Tin tức Mới
Hoàn thiện hành lang pháp lý, mở rộng không gian phát triển cho hoạt động viễn thám
Phát huy sức mạnh công nghệ viễn thám, góp phần xây dựng Việt Nam trở thành quốc gia biển mạnh
Đảng ủy Cục Viễn thám quốc gia quán triệt, triển khai các nhiệm vụ thực hiện Nghị quyết Hội nghị Trung ương 3 khóa XIV
Tiếp thu, giải trình hoàn thiện dự thảo Nghị định về hoạt động viễn thám
Kế hoạch Cải cách hành chính giai đoạn 2026–2030 của Bộ Nông nghiệp và Môi trường, những yêu cầu đặt ra và nhiệm vụ trọng tâm của Cục Viễn thám quốc gia
Bộ trưởng Bộ Nông nghiệp và Môi trường ban hành Kế hoạch cải cách hành chính trọng tâm giai đoạn 2026–2030 của Bộ Nông nghiệp và Môi trường (Quyết định số 3185/QĐ-BNNMT). Đây là văn bản có ý nghĩa quan trọng trong việc định hướng và tổ chức thực hiện công tác cải cách hành chính của Bộ trong giai đoạn mới, với yêu cầu tiếp tục xây dựng nền hành chính dân chủ, chuyên nghiệp, hiện đại, tinh gọn, hiệu lực, hiệu quả, lấy người dân và doanh nghiệp làm trung tâm phục vụ. Kế hoạch không chỉ đặt ra yêu cầu cải cách đối với các cơ quan tham mưu, quản lý chung của Bộ mà được triển khai thống nhất đến các đơn vị trực thuộc, trên cơ sở chức năng, nhiệm vụ và lĩnh vực quản lý của từng đơn vị. Vì vậy, đối với Cục Viễn thám quốc gia, việc triển khai Quyết định số 3185/QĐ-BNNMT cần được xác định là một nhiệm vụ thường xuyên, gắn trực tiếp với việc thực hiện chức năng quản lý nhà nước về viễn thám, đồng thời phải đặc biệt quan tâm đến các tiêu chí, nội dung có liên quan đến đánh giá, chấm điểm cải cách hành chính của Bộ.
Thực hiện Kết luận số 76-KL/TW: Từ kiện toàn tổ chức đến nâng cao hiệu quả quản trị ngành Nông nghiệp và Môi trường
Chủ động xây dựng Chiến lược ngành Nông nghiệp và Môi trường cho giai đoạn phát triển mới
Nghiên cứu giải pháp xử lý khối dữ liệu ảnh viễn thám lớn ở quy mô quốc gia bằng công nghệ tính toán hiệu năng cao
Bộ Nông nghiệp và Môi trường đã công nhận kết quả thực hiện đề tài khoa học và công nghệ cấp Bộ “Nghiên cứu, xây dựng quy trình xử lý khối dữ liệu ảnh viễn thám lớn ở quy mô quốc gia từ đa nguồn dữ liệu viễn thám độ phân giải cao và siêu cao phù hợp với điều kiện Việt Nam”, mã số TNMT.ĐL.2024.01. Đề tài do Đài Viễn thám Quốc gia, Cục Viễn thám Quốc gia chủ trì, ThS. Lưu Thị Phương Mai làm chủ nhiệm.
BIM – GIS – DIGITAL TWIN: nền tảng dữ liệu cho đô thị thông minh trong kỷ nguyên số
Không gian tầm thấp, không gian tầm cao: Tầm nhìn mới cho Thủ đô Hà Nội trong kỷ nguyên phát triển số và vai trò của viễn thám
Ứng dụng công nghệ viễn thám giám sát mực nước biển: Nền tảng hỗ trợ quản lý nhà nước và phát triển bền vững ngành nông nghiệp và môi trường
Bộ Nông nghiệp và Môi trường ban hành Quyết định số 2376/QĐ-BNNMT về việc ban hành “Kế hoạch hành động của Bộ Nông nghiệp và Môi trường thực hiện Nghị quyết số 20-NQ/TW ngày 28/7/2026 của Hội nghị lần thứ ba, Ban Chấp hành Trung ương Đảng khóa XIV về xây dựng và phát triển Việt Nam trở thành quốc gia biển mạnh và Chương trình hành động của Chính phủ thực hiện Nghị quyết”. Kế hoạch là bước cụ thể hóa chủ trương lớn của Trung ương và Chính phủ thành những nhiệm vụ thuộc phạm vi quản lý của Bộ, trong đó khoa học, công nghệ, chuyển đổi số và dữ liệu được xác định là những nền tảng quan trọng để nâng cao năng lực quản trị tài nguyên, môi trường và không gian biển. Trong tiến trình đó, Cục Viễn thám quốc gia với chức năng quản lý nhà nước và tổ chức thực hiện các hoạt động về viễn thám có vai trò quan trọng trong xây dựng năng lực quan trắc, giám sát không gian biển bằng công nghệ hiện đại.
Chuẩn hóa định mức kinh tế - kỹ thuật, tạo nền tảng đưa viễn thám vào giám sát mực nước lưu vực sông
Quy hoạch lưu vực sông Vu Gia – Thu Bồn: Khi dòng sông được quản trị như một hệ sinh thái
Mô hình nền tảng cho dữ liệu địa không gian và quan sát trái đất: kỷ nguyên mới trong hiểu biết về trái đất
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những bước tiến quan trọng trong nhiều lĩnh vực, trong đó có quan sát Trái Đất (Earth Observation - EO). Một trong những xu hướng nổi bật hiện nay là sự xuất hiện của mô hình nền tảng (Foundation Models) – các hệ thống AI được huấn luyện trước trên khối lượng dữ liệu rất lớn, đa dạng và thường kết hợp nhiều loại dữ liệu khác nhau (multimodal). Nhờ khả năng học các đặc trưng tổng quát của dữ liệu, các mô hình này có thể thích ứng với nhiều nhiệm vụ, khu vực địa lý và loại cảm biến, mở ra những hướng tiếp cận mới trong giám sát, phân tích và dự báo các biến động của Trái Đất.
Tích hợp dữ liệu SMAP và CYGNSS trong giám sát độ ẩm đất và hạn hán nông nghiệp tại Nghệ An: Tiềm năng mở rộng ứng dụng cho Việt Nam
Ứng dụng viễn thám trong ước tính độ ẩm đất phục vụ nông nghiệp: Xu hướng công nghệ và cơ hội triển khai tại Việt Nam
Phương pháp mới khử nhiễu ảnh siêu phổ bằng mạng học sâu QRSAN
Tỉnh/Thành
Thứ 4
29/11/2023
Hà Nội
26°C
43%
0°C - 0°C
scattered clouds