08:57 19/09/2025

Cục Viễn thám Quốc gia tổng hợp nhu cầu dữ liệu viễn thám từ các đơn vị trực thuộc Bộ. Bảng tổng hợp nhu cầu này là cơ sở quan trọng để triển khai hiệu quả nhiệm vụ thu nhận dữ liệu ảnh viễn thám theo Quyết định số 681/QĐ-BNNMT, nhằm hỗ trợ tăng trưởng ngành nông nghiệp và môi trường.

13:59 11/08/2025

Một trong những công ty bảo vệ mùa màng hàng đầu của Ấn Độ đã khai thác sức mạnh của công nghệ cảm biến từ xa để tăng cường tương tác với nông dân. Bằng cách cung cấp những hiểu biết có giá trị về quản lý mùa màng, bao gồm các khía cạnh như dinh dưỡng, tưới tiêu và kiểm soát dịch hại. Công ty đã cải thiện hiệu quả của các chiến lược bảo vệ mùa màng và củng cố mối quan hệ với cộng đồng nông dân. Phương pháp tiếp cận công nghệ tiên tiến này đã chứng minh là một bước ngoặt, cho phép nông dân tối ưu hóa các hoạt động nông nghiệp của họ và tăng năng suất.

13:58 11/08/2025

Khai mở kỷ nguyên quan sát Trái Đất của Việt Nam, vệ tinh VNREDSat‑1 (Natural Resources, Environment and Disaster Monitoring Satellite) do Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam hợp tác với EADS Astrium (Cộng hoà Pháp) phát triển, mang đến một bộ nền ảnh vệ tinh viễn thám phủ khắp lãnh thổ nước nhà.

13:56 11/08/2025

Khu vực ven biển là nơi chịu tác động mạnh mẽ của các quá trình biển như xói lở, bồi tụ và ô nhiễm môi trường. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu và mực nước biển dâng, việc giám sát biến động đường bờ ngày càng trở nên cấp thiết nhằm phục vụ công tác quy hoạch, phòng chống thiên tai và phát triển bền vững. Theo WRI, khoảng 39% dân số thế giới sống cách bờ biển không quá 100 km, và ước tính đến cuối thế kỷ XXI, có thể có đến 17.000 km² bị xói lở toàn cầu. Đường bờ biển - ranh giới giữa đất liền và mặt nước - là một chỉ số quan trọng trong nghiên cứu môi trường. Sự biến động của nó chịu ảnh hưởng bởi cả yếu tố tự nhiên (thủy triều, bão, nước biển dâng) và nhân sinh (xây dựng cảng, đê, nuôi trồng thủy sản). Trong những năm gần đây, ảnh vệ tinh và kỹ thuật viễn thám đã được sử dụng rộng rãi để trích xuất đường bờ nhờ ưu điểm như bao phủ rộng, chi phí thấp, không cần khảo sát thực địa và khả năng thu nhận dữ liệu liên tục. Các nghiên cứu trước đây chủ yếu sử dụng ảnh Landsat kết hợp chỉ số NDWI/MNDWI, phương pháp ngưỡng hóa hoặc phân loại đối tượng để xác định đường bờ. Một số nghiên cứu còn sử dụng công cụ DSAS để tính tốc độ xói lở/bồi tụ bằng các thuật toán EPR, LRR hoặc WLR. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng chuỗi ảnh Sentinel-2 với độ phân giải cao trên nền tảng Google Earth Engine (GEE) để trích xuất đường bờ vịnh Chabahar. Hai phương pháp phân loại giám sát là Random Forest và SVM được so sánh nhằm đánh giá độ chính xác phân loại. Sau đó, công cụ DSAS được áp dụng trong phần mềm ArcMap để tính toán tốc độ biến đổi đường bờ theo thời gian.

13:53 11/08/2025

11:59 23/05/2025