AI và ảnh vệ tinh giúp dự báo nguy cơ cháy rừng ở Úc như thế nào?

Theo Báo cáo Hiện trạng Môi trường Úc năm 2021 của chính phủ liên bang, Úc có khoảng 134 triệu hecta rừng, tương đương 17% diện tích đất liền. Bên cạnh đó là những vùng đồng cỏ và thảo nguyên rộng lớn, nhiều nơi trở nên rất khô trong mùa hè.

Trong quá khứ, việc phát hiện cháy có thể dựa vào chòi canh hoặc quan sát từ các điểm cao. Nhưng với một lãnh thổ rộng lớn, phương pháp này không thể cung cấp bức tranh liên tục ở quy mô toàn bang hay toàn quốc. Theo Tiến sĩ Trung Nguyễn, viễn thám có lợi thế đặc biệt vì cho phép quan sát bề mặt Trái đất từ vệ tinh và theo dõi cùng lúc những khu vực rất rộng.

“Với diện tích lớn như Úc, viễn thám gần như là công nghệ không thể thiếu nếu muốn theo dõi ở cấp vùng hoặc cấp quốc gia. Chúng ta nhìn Trái đất từ trên cao và có thể cập nhật thông tin trên một phạm vi mà quan sát thủ công không thể bao quát.”

Ba loại dữ liệu tạo nên bức tranh về rừng

Các nhà nghiên cứu không chỉ sử dụng một loại ảnh vệ tinh. Ảnh quang học ghi lại thông tin về bề mặt tương tự cách máy ảnh quan sát ánh sáng; radar bổ sung một loại tín hiệu khác; còn LiDAR sử dụng xung laser để mô tả cấu trúc ba chiều. Khi kết hợp các nguồn dữ liệu này với mô hình AI, nhóm nghiên cứu có thể thu được nhiều lớp thông tin hơn về tình trạng và cấu trúc của thảm thực vật.

TS Trung Nguyễn cho biết nhóm của anh đã hoàn thành một dự án kết hợp dữ liệu LiDAR, radar và ảnh quang học để theo dõi sự thay đổi cấu trúc rừng trên phạm vi toàn nước Úc, với độ phân giải không gian 10 mét. Mục tiêu là cung cấp cho nhà quản lý thông tin về rừng đang thay đổi như thế nào và thay đổi ở đâu.

Các nghiên cứu gần đây của anh còn tập trung vào lượng vật liệu cháy nhỏ trong rừng, chẳng hạn lá, cành và vật liệu thực vật khô. Việc ước tính sự tích tụ và tiêu hao của các loại nhiên liệu này có thể giúp cải thiện mô hình đánh giá nguy cơ cháy và quản lý rừng.

Theo dõi đồng cỏ từng tuần để ước tính nhiên liệu cháy

Một dự án mới của nhóm chuyển trọng tâm sang đồng cỏ. Ảnh vệ tinh được sử dụng để theo dõi điều kiện đồng cỏ theo tuần: cỏ đang xanh hay khô, đã bị chăn thả hay chưa, lượng vật liệu trên mặt đất là bao nhiêu và thảm cỏ có liên tục hay bị ngắt quãng.

Những thông tin này quan trọng vì lượng vật liệu khô ảnh hưởng đến khả năng bắt lửa, còn tính liên tục của thảm cỏ có thể ảnh hưởng đến đường lan của đám cháy. Nếu giữa các vùng cỏ có khoảng trống, nhà quản lý có thể tính toán cách tiếp cận và phương án khống chế lửa khác với một khu vực mà vật liệu cháy nối liền trên diện rộng.

AI kết nối dữ liệu với người ra quyết định

Dự báo nguy cơ cháy không chỉ dựa vào thời tiết. Nhiệt độ, gió và độ ẩm cần được kết hợp với thông tin về lượng và cấu trúc vật liệu cháy tại từng khu vực. AI giúp tổng hợp các nguồn dữ liệu này, nhận diện mối quan hệ giữa chúng và tạo ra bản đồ chi tiết hơn.

Theo TS Trung Nguyễn, các thuật toán và sản phẩm dữ liệu từ nhóm RMIT đã được các cơ quan liên bang như Bộ Biến đổi Khí hậu, Năng lượng, Môi trường và Nước, Cục Khí tượng Úc và CSIRO sử dụng hoặc tích hợp vào hoạt động nghiên cứu, theo dõi và mô hình hóa cháy rừng.

Giá trị thực tế không chỉ nằm ở việc xác định hôm nay một vùng rộng đang có mức nguy hiểm cao. Dữ liệu có độ phân giải tốt hơn có thể giúp khoanh vùng các điểm ưu tiên, qua đó hỗ trợ bố trí lực lượng, máy bay, trực thăng hoặc nguồn lực chữa cháy chính xác hơn.

GeoAI khác gì với ChatGPT?

Khi nhắc đến AI, nhiều người nghĩ ngay đến các công cụ tạo văn bản như ChatGPT. Tuy nhiên, AI trong khoa học không gian thường được gọi là GeoAI. Các mô hình học máy và học sâu được huấn luyện để xử lý dữ liệu có tọa độ, hình ảnh và sự thay đổi theo thời gian, từ đó phân loại bề mặt, nhận diện biến động hoặc dự đoán một chỉ số môi trường.

Trong quy trình hiện nay, con người đưa dữ liệu vào, mô hình phân tích rồi trả về kết quả. Theo TS Trung Nguyễn, bước phát triển tiếp theo trong 5-10 năm tới là AI sẽ tiến gần hơn đến hỗ trợ ra quyết định đầu cuối.

Chẳng hạn, nếu mô hình phát hiện 200 điểm có nguy cơ cao nhưng lực lượng chỉ đủ xử lý 10 điểm, hệ thống tương lai phải giúp xếp thứ tự ưu tiên dựa trên mức độ nguy hiểm, khả năng tiếp cận và nguồn lực sẵn có. AI khi đó không thay thế trách nhiệm của người quản lý, nhưng có thể giúp họ xử lý một bài toán phức tạp nhanh hơn và có thêm căn cứ để quyết định.

Dữ liệu nền lớn sẽ thay đổi công việc nghiên cứu

Một xu hướng khác là sự xuất hiện của các mô hình nền tảng và bộ dữ liệu Trái đất quy mô lớn do những tập đoàn công nghệ và tổ chức nghiên cứu xây dựng. Trước đây, nhà nghiên cứu phải tự thu thập, làm sạch và ghép nhiều loại ảnh vệ tinh cho từng khu vực. Trong tương lai, nhiều lớp dữ liệu có thể đã được tổng hợp sẵn, giúp nhóm nghiên cứu tập trung nhiều hơn vào câu hỏi ứng dụng và nhu cầu của người dùng cuối.

Dù công nghệ ngày càng tự động hóa, một dự án vẫn cần đội ngũ đa ngành. Ngoài nhà nghiên cứu viễn thám và AI, nhóm có thể cần chuyên gia thực địa, thiết kế lấy mẫu, lâm nghiệp, quản lý cháy, toán học, phát triển phần mềm và đại diện các cơ quan sử dụng kết quả.

Sự tham gia của người dùng cuối đặc biệt quan trọng. Một bản đồ hoặc mô hình chỉ thực sự có giá trị khi cung cấp đúng loại thông tin mà nhà quản lý cần và được chuyển thành một công cụ dễ sử dụng. Như TS Trung Nguyễn nói, người dùng không nhất thiết phải hiểu toàn bộ phương pháp toán học phía sau; họ cần biết nhập dữ liệu ở đâu, đọc kết quả thế nào và có thể hành động gì từ kết quả đó.

Đây cũng là lý do lĩnh vực khoa học không gian mở ra cơ hội cho nhiều nhóm kỹ năng khác nhau: từ nghiên cứu, phân tích dữ liệu và lập trình đến khảo sát thực địa, phát triển sản phẩm và làm việc với cơ quan quản lý. Trong bài toán cháy rừng, AI mạnh đến đâu vẫn cần con người đặt đúng câu hỏi, kiểm chứng kết quả và biến dữ liệu thành quyết định có trách nhiệm.

Mời quý vị nhấn vào phần Audio để nghe toàn bộ câu chuyện của Tiến sĩ Trung Nguyễn.

(*Quan điểm và trải nghiệm được chia sẻ trong câu chuyện này chỉ mang tính chất cá nhân. Chúng tôi không ủng hộ hay quảng bá bất kỳ tổ chức giáo dục, dịch vụ tài chính hoặc tư vấn cụ thể nào. Người đọc nên tự nghiên cứu và tìm kiếm lời khuyên chuyên nghiệp khi cần thiết.)

Đồng hành cùng chúng tôi tại SBS Vietnamese Facebook và cập nhật tin tức ở sbs.com.au/vietnamese

Chúng tôi cũng có mặt trên YouTube

Nghe SBS Tiếng Việt trên ứng dụng miễn phí SBS Audio, tải về từ App Store hay Google Play