Ứng dụng viễn thám, GIS và CA markov vào giám sát quy hoạch sử dụng đất tỉnh thái nguyên

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - Phạm Chinh Thảo 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 - Phạm Chinh Thảo 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 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS BÙI QUANG THÀNH Hà Nội – Năm 2020 LỜI CẢM ƠN Trong q trình học tập, nghiên cứu hồn thiện luận văn, em nhận động viên, khuyến khích tạo điều kiện giúp đỡ nhiệt tình Thầy giáo, Cô giáo, anh chị em, bạn bè đồng nghiệp gia đình Em xin bày tỏ lịng biết ơn tới Thầy Cô giáo trường Đại học Khoa học Tự nhiên – Đại học Quốc gia Hà Nội đặc biệt Thầy Cô giáo trực tiếp giảng dạy chun đề tồn khóa học tạo điều kiện, đóng góp ý kiến cho em suốt q trình học tập hồn 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 hoàn thành luận văn Với thời gian nghiên cứu cịn hạn chế, luận văn khơng tránh khỏi thiếu sót, em mong nhận ý kiến đóng góp chân thành Thầy giáo, Cơ 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 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 mô 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 Nguyên 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 Nguyên…………………………………… 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 thơng lớp phủ Quần cư… 55 Hình 3.16: Ảnh phân cấp mức độ thích hợp đồ HTSDD lớp phủ Nơng 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 nguyên vô 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 không 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 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 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 mô 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 khơng gian thời gian Mơ 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 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 mô 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, mô 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 mô hình hóa biến đổi lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên đến năm 2025 b, Dự báo biến đổi lớp phủ tỉnh Thái Nguyên năm 2025 Ứng dụng mô 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 khơng 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 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 mô 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 đô 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 thông 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 Quân (2009) Ứng dụng mô 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 công 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 ... HỌC TỰ NHIÊN - Phạm Chinh Thảo 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... có quy hoạch sử dụng đất tỉnh Thái Nguyên đến năm 2035 Trong bối cảnh vậy, việc mơ hình hoá dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất tỉnh Thái Nguyên tảng, sở khoa học cho giám sát quy hoạch sử dụng đất