Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và viễn thám trong đánh giá thoái hoá đất hiện đại

Các tác giả

1 Spatial Data Institute

DOI:

https://doi.org/10.67484/mgc.13

Từ khóa:

Thoái hóa đất,, Trí tuệ nhân tạo, Học máy, Học sâu, Viễn thám
Received 2026-05-26
Published 2026-08-30

Tóm tắt

Đánh giá thoái hóa đất hiện nay được thực hiện thông qua việc tích hợp các công nghệ địa không gian với công tác điều tra, lấy mẫu thực địa để lập bản đồ về mức độ, quy mô và phân bố của 06 loại hình thoái hóa đất theo các khoanh đất. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép nâng cao năng lực phân tích, dự đoán chính xác, chi tiết và liên tục về trạng thái thoái hóa đất. Nghiên cứu này luận giải cơ sở khoa học ứng dụng các mô hình học máy, học sâu, trên cơ sở huấn luyện bằng các tập dữ liệu đặc trưng đa nguồn như ảnh vệ tinh, dữ liệu về điều kiện tự nhiên và mẫu phân tích đất, để suy giải các lớp dữ liệu chuyên đề về chỉ số, hệ số tham gia trong mô hình đánh giá 06 loại hình thoái hóa đất. Kết quả nghiên cứu nhằm định hướng các phương pháp tích hợp dữ liệu viễn thám, GIS và trí tuệ nhân tạo trong xây dựng mô hình dự báo thoái hóa đất theo hướng tự động hóa, cập nhật thường xuyên và có khả năng áp dụng trên diện rộng.

Downloads

Download data is not yet available.

Tài liệu tham khảo

[1]. Quốc hội nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam (2024), Luật Đất đai số 31/2024/QH15 ngày 18/01/2024.

[2]. Bộ Nông nghiệp và Môi trường (2025), Văn bản hợp nhất số 47/VBHN-BNNMT quy định kỹ thuật điều tra, đánh giá đất đai; kỹ thuật bảo vệ, cải tạo, phục hồi đất.

[3]. Abdoli, P., Khanmirzaei, A., Hamzeh, S., Rezaei, S., & Moghimi, S. (2023), Use of remote sensing data to predict soil organic carbon in some agricultural soils of Iran, Remote Sensing Applications: Society and Environment, 30, 100969. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2023.100969 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2023.100969

[4]. Odebiri, O., Odindi, J., & Mutanga, O. (2021), Basic and deep learning models in remote sensing of soil organic carbon estimation: A brief review, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 102, 102389. https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102389 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102389

[5]. Diaz-Gonzalez, F. A., Vuelvas, J., Correa, C. A., Vallejo, V. E., & Patino, D. (2022), Machine learning and remote sensing techniques applied to estimate soil indicators - Review, Ecological Indicators, 135, 108517. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.108517 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2021.108517

[6]. Wadoux, A. M. J.-C., Minasny, B., & McBratney, A. B. (2020), Machine learning for digital soil mapping: Applications, challenges and suggested solutions, Earth-Science Reviews, 210, 103359. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2020.103359 DOI: https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2020.103359

[7]. Sarkar, S. K., Rudra, R. R., Sohan, A. R., Das, P. C., Ekram, K. M. M., Talukdar, S., Rahman, A., Alam, E., Islam, M. K., & Islam, A. R. M. T. (2023), Coupling of machine learning and remote sensing for soil salinity mapping in coastal area of Bangladesh, Scientific Reports, 13(1), 17056. https://doi.org/10.1038/s41598-023-44132-4 DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-44132-4

[8]. Kaplan, G., Gašparović, M., Alqasemi, A. S., Aldhaheri, A., Abuelgasim, A., & Ibrahim, M. (2023), Soil salinity prediction using machine learning and Sentinel-2 remote sensing data in hyper-arid areas, Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 130, 103400. https://doi.org/10.1016/j.pce.2023.103400 DOI: https://doi.org/10.1016/j.pce.2023.103400

[9]. Aksoy, S., Sertel, E., Roscher, R., Tanik, A., & Hamzehpour, N. (2024), Assessment of soil salinity using explainable machine learning methods and Landsat 8 images, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 130, 103879. https://doi.org/10.1016/j.jag.2024.103879 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jag.2024.103879

[10]. Amirgaliyev, Y., Mukhamediev, R., Merembayev, T., Kuchin, Y., Ataniyazova, A., & Omarova, P. (2024), Remote sensing and machine learning algorithms to predict soil salinity in southern Kazakhstan, Discover Sustainability, 5(1), 230. https://doi.org/10.1007/s43621-024-00594-8 DOI: https://doi.org/10.1007/s43621-024-00594-8

[11]. Chaaou, A., Ait-Ichou, H., El Hachemy, S., Chikhaoui, M., Naimi, M., Hssaisoune, M., El Hafyani, M., Ait Brahim, Y., & Bouchaou, L. (2025), Mapping soil salinity using machine learning and remote sensing data in semi-arid croplands, Frontiers in Soil Science, 5, 1553400. https://doi.org/10.3389/fsoil.2025.1553400 DOI: https://doi.org/10.3389/fsoil.2025.1653400

[12]. Chen, D., Chang, N., Xiao, J., Zhou, Q., & Wu, W. (2019), Mapping dynamics of soil organic matter in croplands with MODIS data and machine learning algorithms, Science of the Total Environment, 669, 844-855. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.03.151 DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.03.151

[13]. Nguyen, T. T., Pham, T. D., Nguyen, C. T., Delfos, J., Archibald, R., Dang, K. B., Hoang, N. B., Guo, W., & Ngo, H. H. (2022), A novel intelligence approach based active and ensemble learning for agricultural soil organic carbon prediction using multispectral and SAR data fusion, Science of the Total Environment, 804, 150187. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.150187 DOI: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.150187

[14]. Zeng, P., Song, X., Yang, H., Wei, N., & Du, L. (2022), Digital soil mapping of soil organic matter with deep learning algorithms, ISPRS International Journal of Geo-Information, 11(5), 299. https://doi.org/10.3390/ijgi11050299 DOI: https://doi.org/10.3390/ijgi11050299

[15]. Ma, L., Zhao, L., Cao, L., Li, D., Chen, G., & Han, Y. (2022), Inversion of soil organic matter content based on improved convolutional neural network, Sensors, 22(20), 7777. https://doi.org/10.3390/s22207777 DOI: https://doi.org/10.3390/s22207777

[16]. Dvorakova, K., Heiden, U., Pepers, K., Staats, G., van Os, G., & van Wesemael, B. (2023), Improving soil organic carbon predictions from a Sentinel-2 soil composite by assessing surface conditions and uncertainties, Geoderma, 429, 116128. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2022.116128 DOI: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2022.116128

[17]. Geng, Y., Zhou, T., Zhang, Z., Cui, B., Sun, J., Zeng, L., Yang, R., Wu, N., Liu, T., Pan, J., Si, B., & Lausch, A. (2024), Continental-scale mapping of soil pH with SAR-optical fusion based on long-term earth observation data in Google Earth Engine, Ecological Indicators, 166, 112421. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.112421 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.112246

[18]. Winzeler, H. E., Mancini, M., Blackstock, J. M., Libohova, Z., Owens, P. R., Ashworth, A. J., Miller, D. M., & Silva, S. H. G. (2024), Vegetation masking of remote sensing data aids machine learning for soil fertility prediction, Remote Sensing, 16(17), 3297. https://doi.org/10.3390/rs16173297 DOI: https://doi.org/10.3390/rs16173297

[19]. Žížala, D., Juřicová, A., Zádorová, T., Zelenková, K., & Minařík, R. (2019), Mapping soil degradation using remote sensing data and ancillary data: South-East Moravia, Czech Republic, European Journal of Remote Sensing, 52(Suppl. 1), 108-122. https://doi.org/10.1080/22797254.2018.1482524 DOI: https://doi.org/10.1080/22797254.2018.1482524

[20]. Hashemi, Z., Sodaeizadeh, H., Mokhtari, M. H., Hakimzadeh Ardakani, M. A., & Kamali Aliabadi, K. (2024), Monitoring and forecasting desertification and land degradation using remote sensing and machine learning techniques in Sistan plain, Iran, Journal of African Earth Sciences, 218, 105375. https://doi.org/10.1016/j.jafrearsci.2024.105375 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jafrearsci.2024.105375

[21]. Berdyyev, A., Al-Masnay, Y. A., Juliev, M., & Abuduwaili, J. (2024), Desertification monitoring using machine learning techniques with multiple indicators derived from Sentinel-2 in Turkmenistan, Remote Sensing, 16(23), 4525. https://doi.org/10.3390/rs16234525 DOI: https://doi.org/10.3390/rs16234525

[22]. Renard, K. G., Foster, G. R., Weesies, G. A., McCool, D. K., & Yoder, D. C. (1997), Predicting soil erosion by water: A guide to conservation planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE), USDA Agriculture Handbook No. 703.

Lượt tải xuống

Đã Xuất bản

2026-08-30

Cách trích dẫn

[1]
“Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và viễn thám trong đánh giá thoái hoá đất hiện đại”, GCGIS, vol 12, số p.h 04, tháng 8 2026, doi: 10.67484/mgc.13.

Các bài báo tương tự

71-76 trên 76

Bạn cũng có thể bắt đầu một tìm kiếm tương tự nâng cao cho bài báo này.