Tạp chí Trắc địa - Bản đồ hoạt động từ năm 1970, là một trong những tạp chí khoa học chuyên ngành lâu đời trong lĩnh vực trắc địa, bản đồ, viễn thám, GIS, quản lý đất đai và khoa học trái đất tại Việt Nam. Tạp chí áp dụng quy trình phản biện khoa học độc lập nhằm đảm bảo chất lượng học thuật, tính khách quan và tính khoa học của các công trình công bố. Thời gian phản biện đối với các bài báo nghiên cứu thông thường được thực hiện trong khoảng 2–3 tuần. Sau khi được chấp nhận, bài báo sẽ được ưu tiên biên tập và xuất bản trực tuyến trong thời gian sớm nhất. Toàn bộ quy trình xuất bản, từ khi nhận bài đến khi công bố chính thức, thường được hoàn thành trong khoảng 2 tháng, phù hợp với định hướng phát triển của một tạp chí khoa học hiện đại, minh bạch và hội nhập quốc tế.
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
Mục đích của nghiên cứu này là đánh giá và lựa chọn được mô hình thế trọng trường toàn cầu 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.
Bản quyền (c) {copyrightHolder} https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Ứng dụng công nghệ Google Earth Engine và GIS xác định biến động đường bờ biển thành phố Sầm Sơn, tỉnh Thanh Hóa
Mục đích của nghiên cứu là ứng dụng công nghệ Google Earth Engine (GEE) và GIS để xác định biến động đường bờ biển từ năm 2000 đến năm 2023 trên địa bàn thành phố Sầm Sơn , tỉnh Thanh Hóa. Nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu ảnh Landsat 5, Landsat 8 trên Google Earth Engine, đồng thời sử dụng công nghệ GIS để xác định biến động đường bờ biển. Kết quả nghiên cứu cho thấy, việc sử dụng GEE rút ngắn được thời gian xử lý cũng như tiết kiệm được bộ nhớ lưu trữ và tốc độ xử lý dữ liệu ảnh. Sự biến động đường bờ biển trên địa bàn thành phố Sầm Sơn diễn ra khác nhau ở các đoạn khác nhau dọc bờ biển, Từ năm 2000 đến 2010, diện tích xói lở đường bờ biển tăng lên đáng kể từ 288 898m2 lên 384 248m2trong giai đoạn 2010-2020, sau đó giảm xuống còn 208 662m2 trong giai đoạn 2020-2023. Trong khi đó, diện tích bồi tụ giảm từ 569 563m2 xuống còn 361 499m2 trong giai đoạn 2010-2020, sau đó lại giảm xuống còn 109 367m2 trong giai đoạn 2020-2023. Kết quả nghiên cứu này giúp các nhà quản lý ra quyết định đúng đắn trong việc quản lý sử dụng đất ven biển.
Đánh giá sai số trường trọng lực khi thay thế hàm dị thường trọng lực bằng các giá trị rời rạc
Việc thay thế hàm dị thường trọng lực trong các công thức Stokes và Vening-Meinesz bằng tập hợp các giá trị dị thường trọng lực được đo trên bề mặt vật lý trái đất hoặc trong không gian dẫn đến các sai số tất yếu khi tính dị thường độ cao và các thành phần góc lệch dây dọi. Mục đích của bài báo này là chỉ ra mối liên hệ giữa khoảng cách rời rạc của số liệu đo đạc và sai số dị thường trọng lực khi trường trọng lực được miêu tả bằng hàm Markov bậc 3 bằng phương pháp phân tích phổ của hàm số có tần số giới hạn, đó là hàm dị thường trọng lực
Tích hợp GIS và thư viện Python mã nguồn mở phục vụ tính toán bồi thường và trực quan hóa thông tin giải phóng mặt bằng: Nghiên cứu trường hợp tại tuyến đường nông thôn ấp Gò Xoài, xã Tân Trung, thành phố Gò Công, tỉnh Tiền Giang
Để phục vụ công tác tính toán bồi thường và trực quan hóa thông tin liên quan đến giải phóng mặt bằng, bài báo này ứng dụng các thư viện Python mã nguồn mở kết hợp với công nghệ hệ thống thông tin địa lý (GIS), được triển khai thực nghiệm tại tuyến đường nông thôn thuộc ấp Gò Xoài, xã Tân Trung, thành phố Gò Công, tỉnh Tiền Giang. Kết quả cho thấy sự tích hợp giữa GIS và Python đã mang lại hiệu quả rõ rệt trong việc xử lý dữ liệu, phân tích không gian nhằm xác định nhanh chóng phạm vi thu hồi đất, tính toán giá trị bồi thường và trực quan hóa thông tin thông qua bản đồ giá trị sử dụng đất cùng với các biểu đồ thống kê. Trong đó, loại đất chuyên trồng lúa nước (LUC) chiếm tỷ trọng cao nhất, với 57,3% tổng giá trị bồi thường toàn khu vực, vượt trội so với hai loại đất còn lại là đất trồng cây lâu năm (CLN) và đất ở nông thôn (ONT). Qua đây cho thấy phương pháp tiếp cận không chỉ phù hợp với yêu cầu quy hoạch và quản lý đất đai tại các vùng nông thôn đang phát triển hạ tầng, mà còn góp phần thúc đẩy tiến trình chuyển đổi số và hiện đại hóa công tác quản lý nhà nước về đất đai.
Ứng dụng ArcGIS Pro xây dựng công cụ tự dộng theo dõi thay đổi mặt nước. Thực nghiệm tại sông Trà Khúc tỉnh Quảng Ngãi giai đoạn 1995-2024
Việc theo dõi sự thay đổi mặt nước theo thời gian đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu rõ sự thay đổi hình thái sông và hỗ trợ công tác quản lý tài nguyên nước một cách bền vững, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Bài báo này trình bày quá trình xây dựng một công cụ tự động bằng phần mềm ArcGIS Pro nhằm trích xuất và phân tích sự thay đổi mặt nước từ ảnh viễn thám quang học Landsat. Phương pháp sử dụng tỷ số giữa kênh Green và SWIR được áp dụng để xác định mặt nước tại bốn thời điểm trong giai đoạn 1995–2024 trên sông Trà Khúc, thuộc thành phố Quảng Ngãi. Kết quả cho thấy có sự biến đổi hình thái rõ rệt, đặc biệt ở khu vực hạ lưu. Giai đoạn 1995–2005, dòng sông có xu hướng thu hẹp do bồi lắng và hình thành các doi cát. Ngược lại, giai đoạn 2005–2015 ghi nhận sự mở rộng mặt nước đáng kể, chủ yếu do hoạt động nạo vét gây xói lở bờ sông. Xu hướng này tiếp tục kéo dài đến năm 2024, với diện tích mặt nước tăng, bao phủ các doi cát thấp. Công cụ được phát triển đã chứng minh tính hiệu quả trong việc giám sát sự thay đổi thủy văn bằng ảnh viễn thám, cung cấp dữ liệu kịp thời phục vụ công tác quản lý sông và ứng phó với biến đổi khí hậu.
Sự khác nhau giữa dị thường độ cao và độ cao geoid ở Việt Nam theo mô hình trường trọng lực toàn cầu SGG-UGM-2
Mục đích của nghiên cứu này là xác định sự khác nhau giữa dị thường độ cao và độ cao geoid ở Việt Nam. Các công thức tính toán dị thường độ cao, độ cao geoid và sự khác nhau giữa chúng đã được tìm hiểu. Thực nghiệm được tiến hành trên khu vực Việt Nam có giới hạn độ vĩ B: 8ºN - 24ºN; độ kinh L: 102ºE - 114ºE với số liệu từ mô hình trường trọng lực toàn cầu SGG-UGM-2 và mô hình địa hình ETOPO1. Kết quả thực nghiệm cho thấy: Trên khu vực nghiên cứu, độ cao geoid tăng dần theo hướng Tây Bắc - Đông Nam, có giá trị âm ở phía Tây Bắc, giá trị dương ở phía Đông Nam, và có giá trị nhỏ hơn dị thường độ cao. Sự khác nhau giữa dị thường độ cao và độ cao geoid biến thiên từ 0 đến 0,445 m, có giá trị cỡ decimet ở các khu vực miền núi, có giá trị nhỏ cỡ centimet và nhỏ hơn ở các khu vực đồng bằng, và có giá trị bằng không trên Biển Đông. Nghiên cứu này cung cấp những hiểu biết về sự khác nhau giữa geoid và quasigeoid trên lãnh thổ và lãnh hải Việt Nam
Ứng dụng Google Earth Engine giám sát biến động không gian xanh tại thành phố Thủ Đức bằng ảnh Sentinel 2 giai đoạn 2019-2024
Quá trình đô thị hóa đã làm gia tăng diện tích bề mặt không thấm, gián tiếp gây áp lực lên hệ sinh thái xanh đô thị tại thành phố Thủ Đức. Bài báo này sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel-2 tại thời điểm 2019 và 2024, kết hợp thuật toán Random Forest trên nền tảng Google Earth Engine, nhằm xây dựng bản đồ không gian xanh TP. Thủ Đức và phân tích biến động trong giai đoạn nghiên cứu. Kết quả cho thấy không gian xanh năm 2024 có xu hướng suy giảm so với năm 2019, tập trung tại các khu vực ven sông và phía Đông thành phố. Việc tích hợp Machine Learning trong phân loại ảnh vệ tinh đã góp phần nâng cao độ chính xác, tự động hóa xử lý dữ liệu lớn và hỗ trợ hiệu quả công tác giám sát không gian xanh trong bối cảnh đô thị hóa và biến đổi khí hậu ngày càng gia tăng
Ứng dụng viễn thám và công nghệ GIS trong xây dựng cơ sở dữ liệu hệ thống giao thông: Nghiên cứu trường hợp tại tỉnh Sơn La, Việt Nam
Việc xây dựng cơ sở dữ liệu (CSDL) hệ thống giao thông đóng vai trò quan trọng trong quản lý và quy hoạch phát triển hạ tầng giao thông, đặc biệt ở khu vực miền núi, nơi có địa hình phức tạp như tỉnh Sơn La. Nghiên cứu này ứng dụng ảnh viễn thám (Sentinel-2, Landsat-8 và ảnh quang học độ phân giải cao) kết hợp Hệ thống thông tin địa lý (GIS) để xây dựng CSDL hệ thống giao thông cho khu vực nghiên cứu. Thông qua các bước tiền xử lý ảnh, phân loại có giám sát và trích xuất thông tin không gian, hệ thống CSDL gồm các lớp: đường giao thông, cầu – hầm, và điểm giao thông trọng yếu đã được thiết lập. Kết quả so sánh với dữ liệu thực địa cho thấy độ chính xác đạt 89%, trong đó lớp đường giao thông đạt 91,3%. Kết quả nghiên cứu cho thấy, hệ thống CSDL GIS có khả năng cung cấp thông tin chi tiết về mạng lưới giao thông, hỗ trợ đánh giá và quy hoạch hệ thống đường bộ tại các khu vực miền núi.
Đánh giá về chuyển động hiện đại lãnh thổ Việt Nam theo các mô hình động học khu vực
Bài báo trình bày về việc đánh giá chuyển động hiện đại của lãnh thổ Việt Nam thông qua việc áp dụng các mô hình động học khu vực. Các mô hình động học Sundaland của Simons và Michel được giới thiệu, cùng với cơ sở lý thuyết về mô hình động học, đặc biệt là việc sử dụng cực Euler để mô tả chuyển động quay của các mảng kiến tạo. Vận tốc chuyển động tuyệt đối của lãnh thổ Việt Nam theo các mô hình Michel, Simons và Nuvel-1A được tính toán và so sánh. Sự khác biệt giữa các mô hình và kết quả đo đạc thực tế được phân tích, từ đó đưa ra nhận xét về mức độ phù hợp của từng mô hình đối với chuyển động hiện tại của lãnh thổ Việt Nam.
Thành lập bản đồ số 360 độ với trang web giới thiệu sản phẩm nhà màng cải tiến trồng hoa, quả và rau an toàn gắn với du lịch sinh thái, trải nghiệm tại tỉnh Thái Bình - Việt Nam
Trong bài báo này, chúng tôi mô tả việc thành lập bản đồ 360 độ kết hợp với trang web quảng bá giới thiệu sản phẩm, là kết quả của một đề tài khoa học “Nghiên cứu xây dựng mô hình nhà màng, nhà lưới cải tiến và trồng hoa, quả, rau an toàn gắn với du lịch sinh thái, trải nghiệm tại tỉnh Thái Bình.Mã số: TB-CT/NN07/24-25”. Mục tiêu của đề tài là xây dựng mô hình 500 m2 nhà màng, nhà lưới cải tiến chống gió bão và di dời được (chế tạo tổ hợp kết cấu gồm khung giàn, móc ngoàm thép kết nối, màng ni lông che phủ tạo thành nhà khép kín) tại xã Trung An, huyện Vũ Thư, tỉnh Thái Bình; trồng hoa, quả và rau an toàn, có áp dụng công nghệ dùng phân bón vi sinh, công nghệ tưới tự động, giám sát môi trường thời tiết, đất trồng bằng các cảm biến intemet vạn vật loT, gắn với du lịch sinh thái, trải nghiệm và quảng bá giới thiệu sản phẩm.
Phương pháp tính chuyển dữ liệu độ sâu đáy biển từ hệ quy chiếu quốc tế sang hệ quy chiếu tọa độ, độ cao quốc gia
Mục đích của nghiên cứu này là đưa ra phương pháp tính chuyển dữ liệu độ sâu đáy biển từ hệ quy chiếu quốc tế sang hệ quy chiếu tọa độ, độ cao quốc gia Việt Nam. Các mô hình độ sâu đáy biển toàn cầu có độ vĩ (B), độ kinh (L) của điểm trong hệ WGS-84 và độ sâu so với mặt biển trung bình quốc tế (DQT). Để tính chuyển sang hệ tọa độ VN2000 và độ sâu quốc gia thì cần phải xác định được độ cao trắc địa (H) của điểm trong WGS-84 và chênh lệch giữa mặt biển trung bình của Việt Nam và mặt biển trung bình quốc tế. Độ cao trắc địa này được xác định dựa vào độ cao geoid quốc tế từ mô hình EIGEN6C4; độ cao mặt biển trung bình quốc tế DTU15MDT và độ sâu quốc tế của điểm. Chênh lệch giữa hai mặt biển trung bình quốc gia và quốc tế được xác định dựa vào số liệu tại 31 trạm nghiệm triều của Việt Nam. Sau khi có được đầy đủ các thành phần tọa độ trong WGS84, tọa độ được tính chuyển bằng công thức Bursa-Wolf với 7 tham số chuyển đổi tọa độ giữa WGS-84 và VN2000. Thực nghiệm được tính toán đối với mô hình độ sâu GEBCO2022 trên khu vực giữa Biển Đông.
Sụt lún đất tại thành phố Hồ Chí Minh, nguy cơ và thách thức cho sự phát triển bền vững của thành phố Hồ Chí Minh
Sụt lún đất là loại tai biến địa chất phổ biến trên thế giới và gây ảnh hưởng nghiêm trọng ở đết sự phát triển bền vững đô thị, đặc biệt là các đô thị quan trọng như Tp.HCM. Bài báo trình bày tổng quan các kết quả nghiên cứu sụt lún đất của nhóm tại TP.HCM giai đoạn 2006 đến 2020 bằng kỹ thuật phân tích InSAR. Kết quả nghiên cứu cho thấy tốc độ lún hiện nay bình quân trên toàn thành phố khoảng 2-5cm mỗi năm. Riêng những khu vực có nền địa chất yếu, tập trung như các công trình thương mại, tốc độ lún có thể lên tới 7 đến 8cm mỗi năm. Qua đó nhóm tác giả đề xuất TP.HCM cần xây dựng hệ thống thông tin mô phỏng và dự báo sụt lún đất để hỗ trợ ra quyết định giúp chính quyền có những giải pháp nhanh chóng, thích hợp, chính xác, nâng cao năng lực quản lý góp phần quản lý đô thị một cách hiệu quả, thích nghi với biến đổi khí hậu và phát triển bền vững.
Phân tích sự thay đổi lớp phủ và ảnh hưởng đến nhiệt độ bề mặt từ hoạt động phát triển sân golf ở Hà Nội bằng viễn thám
Quá trình đô thị hóa dẫn đến những thay đổi đáng kể trong việc sử dụng đất, tác động trực tiếp đến các điều kiện khí hậu địa phương, đặc biệt là nhiệt độ bề mặt (LST). Một trong những hình thức sử dụng đất đang ngày càng được mở rộng là các sân golf, đòi hỏi diện tích lớn và thường thay thế các khu vực phủ thực vật tự nhiên. Điều này dẫn đến sự mất cân bằng năng lượng bề mặt và làm biến đổi môi trường nhiệt khu vực. Nghiên cứu này sử dụng tư liệu viễn thám để phân tích tác động của việc thay đổi lớp phủ bề mặt (LULC) đến nhiệt độ bề mặt trong bối cảnh mở rộng các sân golf tại Hà Nội giai đoạn từ năm 1989 - 2023. Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu là (i) đánh giá sự thay đổi LULC và mở rộng sân golf; (ii) tính toán LST; và (iii) phân tích mối quan hệ giữa LULC và LST trong các năm 1989, 1999, 2009, 2020 và 2023. Kết quả cho thấy, sự suy giảm liên tục của diện tích che phủ thực vật theo thời gian, trong khi các khu vực xây dựng và đất trống có xu hướng gia tăng rõ rệt từ năm 1989 đến 2023. Các khu vực trung tâm thành phố, nơi có mật độ xây dựng cao và ít cây xanh, ghi nhận mức nhiệt độ bề mặt cao nhất. Đặc biệt, quá trình chuyển đổi đất thành sân golf cũng góp phần làm gia tăng LST, tùy thuộc vào loại hình phủ bề mặt trước đó. Phân tích thống kê giữa các khu vực bên trong và bên ngoài sân golf cho thấy sự khác biệt rõ rệt về LST, phản ánh mức độ ảnh hưởng của việc phát triển sân golf. Những phát hiện này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tích hợp yếu tố nhiệt vào quy hoạch đô thị, hướng tới sự phát triển bền vững trong bối cảnh đô thị hóa diễn ra nhanh chóng.
Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI trong lĩnh vực Bất động sản
Thời điểm này, mọi người và nhất là các phương tiện truyền thông đều nhắc đến trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) và ảnh hưởng của nó tới lĩnh vực Bất động sản thế nào cũng là một câu hỏi lớn cần trao đổi. Có một con số ấn tượng theo như Báo cáo thị trường toàn cầu về AI trong bất động sản năm 2025 là AI đã tăng trưởng theo cấp số nhân trong những năm gần đây. Và được dự báo rằng nó sẽ tăng từ 222,65 tỷ đô la vào năm 2024 lên 303,06 tỷ đô la vào năm 2025 với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (Compound Annual Growth Rate - CAGR) là 36,1%. Sự tăng trưởng rất ấn tượng này có thể là do phân tích và dự báo thị trường, chatbot và trợ lý ảo, định giá và dự đoán bất động sản, tìm kiếm bất động sản thông minh và tự động hóa trong quản lý bất động sản... đang được phát triển và ứng dụng rộng rãi trên thế giới.
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.
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.
Ứng dụng GIS trực quan hoá thông tin bồi thường giải phóng mặt bằng tại tuyến đường nông thôn ấp Gò Xoài, phường Sơn Qui, tỉnh Đồng Tháp
Việc tra cứu thông tin bồi thường giải phóng mặt bằng trên bản đồ trực tuyến đóng vai trò quan trọng trong công tác quản lý đất đai và hướng đến phát triển bền vững tài nguyên đất, đặc biệt phù hợp với xu thế chuyển đổi số hiện nay. Thông tin giải phóng mặt bằng được bài báo trực quan hoá trên bản đồ giá trị bồi thường thông qua việc xác định phạm vi không gian thu hồi và tính toán giá trị bồi thường bằng việc xây dựng công cụ tự động nhờ vào Model Builder của phần mềm ArcGIS Pro. Đồng thời, hệ thống WebGIS được phát triển để cung cấp thông tin bồi thường tại tuyến đường nông thôn ấp Gò Xoài, phường Sơn Qui, tỉnh Đồng Tháp bằng ứng dụng công nghệ mã nguồn mở GeoServer kết hợp với hệ quản trị cơ sở dữ liệu PostgreSQL nhằm lưu trữ và quản lý dữ liệu không gian địa lý một cách hiệu quả. Kết quả thực nghiệm cho thấy thông tin bồi thường được hiển thị trực quan trên bản đồ và WebGIS, cho phép người dùng tra cứu nhằm cung cấp thông tin hiện hữu như: giá trị bồi thường, tên chủ sử dụng, loại đất, diện tích bồi thường và những thông tin liên quan khác. Qua đó, WebGIS minh chứng cho tính khả thi và minh bạch trong công khai thông tin, góp phần hỗ trợ hiệu quả cho cả người dân và cơ quan quản lý trong công tác GPMB tại địa phương.
Hoàn thiện và chuẩn hóa chuẩn đo lường sử dụng trong lĩnh vực Đo đạc và Bản đồ
Chuẩn đo lường trong lĩnh vực Đo đạc và Bản đồ là một dạng hạ tầng kỹ thuật đo đạc bản đồ, có vai trò cốt lõi trong kiểm định và hiệu chuẩn phương tiện đo. Những năm gần đây, một số chuẩn đo lường phục vụ kiểm định, hiệu chuẩn cho các phương tiện đo đã được thiết lập như: toàn đạc điện tử, phương tiện đo thủy chuẩn, phương tiện đo định vị bằng vệ tinh, phương tiện đo khoảng cách quang điện, phương tiện đo kinh vĩ... Bên cạnh đó, một số phương tiện đo nhóm 2 tiếp tục cần đầu tư thiết lập hạ tầng kỹ thuật về chuẩn đo lường theo đúng quy định, cũng như cần hình thành các chuẩn đo lường cho phương tiện đo nhóm 1 khi có yêu cầu kiểm định, hiệu chuẩn. Bài báo này tổng hợp tình hình ban hành, công bố và quản lý các chuẩn đo lường đã có, đề xuất chuẩn đo lường cho kiểm định, hiệu chuẩn phương tiện đo nhóm 2 còn thiếu và đề xuất giải pháp để chuẩn hóa chuẩn đo lường sử dụng trong kiểm định, hiệu chuẩn các phương tiện đo sử dụng trong lĩnh vực Đo đạc và Bản đồ.
Tích hợp công nghệ UAV và thuật toán học máy phục vụ phân loại lớp phủ bề mặt bằng phần mềm ArcGIS Pro
Việc tích hợp công nghệ UAV (Unmanned Aerial Vehicle) với các thuật toán học máy đang mở ra hướng tiếp cận hiệu quả trong việc xử lý và phân tích dữ liệu không gian. Bài báo này thực hiện phân loại lớp phủ bề mặt bằng cách ứng dụng hai thuật toán học máy phổ biến là Random Forest (RF) và Support Vector Machine (SVM) trên phần mềm ArcGIS Pro. Qua xử lý ảnh UAV thu được ảnh trực giao có độ phân giải cao (2,57 cm/pixel) tại khu vực quận 4, TP. Hồ Chí Minh phục vụ cho quá trình phân loại. Kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán SVM đạt hiệu quả tốt ở một số lớp khó như phương tiện và thuyền với độ chính xác người dùng cao hơn so với Random Forest (RF). Tuy nhiên, khi đánh giá tổng thể dựa trên độ chính xác toàn cục (Overall Accuracy – OA) và hệ số Kappa, RF lại vượt trội hơn với OA đạt 86,6% và Kappa 0,83, trong khi SVM chỉ đạt 77,4% và 0,71. Điều này cho thấy RF cos độ chính xác cao và được đánh giá phù hợp hơn cho việc xây dựng bản đồ lớp phủ bề mặt từ dữ liệu ảnh UAV. Những kết quả này khẳng định tính khả thi và hiệu quả của việc ứng dụng ảnh UAV kết hợp với các thuật toán học máy trong phân tích và giám sát không gian. Đây là cơ sở quan trọng để phục vụ công tác quản lý tài nguyên, quy hoạch đô thị và bảo vệ môi trường trong bối cảnh đô thị hóa nhanh tại các thành phố lớn.
Nghiên cứu hiện tượng đảo nhiệt đô thị khu vực thành phố Hà Nội dựa trên dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat-9
Hiện tượng đảo nhiệt đô thị (UHI - Urban Heat Island) là một vấn đề môi trường nghiêm trọng ảnh hưởng đến sức khỏe con người, chất lượng không khí, và điều kiện sống của cư dân đô thị. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat-9 để phân tích hiện tượng UHI khu vực Hà Nội tại một thời điểm trong mùa hè năm 2024. Dữ liệu nhiệt độ bề mặt trái đất (LST - Land Surface Temperature) từ Landsat-9 được xử lý để xác định mức độ và phạm vi của đảo nhiệt đô thị, đồng thời khảo sát mối quan hệ giữa các yếu tố như mật độ xây dựng, cây xanh và các loại sử dụng đất đối với sự hình thành UHI. Nghiên cứu đã chỉ ra mức độ chênh lệch nhiệt độ bề mặt lớn nhất giữa khu vực nhiều cây xanh và khu vực đông dân cư, nhà cửa là 7,20C, trong khi đó, chênh lệch với khu vực khác là 2,70C. Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về tác động của đô thị hóa đến môi trường khí hậu đô thị và đề xuất các giải pháp giảm thiểu hiệu ứng UHI tại Hà Nội.
Ứng dụng WebGIS trực quan hóa sự thay đổi nhiệt độ bề mặt tại tỉnh Bình Dương giai đoạn 1995 – 2024
Để theo dõi diễn biến sự gia tăng sức nóng của môi trường nhiệt tại các khu vực có tốc độ đô thị phát triển mạnh mẽ, bài báo sử dụng hình thức trực quan hoá sự thay đổi nhiệt độ bề mặt tại tỉnh Bình Dương qua 4 thời điểm giai đoạn 1995–2024 bằng việc xây dựng trang WebGIS nhờ vào công nghệ mã nguồn mở GeoServer kết hợp hệ quản trị cơ sở dữ liệu PostgreSQL cho phép lưu trữ, quản lý và nhập xuất dữ liệu không gian địa lý. Kết quả thực nghiệm cho thấy giao diện WebGIS được xây dựng theo dạng Dashboard đã tạo ra sự thân thiện cho người dùng có cái nhìn tổng quan nhất về các thành phần cũng chức năng của trang Web và được xem như là một công cụ quản lý thông tin nhiệt độ bề mặt được mã hoá một các trực quan dưới dạng hiển thị các lớp bản đồ và biểu đồ thống kê. Trang WebGIS trong bài báo được sử dụng khá hiệu quả trong việc cung cấp thông tin nhóm nhiệt độ bề mặt cho từng huyện ở Bình Dương qua chức năng truy vấn thuộc tính và đồng thời có khả năng tích hợp với dữ liệu không gian giúp xác định nhanh chóng vị trí khu vực cần tìm kiếm trên bản đồ. Qua đó trang WebGIS này được xem như là một công cụ tiện ích vừa là tiền đề góp phần hỗ trợ theo dõi môi trường nhiệt nói chung và giám sát quản lý tài nguyên thiên nhiên, môi trường nói riêng trong bối cảnh biến đổi khí hậu hiện nay
Hoàn thiện việc thống kê quỹ đất tại khu vực đô thị Payaryk, vùng Samarkand, Cộng hòa Uzbekistan
Nghiên cứu thủ tục lập báo cáo đất đai diện tích khu dân cư tính đến thời điểm 31/12 năm hiện hành, có tính đến những thay đổi về chủ sở hữu thửa đất, quyền sử dụng đất và so sánh với các chủ sở hữu thửa đất, quyền sử dụng đất trong báo cáo đất đai của năm trước
Artificial Intelligence in Real Estate Marketing in Vietnam Opportunities and Challenges
AI (Artificial Itelligence), refers to intelligence demonstrated by machines. It has been a significant area of focus for some time, with broad applications across numerous fields, including marketing. Automated marketing strategies enable more customized customer experiences while saving time and resources. In real estate, AI enhances property management activities by predicting price trends and customer demand, automating market analysis processes, and facilitating intelligent decisionmaking. This study used AI for analyze customer data, user behaviors, and market trends in Hanoi, Vietnam to deliver precise forecasts, thereby reducing investment risks.
Intergrated of the quantifying the change spectral vector method and post classification analysis on Sentinel-2 images to support forest conservation in Ta Dung national park, Dak Nong province, period 2016-2024
This study uses a combination method of the Change Spectral Vector Quantification technique and post-classification analysis to assess forest cover change in Ta Dung National Park, Dak Nong province using Sentinel-2 images from 2016 to 2024. The Change Spectral Vector Quantification method (also known as the Change Vector Analysis-CVA) is calculated based on changes in two indices: NDVI and BSI, which provide maps of change magnitude and direction. The forest change map was generated from classification results on the Google Earth Engine platform. It shows detailed replacements of forests with areas of perennial crops, barren land, or shrubs. The results of overlaying the change map the Change Vector component maps indicate that the transition areas from forest to perennial trees exhibit the most complex changes. These areas demonstrate medium to high-magnitude changes concentrated in direction II, characterized by NDVI decrease and an increase in BSI index. This trend is also reflected in areas that have transitioned from perennial crops to expended built-up land. Thus, the integration of these two analytical methods has provided a clear understanding of the nature and quantification of forest cover changes in Ta Dung National Park during the 2016-2024 period.
the post-classsification change analysis
Study on building a land price database in Hoa Hieu Ward, Thai Hoa Town, Nghe An Province
Building a land price database is the foundation for improving the land database and creating a multi-purpose land database. The construction of land databases in general, and specifically the land price database, is one of the fundamental tasks of the information technology development strategy in land management. This article introduces some methods for constructing a land price database in Hoa Hieu Ward, Thai Hoa Town, Nghe An Province, and the theoretical basis for researching the construction of land price databases in the locality. The research results indicate that the application of Giadat Desktop in building the land price database plays an important role in the land database and contributes to further improving the land information system. Acquiring property information about land prices based on the cadastral spatial data will support financial management regarding land effectively down to each plot, while also contributing to increasing transparency in real estate transactions.
methods for building a land price database
Comparison of the Dynamic World global classification product with the SVM algorithm-based classification product in the Hanoi area
Currently, the use of global land cover products can yield certain benefits for research and applications across various industries. Among these, products with high spatial resolution, reaching up to 10 meters, have the potential to provide significant advantages in land management and data analysis. Eland cover results with high resolution and near-real-time updates. This study employs artificial intelligence models and machine learning algorithms to classify land cover in the Hanoi area using Sentinel-2 imagery and compares the results with existing global products to assess their effectiveness. The results indicate that these products are relatively effective and can be applied to specific specialized fields in Vietnam, especially on the land management.
The effectiveness of residual terrain model correction in the gravity anomaly interpolation
The purpose of this study is to evaluate the effectiveness of residual terrain model (RTM) correction in the gravity anomaly interpolation. To evaluate, after removing the long wavelength gravity anomaly by the global Earth Gravitational Model and correcting RTM to gravity anomaly data, the interpolation is performed using the Collocation method according to 2 options: (1) with RTM correction and (2) without RTM correction. The interpolated result is compared with known values to assess accuracy. The experiment was conducted in the Central Region of Vietnam with 9871 calculated points and 1060 test points. The experimental results show that: After RTM correcting, the gravity anomaly model is smoother and less variable; The accuracy of gravity anomaly interpolation increases; The Root Mean Square deviation (RMS) decreases by 1.306 mGal, from 4.559 mGal to 3.252 mGal. Thus, RTM correcting before interpolating gravity anomalies is necessary and effective.
Researching of relationship between sequence stratigraphy, lithofacies and aquifer and aquifuge of Quaternary sediments in Thai Binh and Nam Dinh area
The Pleistocene aquifer in Thai Binh and Nam Dinh area is related to 5 riverbed sand facies complexes belonging to the lowstand systems tract and 5 highstand river mouth sandy bar sand facies complex with ages ranging from Early Pleistocene late late Pleistocene: (1) (SaLSTQ11); (2) (SaLSTQ12a+SamHSTQ11); (3) (SaLSTQ12b+SamHSTQ12a); (4) (SaLSTQ13a+SamHSTQ12b; (5)(SaSTQ13b+SamHSTQ13a). Overlaying these 5 aquifers are 5 aquifuges including 5 transgessive systems tract shallow marine-bay mud facies complexes: (1) MmTSTQ11; (2) MmTSTQ12a; (3) MmTSTQ12b; (4) MmTSTQ13a; (5) MmTSTQ21-2. The process salinization of has been occurring in the Pleistocene aquifer in Nam Dinh and Thai Binh areas due to the permeation of meteorological water through shallow sea-bay marine mud facies complexes that act as aquitard layer. Residual salt water fro