Viễn thám (remote sensing) đang trở thành nền tảng quan trọng trong quản lý tài nguyên, quy hoạch và giám sát môi trường. Với khả năng quan sát Trái Đất từ vệ tinh, máy bay hoặc UAV, công nghệ viễn thám giúp thu thập thông tin nhanh, liên tục và độ chính xác cao. Bài viết dưới đây, EOV Solutions sẽ cung cấp khái niệm cơ bản, lợi ích và các loại dữ liệu viễn thám phổ biến hiện nay.

Công nghệ viễn thám là gì?

Công nghệ viễn thám là phương pháp thu thập thông tin về bề mặt Trái Đất mà không cần tiếp xúc trực tiếp. Thiết bị cảm biến lắp trên vệ tinh, máy bay, drone,...sẽ ghi nhận năng lượng phản xạ và bức xạ từ đối tượng, sau đó chuyển thành dữ liệu ảnh.

Dữ liệu thu được thể hiện nhiều đặc tính như màu sắc, cấu trúc, độ ẩm, vật liệu, thảm thực vật hay độ cao địa hình. Đây là nền tảng cho các ứng dụng theo dõi biến động, phân tích không gian và hỗ trợ ra quyết định.

Tìm hiểu thêm: Viễn thám là gì

Tại sao viễn thám quan trọng?

Viễn thám ngày càng quan trọng vì mang lại khả năng quan sát quy mô lớn, bao phủ diện rộng và cập nhật liên tục. Nhờ chuỗi dữ liệu theo thời gian, người dùng có thể theo dõi sự thay đổi của thảm thực vật, đô thị, nguồn nước hoặc hiện tượng thiên nhiên theo từng giai đoạn.

Công nghệ này giúp cải thiện hiệu quả phân tích, tiết kiệm chi phí khảo sát và tăng độ chính xác trong quản lý. Dữ liệu viễn thám hiện được ứng dụng mạnh trong nhiều lĩnh vực như quy hoạch đô thị, phát triển nông nghiệp, đánh giá môi trường, phòng chống thiên tai và quản lý tài nguyên. Mỗi ngành đều tận dụng dữ liệu để đưa ra quyết định nhanh, dựa trên bằng chứng và số liệu thực tế.

Các loại dữ liệu viễn thám và ảnh vệ tinh phổ biến

Dữ liệu viễn thám hiện nay rất đa dạng, được thu nhận từ nhiều nguồn cảm biến khác nhau nhằm phục vụ các mục đích quan sát Trái Đất. Dựa trên đặc tính kỹ thuật và phương thức thu nhận tín hiệu, dữ liệu viễn thám và ảnh vệ tinh có thể được phân thành các nhóm chính sau:

1. Dữ liệu quang học

Đây là loại dữ liệu phổ biến nhất, thu nhận ánh sáng mặt trời phản xạ từ bề mặt Trái Đất. Bao gồm:

• Ảnh đa phổ (Multispectral): thu ở vài đến vài chục dải phổ (Landsat, Sentinel-2, SPOT…).
• Ảnh siêu phổ (Hyperspectral): thu ở hàng trăm dải phổ hẹp, độ chi tiết phổ rất cao (Hyperion, EnMAP…).

Ưu điểm: màu sắc trực quan, dễ diễn giải, phù hợp cho giám sát thảm thực vật, đất, nước.

Hạn chế: phụ thuộc thời tiết, dễ bị che khuất bởi mây.

2. Dữ liệu radar khẩu độ tổng hợp (SAR)

Là dữ liệu sử dụng sóng vi ba chủ động, không phụ thuộc ánh sáng mặt trời.

Đặc điểm:

• Hoạt động xuyên mây, hoạt động cả ngày lẫn đêm.
• Nhạy với độ ẩm, cấu trúc bề mặt, độ nhám.

Ví dụ: Sentinel-1, ALOS PALSAR, TerraSAR-X.

Ứng dụng: theo dõi lũ lụt, sạt lở, biến dạng mặt đất (InSAR), giám sát rừng và nông nghiệp.

3. Dữ liệu nhiệt (Thermal Infrared)

Thu nhận bức xạ nhiệt do bề mặt phát ra → phản ánh nhiệt độ bề mặt, đặc biệt hữu ích trong: Giám sát đảo nhiệt đô thị, Cháy rừng, Bản đồ nhiệt độ đất và nước

Ví dụ: Landsat TIRS, MODIS, ASTER.

4. Dữ liệu độ phân giải siêu cao (VHR)

Chủ yếu từ các vệ tinh thương mại với độ phân giải từ 30 cm – 1 m.

Ví dụ: WorldView, Pleiades, GeoEye.

Ứng dụng: quy hoạch đô thị, đo đạc hạ tầng, giám sát xây dựng, phân tích chi tiết vật thể.

Nếu bạn không biết vệ tinh là gì thì hãy đón đọc kiến thức trong bài này.

5. Dữ liệu độ phân giải thấp và trung bình

Phù hợp cho phạm vi lớn như quốc gia hoặc toàn cầu.

• Độ phân giải trung bình: Landsat (10–30 m), Sentinel-2 (10 m).
• Độ phân giải thấp: MODIS, VIIRS (250 m – 1 km).

Ứng dụng: khí tượng, theo dõi biến đổi khí hậu, giám sát nông nghiệp quy mô lớn.

6. Dữ liệu 3D – LiDAR và dữ liệu lập thể

• LiDAR (từ máy bay hoặc vệ tinh) cho phép tạo mô hình độ cao chi tiết (DEM/DSM).
• Ảnh lập thể từ vệ tinh cho phép tái tạo mô hình 3D bề mặt.

Ứng dụng: xây dựng bản đồ địa hình, mô phỏng ngập lụt, quản lý rừng và đo chiều cao công trình.

Xu hướng phát triển công nghệ viễn thám trong tương lai

Để vận hành một hệ thống viễn thám đầy đủ, nhiều lớp dữ liệu và công nghệ phải phối hợp với nhau. Các thành phần dưới đây tạo nên nền tảng quan trọng của toàn bộ hệ sinh thái.

1. Nền tảng thu thập dữ liệu

Dữ liệu viễn thám được tạo ra từ nhiều nền tảng quan sát khác nhau. Vệ tinh quỹ đạo thấp (LEO) cung cấp ảnh chi tiết và lặp lại nhanh, trong khi vệ tinh địa tĩnh phù hợp theo dõi liên tục tại một vị trí cố định. 

Máy bay và UAV/drone mang lại khả năng thu ảnh độ phân giải rất cao, linh hoạt trong khảo sát cục bộ. Hệ thống LiDAR từ máy bay hoặc drone bổ sung dữ liệu độ cao chính xác, hỗ trợ xây dựng mô hình địa hình và bản đồ 3D.

2. Các loại cảm biến

Từ nền tảng thu thập, dữ liệu được tạo ra nhờ các loại cảm biến khác nhau. 

• Cảm biến quang học đa phổ và siêu phổ ghi nhận phản xạ ánh sáng, phục vụ phân tích thảm thực vật và vật liệu. 
• Radar SAR hoạt động xuyên mây, thích hợp giám sát lũ, độ ẩm đất và chuyển vị. 
• LiDAR cung cấp dữ liệu độ cao chi tiết, còn cảm biến nhiệt (TIR) đo năng lượng nhiệt phát ra từ bề mặt, hỗ trợ đánh giá nhiệt đô thị hoặc điều kiện đất.

3. Các nguồn dữ liệu chính

Từ các cảm biến, dữ liệu được phân phối thông qua nhiều hệ thống nguồn mở và thương mại. Landsat, Sentinel và MODIS mang đến dữ liệu miễn phí, lâu dài và ổn định cho nghiên cứu. 

Trong khi đó, Planet, WorldView hay SkySat cung cấp ảnh độ phân giải rất cao, phù hợp giám sát hạ tầng và nông nghiệp chính xác. Bổ sung thêm, dữ liệu in-situ và dữ liệu tham khảo giúp hiệu chỉnh, kiểm chứng và nâng cao độ tin cậy cho phân tích.

4. Các định dạng dữ liệu và metadata

Dữ liệu sau khi thu nhận được lưu trữ theo nhiều định dạng khác nhau. GeoTIFF là định dạng ảnh phổ biến nhất trong GIS; NetCDF và HDF5 phù hợp với dữ liệu nhiều chiều và khí tượng. Metadata như DEM, hệ quy chiếu (CRS) và ngày chụp – đóng vai trò quan trọng trong xử lý và tái sử dụng dữ liệu. Người dùng cũng cần phân biệt ảnh thô và ảnh đã hiệu chỉnh để chọn đúng loại cho từng bài toán.

Xu hướng phát triển và tương lai

Khi nhu cầu giám sát Trái Đất tăng mạnh, công nghệ viễn thám đang bước vào giai đoạn đổi mới nhanh chóng. Những xu hướng dưới đây định hình tương lai của ngành.

1. Tích hợp AI/Deep Learning với dữ liệu viễn thám

AI giúp tự động hóa phân loại ảnh, trích xuất đối tượng và dự báo biến động ở quy mô lớn. Các mô hình học sâu xử lý dữ liệu nhanh, chính xác và mở ra nhiều ứng dụng chưa từng có trước đây.

2. Dữ liệu thời gian thực và phân tích chuỗi thời gian

Dữ liệu ngày càng được cập nhật nhanh hơn, cho phép theo dõi sự thay đổi gần thời gian thực. Phân tích chuỗi thời gian giúp phát hiện bất thường sớm như hạn hán, cháy rừng hay biến động mùa vụ.

3. Mạng lưới vệ tinh nhỏ (small-sat) và tăng mật độ quan sát

Sự phát triển của vệ tinh nhỏ giúp tăng tần suất chụp ảnh và giảm chi phí. Nhờ mạng lưới dày, nhiều khu vực có thể được quan sát hàng ngày, hỗ trợ giám sát liên tục ở quy mô quốc gia và toàn cầu.

4. Thị trường dịch vụ viễn thám ở Việt Nam & thế giới

Thị trường viễn thám đang mở rộng mạnh mẽ, đặc biệt trong nông nghiệp, môi trường và hạ tầng. Tại Việt Nam, doanh nghiệp và cơ quan nhà nước bắt đầu chuyển sang sử dụng dữ liệu vệ tinh, API và nền tảng phân tích tự động, tạo cơ hội lớn cho các giải pháp EO bản địa.

Ứng dụng vệ tinh, viễn thám

Sự ưu việt của công nghệ viễn thám nằm ở khả năng quan sát quy mô lớn, theo dõi liên tục và cung cấp dữ liệu khách quan cho nhiều lĩnh vực. Nhìn thấy tiềm năng đó, EOV Solutions đang tập trung nghiên cứu và phát triển các giải pháp ứng dụng viễn thám kết hợp AI, hướng đến những bài toán đặc thù của Việt Nam.

Hiện tại, EOV đang xây dựng hệ sinh thái giải pháp xoay quanh các hướng chính:

• EOV Nexus – Nền tảng đánh giá rủi ro và hỗ trợ quyết định cho tín dụng – bảo hiểm nông nghiệp dựa trên dữ liệu EO và mô hình AI.
• EOV LineSafe – Giải pháp phân tích rủi ro thảm thực vật dọc hành lang an toàn lưới điện nhằm hỗ trợ ngành điện đánh giá hiện trạng và ngăn ngừa sự cố.
• EOV ClearView – Công nghệ xóa mây ảnh vệ tinh quang học bằng trí tuệ nhân tạo, giúp dữ liệu quan sát ổn định hơn trong điều kiện thời tiết phức tạp.
• EOV SR Satellite – Bộ dữ liệu vệ tinh siêu phân giải 2.5m được tăng cường chất lượng bằng AI, phù hợp cho theo dõi biến động chi tiết.
• EOV Elements – Tập dữ liệu chỉ số viễn thám được tái cấu trúc theo chuỗi thời gian, phục vụ các bài toán theo dõi thay đổi, phân tích xu hướng và xây dựng mô hình.
• EOV Crop AI – Giải pháp giám sát mùa vụ lúa thông minh, hỗ trợ doanh nghiệp nông nghiệp đánh giá sản xuất và phân bổ nguồn lực theo vùng.

Các giải pháp này đang trong quá trình hoàn thiện và thử nghiệm thực tế. Mục tiêu của EOV Solutions là đưa công nghệ viễn thám và AI vào các bài toán Việt Nam theo cách dễ tiếp cận, chi phí hợp lý và tạo ra giá trị cho doanh nghiệp lẫn cơ quan quản lý.

Các bài viết liên quan:

• Quan sát trái đất là gì
• Ứng dụng Viễn Thám và GIS
• Các ứng dụng quan sát trái đất bằng vệ tinh

Kết luận

Viễn thám đang trở thành nền tảng dữ liệu quan trọng cho nhiều ngành tại Việt Nam và thế giới. Từ công nghệ thu thập, hệ sinh thái dữ liệu đến công cụ phân tích, tất cả tạo nên chuỗi giá trị giúp quan sát Trái Đất nhanh, khách quan và hiệu quả hơn.

Với sự phát triển của AI, dữ liệu thời gian thực và mạng lưới vệ tinh nhỏ, tương lai công nghệ viễn thám sẽ mở ra nhiều ứng dụng mới. Các giải pháp của EOV Solutions góp phần đưa công nghệ này đến gần hơn với doanh nghiệp, giúp ra quyết định dựa trên dữ liệu và nâng cao hiệu quả quản lý trong từng lĩnh vực.