NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG VIỄN THÁM VÀ GIS TRONG LẬP BẢN ĐỒ PHÂN VÙNG NGUY CƠ BỆNH SỐT RÉT

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Danh Đức Nguyễn, Văn Lợi Nguyễn, Thị Tuyết Vinh Trần

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường, 2020

Mô tả vật lý: tr.146-155

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 324220

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Bệnh sốt rét là một trong những bệnh truyền nhiễm nhiệt đới phổ biến tại Việt Nam. Theo số liệu thống kê, năm 1991, Việt Nam có tới 1 triệu trường hợp mắc. Đến năm 2018, số lượng mắc chỉ còn 6780 người, nỗ lực của chính phủ là năm 2030 loại trừ bệnh sốt rét khỏi cộng đồng. Tuy nhiên, các tỉnh Trung, Tây Nguyên vẫn là điểm nóng của dịch sốt rét với đặc điểm về địa hình, dân cư và tập quán sinh hoạt của nhân dân. Trong công tác loại trừ bênh sốt rét, việc dự báo, phân vùng nguy cơ để lập các phương án đối phó là hết sức quan trọng. Bài báo này sử dụng GIS và công cụ máy học được áp dụng với các dữ liệu viễn thám, quan trắc tại khu vực Đắk Nông để thành lập bản đồ phân vùng nguy cơ bệnh sốt rét. Nơron nhân tạo ANN (Artificial Neuron Network) được ứng dụng để mô hình hóa các điều kiện tối ưu cho bệnh sốt rét với 15 tiêu chí đầu vào và các dữ liệu lấy mẫu thực địa. Kết quả cho thấy bản đồ nguy cơ bệnh sốt rét có mức độ tương đồng cao với dữ liệu lấy mẫu thực tế. Điều này cho thấy tiềm năng lớn của việc ứng dụng GIS và trí tuệ nhân tạo trong thành lập bản đồ phân vùng nguy cơ bệnh sốt rét bằng dữ liệu viễn thám.Malaria is one of the most populated tropical diseases in Vietnam. Based on statistical data, the number of people infected malaria in Vietnam was 1 million people in 1991, reduced to 6780 people in 2018. The government's effort is to eliminate malaria from the community by 2030. However, the Central and Central Highlands provinces are still hot spots for malaria due to the characteristics of topography, population and people's living habits. Forecasting and risk zoning for the preparation of response plans are very important for malaria elimination. In this paper, GIS and Artificial Neuron Network (ANN) are integrated to process the remote sensing and observation data in order to create the malaria risk zoning map in Dak Nong province. The input data include 15 criteria and observational data from fields. The results showed that the forecasting malaria map is highly appropriate for field observation data. This means that GIS and ANN application has high potential in malaria forecast mapping and can be applied to other tropical diseases in Vietnam.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR