Ước tính trữ lượng carbon và đánh giá đa dạng sinh học trong rừng Việt Nam bằng dữ liệu viễn thám và mạng nơ-ron học sâu
06/01/2026
Rừng không chỉ là lá phổi xanh của hành tinh, mà còn là kho lưu trữ carbon sống – một yếu tố cốt lõi trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu. Nhưng để biến tiềm năng ấy thành giá trị cụ thể, điều đầu tiên cần có là dữ liệu chính xác.
Dưới sự dẫn dắt của PGS.TS. Nidal Kamel, dự án hướng tới xây dựng một hệ thống ước tính trữ lượng carbon và đánh giá đa dạng sinh học bằng cách tích hợp dữ liệu viễn thám (vệ tinh & drone) với các mô hình học máy và học sâu. Đây là một dự án trong chương trình Tiến sĩ Khoa học Máy tính tại VinUni, kết nối công nghệ AI với các bài toán thực tiễn liên quan đến môi trường và phát triển bền vững.
Thông tin dự án
Dự án kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn như Sentinel-1, Sentinel-2, ISS (vệ tinh độ phân giải thấp), MAXAR (vệ tinh độ phân giải cao), Lidar và ảnh đa phổ từ drone. Mục tiêu là xây dựng một phương pháp tính toán carbon có độ chính xác cao, phục vụ giám sát rừng, đánh giá suy thoái sinh thái và hỗ trợ Việt Nam tham gia thị trường tín chỉ carbon với tính minh bạch cao.
Bên cạnh đó, nghiên cứu còn tập trung vào đánh giá các yếu tố liên quan đến đa dạng sinh học, nhằm cung cấp bức tranh toàn diện về giá trị sinh thái và tiềm năng phát triển của các khu rừng quốc gia.
Lộ trình thực hiện:
- Năm 1: Thu thập dữ liệu vệ tinh, xử lý ảnh, huấn luyện mô hình học sâu ban đầu
- Năm 2: Bay drone tại 3 khu rừng quốc gia, thu dữ liệu Lidar & ảnh đa phổ, huấn luyện lại mô hình với dữ liệu chất lượng cao
- Năm 3: Đánh giá mô hình, hoàn thiện giải pháp, công bố kết quả và nộp đơn sáng chế
Các ứng viên trúng tuyển sẽ theo học chương trình Tiến sĩ Khoa học Máy tính tại VinUni với học bổng toàn phần và trợ cấp sinh hoạt 15.000 USD/năm. Nghiên cứu sinh sẽ làm việc trực tiếp với PGS.TS. Nidal Kamel cùng các nhóm nghiên cứu liên ngành.
Thông tin liên hệ về dự án
Để trao đổi chi tiết hơn, vui lòng gửi email đến Trung tâm Trí tuệ Môi trường (CEI) ([email protected]) hoặc PGS.TS. Nidal Kamel ([email protected]). Ứng viên cần đính kèm CV, bản tóm tắt nghiên cứu và tên của hai người giới thiệu có thể viết thư giới thiệu cho ứng viên.
Thông tin liên hệ tuyển sinh
- +84 978 549 846
- [email protected]
Tìm hiểu thêm về chương trình Tiến sĩ Khoa học Máy tính và các dự án nghiên cứu tại VinUni: https://vinuni.edu.vn/graduate-admission/GRE/
#VinUniPhD #PhD#ComputerScience #AI#MachineLearning #Intelligence#Research
