Sign In

Bài dịch: " Bộ dữ liệu mới giúp tăng cường hiểu biết về tương tác giữa khí quyển và bề mặt đất"

Một nhóm nghiên cứu do Giáo sư Trần Thành từ Viện Khoa học Vật lý Hefei thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc dẫn đầu đã thu thập các đặc tính bề mặt sol khí toàn cầu bằng cách sử dụng dữ liệu phân cực tiên tiến từ vệ tinh GF-5(02) của Trung Quốc.

00:00 30/06/2025

Chọn cỡ chữ A a  

Nhóm nghiên cứu đã độc lập phát triển hai thiết bị trên vệ tinh, Camera Phân cực Định hướng (DPC) và Phân cực Quét Quan sát Hạt (POSP), và phóng chúng cùng với vệ tinh GF-5(02) vào năm 2021. Sử dụng các quan sát phân cực này, nhóm nghiên cứu đã tạo ra một bộ dữ liệu toàn cầu toàn diện chứa các thông số chính về khí quyển và bề mặt đất với độ chính xác không gian và quang phổ cao.

Những phát hiện của họ, được công bố trên Tạp chí Dữ liệu Khoa học Hệ thống Trái Đất và Môi trường Khí quyển, chứng minh tiềm năng của các kỹ thuật phân cực dựa trên vệ tinh trong việc cải thiện hiểu biết của chúng ta về sol khí, chất lượng không khí và độ phản xạ của bề mặt Trái Đất.

Cảm biến từ xa phân cực đặc biệt hiệu quả trong việc phân tách sự đóng góp của các thành phần khí quyển và tín hiệu bề mặt, cung cấp những hiểu biết chi tiết về các đặc tính quang học-vi mô của sol khí, thành phần hạt và cấu trúc thẳng đứng.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng thuật toán Truy xuất Tổng quát các Đặc tính Khí quyển và Bề mặt (GRASP) để thu thập các đặc tính bề mặt và khí dung từ các quan sát vệ tinh. GRASP là một mô hình đảo ngược tiên tiến mà họ đang tham gia sâu rộng.

 

Các sản phẩm bề mặt chính của POSP/GF-5(02). Nguồn: Chen Cheng, từ Earth System Science Data (2025). DOI: 10.5194/essd-17-3497-2025

Sử dụng phương pháp này, họ đã tạo ra các sản phẩm Cấp độ 2 bao gồm các đặc tính hấp thụ sol khí, phân bố kích thước, đặc điểm tán xạ, độ dày quang học sol khí, cũng như độ phản xạ bề mặt đất và đại dương như suất phản chiếu, hàm phân bố phản xạ hai chiều (BRDF) và chỉ số thực vật sai phân chuẩn hóa (NDVI).

Bộ dữ liệu chất lượng cao này cung cấp hỗ trợ quan trọng cho các nghiên cứu liên quan đến cân bằng bức xạ Trái Đất-khí quyển, giám sát chất lượng không khí, mô hình hóa hệ thống Trái Đất và phân tích biến đổi khí hậu. Nó cũng hỗ trợ các nỗ lực nhằm hiểu rõ hơn vai trò của sol khí trong các quá trình khí quyển và tác động của chúng đến biến đổi khí hậu.

Thông tin chi tiết: Cheng Chen et al, Development of Level 2 aerosol and surface products from cross-track scanning polarimeter POSP on board the GF-5(02) satellite, Earth System Science Data (2025). DOI: 10.5194/essd-17-3497-2025

Yujia Cao et al, Monitoring of aerosol optical-microphysical properties from DPC/GF-5(02): A case study of dust event in north China plain, Atmospheric Environment (2025). DOI: 10.1016/j.atmosenv.2025.121193

Journal information: Earth System Science Data  Atmospheric Environment 

Cung cấp bởi: Chinese Academy of Sciences 

Văn Phòng Cục Viễn thám quốc gia

Ý kiến

Bài dịch:

Bài dịch: " Giám sát carbon: Nỗ lực lập mô hình giúp ước tính nhanh chóng và chính xác sinh khối rừng"

Một cây có thể cô lập khá nhiều carbon, và rừng có thể cô lập và lưu trữ nhiều hơn thế nữa, nhưng việc biết chính xác lượng carbon được lưu trữ là rất quan trọng vì nhiều lý do, từ các quyết định lập kế hoạch và quản lý đến việc đánh giá sức khỏe của rừng. Tuy nhiên, việc ước tính lượng carbon được lưu trữ trong một cảnh quan rừng là một quá trình phức tạp và tốn thời gian.
Các ứng dụng số mở khóa tiềm năng của mô hình nền AI viễn thám để giám sát môi trường quy mô lớn

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.
Bài dịch:

Bài dịch: " Bản đồ do AI tạo ra ghi lại những thay đổi đất đai toàn cầu hàng ngày"

Bản đồ độ che phủ đất chính xác hỗ trợ bảo vệ đa dạng sinh học, thích ứng với biến đổi khí hậu và sử dụng đất bền vững. Mặc dù công nghệ viễn thám đã có những tiến bộ, các phương pháp tiếp cận chỉ dựa vào vệ tinh vẫn còn hạn chế do độ che phủ của mây, khoảng thời gian quay lại và thiếu dữ liệu thực địa. Các sản phẩm động như Dynamic World đã cải thiện tính kịp thời nhưng vẫn gặp khó khăn trong việc nắm bắt các chuyển đổi đột ngột hoặc xác thực kết quả.