Viễn thám kết hợp trí tuệ nhân tạo: Từ nền tảng dữ liệu đến năng lực cung cấp thông tin phục vụ quản lý

Từ thu nhận dữ liệu đến yêu cầu cung cấp thông tin

Trong nhiều năm qua, công nghệ viễn thám đã trở thành một công cụ quan trọng phục vụ điều tra, quan trắc và quản lý tài nguyên thiên nhiên, môi trường và các hoạt động trên bề mặt Trái đất. Ưu thế của viễn thám là khả năng quan trắc trên phạm vi rộng, theo dõi diễn biến theo thời gian và khai thác thông tin từ nhiều loại cảm biến khác nhau.

Tại Việt Nam, công nghệ viễn thám đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như nông nghiệp, tài nguyên rừng, đất đai, tài nguyên nước, biển và hải đảo, môi trường, phòng chống thiên tai và ứng phó với biến đổi khí hậu. Cùng với sự phát triển của công nghệ vệ tinh, thiết bị bay không người lái và các hệ thống cảm biến, nguồn dữ liệu phục vụ quan trắc ngày càng phong phú cả về không gian, thời gian và phổ. Cục Viễn thám quốc gia hiện quản lý các trạm thu nhận dữ liệu viễn thám độ phân giải cao và đã đưa hệ thống cơ sở dữ liệu ảnh viễn thám quốc gia vào vận hành từ đầu năm 2025.

Những kết quả đó tạo ra nền tảng quan trọng cho việc phát triển các ứng dụng viễn thám ở quy mô lớn hơn. Tuy nhiên, sự gia tăng nhanh chóng của dữ liệu cũng đặt ra một bài toán mới: làm thế nào để chuyển khối lượng dữ liệu ngày càng lớn thành thông tin có giá trị và cung cấp thông tin đúng lúc cho cơ quan quản lý?

Nếu chỉ dừng ở việc thu nhận, lưu trữ và cung cấp ảnh, phần giá trị gia tăng lớn nhất của dữ liệu viễn thám vẫn chưa được khai thác đầy đủ. Để tạo ra các sản phẩm chuyên đề, nhiều trường hợp vẫn cần các bước xử lý, phân tích và kiểm tra có sự tham gia đáng kể của chuyên gia. Trong khi đó, yêu cầu quản lý hiện nay ngày càng chuyển từ cập nhật định kỳ sang giám sát thường xuyên, phát hiện nhanh biến động và chủ động nhận diện nguy cơ.

Đây chính là khoảng trống mà AI có thể góp phần giải quyết.

Việt Nam đang ở đâu trong ứng dụng viễn thám và AI?

Có thể thấy Việt Nam không còn ở giai đoạn bắt đầu nghiên cứu và ứng dụng viễn thám, nhưng cũng chưa hình thành đầy đủ một hệ sinh thái viễn thám – AI vận hành thống nhất trên quy mô quốc gia.

Về nền tảng viễn thám, Việt Nam đã có quá trình đầu tư và phát triển tương đối dài. Hệ thống trạm thu, cơ sở dữ liệu và các hoạt động nghiên cứu, ứng dụng viễn thám đã được hình thành; công nghệ được triển khai trong nhiều ngành, lĩnh vực. Cục Viễn thám quốc gia hiện có chức năng tham mưu, giúp Bộ trưởng quản lý nhà nước về viễn thám, đồng thời được giao nghiên cứu khoa học, phát triển ứng dụng và chuyển giao công nghệ viễn thám.

Về dữ liệu, việc đưa Cơ sở dữ liệu ảnh viễn thám quốc gia vào vận hành là một bước tiến quan trọng. Đây là nền tảng để chuyển từ cách tiếp cận quản lý dữ liệu phân tán sang tổ chức dữ liệu có hệ thống, từng bước hướng tới khai thác dữ liệu lớn và chia sẻ dữ liệu liên ngành.

Về ứng dụng, viễn thám đã được sử dụng trong nhiều bài toán quản lý thực tế. Các nội dung đang được Cục quan tâm bao gồm giám sát nông nghiệp, tài nguyên và môi trường; theo dõi sử dụng đất; giám sát tài nguyên nước; môi trường biển và các bài toán cảnh báo sớm. Cổng thông tin của Cục hiện cũng xác định các nhóm ứng dụng và nhiệm vụ chuyên môn là một lĩnh vực hoạt động trọng tâm.

Trong lĩnh vực AI, Việt Nam đã có nhiều nghiên cứu và thử nghiệm sử dụng học máy, học sâu trong phân loại ảnh, nhận dạng đối tượng, phát hiện biến động và dự báo. Các nghiên cứu trong nước đã bước đầu khai thác AI kết hợp dữ liệu viễn thám để giải quyết các bài toán như phân loại lớp phủ, sử dụng đất và mô hình hóa biến động không gian.

Đáng chú ý, định hướng hiện nay đã bắt đầu chuyển từ nghiên cứu các ứng dụng riêng lẻ sang xây dựng các bài toán lớn ứng dụng viễn thám và AI trong giám sát nông nghiệp, tài nguyên và môi trường. Đây là hướng đi được Cục Viễn thám quốc gia xác định trong quá trình triển khai Nghị quyết số 57-NQ/TW về phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.

Như vậy, có thể đánh giá vị trí hiện nay của Việt Nam theo hướng: đã có nền tảng dữ liệu, hạ tầng và năng lực nghiên cứu; đã có nhiều ứng dụng thực tế; nhưng việc tích hợp AI để hình thành các hệ thống phân tích tự động, liên tục và cung cấp sản phẩm thông tin trực tiếp cho quy trình quản lý vẫn đang trong quá trình phát triển.

Đây cũng chính là giai đoạn cần chuyển trọng tâm từ “nghiên cứu được mô hình” sang “vận hành được sản phẩm”.

AI đang mở rộng giá trị của dữ liệu viễn thám

AI tạo ra thay đổi quan trọng nhất không phải ở việc thay thế hoàn toàn con người trong xử lý ảnh, mà ở khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn, phát hiện các mẫu và biến động mà phương pháp thủ công khó thực hiện trên quy mô rộng.

Các phương pháp học máy và học sâu có thể được sử dụng để phân loại đối tượng, nhận dạng lớp phủ, phát hiện biến động, phân đoạn ảnh và trích xuất thông tin. Khi được triển khai trên chuỗi dữ liệu theo thời gian, AI có thể hỗ trợ chuyển từ việc xác định hiện trạng sang nhận biết xu thế và những dấu hiệu bất thường.

Trong nông nghiệp, kết hợp dữ liệu viễn thám với AI và dữ liệu khí tượng, thủy văn, đất đai, điều tra thực địa có thể hỗ trợ xác định diện tích và loại cây trồng, theo dõi tình trạng sinh trưởng, phát hiện khu vực có dấu hiệu bất thường và cung cấp thông tin phục vụ điều hành sản xuất.

Trong quản lý rừng, AI có thể hỗ trợ phát hiện biến động diện tích rừng, mất rừng, suy giảm lớp phủ và các khu vực có nguy cơ bất thường thông qua phân tích chuỗi ảnh.

Trong quản lý tài nguyên nước và môi trường, việc kết hợp dữ liệu viễn thám với các nguồn dữ liệu chuyên ngành có thể tạo ra các sản phẩm theo dõi biến động mặt nước, vùng ngập, hồ chứa và một số chỉ tiêu môi trường có thể quan trắc từ xa.

Trong phòng chống thiên tai, tốc độ cung cấp thông tin có ý nghĩa đặc biệt quan trọng. Khả năng tự động tiếp nhận dữ liệu mới, phân tích và khoanh vùng khu vực chịu ảnh hưởng có thể hỗ trợ công tác chỉ đạo, điều hành và xác định khu vực cần kiểm tra thực địa.

Tuy nhiên, cần tránh quan niệm rằng chỉ cần đưa AI vào xử lý ảnh là có thể tự động tạo ra thông tin chính xác. AI chỉ phát huy hiệu quả khi được đặt trên nền tảng dữ liệu tốt và một bài toán nghiệp vụ được xác định rõ.

Điểm nghẽn không chỉ nằm ở thuật toán

Thực trạng nghiên cứu và ứng dụng hiện nay cho thấy một trong những thách thức lớn nhất không phải là thiếu các thuật toán AI, mà là thiếu một hệ sinh thái đủ đồng bộ để đưa thuật toán thành sản phẩm sử dụng lâu dài.

Thứ nhất, dữ liệu huấn luyện và dữ liệu tham chiếu còn là điểm nghẽn.

AI cần dữ liệu có chất lượng và được gán nhãn phù hợp. Trong viễn thám, dữ liệu này còn phải phản ánh sự khác biệt về mùa vụ, điều kiện tự nhiên, địa hình, khí hậu và đặc điểm từng vùng. Một mô hình có thể hoạt động tốt tại một khu vực nhưng chưa chắc có khả năng tổng quát hóa cho khu vực khác.

Thứ hai, dữ liệu còn cần được chuẩn hóa và liên thông tốt hơn.

Giá trị của AI không chỉ nằm trong một tập ảnh mà nằm ở khả năng kết hợp ảnh viễn thám với dữ liệu đất đai, khí tượng thủy văn, nông nghiệp, lâm nghiệp, môi trường và các dữ liệu chuyên ngành khác.

Thứ ba, các kết quả nghiên cứu còn có nguy cơ phân tán.

Nếu mỗi nhiệm vụ khoa học và công nghệ xây dựng một mô hình, một cơ sở dữ liệu và một phần mềm riêng, kết quả sẽ khó tái sử dụng. Điều cần thiết là hình thành các thành phần dùng chung về dữ liệu, thuật toán, mô hình, hạ tầng và quy trình xử lý.

Thứ tư, khoảng cách giữa kết quả nghiên cứu và yêu cầu quản lý còn đáng kể.

Một mô hình đạt độ chính xác cao trong điều kiện thử nghiệm chưa đồng nghĩa với việc sản phẩm có thể sử dụng trực tiếp trong quản lý nhà nước. Cần kiểm định trên dữ liệu thực tế, xác định phạm vi áp dụng, ngưỡng chất lượng và quy trình kiểm chứng.

Thứ năm, AI cần được duy trì sau khi nhiệm vụ kết thúc.

Mô hình AI không phải một sản phẩm tĩnh. Khi dữ liệu, đối tượng hoặc điều kiện môi trường thay đổi, mô hình có thể cần được cập nhật và đánh giá lại. Do đó, ngay từ khi xây dựng nhiệm vụ phải xác định rõ đơn vị vận hành, nguồn dữ liệu cập nhật và nguồn lực duy trì.

Những điểm nghẽn này cho thấy giai đoạn tới không nên chỉ tập trung vào việc nghiên cứu thêm thuật toán, mà cần xây dựng hệ sinh thái viễn thám – AI.

Vai trò dẫn dắt của Cục Viễn thám quốc gia

Trong hệ sinh thái đó, Cục Viễn thám quốc gia có vị trí đặc biệt quan trọng.

Theo Quyết định số 297/QĐ-BNNMT ngày 1/3/2025, Cục có chức năng tham mưu, giúp Bộ trưởng quản lý nhà nước về viễn thám; đồng thời được giao nghiên cứu khoa học, phát triển ứng dụng và chuyển giao công nghệ viễn thám.

Điều này cho thấy vai trò của Cục không chỉ là tổ chức thu nhận hoặc quản lý dữ liệu, mà còn bao gồm định hướng phát triển công nghệ, tổ chức ứng dụng và tạo lập môi trường để kết quả nghiên cứu được chuyển thành sản phẩm phục vụ quản lý.

Định hướng này cũng phù hợp với yêu cầu được đặt ra đối với Cục trong giai đoạn mới: nâng cấp Cơ sở dữ liệu viễn thám quốc gia theo hướng dữ liệu lớn, đa nguồn, tích hợp AI trong xử lý ảnh vệ tinh và mở rộng khả năng chia sẻ dữ liệu liên ngành. Tại Đại hội Đảng bộ Cục Viễn thám quốc gia nhiệm kỳ 2025–2030, lãnh đạo Bộ cũng nhấn mạnh yêu cầu Cục giữ vai trò chủ lực trong kiến tạo nền tảng kỹ thuật và dữ liệu, đồng thời thúc đẩy tích hợp AI trong xử lý dữ liệu viễn thám.

Từ đó, vai trò của Cục trong phát triển viễn thám – AI cần được thể hiện trên một số phương diện trọng tâm.

Một là, dẫn dắt phát triển nền tảng dữ liệu viễn thám phục vụ AI

Cơ sở dữ liệu viễn thám quốc gia cần được phát triển từ nơi lưu trữ và cung cấp ảnh thành nền tảng dữ liệu phục vụ phân tích và khai thác thông tin.

Cần ưu tiên xây dựng các bộ dữ liệu theo chuỗi thời gian, dữ liệu tham chiếu, dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra cho những bài toán quản lý có nhu cầu cao. Đồng thời, tăng cường khả năng kết nối dữ liệu viễn thám với dữ liệu chuyên ngành.

Hai là, dẫn dắt xác định các bài toán ứng dụng có giá trị quản lý cao

Cục cần đóng vai trò kết nối giữa nhu cầu quản lý nhà nước và năng lực nghiên cứu công nghệ.

Thay vì bắt đầu từ câu hỏi “có thể dùng AI làm gì?”, cần bắt đầu từ câu hỏi “cơ quan quản lý đang cần thông tin gì mà phương thức hiện nay chưa cung cấp kịp thời hoặc chưa đủ hiệu quả?”

Từ đó hình thành các bài toán ưu tiên về nông nghiệp, đất đai, rừng, tài nguyên nước, môi trường, biển và hải đảo, thiên tai và biến đổi khí hậu.

Ba là, xây dựng các nền tảng và thành phần công nghệ dùng chung

Cục cần thúc đẩy việc hình thành các nền tảng xử lý viễn thám – AI có khả năng tích hợp nhiều nguồn dữ liệu và nhiều mô hình.

Mục tiêu là tránh tình trạng “mỗi nhiệm vụ một phần mềm”, đồng thời tạo điều kiện để một mô hình đã được kiểm chứng có thể được tái sử dụng cho nhiều địa phương, nhiều lĩnh vực và nhiều chuỗi dữ liệu.

Bốn là, xây dựng tiêu chuẩn và cơ chế kiểm định sản phẩm AI

Đây là một vai trò rất quan trọng của cơ quan quản lý nhà nước về viễn thám.

Cần từng bước xây dựng các yêu cầu về độ chính xác, phương pháp đánh giá, dữ liệu kiểm chứng và quy trình nghiệm thu đối với sản phẩm được tạo ra bằng AI. Qua đó phân biệt rõ giữa mô hình nghiên cứu, sản phẩm thử nghiệm và sản phẩm đủ điều kiện cung cấp thông tin phục vụ quản lý.

Năm là, kết nối nghiên cứu khoa học với doanh nghiệp và cơ quan sử dụng

Cục không nhất thiết phải tự phát triển toàn bộ thuật toán AI. Vai trò quan trọng hơn là xác định bài toán, chuẩn hóa yêu cầu dữ liệu và sản phẩm, tổ chức thử nghiệm, đánh giá và kết nối với các tổ chức nghiên cứu, trường đại học, doanh nghiệp công nghệ.

Cách tiếp cận này sẽ giúp Cục trở thành đầu mối điều phối hệ sinh thái, thay vì chỉ là một đơn vị trực tiếp thực hiện từng nhiệm vụ riêng lẻ.

Sáu là, chuyển từ cung cấp dữ liệu sang cung cấp thông tin và dịch vụ

Đây có thể là bước chuyển quan trọng nhất.

Giá trị của viễn thám trong giai đoạn mới không nên được đo chủ yếu bằng số lượng ảnh thu nhận hoặc dung lượng dữ liệu lưu trữ, mà bằng khả năng tạo ra thông tin có giá trị cho người sử dụng.

Theo hướng đó, Cục cần từng bước phát triển các dịch vụ thông tin viễn thám có khả năng cập nhật thường xuyên, tự động hóa cao và có thể tích hợp vào hệ thống quản lý của Bộ, các cơ quan Trung ương và địa phương.

Định hướng giai đoạn 2026–2030: từ nghiên cứu mô hình đến vận hành hệ thống

Trong giai đoạn 2026–2030, phát triển viễn thám kết hợp AI cần được triển khai theo một chuỗi thống nhất:

Dữ liệu → hạ tầng → thuật toán → sản phẩm → kiểm định → tích hợp nghiệp vụ → vận hành.

Theo đó, Cục Viễn thám quốc gia có thể tập trung vào một số nhiệm vụ trọng tâm.

Trước hết, hoàn thiện Cơ sở dữ liệu viễn thám quốc gia theo hướng dữ liệu lớn, đa nguồn và có khả năng khai thác bằng AI.

Tiếp đó, xây dựng các bộ dữ liệu huấn luyện và dữ liệu tham chiếu quốc gia cho các bài toán ưu tiên, tạo nền tảng để các tổ chức nghiên cứu và doanh nghiệp có thể phát triển các mô hình phù hợp.

Đồng thời, xây dựng một số nền tảng hoặc hệ thống phân tích viễn thám – AI dùng chung, ưu tiên các bài toán có khả năng triển khai trên diện rộng.

Cùng với nghiên cứu công nghệ, cần xây dựng quy trình kiểm định, đánh giá chất lượng và tiêu chuẩn kỹ thuật đối với sản phẩm thông tin viễn thám có sử dụng AI.

Đặc biệt, các nhiệm vụ khoa học và công nghệ trong lĩnh vực này cần được thiết kế theo nguyên tắc “bài toán quản lý – sản phẩm – người sử dụng – khả năng vận hành”, thay vì chỉ đánh giá bằng số lượng mô hình, bài báo hoặc phần mềm được tạo ra.

Cuối cùng, cần phát triển đội ngũ nhân lực có khả năng kết hợp giữa viễn thám, khoa học dữ liệu, AI và nghiệp vụ tài nguyên – môi trường. Đây là điều kiện để Cục thực hiện tốt vai trò dẫn dắt công nghệ trong giai đoạn mới.

Từ dữ liệu viễn thám đến năng lực quản lý thông minh

Viễn thám đang bước vào giai đoạn phát triển mới. Giá trị của công nghệ không còn chỉ nằm ở khả năng nhìn thấy và ghi nhận những gì đang diễn ra trên bề mặt Trái đất, mà ngày càng nằm ở khả năng phát hiện thay đổi, nhận diện bất thường, phân tích xu thế và cung cấp thông tin kịp thời cho người ra quyết định.

AI tạo thêm năng lực để thực hiện quá trình đó, nhưng AI không thể thay thế nền tảng dữ liệu, kiến thức chuyên ngành và quy trình kiểm chứng. Vì vậy, phát triển viễn thám – AI không phải là cuộc chạy đua đơn thuần về thuật toán, mà là quá trình xây dựng một hệ sinh thái công nghệ và dữ liệu phục vụ nhu cầu quản lý thực tế.

Việt Nam đã có những nền tảng quan trọng: hệ thống hạ tầng viễn thám, cơ sở dữ liệu quốc gia, năng lực nghiên cứu và mạng lưới ứng dụng trong nhiều ngành, lĩnh vực. Việc Cục Viễn thám quốc gia xác định xây dựng các bài toán lớn ứng dụng viễn thám và AI, đồng thời định hướng phát triển cơ sở dữ liệu theo hướng dữ liệu lớn, đa nguồn và tích hợp AI cho thấy lĩnh vực này đang chuyển sang một giai đoạn phát triển mới.

Thách thức của giai đoạn tới vì vậy không phải là chứng minh AI có thể làm được gì, mà là làm thế nào để những gì AI có thể làm trở thành những sản phẩm thông tin đáng tin cậy, được vận hành thường xuyên và thực sự tạo ra giá trị cho quản lý nhà nước.

Trong quá trình đó, Cục Viễn thám quốc gia cần phát huy vai trò tham mưu chiến lược, kiến tạo nền tảng dữ liệu và công nghệ, dẫn dắt các bài toán ứng dụng, xây dựng tiêu chuẩn chất lượng, kết nối các lực lượng nghiên cứu – công nghệ – doanh nghiệp và tổ chức chuyển giao kết quả vào thực tiễn.

Đó cũng là hướng chuyển từ “quản lý dữ liệu viễn thám” sang “quản trị và khai thác giá trị dữ liệu viễn thám”, từ cung cấp ảnh sang cung cấp thông tin, và từ ứng dụng công nghệ đơn lẻ sang xây dựng năng lực quan trắc, phân tích và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Nếu thực hiện được bước chuyển này, viễn thám kết hợp AI sẽ không chỉ là một hướng nghiên cứu công nghệ mới, mà có thể trở thành một trong những nền tảng quan trọng góp phần hiện đại hóa phương thức quản lý tài nguyên, bảo vệ môi trường, phát triển nông nghiệp, phòng chống thiên tai và ứng phó với biến đổi khí hậu của Việt Nam trong giai đoạn 2026–2030.