Ứng dụng phương pháp khai phá dữ liệu đánh giá thích hợp đất trồng cam tại huyện Dầu Tiếng, tỉnh Bình Dương

Võ Quốc Khánh; Nguyễn Văn Cương

doi:10.55250/Jo.vnuf.13.4.2024.099-107

Từ khóa:

Cây cam, cây quyết định, đánh giá đất đai, khai phá dữ liệu, thích hợp đất đai cho cây cam

Tóm tắt

Hiện nay, tại huyện Dầu Tiếng đang phát triển trồng cây cam nhưng chưa có những nghiên cứu đánh giá sự thích hợp đất đai một cách định lượng, nghiên cứu này được thực hiện với mục tiêu đánh giá từng mức thích hợp đất đai cho cây cam tại địa bàn. Phương pháp điều tra là khảo sát trực tiếp nông dân trồng cam theo bảng mẫu điều tra, tổng số điều tra 136 mẫu trên 11 đơn vị đất đai có trồng cây cam tại địa phương. Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy toán học bằng phần mềm DTREG thiết lập mô hình cây dựa trên năng suất cam được khảo sát từ phiếu điều tra và các biến dự báo là những thuộc tính nông học của đất đai như, độ dày đất, thành phần cơ giới, loại đất, mức gley và độ dốc để phân nút theo từng mức năng suất được đưa vào với những thuộc tính đất đai tương ứng. Sau đó, dựa theo phân cấp từng mức năng suất thích hợp của FAO để phân cấp sự thích hợp của cây cam với những thuộc tính đó. Kỹ thuật này thiết lập được 11 đơn vị đất đai, 6 tầng và 21 nút với 2 nhóm đất đai thích hợp S1 (cao), diện tích 68.961,7 ha chiếm 77,7%; 9 đơn vị đất đai có mức thích hợp S2 (vừa) với 16.945,8 ha, chiếm 19,1%; (còn 3,2 % diện tích không đánh giá). Nghiên cứu này bổ sung một kỹ thuật đánh giá đất đai cho cậy cam theo định lượng, bổ sung vào đánh giá theo yếu tố hạn chế lớn nhất của FAO đề xuất, giúp cho công tác phát triển cây cam được tốt hơn, mang lại hiệu quả kinh tế cao.

Tài liệu tham khảo

. UBND huyện Dầu Tiếng (2019). Dầu Tiếng, nhiều Nông dân thành công vơi mô hình trồng cây có múi. UBND huyện Dầu Tiếng, Bình Dương, Việt Nam.

Truy cập từ: http://dautieng.binhduong.gov.vn/portal/Tin-tuc/Chi-tiet/Tin-kinh-te-196-3 ngày 15/3/2024.

. Andi Nurkholis, Sukaesih Sitanggang Imas, Annisa Annisa & Sobir Sobir (2021). Spatial decision tree model for garlic land suitability evaluation. IAES International Journal of Artificial Intelligence. 10(3): 666.

. J Bouma, RJ Wagenet, MR Hoosbeek & JL Hutson (1993). Using expert systems and simulation modelling for land evaluation at farm level: a case study from New York State. Soil Use Management. 9(4): 131-139.

. Nguyễn Hữu Cường (2018). Ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu đánh giá thích nghi đất đai cây cao su trên địa bàn huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 54(3B): 84-93.

. Nguyễn Hữu Cường (2018). Tích hợp GIS và cây quyết định đánh giá thích nghi đất đai cây dừa trên địa bàn huyện Mỏ Cày Nam, tỉnh Bến Tre. Tạp chí Khoa học ĐHQGHN. 34(1): 11.

. UBND tỉnh Bình Dương (2022). Quyết định 381/QĐ-UBND ngày 05/4/2022 của UBND tỉnh Bình Dương về việc phê duyệt kế hoạch sử dụng đất năm 2022 huyện Dầu Tiếng.

. UBND huyện Dầu Tiếng (2017). Quyết định về việc quy hoạch phát triển nông lâm ngư nghiệp huyện Dầu Tiếng đến năm 2025, tầm nhìn đến năm 2030.

. Ashok N Srivastava & Mehran Sahami (2009). Text mining: Classification, clustering, and applications. Chapman and Hall/CRC.

. Võ Quốc Khánh, Nguyễn Văn Cương & Trương Thị Diệu Quân (2022). Ứng dụng mô hình cây quyết định đánh giá thích hợp đất trồng cây cam trên địa bàn huyện Bắc Tân Uyên, tỉnh Bình Dương. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Lâm nghiệp. 4: 88-95.

DOI: https://doi.org/10.55250/jo.vnuf.2022.4.088-095

. Vũ Cao Thái, Phạm Quang Khánh & Nguyễn Văn Khiêm (1997). Điều tra, đánh giá tài nguyên đất đai theo phương pháp FAO/UNESCO và qui hoạch sử dụng đất. Nhà xuất bản Nông nghiệp.

. TRE Chidley, J Elgy & J Antoine (1993). Computerized systems of land resources appraisal for agricultural development. Food & Agriculture Org. Rome, Italy.