Trường Đại học Bách khoa tổ chức Seminar quốc tế về công nghệ SAR/InSAR, LiDAR và trí tuệ nhân tạo trong giám sát sạt lởNew

Sáng ngày 17/7/2026, tại Tòa nhà S, Trường Đại học Bách khoa (ĐHBK), Đại học Đà Nẵng (ĐHĐN) đã diễn ra Seminar quốc tế với chủ đề “SAR/InSAR, LiDAR and Artificial Intelligence Technologies for Landslide/Rockfall Monitoring, Early Warning and Disaster Prevention”. Chương trình quy tụ các chuyên gia đến từ Nhật Bản, các nhà khoa học thuộc ĐHĐN, doanh nghiệp công nghệ và các đơn vị nghiên cứu, nhằm chia sẻ những giải pháp tiên tiến trong quan trắc, đánh giá nguy cơ, cảnh báo sớm và phòng chống thiên tai do sạt lở đất, đá lở.

Toàn cảnh Seminar quốc tế về công nghệ SAR/InSAR, LiDAR và trí tuệ nhân tạo trong giám sát sạt lở tại Trường ĐHBK, ĐHĐN

Seminar được tổ chức trong khuôn khổ hoạt động kết nối, thúc đẩy hợp tác giữa Khoa Xây dựng Cầu - Đường, Trường ĐHBK với JICA Việt Nam, Công ty Okuyama Boring, Synspective Inc., OSASI/Osashi Technos, Nhóm nghiên cứu I-STAR cùng các đối tác Nhật Bản và Việt Nam.

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, mưa cực đoan và các hiện tượng thiên tai diễn biến ngày càng phức tạp, nguy cơ sạt lở đất và đá lở đang đặt ra nhiều thách thức đối với an toàn giao thông, hạ tầng đô thị và đời sống cộng đồng. Đối với thành phố Đà Nẵng, những khu vực có địa hình đồi núi và ven biển như bán đảo Sơn Trà, tuyến Hoàng Sa và đèo Hải Vân cần được quan trắc thường xuyên, nhận diện sớm các dấu hiệu mất ổn định và có giải pháp quản lý rủi ro chủ động.

Seminar hướng tới việc kết nối những nguồn dữ liệu và công nghệ có tính bổ trợ, gồm ảnh vệ tinh SAR/InSAR, UAV, LiDAR, cảm biến hiện trường, bản đồ GIS và trí tuệ nhân tạo. Cách tiếp cận tích hợp này cho phép chuyển từ phương thức khảo sát từng vị trí sau khi sự cố xảy ra sang giám sát trên quy mô tuyến đường hoặc quy mô vùng, qua đó hỗ trợ xác định các khu vực cần ưu tiên kiểm tra, bố trí thiết bị quan trắc và triển khai giải pháp phòng ngừa.

Giải pháp phòng chống sạt lở trong khuôn khổ dự án JICA

Mở đầu chương trình, TS. Suzuki Satoshi - Chuyên gia của Okuyama Boring Co., Ltd., trình bày báo cáo “Current Status of the Demonstration Project on Landslide Disaster Prevention Solutions under JICA Vietnam”.

TS. Suzuki Satoshi giới thiệu dự án trình diễn giải pháp phòng chống sạt lở trong khuôn khổ JICA Việt Nam

Báo cáo giới thiệu hệ thống giải pháp phòng chống sạt lở theo ba nhóm nhiệm vụ chính: chẩn đoán và đánh giá mức độ nguy hiểm của mái dốc; xây dựng hệ thống quan trắc, cảnh báo sớm; và triển khai các giải pháp ứng phó khẩn cấp. Hệ thống cảnh báo được thiết kế để theo dõi lượng mưa và chuyển dịch bề mặt liên tục 24 giờ mỗi ngày, 365 ngày mỗi năm, đồng thời cho phép chia sẻ dữ liệu với các cơ quan và đơn vị liên quan.

Ông Kojima Hiroaki - Osashi Technos, chuyên gia hệ thống tín hiệu cảnh báo sớm sạt lở chia sẻ về các thiết bị quan trắc lượng mưa, cảm biến hiện trường và hệ thống cảnh báo sớm sạt lở đất

Các thiết bị quan trắc được giới thiệu gồm máy đo chuyển dịch lắp qua các khe nứt, thiết bị đo mực nước ngầm và hệ thống đo lượng mưa. Những dữ liệu này là cơ sở để xác định diễn biến của mái dốc, thiết lập ngưỡng cảnh báo và hỗ trợ tổ chức sơ tán khi cần thiết. Giải pháp của Okuyama Boring nhấn mạnh ba yêu cầu: hiệu quả, nhanh chóng và chi phí hợp lý, phù hợp với điều kiện triển khai tại các khu vực miền núi và địa hình khó tiếp cận.

Phân tích biến dạng và ước tính mặt trượt bằng UAV-LiDAR

Trong báo cáo tiếp theo, TS. Hayashi Kazunari, chuyên gia của Okuyama Boring Co., Ltd., giới thiệu các nghiên cứu điển hình về phân tích biến dạng sạt lở và ước tính hình dạng mặt trượt từ dữ liệu LiDAR thu nhận bằng UAV.

TS. Hayashi Kazunari chia sẻ phương pháp phân tích biến dạng và ước tính mặt trượt bằng dữ liệu UAV-LiDAR

Phương pháp được trình bày sử dụng các mô hình số độ cao tại nhiều thời điểm để xác định vector chuyển dịch của bề mặt mái dốc. Từ thông tin về hướng và độ lớn chuyển dịch, nhóm nghiên cứu có thể ước tính hình dạng mặt trượt bên dưới, sau đó xây dựng mô hình mặt trượt ba chiều bằng cách nội suy trên nhiều mặt cắt khảo sát.

Kết quả so sánh cho thấy mặt trượt được ước tính từ dữ liệu UAV-LiDAR nhìn chung phù hợp với mặt trượt xác định từ các lỗ khoan khảo sát; sai khác tuyệt đối trung bình khoảng 1,04 m và nằm trong phạm vi có thể chấp nhận khi đánh giá hình học khối trượt. Nghiên cứu mở ra khả năng giảm bớt số lượng lỗ khoan cần thiết trong giai đoạn khảo sát sơ bộ, đồng thời cung cấp dữ liệu không gian chi tiết phục vụ thiết kế giải pháp ổn định mái dốc.

Tiềm năng của vệ tinh SAR trong quan trắc sạt lở tại Đà Nẵng

Đại diện Synspective Inc., ông Hiroki Yoshida, trình bày báo cáo “Landslide Monitoring Utilizing SAR Satellite Data: A Case Study of Landslide Investigation in Da Nang”.

Ông Hiroki Yoshida trình bày tiềm năng ứng dụng vệ tinh SAR trong giám sát biến dạng mặt đất tại Đà Nẵng

Khác với vệ tinh quang học phụ thuộc vào ánh sáng mặt trời và dễ bị che khuất bởi mây, vệ tinh SAR chủ động phát sóng vi ba và thu nhận tín hiệu phản xạ, nhờ đó có thể quan sát cả ngày lẫn đêm và ít bị ảnh hưởng bởi điều kiện thời tiết. Đây là ưu thế đặc biệt quan trọng tại miền Trung, nơi mùa mưa thường đi kèm mây dày kéo dài.

Nghiên cứu sử dụng chuỗi ảnh vệ tinh trong giai đoạn 2017-2026 để phân tích chuyển dịch mặt đất tại khu vực Hải Vân. Công nghệ InSAR cho phép khai thác sự khác biệt pha giữa nhiều lần quan sát để nhận diện các chuyển dịch rất nhỏ theo thời gian, từ cấp centimet đến milimet.

Tại một số điểm phân tích, dữ liệu ghi nhận xu hướng lún liên tục, với chuyển dịch tích lũy vượt 60 mm vào năm 2025. Mặc dù tốc độ chuyển dịch hằng năm còn thấp hơn ngưỡng tham khảo được sử dụng tại Nhật Bản, xu hướng mở rộng biến dạng vẫn cần được tiếp tục theo dõi.

Các chuyên gia đề xuất kết hợp quan trắc SAR định kỳ với những bản đồ phân vùng nguy cơ hiện có, qua đó tập trung theo dõi các vị trí ưu tiên trong mùa mưa. Cách tiếp cận này có thể hình thành một hệ thống giám sát hiệu quả trên diện rộng, trước khi triển khai UAV, LiDAR hoặc thiết bị quan trắc tại hiện trường.

Xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở cho tuyến Hoàng Sa - Sơn Trà

Ở phần báo cáo của các nhà khoa học Việt Nam, ThS. Huỳnh Võ Duyên Anh, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật, ĐHĐN, trình bày nghiên cứu xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất và đá lở cho tuyến Hoàng Sa, bán đảo Sơn Trà.

ThS. Huỳnh Võ Duyên Anh báo cáo kết quả xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở cho tuyến Hoàng Sa - Sơn Trà

Nghiên cứu xây dựng cơ sở dữ liệu gồm 37 vị trí sạt lở được ghi nhận trong giai đoạn 2020-2025 và chín yếu tố điều kiện, bao gồm địa chất, lượng mưa, độ dốc, hướng dốc, khoảng cách đến đường và dòng chảy, lớp phủ sử dụng đất, mật độ sạt lở và độ chênh cao địa hình.

Bốn phương pháp được so sánh gồm Frequency Ratio, Modified Frequency Ratio, Analytic Hierarchy Process và Modified Analytic Hierarchy Process. Kết quả cho thấy các mô hình thống kê có hiệu quả tốt hơn các mô hình chủ yếu dựa trên đánh giá chuyên gia. Trong đó, phương pháp Modified Frequency Ratio đạt độ chính xác cao nhất với AUC bằng 0,85; các vùng có mức độ nhạy cảm cao và rất cao tập trung chủ yếu dọc tuyến đường và tại các mái dốc lớn.

Nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học phục vụ quản lý ổn định mái dốc, lập kế hoạch bảo trì tuyến đường và ưu tiên các vị trí cần khảo sát, gia cố trước mùa mưa.

Trí tuệ nhân tạo cho phát hiện và đánh giá tính nhạy cảm sạt lở

Trong báo cáo cuối cùng, PGS.TS Phan Hoàng Nam - Trưởng Nhóm nghiên cứu I-STAR, Trường ĐHBK, ĐHĐN đã trình bày tổng quan và định hướng nghiên cứu về các phương pháp trí tuệ nhân tạo trong phát hiện sạt lở và đánh giá tính nhạy cảm sạt lở.

PGS.TS Phan Hoàng Nam trình bày các phương pháp trí tuệ nhân tạo trong phát hiện và đánh giá tính nhạy cảm sạt lở

Báo cáo làm rõ hai nhóm bài toán chính. Thứ nhất là tự động phát hiện các vùng đã xảy ra sạt lở từ ảnh vệ tinh, SAR, UAV hoặc LiDAR thông qua các mô hình học sâu như CNN, U-Net, Mask R-CNN và Transformer. Thứ hai là đánh giá tính nhạy cảm sạt lở, trong đó mô hình học mối quan hệ phi tuyến giữa dữ liệu sạt lở lịch sử với các yếu tố địa hình, địa chất, thủy văn và môi trường để xác định những khu vực có khả năng xảy ra sạt lở cao hơn.

Theo báo cáo, AI không thay thế khảo sát địa kỹ thuật và đánh giá của kỹ sư, mà giúp mở rộng khả năng giám sát từ từng mái dốc riêng lẻ sang toàn bộ hành lang giao thông hoặc khu vực rộng lớn. Việc kết hợp đa nguồn dữ liệu cho phép sàng lọc có hệ thống, phân bổ nguồn lực hiệu quả và chuyển từ ứng phó sau sự cố sang quản lý rủi ro chủ động.

Báo cáo đồng thời nhấn mạnh yêu cầu phát triển AI có khả năng giải thích, lượng hóa độ không chắc chắn và được kiểm chứng bằng dữ liệu hiện trường. Giá trị cuối cùng của mô hình không chỉ nằm ở độ chính xác, mà ở khả năng chuyển dữ liệu quan trắc thành bản đồ nguy cơ, danh mục vị trí ưu tiên, ngưỡng cảnh báo và các quyết định kỹ thuật có thể triển khai trong thực tế.

Mở ra định hướng hợp tác nghiên cứu và chuyển giao công nghệ

Phiên thảo luận cuối chương trình tập trung vào nhu cầu thực tế của thành phố Đà Nẵng, khả năng chia sẻ dữ liệu, lựa chọn khu vực thí điểm, phương án phối hợp giữa các cơ quan quản lý, trường đại học và doanh nghiệp công nghệ.

Các chuyên gia Nhật Bản và Việt Nam trao đổi về khả năng triển khai dự án thí điểm tại Đà Nẵng

Các đại biểu thống nhất rằng một hệ thống quản lý rủi ro sạt lở hiệu quả cần được xây dựng theo mô hình nhiều tầng: vệ tinh SAR phục vụ sàng lọc và theo dõi trên diện rộng; UAV và LiDAR phục vụ khảo sát chi tiết; cảm biến mặt đất cung cấp dữ liệu liên tục; trí tuệ nhân tạo hỗ trợ phân tích, phân vùng và ưu tiên; còn khảo sát địa kỹ thuật và kiểm chứng hiện trường vẫn giữ vai trò quyết định.

Seminar là hoạt động có ý nghĩa trong việc tăng cường kết nối giữa Trường ĐHBK, ĐHĐN với JICA, các doanh nghiệp và chuyên gia Nhật Bản; đồng thời mở ra triển vọng xây dựng dự án thí điểm về hệ thống quản lý thông minh nguy cơ sạt lở cho tuyến Sơn Trà - Hoàng Sa, hướng đến các sản phẩm như cơ sở dữ liệu sạt lở, bản đồ nguồn đá lở, bản đồ tính nhạy cảm, ngưỡng mưa - biến dạng và nền tảng hỗ trợ ra quyết định.

Ban Tổ chức gửi tặng những phần quà tri ân đến các báo cáo viên tham gia Seminar

Đại biểu và các diễn giả chụp ảnh lưu niệm sau chương trình

Thông qua chương trình, Nhà trường tiếp tục khẳng định vai trò trong nghiên cứu ứng dụng, hợp tác quốc tế và chuyển giao các công nghệ tiên tiến phục vụ quản lý thiên tai, bảo đảm an toàn hạ tầng và phát triển bền vững cho thành phố Đà Nẵng và khu vực miền Trung.

Nguồn: Khoa Xây dựng Cầu - Đường
Biên tập, ảnh: Trung tâm Học liệu và Truyền thông, Trường ĐHBK, ĐHĐN