VSGA cập nhật và tổng hợp những sự kiện nổi bật trong lĩnh vực GIS, viễn thám và GeoAI tuần vừa qua: từ quy trình giám sát lũ lụt tự động bằng ảnh radar Sentinel-1, việc Axelspace phóng thành công chùm 7 vệ tinh GRUS-3, các công cụ AI hỗ trợ quy hoạch đô thị đến bộ dữ liệu Geodemographic Embeddings phục vụ phân tích không gian.
Xây dựng quy trình giám sát lũ lụt tự động bằng ảnh vệ tinh radar Sentinel-1
Đội ngũ Esri vừa giới thiệu một công cụ giúp theo dõi lũ lụt tự động bằng ảnh vệ tinh radar Sentinel-1 – loại ảnh có thể chụp xuyên mây và chụp được cả ban đêm, rất hữu ích khi trời mưa bão. Công cụ được minh họa bằng trận lũ do bão Idai gây ra tại Beira, Mozambique: hệ thống tự động so sánh ảnh vệ tinh trước và sau lũ để xác định vùng nào bị ngập nước mới, sau đó vẽ thành bản đồ và đưa lên nền tảng ArcGIS Online để chia sẻ. Người dùng có thể tùy chỉnh thêm dữ liệu về mặt nước, địa hình để tăng độ chính xác của kết quả.
Mặc dù quy trình làm việc được minh họa bằng trận lũ lụt năm 2019 liên quan đến cơn bão nhiệt đới Idai gần Beira, Mozambique, nhưng nó được thiết kế như một khung tổng thể có thể tái sử dụng hơn là một giải pháp dành riêng cho một sự kiện cụ thể. Bằng cách cập nhật tên sự kiện lũ lụt, khoảng thời gian giám sát và khu vực quan tâm (AOI), phương pháp tương tự có thể được áp dụng cho bất kỳ sự kiện lũ lụt nào có sẵn ảnh vệ tinh Sentinel-1 để giám sát diễn biến lũ lụt và so sánh các quan sát theo thời gian. Thiết kế dạng mô-đun của nó cũng giúp dễ dàng tích hợp thêm các bộ dữ liệu, các phương pháp phân loại thay thế hoặc các tinh chỉnh dành riêng cho ứng dụng khi các yêu cầu hoạt động thay đổi.
Nguồn: esri.com
Axelspace công bố phóng chùm 7 vệ tinh quan sát Trái đất thế hệ mới GRUS-3
Ngày 7/7/2026, công ty Axelspace (Nhật Bản) đã phóng thành công 7 vệ tinh quan sát Trái đất thế hệ mới GRUS-3 bằng tên lửa Falcon 9 của SpaceX, nâng tổng số vệ tinh quan sát Trái đất của hãng lên hơn 10 chiếc. Các vệ tinh đã vào đúng quỹ đạo và hoạt động bình thường. Mỗi vệ tinh có thể chụp ảnh rõ tới từng vật thể khoảng 2,2 mét, quét được dải rộng hơn 28km mỗi lần bay qua, giúp chụp lại cùng một khu vực mỗi ngày. Điểm mới của GRUS-3 là khả năng chụp thêm dải màu “coastal blue” để nhìn xuyên được xuống vùng nước nông ven biển, cùng khả năng chụp ảnh theo yêu cầu tại một địa điểm cụ thể – phục vụ giám sát môi trường, an ninh, nông nghiệp và rừng.
Nguồn: businesswire.com
Houseal Lavigne ra mắt bộ công cụ AI tạo sinh dành cho các nhà quy hoạch đô thị
Công ty quy hoạch đô thị Houseal Lavigne vừa ra mắt hai công cụ trí tuệ nhân tạo giúp các nhà quy hoạch làm việc nhanh hơn. Công cụ đầu tiên, Euclid, cho phép người dùng hỏi đáp trực tiếp để tra cứu quy định quy hoạch, phân vùng đất đai của từng địa phương, đã được bán thương mại từ đầu năm 2026. Công cụ thứ hai, PlaceEngine (đang trong giai đoạn thử nghiệm), có thể tự động biến dữ liệu bản đồ thô thành báo cáo, bản đồ và bài thuyết trình hoàn chỉnh. Điểm đáng chú ý là hệ thống luôn có bước con người kiểm tra lại trước khi đưa ra kết quả cuối, và luôn trích dẫn đúng văn bản pháp luật gốc thay vì để AI tự suy đoán. Nhờ vậy, độ chính xác khi trả lời các câu hỏi về quy hoạch đạt khoảng 98%, cao hơn nhiều so với mức 50-60% của các công cụ AI tra cứu thông thường.
Công cụ này hướng đến các nhà quản lý thành phố và giám đốc quy hoạch, với mục tiêu giữ mức giá nằm trong khả năng phê duyệt của họ, mà không cần thông qua hội đồng thành phố. Euclid đã được ra mắt thương mại vào tháng 1 năm 2026, trong khi PlaceEngine vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm alpha và tìm kiếm những người dùng đầu tiên trước khi phát hành rộng rãi.
Nguồn: geoweeknews.com
Esri ra mắt USA Geodemographic Embeddings – dữ liệu bối cảnh vị trí dựng sẵn cho GeoAI
Tại hội nghị người dùng Esri tháng 7/2026, hãng này giới thiệu USA Geodemographic Embeddings (đang trong giai đoạn thử nghiệm), một bộ dữ liệu mới giúp người dùng ArcGIS Pro có ngay thông tin tổng hợp về dân cư, nhà ở, kinh tế – xã hội và môi trường của từng khu vực trên khắp nước Mỹ (48 bang liền kề và Alaska), mà không cần tự thu thập và xử lý dữ liệu từ đầu như trước. Với bộ dữ liệu này, người dùng chỉ cần chọn một địa điểm bất kỳ, hệ thống sẽ tự tìm ra những nơi khác trên cả nước có đặc điểm tương tự – chẳng hạn tìm các khu vực có mức chi phí nhà ở gần giống một nơi cho trước. Ngoài ra, dữ liệu này còn giúp tăng độ chính xác cho các mô hình dự đoán (ví dụ mô hình dự đoán giá nhà cho thấy sai số giảm rõ rệt khi dùng thêm bộ dữ liệu này), hoặc dùng để nhóm các khu vực có đặc điểm giống nhau lại với nhau dù chúng nằm cách xa nhau về địa lý. Esri cho biết bộ dữ liệu được xây dựng từ một mô hình AI do hãng tự phát triển chuyên phân tích dữ liệu dân cư và địa lý, có thể dùng ngay trong ArcGIS Pro cùng nhiều công cụ khác của hãng.
Dữ liệu USA Geodemographic Embeddings sẽ phát huy tác dụng tốt nhất khi bạn gom trọn bộ dữ liệu lại để dùng chung, thay vì tách lẻ từng phần. Nếu mới làm quen, bạn nên bắt đầu bằng việc so sánh sự giống nhau hoặc nhóm các khu vực lại để dễ hình dung, trước khi đưa vào các mô hình tính toán phức tạp. Bạn hoàn toàn có thể kết hợp dữ liệu này với những thông tin sẵn có để góc nhìn phân tích được đầy đủ và chính xác hơn.
Nguồn: esri.com
