Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng tới quy hoạch sử dụng đất bằng phương pháp học máy

Tóm tắt

Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả quy hoạch sử dụng đất (QHSDĐ) là nhiệm vụ quan trọng nhưng gặp nhiều thách thức, đặc biệt khi cần đánh giá chi tiết tới từng vị trí quy hoạch trên bản đồ. Với khả năng xử lý dữ liệu lớn, đa dạng có thế mạnh trong phân tích, phát hiện các mối quan hệ phi tuyến tính, học máy càng được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Nghiên cứu này đề xuất và thử nghiệm giải pháp ứng dụng mô hình học máy để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả thực hiện QHSDĐ. Dữ liệu gồm 474 mẫu thể hiện các khoanh đất quy hoạch giai đoạn 2010 – 2020 tại 4 huyện của tỉnh Sơn La, với 19 biến ảnh hưởng. Mô hình Random Forest (RF) cho kết quả tốt hơn so với Support Vector Machine (SVM) và Decision Tree (DT) ở bốn trong năm chỉ số đánh giá hiệu suất. Trên cơ sở này, vai trò của các yếu tố được lượng hóa bằng kỹ thuật SHAP (SHapley Additive exPlanations) áp dụng cho mô hình RF. Các yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả thực hiện QHSDĐ gồm: khoảng cách đến khu dân cư, mục đích sử dụng đất quy hoạch, diện tích đất quy hoạch, độ cao. Nghiên cứu này đề xuất một cách tiếp cận mới trong vấn đề đánh giá QHSDĐ, giúp nâng cao tính khách quan, độ tin cậy và góp phần cải thiện hiệu quả công tác QHSDĐ.