Tên luận án:
LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO NGUY CƠ CHÁY RỪNG TỪ DỮ LIỆU VIỄN THÁM VÀ HỆ THỐNG TIN ĐỊA LÝ
Ngành:
KỸ THUẬT TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ
Tóm tắt nội dung tài liệu:
Luận án "Lựa chọn mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và hệ thống thông tin địa lý" được thực hiện nhằm giải quyết nhu cầu thực tiễn và ý nghĩa khoa học trong việc xác định mô hình dự báo cháy rừng phù hợp với điều kiện tự nhiên, xã hội và dữ liệu cụ thể của từng khu vực. Mục tiêu trọng tâm là lựa chọn được mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng hiệu quả cho khu vực phía tây tỉnh Nghệ An thông qua việc tích hợp dữ liệu viễn thám và hệ thống thông tin địa lý.
Nghiên cứu bao gồm các nội dung chính như tổng quan về vấn đề, xây dựng cơ sở khoa học, thu thập, tiền xử lý và chiết tách các lớp thông tin chuyên đề từ dữ liệu viễn thám và GIS. Luận án đề xuất quy trình xây dựng bản đồ dự báo nguy cơ cháy rừng dựa trên các kỹ thuật phân tích đa tiêu chí (AHP) và các thuật toán học máy như Rừng ngẫu nhiên (RF), Máy hỗ trợ vector (SVM), Cây phân loại và hồi quy (CART). Đồng thời, nghiên cứu tiến hành đánh giá, lựa chọn mô hình tối ưu cho khu vực phía tây tỉnh Nghệ An và phân tích kết quả.
Về ý nghĩa khoa học, đề tài góp phần hoàn thiện cơ sở lý luận và minh chứng tính hiệu quả của việc ứng dụng công nghệ viễn thám, GIS và trí tuệ nhân tạo trong xây dựng mô hình dự báo cháy rừng. Về mặt thực tiễn, nghiên cứu cung cấp thông tin và công cụ xử lý dữ liệu trên nền tảng Google Earth Engine, hỗ trợ các nhà quản lý trong công tác giám sát, cảnh báo sớm nguy cơ cháy rừng và là tài liệu tham khảo giá trị cho hoạt động nghiên cứu khoa học, giảng dạy.
Điểm mới của luận án là đã lựa chọn được 9 lớp thông tin đầu vào phù hợp cho mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng tại khu vực nghiên cứu từ dữ liệu viễn thám và GIS, và đặc biệt là lựa chọn được mô hình dự báo dựa trên thuật toán Random Forest. Hai luận điểm chính được bảo vệ bao gồm: các lớp thông tin đầu vào (mật độ dân số, lớp phủ thực vật, độ bốc thoát hơi nước, 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 phù hợp; và kỹ thuật học máy (Random Forest) mang lại độ chính xác cao nhất trong dự báo.
Kết quả cho thấy thuật toán Random Forest với tham số numberOfTrees 100 đạt độ chính xác cao nhất. Cụ thể, qua phân tích 36 điểm cháy thực tế, có 31/36 điểm phân bố trong vùng nguy cơ cháy cao và rất cao. Luận án kiến nghị phát triển phần mềm tự động cập nhật và bóc tách dữ liệu để cảnh báo kịp thời, cũng như thu thập thêm dữ liệu cháy rừng thực tế để nâng cao độ chính xác của mô hình.
Mục lục chi tiết:
-
MỞ ĐẦU
- 1. Tính cấp thiết của đề tài
- 2. Mục tiêu nghiên cứu
- 3. Nội dung nghiên cứu
- 4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- 5. Phương pháp nghiên cứu
- 6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
- 6.1 Ý nghĩa khoa học
- 6.2 Ý nghĩa thực tiễn
- 7. Những điểm mới của luận án
- 8. Luận điểm bảo vệ
- 9. Kết cấu của luận án
-
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
- 1. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước
- 1.1 Đặc điểm tài nguyên rừng Việt Nam
- 1.2 Hiện trạng cháy rừng ở Việt Nam
- 1.2.1 Khái niệm cháy rừng
- 1.2.2 Quy định về cấp dự báo cháy rừng
- 1.2.3 Phân tích tình hình cháy rừng ở Việt Nam
- 1.3 Nguyên nhân cháy rừng ở Việt Nam
- 1.4 Các phương pháp dự báo cháy rừng
- 1.4.1 Các phương pháp dự báo cháy rừng truyền thống
- 1.4.2 Các phương pháp sử dụng dữ liệu viễn thám và GIS
- 1.5 Tổng quan tình hình nghiên cứu trên thế giới và Việt Nam
- 1.5.1 Trên thế giới
- 1.5.2 Trong nước
- 1.6 Thảo luận vấn đề nghiên cứu
- 1.7 Tiểu kết chương 1
-
CHƯƠNG 2. CƠ SỞ KHOA HỌC XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO NGUY CƠ CHÁY RỪNG TỪ DỮ LIỆU VIỄN THÁM VÀ HỆ THỐNG TIN ĐỊA LÝ
- 2.1 Đặc điểm khu vực nghiên cứu
- 2.2 Tổng quan về dữ liệu xây dựng mô hình dự báo cháy rừng
- 2.3 Phương pháp xây dựng cơ sở dữ liệu thành phần
- 2.3.1 Các lớp dữ liệu đầu vào trích xuất từ ảnh viễn thám
- a) Lớp phủ thực vật
- b) Thông tin độ ẩm bề mặt
- c) Thông tin nhiệt độ bề mặt
- 2.3.2 Nhóm các lớp thông tin được xây dựng từ hệ thông tin địa lý
- 2.3.3 Nhóm các lớp thông tin khác
- 2.4 Phương pháp xử lý dữ liệu trên nền tảng Google Earth Engine
- 2.5 Nghiên cứu lựa chọn mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý
- 2.5.1 Phương pháp phân tích thứ bậc AHP
- 2.5.2 Phương pháp sử dụng thuật toán Rừng ngẫu nhiên
- 2.5.3 Phương pháp sử dụng thuật toán Máy hỗ trợ vector
- 2.5.4 Phương pháp sử dụng thuật toán cây phân loại và hồi quy
- 2.6 Tiểu kết chương 2
-
CHƯƠNG 3. THỰC NGHIỆM DỰ BÁO NGUY CƠ CHÁY RỪNG KHU VỰC PHÍA TÂY TỈNH NGHỆ AN TỪ DỮ LIỆU VIỄN THÁM VÀ HỆ THỐNG TIN ĐỊA LÝ
- 3.1 Đặc điểm dữ liệu sử dụng
- 3.1.1 Dữ liệu viễn thám
- 3.1.2 Dữ liệu GIS
- 3.2 Kết quả xây dựng các lớp thông tin chuyên đề
- 3.3 Kết quả lập bản đồ dự báo nguy cơ cháy rừng từ dữ liệu viễn thám và GIS
- 3.3.1 Dự báo nguy cơ cháy rừng bằng kỹ thuật AHP
- 3.3.2 Dự báo nguy cơ cháy rừng bằng thuật toán RF
- 3.3.3 Dự báo nguy cơ cháy rừng bằng thuật toán SVM
- 3.3.4 Dự báo nguy cơ cháy rừng bằng thuật toán CART
- 3.4 Đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng
- 3.5 Xây dựng công cụ xử lý dữ liệu trên nền tảng GEE
- 3.6 Tiểu kết chương 3
-
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ