Tạp chí của Hội Trắc địa – Bản đồ - Viễn thám Việt Nam
Nghiên cứu này sử dụng mô hình TELEMAC-2D kết hợp với mô hình SISYPHE để mô phỏng chế độ vận chuyển bùn cát và biến đổi hình thái lòng sông trên đoạn sông Hậu giai đoạn 2014– 2017. Kết quả cho thấy: nồng độ bùn cát vào mùa lũ cao hơn mùa kiệt khoảng 4 lần; dọc dòng sông, nồng độ bùn cát giảm dần từ trạm Châu Đốc về phía Cần Thơ trong mùa lũ, còn vào mùa kiệt thay đổi rất ít. Đặc biệt, nồng độ bùn cát ở đoạn từ Châu Đốc đến ngã ba Vàm Nao tương đối thấp so với nhánh sông tiệm cận, nhưng tăng đột ngột ngay sau ngã ba do sự vận chuyển khoảng 40–50 % lượng bùn cát từ nhánh sông Tiền sang. Từ mô hình mô phỏng, đáy sông Hậu bị xói nhiều hơn bị bồi: tốc độ xói trung bình khoảng -0,23 m/năm (tương đương độ sâu xói -0,68 m giai đoạn 2014- 2017). Dự báo đến năm 2026 cho thấy đáy sông Hậu có thể bị hạ thấp nghiêm trọng, nhiều hố xói sâu có thể xuất hiện — và những hố này trùng với vị trí bờ sông bị sạt lở. Kết quả cho thấy rằng biến động đáy sông đóng vai trò quan trọng trong rủi ro sạt lở bờ và đề xuất rằng các cơ quan quản lý cần lưu tâm, triển khai giải pháp giảm thiểu thiệt hại sạt lở bờ sông.
Nghiên cứu đánh giá tác động của hoạt động nạo vét đến chế độ thủy lực và diễn biến hình thái–bồi xói tại đoạn sông Gianh khu vực cảng thủy nội địa Mai Thanh bằng bộ mô hình MIKE. Chuỗi mô hình được thiết lập theo hướng liên kết: MIKE NAM (mưa–dòng chảy) để ước lượng dòng vào lưu vực, MIKE 11 HD (thủy lực 1D) để diễn toán và làm điều kiện biên cho MIKE 21 FM (HD+ST) mô phỏng 2D thủy động lực và vận chuyển bùn cát. Bộ tham số được hiệu chỉnh/kiểm định trên các trận lũ tiêu biểu (2013, 2016) cho thấy độ phù hợp cao (Nash–Sutcliffe ≈94–96%; sai số tuyệt đối trung bình ≈0,34–0,45 m), bảo đảm độ tin cậy cho mô phỏng kịch bản. Với điều kiện bất lợi mùa lũ 9–11/2016, so sánh hiện trạng “trước nạo vét” và “sau nạo vét” cho thấy: (i) vận tốc trung bình tăng nhẹ sau nạo vét (~0,6 cm/s), (ii) mực nước đỉnh lũ giảm khoảng 0,15 m, (iii) lưu lượng đơn vị tại cửa ra tăng (ví dụ thời điểm đỉnh lũ 15/10: 39,58 lên 42,97 m³/s/m), và (iv) hình thái lòng dẫn biến đổi cục bộ, khu vực nạo vét có xu hướng bồi lấp nhanh sau mùa lũ, độ thay đổi đáy có nơi đạt ~2 m. Kết quả hàm ý nạo vét có thể cải thiện khả năng tiêu thoát, song đi kèm rủi ro xói–bồi cục bộ, cần tuân thủ phạm vi/kỹ thuật thi công và cần quan trắc hàng năm về diễn biến lòng dẫn để có thể có giải pháp bảo vệ chống sạt lở bờ, gây mất ổn định lòng dẫn.
Nghiên cứu cấu trúc sâu vỏ Trái đất khu vực Kon Tum và lân cận bằng phương pháp xác định biên và giải ngược 3D từ số liệu trọng lực
Bài báo trình bày các kết quả nghiên cứu ứng dụng của phương pháp gradient cực đại, phương pháp tín hiệu giải tích trong việc xác định hệ thống đứt gãy. Quy trình phân tích và giải bài toán mô hình hóa 2D được sử dụng làm dữ liệu đầu vào để xây dựng mô hình 3D ban đầu và giải ngược 3D để xác định độ sâu mặt móng kết tinh và mặt Moho. Kết quả đạt được cho thấy: Hệ thống đứt gãy khu vực nghiên cứu là khá phức tạp, bao gồm hệ thống đứt gãy Tây bắc - Đông nam, á kinh tuyến và Đông bắc - Tây nam. Đã xác định và nhận dạng được các đứt gãy sâu và lớn như: Sông Pô Cô, Ba Tơ - Kon Tum, Sông Ba, Hưng Nhượng - Tà Vi; Độ sâu mặt móng kết tinh trong khu vực dao động từ 1km đến 3,4 km, với vị trí mặt móng đạt độ sâu lớn nằm ở phía Tây bắc và Đông nam khu vực; Độ sâu mặt Moho thay đổi liên tục từ 27 km đến 35 km. Vị trí sâu nhất của Moho nằm về phía Tây bắc và có xu hướng nâng dần lên về phía Đông. Kết quả nghiên cứu đã chứng minh hiệu quả và độ tin cậy cao của việc áp dụng quy trình tính toán và kết hợp đa phương pháp phân tích.
Đánh giá và lựa chọn mô hình thế trọng trường toàn cầu phù hợp trên lãnh thổ Việt Nam
Mục đích của nghiên cứu này là đánh giá và lựa chọn được mô hình thế trọng trường toàn cầu phù hợp trên lãnh thổ Việt Nam. Trong 2 thập kỷ qua, trên thế giới đã xây dựng được nhiều mô hình thế trọng trường toàn cầu. Từ kết quả so sánh với số liệu GPS-TC tại nhiều nước trên thế giới, chúng tôi đã lựa chọn ra được 6 mô hình tốt nhất. Các mô hình này được so sánh với số liệu đo GPS-TC tại 818 điểm trên lãnh thổ Việt Nam. Kết quả so sánh cho thấy: Các độ lệch đều tuân theo phân bố chuẩn. Tương quan giữa dị thường độ cao tính từ mô hình và số liệu GPS-TC rất tốt. Độ chính xác của 6 mô hình đạt từ ±0,298 m đến ±0,159 m. Mô hình XGM2019e là mô hình phù hợp nhất trên lãnh thổ Việt Nam, thể hiện ở độ lệch chuẩn nhỏ nhất, tương quan với số liệu GPS-TC tốt nhất. Các điểm có độ lệch lớn tập trung trên vùng núi Tây Bắc, nơi khó khăn trong công tác đo thủy chuẩn. Kết quả nghiên cứu này có thể tham khảo để lựa chọn mô hình mô hình thế trọng trường toàn cầu khi thực hiện các bài toán trắc địa cao cấp.
Ứng dụng ảnh vệ tinh Sentinel 2 trong ước tính độ sâu vùng biển ven bờ Phú Tân - Tân Phú Đông - Tiền Giang
Vùng biển ven bờ không chỉ là nơi tiếp giáp về mặt địa lý giữa biển và đất liền mà còn đóng vai trò là cửa ngõ giao thương, thúc đẩy hội nhập kinh tế quốc tế. Trong đó thông tin về độ sâu đáy biển có ý nghĩa quan trọng trong phát triển các tuyến giao thông đường thủy, quy hoạch phát triển nuôi trồng thuỷ sản. Có rất nhiều phương pháp xác định độ sâu như sử dụng LiDAR bathymetry, sonar,... cho độ chính xác cao nhưng chi phí thực hiện lớn. Ước tính độ sâu vùng biển ven bờ bằng phương pháp viễn thám với dữ liệu ảnh vệ tinh đa phổ là một hướng tiếp cận mới, mang lại hiệu quả kinh tế nhất định. Việc xuất hiện dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel-2 với 13 kênh phổ không những hỗ trợ nâng cao năng lực và hiệu quả trong công tác quản lý tài nguyên thiên nhiên, mà còn mở ra các hướng nghiên cứu mới. Nghiên cứu này sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel-2 và các mô hình ước tính độ sâu bằng thuật toán tỷ số kênh phổ, hồi quy đa biến, với hệ số xác định R2 = 0,9047 thuật toán hồi quy đa biến cho độ chính xác tốt nhất tại khu vực thử nghiệm xã Phú Tân- Tân Phú Đông - Tiền Giang.
Phân tích xu hướng mở rộng bề mặt không thấm trong quá trình đô thị hoá tại phường Long An bằng ảnh Sentinel 2 giai đoạn 2016-2025
Quá trình đô thị hóa đã dẫn đến sự gia tăng rõ rệt diện tích bề mặt không thấm làm suy giảm khả năng thấm nước tự nhiên, mặt khác đô thị hóa cũng góp phần tạo động lực thúc đẩy phát triển kinh tế – xã hội. Bài báo này sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel-2 tại ba thời điểm (2016, 2020 và 2025) kết hợp với thuật toán Random Forest trên nền tảng Google Earth Engine nhằm phân loại, xây dựng bản đồ bề mặt không thấm và phân tích xu hướng mở rộng đô thị theo thời gian tại phường Long An. Kết quả cho thấy bề mặt không thấm có xu hướng tăng nhanh với diện tích từ 5,76 km² (năm 2016) tăng lên 7,01 km² (năm 2020) và đạt ngưỡng cao nhất 10,46 km² (năm 2025). Đặc biệt xu hướng mở rộng BMKT phân bố chủ yếu tại các khu vực phía Đông Nam, Đông Bắc phường Long An được xác định thông qua chỉ số cường độ mở rộng đô thị (Urban Expansion Intensity Index – UEII). Phương pháp tiếp cận này cung cấp cơ sở dữ liệu quan trọng cho công tác quy hoạch và hỗ trợ quản lý đô thị bền vững trong bối cảnh đô thị hóa ngày càng gia tăng.
Spatial Heterogeneity Analysis and Machine Learning-Based Forecasting of Land Subsidence in Ho Chi Minh City: A GWR and ConvLSTM Integrated Approach
This study develops a framework for simulating and forecasting land subsidence in Ho Chi Minh City, specifically focusing on District 12. By utilizing InSAR time-series subsidence data from 2015-2020 alongside influencing factors such as building density, distance to water bodies, and land use types, the research employs Geographically Weighted Regression (GWR) to analyze the underlying subsidence mechanisms. Experimental results demonstrate significant spatial heterogeneity in land deformation, where Land Use and Distance to Water emerge as the most dominant factors, with average regression coefficients of -0.390 and -0.344, respectively. Furthermore, the study proposes an integrated forecasting system architecture leveraging advanced Machine Learning models, including Random Forest, XGBoost, and ConvLSTM deep learning architectures to predict future surface deformation. Risk zonation results derived from K-means clustering provide effective visual tools for urban planning and early warning systems for geological hazards.
Spatiotemporal Analysis of Urban Surface Cover Structure in Ho Chi Minh City from 2015 to 2025: A Big Data and Machine Learning Approach
Land-use structure transformation in megacities such as Ho Chi Minh City (HCMC) not only reflects rapid economic growth but also constitutes a fundamental driver of geohazards, particularly land subsidence caused by increasing static and dynamic loads. To quantitatively assess this process, the study developed an automated monitoring framework on the Google Earth Engine (GEE) platform, integrating the Random Forest algorithm to process multi-temporal satellite imagery from Landsat 8/9 and Sentinel-2 over 11 years (2015–2025). Accuracy assessment results indicate robust classification performance, with Kappa coefficients ranging from 0.85 to 0.96 and Overall Accuracy between 88.1% and 97.4%. The findings reveal a clear expansion of built-up impervious surfaces, increasing from 5,500.45 ha in 2015 to 6,395.12 ha in 2025. The study successfully captured the spatiotemporal dynamics of five major land-cover classes, highlighting the pronounced growth of “built-up impervious surfaces” and the complex fluctuations of “bare land,” which reflect different construction preparation stages. Statistical analysis shows a strong spatial correlation between impervious surface expansion and areas identified as subsidence-prone. The resulting dataset provides reliable input data for geotechnical models, enabling clearer differentiation between static structural loads and dynamic traffic loads in ground deformation prediction.
Prediction of daily streamflow using adaptive neuro-fuzzy inference systems and group method of data handling approaches: a case study of kone river, binh dinh province
ement, and planning. This study evaluates the performance of the Group Method of Data Handling (GMDH) and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) models in predicting daily streamflow. Rainfall and streamflow data, collected from rain gauges and hydrological stations in the upstream area of the Kone River in Binh Dinh Province, were used as inputs for the models and tested across various input scenarios. Model performance was assessed using three statistical metrics: the coefficient of determination (R²), root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE). The results revealed that the ANFIS model consistently outperformed the GMDH model, achieving the highest R² value of 0.94 and the lowest RMSE (64.6 m³/s) and MAE (14.2 m³/s). Additionally, Scenario 1 demonstrated the best predictive performance across both models. This study successfully developed reliable approaches for daily streamflow forecasting and provided valuable insights into the influence of input variables on prediction accuracy.
Landslide susceptibity mapping using Analytical Hierarchy Process and Fuzzy- Analytical Hierarchy Process approches: A case study in Binh Dinh province, Viet Nam
Binh Dinh Province, Vietnam, has recently experienced frequent landslide events, highlighting the urgent need for effective hazard assessment. This study aims to evaluate landslide susceptibility using the Analytical Hierarchy Process (AHP) and Fuzzy Analytical Hierarchy Process (Fuzzy-AHP) models. Ten conditioning factors were considered in both models: elevation, slope, aspect, Topographic Wetness Index (TWI), Standardized Precipitation Index (SPI), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), distance to roads, distance to rivers, and geological characteristics. The resulting susceptibility maps were classified into five categories: very low, low, moderate, high, and very high. Model validation was conducted using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve, with Area Under the Curve (AUC) values exceeding 0.80, Root Mean Square Error (RMSE) values around 0.2, and accuracy scores above 0.8 for both models—indicating excellent predictive performance. Notably, the Fuzzy-AHP model slightly outperformed the AHP model. The analysis revealed that approximately 15% of the area falls within high and very high susceptibility zones, 30% within the moderate zone, and the remaining areas within low or very low susceptibility zones. These findings confirm the effectiveness and reliability of both the AHP and Fuzzy-AHP approaches for landslide susceptibility assessment. The resulting maps provide valuable guidance for local authorities and stakeholders in implementing disaster risk reduction strategies, early warning systems, and sustainable land-use planning.
Mapping wind turbine tower locations in Ca Mau coastal region using Sentinel-1 synthetic aperture radar images
Ca Mau province is a coastal region with strong and fairly stable winds, less affected by storms. By July 2025, Ca Mau province has 13 completed and operational wind farms. The increasing number of wind energy projects shows that monitoring the development of wind energy projects is essential. The objective of this study is to detect the persistent construction structures on sea, specifically wind towers built off the shore of Ca Mau province. This study used the two dimensional polarization space method on Sentinel-1 time-series radar images to identify the locations of wind turbine towers off the shore of Ca Mau province. The results showed that the confounding effects of complex variations in incident and azimuth angles of the Sentinel-1 synthetic aperture radar (SAR) images have been completely eliminated. In addition, the method used in this study was successful in mapping persistent construction structures with Sentinel-1 time-series SAR images. The accuracy of results was evaluated by observing and collecting ground truth data in the study area. With very high accuracy, this method can be applied to map the locations of persistent construction structures at sea at other wind farm projects in the future.
Ứng dụng Google Earth Engine thành lập bản đồ biến động lớp phủ bề mặt đất xã Bến Lức, tỉnh Tây Ninh giai đoạn 2020 - 2025
Nghiên cứu này ứng dụng nền tảng Google Earth Engine (GEE) kết hợp ảnh vệ tinh Sentinel-2 để thành lập bản đồ lớp phủ bề mặt đất và bản đồ biến động lớp phủ bề mặt đất xã Bến Lức, tỉnh Tây Ninh giai đoạn 2020-2025. Hai ảnh tổng hợp mùa khô năm 2020 và 2025 từ dữ liệu Sentinel-2 Level-2A được tiền xử lý (lọc mây, ghép và cắt theo ranh giới hành chính) trên GEE, sau đó phân loại bằng thuật toán Random Forest (RF) với bốn lớp chính: đất trống (DT), đất xây dựng (DXD), thủy hệ (TH) và thực vật (TV). Mẫu huấn luyện và mẫu kiểm tra được xây dựng từ ảnh độ phân giải cao và đối chiếu với thực địa. Độ chính xác phân loại được đánh giá thông qua ma trận sai số, độ chính xác tổng thể và hệ số Kappa. Kết quả cho thấy độ chính xác tổng thể đạt 91,05% với hệ số Kappa 0,88 cho năm 2020 và 87,58% với hệ số Kappa 0,83 cho năm 2025, thể hiện mức độ tin cậy cao của mô hình phân loại. Năm 2020, lớp đất trống và thực vật chiếm gần 70% diện tích tự nhiên, trong khi đất xây dựng và thủy hệ chiếm tỷ lệ thấp hơn. Đến năm 2025, diện tích đất trống giảm khoảng 657,77 ha, trong khi diện tích thực vật tăng thêm khoảng 402,50 ha, đất xây dựng tăng hơn 124,33 ha và thủy hệ tăng khoảng 130,95 ha. Sự chuyển dịch này phản ánh xu thế giảm diện tích đất chưa sử dụng, gia tăng độ che phủ cây xanh đồng thời mở rộng không gian xây dựng và hệ thống ao hồ, kênh rạch. Từ hai bản đồ lớp phủ, bản đồ biến động lớp phủ bề mặt đất giai đoạn 2020-2025 được thành lập bằng kỹ thuật chồng xếp lớp trong môi trường ArcGIS. Các lớp kết quả tiếp tục được đưa vào hệ quản trị cơ sở dữ liệu PostgreSQL/PostGIS và công bố qua máy chủ bản đồ GeoServer để xây dựng WebGIS chuyên đề. Hệ thống WebGIS cho phép người dùng tra cứu nhanh loại hình biến động, diện tích và vị trí không gian ngay trên nền bản đồ trực tuyến. Kết quả nghiên cứu khẳng định tính hiệu quả của GEE và ảnh Sentinel-2 trong giám sát biến động lớp phủ bề mặt ở quy mô địa phương, đồng thời cho thấy tiềm năng của việc tích hợp WebGIS trong hỗ trợ quản lý tài nguyên đất và quy hoạch không gian.
Nghiên cứu hiện tượng đảo nhiệt đô thị tại khu vực làng nghề tại Bắc Ninh, Việt Nam
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat-9 để phân tích hiện tượng Đảo nhiệt đô thị (UHI) tại khu vực làng nghề Bắc Ninh, Việt Nam. Đây là khu vực có khả năng đang bị ô nhiễm môi trường, nhiệt độ... do các hoạt động của con người gây ra như bụi, ô nhiễm nước, khí thải và nhiệt độ cao. Việc tính toán Nhiệt độ bề mặt đất (LST) từ Landsat-9 tỏ ra hữu ích cho việc quan sát nhiệt độ bề mặt tại khu vực nghiên cứu. LST được xử lý để xác định mức độ và phạm vi của đảo nhiệt đô thị, đồng thời nghiên cứu cũng phân loại lớp phủ đất dựa trên các chỉ số như Chỉ số thực vật chênh lệch chuẩn hóa (NDVI), Chỉ số xây dựng chênh lệch chuẩn hóa (NDBI) và Chỉ số nước chênh lệch chuẩn hóa (NDWI). Dựa trên những kết quả này, nghiên cứu đã chỉ ra sự chênh lệch nhiệt độ bề mặt đáng kể lên tới 10,2°C giữa các khu vực có nhiều cây xanh và các khu vực đông dân cư có nhà ở, đặc biệt là ở các khu vực sản xuất vẫn tập trung hoặc xen kẽ với các khu dân cư. So sánh, chênh lệch nhiệt độ với các khu vực khác là 5,8°C. Những phát hiện của nghiên cứu có thể cung cấp thông tin có giá trị về tác động của hiệu ứng UHI tại khu vực làng nghề Bắc Ninh, Việt Nam.
Tích hợp dữ liệu GNSS/Leveling và mô hình thế trọng trường toàn cầu xác định hệ thống độ cao gốc tại một số khu vực ở Việt Nam
Việc tích hợp dữ liệu GNSS và đo thủy chuẩn để xác định độ cao ở Việt Nam đòi hỏi một mô hình geoid chính xác. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu GNSS và hệ thống mốc thủy chuẩn chuẩn độ cao để hiệu chỉnh các mô hình thế trọng trường toàn cầu phù hợp với hệ quy chiếu độ cao quốc gia (VN-2000). Chúng tôi đã lựa chọn 18 mốc chuẩn độ cao Hạng I tập trung ở vùng đồng bằng Bắc Bộ và tính toán dị thường độ cao thực tế N_TC dựa trên kết quả GNSS (h) và độ cao thủy chuẩn (H). Dị thường độ cao theo 5 mô hình toàn cầu (EGM2008, EIGEN-6C4, GECO, SGG-UGM-2, XGM2019e_2159) được tính dựa trên tham số gravimetry toàn cầu. Sự khác biệt giữa N_TC và N_G (mô hình) được hiệu chỉnh bằng phương pháp Molodensky 3 chiều và đa thức bậc hai. Kết quả đánh giá cho thấy mô hình XGM2019e_2159 khi chưa hiệu chỉnh có sai số nhỏ nhất có với độ lệch chuẩn STD 12.1 cm, tương tự như kết quả nghiên cứu trước đó tại Việt Nam. Sau khi hiệu chỉnh, tất cả mô hình đều đạt độ chính xác tương đương với sai số RMSE khoảng 4–7 cm trên các điểm kiểm tra. Mô hình XGM2019e_2159 đạt sai số RMSE thấp nhất (≈0,047 m). Nghiên cứu chứng minh rằng các mô hình Geoid toàn cầu bậc cao, sau khi hiệu chỉnh sang hệ quy chiếu độ cao VN-2000, có thể sử dụng hiệu quả cho việc xác định độ cao dựa trên GNSS tại Việt Nam.
Ứng dụng dữ liệu LiDAR UAV đánh giá mối liên hệ giữa cấu trúc tán rừng và môi trường ánh sáng dưới tán rừng tại khu bảo tồn thiên nhiên Sơn Trà - Đà Nẵng
Cấu trúc không gian ba chiều (3D) của rừng có vai trò quan trọng trong hình thành môi trường sống cho các loài, trong đó sự phân bố không đồng nhất của ánh sáng dưới tán là yếu tố quyết định, ảnh hưởng trực tiếp đến sự tái sinh và đa dạng sinh học. Tuy nhiên, các phương pháp đo đạc truyền thống như khảo sát thực địa hay chụp ảnh mặt đất gặp nhiều hạn chế về quy mô không gian và tính liên tục, gây khó khăn trong việc giám sát toàn diện hệ sinh thái rừng. Bài báo giới thiệu quy trình sử dụng dữ liệu LiDAR thu thập từ máy bay không người lái (UAV) để định lượng sự không đồng nhất của cấu trúc tán cây và mô hình hóa mối quan hệ giữa cấu trúc 3D với sự phân bố ánh sáng. Quy trình bao gồm việc thu thập dữ liệu đám mây điểm LiDAR mật độ cao, xử lý thành các mô hình số (DTM, DSM, CHM), tính toán mô hình chiều cao cây, độ che phủ tán rừng, áp dụng phương pháp thống kê đánh giá mối liên hệ giữa chiều cao tán cây, cấu trúc bề mặt tán cây đối với môi trường ánh sáng dưới tán. Bài báo này khẳng định giá trị của công nghệ UAV LiDAR như một công cụ hiệu quả để lập bản đồ cấu trúc rừng ở độ phân giải cao, mở ra nhiều ứng dụng trong quản lý rừng bền vững.
Ứng dụng ảnh Radar Sentinel 1 giám sát sự thay đổi bề mặt nước Hồ Dầu Tiếng giai đoạn 2015-2025 bằng nền tảng Google Earth Engine kết hợp Google Colab
Bài báo đã ứng dụng hiệu quả thuật toán Otsu để giám sát sự thay đổi bề mặt nước hồ Dầu Tiếng trên ảnh radar Sentinel-1 giai đoạn 2015–2025. Phương pháp này cho phép xác định tự động giá trị phân ngưỡng giúp phân tách rõ ràng giữa mặt nước và mặt đất trên ảnh vệ tinh. Kết quả cho thấy diện tích mặt nước biến động đáng kể theo thời gian với các giai đoạn đặc trưng như thu hẹp mạnh (2015–2016), mở rộng (2016–2017), gia tăng nhanh (2021–2022), suy giảm (2023–2024) và xu hướng ổn định trở lại (2024–2025). Bên cạnh đó, việc kết hợp Google Earth Engine trong xử lý mạnh mẽ dữ liệu ảnh vệ tinh và Google Colab trong trực quan hóa dữ liệu không gian đã xây dựng một môi trường điện toán đám mây linh hoạt, tự động và có khả năng tái lập cao, góp phần nâng cao hiệu quả giám sát tài nguyên nước trong bối cảnh biến đổi khí hậu.
Ước tính hàm lượng chất diệp lục-a từ ảnh vệ tinh Landsat 9 phục vụ giám sát chất lượng môi trường nước mặt trong quản lý đô thị
Nghiên cứu trình bày phương pháp ước tính hàm lượng chất diệp lục-a (Chl-a) trong nước mặt lưu vực sông Đáy từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 9. Ảnh vệ tinh được thu nhận tháng 6 năm 2025 và xử lý bằng phương pháp tỷ số phổ giữa kênh cận hồng ngoại (NIR) và kênh đỏ (RED). Tổng cộng 25 mẫu nước mặt được thu thập thực địa cùng thời điểm để xây dựng và hiệu chỉnh mô hình hồi quy tuyến tính đơn, liên kết giữa chỉ số phổ và hàm lượng Chl-a đo được. Kết quả cho thấy mô hình hồi quy có hệ số xác định mô hình R² đạt 0,86, sai số nhỏ và có ý nghĩa thống kê cao (p < 0,001). Bản đồ phân bố không gian hàm lượng Chl-a cho thấy giá trị cao tập trung tại khu vực trung và hạ lưu, phản ánh quá trình tích tụ dinh dưỡng và nguy cơ phú dưỡng trong mùa mưa đầu vụ. Kết quả nghiên cứu chứng minh tính hiệu quả của việc ứng dụng viễn thám trong giám sát nhanh chất lượng nước mặt, hỗ trợ công tác phục vụ giám sát chất lượng môi trường nước mặt trong quản lý đô thị.
Ứng dụng công nghệ phản xạ GNSS-R và học máy trong ước tính mật độ sinh khối
Ước tính sinh khối là một nhiệm vụ thiết yếu trong quản lý rừng bền vững và giám sát môi trường toàn cầu, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Các phương pháp truyền thống dựa trên điều tra thực địa thường tốn nhiều thời gian, chi phí và khó triển khai trên diện rộng, trong khi các kỹ thuật viễn thám quang học và radar khẩu độ tổng hợp (SAR) dù đã chứng minh hiệu quả nhưng vẫn còn những hạn chế nhất định. Gần đây, công nghệ viễn thám cơ hội sử dụng tín hiệu phản xạ GNSS (GNSS-R) nổi lên như một phương pháp tiềm năng nhờ ưu điểm hoạt động trong mọi điều kiện thời tiết, cung cấp dữ liệu liên tục và chi phí thấp. Dữ liệu GNSS R phản xạ từ thảm thực vật mang thông tin về cấu trúc và mật độ của chúng, cho phép ước tính các thông số sinh vật lý, bao gồm sinh khối. Nghiên cứu này tập trung vào việc đánh giá tiềm năng của phương pháp học máy trong việc ước tính sinh khối thực vật tại khu vực phía Bắc Việt Nam, sử dụng dữ liệu phản xạ GNSS-R thu được từ vệ tinh CyGNSS. Kết quả cho thấy mối tương quan rất cao (lên tới 0,99) giữa các đặc trưng tín hiệu GNSS-R và mật độ sinh khối. Nghiên cứu đã khẳng định GNSS-R kết hợp học máy có thể trở thành công cụ hiệu quả cho giám sát sinh khối nhanh chóng và liên tục, đồng thời mở ra hướng ứng dụng trong quản lý tài nguyên rừng và nghiên cứu biến đổi khí hậu ở quy mô quốc gia và toàn cầu.
Nghiên cứu phân vùng nhạy cảm môi trường vùng ven bờ biển Bắc Bộ
Nghiên cứu tập trung vào phân vùng nhạy cảm môi trường (ESI zoning) vùng ven bờ biển Bắc Bộ, với trọng điểm là khu vực Thái Bình – Nam Định. Các lớp dữ liệu nền (đường bờ, rừng ngập mặn, bãi triều, nuôi trồng thủy sản, khu bảo tồn và hạ tầng ven biển) được tích hợp trong hệ thống GIS, sau đó chia thành các đoạn bờ 500–1.000 m để tính toán chỉ số nhạy cảm môi trường. Kết quả phân vùng cho thấy các khu vực rừng ngập mặn Xuân Thủy – Giao Thủy, cửa Ba Lạt và Trà Lý có mức độ nhạy cảm rất cao (ESI = 6); các bãi triều nuôi trồng thủy sản và khu du lịch biển như Cồn Vành, Cồn Đen được xếp loại nhạy cảm cao (ESI = 5); trong khi các đoạn bờ nhân tạo và khu vực hạ tầng có ESI từ thấp đến trung bình. Việc phân vùng ESI đã làm rõ các vùng ưu tiên bảo vệ và cung cấp cơ sở khoa học quan trọng cho công tác quản lý ven bờ, quy hoạch không gian biển và ứng phó sự cố tràn dầu tại Bắc Bộ.
Phát triển lý thuyết bình sai truy hồi trong phân tích chuyển dịch biến dạng mô hình động
Từ những năm 80 của thế kỷ trước GS Markuze IU.I đã đề xuất và nghiên cứu phát triển lý thuyết bình sai truy hồi với những ưu điểm vượt trội trong lọc sai số thô và bình sai mạng lưới trắc địa lớn. Trong bài báo trình bày kết quả nghiên cứu phát triển lý thuyết bình sai truy hồi trong phân tích chuyển dịch biến dạng mô hình động trong các chu kỳ theo thời gian. Cơ sở khoa học của phương pháp này là kết hợp lý thuyết bình sai truy hồi và cơ sở lý thuyết của phép lọc Kalman. Kết quả nghiên cứu có thể phục vụ xây dựng các phần mềm để giải quyết các bài toán Địa động học bằng các phương pháp Trắc địa.
Tích hợp dữ liệu Landsat và Sentinel để đánh giá rừng ngập mặn và trữ lượng khí sinh thái tại Cà Mau
Vùng đất ngập nước là một trong những hệ sinh thái quan trọng nhất trên Trái Đất, đóng vai trò thiết yếu trong việc bảo tồn đa dạng sinh học, lọc nước, hấp thụ carbon và sản sinh oxy cho khí quyển. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng nghiêm trọng, việc giám sát và đánh giá các khu vực này là vô cùng cần thiết. Viễn thám từ lâu đã được ứng dụng rộng rãi trong theo dõi tài nguyên và môi trường, đặc biệt là với sự hỗ trợ từ các nguồn dữ liệu miễn phí như Landsat và Sentinel. Nghiên cứu này tập trung sử dụng dữ liệu viễn thám đa phổ từ Landsat 8 và Sentinel-2 để xác định khu vực rừng ngập mặn ven biển tại Cà Mau, Việt Nam. Thông qua việc tính toán các chỉ số thực vật như NDVI, NDWI,... nhóm nghiên cứu đã ước lượng được sinh khối trên mặt đất, trữ lượng carbon, khả năng hấp thụ carbon và nồng độ oxy. Kết quả nghiên cứu đã lập được bản đồ phân bố rừng ngập mặn, bản đồ trữ lượng carbon và oxy tương ứng. Những kết quả này góp phần hỗ trợ việc giám sát, bảo tồn và quản lý hiệu quả hệ sinh thái đất ngập nước, đồng thời cung cấp dữ liệu đầu vào quan trọng cho các nghiên cứu khí hậu và môi trường tại Việt Nam.
Nghiên cứu, xây dựng mô hình lan truyền dầu phục vụ đánh giá tai biến và rủi ro tràn dầu khu vực ven biển Khánh Hoà – Nha Trang
Sự cố tràn dầu gây ra nhiều nguy cơ nghiêm trọng đối với hệ sinh thái ven biển và các hoạt động kinh tế – xã hội, tuy nhiên các nghiên cứu đánh giá tổng hợp ở Việt Nam vẫn còn hạn chế. Nghiên cứu này xây dựng khung phương pháp kết hợp mô hình lan truyền dầu OpenDrift và bản đồ nhạy cảm môi trường (ESI – NOAA) nhằm đánh giá tác động tiềm ẩn của sự cố tràn dầu giả định tại vịnh Nha Trang. Kết quả mô phỏng trong 15 ngày cho thấy vệt dầu có xu hướng lan về phía nam, ảnh hưởng trực tiếp đến các hệ sinh thái nhạy cảm như rạn san hô, thảm cỏ biển và khu vực nuôi trồng thủy sản. Việc chồng ghép kết quả mô phỏng với bản đồ ESI cho phép tính toán chỉ số rủi ro (RI = CI × SI × EI), phản ánh tần suất tiếp xúc, mức độ nhạy cảm và thời gian phơi nhiễm. Kết quả xác định một số khu vực có mức rủi ro rất cao, đặc biệt là vùng Hòn Mun và ven bờ phía đông vịnh Nha Trang. Cách tiếp cận này mang tính khả thi, có thể áp dụng cho đánh giá rủi ro không gian và hỗ trợ công tác ứng cứu, bảo vệ môi trường ven biển Việt Nam.
Nghiên cứu xây dựng giải pháp lọc các độ cao sóng không đạt yêu cầu xác định từ số liệu đo cao vệ tinh trên Biển Đông
Mục đích của nghiên cứu này là xây dựng được giải pháp lọc các độ cao sóng không đạt yêu cầu xác định từ số liệu đo cao vệ tinh trên Biển Đông. Các vệ tinh đo cao thường dùng 2 băng tần (ví dụ như Ku và C) trong thiết bị đo cao. Hai băng tần này đều có thể tính được độ cao sóng. So sánh 2 giá trị độ cao sóng này sẽ phát hiện được những giá trị bất thường, không tuân theo quy luật xác suất thống kê. Tại những điểm bất thường, độ cao sóng xác định từ băng tần Ku lại được so sánh với các điểm lân cận để quyết định việc loại bỏ hay sử dụng. Để tự động hóa việc lọc số liệu, chương trình máy tính đã được xây dựng. Thực nghiệm được thực hiện trên Biển Đông với 464.324 điểm đo ở 226 chu kỳ số liệu vệ tinh Jason-3, được đo từ ngày 12/02/2016 đến ngày 28/03/2022. Phân tích chi tiết với số liệu chu kỳ thứ 225 cho thấy: có 28 điểm có giá trị bất thường, trong đó, có 6 điểm phải loại bỏ. Với toàn bộ số liệu vệ tinh Jason-3, số điểm bị loại bỏ là 460 điểm, chỉ chiếm khoảng 0,1%. Tuy số điểm bị loại bỏ là ít nhưng việc loại bỏ các điểm này là cần thiết. Độ chính xác của độ cao sóng đánh giá bằng cách so sánh kết quả tính bằng băng tần Ku và C đối với vệ tinh Jason-3 đạt là ±0,254 m
Ứng dụng GIS trong công tác bồi thường giải phóng mặt bằng dự án sửa chữa, nâng cấp đường tỉnh lộ 7, đoạn qua xã An Nhơn Tây, Thành phố Hồ Chí Minh
Đề tài nghiên cứu ứng dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong công tác bồi thường giải phóng mặt bằng phục vụ dự án sửa chữa, nâng cấp đường Tỉnh lộ 7 đoạn qua xã An Nhơn Tây, Thành phố Hồ Chí Minh. Mục tiêu của nghiên cứu là xây dựng cơ sở dữ liệu không gian phục vụ giải phóng mặt bằng, từ đó tính toán diện tích và giá trị bồi thường cho từng thửa đất và từng chủ sử dụng đất trong phạm vi dự án. Kết quả của nghiên cứu không chỉ góp phần nâng cao tính minh bạch trong quá trình bồi thường, rút ngắn thời gian thực hiện, mà còn giúp hạn chế tranh chấp trong quá trình triển khai các dự án hạ tầng giao thông tại địa phương. Nghiên cứu cũng khẳng định hiệu quả của GIS trong công tác bồi thường giải phóng mặt bằng, một khâu then chốt khi triển khai các dự án sửa chữa, nâng cấp hạ tầng giao thông hiện nay.
Xây dựng bản đồ nguy cơ trượt lở đất tỉnh Quảng Bình bằng phương pháp phân tích đa tiêu chí (AHP) tích hợp GIS và ảnh viễn thám
Là một quốc gia chịu ảnh hưởng nặng nề của biến đổi khí hậu, Việt Nam với đặc điểm địa hình phức tạp và chế độ khí hậu nhiệt đới gió mùa thường xuyên đối mặt với nguy cơ trượt lở đất đá. Tần suất, quy mô và mức độ thiệt hại của các vụ trượt lở ngày càng trầm trọng do sự gia tăng của các hiện tượng mưa lớn kéo dài, thời tiết cực đoan và tác động từ các hoạt động nhân sinh, gây ra mối đe dọa trực tiếp đến đời sống, cơ sở hạ tầng và an sinh xã hội. Trước bối cảnh trên, nghiên cứu này được thực hiện nhằm ứng dụng công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS), kết hợp với phương pháp Phân tích đa tiêu chí (AHP), để đánh giá toàn diện các yếu tố ảnh hưởng và xây dựng bản đồ nguy cơ trượt lở đất tại tỉnh Quảng Bình. Kết quả của nghiên cứu góp phần cung cấp một cơ sở khoa học cho công tác cảnh báo, quy hoạch lãnh thổ và quản lý rủi ro thiên tai một cách hiệu quả, hướng tới mục tiêu phát triển bền vững.
WebGIS, geodesic information Ứng dụng WebGIS thành lập hệ thống thông tin hỗ trợ các công tác ngoại nghiệp trong lĩnh vực trắc địa
Công tác đo vẽ ngoại nghiệp giữ vai trò trọng yếu trong lĩnh vực trắc địa, song quá trình thu thập dữ liệu hiện vẫn còn rời rạc, thiếu đồng bộ. Nghiên cứu này xây dựng và ứng dụng hệ thống WebGIS nhằm hỗ trợ hiệu quả công tác ngoại nghiệp trong điều kiện thực địa. Hệ thống sử dụng cơ sở dữ liệu không gian PostgreSQL/PostGIS để lưu trữ dữ liệu địa lý, kết hợp giao diện HTML, CSS, JavaScript (Leaflet) và xử lý máy chủ bằng Node.js. Thử nghiệm tại một số khu vực thực địa cho thấy hệ thống giúp xác định điểm đo, theo dõi tiến độ và phối hợp nhóm linh hoạt, đồng thời góp phần giảm sai sót, tiết kiệm thời gian và nhân lực. Kết quả cho thấy WebGIS là giải pháp khả thi trong hiện đại hóa công tác trắc địa, nhất là trong bối cảnh gia tăng nhu cầu số hóa và quản lý thông tin không gian. Từ khóa: WebGIS, thông tin trắc địa, công tác ngoại nghiệp.
Nghiên cứu thành lập bản đồ mưa giờ từ nguồn dữ liệu khí tượng mở phục vụ phân tích phạm vi và diễn biến ảnh hưởng của các sự kiện lũ quét
Nghiên cứu về lũ quét và các tai biến địa chất đã có nhiều công trình tập trung vào việc phân tích nguy cơ không gian. Các công trình nghiên cứu theo diễn biến thời gian của thiên tai hiện còn hạn chế do thiếu dữ liệu mưa giờ. Các dữ liệu mưa từ trạm quan trắc truyền thống không phản ánh được phạm vi ảnh hưởng rộng của thiên tai và thường có mật độ không gian không đều và thưa ở vùng núi. Bài báo này đề xuất một phương pháp tiếp cận mới, sử dụng ngôn ngữ lập trình R để khai thác, xử lý và hiệu chỉnh dữ liệu từ các nguồn khí tượng mở, nhằm thành lập bản đồ mưa giờ lịch sử. Phương pháp này được áp dụng thử nghiệm cho ba sự kiện mưa cực đoan tại khu vực miền núi phía Bắc, bao gồm: (1) Sự kiện lũ quét ngày 01/08/2025 tại Điện Biên và Sơn La; (2) Sự kiện lũ quét ngày 18/05/2025 tại Tuyên Quang và Bắc Kạn; và (3) Sự kiện lũ quét ngày 05/08/2023 tại Yên Bái và Lai Châu. Kết quả nghiên cứu cho thấy, cường độ và phạm vi mưa giờ biến đổi rất nhanh. Cường độ mưa giờ cực đại thường lớn hơn 60mm, và những vị trí có cường độ mưa này thường là những nơi chịu thiệt hại nặng nề nhất. Đặc biệt, phạm vi ảnh hưởng của các trận lũ quét thường trùng khớp với phạm vi tích lũy lượng mưa trong 24 giờ vượt quá 200mm. Quy trình thành lập bản đồ diễn biến mưa giờ cho phép nhận diện phạm vi ảnh hưởng của thiên tai lũ quét phù hợp với các thiệt hại thực tế, và là cơ sở để xây dựng công cụ thu thập dữ liệu xác định các ngưỡng cảnh báo lũ quét.
Phát hiện mất rừng tự động sử dụng thuật toán học máy và ảnh Sentinel-2 trên Google Earth Engine: Nghiên cứu tại tỉnh Cà Mau
Nghiên cứu này trình bày việc xây dựng và thử nghiệm các mô hình học máy nhằm tự động phát hiện mất rừng tại tỉnh Cà Mau. Toàn bộ quy trình, từ tiền xử lý dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel-2 (Phản xạ bề mặt - L2A) huấn luyện và đánh giá mô hình được thực hiện trên nền tảng điện toán đám mây Google Earth Engine (GEE). Nghiên cứu đã sử dụng kỹ thuật lọc mây để có được ảnh với mây che phủ dưới 40%, đồng thời trích xuất 10 kênh phổ và 8 chỉ số thực vật, trong đó các chỉ số delta (ΔNDVI, ΔEVI, ΔNBR, ΔSAVI) phục vụ huấn luyện và đánh giá mô hình. Ba thuật toán học máy được sử dụng bao gồm Random Forest, Support Vector Machine (SVM) và Gradient Boosting Trees (GBT). Nghiên cứu sử dụng 2.500 điểm mẫu được thu thập với tỷ lệ cân bằng 50% mất rừng và 50% không mất rừng, sau khi trích xuất các đặc trưng cho các điểm mẫu tiến hành chia dữ liệu huấn luyện chiếm 80% (train và validation), 20% dữ liệu kiểm chứng (test), đảm bảo duy trì tỷ lệ 50:50 trong mỗi tập. Kết quả đánh giá cho thấy mô hình Gradient Boosting Trees đạt hiệu suất cao nhất với độ chính xác tổng thể 85,40%, recall 72,00%, precision 98,36% và F1-score 83,14%. Với recall đạt mức khả quan và precision rất cao, hệ thống cho thấy độ tin cậy cao khi cảnh báo mất rừng, đồng thời phát hiện được phần lớn các trường hợp mất rừng thực tế. Nghiên cứu đã xây dựng thành công một công cụ phát hiện mất rừng tự động trên GEE, cung cấp thông tin hỗ trợ hiệu quả cho công tác quản lý rừng tại địa phương. Tuy nhiên, cần nghiên cứu tiếp về tích hợp dữ liệu radar Sentinel-1 để khắc phục hạn chế về mây che phủ trong mùa mưa và nâng cao hơn nữa khả năng phát hiện. Từ khóa: machine learning, random forest, sentinel-2, Cà Mau, phát hiện mất rừng
Ứng dụng phương pháp radar giao thoa (Psinsar) xử lý ảnh Sentinel1 xác định biến dạng bề mặt đất khu vực thị xã Mường Lay - Điện Biên
Radar giao thoa là một kỹ thuật được sử dụng rộng rãi để đo lún mặt đất và đã cho thấy khả năng xây dựng bản đồ biến dạng bề mặt đất cho một khu vực lớn với độ chính xác cao. Nghiên cứu này trình bày phương pháp Radar giao thoa tán xạ cố định (PSInSAR- Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar) xác định vận tốc biến dạng bề mặt địa hình cho khu vực khu vực thị xã Mường Lay – Điện Biên dựa vào dữ liệu ảnh Sentinel 1, quỹ đạo Acsending với 50 ảnh thời gian từ năm 2018 đến năm 2022. Kết quả nghiên cứu chỉ ra biến dạng bề mặt địa hình với 20.493 điểm PS giá trị từ -8.1 mm/năm đến 7.4 mm/năm trên toàn bộ khu vực thị xã Mường Lay. Giá trị các điểm PS phân bố trên các khu dân cư dọc theo suối Nậm Lay thuộc khu vực thị xã Mường Lay cho thấy có khu vực biểu hiện của việc dịch chuyển lún xuống (giá trị âm) và khu vực dịch chuyển trồi lên (giá trị dương). Các kết quả này cung cấp cơ sở để xác định nguyên nhân biến đổi bề mặt địa hình và đề xuất các giải pháp phòng ngừa, giảm thiểu thiệt hại tại thị xã Mường Lay – Điện Biên trong các nghiên cứu chuyên sâu tiếp theo.
Trích xuất cây xanh đô thị từ ảnh UAV bằng kỹ thuật học sâu phục vụ công tác quản lý đô thị
Bài báo đề xuất một phương pháp ứng dụng kỹ thuật học sâu nhằm trích xuất cây xanh đô thị từ ảnh UAV có độ phân giải cao. UAV đóng vai trò thiết yếu trong việc cung cấp ảnh trực giao và ảnh xiên với độ chi tiết hình học cao, hỗ trợ mô hình nhận dạng hiệu quả không gian ba chiều của cây xanh. Trọng tâm của phương pháp là khả năng tự động nhận dạng và phân vùng cây xanh dựa trên các đặc trưng hình ảnh học được, đặc biệt là hình dạng và kích thước tán cây, vốn có biên không đều và phân bố tự nhiên, khác biệt rõ rệt so với các đối tượng nhân tạo. Kết quả thu được là lớp dữ liệu không gian phản ánh chính xác vị trí và cấu trúc hình học của cây xanh, phục vụ hiệu quả cho công tác quản lý, phân tích và quy hoạch không gian xanh đô thị. Phương pháp cho thấy tính khả thi cao, khả năng tự động hóa và mở rộng tốt, góp phần xây dựng hệ thống quản lý đô thị thông minh và bền vững.