Thành lập bản đồ thích nghi cây lúa sử dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu trong hệ thống thông tin địa lý

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ THANH VÂN THÀNH LẬP BẢN ĐỒ THÍCH NGHI CÂY LÚA SỬ DỤNG KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ Chuyên ngành Mã số : Bản đồ, Viễn Thám Hệ Thông Tin Địa Lý : 604476 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2012 i CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA –TP.HCM Cán hướng dẫn khoa học :TS Vũ Xuân Cường (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : TS Lê Cảnh Định (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét :TS Lê Minh Vĩnh (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 30 tháng 08 năm 2012 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) TS Trần Trọng Đức TS Lê Trung Chơn TS Lê Cảnh Định TS Lê Minh Vĩnh TS Vũ Xuân Cường Xác nhận Chủ tịch hội đồng đánh giá luận văn Bộ môn quản lý chuyên ngành sau luận văn sữa chữa (nếu có) Chủ tịch hội đồng đánh giá LV Bộ môn quản lý chuyên ngành TS Trần Trọng Đức ii ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA Xà HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc Tp HCM, ngày 30 tháng 06 năm 2012 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Hà Thanh Vân .MSHV: 01008737 Ngày, tháng, năm sinh: 01/10/1974 Nơi sinh: Tiền Giang Chuyên ngành: Bản đồ, Viễn Thám & Hệ Thông Tin Địa Lý Mã số : 604476 TÊN ĐỀ TÀI: THÀNH LẬP BẢN ĐỒ THÍCH NGHI CÂY LÚA SỬ DỤNG KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ I NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: − Tìm hiểu phương pháp đánh giá đất đai, kỹ thuật khai phá liệu, phương pháp GIS − Xây dựng mơ hình tích hợp khai phá liệu hệ thống thông tin địa lý nhằm đánh giá thích nghi cho lúa − Ứng dụng mơ hình để thành lập đồ thích nghi lúa tỉnh Vĩnh Long II NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : (02/2012) III NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: (30/06/2012) IV.CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TS Vũ Xuân Cường Nội dung đề cương Luận văn thạc sĩ Hội đồng Chuyên ngành thông qua CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) TS Vũ Xuân Cường iii LỜI CẢM ƠN − Chân  thành  bày  tỏ  lòng  biết  ơn  TS.  Vũ  Xuân  Cường  đã  tận  tình  hướng dẫn, giúp đỡ tơi hồn thành luận văn thạc sĩ này.  − Chân  thành  cảm  ơn  Q  Thầy  Cơ  ngành  GIS,  Trường  Đại  Học  Bách Khoa  Tp.HCM đã tận tình giảng dạy, hướng dẫn và giúp đỡ  tơi trong học tập và thực đề tài.  − Chân thành cảm ơn Phịng Đào Tạo Sau Đại Học, Khoa Kỹ thuật  Xây dựng‐ Bộ mơn Địa Tin học đã tạo điều kiện tốt cho tơi tronrg  suốt khóa học.  − Chân  thành  cảm  ơn  Phân  vi n  Quy  ho ch  và  Thi t  k    Nơng nghi p đã tạo điều kiện về q trình thu thập số liệu và tài  liệu nghiên cứu.  − Chân  thành  cảm  ơn  Sở  Nông  nghiệp Phát triển Nông thôn tỉnh Vĩnh  long  đã  tạo  điều  kiện  về  quá  trình  thu  thập  tài  liệu  nghiên  cứu.  − Chân thành cảm ơn các đồng nghiệp, các bạn học viên cao học GIS  và Gia đình đã ủng hộ, giúp đỡ tơi trong học tập và thực hiện luận  văn tốt nghiệp.    Hà Thanh Vân  iv TÓM TẮT Cây lúa xem yếu chiến lược sản xuất nơng nghiệp tỉnh Vĩnh Long Để đảm bảo nguồn nguyên liệu lúa ổn định xuất hiệu việc lựa chọn vùng khơng gian thích nghi điều tất yếu Có nhiều phương pháp để giải tốn phương pháp áp dụng kỹ thuật khai phá liệu để phân tích liệu GIS trọng nghiên cứu Đề tài tích hợp kỹ thuật khai phá liệu GIS để thành lập đồ thích nghi lúa nhằm hỗ trợ hiệu vào công tác quy hoạch vùng sản xuất lúa chất lượng cao Đề tài tập trung xây dựng mơ hình liệu huấn luyện GIS ứng dụng mơ hình khu vực tỉnh Vĩnh Long, sử dụng kỹ thuật phân loại- kỹ thuật thường dùng khai phá liệu Kết nghiên cứu mơ hình tập luật dạng “if then” xác định tính thích nghi lúa, kết liên kết với GIS để thành lập đồ thích nghi lúa v ABSTRACT Rice is considered the major crops in the agricultural strategy of Vinh Long To ensure a stable source of raw rice and export performance, the selection of the adaptive space is inevitable There are many methods to solve the problem on which method to apply data mining techniques to analyze GIS data is being focused research This thesis has integrated data mining techniques in GIS for the mapping of rice adapted to support the effectiveness of regional planning in the work of high quality rice production This thesis focused on building data model trained on GIS and modeling applications, use-classification technique is commonly used techniques in data mining Research results are set model rules of the form "if then" identify adaptation rice, results associated with GIS to map the adaptive rice vi BẢNG CHỮ VIẾT TẮT ĐBSCL Đồng sông Cửu Long KPDL Khai phá liệu GIS Hệ thống thông tin địa lý CSDL Cơ sở liệu S1 Rất thích nghi S2 Thích nghi trung bình S3 Ít thích nghi N Khơng thích nghi LUT1 Lúa vụ LUT2 Lúa vụ LUT3 Lúa vụ + Màu LUT4 Lúa vụ + Thủy sản LUT5 Lúa vụ + Màu LUTK Loại hình khác Data Mining Khai phá liệu KDD Classification Phát tri thức (Knowledge Discovery) Tổ chức LHQ lương thực nông nghiệp (Food and Agriculture Organization) Phân loại, phân lớp Prediction Dự báo Clustering Phân cụm Suitability Map Bản đồ thích nghi Land Đất đai LMU Đơn vị đất đai (Land Mapping Unit) LUT Loại hình sử dụng đất (Land Use Type) Land Evaluation Đánh giá thích nghi đất đai Suitability Map Bản đồ thích nghi đất đai LUR Yêu cầu sử dụng đất (Land Use Requirement) FAO vii DANH SÁCH CÁC HÌNH ẢNH Hình 2.1 Cấu trúc hệ thống khai phá liệu khơng gian Hình 2.2 Mơ hình định đánh giá kinh tế vùng Hình 2.3 Mơ hình kiến trúc phần mềm khai phá liệu ARES Hình 2.4 Khai phá liệu hệ hỗ trợ định rũi ro hạn hán Hình 2.5 Giao diện phần mềm khai phá liệu khơng gian M-SDM Hình 3.1 Q trình phát tri thức Hình 3.2 Xử lý phân loại liệu Hình 3.3 Cây định phân lớp mức độ thích nghi đất đai với ăn trái Hình 3.4 Phân chia theo thuộc tính loại đất Hình 3.5 Sơ đồ phân chia theo ngưỡng tách Hình 3.6 Cây phân loại kết sử dụng thuật toán C4.5 Hình3.7 Kỹ thuật holdout -đánh giá độ xác phân loại Hình3.8 Kỹ thuật CV n found -đánh giá độ xác phân loại Hình 3.9 Các thành phần HTTĐL Hình 3.10 Các bước xây dựng phát triển mơ hình Hình 3.11 Giao diện phần mềm Weka Hình 4.1 Mơ hình tích hợp KPDL & GIS đánh giá thích nghi lúa Hình 4.2 Mơ hình : Chuẩn bị liệu huấn luyện Hình 4.3 Mơ hình2: Xây dựng định Hình 4.4 Áp dụng cụ thể mơ hình cho địa bàn tỉnh Vĩnh Long Hình 4.5 Áp dụng cụ thể mơ hình cho địa bàn tỉnh Vĩnh Long Hình 5.1 Sơ đồ vị trí khu vực nghiên cứu Hình 5.2 Ranh giới huyện tỉnh Vĩnh Long Hình 5.3 Thiết kế mơ hình CSDL đánh giá thích nghi lúa mức ý niệm Hình 5.4 Các lớp liệu điều kiện tự nhiên để tạo đồ đơn vị đất đai viii Hình 5.5 Bản đồ đơn vị đất đai tỉnh Vĩnh Long Hình 5.6 Hiện trạng sử dụng đất tỉnh Vĩnh Long Hình 5.7 Cấu trúc bảng thuộc tính lớp kết mơ hình cấu trúc bảng yeucaulua.dbf Hình 5.8 Cấu trúc liệu huấn luyện định dạng CSV (Bộ 12) Hình 5.9 Hình thể khơng gian liệu huấn luyện liệu cần giải đoán-Bộ 12 Hình 5.10 Hình thể khơng gian liệu giải đốn cho loại hình lúa Hình 5.11 Hình 5.12 Bản đồ thích nghi lúa tỉnh Vĩnh Long-Áp dụng kỹ thuật KPDL & GIS Bản đồ thích nghi lúa tỉnh Vĩnh Long-Áp dụng kỹ thuật GIS truyền thống ix DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU Bảng 3.1 Một số tiêu định lượng xác định lớp thích nghi đất đai Bảng 3.2 Tiêu chí lựa chọn thuật toán Bảng 3.3 Tập liệu huấn luyện định phân lớp mức độ thích nghi đất đai với ăn trái Bảng 3.4 Thuộc tính B/C Mẫu T Bảng 3.5 Thuộc tính loại đất Mẫu T Bảng 3.6 Thuộc tính B/C Mẫu TB/C=”Phèn” Bảng 3.7 Các ngưỡng (Threshold) cho phép tách Bảng 5.1 Yếu tố sử dụng tiêu chuẩn phân cấp BĐĐVĐĐ Bảng 5.2 Hiện trạng loại hình SDĐ cho lúa Bảng 5.3 Các yêu cầu ĐKTN & phân cấp thích nghi loại hình SDĐ lúa Bảng 5.4 Phân loại khả thích nghi lúa điều kiện đất đai Vĩnh Long Bảng 5.5 Cấu trúc bảng Huyen Bảng 5.6 Cấu trúc bảng Song Bảng 5.7 Cấu trúc bảng Dat Bảng 5.8 Cấu trúc bảng Diahinh Bảng 5.9 : Cấu trúc bảng Dosaungap Bảng 5.10 Cấu trúc bảng Thoigianngap Bảng 5.11 Cấu trúc bảng Htsdd Bảng 5.12 Cấu trúc bảng donvidatdai Bảng 5.13 Cấu trúc bảng thichnghi Bảng 5.14 Cấu trúc bảng Yeucaucaylua x Luận văn cao học GVHD: TS Vũ Xuân Cường Hiện trạng sử dụng đất phân bố huyện HUYỆN  Diện tích  htsdd   (ha)    HUYỆN  Diện tích  htsdd   (ha)  BINHMINH & BINH  TAN  21,467.09    TAMBINH  26,013.22  LUT1  1,395.00    LUT1  3,006.79  LUT2  7,172.59    LUT2  4,321.11  LUT3  470.01    LUT3  1,328.24  LUT5  736.77    LUT5  411.03  LUTK  11,692.73    LUTK  16,946.05  THIXA  3,596.19  LONGHO  16,002.11    LUT1  1,372.79    LUT1  131.86  LUT2  2,882.76    LUT2  375.43  LUT3  29.02    LUTK  3,088.90  LUT5  103.66  TRAON  23,353.64  LUTK  11,613.88    LUT1  7,170.70  13,070.23    LUT2  1,114.77  LUT1  549.44    LUTK  15,068.17  LUT2  2,659.99  LUTK  9,860.80    LUT1  6,744.55        LUT2  2,055.45        LUTK  17,191.77      MANGTHIT        VUNGLIEM  Grand Total  25,991.77  129,494.26  -HVTH: Hà Thanh Vân Luận văn cao học GVHD: TS Vũ Xuân Cường PHỤ LỤC 4: Thống kê dữ liệu dạng biểu đồ - Bộ 12 -HVTH: Hà Thanh Vân Luận văn cao học GVHD: TS Vũ Xuân Cường PHỤ LỤC 5: Các bước thực tốn Weka Có thể download liệu KPDL khác http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris Hình P3.1 Khởi động Weka ™ Các bước thực : − Khởi động Weka/chọn Explorer (Hình P3.1) − Preprocess/Open file…/chọn file liệu *.CSV (Hình P3.2) − Classify/Choose : Chọn thuật tốn (Hình P3.3) − Chọn hình thức kiểm tra liệu (Hình P3.3) − Nhấn Start (Hình P3.3) -HVTH: Hà Thanh Vân Luận văn cao học GVHD: TS Vũ Xuân Cường Chọn file để huấn luyện Chọn định dạng liệu CSV Hình P3.2 Chọn file liệu KPDL Chọn thuật toán Chọn 10 folder Nhấn start Hình P3.3 Thao tác KPDL -HVTH: Hà Thanh Vân Luận văn cao học GVHD: TS Vũ Xuân Cường PHỤ LỤC 6: Kết mơ hình thuật toán KPDL === Run information === Scheme: weka.classifiers.trees.SimpleCart -S -M 2.0 -N -C 1.0 Relation: bo12 Instances: 1396 Attributes: TENNHOM MASDD JAROSITE PYRITE DIAHINH MUCNGAP TGNGAP THICHNGHI Test mode: 10-fold cross-validation === Classifier model (full training set) === CART Decision Tree MASDD=(LUTK): LUTK(646.0/0.0) MASDD!=(LUTK) | MASDD=(LUT3)|(LUT5)|(LUT1)|(LUTK) | | MUCNGAP=(> 60 cm) | | | MASDD=(LUT3): LUT3N(64.0/0.0) | | | MASDD!=(LUT3): LUT1N(84.0/0.0) | | MUCNGAP!=(> 60 cm) | | | MASDD=(LUT5): LUT5S3(55.0/0.0) | | | MASDD!=(LUT5) | | | | DIAHINH=(Trung binh) | | | | | TENNHOM=(Dat phu sa)|(Dat lip)|(Dat cat): LUT1S2(82.0/0.0) | | | | | TENNHOM!=(Dat phu sa)|(Dat lip)|(Dat cat): LUT1S3(18.0/0.0) | | | | DIAHINH!=(Trung binh) | | | | | TENNHOM=(Dat cat): LUT1N(6.0/0.0) | | | | | TENNHOM!=(Dat cat): LUT1S3(107.0/0.0) | MASDD!=(LUT3)|(LUT5)|(LUT1)|(LUTK) | | DIAHINH=(Trung)|(Thap): LUT2N(311.0/0.0) | | DIAHINH!=(Trung)|(Thap): LUT2S3(23.0/0.0) Number of Leaf Nodes: 10 Size of the Tree: 19 Time taken to build model: 0.66 seconds === Stratified cross-validation === === Summary === Correctly Classified Instances 1396 100 % -HVTH: Hà Thanh Vân 10 Luận văn cao học GVHD: TS Vũ Xuân Cường Incorrectly Classified Instances Kappa statistic Mean absolute error Root mean squared error Relative absolute error % Root relative squared error % Total Number of Instances 1396 % === Detailed Accuracy By Class === TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure ROC Area Class 1 1 LUTK 1 1 LUT2N 1 1 LUT1S3 1 1 LUT1S2 1 1 LUT1N 1 1 LUT2S3 1 1 LUT5S3 1 1 LUT3N Weighted Avg 1 1 === Confusion Matrix === a b c d e f g h < classified as 646 0 0 0 | a = LUTK 311 0 0 0 | b = LUT2N 0 125 0 0 | c = LUT1S3 0 82 0 0 | d = LUT1S2 0 0 90 0 | e = LUT1N 0 0 23 0 | f = LUT2S3 0 0 0 55 | g = LUT5S3 0 0 0 64 | h = LUT3N -HVTH: Hà Thanh Vân 11 Luận văn cao học GVHD: TS Vũ Xuân Cường === Run information === Scheme: weka.classifiers.trees.J48 -C 0.25 -M Relation: bo12 Instances: 1396 Attributes: TENNHOM MASDD JAROSITE PYRITE DIAHINH MUCNGAP TGNGAP THICHNGHI Test mode: 10-fold cross-validation === Classifier model (full training set) === J48 pruned tree -MASDD = LUTK: LUTK (646.0) MASDD = LUT2 | DIAHINH = Cao: LUT2S3 (8.0) | DIAHINH = Trung: LUT2N (311.0) | DIAHINH = Trung binh: LUT2S3 (15.0) | DIAHINH = Thap: LUT2N (0.0) MASDD = LUT1 | MUCNGAP = Khong | | TENNHOM = Dat lip: LUT1S3 (0.0) | | TENNHOM = Dat phen: LUT1S3 (28.0) | | TENNHOM = Dat phu sa: LUT1S3 (17.0) | | TENNHOM = Dat cat: LUT1N (6.0) | MUCNGAP = > 60 cm: LUT1N (84.0) | MUCNGAP = 20-40 cm | | TENNHOM = Dat lip: LUT1S2 (0.0) | | TENNHOM = Dat phen: LUT1S3 (18.0) | | TENNHOM = Dat phu sa: LUT1S2 (82.0) | | TENNHOM = Dat cat: LUT1S2 (0.0) | MUCNGAP = 40-60 cm: LUT1S3 (62.0) MASDD = LUT5: LUT5S3 (55.0) MASDD = LUT3: LUT3N (64.0) Number of Leaves : 17 Size of the tree : 22 Time taken to build model: 0.02 seconds -HVTH: Hà Thanh Vân 12 Luận văn cao học GVHD: TS Vũ Xuân Cường === Stratified cross-validation === === Summary === Correctly Classified Instances 1396 Incorrectly Classified Instances Kappa statistic Mean absolute error Root mean squared error Relative absolute error % Root relative squared error % Total Number of Instances 1396 100 % % === Detailed Accuracy By Class === TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure ROC Area Class 1 1 LUTK 1 1 LUT2N 1 1 LUT1S3 1 1 LUT1S2 1 1 LUT1N 1 1 LUT2S3 1 1 LUT5S3 1 1 LUT3N Weighted Avg 1 1 === Confusion Matrix === a b c d e f g h < classified as 646 0 0 0 | a = LUTK 311 0 0 0 | b = LUT2N 0 125 0 0 | c = LUT1S3 0 82 0 0 | d = LUT1S2 0 0 90 0 | e = LUT1N 0 0 23 0 | f = LUT2S3 0 0 0 55 | g = LUT5S3 0 0 0 64 | h = LUT3N -HVTH: Hà Thanh Vân 13 Luận văn cao học GVHD: TS Vũ Xuân Cường === Run information === Scheme: weka.classifiers.bayes.NaiveBayesSimple Relation: bo12 Instances: 1396 Attributes: TENNHOM MASDD JAROSITE PYRITE DIAHINH MUCNGAP TGNGAP THICHNGHI Test mode: 10-fold cross-validation === Classifier model (full training set) === Naive Bayes (simple) Class LUTK: P(C) = 0.46082621 Attribute TENNHOM Dat lip Dat phen Dat phu sa 0.19384615 0.48 0.32461538 Dat cat 0.00153846 Attribute MASDD LUTK LUT2 LUT1 LUT5 LUT3 0.99385561 0.0015361 0.0015361 0.0015361 0.0015361 Attribute JAROSITE Khong 50-100 cm 0.9382716 0.0617284 Attribute PYRITE Khong >100 cm 0.46 0.39076923 50 -100 cm 0.14769231 Attribute DIAHINH Cao Trung Trung binh 0.33538462 0.31538462 0-50 cm 0.00153846 Thap 0.09692308 0.25230769 Attribute MUCNGAP Khong > 60 cm 20-40 cm 40-60 cm 0.33538462 0.31538462 0.09692308 0.25230769 Attribute TGNGAP Khong 2,5-3 thang 3-4 thang 4-4,5 thang 0.33538462 0.53846154 0.12461538 0.00153846 -HVTH: Hà Thanh Vân 14 Luận văn cao học GVHD: TS Vũ Xuân Cường Class LUT2N: P(C) = 0.22222222 Attribute TENNHOM Dat lip Dat phen Dat phu sa Dat cat 0.0031746 0.71111111 0.28253968 0.0031746 Attribute MASDD LUTK LUT2 LUT1 LUT5 LUT3 0.00316456 0.98734177 0.00316456 0.00316456 0.00316456 Attribute JAROSITE Khong 50-100 cm 0.84025559 0.15974441 Attribute PYRITE Khong >100 cm 50 -100 cm 0-50 cm 0.0031746 0.98412698 0.0031746 0.00952381 Attribute DIAHINH Cao Trung Trung binh 0.0031746 0.99047619 Thap 0.0031746 0.0031746 Attribute MUCNGAP Khong > 60 cm 20-40 cm 40-60 cm 0.0031746 0.99047619 0.0031746 0.0031746 Attribute TGNGAP Khong 2,5-3 thang 3-4 thang 4-4,5 thang 0.0031746 0.89206349 0.03174603 0.07301587 Class LUT1S3: P(C) = 0.08974359 Attribute TENNHOM Dat lip Dat phen Dat phu sa Dat cat 0.00775194 0.58139535 0.40310078 0.00775194 Attribute MASDD LUTK LUT2 LUT1 LUT5 LUT3 0.00769231 0.00769231 0.96923077 0.00769231 0.00769231 Attribute JAROSITE Khong 50-100 cm 0.77952756 0.22047244 Attribute PYRITE Khong >100 cm 50 -100 cm 0-50 cm 0.40310078 0.43410853 0.14728682 0.01550388 -HVTH: Hà Thanh Vân 15 Luận văn cao học GVHD: TS Vũ Xuân Cường Attribute DIAHINH Cao Trung Trung binh 0.35658915 0.00775194 Thap 0.14728682 0.48837209 Attribute MUCNGAP Khong > 60 cm 20-40 cm 40-60 cm 0.35658915 0.00775194 0.14728682 0.48837209 Attribute TGNGAP Khong 2,5-3 thang 3-4 thang 4-4,5 thang 0.35658915 0.58139535 0.05426357 0.00775194 Class LUT1S2: P(C) = 0.05911681 Attribute TENNHOM Dat lip Dat phen Dat phu sa Dat cat 0.01162791 0.01162791 0.96511628 0.01162791 Attribute MASDD LUTK LUT2 LUT1 LUT5 LUT3 0.01149425 0.01149425 0.95402299 0.01149425 0.01149425 Attribute JAROSITE Khong 50-100 cm 0.98809524 0.01190476 Attribute PYRITE Khong >100 cm 50 -100 cm 0-50 cm 0.96511628 0.01162791 0.01162791 0.01162791 Attribute DIAHINH Cao Trung Trung binh 0.01162791 0.01162791 Thap 0.96511628 0.01162791 Attribute MUCNGAP Khong > 60 cm 20-40 cm 40-60 cm 0.01162791 0.01162791 0.96511628 0.01162791 Attribute TGNGAP Khong 2,5-3 thang 3-4 thang 4-4,5 thang 0.01162791 0.96511628 0.01162791 0.01162791 Class LUT1N: P(C) = 0.06481481 Attribute TENNHOM Dat lip Dat phen Dat phu sa Dat cat 0.0106383 0.08510638 0.82978723 0.07446809 -HVTH: Hà Thanh Vân 16 Luận văn cao học GVHD: TS Vũ Xuân Cường Attribute MASDD LUTK LUT2 LUT1 LUT5 LUT3 0.01052632 0.01052632 0.95789474 0.01052632 0.01052632 Attribute JAROSITE Khong 50-100 cm 0.91304348 0.08695652 Attribute PYRITE Khong >100 cm 50 -100 cm 0-50 cm 0.80851064 0.17021277 0.0106383 0.0106383 Attribute DIAHINH Cao Trung Trung binh 0.07446809 0.19148936 Thap 0.0106383 0.72340426 Attribute MUCNGAP Khong > 60 cm 20-40 cm 40-60 cm 0.07446809 0.90425532 0.0106383 0.0106383 Attribute TGNGAP Khong 2,5-3 thang 3-4 thang 4-4,5 thang 0.07446809 0.74468085 0.17021277 0.0106383 Class LUT2S3: P(C) = 0.01709402 Attribute TENNHOM Dat lip Dat phen Dat phu sa Dat cat 0.03703704 0.88888889 0.03703704 0.03703704 Attribute MASDD LUTK LUT2 LUT1 LUT5 LUT3 0.03571429 0.85714286 0.03571429 0.03571429 0.03571429 Attribute JAROSITE Khong 50-100 cm 0.36 0.64 Attribute PYRITE Khong >100 cm 50 -100 cm 0-50 cm 0.03703704 0.59259259 0.33333333 0.03703704 Attribute DIAHINH Cao Trung Trung binh 0.33333333 0.03703704 Thap 0.59259259 0.03703704 Attribute MUCNGAP Khong > 60 cm 20-40 cm 40-60 cm 0.33333333 0.03703704 0.59259259 0.03703704 -HVTH: Hà Thanh Vân 17 Luận văn cao học GVHD: TS Vũ Xuân Cường Attribute TGNGAP Khong 2,5-3 thang 3-4 thang 4-4,5 thang 0.33333333 0.59259259 0.03703704 0.03703704 Class LUT5S3: P(C) = 0.03988604 Attribute TENNHOM Dat lip Dat phen Dat phu sa Dat cat 0.01694915 0.01694915 0.94915254 0.01694915 Attribute MASDD LUTK LUT2 LUT1 LUT5 LUT3 0.01666667 0.01666667 0.01666667 0.93333333 0.01666667 Attribute JAROSITE Khong 50-100 cm 0.98245614 0.01754386 Attribute PYRITE Khong >100 cm 50 -100 cm 0-50 cm 0.28813559 0.6779661 0.01694915 0.01694915 Attribute DIAHINH Cao Trung Trung binh 0.94915254 0.01694915 Thap 0.01694915 0.01694915 Attribute MUCNGAP Khong > 60 cm 20-40 cm 40-60 cm 0.94915254 0.01694915 0.01694915 0.01694915 Attribute TGNGAP Khong 2,5-3 thang 3-4 thang 4-4,5 thang 0.94915254 0.01694915 0.01694915 0.01694915 Class LUT3N: P(C) = 0.0462963 Attribute TENNHOM Dat lip Dat phen Dat phu sa Dat cat 0.01470588 0.95588235 0.01470588 0.01470588 Attribute MASDD LUTK LUT2 LUT1 LUT5 LUT3 0.01449275 0.01449275 0.01449275 0.01449275 0.94202899 Attribute JAROSITE Khong 50-100 cm 0.98484848 0.01515152 Attribute PYRITE -HVTH: Hà Thanh Vân 18 Luận văn cao học GVHD: TS Vũ Xuân Cường Khong >100 cm 50 -100 cm 0-50 cm 0.01470588 0.01470588 0.95588235 0.01470588 Attribute DIAHINH Cao Trung Trung binh 0.01470588 0.95588235 Thap 0.01470588 0.01470588 Attribute MUCNGAP Khong > 60 cm 20-40 cm 40-60 cm 0.01470588 0.95588235 0.01470588 0.01470588 Attribute TGNGAP Khong 2,5-3 thang 3-4 thang 4-4,5 thang 0.01470588 0.01470588 0.44117647 0.52941176 Time taken to build model: seconds === Stratified cross-validation === === Summary === Correctly Classified Instances 1374 Incorrectly Classified Instances 22 Kappa statistic 0.9781 Mean absolute error 0.0085 Root mean squared error 0.0526 Relative absolute error 4.7639 % Root relative squared error 17.5826 % Total Number of Instances 1396 98.4241 % 1.5759 % === Detailed Accuracy By Class === TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure ROC Area Class 0.983 0.983 0.991 LUTK 0.005 0.984 0.992 LUT2N 0.005 0.954 0.977 0.999 LUT1S3 0.008 0.882 0.937 LUT1S2 0.878 0.878 0.935 0.998 LUT1N 1 1 LUT2S3 1 1 LUT5S3 1 1 LUT3N Weighted Avg 0.984 0.002 0.985 0.984 0.984 === Confusion Matrix === a b c d e f g h < classified as 635 0 11 0 0 | a = LUTK 311 0 0 0 | b = LUT2N 0 125 0 0 | c = LUT1S3 0 82 0 0 | d = LUT1S2 79 0 | e = LUT1N 0 0 23 0 | f = LUT2S3 0 0 0 55 | g = LUT5S3 -HVTH: Hà Thanh Vân 19 Luận văn cao học GVHD: TS Vũ Xuân Cường 0 0 0 64 | h = LUT3N PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên Năm sinh Email : Hà Thanh Vân : 01/10/1974 : vanhathanh@yahoo.com Nơi sinh: Tiền Giang QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO 1992 – 1996 2008 – 2011 : Sinh viên Khoa Địa Lý Trường Đại Học Tổng Hợp Tp.HCM : Học Viên Cao Học Trường Đại Học Bách Khoa TP.HCM QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC 1998 – 2000 2000 – 2004 2004 – Nay : Trung Tâm Công Nghệ Thông Tin Địa Lý (DITAGIS) : Cty TNHH AVAL : Trường Đại Học Tài Nguyên & Môi Trường TP.HCM -HVTH: Hà Thanh Vân 20 ... trên, đề tài ? ?Thành Lập Bản Đồ Thích Nghi Cây Lúa Sử Dụng Kỹ Thuật Khai Phá Dữ Liệu Trong Hệ Thống Thông Tin ĐỊa Lý? ?? thực nhằm khai thác lợi kỹ thuật để thành lập đồ thích nghi cho lúa, hỗ trợ hiệu... Chuyên ngành: Bản đồ, Viễn Thám & Hệ Thông Tin Địa Lý Mã số : 604476 TÊN ĐỀ TÀI: THÀNH LẬP BẢN ĐỒ THÍCH NGHI CÂY LÚA SỬ DỤNG KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ I NHIỆM VỤ... xây dựng đồ đơn vị đất đai, đồ đánh giá thích nghi − Phương pháp kỹ thuật khai phá liệu : sử dụng kỹ thuật khai phá liệu: kỹ thuật phân loại để xây dựng mơ hình định đánh giá thích nghi lúa 1.3