Lần đầu tiên tại Việt Nam: Mô hình AI kết hợp viễn thám giám sát chất lượng nước biển

Các nhà khoa học Việt Nam và Ba Lan đã phối hợp triển khai nghiên cứu ứng dụng viễn thám và trí tuệ nhân tạo trong giám sát chất lượng nước - một hướng tiếp cận hiện đại, tiết kiệm và cho phép theo dõi liên tục trên diện rộng.

Sự phát triển kinh tế - xã hội những năm gần đây đang đặt ra nhiều thách thức môi trường tại khu vực Vịnh Hạ Long và Cửa Lục (tỉnh Quảng Ninh), đặc biệt là tình trạng suy giảm chất lượng nước biển, đe dọa đến hệ sinh thái biển đặc hữu. Trong khi đó, các phương pháp giám sát truyền thống như lấy mẫu và phân tích tại chỗ lại bộc lộ nhiều hạn chế về chi phí, thời gian và phạm vi theo dõi. Trước thực tế đó, các nhà khoa học Việt Nam và Ba Lan đã phối hợp triển khai nghiên cứu ứng dụng viễn thám và trí tuệ nhân tạo trong giám sát chất lượng nước - một hướng tiếp cận hiện đại, tiết kiệm và cho phép theo dõi liên tục trên diện rộng. Nhiệm vụ nghiên cứu hợp tác mang mã số QTPL01.03/23-24 do Trung tâm Vũ trụ Việt Nam (Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam) và Viện Vật lý địa cầu Ba Lan (Viện Hàn lâm Khoa học Ba Lan) phối hợp thực hiện giúp mang lại công cụ giám sát hiệu quả hơn cho công tác bảo vệ môi trường biển tại các vùng ven bờ trọng điểm.

Hướng tiếp cận hiện đại

Theo Tiến sỹ Vũ Anh Tuân, Phó Tổng Giám đốc Trung tâm Vũ trụ Việt Nam, chủ nhiệm nhiệm vụ, đây là công trình đầu tiên tại Việt Nam sử dụng đồng thời dữ liệu vệ tinh Sentinel-2, các thuật toán học máy tiên tiến và nền tảng GEE (nền tảng điện toán đám mây của Google) để mô hình hóa và theo dõi các thông số chất lượng nước như nhiệt độ bề mặt, chất rắn lơ lửng, diệp lục-a và nhu cầu oxy hóa học.

Từ kết quả mô hình, nhóm nghiên cứu đã xây dựng các bản đồ phân bố chất lượng nước theo không gian - thời gian, giúp theo dõi biến động và cảnh báo sớm nguy cơ ô nhiễm tại Vịnh Hạ Long và Cửa Lục. Đây là 2 vùng nước chiến lược thuộc tỉnh Quảng Ninh, không chỉ giàu giá trị cảnh quan và sinh thái mà còn đóng vai trò trọng yếu trong phát triển kinh tế - du lịch của tỉnh. Các bản đồ này có thể được sử dụng trong công tác quản lý tài nguyên nước, hỗ trợ bảo vệ môi trường và định hướng phát triển bền vững khu vực ven biển.

Tiến sỹ Vũ Anh Tuân cho biết, tính mới của nghiên cứu nằm ở việc áp dụng tổng hợp và sáng tạo các công nghệ viễn thám, trí tuệ nhân tạo và điện toán đám mây để giải quyết bài toán giám sát chất lượng nước phức tạp tại Vịnh Hạ Long, đồng thời đưa ra các giải pháp khả thi để vượt qua thách thức về thiếu hụt dữ liệu và cung cấp những phân tích sâu sắc có giá trị thực tiễn cao. Nghiên cứu đã thành lập các mô hình học máy và hiệu chuẩn kiểm nghiệm mô hình này đạt độ chính xác trên 73% và thành lập các bản đồ phân bổ các tham số này theo mùa và theo trung bình năm. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng mở ra hướng tiếp cận mới trong ứng dụng công nghệ viễn thám kết hợp học máy để giám sát chất lượng nước, qua đó hỗ trợ hiệu quả công tác quản lý tài nguyên nước tại các khu vực ven biển trọng yếu.

Hướng tới triển khai rộng rãi trên khắp các vùng biển

Tiến sỹ Vũ Anh Tuân cho biết thêm, nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu từ vệ tinh Sentinel-2 (cảm biến MSI) trong giai đoạn 2019 - 2023, kết hợp với dữ liệu thực đo từ Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Quảng Ninh và Cục Quản lý Đại dương và Khí quyển Quốc gia (Hoa Kỳ) để dự báo chất lượng nước ở khu vực nghiên cứu. Tổng cộng, 78 ảnh vệ tinh đã được xử lý và phân tích trên nền tảng điện toán đám mây của Google. Sau đó, các thuật toán học máy như: Rừng ngẫu nhiên, hồi quy tăng cường và hồi quy AdaBoost đã được áp dụng để dự đoán các chỉ số chất lượng nước.

Theo Tiến sỹ Vũ Anh Tuân, nghiên cứu cũng đã xác định được các dải phổ quan trọng từ ảnh vệ tinh Sentinel-2, góp phần tối ưu hóa mô hình học máy và giảm thiểu chi phí thu thập dữ liệu trong tương lai. Từ kết quả mô hình, nhóm nghiên cứu đã xây dựng các bản đồ phân bố chất lượng nước theo không gian - thời gian, giúp theo dõi biến động và cảnh báo sớm nguy cơ ô nhiễm tại Vịnh Hạ Long. Các bản đồ này có thể được sử dụng trong công tác quản lý tài nguyên nước, hỗ trợ bảo vệ môi trường và định hướng phát triển bền vững khu vực ven biển.

Về định hướng nghiên cứu tiếp theo, Tiến sỹ Vũ Anh Tuân cho biết, thời gian tới nhóm nghiên cứu đề xuất tăng cường tần suất quan sát và lấy mẫu, tích hợp sâu hơn nữa AI với dữ liệu ảnh vệ tinh để nâng cao độ chính xác của các thông số tính toán. Đặc biệt, việc mở rộng tích hợp các loại dữ liệu vệ tinh khác nhau (hiện nay, nhóm đã thử nghiệm trên 3 loại hình vệ tinh) sẽ giúp tăng cường tần suất quan sát và không chỉ giới hạn ở 4 thông số chất lượng nước, mà có thể mở rộng lên 5, 6 hoặc nhiều hơn. Một trong những hướng đi quan trọng tiếp theo là nhóm sẽ triển khai rộng rãi nghiên cứu này trên khắp các vùng biển của Việt Nam. Dù mỗi vùng biển có đặc thù riêng nhưng với cùng một nền tảng và khung nghiên cứu, các phương án tính toán có thể được điều chỉnh để mang lại kết quả chính xác và phù hợp. Mục tiêu cuối cùng là nhóm sẽ thiết lập một hệ thống toàn diện, giúp theo dõi và giám sát các thông số chất lượng nước biển một cách liên tục. Hệ thống này sẽ cung cấp thông tin quan trọng cho các nhà quy hoạch, đưa ra cảnh báo kịp thời về ô nhiễm môi trường nước, đặc biệt là những ảnh hưởng đến hoạt động nuôi trồng thủy sản và các lĩnh vực kinh tế biển khác.

Đánh giá về kết quả nghiên cứu này, Phó Giáo sư, Tiến sỹ Phạm Quang Vinh, thành viên Hội đồng nghiệm thu Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam cho biết, bằng việc đẩy mạnh việc ứng dụng AI trong nghiên cứu môi trường nước, nhóm nghiên cứu đã sử dụng các thuật toán mới để xử lý tư liệu viễn thám trong nghiên cứu môi trường nước ven bờ. Đây là một minh chứng điển hình cho sự hợp tác khoa học hiệu quả với công bố chung giữa 2 bên trên tạp chí SCIE Q1 - tạp chí quốc tế chất lượng cao; từ đó, góp phần thúc đẩy hợp tác nghiên cứu khoa học giữa Việt Nam và Ba Lan, mở ra định hướng phát triển mới cho cả hai nước.