FanNgauNgoan
New member
Anh TS Nguyễn An Bình vừa tạo ra một "combo" siêu đỉnh trong việc giám sát rừng ngập mặn, nhờ vào dữ liệu vệ tinh Sentinel-2 và nền tảng điện toán đám mây. Công nghệ thời @, đúng không nào!
Việc giám sát định lượng sức khỏe rừng ngập mặn sẽ hỗ trợ các cơ quan quản lý trong việc phát hiện sớm các dấu hiệu suy thoái, từ đó đưa ra chiến lược bảo tồn phù hợp.
TS Nguyễn An Bình - Viện Địa lý tài nguyên TPHCM (giờ đổi tên thành Viện Khoa học sự sống rồi nha) thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam - đã tạo nên bước đột phá "xịn sò" trong việc giám sát rừng ngập mặn (RNM). Bí quyết nằm ở việc ứng dụng dữ liệu vệ tinh Sentinel-2 kết hợp với nền tảng điện toán đám mây Google Earth Engine (GEE) - nghe tên đã thấy "pro" rồi đúng không?
Kết quả nghiên cứu này đã cung cấp một quy trình hoàn chỉnh để ước tính các đặc điểm chức năng sinh thái của RNM. Nói dễ hiểu là giờ mình có thể phát hiện sớm các dấu hiệu "không ổn" của rừng ngập mặn, từ đó giúp công tác quản lý và bảo tồn hệ sinh thái này hiệu quả hơn hẳn!
Theo anh TS Nguyễn An Bình chia sẻ, việc giám sát định lượng sức khỏe RNM sẽ giúp các cơ quan quản lý "bắt bệnh" sớm cho rừng, để kịp thời đưa ra chiến lược bảo tồn phù hợp.
Dựa trên lý thuyết về tương tác quang phổ giữa thực vật và ánh sáng (nghe fancy nhỉ?
), nhóm nghiên cứu đã phát triển phương pháp tiên tiến, kết hợp mô hình truyền bức xạ với thuật toán học máy để ước tính chính xác các đặc tính sinh lý - sinh thái của RNM.
Đặc biệt, các kỹ thuật xử lý dữ liệu và phân tích chuỗi thời gian đã được tối ưu hóa để phù hợp với điều kiện khí hậu nhiệt đới gió mùa đặc trưng của Việt Nam mình. Nhờ đó mà độ tin cậy của kết quả phân tích được nâng cao, tạo nền tảng cho việc giám sát dài hạn và xây dựng các chiến lược bảo tồn bền vững. Quá chất phải không nè!
Rừng ngập mặn - "Chiến binh thầm lặng" đang gặp nguy hiểm
Là vành đai sinh thái ven biển siêu quan trọng, RNM không chỉ bảo vệ bờ biển khỏi xói lở, nước biển dâng và bão, mà còn điều hòa khí hậu, hấp thụ carbon và duy trì đa dạng sinh học. Nói chung là "đa năng" lắm luôn!
Tuy nhiên, plot twist buồn là những năm gần đây, RNM tại Việt Nam và trên thế giới đang suy giảm nhanh chóng do tác động của biến đổi khí hậu và hoạt động của con người.
Nước biển dâng, thời tiết cực đoan, cùng với việc chuyển đổi đất rừng thành ao nuôi trồng thủy sản, khai thác gỗ và ô nhiễm môi trường đã khiến diện tích RNM toàn cầu giảm từ 20 - 35% trong vài thập kỷ qua. Hậu quả thì nghiêm trọng lắm luôn, ảnh hưởng đến cả môi trường và sinh kế của người dân ven biển.
Thêm vào đó, hệ sinh thái nhạy cảm này lại nhận được ít sự quan tâm nghiên cứu do khó tiếp cận và phân bố hẹp dọc theo vùng ven biển. Thương ghê!
Từ "thủ công" đến "công nghệ cao"
Trước đây, việc theo dõi RNM chủ yếu dựa vào khảo sát thực địa. Tuy độ chính xác cao nhưng lại tốn kém chi phí, mất thời gian và khó thực hiện trên quy mô lớn. Giống kiểu phải đi bộ khắp rừng để check từng cây một ấy - mệt nha!
Nhưng may sao, sự phát triển của công nghệ viễn thám và các nền tảng điện toán đám mây đã mở ra hướng đi mới, cho phép theo dõi các đặc tính sinh lý và sinh thái của RNM với độ bao phủ rộng và tần suất cập nhật cao. Tiện lợi hơn hẳn!
Anh TS Nguyễn An Bình cho biết, nhóm nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu vệ tinh Sentinel-2, mô hình mô phỏng quang phổ vật lý, thuật toán học máy để xây dựng quy trình ước tính. Sau đó tích hợp vào nền tảng điện toán đám mây Google Earth Engine (GEE) nhằm giám sát liên tục và quy mô rộng các đặc tính sinh lý - sinh thái của RNM. Nghe "tech" vậy thôi chứ hiệu quả thật đấy!
Công nghệ đỉnh cao như thế nào?
Các nhà khoa học đã triển khai phương pháp kết hợp giữa mô hình truyền bức xạ lá - tán PROSAIL và thuật toán Gaussian Processes Regression (GPR). Đây là cách tiếp cận tiên tiến, cho phép ước lượng chính xác các đặc điểm chức năng thực vật ngập mặn như chỉ số diện tích lá, hàm lượng diệp lục, nước, sinh khối khô trong lá - chi tiết lắm luôn!
Quá trình huấn luyện và tối ưu hóa mô hình GPR dựa trên dữ liệu mô phỏng PROSAIL, kết hợp với kỹ thuật chọn mẫu học chủ động, giúp cải thiện độ chính xác và giảm thiểu dữ liệu huấn luyện không cần thiết. Khi so sánh với dữ liệu đo đạc thực địa, các mô hình đạt độ chính xác cao nữa nha!
Nhóm đã chọn khu vực nghiên cứu bao gồm các cảnh quan RNM đa dạng như hệ sinh thái tự nhiên tại Vườn Quốc gia Mũi Cà Mau và lâm phần RNM xen kẽ ao nuôi thủy sản (mô hình sinh kế sinh thái tôm - rừng) tại huyện Ngọc Hiển, tỉnh Cà Mau. Họ dùng khu vực này để test quy trình ước tính trên ảnh viễn thám Sentinel-2 trong giai đoạn 5 năm gần đây.
Một trong những điểm nổi bật của công trình là việc diễn giải thuật toán học máy GPR và tích hợp nó vào nền tảng GEE, giúp xử lý tự động chuỗi dữ liệu vệ tinh Sentinel-2 từ năm 2019 đến 2023. Tự động luôn nè, xịn chưa!
Đồng thời, nhóm đã áp dụng kỹ thuật làm đầy khoảng trống mây che phủ bằng kiến trúc tái cấu trúc dữ liệu Whittaker. Nhờ đó, nhóm đã tạo ra các sản phẩm bản đồ hoàn thiện và liên tục về các đặc tính chức năng của RNM và ước lượng mức độ bất định tại từng điểm ảnh. Nghĩa là giờ có mây che cũng không sợ nữa!
Tương lai còn nhiều điều kỳ diệu hơn nữa!
Trong tương lai, nhóm nghiên cứu dự kiến tiếp tục phát triển các mô hình phân tích sâu hơn về động thái của RNM, đồng thời thử nghiệm tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn cảm biến khác nhằm nâng cao độ chính xác của dự báo. Nghe đã thấy hype rồi!
Nguồn: soha.vn
Việc giám sát định lượng sức khỏe rừng ngập mặn sẽ hỗ trợ các cơ quan quản lý trong việc phát hiện sớm các dấu hiệu suy thoái, từ đó đưa ra chiến lược bảo tồn phù hợp.
TS Nguyễn An Bình - Viện Địa lý tài nguyên TPHCM (giờ đổi tên thành Viện Khoa học sự sống rồi nha) thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam - đã tạo nên bước đột phá "xịn sò" trong việc giám sát rừng ngập mặn (RNM). Bí quyết nằm ở việc ứng dụng dữ liệu vệ tinh Sentinel-2 kết hợp với nền tảng điện toán đám mây Google Earth Engine (GEE) - nghe tên đã thấy "pro" rồi đúng không?
Kết quả nghiên cứu này đã cung cấp một quy trình hoàn chỉnh để ước tính các đặc điểm chức năng sinh thái của RNM. Nói dễ hiểu là giờ mình có thể phát hiện sớm các dấu hiệu "không ổn" của rừng ngập mặn, từ đó giúp công tác quản lý và bảo tồn hệ sinh thái này hiệu quả hơn hẳn!
Theo anh TS Nguyễn An Bình chia sẻ, việc giám sát định lượng sức khỏe RNM sẽ giúp các cơ quan quản lý "bắt bệnh" sớm cho rừng, để kịp thời đưa ra chiến lược bảo tồn phù hợp.
Dựa trên lý thuyết về tương tác quang phổ giữa thực vật và ánh sáng (nghe fancy nhỉ?
), nhóm nghiên cứu đã phát triển phương pháp tiên tiến, kết hợp mô hình truyền bức xạ với thuật toán học máy để ước tính chính xác các đặc tính sinh lý - sinh thái của RNM.Đặc biệt, các kỹ thuật xử lý dữ liệu và phân tích chuỗi thời gian đã được tối ưu hóa để phù hợp với điều kiện khí hậu nhiệt đới gió mùa đặc trưng của Việt Nam mình. Nhờ đó mà độ tin cậy của kết quả phân tích được nâng cao, tạo nền tảng cho việc giám sát dài hạn và xây dựng các chiến lược bảo tồn bền vững. Quá chất phải không nè!
Rừng ngập mặn - "Chiến binh thầm lặng" đang gặp nguy hiểm
Là vành đai sinh thái ven biển siêu quan trọng, RNM không chỉ bảo vệ bờ biển khỏi xói lở, nước biển dâng và bão, mà còn điều hòa khí hậu, hấp thụ carbon và duy trì đa dạng sinh học. Nói chung là "đa năng" lắm luôn!
Tuy nhiên, plot twist buồn là những năm gần đây, RNM tại Việt Nam và trên thế giới đang suy giảm nhanh chóng do tác động của biến đổi khí hậu và hoạt động của con người.
Nước biển dâng, thời tiết cực đoan, cùng với việc chuyển đổi đất rừng thành ao nuôi trồng thủy sản, khai thác gỗ và ô nhiễm môi trường đã khiến diện tích RNM toàn cầu giảm từ 20 - 35% trong vài thập kỷ qua. Hậu quả thì nghiêm trọng lắm luôn, ảnh hưởng đến cả môi trường và sinh kế của người dân ven biển.
Thêm vào đó, hệ sinh thái nhạy cảm này lại nhận được ít sự quan tâm nghiên cứu do khó tiếp cận và phân bố hẹp dọc theo vùng ven biển. Thương ghê!
Từ "thủ công" đến "công nghệ cao"
Trước đây, việc theo dõi RNM chủ yếu dựa vào khảo sát thực địa. Tuy độ chính xác cao nhưng lại tốn kém chi phí, mất thời gian và khó thực hiện trên quy mô lớn. Giống kiểu phải đi bộ khắp rừng để check từng cây một ấy - mệt nha!
Nhưng may sao, sự phát triển của công nghệ viễn thám và các nền tảng điện toán đám mây đã mở ra hướng đi mới, cho phép theo dõi các đặc tính sinh lý và sinh thái của RNM với độ bao phủ rộng và tần suất cập nhật cao. Tiện lợi hơn hẳn!
Anh TS Nguyễn An Bình cho biết, nhóm nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu vệ tinh Sentinel-2, mô hình mô phỏng quang phổ vật lý, thuật toán học máy để xây dựng quy trình ước tính. Sau đó tích hợp vào nền tảng điện toán đám mây Google Earth Engine (GEE) nhằm giám sát liên tục và quy mô rộng các đặc tính sinh lý - sinh thái của RNM. Nghe "tech" vậy thôi chứ hiệu quả thật đấy!
Công nghệ đỉnh cao như thế nào?
Các nhà khoa học đã triển khai phương pháp kết hợp giữa mô hình truyền bức xạ lá - tán PROSAIL và thuật toán Gaussian Processes Regression (GPR). Đây là cách tiếp cận tiên tiến, cho phép ước lượng chính xác các đặc điểm chức năng thực vật ngập mặn như chỉ số diện tích lá, hàm lượng diệp lục, nước, sinh khối khô trong lá - chi tiết lắm luôn!
Quá trình huấn luyện và tối ưu hóa mô hình GPR dựa trên dữ liệu mô phỏng PROSAIL, kết hợp với kỹ thuật chọn mẫu học chủ động, giúp cải thiện độ chính xác và giảm thiểu dữ liệu huấn luyện không cần thiết. Khi so sánh với dữ liệu đo đạc thực địa, các mô hình đạt độ chính xác cao nữa nha!
Nhóm đã chọn khu vực nghiên cứu bao gồm các cảnh quan RNM đa dạng như hệ sinh thái tự nhiên tại Vườn Quốc gia Mũi Cà Mau và lâm phần RNM xen kẽ ao nuôi thủy sản (mô hình sinh kế sinh thái tôm - rừng) tại huyện Ngọc Hiển, tỉnh Cà Mau. Họ dùng khu vực này để test quy trình ước tính trên ảnh viễn thám Sentinel-2 trong giai đoạn 5 năm gần đây.
Một trong những điểm nổi bật của công trình là việc diễn giải thuật toán học máy GPR và tích hợp nó vào nền tảng GEE, giúp xử lý tự động chuỗi dữ liệu vệ tinh Sentinel-2 từ năm 2019 đến 2023. Tự động luôn nè, xịn chưa!
Đồng thời, nhóm đã áp dụng kỹ thuật làm đầy khoảng trống mây che phủ bằng kiến trúc tái cấu trúc dữ liệu Whittaker. Nhờ đó, nhóm đã tạo ra các sản phẩm bản đồ hoàn thiện và liên tục về các đặc tính chức năng của RNM và ước lượng mức độ bất định tại từng điểm ảnh. Nghĩa là giờ có mây che cũng không sợ nữa!
Tương lai còn nhiều điều kỳ diệu hơn nữa!
Trong tương lai, nhóm nghiên cứu dự kiến tiếp tục phát triển các mô hình phân tích sâu hơn về động thái của RNM, đồng thời thử nghiệm tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn cảm biến khác nhằm nâng cao độ chính xác của dự báo. Nghe đã thấy hype rồi!
Nguồn: soha.vn