22 Hương Trạch 12 78 26
I.2.2. Phương thức đánh giá thích nghi trên nền ALES
Đánh giá thích nghi trên nền ALES được thực hiện bằng cách xây dựng cỏc cõy quyết định (decision tree). Thực chất đây là một giải pháp suy luận đa cấp với số liệu đã được phân loại, thực hiện theo cách thức “cõu hỏi – đáp ứng” để đưa đến kết quả đánh giá cuối cùng. Theo cách thức này, ALES sẽ
đặt câu hỏi về giá trị của mỗi đặc trưng cảnh quan liên quan theo thứ tự lần lượt cho đến khi có đủ thông tin để xác định tính thích hợp của đơn vị cảnh quan đối với loại hình sử dụng đất. Trong ALES, cây quyết định được sử dụng nhằm xác định: (1) Phân loại các chỉ tiêu đưa vào đánh giá trên cơ sở dữ liệu đặc tính cảnh quan; (2) Mức độ không thích nghi của cảnh quan đối với cây trồng từ các đặc tính cảnh quan; (3) Phân cấp mức độ thích nghi của các đặc tính cảnh quan đối với cây trồng. Cỏc cõy này được xây dựng bởi người lập mô hình đánh giá và được xem xét chi tiết trong tính toán kết quả đánh giá và được sử dụng dữ liệu về chất lượng cảnh quan đối với mỗi đơn vị cảnh quan được đánh giá. Cây quyết định có nhiều ưu điểm, đặc biệt cho phép người xây dựng mô hình đánh giá và người sử dụng trình bày rõ ràng các bước đánh giá trong quá trình sử dụng để đạt tới một quyết định. Tuy vậy, cần phải dựa trên suy luận logic của các chuyên gia để kiểm nghiệm xem tiến trình đạt tới một quyết định trong ALES đúng đắn đến mức độ như thế nào.
Xây dựng cây quyết định có ý nghĩa quan trọng, đặc biệt đối với tính chính xác của kết quả đánh giá. Do đó, cần chú ý một số quy tắc phân cấp thích nghi trong cây quyết định như sau: (1) Sắp xếp các đặc trưng cảnh quan của cây quyết định theo thứ tự thuận lợi cho công việc đánh giá; (2) Đối sánh với điều tra thực tế hoặc sử dụng liệt kê toán học để giảm bớt nhánh cây quyết định; (3) Nhánh tối ưu quyết định trước, nhánh gần tối ưu quyết định sau và giảm một cấp thích nghi so với nhánh tối ưu, trong đó có thể sử dụng nguyên tắc đa số hoặc cho điểm để quyết định cấp thích nghi; (4) Khi quyết định một cấp thích nghi cần có sự tham gia ý kiến của nhà chuyên môn.