ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HỌC MÁY VÀ MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG ĐÁNH GIÁ PHÂN HẠNG THÍCH HỢP ĐẤT ĐAI

1. Giới thiệu (Introduction)

Phân hạng thích hợp đất đai đóng vai trò then chốt trong công tác quy hoạch sử dụng đất và phát triển nông nghiệp bền vững. Việc xác định chính xác mức độ thích hợp của đất đối với từng loại cây trồng giúp tối ưu hóa hiệu quả sử dụng tài nguyên đất, nâng cao năng suất và đảm bảo phát triển nông nghiệp theo hướng bền vững, thích ứng với biến đổi khí hậu và nhu cầu thị trường. Trong bối cảnh áp lực gia tăng đối với tài nguyên đất do dân số tăng nhanh, đô thị hóa và biến đổi khí hậu, yêu cầu về các phương pháp đánh giá đất đai hiệu quả và chính xác càng trở nên cấp thiết.

Tuy nhiên, các phương pháp đánh giá truyền thống như phương pháp của FAO (1976), quy trình AHP (Analytic Hierarchy Process) hoặc đánh giá đa tiêu chí (Multi-Criteria Evaluation – MCE) kết hợp với hệ thống thông tin địa lý (GIS) vẫn còn tồn tại nhiều hạn chế. Những phương pháp này thường phụ thuộc vào chuyên gia, có tính chủ quan cao, thiếu khả năng xử lý các mối quan hệ phi tuyến tính giữa các yếu tố đất đai, khí hậu và sinh thái, và khó có thể mở rộng hoặc tự động hóa quy trình đánh giá ở quy mô lớn.

Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) và học máy (Machine Learning – ML) trong vài thập kỷ qua đã mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực phân tích và quản lý tài nguyên đất. Các mô hình học máy như Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), và Deep Learning (DL) đã được chứng minh là có khả năng xử lý dữ liệu lớn, phát hiện các quy luật phi tuyến và đưa ra các dự báo chính xác cao trong nhiều lĩnh vực, trong đó có đánh giá phân hạng thích hợp đất đai.

Bài viết này nhằm tổng quan hệ thống các nghiên cứu gần đây về ứng dụng các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo trong đánh giá phân hạng thích hợp đất đai. Cụ thể, bài viết phân tích nguyên lý hoạt động, hiệu quả ứng dụng, ưu điểm và hạn chế của từng mô hình, từ đó rút ra những xu hướng nghiên cứu chính, khoảng trống học thuật và đề xuất các hướng phát triển tương lai trong lĩnh vực này.

2. Cơ sở lý thuyết (Theoretical Background)

2.1. Phân hạng thích hợp đất đai theo FAO

Theo FAO (1976), đánh giá đất là quá trình phân tích mức độ phù hợp của các đơn vị đất đai với những yêu cầu cụ thể của loại sử dụng đất nhất định. Phân hạng đất được chia thành hai cấp độ: thích hợp (S) và không thích hợp (N), mỗi cấp có thể chia nhỏ thành các hạng như rất thích hợp (S1), thích hợp trung bình (S2), ít thích hợp (S3), không thích hợp tạm thời (N1) và không thích hợp vĩnh viễn (N2). Các yếu tố thường được sử dụng bao gồm: địa hình, thổ nhưỡng, điều kiện khí hậu, nguồn nước và nhân tố kinh tế – xã hội.

2.2. Yếu tố đánh giá và cây trồng chủ lực

Đánh giá thích hợp đất đai thường xét đến các yếu tố như độ dốc, độ sâu tầng đất, thành phần cơ giới, độ pH, độ phì nhiêu, độ ẩm và khả năng tưới tiêu. Các cây trồng chủ lực như lúa, ngô, cà phê, cây có múi... có yêu cầu rất khác nhau về điều kiện đất đai, vì vậy phân hạng đất cần gắn với yêu cầu cụ thể của từng loại cây. Việc xác định cây trồng chủ lực được thực hiện dựa trên tầm quan trọng kinh tế, diện tích canh tác, thị trường tiêu thụ và khả năng thích nghi sinh thái.

2.3. Nguyên lý cơ bản của học máy và trí tuệ nhân tạo trong đánh giá đất

Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính học từ dữ liệu đầu vào để đưa ra dự đoán hoặc phân loại mà không cần lập trình rõ ràng. Các mô hình học máy phổ biến bao gồm:

Random Forest (RF): Dựa trên tập hợp nhiều cây quyết định để tăng độ chính xác và giảm hiện tượng quá khớp.

Support Vector Machine (SVM): Tạo ra siêu phẳng phân tách các lớp dữ liệu tối ưu.

Artificial Neural Network (ANN): Mô phỏng hoạt động của hệ thần kinh, thích hợp cho mô hình hóa phi tuyến.

Deep Learning (DL): Một nhánh mở rộng của ANN với nhiều lớp ẩn, thường dùng cho dữ liệu lớn và phức tạp.

Những mô hình này có khả năng tích hợp dữ liệu lớn (Big Data), học các mối quan hệ phi tuyến và xử lý thông tin không gian thông qua dữ liệu GIS và viễn thám.

3. Phương pháp tổng quan tài liệu (Review Methodology)

Bài viết sử dụng phương pháp tổng quan tài liệu có hệ thống để lựa chọn và phân tích các nghiên cứu liên quan đến ứng dụng AI và học máy trong đánh giá thích hợp đất đai. Tài liệu được tìm kiếm trên các cơ sở dữ liệu học thuật lớn như Scopus, Web of Science và Google Scholar. Từ khóa tìm kiếm bao gồm: “land suitability”, “land evaluation”, “machine learning”, “AI in agriculture”, “random forest”, “neural network”, “land classification” kết hợp với bộ lọc về thời gian (2010–2024) và loại tài liệu (bài nghiên cứu gốc).

Các tài liệu được chọn đều có tiêu chí: (i) áp dụng mô hình ML hoặc AI trong đánh giá thích hợp đất đai; (ii) có phân tích hiệu quả mô hình; (iii) có đầy đủ mô tả khu vực nghiên cứu, dữ liệu đầu vào và kết quả đầu ra.

4. Kết quả tổng quan và thảo luận (Results and Discussion)

4.1. Tổng quan các mô hình đã ứng dụng

Dựa trên hơn 30 nghiên cứu trong giai đoạn 2010–2024, có thể chia các mô hình đã được sử dụng thành ba nhóm chính:

Nhóm mô hình dựa trên cây quyết định: Random Forest (RF), Decision Tree (DT). Các mô hình này được sử dụng nhiều do tính đơn giản, khả năng giải thích cao và độ chính xác tốt. RF thường có độ chính xác từ 80–90% trong các nghiên cứu như của Mokarram et al. (2015), Zhang et al. (2021).

Nhóm mô hình mạng nơ-ron: Artificial Neural Network (ANN), Deep Neural Network (DNN). Mặc dù đòi hỏi dữ liệu lớn và tài nguyên tính toán, các mô hình này có khả năng học sâu và xử lý quan hệ phi tuyến hiệu quả, đặc biệt trong nghiên cứu của El Behairy et al. (2023), Giannarakis et al. (2022).

Nhóm mô hình kết hợp (hybrid models): Sự kết hợp giữa AHP + ML, GIS + RF, hoặc ANN + DL, giúp nâng cao độ chính xác và tối ưu hóa phân tích đa tiêu chí. Ví dụ: nghiên cứu của Nurkholis et al. (2021) đã tích hợp ANN và dữ liệu viễn thám để phân loại đất trồng lúa tại Indonesia.

4.2. So sánh hiệu quả giữa các mô hình

4.3. Hạn chế và khoảng trống nghiên cứu

Thiếu nghiên cứu so sánh trực tiếp giữa các mô hình trên cùng một tập dữ liệu và cây trồng.

Ít mô hình tích hợp yếu tố biến đổi khí hậu và kịch bản phát triển kinh tế xã hội dài hạn.

Thiếu dữ liệu chuẩn hóa và bộ dữ liệu mở để phục vụ nghiên cứu đa vùng, đa mô hình.

5. Kết luận

Ứng dụng các mô hình học máy và trí tuệ nhân tạo trong đánh giá phân hạng thích hợp đất đai đã và đang mở ra hướng tiếp cận mới, hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống. Trong đó, Random Forest phù hợp với các bài toán phân loại và mô hình hóa theo không gian, còn ANN phù hợp với dự báo và học sâu từ dữ liệu lớn.

Tuy nhiên, mỗi mô hình đều có giới hạn riêng, do đó cần đẩy mạnh các nghiên cứu xây dựng mô hình lai ghép (hybrid), kết hợp điểm mạnh của nhiều thuật toán. Đồng thời, việc chuẩn hóa quy trình đánh giá và xây dựng các bộ dữ liệu mở có chất lượng cao cũng là yếu tố quan trọng để nâng cao độ tin cậy và khả năng mở rộng của các mô hình AI trong đánh giá đất đai.

Tài liệu tham khảo (References)

1. Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5–32.
2. FAO. (1976). A Framework for Land Evaluation. Soils Bulletin 32. Food and Agriculture Organization.
3. Mokarram, M., et al. (2015). Land suitability evaluation using random forest. Geoderma, 259, 310–320.
4. Zhang, H., et al. (2021). Land suitability mapping using RF and GIS. Environmental Monitoring and Assessment, 193(4), 225.
5. El Behairy, M., et al. (2023). Application of ANN in land evaluation. Journal of Applied Remote Sensing, 17(1).
6. Giannarakis, G., et al. (2022). Deep learning applications in land classification. Remote Sensing, 14(8), 1763.
7. Nurkholis, A., et al. (2021). GIS and ANN integration for rice land classification. Land Use Policy, 105, 105400.
8. Li, J., et al. (2022). Comparative analysis of AI models in soil suitability. Agricultural Systems, 196, 103298

Nguyễn Thùy Linh