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

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - Phạm Huy Hồng ỨNG DỤNG MƠ 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 TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - Phạm Huy Hoàng ỨNG DỤNG MƠ HÌNH MARKOV – CELLULAR AUTOMATA DỰ BÁO BIẾN ĐỔI LỚP PHỦ MẶT ĐẤT HUYỆN KIẾN THUỲ, THÀNH PHỐ HẢI PHÕNG Chuyên ngành: Địa Mã số: 60 44 80 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Bùi Quang Thành Hà Nội - 2013 LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành gửi lời cảm ơn sâu sắc đến TS Bùi Quang Thành ngƣời bảo hƣớng dẫn tơi tận tình suốt q trình nghiên cứu đề tài hồn thành luận văn Trong suốt trình học tập, nghiên cứu hồn thành luận văn, tơi nhận đƣợc tạo điều kiện, giúp đỡ nhiệt tình thầy cô giáo Khoa Địa lý, Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội Trong thời gian thu thập liệu sở, nhận đƣợc giúp đỡ, tạo điều kiện Trung tâm Viễn thám quốc gia, Viện Tài nguyên Môi trƣờng biển, Uỷ ban nhân dân huyện Kiến Thuỳ, đơn vị cá nhân có liên quan địa bàn thành phố Hải Phịng Tơi xin cam đoan nội dung đƣợc trình bày cơng trình nghiên cứu riêng tơi Tơi mong nhận đƣợc ý kiến đóng góp phản hồi nội dung nghiên cứu cơng trình Ngày 10 tháng năm 2013 Phạm Huy Hoàng MỤC LỤC MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Mục tiêu nhiệm vụ nghiên cứu đề tài 10 Phạm vi nghiên cứu đề tài 11 Cơ sở tài liệu thực đề tài 11 Kết đạt đƣợc luận văn 12 Cấu trúc luận văn 12 CHƢƠNG 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 lớp phủ mặt đất 13 1.1.2 Hệ phân loại lớp phủ mặt đất 13 1.2 CÁC PHƢƠNG 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 biến động 15 1.2.3 Các phƣơng 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 tƣ liệu viễn thám 16 1.4.1.3 Đặc tính phản xạ phổ đối tƣợng tự nhiên 16 1.4.1.4 Khả khai thác thông tin từ ảnh viễn thám nghiên cứu biến đổi lớp phủ mặt đất 17 1.4.1.5 Một số tƣ liệu viễn thám đƣợc sử dụng phục vụ nghiên cứu biến động lớp phủ mặt đất Việt Nam 18 1.4.1.6 Chiết xuất thông tin ảnh viễn thám 19 1.4.1.7 Các phƣơng pháp đánh giá biến động đối tƣợng mặt đất sở sử dụng 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 chức GIS 23 1.4.2.3 Các bƣớc xử lý liệu không gian 24 1.4.2.4 Cơ sở liệu 25 1.5 MƠ HÌNH HỐ BIẾN ĐỔI KHƠNG GIAN HUYỆN KIẾN THUỲ 25 1.5.1 Khái niệm mô hình, mơ hình hóa mơ hình hóa khơng gian 25 1.5.2 Mơ hình hóa biến đổi lớp phủ mặt đất 27 1.6 TỔNG QUAN CÁC CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU TRONG VÀ NGOÀI NƢỚC 34 CHƢƠNG CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG 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 yếu tố tự nhiên liên quan đến hình thành 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 PHƢƠNG ÁN QUY HOẠCH PHÁT TRIỂN KT-XH HUYỆN KIẾN THUỲ ĐẾN NĂM 2020 ĐÃ ĐƢỢC UBND THÀNH PHỐ HẢI PHÕNG PHÊ DUYỆT 47 2.3.1 Các chủ yếu để xây dựng quy hoạch tổng thể phát triển KT-XH huyện Kiến Thuỳ đến năm 2020: 47 2.3.2 Phƣơng án quy hoạch sử dụng đất phát triển tiểu vùng lãnh thổ thực 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 tiểu vùng lãnh thổ 50 2.3.2.3 Phát triển đô thị 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 giai đoạn phát triển Huyện Kiến Thụy 53 2.4.2 Đánh giá đặc điểm trị, kinh tế - xã hội huyện Kiến Thụy 55 CHƢƠNG ỨNG DỤNG VIỄN THÁM, GIS VÀ PHƢƠNG PHÁP MARKOVCELLULAR AUTOMATA MÔ HÌNH HĨA 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 bƣớc đánh giá biến động lớp phủ mặt đất 57 3.1.2 Xây dựng đồ lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy năm 2000, 2005, 2010 58 3.1.3 Phân tích, thành lập đồ đánh giá biến động lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy giai đoạn 2000 – 2005 - 2010 66 3.2 ỨNG DỤNG MƠ 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 bƣớc 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 Mơ hình hóa biến đổi lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy dựa vào toán CA_Markov 79 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 86 Tài liệu tham khảo 88 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT CA Mạng tự động CSDL Cơ sở liệu GIS Hệ thống thông tin địa lý MCE Đánh giá đa tiêu PTBV Phát triển bền vững DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Thống kê, kiểm kê diện tích đất theo đơn vị hành huyện Kiến Thuỳ năm 2005 42 Bảng 2.2 Thống kê, kiểm kê diện tích đất theo đơn vị hành huyện Kiến Thuỳ năm 2010 44 Bảng 2.3 Biến động sử dụng đất giai đoạn 2005-2010 46 Bảng 2.4 Dự báo cấu sử dụng đất huyện Kiến Thuỳ đến năm 2020 50 Bảng 3.1 Hệ thống giải ảnh lớp phủ mặt đất 58 Bảng 3.2 Hệ thống mẫu giải đoán ảnh vệ tinh khu vực nghiên cứu 60 Bảng 3.3 Bảng ma trận biến động diện tích lớp phủ mặt đất giai đoạn 2000-2005 67 Bảng 3.4 Bảng ma trận biến động diện tích lớp phủ mặt đất giai đoạn 2005-2010 67 Bảng 3.5 Dự báo biến động lớp phủ huyện Kiến Thụy 2010-2020 84 DANH MỤC HÌNH Sơ đồ 1.1 Phƣơng pháp phân tích sau phân loại 21 Sơ đồ 1.2 Phƣơng pháp phân loại trực tiếp từ ảnh đa thời gian 22 Sơ đồ 1.3 Phƣơng pháp nhận biết thay đổi phổ 22 Sơ đồ 1.4 Phƣơng pháp kết hợp 22 Hình 1.4 Các hợp phần chức GIS 23 Hình 1.5 Phân loại mơ hình (theo Thomas, R.w Huggett, R.J - 1980) 26 Hình 1.6 Nguyên tắc hoạt động quy luật dịch chuyển đơn giản 30 Hình 1.7 Sơ đồ mô cell xung quanh mạng tự động chiều 30 Hình 1.8 Giao diện module Land Change Modeler 33 Hình 1.9 Giao diện module Markov phần mềm Idrisi 33 Hình 1.10 Giao diện module CA_Markov phần mềm Idrisi 34 Hình 2.1 Bản đồ hành huyện Kiến Thuỳ 37 Hình 2.2 Biểu đồ nhiệt độ, lƣợng mƣa năm Hải Phịng 40 Hình 2.3 Rừng ngập mặn ven biển xã Đại Hợp, huyện Kiến Thu 41 Hình 2.4 Bản đồ trạng sử dụng đất huyện Kiến Thuỳ năm 2010 45 Hình 3.1 Quy trình bƣớc đánh giá biến động lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy giai đoạn 2000 - 2005 - 2010 37 Hình 3.2 Ảnh Landsat, SPOT huyện Kiến Thụy năm 2000, 2005 2010 59 Hình 3.4 Quá trình chọn mẫu phân loại ảnh Huyện Kiến Thụy 2010 phƣơng pháp Maximum Likelihood 62 Hình 3.5 Ảnh huyện Kiến Thụy năm 2000, 2005, 2010 sau phân loại hiệu chỉnh 63 Hình 3.6 Hiện trạng lớp phủ mặt đất Kiến Thụy năm 2000, 2005 2010 66 Hình 3.7 Mẫu biến động lớp phủ mặt đất khu vực huyện Kiến Thụy năm 20002010 67 Hình 3.8 Quy trình dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất khu vực nghiên cứu 68 Hình 3.9 Quy trình bƣớc phân cấp thích hợp 70 Hình 3.10 Ảnh phân ngƣỡng thích hợp quần cƣ đơn vị lớp phủ 71 Hình 3.11 Ảnh phân ngƣỡng mức độ thích hợp giao thơng 71 Hình 3.12 Ảnh phân ngƣỡng thích hợp đất trồng lúa với loại hình lớp phủ 73 Hình 3.13 Ảnh đồ phân ngƣỡng thích hợp đất rau màu loại hình lớp phủ 74 Hình 3.14 Ảnh phân ngƣỡng mức độ thích hợp mặt nƣớc 75 Hình 3.15 Ảnh phân cấp thích hợp cho quần cƣ 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 nƣớc 78 Hình 3.19 Xây dựng ma trận chuyển dịch dựa vào chuỗi Markov Idrisi Andes 15.0 78 Hình 3.20 Mơ hình hóa biến đổi lớp phủ mặt đất dựa vào CA_Markov 79 Hình 3.21 Kết mơ hình hóa biến đổi lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy đến năm 2010 80 Hình 3.22 Kiểm chứng kết mơ hình hóa ảnh phân loại thực tế năm 2010 81 Hình 3.23 Kết kiểm chứng ảnh mơ hình hóa ảnh phân loại năm 2010 81 Hình 3.24 Ảnh dự báo lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy năm 2020 83 đích trồng lúa khơng phải phát triển quần cƣ, phần diện tích đƣợc gán giá trị (Lƣu ý: phần cho điểm chi tiết nên bỏ qua phần này, number of constraints: 0) + Factor: Number of factors: Cột FUZZY: không cần chuẩn hóa ￫ chọn No + Factors weights: chọn user-defined weight ￫ equal + Đặt tên output: quan cu (hình 3.15) Hình 3.15 Ảnh phân cấp thích hợp cho quần cư b Xây dựng ảnh phân cấp thích hợp cho đất Lúa 76 Hình 3.16 Ảnh phân cấp thích hợp cho đất Lúa c Xây dựng ảnh phân cấp thích hợp cho đất Rau màu Hình 3.17 Ảnh phân cấp thích hợp cho đất Rau màu e Xây dựng ảnh phân cấp thích hợp cho mặt nước 77 Hình 3.18 Ảnh phân cấp thích hợp cho mặt nước 3.2.2 Xây dựng ma trận chuyển dịch dựa vào chuỗi Markov Ma trận chuyển dịch dựa vào mơ hình Markov cho phép dựa vào ảnh (đã phân loại) thời điểm khác xác định đƣợc ma trận chuyển dịch (có quy luật) giai đoạn 2000 - 2005 Hình 3.19 Xây dựng ma trận chuyển dịch dựa vào chuỗi Markov Idrisi Andes 15.0 78 Kết bƣớc xác định đƣợc ma trận chuyển dịch lớp thông tin giai đoạn cần nghiên cứu (hình 3.19) Ma trận chuyển dịch sở để mơ hình dự báo thay đổi đối tƣợng nghiên cứu (các điểm quần cƣ) tƣơng lai 3.2.3 Mơ hình hóa biến đổi lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy dựa vào toán CA_Markov Với ƣu điểm đƣa đƣợc yếu tố khơng gian (các đồ phân cấp thích hợp xây dựng bƣớc trên) vào toán thống kê Markov, mơ hình CA_Markov cho phép dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy khoảng thời gian xác định a Dự báo thay đổi lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy đến năm 2010 Dựa nguồn tƣ liệu đầu vào ảnh vệ tinh Landsat năm 2000 năm 2005, mơ hình CA_Markov cho phép dự báo đƣợc biến động lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy đến năm 2010 (hình 3.21) Hình 3.20 Mơ hình hóa biến đổi lớp phủ mặt đất dựa vào CA_Markov Với việc sử dụng đồ phân cấp thích hợp làm ngƣỡng giới hạn trình thay đổi lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy, kết mơ hình hóa đƣợc thể hình sau (hình 3.21): 79 Chú giải Quần cư Đất lúa Rau màu Mặt nước Hình 3.21 Kết mơ hình hóa biến đổi đất thị Huyện Kiến Thụy đến năm 2010 80 Mục đích cơng đoạn dựa kết mơ hình hóa biến đổi lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy đến 2010 để đánh giá mức độ xác q trình mơ hình hóa cho giai đoạn Sử dụng chức kiểm chứng (Validate) phần mềm Idrisi, so sánh kết mơ hình hóa đến năm 2010 ảnh phân loại năm 2010 (hình 3.22): Hình 3.22 Kiểm chứng kết mơ hình hóa ảnh phân loại thực tế năm 2010 Kết đƣợc thể hình 3.22 nhƣ sau: Hình 3.23 Kết kiểm chứng ảnh mơ hình hóa ảnh phân loại năm 2010 81 Hình cho thấy kết mơ hình hóa đạt tỷ lệ xác cao (gần 70%) so với kết phân loại ảnh SPOT năm 2010 Kết cho phép đề tài mơ hình hóa biến đổi lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy đến năm 2020 b Dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy đến năm 2020 Ứng dụng mơ hình phân tích chuỗi Markov kết hợp với thuật toán Mạng tự động để dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất khu vực nghiên cứu tới năm 2020 cho kết cụ thể nhƣ sau: 82 Chú giải Quần cư Đất lúa Rau màu Mặt nước Hình 3.24 Ảnh dự báo lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy năm 2020 83 Bảng 3.5 Dự báo biến động lớp phủ huyện Kiến Thụy 2010 - 2020 2010 – 2020 (đơn vị: ha) ID Hiện trạng Quần cƣ Quần cƣ Lúa Rau màu Mặt nƣớc 2.549,9 154,5 203,4 52,2 Lúa 250,0 4.761,0 300,0 109,3 Rau màu 250,0 275,6 118,8 87,0 Mặt nƣớc 14,7 25,0 75,0 1.524,9 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 hai thời điểm xác định, rút số nhận xét thuận lợi khó khăn việc áp dụng mơ hình phân tích chuỗi Markov Mạng tự động nhƣ sau: - Thuận lợi: + Mơ hình hóa khơng gian nói chung thuật tốn phân tích chuỗi Markov Mạng tự động nói riêng phƣơng pháp định lƣợng có tính logic chặt chẽ, đảm bảo kết mơ hình hóa đạt độ xác cao + Kết mơ hình hóa cung cấp thơng tin hữu ích xu hƣớng biến đổi loại hình lớp phủ mặt đất cho địa phƣơng Trên sở hoạch định đƣợc sách phù hợp thời gian tới - Khó khăn hạn chế mơ hình + Mức độ chi tiết liệu khơng gian đầu vào mơ hình có vai trò quan trọng Trong điều kiện sở hạ tầng khơng gian (Spatial Data Infrastructure) Việt Nam cịn nhiều hạn chế, việc tìm kiếm, thu thập liệu không gian đủ mức độ chi tiết cơng việc khó khăn, ảnh hƣởng lớn tới kết mơ hình hóa + Mơ hình hóa khơng gian dựa vào phân tích chuỗi Markov Mạng tự động q trình khép kín, gần nhƣ khơng chịu tác động nhân tố bên ngồi hệ thống Trong đó, biến đổi lớp phủ mặt đất trạng sử dụng đất đối tƣợng phụ thuộc nhiều vào tác động yếu tố bên ngoài, đặc biệt yếu tố thể chế, sách Do vậy, việc khơng thể 84 tích hợp đƣợc yếu tố vào mơ hình hạn chế lớn mơ hình + Mức độ chi tiết lớp phủ mặt đất (số lƣợng đơn vị lớp phủ) ảnh hƣởng tới kết q trình mơ hình hóa Nếu số lƣợng đơn vị lớp phủ mặt đất nhiều (trên 10 đơn vị) làm cho kết mơ hình hóa thiếu độ tin cậy 85 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Việc thiết lập sở khoa học cho việc quản lý sử dụng đất thời điểm huyện Kiến Thụy không ngừng phát triển yêu cầu cần thiết Chính việc thành lập đƣa đƣợc dự báo tƣơng lai, tạo tiền đề cho việc quy hoạch sử dụng đất cách hợp lý Theo kết dự đốn q trình biến đổi lớp phủ mặt đất giai đoạn 2010 - 2020, quần cƣ loại hình có biến động lớn: 2.960,1 năm 2010 tăng mạnh lên thành 3.064,6 năm 2020, tăng 104,6 ha; Diện tích đất trồng lúa rau màu có thay đổi nhiều sang đất quần cƣ: năm 2010 có 6.151,7 giảm mạnh xuống 5.913,4 vào năm 2020, giảm -238,3 ha; Diện tích đất mặt nƣớc có thay đáng kể, năm 2010 1.639,6 tăng lên 133,8 năm 2020 Với kết dự báo phù hợp với xu phát triển nhƣ quy hoạch phát triển kinh tế xã hội huyện Kiến Thuỳ nói riêng, thành phố Hải Phịng nói chung Tuy nhiên, qua kết dự báo tác giả thấy việc phát triển nóng, chuyển dịch nhanh từ đất sản xuất nông nghiệp sang đất sản xuất, dân cƣ huyện Kiến Thuỳ phải đặt vấn đề đảm bảo an ninh lƣơng thực đảm bảo diện tích trồng lúa theo quy định phủ Vì vậy, huyện Kiến Thuỳ phải quy hoạch trƣớc diện tích đất bù vào đất sản xuất nông nghiệp sau thu hồi để phục vụ phát triển kinh tế xã hội nhƣ đất mặt nƣớc ruộng sâu trũng, đất bãi bồi ven sông, ven biển, đất chƣa sử dụng … Mơ hình hóa khơng gian đối tƣợng địa lý (cả tự nhiên nhân văn) mạnh công nghệ viễn thám GIS Bằng phần mềm Idrisi, kiểm chứng so sánh kết mơ hình hóa đến năm 2010 ảnh phân loại năm 2010 cho thấy kết mơ hình hóa đạt tỷ lệ xác cao (gần 70%) so với kết phân loại ảnh Landsat năm 2010 Kết cho phép mơ hình hóa biến đổi lớp phủ mặt đất huyện Kiến Thụy đến năm 2020 Nhƣợc điểm thuật tốn Markov nội suy tuyến tính để dự báo thay đổi trạng thái pixel theo bƣớc thời gian khác mà chƣa xác định đƣợc ngƣỡng đánh giá (các yếu tố tự nhiên, sách phát triển yếu tố kinh tế - xã hội) 86 Trong nghiên cứu biến đổi lớp phủ mặt đất, Idrisi Andes 15 phần mềm tích hợp viễn thám GIS cho phép xử lý tƣ liệu viễn thám (phân loại, hiệu chỉnh phổ, ) hợp phần GIS (thành lập, biên tập đồ, ), hợp phần mơ hình hóa khơng gian, kết hợp với phân tích chuỗi Markov để đƣa ngƣỡng đƣợc xác định phƣơng pháp đánh giá đa tiêu nhằm gia tăng độ xác kết mơ hình hóa Tuy nhiên, nhƣợc điểm Idrisi tính tốn mơ hình số lƣợng đơn vị lớp phủ mặt đất nhiều (trên 10 đơn vị) làm cho kết mơ hình hóa thiếu độ tin cậy yêu cầu liệu không gian đầu vào mơ hình phải đảm bảo chi tiết xác Kiến nghị Tuy nhiên, trình triển khai thực luận văn, với kết khó khăn gặp phải, xin có số kiến nghị nhƣ sau: - Cần xây dựng sở liệu đủ mạnh có chế chia sẻ cách phù hợp để bên liên quan tiếp cận sử dụng cách hiệu - Cần có đủ thời gian điều kiện liên quan để tích hợp yếu tố thể chế, sách vào mơ hình để mơ hình có ý nghĩa thực tiễn cao - Cần có nghiên cứu sâu việc ứng dụng mơ hình vào cơng tác quản lý sử dụng đất huyện Kiến Thụy nhằm phát triển bền vững tài nguyên đất huyện 87 Tài liệu tham khảo Tiếng Việt Thủ tƣớng Chính phủ (2006) Quyết định số 271/2006/QĐ-TTg ngày 27/11/2006 Thủ tướng Chính phủ V/v phê duyệt “Quy hoạch tổng thể phát triển kinh tế xã hội Thành phố Hải Phòng đến năm 2020” Thành ủy Hải Phòng (2005) Nghị đại hội Đảng Thành phố Hải Phòng lần thứ XIII Huyện ủy Kiến Thụy (2005) Nghị đại hội Đảng huyện Kiến Thuỵ lần thứ XXII Quy hoạch tổng thể phát triển kinh tế - xã hội huyện Kiến Thụy, TP Hải phòng đến năm 2020 Huyện ủy, UBND huyện Kiến Thụy nhà khoa học (2009) Kiến Thụy Xưa Nay, Nhà xuất Lao Động 11/2009 Ngơ Quang Tồn nnk (1993) Báo cáo địa chất khống sản thành phố Hải Phịng Bộ Xây dựng (2002) Phân loại đô thị cấp quản lý đô thị, NXB Xây dựng Hà Nội Cục thống kê Hải Phòng (2011) Niên giám thống kê TP Hải Phòng 2011 Hội đồng quốc gia đạo biên soạn từ điển bách khoa Việt Nam (2005) Từ điển bách khoa Việt Nam, tập 10 Viện Việt Nam học Khoa học phát triển, ĐHQG Hà Nội, (2010) Atlas Thăng Long Hà Nội NXB Hà Nội 11 Vũ Thị Chuyên (2010), Định nghĩa đô thị hố hệ thống tiêu phân tích thị hố thành phố Hải Phịng góc độ địa lý KT - XH, Hội nghị địa lý toàn quốc lần thứ (ngày 19/6/2010), NXB KHTN CN, Hà Nội 12 Đinh Thị Bảo Hoa (2007), Nghiên cứu sử dụng hợp lý đất vùng ven huyện Thanh Trì, Hà Nội với hỗ trợ công nghệ viễn thám hệ thong tin địa lý, Luận án tiến sỹ 13 Nguyễn Đình Minh (2000) Hệ thơng tin địa lý Bài giảng ĐHKHTN, ĐHQG Hà Nội 14 Nguyễn Ngọc Thạch (2005) Cơ sở viễn thám NXB Nông nghiệp Hà Nội 15 Vũ Quyết Thắng (2005), Quy hoạch môi trường, Nhà xuất Đại học Quốc 88 gia Hà Nội 16 Vũ Anh Tuân (2004), Nghiên cứu biến động lớp phủ thực vật ảnh hưởng tới trình xói mịn đất phương pháp viễn thám GIS, Luận án tiến sỹ 17 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 Tiếng Anh Anderson, J., Hardy, E., Roach, J., & Witmer, R (1976) A land use and land cover classification system for use with remote sensor data Washington: Geological Survey Professional Paper 964 Agarwal, C., G M Green, J M Grove, T P Evans and C M Schweik (2002), A review and Asessment of land-use change models: dynamics of space, time, and human choice Almeida, C.M.d., M.Batty, A.M.V.Monteiro, G.Camara, B.S.Soares-Filho, G.C.Cerqueira, C.L.Pennachin (2003), Stochastic cellular automata modeling of urban land use dynamics empirical development and estimation, Computers, Environment and Urban Systems Balzter, H (2000) Markov chain models for vegetation dynamics Ecological Modeling, 126, 139–154 Barredo, J., Kasanko, M., McCormick, N., & Lavalle, C (2003) Modelling dynamic spatial processes: Simulation of urban future scenarios through cellular automata Landscape and Urban Planning, 64, 145–160 John von Neumann (1951), The general and logical theory of automata, in L.A Jeffress, ed., Cerebral Mechanisms in Behavior – The Hixon Symposium, John Wiley & Sons Li,X and A.G.O.Yeh (2002), Neural-network-based cellular automata for simulating multiple land use changes using GIS, International Journal of geographical information science, 16(4): 323-343 89 López, E., Bocco, G., Mendoza, M., & Duhau, E (2001) Predicting land cover and land-use change in the urban fringe A case in Morelia city, Mexico Landscape and Urban Planning, 55(4), 271–285 Stephen Wolfram (2002), A New Kind of Science 10 Takayama, M and H Couclelis (1997), Map Dynamics Integrating Cellular Automata and GIS Through Geo-Algebra, International Journal of Geographical Information Science, 11(1): 73-91 11 Tobler, W (1979) Cellular geography In S Gale, & G Olsson (Eds.), Philosophy in geography (pp 379–386) Dordrecht: Reidel 12 White, R., & Engelen, G (1993) Cellular automata and fractal urban form: A cellular modelling approach to the evolution of urban land-use patterns Environment and Planning A, 25, 1175–1199 13 White, R., & Engelen, G., & Uljee, I (1997) The use of constrained cellular automata for high-resolution modelling of urban land use dynamics Environment and Planning B, 24, 323–343 90