10. Lời cảm ơn
3.4.1. Chuẩn hóa dữ liệu ñầ u vào cho mô hình giai ñ oạn 2001-2006 và 2006-2013
D li u u vào c a mô hình bao g m thông tin s d ng t và các y u t
ảnh h ng t i bi n ng s d ng t. Các d li u c chu n hóa m bảo các i u ki n sau: chu n v hình h c trong h t a VN-2000, chu n v khuôn d ng d li u chuy n t vector sang raster v i phân giải 30m và chu n v không gian trong ranh gi i khu v c Đông Anh, Hà N i.
- Các bản ảnh h ng n bi n ng s d ng t c xây d ng thông qua vi c các y u t t nhiên và y u t kinh t xã h i tác ng n bi n ng s d ng t. Các y u t này ã c xác nh d a vào ph n tích h i quy a th c trong ph n 3.3. Giá tr thu c tính c a bản các y u t tác ng n s d ng t s c tái phân lo i l i t m c th p n cao trong giá tr t 0 n 255.
- Trong giai o n t n m 2001 n 2006 các thông tin s d ng t n m 2001 và n m 2004 là y u t u vào c a mô hình, còn thông tin s d ng t n m 2006 ánh giá và ki m ch ng mô hình theo ph ng pháp ROC. Trong trong giai o n t n m 2006 n 2013 các thông tin s d ng t n m 2006 và n m 2009 là y u t u vào c a mô hình, còn thông thing s d ng t n m 2013 ki m ch ng mô hình theo ph ng pháp ROC. Giai o n t ng th t n m 2001-2013, các thông tin s d ng t n m 2001 và 2006 là y u t u vào c a mô hình, thông tin s d ng t n m 2013 là thông tin ki m ch ng cho mô hình theo ph ng pháp Kappa.
- T hai thông tin s d ng t u vào c a mô hình xây d ng c thông tin lân cận chuyển ñổi (evidence likelihood) cho từng giai ñoạn, thông tin này cũng là yếu tố ñầu vào của mô hình.
3.4.2. Không gian thích nghi cho các loại hình chuyển ñổi sử dụng ñất
Trong luận án, không gian thích nghi cho chuyển ñổi sử dụng ñất ñược tạo ra theo mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (MLP) [100, 153]. MLP là mô hình mạng gồm nhiều lớp có cấu trúc truyền thẳng dựa trên thuật toán lan truyền ngược huấn luyện có giám sát. Thuật toán lan truyền ngược gồm hai giai ñoạn tính toán tách biệt nhau ñó là giai ñoạn tính toán thuận và giai ñoạn tính toán ngược. Trong giai ñoạn tính
toán thuận, các thông tin ñược tính toán dựa trên cơ sở từ nơ-ron này ñến nơ ron khác theo chiều tiến của mạng. Bắt ñầu với tập mẫu của dữ liệu ñầu vào, quá trình tính toán cứ tiếp diễn cho tới khi tính ñược ñầu ra của các nơ-ron nằm trong lớp ñầu ra của mạng. Giá trị ñầu ra này ñược so sánh với giá trị ñầu ra mong muốn từ ñó thu nhận thông tin sai số.
Tổng số mẫu sử dụng ñể mô hình hóa xây dựng không gian thích nghi cho khả năng chuyển ñổi các loại hình sử dụng ñất ñược chia ra, một nửa sử dụng cho quá trình huấn luyện, một nửa còn lại dùng cho quá trình ñánh giá kết quá học tập của mô hình. Các mẫu ñược sử dụng cho quá trình ñào tạo ñược lấy từ các pixel có và không có chuyển ñổi loại hình sử dụng ñất thực tế ñể mô hình hóa. Quá trình ñào tạo, mỗi mẫu là một pixel ñơn l ñược gieo mầm trong lớp dữ liệu ñầu vào, các nơ- ron nhận thông tin tổng của tất cả các nơ-ron kết nối ở lớp trước. Thông tin trong một nơ-ron nhận ñược xác ñịnh theo công thức sau:
Ψ Ζ[ ∴ ] ⊥_
(3. 11) trong ñó: αβ là trọng số liên kết giữa nơ-ron i và nơ-ron j,
χ là thông tin ñầu ra từ nơ-ron i, m là số phần tử của lớp trước.
Thông tin ñầu ra tại nơ-ron j của một lớp bất kì ñược tính theo công thức sau:
δ ε (3. 12)
Giai ñoạn tính ngược bắt ñầu tại mức ñầu ra bằng cách chuyển thông tin sai số ngược trở lại qua toàn bộ mạng theo từng mức nhằm ñiều chỉnh trọng số giảm sai số theo mỗi lần lặp ñể ñược mô hình mong muốn.
Đánh giá kết quả học tập của mạng nơ-ron thông qua sai số trung phương:
φγ ηι ϕ κ
λµν ο
πθρ (3. 13)
στvà υϖ là giá tr u ra mong mu n và u ra th c
M i m t lo i hình chuy n i s d ng t t ng ng v i m t mô hình MPL riêng. Các thông s c a t ng mô hình c trình bày trong ph l c 7. Hình 3.19 là ví d cho c u trúc m ng c a mô hình chuy n i t t chuyên lúa sang t xây d ng trong giai o n 2001-2006 xây d ng không gian thích nghi c a lo i hình chuy n i này.
Hình 3. 19. Cấu trúc MLP của chuyển ñổi giữa ñất chuyên lúa sang ñất xây dựng 2001-2006
Mô hình MLP s d ng trong IDRISI l a ch n s d ng t ng h c. Thông s c a mô hình bao chuy n i chuyên lúa sang t xây d ng bao g m:
- T ng s l ng m u là 4175 pixel c l y ng u nhiên trải u trên toàn b khu v c, trong ó 1 n a dùng cho ch y mô hình và 1 n a dùng ki m tra mô hình.
- Vòng l p là 10000 - T c h c là 0.001 - Tham s b c à: 0.5 - S nút là 3
K t quả mô hình cho ra: RMS ào t o là 0.3748 và RMS ki m tra là 0.3837. chính xác là 78.22% m bảo chính xác mô hình7.
7
Các chn s'()*c l;y trong k=t quả ch+y mô hình t+i ph, l,c 6
Khả năng chuyển ñổi từ ñất chuyên lúa sang ñất xây dựng có giá trị [0,1] tương ứng [0,100%] xác ñịnh cho từng pixel Lân cận chuyển ñổi 2001-2004 Khoảng cách tới ñường giao thông (GT) Khoảng cách tới dân cư (DC) Khoảng cách tới trung tâm Hà Nội (HN) Mức ñộ ñô thị hóa 2006 (F1) Lớp ra … Lớp ẩn Lớp vào
Hình 3. 20. Khả năng chuyển ñổi sử dụng ñất sau năm 2001
Khả năng chuyển ñổi từñất chuyên lúa sang ao hồ Khả năng chuyển ñổi từñất chuyên lúa sang ñất xây dựng
Khả năng chuyển ñổi từñất màu lúa sang xây dựng Khả năng chuyển ñổi từñất màu lúa sang chuyên lúa
Hình 3. 21. Khả năng chuyển ñổi sử dụng ñất sau năm 2006
Khả năng chuyển ñổi từñất chuyên lúa sang ao hồ
Khả năng chuyển ñổi từñất chuyên lúa sang ñất xây dựng
Khả năng chuyển ñổi từñất màu lúa sang ñất xây dựng Khả năng chuyển ñổi từñất màu lúa sang chuyên lúa