Land change modeler là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học

Giới thiệu về Land Change Modeler

Land Change Modeler (LCM) là công cụ chuyên dụng để phân tích, mô hình hóa và dự báo biến đổi sử dụng đất, được phát triển bởi Clark Labs và tích hợp trong phần mềm TerrSet (Clark Labs). LCM hỗ trợ nhà nghiên cứu và nhà quy hoạch đánh giá các xu hướng sử dụng đất lịch sử, xác định vùng có nguy cơ biến đổi cao và dự báo kịch bản sử dụng đất tương lai.

Bằng cách kết hợp các thuật toán thống kê đa biến, ma trận xác suất chuyển đổi và mô phỏng ô tế bào, LCM cho phép phân tích không gian – thời gian một cách trực quan, minh bạch và có thể tái lập. Kết quả đầu ra bao gồm bản đồ xác suất, bản đồ mô phỏng và số liệu thống kê về diện tích biến đổi giữa các lớp sử dụng đất.

LCM được ứng dụng rộng rãi trong quy hoạch đô thị, quản lý tài nguyên thiên nhiên, bảo tồn đa dạng sinh học và nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu lên cảnh quan. Giao diện đồ họa thân thiện và khả năng xử lý dữ liệu lớn giúp công cụ phù hợp với cả chuyên gia GIS và nhà khoa học môi trường.

Lịch sử và phát triển

Phiên bản đầu tiên của Land Change Modeler, mang tên “IDRISI Land Change Modeler”, được phát hành vào năm 2006 như một module mở rộng cho phần mềm IDRISI của Clark University. Công cụ này nhanh chóng được cộng đồng nghiên cứu đánh giá cao nhờ khả năng mô hình hóa biến đổi đất đai dựa trên dữ liệu lịch sử.

Từ năm 2013, LCM được tích hợp sẵn trong bộ công cụ TerrSet, kết hợp khả năng xử lý raster, vector và phân tích không gian mạnh mẽ. Qua mỗi bản cập nhật, Clark Labs đã bổ sung thêm thuật toán xác thực mô hình, cải tiến giao diện và tối ưu hiệu suất xử lý song song (parallel processing) cho dữ liệu lớn.

Đến nay, LCM đã trải qua hơn 10 phiên bản, hỗ trợ nhiều định dạng ảnh vệ tinh (Landsat, Sentinel), dữ liệu địa hình (DEM) và thông tin kinh tế – xã hội. Công cụ cũng mở rộng tích hợp với Python scripting và có thể xuất kết quả dưới dạng shapefile, GeoTIFF để trao đổi với ArcGIS, QGIS hoặc các nền tảng GIS khác.

Nguyên lý cơ bản và mô hình toán học

LCM dựa trên ma trận xác suất chuyển đổi (transition probability matrix) để tính toán xác suất một pixel từ lớp i chuyển sang lớp j trong giai đoạn lịch sử:

$P_{ij} = \frac{n_{ij}}{\sum_{k} n_{ik}}$

trong đó n_ij là số pixel đã quan sát chuyển từ lớp i sang lớp j, và tổng mẫu của hàng i được lấy qua tất cả các lớp k. Ma trận này cho phép ước tính xu hướng thay đổi của từng lớp sử dụng đất.

Để mô phỏng không gian, LCM kết hợp thuật toán Cellular Automata (CA), đặt ngưỡng xác suất và kích thước “neighborhood” để duy trì tính liên tục và giảm nhiễu. Việc áp dụng hồi quy logistic đa biến giúp xác định các biến giải thích (độ dốc, khoảng cách tới đường, mật độ dân cư…) và hệ số tương ứng cho từng lớp chuyển đổi.

Kết quả mô hình toán học là bản đồ xác suất chuyển đổi, sau đó được chuyển thành bản đồ dự báo dựa trên kịch bản diện tích mục tiêu cho từng lớp (demand allocation). Phương pháp này đảm bảo cân bằng tổng diện tích và phân bổ hợp lý theo không gian.

Dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu

Chuẩn bị dữ liệu đầu vào là bước quan trọng để đảm bảo kết quả mô hình chính xác:

• Ảnh vệ tinh đa thời điểm: Landsat, Sentinel đã hiệu chỉnh quang, địa và loại bỏ mây.
• Bản đồ phân lớp sử dụng đất: phân loại theo chuẩn FAO hoặc UMD tại hai mốc thời gian trở lên.
• Dữ liệu địa hình: DEM (Digital Elevation Model), độ dốc, hướng dốc.
• Biến môi trường – xã hội: khoảng cách tới đường, mật độ dân cư, quy hoạch đô thị.

Bảng ví dụ các lớp dữ liệu thường dùng:

Dữ liệu	Định dạng	Độ phân giải	Vai trò
Landsat 8	GeoTIFF	30 m	Phân lớp sử dụng đất
DEM SRTM	GeoTIFF	30 m	Thành biến địa hình
Dữ liệu dân cư	Raster/Vector	100 m	Biến giải thích mức độ phát triển
Quy hoạch đô thị	Shapefile	—	Ràng buộc mô hình

Dữ liệu sau khi thu thập cần thống nhất hệ quy chiếu (coordinate reference system), điều chỉnh pixel size và cắt ảnh (clip) về vùng nghiên cứu. Clark Labs khuyến nghị sử dụng TerrSet để tự động hóa bước tiền xử lý này.

Thuật toán và kỹ thuật mô hình hóa

Land Change Modeler (LCM) sử dụng hồi quy logistic đa biến (Multivariate Logistic Regression) để xác định mối quan hệ giữa các biến giải thích (ví dụ độ dốc, khoảng cách tới đường, mật độ dân cư) và xác suất chuyển đổi giữa các lớp sử dụng đất. Mỗi lớp chuyển đổi được mô hình hóa riêng bằng công thức:

$\ln\left(\frac{P}{1-P}\right) = \beta_0 + \sum_{i=1}^{n}\beta_i X_i$

với P là xác suất chuyển đổi, X_i là giá trị biến giải thích thứ i, và β_i là hệ số hồi quy.

Để mô phỏng không gian, LCM tích hợp thuật toán Cellular Automata (CA) kết hợp ma trận xác suất chuyển đổi. Mỗi pixel được đánh giá trong “neighborhood” kích thước tuỳ chọn (3×3, 5×5…), áp dụng ngưỡng xác suất để quyết định chuyển đổi, từ đó giữ tính liên tục không gian và giảm hiện tượng “hạt muối tiêu”.

Hiệu chỉnh và xác thực mô hình

Quá trình hiệu chỉnh (calibration) bao gồm tối ưu hệ số hồi quy và tham số CA để đạt độ chính xác cao nhất với dữ liệu lịch sử. Người dùng có thể thử nghiệm nhiều ngưỡng xác suất khác nhau và kích thước neighborhood để tìm cấu hình tối ưu.

Xác thực (validation) đánh giá bằng bộ dữ liệu kiểm tra tách riêng, sử dụng chỉ số Kappa, AUC (Area Under ROC Curve) và các chỉ số phân loại. Một mô hình tốt thường có Kappa >0,8 và AUC >0,9, chứng tỏ khả năng phân biệt cao giữa pixel chuyển đổi và không chuyển đổi.

• Kappa: đo độ đồng ý giữa bản đồ mô phỏng và bản đồ thực địa.
• AUC: thể hiện độ nhạy và độ đặc hiệu của mô hình.
• Accuracy: tỷ lệ pixel dự báo đúng trên tổng số pixel.

Ứng dụng và ví dụ điển hình

Trong quy hoạch đô thị, LCM đã được sử dụng để mô phỏng mở rộng đô thị của vùng đô thị Hồ Chí Minh giai đoạn 2000–2020, cho kết quả dự báo chính xác >85% diện tích phát triển mới (ScienceDirect).

Đối với bảo tồn rừng, LCM giúp đánh giá nguy cơ mất rừng ở Amazon và Đông Nam Á, kết hợp dữ liệu nhiệt độ, mưa và mật độ dân cư để dự báo các vùng “nóng” cần ưu tiên bảo vệ. Bản đồ xác suất chuyển đổi đã hỗ trợ cơ quan chức năng xác định hành lang sinh thái và kế hoạch trồng rừng bù.

LCM cũng được áp dụng trong quản lý nước và ô nhiễm: mô hình hóa lan truyền hóa chất nông nghiệp trong lưu vực sông Mekong, kết quả cho phép đề xuất vùng đệm cây xanh và bãi lọc tự nhiên.

Ưu điểm và hạn chế

• Ưu điểm:
  • Giao diện đồ họa trực quan, dễ thao tác với quy trình “wizard”.
  • Hỗ trợ đa thuật toán: hồi quy logistic, CA, mô hình Markov.
  • Tích hợp GIS mạnh mẽ, xử lý raster và vector, xuất nhập các định dạng phổ biến.
  • Khả năng xử lý dữ liệu lớn và cho kết quả nhanh chóng.
• Hạn chế:
  • Phụ thuộc vào chất lượng và độ phân giải dữ liệu đầu vào.
  • Giả thiết tuyến tính trong hồi quy có thể không phản ánh đúng mối quan hệ phức tạp.
  • Không mô hình hóa tốt các quá trình phi tuyến hoặc thay đổi đột biến như thiên tai hoặc chính sách bất ngờ.
  • Yêu cầu người dùng có kiến thức thống kê và GIS cơ bản để hiệu chỉnh mô hình.

Tích hợp GIS và phần mềm hỗ trợ

LCM tích hợp trực tiếp trong TerrSet – phần mềm GIS và mô hình hoá không gian – giúp sử dụng chung dữ liệu raster/vector và bảng thuộc tính. người dùng có thể xuất kết quả dưới dạng GeoTIFF hoặc shapefile để phân tích tiếp trên ArcGIS hoặc QGIS.

TerrSet hỗ trợ Python scripting cho phép tự động hóa quy trình: từ tiền xử lý dữ liệu, chạy mô hình, đến xuất bản đồ và báo cáo. Plugin GDAL và OGR cũng giúp chuyển đổi hệ quy chiếu và xử lý định dạng linh hoạt.

Hướng phát triển tương lai

• Áp dụng học sâu (Deep Learning): tích hợp mạng CNN và U-Net để trích xuất đặc trưng phức tạp từ ảnh vệ tinh và cải thiện độ chính xác phân lớp.
• Dữ liệu thời gian thực: kết hợp IoT, UAV và vệ tinh viễn thám để cập nhật nhanh biến đổi sử dụng đất, cho mô hình động liên tục.
• Kịch bản đa biến: mở rộng dự báo theo nhiều kịch bản biến đổi khí hậu, phát triển đô thị và chính sách quản lý, hỗ trợ ra quyết định chính sách.

Danh mục tài liệu tham khảo

1. Eastman J. R. Land Change Modeler Tutorial. Clark Labs, Clark University; 2020.
2. Pontius R. G., Millones M. Death to Kappa: birth of quantity disagreement and allocation disagreement for accuracy assessment. International Journal of Remote Sensing. 2011;32(15):4407–4429.
3. Li X., Wang Y., Liu X. Land use change and urban expansion in China: the case of Beijing–Tianjin–Hebei region. Applied Geography. 2019;104:120–129. doi:10.1016/j.apgeog.2019.01.003
4. Schneider A., Friedl M. A., Potere D. A new map of global urban extent from MODIS satellite data. Environmental Research Letters. 2009;4(4):044003. doi:10.1088/1748-9326/4/4/044003
5. Clark Labs. TerrSet—The Geospatial Monitoring & Modeling System. https://clarklabs.org/terrset/