Xây dựng bản đồ cảnh báo sạt lở đất theo thời gian thực cho tỉnh Lào Cai sử dụng các nguồn dữ liệu mở và công nghệ học máy

Tóm tắt

Trong bối cảnh sạt lở đất ngày càng gia tăng về tần suất và mức độ tàn phá trên địa bàn tỉnh Lào Cai – nơi có địa hình dốc và bị chia cắt mạnh, việc xây dựng một hệ thống cảnh báo sớm sạt lở đất là nhu cầu cấp thiết nhằm giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản. Tuy nhiên, công tác cảnh báo hiện nay gặp nhiều khó khăn do hạn chế về dữ liệu quan trắc truyền thống. Nghiên cứu khai thác các nguồn dữ liệu mở theo thời gian thực kết hợp với mô hình học máy Random Forest – một thuật toán ensemble learning hiệu quả trong phân loại - để xây dựng bản đồ cảnh báo nguy cơ sạt lở đất cho tỉnh Lào Cai. Bộ dữ liệu đầu vào bao gồm điểm sạt lở quan sát được cùng các yếu tố điều kiện như độ dốc, hướng dốc, lượng mưa, độ ẩm đất, thổ nhưỡng, lớp phủ bề mặt, khoảng cách tới đường và sông suối, cùng với lượng mưa dự báo theo thời gian thực. Kết quả mô hình cho thấy, độ chính xác tổng thể đạt 85% và hệ số Kappa 0,69, các kết quả theo phương pháp ROC và PRC đạt độ tin cậy cao, chứng minh tính khả thi và hiệu quả của cách tiếp cận này. Kết quả nghiên cứu khẳng định tiềm năng ứng dụng học máy dựa trên dữ liệu nguồn mở trong việc phát triển hệ thống cảnh báo sớm sạt lở đất cho các khu vực miền núi còn hạn chế dữ liệu quan trắc như Lào Cai.