Dự án do nhóm sinh viên Trường đại học Bách Khoa (Đại học Quốc gia TP.HCM) thực hiện từ đầu năm 2025 - Ảnh: LÊ HUY
GEOCARBON đang ở giai đoạn Prototype có kiểm chứng kỹ thuật. Phần đếm cây và đo độ phủ tán đã hoàn thành và được đánh giá trên bộ dữ liệu quốc tế; phần sinh khối và carbon đã có quy trình trong mã nhưng chưa được kiểm chứng vì thiếu số liệu DBH thực địa.
Số hóa rừng, mở lối cho thị trường tín chỉ carbon
Mô hình mô phỏng toàn bộ quy trình GEOCARBON, từ thu thập dữ liệu trên không đến sản phẩm đầu ra là bản đồ rủi ro và tín chỉ carbon - Ảnh: LÊ HUY
Võ Ngọc Ánh Minh, thành viên dự án, cho biết trước tác động rõ nét của biến đổi khí hậu, nhóm trăn trở giải pháp kết hợp khoa học máy tính và tài nguyên môi trường để đo đạc, đánh giá trữ lượng carbon của rừng.
“Mục tiêu là xây dựng “bản sao số” của rừng, qua đó lượng hóa giá trị sinh thái thành giá trị kinh tế và góp phần phát triển thị trường tín chỉ carbon tại Việt Nam”, Ánh Minh nói.
Hiện nay tồn tại một khoảng cách khá lớn giữa những người sở hữu diện tích rừng và các doanh nghiệp có nhu cầu sử dụng tín chỉ carbon.
Một bên là người dân đang sở hữu những diện tích rừng lớn nhưng gặp khó khăn trong việc xác định giá trị tài nguyên do chi phí đo đạc, lập báo cáo, kiểm kê và kiểm định tương đối cao.
Ở phía còn lại, nhiều doanh nghiệp có nhu cầu xuất khẩu hàng hóa sang châu Âu và các thị trường quốc tế đang phải đáp ứng ngày càng nhiều yêu cầu liên quan đến phát thải carbon, kiểm kê khí nhà kính và các tiêu chuẩn môi trường. Điều này tạo ra nhu cầu về những nguồn tín chỉ carbon có chất lượng để bù đắp hoặc đáp ứng các yêu cầu liên quan đến phát thải.
Không chỉ hướng đến việc cung cấp giải pháp đo đạc và đánh giá trữ lượng carbon, nhóm còn kỳ vọng nền tảng có thể hỗ trợ kiểm kê, xác minh dữ liệu và kết nối nguồn cung tín chỉ carbon từ rừng với nhu cầu của doanh nghiệp.
Kết hợp AI, viễn thám và dữ liệu 3D
Lõi công nghệ là MSCount, mô hình học sâu nhẹ (khoảng 0,49 triệu tham số) đếm cây, định vị từng cây và vẽ bản đồ tán từ ảnh RGB; trên bộ dữ liệu quốc tế NEON, sau hiệu chỉnh bằng vài ô tham chiếu, sai số đếm là 1,36 cây/ô 12,8m, thấp hơn mô hình đối chiếu đã tinh chỉnh, và suy luận nhanh hơn khoảng 9 lần trên CPU.
Thử nghiệm ban đầu trên khoảng 7,7ha rừng thông Lâm Viên (Đà Lạt) cho mật độ dự đoán 254 so với 272 cây/ha thực tế, và toàn bộ mã nguồn, trọng số, quy trình đánh giá đều công khai để bên thứ ba kiểm chứng.
Tuổi Trẻ Startup Award: Nhóm sinh viên phát triển AI dự báo rủi ro, tối ưu quạt và sục khí cho ao tômĐỌC NGAY
Tiếp theo, nhóm nối kết quả đếm cây với ước tính sinh khối và carbon (quy trình đã có trong mã, đang chờ số liệu DBH thực địa), rồi gom các lô rừng nhỏ 5-20ha thành dự án đủ quy mô cho tiêu chuẩn quốc tế.
GEOCARBON được phát triển theo quy trình gồm nhiều bước. Đầu tiên, nhóm sử dụng ảnh RGB từ drone hoặc ảnh hàng không để ghi nhận hiện trạng khu rừng.
Dữ liệu sau đó được đưa vào mô hình AI MSCount nhằm nhận diện và xác định mật độ, vị trí cây cũng như độ phủ tán. Kết quả được hiệu chỉnh bằng một số ô tham chiếu đo thực địa để nâng cao độ chính xác.
Tiếp theo, nhóm dự kiến kết nối số liệu cây với quy trình ước tính sinh khối và carbon bằng TreeQSM, sau khi bổ sung dữ liệu đường kính ngang ngực (DBH) để kiểm chứng.
Nhóm sinh viên GEOCARBON cùng trao đổi, bàn luận sôi nổi về dự án - Ảnh: LÊ HUY
Điểm khác biệt của dự án nằm ở việc kết hợp nhiều công nghệ, gồm ảnh viễn thám, dữ liệu UAV, công nghệ LiDAR và các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI).
Ảnh vệ tinh và ảnh UAV được sử dụng làm dữ liệu đầu vào. Từ những hình ảnh này, mô hình AI có thể phân tích các đặc điểm của khu vực rừng như mật độ cây xanh, số lượng cây và độ phủ xanh.
Từ đó, nhóm tiến tới xác định các thông số cần thiết để tính toán trữ lượng carbon của khu vực.
Tuy nhiên, một trong những yêu cầu quan trọng của bài toán là phải kiểm chứng độ chính xác của kết quả. Đây là lý do nhóm sử dụng thêm công nghệ UAV và LiDAR để quét trực tiếp khu vực rừng.
Khác với ảnh vệ tinh nhìn khu vực rừng từ khoảng cách rất lớn, dữ liệu LiDAR có thể cung cấp thông tin không gian ba chiều với độ chi tiết cao hơn. Nhóm không chỉ sử dụng thiết bị bay trên không mà còn tiến hành quét ở mặt đất, qua đó xây dựng góc nhìn 3D toàn diện hơn về khu vực nghiên cứu.
“Sau khi mô hình tính toán xong, chúng tôi cần một công nghệ để kiểm tra lại độ chính xác và sai số. Đó là lúc dữ liệu LiDAR được sử dụng để kiểm chứng trực tiếp tại khu vực nghiên cứu”, Ánh Minh cho biết.
Zenmuse L3 (DJI), cảm biến LiDAR + camera RGB gắn trên drone (bên trái) và LiGrip SE là máy quét laser cầm tay nhẹ của GreenValley, có hai camera 12 MP, công nghệ SLAM cấp khảo sát, phù hợp cả môi trường rừng - Ảnh: NVCC
Giảm phụ thuộc vào phương pháp đo đạc truyền thống
Võ Ngọc Thùy Trang (trưởng dự án) cho biết điểm khác biệt nằm ở việc kết hợp nhiều công nghệ, gồm ảnh viễn thám, dữ liệu UAV, công nghệ LiDAR và AI - Ảnh: LÊ HUY
Võ Ngọc Thùy Trang (trưởng dự án) cho biết phương pháp truyền thống xác định trữ lượng carbon đòi hỏi nhiều bước khảo sát thực địa.
Các thông số như đường kính ngang ngực, chiều cao cây, độ rộng tán cây và sinh khối của cây phải được thu thập. Trong một số phương pháp, nhà nghiên cứu còn phải lấy mẫu, xác định sinh khối tươi và sinh khối khô để xây dựng các hệ số phục vụ tính toán.
Quá trình này đòi hỏi nhiều nhân lực, thời gian và chi phí. Trong khi đó, rừng là một hệ sinh thái luôn thay đổi, nên kết quả đo tại một thời điểm nhất định có thể không còn phản ánh đầy đủ hiện trạng sau một khoảng thời gian.
Với phương pháp ứng dụng viễn thám và AI, nhóm kỳ vọng có thể giảm đáng kể khối lượng khảo sát trực tiếp.
“Ảnh viễn thám là nguồn dữ liệu có thể tiếp cận trực tuyến. Sau khi xử lý, chúng tôi hướng đến việc có thể đưa ra các thông số cần thiết mà không phải lúc nào cũng cần một đội ngũ lớn xuống tận nơi để đo đạc”, Thùy Trang chia sẻ.
Trong giai đoạn tiếp theo, nhóm dự kiến phát triển từ việc phân tích ảnh 2D sang xây dựng mô hình 3D của khu vực rừng. Bằng cách kết hợp hình ảnh từ nhiều góc độ, hệ thống có thể tái tạo không gian ba chiều của khu vực nghiên cứu, từ đó cung cấp thêm dữ liệu phục vụ đánh giá sinh khối và trữ lượng carbon.
GEOCARBON giành giải khuyến khích cuộc thi Bach Khoa Innovation 2026 - Ảnh: NVCC
Nhiều điểm mới trong giải thưởng Tuổi Trẻ Startup Award 2026
Tuổi Trẻ Startup Award 2026 lần thứ 7 do báo Tuổi Trẻ và Hội Liên hiệp thanh niên Việt Nam TP.HCM tổ chức, phối hợp với Liên minh Đổi mới sáng tạo quốc tế (InnoEx) và sự cố vấn đặc biệt của ông Phạm Phú Ngọc Trai - Chủ tịch Hội đồng cố vấn chiến lược đổi mới sáng tạo (SACSTI) Đại học Quốc gia TP.HCM.
Giải thưởng chia ra ba lĩnh vực, gồm Công nghệ tài chính và Kinh tế số; Hạ tầng, giao thông và Logistics; An sinh xã hội và Phát triển bền vững, đồng thời phân loại start-up theo nhóm lĩnh vực, mỗi nhóm đều có top 10, tất cả top 10 có cơ hội được pitching.
Năm nay, chương trình có giải thưởng dành cho sinh viên, mở ra "nguồn cảm hứng" và động lực mới để các ý tưởng, ấp ủ từ trường học/phòng lab thành hình và hiện diện trên thị trường.
Mời bạn quét mã QR để xem cách nộp hồ sơ và thể lệ Tuổi Trẻ Startup Award 2026
Chương trình Tuổi Trẻ Startup Award 2026 nhận hồ sơ tham dự từ ngày 12-8-2026 đến hết ngày 15-10-2026 (đã gia hạn). Hội đồng sơ khảo sẽ thẩm định 30 startup tiêu biểu, chọn ra Top 10 tham gia "Vòng chung khảo - Giới thiệu dự án" và vinh danh trao giải.
Năm nay, sự kiện vinh danh trao giải dự kiến sẽ diễn ra vào tháng 10, chia thành 3 bảng theo 3 chủ đề, với sự đồng hành của các đơn vị: Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB), AgriS (Công ty CP Thành Thành Công - Biên Hòa), Tập đoàn VinaCapital.
Chi tiết về chương trình: https://tuoitre.vn/nhip-song-tre/tuoi-tre-start-up-award.htm
Link mẫu gửi hồ sơ đăng ký tham gia: tại đây.
Hoặc mời bạn gửi email về địa chỉ: [email protected], hoặc quét mã QR trên để thêm thông tin.
Dùng trí tuệ nhân tạo Việt chẩn đoán ung thưThay vì làm nghiên cứu thuần học thuật rồi cất ngăn kéo, các nhóm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI) trẻ tại Việt Nam đang bắt đầu giải những bài toán thực tiễn từ y tế.