Ứng dụng mô hình Markov – Cellular Automata dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thuỵ, thành phố Hải Phòng

Các phương pháp đánh giá biến động đối tượng mặt đất trên cơ sở sử dụng dữ liệu viễn thám đa thời gian .... Từ trước đến nay ở nước ta, ứng dụng của viễn thám trong điều tra sự biến động

1

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

Phạm Huy Hoàng

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MARKOV – CELLULAR AUTOMATA

DỰ BÁO BIẾN ĐỔI LỚP PHỦ MẶT ĐẤT HUYỆN KIẾN THUỲ,

THÀNH PHỐ HẢI PHÕNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội - 2013

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

-

Phạm Huy Hoàng

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MARKOV – CELLULAR AUTOMATA

DỰ BÁO BIẾN ĐỔI LỚP PHỦ MẶT ĐẤT HUYỆN KIẾN THUỲ,

1

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin chân thành gửi lời cảm ơn sâu sắc đến TS Bùi Quang Thành người

đã chỉ bảo và hướng dẫn tôi tận tình trong suốt quá trình nghiên cứu đề tài và hoàn thành luận văn này

Trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận văn, tôi đã nhận được sự tạo điều kiện, giúp đỡ nhiệt tình của các thầy cô giáo của Khoa Địa lý, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội

Trong thời gian thu thập dữ liệu tại cơ sở, tôi đã nhận được sự giúp đỡ, tạo điều kiện củaTrung tâm Viễn thám quốc gia,Viện Tài nguyên và Môi trường biển,

Uỷ ban nhân dân huyện Kiến Thuỳ, các đơn vị và cá nhân có liên quan trên địa bàn thành phố Hải Phòng

Tôi xin cam đoan những nội dung được trình bày ở đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Tôi mong nhận được những ý kiến đóng góp và phản hồi đối với

nội dung nghiên cứu của công trình này

Ngày 10 tháng 5 năm 2013

Phạm Huy Hoàng

MỤC LỤC 2

MỞ ĐẦU 9

1 Tính cấp thiết của đề tài 9

2 Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài 10

3 Phạm vi nghiên cứu của đề tài 11

4 Cơ sở tài liệu thực hiện đề tài 11

5 Kết quả đạt được của luận văn 12

6 Cấu trúc của luận văn 12

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỔI LỚP PHỦ MẶT ĐẤT VỚI SỰ TRỢ GIÖP CỦA VIỄN THÁM VÀ GIS 13

1.1 KHÁI NIỆM VÀ MỘT SỐ HỆ PHÂN LOẠI LỚP PHỦ MẶT ĐẤT 13

1.1.1 Khái niệm về lớp phủ mặt đất 13

1.1.2 Hệ phân loại lớp phủ mặt đất 13

1.2 CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ MẶT ĐẤT 14

1.2.1 Biến động lớp phủ mặt đất 14

1.2.2 Các nguyên nhân gây ra biến động 15

1.2.3 Các phương pháp đánh giá biến động lớp phủ mặt đất 15

1.4 VIỄN THÁM VÀ GIS TRONG NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỔI LỚP PHỦ MẶT ĐẤT 16

1.4.1 Công nghệ viễn thám 16

1.4.1.1 Khái niệm viễn thám 16

1.4.1.2 Đặc tính cơ bản của tư liệu viễn thám 16

1.4.1.3 Đặc tính phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên 16

1.4.1.4 Khả năng khai thác thông tin từ ảnh viễn thám trong nghiên cứu biến đổi lớp phủ mặt đất 17

1.4.1.5 Một số tư liệu viễn thám đang được sử dụng phục vụ nghiên cứu biến động lớp phủ mặt đất tại Việt Nam 18

1.4.1.6 Chiết xuất thông tin trên ảnh viễn thám 19

3

1.4.1.7 Các phương pháp đánh giá biến động đối tượng mặt đất trên cơ sở sử dụng

dữ liệu viễn thám đa thời gian 20

1.4.2 Hệ thống thông tin địa lý 23

1.4.2.1 Khái niệm 23

1.4.2.2 Thành phần và các chức năng của GIS 23

1.4.2.3 Các bước xử lý dữ liệu không gian 24

1.4.2.4 Cơ sở dữ liệu 25

1.5 MÔ HÌNH HOÁ BIẾN ĐỔI KHÔNG GIAN HUYỆN KIẾN THUỲ 25

1.5.1 Khái niệm mô hình, mô hình hóa và mô hình hóa không gian 25

1.5.2 Mô hình hóa sự biến đổi lớp phủ mặt đất 27

1.6 TỔNG QUAN CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC 34

CHƯƠNG 2 CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI BIẾN ĐỔI LỚP PHỦ MẶT ĐẤT HUYỆN KIẾN THỤY 36

2.1 KHÁI QUÁT KHU VỰC NGHIÊN CỨU 36

2.1.1 Đặc điểm vị trí địa lý - địa hình 36

2.1.2 Phân tích các yếu tố tự nhiên liên quan đến sự hình thành và phát triển Kiến Thụy 38

2.2 BIẾN ĐỘNG HIỆN TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT KIẾN THUỲ 2005-2010 42

2.2.2 Hiện trạng sử dụng đất huyện Kiến Thuỳ năm 2010 43

2.2.3 Đánh giá biến động sử dụng đất huyện Kiến Thuỳ 2005-2010 46

2.3 PHƯƠNG ÁN QUY HOẠCH PHÁT TRIỂN KT-XH HUYỆN KIẾN THUỲ ĐẾN NĂM 2020 ĐÃ ĐƯỢC UBND THÀNH PHỐ HẢI PHÕNG PHÊ DUYỆT 47

2.3.1 Các căn cứ chủ yếu để xây dựng quy hoạch tổng thể phát triển KT-XH huyện Kiến Thuỳ đến năm 2020: 47

2.3.2 Phương án quy hoạch sử dụng đất và phát triển các tiểu vùng lãnh thổ thực hiện quy hoạch huyện Kiến Thuỳ đến năm 2020 48

2.3.2.1 Bố trí sử dụng đất 48

2.3.2.2 Phát triển các tiểu vùng lãnh thổ 50

2.3.2.3 Phát triển đô thị và nông thôn 51

2.4 VAI TRÕ CÁC YẾU TỐ LỊCH SỬ, CHÍNH TRỊ VÀ KINH TẾ 53

2.4.1 Lịch sử hình thành và các giai đoạn phát triển của Huyện Kiến Thụy 53

2.4.2 Đánh giá đặc điểm chính trị, kinh tế - xã hội của huyện Kiến Thụy 55

CHƯƠNG 3 ỨNG DỤNG VIỄN THÁM, GIS VÀ PHƯƠNG PHÁP MARKOV-CELLULAR AUTOMATA MÔ HÌNH HÓA BIẾN ĐỔI LỚP PHỦ MẶT ĐẤT HUYỆN KIẾN THỤY GIAI ĐOẠN 2000 - 2010 57

3.1 ỨNG DỤNG VIỄN THÁM VÀ GIS ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ MẶT ĐẤT HUYỆN KIẾN THỤY GIAI ĐOẠN 2000 - 2005 - 2010 57

3.1.1 Quy trình các bước đánh giá biến động lớp phủ mặt đất 57

3.1.2 Xây dựng bản đồ lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy các năm 2000, 2005, 2010 58

3.1.3 Phân tích, thành lập bản đồ và đánh giá biến động lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy giai đoạn 2000 – 2005 - 2010 66

3.2 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH PHÂN TÍCH CHUỖI MARKOV VÀ MẠNG TỰ ĐỘNG DỰ BÁO THAY ĐỔI LỚP PHỦ MẶT ĐẤT TỚI NĂM 2020 68

3.2.1 Quy trình các bước nghiên cứu dự báo thay đổi lớp phủ mặt đất tới năm 2020 68 3.2.2 Xây dựng ma trận chuyển dịch dựa vào chuỗi Markov 78

3.2.3 Mô hình hóa sự biến đổi lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy dựa vào bài toán CA_Markov 79

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 86

Tài liệu tham khảo 88

5

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

CSDL Cơ sở dữ liệu

GIS Hệ thống thông tin địa lý

MCE Đánh giá đa chỉ tiêu

PTBV Phát triển bền vững

7

DANH MỤC HÌNH

Sơ đồ 1.1 Phương pháp phân tích sau phân loại 21

Sơ đồ 1.2 Phương pháp phân loại trực tiếp từ ảnh đa thời gian 22

Sơ đồ 1.3 Phương pháp nhận biết thay đổi phổ 22

Hình 1.5 Phân loại mô hình (theo Thomas, R.w và Huggett, R.J - 1980) 26 Hình 1.6 Nguyên tắc hoạt động của một quy luật dịch chuyển đơn giản 30 Hình 1.7 Sơ đồ mô phỏng các cell xung quanh trong mạng tự động 2 chiều 30 Hình 1.8 Giao diện của module Land Change Modeler 33 Hình 1.9 Giao diện của module Markov trong phần mềm Idrisi 33 Hình 1.10 Giao diện của module CA_Markov trong phần mềm Idrisi 34 Hình 2.1 Bản đồ hành chính huyện Kiến Thuỳ 37 Hình 2.2 Biểu đồ nhiệt độ, lượng mưa trong năm của Hải Phòng 40 Hình 2.3 Rừng ngập mặn ven biển xã Đại Hợp, huyện Kiến Thu 41 Hình 2.4 Bản đồ hiện trạng sử dụng đất huyện Kiến Thuỳ năm 2010 45 Hình 3.1 Quy trình các bước đánh giá biến động lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy

Hình 3.2 Ảnh Landsat, SPOT huyện Kiến Thụy năm 2000, 2005 và 2010 59 Hình 3.4 Quá trình chọn mẫu và phân loại ảnh Huyện Kiến Thụy 2010 bằng

Hình 3.5 Ảnh huyện Kiến Thụy các năm 2000, 2005, 2010 sau phân loại và hiệu

Hình 3.9 Quy trình các bước phân cấp thích hợp 70 Hình 3.10 Ảnh phân ngưỡng thích hợp của quần cư đối với các đơn vị lớp phủ 71 Hình 3.11 Ảnh phân ngưỡng mức độ thích hợp của giao thông 71 Hình 3.12 Ảnh phân ngưỡng thích hợp của đất trồng lúa với các loại hình lớp phủ 73 Hình 3.13 Ảnh bản đồ phân ngưỡng thích hợp của đất rau màu đối với các loại hình

Hình 3.14 Ảnh phân ngưỡng mức độ thích hợp của mặt nước 75 Hình 3.15 Ảnh phân cấp thích hợp cho quần cư 76 Hình 3.16 Ảnh phân cấp thích hợp cho đất Lúa 77 Hình 3.17 Ảnh phân cấp thích hợp cho đất Rau màu 77 Hình 3.18 Ảnh phân cấp thích hợp cho mặt nước 78 Hình 3.19 Xây dựng ma trận chuyển dịch dựa vào chuỗi Markov trong Idrisi Andes

9

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Sự phát triển của đô thị và gia tăng dân số là những vấn đề nóng của xã hội Việt Nam thời gian gần đây

Không nằm ngoài quy luật chung của cả nước, thành phố Hải Phòng, một trong ba thành phố lớn nhất của Việt Nam, cũng diễn ra tốc độ đô thị hóa nhanh chóng Đất nông nghiệp nhanh chóng bị thu hẹp để nhường chỗ cho các loại hình khác như các khu dân cư, các khu công nghiệp, các công trình công cộng khác Việc nghiên cứu biến động trên diện rộng và thời gian dài là vấn đề cần thiết cho các cơ quan quản lý của thành phố, vì vùng ven đô sẽ là cầu nối giữa các vùng nông thôn, các thành phố vệ tinh với thành phố Hải Phòng Ví dụ: ở nơi tiếp giáp nông thôn và

đô thị, trong một khoảng thời gian ngắn, một vùng đất nông nghiệp bị biến thành đất cây xanh, đất ở dân cư trong khu đô thị Sự thay đổi này gây khó khăn cho các nhà hoạch định chính sách trong việc thay đổi các chính sách trong vùng đó bởi vì việc điều tra tiến hành 5 năm một lần ở nước ta

Kiến Thụy là một huyện ngoại thành Hải Phòng, nơi có quá trình đô thị hóa nhanh Để quản lý, phát triển bền vững, một trong những nhiệm vụ đặt ra là cần đánh giá biến động lớp phủ mặt đất

Trong ba thập kỷ gần đây, công nghệ và phương pháp viễn thám phát triển hết sức nhanh chóng với sự xuất hiện của các đầu thu phát đời mới, nhờ đó ảnh thu được có độ phủ rộng ở các tỷ lệ và độ phân giải ngày càng lớn, góp phần hữu ích phục vụ cho quản lý và giám sát trong công tác quản lý và dự báo lớp phủ mặt đất

Từ trước đến nay ở nước ta, ứng dụng của viễn thám trong điều tra sự biến động là hết sức cần thiết nhưng chưa có một quy trình chuẩn (rất đơn giản hay các kết quả đạt được chiết tách các ảnh vệ tinh trước đây như: Ứng dụng công nghệ viễn thám trong nghiên cứu biến động sử dụng đất thành phố Đà Nẵng; Ứng dụng viễn thám theo dõi biến động đất đô thị của thành phố Vinh, tỉnh Nghệ An; Ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS thành lập bản đồ biến động lớp phủ thực vật rừng huyện Ngọc Hiển và Năm Căn, Cà Mau) hay giao trách nhiệm cho một tổ chức cụ thể ở các từng địa phương, từng vùng; và kể cả chính phủ cũng đang rất cần các thông tin chiết tách từ ảnh viễn thám để hoạch định điều chỉnh chính sách của địa phương, vùng hay cả nước dựa vào xu thế và dự báo biến động

Viễn thám (sử dụng tư liệu độ phân giải cao) kết hợp GIS tạo ra các bản đồ hay quy trình thứ cấp còn hỗ trợ đưa ra các quyết định trên cơ sở độ chính xác cao, nhanh chóng và giá thành rẻ Tuy nhiên, sự phát triển, nghiên cứu và ứng dụng viễn thám và GIS cũng rất cần đến kinh nghiệm và sự hiểu biết trong các chuyên môn sâu

Để mô hình hóa biến đổi lớp phủ mặt đất, sử dụng đất người ta dùng phương pháp điển hình trong việc nghiên cứu biến đổi không gian là phương pháp mạng tự động Một phương pháp khác nghiên cứu biến đổi sử dụng đất 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 vào đầu những năm 90 của thế kỷ 20

Việc sử dụng 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 Để khắc phục nhược điểm của thuật toán Markov, ta cần 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 Như vậy, có thể thấy bài toán áp dụng trong khuôn khổ của đề tài là bài toán tổng hợp tập hợp nhiều thuật toán và đánh giá khác nhau để đảm bảo kết quả mô hình hóa phù hợp với quy luật phát triển và điều kiện thực tế

Chính vì các lý do trên, tác giả chọn đề tài: “Ứng dụng mô hình Markov –

Cellular Automata dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy, thành phố Hải Phòng”

2 Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài

a Mục tiêu nghiên cứu của đề tài

Mục tiêu của đề tài là ứng dụng mô hình Markov - Cellular Automata kết hợp với viễn thám và GIS nghiên cứu biến động lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thuỳ

và dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất giai đoạn 2010-2020

b Nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài

Để đạt được những mục tiêu đề ra, đề tài sẽ thực hiện các nhiệm vụ chính

- Mô hình hóa dự báo xu thế biến đổi lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy trong tương lai (2015, 2020) trên cơ sở ứng dụng mô hình Markov-CA

3 Phạm vi nghiên cứu của đề tài

- Phạm vi về không gian: Nghiên cứu biến động lớp phủ mặt đất khu vực

huyện Kiến Thụy, thành phố Hải Phòng Tập trung vào các đối tượng: đất nông nghiệp, đất ở, đất bằng chưa sử dụng, mặt nước

- Phạm vi về nội dung: xác lập quy trình xử lý bản đồ, ảnh viễn thám đa thời

gian kết hợp công nghệ GIS đánh giá biến đổi lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy, đánh giá độ chính xác của phương pháp Mô hình hóa dự báo xu thế biến đổi lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy, thành phố Hải Phòng trong tương lai

4 Cơ sở tài liệu thực hiện đề tài

- Bản đồ định hướng phát triển không gian đến năm 2020 của Hải Phòng

- Bản đồ địa hình khu vực Kiến Thụy ở các thời điểm

- Bản đồ hiện trạng sử dụng đất khu vực Kiến Thụy năm 2005, 2010

5 Kết quả đạt được của luận văn

- Tổng quan được cơ sở lý luận về nghiên cứu biến đổi lớp phủ mặt đất với

sự trợ giúp của Markov-CA, viễn thám và GIS

- Đã xây dựng được các bản đồ hiện trạng lớp phủ mặt đất ở 3 thời điểm

2000, 2005, 2010, từ đó xây dựng các bản đồ biến động lớp phủ mặt đất giai đoạn 2000-2005, 2005-2010 bằng phương pháp viễn thám và GIS

- Đánh giá biến động lớp phủ mặt đất giai đoạn 2000-2010 và dự báo biến động lớp phủ mặt đất đến 2020 cho khu vực nghiên cứu bằng phương pháp Markov – CA

6 Cấu trúc của luận văn

Ngoài phần mở đầu và kết luận, luận văn gồm 3 chương:

Chương 1: Cơ sở lý luận về nghiên cứu biến đổi lớp phủ mặt đất với sự trợ

giúp của viễn thám và GIS

Chương 2: Các nhân tố ảnh hưởng tới biến đổi lớp phủ mặt đất huyện Kiến

Thụy

Chương 3: Ứng dụng viễn thám, GIS và Markov-CA mô hình hóa biến đổi

lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy 2000 -2020

sau: Lớp phủ mặt đất là những đối tượng vật chất quan sát được trên bề mặt trái đất

Trên thực tế mỗi một khu vực khác nhau trên trái đất đều có loại hình lớp phủ mặt đất đặc trưng và mỗi một đối tượng đều chịu sự tác động của tự nhiên và con người với mức độ mạnh, yếu khác nhau Sự tác động này đã làm cho lớp phủ mặt đất luôn biến đổi Sự biến đổi của lớp phủ mặt đất ngược lại cũng có những ảnh hưởng không nhỏ đến cuộc sống của con người, như diện tích rừng suy giảm đã gây

ra lũ lụt; sự gia tăng của các khu công nghiệp và các hoạt động nông nghiệp như tăng vụ lúa, nuôi trồng thuỷ sản không hợp lý là một trong những nguyên nhân gây biến đổi khí hậu

1.1.2 Hệ phân loại lớp phủ mặt đất

Để tạo điều kiện thuận lợi cho việc khai thác và sử dụng các lớp thông tin lớp phủ mặt đất và đảm bảo tính thống nhất về nội dung thông tin, người ta xây dựng các hệ phân loại lớp phủ mặt đất

Nhìn chung các hệ phân loại lớp phủ mặt đất đã có đều dựa trên nguyên tắc sau:

- Hệ phân loại dễ hiểu, dễ hình dung phân chia đối tượng bề mặt thành các nhóm chính theo trạng thái vật chất của các đối tượng như mặt nước, mặt đất, lớp phủ thực vật, đất nông nghiệp, bề mặt nhân tạo

- Phù hợp với khả năng cung cấp thông tin của tư liệu viễn thám bao gồm các loại ảnh vệ tinh như Spot, Landsat, ảnh hàng không…

- Các đối tượng trong hệ phân loại đáp ứng được yêu cầu phân tách được đối tượng trên các tư liệu thu thập ở các thời gian khác nhau

- Hệ thống phân loại áp dụng được cho nhiều vùng rộng lớn

- Hệ thống phân loại phân chia các đối tượng theo các cấp bậc nên phù hợp với việc phân tích đối tượng trên các tư liệu có độ phân giải khác nhau, đáp ứng yêu cầu thành lập bản đồ ở các tỷ lệ khác nhau

Tuy nhiên trên mỗi hệ phân loại đều có những đặc điểm riêng phù hợp với điều kiện tự nhiên, mức độ khai thác lớp phủ bề mặt của từng khu vực

1.2 CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ MẶT ĐẤT 1.2.1 Biến động lớp phủ mặt 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

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 Việc lựa chọn phương pháp nghiên cứu biến động lớp phủ mặt đất là rất quan trọng Hiện nay có nhiều phương pháp nghiên cứu biến động, nhưng hầu hết các kết quả nghiên cứu biến động đều được thể hiện trên bản đồ biến động và các bảng tổng hợp kết quả Các phương pháp nghiên cứu khác nhau sẽ cho các bản đồ khác nhau

Để nghiên cứu biến động lớp phủ mặt đất có nhiều phương pháp khác nhau với nhiều nguồn tài liệu khác nhau như: từ các số liệu thống kê hàng năm, số liệu kiểm kê, hay từ các cuộc điều tra Các phương pháp này thường tốn nhiều thời gian, kinh phí và không thể hiện được sự thay đổi từ trạng thái này sang trạng thái khác của lớp phủ mặt đất, và vị trí không gian của sự thay đổi đó Phương pháp sử dụng

tư liệu viễn thám đã khắc phục được những nhược điểm đó

Việc sử dụng tư liệu viễn thám trong nghiên cứu biến động lớp phủ mặt đất

là giám sát thay đổi lớp phủ mặt đất đưa đến sự thay đổi về giá trị bức xạ và những thay đổi về giá trị bức xạ do thay đổi lớp phủ mặt đất phải lớn hơn sự thay đổi về bức xạ gây ra bởi các yếu tố khác Những yếu tố khác này bao gồm sự thay đổi về điều kiện khí quyển, độ ẩm mặt đất, góc chiếu của mặt trời Tuy nhiên, có thể giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố này bằng việc lựa chọn dữ liệu thích hợp

15

1.2.2 Các nguyên nhân gây ra biến động

Biến động của lớp phủ mặt đất bao giờ cũng bao gồm nhiều yếu tố tương tác lẫn nhau như: sự kết hợp của mục đích sử dụng đất tùy theo thời gian, không gian

cụ thể tùy vào mục đích , môi trường và điều kiện của con người

Các quá trình tự nhiên diễn ra trên bề mặt đất như: hạn hán, xói mòn, … cũng quan trọng như các tác động của con người( phụ thuộc vào chính sách, điều kiện kinh tế, …)

Các nguyên nhân chính dẫn đến biến động lớp phủ mặt đất gồm:

- Sự thay đổi đa dạng của tự nhiên;

- Vấn đề con người;

- Vấn đề chính sách, thể chế;

- Vấn đề kinh tế và công nghệ;

- Vấn đề văn hóa;

- Vấn đề toàn cầu hóa

1.2.3 Các phương pháp đánh giá biến động lớp phủ mặt đất

- Phương pháp so sánh sau phân loại:

Bản chất của phương pháp này là từ kết quả phân loại bởi sử dụng các phần mềm xử lý ảnh chuyên dụng của hai thời điểm khác nhau, thành lập bản đồ lớp phủ mặt đất tại hai thời điểm Sau đó, chồng ghép bản đồ lớp phủ để tính toán, thành lập bản đồ biến động sử dụng công nghệ GIS

- Phương pháp phân loại trực tiếp ảnh đa thời gian:

Phương pháp này thực chất là chồng xếp các ảnh đa thời gian của một khu vực, tạo thành ảnh biến động sử dụng phần mềm xử lý ảnh Sau đó tiến hành phân loại trên ảnh biến động và thành lập bản đồ biến động

- Phương pháp phân tích vector thay đổi phổ:

Khi có sự biến động tại một điểm nào đó, sự thay đổi đó được thể hiện bằng

sự khác biệt về giá trị phổ giữa hai thời điểm

- Phương pháp số học

Đây là phương pháp nghiên cứu đơn giản Để xác định biến động giữa hai thời điểm sử dụng tỉ số giữa các ảnh trên cùng một kênh hoặc sự khác nhau trên cùng một kênh của các thời điểm ảnh Sử dụng các phép biến đổi số học để thành lập bản đồ biến động, các phép tính được sử dụng ở đây là phép trừ và phép chia Nếu ảnh thay đổi là kết quả của phép trừ thì khi đó giá trị độ xám của các pixel trên ảnh là dãy số âm và dương Các kết quả âm và dương biểu thị mức độ biến đổi của các vùng, giá trị 0 biểu thị sự không biến động Với giá trị độ xám từ 0 đến 255 thì giá trị pixel thay đổi trong khoảng từ -255 đến +255 Thông thường để tránh kết quả giá trị âm thì thường cộng thêm một hằng số không đổi

1.4 VIỄN THÁM VÀ GIS TRONG NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỔI LỚP PHỦ MẶT ĐẤT

1.4.1 Công nghệ viễn thám

1.4.1.1 Khái niệm viễn thám

Viễn thám (Remote sensing) là phương pháp công nghệ nhằm xác định thông tin về hình dáng, kích thước và tính chất của một vật thể, một đối tượng từ một khoảng cách cố định, không có sự tiếp xúc trực tiếp với chúng

1.4.1.2 Đặc tính cơ bản của tư liệu viễn thám

Dữ liệu viễn thám bao gồm dữ liệu ảnh hàng không và dữ liệu ảnh vệ tinh Viễn thám vệ tinh sử dụng các bộ cảm gắn trên vệ tinh nhân tạo hoạt động ở nhiều bước sóng từ 400nm-25cm để thu dữ liệu về các đối tượng nghiên cứu trên Trái Đất Trong luận văn, học viên đã sử dụng các ảnh Landsat, SPOT là các ảnh được thu trong dải sóng nhìn thấy và cận hồng ngoại Các thông số quan trọng nhất đặc trưng cho thông tin của một ảnh vệ tinh cần được lựa chọn cho đối tượng nghiên cứu, đó là độ phân giải không gian, độ phân giải phổ, độ phân giải thời gian, độ phân giải bức xạ

1.4.1.3 Đặc tính phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên

Đồ thị phản xạ phổ được xây dựng với chức năng là một hàm số của giá trị phổ phản xạ và bước sóng, được gọi là đường cong phổ phản xạ Hình dáng của đường cong phổ phản xạ cho biết một cách tương đối rõ ràng tính chất phổ của một

Nguyên tắc cơ bản để phân biệt các đối tượng lớp phủ mặt đất trên ảnh vệ tinh là dựa vào sự khác biệt về đặc tính phản xạ của chúng trên các kênh phổ

1.4.1.4 Khả năng khai thác thông tin từ ảnh viễn thám trong nghiên cứu biến đổi lớp phủ mặt đất

Trong những năm gần đây, kỹ thuật viễn thám ngày càng phát triển và phạm

vi ứng dụng của nó ngày càng rộng lớn Ngày nay, tư liệu viễn thám hoàn toàn có khả năng là tư liệu độc lập để thành lập bản đồ vì những thông tin mà chúng ta khai thác được từ tư liệu viễn thám là những thông tin có giá trị đối với nội dung bản đồ Trong đó, thành lập bản đồ lớp phủ mặt đất là một trong những ứng dụng tiêu biểu

và quan trọng của tư liệu viễn thám Với bản chất việc thu nhận ảnh là đo giá trị phần trăm phản xạ của năng lượng sóng điện từ từ các đối tượng trên mặt đất, viễn thám có ưu thế cơ bản trong theo dõi lớp phủ mặt đất, như lớp phủ rừng, đất ở dân

cư đô thị, đất ở dân cư nông thôn, đất trống, đất nông nghiệp, đất mặt nước, Do vậy, viễn thám ngày càng có vai trò to lớn và ngày càng có mặt nhiều hơn trong nghiên cứu liên quan tới tài nguyên thiên nhiên

Nhu cầu về thông tin lớp phủ mặt đất đang ngày càng tăng trong các bài toán nghiên cứu, quản lý biến đổi không gian, trong các bài toán mô hình dự báo thay đổi lớp phủ mặt đất, … trong thành lập các bản đồ hiện trạng và biến động lớp phủ mặt đất (hiện trạng lớp phủ mặt đất - hiện trạng các thông tin miêu tả trạng thái lớp phủ mặt đất của thửa đất; hiện trạng sử dụng đất - các thông tin về mục đích sử dụng của thửa đất), trong quy hoạch, hoạch định chính sách, lập kế hoạch sử dụng tài nguyên và môi trường, ….có khả năng đem lại các thông tin cần thiết ở những vùng mà khó có thể sử dụng phương pháp mặt đất Ngoài khả năng cung cấp thông tin, phương pháp viễn thám còn đem lại ưu thế về giá thành của việc thành lập bản

đồ

Với đòi hỏi ngày càng cao của các nhu cầu nghiên cứu khoa học, nhất là đòi hỏi phải có thông tin chi tiết và tương đối thường xuyên về các vùng khó tiếp cận của các nhà quản lý, nghiên cứu tài nguyên mặt đất, viễn thám đã dần phát triển và trở thành một công cụ không thể thiếu Tuy nhiên, nhiều thông tin chi tiết cần có sự nghiên cứu trực tiếp ngoài thực địa Do vậy, việc kết hợp giữa thông tin từ ảnh viễn thám với thông tin từ thực địa sẽ đem lại hiệu quả và độ tin cậy cao hơn

Nghiên cứu khả năng khai thác thông tin chuyên đề từ tư liệu viễn thám thực chất là nghiên cứu khả năng giải đoán các thông tin là nội dung chuyên đề của bản

Căn cứ vào độ phân giải không gian có thể chia tư liệu viễn thám thành 3 nhóm chính:

- Độ phân giải cao và siêu cao

sử dụng để thành lập bản đồ tỉ lệ lớn.

Các ảnh vệ tinh LANDSAT, SPOT, ASTER có độ phân giải từ 15 mét đến

30 mét là đại diện cho nhóm tư liệu có độ phân giải trung bình

Đại diện cho nhóm có độ phân giải thấp là các ảnh vệ tinh MODIS, NOAA

có độ phân giải không gian từ 250 đến 1000 m Những ưu điểm nổi bật của tư liệu ảnh nhóm này là tính bao trùm lãnh thổ lớn, chu kỳ thu nhận ảnh ngắn (2 ngày) và thông tin được ghi ở nhiều dải phổ khác nhau

Hiện nay ở Việt Nam đang sử dụng nhiều loại tư liệu ảnh viễn thám khác nhau cho các mục đích nghiên cứu và quản lý tài nguyên thiên nhiên, thành lập các loại bản đồ phục vụ công tác quản lý kinh tế - xã hội

1.4.1.6 Chiết xuất thông tin trên ảnh viễn thám

Thông tin trên ảnh được chiết xuất theo nhiều phương pháp khác nhau, có thể chia làm hai nhóm chính: Giải đoán bằng mắt thường và xử lý số

a Giải đoán bằng mắt thường là phương pháp khoanh định các vật thể cũng

như xác định trạng thái của chúng nhờ phân biệt các đặc tính yếu tố ảnh (Độ sáng, kiến trúc, kiểu mẫu, hình dạng, kích thước, bóng, vị trí, màu) và các yếu tố địa kỹ thuật Trong giải đoán bằng mắt phải nắm bắt và phân biệt được các dấu hiệu giải đoán, công việc đó đòi hỏi người giải đoán phải có kiến thức chuyên môn vững để

có thể kết hợp tốt các kiến thức trong quá trình giải đoán ảnh và chỉ có vậy mới có thể đưa ra kết quả chính xác Với mục tiêu chiết xuất thông tin và nghiên cứu hình thái phát không gian của sự biến đổi lớp phủ huyện Kiến Thụy, luận văn sử dụng phương pháp xử lý số nhờ ưu điểm của phương pháp là xử lý nhanh Tuy nhiên, với các kết quả phân loại bằng phương pháp xử lý số, sau khi tách thông tin vẫn thấy

có hiện tượng lẫn vào các loại đất khác do có những tính chất phổ tương đối giống nhau, học viên dùng phương pháp giải đoán bằng mắt để loại bỏ hiện tượng lẫn này

b Phương pháp xử lý ảnh số là phương pháp phân tích tư liệu viễn thám

dạng hình ảnh số Ưu thế của phương pháp xử lý số là có thể phân tích được tín hiệu

phổ rất chi tiết (256 mức hoặc hơn) Với sự trợ giúp của máy tính và các phần mềm chuyên dụng, có thể tách chiết rất nhiều thông tin phổ của đối tượng, từ đó có thể nhận biết các đối tượng một cách tự động Trong luận văn, các ảnh viễn thám độ phân giải trung bình (Landsat MSS, Landsat TM) và độ phân giải cao (SPOT 3 và SPOT 5) phân theo hai phương pháp:

- Phân loại theo phương pháp thống kê

Các đặc trưng phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên chứa đựng các thông tin quan trọng cho phép nhóm các thành tạo tự nhiên đó thành các loại đối tượng có đặc trưng phản xạ phổ giống nhau dựa trên sự giống nhau về phổ phản xạ của các đối tượng này đã có nhiều phương pháp phân loại ảnh viễn thám dựa trên đặc điểm phổ phản xạ của các đối tượng để gộp các pixel có cùng giá trị phổ theo ngưỡng thành một nhóm Theo hướng phân loại này, kết quả của quá trình phân loại sẽ phụ thuộc hoàn toàn vào những giá trị phổ thu được từ các giá trị pixel mẫu Đặc trưng cho phép phân loại thống kê là phương pháp tính khoảng cách tối thiểu dựa chủ yếu vào các đặc trưng thống kê phổ phản xạ của các pixel

- Phân loại định hướng đối tượng

Các phân loại này dựa trên cách tiếp cận định hướng đối tượng Các đối tượng được xác định dựa trên các thông tin về đối tượng (ví dụ như về hình dạng, cấu trúc, kiến trúc và mối quan hệ của các đối tượng này với các đối tượng khác…) Hướng phân loại này cho kết quả chính xác cao và tránh được sự lẫn loại giữa các lớp phân loại so với phân loại theo xám độ

1.4.1.7 Các phương pháp đánh giá biến động đối tượng mặt đất trên cơ sở sử dụng dữ liệu viễn thám đa thời gian

Việc nghiên cứu đánh giá biến động đối tượng mặt đất trên cơ sở sử dụng dữ liệu viễn thám đa thời gian, yêu cầu đối với dữ liệu viễn thám gồm có:

- Tư liệu ảnh được chụp cùng bộ cảm hoặc tương tự

- Tư liệu ảnh phải có cùng độ phân giải không gian, cùng tầm nhìn (độ cao bay chụp, các băng phổ, độ phân giải phổ), cùng mùa

- Tư liệu ảnh đa thời gian

Trên đây là điều kiện lý tưởng khi nghiên cứu biến động đối tượng mặt đất

21

trên cơ sở sử dụng dữ liệu viễn thám Nhưng nếu các tư liệu ảnh thu thập không thoả mãn những điều kiện trên thì phải tiến hành thêm các bước xử lý khác nhau như hiệu chỉnh phổ, hiệu chỉnh khí quyển và nắn chỉnh hình học Độ tin cậy của quá trình nghiên cứu biến động đối tượng mặt đất cũng bị ảnh hưởng nhiều bởi các nhân tố môi trường có thể thay đổi giữa các thời điểm chụp ảnh Cùng với hiệu ứng của khí quyển, những nhân tố như mực nước hồ, sóng triều, gió, hay độ ẩm của đất cũng rất quan trọng Thậm trí với các ảnh chụp cùng thời điểm nhưng khác năm thì những ảnh hưởng như sự thay đổi của lịch gieo trồng, mùa vụ cũng phải được tính đến

Có bốn phương pháp đánh giá biến động đối tượng mặt đất chủ yếu sau:

* Phương pháp 1: Phân tích sau phân loại

Đây là phương pháp đơn giản, dễ thực hiện Tiến hành phân loại độc lập hai ảnh chụp ở hai thời kỳ khác nhau Thường sử dụng ma trận chéo để tính toán tương quan biến động giữa các đối tượng, lập được các báo cáo số liệu thống kê và bản đồ biến động Độ chính xác của phương pháp này phụ thuộc chặt chẽ vào độ chính xác của từng phép phân loại độc lập, các sai số xuất hiện ở mỗi lần phân loại ảnh sẽ bị lẫn trong quá trình điều tra biến động

Việc phân loại có thể dùng phương pháp phân loại không kiểm định, ta chia

độ xám của ảnh ra các cấp khác nhau rồi phân loại ảnh theo các mức xám Với phân loại có kiểm định, ta phải định nghĩa rõ ràng các lớp phân loại và lựa chọn có tính đến đặc thù của tư liệu ảnh, sau đó chọn đặc tính phổ hoặc cấu trúc cho phép phân biệt các lớp cần được tập hợp, chọn vùng mẫu và chọn lựa phương pháp phân loại

Sơ đồ 1.1 Phương pháp phân tích sau phân loại

Luận văn sử dụng phương pháp này trong đánh giá biến động lớp phủ mặt đất

* Phương pháp 2: Phân loại trực tiếp từ ảnh đa thời gian

Phương pháp này thực chất là phương pháp ghép hai ảnh vào nhau thành ảnh

đa thời gian trước khi phân loại Hai ảnh có N kênh được chồng phủ lên tạo ra một ảnh có 2N kênh Với phương pháp này chỉ phải phân loại một lần cho ảnh đa thời

gian và có thể phân loại có kiểm định hoặc không kiểm định Độ chính xác của phương pháp này phụ thuộc vào sự khác biệt phổ giữa các lớp có thay đổi và không thay đổi (nếu lấy mẫu thì phải lấy tất cả các mẫu không biến động cũng như các mẫu biến động)

Sơ đồ 1.2 Phương pháp phân loại trực tiếp từ ảnh đa thời gian

* Phương pháp 3: Nhận biết thay đổi phổ

Phương pháp này sử dụng các kỹ thuật khác nhau để từ hai ảnh ban đầu tạo nên một kênh hay nhiều kênh ảnh mới thể hiện sự thay đổi phổ Sự khác biệt hoặc tương tự phổ giữa các pixel có thể được tính theo từng pixel hoặc tính trên toàn cảnh cùng với tính trên từng pixel Phương pháp này đòi hỏi nắn chỉnh hình học phải có sai số nhỏ hơn 1 pixel

Sơ đồ 1.3 Phương pháp nhận biết thay đổi phổ

* Phương pháp 4: Kết hợp

Phương pháp này sử dụng phương pháp nhận biết thay đổi phổ để chỉ ra các vùng có thay đổi và sau đó chỉ áp dụng phương pháp phân loại cho những vùng thay đổi để định danh sự thay đổi đó

Tính toán khác biệt Phân loại

Ảnh 1

Ảnh 2

biến động

23

1.4.2 Hệ thống thông tin địa lý

1.4.2.1 Khái niệm

Hệ thống thông tin địa lý (Geographic Information System – gọi tắt là GIS)

là hệ thống trong máy tính có thể thực hiện được các công đoạn nhập dữ liệu, phân tích dữ liệu và trình bày dữ liệu, đặc biệt là khi chúng ta phải làm việc với dữ liệu

có tham chiếu địa lý Chức năng của GIS:

- Thu thập và chuẩn bị dữ liệu

- Quản trị dữ liệu

- Thao tác và phân tích dữ liệu

- Biểu diễn dữ liệu

Tuỳ thuộc vào mối quan tâm trong từng ứng dụng riêng biệt, một GIS có thể được xem như kho dữ liệu (nghĩa là một hệ thống lưu trữ dữ liệu không gian), một hộp công cụ, một công nghệ, một nguồn thông tin hoặc là một lĩnh vực khoa học

1.4.2.2 Thành phần và các chức năng của GIS

Hệ thống thông tin là một tập hợp và kết hợp của các phần cứng, phần mềm

và các hệ mạng truyền thông được xây dựng và sử dụng để thu thập, tạo, tái tạo, phân phối và chia sẻ các dữ liệu, thông tin và tri thức nhằm phục vụ các mục tiêu của tổ chức, con người

Hình 1.4 Các hợp phần chức năng của GIS

Đối với một GIS cụ thể, mỗi một mô-đun có thể cung cấp nhiều hoặc chỉ một vài chức năng Bên cạnh việc nhập dữ liệu, lưu trữ và bảo trì, phân tích và xuất dữ liệu, các công đoạn trong xử lý thông tin địa lý còn liên quan đến việc trao đổi

thông tin, cũng như các vấn đề gắn với việc xử lý dữ liệu một cách có hiệu quả trong bối cảnh của tổ chức

1.4.2.3 Các bước xử lý dữ liệu không gian

- Thu thập và chuẩn bị dữ liệu Số hoá trước khi dữ liệu địa lý có thể được dùng cho GIS, dữ liệu này phải được chuyển sang dạng số thích hợp Quá trình chuyển dữ liệu từ bản đồ giấy sang các file dữ liệu dạng số được gọi là quá trình số hoá

- Các chức năng biến đổi khuôn dạng: cho phép biến đổi dữ liệu từ khuôn dạng này sang khuôn dạng khác giữa các hệ thống khác nhau hoặc các cách biểu diễn khác nhau, chẳng hạn như chuyển đổi tệp tin từ DXF vào một GIS nào đó

- Nắn hình học hỗ trợ tạo dữ liệu bằng cách số hóa từ nguồn là bản đồ trên giấy đã được nắn về hệ tọa độ toàn cầu Các thao tác này chuyển đổi tọa độ từ tọa

độ của thiết bị (tọa độ của bàn số hóa hoặc của màn hình) sang tọa độ toàn cầu (tọa

độ địa lý, tọa độ phẳng đo bằng mét )

- Lưới chiếu bản đồ cung cấp các phương tiện để đưa tọa độ địa lý về mặt phẳng (trong thành lập bản đồ và ngược lại)

- Tiếp biên là quá trình nối ghép hai tờ bản đồ, chẳng hạn, sau khi chúng đã được số hóa một cách riêng biệt Tại các biên bản đồ, các phần của một đối tượng phải khớp nhau và được nối liền thành một

Biên tập các đối tượng đồ họa cho phép chỉnh sửa các đối tượng đã được số hóa nhằm loại bỏ các lỗi, chuẩn bị cho việc làm sạch dữ liệu để tạo các topo (topology buiding)

Lược điểm là quá trình thường được áp dụng để loại bỏ những đỉnh thừa hoặc giảm số đỉnh không cần thiết từ các đường đã được số hóa

Các chức năng trên đây hỗ trợ cho việc thu thập và chuyển đổi dữ liệu cho phù hợp với khuôn dạng đã được xác định để lưu trữ dữ liệu không gian

1.4.2.4 Cơ sở dữ liệu

a Biểu thị các dữ liệu không gian trong cơ sở dữ liệu

Để phản ánh không gian từ thế giới thực các đối tượng được mã hoá theo các

mô hình dữ liệu Trong cơ sở dữ liệu hồ sơ địa giới hành chính chứa các dạng dữ liệu sau đây:

- Các dữ liệu theo mô hình vector

- Các dữ liệu theo mô hình raster

- Các dữ liệu định vị địa chỉ và vị trí (locators)

25

b Mô hình dữ liệu vector

Theo mô hình vector, Mọi đối tượng địa lý trong không gian được chia làm 3 dạng cơ bản sau:

- Dạng biểu thị Điểm (point)

- Dạng biểu thị Đường (line)

- Dạng Biểu thị Vùng (Polygon, Area)

c Mô hình dữ liệu Raster

Mô hình raster biểu thị không gian như ma trận số nguyên Không gian được chia thành nhiều phần tử nhỏ Mỗi phần tử được biểu diễn như một điểm và đồng nhất thuộc tính Các dữ liệu raster thường các dạng sau:

- Các ảnh tạo bởi scanner map

- Ảnh hàng không, ảnh vệ tinh

- Các ảnh được tạo ra trong quá trình phân tích xử lý các dữ liệu vector

- Các ảnh được tạo ra biểu diễn bề mặt (grided thematic data, sufaces)

Trong các ảnh này giá trị các điểm ảnh thường được gán thuộc tính bề mặt

chẳng hạn như độ cao Z

d Mô hình dữ liệu định vị (Locators)

Là tập hợp dữ liệu được mã hoá địa chỉ và vị trí Các vị trí này chứa thông tin cho phép tạo lập các đối tượng theo vị trí hiện thị chúng

1.5 MÔ HÌNH HOÁ BIẾN ĐỔI KHÔNG GIAN HUYỆN KIẾN THUỲ

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

a Khái niệm mô hình

Theo nghĩa hẹp, mô hình 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 hoá) vì mục đích khoa học và sản xuất Theo nghĩa rộng, mô hình là hình ảnh (hình tượng, sơ đồ, sự mô tả, vv.) ước lệ của một khách thể (hay một hệ thống các khách thể, các quá trình hoặc hiện tượng) Khái niệm mô hình được sử dụng rộng rãi trong triết học, tin học, kinh tế học, toán học, ngôn ngữ học và các khoa học khác

Tương tự

Hình 1.5 Phân loại mô hình (theo Thomas, R.w và Huggett, R.J - 1980)

Trong lĩnh vực tin học và kinh tế học, mô hình là một hệ thống các hệ thức toán học (Mô hình toán học), các quá trình vật lí (Mô hình vật lí) hay hình ảnh mang tính chất quy ước của đối tượng nghiên cứu, diễn tả các mối quan hệ đặc trưng giữa các yếu tố của một hệ thống thực tế trong tự nhiên, xã hội, v.v Chẳng hạn, mô hình kinh tế, mô hình sản xuất, mô hình chế tạo máy bay, vv Mô hình chỉ

có ý nghĩa thiết thực nếu sự phân tích nó thuận tiện hơn cho người nghiên cứu trực tiếp đối tượng bằng những phương tiện hiện có

b Khái niệm mô hình hóa

Theo từ điển bách khoa toàn thư Việt Nam (Tập II, 2002) , mô hình hóa được hiểu 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 Mô hình có thể thực hiện vai trò đó khi nào mức độ tương ứng của nó với khách thể được xác định một cách tương đối chặt chẽ Nhu cầu về

mô hình hóa phát sinh khi việc nghiên cứu bản thân khách thể một cách trực tiếp gặp khó khăn, tốn kém, cần nhiều thời gian hoặc không thể làm được vì khách thể quá bé hoặc quá lớn, hoặc quá phức tạp Cơ sở của mô hình hóa là sự tương tự nhất định giữa mô hình và khách thể được nghiên cứu Đây có thể là sự tương tự về đặc trưng vật lí, về chức năng mà chúng thực hiện, hoặc là tính đồng nhất của sự mô tả toán học về "hành vi" của chúng Sự tương tự này cho phép chuyển từ mô hình sang chính khách thể, cho phép sử dụng các kết quả thu nhận được nhờ mô hình lên khách thể Chẳng hạn, mô hình nguyên tử của Bo cho phép giải thích nhiều thuộc tính của nguyên tử, trước hết là tính vững bền của nó Ngày nay, phương pháp mô hình hóa được sử dụng rộng rãi trên các máy tính điện tử và những thiết bị mô hình hóa điện tử Ưu thế cơ bản của loại mô hình này là tính phổ quát, tiện lợi, nhanh

Từng phần

Mô hình Khái niệm

Tổng thể Toán học

27

chóng, tiết kiệm trong nghiên cứu mô hình hóa là một trong những biện pháp của nhận thức khoa học nói chung

c Mô hình hóa không gian

Mô hình hóa không gian (Spatial modeling): 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 không gian sẽ cho hình ảnh trực quan cũng như quy luật vận động, thay đổi của một đối tượng nhất định trong thực tế

1.5.2 Mô hình hóa sự biến đổi lớp phủ mặt đất

Một phương pháp điển hình trong việc nghiên cứu biến đổi lớp phủ mặt 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 1966 và lần đầu tiên được

sử dụng bởi Tobler năm 1979

Một phương pháp khác nghiên cứu biến đổi sử dụng đất 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 vào đầu những năm 90 của thế kỷ 20

a Phân tích chuỗi Markov (Markov chain analysis)

Trong toán học, một xích Markov hay chuỗi Markov (thời gian rời rạc), đặt

theo tên nhà toán học người Nga Andrei Andreyevich Markov, là một quá trình ngẫu nhiên thời gian rời rạc với tính chất Markov Trong một quá trình như vậy, quá khứ không liên quan đến việc tiên đoán tương lai mà việc đó chỉ phụ thuộc theo kiến thức về hiện tại

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

X n 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 X n+1 khi cho

biết các trạng thái quá khứ là một hàm chỉ phụ thuộc X n thì:

(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 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

Markov đã đưa ra các kết quả đầu tiên (1906) về các quá trình này Andrey Nikolaevich Kolmogorov (1936) đã đưa ra một suy rộng tới các không gian trạng thái vô hạn đếm được

b Mạng tự động (Cellular Automata) và khả năng ứng dụng trong đánh giá biến động lớp phủ mặt đất

Khái niệm Mạng tự động (Cellular automata) không phải là khái niệm mới Khái niệm này được xuất hiện lần đầu tiên vào năm 1940 trong lĩnh vực khoa học máy tính Von Neumann và Ulam được biết đến là những người đầu tiên đưa ra khái niệm này Sau đó Conway phát triển tiếp khái niệm này trong lĩnh vực máy tính và chế tạo Robot nhưng tại thời điểm đó, việc áp dụng khái niệm này chưa hoàn toàn thành công do hạn chế về tốc độ tính toán của máy tính điện tử Mặc dù khái niệm mạng tự động xuất phát từ lĩnh vực khoa học máy tính nhằm phát triển Robot, hiện nay khái niệm được ứng dụng rộng rãi trong nhiều chuyên ngành khoa học như Vật

lý, Toán học, Khoa học tự nhiên, 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 lớn hơn và rộng rãi hơn Những hạn chế của GIS bao gồm: khả năng hạn chế để đưa ra các mô hình động lực không gian, hạn chế trong việc tích hợp chiều thời gian vào các mô hình Trong việc tích hợp

29

GIS và mạng tự động, mạng tự động có thể cung cấp động cơ phân tích nhằm cung cấp một khung mềm dẻo cho việc lập trình và chạy của mô hình động lực không gian

Bản chất của mạng tự động

Mạng tự động dựa trên nền tảng raster (cell) và tình trạng hay trạng thái của các 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 bao 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 Về lý thuyết, những raster này có thể ở bất cứ dạng hình học nào Tuy nhiên, hầu hết các mạng tự động đều được thiết kế theo hình mạng lưới (grid) thông thường, điều này làm cho mạng tự động rất giống với dạng dữ liệu raster thường được dùng phổ biến trong GIS

- Tình trạng Cell (Cell states): Tình trạng/trạng thái của một 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 suất 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/trang thái của các cell xung quanh (hình 1.6)

Hình 1.6 Nguyên tắc hoạt động của một quy luật dịch chuyển đơn giản (theo

Neumann, 1951)

- 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 Von Neumann cho rằng có 4 cell xung quanh, còn theo quan điểm của Moore cho rằng có đến 8 cell xung quanh (hình 1.7)

Trường hợp có 4 cell xung quanh Trường hợp có 8 cell xung quanh

Hình 1.7 Sơ đồ mô phỏng các cell xung quanh trong mạng tự động 2

chiều theo Von Neumann và Moore

Khả năng ứng dụng trong đánh giá biến động lớp phủ mặt đất

Như đã trình bày ở các phần trên, một mô hình là kết quả của quá trình trừu tượng hóa (mô phỏng) của một khu vực của thế giới thực nhằm mục đích tìm hiểu mối quan hệ phức tạp trên thực tế Một mô hình thường là kết quả của việc kiểm chứng mối quan hệ giữa hai (hoặc nhiều hơn) dãy số liệu Mô hình còn được sử

31

dụng để tìm hiểu và lý giải tại sao và bằng cách thức như thế nào những dữ liệu đó

có thể tương tác với nhau hoặc lý giải cách thức của các mối quan hệ nhằm góp phần hiểu rõ hơn thế giới thực và các hệ thống nhỏ hơn nằm trong khu vực

Lớp phủ mặt đất phụ thuộc vào 3 nhân tố chính (theo White et al., 1997): 1) Chất lượng và đặc điểm thổ nhưỡng; 2) tác động của các hoạt động trên các loại hình sử dụng đất xung quanh; 3) nhu cầu sử dụng đất đối với một hoạt động (kinh tế

- xã hội) cụ thể:

Đối với việc ứng dụng mạng tự động trong mô hình hóa biến động lớp phủ, một số khó khăn thường gặp phải, đó là: 1) mỗi raster trong mạng đều không có thuộc tính Tất cả các cell đều có giá trị như nhau và chúng được gán thuộc tính (tình trạng/trạng thái) bởi các cell nằm xung quanh Số lượng cell xung quanh phụ thuộc vào mạng tự động là 1 hay 2 chiều 2) Trong một mạng tự động truyền thống, bất cứ một cell nào cũng đều phải trải qua quá trình chuyển đổi thông qua quy luật chuyển tiếp Vì vậy, giá trị của cell là tự nhiên, trong khi đó, đối với hiện trạng sử dụng đất, giá trị của một cell được quy định cụ thể

Do các mô hình là kết quả của quá trình khái quát hóa thế giới thực, vì vậy khi mô hình hóa cần phải giới hạn một số điều kiện biên Một cách tổng quát, có thể định nghĩa hiện trạng sử dụng đất hoặc lớp phủ mặt đất như một hàm số của nhiều biến như sau:

Trong đó: ∆L: tổng thay đổi của các loại hình sử dụng đất

L1, L2,…: Thay đổi của các loại hình sử dụng đất tương ứng Một điểm quan trọng cần lưu ý ở đây đó là những thay đổi về hiện trạng sử dụng đất không chỉ là thay đổi vô hướng Nó gồm những giá trị kèm theo cũng thay đổi Về mặt lý thuyết, mỗi loại hình sử dụng đất thay đổi có thể được biểu thị bằng một hàm số của nhiều biến số khác nhau

Trong đó: L1: sự thay đổi của loại hình sử dụng đất thứ 1

x1, x2,…: các nhân tố (ví dụ như tỷ lệ gia tăng dân số, tốc độ tăng trưởng kinh tế, chính sách, …)

Bên cạnh đó, những nhân tố nêu trên không chỉ có tác động tới loại hình sử

dụng đất đang đánh giá mà còn ảnh hưởng tới các loại hình sử dụng đất khác

c Giới thiệu chung về phần mềm Idrisi Andes 15 và một số modul điển hình:

Idrisi Andes 15 là một phần mềm tích hợp viễn thám và GIS được phát triển

và thương mại hóa bởi Phòng thí nghiệm Clark thuộc Đại học Clark, Hoa kỳ 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 Idrisi Andes version 15

Phần mềm Idrisi 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 Idrisi

Land Change Modeler được thiết kế dưới 2 dạng: 1) phần mềm độc lập có thể chạy trong môi trường GIS Hiện nay, Land Change Modeler được thiết kế thành một extension (Modul mở rộng) chạy trong môi trường Arcgis – một trong những phần mềm GIS chuyên nghiệp hàng đầu trên thế giới; 2) là một modul chạy trực tiếp trong môi trường Idrisi

Đặc điểm cơ bản của Land Change Modeler là tích hợp khá nhiều phương pháp, mô hình và thuật toán phân tích không gian thành những chức năng cơ bản của modul này Một số thuật toán phân tích điển hình của Land Change Modeler có thể kể tới: i) Phân tích đa chỉ tiêu (Multi Criteria Evaluation – MCE); ii) phân tích biến động (change analysis); 3) Mô hình hóa biến động tiềm năng (Modeling the Potential for Change); 4) Dự báo biến động (Predicting Change) Trong đó, phân tích đa chỉ tiêu là thuật toán phức tạp và mang tính tổng hợp cao, góp phần nâng cao

độ chính xác của kết quả mô hình hóa bằng việc xây dựng các ngưỡng phát triển để giới hạn kết quả nội suy của mô hình CA-Markov

33

Hình 1.8 Giao diện của module Land Change Modeler

Ngoài ra, trong khuôn khổ nghiên cứu này, một số mô hình khác cũng được

sử dụng như: Markov và CA Markov 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 Nhược điểm của 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 1.9 Giao diện của module Markov trong phần mềm Idrisi

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 1.10 Giao diện của module CA_Markov trong phần mềm Idrisi

Như vậy, có thể thấy bài toán áp dụng trong khuôn khổ của đề tài là bài toán tổng hợp tập hợp nhiều thuật toán và đánh giá khác nhau để đảm bảo kết quả mô hình hóa phù hợp với quy luật phát triển và điều kiện thực tế

1.6 TỔNG QUAN CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC

Việc sử dụng tư liệu viễn thám (ảnh hàng không và ảnh vệ tinh) nghiên cứu

đô thị đã được bắt đầu từ năm 1940 Có thể kể đến một số công trình nghiên cứu ứng dụng ảnh hàng không trong nghiên cứu đô thị tiêu biểu như: Năm 1971, ở Beclin đã sử dụng các ảnh hàng không chụp liên tiếp nhau để kiểm soát sự thay đổi

đô thị (Dueker và Harton 1971, Hathaout 1978) Năm 1985 Gupta D M và Menshi

M K đã tiến hành nghiên cứu sự thay đổi đô thị thông qua thành lập các bản đồ sử dụng đất của Dethi tại ba thời điểm 1959, 1969, 1978 bằng các thông tin viễn thám

đa thời gian Năm 1987 Manfred Ehlers và nnk cũng nghiên cứu biến đổi sử dụng đất giai đoạn 1975-1986 thông qua giải đoán ảnh hang không năm 1975 và xử lý ảnh số ảnh vệ tinh SPOT năm 1986 (Đinh Bảo Hoa, 2007)… Cho tới nay, gần 40 năm phát triển, viễn thám đã trở thành một công cụ hiện đại trong nghiên cứu, quan sát Trái đất

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 viẽn 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

35

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 lien 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… Từ đó tới nay đã có rất nhiều công trình nghiên cứu ứng dụng viễn thám như: Biến động đường bờ của Nguyễn Đình Dương, hiện trạng sử dụng đất, biến động lớp phủ mặt đất của Nguyễn Ngọc Thạch, Phạm Văn Cự, Nguyễn Đình Dương, Lại Anh Khôi, Trần Minh Ý, Trương Thị Hoà Bình, Nghiên cứu trượt lở đất, lũ lụt của Nguyễn Ngọc Thạch, Phạm Văn Cự, nghiên cứu đô thị của Đinh Thị Bảo Hoa, …

Trong nhiều năm qua, ảnh hàng không là một loại tư liệu quan trọng để thành lập bản đồ, nghiên cứu các đối tượng và hiện tượng trên bề mặt đất bởi chúng cho hiệu quả nhanh và chi phí thấp Tuy nhiên ảnh hàng không cũng có những hạn chế như thường bị gián đoạn về không gian và cũ về thời gian, quy mô quan sát không lớn Còn ảnh vệ tinh quy mô quan sát rất lớn Tần suất lặp lại thông tin lớn (có thể hằng ngày, hằng tháng, hằng năm), giá thành cho một đơn vị diện tích thấp hơn Do vậy, khả năng của dữ liệu viễn thám vệ tinh trong thành lập bản đồ về lớp phủ mặt đất nói riêng cho nhiều các nghiên cứu trong đó có nghiên cứu về biến đổi mặt đất ngày càng được cải thiện và dần có xu hướng trở thành nguồn dữ liệu chủ đạo

Việc ra đời và phát triển của GIS đã ảnh hưởng lớn tới quá trình xử lý ảnh và thành lập bản đồ Viễn thám kết hợp GIS là phương pháp hiện đại, công cụ mạnh có khả năng giúp giải quyết nhiều vấn đề trong thành lập bản đồ, trong nghiên cứu biến động lớp phủ mặt đất, …

Liên quan tới hướng nghiên cứu của đề tài, huyện Kiến Thuỳ trước kia và hiện nay chưa có công trình nào ứng dụng tư liệu hàng không hay vệ tinh trong việc thành lập bản đồ về lớp phủ mặt đất, đánh giá lớp phủ mặt đất để dự báo biến đổi lớp phủ trong trong tương lai Do vậy, đề tài này là một hướng đi mới và cần thiết cho quy hoạch và phát triển sử dụng đất của huyện Kiến Thuỳ

CHƯƠNG 2 CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI BIẾN ĐỔI LỚP PHỦ

MẶT ĐẤT HUYỆN KIẾN THỤY

2.1 KHÁI QUÁT KHU VỰC NGHIÊN CỨU

2.1.1 Đặc điểm vị trí địa lý - địa hình

Kiến Thụy xưa là vùng đất của Bộ Thang Tuyền, một trong 15 bộ của nước Văn Lang thời Hùng Vương Đây cũng là vùng đất có nhiều nhân vật đi vào lịch sử như Trương Nữu, đại tướng quân thời Phùng Hưng có công chống lại ách đô hộ của nhà Đường; Tướng Vũ Hải thời nhà Trần có công chống Nguyên Mông

Năm 1469, vua Lê Thánh Tông cắt đất huyện An Lão, lập huyện Nghi Dương gồm đất của huyện Kiến Thụy, thị xã Đồ Sơn và Kiến An Năm 1837, vua Minh Mạng lập phủ Kiến Thụy gồm 3 huyện Nghi Dương, An Lão và An Dương Thời Pháp thuộc, huyện Nghi Dương đổi thành phủ Kiến Thụy, thuộc tỉnh Kiến An Năm 1980, lập huyện Đồ Sơn Năm 1988, tách riêng thị xã Đồ Sơn, đổi tên huyện

Đồ Sơn thành huyện Kiến Thụy

Gần 20 năm sau sự kiện ông Kim Ngọc ở Vĩnh Phú khoán chui, năm 1977,

xã Đoàn Xá, Huyện Kiến Thụy là nơi đầu tiên trong cả nước thực hiện thành công

mô hình khoán ruộng cho nông dân Đây chính là khởi đầu cho cơ chế khoán nông nghiệp trong cả nước Là bước quyết định chấm dứt thời kỳ đói kém của đất nước

Kiến Thụy ngày nay, thực hiện theo Nghị định số 145/2007/NĐ-CP ngày 12 tháng 9 năm 2007 của Chính Phủ về việc điều chỉnh địa giới hành chính huyện Kiến Thụy để thành lập quận Dương Kinh; thành lập quận Đồ Sơn; thành lập phường thuộc các quận Dương Kinh, Đồ Sơn, thành phố Hải Phòng, là một huyện nằm ven

đô về phía Đông Nam thành phố Hải Phòng có diện tích tự nhiên 10.753 ha, với dân

số trên 12,5 vạn người Phía Bắc và phía Đông giáp quận Dương Kinh và Đồ Sơn, phía Nam giáp huyện Tiên Lãng, phía Tây giáp quận Kiến An và huyện An Lão Kiến Thụy có 17 xã và 1 thị trấn Kiến Thụy là một huyện đồng bằng ven biển có

cả sông và núi tạo nên nét riêng đặc biệt của vùng Duyên Hải Bắc Bộ Sông Văn Öc

là gianh giới giữa Kiến Thụy và Tiên Lãng, đoạn chảy qua địa bàn huyện Kiến

37

Thụy dài 14,75km Sông Đa Độ chảy theo hướng Tây Bắc - Đông Nam cắt ngang qua giữa huyện, dòng sông uốn 9 khúc nên còn được gọi là Cửu Biều, đoạn chảy qua địa bàn huyện Kiến Thụy dài 29km Về giao thông, Kiến Thụy là địa bàn hội tụ các trục đường giao thông lớn trong tương lai gần như đường 5 cao tốc, đường 10 mới ven biển Kiến Thụy được ảnh hưởng trực tiếp từ tiềm năng phát triển kinh tế -

xã hội tổng hợp của vùng Đông Nam thành phố như sân bay, cảng biển, cảng quân

sự Nam Đồ Sơn, khu kinh tế biển cửa sông Văn Öc, khu du lịch Đồ Sơn và các cụm công nghiệp trong vùng

Hình 2.1 Bản đồ hành chính huyện Kiến Thuỵ

Kiến Thụy cũng là đất địa linh nhân kiệt, nơi phát tích vương triều nhà Mạc với Dương Kinh sầm uất một thời vào thế kỷ 16 Một số di tích về thành cổ và cung điện của Dương Kinh cũng mới được phát hiện tại đây

Huyện Kiến Thụy vẫn còn giữ được những đình chùa cổ kính với những phong cách kiến trúc độc đáo Tiêu biểu là đền Mõ (xã Ngũ Phúc), thờ Quỳnh Trân công chúa thời Trần, người có công khai khẩn đất hoang, lập nên làng xã Chùa Hoà

Liễu (xã Thuận Thiên) thờ đức Thánh mẫu (mẹ) của vua Mạc Đăng Dung hầu như còn nguyên vẹn Ngoài ra, nơi đây còn có miếu Cốc thờ Chử Đồng Tử, chùa Khánh Long thờ Tướng công Phạm Hải thời Hùng Vương thứ 18, đình Ninh Hải thờ Hưng Đạo Vương Trần Quốc Tuấn Đồng thời Kiến Thụy là một địa phương có truyền thống hiếu học trong thời kỳ phong kiến có 14 tiến sỹ khoá bảng Trong tổng số 74

di tích lịch sử văn hoá của huyện có 11 di tích cấp quốc gia và 29 cấp thành phố và nhiều cơ sở thờ tự, văn bia, thần phả sắc phong được lưu giữ có giá trị to lớn về văn hoá và kiến trúc nghệ thuật

2.1.2 Phân tích các yếu tố tự nhiên liên quan đến sự hình thành và phát triển Kiến Thụy

a Đặc điểm địa hình

Địa hình huyện Kiến Thụy là đồng bằng ven biển, cao từ 0,3 đến 1,5 m, có nhiều ô trũng, cồn cát, với vài ngọn núi sót: Núi Đối, Núi Chè ở trung tâm huyện Với diện tích 107,53 km2, huyệnKiến Thuỳ là vùng đất qui tụ được bốn loại địa hình cơ bản như: đồi, đồng bằng, bờ và đáy biển và được nhóm thành hai nhóm chính là nhóm địa hình lục địa ven bờ và nhóm địa hình bờ-đáy biển Toàn bộ địa hình cơ bản trên lại được phân bố trong một không gian lục địa - biển của vùng cửa sông châu thổ Văn Öc – Thái Bình Do vậy, địa hình huyện Kiến Thuỳ khá phong phú về kiểu loại, đa dạng về nguồn gốc:

- Địa hình lục địa ven bờ: bao gồm toàn bộ địa hình nằm trong đê biển (Địa hình đồi, địa hình đồng bằng, hệ thống sông, lạch, hệ thống đê ngăn lũ và ngăn mặn)

- Địa hình bờ và đáy biển:

+ Địa hình bờ biển của Kiến Thuỳ dài khoảng 4km thuộc xã Đại Hợp, + Địa hình đáy biển Kiến Thuỳ được trải rộng từ bờ ra đến ngoài đường đẳng sâu 20m của vịnh Bắc bộ

b Đặc điểm địa chất

Các thành tạo đá gốc trước Đệ Tứ Các đá gốc trầm tích ở khu vực huyện Kiến Thuỳ đều thuộc về hệ tầng Đồ Sơn có tuổi Đêvon muộn (Ngô Quang Toàn,