Chuyển đổi số, sản phẩm trí tuệ nhân tạo trong phân loại lớp phủ sử dụng đất toàn cầu, khả năng ứng dụng tại Việt Nam

Bài viết Chuyển đổi số, sản phẩm trí tuệ nhân tạo trong phân loại lớp phủ sử dụng đất toàn cầu, khả năng ứng dụng tại Việt Nam xem xét khả năng ứng dụng của nguồn dữ liệu Dynamic world, ESA’s world cover 2020 và sản phẩm nghiên cứu tại Ba Vì, Hà Nội, Việt Nam. Kết quả nghiên cứu này cho rằng các sản phẩm trên có thể sử dụng cho một số lĩnh vực chuyên ngành tại Việt Nam.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Chuyển đổi số, sản phẩm trí tuệ nhân tạo trong phân loại lớp phủ sử dụng đất toàn cầu, khả năng ứng dụng tại Việt Nam CHUYỂN ĐỔI SỐ, SẢN PHẨM TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG PHÂN LOẠI LỚP PHỦ SỬ DỤNG ĐẤT TOÀN CẦU, KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG TẠI VIỆT NAM Nguyễn Trọng Trường Sơn Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội Tóm tắt Chuyển đổi số, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phân loại lớp phủ sử dụng đất phục vụ công tác quản lý đất đai đang là xu hướng phát triển mạnh mẽ trên toàn thế giới. Đã có những sản phẩm về phân loại lớp phủ toàn cầu có độ phân giải không gian 10 m, đây là nguồn dữ liệu có khả năng đem lại hiệu cao trong quản lý và nghiên cứu, phân tích dữ liệu trong quản lý đất đai, môi trường. Nghiên cứu này xem xét khả năng ứng dụng của nguồn dữ liệu Dynamic world, ESA’s world cover 2020 và sản phẩm nghiên cứu tại Ba Vì, Hà Nội, Việt Nam. Kết quả nghiên cứu này cho rằng các sản phẩm trên có thể sử dụng cho một số lĩnh vực chuyên ngành tại Việt Nam. Từ khóa: Lớp phủ sử dụng đất; Google earth engine; Dynamic world; World cover. Abstract Digital tranformation, AI product in global land use land cover and application in Vietnam Digital transformation, application of artificial intelligence in land use land cover is a development trend in the world. There are product on global land use land cover with spatial resolution of 10 m, this is a data source capable of bringing high efficiency in land and environmental management. This study examines the applicability of Dynamic world, ESA’s world cover and research in Vietnam. The results are relatively positive and can be used for specialized fields in Vietnam. Keywords: Land use; Land cover; Google earth engine; Dynamic world; World cover. 1. Mở đầu Sự phát triển nhanh chóng của hệ thống Internet toàn cầu và công nghệ thông tin nói chung, hiện nay các lĩnh vực khoa học công nghệ và đời sống đang chuyển đổi mạnh mẽ và dần hoàn thiện đáp ứng công cuộc chuyển đổi số trong đó có lĩnh vực quản lý đất đai. Có nhiều phương pháp đã được áp dụng tỏ ra rất hiệu quả để phục vụ chuyển đổi số trong phân loại các lớp phủ sử dụng đất từ ảnh viễn thám. Một trong những phương pháp, công nghệ tiên tiến hiện nay là ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence) và các thuật toán học máy nhằm nâng cao khả năng tự động hóa và khả năng tự chủ trong xử lý dữ liệu của người dùng, giảm bớt phụ thuộc vào các hệ thống phần mềm chuyên dụng có giá thành cao. Trên thế giới và tại Việt Nam đã có những nghiên cứu ứng dụng AI, học máy để tạo ra những sản phẩm hữu ích trong công tác quản lý đất đai [1-3]. Các nền tảng điện toán đám mây hiện nay đang là một xu hướng ngày càng phát triển và hiệu quả nhất là ưu điểm trong việc sử dụng dữ liệu cảm biến từ xa có thể truy cập miễn phí để lập bản đồ lớp phủ sử dụng đất trên các khu vực quy mô lớn bằng cách sử dụng dữ liệu địa lý toàn cầu. Các loại sản phẩm này cũng có thể cung cấp các dữ liệu theo mùa, hàng năm và thay đổi khi đề xuất tích hợp các thuật toán học máy phức tạp và dữ liệu khảo sát và dữ liệu ảnh lớn của ảnh thu nhận vệ tinh [2, 4]. Cho đến nay, đã có nhiều thuật toán được ứng dụng một cách hiệu quả trong việc phân loại lớp phủ bề mặt đất từ ảnh vệ tinh như Maximum Likelihood Classifier (MLC), Minimum Distance Classifier (MDC), K - Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Classification 66 Hội thảo Quốc gia 2022 and regression tree (Cart) và Random Forest (RF). Trong đó, các thuật toán Cart, RF và SVM là các thuật toán đã áp dụng cho việc học máy được sử dụng nhiều trong khai phá cơ sở dữ liệu ảnh vệ tinh trực tryến từ Google Earth Engine (GEE). Hiện nay, đã có những nghiên cứu tại Việt Nam và trên thế giới đã cho thấy tính hiệu quả của việc khai thác các thuật toán SVM, Cart hoặc RF và cũng đã có những đánh giá rõ ràng về độ tin cậy của từng thuật toán nêu trên trong việc ứng dụng để phân loại lớp phủ bề mặt đất từ ảnh vệ tinh [2, 5, 6]. Ứng dụng các thuật toán học máy, trí tuệ nhân tạo hiện nay trên thế giới đã có các sản phẩm LULC ở phạm vi toàn cầu. Các sản phẩm này đã được cách mạng hóa rất nhiều nhờ dữ liệu vệ tinh có độ phân giải trung bình và độ phân giải tương đối cao có sẵn như Landsat và Sentinel. Để theo dõi, đánh giá độ tin cậy của sản phẩm, người ta đã so sánh chéo các bản đồ LULC độ phân giải 10 m toàn cầu và kết quả đã tìm thấy một số sai lệch về không gian và còn tồn tại sự chưa thống nhất về lớp phủ trong mỗi sản phẩm khác nhau. Cụ thể, đã có so sánh chéo và đánh giá độ chính xác của các sản phẩm Google’s Dynamic World (DW), ESA’s World Cover (WC) và Esri’s Land Cover (Esri) để xem xét về việc khả năng áp dụng sản phẩm này trong tương lai. Đối với năm 2020, đã có ba sản phẩm bản đồ LULC toàn cầu là DW, WC, Esri được đánh giá và kết quả cho thấy sự tương ứng về không gian mạnh mẽ (tức là ước tính diện tích gần bằng nhau) cho các lớp phủ mặt nước, khu vực công trình xây dựng, thực phủ và một số loại cây trồng. Tuy nhiên, kết quả đánh giá cũng cho thấy rằng sản phẩm của WC thiên về việc ước tính các lớp phủ là lớp cỏ, trong khi đó Esri thiên về lớp phủ cây bụi còn sản phẩm DW thiên về các lớp phủ băng tuyết [4, 7]. Hình 1: Hình ảnh sản phẩm LULC_WC - 2020 khu vực Việt Nam Từ đó các nghiên cứu trên đưa ra các khuyến nghị một cách tổng thể là cần đánh giá nghiêm túc từng sản phẩm LULC, và có thể tham chiếu đến các mục đích ứng dụng phù hợp. Trong nghiên Hội thảo Quốc gia 2022 67 cứu này, chúng tôi sử dụng sản phẩm DW, WC đồng thời so sánh với một kết quả LULC đã thực hiện và được kiểm chứng với khu vực huyện Ba Vì, Hà Nội, Việt Nam [2]. Ngoài ra, còn có những dự án của các tập đoàn và các công ty thương mại nổi tiếng và đã có truy ...