GIỚI THIỆU
ĐẶT VẤN ĐỀ
Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) là khu vực trồng lúa lớn nhất Việt Nam với diện tích khoảng 3,9 triệu ha, đóng góp hơn 50% sản lượng lúa và trên 90% tổng lượng gạo xuất khẩu của cả nước (Tổng cục Thống kê, 2009) Tuy nhiên, theo Tiến sĩ Lê Văn Bảnh, Viện trưởng Viện Lúa ĐBSCL, vùng này vẫn có năng lực cạnh tranh bình quân thấp, điều này cần được cải thiện để phát triển bền vững trong ngành nông nghiệp.
Ngành sản xuất nông nghiệp tại ĐBSCL hiện đang đối mặt với nhiều thách thức, chủ yếu do quy mô sản xuất nhỏ lẻ và thiếu tổ chức, dẫn đến sản phẩm không đạt chất lượng, số lượng và thời điểm cần thiết để cạnh tranh trên thị trường quốc tế Tại hội thảo “Thực trạng và giải pháp phát triển nông nghiệp bền vững vùng ĐBSCL” diễn ra vào tháng 4/2010, các chuyên gia đã nhấn mạnh rằng cần có một chính sách quy hoạch tổng thể cho khu vực Giải pháp cốt lõi là tổ chức lại sản xuất lúa gạo theo hướng hình thành các vùng sản xuất quy mô lớn, khép kín từ sản xuất đến chế biến, gắn liền với thị trường tiêu thụ.
Để giúp các nhà quản lý, doanh nhân và nhà khoa học nắm bắt sự phân bố không gian của vùng nguyên liệu lúa và các giống lúa chất lượng cao, cũng như năng suất dự kiến của từng giống lúa, việc sử dụng GIS là cần thiết Công cụ này cho phép biểu diễn sự phân bố không gian một cách trực quan và sinh động, đồng thời cung cấp khả năng phân tích không gian nhanh chóng và chính xác, từ đó hỗ trợ xây dựng chiến lược, kế hoạch sản xuất và quyết định đầu tư hiệu quả.
Tiến trình thu thập dữ liệu số và công nghệ lưu trữ, đặc biệt là công nghệ GIS, đã dẫn đến sự tích lũy khổng lồ của cơ sở dữ liệu (CSDL) trong mọi lĩnh vực, đặc biệt là nông nghiệp Sự gia tăng này đi kèm với nhu cầu cao hơn về việc rút trích thông tin giá trị từ CSDL, hỗ trợ quyết định trong môi trường cạnh tranh hiện nay Để đáp ứng nhu cầu này, kỹ thuật khai phá dữ liệu (Data Mining) và phát hiện tri thức (KDD - Knowledge Discovery) đang trở thành xu hướng quan trọng Khai phá dữ liệu được định nghĩa là quá trình trích xuất thông tin tiềm ẩn từ lượng lớn dữ liệu lưu trữ, và kỹ thuật này đang được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi trên thế giới, trong đó có Việt Nam.
Từ các vấn đề trên, đề tài “Thành Lập Bản Đồ Thích Nghi Cây Lúa Sử Dụng
Kỹ Thuật Khai Phá Dữ Liệu trong Hệ Thống Thông Tin Địa Lý nhằm tận dụng lợi thế của các kỹ thuật hiện đại để xây dựng bản đồ thích nghi cho cây lúa, hỗ trợ hiệu quả trong quy hoạch vùng sản xuất lúa chất lượng cao Đồng thời, nghiên cứu này cũng góp phần phát triển GIS tích hợp với mô hình suy luận, hướng tới một xu thế mới trong việc phát triển GIS thông minh (Intelligent GIS).
MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
1.2.1 Mục tiêu Ứng dụng kỹ thuật chồng lớp truyền thống trong GIS có tích hợp kỹ thuật khai phá dữ liệu: phân loại để đánh giá thích nghi cây lúa đối với đất đai nhằm hỗ trợ công tác quy hoạch vùng sản xuất lúa chất lượng cao
− Tìm hiểu phương pháp đánh giá đất đai
− Tìm hiểu kỹ thuật khai phá dữ liệu: Kỹ thuật phân loại
− Tìm hiểu công nghệ GIS : Kỹ thuật chồng lớp
− Xây dựng mô hình tích hợp Khai phá dữ liệu trong GIS
− Ứng dụng mô hình để thành lập bản đồ thích nghi cây lúa tỉnh Vĩnh Long
Nghiên cứu dựa trên khung đánh giá đất đai của FAO (1993) đã được điều chỉnh, nhằm tìm hiểu các chính sách nông nghiệp địa phương và kế thừa kết quả từ các nghiên cứu trước đó.
Phương pháp chọn lọc số liệu bao gồm việc kế thừa có chọn lọc các dữ liệu sẵn có, như dữ liệu không gian và thuộc tính của tỉnh Vĩnh Long Điều này liên quan đến việc phân tích các điều kiện tự nhiên, hiện trạng sử dụng đất, cũng như các yếu tố thích nghi của giống lúa cao sản trong khu vực.
− Phương pháp chuyên gia: Tham khảo ý kiến của các chuyên gia về yêu cầu sử dụng đất của cây lúa
− Phương pháp công nghệ GIS: Sử dụng phương pháp chồng lớp xây dựng các bản đồ đơn vị đất đai, bản đồ đánh giá thích nghi
Phương pháp kỹ thuật khai phá dữ liệu áp dụng kỹ thuật phân loại nhằm xây dựng mô hình cây quyết định để đánh giá sự thích nghi của cây lúa.
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Dữ liệu thử nghiệm mô hình tại tỉnh Vĩnh Long chỉ tập trung vào việc đánh giá sự thích nghi với điều kiện tự nhiên và hiện trạng sử dụng đất, mà không xem xét các yếu tố kinh tế-xã hội.
Ý NGHĨA KHOA HỌC Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA LUẬN VĂN
− Đề tài góp phần nghiên cứu ứng dụng GIS theo hướng tiếp cận: tích hợp kỹ khai phá dữ liệu trong GIS
Nghiên cứu này cung cấp cơ sở cho quy hoạch trồng lúa chất lượng cao, hỗ trợ các nhà quản lý đưa ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả trong việc lựa chọn giống cây trồng phù hợp với điều kiện tự nhiên và kinh tế của vùng.
CẤU TRÚC CỦA LUẬN VĂN
− Chương 2 : Tình hình nghiên cứu
− Chương 3 : Cơ sở lý thuyết
− Chương 4 : Xây dựng mô hình tích hợp KPDL trong GIS
− Chương 5 : Ứng dụng mô hình tích hợp KDDL trong GIS để xây dựng bản đồ thích nghi cây lúa tỉnh Vĩnh Long
− Chương 6 : Kết luận, kiến nghị.
TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
TỔNG QUAN TÌNH NGHIÊN CỨU NGOÀI NƯỚC
Nghiên cứu của Zhong Yong, Zhang Jixian và Yan Qin từ Viện Đo đạc và Bản đồ Trung Quốc đã áp dụng kỹ thuật khai thác dữ liệu không gian để giám sát biến động sử dụng đất Nghiên cứu này đã giới thiệu mô hình cấu trúc khai thác dữ liệu không gian, thể hiện qua hình 2.1.
Nghiên cứu của Chin Jui Chang tập trung vào việc ứng dụng khai phá dữ liệu không gian và thời gian trong quản lý dân cư, sử dụng phương pháp phân loại để xây dựng mô hình cây quyết định, như minh họa trong hình 2.2.
“Mining Census And Geographic Data In Urban Planning Environments” Donato Malerba Nghiên cứu đã sử dụng phần mềm SPADA (Spatial Pattern
Hình 2.1 Cấu trúc hệ thống khai phá dữ liệu không gian
The Discovery Algorithm is a key component of ARES (Association Rules Extractor from Spatial data), which utilizes Oracle's spatial database management system It has been tested with data from the Stockport district in the UK, covering 22 wards and 589 enumeration districts (EDs), incorporating 89 tables with an average of 120 attributes per table The algorithm employs spatial association rule techniques, as illustrated in the architectural model of the ARES software.
Hình 2.2 Mô hình cây quyết định đánh giá kinh tế của một vùng
Population of City amount of taxes of city Type of neighbor of city neighbor of neighbor of city economic power of city = high(0.8) economic power of city
Hình 2.3 Mô hình kiến trúc phần mềm khai phá dữ liệu ARES
The study "Data Mining in a Geospatial Decision Support System for Drought Risk Management" by Sherri K Harms explores the integration of data mining techniques with Geospatial Decision Support Systems (GDSS) to address drought risk management It utilizes data mining methods on the spatial and temporal databases of Geographic Information Systems (GIS), as illustrated in Figure 2.4.
In October 2008, Zhao Lu conducted research on the design and implementation of a Spatial Data Mining System (M-SDM) using MATLAB, focusing on the development of software for spatial data mining.
Bài viết "Chuẩn Bị Dữ Liệu Không Gian cho Khai Phá Tri Thức" của Vania Bogorny1 đề xuất một quy trình chuẩn bị dữ liệu địa lý nhằm hỗ trợ quá trình khai phá dữ liệu, từ đó rút trích thông tin tiềm ẩn và phát triển mô hình hệ thống xử lý dữ liệu hiệu quả.
Hình 2.4 Khai phá dữ liệu trong hệ hỗ trợ ra quyết định rũi ro hạn hán
TỔNG QUAN TÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC
“Đánh giá biến động thích nghi đất nông nghiệp lưu vực Sông Bé”- của PGS,
TS Lê Văn Trung và ThS Nguyễn Trường Ngân từ Bộ môn Địa Tin học - Khoa Kỹ thuật Xây dựng, Trường ĐH Bách Khoa TP.HCM đã công bố một bài viết trong đặc san Viễn Thám – Tin Học số 06/06/2009, trong đó trình bày ứng dụng phần mềm ALES (Automated Land Evaluation System) kết hợp với GIS để xây dựng mô hình đánh giá biến động thích nghi đất nông nghiệp Nghiên cứu áp dụng phương pháp đánh giá đất đai của FAO tại lưu vực sông Bé.
Dựa trên kết quả đánh giá đất đai ở lưu vực sông Bé và mô hình biến đổi thủy văn, thủy lực từ phần mềm Hec-HMS và Hec-RAS, bài viết dự báo các thay đổi về điều kiện tưới và chế độ ngập khi hệ thống hồ đập thủy điện, thủy lợi đi vào vận hành Tác giả đã xây dựng lại bản đồ thích nghi đất nông nghiệp cho tương lai, so sánh với bản đồ trước đây, từ đó đề xuất hướng khai thác và sử dụng đất phù hợp hơn cho địa phương trong tương lai.
Nghiên cứu của Huỳnh Văn Chương Trường tập trung vào việc ứng dụng công nghệ GIS để đánh giá sự thích hợp đất đa tiêu chí cho cây trồng tại xã Hương Bình, Thừa Thiên Huế Bằng cách sử dụng GIS, nghiên cứu này xác định các yếu tố đất đai ảnh hưởng đến năng suất cây trồng, từ đó đưa ra những khuyến nghị hữu ích cho nông dân trong việc lựa chọn cây trồng phù hợp Kết quả nghiên cứu không chỉ giúp nâng cao hiệu quả sản xuất nông nghiệp mà còn góp phần bảo vệ môi trường bền vững.
Hình 2.5 minh họa giao diện chính của phần mềm khai phá dữ liệu không gian M-SDM Nghiên cứu về cây quyết định tại Đại học Nông Lâm, Đại học Huế đã được công bố trên tạp chí khoa học của trường, số 50.
Năm 2009, một nghiên cứu đã tìm kiếm một phương pháp mới để đánh giá sự thích hợp của đất bằng cách kết hợp thông tin từ hai chiều, bao gồm phương pháp từ trên xuống (top-down) và từ dưới lên (bottom-up).
Đánh giá sự thích hợp đất cho cây trồng nông nghiệp được thực hiện qua hai giai đoạn: đầu tiên là đánh giá điều kiện môi trường tự nhiên, sau đó là đánh giá sự thích hợp về tự nhiên, kinh tế và xã hội, được gọi là tiếp cận đánh giá đa tiêu chí Công cụ GIS, cụ thể là phần mềm MapInfo, được kết hợp với mô hình AHP để thực hiện quá trình này.
Bài viết này nổi bật với việc kết hợp kỹ thuật hệ thống thông tin địa lý (GIS) và phần mềm phân tích thứ bậc tiêu chí (AHP) Nghiên cứu đã xác định ba tiêu chí chính với trọng số tương ứng: điều kiện kinh tế-cơ sở hạ tầng (0.589), điều kiện môi trường tự nhiên (0.252), và yếu tố bền vững xã hội (0.159).
Nghiên cứu của Tạ Thị Hoàng Mai (2008) phát triển công cụ đánh giá tài nguyên đất nhằm hỗ trợ quyết định quy hoạch sử dụng đất, áp dụng kỹ thuật chồng lớp và mô hình suy luận với logic mờ Công cụ này xác định giá trị mức độ thích hợp dựa trên các tập luật mờ do chuyên gia đề xuất, bao gồm đánh giá cho xây dựng công trình trọng tải lớn, cơ sở hạ tầng và khu dân cư Phần mềm Acrview được sử dụng để xây dựng công cụ, với các thuật toán được mã hóa bằng ngôn ngữ Avenue tích hợp trong ArcView.
Nghiên cứu của Huỳnh Thị Hà Thủy năm 2004 về mô hình phân tích GIS đã xây dựng bản đồ thích nghi lúa chất lượng cao tại tỉnh Vĩnh Long Đề tài sử dụng phần mềm ArcView và kỹ thuật chồng lớp để giải quyết bài toán xác định vùng thích hợp cho một giống lúa cụ thể.
Mô hình ứng dụng GIS trong việc đánh giá khả năng thích nghi của đất đai cho sản xuất nông nghiệp được nghiên cứu bởi Trần Thị Thu Dung trong luận văn Thạc sỹ năm 2005 Nghiên cứu áp dụng phương pháp đánh giá đất đai của FAO và sử dụng phần mềm AcrView với phương pháp chồng lớp cùng ngôn ngữ Avenue để phân tích dữ liệu.
Nghiên cứu của Trương Chí Quang năm 2009 về ứng dụng GIS trong quản lý canh tác lúa và cảnh báo sớm tình hình rầy nâu trên lúa đã xây dựng ứng dụng GIS dựa trên ngôn ngữ lập trình Visual Studio.NET 2008 và thư viện mã nguồn mở SharpMap Dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu không gian SQL Server 2008, và phương pháp hồi quy tuyến tính được áp dụng để tạo ra bản đồ cảnh báo diện tích nhiễm rầy.
“Ứng dụng khai phá dữ liệu để tìm hiểu thông tin khách hàng”, Hoàng Kiếm,
Lê Bá Phương (2003) đã áp dụng kỹ thuật gom nhóm K-mean để phân loại khách hàng dựa trên việc sử dụng điện thoại Bên cạnh đó, ông sử dụng cây quyết định và luật kết hợp đa chiều để phân tích việc sử dụng các dịch vụ VoIP và Internet Kết quả nghiên cứu này được ứng dụng hiệu quả trong quản lý khách hàng, cung cấp dịch vụ khách hàng, cũng như trong các hoạt động kinh doanh và tiếp thị.
Nghiên cứu của Trương Ngọc Châu và Phan Văn Dũng từ Trường Đại Học Bách Khoa, Đại Học Đà Nẵng tập trung vào ứng dụng khai thác luật kết hợp trong cơ sở dữ liệu giao dịch Các tác giả đề xuất giải pháp thu thập dữ liệu từ các phiên giao dịch và thương trường, sau đó tiến hành khai thác để chiết xuất tri thức cần thiết Những tri thức này được tối ưu hóa và áp dụng hiệu quả trong các phiên giao dịch tiếp theo Nghiên cứu cung cấp cái nhìn tổng quan về quy trình khai phá dữ liệu từ các nguồn khác nhau và ứng dụng tri thức vào thực tiễn.
Áp dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu trong lĩnh vực bán hàng có thể hỗ trợ hiệu quả cho việc đặt hàng tại siêu thị Trong luận văn thạc sỹ của Cao Tấn Thiết (2007), phương pháp dự báo và phân loại được sử dụng để nâng cao hiệu suất kinh doanh Tương tự, Ngô Nhất Linh (2008) trong luận văn của mình đã áp dụng kỹ thuật phân cụm, cụ thể là phân cụm phân cấp, kết hợp với phân tích khái niệm hình thức (FCA) để rút trích các luật phụ thuộc trong kinh doanh.
Bài luận văn tiến sỹ của Lê Cảnh Định năm 2011 trình bày việc tích hợp GIS với kỹ thuật tối ưu hóa đa mục tiêu mờ nhằm hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp Mục tiêu chính là phát triển mô hình tích hợp này để nâng cao hiệu quả trong quản lý và quy hoạch đất nông nghiệp.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
CƠ SỞ KHOA HỌC XÁC ĐỊNH VÙNG THÍCH NGHI SẢN XUẤT LÚA
Đánh giá khả năng thích nghi đất đai, hay còn gọi là đánh giá thích nghi đất đai, là quy trình dự đoán tiềm năng của đất khi được sử dụng cho các mục đích cụ thể Quá trình này cũng giúp xác định tác động của từng đơn vị đất đai đối với các loại hình sử dụng đất khác nhau.
Có hai loại thích nghi trong hệ thống đánh giá thích nghi đất đai của FAO : thích nghi tự nhiên và thích nghi kinh tế - xã hội
Đánh giá thích nghi tự nhiên là quá trình xác định mức độ phù hợp của các loại hình sử dụng đất với điều kiện tự nhiên, không xem xét các yếu tố kinh tế - xã hội Đối với những loại hình sử dụng đất đặc thù, nếu không phù hợp về mặt tự nhiên, cần phải thận trọng và xem xét kỹ lưỡng trước khi đưa ra các đánh giá kinh tế nhằm đề xuất phát triển.
Đánh giá thích nghi kinh tế - xã hội là quá trình xem xét các quyết định sử dụng đất đai dựa trên các yếu tố kinh tế - xã hội, nhằm so sánh các loại hình sử dụng đất có mức độ thích nghi tự nhiên tương đương Tính thích nghi này được xác định thông qua các yếu tố như loại hình sử dụng đất, tổng giá trị sản xuất, lãi ròng và tỷ suất chi phí/lợi nhuận.
Bản đồ thích nghi đất đai là sản phẩm quan trọng cuối cùng trong quá trình đánh giá thích nghi đất đai Nó đóng vai trò then chốt trong việc hỗ trợ các nhà quy hoạch và quản lý đưa ra quyết định hiệu quả về việc sử dụng đất.
3.1.2 Một số thuật ngữ trong đánh giá đất đai
Trong đánh giá đất đai, có nhiều thuật ngữ quan trọng như đất đai, đơn vị đất đai, tính chất đất đai, loại hình sử dụng đất và yêu cầu sử dụng đất Những thuật ngữ này giúp định hình rõ ràng các khía cạnh khác nhau của đất đai, từ đó hỗ trợ quá trình phân tích và ra quyết định hiệu quả trong quản lý và sử dụng đất.
Đất đai là một vùng của bề mặt trái đất, bao gồm các yếu tố môi trường tự nhiên như thổ nhưỡng, bầu khí quyển, địa chất, thủy văn, lớp phủ thực vật và động vật Những yếu tố này không chỉ ảnh hưởng đến việc sử dụng đất đai hiện tại mà còn tác động đến khả năng sử dụng trong tương lai, bao gồm cả ảnh hưởng từ các hoạt động của con người.
Đơn vị bản đồ đất đai (LMU) hay đơn vị đất đai (LU) là một khu vực đất có thể xác định trên bản đồ, với những đặc điểm tự nhiên riêng biệt ảnh hưởng đến khả năng sử dụng đất Các yếu tố môi trường tự nhiên như thổ nhưỡng, địa chất, địa hình, địa mạo, thủy văn và lớp phủ thực vật đều đóng vai trò quan trọng trong việc mô tả và phân loại đất đai.
Loại hình sử dụng đất (LUT) là khái niệm chỉ loại sử dụng đất cụ thể và chi tiết trong một vùng lãnh thổ, có thể là một loại cây trồng hoặc cơ cấu cây trồng phù hợp với điều kiện kỹ thuật và kinh tế - xã hội Các thuộc tính của LUT bao gồm thông tin về sản xuất, thị trường tiêu thụ sản phẩm, đầu tư, lao động, biện pháp kỹ thuật, yêu cầu cơ sở hạ tầng và mức thu nhập Mỗi loại hình sử dụng đất đều có yêu cầu sử dụng đất (LUR) riêng biệt.
Yêu cầu sử dụng đất là những điều kiện thiết yếu để thực hiện các hình thức sử dụng đất một cách bền vững và hiệu quả Những yêu cầu này bao gồm các yếu tố tự nhiên liên quan đến nhu cầu sinh lý và sinh thái của cây trồng và vật nuôi, cũng như các yêu cầu về quản lý và bảo tồn đất đai.
3.1.3 Cơ sở phân loại khả năng thích nghi đất đai
Theo phương pháp đánh giá đất của FAO (1976, 1983, 2008), khả năng thích nghi của đất được phân loại thành 4 mức S1, S2, S3, N, tương ứng với rất thích nghi, thích nghi trung bình, ít thích nghi và không thích nghi Tiêu chuẩn phân cấp này dựa trên hai chỉ tiêu chính: (1) năng suất tối đa mà loại sử dụng đất (LUT) có thể đạt được và (2) tổng chi phí đầu tư cần thiết để thực hiện LUT.
Bảng 3.1: Một số chỉ tiêu định lượng xác định các lớp thích nghi đất đai
Lớp (Class) Xác định về Xác định về đầu tư năng suất (*)
S1 (Thích nghi cao) > 80% Không có chi phí đầu tư lớn
S2 (Thích nghi trung bình) 40 – 80% Nhiều loại đầu tư cần thiết, có thể thực hiện và chấp nhận được về mặt kinh tế
S3 (Kém thích nghi) 20 – 40% Nhiều loại đầu tư cần thiết, có thể thực hiện được, nhưng không hiệu quả kinh tế (hoặc có hiệu quả nếu hoàn cảnh thuận lợi)
N (Không thích nghi) dưới 20% cho thấy rằng giới hạn có thể khó khắc phục, thường đòi hỏi chi phí đầu tư cao hoặc biện pháp quản trị không hiệu quả Mức năng suất của cây trồng hoặc vật nuôi so với năng suất tối đa mà chúng có thể đạt được trong khu vực là yếu tố quan trọng cần xem xét.
Khả năng thích nghi của mỗi Đơn vị Quản lý Đất (LMU) được xác định bằng cách so sánh các tính chất đất đai từ bản đồ đơn vị đất đai với yêu cầu sử dụng của từng loại hình sử dụng đất Mỗi LMU có mức độ thích nghi riêng đối với từng loại hình sử dụng đất (LUT).
Một LMU có thể có tối đa m lớp thích nghi riêng lẻ tương ứng với m tính chất đất đai đã được xác định Điều này giúp xác định cấp phân loại chung nhất về khả năng thích nghi (Overall suitability) của LMU đối với các yếu tố môi trường.
Phương pháp "kết hợp theo điều kiện hạn chế" (Limitation Overall) của FAO, được gọi là LUT, xác định mức thích nghi tổng quát của một LMU đối với một LUT là mức thích nghi thấp nhất trong các tính chất đất đai đã được phân loại Ví dụ, nếu có ba chất lượng đất được đánh giá với mức độ thích nghi S1, S2 và S3, thì tổng thích nghi sẽ là S3.
Để đánh giá sự phù hợp với hiện trạng sử dụng đất, cần chồng lớp hiện trạng sử dụng đất (HTSDĐ) với loại đất quản lý (LMU) đã phân loại Việc này giúp đối chiếu với kết quả phân loại trên LMU, từ đó xác định mức độ thích nghi hiện tại của từng loại sử dụng đất (LUT) trên từng LMU.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT KHAI PHÁ DỮ LIỆU (DATA MINING)
3.2.1 Tổng quan phát hiện tri thức và khai phá dữ liệu
Khai phá dữ liệu (Data Mining) xuất hiện vào cuối thập kỷ 1980, là quá trình trích xuất thông tin giá trị từ lượng lớn dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu Ngoài thuật ngữ khai phá dữ liệu, còn có các thuật ngữ tương tự như khai phá tri thức từ CSDL, trích lọc dữ liệu, và khảo cổ dữ liệu Mặc dù nhiều người coi khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức trong CSDL (KDD) là giống nhau, nhưng thực tế, khai phá dữ liệu chỉ là một bước quan trọng trong quá trình phát hiện tri thức Data Mining đóng vai trò thiết yếu trong việc hỗ trợ ra quyết định trong các lĩnh vực khoa học và kinh doanh.
3.2.2 Quá trình phát hiện tri thức
Quá trình phát hiện tri thức bao gồm 6 bước, bắt đầu từ kho dữ liệu thô và kết thúc với tri thức được chiết xuất Mặc dù lý thuyết có vẻ đơn giản, nhưng thực tế, quá trình này rất phức tạp và gặp nhiều khó khăn, bao gồm việc quản lý các tập dữ liệu và yêu cầu lặp đi lặp lại toàn bộ quy trình.
Gom dữ liệu là bước đầu tiên trong quá trình khai phá dữ liệu, bao gồm việc thu thập thông tin từ các cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu và nguồn cung ứng trên web Trong bối cảnh này, ví dụ cụ thể là việc sử dụng cơ sở dữ liệu GIS để thu thập dữ liệu về tài nguyên đất đai.
Hình 3.1 Quá trình phát hiện tri thức
Trong giai đoạn trích lọc dữ liệu, thông tin được lựa chọn và phân chia theo các tiêu chí nhất định để phục vụ cho việc khai thác Ví dụ, có thể chọn những người trong độ tuổi từ 25 đến 35 với trình độ đại học Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã lựa chọn 7 yếu tố quan trọng trong quá trình khai phá dữ liệu, bao gồm nhóm đất, Jarosite, Pyrite, mức ngập, thời gian ngập, địa hình, và loại hình sử dụng đất Cụ thể, nhóm đất được phân chia thành 4 mức, Jarosite có 2 mức, Pyrite có 4 mức, và chúng tôi cũng chọn các nhóm đất phù sa với mức ngập từ 20-40 cm.
Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu là giai đoạn quan trọng trong quá trình khai thác dữ liệu, mặc dù thường bị sao lãng Nhiều lỗi như tính không thống nhất và thiếu chặt chẽ trong quá trình gom dữ liệu có thể dẫn đến việc dữ liệu chứa các giá trị vô nghĩa, ví dụ như tuổi = 400 hoặc thuộc tính nhóm đất có giá trị không hợp lệ Nếu không thực hiện làm sạch dữ liệu, kết quả phân tích có thể bị sai lệch nghiêm trọng.
Biến đổi dữ liệu là quá trình tổ chức và tái sử dụng dữ liệu, giúp chuyển đổi chúng về dạng phù hợp cho việc khai thác Điều này được thực hiện thông qua các thao tác nhóm hoặc tập hợp, nhằm tối ưu hóa khả năng phân tích và sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn.
Khai phá dữ liệu (data mining) là bước tư duy quan trọng trong quá trình KPDL, nơi nhiều thuật toán được áp dụng để trích xuất mẫu từ dữ liệu Các thuật toán phổ biến bao gồm nguyên tắc phân loại và nguyên tắc kết hợp, giúp phát hiện các mối quan hệ và xu hướng trong dữ liệu.
Giai đoạn đánh giá các luật và biểu diễn tri thức là bước cuối cùng trong quá trình Khai Phá Dữ Liệu (KPDL), nơi các mẫu dữ liệu được chiết xuất từ phần mềm KPDL Không phải tất cả các mẫu dữ liệu đều hữu ích và có thể gặp phải sai lệch, do đó cần thiết lập tiêu chuẩn đánh giá độ ưu tiên cho các mẫu dữ liệu để rút ra tri thức cần thiết Sau đó, các kỹ thuật trình diễn và trực quan hóa dữ liệu được sử dụng để thể hiện tri thức khai phá cho người sử dụng Trong quá trình phát hiện tri thức, giai đoạn khai phá dữ liệu (Data Mining) là giai đoạn được chú ý nhiều nhất.
3.2.3 Chức năng khai phá dữ liệu
KPDL có hai chức năng chính: mô tả (description) và dự đoán (prediction)
KPDL là phương pháp mô tả các tính chất chung của dữ liệu trong cơ sở dữ liệu, giúp người dùng hiểu rõ hơn về tập mẫu đã biết Các kỹ thuật khai phá dữ liệu trong nhóm này bao gồm phân cụm dữ liệu (Clustering) và luật kết hợp (Association Rules).
− KPDL dự đoán: cho ra các dự đoán dựa vào các suy diễn trên dữ liệu hiện hành
Nó sử dụng các biến và thuộc tính trong cơ sở dữ liệu để dự đoán các giá trị chưa biết hoặc giá trị tương lai Các kỹ thuật được áp dụng bao gồm phân loại, hồi quy, cây quyết định, thống kê và mạng nơron.
3.2.4 Các kỹ thuật khai phá dữ liệu
Mục tiêu của phân loại dữ liệu là dự đoán nhãn lớp cho các mẫu dữ liệu thông qua hai bước chính: xây dựng mô hình và sử dụng mô hình để phân loại dữ liệu Khi mô hình đạt được độ chính xác chấp nhận được, nó sẽ được áp dụng để dự đoán nhãn lớp cho các dữ liệu mới.
Phương pháp hồi quy và phân loại dữ liệu đều là những kỹ thuật phân tích, nhưng hồi quy được sử dụng để dự đoán các giá trị liên tục, trong khi phân loại dữ liệu tập trung vào việc dự đoán các giá trị rời rạc.
Phân cụm dữ liệu nhằm mục đích nhóm các đối tượng tương tự trong tập dữ liệu thành các cụm, với các đối tượng trong cùng một cụm có sự tương đồng cao, trong khi các đối tượng ở các cụm khác nhau thì không Đây là một phương pháp học không giám sát, khác với phân loại dữ liệu, không yêu cầu định nghĩa trước các mẫu huấn luyện Phân cụm có thể được xem là học bằng quan sát, trong khi phân loại là học bằng ví dụ Khi bắt đầu quá trình phân cụm, kết quả cụm thu được thường không thể dự đoán, vì vậy cần có sự đánh giá từ chuyên gia trong lĩnh vực để xác định tính chính xác của các cụm.
Phân cụm dữ liệu là một phương pháp quan trọng trong các ứng dụng như phân đoạn thị trường, phân đoạn khách hàng, nhận dạng mẫu, phân loại trang web và giải đoán ảnh viễn thám Bên cạnh đó, nó cũng có thể đóng vai trò là bước tiền xử lý cho các thuật toán khai phá dữ liệu khác.
Mục tiêu của phương pháp KPDL là phát hiện và xác định mối liên hệ giữa các giá trị dữ liệu trong cơ sở dữ liệu Kết quả của KPDL là tập hợp các luật kết hợp được tìm ra, bao gồm hai bước chính.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT GIS
Hệ thống thông tin địa lý (GIS) là một công cụ quan trọng cho dữ liệu địa lý, bao gồm phần cứng và phần mềm được thiết kế để thu thập, lưu trữ, truy cập, phân tích và thể hiện dữ liệu liên quan đến vị trí trên bề mặt trái đất GIS hỗ trợ giải quyết các vấn đề quy hoạch đô thị và quản lý phức tạp hiệu quả.
GIS bao gồm 5 thành phần chính: phần cứng, phần mềm, dữ liệu, quy trình hay thủ tục (procedure) và con người Hình 3.9
Hình 3.9 Các thành phần cơ bản của HTTĐL
− Phần cứng : Phần cứng gồm các thiết bị kỹ thuật cần thiết để hệ GIS vận hành
Ví dụ như Hệ thống máy tính, máy quét, bàn số hóa, máy thu GPS, máy in, …
− Phần mềm : Phần mềm được sử dụng để tạo, quản lý, và phân tích dữ liệu địa lý Phần mềm GIS bao gồm 5 nhóm công cụ cơ bản
Nhập và biên tập dữ liệu,
Hệ quản lý cơ sở dữ liệu,
Truy vấn và hiển thị dữ liệu,
Hệ giao tiếp với người dùng
Dữ liệu GIS bao gồm hai thành phần chính: dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính, và hai thành phần này cần phải được liên kết chặt chẽ với nhau.
Dữ liệu không gian là hình thức biểu diễn hình học của các đối tượng địa lý gắn liền với vị trí thực tế trên thế giới Các đối tượng này được thể hiện qua ba dạng chính: điểm, đường và vùng.
Dữ liệu thuộc tính là những thuộc tính mô tả đặc điểm của các đối tượng địa lý
Dữ liệu GIS được tổ chức thành các lớp và chủ đề riêng biệt, cho phép quản lý hiệu quả thông tin không gian Hầu hết phần mềm GIS hiện nay hỗ trợ lưu trữ dữ liệu theo từng lớp và phân loại đối tượng thành ba loại chính: điểm, đường và vùng.
− Quy trình –Thủ tục : Đề cập đến cách thức dữ liệu đưa vào hệ thống
Người sử dụng hệ thống thông tin địa lý (HTTĐL) có thể là các chuyên gia kỹ thuật, những người thiết kế và duy trì hệ thống, hoặc người dùng thông thường cần HTTĐL để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể của họ.
3.3.2 Mô hình và mô hình hóa trong GIS a Mô hình hóa là quá trình tạo lập mô hình, mô hình hóa không gian là quá trình thao tác và phân tích dữ liệu không gian để tạo ra những thông tin hữu ích nhằm phục vụ giải quyết những bài toán phức tạp b Mô hình: Mô hình là sự thể hiện đơn giản của một hiện tượng hay hệ thống
Mô hình có thể được phân loại thành mô hình mô tả và mô hình tiên đoán Mô hình mô tả thể hiện trạng thái hiện tại của dữ liệu không gian, trong khi mô hình tiên đoán dự đoán các trạng thái có thể xảy ra trong tương lai Ngoài ra, mô hình cũng có thể là xác định hoặc ngẫu nhiên Quá trình mô hình hóa được thực hiện qua nhiều bước khác nhau.
Quá trình mô hình hóa có thể thực hiện trực tiếp trong GIS hoặc cần liên kết với các phần mềm máy tính khác, vì mặc dù GIS có khả năng phân tích mạnh mẽ, nhưng không thể thực hiện phân tích thống kê sâu như SPSS và thiếu khả năng mô phỏng động.
Liên kết giữa GIS với các phần mềm khác diễn ra dưới các hình thức sau:
Liên kết lỏng (Loose coupling) đề cập đến việc chuyển giao dữ liệu giữa phần mềm GIS và các phần mềm khác Chẳng hạn, phần mềm GIS như ArcView hoặc ArcGIS có khả năng xuất dữ liệu để được đọc và phân tích bởi phần mềm Weka.
Liên kết chặt (Tight coupling) đề cập đến việc sử dụng một giao diện người dùng chung cho cả chức năng GIS và các chức năng từ các phần mềm khác Ví dụ, trong hệ thống GIS, có thể có một menu tích hợp cho phép người dùng dễ dàng chạy các chương trình mô phỏng, tạo sự thuận tiện và hiệu quả trong quá trình sử dụng.
− Hệ thống lồng (Embed system): chia sẽ vùng nhớ thực thi và giao diện GIS và chương trình khác.
GIỚI THIỆU PHẦN MỀM SỬ DỤNG
3.4.1 Giới thiệu phần mềm ArcGIS
Bộ phần mềm ArcGIS của ESRI mang đến giải pháp toàn diện và linh hoạt với các ứng dụng cho máy chủ, máy tính cá nhân và thiết bị di động, cũng như hỗ trợ cho các nhà lập trình Bài viết này sẽ tập trung giới thiệu các thành phần chính như ArcGIS Desktop, Geodatabase và ArcObject.
− ArcGIS Desktop là bộ những trình ứng dụng thống nhất bao gồm : ArcReader, ArcView, ArcEditor, ArcInfo, Trong đó :
ArcReader : là ứng dụng miễn phí dùng để xem, tìm kiếm, chia sẽ bản đồ
ArcView : Có thêm các công cụ tương tác với bản đồ và một số bài toán phân tích đơn giản
ArcEditor : gồm chức năng của ArcView cộng thao tác với Geodatabase
Phát triển mô hình Thực thi mô hình Giải pháp đạt được
Giải pháp phù hợp? Điều chỉnh tham số mô hình
Mô hình được sử dụng
ArcInfo gồm các chức năng của ArcEditor & các công cụ xử lý cao cấp hơn
ArcView, ArcEditor, ArcInfo đều có chung ArcMap, ArcTollbox và ArcCatalog đều có chung ArcMap, ArcToolBox và ArcCatalog
− ArcMap : bao gồm nhiều công cụ dùng để xây dựng, hiển thị, xử lý và phân tích các bản đồ
Tạo các bản đồ từ các rất nhiều các loại dữ liệu khác nhau
Truy vấn dữ liệu không gian để tìm kiếm và hiểu mối liên hệ giữa các đối tượng không gian
Tạo các biểu đồ, Trang in ấn
− ArcCatalog : hỗ trợ người dùng dùng tổ chức, quản lý thông tin địa lý như bản đồ, tập tin, GDB, những công cụ xử lý tự động GeoProcessing
GeoProcessing hỗ trợ tự động hóa quy trình làm việc bằng cách cung cấp công cụ và kỹ thuật để kết hợp các công cụ thành chuỗi thao tác thông qua mô hình và ngôn ngữ kịch bản Hai thành phần chính của GeoProcessing là ArcToolBox và ModelBuilder.
ArcToolBox : tập hợp những công cụ Geoprocessing có tổ chức
ModelBuilder : là ngôn ngữ mô hình hóa trực quan để xây dựng luồng công việc GeoProcessing và ngôn ngữ kịch bản
Geodatabase (GDB) là cơ sở dữ liệu chính của ArcGIS, cho phép lưu trữ và quản lý các tập hợp dữ liệu địa lý ở nhiều định dạng khác nhau, đồng thời hỗ trợ cấu trúc topology.
− ArcGIS sử dụng 2 định dạng dữ liệu chính : ShapeFile và Geodatabase
Dữ liệu shapefile, hay còn gọi là feature class trong GDB, chỉ có thể chứa ba dạng đối tượng: điểm (point), đường (line) và polygon (area-vùng) Shapefile lưu trữ cả dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính Tùy thuộc vào loại đối tượng không gian, shapefile sẽ được hiển thị trong ArcCatalog bằng một trong ba biểu tượng tương ứng.
Shape file thực chất không phải là một tệp duy nhất mà là một tập hợp từ 5 đến 6 tệp có tên tương tự nhưng đuôi khác nhau Ba tệp quan trọng nhất trong shape file là các tệp có đuôi: shp, shx và dbf.
*.shp – chứa các đối tượng không gian (Geometry)
*.shx – chỉ số để liên kết đối tượng với bảng thuộc tính
*.prj – xác định hệ quy chiếu của shape file
Geodatabase là một cơ sở dữ liệu không gian được lưu trữ trong file có đuôi *.mdb, cho phép lưu giữ topology của các đối tượng, khác với shape file Cấu trúc của GeoDatabase rất linh hoạt và hiệu quả trong việc quản lý dữ liệu địa lý.
− Trong GeoDatabase có 1 hay nhiều Feature Dataset
Feature Dataset là một tập hợp các đối tượng có chung hệ quy chiếu và hệ tọa độ, cho phép tổ chức dữ liệu không gian một cách hiệu quả Nó có thể bao gồm một hoặc nhiều lớp đối tượng (Feature class), giúp quản lý và phân tích dữ liệu địa lý một cách linh hoạt.
Feature class là đơn vị chứa các đối tượng không gian trên bản đồ, tương đương với một layer trong ArcMap Mỗi Feature class chỉ bao gồm một loại đối tượng, có thể là polygon (vùng), line (đường) hoặc point (điểm) Khi tạo Feature class, một bảng thuộc tính (Attribute Table) sẽ được tự động tạo ra để gắn liền với nó.
3.4.2 Giới thiệu phần mềm WEKA
Weka là một môi trường thử nghiệm cho Khoa học Dữ liệu, được phát triển bởi các nhà khoa học tại Đại học Waikato, New Zealand, với sự đóng góp từ nhiều nhà nghiên cứu toàn cầu Phần mềm mã nguồn mở này cung cấp công cụ trực quan và sinh động, giúp người dùng dễ dàng tìm hiểu về Khoa học Dữ liệu Ngoài ra, Weka còn hỗ trợ tích hợp các thuật toán học máy mới vào môi trường của nó, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển và nghiên cứu.
Weka là thư viện mã nguồn mở bằng Java, cung cấp các thuật toán học máy cho khai phá dữ liệu Người dùng có thể áp dụng trực tiếp các thuật toán này vào tập dữ liệu hoặc gọi từ mã nguồn Java, bao gồm các chức năng như tiền xử lý dữ liệu, phân loại, hồi quy, gom nhóm, luật liên kết và trực quan hóa Ngoài ra, Weka cũng có công cụ giao diện trực quan giúp người dùng dễ dàng thao tác với dữ liệu.
Sử dụng Weka, chúng ta có thể thực hiện khai phá dữ liệu qua các bước như đọc dữ liệu từ file, xử lý dữ liệu, áp dụng các thuật toán khai phá và biểu diễn kết quả Phần mềm Weka, cùng với tài liệu và mã nguồn mở, có thể được tải miễn phí tại trang web http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka.
Weka cung cấp hơn 20 thuật toán khai phá dữ liệu độc lập, bao gồm các kỹ thuật phân loại, phân cụm và luật kết hợp, giúp người dùng dễ dàng áp dụng trong các dự án phân tích dữ liệu.
Hình 3.11 Giao diện phần mềm Weka
