Những tác động tiêu cực của biến đổi khí hậu ngày càng rõ rệt, cây xanh đóng vai trò then chốt trong việc duy trì một môi trường sống bền vững. Tán cây không chỉ mang lại bóng mát, cải thiện chất lượng không khí bằng cách hấp thụ khí CO2 và các chất ô nhiễm khác, mà còn bảo tồn đa dạng sinh học và duy trì cân bằng sinh thái. Một hệ thống cây xanh khỏe mạnh và được quản lý hiệu quả là yếu tố thiết yếu để nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân và đảm bảo sự phát triển bền vững của các đô thị và khu vực lân cận. Tuy nhiên vẫn còn gặp nhiều khó khăn trong quá trình quy hoạch và quản lý và chăm sóc. Để giải quyết được những khó khăn này hãy tìm hiểu ngay bài viết dưới đây.
Mục lục nội dung:
I. Hiện trạng và khó khăn trong việc thu thập dữ liệu tán cây
Việc giám sát và quản lý hệ thống cây xanh trên diện rộng đang phải đối mặt với nhiều thách thức. Các phương pháp truyền thống, dựa trên khảo sát thực địa, thường tốn kém về thời gian và nguồn lực. Việc thu thập dữ liệu thủ công đòi hỏi lượng lớn nhân lực, thời gian dài và khó có thể đáp ứng được nhu cầu cập nhật thông tin một cách thường xuyên, trên phạm vi rộng lớn. Điều này đặc biệt gây khó khăn trong các vấn đề cấp bách như:
Quy hoạch đô thị và bảo vệ không gian xanh
Các nhà quản lý đô thị cần thông tin chính xác, cập nhật về mật độ cây xanh để đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn quy hoạch và xác định các khu vực cần ưu tiên phát triển không gian xanh…. Việc theo dõi sự thay đổi của diện tích cây xanh theo thời gian là rất quan trọng để đánh giá hiệu quả của các chính sách và quy hoạch.
Giám sát biến động tán cây
Tình trạng chặt phá cây xanh trái phép, việc chuyển đổi đất cho các dự án xây dựng hoặc mở rộng khu công nghiệp có thể gây ra những tác động tiêu cực đến môi trường sống. Việc giám sát thường xuyên sự biến động của tán cây theo các phương pháp truyền thống lại càng trở lên khó khăn hơn cho các đơn vị quản lý.
Đánh giá tác động của phát triển hạ tầng
Các dự án xây dựng hạ tầng giao thông, khu dân cư hay khu công nghiệp có thể ảnh hưởng đáng kể đến diện tích cây xanh hiện có. Việc đánh giá chính xác mức độ tác động này là cần thiết để đưa ra các giải pháp giảm thiểu thiệt hại và bảo vệ môi trường nhưng hầu hết các đơn vị quản lý hiện nay lại chưa đánh giá được.
Nhận thức được những khó khăn này, sự ra đời của công nghệ GeoAI đã mang đến một giải pháp đột phá trong việc tự động hóa quá trình nhận diện và trích xuất lớp tán cây từ ảnh vệ tinh. Giải pháp này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực mà còn cung cấp dữ liệu chính xác, cập nhật và trên phạm vi rộng, hỗ trợ hiệu quả cho công tác quy hoạch và giám sát môi trường đô thị cũng như ngoại thành.
II. Giải pháp công nghệ GeoAI trích xuất lớp dữ liệu tán cây
Mô hình GeoAI được phát triển để phát hiện và số hóa tán cây tự động từ ảnh vệ tinh với độ phân giải cao. Phạm vi ứng dụng của mô hình rất rộng, bao gồm khu vực đô thị, khu dân cư, các tuyến giao thông (như ven quốc lộ, cao tốc) và khu vực ngoại thành….
Công nghệ cốt lõi
Để đạt được độ chính xác cao và hiệu quả xử lý tối ưu, mô hình GeoAI này được xây dựng dựa trên sự kết hợp của các công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và xử lý ảnh không gian:
- Mô hình SAM (Segment Anything Model) tinh chỉnh bằng kỹ thuật LoRA (Low Rank Adaptation): SAM là một mô hình dùng để phân đoạn mọi đối tượng trong ảnh. Với khả năng học hỏi từ lượng lớn dữ liệu, SAM có thể đưa ra các dự đoán phân đoạn chính xác. Tuy nhiên, để tối ưu hóa cho việc nhận diện tán cây cụ thể và nâng cao độ chính xác, mô hình SAM được tinh chỉnh bằng kỹ thuật LoRA (Low Rank Adaptation). LoRA là một phương pháp để điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn với chi phí tính toán thấp hơn nhiều so với việc huấn luyện lại toàn bộ mô hình. Kỹ thuật này giúp mô hình cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện tán cây và đồng thời tối ưu hóa tốc độ xử lý. Đặc biệt quan trọng khi xử lý lượng lớn dữ liệu ảnh vệ tinh.
- Backbone ViT-B (Vision Transformer Base): Vision Transformer (ViT) là một kiến trúc mạng nơ-ron dựa trên cơ chế Transformer, vốn rất thành công trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhưng đã được điều chỉnh để xử lý hình ảnh. ViT-B (Vision Transformer Base) là một biến thể của kiến trúc ViT, được sử dụng làm backbone cho mô hình GeoAI. ViT-B có khả năng phân tích hình ảnh vệ tinh với độ phân giải cao, bằng cách chia hình ảnh thành các “patch” nhỏ và xử lý mối quan hệ giữa chúng. Từ đó giúp mô hình tối ưu hóa khả năng nhận diện cây xanh trong nhiều điều kiện môi trường khác nhau, từ khu vực đô thị phức tạp đến các vùng tự nhiên. Khả năng nắm bắt thông tin ngữ cảnh trên diện rộng của ViT-B đóng vai trò quan trọng trong việc phân biệt tán cây với các đối tượng tương tự khác.
Dữ liệu đầu vào
Để mô hình GeoAI có thể hoạt động hiệu quả và đưa ra kết quả chính xác, nó cần được cung cấp dữ liệu đầu vào phù hợp:
- Ảnh vệ tinh có độ phân giải cao: Chất lượng của ảnh vệ tinh đầu vào đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo độ chính xác của quá trình trích xuất tán cây. Ảnh có độ phân giải cao giúp mô hình phân biệt rõ ràng các chi tiết và hình dạng của tán cây.
- Dữ liệu huấn luyện đa dạng: Mô hình được huấn luyện trên một bộ dữ liệu lớn và đa dạng bao gồm hình ảnh cây xanh trong nhiều điều kiện khác nhau. Dữ liệu này bao phủ các khu vực địa lý khác nhau (khu đô thị, ven quốc lộ, cao tốc, công viên, khu dân cư, vùng ngoại ô) và các loại hình cây xanh khác nhau. Sự đa dạng trong dữ liệu huấn luyện giúp mô hình có khả năng khái quát hóa tốt và hoạt động hiệu quả trong nhiều tình huống thực tế.
Kết quả đầu ra
- Lớp dữ liệu số hóa về vị trí và diện tích tán cây: Đây là sản phẩm chính của quá trình trích xuất, cung cấp thông tin chi tiết về vị trí địa lý (thường ở dạng vector) và diện tích bao phủ của từng vùng tán cây được nhận diện.
- Khả năng tích hợp vào hệ thống GIS: Dữ liệu đầu ra được thiết kế để có thể tích hợp trực tiếp vào các hệ thống thông tin địa lý (GIS)…. Điều này cho phép các nhà quản lý và người dùng có thể dễ dàng quản lý, phân tích, hiển thị và giám sát dữ liệu tán cây theo thời gian thực, kết hợp với các lớp thông tin địa lý khác.
III. Ứng dụng thực tế của mô hình GeoAI trích xuất lớp dữ liệu tán cây
Khả năng tự động trích xuất lớp dữ liệu tán cây từ ảnh vệ tinh mở ra vô số ứng dụng quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau:
Quy hoạch đô thị và bảo vệ không gian xanh
- Theo dõi mật độ cây xanh: Các cơ quan quản lý đô thị có thể sử dụng dữ liệu này để theo dõi mật độ cây xanh trên toàn thành phố hoặc trong từng khu vực cụ thể, từ đó đảm bảo tỷ lệ cây xanh tối thiểu theo các tiêu chuẩn quy hoạch đã được phê duyệt.
- Xác định khu vực cần bổ sung cây xanh: Dựa trên dữ liệu về mật độ và diện tích tán cây hiện có, các nhà quy hoạch có thể xác định các khu vực còn thiếu cây xanh và lên kế hoạch trồng mới để cải thiện chất lượng môi trường sống.
- Đánh giá hiệu quả của các dự án phát triển cây xanh: Sau khi triển khai các dự án trồng cây, dữ liệu từ GeoAI có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các dự án này về mặt tăng diện tích và mật độ cây xanh.
Giám sát và bảo vệ môi trường
- Theo dõi sự thay đổi diện tích cây xanh: Mô hình cho phép theo dõi sự thay đổi diện tích cây xanh trong khu vực đô thị và ngoại ô theo thời gian. Việc so sánh dữ liệu ở các thời điểm khác nhau giúp phát hiện kịp thời các trường hợp mất cây xanh do chặt hạ, cháy rừng hoặc các nguyên nhân khác, từ đó có biện pháp bảo vệ phù hợp.
- Giám sát ảnh hưởng của biến đổi khí hậu và đô thị hóa: Dữ liệu về tán cây có thể được sử dụng để nghiên cứu và đánh giá ảnh hưởng của biến đổi khí hậu và quá trình đô thị hóa đến không gian xanh, từ đó đưa ra các giải pháp thích ứng và giảm thiểu tác động tiêu cực.
Giám sát tác động của phát triển hạ tầng
- Đánh giá tác động đến diện tích cây xanh: Khi triển khai các dự án xây dựng mới, mở rộng khu công nghiệp hoặc khu đô thị, mô hình GeoAI có thể được sử dụng để ước tính và giám sát tác động của các dự án này đến diện tích cây xanh hiện có.
- Hỗ trợ đánh giá tác động môi trường (EIA): Dữ liệu về hiện trạng cây xanh và các dự báo thay đổi có thể cung cấp thông tin quan trọng cho quá trình đánh giá tác động môi trường (EIA) của các dự án mới, giúp đưa ra các quyết định phát triển bền vững hơn.
Giám sát cây xanh ven đường và khu công nghiệp
- Đảm bảo an toàn giao thông và chống sạt lở: Việc theo dõi tình trạng tán cây xanh dọc các tuyến đường cao tốc, quốc lộ là rất quan trọng để đảm bảo an toàn giao thông làm che mất tầm nhìn và chống sạt lở đất. Mô hình GeoAI có thể giúp xác định các khu vực cây xanh có nguy cơ hoặc cần được bảo trì.
- Giảm ô nhiễm và nhiệt độ đô thị: Cây xanh ven đường và trong khu công nghiệp đóng vai trò quan trọng trong việc giảm ô nhiễm không khí. Dữ liệu từ mô hình giúp chính quyền đô thị xác định các khu vực cần bảo trì hoặc trồng mới cây xanh để tối ưu hóa.
IV. Đặc điểm nổi bật của mô hình GeoAI trích xuất lớp dữ liệu tán cây
So với các phương pháp truyền thống, mô hình GeoAI sở hữu nhiều đặc điểm nổi bật vượt trội:
- Nhận diện chính xác tán cây: Mô hình được huấn luyện để có khả năng phân biệt rõ ràng giữa tán cây và các đối tượng khác như mặt nước, công trình xây dựng, khu vực đất trống.
- Hoạt động tốt trong nhiều môi trường: Nhờ dữ liệu huấn luyện đa dạng, mô hình có thể nhận diện tán cây hiệu quả ở nhiều loại hình địa lý và môi trường khác nhau, từ khu đô thị phức tạp đến vùng ngoại ô, công viên và dọc các tuyến giao thông.
- Tích hợp dễ dàng với hệ thống GIS: Dữ liệu đầu ra ở định dạng số hóa tương thích và dễ dàng tích hợp với các nền tảng GIS hiện có. Giúp người dùng có thể khai thác và phân tích dữ liệu hiệu quả trong quy trình quản lý và ra quyết định.
- Cập nhật nhanh chóng và tự động: Quá trình trích xuất tán cây được thực hiện một cách tự động và nhanh chóng dựa trên ảnh vệ tinh mới nhất. Cho phép theo dõi sự thay đổi của tán cây theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực, cung cấp thông tin cập nhật cho các nhà quản lý để đưa ra các quyết định kịp thời.
V. Kết luận
Công nghệ GeoAI của eKMap Data đã mang đến một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trích xuất lớp dữ liệu tán cây từ ảnh vệ tinh. Bằng cách tự động hóa quá trình, giải pháp này mang lại nhiều lợi ích to lớn trong công tác giám sát, quy hoạch và bảo vệ không gian xanh. Khả năng cung cấp dữ liệu chính xác, cập nhật và trên phạm vi rộng giúp các cơ quan quản lý đô thị, các tổ chức môi trường và các nhà nghiên cứu có được những công cụ mạnh mẽ để phát triển không gian xanh một cách bền vững và bảo vệ môi trường sống cho cộng đồng. Với những ưu điểm vượt trội, giải pháp GeoAI hứa hẹn sẽ trở thành một phần không thể thiếu trong hệ thống quản lý đô thị thông minh và nỗ lực bảo vệ môi trường trong tương lai.
>>Tham khảo thêm một số tài liệu khác:
GIẢI PHÁP CÔNG NGHỆ GEOAI TRÍCH XUẤT LỚP DỮ LIỆU THẢM CỎ
Thông tin liên hệ
CÔNG TY CỔ PHẦN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỊA LÝ EK
- Hotline: 091 276 5656
- Email: marketing@ekgis.com.vn
- Website: https://ekgis.com.vn/
- Fanpage: https://www.facebook.com/eKGIS
- Youtube: https://www.youtube.com/@eKMap_GIS-GeoAIServices
- Văn phòng Hà Nội: Khu văn phòng tầng 3, toà nhà CT1, Khu nhà ở Bộ Công An, đường Phạm Văn Đồng, phường Cổ Nhuế 2, quận Bắc Từ Liêm, Hà Nội
- Văn Phòng HCM: Tầng 6 Tòa nhà Parami, 140 Bạch Đằng, P.2, Q. Tân Bình, TP. HCM
