Xây dựng ứng dụng mã nguồn mở để tối ưu diện tích sử dụng đất nông nghiệp

- XÂY DỰNG ỨNG DỤNG MÃ NGUỒN MỞ ĐỂ TỐI ƯU DIỆN TÍCH SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP.
- Phân tích đa tiêu chí,quy hoạch tuyến tính, quy hoạch sử dụng đất, Tối ưu hóa sử dụng đất đai, LPSolve, Mã nguồn mở.
- Phương pháp hỗ trợ ra quyết định dựa trên phân tích đa tiêu chí bằng quy hoạch tuyến tính (MCDM LP) được ứng dụng rộng rãi và hiệu quả trong quy hoạch sử dụng đất đai hiện nay.
- Do đó, nghiên cứu này được thực hiện nhằm xây dựng một ứng dụng mã nguồn mở có tên là LandOptimizer để hỗ trợ tối ưu cho quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp dựa trên các điều kiện về kinh tế, xã hội và môi trường.
- Ứng dụng được xây dựng bằng ngôn ngữ lập trình Visual Basic.Net và phương pháp MCDM LP dựa trên bộ thư viện phần mềm tối ưu mã nguồn mở LPSolve 5.5.2.5, có khả năng hỗ trợ cho người dùng không chuyên lập trình đặc biệt là chuyên ngành quản lý đất đai.
- Và để kiểm chứng độ tin cậy của ứng dụng, đề tài đã xây dựng bài toán tối ưu diện tích đất nông nghiệp trong một trường hợp ứng dụng ở huyện Cờ Đỏ, Thành phố Cần Thơ bằng ứng dụng LandOptimizer và bằng phần mềm GAMS, kết quả cho thấy có sự tương đồng giữa phần mềm GAMS và LandOptimizer..
- Xây dựng ứng dụng mã nguồn mở để tối ưu diện tích sử dụng đất nông nghiệp.
- Trong lĩnh vực quy hoạch sử dụng đất đai, phương pháp hỗ trợ ra quyết định dựa trên đa tiêu chí bằng quy hoạch tuyến tính (MCDM LP) được nhiều tác giả nghiên cứu và ứng dụng để tìm kiếm diện tích phân bố các kiểu sử dụng đất đai tối ưu (Lê Cảnh Định, 2011.
- Các nghiên cứu tập trung vào việc lập mô hình toán đánh giá đa tiêu chí với mục tiêu chung được tổng hợp từ lợi nhuận cao, sử dụng lao động, hệ số bảo vệ môi trường cao kết hợp với các điều kiện ràng buộc về diện tích thích nghi, kinh tế xã hội (vốn, lao động, lợi nhuận, chính sách ưu tiên) của địa phương (Nguyễn Hồng Thảo, 2007.
- Các tác giả đã sử dụng các công cụ từ đơn giản như add-in Excel Solver với số biến hạn chế đến các phần mềm thương mại có khả năng xử lý số lượng phương trình lớn như GAMS (General Algebraic Modeling System, McCarl, 1998), Gurobi (2016), hoặc các phần mềm mã nguồn mở như GLPK (GLPK, 2016), LPSolve (LPSolve, 2016), CBC (Forrest and Lougee- Heimer, 2005).
- Tuy nhiên, việc sử dụng các phần mềm này hiện nay vẫn còn khá khó khăn, các phần mềm thương mại có ràng buộc về bản quyền và chi phí cao nên khó triển khai ứng dụng rộng trong khi các phần mềm nguồn mở lại hạn chế về giao diện người dùng, đòi hỏi kỹ năng lập trình để giải bài toán.
- Bên cạnh đó các phần mềm được thiết kế cho nhiều mục đích ứng dụng khác nhau nên đòi hỏi.
- Do đó, mục tiêu của nghiên cứu này là xây dựng một công cụ theo nguyên tắc mã nguồn mở, chuyên dùng để tối ưu hóa diện tích sử dụng đất nông nghiệp.
- Với tiêu chí nguồn mở, người dùng có sử dụng trực tiếp hoặc tiếp tục phát triển cho phù hợp với các tình huống ứng dụng nhằm mở rộng khả năng ứng dụng phương pháp tối ưu hóa đa tiêu chí trong hỗ trợ công tác quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp..
- Quy hoạch tuyến tính (LP) hay còn gọi là tối ưu hóa tuyến tính là phương pháp tìm kiếm kết quả tốt nhất trong một mô hình toán với các điều kiện ràng buộc và mục tiêu được biểu diễn bằng hệ các phương trình tuyến tính..
- Phương pháp LP được nhiều tác giả nghiên cứu và ứng dụng trong đánh giá đất đai (Nguyễn Hồng Thảo, 2007.
- Đặc biệt trong nông nghiệp, các bài toán tối ưu thường được sử dụng trong quy hoạch kinh tế - sinh thái vùng, hay xác định diện tích canh tác, cơ cấu cây trồng- vật nuôi, bài toán đặt ra là phải tìm được lời giải tối ưu toàn cục..
- Hình 1: Các bước ứng dụng phương pháp giải quyết vấn đề với quy hoạch tuyến tính.
- Phương pháp nghiên cứu tối ưu hóa dựa trên quy hoạch tuyến tính được thực hiện qua 6 bước cơ bản như Hình 1.
- Trong đó, bước đầu tiên của bài toán là phải xác định rõ các biến bao gồm cả các biến cần tính toán giá trị tối ưu và bước tiếp theo là xác định được hàm mục tiêu.
- Hàm mục tiêu trong bài toán tối ưu diện tích sử dụng đất nông nghiệp thường được biến đổi thành hàm kết hợp nhiều yếu tố về lợi nhuận, lao động, môi trường.
- Cuối cùng là giải hệ phương trình tối ưu hóa mục tiêu với các điều kiện ràng buộc đặt ra sẽ tìm ra được bộ giá trị của các biến cần xác định..
- Đối với bài toán tối ưu hóa diện tích các kiểu sử dụng đất (LUT), hàm mục tiêu tối đa hóa được kết hợp từ nhiều tiêu chí như phương trình (1).
- Trong đó, lợi nhuận với thích nghi đất đai, sử dụng lao động của địa phương (Nguyễn Hải Thanh, 2005), chỉ số phục hồi môi trường được thiết lập như phương trình (1) gồm các biến và chỉ số:.
- DT i : Diện tích tự nhiên của đơn vị đất đai i (đơn vị tính: ha)..
- Phương trình (2) ràng buộc tổng diện tích tối ưu của từng LUT trong một đơn vị đất đai cần tìm phải nhỏ hơn diện tích thích nghi của đơn vị đất đai..
- TN X YC (5) 2.3 Phương pháp lập trình ứng dụng dựa trên thư viện LPSolve 5.5.2.5.
- Ứng dụng được xây dựng bằng ngôn ngữ lập trình Visual Basic.Net, ngôn ngữ lập trình giúp xây dựng các ứng dụng tương thích tốt với hệ điều hành Windows, tiện lợi cho người dùng khi đóng gói và cài đặt ứng dụng.
- Hình 2 thể hiện một cách tổng hợp các kỹ thuật ứng dụng để giải bài toán tối ưu sử dụng đất nông nghiệp..
- Hình 2: Sơ đồ ứng dụng thư viện LPSolve để tối ưu sử dụng đất Trong Hình 2, bản đồ đơn vị đất đai được nạp.
- vào ứng dụng và hiển thị bản đồ nhờ vào thư viện nguồn mở Shapelib 1.4.0RC1 (Shapelib, 2016)..
- Tiếp theo, ứng dụng đọc các bảng dữ liệu như mức thích nghi đất đai của các đơn vị đất đai với các LUT, mức lợi nhuận và chi phí của các kiểu sử dụng thích nghi cao nhất, số lượng lao động cần thiết cho từng kiểu sử dụng, chỉ số đánh giá mức độ phục hồi của môi trường đối với từng LUT..
- Phương trình toán được lưu theo định dạng .lp, đây là định dạng được các phần mềm tối ưu hỗ trợ.
- Sau khi có hàm mục tiêu, ứng dụng sẽ gọi hàm tối ưu mã nguồn mở LPSolve để giải mô hình, sau đó đọc kết quả hàm mục tiêu và đọc, xuất kết quả các biến tìm được cho người dùng..
- Mục tiêu chính của nghiên cứu này nhằm xây dựng một ứng dụng mã nguồn mở cho tối ưu sử dụng đất nông nghiệp.
- Với phương châm phát triển theo hướng mở cho những nghiên cứu phát triển tiếp theo thông qua đánh giá lựa chọn công cụ tối ưu tuyến tính để giải bài toán quy hoạch đa tiêu chí.
- và quy trình xây dựng ứng dụng cũng như kiểm chứng độ chính xác của ứng dụng với phần mềm thương mại GAMS trong nghiên cứu này..
- 3.1 Đánh giá và lựa chọn công cụ tối ưu tuyến tính.
- Từ kết quả tổng hợp các phần mềm tối ưu tuyến tính hiện nay ở Bảng 1 cho thấy các phần mềm thương mại hoạt động ổn định, tỷ lệ giải bài toán phức tạp thành công cao, tốc độ xử lý nhanh do sử dụng các thuật toán song song và được hỗ trợ bởi nhiều CPU.
- Tuy nhiên, người dùng phải trả tiền bản quyền phần mềm nên gặp hạn chế nếu muốn xây dựng ứng dụng chuyên môn dựa vào các phần mềm này để phổ biến rộng rãi cho nhiều người dùng.
- Bên cạnh các phần mềm thương mại thì các phần mềm tối ưu tuyến tính mã nguồn mở như phần mềm GLPK và LPSolve được đánh giá cao (Yamamura and Tamura, 2012), trong đó LPSolve được đánh giá cao hơn GLPK một chút về mặt thực thi (Gearhart et al., 2013).
- Đây là thư viện hỗ trợ thực thi bài toán quy hoạch tối ưu mã nguồn mở, thường xuyên được nâng cấp, khắc phục lỗi, hỗ trợ phân tích độ nhạy, không giới hạn số lượng biến và phương trình ràng buộc để giải quyết bài.
- toán MCDM LP trong phân tích lựa chọn các kiểu sử dụng đất nông nghiệp.
- LPSlove với phiên bản 5.5.2.5 cập nhật ngày được lựa chọn để giải quyết bài toán tối ưu tuyến tính trong nghiên cứu này theo hướng tiện dụng cho người dùng từ.
- khâu nhập liệu, kết xuất dữ liệu tối ưu và giúp trao đổi dữ liệu với các phần mềm tối ưu hóa khác nhằm đơn giản hóa việc ứng dụng phương pháp MCDM LP trong việc hỗ trợ ra quyết định sử dụng đất đai..
- Bảng 1: So sánh các phần mềm tối ưu hóa tuyến tính thương mại và mã nguồn mở Phần mềm Bản quyền.
- 3.2 Xây dựng cơ sở dữ liệu dùng cho ứng dụng Dựa trên phân tích dữ liệu đầu vào của các nghiên cứu trước đây (Nguyễn Hồng Thảo, 2007;.
- Phạm Thanh Vũ và ctv., 2014), dữ liệu đầu vào cho bài toán tìm giải pháp tối ưu phụ thuộc vào việc xây dựng bản đồ đơn vị đất đai, kết quả phân cấp thích nghi đất đai về tự nhiên, các chỉ tiêu kinh tế xã hội, như lợi nhuận, chi phí, ngày công lao động và khả năng đầu tư vốn cho các kiểu sử dụng..
- Dựa vào các đặc điểm dữ liệu trên, cơ sở dữ liệu đầu vào cho ứng dụng được thiết kế và lưu trữ.
- Có nhiều kiểu sử dụng được lưu trong bảng Kieu_su_dung_LUT, mỗi LUT có thể có nhiều cấp thích nghi được lưu trong bảng Thich_nghi với mức tỷ lệ lợi nhuận được lưu trong thuộc tính tyle_loi_nhuan.
- Hình 3: Tổ chức cơ sở dữ liệu đầu vào của bài toán tối ưu diện tích sử dụng đất Ghi chú: Khối chữ nhật: bảng và các thuộc tính.
- 3.3 Mô hình luồng dữ liệu của ứng dụng Sơ đồ chức năng chính của ứng dụng được phân tích trong Hình 4.
- Khởi đầu, ứng dụng sẽ nạp bản đồ đơn vị đất đai dạng shapefile, hiển thị hình ảnh và đọc danh mục thuộc tính của ĐVĐĐ.
- Tiếp theo, ứng dụng sẽ đọc các dữ liệu người dùng nhập bao gồm danh sách các LUT, lợi nhuận của LUT ở các ĐVĐĐ, ngày công lao động yêu cầu của.
- Bước tiếp theo sau khi có dữ liệu, ứng dụng sẽ tạo hàm mục tiêu từ nguồn dữ liệu đã nhập sau đó xây dựng các phương trình ràng buộc.
- Cuối cùng giải bài toán và xuất kết quả diện tích tối ưu của các LUT trên từng ĐVĐĐ..
- Hình 4: Sơ đồ luồng dữ liệu ứng dụng tối ưu sử dụng đất nông nghiệp.
- 3.4 Kiểm chứng ứng dụng qua trường hợp nghiên cứu ở huyện Cờ Đỏ, thành phố Cần Thơ.
- Ứng dụng tối ưu hóa diện tích đất nông nghiệp sử dụng mã nguồn mở của nghiên cứu được đặt tên là LandOptimizer và để đánh giá kết quả của ứng dụng thì nghiên cứu sử dụng mô hình trên GAMS với cùng bộ tham số đầu vào, hàm mục tiêu và các phương trình ràng buộc để đối chứng kết quả.
- Cụ thể, trường hợp ứng dụng ở huyện Cờ Đỏ, thành phố Cần Thơ với dữ liệu kế thừa từ kết quả nghiên cứu về mô hình toán trên GAMS của Nguyễn Hồng Thảo (2007) được lựa chọn nhằm kiểm chứng độ.
- chính xác về kết quả tối ưu diện tích sử dụng đất nông nghiệp..
- 3.4.1 Nhập dữ liệu đầu vào cho mô hình toán Nguồn dữ liệu đầu vào trong trường hợp ứng dụng gồm: 9 đơn vị đất đai (ĐVĐĐ), 5 kiểu sử dụng đất (LUT) bao gồm LUT1: Lúa + Tôm càng xanh, LUT2: 2 lúa+cá, LUT3: 2 Lúa + Màu, LUT4: 3 Lúa, LUT5: Chuyên cá.
- Hình 5: Chức năng tạo file dự án mới Ứng dụng cho phép tạo dự án mới, cho phép.
- Nếu các ĐVĐĐ đã được xây dựng trên bản đồ, người dùng có thể chọn tên file chứa các ĐVĐĐ, ứng dụng sẽ nạp bảng thuộc tính của bản đồ.
- Khi nạp bản đồ, danh sách mã ĐVĐĐ và LUT được ứng dụng tự động gán thêm để người dùng khai báo khi tạo dự án mới.
- LUT này sẽ được dùng chung cho tất cả các mục dữ liệu còn lại của ứng dụng.
- Ngoài ra, dữ liệu nhập sẽ được chỉ định để lưu vào file theo định dạng Excel gồm nhiều sheet để người sử dụng có thể nạp lại dữ liệu, thuận tiện trong việc cập nhật, hiệu chỉnh khi tinh chỉnh dữ liệu trong xây dựng phương trình tối ưu..
- các ĐVĐĐ được nạp từ bản đồ dạng shapefile vào ứng dụng LandOptimizer.
- Trong ứng dụng LandOptimizer, thông tin về đánh giá thích nghi được thực hiện bằng phương pháp đánh giá thích.
- Nếu không nhập chỉ tiêu ràng buộc diện tích cần có của một LUT, ứng dụng sẽ tự xác định diện tích yêu cầu từng LUT lớn hơn hoặc bằng 0..
- Các dữ liệu này được đưa vào các phương trình ràng buộc về chi phí của các kiểu sử dụng và số lượng lao động có thể đáp ứng của địa phương..
- Vấn đề khi lập mô hình tối ưu tuyến tính là xây dựng các phương trình và hệ phương trình.
- Hình 8: Chạy tối ưu và hiển thị kết quả Trong ứng dụng LandOptimizer, mục tiêu cần.
- tối ưu được tích hợp từ nhiều tiêu chí bao gồm thích nghi, lợi nhuận, lao động, môi trường (Nguyễn Hải Thanh, 2005).
- Trong quá trình sử dụng người dùng có thể chọn một trong những tổ hợp phương án thiết lập sẵn để ứng dụng thực hiện hàm mục tiêu tích hợp tương ứng..
- Vấn đề khó khăn ứng dụng gặp phải là việc thay đổi dữ liệu đầu vào bổ sung các ràng buộc mới, để khắc phục điều này, ứng dụng LandOptimizer có tích hợp sẵn công thức xây dựng phương trình và cho phép kết xuất hệ phương trình toán cho tối ưu sử dụng đất theo định dạng tập tin văn bản .lp (xem cú pháp ở mục 2.4).
- Hệ phương trình này có thể được chạy trực tiếp trên phần mềm tối ưu tuyến tính LPSolve IDE hoặc được chỉnh sửa phù hợp với mục đích của người dùng.
- Việc giải bài toán tối ưu đa tiêu chí trong ứng dụng được thực hiện nhờ vào công cụ tối ưu hóa tuyến tính của thư viện LPSolve, kết quả được sắp xếp và.
- hiển thị trên khung kết quả của ứng dụng LandOptimizer như Hình 8..
- Mô hình tối ưu sử dụng đất ở trường hợp nghiên cứu được thực hiện bằng LandOptimizer và GAMS.
- So sánh diện tích tối ưu của từng LUT trên mỗi ĐVĐĐ của ứng dụng và phần mềm GAMS, hai kết quả có tổng diện tích các LUT bằng nhau như ở Bảng 2.
- Một bài toán quy hoạch tuyến tính, có nhiều tổ hợp biến thỏa ràng buộc, có cùng kết quả hàm mục tiêu, vì thế sự phân bố diện tích LUT ở các ĐVĐĐ khác nhau sao cho tổng diện tích của LUT và lợi nhuận bằng nhau giữa 2 phần mềm ứng dụng như trong trường hợp này là hoàn toàn tương đồng vì cùng đạt được một mục tiêu như nhau.
- Do đó, khi bố trí đất đai trên thực tế, người ra quyết định ở địa phương cần có quyết định phù hợp với tình hình địa phương dựa trên sự hỗ trợ của các phần mềm ứng dụng..
- Bảng 2: So sánh kết quả tối ưu diện tích đất đai bằng ứng dụng LandOptimizer và mô hình toán GAMS.
- ĐVĐĐ Kết quả tối ưu trên LandOptimizer Kết quả tối ưu trên GAMS LUT1 LUT2 LUT3 LUT4 LUT5 LUT1 LUT2 LUT3 LUT4 LUT5.
- Tổng diện tích.
- Ứng dụng LandOptimizer mã nguồn mở 1 được xây dựng cho bài toán tối ưu hóa đa tiêu chí về sử dụng đất nông nghiệp ở cấp huyện và cấp tỉnh..
- Ứng dụng gồm các chức năng đọc dữ liệu từ bản đồ đơn vị đất đai dạng shapfile, hỗ trợ thành lập mô hình toán từ dữ liệu đầu vào dạng bảng biểu, thực hiện tối ưu dựa trên thư viện nguồn mở LPSolve..
- Ứng dụng cho phép xuất hệ phương trình toán để người dùng có xem lại mô hình toán, điều chỉnh phương trình khi cần thiết.
- Kết quả tối ưu diện tích các kiểu sử dụng đất được trích lọc gọn gàng và hiển thị dưới dạng bảng dữ liệu tiện lợi cho người sử dụng..
- Kết quả tối ưu tuyến tính của LandOptimizer được kiểm chứng với kết quả chạy cùng mô hình trên GAMS (sử dụng thuật toán tối ưu tuyến tính của CPLEX) cho thấy hai bộ kết quả có sự tương đồng..
- Kết quả của ứng dụng cung cấp tổng diện tích của kiểu sử dụng đất nông nghiệp trên từng đơn vị đất đai nhưng chưa đưa ra sự phân bố không gian cụ thể diện tích tìm được.
- Với kết quả đạt được và mã nguồn mở được công bố, ứng dụng cần được tiếp tục mở rộng, tạo ra sự linh động hơn cho người dùng trong thay đổi, bổ sung các biến đầu vào và lập các phương trình ràng buộc mới.
- cần thiết để tiếp tục nghiên cứu mở rộng ứng dụng để giải quyết vấn đề phân bố không gian các kiểu sử dụng đất phù hợp với đặc điểm kinh tế xã hội và môi trường nhằm hỗ trợ tốt hơn cho công tác quy hoạch sử dụng đất đai..
- Tích hợp GIS và kỹ thuật tối ưu hóa đa mục tiêu mờ để hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp.
- Tối ưu hóa trong việc lựa chọn các mô hình sử dụng đất nông nghiệp bền vững cấp huyện nghiên cứu cụ thể huyện Trà Ôn, tỉnh Vĩnh Long.
- Tin học ứng dụng trong ngành nông nghiệp.
- Quy hoạch chiến lược sử dụng bền vững tài nguyên đất và nước thích ứng với biến đổi khí hậu Đồng bằng sông Cửu Long.
- Tối ưu hoá sử dụng đất sản xuất nông nghiệp tại huyện Cờ Đỏ, TP.
- Ứng dụng công cụ hỗ trợ quyết định trong công tác quy hoạch và sử dụng bền vững nguồn tài nguyên đất đai.
- Ứng dụng phân tích đa tiêu chí hỗ trợ quyết định trong sử dụng đất nông nghiệp tại tỉnh Bạc Liêu