HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
Lọc theo danh mục
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
25,078,958
- Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam
36
Trắc địa học và bản đồ học
BB
Hoàng Nhật Đức
Phân tích không gian địa lý dựa trên học máy cho việc lập bản đồ phân vùng nhạy cảm ngập lụt do mưa ở khu vực đô thị Đà Nẵng
Machine learning-based geospatial analysis for pluvial flood susceptibility mapping in Da Nang urban area
Khoa học và Công nghệ (Đại học Duy Tân)
2025
01
26-35
1859-1779
Lũ lụt đô thị ở Đà Nẵng đã trở nên ngày càng thường xuyên, gây ra những thiệt hại đáng kể về cả con người và tài sản. Dù vậy, việc đánh giá rủi ro lũ lụt ở khu vực này vẫn còn hạn chế. Mục tiêu của bài báo này là xây dựng bản đồ nguy cơ lũ lụt do mưa cho khu vực đô thị Đà Nẵng bằng cách sử dụng các vị trí lũ lụt được báo cáo trong các nguồn tin chính thống và đáng tin cậy của phương tiện truyền thông địa phương. Các thông tin thu thập được dùng để xây dựng một cơ sở các vị trí lũ lụt trong đô thị. Nghiên cứu của chúng tôi cũng thu thập dữ liệu viễn thám và thực hiện phân tích không gian địa lý để phát triển các bản đồ chuyên đề đại diện cho các yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ lũ lụt. Các yếu tố này bao gồm mật độ xây dựng, khoảng cách đến sông, khoảng cách đến các ao giữ nước, khoảng cách đến các kênh thoát nước, độ cao, chỉ số vị trí địa hình, độ dốc, chỉ số thảm thực vật, chỉ số đất trống, và chỉ số xây dựng. Mô hình học máy XGBoost được sử dụng để đánh giá nguy cơ lũ lụt trong khu vực nghiên cứu, giúp đạt được độ chính xác trong phân loại khoảng 93%. Do đó, bản đồ nguy cơ lũ lụt được xây dựng trong nghiên cứu này là một công cụ tham khảo hữu ích cho các cơ quan địa phương, giúp họ thực hiện các chiến lược giảm thiểu tác hại của lũ lụt một cách hiệu quả, cải thiện quy hoạch đô thị, cải tiến cơ sở hạ tầng nhằm giảm thiểu rủi ro lũ lụt, và bảo vệ các cộng đồng tại những nơi có nguy cơ lụt lội cao.
Urban flooding in Da Nang has become increasingly frequent, resulting in significant damages to both human life and property. Despite the growing concern, assessments of flood risk in this region remain limited. This study aims to construct a pluvial flood susceptibility map for the Da Nang urban area by utilizing flood locations reported in reliable and official sources of local mass media to cre-ate a flood inventory. The current work collects remote sensing data and performs geospatial analysis to develop thematic maps that represent various influencing factors of flood susceptibility, including built-up density, distance to rivers, distance to retention ponds, distance to drainage canals, elevation, topographic position index, slope, normalized difference vegetation index, bare soil index, and normalized difference built-up index. The extreme gradient boosting machine (XGBoost) model is employed to assess flood susceptibility in the study area, achieving a classification accuracy rate of approximately 93%. The resulting pluvial flood susceptibility map serves as a valuable tool for local authorities, enabling them to implement effective flood mitigation strategies, enhance urban planning, and prioritize infrastructure improvements to reduce flood risks and protect vulnerable communities.
TTKHCNQG, CVv 416
Xem toàn văn