Trong bối cảnh lĩnh vực viễn thám và GeoAI đang có nhiều chuyển động đáng chú ý, VSGA tổng hợp và chia sẻ những thông tin nổi bật nhất trong tuần qua qua chuyên mục GeoTechWeekly – Điểm Tin Tuần. Số này ghi nhận ba cập nhật quan trọng: Cơ quan Vũ trụ châu Âu (ESA) chính thức xác nhận gia hạn hoạt động vệ tinh Sentinel-2A đến hết năm 2026; sứ mệnh NISAR chuẩn bị phát hành một trong những bộ dữ liệu SAR toàn cầu quy mô lớn nhất hiện nay vào tháng 6/2026; và nhóm nghiên cứu Earth-o1 công bố mô hình AI khí quyển thế hệ mới.
Sentinel-2A tiếp tục được gia hạn kéo dài đến hết năm 2026
Cơ quan Vũ trụ châu Âu (ESA) chính thức xác nhận vệ tinh Sentinel-2A sẽ tiếp tục hoạt động theo kịch bản vận hành được điều chỉnh – vốn đã được giới thiệu vào năm 2025 – cho đến ngày 31 tháng 12 năm 2026. Quyết định này nhằm tăng cường khả năng thu nhận dữ liệu của hệ Sentinel-2 so với cấu hình hai vệ tinh tiêu chuẩn là Sentinel-2B và Sentinel-2C, đồng thời duy trì chất lượng dữ liệu liên tục cho cộng đồng người dùng toàn cầu.
Kịch bản vận hành ba vệ tinh (S2A + S2B + S2C)
Theo dữ liệu từ ESA, kịch bản mở rộng với ba vệ tinh (S2B + S2C + S2A) giúp tăng số lần thu nhận ảnh trong 20 ngày lên 1,5 – 2 lần tại các vùng nhiệt đới – khu vực hưởng lợi nhiều nhất do thường xuyên bị mây che phủ.
Thông số vệ tinh Sentinel-2
|
Số kênh phổ |
13 kênh |
|
Chu kì lặp |
Khoảng 5 ngày (cấu hình chuẩn) |
|
Độ phân giải |
10 – 60m tùy kênh phổ |
|
Phạm vi khai thác |
Miễn phí, nguồn mở |
Lợi ích cụ thể đối với cộng đồng nghiên cứu và ứng dụng
Việc duy trì vệ tinh Sentinel-2A trong vai trò quan sát bổ sung đến hết năm 2026 mang lại một số lợi ích trực tiếp như sau:
- Bổ sung dữ liệu quan sát liên tục đến cuối năm 2026, hỗ trợ các mô hình phân tích chuỗi thời gian và các bài toán sử dụng dữ liệu đa thời điểm.
- Duy trì độ phủ dữ liệu ổn định cho các dự án lập bản đồ toàn cầu, giảm rủi ro gián đoạn chuỗi quan sát.
- Tăng lượng dữ liệu tham chiếu phục vụ huấn luyện và đánh giá mô hình trong nhiều điều kiện thời tiết, mùa vụ và khu vực địa lý khác nhau.
Nguồn: Data Space
NISAR – một trong những bộ dữ liệu SAR toàn cầu lớn nhất sắp được phát hành vào tháng 6/2026
Bộ dữ liệu toàn cầu đã qua hiệu chỉnh của sứ mệnh NISAR (NASA-ISRO Synthetic Aperture Radar) dự kiến được phát hành vào tháng 6 năm 2026. Đây được xem là một trong những bộ dữ liệu radar khẩu độ tổng hợp (SAR) quy mô lớn và được mong đợi nhất hiện nay trong lĩnh vực quan sát trái đất.
NISAR là dự án hợp tác giữa NASA và ISRO, được phóng ngày 30 tháng 7 năm 2025. Đây là một trong những hệ vệ tinh SAR dân sự đầu tiên triển khai đồng thời L-band và S-band ở quy mô toàn cầu, trong đó L-band SAR do NASA phát triển và S-band SAR do ISRO phát triển. Hệ thống được thiết kế nhằm theo dõi biến động bề mặt trái đất, độ ẩm đất, rừng và sinh khối thực vật.
Điểm nổi bật của NISAR
- Radar băng tần kép bổ sung cho nhau: L-band xuyên qua tán cây và lớp tuyết để quan sát rừng, đất ngập nước và băng; S-band hỗ trợ bổ sung thông tin cấu trúc bề mặt và thảm thực vật.
- Hoạt động xuyên mây cả ngày và đêm.
- Có khả năng theo dõi biến động bề mặt ở mức centimet trong một số ứng dụng giao thoa radar.
- Kết hợp cả hai dải tần cho bức tranh toàn diện về thay đổi bề mặt theo thời gian.
NASA cho biết hệ thống có thể tạo ra gần 85 TB dữ liệu mỗi ngày. Dữ liệu sẽ được lưu trữ trên nền tảng đám mây Earthdata Cloud và phân phối thông qua ASF DAAC (Alaska Satellite Facility Distributed Active Archive Center) ở nhiều mức xử lý từ level 0 đến level 3
Ứng dụng thực tiễn của dữ liệu NISAR
Dữ liệu từ vệ tinh NISAR đặc biệt phù hợp cho các bài toán:
- Phân tích biến động bề mặt và giám sát đất ngập nước, rừng nhiệt đới
- Theo dõi băng tuyết, sông băng và sụt lún đô thị
- Đánh giá nhanh sau thiên tai
Ví dụ thực tiễn đầu tiên: Trung tâm Quốc gia Nghiên cứu Vũ trụ Ấn Độ (NRSC) đã sử dụng dữ liệu từ tháng 2 năm 2026 để lập bản đồ độ ẩm đất vùng đồng bằng Indo-Gangetic ở độ phân giải 100×100m.
Nguồn: NISAR
Earth-o1: Mô hình AI khí quyển thế hệ mới – học trực tiếp từ dữ liệu quan sát thực
Tháng 5 năm 2026, nhóm nghiên cứu Earth-o1 công bố một mô hình AI khí quyển mới mang tên Earth-o1: A Grid-free Observation-native Atmospheric World Model. Khác với các mô hình khí tượng truyền thống vốn phụ thuộc vào lưới không gian cố định, Earth-o1 được thiết kế để học trực tiếp từ dữ liệu quan sát đa nguồn và dữ liệu cảm biến thô.
Điểm khác biệt của hướng tiếp cận Earth-o1
Earth-o1 học trực tiếp từ dữ liệu thu nhận thực tế thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào lưới tính toán truyền thống, điều này giúp giảm độ phức tạp trong xử lý và cải thiện khả năng mô hình hóa động lực khí quyển theo không gian, thời gian.
Xu hướng chuyển dịch của GeoAI: Từ phân tích ảnh sang mô hình hóa hệ trái đất
Trong nhiều năm qua, phần lớn các ứng dụng AI trong viễn thám chủ yếu tập trung vào các bài toán như phân đoạn, phân loại hoặc nhận diện đối tượng trên ảnh vệ tinh. Tuy nhiên, các mô hình AI thế hệ mới đang mở rộng phạm vi từ phân tích hình ảnh sang mô hình hóa động lực hệ trái đất, bao gồm dự báo hiện tượng cực đoan, phân tích chuỗi dữ liệu không gian – thời gian và mô phỏng các quá trình khí quyển phức tạp.
Xu hướng này cho thấy GeoAI đang dần chuyển dịch từ phân tích ảnh sang mô hình hóa hệ trái đất – nơi AI không chỉ nhận diện đối tượng trên ảnh mà còn hướng tới hiểu và mô hình hóa các quá trình khí quyển.
Ý nghĩa đối với cộng đồng viễn thám
Với các nhóm làm việc với dữ liệu viễn thám, hướng tiếp cận học trực tiếp từ quan sát thực mở ra khả năng tích hợp trực tiếp ảnh SAR, dữ liệu siêu phổ hay dữ liệu bức xạ từ vệ tinh vào mô hình phân tích khí quyển mà không cần bước tiền xử lý nội suy tốn kém. Trong dài hạn, đây là nền tảng kỹ thuật cho các ứng dụng dự báo thời tiết cực đoan, giám sát môi trường theo thời gian thực và mô phỏng hệ trái đất tích hợp.
