Công bố nền tảng Địa không gian cho Mặt Trăng, phóng vệ tinh EOS-05 & ra mắt hạ tầng dữ liệu Portolan

VSGA tổng hợp những thông tin và cập nhật mới đáng chú ý trong lĩnh vực viễn thám và khoa học dữ liệu: NASA và IBM phát hành mã nguồn mở mô hình nền tảng Địa không gian cho Mặt Trăng, ISRO phóng vệ tinh EOS-05 quan sát Trái Đất từ quỹ đạo địa tĩnh, còn Portolan giới thiệu cách xuất bản dữ liệu không gian chỉ bằng tệp trên Object Storage. 

NASA và IBM công bố mô hình mã nguồn mở nền tảng Địa không gian đầu tiên cho mặt trăng

Ngày 10/9/2026, IBM và NASA công bố một mô hình mã nguồn mở nền tảng địa không gian (geospatial foundation model) huấn luyện trên dữ liệu viễn thám của Mặt Trăng  cùng dòng với các mô hình Prithvi mà hai bên từng xây cho quan sát Trái Đất, nhưng chuyển sang một thiên thể khác. Mô hình được huấn luyện trên khoảng 17 năm dữ liệu từ tàu quỹ đạo Lunar Reconnaissance Orbiter của NASA, gồm khoảng 2 triệu ảnh (hơn 1 triệu ảnh camera độ phân giải 1 m và gần 964.000 ảnh đa phổ), bổ sung thêm dữ liệu từ nhiều nhiệm vụ khác. Mô hình học các đặc trưng tổng quát từ kho ảnh khổng lồ này, cho phép nhà khoa học tinh chỉnh (fine-tune) cho các bài toán hẹp như nhận diện hố va chạm, vùng nghi có băng và địa hình núi lửa.

Trọng số mô hình được đăng công khai trên Hugging Face và mã nguồn trên GitHub. Đây là cùng một “công thức” với mô hình nền tảng quan sát Trái Đất: chạy mô hình một lần trên kho dữ liệu lớn để học biểu diễn dùng lại được, thay vì phải xây thuật toán riêng cho từng nhiệm vụ.

Mô hình nền tảng (foundation model) đang trở thành hướng đi chủ đạo của khoa học dữ liệu trong viễn thám: học biểu diễn tổng quát từ dữ liệu vệ tinh rồi tinh chỉnh cho nhiều tác vụ, giúp giảm nhu cầu gắn nhãn và huấn luyện lại từ đầu. Việc mở rộng cách tiếp cận này từ Trái Đất sang Mặt Trăng cho thấy tính khái quát của phương pháp, và việc phát hành mã nguồn mở đưa năng lực này tới cộng đồng nghiên cứu toàn cầu.

Nguồn: tech-insider.org

ISRO phóng EOS-05 (GISAT-1A) – Vệ tinh quan sát Trái đất đầu tiên của Ấn Độ trên quỹ đạo địa tĩnh

Ngày 3 – 4/9/2026, Cơ quan Vũ trụ Ấn Độ (ISRO) phóng thành công vệ tinh quan sát Trái Đất EOS-05 (còn gọi là GISAT-1A) bằng tên lửa GSLV-F17 từ Trung tâm Vũ trụ Satish Dhawan. Khác với đa số vệ tinh viễn thám hoạt động ở quỹ đạo thấp (LEO), EOS-05 là vệ tinh chụp ảnh đầu tiên của Ấn Độ đặt trên quỹ đạo địa tĩnh (geostationary), tức “treo” cố định trên cùng một vùng, cho phép theo dõi liên tục gần thời gian thực thay vì phải chờ vệ tinh bay qua theo chu kỳ.

Vệ tinh thu ảnh đa phổ (multispectral) và siêu phổ (hyperspectral) với tần suất cao, phục vụ ứng phó nhanh với các thiên tai diễn biến nhanh như bão, lũ và cháy rừng, đồng thời hỗ trợ theo dõi nông nghiệp dài hạn.

Lợi thế của quỹ đạo địa tĩnh là giám sát liên tục một khu vực, rất giá trị cho cảnh báo sớm và ứng phó thiên tai, nơi độ trễ và khoảng trống thời gian quan sát của vệ tinh LEO là hạn chế lớn. Với các quốc gia thường xuyên chịu thiên tai như Việt Nam, đây là mô hình đáng tham khảo cho bài toán giám sát Trái Đất theo thời gian thực.

Nguồn: cloudnativegeo.org

Portolan: Hạ tầng dữ liệu không gian “không máy chủ” – xuất bản dữ liệu địa lý chỉ bằng tệp trên Object Storage

Cloud-Native Geospatial Forum ra mắt Portolan (02/9/2026) — một đặc tả (specification) kèm bộ công cụ mã nguồn mở để xây dựng hạ tầng dữ liệu không gian (Spatial Data Infrastructure – SDI) theo hướng “serverless”. Ý tưởng cốt lõi: một SDI không nhất thiết phải gồm máy chủ, cơ sở dữ liệu và API riêng, mà có thể chỉ là các tệp đặt trong kho lưu trữ đối tượng (object storage). Portolan chuyển dữ liệu địa lý sang các định dạng cloud-native (GeoParquet, COG, PMTiles…) kèm metadata chuẩn STAC, rồi đồng bộ lên bucket S3 (AWS, GCS, Azure, MinIO…) thành một catalog có thể duyệt và truy vấn.

Catalog Portolan có thể truy vấn trực tiếp từ QGIS, Python, DuckDB hay cả tác nhân AI (agent) — đặc tả bắt buộc kèm tài liệu README và AGENTS.md nên “thân thiện với AI”. Giấy phép Apache-2.0, chi phí gần như chỉ gồm lưu trữ và băng thông tải ra (egress); dữ liệu nằm trong bucket của chính tổ chức nên đảm bảo chủ quyền dữ liệu (data sovereignty).

Portolan đẩy xu hướng “cloud-native geospatial” đi xa hơn: xuất bản dữ liệu không gian quy mô lớn với chi phí và công sức vận hành tối thiểu. Với các nhóm đang lưu ảnh vệ tinh trên object storage (MinIO/S3) và dùng DuckDB để truy vấn, đây là hướng tiếp cận rất sát thực tế để chia sẻ và phân phối dữ liệu mà không phải dựng và bảo trì hạ tầng máy chủ.

Nguồn: cloudnativegeo.org