08. ỨNG DỤNG MÔ HÌNH TOÁN VÀ KỸ THUẬT GIS TRONG DỰ BÁO BIẾN ĐỘNG ĐẤT ĐAI TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ QUY NHƠN

Thơ Phan Văn, Tú Ngô Anh

Giới thiệu

Trong những năm gần đây, thành phố Quy Nhơn có tốc độ đô thị hóa diễn ra rất nhanh. Việc đánh giá và dự báo thay đổi sử dụng đất là giải pháp tiền đề quan trọng giúp thành phố Quy Nhơn quy hoạch, quản lý sử dụng hợp lý nguồn tài nguyên này, duy trì hệ sinh thái bền vững và phát triển kinh tế - xã hội của thành phố. Trong nghiên cứu này, sử dụng tư liệu ảnh viễn thám Landsat giai đoạn 2010 - 2020 đã thành lập bản đồ lớp phủ sử dụng đất, sau đó mạng thần kinh nhân tạo (ANN) kết hợp với Markov - CA được sử dụng để mô hình hóa thay đổi sử dụng đất thành phố Quy Nhơn. Nghiên cứu bước đầu cho thấy kết quả mô hình hóa so với kết quả phân loại lớp phủ sử dụng đất năm 2020 đạt tỷ lệ chính xác cao (hơn 85%). Kết quả này cho phép nghiên cứu dự báo sự thay đổi sử dụng đất thành phố Quy Nhơn đến năm 2025, 2035 và 2050. Kết quả phân tích tình hình sử dụng đất trong tương lai cho thấy, đất ở đô thị vẫn là loại hình biến động theo xu thế tăng nhanh về diện tích, điều này cho thấy được tốc độ đô thị hóa của thành phố Quy Nhơn trong thời gian sắp tới. Trong đó, các loại hình đất trống và đất chưa sử dụng sẽ được tận dụng và sử dụng trong quá trình phát triển.

Toàn văn bài báo

Được tạo từ tệp XML

Trích dẫn

[1]. M. Ridd and J. Hipple (2006). Remote sensing of human settlements: Manual of remote sensing (Vol. 5). Bethesda: American Society for Photogrammetry and Remote Sensing.
[2]. Vu Kim Chi and Nguyen Thi Thuy Hang (2016). Coastal urban development in Quy Nhon, Vietnam, in the context of climate change. DOI:10.4324/9781315620701.
[3]. I. Nahib, R. W. Turmudi, J. Suryanta, R. S. Dewi, and S. Lestari (2018). Comparing of Land Change Modeler and Geomod Modeling for the Assessment of Deforestation.
[4]. F. Jahanishakib, S. H. Mirkarimi, A. Salmanmahiny, and F. Poodat (2018). Land use change modeling through scenario-based cellular automata Markov: improving spatial forecasting. Environmental monitoring and assessment, Vol. 190, No. 6, pp. 1 - 19, Art. no.
[5]. N. Q. Omar, M. S. S. Ahamad, W. Hussin, and N. J. I. Samat (2014). Modelling land-use and land-cover changes using Markov - CA, and multiple decision making in Kirkuk city. Vol. 2, No. 1, pp. 29 - 42, Art. no.
[6]. A. Gharaibeh, A. Shaamala, R. Obeidat, and S. J. H. Al-Kofahi (2020). Improving land - use change modeling by integrating ANN with Cellular Automata - Markov Chain model. Vol. 6, No. 9, p. e 05092, Art. no.
[7]. M. H. Saputra and H. S. J. S. Lee (2019). Prediction of land use and land cover changes for north sumatra, indonesia, using an artificial-neural-network-based cellular automaton. Vol. 11, No. 11, p. 3024, Art. no.
[8]. E. Buğday and S. E. J. C. Buğday (2019). Modeling and simulating land use/cover change using artificial neural network from remotely sensing data. Vol. 25, No. 2, pp. 246 - 254, Art. no.
[9]. V. M. Tuấn (2011). Ứng dụng Viễn thám và GIS đánh giá biến động và dự báo đất đô thị tại phường Hiệp Bình Phước, quận Thủ Đức. Kỷ yếu hội thảo GIS toàn quốc năm 2011, Vol. quyển 1.
[10]. D. V. V. Quân (2007). Đánh giá tổng hợp điều kiện địa lý phục vụ xác lập mô hình hệ kinh tế sinh thái khu vực ven biển huyện Triệu Phong, tỉnh Quảng Trị. Luận văn thạc sĩ, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội.
[11]. Giles M. Foody (2020). Explaining the unsuitability of the kappa coefficient in the assessment and comparison of the accuracy of thematic maps obtained by image classification. Vol. 239, p. 111630, Art. no.
[12]. S. K. Singh, S. Mustak, P. K. Srivastava, S. Szabó, and T. J. E. P. Islam (2015). Predicting spatial and decadal LULC changes through cellular automata Markov chain models using earth observation datasets and geo-information. Vol. 2, No. 1, pp. 61 - 78, Art. no.
[13]. H. Khawaldah, I. Farhan, N. J. G. J. o. E. S. Alzboun, and Management (2020). Simulation and prediction of land use and land cover change using GIS, remote sensing and CA - Markov model. Vol. 6, No. 2, pp. 215 - 232, Art. no.
[14]. H. Memarian, S. K. Balasundram, J. B. Talib, C. T. B. Sung, A. M. Sood, and K. Abbaspour (2012). Validation of CA - Markov for simulation of land use and cover change in the Langat Basin, Malaysia.
[15]. I. Santé, A. M. García, D. Miranda, R. J. L. Crecente, and u. planning (2010). Cellular automata models for the simulation of real - world urban processes: A review and analysis. Vol. 96, No. 2, pp. 108 - 122, Art. no.
[16]. R. G. Pontius Jr and M. J. I. J. o. R. S. Millones (2011). Death to Kappa: birth of quantity disagreement and allocation disagreement for accuracy assessment. Vol. 32, No. 15, pp. 4407 - 4429, Art. no.
[17]. H.-h. FENG, H.-p. LIU, B.-x. ZHOU, X.-g. MAO, X.-f. J. G. ZHAO, and G.-I. Science (2012). Study on the Parameters Behavior of the SLEUTH Model. P. 06, Art. no.

Các tác giả

Thơ Phan Văn
phanvantho@qnu.edu.vn (Liên hệ chính)
Tú Ngô Anh
Phan Văn, T., & Ngô Anh, T. (2021). 08. ỨNG DỤNG MÔ HÌNH TOÁN VÀ KỸ THUẬT GIS TRONG DỰ BÁO BIẾN ĐỘNG ĐẤT ĐAI TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ QUY NHƠN. Tạp Chí Khoa học Tài Nguyên Và Môi trường, (37), 73–84. Truy vấn từ https://tapchikhtnmt.hunre.edu.vn/index.php/tapchikhtnmt/article/view/347
##submission.license.notAvailable##

Chi tiết bài viết

Các bài báo tương tự

<< < 1 2 3 4 5 6 7 8 > >> 

Bạn cũng có thể bắt đầu một tìm kiếm tương tự nâng cao cho bài báo này.

02. GIẢI PHÁP NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC TRONG QUAN TRẮC CÔNG TRÌNH BẰNG CÔNG NGHỆ GNSS RTK

Trung Dương Thành, Tuấn Hoàng Anh, Dương Đỗ Văn
Abstract View : 43
Download :5