Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), phân loại lớp phủ trên ảnh vệ tinh phục vụ theo dõi biến động sử dụng đất đô thị tại khu vực Từ Liêm, Hà Nội giai đoạn 2013-2021

Bài viết trình bày ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), phân loại lớp phủ trên ảnh vệ tinh phục vụ theo dõi biến động sử dụng đất đô thị tại khu vực Từ Liêm, Hà Nội giai đoạn 2013-2021. Kết quả của nghiên cứu đã cho thấy tốc độ suy giảm hàng năm lớp thực phủ thực vật, đất nông nghiệp là 0,91 % ngược lại, tốc độ tăng trung bình của các khu vực có nhà cửa, công trình xây dựng đạt tới 1,07 %.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), phân loại lớp phủ trên ảnh vệ tinh phục vụ theo dõi biến động sử dụng đất đô thị tại khu vực Từ Liêm, Hà Nội giai đoạn 2013-2021 ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI), PHÂN LOẠI LỚP PHỦ TRÊN ẢNH VỆ TINH PHỤC VỤ THEO DÕI BIẾN ĐỘNG SỬ DỤNG ĐẤT ĐÔ THỊ TẠI KHU VỰC TỪ LIÊM, HÀ NỘI GIAI ĐOẠN 2013 - 2021 Đặng Thanh Tùng Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội Tóm tắt Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence) ngày càng phát triển sâu rộng, đã có những nghiên cứu sử dụng các thuật toán phân loại lớp phủ từ ảnh vệ tinh dựa trên việc học máy. Các nghiên cứu này đem lại hiệu quả rất cao trong công cuộc chuyển đổi số của nhiều lĩnh vực, trong đó có lĩnh vực quản lý đất đai. Nghiên cứu này sử dụng thuật toán Classification and regression tree (Cart) để phân loại, giám sát các lớp phủ bề mặt sử dụng đất tại khu vực Từ Liêm, Hà Nội giai đoạn 2013 - 2021. Kết quả của nghiên cứu đã cho thấy tốc độ suy giảm hàng năm lớp thực phủ thực vật, đất nông nghiệp là 0,91 % ngược lại, tốc độ tăng trung bình của các khu vực có nhà cửa, công trình xây dựng đạt tới 1,07 %. Từ khóa: Lớp phủ sử dụng đất; Giám sát; Google Earth Engine; Thuật toán Cart. Abstract Application of Artificial Intelligence, classify land covers on satellite images for monitoring urban land use changes in Tu Liem, Hanoi area, in the period 2013 - 2021 The application of Artificial Intelligence (AI) is increasingly developing, there have been studies using algorithms to classify the land cover of satellite images based on machine learning. These studies are very effective in digital transformation in many fields, including land administration. This study uses the Classification and regression tree (Cart) algorithm to classify and monitor the land use, and land cover in the Tu Liem area, period 2013 - 2021. The results of the study showed that the annual rate of decline in vegetation and agricultural covers was 0.91 %, in contrast, the average growth rate of the built-up areas reached 1.07 %. Keywords: Land use; Land cover; Monitoring; Google Earth Engine; Cart algorithms. 1. Mở đầu Chuyển đổi số hiện nay đang là yêu cầu quan trọng đáp ứng sự phát triển của kinh tế xã hội và các ngành khoa học, kỹ thuật. Lĩnh vực viễn thám trong ngành Quản lý đất đai từ trước đây cho tới nay đã có nhiều nghiên cứu, ứng dụng phục vụ các phân tích, theo dõi, đánh giá về biến động lớp phủ sử dụng đất, biến động đô thị, thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất, thống kê, kiểm kê đất đai. Trước đây, từ những năm 1850 - 1860 các nhà khoa học đã tiến hành công tác chụp ảnh bề mặt trái đất từ khinh khí cầu. Đến những năm đầu thế kỷ XX, đã phát triển công nghệ chụp ảnh từ máy bay (từ những năm 1903) đó là các loại ảnh tương tự (analog). Giai đoạn 1960 - 1970 trên thế giới bắt đầu sử dụng thuật ngữ viễn thám. Việc phát triển mạnh mẽ phương pháp xử lý ảnh số ảnh số (digital) đã được thực hiện trong giai đoạn 1970 - 1980. Hiện nay, phương pháp khai thác và xử lý ảnh trực tuyến dựa trên hệ thống mạng Internet toàn cầu đã có những bước phát triển vượt bậc đem lại nhiều lợi ích to lớn cho rất nhiều ngành ứng dụng khác nhau, trong đó có ngành quản lý đất đai. Song hành với sự phát triển của công nghệ viễn thám, các phương pháp xây dựng thông tin phục vụ phân tích, đánh giá về quản lý đất đai, về đô thị hóa cũng ngày càng có hiệu quả cao. Các thuật toán áp dụng trong phân loại lớp phủ từ ảnh vệ tinh đem lại kết quả có độ tin cậy cao, quá 50 Hội thảo Quốc gia 2022 trình xử lý nhanh. Google Earth Engine (GEE) là nền tảng điện toán đám mây, có khả năng xử lý dữ liệu viễn thám online đáp ứng kịp thời các yêu cầu cung cấp thông tin, dữ liệu phục vụ quá trình chuyên đổi số trong quản lý đất đai. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng thuật toán Classification and regression tree (Cart) áp dụng cho việc học máy (Machine Learning) là một lĩnh vực thuộc trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence) để viết chương trình tự động hóa việc phân loại, giám sát biến động các lớp phủ sử dụng đất dựa trên nền tảng điện toán đám mây GEE. Trước đây, đã có những nghiên cứu sử dụng một số thuật toán như Maximum Likelihood Classifier (MLC), Minimum Distance Classifier (MDC), K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF) và Classification and regression tree (Cart) [1 - 4] dựa trên các phần mềm thương mại chuyên dụng để phân loại lớp phủ bề mặt đất từ ảnh vệ tinh [5, 6]. Các hệ thống phần mềm này đã chứng minh được hiệu quả của mình, tuy nhiên kinh phí lớn và khả năng xử lý trực tuyến chưa thuận lợi. Nghiên cứu này sử dụng thuật toán học máy và xử lý dữ liệu trực tuyến (online) dựa trên hệ thống mã nguồn mở với ngôn ngữ lập trình JavaSript, Python được sử dụng hoàn toàn miễn phí bao gồm cả dữ liệu ảnh vệ tinh như Landsat, Sentinel, Modis,... Đây cũng là ưu điểm lớn và là xu thế đang phát triển mạnh trong thời kỳ công nghệ 4.0. 2. Dữ liệu và khu vực nghiên cứu Khu vực huyện Từ Liêm trước đây có diện tích khoảng 76 km², dân số là 553.308 người, mật độ dân số đạt 7.316 người/km², từ cuối năm 2013 đã được chia tách thành hai đơn vị hành chính cấp quận là Nam Từ Liêm và Bắc Từ Liêm [7]. Từ khi khu vực huyện Từ Liêm trở thành 2 quận Nam Từ Liêm và Bắc Từ Liêm cho đến nay, với nhiều nguồn kinh phí đầu tư phát triển cơ sở hạ tầng,... đã có những biến động rõ rệt về các loại hình sử dụng đất, góp phần vào sự phát triển kinh tế, xã hội của khu vực. Hình 1 minh họa vị trí khu vực nghiên cứu. Hình 1: Hình ảnh, vị trí khu vực nghiên cứu Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và Sentinel - 2 được khai thác trực tuyến trên nền tảng GEE. Các dữ liệu ảnh vệ tinh được lựa chọn đảm bảo có chất lượng rõ ràng, độ phủ mây thấp nhất. K ...