17 Dùng học máy để phân vùng nguy cơ trượt lở đất mới nhất

Sử dụng những kỹ thuật học máy thống kê và hiệu chỉnh, TS. Trịnh Thành (Đại học Phenikaa) và cộng sự tại trường Đại học Thủy lợi, Viện Khoa học Địa chất và Khoáng sản đã lập được bản đồ phân vùng nguy cơ trượt lở đất cho Hà Giang, một vùng núi cao vẫn thường hứng chịu nhiều rủi ro về trượt lở đất và lũ quét.

Thông thường, việc phân vùng nguy cơ là một công cụ hữu hiệu cho các chính quyền địa phương ra kế hoạch ứng phó. Tuy nhiên, điểm khó là độ chính xác và độ tin cậy của các bản đồ phân vùng này phụ thuộc vào dữ liệu và độ phù hợp của các phương pháp. Do đó, nhóm nghiên cứu đã thu thập 11 nhân tố điều kiện dẫn đến trượt lở và thành lập một bản đồ kiểm kê sạt lở ở Hà Giang và sử dụng Google Earth để dò các địa điểm trượt lở, phân loại các điểm trượt lở (chiếm 30%) và không trượt lở (70%) để đánh giá và huấn luyện thuật toán. Trong nghiên cứu của họ, điểm mạnh của các thuật toán đã được dùng để tính được trọng số của các lớp yếu tố điều kiện dẫn đến trượt lở. Nó có nhiều ưu điểm hơn so với việc thu thập các điểm trượt lở thông thường vì khắc phục được sự thiếu đồng đều và cân bằng trong tất cả các loại yếu tố. Kết quả chứng tỏ công cụ của họ hết sức hiệu quả của phân bố vùng nguy cơ trượt lở và qua đó có thể trở thành một công cụ cho các nhà quản lý xác định được nơi có nguy cơ trượt lở.
Kết quả được trình bày trong bài báo “A comparative analysis of weight-based machine learning methods for landslide susceptibility mapping in Ha Giang area”, xuất bản trên tạp chí Big Earth Data.