Phát triển mô hình học máy cây quyết định và cây quyết đinh xen kẽ thành lập bản đồ dự báo không gian sạt lở đất tại huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên, Việt Nam

Main Article Content

Nguyễn Đức Đảm
Lê Văn Hiệp
Nguyễn Thanh Tuấn
Trần Văn Phong
Phạm Thái Bình

Tóm tắt

Bản đồ dự báo không gian sạt lở đất (Bản đồ nhạy cảm sạt lở đất) là một công cụ hữu ích để quản lý hiệu quả sạt lở đất của một khu vực. Trong nghiên cứu này, chúng tôi áp dụng phương pháp tiếp cận máy học dựa trên hai thuật toán cây quyết định xen kẽ (ADT) và cây quyết định (DT) để lập bản đồ dự báo không gian sạt lở lở đất tại huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên. Trong nghiên cứu này, 159 vị trí sạt lở đã được xác định và 12 yếu tố ảnh hưởng bao gồm: góc mái dốc, hướng mái dốc, hình dáng bề mặt địa hình, độ cao địa hình, khoảng cách đứt gãy, bao phủ thực vật (NDVI), tích lũy dòng chảy, độ ẩm địa hình (TWI), sức mạnh dòng chảy (SPI), địa chất, khoảng cách đến sông suối, khoảng cách đến đường giao thông đã được sử dụng để xây dựng cơ sở dữ liệu sử dụng cho các mô hình sạt lở đất. Việc đánh giá và so sánh độ chính xác của các mô hình được thực hiện sử dụng các chỉ số thống kê bao gồm đường cong ROC/AUC. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các mô hình cây quyết định ADT và DT có độ chính xác cao trong xây dựng bản đồ dự báo không gian sạt lở đất, trong đó mô hình ADT (AUCtrain = 0.928, AUCtest = 0.887) có độ chính xác cao hơn so với mô hình DT (AUCtrain = 0.915, AUCtest = 0.800). Bản đồ dự báo không gian sạt lở đất huyện Mường Nhé được xây dựng có thể được sử dụng trong quy hoạch sử dụng đất nhằm quản lý tốt hơn thiên tai sạt lở đất tại khu vực nghiên cứu.

Article Details

Cách trích dẫn
Nguyễn Đức, Đảm, Văn Hiệp, L., Nguyễn Thanh, T., Trần Văn, P., & Phạm Thái, B. (2022). Phát triển mô hình học máy cây quyết định và cây quyết đinh xen kẽ thành lập bản đồ dự báo không gian sạt lở đất tại huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên, Việt Nam. Tạp Chí điện tử Khoa học Và Công nghệ Giao thông, 2(1), 36–56. https://doi.org/10.58845/jstt.utt.2022.vn.2.1.36-56
Chuyên mục
Articles