Phát động phong trào thi đua “Làm giàu, làm sạch cơ sở dữ liệu quốc gia về đất đai”

Ngày 14/10/2025, Quyền Bộ trưởng Bộ Nông nghiệp và Môi trường Trần Đức Thắng đã ký ban hành công văn số 7842/BNNMT về việc phát động phong trào thi đua “Làm giàu, làm sạch cơ sở dữ liệu quốc gia về đất đai”.

Nghiên cứu đột phá về công cụ tự động phân tích ảnh viễn thám đa thời gian và ứng dụng thực tiễn trong giám sát lũ quét tại Tây Ban Nha năm 2024

Mới đây, nhóm nghiên cứu quốc tế do Fatima Ezahrae Ezzaher và các cộng sự đã công bố một công trình khoa học quan trọng về phát triển và ứng dụng Remote Sensing Toolkit (RST) – một plugin mã nguồn mở trên nền tảng QGIS, nhằm tự động hóa phân tích dữ liệu ảnh vệ tinh đa thời gian (multitemporal remote sensing). Công cụ này hướng tới việc xử lý khối lượng lớn ảnh vệ tinh từ nhiều nguồn khác nhau như Landsat, Sentinel-2, MODIS, giúp người dùng dễ dàng tính toán hơn 100 chỉ số sinh thái và môi trường (ví dụ như NDVI, các chỉ số về nước) mà không cần kiến thức lập trình.

Nâng cao năng lực thích ứng Biến đổi khí hậu cho Hợp tác xã nông nghiệp Đồng bằng sông Cửu Long: Vai trò nền tảng của công nghệ viễn thám và dữ liệu không gian

Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL), vựa lúa, trung tâm thủy sản và trái cây của cả nước, đang phải đối mặt với những thách thức chưa từng có do biến đổi khí hậu (BĐKH). Tình trạng xâm nhập mặn, hạn hán, lũ lụt bất thường và nước biển dâng đang trực tiếp đe dọa đến sinh kế của hàng triệu người dân và sự ổn định của toàn bộ hệ sinh thái nông nghiệp. Trong bối cảnh đó, việc chủ động xây dựng một nền nông nghiệp thông minh, bền vững và có khả năng chống chịu cao không còn là lựa chọn mà đã trở thành yêu cầu cấp thiết.

Các ứng dụng số mở khóa tiềm năng của mô hình nền AI viễn thám để giám sát môi trường quy mô lớn

Các mô hình nền tảng AI cảm biến từ xa, vốn là những mô hình lớn được huấn luyện sẵn và có thể thích ứng với nhiều nhiệm vụ khác nhau, đã giúp giảm đáng kể nguồn lực cần thiết để thực hiện giám sát môi trường — một nhiệm vụ trọng tâm trong phát triển các công nghệ hệ sinh thái. Tuy nhiên, những thách thức riêng biệt liên quan đến dữ liệu cảm biến từ xa đòi hỏi phải phát triển các ứng dụng số để khai thác hiệu quả các mô hình này. Trong bài viết này, chúng tôi thảo luận về những ví dụ ban đầu của các ứng dụng số lấy người dùng làm trung tâm nhằm tăng cường tác động của các mô hình nền tảng AI cảm biến từ xa. Bằng cách đơn giản hóa quá trình huấn luyện và suy luận mô hình, các ứng dụng này mở rộng khả năng thực hiện các nhiệm vụ học máy truyền thống đến nhiều nhóm người dùng khác nhau, cuối cùng mang lại dữ liệu được điều chỉnh theo địa phương, chính xác và thực tiễn hơn.