TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT CT QU ẢN LÝ TNMT&ĐĐ PHI ẾU CHẤM ĐIỂM TIỂU LUẬN Tên học phần: Cơ sở hệ thống thông tin địa lý Khá cân đối, hợp lý Tương đối cân đối, hợp lý Không cân đối, th
GIỚI THIỆU VỀ GIS
Định nghĩa GIS
GIS – Hệ Thống Thông Tin Địa Lý là một hệ thống tổ chức gồm phần cứng, phần mềm, dữ liệu địa lý và nhân lực, nhằm mục đích thu thập, lưu trữ, cập nhật, phân tích và hiển thị tất cả thông tin liên quan đến vị trí địa lý Hệ thống này giúp người dùng dễ dàng quản lý và xử lý dữ liệu không gian một cách hiệu quả, hỗ trợ ra quyết định chính xác trong các lĩnh vực như quy hoạch đô thị, quản lý tài nguyên thiên nhiên và phát triển hạ tầng Với khả năng phân tích dữ liệu không gian, GIS đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa các hoạt động dựa trên vị trí địa lý, nâng cao hiệu quả và chính xác trong công việc.
Thành phần của GIS
GIS được kết hợp bởi năm thành phần chính:
Chức năng của GIS
4 Hỏi đáp và phân tích
1.5 Các câu hỏi về vị trí, điều kiện, xu hướng, quan hệ, mô phỏng,
Câu hỏi Dữ liệu không gian
Thời gian/ quy luật/ quan hệ…
Phước Đồn điền cao su
2015 Diện tích đồng điền cao su
2015 cả tỉnh Bình Phước là bao nhiêu ha? Điều kiện Việt Nam Bản đồ đất trồng cây lâu năm
2020 Khu vực nào có diện tích trồng cây lâu năm lớn nhất nước ta trong năm 2020 ?
Xu hướng TP Hồ Chí
Minh Bất động sản 2021 Xu hướng phát triển thị trường BĐS TP.Hồ Chí Minh trong năm 2021 diễn ra như thế nào?
Dương Đất đai 2020 Trong năm 2020 diện tích đất chưa được quy hoạch ở tỉnh Bình Dương là bao nhiêu ha?
Mô phỏng Tp Dĩ An Giá đất 2020 Tình hình giá đất ở Tp Dĩ An biểu hiện như thế nào trong năm 20020 vừa qua?
1.6 Tính liên ngành của GIS Ứng dụng GIS trong quản lý đất đai: Giám sát thu hoạch, hệ thống quản lý đất đai, dự báo về hàng hoá, nghiên cứu về đất trồng, kế hoạch tưới tiêu, kiểm tra nguồn nước
502 Bad GatewayUnable to reach the origin service The service may be down or it may not be responding to traffic from cloudflared
502 Bad GatewayUnable to reach the origin service The service may be down or it may not be responding to traffic from cloudflared
Quản lý hệ thống phân phối hàng hóa, các mặt hàng, khả năng tiêu thụ, doanh thu lợi nhuận thu được
Và còn rất nhiều ứng dụng khác, v.v.
Tính liên ngành của GIS
502 Bad GatewayUnable to reach the origin service The service may be down or it may not be responding to traffic from cloudflared
Ứng dụng của WebGIS
Để tìm kiếm các dịch vụ y tế gần nhất, bạn cần xác định vị trí của phòng khám, phòng thí nghiệm hoặc trung tâm chăm sóc sức khỏe gần địa phương mình Đồng thời, xác định loại trường học như đại học, cao đẳng hoặc trung cấp cùng với địa chỉ xung quanh để thuận tiện trong việc tìm kiếm và tham khảo dữ liệu hạ tầng đường phố khu vực đó.
Hệ thống được thiết kế để quản lý và giám sát thông tin các chi nhánh, đại lý, cửa hàng của các đơn vị quản lý, giúp tối ưu hóa công tác điều hành Với nền tảng thông tin địa lý phong phú và đa dạng, hệ thống cung cấp dữ liệu chính xác, đồng bộ, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý mạng lưới Việc tích hợp dữ liệu địa lý giúp các doanh nghiệp dễ dàng theo dõi và phân tích vị trí các điểm bán hàng, thúc đẩy quyết định chiến lược kinh doanh chính xác hơn.
Quản lý hệ thống phân phối hàng hóa, các mặt hàng, khả năng tiêu thụ, doanh thu lợi nhuận thu được
Và còn rất nhiều ứng dụng khác, v.v.
HỆ TỌA ĐỘ ĐỊA LÝ
Hệ tọa độ Việt Nam (VN-2000)
Nghiên cứu “Đánh giá xói mòn đất ở Bình Phước và Kon Tum” được thực hiện nhằm đáp ứng yêu cầu của môn Cơ sở Hệ thống Thông tin Địa lý Đề tài tập trung phân tích mức độ và tác động của quá trình xói mòn đất tại hai khu vực này, sử dụng các phương pháp GIS để đánh giá chính xác và hiệu quả Kết quả nghiên cứu giúp xác định các yếu tố nguy cơ gây xói mòn đất, từ đó đề xuất các giải pháp quản lý bền vững đất đai phù hợp với đặc điểm địa hình và khí hậu của từng khu vực Nội dung của đề tài còn nhấn mạnh vai trò của hệ thống thông tin địa lý trong việc giám sát, dự báo và giảm thiểu thiệt hại do xói mòn đất gây ra, góp phần nâng cao hiệu quả bảo vệ môi trường.
Chương 1: Giới thiệu về GIS
Chương 2: Hệ tọa độđịa lý
MÔ HÌNH DỮ LIỆU KHÔNG GIAN
Mô hình Vector
Thể hiện các đối tượng rời rạc (có ranh giới tách biệt rõ ràng ngoài thực tế ) sử dụng 3 phần tử hình học
Chuỗi các điểm có thứ tự với 2 điểm đầu, cuối không trùng nhau, có thể có điểm trung gian
Các đường kết nối trùng nhau nhưng có chung 2 điểm đầu, cuối
3.1.4 Các ví dụ về mô hình Vector
Mô hình Raster
Thể hiện các đối tượng liên tục (không có ranh giới tách biệt rõ ràng ngoài thực tế)
3.2.1 Cấu trúc dữ liệu Raster
Mỗi điểm ảnh (pixel) chứa 1 giá trị
Các điểm được xếp thành các hàng các cột, được gọi là ma trận dạng lưới
Trong CSDL có thể có nhiều lớp dữ liệu
Số ô pixel = số hàng * số cột
Một giá trị đại diện cho thông tin như nhiệt độ, độ cao hoặc dữ liệu quang phổ
3.2.2 Các ví dụ về mô hình Raster
So sánh mô hình Raster mô hình Vector
Cấu trúc dữ liệu phức tạp (shapefile, ) Cấu trúc dữ liệu đơn giản (Gird Image, )
Shp: dữ liệu không gian Img, tif: dữ liệu ảnh
Sbx,sbn: chỉ số tối ưu truy vấn không gian
Dbf: dữ liệu thuộc tính
Dung lượng nhỏ gọn Dung lượng lớn
Thích hợp cho Topology Thích hợp dạng hình ảnh
Phù hợp quản lý thuộc tính Ưu tiên phân tích dữ liệu
Chất lượng đồ hoạ tốt Chất lượng đồ hoạ kém
Mô hình quan hệ
Mô hình quan hệ tập trung vào bản chất logic của việc biểu diễn dữ liệu, chủ yếu quan tâm đến việc dữ liệu được biểu diễn gì trong cơ sở dữ liệu hơn là cách biểu diễn Nó bao gồm bốn dạng quan hệ chính mô tả các mối liên hệ giữa các dữ liệu, đó là quan hệ một - nhiều, nhiều - nhiều, nhiều - một và quan hệ một - một.
3.5.1 Bảng và các đối tượng trong bảng
Bộ = Hàng -> thể hiện đối tượng
Trường thuộc tính = Cột -> thể hiện thuộc tính của 1 đối tượng
Giá trị = Ô -> thể hiện giá trị của một thuộc tính của 1 đối tượng
-Khóa chính (hay ràng buộc khóa chính) được sử dụng để định danh duy nhất mỗi record trong table của cơ sở dữ liệu
-Ngoài ra, nó còn dùng để thiết lập quan hệ 1-n (hay ràng buộc tham chiếu) giữa hai table trong cơ sở dữ liệu
-Dữ liệu (value) của field khóa chính phải có tính duy nhất Và không chứa các giá trị
-Mỗi table nên chỉ có một khóa chính, khóa chính có thể tạo ra từ nhiều field của table
Khóa ngoại được xem như con trỏ trởi tới khóa chính
-Được dùng để thiết lập quan hệ n-1
-Dữ liệu (value) của field khóa chính không có tính duy nhất Và chứa các giá trị Null
3.5.4 Các ví dụ về khóa chính, khóa ngoạivà các quan hệ
- Khoá chính và khoá ngoại
STT Tên Ngày sinh Lớp
1 Chu Thị Quỳnh Hương 6/11/2003 D21TCNH
+Tên ngày sinh lớp làm khoá ngoại
+1-n: 1 người có thể có nhiều tài khoản gmail
+n-n: nhiều cây có nhiều lá
+n-1: nhiều người dùng chung 1 tài khoản gmail.
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU GIS
Các phương pháp phân tích đa lớp
5.1 Ứng dụng GIS trong đánh giá xói mòn đất ở Bình Phước
5.1.1 Tính cấp thiết đề tài
Xói mòn là quá trình phức tạp góp phần vào sự thoái hóa tài nguyên đất, gây ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường toàn cầu và tình hình phân bổ đất nông nghiệp Theo FAO - UNEP, hàng năm thế giới mất từ 5 đến 7 triệu ha đất do xói mòn, trong khi nguồn đất canh tác ngày càng hạn chế do dân số không ngừng tăng Tại Việt Nam, đặc biệt là các vùng đồi núi trong vùng nhiệt đới ẩm gió mùa, xói mòn đất dốc là một hiểm họa nghiêm trọng, gây mất hàng trăm tấn đất và dinh dưỡng mỗi năm, dẫn đến đất bị thoái hóa và mất khả năng canh tác nếu không có các biện pháp phòng chống kịp thời.
5.1.2 Đối tượng nghiên cứu? Đối tượng nghiên cứu của đề tài là xói mòn đất và các hệ số xói mòn Đồng Phú là huyện nằm ở phía Nam tỉnh Bình Phước, trong vùng kinh tế trọng điểm phía Nam, có thế mạnh về đất đai, tài nguyên, nguồn nhân lực, tiềm năng kinh tế, đồng thời có vị trí chiến lược hết sức quan trọng của tỉnh, với đường quốc lộ 14, đường liên tỉnh ĐT.741 đi qua Đây là những con đường giao thông huyết mạch nối liền Đồng Phú với Tây Nguyên, TP Hồ Chí Minh và Campuchia Hiện nay, do phát triển kinh tế - xã hội, dân sốvà điều kiện canh tác đang làm tăng nguy cơ thoái hóa đất, chính vì vậy nghiên cứu đánh giá xói mòn đất là nhiệm vụ cấp thiết
5.1.3.Mục tiêu nghiên cứu? Đúc kết cơ sở lí luận và thực tiễn về GIS, vận dụng vào nghiên cứu đánh giá tình trạng sói mòn đất ở huyện Đồng Phú-Bình Phước nhằm làm rõ thực trạng sói mòn, từ đó đưa ra các giải pháp nhằm khắc phục tình trạng đất bị sói mòn trên địa bàn nghiên cứu
Các phương pháp nghiên cứu chính bao gồm ứng dụng công nghệ viễn thám để xác định đặc điểm lớp phủ thực vật và xây dựng mô hình số độ cao DEM, cùng hệ thống thông tin địa lý - GIS nhằm tích hợp các yếu tố theo mô hình mất đất phổ dụng USLE để đánh giá mức độ xói mòn đất tại huyện Đồng Phú Ngoài ra, nghiên cứu cũng sử dụng phương pháp khảo sát thực địa và phân tích tổng hợp các tài liệu thứ cấp để nâng cao độ chính xác và toàn diện của kết quả.
ỨNG DỤNG GIS TRONG ĐÁNH GIÁ XÓI MÒN ĐẤT
Ứng dụng GIS trong đánh giá xói mòn đất ở Kon Tum
Các khu vực canh tác cây công nghiệp ngắn ngày chủ yếu nằm trong vùng đồng bằng, với diện tích phân bổ theo mức độ xói mòn khác nhau Cấp độ II - xói mòn nhẹ (1-5 tấn/ha/năm) chiếm khoảng 22,32% diện tích, tương đương 20.878,57 ha, tập trung tại những vùng đất có độ dốc nhẹ và chủ yếu là rừng trồng Cấp độ III - xói mòn trung bình (5-10 tấn/ha/năm) có diện tích nhỏ hơn, chiếm 7,26% với 6.791,15 ha, tập trung tại các khu vực có độ dốc từ 9 đến 120 độ Cấp độ IV - xói mòn mạnh (10-50 tấn/ha/năm) chiếm tỷ lệ nhỏ, 2,05% với 1.917,61 ha, tập trung tại các đỉnh đồi và đỉnh núi có độ dốc lớn Cấp độ V - xói mòn rất mạnh (>50 tấn/ha/năm) có diện tích rất thấp, chỉ 308,86 ha, chiếm 0,33%, chủ yếu ở các vùng núi có độ dốc trên 200 độ, thảm thực vật thưa và lượng mưa cao.
Việc tuyên truyền, tích cực trồng cây gây rừng và canh phòng nghiêm ngặt là rất cần thiết để hạn chế nạn chặt phá rừng, giúp đất không trở thành đất trống đồi trọc và ngăn ngừa hiện tượng xói mòn đất Quá trình xói mòn đất không chỉ do nguyên nhân tự nhiên mà còn bị ảnh hưởng đáng kể bởi con người, do đó cần tăng cường các hoạt động tuyên truyền và hướng dẫn người dân canh tác cây trồng đúng cách, phù hợp với từng loại đất, đặc biệt là ở các vùng đồi núi có đất dốc.
5.2 Ứng dụng GIS trong đánh giá xói mòn đất ở Kon Tum
5.2.1.Tính cấp thiết đề tài
Hoạt động con người như phá rừng bừa bãi, nương rẫy du canh, chăn thả tự do, chọn cây trồng sai và sử dụng kỹ thuật không phù hợp đang gây ra tình trạng suy thoái tài nguyên thiên nhiên, đặc biệt là xói mòn đất Mất rừng dẫn đến thiên tai, biến đổi khí hậu bất thường, cạn kiệt nguồn tài nguyên và đất đai bị xói mòn, ảnh hưởng nghiêm trọng đến sản xuất và đời sống cộng đồng Ngoài tác động tiêu cực đến môi trường, sự suy giảm độ che phủ rừng còn làm giảm đi giá trị của nguồn tài nguyên đa dạng sinh học có khả năng tái sinh của đất nước, gây thiệt hại lâu dài cho nền kinh tế sinh thái.
Kon Tum nằm ở phía Bắc Tây Nguyên, có vị trí địa lý chiến lược về kinh tế và chính trị, đồng thời sở hữu nguồn tài nguyên thiên nhiên phong phú và đa dạng Với kết cấu hạ tầng được nâng cấp đồng bộ, tỉnh có nhiều lợi thế để thoát nghèo và phát triển kinh tế theo hướng công nghiệp hóa, hiện đại hóa Đặc biệt, Kon Tum có hai phần ba diện tích là đồi núi và lưu vực sông Pô, tạo điều kiện thuận lợi cho phát triển các ngành nông nghiệp, công nghiệp và du lịch.
Sông Kô chảy qua phía Nam, nơi có hoạt động nông nghiệp diễn ra sôi động với việc cày xới đất thường xuyên trên các khu vực đất dốc, dẫn đến nguy cơ xói mòn và thoái hóa đất ngày càng cao Xói mòn đất trở thành một vấn đề cấp bách, đòi hỏi các tỉnh cần có các giải pháp hiệu quả để giảm thiểu và kiểm soát tình trạng này, bảo vệ đất nông nghiệp bền vững.
- Tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến xói mòn đất
- Thành lập các bản đồ hệ số xói mòn
- Thành lập bản đồ nguy cơ xói mòn, bản đồ giảm thiểu xói mòn tại tỉnh Kon Tum
5.2.4 Phương pháp nghiên cứu? Để thành lập bản đồ xói mòn đất cho khu vực nghiên cứu theo mô hình USLE và
GIS thì ta cần xây dựng bản đồ hệ số R, bản đồ hệ số K, bản đồ hệ số LS, bản đồ hệ số
C và bản đồ hệ số P Sau đó tích các bản đồ hệ số R, bản đồ hệ số K và bản đồ hệ số
LS để cho ra bản đồ xói mòn tiềm năng Cuối cùng tích bản đồ hệ số C và bản đồ hệ số
P với bản đồ xói mòn tiềm năng để cho ra bản đồ xói mòn thực tế
5.2.5 Kết quả nghiên cứu và kiến nghị
5.2.5.1.1 Các yếu tốảnh hưởng đến sói mòn
Giá trị mưa trung bình được tính toán dựa trên phương pháp nội suy Kriging trong phần mềm ArcGIS 10.1, thông qua công cụ Spatial Analyst → Interpolation → Kriging Tiếp theo, sử dụng công cụ Extract by Mask để cắt vùng nội suy theo ranh giới đã định Quá trình tính toán tiếp tục với công cụ Raster Calculator theo công thức của Nguyễn Trọng Hà, đảm bảo độ chính xác và hiệu quả trong phân tích dữ liệu mưa trung bình.
R: Hệ số xói mòn của mưa và dòng chảy
P: Lượng mưa trung bình năm (mm)
Bảng 2 Thống kê nội suy giá trịmưa và hệ số R tại tỉnh Kon Tum
STT Giá trị nội suy (mm) Giá trị hệ số R Diện tích (Ha)
Sau khi tính toán theo công thức, kết quả hệ số R trên bản đồ nội suy giá trị mưa dao động từ 870 đến 1086, cho thấy hệ số này ở mức trung bình và giảm dần từ Bắc xuống Nam Tuy nhiên, các giá trị này chưa phản ánh rõ ràng ảnh hưởng của lượng mưa và dòng chảy đối với quá trình xói mòn đất.
Hình 8: Bản đồ hệ số R tại tỉnh Kon Tum
Bản đồ hệ số K phản ánh khả năng kháng xói mòn của các loại đất, được tính toán theo công thức của Wischmeier và Smith (1978):
K: hệ số kháng xói mòn của đất
M được xác định: (%) M = (%limon + % cát mịn) (100% - %sét)
- a: Hàm lượng chất hữu cơ trong đất, đo bằng phần trăm
- b: Hệ số phụ thuộc vào hình dạng, sắp xếp và loại kết cấu đất
- c: Hệ số phụ thuộc khả năng tiêu thấm của đất
Hình 9: Bản đồ hệ số K tại tỉnh Kon Tum
Yếu tốđộ dốc (LS): Để thành lập bản đồ hệ số LS ta thực hiện dựa vào mô hình DEM và công thức tính toán của Wischmeier và Smith (1978):
Trong đó: x: Chiều dài sườn thực tế tính bằng đơn vị (m) s: Phần trăm độ dốc n: Thông số thực nghiệm n= 0.5 khi S > 5%; n = 0.4 khi 3.5% < S < 4.5% n= 0.3 khi 1% < S < 3.5%; n = 0.2 khi S < 1%
The data processing workflow in ArcGIS 10.1 involves using tools such as Fill, Flow Direction, Flow Accumulation, and Slope Subsequently, the slope is calculated using the formula (3.3) with the Raster Calculator tool.
Hình 11: Bản đồđộ dốc tỉnh Kon Tum
Vì phần lớn độ dốc trong khu vực nghiên cứu lớn hơn 5% nên ta chọn n = 0.5
Yếu tố hệ số lớp phủ (C):
Bản đồ hệ số C thể hiện lớp phủ thực vật trên bề mặt, trong đó lớp phủ dày giúp giảm khả năng xói mòn Để thực hiện bản đồ này, có thể áp dụng các phương pháp dựa trên dữ liệu ảnh vệ tinh, nhưng do hạn chế về dữ liệu, hệ số C thường được xác định dựa trên bản đồ hiện trạng và tham khảo các giá trị từ các công trình nghiên cứu trước đó Quá trình tính toán hệ số C diễn ra tương tự như hệ số K, đảm bảo tính chính xác trong đánh giá mức độ xói mòn đất.
Hình 13: Bản đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh Kon Tum năm 2005
Hệ sốảnh hưởng của các biện pháp canh tác đến xói mòn (P):
Việc xác định hệ số P đòi hỏi sự tính toán kỹ lưỡng và khảo sát lâu dài Tuy nhiên, do hạn chế về thời gian và điều kiện của đề tài, hệ số P thường được quy ước bằng giá trị là 1 để đảm bảo tính khả thi và phù hợp với tình hình thực tế.
5.1.5.2.2 Đánh giá xói mòn
Bản đồnguy cơ xói mòn
Bản đồ nguy cơ xói mòn được xây dựng bằng cách tích hợp các bản đồ hệ số R, K và LS Sau quá trình tích hợp và tính toán sử dụng công cụ Raster Calculator trong phần mềm ArcGIS 10.1, kết quả cho ra là bản đồ nguy cơ xói mòn chính xác và chi tiết.
Hình 15: Bản đồnguy cơ xói mòn tỉnh Kon Tum
Dựa trên bản đồ nguy cơ xói mòn, có thể thấy rằng xói mòn liên quan chặt chẽ đến yếu tố địa hình của khu vực Xói mòn có mặt trên hầu hết toàn bộ khu vực, trong đó mức độ V (400 - 800 tấn/ha/năm) chiếm diện tích lớn nhất, chiếm trên 24,80% diện tích tỉnh Các cấp xói mòn khác có diện tích phân bố tương đối, từ 0 đến 23%, trong đó xói mòn cấp VIII chiếm tỷ lệ thấp nhất, chỉ 0,14% Xói mòn cấp VI chiếm diện tích không lớn, khoảng 2,31% tổng diện tích toàn tỉnh.
Tỉnh Kon Tum đối diện với nguy cơ xói mòn đất không đều, đặc biệt tập trung ở khu vực phía Bắc và Tây Bắc với hệ số xói mòn cao Tổng lượng đất mất trung bình lên tới 108.015,06 tấn mỗi ha mỗi năm, cho thấy mức độ suy giảm đất đai đáng kể Các cấp độ xói mòn tại địa phương diễn biến phức tạp, tăng dần từ cấp I (7,70%) đến cấp V (24,80%) và sau đó giảm dần từ cấp VI (13,09%) xuống cấp VIII, phản ánh xu hướng gia tăng nguy cơ trong một số khu vực.
Bản đồ giảm thiểu xói mòn
Bản đồ giảm thiểu xói mòn được xây dựng từ việc tích hợp các bản đồ R, K, LS, C và P (với P = 1) để phản ánh đầy đủ các yếu tố ảnh hưởng đến xói mòn đất Quá trình tích hợp các bản đồ này được thực hiện bằng công cụ Raster Calculator trong phần mềm ArcGIS 10.1, giúp tạo ra bản đồ giảm thiểu xói mòn chính xác và rõ ràng hơn Bản đồ sau khi tích hợp là công cụ quan trọng trong quản lý đất đai, hỗ trợ các nhà nghiên cứu và quản lý trong việc đánh giá và đề xuất giải pháp hạn chế xói mòn đất hiệu quả.
Hình 16: Bản đồ giảm thiểu xói mòn tỉnh Kon Tum
Bản đồ thể hiện rõ ràng rằng giá trị nguy cơ xói mòn và khả năng giảm thiểu xói mòn đều là các biến số liên tục, phản ánh sự thay đổi không ngừng của mức độ xói mòn tại cùng một vị trí Những thông tin này góp phần quan trọng trong việc đánh giá và quản lý đất đai bền vững, giúp xác định các khu vực có nguy cơ cao để có phương án phòng chống hiệu quả Việc hiểu rõ biến đổi giá trị xói mòn theo thời gian là yếu tố then chốt trong việc xây dựng các chiến lược giảm thiểu tác động của quá trình xói mòn đất, nâng cao năng lực chống chịu của đất đai trước các tác động tiêu cực của biến đổi khí hậu.
So sánh các đề tài
1 Nguyễn Thị Thu Hiền, Trần Quốc Vinh (2017), Thành lập bản đồnguy cơ xói mòn đất nông nghiệp bằng kỹ thuật phân tích không gian của GIS huyện Tam Nông, tỉnh Phú Thọ, Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam, số 6, tập 15
2 Jim Ritter, P Eng, Soil Erosion - Causes and Effects (2012), Replaces OMAFRA Factsheet, Order No 87-040
3 Nguyễn Quang Mỹ (1995), Ảnh hưởng của yếu tốđịa hình đến xói mòn đất ở Việt Nam, Tạp chí Khoa học, Đại học Quốc gia Hà Nội, KHTN, tập XI, số 1
4 Nguyễn Trọng Hà (1996), Xác định các yếu tố gây xói mòn và khảnăng dự báo xói mòn trên đất dốc Luận án PTS KH-KT, trường Ðại học Thủy lợi, Hà Nội
5 Nguyễn ThịMai Hương (2015), Xây dựng bản đồnguy cơ xói mòn đất và đề xuất mô hình sản xuất nông nghiệp hợp lý cho huyện Quản Bạ - tỉnh Hà Giang Luận văn thạc sỹ khoa học, Hà Nội
6 Phan Bá Học và nnk (2019), Tích hợp Hệ thống thông tin địa lý và Viễn thám để đánh giá xói mòn đất theo Phương trình mất đất phổ dụng: Trường hợp nghiên cứu tại tỉnh Sơn La Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội, chuyên san Khoa học trái đất và môi trường, tập 35, số 1, trang 42-52
7 UBND tỉnh Bình Phước (2015), Địa chí tỉnh Bình Phước - tập 1, NXB Chính trị quốc gia - sự thật, Hà Nội
8 Wischmeier, W.H and Smith D.D, (1978) Predicting Rainfall Erosion Losses, USDA Agr Res.Serv Handbook 537
9 Mepas.pnnl.gov, 5.3.2 Soil Erodibility Factor
10.https://mepas.pnnl.gov/mepas/formulations/source_term/5_0/5_32/5_32.html/,
11.https://search.asf.alaska.edu
12.V L Durigona, D.F Carvalhob, M.A.H Antunesb, Oliveirac, and M.M
Fernandesd (2014), NDVI time series for monitoring RUSLE cover management factor in a tropical watershed International Journal of Remote Sensing
Phạm Hùng (2001) đã tiến hành nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật mô hình toán để tính toán xói mòn lưu vực ở Việt Nam Trong luận án tiến sĩ kỹ thuật tại Trường Ðại học Thủy lợi, tác giả đã phân tích các phương pháp mô hình hóa nhằm nâng cao độ chính xác trong dự báo tuổi thọ và quy trình xói mòn đất đai Nghiên cứu này đóng vai trò quan trọng trong việc giúp quản lý tài nguyên đất đai hiệu quả hơn, góp phần giảm thiểu thiệt hại do xói mòn và duy trì sự bền vững của môi trường.
15.BộTài nguyên và Môi trường, 2009, TCVN 5299:2009 Chất lượng đất –
16.Phương pháp xác định mức độxói mòn đất do mưa, Nhà xuất bản Hà Nội
17.Cổng thông tin điện tử tỉnh Kon Tum, 2013, Điều kiện tự nhiên tỉnh Kon Tum
18.Địa chỉ: [Truy