Ứng dụng DEM và Google Earth trong xây dựng Digital Twin phục vụ giám sát môi trường biển

Giới thiệu

Khái niệm digital twin (bản sao số) đang ngày càng được quan tâm trong lĩnh vực quan trắc và quản lý tài nguyên – môi trường. Đây là công nghệ mô phỏng lại thực địa trong không gian ảo, cho phép giám sát, phân tích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu số hóa.

Một nghiên cứu tiêu biểu gần đây (Ahmadi et al., 2024) đã chứng minh tính hiệu quả của cách tiếp cận này. Trong bài báo “Supervised Multi-Regional Segmentation Machine Learning Architecture for Digital Twin Applications in Coastal Regions” đăng trên Journal of Coastal Conservation, nhóm tác giả đã triển khai mô hình digital twin vùng ven biển Florida (Mỹ) với một số điểm chính:

1. Mục tiêu nghiên cứu

• Hướng tới xây dựng digital twin để hỗ trợ quản lý tài nguyên ven biển, quy hoạch và ứng phó biến đổi khí hậu.

• Đề xuất giải pháp học máy đa vùng (multi-regional segmentation) nhằm phân loại tốt hơn các đối tượng địa hình phức tạp ở vùng ven biển.

2. Dữ liệu sử dụng

• DEM (Digital Elevation Model) từ USGS.

• Ảnh vệ tinh/ảnh phủ từ Google Earth để tăng tính trực quan và độ chi tiết.

• Thông tin bổ trợ về thảm phủ đất, thủy hệ, rừng ngập mặn từ cơ sở dữ liệu công khai.

3. Phương pháp và công nghệ

• Áp dụng mạng học sâu U-Net, vốn nổi bật trong phân tích ảnh viễn thám, để phân loại địa hình.

• Sử dụng kỹ thuật multi-regional segmentation, cho phép mô hình học đồng thời nhiều đặc trưng khác nhau (đất, nước, rừng, khu dân cư, đồi núi).

• So sánh với các mô hình truyền thống để đánh giá hiệu quả.

4. Kết quả nổi bật

• Mô hình đạt độ chính xác cao hơn 12–15% so với các phương pháp phân loại truyền thống.

• Xây dựng được digital twin chi tiết, phản ánh rõ sự phân bố địa hình – thảm phủ ven biển Florida.

• Kết quả có thể mở rộng ra nhiều vùng ven biển khác nhau, không chỉ giới hạn ở Mỹ.

5. Ý nghĩa và đóng góp

• Khẳng định DEM và Google Earth là nguồn dữ liệu đáng tin cậy cho việc xây dựng digital twin.

• Đưa ra khung giải pháp kết hợp học sâu + dữ liệu mở, phù hợp với các quốc gia đang phát triển.

• Ứng dụng trong quản lý môi trường, quy hoạch không gian biển, và ứng phó thiên tai ven biển.

(Nguồn: https://link.springer.com/article/10.1007/s11852-024-01038-1)

Định hướng ứng dụng tại Việt Nam

Kết quả từ nghiên cứu quốc tế cho thấy một số định hướng khả thi đối với Việt Nam:

1. Nguồn dữ liệu sẵn có: DEM và Google Earth là dữ liệu phổ biến, dễ tiếp cận.

2. Ứng dụng công nghệ học máy: có thể tham khảo hướng kết hợp học sâu trong tương lai, song bước đầu chỉ cần thử nghiệm digital twin cơ bản.

3. Khả năng áp dụng đa lĩnh vực: từ quản lý đất đai, quy hoạch đô thị đến giám sát tài nguyên biển, phòng chống thiên tai và ứng phó sự cố môi trường.

Khu vực ưu tiên triển khai thử nghiệm

Một số vùng biển trọng điểm có thể xem xét để thử nghiệm là khu vực có các dàn khoan dầu khí của Việt Nam: Nam Côn Sơn, gần Đảo Phú Quý, các dàn khoan thuộc Liên doanh dầu khí Việt - Nga (Vietsovpetro), Petrolimex và tuyến vận tải biển chính chạy ngoài khơi vùng biển nam biển Đông Việt Nam:

• Vùng biển Nam Côn Sơn – Bà Rịa – Vũng Tàu: tập trung nhiều dàn khoan dầu khí, tuyến vận tải quốc tế, nhạy cảm với nguy cơ tràn dầu.

• Khu vực đảo Phú Quý (Bình Thuận): phát triển mạnh về hàng hải, nuôi trồng thủy sản, năng lượng tái tạo.

Kết luận

Kinh nghiệm quốc tế đã chứng minh việc xây dựng digital twin từ DEM và Google Earth là khả thi. Việt Nam hoàn toàn có thể triển khai thử nghiệm ở các vùng biển trọng điểm như Nam Côn Sơn, đảo Phú Quý, và ven biển Nam Trung Bộ. Bước đầu, việc triển khai ở quy mô nhỏ sẽ tạo tiền đề cho các ứng dụng mở rộng, góp phần nâng cao năng lực giám sát và ứng phó sự cố môi trường biển.