Oct
27

Ước tính trữ lượng carbon và đánh giá đa dạng sinh học trong rừng Việt Nam bằng dữ liệu viễn thám và deep learning

Principal Investigators & Key Members: PGS. TS. Nidal Kamel

Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu này hướng tới việc phát triển một kỹ thuật ước tính trữ lượng carbon mới dựa trên dữ liệu ảnh vệ tinh và ảnh thu được từ thiết bị bay không người lái (drone), được tích hợp với các mô hình học máy và học sâu. Mục tiêu là xây dựng một phương pháp luận vững chắc, có khả năng cung cấp thông tin chính xác và cập nhật về trữ lượng carbon trong các khu rừng tại Việt Nam.

Cách tiếp cận này sẽ giúp hiểu rõ hơn tiềm năng hấp thụ và lưu trữ carbon của rừng, theo dõi tình trạng mất rừng và suy thoái rừng, đồng thời hỗ trợ Việt Nam tận dụng tối đa lợi ích từ thị trường tín chỉ carbon đang phát triển nhanh chóng. Trong bối cảnh tín chỉ carbon, mức độ chính xác mới được kỳ vọng trong ước tính trữ lượng carbon của dự án sẽ góp phần bảo đảm tính tin cậy và hiệu quả của các dự án bù trừ carbon, cũng như xác minh tính hợp pháp của các tuyên bố giảm phát thải do dự án đưa ra.

Bên cạnh đó, phương pháp này sẽ góp phần nâng cao tính toàn vẹn của thị trường tín chỉ carbon, giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định với thông tin đầy đủ, đồng thời thúc đẩy dòng vốn đầu tư bền vững vào các sáng kiến giảm phát thải.

Tiến độ thực hiện

Năm 1:

  • Tháng 1–3: Lập kế hoạch dự án, thành lập nhóm nghiên cứu.

  • Tháng 4–7: Thu thập dữ liệu vệ tinh độ phân giải thấp (Sentinel-1, Sentinel-2 và Trạm Vũ trụ Quốc tế) và tiền xử lý dữ liệu.

  • Tháng 7–10: Huấn luyện các mô hình CNN và các mô hình học máy khác bằng dữ liệu đã thu thập.

  • Tháng 11–12: Kiểm thử và đánh giá mô hình để xác định tổ hợp dữ liệu đầu vào tối ưu.

Năm 2:

  • Tháng 1–3: Thu thập dữ liệu từ drone tại ba khu rừng quốc gia được lựa chọn (LiDAR và ảnh đa phổ).
    Thu thập dữ liệu vệ tinh độ phân giải cao (MAXAR).

  • Tháng 4–7: Tiền xử lý dữ liệu drone và dữ liệu vệ tinh.

  • Tháng 8–12: Huấn luyện các mô hình CNN với dữ liệu vệ tinh độ phân giải cao MAXAR và dữ liệu drone.
    Nộp hồ sơ đăng ký sáng chế.

Năm 3:

  • Tháng 1–3: Kiểm thử và thẩm định mô hình.

  • Tháng 3–5: Hoàn thiện các mô hình và lựa chọn mô hình có hiệu năng tốt nhất.

  • Tháng 6–9: Chuẩn bị báo cáo dự án, bài báo khoa học và bài trình bày, trình bày chi tiết phương pháp luận, kết quả nghiên cứu và các hàm ý đối với việc ước tính trữ lượng carbon.

  • Tháng 10–12: Đánh giá tổng thể dự án và xác định giai đoạn phát triển tiếp theo.
    Nộp hồ sơ đăng ký sáng chế.