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.
Bản quyền thuộc về tác giả. Tác giả cấp cho Tạp chí Trắc địa – Bản đồ quyền xuất bản lần đầu đối với bài báo. Tất cả các bài báo được Tạp chí công bố được cấp phép theo giấy phép Creative Commons Ghi công 4.0 Quốc tế (CC BY 4.0). Theo giấy phép CC BY 4.0, độc giả được phép đọc, tải xuống, sao chép, phân phối, in, tìm kiếm và sử dụng lại tác phẩm đã xuất bản, với điều kiện ghi nhận thích hợp tác giả và nguồn xuất bản, cung cấp liên kết đến giấy phép và chỉ rõ những thay đổi đã được thực hiện đối với tác phẩm, nếu có. Tác giả chịu trách nhiệm xin phép đối với các tài liệu có bản quyền của bên thứ ba được sử dụng trong bản thảo.
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
Mô hình mạng đồng hồ nguyên tử quang để thống nhất hệ độ cao Châu Á
Một trong những nhiệm vụ cơ bản của ngành trắc địa là làm sao để thống nhất hệ độ cao của các quốc gia trên toàn thế giới. Việc này sẽ giúp cho quá trình nghiên cứu các dự án liên quốc gia, liên châu lục như sự dâng lên của mực nước biển, hoặc các công trình xây dựng liên quốc gia sẽ đảm bảo được độ chính xác. Tuy nhiên, các phương pháp truyền thống như thủy chuẩn hình học sẽ không thực hiện được vì quá tốn kém về thời gian và kinh phí. Một trong những hướng nghiên cứu mới gần đây là ứng dụng trắc địa tương đối tính để thống nhất hệ độ cao toàn cầu. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả xây dựng một mô phỏng thống nhất hệ độ cao toàn cầu bằng mạng lưới đồng hồ nguyên tử quang học độ chính xác cao. Kết quả mô phỏng cho thấy có thể thống nhất hế thống độ cao toàn cầu với độ chính xác ở mức 2cm. Đây là một kết quả khả quan cho các nghiên cứu thực tế tiếp theo
Đánh giá mức độ thích hợp đất đai phục vụ phát triển sản xuất cây cà gai leo trên địa bàn xã Ba Tơ, tỉnh Quảng Ngãi
Nghiên cứu được thực hiện nhằm đánh giá mức độ thích hợp đất đai cho phát triển cây cà gai leo trên địa bàn xã Ba Tơ, tỉnh Quảng Ngãi, góp phần cung cấp cơ sở khoa học cho công tác quy hoạch và phát triển vùng trồng dược liệu theo hướng bền vững. Trên cơ sở khung đánh giá đất đai của FAO kết hợp với phương pháp phân tích thứ bậc mờ (Fuzzy-AHP) và hệ thống thông tin địa lý (GIS), nghiên cứu đã xây dựng bản đồ đơn vị đất đai thông qua chồng xếp các lớp thông tin gồm loại đất, thành phần cơ giới, tầng dày đất, độ dốc và chỉ số phân cắt sâu. Trọng số các tiêu chí được xác định bằng phương pháp Fuzzy-AHP, các lớp dữ liệu được chuẩn hóa theo lý thuyết tập mờ và tích hợp trong môi trường GIS để thành lập bản đồ phân hạng thích hợp đất đai. Kết quả đánh giá trên diện tích 11.698,02 ha cho thấy đất đai tại xã Ba Tơ được phân thành bốn cấp thích hợp bao gồm rất thích hợp (S1), thích hợp trung bình (S2), ít thích hợp (S3) và không thích hợp (N). Các yếu tố hạn chế chủ yếu đối với phát triển cây cà gai leo là loại đất, tầng dày đất và thành phần cơ giới. Kết quả nghiên cứu đã xác định được các khu vực có tiềm năng phát triển cây cà gai leo, đồng thời cung cấp cơ sở khoa học quan trọng cho công tác quy hoạch sử dụng đất, bố trí không gian sản xuất và phát triển vùng dược liệu theo hướng hiệu quả và bền vững tại xã Ba Tơ, tỉnh Quảng Ngãi.
Cà gai leo; thích hợp đất đai; GIS; Fuzzy-AHP; đơn vị đất đai; xã Ba Tơ
Đánh giá tiềm năng của dữ liệu LiDAR không gian trong ước tính chiều cao công trình đô thị tại Hà Nội
Nghiên cứu này khẳng định tiềm năng của dữ liệu LiDAR không gian từ hai hệ thống cảm biến ICESat-2 và GEDI trong việc tự động hóa trích xuất và ước tính chiều cao cấu trúc công trình tại khu vực nội thành Hà Nội. Quy trình công nghệ được thiết lập dựa trên sự tích hợp dữ liệu ranh giới nền công trình kết hợp quy trình lọc nhiễu đám mây điểm để phân loại chính xác các điểm phản hồi từ mái công trình và mặt đất tham chiếu. Dựa trên bộ dữ liệu nghiệm chứng gồm 200 điểm đo thực địa, kết quả phân tích thống kê cho thấy dữ liệu dạng sóng toàn vẹn của GEDI đạt độ tin cậy cao với hệ số xác định R2 = 0.89, trong khi công nghệ đếm photon của ICESat-2 thể hiện ưu thế về độ phân giải không gian dải quét chi tiết với R2 = 0.86. Kết quả nghiên cứu khẳng định ưu thế của nguồn dữ liệu ICEsat-2 và GEDI có thể thay thế hoặc bổ trợ hiệu quả cho các phương pháp thực địa. Nghiên cứu mở ra triển vọng ứng dụng quy mô lớn cho việc tối ưu hóa công tác quy hoạch, giám sát động thái phát triển kiến trúc và đẩy nhanh tiến trình xây dựng cơ sở dữ liệu đô thị 3D tại các siêu đô thị ở Việt Nam hiện nay.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và viễn thám trong đánh giá thoái hoá đất hiện đại
Đánh giá thoái hóa đất hiện nay được thực hiện thông qua việc tích hợp các công nghệ địa không gian với công tác điều tra, lấy mẫu thực địa để lập bản đồ về mức độ, quy mô và phân bố của 06 loại hình thoái hóa đất theo các khoanh đất. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép nâng cao năng lực phân tích, dự đoán chính xác, chi tiết và liên tục về trạng thái thoái hóa đất. Nghiên cứu này luận giải cơ sở khoa học ứng dụng các mô hình học máy, học sâu, trên cơ sở huấn luyện bằng các tập dữ liệu đặc trưng đa nguồn như ảnh vệ tinh, dữ liệu về điều kiện tự nhiên và mẫu phân tích đất, để suy giải các lớp dữ liệu chuyên đề về chỉ số, hệ số tham gia trong mô hình đánh giá 06 loại hình thoái hóa đất. Kết quả nghiên cứu nhằm định hướng các phương pháp tích hợp dữ liệu viễn thám, GIS và trí tuệ nhân tạo trong xây dựng mô hình dự báo thoái hóa đất theo hướng tự động hóa, cập nhật thường xuyên và có khả năng áp dụng trên diện rộng.
Đánh giá tác động ngập úng diện rộng ảnh hưởng đến việc sử dụng đất nông nghiệp trên địa bàn xã Đại Huệ, tỉnh Nghệ An bằng công nghệ GIS và viễn thám
Mục đích của nghiên cứu này nhằm đánh giá sự ảnh hưởng của ngập lụt đến sử dụng đất nông nghiệp trên địa bàn xã Đại Huệ, tỉnh Nghệ An. Trong nghiên cứu này, các công nghệ viễn thám và Hệ thống thông tin địa lý (GIS) đã được ứng dụng để thành lập bản đồ ngập lụt một hiệu quả từ các dữ liệu viễn thám radar chủ động như Sentinel-1, 2. Việc phân tích các dữ liệu ảnh vệ tinh đa thời gian (Sentinel-1 và Sentinel-2) trước và sau thời điểm mưa lớn với sự trợ giúp của phần mềm ENVI và SNAP trên địa bàn có thể xác định được phạm vi và mức độ ngập. Các bản đồ sử dụng đất, bản đồ khu vực nghiên cứu trước và trong thời điểm ngập lụt được chồng ghép với nhau để tính ra diện tích đất nông nghiệp bị ảnh hưởng. Kết quả đã chỉ ra các khu vực nông nghiệp dễ bị tổn thương nhất, ước tính được thiệt hại về hoa màu do ngập lụt gây ra và phân tích những sự thay đổi trong mô hình canh tác sau các sự kiện lũ lụt. Những phát hiện này chính là cơ sở khoa học trong việc lập kế hoạch sử dụng đất bền vững, quản lý rủi ro thiên tai, đưa ra một số giải pháp thích ứng giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu nói chung cũng như ngập lụt nói riêng đối với sinh kế của những người dân tham gia sản xuất nông nghiệp trên địa bàn nghiên cứu và các khu vực tương tự
Đánh giá nguy cơ tổn thương đới bờ biển khu vực Sóc Trăng - Bạc Liêu
Vùng ven biển Sóc Trăng - Bạc Liêu là một trong những vùng có tiềm năng kinh tế lớn, tuy nhiên những năm gần đây, khu vực này đang chịu nhiều tác động của biến đổi khí hậu, nhiều đoạn bờ trong khu vực đã bị xói lở nghiêm trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến sinh kế của người dân và hệ sinh thái ven biển của tỉnh. Kết quả nghiên cứu cho thấy: 50,82 km chiều dài bờ biển khu vực Sóc Trăng - Bạc Liêu có chỉ số mức độ tổn thương cao và rất cao (chiếm 39,7%); 39,66 km đường bờ có mức độ tổn thương trung bình (30,98%); 20,54 km đường bờ ở mức tổn thương thấp (16,05%) và 16,68 km đường bờ với mức độ tổn thương rất thấp(13,27%). Vĩnh Châu và Gành Hào là hai huyện có chiều dài bờ biển dễ bị tổn thương nhất. Kết quả của nghiên cứu sẽ tạo cơ sở cho công tác thiết lập hành lang bảo vệ bờ biển và quản lý tổng hợp vùng bờ Sóc Trăng - Bạc Liêu
Ứng dụng viễn thám và GIS giám sát nhiệt độ bề mặt đất và hiện tượng đảo nhiệt đô thị tại Thành phố Hồ Chí Minh
Nghiên cứu này đánh giá biến động nhiệt độ bề mặt (LST) và hiện tượng đảo nhiệt đô thị (UHI) theo từng thời điểm, nhiệt độ bề mặt trung bình năm và nhiều năm tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh trước khi sáp nhập, giai đoạn 2015 - 2024 dựa trên dữ liệu vệ tinh Landsat 8, 9 và MODIS. Quá trình xử lý ảnh được thực hiện trên nền tảng Google Earth Engine (GEE), kết hợp phương pháp lọc mây theo tỉ lệ và pixel chứa mây bằng kênh QA_PIXEL. Kết quả cho thấy LST và UHI phân bố không đồng đều, nhiệt độ (>45°C) tập trung tại sân bay và khu công nghiệp, (40-45°C) ở khu vực nội thành, (35-40°C) tại khu vực đất nông nghiệp (phụ thuộc mùa vụ), (30-35°C) tại khu vực có độ phủ xanh cao, (<30°C) tại khu vực mặt nước và rừng ngập mặn. LST tính từ Landsat và MODIS trích tại vị trí trạm khí tượng luôn cao hơn nhiệt độ không khí tại trạm lần lượt khoảng 9,15°C và 4,91°C; LST từ dữ liệu Landsat cao hơn từ MODIS và từ MODIS trích tại trạm Nhà Bè thấp hơn trạm Tân Sơn Hòa. LST trung bình năm tại nội thành và phía Bắc TP. Thủ Đức (>36°C), ngoại thành (Landsat: 30 - 36°C, MODIS: 30 - 35°C), và Cần Giờ (Landsat: 26 - 34°C, MODIS: 26 - 30°C). LST trung bình năm tính từ MODIS thấp hơn Landsat khoảng 3,4°C và tại khu vực đảo nhiệt mạnh con số này lên đến 11°. LST trung bình năm giảm dần theo loại hình sử dụng đất; đô thị (37-40°C), đất nông nghiệp (34-36°C), đất nuôi trồng thủy sản (31-35°C), đất rừng (29-33°C), mặt nước (<30°C). UHI mức rất thấp và thấp phân bố chủ yếu khu vực độ phủ xanh cao và bề mặt nước; mức trung bình phân bố khu vực ngoại thành; mức cao và rất cao phân bố khu vực nội thành và khu công nghiệp. Kết quả nghiên cứu cho thấy LST và UHI phụ thuộc chặt chẽ vào mức độ đô thị hóa và lớp sử dụng đất, qua đó cung cấp cơ sở cho các giải pháp giảm thiểu tác động của hiện tượng UHI và thích ứng với biến đổi khí hậu trong bối cảnh đô thị hóa ngày càng gia tăng.
Nghiên cứu biến động hình thái không gian và các yếu tố chi phối các đảo nổi lớn thuộc quần đảo Trường Sa từ dữ liệu ảnh viễn thám đa thời gian
Biến động hình thái các đảo san hô phản ánh sự tương tác giữa động lực biển, đặc điểm địa hình rạn và các hoạt động nhân sinh, đồng thời là cơ sở quan trọng phục vụ quản lý tài nguyên và không gian biển đảo. Nghiên cứu này sử dụng chuỗi ảnh vệ tinh đa nguồn gồm SPOT-2, SPOT-4, Landsat-8 và Sentinel-2 tại các thời điểm năm 2007, 2012, 2017 và 2022 để đánh giá biến động hình thái không gian của năm đảo nổi lớn thuộc quần đảo Trường Sa gồm Song Tử Tây, Sơn Ca, Nam Yết, Sinh Tồn và Trường Sa Lớn. Đường bờ được trích xuất từ ảnh viễn thám sau khi hiệu chỉnh hình học và chuẩn hóa dữ liệu, sau đó tích hợp trong môi trường GIS và phân tích bằng phần mềm Digital Shoreline Analysis System (DSAS). Bốn chỉ số định lượng gồm tốc độ thay đổi chiều dài đường bờ (Length Change Rate – LCR), tốc độ thay đổi diện tích đảo (Area Change Rate – ACR), tốc độ dịch chuyển trọng tâm (Centroid Shift Rate – CSR) và tốc độ biến động đường bờ (End Point Rate – EPR) được sử dụng để đánh giá xu thế biến đổi hình thái của từng đảo. Kết quả cho thấy tất cả các đảo đều có xu hướng mở rộng diện tích trong giai đoạn nghiên cứu, tuy nhiên mức độ biến động khác nhau đáng kể giữa các đảo. Đảo Sơn Ca có tốc độ tăng diện tích lớn nhất với ACR đạt 27,79 m²/năm, trong khi Song Tử Tây chỉ đạt 3,65 m²/năm. Chiều dài đường bờ cũng gia tăng ở hầu hết các đảo với LCR dao động từ 0,12 đến 3,76 m/năm, phản ánh quá trình phát triển không đồng đều của hình thái đảo. Chỉ số CSR cho thấy trọng tâm các đảo dịch chuyển theo nhiều hướng khác nhau, trong đó Trường Sa Lớn có mức dịch chuyển lớn nhất, phản ánh sự phát triển bất đối xứng của hình thái đảo. Phân tích EPR xác định các khu vực xói lở và bồi tụ tập trung chủ yếu tại các đoạn bờ chịu tác động trực tiếp của sóng và dòng chảy theo mùa. Kết quả tổng hợp cho thấy chế độ sóng gió mùa, vận chuyển trầm tích, cấu trúc rạn san hô và hoạt động cải tạo đảo là những yếu tố chi phối chính đối với quá trình biến động hình thái của các đảo nổi thuộc quần đảo Trường Sa. Nghiên cứu khẳng định hiệu quả của việc tích hợp dữ liệu ảnh viễn thám đa thời gian, GIS và DSAS trong giám sát biến động hình thái đảo san hô, đồng thời cung cấp cơ sở khoa học phục vụ cập nhật cơ sở dữ liệu địa lý, quản lý tài nguyên và bảo vệ chủ quyền biển đảo.
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.