Dự đoán các điểm sạt lở và bồi lắng trên Đồng bằng Sông Cửu Long bằng các mô hình học máy

Võ Chơn Chánh (20521122) - Lê Thị Lan Anh (20521067) - Dương Thị Ngọc Anh (20521062)

Đặt vấn đề

Theo định nghĩa của Brunsden và Cruden, sạt lở đất là sự chuyển động dốc xuống của các mảnh vụn, đá hoặc vật liệu đất dưới tác dụng của lực hấp dẫn. Nó xảy ra khi động lực vượt quá lực cản do sự mất ổn định của các sườn đất hoặc đá tự nhiên. Độ dốc tự nhiên sẽ bị mất ổn định bởi các yếu tố tự nhiên và nhân tạo bao gồm sử dụng đất không hợp lý, sự mất trầm tích, lượng mưa lớn và kéo dài, đá bị phong hóa và nứt nẻ mạnh, xói mòn rãnh và bờ sông, động đất, do sự can thiệp của đất đá bề mặt và giải thích về đô thị không có quy hoạch (Woldearegay, 2013; Wubalem và Meten, 2020).

Sạt lở bờ sông là hệ quả của nhiều tác động khác nhau, từ yếu tố địa chất, địa mạo, thủy văn, khí hậu cho đến các yếu tố tác động từ con người. Với tác động của dòng triều, vùng nghiên cứu chịu chi phối bởi chế độ bán nhật triều không đều của biển Đông, biên độ triều lớn khoảng 2÷4 m. Với chế độ triều và biên độ triều như trên nên tốc độ truyền triều rất nhanh, tạo ra vận tốc dòng chảy lớn, đặc biệt tại cửa sông, gây ra xói lở đáy biển.

Ngoài ra, do ảnh hưởng của cấu tạo đường bờ và trầm tích hạt, với cấu tạo đường bờ biển chủ yếu là bùn sét và cát hạt mịn nên dưới tác động của sóng gió sẽ phá vỡ kết cấu bề mặt bờ nếu như thảm thực vật phủ bề mặt không. Do thành phần hạt rất mịn nên phần lớn vật liệu bờ sau khi bị phá vỡ sẽ chuyển thành bùn cát lơ lửng, dễ dàng bị sóng và dòng chảy ven bờ chuyển đi nơi khác. Do vậy, đường bờ biển rất dễ bị tổn thương nếu không có thảm phủ thực vật hoặc rừng ngập mặn bảo vệ.

Sạt lở xảy ra nghiêm trọng ở nhiều nơi trên thế giới. Ở khu vực Đông Nam Á, Đồng bằng Sông Cửu Long của Việt Nam đã và đang xảy ra hiện tượng sạt lở do chịu tác động kép từ biến đổi khí hậu, nước biển dâng; việc khai thác nguồn nước từ thượng nguồn; tác động từ chính sự phát triển nội tại của vùng. Những năm gần đây, tình trạng sạt lở hệ thống sông rạch, xói lở bờ biển đang diễn ra trên hầu hết các tỉnh, thành trong vùng với mức độ ngày càng trầm trọng và phức tạp hơn, gia tăng cả về phạm vi và cường độ.

Mục đích nghiên cứu này sẽ nghiên cứu mức độ sạt lở và bổi lắng quanh khu vực quanh các con sông và ven biển gây ảnh hưởng đến Đồng bằng Sông Cửu Long. Đồng thời tìm ra các yếu tố ảnh hưởng nhờ vào phương pháp định lượng là chủ yếu. Sử dụng các phương pháp định lượng chủ yếu là xoay quanh việc thống kê, tương quan và hồi quy để tìm hiểu các nguyên nhân ảnh hưởng đến sạt lở đất. Các phương pháp này có độ chính xác cao nhờ vào cơ sở toán học giúp xác định yếu tố ảnh hưởng dễ dàng hơn so với việc định tính.

Thông qua việc nghiên cứu này tạo ra mô hình máy học qua việc học tập bằng nhiều phương pháp khác nhau dự đoán các điểm sạc lở để thành lập bản đồ dự đoán sạc lở trong khu vực Đồng bằng Sông Cửu Long. Khu vực chúng tôi nghiên cứu được thể hiện qua Hình 1.

Phương pháp thực hiện

Các đối tượng bản đồ ở dạng vector (vùng, đường điểm) sẽ được trích xuất nhờ vào công cụ trong QGIS, sau đó sẽ được tính toán các khoảng cách và mức độ sạt lở. Sau đó chuẩn hóa các thuộc tính xuất ra định dạng excel để đưa vào phân tích khai phá dữ liệu.

Trong nghiên cứu này chúng tôi sử dụng 2 phương pháp định lượng là thống kê và tương quan kiểm chứng để tìm các yếu tố ảnh hưởng đến các khu vực bị sạt lở. Chia dữ liệu thành 2 phần (8:2), dữ liệu huấn luyện và kiểm tra sẽ lấy theo yếu tố ngẫu nhiên của thống kê.

Bên cạnh đó, các bản đồ ở dạng vector sẽ được raster hóa để dễ dàng cho việc chồng các bản đồ và tính toán trên vector để thành lập bản đồ dự đoán.

Đưa dữ liệu vào huấn luyện và tạo ra mô hình máy học dự đoán được các điểm sạc lỡ và lập được bản đồ dự đoán mức độ sạc lỡ. Phương pháp thực nghiệm như Hình 2.

Kết luận

Trong nghiên cứu này chúng tôi tập trung giải quyết được vấn đề chính là dự đoán lập bản đồ sạt lở và bồi lắng của Đồng Bằng Sông Cửu Long nhờ vào phân tích định lượng. Đồng thời tạo ra được mô hình dự đoán sạc lở với độ chính xác cao 0.89 của mô hình máy học Logistic Regression với 9 thuộc tính và phân loại thành 6 mức độ của sạt lở và bồi lắng.

Giải quyết được các vấn đề tính toán khoảng cách trong tọa độ và thực tế, phân loại thổ nhưỡng và truy xuất thông tin các map. Tuy nhiên vẫn còn hạn chế về dữ liệu sạc lỡ tại khu vực Đồng Bằng Sông Cửu Long vì lượng dữ liệu còn nên việc dự đoán vị trí sạc lỡ còn nhiều sai sót. Trong tương lai chúng tôi sẽ tiếp tục thu thập thêm các điểm sạc lỡ và tăng cường thêm dữ liệu để bản đồ dự đoán chính xác hơn.

Trân trọng.

Vector, Raster và bài toán dự đoán Land-use, Land-cover

Phạm Quốc Cường (20521150) - Nguyễn Văn Chọn (20521138) - Lê Khánh Châu (20521125)

Hiện nay, hệ thống thông tin địa lý đang được áp dụng vào nhiều lĩnh vực đặc biệt là trong GIS (Geographic Information Systems). Có 2 loại dữ liệu thường được sử dụng xuyên suốt đối với các nhà nghiên cứu về ứng dụng GIS 3D đó là dạng dữ liệu vector và dạng dữ liệu raster.

Phương pháp vector có khả năng biểu diễn topology (tính chất không gian) rất mạnh mẽ. Các yếu tố topology như mối quan hệ đỉnh (nodes), cạnh (edges), và mặt (faces) hoặc vùng (polygons) giữa các đối tượng được bảo toàn và có thể được mô tả chính xác. Chẳng hạn như biểu diễn các mối quan hệ chứa đựng (hồ nước trong công viên), ranh giới quốc gia, các tuyến đường giao nhau,... Còn trong raster, dữ liệu được biểu diễn bằng lưới các ô vuông (pixel), và mỗi pixel chứa một giá trị tại một vị trí cụ thể. Thích hợp hơn cho việc biểu diễn dữ liệu liên tục như độ cao, màu sắc, nhiệt độ...

Trong bài nghiên cứu này chúng tôi tiến hành phân tích chi tiết về 2 loại dữ liệu trên, sau đó tiến hành thực nghiệm trong bài toán land use – land cover. Với mục tiêu chọn ra dữ liệu phù hợp để có thể dự đoán được mục đích sử dụng đất và độ che phủ đất trong các năm tiếp theo. Việc này cho phép đánh giá xu hướng phát triển đô thị, mở rộng nông nghiệp, suy thoái môi trường. Ngoài ra có thể cung cấp thêm thông tin về tình trạng sử dụng đất hiện tại trong khu vực. Hữu ích cho việc lập kế hoạch sử dụng đất và quản lý tài nguyên. Theo dõi tình hình thay đổi sử dụng đất theo thời gian.

Bước đầu thực nghiệm cho thấy dữ liệu vector cho ra kích thước file nhẹ và tốc độ tính toán nhanh hơn, biểu diễn chính xác về ranh giới hành chính, độ dốc của địa hình. Tuy nhiên lại không thể biểu diễn các chi tiết phức tạp mà phải cần đến dữ liệu raster. Chẳng hạn như biểu diễn các thông số về độ cao, các phân tích không gian hay các công trình có độ phức tạp cao. Dữ liệu raster còn thể hiện ưu thế khi có thể tận dụng các mô hình xử lý hình ảnh, thống kê, biểu diễn dữ liệu có nhiều thuộc tính. Nhưng đánh đổi bởi kích thước lớn, thời gian xử lý và khó biểu diễn được có ranh giới hành chính một cách chính xác. Sau cùng, chúng tôi áp dụng vào mô hình học máy để so sánh độ chính xác giữa hai bộ dữ liệu. Kết quả dữ liệu raster cho hiệu quả dự đoán cao hơn với độ chính xác là 90% ở mô hình KNN.

Từ những ưu và nhược điểm trên, chúng tôi đề xuất hướng nghiên cứu mới về sự kết hợp của 2 dạng dữ liệu này với kỳ vọng mô hình mới có thể sở hữu được đặc trưng ưu việt của cả 2 dạng dữ liệu. Đặc biệt là trong khuôn khổ bài toán land use – land cover đang rất được chú ý hiện nay.

Trân trọng.

Họ và tên: Triệu Đức Duy       Mssv: 23520392

Mục tiêu của em 4 năm sau

Khi giải quyết những bài toán hay vấn đề, việc đầu tiên là hiểu được input và output của nó. Làm bất kỳ một việc nào trong cuộc sống cũng vậy, chúng ta đều cần xác định được mục tiêu của mình, kết quả mà ta mong muốn nhận được sau khi ta làm việc đó hay nó cũng chính là output. Em cũng đã xác định những mục tiêu của mình sau 4 năm học tập tại trường UIT.

Đầu tiên và quan trọng nhất, em mong muốn mình sẽ tốt nghiệp đúng hạn với tấm bằng xếp loại khá trở lên. Mặc dù có rất nhiều ý kiến về việc làm trong ngành công nghệ thông tin thì bằng cấp không quan trọng, nhưng theo em, Trường Đại học Công nghệ thông tin cùng với vị thế và uy tín của mình ở hiện tại, đã khiến cho những sinh viên tốt nghiệp với tấm bằng của trường sẽ có được ấn tượng, lợi thế và sự chú ý không hề nhỏ của nhà tuyển dụng. Bởi một tấm bằng chỉ mất giá trị khi người sở hữu nó không có năng lực vì điều kiện để được cấp bằng thật dễ dàng, trong khi tốt nghiệp UIT đã là một minh chứng nhất định cho năng lực của bản thân do những điều kiện chặt chẽ để tốt nghiệp của nhà trường. Đồng thời, ra trường đúng hạn sẽ giúp cho em và gia đình bớt một khoản chi phí cho việc học tập bị kéo dài. Bản thân em cũng sẽ tiết kiệm được thời gian khi không phải học lại.

Ngoài định hướng học tập, định hướng về công việc của em là làm việc trong ngành khoa học dữ liệu, em thấy đây là một ngành “hot” và xu hướng trong tương lai, có nhu cầu tuyển dụng cao và thu nhập tốt. Ngoài ra, em thấy mình cũng có thể học tốt các môn về toán nếu cố gắng, để phục vụ cho chuyên môn của ngành này. Em cũng có mong muốn được làm việc tại FPT Software vì đây là một công ty có tập trung vào phát triển sản phẩm và dịch vụ về khoa học dữ liệu, có môi trường làm việc đáng mơ ước, chuyên nghiệp và thu nhập tốt. Yêu cầu của nhà tuyển dụng này rất cao và đây sẽ là mục tiêu không hề dễ dàng với em. Một số yêu cầu đáng chú ý của nhà tuyển dụng như dùng thông thạo ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu (SQL, NoSQL…) và công cụ phân tích dữ liệu (Excel, BI tools, Python…), tốt nghiệp đại học chuyên ngành khoa học dữ liệu hoặc các ngành toán ứng dụng và viễn thông sẽ là những điều mà em cần cố gắng.

Học ở UIT sẽ giúp em được đào tạo những kiến thức cần thiết cho công việc. 5 môn học trong chương trình đào tạo mà em nghĩ sẽ là quan trọng nhất cho công việc của mình là Tư duy tính toán cho KHDL, Học máy thống kê, Công nghệ dữ liệu lớn, Hệ hỗ trợ ra quyết định và Xác suất thống kê. Tư duy tính toán cho KHDL, Học máy thống kê, Công nghệ dữ liệu lớn, Hệ hỗ trợ ra quyết định là những môn chuyên ngành trong chương trình của chuyên ngành khoa học dữ liệu, còn môn Xác suất thống kê là một môn toán đại cương và kiến thức về toán xác suất thực sự là rất quan trọng cho công việc của một Data Analyst. Ngoài ra, em cũng có thể tham gia các hoạt động khác hoặc tự tim hiểu và học hỏi những kiến thức khác để giúp ích cho công việc như học lập trình Python, trau dồi tiếng Anh và Nhật, tham gia nghiên cứu khoa học ở trường, xin thực tập hoặc xin việc vào năm hai hoặc năm ba để có kinh nghiệm và hồ sơ đẹp.

Trên đây là những mục tiêu của em trong 4 năm sau, những lí do em chọn những mục tiêu đó, và những điều em nghĩ mình cần thực hiện cũng như những môn học em nghĩ mình nên tập trung để có được những hành trang tốt giúp mình đạt được mục tiêu mà mình đề ra. Với suy nghĩ của một sinh viên năm nhất, em nghĩ rằng mục tiêu của mình có thể sẽ thay đổi phần nào, hoặc những môn học và kỹ năng mà em tập trung vào có thể sẽ khác đi so với những điều trên, nhưng em vẫn luôn mong dù là mục tiêu nào, những kỹ năng và kiến thức nào em thấy là quan trọng thì em đều tâm huyết và dồn sức vào để có thể đạt được nó.

Họ tên SV: Đỗ Bá Luân, MSSV: 23520895

Vì sao lại chọn ngành công nghệ thông tin

Cùng với sự phát triển của thời đại là sự ra đời và đi lên của ngành Công Nghệ Thông Tin. Cũng như thế ngành Cồng Nghệ Thông Tin ở Việt Nam cũng đang từng bước trở thành một trong những ngành dẫn đầu. Và từ những ngày đầu tìm hiểu về ngành Công Nghệ Thông Tin, em đã luôn tự đặt ra cho bản thân mục tiêu sẽ cố gắng tìm cho mình cơ hội được trau dồi, cũng như được phát triển năng lực của bản thân ở Nhật Bản - một đất nước có nền nhân lực và nguồn tài nguyên vững mạnh về lĩnh vực Công nghệ thông tin. Do đó, em mong bản thân sau 4 năm trau dồi tại trường Công Nghệ Thông Tin - Đại học Quốc gia, TP.HCM, bản thân sẽ có đủ trình độ cùng kiến thức để có thể làm việc tại nước Nhật. Cũng qua cơ hội đó, em mong bản thân sau hành trình học hỏi kinh nghiệm này, có thể quay trở về Việt Nam và theo đuổi dự án mơ ước cho bản thân mình. Vào thời điểm hiện tại, dự án mơ ước ấy chính là xây dựng nên một nền tảng ứng dụng hợp tác với các trạm cứu hộ động vật, nơi mọi người có thể tìm được trạm cứu hộ động vật gần nhất để có thể cưu mang nhiều bé chó, mèo,… cơ nhỡ. Cũng qua đó thành lập nên các chiến dịch gây quỹ hỗ trợ đến các trạm cứu trợ động vật để có đủ khả năng về tài chính, để có thể duy trì hoạt động, cũng như dựng nên thêm được nhiều trạm cứu hộ động vật hơn nữa. Trước hết, mục tiêu này với em xuất phát từ tình yêu động vật, nhưng qua đó cũng là muốn thử thách trong một lĩnh vực ngành nghề mà em đã chọn. Khi cả thế giới bước vào cuộc Cách mạng công nghệ 4.0, việc công nghệ thông tin len lỏi và giữ vai trò quan trọng trong đời sống con người càng trở nên phổ biến, rộng rãi hơn. Và cũng như thế, với việc truyền tải thông tin, kiến thức qua nhiều nền tảng mạng xã hội, cùng với sự hoạt động của tổ chức trên mạng internet, em mong rằng cộng động sẽ dễ dàng tiếp cận hơn với thông điệp giúp đỡ các bé vật nuôi cơ nhỡ có được một mái ấm trọn vẹn, hoặc ít nhất là một nơi có đủ cơ sở vật chất để phục vụ những nhu cầu cơ bản cho các em. Qua ứng dụng như trên, em còn muốn giúp đỡ các bé vật nuôi bị bạo hành qua cách truyền tải thông điệp, kiến thức trên mạng xã hội trong quá trình xây dựng và quảng bá. Có thể giúp cộng đồng từ mọi độ tuổi, từ lớn đến bé dễ dàng tiếp cận được thông tin và kiến thức về bảo vệ thú nuôi không những trong gia đình, mà còn là xung quanh chúng ta. Đến với 5 môn học hỗ trợ em trong quá trình theo đuổi mục tiêu. Môn học đầu tiên chính là môn Ngoại Ngữ (Tiếng Nhật), bởi đây là một trong những môn quan trọng nhất để em có thể có cơ hội phát triển và học hỏi thêm nhiều kinh nghiệm ở Nhật Bản. Không những về kiến thức của chuyên ngành, mà còn là học hỏi thêm về thái độ và phong cách trong môi trường làm việc của những con người nơi đây. Môn Phân tích thiết kế phần mềm là một trong những môn nền tảng quan trọng giúp em xây dựng ứng dụng kết nối cộng đồng với các trạm cứu hộ động vật đang ở gần. Ngoài ra, môn Thiết kế giao diện người dùng cũng chiếm một phần không ít quan trọng bởi vì em muốn ứng dụng sẽ có một giao diện trực quan, dễ tiếp cận, dễ thao tác đối với mọi người ở mọi lứa tuổi, qua đó sẽ tránh trường hợp khiến người dùng cảm thấy khó hiểu, khó dùng khi tra cứu những thông tin cần thiết. Ngoài ba môn vừa kể trên, môn tự chọn Kỹ thuật phát triển hệ thống Web cũng sẽ giúp ích cho em trong việc xây dựng nền tảng trên, khi mà nó sẽ mở rộng thêm phương thức cho cộng đồng tiếp cận với nền tảng. Môn cuối cùng em chọn sẽ là một môn học tự chọn khác, chính là môn Tối ưu hoá công cụ tìm kiếm, nhằm giúp cho người dùng dễ dàng tra cứu được những thông tin cần thiết, tránh gây phiền phức, mất thời gian trong những trường hợp khẩn cấp. Qua trên, em mong mình đã trình bày đầy đủ và chi tiết về mục tiêu sau 4 năm được học tại trường, cũng như lí do và các môn sẽ hỗ trợ em trong quá trình theo đuổi mục tiêu.