SlideShare a Scribd company logo

Luận án tiến sĩ kỹ thuật nghiên cứu tác động của quá trình đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp khu vực đông anh hà nội

https://www.facebook.com/garmentspace, profile picture
https://www.facebook.com/garmentspace

Luận án nghiên cứu tác động của đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp tại Đông Anh, Hà Nội. Tài liệu trình bày phương pháp nghiên cứu và đánh giá mức độ đô thị hóa cũng như các yếu tố ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất trong giai đoạn 2001-2013. Nghiên cứu sử dụng hệ thống GIS và các phương pháp phân tích dữ liệu để mô hình hóa sự chuyển đổi đất đai trong khu vực.

Education
1 of 164
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT TRỊNH THỊ HOÀI THU NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA QUÁ TRÌNH ĐÔ THỊ HÓA ĐẾN CƠ CẤU SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP KHU VỰC ĐÔNG ANH - HÀ NỘI Ngành: Kỹ thuật Trắc địa – Bản đồ Mã số : 62520503 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. GS.TS. Võ Chí Mỹ 2. PGS.TS. Phạm Văn Cự HÀ NỘI - 2015
i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các kết quả trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tác giả luận án Trịnh Thị Hoài Thu
ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN........................................................................................................i MỤC LỤC ..................................................................................................................ii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT......................................................................... v DANH MỤC HÌNH...................................................................................................vi DANH MỤC BẢNG .................................................................................................ix MỞ ĐẦU .................................................................................................................... 1 1. Tính cấp thiết của đề tài......................................................................................1 2. Mục tiêu, nhiệm vụ.............................................................................................4 3. Giới hạn và phạm vi nghiên cứu.........................................................................4 4. Phương pháp nghiên cứu ....................................................................................5 5. Các luận điểm bảo vệ..........................................................................................5 6. Những điểm mới của luận án..............................................................................5 7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn............................................................................5 8. Cơ sở tài liệu.......................................................................................................6 9. Cấu trúc luận án..................................................................................................7 10. Lời cảm ơn..........................................................................................................8 Chương 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA QUÁ TRÌNH ĐÔ THỊ HÓA ĐẾN CƠ CẤU SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP................................................................................................ 9 1.1. Tổng quan nghiên cứu đánh giá tác động của quá trình đô thị hóa đến thay đổi sử dụng đất nông nghiệp.............................................................................................9 1.1.1. Các quan điểm về đô thị hóa, đô thị và khu vực ven đô...............................9 1.1.2. Các yếu tố của đô thị hóa ảnh hưởng đến thay đổi sử dụng đất nông nghiệp 12 1.1.3. Các phương pháp đánh giá tác động của các yếu tố đến sự biến động sử dụng đất ................................................................................................................17 1.2. Tổng quan nghiên cứu lớp phủ và sử dụng đất..................................................28 1.2.1. Khái niệm về lớp phủ và sử dụng đất .........................................................28
iii 1.2.2. Các phương pháp phân loại và quy mô chiết tách thông tin sử dụng đất từ tư liệu viễn thám ...................................................................................................29 1.2.3. Các phương pháp nghiên cứu biến động lớp phủ và sử dụng đất..............34 1.3. Quan điểm và phương pháp nghiên cứu của luận án.........................................39 Chương 2. PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI MỜ TIẾP CẬN ĐỐI TƯỢNG CHIẾT TÁCH THÔNG TIN SỬ DỤNG ĐẤT KHU VỰC ĐÔNG ANH, HÀ NỘI........... 44 2.1. Khái quát về đặc điểm tự nhiên và kinh tế - xã hội khu vực nghiên cứu.....................44 2.1.1. Vị trí địa lý..................................................................................................44 2.1.2. Địa hình ......................................................................................................44 2.1.3. Khí hậu thủy văn.........................................................................................45 2.1.4 Thổ nhưỡng..................................................................................................46 2.1.5. Điều kiện kinh tế - xã hội............................................................................48 2.2. Lựa chọn tư liệu ảnh......................................................................................50 2.3. Xây dựng lớp chú giải cho sử dụng đất khu vực Đông Anh, Hà Nội ..............51 2.4. Phân loại mờ tiếp cận đối tượng........................................................................53 2.4.1. Lý thuyết mờ................................................................................................53 2.4.2. Quy trình phân loại.....................................................................................58 2.4.3. Thông tin sử dụng đất khu vực Đông Anh, Hà Nội ....................................76 Chương 3. ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA ĐÔ THỊ HÓA ĐẾN BIẾN ĐỘNG CƠ CẤU SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP KHU VỰC ĐÔNG ANH, HÀ NỘI...... 84 3.1. Đánh giá mức độ đô thị hóa khu vực Đông Anh, Hà Nội .................................84 3.1.1. Các chỉ tiêu đánh giá mức độ đô thị hóa cho khu vực Đông Anh, Hà Nội ....84 3.1.2. Phương pháp đánh giá mức độ đô thị hóa .................................................86 3.1.3. Mức độ đô thị hóa tại Đông Anh, Hà Nội ..................................................88 3.2. Đánh giá biến động sử dụng đất nông nghiệp tại Đông Anh, Hà Nội...............95 3.2.1. Đánh giá biến động sử dụng đất theo thời gian.........................................95 3.2.2. Đánh giá diện tích biến động sử dụng đất theo không gian.....................102 3.3. Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất nông nghiệp tại Đông Anh, Hà Nội..................................................................................................105
iv 3.3.1. Hồi quy logistic.........................................................................................106 3.3.2. Cơ sở dữ liệu GIS của mô hình.................................................................109 3.3.3. Các yếu tố tác động chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp tại Đông Anh, Hà Nội ............................................................................................................... 111 3.4. Mô hình hóa biến động sử dụng đất nông nghiệp ...........................................120 3.4.1. Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào cho mô hình giai đoạn 2001-2006 và 2006-2013121 3.4.2. Không gian thích nghi cho các loại hình chuyển đổi sử dụng đất ...........121 3.4.3. Kiểm chứng mô hình.................................................................................126 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ................................................................................ 132 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN........135 TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................136 PHỤ LỤC ...............................................................................................................154
v DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ANN (Artifical neural networks) Mạng nơ –ron nhân tạo CVA (Change vector analysis) Phân tích vector thay đổi GIS (Geographic information system) Hệ thông tin địa lý GPS (Global positioning system) Hệ thống định vị toàn cầu HIS Hue, saturation, intensity MPL (Multilayer perceptron) Mô hình nơ-ron nhân tạo nhiều lớp NDVI (Normalized differrence vegetation index) Chỉ số thực vật OLS (Ordinary least square) Bình phương nhỏ nhất PCA (Principal component analysis) Phân tích thành phần chính RGB Red, green, blue ROC Relative operating characteristic SVM (Support vector machine) Phương pháp vector hỗ trợ
vi DANH MỤC HÌNH Hình 1. 1. Ví trí vùng ven đô trong cấu trúc phát triển của đô thị............................11 Hình 1. 2. Thực trạng sử dụng đất [47] ....................................................................13 Hình 1. 3. Phân loại các phương pháp phân tích biến động lớp phủ........................19 và sử dụng đất dựa trên đối tượng và cấu trúc dữ liệu [95]......................................19 Hình 1. 4. Các phương pháp xác định biến động .....................................................35 Hình 1. 5. Phân tích trước phân loại.........................................................................36 Hình 1. 6. Phân tích sau phân loại ...........................................................................38 Hình 1. 7. Phương pháp kết hợp...............................................................................38 Hình 1. 8. Các bước nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu .................................41 Hình 2. 1. Vị trí huyện Đông Anh ............................................................................45 Hình 2. 2. Mối quan hệ giữa độ phân giải không gian và chi tiết phân loại [19].....51 Hình 2. 3. Sơ đồ xác định thông tin sử dụng đất có được từ kết quả dữ liệu lớp phủ bề mặt tách được từ dữ liệu ảnh vệ tinh [106].........................................................52 Hình 2. 4. So sánh phân loại cứng và phân loại mờ .................................................54 Hình 2. 5. Kiến trúc của một hệ thống mờ ...............................................................55 Hình 2. 6. Các kiểu hàm liên thuộc : (a) monotonic, (b) tam giác, (c) hình thang, (d) gauss [151].................................................................................................................56 Hình 2. 7. Sơ đồ các bước xử lý ảnh ........................................................................59 Hình 2. 8. Tiêu chí cho phân mảnh đối tượng..........................................................61 Hình 2. 9. Đối tượng ảnh nhận được từ phân mảnh ảnh theo các mức độ...............62 Hình 2. 10. Bộ quy tắc giải đoán ảnh ......................................................................68 Hình 2. 11. Ảnh chỉ số..............................................................................................70 Hình 2. 12. Tổng hợp diện tích sử dụng đất chiết tách từ tư liệu ảnh Landsat.........77
vii Hình 2. 13. Hiện trạng sử dụng đất năm 2001..........................................................78 Hình 2. 14. Hiện trạng sử dụng đất năm 2004..........................................................79 Hình 2. 15. Hiện trạng sử dụng đất năm 2006..........................................................80 Hình 2. 16. Hiện trạng sử dụng đất năm 2009..........................................................81 Hình 2. 17. Hiện trạng sử dụng đất năm 2013..........................................................82 Hình 3. 2. Các trục thành phần F và sự phân bố của các chỉ tiêu trên hai trục thành phần chính F1 và F2 năm 2001.................................................................................88 Hình 3. 3. Các trục thành phần F và sự phân bố của các chỉ tiêu trên hai trục thành phần chính F1 và F2 năm 2006.................................................................................89 Hình 3. 4. Các trục thành phần F và sự phân bố của các chỉ tiêu trên hai trục thành phần chính F1 và F2 năm 2011.................................................................................89 Hình 3. 5. Mức độ đô thị hóa của 145 thôn và thị trấn Đông Anh năm 2001..........92 Hình 3. 6. Mức độ đô thị hóa của 145 thôn và thị trấn Đông Anh theo năm 2006 ..93 Hình 3. 7. Mức độ đô thị hóa của 145 thôn và thị trấn Đông Anh theo năm 2011 ..94 Hình 3. 8. Chuyển đổi cơ cấu giữa các loại hình sử dụng đất chính giai đoạn 2001-2006.................................................................................................................96 Hình 3. 9. Biến động sử dụng đất giai đoạn 2001 – 2006 ........................................97 Hình 3. 10. Chuyển đổi cơ cấu giữa các loại hình sử dụng đất chính giai đoạn 2006-2013.................................................................................................................98 Hình 3. 11. Biến động sử dụng đất giai đoạn 2006 – 2013 ......................................99 Hình 3. 12. Biến động sử dụng đất giai đoạn 2001 – 2013 ....................................101 Hình 3. 13. Biểu đồ diện tích biến động theo khoảng cách tới Hà Nội..................104 Hình 3. 14. Biểu đồ phần trăm diện tích biến động theo mức độ đô thị hóa..........105
viii Hình 3. 15. Xác định các yếu tố của ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất nông nghiệp.......................................................................................................108 Hình 3. 16. Yếu tố tự nhiên của khu vực nghiên cứu.............................................110 Hình 3. 17. Thay đổi về mật độ dân số, thu nhập và số lao động ảnh hưởng đến chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp 2001-2013....................................................119 Hình 3. 18. Mô hình hóa biến động sử dụng đất nông nghiệp ...............................120 Hình 3. 19. Cấu trúc MLP của chuyển đổi giữa đất chuyên lúa sang đất xây dựng 2001-2006...............................................................................................................123 Hình 3. 20. Khả năng chuyển đổi sử dụng đất sau năm 2001 ................................124 Hình 3. 21. Khả năng chuyển đổi sử dụng đất sau năm 2006 ................................125 Hình 3. 22. Đường cong ROC đánh giá từng loại chuyển đổi sử dụng đất giai đoạn 2001-2006...............................................................................................................127 Hình 3. 23. Đường cong ROC đánh giá từng loại chuyển đổi sử dụng đất giai đoạn 2006-2013...............................................................................................................128 Hình 3. 24. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2001-2006. ....................................................................129 Hình 3. 25. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2001-2006. ..............................................................129 Hình 3. 26. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2006-2013 .....................................................................130 Hình 3. 27. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2006-2013. ..............................................................130
ix DANH MỤC BẢNG Bảng 1. Tư liệu bản đồ sử dụng trong luận án............................................................6 Bảng 2. Số liệu về kinh tế - xã hội sử dụng trong luận án..........................................6 Bảng 3. Tư liệu viễn thám sử dụng trong luận án ......................................................7 Bảng 4. Các phần mềm chính sử dụng phân tích trong luận án .................................7 Bảng 1. 1. Lựa chọn phương pháp hồi quy dựa trên đặc điểm biến phụ thuộc [95] 22 Bảng 2. 1. Tốc độ tăng trưởng kinh tế huyện Đông Anh .........................................48 Bảng 2. 2. Chỉ tiêu về dân số huyện Đông Anh .......................................................49 Bảng 2. 3. Chỉ tiêu về cơ cấu lao động huyện Đông Anh ........................................49 Bảng 2. 4. So sánh chỉ tiêu kỹ thuật và kinh tế của tư liệu ảnh được đánh giá trong nghiên cứu biến động sử dụng đất [59] ....................................................................50 Bảng 2. 5. Chú giải sử dụng đất của khu vực Đông Anh Hà Nội ............................53 Bảng 2. 6. Số lượng mẫu sử dụng trong phân loại ảnh ............................................65 Bảng 2. 7. Các chỉ số khảo sát lựa chọn sử dụng trong phân loại ảnh .....................65 Bảng 2. 8. So sánh hàm liên thuộc của dữ liệu tập mẫu chỉ số tách nước................69 Bảng 2. 9. Bảng so sánh hàm liên thuộc của dữ liệu mẫu chỉ số tách đất xây dựng 71 Bảng 2. 10. So sánh hàm liên thuộc của dữ liệu mẫu chỉ số tách thực vật...............72 Bảng 2. 11. So sánh hàm liên thuộc của dữ liệu tập mẫu đất trống và hoa màu......72 Bảng 2. 12. Ma trận lẫn kết quả kiểm chứng năm 2006 (Đơn vị: m2 ) ....................75 Bảng 2. 13. Ma trận lẫn kết quả kiểm chứng năm 2009 (Đơn vị: m2 ) ....................75 Bảng 2. 14. Ma trận lẫn kết quả kiểm chứng năm 2013 (Đơn vị: m2 ) .....................76 Bảng 3. 1. Nhóm tỉ trọng mục đích sử dụng đất.......................................................84 Bảng 3. 2. Nhóm lao động và cơ cấu kinh tế............................................................85
x Bảng 3. 3. Nhóm dân số và điều kiện cơ sở vật chất................................................86 Bảng 3. 4. Giá trị đóng góp của các trục thành phần chính F1 và F2 ......................88 Bảng 3. 5. Hệ số đóng góp của các chỉ tiêu trên trục nhân tố ..................................90 Bảng 3. 6. Biến động giữa các loại hình sử dụng đất giai đoạn 2001-2006 (đơn vị ha).................................................................................................................95 Bảng 3. 7. Biến động giữa các loại hình sử dụng đất giai đoạn 2006 – 2013 (đơn vị ha).................................................................................................................98 Bảng 3. 8. Biến động sử dụng đất giai đoạn 2001- 2013 .......................................100 Bảng 3. 9. Biến động giữa các loại hình sử dụng đất giai đoạn 2001 – 2013 (đơn vị ha)...............................................................................................................102 Bảng 3. 10. Biến động diện tích (ha) sử dụng đất theo đường giao thông chính...103 Bảng 3. 11. Biến động diện tích (ha) theo khoảng cách tới Hà Nội.......................103 Bảng 3. 12. Diện tích biến động sử dụng đất theo mức độ đô thị hóa năm 2011...105 Bảng 3. 13. Biến phụ thuộc và biến độc lập...........................................................111 Bảng 3. 14. Tổng hợp hệ số của phương trình hồi quy từ kết quả chạy mô hình giai đoạn 2001 -2006 với giá trị P-value ≤0.1...............................................................112 Bảng 3. 15. Bảng tổng hợp hệ số của phương trình hồi quy từ kết quả chạy mô hình giai đoạn 2006 -2013 với giá trị P-value ≤0.1........................................................114 Bảng 3. 16. Bảng kiểm chứng mô hình ..................................................................126
1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Đô thị hóa là xu thế phát triển của bất kỳ quốc gia nào trên thế giới, trong đó có Việt Nam với mốc khởi điểm vào năm 1980. Hiện nay, đô thị hóa ở nước ta diễn ra với tốc độ nhanh và mạnh [147]. Bên cạnh những mặt tích cực của quá trình đô thị hóa như tăng trưởng kinh tế, chuyển dịch cơ cấu kinh tế, cải thiện đời sống tạo đời sống xã hội thì đô thị hóa quá nhanh, thiếu quy hoạch khoa học sẽ nảy sinh nhiều vấn đề như mất đất nông nghiệp, chênh lệch mức sống, ô nhiễm môi trường [8]. Sau hơn hai mươi năm đổi mới, quá trình đô thị hóa đã dẫn đến việc thu hồi một diện tích lớn đất nông nghiệp sử dụng cho xây dựng khu công nghiệp, khu kinh tế, khu đô thị mới và nhiều dự án phi nông nghiệp khác. Theo báo cáo của Bộ nông nghiệp và Phát triển nông thôn trong giai đoạn từ năm 2001 đến 2005 có khoảng 366 000 ha đất nông nghiệp đã chuyển thành đất đô thị và đất công nghiệp, trong đó, có 16 tỉnh và thành phố thu hồi diện tích lớn như Tiền Giang, Đồng Nai, Hà Nội và Vĩnh Phúc [147]. Dự kiến đến năm 2025 chính phủ sẽ chuyển đổi 450 000 ha đất nông nghiệp sang đất phi nông nghiệp [35]. Tính đến năm 2011, Hà Nội có tổng cộng 19 khu công nghiệp mới sử dụng 7526 ha đất, cùng với một khu công nghệ cao và 45 cụm công nghiệp vừa và nhỏ, và nhiều khu đô thị mới tập trung ở khu vực ven đô [7]. Đông Anh là huyện nằm ở phía bắc Hà Nội, nơi có tốc độ thị hóa mạnh mẽ, quá trình đô thị hóa luôn song hành với công nghiệp hóa. Là một huyện có vị trí địa lý thuận lợi, Đông Anh đang thu hút nhiều dự án đầu từ trong và ngoài nước. Trên địa bàn huyện, cho đến nay, đã có hàng trăm doanh nghiệp hoạt động sản xuất kinh doanh trong và ngoài các khu công nghiệp. Trong thời gian tới, các dự án còn tiếp tục gia tăng, đây là một thế mạnh của Đông Anh để thúc đẩy phát triển kinh tế, chuyển dịch cơ cấu kinh tế và cơ cấu lao động. Cũng như các các vùng ngoại thành khác, quá trình đô thị hóa ở Đông Anh tất yếu dẫn đến mở rộng đô thị,
2 điều này đã phá vỡ cấu trúc không gian của khu vực nông thôn và kéo theo là diện tích đất nông nghiệp bị chuyển đổi, bị thu hẹp để sử dụng sang các mục đích khác. Việc chuyển đổi mục đích sử dụng đất ở đây diễn ra mạnh mẽ, đặc biệt là sau năm 2000, điều này thể hiện qua mức độ mất đất nông nghiệp hàng năm tăng [67]. Đây đang là vấn đề nóng bỏng của Đông Anh và những khu vực tương tự, nơi đang chịu áp lực nặng nề của hai xu hướng phát triển và bảo tồn giữa lợi ích kinh tế với bảo vệ tài nguyên đất và môi trường. Trước thực tế đó, cần có một nghiên cứu đánh giá đầy đủ, chính xác và khoa học tác động của các nhân tố đô thị hóa đối với sự biến động cơ cấu sử dụng đất theo không gian và thời gian. Kết quả nghiên cứu là tư liệu cho các nhà quy hoạch, các nhà quản lý có cơ sở để điều chỉnh quy hoạch, bổ sung các cơ chế, chính sách phát triển đô thị hợp lý bảo đảm sự hài hòa của cả ba hợp phần phát triển kinh tế, xã hội và bảo vệ tài nguyên môi trường, hướng tới một quá trình đô thị hóa bền vững. Các nghiên cứu về đô thị hóa và chuyển đổi đất nông nghiệp đều có ba đặc điểm chung. Một là, vấn đề mất đất nông nghiệp do xây dựng khu dân cư và phát triển công nghiệp. Khu vực ven đô của các đô thị lớn như Hà Nội, Manila, Jakarta, Trung Quốc là những ví dụ điển hình cho sự suy giảm đất nông nghiệp [35, 52, 67, 110, 113, 183]. Hai là, vấn đề tăng dân số, giảm đất nông nghiệp gây áp lực chuyển đổi cây trồng và tăng cường sử dụng đất theo nhu cầu thị trường [158, 182]. Ba là, đô thị hóa làm thay đổi mô hình không gian của khu vực nông nghiệp. Tại các khu vực ven đô trải qua đô thị hóa, đất nông nghiệp bị chia cắt và manh mún [35, 145, 146]. Cho đến nay, các nghiên cứu mối quan hệ giữa đô thị hóa và sử dụng đất đang tập trung theo hai hướng, hoặc (i) là đánh giá mối quan hệ theo quan điểm địa lý học hoặc (ii) xem xét dưới góc độ sự phát triển kinh tế - xã hội. Hai hướng tiếp cận độc lập, riêng rẽ này đã bộc lộ một số hạn chế. Các nhà nghiên cứu xã hội liên kết vấn đề đô thị hóa và sử dụng đất theo phương pháp quy nạp thực tiễn [7, 158, 165], phân tích và xem xét đô thị hóa ở mức độ tổng hợp hơn bao gồm cả kinh tế và xã hội. Hạn chế của họ là chỉ dựa vào số liệu thống kê đánh giá mà không định lượng không gian của mối quan hệ giữa đô thị hóa và sử dụng đất. Trong khi đó các nhà
3 địa lý ứng dụng viễn thám và hệ thông tin địa lý (GIS) chỉ xem xét đô thị hóa tương đồng với sự phát triển không gian, mở rộng không gian khu vực dân cư, khu công nghiệp và khu đô thị để định lượng thay đổi sử dụng đất theo không gian đô thị hóa [35, 45, 47, 62, 110]. Do vậy, cần xây dựng một ý tưởng khoa học mới khi phân tích mối quan hệ giữa quá trình đô thị hóa và sự biến động sử dụng đất, theo đó, cần tiếp cận hệ thống hơn, tích hợp dữ liệu đa chiều hơn cả về khai thác dữ liệu không gian mà viễn thám là tư liệu tiêu biểu với các yếu tố phát triển kinh tế - xã hội trong khu vực. Trên thế giới hướng tiếp cận mới này đã và đang được nhiều nhà khoa học quan tâm, tuy rằng, mỗi nghiên cứu có hướng đi riêng và khai thác các khía cạnh khác nhau [30, 67, 69, 71, 139]. Với nhiều ưu điểm nổi trội, tư liệu viễn thám được coi là công cụ cung cấp thông tin nhanh chóng, khách quan và trung thực theo không gian và thời gian. Việc khai thác hiệu quả thông tin từ tư liệu viễn thám trong nghiên cứu biến động sử dụng đất đòi hỏi có các phương pháp xử lý và chiết tách thông tin phù hợp với độ chính xác cao, nhất là đối với khu vực ven đô, nơi có cấu trúc và phản xạ phổ trên tư liệu ảnh vệ tinh rất phức tạp do quá trình đô thị hóa [3, 176, 177]. Sự tích hợp các phương pháp phân tích thống kê, phân tích không gian và mô hình hóa không gian là một giải pháp mới, một bước đột phá trong nghiên cứu mối quan hệ giữa biến động sử dụng đất và quá trình đô thị hóa, nó cho phép đánh giá tác động của quá trình đô thị hóa đối với biến động cơ cấu sử dụng đất một cách chặt chẽ hơn và toàn diện hơn. Qua đó, có thể giám sát hiệu quả hơn sự biến động sử dụng đất theo không gian và thời gian, xác định chính xác nguyên nhân và đặc biệt là lượng hóa được ảnh hưởng của quá trình đô thị hóa đến cơ cấu biến động sử dụng đất. Với các luận giải trên đây, đề tài "Nghiên cứu tác động của quá trình đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp khu vực Đông Anh Hà Nộị” đã được lựa chọn.
4 2. Mục tiêu và nhiệm vụ a/ Mục tiêu: Xác định mối quan hệ giữa quá trình đô thị hóa và sự biến động cơ cấu sử dụng đất thông qua mô hình hóa không gian, tích hợp thông tin viễn thám và thông tin thống kê. b/ Nhiệm vụ: Để đạt được mục tiêu nêu trên, quá trình nghiên cứu đã thực hiện các nhiệm vụ chính sau đây: - Tổng quan tài liệu các lý luận về đô thị hóa, sử dụng đất, tác động của đô thị hóa đến sử dụng đất và phương pháp chiết tách thông tin sử dụng đất từ tư liệu ảnh vệ tinh, phương pháp đánh giá biến động và phương pháp đánh giá tác động của đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất. - Nghiên cứu phương pháp phân loại mờ tiếp cận đối tượng chiết tách thông tin sử dụng đất từ ảnh viễn thám và đánh giá biến động cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp của khu vực. - Nghiên cứu phương pháp phân tích thống kê không gian đánh giá mức độ đô thị hóa của khu vực Đông Anh. - Nghiên cứu phương pháp phân tích hồi quy logistic và mô hình hóa không gian đánh giá các yếu tố tác động của đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp ở khu vực nghiên cứu. 3. Giới hạn và phạm vi nghiên cứu a/ Đối tượng nghiên cứu Nghiên cứu phương pháp xác định mối quan hệ giữa đô thị hóa, biến động cơ cấu sử dụng đất và ảnh hưởng của đô thị hóa đến biến động cơ cấu sử dụng đất. b/ Phạm vi nghiên cứu - Đề tài giới hạn phạm vi không gian huyện Đông Anh, Hà Nội. - Giới hạn phạm vi nghiên cứu cho một số loại hình sử dụng đất chính trong đó, đất nông nghiệp là trọng tâm được chiết tách từ tư liệu ảnh vệ tinh Landsat.
5 4. Phương pháp nghiên cứu Luận án được thực hiện trên cơ sở các phương pháp nghiên cứu sau: - Phương pháp phân tích, tổng hợp; - Phương pháp thống kê; - Phương pháp quy nạp thực tiễn; - Phương pháp mô hình hóa; - Phương pháp thực nghiệm. 5. Các luận điểm bảo vệ Luận điểm 1: Trong phân loại mờ tiếp cận đối tượng đối với khu vực đô thị hóa và sử dụng đất phức tạp, việc so sánh hàm liên thuộc của các tập mẫu để lựa chọn các chỉ số phù hợp cho kết quả phân loại đạt độ tin cậy cao. Luận điểm 2: Phân tích hồi quy không gian kết hợp với mô hình mạng nơ- ron cho phép đánh giá một cách định lượng tác động của đô thị hóa đến biến động cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp của khu vực nghiên cứu. Luận điểm 3: Các yếu tố đặc trưng của đô thị hóa khu vực ven đô bao gồm yếu tố tự nhiên và xã hội đều có liên quan đến biến động cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp trong khu vực huyện Đông Anh, Hà Nội. 6. Các điểm mới của luận án - Thông qua so sánh hàm liên thuộc của các tập mẫu xác định các chỉ số phù hợp cho chiết tách thông tin sử dụng đất. - Xây dựng phương pháp đánh giá mức độ đô thi hóa cho khu vực ven đô thông qua việc áp dụng phương pháp phân tích thành phần chính. - Xây dựng cách tiếp cận liên ngành tích hợp dữ liệu kinh tế - xã hội và dữ liệu viễn thám phục vụ nghiên cứu đánh giá tác động của đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất. 7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn a/ Ý nghĩa khoa học:
6 Khẳng định tính ưu việt của phương pháp phân loai mờ tiếp cận đối tượng cho kết quả đạt độ chính xác cao. Tiếp cận liên ngành trong nghiên cứu thông qua phân tích thành phần chính đánh giá mức đô đô thị hóa, phân tích hồi quy và mô hình hóa không gian đánh giá tác động của các yếu tố đô thị hóa đến sử dụng đất. b/ Ý nghĩa thực tiễn: Kết quả nghiên cứu là tư liệu hỗ trợ cho các cơ quan quy hoạch, cơ quan quản lý điều chỉnh, bổ sung và xây dựng các cơ chế chính sách về định hướng quy hoạch chương trình đô thị hóa nói chung và cho khu vực Đông Anh nói riêng nhằm hướng tới một khu vực ven đô phát triển bền vững. 8. Cơ sở tài liệu - Tư liệu bản đồ: Bảng 1. Tư liệu bản đồ sử dụng trong luận án STT Dữ liệu Năm Nguồn 1 Bản đồ địa hình tỉ lệ 1: 25000 2005 Bộ Tài Nguyên và Môi trường 2 Bản đồ thổ nhưỡng tỉ lệ 1: 100000 2005 Viện Thổ nhưỡng nông hóa 4 Bản đồ sử dụng đất tỉ lệ 1:25000 2010 Ủy ban nhân dân huyện Đông Anh 5 Ranh giới cấp thôn 2012 Được cán bộ địa chính các xã và trưởng thôn biên vẽ từ bản đồ địa chính và bản đồ địa hình tỉ lệ 1:5000 - Số liệu về kinh tế xã hội: Bảng 2. Số liệu về kinh tế - xã hội sử dụng trong luận án STT Dữ liệu Năm Nguồn 1 Số liệu về kinh tế xã hội về điều tra nông hộ nông thôn cấp nông hộ. 2001; 2006; 2011 Tổng cục thống kê 2 Niên giám thống kê 2000 ÷ 2011 Ủy ban nhân dận huyện Đông Anh
7 - Tư liệu ảnh viễn thám: Bảng 3. Tư liệu viễn thám sử dụng trong luận án STT Dữ liệu Ngày chụp Nguồn 1 Landsat TM 23/11/ 2001 United States Geological Survey (USGS) 2 Landsat TM 23/11/2004 3 Landsat TM 15/12/2006 4 Landsat TM 05/11/2009 5 Landsat8 OLI_TIRS_L1T 02/12/2013 - Các phần mềm phân loại, phân tích trong luận án Bảng 4. Các phần mềm chính sử dụng phân tích trong luận án STT Phần mềm Mục đích sử dụng 1 Ecognition Phân loại ảnh 2 ArcGIS Phân tích không gian, Kappa 3 XLSTAT Phân tích PCA 4 SPSS Phân tích hồi quy 5 IDRISI Mô hình MLP, ROC, Kappa - Luận án cũng đã tham khảo nhiều đề tài, dự án, báo cáo khoa học về lĩnh vực trắc địa bản đồ, viễn thám, GIS, đô thị hóa, bảo vệ tài nguyên môi trường và đất đai. 9. Cấu trúc luận án Luận án bao gồm 03 chương cùng với phần mở đầu và kết luận, tài liệu tham khảo được trình bày trong 148 trang đánh máy, có sử dụng 35 bảng, 52 hình và biểu đồ, bản đồ kèm theo 8 phụ lục. Dưới đây là tiêu đề các chương: - Chương 1. Cơ sở lý luận và tổng quan các nghiên cứu đánh giá tác động của quá trình đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp. - Chương 2. Phân loại mờ tiếp cận đối tượng chiết tách thông tin sử dụng đất khu vực Đông Anh – Hà Nội.
8 - Chương 3. Đánh giá tác động của đô thị hóa đến biến động cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp khu vực Đông Anh, Hà Nội. 10. Lời cảm ơn Luận án này được hoàn thành dưới sự hướng dẫn khoa học GS. TS Võ Chí Mỹ và PGS. TS Phạm Văn Cự tại bộ môn Trắc địa Mỏ khoa Trắc địa trường Đại học Mỏ - Địa Chất. Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới hai thầy, người đã giúp đỡ, hướng dẫn và động viên tác giả trong suốt thời gian làm luận án. Trong quá trình học tập và nghiên cứu, tác giả đã nhận được nhiều sự quan tâm giúp đỡ từ nơi đào tạo, bộ môn Trắc địa Mỏ, Phòng đào tạo sau đại học, Khoa Trắc địa trường Đại học Mỏ - Địa Chất và trung tâm nghiên cứu biến đổi toàn cầu (ICARGC). Xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ quý báu đó. Tác giả xin trân trọng cảm ơn tới ban lãnh đạo trường Đại học Tài nguyên và Môi trường, lãnh đạo Khoa Trắc địa - Bản đồ trường Đại học Tài nguyên và Môi trường, Bộ môn Trắc địa cơ sở và các bạn đồng nghiệp tại đây đã luôn sát cánh động viên và hỗ trợ tác giả hoàn thành luận án. Tác giả xin được bày tỏ lòng cảm ơn tới bố mẹ, gia đình và bạn bè, những người là chỗ dựa tinh thần và là điểm tựa vững chắc giúp tác giả hoàn thành luận án.
9 Chương 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA QUÁ TRÌNH ĐÔ THỊ HÓA ĐẾN CƠ CẤU SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP Trong chương 1 trình bày tổng quan về các nghiên cứu liên quan đến vấn đề đô thị hóa, sử dụng đất và tác động của đô thị hóa đến sử dụng đất. Mục đích của chương này là định hướng cho luận án về khung lý thuyết và phương pháp nghiên cứu. 1.1. Tổng quan nghiên cứu đánh giá tác động của quá trình đô thị hóa đến thay đổi sử dụng đất nông nghiệp 1.1.1. Các quan điểm về đô thị hóa, đô thị và khu vực ven đô Thuật ngữ “đô thị hóa” ra đời năm 1867 trong một tác phẩm của kỹ sư cầu đường người Tây Ban Nha Ildefonso Cerdà có tên là “Lý luận chung về đô thị hóa”. Theo bà, đô thị hóa là một hiện tượng nhiều tầm và đa diện về kinh tế, xã hội, môi trường biểu hiện ở phát triển thủ công nghiệp, công nghiệp, sản xuất hàng hóa, phân công lao động, chuyển đổi nơi ở và làm việc,…[9]. Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu cũng như các báo cáo hiện nay về vấn đề đô thị hóa đều lấy khía cạnh dễ nhận biết nhất của nhân khẩu học đó là sự tăng dần của dân số đô thị trên tổng dân số của một vùng, một quốc gia hoặc châu lục; hay xem xét vấn đề đô thị hóa thông qua hiện tượng nhập cư vào đô thị làm đô thị tăng lên về lượng và mở rộng về không gian để định nghĩa đô thị hóa [9]. Để xác định được các tiêu chuẩn của đô thị hóa phải hiểu được định nghĩa về đô thị. Các nhà khoa học định nghĩa về đô thị theo nhiều quan điểm chủ yếu là dựa trên địa vị chính trị, các thuộc tính về nhân khẩu học, các tham số kinh tế và hành vi văn hóa xã hội. Do không có ngưỡng tiêu chuẩn tối thiểu cho việc xác định một khu vực được gọi là khu vực đô thị, nên mỗi quốc gia lại đưa ra một định nghĩa riêng, hiện nay đang tồn tại khoảng 30 định nghĩa khác nhau về đô thị [32, 79, 150, 156, 159, 174]. Từ góc độ nhân khẩu học và địa lý, các học giả đã đưa ra định nghĩa đô thị dựa trên ngưỡng tối thiểu về lượng tập trung dân số và mật độ dân số [84, 150,
10 174]. Lấy tiêu chuẩn số dân tối thiểu cho một khu vực làm ngưỡng, nhiều nước đã đưa ra định nghĩa về đô thị là khu vực có số dân tối thiểu từ 2000 người trở lên như Tây Ban Nha, Cộng hòa Sec và Ethiopia [156]. Một số nước khác còn thêm chỉ tiêu về mật độ dân số để định nghĩa đô thị: ở Canada, khu vực đô thị phải có quy mô dân số từ 1000 người và mật độ dân số từ 400 người trên 1 km2 trở lên [156]. Để phân biệt nông thôn với đô thị, không chỉ dựa vào nhân khẩu học, mà còn dựa trên hoạt động kinh tế và chính trị của khu vực. Theo quan điểm của các nhà kinh tế, đô thị là khu vực có dân số chủ yếu hoạt động trong lĩnh vực công nghiệp và dịch vụ [159, 174]. Ở Ấn Độ, ngoài hai tiêu chí tổng số dân và mật độ dân số, họ còn thêm một tiêu chí nữa đó là ba phần tư dân số nam giới trưởng thành lao động phi nông nghiệp thì khu vực đó mới là đô thị [156]. Các nhà xã hội học và nhân chủng học kết nối đô thị với hành vi và mối quan hệ của con người. Trịnh Duy Luận trích dẫn lập luận của Louis Wirth rằng: đặc trưng đô thị là các kiểu mẫu văn hóa, cấu trúc xã hội, đặc tính xã hội, cách sống tiêu biểu của khu vực thành thị khác biệt rõ rệt với nông thôn [4]. Đây cũng là tiêu chí để định nghĩa đô thị [118, 159, 174]. Ở Việt Nam, đô thị được định nghĩa theo quan điểm của quản lý, đô thị là một khu vực dân cư tập trung có đủ 2 điều kiện [1, 5, 174]: - Về phân cấp quản lý, đô thị là thành phố, thị xã, thị trấn được cơ quan nhà nước có thẩm quyền thành lập. - Về trình độ phát triển đô thị, phải đạt được những tiêu chuẩn là trung tâm tổng hợp hoặc là trung tâm chuyên ngành, có vai trò thúc đẩy kinh tế của cả nước hay của một vùng lãnh thổ với quy mô dân số toàn đô thị tối thiểu phải đạt 4000 người trở lên và đạt được một số tiêu chuẩn về cơ sở hạ tầng. Hầu hết các tài liệu nghiên cứu đô thị hóa ở Việt Nam thiên về phân tích đô thị hóa ở khu vực đô thị. Trong nghiên cứu của Lê Du Phong, tác giả đưa ra một số chỉ tiêu định lượng và định tính cơ bản đánh giá mức độ đô thị hóa theo chiều sâu và chiều rộng cho khu vực đô thị [5]. Mức độ đô thị hóa cũng được Nguyễn Hữu
11 Đoàn đánh giá bằng việc xây dựng hệ thống tiêu chí và tiêu chuẩn cho toàn bộ đô thị lớn ở Việt Nam và tác giả lấy thực nghiệm đánh giá cho khu vực Hà Nội [2]. Báo cáo của Ngân hàng thế giới nhận định đô thị hóa thông qua đánh giá sự chuyển đổi ở năm khía cạnh bao gồm các sự chuyển đổi về hình thể, hành chính, phúc lợi, nhân khẩu và kinh tế giúp chúng ta hiểu rõ hơn về mức độ và hình thức đô thị hóa, về chức năng của thành phố và không gian kinh tế- xã hội của nó. Báo cáo khẳng định những chuyển đổi theo năm khía cạnh diễn ra trên toàn bộ hệ thống các thành phố của Việt Nam [169]. Tuy nhiên, quá trình đô thị hóa không chỉ xảy ra ở những khu vực được coi là đô thị, trên thực tế, sự hiện diện của đô thị hóa còn xuất hiện ở những khu vực không phải là không gian đô thị, mà ở cả khu vực nông thôn và khu vực ven đô [118, 152, 170]. Vùng ven đô là một vành đai chuyển tiếp giữa thành phố và nông thôn, chứa đựng sự giao thoa và tương tác giữa nông thôn và đô thị [127, 152, 170]. Nó là nơi tồn tại xen kẽ, đan xen các đặc tính đô thị và đặc tính nông thôn. Vì vậy, trong một nghĩa nào đó, khu vực ven đô có thể được coi là vùng nông thôn bởi vì nó được đặc trưng bởi các khu định cư mật độ thấp, khu vực canh tác nông nghiệp và các dấu vết của lối sống nông thôn. Trong một nghĩa khác, khu vực này là khu vực đô thị bởi vì nó là không gian diễn ra các hoạt động công nghiệp hóa và phát triển cơ sở hạ tầng, đồng thời nơi này đang phải chịu áp lực ngày càng tăng của đô thị cũ. Theo Michael Leaf, khu vực ven đô là vùng có cảnh quan năng động, hỗn độn, chắp vá và liên tục biến đổi. Sự biến đổi này diễn ra chủ yếu theo hướng từ nông thôn sang đô thị [91]. Hình 1. 1. Ví trí vùng ven đô trong cấu trúc phát triển của đô thị
12 Có thể coi khu vực ven đô là vùng đệm cho bước chuyển từ nông thôn sang thành thị, nơi phản ánh rõ nét nhất những ảnh hưởng của quá trình đô thị hóa đối với nông thôn. Nguyễn Duy Thắng cho rằng: những biến đổi về đô thị hóa ở khu vực ven đô có thể khác nhau đối với các nhóm xã hội và diễn ra trên nhiều lĩnh vực khác nhau của đời sống như sử dụng đất, kiến trúc nhà cửa, quy mô và cơ cấu dân số, lao động và việc làm, sức khỏe và môi trường, biến đổi lối sống và phong tục tập quán [8]. Đô thị hóa nói chung và đô thị hóa ở khu vực ven đô lại có những đặc tính và sắc thái riêng. Đô thị hóa ở khu vực ven đô liên quan đến quá trình chuyển đổi của khu vực nông thôn nằm ngoại ô thành phố [7, 127, 152, 170, 171]. Đô thị hóa ở khu vực này nhấn mạnh sự hình thành lan tỏa và phát triển của đặc tính đô thị thay thế cho những đặc tính nông nghiệp, nông thôn vốn nổi trội trước khi bị đô thị hóa [7]. Quá trình đô thị hóa ở những khu vực này đang diễn ra theo các hướng như sau [7]: - Theo hướng xuất hiện tính đô thị ở một không gian nào đó để trở thành một thị tứ, rồi phát triển dần thành một trung tâm đô thị theo thời gian. - Theo chiều rộng, nghĩa là sự mở rộng không gian đô thị, làm cho tính đô thị lan tỏa sang khu vực nông thôn - Theo chiều sâu và cao, trong đó đô thị được nén lại, đẩy lên, làm cho tính đô thị đậm đặc hơn trong khi không làm mở rộng không gian đô thị - Theo hướng kết hợp của các hướng nêu trên 1.1.2. Các yếu tố của đô thị hóa ảnh hưởng đến thay đổi sử dụng đất nông nghiệp Các nghiên cứu thay đổi sử dụng đất thường xoay quanh câu hỏi trọng tâm về mối quan hệ giữa sử dụng đất và các yếu tố làm thay đổi sử dụng đất. Thay đổi sử dụng đất bị tác động bởi rất nhiều nhân tố có nguồn gốc khác nhau [72]: yếu tố tự nhiên [90, 103], phạm vi địa lý [164], thời gian và cường độ [57]. Các yếu tố ảnh hưởng tới biến động sử dụng đất có thể được phân chia thành hai loại: - Nhân tố tác động của môi trường tự nhiên như khí hậu [36, 43, 90, 123, 144, 166], thủy văn [25], thổ nhưỡng [65, 115].
13 - Nhân tố tác động của con người như dân số [37, 61, 163, 164], công nghệ [22, 86], hệ thống chính trị và kinh tế [88, 93, 105], văn hóa và tôn giáo [18, 38, 119], yếu tố dân tộc [30]. Như vậy, có thể thấy rằng thay đổi sử dụng đất là kết quả của hoạt động kinh tế - xã hội và điều kiện tự nhiên trong quá trình khai thác, sử dụng của con người được thể hiện trong hình 1.2 [28, 69, 94]. Trong các yếu tố ảnh hưởng đến thay đổi sử dụng đất trên đây, tác nhân kinh tế - xã hội được coi là tác nhân chính và chủ yếu [105, 167]. Một đặc điểm dễ nhận thấy, đó là việc chuyển đổi sử dụng từ đất nông nghiệp sang đất đô thị, khu công nghiệp là hiện tượng phổ biến và điển hình xảy ra ở hầu hết các nước đang phát triển, trong đó có Việt Nam [5, 11, 137]. Chuyển đổi sử dụng đất là một hiện tượng tất yếu của quá trình phát triển, tăng trưởng kinh tế [149, 178]. Mật độ dân số cao, tăng trưởng kinh tế nhanh và quá trình đô thị hóa được coi là những yếu tố chủ đạo gây ra chuyển đổi đất nông nghiệp ở các nước đang phát triển [68]. Ở Việt Nam, chuyển đổi đất nông nghiệp sang đất phi nông nghiệp diễn ra với tốc độ nhanh và mạnh mẽ từ những năm 1990 khi mà nhà nước có những chính sách thiên vị cho tăng trưởng và phát triển kinh tế [147]. Theo Firman trích dẫn của Setiawan và Purwanto, các yếu tố của đô thị hóa tác động lên sử dụng đất nông nghiệp được chia thành hai nhóm: yếu tố nội sinh và yếu tố ngoại sinh [52]. • Yếu tố ngoại sinh Hình 1. 2. Thực trạng sử dụng đất [48] QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG CỦA CON NGƯỜI SỬ DỤNG ĐẤT SỬ DỤNG ĐẤT DƯỚI TÁC ĐỘNG CỦA KINH TẾ - XÃ HỘI SỬ DỤNG ĐẤT DƯỚI TÁC ĐỘNG CỦA MÔI TRƯỜNG TỰ NHIÊN
14 (1) Công nghiệp hóa Phát triển công nghiệp được xem như là một động cơ cho tăng trưởng kinh tế [101]. Nghiên cứu của Hualou Long và cộng sự chứng minh công nghiệp hóa là nguyên nhân gây ra mất đất nông nghiệp ở khu vực Chongquing qua mối tương quan nghịch với hệ số tương quan cao giữa tăng trưởng sản lượng công nghiệp và giảm diện tích đất nông nghiệp, đồng thời có mối tương quan thuận mạnh mẽ giữa giá trị sản lượng công nghiệp với đất xây dựng [105]. Công nghiệp hóa cũng đã làm thay đổi sử dụng đất ở hầu hết các tỉnh của Trung Quốc [58, 68, 110, 183]. Nghiên cứu của Firman cho thấy sự phát triển các khu công nghiệp, đặc biệt là ở các khu vực xung quanh Jakarta (Indonesia) chính là yếu tố ảnh hưởng đến thay đổi diện tích đất nông nghiệp. Một số khu vực có quá trình chuyển đổi từ nền kinh tế nông nghiệp sang nền kinh tế công nghiệp và dịch vụ, sự chuyển đổi này cũng được thể hiện thông qua việc thay đổi cơ cấu lao động và số lượng hộ gia đình hoạt động trong lĩnh vực nông nghiệp giảm [52]. (2) Tăng trưởng kinh tế và chuyển đổi kinh tế Tăng trưởng kinh tế và chuyển đổi kinh tế cũng là một trong những nguyên nhân làm thay đổi sử dụng đất. Trong nghiên cứu của mình, Xiangzeng Deng và cộng sự đã chứng minh được tăng thu nhập từ sản xuất và dịch vụ đóng một vài trò mạnh mẽ trong việc mở rộng đô thị ở Trung Quốc. Trong những năm 1980 - 1990, tăng trưởng kinh tế của Trung Quốc đã thúc đẩy sự phát triển của các vùng nông thôn với những ngôi làng công nghiệp và đây là yếu tố gây áp lực đáng kể trong việc chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp sang phi nông nghiệp [68]. (3) Dân số Quá trình đô thị hóa và di cư từ nông thôn ra đô thị cũng là yếu tố chính ảnh hưởng đến chuyển đổi đất nông nghiệp. Han và đồng nghiệp đã nghiên cứu mô hình phân bố mất đất nông nghiệp ở một số thành phố ở Trung Quốc và ông đã xác định được mối quan hệ giữa đô thị hóa và chuyển đổi đất nông nghiệp tại các thành phố đó. Ông phát hiện ra rằng: có tương quan cao giữa tăng dân số và mất đất nông
15 nghiệp ở các thành phố ven biển, nơi quá trình đô thị hóa diễn ra mạnh [64]. Nhà nghiên cứu Ho và Lin cũng đồng quan điểm như vậy, họ kết luận rằng phát triển công nghiệp ở Trung Quốc thường gắn liền với quá trình đô thị hóa và gây ra biến động đất nông nghiệp [68]. Fazal cũng xác định một số yếu tố dân số làm ảnh hưởng đến biến động đất nông nghiệp ở Ấn Độ. Ông lập luận rằng mô hình đô thị hóa và tăng trưởng dân số cao trong các quốc gia đang phát triển và kém phát triển dẫn đến áp lực lên đất đai. Mở rộng đô thị xâm lấn vào những khu vực có đất nông nghiệp màu mỡ. Ấn Độ đã mất một diện tích đất nông nghiệp lớn do sự mở rộng các khu đô thị [50]. Ở Indonesia, đa phần đất nông nghiệp bị biến thành đất phi nông nghiệp trong các dự án phát triển nhà ở suốt 20 năm qua. Các dự án này diễn ra mạnh mẽ nhất tại các vùng ngoại ô Jakarta và Manila [51, 113]. (4) Phát triển cơ sở hạ tầng Cơ sở hạ tầng phát triển, như xây dựng mạng lưới đường giao thông cũng là nguyên nhân chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp ở hầu hết các nước. Trung Quốc đã phải đối mặt với áp lực như vậy từ hai thập kỷ trước đây [101]. Khi ngành công nghiệp phát triển nhanh chóng, ngành nông nghiệp sẽ trở thành thương mại hóa, thu nhập của người dân tăng lên, lượng lưu thông tăng lên, hệ thống giao thông trở nên tắc nghẽn. Do đó, cần xây dựng cơ sở hạ tầng giao thông để duy trì tăng trưởng kinh tế. Theo Ho và Lin, các dự án đường khác nhau ở Trung Quốc đòi hỏi một lượng lớn đất nông nghiệp. Nhiều học giả khẳng định rằng việc xây dựng mạng lưới đường giao thông hỗ trợ phát triển công nghiệp đã lấn chiếm lượng lớn đất nông nghiệp màu mỡ [68]. (5) Chính sách của chính phủ Đa phần các chính sách phát triển kinh tế có xu hướng thúc đẩy tăng trưởng công nghiệp và gián tiếp kích thích chuyển đổi đất đai ở nhiều nước đang phát triển, như Indonesia, Trung Quốc, Việt Nam, và Philippines [7, 101, 113, 158]. Hơn nữa, chính sách phát triển không gian đô thị và công nghiệp làm đẩy mạnh việc chuyển đổi sử dụng đất tại khu vực đó [51].
16 • Yếu tố nội sinh (1) Hiệu quả kinh tế của đất và sử dụng đất Levia Delphis đã khảo sát động lực của chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp thành khu dân cư. Ông xem xét đến bốn yếu tố như kích thước trang trại, độ dốc đất nông nghiệp, khoảng cách đến thành phố gần nhất và đến đường cao tốc, ông coi chúng là biến giả thuyết thúc đẩy chuyển đổi đất nông nghiệp ở Massachusetts. Ông chứng minh được rằng yếu tố kích thước trang trại lớn 9.4ha và khu đất nông nghiệp gần trung tâm thành phố, đường cao tốc là yếu tố quan trọng thúc đẩy chuyển đổi đất nông nghiệp do quy mô kinh tế nhỏ lẻ và do giá trị đất ở những khu 촀 å [42]. Nghiên cứu của Van den Berg và cộng sự đã dù diện tích đất nông nghiệp ngày càng giảm, nhưng sản xuất nông nghiệp lại được tăng cường và phần lớn người dân phía Nam thành phố Hà Nội chuyển đổi từ trồng lúa sang trồng rau và nuôi trồng thủy sản cho thu nhập cao hơn [158]. Đồng quan điểm với Van den Berg, nghiên cứu Brody Lee và các cộng sự cho thấy một phần ba người dân khu vực ven đô Hà Nội chuyển đổi cây trồng từ lúa sang loại cây trồng có giá trị kinh tế cao hơn trong vòng 10 năm qua [92]. (2) Kỹ thuật canh tác Khi các công nghệ hiện đại được sử dụng trong nông nghiệp, nhu cầu lao động sẽ giảm. Các công nghệ sẽ tạo ra dư thừa lao động trong khu vực nông thôn. Người lao động sẽ tìm kiếm công ăn việc làm trong khu vực đô thị và dẫn tới nhu cầu về đất cho các dịch vụ, nhà ở. Đặc biệt là những khu vực ven đô, nơi có nhiều khả năng mất đất nông nghiệp [11]. (3) Điều kiện tự nhiên Trong nghiên cứu “trở thành đô thị, cách thức đô thị hóa ảnh hưởng đến mất đất nông nghiệp” tại khu vực ven đô thành phố Hà Nội theo các năm 1993, 2000 và 2007 của nhóm tác giả Phạm Thị Thanh Hiền đã chứng minh được rằng: sự mất đất nông nghiệp tập trung nhiều hơn ở các xã/phường gần với đường giao thông chính
17 và gần với trung tâm thành phố [67]. Và hai yếu tố này cũng được xác định trong các nghiên cứu trước ở Trung Quốc[146] . 1.1.3. Các phương pháp đánh giá tác động của các yếu tố đến sự biến động sử dụng đất Đô thị hóa - tác nhân làm thay đổi sử dụng đất - là đối tượng đã được rất nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu. Có những nghiên cứu phân tích dựa vào dữ liệu không gian, những nghiên cứu này hầu hết sử dụng tư liệu viễn thám và GIS xác định sự xâm lấn đô thị làm mất đất nông nghiệp bằng việc đánh giá sự thay đổi của các loại hình sử dụng đất như trong nghiên cứu của các tác giả Đỗ Đình Duẩn, Nguyễn Đình Dương, Phạm Minh Hải, Hualou Long, Qingshui Lu, Somporn Sangawonge, Trần Thị Vân , Xiao, S. Liu Y [45, 47, 62, 104, 110, 137, 160, 175, 178]. Cũng có những nghiên cứu dựa vào sự thay đổi cấu trúc không gian, thông qua đo đạc cảnh quan để định lượng đặc tính phát triển của đô thị theo thời gian và không gian như trong nghiên cứu của Xian về đánh giá quá trình đô thị hóa và mất đất nông nghiệp ở thành phố Yixing Trung Quốc [124], nghiên cứu của Xiuhong, Phạm Minh Hải, Phạm Văn Cự [28, 35, 63, 167]. Có những nghiên cứu đánh giá tác động của đô thị hóa đến đất nông nghiệp dựa vào dữ liệu thống kê và dữ liệu điều tra xã hội, phân tích tác động của đô thị hóa đến sử dụng đất như trong nghiên cứu của Van den berg [158], Trần Đức Viên [165], Brody Lee [92] về đô thị Hà Nội với thay đổi đất nông nghiệp. Các nghiên cứu này tựu chung đang đánh giá mối quan hệ giữa đô thị hóa và sử dụng đất theo hai hướng, một là đánh giá theo quan điểm địa lý, hai là đánh giá theo quan điểm xã hội. Hai hướng tiếp cận độc lập, riêng rẽ này đã bộc lộ một số hạn chế. Các nhà nghiên cứu xã hội liên kết vấn đề đô thị hóa và sử dụng đất theo phương pháp quy nạp thực tiễn [7, 158, 165], phân tích và xem xét đô thị hóa ở mức độ tổng hợp hơn bao gồm cả hai hợp phần: kinh tế và xã hội. Hạn chế của các tác giả này là chỉ dựa vào số liệu thống kê đánh giá mà không định lượng không gian của mối quan hệ giữa đô thị hóa và sử dụng đất. Trong khi đó, các nhà địa lý ứng dụng viễn thám và hệ thông tin địa lý (GIS) chỉ xem xét đô thị hóa tương đồng với sự phát triển không gian, mở rộng không gian
18 khu vực dân cư, khu công nghiệp và khu đô thị để định lượng thay đổi sử dụng đất theo không gian đô thị hóa [35, 45, 47, 110]. Tuy nhiên, các yếu tố của đô thị hóa tác động đến sử dụng đất ở trên cho thấy biến đổi sử dụng đất là một vấn đề phức tạp, sự phức tạp không chỉ nằm ở nội hàm yếu tố sử dụng đất mà còn liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng tới sự thay đổi của chúng. Do đó, một ngành hay một phương pháp duy nhất không đủ để phân tích, đánh giá chúng một cách toàn diện, sâu sắc [26, 164]. Khi nghiên cứu vấn đề sử dụng đất, cần thiết phải có sự kết hợp của nhiều phương pháp theo hướng tiếp cận liên ngành [24, 26, 89, 105, 131, 154, 162] thông qua tích hợp dữ liệu đa chiều bao gồm dữ liệu kinh tế - xã hội và dữ liệu không gian mà viễn thám là tư liệu tiêu biểu. Nghiên cứu liên kết giữa khoa học viễn thám và khoa học xã hội đang là một xu hướng hiện đại, xu hướng này đã được các nhà khoa học đề cập trong tác phẩm “Xã hội và không gian: liên kết khoa học viễn thám và khoa học xã hội”, các tác giả của cuốn sách này đưa ra một số ứng dụng tiềm năng và ưu thế của việc kết nối dữ liệu trong nghiên cứu các vấn đề liên quan đến khoa học xã hội và khoa học tự nhiên [73]. Việc tích hợp tư liệu viễn thám và dữ liệu kinh tế - xã hội để phân tích đã tạo ra một bước đột phá cho nghiên cứu các vấn đề sử dụng đất liên quan đến vấn đề xã hội một cách chặt chẽ và toàn diện hơn [24, 59, 104]. Các phương pháp thống kê và mô hình hóa không gian đa chiều được sử dụng cho phân tích dữ liệu liên kết trong nghiên cứu mối quan hệ giữa biến đổi sử dụng đất với các yếu tố tác động. Các phương pháp thống kê và mô hình hóa không gian cho phép phân tích dữ liệu liên kết trong mối quan hệ giữa biến động sử dụng đất với các yếu tố tác động một cách toàn diện và hiệu quả hơn, đặc biệt là giải quyết các vấn đề tương quan không gian trong cứu, khi mà phân tích dựa trên số liệu thống kê truyền thống không thể đạt được [28]. Ở Việt Nam đã có những nghiên cứu theo hướng này như nghiên cứu của Müller [122], Vũ Kim Chi [30], Phạm Thị Thanh Hiền [67]. Tuy nhiên, các nghiên cứu này mới chỉ tập trung cho đánh giá mối quan hệ giữa sử dụng đất với điều kiện tự nhiên là chính, còn điều kiện kinh tế - xã hội thì hầu như bỏ ngỏ.
19 Phân tích thống kê không gian có hai cách thức tiếp cận: phân tích không gian theo vùng lãnh thổ, phân tích không gian theo điểm [73]. Phân tích thống kê không gian được chia thành bốn nhóm: phân tích khảo sát dữ liệu, phân tích hồi quy, thống kê Bayes và mạng nơ-ron nhân tạo được thể hiện ở hình 1.3. Hình 1. 3. Phân loại các phương pháp phân tích biến động lớp phủ và sử dụng đất dựa trên đối tượng và cấu trúc dữ liệu [96] Phụ thuộc vào kiểu biến số Mục tiêu DỮ LIỆU Rút gọn dữ liệu Phát hiện cấu trúc Phát hiện mối quan hệ Phân loại Phân tích khảo sát dữ liệu PCA Phân tích nhân tố Phân tích chính tắc Phân tích cụm Phân tích hồi quy Hồi quy đồng thời Phân tích Tobit Hồi quy logistic Hồi quy đa thức Logistic bậc Thông kê phân cấp Bậc rời rạc Cấu trúc phân cấp Liên tục Liên tục có kiểm soát Rời rạc hai chiều Biến rời rạc nhiều chiều Hồi quy tuyến tính Phân tích Bayes Thống kê Bayes Kiểu phân tích Mạng nơ-ron Phân tích đào tạo
20 • Kỹ thuật phân tích khảo sát dữ liệu Phân tích khảo sát dữ liệu nhằm mục đích để giảm số lượng các biến, mô tả cấu trúc cơ bản giữa các biến và để phân loại các biến vào các nhóm dữ liệu. (1) Phân tích nhân tố Phân tích nhân tố để xác định các biến cơ bản nhằm giải thích các cấu trúc mối tương quan trong một tập hợp biến khảo sát. Phân tích nhân tố là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến nhỏ hơn (gọi là các nhân tố) nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. Phân tích nhân tố cũng có thể được sử dụng để tạo ra giả thiết cho các phân tích tiếp theo. Phân tích nhân tố liên quan đến các mối quan hệ nội tại của một tập hợp các biến và nhằm xây dựng một tập hợp các nhân tố giả định (không quan sát được) từ một tập hợp các biến có thể quan sát được. Mô hình phân tích nhân tố chỉ ra rằng: các biến được xác định bởi các nhân tố chung (ước tính theo mô hình) và các nhân tố duy nhất (không chồng chéo giữa các biến quan sát). Thông thường, việc xác định các tác nhân cho biết mối quan hệ giữa những biến gốc và những nhân tố đó là nhân tố có thực trong tự nhiên. Tuy nhiên, phân tích nhân tố tăng tính chủ quan xác định của dữ liệu. Trong nghiên cứu của mình, Veldkamp đã sử dụng phân tích nhân tố trong vấn đề biến động lớp phủ và sử dụng đất ở Costa Rica tại sáu quy mô khác nhau. Ông đã chỉ ra rằng: phân bố không gian có liên quan đến sử dụng đất; các tác nhân và các thành phần thay đổi theo quy mô phụ thuộc vào cấu trúc dữ liệu không gian. Tổng phương sai trong tập dữ liệu được mô tả bởi bốn nhóm nhân tố quan trọng, có giá trị từ 68%-81% trên tổng phương sai [161]. Đinh Thị Bảo Hoa đã sử dụng phương pháp này để xác định mức độ phát triển kinh tế- xã hội của huyện Thanh Trì trong nghiên cứu sử dụng hợp lý đất vùng ven đô [3]. (2) Phân tích thành phần chính (PCA)
21 Mục tiêu của PCA là tìm một không gian mới với số chiều nhỏ hơn không gian cũ. Các trục tọa độ trong không gian mới được xây dựng sao cho trên mỗi trục, độ biến thiên của dữ liệu là lớn nhất. Phân tích PCA rất hữu dụng trong việc phát hiện cấu trúc dữ liệu nhằm mô tả các tác nhân của thay đổi lớp phủ và sử dụng đất và phương pháp này cũng được sử dụng trong quá trình xử lý dữ liệu biến động lớp phủ và sử dụng đất. Trong nghiên cứu của mình, Köbrich [83] đã sử dụng PCA để giảm thiểu dữ liệu trong quá trình thực hiện điển hình hóa hệ thống canh tác của khu vực vùng núi Chile. Bộ dữ liệu gồm có 67 trang trại với 25 biến hệ thống canh tác khác nhau được thu thập. Kết quả phân tích loại bỏ 14 biến qua phân tích lọc dữ liệu thiếu, sự biến thiên, chỉ còn 11 biến được giữ để phân tích thành phần chính đưa ra 7 nhân tố. Nghiên cứu của Duchateau là một ví dụ về sử dụng phân tích PCA một cách hiệu quả để giảm số lượng biến độc lập trước khi phân tích hồi quy trong nghiên cứu ở Zimbabwe nhằm đưa ra liên kết giữa tần suất mắc bệnh và một tập biến liên quan đến điều kiện môi trường. Nhiều biến môi trường có tính tương quan, gây ra đa cộng tuyến (multicollinearity) trong phân tích hồi quy, do đó, phân tích PCA được sử dụng đầu tiên để giảm thiểu dữ liệu trước khi đưa vào phân tích hồi quy [46]. (3) Phân tích tương quan chính tắc (canonical correlation analysis) Phân tích tương quan chính tắc là kỹ thuật đa biến có cơ sở như phân tích nhân tố, nhưng trong định nghĩa và các đối tượng của nó lại quan hệ mật thiết với hồi quy đa biến (multiple regression). Phương pháp thống kê này đặc biệt thích hợp khi những biến phụ thuộc có tương quan với nhau. Trong một số trường hợp, phân tích tương quan chính tắc có thể không phát hiện ra những mối quan hệ phức tạp phản ánh cấu trúc giữa biến dự báo và biến phụ thuộc. Trong nghiên cứu của Hoshino về sử dụng đất tại Nhật, tập dự báo là điều kiện tự nhiên và kinh tế - xã hội còn tập phụ thuộc là phần trăm diện tích của bốn loại sử dụng đất chính [69]. (4) Phân tích cụm (cluster analysis) Phân tích cụm được sử dụng để phân loại các quan sát bằng cách tính toán sự giống nhau giữa các cặp quan sát thông qua hệ số khoảng cách. Trong nghiên cứu
22 biến động lớp phủ và sử dụng đất, phân tích cụm được sử dụng cho những nhóm sử dụng đất tương đồng hoặc cần giảm các lớp trong cùng hệ thống canh tác để cho các phân tích sâu hơn. Có hai loại phân tích cụm là phân tích cụm K- mean và phân tích cụm phân cấp đều nhằm xác định các nhóm tương đối đồng nhất dựa vào việc lựa chọn các đặc tính của chúng. Trong nghiên cứu của mình, Köbrich [83] đã sử dụng phân tích cụm phân cấp điển hình hóa hệ thống canh tác, nhằm mô hình hóa đất nông nghiệp tiêu biểu áp dụng cho khu vực Chile, phân tích cụm phân cấp được áp dụng trên bảy nhân tố tạo ra năm nhóm. • Phân tích hồi quy Phân tích hồi quy được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc với một hoặc nhiều biến độc lập. Có rất nhiều phương pháp hồi quy, việc lựa chọn phương pháp hồi quy phụ thuộc vào sự khác nhau của biến phụ thuộc và cấu trúc dữ liệu được thể hiện trong bảng (1.1). Bảng 1. 1. Lựa chọn phương pháp hồi quy dựa trên đặc điểm biến phụ thuộc [96] Phương pháp hồi quy Kiểu biến phụ thuộc và cấu trúc dữ liệu Hồi quy tuyến tính (linear regression) Liên tục Hồi quy logistic (Logistic regression) Hai biến rời rạc Hồi quy đa thức (Multinomial regression) Đa biến rời rạc Logistic bậc (Ordered logistic) Bậc rời rạc Phân tích Tobit (Tobit analysis) Liên tục có kiểm soát Hồi quy đồng thời (Simultaneous regression) Mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau/mối quan hệ đồng thời Mô hình đa cấp (Multilevel models) Tập dữ liệu được tổ chức phân cấp
23 (1) Hồi quy tuyến tính Phương trình hồi quy tuyến tính với k biến độc lập có dạng: Y = a + β1X1+ β2X2+…+ βkXk (1. 1) trong đó: Y là là biến phụ thuộc, Xi là biến độc lập, a và βi là các tham số được ước tính. Trong đó a được gọi là hệ số chặn đại diện cho giá trị Y khi Xi =0 và tham số βi đại diện cho sự thay đổi trong Y. Các tham số được ước tính theo phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS). Hồi quy tuyến tính là phương pháp thường được sử dụng trong mô hình biến động sử dụng đất và lớp phủ. Dữ liệu đầu vào của hồi quy tuyến tính là các biến độc lập liên tục ví dụ chỉ số NDVI nằm trong khoảng từ -1 đến +1 hay tăng trưởng dân số. Trong nghiên cứu của Weiss, phương pháp hồi quy tuyến tính đã được sử dụng để đánh giá điều kiện sinh thái ở Saudi Arabia. Hệ số biến đổi COV (coefficient of variation) của NDVI từng tháng đã được sử dụng như một phép đo sinh khối của khu vực. Hệ số COV NDVI cao hơn đại diện cho sự thay đổi sinh khối ở khu vực lớn hơn. Xu hướng giá trị COV được đánh giá bằng hồi quy tuyến tính khoảng thời gian 12 năm [173]. López đã sử dụng hồi quy tuyến tính để dự báo mở rộng đô thị ở Mexico thông qua mối quan hệ giữa phát triển đô thị với tăng dân số [106]. Trong nghiên cứu của mình, Phạm Thị Thanh Hiền đã sử dụng hồi quy tuyến tính để xác định mối liên quan giữa bốn chỉ tiêu định lượng cho đô thị hóa, bao gồm diện tích đất xây dựng, khoảng cách đến đường giao thông chính, khoảng cách tới trung tâm Hà Nội và sự thay đổi tình trạng hành chính (từ xã lên phường) được đưa vào để đánh giá mất đất nông nghiệp hàng năm và mức độ mất đất nông nghiệp từng năm khu vực nghiên cứu [67]. (2) Hồi quy logistic Hồi quy logistic là phương pháp áp dụng cho những trường hợp biến phụ thuộc (Y) có kết quả nhị phân. Trong hồi quy logistic, các biến X được sử dụng để xây dựng một phương trình toán học có thể dự báo khả năng mà các biến Y có xác suất bằng 1. Hàm quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trở thành:
24 Logistic(Y) = a + β1X1+ β2X2+…+ βkXk (1. 2) Có thể chuyển đổi thành: ( ⋯ ) ( ⋯ ) (1. 3) Phương pháp hồi quy logistic thường được sử dụng trong nghiên cứu biến động sử dụng đất. Serneels và Lambin (2001) đã sử dụng hồi quy logistic để xác định những tác nhân làm biến động sử dụng đất ở Kenya. Tất cả các biến giải thích được đề xuất từ mô hình khái niệm cho khu vực nghiên cứu [139]. Trong nghiên cứu của Vũ Kim Chi đã chứng minh tính dân tộc có ảnh hưởng đến sử dụng đất khu vực Suối Muội dựa vào phương pháp hồi quy logistic [30]. (3) Hồi quy logistic đa thức Mô hình hồi quy đa thức logistic được sử dụng cho trường hợp số lượng biến phụ thuộc nhiều hơn hai. Phương pháp này cũng tương tự như hồi quy logistic nhưng nó tổng quát hơn bởi vì các biến phụ thuộc không chỉ giới hạn ở hai, mỗi loại biến được so sánh với một loại tham chiếu và biến phụ thuộc phải được phân loại. Các biến độc lập có thể là nhân tố hoặc biến số (các nhân tố là các biến phân loại còn biến số là các biến liên tục). Mô hình đa thức logistic ước tính hướng và cường độ của các biến tác động dựa lên biến phụ thuộc bằng cách dự báo khả năng xảy ra có liên quan tới mối quan hệ giữa các loại biến phụ thuộc. Xác suất mà Y= h có thể được xác định như sau: (1. 4) trong đó: - m biểu thị lớp phủ và sử dụng đất được sử dụng cho phân tích, - β vector thông số ước tính, - xl là các biến tác động cho tất cả các Y tại các vị trí l.
25 Trong nghiên cứu của mình, Müller và Zeller đã sử dụng mô hình logistic đa thức để xác định khả năng chuyển đổi của các pixel thành một trong năm loại đất. Phân tích này được thực hiện tại vùng Đắc Lắc, Việt Nam nhằm mô tả vai trò và tầm quan trọng các tác động của con người đến biến động rừng [122]. (4) Logistic bậc Logistic bậc là mô hình logistic mở rộng với biến phụ thuộc là biến trạng thái rời rạc được sắp xếp theo một trận tự nhất định. Một ví dụ điển hình của mô hình này có thể ứng dụng để phân tích mức độ canh tác thấp, trung bình và cao. Trong nghiên cứu đánh giá về xói mòn tại vùng Ethiopia, các tác giả đã áp dụng mô hình logistic bậc với một biến liên tục y và một tập hợp biến x. Biến y là các trạng thái liên tiếp đại diện cho các lớp (ví dụ: 1 = không xói mòn; 2= xói mòn ở mức độ trung bình; 3 = xói mòn ở mức độ nghiêm trọng,…) đại diện cho một biến quan sát rời rạc z. Phương trình có dạng: (1. 5) trong đó: - β là vector các tham số được ước tính, - là sự biến đổi (độc lập qua các lần quan sát), - i là số lần quan sát. Mỗi quan hệ giữa zi được sắp xếp theo lớp từ (1, 2,…n) và yi là các khoảng tiếp giáp của biến yi tương ứng với zi. Mối quan hệ này được đưa ra bởi công thức sau: ế ế ế trong đó: , …, là các ngưỡng được xác định < < …< Logistic bậc là một phương pháp tiềm năng cho nghiên cứu biến động lớp phủ và sử dụng đất. (5) Phân tích Tobit
26 Phân tích Tobit phù hợp với biến phụ thuộc có giá trị nằm trong một khoảng nhất định và chúng được chuyển thành một giá trị nhằm tránh mất thông tin. Công thức chung được đưa ra với một biến ẩn: ế (1. 6) Các biến phụ thuộc yi bằng 0 nếu biến ẩn y*i dưới một ngưỡng nhất định, (thường là 0). Nếu giá trị của biến ẩn là dương, biến phụ thuộc bằng biến ẩn. Chomitz và Thomaz đã sử dụng mô hình Tobit để giải thích không gian chuyển đổi sử dụng đất khu vực Amazon. Dữ liệu điều tra dân số được sử dụng kết nối chuyển đổi rừng và năng suất đồng cỏ với lượng mưa, chất lượng đất, cơ sở hạ tầng. Ở đây, mô hình Tobit được sử dụng là thích hợp vì thông tin về dân số thực tế không có ở khu vực đất nông nghiệp [31]. (6) Hồi quy đồng thời Hồi quy đồng thời sử dụng mô hình phụ thuộc tương tác đồng thời của các đối tượng trong thế giới thực. Mô hình này thông thường được xây dựng từ các phương trình hồi quy tuyến tính. Về mặt lý thuyết mô hình được đánh giá là phù hợp với biến đổi sử dụng đất thực tế. Tuy nhiên, đến nay thì vẫn chưa có một nghiên cứu sử dụng đất nào sử dụng kỹ thuật phân tích này. (7) Phân tích phân cấp Các dữ liệu liên quan đến thay đổi sử dụng đất và lớp phủ như thổ nhưỡng, dân số được phân cấp thành các nhóm ở các mức độ khác nhau. Mức độ đó có thể là cấp độ theo không gian hoặc có thể là theo chủ đề. Trong nghiên cứu sử dụng đất ở Nhật Bản, Hoshino đã áp dụng phân tích phân cấp theo không gian [69]. Để phân tích các dữ liệu phân cấp, tiếp cận OLS thường được sử dụng vì dữ liệu sẽ mang ít thông tin hơn nếu nó phân bố ở dạng ngẫu nhiên. Khái quát về một mô hình đa cấp được thể hiện trong hồi quy đơn giản sau đây:
27 Y = b0+ b1xi+ e (1. 7) Giả sử dữ liệu phân cấp ở hai mức thì phương trình hồi quy trên chuyển thành dạng phương trình phân cấp: yij = (b0+ e0ij)x0ij + b1x1ij (1. 8) trong đó: - i và j là 2 mức khác nhau, - x0ij là một biến giả, giá trị trung bình của e0ij là 0 (8) Phân tích Bayes Phương pháp này là một phân tích thống kê dựa vào luật Bayes. Xác suất của tham số p là tỉ lệ thuận với xác xuất trước đó của tham số p nhân với khả năng xảy ra của p bắt nguồn từ dữ liệu thu thập được. Trong nghiên cứu của mình, De Almeida và cộng sự (2003) đã sử dụng kỹ thuật Bayes để phát triển một cấu trúc mô phỏng thay đổi đô thị dựa trên ước tính quá trình chuyển đổi sử dụng đất [40]. (9) Mạng nơ-ron nhân tạo ANN (Artifical neural networks) Mạng nơ-ron nhân tạo ANN là thuật toán mô phỏng hoạt động của hệ thần kinh sinh học trong việc giải quyết các tài toán kỹ thuật và công nghệ. ANN được sử dụng để nhận dạng mẫu, dự báo và phân loại. Nó không phải là một kỹ thuật thống kê, nhưng trong hoạt động của nó là có liên quan đến mô hình hồi quy. Mạng lưới trí tuệ nhân tạo đã được phát triển để mô hình hóa hệ thống kết nối não bộ của tế bào thần kinh để máy tính có thể bắt chước khả năng của não trong phân loại các cấu trúc và học hỏi từ thử nghiệm do quan sát các mối quan hệ trong dữ liệu. Nguyên lý cơ bản của mạng lưới nơ-ron nhân tạo được dựa trên tế bào. Nó gồm một nút đơn lẻ tiếp nhận đầu vào trọng số và ngưỡng các kết quả theo một quy luật xác định. Bộ máy nơ-ron đơn giản có khả năng phân loại dữ liệu tuyến tính phân chia và thực hiện hàm tuyến tính. Cấu trúc hệ nơ-ron nhân tạo bao gồm ba lớp: lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra do đó có thể xác định mối quan hệ phi tuyến tính trong tự nhiên. Nghiên cứu của Li và Yeh đã mô phỏng sự tiến triển của sử dụng đất dựa trên việc tích hơp mạng
28 lưới nơ-ron nhân tạo và cellular automata. Mô hình cellular automata thông thường có vấn đề trong việc xác định giá trị tham số mô phỏng, quy tắc chuyển đổi và cấu trúc mô hình. Sự kết hợp giữa mạng nơ-ron với cellular automata là rất tốt cho mô phỏng hệ thống sử dụng đất phức tạp bởi vì mạng nơ-ron khả quan trong việc đối phó với dữ liệu nghèo nàn, đồng thời nắm bắt các tính năng phi tuyến phức tạp trong quá trình mô hình hóa. Một mạng nơ-ron ba lớp với nhiều nơ-ron đầu ra được thiết kế để tính toán xác suất chuyển đổi sử dụng đất. Mô hình này đã được áp dụng cho khu vực phát triển đô thị nhanh ở miền nam Trung Quốc [100]. Tóm lại, các phương pháp phân tích thống kê và mô hình hóa không gian được sử dụng để phân tích dữ liệu tích hợp viễn thám và dữ liệu thống kê, đánh giá tác động của các yếu tố đến sử dụng đất là xu hướng tiếp cận hiện đại thể hiện trên hình 1.3. Tuy nhiên, đối với từng khu vực nghiên cứu, cần phải dựa vào cấu trúc dữ liệu, yêu cầu và các điều kiện cụ thể để lựa chọn các phương pháp phù hợp với độ chính xác cao nhất và hiệu quả nhất. 1.2. Tổng quan nghiên cứu lớp phủ và sử dụng đất 1.2.1. Khái niệm về lớp phủ và sử dụng đất Như đã trình bày ở phần trước, viễn thám là tư liệu tiêu biểu được sử dụng trong việc tích hợp với dữ liệu kinh tế - xã hội, đánh giá tác động của các yếu tố đến sử dụng đất. Theo dõi lớp phủ bề mặt và sử dụng đất là một trong những ứng dụng quan trọng của dữ liệu viễn thám. Rất nhiều nghiên cứu đã cho thấy có thể xác định được thông tin sử dụng đất thông qua lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh [66, 75, 108]. Do đó, khi nghiên cứu về sử dụng đất chiết tách từ dữ liệu viễn thám, một điều cần lưu ý là phân biệt các thuật ngữ cơ bản về sử dụng đất và lớp phủ bề mặt. Sử dụng đất và lớp phủ bề mặt là hai khái niệm riêng rẽ. Lớp phủ bề mặt là trạng thái lý sinh của bề mặt Trái đất và phần ngay sát dưới bề mặt [154]. Nói một cách khác, lớp phủ bề mặt mô tả các trạng thái vật lý của bề mặt Trái đất. Thuật ngữ lớp phủ bề mặt ban đầu liên quan đến các loại thực phủ trên bề mặt Trái đất, nhưng sau đó, nó được mở rộng ra khi bao gồm các cấu trúc nhân tạo và các khía cạnh
29 khác của môi trường tự nhiên như thổ nhưỡng, đa dạng sinh học, nước bề mặt và nước ngầm [121]. Trong khi đó, sử dụng đất là khái niệm được xây dựng theo chức năng và mục đích sử dụng của con người [154]. Moser cho rằng "sử dụng đất là cách thức và mục đích của con người tác động lên đất và tài nguyên của đất đai” [121]. Nhà nghiên cứu Turner quan niệm “sử dụng đất biểu thị việc làm của con người trên đất" [155]. Năm 1995, FAO đưa ra một định nghĩa khá hoàn chỉnh về sử dụng đất "sử dụng đất liên quan đến chức năng hoặc mục đích sử dụng bởi con người và nó có thể được định nghĩa như là các hoạt động của con người có liên quan trực tiếp đến đất đai, sử dụng hoặc có tác động đến đất đai " [49]. Sử dụng đất có quan hệ mật thiết với lớp phủ bề mặt, theo Turner "lớp phủ bề mặt có ý nghĩa vật lý, hóa học hoặc phân loại sinh học, ví dụ như đồng cỏ, rừng, trong khi sử dụng đất đề cập đến mục đích của con người có liên quan đến lớp phủ, ví dụ như chăn nuôi, trồng trọt, xây dựng hay khu vực đô thị” [155]. Sử dụng đất liên quan đến lớp phủ bề mặt theo nhiều cách khác nhau và ảnh hưởng đến lớp phủ bề mặt dưới những hình thức khác nhau. Theo ông, có ba trường hợp có thể xảy ra biểu thị mối quan hệ giữa sử dụng đất và lớp phủ bề mặt. Một là, "sử dụng đất duy nhất có thể đúng với một lớp phủ bề mặt duy nhất”, hai là, “một loại hình sử dụng đất duy nhất có nhiều loại lớp phủ” và ba là, “ một lớp phủ duy nhất có thể có nhiều loại hình sử dụng đất” [155]. Do vậy, lớp phủ bề mặt và sử dụng đất tuy là hai khái niệm cần được phân biệt nhưng chúng lại có quan hệ chặt chẽ với nhau và phụ thuộc phần lớn vào đặc tính của đất như (lớp thực phủ, vị trí,…). Trong thực tế nghiên cứu, lớp phủ bề mặt có thể đứng một mình nhưng sử dụng đất nhìn chung không thể không liên quan đến lớp phủ bề mặt [108, 131]. 1.2.2. Các phương pháp phân loại và quy mô chiết tách thông tin sử dụng đất từ tư liệu viễn thám Các dữ liệu viễn thám như Landsat, SPOT,… với những lợi thế về chu kỳ chụp lặp, chi phí thấp, tính khái quát đã trở thành nguồn dữ liệu chính cho nghiên cứu các vấn đề liên quan đến lớp phủ và sử dụng đất [109]. Thông tin lớp phủ và sử dụng đất được chiết tách từ tư liệu viễn thám thông qua phương pháp phân loại.
30 Mục đích của việc phân loại (chiết tách thông tin) là nhận dạng đối tượng, thiết lập mối quan hệ giữa mẫu với lớp chú giải dựa trên các yếu tố đặc trưng. Mối quan hệ giữa đối tượng với lớp chú giải có thể là quan hệ “một – một” theo phân loại cứng (hard classification) hoặc “một–nhiều” theo phân loại mềm (soft classification). Đặc trưng mô tả của đối tượng đầu tiên phải kể đến là phản xạ phổ, tiếp đó là cấu trúc của các đối tượng và đặc trưng địa lý như mô hình số độ cao, độ dốc và hướng sườn. Đối tượng được nhận dạng có thể là điểm ảnh (pixel) hoặc một tập hợp điểm ảnh liền kề hình thành một thực thể địa lý [153]. Cùng với sự trợ giúp của các phần mềm chuyên dụng ngày càng được cải tiến nâng cấp, phương pháp xử lý số hiện nay cho phép tự động chiết tách các đối tượng trên ảnh một cách nhanh chóng, phạm vi rộng, với các kết quả khách quan, trung thực và chính xác. Phương pháp xử lý số được chia thành phương pháp phân loại có kiểm định và không kiểm định. • Phương pháp phân loại có kiểm định: Phân loại có kiểm định bắt đầu bằng quá trình thu thập mẫu làm tiêu chuẩn cho việc xác định ranh giới trong không gian đặc trưng của các đối tượng. Dựa trên vùng mẫu, các tham số thống kê được xác định và đó chính là các chỉ tiêu thống kê sử dụng trong quá trình phân loại. Việc xác định ranh giới phụ thuộc vào đặc tính và kích thước mẫu sử dụng cho phân loại. Một số phương pháp thường được sử dụng trong phân loại có kiểm định là xác suất cực đại (maximum likelihood), phân loại hình hộp, phân loại khoảng cách ngắn nhất (minimum distance) [87, 153]. • Phương pháp phân loại không kiểm định: Phân loại không kiểm định ít phụ thuộc vào mối tương tác với người sử dụng. Thông thường, phân loại không kiểm định nghiên cứu đến đặc trưng của từng lớp theo số lượng lớp. Ví dụ, nếu tiêu chuẩn sử dụng để gán nhãn cho một đối tượng là khoảng cách ngắn nhất giữa đối tượng và với giá trị trung bình của lớp, khoảng cách này được đo trong không gian đặc trưng phổ. Sản phẩm của phân loại không kiểm định sẽ đánh giá giá trị trung bình cho mỗi lớp được lọc theo vòng lặp. Tại mỗi thời điểm lặp, tập hợp ước tính giá trị trung bình của lớp sẽ được lọc cho đến
31 khi giá trị trung bình vẫn giữ nguyên trong cùng vị trí trong không gian đặc trưng phổ thì quá trình lặp thành công và tạo thành các nhóm đối tượng. Phương pháp này hoàn toàn tự động, quá trình phân loại thành công khi mỗi nhóm đối tượng đó được nhận dạng liên kết với thông tin đặc trưng cung cấp bởi người sử dụng [153]. Thuật toán k-means là thuật toán phổ biến được sử dụng rộng rãi nhất của phương pháp không kiểm định [116]. Mặc dù có mức độ tự động hóa cao hơn, kết quả của phương pháp phân loại không kiểm định cho độ chính xác thấp hơn so với phương pháp có kiểm định [120, 153]. Khi thực hiện thực nghiệm phân loại tại những khu vực phức tạp, thông tin các lớp thường bị chéo và lẫn trong một phạm vi không gian cho thấy một điểm ảnh hoặc một đối tượng đã được định danh vẫn có chứa phần diện tích thông tin của lớp khác, đây là vấn đề lẫn trong phân loại và nó chính là rào cản để thu được kết quả phân loại có độ chính xác cao. Do đó, những năm gần đây, một số phương pháp phân loại phi thống kê khác được đề xuất như sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo, cây quyết định, kỹ thuật vector hỗ trợ (support vector machine), phương pháp có nguồn gốc từ thuyết tập mờ và sự kết hợp với các thông tin thứ cấp khác như là cấu trúc của các đối tượng, đặc trưng địa lý cho kết quả phân loại có độ chính xác cao hơn [153]. • Cây quyết định (Decision tree) Phân loại cây quyết định được phát triển theo nguyên tắc phân cấp và phân chia nhỏ dần theo tính chất đặc trưng. Việc sử dụng phương pháp này đòi hỏi chuyên gia phân tích có kiến thức chuyên sâu, hiểu rõ bản chất phản xạ của các nhóm đối tượng trên ảnh vệ tinh. Phương pháp này thường được sử dụng kết hợp với các phép phân tích ảnh chỉ số để làm nổi bật các đối tượng lớp phủ và sử dụng đất [153]. • Phân loại mạng nơ-ron nhân tạo Hiệu quả của sự kết hợp mắt-não của con người trong việc giải quyết vấn đề nhận dạng mẫu, để xem xét hệ thống máy tính dựa trên một mô hình đơn giản hóa não bộ có hiệu quả hơn các phương pháp phân loại thống kê thông thường. Ưu điểm của mạng nơ-ron nhân tạo là ở tốc độ tính toán nhanh cho phép xử lý dữ liệu rất lớn. Mạng nơ-ron nhân tạo là phân loại phi tham số, việc sử dụng phương pháp này
32 không cần bất kỳ giả định về phân bố thống kê của dữ liệu. Nhược điểm của phương pháp là không có quy trình rõ ràng để hỗ trợ việc thiết kế của mạng và việc thực hiện một mạng nơ-ron nhân tạo cực kỳ phức tạp [153]. • Phân loại theo vector hỗ trợ (Support vector machine) (SVM) Phương pháp SVM xuất hiện vào cuối năm 1970, nhưng cho đến những năm gần đây phương pháp phân loại này mới được quan tâm do khả năng giảm thiểu lỗi trong phân loại. SVM ban đầu là phân loại nhị phân tuyến tính với việc phân bố nhãn “-1, + 1”. Cốt lõi của phương pháp SVM là xây dựng một mặt siêu phẳng dựa trên thuộc tính tập mẫu trong không gian phổ để phân tách các lớp. Mặt phân chia siêu phẳng tách biệt giữa lớp mẫu “+1” và lớp mẫu “-1” với điều kiện biên độ tối đa. Những điểm (mẫu) gần nhất với mặt phân chia siêu phẳng được gọi là vector hỗ trợ (support vector). Ưu điểm nổi bật của SVM có thể tách các lớp phức tạp. Nhược điểm của phương pháp này cũng tương tự như phương pháp mạng nơ-ron nhân tạo các thông số phụ thuộc vào người sử dụng, điều đó ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả phân loại [153]. • Phân loại mờ (Fuzzy classification) Năm 1965, lần đầu tiên nhà toán học người Mỹ gốc Ba lan L.A. Zadeh đã đưa ra khái niệm tập hợp mờ - tập mờ. Lý thuyết này đưa ra nhằm cung cấp một khung lý thuyết cho việc giải quyết các vấn đề nhận thức và vấn đề phân loại trong môi trường không rõ ràng. Trong viễn thám, phân loại mờ trở nên phổ biến và là cách tiếp cận mạnh mẽ trong việc giải quyết lẫn phổ trong phân loại [10, 13, 95, 99, 126]. Sự khác biệt rõ nét giữa phân loại mờ và phân loại cứng đặc trưng bởi hàm liên thuộc (membership function). Hàm liên thuộc trong phân loại cứng đầu ra chỉ duy nhất có hai lựa chọn: (có, không) hoặc là (0,1). Nói cách khác các đối tượng trong phân loại cứng chỉ có thể là thành viên của một nhóm duy nhất với mức độ liên thuộc là 1. Còn đối với phân loại mờ thì khái niệm được làm mềm hóa: dữ liệu của một đối tượng có thể cùng một thuộc nhiều nhóm với mức độ liên thuộc của các nhóm khác nhau. Rõ ràng so với phân loại cứng thì phân loại mờ linh hoạt hơn [153]. Phương
33 pháp phân loại mờ dùng để chiết tách thông tin sử dụng đất từ tư liệu ảnh đa bộ cảm và đa độ phân giải từ ảnh có độ phân giải cao như Quickbird, IKONOS đến ảnh có độ phân giải trung bình như Landsat [10, 98, 112, 136, 180]. Khi áp dụng lý thuyết mờ để phân loại ảnh Landsat các nhà khoa học đều khẳng định rằng phương pháp phân loại này cho độ chính xác tốt hơn các phương pháp phân loại thống kê truyền thống [10, 13, 21, 27, 82, 98, 111, 112, 136, 168, 180]. Khi nói đến phân loại ảnh có hai vấn đề cần quan tâm đó là quy mô tiếp cận và phương pháp phân loại. Cùng với phương pháp phân loại thì quy mô tiếp cận cũng cần được chú trọng, có ba hướng tiếp cận bao gồm: tiếp cận theo điểm ảnh (pixel), tiếp cận dưới điểm ảnh (subpixel) và tiếp cận theo đối tượng là tập hợp các pixel tạo thành một thực thể giống ngoài thực địa (object). Cho tới giữa những năm 90, các phương pháp phân loại dựa vào kỹ thuật thống kê thông thường vẫn được áp dụng như phương pháp xác suất cực đại hoặc khoảng cách ngắn nhất chỉ tiếp cận ở quy mô điểm ảnh hoặc dưới điểm ảnh và quan tâm đến đặc trưng phản xạ phổ khi phân loại. Cách tiếp cận này cho độ chính xác chưa cao thêm vào đó kết quả phân loại ảnh tồn tại lẫn lốm đốm theo điểm ảnh của lớp khác [29, 53, 117, 125]. Để hạn chế những yếu điểm của phương pháp phân loại tiếp cận điểm ảnh và dưới điểm ảnh, hướng tiếp cận theo đối tượng được quan tâm theo xu hướng kết hợp với các phương pháp phân loại phi thống kê cho ra kết quả có độ tin cậy cao hơn [97, 114]. Phân loại tiếp cận đối tượng được đề xuất từ những năm 1970, nhưng do những hạn chế về phần cứng, phần mềm, độ phân giải và thuật toán giải đoán ảnh nên phương pháp này chưa được ứng dụng [179]. Cho đến nay, khi mà khả năng lưu trữ của phần cứng cũng như độ phân giải không gian của dữ liệu ảnh viễn thám tăng lên thì phương pháp này được ứng dụng rộng rãi với độ chính xác cao hơn so với phương pháp phân loại dựa trên điểm ảnh [17, 29, 55, 74]. Phương pháp phân loại tiếp cận đối tượng tách biệt các loại lớp phủ và sử dụng đất không chỉ dựa đặc trưng phản xạ phổ của các điểm ảnh mà còn xem xét đến hình dạng (shape), kiến trúc của đối tượng (texture) và mối quan hệ giữa các đối tượng [29, 54]. Thêm vào đó, phương pháp này còn có khả năng tích hợp với các dữ liệu
34 khác như bản đồ chuyên đề, mô hình số độ cao,… và kiến thức chuyên gia để nâng cao độ tin cây của kết quả phân loại [29, 41]. Tóm lại, chiết tách thông tin sử dụng lớp phủ và sử dụng đất từ ảnh viễn thám quan tâm đến hai vấn đề đó là quy mô tiếp cận và phương pháp phân loại. Hiện nay, xu hướng tiếp cận đối tượng và phương pháp phân loại phi thống kê để chiết tách thông tin lớp phủ và sử dụng đất trong đó các thuật toán sử dụng lý thuyết mờ cho kết quả phân loại có độ chính xác cao hơn. 1.2.3. Các phương pháp nghiên cứu biến động lớp phủ và sử dụng đất Dưới tác động không ngừng của yếu tố tự nhiên và yếu tố phát kinh tế - xã hội, các đối tượng trên bề mặt Trái đất luôn luôn biến động. Phát hiện biến động là quá trình nhận dạng sự khác biệt về trạng thái của một đối tượng hoặc hiện tượng bằng cách quan sát chúng theo không gian và thời gian. Phát hiện kịp thời và chính xác quá trình biến động sẽ cung cấp thông tin đầy đủ hỗ trợ cho sự hiểu biết tốt hơn về mối quan hệ và sự tương tác giữa con người với các hiện tượng tự nhiên, từ đó đưa ra các quyết định hợp lý cho sử dụng và quản lý tài nguyên thiên nhiên. Viễn thám và GIS là hai công cụ quan trọng cho phép xác định được biến động theo không gian và thời gian một cách hiệu quả [109]. Trong phân tích thay đổi sử dụng đất và lớp phủ bề mặt, điều đầu tiên cần phải lưu ý đến là ý nghĩa của khái niệm để xác định được sự thay đổi trong một trường hợp cụ thể. Đối với lớp phủ bề mặt bao gồm hai kiểu biến đổi: chuyển đổi và sửa đổi [154]. Chuyển đổi lớp phủ bề mặt bao gồm thay đổi từ lớp phủ bề mặt này sang lớp phủ bề mặt khác. Còn sửa đổi liên quan đến sự thay đổi tự thân về cấu trúc trong một loại lớp phủ bề mặt mà không có sự chuyển đổi từ lớp này sang lớp khác, có thể là những thay đổi về năng suất, sinh khối,…[142]. Thay đổi lớp phủ bề mặt là kết quả của các quá trình hoạt động tự nhiên và phát triển kinh tế - xã hội,… Tuy vậy, nhiều kết quả nghiên cứu đã cho thấy rằng: hầu hết các thay đổi bề mặt lớp phủ và sử dụng đất ở hiện tại cũng như trong quá khứ là do sự tác động của con người thông qua hoạt động sản xuất [154]. Cho nên, thay đổi sử dụng đất cũng bao gồm
35 chuyển đổi từ lớp sử dụng đất này sang lớp sử dụng đất khác và thay đổi nội tại trong từng loại hình sử dụng đất. Kỹ thuật đánh giá biến động sử dụng tư liệu viễn thám được chia thành hai nhóm phương pháp chính: đánh giá trước phân loại và đánh giá sau phân loại [133]. Các phương pháp đánh giá biến động được tổng hợp từ các tác giả Ashbinhdu Singh (1989), David A. Mouat (1993), Ross S. Lunetta (1993), Vittorio Castelli và cộng sự (1993), D. Lu và cộng sự (2004) và Gong Jiannya (2008) [39, 78, 109, 133, 141] thể hiện ở hình 1.4. Hình 1. 4. Các phương pháp xác định biến động Phân tích biến động trước phân loại: Phân tích trước phân loại dựa trên phản xạ phổ hoặc những đặc trưng của đối tượng trong khu vực nghiên cứu, phương pháp này có ưu điểm là cho ra phân tích nhanh chóng. Các phương pháp phân tích trước phân loại được áp dụng phổ biến là phương xử lý dữ liệu số bán tự động tiếp cận phân tích gộp ảnh gốc [172] và phân tích thành phần chính (PCA) [23, 102, 132], tỉ số kênh phổ (band ratio), chỉ số thực vật (NDVI), và chuyển đổi các tasseled-cap [34, 76],... Phương pháp này cung cấp thông tin thay đổi hoặc không thay đổi của các đối tượng. Việc xác định ngưỡng của phương pháp này là một thách thức lớn cần phải giải quyết, phương pháp phân Trước phân loại Đại số Chuyển đổi Mô hình Ảnh hai thời điểm Sau phân loại Kết hợp Phương pháp số Giải đoán bằng mắt
36 ngưỡng được sử dụng nhiều nhất là phân tích hàm phân bố của ảnh biến động. Hình 1.5 thể hiện phương pháp phân tích trước phân loại. Hình 1. 5. Phân tích trước phân loại Các phương pháp phân tích biến động trước phân loại được gộp thành ba nhóm bao gồm: Đại số, chuyển đổi và mô hình. • Đại số Phân tích đại số bao gồm các phương pháp sự khác biệt ảnh (image differencing), hồi quy ảnh (image regression), tỉ số ảnh (image ratioing), khác biệt chỉ số thực vật (vegetation index differencing), phân tích vector thay đổi (change vector analysis (CVA) và hiệu nền (background subtraction). Thuật toán của nhóm này là tương đối đơn giản, dễ thực hiện và dễ giải thích, nhưng chúng lại không cung cấp ma trận đầy đủ các thông tin thay đổi (ngoại trừ phương pháp CVA). Một bất lợi nữa của nhóm đại số là khó khăn trong việc lựa chọn kênh ảnh, chỉ số và ngưỡng phù hợp để xác định khu vực biến động. • Chuyển đổi Nhóm chuyển đổi bao gồm các phương pháp PCA, Gramm-Schmidt (GS) và biến đổi Chi bình phương (Chi-square). Ưu điểm của nhóm này là giảm dữ liệu thừa giữa các kênh ảnh và nhấn mạnh thông tin khác nhau trong các thành phần phân tích. Tuy nhiên, cách tiếp cận này cũng không cung cấp ma trận biến động chi tiết và tương đối khó khăn khi xác định ngưỡng của khu vực thay đổi. Thêm vào đó, việc giải đoán và xác định thông tin thay đổi trên ảnh chuyển đổi khá phức tạp. • Mô hình Các mô hình phát hiện thay đổi cơ bản bao gồm mô hình phản xạ Li-Strahler, mô hình hỗn hợp quang phổ và mô hình lý sinh ước lượng tham số. Với cách tiếp cận này, các giá trị phản xạ phổ thường được biến đổi sang các thông số vật lý dựa Ảnh 1 Ảnh 2 Đánh giá biến động Tính toán khác biệt
37 vào mô hình tuyến tính hoặc phi tuyến. Ưu điểm của phương pháp là các thông số chuyển đổi trực quan hơn cho việc nhận dạng và chiết tách thông tin thực vật hơn là dấu hiệu phổ. Nhược điểm của những phương pháp này tốn nhiều thời gian và khó khăn trong việc phát triển mô hình phù hợp cho chuyển đổi các giá trị phản xạ phổ thành các thông số lý sinh. Phân tích biến động sau phân loại Ưu điểm của phương pháp đánh giá sau phân loại là cho ra ma trận biến động chi tiết và kết quả chứa thông tin thay đổi từ lớp này sang lớp khác [133, 141]. Phương pháp phân tích bằng mắt được sử dụng trước những năm 1970, nhược điểm của phương pháp này là tốn thời gian cho việc phát hiện biến động và khó cập nhật các kết quả thay đổi. Ngày nay với sự phát triển của kỹ thuật máy tính và các phương pháp phân loại, phương pháp sử lý số được sử dụng hầu như trong toàn bộ các nghiên cứu về biến động sử dụng đất và lớp phủ. Kỹ thuật phân tích biến động sau phân loại bao gồm: đánh giá biến động từ hai ảnh được phân loại riêng rẽ và đánh giá biến động từ kết quả phân loại ảnh đa thời gian được thể hiện ở hình 1.6. Đánh giá biến động từ hai ảnh được phân loại riêng rẽ: đây là phương pháp đơn giản, dễ thực hiện. Ảnh chụp ở hai thời kỳ khác nhau được phân loại độc lập. Phương pháp này, thường sử dụng ma trận chéo để tính toán tương quan biến động giữa các đối tượng, lập được các báo cáo số liệu thống kê và bản đồ biến động. Độ chính xác của phương pháp này phụ thuộc chặt chẽ vào độ chính xác của từng phép phân loại độc lập, các sai số xuất hiện ở mỗi lần phân loại ảnh sẽ bị lẫn trong quá trình điều tra biến động. Đánh giá biến động từ kết quả phân loại ảnh đa thời gian là phương pháp ghép hai ảnh vào nhau thành ảnh đa thời gian trước khi phân loại. Hai ảnh có N kênh được chồng phủ lên tạo ra một ảnh có 2N kênh. Sau đó phân loại trên ảnh đa thời gian. Độ chính xác của phương pháp này phụ thuộc vào sự khác biệt phổ giữa các lớp có thay đổi và không thay đổi. Nhược điểm của phương pháp này nếu số lượng chú giải nhiều thì phương pháp này trở nên rất phức tạp.
38 Hình 1. 6. Phân tích sau phân loại Kết hợp các phương pháp trong phân tích biến động Hình 1. 7. Phương pháp kết hợp Phương pháp này đề cập đến việc sử dụng kết hợp của hai hoặc nhiều phương pháp nêu trên để xác định biến động. Lợi thế của phương pháp này là khả năng tận dụng tối đa các ưu điểm của nhiều thuật toán để có được kết quả tốt hơn so với phương pháp duy nhất. Tuy nhiên, để áp dụng cho từng trường hợp cụ thể thì cách lựa chọn phương pháp kết hợp là rất khó và có thể làm cho kết quả phát hiện biến động bị xung đột xuất phát từ các phương pháp khác nhau. Phương pháp kết hợp giữa phân loại và phương pháp đại số là được sử dụng phổ biến thể hiện ở hình 1.7. Tổng hợp trên đây cho thấy có rất nhiều phương pháp đánh giá biến động, mỗi phương pháp có ưu nhược điểm và điều kiện ứng dụng riêng vì thế khó thể nói phương pháp nào là chuẩn mực để áp dụng cho mọi khu vực, mọi vùng. Việc lựa chọn một phương pháp đánh giá biến động phù hợp đòi hỏi phải xem xét cẩn thận Ảnh 1 Ảnh 2 Phân loại Đánh giá biến động Ảnh 1 Ảnh 2 Phân loại Phân loại Đánh giá biến động Đánh giá biến động từ 2 ảnh được phân loại riêng rẽ Đánh giá biến động từ kết quả phân loại ảnh đa thời gian Ảnh 1 Ảnh 2 Phân loại Phân loại Đánh giá biến động Phân loại
39 các yếu tố ảnh hưởng chính của từng phương pháp. Trong thực tế, có một số phương pháp xác định biến động thường được sử dụng mà kết quả của chúng được đánh giá là tốt và phù hợp trong phân tích biến động như phương pháp khác biệt ảnh, PCA và phương pháp sau phân loại [20, 44, 80, 81, 181]. Những phương pháp đánh giá biến động này được tích hợp với hệ thông tin địa lý (GIS) làm tăng độ chính xác trong phát hiện biến động [109, 130, 140]. 1.3. Quan điểm và phương pháp nghiên cứu của luận án Kết quả nghiên cứu cơ chế tác động của các yếu tố tự nhiên và kinh tế - xã hội của quá trình đô thị hóa đối với thay đổi sử dụng đất, khảo sát các phương pháp đánh giá tác động đã cho phép luận án lựa chọn được một cách tiếp cận và phương pháp mới trong việc xác định mối quan hệ giữa yếu tố tác động của đô thị hóa làm thay đổi sử dụng đất nông nghiệp nói chung và của huyện Đông Anh (khu vực ven đô của thành phố Hà Nội) nói riêng. 1.3.1. Quan điểm nghiên cứu 1. Quan điểm về đô thị hóa Tổng quan các quan điểm về đô thị hóa cho thấy đây là một vấn đề phức tạp và đa chiều. Khi đề cập đến vấn đề đô thị hóa cần phải có quan điểm phù hợp với mục đích nghiên cứu. Với đặc thù của đô thị hóa vùng ven đô, trong nghiên cứu này, quan điểm và các tiêu chí về đô thị hóa dựa trên khía cạnh: nhân khẩu học, kinh tế học và địa lý học. Đối với khu vực ven đô, đô thị hóa đồng nghĩa với sự lan truyền tính đô thị vào khu vực nông thôn, quan điểm thể hiện thông qua các nhóm tiêu chí như sau: - Cơ cấu kinh tế (chuyển đổi nền kinh tế nông nghiệp sang công nghiệp, dịch vụ) - Cơ cấu lao động (từ nông nghiệp sang công nghiệp, dịch vụ) - Tăng mật độ dân số, mức sống - Sử dụng đất (chuyển đổi từ đất nông nghiệp sang phi nông nghiệp).
40 2. Các yếu tố của đô thị hóa ảnh hưởng đến sử dụng đất Tổng quan cho thấy có rất nhiều yếu tố của đô thị hóa ảnh hưởng đến sử dụng đất và chúng được chia thành hai nhóm: yếu tố nội sinh và yếu tố ngoại sinh. Khi nghiên cứu tác động của đô thị hóa tới sử dụng đất, cần thiết phải có sự đánh giá từ tổng thể đến chi tiết từng tiêu chí của đô thị hóa tới sử dụng đất. Ngoài các tiêu chí của đô thị hóa khu vực ven đô nêu trên, các yếu tố tự nhiên như: khoảng cách tới trung tâm, khoảng cách tới đường giao thông, hay khoảng cách tới khu vực dân cư,… cũng là các yếu tố liên quan đến biến động sử dụng đất cần được xem xét. 3. Về thông tin sử dụng đất: Tư liệu viễn thám mang thông tin phong phú về lớp phủ và sử dụng đất. Sử dụng tư liệu viễn thám chiết tách được thông tin sử dụng đất thông qua mối quan hệ chặt chẽ giữa lớp phủ bề mặt và loại hình sử dụng đất. 4. Về cách tiếp cận trong nghiên cứu đánh giá tác động của đô thị hóa đến đất nông nghiệp Luận án sử dụng cách tiếp cận liên ngành để đánh giá tác động của đô thị hóa đến sử dụng đất. Tiếp cận liên ngành thông qua phân tích thống kê và mô hình hóa không gian đang là phương pháp tiếp cận hiện đại, sâu sắc và toàn diện hơn để giải quyết các bài toán phức tạp liên quan đến khoa học không gian và khoa học xã hội. Với cách tiếp cận này thì các yếu tố tác động của đô thị hóa đến sử dụng đất có thể được biểu diễn một cách định lượng và không gian hóa. 1.3.2. Phương pháp nghiên cứu Viễn thám và GIS là các công cụ chủ đạo được sử dụng theo dõi, đánh giá biến động sử dụng đất của khu vực nghiên cứu. Phương pháp thống kê và mô hình hóa không gian dùng để đánh giá mức độ đô thị hóa và phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đô thị hóa đến biến động sử dụng đất. Hình 1.8 thể hiện các bước nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu.
41 Hình 1. 8. Các bước nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu 1. Chiết tách thông tin và đánh giá biến động sử dụng đất Chiết xuất thông tin sử dụng đất của khu vực nghiên cứu được tiếp cận theo quy mô tiếp cận và phương pháp nghiên cứu. Tư liệu viễn thám Sử dụng đất Điều kiện kinh tế - xã hộiĐiều kiện tự nhiên Mức độ đô thị hóa Biến động sử dụng đất Phân loại mờ tiếp cận đối tượng Phân tích PCA Phân tích hồi quy logistic Yếu tố của đô thị hóa tác động tới biến động sử dụng đất Mô hình hóa Không gian thay đổi sử dụng đất Phân tích không gian GIS
42 - Quy mô tiếp cận: Quy mô tiếp cận dựa trên lượng thông tin viễn thám cho phép đánh giá theo hai hướng: không gian và thời gian. Tiếp cận không gian cho phép chiết xuất thông tin từ ảnh ở quy mô đối tượng (tập hợp các pixel) giống thực thể địa lý thông qua ưu điểm nội trội về các thông số bổ trợ sử dụng cho chiết tách thông tin từ ảnh. Tiếp cận theo thời gian để đánh giá biến động sử dụng đất từ các ảnh viễn thám. - Phương pháp nghiên cứu bao gồm: phân loại mờ và phân tích không gian Khu vực nghiên cứu là khu vực ven đô, nơi chuyển tiếp giữa đô thị và nông thôn. Khu vực này có sử dụng đất phức tạp về cấu trúc và phản xạ phổ đòi hỏi xác định phương pháp chiết tách thông tin sử dụng đất phù hợp với khu vực nghiên cứu. Phương pháp phân loại mờ tiếp cận đối tượng chiết tách thông tin sử dụng đất cho khu vực nghiên cứu được đề xuất sử dụng trong luận án. GIS với khả năng phân tích không gian được sử dụng đánh giá biến động sử dụng đất. Thông tin sử dụng đất từ các ảnh viễn thám được chồng xếp phân tích không gian để xác định diện tích thay đổi và không gian thay đổi của từng loại hình sử dụng đất theo thời gian. 2. Đánh giá tác động của đô thị hóa đến biến động sử dụng đất Đánh giá mức độ đô thị hóa khu vực ven đô dựa vào các nhóm tiêu chí đã được xác định ở trên. Khi đánh giá mức độ thị nhằm làm nổi bật được tính đô thị trong bối cảnh của khu vực ven đô, nơi tồn tại song hành hai tính chất nông thôn và đô thị, đồng thời có thể đối sánh cho từng đơn vị không gian. Do vậy, luận án đề xuất sử dụng phương pháp phân tích PCA cho việc xác định mức độ đô thị hóa của từng thôn trong khu vực nghiên cứu và không gian hóa bằng GIS. Đánh giá tác động của đô thị hóa đến biến động sử dụng đất: - Phương pháp phân tích hồi quy logistic với khả năng xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Biến phụ thuộc ở đây là biến động sử dụng đất, biến độc lập là các yếu tố của đô thị hóa. Phương pháp này được sử dụng dựa trên sự phù hợp về cấu trúc dữ liệu và kiểu biến phủ thuộc trong việc xác định và lượng
43 hóa các yếu tố của đô thị hóa liên quan đến từng loại hình biến động sử dụng theo không gian và thời gian. - Các yếu tố tác động của đô thị hóa có liên quan đến sử dụng đất được xác định từ phương pháp phân tích hồi quy và thông tin sử dụng đất được sử dụng là yếu tố đầu vào của mô hình nơ - ron nhân tạo nhằm mô phỏng tác động của đô thị hóa đến từng loại hình thay đổi sử dụng trong khu vực nghiên cứu. Sản phẩm của mô hình là không gian thích nghi cho từng loại hình chuyển đổi sử dụng đất. Mục đích của việc mô hình hóa là quan trắc và mô phỏng biến động sử dụng đất, đồng thời để kiểm tra có sự tác động của yếu tố của đô thị hóa được xác định trong phân tích hồi quy tác động đến biến động sử dụng đất.
44 Chương 2 PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI MỜ TIẾP CẬN ĐỐI TƯỢNG CHIẾT TÁCH THÔNG TIN SỬ DỤNG ĐẤT KHU VỰC ĐÔNG ANH, HÀ NỘI Trong chương này, tập trung nghiên cứu phương pháp chiết tách và phân tích thông tin sử dụng đất khu vực Đông Anh Hà Nội từ tư liệu viễn thám quang học. 2.1. Khái quát về đặc điểm tự nhiên và kinh tế - xã hội khu vực nghiên cứu 2.1.1. Vị trí địa lý Vùng nghiên cứu được lựa chọn là huyện Đông Anh, là một huyện ngoại thành nằm phía Bắc thủ đô Hà Nội, cách trung tâm Thủ đô 22 km theo quốc lộ số 3 (Hà Nội – Thái Nguyên). Đông Anh là một huyện có tổng diện tích tự nhiên là 182.3km2 với 23 xã và 1 thị trấn. Phía Bắc và Đông Bắc huyện giáp với huyện Sóc Sơn (Hà Nội) và huyện Từ Sơn (Bắc Ninh), phía Đông giáp huyện Gia Lâm (Hà Nội), phía Tây giáp huyện Mê Linh (Hà Nội), phía Nam giáp quận Bắc Từ Liêm và quận Tây Hồ (Hà Nội). 2.1.2. Địa hình Đông Anh có địa hình tương đối bằng phẳng, độ dốc thoải dần từ Tây Bắc xuống Đông Nam với điểm cao nhất 19.05m tại thôn Nhồi Trên xã Cổ Loa, điểm thấp nhất 1.95m tại thôn Đình Trung xã Xuân Nộn. Theo độ cao địa hình1 ở Đông Anh chia thành 5 vùng như sau: - Vùng ngoài bãi được ngăn cách bởi đê sông Hồng, sông Đuống và sông Cà Lồ, độ cao địa hình có sự chênh lệnh rõ rệt, phía ngoài đê sông Hồng độ cao từ 8.0 đến 12.4m, phía ngoài đê sông Cà Lồ thấp hơn với độ cao từ 3.8 đến 8m. - Vùng trong đê có độ cao địa hình từ 11.5m đến 19.05m. Đây là vùng cao nhất trong huyện phân bố ở các xã Bắc Hồng, Nguyên Khê và Cổ Loa. 1 Nguồn: Bản đồ địa hình
45 - Vùng trong đê có địa hình cao từ 9.5m đến 11.5m, được phân bố ở phía Tây Nam huyện bao gồm các xã: Nam Hồng, Kim Chung, Vĩnh Ngọc và Kim Nỗ - Vùng trong đê có độ cao địa hình từ 6.7m đến 9.5m phân bố ở phía Nam huyện, gồm các xã: Kim Chung, Đại Mạch, Võng La, Kim Lỗ, Hải Bối và Vĩnh Ngọc. - Vùng trong đê có địa hình từ 1.9 m đến 6.7m phân bố ở phía Đông và Đông Nam của huyện, gồm các xã: Liên Hà, Vân Hà, Việt Hùng, Xuân Canh, Đông Hội, Mai Lâm, Dục Tú , Xuân Nộn và Thụy Lâm. Vùng này được coi là vùng thấp nhất của huyện. Hình 2. 1. Vị trí huyện Đông Anh 2.1.3. Khí hậu thủy văn Đông Anh có chung đặc điểm khí hậu của khu vực Hà Nội, chịu ảnh hưởng của khí hậu nhiệt đới gió mùa với mùa đông lạnh và khô, mùa hè nóng ẩm mưa nhiều. Mùa nóng từ tháng 5 đến tháng 10 và mùa lạnh từ tháng 11 kéo dài đến tháng 4 năm sau.
46 Chế độ nhiệt được phân hóa theo hai mùa rõ rệt. Nhiệt độ không khí trung bình năm là 24.70 C, nhiệt độ không khí tháng 6 cao nhất trong năm với nhiệt độ trên 340 C và thấp nhất vào tháng 12 với nhiệt độ vào khoảng 150 C. Độ ẩm tương đối bình quân 78% , vào tháng 2,3,4 và 8 thường có độ ẩm cao hơn là 80%, tháng 12 có độ ẩm trung bình thấp nhất là 31%. Mạng lưới thủy văn của huyện có 3 tuyến sông lớn chảy qua: sông Hồng dọc theo ranh giới huyện theo hướng Tây Bắc đến Đông Nam có chiều dài 16km; sông Đuống bắt nhánh từ sông Hồng chảy từ Tây Bắc đến Đông Nam với chiều dài 5 km; sông Cà Lồ nằm phía Bắc huyện có chiều dài 9km. Ngoài ra, còn có hai nhánh sông nhỏ là sông Thiếp bắt nguồn từ xã Tiền Phong huyện Mê Linh chảy vào địa phận Đông Anh và đổ ra sông Ngũ, xã Nguyên Khê. 2.1.4 Thổ nhưỡng Đông Anh thuộc tiểu vùng sinh thái đất bạc màu trên nền phù sa có các tuổi khác nhau, từ phù sa mới đến phù sa cổ. Theo phân loại đất2 Đông Anh được chia thành 8 loại đất: - Đất phù sa sông Hồng được bồi đắp hàng năm: Đất được phân bố ở ven đê sông Hồng và sông Dương thuộc các xã: Đại Mạch, Võng La, Hải Bối, Vĩnh Ngọc, Tàm Xá, Xuân Canh, Đông Hội và Mai Lâm. Loại đất này chiếm 8.89% diện tích. Đặc điểm của loại đất này có tầng dày, thành phần cơ giới nhẹ, giàu chất dinh dưỡng, ít chua. Loại đất này thích hợp cho trồng cây rau màu và cây công nghiệp ngắn ngày, tuy nhiên hàng năm thường bị ngập úng. - Đất phù sa sông Hồng ít được bồi đắp hàng năm: Chiếm 4.48% diện tích, phân bố tập trung ở ven đê sông Cà Lồ nằm ở các xã: Xuân Nộn, Bắc Hồng, Nguyên Khê, Thụy Lâm và một số ít đất bãi ven sông Hồng thuộc xã Tầm Xá. Đặc 2 Nguồn: Bản đồ thổ nhưỡng
47 điểm chung của đất này có tầng đất dày, thành phần cơ giới nhẹ, đất ít chua, hàm lượng mùn và chất dinh dưỡng cao, kết cấu tơi xốp giữ nước và giữ phân tốt. - Đất phù sa sông Hồng không được bồi hàng năm, không lây, không loang lổ: có diện tích 1774.07 ha chiếm 16.66% diện tích đất, phân bố ở trong đê thuộc các xã: Đại Mạch, Vĩnh Ngọc, Xuân Canh, Đông Hội, Mai Lâm, Cổ Loa, Dục Tú, Thụy Lâm được phát triển trên đất phù sa cổ và phù sa cũ. Đặc điểm của loại đất này là tầng canh tác trung bình, có thành phần có giới trung bình và nhẹ, hàm lượng dinh dưỡng khá đến trung bình. Loại đất này phù hợp cho việc trồng cây hoa màu, cây công nghiệp ngắn ngày, rau các loại, cây ăn quả, cây cảnh. - Đất phù sa sông Hồng không được bồi đắp hàng năm, có tầng loang lổ: Đất có diện tích là 1849.92ha, chiếm khoảng 17.38%, đất chịu ảnh hưởng của canh tác không hợp lý do thiếu nước tưới dẫn đến đất bị biến đổi xuất hiện tầng loang lổ đỏ vàng. Loại đất này phân bố ở các xã Kim Chung, Kim Nỗ, Vĩnh Ngọc, Đông Hội, Tiên Dương, Liên Hà và Thụy Lâm. Đất này có độ dày trung bình, phân bố trên địa hình cao, đất có hàm lượng dinh dưỡng trung bình. - Đất phù sa không được bồi hàng năm, glay trung bình hoặc mạnh: Loại đất này có diện tích 1351.22ha chiếm 12.69%, phân bố ở địa hình vàn, vàn thấp và thấp trũng ở các xã: Đại Mạch, Võng La, Hải Bối, Xuân Canh, Đông Hội, Dục Tú, Vân Hà, Thụy Lâm, Tiên Dương, Kim Nỗ, Vân Nội. Đây là loại đất chủ yếu canh tác hai vụ lúa do điều kiện ngập nước nhiều, vi sinh vật yếm khí hoạt động mạnh. Thành phần cơ giới chủ yếu là thịt nặng, nghèo lân dễ tiêu. - Đất phù sa sông Hồng không được bồi hàng năm, úng nước: Đất có diện tích 594.00ha chiếm 5.58% diện tích đất, phân bố tại địa hình trũng thuộc các xã: Cổ Loa, Việt Hùng, Liên Hà, Vân Hà, Dục Tú và Thụy Lâm. Đất bị biến đổi do thời gian ngập lâu, đất chua đến rất chua, nghèo lân dễ tiêu. - Đất xám bạc màu phù sa cổ có tầng loang lổ đỏ vàng: diện tích 3261.33ha chiếm 30% tổng diện tích đất được phân bố ở các xã: Bắc Hồng, Nam Hồng, Nguyên Khê, Vân Nội, Uy Nỗ, Tiên Dương, Xuân Nộn, Cổ Loa và Xuân Canh.
48 Loại đất này có tầng canh tác mỏng , có màu xám trắng, thành phần cơ giới nhẹ, kết cấu rời rạc, giữ phân, giữ nước kém, nghèo dinh dưỡng. - Đất nâu vàng phát triển trên nền phù sa cổ: Đất này có diện tích 382.88 ha chiếm 3.60% diện tích, phân bố trên địa hình cao ở các xã: Bắc Hồng, Nam Hồng, Nguyên Khê, Uy Nỗ, Cổ Loa. Loại đất này nghèo dinh dưỡng, tỉ lệ mùm thấp. Loại này thích hợp cho việc trồng các loại cây lâu năm, cây màu, cây dài ngày. Loại đất này nhiều nhất ở Cổ Loa. 2.1.5. Điều kiện kinh tế - xã hội Kinh tế của khu vực trong những năm qua liên tục tăng trưởng và ổn định. Tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân đạt trên 8.9%. Cơ cấu kinh tế chuyển dịch mạnh theo hướng công nghiệp chiếm 49.8%, thương mại dịch vụ chiếm khoảng 22.8%, nông nghiệp chiếm 22.4%. Ngành công nghiệp của huyện trong những năm qua là ngành phát triển nhanh và mạnh nhất trong các thành phần kinh tế. Ngành công nghiệp chiếm tỉ trọng lớn trong GDP của huyện. Bảng 2. 1. Tốc độ tăng trưởng kinh tế huyện Đông Anh Năm Tốc độ tăng trưởng kinh tế (%) 2001 7.1% 2006 9.6% 2011 10.2% Nguồn: Phòng thống kê huyện Đông Anh Diện mạo khu vực đã có những thay đổi lớn với nhiều dự án được triển khai trên địa bàn huyện từ năm 2001 đến nay. Tiêu biểu là dự án mở rộng khu công nghiệp Bắc Thăng Long với tổng diện tích là 277.14ha, khu công nghiệp tại xã Xuân Nộn, các cụm công nghiệp vừa và nhỏ tại Nguyên Khê và cụm sản xuất làng nghề tập trung tại xã Vân Hà, xây dựng cầu Nhật Tân và đường đi Nội Bài, cầu Đông Trù và đường 5 kéo dài, đường quốc lộ 3 mới qua các xã miền Đông,… Đi cùng với các dự án khu công nghiệp và hạ tầng xã hội là khu vực đô thị mới như khu đô thị miền Đông huyện Đông Anh, khu đô thị mới phía Bắc tại xã Tiên Dương.
49 Dân số của khu vực Đông Anh liên tục tăng trong vòng mười năm từ 2001 đến 2011. Tuy mật độ dân số khu vực còn thấp hơn nhiều so với khu vực nội thành, nhưng mật độ dân số lại liên tục tăng từ 1.45% đến 1.89% tương ứng từ năm 2001 đến năm 2011. Trong bảng 2.2 cho thấy tốc độ tăng dân số cơ học mạnh nhất là năm 2007 với 4.8% dân số. Bảng 2. 2. Chỉ tiêu về dân số huyện Đông Anh3 Chỉ tiêu 2001 2003 2005 2007 2009 2011 DS (người) 266750 280147 292751 321036 336633 345368 PP (người/km2) 1.46 1.54 1.61 1.76 1.85 1.89 R (%) 0.04 0.41 1.8 4.8 0.12 0.23 DS : Dân số, PP: mật độ dân số; R: tốc độ tăng dân số cơ học Bảng 2. 3. Chỉ tiêu về cơ cấu lao động huyện Đông Anh3 Chỉ tiêu 2001 2003 2005 2007 2009 2011 Nông nghiệp 80.5 74.5 65.5 61.9 46.6 38.1 Công nghiệp-Xây dựng 15.2 18.6 26.3 26.5 41.7 48.4 Dịch vụ 4.3 6.9 8.2 11.5 11.7 13.5 Về mặt lao động cho thấy cơ cấu lao động của huyện có những thay đổi rõ rệt được biểu hiện qua bảng 2.3. Số liệu trong bảng cho thấy, sự chuyển biến cơ cấu lao động trong ngành nông nghiệp giảm liên tục trong vòng mười năm và giảm gần một nửa xuống chỉ còn 38.1% . Tăng mạnh nhất là lao động trong ngành công nghiệp và xây dựng với trung bình mỗi năm tăng khoảng 3.3%. Lao động trong ngành dịch vụ tăng 0.9% trong trung bình mỗi năm. Tăng mạnh nhất vào giai đoạn năm 2005-2007 với mức tăng là 3.3%. 3 Nguồn: Tổng hợp từ Niêm giám thống kê huyện Đông Anh
50 2.2. Lựa chọn tư liệu ảnh Một điều cần lưu ý trong nghiên cứu đánh giá tác động của đô thị hóa đến biến động sử dụng đất hoặc lớp phủ bề mặt từ dữ liệu viễn thám, đó là việc lựa chọn tư liệu ảnh.Yêu cầu đặt ra khi lựa chọn tư liệu ảnh phải đảm bảo tiêu chí dữ liệu có tính đồng bộ về độ phân giải, về thời điểm chụp và phù hợp với các dữ liệu kinh tế - xã hội liên quan đến khu vực nghiên cứu. Bảng 2. 4. So sánh chỉ tiêu kỹ thuật và kinh tế của tư liệu ảnh được đánh giá trong nghiên cứu biến động sử dụng đất [60] Loại dữ liệu Độ phân giải không gian Độ phân giải phổ Độ phân giải thời gian Giá thành Năm phóng Đánh giá IKONOS * * ** * 1999 *** SPOT HRV * * * * 2002 *** QuickBird * * ** * 12/2001 *** GeoEye-1 * * ** * 2008 *** Worlview – 2 * ** ** * 2009 *** Landsat 1-3 * ** * *** 1972, ‘75, ‘78 ** Landsat 4,5,7,8 * ** * *** 1982,‘84,‘99, 2013 ** ALI * ** * *** 2000 ** Aster * ** * ** 1999 ** Hyperion * *** * * 2000 ** Modis * *** ** *** 1999-2002 Spot- VGT * * ** *** 1998 * Meris * *** ** *** 2002 Sevri * *** *** *** 2005 NOAA-AVHRR * * *** *** 1978, ‘81, ‘98 * *** Rất tốt; ** Khá; * Trung bình Về mặt độ phân giải không gian: Kết quả phân tích cho thấy rằng: đối với trường hợp huyện Đông Anh Hà Nội, chiết tách thông tin sử dụng đất sẽ cho kết quả tốt nhất khi sử dụng ảnh vệ tinh có độ phân giải không gian đạt mức *** như ở bảng 2.4. Do hạn chế của tư liệu ảnh vệ tinh cùng độ phân giải cao, cùng một sensor
trong khu v luận án l V thời gian ch và rau màu đang th thông tin s Các Landsat 5TM ch chụp 05/11/2009 và Landsat 8 OLI_TIRS_L1T ch 2.3. Xây d Quá trình chi tiến hành theo hai bư danh cho các đ X dụng tư li bảng chú gi phụ thu chú giả Boon [19 trên hình Hình 2. trong khu vực nghiên n án lựa chọn tư li Về thời điểm ch i gian chụp. Trong nghiên c và rau màu đang th thông tin sử dụng đ Các ảnh đư Landsat 5TM chụp ngày 23/11/ p 05/11/2009 và Landsat 8 OLI_TIRS_L1T ch Xây dựng lớp chú giải Quá trình chi n hành theo hai bư danh cho các đối tư Xây dựng h tư liệu viễn thám ng chú giải không ch thuộc vào các y ải cần phải phù h 19] đã đưa ra m trên hình 2.2. Hình 2. 2. Mối quan hệ giữa độ phân giải không gian v nghiên cứu theo m n tư liệu ảnh Landsat g m chụp: Thờ Trong nghiên c và rau màu đang thời kỳ phát tri ng đất. nh được lựa chọ p ngày 23/11/ p 05/11/2009 và Landsat 8 OLI_TIRS_L1T ch ựng lớp chú giải cho s Quá trình chiết tách thông tin s n hành theo hai bước: Bước i tượng (phân lo ng hệ thống chú gi n thám thành l i không chỉ dựa vào các đ c vào các yếu tố khác liên quan đ i phù hợp với kh đưa ra mối quan h ối quan hệ giữa độ phân giải không gian v theo một chuỗi th Landsat gồm Landsat TM và OLI_TIRS_L1T. ời điểm chụp ph Trong nghiên cứu này, các phát triển tốt nh ọn bao gồm p ngày 23/11/2004, Landsat 5TM c p 05/11/2009 và Landsat 8 OLI_TIRS_L1T ch cho sử dụng đất khu vực Đông Anh, H t tách thông tin sử d c thứ nhất xác đ (phân loại đối tượng) ng chú giải là công vi thành lập cho chi a vào các đối tư khác liên quan đ i khả năng cung c i quan hệ giữa độ ối quan hệ giữa độ phân giải không gian v 51 i thời gian từ m Landsat TM và OLI_TIRS_L1T. p phải cùng mùa v các tư liệu ảnh ch t nhất được lựa ch m Landsat 5 2004, Landsat 5TM c p 05/11/2009 và Landsat 8 OLI_TIRS_L1T chụp 02/12 ụng đất khu vực Đông Anh, H dụng đất khu v xác định lớp chú gi ng) [116]. i là công việc đầu tiên cho chiết tách thông tin chuyên đ i tượng có th khác liên quan đến từng lo năng cung cấp thông tin c chi tiết phân lo ối quan hệ giữa độ phân giải không gian v ừ năm 2001 m Landsat TM và OLI_TIRS_L1T. cùng mùa vụ để nh chụp vào th a chọn cho m 5TM chụp ngày 23/11/ 20 2004, Landsat 5TM chụp 15/12/2006; Landsat 5TM p 02/12/2013 ụng đất khu vực Đông Anh, H t khu vực Đông Anh, Hà N p chú giải; bư u tiên và quan tr t tách thông tin chuyên đ ng có thể nhìn thấ ng loại chú giả p thông tin của d phân loại và độ ối quan hệ giữa độ phân giải không gian và chi tiết phân loại 2001 trở lại đây, do v m Landsat TM và OLI_TIRS_L1T. giảm sai số p vào thời điểm lúa đ n cho mục đích chi p ngày 23/11/ 20 p 15/12/2006; Landsat 5TM (Phụ lục 1). ụng đất khu vực Đông Anh, Hà Nội c Đông Anh, Hà N ; bước thứ hai là đ quan trọng nhấ t tách thông tin chuyên đề. Khi thi ấy trên ảnh mà còn ải và hệ thống b a dữ liệu viễ ộ phân giải th ết phân loại [19] , do vậy do lệch m lúa đã gặt c đích chiết tách p ngày 23/11/ 2001, p 15/12/2006; Landsat 5TM ). c Đông Anh, Hà Nội được hai là định ất khi áp Khi thiết lập nh mà còn ng bảng ễn thám. i thể hiện ]
52 Thông tin sử dụng đất là thông tin có thể xác định được trên tư liệu viễn thám dựa trên mối quan hệ mật thiết giữa sử dụng đất và lớp phủ bề mặt theo những quy tắc chuyển đổi dữ liệu được một số nhà nghiên cứu như đề xuất Anderson vào những năm 1976, Kostrowicki, 1977 và Louisa JM. Jansen đề xuất vào năm 2003 và 2004…. [75, 85, 107, 108]. Đối với khu vực Đông Anh Hà Nội, việc xây dựng chú giải sử dụng đất dựa trên kết quả phân loại lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh với các nguyên tắc áp dụng của Louisa JM. Jansen theo sơ đồ hình 2.3. Hình 2. 3. Sơ đồ xác định thông tin sử dụng đất có được từ kết quả dữ liệu lớp phủ bề mặt tách được từ dữ liệu ảnh vệ tinh [107] Theo luật đất đai hiện hành, đất đai được phân ra rất nhiều loại sử dụng đất, nhưng khi nghiên cứu hiện trạng sử dụng đất tại huyện Đông Anh Hà Nội, luận án chỉ nghiên cứu những hình thức sử dụng đất chính và định nghĩa về các loại hình sử dụng đất phù hợp theo bảng 2.5 với những lý do sau: - Sử dụng tư liệu viễn thám với độ phân giải không gian 30m. Theo Bonn, độ chi tiết phân loại chỉ đạt ở mức độ I (mức độ có cái nhìn khái quát về tình hình sử dụng đất). - Các yếu tố sử dụng để thiết lập thông tin sử dụng đất liên quan đến chức năng sử dụng đất và các hoạt động được xác định, mô tả trên bề mặt khu vực nghiên cứu. Loại hình sử dụng đất của khu vực Đông Anh, Hà Nội được xác định theo
53 chức năng kinh tế, việc phân biệt mức độ chi tiết hơn của các loại sử dụng đất dựa vào tiêu chí kinh tế khác nhau để gán vào các lớp sử dụng đất theo chức năng chính của khu vực. Bảng 2. 5. Chú giải sử dụng đất của khu vực Đông Anh Hà Nội Lớp phủ bề mặt Lớp sử dụng đất theo chức năng kinh tế Loại hình sử dụng đất Thực vật Đất nông nghiệp Hoa màu Màu + Lúa (trồng xen canh lúa và rau, màu); rau; cây ăn quả; cây công nghiệp) Đất trống Lúa (trồng lúa 01 vụ) Chưa sử dụng Đất trống Mặt nước Sông Đất nông nghiệp Ao, hồ Các đối tượng nhân tạo Đất phi nông nghiệp Đất xây dựng 2.4. Phân loại mờ tiếp cận đối tượng 2.4.1. Lý thuyết mờ Mọi ngôn ngữ và mọi quyết định nhìn chung là tiền định nhưng chúng thường được đặc trưng bởi vài mức độ không rõ ràng hoặc là mờ. Các khái niệm như nóng , lạnh và tốt chỉ mang tính chất tương đối phụ thuộc vào yếu tố chủ quan của mỗi người không thể xác định theo danh nghĩa lý thuyết. Vấn đề tương tự đó cũng xảy ra trong phân loại ảnh viễn thám. Trong viễn thám, sự mờ không chỉ tồn tại trên điểm ảnh mà tồn tại trong việc định danh các lớp đối tượng. Trên thực tế, khó có thể vạch ra ranh giới chính xác giữa rừng rậm, rừng thưa, khu dân cư dày đặc, khu dân cư thưa thớt,… Các ranh giới này thực sự mờ ngay cả trên thực địa chứ chưa nói đến vạch chúng trên tư liệu viễn thám. Từ hiện thực đó, năm 1965, lý thuyết logic mờ ra đời. Lý thuyết mờ được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trong y tế, trong điều khiển, ra quyết định và cả ở
54 phân loại ảnh. Trong phân loại ảnh, lý thuyết mờ là một cách tiếp cận mạnh mẽ trong việc giải quyết lẫn phổ cũng như trong định danh các đối tượng phân loại [13, 153]. Một điều quan trọng cần nhấn mạnh đó là phân loại theo lý thuyết mờ tốt hơn cho phân loại tập hợp các điểm ảnh (hay được gọi là đối tượng ảnh) [13, 153, 157] . Logic mờ là loại logic đa giá trị và ý tưởng cơ bản là thay hai kết quả “sai”, “đúng” của thuật toán Boolean bằng dãy liên tục [0, …..,1] với 0 là giá trị “sai”, 1 là giá trị “đúng” và mọi giá trị nằm giữa 0 đến 1 sẽ biểu diễn sự chuyển tiếp giữa sai và đúng [148]. Hàm toán học xác định mức độ thành viên của một đối tượng s trong tập mờ G được gọi là hàm liên thuộc và được biểu diễn bằng hàm sau: (2. 1) Hình 2.4 là ví dụ so sánh phân loại cứng và phân loại mờ. Phân loại cứng dựa trên khái niệm truyền thống về tập cứng với mức độ liên thuộc của các thành viên có hai giá trị 0 và 1 nghĩa là đối tượng trong khoảng từ 0 đến 30 là thành viên của lớp nước có mức độ liên thuộc là 1 và không phải là thành viên của lớp rừng đất ẩm có mức độ liên thuộc là 0. Còn đối với phân loại mờ các đối tượng được xác định vào một lớp nào đó với một giá trị mức độ thành viên. Ví dụ: giá trị từ 24 đến 36 đối tượng có thể là lớp nước hoặc có thể là lớp rừng đất ẩm với mức độ liên thuộc khác nhau trong khoảng (0,1). Điều này chứng tỏ rằng phương pháp phân loại mờ linh hoạt hơn trong giải quyết vấn đề nhập nhằng của thế giới tự nhiên. Hình 2. 4. So sánh phân loại cứng và phân loại mờ • Phân loại cứng • Phân loại mờ • Quy tắc quyết định cứng 0-30 à water 30-60 à forest wetland 60-90 à upland forest • Quy tắc quyết định mờ: Là một hàm liên thuộc cho từng lớp
55 Thuật toán trong phân loại mờ bao gồm: phân cụm mờ (fuzzy c-mean clustering), thuật toán fuzzy relaxation (fuzzy relaxation algorithm), mô hình hàm liên thuộc (membership function models), phân loại mờ xác suất cực đại (fuzzy maximum likelihood), mạng nơ-ron mờ (fuzzy neural network) và phân loại quy tắc mờ (rule- based fuzzy classification) [153]. Trong phạm vi của luận án, phân loại theo quy tắc mờ được sử dụng để chiết tách thông tin sử dụng đất. Phương pháp phân loại quy tắc mờ dựa vào quy tắc mờ “if-then” trong việc gán lớp cho các đối tượng. Ưu điểm nổi bật của phương pháp này khả năng thu thập được kiến thức của con người trong việc thiết kế và điều khiển hệ thống các quy tắc trong phân loại. Phân loại mờ bao gồm ba bước cơ bản [153, 157]: Mờ hóa (fuzzification), Suy luận mờ (Inference) và khử mờ (Defuzzification) thể hiện ở hình 2.5. Hình 2. 5. Kiến trúc của một hệ thống mờ Mờ hóa: Việc mờ hóa sẽ mô tả sự chuyển tiếp từ hệ thống tường minh sang hệ thống mờ. Mục đích của quá trình này là phân chia không gian đặc trưng (phổ hoặc các yếu tố đặc trưng của đối tượng) thành các không gian mờ con và từ đó tạo ra bộ quy tắc cho từng không gian mờ con riêng biệt. Khi tiến hành mờ hóa điều đầu tiên là phải xác định hàm liên thuộc để tính toán mức độ thành viên cho từng dữ liệu đầu vào. Hàm liên thuộc có nhiều dạng, phổ biến là một số dạng sau : monotonic, tam giác, hình thang, hình gauss. Hình 2.6 minh họa hình dạng của 4 kiểu hàm liên thuộc và hàm toán học tương ứng. Kiến thức chuyên gia Mờ hóa Khử mờ Suy luận mờ Dữ liệu đầu vào Dữ liệu đầu ra
56 Hình 2. 6. Các kiểu hàm liên thuộc : (a) monotonic, (b) tam giác, (c) hình thang, (d) gauss [153] Monotonic Với 0≤ sa − ≤λ; )(sµ = 0 với những trường hợp khác (2. 2) Tam giác Với 0≤ sa− ≤λ; )(sµ = 0 với những trường hợp khác (2. 3) Hình thang Với a-λ≤ as − ≤a+λ; )(sµ = 0 với những trường hợp khác (2. 4) Gauss Với λ λ ≤−≤ sa 2 Với 2 0 λ ≤−≤ sa (2. 5) trong đó: - s biểu thị phép đo a, - )(sµ là mức độ liên thuộc, - a biểu thị trung tâm của hàm liên thuộc, - λ độ rộng của hàm liên thuộc. λ µ sa s − −=1)( λ µ sa s − −=1)(         − −= 1, 2 2min)( λ µ as s 2 12)(         − −= λ µ as s 2 12)(         − −= λ µ as s
57 Mọi giá trị đặc trưng của đối tượng có giá trị thành viên cao hơn 0 đều thuộc tập mờ. Nhìn chung, hàm liên thuộc càng lớn thì độ mờ của định hướng phân loại càng lớn; khi giá trị của thành viên càng nhỏ thì việc gán giá trị cho đối tượng sẽ càng bất định [148]. Chính vì vậy, tất cả các phép tính toán đều dựa vào mức độ thành viên dao động từ 0 cho đến 1 và hoàn toàn độc lập với giá trị gốc của đối tượng. Điều này sẽ giúp cho ta dễ làm việc hơn trong một không gian nhiều chiều, sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và là các dữ liệu có thứ nguyên khác nhau. Suy luận mờ: Suy luận mờ là tổ hợp các quy tắc mờ được sử dụng phối hợp các tập mờ khác nhau. Bộ quy tắc mờ đơn giản nhất chỉ phụ thuộc vào một tập mờ là quy tắc « If – Then » ( If là hàm điều kiện, then là hàm kết quả). Có hai kiểu cấu trúc của quy tắc mờ [33]: 1. Hàm điều kiện được áp dụng đầy đủ Nếu mức độ liên thuộc bằng nhau và đều bằng 1, thì mệnh đề then sẽ áp dụng đầy đủ: Nếu x là A thì Y là C 2. Hàm điều kiện được áp dụng có trọng số Nếu hàm điều kiện chỉ thỏa mãn một phần, thì mệnh đề then sẽ áp dụng có trọng số : Nếu x là A thì Y là C với mức độ w trong đó: - x là các thuộc tính nổi bật được lựa chọn cho bài toán phân loại, - A là giá trị thuộc tính của đối tượng, - Y là đối tượng được gán vào lớp sử dụng đất C, - w là trọng số. Để tạo được bộ quy tắc mờ ở mức phức hợp, cần phải tích hợp các tập mờ lại với nhau bằng các toán tử logic And, Or, Not để tạo ra giá trị chiết xuất từ các tập mờ này. Tuy nhiên, việc kết hợp như thế nào là hoàn toàn phụ thuộc vào sự hiểu biết về đối tượng trên thực tế.
58 Việc tính toán trọng số cho các quy tắc và tập hợp các quy tắc các quy tắc. Có hai cách tính trọng số theo công thức [153] : (2. 6) trong đó : - large là hàm liên thuộc mờ được mô tả trong Rule 1 (quy tắc 1), - β1 là trọng số nhân tố được tính theo công thức sau: (2. 7) Với )s( 1µ và )s( 2µ là mức độ liên thuộc đo được cho s1 và s2. Trọng số được tính toán cho tập hợp các quy tắc : (2. 8) Khử mờ: Để có được thông tin chuyên đề từ kết quả phân loại sử dụng logic mờ thì các kết quả đó phải được chuyển sang các giá trị tường minh. Với mục đích như vậy, phải sử dụng giá trị thành viên lớn nhất như là một lớp tường minh. Có một số cách khử mờ, nhưng phổ biến nhất là phương pháp trọng tâm (center-of- gravity) và phương pháp trung bình tối đa (mean-of-maximum) theo hai công thức sau [153]: trong đó: - n là số lượng các yếu tố lấy làm mẫu, - )(sµ là mức độ liên thuộc của s. (2. 9) trong đó : m là số lượng s có mức độ liên thuộc lớn nhất. (2. 10) 2.4.2. Quy trình phân loại Quá trình xây dựng thông tin sử dụng đất của khu vực Đông Anh, Hà Nội từ ảnh vệ tinh theo phân loại mờ tiếp cận đối tượng được thực hiện theo sơ đồ gồm ba bước xử lý cơ bản bao gồm: xử lý dữ liệu đầu vào, phân loại và đánh giá dữ liệu đầu ra theo hình 2.7. eargl)Rule(w ×= 11 β )s()s( 211 µµβ ∧= )Rule(w)Rule(wnAggregatioRule 21 ∨= ∑ ∑ = = × =−− n s n s s ss gravityofcenter 1 1 )( )( µ µ ∑= =−− m s m s imummaxofmean 1
59 Hình 2. 7. Sơ đồ các bước xử lý ảnh DỮ LIỆU ĐẦU VÀO Phân mảnh ảnh Kết quả Mẫu thu thập Xác định yếu tố đặc trưng Xây dựng bộ quy tắc Xác định ngưỡng Gán lớp MỜ HÓA KHỬ MỜ SUY LUẬN MỜ Ảnh Tiền xử lý PHÂN LOẠI QUY TẮC MỜ Đánh giá độ chính xác DỮ LIỆU ĐẦU RA
60 1. Tiền xử lý ảnh Hệ tọa độ của ảnh Landsat khu vực Đông Anh là ảnh nằm ở path #127 row #45 trong hệ tọa độ WGS-84 quốc tế. Do vậy, cần phải chuyển đổi về hệ tọa độ VN-2000 để tích hợp với các nguồn dữ liệu khác thông qua việc chuyển đổi hệ tọa độ theo 7 tham số tính chuyển từ hệ tọa độ quốc tế sang hệ VN-2000. Công thức tính chuyển tọa độ như sau: (2. 11) trong đó: - X, Y, Z là tọa độ vuông góc không gian trên hệ tọa độ VN-2000, đơn vị là mét, - X’, Y’, Z’ là tọa độ vuông góc không gian trên hệ tọa độ WGS-84, đơn vị là mét, - 0x∆ , 0y∆ , 0z∆ là tham số dịch chuyển gốc tọa độ, đơn vị là mét, - 0w , 0ψ , 0ε là 3 góc xoay trục tọa độ tương ứng với trục X, Y, Z, đơn vị là giây, - k là hệ số tỉ lệ chiều dài giữa 2 hệ. Giá trị 7 tham số chuyển đổi mz my mx 45032835,111 30318279,39 90441429,191 0 0 0 =∆ =∆ =∆ "00427372,0 "01975479,0 "00928836,0 0 0 0 = −= = ε ψ ϖ k = 0,999999747093722 Dữ liệu ảnh dùng để chiết tách thông tin sử dụng đất và đánh giá biến động sử dụng đất cho khu vực nghiên cứu. Trong quá trình tiền xử lý các ảnh được kiểm tra về độ lệch không gian với yêu cầu độ lệnh phải nhỏ hơn 1 pixel và các ảnh được chuẩn hóa theo ảnh năm 2013 để đưa đặc tính phản xạ phổ thu được trên các ảnh về tương đương với nhau.      −++∆= +−+∆= −++∆= )'''( )'''( )'''( 000 000 000 YwXZkzZ ZwXYkyY ZYXkxX ψ ε ψε
61 2. Phân mảnh ảnh (segmentation) Mục đích của phân mảnh ảnh là sự phân chia ảnh thành các mảnh riêng biệt tạo ra các đối tượng ảnh. Đối tượng ảnh được tạo ra bởi một hay một số tiêu chí về tính đồng nhất trong một hoặc nhiều chiều của không gian đặc trưng. Do vậy, đối tượng có nhiều thông tin bổ sung về phổ hơn là với chỉ một điểm ảnh, các thông tin bổ sung có thể là thông tin về trung bình phổ của mỗi kênh ảnh, cũng như giá trị lớn nhất và nhỏ nhất, tỉ lệ trung bình và phương sai của các kênh ảnh,… Đối tượng ảnh không những có lợi thế về việc đa dạng hóa thông tin về phổ mà còn có lợi thế rất lớn trong việc có thêm các thông tin không gian ví dụ như về khoảng cách, lân cận, hay quan hệ không gian giữa các đối tượng (topology),…[16, 157]. Thuật toán phân mảnh được chia làm 4 loại : dựa vào điểm (point-based), dựa vào cạnh (edge- based), dựa vào vùng (region – based) và thuật toán kết hợp (combined) [16]. Đối tượng ảnh được tạo ra trong luận án thông qua phân mảnh ảnh đa độ phân giải (multi-resolution segmentation). Phân mảnh ảnh đa độ phân giải là quá trình hợp nhất liên tiếp các điểm ảnh hoặc các đối tượng ảnh liền kề. Phân mảnh theo kỹ thuật hợp nhất vùng từ dưới lên theo thứ tự ban đầu, xem xét từng pixel như một đối tượng riêng biệt sau đó, từng đối tượng nhỏ kề nhau được hợp nhất thành đối tượng lớn hơn. Sự hợp nhất này dựa trên tiêu chuẩn đồng nhất cục bộ, các cặp đối tượng ảnh liền kề sẽ được gộp lại làm cho độ bất đồng tăng lên ở mức nhỏ nhất trong giới hạn. Nếu vượt quá giới hạn, quá trình hợp nhất sẽ ngừng lại và kết quả của quá trình này là sẽ được phân loại ở bước tiếp theo [12, 15]. Đối tượng ảnh được tạo ra theo các tiêu chí tham số tỉ lệ và độ đồng nhất thể hiện ở hình 2.8. Hình 2. 8. Tiêu chí cho phân mảnh đối tượng
62 Trong quá trình phân mảnh ảnh, tỉ lệ là thông số quan trọng. Tỉ lệ quyết định đối tượng được chiết xuất sẽ có kích thước lớn hay nhỏ và chứa đựng nhiều hay ít đối tượng con (sub-object) bên trong. Dựa vào thông số tỉ lệ, có thể phân cấp đối tượng theo các mức độ khác nhau thể hiện ở hình 2.9. Ảnh gốc Mức độ 1 Mức độ 2 Mức độ 3 Hình 2. 9. Đối tượng ảnh nhận được từ phân mảnh ảnh theo các mức độ, mức độ 1 (thông số tỉ lệ 7, hình dạng 0.2 và độ chặt 0.8), mức độ 2 (thông số tỉ lệ 10, hình dạng 0.5 và độ chặt 0.5), mức độ 3 (thông số tỉ lệ 30, hình dạng 0.7 và độ chặt 0.3)4 Xác định tiêu chuẩn đồng nhất thực chất là quá trình đo đạc sự thay đổi trong tính không đồng nhất về phổ (hcolor) và không đồng nhất về hình dạng (hshape) để xác định đối tượng liền kề có được hợp nhất hay không. Tiêu chuẩn đồng nhất thực chất cũng tuân theo lý thuyết logic mờ và được xác định theo công thức sau: (2. 12) trong đó: - W là trọng số tiêu chuẩn, - h∆ là mức độ không đồng nhất. 4 Cảnh ảnh được cắt từ ảnh Landsat TM khu vực nghiên cứu năm 2009 shapeshapecolorcolor hWhWf ∆+∆= .. 1];1,0[];1,0[ =+∈∈ shapecolorshapecolor WWWW
63 Sự khác biệt về độ bất đồng nhất màu (phổ) colorh∆ được xác định trong công thức sau: ))..(.( 2_,2_1_,1_. objcobjobjcobjmergecmerge c ccolor nnnWh σσσ +−=∆ ∑ (2. 13) Với: - mergen là số lượng pixel trong đối tượng được gộp, - 1_objn là số lượng pixel của đối tượng 1, - 2_objn là số lượng pixel trong đối tượng 2, - cσ là độ lệch chuẩn của đối tượng ở kênh c. các chỉ số merge dùng để chỉ đối tượng đã gộp, obj_1 và obj_2 dùng để chỉ các đối tượng 1, 2 trước khi được gộp vào đối tượng merge. Cũng theo tác giả Benz [157], độ bất đồng nhất hình dạng shapeh∆ là giá trị nói lên độ cải thiện về độ trơn (smoothness) và độ chặt (compactness) hình dạng của đối tượng: smoothsmoothcomptcomptshape hWhWh ∆+∆=∆ .. (2. 14) Với: ).(. 2_ 2_ 2_ 1_ 1_ 1_ obj obj obj obj obj obj merge merge mergesmooth b l n b l n b l nh +−=∆ ).(. 2_ 2_ 2_ 1_ 1_ 1_ obj obj obj obj obj obj merge merge mergecompt n l n n l n n l nh +−=∆ trong đó: - l là chu vi của đối tượng, - b là chu vi của khung chữ nhật bao quanh đối tượng.
64 Căn cứ vào các công thức nêu trên đây, có thể thấy độ bất đồng nhất của độ trơn chính là tỉ số giữa chu vi của đối tượng và độ dài của khung chữ nhật bao quanh đối tượng. Cũng theo các công thức này, độ bất đồng nhất của độ chặt bằng tỉ số giữa chu vi của đối tượng và căn bậc hai của số pixel tạo nên đối tượng. Các trọng số cW , colorW , shapeW , smoothW và comptW là các thông số có thể chọn, thay đổi để có thể tách các đối tượng như mong muốn. Kiểm chứng độ chính xác của kết quả phân mảnh ảnh bằng mắt là phương pháp đánh giá hiệu quả nhất. Ngoài ra, còn một số cách khác kiểm chứng độ chính xác của kết quả phân mảnh ảnh. • Có thể dùng các polygon số hóa trực tiếp trên ảnh. Nếu có sự trùng khít của polygon này với đối tượng ảnh được chiết xuất tự động thì đó là kết quả tốt nhất. • Có thể phân tích “độ bền” của đường bao đối tượng ảnh để đánh giá sự gia tăng của độ bất đồng nhất có lớn hay không. Sự gia tăng này càng lớn thì thì xác suất gộp các đối tượng càng nhỏ và có thể nói là sự phân mảnh ảnh này quá nhạy cảm với các trọng số (độ trơn, độ chặt, hình dạng, màu) và với tỉ lệ. • Phải phối hợp các phương pháp đánh giá nêu trên để có thể đưa ra kết luận về chất lượng phân mảnh ảnh. Để tìm tham số phù hợp cho phân mảnh ảnh ở Đông Anh, luận án đã tiến hành khảo sát rất nhiều phương án và mỗi một tham số thay đổi cho ra các kết quả phân mảnh ảnh khác nhau thể hiện ở hình 2.9. Các phương pháp đánh giá phân mảnh ảnh ở trên được sử dụng phối hợp để lựa chọn tham số phù hợp cho phân mảnh ảnh ở khu vực nghiên cứu. Các tham số dùng để phân mảnh ảnh đối với ảnh Landsat bao gồm: tham số tỉ lệ là 7 (tham số tỉ lệ có xem xét đến tính khái quát hóa của thông tin sử dụng đất), thông số hình dạng là 0.2 và thông số độ chặt là 0.8 được xác định là phù hợp cho phân loại ảnh khu vực Đông Anh. 3. Thu thập mẫu Số lượng mẫu được thu thập từ thực địa theo hai đợt vào tháng 12 năm 2009 và tháng 12 năm 2013, số lượng mẫu thu thập phục vụ cho hai mục đích: dùng để
65 sử dụng trong phân loại ảnh và dùng để đánh giá độ chính xác kết quả phân loại. Trong luận án, việc thu thập mẫu sử dụng trong phân loại được thực hiện kết hợp trong phòng và ngoài thực địa. Bước đầu của việc thu thập mẫu là giải đoán thông tin đối tượng trên ảnh dựa vào phân tích bằng mắt, sau đó mẫu được khoanh vi bằng GPS ngoài thực địa để đối sánh trước khi phân loại. Mẫu sử dụng trong phân loại được lấy theo nguyên lý ngẫu nhiên, tuy nhiên, vẫn phải đảm bảo mẫu được phân bố đều trên khu vực nghiên cứu. Polygon mẫu phải nằm trong đối tượng ảnh đã được phân mảnh. Số lượng polygon mẫu được thể hiện trong bảng 2.6. Một số hình ảnh thực địa được trình bày trong phụ lục 2. Bảng 2. 6. Số lượng mẫu sử dụng trong phân loại ảnh Lớp thông tin Số lượng polygon mẫu/năm Hoa màu 20 Màu + Lúa 35 Lúa 30 Đất trống 10 Sông 25 Ao 15 Đất xây dựng 30 4. Xác định yếu tố đặc trưng Việc phân loại ảnh theo phương pháp có kiểm định được tiến hành dựa vào so sánh đặc điểm của các đối tượng ảnh cần phân loại với tập hợp các pixel được chọn làm mẫu. Việc so sánh này được tiến hành dựa vào đặc trưng riêng biệt của từng lớp thông tin sử dụng đất. Bảng 2. 7. Các chỉ số khảo sát lựa chọn sử dụng trong phân loại ảnh Các chỉ số khảo sát Nguồn 1. Chỉ số thực vật RNIR RNIR NDVI + − = (2. 15) [128]
66 R NIR VI = (2. 16) )L( LRNIR RNIR SAVI + ++ − = 1 (2. 17) 2. Chỉ số nước MIRG MIRG MNDWI + − = (2. 18) [176] 3. Chỉ số đất xây dựng NIRMIR NIRMIR UINDBI + − == (2. 19) ] 2 [ ] 2 [ MNDWISAVI NDBI MNDWISAVI NDBI IBI + − + − = (2. 20) [177] trong đó: - R: Giá trị phổ trên kênh đỏ, - MIR: Giá trị phổ trên hồng ngoại trung, - NIR : Giá trị phổ trên kênh cận hồng ngoại, - L là hệ số phụ thuộc đất (0÷1). 4. Chuyển đổi không gian màu Chuyển đổi không gian màu RGB sang không gian màu HSI (Hue:màu sắc, saturation: độ sáng và intensity: cường độ)         −−+− −+− = − ))(()( )()[(5.0 cos 2 1 BGBRGR BRGR H (2. 21) [138] )],,[min( )( 3 1 BGR BGR S ++ −= (2. 22) )( 3 1 BGRI ++= trong đó: RGB là tổ hợp các kênh ảnh. (2. 23) 5. Chỉ số thông tin phổ có thêm khi sử dụng đối tượng ảnh [151] - Max.Diff )( )()(max .max , vc vcvc diff jiKji B − = ∈ (2. 24)
67 Giá trị trong khoảng:       max1 ,0 k B c K trong đó: - i, j là các kênh ảnh, - )(vc là độ sáng của đối tượng ảnh v, - )(vci là cường độ trung bình của kênh ảnh i của đối tượng v, - )(vcj là cường độ trung bình của kênh ảnh j của đối tượng v, - BK là trọng số độ sáng lớn hơn 0 của các kênh ảnh với { }1: =∈= kB wKkK với kw là trọng số kênh ảnh. - Standard deviation band (Độ lệch chuẩn kênh ảnh)                 −== ∑∑ ∈∈ 2 ),,,(),,,( 2 ),,,( # 1 ),,,( # 1 )()( vv Ptzyx k vPtzyx k v vkk txyxc P txyxc P Pv σσ Giá trị trong khoảng:     range kc 2 1 ,0 (2. 25) trong đó: - )(vkσ là độ lệch chuẩn của giá trị cường độ của lớp ảnh k của tất cả các pixel tạo nên đối tượng v, - vP là tập hợp các pixel của một đối tượng ảnh v, - vP# là tổng số các pixel chứa trong vP - (x,y,z,t) là tọa độ của pixel, - ),,,( tzyxck là giá trị cường độ kênh ảnh tại pixel (x,y,z,t), - range kc là khoảng dữ liệu của kênh ảnh k với minmax kk range k ccc −= 6. Chỉ số hình học khi sử dụng đối tượng ảnh [151] - Chỉ số dài/ rộng )( )( 2 1 v vEV v λ λ γ = trong đó: 1λ , 2λ là các giá trị riêng (2. 26)
68 Yếu tố đặc trưng được xác định cho từng lớp thông tin sử dụng đất thông qua việc so sánh hàm liên thuộc các chỉ số của tập hợp mẫu (phụ lục 3). Trong viễn thám, thông tin các lớp thường bị chồng lấp với thông tin lớp khác trong không gian đặc trưng với các mức độ khác nhau. Do đó, yếu tố đặc trưng có mức độ chồng phủ bằng 0 giữa các hàm liên thuộc được xem xét sử dụng cho phân loại. 5. Xây dựng bộ quy tắc, xác định ngưỡng và gán lớp Bộ quy tắc thể hiện ở hình 2.10 được xây dựng dựa trên quy tắc hàm điều kiện được áp dụng đầy đủ5 là việc xác định yếu tố đặc trưng có độ tách biệt cao nhất như đã nói ở trên và việc xác định ngưỡng để gán lớp theo công thức trung bình tối đa dựa trên tập mẫu (theo công thức 2.10). 5 Hàm điều kiện trình bày ở trang 56 Hình 2. 10. Bộ quy tắc giải đoán ảnh Đ S S Đ Đ Đ S Đ S Đ Đất trống Maxdiff ≥ 1.3 Mặt nước Chưa phân loại Length/width≥ 3.5 Hồ Sông NDVI ≥ 0.34 Và (VI ≥ 1.8) Xây dựng Chưa phân loại 0<HSI (S R,G,B) ≤0.49 Chưa phân loại Lúa Kết quả phân loại Màu lúa Màu Đối tượng ảnh Đường đê Đường đê S
69 • Nước có phản xạ chủ yếu trong vùng nhìn thấy nằm trong 0.4 – 0.7 µm, phản xạ mạnh nhất ở dải sóng 0.4 – 0.5 µm (kênh 1) và gần như bị triệt tiêu tại kênh 4, hoàn toàn bị triệt tiêu ở kênh 5, 6, 7. Luận án đề xuất sử dụng chỉ số (Max.diff) sự khác biệt lớn nhất giữa các kênh phổ (theo công thức 2.24 trong bảng 2.7) để xác định mặt nước với mức độ chồng lấp các đối tượng khác là 0 thể hiện chi tiết trong bảng sau. Bảng 2. 8. So sánh hàm liên thuộc của dữ liệu tập mẫu chỉ số tách nước Chỉ số max.diff Hàm liên thuộc Đất xây dựng (đ)– Mặt nước (x) Mặt nước (đ)– Đất trống (x) Mặt nước (đ)– Đất lúa (x) Mặt nước (đ)– Hoa màu, màu lúa(x) • Việc xác định vùng đất xây dựng đặc biệt ở khu vực ven đô là khá phức tạp do cấu trúc và phản xạ phổ của đối tượng. Luận án khảo sát các chỉ số NDBI, IBI và chuyển đổi không gian màu HSI để chiết tách vùng đất xây dựng cho khu vực nghiên cứu thể hiện ở hình 2.11 và bảng 2.9. Chỉ số NDBI (theo công thức 2.19 trong bảng 2.7) dựa trên cơ sở đất xây dựng có phản xạ mạnh hơn ở dải sóng hồng ngoại trung (MIR) so với dải sóng cận hồng ngoại (NIR). Tuy nhiên, một số nghiên cứu cho thấy thông tin khu vực đất xây dựng vẫn bị lẫn với thực vật do sự tương đồng của phản xạ thực vật khô trong kênh MIR cũng cao hơn dải sóng cận hồng ngoại. Để khắc phục nhược điểm này, Hanqiu Xu [177] đề xuất kết hợp ba chỉ số SAVI (theo công thức 2.17), MNDWI (công thức 2.18) và NDBI (theo công thức 2.19) tạo ra một chỉ số mới là IBI được xác định theo công thức (2.20) trong bảng 2.7. Trong không gian màu HSI, mỗi điểm màu được mô tả dựa trên các thông số về màu sắc (hue), độ bão hoà màu (saturation) và cường độ (intensity). Hai thông số đầu tiên đại diện cho màu sắc, còn thông số thứ 3 đại diện cho độ sáng. Cách mô tả điểm ảnh như vậy giống tương tự như phân tích màu của thị giác, thích hợp cho
70 việc xác định đối tượng trên ảnh dựa vào màu sắc. Khi hiển thị, tổ hợp màu giả RGB của ảnh tương ứng kênh 4, kênh 5 và kênh 7 của ảnh Landsat 5TM và kênh 5, kênh 6 và kênh 7 của ảnh Landsat 8OLI cho thấy khu vực đất xây dựng được nhận biết bằng mắt rõ ràng. Do vậy, sử dụng chuyển đổi từ không gian màu RGB sang HSI có thể tách được khu vực đất xây dựng. Chuyển đổi không gian màu thể hiện theo công thức 2.21, 2.22 và 2.23 trong bảng 2.7. Trong bảng so sánh hàm liên thuộc của 3 chỉ số khảo sát sử dụng chiết tách khu vực đất xây dựng. Đường cong chỉ số IBI của đối tượng đất xây dựng và các đối tượng khác bị chồng lấp trong khoảng giá trị từ 0.10 đến 0.93. Đối với chỉ số NDBI, đường cong của khu vực đất xây dựng và nước tương tự như đường cong của khu vực đất xây dựng với hoa màu, màu lúa đều có sự tách biệt rõ ràng với mức Hình a. Ảnh tổ hợp màu RGB: 457 Khu vực dân cư có màu vàng xậm Hình b. Ảnh chỉ số NDBI Khu vực dân cư có màu xám sáng Hình c. Ảnh chỉ số IBI Khu dân cư có màu xám đậm đến màu đen Hình d. Ảnh S trong HSI Khu dân cư có màu xám đậm Hình 2. 11 Ảnh chỉ số
71 độ chồng lấp là 0. Trong khi đó, đường cong chỉ số NDBI của khu vực đất xây dựng và đất lúa bị chồng phủ trong khoảng từ 81.32 tới 93.61. Đường cong của chuyển đổi màu HSI (saturation) dựa trên tổ hợp không gian màu giả RGB tương ứng với kênh 4, kênh 5 và kênh 7 của khu đất xây dựng trong khoảng 0.37 tới 0.45. Đường cong chỉ số này đối với các đối tượng khác là lớn hơn 0.49. So sánh hàm liên thuộc của dữ liệu mẫu cho thấy giá trị S trong HSI được sử dụng chiết tách khu vực đất xây dựng. Bảng 2. 9. Bảng so sánh hàm liên thuộc của dữ liệu mẫu chỉ số tách đất xây dựng NDBI Đất xây dựng (đ) - Mặt nước (x) Đất xây dựng (đ) - Đất lúa(x) Đất xây dựng (đ) - Hoa màu, màu lúa (x) Đất trống (đ) - Đất lúa (x) IBI Đất xây dựng (đ) - Mặt nước (x) Đất xây dựng (đ) - Đất lúa(x) Đất xây dựng (đ) - Hoa màu, màu lúa(x) Đất trống (đ) - Đất lúa (x) HSI (kênh 4, 5 và 7) Đất xây dựng (đ) - Mặt nước (x) Đất xây dựng (đ) - Đất lúa(x) Đất xây dựng (đ) - Hoa màu, màu lúa(x) Đất trống (đ) - Đất lúa (x) • Thực vật có phản xạ cao nhất kênh cận hồng ngoại (NIR), nhưng phản xạ yếu nhất trong dải sóng đỏ (R) và chúng được sử dụng để xây dựng ra hai chỉ số
72 NDVI và VI theo công thức (2.15) và (2.16). Chỉ số VI nhạy cảm với những thay đổi của thảm thực vật trong giai đoạn phát triển, nhưng lại không nhạy cảm với khu vực có thực vật thưa thớt. Trong khi đó, NDVI lại nhạy cảm hơn so với VI tại khu vực thực vật thưa thớt. Sử dụng NDVI và VI để phân tách lúa với màu và màu lúa. Bảng 2. 10. So sánh hàm liên thuộc của dữ liệu mẫu chỉ số tách thực vật NDVI Đất lúa (đ)– Hoa màu, màu lúa (x) Mặt nước (đ)– Đất lúa (x) Đất xây dựng (đ)– Đất lúa(x) Đất trống (đ)– Đất lúa (x) VI Đất lúa (đ)– Hoa màu, màu lúa (x) • Đối tượng đất trống và màu được chiết tách từ dữ liệu khi khảo sát thực địa, số lượng mẫu đất trống và màu được lấy ngẫu nhiên tập trung ở khu vực ngoài đê. Do đó, sử dụng đường đê là ranh giới cho việc tách đối tượng đất trống ra khỏi đất xây dựng và màu ra khỏi màu lúa theo bảng 2.11. Bảng 2. 11. So sánh hàm liên thuộc của dữ liệu tập mẫu đất trống và hoa màu Đất xây dựng (đ)– Đất trống (x) Đất lúa, màu lúa, rau (đ)– Hoa màu (x) 6. Đánh giá độ chính xác và kết quả phân loại Có nhiều phương pháp đánh giá độ chính xác, nhưng phương pháp ma trận lẫn, hệ số thống kê Kapa là phương pháp phổ biến và thích hợp nhất cho đánh giá kết quả phân loại [143]. Đánh giá độ chính xác bao gồm 2 bước cơ bản: - thiết kế và thu thập mẫu đánh giá độ chính xác, - phân tích kết quả kiểm chứng.
73 Thiết kế và thu thập mẫu Dữ liệu tham chiếu để đánh giá độ chính xác có thể sử dụng dựa trên dữ liệu khảo sát thực địa, dữ liệu chuyên đề từ bản đồ sử dụng đất hay dữ liệu giải đoán từ ảnh có độ phân giải cao [135]. Dữ liệu tham chiếu để đánh giá độ chính xác trong luận án bao gồm mẫu thực địa xác định bằng máy GPS đối với năm 2013. Dữ liệu giải đoán từ ảnh có độ phân giải cao (google earth) vào tháng 12 đối với năm 2009 và tháng 11năm 2006. Việc thiết kế mẫu là tiền đề cho công tác đánh giá độ chính xác liên quan đến việc xác định số lượng, kích thước ô mẫu và cách thức lấy mẫu. Đánh giá độ chính xác đòi hỏi xác định đủ số lượng mẫu thu thập cho mỗi lớp thông tin sử dụng đất. Số lượng mẫu phụ thuộc vào phương pháp đánh giá độ chính xác. Có nhiều nghiên cứu xác định số lượng mẫu theo hàm phân phối nhị thức để tính toán số lượng và kích thước mẫu [6, 135]. Phương pháp đánh giá này dựa vào độ chính xác tổng thể phân loại và sai số cho phép, tuy nhiên nó lại không thiết kế để lựa chọn kích thước mẫu cho xây dựng ma trận sai số [135]. Trong trường hợp tạo ra ma trận sai số, không chỉ đơn giản là câu hỏi đúng hay sai, mà là vấn đề các lớp thông tin bị lẫn với việc tạo ra ma trận lẫn với n lớp thông tin sử dụng đất có 1 loại là đúng và n-1 loại là không đúng. Số lượng mẫu đủ là phải đại diện được cho sự “lẫn” này. Do vậy, trong luận án, không sử dụng phương pháp xác định số lượng mẫu theo lý thuyết xác suất nhị thức. Thay vào đó, sử dụng phân phối đa thức tính số lượng mẫu theo công thức: n= (2. 27) trong đó: - n là số lượng mẫu, - B là độ lệch chuẩn cho mức độ tin cậy được tính theo bảng Chi binh phương (chi-square) với mức độ 1 và 1- α/k trong đó k là số lớp chú giải, - phần trăm diện tích phủ trùm của lớp chú giải, - b là phần trăm kỳ vọng của toàn khu vực. Mức độ tin cậy trong khoảng 95% tới 85% thì số lượng mẫu là 420 điểm mẫu cho toàn khu vực, tương ứng với diện tích lấy mẫu vào khoảng 2% tổng diện tích của khu vực nghiên cứu. Đối với năm 2013, tổng số lượng polygon mẫu (1
74 polygon mẫu tương ứng với 3 điểm mẫu) là 120 ngoài thực địa; đối với năm 2009 và 2006, tổng số lượng ô mẫu là 60 được giải đoán từ ảnh có độ phân giải cao theo nguyên tắc lấy mẫu ngẫu nhiên, trải đều trên khu vực nghiên thể hiện phụ lục 4. Phân tích kết quả kiểm chứng Đánh giá độ chính xác dựa vào ma trận lẫn, đây là một ma trận vuông với số lượng hàng cột là số lượng mẫu được đưa vào mô tả và phân tích. Ma trân lẫn có thể xác định độ chính xác của từng lớp và độ chính xác tổng thể của phương pháp phân loại, đồng thời nó cũng được sử dụng để so sánh độ chính xác của các phương pháp phân loại với nhau. Ngoài ma trận lẫn thì đánh giá độ chính xác xem xét đến hệ số Kappa được gọi là hệ số thống kê KHAT [134]. Độ chính xác của kết quả phân loại khi phân tích bằng hệ số Kappa được xác định như sau: kết quả phân loại trung bình kết quả phân loại tốt kết quả phân loại rất tốt Hệ số Kappa được xác định theo công thức sau: Công thức xác định độ chính xác trên ma trận lẫn: ∑ ; ∑ trong đó: , (2. 28) (2. 29) - pii các phần tử trong trên đường chéo chính trong ma trận lẫn, - Pi+ và p+j là các phần tử đối xứng qua đường chéo chính, - N là tổng số hàng và cột trong ma trận.
75 Bảng 2. 12. Ma trận lẫn kết quả kiểm chứng năm 2006 (Đơn vị: m2 ) XD L M ML A T S ∑ UA XD 790063.2 82496.5 17190.2 97886.3 12590.3 0 0 1000226.3 0.790 L 27244.8 1349089.2 823.4 54958.7 40733.9 0 27.1 1472877.1 0.916 M 3894.2 0.0 128340.0 2452.3 9675.9 2271.1 2843.0 149476.4 0.859 ML 48000.2 95490.4 5490.9 885450.9 14637.4 0 4623.7 1053693.5 0.840 A 8057.1 15538.2 6831.6 27322.1 248979.9 0 0 306728.8 0.812 T 0 0 4695.8 0 0 13957.5 3132.6 21785.9 0.641 S 0 0 23960.1 249.6 0 5374.2 271462.6 301046.5 0.902 ∑ 877259.4 1542614.2 187331.9 1068319.9 326617.4 21602.7 282088.9 4305834.5 PA 0.901 0.875 0.685 0.829 0.762 0.646 0.962 Ghi chú: Xây dựng (XD); Lúa (L); Màu lúa (ML); Hoa màu (M); Ao, hồ(A); Đất trống (T); Sông (S); Producer’s accuracy (PA); User’s accuracy (UA) Kappa = 0.810; Overall accuracy = 85.6% Bảng 2. 13. Ma trận lẫn kết quả kiểm chứng năm 2009 (Đơn vị: m2 ) XD L M ML A T S ∑ UA XD 860828.6 93192.6 29202.6 53379.9 13038.8 0 0 1049642.5 0.820 L 105991.2 1374987.0 8408.7 92794.5 25720.9 0 0 1607902.4 0.855 M 9123.8 0.0 141256.7 7732.8 8756.9 1129.3 7646.8 175646.2 0.804 ML 52099.2 43165.2 6300.2 760972.4 11243.9 0 4623.7 878404.7 0.866 A 4505.9 19744.5 3245.3 20989.5 258426.1 0 0 306911.3 0.842 T 0 0 1054.0 0 0 18008.6 5074.7 24137.4 0.746 S 0 0 28838.7 0 0 5307.7 229043.7 263190.1 0.870 ∑ 1032548.6 1531089.3 218306.2 935869.2 317186.6 24445.7 246388.9 4305834.5 PA 0.834 0.898 0.647 0.813 0.815 0.737 0.930 Kappa = 0.795; Overall accuracy = 84.6%
76 Bảng 2. 14. Ma trận lẫn kết quả kiểm chứng năm 2013 (Đơn vị: m2 ) XD L M ML A T S ∑ UA XD 934021.1 33688.6 0 29679.0 26680.4 0 0 1024069.3 0.912 L 31690.7 691863.5 10698.2 91694.4 31273.8 2657.8 837.8 860716.1 0.804 M 0 0 252888.1 0 0 10161.6 124.6 263174.2 0.961 ML 25302.0 23218.0 5464.0 400349.7 6535.5 0 0 460869.3 0.869 A 329.6 73256.9 4512.8 3197.0 228023.2 0 0 309319.4 0.737 T 0 0 6631.7 0 0 37917.3 87.1 44636.1 0.849 S 0 0 0 0 0 0 45221.6 45221.6 1.000 ∑ 991343.4 822027.1 280194.7 524920.2 292513.0 50736.6 46271.1 3008006.0 0.912 PA 0.942 0.842 0.903 0.763 0.780 0.747 0.977 Kappa = 0.818; Overall accuracy = 86.1% Độ chính xác của thông tin sử dụng đất đối với các năm 2006, 2009 và 2013 tương ứng với hệ số kappa là 0.810; 0.795 và 0.818. Kết quả này cho thấy độ chính xác của phương phân loại trong luận án là thông tin tin cậy và được sử dụng cho các bước phân tích tiếp theo trong chương 3. 2.4.3. Thông tin sử dụng đất khu vực Đông Anh, Hà Nội Thông tin sử dụng đất khu vực Đông Anh, Hà Nội qua các năm được thể hiện trên hình 2.12. Thống kê diện tích sử dụng đất từ dữ liệu ảnh Landsat của huyện Đông Anh, Hà Nội qua các năm cho thấy: diện tích đất xây dựng tăng lên hàng năm từ 2620.09 ha năm 2001 lên tới 2081.08 ha năm 2013. Đất lúa liên tục bị mất trong hơn 10 năm qua và trong giai đoạn 2004 đến năm 2006, loại đất này bị mất nhiều nhất với con số lên tới 683.44 ha chiếm 3.7% tổng diện tích đất của khu vực.
77 Hình 2. 12. Tổng hợp diện tích sử dụng đất chiết tách từ tư liệu ảnh Landsat Diện tích theo thống kê theo không gian năm 2013 có một số đặc điểm sau: - Diện tích đất xây dựng của khu vực Đông Anh là 5081. 084 ha chiếm 27.5% diện tích tự nhiên và phân bố đồng đều trên toàn huyện. - Đất chuyên trồng lúa của toàn huyện chiếm tới 32.0% so với tổng diện tích tự nhiên của toàn huyện, phân bố chủ yếu ở phía Đông của huyện. - Đất chuyên trồng màu trên địa bàn huyện chủ yếu nằm ở khu vực ven đê sông Hồng tập trung nhiều ở các xã Tầm Xá, Vĩnh Ngọc, Hải Bối và Đại Mạch chiếm 6.3% . - Đất trồng xen canh màu lúa có diện tích chiếm 20.6% diện tích của toàn huyện phân bố chủ yếu khu vực phía Bắc. - Diện tích đất mặt nước chiếm 12.7% diện tích tự nhiên của toàn huyện. Phân bố không gian các loại hình sử dụng đất qua các năm 2001, 2004, 2006, 2009 và 2013 được thể hiện theo hình (2.13 - 2.17). Diệntích(ha) 2001 2004 2006 2009 2013 Xây dựng 2620.09 2761.45 3193.76 3666.57 5081.08 Lúa 7721.27 7137.33 6453.89 6447.91 5911.00 Hoa màu 1373.77 1223.89 1245.89 1353.85 1169.36 Màu lúa 4780.93 5266.80 5234.53 4699.52 3807.58 Ao, hồ 1206.00 1287.59 1507.11 1537.32 1671.99 Đất trống 80.00 171.13 199.61 137.76 179.38 Sông 716.24 650.12 663.50 655.37 677.92 0.00 1000.00 2000.00 3000.00 4000.00 5000.00 6000.00 7000.00 8000.00 9000.00
78 Hình 2. 13. Hiện trạng sử dụng đất năm 2001
79 Hình 2. 14. Hiện trạng sử dụng đất năm 2004
80 Hình 2. 15. Hiện trạng sử dụng đất năm 2006
81 Hình 2. 16. Hiện trạng sử dụng đất năm 2009
82 Hình 2. 17. Hiện trạng sử dụng đất năm 2013
83 Trong chương 2, luận án sử dụng phương pháp phân loại mờ tiếp cận đối tượng với ưu thế sử dụng riêng rẽ đặc tính của từng kênh ảnh để phân biệt các lớp sử dụng đất theo quy tắc phân cấp các đối tượng. Tiếp cận theo đối tượng là tập hợp các điểm ảnh tạo thành một thực thể giống ngoài thực địa và đã được khái quát theo nguyên tắc lấy bỏ tổng hợp của thông tin chuyên đề. Đối tượng được tạo ra dựa trên việc hợp nhất theo tiêu chuẩn đồng nhất cục bộ thông qua đo đạc tính bất đồng nhất về phổ và về hình dạng. Sử dụng phương pháp phân loại dựa trên đối tượng cho thấy kết quả phân loại cho độ chính xác cao, đồng thời không bị lẫn lốm đốm theo điểm ảnh của lớp khác như đối với phân loại dựa trên theo điểm ảnh hoặc dưới điểm. Ngoài thông tin phổ có được trên các kênh ảnh, luận án còn sử dụng thêm các thông tin phổ và thông tin hình học bổ sung cho việc chiết tách thông tin sử dụng đất. Phương pháp phân loại mờ dựa trên việc xác định các yếu tố đặc trưng của đối tượng thông qua so sánh hàm liên thuộc của đối tượng, các chỉ số được lựa chọn cho phân loại phải đảm bảo mức chồng phủ với các đối tượng khác là 0. Độ chính xác của kết quả phân loại phụ thuộc vào chất lượng của quá trình phân mảnh ảnh và chọn giá trị ngưỡng phân loại. Kết quả phân mảnh ảnh càng tốt thì độ chính xác của quá trình phân loại ảnh càng cao và ngược lại. Kết quả phân loại có độ chính xác cao cho từng lớp. Điều này chứng tỏ rằng đây là phương pháp phân loại tốt cho hầu hết các lớp chú giải.
84 Chương 3 ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA ĐÔ THỊ HÓA ĐẾN BIẾN ĐỘNG CƠ CẤU SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP KHU VỰC ĐÔNG ANH, HÀ NỘI Chương này tích hợp dữ liệu sử dụng đất và kinh tế xã hội phân tích thống kê không gian đánh giá mức độ đô thị hóa của khu vực Đông Anh, Hà Nội. Đồng thời, sử dụng phân tích không gian để phân tích biến động sử dụng đất và sử dụng phương pháp thống kê kết hợp với mô hình hóa không gian đánh giá tác động của các yếu tố đô thị hóa đến biến động cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp tại khu vực nghiên cứu. 3.1. Đánh giá mức độ đô thị hóa khu vực Đông Anh, Hà Nội 3.1.1. Các chỉ tiêu đánh giá mức độ đô thị hóa cho khu vực Đông Anh, Hà Nội Đô thị hóa ở khu vực ven đô là quá trình phức tạp, để phân tích toàn diện quá trình này, cần thiết phải sử dụng một hệ thống gồm nhiều tiêu chí có mối quan hệ bổ sung và hỗ trợ cho nhau. Việc phân tích, đánh giá mức độ đô thị hóa tiếp cận theo không gian và thời gian nhằm định lượng chi tiết mức độ đô thị hóa của khu vực. Tiếp cận theo không gian cấp thôn và theo ba thời điểm các năm 2001, 2006 và 2011. Hệ thống tiêu chí đánh giá mức độ đô thị hóa cho khu vực ven đô được xác định trên cơ sở bản chất của đô thị hóa và sự chuyển đổi khu vực nông thôn thành khu vực đô thị và đã được đề cập trong chương 1. Hệ thống tiêu chí này được cụ thể hóa bằng các chỉ tiêu sau: - Sử dụng đất: Dựa vào thông tin sử dụng đất được giải đoán ảnh vệ tinh Landsat các năm 2001, 2006 và 2013, đánh giá theo cấp thôn, từ đó đưa ra nhóm tiêu chí sử dụng đất của khu vực thể hiện ở bảng 3.1. Bảng 3. 1. Nhóm tỉ trọng mục đích sử dụng đất Tiêu chí Chỉ tiêu Mã Sử dụng đất - Tỉ trọng đất xây dựng - Tỉ trọng đất lúa - Tỉ trọng đất hoa màu - Tỉ trọng đất xen canh hoa màu và lúa XD Lua Mau Mlua
85 - Nghiên cứu sự chuyển dịch dân số, sự chuyển hóa cơ cấu lao động, trình độ dân trí, sự chuyển hóa về điều kiện hạ tầng giai đoạn 2001-2011 thông qua thu thập các số liệu thống kê từ điều tra nông nghiệp nông thôn các năm 2001, 2006 và 2011 cấp nông hộ của tổng cục thống kê, số liệu này được tổng hợp lại theo đơn vị cấp thôn cho toàn huyện. Dựa trên tính đầy đủ của dữ liệu thể hiện mức độ đô thị hóa của khu vực qua 3 năm đưa ra các nhóm tiêu chí trong đó nhóm tiêu chí cơ cấu kinh tế thể hiện ở bảng 3.2 và nhóm tiêu chí về dân số và điều kiện cơ sở vật chất thể hiện ở bảng 3.3. Bảng 3. 2. Nhóm lao động và cơ cấu kinh tế Tiêu chí Chỉ tiêu Mã Lao động và cơ cấu ngành lao động - Tỉ lệ thất nghiệp - Tỉ lệ người trong độ tuổi lao động làm việc trong ngành nông nghiệp - Tỉ lệ người trong độ tuổi lao động làm việc trong ngành công nghiệp, xây dựng - Tỉ lệ người trong độ tuổi lao động làm việc trong ngành thương mại dịch vụ P_umploy P_NLTS P_CNXD P_TNDV Cơ cấu nguồn thu nhập - Tỉ lệ số hộ gia đình có thu nhập chính từ nông lâm thủy sản - Tỉ lệ số hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ công nghiệp, xây dựng - Tỉ lệ số hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ thương mại dịch vụ I_NLTS I_CNXD I_TNDV
86 Bảng 3. 3. Nhóm dân số và điều kiện cơ sở vật chất Tiêu chí Chỉ tiêu Mã Dân số Mật độ dân số PP Điều kiện cơ sở vật chất - Tỉ lệ hộ có máy tính - Tỉ lệ hộ gia đình được sử dụng nước máy - Tỉ lệ hộ gia đình sử dụng bếp Gas PC W G 3.1.2. Phương pháp đánh giá mức độ đô thị hóa Dựa vào các tiêu chí được xác định ở trên và dựa trên cơ sở bản chất của đô thị hóa khu vực ven đô là sự hình thành, lan tỏa của tính đô thị vào khu vực nông thôn. Khi đánh giá mức độ đô thị hóa cho khu vực luận án lựa chọn phương pháp phân tích thành phần chính (PCA). Phương pháp phân tích này sử dụng biến đổi trực giao để chuyển đổi một tập hợp các tiêu chí có tương quan bằng tập hợp các tiêu chí nhỏ hơn không tương quan được gọi là thành phần chính [14]. Phương pháp (PCA) làm giảm số chiều của dữ liệu nghĩa là thay vì giữ lại các trục tọa độ của không gian cũ, PCA xây dựng một không gian mới ít chiều hơn, nhưng khả năng biểu diễn dữ liệu tương đương như không gian cũ và đảm bảo độ biến thiên của các dữ liệu trên mỗi chiều mới. Trong không gian mới các liên kết tiềm ẩn của dữ liệu được khám phá mà tại không gian cũ nó không thể hiện rõ. Nhìn chung, mục tiêu của PCA là phân tích cấu trúc dữ liệu với việc tìm một không gian mới với số chiều nhỏ hơn không gian cũ. Các trục tọa độ trong không gian mới được xây dựng sao cho trên mỗi trục, độ biến thiên của dữ liệu là lớn nhất. Đây là phương pháp đánh giá đa tiêu chí, nên khi phân tích thành phần chính PCA để đánh giá mối quan hệ giữa các chỉ tiêu và đánh giá mức độ đô thị hóa đòi hỏi số lượng mẫu phải lớn hơn nhiều so với số lượng các tiêu chí, vì thế khi đánh giá cho khu vực nghiên cứu với số lượng là 24 xã nếu đánh giá theo cấp xã sẽ không đảm bảo tính ổn định về mặt thống kê do đó đánh giá mức độ đô thị hóa cho khu vực luận án phân tích theo dữ liệu cho toàn bộ 146 đơn vị hành chính bao gồm 145 thôn và 01 thị trấn Đông Anh
87 của huyện Đông Anh, tương ứng với 146 mẫu. Sơ đồ đánh giá mức độ đô thị hóa thể hiện trên hình 3.1. Phương pháp áp dụng là phương pháp phân tích thành phần chính, cho phép mô tả mối quan hệ giữa các chỉ tiêu và đánh giá sự đóng góp trọng số của từng chỉ tiêu cũng như từng đơn vị mẫu trong mô hình phân tích. Việc lựa chọn thành phân chính của các chỉ tiêu phân tích dựa trên yếu tố sau [14]: - Tương quan về mặt thống kê: Số lượng thành phần chính đầu tiên được giữ lại để phân tích phải đảm bảo giải thích được phần lớn tổng phương sai của các chỉ tiêu, nằm trong khoảng 70% - 80%. Khi phân tích ma trận tương quan, chỉ giữ lại những thành phần với giá trị riêng (Eigenvalue) lớn hơn 1 - Quan hệ về mặt chuyên đề: Tính hợp lý giữa các chỉ tiêu trong thành phần chính lựa chọn. Hình 3. 1. Sơ đồ đánh giá mức độ đô thị hóa ở Đông Anh Cơ sở dữ liệu GIS theo không gian cấp thôn Số liệu thống kê được lấy từ điều tra NN-NT cấp hộ gia đình - Dân số và điều kiện cơ sở vật chất - Cơ cấu nguồn thu nhập - Lao động và cơ cấu ngành lao động Số liệu sử dụng đất được chiết tách từ dữ liệu viễn thám từ ảnh Landsat - Tỉ trọng đất xây dựng - Tỉ trọng đất lúa - Tỉ trọng đất màu lúa - Tỉ trọng đất hoa màu Đánh giá mức độ đô thị hóa ở Đông Anh giai đoạn 2001-2011 Phân tích thành phần chính 4 tiêu chí về dân số và ĐK cơ sở vật chất 3 tiêu chí về cơ cấu thu nhập 4 tiêu chí về lao động và cơ cấu ngành lao động 4 tiêu chí về sử dụng đất
88 3.1.3. Mức độ đô thị hóa tại Đông Anh, Hà Nội Kết quả các phân tích PCA cho các năm 2001, 2006, 2011, các phân tích thành phần chính được lấy theo phương pháp Peason đưa ra ma trận tương quan giữa các chỉ tiêu và trục thành phần chính. Sau đó thực hiện quay varimax để tạo tải trọng nhân tố cho mỗi chỉ số nhằm tăng thêm khác biệt giữa hai trục. Các phân tích đều cho chỉ số tin cậy p-value < 0.05 với mức ý nghĩa 95%; hai trục nhân tố đầu tiên được giữ lại với giá trị riêng (eigenvalue) đều lớn hơn 1 [14]. Bảng 3. 4. Giá trị đóng góp của các trục thành phần chính F1 và F2 Năm 2001 2006 2011 Trục nhân tố F1 F2 F1 F2 F1 F2 Giá trị riêng (Eigenvalue) 7.006 1.848 10.942 2.203 10.190 2.236 Phần trăm đóng góp của chỉ tiêu (Variability %) 55.890 14.213 64.362 12.958 59.940 13.155 Phần trăm tích lũy (Cumulative %) 55.890 70.103 64.362 77.320 59.940 73.095 Hình 3. 2. Các trục thành phần F và sự phân bố của các chỉ tiêu trên hai trục thành phần chính F1 và F2 năm 2001 0 20 40 60 80 100 0 1 2 3 4 5 6 7 8 F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10F11F12F13 Cumulativevariability(%) Eigenvalue axis Scree plot PP I_NLTS I_CN XD I_TNDV P_NLTS P_CNXD P_TNDV P_umploy XD Lua Mau Mlua -1 -0.75 -0.5 -0.25 0 0.25 0.5 0.75 1 -1 -0.75 -0.5 -0.25 0 0.25 0.5 0.75 1 Năm 2001: F1 và F2: 70.10 %
89 Hình 3. 3. Các trục thành phần F và sự phân bố của các chỉ tiêu trên hai trục thành phần chính F1 và F2 năm 2006 Hình 3. 4. Các trục thành phần F và sự phân bố của các chỉ tiêu trên hai trục thành phần chính F1 và F2 năm 2011 0 20 40 60 80 100 0 2 4 6 8 10 12 F1 F3 F5 F7 F9 F11 F13 F15 F17 Cumulativevariability(%) Eigenvalue axis Scree plot PP G W PC I_NLTS I_CNXD I_TNDV P_NLTS P_CNXD P_TNDV P_umplo y XD Lua Mau Mlua -1 -0.75 -0.5 -0.25 0 0.25 0.5 0.75 1 -1 -0.75 -0.5 -0.25 0 0.25 0.5 0.75 1 Năm 2006: F1 và F2: 77.32 % 0 20 40 60 80 100 0 2 4 6 8 10 12 F1 F3 F5 F7 F9 F11 F13 F15 F17 Cumulativevariability(%) Eigenvalue axis Scree plot PP G W PC I_NLTS I_CN_XD I_TN_DV P_TNDV P_CNXD P_NLTS P_umplo y XDLua Mau Mlua -1 -0.75 -0.5 -0.25 0 0.25 0.5 0.75 1 -1 -0.75 -0.5 -0.25 0 0.25 0.5 0.75 1 Năm 2011: F1 và F2: 73.10 %)
90 Bảng 3. 5. Hệ số đóng góp của các chỉ tiêu trên trục nhân tố Chỉ tiêu Năm 2001 Năm 2006 Năm 2011 F1 F2 F1 F2 F1 F2 PP 0.930 0.323 0.954 0.266 0.973 0.185 G 0.908 0.328 0.924 0.146 W 0.942 0.009 0.859 -0.045 PC 0.959 0.034 0.964 0.047 I_NLTS 0.323 0.837 0.190 0.932 -0.017 0.931 I_CNXD 0.961 -0.030 0.970 0.038 0.961 -0.003 I_TNDV 0.880 0.048 0.916 0.151 0.938 0.137 P_NLTS 0.330 0.557 0.171 0.927 0.032 0.967 P_CNXD 0.955 -0.028 0.974 0.057 0.956 0.003 P_TNDV 0.870 -0.180 0.928 0.159 0.928 0.137 P_umploy 0.902 -0.052 0.740 0.045 0.574 0.342 XD 0.786 0.456 0.870 0.255 0.875 0.135 Lua 0.186 0.130 0.170 -0.061 0.021 0.193 Mau -0.008 0.091 -0.026 0.246 0.041 0.181 Mlua 0.214 0.743 0.145 0.731 0.127 0.551 Hai trục thành phần chính đầu tiên có mức đóng góp các chỉ tiêu cho toàn bộ 146 mẫu là cao nhất trên 70% được lựa chọn. Các chỉ tiêu được đánh giá bằng các hệ số Factor Loading trên 2 trục thành phần. Các hệ số này cho biết các tiêu chí có ý nghĩa và đồng thời nói lên trọng số của chúng thể hiện chủ yếu ở trục thành phần chính nào. Bảng 3.5 mô tả trọng số của các chỉ tiêu thể hiện trên các trục nhân tố. Giá trị tuyệt đối của các trọng số càng lớn thể hiện được mức độ tập trung của các mẫu trên chỉ tiêu đó. Trên bảng 3.5 và các hình 3.2÷3.4 có thể thấy: • Trục thành phần chính thứ nhất (F1):
91 Đối với năm 2001, hệ số đóng góp cho trục này có giá trị lớn hơn 0.9 là các chỉ tiêu về PP (mật độ dân số); I_CNXD (tỉ lệ số hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ công nghiệp, xây dựng), P_CNXD (tỉ lệ người trong độ tuổi lao động làm trong ngành công nghiệp, xây dựng); giá trị lớn hơn 0.7 là các chỉ tiêu là XD (tỉ trọng đất xây dựng), P_TNDV(tỉ lệ người trong độ tuổi lao động làm trong ngành thương mại dịch vụ) và I_TNDV (tỉ lệ số hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ thương mại dịch vụ). Đây là nhóm chỉ tiêu thể hiện cho các tiêu chí về mật độ dân, cơ cấu lao động, cơ cấu nguồn thu nhập từ ngành công nghiệp xây dựng, thương mại dịch vụ. Tương ứng trên trục thành phần thứ nhất (F1) của năm 2006 và 2011 ngoài các hệ số tương tự như đối với năm 2001 thì còn có sự đóng góp lớn của các chỉ số thể hiện mức sống cao của khu vực đô thị. Như vậy, có thể thấy trục F1 là trục tập trung các chỉ tiêu của lĩnh vực công nghiệp, xây dựng, dịch vụ, chỉ tiêu về mức sống cao và chỉ tiêu về tỉ trọng đất xây dựng lớn. Do vậy có thể gọi trục F1 là trục thể hiện cho mức độ đô thị hóa và đây cũng chính là chỉ tiêu mới đại diện cho tập hợp các chỉ tiêu trên. • Trục thành phần chính thứ hai (F2) Ngược lại ở trên trục thành phần chính thứ hai (F2) tập trung các chỉ tiêu chính I_NLTS (tỉ lệ số hộ gia đình có thu nhập chính từ nông lâm thủy sản), P_NLTS (tỉ lệ người trong độ tuổi lao động làm việc trong ngành nông nghiệp), Mlua (tỉ trọng đất xen canh hoa màu và lúa) , – đây là các chỉ tiêu thể hiện cho loại hình thu nhập và lao động từ lĩnh vực nông lâm nghiệp, thủy sản. Trục F2 thể hiện cho mức độ hoạt động nông nghiệp. So sánh độ lớn của hệ số ở trục F1 (trục mức độ đô thị hóa) qua ba thời điểm ta có thể thấy hệ số đóng góp của các chỉ tiêu PP (mật độ dân số), LD (số người trong độ tuổi lao động), I_TNDV (tỉ lệ số hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ thương mại dịch vụ) và XD (tỉ trọng đất xây dựng) cho mức độ đô thị hóa tăng dần trong giai đoạn 2001 đến 2011. Hệ số đóng góp của chỉ tiêu I_CNXD (tỉ lệ số hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ công nghiệp, xây dựng) và P_CNXD (tỉ lệ người
92 trong độ tuổi lao động làm trong ngành công nghiệp, xây dựng) vào năm 2006 là cao nhất. Từ bảng 3.5, hệ số đóng góp của các chỉ tiêu trên trục nhân tố F1, mức độ đô thị hóa và mức hoạt độ hoạt động nông nghiệp F2 của từng thôn sẽ được xác định. Tổng hợp giá trị F1 và F2 của từng thôn được trình bày chi tiết trong phụ lục 5. So sánh giá trị của từng thôn qua các năm, có thể phân cấp được sự biến đổi về mức độ đô thị hóa cũng như thấy được bức tranh chung về mức độ phân hóa về đô thị hóa ở Đông Anh trong giai đoạn 2001-2011. Hình (3.5; 3.6 và 3.7) thể hiện mức độ đô thị hóa trên không gian, mỗi thôn được gắn một giá trị được tính từ các chỉ tiêu của trục nhân tố F1 và phân chia thành các cấp độ biến đổi về mức độ đô thị hóa tăng theo nền màu từ gam màu lạnh đến gam màu nóng. Phương pháp thể hiện mức độ đô thị hóa theo nền đồ giải và mức độ đô thị hóa của năm 2001 được phân theo 6 cấp theo phương pháp Natural Breaks của Jerks [77], các năm còn lại phân theo giá trị của năm 2001. Hình 3. 5. Mức độ đô thị hóa của 145 thôn và thị trấn Đông Anh năm 2001 0 1.5 3Km Dục Tú Uy Nỗ Cổ Loa Xuân Nộn Thuỵ Lâm Hải Bối Liên Hà Vĩnh Ngọc Nam Hồng Việt Hùng Đại Mạch Tiên Dương Kim Nỗ Võng La Vân Nội Đông Hội Bắc Hồng Vân Hà Mai Lâm Kim Chung Tầm Xá Nguyên Khê Xuân Canh TT. Đông Anh MỨC ĐÔ THỊ HÓA NĂM 2001 Chú giải Đường giao thông Đường ranh giới xã < -0.2 -0.2 - 0 0 - 0.4 0.4 - 1.2 1.2 - 3.3 > 3.3
93 Trong năm 2001 mức đô đô thị hóa của toàn huyện ở mức thấp khi gam màu lạnh bao trùm gần như toàn bộ huyện Đông Anh với số thôn có mức độ đô thị hóa dưới 0 chiếm 67%. Chỉ số thể hiện mức độ đô thị cao nhất lớn hơn 3.3 bao gồm thị trấn Đông Anh - trung tâm chính trị văn hóa của huyện và thôn Nhồi Dưới thuộc xã Cổ Loa. Ở chỉ số thể hiện mức độ đô thị hóa từ 1.2-3.3 có hai thôn là Lan Trì thuộc xã Cổ Loa và Đại Vĩ thuộc xã Vân Hà. Đối với năm 2006, mức độ đô thị hóa của huyện đã cao hơn so với năm 2001 nhưng vẫn ở mức thấp khi mà gam màu lạnh vẫn nổi trội với số thôn có chỉ số đô thị hóa dưới 0 chiếm hơn 50%. Số thôn có chỉ số mức độ đô thị hóa cao hơn 3.3 không tăng. Ở chỉ số thể hiện mức độ đô thị hóa từ 1.2 – 3.3 tăng thêm bốn thôn thuộc các xã Cổ Loa, Kim Chung và Uy Nỗ. Ở mức độ đô thị hóa từ giá trị 0.4 đến 1.2 có tới 14 thôn. Hình 3. 6. Mức độ đô thị hóa của 145 thôn và thị trấn Đông Anh theo năm 2006 Chỉ số và màu sắc thể hiện trên bản đồ năm 2011 cho thấy mức độ đô thị hóa tăng khá mạnh, thể hiện ở khu vực gam màu nóng gần như lan tỏa trên toàn huyện với số thôn có mức độ đô thị hóa dưới 0 chiếm gần 40%. Số thôn có chỉ số thể hiện 0 1.5 3Km Dục Tú Uy Nỗ Cổ Loa Xuân Nộn Thuỵ Lâm Hải Bối Liên Hà Vĩnh Ngọc Nam Hồng Việt Hùng Đại Mạch Tiên Dương Kim Nỗ Võng La Vân Nội Đông Hội Bắc Hồng Vân Hà Mai Lâm Kim Chung Tầm Xá Nguyên Khê Xuân Canh TT. Đông Anh MỨC ĐÔ THỊ HÓA NĂM 2006 Chú giải Đường giao thông Đường ranh giới xã < -0.2 -0.2 - 0 0 - 0.4 0.4 - 1.2 1.2 - 3.3 > 3.3
94 mức độ đô thị hóa lớn hơn 3.3 có thêm 2 thôn khác thuộc xã Kim Chung. Số thôn thể hiện mức đô thị hóa trong khoảng từ 1.2-3.3 là 10 thôn tăng hơn 5 thôn so với năm 2006 và tập trung chủ yếu ở hai xã Kim Chung và Hải Bối. Ở mức đô thị là 0.4-1.2 với số lượng là 31 thôn chiếm 21.2% tăng hơn một nửa so với năm 2006. Hình 3. 7. Mức độ đô thị hóa của 145 thôn và thị trấn Đông Anh theo năm 2011 Nhìn vào các bản đồ có thể thấy sự biến đổi rõ nét về lượng và về chất của đô thị hóa tại Đông Anh, Hà Nội qua ba thời điểm 2001, 2006 và 2011. So sánh mức đô đô thị hóa của cả ba năm cho thấy khu vực thị trấn Đông Anh là nơi có mức độ đô thị hóa cao nhất trong cả 3 thời điểm. Mức độ phát triển mạnh nhất thuộc các thôn của xã Kim Chung, Hải Bối là những xã gần với Hà Nội theo tuyến đường giao thông Hà Nội – Nội Bài và đồng thời là các xã nằm gần khu công nghiệp Nam Thăng Long. Những thôn giáp ranh với thị trấn Đông Anh cũng có mức độ phát triển mạnh hơn và mức tăng tuyến tính trong giai đoạn từ 2001-2011. Điều này cho thấy, mức độ đô thị hóa tăng đối với khu vực gần với Hà Nội theo trục giao thông Hà Nội – Nội Bài và thị trấn Đông Anh, càng xa Hà Nội và thị trấn Đông Anh mức độ đô thị hóa càng giảm. 0 1.5 3Km Dục Tú Uy Nỗ Cổ Loa Xuân Nộn Thuỵ Lâm Hải Bối Liên Hà Vĩnh Ngọc Nam Hồng Việt Hùng Đại Mạch Tiên Dương Kim Nỗ Võng La Vân Nội Đông Hội Bắc Hồng Vân Hà Mai Lâm Kim Chung Tầm Xá Nguyên Khê Xuân Canh TT. Đông Anh MỨC ĐÔ THỊ HÓA NĂM 2011 Chú giải Đường giao thông Đường ranh giới xã < -0.2 -0.2 - 0 0 - 0.4 0.4 - 1.2 1.2 - 3.3 > 3.3
95 3.2. Đánh giá biến động sử dụng đất nông nghiệp tại Đông Anh, Hà Nội Tổng quan các phương pháp đánh giá biến động sử dụng đất đã được trình bày trong chương 1 cho thấy có rất nhiều phương pháp đánh giá biến động sử dụng đất với những ưu và nhược điểm nhất định. Trong luận án sử dụng phương pháp sau phân loại để đánh giá biến động sử dụng đất cho khu vực nghiên cứu. Lợi thế của phương pháp này là cho ra ma trận biến động chi tiết chuyển đổi từ lớp sử dụng đất này sang lớp sử dụng đất khác. Thông tin hiện trạng sử dụng đất của các năm được chồng xếp theo cặp 2001 - 2006; 2006 - 2013 và 2001- 2013 để phân tích không gian và thống kê số liệu chuyển đổi cơ cấu cụ thể cho từng lớp sử dụng đất trong khu vực nghiên cứu theo không gian và thời gian. Các bảng 3.6; 3.7 và 3.9 là các ma trận biến động được xây dựng từ phân tích không gian, trong các ma trận này các phần tử trên đường chéo chính là diện tích đất không biến động, các phần tử còn lại là diện tích biến động của các loại đất với nhau. Không gian biến động sử dụng đất được thể hiện trong hình 3.9; 3.11 và 3.12. 3.2.1. Đánh giá biến động sử dụng đất theo thời gian • Giai đoạn 2001- 2006 Bảng 3. 6. Biến động giữa các loại hình sử dụng đất giai đoạn 2001-2006 (đơn vị ha) 2006 2001 Xây dựng Lúa Hoa màu Màu lúa Ao hồ Đất trống Sông ∑ 2001 Xây dựng 2620.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.000 2620.09 Lúa 373.70 5320.02 35.74 1707.35 284.47 0.00 0.00 7721.27 Hoa màu 60.27 26.49 1103.40 17.89 21.89 85.58 58.24 1373.77 Màu lúa 101.21 1106.48 30.80 3503.64 38.80 0.00 0.00 4780.93 Ao hồ 38.50 0.90 0.06 4.38 1161.96 0.20 0.00 1206.00 Đất trống 0.00 0.00 14.24 0.00 0.00 29.79 35.97 80.00 Sông 0.00 0.00 61.64 1.27 0.00 84.04 569.29 716.24 ∑ 2006 3193.76 6453.89 1245.89 5234.53 1507.11 199.61 663.50
96 Từ bảng 3.6 và hình 3.8 cho thấy trong giai đoạn này có hai sự chuyển đổi rõ nét đó là sự chuyển đổi từ đất nông nghiệp sang đất phi nông nghiệp và sự chuyển đổi trong các loại đất nông nghiệp. Đất nông nghiệp bị giảm tới 640.55ha chiếm 3.4% tổng diện tích đất. Trong đó, tất cả các loại đất thuộc đất nông nghiệp đều bị chuyển đổi thành đất xây dựng với mức chuyển đổi nhiều nhất thuộc về nhóm đất chuyên lúa là 373.70ha. Tiếp đến là màu lúa với 101.21 ha bị chuyển đổi và chiếm 2.1% tổng diện tích màu lúa của năm 2001. Thay đổi mạnh mẽ nhất trong biến động đất nông nghiệp là sự chuyển đổi theo cả hai chiều giữa màu lúa và lúa. Sự chuyển đổi theo chiều từ đất chuyên trồng lúa sang đất màu lúa chiếm là 1707.35ha chiếm tới 9.2% tổng diện tích đất và 22.11% tổng diện tích đất chuyên lúa của năm 2001. Chuyển đổi theo hướng từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa là 1106.48ha chiếm 0.6% tổng diện của khu vực nhưng lại chiếm tới 23.1% của diện tích màu lúa của năm 2001. Từ năm 2001 đến 2006 diện tích đất ao hồ tăng lên 301.11ha trong đó chiếm nhiều nhất là diện tích của đất chuyên lúa với 284.47% bằng 1.5% tổng diện tích đất, 38.80ha của đất màu lúa và 21.89ha của đất hoa màu. Hình 3. 8. Chuyển đổi cơ cấu giữa các loại hình sử dụng đất chính giai đoạn 2001-2006 Hoa màu 9.2 6.0 0.2 0.2 Đất xây dựngAo hồ 0.1 0.2 0.30.1 0.2 0.1 2.0 1.5 0.5 Lúa Màu lúa
97 Hình 3. 9. Biến động sử dụng đất giai đoạn 2001 – 2006
98 • Giai đoạn 2006 - 2013 Bảng 3. 7. Biến động giữa các loại hình sử dụng đất giai đoạn 2006 – 2013 (đơn vị ha) 2013 2006 Xây dựng Lúa Hoa màu Màu lúa Ao hồ Đất trống Sông ∑ 2006 Xây dựng 3193.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.000 3193.76 Lúa 908.59 4495.25 0.00 855.70 190.62 0.00 3.74 6453.89 Hoa màu 64.87 27.46 1009.34 0.00 25.56 79.61 39.05 1245.89 Màu lúa 791.28 1378.10 0.00 2929.38 135.77 0.00 0.00 5234.53 Ao hồ 115.04 7.92 41.60 22.50 1320.04 0.00 0.00 1507.11 Đất trống 7.53 2.26 82.42 0.00 0.00 55.15 52.25 199.61 Sông 0.00 0.00 36.00 0.00 0.00 44.62 582.88 663.50 ∑ 2013 5081.08 5911.00 1169.36 3807.58 1671.99 179.38 677.92 Hình 3. 10. Chuyển đổi cơ cấu giữa các loại hình sử dụng đất chính giai đoạn 2006-2013 0.2 Màu lúa Ao hồ Đất xây dựng Hoa màu Lúa 0.1 0.6 0.40.1 0.1 0.1 0.7 4.9 1.0 4.3 7.4 4.6
99 Hình 3. 11. Biến động sử dụng đất giai đoạn 2006 – 2013
100 Từ bảng 3.7 và hình 3.10 thể hiện thay đổi sử dụng đất trong giai đoạn 2006 và 2013. Trong giai đoạn này, diện tích đất nông nghiệp tiếp tục giảm mạnh mẽ với 908.59ha đất chuyên lúa, 791.28ha đất màu lúa, 115.04ha đất ao hồ và 64.87ha dất hoa màu của năm 2006 chiếm 10.2% tổng diện tích của khu vực bị chuyển đổi thành đất xây dựng. Cũng giống như giai đoạn trước, thay đổi mạnh nhất trong các loại hình của đất nông nghiệp vẫn là sự chuyển đổi theo cả hai chiều của đất chuyên lúa và đất màu lúa. Chuyển đổi từ đất chuyên trồng lúa sang màu lúa là 855.70ha chiếm tới 4.6% tổng diện tích đất và 14.1% so với tổng diện tích đất chuyên lúa năm 2006. Chuyển đổi từ đất màu lúa sang chuyên lúa là 1378.10ha chiếm 7.4% so tổng diện tích đất. Diện tích đất ao hồ tiếp tục được lấy từ các loại đất nông nghiệp khác với diện tích tăng là 0.9% tổng diện tích đất. • Giai đoạn 2001 - 2013 Bảng 3. 8. Biến động sử dụng đất giai đoạn 2001- 2013 Loại hình sử dụng đất Năm 2001 (ha) Năm 2013 (ha) Biến động sử dụng đất Diện tích thay đổi (ha) Phần trăm thay đổi (%) Xây dựng 2620.09 5081.08 2460.99 13.3 Lúa 7721.27 5911.00 -1810.27 -9.8 Hoa màu 1373.77 1169.36 -204.41 -1.1 Màu lúa 4780.93 3807.58 -973.35 -5.3 Ao, hồ 1206.00 1671.99 465.99 2.5 Đất trống 80.00 179.38 99.38 0.5 Sông 716.24 677.92 -38.32 -0.2 Kết quả phân loại sử dụng đất của năm 2001 và 2013 được xác định trong bảng 3.8. Trong giai đoạn từ năm 2001 đến năm 2013 cho thấy, diện tích đất xây dựng tăng mạnh nhất lên tới 2460.99ha chiếm 13.3%, diện tích ao hồ và đất trống tăng lên tương ứng là 2.5% và 0.5%. Trong khi đó diện tích đất chuyên trồng lúa giảm nhiều nhất lên tới 1820.27ha giảm tới 9.8%, diện tích trồng xen canh màu lúa giảm 973.35ha tương ứng với 5.3%.
101 Hình 3. 12. Biến động sử dụng đất giai đoạn 2001 – 2013
102 Bảng 3. 9. Biến động giữa các loại hình sử dụng đất giai đoạn 2001 – 2013 (đơn vị ha) 2013 2001 Xây dựng Lúa Hoa màu Màu lúa Ao hồ Đất trống Sông ∑ 2006 Xây dựng 2620.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2620.09 Lúa 1391.37 4595.09 31.71 1217.38 485.72 0.00 0.01 7721.27 Hoa màu 125.03 26.62 945.23 52.29 34.68 90.42 99.50 1373.77 Màu lúa 808.00 1278.18 43.07 2510.16 138.52 0.00 3.00 4780.93 Ao hồ 134.87 7.59 24.88 25.37 1013.07 0.22 0.00 1206.00 Đất trống 0.08 0.68 20.09 0.00 0.00 22.15 37.01 80.00 Sông 1.64 2.85 104.38 2.39 0.00 66.59 538.39 716.24 ∑ 2013 5081.08 5911.00 1169.36 3807.58 1671.99 179.38 677.92 Dữ liệu thống kê từ bảng ma trận biến động năm 2001 và 2013 cho thấy hầu như tất cả các loại hình sử dụng đất đều chuyển sang đất xây dựng trong đó đất chuyên lúa là chuyển đổi mạnh nhất lên tới 1391.37 ha chiếm 27.3% diện tích đất xây dựng năm 2013, màu lúa là 808.00ha chiếm 15.9% diện tích đất xây dựng năm 2013; hoa màu là 125.03 ha và ao hồ là 134.87 ha chiếm hơn 5.1% diện tích đất xây dựng năm 2013. Điều này cho thấy đất nông nghiệp bị chuyển đổi sang đất xây dựng là chính và đất lúa có hiệu quả kinh tế thấp luôn là loại đất bị chuyển đổi nhiều nhất. 3.2.2. Đánh giá diện tích biến động sử dụng đất theo không gian • Biến động sử dụng đất giai đoạn 2001-2013 theo đường giao thông chính Trong bảng 3.10 cho thấy diện tích đất xây dựng và diện tích đất ao hồ tăng trên toàn bộ các biên khoảng cách tới đường giao thông chính. Đối với đất xây dựng, càng gần đường giao thông thì diện tích càng biến động mạnh theo chiều hướng tăng, mức tăng cao nhất là 1121.88ha nằm trong biên khoảng cách tới đường giao thông
103 chính nhỏ hơn 1km. Đất chuyên lúa, hoa màu và màu lúa giảm ở tất cả các biên khoảng cách tới đường giao thông, trong biên khoảng cách đến đường giao thông dưới 1km đất lúa giảm mạnh nhất lên tới 898.22ha. Đất màu lúa giảm nhiều nhất trong biên khoảng cách đến đường giao thông từ 1-2.5km với 500.16ha diện tích. Bảng 3. 10. Biến động diện tích (ha) sử dụng đất theo đường giao thông chính Khoảng cách Sử dụng đất (ha) <=1 1_2.5 >2.5 Xây dựng 1121.88 924.60 414.51 Lúa -898.22 -489.35 -422.70 Hoa màu -46.38 -74.48 -83.56 Màu lúa -396.36 -500.16 -76.84 Ao hồ 224.14 95.29 146.56 Đất trống 4.48 75.18 19.72 Sông -12.66 -32.84 7.18 • Biến động sử dụng giai đoạn 2001-2013 đất theo khoảng cách tới Hà Nội Bảng 3. 11. Biến động diện tích (ha) theo khoảng cách tới Hà Nội Khoảng cách (km) Sử dụng đất (ha) <=5 5- 10 >10 Xây dựng 653.54 1160.11 647.35 Chuyên lúa -553.25 -848.38 -408.64 Hoa màu -63.31 -83.99 -57.12 Màu lúa -140.28 -461.20 -371.87 Ao, hồ 91.40 189.67 184.33 Đất trống 56.38 42.85 0.14 Sông -46.29 4.93 3.04
104 Hình 3. 13. Biểu đồ diện tích biến động theo khoảng cách tới Hà Nội Theo bảng 3.11 và hình 3.13 cho thấy diện tích đất xây dựng tăng lên mạnh nhất trong đai khoảng cách từ 5 đến 10 km tới Hà Nội với diện tích là 1160.11 ha, đồng thời trong đai khoảng cách này thì diện tích đất chuyên lúa là diện tích đất bị mất nhiều nhất với con số là 848.38ha. Trong đai khoảng cách tới Hà Nội nhỏ hơn 5km, diện tích đất lúa cũng bị mất nhiều nhất lên tới 553.25 ha. Đất màu lúa bị giảm mạnh nhất ở những khu vực cách Hà Nội khoảng cách hơn 10 km với diện tích là 371.87 ha. • Biến động sử dụng đất giai đoạn 2001 - 2013 theo mức độ đô thị hóa năm 2011 Từ bảng 3.12 và hình 3.14 cho thấy diện tích đất xây dựng tăng theo tất cả các mức đô thị hóa và diện tích đất xây dựng tăng nhiều nhất khi mức đô thị hóa trong khoảng từ 0.4÷1.2, nhưng theo biểu đồ phần trăm diện tích biến động thể hiện thì mức đô thị hóa càng mạnh, đất xây dựng càng biến đổi nhiều và tăng mạnh nhất là khu vực có mức đô thị lớn hơn 3.3 với mức tăng lên tới hơn 30% so với tổng diện tích của các loại đất. Ngược lại với đất xây dựng, đất chuyên lúa liên tục giảm. Theo bảng 3.12, diện tích đất lúa cũng giảm mạnh nhất ở mức đô thị hóa trong khoảng 0.4÷1.2, nhưng theo biểu đồ phần trăm diện tích biến động thì diện tích đất lúa lại giảm mạnh nhất khi mức độ đô thị hóa cao nhất. Diệntích(ha) Khoảng cách -1000.00 -500.00 0.00 500.00 1000.00 1500.00 <=5km 5- 10km >10km Chuyên lúa Xây dựng Hoa màu Màu lúa Ao, hồ Đất trống Sông
105 Bảng 3. 12. Diện tích biến động sử dụng đất theo mức độ đô thị hóa năm 2011 Mức độ đô thị hóa Sử dụng đất (ha) <=-0.2 -0.2÷0 0÷0.4 0.4÷1.2 1.2÷3.3 >3.3 Xây dựng 296.64 268.20 669.81 766.93 124.27 339.41 Chuyên lúa -224.89 -149.46 -558.66 -572.12 -48.63 -259.18 Hoa màu -45.32 -42.60 -69.73 -56.73 2.11 0.00 Màu lúa -113.07 -162.14 -171.90 -367.57 -65.72 -86.66 Ao, hồ 61.78 62.18 121.87 194.06 18.44 6.42 Đất trống 19.91 10.60 25.27 42.06 4.60 0.00 Sông 4.95 13.21 -16.66 -6.64 -35.07 0.00 Hình 3. 14. Biểu đồ phần trăm diện tích biến động theo mức độ đô thị hóa 3.3. Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất nông nghiệp tại Đông Anh, Hà Nội Khi nghiên cứu biến động sử dụng đất ngoài việc phát hiện ra không gian và diện tích biến động sử dụng đất thì việc nghiên các yếu tố tác động đến biến động sử dụng đất cũng là nhiệm vụ quan trọng được rất nhiều nhà khoa học quan tâm. Sửdụngđất(%) Mức độ đô thị hóa -40.0 -30.0 -20.0 -10.0 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 <=-0.2 -0.2 ÷ 0 0 ÷ 0.4 -0.4 ÷ 1.2 -1.2 ÷ 3.3 >3.3 Xây dựng Chuyên lúa Hoa màu Màu lúa Ao, hồ Đất trống Sông
106 Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất nhằm mục đích lượng hóa được các yếu tố ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất và giải thích cơ chế tương tác trong mối quan hệ giữa chúng với biến động sử dụng đất. 3.3.1. Hồi quy logistic Kết quả phân tích ở chương 1 cho thấy có rất nhiều phương pháp đánh giá các yếu tố tác động đến biến động sử dụng đất, mỗi loại hình chuyển đổi sử dụng đất sẽ có những yếu tố tác động riêng rẽ, nhưng các loại hình chuyển đổi sử dụng đất lại tương tác với nhau và xảy ra đồng thời. Vì vậy, việc lựa chọn phương pháp cho phép phân tích quan tâm đến tính phù hợp của dữ liệu và độ chính xác của mô hình. Dựa vào những yêu cầu đó, luận án đã lựa chọn mô hình hồi quy logistic đa thức đánh giá tác động của các yếu tố đô thị hóa đến biến động sử dụng đất. Mô hình hồi quy đa thức là mô hình hồi quy mở rộng của mô hình hồi đơn thức [70]. Mô hình đơn thức với biến phụ thuộc là biến nhị phân với hai trạng thái 0 và 1 có phương trình hồi quy sau: (3. 1) trong đó: là hệ số chặn, là hệ số của phương trình hồi quy, xi là các biến độc lập Xác suất để Y = 1 nghĩa là xác suất sự kiện xảy ra được xác định theo công thức: ( ⋯ ) ( ⋯ ) ( ) ( ) (3. 2) Mô hình hồi quy đa thức tương tự như mô hình hồi quy đơn thức nhưng biến phụ thuộc là biến có nhiều hơn hai trạng thái. Giả sử biến Y có k trạng thái là 0, 1, 2,..., k, đòi hỏi sẽ có k-1 phương trình hồi quy, mỗi phương trình của từng trạng thái so với trạng thái tham chiếu 0. Các phương trình của hồi quy đa thức so với trạng thái tham chiếu 0 như sau: (3. 3)
107 (3. 4) Và (3. 5) Xác suất xảy ra của từng trạng thái được xác định theo công thức: ( ) ( ) ( ) (3. 6) ( ) ( ) ( ) ( ) (3. 7) Và ( ) ( ) ( ) ( ) (3. 8) Trong hồi quy logistic sử dụng phương pháp xác suất cực đại (maximum likelihood) để ước tính các tham số của phương trình hồi quy nhằm cho giá trị tối đa hóa khả năng của các biến quan sát. Độ phù hợp của mô hình được xác định thông qua pseudo R- squared (kí hiệu là R2 ) có giá trị trong khoảng từ 0 - 1. Tỉ số đó được xác định theo công thức sau: (3. 9) trong đó: - ] là giá trị của mô hình có biến độc lập, - [C] là giá trị của mô hình không có biến độc lập. Giá trị R2 trong khoảng từ 0.2 đến 0.4 cho thấy mức độ phù hợp cao của dữ liệu với mô hình.Trong việc đánh giá các yếu tố tác động ngoài tính phù hợp của mô hình thì còn đòi hỏi xem xét đến hệ số hồi quy có ý nghĩa khi p-value<0.05 với mức độ tin cậy 95%, p-value<0.1 với mức tin cậy 90% [71, 139].
108 Tỉ số Odds ratio được sử dụng để giải thích mô hình. Giá trị tỉ số này được tính theo công thức sau: (3. 10) trong đó: là hệ số của phương trình hồi quy Tỉ số này là một phép đo mối quan hệ xác suất biến cố của từng trạng thái với xác suất của biến cố so sánh và là kết quả đóng góp của từng biến độc lập đến từng trạng thái. Trong nghiên cứu biến động sử dụng đất, mô hình hồi quy được sử dụng để đo đạc mối quan hệ giữa các yếu tố tự nhiên và yêu tố xã hội với biến động sử dụng đất, đồng thời xác định được những yếu tố nào là tác nhân thúc đẩy và những yếu tố nào làm hạn chế tới quá trình chuyển đổi sử dụng đất trong khu vực. Mô hình hồi quy được sử dụng với biến phụ thuộc Y là biến động sử dụng đất được đặc trưng bởi 5 trạng thái thay đổi sử dụng đất chính của khu vực nghiên cứu so với trạng thái tham chiếu là không có thay đổi sử dụng đất có giá trị bằng 0. Số lượng mẫu phụ thuộc vào số lượng biến độc lập, số lượng mẫu tối thiểu được xác định là n≥ 10(p+1) trong đó p là số lượng biến độc lập. Trong luận án, số điểm mẫu được lấy là 4984 điểm ngẫu nhiên và trải đều trên khu vực nghiên cứu. Các điểm nằm trong thôn nào thì sẽ mang đặc điểm tự nhiên và kinh tế xã hội của thôn đó. Hình 3. 15. Xác định các yếu tố của ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất nông nghiệp Các yếu tố tác động đến biến động sử dụng đất nông nghiệp Yếu tố địa lý, tự nhiên Mức độ đô thị hóaBiến động sử dụng đất nông nghiệp Mức độ hoạt động nông nghiệp Điều kiện kinh tế - xã hội Phân tích hồi quy
109 3.3.2. Cơ sở dữ liệu GIS của mô hình Phần tổng quan ở chương 1 cho thấy có rất nhiều nhân tố tác động đến thay đổi sử dụng đất. Trong trường hợp nghiên cứu cho khu vực Đông Anh, dựa trên đặc trưng đô thị hóa của khu vực ven đô để lựa chọn các yếu tố đánh giá. • Biến phụ thuộc: Các loại hình biến động sử dụng đất chính được xác định từ trong mục 3.2 theo hai giai đoạn 2001-2006 và 2006-2013. • Biến độc lập: Khi đánh giá tác động của đô thị hóa đến sử dụng đất nông nghiệp trong khu vực luận án đánh giá từ tổng thể của đô thị hóa đến chi tiết của từng hợp phần của đô thị hóa đến biến động sử dụng đất. Do vậy, ngoài các biến tổng hợp của đô thị hóa thì các biến hợp phần bao gồm các biến về điều kiện kinh tế xã hội và các biến về điều kiện tự nhiên cũng được xem xét trong nghiên cứu. Các biến độc lập được xây dựng thành các lớp trong cơ sở dữ liệu GIS gồm có: - Mức độ đô thị hóa (F1) và mức độ hoạt động nông nghiệp (F2) của từng thôn được xác định thông qua phân tích thành phần chính trong phụ lục 5. - Khoảng cách đến đường giao thông chính (GT) được tính toán thông qua một tập hợp các vùng đệm liên tiếp có khoảng cách 300 m từ hệ thống đường giao thông trong khu vực nghiên cứu. Khoảng cách này là khoảng cách được đo trung bình từ các khu dân cư bám trục giao thông chính. - Khoảng cách đến Hà Nội (HN) được tính toán thông qua tập hợp vùng đệm liên tiếp có khoảng cách 3 km tính từ điểm khởi đầu nối kết giữa Hà Nội với Đông Anh qua trục giao thông Nội Bài - Hà Nội. Khoảng cách này được xác định khi đo từ điểm khởi nối đến khu công nghiệp Nam Thăng Long, là một trong những khu công nghiệp đầu tiên và lớn nhất của huyện. - Khoảng cách đến khu dân cư (DC) được xác định thông qua tập hợp vùng đệm liên tiếp có khoảng cách 200m tính từ trọng tâm của khu vực dân cư mỗi thôn [129].
110 Hình 3. 16. Yếu tố tự nhiên của khu vực nghiên cứu - Thay đổi cơ cấu lao động theo ngành được xác định từ hiệu số lao động theo ngành nông nghiệp (P_NN), theo ngành thương mại dịch vụ (P_DV) và theo ngành công nghiệp xây dựng(P_CN) giai đoạn 2001 đến 2006 và 2006 đến 2011. - Thay đổi cơ cấu nguồn thu nhập theo ngành được xác định từ hiệu số hộ thu nhập theo ngành nông nghiệp (I_NN), theo ngành thương mại dịch vụ (I_DV) và theo ngành công nghiệp xây dựng(I_CN) ở hai giai đoạn từ năm 2001 đến 2006 và từ năm 2006 đến 2011. - Thay đổi mật độ dân số (DPP) được xác định từ hiệu mật độ dân số giai đoạn 2001 đến 2006 và 2006 đến 2011. đường giao thông chính 0 2 Km 0 - 300m 300 - 600m 600 - 900m 900 - 1200m 1200 - 1500m > 1500m Khoảng cách tới đường giao thông đường giao thông chính 0 2 Km Khoảng cách tới Hà Nội 0 - 3km 3 - 6km 6 - 9km 9 - 12km 12 - 15km > 15km Khoảng cách tới khu dân cư đường giao thông chính 0 2 Km 0 - 200m 200 - 400m 400 - 600 600 - 800m > 800m
111 Bảng 3. 13. Biến phụ thuộc và biến độc lập Loại biến Kiểu Biến phụ thuộc Không chuyển đổi 0 Chuyển đổi từ đất chuyên lúa thành đất xây dựng 1 Chuyển đổi từ đất chuyên lúa thành đất màu lúa 2 Chuyển đổi từ đất chuyên lúa thành đất ao hồ 3 Chuyển đổi từ đất màu lúa thành đất xây dựng 4 Chuyển đổi từ đất màu lúa thành đất lúa 5 Biến độc lập Mức độ đô thị hóa (F1) Rời rạc Mức độ hoạt động trong lĩnh vực nông nghiệp (F2) Rời rạc Điều kiện tự nhiên Khoảng cách đến Hà Nội Liên tục Khoảng cách đến đường giao thông chính Liên tục Khoảng cách đến khu dân cư Liên tục Điều kiện kinh tế xã hội Cơ cấu ngành lao động Rời rạc Cơ cấu nguồn thu nhập Rời rạc Mật độ dân số Rời rạc 3.3.3. Các yếu tố tác động chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp tại Đông Anh, Hà Nội Kết quả chạy mô hình hồi quy cho hai giai đoạn 2001-2006 và 2006-2013 xác định các tác nhân ảnh hưởng tới biến đổi sử dụng đất cho khu vực. Kết quả chạy mô hình được trình bày trong phụ lục 6.
112 • Giai đoạn 2001-2006 Từ kết quả của mô hình với 6 biến phụ thuộc với giá trị R2 = 0.240, cho thấy dữ liệu hoàn toàn phù hợp với mô hình. Giá trị p-value là giá trị mang ý nghĩa minh chứng thống kê cho việc có hoặc không có sự ảnh hưởng của các yếu tố đến chuyển đổi của các loại hình sử dụng đất trong giai đoạn này. Với giá trị P-value ≤0.1 điều này chứng minh có mối quan hệ mật thiết giữa biến độc lập và biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 90%. Bảng 3. 14. Tổng hợp hệ số của phương trình hồi quy từ kết quả chạy mô hình giai đoạn 2001 -2006 với giá trị P-value ≤0.1 Y X Lúa – xây dựng Lúa – Màu lúa Lúa – Ao, hồ Màu lúa - Xây dựng Màu lúa – Lúa F1_06 0.0976 0.1456 F2_06 0.0471 -0.3076 DPP 0.0003 GT -0.0030 -0.0006 DC -0.0037 -0.0003 0.0002 -0.0046 HN -0.0002 0.0001 0.0001 0.00001 Bảng tổng hợp kết quả chạy mô hình hồi quy cho thấy mức độ đô thị hóa (F1_06) liên quan đến hai loại hình chuyển đổi đó là chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng và chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng. Đối với cả hai loại hình chuyển đổi này đều có hệ số của phương trình hồi quy mang dấu dương thể hiện quan hệ thuận giữa mức độ đô thị hóa với chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng và chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng. Nghĩa là khi mức độ đô thị hóa tăng lên thì khả năng chuyển đổi của hai loại hình này cũng tăng lên. Ví dụ: nếu mức độ đô thị hóa tăng lên 1 đơn vị thì giá trị odds ratio của loại
113 hình chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang xây dựng6 là 1.1025, có nghĩa kỳ vọng khả năng chuyển đổi tăng 1.1lần. Mức độ hoạt động nông nghiệp (F2_06) liên quan đến hai loại hình chuyển đổi đó là từ chuyên lúa sang màu lúa và từ màu lúa chuyển sang chuyên lúa. Hệ số phương trình hồi quy của chuyên lúa chuyển sang lúa mang dấu dương còn hệ số phương trình hồi quy của màu lúa sang chuyên lúa lại mang dấu âm. Điều này chứng tỏ, mức độ hoạt động nông nghiệp có vai trò thúc đẩy quá trình chuyển đổi từ lúa sang màu lúa và làm hạn chế sự chuyển đổi từ màu lúa sang lúa. Chỉ số thay đổi mật độ dân số (DPP) giữa hai năm 2001 và 2006 ảnh hưởng duy nhất đến loại hình chuyển đổi lúa sang màu lúa, hệ số của phương trình hồi quy là 0.0003 thể hiện khi biến động mật độ dân số tăng đồng nghĩa với sự chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang màu lúa sẽ tăng theo. Yếu tố khoảng cách tới đường giao thông chính (GT) ảnh hưởng tới hai loại hình chuyển đổi sử dụng đất đó là màu lúa chuyển sang đất xây dựng và màu lúa chuyển sang đất lúa với hệ số hồi quy là -0.0030 và -0.0006, yếu tố giao thông tỉ lệ nghịch tới ảnh hưởng của hai loại hình chuyển đổi sử dụng đất, càng xa đường giao thông khả năng chuyển đổi của các loại hình này càng giảm. Yếu tố khoảng cách tới khu dân cư (DC) ảnh hưởng tới tất cả các loại hình chuyển đổi sử dụng đất, trừ loại hình chuyển đổi từ màu lúa sang lúa. Với hệ số hồi quy là -0.0037, -0.0003 và -0.0046 tương ứng với loại hình chuyển đổi từ lúa sang đất xây dựng, từ lúa sang màu lúa và từ màu lúa sang đất xây dựng. Giá trị odd ratio6 tương ứng là 0.9963, 0.9997 và 0.9954 cho thấy khi khoảng cách tới khu vực dân cư tăng lên 1m thì kỳ vọng khả năng chuyển đổi của 3 loại hình chuyển đổi trên sẽ giảm 0.9 lần. Với hệ số hồi quy là 0.0002 cho loại hình chuyển đổi đất lúa sang đất ao, hồ; điều này cho thấy càng gần khu dân cư đất lúa có nhiều khả năng chuyển đổi thành đất ao hồ. 6 Chỉ số này là chỉ số EXP (B) lấy trên bảng số liệu trong phụ lục 6
114 Yếu tố khoảng cách tới Hà Nội (HN) ảnh hưởng tích cực đến ba loại hình chuyển đổi đó là đất chuyên lúa sang ao hồ, màu lúa sang đất xây dựng và từ màu lúa sang đất lúa đều với hệ số hồi quy là 0.0001. Nghĩa là khi khoảng cách tới Hà Nôi tăng thêm thì khả năng chuyển đổi của các loại hình này sẽ tăng. Yếu tố khoảng cách tới Hà Nội tác động nghịch tới sự chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng với hệ số hồi quy là -0.0002, điều này chứng tỏ càng xa Hà Nội thì khả năng chuyển đổi từ lúa sang đất xây dựng giảm. • Giai đoạn 2006-2013 Bảng 3. 15. Bảng tổng hợp hệ số của phương trình hồi quy từ kết quả chạy mô hình giai đoạn 2006 -2013 với giá trị P-value ≤0.1 Y X Lúa – xây dựng Lúa – Màu lúa Lúa – Ao, hồ Màu lúa - Xây dựng Màu lúa – Lúa F1_11 0.3024 0.1200 0.3832 F2_11 -0.4597 0.1200 DPP 0.0006 0.0011 -0.0010 I_DV 0.0066 0.0092 I_CN 0.0055 0.0014 0.0024 P_DV -0.0033 0.0070 P_CN -0.0024 -0.0007 P_NN 0.0029 0.0039 GT -0.0032 -0.0007 DC -0.0038 -0.0003 0.0003 -0.0044 HN -0.0002 0.0001 Kết quả cho thấy R2 = 0.268 thể hiện dữ liệu hoàn toàn phù hợp với mô hình. Tổng hợp các hệ số của các yếu tố có tác động lên thay đổi sử dụng đất trong khu vực được thể hiện ở bảng 3.15 cho thấy:
115 Mức độ đô thị hóa (F1_11) là yếu tố liên quan đến quá trình chuyển đổi các loại hình từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng, từ đất lúa sang màu lúa và từ đất màu lúa sang đất xây dựng. Hệ số hồi quy tương ứng là 0.3024, 0.1200 và 0.3832 đều mang dấu dương, điều này có nghĩa khi mức độ đô thị hóa tăng thì chuyển đổi của các loại hình đất này cũng tăng theo. Nếu mức độ đô thị hóa tăng lên 1 đơn vị thì khả năng chuyển đổi từ đất lúa sang đất màu lúa sẽ tăng lên 1.1 lần. Mức độ hoạt động nông nghiệp (F2_11) là yếu tố ảnh hưởng tới hai loại hình thay đổi sử dụng đất đó là từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng và từ đất chuyên lúa sang đất màu lúa. Hệ số của phương trình hồi quy là -0.4597 thể hiện quan hệ nghịch giữa mức độ hoạt động nông nghiệp với chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng, khi mức độ hoạt động nông nghiệp tăng lên sẽ kìm hãm khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng. Nhưng với sự chuyển đổi từ chuyên lúa sang màu lúa hệ số hồi quy là 0.1198 mang dấu dương, điều này thể hiện quan hệ thuận giữa mức độ hoạt động nông nghiệp với chuyển đổi giữa chuyên lúa và đất màu lúa, nghĩa là khi mức độ hoạt động nông nghiệp tăng lên đồng nghĩa với chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất màu lúa cũng sẽ tăng. Yếu tố thay đổi mật độ dân số (DPP) của năm 2006 và 2011 liên quan đến sự chuyển đổi đất lúa sang màu lúa và từ đất màu lúa sang đất xây dựng, khi mật độ dân số tăng thì khả năng loại hình chuyển đổi sử dụng đất cũng tăng theo. Nhưng yếu tố DPP này lại làm hạn chế khả năng chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa với hệ số phương trình hồi quy là -0.0010. Điều này đồng nghĩa với việc khu vực có mật độ dân số tăng thì khả năng chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa sẽ giảm. Yếu tố thay đổi nguồn thu nhập từ thương nghiệp dịch vụ (I_DV) liên quan theo chiều tương tác thuận đến cả hai loại hình chuyển đổi đó là chuyển đổi từ đất lúa sang đất màu lúa và từ loại hình đất màu lúa sang đất chuyên lúa với hệ số hồi quy tương ứng là 0.0066 và 0.0092.
116 Yếu tố thay đổi nguồn thu nhập từ công nghiệp xây dựng (I_CN) là yếu tố liên quan đến cả ba sự chuyển đổi đó là từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng, từ đất lúa sang màu lúa và ngược lại. Hệ số hồi quy đều mang dấu dương nghĩa là khi thu nhập từ công nghiệp xây dựng tăng lên thì các loại hình chuyển đổi này cũng tăng. Chuyển đổi từ chuyên lúa sang màu lúa bị kìm hãm bởi yếu tố thay đổi số lao động trong ngành thương nghiệp dịch vụ (P_DV) với hệ số hồi quy là -0.0033. Nhưng yếu tố (P_DV) lại làm thúc đẩy khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất ao hồ với hệ số hồi quy là 0.0070. Yếu tố thay đổi số lao động trong ngành công nghiệp xây dựng (P_CN) là yếu tố làm hạn chế khả năng thay đổi sử dụng đất của sự chuyển đổi giữa đất chuyên lúa với đất xây dựng và đất màu lúa chuyển thành đất chuyên lúa. Yếu tố thay đổi số lao động trong ngành nông lâm thủy sản (P_NN) tác động đến hai loại hình chuyển đổi đó là từ đất chuyên lúa sang màu lúa và từ chuyên lúa sang ao hồ đều theo hướng tích cực, điều này có nghĩa khi số lao động trong ngành nông lâm thủy sản tăng lên thì khả năng hai loại hình chuyển đổi này tăng theo. Yếu tố khoảng cách đường giao thông (GT) là yếu tố làm hạn chế sự chuyển đổi giữa màu lúa và xây dựng và màu lúa sang lúa, khi khoảng cách tới đường giao thông tăng thì khả năng hai loại hình chuyển đổi này sẽ giảm. Yếu tố khoảng cách tới khu vực dân cư (DC) tác động đến bốn loại hình chuyển đổi sử dụng đất đó là từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng, đất lúa sang đất màu lúa, đất lúa sang đất ao hồ và đất màu lúa sang đất xây dựng. Khi khoảng cách tới khu vực dân cư tăng thì đồng nghĩa với khả năng chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng, từ đất lúa sang màu lúa và từ đất màu lúa sang xây dựng giảm, nhưng khả năng chuyển đổi từ đất lúa sang đất ao lại tăng. Yếu tố khoảng cách tới Hà Nội (HN) là yếu tố thúc đẩy sự chuyển đổi của đất màu lúa sang đất xây dựng và kìm hãm sự chuyển đổi của đất lúa sang đất xây dựng tương ứng với hệ số hồi quy là 0.0001 và -0.0002. Khi khoảng cách tới Hà
117 Nội tăng thì chuyển đổi từ màu lúa sang đất xây dựng sẽ tăng nhưng đồng thời chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng sẽ giảm. Qua phân tích hồi quy cho thấy từ năm 2001 đến năm 2013 mỗi một loại hình chuyển đổi bị tác động bởi các yếu tố riêng rẽ theo từng giai đoạn. Đối với loại hình chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng giai đoạn từ 2001- 2006 yếu tố đô thị hóa (F1) là yếu tố thúc đẩy còn yếu tố khoảng cách tới khu vực dân cư (DC), khoảng cách tới Hà Nội (HN) là những yếu tố làm hạn chế chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng, nhưng đến giai đoạn 2006 - 2013 ngoài các yếu tố của giai đoạn trước thì còn có các yếu tố khác đó là I_CN thúc đẩy và F2, P_CN làm hạn chế chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng. Năm 2001 Năm 2006 Năm 2013 +F1 -DC; - HN +F1; +I_CN -F2; -P_CN; -DC; - HN Đối với loại hình chuyển đổi từ chuyên lúa sang màu lúa trong giai đoạn 2001 đến 2006 có các yếu tố liên quan bao gồm: có thay đổi mật độ dân số (DPP), mức độ hoạt động nông nghiệp (F2) và khoảng cách tới dân cư (DC). Trong giai đoạn 2006-2013 yếu tố DPP không còn liên quan đến chuyển đổi của loại hình này thay vào đó là các yếu tố khác đó là mức độ đô thị hóa (F1), thay đổi nguồn thu nhập từ nguồn thương mại dịch vụ (I_DV) và từ xây dựng công nghiệp (I_CN), thay đổi số lao động trong thương mại dịch vụ (P_DV). Trong giai đoạn 2001-2006 yếu tố F2 là yếu tố liên quan theo tương tác nghịch đến sự chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang màu lúa, nhưng đến giai đoạn 2006-2013 thì yếu tố này lại tương tác thuận đến sự chuyển đổi của loại hình sử dụng đất này. Năm 2001 Năm 2006 Năm 2013 +F2; +DPP -DC +F1;+F2;+DPP;+I_DV;+I_CN;+P_NN -P_DV; -DC Trong giai đoạn 2001 đến 2006, loại hình chuyển đổi từ chuyên lúa sang ao hồ liên quan tới hai yếu tố là khoảng cách tới dân cư (DC) và khoảng cách tới Hà Nội (HN) đều mang dấu dương, đến giai đoạn 2006 – 2013 thì yếu tố DC vẫn tiếp tục liên Lúa Xây dựng Lúa Màu lúa
118 quan đến sự chuyển đổi của loại hình này, còn yếu tố HN không còn liên quan đến loại hình chuyển đổi từ chuyên lúa sang ao hồ mà thay vào đó là các yếu tố chênh lệch số người hoạt động trong lĩnh vực thương mại dịch vụ (P_DV) và số người trong lĩnh vực nông lâm thủy sản (P_NN) theo hướng thúc đẩy sự chuyển đổi. Năm 2001 Năm 2006 Năm 2013 +DC, +HN +P_DV; +P_NN; +DC Các yếu tố làm thúc đẩy đến loại hình chuyển đổi từ màu lúa sang đất xây dựng đối với hai giai đoạn 2001 - 2006 và 2006 - 2013 cả hai giai đoạn đều có là các yếu tố đô thị hóa (F1) và khoảng cách tới Hà Nội (HN) với còn các yếu tố làm hạn chế loại hình chuyển đổi gồm có khoảng cách tới đường giao thông (GT) và khoảng cách tới khu vực dân cư (DC). Giai đoạn năm 2006 -2013 có thêm một yếu tố liên quan đến loại hình chuyển đổi từ màu lúa sang đất xây dựng đó là thay đổi mật độ dân số (DPP). Năm 2001 Năm 2006 Năm 2013 +F1; +HN -GT; -DC +F1; +DPP; +HN - GT; -DC Loại hình chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa trong giai đoạn 2001 đến 2006 có liên quan với các yếu tố mức độ hoạt động nông nghiệp (F2), khoảng cách tới đường giao thông (GT) và khoảng cách tới Hà Nội (HN) trong đó yếu tố F2 và GT kìm hãm quá trình chuyển đổi còn yếu tố HN thì ngược lại nó thúc đẩy quá trình chuyển đổi từ đất màu lúa sang chuyên lúa. Nhưng đến giai đoạn 2006 -2013 chỉ còn duy nhất yếu tố GT là có liên quan đến loại hình chuyển đổi này. Thay vào đó là các yếu tố liên quan khác bao gồm thay đổi nguồn thu nhập chính từ thương nghiệp dịch vụ (I_DV) và từ xây dựng công nghiệp (I_CN) mang dấu dương còn các yếu tố thay đổi mật độ dân số (DPP) và số lao động hoạt động trong lĩnh vực công nghiệp xây dựng (P_CN) mang dấu âm. Năm 2001 Năm 2006 Năm 2013 +HN -F2; -GT +I_DV; +I_CN; -DPP; -P_CN, -GT Lúa Ao, hồ Màu lúa Xây dựng Màu lúa Lúa
119 Hình 3. 17. Thay đổi về mật độ dân số, thu nhập và số lao động ảnh hưởng đến chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp 2001-2013 Thay đổi mật độ dân số (DPP) giai đoạn 2001-2006 Thay đổi số lao động trong ngành công nghiệp xây dựng (P_CN) giai đoạn 2006 - 2011 Thay đổi số hộ thu nhập từ công nghiệp xây dựng (I_CN) giai đoạn 2006 - 2011 Thay đổi số hộ thu nhập từ thương nghiệp dịch vụ (I_DV) giai đoạn 2006 - 2011 Thay đổi số lao động trong ngành nông lâm thủy sản (P_NN) giai đoạn 2006 - 2011 Thay đổi mật độ dân số (DPP) giai đoạn 2006 - 2011 Thay đổi số lao động trong ngành thương nghiệp dịch vụ (P_DV) giai đoạn 2006 - 2011 0 2 Km < 0 0 - 100 100 - 600 600 - 1000 1000 - 2000 2000 - 3000 3000 - 5477 Số hộ 0 2 Km Số lao động < 0 0 - 200 200 - 400 400 - 600 600 - 800 > 800 0 2 Km Số hộ < 0 0 - 100 100 - 200 200 - 300 > 300 0 2 Km Số lao động < -400 -400 - -200 -200 - 0 0 - 200 200 - 400 > 400 0 2 Km Số lao động < 0 0 - 200 200 - 400 400 - 600 600 - 800 > 800
120 Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các yếu tố tự nhiên và kinh tế - xã hội đều liên quan đến chuyển đổi sử dụng đất tại khu vực nghiên cứu trong vòng hơn 10 năm qua. Yếu tố khoảng cách tới khu vực dân cư (DC) là yếu tố tự nhiên quan trọng, nó liên quan đến hầu hết các loại hình chuyển đổi sử dụng đất chính của huyện. Trong khi đó, hai yếu tố mức độ đô thị hóa (F1) và thay đổi mật độ dân số (DPP) lại là hai yếu tố kinh tế - xã hội đóng vai trò quan trọng của chuyển đổi sử dụng đất. Yếu tố mức độ đô thị hóa (F1) liên quan theo chiều tương tác thuận đến chuyển đổi từ đất nông nghiệp sang đất phi nông nghiệp bao gồm loại hình chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng và đất màu lúa sang đất xây dựng. Yếu tố thay đổi mật độ dân số (DPP) hầu hết liên quan theo chiều tương quan thuận đến sự các loại hình chuyển đổi sử dụng đất trong khu vực, chỉ có loại chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa có sự tương tác nghịch. 3.4. Mô hình hóa biến động sử dụng đất nông nghiệp Mô hình hóa là phương pháp được sử dụng phổ biến phục vụ công tác quan trắc và mô phỏng không gian biến đổi sử dụng đất. Trong luận án, mô hình hóa mô phỏng không gian biến động sử dụng đất trong quá khứ nhằm mục đích là kiểm tra và đánh giá các giả thiết khoa học về mối tương tác giữa các yếu tố của tự nhiên và yếu tố kinh tế xã hội ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất thông qua so sánh giữa mô hình thay đổi sử dụng đất mô phỏng với mô hình thay đổi sử dụng đất thực tế (hình 3.18). Hình 3. 18. Mô hình hóa biến động sử dụng đất nông nghiệp Chuẩn hóa dữ liệu Khả năng chuyển đổi Mô hình hóa MLP Bản đồ các yếu tố tác động Các bản đồ kiểm chứng ROC Bản đồ SDĐ T2 Kappa Bản đồ sử dụng đất T2 Bản đồ sử dụng đất T3 Bản đồ sử dụng đất mô phỏng T3
121 3.4.1. Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào cho mô hình giai đoạn 2001-2006 và 2006-2013 Dữ liệu đầu vào của mô hình bao gồm thông tin sử dụng đất và các yếu tố ảnh hưởng tới biến động sử dụng đất. Các dữ liệu được chuẩn hóa đảm bảo các điều kiện sau: chuẩn về hình học trong hệ tọa độ VN-2000, chuẩn về khuôn dạng dữ liệu chuyển từ vector sang raster với độ phân giải 30m và chuẩn về không gian trong ranh giới khu vực Đông Anh, Hà Nội. - Các bản đồ ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất được xây dựng thông qua việc các yếu tố tự nhiên và yếu tố kinh tế xã hội tác động đến biến động sử dụng đất. Các yếu tố này đã được xác định dựa vào phần tích hồi quy đa thức trong phần 3.3. Giá trị thuộc tính của bản đồ các yếu tố tác động đến sử dụng đất sẽ được tái phân loại lại từ mức thấp đến cao trong giá trị từ 0 đến 255. - Trong giai đoạn từ năm 2001 đến 2006 các thông tin sử dụng đất năm 2001 và năm 2004 là yếu tố đầu vào của mô hình, còn thông tin sử dụng đất năm 2006 để đánh giá và kiểm chứng mô hình theo phương pháp ROC. Trong trong giai đoạn từ năm 2006 đến 2013 các thông tin sử dụng đất năm 2006 và năm 2009 là yếu tố đầu vào của mô hình, còn thông thing sử dụng đất năm 2013 để kiểm chứng mô hình theo phương pháp ROC. Giai đoạn tổng thể từ năm 2001-2013, các thông tin sử dụng đất năm 2001 và 2006 là yếu tố đầu vào của mô hình, thông tin sử dụng đất năm 2013 là thông tin kiểm chứng cho mô hình theo phương pháp Kappa. - Từ hai thông tin sử dụng đất đầu vào của mô hình xây dựng được thông tin lân cận chuyển đổi (evidence likelihood) cho từng giai đoạn, thông tin này cũng là yếu tố đầu vào của mô hình. 3.4.2. Không gian thích nghi cho các loại hình chuyển đổi sử dụng đất Trong luận án, không gian thích nghi cho chuyển đổi sử dụng đất được 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 đoạn tính toán tách biệt nhau đó là giai đoạn tính toán thuận và giai đoạn tính toán ngược. Trong giai đoạn tính
122 toán thuận, các thông tin được tính toán dựa trên cơ sở từ nơ-ron này đến nơ ron khác theo chiều tiến của mạng. Bắt đầu với tập mẫu của dữ liệu đầu vào, quá trình tính toán cứ tiếp diễn cho tới khi tính được đầu ra của các nơ-ron nằm trong lớp đầu ra của mạng. Giá trị đầu ra này được so sánh với giá trị đầu ra mong muốn từ đó thu nhận thông tin sai số. Tổng số mẫu sử dụng để mô hình hóa xây dựng không gian thích nghi cho khả năng chuyển đổi các loại hình sử dụng đất được chia ra, một nửa sử dụng cho quá trình huấn luyện, một nửa còn lại dùng cho quá trình đánh giá kết quá học tập của mô hình. Các mẫu được sử dụng cho quá trình đào tạo được lấy từ các pixel có và không có chuyển đổi loại hình sử dụng đất thực tế để mô hình hóa. Quá trình đào tạo, mỗi mẫu là một pixel đơn lẻ được gieo mầm trong lớp dữ liệu đầu 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 được xác định theo công thức sau: (3. 11) trong đó: là trọng số liên kết giữa nơ-ron i và nơ-ron j, là thông tin đầu ra từ nơ-ron i, m là số phần tử của lớp trước. Thông tin đầu ra tại nơ-ron j của một lớp bất kì được tính theo công thức sau: (3. 12) Giai đoạn tính ngược bắt đầu tại mức đầu ra bằng cách chuyển thông tin sai số ngược trở lại qua toàn bộ mạng theo từng mức nhằm điều chỉnh trọng số giảm sai số theo mỗi lần lặp để được mô hình mong muốn. Đánh giá kết quả học tập của mạng nơ-ron thông qua sai số trung phương: (3. 13) trong đó: P là mẫu dùng để huấn luyện, N là yếu tố đầu ra
123 và là giá trị đầu ra mong muốn và đầu ra thực Mỗi một loại hình chuyển đổi sử dụng đất tương ứng với một mô hình MPL riêng. Các thông số của từng mô hình được trình bày trong phụ lục 7. Hình 3.19 là ví dụ cho cấu trúc mạng của mô hình chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng trong giai đoạn 2001-2006 xây dựng không gian đồ thích nghi của loại hình chuyển đổi này. Hình 3. 19. Cấu trúc MLP của chuyển đổi giữa đất chuyên lúa sang đất xây dựng 2001-2006 Mô hình MLP sử dụng trong IDRISI lựa chọn sử dụng tự động học. Thông số của mô hình bao chuyển đổi chuyên lúa sang đất xây dựng bao gồm: - Tổng số lượng mẫu là 4175 pixel được lấy ngẫu nhiên trải đều trên toàn bộ khu vực, trong đó 1 nửa dùng cho chạy mô hình và 1 nửa dùng để kiểm tra mô hình. - Vòng lặp là 10000 - Tốc độ học là 0.001 - Tham số bước đà: 0.5 - Số nút là 3 Kết quả mô hình cho ra: RMS đào tạo là 0.3748 và RMS kiểm tra là 0.3837. Độ chính xác là 78.22% đảm bảo độ chính xác mô hình7 . 7 Các chỉ số được lấy trong kết quả chạy mô hình tại phụ lục 6 Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng có giá trị [0,1] tương ứng [0,100%] xác định cho từng pixel Lân cận chuyển đổi 2001-2004 Khoảngcáchtớiđường giaothông(GT) Khoảng cách tới dân cư (DC) Khoảngcáchtới trungtâmHàNội(HN) Mức độ đô thị hóa 2006 (F1) Lớp ra … Lớp ẩnLớp vào
124 Hình 3. 20. Khả năng chuyển đổi sử dụng đất sau năm 2001 Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang ao hồ Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng Khả năng chuyển đổi từ đất màu lúa sang xây dựng Khả năng chuyển đổi từ đất màu lúa sang chuyên lúa Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang màu lúa
125 Hình 3. 21. Khả năng chuyển đổi sử dụng đất sau năm 2006 Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang ao hồ Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng Khả năng chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựngKhả năng chuyển đổi từ đất màu lúa sang chuyên lúa Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang màu lúa
126 3.4.3. Kiểm chứng mô hình Quá trình mô hình hóa biến động sử dụng đất là quá trình lựa chọn các vị trí mới có khả năng thích nghi cao cho sự chuyển đổi từ loại hình sử dụng này sang loại hình sử dụng đất khác. Trong luận án chỉ nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến 5 loại hình chuyển đổi chính trong khu vực. Vì thế khi kiểm chứng cho mô hình biến đổi sử dụng đất tại khu vực Đông Anh, Hà Nội ngoài đánh giá cho từng mô hình con của từng loại hình chuyển đổi, cần phải đánh giá cho tổng thể mô hình biến động sử đất. Hai kỹ thuật sử dụng trong kiểm chứng mô hình biến động sử dụng đất của khu vực Đông Anh, Hà Nội bao gồm kiểm chứng theo hệ số Kappa [134] và kiểm chứng theo ROC [56]. Sử dụng hệ số Kappa với mục đích kiểm chứng tổng thể mô hình, còn sử dụng ROC nhằm kiểm chứng các mô hình chuyển đổi con của từng loại hình chuyển đổi sử dụng đất. Kỹ thuật ROC (Relative opering characteristic) ROC đặc trưng bởi một bảng 2x2 được áp dụng để kiểm chứng cho từng mô hình chuyển đổi sử dụng đất bằng cách chồng xếp không gian thích nghi với bản đồ chuyển đổi sử dụng đất thực tế tương ứng của từng giai đoạn. ROC là phương pháp mô tả mối quan hệ giữa dự báo đúng và sai đối với giá trị mặc định 0.5 là giá trị diện tích dưới đường cong (AUC). Phần trăm chuyển đổi đúng (true –positive) và phần trăm chuyển đổi sai (false positive) được tính theo công thức: Bảng 3. 16. Bảng kiểm chứng mô hình Mô hình Thực tế Chuyển đổi Không chuyển đổi Tổng Chuyển đổi A (số lượng pixel) B (số lượng pixel) A+B Không chuyển đổi C (số lượng pixel) D (số lượng pixel) C+D Tổng A+B B+D A+B+C+D
127 Diện tích phía dưới đường cong thay đổi từ 0.5 đến 1 chỉ mức độ phù hợp giữa khả năng chuyển đổi với bản đồ chuyển đổi thực tế của loại hình chuyển đổi sử dụng đất. Nếu mô hình dự báo của các loại hình chuyển đổi là hoàn hảo thì đường cong diện tích dưới đường cong là lớn nhất bằng 1. Hình 3. 22. Đường cong ROC đánh giá từng loại chuyển đổi sử dụng đất giai đoạn 2001-2006 Hình 3.22 là kết quả đánh giá mô hình con cho từng loại hình chuyển đổi sử dụng đất riêng rẽ giai đoạn 2001-2006. Đối với mỗi một loại hình chuyển đổi sử dụng đất sẽ có một đường cong ROC tương ứng. Diện tích phía dưới dường cong trong khoảng 0.506 đến 0.737, tương ứng với mức thấp nhất cho loại hình chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng và cao nhất là loại hình chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng. Đối với giai đoạn 2006-2013, kết quả đánh giá mô hình con thể hiện ở hình 3.23. Độ chính xác thấp nhất khi diện tích dưới đường cong 0.529 thuộc về loại hình chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa. Tiếp đến là loại hình chuyển đổi từ màu lúa sang đất xây dựng với diện tích AUC là 0.533. Lý giải cho kết quả của diện tích AUC thấp có nguyên nhân từ việc các yếu tố đầu vào của các Truepositive% Fasle positive %0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Đường cong chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất ao, diện tích AUC là 0.701 Diện tích AUC là 0.5 Đường cong chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng, diện tích AUC là 0.737 Đường cong chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang màu lúa, diện tích AUC là 0.636 Đường cong chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng, diện tích AUC là 0.506 Đường cong chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa, diện tích AUC là 0.602
128 mô hình con là chưa đủ hoặc có thể sự phân lớp các yếu tố tác động đến từng loại chuyển đổi là chưa hợp lý. Hình 3. 23. Đường cong ROC đánh giá từng loại chuyển đổi sử dụng đất giai đoạn 2006-2013 Đánh giá độ chính xác theo ROC chỉ đánh giá được cho từng loại hình chuyển đổi, điểm yếu của phương pháp này là không tính đến sự phân bố không gian của các pixel đúng và pixel sai trong mối quan hệ giữa mô hình và bản đồ chuyển đổi thực tế. Vì thế ngoài việc đánh giá cho từng mô hình con thì việc đánh giá mô hình biến động sử dụng đất tổng thể bằng hệ số kappa là cần thiết. Hệ số Kappa được xác định giống như trong kiểm chứng phân loại ảnh trong chương 2, kiểm chứng tổng thể mô hình bằng cách xây dựng bản đồ mô phỏng sử dụng đất ở thời điểm năm 2013 từ dữ liệu sử dụng đất năm 2001, 2006 và các yếu tố tác động đến chuyển đổi các loại hình từ năm 2001-2013. Sau đó bản đồ mô phỏng sử dụng đất năm 2013 chồng xếp lên bản đồ thực tế năm 2013 để tính hệ số Kappa. Bảng kết quả tính kappa được trình bày trong phụ lục 8 với Kappa = 0.7277 cho thấy mô hình đạt độ chính xác tốt. Đối sánh với kết quả kiểm chứng cho từng mô hình con của Truepositive% Fasle positive %0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Đường cong chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa, diện tích AUC là 0.529 Đường cong chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng, diện tích AUC là 0.533 Đường cong chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất màu lúa, diện tích AUC là 0.599 Đường cong chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng, diện tích AUC là 0.735 Đường cong chuyển đổi từ đất lúa sang ao, diện tích AUC là 0.730 Diện tích AUC là 0.5
129 từng loại hình chuyển đổi và mô hình tổng thể cho thấy các sự biến động các loại hiện dụng đất có sự tương tác chặt chẽ với nhau, khi các yếu tố ảnh hưởng đến tổng thể của tất cả các loại hình sử dụng đất đó thì độ chính xác của mô hình tổng thể tăng lên so với từng mô hình con riêng rẽ. Đánh giá không gian của một số hình biến động sử dụng đất theo mô hình và biến động thực thế trong giai đoạn 2001-2006 và 2006 -2013. Hình 3. 24. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2001-2006. Hình 3. 25. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2001-2006. Khả năng chuyển đổi Màu lúa – Xây dựng Diện tích mô hình (%) Diện tích thực tế (%) < 20% 87.8 99.5 20-40% 4.5 0.0 40-60% 3.3 0.0 60-80% 2.8 0.0 > 80% 1.6 0.5 Khả năng chuyển đổi Lúa – Xây dựng Diện tích mô hình (%) Diện tích thực tế (%) < 20% 79.6 98.0 20-40% 5.9 0.0 40-60% 4.5 0.0 60-80% 3.2 0.1 > 80% 6.8 1.9 0 20 40 60 80 100 < 20% 20-40% 40-60% 60-80% > 80% Khả năng chuyển đổi theo mô hình Chuyển đổi thực tế 0 20 40 60 80 100 < 20% 20-40% 40-60% 60-80% > 80% Khả năng chuyển đổi theo mô hình Chuyển đổi thực tế
130 Hình 3. 26. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2006-2013 Hình 3. 27. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2006-2013. Phân tích không gian giữa kết quả chuyển đổi sử dụng đất theo mô hình với chuyển đổi thực của hai loại hình chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng và từ đất Khả năng chuyển đổi Màu lúa – Xây dựng Diện tích mô hình (%) Diện tích thực tế (%) < 20% 79.3 95.7 20-40% 7.5 0.0 40-60% 5.2 0.1 60-80% 2.7 0.1 > 80% 5.3 4.1 Khả năng chuyển đổi Lúa – Xây dựng Diện tích mô hình (%) Diện tích thực tế (%) < 40% 63.8 95.0 40-60% 24.0 0.2 60-80% 2.3 0.1 > 80% 9.9 4.7 0 20 40 60 80 100 < 20% 20-40% 40-60% 60-80% > 80% Khả năng chuyển đổi theo mô hình Chuyển đổi thực tế 0 20 40 60 80 100 <40% 40-60% 60-80% >80% Khả năng chuyển đổi theo mô hình Chuyển đổi thực tế
131 màu lúa sang đất xây dựng giai đoạn 2001- 2006 và 2006 -2013 thể hiện ở hình 3.24 ÷ 3.27 cho thấy số liệu của mô hình tương đối sát với thực tế. Kết quả nghiên cứu ở chương 3 cho thấy, mức độ đô thị hóa cho huyện Đông Anh trên cơ sở tiếp cận lý thuyết đô thị hóa khu vực ven đô là sự chuyển đổi khu vực nông thôn thành khu vực thành thị. Mức độ đô thị hóa được xác định trên các nhóm chỉ tiêu về sử dụng đất, dân số, cơ cấu kinh tế và điều kiện cơ sở vật chất. Kết quả đã xác định được mức độ đô thị hóa cho từng thôn và phân thành 6 cấp theo 3 thời điểm 2001, 2006 và 2011. Mức độ đô thị hóa của Đông Anh tăng tuyến tính trong 3 thời điểm, những thôn nằm gần thị trấn Đông Anh và những thôn bám theo trục giao thông Hà Nội – Nội Bài có mức độ đô thị hóa mạnh. Bằng phương pháp phân tích hồi quy logistic và mô hình MLP đã đánh giá được nguyên nhân của các yếu tố đô thị hóa đến biến động sử dụng đất của huyện. Từ kết quả đánh giá cho thấy điều kiện kinh tế xã hội và điều kiện từ nhiên đều liên quan đến biến động sử dụng đất. Đô thị hóa không chỉ tác động lên sự chuyển đổi từ đất nông nghiệp sang đất phi nông nghiệp mà còn tác động tới sự chuyển đổi nội tại giữa các loại hình sử dụng đất trong đất nông nghiệp.
132 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết quả nghiên cứu đề tài luận án “"Nghiên cứu tác động của quá trình đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp khu vực Đông Anh Hà Nội”đã khẳng định rằng: các luận điểm của luận án đã được chứng minh đầy đủ và tường minh. Dựa trên lý thuyết và kết quả nghiên cứu, luận án đưa ra một số kết luận và kiến nghị sau đây: A. Kết luận Từ những phân tích và kết quả nghiên cứu đánh giá tác động của quá trình đô thị hóa đến thay đổi cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp của khu vực Đông Anh, Hà Nội dựa trên tiếp cận liên ngành có thể rút ra một số kết luận sau: 1. Về nghiên cứu chiết tách thông tin sử dụng đất: Thông tin sử dụng đất là thông tin được xác định thông qua mối quan hệ giữa sử dụng đất với lớp phủ bề mặt dựa vào chức năng kinh tế. Việc chiết tách thông tin sử dụng theo phương pháp phân loại mờ tiếp cận đối tượng thông qua việc so sánh hàm liên thuộc của tập mẫu lựa chọn chỉ số đặc trưng cho từng lớp sử dụng đất với mức độ chồng phủ bằng 0 cho thấy kết quả đạt đô tin cậy cao. Ngoài thông tin về phổ trên ảnh, luận án sử dụng thêm các các thông tin phổ và thông tin hình học bổ sung cho việc chiết tách. 2. Về việc đánh giá mức độ đô thị hóa của khu vực: Phương pháp đánh giá tiếp cận lý thuyết đô thị hóa liên quan đến quá trình chuyển đổi của khu vực ven đô. Phép phân tích PCA đa tiêu chí cho các nhóm chỉ tiêu tỉ trọng mục đích sử dụng đất, dân số và điều kiện cơ sở vật chất và nhóm chỉ tiêu về cơ cấu kinh tế. Kết quả phân tích đã cung cấp mức độ đô thị hóa và mức độ hoạt động nông nghiệp cho 145 thôn và 1 thị trấn tại 3 thời điểm 2001, 2006 và 2011, theo đó: - Năm 2001, số thôn có mức độ đô thị hóa thấp dưới 0 chiếm tỉ lệ 67% số thôn trong toàn huyện. - Năm 2006, mức đô thị hóa có tăng nhưng số thôn có mức độ đô thị hóa thấp vẫn chiếm hơn 50%, đến năm 2011, số thôn có mức độ đô thị hóa ở mức này giảm xuống dưới 40%.
133 Trong giai đoạn 2001 đến 2011 mức độ đô thị hóa tăng mạnh hơn đối với những thôn gần Hà Nội và thị trấn Đông Anh. 3. Về biến động sử dụng đất nông nghiệp: Trong giai đoạn 2001-2013, đất chuyên lúa là loại hình bị giảm mạnh nhất với diện tích lên tới 1810.27ha tương ứng với 9.8% tổng diện tích và phần lớn diện tích đất lúa bị chuyển đổi sang đất xây dựng với 908.589ha tương ứng 4.9% với tổng diện tích. Kết quả phân tích không gian xác định được 5 loại hình chuyển đổi chính của huyện Đông Anh, bao gồm: - Chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng chiếm 2% tổng diện tích trong giai đoạn 2001-2006 và chiếm 4.9% tổng diện tích đất trong giai đoạn 2006-2013; - Chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang màu lúa chiếm 9.2% tổng diện tích trong giai đoạn 2001-2006 và trong giai đoạn 2006 – 2013, chuyển đổi này giảm chỉ còn 4.6%; - Chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang ao hồ chiếm 1.5% tổng diện tích trong giai đoạn 2001-2006 và 1% trong giai đoạn 2006-2013; - Chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng 0.5% giai đoạn 2001 – 2006 và 7 năm sau, diện tích loại chuyển đổi này tăng lên hơn 8 lần; - Chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất lúa 6.0% tổng diện tích trong giai đoạn 2001-2006 và trong giai đoạn 2006- 2013 loại hình này tăng lên là 7.4% tổng diện tích. Kết quả phân tích không gian cũng cho thấy rằng: càng ở gần ở gần đường giao thông và những khu vực có mức đô thị hóa mạnh thì diện tích đất lúa càng bị giảm mạnh. 4. Các phương pháp thống kê và mô hình hóa không gian đã lượng hóa được tác động của đô thị hóa đến sử dụng đất. Phương pháp phân tích hồi quy không gian xác định được các yếu tố kinh tế - xã hội và yếu tố tự nhiên liên quan đến đô thị hóa tác động và biến động cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp trong khu vực nghiên cứu.
134 - Yếu tố kinh tế - xã hội bao gồm: mức độ đô thị hóa, thay đổi mật độ dân số, thay đổi cơ cấu lao động, thay đổi cơ cấu nguồn thu nhập. - Yếu tố tự nhiên bao gồm: khoảng cách đến Hà Nội, khoảng cách tới đường giao thông chính, khoảng cách đến khu vực dân cư Các yếu tố này vừa là tác nhân làm thúc đẩy và vừa là nguyên nhân làm kìm hãm chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp trong khu vực. Mỗi một loại hình chuyển đổi sẽ bị tác động bởi các yếu tố khác nhau, cùng một loại hình chuyển đổi sử dụng đất nhưng theo các giai đoạn khác nhau thì các yếu tố ảnh hưởng đến nó cũng là khác nhau. Yếu tố khoảng cách tới khu dân cư, mức độ đô thị hóa và thay đổi mật độ dân số là các yếu tố chính liên quan đến hầu hết các chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp ở Đông Anh. B. Kiến nghị 1. Nghiên cứu này mới tập trung đánh giá tác động của các yếu tố của đô thị hóa ảnh hưởng đến biến động cơ cấu sử dụng đất của một đơn vị lãnh thổ theo chiều tương tác thuận. Nhưng sử dụng đất vừa là kết quả và vừa là nguyên nhân của quá trình đô thị hóa, vì vậy, tương tác nghịch là một vấn đề cần được nghiên cứu để xác định mức độ ảnh hưởng của quá trình biến động sử dụng đất đối với sự phát triển các đô thị nói chung và các khu vực ven đô nói riêng. 2. Kiến nghị sử dụng phương pháp phân loại mờ tiếp cận đối tượng trong chiết tách thông tin sử dụng đất ở các khu vực ven đô và tích hợp phân tích thống kê với mô hình hóa không gian trong đánh giá mối tương tác giữa điều kiện tự nhiên và kinh tế - xã hội liên quan với biến động sử dụng đất.
135 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI LUẬN ÁN 1. Trinh Thi Hoai Thu (2009), “Monitoring changes in land use”, 7th FIG Regional Conference, Hanoi Vietnam. 2. Võ Chí Mỹ, Trịnh Thị Hoài Thu, Phạm Thị Làn, Lê Thị Thu Hà (2010), “Using vegetation index in monitoring exploited land cover”, Proceedings of International Mining Conference on “Advanced Mining for Sustainable Development” Halong Vietnam, pp 250 – 246. 3. Trịnh Thị Hoài Thu, Lê Thi Thu Hà, Phạm Thị Làn (2012), So sánh phương pháp phân loại dựa vào điểm ảnh và phương pháp phân loại định hướng đối tượng chiết xuất thông tin lớp phủ bề mặt từ ảnh độ phân giải cao, Tạp chí Khoa học Mỏ địa chất, 39, tr 59-65. 4. Trịnh Thị Hoài Thu (2013), “Nghiên cứu phân loại mờ tiếp cận đối tượng chiết tách thông tin sử dụng đất khu vực Đông Anh, Hà Nội ”, Tạp chí Khoa học Đo đạc Bản đồ, 30 (4) PC, tr 545 -554. 5. Trinh Thi Hoai Thu, Pham Thi Lan, Tong Huyen Ai (2013), “Rule set of object- oriented classification using Landsat imagery in Donganh, Hanoi, Vietnam”, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 31, No. 6-2, pp 521-527. 6. Trịnh Thị Hoài Thu, Lê Thị Thanh Hương (2014), “Dự báo xu hướng biến động sử dụng đất khu vực Đông Anh, Hà Nội”, Tạp chí Khoa học Đo đạc Bản đồ, 21, tr 60-64.
136 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Chính Phủ (2009), Nghị định về việc phân loại đô thị, Chính phủ, Hà Nội. 2. Nguyễn Hữu Đoàn (2009), Vận dụng phương pháp phân tích đa tiêu chí đánh giá mức độ đô thị hóa nhằm góp phần xây dựng các quan điểm phát triển đô thị ở Việt Nam đến năm 2020, lấy Hà Nội làm ví dụ, Tiễn sĩ, Kinh tế quốc dân, Hà Nội. 3. Đinh Thị Bảo Hoa (2007), Nghiên cứu sử dụng hợp lý đất vùng ven đô - huyện Thanh Trì, Hà Nội với sự hỗ trợ của viễn thám và hệ thống thông tin địa lý, Đại học khoa học tự nhiên Hà Nội, Hà Nội. 4. Trịnh Duy Luân (2004), Xã hội học đô thị, Nhà xuất bản khoa học xã hội, Hà nội. 5. Lê Du Phong, Nguyễn Văn Áng, Hoài Văn Hoa (2002), Ảnh hưởng của đô thị hóa đến nông thôn ngoại thành Hà Nội, Nhà xuất bản chính trị quốc gia, Hà Nội. 6. Lê Thị Minh Phương (2014), Nghiên cứu hình thái đô thị Hà Nội phục vụ định hướng quy hoạch dưới sự trợ giúp của viễn thám va hệ thông tin địa lý, Đại học khoa học tự nhiên, Hà Nội. 7. Nguyễn Văn Sửu (2014), Công nghiệp hóa, đô thị hóa và biến đổi sinh kê ở ven đô Hà Nội, NXB Trí Thức, Hà Nội. 8. Nguyễn Duy Thắng (2009), "Tác động của đô thị hóa đến các mặt kinh tế - xã hội của vùng ven đô và những vấn đề quan tâm", Xã hội học, 1, 80-84. 9. Trương Quang Thao (2004), Đô thị học những khái niệm mở đầu: đô thị - đô thị hóa - đô thị học, lối quy hoạch - nhà quy hoạch, NXB Xây dựng, Hà Nội. 10. Akif Mohammed Al Fugara, Biswajeet Pradhan, Thamer Ahmed Mohamed (2009), "Improvement of land-use classification using object-oriented and fuzzy logic approach", Appl Geomat, 1, 111 - 120. 11. Azadi, H Ho, P Hasfiati (2011), "Agricultural land conversion drivers: A comparison between less developed, developing and developed countries", Land Degradation & Development, 22 (6), 596-604. 12. M. Baatz, A. Schape (2000), "Multiresolution segmentation - an optimization approach for high quality multi-scale image segmentation.", pp 12-23.
137 13. András Bárdossy, Luis Samaniego (2002), "Fuzzy Rule-Based Classification of Remotely Sensed Imagery", Geoscience and remote sensing, 40 (2), 362 - 374. 14. David J. Bartholomew, Finona Steele, Irini Moustaki, - Jane I. Galbraith (2003), "Analysis of multivariate social science data", Tayloe&Fancis. 15. U Benz (1999), "Supervized fuzzy analysis of single and multichannel SAR data", Transaction on Geoscience and Remote sensing, 37 (2), pp 1023-1037. 16. T. Blaschke (2010), "Object based image analysis for remote sensing", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 65 (1), 2-16. 17. Michael Bock, Panteleimon Xofis, Jonathan Mitchley, Godela Rossner, Michael Wissen (2005), "Object-oriented methods for habitat mapping at multiple scales – Case studies from Northern Germany and Wye Downs, UK", Journal for Nature Conservation, 13 (2-3), 75 - 89. 18. Fu Bojie, Chen Liding, Ma Keming (2001), "Landscape Ecology Principles and Applications. Beijing", Science Presss in Chinese. 19. F. Boon (1996), Précis de Télédétection, II - Applications thématiques, Presses de l’Université du Québec. 20. R. Mitchell Brian, Yeqiao Wang, Jarunee Nugranad-Marzilli, Gregory Bonynge, Yuyu Zhou, Gregory Shriver (2009), "Remote sensing of land-cover change and landscape context of the National Parks: A case study of the Northeast Temperate Network", Remote Sensing of Environment, 113 (7), 1453-1461. 21. Bsowmya, B sheelarani (2011), "Land cover classification using reformed fuzzy C-means", Indian Academy of Sciences, 36, 153 - 165. 22. PJ Burgess, J Morris (2009), "Agricultural technology and land use futures: The UK case", Land Use Policy, 26 (1), 222-229. 23. G.F. Byrne, Crapper P.F., Mayo K.K. (1980), "Monitoring land-cover change by principal component analysis of multitemporat landsat data.", Remote Sensing of Enronviment, 10, pp 301-306. 24. Campbell, David J. Lusch, David P. Smucker, Thomas A. Wangui, Edna E (2005), "Multiple Methods in the Study of Driving Forces of Land Use and Land
138 Cover Change: A Case Study of SE Kajiado District, Kenya", Human Ecology, 33 (6), 763-794. 25. TN. Carlson, ST. Arthur (2000), "The impact of land use-land cover changes due to urbanization on surface microclimate and hydrology: A satellite perspective.", Global and Planetary Change,, 25 (1-2), 49-65. 26. Castella, Jean-Christophe, Pheng Kam Suan, Dinh Quang Dang, Verburg Peter H, Thai Hoanh Chu (2007), "Combining top-down and bottom-up modelling approaches of land use/cover change to support public policies: Application to sustainable management of natural resources in northern Vietnam", Land Use Policy, 24 (3), 531-545. 27. Tomaso Ceccarelli, Daniela Smiraglia, Sofia Bajocco, Simone Rinaldo, Antonella De, Angelis, Luca Salvati, Luigi Perini (2013), "Land cover data from Landsat single-date imagery: an approach integrating pixel-based and object-based classifiers", European Journal of Remote Sensing, 46, 699 - 717. 28. Su Changhong, Fu Bojie, Lu Yihe, Lu Nan, Zeng Yuan, He Anna, Halina Lamparski (2011), "Land use change and anthropogenic driving forces: A case study in Yanhe River Basin", Chinese Geographical Science, 21 (587-599). 29. Wei Sua Minjie Chena, Li Lia, Chao Zhanga, Anzhi Yuea, Haixia Lia (2009), "Comparison of Pixel-based and Object-oriented Knowledge-based Classification Methods Using SPOT5 Imagery", Information science and applications, 3 (6), 447 - 459. 30. Vu Kim Chi (2007), Land use change in the Suoi Muoi catchment, Vietnam: disentangling the role of natural and cultural factors, PhD, Katholieke universiteit Leuven, 186. 31. K.M Chomitz, T.S Thomas (2003), "Determinants ofland use in Amazonia: A fine-scale spatial analysis", American Journal of Agricultural Economics, 85 (4), 1016–1028. 32. Barney Cohen (2006), "Urbanization in developing countries: Current trends, future projections, and key challenges for sustainability", Technology in Society, 28 (1-2), 63-80.
139 33. Oscar Cordón, María José del Jesus, Fancisco Herrera (1999), "A proposel on reasoning methods in fuzzy rule-based classification systems", International Journal of Approximate Reasoning, 20, 21 - 45. 34. E.P. Crist (1985), "ATM tasseled cap equivalent transformation for reflectancefactor data.", Remote Sensing of Enronviment, 17, pp 301-306. 35. Pham Van Cu, Pham Thi Thanh Hien, Tong Thi Huyen Ai, Nguyen Thi Thuy Hang, Pham Ngoc Hai (2014), "The conversion of agricultural land in the peri- urban areas of Hanoi (Vietnam): patterns in space and time", Journal of Land Use Science, 1-19. 36. XF Cui, HF Graf, B Langmann (2006), "Climate impacts of anthropogenic land use changes on the Tibetan Plateau", Global and Planetary Change, 54 ((1-2)), 33-56. 37. N. Currit, W E. Easterling (2009), "Globalization and population drivers of rural-urban land-use change in Chihuahua, Mexico.", 2009, Land use Policy (26), 535-544. 38. SP. Dalle, S. De Blois, J. Caballero (2006), "Integrating analyses of local land- use regulations, cultural perceptions and land-use/land cover data for assessing the success of community-based conservation.", Forest Ecology and Management, 222 (1), 370-383. 39. A. Mouat David, G. Mahin Glenda, Judith Lancaster (1993), "Remote sensing techniques in the analysis of change detection", Geocarto International, 8 (2), 39 - 50. 40. C.M. De Almeida, Batty M, Vieira Monteiro A.M, Camara G, Soares-Filho B.S, Coutinho, Cerqueira G, Lopes Pennachin C (2003), "Stochastic cellular automata modeling of urban land use dynamics: Empirical development and estimation", Computers, Environment and Urban Systems, 27. 41. A. Dehvari, R. J Heck (2009), "Comparison of object based and pixel based infrared airborne image classification methods using DEM thematic layer", Journal of Geography and Regional Planning, 2, 86 - 96.
140 42. F. Levia Delphis, Daniel R. Page (2000), "The Use of Cluster Analysis in Distinguishing Farmland Prone to Residential Development: A Case Study of Sterling, Massachusetts", Environ Manage, 25 (5), 541-548. 43. M Delucchi (2011), "A conceptual framework for estimating theclimate impacts of land-use change due to energy crop programs", Biomass and Bioenergy. 44. J. S. Deng, K. Wang, Y. H. Deng, G. J. Qi (2008), "PCA-based land use change detection and analysis using multitemporal and multisensor satellite data", International Journal of Remote Sensing, 29 (16), 4823-4838. 45. Do Dinh Duan, Mamoru Shibayama (2008), "Studies on Hanoi Urban Transition in 20th Century Based on GIS/RS", Humanophere, 1- 20. 46. L. Duchateau, R.L. Kruska, Perry B.D. (1997), "Reducing a spatial database to its effective dimensionality for logistic-regression analysis of incidence of livestock disease", Preventive Veterinary Medicine, 32, 207-218. 47. Nguyen Dinh Duong, Le Kim Thoa, Nguyen Thanh Hoan, Tran Anh Tuan, Ho Le Thu (2002), "Study on urban growth of Hanoi using multitemporal and multisensor remote sensing data", International Symposium on Geoinformatics for Spatial Infrastructure Development in Earth and Allied Sciences, 1- 5. 48. FAO (1993), Proposal for a gloabl land use classification, FAO, Italy, 1 - 20. 49. FAO (1995), Planning for Sustainable Use of Land Resources, FAO. 50. S Fazal (2001), "The Need for preserving farmland: A case study from a predominantly agrarian economy (India)", Landscape and Urban Planning, 55, 1-13. 51. T. Firman (1997), "Land conversion and urban development in the Northern region of West Java, Indonesia.", Urban Studies, 34 (1027-1046). 52. T. Firman (1999), "Rural to urban land conversion in Indonesia during boom and bust periods", Land Use Policy, 17, 13-20. 53. Y. Gao, J.F. Mas (2008), "A comparison of the performance of pixel-based and object-based classifications over images with various spatial resoulutions", 1 - 6.
141 54. K.P Gaurav, K.G Prasun (2010), "Comparison of Advanced Pixel based (ANN and SVM) and Object oriented classification approaches using Landsat 7ETM data", International Journal of Engineering and Technology, 2, 245 - 251. 55. D. Geneletti, B. G. H. Gorte (2003), "A method for object-oriented land cover classification combining Landsat TM data and aerial photographs", International Journal of Remote sensing, 24 (6), 1273 - 1286. 56. R. Gil Pontius Jr, Laura C. Schneider (2001), "Land cover change model validation by an ROC method for Idswich watershed, Massachusset, USA", Argriculture, Ecosytems and Environment, 85. 57. C L. Goodale, J D. Aber (2001), "The long-term effects of land-use history on nitrogen cycling in northern hardwood forests", Ecological Application, 11 (1), 253–267. 58. Fischer Günther (2000), Driving Forces of Arable Land Conversion in China, International Institute for Applied Systems Analysis. 59. Garik Gutman, Anthony C. Janetos, Christopher O. Justice, Emilio F. Moran, John F. Mustard, Ronald R. Rindfuss, David Skole, Billy Lee Turner II, Mark A. Cochrane (2004), Land change Science, Kluwer Academic London. 60. Peter Gyuris (2010), Satellite remote sensing: report on the limitations and potentials of satellite EO data, Urkraine, 143. 61. Hamandawana H, Nikambwe M, Chanda R (2005), "Population driven changes in land use in Zimbabwe’s Gutu district of Masvingo Province: Some lessons from recent history", Applied Geography, 25 (3), 248-270. 62. Pham Minh Hai, Y Yamaguchi (2003), "Use of Remote Sensing to Monitor Urbanization of Hanoi City Center". 63. Pham Minh Hai, Yasushi Yamaguchi "Characterizing the urban growth of Hanoi, Nagoya, and Shanghai city using remote sensing and spatial metrics". 64. SS Han, CX. He (1999), "Diminishing farmland and urban development in China: 1993–1996", Geo Journal, 49, 257-267.
142 65. PM Haygarth, Ritz K (2009), "The future of soils and land use in the UK: Soil systems for the provision of land-based ecosystem services.", Land Use Policy, 187–197. 66. Hydrologic Engineering Center (1979), Determination of Land use from Landsat Imagery: Applicattions to Hydrologic Modeling. 67. Pham Thi Thanh Hien, Tong Thi Huyen Ai, Pham Van Cu (2013), "Becoming Urban: How Urbanization influences the loss of arable land in peri-urban Ha Noi", Combutational Science and Its Application - ICCSA, PP 238-252. 68. SPS Ho, GCS Lin (2004), "Converting land to non agricultural use in China’s coastal provinces: evidence from Jiangsu", Modern China, 30, 81-112. 69. Satoshi Hoshino (1996), Statistical analysis of land-use change and driving forces in the Kansai district, Japan, International Institute for Applied Systems Analysis. 70. David Hosmer, Stanley Lemeshow, Rodney X. Sturdivant (2013), Applied Logistic Regression, John Wiley & Sons, Canada. 71. Zhiyong Hu, C. P. Lo (2007), "Modeling urban growth in Atlanta using logistic regression", Computers, Environment and Urban Systems, 31 (6), pp 667-688. 72. Klijn Ja (2004), "Driving forces behind landscape transformation in Europe, from a conceptual approach to policy options. In: Jongman R H G (ed)", The New Dimensions of the European Landscape and Urban Planning, 201–208. 73. Geoghegan Jacqueline, Lowell Pritchard, Yelena Ogneva-Himmelberger, Rinke Roy Chowdhury, Steven Sanderson, B.L. Turner II (1998), People and pixels: Linking remote sensing and Social Science, National research council, USA. 74. Urszula Janas, Aleksandra Mazur, Jacek Andezej Urbański (2009), "Object- oriented classification of QuickBird data for mapping seagrass spatial structure", Oceanological and Hydrobiological Studies, 38 (1), 17. 75. R. Anderson Jem, Erneste. Hardy, John T. Roach, Richard E. Witmer (1976), A Land Use And Land Cover Classification System For Use With Remote Sensor Data, Washington.
143 76. J.R Jensen (2005), "Introductory digital image processing: A remote sensing perspective". 77. Jerks, F George (1967), "The data model concept in statistical mapping", International Yearbook of Cartography, 7, pp 186-190. 78. Gong Jianya, Sui Haigang, Ma Guorui, Zhou Qiming (2008), "A review of multi-temporal remote sensing data change detection algorithms", The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXVII (B7), 6. 79. D. Kasarda John, Edward M. Crenshaw (1991), "Third World Urbanization: Dimensions, Theories, and Determinants", Annual Review of Sociology, 17, 467- 503. 80. B.M Jones (2008), "Land-cover change on the suothern Kenai Peninsula lowlands, Alaska using USGS lan cover trends methodology", Geography and regional Planning, 1 (4), pp 068-071. 81. Kappas, Pavel, Martin, Fotso, A. Propastin Lucien (2007), "Remote sensing based study on land Use/land cover change in a high populated region in bamileke highlands, Cameroon", Conference on International Agricultural Research Development. 82. Turkan A. Khaleed, Almas A. Khaleed (2005), "Fuzzy rule base - multispectral images classification", Iraqui Joural Earth Science, 5, 32 - 40. 83. C. Köbrich, Rehman T, Khan M (2003), "Typification of farming systems for constructing representative farm models: Two illustrations of the application of multi-variate analyses in Chile and Pakistan", Agricultural Systems, 76, 141-157. 84. Reeitsu Kojima (1995), "Urbanization in China", The Developing Economies, XXXIII-2, 121-155. 85. Kostrowicki (1977), "Agricultural typology concept and method", Agricultural Systems, 2, 33 - 45. 86. E G Koukios (1987), "The effects of new biosystems technology on land use: The case of the European Community", Land Use Policy, 4 (3), 219-228.
144 87. Jipsa Kurian, V.Karunakaran (2012), "A Survey on Image Classification Methods ", International Journal of Advanced Research in Electronics and Communication Engineering, 1 (4), 69-72. 88. P. Kuskova, S. Gingrich, F. Krausmann (2008), "Long term changes in social metabolism and land use in Czechoslovakia, 1830– 2000: An energy transition under changing political regimes", Ecological Economics, 68 ((1-2)), 394-407. 89. Lambin, Rounsevell, Geist (2000), "Are agricultural land-use models able to predict changes in land-use intensity?", Agriculture Ecosystems and Environment, 82 (11), 321–331. 90. E F Lambin, H J Geist, E Lepers (2003), "Dynamics of Land-Use and Land- cover change in tropical regions", Annual Review of Environment and Resources, 28 (1), 205-241. 91. Michael Leaf (2011), Periurban Asia: A commentary on "becoming urban", Canada. 92. Brody Lee, Tony Binns, Alan B Dixon (2010), "The dynamíc of Urban Agriculture in Hanoi, Vietnam", Field Actions Science Report, (1), 1 - 8. 93. C L. Lee, S L. Huang, S L. Chan (2010), "Synthesis and spatial dynamics of socio-economic metabolism and land use change of Taipei Metropolitan Region", Ecological Modelling, 22 (21), 1940-1959. 94. Chun-Lin Lee, Shu-Li Huang, Shih-Liang Chan (2009), "The Synthesis and Spatial Dynamics of Socio-economic Metabolism and Land-use Change", 1-35. 95. S. Lee, R. G. Lathrop (2005), "Sub-pixel estimation of urban land cover components with linear mixture model analysis and Landsat Thematic Mapper imagery", International Journal of Remote Sensing, 26, 4885-4905. 96. Jan Peter Lesschen, Peter H. Verburg, Steven J. Staal (2005), Statistical methods for analysing the spatial dimension of changes in land use and farming systems, The International Livestock Research Institute, Nairobi, Kenya & LUCC Focus 3 Office, Wageningen University, the Netherlands, International Livestock Research Institute.
145 97. Stanisław Lewínsk (2006), "Object-oriented classification of Landsat ETM+ satellite image ", Journal of water and land development, 10, 91-106. 98. J. Li, H. M. Zhao (2003), "Detecting urban land- use and land - cover changes in Mississauga using Landsat TM images", Journal of Environmental Informatics, 2, 38 - 47. 99. L. Li, S. L. Ustin, M. Lay.Li (2005), "Application of multiple endmember spectral mixture analysis (MESMA) to AVIRIS imagery for coastal salt marsh mapping: A case study in China Camp, CA, USA", International Journal of Remote Sensing, 26, 5193 - 5207. 100. X Li, A.G Yeh (2002), "Neural-network-based cellular automata for simulating multiple land use changes using GIS", International Journal of Geographic Information Systems, 16 (4), 323–343. 101. E. Lichtenberg, C. Ding (2008), "Assessing farmland protection policy in China.", Land Degradation & Development, 25, 59-68. 102. T.M. Lillesand, Keifer R.W. (1972), "Remote sensing and image interpretation". 103. J. Liu, T. Dietz, S R. Carpenter (2007), " Complexity of coupled human and natural system", Science, 317 (5844), 1513-1516. 104. Hualou Long, Guoping Tang, Xiubin Li, Gerhard K. Heilig Research Support, Non-U.S. Gov't (2007), "Socio-economic driving forces of land-use change in Kunshan, the Yangtze River Delta economic area of China", Environmental Management, 83 (351-64). 105. Hualou Long, Xiuqin Wu, Wenjie Wang, Guihua Dong (2008), "Analysis of Urban-Rural Land-Use Change during 1995-2006 and Its Policy Dimensional Driving Forces in Chongqing, China", Sensors, 8, 681 - 699. 106. E. López, G. Bocco, M Mendoza, E Duhau (2001), "Predicting land-cover and land-use change in the urban fringe: A case in Morelia city, Mexico", Landscape and Urban Planning, 55.
146 107. J. M. Jansen Louisa, Antonio Di Gregorio (2003), "Land-use data collection using the “land cover classification system”: results from a case study in Kenya", Land Use Policy, 20 (2), 131-148. 108. J.M. Jansen Louisa, Antonio Di Gregorio (2004), "Obtaining land-use information from a remotely sensed land cover map: results from a case study in Lebanon", International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 5 (2), 141-157. 109. D. Lu, P. Mausel, E. Brondízio, E. Moran (2004), "Change detection techniques", International Journal of Remote Sensing, 25 (12), 2365-2401. 110. Qingshui Lu, Fuyuan Liang, Xiaoli Bi, Rodney Duffy, Zhiping Zhao (2011), "Effects of urbanization and industrialization on agricultural land use in Shandong Peninsula of China", Ecological Indicators, 11 (6), 1710-1714. 111. Richard Lucas, Aled Rowlands, Alan Brown, Steve Keyworth, Peter Bunting (2007), "Rule-based classification of multi-temporal satellite imagery for habitat and agricultural land cover mapping", Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 62, 165 - 185. 112. Assefa M. Melesse , Jonathan D. Jordan (2002), "A Comparison of Fuzzy vs. Augmented-ISODATA classification algorithms for cloud-shadow discrimination from Landsat images ", Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 68, 905 - 911. 113. IR Malaque, M Yokohari (2007), "Urbanization process and the changing agricultural landscape pattern in the urban fringe of metro Manila, Philippines", Environment and Urbanization, 19, 191-206. 114. Susana Martínez, Danilo Mollicone (2012), "From Land Cover to Land Use: A Methodology to Assess Land Use from Remote Sensing Data", Remote Sensing, 4 (12), 1024 -1045. 115. R Marzaioli, D′Ascoli R, De Pascale R A (2010), "Soil quality in a Mediterranean area of Southern Italy as related to different land use types", Applied Soil Ecology, 44 (3), 205-212.
147 116. P.M. Mather (2004), "Computer processing of remotely-sensed images: An introduction, Chichester: John Wiley and Sons", Chichester: John Wiley and Sons. 117. H.R. Matinfar, F. Sarmadian, S.K. Alavi Panah, R.J. Heck (2007), "Comparisons of Object-Oriented and Pixel-Based Classification of Land Use/Land Cover Types Based on Lansadsat7, Etm+ Spectral Bands (Case Study: Arid Region of Iran)", American-Eurasian J. Agric. & Environ., 2 (4), 448 - 456. 118. Terry McGee (2005), "Distinctive urbanization in the peri-urban regions of East and SouuthEast Asia: Renewing the debate", Perencanaan Wilayah dan Kota, 16 (1), 39-56. 119. HV McGregor, L Dupont, J B W Stuut (2009), "Vegetation change, goats, and religion: A 2000-year history of land use in southern Morocco", Quaternary Science Reviews, 28 (15-16), 1434-1448. 120. Hasmadi I Mohd, HZ. Pakhriazad, MF. Shahrin (2009), "Evaluating supervised and unsupervised techniques for land cover mapping using remote sensing data", Malaysian Journal of Society and Space, 5 (1), 1 - 10. 121. Moser (1996), "A Partial Instructional Module on Global and Regional Land Use/Cover Change: Assessing the Data and Searching for General Relationships", Geojoural, 39 (3), 241 - 283. 122. D. Müller, M. Zeller (2002), "Landuse dynamics in the central highlands of Vietnam: A spatial model combining village survey data with satellite imagery interpretation", Agricultural Economics, 27 (3). 123. M. Ostwald, D. Chen (2006), "Land-use change: Impacts of climate variations and policies among small-scale farmers in the Loess Plateau, China", Land Use Policy, 23 (4), 361-371. 124. Xian-Zhang Pan, Qi-Guo Zhao (2007), "Measurement of urbanization process and the paddy soil loss in Yixing city, China between 1949 and 2000", Catena, 69. 125. Jing Qian, Qiming Zhoua, Quan Houa (2007), "Comparison of pixel - based and object - oriented classification methods for extracting built - up areas in
148 Aridzone", ISPRS Workshop on Updating Geo-spatial Databases with Imagery & The 5th ISPRS Workshop on DMGISs, 9. 126. C. Quintano, A. Fernández-Mando, O. Fernández-Manso, Y. E. Shimabukuro (2006), "Mapping burned areas in Mediterranean countries using spectral mixture analysis from a uni-temporal perspective", International Journal of Remote Sensing, 27, 645 - 662. 127. Joe Ravetz, Christian Fertner, Thomas Sick Nielsen (2013), The dynamics of peri-urbanization, Springer, 13-45. 128. D. Jackson Ray, Alfredo R. Huete (1991), "Interpreting vegetation indices", Preventive Veterinary Medicine, 11, 185 - 200. 129. R.R. Regmi, S.K. Saha, M.K. Balla (2014), "Geospatial analysis of land use land cover change predictive modeling at Phewa lake watershed of Nepal", International Journal of Current Engineering and Technology, 4 (4), pp 2617-2627. 130. Selçuk Reis (2008), "Analyzing Land Use/Land Cover Changes Using Remote Sensing and GIS in Rize, North-East Turkey", Sensors, 8 (10), 6188-6202. 131. J. Aspinall Richard, Michael J. Hill (2008), Land use change science, policy and management, Taylor and Francis Group. 132. J.A. Richard (1984), "Thematic mapping from Multitemposal image data using the principal componets transformation.", Remote Sensing of Environment, 16, pp 25-46. 133. S. Lunetta Ross, D. Elvidge Christopher (1998), Remote sensing change detection: Enviromental monitoring methods and applications. 134. G. Congalton Russell (1991), "A review of assessing the accuracy of classifications of Remotely sensed data", Remote Sensing, 37, 12. 135. G.Congalton Russell, Kass Green (2009), Assessing the accuracy of remotely sensed data - principles and practices, Taylor & Francis Group. 136. A. A. Salman, A. E. Ali, H. E. Mattar (2004), "Mapping land use/ land cover of Khartoum using fuzzy classification ", Emirates Journal for Engineering, 13 (2), 15.
149 137. Somporn Sangawonge, Sidthinat Prabudhanitisarn, Eakanat Karjangthimaporn (2008), "Agricultural Land Use Change and Urbanization in Thailand". 138. T. M. Shahriar Sazzad, Sabrin Islam, Mohammad Mahbubur Rahman Khan Mamun, Md. Zahid Hasan (2013), "Establishment of an Efficient Color Model from Existing Models for Better Gamma Encoding In Image Processing", International Journal of Image Processing, 7 (1), 90 - 100. 139. Suzanne Serneels, Eric F. Lambin (2001), "Proximate causes of land-use change in Narok District, Kenya: a spatial statistical model", Agriculture, Ecosystems and Environment, 17. 140. A. Shalaby, Ryutaro Tateishi (2007), "Remote sensing and GIS for mapping and monitoring land cover and land use changes in the Northwestern coastal zone of Egypt", Applied Geography, 27, 28 - 41. 141. Ashbindu Singh (1989), "Review Article Digital change detection techniques using remotely-sensed data", International Journal of Remote Sensing, 10 (6), 989 - 1003. 142. DL. Skole (1994), "Data on global land-cover change: acquistion, assessment and analysis in Change in land use and land cover A global perspective", Cambridge University Press, 437 - 471. 143. P.C. Smits, S. G. Dellepiane (1999), "Quality assessment of image classification algorithms for land cover mapping: a review and a proposal for a cost- based approach", Int. j. remote sensing, 20 (8), 1461 - 1486. 144. WD. Solecki, C. Oliveri (2004), "Downscaling climate change scenarios in an urban land use change mode", Journal of Environmental Management, 72 ((1-2)c), 105-115. 145. S. Su, R. Xiao, Zhang Y (2012), "Nulti-Scale Analysis of spatially varying relationships between agricultural landscape patterns and urbanization using geographically weighted regression", Applied Geography, 32, pp 360-375.
150 146. S. Su, Jiang Z, Zhang Q, Zhang Y (2011), "Transformation of agriculatural lanscapes under rapid urbanization: Atheat to sustainability in Hang-Jia-Hu regin, China", Applied Geography, 31, pp 439-449. 147. Nguyen Van Suu (2009), Industrialization and Urbanization in Vietnam: How appropriation of agricultrural land use rights tranformed farmer's livelihoods in a peri-urban Hanoi village, EADN Individual Research Grant Project, Hanoi, 43. 148. Suzuki, H. Matskis, J.P. Desachy (2001), "Fuzzy image classification and combinatorial optimization strategies for exploiting structural knowledge", The 10th IEEE International Conferrence on Fuzzy Systems, Melbourne, Vic., Australia (1), pp 324-327. 149. R Tan, V Beckmann, LM Van den Berg, F Qu (2009), "Governing farmland conversion: Comparing China with the Netherlands and Germany", Land Use Policy, 26, 961-974. 150. Christian Tettey (2005), Urbanization in Africa in relation to socio-economic development: A multifaceted quantitative analysis, Doctor of Philosophy, The University of Akron, 213. 151. Trimble Germay (2011), eCognition Developer 7 Reference book. 152. Ton Nu Quynh Tran, Fanny Quertamp, Claude de Miras, Nguyen Qang Vinh, Le Van Nam, Truong Hoang Truong (2008), Trends of urbanization and suburbanization in Southeast Asia, General Publishing House, Ho Chi Minh city. 153. Brandt Tso, Paulm Mather (2009), Classification Methods for Remotely Sensed Data, Second Edition, Taylor & Francis Group, LLC. . 154. B.L Turner, D. Skole, S. Sanderson, G. Fischer, L. Fresco, R. Leemans (1995), Land-Use and Land-Cover Change, Stockholm and Geneva. 155. B.L. Turner, B.L. Meyer (1994), "Global Land Use and Land Cover Change: An Overview", Cambridge University Press. 156. United nations (2005), Demographic Yearbook New York, USA. 157. C. Benz Ursula, Peter Hofmann, Gregor Willhauck, Iris Lingenfelder, Markus Heynen (2004), "Multi-resolution, object-oriented fuzzy analysis of remote sensing
151 data for GIS-ready information", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 58 (3-4), 239 - 258. 158. L M van den Berg, M S van Wijk, Pham Van Hoi (2003), "The transformation of agriculture and rural life downstream of Hanoi", Environment&Urbanization, 15 (1), 35 - 52. 159. E.S. van Leeuwen, P. Nijkamp (2006), The Urban-Rural Nexus: A study on extended Urbanization and the Hinterland, Netherland. 160. Tran Thi Van (2008), "Research on the effect of urban expansion on agricultural land in Ho Chi Minh city by using remote sensing method", VNU Journal of Science, Earth Sciences, 24, 104 - 111. 161. A. Veldkamp, Fresco L.O (1997), "Reconstructing land use drivers and their spatial scale dependence for Costa Rica", Agricultural Systems, 55 (1), 19-43. 162. A. Veldkamp, Lambin (2001), "Editorial predicting land-use change", Agriculture, Ecosystems and Environment, 1-6. 163. PH Verburg, Veldkamp A, Bouma J (1999), "Land use change under conditions of high population pressure: The case of Java.", Global Environmental Change, 9 (4), 303-312. 164. PH Verburg, A Veldkamp (2001), "The role of spatially explicit models in land-use change research: a case study for cropping patterns in China", Agriculture Ecosystems and Environment, 85, 177–190. 165. Tran Duc Vien, Nguyen Vinh Quang, Nguyen Van Dung (2005), Rural-urban land use changes in peri-urban Hanoi, Centre for Agricultural Research and Ecological Studies. 166. E F. Viglizzo, Z E. Roberto, F Lértora (1997), "Climate and land-use change in field-crop ecosystems of Argentina. Agriculture," Ecosystems and Environment, 66 (1), 61-70. 167. Xiuhong Wang, Du Zheng, Yuancun Shen (2008), "Land use change and its driving forces on the Tibetan Plateau during 1990–2000", Catena, 72, 56-66.
152 168. Yan Wang, Mo Jamshidi, Paul Neville, Chandra Bales, Stan Morain (2006), "Hierarchical fuzzy classification of Remote sensing data", Forging New Frontiers: Fuzzy Pioneers I, 169. World bank (2011), Vietnam urbanization review, Hanoi, 263. 170. Douglas Webster, Jianming Cai, Larissa Muller (2014), "The New Face of Peri-Urbanization in East Asia: Modern Production Zones, Middle-Class Lifesytles, and Rising Expectations", Journal of Urban Affairs, 36 (s1), 315-333. 171. Douglas Webster, Larissa Muller (2002), Challenges of Peri-urbanization in the Lower Yangtze Region: The Case of the Hangzhou - Ningbo Corridor, Asia/Pacific Research Center. 172. R.A. Weismiller, Kristof, S.J., Schols, D.K., Anuta, P.E., & momin S.A (1977), "Change detection in coastal zone environments", Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 43 (12), pp 1533-1539. 173. E. Weiss, S.E Marsh, E.S Pfirman (2001), "Application of NOAA-AVHRR NDVI time-series data to assess changes in Saudi Arabia’s rangelands.", International Journal of Remote Sensing, 25 (6), 1005–1027. 174. H. William Frey, Zachary Zimmer (2001), Defining the City, Ronan Paddison London: Sage Publications. 175. Jieying Xiao, Yanjun Shenb, Jingfeng Gec, Ryutaro Tateishia, Changyuan Tanga, Yanqing Liangd, Zhiying Huange (2006), "Evaluating urban expansion and land use change in Shijiazhuang, China, by using GIS and remote sensing", Landscape and Urban Planning, 75, 69 - 80. 176. Hanqiu Xu (2007), "Extraction of urban built-up land feature from landsat imagery using a thematic-oriented index combination technique", Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 73 (12), 1381 - 1391. 177. Hanqiu Xu (2008), "A new index for delineating built-up land features in satellite imagery", International Journal of Remote Sensing, 29, 8. 178. S. Liu Y, J.Y. Wang, H.L. Long (2010), "Analysis of arable land loss and its impact on rural sustainability in Southern", Environmental Management, 646 - 653.
153 179. Geo Yan, J.FMas, B.H.P. Maathuis, Shang Xiangmin, P.M. Van Dijk (2006), "Comparisong of pixel based and objecti oriented image classification approaches - a case study in a coal fire area, Wuda, Inner, Mongolia, China", International Journal of Remote sensing, 27, 11 - 18. 180. Chen Yang, Lorenzo Bruzzone, Fellow, IEEE, Fengyue Sun, Laijun Lu, Renchu Guan, Yanchun Liang (2010), "A fuzzy-statistics-based affinity propagation technique for clustering in multispectral images", IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, 48, 2647 - 2659. 181. Fei Yuan, Kali E. Sawaya, Brian C. Loeffelholz, Marvin E. Bauer (2005), "Land cover classification and change analysis of the Twin Cities (Minnesota) Metropolitan Area by multitemporal Landsat remote sensing", Remote Sensing of Environment, 98 (2-3), 317-328. 182. Zeeuw (2004), "The development of urban agriculture; some lessons leart", Urban agriculture, agro-tourism and city region development, Beijing, China. 183. Tai-Yang Zhong, Xian-Jin Huang, Xiu-Ying Zhang, Ke Wang (2011), "Temporal and spatial variability of agricultural land loss in relation to policy and accessibility in a low hilly region of southeast China", Land Use Policy, 28 (4), 762-769.

More Related Content

DOC
Luận văn: Tác động của đô thị hóa đến kinh tế nông thôn Hà Nội
Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864
 
PDF
Luận án: Cách mạng tháng Tám năm 1945 ở Bắc Trung Bộ, HAY
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
 
DOC
Luận văn: Phát triển làng nghề truyền thống huyện Triệu Phong, HAY!
Dịch Vụ Viết Luận Văn Thuê ZALO/TELEGRAM 0934573149
 
PDF
Luận văn: Quản lý về lễ hội truyền thống tỉnh Long An, HAY
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
PDF
Đề tài: Phát huy giá trị trang phục truyền thống người Sán Dìu, HAY
Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864
 
PDF
Luận văn: Giải pháp tạo việc làm cho thanh niên nông thôn, HAY
Viết thuê trọn gói ZALO 0934573149
 
DOC
Luận văn: Phát triển nông nghiệp bền vững ở Hà Nội, HAY
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
PDF
Luận văn: Quản lý giáo dục kỹ năng sống cho học sinh tiểu học
Dịch vụ viết thuê Luận Văn - ZALO 0932091562
 
Luận văn: Tác động của đô thị hóa đến kinh tế nông thôn Hà Nội
Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864
 
Luận án: Cách mạng tháng Tám năm 1945 ở Bắc Trung Bộ, HAY
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
 
Luận văn: Phát triển làng nghề truyền thống huyện Triệu Phong, HAY!
Dịch Vụ Viết Luận Văn Thuê ZALO/TELEGRAM 0934573149
 
Luận văn: Quản lý về lễ hội truyền thống tỉnh Long An, HAY
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
Đề tài: Phát huy giá trị trang phục truyền thống người Sán Dìu, HAY
Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864
 
Luận văn: Giải pháp tạo việc làm cho thanh niên nông thôn, HAY
Viết thuê trọn gói ZALO 0934573149
 
Luận văn: Phát triển nông nghiệp bền vững ở Hà Nội, HAY
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
Luận văn: Quản lý giáo dục kỹ năng sống cho học sinh tiểu học
Dịch vụ viết thuê Luận Văn - ZALO 0932091562
 

What's hot (20)

DOCX
Bài mẫu tiểu luận môn về phát triển kinh tế xã hội, HAY
Viết Thuê Khóa Luận _ ZALO 0917.193.864 default
 
DOC
Tiểu luận ô nhiễm môi trường - hậu quả và giải pháp - ZALO 093 189 2701
Viết thuê báo cáo thực tập giá rẻ
 
PDF
Luận văn: Giảm nghèo bền vững đối với đồng bào dân tộc thiểu số
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
PDF
BIẾN ĐỔI CƠ CẤU DÂN SỐ HÀ NỘI TRONG QUÁ TRÌNH ĐÔ THỊ HÓA - TẢI FREE ZALO: 093...
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0936 885 877
 
PDF
Luận văn: Lễ hội của người Thái ở miền Tây Nghệ An, HOT
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
PDF
Phương pháp xử lý số liệu
nguoitinhmenyeu
 
PDF
Game theory - Vuong Quan Hoang
Phap Nguyen
 
DOC
Đề tài: Phát triển khoa học công nghệ phục vụ nông nghiệp, HAY
Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864
 
PDF
PHÁT TRIỂN NGUỒN NHÂN LỰC TRONG LĨNH VỰC GIÁO DỤC - ĐÀO TẠO Ở VIỆT NAM - TẢI ...
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0936 885 877
 
DOCX
BIÊN SOẠN MÔN KINH TẾ HỌC GIÁO DỤC TS. BÙI QUANG XUÂN
Minh Chanh
 
PDF
Kỹ năng giao tiếp của công chức làm việc tại bộ phận một cửa
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
 
PDF
Luận văn: Quá trình đô thị hóa ở quận 7 (1986 – 2010), HAY, 9đ
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
PDF
Luận văn: Tìm hiểu quan hệ nam nữ và tình yêu lứa đôi qua cái nhìn so sánh gi...
Viết thuê trọn gói ZALO 0934573149
 
PDF
Luận văn: Phát triển nông nghiệp bền vững dựa vào cộng đồng, HOT
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
DOC
BÀI MẪU Khóa luận xóa đói giảm nghèo bền vững, 9 ĐIỂM
Viết Thuê Khóa Luận _ ZALO 0917.193.864 default
 
PDF
ĐỊNH HƯỚNG VIỆC LÀM SAU KHI TỐT NGHIỆP CỦA SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG...
PinkHandmade
 
DOC
Phân Tích Hành Vi Của Người Dân Trong Hoạt Động Phân Loại Chất Thải Rắn Sinh ...
Dịch vụ viết thuê đề tài trọn gói Liên hệ ZALO/TELE: 0973.287.149
 
PDF
Luận án: Phát triển nông nghiệp bền vững tại ĐB sông Cửu Long
Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864
 
PDF
Luận văn: Chính sách cổ tức - Lý thuyết và thực tiễn tại một số công ty cổ ph...
Viết thuê trọn gói ZALO 0934573149
 
DOC
Dự án xây dưng sân tennis
Ta Nguyen Vuong
 
Bài mẫu tiểu luận môn về phát triển kinh tế xã hội, HAY
Viết Thuê Khóa Luận _ ZALO 0917.193.864 default
 
Tiểu luận ô nhiễm môi trường - hậu quả và giải pháp - ZALO 093 189 2701
Viết thuê báo cáo thực tập giá rẻ
 
Luận văn: Giảm nghèo bền vững đối với đồng bào dân tộc thiểu số
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
BIẾN ĐỔI CƠ CẤU DÂN SỐ HÀ NỘI TRONG QUÁ TRÌNH ĐÔ THỊ HÓA - TẢI FREE ZALO: 093...
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0936 885 877
 
Luận văn: Lễ hội của người Thái ở miền Tây Nghệ An, HOT
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
Phương pháp xử lý số liệu
nguoitinhmenyeu
 
Game theory - Vuong Quan Hoang
Phap Nguyen
 
Đề tài: Phát triển khoa học công nghệ phục vụ nông nghiệp, HAY
Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864
 
PHÁT TRIỂN NGUỒN NHÂN LỰC TRONG LĨNH VỰC GIÁO DỤC - ĐÀO TẠO Ở VIỆT NAM - TẢI ...
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0936 885 877
 
BIÊN SOẠN MÔN KINH TẾ HỌC GIÁO DỤC TS. BÙI QUANG XUÂN
Minh Chanh
 
Kỹ năng giao tiếp của công chức làm việc tại bộ phận một cửa
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
 
Luận văn: Quá trình đô thị hóa ở quận 7 (1986 – 2010), HAY, 9đ
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
Luận văn: Tìm hiểu quan hệ nam nữ và tình yêu lứa đôi qua cái nhìn so sánh gi...
Viết thuê trọn gói ZALO 0934573149
 
Luận văn: Phát triển nông nghiệp bền vững dựa vào cộng đồng, HOT
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
BÀI MẪU Khóa luận xóa đói giảm nghèo bền vững, 9 ĐIỂM
Viết Thuê Khóa Luận _ ZALO 0917.193.864 default
 
ĐỊNH HƯỚNG VIỆC LÀM SAU KHI TỐT NGHIỆP CỦA SINH VIÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG...
PinkHandmade
 
Phân Tích Hành Vi Của Người Dân Trong Hoạt Động Phân Loại Chất Thải Rắn Sinh ...
Dịch vụ viết thuê đề tài trọn gói Liên hệ ZALO/TELE: 0973.287.149
 
Luận án: Phát triển nông nghiệp bền vững tại ĐB sông Cửu Long
Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864
 
Luận văn: Chính sách cổ tức - Lý thuyết và thực tiễn tại một số công ty cổ ph...
Viết thuê trọn gói ZALO 0934573149
 
Dự án xây dưng sân tennis
Ta Nguyen Vuong
 
Ad

Viewers also liked (8)

PPTX
Đô thị hóa TP.HCM 1986-2015
Võ Tâm Long
 
PDF
Isi
Coky Fauzi Alfi
 
PDF
ảNh hưởng của đô thị hóa đến việc làm của nông dân tỉnh vĩnh phúc
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
“Ảnh hưởng của đô thị hoá đến phát triển kinh tế xã hội của huyện Phổ Yên, tỉ...
Nguyễn Công Huy
 
PDF
Thống kê dân số tphcm 2015
Kim Thuan
 
PDF
Food safety malaysia
Ahmad Hamid
 
PDF
Luận án tiến sĩ toán học nghiên cứu phát triển một số thuật toán phát hiện và...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PPTX
Dividend policy ppt
Aayush Kumar
 
Đô thị hóa TP.HCM 1986-2015
Võ Tâm Long
 
Isi
Coky Fauzi Alfi
 
ảNh hưởng của đô thị hóa đến việc làm của nông dân tỉnh vĩnh phúc
https://www.facebook.com/garmentspace
 
“Ảnh hưởng của đô thị hoá đến phát triển kinh tế xã hội của huyện Phổ Yên, tỉ...
Nguyễn Công Huy
 
Thống kê dân số tphcm 2015
Kim Thuan
 
Food safety malaysia
Ahmad Hamid
 
Luận án tiến sĩ toán học nghiên cứu phát triển một số thuật toán phát hiện và...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Dividend policy ppt
Aayush Kumar
 
Ad

Similar to Luận án tiến sĩ kỹ thuật nghiên cứu tác động của quá trình đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp khu vực đông anh hà nội (20)

PDF
Luận án: Xây dựng mô hình TP ảo cho công tác quy hoạch đô thị
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
PDF
Đề tài: Xã hội hóa dịch vụ công về đo đạc và bản đồ tại Bình Dương
Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864
 
PDF
Luận văn: Mô hình sản xuất đất nông nghiệp hợp lý tại Hà Giang
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
 
PDF
Luận văn: Tác động của biến đổi khí hậu đến cực trị dòng chảy
Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864
 
DOCX
Luận Văn Thạc Sĩ Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Sự Hài Lòng Đối Với Công Việc Của N...
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0936 885 877
 
PDF
Luận án: Quy trình công nghệ giám sát môi trường nước mặt Hà Nội
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
PDF
Luân án: Nghiên cứu biến động sử dụng đất tỉnh Nam Định, HAY
Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864
 
PDF
Luận văn: Giải pháp ổn định nền khi thi công tuyến metro ngầm
Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864
 
PDF
Luận văn: Thực hiện pháp luật về quyền sử dụng đất, HOT
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
PDF
Đề tài: Pháp luật về quyền sử dụng đất tại tỉnh Quảng Ngãi, HAY
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
 
DOC
XÂY DỰNG BẢN ĐỒ NGUY CƠ XÓI MÒN ĐẤT VÀ ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH SẢN XUẤT NÔNG NGHIỆP H...
anh hieu
 
PDF
Luận văn: Quản lý trật tự xây dựng khu đô thị mới tại Nam Định
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
PDF
Quản lý không gian kiến trúc hai bên trục đường giải phóng Hà Nội
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
 
PDF
Luận văn: Quản lý xây dựng theo quy hoạch tại TP Hạ Long, 9đ
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
PDF
Luận văn: Quản lý nhà nước về cây xanh đô thị tại TPHCM, HOT
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
 
PDF
Luận văn: Quản lý nhà nước về cây xanh đô thị, HOT
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
PDF
Luận án: Quản lí xây dựng theo quy hoạch khu đô thị mở rộng
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
 
PDF
Luận văn: Xây dựng theo quy hoạch khu đô thị quận Hà Đông, HOT
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
 
DOCX
Luận Văn Chất Lượng Dịch Vụ Cho Vay Khách Hàng Cá Nhân Tại Ngân Hàng Nông Nghiệp
Hỗ Trợ Viết Đề Tài luanvanpanda.com
 
PDF
Luận văn: Thực trạng chuyển đổi mục đích sử dụng đất nông nghiệp trên địa bàn...
Dịch Vụ Viết Thuê Khóa Luận Zalo/Telegram 0917193864
 
Luận án: Xây dựng mô hình TP ảo cho công tác quy hoạch đô thị
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
Đề tài: Xã hội hóa dịch vụ công về đo đạc và bản đồ tại Bình Dương
Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864
 
Luận văn: Mô hình sản xuất đất nông nghiệp hợp lý tại Hà Giang
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
 
Luận văn: Tác động của biến đổi khí hậu đến cực trị dòng chảy
Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864
 
Luận Văn Thạc Sĩ Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Sự Hài Lòng Đối Với Công Việc Của N...
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0936 885 877
 
Luận án: Quy trình công nghệ giám sát môi trường nước mặt Hà Nội
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
Luân án: Nghiên cứu biến động sử dụng đất tỉnh Nam Định, HAY
Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864
 
Luận văn: Giải pháp ổn định nền khi thi công tuyến metro ngầm
Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864
 
Luận văn: Thực hiện pháp luật về quyền sử dụng đất, HOT
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
Đề tài: Pháp luật về quyền sử dụng đất tại tỉnh Quảng Ngãi, HAY
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
 
XÂY DỰNG BẢN ĐỒ NGUY CƠ XÓI MÒN ĐẤT VÀ ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH SẢN XUẤT NÔNG NGHIỆP H...
anh hieu
 
Luận văn: Quản lý trật tự xây dựng khu đô thị mới tại Nam Định
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
Quản lý không gian kiến trúc hai bên trục đường giải phóng Hà Nội
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
 
Luận văn: Quản lý xây dựng theo quy hoạch tại TP Hạ Long, 9đ
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
Luận văn: Quản lý nhà nước về cây xanh đô thị tại TPHCM, HOT
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
 
Luận văn: Quản lý nhà nước về cây xanh đô thị, HOT
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 
Luận án: Quản lí xây dựng theo quy hoạch khu đô thị mở rộng
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
 
Luận văn: Xây dựng theo quy hoạch khu đô thị quận Hà Đông, HOT
Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
 
Luận Văn Chất Lượng Dịch Vụ Cho Vay Khách Hàng Cá Nhân Tại Ngân Hàng Nông Nghiệp
Hỗ Trợ Viết Đề Tài luanvanpanda.com
 
Luận văn: Thực trạng chuyển đổi mục đích sử dụng đất nông nghiệp trên địa bàn...
Dịch Vụ Viết Thuê Khóa Luận Zalo/Telegram 0917193864
 

More from https://www.facebook.com/garmentspace (20)

PDF
Phát triển hoạt động du lịch tại làng văn hóa – lịch sử dân tộc chơ ro – khu ...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển hoạt động cho vay tiêu dùng tại ngân hàng Techcombank chi nhánh Ph...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại ngân hàng TMCP Tiền Phong...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển hoạt động cho vay đối với khách hàng cá nhân tại ngân hàng Agriban...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển hoạt động cho thuê tài chính tại Công ty cho thuê tài chính TNHH m...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển hoạt động bán hàng tại Công ty TNHH sản xuất thương mại dịch vụ Ki...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển hệ thống tìm kiếm du lịch tại Hà Nội dựa trên công nghệ Web - GIS.pdf
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển hệ thống thông tin tín dụng trong hệ thống Ngân hàng tại Việt Nam ...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển hệ thống quảng cáo thông minh trên mạng xã hội.pdf
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển hệ thống kênh phân phối sản phẩm dịch vụ của Ngân hàng Nông nghiệp...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển hành lang kinh tế Quốc lộ 2 trong thời kỳ Công nghiệp hóa - hiện đ...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển du lịch tỉnh Lạng Sơn trong xu thế hội nhập.pdf
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển du lịch sinh thái tại huyện Cô Tô tỉnh Quảng Ninh.pdf
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển du lịch bền vững trên cơ sở bảo vệ môi trường tự nhiên Vịnh Hạ Lon...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển động lực làm việc thông qua văn hóa doanh nghiệp tại công TNHH Hyo...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển đội ngũ giảng viên Trường Cao đẳng Văn hóa Nghệ thuật Việt Bắc gia...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
DOC
Phát triển đội ngũ cán bộ, viên chức tại trường Cao đẳng Nghề tỉnh Bà Rịa Vũn...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển đội ngũ cán bộ quản lý trường mần non Thành phố Cao Bằng theo hướn...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển dịch vụ tín dụng, thẻ, Internet-banking tại Vietinbank chi nhánh 9...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
PDF
Phát triển dịch vụ thanh toán trong nước tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát tr...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển hoạt động du lịch tại làng văn hóa – lịch sử dân tộc chơ ro – khu ...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển hoạt động cho vay tiêu dùng tại ngân hàng Techcombank chi nhánh Ph...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển hoạt động cho vay khách hàng cá nhân tại ngân hàng TMCP Tiền Phong...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển hoạt động cho vay đối với khách hàng cá nhân tại ngân hàng Agriban...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển hoạt động cho thuê tài chính tại Công ty cho thuê tài chính TNHH m...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển hoạt động bán hàng tại Công ty TNHH sản xuất thương mại dịch vụ Ki...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển hệ thống tìm kiếm du lịch tại Hà Nội dựa trên công nghệ Web - GIS.pdf
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển hệ thống thông tin tín dụng trong hệ thống Ngân hàng tại Việt Nam ...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển hệ thống quảng cáo thông minh trên mạng xã hội.pdf
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển hệ thống kênh phân phối sản phẩm dịch vụ của Ngân hàng Nông nghiệp...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển hành lang kinh tế Quốc lộ 2 trong thời kỳ Công nghiệp hóa - hiện đ...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển du lịch tỉnh Lạng Sơn trong xu thế hội nhập.pdf
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển du lịch sinh thái tại huyện Cô Tô tỉnh Quảng Ninh.pdf
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển du lịch bền vững trên cơ sở bảo vệ môi trường tự nhiên Vịnh Hạ Lon...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển động lực làm việc thông qua văn hóa doanh nghiệp tại công TNHH Hyo...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển đội ngũ giảng viên Trường Cao đẳng Văn hóa Nghệ thuật Việt Bắc gia...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển đội ngũ cán bộ, viên chức tại trường Cao đẳng Nghề tỉnh Bà Rịa Vũn...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển đội ngũ cán bộ quản lý trường mần non Thành phố Cao Bằng theo hướn...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển dịch vụ tín dụng, thẻ, Internet-banking tại Vietinbank chi nhánh 9...
https://www.facebook.com/garmentspace
 
Phát triển dịch vụ thanh toán trong nước tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát tr...
https://www.facebook.com/garmentspace
 

Recently uploaded (20)

PDF
Quyền-biểu-tình-của-công-dân-theo-hiến-pháp-Việt-Nam.pdf
tuananhnguyenvuong23
 
DOCX
2024-2025 HSG HÓA 12 CỤM LẦN 3 - Hải Dương - đề.docx
dongthunga2008
 
PDF
Vision - Language - Model-- - Ebook.pdf
ngaviet5
 
PPTX
Chuong1,2-Phuongphapnghiencuukhoahoc.pptx
ncshien
 
DOCX
Set menu 3 món rất hay và hiện đại dành cho người
trduong1302
 
DOCX
Luận văn group-Bài tiểu luận Ý thức - Giấc mơ.docx
lamluanvan.net Viết thuê luận văn
 
PPTX
TIẾT 8, 9, 10. BÀI 32. DINH DƯỠNG VÀ TIÊU HÓA Ở NGƯỜI.pptx
NguynLong276003
 
PPTX
Chương 1 – Tổng quan về Cơ sở dữ liệu.pptx
TiTrnTn6
 
PDF
BÀI TẬP TEST BỔ TRỢ THEO TỪNG UNIT - TIẾNG ANH 10 GLOBAL SUCCESS - CẢ NĂM (30...
Nguyen Thanh Tu Collection
 
PPTX
Powerpoint cho Ke toan tai chinh KET307_Bai1_SV.pptx
deusdphoenix
 
PPTX
Vai trò vô cùng quan trọng để thuyết trình.pptx
songtrangluu
 
PPTX
Bài giảng Quần thể sinh vật Sinh học lớp 8
VyVy940391
 
DOC
Chương 1 Tính tương đổi của chuyển động.doc
le hung
 
PDF
12894-44864-1-CE-1037-1038_Văn bản của bài báo.pdf
MintThy1
 
PDF
BÀI TẬP BỔ TRỢ FRIENDS PLUS 9 - BÀI TẬP TRẮC NGHIỆM, TỰ LUẬN - CẢ NĂM (BÁM SÁ...
Nguyen Thanh Tu Collection
 
PPTX
Bộ Giáo Trình Chuẩn YCT1 lesson 12 pptx.pptx
ThuhangLuong
 
PPTX
Chương 2 - Mô hình thực thể kết hợp.pptx
TiTrnTn6
 
PPTX
Bài giảng chương 3 phương pháp luận nghiên cứu khoa học_HQH.pptx
ncshien
 
PPTX
SLIDE BV CHÍNH THỨC LATSKH - note.pptx
hanikaru
 
PPT
ky nang thuyet trinh va trinh bay hieu qua.ppt
NguyenPhuongLinh16
 
Quyền-biểu-tình-của-công-dân-theo-hiến-pháp-Việt-Nam.pdf
tuananhnguyenvuong23
 
2024-2025 HSG HÓA 12 CỤM LẦN 3 - Hải Dương - đề.docx
dongthunga2008
 
Vision - Language - Model-- - Ebook.pdf
ngaviet5
 
Chuong1,2-Phuongphapnghiencuukhoahoc.pptx
ncshien
 
Set menu 3 món rất hay và hiện đại dành cho người
trduong1302
 
Luận văn group-Bài tiểu luận Ý thức - Giấc mơ.docx
lamluanvan.net Viết thuê luận văn
 
TIẾT 8, 9, 10. BÀI 32. DINH DƯỠNG VÀ TIÊU HÓA Ở NGƯỜI.pptx
NguynLong276003
 
Chương 1 – Tổng quan về Cơ sở dữ liệu.pptx
TiTrnTn6
 
BÀI TẬP TEST BỔ TRỢ THEO TỪNG UNIT - TIẾNG ANH 10 GLOBAL SUCCESS - CẢ NĂM (30...
Nguyen Thanh Tu Collection
 
Powerpoint cho Ke toan tai chinh KET307_Bai1_SV.pptx
deusdphoenix
 
Vai trò vô cùng quan trọng để thuyết trình.pptx
songtrangluu
 
Bài giảng Quần thể sinh vật Sinh học lớp 8
VyVy940391
 
Chương 1 Tính tương đổi của chuyển động.doc
le hung
 
12894-44864-1-CE-1037-1038_Văn bản của bài báo.pdf
MintThy1
 
BÀI TẬP BỔ TRỢ FRIENDS PLUS 9 - BÀI TẬP TRẮC NGHIỆM, TỰ LUẬN - CẢ NĂM (BÁM SÁ...
Nguyen Thanh Tu Collection
 
Bộ Giáo Trình Chuẩn YCT1 lesson 12 pptx.pptx
ThuhangLuong
 
Chương 2 - Mô hình thực thể kết hợp.pptx
TiTrnTn6
 
Bài giảng chương 3 phương pháp luận nghiên cứu khoa học_HQH.pptx
ncshien
 
SLIDE BV CHÍNH THỨC LATSKH - note.pptx
hanikaru
 
ky nang thuyet trinh va trinh bay hieu qua.ppt
NguyenPhuongLinh16
 

Luận án tiến sĩ kỹ thuật nghiên cứu tác động của quá trình đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp khu vực đông anh hà nội

  • 1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT TRỊNH THỊ HOÀI THU NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA QUÁ TRÌNH ĐÔ THỊ HÓA ĐẾN CƠ CẤU SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP KHU VỰC ĐÔNG ANH - HÀ NỘI Ngành: Kỹ thuật Trắc địa – Bản đồ Mã số : 62520503 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. GS.TS. Võ Chí Mỹ 2. PGS.TS. Phạm Văn Cự HÀ NỘI - 2015
  • 2. i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các kết quả trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tác giả luận án Trịnh Thị Hoài Thu
  • 3. ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN........................................................................................................i MỤC LỤC ..................................................................................................................ii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT......................................................................... v DANH MỤC HÌNH...................................................................................................vi DANH MỤC BẢNG .................................................................................................ix MỞ ĐẦU .................................................................................................................... 1 1. Tính cấp thiết của đề tài......................................................................................1 2. Mục tiêu, nhiệm vụ.............................................................................................4 3. Giới hạn và phạm vi nghiên cứu.........................................................................4 4. Phương pháp nghiên cứu ....................................................................................5 5. Các luận điểm bảo vệ..........................................................................................5 6. Những điểm mới của luận án..............................................................................5 7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn............................................................................5 8. Cơ sở tài liệu.......................................................................................................6 9. Cấu trúc luận án..................................................................................................7 10. Lời cảm ơn..........................................................................................................8 Chương 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA QUÁ TRÌNH ĐÔ THỊ HÓA ĐẾN CƠ CẤU SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP................................................................................................ 9 1.1. Tổng quan nghiên cứu đánh giá tác động của quá trình đô thị hóa đến thay đổi sử dụng đất nông nghiệp.............................................................................................9 1.1.1. Các quan điểm về đô thị hóa, đô thị và khu vực ven đô...............................9 1.1.2. Các yếu tố của đô thị hóa ảnh hưởng đến thay đổi sử dụng đất nông nghiệp 12 1.1.3. Các phương pháp đánh giá tác động của các yếu tố đến sự biến động sử dụng đất ................................................................................................................17 1.2. Tổng quan nghiên cứu lớp phủ và sử dụng đất..................................................28 1.2.1. Khái niệm về lớp phủ và sử dụng đất .........................................................28
  • 4. iii 1.2.2. Các phương pháp phân loại và quy mô chiết tách thông tin sử dụng đất từ tư liệu viễn thám ...................................................................................................29 1.2.3. Các phương pháp nghiên cứu biến động lớp phủ và sử dụng đất..............34 1.3. Quan điểm và phương pháp nghiên cứu của luận án.........................................39 Chương 2. PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI MỜ TIẾP CẬN ĐỐI TƯỢNG CHIẾT TÁCH THÔNG TIN SỬ DỤNG ĐẤT KHU VỰC ĐÔNG ANH, HÀ NỘI........... 44 2.1. Khái quát về đặc điểm tự nhiên và kinh tế - xã hội khu vực nghiên cứu.....................44 2.1.1. Vị trí địa lý..................................................................................................44 2.1.2. Địa hình ......................................................................................................44 2.1.3. Khí hậu thủy văn.........................................................................................45 2.1.4 Thổ nhưỡng..................................................................................................46 2.1.5. Điều kiện kinh tế - xã hội............................................................................48 2.2. Lựa chọn tư liệu ảnh......................................................................................50 2.3. Xây dựng lớp chú giải cho sử dụng đất khu vực Đông Anh, Hà Nội ..............51 2.4. Phân loại mờ tiếp cận đối tượng........................................................................53 2.4.1. Lý thuyết mờ................................................................................................53 2.4.2. Quy trình phân loại.....................................................................................58 2.4.3. Thông tin sử dụng đất khu vực Đông Anh, Hà Nội ....................................76 Chương 3. ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA ĐÔ THỊ HÓA ĐẾN BIẾN ĐỘNG CƠ CẤU SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP KHU VỰC ĐÔNG ANH, HÀ NỘI...... 84 3.1. Đánh giá mức độ đô thị hóa khu vực Đông Anh, Hà Nội .................................84 3.1.1. Các chỉ tiêu đánh giá mức độ đô thị hóa cho khu vực Đông Anh, Hà Nội ....84 3.1.2. Phương pháp đánh giá mức độ đô thị hóa .................................................86 3.1.3. Mức độ đô thị hóa tại Đông Anh, Hà Nội ..................................................88 3.2. Đánh giá biến động sử dụng đất nông nghiệp tại Đông Anh, Hà Nội...............95 3.2.1. Đánh giá biến động sử dụng đất theo thời gian.........................................95 3.2.2. Đánh giá diện tích biến động sử dụng đất theo không gian.....................102 3.3. Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất nông nghiệp tại Đông Anh, Hà Nội..................................................................................................105
  • 5. iv 3.3.1. Hồi quy logistic.........................................................................................106 3.3.2. Cơ sở dữ liệu GIS của mô hình.................................................................109 3.3.3. Các yếu tố tác động chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp tại Đông Anh, Hà Nội ............................................................................................................... 111 3.4. Mô hình hóa biến động sử dụng đất nông nghiệp ...........................................120 3.4.1. Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào cho mô hình giai đoạn 2001-2006 và 2006-2013121 3.4.2. Không gian thích nghi cho các loại hình chuyển đổi sử dụng đất ...........121 3.4.3. Kiểm chứng mô hình.................................................................................126 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ................................................................................ 132 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN........135 TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................136 PHỤ LỤC ...............................................................................................................154
  • 6. v DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ANN (Artifical neural networks) Mạng nơ –ron nhân tạo CVA (Change vector analysis) Phân tích vector thay đổi GIS (Geographic information system) Hệ thông tin địa lý GPS (Global positioning system) Hệ thống định vị toàn cầu HIS Hue, saturation, intensity MPL (Multilayer perceptron) Mô hình nơ-ron nhân tạo nhiều lớp NDVI (Normalized differrence vegetation index) Chỉ số thực vật OLS (Ordinary least square) Bình phương nhỏ nhất PCA (Principal component analysis) Phân tích thành phần chính RGB Red, green, blue ROC Relative operating characteristic SVM (Support vector machine) Phương pháp vector hỗ trợ
  • 7. vi DANH MỤC HÌNH Hình 1. 1. Ví trí vùng ven đô trong cấu trúc phát triển của đô thị............................11 Hình 1. 2. Thực trạng sử dụng đất [47] ....................................................................13 Hình 1. 3. Phân loại các phương pháp phân tích biến động lớp phủ........................19 và sử dụng đất dựa trên đối tượng và cấu trúc dữ liệu [95]......................................19 Hình 1. 4. Các phương pháp xác định biến động .....................................................35 Hình 1. 5. Phân tích trước phân loại.........................................................................36 Hình 1. 6. Phân tích sau phân loại ...........................................................................38 Hình 1. 7. Phương pháp kết hợp...............................................................................38 Hình 1. 8. Các bước nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu .................................41 Hình 2. 1. Vị trí huyện Đông Anh ............................................................................45 Hình 2. 2. Mối quan hệ giữa độ phân giải không gian và chi tiết phân loại [19].....51 Hình 2. 3. Sơ đồ xác định thông tin sử dụng đất có được từ kết quả dữ liệu lớp phủ bề mặt tách được từ dữ liệu ảnh vệ tinh [106].........................................................52 Hình 2. 4. So sánh phân loại cứng và phân loại mờ .................................................54 Hình 2. 5. Kiến trúc của một hệ thống mờ ...............................................................55 Hình 2. 6. Các kiểu hàm liên thuộc : (a) monotonic, (b) tam giác, (c) hình thang, (d) gauss [151].................................................................................................................56 Hình 2. 7. Sơ đồ các bước xử lý ảnh ........................................................................59 Hình 2. 8. Tiêu chí cho phân mảnh đối tượng..........................................................61 Hình 2. 9. Đối tượng ảnh nhận được từ phân mảnh ảnh theo các mức độ...............62 Hình 2. 10. Bộ quy tắc giải đoán ảnh ......................................................................68 Hình 2. 11. Ảnh chỉ số..............................................................................................70 Hình 2. 12. Tổng hợp diện tích sử dụng đất chiết tách từ tư liệu ảnh Landsat.........77
  • 8. vii Hình 2. 13. Hiện trạng sử dụng đất năm 2001..........................................................78 Hình 2. 14. Hiện trạng sử dụng đất năm 2004..........................................................79 Hình 2. 15. Hiện trạng sử dụng đất năm 2006..........................................................80 Hình 2. 16. Hiện trạng sử dụng đất năm 2009..........................................................81 Hình 2. 17. Hiện trạng sử dụng đất năm 2013..........................................................82 Hình 3. 2. Các trục thành phần F và sự phân bố của các chỉ tiêu trên hai trục thành phần chính F1 và F2 năm 2001.................................................................................88 Hình 3. 3. Các trục thành phần F và sự phân bố của các chỉ tiêu trên hai trục thành phần chính F1 và F2 năm 2006.................................................................................89 Hình 3. 4. Các trục thành phần F và sự phân bố của các chỉ tiêu trên hai trục thành phần chính F1 và F2 năm 2011.................................................................................89 Hình 3. 5. Mức độ đô thị hóa của 145 thôn và thị trấn Đông Anh năm 2001..........92 Hình 3. 6. Mức độ đô thị hóa của 145 thôn và thị trấn Đông Anh theo năm 2006 ..93 Hình 3. 7. Mức độ đô thị hóa của 145 thôn và thị trấn Đông Anh theo năm 2011 ..94 Hình 3. 8. Chuyển đổi cơ cấu giữa các loại hình sử dụng đất chính giai đoạn 2001-2006.................................................................................................................96 Hình 3. 9. Biến động sử dụng đất giai đoạn 2001 – 2006 ........................................97 Hình 3. 10. Chuyển đổi cơ cấu giữa các loại hình sử dụng đất chính giai đoạn 2006-2013.................................................................................................................98 Hình 3. 11. Biến động sử dụng đất giai đoạn 2006 – 2013 ......................................99 Hình 3. 12. Biến động sử dụng đất giai đoạn 2001 – 2013 ....................................101 Hình 3. 13. Biểu đồ diện tích biến động theo khoảng cách tới Hà Nội..................104 Hình 3. 14. Biểu đồ phần trăm diện tích biến động theo mức độ đô thị hóa..........105
  • 9. viii Hình 3. 15. Xác định các yếu tố của ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất nông nghiệp.......................................................................................................108 Hình 3. 16. Yếu tố tự nhiên của khu vực nghiên cứu.............................................110 Hình 3. 17. Thay đổi về mật độ dân số, thu nhập và số lao động ảnh hưởng đến chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp 2001-2013....................................................119 Hình 3. 18. Mô hình hóa biến động sử dụng đất nông nghiệp ...............................120 Hình 3. 19. Cấu trúc MLP của chuyển đổi giữa đất chuyên lúa sang đất xây dựng 2001-2006...............................................................................................................123 Hình 3. 20. Khả năng chuyển đổi sử dụng đất sau năm 2001 ................................124 Hình 3. 21. Khả năng chuyển đổi sử dụng đất sau năm 2006 ................................125 Hình 3. 22. Đường cong ROC đánh giá từng loại chuyển đổi sử dụng đất giai đoạn 2001-2006...............................................................................................................127 Hình 3. 23. Đường cong ROC đánh giá từng loại chuyển đổi sử dụng đất giai đoạn 2006-2013...............................................................................................................128 Hình 3. 24. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2001-2006. ....................................................................129 Hình 3. 25. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2001-2006. ..............................................................129 Hình 3. 26. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2006-2013 .....................................................................130 Hình 3. 27. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2006-2013. ..............................................................130
  • 10. ix DANH MỤC BẢNG Bảng 1. Tư liệu bản đồ sử dụng trong luận án............................................................6 Bảng 2. Số liệu về kinh tế - xã hội sử dụng trong luận án..........................................6 Bảng 3. Tư liệu viễn thám sử dụng trong luận án ......................................................7 Bảng 4. Các phần mềm chính sử dụng phân tích trong luận án .................................7 Bảng 1. 1. Lựa chọn phương pháp hồi quy dựa trên đặc điểm biến phụ thuộc [95] 22 Bảng 2. 1. Tốc độ tăng trưởng kinh tế huyện Đông Anh .........................................48 Bảng 2. 2. Chỉ tiêu về dân số huyện Đông Anh .......................................................49 Bảng 2. 3. Chỉ tiêu về cơ cấu lao động huyện Đông Anh ........................................49 Bảng 2. 4. So sánh chỉ tiêu kỹ thuật và kinh tế của tư liệu ảnh được đánh giá trong nghiên cứu biến động sử dụng đất [59] ....................................................................50 Bảng 2. 5. Chú giải sử dụng đất của khu vực Đông Anh Hà Nội ............................53 Bảng 2. 6. Số lượng mẫu sử dụng trong phân loại ảnh ............................................65 Bảng 2. 7. Các chỉ số khảo sát lựa chọn sử dụng trong phân loại ảnh .....................65 Bảng 2. 8. So sánh hàm liên thuộc của dữ liệu tập mẫu chỉ số tách nước................69 Bảng 2. 9. Bảng so sánh hàm liên thuộc của dữ liệu mẫu chỉ số tách đất xây dựng 71 Bảng 2. 10. So sánh hàm liên thuộc của dữ liệu mẫu chỉ số tách thực vật...............72 Bảng 2. 11. So sánh hàm liên thuộc của dữ liệu tập mẫu đất trống và hoa màu......72 Bảng 2. 12. Ma trận lẫn kết quả kiểm chứng năm 2006 (Đơn vị: m2 ) ....................75 Bảng 2. 13. Ma trận lẫn kết quả kiểm chứng năm 2009 (Đơn vị: m2 ) ....................75 Bảng 2. 14. Ma trận lẫn kết quả kiểm chứng năm 2013 (Đơn vị: m2 ) .....................76 Bảng 3. 1. Nhóm tỉ trọng mục đích sử dụng đất.......................................................84 Bảng 3. 2. Nhóm lao động và cơ cấu kinh tế............................................................85
  • 11. x Bảng 3. 3. Nhóm dân số và điều kiện cơ sở vật chất................................................86 Bảng 3. 4. Giá trị đóng góp của các trục thành phần chính F1 và F2 ......................88 Bảng 3. 5. Hệ số đóng góp của các chỉ tiêu trên trục nhân tố ..................................90 Bảng 3. 6. Biến động giữa các loại hình sử dụng đất giai đoạn 2001-2006 (đơn vị ha).................................................................................................................95 Bảng 3. 7. Biến động giữa các loại hình sử dụng đất giai đoạn 2006 – 2013 (đơn vị ha).................................................................................................................98 Bảng 3. 8. Biến động sử dụng đất giai đoạn 2001- 2013 .......................................100 Bảng 3. 9. Biến động giữa các loại hình sử dụng đất giai đoạn 2001 – 2013 (đơn vị ha)...............................................................................................................102 Bảng 3. 10. Biến động diện tích (ha) sử dụng đất theo đường giao thông chính...103 Bảng 3. 11. Biến động diện tích (ha) theo khoảng cách tới Hà Nội.......................103 Bảng 3. 12. Diện tích biến động sử dụng đất theo mức độ đô thị hóa năm 2011...105 Bảng 3. 13. Biến phụ thuộc và biến độc lập...........................................................111 Bảng 3. 14. Tổng hợp hệ số của phương trình hồi quy từ kết quả chạy mô hình giai đoạn 2001 -2006 với giá trị P-value ≤0.1...............................................................112 Bảng 3. 15. Bảng tổng hợp hệ số của phương trình hồi quy từ kết quả chạy mô hình giai đoạn 2006 -2013 với giá trị P-value ≤0.1........................................................114 Bảng 3. 16. Bảng kiểm chứng mô hình ..................................................................126
  • 12. 1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Đô thị hóa là xu thế phát triển của bất kỳ quốc gia nào trên thế giới, trong đó có Việt Nam với mốc khởi điểm vào năm 1980. Hiện nay, đô thị hóa ở nước ta diễn ra với tốc độ nhanh và mạnh [147]. Bên cạnh những mặt tích cực của quá trình đô thị hóa như tăng trưởng kinh tế, chuyển dịch cơ cấu kinh tế, cải thiện đời sống tạo đời sống xã hội thì đô thị hóa quá nhanh, thiếu quy hoạch khoa học sẽ nảy sinh nhiều vấn đề như mất đất nông nghiệp, chênh lệch mức sống, ô nhiễm môi trường [8]. Sau hơn hai mươi năm đổi mới, quá trình đô thị hóa đã dẫn đến việc thu hồi một diện tích lớn đất nông nghiệp sử dụng cho xây dựng khu công nghiệp, khu kinh tế, khu đô thị mới và nhiều dự án phi nông nghiệp khác. Theo báo cáo của Bộ nông nghiệp và Phát triển nông thôn trong giai đoạn từ năm 2001 đến 2005 có khoảng 366 000 ha đất nông nghiệp đã chuyển thành đất đô thị và đất công nghiệp, trong đó, có 16 tỉnh và thành phố thu hồi diện tích lớn như Tiền Giang, Đồng Nai, Hà Nội và Vĩnh Phúc [147]. Dự kiến đến năm 2025 chính phủ sẽ chuyển đổi 450 000 ha đất nông nghiệp sang đất phi nông nghiệp [35]. Tính đến năm 2011, Hà Nội có tổng cộng 19 khu công nghiệp mới sử dụng 7526 ha đất, cùng với một khu công nghệ cao và 45 cụm công nghiệp vừa và nhỏ, và nhiều khu đô thị mới tập trung ở khu vực ven đô [7]. Đông Anh là huyện nằm ở phía bắc Hà Nội, nơi có tốc độ thị hóa mạnh mẽ, quá trình đô thị hóa luôn song hành với công nghiệp hóa. Là một huyện có vị trí địa lý thuận lợi, Đông Anh đang thu hút nhiều dự án đầu từ trong và ngoài nước. Trên địa bàn huyện, cho đến nay, đã có hàng trăm doanh nghiệp hoạt động sản xuất kinh doanh trong và ngoài các khu công nghiệp. Trong thời gian tới, các dự án còn tiếp tục gia tăng, đây là một thế mạnh của Đông Anh để thúc đẩy phát triển kinh tế, chuyển dịch cơ cấu kinh tế và cơ cấu lao động. Cũng như các các vùng ngoại thành khác, quá trình đô thị hóa ở Đông Anh tất yếu dẫn đến mở rộng đô thị,
  • 13. 2 điều này đã phá vỡ cấu trúc không gian của khu vực nông thôn và kéo theo là diện tích đất nông nghiệp bị chuyển đổi, bị thu hẹp để sử dụng sang các mục đích khác. Việc chuyển đổi mục đích sử dụng đất ở đây diễn ra mạnh mẽ, đặc biệt là sau năm 2000, điều này thể hiện qua mức độ mất đất nông nghiệp hàng năm tăng [67]. Đây đang là vấn đề nóng bỏng của Đông Anh và những khu vực tương tự, nơi đang chịu áp lực nặng nề của hai xu hướng phát triển và bảo tồn giữa lợi ích kinh tế với bảo vệ tài nguyên đất và môi trường. Trước thực tế đó, cần có một nghiên cứu đánh giá đầy đủ, chính xác và khoa học tác động của các nhân tố đô thị hóa đối với sự biến động cơ cấu sử dụng đất theo không gian và thời gian. Kết quả nghiên cứu là tư liệu cho các nhà quy hoạch, các nhà quản lý có cơ sở để điều chỉnh quy hoạch, bổ sung các cơ chế, chính sách phát triển đô thị hợp lý bảo đảm sự hài hòa của cả ba hợp phần phát triển kinh tế, xã hội và bảo vệ tài nguyên môi trường, hướng tới một quá trình đô thị hóa bền vững. Các nghiên cứu về đô thị hóa và chuyển đổi đất nông nghiệp đều có ba đặc điểm chung. Một là, vấn đề mất đất nông nghiệp do xây dựng khu dân cư và phát triển công nghiệp. Khu vực ven đô của các đô thị lớn như Hà Nội, Manila, Jakarta, Trung Quốc là những ví dụ điển hình cho sự suy giảm đất nông nghiệp [35, 52, 67, 110, 113, 183]. Hai là, vấn đề tăng dân số, giảm đất nông nghiệp gây áp lực chuyển đổi cây trồng và tăng cường sử dụng đất theo nhu cầu thị trường [158, 182]. Ba là, đô thị hóa làm thay đổi mô hình không gian của khu vực nông nghiệp. Tại các khu vực ven đô trải qua đô thị hóa, đất nông nghiệp bị chia cắt và manh mún [35, 145, 146]. Cho đến nay, các nghiên cứu mối quan hệ giữa đô thị hóa và sử dụng đất đang tập trung theo hai hướng, hoặc (i) là đánh giá mối quan hệ theo quan điểm địa lý học hoặc (ii) xem xét dưới góc độ sự phát triển kinh tế - xã hội. Hai hướng tiếp cận độc lập, riêng rẽ này đã bộc lộ một số hạn chế. Các nhà nghiên cứu xã hội liên kết vấn đề đô thị hóa và sử dụng đất theo phương pháp quy nạp thực tiễn [7, 158, 165], phân tích và xem xét đô thị hóa ở mức độ tổng hợp hơn bao gồm cả kinh tế và xã hội. Hạn chế của họ là chỉ dựa vào số liệu thống kê đánh giá mà không định lượng không gian của mối quan hệ giữa đô thị hóa và sử dụng đất. Trong khi đó các nhà
  • 14. 3 địa lý ứng dụng viễn thám và hệ thông tin địa lý (GIS) chỉ xem xét đô thị hóa tương đồng với sự phát triển không gian, mở rộng không gian khu vực dân cư, khu công nghiệp và khu đô thị để định lượng thay đổi sử dụng đất theo không gian đô thị hóa [35, 45, 47, 62, 110]. Do vậy, cần xây dựng một ý tưởng khoa học mới khi phân tích mối quan hệ giữa quá trình đô thị hóa và sự biến động sử dụng đất, theo đó, cần tiếp cận hệ thống hơn, tích hợp dữ liệu đa chiều hơn cả về khai thác dữ liệu không gian mà viễn thám là tư liệu tiêu biểu với các yếu tố phát triển kinh tế - xã hội trong khu vực. Trên thế giới hướng tiếp cận mới này đã và đang được nhiều nhà khoa học quan tâm, tuy rằng, mỗi nghiên cứu có hướng đi riêng và khai thác các khía cạnh khác nhau [30, 67, 69, 71, 139]. Với nhiều ưu điểm nổi trội, tư liệu viễn thám được coi là công cụ cung cấp thông tin nhanh chóng, khách quan và trung thực theo không gian và thời gian. Việc khai thác hiệu quả thông tin từ tư liệu viễn thám trong nghiên cứu biến động sử dụng đất đòi hỏi có các phương pháp xử lý và chiết tách thông tin phù hợp với độ chính xác cao, nhất là đối với khu vực ven đô, nơi có cấu trúc và phản xạ phổ trên tư liệu ảnh vệ tinh rất phức tạp do quá trình đô thị hóa [3, 176, 177]. Sự tích hợp các phương pháp phân tích thống kê, phân tích không gian và mô hình hóa không gian là một giải pháp mới, một bước đột phá trong nghiên cứu mối quan hệ giữa biến động sử dụng đất và quá trình đô thị hóa, nó cho phép đánh giá tác động của quá trình đô thị hóa đối với biến động cơ cấu sử dụng đất một cách chặt chẽ hơn và toàn diện hơn. Qua đó, có thể giám sát hiệu quả hơn sự biến động sử dụng đất theo không gian và thời gian, xác định chính xác nguyên nhân và đặc biệt là lượng hóa được ảnh hưởng của quá trình đô thị hóa đến cơ cấu biến động sử dụng đất. Với các luận giải trên đây, đề tài "Nghiên cứu tác động của quá trình đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp khu vực Đông Anh Hà Nộị” đã được lựa chọn.
  • 15. 4 2. Mục tiêu và nhiệm vụ a/ Mục tiêu: Xác định mối quan hệ giữa quá trình đô thị hóa và sự biến động cơ cấu sử dụng đất thông qua mô hình hóa không gian, tích hợp thông tin viễn thám và thông tin thống kê. b/ Nhiệm vụ: Để đạt được mục tiêu nêu trên, quá trình nghiên cứu đã thực hiện các nhiệm vụ chính sau đây: - Tổng quan tài liệu các lý luận về đô thị hóa, sử dụng đất, tác động của đô thị hóa đến sử dụng đất và phương pháp chiết tách thông tin sử dụng đất từ tư liệu ảnh vệ tinh, phương pháp đánh giá biến động và phương pháp đánh giá tác động của đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất. - Nghiên cứu phương pháp phân loại mờ tiếp cận đối tượng chiết tách thông tin sử dụng đất từ ảnh viễn thám và đánh giá biến động cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp của khu vực. - Nghiên cứu phương pháp phân tích thống kê không gian đánh giá mức độ đô thị hóa của khu vực Đông Anh. - Nghiên cứu phương pháp phân tích hồi quy logistic và mô hình hóa không gian đánh giá các yếu tố tác động của đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp ở khu vực nghiên cứu. 3. Giới hạn và phạm vi nghiên cứu a/ Đối tượng nghiên cứu Nghiên cứu phương pháp xác định mối quan hệ giữa đô thị hóa, biến động cơ cấu sử dụng đất và ảnh hưởng của đô thị hóa đến biến động cơ cấu sử dụng đất. b/ Phạm vi nghiên cứu - Đề tài giới hạn phạm vi không gian huyện Đông Anh, Hà Nội. - Giới hạn phạm vi nghiên cứu cho một số loại hình sử dụng đất chính trong đó, đất nông nghiệp là trọng tâm được chiết tách từ tư liệu ảnh vệ tinh Landsat.
  • 16. 5 4. Phương pháp nghiên cứu Luận án được thực hiện trên cơ sở các phương pháp nghiên cứu sau: - Phương pháp phân tích, tổng hợp; - Phương pháp thống kê; - Phương pháp quy nạp thực tiễn; - Phương pháp mô hình hóa; - Phương pháp thực nghiệm. 5. Các luận điểm bảo vệ Luận điểm 1: Trong phân loại mờ tiếp cận đối tượng đối với khu vực đô thị hóa và sử dụng đất phức tạp, việc so sánh hàm liên thuộc của các tập mẫu để lựa chọn các chỉ số phù hợp cho kết quả phân loại đạt độ tin cậy cao. Luận điểm 2: Phân tích hồi quy không gian kết hợp với mô hình mạng nơ- ron cho phép đánh giá một cách định lượng tác động của đô thị hóa đến biến động cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp của khu vực nghiên cứu. Luận điểm 3: Các yếu tố đặc trưng của đô thị hóa khu vực ven đô bao gồm yếu tố tự nhiên và xã hội đều có liên quan đến biến động cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp trong khu vực huyện Đông Anh, Hà Nội. 6. Các điểm mới của luận án - Thông qua so sánh hàm liên thuộc của các tập mẫu xác định các chỉ số phù hợp cho chiết tách thông tin sử dụng đất. - Xây dựng phương pháp đánh giá mức độ đô thi hóa cho khu vực ven đô thông qua việc áp dụng phương pháp phân tích thành phần chính. - Xây dựng cách tiếp cận liên ngành tích hợp dữ liệu kinh tế - xã hội và dữ liệu viễn thám phục vụ nghiên cứu đánh giá tác động của đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất. 7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn a/ Ý nghĩa khoa học:
  • 17. 6 Khẳng định tính ưu việt của phương pháp phân loai mờ tiếp cận đối tượng cho kết quả đạt độ chính xác cao. Tiếp cận liên ngành trong nghiên cứu thông qua phân tích thành phần chính đánh giá mức đô đô thị hóa, phân tích hồi quy và mô hình hóa không gian đánh giá tác động của các yếu tố đô thị hóa đến sử dụng đất. b/ Ý nghĩa thực tiễn: Kết quả nghiên cứu là tư liệu hỗ trợ cho các cơ quan quy hoạch, cơ quan quản lý điều chỉnh, bổ sung và xây dựng các cơ chế chính sách về định hướng quy hoạch chương trình đô thị hóa nói chung và cho khu vực Đông Anh nói riêng nhằm hướng tới một khu vực ven đô phát triển bền vững. 8. Cơ sở tài liệu - Tư liệu bản đồ: Bảng 1. Tư liệu bản đồ sử dụng trong luận án STT Dữ liệu Năm Nguồn 1 Bản đồ địa hình tỉ lệ 1: 25000 2005 Bộ Tài Nguyên và Môi trường 2 Bản đồ thổ nhưỡng tỉ lệ 1: 100000 2005 Viện Thổ nhưỡng nông hóa 4 Bản đồ sử dụng đất tỉ lệ 1:25000 2010 Ủy ban nhân dân huyện Đông Anh 5 Ranh giới cấp thôn 2012 Được cán bộ địa chính các xã và trưởng thôn biên vẽ từ bản đồ địa chính và bản đồ địa hình tỉ lệ 1:5000 - Số liệu về kinh tế xã hội: Bảng 2. Số liệu về kinh tế - xã hội sử dụng trong luận án STT Dữ liệu Năm Nguồn 1 Số liệu về kinh tế xã hội về điều tra nông hộ nông thôn cấp nông hộ. 2001; 2006; 2011 Tổng cục thống kê 2 Niên giám thống kê 2000 ÷ 2011 Ủy ban nhân dận huyện Đông Anh
  • 18. 7 - Tư liệu ảnh viễn thám: Bảng 3. Tư liệu viễn thám sử dụng trong luận án STT Dữ liệu Ngày chụp Nguồn 1 Landsat TM 23/11/ 2001 United States Geological Survey (USGS) 2 Landsat TM 23/11/2004 3 Landsat TM 15/12/2006 4 Landsat TM 05/11/2009 5 Landsat8 OLI_TIRS_L1T 02/12/2013 - Các phần mềm phân loại, phân tích trong luận án Bảng 4. Các phần mềm chính sử dụng phân tích trong luận án STT Phần mềm Mục đích sử dụng 1 Ecognition Phân loại ảnh 2 ArcGIS Phân tích không gian, Kappa 3 XLSTAT Phân tích PCA 4 SPSS Phân tích hồi quy 5 IDRISI Mô hình MLP, ROC, Kappa - Luận án cũng đã tham khảo nhiều đề tài, dự án, báo cáo khoa học về lĩnh vực trắc địa bản đồ, viễn thám, GIS, đô thị hóa, bảo vệ tài nguyên môi trường và đất đai. 9. Cấu trúc luận án Luận án bao gồm 03 chương cùng với phần mở đầu và kết luận, tài liệu tham khảo được trình bày trong 148 trang đánh máy, có sử dụng 35 bảng, 52 hình và biểu đồ, bản đồ kèm theo 8 phụ lục. Dưới đây là tiêu đề các chương: - Chương 1. Cơ sở lý luận và tổng quan các nghiên cứu đánh giá tác động của quá trình đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp. - Chương 2. Phân loại mờ tiếp cận đối tượng chiết tách thông tin sử dụng đất khu vực Đông Anh – Hà Nội.
  • 19. 8 - Chương 3. Đánh giá tác động của đô thị hóa đến biến động cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp khu vực Đông Anh, Hà Nội. 10. Lời cảm ơn Luận án này được hoàn thành dưới sự hướng dẫn khoa học GS. TS Võ Chí Mỹ và PGS. TS Phạm Văn Cự tại bộ môn Trắc địa Mỏ khoa Trắc địa trường Đại học Mỏ - Địa Chất. Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới hai thầy, người đã giúp đỡ, hướng dẫn và động viên tác giả trong suốt thời gian làm luận án. Trong quá trình học tập và nghiên cứu, tác giả đã nhận được nhiều sự quan tâm giúp đỡ từ nơi đào tạo, bộ môn Trắc địa Mỏ, Phòng đào tạo sau đại học, Khoa Trắc địa trường Đại học Mỏ - Địa Chất và trung tâm nghiên cứu biến đổi toàn cầu (ICARGC). Xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ quý báu đó. Tác giả xin trân trọng cảm ơn tới ban lãnh đạo trường Đại học Tài nguyên và Môi trường, lãnh đạo Khoa Trắc địa - Bản đồ trường Đại học Tài nguyên và Môi trường, Bộ môn Trắc địa cơ sở và các bạn đồng nghiệp tại đây đã luôn sát cánh động viên và hỗ trợ tác giả hoàn thành luận án. Tác giả xin được bày tỏ lòng cảm ơn tới bố mẹ, gia đình và bạn bè, những người là chỗ dựa tinh thần và là điểm tựa vững chắc giúp tác giả hoàn thành luận án.
  • 20. 9 Chương 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA QUÁ TRÌNH ĐÔ THỊ HÓA ĐẾN CƠ CẤU SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP Trong chương 1 trình bày tổng quan về các nghiên cứu liên quan đến vấn đề đô thị hóa, sử dụng đất và tác động của đô thị hóa đến sử dụng đất. Mục đích của chương này là định hướng cho luận án về khung lý thuyết và phương pháp nghiên cứu. 1.1. Tổng quan nghiên cứu đánh giá tác động của quá trình đô thị hóa đến thay đổi sử dụng đất nông nghiệp 1.1.1. Các quan điểm về đô thị hóa, đô thị và khu vực ven đô Thuật ngữ “đô thị hóa” ra đời năm 1867 trong một tác phẩm của kỹ sư cầu đường người Tây Ban Nha Ildefonso Cerdà có tên là “Lý luận chung về đô thị hóa”. Theo bà, đô thị hóa là một hiện tượng nhiều tầm và đa diện về kinh tế, xã hội, môi trường biểu hiện ở phát triển thủ công nghiệp, công nghiệp, sản xuất hàng hóa, phân công lao động, chuyển đổi nơi ở và làm việc,…[9]. Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu cũng như các báo cáo hiện nay về vấn đề đô thị hóa đều lấy khía cạnh dễ nhận biết nhất của nhân khẩu học đó là sự tăng dần của dân số đô thị trên tổng dân số của một vùng, một quốc gia hoặc châu lục; hay xem xét vấn đề đô thị hóa thông qua hiện tượng nhập cư vào đô thị làm đô thị tăng lên về lượng và mở rộng về không gian để định nghĩa đô thị hóa [9]. Để xác định được các tiêu chuẩn của đô thị hóa phải hiểu được định nghĩa về đô thị. Các nhà khoa học định nghĩa về đô thị theo nhiều quan điểm chủ yếu là dựa trên địa vị chính trị, các thuộc tính về nhân khẩu học, các tham số kinh tế và hành vi văn hóa xã hội. Do không có ngưỡng tiêu chuẩn tối thiểu cho việc xác định một khu vực được gọi là khu vực đô thị, nên mỗi quốc gia lại đưa ra một định nghĩa riêng, hiện nay đang tồn tại khoảng 30 định nghĩa khác nhau về đô thị [32, 79, 150, 156, 159, 174]. Từ góc độ nhân khẩu học và địa lý, các học giả đã đưa ra định nghĩa đô thị dựa trên ngưỡng tối thiểu về lượng tập trung dân số và mật độ dân số [84, 150,
  • 21. 10 174]. Lấy tiêu chuẩn số dân tối thiểu cho một khu vực làm ngưỡng, nhiều nước đã đưa ra định nghĩa về đô thị là khu vực có số dân tối thiểu từ 2000 người trở lên như Tây Ban Nha, Cộng hòa Sec và Ethiopia [156]. Một số nước khác còn thêm chỉ tiêu về mật độ dân số để định nghĩa đô thị: ở Canada, khu vực đô thị phải có quy mô dân số từ 1000 người và mật độ dân số từ 400 người trên 1 km2 trở lên [156]. Để phân biệt nông thôn với đô thị, không chỉ dựa vào nhân khẩu học, mà còn dựa trên hoạt động kinh tế và chính trị của khu vực. Theo quan điểm của các nhà kinh tế, đô thị là khu vực có dân số chủ yếu hoạt động trong lĩnh vực công nghiệp và dịch vụ [159, 174]. Ở Ấn Độ, ngoài hai tiêu chí tổng số dân và mật độ dân số, họ còn thêm một tiêu chí nữa đó là ba phần tư dân số nam giới trưởng thành lao động phi nông nghiệp thì khu vực đó mới là đô thị [156]. Các nhà xã hội học và nhân chủng học kết nối đô thị với hành vi và mối quan hệ của con người. Trịnh Duy Luận trích dẫn lập luận của Louis Wirth rằng: đặc trưng đô thị là các kiểu mẫu văn hóa, cấu trúc xã hội, đặc tính xã hội, cách sống tiêu biểu của khu vực thành thị khác biệt rõ rệt với nông thôn [4]. Đây cũng là tiêu chí để định nghĩa đô thị [118, 159, 174]. Ở Việt Nam, đô thị được định nghĩa theo quan điểm của quản lý, đô thị là một khu vực dân cư tập trung có đủ 2 điều kiện [1, 5, 174]: - Về phân cấp quản lý, đô thị là thành phố, thị xã, thị trấn được cơ quan nhà nước có thẩm quyền thành lập. - Về trình độ phát triển đô thị, phải đạt được những tiêu chuẩn là trung tâm tổng hợp hoặc là trung tâm chuyên ngành, có vai trò thúc đẩy kinh tế của cả nước hay của một vùng lãnh thổ với quy mô dân số toàn đô thị tối thiểu phải đạt 4000 người trở lên và đạt được một số tiêu chuẩn về cơ sở hạ tầng. Hầu hết các tài liệu nghiên cứu đô thị hóa ở Việt Nam thiên về phân tích đô thị hóa ở khu vực đô thị. Trong nghiên cứu của Lê Du Phong, tác giả đưa ra một số chỉ tiêu định lượng và định tính cơ bản đánh giá mức độ đô thị hóa theo chiều sâu và chiều rộng cho khu vực đô thị [5]. Mức độ đô thị hóa cũng được Nguyễn Hữu
  • 22. 11 Đoàn đánh giá bằng việc xây dựng hệ thống tiêu chí và tiêu chuẩn cho toàn bộ đô thị lớn ở Việt Nam và tác giả lấy thực nghiệm đánh giá cho khu vực Hà Nội [2]. Báo cáo của Ngân hàng thế giới nhận định đô thị hóa thông qua đánh giá sự chuyển đổi ở năm khía cạnh bao gồm các sự chuyển đổi về hình thể, hành chính, phúc lợi, nhân khẩu và kinh tế giúp chúng ta hiểu rõ hơn về mức độ và hình thức đô thị hóa, về chức năng của thành phố và không gian kinh tế- xã hội của nó. Báo cáo khẳng định những chuyển đổi theo năm khía cạnh diễn ra trên toàn bộ hệ thống các thành phố của Việt Nam [169]. Tuy nhiên, quá trình đô thị hóa không chỉ xảy ra ở những khu vực được coi là đô thị, trên thực tế, sự hiện diện của đô thị hóa còn xuất hiện ở những khu vực không phải là không gian đô thị, mà ở cả khu vực nông thôn và khu vực ven đô [118, 152, 170]. Vùng ven đô là một vành đai chuyển tiếp giữa thành phố và nông thôn, chứa đựng sự giao thoa và tương tác giữa nông thôn và đô thị [127, 152, 170]. Nó là nơi tồn tại xen kẽ, đan xen các đặc tính đô thị và đặc tính nông thôn. Vì vậy, trong một nghĩa nào đó, khu vực ven đô có thể được coi là vùng nông thôn bởi vì nó được đặc trưng bởi các khu định cư mật độ thấp, khu vực canh tác nông nghiệp và các dấu vết của lối sống nông thôn. Trong một nghĩa khác, khu vực này là khu vực đô thị bởi vì nó là không gian diễn ra các hoạt động công nghiệp hóa và phát triển cơ sở hạ tầng, đồng thời nơi này đang phải chịu áp lực ngày càng tăng của đô thị cũ. Theo Michael Leaf, khu vực ven đô là vùng có cảnh quan năng động, hỗn độn, chắp vá và liên tục biến đổi. Sự biến đổi này diễn ra chủ yếu theo hướng từ nông thôn sang đô thị [91]. Hình 1. 1. Ví trí vùng ven đô trong cấu trúc phát triển của đô thị
  • 23. 12 Có thể coi khu vực ven đô là vùng đệm cho bước chuyển từ nông thôn sang thành thị, nơi phản ánh rõ nét nhất những ảnh hưởng của quá trình đô thị hóa đối với nông thôn. Nguyễn Duy Thắng cho rằng: những biến đổi về đô thị hóa ở khu vực ven đô có thể khác nhau đối với các nhóm xã hội và diễn ra trên nhiều lĩnh vực khác nhau của đời sống như sử dụng đất, kiến trúc nhà cửa, quy mô và cơ cấu dân số, lao động và việc làm, sức khỏe và môi trường, biến đổi lối sống và phong tục tập quán [8]. Đô thị hóa nói chung và đô thị hóa ở khu vực ven đô lại có những đặc tính và sắc thái riêng. Đô thị hóa ở khu vực ven đô liên quan đến quá trình chuyển đổi của khu vực nông thôn nằm ngoại ô thành phố [7, 127, 152, 170, 171]. Đô thị hóa ở khu vực này nhấn mạnh sự hình thành lan tỏa và phát triển của đặc tính đô thị thay thế cho những đặc tính nông nghiệp, nông thôn vốn nổi trội trước khi bị đô thị hóa [7]. Quá trình đô thị hóa ở những khu vực này đang diễn ra theo các hướng như sau [7]: - Theo hướng xuất hiện tính đô thị ở một không gian nào đó để trở thành một thị tứ, rồi phát triển dần thành một trung tâm đô thị theo thời gian. - Theo chiều rộng, nghĩa là sự mở rộng không gian đô thị, làm cho tính đô thị lan tỏa sang khu vực nông thôn - Theo chiều sâu và cao, trong đó đô thị được nén lại, đẩy lên, làm cho tính đô thị đậm đặc hơn trong khi không làm mở rộng không gian đô thị - Theo hướng kết hợp của các hướng nêu trên 1.1.2. Các yếu tố của đô thị hóa ảnh hưởng đến thay đổi sử dụng đất nông nghiệp Các nghiên cứu thay đổi sử dụng đất thường xoay quanh câu hỏi trọng tâm về mối quan hệ giữa sử dụng đất và các yếu tố làm thay đổi sử dụng đất. Thay đổi sử dụng đất bị tác động bởi rất nhiều nhân tố có nguồn gốc khác nhau [72]: yếu tố tự nhiên [90, 103], phạm vi địa lý [164], thời gian và cường độ [57]. Các yếu tố ảnh hưởng tới biến động sử dụng đất có thể được phân chia thành hai loại: - Nhân tố tác động của môi trường tự nhiên như khí hậu [36, 43, 90, 123, 144, 166], thủy văn [25], thổ nhưỡng [65, 115].
  • 24. 13 - Nhân tố tác động của con người như dân số [37, 61, 163, 164], công nghệ [22, 86], hệ thống chính trị và kinh tế [88, 93, 105], văn hóa và tôn giáo [18, 38, 119], yếu tố dân tộc [30]. Như vậy, có thể thấy rằng thay đổi sử dụng đất là kết quả của hoạt động kinh tế - xã hội và điều kiện tự nhiên trong quá trình khai thác, sử dụng của con người được thể hiện trong hình 1.2 [28, 69, 94]. Trong các yếu tố ảnh hưởng đến thay đổi sử dụng đất trên đây, tác nhân kinh tế - xã hội được coi là tác nhân chính và chủ yếu [105, 167]. Một đặc điểm dễ nhận thấy, đó là việc chuyển đổi sử dụng từ đất nông nghiệp sang đất đô thị, khu công nghiệp là hiện tượng phổ biến và điển hình xảy ra ở hầu hết các nước đang phát triển, trong đó có Việt Nam [5, 11, 137]. Chuyển đổi sử dụng đất là một hiện tượng tất yếu của quá trình phát triển, tăng trưởng kinh tế [149, 178]. Mật độ dân số cao, tăng trưởng kinh tế nhanh và quá trình đô thị hóa được coi là những yếu tố chủ đạo gây ra chuyển đổi đất nông nghiệp ở các nước đang phát triển [68]. Ở Việt Nam, chuyển đổi đất nông nghiệp sang đất phi nông nghiệp diễn ra với tốc độ nhanh và mạnh mẽ từ những năm 1990 khi mà nhà nước có những chính sách thiên vị cho tăng trưởng và phát triển kinh tế [147]. Theo Firman trích dẫn của Setiawan và Purwanto, các yếu tố của đô thị hóa tác động lên sử dụng đất nông nghiệp được chia thành hai nhóm: yếu tố nội sinh và yếu tố ngoại sinh [52]. • Yếu tố ngoại sinh Hình 1. 2. Thực trạng sử dụng đất [48] QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG CỦA CON NGƯỜI SỬ DỤNG ĐẤT SỬ DỤNG ĐẤT DƯỚI TÁC ĐỘNG CỦA KINH TẾ - XÃ HỘI SỬ DỤNG ĐẤT DƯỚI TÁC ĐỘNG CỦA MÔI TRƯỜNG TỰ NHIÊN
  • 25. 14 (1) Công nghiệp hóa Phát triển công nghiệp được xem như là một động cơ cho tăng trưởng kinh tế [101]. Nghiên cứu của Hualou Long và cộng sự chứng minh công nghiệp hóa là nguyên nhân gây ra mất đất nông nghiệp ở khu vực Chongquing qua mối tương quan nghịch với hệ số tương quan cao giữa tăng trưởng sản lượng công nghiệp và giảm diện tích đất nông nghiệp, đồng thời có mối tương quan thuận mạnh mẽ giữa giá trị sản lượng công nghiệp với đất xây dựng [105]. Công nghiệp hóa cũng đã làm thay đổi sử dụng đất ở hầu hết các tỉnh của Trung Quốc [58, 68, 110, 183]. Nghiên cứu của Firman cho thấy sự phát triển các khu công nghiệp, đặc biệt là ở các khu vực xung quanh Jakarta (Indonesia) chính là yếu tố ảnh hưởng đến thay đổi diện tích đất nông nghiệp. Một số khu vực có quá trình chuyển đổi từ nền kinh tế nông nghiệp sang nền kinh tế công nghiệp và dịch vụ, sự chuyển đổi này cũng được thể hiện thông qua việc thay đổi cơ cấu lao động và số lượng hộ gia đình hoạt động trong lĩnh vực nông nghiệp giảm [52]. (2) Tăng trưởng kinh tế và chuyển đổi kinh tế Tăng trưởng kinh tế và chuyển đổi kinh tế cũng là một trong những nguyên nhân làm thay đổi sử dụng đất. Trong nghiên cứu của mình, Xiangzeng Deng và cộng sự đã chứng minh được tăng thu nhập từ sản xuất và dịch vụ đóng một vài trò mạnh mẽ trong việc mở rộng đô thị ở Trung Quốc. Trong những năm 1980 - 1990, tăng trưởng kinh tế của Trung Quốc đã thúc đẩy sự phát triển của các vùng nông thôn với những ngôi làng công nghiệp và đây là yếu tố gây áp lực đáng kể trong việc chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp sang phi nông nghiệp [68]. (3) Dân số Quá trình đô thị hóa và di cư từ nông thôn ra đô thị cũng là yếu tố chính ảnh hưởng đến chuyển đổi đất nông nghiệp. Han và đồng nghiệp đã nghiên cứu mô hình phân bố mất đất nông nghiệp ở một số thành phố ở Trung Quốc và ông đã xác định được mối quan hệ giữa đô thị hóa và chuyển đổi đất nông nghiệp tại các thành phố đó. Ông phát hiện ra rằng: có tương quan cao giữa tăng dân số và mất đất nông
  • 26. 15 nghiệp ở các thành phố ven biển, nơi quá trình đô thị hóa diễn ra mạnh [64]. Nhà nghiên cứu Ho và Lin cũng đồng quan điểm như vậy, họ kết luận rằng phát triển công nghiệp ở Trung Quốc thường gắn liền với quá trình đô thị hóa và gây ra biến động đất nông nghiệp [68]. Fazal cũng xác định một số yếu tố dân số làm ảnh hưởng đến biến động đất nông nghiệp ở Ấn Độ. Ông lập luận rằng mô hình đô thị hóa và tăng trưởng dân số cao trong các quốc gia đang phát triển và kém phát triển dẫn đến áp lực lên đất đai. Mở rộng đô thị xâm lấn vào những khu vực có đất nông nghiệp màu mỡ. Ấn Độ đã mất một diện tích đất nông nghiệp lớn do sự mở rộng các khu đô thị [50]. Ở Indonesia, đa phần đất nông nghiệp bị biến thành đất phi nông nghiệp trong các dự án phát triển nhà ở suốt 20 năm qua. Các dự án này diễn ra mạnh mẽ nhất tại các vùng ngoại ô Jakarta và Manila [51, 113]. (4) Phát triển cơ sở hạ tầng Cơ sở hạ tầng phát triển, như xây dựng mạng lưới đường giao thông cũng là nguyên nhân chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp ở hầu hết các nước. Trung Quốc đã phải đối mặt với áp lực như vậy từ hai thập kỷ trước đây [101]. Khi ngành công nghiệp phát triển nhanh chóng, ngành nông nghiệp sẽ trở thành thương mại hóa, thu nhập của người dân tăng lên, lượng lưu thông tăng lên, hệ thống giao thông trở nên tắc nghẽn. Do đó, cần xây dựng cơ sở hạ tầng giao thông để duy trì tăng trưởng kinh tế. Theo Ho và Lin, các dự án đường khác nhau ở Trung Quốc đòi hỏi một lượng lớn đất nông nghiệp. Nhiều học giả khẳng định rằng việc xây dựng mạng lưới đường giao thông hỗ trợ phát triển công nghiệp đã lấn chiếm lượng lớn đất nông nghiệp màu mỡ [68]. (5) Chính sách của chính phủ Đa phần các chính sách phát triển kinh tế có xu hướng thúc đẩy tăng trưởng công nghiệp và gián tiếp kích thích chuyển đổi đất đai ở nhiều nước đang phát triển, như Indonesia, Trung Quốc, Việt Nam, và Philippines [7, 101, 113, 158]. Hơn nữa, chính sách phát triển không gian đô thị và công nghiệp làm đẩy mạnh việc chuyển đổi sử dụng đất tại khu vực đó [51].
  • 27. 16 • Yếu tố nội sinh (1) Hiệu quả kinh tế của đất và sử dụng đất Levia Delphis đã khảo sát động lực của chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp thành khu dân cư. Ông xem xét đến bốn yếu tố như kích thước trang trại, độ dốc đất nông nghiệp, khoảng cách đến thành phố gần nhất và đến đường cao tốc, ông coi chúng là biến giả thuyết thúc đẩy chuyển đổi đất nông nghiệp ở Massachusetts. Ông chứng minh được rằng yếu tố kích thước trang trại lớn 9.4ha và khu đất nông nghiệp gần trung tâm thành phố, đường cao tốc là yếu tố quan trọng thúc đẩy chuyển đổi đất nông nghiệp do quy mô kinh tế nhỏ lẻ và do giá trị đất ở những khu 촀 å [42]. Nghiên cứu của Van den Berg và cộng sự đã dù diện tích đất nông nghiệp ngày càng giảm, nhưng sản xuất nông nghiệp lại được tăng cường và phần lớn người dân phía Nam thành phố Hà Nội chuyển đổi từ trồng lúa sang trồng rau và nuôi trồng thủy sản cho thu nhập cao hơn [158]. Đồng quan điểm với Van den Berg, nghiên cứu Brody Lee và các cộng sự cho thấy một phần ba người dân khu vực ven đô Hà Nội chuyển đổi cây trồng từ lúa sang loại cây trồng có giá trị kinh tế cao hơn trong vòng 10 năm qua [92]. (2) Kỹ thuật canh tác Khi các công nghệ hiện đại được sử dụng trong nông nghiệp, nhu cầu lao động sẽ giảm. Các công nghệ sẽ tạo ra dư thừa lao động trong khu vực nông thôn. Người lao động sẽ tìm kiếm công ăn việc làm trong khu vực đô thị và dẫn tới nhu cầu về đất cho các dịch vụ, nhà ở. Đặc biệt là những khu vực ven đô, nơi có nhiều khả năng mất đất nông nghiệp [11]. (3) Điều kiện tự nhiên Trong nghiên cứu “trở thành đô thị, cách thức đô thị hóa ảnh hưởng đến mất đất nông nghiệp” tại khu vực ven đô thành phố Hà Nội theo các năm 1993, 2000 và 2007 của nhóm tác giả Phạm Thị Thanh Hiền đã chứng minh được rằng: sự mất đất nông nghiệp tập trung nhiều hơn ở các xã/phường gần với đường giao thông chính
  • 28. 17 và gần với trung tâm thành phố [67]. Và hai yếu tố này cũng được xác định trong các nghiên cứu trước ở Trung Quốc[146] . 1.1.3. Các phương pháp đánh giá tác động của các yếu tố đến sự biến động sử dụng đất Đô thị hóa - tác nhân làm thay đổi sử dụng đất - là đối tượng đã được rất nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu. Có những nghiên cứu phân tích dựa vào dữ liệu không gian, những nghiên cứu này hầu hết sử dụng tư liệu viễn thám và GIS xác định sự xâm lấn đô thị làm mất đất nông nghiệp bằng việc đánh giá sự thay đổi của các loại hình sử dụng đất như trong nghiên cứu của các tác giả Đỗ Đình Duẩn, Nguyễn Đình Dương, Phạm Minh Hải, Hualou Long, Qingshui Lu, Somporn Sangawonge, Trần Thị Vân , Xiao, S. Liu Y [45, 47, 62, 104, 110, 137, 160, 175, 178]. Cũng có những nghiên cứu dựa vào sự thay đổi cấu trúc không gian, thông qua đo đạc cảnh quan để định lượng đặc tính phát triển của đô thị theo thời gian và không gian như trong nghiên cứu của Xian về đánh giá quá trình đô thị hóa và mất đất nông nghiệp ở thành phố Yixing Trung Quốc [124], nghiên cứu của Xiuhong, Phạm Minh Hải, Phạm Văn Cự [28, 35, 63, 167]. Có những nghiên cứu đánh giá tác động của đô thị hóa đến đất nông nghiệp dựa vào dữ liệu thống kê và dữ liệu điều tra xã hội, phân tích tác động của đô thị hóa đến sử dụng đất như trong nghiên cứu của Van den berg [158], Trần Đức Viên [165], Brody Lee [92] về đô thị Hà Nội với thay đổi đất nông nghiệp. Các nghiên cứu này tựu chung đang đánh giá mối quan hệ giữa đô thị hóa và sử dụng đất theo hai hướng, một là đánh giá theo quan điểm địa lý, hai là đánh giá theo quan điểm xã hội. Hai hướng tiếp cận độc lập, riêng rẽ này đã bộc lộ một số hạn chế. Các nhà nghiên cứu xã hội liên kết vấn đề đô thị hóa và sử dụng đất theo phương pháp quy nạp thực tiễn [7, 158, 165], phân tích và xem xét đô thị hóa ở mức độ tổng hợp hơn bao gồm cả hai hợp phần: kinh tế và xã hội. Hạn chế của các tác giả này là chỉ dựa vào số liệu thống kê đánh giá mà không định lượng không gian của mối quan hệ giữa đô thị hóa và sử dụng đất. Trong khi đó, các nhà địa lý ứng dụng viễn thám và hệ thông tin địa lý (GIS) chỉ xem xét đô thị hóa tương đồng với sự phát triển không gian, mở rộng không gian
  • 29. 18 khu vực dân cư, khu công nghiệp và khu đô thị để định lượng thay đổi sử dụng đất theo không gian đô thị hóa [35, 45, 47, 110]. Tuy nhiên, các yếu tố của đô thị hóa tác động đến sử dụng đất ở trên cho thấy biến đổi sử dụng đất là một vấn đề phức tạp, sự phức tạp không chỉ nằm ở nội hàm yếu tố sử dụng đất mà còn liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng tới sự thay đổi của chúng. Do đó, một ngành hay một phương pháp duy nhất không đủ để phân tích, đánh giá chúng một cách toàn diện, sâu sắc [26, 164]. Khi nghiên cứu vấn đề sử dụng đất, cần thiết phải có sự kết hợp của nhiều phương pháp theo hướng tiếp cận liên ngành [24, 26, 89, 105, 131, 154, 162] thông qua tích hợp dữ liệu đa chiều bao gồm dữ liệu kinh tế - xã hội và dữ liệu không gian mà viễn thám là tư liệu tiêu biểu. Nghiên cứu liên kết giữa khoa học viễn thám và khoa học xã hội đang là một xu hướng hiện đại, xu hướng này đã được các nhà khoa học đề cập trong tác phẩm “Xã hội và không gian: liên kết khoa học viễn thám và khoa học xã hội”, các tác giả của cuốn sách này đưa ra một số ứng dụng tiềm năng và ưu thế của việc kết nối dữ liệu trong nghiên cứu các vấn đề liên quan đến khoa học xã hội và khoa học tự nhiên [73]. Việc tích hợp tư liệu viễn thám và dữ liệu kinh tế - xã hội để phân tích đã tạo ra một bước đột phá cho nghiên cứu các vấn đề sử dụng đất liên quan đến vấn đề xã hội một cách chặt chẽ và toàn diện hơn [24, 59, 104]. Các phương pháp thống kê và mô hình hóa không gian đa chiều được sử dụng cho phân tích dữ liệu liên kết trong nghiên cứu mối quan hệ giữa biến đổi sử dụng đất với các yếu tố tác động. Các phương pháp thống kê và mô hình hóa không gian cho phép phân tích dữ liệu liên kết trong mối quan hệ giữa biến động sử dụng đất với các yếu tố tác động một cách toàn diện và hiệu quả hơn, đặc biệt là giải quyết các vấn đề tương quan không gian trong cứu, khi mà phân tích dựa trên số liệu thống kê truyền thống không thể đạt được [28]. Ở Việt Nam đã có những nghiên cứu theo hướng này như nghiên cứu của Müller [122], Vũ Kim Chi [30], Phạm Thị Thanh Hiền [67]. Tuy nhiên, các nghiên cứu này mới chỉ tập trung cho đánh giá mối quan hệ giữa sử dụng đất với điều kiện tự nhiên là chính, còn điều kiện kinh tế - xã hội thì hầu như bỏ ngỏ.
  • 30. 19 Phân tích thống kê không gian có hai cách thức tiếp cận: phân tích không gian theo vùng lãnh thổ, phân tích không gian theo điểm [73]. Phân tích thống kê không gian được chia thành bốn nhóm: phân tích khảo sát dữ liệu, phân tích hồi quy, thống kê Bayes và mạng nơ-ron nhân tạo được thể hiện ở hình 1.3. Hình 1. 3. Phân loại các phương pháp phân tích biến động lớp phủ và sử dụng đất dựa trên đối tượng và cấu trúc dữ liệu [96] Phụ thuộc vào kiểu biến số Mục tiêu DỮ LIỆU Rút gọn dữ liệu Phát hiện cấu trúc Phát hiện mối quan hệ Phân loại Phân tích khảo sát dữ liệu PCA Phân tích nhân tố Phân tích chính tắc Phân tích cụm Phân tích hồi quy Hồi quy đồng thời Phân tích Tobit Hồi quy logistic Hồi quy đa thức Logistic bậc Thông kê phân cấp Bậc rời rạc Cấu trúc phân cấp Liên tục Liên tục có kiểm soát Rời rạc hai chiều Biến rời rạc nhiều chiều Hồi quy tuyến tính Phân tích Bayes Thống kê Bayes Kiểu phân tích Mạng nơ-ron Phân tích đào tạo
  • 31. 20 • Kỹ thuật phân tích khảo sát dữ liệu Phân tích khảo sát dữ liệu nhằm mục đích để giảm số lượng các biến, mô tả cấu trúc cơ bản giữa các biến và để phân loại các biến vào các nhóm dữ liệu. (1) Phân tích nhân tố Phân tích nhân tố để xác định các biến cơ bản nhằm giải thích các cấu trúc mối tương quan trong một tập hợp biến khảo sát. Phân tích nhân tố là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến nhỏ hơn (gọi là các nhân tố) nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. Phân tích nhân tố cũng có thể được sử dụng để tạo ra giả thiết cho các phân tích tiếp theo. Phân tích nhân tố liên quan đến các mối quan hệ nội tại của một tập hợp các biến và nhằm xây dựng một tập hợp các nhân tố giả định (không quan sát được) từ một tập hợp các biến có thể quan sát được. Mô hình phân tích nhân tố chỉ ra rằng: các biến được xác định bởi các nhân tố chung (ước tính theo mô hình) và các nhân tố duy nhất (không chồng chéo giữa các biến quan sát). Thông thường, việc xác định các tác nhân cho biết mối quan hệ giữa những biến gốc và những nhân tố đó là nhân tố có thực trong tự nhiên. Tuy nhiên, phân tích nhân tố tăng tính chủ quan xác định của dữ liệu. Trong nghiên cứu của mình, Veldkamp đã sử dụng phân tích nhân tố trong vấn đề biến động lớp phủ và sử dụng đất ở Costa Rica tại sáu quy mô khác nhau. Ông đã chỉ ra rằng: phân bố không gian có liên quan đến sử dụng đất; các tác nhân và các thành phần thay đổi theo quy mô phụ thuộc vào cấu trúc dữ liệu không gian. Tổng phương sai trong tập dữ liệu được mô tả bởi bốn nhóm nhân tố quan trọng, có giá trị từ 68%-81% trên tổng phương sai [161]. Đinh Thị Bảo Hoa đã sử dụng phương pháp này để xác định mức độ phát triển kinh tế- xã hội của huyện Thanh Trì trong nghiên cứu sử dụng hợp lý đất vùng ven đô [3]. (2) Phân tích thành phần chính (PCA)
  • 32. 21 Mục tiêu của PCA là tìm một không gian mới với số chiều nhỏ hơn không gian cũ. Các trục tọa độ trong không gian mới được xây dựng sao cho trên mỗi trục, độ biến thiên của dữ liệu là lớn nhất. Phân tích PCA rất hữu dụng trong việc phát hiện cấu trúc dữ liệu nhằm mô tả các tác nhân của thay đổi lớp phủ và sử dụng đất và phương pháp này cũng được sử dụng trong quá trình xử lý dữ liệu biến động lớp phủ và sử dụng đất. Trong nghiên cứu của mình, Köbrich [83] đã sử dụng PCA để giảm thiểu dữ liệu trong quá trình thực hiện điển hình hóa hệ thống canh tác của khu vực vùng núi Chile. Bộ dữ liệu gồm có 67 trang trại với 25 biến hệ thống canh tác khác nhau được thu thập. Kết quả phân tích loại bỏ 14 biến qua phân tích lọc dữ liệu thiếu, sự biến thiên, chỉ còn 11 biến được giữ để phân tích thành phần chính đưa ra 7 nhân tố. Nghiên cứu của Duchateau là một ví dụ về sử dụng phân tích PCA một cách hiệu quả để giảm số lượng biến độc lập trước khi phân tích hồi quy trong nghiên cứu ở Zimbabwe nhằm đưa ra liên kết giữa tần suất mắc bệnh và một tập biến liên quan đến điều kiện môi trường. Nhiều biến môi trường có tính tương quan, gây ra đa cộng tuyến (multicollinearity) trong phân tích hồi quy, do đó, phân tích PCA được sử dụng đầu tiên để giảm thiểu dữ liệu trước khi đưa vào phân tích hồi quy [46]. (3) Phân tích tương quan chính tắc (canonical correlation analysis) Phân tích tương quan chính tắc là kỹ thuật đa biến có cơ sở như phân tích nhân tố, nhưng trong định nghĩa và các đối tượng của nó lại quan hệ mật thiết với hồi quy đa biến (multiple regression). Phương pháp thống kê này đặc biệt thích hợp khi những biến phụ thuộc có tương quan với nhau. Trong một số trường hợp, phân tích tương quan chính tắc có thể không phát hiện ra những mối quan hệ phức tạp phản ánh cấu trúc giữa biến dự báo và biến phụ thuộc. Trong nghiên cứu của Hoshino về sử dụng đất tại Nhật, tập dự báo là điều kiện tự nhiên và kinh tế - xã hội còn tập phụ thuộc là phần trăm diện tích của bốn loại sử dụng đất chính [69]. (4) Phân tích cụm (cluster analysis) Phân tích cụm được sử dụng để phân loại các quan sát bằng cách tính toán sự giống nhau giữa các cặp quan sát thông qua hệ số khoảng cách. Trong nghiên cứu
  • 33. 22 biến động lớp phủ và sử dụng đất, phân tích cụm được sử dụng cho những nhóm sử dụng đất tương đồng hoặc cần giảm các lớp trong cùng hệ thống canh tác để cho các phân tích sâu hơn. Có hai loại phân tích cụm là phân tích cụm K- mean và phân tích cụm phân cấp đều nhằm xác định các nhóm tương đối đồng nhất dựa vào việc lựa chọn các đặc tính của chúng. Trong nghiên cứu của mình, Köbrich [83] đã sử dụng phân tích cụm phân cấp điển hình hóa hệ thống canh tác, nhằm mô hình hóa đất nông nghiệp tiêu biểu áp dụng cho khu vực Chile, phân tích cụm phân cấp được áp dụng trên bảy nhân tố tạo ra năm nhóm. • Phân tích hồi quy Phân tích hồi quy được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc với một hoặc nhiều biến độc lập. Có rất nhiều phương pháp hồi quy, việc lựa chọn phương pháp hồi quy phụ thuộc vào sự khác nhau của biến phụ thuộc và cấu trúc dữ liệu được thể hiện trong bảng (1.1). Bảng 1. 1. Lựa chọn phương pháp hồi quy dựa trên đặc điểm biến phụ thuộc [96] Phương pháp hồi quy Kiểu biến phụ thuộc và cấu trúc dữ liệu Hồi quy tuyến tính (linear regression) Liên tục Hồi quy logistic (Logistic regression) Hai biến rời rạc Hồi quy đa thức (Multinomial regression) Đa biến rời rạc Logistic bậc (Ordered logistic) Bậc rời rạc Phân tích Tobit (Tobit analysis) Liên tục có kiểm soát Hồi quy đồng thời (Simultaneous regression) Mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau/mối quan hệ đồng thời Mô hình đa cấp (Multilevel models) Tập dữ liệu được tổ chức phân cấp
  • 34. 23 (1) Hồi quy tuyến tính Phương trình hồi quy tuyến tính với k biến độc lập có dạng: Y = a + β1X1+ β2X2+…+ βkXk (1. 1) trong đó: Y là là biến phụ thuộc, Xi là biến độc lập, a và βi là các tham số được ước tính. Trong đó a được gọi là hệ số chặn đại diện cho giá trị Y khi Xi =0 và tham số βi đại diện cho sự thay đổi trong Y. Các tham số được ước tính theo phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS). Hồi quy tuyến tính là phương pháp thường được sử dụng trong mô hình biến động sử dụng đất và lớp phủ. Dữ liệu đầu vào của hồi quy tuyến tính là các biến độc lập liên tục ví dụ chỉ số NDVI nằm trong khoảng từ -1 đến +1 hay tăng trưởng dân số. Trong nghiên cứu của Weiss, phương pháp hồi quy tuyến tính đã được sử dụng để đánh giá điều kiện sinh thái ở Saudi Arabia. Hệ số biến đổi COV (coefficient of variation) của NDVI từng tháng đã được sử dụng như một phép đo sinh khối của khu vực. Hệ số COV NDVI cao hơn đại diện cho sự thay đổi sinh khối ở khu vực lớn hơn. Xu hướng giá trị COV được đánh giá bằng hồi quy tuyến tính khoảng thời gian 12 năm [173]. López đã sử dụng hồi quy tuyến tính để dự báo mở rộng đô thị ở Mexico thông qua mối quan hệ giữa phát triển đô thị với tăng dân số [106]. Trong nghiên cứu của mình, Phạm Thị Thanh Hiền đã sử dụng hồi quy tuyến tính để xác định mối liên quan giữa bốn chỉ tiêu định lượng cho đô thị hóa, bao gồm diện tích đất xây dựng, khoảng cách đến đường giao thông chính, khoảng cách tới trung tâm Hà Nội và sự thay đổi tình trạng hành chính (từ xã lên phường) được đưa vào để đánh giá mất đất nông nghiệp hàng năm và mức độ mất đất nông nghiệp từng năm khu vực nghiên cứu [67]. (2) Hồi quy logistic Hồi quy logistic là phương pháp áp dụng cho những trường hợp biến phụ thuộc (Y) có kết quả nhị phân. Trong hồi quy logistic, các biến X được sử dụng để xây dựng một phương trình toán học có thể dự báo khả năng mà các biến Y có xác suất bằng 1. Hàm quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trở thành:
  • 35. 24 Logistic(Y) = a + β1X1+ β2X2+…+ βkXk (1. 2) Có thể chuyển đổi thành: ( ⋯ ) ( ⋯ ) (1. 3) Phương pháp hồi quy logistic thường được sử dụng trong nghiên cứu biến động sử dụng đất. Serneels và Lambin (2001) đã sử dụng hồi quy logistic để xác định những tác nhân làm biến động sử dụng đất ở Kenya. Tất cả các biến giải thích được đề xuất từ mô hình khái niệm cho khu vực nghiên cứu [139]. Trong nghiên cứu của Vũ Kim Chi đã chứng minh tính dân tộc có ảnh hưởng đến sử dụng đất khu vực Suối Muội dựa vào phương pháp hồi quy logistic [30]. (3) Hồi quy logistic đa thức Mô hình hồi quy đa thức logistic được sử dụng cho trường hợp số lượng biến phụ thuộc nhiều hơn hai. Phương pháp này cũng tương tự như hồi quy logistic nhưng nó tổng quát hơn bởi vì các biến phụ thuộc không chỉ giới hạn ở hai, mỗi loại biến được so sánh với một loại tham chiếu và biến phụ thuộc phải được phân loại. Các biến độc lập có thể là nhân tố hoặc biến số (các nhân tố là các biến phân loại còn biến số là các biến liên tục). Mô hình đa thức logistic ước tính hướng và cường độ của các biến tác động dựa lên biến phụ thuộc bằng cách dự báo khả năng xảy ra có liên quan tới mối quan hệ giữa các loại biến phụ thuộc. Xác suất mà Y= h có thể được xác định như sau: (1. 4) trong đó: - m biểu thị lớp phủ và sử dụng đất được sử dụng cho phân tích, - β vector thông số ước tính, - xl là các biến tác động cho tất cả các Y tại các vị trí l.
  • 36. 25 Trong nghiên cứu của mình, Müller và Zeller đã sử dụng mô hình logistic đa thức để xác định khả năng chuyển đổi của các pixel thành một trong năm loại đất. Phân tích này được thực hiện tại vùng Đắc Lắc, Việt Nam nhằm mô tả vai trò và tầm quan trọng các tác động của con người đến biến động rừng [122]. (4) Logistic bậc Logistic bậc là mô hình logistic mở rộng với biến phụ thuộc là biến trạng thái rời rạc được sắp xếp theo một trận tự nhất định. Một ví dụ điển hình của mô hình này có thể ứng dụng để phân tích mức độ canh tác thấp, trung bình và cao. Trong nghiên cứu đánh giá về xói mòn tại vùng Ethiopia, các tác giả đã áp dụng mô hình logistic bậc với một biến liên tục y và một tập hợp biến x. Biến y là các trạng thái liên tiếp đại diện cho các lớp (ví dụ: 1 = không xói mòn; 2= xói mòn ở mức độ trung bình; 3 = xói mòn ở mức độ nghiêm trọng,…) đại diện cho một biến quan sát rời rạc z. Phương trình có dạng: (1. 5) trong đó: - β là vector các tham số được ước tính, - là sự biến đổi (độc lập qua các lần quan sát), - i là số lần quan sát. Mỗi quan hệ giữa zi được sắp xếp theo lớp từ (1, 2,…n) và yi là các khoảng tiếp giáp của biến yi tương ứng với zi. Mối quan hệ này được đưa ra bởi công thức sau: ế ế ế trong đó: , …, là các ngưỡng được xác định < < …< Logistic bậc là một phương pháp tiềm năng cho nghiên cứu biến động lớp phủ và sử dụng đất. (5) Phân tích Tobit
  • 37. 26 Phân tích Tobit phù hợp với biến phụ thuộc có giá trị nằm trong một khoảng nhất định và chúng được chuyển thành một giá trị nhằm tránh mất thông tin. Công thức chung được đưa ra với một biến ẩn: ế (1. 6) Các biến phụ thuộc yi bằng 0 nếu biến ẩn y*i dưới một ngưỡng nhất định, (thường là 0). Nếu giá trị của biến ẩn là dương, biến phụ thuộc bằng biến ẩn. Chomitz và Thomaz đã sử dụng mô hình Tobit để giải thích không gian chuyển đổi sử dụng đất khu vực Amazon. Dữ liệu điều tra dân số được sử dụng kết nối chuyển đổi rừng và năng suất đồng cỏ với lượng mưa, chất lượng đất, cơ sở hạ tầng. Ở đây, mô hình Tobit được sử dụng là thích hợp vì thông tin về dân số thực tế không có ở khu vực đất nông nghiệp [31]. (6) Hồi quy đồng thời Hồi quy đồng thời sử dụng mô hình phụ thuộc tương tác đồng thời của các đối tượng trong thế giới thực. Mô hình này thông thường được xây dựng từ các phương trình hồi quy tuyến tính. Về mặt lý thuyết mô hình được đánh giá là phù hợp với biến đổi sử dụng đất thực tế. Tuy nhiên, đến nay thì vẫn chưa có một nghiên cứu sử dụng đất nào sử dụng kỹ thuật phân tích này. (7) Phân tích phân cấp Các dữ liệu liên quan đến thay đổi sử dụng đất và lớp phủ như thổ nhưỡng, dân số được phân cấp thành các nhóm ở các mức độ khác nhau. Mức độ đó có thể là cấp độ theo không gian hoặc có thể là theo chủ đề. Trong nghiên cứu sử dụng đất ở Nhật Bản, Hoshino đã áp dụng phân tích phân cấp theo không gian [69]. Để phân tích các dữ liệu phân cấp, tiếp cận OLS thường được sử dụng vì dữ liệu sẽ mang ít thông tin hơn nếu nó phân bố ở dạng ngẫu nhiên. Khái quát về một mô hình đa cấp được thể hiện trong hồi quy đơn giản sau đây:
  • 38. 27 Y = b0+ b1xi+ e (1. 7) Giả sử dữ liệu phân cấp ở hai mức thì phương trình hồi quy trên chuyển thành dạng phương trình phân cấp: yij = (b0+ e0ij)x0ij + b1x1ij (1. 8) trong đó: - i và j là 2 mức khác nhau, - x0ij là một biến giả, giá trị trung bình của e0ij là 0 (8) Phân tích Bayes Phương pháp này là một phân tích thống kê dựa vào luật Bayes. Xác suất của tham số p là tỉ lệ thuận với xác xuất trước đó của tham số p nhân với khả năng xảy ra của p bắt nguồn từ dữ liệu thu thập được. Trong nghiên cứu của mình, De Almeida và cộng sự (2003) đã sử dụng kỹ thuật Bayes để phát triển một cấu trúc mô phỏng thay đổi đô thị dựa trên ước tính quá trình chuyển đổi sử dụng đất [40]. (9) Mạng nơ-ron nhân tạo ANN (Artifical neural networks) Mạng nơ-ron nhân tạo ANN là thuật toán mô phỏng hoạt động của hệ thần kinh sinh học trong việc giải quyết các tài toán kỹ thuật và công nghệ. ANN được sử dụng để nhận dạng mẫu, dự báo và phân loại. Nó không phải là một kỹ thuật thống kê, nhưng trong hoạt động của nó là có liên quan đến mô hình hồi quy. Mạng lưới trí tuệ nhân tạo đã được phát triển để mô hình hóa hệ thống kết nối não bộ của tế bào thần kinh để máy tính có thể bắt chước khả năng của não trong phân loại các cấu trúc và học hỏi từ thử nghiệm do quan sát các mối quan hệ trong dữ liệu. Nguyên lý cơ bản của mạng lưới nơ-ron nhân tạo được dựa trên tế bào. Nó gồm một nút đơn lẻ tiếp nhận đầu vào trọng số và ngưỡng các kết quả theo một quy luật xác định. Bộ máy nơ-ron đơn giản có khả năng phân loại dữ liệu tuyến tính phân chia và thực hiện hàm tuyến tính. Cấu trúc hệ nơ-ron nhân tạo bao gồm ba lớp: lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra do đó có thể xác định mối quan hệ phi tuyến tính trong tự nhiên. Nghiên cứu của Li và Yeh đã mô phỏng sự tiến triển của sử dụng đất dựa trên việc tích hơp mạng
  • 39. 28 lưới nơ-ron nhân tạo và cellular automata. Mô hình cellular automata thông thường có vấn đề trong việc xác định giá trị tham số mô phỏng, quy tắc chuyển đổi và cấu trúc mô hình. Sự kết hợp giữa mạng nơ-ron với cellular automata là rất tốt cho mô phỏng hệ thống sử dụng đất phức tạp bởi vì mạng nơ-ron khả quan trong việc đối phó với dữ liệu nghèo nàn, đồng thời nắm bắt các tính năng phi tuyến phức tạp trong quá trình mô hình hóa. Một mạng nơ-ron ba lớp với nhiều nơ-ron đầu ra được thiết kế để tính toán xác suất chuyển đổi sử dụng đất. Mô hình này đã được áp dụng cho khu vực phát triển đô thị nhanh ở miền nam Trung Quốc [100]. Tóm lại, các phương pháp phân tích thống kê và mô hình hóa không gian được sử dụng để phân tích dữ liệu tích hợp viễn thám và dữ liệu thống kê, đánh giá tác động của các yếu tố đến sử dụng đất là xu hướng tiếp cận hiện đại thể hiện trên hình 1.3. Tuy nhiên, đối với từng khu vực nghiên cứu, cần phải dựa vào cấu trúc dữ liệu, yêu cầu và các điều kiện cụ thể để lựa chọn các phương pháp phù hợp với độ chính xác cao nhất và hiệu quả nhất. 1.2. Tổng quan nghiên cứu lớp phủ và sử dụng đất 1.2.1. Khái niệm về lớp phủ và sử dụng đất Như đã trình bày ở phần trước, viễn thám là tư liệu tiêu biểu được sử dụng trong việc tích hợp với dữ liệu kinh tế - xã hội, đánh giá tác động của các yếu tố đến sử dụng đất. Theo dõi lớp phủ bề mặt và sử dụng đất là một trong những ứng dụng quan trọng của dữ liệu viễn thám. Rất nhiều nghiên cứu đã cho thấy có thể xác định được thông tin sử dụng đất thông qua lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh [66, 75, 108]. Do đó, khi nghiên cứu về sử dụng đất chiết tách từ dữ liệu viễn thám, một điều cần lưu ý là phân biệt các thuật ngữ cơ bản về sử dụng đất và lớp phủ bề mặt. Sử dụng đất và lớp phủ bề mặt là hai khái niệm riêng rẽ. Lớp phủ bề mặt là trạng thái lý sinh của bề mặt Trái đất và phần ngay sát dưới bề mặt [154]. Nói một cách khác, lớp phủ bề mặt mô tả các trạng thái vật lý của bề mặt Trái đất. Thuật ngữ lớp phủ bề mặt ban đầu liên quan đến các loại thực phủ trên bề mặt Trái đất, nhưng sau đó, nó được mở rộng ra khi bao gồm các cấu trúc nhân tạo và các khía cạnh
  • 40. 29 khác của môi trường tự nhiên như thổ nhưỡng, đa dạng sinh học, nước bề mặt và nước ngầm [121]. Trong khi đó, sử dụng đất là khái niệm được xây dựng theo chức năng và mục đích sử dụng của con người [154]. Moser cho rằng "sử dụng đất là cách thức và mục đích của con người tác động lên đất và tài nguyên của đất đai” [121]. Nhà nghiên cứu Turner quan niệm “sử dụng đất biểu thị việc làm của con người trên đất" [155]. Năm 1995, FAO đưa ra một định nghĩa khá hoàn chỉnh về sử dụng đất "sử dụng đất liên quan đến chức năng hoặc mục đích sử dụng bởi con người và nó có thể được định nghĩa như là các hoạt động của con người có liên quan trực tiếp đến đất đai, sử dụng hoặc có tác động đến đất đai " [49]. Sử dụng đất có quan hệ mật thiết với lớp phủ bề mặt, theo Turner "lớp phủ bề mặt có ý nghĩa vật lý, hóa học hoặc phân loại sinh học, ví dụ như đồng cỏ, rừng, trong khi sử dụng đất đề cập đến mục đích của con người có liên quan đến lớp phủ, ví dụ như chăn nuôi, trồng trọt, xây dựng hay khu vực đô thị” [155]. Sử dụng đất liên quan đến lớp phủ bề mặt theo nhiều cách khác nhau và ảnh hưởng đến lớp phủ bề mặt dưới những hình thức khác nhau. Theo ông, có ba trường hợp có thể xảy ra biểu thị mối quan hệ giữa sử dụng đất và lớp phủ bề mặt. Một là, "sử dụng đất duy nhất có thể đúng với một lớp phủ bề mặt duy nhất”, hai là, “một loại hình sử dụng đất duy nhất có nhiều loại lớp phủ” và ba là, “ một lớp phủ duy nhất có thể có nhiều loại hình sử dụng đất” [155]. Do vậy, lớp phủ bề mặt và sử dụng đất tuy là hai khái niệm cần được phân biệt nhưng chúng lại có quan hệ chặt chẽ với nhau và phụ thuộc phần lớn vào đặc tính của đất như (lớp thực phủ, vị trí,…). Trong thực tế nghiên cứu, lớp phủ bề mặt có thể đứng một mình nhưng sử dụng đất nhìn chung không thể không liên quan đến lớp phủ bề mặt [108, 131]. 1.2.2. Các phương pháp phân loại và quy mô chiết tách thông tin sử dụng đất từ tư liệu viễn thám Các dữ liệu viễn thám như Landsat, SPOT,… với những lợi thế về chu kỳ chụp lặp, chi phí thấp, tính khái quát đã trở thành nguồn dữ liệu chính cho nghiên cứu các vấn đề liên quan đến lớp phủ và sử dụng đất [109]. Thông tin lớp phủ và sử dụng đất được chiết tách từ tư liệu viễn thám thông qua phương pháp phân loại.
  • 41. 30 Mục đích của việc phân loại (chiết tách thông tin) là nhận dạng đối tượng, thiết lập mối quan hệ giữa mẫu với lớp chú giải dựa trên các yếu tố đặc trưng. Mối quan hệ giữa đối tượng với lớp chú giải có thể là quan hệ “một – một” theo phân loại cứng (hard classification) hoặc “một–nhiều” theo phân loại mềm (soft classification). Đặc trưng mô tả của đối tượng đầu tiên phải kể đến là phản xạ phổ, tiếp đó là cấu trúc của các đối tượng và đặc trưng địa lý như mô hình số độ cao, độ dốc và hướng sườn. Đối tượng được nhận dạng có thể là điểm ảnh (pixel) hoặc một tập hợp điểm ảnh liền kề hình thành một thực thể địa lý [153]. Cùng với sự trợ giúp của các phần mềm chuyên dụng ngày càng được cải tiến nâng cấp, phương pháp xử lý số hiện nay cho phép tự động chiết tách các đối tượng trên ảnh một cách nhanh chóng, phạm vi rộng, với các kết quả khách quan, trung thực và chính xác. Phương pháp xử lý số được chia thành phương pháp phân loại có kiểm định và không kiểm định. • Phương pháp phân loại có kiểm định: Phân loại có kiểm định bắt đầu bằng quá trình thu thập mẫu làm tiêu chuẩn cho việc xác định ranh giới trong không gian đặc trưng của các đối tượng. Dựa trên vùng mẫu, các tham số thống kê được xác định và đó chính là các chỉ tiêu thống kê sử dụng trong quá trình phân loại. Việc xác định ranh giới phụ thuộc vào đặc tính và kích thước mẫu sử dụng cho phân loại. Một số phương pháp thường được sử dụng trong phân loại có kiểm định là xác suất cực đại (maximum likelihood), phân loại hình hộp, phân loại khoảng cách ngắn nhất (minimum distance) [87, 153]. • Phương pháp phân loại không kiểm định: Phân loại không kiểm định ít phụ thuộc vào mối tương tác với người sử dụng. Thông thường, phân loại không kiểm định nghiên cứu đến đặc trưng của từng lớp theo số lượng lớp. Ví dụ, nếu tiêu chuẩn sử dụng để gán nhãn cho một đối tượng là khoảng cách ngắn nhất giữa đối tượng và với giá trị trung bình của lớp, khoảng cách này được đo trong không gian đặc trưng phổ. Sản phẩm của phân loại không kiểm định sẽ đánh giá giá trị trung bình cho mỗi lớp được lọc theo vòng lặp. Tại mỗi thời điểm lặp, tập hợp ước tính giá trị trung bình của lớp sẽ được lọc cho đến
  • 42. 31 khi giá trị trung bình vẫn giữ nguyên trong cùng vị trí trong không gian đặc trưng phổ thì quá trình lặp thành công và tạo thành các nhóm đối tượng. Phương pháp này hoàn toàn tự động, quá trình phân loại thành công khi mỗi nhóm đối tượng đó được nhận dạng liên kết với thông tin đặc trưng cung cấp bởi người sử dụng [153]. Thuật toán k-means là thuật toán phổ biến được sử dụng rộng rãi nhất của phương pháp không kiểm định [116]. Mặc dù có mức độ tự động hóa cao hơn, kết quả của phương pháp phân loại không kiểm định cho độ chính xác thấp hơn so với phương pháp có kiểm định [120, 153]. Khi thực hiện thực nghiệm phân loại tại những khu vực phức tạp, thông tin các lớp thường bị chéo và lẫn trong một phạm vi không gian cho thấy một điểm ảnh hoặc một đối tượng đã được định danh vẫn có chứa phần diện tích thông tin của lớp khác, đây là vấn đề lẫn trong phân loại và nó chính là rào cản để thu được kết quả phân loại có độ chính xác cao. Do đó, những năm gần đây, một số phương pháp phân loại phi thống kê khác được đề xuất như sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo, cây quyết định, kỹ thuật vector hỗ trợ (support vector machine), phương pháp có nguồn gốc từ thuyết tập mờ và sự kết hợp với các thông tin thứ cấp khác như là cấu trúc của các đối tượng, đặc trưng địa lý cho kết quả phân loại có độ chính xác cao hơn [153]. • Cây quyết định (Decision tree) Phân loại cây quyết định được phát triển theo nguyên tắc phân cấp và phân chia nhỏ dần theo tính chất đặc trưng. Việc sử dụng phương pháp này đòi hỏi chuyên gia phân tích có kiến thức chuyên sâu, hiểu rõ bản chất phản xạ của các nhóm đối tượng trên ảnh vệ tinh. Phương pháp này thường được sử dụng kết hợp với các phép phân tích ảnh chỉ số để làm nổi bật các đối tượng lớp phủ và sử dụng đất [153]. • Phân loại mạng nơ-ron nhân tạo Hiệu quả của sự kết hợp mắt-não của con người trong việc giải quyết vấn đề nhận dạng mẫu, để xem xét hệ thống máy tính dựa trên một mô hình đơn giản hóa não bộ có hiệu quả hơn các phương pháp phân loại thống kê thông thường. Ưu điểm của mạng nơ-ron nhân tạo là ở tốc độ tính toán nhanh cho phép xử lý dữ liệu rất lớn. Mạng nơ-ron nhân tạo là phân loại phi tham số, việc sử dụng phương pháp này
  • 43. 32 không cần bất kỳ giả định về phân bố thống kê của dữ liệu. Nhược điểm của phương pháp là không có quy trình rõ ràng để hỗ trợ việc thiết kế của mạng và việc thực hiện một mạng nơ-ron nhân tạo cực kỳ phức tạp [153]. • Phân loại theo vector hỗ trợ (Support vector machine) (SVM) Phương pháp SVM xuất hiện vào cuối năm 1970, nhưng cho đến những năm gần đây phương pháp phân loại này mới được quan tâm do khả năng giảm thiểu lỗi trong phân loại. SVM ban đầu là phân loại nhị phân tuyến tính với việc phân bố nhãn “-1, + 1”. Cốt lõi của phương pháp SVM là xây dựng một mặt siêu phẳng dựa trên thuộc tính tập mẫu trong không gian phổ để phân tách các lớp. Mặt phân chia siêu phẳng tách biệt giữa lớp mẫu “+1” và lớp mẫu “-1” với điều kiện biên độ tối đa. Những điểm (mẫu) gần nhất với mặt phân chia siêu phẳng được gọi là vector hỗ trợ (support vector). Ưu điểm nổi bật của SVM có thể tách các lớp phức tạp. Nhược điểm của phương pháp này cũng tương tự như phương pháp mạng nơ-ron nhân tạo các thông số phụ thuộc vào người sử dụng, điều đó ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả phân loại [153]. • Phân loại mờ (Fuzzy classification) Năm 1965, lần đầu tiên nhà toán học người Mỹ gốc Ba lan L.A. Zadeh đã đưa ra khái niệm tập hợp mờ - tập mờ. Lý thuyết này đưa ra nhằm cung cấp một khung lý thuyết cho việc giải quyết các vấn đề nhận thức và vấn đề phân loại trong môi trường không rõ ràng. Trong viễn thám, phân loại mờ trở nên phổ biến và là cách tiếp cận mạnh mẽ trong việc giải quyết lẫn phổ trong phân loại [10, 13, 95, 99, 126]. Sự khác biệt rõ nét giữa phân loại mờ và phân loại cứng đặc trưng bởi hàm liên thuộc (membership function). Hàm liên thuộc trong phân loại cứng đầu ra chỉ duy nhất có hai lựa chọn: (có, không) hoặc là (0,1). Nói cách khác các đối tượng trong phân loại cứng chỉ có thể là thành viên của một nhóm duy nhất với mức độ liên thuộc là 1. Còn đối với phân loại mờ thì khái niệm được làm mềm hóa: dữ liệu của một đối tượng có thể cùng một thuộc nhiều nhóm với mức độ liên thuộc của các nhóm khác nhau. Rõ ràng so với phân loại cứng thì phân loại mờ linh hoạt hơn [153]. Phương
  • 44. 33 pháp phân loại mờ dùng để chiết tách thông tin sử dụng đất từ tư liệu ảnh đa bộ cảm và đa độ phân giải từ ảnh có độ phân giải cao như Quickbird, IKONOS đến ảnh có độ phân giải trung bình như Landsat [10, 98, 112, 136, 180]. Khi áp dụng lý thuyết mờ để phân loại ảnh Landsat các nhà khoa học đều khẳng định rằng phương pháp phân loại này cho độ chính xác tốt hơn các phương pháp phân loại thống kê truyền thống [10, 13, 21, 27, 82, 98, 111, 112, 136, 168, 180]. Khi nói đến phân loại ảnh có hai vấn đề cần quan tâm đó là quy mô tiếp cận và phương pháp phân loại. Cùng với phương pháp phân loại thì quy mô tiếp cận cũng cần được chú trọng, có ba hướng tiếp cận bao gồm: tiếp cận theo điểm ảnh (pixel), tiếp cận dưới điểm ảnh (subpixel) và tiếp cận theo đối tượng là tập hợp các pixel tạo thành một thực thể giống ngoài thực địa (object). Cho tới giữa những năm 90, các phương pháp phân loại dựa vào kỹ thuật thống kê thông thường vẫn được áp dụng như phương pháp xác suất cực đại hoặc khoảng cách ngắn nhất chỉ tiếp cận ở quy mô điểm ảnh hoặc dưới điểm ảnh và quan tâm đến đặc trưng phản xạ phổ khi phân loại. Cách tiếp cận này cho độ chính xác chưa cao thêm vào đó kết quả phân loại ảnh tồn tại lẫn lốm đốm theo điểm ảnh của lớp khác [29, 53, 117, 125]. Để hạn chế những yếu điểm của phương pháp phân loại tiếp cận điểm ảnh và dưới điểm ảnh, hướng tiếp cận theo đối tượng được quan tâm theo xu hướng kết hợp với các phương pháp phân loại phi thống kê cho ra kết quả có độ tin cậy cao hơn [97, 114]. Phân loại tiếp cận đối tượng được đề xuất từ những năm 1970, nhưng do những hạn chế về phần cứng, phần mềm, độ phân giải và thuật toán giải đoán ảnh nên phương pháp này chưa được ứng dụng [179]. Cho đến nay, khi mà khả năng lưu trữ của phần cứng cũng như độ phân giải không gian của dữ liệu ảnh viễn thám tăng lên thì phương pháp này được ứng dụng rộng rãi với độ chính xác cao hơn so với phương pháp phân loại dựa trên điểm ảnh [17, 29, 55, 74]. Phương pháp phân loại tiếp cận đối tượng tách biệt các loại lớp phủ và sử dụng đất không chỉ dựa đặc trưng phản xạ phổ của các điểm ảnh mà còn xem xét đến hình dạng (shape), kiến trúc của đối tượng (texture) và mối quan hệ giữa các đối tượng [29, 54]. Thêm vào đó, phương pháp này còn có khả năng tích hợp với các dữ liệu
  • 45. 34 khác như bản đồ chuyên đề, mô hình số độ cao,… và kiến thức chuyên gia để nâng cao độ tin cây của kết quả phân loại [29, 41]. Tóm lại, chiết tách thông tin sử dụng lớp phủ và sử dụng đất từ ảnh viễn thám quan tâm đến hai vấn đề đó là quy mô tiếp cận và phương pháp phân loại. Hiện nay, xu hướng tiếp cận đối tượng và phương pháp phân loại phi thống kê để chiết tách thông tin lớp phủ và sử dụng đất trong đó các thuật toán sử dụng lý thuyết mờ cho kết quả phân loại có độ chính xác cao hơn. 1.2.3. Các phương pháp nghiên cứu biến động lớp phủ và sử dụng đất Dưới tác động không ngừng của yếu tố tự nhiên và yếu tố phát kinh tế - xã hội, các đối tượng trên bề mặt Trái đất luôn luôn biến động. Phát hiện biến động là quá trình nhận dạng sự khác biệt về trạng thái của một đối tượng hoặc hiện tượng bằng cách quan sát chúng theo không gian và thời gian. Phát hiện kịp thời và chính xác quá trình biến động sẽ cung cấp thông tin đầy đủ hỗ trợ cho sự hiểu biết tốt hơn về mối quan hệ và sự tương tác giữa con người với các hiện tượng tự nhiên, từ đó đưa ra các quyết định hợp lý cho sử dụng và quản lý tài nguyên thiên nhiên. Viễn thám và GIS là hai công cụ quan trọng cho phép xác định được biến động theo không gian và thời gian một cách hiệu quả [109]. Trong phân tích thay đổi sử dụng đất và lớp phủ bề mặt, điều đầu tiên cần phải lưu ý đến là ý nghĩa của khái niệm để xác định được sự thay đổi trong một trường hợp cụ thể. Đối với lớp phủ bề mặt bao gồm hai kiểu biến đổi: chuyển đổi và sửa đổi [154]. Chuyển đổi lớp phủ bề mặt bao gồm thay đổi từ lớp phủ bề mặt này sang lớp phủ bề mặt khác. Còn sửa đổi liên quan đến sự thay đổi tự thân về cấu trúc trong một loại lớp phủ bề mặt mà không có sự chuyển đổi từ lớp này sang lớp khác, có thể là những thay đổi về năng suất, sinh khối,…[142]. Thay đổi lớp phủ bề mặt là kết quả của các quá trình hoạt động tự nhiên và phát triển kinh tế - xã hội,… Tuy vậy, nhiều kết quả nghiên cứu đã cho thấy rằng: hầu hết các thay đổi bề mặt lớp phủ và sử dụng đất ở hiện tại cũng như trong quá khứ là do sự tác động của con người thông qua hoạt động sản xuất [154]. Cho nên, thay đổi sử dụng đất cũng bao gồm
  • 46. 35 chuyển đổi từ lớp sử dụng đất này sang lớp sử dụng đất khác và thay đổi nội tại trong từng loại hình sử dụng đất. Kỹ thuật đánh giá biến động sử dụng tư liệu viễn thám được chia thành hai nhóm phương pháp chính: đánh giá trước phân loại và đánh giá sau phân loại [133]. Các phương pháp đánh giá biến động được tổng hợp từ các tác giả Ashbinhdu Singh (1989), David A. Mouat (1993), Ross S. Lunetta (1993), Vittorio Castelli và cộng sự (1993), D. Lu và cộng sự (2004) và Gong Jiannya (2008) [39, 78, 109, 133, 141] thể hiện ở hình 1.4. Hình 1. 4. Các phương pháp xác định biến động Phân tích biến động trước phân loại: Phân tích trước phân loại dựa trên phản xạ phổ hoặc những đặc trưng của đối tượng trong khu vực nghiên cứu, phương pháp này có ưu điểm là cho ra phân tích nhanh chóng. Các phương pháp phân tích trước phân loại được áp dụng phổ biến là phương xử lý dữ liệu số bán tự động tiếp cận phân tích gộp ảnh gốc [172] và phân tích thành phần chính (PCA) [23, 102, 132], tỉ số kênh phổ (band ratio), chỉ số thực vật (NDVI), và chuyển đổi các tasseled-cap [34, 76],... Phương pháp này cung cấp thông tin thay đổi hoặc không thay đổi của các đối tượng. Việc xác định ngưỡng của phương pháp này là một thách thức lớn cần phải giải quyết, phương pháp phân Trước phân loại Đại số Chuyển đổi Mô hình Ảnh hai thời điểm Sau phân loại Kết hợp Phương pháp số Giải đoán bằng mắt
  • 47. 36 ngưỡng được sử dụng nhiều nhất là phân tích hàm phân bố của ảnh biến động. Hình 1.5 thể hiện phương pháp phân tích trước phân loại. Hình 1. 5. Phân tích trước phân loại Các phương pháp phân tích biến động trước phân loại được gộp thành ba nhóm bao gồm: Đại số, chuyển đổi và mô hình. • Đại số Phân tích đại số bao gồm các phương pháp sự khác biệt ảnh (image differencing), hồi quy ảnh (image regression), tỉ số ảnh (image ratioing), khác biệt chỉ số thực vật (vegetation index differencing), phân tích vector thay đổi (change vector analysis (CVA) và hiệu nền (background subtraction). Thuật toán của nhóm này là tương đối đơn giản, dễ thực hiện và dễ giải thích, nhưng chúng lại không cung cấp ma trận đầy đủ các thông tin thay đổi (ngoại trừ phương pháp CVA). Một bất lợi nữa của nhóm đại số là khó khăn trong việc lựa chọn kênh ảnh, chỉ số và ngưỡng phù hợp để xác định khu vực biến động. • Chuyển đổi Nhóm chuyển đổi bao gồm các phương pháp PCA, Gramm-Schmidt (GS) và biến đổi Chi bình phương (Chi-square). Ưu điểm của nhóm này là giảm dữ liệu thừa giữa các kênh ảnh và nhấn mạnh thông tin khác nhau trong các thành phần phân tích. Tuy nhiên, cách tiếp cận này cũng không cung cấp ma trận biến động chi tiết và tương đối khó khăn khi xác định ngưỡng của khu vực thay đổi. Thêm vào đó, việc giải đoán và xác định thông tin thay đổi trên ảnh chuyển đổi khá phức tạp. • Mô hình Các mô hình phát hiện thay đổi cơ bản bao gồm mô hình phản xạ Li-Strahler, mô hình hỗn hợp quang phổ và mô hình lý sinh ước lượng tham số. Với cách tiếp cận này, các giá trị phản xạ phổ thường được biến đổi sang các thông số vật lý dựa Ảnh 1 Ảnh 2 Đánh giá biến động Tính toán khác biệt
  • 48. 37 vào mô hình tuyến tính hoặc phi tuyến. Ưu điểm của phương pháp là các thông số chuyển đổi trực quan hơn cho việc nhận dạng và chiết tách thông tin thực vật hơn là dấu hiệu phổ. Nhược điểm của những phương pháp này tốn nhiều thời gian và khó khăn trong việc phát triển mô hình phù hợp cho chuyển đổi các giá trị phản xạ phổ thành các thông số lý sinh. Phân tích biến động sau phân loại Ưu điểm của phương pháp đánh giá sau phân loại là cho ra ma trận biến động chi tiết và kết quả chứa thông tin thay đổi từ lớp này sang lớp khác [133, 141]. Phương pháp phân tích bằng mắt được sử dụng trước những năm 1970, nhược điểm của phương pháp này là tốn thời gian cho việc phát hiện biến động và khó cập nhật các kết quả thay đổi. Ngày nay với sự phát triển của kỹ thuật máy tính và các phương pháp phân loại, phương pháp sử lý số được sử dụng hầu như trong toàn bộ các nghiên cứu về biến động sử dụng đất và lớp phủ. Kỹ thuật phân tích biến động sau phân loại bao gồm: đánh giá biến động từ hai ảnh được phân loại riêng rẽ và đánh giá biến động từ kết quả phân loại ảnh đa thời gian được thể hiện ở hình 1.6. Đánh giá biến động từ hai ảnh được phân loại riêng rẽ: đây là phương pháp đơn giản, dễ thực hiện. Ảnh chụp ở hai thời kỳ khác nhau được phân loại độc lập. Phương pháp này, thường sử dụng ma trận chéo để tính toán tương quan biến động giữa các đối tượng, lập được các báo cáo số liệu thống kê và bản đồ biến động. Độ chính xác của phương pháp này phụ thuộc chặt chẽ vào độ chính xác của từng phép phân loại độc lập, các sai số xuất hiện ở mỗi lần phân loại ảnh sẽ bị lẫn trong quá trình điều tra biến động. Đánh giá biến động từ kết quả phân loại ảnh đa thời gian là phương pháp ghép hai ảnh vào nhau thành ảnh đa thời gian trước khi phân loại. Hai ảnh có N kênh được chồng phủ lên tạo ra một ảnh có 2N kênh. Sau đó phân loại trên ảnh đa thời gian. Độ chính xác của phương pháp này phụ thuộc vào sự khác biệt phổ giữa các lớp có thay đổi và không thay đổi. Nhược điểm của phương pháp này nếu số lượng chú giải nhiều thì phương pháp này trở nên rất phức tạp.
  • 49. 38 Hình 1. 6. Phân tích sau phân loại Kết hợp các phương pháp trong phân tích biến động Hình 1. 7. Phương pháp kết hợp Phương pháp này đề cập đến việc sử dụng kết hợp của hai hoặc nhiều phương pháp nêu trên để xác định biến động. Lợi thế của phương pháp này là khả năng tận dụng tối đa các ưu điểm của nhiều thuật toán để có được kết quả tốt hơn so với phương pháp duy nhất. Tuy nhiên, để áp dụng cho từng trường hợp cụ thể thì cách lựa chọn phương pháp kết hợp là rất khó và có thể làm cho kết quả phát hiện biến động bị xung đột xuất phát từ các phương pháp khác nhau. Phương pháp kết hợp giữa phân loại và phương pháp đại số là được sử dụng phổ biến thể hiện ở hình 1.7. Tổng hợp trên đây cho thấy có rất nhiều phương pháp đánh giá biến động, mỗi phương pháp có ưu nhược điểm và điều kiện ứng dụng riêng vì thế khó thể nói phương pháp nào là chuẩn mực để áp dụng cho mọi khu vực, mọi vùng. Việc lựa chọn một phương pháp đánh giá biến động phù hợp đòi hỏi phải xem xét cẩn thận Ảnh 1 Ảnh 2 Phân loại Đánh giá biến động Ảnh 1 Ảnh 2 Phân loại Phân loại Đánh giá biến động Đánh giá biến động từ 2 ảnh được phân loại riêng rẽ Đánh giá biến động từ kết quả phân loại ảnh đa thời gian Ảnh 1 Ảnh 2 Phân loại Phân loại Đánh giá biến động Phân loại
  • 50. 39 các yếu tố ảnh hưởng chính của từng phương pháp. Trong thực tế, có một số phương pháp xác định biến động thường được sử dụng mà kết quả của chúng được đánh giá là tốt và phù hợp trong phân tích biến động như phương pháp khác biệt ảnh, PCA và phương pháp sau phân loại [20, 44, 80, 81, 181]. Những phương pháp đánh giá biến động này được tích hợp với hệ thông tin địa lý (GIS) làm tăng độ chính xác trong phát hiện biến động [109, 130, 140]. 1.3. Quan điểm và phương pháp nghiên cứu của luận án Kết quả nghiên cứu cơ chế tác động của các yếu tố tự nhiên và kinh tế - xã hội của quá trình đô thị hóa đối với thay đổi sử dụng đất, khảo sát các phương pháp đánh giá tác động đã cho phép luận án lựa chọn được một cách tiếp cận và phương pháp mới trong việc xác định mối quan hệ giữa yếu tố tác động của đô thị hóa làm thay đổi sử dụng đất nông nghiệp nói chung và của huyện Đông Anh (khu vực ven đô của thành phố Hà Nội) nói riêng. 1.3.1. Quan điểm nghiên cứu 1. Quan điểm về đô thị hóa Tổng quan các quan điểm về đô thị hóa cho thấy đây là một vấn đề phức tạp và đa chiều. Khi đề cập đến vấn đề đô thị hóa cần phải có quan điểm phù hợp với mục đích nghiên cứu. Với đặc thù của đô thị hóa vùng ven đô, trong nghiên cứu này, quan điểm và các tiêu chí về đô thị hóa dựa trên khía cạnh: nhân khẩu học, kinh tế học và địa lý học. Đối với khu vực ven đô, đô thị hóa đồng nghĩa với sự lan truyền tính đô thị vào khu vực nông thôn, quan điểm thể hiện thông qua các nhóm tiêu chí như sau: - Cơ cấu kinh tế (chuyển đổi nền kinh tế nông nghiệp sang công nghiệp, dịch vụ) - Cơ cấu lao động (từ nông nghiệp sang công nghiệp, dịch vụ) - Tăng mật độ dân số, mức sống - Sử dụng đất (chuyển đổi từ đất nông nghiệp sang phi nông nghiệp).
  • 51. 40 2. Các yếu tố của đô thị hóa ảnh hưởng đến sử dụng đất Tổng quan cho thấy có rất nhiều yếu tố của đô thị hóa ảnh hưởng đến sử dụng đất và chúng được chia thành hai nhóm: yếu tố nội sinh và yếu tố ngoại sinh. Khi nghiên cứu tác động của đô thị hóa tới sử dụng đất, cần thiết phải có sự đánh giá từ tổng thể đến chi tiết từng tiêu chí của đô thị hóa tới sử dụng đất. Ngoài các tiêu chí của đô thị hóa khu vực ven đô nêu trên, các yếu tố tự nhiên như: khoảng cách tới trung tâm, khoảng cách tới đường giao thông, hay khoảng cách tới khu vực dân cư,… cũng là các yếu tố liên quan đến biến động sử dụng đất cần được xem xét. 3. Về thông tin sử dụng đất: Tư liệu viễn thám mang thông tin phong phú về lớp phủ và sử dụng đất. Sử dụng tư liệu viễn thám chiết tách được thông tin sử dụng đất thông qua mối quan hệ chặt chẽ giữa lớp phủ bề mặt và loại hình sử dụng đất. 4. Về cách tiếp cận trong nghiên cứu đánh giá tác động của đô thị hóa đến đất nông nghiệp Luận án sử dụng cách tiếp cận liên ngành để đánh giá tác động của đô thị hóa đến sử dụng đất. Tiếp cận liên ngành thông qua phân tích thống kê và mô hình hóa không gian đang là phương pháp tiếp cận hiện đại, sâu sắc và toàn diện hơn để giải quyết các bài toán phức tạp liên quan đến khoa học không gian và khoa học xã hội. Với cách tiếp cận này thì các yếu tố tác động của đô thị hóa đến sử dụng đất có thể được biểu diễn một cách định lượng và không gian hóa. 1.3.2. Phương pháp nghiên cứu Viễn thám và GIS là các công cụ chủ đạo được sử dụng theo dõi, đánh giá biến động sử dụng đất của khu vực nghiên cứu. Phương pháp thống kê và mô hình hóa không gian dùng để đánh giá mức độ đô thị hóa và phân tích ảnh hưởng của các yếu tố đô thị hóa đến biến động sử dụng đất. Hình 1.8 thể hiện các bước nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu.
  • 52. 41 Hình 1. 8. Các bước nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu 1. Chiết tách thông tin và đánh giá biến động sử dụng đất Chiết xuất thông tin sử dụng đất của khu vực nghiên cứu được tiếp cận theo quy mô tiếp cận và phương pháp nghiên cứu. Tư liệu viễn thám Sử dụng đất Điều kiện kinh tế - xã hộiĐiều kiện tự nhiên Mức độ đô thị hóa Biến động sử dụng đất Phân loại mờ tiếp cận đối tượng Phân tích PCA Phân tích hồi quy logistic Yếu tố của đô thị hóa tác động tới biến động sử dụng đất Mô hình hóa Không gian thay đổi sử dụng đất Phân tích không gian GIS
  • 53. 42 - Quy mô tiếp cận: Quy mô tiếp cận dựa trên lượng thông tin viễn thám cho phép đánh giá theo hai hướng: không gian và thời gian. Tiếp cận không gian cho phép chiết xuất thông tin từ ảnh ở quy mô đối tượng (tập hợp các pixel) giống thực thể địa lý thông qua ưu điểm nội trội về các thông số bổ trợ sử dụng cho chiết tách thông tin từ ảnh. Tiếp cận theo thời gian để đánh giá biến động sử dụng đất từ các ảnh viễn thám. - Phương pháp nghiên cứu bao gồm: phân loại mờ và phân tích không gian Khu vực nghiên cứu là khu vực ven đô, nơi chuyển tiếp giữa đô thị và nông thôn. Khu vực này có sử dụng đất phức tạp về cấu trúc và phản xạ phổ đòi hỏi xác định phương pháp chiết tách thông tin sử dụng đất phù hợp với khu vực nghiên cứu. Phương pháp phân loại mờ tiếp cận đối tượng chiết tách thông tin sử dụng đất cho khu vực nghiên cứu được đề xuất sử dụng trong luận án. GIS với khả năng phân tích không gian được sử dụng đánh giá biến động sử dụng đất. Thông tin sử dụng đất từ các ảnh viễn thám được chồng xếp phân tích không gian để xác định diện tích thay đổi và không gian thay đổi của từng loại hình sử dụng đất theo thời gian. 2. Đánh giá tác động của đô thị hóa đến biến động sử dụng đất Đánh giá mức độ đô thị hóa khu vực ven đô dựa vào các nhóm tiêu chí đã được xác định ở trên. Khi đánh giá mức độ thị nhằm làm nổi bật được tính đô thị trong bối cảnh của khu vực ven đô, nơi tồn tại song hành hai tính chất nông thôn và đô thị, đồng thời có thể đối sánh cho từng đơn vị không gian. Do vậy, luận án đề xuất sử dụng phương pháp phân tích PCA cho việc xác định mức độ đô thị hóa của từng thôn trong khu vực nghiên cứu và không gian hóa bằng GIS. Đánh giá tác động của đô thị hóa đến biến động sử dụng đất: - Phương pháp phân tích hồi quy logistic với khả năng xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Biến phụ thuộc ở đây là biến động sử dụng đất, biến độc lập là các yếu tố của đô thị hóa. Phương pháp này được sử dụng dựa trên sự phù hợp về cấu trúc dữ liệu và kiểu biến phủ thuộc trong việc xác định và lượng
  • 54. 43 hóa các yếu tố của đô thị hóa liên quan đến từng loại hình biến động sử dụng theo không gian và thời gian. - Các yếu tố tác động của đô thị hóa có liên quan đến sử dụng đất được xác định từ phương pháp phân tích hồi quy và thông tin sử dụng đất được sử dụng là yếu tố đầu vào của mô hình nơ - ron nhân tạo nhằm mô phỏng tác động của đô thị hóa đến từng loại hình thay đổi sử dụng trong khu vực nghiên cứu. Sản phẩm của mô hình là không gian thích nghi cho từng loại hình chuyển đổi sử dụng đất. Mục đích của việc mô hình hóa là quan trắc và mô phỏng biến động sử dụng đất, đồng thời để kiểm tra có sự tác động của yếu tố của đô thị hóa được xác định trong phân tích hồi quy tác động đến biến động sử dụng đất.
  • 55. 44 Chương 2 PHƯƠNG PHÁP PHÂN LOẠI MỜ TIẾP CẬN ĐỐI TƯỢNG CHIẾT TÁCH THÔNG TIN SỬ DỤNG ĐẤT KHU VỰC ĐÔNG ANH, HÀ NỘI Trong chương này, tập trung nghiên cứu phương pháp chiết tách và phân tích thông tin sử dụng đất khu vực Đông Anh Hà Nội từ tư liệu viễn thám quang học. 2.1. Khái quát về đặc điểm tự nhiên và kinh tế - xã hội khu vực nghiên cứu 2.1.1. Vị trí địa lý Vùng nghiên cứu được lựa chọn là huyện Đông Anh, là một huyện ngoại thành nằm phía Bắc thủ đô Hà Nội, cách trung tâm Thủ đô 22 km theo quốc lộ số 3 (Hà Nội – Thái Nguyên). Đông Anh là một huyện có tổng diện tích tự nhiên là 182.3km2 với 23 xã và 1 thị trấn. Phía Bắc và Đông Bắc huyện giáp với huyện Sóc Sơn (Hà Nội) và huyện Từ Sơn (Bắc Ninh), phía Đông giáp huyện Gia Lâm (Hà Nội), phía Tây giáp huyện Mê Linh (Hà Nội), phía Nam giáp quận Bắc Từ Liêm và quận Tây Hồ (Hà Nội). 2.1.2. Địa hình Đông Anh có địa hình tương đối bằng phẳng, độ dốc thoải dần từ Tây Bắc xuống Đông Nam với điểm cao nhất 19.05m tại thôn Nhồi Trên xã Cổ Loa, điểm thấp nhất 1.95m tại thôn Đình Trung xã Xuân Nộn. Theo độ cao địa hình1 ở Đông Anh chia thành 5 vùng như sau: - Vùng ngoài bãi được ngăn cách bởi đê sông Hồng, sông Đuống và sông Cà Lồ, độ cao địa hình có sự chênh lệnh rõ rệt, phía ngoài đê sông Hồng độ cao từ 8.0 đến 12.4m, phía ngoài đê sông Cà Lồ thấp hơn với độ cao từ 3.8 đến 8m. - Vùng trong đê có độ cao địa hình từ 11.5m đến 19.05m. Đây là vùng cao nhất trong huyện phân bố ở các xã Bắc Hồng, Nguyên Khê và Cổ Loa. 1 Nguồn: Bản đồ địa hình
  • 56. 45 - Vùng trong đê có địa hình cao từ 9.5m đến 11.5m, được phân bố ở phía Tây Nam huyện bao gồm các xã: Nam Hồng, Kim Chung, Vĩnh Ngọc và Kim Nỗ - Vùng trong đê có độ cao địa hình từ 6.7m đến 9.5m phân bố ở phía Nam huyện, gồm các xã: Kim Chung, Đại Mạch, Võng La, Kim Lỗ, Hải Bối và Vĩnh Ngọc. - Vùng trong đê có địa hình từ 1.9 m đến 6.7m phân bố ở phía Đông và Đông Nam của huyện, gồm các xã: Liên Hà, Vân Hà, Việt Hùng, Xuân Canh, Đông Hội, Mai Lâm, Dục Tú , Xuân Nộn và Thụy Lâm. Vùng này được coi là vùng thấp nhất của huyện. Hình 2. 1. Vị trí huyện Đông Anh 2.1.3. Khí hậu thủy văn Đông Anh có chung đặc điểm khí hậu của khu vực Hà Nội, chịu ảnh hưởng của khí hậu nhiệt đới gió mùa với mùa đông lạnh và khô, mùa hè nóng ẩm mưa nhiều. Mùa nóng từ tháng 5 đến tháng 10 và mùa lạnh từ tháng 11 kéo dài đến tháng 4 năm sau.
  • 57. 46 Chế độ nhiệt được phân hóa theo hai mùa rõ rệt. Nhiệt độ không khí trung bình năm là 24.70 C, nhiệt độ không khí tháng 6 cao nhất trong năm với nhiệt độ trên 340 C và thấp nhất vào tháng 12 với nhiệt độ vào khoảng 150 C. Độ ẩm tương đối bình quân 78% , vào tháng 2,3,4 và 8 thường có độ ẩm cao hơn là 80%, tháng 12 có độ ẩm trung bình thấp nhất là 31%. Mạng lưới thủy văn của huyện có 3 tuyến sông lớn chảy qua: sông Hồng dọc theo ranh giới huyện theo hướng Tây Bắc đến Đông Nam có chiều dài 16km; sông Đuống bắt nhánh từ sông Hồng chảy từ Tây Bắc đến Đông Nam với chiều dài 5 km; sông Cà Lồ nằm phía Bắc huyện có chiều dài 9km. Ngoài ra, còn có hai nhánh sông nhỏ là sông Thiếp bắt nguồn từ xã Tiền Phong huyện Mê Linh chảy vào địa phận Đông Anh và đổ ra sông Ngũ, xã Nguyên Khê. 2.1.4 Thổ nhưỡng Đông Anh thuộc tiểu vùng sinh thái đất bạc màu trên nền phù sa có các tuổi khác nhau, từ phù sa mới đến phù sa cổ. Theo phân loại đất2 Đông Anh được chia thành 8 loại đất: - Đất phù sa sông Hồng được bồi đắp hàng năm: Đất được phân bố ở ven đê sông Hồng và sông Dương thuộc các xã: Đại Mạch, Võng La, Hải Bối, Vĩnh Ngọc, Tàm Xá, Xuân Canh, Đông Hội và Mai Lâm. Loại đất này chiếm 8.89% diện tích. Đặc điểm của loại đất này có tầng dày, thành phần cơ giới nhẹ, giàu chất dinh dưỡng, ít chua. Loại đất này thích hợp cho trồng cây rau màu và cây công nghiệp ngắn ngày, tuy nhiên hàng năm thường bị ngập úng. - Đất phù sa sông Hồng ít được bồi đắp hàng năm: Chiếm 4.48% diện tích, phân bố tập trung ở ven đê sông Cà Lồ nằm ở các xã: Xuân Nộn, Bắc Hồng, Nguyên Khê, Thụy Lâm và một số ít đất bãi ven sông Hồng thuộc xã Tầm Xá. Đặc 2 Nguồn: Bản đồ thổ nhưỡng
  • 58. 47 điểm chung của đất này có tầng đất dày, thành phần cơ giới nhẹ, đất ít chua, hàm lượng mùn và chất dinh dưỡng cao, kết cấu tơi xốp giữ nước và giữ phân tốt. - Đất phù sa sông Hồng không được bồi hàng năm, không lây, không loang lổ: có diện tích 1774.07 ha chiếm 16.66% diện tích đất, phân bố ở trong đê thuộc các xã: Đại Mạch, Vĩnh Ngọc, Xuân Canh, Đông Hội, Mai Lâm, Cổ Loa, Dục Tú, Thụy Lâm được phát triển trên đất phù sa cổ và phù sa cũ. Đặc điểm của loại đất này là tầng canh tác trung bình, có thành phần có giới trung bình và nhẹ, hàm lượng dinh dưỡng khá đến trung bình. Loại đất này phù hợp cho việc trồng cây hoa màu, cây công nghiệp ngắn ngày, rau các loại, cây ăn quả, cây cảnh. - Đất phù sa sông Hồng không được bồi đắp hàng năm, có tầng loang lổ: Đất có diện tích là 1849.92ha, chiếm khoảng 17.38%, đất chịu ảnh hưởng của canh tác không hợp lý do thiếu nước tưới dẫn đến đất bị biến đổi xuất hiện tầng loang lổ đỏ vàng. Loại đất này phân bố ở các xã Kim Chung, Kim Nỗ, Vĩnh Ngọc, Đông Hội, Tiên Dương, Liên Hà và Thụy Lâm. Đất này có độ dày trung bình, phân bố trên địa hình cao, đất có hàm lượng dinh dưỡng trung bình. - Đất phù sa không được bồi hàng năm, glay trung bình hoặc mạnh: Loại đất này có diện tích 1351.22ha chiếm 12.69%, phân bố ở địa hình vàn, vàn thấp và thấp trũng ở các xã: Đại Mạch, Võng La, Hải Bối, Xuân Canh, Đông Hội, Dục Tú, Vân Hà, Thụy Lâm, Tiên Dương, Kim Nỗ, Vân Nội. Đây là loại đất chủ yếu canh tác hai vụ lúa do điều kiện ngập nước nhiều, vi sinh vật yếm khí hoạt động mạnh. Thành phần cơ giới chủ yếu là thịt nặng, nghèo lân dễ tiêu. - Đất phù sa sông Hồng không được bồi hàng năm, úng nước: Đất có diện tích 594.00ha chiếm 5.58% diện tích đất, phân bố tại địa hình trũng thuộc các xã: Cổ Loa, Việt Hùng, Liên Hà, Vân Hà, Dục Tú và Thụy Lâm. Đất bị biến đổi do thời gian ngập lâu, đất chua đến rất chua, nghèo lân dễ tiêu. - Đất xám bạc màu phù sa cổ có tầng loang lổ đỏ vàng: diện tích 3261.33ha chiếm 30% tổng diện tích đất được phân bố ở các xã: Bắc Hồng, Nam Hồng, Nguyên Khê, Vân Nội, Uy Nỗ, Tiên Dương, Xuân Nộn, Cổ Loa và Xuân Canh.
  • 59. 48 Loại đất này có tầng canh tác mỏng , có màu xám trắng, thành phần cơ giới nhẹ, kết cấu rời rạc, giữ phân, giữ nước kém, nghèo dinh dưỡng. - Đất nâu vàng phát triển trên nền phù sa cổ: Đất này có diện tích 382.88 ha chiếm 3.60% diện tích, phân bố trên địa hình cao ở các xã: Bắc Hồng, Nam Hồng, Nguyên Khê, Uy Nỗ, Cổ Loa. Loại đất này nghèo dinh dưỡng, tỉ lệ mùm thấp. Loại này thích hợp cho việc trồng các loại cây lâu năm, cây màu, cây dài ngày. Loại đất này nhiều nhất ở Cổ Loa. 2.1.5. Điều kiện kinh tế - xã hội Kinh tế của khu vực trong những năm qua liên tục tăng trưởng và ổn định. Tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân đạt trên 8.9%. Cơ cấu kinh tế chuyển dịch mạnh theo hướng công nghiệp chiếm 49.8%, thương mại dịch vụ chiếm khoảng 22.8%, nông nghiệp chiếm 22.4%. Ngành công nghiệp của huyện trong những năm qua là ngành phát triển nhanh và mạnh nhất trong các thành phần kinh tế. Ngành công nghiệp chiếm tỉ trọng lớn trong GDP của huyện. Bảng 2. 1. Tốc độ tăng trưởng kinh tế huyện Đông Anh Năm Tốc độ tăng trưởng kinh tế (%) 2001 7.1% 2006 9.6% 2011 10.2% Nguồn: Phòng thống kê huyện Đông Anh Diện mạo khu vực đã có những thay đổi lớn với nhiều dự án được triển khai trên địa bàn huyện từ năm 2001 đến nay. Tiêu biểu là dự án mở rộng khu công nghiệp Bắc Thăng Long với tổng diện tích là 277.14ha, khu công nghiệp tại xã Xuân Nộn, các cụm công nghiệp vừa và nhỏ tại Nguyên Khê và cụm sản xuất làng nghề tập trung tại xã Vân Hà, xây dựng cầu Nhật Tân và đường đi Nội Bài, cầu Đông Trù và đường 5 kéo dài, đường quốc lộ 3 mới qua các xã miền Đông,… Đi cùng với các dự án khu công nghiệp và hạ tầng xã hội là khu vực đô thị mới như khu đô thị miền Đông huyện Đông Anh, khu đô thị mới phía Bắc tại xã Tiên Dương.
  • 60. 49 Dân số của khu vực Đông Anh liên tục tăng trong vòng mười năm từ 2001 đến 2011. Tuy mật độ dân số khu vực còn thấp hơn nhiều so với khu vực nội thành, nhưng mật độ dân số lại liên tục tăng từ 1.45% đến 1.89% tương ứng từ năm 2001 đến năm 2011. Trong bảng 2.2 cho thấy tốc độ tăng dân số cơ học mạnh nhất là năm 2007 với 4.8% dân số. Bảng 2. 2. Chỉ tiêu về dân số huyện Đông Anh3 Chỉ tiêu 2001 2003 2005 2007 2009 2011 DS (người) 266750 280147 292751 321036 336633 345368 PP (người/km2) 1.46 1.54 1.61 1.76 1.85 1.89 R (%) 0.04 0.41 1.8 4.8 0.12 0.23 DS : Dân số, PP: mật độ dân số; R: tốc độ tăng dân số cơ học Bảng 2. 3. Chỉ tiêu về cơ cấu lao động huyện Đông Anh3 Chỉ tiêu 2001 2003 2005 2007 2009 2011 Nông nghiệp 80.5 74.5 65.5 61.9 46.6 38.1 Công nghiệp-Xây dựng 15.2 18.6 26.3 26.5 41.7 48.4 Dịch vụ 4.3 6.9 8.2 11.5 11.7 13.5 Về mặt lao động cho thấy cơ cấu lao động của huyện có những thay đổi rõ rệt được biểu hiện qua bảng 2.3. Số liệu trong bảng cho thấy, sự chuyển biến cơ cấu lao động trong ngành nông nghiệp giảm liên tục trong vòng mười năm và giảm gần một nửa xuống chỉ còn 38.1% . Tăng mạnh nhất là lao động trong ngành công nghiệp và xây dựng với trung bình mỗi năm tăng khoảng 3.3%. Lao động trong ngành dịch vụ tăng 0.9% trong trung bình mỗi năm. Tăng mạnh nhất vào giai đoạn năm 2005-2007 với mức tăng là 3.3%. 3 Nguồn: Tổng hợp từ Niêm giám thống kê huyện Đông Anh
  • 61. 50 2.2. Lựa chọn tư liệu ảnh Một điều cần lưu ý trong nghiên cứu đánh giá tác động của đô thị hóa đến biến động sử dụng đất hoặc lớp phủ bề mặt từ dữ liệu viễn thám, đó là việc lựa chọn tư liệu ảnh.Yêu cầu đặt ra khi lựa chọn tư liệu ảnh phải đảm bảo tiêu chí dữ liệu có tính đồng bộ về độ phân giải, về thời điểm chụp và phù hợp với các dữ liệu kinh tế - xã hội liên quan đến khu vực nghiên cứu. Bảng 2. 4. So sánh chỉ tiêu kỹ thuật và kinh tế của tư liệu ảnh được đánh giá trong nghiên cứu biến động sử dụng đất [60] Loại dữ liệu Độ phân giải không gian Độ phân giải phổ Độ phân giải thời gian Giá thành Năm phóng Đánh giá IKONOS * * ** * 1999 *** SPOT HRV * * * * 2002 *** QuickBird * * ** * 12/2001 *** GeoEye-1 * * ** * 2008 *** Worlview – 2 * ** ** * 2009 *** Landsat 1-3 * ** * *** 1972, ‘75, ‘78 ** Landsat 4,5,7,8 * ** * *** 1982,‘84,‘99, 2013 ** ALI * ** * *** 2000 ** Aster * ** * ** 1999 ** Hyperion * *** * * 2000 ** Modis * *** ** *** 1999-2002 Spot- VGT * * ** *** 1998 * Meris * *** ** *** 2002 Sevri * *** *** *** 2005 NOAA-AVHRR * * *** *** 1978, ‘81, ‘98 * *** Rất tốt; ** Khá; * Trung bình Về mặt độ phân giải không gian: Kết quả phân tích cho thấy rằng: đối với trường hợp huyện Đông Anh Hà Nội, chiết tách thông tin sử dụng đất sẽ cho kết quả tốt nhất khi sử dụng ảnh vệ tinh có độ phân giải không gian đạt mức *** như ở bảng 2.4. Do hạn chế của tư liệu ảnh vệ tinh cùng độ phân giải cao, cùng một sensor
  • 62. trong khu v luận án l V thời gian ch và rau màu đang th thông tin s Các Landsat 5TM ch chụp 05/11/2009 và Landsat 8 OLI_TIRS_L1T ch 2.3. Xây d Quá trình chi tiến hành theo hai bư danh cho các đ X dụng tư li bảng chú gi phụ thu chú giả Boon [19 trên hình Hình 2. trong khu vực nghiên n án lựa chọn tư li Về thời điểm ch i gian chụp. Trong nghiên c và rau màu đang th thông tin sử dụng đ Các ảnh đư Landsat 5TM chụp ngày 23/11/ p 05/11/2009 và Landsat 8 OLI_TIRS_L1T ch Xây dựng lớp chú giải Quá trình chi n hành theo hai bư danh cho các đối tư Xây dựng h tư liệu viễn thám ng chú giải không ch thuộc vào các y ải cần phải phù h 19] đã đưa ra m trên hình 2.2. Hình 2. 2. Mối quan hệ giữa độ phân giải không gian v nghiên cứu theo m n tư liệu ảnh Landsat g m chụp: Thờ Trong nghiên c và rau màu đang thời kỳ phát tri ng đất. nh được lựa chọ p ngày 23/11/ p 05/11/2009 và Landsat 8 OLI_TIRS_L1T ch ựng lớp chú giải cho s Quá trình chiết tách thông tin s n hành theo hai bước: Bước i tượng (phân lo ng hệ thống chú gi n thám thành l i không chỉ dựa vào các đ c vào các yếu tố khác liên quan đ i phù hợp với kh đưa ra mối quan h ối quan hệ giữa độ phân giải không gian v theo một chuỗi th Landsat gồm Landsat TM và OLI_TIRS_L1T. ời điểm chụp ph Trong nghiên cứu này, các phát triển tốt nh ọn bao gồm p ngày 23/11/2004, Landsat 5TM c p 05/11/2009 và Landsat 8 OLI_TIRS_L1T ch cho sử dụng đất khu vực Đông Anh, H t tách thông tin sử d c thứ nhất xác đ (phân loại đối tượng) ng chú giải là công vi thành lập cho chi a vào các đối tư khác liên quan đ i khả năng cung c i quan hệ giữa độ ối quan hệ giữa độ phân giải không gian v 51 i thời gian từ m Landsat TM và OLI_TIRS_L1T. p phải cùng mùa v các tư liệu ảnh ch t nhất được lựa ch m Landsat 5 2004, Landsat 5TM c p 05/11/2009 và Landsat 8 OLI_TIRS_L1T chụp 02/12 ụng đất khu vực Đông Anh, H dụng đất khu v xác định lớp chú gi ng) [116]. i là công việc đầu tiên cho chiết tách thông tin chuyên đ i tượng có th khác liên quan đến từng lo năng cung cấp thông tin c chi tiết phân lo ối quan hệ giữa độ phân giải không gian v ừ năm 2001 m Landsat TM và OLI_TIRS_L1T. cùng mùa vụ để nh chụp vào th a chọn cho m 5TM chụp ngày 23/11/ 20 2004, Landsat 5TM chụp 15/12/2006; Landsat 5TM p 02/12/2013 ụng đất khu vực Đông Anh, H t khu vực Đông Anh, Hà N p chú giải; bư u tiên và quan tr t tách thông tin chuyên đ ng có thể nhìn thấ ng loại chú giả p thông tin của d phân loại và độ ối quan hệ giữa độ phân giải không gian và chi tiết phân loại 2001 trở lại đây, do v m Landsat TM và OLI_TIRS_L1T. giảm sai số p vào thời điểm lúa đ n cho mục đích chi p ngày 23/11/ 20 p 15/12/2006; Landsat 5TM (Phụ lục 1). ụng đất khu vực Đông Anh, Hà Nội c Đông Anh, Hà N ; bước thứ hai là đ quan trọng nhấ t tách thông tin chuyên đề. Khi thi ấy trên ảnh mà còn ải và hệ thống b a dữ liệu viễ ộ phân giải th ết phân loại [19] , do vậy do lệch m lúa đã gặt c đích chiết tách p ngày 23/11/ 2001, p 15/12/2006; Landsat 5TM ). c Đông Anh, Hà Nội được hai là định ất khi áp Khi thiết lập nh mà còn ng bảng ễn thám. i thể hiện ]
  • 63. 52 Thông tin sử dụng đất là thông tin có thể xác định được trên tư liệu viễn thám dựa trên mối quan hệ mật thiết giữa sử dụng đất và lớp phủ bề mặt theo những quy tắc chuyển đổi dữ liệu được một số nhà nghiên cứu như đề xuất Anderson vào những năm 1976, Kostrowicki, 1977 và Louisa JM. Jansen đề xuất vào năm 2003 và 2004…. [75, 85, 107, 108]. Đối với khu vực Đông Anh Hà Nội, việc xây dựng chú giải sử dụng đất dựa trên kết quả phân loại lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh với các nguyên tắc áp dụng của Louisa JM. Jansen theo sơ đồ hình 2.3. Hình 2. 3. Sơ đồ xác định thông tin sử dụng đất có được từ kết quả dữ liệu lớp phủ bề mặt tách được từ dữ liệu ảnh vệ tinh [107] Theo luật đất đai hiện hành, đất đai được phân ra rất nhiều loại sử dụng đất, nhưng khi nghiên cứu hiện trạng sử dụng đất tại huyện Đông Anh Hà Nội, luận án chỉ nghiên cứu những hình thức sử dụng đất chính và định nghĩa về các loại hình sử dụng đất phù hợp theo bảng 2.5 với những lý do sau: - Sử dụng tư liệu viễn thám với độ phân giải không gian 30m. Theo Bonn, độ chi tiết phân loại chỉ đạt ở mức độ I (mức độ có cái nhìn khái quát về tình hình sử dụng đất). - Các yếu tố sử dụng để thiết lập thông tin sử dụng đất liên quan đến chức năng sử dụng đất và các hoạt động được xác định, mô tả trên bề mặt khu vực nghiên cứu. Loại hình sử dụng đất của khu vực Đông Anh, Hà Nội được xác định theo
  • 64. 53 chức năng kinh tế, việc phân biệt mức độ chi tiết hơn của các loại sử dụng đất dựa vào tiêu chí kinh tế khác nhau để gán vào các lớp sử dụng đất theo chức năng chính của khu vực. Bảng 2. 5. Chú giải sử dụng đất của khu vực Đông Anh Hà Nội Lớp phủ bề mặt Lớp sử dụng đất theo chức năng kinh tế Loại hình sử dụng đất Thực vật Đất nông nghiệp Hoa màu Màu + Lúa (trồng xen canh lúa và rau, màu); rau; cây ăn quả; cây công nghiệp) Đất trống Lúa (trồng lúa 01 vụ) Chưa sử dụng Đất trống Mặt nước Sông Đất nông nghiệp Ao, hồ Các đối tượng nhân tạo Đất phi nông nghiệp Đất xây dựng 2.4. Phân loại mờ tiếp cận đối tượng 2.4.1. Lý thuyết mờ Mọi ngôn ngữ và mọi quyết định nhìn chung là tiền định nhưng chúng thường được đặc trưng bởi vài mức độ không rõ ràng hoặc là mờ. Các khái niệm như nóng , lạnh và tốt chỉ mang tính chất tương đối phụ thuộc vào yếu tố chủ quan của mỗi người không thể xác định theo danh nghĩa lý thuyết. Vấn đề tương tự đó cũng xảy ra trong phân loại ảnh viễn thám. Trong viễn thám, sự mờ không chỉ tồn tại trên điểm ảnh mà tồn tại trong việc định danh các lớp đối tượng. Trên thực tế, khó có thể vạch ra ranh giới chính xác giữa rừng rậm, rừng thưa, khu dân cư dày đặc, khu dân cư thưa thớt,… Các ranh giới này thực sự mờ ngay cả trên thực địa chứ chưa nói đến vạch chúng trên tư liệu viễn thám. Từ hiện thực đó, năm 1965, lý thuyết logic mờ ra đời. Lý thuyết mờ được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như trong y tế, trong điều khiển, ra quyết định và cả ở
  • 65. 54 phân loại ảnh. Trong phân loại ảnh, lý thuyết mờ là một cách tiếp cận mạnh mẽ trong việc giải quyết lẫn phổ cũng như trong định danh các đối tượng phân loại [13, 153]. Một điều quan trọng cần nhấn mạnh đó là phân loại theo lý thuyết mờ tốt hơn cho phân loại tập hợp các điểm ảnh (hay được gọi là đối tượng ảnh) [13, 153, 157] . Logic mờ là loại logic đa giá trị và ý tưởng cơ bản là thay hai kết quả “sai”, “đúng” của thuật toán Boolean bằng dãy liên tục [0, …..,1] với 0 là giá trị “sai”, 1 là giá trị “đúng” và mọi giá trị nằm giữa 0 đến 1 sẽ biểu diễn sự chuyển tiếp giữa sai và đúng [148]. Hàm toán học xác định mức độ thành viên của một đối tượng s trong tập mờ G được gọi là hàm liên thuộc và được biểu diễn bằng hàm sau: (2. 1) Hình 2.4 là ví dụ so sánh phân loại cứng và phân loại mờ. Phân loại cứng dựa trên khái niệm truyền thống về tập cứng với mức độ liên thuộc của các thành viên có hai giá trị 0 và 1 nghĩa là đối tượng trong khoảng từ 0 đến 30 là thành viên của lớp nước có mức độ liên thuộc là 1 và không phải là thành viên của lớp rừng đất ẩm có mức độ liên thuộc là 0. Còn đối với phân loại mờ các đối tượng được xác định vào một lớp nào đó với một giá trị mức độ thành viên. Ví dụ: giá trị từ 24 đến 36 đối tượng có thể là lớp nước hoặc có thể là lớp rừng đất ẩm với mức độ liên thuộc khác nhau trong khoảng (0,1). Điều này chứng tỏ rằng phương pháp phân loại mờ linh hoạt hơn trong giải quyết vấn đề nhập nhằng của thế giới tự nhiên. Hình 2. 4. So sánh phân loại cứng và phân loại mờ • Phân loại cứng • Phân loại mờ • Quy tắc quyết định cứng 0-30 à water 30-60 à forest wetland 60-90 à upland forest • Quy tắc quyết định mờ: Là một hàm liên thuộc cho từng lớp
  • 66. 55 Thuật toán trong phân loại mờ bao gồm: phân cụm mờ (fuzzy c-mean clustering), thuật toán fuzzy relaxation (fuzzy relaxation algorithm), mô hình hàm liên thuộc (membership function models), phân loại mờ xác suất cực đại (fuzzy maximum likelihood), mạng nơ-ron mờ (fuzzy neural network) và phân loại quy tắc mờ (rule- based fuzzy classification) [153]. Trong phạm vi của luận án, phân loại theo quy tắc mờ được sử dụng để chiết tách thông tin sử dụng đất. Phương pháp phân loại quy tắc mờ dựa vào quy tắc mờ “if-then” trong việc gán lớp cho các đối tượng. Ưu điểm nổi bật của phương pháp này khả năng thu thập được kiến thức của con người trong việc thiết kế và điều khiển hệ thống các quy tắc trong phân loại. Phân loại mờ bao gồm ba bước cơ bản [153, 157]: Mờ hóa (fuzzification), Suy luận mờ (Inference) và khử mờ (Defuzzification) thể hiện ở hình 2.5. Hình 2. 5. Kiến trúc của một hệ thống mờ Mờ hóa: Việc mờ hóa sẽ mô tả sự chuyển tiếp từ hệ thống tường minh sang hệ thống mờ. Mục đích của quá trình này là phân chia không gian đặc trưng (phổ hoặc các yếu tố đặc trưng của đối tượng) thành các không gian mờ con và từ đó tạo ra bộ quy tắc cho từng không gian mờ con riêng biệt. Khi tiến hành mờ hóa điều đầu tiên là phải xác định hàm liên thuộc để tính toán mức độ thành viên cho từng dữ liệu đầu vào. Hàm liên thuộc có nhiều dạng, phổ biến là một số dạng sau : monotonic, tam giác, hình thang, hình gauss. Hình 2.6 minh họa hình dạng của 4 kiểu hàm liên thuộc và hàm toán học tương ứng. Kiến thức chuyên gia Mờ hóa Khử mờ Suy luận mờ Dữ liệu đầu vào Dữ liệu đầu ra
  • 67. 56 Hình 2. 6. Các kiểu hàm liên thuộc : (a) monotonic, (b) tam giác, (c) hình thang, (d) gauss [153] Monotonic Với 0≤ sa − ≤λ; )(sµ = 0 với những trường hợp khác (2. 2) Tam giác Với 0≤ sa− ≤λ; )(sµ = 0 với những trường hợp khác (2. 3) Hình thang Với a-λ≤ as − ≤a+λ; )(sµ = 0 với những trường hợp khác (2. 4) Gauss Với λ λ ≤−≤ sa 2 Với 2 0 λ ≤−≤ sa (2. 5) trong đó: - s biểu thị phép đo a, - )(sµ là mức độ liên thuộc, - a biểu thị trung tâm của hàm liên thuộc, - λ độ rộng của hàm liên thuộc. λ µ sa s − −=1)( λ µ sa s − −=1)(         − −= 1, 2 2min)( λ µ as s 2 12)(         − −= λ µ as s 2 12)(         − −= λ µ as s
  • 68. 57 Mọi giá trị đặc trưng của đối tượng có giá trị thành viên cao hơn 0 đều thuộc tập mờ. Nhìn chung, hàm liên thuộc càng lớn thì độ mờ của định hướng phân loại càng lớn; khi giá trị của thành viên càng nhỏ thì việc gán giá trị cho đối tượng sẽ càng bất định [148]. Chính vì vậy, tất cả các phép tính toán đều dựa vào mức độ thành viên dao động từ 0 cho đến 1 và hoàn toàn độc lập với giá trị gốc của đối tượng. Điều này sẽ giúp cho ta dễ làm việc hơn trong một không gian nhiều chiều, sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và là các dữ liệu có thứ nguyên khác nhau. Suy luận mờ: Suy luận mờ là tổ hợp các quy tắc mờ được sử dụng phối hợp các tập mờ khác nhau. Bộ quy tắc mờ đơn giản nhất chỉ phụ thuộc vào một tập mờ là quy tắc « If – Then » ( If là hàm điều kiện, then là hàm kết quả). Có hai kiểu cấu trúc của quy tắc mờ [33]: 1. Hàm điều kiện được áp dụng đầy đủ Nếu mức độ liên thuộc bằng nhau và đều bằng 1, thì mệnh đề then sẽ áp dụng đầy đủ: Nếu x là A thì Y là C 2. Hàm điều kiện được áp dụng có trọng số Nếu hàm điều kiện chỉ thỏa mãn một phần, thì mệnh đề then sẽ áp dụng có trọng số : Nếu x là A thì Y là C với mức độ w trong đó: - x là các thuộc tính nổi bật được lựa chọn cho bài toán phân loại, - A là giá trị thuộc tính của đối tượng, - Y là đối tượng được gán vào lớp sử dụng đất C, - w là trọng số. Để tạo được bộ quy tắc mờ ở mức phức hợp, cần phải tích hợp các tập mờ lại với nhau bằng các toán tử logic And, Or, Not để tạo ra giá trị chiết xuất từ các tập mờ này. Tuy nhiên, việc kết hợp như thế nào là hoàn toàn phụ thuộc vào sự hiểu biết về đối tượng trên thực tế.
  • 69. 58 Việc tính toán trọng số cho các quy tắc và tập hợp các quy tắc các quy tắc. Có hai cách tính trọng số theo công thức [153] : (2. 6) trong đó : - large là hàm liên thuộc mờ được mô tả trong Rule 1 (quy tắc 1), - β1 là trọng số nhân tố được tính theo công thức sau: (2. 7) Với )s( 1µ và )s( 2µ là mức độ liên thuộc đo được cho s1 và s2. Trọng số được tính toán cho tập hợp các quy tắc : (2. 8) Khử mờ: Để có được thông tin chuyên đề từ kết quả phân loại sử dụng logic mờ thì các kết quả đó phải được chuyển sang các giá trị tường minh. Với mục đích như vậy, phải sử dụng giá trị thành viên lớn nhất như là một lớp tường minh. Có một số cách khử mờ, nhưng phổ biến nhất là phương pháp trọng tâm (center-of- gravity) và phương pháp trung bình tối đa (mean-of-maximum) theo hai công thức sau [153]: trong đó: - n là số lượng các yếu tố lấy làm mẫu, - )(sµ là mức độ liên thuộc của s. (2. 9) trong đó : m là số lượng s có mức độ liên thuộc lớn nhất. (2. 10) 2.4.2. Quy trình phân loại Quá trình xây dựng thông tin sử dụng đất của khu vực Đông Anh, Hà Nội từ ảnh vệ tinh theo phân loại mờ tiếp cận đối tượng được thực hiện theo sơ đồ gồm ba bước xử lý cơ bản bao gồm: xử lý dữ liệu đầu vào, phân loại và đánh giá dữ liệu đầu ra theo hình 2.7. eargl)Rule(w ×= 11 β )s()s( 211 µµβ ∧= )Rule(w)Rule(wnAggregatioRule 21 ∨= ∑ ∑ = = × =−− n s n s s ss gravityofcenter 1 1 )( )( µ µ ∑= =−− m s m s imummaxofmean 1
  • 70. 59 Hình 2. 7. Sơ đồ các bước xử lý ảnh DỮ LIỆU ĐẦU VÀO Phân mảnh ảnh Kết quả Mẫu thu thập Xác định yếu tố đặc trưng Xây dựng bộ quy tắc Xác định ngưỡng Gán lớp MỜ HÓA KHỬ MỜ SUY LUẬN MỜ Ảnh Tiền xử lý PHÂN LOẠI QUY TẮC MỜ Đánh giá độ chính xác DỮ LIỆU ĐẦU RA
  • 71. 60 1. Tiền xử lý ảnh Hệ tọa độ của ảnh Landsat khu vực Đông Anh là ảnh nằm ở path #127 row #45 trong hệ tọa độ WGS-84 quốc tế. Do vậy, cần phải chuyển đổi về hệ tọa độ VN-2000 để tích hợp với các nguồn dữ liệu khác thông qua việc chuyển đổi hệ tọa độ theo 7 tham số tính chuyển từ hệ tọa độ quốc tế sang hệ VN-2000. Công thức tính chuyển tọa độ như sau: (2. 11) trong đó: - X, Y, Z là tọa độ vuông góc không gian trên hệ tọa độ VN-2000, đơn vị là mét, - X’, Y’, Z’ là tọa độ vuông góc không gian trên hệ tọa độ WGS-84, đơn vị là mét, - 0x∆ , 0y∆ , 0z∆ là tham số dịch chuyển gốc tọa độ, đơn vị là mét, - 0w , 0ψ , 0ε là 3 góc xoay trục tọa độ tương ứng với trục X, Y, Z, đơn vị là giây, - k là hệ số tỉ lệ chiều dài giữa 2 hệ. Giá trị 7 tham số chuyển đổi mz my mx 45032835,111 30318279,39 90441429,191 0 0 0 =∆ =∆ =∆ "00427372,0 "01975479,0 "00928836,0 0 0 0 = −= = ε ψ ϖ k = 0,999999747093722 Dữ liệu ảnh dùng để chiết tách thông tin sử dụng đất và đánh giá biến động sử dụng đất cho khu vực nghiên cứu. Trong quá trình tiền xử lý các ảnh được kiểm tra về độ lệch không gian với yêu cầu độ lệnh phải nhỏ hơn 1 pixel và các ảnh được chuẩn hóa theo ảnh năm 2013 để đưa đặc tính phản xạ phổ thu được trên các ảnh về tương đương với nhau.      −++∆= +−+∆= −++∆= )'''( )'''( )'''( 000 000 000 YwXZkzZ ZwXYkyY ZYXkxX ψ ε ψε
  • 72. 61 2. Phân mảnh ảnh (segmentation) Mục đích của phân mảnh ảnh là sự phân chia ảnh thành các mảnh riêng biệt tạo ra các đối tượng ảnh. Đối tượng ảnh được tạo ra bởi một hay một số tiêu chí về tính đồng nhất trong một hoặc nhiều chiều của không gian đặc trưng. Do vậy, đối tượng có nhiều thông tin bổ sung về phổ hơn là với chỉ một điểm ảnh, các thông tin bổ sung có thể là thông tin về trung bình phổ của mỗi kênh ảnh, cũng như giá trị lớn nhất và nhỏ nhất, tỉ lệ trung bình và phương sai của các kênh ảnh,… Đối tượng ảnh không những có lợi thế về việc đa dạng hóa thông tin về phổ mà còn có lợi thế rất lớn trong việc có thêm các thông tin không gian ví dụ như về khoảng cách, lân cận, hay quan hệ không gian giữa các đối tượng (topology),…[16, 157]. Thuật toán phân mảnh được chia làm 4 loại : dựa vào điểm (point-based), dựa vào cạnh (edge- based), dựa vào vùng (region – based) và thuật toán kết hợp (combined) [16]. Đối tượng ảnh được tạo ra trong luận án thông qua phân mảnh ảnh đa độ phân giải (multi-resolution segmentation). Phân mảnh ảnh đa độ phân giải là quá trình hợp nhất liên tiếp các điểm ảnh hoặc các đối tượng ảnh liền kề. Phân mảnh theo kỹ thuật hợp nhất vùng từ dưới lên theo thứ tự ban đầu, xem xét từng pixel như một đối tượng riêng biệt sau đó, từng đối tượng nhỏ kề nhau được hợp nhất thành đối tượng lớn hơn. Sự hợp nhất này dựa trên tiêu chuẩn đồng nhất cục bộ, các cặp đối tượng ảnh liền kề sẽ được gộp lại làm cho độ bất đồng tăng lên ở mức nhỏ nhất trong giới hạn. Nếu vượt quá giới hạn, quá trình hợp nhất sẽ ngừng lại và kết quả của quá trình này là sẽ được phân loại ở bước tiếp theo [12, 15]. Đối tượng ảnh được tạo ra theo các tiêu chí tham số tỉ lệ và độ đồng nhất thể hiện ở hình 2.8. Hình 2. 8. Tiêu chí cho phân mảnh đối tượng
  • 73. 62 Trong quá trình phân mảnh ảnh, tỉ lệ là thông số quan trọng. Tỉ lệ quyết định đối tượng được chiết xuất sẽ có kích thước lớn hay nhỏ và chứa đựng nhiều hay ít đối tượng con (sub-object) bên trong. Dựa vào thông số tỉ lệ, có thể phân cấp đối tượng theo các mức độ khác nhau thể hiện ở hình 2.9. Ảnh gốc Mức độ 1 Mức độ 2 Mức độ 3 Hình 2. 9. Đối tượng ảnh nhận được từ phân mảnh ảnh theo các mức độ, mức độ 1 (thông số tỉ lệ 7, hình dạng 0.2 và độ chặt 0.8), mức độ 2 (thông số tỉ lệ 10, hình dạng 0.5 và độ chặt 0.5), mức độ 3 (thông số tỉ lệ 30, hình dạng 0.7 và độ chặt 0.3)4 Xác định tiêu chuẩn đồng nhất thực chất là quá trình đo đạc sự thay đổi trong tính không đồng nhất về phổ (hcolor) và không đồng nhất về hình dạng (hshape) để xác định đối tượng liền kề có được hợp nhất hay không. Tiêu chuẩn đồng nhất thực chất cũng tuân theo lý thuyết logic mờ và được xác định theo công thức sau: (2. 12) trong đó: - W là trọng số tiêu chuẩn, - h∆ là mức độ không đồng nhất. 4 Cảnh ảnh được cắt từ ảnh Landsat TM khu vực nghiên cứu năm 2009 shapeshapecolorcolor hWhWf ∆+∆= .. 1];1,0[];1,0[ =+∈∈ shapecolorshapecolor WWWW
  • 74. 63 Sự khác biệt về độ bất đồng nhất màu (phổ) colorh∆ được xác định trong công thức sau: ))..(.( 2_,2_1_,1_. objcobjobjcobjmergecmerge c ccolor nnnWh σσσ +−=∆ ∑ (2. 13) Với: - mergen là số lượng pixel trong đối tượng được gộp, - 1_objn là số lượng pixel của đối tượng 1, - 2_objn là số lượng pixel trong đối tượng 2, - cσ là độ lệch chuẩn của đối tượng ở kênh c. các chỉ số merge dùng để chỉ đối tượng đã gộp, obj_1 và obj_2 dùng để chỉ các đối tượng 1, 2 trước khi được gộp vào đối tượng merge. Cũng theo tác giả Benz [157], độ bất đồng nhất hình dạng shapeh∆ là giá trị nói lên độ cải thiện về độ trơn (smoothness) và độ chặt (compactness) hình dạng của đối tượng: smoothsmoothcomptcomptshape hWhWh ∆+∆=∆ .. (2. 14) Với: ).(. 2_ 2_ 2_ 1_ 1_ 1_ obj obj obj obj obj obj merge merge mergesmooth b l n b l n b l nh +−=∆ ).(. 2_ 2_ 2_ 1_ 1_ 1_ obj obj obj obj obj obj merge merge mergecompt n l n n l n n l nh +−=∆ trong đó: - l là chu vi của đối tượng, - b là chu vi của khung chữ nhật bao quanh đối tượng.
  • 75. 64 Căn cứ vào các công thức nêu trên đây, có thể thấy độ bất đồng nhất của độ trơn chính là tỉ số giữa chu vi của đối tượng và độ dài của khung chữ nhật bao quanh đối tượng. Cũng theo các công thức này, độ bất đồng nhất của độ chặt bằng tỉ số giữa chu vi của đối tượng và căn bậc hai của số pixel tạo nên đối tượng. Các trọng số cW , colorW , shapeW , smoothW và comptW là các thông số có thể chọn, thay đổi để có thể tách các đối tượng như mong muốn. Kiểm chứng độ chính xác của kết quả phân mảnh ảnh bằng mắt là phương pháp đánh giá hiệu quả nhất. Ngoài ra, còn một số cách khác kiểm chứng độ chính xác của kết quả phân mảnh ảnh. • Có thể dùng các polygon số hóa trực tiếp trên ảnh. Nếu có sự trùng khít của polygon này với đối tượng ảnh được chiết xuất tự động thì đó là kết quả tốt nhất. • Có thể phân tích “độ bền” của đường bao đối tượng ảnh để đánh giá sự gia tăng của độ bất đồng nhất có lớn hay không. Sự gia tăng này càng lớn thì thì xác suất gộp các đối tượng càng nhỏ và có thể nói là sự phân mảnh ảnh này quá nhạy cảm với các trọng số (độ trơn, độ chặt, hình dạng, màu) và với tỉ lệ. • Phải phối hợp các phương pháp đánh giá nêu trên để có thể đưa ra kết luận về chất lượng phân mảnh ảnh. Để tìm tham số phù hợp cho phân mảnh ảnh ở Đông Anh, luận án đã tiến hành khảo sát rất nhiều phương án và mỗi một tham số thay đổi cho ra các kết quả phân mảnh ảnh khác nhau thể hiện ở hình 2.9. Các phương pháp đánh giá phân mảnh ảnh ở trên được sử dụng phối hợp để lựa chọn tham số phù hợp cho phân mảnh ảnh ở khu vực nghiên cứu. Các tham số dùng để phân mảnh ảnh đối với ảnh Landsat bao gồm: tham số tỉ lệ là 7 (tham số tỉ lệ có xem xét đến tính khái quát hóa của thông tin sử dụng đất), thông số hình dạng là 0.2 và thông số độ chặt là 0.8 được xác định là phù hợp cho phân loại ảnh khu vực Đông Anh. 3. Thu thập mẫu Số lượng mẫu được thu thập từ thực địa theo hai đợt vào tháng 12 năm 2009 và tháng 12 năm 2013, số lượng mẫu thu thập phục vụ cho hai mục đích: dùng để
  • 76. 65 sử dụng trong phân loại ảnh và dùng để đánh giá độ chính xác kết quả phân loại. Trong luận án, việc thu thập mẫu sử dụng trong phân loại được thực hiện kết hợp trong phòng và ngoài thực địa. Bước đầu của việc thu thập mẫu là giải đoán thông tin đối tượng trên ảnh dựa vào phân tích bằng mắt, sau đó mẫu được khoanh vi bằng GPS ngoài thực địa để đối sánh trước khi phân loại. Mẫu sử dụng trong phân loại được lấy theo nguyên lý ngẫu nhiên, tuy nhiên, vẫn phải đảm bảo mẫu được phân bố đều trên khu vực nghiên cứu. Polygon mẫu phải nằm trong đối tượng ảnh đã được phân mảnh. Số lượng polygon mẫu được thể hiện trong bảng 2.6. Một số hình ảnh thực địa được trình bày trong phụ lục 2. Bảng 2. 6. Số lượng mẫu sử dụng trong phân loại ảnh Lớp thông tin Số lượng polygon mẫu/năm Hoa màu 20 Màu + Lúa 35 Lúa 30 Đất trống 10 Sông 25 Ao 15 Đất xây dựng 30 4. Xác định yếu tố đặc trưng Việc phân loại ảnh theo phương pháp có kiểm định được tiến hành dựa vào so sánh đặc điểm của các đối tượng ảnh cần phân loại với tập hợp các pixel được chọn làm mẫu. Việc so sánh này được tiến hành dựa vào đặc trưng riêng biệt của từng lớp thông tin sử dụng đất. Bảng 2. 7. Các chỉ số khảo sát lựa chọn sử dụng trong phân loại ảnh Các chỉ số khảo sát Nguồn 1. Chỉ số thực vật RNIR RNIR NDVI + − = (2. 15) [128]
  • 77. 66 R NIR VI = (2. 16) )L( LRNIR RNIR SAVI + ++ − = 1 (2. 17) 2. Chỉ số nước MIRG MIRG MNDWI + − = (2. 18) [176] 3. Chỉ số đất xây dựng NIRMIR NIRMIR UINDBI + − == (2. 19) ] 2 [ ] 2 [ MNDWISAVI NDBI MNDWISAVI NDBI IBI + − + − = (2. 20) [177] trong đó: - R: Giá trị phổ trên kênh đỏ, - MIR: Giá trị phổ trên hồng ngoại trung, - NIR : Giá trị phổ trên kênh cận hồng ngoại, - L là hệ số phụ thuộc đất (0÷1). 4. Chuyển đổi không gian màu Chuyển đổi không gian màu RGB sang không gian màu HSI (Hue:màu sắc, saturation: độ sáng và intensity: cường độ)         −−+− −+− = − ))(()( )()[(5.0 cos 2 1 BGBRGR BRGR H (2. 21) [138] )],,[min( )( 3 1 BGR BGR S ++ −= (2. 22) )( 3 1 BGRI ++= trong đó: RGB là tổ hợp các kênh ảnh. (2. 23) 5. Chỉ số thông tin phổ có thêm khi sử dụng đối tượng ảnh [151] - Max.Diff )( )()(max .max , vc vcvc diff jiKji B − = ∈ (2. 24)
  • 78. 67 Giá trị trong khoảng:       max1 ,0 k B c K trong đó: - i, j là các kênh ảnh, - )(vc là độ sáng của đối tượng ảnh v, - )(vci là cường độ trung bình của kênh ảnh i của đối tượng v, - )(vcj là cường độ trung bình của kênh ảnh j của đối tượng v, - BK là trọng số độ sáng lớn hơn 0 của các kênh ảnh với { }1: =∈= kB wKkK với kw là trọng số kênh ảnh. - Standard deviation band (Độ lệch chuẩn kênh ảnh)                 −== ∑∑ ∈∈ 2 ),,,(),,,( 2 ),,,( # 1 ),,,( # 1 )()( vv Ptzyx k vPtzyx k v vkk txyxc P txyxc P Pv σσ Giá trị trong khoảng:     range kc 2 1 ,0 (2. 25) trong đó: - )(vkσ là độ lệch chuẩn của giá trị cường độ của lớp ảnh k của tất cả các pixel tạo nên đối tượng v, - vP là tập hợp các pixel của một đối tượng ảnh v, - vP# là tổng số các pixel chứa trong vP - (x,y,z,t) là tọa độ của pixel, - ),,,( tzyxck là giá trị cường độ kênh ảnh tại pixel (x,y,z,t), - range kc là khoảng dữ liệu của kênh ảnh k với minmax kk range k ccc −= 6. Chỉ số hình học khi sử dụng đối tượng ảnh [151] - Chỉ số dài/ rộng )( )( 2 1 v vEV v λ λ γ = trong đó: 1λ , 2λ là các giá trị riêng (2. 26)
  • 79. 68 Yếu tố đặc trưng được xác định cho từng lớp thông tin sử dụng đất thông qua việc so sánh hàm liên thuộc các chỉ số của tập hợp mẫu (phụ lục 3). Trong viễn thám, thông tin các lớp thường bị chồng lấp với thông tin lớp khác trong không gian đặc trưng với các mức độ khác nhau. Do đó, yếu tố đặc trưng có mức độ chồng phủ bằng 0 giữa các hàm liên thuộc được xem xét sử dụng cho phân loại. 5. Xây dựng bộ quy tắc, xác định ngưỡng và gán lớp Bộ quy tắc thể hiện ở hình 2.10 được xây dựng dựa trên quy tắc hàm điều kiện được áp dụng đầy đủ5 là việc xác định yếu tố đặc trưng có độ tách biệt cao nhất như đã nói ở trên và việc xác định ngưỡng để gán lớp theo công thức trung bình tối đa dựa trên tập mẫu (theo công thức 2.10). 5 Hàm điều kiện trình bày ở trang 56 Hình 2. 10. Bộ quy tắc giải đoán ảnh Đ S S Đ Đ Đ S Đ S Đ Đất trống Maxdiff ≥ 1.3 Mặt nước Chưa phân loại Length/width≥ 3.5 Hồ Sông NDVI ≥ 0.34 Và (VI ≥ 1.8) Xây dựng Chưa phân loại 0<HSI (S R,G,B) ≤0.49 Chưa phân loại Lúa Kết quả phân loại Màu lúa Màu Đối tượng ảnh Đường đê Đường đê S
  • 80. 69 • Nước có phản xạ chủ yếu trong vùng nhìn thấy nằm trong 0.4 – 0.7 µm, phản xạ mạnh nhất ở dải sóng 0.4 – 0.5 µm (kênh 1) và gần như bị triệt tiêu tại kênh 4, hoàn toàn bị triệt tiêu ở kênh 5, 6, 7. Luận án đề xuất sử dụng chỉ số (Max.diff) sự khác biệt lớn nhất giữa các kênh phổ (theo công thức 2.24 trong bảng 2.7) để xác định mặt nước với mức độ chồng lấp các đối tượng khác là 0 thể hiện chi tiết trong bảng sau. Bảng 2. 8. So sánh hàm liên thuộc của dữ liệu tập mẫu chỉ số tách nước Chỉ số max.diff Hàm liên thuộc Đất xây dựng (đ)– Mặt nước (x) Mặt nước (đ)– Đất trống (x) Mặt nước (đ)– Đất lúa (x) Mặt nước (đ)– Hoa màu, màu lúa(x) • Việc xác định vùng đất xây dựng đặc biệt ở khu vực ven đô là khá phức tạp do cấu trúc và phản xạ phổ của đối tượng. Luận án khảo sát các chỉ số NDBI, IBI và chuyển đổi không gian màu HSI để chiết tách vùng đất xây dựng cho khu vực nghiên cứu thể hiện ở hình 2.11 và bảng 2.9. Chỉ số NDBI (theo công thức 2.19 trong bảng 2.7) dựa trên cơ sở đất xây dựng có phản xạ mạnh hơn ở dải sóng hồng ngoại trung (MIR) so với dải sóng cận hồng ngoại (NIR). Tuy nhiên, một số nghiên cứu cho thấy thông tin khu vực đất xây dựng vẫn bị lẫn với thực vật do sự tương đồng của phản xạ thực vật khô trong kênh MIR cũng cao hơn dải sóng cận hồng ngoại. Để khắc phục nhược điểm này, Hanqiu Xu [177] đề xuất kết hợp ba chỉ số SAVI (theo công thức 2.17), MNDWI (công thức 2.18) và NDBI (theo công thức 2.19) tạo ra một chỉ số mới là IBI được xác định theo công thức (2.20) trong bảng 2.7. Trong không gian màu HSI, mỗi điểm màu được mô tả dựa trên các thông số về màu sắc (hue), độ bão hoà màu (saturation) và cường độ (intensity). Hai thông số đầu tiên đại diện cho màu sắc, còn thông số thứ 3 đại diện cho độ sáng. Cách mô tả điểm ảnh như vậy giống tương tự như phân tích màu của thị giác, thích hợp cho
  • 81. 70 việc xác định đối tượng trên ảnh dựa vào màu sắc. Khi hiển thị, tổ hợp màu giả RGB của ảnh tương ứng kênh 4, kênh 5 và kênh 7 của ảnh Landsat 5TM và kênh 5, kênh 6 và kênh 7 của ảnh Landsat 8OLI cho thấy khu vực đất xây dựng được nhận biết bằng mắt rõ ràng. Do vậy, sử dụng chuyển đổi từ không gian màu RGB sang HSI có thể tách được khu vực đất xây dựng. Chuyển đổi không gian màu thể hiện theo công thức 2.21, 2.22 và 2.23 trong bảng 2.7. Trong bảng so sánh hàm liên thuộc của 3 chỉ số khảo sát sử dụng chiết tách khu vực đất xây dựng. Đường cong chỉ số IBI của đối tượng đất xây dựng và các đối tượng khác bị chồng lấp trong khoảng giá trị từ 0.10 đến 0.93. Đối với chỉ số NDBI, đường cong của khu vực đất xây dựng và nước tương tự như đường cong của khu vực đất xây dựng với hoa màu, màu lúa đều có sự tách biệt rõ ràng với mức Hình a. Ảnh tổ hợp màu RGB: 457 Khu vực dân cư có màu vàng xậm Hình b. Ảnh chỉ số NDBI Khu vực dân cư có màu xám sáng Hình c. Ảnh chỉ số IBI Khu dân cư có màu xám đậm đến màu đen Hình d. Ảnh S trong HSI Khu dân cư có màu xám đậm Hình 2. 11 Ảnh chỉ số
  • 82. 71 độ chồng lấp là 0. Trong khi đó, đường cong chỉ số NDBI của khu vực đất xây dựng và đất lúa bị chồng phủ trong khoảng từ 81.32 tới 93.61. Đường cong của chuyển đổi màu HSI (saturation) dựa trên tổ hợp không gian màu giả RGB tương ứng với kênh 4, kênh 5 và kênh 7 của khu đất xây dựng trong khoảng 0.37 tới 0.45. Đường cong chỉ số này đối với các đối tượng khác là lớn hơn 0.49. So sánh hàm liên thuộc của dữ liệu mẫu cho thấy giá trị S trong HSI được sử dụng chiết tách khu vực đất xây dựng. Bảng 2. 9. Bảng so sánh hàm liên thuộc của dữ liệu mẫu chỉ số tách đất xây dựng NDBI Đất xây dựng (đ) - Mặt nước (x) Đất xây dựng (đ) - Đất lúa(x) Đất xây dựng (đ) - Hoa màu, màu lúa (x) Đất trống (đ) - Đất lúa (x) IBI Đất xây dựng (đ) - Mặt nước (x) Đất xây dựng (đ) - Đất lúa(x) Đất xây dựng (đ) - Hoa màu, màu lúa(x) Đất trống (đ) - Đất lúa (x) HSI (kênh 4, 5 và 7) Đất xây dựng (đ) - Mặt nước (x) Đất xây dựng (đ) - Đất lúa(x) Đất xây dựng (đ) - Hoa màu, màu lúa(x) Đất trống (đ) - Đất lúa (x) • Thực vật có phản xạ cao nhất kênh cận hồng ngoại (NIR), nhưng phản xạ yếu nhất trong dải sóng đỏ (R) và chúng được sử dụng để xây dựng ra hai chỉ số
  • 83. 72 NDVI và VI theo công thức (2.15) và (2.16). Chỉ số VI nhạy cảm với những thay đổi của thảm thực vật trong giai đoạn phát triển, nhưng lại không nhạy cảm với khu vực có thực vật thưa thớt. Trong khi đó, NDVI lại nhạy cảm hơn so với VI tại khu vực thực vật thưa thớt. Sử dụng NDVI và VI để phân tách lúa với màu và màu lúa. Bảng 2. 10. So sánh hàm liên thuộc của dữ liệu mẫu chỉ số tách thực vật NDVI Đất lúa (đ)– Hoa màu, màu lúa (x) Mặt nước (đ)– Đất lúa (x) Đất xây dựng (đ)– Đất lúa(x) Đất trống (đ)– Đất lúa (x) VI Đất lúa (đ)– Hoa màu, màu lúa (x) • Đối tượng đất trống và màu được chiết tách từ dữ liệu khi khảo sát thực địa, số lượng mẫu đất trống và màu được lấy ngẫu nhiên tập trung ở khu vực ngoài đê. Do đó, sử dụng đường đê là ranh giới cho việc tách đối tượng đất trống ra khỏi đất xây dựng và màu ra khỏi màu lúa theo bảng 2.11. Bảng 2. 11. So sánh hàm liên thuộc của dữ liệu tập mẫu đất trống và hoa màu Đất xây dựng (đ)– Đất trống (x) Đất lúa, màu lúa, rau (đ)– Hoa màu (x) 6. Đánh giá độ chính xác và kết quả phân loại Có nhiều phương pháp đánh giá độ chính xác, nhưng phương pháp ma trận lẫn, hệ số thống kê Kapa là phương pháp phổ biến và thích hợp nhất cho đánh giá kết quả phân loại [143]. Đánh giá độ chính xác bao gồm 2 bước cơ bản: - thiết kế và thu thập mẫu đánh giá độ chính xác, - phân tích kết quả kiểm chứng.
  • 84. 73 Thiết kế và thu thập mẫu Dữ liệu tham chiếu để đánh giá độ chính xác có thể sử dụng dựa trên dữ liệu khảo sát thực địa, dữ liệu chuyên đề từ bản đồ sử dụng đất hay dữ liệu giải đoán từ ảnh có độ phân giải cao [135]. Dữ liệu tham chiếu để đánh giá độ chính xác trong luận án bao gồm mẫu thực địa xác định bằng máy GPS đối với năm 2013. Dữ liệu giải đoán từ ảnh có độ phân giải cao (google earth) vào tháng 12 đối với năm 2009 và tháng 11năm 2006. Việc thiết kế mẫu là tiền đề cho công tác đánh giá độ chính xác liên quan đến việc xác định số lượng, kích thước ô mẫu và cách thức lấy mẫu. Đánh giá độ chính xác đòi hỏi xác định đủ số lượng mẫu thu thập cho mỗi lớp thông tin sử dụng đất. Số lượng mẫu phụ thuộc vào phương pháp đánh giá độ chính xác. Có nhiều nghiên cứu xác định số lượng mẫu theo hàm phân phối nhị thức để tính toán số lượng và kích thước mẫu [6, 135]. Phương pháp đánh giá này dựa vào độ chính xác tổng thể phân loại và sai số cho phép, tuy nhiên nó lại không thiết kế để lựa chọn kích thước mẫu cho xây dựng ma trận sai số [135]. Trong trường hợp tạo ra ma trận sai số, không chỉ đơn giản là câu hỏi đúng hay sai, mà là vấn đề các lớp thông tin bị lẫn với việc tạo ra ma trận lẫn với n lớp thông tin sử dụng đất có 1 loại là đúng và n-1 loại là không đúng. Số lượng mẫu đủ là phải đại diện được cho sự “lẫn” này. Do vậy, trong luận án, không sử dụng phương pháp xác định số lượng mẫu theo lý thuyết xác suất nhị thức. Thay vào đó, sử dụng phân phối đa thức tính số lượng mẫu theo công thức: n= (2. 27) trong đó: - n là số lượng mẫu, - B là độ lệch chuẩn cho mức độ tin cậy được tính theo bảng Chi binh phương (chi-square) với mức độ 1 và 1- α/k trong đó k là số lớp chú giải, - phần trăm diện tích phủ trùm của lớp chú giải, - b là phần trăm kỳ vọng của toàn khu vực. Mức độ tin cậy trong khoảng 95% tới 85% thì số lượng mẫu là 420 điểm mẫu cho toàn khu vực, tương ứng với diện tích lấy mẫu vào khoảng 2% tổng diện tích của khu vực nghiên cứu. Đối với năm 2013, tổng số lượng polygon mẫu (1
  • 85. 74 polygon mẫu tương ứng với 3 điểm mẫu) là 120 ngoài thực địa; đối với năm 2009 và 2006, tổng số lượng ô mẫu là 60 được giải đoán từ ảnh có độ phân giải cao theo nguyên tắc lấy mẫu ngẫu nhiên, trải đều trên khu vực nghiên thể hiện phụ lục 4. Phân tích kết quả kiểm chứng Đánh giá độ chính xác dựa vào ma trận lẫn, đây là một ma trận vuông với số lượng hàng cột là số lượng mẫu được đưa vào mô tả và phân tích. Ma trân lẫn có thể xác định độ chính xác của từng lớp và độ chính xác tổng thể của phương pháp phân loại, đồng thời nó cũng được sử dụng để so sánh độ chính xác của các phương pháp phân loại với nhau. Ngoài ma trận lẫn thì đánh giá độ chính xác xem xét đến hệ số Kappa được gọi là hệ số thống kê KHAT [134]. Độ chính xác của kết quả phân loại khi phân tích bằng hệ số Kappa được xác định như sau: kết quả phân loại trung bình kết quả phân loại tốt kết quả phân loại rất tốt Hệ số Kappa được xác định theo công thức sau: Công thức xác định độ chính xác trên ma trận lẫn: ∑ ; ∑ trong đó: , (2. 28) (2. 29) - pii các phần tử trong trên đường chéo chính trong ma trận lẫn, - Pi+ và p+j là các phần tử đối xứng qua đường chéo chính, - N là tổng số hàng và cột trong ma trận.
  • 86. 75 Bảng 2. 12. Ma trận lẫn kết quả kiểm chứng năm 2006 (Đơn vị: m2 ) XD L M ML A T S ∑ UA XD 790063.2 82496.5 17190.2 97886.3 12590.3 0 0 1000226.3 0.790 L 27244.8 1349089.2 823.4 54958.7 40733.9 0 27.1 1472877.1 0.916 M 3894.2 0.0 128340.0 2452.3 9675.9 2271.1 2843.0 149476.4 0.859 ML 48000.2 95490.4 5490.9 885450.9 14637.4 0 4623.7 1053693.5 0.840 A 8057.1 15538.2 6831.6 27322.1 248979.9 0 0 306728.8 0.812 T 0 0 4695.8 0 0 13957.5 3132.6 21785.9 0.641 S 0 0 23960.1 249.6 0 5374.2 271462.6 301046.5 0.902 ∑ 877259.4 1542614.2 187331.9 1068319.9 326617.4 21602.7 282088.9 4305834.5 PA 0.901 0.875 0.685 0.829 0.762 0.646 0.962 Ghi chú: Xây dựng (XD); Lúa (L); Màu lúa (ML); Hoa màu (M); Ao, hồ(A); Đất trống (T); Sông (S); Producer’s accuracy (PA); User’s accuracy (UA) Kappa = 0.810; Overall accuracy = 85.6% Bảng 2. 13. Ma trận lẫn kết quả kiểm chứng năm 2009 (Đơn vị: m2 ) XD L M ML A T S ∑ UA XD 860828.6 93192.6 29202.6 53379.9 13038.8 0 0 1049642.5 0.820 L 105991.2 1374987.0 8408.7 92794.5 25720.9 0 0 1607902.4 0.855 M 9123.8 0.0 141256.7 7732.8 8756.9 1129.3 7646.8 175646.2 0.804 ML 52099.2 43165.2 6300.2 760972.4 11243.9 0 4623.7 878404.7 0.866 A 4505.9 19744.5 3245.3 20989.5 258426.1 0 0 306911.3 0.842 T 0 0 1054.0 0 0 18008.6 5074.7 24137.4 0.746 S 0 0 28838.7 0 0 5307.7 229043.7 263190.1 0.870 ∑ 1032548.6 1531089.3 218306.2 935869.2 317186.6 24445.7 246388.9 4305834.5 PA 0.834 0.898 0.647 0.813 0.815 0.737 0.930 Kappa = 0.795; Overall accuracy = 84.6%
  • 87. 76 Bảng 2. 14. Ma trận lẫn kết quả kiểm chứng năm 2013 (Đơn vị: m2 ) XD L M ML A T S ∑ UA XD 934021.1 33688.6 0 29679.0 26680.4 0 0 1024069.3 0.912 L 31690.7 691863.5 10698.2 91694.4 31273.8 2657.8 837.8 860716.1 0.804 M 0 0 252888.1 0 0 10161.6 124.6 263174.2 0.961 ML 25302.0 23218.0 5464.0 400349.7 6535.5 0 0 460869.3 0.869 A 329.6 73256.9 4512.8 3197.0 228023.2 0 0 309319.4 0.737 T 0 0 6631.7 0 0 37917.3 87.1 44636.1 0.849 S 0 0 0 0 0 0 45221.6 45221.6 1.000 ∑ 991343.4 822027.1 280194.7 524920.2 292513.0 50736.6 46271.1 3008006.0 0.912 PA 0.942 0.842 0.903 0.763 0.780 0.747 0.977 Kappa = 0.818; Overall accuracy = 86.1% Độ chính xác của thông tin sử dụng đất đối với các năm 2006, 2009 và 2013 tương ứng với hệ số kappa là 0.810; 0.795 và 0.818. Kết quả này cho thấy độ chính xác của phương phân loại trong luận án là thông tin tin cậy và được sử dụng cho các bước phân tích tiếp theo trong chương 3. 2.4.3. Thông tin sử dụng đất khu vực Đông Anh, Hà Nội Thông tin sử dụng đất khu vực Đông Anh, Hà Nội qua các năm được thể hiện trên hình 2.12. Thống kê diện tích sử dụng đất từ dữ liệu ảnh Landsat của huyện Đông Anh, Hà Nội qua các năm cho thấy: diện tích đất xây dựng tăng lên hàng năm từ 2620.09 ha năm 2001 lên tới 2081.08 ha năm 2013. Đất lúa liên tục bị mất trong hơn 10 năm qua và trong giai đoạn 2004 đến năm 2006, loại đất này bị mất nhiều nhất với con số lên tới 683.44 ha chiếm 3.7% tổng diện tích đất của khu vực.
  • 88. 77 Hình 2. 12. Tổng hợp diện tích sử dụng đất chiết tách từ tư liệu ảnh Landsat Diện tích theo thống kê theo không gian năm 2013 có một số đặc điểm sau: - Diện tích đất xây dựng của khu vực Đông Anh là 5081. 084 ha chiếm 27.5% diện tích tự nhiên và phân bố đồng đều trên toàn huyện. - Đất chuyên trồng lúa của toàn huyện chiếm tới 32.0% so với tổng diện tích tự nhiên của toàn huyện, phân bố chủ yếu ở phía Đông của huyện. - Đất chuyên trồng màu trên địa bàn huyện chủ yếu nằm ở khu vực ven đê sông Hồng tập trung nhiều ở các xã Tầm Xá, Vĩnh Ngọc, Hải Bối và Đại Mạch chiếm 6.3% . - Đất trồng xen canh màu lúa có diện tích chiếm 20.6% diện tích của toàn huyện phân bố chủ yếu khu vực phía Bắc. - Diện tích đất mặt nước chiếm 12.7% diện tích tự nhiên của toàn huyện. Phân bố không gian các loại hình sử dụng đất qua các năm 2001, 2004, 2006, 2009 và 2013 được thể hiện theo hình (2.13 - 2.17). Diệntích(ha) 2001 2004 2006 2009 2013 Xây dựng 2620.09 2761.45 3193.76 3666.57 5081.08 Lúa 7721.27 7137.33 6453.89 6447.91 5911.00 Hoa màu 1373.77 1223.89 1245.89 1353.85 1169.36 Màu lúa 4780.93 5266.80 5234.53 4699.52 3807.58 Ao, hồ 1206.00 1287.59 1507.11 1537.32 1671.99 Đất trống 80.00 171.13 199.61 137.76 179.38 Sông 716.24 650.12 663.50 655.37 677.92 0.00 1000.00 2000.00 3000.00 4000.00 5000.00 6000.00 7000.00 8000.00 9000.00
  • 89. 78 Hình 2. 13. Hiện trạng sử dụng đất năm 2001
  • 90. 79 Hình 2. 14. Hiện trạng sử dụng đất năm 2004
  • 91. 80 Hình 2. 15. Hiện trạng sử dụng đất năm 2006
  • 92. 81 Hình 2. 16. Hiện trạng sử dụng đất năm 2009
  • 93. 82 Hình 2. 17. Hiện trạng sử dụng đất năm 2013
  • 94. 83 Trong chương 2, luận án sử dụng phương pháp phân loại mờ tiếp cận đối tượng với ưu thế sử dụng riêng rẽ đặc tính của từng kênh ảnh để phân biệt các lớp sử dụng đất theo quy tắc phân cấp các đối tượng. Tiếp cận theo đối tượng là tập hợp các điểm ảnh tạo thành một thực thể giống ngoài thực địa và đã được khái quát theo nguyên tắc lấy bỏ tổng hợp của thông tin chuyên đề. Đối tượng được tạo ra dựa trên việc hợp nhất theo tiêu chuẩn đồng nhất cục bộ thông qua đo đạc tính bất đồng nhất về phổ và về hình dạng. Sử dụng phương pháp phân loại dựa trên đối tượng cho thấy kết quả phân loại cho độ chính xác cao, đồng thời không bị lẫn lốm đốm theo điểm ảnh của lớp khác như đối với phân loại dựa trên theo điểm ảnh hoặc dưới điểm. Ngoài thông tin phổ có được trên các kênh ảnh, luận án còn sử dụng thêm các thông tin phổ và thông tin hình học bổ sung cho việc chiết tách thông tin sử dụng đất. Phương pháp phân loại mờ dựa trên việc xác định các yếu tố đặc trưng của đối tượng thông qua so sánh hàm liên thuộc của đối tượng, các chỉ số được lựa chọn cho phân loại phải đảm bảo mức chồng phủ với các đối tượng khác là 0. Độ chính xác của kết quả phân loại phụ thuộc vào chất lượng của quá trình phân mảnh ảnh và chọn giá trị ngưỡng phân loại. Kết quả phân mảnh ảnh càng tốt thì độ chính xác của quá trình phân loại ảnh càng cao và ngược lại. Kết quả phân loại có độ chính xác cao cho từng lớp. Điều này chứng tỏ rằng đây là phương pháp phân loại tốt cho hầu hết các lớp chú giải.
  • 95. 84 Chương 3 ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA ĐÔ THỊ HÓA ĐẾN BIẾN ĐỘNG CƠ CẤU SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP KHU VỰC ĐÔNG ANH, HÀ NỘI Chương này tích hợp dữ liệu sử dụng đất và kinh tế xã hội phân tích thống kê không gian đánh giá mức độ đô thị hóa của khu vực Đông Anh, Hà Nội. Đồng thời, sử dụng phân tích không gian để phân tích biến động sử dụng đất và sử dụng phương pháp thống kê kết hợp với mô hình hóa không gian đánh giá tác động của các yếu tố đô thị hóa đến biến động cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp tại khu vực nghiên cứu. 3.1. Đánh giá mức độ đô thị hóa khu vực Đông Anh, Hà Nội 3.1.1. Các chỉ tiêu đánh giá mức độ đô thị hóa cho khu vực Đông Anh, Hà Nội Đô thị hóa ở khu vực ven đô là quá trình phức tạp, để phân tích toàn diện quá trình này, cần thiết phải sử dụng một hệ thống gồm nhiều tiêu chí có mối quan hệ bổ sung và hỗ trợ cho nhau. Việc phân tích, đánh giá mức độ đô thị hóa tiếp cận theo không gian và thời gian nhằm định lượng chi tiết mức độ đô thị hóa của khu vực. Tiếp cận theo không gian cấp thôn và theo ba thời điểm các năm 2001, 2006 và 2011. Hệ thống tiêu chí đánh giá mức độ đô thị hóa cho khu vực ven đô được xác định trên cơ sở bản chất của đô thị hóa và sự chuyển đổi khu vực nông thôn thành khu vực đô thị và đã được đề cập trong chương 1. Hệ thống tiêu chí này được cụ thể hóa bằng các chỉ tiêu sau: - Sử dụng đất: Dựa vào thông tin sử dụng đất được giải đoán ảnh vệ tinh Landsat các năm 2001, 2006 và 2013, đánh giá theo cấp thôn, từ đó đưa ra nhóm tiêu chí sử dụng đất của khu vực thể hiện ở bảng 3.1. Bảng 3. 1. Nhóm tỉ trọng mục đích sử dụng đất Tiêu chí Chỉ tiêu Mã Sử dụng đất - Tỉ trọng đất xây dựng - Tỉ trọng đất lúa - Tỉ trọng đất hoa màu - Tỉ trọng đất xen canh hoa màu và lúa XD Lua Mau Mlua
  • 96. 85 - Nghiên cứu sự chuyển dịch dân số, sự chuyển hóa cơ cấu lao động, trình độ dân trí, sự chuyển hóa về điều kiện hạ tầng giai đoạn 2001-2011 thông qua thu thập các số liệu thống kê từ điều tra nông nghiệp nông thôn các năm 2001, 2006 và 2011 cấp nông hộ của tổng cục thống kê, số liệu này được tổng hợp lại theo đơn vị cấp thôn cho toàn huyện. Dựa trên tính đầy đủ của dữ liệu thể hiện mức độ đô thị hóa của khu vực qua 3 năm đưa ra các nhóm tiêu chí trong đó nhóm tiêu chí cơ cấu kinh tế thể hiện ở bảng 3.2 và nhóm tiêu chí về dân số và điều kiện cơ sở vật chất thể hiện ở bảng 3.3. Bảng 3. 2. Nhóm lao động và cơ cấu kinh tế Tiêu chí Chỉ tiêu Mã Lao động và cơ cấu ngành lao động - Tỉ lệ thất nghiệp - Tỉ lệ người trong độ tuổi lao động làm việc trong ngành nông nghiệp - Tỉ lệ người trong độ tuổi lao động làm việc trong ngành công nghiệp, xây dựng - Tỉ lệ người trong độ tuổi lao động làm việc trong ngành thương mại dịch vụ P_umploy P_NLTS P_CNXD P_TNDV Cơ cấu nguồn thu nhập - Tỉ lệ số hộ gia đình có thu nhập chính từ nông lâm thủy sản - Tỉ lệ số hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ công nghiệp, xây dựng - Tỉ lệ số hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ thương mại dịch vụ I_NLTS I_CNXD I_TNDV
  • 97. 86 Bảng 3. 3. Nhóm dân số và điều kiện cơ sở vật chất Tiêu chí Chỉ tiêu Mã Dân số Mật độ dân số PP Điều kiện cơ sở vật chất - Tỉ lệ hộ có máy tính - Tỉ lệ hộ gia đình được sử dụng nước máy - Tỉ lệ hộ gia đình sử dụng bếp Gas PC W G 3.1.2. Phương pháp đánh giá mức độ đô thị hóa Dựa vào các tiêu chí được xác định ở trên và dựa trên cơ sở bản chất của đô thị hóa khu vực ven đô là sự hình thành, lan tỏa của tính đô thị vào khu vực nông thôn. Khi đánh giá mức độ đô thị hóa cho khu vực luận án lựa chọn phương pháp phân tích thành phần chính (PCA). Phương pháp phân tích này sử dụng biến đổi trực giao để chuyển đổi một tập hợp các tiêu chí có tương quan bằng tập hợp các tiêu chí nhỏ hơn không tương quan được gọi là thành phần chính [14]. Phương pháp (PCA) làm giảm số chiều của dữ liệu nghĩa là thay vì giữ lại các trục tọa độ của không gian cũ, PCA xây dựng một không gian mới ít chiều hơn, nhưng khả năng biểu diễn dữ liệu tương đương như không gian cũ và đảm bảo độ biến thiên của các dữ liệu trên mỗi chiều mới. Trong không gian mới các liên kết tiềm ẩn của dữ liệu được khám phá mà tại không gian cũ nó không thể hiện rõ. Nhìn chung, mục tiêu của PCA là phân tích cấu trúc dữ liệu với việc tìm một không gian mới với số chiều nhỏ hơn không gian cũ. Các trục tọa độ trong không gian mới được xây dựng sao cho trên mỗi trục, độ biến thiên của dữ liệu là lớn nhất. Đây là phương pháp đánh giá đa tiêu chí, nên khi phân tích thành phần chính PCA để đánh giá mối quan hệ giữa các chỉ tiêu và đánh giá mức độ đô thị hóa đòi hỏi số lượng mẫu phải lớn hơn nhiều so với số lượng các tiêu chí, vì thế khi đánh giá cho khu vực nghiên cứu với số lượng là 24 xã nếu đánh giá theo cấp xã sẽ không đảm bảo tính ổn định về mặt thống kê do đó đánh giá mức độ đô thị hóa cho khu vực luận án phân tích theo dữ liệu cho toàn bộ 146 đơn vị hành chính bao gồm 145 thôn và 01 thị trấn Đông Anh
  • 98. 87 của huyện Đông Anh, tương ứng với 146 mẫu. Sơ đồ đánh giá mức độ đô thị hóa thể hiện trên hình 3.1. Phương pháp áp dụng là phương pháp phân tích thành phần chính, cho phép mô tả mối quan hệ giữa các chỉ tiêu và đánh giá sự đóng góp trọng số của từng chỉ tiêu cũng như từng đơn vị mẫu trong mô hình phân tích. Việc lựa chọn thành phân chính của các chỉ tiêu phân tích dựa trên yếu tố sau [14]: - Tương quan về mặt thống kê: Số lượng thành phần chính đầu tiên được giữ lại để phân tích phải đảm bảo giải thích được phần lớn tổng phương sai của các chỉ tiêu, nằm trong khoảng 70% - 80%. Khi phân tích ma trận tương quan, chỉ giữ lại những thành phần với giá trị riêng (Eigenvalue) lớn hơn 1 - Quan hệ về mặt chuyên đề: Tính hợp lý giữa các chỉ tiêu trong thành phần chính lựa chọn. Hình 3. 1. Sơ đồ đánh giá mức độ đô thị hóa ở Đông Anh Cơ sở dữ liệu GIS theo không gian cấp thôn Số liệu thống kê được lấy từ điều tra NN-NT cấp hộ gia đình - Dân số và điều kiện cơ sở vật chất - Cơ cấu nguồn thu nhập - Lao động và cơ cấu ngành lao động Số liệu sử dụng đất được chiết tách từ dữ liệu viễn thám từ ảnh Landsat - Tỉ trọng đất xây dựng - Tỉ trọng đất lúa - Tỉ trọng đất màu lúa - Tỉ trọng đất hoa màu Đánh giá mức độ đô thị hóa ở Đông Anh giai đoạn 2001-2011 Phân tích thành phần chính 4 tiêu chí về dân số và ĐK cơ sở vật chất 3 tiêu chí về cơ cấu thu nhập 4 tiêu chí về lao động và cơ cấu ngành lao động 4 tiêu chí về sử dụng đất
  • 99. 88 3.1.3. Mức độ đô thị hóa tại Đông Anh, Hà Nội Kết quả các phân tích PCA cho các năm 2001, 2006, 2011, các phân tích thành phần chính được lấy theo phương pháp Peason đưa ra ma trận tương quan giữa các chỉ tiêu và trục thành phần chính. Sau đó thực hiện quay varimax để tạo tải trọng nhân tố cho mỗi chỉ số nhằm tăng thêm khác biệt giữa hai trục. Các phân tích đều cho chỉ số tin cậy p-value < 0.05 với mức ý nghĩa 95%; hai trục nhân tố đầu tiên được giữ lại với giá trị riêng (eigenvalue) đều lớn hơn 1 [14]. Bảng 3. 4. Giá trị đóng góp của các trục thành phần chính F1 và F2 Năm 2001 2006 2011 Trục nhân tố F1 F2 F1 F2 F1 F2 Giá trị riêng (Eigenvalue) 7.006 1.848 10.942 2.203 10.190 2.236 Phần trăm đóng góp của chỉ tiêu (Variability %) 55.890 14.213 64.362 12.958 59.940 13.155 Phần trăm tích lũy (Cumulative %) 55.890 70.103 64.362 77.320 59.940 73.095 Hình 3. 2. Các trục thành phần F và sự phân bố của các chỉ tiêu trên hai trục thành phần chính F1 và F2 năm 2001 0 20 40 60 80 100 0 1 2 3 4 5 6 7 8 F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 F10F11F12F13 Cumulativevariability(%) Eigenvalue axis Scree plot PP I_NLTS I_CN XD I_TNDV P_NLTS P_CNXD P_TNDV P_umploy XD Lua Mau Mlua -1 -0.75 -0.5 -0.25 0 0.25 0.5 0.75 1 -1 -0.75 -0.5 -0.25 0 0.25 0.5 0.75 1 Năm 2001: F1 và F2: 70.10 %
  • 100. 89 Hình 3. 3. Các trục thành phần F và sự phân bố của các chỉ tiêu trên hai trục thành phần chính F1 và F2 năm 2006 Hình 3. 4. Các trục thành phần F và sự phân bố của các chỉ tiêu trên hai trục thành phần chính F1 và F2 năm 2011 0 20 40 60 80 100 0 2 4 6 8 10 12 F1 F3 F5 F7 F9 F11 F13 F15 F17 Cumulativevariability(%) Eigenvalue axis Scree plot PP G W PC I_NLTS I_CNXD I_TNDV P_NLTS P_CNXD P_TNDV P_umplo y XD Lua Mau Mlua -1 -0.75 -0.5 -0.25 0 0.25 0.5 0.75 1 -1 -0.75 -0.5 -0.25 0 0.25 0.5 0.75 1 Năm 2006: F1 và F2: 77.32 % 0 20 40 60 80 100 0 2 4 6 8 10 12 F1 F3 F5 F7 F9 F11 F13 F15 F17 Cumulativevariability(%) Eigenvalue axis Scree plot PP G W PC I_NLTS I_CN_XD I_TN_DV P_TNDV P_CNXD P_NLTS P_umplo y XDLua Mau Mlua -1 -0.75 -0.5 -0.25 0 0.25 0.5 0.75 1 -1 -0.75 -0.5 -0.25 0 0.25 0.5 0.75 1 Năm 2011: F1 và F2: 73.10 %)
  • 101. 90 Bảng 3. 5. Hệ số đóng góp của các chỉ tiêu trên trục nhân tố Chỉ tiêu Năm 2001 Năm 2006 Năm 2011 F1 F2 F1 F2 F1 F2 PP 0.930 0.323 0.954 0.266 0.973 0.185 G 0.908 0.328 0.924 0.146 W 0.942 0.009 0.859 -0.045 PC 0.959 0.034 0.964 0.047 I_NLTS 0.323 0.837 0.190 0.932 -0.017 0.931 I_CNXD 0.961 -0.030 0.970 0.038 0.961 -0.003 I_TNDV 0.880 0.048 0.916 0.151 0.938 0.137 P_NLTS 0.330 0.557 0.171 0.927 0.032 0.967 P_CNXD 0.955 -0.028 0.974 0.057 0.956 0.003 P_TNDV 0.870 -0.180 0.928 0.159 0.928 0.137 P_umploy 0.902 -0.052 0.740 0.045 0.574 0.342 XD 0.786 0.456 0.870 0.255 0.875 0.135 Lua 0.186 0.130 0.170 -0.061 0.021 0.193 Mau -0.008 0.091 -0.026 0.246 0.041 0.181 Mlua 0.214 0.743 0.145 0.731 0.127 0.551 Hai trục thành phần chính đầu tiên có mức đóng góp các chỉ tiêu cho toàn bộ 146 mẫu là cao nhất trên 70% được lựa chọn. Các chỉ tiêu được đánh giá bằng các hệ số Factor Loading trên 2 trục thành phần. Các hệ số này cho biết các tiêu chí có ý nghĩa và đồng thời nói lên trọng số của chúng thể hiện chủ yếu ở trục thành phần chính nào. Bảng 3.5 mô tả trọng số của các chỉ tiêu thể hiện trên các trục nhân tố. Giá trị tuyệt đối của các trọng số càng lớn thể hiện được mức độ tập trung của các mẫu trên chỉ tiêu đó. Trên bảng 3.5 và các hình 3.2÷3.4 có thể thấy: • Trục thành phần chính thứ nhất (F1):
  • 102. 91 Đối với năm 2001, hệ số đóng góp cho trục này có giá trị lớn hơn 0.9 là các chỉ tiêu về PP (mật độ dân số); I_CNXD (tỉ lệ số hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ công nghiệp, xây dựng), P_CNXD (tỉ lệ người trong độ tuổi lao động làm trong ngành công nghiệp, xây dựng); giá trị lớn hơn 0.7 là các chỉ tiêu là XD (tỉ trọng đất xây dựng), P_TNDV(tỉ lệ người trong độ tuổi lao động làm trong ngành thương mại dịch vụ) và I_TNDV (tỉ lệ số hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ thương mại dịch vụ). Đây là nhóm chỉ tiêu thể hiện cho các tiêu chí về mật độ dân, cơ cấu lao động, cơ cấu nguồn thu nhập từ ngành công nghiệp xây dựng, thương mại dịch vụ. Tương ứng trên trục thành phần thứ nhất (F1) của năm 2006 và 2011 ngoài các hệ số tương tự như đối với năm 2001 thì còn có sự đóng góp lớn của các chỉ số thể hiện mức sống cao của khu vực đô thị. Như vậy, có thể thấy trục F1 là trục tập trung các chỉ tiêu của lĩnh vực công nghiệp, xây dựng, dịch vụ, chỉ tiêu về mức sống cao và chỉ tiêu về tỉ trọng đất xây dựng lớn. Do vậy có thể gọi trục F1 là trục thể hiện cho mức độ đô thị hóa và đây cũng chính là chỉ tiêu mới đại diện cho tập hợp các chỉ tiêu trên. • Trục thành phần chính thứ hai (F2) Ngược lại ở trên trục thành phần chính thứ hai (F2) tập trung các chỉ tiêu chính I_NLTS (tỉ lệ số hộ gia đình có thu nhập chính từ nông lâm thủy sản), P_NLTS (tỉ lệ người trong độ tuổi lao động làm việc trong ngành nông nghiệp), Mlua (tỉ trọng đất xen canh hoa màu và lúa) , – đây là các chỉ tiêu thể hiện cho loại hình thu nhập và lao động từ lĩnh vực nông lâm nghiệp, thủy sản. Trục F2 thể hiện cho mức độ hoạt động nông nghiệp. So sánh độ lớn của hệ số ở trục F1 (trục mức độ đô thị hóa) qua ba thời điểm ta có thể thấy hệ số đóng góp của các chỉ tiêu PP (mật độ dân số), LD (số người trong độ tuổi lao động), I_TNDV (tỉ lệ số hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ thương mại dịch vụ) và XD (tỉ trọng đất xây dựng) cho mức độ đô thị hóa tăng dần trong giai đoạn 2001 đến 2011. Hệ số đóng góp của chỉ tiêu I_CNXD (tỉ lệ số hộ gia đình có nguồn thu nhập chính từ công nghiệp, xây dựng) và P_CNXD (tỉ lệ người
  • 103. 92 trong độ tuổi lao động làm trong ngành công nghiệp, xây dựng) vào năm 2006 là cao nhất. Từ bảng 3.5, hệ số đóng góp của các chỉ tiêu trên trục nhân tố F1, mức độ đô thị hóa và mức hoạt độ hoạt động nông nghiệp F2 của từng thôn sẽ được xác định. Tổng hợp giá trị F1 và F2 của từng thôn được trình bày chi tiết trong phụ lục 5. So sánh giá trị của từng thôn qua các năm, có thể phân cấp được sự biến đổi về mức độ đô thị hóa cũng như thấy được bức tranh chung về mức độ phân hóa về đô thị hóa ở Đông Anh trong giai đoạn 2001-2011. Hình (3.5; 3.6 và 3.7) thể hiện mức độ đô thị hóa trên không gian, mỗi thôn được gắn một giá trị được tính từ các chỉ tiêu của trục nhân tố F1 và phân chia thành các cấp độ biến đổi về mức độ đô thị hóa tăng theo nền màu từ gam màu lạnh đến gam màu nóng. Phương pháp thể hiện mức độ đô thị hóa theo nền đồ giải và mức độ đô thị hóa của năm 2001 được phân theo 6 cấp theo phương pháp Natural Breaks của Jerks [77], các năm còn lại phân theo giá trị của năm 2001. Hình 3. 5. Mức độ đô thị hóa của 145 thôn và thị trấn Đông Anh năm 2001 0 1.5 3Km Dục Tú Uy Nỗ Cổ Loa Xuân Nộn Thuỵ Lâm Hải Bối Liên Hà Vĩnh Ngọc Nam Hồng Việt Hùng Đại Mạch Tiên Dương Kim Nỗ Võng La Vân Nội Đông Hội Bắc Hồng Vân Hà Mai Lâm Kim Chung Tầm Xá Nguyên Khê Xuân Canh TT. Đông Anh MỨC ĐÔ THỊ HÓA NĂM 2001 Chú giải Đường giao thông Đường ranh giới xã < -0.2 -0.2 - 0 0 - 0.4 0.4 - 1.2 1.2 - 3.3 > 3.3
  • 104. 93 Trong năm 2001 mức đô đô thị hóa của toàn huyện ở mức thấp khi gam màu lạnh bao trùm gần như toàn bộ huyện Đông Anh với số thôn có mức độ đô thị hóa dưới 0 chiếm 67%. Chỉ số thể hiện mức độ đô thị cao nhất lớn hơn 3.3 bao gồm thị trấn Đông Anh - trung tâm chính trị văn hóa của huyện và thôn Nhồi Dưới thuộc xã Cổ Loa. Ở chỉ số thể hiện mức độ đô thị hóa từ 1.2-3.3 có hai thôn là Lan Trì thuộc xã Cổ Loa và Đại Vĩ thuộc xã Vân Hà. Đối với năm 2006, mức độ đô thị hóa của huyện đã cao hơn so với năm 2001 nhưng vẫn ở mức thấp khi mà gam màu lạnh vẫn nổi trội với số thôn có chỉ số đô thị hóa dưới 0 chiếm hơn 50%. Số thôn có chỉ số mức độ đô thị hóa cao hơn 3.3 không tăng. Ở chỉ số thể hiện mức độ đô thị hóa từ 1.2 – 3.3 tăng thêm bốn thôn thuộc các xã Cổ Loa, Kim Chung và Uy Nỗ. Ở mức độ đô thị hóa từ giá trị 0.4 đến 1.2 có tới 14 thôn. Hình 3. 6. Mức độ đô thị hóa của 145 thôn và thị trấn Đông Anh theo năm 2006 Chỉ số và màu sắc thể hiện trên bản đồ năm 2011 cho thấy mức độ đô thị hóa tăng khá mạnh, thể hiện ở khu vực gam màu nóng gần như lan tỏa trên toàn huyện với số thôn có mức độ đô thị hóa dưới 0 chiếm gần 40%. Số thôn có chỉ số thể hiện 0 1.5 3Km Dục Tú Uy Nỗ Cổ Loa Xuân Nộn Thuỵ Lâm Hải Bối Liên Hà Vĩnh Ngọc Nam Hồng Việt Hùng Đại Mạch Tiên Dương Kim Nỗ Võng La Vân Nội Đông Hội Bắc Hồng Vân Hà Mai Lâm Kim Chung Tầm Xá Nguyên Khê Xuân Canh TT. Đông Anh MỨC ĐÔ THỊ HÓA NĂM 2006 Chú giải Đường giao thông Đường ranh giới xã < -0.2 -0.2 - 0 0 - 0.4 0.4 - 1.2 1.2 - 3.3 > 3.3
  • 105. 94 mức độ đô thị hóa lớn hơn 3.3 có thêm 2 thôn khác thuộc xã Kim Chung. Số thôn thể hiện mức đô thị hóa trong khoảng từ 1.2-3.3 là 10 thôn tăng hơn 5 thôn so với năm 2006 và tập trung chủ yếu ở hai xã Kim Chung và Hải Bối. Ở mức đô thị là 0.4-1.2 với số lượng là 31 thôn chiếm 21.2% tăng hơn một nửa so với năm 2006. Hình 3. 7. Mức độ đô thị hóa của 145 thôn và thị trấn Đông Anh theo năm 2011 Nhìn vào các bản đồ có thể thấy sự biến đổi rõ nét về lượng và về chất của đô thị hóa tại Đông Anh, Hà Nội qua ba thời điểm 2001, 2006 và 2011. So sánh mức đô đô thị hóa của cả ba năm cho thấy khu vực thị trấn Đông Anh là nơi có mức độ đô thị hóa cao nhất trong cả 3 thời điểm. Mức độ phát triển mạnh nhất thuộc các thôn của xã Kim Chung, Hải Bối là những xã gần với Hà Nội theo tuyến đường giao thông Hà Nội – Nội Bài và đồng thời là các xã nằm gần khu công nghiệp Nam Thăng Long. Những thôn giáp ranh với thị trấn Đông Anh cũng có mức độ phát triển mạnh hơn và mức tăng tuyến tính trong giai đoạn từ 2001-2011. Điều này cho thấy, mức độ đô thị hóa tăng đối với khu vực gần với Hà Nội theo trục giao thông Hà Nội – Nội Bài và thị trấn Đông Anh, càng xa Hà Nội và thị trấn Đông Anh mức độ đô thị hóa càng giảm. 0 1.5 3Km Dục Tú Uy Nỗ Cổ Loa Xuân Nộn Thuỵ Lâm Hải Bối Liên Hà Vĩnh Ngọc Nam Hồng Việt Hùng Đại Mạch Tiên Dương Kim Nỗ Võng La Vân Nội Đông Hội Bắc Hồng Vân Hà Mai Lâm Kim Chung Tầm Xá Nguyên Khê Xuân Canh TT. Đông Anh MỨC ĐÔ THỊ HÓA NĂM 2011 Chú giải Đường giao thông Đường ranh giới xã < -0.2 -0.2 - 0 0 - 0.4 0.4 - 1.2 1.2 - 3.3 > 3.3
  • 106. 95 3.2. Đánh giá biến động sử dụng đất nông nghiệp tại Đông Anh, Hà Nội Tổng quan các phương pháp đánh giá biến động sử dụng đất đã được trình bày trong chương 1 cho thấy có rất nhiều phương pháp đánh giá biến động sử dụng đất với những ưu và nhược điểm nhất định. Trong luận án sử dụng phương pháp sau phân loại để đánh giá biến động sử dụng đất cho khu vực nghiên cứu. Lợi thế của phương pháp này là cho ra ma trận biến động chi tiết chuyển đổi từ lớp sử dụng đất này sang lớp sử dụng đất khác. Thông tin hiện trạng sử dụng đất của các năm được chồng xếp theo cặp 2001 - 2006; 2006 - 2013 và 2001- 2013 để phân tích không gian và thống kê số liệu chuyển đổi cơ cấu cụ thể cho từng lớp sử dụng đất trong khu vực nghiên cứu theo không gian và thời gian. Các bảng 3.6; 3.7 và 3.9 là các ma trận biến động được xây dựng từ phân tích không gian, trong các ma trận này các phần tử trên đường chéo chính là diện tích đất không biến động, các phần tử còn lại là diện tích biến động của các loại đất với nhau. Không gian biến động sử dụng đất được thể hiện trong hình 3.9; 3.11 và 3.12. 3.2.1. Đánh giá biến động sử dụng đất theo thời gian • Giai đoạn 2001- 2006 Bảng 3. 6. Biến động giữa các loại hình sử dụng đất giai đoạn 2001-2006 (đơn vị ha) 2006 2001 Xây dựng Lúa Hoa màu Màu lúa Ao hồ Đất trống Sông ∑ 2001 Xây dựng 2620.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.000 2620.09 Lúa 373.70 5320.02 35.74 1707.35 284.47 0.00 0.00 7721.27 Hoa màu 60.27 26.49 1103.40 17.89 21.89 85.58 58.24 1373.77 Màu lúa 101.21 1106.48 30.80 3503.64 38.80 0.00 0.00 4780.93 Ao hồ 38.50 0.90 0.06 4.38 1161.96 0.20 0.00 1206.00 Đất trống 0.00 0.00 14.24 0.00 0.00 29.79 35.97 80.00 Sông 0.00 0.00 61.64 1.27 0.00 84.04 569.29 716.24 ∑ 2006 3193.76 6453.89 1245.89 5234.53 1507.11 199.61 663.50
  • 107. 96 Từ bảng 3.6 và hình 3.8 cho thấy trong giai đoạn này có hai sự chuyển đổi rõ nét đó là sự chuyển đổi từ đất nông nghiệp sang đất phi nông nghiệp và sự chuyển đổi trong các loại đất nông nghiệp. Đất nông nghiệp bị giảm tới 640.55ha chiếm 3.4% tổng diện tích đất. Trong đó, tất cả các loại đất thuộc đất nông nghiệp đều bị chuyển đổi thành đất xây dựng với mức chuyển đổi nhiều nhất thuộc về nhóm đất chuyên lúa là 373.70ha. Tiếp đến là màu lúa với 101.21 ha bị chuyển đổi và chiếm 2.1% tổng diện tích màu lúa của năm 2001. Thay đổi mạnh mẽ nhất trong biến động đất nông nghiệp là sự chuyển đổi theo cả hai chiều giữa màu lúa và lúa. Sự chuyển đổi theo chiều từ đất chuyên trồng lúa sang đất màu lúa chiếm là 1707.35ha chiếm tới 9.2% tổng diện tích đất và 22.11% tổng diện tích đất chuyên lúa của năm 2001. Chuyển đổi theo hướng từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa là 1106.48ha chiếm 0.6% tổng diện của khu vực nhưng lại chiếm tới 23.1% của diện tích màu lúa của năm 2001. Từ năm 2001 đến 2006 diện tích đất ao hồ tăng lên 301.11ha trong đó chiếm nhiều nhất là diện tích của đất chuyên lúa với 284.47% bằng 1.5% tổng diện tích đất, 38.80ha của đất màu lúa và 21.89ha của đất hoa màu. Hình 3. 8. Chuyển đổi cơ cấu giữa các loại hình sử dụng đất chính giai đoạn 2001-2006 Hoa màu 9.2 6.0 0.2 0.2 Đất xây dựngAo hồ 0.1 0.2 0.30.1 0.2 0.1 2.0 1.5 0.5 Lúa Màu lúa
  • 108. 97 Hình 3. 9. Biến động sử dụng đất giai đoạn 2001 – 2006
  • 109. 98 • Giai đoạn 2006 - 2013 Bảng 3. 7. Biến động giữa các loại hình sử dụng đất giai đoạn 2006 – 2013 (đơn vị ha) 2013 2006 Xây dựng Lúa Hoa màu Màu lúa Ao hồ Đất trống Sông ∑ 2006 Xây dựng 3193.76 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.000 3193.76 Lúa 908.59 4495.25 0.00 855.70 190.62 0.00 3.74 6453.89 Hoa màu 64.87 27.46 1009.34 0.00 25.56 79.61 39.05 1245.89 Màu lúa 791.28 1378.10 0.00 2929.38 135.77 0.00 0.00 5234.53 Ao hồ 115.04 7.92 41.60 22.50 1320.04 0.00 0.00 1507.11 Đất trống 7.53 2.26 82.42 0.00 0.00 55.15 52.25 199.61 Sông 0.00 0.00 36.00 0.00 0.00 44.62 582.88 663.50 ∑ 2013 5081.08 5911.00 1169.36 3807.58 1671.99 179.38 677.92 Hình 3. 10. Chuyển đổi cơ cấu giữa các loại hình sử dụng đất chính giai đoạn 2006-2013 0.2 Màu lúa Ao hồ Đất xây dựng Hoa màu Lúa 0.1 0.6 0.40.1 0.1 0.1 0.7 4.9 1.0 4.3 7.4 4.6
  • 110. 99 Hình 3. 11. Biến động sử dụng đất giai đoạn 2006 – 2013
  • 111. 100 Từ bảng 3.7 và hình 3.10 thể hiện thay đổi sử dụng đất trong giai đoạn 2006 và 2013. Trong giai đoạn này, diện tích đất nông nghiệp tiếp tục giảm mạnh mẽ với 908.59ha đất chuyên lúa, 791.28ha đất màu lúa, 115.04ha đất ao hồ và 64.87ha dất hoa màu của năm 2006 chiếm 10.2% tổng diện tích của khu vực bị chuyển đổi thành đất xây dựng. Cũng giống như giai đoạn trước, thay đổi mạnh nhất trong các loại hình của đất nông nghiệp vẫn là sự chuyển đổi theo cả hai chiều của đất chuyên lúa và đất màu lúa. Chuyển đổi từ đất chuyên trồng lúa sang màu lúa là 855.70ha chiếm tới 4.6% tổng diện tích đất và 14.1% so với tổng diện tích đất chuyên lúa năm 2006. Chuyển đổi từ đất màu lúa sang chuyên lúa là 1378.10ha chiếm 7.4% so tổng diện tích đất. Diện tích đất ao hồ tiếp tục được lấy từ các loại đất nông nghiệp khác với diện tích tăng là 0.9% tổng diện tích đất. • Giai đoạn 2001 - 2013 Bảng 3. 8. Biến động sử dụng đất giai đoạn 2001- 2013 Loại hình sử dụng đất Năm 2001 (ha) Năm 2013 (ha) Biến động sử dụng đất Diện tích thay đổi (ha) Phần trăm thay đổi (%) Xây dựng 2620.09 5081.08 2460.99 13.3 Lúa 7721.27 5911.00 -1810.27 -9.8 Hoa màu 1373.77 1169.36 -204.41 -1.1 Màu lúa 4780.93 3807.58 -973.35 -5.3 Ao, hồ 1206.00 1671.99 465.99 2.5 Đất trống 80.00 179.38 99.38 0.5 Sông 716.24 677.92 -38.32 -0.2 Kết quả phân loại sử dụng đất của năm 2001 và 2013 được xác định trong bảng 3.8. Trong giai đoạn từ năm 2001 đến năm 2013 cho thấy, diện tích đất xây dựng tăng mạnh nhất lên tới 2460.99ha chiếm 13.3%, diện tích ao hồ và đất trống tăng lên tương ứng là 2.5% và 0.5%. Trong khi đó diện tích đất chuyên trồng lúa giảm nhiều nhất lên tới 1820.27ha giảm tới 9.8%, diện tích trồng xen canh màu lúa giảm 973.35ha tương ứng với 5.3%.
  • 112. 101 Hình 3. 12. Biến động sử dụng đất giai đoạn 2001 – 2013
  • 113. 102 Bảng 3. 9. Biến động giữa các loại hình sử dụng đất giai đoạn 2001 – 2013 (đơn vị ha) 2013 2001 Xây dựng Lúa Hoa màu Màu lúa Ao hồ Đất trống Sông ∑ 2006 Xây dựng 2620.09 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2620.09 Lúa 1391.37 4595.09 31.71 1217.38 485.72 0.00 0.01 7721.27 Hoa màu 125.03 26.62 945.23 52.29 34.68 90.42 99.50 1373.77 Màu lúa 808.00 1278.18 43.07 2510.16 138.52 0.00 3.00 4780.93 Ao hồ 134.87 7.59 24.88 25.37 1013.07 0.22 0.00 1206.00 Đất trống 0.08 0.68 20.09 0.00 0.00 22.15 37.01 80.00 Sông 1.64 2.85 104.38 2.39 0.00 66.59 538.39 716.24 ∑ 2013 5081.08 5911.00 1169.36 3807.58 1671.99 179.38 677.92 Dữ liệu thống kê từ bảng ma trận biến động năm 2001 và 2013 cho thấy hầu như tất cả các loại hình sử dụng đất đều chuyển sang đất xây dựng trong đó đất chuyên lúa là chuyển đổi mạnh nhất lên tới 1391.37 ha chiếm 27.3% diện tích đất xây dựng năm 2013, màu lúa là 808.00ha chiếm 15.9% diện tích đất xây dựng năm 2013; hoa màu là 125.03 ha và ao hồ là 134.87 ha chiếm hơn 5.1% diện tích đất xây dựng năm 2013. Điều này cho thấy đất nông nghiệp bị chuyển đổi sang đất xây dựng là chính và đất lúa có hiệu quả kinh tế thấp luôn là loại đất bị chuyển đổi nhiều nhất. 3.2.2. Đánh giá diện tích biến động sử dụng đất theo không gian • Biến động sử dụng đất giai đoạn 2001-2013 theo đường giao thông chính Trong bảng 3.10 cho thấy diện tích đất xây dựng và diện tích đất ao hồ tăng trên toàn bộ các biên khoảng cách tới đường giao thông chính. Đối với đất xây dựng, càng gần đường giao thông thì diện tích càng biến động mạnh theo chiều hướng tăng, mức tăng cao nhất là 1121.88ha nằm trong biên khoảng cách tới đường giao thông
  • 114. 103 chính nhỏ hơn 1km. Đất chuyên lúa, hoa màu và màu lúa giảm ở tất cả các biên khoảng cách tới đường giao thông, trong biên khoảng cách đến đường giao thông dưới 1km đất lúa giảm mạnh nhất lên tới 898.22ha. Đất màu lúa giảm nhiều nhất trong biên khoảng cách đến đường giao thông từ 1-2.5km với 500.16ha diện tích. Bảng 3. 10. Biến động diện tích (ha) sử dụng đất theo đường giao thông chính Khoảng cách Sử dụng đất (ha) <=1 1_2.5 >2.5 Xây dựng 1121.88 924.60 414.51 Lúa -898.22 -489.35 -422.70 Hoa màu -46.38 -74.48 -83.56 Màu lúa -396.36 -500.16 -76.84 Ao hồ 224.14 95.29 146.56 Đất trống 4.48 75.18 19.72 Sông -12.66 -32.84 7.18 • Biến động sử dụng giai đoạn 2001-2013 đất theo khoảng cách tới Hà Nội Bảng 3. 11. Biến động diện tích (ha) theo khoảng cách tới Hà Nội Khoảng cách (km) Sử dụng đất (ha) <=5 5- 10 >10 Xây dựng 653.54 1160.11 647.35 Chuyên lúa -553.25 -848.38 -408.64 Hoa màu -63.31 -83.99 -57.12 Màu lúa -140.28 -461.20 -371.87 Ao, hồ 91.40 189.67 184.33 Đất trống 56.38 42.85 0.14 Sông -46.29 4.93 3.04
  • 115. 104 Hình 3. 13. Biểu đồ diện tích biến động theo khoảng cách tới Hà Nội Theo bảng 3.11 và hình 3.13 cho thấy diện tích đất xây dựng tăng lên mạnh nhất trong đai khoảng cách từ 5 đến 10 km tới Hà Nội với diện tích là 1160.11 ha, đồng thời trong đai khoảng cách này thì diện tích đất chuyên lúa là diện tích đất bị mất nhiều nhất với con số là 848.38ha. Trong đai khoảng cách tới Hà Nội nhỏ hơn 5km, diện tích đất lúa cũng bị mất nhiều nhất lên tới 553.25 ha. Đất màu lúa bị giảm mạnh nhất ở những khu vực cách Hà Nội khoảng cách hơn 10 km với diện tích là 371.87 ha. • Biến động sử dụng đất giai đoạn 2001 - 2013 theo mức độ đô thị hóa năm 2011 Từ bảng 3.12 và hình 3.14 cho thấy diện tích đất xây dựng tăng theo tất cả các mức đô thị hóa và diện tích đất xây dựng tăng nhiều nhất khi mức đô thị hóa trong khoảng từ 0.4÷1.2, nhưng theo biểu đồ phần trăm diện tích biến động thể hiện thì mức đô thị hóa càng mạnh, đất xây dựng càng biến đổi nhiều và tăng mạnh nhất là khu vực có mức đô thị lớn hơn 3.3 với mức tăng lên tới hơn 30% so với tổng diện tích của các loại đất. Ngược lại với đất xây dựng, đất chuyên lúa liên tục giảm. Theo bảng 3.12, diện tích đất lúa cũng giảm mạnh nhất ở mức đô thị hóa trong khoảng 0.4÷1.2, nhưng theo biểu đồ phần trăm diện tích biến động thì diện tích đất lúa lại giảm mạnh nhất khi mức độ đô thị hóa cao nhất. Diệntích(ha) Khoảng cách -1000.00 -500.00 0.00 500.00 1000.00 1500.00 <=5km 5- 10km >10km Chuyên lúa Xây dựng Hoa màu Màu lúa Ao, hồ Đất trống Sông
  • 116. 105 Bảng 3. 12. Diện tích biến động sử dụng đất theo mức độ đô thị hóa năm 2011 Mức độ đô thị hóa Sử dụng đất (ha) <=-0.2 -0.2÷0 0÷0.4 0.4÷1.2 1.2÷3.3 >3.3 Xây dựng 296.64 268.20 669.81 766.93 124.27 339.41 Chuyên lúa -224.89 -149.46 -558.66 -572.12 -48.63 -259.18 Hoa màu -45.32 -42.60 -69.73 -56.73 2.11 0.00 Màu lúa -113.07 -162.14 -171.90 -367.57 -65.72 -86.66 Ao, hồ 61.78 62.18 121.87 194.06 18.44 6.42 Đất trống 19.91 10.60 25.27 42.06 4.60 0.00 Sông 4.95 13.21 -16.66 -6.64 -35.07 0.00 Hình 3. 14. Biểu đồ phần trăm diện tích biến động theo mức độ đô thị hóa 3.3. Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất nông nghiệp tại Đông Anh, Hà Nội Khi nghiên cứu biến động sử dụng đất ngoài việc phát hiện ra không gian và diện tích biến động sử dụng đất thì việc nghiên các yếu tố tác động đến biến động sử dụng đất cũng là nhiệm vụ quan trọng được rất nhiều nhà khoa học quan tâm. Sửdụngđất(%) Mức độ đô thị hóa -40.0 -30.0 -20.0 -10.0 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 <=-0.2 -0.2 ÷ 0 0 ÷ 0.4 -0.4 ÷ 1.2 -1.2 ÷ 3.3 >3.3 Xây dựng Chuyên lúa Hoa màu Màu lúa Ao, hồ Đất trống Sông
  • 117. 106 Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất nhằm mục đích lượng hóa được các yếu tố ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất và giải thích cơ chế tương tác trong mối quan hệ giữa chúng với biến động sử dụng đất. 3.3.1. Hồi quy logistic Kết quả phân tích ở chương 1 cho thấy có rất nhiều phương pháp đánh giá các yếu tố tác động đến biến động sử dụng đất, mỗi loại hình chuyển đổi sử dụng đất sẽ có những yếu tố tác động riêng rẽ, nhưng các loại hình chuyển đổi sử dụng đất lại tương tác với nhau và xảy ra đồng thời. Vì vậy, việc lựa chọn phương pháp cho phép phân tích quan tâm đến tính phù hợp của dữ liệu và độ chính xác của mô hình. Dựa vào những yêu cầu đó, luận án đã lựa chọn mô hình hồi quy logistic đa thức đánh giá tác động của các yếu tố đô thị hóa đến biến động sử dụng đất. Mô hình hồi quy đa thức là mô hình hồi quy mở rộng của mô hình hồi đơn thức [70]. Mô hình đơn thức với biến phụ thuộc là biến nhị phân với hai trạng thái 0 và 1 có phương trình hồi quy sau: (3. 1) trong đó: là hệ số chặn, là hệ số của phương trình hồi quy, xi là các biến độc lập Xác suất để Y = 1 nghĩa là xác suất sự kiện xảy ra được xác định theo công thức: ( ⋯ ) ( ⋯ ) ( ) ( ) (3. 2) Mô hình hồi quy đa thức tương tự như mô hình hồi quy đơn thức nhưng biến phụ thuộc là biến có nhiều hơn hai trạng thái. Giả sử biến Y có k trạng thái là 0, 1, 2,..., k, đòi hỏi sẽ có k-1 phương trình hồi quy, mỗi phương trình của từng trạng thái so với trạng thái tham chiếu 0. Các phương trình của hồi quy đa thức so với trạng thái tham chiếu 0 như sau: (3. 3)
  • 118. 107 (3. 4) Và (3. 5) Xác suất xảy ra của từng trạng thái được xác định theo công thức: ( ) ( ) ( ) (3. 6) ( ) ( ) ( ) ( ) (3. 7) Và ( ) ( ) ( ) ( ) (3. 8) Trong hồi quy logistic sử dụng phương pháp xác suất cực đại (maximum likelihood) để ước tính các tham số của phương trình hồi quy nhằm cho giá trị tối đa hóa khả năng của các biến quan sát. Độ phù hợp của mô hình được xác định thông qua pseudo R- squared (kí hiệu là R2 ) có giá trị trong khoảng từ 0 - 1. Tỉ số đó được xác định theo công thức sau: (3. 9) trong đó: - ] là giá trị của mô hình có biến độc lập, - [C] là giá trị của mô hình không có biến độc lập. Giá trị R2 trong khoảng từ 0.2 đến 0.4 cho thấy mức độ phù hợp cao của dữ liệu với mô hình.Trong việc đánh giá các yếu tố tác động ngoài tính phù hợp của mô hình thì còn đòi hỏi xem xét đến hệ số hồi quy có ý nghĩa khi p-value<0.05 với mức độ tin cậy 95%, p-value<0.1 với mức tin cậy 90% [71, 139].
  • 119. 108 Tỉ số Odds ratio được sử dụng để giải thích mô hình. Giá trị tỉ số này được tính theo công thức sau: (3. 10) trong đó: là hệ số của phương trình hồi quy Tỉ số này là một phép đo mối quan hệ xác suất biến cố của từng trạng thái với xác suất của biến cố so sánh và là kết quả đóng góp của từng biến độc lập đến từng trạng thái. Trong nghiên cứu biến động sử dụng đất, mô hình hồi quy được sử dụng để đo đạc mối quan hệ giữa các yếu tố tự nhiên và yêu tố xã hội với biến động sử dụng đất, đồng thời xác định được những yếu tố nào là tác nhân thúc đẩy và những yếu tố nào làm hạn chế tới quá trình chuyển đổi sử dụng đất trong khu vực. Mô hình hồi quy được sử dụng với biến phụ thuộc Y là biến động sử dụng đất được đặc trưng bởi 5 trạng thái thay đổi sử dụng đất chính của khu vực nghiên cứu so với trạng thái tham chiếu là không có thay đổi sử dụng đất có giá trị bằng 0. Số lượng mẫu phụ thuộc vào số lượng biến độc lập, số lượng mẫu tối thiểu được xác định là n≥ 10(p+1) trong đó p là số lượng biến độc lập. Trong luận án, số điểm mẫu được lấy là 4984 điểm ngẫu nhiên và trải đều trên khu vực nghiên cứu. Các điểm nằm trong thôn nào thì sẽ mang đặc điểm tự nhiên và kinh tế xã hội của thôn đó. Hình 3. 15. Xác định các yếu tố của ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất nông nghiệp Các yếu tố tác động đến biến động sử dụng đất nông nghiệp Yếu tố địa lý, tự nhiên Mức độ đô thị hóaBiến động sử dụng đất nông nghiệp Mức độ hoạt động nông nghiệp Điều kiện kinh tế - xã hội Phân tích hồi quy
  • 120. 109 3.3.2. Cơ sở dữ liệu GIS của mô hình Phần tổng quan ở chương 1 cho thấy có rất nhiều nhân tố tác động đến thay đổi sử dụng đất. Trong trường hợp nghiên cứu cho khu vực Đông Anh, dựa trên đặc trưng đô thị hóa của khu vực ven đô để lựa chọn các yếu tố đánh giá. • Biến phụ thuộc: Các loại hình biến động sử dụng đất chính được xác định từ trong mục 3.2 theo hai giai đoạn 2001-2006 và 2006-2013. • Biến độc lập: Khi đánh giá tác động của đô thị hóa đến sử dụng đất nông nghiệp trong khu vực luận án đánh giá từ tổng thể của đô thị hóa đến chi tiết của từng hợp phần của đô thị hóa đến biến động sử dụng đất. Do vậy, ngoài các biến tổng hợp của đô thị hóa thì các biến hợp phần bao gồm các biến về điều kiện kinh tế xã hội và các biến về điều kiện tự nhiên cũng được xem xét trong nghiên cứu. Các biến độc lập được xây dựng thành các lớp trong cơ sở dữ liệu GIS gồm có: - Mức độ đô thị hóa (F1) và mức độ hoạt động nông nghiệp (F2) của từng thôn được xác định thông qua phân tích thành phần chính trong phụ lục 5. - Khoảng cách đến đường giao thông chính (GT) được tính toán thông qua một tập hợp các vùng đệm liên tiếp có khoảng cách 300 m từ hệ thống đường giao thông trong khu vực nghiên cứu. Khoảng cách này là khoảng cách được đo trung bình từ các khu dân cư bám trục giao thông chính. - Khoảng cách đến Hà Nội (HN) được tính toán thông qua tập hợp vùng đệm liên tiếp có khoảng cách 3 km tính từ điểm khởi đầu nối kết giữa Hà Nội với Đông Anh qua trục giao thông Nội Bài - Hà Nội. Khoảng cách này được xác định khi đo từ điểm khởi nối đến khu công nghiệp Nam Thăng Long, là một trong những khu công nghiệp đầu tiên và lớn nhất của huyện. - Khoảng cách đến khu dân cư (DC) được xác định thông qua tập hợp vùng đệm liên tiếp có khoảng cách 200m tính từ trọng tâm của khu vực dân cư mỗi thôn [129].
  • 121. 110 Hình 3. 16. Yếu tố tự nhiên của khu vực nghiên cứu - Thay đổi cơ cấu lao động theo ngành được xác định từ hiệu số lao động theo ngành nông nghiệp (P_NN), theo ngành thương mại dịch vụ (P_DV) và theo ngành công nghiệp xây dựng(P_CN) giai đoạn 2001 đến 2006 và 2006 đến 2011. - Thay đổi cơ cấu nguồn thu nhập theo ngành được xác định từ hiệu số hộ thu nhập theo ngành nông nghiệp (I_NN), theo ngành thương mại dịch vụ (I_DV) và theo ngành công nghiệp xây dựng(I_CN) ở hai giai đoạn từ năm 2001 đến 2006 và từ năm 2006 đến 2011. - Thay đổi mật độ dân số (DPP) được xác định từ hiệu mật độ dân số giai đoạn 2001 đến 2006 và 2006 đến 2011. đường giao thông chính 0 2 Km 0 - 300m 300 - 600m 600 - 900m 900 - 1200m 1200 - 1500m > 1500m Khoảng cách tới đường giao thông đường giao thông chính 0 2 Km Khoảng cách tới Hà Nội 0 - 3km 3 - 6km 6 - 9km 9 - 12km 12 - 15km > 15km Khoảng cách tới khu dân cư đường giao thông chính 0 2 Km 0 - 200m 200 - 400m 400 - 600 600 - 800m > 800m
  • 122. 111 Bảng 3. 13. Biến phụ thuộc và biến độc lập Loại biến Kiểu Biến phụ thuộc Không chuyển đổi 0 Chuyển đổi từ đất chuyên lúa thành đất xây dựng 1 Chuyển đổi từ đất chuyên lúa thành đất màu lúa 2 Chuyển đổi từ đất chuyên lúa thành đất ao hồ 3 Chuyển đổi từ đất màu lúa thành đất xây dựng 4 Chuyển đổi từ đất màu lúa thành đất lúa 5 Biến độc lập Mức độ đô thị hóa (F1) Rời rạc Mức độ hoạt động trong lĩnh vực nông nghiệp (F2) Rời rạc Điều kiện tự nhiên Khoảng cách đến Hà Nội Liên tục Khoảng cách đến đường giao thông chính Liên tục Khoảng cách đến khu dân cư Liên tục Điều kiện kinh tế xã hội Cơ cấu ngành lao động Rời rạc Cơ cấu nguồn thu nhập Rời rạc Mật độ dân số Rời rạc 3.3.3. Các yếu tố tác động chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp tại Đông Anh, Hà Nội Kết quả chạy mô hình hồi quy cho hai giai đoạn 2001-2006 và 2006-2013 xác định các tác nhân ảnh hưởng tới biến đổi sử dụng đất cho khu vực. Kết quả chạy mô hình được trình bày trong phụ lục 6.
  • 123. 112 • Giai đoạn 2001-2006 Từ kết quả của mô hình với 6 biến phụ thuộc với giá trị R2 = 0.240, cho thấy dữ liệu hoàn toàn phù hợp với mô hình. Giá trị p-value là giá trị mang ý nghĩa minh chứng thống kê cho việc có hoặc không có sự ảnh hưởng của các yếu tố đến chuyển đổi của các loại hình sử dụng đất trong giai đoạn này. Với giá trị P-value ≤0.1 điều này chứng minh có mối quan hệ mật thiết giữa biến độc lập và biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 90%. Bảng 3. 14. Tổng hợp hệ số của phương trình hồi quy từ kết quả chạy mô hình giai đoạn 2001 -2006 với giá trị P-value ≤0.1 Y X Lúa – xây dựng Lúa – Màu lúa Lúa – Ao, hồ Màu lúa - Xây dựng Màu lúa – Lúa F1_06 0.0976 0.1456 F2_06 0.0471 -0.3076 DPP 0.0003 GT -0.0030 -0.0006 DC -0.0037 -0.0003 0.0002 -0.0046 HN -0.0002 0.0001 0.0001 0.00001 Bảng tổng hợp kết quả chạy mô hình hồi quy cho thấy mức độ đô thị hóa (F1_06) liên quan đến hai loại hình chuyển đổi đó là chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng và chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng. Đối với cả hai loại hình chuyển đổi này đều có hệ số của phương trình hồi quy mang dấu dương thể hiện quan hệ thuận giữa mức độ đô thị hóa với chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng và chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng. Nghĩa là khi mức độ đô thị hóa tăng lên thì khả năng chuyển đổi của hai loại hình này cũng tăng lên. Ví dụ: nếu mức độ đô thị hóa tăng lên 1 đơn vị thì giá trị odds ratio của loại
  • 124. 113 hình chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang xây dựng6 là 1.1025, có nghĩa kỳ vọng khả năng chuyển đổi tăng 1.1lần. Mức độ hoạt động nông nghiệp (F2_06) liên quan đến hai loại hình chuyển đổi đó là từ chuyên lúa sang màu lúa và từ màu lúa chuyển sang chuyên lúa. Hệ số phương trình hồi quy của chuyên lúa chuyển sang lúa mang dấu dương còn hệ số phương trình hồi quy của màu lúa sang chuyên lúa lại mang dấu âm. Điều này chứng tỏ, mức độ hoạt động nông nghiệp có vai trò thúc đẩy quá trình chuyển đổi từ lúa sang màu lúa và làm hạn chế sự chuyển đổi từ màu lúa sang lúa. Chỉ số thay đổi mật độ dân số (DPP) giữa hai năm 2001 và 2006 ảnh hưởng duy nhất đến loại hình chuyển đổi lúa sang màu lúa, hệ số của phương trình hồi quy là 0.0003 thể hiện khi biến động mật độ dân số tăng đồng nghĩa với sự chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang màu lúa sẽ tăng theo. Yếu tố khoảng cách tới đường giao thông chính (GT) ảnh hưởng tới hai loại hình chuyển đổi sử dụng đất đó là màu lúa chuyển sang đất xây dựng và màu lúa chuyển sang đất lúa với hệ số hồi quy là -0.0030 và -0.0006, yếu tố giao thông tỉ lệ nghịch tới ảnh hưởng của hai loại hình chuyển đổi sử dụng đất, càng xa đường giao thông khả năng chuyển đổi của các loại hình này càng giảm. Yếu tố khoảng cách tới khu dân cư (DC) ảnh hưởng tới tất cả các loại hình chuyển đổi sử dụng đất, trừ loại hình chuyển đổi từ màu lúa sang lúa. Với hệ số hồi quy là -0.0037, -0.0003 và -0.0046 tương ứng với loại hình chuyển đổi từ lúa sang đất xây dựng, từ lúa sang màu lúa và từ màu lúa sang đất xây dựng. Giá trị odd ratio6 tương ứng là 0.9963, 0.9997 và 0.9954 cho thấy khi khoảng cách tới khu vực dân cư tăng lên 1m thì kỳ vọng khả năng chuyển đổi của 3 loại hình chuyển đổi trên sẽ giảm 0.9 lần. Với hệ số hồi quy là 0.0002 cho loại hình chuyển đổi đất lúa sang đất ao, hồ; điều này cho thấy càng gần khu dân cư đất lúa có nhiều khả năng chuyển đổi thành đất ao hồ. 6 Chỉ số này là chỉ số EXP (B) lấy trên bảng số liệu trong phụ lục 6
  • 125. 114 Yếu tố khoảng cách tới Hà Nội (HN) ảnh hưởng tích cực đến ba loại hình chuyển đổi đó là đất chuyên lúa sang ao hồ, màu lúa sang đất xây dựng và từ màu lúa sang đất lúa đều với hệ số hồi quy là 0.0001. Nghĩa là khi khoảng cách tới Hà Nôi tăng thêm thì khả năng chuyển đổi của các loại hình này sẽ tăng. Yếu tố khoảng cách tới Hà Nội tác động nghịch tới sự chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng với hệ số hồi quy là -0.0002, điều này chứng tỏ càng xa Hà Nội thì khả năng chuyển đổi từ lúa sang đất xây dựng giảm. • Giai đoạn 2006-2013 Bảng 3. 15. Bảng tổng hợp hệ số của phương trình hồi quy từ kết quả chạy mô hình giai đoạn 2006 -2013 với giá trị P-value ≤0.1 Y X Lúa – xây dựng Lúa – Màu lúa Lúa – Ao, hồ Màu lúa - Xây dựng Màu lúa – Lúa F1_11 0.3024 0.1200 0.3832 F2_11 -0.4597 0.1200 DPP 0.0006 0.0011 -0.0010 I_DV 0.0066 0.0092 I_CN 0.0055 0.0014 0.0024 P_DV -0.0033 0.0070 P_CN -0.0024 -0.0007 P_NN 0.0029 0.0039 GT -0.0032 -0.0007 DC -0.0038 -0.0003 0.0003 -0.0044 HN -0.0002 0.0001 Kết quả cho thấy R2 = 0.268 thể hiện dữ liệu hoàn toàn phù hợp với mô hình. Tổng hợp các hệ số của các yếu tố có tác động lên thay đổi sử dụng đất trong khu vực được thể hiện ở bảng 3.15 cho thấy:
  • 126. 115 Mức độ đô thị hóa (F1_11) là yếu tố liên quan đến quá trình chuyển đổi các loại hình từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng, từ đất lúa sang màu lúa và từ đất màu lúa sang đất xây dựng. Hệ số hồi quy tương ứng là 0.3024, 0.1200 và 0.3832 đều mang dấu dương, điều này có nghĩa khi mức độ đô thị hóa tăng thì chuyển đổi của các loại hình đất này cũng tăng theo. Nếu mức độ đô thị hóa tăng lên 1 đơn vị thì khả năng chuyển đổi từ đất lúa sang đất màu lúa sẽ tăng lên 1.1 lần. Mức độ hoạt động nông nghiệp (F2_11) là yếu tố ảnh hưởng tới hai loại hình thay đổi sử dụng đất đó là từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng và từ đất chuyên lúa sang đất màu lúa. Hệ số của phương trình hồi quy là -0.4597 thể hiện quan hệ nghịch giữa mức độ hoạt động nông nghiệp với chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng, khi mức độ hoạt động nông nghiệp tăng lên sẽ kìm hãm khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng. Nhưng với sự chuyển đổi từ chuyên lúa sang màu lúa hệ số hồi quy là 0.1198 mang dấu dương, điều này thể hiện quan hệ thuận giữa mức độ hoạt động nông nghiệp với chuyển đổi giữa chuyên lúa và đất màu lúa, nghĩa là khi mức độ hoạt động nông nghiệp tăng lên đồng nghĩa với chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất màu lúa cũng sẽ tăng. Yếu tố thay đổi mật độ dân số (DPP) của năm 2006 và 2011 liên quan đến sự chuyển đổi đất lúa sang màu lúa và từ đất màu lúa sang đất xây dựng, khi mật độ dân số tăng thì khả năng loại hình chuyển đổi sử dụng đất cũng tăng theo. Nhưng yếu tố DPP này lại làm hạn chế khả năng chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa với hệ số phương trình hồi quy là -0.0010. Điều này đồng nghĩa với việc khu vực có mật độ dân số tăng thì khả năng chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa sẽ giảm. Yếu tố thay đổi nguồn thu nhập từ thương nghiệp dịch vụ (I_DV) liên quan theo chiều tương tác thuận đến cả hai loại hình chuyển đổi đó là chuyển đổi từ đất lúa sang đất màu lúa và từ loại hình đất màu lúa sang đất chuyên lúa với hệ số hồi quy tương ứng là 0.0066 và 0.0092.
  • 127. 116 Yếu tố thay đổi nguồn thu nhập từ công nghiệp xây dựng (I_CN) là yếu tố liên quan đến cả ba sự chuyển đổi đó là từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng, từ đất lúa sang màu lúa và ngược lại. Hệ số hồi quy đều mang dấu dương nghĩa là khi thu nhập từ công nghiệp xây dựng tăng lên thì các loại hình chuyển đổi này cũng tăng. Chuyển đổi từ chuyên lúa sang màu lúa bị kìm hãm bởi yếu tố thay đổi số lao động trong ngành thương nghiệp dịch vụ (P_DV) với hệ số hồi quy là -0.0033. Nhưng yếu tố (P_DV) lại làm thúc đẩy khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất ao hồ với hệ số hồi quy là 0.0070. Yếu tố thay đổi số lao động trong ngành công nghiệp xây dựng (P_CN) là yếu tố làm hạn chế khả năng thay đổi sử dụng đất của sự chuyển đổi giữa đất chuyên lúa với đất xây dựng và đất màu lúa chuyển thành đất chuyên lúa. Yếu tố thay đổi số lao động trong ngành nông lâm thủy sản (P_NN) tác động đến hai loại hình chuyển đổi đó là từ đất chuyên lúa sang màu lúa và từ chuyên lúa sang ao hồ đều theo hướng tích cực, điều này có nghĩa khi số lao động trong ngành nông lâm thủy sản tăng lên thì khả năng hai loại hình chuyển đổi này tăng theo. Yếu tố khoảng cách đường giao thông (GT) là yếu tố làm hạn chế sự chuyển đổi giữa màu lúa và xây dựng và màu lúa sang lúa, khi khoảng cách tới đường giao thông tăng thì khả năng hai loại hình chuyển đổi này sẽ giảm. Yếu tố khoảng cách tới khu vực dân cư (DC) tác động đến bốn loại hình chuyển đổi sử dụng đất đó là từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng, đất lúa sang đất màu lúa, đất lúa sang đất ao hồ và đất màu lúa sang đất xây dựng. Khi khoảng cách tới khu vực dân cư tăng thì đồng nghĩa với khả năng chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng, từ đất lúa sang màu lúa và từ đất màu lúa sang xây dựng giảm, nhưng khả năng chuyển đổi từ đất lúa sang đất ao lại tăng. Yếu tố khoảng cách tới Hà Nội (HN) là yếu tố thúc đẩy sự chuyển đổi của đất màu lúa sang đất xây dựng và kìm hãm sự chuyển đổi của đất lúa sang đất xây dựng tương ứng với hệ số hồi quy là 0.0001 và -0.0002. Khi khoảng cách tới Hà
  • 128. 117 Nội tăng thì chuyển đổi từ màu lúa sang đất xây dựng sẽ tăng nhưng đồng thời chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng sẽ giảm. Qua phân tích hồi quy cho thấy từ năm 2001 đến năm 2013 mỗi một loại hình chuyển đổi bị tác động bởi các yếu tố riêng rẽ theo từng giai đoạn. Đối với loại hình chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng giai đoạn từ 2001- 2006 yếu tố đô thị hóa (F1) là yếu tố thúc đẩy còn yếu tố khoảng cách tới khu vực dân cư (DC), khoảng cách tới Hà Nội (HN) là những yếu tố làm hạn chế chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng, nhưng đến giai đoạn 2006 - 2013 ngoài các yếu tố của giai đoạn trước thì còn có các yếu tố khác đó là I_CN thúc đẩy và F2, P_CN làm hạn chế chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng. Năm 2001 Năm 2006 Năm 2013 +F1 -DC; - HN +F1; +I_CN -F2; -P_CN; -DC; - HN Đối với loại hình chuyển đổi từ chuyên lúa sang màu lúa trong giai đoạn 2001 đến 2006 có các yếu tố liên quan bao gồm: có thay đổi mật độ dân số (DPP), mức độ hoạt động nông nghiệp (F2) và khoảng cách tới dân cư (DC). Trong giai đoạn 2006-2013 yếu tố DPP không còn liên quan đến chuyển đổi của loại hình này thay vào đó là các yếu tố khác đó là mức độ đô thị hóa (F1), thay đổi nguồn thu nhập từ nguồn thương mại dịch vụ (I_DV) và từ xây dựng công nghiệp (I_CN), thay đổi số lao động trong thương mại dịch vụ (P_DV). Trong giai đoạn 2001-2006 yếu tố F2 là yếu tố liên quan theo tương tác nghịch đến sự chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang màu lúa, nhưng đến giai đoạn 2006-2013 thì yếu tố này lại tương tác thuận đến sự chuyển đổi của loại hình sử dụng đất này. Năm 2001 Năm 2006 Năm 2013 +F2; +DPP -DC +F1;+F2;+DPP;+I_DV;+I_CN;+P_NN -P_DV; -DC Trong giai đoạn 2001 đến 2006, loại hình chuyển đổi từ chuyên lúa sang ao hồ liên quan tới hai yếu tố là khoảng cách tới dân cư (DC) và khoảng cách tới Hà Nội (HN) đều mang dấu dương, đến giai đoạn 2006 – 2013 thì yếu tố DC vẫn tiếp tục liên Lúa Xây dựng Lúa Màu lúa
  • 129. 118 quan đến sự chuyển đổi của loại hình này, còn yếu tố HN không còn liên quan đến loại hình chuyển đổi từ chuyên lúa sang ao hồ mà thay vào đó là các yếu tố chênh lệch số người hoạt động trong lĩnh vực thương mại dịch vụ (P_DV) và số người trong lĩnh vực nông lâm thủy sản (P_NN) theo hướng thúc đẩy sự chuyển đổi. Năm 2001 Năm 2006 Năm 2013 +DC, +HN +P_DV; +P_NN; +DC Các yếu tố làm thúc đẩy đến loại hình chuyển đổi từ màu lúa sang đất xây dựng đối với hai giai đoạn 2001 - 2006 và 2006 - 2013 cả hai giai đoạn đều có là các yếu tố đô thị hóa (F1) và khoảng cách tới Hà Nội (HN) với còn các yếu tố làm hạn chế loại hình chuyển đổi gồm có khoảng cách tới đường giao thông (GT) và khoảng cách tới khu vực dân cư (DC). Giai đoạn năm 2006 -2013 có thêm một yếu tố liên quan đến loại hình chuyển đổi từ màu lúa sang đất xây dựng đó là thay đổi mật độ dân số (DPP). Năm 2001 Năm 2006 Năm 2013 +F1; +HN -GT; -DC +F1; +DPP; +HN - GT; -DC Loại hình chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa trong giai đoạn 2001 đến 2006 có liên quan với các yếu tố mức độ hoạt động nông nghiệp (F2), khoảng cách tới đường giao thông (GT) và khoảng cách tới Hà Nội (HN) trong đó yếu tố F2 và GT kìm hãm quá trình chuyển đổi còn yếu tố HN thì ngược lại nó thúc đẩy quá trình chuyển đổi từ đất màu lúa sang chuyên lúa. Nhưng đến giai đoạn 2006 -2013 chỉ còn duy nhất yếu tố GT là có liên quan đến loại hình chuyển đổi này. Thay vào đó là các yếu tố liên quan khác bao gồm thay đổi nguồn thu nhập chính từ thương nghiệp dịch vụ (I_DV) và từ xây dựng công nghiệp (I_CN) mang dấu dương còn các yếu tố thay đổi mật độ dân số (DPP) và số lao động hoạt động trong lĩnh vực công nghiệp xây dựng (P_CN) mang dấu âm. Năm 2001 Năm 2006 Năm 2013 +HN -F2; -GT +I_DV; +I_CN; -DPP; -P_CN, -GT Lúa Ao, hồ Màu lúa Xây dựng Màu lúa Lúa
  • 130. 119 Hình 3. 17. Thay đổi về mật độ dân số, thu nhập và số lao động ảnh hưởng đến chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp 2001-2013 Thay đổi mật độ dân số (DPP) giai đoạn 2001-2006 Thay đổi số lao động trong ngành công nghiệp xây dựng (P_CN) giai đoạn 2006 - 2011 Thay đổi số hộ thu nhập từ công nghiệp xây dựng (I_CN) giai đoạn 2006 - 2011 Thay đổi số hộ thu nhập từ thương nghiệp dịch vụ (I_DV) giai đoạn 2006 - 2011 Thay đổi số lao động trong ngành nông lâm thủy sản (P_NN) giai đoạn 2006 - 2011 Thay đổi mật độ dân số (DPP) giai đoạn 2006 - 2011 Thay đổi số lao động trong ngành thương nghiệp dịch vụ (P_DV) giai đoạn 2006 - 2011 0 2 Km < 0 0 - 100 100 - 600 600 - 1000 1000 - 2000 2000 - 3000 3000 - 5477 Số hộ 0 2 Km Số lao động < 0 0 - 200 200 - 400 400 - 600 600 - 800 > 800 0 2 Km Số hộ < 0 0 - 100 100 - 200 200 - 300 > 300 0 2 Km Số lao động < -400 -400 - -200 -200 - 0 0 - 200 200 - 400 > 400 0 2 Km Số lao động < 0 0 - 200 200 - 400 400 - 600 600 - 800 > 800
  • 131. 120 Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các yếu tố tự nhiên và kinh tế - xã hội đều liên quan đến chuyển đổi sử dụng đất tại khu vực nghiên cứu trong vòng hơn 10 năm qua. Yếu tố khoảng cách tới khu vực dân cư (DC) là yếu tố tự nhiên quan trọng, nó liên quan đến hầu hết các loại hình chuyển đổi sử dụng đất chính của huyện. Trong khi đó, hai yếu tố mức độ đô thị hóa (F1) và thay đổi mật độ dân số (DPP) lại là hai yếu tố kinh tế - xã hội đóng vai trò quan trọng của chuyển đổi sử dụng đất. Yếu tố mức độ đô thị hóa (F1) liên quan theo chiều tương tác thuận đến chuyển đổi từ đất nông nghiệp sang đất phi nông nghiệp bao gồm loại hình chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng và đất màu lúa sang đất xây dựng. Yếu tố thay đổi mật độ dân số (DPP) hầu hết liên quan theo chiều tương quan thuận đến sự các loại hình chuyển đổi sử dụng đất trong khu vực, chỉ có loại chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa có sự tương tác nghịch. 3.4. Mô hình hóa biến động sử dụng đất nông nghiệp Mô hình hóa là phương pháp được sử dụng phổ biến phục vụ công tác quan trắc và mô phỏng không gian biến đổi sử dụng đất. Trong luận án, mô hình hóa mô phỏng không gian biến động sử dụng đất trong quá khứ nhằm mục đích là kiểm tra và đánh giá các giả thiết khoa học về mối tương tác giữa các yếu tố của tự nhiên và yếu tố kinh tế xã hội ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất thông qua so sánh giữa mô hình thay đổi sử dụng đất mô phỏng với mô hình thay đổi sử dụng đất thực tế (hình 3.18). Hình 3. 18. Mô hình hóa biến động sử dụng đất nông nghiệp Chuẩn hóa dữ liệu Khả năng chuyển đổi Mô hình hóa MLP Bản đồ các yếu tố tác động Các bản đồ kiểm chứng ROC Bản đồ SDĐ T2 Kappa Bản đồ sử dụng đất T2 Bản đồ sử dụng đất T3 Bản đồ sử dụng đất mô phỏng T3
  • 132. 121 3.4.1. Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào cho mô hình giai đoạn 2001-2006 và 2006-2013 Dữ liệu đầu vào của mô hình bao gồm thông tin sử dụng đất và các yếu tố ảnh hưởng tới biến động sử dụng đất. Các dữ liệu được chuẩn hóa đảm bảo các điều kiện sau: chuẩn về hình học trong hệ tọa độ VN-2000, chuẩn về khuôn dạng dữ liệu chuyển từ vector sang raster với độ phân giải 30m và chuẩn về không gian trong ranh giới khu vực Đông Anh, Hà Nội. - Các bản đồ ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất được xây dựng thông qua việc các yếu tố tự nhiên và yếu tố kinh tế xã hội tác động đến biến động sử dụng đất. Các yếu tố này đã được xác định dựa vào phần tích hồi quy đa thức trong phần 3.3. Giá trị thuộc tính của bản đồ các yếu tố tác động đến sử dụng đất sẽ được tái phân loại lại từ mức thấp đến cao trong giá trị từ 0 đến 255. - Trong giai đoạn từ năm 2001 đến 2006 các thông tin sử dụng đất năm 2001 và năm 2004 là yếu tố đầu vào của mô hình, còn thông tin sử dụng đất năm 2006 để đánh giá và kiểm chứng mô hình theo phương pháp ROC. Trong trong giai đoạn từ năm 2006 đến 2013 các thông tin sử dụng đất năm 2006 và năm 2009 là yếu tố đầu vào của mô hình, còn thông thing sử dụng đất năm 2013 để kiểm chứng mô hình theo phương pháp ROC. Giai đoạn tổng thể từ năm 2001-2013, các thông tin sử dụng đất năm 2001 và 2006 là yếu tố đầu vào của mô hình, thông tin sử dụng đất năm 2013 là thông tin kiểm chứng cho mô hình theo phương pháp Kappa. - Từ hai thông tin sử dụng đất đầu vào của mô hình xây dựng được thông tin lân cận chuyển đổi (evidence likelihood) cho từng giai đoạn, thông tin này cũng là yếu tố đầu vào của mô hình. 3.4.2. Không gian thích nghi cho các loại hình chuyển đổi sử dụng đất Trong luận án, không gian thích nghi cho chuyển đổi sử dụng đất được 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 đoạn tính toán tách biệt nhau đó là giai đoạn tính toán thuận và giai đoạn tính toán ngược. Trong giai đoạn tính
  • 133. 122 toán thuận, các thông tin được tính toán dựa trên cơ sở từ nơ-ron này đến nơ ron khác theo chiều tiến của mạng. Bắt đầu với tập mẫu của dữ liệu đầu vào, quá trình tính toán cứ tiếp diễn cho tới khi tính được đầu ra của các nơ-ron nằm trong lớp đầu ra của mạng. Giá trị đầu ra này được so sánh với giá trị đầu ra mong muốn từ đó thu nhận thông tin sai số. Tổng số mẫu sử dụng để mô hình hóa xây dựng không gian thích nghi cho khả năng chuyển đổi các loại hình sử dụng đất được chia ra, một nửa sử dụng cho quá trình huấn luyện, một nửa còn lại dùng cho quá trình đánh giá kết quá học tập của mô hình. Các mẫu được sử dụng cho quá trình đào tạo được lấy từ các pixel có và không có chuyển đổi loại hình sử dụng đất thực tế để mô hình hóa. Quá trình đào tạo, mỗi mẫu là một pixel đơn lẻ được gieo mầm trong lớp dữ liệu đầu 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 được xác định theo công thức sau: (3. 11) trong đó: là trọng số liên kết giữa nơ-ron i và nơ-ron j, là thông tin đầu ra từ nơ-ron i, m là số phần tử của lớp trước. Thông tin đầu ra tại nơ-ron j của một lớp bất kì được tính theo công thức sau: (3. 12) Giai đoạn tính ngược bắt đầu tại mức đầu ra bằng cách chuyển thông tin sai số ngược trở lại qua toàn bộ mạng theo từng mức nhằm điều chỉnh trọng số giảm sai số theo mỗi lần lặp để được mô hình mong muốn. Đánh giá kết quả học tập của mạng nơ-ron thông qua sai số trung phương: (3. 13) trong đó: P là mẫu dùng để huấn luyện, N là yếu tố đầu ra
  • 134. 123 và là giá trị đầu ra mong muốn và đầu ra thực Mỗi một loại hình chuyển đổi sử dụng đất tương ứng với một mô hình MPL riêng. Các thông số của từng mô hình được trình bày trong phụ lục 7. Hình 3.19 là ví dụ cho cấu trúc mạng của mô hình chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng trong giai đoạn 2001-2006 xây dựng không gian đồ thích nghi của loại hình chuyển đổi này. Hình 3. 19. Cấu trúc MLP của chuyển đổi giữa đất chuyên lúa sang đất xây dựng 2001-2006 Mô hình MLP sử dụng trong IDRISI lựa chọn sử dụng tự động học. Thông số của mô hình bao chuyển đổi chuyên lúa sang đất xây dựng bao gồm: - Tổng số lượng mẫu là 4175 pixel được lấy ngẫu nhiên trải đều trên toàn bộ khu vực, trong đó 1 nửa dùng cho chạy mô hình và 1 nửa dùng để kiểm tra mô hình. - Vòng lặp là 10000 - Tốc độ học là 0.001 - Tham số bước đà: 0.5 - Số nút là 3 Kết quả mô hình cho ra: RMS đào tạo là 0.3748 và RMS kiểm tra là 0.3837. Độ chính xác là 78.22% đảm bảo độ chính xác mô hình7 . 7 Các chỉ số được lấy trong kết quả chạy mô hình tại phụ lục 6 Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng có giá trị [0,1] tương ứng [0,100%] xác định cho từng pixel Lân cận chuyển đổi 2001-2004 Khoảngcáchtớiđường giaothông(GT) Khoảng cách tới dân cư (DC) Khoảngcáchtới trungtâmHàNội(HN) Mức độ đô thị hóa 2006 (F1) Lớp ra … Lớp ẩnLớp vào
  • 135. 124 Hình 3. 20. Khả năng chuyển đổi sử dụng đất sau năm 2001 Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang ao hồ Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng Khả năng chuyển đổi từ đất màu lúa sang xây dựng Khả năng chuyển đổi từ đất màu lúa sang chuyên lúa Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang màu lúa
  • 136. 125 Hình 3. 21. Khả năng chuyển đổi sử dụng đất sau năm 2006 Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang ao hồ Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng Khả năng chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựngKhả năng chuyển đổi từ đất màu lúa sang chuyên lúa Khả năng chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang màu lúa
  • 137. 126 3.4.3. Kiểm chứng mô hình Quá trình mô hình hóa biến động sử dụng đất là quá trình lựa chọn các vị trí mới có khả năng thích nghi cao cho sự chuyển đổi từ loại hình sử dụng này sang loại hình sử dụng đất khác. Trong luận án chỉ nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến 5 loại hình chuyển đổi chính trong khu vực. Vì thế khi kiểm chứng cho mô hình biến đổi sử dụng đất tại khu vực Đông Anh, Hà Nội ngoài đánh giá cho từng mô hình con của từng loại hình chuyển đổi, cần phải đánh giá cho tổng thể mô hình biến động sử đất. Hai kỹ thuật sử dụng trong kiểm chứng mô hình biến động sử dụng đất của khu vực Đông Anh, Hà Nội bao gồm kiểm chứng theo hệ số Kappa [134] và kiểm chứng theo ROC [56]. Sử dụng hệ số Kappa với mục đích kiểm chứng tổng thể mô hình, còn sử dụng ROC nhằm kiểm chứng các mô hình chuyển đổi con của từng loại hình chuyển đổi sử dụng đất. Kỹ thuật ROC (Relative opering characteristic) ROC đặc trưng bởi một bảng 2x2 được áp dụng để kiểm chứng cho từng mô hình chuyển đổi sử dụng đất bằng cách chồng xếp không gian thích nghi với bản đồ chuyển đổi sử dụng đất thực tế tương ứng của từng giai đoạn. ROC là phương pháp mô tả mối quan hệ giữa dự báo đúng và sai đối với giá trị mặc định 0.5 là giá trị diện tích dưới đường cong (AUC). Phần trăm chuyển đổi đúng (true –positive) và phần trăm chuyển đổi sai (false positive) được tính theo công thức: Bảng 3. 16. Bảng kiểm chứng mô hình Mô hình Thực tế Chuyển đổi Không chuyển đổi Tổng Chuyển đổi A (số lượng pixel) B (số lượng pixel) A+B Không chuyển đổi C (số lượng pixel) D (số lượng pixel) C+D Tổng A+B B+D A+B+C+D
  • 138. 127 Diện tích phía dưới đường cong thay đổi từ 0.5 đến 1 chỉ mức độ phù hợp giữa khả năng chuyển đổi với bản đồ chuyển đổi thực tế của loại hình chuyển đổi sử dụng đất. Nếu mô hình dự báo của các loại hình chuyển đổi là hoàn hảo thì đường cong diện tích dưới đường cong là lớn nhất bằng 1. Hình 3. 22. Đường cong ROC đánh giá từng loại chuyển đổi sử dụng đất giai đoạn 2001-2006 Hình 3.22 là kết quả đánh giá mô hình con cho từng loại hình chuyển đổi sử dụng đất riêng rẽ giai đoạn 2001-2006. Đối với mỗi một loại hình chuyển đổi sử dụng đất sẽ có một đường cong ROC tương ứng. Diện tích phía dưới dường cong trong khoảng 0.506 đến 0.737, tương ứng với mức thấp nhất cho loại hình chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng và cao nhất là loại hình chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng. Đối với giai đoạn 2006-2013, kết quả đánh giá mô hình con thể hiện ở hình 3.23. Độ chính xác thấp nhất khi diện tích dưới đường cong 0.529 thuộc về loại hình chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa. Tiếp đến là loại hình chuyển đổi từ màu lúa sang đất xây dựng với diện tích AUC là 0.533. Lý giải cho kết quả của diện tích AUC thấp có nguyên nhân từ việc các yếu tố đầu vào của các Truepositive% Fasle positive %0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Đường cong chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất ao, diện tích AUC là 0.701 Diện tích AUC là 0.5 Đường cong chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng, diện tích AUC là 0.737 Đường cong chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang màu lúa, diện tích AUC là 0.636 Đường cong chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng, diện tích AUC là 0.506 Đường cong chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa, diện tích AUC là 0.602
  • 139. 128 mô hình con là chưa đủ hoặc có thể sự phân lớp các yếu tố tác động đến từng loại chuyển đổi là chưa hợp lý. Hình 3. 23. Đường cong ROC đánh giá từng loại chuyển đổi sử dụng đất giai đoạn 2006-2013 Đánh giá độ chính xác theo ROC chỉ đánh giá được cho từng loại hình chuyển đổi, điểm yếu của phương pháp này là không tính đến sự phân bố không gian của các pixel đúng và pixel sai trong mối quan hệ giữa mô hình và bản đồ chuyển đổi thực tế. Vì thế ngoài việc đánh giá cho từng mô hình con thì việc đánh giá mô hình biến động sử dụng đất tổng thể bằng hệ số kappa là cần thiết. Hệ số Kappa được xác định giống như trong kiểm chứng phân loại ảnh trong chương 2, kiểm chứng tổng thể mô hình bằng cách xây dựng bản đồ mô phỏng sử dụng đất ở thời điểm năm 2013 từ dữ liệu sử dụng đất năm 2001, 2006 và các yếu tố tác động đến chuyển đổi các loại hình từ năm 2001-2013. Sau đó bản đồ mô phỏng sử dụng đất năm 2013 chồng xếp lên bản đồ thực tế năm 2013 để tính hệ số Kappa. Bảng kết quả tính kappa được trình bày trong phụ lục 8 với Kappa = 0.7277 cho thấy mô hình đạt độ chính xác tốt. Đối sánh với kết quả kiểm chứng cho từng mô hình con của Truepositive% Fasle positive %0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Đường cong chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất chuyên lúa, diện tích AUC là 0.529 Đường cong chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng, diện tích AUC là 0.533 Đường cong chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất màu lúa, diện tích AUC là 0.599 Đường cong chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng, diện tích AUC là 0.735 Đường cong chuyển đổi từ đất lúa sang ao, diện tích AUC là 0.730 Diện tích AUC là 0.5
  • 140. 129 từng loại hình chuyển đổi và mô hình tổng thể cho thấy các sự biến động các loại hiện dụng đất có sự tương tác chặt chẽ với nhau, khi các yếu tố ảnh hưởng đến tổng thể của tất cả các loại hình sử dụng đất đó thì độ chính xác của mô hình tổng thể tăng lên so với từng mô hình con riêng rẽ. Đánh giá không gian của một số hình biến động sử dụng đất theo mô hình và biến động thực thế trong giai đoạn 2001-2006 và 2006 -2013. Hình 3. 24. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2001-2006. Hình 3. 25. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2001-2006. Khả năng chuyển đổi Màu lúa – Xây dựng Diện tích mô hình (%) Diện tích thực tế (%) < 20% 87.8 99.5 20-40% 4.5 0.0 40-60% 3.3 0.0 60-80% 2.8 0.0 > 80% 1.6 0.5 Khả năng chuyển đổi Lúa – Xây dựng Diện tích mô hình (%) Diện tích thực tế (%) < 20% 79.6 98.0 20-40% 5.9 0.0 40-60% 4.5 0.0 60-80% 3.2 0.1 > 80% 6.8 1.9 0 20 40 60 80 100 < 20% 20-40% 40-60% 60-80% > 80% Khả năng chuyển đổi theo mô hình Chuyển đổi thực tế 0 20 40 60 80 100 < 20% 20-40% 40-60% 60-80% > 80% Khả năng chuyển đổi theo mô hình Chuyển đổi thực tế
  • 141. 130 Hình 3. 26. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2006-2013 Hình 3. 27. Phần trăm diện tích chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng theo mô hình và thực tế giai đoạn 2006-2013. Phân tích không gian giữa kết quả chuyển đổi sử dụng đất theo mô hình với chuyển đổi thực của hai loại hình chuyển đổi từ đất lúa sang đất xây dựng và từ đất Khả năng chuyển đổi Màu lúa – Xây dựng Diện tích mô hình (%) Diện tích thực tế (%) < 20% 79.3 95.7 20-40% 7.5 0.0 40-60% 5.2 0.1 60-80% 2.7 0.1 > 80% 5.3 4.1 Khả năng chuyển đổi Lúa – Xây dựng Diện tích mô hình (%) Diện tích thực tế (%) < 40% 63.8 95.0 40-60% 24.0 0.2 60-80% 2.3 0.1 > 80% 9.9 4.7 0 20 40 60 80 100 < 20% 20-40% 40-60% 60-80% > 80% Khả năng chuyển đổi theo mô hình Chuyển đổi thực tế 0 20 40 60 80 100 <40% 40-60% 60-80% >80% Khả năng chuyển đổi theo mô hình Chuyển đổi thực tế
  • 142. 131 màu lúa sang đất xây dựng giai đoạn 2001- 2006 và 2006 -2013 thể hiện ở hình 3.24 ÷ 3.27 cho thấy số liệu của mô hình tương đối sát với thực tế. Kết quả nghiên cứu ở chương 3 cho thấy, mức độ đô thị hóa cho huyện Đông Anh trên cơ sở tiếp cận lý thuyết đô thị hóa khu vực ven đô là sự chuyển đổi khu vực nông thôn thành khu vực thành thị. Mức độ đô thị hóa được xác định trên các nhóm chỉ tiêu về sử dụng đất, dân số, cơ cấu kinh tế và điều kiện cơ sở vật chất. Kết quả đã xác định được mức độ đô thị hóa cho từng thôn và phân thành 6 cấp theo 3 thời điểm 2001, 2006 và 2011. Mức độ đô thị hóa của Đông Anh tăng tuyến tính trong 3 thời điểm, những thôn nằm gần thị trấn Đông Anh và những thôn bám theo trục giao thông Hà Nội – Nội Bài có mức độ đô thị hóa mạnh. Bằng phương pháp phân tích hồi quy logistic và mô hình MLP đã đánh giá được nguyên nhân của các yếu tố đô thị hóa đến biến động sử dụng đất của huyện. Từ kết quả đánh giá cho thấy điều kiện kinh tế xã hội và điều kiện từ nhiên đều liên quan đến biến động sử dụng đất. Đô thị hóa không chỉ tác động lên sự chuyển đổi từ đất nông nghiệp sang đất phi nông nghiệp mà còn tác động tới sự chuyển đổi nội tại giữa các loại hình sử dụng đất trong đất nông nghiệp.
  • 143. 132 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết quả nghiên cứu đề tài luận án “"Nghiên cứu tác động của quá trình đô thị hóa đến cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp khu vực Đông Anh Hà Nội”đã khẳng định rằng: các luận điểm của luận án đã được chứng minh đầy đủ và tường minh. Dựa trên lý thuyết và kết quả nghiên cứu, luận án đưa ra một số kết luận và kiến nghị sau đây: A. Kết luận Từ những phân tích và kết quả nghiên cứu đánh giá tác động của quá trình đô thị hóa đến thay đổi cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp của khu vực Đông Anh, Hà Nội dựa trên tiếp cận liên ngành có thể rút ra một số kết luận sau: 1. Về nghiên cứu chiết tách thông tin sử dụng đất: Thông tin sử dụng đất là thông tin được xác định thông qua mối quan hệ giữa sử dụng đất với lớp phủ bề mặt dựa vào chức năng kinh tế. Việc chiết tách thông tin sử dụng theo phương pháp phân loại mờ tiếp cận đối tượng thông qua việc so sánh hàm liên thuộc của tập mẫu lựa chọn chỉ số đặc trưng cho từng lớp sử dụng đất với mức độ chồng phủ bằng 0 cho thấy kết quả đạt đô tin cậy cao. Ngoài thông tin về phổ trên ảnh, luận án sử dụng thêm các các thông tin phổ và thông tin hình học bổ sung cho việc chiết tách. 2. Về việc đánh giá mức độ đô thị hóa của khu vực: Phương pháp đánh giá tiếp cận lý thuyết đô thị hóa liên quan đến quá trình chuyển đổi của khu vực ven đô. Phép phân tích PCA đa tiêu chí cho các nhóm chỉ tiêu tỉ trọng mục đích sử dụng đất, dân số và điều kiện cơ sở vật chất và nhóm chỉ tiêu về cơ cấu kinh tế. Kết quả phân tích đã cung cấp mức độ đô thị hóa và mức độ hoạt động nông nghiệp cho 145 thôn và 1 thị trấn tại 3 thời điểm 2001, 2006 và 2011, theo đó: - Năm 2001, số thôn có mức độ đô thị hóa thấp dưới 0 chiếm tỉ lệ 67% số thôn trong toàn huyện. - Năm 2006, mức đô thị hóa có tăng nhưng số thôn có mức độ đô thị hóa thấp vẫn chiếm hơn 50%, đến năm 2011, số thôn có mức độ đô thị hóa ở mức này giảm xuống dưới 40%.
  • 144. 133 Trong giai đoạn 2001 đến 2011 mức độ đô thị hóa tăng mạnh hơn đối với những thôn gần Hà Nội và thị trấn Đông Anh. 3. Về biến động sử dụng đất nông nghiệp: Trong giai đoạn 2001-2013, đất chuyên lúa là loại hình bị giảm mạnh nhất với diện tích lên tới 1810.27ha tương ứng với 9.8% tổng diện tích và phần lớn diện tích đất lúa bị chuyển đổi sang đất xây dựng với 908.589ha tương ứng 4.9% với tổng diện tích. Kết quả phân tích không gian xác định được 5 loại hình chuyển đổi chính của huyện Đông Anh, bao gồm: - Chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang đất xây dựng chiếm 2% tổng diện tích trong giai đoạn 2001-2006 và chiếm 4.9% tổng diện tích đất trong giai đoạn 2006-2013; - Chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang màu lúa chiếm 9.2% tổng diện tích trong giai đoạn 2001-2006 và trong giai đoạn 2006 – 2013, chuyển đổi này giảm chỉ còn 4.6%; - Chuyển đổi từ đất chuyên lúa sang ao hồ chiếm 1.5% tổng diện tích trong giai đoạn 2001-2006 và 1% trong giai đoạn 2006-2013; - Chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất xây dựng 0.5% giai đoạn 2001 – 2006 và 7 năm sau, diện tích loại chuyển đổi này tăng lên hơn 8 lần; - Chuyển đổi từ đất màu lúa sang đất lúa 6.0% tổng diện tích trong giai đoạn 2001-2006 và trong giai đoạn 2006- 2013 loại hình này tăng lên là 7.4% tổng diện tích. Kết quả phân tích không gian cũng cho thấy rằng: càng ở gần ở gần đường giao thông và những khu vực có mức đô thị hóa mạnh thì diện tích đất lúa càng bị giảm mạnh. 4. Các phương pháp thống kê và mô hình hóa không gian đã lượng hóa được tác động của đô thị hóa đến sử dụng đất. Phương pháp phân tích hồi quy không gian xác định được các yếu tố kinh tế - xã hội và yếu tố tự nhiên liên quan đến đô thị hóa tác động và biến động cơ cấu sử dụng đất nông nghiệp trong khu vực nghiên cứu.
  • 145. 134 - Yếu tố kinh tế - xã hội bao gồm: mức độ đô thị hóa, thay đổi mật độ dân số, thay đổi cơ cấu lao động, thay đổi cơ cấu nguồn thu nhập. - Yếu tố tự nhiên bao gồm: khoảng cách đến Hà Nội, khoảng cách tới đường giao thông chính, khoảng cách đến khu vực dân cư Các yếu tố này vừa là tác nhân làm thúc đẩy và vừa là nguyên nhân làm kìm hãm chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp trong khu vực. Mỗi một loại hình chuyển đổi sẽ bị tác động bởi các yếu tố khác nhau, cùng một loại hình chuyển đổi sử dụng đất nhưng theo các giai đoạn khác nhau thì các yếu tố ảnh hưởng đến nó cũng là khác nhau. Yếu tố khoảng cách tới khu dân cư, mức độ đô thị hóa và thay đổi mật độ dân số là các yếu tố chính liên quan đến hầu hết các chuyển đổi sử dụng đất nông nghiệp ở Đông Anh. B. Kiến nghị 1. Nghiên cứu này mới tập trung đánh giá tác động của các yếu tố của đô thị hóa ảnh hưởng đến biến động cơ cấu sử dụng đất của một đơn vị lãnh thổ theo chiều tương tác thuận. Nhưng sử dụng đất vừa là kết quả và vừa là nguyên nhân của quá trình đô thị hóa, vì vậy, tương tác nghịch là một vấn đề cần được nghiên cứu để xác định mức độ ảnh hưởng của quá trình biến động sử dụng đất đối với sự phát triển các đô thị nói chung và các khu vực ven đô nói riêng. 2. Kiến nghị sử dụng phương pháp phân loại mờ tiếp cận đối tượng trong chiết tách thông tin sử dụng đất ở các khu vực ven đô và tích hợp phân tích thống kê với mô hình hóa không gian trong đánh giá mối tương tác giữa điều kiện tự nhiên và kinh tế - xã hội liên quan với biến động sử dụng đất.
  • 146. 135 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI LUẬN ÁN 1. Trinh Thi Hoai Thu (2009), “Monitoring changes in land use”, 7th FIG Regional Conference, Hanoi Vietnam. 2. Võ Chí Mỹ, Trịnh Thị Hoài Thu, Phạm Thị Làn, Lê Thị Thu Hà (2010), “Using vegetation index in monitoring exploited land cover”, Proceedings of International Mining Conference on “Advanced Mining for Sustainable Development” Halong Vietnam, pp 250 – 246. 3. Trịnh Thị Hoài Thu, Lê Thi Thu Hà, Phạm Thị Làn (2012), So sánh phương pháp phân loại dựa vào điểm ảnh và phương pháp phân loại định hướng đối tượng chiết xuất thông tin lớp phủ bề mặt từ ảnh độ phân giải cao, Tạp chí Khoa học Mỏ địa chất, 39, tr 59-65. 4. Trịnh Thị Hoài Thu (2013), “Nghiên cứu phân loại mờ tiếp cận đối tượng chiết tách thông tin sử dụng đất khu vực Đông Anh, Hà Nội ”, Tạp chí Khoa học Đo đạc Bản đồ, 30 (4) PC, tr 545 -554. 5. Trinh Thi Hoai Thu, Pham Thi Lan, Tong Huyen Ai (2013), “Rule set of object- oriented classification using Landsat imagery in Donganh, Hanoi, Vietnam”, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, Vol. 31, No. 6-2, pp 521-527. 6. Trịnh Thị Hoài Thu, Lê Thị Thanh Hương (2014), “Dự báo xu hướng biến động sử dụng đất khu vực Đông Anh, Hà Nội”, Tạp chí Khoa học Đo đạc Bản đồ, 21, tr 60-64.
  • 147. 136 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Chính Phủ (2009), Nghị định về việc phân loại đô thị, Chính phủ, Hà Nội. 2. Nguyễn Hữu Đoàn (2009), Vận dụng phương pháp phân tích đa tiêu chí đánh giá mức độ đô thị hóa nhằm góp phần xây dựng các quan điểm phát triển đô thị ở Việt Nam đến năm 2020, lấy Hà Nội làm ví dụ, Tiễn sĩ, Kinh tế quốc dân, Hà Nội. 3. Đinh Thị Bảo Hoa (2007), Nghiên cứu sử dụng hợp lý đất vùng ven đô - huyện Thanh Trì, Hà Nội với sự hỗ trợ của viễn thám và hệ thống thông tin địa lý, Đại học khoa học tự nhiên Hà Nội, Hà Nội. 4. Trịnh Duy Luân (2004), Xã hội học đô thị, Nhà xuất bản khoa học xã hội, Hà nội. 5. Lê Du Phong, Nguyễn Văn Áng, Hoài Văn Hoa (2002), Ảnh hưởng của đô thị hóa đến nông thôn ngoại thành Hà Nội, Nhà xuất bản chính trị quốc gia, Hà Nội. 6. Lê Thị Minh Phương (2014), Nghiên cứu hình thái đô thị Hà Nội phục vụ định hướng quy hoạch dưới sự trợ giúp của viễn thám va hệ thông tin địa lý, Đại học khoa học tự nhiên, Hà Nội. 7. Nguyễn Văn Sửu (2014), Công nghiệp hóa, đô thị hóa và biến đổi sinh kê ở ven đô Hà Nội, NXB Trí Thức, Hà Nội. 8. Nguyễn Duy Thắng (2009), "Tác động của đô thị hóa đến các mặt kinh tế - xã hội của vùng ven đô và những vấn đề quan tâm", Xã hội học, 1, 80-84. 9. Trương Quang Thao (2004), Đô thị học những khái niệm mở đầu: đô thị - đô thị hóa - đô thị học, lối quy hoạch - nhà quy hoạch, NXB Xây dựng, Hà Nội. 10. Akif Mohammed Al Fugara, Biswajeet Pradhan, Thamer Ahmed Mohamed (2009), "Improvement of land-use classification using object-oriented and fuzzy logic approach", Appl Geomat, 1, 111 - 120. 11. Azadi, H Ho, P Hasfiati (2011), "Agricultural land conversion drivers: A comparison between less developed, developing and developed countries", Land Degradation & Development, 22 (6), 596-604. 12. M. Baatz, A. Schape (2000), "Multiresolution segmentation - an optimization approach for high quality multi-scale image segmentation.", pp 12-23.
  • 148. 137 13. András Bárdossy, Luis Samaniego (2002), "Fuzzy Rule-Based Classification of Remotely Sensed Imagery", Geoscience and remote sensing, 40 (2), 362 - 374. 14. David J. Bartholomew, Finona Steele, Irini Moustaki, - Jane I. Galbraith (2003), "Analysis of multivariate social science data", Tayloe&Fancis. 15. U Benz (1999), "Supervized fuzzy analysis of single and multichannel SAR data", Transaction on Geoscience and Remote sensing, 37 (2), pp 1023-1037. 16. T. Blaschke (2010), "Object based image analysis for remote sensing", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 65 (1), 2-16. 17. Michael Bock, Panteleimon Xofis, Jonathan Mitchley, Godela Rossner, Michael Wissen (2005), "Object-oriented methods for habitat mapping at multiple scales – Case studies from Northern Germany and Wye Downs, UK", Journal for Nature Conservation, 13 (2-3), 75 - 89. 18. Fu Bojie, Chen Liding, Ma Keming (2001), "Landscape Ecology Principles and Applications. Beijing", Science Presss in Chinese. 19. F. Boon (1996), Précis de Télédétection, II - Applications thématiques, Presses de l’Université du Québec. 20. R. Mitchell Brian, Yeqiao Wang, Jarunee Nugranad-Marzilli, Gregory Bonynge, Yuyu Zhou, Gregory Shriver (2009), "Remote sensing of land-cover change and landscape context of the National Parks: A case study of the Northeast Temperate Network", Remote Sensing of Environment, 113 (7), 1453-1461. 21. Bsowmya, B sheelarani (2011), "Land cover classification using reformed fuzzy C-means", Indian Academy of Sciences, 36, 153 - 165. 22. PJ Burgess, J Morris (2009), "Agricultural technology and land use futures: The UK case", Land Use Policy, 26 (1), 222-229. 23. G.F. Byrne, Crapper P.F., Mayo K.K. (1980), "Monitoring land-cover change by principal component analysis of multitemporat landsat data.", Remote Sensing of Enronviment, 10, pp 301-306. 24. Campbell, David J. Lusch, David P. Smucker, Thomas A. Wangui, Edna E (2005), "Multiple Methods in the Study of Driving Forces of Land Use and Land
  • 149. 138 Cover Change: A Case Study of SE Kajiado District, Kenya", Human Ecology, 33 (6), 763-794. 25. TN. Carlson, ST. Arthur (2000), "The impact of land use-land cover changes due to urbanization on surface microclimate and hydrology: A satellite perspective.", Global and Planetary Change,, 25 (1-2), 49-65. 26. Castella, Jean-Christophe, Pheng Kam Suan, Dinh Quang Dang, Verburg Peter H, Thai Hoanh Chu (2007), "Combining top-down and bottom-up modelling approaches of land use/cover change to support public policies: Application to sustainable management of natural resources in northern Vietnam", Land Use Policy, 24 (3), 531-545. 27. Tomaso Ceccarelli, Daniela Smiraglia, Sofia Bajocco, Simone Rinaldo, Antonella De, Angelis, Luca Salvati, Luigi Perini (2013), "Land cover data from Landsat single-date imagery: an approach integrating pixel-based and object-based classifiers", European Journal of Remote Sensing, 46, 699 - 717. 28. Su Changhong, Fu Bojie, Lu Yihe, Lu Nan, Zeng Yuan, He Anna, Halina Lamparski (2011), "Land use change and anthropogenic driving forces: A case study in Yanhe River Basin", Chinese Geographical Science, 21 (587-599). 29. Wei Sua Minjie Chena, Li Lia, Chao Zhanga, Anzhi Yuea, Haixia Lia (2009), "Comparison of Pixel-based and Object-oriented Knowledge-based Classification Methods Using SPOT5 Imagery", Information science and applications, 3 (6), 447 - 459. 30. Vu Kim Chi (2007), Land use change in the Suoi Muoi catchment, Vietnam: disentangling the role of natural and cultural factors, PhD, Katholieke universiteit Leuven, 186. 31. K.M Chomitz, T.S Thomas (2003), "Determinants ofland use in Amazonia: A fine-scale spatial analysis", American Journal of Agricultural Economics, 85 (4), 1016–1028. 32. Barney Cohen (2006), "Urbanization in developing countries: Current trends, future projections, and key challenges for sustainability", Technology in Society, 28 (1-2), 63-80.
  • 150. 139 33. Oscar Cordón, María José del Jesus, Fancisco Herrera (1999), "A proposel on reasoning methods in fuzzy rule-based classification systems", International Journal of Approximate Reasoning, 20, 21 - 45. 34. E.P. Crist (1985), "ATM tasseled cap equivalent transformation for reflectancefactor data.", Remote Sensing of Enronviment, 17, pp 301-306. 35. Pham Van Cu, Pham Thi Thanh Hien, Tong Thi Huyen Ai, Nguyen Thi Thuy Hang, Pham Ngoc Hai (2014), "The conversion of agricultural land in the peri- urban areas of Hanoi (Vietnam): patterns in space and time", Journal of Land Use Science, 1-19. 36. XF Cui, HF Graf, B Langmann (2006), "Climate impacts of anthropogenic land use changes on the Tibetan Plateau", Global and Planetary Change, 54 ((1-2)), 33-56. 37. N. Currit, W E. Easterling (2009), "Globalization and population drivers of rural-urban land-use change in Chihuahua, Mexico.", 2009, Land use Policy (26), 535-544. 38. SP. Dalle, S. De Blois, J. Caballero (2006), "Integrating analyses of local land- use regulations, cultural perceptions and land-use/land cover data for assessing the success of community-based conservation.", Forest Ecology and Management, 222 (1), 370-383. 39. A. Mouat David, G. Mahin Glenda, Judith Lancaster (1993), "Remote sensing techniques in the analysis of change detection", Geocarto International, 8 (2), 39 - 50. 40. C.M. De Almeida, Batty M, Vieira Monteiro A.M, Camara G, Soares-Filho B.S, Coutinho, Cerqueira G, Lopes Pennachin C (2003), "Stochastic cellular automata modeling of urban land use dynamics: Empirical development and estimation", Computers, Environment and Urban Systems, 27. 41. A. Dehvari, R. J Heck (2009), "Comparison of object based and pixel based infrared airborne image classification methods using DEM thematic layer", Journal of Geography and Regional Planning, 2, 86 - 96.
  • 151. 140 42. F. Levia Delphis, Daniel R. Page (2000), "The Use of Cluster Analysis in Distinguishing Farmland Prone to Residential Development: A Case Study of Sterling, Massachusetts", Environ Manage, 25 (5), 541-548. 43. M Delucchi (2011), "A conceptual framework for estimating theclimate impacts of land-use change due to energy crop programs", Biomass and Bioenergy. 44. J. S. Deng, K. Wang, Y. H. Deng, G. J. Qi (2008), "PCA-based land use change detection and analysis using multitemporal and multisensor satellite data", International Journal of Remote Sensing, 29 (16), 4823-4838. 45. Do Dinh Duan, Mamoru Shibayama (2008), "Studies on Hanoi Urban Transition in 20th Century Based on GIS/RS", Humanophere, 1- 20. 46. L. Duchateau, R.L. Kruska, Perry B.D. (1997), "Reducing a spatial database to its effective dimensionality for logistic-regression analysis of incidence of livestock disease", Preventive Veterinary Medicine, 32, 207-218. 47. Nguyen Dinh Duong, Le Kim Thoa, Nguyen Thanh Hoan, Tran Anh Tuan, Ho Le Thu (2002), "Study on urban growth of Hanoi using multitemporal and multisensor remote sensing data", International Symposium on Geoinformatics for Spatial Infrastructure Development in Earth and Allied Sciences, 1- 5. 48. FAO (1993), Proposal for a gloabl land use classification, FAO, Italy, 1 - 20. 49. FAO (1995), Planning for Sustainable Use of Land Resources, FAO. 50. S Fazal (2001), "The Need for preserving farmland: A case study from a predominantly agrarian economy (India)", Landscape and Urban Planning, 55, 1-13. 51. T. Firman (1997), "Land conversion and urban development in the Northern region of West Java, Indonesia.", Urban Studies, 34 (1027-1046). 52. T. Firman (1999), "Rural to urban land conversion in Indonesia during boom and bust periods", Land Use Policy, 17, 13-20. 53. Y. Gao, J.F. Mas (2008), "A comparison of the performance of pixel-based and object-based classifications over images with various spatial resoulutions", 1 - 6.
  • 152. 141 54. K.P Gaurav, K.G Prasun (2010), "Comparison of Advanced Pixel based (ANN and SVM) and Object oriented classification approaches using Landsat 7ETM data", International Journal of Engineering and Technology, 2, 245 - 251. 55. D. Geneletti, B. G. H. Gorte (2003), "A method for object-oriented land cover classification combining Landsat TM data and aerial photographs", International Journal of Remote sensing, 24 (6), 1273 - 1286. 56. R. Gil Pontius Jr, Laura C. Schneider (2001), "Land cover change model validation by an ROC method for Idswich watershed, Massachusset, USA", Argriculture, Ecosytems and Environment, 85. 57. C L. Goodale, J D. Aber (2001), "The long-term effects of land-use history on nitrogen cycling in northern hardwood forests", Ecological Application, 11 (1), 253–267. 58. Fischer Günther (2000), Driving Forces of Arable Land Conversion in China, International Institute for Applied Systems Analysis. 59. Garik Gutman, Anthony C. Janetos, Christopher O. Justice, Emilio F. Moran, John F. Mustard, Ronald R. Rindfuss, David Skole, Billy Lee Turner II, Mark A. Cochrane (2004), Land change Science, Kluwer Academic London. 60. Peter Gyuris (2010), Satellite remote sensing: report on the limitations and potentials of satellite EO data, Urkraine, 143. 61. Hamandawana H, Nikambwe M, Chanda R (2005), "Population driven changes in land use in Zimbabwe’s Gutu district of Masvingo Province: Some lessons from recent history", Applied Geography, 25 (3), 248-270. 62. Pham Minh Hai, Y Yamaguchi (2003), "Use of Remote Sensing to Monitor Urbanization of Hanoi City Center". 63. Pham Minh Hai, Yasushi Yamaguchi "Characterizing the urban growth of Hanoi, Nagoya, and Shanghai city using remote sensing and spatial metrics". 64. SS Han, CX. He (1999), "Diminishing farmland and urban development in China: 1993–1996", Geo Journal, 49, 257-267.
  • 153. 142 65. PM Haygarth, Ritz K (2009), "The future of soils and land use in the UK: Soil systems for the provision of land-based ecosystem services.", Land Use Policy, 187–197. 66. Hydrologic Engineering Center (1979), Determination of Land use from Landsat Imagery: Applicattions to Hydrologic Modeling. 67. Pham Thi Thanh Hien, Tong Thi Huyen Ai, Pham Van Cu (2013), "Becoming Urban: How Urbanization influences the loss of arable land in peri-urban Ha Noi", Combutational Science and Its Application - ICCSA, PP 238-252. 68. SPS Ho, GCS Lin (2004), "Converting land to non agricultural use in China’s coastal provinces: evidence from Jiangsu", Modern China, 30, 81-112. 69. Satoshi Hoshino (1996), Statistical analysis of land-use change and driving forces in the Kansai district, Japan, International Institute for Applied Systems Analysis. 70. David Hosmer, Stanley Lemeshow, Rodney X. Sturdivant (2013), Applied Logistic Regression, John Wiley & Sons, Canada. 71. Zhiyong Hu, C. P. Lo (2007), "Modeling urban growth in Atlanta using logistic regression", Computers, Environment and Urban Systems, 31 (6), pp 667-688. 72. Klijn Ja (2004), "Driving forces behind landscape transformation in Europe, from a conceptual approach to policy options. In: Jongman R H G (ed)", The New Dimensions of the European Landscape and Urban Planning, 201–208. 73. Geoghegan Jacqueline, Lowell Pritchard, Yelena Ogneva-Himmelberger, Rinke Roy Chowdhury, Steven Sanderson, B.L. Turner II (1998), People and pixels: Linking remote sensing and Social Science, National research council, USA. 74. Urszula Janas, Aleksandra Mazur, Jacek Andezej Urbański (2009), "Object- oriented classification of QuickBird data for mapping seagrass spatial structure", Oceanological and Hydrobiological Studies, 38 (1), 17. 75. R. Anderson Jem, Erneste. Hardy, John T. Roach, Richard E. Witmer (1976), A Land Use And Land Cover Classification System For Use With Remote Sensor Data, Washington.
  • 154. 143 76. J.R Jensen (2005), "Introductory digital image processing: A remote sensing perspective". 77. Jerks, F George (1967), "The data model concept in statistical mapping", International Yearbook of Cartography, 7, pp 186-190. 78. Gong Jianya, Sui Haigang, Ma Guorui, Zhou Qiming (2008), "A review of multi-temporal remote sensing data change detection algorithms", The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXVII (B7), 6. 79. D. Kasarda John, Edward M. Crenshaw (1991), "Third World Urbanization: Dimensions, Theories, and Determinants", Annual Review of Sociology, 17, 467- 503. 80. B.M Jones (2008), "Land-cover change on the suothern Kenai Peninsula lowlands, Alaska using USGS lan cover trends methodology", Geography and regional Planning, 1 (4), pp 068-071. 81. Kappas, Pavel, Martin, Fotso, A. Propastin Lucien (2007), "Remote sensing based study on land Use/land cover change in a high populated region in bamileke highlands, Cameroon", Conference on International Agricultural Research Development. 82. Turkan A. Khaleed, Almas A. Khaleed (2005), "Fuzzy rule base - multispectral images classification", Iraqui Joural Earth Science, 5, 32 - 40. 83. C. Köbrich, Rehman T, Khan M (2003), "Typification of farming systems for constructing representative farm models: Two illustrations of the application of multi-variate analyses in Chile and Pakistan", Agricultural Systems, 76, 141-157. 84. Reeitsu Kojima (1995), "Urbanization in China", The Developing Economies, XXXIII-2, 121-155. 85. Kostrowicki (1977), "Agricultural typology concept and method", Agricultural Systems, 2, 33 - 45. 86. E G Koukios (1987), "The effects of new biosystems technology on land use: The case of the European Community", Land Use Policy, 4 (3), 219-228.
  • 155. 144 87. Jipsa Kurian, V.Karunakaran (2012), "A Survey on Image Classification Methods ", International Journal of Advanced Research in Electronics and Communication Engineering, 1 (4), 69-72. 88. P. Kuskova, S. Gingrich, F. Krausmann (2008), "Long term changes in social metabolism and land use in Czechoslovakia, 1830– 2000: An energy transition under changing political regimes", Ecological Economics, 68 ((1-2)), 394-407. 89. Lambin, Rounsevell, Geist (2000), "Are agricultural land-use models able to predict changes in land-use intensity?", Agriculture Ecosystems and Environment, 82 (11), 321–331. 90. E F Lambin, H J Geist, E Lepers (2003), "Dynamics of Land-Use and Land- cover change in tropical regions", Annual Review of Environment and Resources, 28 (1), 205-241. 91. Michael Leaf (2011), Periurban Asia: A commentary on "becoming urban", Canada. 92. Brody Lee, Tony Binns, Alan B Dixon (2010), "The dynamíc of Urban Agriculture in Hanoi, Vietnam", Field Actions Science Report, (1), 1 - 8. 93. C L. Lee, S L. Huang, S L. Chan (2010), "Synthesis and spatial dynamics of socio-economic metabolism and land use change of Taipei Metropolitan Region", Ecological Modelling, 22 (21), 1940-1959. 94. Chun-Lin Lee, Shu-Li Huang, Shih-Liang Chan (2009), "The Synthesis and Spatial Dynamics of Socio-economic Metabolism and Land-use Change", 1-35. 95. S. Lee, R. G. Lathrop (2005), "Sub-pixel estimation of urban land cover components with linear mixture model analysis and Landsat Thematic Mapper imagery", International Journal of Remote Sensing, 26, 4885-4905. 96. Jan Peter Lesschen, Peter H. Verburg, Steven J. Staal (2005), Statistical methods for analysing the spatial dimension of changes in land use and farming systems, The International Livestock Research Institute, Nairobi, Kenya & LUCC Focus 3 Office, Wageningen University, the Netherlands, International Livestock Research Institute.
  • 156. 145 97. Stanisław Lewínsk (2006), "Object-oriented classification of Landsat ETM+ satellite image ", Journal of water and land development, 10, 91-106. 98. J. Li, H. M. Zhao (2003), "Detecting urban land- use and land - cover changes in Mississauga using Landsat TM images", Journal of Environmental Informatics, 2, 38 - 47. 99. L. Li, S. L. Ustin, M. Lay.Li (2005), "Application of multiple endmember spectral mixture analysis (MESMA) to AVIRIS imagery for coastal salt marsh mapping: A case study in China Camp, CA, USA", International Journal of Remote Sensing, 26, 5193 - 5207. 100. X Li, A.G Yeh (2002), "Neural-network-based cellular automata for simulating multiple land use changes using GIS", International Journal of Geographic Information Systems, 16 (4), 323–343. 101. E. Lichtenberg, C. Ding (2008), "Assessing farmland protection policy in China.", Land Degradation & Development, 25, 59-68. 102. T.M. Lillesand, Keifer R.W. (1972), "Remote sensing and image interpretation". 103. J. Liu, T. Dietz, S R. Carpenter (2007), " Complexity of coupled human and natural system", Science, 317 (5844), 1513-1516. 104. Hualou Long, Guoping Tang, Xiubin Li, Gerhard K. Heilig Research Support, Non-U.S. Gov't (2007), "Socio-economic driving forces of land-use change in Kunshan, the Yangtze River Delta economic area of China", Environmental Management, 83 (351-64). 105. Hualou Long, Xiuqin Wu, Wenjie Wang, Guihua Dong (2008), "Analysis of Urban-Rural Land-Use Change during 1995-2006 and Its Policy Dimensional Driving Forces in Chongqing, China", Sensors, 8, 681 - 699. 106. E. López, G. Bocco, M Mendoza, E Duhau (2001), "Predicting land-cover and land-use change in the urban fringe: A case in Morelia city, Mexico", Landscape and Urban Planning, 55.
  • 157. 146 107. J. M. Jansen Louisa, Antonio Di Gregorio (2003), "Land-use data collection using the “land cover classification system”: results from a case study in Kenya", Land Use Policy, 20 (2), 131-148. 108. J.M. Jansen Louisa, Antonio Di Gregorio (2004), "Obtaining land-use information from a remotely sensed land cover map: results from a case study in Lebanon", International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 5 (2), 141-157. 109. D. Lu, P. Mausel, E. Brondízio, E. Moran (2004), "Change detection techniques", International Journal of Remote Sensing, 25 (12), 2365-2401. 110. Qingshui Lu, Fuyuan Liang, Xiaoli Bi, Rodney Duffy, Zhiping Zhao (2011), "Effects of urbanization and industrialization on agricultural land use in Shandong Peninsula of China", Ecological Indicators, 11 (6), 1710-1714. 111. Richard Lucas, Aled Rowlands, Alan Brown, Steve Keyworth, Peter Bunting (2007), "Rule-based classification of multi-temporal satellite imagery for habitat and agricultural land cover mapping", Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 62, 165 - 185. 112. Assefa M. Melesse , Jonathan D. Jordan (2002), "A Comparison of Fuzzy vs. Augmented-ISODATA classification algorithms for cloud-shadow discrimination from Landsat images ", Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 68, 905 - 911. 113. IR Malaque, M Yokohari (2007), "Urbanization process and the changing agricultural landscape pattern in the urban fringe of metro Manila, Philippines", Environment and Urbanization, 19, 191-206. 114. Susana Martínez, Danilo Mollicone (2012), "From Land Cover to Land Use: A Methodology to Assess Land Use from Remote Sensing Data", Remote Sensing, 4 (12), 1024 -1045. 115. R Marzaioli, D′Ascoli R, De Pascale R A (2010), "Soil quality in a Mediterranean area of Southern Italy as related to different land use types", Applied Soil Ecology, 44 (3), 205-212.
  • 158. 147 116. P.M. Mather (2004), "Computer processing of remotely-sensed images: An introduction, Chichester: John Wiley and Sons", Chichester: John Wiley and Sons. 117. H.R. Matinfar, F. Sarmadian, S.K. Alavi Panah, R.J. Heck (2007), "Comparisons of Object-Oriented and Pixel-Based Classification of Land Use/Land Cover Types Based on Lansadsat7, Etm+ Spectral Bands (Case Study: Arid Region of Iran)", American-Eurasian J. Agric. & Environ., 2 (4), 448 - 456. 118. Terry McGee (2005), "Distinctive urbanization in the peri-urban regions of East and SouuthEast Asia: Renewing the debate", Perencanaan Wilayah dan Kota, 16 (1), 39-56. 119. HV McGregor, L Dupont, J B W Stuut (2009), "Vegetation change, goats, and religion: A 2000-year history of land use in southern Morocco", Quaternary Science Reviews, 28 (15-16), 1434-1448. 120. Hasmadi I Mohd, HZ. Pakhriazad, MF. Shahrin (2009), "Evaluating supervised and unsupervised techniques for land cover mapping using remote sensing data", Malaysian Journal of Society and Space, 5 (1), 1 - 10. 121. Moser (1996), "A Partial Instructional Module on Global and Regional Land Use/Cover Change: Assessing the Data and Searching for General Relationships", Geojoural, 39 (3), 241 - 283. 122. D. Müller, M. Zeller (2002), "Landuse dynamics in the central highlands of Vietnam: A spatial model combining village survey data with satellite imagery interpretation", Agricultural Economics, 27 (3). 123. M. Ostwald, D. Chen (2006), "Land-use change: Impacts of climate variations and policies among small-scale farmers in the Loess Plateau, China", Land Use Policy, 23 (4), 361-371. 124. Xian-Zhang Pan, Qi-Guo Zhao (2007), "Measurement of urbanization process and the paddy soil loss in Yixing city, China between 1949 and 2000", Catena, 69. 125. Jing Qian, Qiming Zhoua, Quan Houa (2007), "Comparison of pixel - based and object - oriented classification methods for extracting built - up areas in
  • 159. 148 Aridzone", ISPRS Workshop on Updating Geo-spatial Databases with Imagery & The 5th ISPRS Workshop on DMGISs, 9. 126. C. Quintano, A. Fernández-Mando, O. Fernández-Manso, Y. E. Shimabukuro (2006), "Mapping burned areas in Mediterranean countries using spectral mixture analysis from a uni-temporal perspective", International Journal of Remote Sensing, 27, 645 - 662. 127. Joe Ravetz, Christian Fertner, Thomas Sick Nielsen (2013), The dynamics of peri-urbanization, Springer, 13-45. 128. D. Jackson Ray, Alfredo R. Huete (1991), "Interpreting vegetation indices", Preventive Veterinary Medicine, 11, 185 - 200. 129. R.R. Regmi, S.K. Saha, M.K. Balla (2014), "Geospatial analysis of land use land cover change predictive modeling at Phewa lake watershed of Nepal", International Journal of Current Engineering and Technology, 4 (4), pp 2617-2627. 130. Selçuk Reis (2008), "Analyzing Land Use/Land Cover Changes Using Remote Sensing and GIS in Rize, North-East Turkey", Sensors, 8 (10), 6188-6202. 131. J. Aspinall Richard, Michael J. Hill (2008), Land use change science, policy and management, Taylor and Francis Group. 132. J.A. Richard (1984), "Thematic mapping from Multitemposal image data using the principal componets transformation.", Remote Sensing of Environment, 16, pp 25-46. 133. S. Lunetta Ross, D. Elvidge Christopher (1998), Remote sensing change detection: Enviromental monitoring methods and applications. 134. G. Congalton Russell (1991), "A review of assessing the accuracy of classifications of Remotely sensed data", Remote Sensing, 37, 12. 135. G.Congalton Russell, Kass Green (2009), Assessing the accuracy of remotely sensed data - principles and practices, Taylor & Francis Group. 136. A. A. Salman, A. E. Ali, H. E. Mattar (2004), "Mapping land use/ land cover of Khartoum using fuzzy classification ", Emirates Journal for Engineering, 13 (2), 15.
  • 160. 149 137. Somporn Sangawonge, Sidthinat Prabudhanitisarn, Eakanat Karjangthimaporn (2008), "Agricultural Land Use Change and Urbanization in Thailand". 138. T. M. Shahriar Sazzad, Sabrin Islam, Mohammad Mahbubur Rahman Khan Mamun, Md. Zahid Hasan (2013), "Establishment of an Efficient Color Model from Existing Models for Better Gamma Encoding In Image Processing", International Journal of Image Processing, 7 (1), 90 - 100. 139. Suzanne Serneels, Eric F. Lambin (2001), "Proximate causes of land-use change in Narok District, Kenya: a spatial statistical model", Agriculture, Ecosystems and Environment, 17. 140. A. Shalaby, Ryutaro Tateishi (2007), "Remote sensing and GIS for mapping and monitoring land cover and land use changes in the Northwestern coastal zone of Egypt", Applied Geography, 27, 28 - 41. 141. Ashbindu Singh (1989), "Review Article Digital change detection techniques using remotely-sensed data", International Journal of Remote Sensing, 10 (6), 989 - 1003. 142. DL. Skole (1994), "Data on global land-cover change: acquistion, assessment and analysis in Change in land use and land cover A global perspective", Cambridge University Press, 437 - 471. 143. P.C. Smits, S. G. Dellepiane (1999), "Quality assessment of image classification algorithms for land cover mapping: a review and a proposal for a cost- based approach", Int. j. remote sensing, 20 (8), 1461 - 1486. 144. WD. Solecki, C. Oliveri (2004), "Downscaling climate change scenarios in an urban land use change mode", Journal of Environmental Management, 72 ((1-2)c), 105-115. 145. S. Su, R. Xiao, Zhang Y (2012), "Nulti-Scale Analysis of spatially varying relationships between agricultural landscape patterns and urbanization using geographically weighted regression", Applied Geography, 32, pp 360-375.
  • 161. 150 146. S. Su, Jiang Z, Zhang Q, Zhang Y (2011), "Transformation of agriculatural lanscapes under rapid urbanization: Atheat to sustainability in Hang-Jia-Hu regin, China", Applied Geography, 31, pp 439-449. 147. Nguyen Van Suu (2009), Industrialization and Urbanization in Vietnam: How appropriation of agricultrural land use rights tranformed farmer's livelihoods in a peri-urban Hanoi village, EADN Individual Research Grant Project, Hanoi, 43. 148. Suzuki, H. Matskis, J.P. Desachy (2001), "Fuzzy image classification and combinatorial optimization strategies for exploiting structural knowledge", The 10th IEEE International Conferrence on Fuzzy Systems, Melbourne, Vic., Australia (1), pp 324-327. 149. R Tan, V Beckmann, LM Van den Berg, F Qu (2009), "Governing farmland conversion: Comparing China with the Netherlands and Germany", Land Use Policy, 26, 961-974. 150. Christian Tettey (2005), Urbanization in Africa in relation to socio-economic development: A multifaceted quantitative analysis, Doctor of Philosophy, The University of Akron, 213. 151. Trimble Germay (2011), eCognition Developer 7 Reference book. 152. Ton Nu Quynh Tran, Fanny Quertamp, Claude de Miras, Nguyen Qang Vinh, Le Van Nam, Truong Hoang Truong (2008), Trends of urbanization and suburbanization in Southeast Asia, General Publishing House, Ho Chi Minh city. 153. Brandt Tso, Paulm Mather (2009), Classification Methods for Remotely Sensed Data, Second Edition, Taylor & Francis Group, LLC. . 154. B.L Turner, D. Skole, S. Sanderson, G. Fischer, L. Fresco, R. Leemans (1995), Land-Use and Land-Cover Change, Stockholm and Geneva. 155. B.L. Turner, B.L. Meyer (1994), "Global Land Use and Land Cover Change: An Overview", Cambridge University Press. 156. United nations (2005), Demographic Yearbook New York, USA. 157. C. Benz Ursula, Peter Hofmann, Gregor Willhauck, Iris Lingenfelder, Markus Heynen (2004), "Multi-resolution, object-oriented fuzzy analysis of remote sensing
  • 162. 151 data for GIS-ready information", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 58 (3-4), 239 - 258. 158. L M van den Berg, M S van Wijk, Pham Van Hoi (2003), "The transformation of agriculture and rural life downstream of Hanoi", Environment&Urbanization, 15 (1), 35 - 52. 159. E.S. van Leeuwen, P. Nijkamp (2006), The Urban-Rural Nexus: A study on extended Urbanization and the Hinterland, Netherland. 160. Tran Thi Van (2008), "Research on the effect of urban expansion on agricultural land in Ho Chi Minh city by using remote sensing method", VNU Journal of Science, Earth Sciences, 24, 104 - 111. 161. A. Veldkamp, Fresco L.O (1997), "Reconstructing land use drivers and their spatial scale dependence for Costa Rica", Agricultural Systems, 55 (1), 19-43. 162. A. Veldkamp, Lambin (2001), "Editorial predicting land-use change", Agriculture, Ecosystems and Environment, 1-6. 163. PH Verburg, Veldkamp A, Bouma J (1999), "Land use change under conditions of high population pressure: The case of Java.", Global Environmental Change, 9 (4), 303-312. 164. PH Verburg, A Veldkamp (2001), "The role of spatially explicit models in land-use change research: a case study for cropping patterns in China", Agriculture Ecosystems and Environment, 85, 177–190. 165. Tran Duc Vien, Nguyen Vinh Quang, Nguyen Van Dung (2005), Rural-urban land use changes in peri-urban Hanoi, Centre for Agricultural Research and Ecological Studies. 166. E F. Viglizzo, Z E. Roberto, F Lértora (1997), "Climate and land-use change in field-crop ecosystems of Argentina. Agriculture," Ecosystems and Environment, 66 (1), 61-70. 167. Xiuhong Wang, Du Zheng, Yuancun Shen (2008), "Land use change and its driving forces on the Tibetan Plateau during 1990–2000", Catena, 72, 56-66.
  • 163. 152 168. Yan Wang, Mo Jamshidi, Paul Neville, Chandra Bales, Stan Morain (2006), "Hierarchical fuzzy classification of Remote sensing data", Forging New Frontiers: Fuzzy Pioneers I, 169. World bank (2011), Vietnam urbanization review, Hanoi, 263. 170. Douglas Webster, Jianming Cai, Larissa Muller (2014), "The New Face of Peri-Urbanization in East Asia: Modern Production Zones, Middle-Class Lifesytles, and Rising Expectations", Journal of Urban Affairs, 36 (s1), 315-333. 171. Douglas Webster, Larissa Muller (2002), Challenges of Peri-urbanization in the Lower Yangtze Region: The Case of the Hangzhou - Ningbo Corridor, Asia/Pacific Research Center. 172. R.A. Weismiller, Kristof, S.J., Schols, D.K., Anuta, P.E., & momin S.A (1977), "Change detection in coastal zone environments", Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 43 (12), pp 1533-1539. 173. E. Weiss, S.E Marsh, E.S Pfirman (2001), "Application of NOAA-AVHRR NDVI time-series data to assess changes in Saudi Arabia’s rangelands.", International Journal of Remote Sensing, 25 (6), 1005–1027. 174. H. William Frey, Zachary Zimmer (2001), Defining the City, Ronan Paddison London: Sage Publications. 175. Jieying Xiao, Yanjun Shenb, Jingfeng Gec, Ryutaro Tateishia, Changyuan Tanga, Yanqing Liangd, Zhiying Huange (2006), "Evaluating urban expansion and land use change in Shijiazhuang, China, by using GIS and remote sensing", Landscape and Urban Planning, 75, 69 - 80. 176. Hanqiu Xu (2007), "Extraction of urban built-up land feature from landsat imagery using a thematic-oriented index combination technique", Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 73 (12), 1381 - 1391. 177. Hanqiu Xu (2008), "A new index for delineating built-up land features in satellite imagery", International Journal of Remote Sensing, 29, 8. 178. S. Liu Y, J.Y. Wang, H.L. Long (2010), "Analysis of arable land loss and its impact on rural sustainability in Southern", Environmental Management, 646 - 653.
  • 164. 153 179. Geo Yan, J.FMas, B.H.P. Maathuis, Shang Xiangmin, P.M. Van Dijk (2006), "Comparisong of pixel based and objecti oriented image classification approaches - a case study in a coal fire area, Wuda, Inner, Mongolia, China", International Journal of Remote sensing, 27, 11 - 18. 180. Chen Yang, Lorenzo Bruzzone, Fellow, IEEE, Fengyue Sun, Laijun Lu, Renchu Guan, Yanchun Liang (2010), "A fuzzy-statistics-based affinity propagation technique for clustering in multispectral images", IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, 48, 2647 - 2659. 181. Fei Yuan, Kali E. Sawaya, Brian C. Loeffelholz, Marvin E. Bauer (2005), "Land cover classification and change analysis of the Twin Cities (Minnesota) Metropolitan Area by multitemporal Landsat remote sensing", Remote Sensing of Environment, 98 (2-3), 317-328. 182. Zeeuw (2004), "The development of urban agriculture; some lessons leart", Urban agriculture, agro-tourism and city region development, Beijing, China. 183. Tai-Yang Zhong, Xian-Jin Huang, Xiu-Ying Zhang, Ke Wang (2011), "Temporal and spatial variability of agricultural land loss in relation to policy and accessibility in a low hilly region of southeast China", Land Use Policy, 28 (4), 762-769.