Từ điển học thuật

Viễn thám là gì? Các nghiên cứu khoa học về Viễn thám

Viễn thám là kỹ thuật thu thập và phân tích dữ liệu về bề mặt Trái Đất từ xa bằng cách sử dụng cảm biến trên vệ tinh, máy bay hoặc drone. Công nghệ này dựa trên việc ghi nhận và xử lý bức xạ điện từ phản xạ hoặc phát ra từ các đối tượng để tạo ra thông tin không gian có thể phân tích.

521 lượt xem Cập nhật 3/9/2026

Viễn thám là gì?

Viễn thám (Remote Sensing) là kỹ thuật thu nhận và phân tích thông tin về đối tượng hoặc hiện tượng trên bề mặt Trái Đất (hoặc trong khí quyển, đại dương) mà không cần tiếp xúc trực tiếp. Phương pháp này sử dụng các cảm biến đặt trên vệ tinh, máy bay, drone hoặc thiết bị mặt đất để ghi nhận bức xạ điện từ phản xạ hoặc phát ra từ các đối tượng. Viễn thám ngày nay đóng vai trò then chốt trong giám sát môi trường, quản lý tài nguyên, và nhiều ứng dụng khoa học - kỹ thuật khác.

Các cảm biến viễn thám có thể hoạt động trong nhiều dải phổ khác nhau, bao gồm ánh sáng khả kiến, hồng ngoại, sóng ngắn, sóng dài và vi ba, cho phép ghi nhận các thông tin mà mắt thường không nhìn thấy. Viễn thám kết hợp chặt chẽ với hệ thống thông tin địa lý (GIS) và trí tuệ nhân tạo (AI) để xử lý và phân tích dữ liệu hiệu quả.

Nguyên lý hoạt động của viễn thám

Viễn thám hoạt động dựa trên sự tương tác giữa bức xạ điện từ và các vật thể trên bề mặt Trái Đất. Khi bức xạ từ mặt trời chiếu đến Trái Đất, một phần năng lượng sẽ bị hấp thụ, một phần bị phản xạ, phần còn lại truyền qua. Mỗi loại vật liệu (như nước, thực vật, đất, bê tông...) có đặc trưng phản xạ khác nhau theo bước sóng, tạo thành một "dấu hiệu phổ" riêng biệt.

Cảm biến trên vệ tinh hoặc máy bay thu thập tín hiệu phản xạ này và biến chúng thành dữ liệu số. Quá trình này bao gồm hiệu chỉnh ảnh hưởng của khí quyển, hiệu chỉnh hình học và hiệu chỉnh bức xạ để đảm bảo tính chính xác.

Một công thức cơ bản mô tả quá trình chuyển đổi tín hiệu từ ảnh số sang độ bức xạ như sau:

Lλ=(DN−Offset)×GainAL_\lambda = \frac{(DN - \text{Offset}) \times \text{Gain}}{A}

Trong đó:

  • Lλ: Độ bức xạ tại bước sóng λ (W·m⁻²·sr⁻¹·μm⁻¹)
  • DN: Giá trị số ảnh (Digital Number)
  • Gain: Hệ số khuếch đại
  • Offset: Hệ số dịch
  • A: Hệ số hiệu chỉnh khí quyển (nếu có)

Phân loại viễn thám

Viễn thám được phân chia theo nhiều tiêu chí khác nhau như loại cảm biến, nền tảng thu thập dữ liệu, nguồn năng lượng và độ phân giải.

1. Theo nền tảng (Platform)

  • Vệ tinh: Là hình thức phổ biến nhất, ví dụ như các vệ tinh Landsat, Sentinel, MODIS, WorldView. Chúng có quỹ đạo quay quanh Trái Đất theo chu kỳ.
  • Máy bay có người lái: Được sử dụng trong nghiên cứu địa phương với độ phân giải cao.
  • Drone (thiết bị bay không người lái): Phù hợp cho khảo sát chi tiết với khả năng tùy biến cao.
  • Mặt đất (ground-based): Cảm biến lắp tại chỗ, thường dùng trong nghiên cứu chuyên sâu.

2. Theo loại cảm biến

  • Thụ động (Passive): Nhận tín hiệu từ bức xạ tự nhiên, như ảnh vệ tinh quang học, hồng ngoại.
  • Chủ động (Active): Phát tín hiệu và thu lại tín hiệu phản xạ, ví dụ như radar khẩu độ tổng hợp (SAR), hệ thống LIDAR.

3. Theo độ phân giải

  • Phân giải không gian: Kích thước điểm ảnh (pixel), ví dụ 10m, 30m, 250m.
  • Phân giải phổ: Số lượng và độ rộng các dải phổ (băng tần).
  • Phân giải thời gian: Tần suất vệ tinh chụp lại một vị trí.
  • Phân giải bức xạ: Khả năng phân biệt độ phản xạ nhỏ nhất giữa các đối tượng.

Ứng dụng của viễn thám

Công nghệ viễn thám được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực quan trọng:

Nông nghiệp

  • Phát hiện vùng thiếu nước hoặc sâu bệnh qua chỉ số thực vật như NDVI.
  • Quản lý mùa vụ, dự báo năng suất cây trồng.
  • Sử dụng dữ liệu từ Google Earth Engine để lập bản đồ canh tác.

Lâm nghiệp

  • Giám sát diện tích rừng, phát hiện chặt phá rừng bất hợp pháp.
  • Phân loại tán rừng, đánh giá độ che phủ theo mùa.

Quản lý đô thị và hạ tầng

  • Theo dõi phát triển đô thị, phát hiện thay đổi qua ảnh đa thời gian.
  • Phân tích hạ tầng giao thông, khu công nghiệp, khu dân cư mới.

Khí tượng và môi trường

  • Theo dõi biến đổi khí hậu: nhiệt độ bề mặt, băng tan, cháy rừng.
  • Giám sát chất lượng nước, sạt lở bờ biển, xói mòn đất.

Ứng phó thiên tai

  • Phát hiện sớm lũ, hạn hán, cháy rừng.
  • Hỗ trợ lập bản đồ thiệt hại sau thiên tai.

Các nguồn dữ liệu viễn thám phổ biến

  • Landsat: Dữ liệu từ 1972 đến nay, độ phân giải 30m, miễn phí.
  • Sentinel: Dữ liệu từ ESA, gồm Sentinel-1 (SAR), Sentinel-2 (quang học), độ phân giải 10–20m.
  • MODIS: Cung cấp dữ liệu hàng ngày toàn cầu, phù hợp nghiên cứu khí hậu.
  • USGS Earth Explorer: Cổng truy cập dữ liệu Landsat, Sentinel, ALOS, ASTER...
  • Copernicus Open Access Hub: Cổng dữ liệu miễn phí từ Sentinel.

Ưu điểm và hạn chế của viễn thám

Ưu điểm

  • Quan sát diện rộng trong thời gian ngắn.
  • Không phụ thuộc vào điều kiện địa hình hoặc tiếp cận vật lý.
  • Có thể tích hợp với hệ thống GIS để phân tích không gian.
  • Có thể tự động hóa xử lý ảnh với AI, machine learning.

Hạn chế

  • Ảnh quang học bị ảnh hưởng bởi mây, sương mù.
  • Dữ liệu thương mại độ phân giải cao thường có chi phí cao.
  • Cần kỹ năng chuyên môn để xử lý và phân tích dữ liệu.
  • Yêu cầu tài nguyên tính toán lớn khi làm việc với dữ liệu quy mô lớn.

Kết luận

Viễn thám là công nghệ quan trọng và không thể thiếu trong kỷ nguyên dữ liệu lớn và tự động hóa. Từ giám sát môi trường, dự báo thiên tai đến phát triển đô thị thông minh, viễn thám cung cấp một cái nhìn toàn cảnh, có chiều sâu và có thể cập nhật liên tục về Trái Đất. Với sự phát triển của công nghệ cảm biến, điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo, khả năng ứng dụng của viễn thám sẽ còn mở rộng mạnh mẽ trong tương lai gần.

Các nghiên cứu khoa học về “viễn thám”

Công bố nổi bật trên thế giới và tại Việt Nam, kèm tóm tắt theo hướng chủ đề.

Nổi bật tại Việt Nam

  • Nghiên cứu ứng dụng giải đoán ảnh viễn thám trong xây dựng bản đồ thiệt hại ngập lụt thành phố Cần Thơ

    VTM Huệ và cộng sự2022Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải1 trích dẫn

    AI tóm tắt

    Thủy văn môi trường ứng dụng công nghệ giải đoán ảnh vệ tinh radar Sentinel-1 kết hợp hệ thống GIS nhằm xây dựng bản đồ tổn thất ngập lụt tại thành phố Cần Thơ sau đợt lũ lịch sử tháng 10/2018. Bản đồ phân bố không gian xác định tổng thiệt hại vượt 26,5 tỷ đồng trên 6 nhóm hình thức sử dụng đất. Phương pháp viễn thám cung cấp dữ liệu kịp thời hỗ trợ chính quyền địa phương xây dựng phương án giảm nhẹ thiên tai.

  • Giám sát không-thời gian quá trình lấn biển tại thành phố Hạ Long, Quảng Ninh bằng ảnh viễn thám quang học và công nghệ Google Earth Engine

    NM Hùng và cộng sựTạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải0 trích dẫn

    AI tóm tắt

    Địa tin học không gian theo dõi biến động quá trình lấn biển và đô thị hóa tại thành phố Hạ Long giai đoạn 1995–2025 bằng ảnh viễn thám quang học đa thời gian trên nền tảng đám mây Google Earth Engine. Tổ hợp các chỉ số phổ nước MNDWI và công trình xây dựng NDBI bóc tách chính xác ranh giới suy giảm mặt nước tự nhiên. Ứng dụng ảnh viễn thám giúp tối ưu hóa chi phí giám sát quy hoạch bờ biển.