# Ứng Dụng AI Đa Tầng: Bước Đột Phá Trong Cảnh Báo Nguy Cơ Trượt Lở Đất

**Tác giả:** Cao Đình Trọng, Mai Xuân Bách, Cao Đình Triều, Bùi Văn Thơm, Phùng Thị Thu Hằng, Thái Anh Tuấn, Lê Văn Dũng, Phạm Nam Hưng (1), Nguyễn Trung Thành (2)
**Ngày đăng:** 17/08/2026

*(Ảnh đại diện: Đất tràn ra mặt đường, gây khó khăn cho người tham gia giao thông. Nguồn: PV)*

### Trượt lở đất – Nỗi lo thường trực tại vùng núi phía Bắc
Trượt lở đất là một trong những loại hình hiểm họa địa chất nguy hiểm nhất, gây ra tổn thất to lớn về tính mạng và tài sản trên toàn cầu **[1]**. Tại Việt Nam, đặc biệt là khu vực miền núi và trung du, việc xác định chính xác các điểm có nguy cơ trượt lở là yếu tố then chốt trong chiến lược giảm thiểu rủi ro.

Tỉnh Bắc Ninh (khu vực Bắc Giang cũ) và các vùng lân cận là nơi có địa hình chia cắt mạnh. Với lượng mưa hằng năm từ 1.500 đến 2.000 mm **[2]**, lượng mưa tập trung cao độ từ tháng 5 đến tháng 10 chính là tác nhân kích hoạt chính khiến đất đá mất ổn định.

Một đặc điểm địa chất đáng lưu ý là khu vực này chịu ảnh hưởng mạnh mẽ của các **hệ thống đứt gãy hoạt động** (Sông Cầu, Bắc Giang – Lạng Sơn). Những cấu trúc này tạo ra các đới dập vỡ, làm suy giảm đáng kể khả năng chịu lực của đất đá, khiến nguy cơ trượt lở luôn hiện hữu ngay cả ở những khu vực có độ dốc trung bình **[3-4]**.

*(Hình 1. Một số điểm đặc trưng về trượt lở đất tại hiện trường: (A) và (B) là trượt lở trong Vỏ phong hóa; (C) và (D) là trượt lở Tịnh tiến; (E) và (F) là trượt lở hỗn hợp trong vỏ bán phong hoá. Nguồn: Nhóm nghiên cứu)*

—

## 16 Nhân Tố Quyết Định Độ Ổn Định Mặt Dốc Qua Dữ Liệu “Biết Nói”

Để giải mã nguy cơ trượt lở, nhóm nghiên cứu đã xây dựng một bộ cơ sở dữ liệu địa chất khổng lồ dựa trên dữ liệu vệ tinh Sentinel-2, ghi chép lịch sử và khảo sát thực địa bằng GPS.

Thay vì chỉ nhìn vào các nguyên nhân đơn lẻ, mô hình phân tích đồng thời **16 nhân tố điều kiện** quan trọng, chia thành 3 nhóm cốt lõi **[5-6]**:

* **Nhóm Địa hình và Thủy văn:** Độ cao, độ dốc, độ phân cắt địa hình, mật độ sông suối và chỉ số ẩm ướt (TWI). Đây là nhóm quyết định tác động của dòng chảy và trọng lực.
* **Nhóm Địa chất và Nội sinh:** Các đới đứt gãy, đới siết ép kiến tạo, loại đất và bề dày vỏ phong hóa. Đây là các yếu tố nền tảng làm suy yếu cấu trúc đá gốc.
* **Nhóm Môi trường và Tác động ngoại lực:** Lượng mưa, mật độ che phủ thực vật (NDVI), hiện trạng sử dụng đất và khoảng cách tới đường giao thông.

**Điểm khác biệt của nghiên cứu này:** Việc tích hợp sâu các yếu tố nội sinh như **mật độ đứt gãy** và **đới siết ép** giúp AI không bỏ sót các yếu tố tiềm ẩn, từ đó đưa ra dự báo chính xác hơn cho từng vị trí cụ thể.

*(Hình 2. Hệ thống 16 bản đồ nhân tố điều kiện – Hệ thống dữ liệu để AI nhận diện nguy cơ trượt lở. Nguồn: Nhóm nghiên cứu)*

—

## Công Nghệ AI Đa Tầng: “Hội Đồng Chuyên Gia” Dự Báo Trượt Lở

Trong dự báo thiên tai, việc tin tưởng vào một thuật toán duy nhất dễ dẫn đến sai sót. Nhóm nghiên cứu đã ứng dụng mô hình **Học máy tổ hợp phân tầng (Stacking Ensemble)** – một giải pháp đột phá vận hành như một “hội đồng chuyên gia” **[7-8]**.

### Cấu trúc hai tầng của hệ thống:
*(Hình 3. Sơ đồ quy trình nghiên cứu – Từ dữ liệu thô đến AI đa tầng. Nguồn: Nhóm nghiên cứu)*

1. **Tầng thứ nhất – Các mô hình cơ sở:** Gồm 4 thuật toán AI tiên tiến là **RF, XGBoost, LightGBM và mạng nơ-ron sâu (DNN)**. Mỗi mô hình có thế mạnh riêng trong việc xử lý các mối quan hệ dữ liệu phức tạp.
2. **Tầng thứ hai – Mô hình tổng hợp:** Một bộ học siêu cấp (**Logistic Regression**) đóng vai trò tổng hợp kết quả. Nó không chỉ cộng dồn dự báo mà còn đánh giá trọng số, hiệu chỉnh sai số để đưa ra kết luận cuối cùng.

Để khắc phục điểm yếu của AI truyền thống (dễ bị “đánh lừa” bởi dữ liệu không chuẩn), nhóm nghiên cứu đã triển khai kỹ thuật lọc dữ liệu **PU-Bagging**. Công nghệ này đóng vai trò như một màng lọc thông minh, loại bỏ hiện tượng dự báo sai lệch và giúp hệ thống đạt độ tin cậy vượt trội **[9-10]**.

—

## Những Phát Hiện Quan Trọng Từ Mô Hình AI

Kết quả định lượng từ mô hình (Hình 4) đã cung cấp những phân tích khách quan về cơ chế phát sinh trượt lở tại Bắc Ninh:

* **Tác động của con người là hàng đầu:** Mức độ gần đường giao thông chiếm tới **32,3%** mức độ ảnh hưởng. Việc đào cắt ta-luy để mở đường đã làm mất ổn định chân dốc tự nhiên.
* **Độ dốc:** Đóng góp **22,4%** vào nguy cơ trượt lở. Do hệ thống đất đá đã bị dập vỡ mạnh từ trước, trượt lở xảy ra ngay cả ở những vùng đồi dốc trung bình.
* **Cấu trúc địa chất:** Các đới siết ép và mật độ đứt gãy đóng vai trò là “ràng buộc vật lý”, làm suy yếu cường độ kháng cắt của đá gốc.

*(Hình 4. Biểu đồ tỷ lệ đóng góp của các nhân tố – Xác định những tác nhân chính gây trượt lở. Nguồn: Nhóm nghiên cứu)*

**Bảng so sánh hiệu suất:**
*(Bảng 1. Hiệu suất so sánh các kịch bản mô hình – Giá trị AUC càng gần 1,0 thể hiện mô hình dự báo càng hoàn hảo).*

—

## Bản Đồ Số – “Tấm Khiên” Bảo Vệ Cộng Đồng

Thành quả cuối cùng của quy trình công nghệ này chính là **Bản đồ phân vùng nguy cơ trượt lở đất (LSM)** (Hình 5). Các vị trí nguy cơ hiện đã được trực quan hóa trên nền bản đồ số với các cấp độ nguy hiểm khác nhau.

Để tối ưu hóa quản trị rủi ro, nhóm nghiên cứu đề xuất **phân ngưỡng xác suất cao**: Tập trung vào những khu vực có xác suất trượt lở **trên 97%**. Kỹ thuật này giúp loại bỏ thông tin nhiễu và khoanh vùng chính xác những vị trí thực sự nguy hiểm dọc theo các đới đứt gãy và hành lang giao thông.

*(Hình 5. Bản đồ độ nhạy cảm trượt lở đất (LSM) – “Tấm khiên” số giúp nhận diện vùng nguy hiểm. Ảnh: Nhóm nghiên cứu)*

### Ý nghĩa thực tiễn của nghiên cứu:
Bản đồ này là nền tảng khoa học vững chắc để chính quyền địa phương triển khai:
1. **Quy hoạch hạ tầng an toàn:** Hạn chế xây dựng công trình trọng điểm tại vùng nguy cơ cao.
2. **Thiết lập hệ thống cảnh báo sớm:** Ưu tiên lắp đặt thiết bị quan trắc tại các điểm AI đã nhận diện.
3. **Kế hoạch ứng phó:** Chủ động di dời dân cư khỏi các vùng nguy hiểm trước mùa mưa bão.

Nghiên cứu là kết quả phối hợp giữa **Viện Địa vật lý ứng dụng (VUSTA)** và **Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh Bắc Ninh** (dự án mã số DA.02-2/25). Với sự hỗ trợ của AI, chúng ta đang xây dựng một “lá chắn” công nghệ hiệu quả để bảo vệ cộng đồng trước thiên tai.

—
**Trích dẫn tài liệu tham khảo:**
*(Giữ nguyên danh mục tài liệu tham khảo của bạn ở đây)*

**Thông tin địa chỉ nhóm tác giả:**
(1) Viện Địa vật lý ứng dụng – Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam (VUSTA); (2) Trường Đại học Mỏ – Địa chất.

—
**Xem thêm:** [Công nghệ in ấn](https://konicahanoi.com.vn/danh-muc/cong-nghe-in-an)