Ứngdụng GIS trong · PDF fileTrong bộ phân ra ... Phương pháp phân tích thứbậc(AHP) (xem chi tiết phầnsau) ... theo, lượng hóa các tiêu chí,

GIS Ứng dụngCopyright © 2013 | [email protected]

Ứng dụng GIS trong

đánh giá thích nghi đất đai

1

Biên soạn: Nguyễn Duy Liêm


Nội dung

Đánh giá thích nghi đất đai

Giới thiệu chung

Tiến trình đánh giá thích nghi đất đai

Phương pháp đánh giá thích nghi đất đai

Ứng dụng GIS trong đánh giá thích nghi đất đai

Xây dựng cơ sở dữ liệu

Thành lập bản đồ đơn vị đất đai

Thể hiện kết quả đánh giá (bản đồ)

Tiến trình phân tích thứ bậc (AHP)

Lợi ích

Nguyên tắc

Phương pháp tính trọng số

Xác định tỉ số nhất quán

Tiến trình thực hiện

2



Đánh giá thích nghi đất đai là gì?

Đánh giá khả năng thích nghi đất đai (Land Evaluation) có thể

được định nghĩa như sau: “Quá trình dự đoán tiềm năng đất đai

khi sử dụng cho các mục đích cụ thể”.

Đánh giá thích nghi đất đai nhằm mục tiêu cung cấp những

thông tin về sự thuận lợi và khó khăn cho việc sử dụng đất đai,

làm căn cứ cho việc đưa ra những quyết định về việc sử dụng và

quản lý đất đai một cách hợp lý (Quy hoạch sử dụng đất đai).

3

Thuận lợi

Khó khăn



Các dạng đánh giá đất đai

Chia theo mức độ chi tiết:

Đánh giá đất đai định tính

Là đánh giá đất đai ở mức kháiquát, các chỉ tiêu dùng cho đánhgiá chưa được đo đếm cụ thể vàchưa lượng hóa.

Đánh giá đất đai định lượng

Là đánh giá đất đai ở mức độ chi tiết, các chỉ tiêu dùng cho đánh giáđược đo đếm chi tiết và lượng hóa.

Đánh giá đất đai bán định lượng

Là mức độ trung gian giữa đánhgiá định tính và đánh giá địnhlượng. Một số chỉ tiêu dùng chođánh giá đã được lượng hóa.

4



Các dạng đánh giá đất đai

Chia theo thời gian:

Đánh giá đất đai hiện tại: Là đánh giá khả năng thích nghi đất đai trong

điều kiện hiện tại, không kể tới những tác động sẽ xảy ra trong tương lai

làm thay đổi chất lượng đất đai và dẫn đến thay đổi khả năng sử dụng đất

đai.

Đánh giá đất đai trong tương lai: Là đánh giá khả năng thích nghi có tính

tới những tác động trong tương lai sẽ xảy ra làm thay đổi chất lượng đất

đai và khả năng sử dụng đất đai.

5



Đánh giá đất đai để làm gì?

Đánh giá đất đai cho phép phát hiện các tiềm năng đất đai và tài

nguyên thiên nhiên chưa được sử dụng hết hoặc sử dụng chưa

hợp lý, để đưa vào sản xuất và nâng cao hiệu quả kinh tế.

Cũng trong quá trình đánh giá đất sẽ chọn cho vùng đất một hệ

thống sử dụng đất hợp lý và bền vững.

Đánh giá đất đai có ý nghĩa quan trọng là đưa ra các phương án

khắc phục và xây dựng các biện pháp kỹ thuật sử dụng đất cho

từng vùng đất, phù hợp với chất lượng đất đai.

Đánh giá đất đai là cơ sở khoa học quan trọng nhất cho công tác

lập quy hoạch sử dụng đất.

6

GIS Ứng dụngCopyright © 2013 | [email protected] 7



Một số khái niệm

Đất (Thổ nhưỡng, Soil): là lớp vỏ trái đất trên đó diễn ra những

hoạt động của sinh vật. Về độ dày, thường quy định từ 120-

150cm.

8




Đất đai (Land): bao gồm các điều kiện tự nhiên như khí hậu, địa

hình, đất, thủy văn và thảm thực vật có ảnh hưởng đến tiềm

năng sử dụng đất.

9




Đơn vị đất đai hay còn gọi là Đơn vị bản đồ đất đai (Land

Mapping Unit-LMU): Là những vùng đất ứng với một tập hợp nhiều

yếu tố tự nhiên (đất, khí hậu, nước,…) tương đối đồng nhất và có ảnh

hưởng trực tiếp đến khả năng sử dụng đất đai.

Tính chất đất đai (Land Characteristic-LC): Là những thuộc tính

của đất đai có thể đo đạc hoặc ước lượng được, thường được dùng

làm phương tiện mô tả các chất lượng đất đai hoặc để phân biệt giữa

các LMU có khả năng thích hợp cho sử dụng khác nhau.

Độ dốc, lượng mưa, độ ẩm đất, sinh khối,…

Chất lượng đất đai (Land Quality-LQ): Là những thuộc tính phức

hợp phản ánh mối quan hệ và tương tác của nhiều đặc tính đất đai

(LC).

Chế độ nhiệt độ, nguy cơ lũ lụt,…

10




Loại hình sử dụng đất (Land Use Type-LUT): Một loại hình sử dụngđất có thể là một loại cây trồng hoặc một số loại cây trồng trong một điềukiện kỹ thuật và kinh tế-xã hội. Các thuộc tính của LUT bao gồm cácthông tin về sản xuất, thị trường tiêu thụ sản phẩm, đầu tư, lao động,biện pháp kỹ thuật, yêu cầu về cơ sở hạ tầng, mức thu thập, v.v…

Yêu cầu sử dụng đất (Land Use Requirement-LUR): Là một tập hợpchất lượng đất dùng để xác định điều kiện sản xuất và quản trị đất củacác LUT. Như vậy, LUR thực chất là yêu cầu về đất đai của các LUT.

Yếu tố hạn chế (Limitation Factor): Là LQ hoặc LC có ảnh hưởng bấtlợi đến LUT nhất định. Chúng thường được dùng làm tiêu chuẩn để phâncấp các mức thích hợp.

Hệ thống sử dụng đất (Land Use System-LUS): Mỗi LUT thực hiệntrong một điều kiện tự nhiên cụ thể sẽ yều cầu biện pháp cải tạo đất,biện pháp kĩ thuật, đầu tư khác nhau,… Nghiên cứu toàn bộ những vấnđề đó gọi là LUS.

11




Ví dụ: Hệ thống sử dụng đất (LUS) trên vùng đất cát ở

Đông Nam Bộ

13


Tiến trình đánh giá đất đai

14


Phân loại khả năng thích nghi đất đai

Cấu trúc tổng quát của phân loại khả năng thích nghi

đất đai gồm 4 cấp:

Bộ (Orders): phản ánh các loại thích nghi. Trong bộ phân ra

thành 2 mức: thích nghi (S) và không thích nghi (N).

Lớp (Classes): phản ánh mức độ thích nghi của bộ.

Lớp phụ (Sub-classes): phản ánh những giới hạn cụ thể của

từng LMU với từng LUT. Những yếu tố này tạo ra sự khác biệt

giữa các dạng thích nghi trong cùng một lớp.

Đơn vị (Units): phản ánh những sự khác biệt về yêu cầu quản trị

của các dạng thích nghi trong cùng một lớp phụ.

15



16



Bộ thích nghi đất đai được chia làm 3 lớp: S1 (thích nghi

cao), S2 (thích nghi trung bình), S3 (thích nghi kém).

S1: Thích nghi cao (Highly Suitable): Đất đai không có các hạn chế có

ý nghĩa đối với việc thực hiện lâu dài một LUT được đề xuất hoặc chỉ có

những hạn chế hỏ không làm giảm năng suất hoặc tăng mức đầu tư quá

mức có thể chấp nhận được.

S2: Thích nghi trung bình (Moderately Suitable): Đất đai có những

hạn chế mà cộng chung lại ở mức trung bình đối với việc thực hiện một

loại hình sử dụng đất được đưa ra; các giới hạn sẽ làm giảm năng suất

hoặc lợi nhuận và làm gia tăng yêu cầu đầu tư. Ở mức này vẫn lý tưởng

mặc dù chất lượng của nó thấp hơn hạng S1.

S3: Thích nghi kém (Marginally Suitable): Đất đai có những giới hạn

mà cộng chung lại là nghiêm trọng đối với một loại hình sử dụng đất

được đưa ra, tuy nhiên vẫn không làm ta phải bỏ loại sử dụng đã định.

Phí tổn sản xuất cao nhưng vẫn có lãi.

17



Bộ không thích nghi đất đai được chia làm 2 lớp: N1 (không thích nghi hiện tại) và N2 (không thích nghi vĩnh viễn).

N1: Không thích nghi hiện tại (Currently Not Suitable): Đất đaikhông thích nghi với loại hình sử dụng đất nào đó trong điều kiện hiệntại. Những giới hạn đó có thể khắc phục được bằng những đầu tư lớntrong tương lai. Ví dụ: Một đơn vị đất đai, hiện tại không có tưới nênkhông thích nghi với trồng 3 vụ lúa, nhưng khi đầu tư xây dựng hệthống thủy lợi, cung cấp đủ nước tưới thì đất trở thành thích nghi,thậm chí thích nghi cao cho trồng 3 vụ lúa.

N2: Không thích nghi vĩnh viễn (Permanently Not Suitable): Đấtkhông thích nghi với loại hình sử dụng đất cả trong hiện tại và tươnglai, vì có giới hạn rất nghiêm trọng mà con người không có khả nănglàm thay đổi. Ví dụ: Một đơn vị đất đai có hạn chế nghiêm trọng về độdốc lớn (trên 150) với loại hình trồng 3 vụ lúa-màu, trong tương laikhông thể làm thay đổi độ dốc.

18


Phương pháp xác định khả năng thích nghi đất đai

Giữa thích nghi tự nhiên và tính chất đất đai (LC) có mối

quan hệ hàm số:

19



Phương pháp hạn chế lớn nhất (maximum limitation

method):

20



Phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) (xem chi tiết

phần sau)

So sánh cặp mức độ quan trọng giữa các yếu tố tự nhiên (thang

1-9 của Saaty)

Xác định trọng số từng tiêu chí

Lượng hóa mức độ thích nghi của từng giá trị trong mỗi tiêu chí

Tổng hợp chỉ số thích nghi theo công thức:

𝑺 = (𝑾𝒊 𝒙 𝑿𝒊)

Trong đó, S là chỉ số thích nghi, Wi là trọng số của tiêu chí I, Xi là giá trị

(đã lượng hóa) của tiêu chí i, i là tiêu chí (i = 1, n).

Chuyển đổi từ chỉ số thích nghi sang mức độ thích nghi (S1, S2,

S3, N)

21



(1) Xây dựng cơ sở dữ liệu: Trong đánh giá khả năng thích nghi đất đai, nguồn dữ liệu chính cần xây dựng là tài nguyên đất đai (land resources) và sử dụng đất (land use):

(a). Cơ sở dữ liệu về hiện trạng sử dụng đất (Land use database):

(i) Sử dụng các bản đồ hiện trạng đã có (bản đồ giấy) để số hoá vàlưu trữ trong GIS;

(ii) Xây dựng bằng các tư liệu viễn thám. Sau đó khảo sát thực địađể điều chỉnh cho phù hợp với hiện trạng.

Trong lớp hiện trạng sử dụng đất, các loại hình sử dụng đất (LUT)sẽ được xác định và lấy nó làm đối tượng trong đánh giá đất đai(FAO, 1976).

Xác định yêu cầu sử dụng đất (LUR): Thông thường yêu cầu sửdụng đất được xét trực tiếp theo các tính chất của các đơn vị đấtđai.

22



(1) Xây dựng cơ sở dữ liệu:

(b). Cơ sở dữ liệu về tài nguyên đất đai (Land resources

database): Dữ liệu về tài nguyên đất đai được xây dựng

tùy theo điều kiện thực tế của vùng nghiên cứu (tỷ lệ,

dữ liệu sẵn có,…), bao gồm các nhóm thông tin chính

sau:

Nhóm dữ liệu về thổ nhưỡng (loại đất, tầng dày, gley, đá lộ

đầu,…)

Nhóm dữ liệu về địa hình (độ dốc, độ cao,…)

Nhóm dữ liệu về khí hậu (mưa, nhiệt độ , bốc hơi,…)

Nhóm dữ liệu về thủy văn (ngập lũ, khả năng tưới/tiêu)

23



(2) Xây dựng bản đồ đơn vị đất đai (LMU):

Chồng xếp các lớp thông tin chuyên đề để xây dựng bản đồ đơn

vị đất đai (Land Mapping Unit -LMU)

24



Tiến trình phân tích thứ bậc

(Analytic Hierarchy Process – AHP)


Nội dung

Lợi ích

Nguyên tắc



Tiến trình thực hiện

27


Đánh giá đa tiêu chí (MCA)

Đánh giá đa tiêu chí (MCA) là một kỹ thuật phân tích tổ

hợp các tiêu chí khác nhau để cho ra kết quả cuối cùng.

Phương pháp MCA cung cấp một khuôn khổ cho phép

xác định các yếu tố khác nhau của một vấn đề ra quyết

định phức tạp, tổ chức các yếu tố thành một cấu trúc

phân cấp và nghiên cứu mối quan hệ giữa các yếu tố

đó.

MCA cho phép xác định mức độ quan trọng của các tiêu

chí thông qua tham khảo từ hệ chuyên gia, trên cơ sở

kiến thức, kinh nghiệm của cá nhân.

28


Đánh giá đa tiêu chí (MCA)

MCA giải quyết các vấn đề ra quyết định phức tạp liên quan

đến một số lượng lớn thông tin, phương án và tiêu chí để

đánh giá các phương án đó.

Phương pháp này có thể được dùng để xác định một

phương án ưa thích duy nhất, xếp hạng các phương án, lập

danh sách các phương án cho việc tiếp tục điều tra sau này,

hoặc đơn giản là để phân biệt các phương án có thể chấp

nhận với các phương án không thể chấp nhận.

Trong vấn đề ra quyết định đa tiêu chí, bước đầu tiên quan

trọng nhất là xác định tập hợp các phương án và tập hợp

những tiêu chí mà những phương án cần để đánh giá. Tiếp

theo, lượng hóa các tiêu chí, xác định tầm quan trọng tương

đối của những phương án tương ứng với mỗi tiêu.

29


Lợi ích của AHP

Phương pháp AHP được phát triển bởi Saaty (1980) là một

trong những cách tiếp cận MCA linh hoạt và dễ dàng nhất.

AHP là phương pháp toán học hỗ trợ phân tích các vấn đề ra

quyết định phức tạp với nhiều tiêu chí.

AHP cho phép người ra quyết định tập hợp kiến thức của các

chuyên gia về vấn đề của họ, kết hợp được các dữ liệu

khách quan và chủ quan trong một khuôn khổ thứ bậc logic.

AHP kết hợp được cả hai mặt tư duy của con người: về định

tính và định lượng.

Định tính qua sự sắp xếp thứ bậc,

Định lượng qua sự mô tả các đánh giá và sự ưa thích dưới dạng

các con số.

30


Nguyên tắc của AHP

Phương pháp AHP bắt nguồn từ lý thuyết đo lường

mức độ quan trọng dựa trên cơ sở toán học và tâm lý

học.

AHP dựa trên ba nguyên tắc:

Phân tích,

So sánh, và

Tổng hợp

31



Nguyên tắc phân tích

Xác định mục tiêu, tiêu chí, phương án và các thành phần khác

có liên quan đến vấn đề ra quyết định,

Sắp xếp chúng theo cấu trúc thứ bậc.

32



Nguyên tắc so sánh

Xác định mức độ quan

trọng tương đối của các

tiêu chí chính và tiêu chí

phụ bằng cách so sánh

cặp.

AHP dùng thang đánh giá

bằng con số tuyệt đối để

thể hiện mức độ quan

trọng.

33



Nguyên tắc tổng hợp

Dựa trên ma trận so sánh cặp, tính toán trọng số cho từng tiêu

chí chính, tiêu chí phụ.

Tổng hợp các mức độ ưu tiên của từng phương án để cho ra kết

quả là độ ưu tiên cuối cùng của các phương án.

34



Để tính toán trọng số các tiêu chí, có hai phương pháp

thường được sử dụng:

Phương pháp vector riêng,

Phương pháp chuẩn hóa ma trận.

35



Phương pháp vector riêng

Bình phương ma trận so sánh cặp,

Tính tổng từng hàng trong ma trận bình phương,

Chia tổng từng hàng cho tổng của tất cả các hàng được bộ

trọng số tương ứng cho các tiêu chí,

Quá trình tính toán kết thúc khi bộ trọng số trong hai lần tính

toán liên tiếp nhỏ hơn giá trị cho trước.

36




37

Ma trận so sánh 3 tiêu chí A, B, C Bước 1. Bình phương ma trận so sánh M1

(M1 x M1 = M2)

Bước 2. Tính tổng từng hàngBước 3. Tính trọng số

A

B

C

Tổng các hàngChia từng hàng

cho tổng các hàng

A B C

A

B

C




38

Lặp lại bước 1. Bình phương ma trận M2 (M2 x M2 = M3)

Lặp lại bước 2. Tính

tổng từng hàng

Lặp lại bước 3.

Tính trọng số

Ma trận M2

Không có sự chênh lệch

nếu lấy 2 số thập phân

So sánh 2 lần tính

Nếu chấp nhận, dừng tính toán.

Bộ trọng số của A, B, C lần lượt

là 0,3196; 0,5584; 0,1220



Phương pháp chuẩn hóa ma trận

Tính tổng giá trị từng cột của ma trận so sánh cặp,

Chia từng thành phần trong ma trận so sánh cặp với tổng cột

tương ứng (kết quả được ma trận so sánh cặp chuẩn hóa),

Tính tổng từng hàng của ma trận chuẩn hóa,

Chia tổng từng hàng cho tổng của tất cả các hàng được bộ

trọng số tương ứng cho các tiêu chí.

39



Phương pháp chuẩn hóa ma trận

40

Ma trận so sánh 3 tiêu chí A, B, C

A B C

A

B

C

3,33 1,75 8,00

Bước 1. Tính ma trận chuẩn hóa

0,30 0,29 0,38

0,60 0,57 0,50

0,10 0,14 0,13

Bước 2. Tính tổng từng hàng

0,30 0,29 0,38

0,60 0,57 0,50

0,10 0,14 0,13

Bước 3. Tính trọng số

Tổng các hàng

Chia giá trị cho tổng

cột tương ứng

0,96

1,67

0,37

3,00

Tổng cột

A

B

C

Chia giá trị cho

tổng các hàng

0,32

0,56

0,12

Bộ trọng số của A, B, C

lần lượt là 0,32; 0,56; 0,12



Trong các bài toán thực tế, không phải lúc nào cũng có

thể xây dựng được quan hệ bắc cầu trong khi so sánh

từng cặp.

Ví dụ, phương án A có thể tốt hơn B, B có thể tốt hơn C nhưng

không phải lúc nào A cũng tốt hơn C.

Hiện tượng này gọi là sự không nhất quán. Sự không

nhất quán là điều thực tế nhưng mức độ không nhất

quán không nên quá nhiều vì khi đó nó thể hiện sự đánh

giá không chính xác.

41



AHP cung cấp cách đo lường toán học để xác định mức

độ không nhất quán của các nhận định thông qua tỉ số

nhất quán (CR).

Nếu giá trị CR nhỏ hơn hoặc bằng 10%, nghĩa là có thể chấp

nhận được,

Ngược lại nếu giá trị này lớn hơn 10%, cần phải thẩm định lại

các bước trước đó.

42



Quá trình ước lượng tỉ số nhất quán bao gồm các bước

sau:

Xác định vector tổng trọng số bằng cách nhân ma trận so sánh

cặp ban đầu với ma trận trọng số của các tiêu chí,

Xác định vector nhất quán bằng cách chia vector tổng trọng số

cho trọng số của các tiêu chí đã được xác định trước đó,

Tính giá trị riêng lớn nhất (λmax) bằng cách lấy giá trị trung bình

của vector nhất quán,

43




sau:

Tính chỉ số nhất quán (CI), chỉ số đo lường mức độ chệch

hướng nhất quán, được xác định theo công thức:

𝐂𝐈 =λ𝐦𝐚𝐱 − 𝐧

𝐧 − 𝟏

Trong đó, λmax là giá trị trung bình của vector nhất quán, và n là số tiêu

chí.

Trong ma trận nghịch đảo, giá trị riêng lớn nhất (λmax) luôn luôn

lớn hơn hoặc bằng số hàng hay cột (n).

Nhận định càng nhất quán, giá trị tính toán λmax càng gần n.

Nếu một ma trận so sánh cặp không có bất kì sự không nhất quán nào, thì

λmax = n.

44




sau:

Cuối cùng, tỉ số nhất quán (CR) được tính theo công thức:

𝐂𝐑 =𝐂𝐈

𝐑𝐈

Trong đó, RI là chỉ số ngẫu nhiên, hay giá trị trung bình của CI khi nhận

định so sánh ngẫu nhiên, phụ thuộc vào số tiêu chí được so sánh.

Bảng tra giá trị RI theo số lượng tiêu chí khác nhau như sau

(Saaty, 2008)

45

n 1 2 3 4 5 6 7 8

RI 0 0 0,52 0,89 1,11 1,25 1,35 1,40

n 9 10 11 12 13 14 15

RI 1,45 1,49 1,52 1,54 1,56 1,58 1,59



46

Ma trận so sánh

A B C

A

B

C

Bước 1. Tính vector tổng trọng sốBộ trọng số

0,32

0,56

0,12

Do CR < 0,1 nên ma trận so sánh cặp là nhất quán

Chấp nhận bộ trọng số

0,97

1,69

0,37

Bước 2. Tính vector nhất quán

3,02

3,03

3,01

Bước 3. Tính λmax

(3,02 + 3,03 + 3,01)/3 = 3,02

Bước 4. Tính CI

(3,02 – 3)/(3 – 1) = 0,009

Bước 5. Tính CR (RI = 0,52)

(0,009 / 0,52) = 0,02

𝐂𝐈 =λ𝐦𝐚𝐱 − 𝐧

𝐧 − 𝟏

𝐂𝐑 =𝐂𝐈

𝐑𝐈


Tiến trình thực hiện của AHP

Phát triển cấu trúc thứ bậc cho bài toán

Tính toán trọng số của từng tiêu chí

Xây dựng ma trận so sánh cặp cho mỗi tiêu chí,

Tính trọng số từng tiêu chí,

Kiểm tra tỷ số nhất quán.

Tính toán độ ưu tiên của từng phương án. Chọn

phương án có độ ưu tiên cao nhất

47


Câu hỏi ôn tập

Nắm vững các khái niệm liên quan đến đánh giá thích

nghi đất đai

So sánh hai phương pháp đánh giá thích nghi đất đai

(hạn chế lớn nhất và AHP)

Trình bày ứng dụng GIS trong đánh giá thích nghi đất

đai

Tiến trình phân tích thứ bậc (AHP)

Mô tả nguyên tắc hoạt động

Trình bày phương pháp tính trọng số, xác định tỉ số nhất quán

48


Bài tập

49

Cho ma trận so sánh 7 yếu tố sau:

Tính trọng số (làm tròn 4 số thập phân)?

Cho biết ma trận so sánh cặp có nhất quán không?

Các nhân tố liên

quan đất cho nuôi

tôm sú

1. Cao

trình đất

2.Thành

phần cơ

giới đất

3. Độ sâu

tầng phèn

4. pH

đất

5.Xâm

nhập mặn

6. Độ sâu

ngập lũ

7. Loại

hình sử

dụng đất

1. Cao trình đất 1 1 1/2 1/2 1/3 1/3 1

2.Thành phần cơ

giới đất1 1 1 1/2 1/2 1/2 1

3.Độ sâu tầng phèn 2 1 1 1 1/4 1/3 1/2

4. pH đất 2 2 1 1 1 2 1/2

5.Xâm nhập mặn 3 2 4 1 1 1/4 1/5

6. Độ sâu ngập lũ 3 2 3 1/2 4 1 1

7. Loại hình sử

dụng đất1 1 2 2 2 1 1

Documents

Ứngdụng GIS trong · PDF fileTrong bộ phân ra ... Phương pháp phân tích thứbậc(AHP) (xem chi tiết phầnsau) ... theo, lượng hóa các tiêu chí,