Ứng dụng học máy trong phân tích tác Động của Đô thị hóa Đến mẫu dạng không gian xanh của thành phố hà nội

Ứng dụng học máy trong phân tích tác Động của Đô thị hóa Đến mẫu dạng không gian xanh của thành phố hà nội

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

KHOA ĐỊA LÝ -*** -

ĐỖ THỊ NGỌC ÁNH

ỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA ĐÔ THỊ HÓA ĐẾN MẪU DẠNG KHÔNG GIAN XANH CỦA THÀNH PHỐ HÀ NỘI

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-****** -

Đỗ Thị Ngọc Ánh

ỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA ĐÔ THỊ HÓA ĐẾN MẪU DẠNG KHÔNG GIAN XANH CỦA THÀNH PHỐ HÀ NỘI

Chuyên ngành: Bản đồ, viễn thám hệ thông tin địa lý

Mã số: 8440211.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Người hướng dẫn khoa học: TS Phạm Văn Mạnh

XÁC NHẬN HỌC VIÊN ĐÃ CHỈNH SỬA THEO GÓP Ý CỦA HỘI ĐỒNG

Giáo viên hướng dẫn Chủ tịch hội đồng chấm luận văn

thạc sĩ khoa học

LỜI CAM ĐOAN

Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của Tác giả dưới sự hướng dẫn của TS Phạm Văn Mạnh Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực,

có nguồn gốc rõ ràng và được trích dẫn đầy đủ theo quy định Các hình sử dụng trong công trình là của Tác giả

Hà Nội, ngày tháng năm 2023

Tác giả luận văn

Đỗ Thị Ngọc Ánh

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, Tác giả xin chân thành cảm ơn quý thầy cô giáo Khoa Địa lý - Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN và tập thể lãnh đạo, gia đình, bạn bè

đã tạo mọi điều kiện giúp tôi hoàn thành luận văn này

Lời cảm ơn sâu sắc nhất xin được gửi đến TS Phạm Văn Mạnh, người thầy đã giúp đỡ Tác giả tận tình trong suốt quá trình thực hiện luận văn, cho Tác giả nhiều lời khuyên và kinh nghiệm quý báu để hoàn thành sớm chương trình theo đúng yêu cầu đặt ra

Trên hành trình thực hiện luận văn, Tác giả đã may mắn có được sự giúp đỡ và

hỗ trợ của các cán bộ Bộ môn Bản đồ và Địa thông tin, Trường Đại học Khoa học

Tự nhiên, ĐHQGHN đã tạo mọi điều kiện để Tác giả hoàn thành luận văn

Trên hành trình thực hiện luận văn, Tác giả đã may mắn có được sự giúp đỡ,

hỗ trợ bởi đề tài “Nghiên cứu động thái carbon do thay đổi sử dụng đất giữa các hệ sinh thái và sinh kế người dân tại vùng Đông Bắc Bộ”, mã số: ĐTĐL.CN-42/23 về mặt tư liệu và phương pháp nghiên cứu của luận văn Tác giả xin tỏ lòng biết ơn đến chủ nhiệm và tập thể thành viên đề tài

Mặc dù đã có nhiều cố gắng song luận văn không thể tránh khỏi những hạn chế

và thiếu sót Kính mong quý thầy cô giáo và bạn bè tiếp tục góp ý để công trình nghiên cứu ngày càng hoàn thiện hơn và phục vụ cho các hướng nghiên cứu tiếp theo của Tác giả trong tương lai

Một lần nữa Tác giả xin trân trọng cảm ơn!

Tác giả luận văn

Đỗ Thị Ngọc Ánh

1.1 TỔNG QUAN TÀI LIỆU VỀ NGHIÊN CỨU KHÔNG GIAN XANH 10

1.1.1 Các khái niệm cơ bản liên quan đến hướng nghiên cứu của luận văn 10

1.1.2 Hướng nghiên cứu về đô thị hóa tới không xanh trên thế giới và tại Việt Nam 12

1.1.3 Các phương pháp nghiên cứu thay đổi sử dụng đất 13

1.1.4 Phương pháp phân loại dựa trên đối tượng 14

1.1.5 Sơ lược một số công trình nghiên cứu về tác động của đô thị hóa đến không gian xanh 15

1.2 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ỨNG DỤNG VIỄN THÁM VÀ HỌC MÁY TRONG NGHIÊN CỨU QUÁ TRÌNH ĐÔ THỊ HÓA 17

1.2.1 Xử lý dữ liệu viễn thám ứng dụng trong phân tích thay đổi LCLU 17

1.2.2 Các chỉ số độ đo cảnh quan 19

1.2.3 Mối quan hệ giữa đô thị hóa và không gian xanh đô thị 20

1.3 QUAN ĐIỂM VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 21

1.3.1 Quan điểm nghiên cứu 21

1.3.2 Phương pháp và quy trình nghiên cứu 22

CHƯƠNG 2 ỨNG DỤNG CỦA VIỄN THÁM VÀ MÔ HÌNH HỌC MÁY TRONG PHÂN TÍCH QUÁ TRÌNH ĐÔ THỊ HÓA 25

2.1 PHÂN TÍCH ĐẶC ĐIỂM ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN VÀ KINH TẾ-XÃ HỘI 252.1.1 Điều kiện tự nhiên 25

2.1.2 Điều kiện kinh tế - xã hội 27

2.2 ỨNG DỤNG VIỄN THÁM VÀ HỌC MÁY TRONG PHÂN LOẠI MẪU DẠNG LỚP PHỦ/SỬ DỤNG ĐẤT 29

2.2.1 Thu thập dữ liệu thực địa và ảnh viễn thám 29

2.2.2 Phương pháp xử lý dữ liệu ảnh vệ tinh trong phân loại lớp phủ 30

2.2.3 Lựa chọn phương pháp phân loại LCLU tại khu vực nghiên cứu 32

2.2.4 Lựa chọn chỉ số độ đo cảnh quan 38

CHƯƠNG 3 ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ ẢNH HƯỞNG CỦA ĐÔ THỊ HÓA TỚI MẪU DẠNG KHÔNG GIAN XANH TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HÀ NỘI 41

3.1 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ PHÂN LOẠI LỚP PHỦ TỪ ẢNH VIỄN THÁM 41

3.1.1 Kết quả phân loại LCLU và đánh giá độ chính xác 41

3.1.2.Phân tích quá trình mở rộng đô thị giai đoạn 1995–2023 42

3.1.3.Phân tích mẫu dạng không gian xanh đô thị giai đoạn 1995-2023 48

3.2 ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA XU THẾ MỞ RỘNG ĐÔ THỊ TỚI MẪU DẠNG KHÔNG GIAN XANH TẠI THÀNH PHỐ HÀ NỘI 54

3.2.1 Xu thế mở rộng không gian đô thị 54

3.2.2 Đánh giá tác động của mở rộng đô thị đến mẫu dạng không gian xanh 58

-DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

ANN (Artificial neron network) Mạng thần kinh nhân tạo

DCAD (Disjunct core area density) Chỉ số mật độ phân đoạn lõi

DCNN (Deep Convolutional neural

networks)

Mạng nơ-ron tích chập sâu

DEM (Digital elevation model) Mô hình số độ cao

GIS (Geographic information system) Hệ thống thông tin địa lý

GPS (Global positioning system) Hệ thống định vị toàn cầu

LSI (Landscape shape index) Chỉ số hình dạng cảnh quan

PAFRAC (Perimeter-area fractal

dimension)

Chỉ số số chiều fractal chu vi – diện tích

SHDI (Shannon’s diversity index) Chỉ số đa dạng Shannon

SVM (Support vecto machine) Máy vecto hỗ trợ

TECI (Total edge contrast index) Chỉ số tổng độ tương phản biên

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1 Khung lý thuyết và phương pháp nghiên cứu của luận văn 24

Hình 2.1 Khu vực nghiên cứu trên nền ảnh vệ tinh SPOT năm 2023.25 Hình 2.2 Vị trí các mẫu khảo sát thực địa khu vực thành phố Hà Nội 29

Hình 2.3 Sơ đồ khung phương pháp xử lý dữ liệu viễn thám được sử dụng 31

Hình 2.4 Dữ liệu ảnh SPOT sau quá trình tiền xử lý ảnh 32

Hình 2.5 Vị trí thử nghiệm lựa chọn các thông số (scale, shape, và compactness) trong quá trình phân đoạn ảnh vệ tinh SPOT 34

Hình 2.6 Sơ đồ minh họa thuật toán Randoom Trees 36

Hình 2.7 Sơ đồ các vùng đệm và tám vùng định hướng không gian 38

Hình 3.1 Bản đồ phân bố không gian lớp phủ/sử dụng đất của thành phố Hà Nội năm 1995, 2005, 2015 và 2023 41 Hình 3.2 Cơ cấu thành phần phân loại LCLU năm 1995 khu vực thành phố Hà Nội 42

Hình 3.3 Cơ cấu thành phần phân loại LCLU năm 2005 khu vực thành phố Hà Nội 43

Hình 3.4 Cơ cấu thành phần phân loại LCLU năm 2015 khu vực thành phố Hà Nội 43

Hình 3.5 Cơ cấu thành phần phân loại LCLU năm 2023 khu vực thành phố Hà Nội 44

Hình 3.6 Biểu đồ biểu diễn diện tích đất xây dựng trong giai đoạn 1995–2023 44

Hình 3.7 Biểu đồ biểu diễn diện tích không gian xanh trong giai đoạn 1995–2023 45

Hình 3.8 Các kích thước cửa sổ di chuyển hình vuông khác nhau 49

Hình 3.9 Chỉ số mảnh rời rạc lớn nhất LPI trong giai đoạn 1995–2023 50

Hình 3.10 Chỉ số số chiều fractal chu vi-diện tích trong giai đoạn 1995–2023 51

Hình 3.11 Chỉ số mật độ phân đoạn lõi DCAD trong giai đoạn 1995–2023 51

Hình 3.12 Chỉ số tổng số độ tương phải biên TECI trong giai đoạn 1995–2023 52

Hình 3.13 Chỉ số hình dạng cảnh quan LSI trong giai đoạn 1995–2023 53

Hình 3.14 Chỉ số đa dạng Shannon SHDI trong giai đoạn 1995–2023 53

Hình 3.15 Phân bố không gian của diện tích đất xây dựng khu vực thành phố Hà Nội giai đoạn 1995–2023 54

Hình 3.16 Xu thế mở rộng không gian đô thị TP Hà Nội giai đoạn 1995–2023 55

Hình 3.17 Biểu đồ phân bố diện tích không gian xanh đô thị khu vực thành phố Hà Nội giai đoạn 1995–2023 56

Hình 3.18 Xu thế suy giảm của không gian xanh đô thị của thành phố Hà Nội trong 57

Hình 3.19 Mẫu dạng cảnh quan trong các giai đoạn khác nhau a) Các mẫu dạng mở rộng; b) Các mẫu dạng tuyến tính; c) Các mẫu dạng mở rộng và tuyến tính; và d) Các mẫu dạng thu hẹp tuyến tính 58

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1 Đặc trưng chính của quỹ đạo và vệ tinh SPOT 18

Bảng 2.1 Kết quả kiểm kê đất đai trên địa bàn thành phố Hà Nội 28

Bảng 2.2 Các loại ảnh vệ tinh SPOT được sử dụng trong nghiên cứu 30

Bảng 2.3 Hệ thống phân loại lớp phủ/sử dụng đất của khu vực nghiên cứu 33

Bảng 3.1 Đánh giá độ chính xác phân loại LCLU thành phố Hà Nội giai đoạn 1995 –2023 42

Bảng 3.2 Ma trận chuyển đổi các loại hình sử dụng đất từ năm 1995–2005 46

Bảng 3.3 Ma trận chuyển đổi các loại hình sử dụng đất từ năm 2005–2015 46

Bảng 3.4 Ma trận chuyển đổi các loại hình sử dụng đất từ năm 2015–2023 47

Bảng 3.5 Ma trận chuyển đổi các loại hình sử dụng đất từ năm 1995–2023 47

Bảng 3.6 Tính toán các số liệu độ đo cảnh quan trong năm 1995, 2005, 2015 50

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Đô thị hóa đã dẫn đến sự mở rộng liên tục của các khu vực xây dựng và dân số

đô thị ngày càng gia tăng, đe dọa đến số lượng và chất lượng của không gian xanh đô thị Mặc dù nhiều chính sách được đưa ra để bảo vệ các không gian xanh các thành phố đã là một thực tế phổ biến trong vài thập kỷ, tuy nhiên một số không gian xanh vẫn bị thu hẹp bởi sự phát triển [58] Việc mở rộng đô thị nhanh chóng đã dẫn đến một số vấn đề không bền vững như sự mở rộng, tái thiết, ô nhiễm [75] Nhiều nghiên cứu chỉ ra, quy hoạch không gian xanh được thực hiện xung quanh các cùng đô thị [73], [74], được coi là một trong cách tiếp cận tích cực để hạn chế sự mở rộng đô thị của các nhà quy hoạch đô thị và các nhà hoạch định chính sách

Đô thị hóa có thể ảnh hưởng sâu sắc đến cấu trúc, chức năng và động lực của các hệ sinh thái, bao gồm sự thay đổi lớp phủ/sử dụng đất (LCLU) từ cảnh quan tự nhiên sang nhân tạo [22], [23] Một trong những kết quả của quá trình phát triển này

là chia cắt không gian, tăng mảnh cảnh quan, giảm diện tích sinh cảnh bên trong, và gia tăng sự cô lập của các khoảnh rừng còn sót lại [22] Trong đó, đất bán tự nhiên, không gian xanh và đất trồng trọt bị lấn chiếm và chia cắt bởi sự xâm lấn của đô thị, đặc biệt ở không gian ngoài của thành phố Đô thị hóa đi kèm với hàng loạt các thay đổi kinh tế xã hội năng động như gia tăng dân số, kinh tế và khu vực xây dựng lan rộng [3] Tỷ lệ không gian xanh đô thị không theo kịp tốc độ phát triển đô thị gây áp

lực lớn đến môi trường đô thị và dẫn đến giảm chất lượng cuộc sống [55] Tuy nhiên,

đô thị không chỉ là nguyên nhân của các vấn đề môi trường mà còn là động lực cho

sự bền vững của khu vực và toàn cầu Hiểu được các động lực cảnh quan từ góc độ kinh tế-xã hội là rất quan trọng trong quá trình quy hoạch cảnh quan, đặc biệt là kiểm tra cách thức và lý do tại sao cảnh quan thay đổi, đồng thời khám phá sự tương tác giữa thiên nhiên-xã hội ở cấp độ đô thị sẽ giúp ích cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng

đô thị tốt hơn

Nhờ phạm vi bao phủ rộng lớn, độ phân giải theo không gian và thời gian cao, công nghệ viễn thám đã được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu không gian xanh đô thị Các phương pháp phi tham số đang dần phổ biến trong phân loại vì có thể sử dụng cho các phân phối dữ liệu và có độ chính xác cao [20] Với các ưu điểm của cảm biến từ xa, việc kết hợp học máy được tối ưu hóa cho các đặc điểm của LCLU

đã thu hút một lượng lớn sự quan tâm nghiên cứu và cho phép các nhà nghiên cứu đề xuất nhiều kỹ thuật hứa hẹn để xác định các kiểu thảm thực vật khác nhau [67], [68] Cây ngẫu nhiên (RT) là một bộ phân loại phi tham số, mạnh mẽ đối với các tương tác phi tuyến giữa các biến và không nhạy cảm với các mối quan hệ nhiễu giữa các thuộc tính đầu vào và nhãn dán [53] So với các phương pháp không tham số khác, việc thiết lập RT rất đơn giản vì không cần điều chỉnh tham số phức tạp và có thể cung cấp một số lượng lớn các biến đầu vào [69] Hơn nữa, RT không đưa ra giả định liên quan đến tính chuẩn cho các biến dự báo và có thể dễ dàng cung cấp cả dữ liệu liên lục và dữ liệu phân loại từ các thang đo lường khác nhau (thang đo danh nghĩa, thứ

tự, khoảng và tỷ lệ) [44] Do đó, bộ phân loại RT ít chuyên sâu hơn về mặt tính toán nhưng hoạt động tốt hơn và nhanh hơn với các tập huấn luyện lớn

Mở rộng đô thị dẫn đến sự thay đổi mô hình cảnh quan ban đầu, đề cập đến các đặc điểm cấu trúc không gian của cảnh quan là các đơn vị không gian địa lý bao gồm các loại hệ sinh thái khác nhau [80], [35] Phát hiện những thay đổi trong chỉ số mô hình cảnh quan thông qua viễn thám có thể phản ánh các đặc điểm của quá trình mở rộng đô thị [22] Nhiều nghiên cứu đã điều tra sự mở rộng đô thị từ các quy mô khác nhau thông qua các chỉ số độ đo cảnh quan và đưa ra đặc trưng của sự phát triển đô thị [33], [79] Phân tích mô hình cảnh quan đô thị và sự thay đổi không gian – thời gian là một phương tiện hiệu quả để bộc lộ một cách định lượng các đặc điểm của sự thay đổi cấu trúc không gian đô thị Là môt trong hai đô thị lớn nhất Việt Nam, thành phố Hà Nội đã trải qua quá trình đô thị hóa nhanh chóng trong hai thập kỷ qua Những hiểu biết sâu sắc về thay đổi của không gian xanh đô thị để đáp ứng với các chính sách đô thị hóa và xanh hóa là điều cần thiết để phát triển đô thị bền vững [18] Tuy nhiên, các mô hình thay đổi đối với không gian xanh tại Hà Nội cũng như mối quan

hệ với việc mở rộng và phủ xanh đô thị ít được quan tâm Để khám phá các động lực thúc đẩy ảnh hưởng của đô thị hóa đến không gian xanh, nghiên cứu này xem xét các quyết định sử dụng đất cùng như các yếu tố kinh tế xã hội hiện tại đã tác động như thế nào đến sự phát triển của không gian xanh

Trong nghiên cứu này, Tác giả đã xem xét các mô hình không gian và động lực của không gian xanh và mối liên hệ với quá trình đô thị hóa ở thành phố Hà Nội Nghiên cứu này sẽ góp phần cung cấp thông tin về phân bố không gian không gian xanh và các điều kiện phủ xanh đô thị đi kèm với sự phát triển đô thị nhanh chóng,

từ đó cung cấp cơ sở khoa học cho các nhà quy hoạch đô thị và thiết kế xanh Từ

những luận giải trên, Tác giả đã lựa chọn đề tài: "Ứng dụng học máy trong phân tích

tác động của đô thị hóa đến mẫu dạng không gian xanh của thành phố Hà Nội"

làm định hướng nghiên cứu của luận văn

2 Mục tiêu và nội dung nghiên cứu

• Mục tiêu: Xác lập luận cứ khoa học trên cơ sở phân tích quá trình đô thị hóa

tác động đến mẫu dạng không gian xanh dựa trên dữ liệu viễn thám và học máy

• Nội dung: Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, luận văn đã thực hiện các nội

dung nghiên cứu chính sau:

✓ Xây dựng khung lý thuyết và phương pháp ứng dụng viễn thám trong nghiên

cứu lớp phủ/sử dụng đất;

✓ Nghiên cứu cơ sở khoa học và lựa chọn phương pháp phân loại lớp phủ/sử

dụng đất từ ảnh vệ tinh quang học;

✓ Phân tích quá trình mở rộng đô thị tại thành phố Hà Nội trong giai đoạn 1995–2023;

✓ Đánh giá mức độ ảnh hưởng của quá trình đô thị hóa tới mẫu dạng không gian xanh khu vực thành phố Hà Nội

3 Phạm vi nghiên cứu

Luận văn được giới hạn trong các phạm vi nghiên cứu sau:

• Phạm vi không gian: Đề tài tiến hành nghiên cứu thực nghiệm tại khu vực

Hà Nội – vùng có nhiều lợi thế để phát triển nền nông nghiệp Phạm vi thành phố Hà Nội trải dài trên các tọa độ từ 20°53’- 21°23’ vĩ độ Bắc và 105°44’ - 106°02’ kinh

độ Đông, khu vực được giới hạn khoảng 3.360 km2

• Phạm vi thời gian: Luận văn đã thu thập, sử dụng tư liệu ảnh viễn thám quan

trắc trong khoảng thời gian 28 năm tại thành phố Hà Nội

4 Phương pháp nghiên cứu

Để thực hiện luận văn Tác giả đã sử dụng các phương pháp nghiên cứu sau:

✓ Phương pháp tổng quan tài liệu: Thu thập tài liệu, tìm hiểu và tổng hợp, đánh

giá chung về tình hình nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam;

✓ Phương pháp thu thập từ thực địa: Các số liệu diện tích đất, bản đồ sử dụng

đất, ảnh chụp mẫu vật và vị trí các điểm lấy mẫu;

✓ Phương pháp đánh giá, tổng hợp: Trên cơ sở tìm hiểu những công trình

nghiên cứu liên quan đến nội dung đề tài, luận văn đã tiến hành tổng hợp, đánh giá trên cả hai phương diện kỹ thuật và lý luận, trên cơ sở của việc ứng dụng công nghệ viễn thám và học máy trong phân loại lớp phủ/sử dụng đất;

✓ Phương pháp xử lý ảnh viễn thám và GIS: Đây là phần trọng tâm của phần

nghiên cứu bao gồm các kỹ thuật tiền xử lý, xử lý và sau xử lý và phân tích không gian trong môi trường GIS để phân loại lớp phủ/sử dụng đất;

✓ Phương pháp học máy: Đây là phương pháp nhằm tối đa hóa khả năng phân

loại dựa trên tập dữ liệu có gán nhãn hoặc không gán nhãn

5 Ý nghĩa của đề tài

• Ý nghĩa khoa học: Kết quả nghiên cứu của luận văn góp phần nâng cao hiệu

quả tiếp cận đối tượng trong xử lý dữ liệu ảnh vệ tinh đa thời gian với độ phân giải không gian cao, vận dụng những ưu việt của phương pháp viễn thám và học máy vào lĩnh vực phát triển đô thị, làm cơ sở cho công tác nghiên cứu, đánh giá và phát triển bền vững

• Ý nghĩa thực tiễn: Các kết quả thử nghiệm của luận văn phần nào tiếp cận và

cụ thể hóa lý luận, giúp Tác giả hiểu sâu và nắm vững hơn kiến thức trong lĩnh vực ứng dụng của viễn thám và học máy trong phân loại lớp phủ/sử dụng đất Ngoài ra, kết quả của luận văn cũng góp phần cung cấp thêm cách tiếp cận liên ngành

6 Cấu trúc luận văn

Nội dung luận văn được trình bày trong 69 trang A4; trong đó có 10 bảng số liệu; 27 hình vẽ, sơ đồ, bản đồ; 80 danh mục tài liệu tham khảo

Ngoài phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo và phụ lục, nội dung của luận văn được trình bày trong 3 chương:

Chương 1 Tổng quan tài liệu và cơ sở lý luận về nghiên cứu mẫu dạng không gian xanh đô thị

Chương 2 Ứng dụng của viễn thám và mô hình học máy trong phân tích quá trình đô thị hóa

Chương 3 Đánh giá mức độ ảnh hưởng của đô thị hóa tới mẫu dạng không gian xanh trên địa bàn thành phố Hà Nội

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN TÀI LIỆU VÀ CƠ SỞ LÝ LUẬN

VỀ NGHIÊN CỨU MẪU DẠNG KHÔNG GIAN XANH ĐÔ THỊ

Trong chương 1, Tác giả trình bày tổng quan các nghiên cứu liên quan đến không gian xanh đô thị trên cơ sở kế thừa và phát triển các kết quả của các công trình nghiên cứu trước đây cả về phương diện lý thuyết và phương pháp tiếp cận, những ứng dụng thực tiễn của các nghiên cứu đi trước là rất quan trọng và cần thiết giúp Tác giả định hướng và lựa chọn được phương pháp nghiên cứu phù hợp với hướng nghiên cứu của luận văn

1.1 TỔNG QUAN TÀI LIỆU VỀ NGHIÊN CỨU KHÔNG GIAN XANH

1.1.1 Các khái niệm cơ bản liên quan đến hướng nghiên cứu của luận văn

1.1.1.1 Khái niệm về đô thị hóa

Đô thị hóa là quá trình tất yếu của sự phát triển kinh tế-xã hội [50] Đô thị hóa nhanh chóng sẽ trực tiếp dẫn đến mất đất nông nghiệp, không gian xanh, cuối cùng ảnh hưởng đến sản xuất, chất lượng đô thị [47] Nhiều nghiên cứu cũng chỉ ra rằng

đô thị hóa có thể dẫn đến suy thoái hệ sinh thái và mất đi các dịch vụ hệ sinh thái, đặc biệt là dịch vụ cung cấp [61], [63] Dietzel và cộng sự [46] tiết lộ rằng đô thị hóa là một quá trình thay thế của sự khuếch tán và kết hợp bằng cách kiểm tra một tập hợp các giá trị số liệu không gian

Mở rộng đô thị được định nghĩa là một quá trình sắp xếp về mặt không gian liên quan đến các loại hình tăng trưởng đô thị khác nhau [7] Hơn nữa, việc mở rộng đô thị là kết quả của các tác động tổng hợp của các yếu tố nhân sinh và tự nhiên [12] Các yếu tố nhân sinh chủ yếu bao gồm tăng trưởng dân số và kinh tế, cũng như phát triển giao thông đô thị, trong khi các yếu tố tự nhiên góp phần vào sự không đồng nhất về không gian chủ yếu bao gồm đặc điểm địa hình và thổ nhưỡng Sự biến đổi cảnh quan dưới tác động của đô thị hóa là đa hướng và phân hóa theo thời gian và không gian Quá trình năng động của việc mở rộng đô thị phụ thuộc vào địa hình và việc sử dụng đất của khu vực chịu ảnh hưởng, cũng như vào nhân khẩu học và kinh

tế của một thành phố [57]

Sự mở rộng của đô thị là một khái niệm liên quan đến sự mở rộng năng của các thành phố, hình thành nên sự tăng trưởng ở ngoại ô, sự phát triển đi tắt đón đầu phân tán sử dụng đất và suy thoái đất do môi trường [80] Trong quá trình đô thị hóa, dân

cư đổ xô vào các thành phố làm gia tăng các bề mặt nhân tạo và không thấm nước (bê tông, nhựa đường) để thay thế các khu vực tự nhiên có rừng, đồng cỏ và đất ngập nước Những thay đổi này cũng gây ra một loạt các vấn đề môi trường, chẳng hạn như xu hướng gia tăng tần suất các hiện tượng nắng nóng khắc nghiệt ở đô thị và thảm họa lũ lụt, ô nhiễm không khí gia tăng và những tổn thất liên quan [38] Do đó,

sự biến đổi cảnh quan và mở rộng đô thị làm tăng áp lực lên đất đai xung quanh và

các nguồn tài nguyên khác, đồng thời gây ra những thay đổi về chất lượng cuộc sống, theo hướng tích cực hoặc tiêu cực

1.1.1.2 Khái niệm về không gian xanh đô thị

Không gian xanh đô thị (UGS) là các khu vực xanh trong thành phố, được thiết

kế, bảo tồn và sử dụng cho mục đích giải trí, phục hồi và hỗ trợ cho các sinh hoạt của cộng đồng [76], [36] Là một phần của mạng lưới sinh thái, có lợi cho cả xã hội (giải trí ngoài trời) và bảo tồn đa dạng sinh học; không gian xanh có thể đóng góp vào sức khỏe sinh thái và xã hội bền vững của thành phố [76] Không gian xanh là một tập hợp các hệ sinh thái tự nhiên hoặc bán tự nhiên trong các thành phố với không gian

mở được bao phủ bởi thảm thực vật, chẳng hạn như rừng, đồng cỏ [37] Sự mở rộng của đô thị có thể ảnh hưởng sâu sắc đến cấu trúc, chức năng và động lực của các hệ sinh thái, bao gồm cả sự thay đổi LCLU từ cảnh quan tự nhiên sang nhân tạo LCLU

có thể ảnh hưởng lớn đến tình trạng môi trường sống và việc cung cấp các dịch vụ hệ sinh thái Không gian xanh đô thị mang lại nhiều lợi ích cho cộng đồng, chẳng hạn như giảm thiểu hiệu ứng đảo nhiệt đô thị, tạo không khí trong lành, giúp cải thiện chất lượng cuộc sống, đồng thời cũng giúp cân bằng sinh học và môi trường cho các loài động – thực vật [36] Trong thực tế, các không gian xanh đô thị đã trở thành một

trong những yếu tố quan trong để tạo nên một thành phố thông minh và bền vững

Hiện tại, các chính sách về không gian xanh đã được nhiều thành phố trên thế giới áp dụng để quản lý đô thị Không gian xanh có thể ảnh hưởng đến hình dạng của các thành phố bởi các mảnh đô thị xung quanh có không gian nông nghiệp hoặc khu vực trống, bắt buộc phát triển đất đai từ vùng ven thành phố đến các khu vực ngoại ô hẻo lánh [37], [64] Hiểu được các động lực cảnh quan từ góc độ xã hội là rất quan trọng đối với quy hoạch cảnh quan, đặc biệt là khám phá sự tương tác giữa thiên nhiên-xã hội ở cấp độ đô thị sẽ giúp xây dựng cơ sở hạ tầng xanh đô thị tốt hơn [7]

Vì vậy, việc bố trí hợp lý và khoa học của không gian xanh góp phần cải thiện các

dịch vụ hệ sinh thái đô thị trong môi trường của thành phố, cũng như chống ngập lụt,

không khí trong sạch hơn và không gian giải trí, thư giãn Do đó, quy hoạch không gian xanh đô thị và các quy định về môi trường có thể ngăn ngừa sự mở rộng quá

mức của đô thị

1.1.2 Hướng nghiên cứu về đô thị hóa tới không xanh trên thế giới và tại Việt Nam

1.1.2.1 Cơ sở thực tiễn về xu thế mở rộng đô thị

Biến đổi lớp phủ đất diễn ra như một quá trình tự nhiên, trong khi đó, thay đổi

sử dụng đất xảy ra do các hoạt động của con người [32] Những thay đổi nhanh chóng của LCLU đặc biệt ở các quốc gia đang phát triển thường được đặc trưng bởi sự tràn lan của đô thị, suy thoái đất hoặc việc chuyển đổi đất nông nghiệp sang khu vực xây dựng [21], [78] Đô thị hóa nhanh chóng ảnh hưởng đến việc sử dụng đất trên toàn thế giới trong đó có Việt Nam và tạo ra những thách thức lớn cho các nhà quy hoạch

và hoạch định chính sách trong việc xây dựng các thành phố bền vững hơn

Mở rộng đô thị chủ yếu được thúc đẩy bởi sự mở rộng vô tổ chức, gia tăng nhập

cư, dân số tăng nhanh, nền kinh tế và nguồn tài nguyên Quá trình đô thị hóa thường diễn ra theo theo hướng tỏa tròn xung quanh một thành phố lâu đời hoặc tuyến tính dọc theo các đường cao tốc [77] Sự phát triển phân tán dọc theo đường cao tốc, hoặc xung quanh thành phố và ở vùng nông thôn thường gọi là sự lan rộng [41] Những tác động này của quá trình đô thị hóa có liên quan đến quy mô không gian và mật độ của các khu vực đô thị Tăng trưởng đô thị là nguyên nhân dẫn đến nhiều vấn đề môi trường đô thị như giảm chất lượng không khí, tăng dòng chảy và lũ lụt, nhiệt độ tăng, mất đất nông nghiệp và không gian xanh [41], [67], [45], [5], [4] Đặc biệt đối với các thành phố vừa và nhỏ đang phát triển nhanh chóng ở các nước đang phát triển khi việc

mở rộng đất đô thị vượt quá khả năng quản lý của các thành phố này và ảnh hưởng đến sinh kế ở các khu vực ven đô Đồng thời, đô thị hóa nhanh chóng thường đồng nghĩa với tăng trưởng không theo kế hoạch và lộn xộn, đã đặt ra những thách thức trong việc cung cấp đầy đủ nhà ở và cơ sở hạ tầng như hệ thống giao thông để hỗ trợ

dân số ngày càng tăng trong khi không gian xanh ngày càng giảm [3], [12], [7]

1.1.2.2 Cơ sở thực tiễn ứng dụng viễn thám và học máy trong phân tích đô thị hóa

Công nghệ viễn thám và GIS là những công cụ chính được áp dụng để xác định chính xác đặc điểm của sự thay đổi LCLU [11] Việc theo dõi những thay đổi theo thời gian đòi hỏi sự nhất quán giữa các bản đồ, cả về địa lý và thống kê Ứng dụng

viễn thám và GIS cùng với mô hình LCLU cung cấp thông tin rộng hơn về các hệ thống môi trường và con người cũng như nâng cao kiến thức về những thay đổi trong tương lai mà các thành phố phải đối mặt [13]

Giám sát tăng trưởng đô thị là quá trình xác định và mô tả những thay đổi về lớp phủ/sử dụng đất dựa trên dữ liệu viễn thám đa thời gian Thông thường, việc sử dụng đất và tăng trưởng đô thị trong viễn thám liên quan đến việc phân tích các dải phổ từ cùng một khu vực địa lý tại các thời điểm khác nhau [22] Việc phân tích như vậy nhằm mục đích xác định những thay đổi đã xảy ra trong cùng một khu vực địa lý giữa các mốc thời gian khác nhau.Vệ tinh viễn thám đã được chứng minh là một công

cụ có tiền năng mạnh mẽ để theo dõi sự thay đổi sử dụng đất ở độ phân giải thời gian cao và chi phí thấp hơn so với việc sử dụng các phương pháp truyền thống [49], [13], [14] Dữ liệu viễn thám có phạm vi bao phủ lặp đi lặp lại với dữ liệu được thu thập theo thời gian thực, đảm bảo khả năng phân tích sự thay đổi LCLU của khu vực cần nghiên cứu [60], [48] Do đó, dữ liệu kỹ thuật số dưới dạng ảnh vệ tinh cho phép tính toán chính xác các loại lớp phủ/sử dụng đất khác nhau và giúp lưu trữ dữ liệu không gian cần thiết để theo dõi các nghiên cứu mở rộng đô thị và sử dụng đất

Gần đây, việc áp dụng các thuật toán học máy trên ảnh viễn thám để thành lập bản đồ LCLU đã đạt được kết quả với độ chính xác cao [11], [48], [8] Các kỹ thuật học máy được phân loại thành hai loại: kỹ thuật giám sát và không giám sát Các kỹ thuật phân loại có giám sát bao gồm máy vecto hỗ trợ (SVM) [71], rừng ngẫu nhiên (RF) [40], hàm cơ sở xuyên tâm (RBF) [42], cây quyết định (DT) [51], và logic mờ [66] Trong thập kỷ qua, các phương pháp tiên tiến chẳng hạn như mạng thần kinh nhân tạo (ANN), SVM, RT, RF, cây quyết định và các mô hình khác đã được sử dụng nhiều trong phân loại LCLU [66], [34], [11] Mỗi kỹ thuật học máy có mức độ chính xác khác nhau Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng, ANN, SVM, RT thường cung cấp độ chính xác cao hơn so với các kỹ thuật phân loại truyền thống khác, trong khi SVM

và RT là những kỹ thuật tốt nhất để phân loại LCLU so với các kỹ thuật học máy khác [39], [32]

1.1.3 Các phương pháp nghiên cứu thay đổi sử dụng đất

1.1.3.1 Phương pháp kế thừa số liệu

Thu thập tài liệu liên quan đến bản đồ: bản đồ địa hình, bản đồ hiện trạng sử dụng đất do phòng Tài nguyên môi trường thành phố cung cấp; bản đồ hiện trạng sử

dụng đất, bản đồ quy hoạch, tư liệu ảnh viễn thám Thu thập tài liệu liên quan về thực trạng và công tác quản lý đô thị, bao gồm số liệu báo cáo tổng kết hàng năm của UBND thành phố Hà Nội, và mức độ chi tiết ở cấp thôn, cấp xã; tài liệu niên giám thống kê của thành phố, báo cáo tổng kết hàng năm của những chương trình dự án quy hoạch sử dụng đất đã thực hiện ở địa phương và các văn bản, chính sách pháp luật của Nhà nước, của tỉnh và của huyện liên quan đến khu vực nghiên cứu

1.3.1.2 Phương pháp thu thập số liệu

Các điểm khảo sát ngoài thực địa được lựa chọn và điểu tra sơ bộ khu vực nghiên cứu nhằm đánh giá độ chính xác của phương pháp phân loại ảnh Các vị trí của các điểm thu mẫu được xác định bằng cách sử dụng thiết bị GPS (Global positioning system) để ghi lại tọa độ Thu thập, đo đạc, lấy mẫu, chụp ảnh, giải đoán, mô tả các yếu tố hiện trạng nhằm thu thập nguồn tài liệu, số liệu để xây dựng một hệ thống cơ

sở dữ liệu đầy đủ, chi tiết để hiệu chỉnh và đồng bộ với ảnh vệ tinh Bên cạnh đó, những dữ liệu điều tra đất đai, khảo sát đánh giá đặc điểm tự nhiên, kinh tế, xã hội, môi trường và du lịch ở thành phố Hà Nội có ý nghĩa quan trọng trong việc phân tích, đánh giá thử nghiệm của nghiên cứu

1.1.4 Phương pháp phân loại dựa trên đối tượng

Hiện nay, phân loại dựa trên pixel (pixel-based) và dựa trên đối tượng based) là hai cách tiếp cận thường được sử dụng trong việc trích xuất thông tin lớp phủ sử dụng đất từ ảnh viễn thám Phương pháp pixel-based là kỹ thuật cơ bản để phân loại ảnh viễn thám, đặc biệt là ảnh viễn thá, có độ phân giải không gian thấp hoặc trung bình Trong những năm gần đây, với sự xuất hiện của các ảnh viễn thám

(object-có độ phân giải không gian cao và rất cao, việc phân loại ảnh dựa trên đối tượng ngày càng được phát triển Phân loại dựa trên đối tượng thực hiện với đối tượng bắt nguồn

từ phân đoạn hình ảnh trong khi phân đoạn dựa trên pixel trực tiếp từ những pixel của ảnh Hơn nữa, phân loại dựa trên pixel sử dụng chủ yếu các thuộc tính phổ của đối tượng, trong khi phân loại dựa trên đối tượng không chỉ sử dụng các kênh phổ mà còn cả các thuộc tính không gian, kết cấu và hình dạng của đối tượng Phân loại dựa trên pixel không làm thay đổi các thuộc tính quang phổ của pixel, tuy nhiên rất khó

để sử dụng các thuộc tính bổ sung, điều này có thể dẫn đến sự sai khác lớn sau quá trình phân loại Do vậy, trong nghiên cứu này Tác giả sử dụng phương pháp phân loại dựa trên đối tượng làm phương pháp nghiên cứu của Luận văn

1.1.5 Sơ lược một số công trình nghiên cứu về tác động của đô thị hóa đến không gian xanh

1.1.5.1 Trên thế giới

Trên thế giới đã có nhiều các nghiên cứu về đánh giá tác động của quá trình mở rộng đô thị đến thay đổi diện tích không gian xanh Nefedova và Treivish [15] đã cung cấp một cái nhìn tổng thể về quá trình đô thị hóa khác biệt giữa Liên Xô và hậu

Xô Viết ở Nga Bài viết phân tích những thay đổi về nhân khẩu học trong một số khu

đô thị lớn trong nước trong thế kỷ 20 Ioffe và Nefedov [26] tập trung đặc biệt vào sự thay đổi sử dụng đất ở tỉnh Matxcova bằng cách sử dụng số liệu thống kê được chọn lọc về sản lượng nông nghiệp và dữ liệu sử dụng đất có sẵn từ ủy ban thống kê tỉnh Matxcova Mặc dù hữu ích cho việc tìm hiểu các mô hình sử dụng đất của toàn vùng, nhưng bài báo của họ trình bày rất ít thảo luận về khu vực có tốc độ tăng trưởng cao nhất ở ngoại ô gần đường không gian, hoặc sự hiểu biết về các tác động môi trường

cụ thể đối với rừng Blinnikov và cộng sự [7] trình bày một số ví dụ cụ thể về tác động môi trường mặt đất của vùng ngoại ô gần Matxcova, cũng như thảo luận về một

số đánh giá viễn thám sơ bộ về mất rừng Bài báo này bổ sung cho nghiên cứu của họ bằng cách cung cấp một phân tích chi tiết về tình trạng mất rừng ở bảy huyện xung quanh thành phố Mátxcơva trong khoảng thời gian 10 năm (1991–2001)

Liu và cộng sự đã đề xuất một chỉ số cảnh quan mới, chỉ số mở rộng cảnh quan,

đã được chứng minh là tốt hơn các chỉ số cảnh quan khác trong nghiên cứu định lượng những thay đổi trong mô hình đô thị hóa [29] Nghiên cứu của họ đã định lượng các

mô hình đô thị hóa ở khu vực trung tâm đồng bằng sông Dương Tử của Trung Quốc Vì các thành phố hiện đại là những hệ thống phức tạp và được tổ chức ở nhiều cấp độ khác nhau, thể hiện các mô hình không gian và thời gian độc đáo của riêng chúng, nên các nhà nghiên cứu đã báo cáo việc mở rộng đô thị từ nhiều khía cạnh khác nhau, bao gồm ở các thành phố khác nhau, ở các khu vực bên trong và bên ngoài,

và ở các cấp hành chính khác nhau, điều này cho thấy có những phát hiện rất khác nhau khi nghiên cứu đô thị hóa từ nhiều khía cạnh

Sự mở rộng đô thị dẫn đến sự thay đổi mô hình cảnh quan ban đầu, đề cập đến các đặc điểm cấu trúc không gian của cảnh quan là các đơn vị không gian địa lý bao gồm các hệ sinh thái khác nhau Phát hiện những thay đổi trong chỉ số mô hình cảnh quan thông qua viễn thám có thể phản ánh các đặc điểm của quá trình mở rộng đô

thị Năm 2005, We Ji và cộng sự đã điều tra sự mở rộng đô thị từ các quy mô khác nhau thông qua các chỉ số cảnh quan và nhận thấy được các đặc điểm phát triển của Thành phố Kansas [16] Effat và Shobaky năm 2015 đã sử dụng dữ liệu Landsat để tính toán chỉ số cảnh quan Chỉ số đa dạng của Shannon (SHDI), được bổ sung bởi các dữ liệu khác để phát hiện và định lượng mô hình không gian của Cairo [24] Bosch và cộng sự đã khám phá các mô hình không gian thời gian trong các đô thị của

Thụy Sĩ ở hai phạm vi không gian đặc trưng theo các chỉ số cảnh quan và chế độ tăng trưởng [18] Việc phân tích mô hình cảnh quan đô thị và sự thay đổi không gian-thời gian của nó là một phương tiện hiệu quả để bộc lộ một cách định tính các đặc điểm của sự thay đổi cấu trúc không gian đô thị Ngoài ra, cũng có một số lượng lớn các nghiên cứu sử dụng các mô hình toán học để phân tích định lượng mối quan hệ giữa các kiểu cảnh quan và các chỉ số đô thị hóa

Có thể nhận thấy, các nghiên cứu định tính trước đây đã chứng minh rằng đô thị hóa đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định các mô hình không gian của các khu vực xanh đô thị [72] Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu này chưa khám phá sự không đồng nhất về không gian trong tác động của quá trình đô thị hóa lên các mô

hình không gian này Hơn nữa, do đô thị hóa là một quá trình phức tạp, kéo theo sự thay đổi cả về không gian và thời gian giữa các thành phố khác nhau, các đặc điểm của nó không thể được nắm bắt đầy đủ thông qua phân tích các thay đổi không gian giới hạn trong một khoảng thời gian [58] Ngoài ra còn rất nhiều các nghiên cứu khác

về không gian xanh và đô thị hóa trên thế giới

1.1.5.2 Ở Việt Nam và khu vực nghiên cứu

Hiện nay, những nghiên cứu về biến động sử dụng đất đô thị dưới tác động của

đô thị hóa phần lớn tập trung vào tiếp cận biến động theo thời gian, rất ít các nghiên cứu phân tích biến động sử dụng đất theo không gian dưới góc độ địa lý Ở Việt Nam, nhiều nghiên cứu đã áp dụng các kỹ thuật tiên tiến như hệ thống thông tin địa lý (GIS)

và viễn thám để xây dựng các chính sách phát triển đô thị trong tương lai Ngoài ra, các kỹ thuật này có thể sử dụng các phương pháp định lượng và định tính để xác định nguyên nhân, tác động và xu hướng hiện tại và tương lai của các mô hình tăng trưởng

đô thị Một số nghiên cứu ở Việt Nam đã xác nhận ảnh vệ tinh Landsat sử dụng để giải đoán có thể khả thi cao và hiệu quả cho đánh giá biến động lớp phủ tại các địa phương Tuy nhiên, các nghiên cứu này cũng chỉ chỉ ra khó khăn khi sử dụng ảnh Landsat với độ phân giải trung bình 30 × 30m Gần đây báo cáo của Phạm Hữu Ty

và công sự (2021) đã đánh giá biến động lớp phủ mặt đất tại huyện Lệ Thuỷ, tỉnh Quảng Bình giai đoạn 2010–2020 sử dụng dữ liệu viễn thám [15] Kết quả nghiên cứu cho thấy việc sử dụng dữ liệu viễn thám và GIS cho kết quả giải đoán và phân loại với độ chính xác khá cao cho các năm nghiên cứu với hệ số Kappa từ 0,71 đến 0,89 Nghiên cứu này cũng chỉ ra lớp phủ mặt đất của loại đất phi nông nghiệp tăng lên, trong khi lớp phủ đất nông nghiệp giảm xuống trong giai đoạn 2010–2020

Trong nghiên cứu của Nguyễn Huy Anh và Đinh Thanh Kiên (2012) đã sử dụng phương pháp phân loại kết hợp với dữ liệu ảnh Landsat TM độ phân giải 30m, và các mẫu dữ liệu thực địa để phân loại ra 13 loại lớp phủ với độ chính xác cao [16] Một nghiên cứu khác của Nguyễn Ngọc Phi (2009) đã sử dụng kết hợp nhiều loại ảnh viễn thám như Landsat (1992, 2000) và SPOT (2005) với độ chính xác cao, chỉ số Kappa gần bằng 0.9 đối với ảnh SPOT và xấp xỉ 0.7 đối với ảnh Landsat [6] Ngoài ra, dữ liệu kinh tế xã hội và không gian đã được tích hợp để phân tích các mô hình thay đổi

sử dụng đất phức tạp Thay đổi lớp phủ đất là nhân tố quan trong dẫn tới suy giảm không gian xanh, huỷ hoại môi trường sống làm phá vỡ môi trường sống liên tục thành những mảnh nhỏ hơn, ít kết nối và biệt lập hơn được ngăn cách bởi ma trận chuyển đổi liên quan đến các chính sách sử dụng đất và xây dựng cơ sở hạ tầng giao thông hiện đại [66] Tuy nhiên, chưa có nhiều nghiên cứu tích hợp phương pháp trắc lượng hình thái, công nghệ viễn thám và GIS để phát hiện sự biến động và phân mảnh mẫu dạng cảnh quan

Ở Hà Nội, nhiều nghiên cứu về lớp phủ mặt đất và biến động đất đô thị cũng đã được thực hiện và bước đầu mang lại những kết quả tốt Tuy nhiên, rất ít nghiên cứu

về phương pháp chiết xuất thông tin, môi trường cảnh quan thiên nhiên mà chỉ tập trung vào trình bày kết quả, thường là dưới dạng bản đồ Sự tích hợp các yếu tố tự nhiên, kinh tế-xã hội và số liệu độ đo cảnh quan trên nền tảng phân tích không gian GIS, cũng như sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh đa thời gian với độ phân giải cao trong phân tích mở rộng không gian đô thị tác động tới không gian xanh còn chưa đầy đủ

1.2 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ỨNG DỤNG VIỄN THÁM VÀ HỌC MÁY TRONG NGHIÊN CỨU QUÁ TRÌNH ĐÔ THỊ HÓA

1.2.1 Xử lý dữ liệu viễn thám ứng dụng trong phân tích thay đổi LCLU

Các đặc trưng cơ bản của ảnh SPOT trong nghiên cứu: Vệ tinh SPOT (Systeme

Pour l’Observation de la Terre) được cơ quan hàng không Pháp phóng lên quỹ đạo

năm 1986 Sau đó vào các năm 1990, 1993, 1998, 2002, 2013, và 2014 các vệ tinh SPOT 2, 3, 4, 5, 6, 7 đã lần lượt được triển khai hoạt động Đây là loại vệ tinh đầu tiên sử dụng kỹ thuật quét dọc tuyến chụp với hệ thống quét điện tử có khả năng tạo

ra ảnh lập thể dựa trên nguyên lý thám sát nghiêng Bộ cảm biến HRV (High Resolution Visible) được chế tạo cho vệ tinh SPOT là máy quét điện tử CCD Tuy nhiên HRV có thể thay đổi góc quan sát bằng cách sử dụng một gương định hướng

và gương này cho phép quan sát nghiêng 27o

nên có thể thu được ảnh lập thể Vệ tinh SPOT được thiết kế, vận hành và khai thác với mục đích thương mại nhằm cung cấp

dữ liệu giám sát tài nguyên và môi trường Ảnh SPOT được cung cấp ở hai dạng khác nhau là ảnh toàn sắc có độ phân giải không gian cao hơn so với ảnh đa phổ Cải tiến được thực hiện với bộ cảm biến có tên gọi là HRVIR (High Resolution Visible and

Middle Infrared) để thu nhận vùng phổ hồng ngoại Vệ tinh SPOT 5 được trang bị công cụ lập thể mới với một kênh toàn sắc và bốn kênh đa phổ Ảnh vệ tinh SPOT 6

và SPOT 7 với độ phân giải cao, lần lượt là 1.5m đối với ảnh toàn sắc và 6m đối với ảnh đa phổ cho phép giám sát với mức độ chi tiết cao, làm tăng hiệu quả cung cấp thông tin từ dữ liệu viễn thám Đặc trưng chính của quỹ đạo và vệ tinh được mô tả

trong Bảng 1.1 [10]:

Bảng 1.1 Đặc trưng chính của quỹ đạo và vệ tinh SPOT

Năm phóng vào quỹ đạo

Ứng dụng ảnh vệ tinh viễn thám trong phân tích thay đổi LCLU: Sử dụng đất

ảnh hưởng lớn đến lớp phủ/sử dụng đất và những thay đổi trong lớp phủ ảnh hưởng đến việc sử dụng đất Những thay đổi về độ che phủ mặt đất do sử dụng đất không nhất nhiết hàm ý sự thoái hóa của đất Có nhiều nguyên nhân dẫn tới sự suy giảm này, trong đó chủ yếu là do hoạt động kinh tế-xã hội, ảnh hưởng đến đa dạng sinh

học, ngân sách nhà nước và bức xạ, phát thải khí và các quá trình kết hợp gây ra các tác động đến khí hậu và sinh quyển [32], [45], [68] Việc phát hiện thay đổi LCLU đất là rất cần thiết để hiểu rõ hơn về động thái cảnh quan trong một khoảng thời gian Thay đổi LCLU là một quá trình lan rộng, và tăng tốc, chủ yếu được thúc đẩy bởi các hiện tượng tự nhiên và các hoạt động của con người, từ đó dẫn đến những thay đổi

có thể tác động đến hệ sinh thái tự nhiên Hiểu được các mô hình cảnh quan, những thay đổi và tương tác giữa các hoạt động của con người và hiện tượng tự nhiên là điều kiện cần thiết để cải thiện quyết định và quản lý đất đai phù hợp Ngày nay, dữ liệu

vệ tinh đã được áp dụng cho các nghiên cứu phát hiện sự thay đổi LCLU

Công nghệ viễn thám là một phần của công nghệ vũ trụ, tuy mới phát triển nhưng đã nhanh chóng được áp dụng trong nhiều lĩnh vực và được phổ biến rộng rãi

ở các nước phát triển Ứng dụng dữ liệu viễn thám giúp nghiên cứu những thay đổi của LCLU, khắc phục được những hạn chế do tốn kém, tốn thời gian, công sức, và khó tiếp cận của các phương pháp nghiên cứu truyền thống dựa trên kết quả điều tra, thăm dò thực địa [10], [11] Khả năng ứng dụng công nghệ viễn thám ngày càng được nâng cao, và đặc biệt quan trọng đối với mọi quốc gia, trong đó có Việt Nam Viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) là những công cụ mạnh mẽ để lấy thông tin chính xác và kịp thời về sự phân bố không gian của thay đổi sử dụng đất trên các khu vực rộng lớn GIS cung cấp một môi trường linh hoạt để thu thập, lưu trữ, hiển thị và phân tích dữ liệu số cần thiết để phát hiện thay đổi Ảnh viễn thám là tài nguyên dữ liệu quan trọng nhất của GIS, kết hợp viễn thám và GIS cung cấp nền tảng phù hợp cho việc phân tích, cập nhật và truy xuất dữ liệu Sự ra đời của hình ảnh vệ tinh có độ phân giải cao như SPOT, Worldview… và các công nghệ GIS và xử lý hình ảnh tiên tiến hơn, đã dẫn đến việc chuyển sang giám sát và lập mô hình phát hiện thay đổi LCLU được nhất quán hơn [7]

1.2.2 Các chỉ số độ đo cảnh quan

Những thay đổi về lớp phủ thường thể hiện mức độ phức tạp cao về không gian

và thời gian, và việc kiểm tra quỹ đạo thay đổi lớp phủ đất có thể được sử dụng để nắm bắt sự phức tạp này Trong cảnh quan không gian xanh, cùng một diện tích che phủ có thể thể hiện sự sắp xếp không gian khác nhau và các mô hình không gian xanh ảnh hưởng đến mô hình không gian của các thành phần của lớp phủ Phân tích phân mảnh đã được sử dụng để nghiên cứu các cấu trúc phức tạp trong nhiều năm qua, và

đã có nhiều phân tích sử dụng độ đo cảnh quan để hiểu các vấn đề cảnh quan, chẳng hạn như phát triển đô thị và quản lý rừng [22]

Phân mảnh sinh cảnh là sự chia nhỏ môi trường sống liên tục thành nhiều mảnh [22] Các mảnh môi trường sống nhỏ hơn có thể dẫn đến sự suy giảm, chẳng hạn như tài nguyên trong các vùng hạn chế hơn Ngoài ra, sự chia nhỏ sinh cảnh còn làm tăng

sự cô lập của các khu vực sinh cảnh còn lại Nhiều thước đo cảnh quan đã được phát triển từ các bản đồ lớp phủ/sử dụng đất được tạo ra dữ liệu viễn thám để hiểu rõ hơn

về sự sắp xếp không gian giữa các lớp phủ khác nhau [22], [28], [59], [65] Các sắp xếp không gian này được thể hiện dưới dạng các chỉ số độ đo cảnh quan hoặc số liệu

mô hình mang lại tiềm năng lớn để hiểu các liên kết giữa các mô hình, chức năng và quy trình sinh thái cũng như giám sát mô hình cảnh quan, quá trình chuyển đổi và thay đổi, hoặc như các biến cho các mô hình hỗ trợ lập kế hoạch và đánh giá môi trường Tuy nhiên, việc lựa chọn các chỉ số cảnh quan không phù hợp và sai sót về khái niệm trong phân tích mô hình cảnh quan đôi khi gây thiếu chính xác

Mặc dù nhiều chỉ số độ đo cảnh quan đã được sử dụng cho các ứng dụng khác nhau, nhưng không tồn tại định nghĩa tiêu chuẩn về thước đo mẫu cũng như quy trình chuẩn hóa cho việc lựa chọn phù hợp cho các ứng dụng cụ thể [33] Trong nhiều trường hợp, số liệu cảnh quan không được đánh giá kỹ lưỡng đối với các đặc điểm của dữ liệu viễn thám, chẳng hạn liên quan đến sự thay đổ độ phân giải không gian

và thời gian, số lớp che phủ đất, kỹ thuật đo lường và mối tương quan giữa chúng, hoặc quy mô không gian Mặc dù có nhiều nghiên cứu về việc lựa chọn các chỉ số độ

đo cảnh quan để phân tích thay đổi, nhưng các chỉ số đáp ứng các tiêu chí này trong một trường hợp nhất định là không rõ ràng Cũng không có một đánh giá tiêu chuẩn nào có thể được sử dụng để kiểm tra chất lượng của một số liệu cụ thể Theo đó, nghiên cứu này đã lựa chọn 6 chỉ số độ cảnh quan điển hình từ 6 nhóm chỉ số cảnh quan (nhóm diện tích-cạnh, hình dạng, diện tích lõi, tương phản, tổng hợp và đa dạng) [29] từ quá trình tổng quan tài liệu

1.2.3 Mối quan hệ giữa đô thị hóa và không gian xanh đô thị

Ngày càng nhiều quốc gia và khu vực cho rằng mặc dù quá trình đô thị hoá nhanh chóng có ý nghĩa to lớn trong việc thúc đẩy phát triển kinh tế và cải thiện cơ cấu công nghiệp, nhưng không thể phủ nhận rằng nó đang huỷ hoại môi trường tự nhiên và kéo theo hàng loạt vấn đề như khí hậu cực đoan, mất đất canh tác, hiệu ứng

nhà kính, suy giảm chất lượng nước, và mất cân bằng tài nguyên xanh Những thay đổi về sử dụng đất và lớp phủ đang diễn ra trên toàn cầu với tốc độ ngày càng tăng, ảnh hưởng đến hầu hết các quần xã sinh vật trên toàn cầu Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng các khu vực có không gian xanh, đặc biệt lại các khu rừng trong vài thập kỷ qua

có tốc độ suy giảm đáng báo động [22], [62] Những mất mát này có tác động sâu sắc đến đa dạng sinh học, lưu trữ cacbon toàn cầu, những thay đổi khí hậu hiện tại và tương lại, tất cả đều có tác động đáng kể đến khả năng hồi phục của các hệ thống sinh thái [31] Như vậy, có thể khẳng định quá trình suy giảm không gian xanh và mô hình phát triển đô thị là chìa khóa trong hệ sinh thái quan trọng này

Đô thị hóa và không gian xanh đô thị có mối quan hệ chặt chẽ với nhau [22]

Đô thị hóa dẫn đến sự mở rộng đô thị, khiến mật độ xây dựng tăng cao và không gian xanh đô thị bị thu hẹp Sự thiếu hụt không gian xanh đô thị góp phần tạo nên một số vấn đề như ô nhiễm, đảo nhiệt đô thị, thiếu không khí trong lành, cảm giác căng thẳng

và mệt mỏi trong khu đô thị Trong khi đó, không gian xanh đô thị đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu tác động tiêu cực của đô thị hóa đến môi trường và sức khỏe con người Không gian xanh đô thị có thể làm giảm hiện tượng đảo nhiệt đô thị, giảm lượng khí thải và làm điều hòa khí hậu Hơn nữa, không gian xanh cung cấp không gian cho người dân thư giãn, giảm căng thẳng và cải thiện sức khỏe tinh thần

Do đó, để ngăn chặn những thay đổi không đáng có trong các hệ thống bị xáo trộn, cần phải nghiên cứu động lực học của hệ sinh thái một cách toàn diện, bắt đầu với

mô hình và sự hình thành của lớp phủ thực vật

1.3 QUAN ĐIỂM VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1.3.1 Quan điểm nghiên cứu

1.3.1.1 Quan điểm liên ngành

Luận văn sử dụng cách tiếp cận liên ngành trong quá trình phát triển kinh tế -

xã hội và tiếp cận không gian để lựa chọn dữ liệu, lựa chọn các phương pháp, thuật toán và mô hình xử lý dữ liệu Với cách tiếp cận này, thông tin về các đối tượng chiết xuất từ dữ liệu ảnh viễn thám sẽ được tích hợp với các thông tin GIS (bản đồ sử dụng đất, số liệu kinh tế-xã hội, số liệu điều tra mặt đất ) trên hệ quy chiếu, hệ tọa độ VN2000 và chuẩn hóa ở tỷ lệ thích hợp cho khu vực nghiên cứu

1.3.1.2 Quan điểm hệ thống và tổng hợp lãnh thổ

Quan điểm hệ thống và tổng hợp lãnh thổ trong khoa học địa lý là một hệ thống các hợp phần có mối quan hệ, liên hệ chặt chẽ qua lại với nhau tạo thành một hệ thống phân vị nhất định Các khu vực không gian xanh được coi là một hệ thống tự nhiên - kinh tế - xã hội Việc tác động hay phân tích, đánh giá một hợp phần luôn đòi hỏi có

sự liên hệ và tính toán tới những hợp phần còn lại Do đó dưới góc độ tổ chức lãnh thổ, quan điểm hệ thống trong nghiên cứu mở rộng đô thị trong một hệ thống có chiều cạnh không gian trong đó có các yếu tố liên quan mà Tác giả sẽ phân tích trong luận văn

1.3.1.4 Quan điểm phát triển bền vững

Phân tích quá trình đô thị hóa tác động tới không gian xanh liên quan đến phát triển bền vững được xem ở khía cạnh như mối quan hệ các chức năng của đô thị với cộng đồng, và mối quan hệ với các yếu tố môi trường, xã hội và kinh tế Những mối quan hệ trên là rất rộng và đa dạng trong từng ngữ cảnh cụ thể Với thành phố Hà Nội việc nhận dạng các khía cạnh liên quan đến phát triển bền vững sẽ góp phần đưa ra những phân tích, chiến lược đúng đắn với công tác quy hoạch phát triển đô thị Thành phố Hà Nội có hệ thống không gian xanh rất đa dạng và phong phú Đây là điều kiện thuận lợi để thành phố Hà Nội trở thành đô thị phát triển bền vững

1.3.2 Phương pháp và quy trình nghiên cứu

1.3.2.1 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp thu thập, xử lý và phân tích tài liệu: Đây là bước quan trọng đầu

tiên, có ý nghĩa quyết định đến việc lựa chọn nội dung nghiên cứu và xuyên suốt trong quá trình nghiên cứu Trong luận văn, Tác giả sử dụng nhiều dữ liệu chuyên đề

có định dạng, cấu trúc khác nhau như đã trình bày ở phần Mở đầu Để có thể phân tích được mối quan hệ giữa các đối tượng nghiên cứu, việc không gian hóa các lớp thông tin chuyên đề đã được thực hiện Dưới sự hỗ trợ của công nghệ thông tin và quá trình điều tra ở thực địa, phương pháp thu thập, xử lý và phân tích tài liệu được

sử dụng ở tất cả các khâu trong Luận văn Là một phương pháp cơ bản, nền tảng cho các phương pháp nghiên cứu khác, phương pháp thu thập, xử lý và phân tích tài liệu

đã trở thành phương pháp nghiên cứu chính, hỗ trợ Tác giả trong quá trình nghiên cứu và thực hiện Luận văn

Phương pháp khảo sát thực địa: Phương pháp điều tra khảo sát thực địa là

phương pháp truyền thống của khoa học địa lý, giúp cho việc đối chiếu thu thập thông tin mới, kiểm tra kết quả nghiên cứu, khẳng định các nhân tố chủ đạo ảnh hưởng đến

quy luật phân bố và phát triển của các đối tượng, hiện tượng nghiên cứu Để thực hiện nghiên cứu này, công tác nghiên cứu khảo sát thực địa được thực hiện với tổng cộng

297 điểm mẫu; tại các ban, ngành chuyên môn của các huyện, các sở có liên quan để thu thập tài liệu, số liệu thống kê, phương án quy hoạch và các định hướng phát triển của thành phố nhằm kiểm chứng kết quả phân loại và bổ sung các thông tin về đặc điểm tự nhiên, kinh tế - xã hội Các điểm khảo sát thực địa được chuẩn hóa đưa về cùng hệ tọa độ với cơ sở dữ liệu trong GIS của luận văn, với các thông tin khảo sát thu thập được nhập vào các trường thuộc tính của từng điểm khảo sát, nhưng thông tin này được lựa chọn để làm mẫu đào tạo (training), mẫu kiểm chứng (validation) và đánh giá độ chính xác của kết quả phân loại từ ảnh viễn thám

Phương pháp viễn thám: Phương pháp viễn thám được sử dụng để thu thập các

thông tin về lớp phủ/sử dụng đất thông qua các giá trị đo được trên ảnh viễn thám đa phổ với độ phân giải không gian cao Sử dụng các hình ảnh vệ tinh có thể cung cấp thông tin rõ ràng về sự thay đổi của LCLU, phát hiện và phân loại các loại lớp phủ khác nhau như đất canh tác, rừng, mặt nước, khu vực đô thị Trong luận văn sử dụng các kênh ảnh của ảnh quang học SPOT và sử dụng phương pháp phân loại có giám sát để phân loại 05 đối tượng trên địa bàn Hà Nội

Phương pháp bản đồ và phân tích không gian trong môi trường GIS: Đây là

một trong những phương pháp hiện đại, cơ bản của các khoa học về Trái Đất Trong

đó, phương pháp bản đồ được sử dụng từ việc nghiên cứu, nắm bắt khái quát và nhanh chóng khu vực nghiên cứu, vạch ra các tuyến, điểm khảo sát đặc trưng Phương pháp phân tích không gian trong môi trường GIS được sử dụng trong luận văn để phân tích, quản lý và tích hợp dữ liệu, đồng thời việc phân tích không gian được thực hiện tính toán dựa trên các lớp dữ liệu chiết xuất từ dữ liệu viễn thám, các lớp thông tin về điều kiện tự nhiên, các dữ liệu nền địa lý và các số liệu thống kê kinh tế - xã hội đã được bản đồ hóa và chuyển đổi sang định dạng raster hóa để đánh giá các thay đổi về không

gian và thời gian của đối tượng cần phân tích

1.3.2.2 Quy trình nghiên cứu

Trên cơ sở tiến hành thu thập dữ liệu, tài liệu bao gồm các ảnh viễn thám, bản

đồ, các số liệu điều tra và các văn kiện liên quan trên địa bàn nghiên cứu Các loại

dữ liệu, tài liệu được sắp xếp, lựa chọn, đánh giá và đề xuất mức độ sử dụng Trên

cơ sở những tài liệu tổng quan và mục tiêu nghiên cứu, Tác giả đã xây dựng được

khung lý thuyết và phương pháp nghiên cứu của luận văn (Hình 1.1)

CHƯƠNG 2 ỨNG DỤNG CỦA VIỄN THÁM VÀ MÔ HÌNH HỌC MÁY

TRONG PHÂN TÍCH QUÁ TRÌNH ĐÔ THỊ HÓA

Các đặc điểm về điều kiện tự nhiên và kinh tế - xã hội đã tạo ra thế mạnh cũng như những thách thức trong phát triển đô thị tại khu vực nghiên cứu Sự đa dạng về địa hình, đất đai, đặc điểm khí hậu, hệ thống thủy văn… Trong chương 2, Tác giả thực hiện đưa ra phương pháp phân tích quá trình mở rộng đô thị dựa trên dữ liệu ảnh

vệ tinh và lựa chọn mô hình tính toán tối ưu Do đó, phân tích các hợp phần tự nhiên, kinh tế - xã hội là rất cần thiết

2.1 PHÂN TÍCH ĐẶC ĐIỂM ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN VÀ KINH TẾ-XÃ HỘI 2.1.1 Điều kiện tự nhiên

2.1.1.1 Vị trí địa lý

Thành phố Hà Nội nằm giữa đồng bằng sông Hồng trù phú, nơi đây đã sớm trở thành một trung tâm chính trị, kinh tế và văn hóa ngay từ những buổi đầu của lịch sử Việt Nam Hà Nội hiện nay có vị trí từ 20°53' đến 21°23' vĩ độ Bắc và 105°44' đến 106°02' kinh độ Đông, tiếp giáp với các tỉnh Thái Nguyên - Vĩnh Phúc ở phía Bắc;

Hà Nam - Hòa Bình ở phía Nam; Bắc Giang- Bắc Ninh - Hưng Yên ở phía Đông và Hòa Bình- Phú Thọ ở phía Tây (Hình 2.1)

2.1.1.2 Đặc điểm địa hình

Hà Nội là một thành phố có địa hình đa dạng với núi, đồi, và đồng bằng Khu vực này có địa hình thấp dần từ Bắc xuống Nam, và từ Tây sang Đông, trong đó đồng bằng chiếm tới 3/4 diện tích tự nhiên của thành phố Độ cao trung bình của khu vực

là từ 5 đến 20m so với mặt nước biển, với các đồi núi cao đều tập trung ở phía Bắc

và Tây Các đỉnh cao nhất tại khu vực nghiên cứu là Ba Vì (1.281m); Gia Dê (707m); Chân Chim (462m); Thanh Lanh (427m) và Thiên Trù (378m) Gần khu vực nội thành có một số gò đồi thấp, như gò Đống Đa, và núi Nùng Khu vực nội thành và

các vùng lân cận là vùng trũng thấp trên nền đất yếu, mực nước sông Hồng trong mùa

lũ cao hơn mặt bằng Thành phố trung bình 4–5m Hà Nội có nhiều hồ và đầm thuận lợi cho phát triển thủy sản và du lịch Tuy nhiên, do địa hình thấp trũng nên việc tiêu thoát nước nhanh chóng gặp khó khăn, dẫn đến tình trạng ngập úng cục bộ thường xuyên vào mùa mưa Khu vực đồi núi thấp và trung bình ở phía Bắc Hà Nội có điều kiện thuận lợi cho xây dựng, phát triển công nghiệp, lâm nghiệp và tổ chức nhiều loại hình du lịch

2.1.1.3 Đặc điểm khí hậu và hệ thống thủy văn

Khí hậu Hà Nội đặc trưng cho vùng Bắc Bộ với đặc điểm của khí hậu cận nhiệt đới ẩm Thành phố Hà Nội nằm ở phía Bắc của khu vực nhiệt đới, nên nhận được lượng bức xạ mặt trời quanh năm khá dồi dào, khoảng 120 kcal/cm2 và nhiệt độ trung bình năm 24,9°C Hà Nội có độ ẩm khá lớn trung bình 80–82% và lượng mưa trung bình năm trên 1700 mm/năm (khoảng 114 ngày mưa/năm) Một đặc điểm nổi bật của khí hậu Hà Nội là được chia thành bốn mùa rõ rệt trong năm: xuân, hạ, thu, đông Mùa xuân bắt đầu vào tháng Hai (hay tháng giêng âm lịch) kéo dài đến tháng Tư Mùa hạ bắt đầu từ tháng Năm đến tháng Tám, kèm theo nắng nóng nhưng mưa nhiều Mùa thu bắt đầu từ tháng Tám đến tháng Mười, với trời dịu mát và mùa đông bắt đầu

từ tháng Mười Một đến tháng Giêng năm sau, tiết trời giá rét, khô hanh Tuy nhiên, ranh giới phân chia bốn mùa chỉ mang tính chất tương đối, vì có những năm lạnh sớm, có năm rét muộn, có năm nắng nóng kéo dài với nhiệt độ lên tới 40°C, và có năm nhiệt độ xuống thấp dưới 5°C

Sông Hồng là con sông chính của thành phố, bắt đầu chảy vào từ huyện Ba Vì

và chảy ra khỏi thành phố ở huyện Phú Xuyên tiếp giáp tỉnh Hưng Yên Đoạn sông Hồng chảy qua Hà Nội dài 163 km, chiếm khoảng một phần ba chiều dài của con

sông này trên lãnh thổ Việt Nam Hiện nay, trên địa bàn Hà Nội có bảy con sông chảy qua bao gồm: sông Hồng, sông Đuống, sông Đà, sông Nhuệ, sông Cầu, sông Đáy, và sông Cà Lồ Các con sông nhỏ chảy trong khu vực nội thành như sông Tô Lịch, sông Kim Ngưu… là những đường tiêu thoát nước thải của Hà Nội Trong quá khứ, Hà Nội có trên 100 hồ lớn nhỏ, phần lớn là đầm hồ tự nhiên, là vết tích còn lại của các dòng sông cổ Ở khu vực nội thành, hồ Tây là hồ lớn nhất với diện tích khoảng 500

ha, đóng vai trò quan trọng trong cảnh quan đô thị Các hồ nổi tiếng khác như hồ Gươm, Quảng Bạ, Trúc Bạch, Bảy Mẫu, Thiền Quang, Linh Đàm, Yên Sở, và Đồng

Mô Tuy nhiên, do quá trình đô thị hóa mạnh mẽ từ năm 1986 đến nay, hầu hết các sông hồ Hà Nội đều rơi vào tình trạng ô nhiễm nghiêm trọng như sông Tô Lịch, sông Kim Ngưu

2.1.2 Điều kiện kinh tế - xã hội

2.1.2.1 Một số đặc trưng về dân cư tại khu vực nghiên cứu

Theo kết quả Tổng điều tra năm 2019, tổng dân số Hà Nội là 8.053.663 người, trong đó dân số nam chiếm 49,6% và dân số nữ chiếm 50,4% Hà Nội là thành phố đông dân thứ hai của cả nước, sau thành phố Hồ Chí Minh (8.993.082 người) Tỷ lệ dân số khu vực nông thôn hiện nay vẫn chiếm tỷ trọng cao, chiếm 50,8%, và khu vực thành thị chiếm 49,2% Trong giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2019, dân số bình quân hàng năm của Hà Nội tăng 2,22%/năm, cao hơn mức tăng trung bình của cả nước (1,14%/năm) và cao thứ hai trong vùng Đồng bằng sông Hồng, chỉ sau Bắc Ninh (2,9%/năm) Trong thời gian qua, quá trình đô thị hóa đang diễn ra mạnh mẽ ở thành phố Hà Nội, được thể hiện qua tỷ lệ dân số khu vực thành thị tăng nhanh: từ 36,8% năm 1999 lên 41% năm 2009 và 49,2% năm 2019 Mật độ dân số tại Hà Nội là 2.398 người/km2, xếp thứ hai trong 63 tỉnh, thành phố, gấp 8,2 lần so với mật độ dân số cả nước Tuy mật độ dân số cao nhưng phân bố không đều, khu vực thành thị có mật độ dân số lên tới 9.343 người/km2, cao gấp 6,7 lần so với khu vực nông thôn là 1.394 người/km2 Nhìn chung, quá trình đô thị hóa đang diễn ra nhanh và rộng khắp tại nhiều địa phương đã ảnh hưởng đến quá trình phát triển kinh tế, dân số và việc làm tại khu vực

2.1.2.2 Đặc điểm của quá trình đô thị hóa ở thành phố Hà Nội

Hiện nay, Hà Nội là thành phố trực thuộc trung ương có diện tích lớn nhất, đồng thời cũng là thành phố đông dân thứ hai Việt Nam Diện tích đất tự nhiên của thành

phố Hà Nội hiện nay đa lên tới trên 300 nghìn ha (tăng lên gấp 3,6 lần so với trước thời kỳ Đổi mới) Dân số Hà Nội gia tăng lên với tốc độ cao, năm 1990 dân số khu vực chỉ khoảng 2 triệu người, đến năm 2000 tăng khoảng 2,67 triệu người, đến năm

2009 đã đạt tới 6,5 triệu dân, và hiện tại dân số hơn 8 triệu người Sau thời kỳ Đổi mới, dân số Hà Nội đã tăng lên khoảng 6 triệu người Trong khi mức độ và tốc độ đô thị hóa trên phạm vi toàn quốc ở Việt Nam chậm hơn so với các nước khác trên thế

giới và trong khu vực thì tốc độ đô thị hóa của thành phố Hà Nội tăng nhanh và tương đương với tỷ lệ đô thị hóa ở các thành phố của các nước phát triển trong khu vực Châu Á

Sự phát triển của nền kinh tế đã dẫn tới sự gia tăng đáng kể số lượng các đối tượng sử dụng đất, và tình trạng sử dụng đất trở nên phức tạp hơn Hà Nội có vị trí địa lý thuận lợi và đặc biệt là Thủ đô của cả nước nên sự phức tạp của các loại đất cũng làm ảnh hưởng tới nhu cầu sử dụng đất để thực hiện các dự án phát triển kinh tế

xã hội Sự gia tăng diện tích đất nông nghiệp trong năm 2020 cao hơn nhiều so với năm 2000 là do Hà Nội sáp nhập thêm một số xã huyện mới (Bảng 2.1)

Bảng 2.1 Kết quả kiểm kê đất đai trên địa bàn thành phố Hà Nội

Hiện nay, Hà Nội đang thực hiện định hướng quy hoạch dựa trên Bản đồ Quy hoạch Hà Nội đến 2030 và tầm nhìn đến 2050 Theo dự kiến, quy hoạch xây dựng chung thành phố Hà Nội sẽ tạo ra một khu vực phát triển năng động và đứng đầu về chất lượng đô thị, môi trường đầu tư, an ninh quốc phòng Thành phố sẽ trở thành trung tâm kinh tế, chính trị, văn hóa, giáo dục, giáo dục quốc tế, và khoa học công nghệ Theo quy hoạch chung thành phố Hà Nội 2030 và tầm nhìn 2050, thành phố

Hà Nội sẽ có một diện mạo mới với nhiều công trình xây dựng phát triển bao gồm thành phố cốt lõi và nhiều thành phố vệ tinh Do đó, sự gia tăng dân số đang thúc đẩy quá trình đô thị hóa nhanh chóng, dẫn đến sự chuyển dịch sử dụng đất, từ đất nông nghiệp, không gian xanh sang đất đô thị

2.2 ỨNG DỤNG VIỄN THÁM VÀ HỌC MÁY TRONG PHÂN LOẠI MẪU DẠNG LỚP PHỦ/SỬ DỤNG ĐẤT

2.2.1 Thu thập dữ liệu thực địa và ảnh viễn thám

2.2.1.1 Thu thập dữ liệu thực địa

Khảo sát thực địa là một trong những phương pháp quan trọng trong nghiên cứu khoa học, đặc biệt là trong các nghiên cứu về tài nguyên và môi trường nhằm mục đích bổ sung và hiệu chỉnh các thông tin từ số liệu thu thập được Bên cạnh đó, việc

sử dụng phương pháp này tạo nên cơ sở để kiểm nghiệm giữa thực tế và các thông tin được xử lý từ ảnh vệ tinh Ngoài ra, việc khảo sát thực địa cũng góp phần đánh giá khách quan điều kiện kinh tế xã hội, môi trường tự nhiên của khu vực nghiên cứu, từ

đó phần nào giúp Tác giả có thể giải thích rõ hơn các kết quả phân tích từ ảnh vệ tinh

Hình 2.2 Vị trí các mẫu khảo sát thực địa khu vực thành phố Hà Nội

Trong quá trình thực hiện luận văn, việc khảo sát thực địa được thực hiện từ tháng 10/2021 – 02/2023, với tổng cộng 297 điểm khảo sát (Hình 2.2), được chia

thành 05 loại thực phủ khác nhau là khu vực đất xây dựng, mặt nước, không gian xanh, đất nông nghiệp, và đất rừng

2.2.1.2 Thu thập dữ liệu ảnh viễn thám

Dữ liệu ảnh vệ tinh quang học SPOT 3, SPOT 5, SPOT 6, và SPOT 7 được thu thập theo chu kỳ 10 năm với các năm 1995, 2005, 2015, và năm 2023 Các ảnh SPOT

sử dụng trong nghiên cứu được thể hiện trong Bảng 2.2 Ảnh vệ tinh đã được hiệu chỉnh dựa vào các đặc điểm khống chế trên thực địa được thu thập bằng GPS và mô hình số độ cao (DEM) Các ảnh SPOT khu vực thành phố Hà Nội được nắn chỉnh địa

lý về tọa độ VN2000 Zone 48/WGS-84 để đồng bộ về mặt tọa độ với nhau

Bảng 2.2 Các loại ảnh vệ tinh SPOT được sử dụng trong nghiên cứu

chuẩn hóa M-S (mean-standard deviation) [5]

2.2.2 Phương pháp xử lý dữ liệu ảnh vệ tinh trong phân loại lớp phủ

Độ chính xác của dữ liệu ảnh vệ tinh bị ảnh hưởng bởi 2 yếu tố chính: ảnh hưởng hình học và bức xạ Do vậy trước khi đưa ảnh vào sử dụng cần phải hiệu chỉnh các ảnh hưởng này Vì vậy, các bước xử lý ảnh vệ tinh SPOT bao gồm các bước xử lý chính sau (Hình 2.3)

Hiệu chỉnh khí quyển: Có nhiều hiệu ứng khí quyển khác nhau như hấp thụ,

phản xạ, tán xạ ảnh hưởng tới chất lượng ảnh thu được Bức xạ mặt trời trên đường truyền xuống mặt đất bị hấp thụ, tán xạ một lượng nhất định trước khi tới bề mặt đất

và năng lượng bức xạ phản xạ từ vật thể cũng bị hấp thụ hoặc tán xạ trước khi tới được bộ cảm Do đó bức xạ mà bộ cảm nhận được không chỉ đơn thuần năng lượng

trực tiếp mà còn nhiều thành phần khác Hiện nay, nhiều mô hình đã được sử dụng

để hiệu chỉnh khí quyển như COST, DOS, MODTRAN, hay ATCOR Để tăng cường

độ chính xác, trong nghiên cứu này, mô hình hiệu chỉnh khí quyển ATCOR (Atmospheric and Topographic Correction) được tích hợp trong phần mềm PCI Geomatica-Banff để tính toán hiệu chỉnh khí quyển

Hình 2.3 Sơ đồ khung phương pháp xử lý dữ liệu viễn thám được sử dụng

trong nghiên cứu

Nắn chỉnh hình học: Biến dạng hình học được hiểu như sự sai lệch vị trí giữa

tọa độ ảnh thực tế và tọa độ ảnh lý tưởng được tạo bởi một bộ cảm có thiết kế hình học chính xác và trong điều kiện thu nhận lý tưởng, nhằm loại trừ sai số giữa tọa độ ảnh thực tế và tọa độ ảnh lý tưởng Nguyên nhân sinh ra biến dạng hình học là do tổng hợp từ 2 nguồn sai số chính: i) Nội sai gây ra do tính chất hình học của bộ cảm; ii) Ngoại sai gây ra bởi vị trí của vật mang và hình dáng của vật thể Để thực hiện công tác này cần có mô hình số độ cao (DEM) của khu vực Ảnh SPOT khu vực thành phố Hà Nội được nắn chỉnh địa lý về hệ tọa độ VN2000 Zone 48/WGS-84

Tăng cường chất lượng ảnh: Chất lượng của ảnh vệ tinh SPOT phụ thuộc rất

nhiều vào việc xử lý phổ Đối với mỗi loại ảnh vệ tinh khác nhau sẽ có những phương pháp xử lý phổ khác nhau Ảnh viễn thám sau khi tổ hợp có thể được cải thiện bằng cách sử dụng các công cụ xử lý phổ như dãn tuyến tính, phi tuyến và bộ lọc (tần số cao: nổi bật là các yếu tố đường nét, tần số thấp: giảm nhiễu) Tùy thuộc vào mục đích sử dụng, có nhiều cách kết hợp màu sắc khác nhau Nghiên cứu đã chứng

minh rằng việc sử dụng phương pháp kết hợp màu giả - tự nhiên mang lại nhiều lợi ích cho việc giải đoán ảnh Ảnh vệ tinh SPOT sau khi xử lý phổ có chất lượng ảnh tốt, độ tương phản trung bình, không có hiện tượng thiên màu và màu sắc đồng đều, phục vụ quá trình trích xuất thông tin về lớp phủ sử dụng đất (LCLU) của khu vực thành phố Hà Nội trong giai đoạn từ năm 1995 đến 2023.

Hình 2.4 Dữ liệu ảnh SPOT sau quá trình tiền xử lý ảnh

Cắt ảnh theo ranh giới: Hình thể hiện dữ liệu ảnh vệ tinh SPOT sau quá trình

tiền xử lý ảnh Sử dụng file ranh giới của khu vực thành phố Hà Nội ở định dạng (*.shp) Ảnh vệ tinh sau khi được cắt theo khu vực nghiên cứu, được xuất sang định dạng GeoTiff để thực hiện các bước tính toán tiếp theo (Hình 2.4)

2.2.3 Lựa chọn phương pháp phân loại LCLU tại khu vực nghiên cứu

2.2.3.1 Hệ thống phân loại lớp phủ/sử dụng đất

Hệ thống phân loại lớp phủ/sử dụng đất là một danh sách các lớp phủ mặt đất hiện hữu bên trong khu vực nghiên cứu mà có thể nhận diện hoàn toàn và đầy đủ từ ảnh vệ tinh Việc phân loại các lớp phủ mặt đất có thành công hay không phần lớn phụ thuộc và tính hợp lý của hệ thống phân loại Để đạt độ chính xác cao, hệ thống này cần dễ hiểu và bao gồm tất cả các lớp phủ mặt đất có trong khu vực vực nghiên cứu Tất cả các lớp trong hệ thống phân loại cần được định nghĩa rõ ràng để tránh nhầm lẫn và thường được nhóm theo cấp bậc để thuận tiện cho thành lập bản đồ Dựa vào đặc điểm khu vực nghiên cứu và mục tiêu của Luận văn, một hệ thống phân loại lớp phủ mặt đất cho thành phố Hà Nội đã được thành lập (Bảng 2.3)

Bảng 2.3 Hệ thống phân loại lớp phủ/sử dụng đất của khu vực nghiên cứu

Bao gồm tất cả các bề mặt lớp phủ nhân tạo như các tòa nhà, hoạt động thương mại, sân bay, giao thông vận tải và cơ sở vật chất

Đất nông nghiệp

AGRL

Đất được sử dụng cho mục đích trồng trọt, gồm các diện tích đất trồng trọt theo mùa vụ, đất nông nghiệp bỏ trống trong giai đoạn làm đất

Không gian xanh

UGS

Bao gồm tất cả các loại rừng tự nhiên, nhân tạo, các khu vực hành lang xanh, vành đai xanh, nêm xanh, và cây xanh

Mặt nước

WB Bao gồm tất các thủy vực (sông, hồ, suối, kênh,

và hồ chứa) Đất khác

OL Các khu vực không có thảm thực vật, khu vực

bãi cát ven sông, hoặc các loại đất khác

Việc thu thập và giải đoán vùng mẫu được sử dụng kết hợp một cách linh hoạt

và hỗ trợ cho nhau trong quá trình thực hiện Dựa vào các dữ liệu bản đồ và số liệu sẵn có, cũng như các ảnh có độ phân giải cao và với kiến thức, kinh nghiệm giải đoán ảnh của Tác giả, bộ mẫu được thu thập phân bố đều trên toàn bộ diện tích tương ứng với diện tích từng loại thảm phủ, để đảm bảo tính chính xác, tránh khoanh nhầm vào các loại thảm phủ khác, mẫu được thu thập tại trung tâm của các lớp LCLU Tổng cộng 300 vùng mẫu được thu thập, trong đó 210 vùng mẫu dùng cho phân loại và 90 vùng mẫu còn lại dùng để kiểm định kết quả phân loại Số lượng vùng mẫu phân loại

và kiểm định cho từng lớp phủ được lấy tương ứng với quy mô của từng lớp phủ

Xây dựng hệ thống chú giải phân loại là công việc đầu tiên rất quan trọng khi

sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám trong thành lập bản đồ lớp phủ/sử dụng đất Hệ thống chú giải phân loại cần phải phù hợp với khả năng cung cấp thông tin của dữ liệu ảnh

vệ tinh Thiết lập hệ thống chú giải không chỉ dựa vào các đối tượng nhìn thấy trên ảnh mà còn phụ thuộc rất nhiều vào các yếu tố khác, đặc biệt là độ phân giải không gian của ảnh Hệ thống mẫu đào tạo (training) và kiểm chứng (validation) sử dụng trong phân loại lớp phủ/sử dụng đất của khu vực nghiên cứu được thể hiện trong Phụ lục 1

2.2.3.2 Phương pháp phân tích biến động lớp phủ/sử dụng đất

Phương pháp phân loại LCLU dựa trên đối tượng (object-based): Phương pháp

phân loại dựa trên đối tượng là một phương pháp thay thế cho phương pháp phân loại dựa vào điểm ảnh, trong đó các đối tượng ảnh được sử dụng như đơn vị phân tích cơ bản thay vì các điểm ảnh riêng lẻ Phương pháp này loại bỏ việc tạo ra các bộ lọc có kích thước định trước, bằng cách nhóm một số pixel lại thành các hình dạng có ý nghĩa của các đối tượng Mỗi vùng mẫu trong một hình ảnh nhất định được phân đoạn chỉ có thể được gán nhãn cho một loại đối tượng tương ứng Do đó, các tham số hình dạng (shape), tỷ lệ (scale) và độ chặt (compactness) được lựa chọn có tác động trực tiếp tới kích thước của từng đối tượng ảnh Các tham số này thay đổi tùy thuộc vào

độ phân giải không gian của từng loại ảnh vệ tinh Độ chính xác của kết quả phân loại phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng của quá trình phân đoạn ảnh Trong nghiên cứu hiện tại, quá trình chiết tách thông tin các đối tượng LCLU được sử dụng trong phần

mềm PCI Geomatics

Hình 2.5 Vị trí thử nghiệm lựa chọn các thông số (scale, shape, và compactness)

trong quá trình phân đoạn ảnh vệ tinh SPOT

Phân đoạn ảnh và lựa chọn các đặc trưng: Các dữ liệu được hợp nhất thành

một tập dữ liệu duy nhất (gồm các ảnh SPOT của các năm 1995; 2005; 2015; và 2023) Qua quá trình thử nghiệm với các kết quả phân đoạn ảnh khác nhau, nghiên cứu đã lựa chọn kết quả phân đoạn ảnh với các tham số scale: 15; shape: 0,5 và compactness: 0,5 (Hình 2.5) Để tiến hành bước phân loại tiếp theo thì bước khảo sát đặc trưng của các đối tượng trên ảnh phải được tiến hành đầu tiên Mỗi đối tượng trên ảnh có chứa những thông tin thuộc tính khác nhau bao gồm giá trị phổ của các lớp,

độ sáng, vị trí, diện tích, cấu trúc, và khoảng cách đến các đường biên của ảnh Do

đó, người phân tích phải nắm được các kiến thức về: i) đặc điểm khu vực nghiên cứu; ii) đặc trưng của kênh ảnh; iii) mối quan hệ giữa các đối tượng; và iv) đặc trưng độ

phản xạ của các đối tượng trên ảnh

Phân lọai LCLU sử dụng thuật toán Random tree (RT): Phương pháp phân loại

ảnh vệ tinh được sử dụng rộng rãi để trích xuất thông tin từ các hình ảnh viễn thám, nhằm xác định các loại LCLU liên quan đến giá trị pixel của ảnh Một phương pháp học máy được sử dụng rộng rãi trong nhiệm vụ phân loại hình ảnh vệ tinh là cây ngẫu nhiên (RT) Thuật toán RT đã được chứng minh hiệu quả trong việc giảm độ phức

tạp của mô hình trong khi cung cấp một bộ tính năng nhỏ gọn RT được đề xuất lần đầu tiên bởi Breiman [19] với sự kết hợp của các cây quyết định RT là một tập hợp các cây quyết định được giám sát và đơn giản, nhanh chóng và mạnh mẽ đối với dữ liệu phi tuyến Nội dung chính của RT là giảm sai số dự đoán có tính đến các cây quyết định và mối tương quan giữa các dự đoán của chúng Cây ngẫu nhiên được xây dựng dựa trên ba thành phần chính là: (1) CART, (2) Bootstrap và (3) Bagging (tổng hợp kết quả từ bootstrap) [52] Mô hình phân loại bao gồm nhiều cây phân loại, mỗi cây được phát triển từ các tập huấn luyện (training pixels) được lựa chọn ngẫu nhiên Tuy nhiên, không phải tất cả các tập huấn luyện đều tham gia vào quá trình phân loại Chỉ có một số mẫu trong tập huấn luyện tham gia vào phân loại (gọi là in of bag), các tập mẫu còn lại dùng để kiểm tra sai số (gọi là out of bag) Hai tham số quan trọng cần được xác định trong thuật toán phân loại này là ntree (số lượng cây được phát triển) và mtry (số lượng biến để phân chia tại mỗi node) Số lượng ntree được lựa chọn phụ thuộc vào thời gian xử lý sao cho ngắn nhất để đạt được kết quả có sai số thấp nhất, ntree thường chạy từ 1 đến 500, mtry thay đổi từ số biến độc lập tối thiểu

đến số biến độc lập tối đa được sử dụng trong quá trình phân loại Trong nghiên cứu

này, RT được sử dụng để phân loại hình ảnh viễn thám vì tính mạnh mẽ và hiệu quả

của nó So với các phương pháp học máy khác (máy vecto hỗ trợ, mạng thần kinh nhân tạo), RT đã chứng minh được hiệu quả hơn trong phân loại dựa trên đối tượng địa lý về hiệu quả thời gian huấn luyện, độ chính xác phân lớp và khả năng khớp dữ liệu huấn luyện lớn khi sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh có độ phân giải không gian cao Hơn nữa, RT cũng ít nhạy cảm hơn với việc chia tỷ lệ dữ liệu trong khi các thuật toán học máy khác thường yêu cầu dữ liệu phải được chuẩn hóa trước khi đào tạo/phân loại RT là một tập hợp của nhiều cây hồi quy và phân loại với phương trình tổng

quát được thể hiện dưới đây [52], [70], [40]:

[h(x, θk), k = 1, 2 … i … ] (1)

Trong đó, h đại diện cho trình phân loại cây ngẫu nhiên, x là biến đầu vào; và

θk là viết tắt của các biến dự đoán ngẫu nhiên được phân phối giống hệt nhau độc lập được sử dụng để tạo từng cây phân loại Sơ đồ của cây ngẫu nhiên RT để phân loại

dữ liệu vệ tinh SPOT được minh họa trong Hình 2.5

Hình 2.6 Sơ đồ minh họa thuật toán Randoom Trees

Kết quả phân loại cuối cùng của RT phụ thuộc vào cài đặt tối ưu của hai tham

số chính, số lượng cây quyết định và số lượng tính năng được chọn ngẫu nhiên để tác từng nút trong cây quyết định Để đạt được hiệu suất tối ưu của RT, số lượng cây quyết định được đặt là 100 Cuối cùng, các hình ảnh được phân loại thành năm loại: đất xây dựng, nông nghiệp, không gian xanh, mặt nước và đất khác Sử dụng lệnh dự đoán (predict) để thành lập nên bản đồ với các dự đoán từ mô hình được tạo lập Kết quả sẽ tạo ra hình ảnh phân loại LCLU cho toàn bộ khu vực nghiên cứu