ỨNG DỤNG VIỄN THÁM, GIS và CA MARKOV vào GIÁM sát QUY HOẠCH sử DỤNG đất TỈNH THÁI NGUYÊN

Đất đai là nguồn tài nguyên vô cùng quý giá có vai trò to lớn trong sự nghiệp phát triển của mỗi quốc gia. Với áp lực phát triển kinh tế xã hội, sự bùng nổ dân số và hiện trạng sử dụng đất như hiện nay có thể thấy nguồn tài nguyên đất đai ngày càng suy thoái, khan hiếm. Việt Nam sử dụng quy hoạch sử dụng đất đai là nền tảng tính toán, phân bổ hợp lý để sử dụng nguồn lực tối đa từ đất đai, đồng thời bảo vệ được nguồn tài nguyên giới hạn này. Tuy nhiên, thực trạng quy hoạch sử dụng đất đai ở Việt Nam còn nhiều điểm bất cập. Chất lượng của nhiều quy hoạch còn thấp, thiếu đồng bộ trong sử dụng đất cũng như chưa đầy đủ căn cứ pháp lý thể hiện ở việc các quy hoạch phải điều chỉnh, bổ sung nhiều lần; thiếu tính khả thi, không đảm bảo nguồn lực đất đai để thực hiện. Việc không đồng nhất các chỉ tiêu thống kê các loại đất dẫn đến việc đánh giá các chỉ tiêu thực hiện quy hoạch không đầy đủ, chính xác. Hay công tác quản lý, kiểm tra, giám sát chưa chặt chẽ, thường xuyên dẫn tới tình trạng vi phạm quy hoạch diễn ra phổ biến nhưng chưa được phát hiện và xử lý kịp thời và gây thiệt hại không nhỏ về kinh tế. Thái Nguyên là một tỉnh ở đông bắc Việt Nam, tiếp giáp với thủ đô Hà Nội và là tỉnh nằm trong quy hoạch vùng thủ đô Hà Nội. Thái Nguyên là một trung tâm kinh tế xã hội lớn của khu vực đông bắc hay cả Vùng trung du và miền núi phía bắc. Hiện nay, đã có quy hoạch sử dụng đất tỉnh Thái Nguyên đến năm 2035. Trong bối cảnh như vậy, việc mô hình hoá dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên sẽ là nền tảng, cơ sở khoa học cho giám sát quy hoạch sử dụng đất tại tỉnh Thái Nguyên. Nghiên cứu dự báo xu thế biến đổi lớp phủ mặt đất có nhiều phương pháp tiếp cận như CLEU, GEOMOD... Tuy nhiên, nghiên cứu này đã áp dụng mô hình CAMarkov để mô phỏng xu thế biến động lớp phủ do khả năng mô phỏng, hiệu quả cao với dữ liệu khan hiếm, hiệu chuẩn đơn giản và có khả năng tích hợp yếu tố hạn chế vào mô hình. Mô hình CAMarkov là một trong những mô hình được sử dụng phổ biến trong các bài toán mô hình hóa lớp phủ, mô hình này thay đổi cả không gian và thời gian. Mô hình CAMarkov kết hợp chuỗi automata và chuỗi Markov để dự đoán xu hướng và đặc điểm của lớp phủ theo thời gian, là một trong những công cụ hỗ trợ lập kế hoạch để phân tích sự thay đổi theo thời gian và phân bố không gian của lớp phủ. Ngoài ra, mô hình này được sử dụng rộng rãi để mô tả đặc điểm của lớp phủ, độ che phủ của rừng, sự phát triển đô thị, sự phát triển của nhà máy và mô hình quản lý lưu vực. Điều này cũng quan trọng đối với việc thiết kế và hoạch định chính sách sử dụng đất và mục tiêu phát triển đất bền vững. Với các lý do trên, đề tài “ỨNG DỤNG VIỄN THÁM, GIS VÀ CAMARKOV VÀO GIÁM SÁT QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT TỈNH THÁI NGUYÊN” đã được thực hiện.

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - ỨNG DỤNG VIỄN THÁM, GIS VÀ CA-MARKOV VÀO GIÁM SÁT QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT TỈNH THÁI NGUYÊN LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội – Năm 2020 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - ỨNG DỤNG VIỄN THÁM, GIS VÀ CA-MARKOV VÀO GIÁM SÁT QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT TỈNH THÁI NGUYÊN Chuyên ngành: Bản đồ, viễn thám hệ thông tin địa lý Mã số: 8440211.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội – Năm 2020 LỜI CẢM ƠN Trong trình học tập, nghiên cứu hoàn thiện luận văn, em nhận động viên, khuyến khích tạo điều kiện giúp đỡ nhiệt tình Thầy giáo, Cơ giáo, anh chị em, bạn bè đồng nghiệp gia đình Em xin bày tỏ lịng biết ơn tới Thầy Cơ giáo trường Đại học Khoa học Tự nhiên – Đại học Quốc gia Hà Nội đặc biệt Thầy Cô giáo trực tiếp giảng dạy chuyên đề tồn khóa học tạo điều kiện, đóng góp ý kiến cho em suốt trình học tập hoàn thành luận văn thạc sĩ Đặc biệt, em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới TS Bùi Quang Thành – người trực tiếp hướng dẫn, tận tình bảo giúp đỡ em hồn thành luận văn Với thời gian nghiên cứu hạn chế, luận văn khơng tránh khỏi thiếu sót, em mong nhận ý kiến đóng góp chân thành Thầy giáo, Cô giáo Em xin chân thành cảm ơn! MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Mục tiêu nhiệm vụ nghiên cứu đề tài Phạm vi nghiên cứu đề tài Phương pháp nghiên cứu Cơ sở tài liệu thực đề tài Cấu trúc luận văn CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ MẶT ĐẤT PHỤC VỤ GIÁM SÁT QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT VÀ MƠ HÌNH HỐ 10 1.1 Cơ sở khoa học biến động lớp phủ mặt đất 10 1.1.1 Khái niệm lớp phủ mặt đất 10 1.1.2 Phân loại lớp phủ 10 1.1.3 Biến động lớp phủ 12 1.2 Viễn thám GIS nghiên cứu biến động lớp phủ 13 1.2.1 Viễn thám nghiên cứu biến động lớp phủ 13 1.2.2 GIS đánh giá biến động lớp phủ 16 1.2.3 Phương pháp viễn thám GIS nghiên cứu biến động lớp phủ 19 1.3 Mơ hình hóa biến động lớp phủ 20 1.3.1 Mơ hình CA – Markov 20 1.3.2 Tổng quan cơng trình nghiên cứu ngồi nước 23 CHƯƠNG 2: CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ MẶT ĐẤT TỈNH THÁI NGUYÊN 27 2.1 Điều kiện tự nhiên 27 2.1.1 Vị trí địa lý 27 2.1.2 Địa hình 28 2.1.3 Khí hậu - Thuỷ văn 29 2.1.4 Địa chất 30 2.1.5 Tài nguyên thiên nhiên 31 2.2 Điều kiện kinh tế - xã hội 36 2.2.1 Dân số lao động 36 2.2.2 Cơ cấu kinh tế 37 2.2.3 Cơ sở hạ tầng 37 2.2.4 Đời sống - xã hội 38 CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH CA-MARKOV TRONG DỰ BÁO BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ TỈNH THÁI NGUYÊN 40 3.1 Ứng dụng viễn thám GIS đánh giá biến động lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên giai đoạn 2007-2019 40 3.1.1 Sơ đồ quy trình bước đánh giá biến động 40 3.1.2 Xây dựng đồ lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên qua năm 2007, 2013, 2019 41 3.1.3 Ứng dụng phân tích biến động lớp phủ vào giám sát quy hoạch sử dụng đất tỉnh Thái Nguyên 48 3.2 Ứng dụng phân tích chuỗi Markov mang tự động CA dự báo biến động lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên 51 3.2.1 Quy trình bước nghiên cứu dự báo thay đổi lớp phủ mặt đất 51 3.2.2 Xây dựng mơ hình biến đổi lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên 51 3.2.3 Xây dựng mơ hình dự báo biến động lớp phủ tỉnh Thái Ngun dựa vào mơ hình CA-Markov 65 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 69 TÀI LIỆU THAM KHẢO 71 DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Phản xạ phổ đối tượng tự nhiên mặt đất………………… … 14 Hình 1.2: Bản chất mạng tự động……………………………………………… 22 Hình 2.1: Bản đồ hành tỉnh Thái Ngun…………………………………… 27 Hình 3.1: Sơ đồ quy trình bước đánh giá biến động……………………………… 40 Hình 3.2: Ảnh Thái Nguyên năm 2013 tổ hợp màu band 7,6,2… …… 42 Hình 3.3: Giải đốn ảnh phương pháp Maximum Likelihood………………… 42 Hình 3.4: Ảnh phân loại lớp phủ tỉnh Thái Nguyên năm 2007…………………… .43 Hình 3.5: Ảnh phân loại lớp phủ tỉnh Thái Nguyên năm 2013…………………… … 44 Hình 3.7: Ảnh biến động lớp phủ mặt đất giai đoạn 2007 – 2013……… ……… … 46 Hình 3.8: Ảnh biến động lớp phủ mặt đất giai đoạn 2013 – 2019…… ………… … 47 Hình 3.9: Biểu đồ biến động diện tích lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên giai đoạn 2007-2019 (đơn vị: pixel)…………………………………………………… …… 47 Hình 3.10: Ảnh biểu diện tích, cấu loại đất…………………………………… 49 Hình 3.11: Quy trình bước nghiên cứu dự báo thay đổi lớp phủ mặt đất năm 2025…………………………………………………………………………………….51 Hình 3.12: Quy trình phân cấp thích hợp…………………………………………… 52 Hình 3.13: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ HTSDD lớp phủ Quần cư……………………………………………………………………………………… 53 Hình 3.14: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ Thổ nhưỡng lớp phủ Quần cư……………………………………………………………………………… 54 Hình 3.15: Ảnh khoảng cách thích hợp tới đường giao thông lớp phủ Quần cư… 55 Hình 3.16: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ HTSDD lớp phủ Nông nghiệp……………………………………………………………………………… 56 Hình 3.17: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ Thổ nhưỡng lớp phủ Nơng nghiệp……………………………… ………………………………………… 57 Hình 3.18: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ HTSDD lớp phủ Lâm nghiệp……………………………………………… ………………………………… 58 Hình 3.19: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ Thổ nhưỡng lớp phủ Lâm nghiệp………………………………… ………………………………………… 59 Hình 3.20: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ HTSDD lớp phủ Đất trống………………………………………………… ……………………………… 60 Hình 3.21: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ HTSDD lớp phủ Mặt nước……………………………………………………………………… ………… 61 Hình 3.22: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ Thổ nhưỡng lớp phủ Mặt nước……… ………………………………………………………………………… 61 Hình 3.23: Phân cấp mức độ thích hợp cho lớp phủ Quần cư………….……….…… 63 Hình 3.24: Phân cấp mức độ thích hợp cho lớp phủ Nơng nghiệp……………….… 63 Hình 3.25: Phân cấp mức độ thích hợp cho lớp phủ Đất trống……………….……… 64 Hình 3.26: Phân cấp mức độ thích hợp cho lớp phủ Lâm nghiệp……………….…… 64 Hình 3.27: Phân cấp mức độ thích hợp cho lớp phủ Mặt nước……………….……… 65 Hình 3.28: Mơ hình dự báo biến động lớp phủ mặt đất năm 2019………… ……… 66 Hình 3.29: Kết kiểm chứng mơ hình…………………………………….……… 66 Hình 3.30: Ảnh dự báo lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên năm 2025……… ……… 67 DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1: Hệ thống giải ảnh lớp phủ mặt đất 41 Bảng 3.2: Bảng ma trận biến đổi diện tích lớp phủ giai đoạn 2007 - 2013 45 Bảng 3.3: Bảng ma trận biến đổi diện tích qua hai giai đoạn 2013 - 2019 46 Bảng 3.4: Lớp phủ mặt đất tương ứng cấu các loại đất tỉnh Thái Nguyên .49 DANH MỤC CÁC CHỮ CÁI VIẾT TẮT CA Cellular Automata CLEU Land Use and its Effects modelling GEOMOD Geometry Modification Technology GIS Geographic Information System FAOLCC Food and Agriculture Organization Land Cover Classification CORINE Coordination of information on the environment MCE Multi-Criteria Evaluation LULCC Land use land cover change GDP Gross Domestic Product WF Weight Factor HTSDĐ Hiện trạng sử dụng đất PHẦN MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Đất đai nguồn tài ngun vơ q giá có vai trị to lớn nghiệp phát triển quốc gia Với áp lực phát triển kinh tế xã hội, bùng nổ dân số trạng sử dụng đất thấy nguồn tài nguyên đất đai ngày suy thoái, khan Việt Nam sử dụng quy hoạch sử dụng đất đai tảng tính tốn, phân bổ hợp lý để sử dụng nguồn lực tối đa từ đất đai, đồng thời bảo vệ nguồn tài nguyên giới hạn Tuy nhiên, thực trạng quy hoạch sử dụng đất đai Việt Nam nhiều điểm bất cập Chất lượng nhiều quy hoạch thấp, thiếu đồng sử dụng đất chưa đầy đủ pháp lý thể việc quy hoạch phải điều chỉnh, bổ sung nhiều lần; thiếu tính khả thi, khơng đảm bảo nguồn lực đất đai để thực Việc không đồng tiêu thống kê loại đất dẫn đến việc đánh giá tiêu thực quy hoạch khơng đầy đủ, xác Hay cơng tác quản lý, kiểm tra, giám sát chưa chặt chẽ, thường xuyên dẫn tới tình trạng vi phạm quy hoạch diễn phổ biến chưa phát xử lý kịp thời gây thiệt hại không nhỏ kinh tế Thái Nguyên tỉnh đông bắc Việt Nam, tiếp giáp với thủ đô Hà Nội tỉnh nằm quy hoạch vùng thủ đô Hà Nội Thái Nguyên trung tâm kinh tế - xã hội lớn khu vực đông bắc hay Vùng trung du miền núi phía bắc Hiện nay, có quy hoạch sử dụng đất tỉnh Thái Nguyên đến năm 2035 Trong bối cảnh vậy, việc mô hình hố dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên tảng, sở khoa học cho giám sát quy hoạch sử dụng đất tỉnh Thái Nguyên Nghiên cứu dự báo xu biến đổi lớp phủ mặt đất có nhiều phương pháp tiếp cận CLEU, GEOMOD Tuy nhiên, nghiên cứu áp dụng mơ hình CA-Markov để mơ xu biến động lớp phủ khả mô phỏng, hiệu cao với liệu khan hiếm, hiệu chuẩn đơn giản có khả tích hợp yếu tố hạn chế vào mơ hình Mơ hình CA-Markov mơ hình sử dụng phổ biến tốn mơ hình hóa lớp phủ, mơ hình thay đổi không gian thời gian Mô hình CA-Markov kết hợp chuỗi automata chuỗi Markov để dự đoán xu hướng đặc điểm lớp phủ theo thời gian, công cụ hỗ trợ lập kế hoạch để phân tích thay đổi theo thời gian phân bố không gian lớp phủ Ngồi ra, mơ hình sử dụng rộng rãi để mô tả đặc điểm lớp phủ, độ che phủ rừng, phát triển đô thị, phát triển nhà máy mơ hình quản lý lưu vực Điều quan trọng việc thiết kế hoạch định sách sử dụng đất mục tiêu phát triển đất bền vững Với lý trên, đề tài “ỨNG DỤNG VIỄN THÁM, GIS VÀ CA-MARKOV VÀO GIÁM SÁT QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT TỈNH THÁI NGUYÊN” thực Mục tiêu nhiệm vụ nghiên cứu đề tài a Mục tiêu Phân tích, dự báo biến đổi lớp phủ tỉnh Thái Nguyên làm sở khoa học cho phương án quy hoạch sử dụng đất tỉnh Thái Nguyên tương lai b Nhiệm vụ Để hoàn thành mục tiêu trên, nhiệm vụ sau cần thực hiện: - Tổng quan cơng trình nghiên cứu kết hợp viễn thám, GIS mơ hình CA – Markov dự báo biến đổi sử dụng đất - Thu thập tư liệu đồ, ảnh vệ tinh, thời điểm khác tỉnh Thái Nguyên - Xử lý ảnh viễn thám, xây dựng ảnh trạng lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên qua giai đoạn 2007 – 2013, 2013 – 2019 - Mơ hình hóa dự báo xu biến đổi lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên năm 2025 Phạm vi nghiên cứu đề tài - Phạm vi không gian: đề tài giới hạn nghiên cứu tỉnh Thái Nguyên - Phạm vi thời gian: Nghiên cứu biến đổi lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên qua năm 2007 – 2013 – 2019 Phương pháp nghiên cứu - Phương pháp thu thập, tổng hợp tài liệu - Phương pháp viễn thám GIS - Phương pháp phân tích mơ hình hóa khơng gian Cơ sở tài liệu thực đề tài - Dữ liệu ảnh viễn thám GIS bao gồm vệ tinh LANDSAT qua giai đoạn, đồ quy hoạch sử dụng đất đồ địa hình, thổ nhưỡng tỉnh Thái Nguyên - Các tài liệu điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội tỉnh Thái Nguyên - Các đề tài nghiên cứu nước sử dụng tốn phân tích chuỗi Markov mơ hình hóa Mạng tự động (Cellular Automata) nhằm nghiên cứu phát triển không gian đô thị Cấu trúc luận văn Ngoài phần mở đầu kết luận, luận văn gồm chương: Chương 1: Tổng quan biến động lớp phủ mặt đất phục vụ giám sát quy hoạch sử dụng đất mơ hình hố Chương 2: Các nhân tố ảnh hưởng tới biến động lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Ngun Chương 3: Ứng dụng mơ hình CA-Markov dự báo biến động lớp phủ tỉnh Thái Nguyên CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ MẶT ĐẤT PHỤC VỤ GIÁM SÁT QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT VÀ MƠ HÌNH HỐ 1.1 Cơ sở khoa học biến động lớp phủ mặt đất 1.1.1 Khái niệm lớp phủ mặt đất Lớp phủ mặt đất lớp phủ vật chất quan sát nhìn từ mặt đất thông qua vệ tinh viễn thám, bao gồm thực vật (mọc tự nhiên tự trồng cấy) sở xây dựng người (nhà cửa, đường sá,…) bao phủ bề mặt đất Nước, băng, đá lộ hay dải cát coi lớp phủ mặt đất Lớp phủ mặt đất trạng thái bề mặt trái đất, kết hợp nhiều thành phần thực phủ, thổ nhưỡng, đá gốc chịu tác động nhân tố tự nhiên nắng, gió, mưa bão nhân tạo khai thác đất để trồng trọt, xây dựng nhà cửa, cơng trình phục vụ sống người Khái niệm lớp phủ mặt đất khác với sử dụng đất, đối tượng chúng lại có mối tương quan mật thiết Sử dụng đất mô tả cách thức người sử dụng đất hoạt động kinh tế - xã hội xảy bề mặt đất, mà số loại hình sử dụng đất đối tượng lớp phủ, ví dụ đất đô thị đất nông nghiệp Một số loại hình sử dụng đất khác cơng viên theo góc độ lớp phủ bao gồm thảm cỏ, rừng hay cơng trình xây dựng thực tế hệ thống phân loại lớp phủ mặt đất hành phải xét đến khía cạnh sử dụng đất đưa vào loại hình lớp phủ nhân tạo có thực phủ Các thơng tin lớp phủ mặt đất thu thập hai phương pháp khảo sát thực địa phân tích liệu viễn thám Khảo sát thực địa phương pháp thu thập thông tin truyền thống thường tốn nhiều thời gian Phân tích liệu viễn thám phương pháp đại, cho phép chiết tách thơng tin lớp phủ mặt đất cách nhanh chóng, hiệu tốn 1.1.2 Phân loại lớp phủ Để thuận lợi cho việc khai thác sử dụng thông tin lớp phủ mặt đất đảm bảo tính thống nội dung thơng tin, người ta xây dựng hệ phân loại lớp phủ mặt đất Nhìn chung hệ phân loại lớp phủ mặt đất có dựa nguyên tắc sau: 10 - Hệ phân loại dễ hiểu, dễ hình dung phân chia đối tựợng bề mặt thành nhóm theo trạng thái vật chất đối tượng mặt nước, mặt đất, lớp phủ thực vật, đất nông nghiệp, bề mặt nhân tạo - Phù hợp với khả cung cấp thông tin tư liệu viễn thám bao gồm loại ảnh vệ tinh SPOT, LANDSAT, ảnh hàng không… - Các đối tượng hệ phân loại đáp ứng yêu cầu phân tách đối tượng tư liệu thu thập thời gian khác - Hệ thống phân loại áp dụng cho nhiều vùng rộng lớn - Hệ thống phân loại phân chia đối tượng theo cấp bậc nên phù hợp với việc phân tích đối tượng tư liệu có độ phân giải khác nhau, đáp ứng yêu cầu thành lập đồ tỷ lệ khác Tuy nhiên hệ phân loại có đặc điểm riêng phù hợp với điều kiện tự nhiên, mức độ khai thác lớp phủ bề mặt khu vực Hệ phân loại FAOLCC (Food and Agriculture Organization Land Cover Classification) vừa tổng hợp để phù hợp với điều kiện trái đất vừa chi tiết đến tính chất đối tượng mà bổ sung thơng tin nhờ khảo sát ngoại nghiệp Hệ phân loại CORINE (Coordination of information on the environment) dựa vào phần nguyên tắc FAOLCC điều chỉnh phù hợp với đặc điểm Mỹ Châu Âu Cụ thể là: * Hệ phân loại lớp phủ mặt đất FAOLCC chia theo cấp chính: Cấp (Level 1): Phân thành loại theo đặc điểm có hay khơng có lớp phủ thực vật bề mặt đất Cấp (Level 2): Phân thành loại theo nguyên tắc chia loại cấp theo đặc điểm ngập nước hay không ngập nước bề mặt đất Cấp (Level 3): Phân thành loại theo nguyên tắc chia loại cấp theo tính chất tự nhiên hay nhân tạo bề mặt đất Từ cấp trở đối tượng phân chia chi tiết tuỳ theo đặc điểm cưa đối tượng khu vực nghiên cứu mức độ chi tiết đồ cần thành lập * Hệ phân loại lớp phủ mặt đất CORINE chia theo cấp: 11 - Cấp1 (Level 1): Phân thành loại theo trạng thái bề mặt tổng thể trái đất lớp phủ nhân tạo, đất nông nghiệp, rừng vùng bán tự nhiên, đất ẩm ướt, mặt nước phù hợp với đồ tỷ lệ nhỏ phủ trùm toàn cầu - Cấp (Level 2): Phân thành 15 loại theo đặc điểm che phủ thực vật - Cấp (Level 3): Phân thành 44 loại chi tiết tuỳ theo đặc điểm đối tượng khu vực nghiên cứu 1.1.3 Biến động lớp phủ Biến động hiểu biến đổi, thay đổi, thay trạng thái trạng thái khác liên tục vật, tượng tồn môi trường tự nhiên môi trường xã hội Biến động lớp phủ thay đổi loại hình lớp phủ khu vực thay đổi diện tích loại hình lớp phủ khoảng thời gian t * Biến động diện tích đối tượng (biến động số lượng) Giả sử đối tượng A thời điểm T1 có diện tích S1, thời điểm T2 có diện tích S2 (đối tượng A thu nhận từ hai ảnh vệ tinh có thời điểm chụp khác nhau), ta nói A bị biến đổi diện tích thời điểm T1 so với T2 (sự biến đổi nhau, nhỏ lớn hơn) ta dùng kỹ thuật để chồng xếp hai lớp thơng tin phần diện tích phần trùng gán giá trị cũ đối tượng A, giá trị khác giá trị phần biến động Giá trị biến động bao nhiêu, tăng hay giảm phụ thuộc vào thuật toán sử dụng * Biến động chất đối tượng Trên hai ảnh viễn thám chụp khu vực hai thời điểm khác nhau, diện tích A tời điểm T1 có giá trị M1, thời điểm T2 có giá trị M2 (M1, M2 giá trị phổ), ta sử dụng thuật toán chồng ghép hai lớp thông tin hai thời điểm T1, T2 xuất giá trị M khác M1, M2 Giả sử diện tích A khơng đổi ta nói có thay đổi chất A, thực tế thay đổi loại hình lớp phủ mặt đất * Phân tích vector biến động Các đối tượng địa lý đơn giản hay phức tạp qui thành dạng: điểm (point), đường (line), vùng (polygon) Trong đó: điểm (point): thể phần tử liệu gắn với vị trí xác định khơng gian chiều Phương pháp phân 12 tích vector cho phép xác định nghiên cứu xu biến động chất điểm không gian n chiều Biến động vùng đất thể qua hai hình thức sau: - Biến động diện tích: biến động diện tích thể qua thời gian khác - Biến động loại hình đất đai: biến động trạng lớp phủ mặt đất thể qua hai thời điểm khác Từ tư liệu ảnh, tiến hành so sánh để có thơng tin biến động đất đai theo nguyên tắc phân tích vector 1.2 Viễn thám GIS nghiên cứu biến động lớp phủ 1.2.1 Viễn thám nghiên cứu biến động lớp phủ a Khái quát viễn thám Viễn thám xác định phương pháp nghiên cứu đối tượng, tượng thiết bị, đặt cách đối tượng khoảng cách đó, khơng địi hỏi tiếp xúc trực tiếp với đối tượng Phương pháp viễn thám phương pháp sử dụng lượng điện từ ánh sáng, nhiệt, sóng cực ngắn phương tiện để điều tra đo đạc đặc tính đối tượng Viễn thám định nghĩa thu thập phân tích thơng tin đối tượng mà khơng có tiếp xúc trực tiếp đến vật thể Công nghệ viễn thám dựa thành tựu khoa học kĩ thuật công nghệ vũ trụ, công nghệ tin học Với mục tiêu cung cấp thông tin nhanh khách quan Những năm gần phát triển khoa học kĩ thuật, công nghệ viễn thám phát triển mạnh cải tiến vệ tinh chụp ảnh, thiết bị chụp ảnh phương pháp chụp ảnh b Đặc trưng phản xạ phổ đối tượng tự nhiên mặt đất Tất vật thể phản xạ, hấp thụ, phân tách xạ sóng điện từ cách thức khác đặc trưng thường gọi đặc trưng phổ Đặc trưng phổ phân tích theo nhiều cách khác để nhận dạng đối tượng bề mặt đất, cho phép giải thích mối quan hệ đặc trưng phổ sắc, tông màu ảnh tổ hợp màu để giải đoán đối tượng 13 Nguyên tắc để phân biệt đối tượng mặt đất ảnh vệ tinh dựa vào khác biệt đặc tính phản xạ chúng kênh phổ (Hình 1.1) thể đặc tính phản xạ thành phần đất, nước thực vật ảnh vệ tinh Hình 1 Phản xạ phổ đối tượng tự nhiên mặt đất Thông qua đặc điểm đường cong phản xạ phổ đối tượng người ta thiết kế thiết bị thu nhận cho lại khoảng bước sóng đối tượng có độ phản xạ phổ dễ phân biệt khoảng nằm bước sóng hấp thụ khí nhỏ Dải phổ sử dụng viễn thám vùng cực tím( 0.3μm – 0.4μm), vùng ánh sáng nhìn thấy( 0.4μm-0.7μm), đến vùng gần sóng ngắn hồng ngoại nhiệt Trong tất tài liệu sở viễn thám, theo bước sóng sử dụng cơng nghệ viễn thám chia làm ba nhóm chính: - Viễn thám dải sóng nhìn thấy hồng ngoại - Viễn thám hồng ngoại nhiệt - Viễn thám siêu cao tần c Một số loại tư liệu viễn thám sử dụng Việt Nam Một hệ thống viễn thám nghiên cứu tài nguyên môi trường bao gồm nhiều thành phần Về nguyên tắc thành phần chia làm ba loại chính: - Các vệ tinh viễn thám tàu vũ trụ có người điều khiển; - Các máy bay có trang bị phịng thí nghiệm máy đa phổ; - Các trạm thu xử lý thông tin mặt đất cố định lưu động khu vực Polygon Các vệ tinh nhân tạo đóng vai trị chủ đạo để thu thập thơng tin 14 viễn thám mà chủ yếu phương pháp thu nhận lượng phản xạ từ đối tượng mặt đất tạo sản phẩm với thể loại đa dạng: ảnh đa phổ, ảnh hồng ngoại nhiệt, ảnh rada, Hiện nay, Việt Nam sử dụng nhiều loại tư liệu ảnh viễn thám khác cho mục đích nghiên cứu quản lý tài nguyên thiên nhiên, thành lập loại đồ phục vụ công tác quản lý kinh tế xã hội Ảnh vệ tinh quang học với nhiều ưu điểm hình ảnh quen thuộc với người, dễ giải đốn, kỹ thuật tương đối dễ phát triển cơng nghệ chụp ảnh hành nên nhanh chóng chấp nhận ứng dụng rộng rãi Các loại ảnh quang học Landsat, SPOT, Aster, IKONOS, QuickBird trở nên quen thuộc phổ biến toàn giới Trong công tác thành lập loại đồ lớp phủ công nghệ viễn thám sử dụng ảnh quang học đưa vào quy phạm tương đối hoàn chỉnh d Những ưu ảnh viễn thám nghiên cứu lớp phủ Với tiến khoa học công nghệ, tư liệu ảnh vệ tinh ứng dụng rộng rãi công tác theo dõi, giám sát tài nguyên thiên nhiên bảo vệ môi trường Những ưu ảnh viễn thám kể là: - Cung cấp thông tin khách quan, đồng khu vực trùm phủ lớn (Landsat 180km × 180km, SPOT, ASTER 60km×60km) cho phép tiến hành theo dõi giám sát khu vực rộng lớn lúc; - Cung cấp thông tin đa dạng nhiều kênh phổ khác cho phép nghiên cứu đặc điểm đối tượng từ nhiều góc độ phản xạ phổ khác nhau; - Cung cấp loại ảnh có độ phân giải khác cho phép nghiên cứu bề mặt mức độ chi tiết khái quát khác Ví dụ loại ảnh có độ phân giải siêu cao SPOT 5, IKONOS, QuickBird, ảnh hàng không để nghiên cứu chi tiết, loại ảnh có độ phân giải thấp tần suất chụp lặp cao, diện tích phủ trùm lớn MODIS, MERIS cho phép cung cấp thông tin khái quát mức vùng hay khu vực; - Khả chụp lặp hay gọi độ phân giải thời gian Do đặc điểm quỹ đạo vệ tinh nên sau khoảng thời gian định lại chụp lặp lại vị trí mặt đất Sử dụng ảnh vệ tinh chụp thời điểm khác cho phép theo dõi diễn biến vật tượng diễn mặt đất 15 - Các liệu thu nhận dạng số nên tận dụng sức mạnh xử lý máy tính dễ dàng tích hợp với hệ thống thông tin hệ thống thơng tin địa lý (GIS) Do đặc tính ưu việt kể ảnh viễn thám trở thành công cụ thiếu công tác theo dõi giám sát tài nguyên thiên nhiên mơi trường nói chung việc chiết tách thơng tin lớp phủ nói riêng, vùng khó tiếp cận vùng núi cao, biên giới, hải đảo 1.2.2 GIS đánh giá biến động lớp phủ a Khái niệm GIS Hệ thông tin địa lý (GIS) cơng cụ máy tính để lập đồ phân tích vật, tượng thực Trái Đất Công nghệ GIS kết hợp thao tác sở liệu thông thường (như cấu trúc hỏi đáp) phép phân tích thống kê, phân tích địa lý, phép phân tích địa lý hình ảnh cung cấp từ đồ Những khả phân biệt GIS với hệ thống thông tin khác khiến cho GIS có phạm vi ứng dụng rộng nhiều lĩnh vực khác (phân tích kiện, dự đốn tác động hoạch định chiến lược) b Cấu trúc GIS Một hệ thống thông tin địa lý bao gồm phần cứng, phần mềm, liệu, người quy định cấp độ tổ chức Các hợp phần phải hợp tốt để phục vụ cho việc sử dụng GIS hiệu Phần cứng: phần cứng GIS xem phần cố định mà mắt thường ta dễ dàng thấy Nó bao gồm máy tính thiết bị ngoại vi - Máy tính máy có kích thước nhiều hãng sản xuất với cấu hình khác Tuy nhiên, máy tính có cấu hình mạnh điều mong muốn để sử dụng GIS - Các thiết bị ngoại vi bao gồm số hóa, máy quét, máy in máy vẽ Các thiết bị đa dạng kích cỡ, kiểu dáng, tốc độ xử lý độ phân giải hãng khác sản xuất Chúng kết nối với máy tính để thực việc nhập xuất liệu 16 Phần mềm: có khả lưu trữ, xử lý, phân tích, tính tốn, hiển thị liệu theo u cầu người sử dụng Đi kèm với hệ thống thiết bị GIS hệ phần mềm có nhóm tối thiểu chức sau đây: - Nhập thơng tin khơng gian thơng tin thuộc tính từ nguồn khác nhau; - Lưu trữ, điều chỉnh, cập nhật tổ chức thông tin không gian thơng tin thuộc tính; - Phân tích biến đổi thông tin sở liệu nhằm giải tốn tối ưu mơ hình mơ khơng gian - thời gian; - Hiển thị trình bày thông tin dạng khác nhau, với biện pháp khác Cơ sở liệu - Khái niệm liệu địa lý: Đặc điểm liệu thông tin địa lý khác biệt với liệu hệ thống thông tin khác (ngân hàng, thư viện, quản lý khách hàng hàng không, y tế ) chỗ chúng bao gồm thơng tin vị trí khơng gian (dữ liệu khơng gian), chí mối liên hệ topo không gian thông tin mơ tả tính chất (dữ liệu thuộc tính) vật thể hệ thống liệu Đặc điểm quan trọng tổ chức liệu GIS : liệu khơng gian (bản đồ) liệu thuộc tính lưu trữ sở liệu có quan hệ chặt chẽ với Con người: yếu tố định thành công tiến trình kiến tạo hệ thống tính hữu hiệu hệ thống tiến trình khai thác vận hành Trong hệ thống thông tin địa lý, người làm việc vị trí cấp có chức khác nhau: quản trị, kỹ thuật GIS, kỹ thuật chuyên ngành Chính sách quản lý: hợp phần quan trọng để đảm bảo khả hoạt động hệ thống Hệ thống GIS cần điều hành phận quản lý để tổ chức hoạt động hệ thống GIS cách có hiệu phục vụ người sử dụng thông tin Để hoạt động thành công, hệ thống GIS phải đặt khung tổ chức phù hợp có hướng dẫn cần thiết để quản lý, thu thập, lưu trữ phân tích liệu, đồng thời phát triển hệ thống GIS theo nhu cầu c Các chức GIS việc xây dựng biến động lớp phủ Với phát triển kĩ thuật tiên tiến thực chất ứng dụng máy vi tính phần mềm chuyên dụng (GIS Software) việc thành lập, xử lý biên tập 17 đồ thực tất quan đo đạc đồ tài nguyên môi trường Để thành lập đồ số GIS sở liệu lấy từ nhiều nguồn như: số liệu điều tra đo đạc trực tiếp thực địa, đồ số, đồ giấy, số liệu thống kê, tư liệu viễn thám Sản phẩm đầu GIS đồ số, dễ dàng cập nhật khai thác thông tin thuận lợi nhờ trợ giúp máy tính Ngày nay, GIS sử dụng rộng rãi lĩnh vực Địa chất, Địa lý, Trắc địa đồ, Quy hoạch đô thị, Bảo vệ môi trường quan tâm tới GIS khai thác chúng với mục đích riêng biệt vì: GIS hệ thống tự động quản lý lưu trữ, tìm kiếm liệu chuyên ngành với phát triển máy tính đặc biệt chúng có khả biến đổi liệu mà công việc thực phương pháp thô sơ GIS có khả chuẩn hóa ngân hàng liệu để đưa vào hệ thống xử lý khác nhau, phát triển khả khai thác liệu GIS có khả biến đổi liệu để đáp ứng toán cụ thể cần đươc giải GIS cung cấp thơng tin xác cho người sử dụng với khả dự đoán diễn biến theo thời gian Đồng thời GIS cho biến dạng thơng tin d Kết hợp tư liệu viễn thám GIS thành lập đồ biến động lớp phủ Sự kết hợp viễn thám GIS cần thiết, nhiều thơng tin hữu ích cho q trình phân loại dường có sẵn sở liệu GIS mô hình số độ cao (DEM), mơ hình sinh thái thực vật, mơ hình yếu tố kinh tế xã hội nhiều loại bổ trợ khác Ngược lại tư liệu viễn thám lại nguồn thông tin đầu vào quý giá cho sở liệu GIS việc hỗ trợ định dự báo tình huống, nguồn thơng tin có khả cập nhật nhanh diện tích rộng lớn Trên thực tế, việc kết hợp hai công nghệ mở khả ứng dụng rộng rãi chúng nhiều lĩnh vực ngành kinh tế quốc dân mang lại hiệu vô to lớn Để việc liên kết liệu thuận lợi, liệu thông tin địa lý cần lưu trữ dạng số đưa hệ tọa độ đồng Các liệu số phải dạng có khả cho phép chồng phủ lên nhau, nghĩa tương đối đồng hình học Như liên kết liệu thực thông qua hai dạng liệu sở liệu GIS công việc gọi tổ hợp liệu 18 viễn thám với GIS, trình xử lý ảnh nhằm cho kết theo yêu cầu, cho thông tin để tiếp tục phân tích Kết hợp viễn thám GIS cho phép xử lý đồng thời ảnh đồ để nhận biết trạng thống kê theo dõi biến động lớp phủ mặt đất Đó liên kết tách rời theo xu phát triển khoa học công nghệ ngày 1.2.3 Phương pháp viễn thám GIS nghiên cứu biến động lớp phủ Theo dõi biến động tài nguyên môi trường trở thành ứng dụng quan trọng nghiên cứu nhiều kỹ thuật viễn thám Có nhiều phương pháp viễn thám GIS sử dụng ảnh viễn thám để nghiên cứu biến động lớp phủ: trừ ảnh, ảnh tỷ số, phân loại ảnh,… đặc biệt phương pháp NDVI (NDVI differencing) sau phân loại (post classification) hai phương pháp ứng dụng nhiều (J.A Richards - 2012) a Phương pháp phân loại ảnh viễn thám Phương pháp phân loại ảnh sử dụng nghiên cứu phương pháp phân loại dựa điểm ảnh Phương pháp phân loại dựa điểm ảnh phương pháp phổ biến suốt thập kỷ qua Phương pháp bao gồm phân loại có kiểm định phân loại khơng có kiểm định dựa đặc trưng phổ pixel đơn lẻ đặc trưng số lượng kênh phổ, đặc trưng giá trị độ xám trung bình, giá trị độ xám cực đại cực tiểu, phương sai hay độ lệch chuẩn Một số thuật toán phân loại thường sử dụng phương pháp phân loại có kiểm định phương pháp xác suất cực đại (maximun likelihood), phương pháp khoảng cách tối thiểu (minimun distance), phương pháp phân loại hình hộp (parallelpiped) Trong nghiên cứu sử dụng phương pháp phân loại xác suất cực đại chiết tách thông tin lớp phủ bề mặt Phương pháp xem xét phân phối điểm ảnh có độ xám nhóm thành vào lớp Ảnh phân loại sử dụng để phân tích biến động lớp phủ sau phân loại b Phương pháp phân tích biến động sau phân loại Đây phương pháp sử dụng rộng rãi nhất, dễ thực 19 Từ kết phân loại ảnh viễn thám khu vực Thái Nguyên năm 2007, 2013 2019 ta tiến hành chồng xếp hai ảnh phân loại năm 2007 2013, 2013 2019 để xác định vùng diện tích lớp phủ bị biến đổi Sử dụng cơng cụ Crosstab phần mềm Idrisi để so sánh pixel ảnh tạo ảnh biến động lớp phủ tỉnh Thái Nguyên giai đoạn 2007 – 2013 2013 – 2019 1.3 Mơ hình hóa biến động lớp phủ 1.3.1 Mơ hình CA – Markov a Chuỗi Markov Trong tốn học, xích Markov hay chuỗi Markov (đặt theo tên nhà toán học người Nga Andrei Andreyevich Markov), q trình ngẫu nhiên thời gian rời rạc với tính chất Markov Trong trình vậy, khứ khơng liên quan đến việc tiên đốn tương lai mà việc phụ thuộc theo kiến thức Xích Markov dãy X1, X2, X3, gồm biến ngẫu nhiên Tập tất giá trị có biến gọi không gian trạng thái S, giá trị Xn trạng thái trình (hệ) thời điểm n Nếu việc xác định (dự đoán) phân bố xác suất có điều kiện Xn+1 cho biết trạng thái khứ hàm phụ thuộc Xn thì: P(X_{n+1}=x|X_0, X_1, X_2, \ldots, X_n) = P(X_{n+1}=x|X_n), x trạng thái trình (x thuộc khơng gian trạng thái S) Đó thuộc tính Markov Một cách đơn giản để hình dung kiểu chuỗi Markov cụ thể qua automat hữu hạn (finite state machine) Nếu hệ trạng thái y thời điểm n xác suất mà hệ chuyển tới trạng thái x thời điểm n+1 không phụ thuộc vào giá trị thời điểm n mà phụ thuộc vào trạng thái y Do đó, thời điểm n bất kỳ, xích Markov hữu hạn biểu diễn ma trận xác suất, phần tử x, y có giá trị P(X_{n+1}=x|X_n=y), độc lập với số thời gian n (nghĩa để xác định trạng thái kế tiếp, ta không cần biết thời điểm mà cần biết trạng thái thời điểm gì) Các loại xích Markov hữu hạn rời rạc cịn biểu diễn đồ thị có hướng, cung gắn nhãn 20 xác suất chuyển từ trạng thái đỉnh (vertex) đầu sang trạng thái đỉnh cuối cung Trong ứng dụng xây dựng dự báo biến động lớp phủ, chuỗi Markov xây dựng ma trận chuyển đổi từ loại lớp phủ này sang loại hình lớp phủ khác Chuỗi Markov xác định xác diện tích lớp phủ ước tính thay đổi từ ngày gần đến ngày dự đoán b Mạng tự động ( Cellular Automata) khả ứng dụng đánh giá biến động sử dụng lớp phủ mặt đất - Khái niệm: Mạng tự động (Cellular automata) khái niệm Khái niệm xuất lần vào năm 1940 lĩnh vực khoa học máy tính Von Neumann and Ulam biết đến người đưa khái niệm Sau Conway phát triển tiếp khái niệm lĩnh vực máy tính chế tạo Robot thời điểm đó, việc áp dụng khái niệm chưa hồn tồn thành cơng hạn chế tốc độ tính tốn máy tính điện tử Mặc dù khái niệm mạng tự động xuất phát từ lĩnh vực khoa học máy tính nhằm phát triển Robot, khái niệm ứng dụng rộng rãi nhiều chuyên ngành khoa học Vật lý, Toán học, Khoa học tự nhiên, GIS, viễn thám,… - Hiện nay, hầu hết cơng nghệ GIS có hạn chế việc mơ hình hóa thay đổỉ cảnh quan theo thời gian, việc tích hợp mạng tự động GIS tạo nên khả ứng dụng lớn rộng rãi Những hạn chế GIS bao gồm: khả hạn chế để đưa mơ hình động lực khơng gian, hạn chế việc tích hợp chiều thời gian vào mơ hình Trong việc tích hợp GIS mạng tự động, mạng tự động cung cấp động phân tích nhằm cung cấp khung mềm dẻo cho việc lập trình chạy mơ hình động lực khơng gian Bản chất mạng tự động - Mạng tự động dựa tảng raster (cell) tình trạng hay trạng thái raster dựa vào quy luật chuyển đổi đơn giản, the Automaton Cellular Automata mơ hình động tích hợp chiều khơng gian với thời gian - Mạng tự động bao gồm nhân tố mơ tả sau: + Không gian raster (Cell space): không gian raster tạo nên tập hợp raster đơn lẻ Về lý thuyết, raster dạng hình học 21 Tuy nhiên, hầu hết mạng tự động thiết kế theo hình mạng lưới (grid) thơng thường, điều làm cho mạng tự động giống với dạng liệu raster thường dùng phổ biến GIS + Tình trạng Cell (Cell states): Tình trạng/trạng thái cell thể giá trị khơng gian, ví dụ loại hình sử dụng đất khác + Bước thời gian (Time steps): Một mạng tự động tham gia vào tần suất xuất với bước thời gian khác Tại bước thời gian, cell cập nhật giá trị dựa quy luật chuyển tiếp + Quy luật chuyển tiếp (Transition rules): Quy luật cốt lõi mạng tự động Một quy luật chuyển tiếp thường quy định tình trạng/trạng thái cell trước sau cập nhật dựa điều kiện tình trạng/trang thái cell xung quanh Hình 1.2: Bản chất mạng tự động - Cell xung quanh: Mỗi cell có cell xung quanh - trường hợp mạng tự động chiều Đối với mạng tự động chiều, có cách thức để định nghĩa cell xung quanh Von Neumann cho có cell xung quanh, cịn theo quan điểm Moore cho có đến cell xung quanh Mạng tự động dự báo biến động biến động lớp phủ: dự báo lớp phủ thời điểm tương lai dựa tập hợp quy tắc có tính kết hợp trạng lớp phủ, lớp phủ lân cận, thông tin khác khứ Mơ hình khơng gian kết hợp CA-Markov cho ta thấy thay đổi sử dụng đất dựa vào tốc độ thay đổi hai hay nhiều lớp, vị trí thay đổi cho 22 nhiều lớp, tỷ lệ vị trí thay đổi hai hay nhiều lớp Mơ hình kiểm tra khoảng thời gian vừa qua đưa giả thuyết yếu tố tác động tới thay đổi Đầu khả pixel chuyển đổi cho lớp phủ định thời gian không xác định 1.3.2 Tổng quan cơng trình nghiên cứu ngồi nước a Tổng quan cơng trình nghiên cứu giới Việc sử dụng mơ hình CA-Markov vào nghiên cứu dụ báo biến đổi lớp phủ/sử dụng đất áp dụng vào nghiên cứu từ năm 90 kỷ 20 Năm 1994, Michael R Muller John Middleton (Viện Nghiên cứu Môi trường Đô thị, Đại học Brock) nghiên cứu “ Một mơ hình Markov cho thay đổi sử dụng đất khu vực Niagara, Ontario, Canada” Một chuỗi Markov sử dụng mơ hình ngẫu nhiên để thực so sánh thay đổi sử dụng đất khoảng thời gian rời rạc mở rộng 1935-1981 Các mơ hình Markov đưa hai kết luận thay đổi sử dụng đất đô thị khu vực Niagara Sự đô thị hóa đất nơng nghiệp việc thay đổi sử dụng đất chiếm ưu Một 'trao đổi' liên tục xảy loại đất rừng nông nghiệp ảnh hưởng đến giá trị đất rừng làm giảm giá trị sinh thái lâu dài lại khu vực tự nhiên Niagara Năm 2012, nhóm tác giả Hadi Memarian , Siva Kumar Balasundram, Jamal Bin Talib, Christopher Teh Boon Sung, Alias Mohd Sood, Karim Abbaspour trường đại học Putra Malaysia đưa kết cơng trình nghiên cứu “Xác nhận hữu hiệu mơ hình CA-Markov cho mô sử dụng đất thay đổi lớp phủ lưu vực Langat, Malaysia” Tính phù hợp mơ hình CA-Markov sử dụng đất thay đổi lớp phủ điều tra lưu vực sông Langat, Selangor, Malaysia Mơ hình CA-Markov cho thấy hiệu suất sử dụng đất mô sử dụng đất tương lai trình thay đổi lớp phủ khu vực nghiên cứu Năm 2013, nghiên cứu “Áp dụng mơ hình lai Cellular Automaton Markov Model (CA-Markov) dự đoán thay đổi sử dụng đất khu vự nước lưu vực sơng Saddle Creek, Florida” nhóm tác giả Praveen Subedi, Kabiraj Subedi, Bina Thapa (Florida) sử dụng liệu không-thời gian để nghiên cứu khả 23 ứng dụng mơ hình lai (CA- Markov) việc dự đoán thay đổi sử dụng đất khu vực nghiên cứu Chỉ số Kappa sử dụng đất thực tế dự đoán mơ hình cho thấy mức độ chấp nhận độ xác dự đốn Điều chứng minh tính phù hợp mơ hình dự báo thay đổi sử dụng đất nghiên cứu Mơ hình dự đốn gia tăng đáng ý khu vực đô thị (47,3% đến 49,4%) phương tiện giao thông vận tải (3,7% đến 5%) từ năm 2006 đến năm 2015 Ngược lại, khu vực nơng nghiệp dự đốn giảm từ 14,4% lên 12,3% giai đoạn Nhóm tác giả Solomon Hishe, Woldeamlak Bewket, Jan Nyssen & James Lyimo có nghiên cứu “Phân tích thay đổi sử dụng đất q khứ mơ hình tương lai dựa CA-Markov Thung lũng Trung Suluh, Bắc Ethiopia” vào năm 2017 Bài viết đánh giá thay đổi đất sử dụng đất (LULC) khứ mô thay đổi tương lai cách sử dụng hình ảnh Landsat phía bắc Ethiopia Phương pháp phân loại giám sát với thuật toán maximum likelihood sử dụng để phát thay đổi q khứ phần mềm ENVI 5.3 Ngồi ra, mơ hình Cellular Automata (CA) - Makrov sử dụng để mô từ năm 2015 đến năm 2030 Trong giai đoạn 1985 - 2015, kết thống kê cho thấy đất nông nghiệp tăng 32,3 km (19,2%) độ lún 51,6 km (345,2%) Hầu hết gia tăng đạt từ đất bụi cho thấy suy giảm 61,8 km2 (49,4%) Tuy nhiên, mơ hình mơ năm 2030, dự đốn gia tăng đất bụi (47,08 km2 ) đất cỏ tăng 12,38 km2 Việc xem xét yếu tố kinh tế xã hội sinh lý mơ hình mô dẫn đến xu hướng khác biệt so với thay đổi LULC hỗ trợ cho nhà quản lý nhà quy hoạch sử dụng đất Năm 2018, nhóm tác giả Rahel Hamad , Heiko Balzter Kamal Kolo cơng bố nghiên cứu “Dự đốn thay đổi sử dụng đất / thay đổi độ che phủ đất mơ hình CA-Markov theo hai kịch khác nhau”.Nghiên cứu sử dụng ảnh Landsat 5TM đa thời gian chụp vào năm 1993,1998, 2003 2008 Landsat chụp năm 2017 để phân tích dự đốn phân bố theo thời gian việc sử dụng đất / lớp phủ mặt đất thuộc loại Vùng lõi Hacheurd-Sakran (HSCZ) Vườn quốc gia khu vực Kurdistan Iraq Mục đích viết tìm hiểu động lực học lớp phủ HSCZ để đánh giá vị trí lớp phủ thay đổi có liên quan đến xảy theo 24 hai giả định kinh doanh thông thường (BAU) khác Hai kịch đưa nghiên cứu Kịch đầu tiên, giải giả định BAU để điều xảy xu hướng năm 1993-1998-2003 tiếp tục diễn năm 2023 lệnh trừng phạt UnitedNations (UN) Iraq tiếp tục đặc biệt khu vực Kurdistan, kéo dài từ năm 1990 đến năm 2003 Trong đó, kịch thứ hai thể giả định BAU thấy điều xảy xu hướng năm 2003 -2008-2017 phải tiếp tục năm 2023, sau kết thúc lệnh trừng phạt Liên Hợp Quốc Thay đổi lớp phủ mơ đến năm 2023 mơ hình Cellular Automata (CA) -Markovchain theo hai kịch khác (Iraq bị bao vây Iraq sau bao vây) Bốn lớp phủ phân loại từ Landsat Rừng ngẫu nhiên (RF) Phương pháp chuỗi CA-Markov Terrset áp dụng dựa xu hướng trước việc thay đổi sử dụng đất nước từ năm 1993 đến năm 1998 cho kịch từ năm 2003 đến 2008 cho kịch thứ hai Theo mô hình này, dự đốn lớp phủ cho năm 2023 tạo Những thay đổi kịch hai điều kiện khác định lượng phân tích khơng gian Ngồi ra, kết cho thấy xu hướng khu vực ổn định đồng năm tới kịch thứ hai b Tổng quan cơng trình nghiên cứu Việt Nam Tại Việt Nam có cơng trình nghiên cứu áp dụng mơ hình CAMarkov vào dự báo biến động lớp phủ/sử dụng đất Năm 2017, nhóm tác giả trường Đại học Cần Thơ có nghiên cứu “Ứng dụng hệ thơng tin địa lý chuỗi Markov đánh giá biên động dự báo nhu cầu sử dụng đất đai” Nghiên cứu thực nhằm ứng dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) thuật toán để đánh giá biến động sử dụng đất đai, dự báo nhu cầu đất đai cho phát triển kinh tế-xã hội, nghiên cứu điển hình thành phố Cà Mau, tỉnh Cà Mau Phương pháp GIS chuỗi Markov sử dụng nghiên cứu Số liệu tổng hợp, phân tích đánh giá phương pháp thống kê mô tả Kết cho thấy, biến động đất đai giai đoạn 2005-2015 lên đến 54,2% diện tích tự nhiên Nhu cầu đất đai theo dự báo chuỗi Markov cho thấy, diện tích đất sản xuất nơng nghiệp giảm để chuyển sang đất ở, đất chuyên dùng nuôi trồng thủy sản Nghiên 25 cứu chứng minh khả hỗ trợ công nghệ GIS chuỗi Markov việc định, quy hoạch sử dụng bền vững tài nguyên đất đai Năm 2018, nhóm tác giả Nguyễn Thị Thanh Hương Ngô Thị Thùy Phương (trường Đại học Tây Nguyên) công bố báo “Dự báo thay đổi sử dụng đất/ thảm phủ (LULC) huyện Tuy Đức, tỉnh Đăk Nông dựa vào ảnh vệ tinh mơ hình Markov Chain Cellular Automata” tạp chí Journal of Vietnamese Environment Nghiên cứu phân tích LULCC thời gian qua dựa vào đồ sử dụng đất thảm phủ (LULC) phân loại từ loạt ảnh vệ tinh đa phổ thu chụp vào năm 2003, 2006, 2009 (ảnh SPOT 5) Những thay đổi LULC theo thời gian không gian khu vực phân loại thành đất nông nghiệp với dài ngày, ngắn ngày, thổ cư, trảng cỏ bụi, rừng tự nhiên, rừng trồng mặt nước Dựa thay đổi theo thời gian, LULC tiềm cho năm 2023 dự báo cách sử dụng mơ hình CA-Markov Kết dự báo LULCC năm 2023 cho thấy tổng diện tích rừng bị khoảng 9,031 chiếm 50% tổng số diện tích thay đổi Điều chủ yếu chuyển đổi từ rừng tự nhiên sang canh tác nông nghiệp (chiếm 28%), trảng cỏ bụi (12%) khu dân cư (9%) Kết cho thấy việc chuyển đổi rừng cần phải kiểm soát quản lý tốt kế hoạch sử dụng đất hợp lý cần xây dựng hài hòa với bảo tồn tài ngun rừng Ngồi cịn nhiều nghiên cứu ứng dụng mơ hình CA-Markov đánh giá biến động dự báo thay đổi lớp phủ Ví dụ Trần Anh Tuấn, Dư Vũ Việt Quân (2009) “Ứng dụng mơ hình phân tích chuỗi Markov Mạng tự động đánh giá, dự báo biến động lớp phủ mặt đất huyện Triệu Phong, Tỉnh Quảng Trị” Hay luận án thạc sĩ Hà Minh Cường (2010) “Nghiên cứu biến đổi đất đô thị thành phố Hà Nội với trợ giúp Viễn Thám hệ thông tin địa lý”… 26 CHƯƠNG 2: CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ MẶT ĐẤT TỈNH THÁI NGUYÊN 2.1 Điều kiện tự nhiên 2.1.1 Vị trí địa lý Thái Nguyên tỉnh miền núi nằm vùng trung du miền núi Bắc Bộ Phía bắc Thái Nguyên giáp tỉnh Bắc Kạn; phía nam giáp thành phố Hà Nội; phía đơng giáp tỉnh Lạng Sơn, Bắc Giang; phía tây giáp tỉnh Tuyên Quang, Vĩnh Phúc Hình 2.1: Bản đồ hành tỉnh Thái Ngun Tỉnh Thái Ngun có tọa độ địa lí từ 21°20’ đến 22°03’ vĩ độ bắc từ 105°52’ đến 106°14’ kinh độ đông Từ bắc xuống nam dài 43 phút vĩ độ (80km), từ tây sang đông rộng 46 phút kinh độ (85km) Diện tích tự nhiên tồn tỉnh 3.531,71km2, chiếm 1,07% diện tích tự nhiên nước dân số năm 2011 1.139.444 người, 1,35% dân số nước Vị trí địa lí tỉnh Thái nguyên vừa mang ý nghĩa cửa ngõ phía bắc thủ đô Hà Nội, vừa cầu nối vùng núi Đông Bắc với vùng Đồng sông Hồng 27 Vị trí địa lí tạo thuận lợi cho việc giao lưu kinh tế-xã hội Thái Nguyên với tỉnh vùng Đông Bắc, Đồng sông Hồng tỉnh thành khác nước Nhờ vị trí vậy, Thái Nguyên phát huy lợi sẵn có tỉnh nhiều tiềm để trở thành trung tâm kinh tế, văn hóa, giáo dục-đào tạo tỉnh miền núi phía Bắc 2.1.2 Địa hình Địa hình Thái Ngun bị chia cắt so với tỉnh miền núi khác vùng Trung du - Miền núi (TD-MN) Bắc Bộ Độ cao trung bình huyện tỉnh dao động từ 30m đến 300m (trên mực nước biển); thấp dần từ Bắc xuống Nam từ Tây sang Đông Các dãy núi cao gồm dãy núi Bắc Sơn Tam Đảo Đỉnh cao thuộc dãy Tam Đảo có độ cao 1.592 m Về kiểu địa hình địa mạo: chia thành vùng rõ rệt: - Vùng núi: bao gồm nhiều dãy núi cao phía Bắc chạy theo hướng Bắc Nam Tây Bắc - Đông Nam dãy Tam Đảo kéo dài theo hướng Tây Bắc - Đông Nam Vùng tập trung huyện Võ Nhai, Đại Từ, Định Hóa phần huyện Phú Lương Địa hình cao, chia cắt phức tạp trình Karst phát triển mạnh, có độ cao từ 500 - 1.000 m, độ dốc thường 250 - 350 - Vùng đồi cao, núi thấp: vùng chuyển tiếp vùng núi cao phía Bắc vùng đồi gị đồng phía Nam thuộc Đại Từ, Nam Phú Lương Đồng Hỷ Địa hình gồm dãy núi thấp đan chéo với dải đồi cao tạo thành bậc thềm lớn nhiều thung lũng Độ cao trung bình từ 100 - 300 m, độ dốc thấp thường từ 150 - 250 - Vùng đồi gò: bao gồm vùng đồi thấp đồng phía Nam tỉnh Địa hình tương đối bằng, xen đồi bát úp dốc thoải khu đất Vùng tập trung huyện Phú Bình, Phổ Yên, phần huyện Đồng Hỷ, Phú Lương TX Sông Công, TP Thái Nguyên có độ cao trung bình từ 30 – 50 m, độ dốc thường 100 Địa hình tỉnh Thái Nguyên đa dạng, đặc biệt cảnh quan đồi núi chiếm phần lớn diện tích tỉnh, làm cho mật độ dân cư có phân hố vùng núi với vùng đồng thị Địa hình tỉnh Thái Nguyên thuận lợi cho việc phát triển nông-lâm nghiệp, xây dựng cơng trình cơng nghiệp giao thơng 28 2.1.3 Khí hậu - Thuỷ văn a Khí hậu - Các nét đặc trưng khí hậu Khí hậu Thái Nguyên chia làm mùa rõ rệt: mùa mưa từ tháng V đến tháng X mùa khô từ tháng XI đến tháng IV năm sau Nhiệt độ chênh lệch tháng nóng (thángVI: 28,9oC) với tháng lạnh (tháng I: 15,2oC) 13,7oC Tổng số nắng năm dao động từ 1300-1750 giờ, phân bố tương đối cho tháng năm Do địa hình thấp dần từ vùng núi xuống trung du đồng theo hướng bắcnam, nên thấy khác biệt theo lãnh thổ mức độ lạnh khác Vùng lạnh nhiều phía bắc huyện Võ Nhai; vùng lạnh vừa huyện Định Hoá, Phú Lương, nam Võ Nhai; Vùng ấm huyện Đại Từ, Đồng Hỷ, Phú Bình, Phổ Yên, thành phố Thái Nguyên thị xã Sơng Cơng Lượng mưa trung bình hàng năm khoảng 1500-2500 mm, cao vào tháng VIII thấp vào tháng I Khoảng 87% lượng mưa tập trung vào mùa mưa, (từ tháng V đến tháng X) riêng lượng mưa tháng VIII chiếm gần 30% tổng mưa năm, nên thường gây lũ lụt Vào mùa khô, đặc biệt tháng XII, lượng mưa tháng 0,5% lượng mưa năm Theo không gian, lượng mưa tập trung nhiều huyện Đại Từ, thành phố Thái Ngun, vùng phía tây huyện Võ Nhai, Phú Lương mưa tập trung Tỉnh Thái Nguyên có độ ẩm cao, trừ tháng I, tháng lại độ ẩm tương đối cao 80% -Về thời tiết đặc biệt: Thái Ngun tỉnh chịu ảnh hưởng gió mùa Đơng Bắc Mỗi lần gió mùa Đơng Bắc tràn về, nhiệt độ thường hạ xuống đột ngột hay có giơng kèm vào thời kì đầu (tháng IX-X) cuối (tháng IV-V) Tuy nhiên có hệ thống núi cánh cung Bắc Sơn Ngân Sơn che chắn nên Thái Ngun chịu ảnh hưởng lớn gió mùa Đông Bắc Thời tiết nồm, độ ẩm lên tới 90%; Thái Nguyên năm có tới 25-30 ngày nồm, riêng tháng III có tới 12 ngày 29 Tháng XII tháng I hàng năm xuất thời tiết sương muối ảnh hưởng đến phát triển trồng Thái Nguyên xa biển nên hàng năm ảnh hưởng bão giảm (ở ven biển tốc độ gió bão đạt tới 40-50 m/s, tới Thái Nguyên khoảng 20 m/s) - Ảnh hưởng khí hậu tới sản xuất Nhìn chung, điều kiện khí hậu tỉnh Thái Ngun tương đối thuận lợi cho việc phát triển hệ sinh thái đa dạng bền vững, có giá trị nông-lâm nghiệp Tuy vậy, vào mùa mưa với lượng mưa tập trung lớn nên thường sảy lũ quét số triền đồi núi lũ lụt số khu vực dọc theo lưu vực sông Cầu sông Công b Thuỷ văn - Mạng lưới sông ngịi Tỉnh Thái Ngun có sơng chảy qua sơng Cầu sơng Cơng Ngồi cịn có sơng Rong bắt nguồn từ vùng núi huyện Võ Nhai đổ vào lưu vực sông Thương huyện Hữu Lũng tỉnh Lạng Sơn Sông Cầu nằm hệ thống sơng Thái Bình, có lưu vực rộng 6030 km2, bắt nguồn từ huyện Chợ Đồn tỉnh Bắc Kạn, chảy theo hướng tây bắc-đông nam Lưu lượng mùa lũ: 3500 m3/s, mùa kiệt: 7,5m3/s Sơng Cầu có nhiều phụ lưu, phụ lưu nằm phạm vi tỉnh Thái Nguyên sông Chu, sông Du hữu ngạn, tả ngạn có sơng Nghinh Tường, sơng Khe Mo, sơng Huống Thượng Trên sơng Cầu có đập Thác Huống giữ nước tưới cho 24.000 lúa vụ huyện Phú Bình (Thái Ngun) Hiệp Hồ, Tân n (Bắc Giang) Sơng Cơng dài 96km, có lưu vực rộng 951km2, bắt nguồn từ vùng núi Ba Lá huyện Định Hố, chảy dọc theo chân dãy núi Tam Đảo Sơng Công hội với sông Cầu điểm cực nam huyện Phổ Yên, tỉnh Thái Nguyên Lượng nước sông Công dồi chẩy qua khu vực có lượng mưa nhiều tỉnh 2.1.4 Địa chất Trên địa bàn tỉnh Thái Nguyên có 35 hệ tầng, phức hệ địa chất với nhiều loại đá khác Các hệ tầng phần lớn có dạng tuyến phân bố theo nhiều hướng khác Phần lớn hệ tầng nằm phía Bắc tỉnh có hướng thiên Đơng Bắc - Tây 30 Nam, hệ tầng phía Nam tỉnh lại thiên hướng Tây Bắc - Đơng Nam Các hệ tầng có chứa đá vơi (các hệ tầng Đồng Đăng, Bắc Sơn) tập trung chủ yếu vùng Đông Bắc Tỉnh, không thành khối liên tục mà xen kẽ với tầng khác như: Sông Hiến, Lạng Sơn, Bắc Bun Vùng Tây Bắc Tỉnh (huyện Định Hố) có hệ tầng Phố Ngữ, chiếm tỷ lệ diện tích lớn với loại đá phổ biến phiến sét, sét, sét silic, cát bột kết Chiếm diện tích lớn vùng phía Nam hệ tầng Tam Đảo, hệ tầng Nà Khuất, hệ tầng Hà Cối với nhiều loại đá khác 2.1.5 Tài nguyên thiên nhiên a Tài nguyên đất Các loại thổ nhưỡng ý nghĩa sản xuất: Diện tích đất tự nhiên tỉnh 354.655,25 đó: - Đất núi chiếm 48,1% diện tích tự nhiên, có độ cao 200m, hình thành phong hóa đá macma, đá biến chất đá trầm tích Đất núi thích hợp với việc phát triển lâm nghiệp thích hợp để trồng đặc sản, ăn - Đất đồi chiếm 24,5% diện tích tự nhiên, chủ yếu hình thành cát kết, bột kết phần phù sa cổ kiến tạo với độ cao từ 50-200m, có độ dốc từ 5-20m Đây vùng đất xen kẽ nông nghiệp lâm nghiệp Đất đồi phù hợp công nghiệp, đặc biệt chè số ăn lâu năm khác - Đất ruộng chiếm 12,4% diện tích đất tự nhiên, phần lớn có độ phì thấp, song vùng đất chủ yếu để trồng lương thực tỉnh Thái Nguyên - Đất chưa sử dụng 15,0% diện tích tự nhiên, phần lớn số có khả sử dụng cho lâm nghiệp b Tài nguyên khoáng sản Thái Ngun nằm vùng sinh khống Đơng Bắc Việt Nam, thuộc vành đai sinh khống Thái Bình Dương Hiện có 34 loại hình khống sản, phân bố tập trung huyện Đồng Hỷ, Võ Nhai, Phú Lương, Đại Từ Khống sản Thái Ngun chia thành nhóm: + Nhóm nhiên liệu: Bao gồm than mỡ, than đá, phân bố tập trung Phú Lương, Đại Từ: 31 - Than mỡ: chất lượng tương đối tốt, có trữ lượng tiềm khoảng 15 triệu tấn, trữ lượng thăm dị khoảng 8,5 triệu (lớn Việt nam) tập trung chủ yếu mỏ Phấn Mễ, Làng Cẩm, Âm Hồn - Than đá: có trữ lượng tìm kiếm thăm dị khoảng 90 triệu (lớn thứ nước sau khu mỏ than Quảng Ninh) tập trung chủ yếu mỏ Khánh Hoà, Bá Sơn, Núi Hồng + Nhóm khống sản kim loại: Bao gồm kim loại đen sắt, mangan, ti tan kim loại mầu chì, kẽm, đồng, niken, nhơm, thiếc, vonfram, altimoan, vàng, thuỷ ngân - Kim loại đen: * Sắt: có tới 41 mỏ điểm quặng, có trữ lượng khoảng 50 triệu tấn, hàm lượng Fe: 58,8-61,8%, xếp vào loại chất lượng tốt, phân bố chủ yếu Đồng Hỷ * Titan: có 21 mỏ điểm quặng, phân bố chủ yếu bắc Đại Từ, tổng trữ lượng thăm dị đạt xấp xỉ 18 triệu * Ngồi Thái Ngun cịn có nhiều mỏ điểm quặng mangan-sắt, trữ lượng thăm dò khoảng triệu - Kim loại mầu: * Thiếc, vonfram khống sản có nhiều tiềm Thái Nguyên Mỏ thiếc Phục Linh, Núi Pháo (Đại Từ) tổng trữ lượng khoảng 13.600 Vonfram khu vực Đá Liền có qui mơ lớn với trữ lượng khoảng 28.000 * Chì-kẽm Làng Hích, Thần Sa (Võ Nhai) Đại Từ, qui mô điểm mỏ nhỏ, phân bố không tập trung, trữ lượng ước khoảng 12 triệu * Ngoài địa bàn tỉnh nhiều nơi cịn tìm thấy vàng, đồng, niken, thuỷ ngân…trữ lượng loại khơng lớn có ý nghĩa mặt kinh tế + Nhóm khống sản phi kim loại Có pyrit, barit, phơtphorit, graphit… đáng ý phôtphorit với tổng trữ lượng đạt khoảng 60.000 + Nhóm khống sản vật liệu xây dựng * Sét xi măng có trữ lượng khoảng 84,6 triệu Ngồi Thái Ngun cịn có sét làm gạch ngói; cát dùng để sản xuất thuỷ tinh thông thường; cát, sỏi dùng cho xây dựng 32 * Nguồn đá carbonnat bao gồm đá vơi xây dựng, đá vơi làm xi măng có nhiều nơi Riêng đá vơi xây dựng có trữ lượng xấp xỉ 100 tỉ m3 Tài nguyên khoáng sản tỉnh Thái Nguyên phong phú chủng loại, có nhiều loại có ý nghĩa vùng với nước như: sắt, than (đặc biệt than mỡ) Điều tạo nên lợi việc phát triển ngành cơng nghiệp khai khống, cơng nghiệp luyện kim, góp phần đưa Thái Nguyên trở thành trung tâm công nghiệp luyện kim lớn c Tài nguyên nước * Tài nguyên nước mặt Thái Nguyên tỉnh có mạng lưới sơng suối dày đặc, mật độ sơng suối bình qn 1,2 km/km2 Trong có sơng lớn sơng Cầu sơng Cơng nhiều hệ thống sơng ngịi nhỏ khác - Sông Cầu Sông Cầu nằm hệ thống sông Thái Bình có diện tích lưu vực 6.030 km2 bắt nguồn từ huyện Chợ Đồn (Bắc Kạn) chảy theo hướng Đông Bắc - Tây Nam Tổng lượng nước sông Cầu khoảng 4,5 tỷ m3, chiều dài khoảng 290 km, độ cao bình quân lưu vực: 190 m, độ dốc bình quân 16,1%, chiều rộng lưu vực trung bình: 31 km, mật độ lưới sông 0,95 km/km², hệ số uốn khúc 2,02 lưu lượng trung bình 153 m³/s Hệ thống thuỷ nơng sơng có khả tưới cho 24 nghìn lúa hai vụ huyện Phú Bình huyện Hiệp Hồ, Tân n tỉnh Bắc Giang - Sông Công Sông Công phụ lưu cấp I sơng Cầu Sơng Cơng có diện tích lưu vực 951 km2 bắt nguồn từ vùng núi Ba Lá huyện Định Hoá chạy dọc theo chân núi Tam Đảo, nằm vùng mưa lớn tỉnh Thái Ngun Tồn chiều dài sơng Cơng nằm trọn địa phận tỉnh Thái Ngun Dịng sơng ngăn lại Đại Từ tạo thành hồ Núi Cốc có mặt nước rộng khoảng 25 km2 với sức chứa lên tới 175 triệu m3 nước Hồ chủ động điều hồ dịng chảy, chủ động tưới tiêu cho 12 nghìn lúa hai vụ màu, công nghiệp cung cấp nước sinh hoạt cho TP Thái Nguyên TX Sông Công 33 Sông Công chảy theo hướng Tây Bắc Đông Nam nhập vào sông Cầu Hương Ninh - Hợp Thịnh - Bắc Giang Lưu vực sơng Cơng có độ cao trung bình 224m, độ dốc 27,3% cao so với sông khác Tổng lượng nước sông Công vào khoảng 794.106m3, lưu lượng trung bình năm 25m3/s modul dịng chảy năm vào khoảng 26l/s.km2 - Sông Đu Bắt nguồn từ vùng Lương Can độ cao 275m, sông Đu chảy theo hướng Tây Bắc Đông Nam nhập vào sông Cầu Sơn Cẩm - Phú Lương - Thái Nguyên Sông Đu chảy chủ yếu vùng trung du chính, độ cao trung bình lưu vực 129m, độ dốc 13.3% Tổng lượng nước sông Đu khoảng 264.106m3, lưu lượng trung bình 8.37m3/s - Sơng Chợ Chu Sơng Chu bắt nguồn từ xã Bảo Linh huyện Định Hoá chảy theo hướng Tây Bắc - Đông Nam đến Định Thông chuyển hướng Tây Nam - Đông Bắc sang địa phận Bắc Kạn qua Tân Dương lại chuyển hướng Tây Bắc Đông Nam hợp lưu với sông Cầu huyện Chợ Mới Diện tích lưu vực sơng Chu khoảng 437km2 độ cao trung bình lưu vực 206m, độ dốc 16,2% - Sông Nghinh Tường Sông Nghinh Tường bắt nguồn từ độ cao 550m phía Tây huyện Bắc Sơn (Lạng Sơn), chảy theo hướng Đông Bắc - Tây Nam đến xã Cúc Đường huyện Võ Nhai, chuyển hướng Đông Nam Tây Bắc hợp lưu với sông Cầu Con sông dài 46km, độ cao trung bình 290m, độ dốc 12.9%, mật độ lưới sơng 1.05km/km2, diện tích lưu vực 465km2 Ngồi ra, tỉnh Thái Ngun cịn nhiều sơng nhỏ khác thuộc hệ thống sông Kỳ Cùng hệ thống sông Lô Theo đánh giá quan chuyên mơn sơng nhánh chảy địa bàn tỉnh Thái Nguyên có tiềm thuỷ điện kết hợp với thuỷ lợi quy mô nhỏ - Các hồ chứa nước Thái Nguyên có gần 5000 hồ ao, đó, có gần 200 hồ nhân tạo đắp đập ngăn dòng chảy, lấy nước làm thuỷ lợi để phục vụ cho sản xuất nông nghiệp Hồ Núi Cốc 34 sông Công hồ lớn quan trọng địa bàn tỉnh Hồ có diện tích mặt nước rộng khoảng 25 km2, có sức chứa đủ để tưới tiêu cho hàng nghìn đất nơng nghiệp chia sẻ phần nước cho sơng Cầu Nhìn chung, tài nguyên nước mặt tỉnh Thái Nguyên tương đối thuận lợi mặt để phát triển hệ sinh thái đa dạng bền vững, thuận lợi cho phát triển ngành nơng, lâm nghiệp nói chung Tuy vậy, vào mùa mưa với lượng mưa tập trung lớn thường xảy tai biến sụt lở, trượt đất, lũ quét số triền đồi núi lũ lụt khu vực dọc theo lưu vực sông Cầu sông Công * Tài nguyên nước ngầm Theo tài liệu khảo sát địa chất thuỷ văn (ĐCTV) tìm kiếm thăm dị địa phận tỉnh Thái Nguyên, nước đất tồn dạng lỗ hổng trầm tích Đệ tứ (Q) phức hệ chứa nước khe nứt Nước lỗ hổng Phân bố ven sông Cầu, sông Công chủ yếu phần Nam tỉnh gồm huyện Phổ Yên Phú Bình Phần chủ yếu thành phần hạt mịn, khả chứa nước bề dầy ÷ m, ven sơng nhỏ 15 ÷ 20m Phần cát, cuội, sỏi khả chứa nước tốt hơn, bề dầy ÷ m có 10 ÷ 15 m Ven sơng tầng nước có quan hệ thuỷ lực với nước sông Nước tầng nhạt thuộc loại trung tính dùng làm nguồn cấp nước cho dân sinh, cho công nghiệp Tuy nhiên, hàm lượng sắt cao (1 - mg/L) cần phải xử lý Phức hệ chứa nước khe nứt Nước khe nứt khe nứt karst: chiếm 70% diện tích tồn tỉnh Các thành tạo cácbonat có mức độ chứa nước tốt, độ cứng cao, nhiều mạch lộ có lưu lượng lớn Hồ Mắt Rồng lưu lượng vài trăm l/s Nước khe nứt nhạt thuộc loại nước trung tính làm nguồn cấp nước Điều kiện nguồn nước Thái Nguyên tương đối thuận lợi cho khai thác nước ngầm, nhìn chung chất lượng tốt, có trữ lượng nước ngầm lớn, khoảng tỷ m3, đảm bảo phục vụ cho yêu cầu sinh hoạt nhân dân d Tài ngun rừng Thái Ngun có 165,13 nghìn đất lâm nghiệp (chiếm 46,62 % diện tích tự nhiên tỉnh), diện tích đất rừng tự nhiên khoảng 104,8 nghìn ha, rừng trồng có 60 nghìn Trong tổng diện tích rừng, rừng phịng hộ có gần 55,6 nghìn 35 ha, rừng đặc dụng 28,1 nghìn rừng kinh tế 81,4 nghìn Tổng diện tích đất chưa sử dụng có 49.049 (phần lớn diện tích rừng tự nhiên bị tàn phá), số có 39 nghìn có khả phục vụ mục đích lâm nghiệp Từ tài liệu lịch sử dấu tích cịn lại, thấy phần lớn diện tích đồi núi Thái Nguyên trước thảm rừng dầy Sau năm chiến tranh khai thác sử dụng không hợp lý, lớp phủ thực vật Thái Nguyên suy giảm diện tích sinh khối Điều gây ảnh hưởng xấu đến tài nguyên sinh vật, suy thối mơi trường tác động tiêu cực đến khả phát triển KT - XH tỉnh Trong vòng 10 năm với hiệu chương trình phục hồi rừng, diện tích rừng Thái Ngun tăng đáng kể so với năm 1980 Tuy nhiên phần lớn thực vật rừng trồng loại keo, bạch đàn, thơng có giá trị đa dạng sinh học e Tài nguyên du lịch Thái Nguyên có nhiều danh lam, thắng cảnh tự nhiên nhân tạo hồ Núi Cốc, hang Phượng Hoàng, núi Văn, núi Võ; bảo tàng văn hoá, lịch sử di tích kiến trúc nghệ thuật đình, đền, chùa, hang động đình Phương Độ, hang Thần Sa, đền thờ Đội Cấn, ATK Định Hoá 2.2 Điều kiện kinh tế - xã hội 2.2.1 Dân số lao động Theo điều tra dân số ngày 1/4/2019, dân số tỉnh Thái Nguyên 1.286.751 người, với dân tộc chủ yếu Kinh (73,1%), Tày (11%), Nùng (5,7%), Sán dìu (3,9%), Sán chay (2,9%) Dao (2,3) Tổng dân số đô thị 410.159 người (31,9%) tổng dân cư nông thôn 876.592 người (68,1%) Cũng theo Tổng cục Thống kê, tỉ lệ tăng dân số tự nhiên năm 2019 Thái Nguyên 1,36% thành thị 3.56% cịn nơng thơn 0,48% Dân cư Thái Nguyên phân bố không đều, vùng cao vùng núi dân cư thưa thớt, thành thị đồng dân cư lại dày đặc Mật độ dân số thấp huyện Võ Nhai 72 người/km², cao thành phố Thái Nguyên với mật độ 1.627 người/km ² Lực lượng lao động từ 15 tuổi trở lên phân theo khu vực thành thị nơng thơn, khu vực thành thị có 212.045 người chiếm 28,1% tổng số lực lượng lao động tồn 36 tỉnh, khu vực nơng thơn 542.565 người chiếm 71,9% tổng số lực lượng lao động toàn tỉnh Trong đó, 51% lao động làm việc khu vực nông, lâm nghiệp thủy sản, 27,2% lao động làm việc khu vực công nghiệp xây dựng, 21,8% lao động làm việc khu vực dịch vụ Như vậy, khu vực nông thôn tỉnh chiếm đa số lực lượng lao động toàn tỉnh Tuy nhiên, cấu lao động nông thôn phân theo giới tính, lao động nữ chiếm 50,86%, lao động nam chiếm 49,14% tổng số lao động khu vực nông thôn Trong năm, cấu lao động khu vực nơng, lâm thủy sản giảm bình qn 3,78%, tăng mạnh khu vực công nghiệp - xây dựng tăng 16,50%, khu vực dịch vụ tăng bình quân 6,93% Nguyên nhân chuyển dịch lao động nông thôn lao động tỉnh khác làm việc khu cơng nghiệp n Bình - nơi có nhiều công ty liên doanh liên kết công ty SamSung đóng địa bàn tỉnh Sự giảm mạnh lao động ngành nông, lâm, thủy sản cảnh báo thiếu lao động nông thôn 2.2.2 Cơ cấu kinh tế Cơ cấu kinh tế tỉnh Thái Nguyên năm 2011 - 2015 có chuyển dịch đáng kể khu vực kinh tế Tăng mạnh khu vực công nghiệp - xây dựng (từ 41,77% năm 2011, tăng lên 50% năm 2015), giảm mạnh khu vực nông, lâm thủy sản (từ 21,25% năm 2011 xuống 16,95% năm 2015), khu vực dịch vụ thuế sản phẩm giảm nhẹ từ 36,95% năm 2011 xuống 33,05% năm 2015 Nhìn chung cấu kinh tế chuyển dịch theo hướng tăng tỷ trọng ngành công nghiệp - xây dựng, giảm tỷ trọng ngành nông lâm, thủy sản Công nghiệp có bước phát triển vượt bậc, giá trị sản xuất cơng nghiệp tăng trưởng bình qn 70,8%/năm Nhiều khu cơng nghiệp, cụm điểm cơng nghiệp hình thành Các ngành công nghiệp hỗ trợ bước đầu phát triển Tổng vốn đầu tư thực ước đạt 160 nghìn tỷ đồng, đầu tư FDI năm 2015 thu hút 18 dự án FDI mới, vốn đăng ký 177,6 triệu USD, năm 2015 có 88 dự án cịn hiệu lực với số vốn đăng ký 7.072 triệu USD 2.2.3 Cơ sở hạ tầng Thái Nguyên có lợi địa hình trung tâm kinh tế, giáo dục, y tế lớn vùng trung du miền núi phía Bắc Việc giao thương thực thông qua 37 hệ thống đường bộ, đường sắt, đường sơng hình rẻ quạt mà thành phố Thái Nguyên đầu nút, từ lan tỏa tỉnh Đường Thái Nguyên có hệ thống hạ tầng giao thơng tương đối phát triển, với tuyến cao tốc Hà Nội - Thái Nguyên, tuyến tiền cao tốc Thái Nguyên - Chợ Mới, tuyến quốc lộ qua Thái Nguyên có số tỉnh lộ, bật tỉnh lộ 261 kết nối hai huyện Đại Từ Phổ Yên, tỉnh lộ 260 kết nối phía tây thành phố Thái Nguyên huyện Đại Từ, tỉnh lộ 264 kết nối hai huyện Định Hóa Đại Từ, tỉnh lộ 254 kết nối huyện Định Hóa với Quốc lộ Ngồi cịn có tỉnh lộ 242, 259, 262 Thái Nguyên địa phương đầu nước phong trào vận động nhân dân hiến đất giải phóng mặt để làm đường giao thơng, vậy, kinh phí để hồn thành tuyến đường giảm xuống Đường sắt Đường sắt Tỉnh Thái Nguyên có tuyến đường sắt Hà Nội - Quan Triều hay gọi tuyến đường sắt Hà Thái; tuyến đường sắt Quan Triều - Núi Hồng dài 33,5 km có đoạn ngắn nối lên tỉnh Tuyên Quang ngày bị bỏ sử dụng để chuyên chở khoáng sản Tuyến đường sắt Kép - Lưu Xá (từ phường Lưu Xá, thành phố Thái Nguyên đến thị trấn Kép, Lạng Giang, Bắc Giang) xây dựng thời chiến tranh để nhận viện trợ nước XHCN bị bỏ hoang, cộng thêm hệ thống đường sắt nội khu Gang Thép Đường sông Do tỉnh trung du nên giao thông đường sông tỉnh chủ yếu phát triển sông Cầu sông Công đoạn cuối nguồn thuộc tỉnh, dự án Cụm cảng Đa Phúc xây dựng thị xã Phổ Yên kết nối đến cảng Hải Phòng 2.2.4 Đời sống - xã hội Những năm gần đây, chất lượng sống người dân tỉnh tăng lên đáng kể, GDP bình quân đầu người tăng nhanh qua năm Sau năm tỷ lệ GDP bình quân đầu người/năm tăng 194,29% Tuy nhiên, có chênh lệch 38 đáng kể thu nhập khu vực thành thị khu vực nơng thơn Thu nhập bình qn đầu người tháng theo giá thực tế khu vực thành thị 3.235.300đồng/người, khu vực nông thôn 1.848.800 đồng/người Tỷ lệ hộ nghèo giảm rõ rệt, giảm từ 11,6% năm 2013 xuống 7,06% năm 2015 Theo số liệu thống kê tỷ lệ hộ nghèo chủ yếu số xã nghèo thuộc huyện vùng sâu vùng xa: Định Hóa (tỷ lệ hộ nghèo chiếm 15,75%), Võ Nhai (tỷ lệ hộ nghèo 15,89%) 39 CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH CA-MARKOV TRONG DỰ BÁO BIẾN ĐỘNG LỚP PHỦ TỈNH THÁI NGUYÊN 3.1 Ứng dụng viễn thám GIS đánh giá biến động lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên giai đoạn 2007-2019 3.1.1 Sơ đồ quy trình bước đánh giá biến động Để phân loại đánh giá biến động lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên cần sử dụng liệu ảnh Landsat -5TM chụp vào ngày 24/5/2007 mùa mưa, ảnh Landsat chụp vào ngày 02/12/2013 mùa khô 29/8/2019 mùa mưa Ảnh vệ tinh Google Earth sử dụng để hỗ trợ xử lý liểm định ảnh viễn thám Ảnh viễn thám sau nắn chỉnh hệ tọa độ WGS 84/UTM zone 48N phân loại phương pháp Xác suất cực đại (Maximum Likelihood) Ảnh Landsat năm 2007 Ảnh Landsat năm 2019 Ảnh Landsat năm 2013 Nắn chỉnh hình học Chọn mẫu phân loại Phân loại ảnh Kết phân loại ảnh năm 2007 Kết phân loại ảnh năm 2013 Kết phân loại ảnh năm 2019 Đánh giá độ xác ảnh phân loại năm 2007 - 2013 - 2019 Biến động lớp phủ giai đoạn 2007 - 2013 - 2019 Hình 3.1: Sơ đồ quy trình bước đánh giá biến động 40 3.1.2 Xây dựng đồ lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên qua năm 2007, 2013, 2019 a, Xây dựng hệ thống chủ giải lớp phủ mặt đất Qua thực tế nghiên cứu khu vực dựa vào tư liệu viễn thám ảnh LANDSAT - TM LANDSAT 8, hệ thống giải bao gồm đơn vị sau (bảng 3.1): Bảng 3.1 Hệ thống giải ảnh lớp phủ mặt đất STT Lớp phủ mặt đất Quần cư Nông nghiệp Lâm nghiệp Đất trống Mặt nước Trên sở đối tượng thuộc lớp phủ mặt đất xác định, tiến hành xây dựng mẫu để phân loại dựa sở phân tích cấu trúc ảnh vệ tinh kết hợp với ảnh vệ tinh Google earth Kết xây dựng chìa khóa giải đốn ảnh Landsat khu vực nghiên cứu Dựa vào phổ phản xạ thực vật, nước đất ảnh phân loại tổ hợp màu band 7, 5, cho năm 2007 sử dụng ảnh Landsat TM band 7, 6, cho năm 2013 năm 2019 sử dụng ảnh Landsat 41 Hình 3.2: Ảnh Thái Nguyên năm 2013 tổ hợp màu band 7,6,2 Sử dụng phần mềm ENVI mẫu giải đoán, tiến hành chọn mẫu phân loại ảnh cho năm sử dụng phương pháp phân loại theo Xác suất cực đại (Maximum Likelihood) để phân loại cho ảnh Landsat khu vực Thái Ngun Hình 3.3: Giải đốn ảnh phương pháp Maximum Likelihood Sau phân loại ảnh, tiến hành tách lọc, gộp lớp để có kết cuối 42 Để đánh giá độ xác phân loại ảnh, sử dụng hệ số Kappa cho ảnh phân loại năm 2007, 2013 2019 ta kết 0.78, 0.71 0.75 Kết cho thấy phân loại đạt chất lượng tốt loại lớp phủ mặt nước Kết phân loại lớp phủ nơng nghiệp đất rừng cịn có nhầm lẫn có tương đồng xạ b, Xây dựng trạng lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên năm 2007, 2013 2019 - Ảnh sau phân loại phần mềm ENVI chuyển sang định dạng phù hợp chương trình IDRISI TerrSet Trong IDRISI, xây dựng ảnh trạng lớp phủ mặt đất khu vực nghiên cứu năm 2007, 2013, 2019 Hình 3.4: Ảnh phân loại lớp phủ tỉnh Thái Nguyên năm 2007 43 Hình 3.5: Ảnh phân loại lớp phủ tỉnh Thái Nguyên năm 2013 Hình 3.6: Ảnh trạng lớp phủ tỉnh Thái Nguyên năm 2019 d Phân tích, thành lập đồ đánh giá biến động lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên giai đoạn 2007 - 2013 - 2019 44 Trên sở ảnh trạng lớp phủ mặt đất xây dựng năm 2007, 2013, 2019, sử dụng modul Crosstab phần mềm Idrisi cho ta kết ảnh biến động lớp phủ qua hai giai đoạn 2007 - 2013, 2013 - 2019 bảng ma trận biến đổi diện tích qua hai giai đoạn Bảng 3.2: Bảng ma trận biến đổi diện tích lớp phủ giai đoạn 2007 - 2013 (Đv: pixel) Hiện trạng Năm 2007 Tổng Nông Lâm nghiệp nghiệp 115305 209759 38489 1857 10681 376091 42785 933656 184797 5249 10411 1176898 17049 281086 1920539 10480 18503 2247657 Mặt nước 4372 25210 1674 39634 1454 72344 Đất trống 2777 18301 12495 271 3029 36873 182288 1468012 2157994 57491 44078 3909863 Quần cư Quần cư Nông Năm 2013 nghiệp Lâm nghiệp Tổng 45 Mặt nước Đất trống Hình 3.7: Ảnh biến động lớp phủ mặt đất giai đoạn 2007 – 2013 Bảng 3.3 : Bảng ma trận biến đổi diện tích qua hai giai đoạn 2013 - 2019 (Đv: pixel) Hiện trạng Năm 2013 Lâm nghiệp nghiệp 230226 237295 60423 6325 12619 546888 60944 411380 97356 15885 4200 589765 79431 518261 2078623 7831 17044 2701190 Mặt nước 1335 2132 3967 41598 253 49285 Đất trống 4155 7830 7288 705 2757 22735 72344 36873 3909863 Quần cư Nông Năm 2019 nghiệp Lâm nghiệp Tổng Tổng Nông Quần cư 376091 1176898 2247657 46 Mặt nước Đất trống Hình 3.8: Ảnh biến động lớp phủ mặt đất giai đoạn 2013 – 2019 3000000 2500000 2000000 Năm 2007 1500000 Năm 2013 Năm 2019 1000000 500000 Quần cư Nông nghiệp Lâm nghiệp Mặt nước Đất trống Hình 3.9: Biểu đồ biến động diện tích lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên giai đoạn 2007-2019 (đơn vị: pixel) 47 3.1.3 Ứng dụng phân tích biến động lớp phủ vào giám sát quy hoạch sử dụng đất tỉnh Thái Nguyên Chính phủ ban hành Nghị 51/NQ-CP, Nghị 52/NQ-CP, Nghị 53/NQ-CP điều chỉnh quy hoạch sử dụng đất đến năm 2020 kế hoạch sử dụng đất kỳ cuối (2016 - 2020) tỉnh Thái Nguyên Cụ thể, theo quy hoạch, đến năm 2020 tỉnh Thái Nguyên có 292.469 đất nông nghiệp, chiếm 82,93%; đất phi nông nghiệp 56.953 ha, chiếm 16,15%; đất đô thị 21.906 ha, chiếm 6,21% Diện tích điều chỉnh quy hoạch cụ thể sau: 48 Hình 3.10: Ảnh biểu diện tích, cấu loại đất Tuy khái niệm lớp phủ mặt đất khác với sử dụng đất, đối tượng chúng lại có mối tương quan mật thiết với từ hệ thống phân loại lớp phủ mặt đất để sử dụng với liệu viễn thám (Nguyễn Ngọc Thạch, 2005), phân loại lớp phủ tỉnh Thái Nguyên cấu loại đất tỉnh Thái Nguyên ta có bảng lớp phủ mặt đất tương ứng cấu các loại đất tỉnh Thái Nguyên Bảng 3.4: Lớp phủ mặt đất tương ứng cấu các loại đất tỉnh Thái Nguyên STT Lớp phủ Quần cư Loại đất Đất quốc phòng Đất an ninh Đất cụm công nghiệp Đất thương mại, dịch vụ Đất sở sản xuất phi nông nghiệp Đất sử dụng cho hoạt động khống sản Đất phát triển hạ tầng Đất có di tích lịch sử - văn hóa Đất bãi thải, xử lý chất thải Đất nông thôn Đất đô thị Đất xây dựng trụ sở quan Đất xây dựng trụ sở tổ chức nghiệp Đất sở tôn giáo Đât nghĩa trang, nghĩa địa, nhà tang lễ Đất sx vật liệu xây dựng, làm đồ gốm 49 Đất sinh hoạt cộng đồng Đất khu vui chơi giải trí, cơng cộng Đất sở tín ngưỡng Đất phi nơng nghiệp khác Đất trồng lúa Nông nghiệp Đất trồng lâu lăm Đất trồng hàng năm Rừng phòng hộ Lâm nghiệp Rừng sản xuất Đất trống Đất chưa sử dụng Đất sơng ngịi, kênh rạch, suối Mặt nước Đất có mặt nước chuyên dùng Dựa vào bảng 3.3 cấu điều chỉnh diện tích đất tỉnh Thái Nguyên năm 2020 ta có bảng so sánh cấu lớp phủ theo phân loại ảnh viễn thám theo điều chỉnh quy hoạch sử dụng đất: Bảng 3.5: Cơ cấu lớp phủ theo phân loại ảnh viễn thám theo điều chỉnh quy hoạch sử dụng đất STT Lớp phủ Quần cư Nông nghiệp Lâm nghiệp Đất trống Mặt nước Tổng Cơ cấu (%) Phân loại lớp phủ 2019 Điều chỉnh sử dụng đất 2020 13.99 10.79 15.08 32.75 69.09 53.52 0.58 1.33 1.26 1.61 100.00 100.00 Dựa vào bảng 3.5 thấy cấu loại lớp phủ Quần cư, Đất trống Mặt nước theo ảnh phân loại lớp phủ viễn thám năm 2019 có kết tương đối xác so với số liệu điều chỉnh sử dụng đất năm 2020 tỉnh Thái Nguyên Nguyên nhân lớp phủ Nông nghiệp Lâm nghiệp có chênh lệch q trình phân loại ảnh viễn thám, đất sử dụng cho trồng lâu năm (18.71%) năm (4.29%) có tương đồng phổ với lớp phủ Lâm nghiệp Vì việc áp dụng viễn thám, GIS vào theo dõi giám sát quy hoạch sử dụng đất có tính khả thi Tuy nhiên để khắc phục nhược điểm bị lẫn phổ trình phân loại cần sử dụng ảnh viễn thám có độ phân giải cao để đạt độ xác cao Bên cạnh việc tiếp cận tư liệu đồ số quy hoạch điều chỉnh quy hoạch cịn gặp nhiều khó khăn Nếu khai thác tư liệu đồ số chồng xếp ảnh trạng lớp phủ mặt đất đồ quy hoạch để vị trí có sai lệch sử dụng đất so với quy hoạch giúp giám sát, xử lý điều chỉnh kịp thời 50 3.2 Ứng dụng phân tích chuỗi Markov mang tự động CA dự báo biến động lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên 3.2.1 Quy trình bước nghiên cứu dự báo thay đổi lớp phủ mặt đất Ảnh Landsat năm 2007 Ảnh Landsat năm 2013 Phân tích chuỗi markov Đánh giá đa tiêu Ma trận chuyên đổi Markov Bản đồ phân cấp Dự báo thay đổi lớp phủ theo Mạng tự động mức độ thích hợp Dự báo thay đổi lớp phủ 2019 Quần cư Nông nghiệp Lâm nghiệp Đất trống Mặt nước Ảnh Landsat năm 2019 Dự báo thay đổi lớp phủ 2025 Hình 3.11: Quy trình bước nghiên cứu dự báo thay đổi lớp phủ mặt đất tới năm 2025 3.2.2 Xây dựng mơ hình biến đổi lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên a, Xây dựng ma trận chuyển đổi Markov Phân tích chuỗi Markov cơng cụ thuận tiện cho xây dựng mơ hình biến đổi lớp phủ Phân tích chuỗi Markov mơ tả thay đổi lớp phủ từ giai đoạn khác sử dụng sở để thành lập mô hình dự báo tương lai Điều thực cách phát triển trình chuyển đổi ma trận xác suất chuyển đổi lớp phủ từ thời gian T1 đến T2 51 Sử dụng ảnh phân loại 2007 2013 hai thời điểm dùng để xây dựng ma trận chuyển đổi Markov với thời gian ∆𝑡 = năm Kết cho ta ma trận chuyển đổi loại lớp phủ mặt đất từ năm 2007-2013 sở để thành lập mơ hình lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên năm 2019 2025 b, Phân cấp mức độ thích hợp Phân cấp thích hợp sử dụng q trình đánh giá đa tiêu (Multi Criteria Evaluation) toán xây dựng mơ hình hóa khơng gian Phân cấp thích hợp thể mức độ thích hợp mục tiêu đánh giá cụ thể tất địa điểm khu vực nghiên cứu Đối với tốn mơ hình hóa biến động lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên, đề tài xác định yếu tố ảnh hưởng tới yếu tố lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên đặc điểm loại đất (thể qua đồ thổ nhưỡng), đặc điểm sử dụng đất (thể đồ trạng sử dụng đất) Những yếu tố địa mạo trạng sử dụng đất đánh giá, phân cấp tạo ngưỡng tương ứng với thành phần lớp phủ mặt đất Bản đồ sử dụng đất tỉnh Thái Nguyên Bản đồ thổ nhưỡng tỉnh Thái Nguyên Bản đồ giao thơng tỉnh Thái Ngun Raster hóa phần mềm Arcgis pro Đánh giá đa tiêu Phân ngưỡng thích hợp cho loại lớp Hình 3.12: Quy trình phân cấp thích hợp  Loại lớp phủ Quần cư phân cấp mức độ thích hợp dựa việc đánh giá đồ thành phần là: Bản đồ trạng sử dụng đất, Bản đồ thổ nhưỡng đồ giao thông tỉnh Thái Nguyên 52 - Đối với Bản đồ trạng sử dụng đất phân thành cấp độ (255 mức độ thích hợp): + 255: CAN, CCC, CSK, DGT, ODT, ONT, OTC, SKC + 170: BCD, CDG + 85: CHN, CLN, NKH, LUK + 0: DCS, NCS, RDD, RPH, RSN, RST, SKC, SMN, SON Hình 3.13: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ HTSDD lớp phủ Quần cư - Đối với Thổ nhưỡng phân thành cấp độ (255 mức độ thích hợp): + 255: Pbc, Pc, Pf, Pg, Py + 128: D, Fl + 0: B, Fa, Fk, Fp, Fq, Fs, Fv, Ha, Rk, W 53 Hình 3.14: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ Thổ nhưỡng lớp phủ Quần cư - Lớp phủ quần cư thường phát triển gần với đường giao thông điều kiện để phát triển kinh tế, lại thuận lợi, khoảng cách thuận lợi - 200m, từ 200 - 2000m mức độ thích hợp giảm dần Để phân cấp mức độ thích hợp loại hình quần cư giao thông ta sử dụng hàm Fuzzy (hàm Fuzzy hàm logic mờ cho ta tính khoảng cách thuận lợi tới đường giao thơng ) 54 Hình 3.15: Ảnh khoảng cách thích hợp tới đường giao thông lớp phủ Quần cư  Loại lớp phủ Nơng nghiệp phân cấp mức độ thích hợp dựa việc đánh giá đồ thành phần là: Bản đồ trạng sử dụng đất Bản đồ thổ nhưỡng - Đối với Bản đồ trạng sử dụng đất phân thành cấp độ (255 mức độ thích hợp): + 255: CHN, NKH, LUK + 128: BCD + 0: CAN, CCC, CDG, CLN, CSK, DGT, DCS, NCS, ODT, ONT, OTC, RDD, RPH, RSN, RST, SKC, SMN, SON, CSK, TTN 55 Hình 3.16: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ HTSDD lớp phủ Nông nghiệp - Đối với Thổ nhưỡng phân thành cấp độ (255 mức độ thích hợp): + 255: D, Pbc, Pc, Pf, Pg, Py, Rk + 128: Fl, Fa, Fk, Fp, Fq, Fs, Fv, Ha + 0: B, W 56 Hình 3.17: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ Thổ nhưỡng lớp phủ Nông nghiệp  Loại lớp phủ Lâm nghiệp phân cấp mức độ thích hợp dựa việc đánh giá đồ thành phần là: Bản đồ trạng sử dụng đất Bản đồ thổ nhưỡng - Đối với Bản đồ trạng sử dụng đất phân thành cấp độ (255 mức độ thích hợp): + 255: RDD, RPH, RSN, RST, RSX + 128: BCD, DCS, NCS + 0: CAN, CCC, CDG, CLN, CSK, DGT, NHK, LUK, ODT, ONT, OTC, SKC, SMN, SON, CSK, TTN, CHN 57 Hình 3.18: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ HTSDD lớp phủ Lâm nghiệp - Đối với Thổ nhưỡng phân thành cấp độ (255 mức độ thích hợp): + 255: Fs, Fa + 128: Fl, Fk, Fp, Fq, Fv, Ha, Rk, Ha + 0: B, D, W, Pbc, Pc, Pf, Pg, Py 58 Hình 3.19: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ Thổ nhưỡng lớp phủ Lâm nghiệp  Loại lớp phủ Đất trống phân cấp mức độ thích hợp dựa việc đánh giá đồ thành phần là: Bản đồ trạng sử dụng đất phân thành cấp độ (255 mức độ thích hợp) + 255: BCD + 128: NCS + 0: CAN, CCC, CDG, CLN, CSK, DGT, NHK, LUK, ODT, ONT, OTC, SKC, CSK, TTN, CHN, RDD, RPH, RSN, RST, RSX, DCS,SMN, SON 59 Hình 3.20: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ HTSDD lớp phủ Đất trống  Loại lớp phủ Mặt nước phân cấp mức độ thích hợp dựa việc đánh giá đồ thành phần là: Bản đồ trạng sử dụng đất Bản đồ thổ nhưỡng - Đối với Bản đồ trạng sử dụng đất phân thành cấp độ (255 mức độ thích hợp): + 255: SMN, SON + 0: CAN, CCC, CDG, CLN, CSK, DGT, NHK, LUK, ODT, ONT, OTC, SKC, CSK, TTN, CHN, RDD, RPH, RSN, RST, RSX, BCD, DCS, NCS 60 Hình 3.21: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ HTSDD lớp phủ Mặt nước - Đối với Thổ nhưỡng phân thành cấp độ (255 mức độ thích hợp): + 255: W + 0: Fl, Fk, Fp, Fq, Fv, Ha, Rk, Ha, B, D, W, Pbc, Pc, Pf, Pg, Py Hình 3.22: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ Thổ nhưỡng lớp phủ Mặt nước 61 c, Phân tích, tổng hợp phân cấp thích hợp cho loại hình lớp phủ Dựa vào ảnh phân ngưỡng thích hợp phần 3.2.2.b, sử dụng modul MultiCriteria Evaluation (MCE) đánh giá đa tiêu công cụ hỗ trợ định phân bổ đất đai thích hợp Các sở cho định biết đến tiêu chí Trong đánh giá nhiều tiêu chí thực kết hợp tiêu chí để đạt sở tổng hợp cho định theo mục tiêu cụ thể Ví dụ, cần xác định vị trí thích hợp cho phân bố loại hình lớp phủ quần cư Cần tiêu chí thổ nhưỡng, trạng sử dụng đất khoảng cách tới đường giao thông Thông qua đánh giá nhiều tiêu chí, hình ảnh phân ngưỡng thích hợp kết hợp để tạo thành đồ khu vực phù hợp cho loại hình quần cư Các số MCE: - Constranint xác định ngưỡng có trạng thái 1, có khơng có Tuy nhiên, phần phân ngưỡng thực làm chi tiết nên constranint lớp phủ khơng có + Factor: tiêu chí hay nhân tố ảnh hưởng tới vị trí thích hợp loại lớp phủ (các ảnh phân cấp mức độ thích hợp làm phần (3.2.2.b)) dùng để xác định hệ số quan trọng tiêu chí cho lớp phủ + Weight factor: trọng số tiêu chí dùng để xác định hệ số quan trọng tiêu chí cho lớp phủ Ở lựa chọn user-defined weight (đánh giá cá nhân người dùng) Lớp phủ quần cư có tiêu chí: Giao thơng (WF=0.5), thổ nhưỡng (WF=0.2), HTSDD (WF=0.3) Đối với lớp phủ Nông nghiệp, Lâm nghiệp, Mặt nước đánh giá qua tiêu chí Thổ nhưỡng (WF = 0.4) HTSDD (WF=0.6) Riêng lớp phủ Đất trống có tiêu chí HTSDD (WF=1) Dưới kết đánh giá đa tiêu loại lớp phủ 62 Hình 3.23: Phân cấp mức độ thích hợp cho lớp phủ Quần cư Hình 3.24: Phân cấp mức độ thích hợp cho lớp phủ Nơng nghiệp 63 Hình 3.25: Phân cấp mức độ thích hợp cho lớp phủ Đất trống Hình 3.26: Phân cấp mức độ thích hợp cho lớp phủ Lâm nghiệp 64 Hình 3.27: Phân cấp mức độ thích hợp cho lớp phủ Mặt nước 3.2.3 Xây dựng mơ hình dự báo biến động lớp phủ tỉnh Thái Nguyên dựa vào mơ hình CA-Markov a, Dự báo biến động năm 2019 Dựa nguồn tư liệu đầu vào ảnh lớp phủ tỉnh Thái Nguyên năm 2007 2013, ma trận chuyển đổi năm 2007 - 2013, mơ hình CA_markov cho phép dự báo biến động lớp phủ tỉnh Thái Nguyên năm 2019 Với việc sử dụng đồ phân cấp thích hợp làm ngưỡng giới hạn q trình thay đổi đất thị Hà Nội, kết mơ hình hóa thể hình sau: 65 Hình 3.28: Mơ hình dự báo biến động lớp phủ mặt đất năm 2019 Mục đích xây dựng mơ hình lớp phủ năm 2019 để đánh giá mức độ xác q trình mơ hình hóa ứng dụng cho giai đoạn Sử dụng chức kiểm chứng (Validate) phần mềm Idrisi, so sánh kết mơ hình hóa đến năm 2019 ảnh phân loại năm 2019 Dưới kết kiểm chứng mơ hình: Hình 3.29: Kết kiểm chứng mơ hình 66 Từ kết cho thấy mơ hình đạt tỷ lệ xác cao (hơn 70%) so với kết phân loại ảnh Landsat năm 2019 Kết cho phép đề tài mơ hình hóa biến đổi lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên đến năm 2025 b, Dự báo biến đổi lớp phủ tỉnh Thái Ngun năm 2025 Ứng dụng mơ hình phân tích chuỗi Markov kết hợp với thuật tốn Mạng tự động để dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất khu vực nghiên cứu tới năm 2025 ta kết mơ hình biến đổi lớp phủ năm 2019-2025 sau: Hình 3.30: Ảnh dự báo lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên năm 2025 Nhận xét khả ứng dụng mơ hình phân tích chuỗi Markov Mạng tự động dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất: Căn kết dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất năm 2025, rút số nhận xét thuận lợi khó khăn việc áp dụng mơ hình phân tích chuỗi Markov Mạng tự động sau: - Thuận lợi: + Mơ hình hóa khơng gian nói chung thuật tốn phân tích chuỗi Markov Mạng tự động nói riêng phương pháp định lượng có tính logic chặt chẽ, đảm bảo kết mơ hình hóa đạt độ xác cao 67 + Kết mơ hình hóa cung cấp lớp sở hữu ích xu hướng biến đổi loại hình lớp phủ mặt đất cho tỉnh Thái Nguyên Trên sở đó, giúp cho việc giám sát xây dựng quy hoạch sử dụng đất khu vực nghiên cứu - Khó khăn hạn chế mơ hình + Mức độ chi tiết liệu không gian đầu vào mơ hình có vai trị quan trọng Trong điều kiện sở hạ tầng Việt Nam cịn nhiều hạn chế, việc tìm kiếm, thu thập liệu không gian đủ mức độ chi tiết xác cơng việc khó khăn, ảnh hưởng lớn tới kết mơ hình hóa + Mơ hình hóa khơng gian dựa vào phân tích chuỗi Markov Mạng tự động q trình khép kín, khơng chịu tác động nhân tố bên ngồi hệ thống Trong đó, biến đổi lớp phủ mặt đất đối tượng phụ thuộc nhiều vào tác động yếu tố bên ngoài, đặc biệt yếu tố người, sách Do vậy, việc khơng thể tích hợp yếu tố vào mơ hình hạn chế lớn mơ hình 68 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Nhược điểm thuật toán Markov nội suy tuyến tính để dự báo thay đổi trạng thái pixel theo bước thời gian khác mà chưa xác định ngưỡng đánh giá sách phát triển yếu tố kinh tế - xã hội Luận văn sử dụng kết hợp Markov Cellular Automata dự báo biến đổi lớp phủ tỉnh Thái Nguyên năm 2025 Nghiên cứu tạo ma trận chuyển đổi từ loại hình lớp phủ sang loại khác tất khoảng thời gian Ảnh viễn thám đa thời gian năm 2007, 2013, 2019 sử dụng để xây dựng ảnh biến động lớp phủ giai đoạn 2007-2013, 2013-2019 sử dụng mơ hình CA-Markov để dự đốn thành cơng thay đổi khơng gian thời gian tương lai lớp phủ Bằng phần mềm Idrisi, kiểm chứng so sánh kết mơ hình hóa năm 2019 ảnh phân loại năm 2019 cho thấy kết mơ hình hóa đạt tỷ lệ xác cao (hơn 70%) so với kết phân loại ảnh Landsat năm 2019 Kết cho phép ứng dụng mơ hình vào dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên năm 2025 Do đó, mơ hình CA-Markov cung cấp kết xác đáng tin cậy hẹn nghiên cứu Hơn nữa, nghiên cứu cho thấy tính linh hoạt viễn thám, GIS lớp phủ sử dụng công cụ hiệu để lập đồ giám sát thay đổi lớp phủ Tuy nhiên, nhược điểm thuật toán Markov nội suy tuyến tính để dự báo thay đổi trạng thái pixel theo bước thời gian khác mà chúng khơng giải thích mơi trường, xã hội điều kiện nhân học cần nghiên cứu thêm để kết hợp mơ hình khắc phục thiếu hụt Kiến nghị Trong trình triển khai thực luận án, với kết khó khăn gặp phải, xin có số kiến nghị sau: - Cần có đủ thời gian điều kiện liên quan để tích hợp yếu tố sách , mơi trường, xã hội vào mơ hình để mơ hình có ý nghĩa thực tiễn cao Ví dụ, kết hợp CA-Markov, đánh giá đa tiêu chí (MCE) quy trình phân cấp phân tích (AHP), cải thiện việc chứng minh phát triển động khu vực thị 69 - Cần có nghiên cứu sâu việc ứng dụng mơ hình vào cơng tác quản lý giám sát quy hoạch tỉnh Thái Nguyên nhằm đưa tỉnh thành tỉnh phát triển bền vững 70 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Hà Minh Cường, Nghiên cứu biến đổi đất đô thị thành phố Hà Nội với trợ giúp Viễn Thám hệ thông tin địa lý, Luận án TS Huỳnh Văn Chương, Châu Võ Trung Thông Huỳnh Công Hưng (2017), “Nghiên cứu dự báo biến động sử dụng đất thành phố Nha Trang, tỉnh Khánh Hòa ứng dụng chuỗi Markov GIS”, Tạp chí Khoa học & Cơng nghệ Nơng nghiệp, tập 1-2017, 37-46 Nguyễn Đình Minh (2000), Hệ thơng tin địa lý (bài giảng), ĐHKHTN, ĐHQG Hà Nội Nguyễn Ngọc Thạch, Đinh Thị Bảo Hoa, Nguyễn Thị Hồng, Nguyễn Thị Giang, Dư Vũ Việt Quân (2017), Viễn thám - GIS Nghiên cứu lớp phủ, sử dụng đất, NXB Đại học Quốc gia Hà Nội Nguyễn Ngọc Thạch (2005), Cơ sở viễn thám, NXB Nông nghiệp, Hà Nội Niên giám thống kê 2018 - 2019 Nguyễn Thị Thanh Hương, Ngô Thị Thùy Phương (2018), Dự báo thay đổi sử dụng đất/ thảm phủ (LULC) huyện Tuy Đức, tỉnh Đăk Nông dựa vào ảnh vệ tinh mơ hình Markov Chain Cellular Automata Phan Hoàng Vũ, Phạm Thanh Vũ, Trần Cẩm Tú Võ Quang Minh (2017), Ứng dụng hệ thông tin địa lý chuỗi Markov đánh giá biên động dự báo nhu cầu sử dụng đất đai, Tạp chí khoa học đại học Cần Thơ 2017 Trần Anh Tuấn, Dư Vũ Việt Qn (2009) Ứng dụng mơ hình phân tích chuỗi Markov Mạng tự động đánh giá, dự báo biến động lớp phủ mặt đất huyện Triệu Phong, Tỉnh Quảng Trị 10 Trần Thu Hà, Phùng Minh Tám, Phạm Thanh Quế, Lê Thị Giang (2016), “Ứng dụng GIS viễn thám giám sát biến động diện tích rừng huyện Cao Phong – tỉnh Hịa Bình giai đoạn 2005 – 2015”, Tạp chí Khoa học cơng nghệ lâm nghiệp số – 2016 11 htpp://thainguyen.gov.vn Tiếng Anh 71 12 Dr.Roy Cole (Geography and Planning Grand Valley State University Allendale, Michigan, USA) The use of cellular automata-Markov Chain Analysis to predict land use change around a village in Mali 13 Hadi Memarian , Siva Kumar Balasundram, Jamal Bin Talib , Christopher Teh Boon Sung , Alias Mohd Sood , Karim Abbaspour (2012), Validation of CA-Markov for Simulation of Land Use and Cover Change in the Langat Basin, Malaysia 14 J.A Richards, Remote sensing Digital Image Analylis, Springer 2012 15 Land Change Modeler in TerrSet Available online: https://clarklabs.org/terrset/land-change-modeler/ 16 Michael R Muller and John Middleton Institute of Urban and Environmental Studies, Brock University (1994), A Markov model of land-use change dynamics in the Niagara Region, Ontario, Canada 17 Nadoushan, Soffianian, Alebrahim, “Modeling land use/cover changes by the combination of markov chain and cellular automata markov (CA-Markov) models” J Earth Environ Health Sci, 2015, 1, 16–21 18 Praveen Subedi (University of Florida), Kabiraj Subedi (Tribhuvan Univesity, Nepal), Bina Thapa ( Florida International of University) (2013), Application of a Hybrid Cellular Automaton – Markov (CA-Markov) Model in Land-Use Change Prediction: A Case Study of Saddle Creek Drainage Basin, Florida 19 Rahel Hamad , Heiko Balzter Kamal Kolo (2018), Predicting Land Use/Land Cover Changes Using a CA-Markov Model under Two Different Scenarios 20 Solomon Hishe, Woldeamlak Bewket, Jan Nyssen & James Lyimo (2017), Analysing past land use land cover change and CA-Markov-based future modelling in the Middle Suluh Valley, Northern Ethiopia 21 Singh, S.K.; Mustak, S.; Srivastava, P.K.; Szabó, S.; Islam, T (2015), Predicting spatial and decadal LULC changesthrough cellular automata Markov chain models using earth observation datasets and geo-information 22 The FAO, Handbook on remote sensing for agricultural statistics 23 The FAO AFRICOVER Programme, 1998 24 Weng, Q (2002) “Land use change analysis in the Zhujiang Delta of China using satellite remote sensing, GIS and stochastic modelling” J Environ Manag 72 ... TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - ỨNG DỤNG VIỄN THÁM, GIS VÀ CA- MARKOV VÀO GIÁM SÁT QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT TỈNH THÁI NGUYÊN Chuyên ngành: Bản đồ, viễn thám hệ thông tin địa lý Mã số: 8440211.01... sách sử dụng đất mục tiêu phát triển đất bền vững Với lý trên, đề tài ? ?ỨNG DỤNG VIỄN THÁM, GIS VÀ CA- MARKOV VÀO GIÁM SÁT QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT TỈNH THÁI NGUYÊN” thực Mục tiêu nhiệm vụ nghiên... quy hoạch sử dụng đất tỉnh Thái Nguyên đến năm 2035 Trong bối cảnh vậy, việc mơ hình hố dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên tảng, sở khoa học cho giám sát quy hoạch sử dụng đất tỉnh