Sign In

Bước đột phá trong chuyển đổi số ngành viễn thám: xây dựng hệ thống dữ liệu đồng bộ, thống nhất và hiệu quả.

00:00 23/07/2026

Chọn cỡ chữ A a  

Trước yêu cầu cấp bách của công cuộc chuyển đổi số toàn diện, Bộ Nông nghiệp và Môi trường đã xây dựng và chuẩn bị ban hành Thông tư Quy định Khung kiến trúc dữ liệu viễn thám, Khung quản trị, quản lý dữ liệu viễn thám và Từ điển dữ liệu viễn thám

Thông tư được xây dựng dựa trên một hệ thống căn cứ pháp lý vô cùng chặt chẽ và cập nhật của Đảng và Nhà nước. Đó là Luật Giao dịch điện tử năm 2023, Luật Dữ liệu năm 2024, và đặc biệt là Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia. Nghị quyết 57-NQ/TW đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiến tạo thể chế số để giải phóng năng lượng sáng tạo và thúc đẩy năng lực quản trị hiện đại. Cụ thể hóa định hướng đó, Ban Chỉ đạo Trung ương đã ban hành Quy định số 05-QĐ/BCĐTW về Mô hình liên thông số thống nhất, hiệu quả dựa trên quản trị dữ liệu trong hệ thống chính trị.

Trong bối cảnh đó, ngành viễn thám không thể đứng ngoài cuộc. Việc ban hành một khung kiến trúc và quản trị dữ liệu chuyên ngành riêng biệt, tương thích hoàn toàn với Khung kiến trúc dữ liệu quốc gia theo Quyết định số 2439/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ, là nhiệm vụ bắt buộc. Thông tư mới không chỉ giải quyết các bài toán kỹ thuật đơn thuần mà còn là công cụ thực thi chiến lược, đưa dữ liệu viễn thám trở thành một phần không thể tách rời của hệ sinh thái dữ liệu số quốc gia thống nhất.

Một trong những điểm cốt lõi của dự thảo Thông tư lần này là việc ban hành đồng bộ ba cấu phần: Khung kiến trúc dữ liệu, Khung quản trị, quản lý và Từ điển dữ liệu viễn thám. Sự kết hợp này mang tính toàn diện, bao quát toàn bộ dữ liệu viễn thám.

1. Khung kiến trúc dữ liệu viễn thám: Định hình mô hình tổng thể, xác định cách thức cấu trúc các lớp dữ liệu từ ảnh vệ tinh thô, dữ liệu xử lý chuyên đề, cho đến các thông tin nền địa lý. Khung này giúp các đơn vị có cái nhìn tường minh về mô hình vật lý và logic của hệ thống dữ liệu, tránh việc đầu tư phân tán, manh mún, chồng chéo hệ thống thông tin giữa các bộ ngành và địa phương.

2. Khung quản trị, quản lý dữ liệu viễn thám: Đưa ra câu trả lời rõ ràng cho bài toán tổ chức và phân cấp quản trị. Khung quy định chặt chẽ quy trình từ tạo lập, thu nhận, chuẩn hóa, lưu trữ cho đến tích hợp, chia sẻ, đồng bộ và phân tích dữ liệu.

3. Từ điển dữ liệu viễn thám (Phiên bản 1.0): Đây có thể coi là bộ "ngôn ngữ chung" cho toàn ngành. Từ trước đến nay, việc thiếu chuẩn hóa trong định nghĩa trường dữ liệu, định dạng file và siêu dữ liệu (metadata) đã tạo ra những rào cản vô hình khiến các hệ thống không thể kết nối liền mạch. Từ điển dữ liệu ra đời sẽ loại bỏ hoàn toàn rào cản này, giúp việc tích hợp dữ liệu tự động giữa Cơ sở dữ liệu viễn thám quốc gia với Cơ sở dữ liệu ngành Nông nghiệp và Môi trường và Cơ sở dữ liệu Tổng hợp quốc gia diễn ra mượt mà, chính xác.

Sự lãng phí lớn nhất trong quản lý thông tin là "dữ liệu chết" - tức là dữ liệu được thu thập nhưng bị khóa chặt trong các ổ cứng hoặc các hệ thống cô lập. Khắc phục triệt để tình trạng này, dự thảo Thông tư đặt nguyên tắc kết nối, chia sẻ bắt buộc làm kim chỉ nam, tuân thủ nghiêm túc các quy định của Chính phủ về giao dịch điện tử và liên thông dữ liệu bắt buộc.

Thông tư mở đường cho việc cung cấp dữ liệu phục vụ cơ quan nhà nước, doanh nghiệp và người dân. Dữ liệu ảnh viễn thám, sau khi được xử lý và phân cấp bảo mật, sẽ được chia sẻ rộng rãi phục vụ công tác quy hoạch đô thị, theo dõi diễn biến rừng, dự báo sản lượng nông nghiệp, giám sát vùng biển và ứng phó với biến đổi khí hậu. Khi dữ liệu được đưa vào dòng lưu thông, giá trị kinh tế và xã hội của nó sẽ được nhân lên gấp bội, thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong doanh nghiệp và nâng cao hiệu quả phục vụ nhân dân.

Song song với việc thúc đẩy chia sẻ, vấn đề an toàn thông tin và an ninh mạng được đặt ở vị trí trọng yếu. Bản chất của dữ liệu viễn thám liên quan mật thiết đến an ninh quốc gia, biên giới và chủ quyền lãnh thổ. Do đó, Khung quản trị dữ liệu yêu cầu các hệ thống thông tin, đặc biệt là Cơ sở dữ liệu viễn thám quốc gia, phải được thiết kế và vận hành đáp ứng các tiêu chuẩn bảo mật nghiêm ngặt. Việc kiểm soát quyền truy cập, mã hóa dữ liệu truyền tải, giám sát an ninh hệ thống theo thời gian thực và sao lưu dự phòng định kỳ dữ liệu lịch sử là những bắt buộc kỹ thuật nhằm bảo vệ tối đa tài sản số của quốc gia trước các nguy cơ tấn công mạng.

Kỳ vọng về một diện mạo mới cho ngành viễn thám

Việc triển khai Thông tư Quy định Khung kiến trúc dữ liệu viễn thám (Phiên bản 1.0) chắc chắn sẽ mang lại những thay đổi mang tính bước ngoặt và đây là cẩm nang để chuẩn hóa quy trình nghiệp vụ.

Có thể khẳng định, sự ra đời của Thông tư không chỉ là sự hoàn thiện về mặt thể chế chuyên ngành, mà còn là minh chứng cho tinh thần chủ động, quyết liệt của ngành nông nghiệp - môi trường trong việc thực hiện mục tiêu chiến lược của Bộ Chính trị về đột phá chuyển đổi số. Đây là tiền đề vững chắc để đưa Việt Nam trở thành quốc gia mạnh về viễn thám, làm chủ công nghệ không gian phục vụ phát triển bền vững trong tương lai.

Phòng Quản lý hoạt động viễn thám

Ý kiến

Ứng dụng tư liệu vệ tinh trong nghiên cứu tai biến thiên nhiên tại việt nam: tiếp cận, phương pháp và triển vọng

Ứng dụng tư liệu vệ tinh trong nghiên cứu tai biến thiên nhiên tại việt nam: tiếp cận, phương pháp và triển vọng

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

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

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

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

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.