Luận án: Mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu Viễn thám và GIS - ĐH Mỏ - Địa chất

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. 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.

ii MỤC LỤC. iii DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT. vi 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. Luận điểm bảo vệ. Những điểm mới của luận án. 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.1 Đặc điểm về tài nguyên rừng ở Việt Nam .2 Hiện trạng cháy rừng ở Việt Nam .1 Khái niệm cơ bản về cháy rừng .2 Quy định về cấp dự báo cháy rừng .3 Nguyên nhân gây cháy rừng ở Việt Nam .4 Các phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng .5 Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước .1 Trên thế giới .6 Luận giải những vấn đề cần nghiên cứu .7 Tiểu kết chương 1. 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 .1 Đặc điểm khu vực nghiên cứu .2 Tổng quan chung về dữ liệu phục vụ xây dựng mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng .3 Các lớp thông tin thành phần và phương pháp xây dựng cơ sở dữ liệu thành phần .3 Nhóm các lớp thông tin được xây dựng từ hệ thông tin địa lý .4 Nhóm các lớp thông tin khác .5 Phương pháp xử lý dữ liệu trên nền tảng Google Earth Engine .6 Nghiên cứu lựa chọn mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý .1 Phương pháp phân tích thứ bậc AHP .2 Phương pháp sử dụng thuật toán Rừng ngẫu nhiên .3 Phương pháp sử dụng thuật toán Máy hỗ trợ vector .4 Phương pháp sử dụng thuật toán cây phân loại và hồi quy .5 Sơ đồ mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng .7 Tiểu kết chương 2.

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 .1 Đặc điểm dữ liệu sử dụng .1 Dữ liệu viễn thám .2 Dữ liệu GIS .2 Kết quả xây dựng các lớp thông tin chuyên đề .3 Kết quả xây dựng bản đồ dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và GIS .1 Kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng bằng kỹ thuật AHP .2 Kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng bằng thuật toán Random Forest103 3.3 Kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng bằng thuật toán SVM .4 Kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng bằng thuật toán CART .4 Đánh giá độ chính xác và lựa chọn mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng .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 .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 1.4 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 3.4 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.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.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.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.gov/) x Mô hình DEM SRTM khu vực Nghệ An (nguồn Hình 2.gov/) So sánh dữ liệu mô hình số độ cao JAXA’s Global ALOS Hình 2.