Sign In

Chương trình khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo lĩnh vực viễn thám giai đoạn 2026–2030: Nền tảng công nghệ cho quản trị nông nghiệp và môi trường hiện đại

16:55 11/08/2026

Chọn cỡ chữ A a  

Việc Cục Viễn thám quốc gia xây dựng Chương trình phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo lĩnh vực viễn thám giai đoạn 2026–2030 đánh dấu bước chuyển quan trọng trong định hướng phát triển lĩnh vực này: từ triển khai các nhiệm vụ nghiên cứu theo từng đề tài sang tổ chức một chương trình có mục tiêu, chỉ tiêu, nhóm nhiệm vụ và sản phẩm đầu ra tương đối toàn diện, gắn nghiên cứu khoa học với phát triển công nghệ, đổi mới sáng tạo, chuyển giao và ứng dụng trong thực tiễn. Đây cũng là bước cụ thể hóa trực tiếp tinh thần Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị, đồng thời tạo sự kết nối giữa chiến lược phát triển viễn thám quốc gia với chương trình khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo của Bộ Nông nghiệp và Môi trường trong giai đoạn 2026–2030.

Trên cơ sở đề xuất, Cục Viễn thám quốc gia là cơ quan chủ trì quản lý, thời gian thực hiện 60 tháng, tổng kinh phí dự kiến 100 tỷ đồng, trong đó ngân sách nhà nước chiếm 95% và nguồn ngoài ngân sách 5%. Chương trình được xây dựng trên nền tảng các định hướng lớn của Nghị quyết số 57-NQ/TW, Nghị quyết số 71/NQ-CP, Nghị quyết số 11/NQ-CP, Chiến lược phát triển viễn thám quốc gia đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2040 và Kế hoạch khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo 5 năm giai đoạn 2026–2030 của Bộ Nông nghiệp và Môi trường được ban hành tại Quyết định số 2570/QĐ-BNNMT ngày 03/7/2026.

Từ kết quả nghiên cứu giai đoạn 2020–2026 đến một chương trình có tính hệ thống

Một cơ sở quan trọng để đánh giá tính cần thiết và khả thi của Chương trình là kết quả hoạt động khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo của lĩnh vực viễn thám trong giai đoạn trước. Theo hồ sơ Chương trình, trong giai đoạn 2020–2026, với nguồn kinh phí 37 tỷ đồng, lĩnh vực viễn thám đã triển khai 25 đề tài cấp Bộ và 9 đề tài cấp cơ sở. Các nhiệm vụ đã tạo ra nhiều kết quả về thuật toán xử lý ảnh, bộ dữ liệu, phần mềm, quy trình chuẩn hóa sản phẩm, đồng thời góp phần nâng cao năng lực nhân lực, hình thành các nhóm nghiên cứu chuyên trách và củng cố hạ tầng xử lý dữ liệu.

Điểm đáng ghi nhận là kết quả nghiên cứu không chỉ dừng ở phạm vi khoa học kỹ thuật mà đã được đưa vào ứng dụng trong quản lý tài nguyên, nông nghiệp, rừng, phòng chống thiên tai, quy hoạch và giám sát môi trường. Một số kết quả còn trực tiếp hỗ trợ xây dựng khung pháp lý về viễn thám, trong đó có các quy định, thông tư và định mức kinh tế - kỹ thuật. Điều này cho thấy hoạt động nghiên cứu khoa học của lĩnh vực viễn thám đã bắt đầu tạo được mối liên kết giữa nghiên cứu – ứng dụng – quản lý nhà nước.

Tuy nhiên, chính đánh giá trong hồ sơ Chương trình cũng chỉ ra những hạn chế cần được khắc phục trong giai đoạn tới. Hiệu quả ứng dụng kinh tế - xã hội chưa đồng đều; quy mô thương mại hóa còn hạn chế; lĩnh vực viễn thám vẫn thiếu chuyên gia ở một số lĩnh vực chuyên sâu; hạ tầng xử lý dữ liệu quy mô lớn chưa đáp ứng đầy đủ yêu cầu; hệ sinh thái doanh nghiệp viễn thám chưa mạnh và nguồn lực tài chính cho nghiên cứu chưa thực sự ổn định.

Những hạn chế này có ý nghĩa đặc biệt đối với việc thiết kế Chương trình 2026–2030. Nếu giai đoạn trước chủ yếu tạo dựng năng lực nghiên cứu và từng bước chứng minh giá trị ứng dụng của công nghệ viễn thám, thì giai đoạn mới cần tập trung mạnh hơn vào các sản phẩm công nghệ có khả năng triển khai, các nền tảng dùng chung, khả năng chuyển giao và khả năng tạo ra tác động rõ ràng đối với hoạt động quản lý nhà nước và sản xuất.

Đây chính là điểm tiến bộ nổi bật trong cấu trúc của Chương trình mới.

Chuyển từ các đề tài riêng lẻ sang các cụm nhiệm vụ giải quyết bài toán lớn

Mục tiêu tổng quát của Chương trình là phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số trong lĩnh vực viễn thám nhằm tạo đột phá trong ứng dụng viễn thám, trí tuệ nhân tạo và dữ liệu số, cung cấp thông tin gần thời gian thực và các hệ thống cảnh báo tự động phục vụ quản lý nhà nước, phát triển kinh tế - xã hội, quốc phòng và an ninh.

Để đạt mục tiêu này, Chương trình được tổ chức theo 5 mục tiêu lớn, gồm hoàn thiện thể chế và tiêu chuẩn; hiện đại hóa hạ tầng và cơ sở dữ liệu; làm chủ công nghệ viễn thám, AI và công nghệ số; nâng cao hiệu quả ứng dụng, chuyển giao, thương mại hóa; đồng thời phát triển nguồn nhân lực, liên kết và hợp tác quốc tế.

Cách tiếp cận này cho thấy sự thay đổi rõ rệt về tư duy tổ chức hoạt động khoa học, công nghệ. Viễn thám không còn được nhìn nhận đơn thuần là công nghệ thu nhận và xử lý ảnh vệ tinh, mà đang được đặt trong một hệ sinh thái gồm dữ liệu, hạ tầng tính toán, trí tuệ nhân tạo, IoT, UAV, Digital Twin, điện toán đám mây và các nền tảng số.

Trong danh mục nhiệm vụ dự kiến, nhiều bài toán có tính liên ngành và có khả năng tạo tác động trực tiếp đến ngành nông nghiệp và môi trường đã được xác định. Có thể kể đến nghiên cứu xây dựng hệ thống giám sát thông minh lĩnh vực nông nghiệp và môi trường bằng viễn thám và AI; ứng dụng viễn thám và AI trong giám sát ngập lụt, sạt lở; giám sát diện tích và sản lượng lúa; xây dựng hệ thống giám sát chất lượng không khí gần thời gian thực; xây dựng hệ sinh thái bản sao số rừng quốc gia; nghiên cứu ứng dụng AI và viễn thám trong lâm nghiệp, nông nghiệp, thủy lợi, phòng chống thiên tai, đất đai, địa chất – khoáng sản, môi trường, khí tượng thủy văn và biến đổi khí hậu.

Đặc biệt, nhiệm vụ xây dựng hệ thống giám sát thông minh lĩnh vực nông nghiệp và môi trường dự kiến thí điểm ở bốn lĩnh vực gồm giám sát sâu bệnh trên lúa, nuôi trồng thủy sản, biến động diện tích rừng và cảnh báo hạn hán. Đây là hướng tiếp cận có tính thực tiễn cao, bởi kết quả nghiên cứu có thể được kiểm chứng trực tiếp thông qua các bài toán quản lý cụ thể thay vì chỉ đánh giá trên phương diện khoa học.

Bám sát Chương trình khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo của Bộ

Một trong những yêu cầu quan trọng đối với Chương trình cấp Cục là không tạo ra một chương trình độc lập, tách rời khỏi định hướng chung của ngành. Qua đối chiếu hồ sơ, Chương trình viễn thám có mức độ tương thích cao với Kế hoạch khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo 5 năm giai đoạn 2026–2030 của Bộ Nông nghiệp và Môi trường.

Quyết định số 2570/QĐ-BNNMT ngày 03/7/2026 đã xác lập khung kế hoạch khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo 5 năm của Bộ. Đây là căn cứ trực tiếp để các đơn vị thuộc Bộ xây dựng và triển khai chương trình, nhiệm vụ khoa học, công nghệ trong giai đoạn mới.

Trong cấu trúc Chương trình của Cục, sự phù hợp với định hướng của Bộ thể hiện trên nhiều phương diện. Trước hết là định hướng lấy khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo làm động lực nâng cao năng suất và chất lượng phát triển ngành. Tiếp đó là ưu tiên ứng dụng công nghệ số, AI, dữ liệu lớn, mô hình số và các công nghệ chiến lược trong nông nghiệp và môi trường. Đây cũng là những nội dung được thể hiện xuyên suốt trong các nhóm nhiệm vụ của Chương trình.

Đáng chú ý, các nhiệm vụ về giám sát lúa, rừng, nguồn nước, thiên tai, môi trường, chất lượng không khí, biến đổi khí hậu và đất đai đều gắn trực tiếp với các lĩnh vực quản lý chuyên ngành của Bộ. Điều này tạo điều kiện để sản phẩm nghiên cứu của Cục không chỉ được sử dụng trong phạm vi lĩnh vực viễn thám mà có thể trở thành các công cụ hỗ trợ các đơn vị chuyên ngành.

Nếu tổ chức tốt, Chương trình có thể trở thành một "nhánh công nghệ" cung cấp dữ liệu, mô hình phân tích và công cụ giám sát cho nhiều chương trình khoa học, công nghệ khác của Bộ, qua đó tránh đầu tư trùng lặp và nâng cao hiệu quả sử dụng ngân sách.

Cụ thể hóa tinh thần Nghị quyết số 57-NQ/TW bằng các sản phẩm công nghệ

Nghị quyết số 57-NQ/TW xác định phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là một đột phá quan trọng hàng đầu, là động lực chính để phát triển lực lượng sản xuất hiện đại, đổi mới phương thức quản trị và phát triển kinh tế - xã hội. Chính phủ đã cụ thể hóa định hướng này bằng các chương trình hành động và tiếp tục cập nhật trong Nghị quyết số 11/NQ-CP ngày 14/01/2026.

Điểm phù hợp nổi bật của Chương trình viễn thám là đã chuyển các định hướng rất rộng của Nghị quyết 57 thành các bài toán công nghệ tương đối cụ thể. Thay vì chỉ xác định "ứng dụng AI" hay "chuyển đổi số", Chương trình đặt ra yêu cầu phát triển thuật toán, quy trình công nghệ, phần mềm, hệ thống quan trắc, mô hình bản sao số, hạ tầng dữ liệu và các hệ thống giám sát được cơ quan sử dụng.

Chương trình đặt mục tiêu đến năm 2030 tối thiểu 70% quy trình công nghệ xử lý dữ liệu viễn thám ứng dụng các công nghệ số tiên tiến; ít nhất 70% kết quả nhiệm vụ có sản phẩm là quy trình công nghệ, thiết bị IoT, UAV hoặc thuật toán xử lý dữ liệu được ứng dụng vào thực tiễn; tối thiểu 30% kết quả nghiên cứu được ứng dụng, chuyển giao, thương mại hóa hoặc phục vụ quản lý nhà nước.

Đây là những chỉ tiêu quan trọng bởi chúng chuyển trọng tâm đánh giá từ "đã nghiên cứu được gì" sang "kết quả nghiên cứu tạo ra giá trị gì".

Đặc biệt, việc đưa chỉ tiêu về ứng dụng, chuyển giao, thương mại hóa và duy trì sử dụng sản phẩm sau khi Chương trình kết thúc là bước tiến cần thiết. Hồ sơ đánh giá định kỳ cũng đã xây dựng hệ thống chỉ số theo năm nhóm: thể chế và tiêu chuẩn; hạ tầng và dữ liệu; công nghệ và hệ thống giám sát thông minh; ứng dụng, chuyển giao và đổi mới sáng tạo; nhân lực, hợp tác và nguồn lực.

Cách thiết kế này tạo cơ sở để Chương trình có thể được đánh giá theo cả ba cấp độ: kết quả đầu ra, hiệu quả sử dụng và tác động lâu dài.

Viễn thám – một công nghệ chiến lược có khả năng kết nối nhiều chương trình lớn

Một lợi thế đặc biệt của Chương trình là viễn thám đã được xác định trong Danh mục công nghệ chiến lược và sản phẩm công nghệ chiến lược ban hành theo Quyết định số 1131/QĐ-TTg.

Điều này tạo ra vị thế khác biệt cho chương trình khoa học, công nghệ lĩnh vực viễn thám. Công nghệ viễn thám có tính chất nền tảng, có thể cung cấp dữ liệu đầu vào cho nhiều lĩnh vực và kết hợp với nhiều công nghệ khác. Khi tích hợp với AI, dữ liệu lớn và hạ tầng tính toán, dữ liệu viễn thám có thể chuyển từ nguồn dữ liệu quan sát thành các sản phẩm thông tin và công cụ hỗ trợ ra quyết định.

Chương trình cũng phù hợp với Chiến lược phát triển viễn thám quốc gia đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2040 được phê duyệt tại Quyết định số 149/QĐ-TTg.

Đáng chú ý, danh mục nhiệm vụ đã bao phủ cả ba phương thức thu nhận dữ liệu: vệ tinh, trên không và mặt đất; đồng thời đặt vấn đề phát triển hệ thống thu nhận dữ liệu thông minh theo nhu cầu của ngành, địa phương và xây dựng hệ thống kết nối, giám sát, tối ưu hóa vận hành các trạm thu trên nền tảng AI và dữ liệu lớn.

Đây là hướng đi phù hợp với yêu cầu phát triển hạ tầng dữ liệu không gian quốc gia, đồng thời tạo nền tảng để kết nối Chương trình với các chương trình nghiên cứu và phát triển công nghệ trong lĩnh vực không gian, hàng không, dữ liệu số và trí tuệ nhân tạo.

Tính khả thi: có nền tảng, nhưng cần quản trị chương trình theo hướng tập trung

Hồ sơ Chương trình đánh giá tính khả thi trên các phương diện thể chế, tổ chức, công nghệ, tài chính, nhân lực và hợp tác quốc tế. Đây là đánh giá có cơ sở bởi Cục Viễn thám quốc gia đã có kinh nghiệm quản lý và triển khai các nhiệm vụ khoa học, công nghệ; có hệ thống cơ sở dữ liệu viễn thám quốc gia; có đội ngũ chuyên môn và mạng lưới phối hợp với các viện nghiên cứu, trường đại học, doanh nghiệp và đối tác quốc tế.

Về công nghệ, phần lớn công nghệ được lựa chọn như AI, dữ liệu lớn, điện toán đám mây, UAV, Digital Twin và các công nghệ phân tích dữ liệu đã có mức độ trưởng thành tương đối cao. Vì vậy, thách thức chủ yếu không nằm ở việc chứng minh công nghệ có thể tồn tại, mà ở việc lựa chọn bài toán đúng, có dữ liệu đủ tốt, có đơn vị sử dụng và có khả năng mở rộng.

Về tài chính, mức 100 tỷ đồng trong 5 năm, tương đương bình quân khoảng 20 tỷ đồng/năm, là mức kinh phí không lớn nếu phải đồng thời thực hiện cả nghiên cứu công nghệ, phát triển hạ tầng, dữ liệu, đào tạo và các nhiệm vụ ứng dụng quy mô lớn. Vì vậy, tính khả thi tài chính sẽ phụ thuộc đáng kể vào khả năng phân kỳ đầu tư và huy động nguồn lực ngoài ngân sách.

Một điểm cần lưu ý trong quá trình hoàn thiện hồ sơ là cơ cấu nguồn vốn cần được thống nhất. Hồ sơ Chương trình và BM-CT-02 xác định tổng kinh phí 100 tỷ đồng, trong đó ngân sách nhà nước 95% và ngoài ngân sách 5%; tuy nhiên trong phần thuyết minh bộ chỉ số của BM-CT-02 có đoạn ghi cơ cấu 90% ngân sách nhà nước và 10% ngoài ngân sách. Nội dung này cần được rà soát, thống nhất trước khi trình phê duyệt để tránh sai lệch giữa các tài liệu của Chương trình.
Về tổ chức thực hiện, danh mục hiện có số lượng nhiệm vụ tương đối lớn, trải rộng từ thể chế, tiêu chuẩn, thu nhận dữ liệu, hạ tầng, AI, nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy lợi, thiên tai, môi trường, khí tượng thủy văn đến truyền thông và hợp tác quốc tế. Đây vừa là ưu điểm về độ bao phủ, vừa là rủi ro về phân tán nguồn lực.

Do đó, để nâng cao tính khả thi, cần quản trị Chương trình theo nguyên tắc tập trung vào một số "bài toán lớn", trong đó mỗi bài toán hình thành chuỗi nhiệm vụ từ dữ liệu – nghiên cứu – công nghệ – thử nghiệm – ứng dụng – chuyển giao. Các nhiệm vụ nhỏ hoặc có tính chất tương đồng cần được tích hợp hoặc chia sẻ hạ tầng, dữ liệu và sản phẩm để tránh đầu tư trùng lặp.

Đáp ứng yêu cầu phát triển công nghệ chiến lược và hệ sinh thái đổi mới sáng tạo

Một trong những yêu cầu lớn của giai đoạn 2026–2030 là chuyển từ nghiên cứu khoa học sang làm chủ và phát triển công nghệ, đồng thời tạo hệ sinh thái đổi mới sáng tạo có sự tham gia của Nhà nước, viện nghiên cứu, trường đại học và doanh nghiệp.

Chương trình của Cục đã bước đầu đáp ứng yêu cầu này khi xác định rõ sự tham gia của các cơ quan quản lý chuyên ngành, viện nghiên cứu, trường đại học và doanh nghiệp công nghệ. Các đối tác dự kiến bao gồm các cơ sở nghiên cứu, đào tạo và doanh nghiệp trong lĩnh vực công nghệ thông tin, viễn thông, bản đồ và nền tảng địa không gian.

Đặc biệt, Chương trình không chỉ đặt mục tiêu tạo ra phần mềm hay mô hình thử nghiệm mà còn hướng tới các sản phẩm có khả năng tiếp tục được sử dụng sau khi Chương trình kết thúc. Bộ chỉ tiêu đánh giá đã bổ sung các nội dung về tỷ lệ sản phẩm được tiếp tục sử dụng, duy trì hoặc mở rộng; số cơ quan, lĩnh vực thường xuyên sử dụng kết quả; hiệu quả cải thiện quy trình giám sát và quản lý.

Đây là bước tiếp cận phù hợp với yêu cầu đổi mới phương thức quản lý khoa học, công nghệ hiện nay: ngân sách nhà nước không chỉ tài trợ cho một sản phẩm nghiên cứu mà phải tạo ra năng lực công nghệ, sản phẩm có khả năng sử dụng và tác động lâu dài.

Những điều kiện để Chương trình tạo được bước đột phá

Về tổng thể, Chương trình phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo lĩnh vực viễn thám giai đoạn 2026–2030 có mức độ phù hợp cao với định hướng của Nghị quyết số 57-NQ/TW, Chương trình hành động của Chính phủ, Chiến lược phát triển viễn thám quốc gia và Kế hoạch khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo của Bộ Nông nghiệp và Môi trường.

Tuy nhiên, để từ một chương trình có định hướng đúng trở thành một chương trình tạo ra kết quả đột phá, yếu tố quyết định sẽ nằm ở tổ chức thực hiện. Trước hết, cần ưu tiên các nhiệm vụ có khả năng tạo nền tảng dùng chung, đặc biệt là Cơ sở dữ liệu viễn thám quốc gia, hạ tầng tính toán, dữ liệu huấn luyện AI, các thuật toán và nền tảng phân tích. Đây là những tài sản công nghệ có thể được sử dụng cho nhiều bài toán khác nhau.

Tiếp đó, mỗi nhiệm vụ cần xác định ngay từ khi xây dựng thuyết minh cơ quan sử dụng sản phẩm, phương án thử nghiệm, phương án chuyển giao và nguồn lực duy trì sau khi kết thúc nhiệm vụ. Việc này sẽ giúp nâng tỷ lệ kết quả được ứng dụng, đồng thời hạn chế tình trạng sản phẩm nghiên cứu chỉ dừng ở nghiệm thu.

Cùng với đó, cần xây dựng cơ chế đánh giá giữa kỳ thực chất vào năm 2028. Những nhiệm vụ có kết quả tốt cần được ưu tiên nguồn lực để mở rộng; những nhiệm vụ không còn phù hợp hoặc khó có khả năng ứng dụng cần được điều chỉnh, tích hợp hoặc dừng. Cách làm này sẽ giúp nguồn lực 100 tỷ đồng của Chương trình được tập trung vào các sản phẩm có giá trị cao nhất.

Cuối cùng, cần coi phát triển nhân lực và hợp tác doanh nghiệp là một cấu phần của chính các nhiệm vụ khoa học, công nghệ chứ không phải hoạt động bổ trợ. Các nhiệm vụ về AI, dữ liệu lớn, Digital Twin, nền tảng địa không gian và xử lý dữ liệu quy mô lớn chỉ có thể thành công nếu đồng thời hình thành được đội ngũ có khả năng làm chủ công nghệ.

Tạo nền tảng để viễn thám trở thành hạ tầng công nghệ phục vụ quản trị ngành

Chương trình khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo lĩnh vực viễn thám giai đoạn 2026–2030 có thể được xem là bước phát triển tiếp theo của quá trình xây dựng năng lực khoa học, công nghệ viễn thám tại Việt Nam. Nếu được tổ chức thực hiện hiệu quả, Chương trình không chỉ tạo ra các đề tài, phần mềm hay mô hình ứng dụng mà quan trọng hơn là hình thành một hệ sinh thái gồm dữ liệu, hạ tầng, công nghệ, nhân lực và các sản phẩm ứng dụng.

Điểm đáng chú ý nhất là Chương trình đã đặt viễn thám trong mối quan hệ trực tiếp với các bài toán lớn của ngành nông nghiệp và môi trường: giám sát sản xuất nông nghiệp, tài nguyên nước, rừng, đất đai, thiên tai, chất lượng không khí, biến đổi khí hậu và bảo vệ môi trường. Điều này tạo điều kiện để kết quả nghiên cứu khoa học chuyển hóa thành năng lực quản lý thực tế.

Trong định hướng đó, viễn thám không chỉ là nguồn cung cấp ảnh hay dữ liệu địa không gian, mà ngày càng trở thành một thành phần của hệ thống quản trị dựa trên dữ liệu. Khi kết hợp với AI, dữ liệu lớn, IoT, điện toán đám mây và Digital Twin, dữ liệu viễn thám có thể cung cấp thông tin gần thời gian thực, phát hiện biến động, hỗ trợ dự báo và cảnh báo, qua đó góp phần chuyển phương thức quản lý từ phản ứng sang chủ động.

Đây cũng chính là điểm gặp nhau giữa Chương trình của Cục với các định hướng lớn của quốc gia: lấy khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số làm động lực phát triển; lấy dữ liệu làm nguồn lực; phát triển các công nghệ chiến lược; thúc đẩy liên kết Nhà nước – viện nghiên cứu – trường đại học – doanh nghiệp; và đưa kết quả nghiên cứu vào thực tiễn.

Với nền tảng đã được tích lũy trong giai đoạn 2020–2026, hệ thống dữ liệu và hạ tầng viễn thám đang được xây dựng, cùng danh mục nhiệm vụ có tính liên ngành và các chỉ tiêu đánh giá ngày càng hướng vào hiệu quả ứng dụng, Chương trình giai đoạn 2026–2030 có cơ sở để trở thành chương trình khoa học, công nghệ chuyên ngành quan trọng của Bộ Nông nghiệp và Môi trường. Thách thức lớn nhất là lựa chọn đúng các bài toán ưu tiên, tập trung nguồn lực, tổ chức chuỗi nhiệm vụ có khả năng tạo sản phẩm dùng chung và bảo đảm các kết quả nghiên cứu thực sự được đưa vào vận hành. Nếu làm được điều đó, Chương trình sẽ góp phần chuyển hóa lợi thế dữ liệu viễn thám thành năng lực công nghệ và năng lực quản trị, đóng góp trực tiếp vào mục tiêu xây dựng nền nông nghiệp hiện đại, quản lý tài nguyên hiệu quả, bảo vệ môi trường và phát triển bền vững; đồng thời cụ thể hóa một cách thiết thực tinh thần Nghị quyết số 57-NQ/TW trong một lĩnh vực công nghệ có tính nền tảng và khả năng ứng dụng đa ngành.

Văn phòng Cục Viễn thám quốc gia

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.