ liệu mật độ dân cư. Khoảng cách tới công trình đặc biệt. Cơ sở khoa học phương pháp phân loại bề mặt không thấm từ dữ liệu viễn thám. Thuật toán xác suất cực đại.

Thuật toán Random Forest. Thuật toán Support Vector Machine. Thuật toán Classification and Regression Tree. Mô hình Cellular Automata và các kỹ thuật học máy mô phỏng sự thay đổi bề mặt không thấm.

Mô hình Cellular Automata. Mạng nơ ron nhân tạo (ANN). Hồi quy Logistic (LR). Sơ đồ mô hình dự báo sự biến động mặt không thấm.

Tiểu kết chương 2. THỰC NGHIỆM DỰ BÁO BIẾN ĐỘNG BỀ MẶT KHÔNG THẤM KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH. Đặc điểm dữ liệu sử dụng. Dữ liệu viễn thám.

Dữ liệu khác. Kết quả phân loại bề mặt không thấm từ ảnh vệ tinh Landsat đa thời gian. Kết quả phân loại sử dụng thuật toán RF. Kết quả phân loại sử dụng thuật toán SVM.

Kết quả phân loại sử dụng thuật toán CART. Kết quả phân loại sử dụng thuật toán Maximum Likelihood. Đánh giá và lựa chọn phương pháp phân loại phù hợp. Kết quả dự báo phân bố bề mặt không thấm khu vực Thành phố Hồ Chí Minh.

Kết quả dự báo biến động bề mặt không thấm năm 2020. Đánh giá và hoàn thiện mô hình dự báo sự biến động bề mặt không thấm ………118 3. Kết quả dự báo biến động bề mặt không thấm khu vực Thành phố Hồ Chí Minh trong tương lai. Tiểu kết chương 3.

131 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ. 134 CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ. 135 TÀI LIỆU THAM KHẢO. Giao diện và mã code phân loại bề mặt không thấm trên nền tảng Google Earth Engine (GEE).

Thông tin về các điểm dùng để so sánh kết quả dự báo phân bố bề mặt không thấm năm 2025 và bản đồ quy hoạch đến năm 2025. 168 DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Tên viết tắt Tên đầy đủ tiếng anh Tên đầy đủ tiếng việt ANN Artificial Neural Network Mạng nơ-ron nhân tạo CA Cellular Automata CART Classification and Regression Phân loại và cây hồi quy Tree CSDL Cơ sở dữ liệu DEM Digital Elevation Model Mô hình số độ cao EBBI Enhanced Built-up and Bareness Chỉ số đất xây dựng và đất trống Index tăng cường ETM+ Enhanced Thematic Mapper Plus Bộ cảm biến ETM+ GIS Geographical Information Hệ thông tin địa lý System LST Land surface temperature Nhiệt độ bề mặt MIR Middle Infrared Hồng ngoại trung MSI MultiScanner Instrument Thiết bị quét đa phổ NDBI Normalized Difference Built-up Chỉ số khác biệt đất xây dựng Index NDVI Normalized Difference Chỉ số khác biệt thực vật Vegetation Index NDWI Normalized Difference Water Chỉ số khác biệt nước Index NIR Near Infrared Cận hồng ngoại OLI Operational Land Image Bộ cảm biến OLI RF Random Forest Rừng ngẫu nhiên SRTM Space Shuttle Radar Topography Mission 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 UHI Urban Heat Island Đảo nhiệt đô thị UI Urban Index Chỉ số đô thị DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1. Các thế hệ vệ tinh Landsat. Đặc điểm các kênh phổ ảnh vệ tinh Landsat 8/9 [153].

Giá trị tương quan của các lớp dữ liệu bổ sung. Đặc điểm ảnh hồng ngoại nhiệt Landsat. Diện tích, dân số và mật độ dân số năm 2021 khu vực Thành phố Hồ Chí Minh phân theo quận/huyện. Ma trận sai số khi phân loại bằng thuật toán RF đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2010.

Độ chính xác khi phân loại bằng thuật toán RF đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2010. Ma trận sai số khi phân loại bằng thuật toán RF đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2015. Độ chính xác khi phân loại bằng thuật toán RF đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2015. Ma trận sai số khi phân loại bằng thuật toán SVM đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2010.

Độ chính xác khi phân loại bằng thuật toán SVM đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2010. Ma trận sai số khi phân loại bằng thuật toán SVM đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2015. Độ chính xác khi phân loại bằng thuật toán SVM đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2015. Ma trận sai số khi phân loại bằng thuật toán CART đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2010.

Độ chính xác khi phân loại bằng thuật toán CART đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2010. Ma trận sai số khi phân loại bằng thuật toán CART đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2015. Độ chính xác khi phân loại bằng thuật toán CART đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2015. Ma trận sai số khi phân loại bằng thuật toán xác suất cực đại đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2010.

Độ chính xác khi phân loại bằng thuật toán xác suất cực đại đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2010. Ma trận sai số khi phân loại bằng thuật toán xác suất cực đại đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2015. Độ chính xác khi phân loại bằng thuật toán xác suất cực đại đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2015. Độ chính xác tổng thể và chỉ số Kappa của các thuật toán phân loại đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2010.

Độ chính xác tổng thể và chỉ số Kappa của các thuật toán phân loại đối với ảnh Landsat khu vực nghiên cứu năm 2015. Các tham số sử dụng trong thuật toán ANN. Các tham số sử dụng trong thuật toán hồi quy Logistic. Diện tích của các đối tượng giai đoạn 2010 - 2025.

Diện tích biến động của các đối tượng giai đoạn 2020 - 2025 và 2025 - 2030 129 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1. Mô tả về bề mặt không thấm [151]. So sánh khả năng thấm nước của bề mặt không thấm và bề mặt thấm [46]. Định lượng hóa khả năng thấm nước của bề mặt không thấm và bề mặt thấm [49].

So sánh dòng chảy bề mặt đối với các bề mặt khác nhau khi lượng mưa đạt 3 inch [152]. Tác động của sự gia tăng bề mặt không thấm đến chất lượng nước khu vực hồ Dianchi (Trung Quốc) [78]. Nhiệt độ bề mặt các khu vực với lớp phủ bề mặt khác nhau [26]. Dự báo tỉ lệ dân cư đô thị tại các nước ở châu Á đến năm 2050 [84].

Thay đổi diện tích đất xây dựng ở thủ đô Ấn Độ giai đoạn 1972 - 2014 [105]. Thay đổi diện tích đất xây dựng khu vực Quảng Đông-Hồng Kông-Ma Cao (Trung Quốc) giai đoạn 1987 – 2017 từ dữ liệu ảnh Landsat [75]. Biến động diện tích bề mặt không thấm khu vực Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 1989 - 2019 [9]. Biến động diện tích bề mặt không thấm khu vực thành phố Thanh Hóa giai đoạn 2015 - 2021 [87].

Phân loại đất trống đô thị từ các chỉ số khác nhau trong nghiên cứu của Nguyen Trong Can và cộng sự (2021) [116]. Kết quả phân loại đất trống bằng chỉ số NDLI giai đoạn 2007 – 2013 trong nghiên cứu của Li và cộng sự (2017) [72]. Kết quả phân loại đất trống bằng chỉ số BI khu vực thành phố Bắc Kinh (Trung Quốc) trong nghiên cứu của Lin và cộng sự (2005)[74]. Mật độ bề mặt không thấm ở một số thành phố lớn trên thế giới [44].

So sánh kết quả phân loại bề mặt không thấm bằng phương pháp MSMT_RF và một số bố dữ liệu khác [132] .