[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_insar{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_insar":74},{"code":4,"data":5,"meta":19},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":60,"vietnamLatest":73},[],[8,24,37,48],{"publicationId":9,"title":10,"originalTitle":11,"authorNames":12,"authorCount":16,"journalName":17,"vietnamJournal":18,"publishDate":19,"publishYear":19,"totalCitation":20,"url":21,"doi":22,"summary":23},"9523cc8e-6d95-419b-8bbc-f5ebd6014405","LiCSAR: Công cụ InSAR tự động nhằm đo đạc và giám sát hoạt động kiến tạo và núi lửa","LiCSAR: An Automatic InSAR Tool for Measuring and Monitoring Tectonic and Volcanic Activity",[13,14,15],"Milan Lazecký","Karsten Spaans","Pablo J. González",16,"Remote Sensing",false,null,197,"https:\u002F\u002Fwww.mdpi.com\u002F2072-4292\u002F12\u002F15\u002F2430","10.3390\u002Frs12152430","\u003Cp>Giới thiệu hệ thống tự động LiCSAR khai thác dữ liệu vệ tinh Sentinel-1 nhằm đo đạc và giám sát hoạt động kiến tạo mảng và núi lửa toàn cầu bằng công nghệ \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">InSAR\u003C\u002Fb>. Công cụ cung cấp chuỗi dữ liệu giao thoa vi phân cập nhật chu kỳ 6–12 ngày hỗ trợ cộng đồng khoa học địa chất phân tích biến dạng vỏ Trái Đất. Giải pháp nâng cao năng lực cảnh báo sớm hiểm họa thiên tai.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":25,"title":26,"originalTitle":27,"authorNames":28,"authorCount":32,"journalName":17,"vietnamJournal":18,"publishDate":19,"publishYear":19,"totalCitation":33,"url":34,"doi":35,"summary":36},"3b468c44-745d-481c-90fd-b90bc6121661","Ứng dụng InSAR và phép đo trọng lực để phân vùng hiểm họa sụt lún đất tại Aguascalientes, Mexico","Application of InSAR and Gravimetry for Land Subsidence Hazard Zoning in Aguascalientes, Mexico",[29,30,31],"Jesús Pacheco","Enrique Cabral‐Cano","Shimon Wdowinski",6,44,"https:\u002F\u002Fwww.mdpi.com\u002F2072-4292\u002F7\u002F12\u002F15868","10.3390\u002Frs71215868","\u003Cp>Nghiên cứu địa chất công trình kết hợp kỹ thuật giao thoa viễn thám \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">InSAR\u003C\u002Fb> và khảo sát trọng lực nhằm phân vùng nguy cơ sụt lún đất tại thung lũng Aguascalientes (Mexico). Dữ liệu pha giao thoa làm rõ mối liên hệ giữa việc khai thác nước ngầm quá mức và sự phát triển của các vết nứt đứt gãy bề mặt đô thị. Báo cáo định hướng quy hoạch hạ tầng an toàn.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":38,"title":39,"originalTitle":19,"authorNames":40,"authorCount":43,"journalName":44,"vietnamJournal":18,"publishDate":19,"publishYear":19,"totalCitation":19,"url":45,"doi":46,"summary":47},"904709ec-3d59-4d13-9e5c-ef997e017daf","Comparison of InSAR capability for land subsidence detection between C-band and L-band SAR",[41,42],"S. Takeuchi","S. Yamada",2,"IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium","https:\u002F\u002Fieeexplore.ieee.org\u002Fabstract\u002Fdocument\u002F1026550\u002F","10.1109\u002FIGARSS.2002.1026550","\u003Cp>Đánh giá so sánh năng lực quan trắc sụt lún đất của công nghệ \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">InSAR\u003C\u002Fb> giữa băng tần C (vệ tinh ERS) và băng tần L (JERS-1) tại các đồng bằng Kanto và Saga (Nhật Bản). Băng tần L thể hiện ưu thế vượt trội trong việc duy trì độ tương thích pha tại vùng phủ thực vật nông thôn, trong khi băng C đạt độ nhạy cao ở đô thị. Nghiên cứu tối ưu hóa lựa chọn cảm biến radar.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":49,"title":50,"originalTitle":51,"authorNames":52,"authorCount":56,"journalName":44,"vietnamJournal":18,"publishDate":19,"publishYear":19,"totalCitation":19,"url":57,"doi":58,"summary":59},"9468d80f-2e87-4ba0-a81e-87f56ce08381","Ước lượng khối lượng sinh khối rừng boreal từ dữ liệu INSAR đa thời gian bằng cách đảo ngược mô hình tán xạ hồi tiếp-độ tương thích","Estimation of boreal forest biomass from multi-temporal INSAR data by inverting an empirical backscattering-coherence model",[53,54,55],"J. Pulliainen","M. Engdahl","A. Hallikainen",3,"https:\u002F\u002Fieeexplore.ieee.org\u002Fabstract\u002Fdocument\u002F1026254\u002F","10.1109\u002FIGARSS.2002.1026254","\u003Cp>Khảo sát lâm nghiệp viễn thám ứng dụng dữ liệu tương quan đa thời gian từ \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">InSAR\u003C\u002Fb> đảo ngược mô hình tán xạ hồi tiếp để ước lượng trữ lượng sinh khối thân cây rừng phương bắc boreal. Phân tích 14 cặp ảnh SAR băng C và L xác lập tương quan chặt chẽ giữa độ tương thích pha radar và mật độ tầng tán. Nghiên cứu cung cấp công cụ giám sát biến động carbon rừng hiệu quả.\u003C\u002Fp>",[61],{"publicationId":62,"title":63,"originalTitle":19,"authorNames":64,"authorCount":43,"journalName":67,"vietnamJournal":68,"publishDate":19,"publishYear":69,"totalCitation":70,"url":71,"doi":19,"summary":72},"181778cb-eae9-4264-b9c0-c5fe26d98b48","Research application of the InSAR technology for determining changes in surface topography",[65,66],"HM Nguyen","AV Tran","Khoa học Kỹ thuật Mỏ Địa chất",true,2014,1,"https:\u002F\u002Ftapchi.humg.edu.vn\u002Fen\u002Farchives?article=340&s=2","\u003Cp>Nghiên cứu trắc địa viễn thám ứng dụng công nghệ giao thoa radar khẩu độ tổng hợp \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">InSAR\u003C\u002Fb> (Synthetic Aperture Radar Interferometry) xác định biến dạng bề mặt địa hình và xây dựng mô hình số độ cao DEM. Kết quả đo đạc đạt độ chính xác cao đối với chuyển dịch thẳng đứng và nằm ngang của mặt đất. Công nghệ hỗ trợ đắc lực công tác cảnh báo sạt lở sườn dốc vùng đồi núi.\u003C\u002Fp>",[],{"code":4,"data":75,"meta":19},{"id":76,"title":77,"description":78,"content":79,"term":76,"englishTitle":19,"synonyms":19,"definition":19,"discipline":19,"references":19,"faqs":19,"createUser":80,"publishUser":83,"keywords":87,"keywordCount":32,"enrichTopicLink":18,"status":94,"createTime":95,"updateTime":96,"publishTime":97,"linkEnrichedTime":98,"publicationScanTime":99,"contentErrorMessage":19,"viewCount":100,"relateTopics":101},"insar","Insar là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học về Insar","InSAR là kỹ thuật viễn thám sử dụng chênh lệch pha giữa các ảnh radar SAR để đo dịch chuyển bề mặt đất với độ chính xác cao đến cấp milimét. Bằng cách xử lý ảnh giao thoa, InSAR cho phép theo dõi biến dạng địa hình do sụt lún, động đất hoặc hoạt động núi lửa trong thời gian thực. ","\u003Ch2>Khái niệm InSAR\u003C\u002Fh2>\u003Cp>InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) là kỹ thuật viễn thám sử dụng ảnh radar khẩu độ tổng hợp (SAR) được chụp vào các thời điểm khác nhau để đo chính xác các biến dạng bề mặt Trái Đất với độ nhạy đến từng milimét. Dữ liệu SAR chứa thông tin về biên độ và pha của tín hiệu radar trả về sau khi chạm vào bề mặt, và InSAR khai thác chính dữ liệu pha để phân tích sự dịch chuyển chiều hướng vệ tinh — bề mặt.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Kỹ thuật InSAR cho phép tạo ra bản đồ mô tả xê dịch theo chiều ngang hoặc đứng của mặt đất trong khoảng thời gian giữa hai lần chụp ảnh. InSAR có thể hoạt động xuyên mây và trong bóng tối, cho phép theo dõi bề mặt trong mọi {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91i%E1%BB%81u%20ki%E1%BB%87n%20th%E1%BB%9Di%20ti%E1%BA%BFt%22%7D}} và thời gian—đây là lợi thế lớn so với ảnh quang học :contentReference[oaicite:1]{index=1}.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Tín hiệu pha được phân tích thông qua interferogram—ảnh giao thoa màu thể hiện các mức biến dạng bề mặt. Công thức đơn giản liên quan tới đo độ dời chiều từ là:\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\Delta r = \\frac{\\lambda \\cdot \\Delta \\phi}{4\\pi}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong đó, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\Delta r\u003C\u002Fscript>là sự thay đổi khoảng cách vệ tinh–bề mặt, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\lambda\u003C\u002Fscript>là bước sóng radar, và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\Delta \\phi\u003C\u002Fscript>là độ lệch pha giữa các ảnh :contentReference[oaicite:2]{index=2}.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Nguyên lý hoạt động của InSAR\u003C\u002Fh2>\u003Cp>InSAR hoạt động khi hai ảnh SAR được chụp từ cùng vị trí không gian hoặc từ vị trí tương đồng vào các thời điểm khác nhau. Khi hai ảnh này được canh chỉnh và trừ pha, kết quả thu được là interferogram chứa thông tin về độ dịch chuyển bề mặt giữa các lần quan sát :contentReference[oaicite:3]{index=3}.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Chênh lệch pha tương ứng với sự thay đổi nhỏ trong chiều dài đường đi của sóng radar. Do radar đo được pha với độ nhạy cao, InSAR có thể phát hiện xu hướng sụt lún hoặc nắn nỉa bề mặt—nhỏ đến milimét—qua chuỗi ảnh xử lý.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Kỹ thuật này tận dụng “khẩu độ tổng hợp” (synthetic aperture): bằng cách tận dụng chuyển động của vệ tinh, hệ thống radar tạo ra mặt cắt ảo rộng lớn, cho phép ghi nhận ảnh có {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91%E1%BB%99%20ph%C3%A2n%20gi%E1%BA%A3i%20kh%C3%B4ng%20gian%22%7D}} cao mà không cần ăng-ten lớn thực sự :contentReference[oaicite:4]{index=4}.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Phân loại InSAR\u003C\u002Fh2>\u003Cp>InSAR có nhiều biến thể phù hợp với từng ứng dụng cụ thể và dữ liệu đầu vào khác nhau:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Single-pass InSAR:\u003C\u002Fstrong> sử dụng hai ăng-ten cùng lúc trên cùng vệ tinh để ghi hình một thời điểm.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Repeat-pass InSAR:\u003C\u002Fstrong> sử dụng hai ảnh chụp cùng vị trí vào thời điểm khác nhau để phân tích biến dạng.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Differential InSAR (DInSAR):\u003C\u002Fstrong> trừ ảnh địa hình trong interferogram để nhấn mạnh sự dịch chuyển bề mặt.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Persistent Scatterer InSAR (PS-InSAR) và SBAS:\u003C\u002Fstrong> tận dụng chuỗi ảnh dài để theo dõi dịch chuyển nhỏ và ổn định thời gian dài.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp> \u003C\u002Fp>\u003Cp>Các kỹ thuật như PS-InSAR và SBAS cho phép theo dõi biến dạng khu vực trong suốt thời gian dài, khai thác những điểm phản xạ ổn định để xử lý nhiễu hiệu quả hơn :contentReference[oaicite:5]{index=5}.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của InSAR\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Nhiều yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của kết quả InSAR:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Nhiễu khí quyển (troposphere và ionosphere) gây sai số pha lớn.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Thay đổi bề mặt như thảm thực vật, tuyết, độ ẩm làm mất độ tương thích giữa ảnh (decorrelation).\u003C\u002Fli>\u003Cli>Lỗi quỹ đạo vệ tinh, sai lệch địa hình chưa được loại bỏ.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Độ phân giải và tần suất quay lại (revisit time) của cảm biến.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp> \u003C\u002Fp>\u003Cp>Các kỹ thuật hiệu chỉnh khí quyển (sử dụng mô hình thời tiết, dữ liệu GPS) và xử lý chuỗi thời gian như stacking nhằm giảm ảnh hưởng nhiễu, nâng cao chất lượng bản đồ dịch chuyển :contentReference[oaicite:6]{index=6}.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Một số vệ tinh như Sentinel‑1 (ESA) có độ chia không gian khoảng 20 m và thời gian quay lại ~6 ngày, giúp cải thiện tần suất và độ chính xác của InSAR :contentReference[oaicite:7]{index=7}.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Ứng dụng trong giám sát sụt lún và biến dạng đô thị\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Một trong những ứng dụng nổi bật nhất của InSAR là theo dõi sụt lún đất và biến dạng hạ tầng tại các khu vực đô thị hoặc công nghiệp. Việc giám sát liên tục chuyển động bề mặt cho phép đánh giá ảnh hưởng từ khai thác nước ngầm, móng công trình lớn, hoặc khai khoáng.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Tại TP.HCM và Đồng bằng sông Cửu Long, InSAR đã được triển khai để đo sụt lún trung bình 1–3 cm\u002Fnăm do khai thác nước ngầm quá mức. Những thông tin này là cơ sở cho việc quy hoạch chống ngập và định hướng {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A1t%20tri%E1%BB%83n%20%C4%91%C3%B4%20th%E1%BB%8B%20b%E1%BB%81n%20v%E1%BB%AFng%22%7D}}. Dữ liệu từ Sentinel-1 và phương pháp PS-InSAR được dùng phổ biến nhờ độ phủ rộng và cập nhật nhanh.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Ví dụ ứng dụng tại Việt Nam:\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"table\">\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>Khu vực\u003C\u002Fth>\u003Cth>Tốc độ sụt lún (cm\u002Fnăm)\u003C\u002Fth>\u003Cth>Phương pháp InSAR\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>TP.HCM\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>2.8 – 4.3\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>PS-InSAR (Sentinel-1)\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Cần Thơ\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>1.5 – 3.0\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>SBAS\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>Nguồn: \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Flink.springer.com\u002Farticle\u002F10.1007\u002Fs12524-022-01658-z\">Springer – InSAR study in Vietnam\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Ứng dụng trong địa chất, động đất và núi lửa\u003C\u002Fh2>\u003Cp>InSAR là công cụ mạnh trong nghiên cứu kiến tạo mảng, dịch chuyển địa tầng và hoạt động núi lửa. Sau động đất, InSAR cung cấp bản đồ dịch chuyển mặt đất, giúp xác định ranh giới đứt gãy và mô phỏng trường ứng suất. Dữ liệu interferogram thường cho thấy các vòng giao thoa đồng tâm, thể hiện chuyển dịch đột ngột của bề mặt.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong nghiên cứu núi lửa, InSAR phát hiện sự phồng lên của mái vòm núi lửa do tích tụ magma. Bản đồ InSAR giúp cảnh báo trước khi xảy ra phun trào vài tuần đến vài tháng. Một số núi lửa như Kilauea (Hawaii), Merapi (Indonesia) và Etna (Italy) đã được theo dõi bằng dữ liệu InSAR từ vệ tinh ALOS, TerraSAR-X và Sentinel-1.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Tham khảo thêm tại \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fvolcano.si.edu\u002F\">Smithsonian Volcano Research Program\u003C\u002Fa> hoặc \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41586-021-03483-3\">Nature – InSAR for tectonic deformation\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Kết hợp InSAR với dữ liệu khác\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Hiệu quả của InSAR có thể nâng cao rõ rệt khi tích hợp với các nguồn dữ liệu bổ trợ:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>GNSS:\u003C\u002Fstrong> cung cấp tọa độ ba chiều và hiệu chỉnh dịch chuyển ngang–dọc.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình địa hình số (DEM):\u003C\u002Fstrong> giúp loại bỏ thành phần pha do địa hình.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Ảnh quang học:\u003C\u002Fstrong> hỗ trợ phát hiện {{topic|%7B%22topic%22%3A%22thay%20%C4%91%E1%BB%95i%20s%E1%BB%AD%20d%E1%BB%A5ng%20%C4%91%E1%BA%A5t%22%7D}} và hiện tượng không phản xạ radar tốt.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp> \u003C\u002Fp>\u003Cp>Sự kết hợp InSAR với học máy (machine learning) đang được triển khai để phân loại vùng nguy cơ cao, tự động phát hiện chuyển động dị thường và dự đoán xu hướng dịch chuyển trong tương lai. Một số phần mềm xử lý InSAR mã nguồn mở như SNAP (ESA), ISCE (JPL) hoặc MintPy đang hỗ trợ cộng đồng {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nghi%C3%AAn%20c%E1%BB%A9u%20qu%E1%BB%91c%20t%E1%BA%BF%22%7D}}.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Hạn chế kỹ thuật và thách thức thực tế\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Mặc dù rất mạnh, InSAR vẫn tồn tại một số giới hạn cần lưu ý:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Hiệu ứng decorrelation xảy ra tại các khu vực có thảm thực vật thay đổi nhanh, như {{topic|%7B%22topic%22%3A%22r%E1%BB%ABng%20m%C6%B0a%20nhi%E1%BB%87t%20%C4%91%E1%BB%9Bi%22%7D}} hoặc vùng tuyết rơi.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Không thể đo chính xác chuyển động ngang trừ khi có ảnh đa quỹ đạo (ascending\u002Fdescending).\u003C\u002Fli>\u003Cli>Sóng radar không phản xạ tốt ở mặt nước hoặc các bề mặt hấp thu mạnh.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Dữ liệu ảnh SAR cần xử lý nhiều bước, đòi hỏi thiết bị tính toán mạnh và thuật toán ổn định.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp> \u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong tương lai, việc phát triển vệ tinh SAR tần suất cao (như constellations của ICEYE, Capella Space) sẽ khắc phục nhiều giới hạn, tăng khả năng giám sát gần thời gian thực với chi phí thấp hơn. Sự kết hợp giữa dữ liệu thương mại và công (Copernicus, NISAR) cũng mở ra tiềm năng lớn cho quản lý rủi ro thiên tai và quy hoạch lãnh thổ.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\u003Col>\u003Cli>Ferretti, A., Prati, C., & Rocca, F. (2001). Permanent Scatterers in SAR Interferometry. \u003Ci>IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing\u003C\u002Fi>.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Massonnet, D., & Feigl, K. (1998). Radar Interferometry and its Application to Changes in the Earth’s Surface. \u003Ci>Reviews of Geophysics\u003C\u002Fi>.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fearth.esa.int\u002Feogateway\u002Ftechnologies\u002Finsar\">ESA – Interferometric SAR\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Flink.springer.com\u002Farticle\u002F10.1007\u002Fs12524-022-01658-z\">Springer – InSAR Monitoring in the Mekong Delta\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ncbi.nlm.nih.gov\u002Fpmc\u002Farticles\u002FPMC5877092\u002F\">NCBI – InSAR Atmospheric Delay Correction\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fvolcano.si.edu\u002F\">Smithsonian Institution – Global Volcanism Program\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.earthdata.nasa.gov\u002Flearn\u002Fearth-observation-data-basics\u002Fsar\">NASA EarthData – SAR Basics\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>",{"id":70,"researcherId":19,"name":81,"imageUrl":82},"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":84,"researcherId":19,"name":85,"imageUrl":86},2633,"Hoài Đặng","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLVXVafUxrnnC_H60UeQdpLE3UgeKGCSesypz_6Vi59B-n9C41A=s96-c",[88,89,90,91,92,93],"điều kiện thời tiết","độ phân giải không gian","phát triển đô thị bền vững","thay đổi sử dụng đất","nghiên cứu quốc tế","rừng mưa nhiệt đới","PUBLISHED","2025-04-27T05:19:28.904+00:00","2026-09-02T09:07:04.943+00:00","2025-08-20T10:10:33.578+00:00","2026-09-02T09:07:04.616+00:00","2026-09-02T08:26:09.529+00:00",650,[102,105,108,111,114,116,125,128,133,136],{"id":103,"title":104,"term":103,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"phân compost","Phân compost là gì? Các nghiên cứu khoa học về Phân compost",{"id":106,"title":107,"term":106,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"tpack","Tpack là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":109,"title":110,"term":109,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"hồi quy tuyến tính","Hồi quy tuyến tính là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":112,"title":113,"term":112,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"bìm bịp","Bìm bịp là gì? Các bà nghiên cứu khoa học về Bìm bịp",{"id":88,"title":115,"term":88,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"Điều kiện thời tiết là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học",{"id":89,"title":117,"term":89,"englishTitle":118,"definition":119,"discipline":120,"disciplineCode":121,"disciplineLabel":122,"disciplineColor":123,"disciplineIcon":124},"Độ phân giải không gian là gì? Giới hạn Rayleigh, MTF và ứng dụng","spatial resolution","Độ phân giải không gian (spatial resolution) là đại lượng đo lường khoảng cách tối thiểu giữa hai điểm hoặc cấu trúc riêng biệt trong không gian mà một hệ thống quang học, ảnh viễn thám hoặc chẩn đoán hình ảnh y khoa có thể phân biệt được.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":126,"title":127,"term":126,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"động cơ đốt trong","Động cơ đốt trong là gì? Các công bố khoa học về Động cơ đốt trong",{"id":129,"title":130,"term":129,"englishTitle":131,"definition":132,"discipline":120,"disciplineCode":121,"disciplineLabel":122,"disciplineColor":123,"disciplineIcon":124},"mô hình swat","Mô hình swat: Khái niệm, nguyên lý và ứng dụng","Soil and Water Assessment Tool (SWAT model)","Mô hình swat là một thuật ngữ và phạm trù học thuật then chốt trong lĩnh vực engineering technology, phản ánh các nguyên lý, cơ chế và phương pháp luận chuyên sâu đã được chuẩn hóa trong nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn.",{"id":134,"title":135,"term":134,"englishTitle":19,"definition":19,"discipline":19,"disciplineCode":19,"disciplineLabel":19,"disciplineColor":19,"disciplineIcon":19},"khí hậu","Khí hậu là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan đến Khí hậu",{"id":137,"title":138,"term":139,"englishTitle":140,"definition":141,"discipline":142,"disciplineCode":143,"disciplineLabel":144,"disciplineColor":145,"disciplineIcon":146},"nhiệt độ bề mặt đất","Nhiệt độ bề mặt đất là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học","Nhiệt độ bề mặt đất","land surface temperature","Nhiệt độ bề mặt đất (Land Surface Temperature – LST) là nhiệt độ bức xạ phát ra từ bề mặt tiếp xúc ngoài cùng của lớp vỏ Trái Đất (bao gồm thảm thực vật, thổ nhưỡng trần, mặt nước và bề mặt công trình nhân tạo) đo được bằng cảm biến viễn thám nhiệt.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom"]