https://tatcataittn.github.io/vi/tags/mat-rung/Mất RừngHugoBlox Kit (https://hugoblox.com)viFri, 01 Dec 2023 00:00:00 +0000https://tatcataittn.github.io/media/icon.svghttps://tatcataittn.github.io/vi/tags/mat-rung/https://tatcataittn.github.io/vi/blog/sar-deforestation/Fri, 01 Dec 2023 00:00:00 +0000https://tatcataittn.github.io/vi/blog/sar-deforestation/<h2 id="viễn-thám-sar-là-gì">Viễn thám SAR là gì?</h2> <p>SAR (Synthetic Aperture Radar) là công nghệ viễn thám sử dụng sóng radar thay vì ánh sáng khả kiến. Ưu điểm lớn nhất: <strong>hoạt động được cả ngày lẫn đêm, xuyên qua mây</strong>.</p> <p>Điều này đặc biệt quan trọng ở Việt Nam — nơi mây che phủ gần như quanh năm, khiến ảnh quang học (Landsat, Sentinel-2) thường không sử dụng được.</p> <h2 id="hai-vệ-tinh-tôi-sử-dụng">Hai vệ tinh tôi sử dụng</h2> <h3 id="sentinel-1-esa">Sentinel-1 (ESA)</h3> <ul> <li>Băng tần C (5.4 GHz)</li> <li>Chu kỳ quay lại: 6 ngày</li> <li>Miễn phí, dữ liệu mở</li> <li>Phù hợp theo dõi thay đổi nhanh</li> </ul> <h3 id="alos-2-jaxa">ALOS-2 (JAXA)</h3> <ul> <li>Băng tần L (1.2 GHz)</li> <li>Xuyên tán lá tốt hơn → nhạy với cấu trúc rừng</li> <li>Chu kỳ quay lại: 14 ngày</li> <li>Dữ liệu có phí (nhưng được cấp cho nghiên cứu)</li> </ul> <h2 id="phương-pháp">Phương pháp</h2> <ol> <li><strong>Thu thập dữ liệu</strong> — tải ảnh SAR từ Copernicus Hub (Sentinel-1) và JAXA (ALOS-2)</li> <li><strong>Tiền xử lý</strong> — hiệu chỉnh bức xạ, lọc speckle, geocoding (dùng SNAP)</li> <li><strong>Phân tích thay đổi</strong> — so sánh ảnh đa thời gian, tính chỉ số thay đổi</li> <li><strong>Phân loại</strong> — xác định vùng mất rừng dựa trên ngưỡng và kết hợp 2 băng tần</li> <li><strong>Đánh giá</strong> — so sánh với dữ liệu thực địa và ảnh quang học</li> </ol> <h2 id="kết-quả">Kết quả</h2> <p>Việc kết hợp 2 vệ tinh (băng C + băng L) cho kết quả tốt hơn đáng kể so với dùng riêng lẻ:</p> <ul> <li>Băng L (ALOS-2) nhạy với thay đổi cấu trúc rừng lớn</li> <li>Băng C (Sentinel-1) bổ sung thông tin về thay đổi bề mặt</li> </ul> <p>Kết quả được công bố tại hội nghị GIS-IDEAS 2023.</p> <h2 id="công-cụ-cần-thiết">Công cụ cần thiết</h2> <p>Nếu bạn muốn bắt đầu với viễn thám SAR:</p> <ul> <li><strong>SNAP</strong> (ESA) — phần mềm xử lý ảnh SAR miễn phí</li> <li><strong>QGIS</strong> — GIS mã nguồn mở</li> <li><strong>Python + snappy</strong> — tự động hóa xử lý</li> <li><strong>Google Earth Engine</strong> — xử lý trên cloud (miễn phí cho nghiên cứu)</li> </ul>https://tatcataittn.github.io/vi/projects/deforestation-sar/Mon, 01 May 2023 00:00:00 +0000https://tatcataittn.github.io/vi/projects/deforestation-sar/<h2 id="tổng-quan">Tổng quan</h2> <p>Dự án nghiên cứu tại Trung tâm Vũ trụ Việt Nam (VNSC), phòng Ứng dụng Hệ thống Quan sát Trái Đất. Mục tiêu: sử dụng ảnh radar vệ tinh (SAR) để phát hiện nhanh các khu vực mất rừng tại Việt Nam.</p> <p>Tôi tham gia với vai trò thực tập sinh (05/2023 – 11/2023).</p> <h2 id="công-việc-của-tôi">Công việc của tôi</h2> <ul> <li>Học kiến thức nền tảng về Khoa học Trái Đất và Địa Vật lý</li> <li>Thực hành xử lý ảnh viễn thám SAR (Synthetic Aperture Radar)</li> <li>Kết hợp dữ liệu từ 2 vệ tinh: ALOS-2 (JAXA) và Sentinel-1 (ESA)</li> <li>Phân tích thay đổi lớp phủ rừng theo thời gian</li> </ul> <h2 id="công-nghệ-sử-dụng">Công nghệ sử dụng</h2> <ul> <li><strong>SNAP</strong> (ESA) — xử lý ảnh SAR</li> <li><strong>QGIS</strong> — phân tích không gian, trực quan hóa</li> <li><strong>Python</strong> — xử lý dữ liệu</li> </ul> <h2 id="kết-quả">Kết quả</h2> <p>Đồng tác giả bài báo tại Hội nghị Quốc tế <strong>GIS-IDEAS 2023</strong>:</p> <blockquote class="border-l-4 border-neutral-300 dark:border-neutral-600 pl-4 italic text-neutral-600 dark:text-neutral-400 my-6"> <p><em>&ldquo;A Combination of ALOS-2, Sentinel-1 Imagery for Rapid Deforestation Detection in Vietnam&rdquo;</em></p> <p>Ngo Duc Anh, Vu Anh Tuan, Truong Tuan Nghia</p> </blockquote>