Bài báo khoa học

Nghiên cứu này áp dụng các phương pháp viễn thám kết hợp GIS và máy học (ML) trong đánh giá và phân vùng sạt lở đất cho vùng núi phía tây tỉnh Nghệ An, Việt Nam. Các yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ sạt lở đất được phân tích và đưa vào mô hình đánh giá bao gồm độ cao địa hình, độ dốc, hướng, tích tụ dòng chảy, hình thái địa mạo, độ cong mặt cắt, Chỉ số vị trí địa hình (TPI), mật độ đứt gãy, mật độ đường, lượng mưa và sử dụng đất. Một cuộc khảo sát thực địa đã được tiến hành vào tháng 7 năm 2023 để thu thập dữ liệu thực tế về các khu vực sạt lở đất ở Nghệ An và được sử dụng làm đầu vào cho quá trình đào tạo và xác thực của mô hình sạt lở đất với tỷ lệ 70 và 30 phần trăm. Các thuật toán ước tính sạt lở đất bắt nguồn từ phương pháp học máy bao gồm Support Vector Machine, Random Forest và Logistic Regression đã được nghiên cứu với 11 lớp đầu vào và dữ liệu đào tạo khảo sát thực địa. Kết quả chỉ ra rằng trong số các thông số gây ra lở đất trong khu vực nghiên cứu, yếu tố quan trọng nhất là Chỉ số lượng mưa chuẩn được lấy từ dữ liệu lượng mưa. Ngoài ra, giao thông, độ dốc địa hình và độ cao cũng là những yếu tố quan trọng. Về mặt thuật toán ước tính trượt lở đất, mô hình Rừng ngẫu nhiên cho thấy độ chính xác cao nhất trong việc lập bản đồ nguy cơ trượt lở đất ở vùng núi phía tây của tỉnh Nghệ An, với hệ số tương quan (R2) là 0,97. Các phát hiện nghiên cứu chứng minh hiệu quả của việc tích hợp các kỹ thuật viễn thám, GIS và ML cho nghiên cứu trượt lở đất ở các vùng núi của Việt Nam. Cách tiếp cận này cung cấp những hiểu biết có giá trị về nguy cơ trượt lở đất và hiểu rõ hơn về động lực trượt lở đất trong khu vực nghiên cứu.