Tin tức Mới
Quản lý thống nhất, bảo đảm an toàn và khai thác hiệu quả Hệ thống lưu trữ điện tử của Bộ Nông nghiệp và Môi trường
11:25 01/10/2026
Ứng dụng công nghệ viễn thám và các phương pháp số trong đánh giá tính dễ bị tổn thương do biến đổi khí hậu vùng đồng bằng sông Hồng
Tóm tắt: Biến đổi khí hậu đang làm gia tăng mức độ và tính phức tạp của các hiện tượng cực đoan tại vùng Đồng bằng sông Hồng, đồng thời tác động ngày càng rõ đến tài nguyên đất, tài nguyên nước và tài nguyên rừng. Trong khi đó, các phương pháp đánh giá tính dễ bị tổn thương hiện nay còn phụ thuộc nhiều vào số liệu thống kê, điều tra thực địa và phương pháp chồng xếp bản đồ với trọng số chuyên gia, nên khó đáp ứng yêu cầu đánh giá liên tục, đa thời gian và trên phạm vi không gian rộng. Bài báo trình bày cách tiếp cận ứng dụng dữ liệu viễn thám đa thời gian kết hợp hệ thống thông tin địa lý (GIS), trí tuệ nhân tạo (AI), học máy, dữ liệu khí tượng - thủy văn và các mô hình số để đánh giá tác động, mức độ dễ bị tổn thương của hệ thống tự nhiên vùng Đồng bằng sông Hồng. Phương pháp nghiên cứu được xây dựng trên ba nhóm công nghệ: thành lập dữ liệu bằng AI kết hợp viễn thám đa thời gian; xử lý dữ liệu viễn thám và phân tích không gian; tích hợp dữ liệu viễn thám với dữ liệu điều tra, quan trắc và mô hình chuyên ngành. Trên cơ sở đó, các mô hình mô phỏng lũ, xâm nhập mặn, ngập lụt đô thị, nước dâng do bão và hạn hán được tích hợp với khung đánh giá phơi bày - nhạy cảm - năng lực thích ứng/phục hồi. Kết quả dự kiến là hệ thống cơ sở dữ liệu không gian - thời gian, các bản đồ phân cấp tính dễ bị tổn thương, bộ dữ liệu cảnh báo và WebGIS hỗ trợ quản lý, giám sát và đề xuất giải pháp thích ứng. Cách tiếp cận này góp phần chuyển dịch từ đánh giá đơn ngành, tĩnh và phụ thuộc nhiều vào số liệu thống kê sang đánh giá đa nguồn, đa thời gian, dựa trên dữ liệu và có khả năng cập nhật. Từ khóa: viễn thám; trí tuệ nhân tạo; GIS; biến đổi khí hậu; tính dễ bị tổn thương; Đồng bằng sông Hồng; tài nguyên đất; tài nguyên nước; tài nguyên rừng.
Đột phá khoa học, công nghệ viễn thám trước yêu cầu mới: Từ chương trình nghiên cứu đến năng lực công nghệ quốc gia
Chương trình phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo lĩnh vực viễn thám giai đoạn 2026–2030 do Cục Viễn thám quốc gia xây dựng, trình Bộ Nông nghiệp và Môi trường xem xét ban hành, được đặt trong một thời điểm có ý nghĩa đặc biệt: khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số đang trở thành động lực phát triển quốc gia, trong khi công nghệ viễn thám trên thế giới đang chuyển rất nhanh từ xử lý ảnh chuyên biệt sang nền tảng dữ liệu địa không gian, trí tuệ nhân tạo và các hệ thống giám sát thông minh. Đây không chỉ là một chương trình nghiên cứu khoa học của một lĩnh vực kỹ thuật, mà đang đặt nền móng cho việc hình thành năng lực công nghệ viễn thám mới, phục vụ quản trị tài nguyên, môi trường, nông nghiệp, thiên tai và phát triển bền vững.
Phát triển vùng nguyên liệu tập trung – Nền tảng nâng cao giá trị và sức cạnh tranh của nông, lâm, thủy sản Việt Nam
Việc Bộ trưởng Bộ Nông nghiệp và Môi trường ban hành Quyết định số 3411/QĐ-BNNMT ngày 24/8/2026 phê duyệt Đề án “Phát triển vùng nguyên liệu nông, lâm, thủy sản tập trung giai đoạn 2026 - 2030” đánh dấu một bước chuyển quan trọng trong tư duy phát triển sản xuất nông nghiệp hàng hóa. Nếu giai đoạn trước tập trung tháo gỡ những điểm nghẽn ban đầu về hạ tầng và tổ chức sản xuất, thì giai đoạn 2026 - 2030 đặt mục tiêu hình thành các vùng nguyên liệu có quy mô, có thị trường, có tổ chức sản xuất, có doanh nghiệp liên kết và đặc biệt là được quản trị dựa trên dữ liệu số. Đây không đơn thuần là câu chuyện mở rộng diện tích sản xuất, mà sâu xa hơn là tổ chức lại không gian sản xuất nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản theo chuỗi giá trị, gắn sản xuất với chế biến, logistics, thị trường và các yêu cầu ngày càng cao về chất lượng, truy xuất nguồn gốc, phát triển bền vững và thích ứng với biến đổi khí hậu.
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
14:35 28/08/2026
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.
Ứng dụng tư liệu vệ tinh trong nghiên cứu tai biến thiên nhiên tại việt nam: tiếp cận, phương pháp và triển vọng
11:06 19/08/2026
Tai biến thiên nhiên, bao gồm lũ lụt, trượt lở đất, hạn hán và xói lở bờ biển, đang ngày càng gia tăng về tần suất và mức độ nghiêm trọng tại Việt Nam dưới tác động của biến đổi khí hậu. Tư liệu vệ tinh đã trở thành một công cụ không thể thiếu trong công tác giám sát, đánh giá và cảnh báo các loại hình tai biến này nhờ khả năng phủ trùm không gian rộng lớn, lặp lại theo chu kỳ và chi phí thu thập thấp. Bài báo này tổng hợp và phân tích các hướng tiếp cận ứng dụng tư liệu vệ tinh trong nghiên cứu tai biến thiên nhiên tại Việt Nam, bao gồm: (1) phân tích đa phổ và radar để lập bản đồ lũ lụt và trượt lở đất; (2) sử dụng chỉ số viễn thám kết hợp học máy để đánh giá tính nhạy cảm tai biến; (3) tích hợp dữ liệu chuỗi thời gian đa nguồn vào mô hình học sâu. Kết quả cho thấy các mô hình kết hợp tư liệu vệ tinh đa nguồn với thuật toán học máy và học sâu cho độ chính xác cao (AUC > 0,95) và có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong hệ thống cảnh báo sớm thiên tai tại Việt Nam.
Ứng dụng GIS và viễn thám trong đánh giá biến động sử dụng đất nông nghiệp xã Tây Đô, tỉnh Thanh Hóa giai đoạn 2015 - 2025
17:46 11/08/2026
Nghiên cứu này ứng dụng công nghệ GIS và viễn thám nhằm phân tích biến động sử dụng đất nông nghiệp tại xã Tây Đô, tỉnh Thanh Hóa trong giai đoạn 2015 - 2025, đồng thời xác định các nguyên nhân gây biến động và đề xuất giải pháp phục vụ công tác quản lý, sử dụng đất bền vững tại địa phương. Nguồn dữ liệu chính được sử dụng là ảnh vệ tinh Sentinel-2 tại hai thời điểm năm 2015 và năm 2025, kết hợp với phần mềm ArcGIS và ENVI để xây dựng bản đồ lớp phủ đất và bản đồ biến động sử dụng đất. Phương pháp phân loại ảnh có giám sát bằng thuật toán xác suất cực đại (Maximum Likelihood) được áp dụng, kết hợp khảo sát trên nền tảng Google Earth và khảo sát thực địa để kiểm chứng kết quả phân loại. Kết quả đánh giá độ chính xác cho thấy cả hai thời điểm đều đạt độ chính xác tổng thể trên 80% và hệ số Kappa trên 0,7, đảm bảo độ tin cậy cho phân tích biến động. Kết quả nghiên cứu xác định tổng diện tích có biến động là 1.528,84 ha, chiếm 43,31% tổng diện tích tự nhiên, trong khi diện tích không biến động là 2.001,31 ha, chiếm 56,69%. Xu hướng biến động chủ yếu là sự suy giảm diện tích đất nông nghiệp truyền thống, đặc biệt là đất trồng lúa, đi kèm với sự gia tăng diện tích đất ở nông thôn, đất giao thông và các loại đất sản xuất có giá trị kinh tế cao hơn. Kết quả này phản ánh quá trình phát triển kinh tế - xã hội và sự chuyển dịch cơ cấu sử dụng đất phù hợp với nhu cầu phát triển của địa phương trong giai đoạn hiện nay, đồng thời là cơ sở khoa học quan trọng cho công tác quy hoạch, quản lý và sử dụng đất bền vững tại xã Tây Đô.
Tổng quan đánh giá độ chính xác của các thuật toán phân loại ảnh vệ tinh Sentinel-2 trong giám sát tài nguyên và môi trường
17:41 11/08/2026
Nghiên cứu này nhằm đánh giá độ chính xác của một số thuật toán phân loại ảnh viễn thám sử dụng dữ liệu Sentinel-2 trong giám sát tài nguyên và môi trường. Cụ thể, ba thuật toán phổ biến bao gồm Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) và k-Nearest Neighbor (KNN) được lựa chọn và áp dụng để phân loại lớp phủ bề mặt từ ảnh vệ tinh. Quy trình nghiên cứu bao gồm tiền xử lý dữ liệu, xây dựng tập mẫu huấn luyện và kiểm định, thực hiện phân loại và đánh giá kết quả thông qua ma trận nhầm lẫn cùng các chỉ tiêu như độ chính xác tổng thể (Overall Accuracy), hệ số Kappa và độ chính xác theo lớp. Kết quả cho thấy các thuật toán đều đạt hiệu quả nhất định trong phân loại ảnh Sentinel-2, trong đó Random Forest thể hiện hiệu suất vượt trội với độ chính xác tổng thể đạt trên 90%, cao hơn so với SVM và KNN. Sự khác biệt về độ chính xác giữa các thuật toán phản ánh khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến và tính ổn định của từng phương pháp. Nghiên cứu góp phần cung cấp cơ sở khoa học trong việc lựa chọn thuật toán phân loại phù hợp cho dữ liệu viễn thám Sentinel-2, đồng thời đề xuất hướng tiếp cận tối ưu nhằm nâng cao hiệu quả giám sát tài nguyên và môi trường trong điều kiện thực tế.
Khi viễn thám và trí tuệ nhân tạo thay đổi cách nhìn về biến đổi khí hậu ở Đồng bằng sông Hồng
17:32 11/08/2026
Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu lâu nay chủ yếu dựa trên khảo sát thực địa và số liệu thống kê, vốn tốn nhiều thời gian và khó theo kịp những biến động đang diễn ra từng ngày. Việc ứng dụng viễn thám, trí tuệ nhân tạo và các phương pháp số đang mở ra một cách tiếp cận hoàn toàn mới, cho phép theo dõi toàn vùng gần như liên tục, phân tích chính xác hơn và hỗ trợ ra quyết định kịp thời. Đây không chỉ là sự thay đổi về công nghệ mà còn là sự thay đổi trong tư duy quản lý tài nguyên và môi trường.
Định hướng nghiên cứu cơ bản giai đoạn 2026–2030 tạo ra cơ hội tăng cường nền tảng khoa học công nghệ viễn thám và quan sát Trái đất
17:02 11/08/2026
Bộ Khoa học và Công nghệ tổ chức lấy ý kiến đối với dự thảo “Định hướng nghiên cứu cơ bản trong lĩnh vực khoa học tự nhiên giai đoạn 2026–2030, định hướng đến năm 2035” nhằm hoàn thiện hệ thống định hướng nghiên cứu cơ bản quốc gia trong giai đoạn phát triển mới. Đây là một hoạt động có ý nghĩa quan trọng, góp phần xác định các hướng nghiên cứu nền tảng, tạo cơ sở khoa học cho việc hình thành năng lực nội sinh, làm chủ công nghệ chiến lược và nâng cao năng lực cạnh tranh của khoa học và công nghệ Việt Nam.