Đánh giá diễn biến thực trạng sử dụng Đất tỉnh hưng yên thời kỳ 2010 – 2020 và Đề xuất giải pháp phát triển bền vững hệ sinh thái nông nghiệp của tỉnh

Đánh giá diễn biến thực trạng sử dụng Đất tỉnh hưng yên thời kỳ 2010 – 2020 và Đề xuất giải pháp phát triển bền vững hệ sinh thái nông nghiệp của tỉnh

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

KHOA MÔI TRƯỜNG

Nguyễn Đức Hiếu

“ĐÁNH GIÁ DIỄN BIẾN THỰC TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT TỈNH HƯNG YÊN THỜI KỲ 2010 – 2020 VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP PHÁT TRIỂN BỀN VỮNG HỆ SINH THÁI NÔNG NGHIỆP CỦA TỈNH”

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÔI TRƯỜNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

KHOA MÔI TRƯỜNG

Nguyễn Đức Hiếu

“ĐÁNH GIÁ DIỄN BIẾN THỰC TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT TỈNH HƯNG YÊN THỜI KỲ 2010 – 2020 VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP

PHÁT TRIỂN BỀN VỮNG HỆ SINH THÁI NÔNG NGHIỆP CỦA TỈNH”

Chuyên ngành: Khoa học Môi trường

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Người hướng dẫn khoa học: TS Lê Anh Tuấn

TS Phạm Anh Hùng

Quãng thời gian học tập và rèn luyện tại trường Đại học Khoa học Tự Nhiên

là thời gian mà em không thể quên được trong cuộc đời mình Được sự dạy dỗ của các thầy cô trong trường đặc biệt là các thầy trong bộ môn Môi trường và Phát triển bền vững Khoa Môi Trường đã giúp cho em hiểu thêm rất nhiều kiến thức mới trong giảng đường và chỉ bảo cho em rất nhiều về hiểu biết thực tế Với lòng biết ơn sâu sắc em xin cảm ơn tất cả các thầy cô đã chỉ bảo, giúp đỡ em trong suốt quá trình rèn luyện và học tập vừa qua

Trong thời gian làm khóa luận của mình, em xin gửi lời cảm ơn tới tất cả các thầy trong bộ môn Môi trường và Phát triển bền vững đã có những hướng dẫn chỉ bảo tận tình trong quá trình thực hiện và hoàn thành khóa luận tốt nghiệp này của

em Em xin gửi lời cảm ơn đặc biệt tới TS Lê Anh Tuấn và TS Phạm Anh Hùng

là người đã định hướng đề tài và cũng là người thầy trực tiếp hướng dẫn em thực hiện đề tài

Với nhận thức và khả năng còn hạn chế bản luận văn của em không tránh khỏi những thiếu sót Kính mong thầy cô, các nhà khoa học góp ý để sửa chữa,

bổ sung những thiếu sót để bản luận văn của em hoàn thiện hơn

Em xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, ngày 17 tháng 03 năm 2023

Học viên

Nguyễn Đức Hiếu

MỤC LỤC

MỤC LỤC 1

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT 3

DANH MỤC BẢNG 4

DANH MỤC HÌNH 5

MỞ ĐẦU 6

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 8

1.1.Biến động sử dụng đất 8

1.1.1.Cơ sở khoa học về biến động sử dụng đất và lớp phủ 8

1.1.2.Mô hình hóa Markov-CA trong dự báo biến động sử dụng đất 13

1.1.2.1 Khái niệm mô hình, mô hình hóa và mô hình hóa không gian 13

1.1.2.2 Mô hình hóa biến động sử dụng đất 14

1.1.2.3 Khái niệm và ứng dụng chuỗi Markov 14

1.2.Giới thiệu về mô hình Markcov – CA 16

1.2.2 CA (Cellular Automata) – Mạng tự động 16

1.3.Giới thiệu chung về phần mềm TerrSet 18 và một số modul điển hình 18

1.4.Tổng quan ứng dụng viễn thám và hệ thống thống thông tin địa lý trong đánh giá biến động sử dụng đất 20

1.4.1.Trên thế giới 20

1.4.2 Tại Việt Nam 24

CHƯƠNG 2: ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 26

2.1 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu 26

2.2 Phương pháp nghiên cứu 26

2.2.1 Phương pháp khảo sát thực địa 26

2.2.2 Phương pháp thu thập số liệu 27

2.2.3 Phương pháp giải đoán ảnh viễn thám 28

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 38

3.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến tài nguyên đất tỉnh Hưng Yên 38

3.1.1 Điều kiện địa lý tự nhiên của tỉnh Hưng Yên 38

3.1.2 Điều kiện kinh tế xã hội của tỉnh Hưng Yên 44

3.1.2.1 Điều kiện kinh tế 44

3.1.2.2 Hoạt động xã hội 48

3.2 Thực trạng sử dụng đất của tỉnh Hưng Yên 49

3.3 Đánh giá biến động sử dụng đất 50

3.3.1 Dữ liệu nghiên cứu 50

3.3.2 Giải đoán ảnh vệ tinh, xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh Hưng Yên các năm 2000, 2010, 2015, 2020 50

3.3.3 Đánh giá biến động sử dụng đất giai đoạn 2010-2020 56

3.3.4 Dự báo biến động sử dụng đất năm 2030 60

3.4 Đề xuất giải pháp PTBV hệ sinh thái nông nghiệp của tỉnh 66

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 73

Kết Luận 73

Thảo luận: 74

Kiến nghị 75

TÀI LIỆU THAM KHẢO 76

RS Remote Sensing – Viễn thám

TDB Thời điểm dự báo

TCB Mốc thời gian cận trên của quá trình đánh giá

TCD Mốc thời gian cận dưới của quá trình đánh giá

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2 1 Ảnh vệ tinh Landsat sử dụng trong đề tài nghiên cứu [28] 27

Bảng 2 2 Kiểu tổ hợp màu sử dụng và ứng dụng [10] 28

Bảng 2 3 Phân loại đối tượng nghiên cứu theo tổ hợp ảnh màu 31

Bảng 2 4 Ma trận xác suất biến động sử dụng đất giai đoạn t1 – t2 36

Bảng 3 1 Hiện trạng sử dụng đất của tỉnh Hưng Yên đến năm 2020 [3] 50

Bảng 3 3 Hệ thống các nhóm đất 50

Bảng 3 4 Hệ số Kappa giải đoán ảnh viễn thám 53

Bảng 3 5 Diện tích hiện trạng sử dụng đất theo nhóm các năm 56

Bảng 3 6 Diện tích biến động sử dụng các nhóm đất theo giai đoạn 56

Bảng 3 7 Kết quả tính toán diện tích sử dụng đất dự báo đến năm 2030 tỉnh Hưng Yên 62

Bảng 3 8 Dự báo biến động hiện trạng sử dụng đất theo nhóm đến năm 2030 63

DANH MỤC HÌNH

Hình 2 1 Khoảng cách hệ thống giao thông, thủy văn được sử dụng làm yếu tố

thúc đấy trong mô hình 33

Hình 2 2 Phương pháp lập bản đồ biến động sử dụng đất 33

Hình 2 3 Quy trình các bước đánh giá biến động sử dụng đất tỉnh Hưng Yên giai đoạn 2010 - 2020 35

Hình 2 4 Ma trận biến động các loại hình sử dụng đất 35

Hình 2 5 Công thức xây dựng chuỗi Markcov 36

Hình 3 1 Bản đồ địa giới hành chính tỉnh Hưng Yên [24] 39

Hình 3 3 Ảnh vệ tinh Landsat 5 tổ hợp màu tự nhiên (trái) và hồng ngoại (phải) tỉnh Hưng Yên năm 2000 51

Hình 3 4 Ảnh vệ tinh Landsat 5 tổ hợp màu tự nhiên (trái) và hồng ngoại (phải) tỉnh Hưng Yên năm 2010 52

Hình 3 5 Ảnh vệ tinh Landsat 5 tổ hợp màu tự nhiên (trái) và hồng ngoại (phải) tỉnh Hưng Yên năm 2015 52

Hình 3 6 Ảnh vệ tinh Land 53

Hình 3 7 Bản đồ ảnh kết quả giải đoán hiện trạng sử dụng đất năm 2000 54

Hình 3 8 Bản đồ ảnh kết quả giải đoán hiện trạng sử dụng đất năm 2010 54 Hình 3 9 Bản đồ ảnh kết quả giải đoán hiện trạng sử dụng đất năm 2015 55 Hình 3 10 Bản đồ ảnh kết quả giải đoán hiện trạng sử dụng đất năm 2020 55 Hình 3 11 Biểu đồ diện tích các nhóm đất theo từng năm 59

Hình 3 12 Kết quả đánh giá hệ số Kappa đối với hiện trạng sử dụng đất năm 2020 61

Hình 3 13 Bản đồ ảnh kết quả dự báo hiện trạng sử dụng đất của tỉnh Hưng Yên đến năm 2030 62

Hình 3 14.Biểu đồ dự báo diện tích các nhóm đất đến năm 2030 64

MỞ ĐẦU

Đất đai không những là nguồn tài nguyên vô cùng quý giá của mỗi quốc gia mà còn là điều kiện tồn tại và phát triển của mỗi con người cùng các sinh vật khác trên trái đất Đất đai bao gồm các yếu tố tự nhiên, chịu sự tác động của các yếu tố kinh tế, tâm lý xã hội và ý thức sử dụng đất của mỗi con người Đất đai mặc dù có giới hạn về không gian nhưng lại vô hạn về thời gian sử dụng

Do đó, công tác quy hoạch sử dụng đất được các địa phương thực hiện nhằm xây dựng các kế hoạch chuyển đổi và sử dụng đất phù hợp với sự phát triển kinh tế xã hội

Hưng Yên là một tỉnh thuộc đồng bằng sông Hồng, nằm ở trung tâm đồng bằng Bắc Bộ và trong vùng kinh tế trọng điểm Bắc Bộ (Hà Nội - Hưng Yên - Hải Dương - Hải Phòng - Quảng Ninh), có vị trí địa lý: Phía Bắc giáp tỉnh Bắc Ninh; phía tây bắc giáp Thủ đô Hà Nội; phía Đông và Đông bắc giáp tỉnh Hải Dương; phía Tây giáp Hà Nội và Hà Nam có sông Hồng làm giới hạn; phía Nam giáp tỉnh Thái Bình có sông Luộc làm giới hạn Tỉnh Hưng Yên có 923,45 km2 diện tích tự nhiên và 1,156 triệu người, mật độ dân số trung bình là 1.252 người/km2 Tỉnh Hưng Yên có 9 huyện và 1 thành phố trực thuộc: Văn Lâm, Mỹ Hào, Yên Mỹ, Văn Giang, Khoái Châu, Ân Thi, Kim Động, Tiên Lữ, Phù Cừ và thành phố Hưng Yên Trên địa bàn tỉnh có hệ thống các tuyến đường giao thông đường bộ quan trọng như : Quốc lộ 5A, 39A, 38, 38B, đường cao tốc Hà Nội - Hải Phòng; tỉnh lộ 200, 207, 208, 199 và đường sắt Hà Nội - Hải Dương - Hải Phòng, nối Hưng Yên với các tỉnh phía bắc, đặc biệt là với

Hà Nội, Hải Phòng và Quảng Ninh; Có hệ thống sông Hồng, sông Luộc tạo thành mạng lưới giao thông khá thuận lợi cho giao lưu hàng hoá và đi lại Nhờ những thế mạnh đó, tỉnh Hưng Yên hiện nay rất phát triển về cơ sở

hạ tầng và các khu công nghiệp tiêu biểu như KCN Phố Nối A, KCN Phố Nối

B, KCN Minh Đức, KCN Thăng Long 2, Một số khu đô thị như ECOPARK, SUDICO, Villa Park Phố Nối, Việc những khu đô thị và những đại công trường mọc lên nhanh chóng sẽ ảnh hưởng đến quỹ đất của tỉnh, suy giảm cảnh quan, ảnh hưởng đến các hệ sinh thái, và đặc biệt là hệ sinh thái nông nghiệp của tỉnh dẫn đến việc mất cân bằng giữa con người và môi trường tự nhiên

Do đó, với mục đích cung thêm cơ sở khoa học trong quản lí và định hướng sử dụng đất một cách hợp lý, hiệu quả và bền vững hơn tài nguyên đất; bảo tồn hệ

sinh thái nông nghiệp của tỉnh Hưng Yên, đề tài “Đánh giá diễn biến thực trạng

sử dụng đất tỉnh Hưng Yên thời kỳ 2010 – 2020 và đề xuất giải pháp phát triển bền vững hệ sinh thái nông nghiệp của tỉnh” được đặt ra và thực hiện với những

• Dự báo biến động sử dụng đất đến 2030 tại tỉnh Hưng Yên và đề xuất

giải pháp phát triển bền vững hệ sinh thái nông nghiệp của tỉnh

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Biến động sử dụng đất

Biến động được hiểu là sự biến đổi, thay đổi, thay thế trạng thái (diện tích, hình thái) này sang trạng thái khác của sự vật, hiện tượng tồn tại trong môi trường tự nhiên cũng như xã hội [4]

Phát hiện biến động là quá trình nhận dạng sự biến đổi, sự khác biệt về trạng thái của sự vật, hiện tượng bằng cách quan sát chúng tại những thời điểm khác nhau

1.1.1 Cơ sở khoa học về biến động sử dụng đất và lớp phủ

a Khái niệm đất đai

Đất đai là một vùng đất có ranh giới, vị trí, diện tích cụ thể và có các thuộc tính tương đối ổn định hoặc thay đổi nhưng có tính chu kỳ, có thể dự đoán được,

có ảnh hưởng tới việc sử dụng đất trong hiện tại và tương lai của các yếu tố tự nhiên, kinh tế - xã hội như: thổ nhưỡng, khí hậu, địa hình, địa mạo, địa chất,

thuỷ văn, thực vật, động vật cư trú và hoạt động sản xuất của con người [11]

b Khái niệm biến động sử dụng đất và lớp phủ

Sử dụng đất và lớp phủ là hai thành phần liên kết với nhau, nhưng trong một thời gian dài đã được nghiên cứu một cách tách biệt Lớp phủ là trạng thái

tự nhiên của bề mặt đất, là mối quan tâm chủ yếu của các nhà khoa học tự nhiên, còn sử dụng đất là hoạt động của con người, mối quan tâm chủ yếu của các nhà khoa học xã hội (Meyer and Turner, 1994) [18]

Lớp phủ được định nghĩa là bề mặt tự nhiên trên bề mặt đất bao gồm nước, thực vật, đất trống và các công trình nhân sinh Sử dụng đất là hoạt động có mục đích của con người thực hiện trên lớp phủ (IGBP, 1997) [25]

Điều đó có nghĩa là lớp phủ bề mặt có thể quan sát được ở những khoảng cách và bằng tư liệu khác nhau như quan sát bằng mắt, từ ảnh hàng không hay bởi bộ cảm biến vệ tinh (Ellis, 2010)

Trái ngược với lớp phủ, sử dụng đất không dễ dàng quan sát được trong nhiều trường hợp, do vậy để xác định được đó là loại hình sử dụng đất nào cần

phải bổ sung các thông tin Ví dụ, để xác định đất trồng cỏ quan sát được có phải sử dụng cho mục đích chăn thả gia súc hay đồng cỏ tự nhiên thì người nông dân có thể cung cấp thông tin, sự có mặt của họ cùng với đàn gia súc sẽ quyết định đó là loại đất gì Hay những khu vực mà lớp phủ là cây bụi, thân gỗ

có thể là những khu vực cây bụi tự nhiên, có thể là rừng phục hồi, cũng có thể

là rừng trồng để lấy gỗ, hay rừng cao su để sản xuất, hay khu vực đất nông nghiệp đang trong thời gian hoang hóa, hay là đồn điền chè, cà phê

Theo Từ điển Khoa học trái đất "Biến động sử dụng đất và lớp phủ (LUCC), được biết như biến động đất đai, đây là một thuật ngữ chung chỉ những thay đổi bề mặt lãnh thổ trái đất xảy ra do tác động của con người” Biến động

sử dụng đất là nguyên nhân dẫn tới biến động lớp phủ, điều đó có nghĩa là biến động lớp phủ chính là hệ quả của biến động sử dụng đất

Biến động sử dụng đất là sự thay đổi trạng thái tự nhiên của lớp phủ bề mặt đất gây ra bởi hành động của con người, là một hiện tượng phổ biến liên quan đến tăng trưởng dân số, phát triển thị trường, đổi mới công nghệ, kỹ thuật

và sự thay đổi thể chế, chính sách Biến động sử dụng đất có thể gây hậu quả khác nhau đối với tài nguyên thiên nhiên như sự thay đổi thảm thực vật, biến đổi trong đặc tính vật lý của đất, trong quần thể động, thực vật và tác động đến các yếu tố hình thành khí hậu [19]

Biến động sử dụng đất có thể được chia thành 2 nhóm Nhóm thứ nhất là

sự thay đổi từ loại hình sử dụng đất hiện tại sang loại hình sử dụng đất khác Nhóm thứ hai là sự thay đổi về cường độ sử dụng đất trong cùng một loại hình

sử dụng đất

Biến động sử dụng đất và lớp phủ đã xuất hiện từ lâu trong lịch sử, là hệ quả từ các hoạt động trực tiếp và gián tiếp của con người nhằm đảm bảo nhu cầu thiết yếu Ban đầu có thể chỉ là các hoạt động đốt rừng để khai hoang mở rộng đất nông nghiệp, dẫn đến sự suy giảm rừng và thay đổi bề mặt trên trái đất Gần đây, công nghiệp hóa đã làm gia tăng sự tập trung dân cư trong các đô thị và giảm dân cư nông thôn, kéo theo đó là khai thác quá tải trên khu vực đất màu mỡ và bỏ hoang các khu vực đất không thích hợp Tất cả những nguyên

nhân và hệ quả của các biến động này đều có thể nhìn thấy ở mọi nơi trên thế giới

c Những yếu tố ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất và lớp phủ

Biến động sử dụng đất và lớp phủ được quyết định bởi sự tương tác theo thời gian giữa yếu tố tự nhiên như địa hình, khí hậu, thổ nhưỡng và yếu tố con người như dân số, trình độ công nghệ, điều kiện kinh tế, chiến lược sử dụng đất, xã hội Mức độ, quy mô và các yếu tố ảnh hưởng đến sự biến động sử dụng đất khác nhau đối với từng khu vực Có thể chia các yếu tố ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất thành 2 nhóm: Nhóm các yếu tố tự nhiên và nhóm các yếu tố kinh tế - xã hội [5]

• Nhóm các yếu tố tự nhiên

Các yếu tố tự nhiên như vị trí địa lý, địa hình, khí hậu, thổ nhưỡng, và các quá trình tự nhiên có tác động trực tiếp đến biến động sử dụng đất hoặc tương tác với các quá trình ra quyết định của con người dẫn đến biến động sử dụng đất

- Vị trí địa lý: Vị trí địa lý của một khu vực tạo nên sự khác biệt về điều

kiện tự nhiên như địa hình, khí hậu, đất đai sẽ là yếu tố quyết định đến khả năng, hiệu quả của việc sử dụng đất Những khu vực có vị trí thuận lợi cho sản xuất, xây dựng nhà ở và các công trình thì biến động sử dụng đất diễn ra mạnh hơn

- Khí hậu: Khí hậu tác động trực tiếp đến sản xuất nông nghiệp và điều

kiện sống của con người Khí hậu còn là một trong các nhân tố liên quan đến

sự hình thành đất và hệ sinh thái vì thế nó ảnh hưởng đến sử dụng đất và biến động trong sử dụng đất Khí hậu có ảnh hưởng rất lớn đến sự phân bố và phát triển nông lâm nghiệp Việc chuyển đổi từ đất trồng cây hàng năm hoặc đất ven biển sang nuôi trồng thủy sản thì ngoài các lý do về nhu cầu của thị trường và giá cả, nếu điều kiện khí hậu thuận lợi sẽ thúc đẩy người dân chuyển đổi và ngược lại Biến đổi khí hậu ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất theo nhiều cách khác nhau Các hiện tượng như nước biển dâng, lũ lụt, hạn hán, sự thay đổi về nhiệt độ và độ ẩm ảnh hưởng trực tiếp đến môi trường sinh thái và sản xuất nông nghiệp Vì vậy, những thay đổi trong sử dụng đất dường như là một

cơ chế phản hồi thích nghi mà người nông dân sử dụng để giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu

- Địa hình và thổ nhưỡng: Địa hình và thổ nhưỡng có ảnh hưởng rất lớn

đến việc chuyển đổi sử dụng đất trong nội bộ đất nông nghiệp hoặc từ đất nông nghiệp sang đất phi nông nghiệp Những khu vực núi cao, độ dốc lớn biến động

sử dụng đất, lớp phủ ít xảy ra Những nơi có địa hình thuận lợi, đất đai màu mỡ thì kinh tế phát triển, nhu cầu đất đai cho các ngành tăng cao do vậy biến động

sử dụng đất, lớp phủ xảy ra với tần suất cao hơn

- Thủy văn: Yếu tố thủy văn được đặc trưng bởi sự phân bố của hệ thống sông ngòi, ao, hồ ảnh hưởng trực tiếp tới khả năng cung cấp nước cho các yêu cầu sử dụng đất Vì vậy ở những khu vực gần nguồn nước biến động sử dụng đất và lớp phủ diễn ra mạnh hơn

- Ngoài ra các tai biến thiên nhiên như cháy rừng, sâu bệnh, trượt lở đất cũng tác động đến biến động sử dụng đất

• Nhóm các yếu tố kinh tế - xã hội

Các yếu tố kinh tế - xã hội có ảnh hưởng trực tiếp đến biến động sử dụng đất bao gồm dân số, công nghệ, chính sách kinh tế, thể chế và văn hóa Sự ảnh hưởng của mỗi yếu tố thay đổi khác nhau theo từng khu vực và từng quốc gia

- Dân số: Biến động dân số không chỉ bao gồm những thay đổi về tỷ lệ

tăng dân số, mật độ dân số mà còn là sự thay đổi trong cấu trúc của hộ gia đình,

di cư và sự gia tăng số hộ Dân số tăng dẫn đến việc chuyển đổi đất rừng thành đất sản xuất nông nghiệp, xây dựng các khu dân cư Mặc dù tỷ lệ tăng dân số hiện nay giảm nhưng dân số và nhu cầu về thực phẩm cũng như các dịch vụ khác vẫn đang gia tăng

- Di cư: là yếu tố nhân khẩu học quan trọng nhất gây ra những thay đổi sử

dụng đất nhanh chóng và tương tác với các chính sách của chính phủ, hội nhập kinh tế và toàn cầu hóa Mở rộng di cư cũng có thể dẫn đến nạn phá rừng và xói mòn đất Vì vậy di cư được coi là nguyên nhân làm thay đổi cảnh quan và

sử dụng đất

- Các yếu tố kinh tế và công nghệ: Sự phát triển kinh tế làm cho các đô thị

ngày càng được mở rộng, đất đai thay đổi về giá trị, chuyển đổi sử dụng đất ngày càng nhiều Thêm vào đó, yếu tố kinh tế và công nghệ còn ảnh hưởng đến việc ra quyết định sử dụng đất bằng những thay đổi trong chính sách về giá, thuế và trợ cấp đầu vào, thay đổi các chi phí sản xuất, vận chuyển, nguồn vốn, tiếp cận tín dụng, thương mại và công nghệ Nếu người nông dân tiếp cận tốt hơn với tín dụng và thị trường (do xây dựng đường bộ và thay đổi cơ sở hạ tầng khác), kết hợp với cải tiến công nghệ trong nông nghiệp và quyền sử dụng đất

có thể khuyến khích chuyển đổi từ đất rừng sang đất canh tác hoặc ngược Trong nhiều trường hợp, khí hậu, công nghệ và kinh tế là yếu tố quyết định đến biến động sử dụng đất

- Các yếu tố thể chế và chính sách: Thay đổi sử dụng đất bị ảnh hưởng

trực tiếp bởi các tổ chức chính trị, pháp lý, kinh tế hoặc tương tác với các quyết định của người sử dụng đất Tiếp cận đất đai, lao động, vốn và công nghệ được cấu trúc bởi chính sách, thể chế của nhà nước và các địa phương Chính sách khai hoang của nhà nước có ảnh hưởng rất lớn, làm diện tích đất nông nghiệp tăng lên đáng kể Hay những chính sách khuyến khích trồng rừng, bảo vệ rừng của nhà nước cũng làm cho diện tích rừng được tăng lên

- Các yếu tố văn hóa: Những động cơ, thái độ, niềm tin và nhận thức cá

nhân của người quản lý và sử dụng đất đôi khi ảnh hưởng rất sâu sắc đến quyết định sử dụng đất Tất cả những hậu quả sinh thái không lường trước được phụ thuộc vào kiến thức, thông tin và các kỹ năng quản lý của người sử dụng đất như trường hợp dân tộc thiểu số ở vùng cao Ngoài ra, các yếu tố văn hóa có thể ảnh hưởng đến hành vi do đó nó trở thành tác nhân quan trọng của việc chuyển đổi sử dụng đất

c Ý nghĩa thực tiễn việc đánh giá tình hình biến động sử dụng đất

Đánh giá tình hình biến động sử dụng đất và lớp phủ có ý nghĩa rất lớn trong sử dụng đất:

- Là cơ sở khai thác tài nguyên đất đai phục vụ phát triển kinh tế - xã hội

có hiệu quả và bảo vệ môi trường sinh thái

- Mặc khác khi đánh giá biến động sử dụng đất cho ta biết nhu cầu sử dụng đất giữa các ngành kinh tế - xã hội, an ninh quốc phòng Dựa vào vị trí địa lý, diện tích tự nhiên và tài nguyên thiên nhiên của khu vực nghiên cứu, từ đó biết được sự phân bố các ngành, các lĩnh vực kinh tế và biết được những điều kiện thuận lợi, khó khăn đối với nền kinh tế xã hội và biết được đất đai biến động theo chiều hướng tích cực hay tiêu cực, để từ đó đưa ra những phương hướng phát triển đúng đắn cho nền kinh tế và các phương pháp sử dụng hợp lý nguồn tài nguyên đất, bảo vệ mội trường sinh thái

Do đó đánh giá biến động sử dụng đất có ý nghĩa hết sức quan trọng là tiền đề, cơ sở đầu tư và thu hút nguồn vốn đầu tư từ bên ngoài, để phát triển đúng hướng, ổn định trên tất cả mọi lĩnh vực kinh tế - xã hội và sử dụng hợp lý nguồn tài nguyên quý giá của quốc gia

1.1.2 Mô hình hóa Markov-CA trong dự báo biến động sử dụng đất

Mô hình xây dựng với phương pháp Cellular Automata – Markov trong nghiên cứu sự biến động hiện trạng sử dụng đất qua các giai đoạn khác nhau tại khu vực nghiên cứu, qua đó dự báo biến động trong tương lai

1.1.2.1 Khái niệm mô hình, mô hình hóa và mô hình hóa không gian

- Mô hình: Theo nghĩa hẹp là mẫu, khuôn, tiêu chuẩn Dựa vào đó để chế

tạo ra sản phẩm hàng loạt Mô hình còn được hiểu là thiết bị, cơ cấu tái hiện hay bắt chước cấu tạo và hoạt động của cơ cấu khác (của nguyên mẫu hay cái được mô hình hóa) vì mục đích khoa học và sản xuất.Theo nghĩa rộng, mô hình

là hình ảnh (hình tượng, sơ đồ, sự mô tả, ) ước lệ của một khách thể (hay mộ

hệ thống các khách thể, các quá trình hoặc hiện tượng) Khái niệm mô hình được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực: triết học, kinh tế học, toán học, ngôn ngữ học và các khoa học khác

- Mô hình hóa: Theo Từ điển bách khoa toàn thư Việt Nam (Tập II, 2002),

mô hình hóa là sự tái hiện những đặc trưng của một khách thể nào đó dựa trên khách thể khác tương tự được xây dựng lên để phục vụ cho việc nghiên cứu nó; khách thể khác ấy gọi là mô hình Ngày nay, các loại mô hình đã và đang đóng một vai trò quan trọng các lĩnh vực nghiên cứu khoa học Chúng là những công

cụ hữu dụng giúp các nhà khoa học thu thập thông tin, dữ liệu cũng như nghiên

cứu các vấn đề mà không nhất thiết phải tiến hành các thí nghiệm trên thực địa

Có thể nói, phương pháp Mô hình hóa đang ngày càng trở nên phổ biến và trở thành một trong những phương pháp thiết yếu trong công tác nghiên cứu khoa học Nắm chắc và thực hiện có hiệu quả phương pháp mô hình hóa sẽ giúp nâng cao chất lượng của công tác nghiên cứu một cách đáng kể

- Mô hình hóa không gian là quá trình mô hình hóa sử dụng những thông tin không gian làm dữ liệu đầu vào Thông qua thuộc tính của các dạng dữ liệu, khái quát hóa và mô phỏng thế giới thực dựa trên các hàm toán cụ thể Với lợi thế về mô phỏng thông tin không gian, kết quả của quá trình mô hình hóa sẽ cho hình ảnh trực quan cũng như quy luật vận động, thay đổi của một đối tượng nhất định trong thực tế

1.1.2.2 Mô hình hóa biến động sử dụng đất

Một phương pháp điển hình trong việc nghiên cứu biến động sử dụng đất

là phương pháp mạng tự động đang được dùng rất nhiều trong những nghiên cứu gần đây Nó được phát minh bởi Von Neumann vào năm 1996 và lần đầu tiên được sử dụng bởi Tobler năm 1979

Một phương pháp khác là chuỗi Markov do nhà toán học Markov phát minh vào năm 1907 và được áp dụng vào nghiên cứu biến đổi không gian đô thị đầu những năm 90 của thế kỷ XX

1.1.2.3 Khái niệm và ứng dụng chuỗi Markov

a Khái nhiệm

Chuỗi Markov: Trong toán học, một chuỗi Markov đặt theo tên nhà toán học người Nga Andrei Andreyevich Markov, là một quá trình ngẫu nhiên theo thời gian với tính chất Markov [12,13]

Xích Markov là một dãy X1, X2, X3, gồm các biến ngẫu nhiên Tập tất

cả các giá trị có thể có của các biến này được gọi là không gian trạng thái S, giá trị của Xn là trạng thái của quá trình (hệ) tại thời điểm n

Nếu việc xác định (dự đoán) phân bố xác suất có điều kiện của Xn+1 khi cho biết các trạng thái quá khứ là một hàm chỉ phụ thuộc Xn thì:

P(Xn+1=x|X0,X1,X2,…Xn)=P(Xn+1=x|Xn)

Trong đó: x là một trạng thái nào đó của quá trình (x thuộc không gian trạng thái S) Đó là thuộc tính Markov

Một cách đơn giản để hình dung một kiểu chuỗi Markov cụ thể là qua một ôtômat hữu hạn (finite state machine) Nếu hệ ở trạng thái y tại thời điểm n thì xác suất mà hệ sẽ chuyển tới trạng thái x tại thời điểm n+1 không phụ thuộc vào giá trị của thời điểm n mà chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại y Do đó, tại thời điểm n bất kỳ, một xích Markov hữu hạn có thể được biểu diễn bằng một ma trận xác suất, trong đó phần tử x, y có giá trị bằng P(Xn+1=x|Xn=y)và độc lập với chỉ số thời gian n (nghĩa là để xác định trạng thái kế tiếp, ta không cần biết đang ở thời điểm nào mà chỉ cần biết trạng thái ở thời điểm đó là gì) Các loại xích Markov hữu hạn rời rạc này còn có thể được biểu diễn bằng đồ thị có hướng, trong đó các cung được gắn nhãn bằng xác suất chuyển từ trạng thái tại đỉnh (vertex) đầu sang trạng thái tại đỉnh cuối của cung đó

Các xích Markov có liên quan tới chuyển động Brown và Tổng hợp ergodic, hai chủ đề quan trọng của vật lý trong những năm đầu của thế kỷ 20, nhưng Markov có vẻ phải tham gia vào quá trình phát triển của toán học, còn gọi là sự mở rộng của luật số lớn cho các sự kiện độc lập

b Ứng dụng của Markov

Các hệ thống Markovian xuất hiện nhiều trong vật lí, đặc biệt là cơ học thống kê, bất cứ khi nào xác suất được dùng để biểu diễn các chi tiết chưa được biết hay chưa được mô hình hóa của một hệ thống, nếu nó có thể giả định rằng thời gian là bất biến và không có mối liên hệ trong quá khứ cần nghĩ đến mà không bao gồm sự miêu tả trạng thái Xích Markov có thể dùng để mô hình hóa nhiều quá trình trong lí thuyết hàng đợi và thống kê Bài báo nổi tiếng của Claude Shannon năm 1948 “A mathematical theory of communication”, là một bước trong việc tạo ra lãnh vực lí thuyết thông tin, mở ra bằng cách giới thiệu khái niệm của entropy thông qua mô hình hóa Markov của ngôn ngữ tiếng Anh Mỗi mô hình đã lý tưởng hóa có thể nắm bắt được nhiều hệ thống được thống

kê điều đặn Thậm chí không cần miêu tả đầy đủ cấu trúc, giống như là những

mô hình tín hiệu, hiệu quả trong việc giải mã dữ liệu thông qua kỹ thuật viết code entropy Nó cũng hiệu quả trong việc ước lượng trạng thái và xác định

mẫu Hệ thống điện thoại di động trên thế giới dùng giải thuật Viterbi để sửa lỗi, trong khi các mô hình Markov ẩn (với xác suất chuyển đổi Markov ban đầu

là không được biết và phải được ước lượng từ dữ liệu) được dùng rất nhiều trong nhận dạng tiếng nói và trong tin sinh học, chẳng hạn để mã hóa vùng/dự đoán gene

Trong ngành quản lý đất đai: người ta còn ứng dụng GIS, RS và chuỗi Markov vào phân tích sự thay đổi sử dụng đất, từ đó dự báo được tình hình sử dụng đất trong giai đoạn kế tiếp

Ngoài ra Chuỗi Markov có rất nhiều ứng dụng như: Các hệ thống Markov xuất hiện nhiều trong vật lí, đặc biệt là cơ học thống kê Chuỗi Markov có thể dùng để mô hình hóa nhiều quá trình trong lí thuyết hàng đợi và thống kê PageRank của một trang web dùng bởi Google được định nghĩa bằng một chuỗi Markov Chuỗi Markov cũng có nhiều ứng dụng trong mô hình sinh học, đặc biệt là trong tiến trình dân số Một ứng dụng của chuỗi Markov gần đây là ở thống kê địa chất Chuỗi Markov cũng có thể ứng dụng trong nhiều trò game Trong ngành quản lý đất đai: người ta còn ứng dụng GIS, RS và chuỗi Markov vào phân tích sự thay đổi sử dụng đất, là ứng dụng mà đề tài nghiên cứu đáng hướng đến

1.2 Giới thiệu về mô hình Markcov – CA

Mô hình Markcov – CA là sự kết hợp của Di động - Tự động/Chuỗi Markcov/Multi – Criteria/Multi – Objective Land Alllocation (MOLA), là phương pháp dự đoán độ biến động của đất có thêm yếu tố không gian [13,15]

1.2.2 CA (Cellular Automata) – Mạng tự động

Khái niệm Mạng tự động (Cellular automata) xuất hiện vào năm 1940 trong lĩnh vực mạng máy tính và Von Neumann và Ulam được biết đến là những người đầu tiên đưa ra khái niệm này [9] Hiện nay khái niệm CA đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành khoa học như vật lý, toán học, hóa học, GIS, viễn thám, …

Hiện nay, hầu hết các công nghệ GIS đều có những hạn chế trong việc

mô hình hóa sự thay đổi của cảnh quan theo thời gian, nhưng việc tích hợp mạng tự động và GIS đã tạo nên khả năng ứng dụng rộng rãi hơn

Bản chất của mạng tự động:

Mạng tự động dựa trên nền tảng Raster (cell) và tình trạng hay trạng thái của raster dựa vào quy luật chuyển đổi đơn giản, the Automaton Cellular Automata là mô hình động tích hợp chiều không gian với thời gian

Mạng tự động gồm 5 nhân tố chính được mô tả như sau:

- Không gian raster (Cell space): không gian raster được tạo nên bởi một tập hợp các raster đơn lẻ

- Tình trạng raster (Cell states): Tình trạng/trạng thái của 1 cell có thể thể hiện giá trị không gian, ví dụ như các loại hình sử dụng đất khác nhau

- Bước thời gian (Time Steps): Một mạng tự động sẽ tham gia vào tần xuất xuất hiện với các bước thời gian khác nhau Tại mỗi bước thời gian, các cell sẽ được cập nhật giá trị dựa trên các quy luật chuyển tiếp

- Quy luật chuyển tiếp (Transition rules): Quy luật là cốt lõi của mạng tự động Một quy luật chuyển tiếp thường quy định tình trạng/trạng thái của cell trước và sau khi được cập nhật dựa trên điều kiện của tình trạng/trạng thái của các cell xung quanh

Hình 1 1 Nguyên tắc hoạt động của một quy luật dịch chuyển đơn giản [11]

- Cell xung quanh: Mỗi cell có 2 cell xung quanh – trường hợp mạng tự động 1 chiều Đối với mạng tự động 2 chiều, có 2 cách thức để định nghĩa các cell xung quanh

Hình 1 2 Sơ đồ mô phỏng các cell xung quanh trong mạng tự động 2 chiều [11]

1.3 Giới thiệu chung về phần mềm TerrSet 18 và một số modul điển hình

TerrSet 18 (trước đây là IDRISI) là một phần mềm tích hợp viễn thám và

hệ thống thông tin địa lý tích hợp (GIS) được phát triển và thương mại hóa bởi Phòng thí nghiệm Clark thuộc Đại học Clark, Hoa kỳ TerrSet là một hệ thống phần mềm hoạt động trên PC cung cấp các công cụ cho các nhà nghiên cứu và nhà khoa học tham gia phân tích động lực học của hệ thống đất đai trên trái đất để đưa ra những định hướng quản lý hiệu quả về môi trường, phát triển tài nguyên bền vững và phân bổ tài nguyên phù hợp Phần mềm Idrisi được xây dựng từ năm 1987, trải qua thời gian phát triển đến nay, Idrisi đang được sử

dụng rộng rãi ở trên 180 quốc gia và phiên bản được sử dụng hiện nay là TerrSet

18

Phần mềm TerrSet tập hợp tương đối nhiều module phân tích không gian

như Earth trend modeler (ứng dụng trong nghiên cứu và mô hình hóa biến đổi khí hậu và các hiện tượng liên quan), Land change modeler (chuyên nghiên cứu

về biến động và dự báo biến động sử dụng đất), Cùng với các hợp phần cơ bản như xử lý tư liệu viễn thám (phân loại, hiệu chỉnh phổ, ) và các hợp phần GIS (thành lập, biên tập bản đồ, ), các hợp phần mô hình hóa không gian là

điểm nổi bật tạo nên đặc điểm riêng của phần mềm TerrSet

Hình 1 3 Giao diện phần mềm TerrSet

Module Markov được sử dụng để dự báo sự biến đổi của các loại hình sử dụng đất được đưa vào trong bài toán mô hình hóa Tuy nhiên, thuật toán Markov là nội suy tuyến tính để dự báo sự thay đổi trạng thái của các pixel theo các bước thời gian khác nhau mà chưa xác định được ngưỡng đánh giá (các yếu

tố tự nhiên, chính sách phát triển và các yếu tố kinh tế - xã hội)

Hình 1 4 Module Markcov trên phần mềm TerrSet 18

Để khắc phục nhược điểm của thuật toán Markov, Idrisi đã bổ sung và tích hợp thuật toán mảng tự động (Cellular Automata) kết hợp với phân tích chuỗi Markov để đưa các ngưỡng được xác định bằng phương pháp đánh giá đa chỉ tiêu (Multi Criteria Evaluation - MCE) nhằm gia tăng độ chính xác của kết quả

mô hình hóa

Hình 1 5 Module Markcov - CA trên phần mềm TerrSet 18

1.4 Tổng quan ứng dụng viễn thám và hệ thống thống thông tin địa lý trong đánh giá biến động sử dụng đất

1.4.1 Trên thế giới

Hiện nay trên thế giới đặc biệt là nước đang phát triển, việc đánh giá biến động hiện trạng sử dụng đất, hiện trạng rừng và diễn biến tài nguyên thiên nhiên được tiến hành thường xuyên trên cơ sở sử dụng phương pháp truyền thống trên bản đồ giấy dựa vào các số liệu thống kê ngoài thực địa Gần đây công việc này đã được hiện đại hóa, đã ứng dụng công nghệ thông tin trong đánh giá biến động Và đặc biệt là ứng dụng viễn thám và hệ thống thông tin Địa lý (GIS) hoặc kết hợp với công nghệ Viễn thám hoặc kết hợp với chuỗi Makov đã đem lại hiệu quả hết sức to lớn

Trong thời gian đầu, những nghiên cứu về biến động sử dụng đất chỉ đơn giản là phát hiện những thay đổi sử dụng đất ở những khu vực cụ thể bằng kỹ thuật viễn thám và GIS Song song với việc xác định được biến động sử dụng

đất và lớp phủ, các nhà khoa học đã nhận ra rằng biến động sử dụng đất và lớp phủ là nhân tố quan trọng thúc đẩy sự biến đổi môi trường Vì vậy những nghiên cứu về biến động sử dụng dụng đất/lớp phủ lúc này tập trung phân tích những nguyên nhân, động lực thúc đẩy và ảnh hưởng của biến động sử dụng đất đến các vấn đề kinh tế, xã hội và môi trường sinh thái

Trước tiên phải kể đến dự án quốc tế về nghiên cứu biến động sử dụng đất

và lớp phủ (LUCC – Land use and Cover Change) được thực hiện và điều hành bởi nhiều trường đại học và các viện nghiên cứu như Đại học Clark, Mỹ (1994-1996), Viện Cartografic de Catalunya, Tây Ban Nha (1997-1999) và Đại học Công giáo Louvain, Bỉ (2000- 2005) Mục tiêu của dự án là tăng cường sự hiểu biết về những tác động của con người và động thái sinh lý của biến động đất đai đến những thay đổi về độ che phủ đất Dự án cũng nghiên cứu phát triển các mô hình toàn cầu để cải thiện năng lực dự đoán biến động sử dụng đất và lớp phủ ở những khu vực nhạy cảm

Đáng chú ý là công trình nghiên cứu về hiện tại, xu hướng và tương lai của biến động sử dụng đất dưới tác động của chính sách được thực hiện bởi các tác giả thuộc Trung tâm thí nghiệm trọng điểm về sử dụng đất, Cục Điều tra và Quy hoạch đất đai, Bộ Tài nguyên và Đất đai Trung Quốc Nghiên cứu đã sử dụng phương pháp ngoại suy tuyến tính và mạng nơ – ron thần kinh để chỉ ra rằng, không thể giữ được mục tiêu 0,12 tỷ ha đất canh tác trong tương lai nếu

sử dụng các phương thức phát triển kinh tế trong giai đoạn 1996 – 2008 Kết quả nghiên cứu cũng khẳng định việc thực hiện pháp luật và các quy định về bảo tồn đất canh tác ảnh hưởng đáng kể đến biến động sử dụng đất

Hiện nay, trên thế giới một số nhà khoa học sử dụng mô hình không gian

để xác định nguyên nhân và ảnh hưởng của biến động sử dụng đất, lớp phủ đến vấn đề xã hội và môi trường như Irwin and Geoghegan (2001); Mertens and Lambin (1997); White and Engelen (2000); White (1997); Wu and Webster (1998); Veldkamp and Fresco (1996a)

Các biến của mô hình gồm dữ liệu thống kê (dân số, tăng trưởng kinh tế ), bản đồ đất, bản đồ sử dụng đất, lớp phủ và các dữ liệu thu thập từ điều tra phỏng

vấn hộ gia đình hay các nhà quản lý Dữ liệu được đưa vào mô hình bằng kỹ thuật GIS và các kỹ thuật máy tính khác

Mô hình không gian sẽ xác định được quá trình biến động sử dụng đất, lớp phủ và tác động của chúng có thể được sử dụng để thiết lập mối quan hệ nhân quả của biến động sử dụng đất trong quá khứ Vì vậy mô hình là công cụ hữu ích cho người quản lý đất đai và hoạch định chính sách, cung cấp dự báo những thay đổi sử dụng đất trong tương lai Mô hình biến động sử dụng đất

và lớp phủ phụ thuộc vào chính trị, kinh tế, môi trường

Sau đó, những thay đổi trong sử dụng đất được sử dụng để khám phá tác động của chính sách và các yếu tố khác Bằng cách sử dụng công cụ phân tích kịch bản mô hình sẽ đưa ra những hướng dẫn trong hoạch định chính sách và quản lý đất đai đối với các quyết định của nhà quản lý

Phương pháp phân tích thống kê không gian cho phép xác định mối tương quan giữa biến động sử dụng đất với các yếu tố địa lý tự nhiên và kinh tế xã hội Tùy thuộc vào đối tượng địa lý và cơ sở dữ liệu mà ta có thể sử dụng các thuật toán và phương pháp thống kê không gian khác nhau: định lượng (xác định tuyệt đối bằng các chỉ số) hay bán định lượng (xác định tương đối thông qua phân cấp theo thứ bậc cao thấp)

Trong đề tài nghiên cứu “Đánh giá hiệu quả bảo vệ đất và biến động sử dụng đất” G Siebielec và ctv đã báo cáo tóm tắt kết quả phân tích về mối quan

hệ giữa chính sách bảo vệ sử dụng đất hiện tại của chính phủ và thay đổi sử dụng đất tại các khu vực thử nghiệm được lựa chọn từ năm 1990-1992 và 2006-

2007 dựa vào ảnh vệ tinh SPOT và các bản đồ sử dụng đất của 7 thành phố đại diện cho Đức, Cộng hòa Séc, Ba Lan, Slovakia, Áo và Italy (Milan, Bratislava, Wroclaw, Prague, Stuttgart, Salzburg, Vienna) kết quả phân tích cho thấy đất được mở rộng bề mặt nhân tạo diễn ra chủ yếu trên các vùng đất canh tác Hệ thống quản lý đất trong các thành phố không có hiệu quả bảo vệ đất tốt nhất cho đến năm 2006 Không có xung đột mạnh mẽ giữa các mục tiêu và nhu cầu bảo vệ đất liên quan đến phát triển kinh tế của thành phố

Kết hợp GIS và chuỗi Mackov thì đề tài “The Assessment and Predicting

of Land Use Changes to Urban Area Using Multi-Temporal Satellite Imagery

and GIS: A Case Study on Zanjan, IRAN (1984-2011)” Mohsen Ahadnejad Reveshty đã có kết quả phân loại độ che phủ đất cho 3 thời điểm khác nhau về biến động sử dụng đất bên cạnh kết hợp chuỗi Makov để dự báo tác động của con người về biến đổi sử dụng đất đến năm 2020 trong khu vực Zanjan Kết quả của nghiên cứu này cho thấy khoảng 44 % tổng diện tích bị thay đổi sử dụng đất, ví dụ như thay đổi đất nông nghiệp, vườn cây ăn quả và đất trống để định cư , xây dựng công nghiệp khu vực và đường cao tốc Mô hình cây trồng cũng thay đổi, chẳng hạn như đất vườn sang đất nông nghiệp và ngược lại Những thay đổi được đề cập đã xảy ra trong vòng 27 năm qua tại thành phố Zanjan và khu vực xung quanh

Đề tài “Mô hình Markov về biến động sử dụng tại khu vực đô thị giai đoạn 1958-2005”, tác giả ứng dụng một mô hình chuỗi Markov ước tính cho khu vực

đô thị Hoa Kỳ (Twin Cities) Sử dụng một tập hợp các dữ liệu trong giai đoạn lớn từ giữa năm 1958 đến 2005, để dự đoán tình hình sự dụng đất hiện tại và sau đó sử dụng để dự báo trong tương lai Với đề tài “Assessing Applycation

Of Markov Chain Analysis Inpredicting Land Cover Change: A Case Study Of Nakuru Municipality”, trong nghiên cứu này, sự kết hợp của vệ tinh viễn thám,

hệ thống thông tin địa lý (GIS), và chuỗi Markov đã được sử dụng trong phân tích và dự đoán thay đổi sử dụng đất Kết quả cho thấy tình hình phát triển đô thị không đồng đều, diện tích đất rừng bị mất mát đáng kể và quá trình thay đổi

sử dụng đất đã không ổn định Nghiên cứu cho thấy rằng việc tích hợp của vệ tinh viễn thám và GIS có thể là một phương pháp hiệu quả để phân tích các mô hình không gian-thời gian của sự thay đổi sử dụng đất Hội nhập sâu hơn của hai kỹ thuật này với mô hình Markov đã hỗ trợ hiệu quả trong việc mô tả, phân tích và dự đoán quá trình biến đổi sử dụng đất Kết quả dự đoán về sử dụng đất cho năm 2015 là sự gia tăng đáng kể của đất đô thị và nông nghiệp

Nhiều nghiên cứu gần đây sử dụng chuỗi Markov để dự đoán sử dụng đất đã tìm cách để mở rộng phạm vi áp dụng của các mô hình Turner so sánh kết quả của một mô hình chuỗi Markov với hai mô hình mô phỏng không gian khác nhau để dự báo những thay đổi lâu dài vùng Piedmont phía bắc Georgia McMillen và McDonald đã chứng minh các khớp nối của chuỗi Markov với các mô hình hồi quy để ước tính ảnh hưởng của giá trị đất trên phân

vùng thay đổi mà họ ước tính một chức năng để dự đoán giá trị đất, sau đó phục

vụ như giải thích cho các xác suất chuyển đổi của một ma trận thay đổi sử dụng đất Weng tích hợp việc sử dụng các hệ thống thông tin địa lý và khả năng viễn thám với một mô hình chuỗi Markov để dự đoán những hậu quả sử dụng đất

có thể có của đô thị hóa và công nghiệp hóa nhanh chóng ở đồng bằng sông Zhujiang của Trung Quốc Cuối cùng, Levinson và Chen cung cấp một mô hình chuỗi Markov thay đổi sử dụng đất trong khu vực Twin Cities

1.4.2 Tại Việt Nam

Ở Việt Nam, từ những năm 1960 cũng đã sử dụng ảnh hàng không cho mục đích thành lập bản đồ địa hình, hiệu chỉnh và thành lập bản đồ rừng Nhưng

có thể nói viễn thám ở Việt Nam chỉ thực sự phát triển mạnh vào đầu những năm 1980, với sự ra đời của Uỷ Ban nghiên cứu vũ trụ Việt Nam Từ đó đến nay đã có rất nhiều dự án, các công trình nghiên cứu ứng dụng viễn thám liên tiếp xuất hiện, những công trình đầu tiên có thể kể tới như: Chương trình nghiên cứu 3 tầng (vệ tinh, máy bay, mặt đất) do Uỷ ban nghiên cứu vũ trụ Việt Nam

tổ chức (1980) với sự tham gia của nhiều Bộ Ngành với mục tiêu điều tra khảo sát tổng hợp một số khu vực chìa khoá nhằm xây dựng các mẫu giải đoán ảnh; Dự án UNDP/FAO của Viện Điều tra Quy hoạch rừng lần đầu tiên sử dụng ảnh Landsat MSS thành lập bản đồ rừng toàn quốc và đánh giá biến động rừng giai đoạn 1975 - 1983 Năm 1991 Uỷ Ban Nghiên cứu Vũ trụ Việt Nam phối hợp Viện Khoa học Việt Nam, Bộ Nông nghiệp, Lâm nghiệp, Tổng Cục quản

lý ruộng đất và Cục Đo đạc và Bản đồ Nhà nước triển khai thực hiện chương trình liên ngành sử dụng ảnh vệ tinh Landsat TM thành lập bản đồ hiện trạng

sử dụng đất toàn quốc tỷ lệ 1:250000 và 1:1000000… [5]

Hiện nay, Việt Nam đang bước vào giai đoạn công nghiệp hóa, đô thị hóa với một tốc độ rất nhanh Bên cạnh những thay đổi rõ rệt về kinh tế - xã hội, môi trường thì vấn đề sử dụng đất cũng có những biến động theo những chiều hướng khác nhau

Có rất nhiều công trình nghiên cứu liên quan đến biến động sử dụng đất được triển khai với nhiều phương pháp khác nhau Gần đây nhất là sử dụng công nghệ thành lập bản đồ biến động sử dụng đất với rất nhiều công cụ trong

đó có GIS Chẳng hạn đề tài “Ứng dụng GIS thành lập bản đồ biến động sử dụng đất huyện Sông Mã, tỉnh Sơn La (giai đoạn 1995-2005)”, tác giả đã phân tích, đánh giá và thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất dựa trên nghiên cứu, biên tập bản đồ hiện trạng sử dụng đất bằng lập các ma trận biến động và dùng các công cụ Microstation, Mapinfor và ArcGis [5]

Hơn thế nữa, việc kết hợp viễn thám và GIS trong đánh giá biến động cũng

đã được thực hiện bước đầu mang lại nhiều kết quả Như trong đề tài “Thành lập bản đồ thảm thực vật trên cơ sở phân tích, xử lý ảnh viễn thám tại khu vực Tủa Chùa – Lai Châu”, tác giả đã dùng phương pháp phân loại có kiểm định đối với dữ liệu ảnh Landsat năm 2006 để phân ra 7 lớp thực phủ khác nhau với chỉ số Kappa ~ 0,7

Trong đề tài “Ứng dụng Mô hình MarKov và Cellular Automata trong nghiên cứu dự báo biến đổi lớp phủ bề mặt”, tác giả đã nghiên cứu đánh giá

sự biến đổi của đất đô thị thành phố Hà Nội bên cạnh đó ứng dụng mô hình phân tích chuỗi Markov kết hợp với thuật toán mạng tự động để dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất khu vực nghiên cứu từ năm 2014 tới năm 2021

Đề tài “Ứng dụng viễn thám và GIS đánh giá biến động và dự báo đất đô thị tại phường Hiệp Bình Phước, quận Thủ Đức”, Vũ Minh Tuấn đã sử dụng công nghệ viễn thám và GIS để phân tích biến động đất đô thị tại phường Hiệp Bình Phước quận Thủ Đức, TP Hồ Chí Minh và sử dụng chuỗi Markov để dự báo tốc độ phát triển đất đô thị đến năm 2026 Kết quả nghiên cứu cho thấy đất

đô thị trên địa bàn phát triển mạnh mẽ cần được quy hoạch cụ thể vì sẽ ảnh hưởng đến quy hoạch phát triển đô thị của quận Thủ Đức nói riêng và TP Hồ Chí Minh nói chung, ngoài ra nghiên cứu còn phát hiện khu vực Hiệp Bình Phước có nền tương đối yếu và nguy cơ sạt lở bờ sông rất lớn có thể gây nguy hiểm đến đời sống của người dân Tuy nhiên hầu hết các khu vực biến động lại không đúng với quy hoạch chung của TP Hồ Chí Minh cho thấy việc sử dụng chuỗi Markov trong việc dự báo tốc độ phát triển đất đô thị không đạt được độ chính xác cao nhất Kết quả dự báo chỉ đúng khi không có sự thay đổi

về chính sách pháp luật về đất đô thị trong năm dự báo Ngoài ra còn rất nhiều công trình nghiên cứu có ứng dụng GIS và chuỗi Markov đạt được nhiều kết quả mong đợi [5]

CHƯƠNG 2: ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI

VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu:

Tài nguyên đất của tỉnh Hưng Yên bao gồm các loại hình sử dụng đất chính như sau

- Đất trồng cây hàng năm;

- Đất trồng cây lâu năm;

- Đất khu vực dân cư, trụ sở cơ quan, giao thông và phi nông nghiệp khác;

- Đất KCN, CCN-LN ;

- Đất ao hồ, sông, kênh mương ;

Phạm vi nghiên cứu:

- Phạm vi không gian: Bao gồm toàn bộ địa bàn tỉnh Hưng Yên

- Phạm vi thời gian: Nghiên cứu và đánh giá hiện trạng và biến động sử dụng đất trong khoảng thời gian từ năm 2010 – 2020

- Phạm vi nội dung nghiên cứu:

+ Nghiên cứu điều kiện tự nhiên, KT – XH và đặc điểm tài nguyên thiên nhiên liên quan đến sử dụng đất của tỉnh Hưng Yên

- Nghiên cứu, đánh giá hiện trạng và biến động tình hình sử dụng đất giai đoạn 2010 – 2020 tại tỉnh Hưng Yên

- Giải đoán ảnh vệ tinh xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2000,

2010, 2015, 2020 phục vụ dự báo biến động sử dụng đất đến 2030 tại tỉnh Hưng

Yên và đề xuất giải pháp phát triển bền vững hệ sinh thái nông nghiệp của tỉnh 2.2 Phương pháp nghiên cứu

2.2.1 Phương pháp khảo sát thực địa

Dựa trên lộ trình đã vạch sẵn ở giai đoạn lên kế hoạch khảo sát, những mục tiêu mà giai đoạn ngoài thực địa hết sức quan trọng với tính khách quan

và chính xác, mức độ tin cậy và cập nhật của đề tài Ngoài việc khảo sát nhằm

bổ sung chính xác các thông tin thực tế và xác định lại các thông tin đã thu thập Ngoài ra, công tác điều tra thực địa sử dụng để kiểm chứng kết quả phân loại bản đồ sử dụng đất nhằm khẳng định và đánh giá mức độ chính xác của đề tài

Từ ngày 16/05/2022 – 20/05/2022, đã tiến hành thực hiện công tác khảo sát thực tế tại khu vực nghiên cứu với các nội dung như sau:

- Khảo sát thực tế hiện trạng sử dụng đất, các khu vực sinh thái, tài nguyên sinh vật tại các huyện thuộc khu vực nghiên cứu

- Thu thập các tài liệu liên quan đến kinh tế xã hội của địa phương, thống

kê hiện trạng sử dụng đất và kế hoạch điều chỉnh quy hoạch sử dụng đất của địa phương

2.2.2 Phương pháp thu thập số liệu

Sử dụng phương pháp thu thập số liệu để thu thập các số liệu sau:

- Ảnh vệ tinh Landsat 5 năm 2000, 2010 Landsat 8 các năm 2015, 2020 tải tại địa chỉ https://earthexplorer.usgs.gov/ (USGS, 2021) khu vực tỉnh Hưng Yên như sau:

Bảng 2 1 Ảnh vệ tinh Landsat sử dụng trong đề tài nghiên cứu [28]

ST

Độ phâ

n giải (m)

Độ che phủ mây (%)

Landsat 8

- Các tài liệu về điều kiện tự nhiên, số liệu kinh tế - xã hội, quy hoạch, kế hoạch sử dụng đất, các chính sách sử dụng đất của địa phương giai đoạn 2000 – 2020 được thu thập tại các phòng tài nguyên và môi trường tại khu vực nghiên cứu

2.2.3 Phương pháp giải đoán ảnh viễn thám

a Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào

Để thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất các năm, nghiên cứu sử dụng giải đoán ảnh viễn thám theo phương pháp có giám sát (Richards, 2013) Quá trình thực hiện giải đoán ảnh vệ tinh được thực hiện theo các bước như sau: (1) Nắn chỉnh hình học; (2) Tăng cường chất lượng ảnh; (3) Cắt ảnh theo ranh giới khu vực nghiên cứu; (4) Lập khóa giải đoán ảnh; (5) Phân loại ảnh viễn thám theo phương pháp có giám sát; (6) Đánh giá kết quả phân loại Độ chính xác của giải đoán được đánh giá dựa vào hệ số Kappa

Hiệu chỉnh hình học ảnh: Các ảnh được thống nhất theo hệ tọa độ UTM

WGS84 ZONE 48

Phân loại ảnh theo đối tượng: Sử dụng hệ thống mẫu giải đoán tiến hành

phân loại từng năm ảnh sử dụng phương pháp phân loại theo Xác suất cực đại (Maximum Likelihood) để phân loại cho từng ảnh Landsat

Sau khi phân loại sử dụng phương pháp phân loại theo Xác suất cực đại (Maximum Likelihood) xong, tiến hành cắt ảnh theo ranh giới, tách lọc, gộp lớp để có được kết quả cuối cùng

Dựa trên nguyên lý tổ hợp màu cơ bản của ảnh vệ tinh, trong công tác giải đoán ảnh vệ tinh Landsat 5, Landsat 8, các đối tượng nghiên cứu được phân loại và giám sát theo các tổ hợp ảnh màu như sau:

Bảng 2 2 Kiểu tổ hợp màu sử dụng và ứng dụng [10]

Kênh phổ Kiểu tổ hợp

màu Đặc trưng nhận biết/ Ứng dụng

Landsat 8 (band 4,3,2)

Landsat 5 (3,2,1)

Màu giả tự nhiên

Chỉ phân biệt được rõ nét giữa thực vật và vùng đất trống, rất ít thông tin

khác về thực vật

Landsat 8 (band 5,4,3)

Landsat 5 (4,3,2)

Màu hồng ngoại

Đường giao thông, mặt nước, phân biệt được rừng cây lá rụng với vùng cây ăn quả, dễ nhận biết được vùng đất nông nghiệp và phi nông nghiệp

- Tổ hợp màu giả tự nhiên : phương pháp tổ hợp này khá gần gũi với cảm

nhận của mắt người Bởi vì mắt người cảm nhận màu sắc trong tự nhiên trong dải phổ sóng điện từ có bước sóng từ 0.4 đến 0.7 µm Trong khi đó ảnh vệ tinh Landsat 8 có 3 kênh phổ 2, 3 và 4 thu nhận bức xạ phổ của dải sóng nhìn thấy

từ 0.45 đến 0.68 µm Do vậy với tổ hợp màu trên 3 kênh phổ 4,3,2 sẽ cho ra màu sắc tự nhiên như ngồi trên máy bay nhìn xuống bề mặt trái đất Ở dạng tổ hợp này rất dễ dàng nhận biết ở mức khái quát hệ thống thuỷ văn có qui mô lớn, các tuyến giao thông quốc lộ, tỉnh lộ, các điểm dân cư đô thị Tuy nhiên khi giải đoán chi tiết các đối tượng như ao hồ, kênh mương nhỏ, các trục đường giao thông nhánh, các yếu tố thực phủ thì rất khó phân biệt và dễ nhầm lẫn Phương pháp tổ hợp này chủ yếu được sử dụng in ấn hoặc để thiết kế làm nền hình ảnh khi xây dựng bản đồ chuyên đề

- Tổ hợp màu hồng ngoại: phục vụ giải đoán rất tốt cho các yếu tố phủ bề

mặt, giao thông và thuỷ văn Bằng mắt thường có thể giải đoán tối đa các yếu

tố mặt nước như ao hồ, kênh mương, sông suối với gam màu xanh nước biển

và màu xanh đen; các bãi bồi ven sông, cửa biển có màu xanh nhạt; vùng làm muối có màu trắng Màu trắng dạng tuyến là đường giao thông, màu trắng có dạng vùng thường là các khu dân cư tập trung, khu đô thị, thành phố, nhà máy công nghiệp hay là các khu đất nông nghiệp chưa canh tác Màu đỏ sẫm đặc trưng cho các cây lâu năm, rừng già; màu đỏ gạch non, màu đỏ tím là các vùng trồng lúa; màu đỏ nâu là vùng trồng màu Đất trống có độ ẩm thường có màu xanh nhạt Đặc trưng dễ nhận biết của tổ hợp màu hồng ngoại là ảnh có gam màu đỏ vì lớp phủ thực vật phản xạ mạnh với kênh cận hồng ngoại Phương pháp tổ hợp màu này có nhược điểm là gây ra sự cảm nhận sai về màu sắc so với cách nhận biết màu sắc tự nhiên của con người Cách tổ hợp màu này, rất

hữu hiệu để có được nhiều thông tin từ ảnh vệ tinh hơn so với phương pháp tổ hợp màu tự nhiên

Bảng 2 3 Phân loại đối tượng nghiên cứu theo tổ hợp ảnh màu

STT Đối tượng

Tổ hợp ảnh màu tự

nhiên (Band 4-3-2 với Landsat 8 và Band 3-2-

1 với Landsat 5)

Tổ hợp ảnh màu hồng ngoại (Band 5-4-3 với Landsat 8 và Band 4-3-1 với Landsat

5)

Ảnh thực tế các điểm khống chế mặt đất

b, Phương pháp chuyên gia

Các thành viên tham vấn bao gồm các nhà khoa học, các chuyên gia trong lĩnh vực GIS, viễn thám, quản lý đất đai sẽ đóng góp những ý kiến có chiều sâu cho luận văn, giúp tác giả hoàn thiện các kết quả và đánh giá nhằm đưa ra những

kết luận có sát với điều kiện thực tế tại địa phương và có tính ứng dụng cao

trong thực tế Chi tiết thể hiện tại Chương 3 của luận văn

c Đánh giá biến động sử dụng đất

Để tiến hành dự báo thay đổi sử dụng đất trong tương lai, nghiên cứu sử dụng mô hình tích hợp chuỗi Markov và hồi quy logistic Trong trường hợp mô

phỏng thay đổi sử dụng đất, giả định cơ bản của mô hình Markov là coi thay

đổi sử dụng đất là một quá trình ngẫu nhiên diễn ra theo một trình tự các bước

thông qua một tập hợp các trạng thái (Stewart, 1994) Quá trình này cho một

giá trị tại thời điểm t, Xt và chỉ phụ thuộc vào giá trị của nó tại thời điểm (t-1),

Xt-1, chứ không phụ thuộc vào chuỗi các giá trị Xt-2, Xt-3, , X0 mà quá trình

đã đi qua thông qua việc đến Xt-1 Nó có thể được diễn đạt như sau: N(t+1) =

N(t) × P

Trong đó: Nt+1 và Nt lần lượt là các vectơ bao gồm các diện tích của từng

loại đất tại thời điểm (t+1) và thời điểm t; P là một ma trận vuông, có giá trị ô

Pij là xác suất chuyển đổi từ chiều ngang i sang j trong thời gian t và (t+1)

Mô hình chuỗi Markov được tích hợp với mô hình hồi quy logistic để xác

định sự phân bố theo không gian của các loại đất Là mô hình thống kê, mô

hình hồi quy logistic ước tính xác suất xảy ra các sự kiện thay đổi dưới dạng

một biến phụ thuộc nhị phân Tương ứng với giá trị 1 đại diện cho có sự hiện

diện của thay đổi sử dụng đất và giá trị 0 đại diện cho không có sự hiện diện

của thay đổi sử dụng đất Như vậy, tại mỗi điểm ảnh (pixel) mô hình logistic

xác định được xác suất xuất hiện của từng loại đất xem xét Nói cách khác, sản

phẩm của mô hình logistic là bản đồ xác suất không gian chuyển đổi từ loại

hình sử dụng đất này sang loại hình sử dụng đất khác dưới tác động của các yếu

tố thúc đẩy (mạng lưới giao thông, hệ thống thủy văn, hình dưới) với dữ liệu

được xây dựng trong môi trường ArcGIS dưới dạng bản đồ khoảng cách Euclid

(Euclidean Distance maps) Các phân tích dựa vào Mô hình LCM (Land

Change Modeler) được tích hợp trong phần mềm TerrSet IDRISI để dự báo

Hình 2 1 Khoảng cách hệ thống giao thông, thủy văn được sử dụng làm yếu tố

thúc đấy trong mô hình.

Hình 2 2 Phương pháp lập bản đồ biến động sử dụng đất

Qua bản đồ biến động sử dụng đất được thành lập sử dụng đất được thành lập, dữ liệu biến động được truy xuất phục vụ đánh giá biến động sử dụng đất tại từng thời điểm thông qua ma trận biến động được trình bày dưới đây:

Bảng 2.1 Ma trận biến động diện tích các loại hình sử dụng đất giai đoạn t 1 – t 2

Loại

Diện tích tại t1

- P: Tổng diện tích biến động theo loại đất

Quy trình các bước thực hiện:

Việc đánh giá biến động sử dụng đất tại tỉnh Hưng Yên giai đoạn 2010 –

2020 dựa trên nguồn dữ liệu hiện trạng sử dụng đất tại các thời điểm 2010–

2015 – 2020

d Phương pháp dự báo sử dụng đất

Quá trình dự báo biến động sử dụng đất được sử dụng số liệu hiện trạng năm 2000-2020 được xây dựng từ giải đoán ảnh viễn thám Các bước thực hiện được thể hiện qua sơ đồ ở các bước nghiên cứu sau:

Hình 2 3 Quy trình các bước đánh giá biến động sử dụng đất

tỉnh Hưng Yên giai đoạn 2010 - 2020

Dựa vào ma trận biến động sử dụng đất của giai đoạn trước, hệ số biến động được xác định nhằm dự báo diện tích sử dụng đất ở giai đoạn tiếp theo thông qua chuỗi Markov Tổng quát hóa của mô hình dự báo biến động được minh họa ở hình 2.4 như sau:

Hình 2 4 Ma trận biến động các loại hình sử dụng đất

Kết quả ma trận xác suất biến động sử dụng đất giữa hai thời điểm t1 và t2 được tổng hợp như ở bảng 2.4

Bảng 2 4 Ma trận xác suất biến động sử dụng đất giai đoạn t 1 – t 2

- Chuỗi Markov được áp dụng để dự báo diện tích sử dụng đất qua công thức:

Hình 2 5 Công thức xây dựng chuỗi Markcov Trong đó:

- [V1, V2, V3, V4, V5]1: là diện tích các loại đất tại thời điểm năm t1;

- [V1, V2, V3, V4, V5]2: là diện tích các loại đất tại thời điểm năm t2;

- α11, α12… α55: xác suất của sự thay đổi các kiểu sử dụng đất giai đoạn t1 –

t2

Xây dựng ma trận chuyển đổi Markov: Bản chất của phương pháp phân tích chuỗi Markov là xây dựng mối liên hệ giữa 2 bản đồ hiện trạng sử dụng đất tại 2 thời điểm đánh giá nhằm tạo cơ sở khoa học cho quá trình mô hình hóa

ở các bước tiếp theo Sở dĩ mốc thời điểm dự báo là năm 2030 là dựa trên việc tính toán ma trận chuyển đổi Markov để xác định ra bước nhảy thời gian (time steps) cho quá trình đánh giá Mốc thời gian dự báo 2030 được xác định bằng cách tính khoảng thời gian giữa năm 2010 và 2020, cụ thể theo công thức như sau:

TDB = TCT + (TCT - TCD) Trong đó:

TDB: Thời điểm dự báo TCT: Mốc thời gian cận trên của quá trình đánh giá TCD: Mốc thời gian cận dưới của quá trình đánh giá

Áp dụng công thức trên, ta sẽ xác định được thời điểm dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất tỉnh Hưng Yên như sau:

TDB = 2020 + (2020 – 2010) = 2030