Trung tâm Công nghệ Viễn thám và Địa không gian

Thông tin chung:

Tên tiếng Việt: Trung tâm Công nghệ Viễn thám và Địa không gian

Tên tiếng Anh: Center for Remote Sensing and Geospatial Technologies (CReGEO-VNSC)

Trụ sở chính: Trung tâm Vũ trụ Việt Nam, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, toà nhà A22, số 18 đường Hoàng Quốc Việt, phường Nghĩa Đô, Thành phố Hà Nội

Ban lãnh đạo

Giám đốc: TS.NCVC. Nguyễn Viết Lương

Chức năng và nhiệm vụ

Trung tâm Công nghệ Viễn thám và Địa không gian, trực thuộc Trung tâm Vũ trụ Việt Nam, có chức năng nghiên cứu cơ bản và phát triển công nghệ xử lý, phân tích dữ liệu viễn thám; ứng dụng mô hình trí tuệ nhân tạo, chuỗi khối và dữ liệu lớn; đồng thời triển khai nghiên cứu ứng dụng, hợp tác trong nước và quốc tế, đào tạo nhằm nâng cao năng lực tự chủ trong lĩnh vực viễn thám và công nghệ địa không gian.

Nghiên cứu cơ sở vật lý, toán học của dữ liệu viễn thám nhằm phát triển các phương pháp, giải pháp, công cụ, mô hình, thuật toán, phần mềm trong phân tích và xử lý dữ liệu viễn thám.
Nghiên cứu tích hợp công nghệ viễn thám, công nghệ địa không gian và trí tuệ nhân tạo theo hướng liên ngành nhằm phát triển và ứng dụng hiệu quả trong quản lý, quy hoạch và sử dụng bền vững tài nguyên thiên nhiên; bảo vệ môi trường, hệ sinh thái; ứng phó với biến đổi khí hậu; qua đó góp phần thúc đẩy phát triển kinh tế – xã hội và bảo đảm quốc phòng, an ninh.
Dịch vụ khoa học và công nghệ trong lĩnh vực công nghệ viễn thám, công nghệ địa không gian và các lĩnh vực khác có liên quan.
Hợp tác với các trường đại học, học viện, viện nghiên cứu, trung tâm khoa học công nghệ trong nước và quốc tế về nghiên cứu, đào tạo phát triển nguồn nhân lực trình độ cao về công nghệ viễn thám và công nghệ địa không gian.

Thông tin liên hệ:

Giám đốc: TS. Nguyễn Viết Lương
Địa chỉ: Toà nhà A22, 18 Hoàng Quốc Việt, Cầu Giấy, Hà Nội.
Email: nvluong@vnsc.org.vn

Thành viên

– Tổng số: 7- Số biên chế: 6

– Số hợp đồng: 1

– Giáo sư:

– Phó giáo sư:

– Tiến sĩ khoa học:- Tiến sĩ: 1

– Thạc sĩ: 5

– Cử nhân: 1

– Khác:

Lĩnh vực nghiên cứu:

Nghiên cứu cơ bản, nghiên cứu phát triển các phương pháp, giải pháp, công cụ, mô hình, thuật toán, phần mềm trong phân tích và xử lý dữ liệu viễn thám.
Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám, hệ thông tin địa lý, định vị toàn cầu kết hợp với các ngành khoa học liên quan trong quản lý, quy hoạch, sử dụng hợp lý tài nguyên thiên nhiên, bảo vệ môi trường, biến đổi khí hậu, phục vụ phát triển kinh tế xã hội, đảm bảo quốc phòng – an ninh.

**Các đề tài đã và đang thực hiện (trong 5 năm trở lại đây)**

Các đề tài đã thực hiện

Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS để xây dựng mô hình tính trữ lượng sinh khối của vùng sinh thái lâm nghiệp tại Việt Nam. Chương trình KH&CN cấp quốc gia về công nghệ vũ trụ giai đoạn 2017-2020. Mã số VT-UD.05/17-20. Thời gian thực hiện: 2017-2020.
Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong quản lý, đánh giá tổng hợp tài nguyên thiên nhiên và môi trường, phục vụ phát triển kinh tế xã hội và du lịch tỉnh Đắk Nông. Chương trình KH&CN cấp quốc gia về công nghệ vũ trụ giai đoạn 2017-2020. Mã số VT-UD.06/18-20. Thời gian thực hiện: 2018-2021.
Đề tài: Nghiên cứu phương pháp giám sát sự phục hồi rừng ngập mặn sử dụng đa nguồn dữ liệu viễn thám. Thí điểm tại rừng ngập mặn huyện Cần Giờ, TP. Hồ Chí Minh. Mã số: VAST01.07/20-21, thời gian thực hiện trong 02 năm (2020-2021). (VAST01).
Đề tài: Nghiên cứu phương pháp điều tra, đánh giá cây gỗ rải rác ngoài rừng sử dụng công nghệ viễn thám và GIS. Thí điểm tại tỉnh Thái nguyên, thời gian thực hiện trong 02 năm (2022-2023).

Các đề tài đang thực hiện

Đề tài: Nghiên cứu phương pháp học máy để chiết xuất thông tin hiện trạng lớp phủ rừng hỗ trợ đánh giá tính phân mảnh rừng, thí điểm tại tỉnh Đắk Nông. Mã số đề tài: VAST01.06/22-23. Chủ nhiệm: ThS. Nguyễn Vũ Giang. Thời gian thực hiện 2022-2023. Hiện nay, đề tài đã hết thời gian ra hạn (12/2024).
Đề tài: Nghiên cứu xây dựng mô đun tự động phân loại lớp phủ cho ảnh Landsat-8, Landsat-9, và Sentinel-2 dựa trên phương pháp tính toán song song và cấu trúc phổ phản xạ. Mã số VAST01.03/23-24. Chủ nhiệm: TS. Nguyễn Viết Lương (Thay thế Chủ nhiệm ThS. Đinh Ngọc Đạt, chuyển công tác từ tháng 01/2025). Thời gian thực hiện 2023-2024. Đề tài đã được ra hạn đến tháng 12/2025.
Đề tài: Nghiên cứu xây dựng phương pháp đánh giá biến động rừng thưa cây lá rộng rụng lá sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh quang học và radar trên nền tảng Google Earth Engine. Đề tài cơ sở chọn lọc. Mã số đề tài: CSCL34.01/25-26. Chủ nhiệm: ThS. Hoàng Hải. Thời gian thực hiện 2025-2026.

**Công trình khoa học (trong 5 năm trở lại đây)**

Bài báo khoa học

Brusseleers, L., Nguyen, V. G., Vu, K. C., Dung, H. H., Somers, B., & Verbist, B. (2023). Assessment of the impact of local climate zones on fine dust concentrations: A case study from Hanoi, Vietnam. Building and Environment, 242(March), 110430. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2023.110430. (SCI-E).
Chu, H. X., Le, T. Q., Nguyen, N. M., Tong, A. H. T., Bui, H. Q., Hoang, H., … & Do, A. N. T. (2025). Assessment of the nursery environment and distribution of Ayu, Plecoglossus altivelis (Actinopterygii, Osmeriformes, Plecoglossidae), in Vietnam. Acta Ichthyologica et Piscatoria, 55, 19-29. (SCI-E).
Chu, H. X., Le, T. Q., Nguyen, N. M., Tong, A. H. T., Bui, H. Q., Hoang, H., … & Do, A. N. T. (2025). EXAMINING THE INFLUENCE OF SALTWATER INTRUSION ON MANGROVE BIOMASS IN THE CAN GIO BIOSPHERE RESERVE (1993-2023): INSIGHTS FROM SUN-GLINT CORRECTED SATELLITE IMAGERY. Applied Ecology & Environmental Research, 23(1). (SCI-E).
Dörr, N., Huu, L. V., Schenk, A., & Hinz, S. (2025). Drought‐induced land subsidence in the Mekong Delta, Vietnam: Insights from SAR Interferometry. Geophysical Research Letters, 52(18), e2025GL117096 (SCI-E).
Dörr, Nils, Long Vu Huu, Andreas Schenk, and Stefan Hinz. “Remote sensing insights into drought induced land subsidence in the Vietnamese Mekong Delta.” In EGU General Assembly Conference Abstracts, pp. EGU25-18167. 2025.
Giang, N. V., Hai, N. P., Ai, T. T. H., & Huong, N. T. T. (2025, May). Evaluating The Potential of Satellite Data and Machine Learning Models For Land Cover Classification in Support of Emission Inventory-A Pilot Study in Dak Nong. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science(Vol. 1501, No. 1, p. 012014). IOP Publishing.
Giang, T. L., Dang, K. B., Le, Q. T., Nguyen, V. G., Tong, S. S., & Pham, V. M. (2020). U-net convolutional networks for mining land cover classification based on high-resolution UAV imagery. IEEE Access, 8, 186257–186273. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3030112. (SCI-E).
Hoàng Văn Thắng, Hà Thị Thu Huế, Đỗ Nhật Huỳnh, Hoàng Hải Dương và Nguyễn Viết Lương (2021). Nghiên cứu các dịch vụ hệ sinh thái khu bảo tồn thiên nhiên Thạch Phú, tỉnh Bến Tre nhằm bảo tồn và phát triển bền vững. Tạp chí Môi trường. Chuyên đề IV, tháng 12, năm 2021.
Lap, Q. K., Luong, V. N*., Hong, X. T., Tu, T. T., & Thanh, K. T. P. (2021). EVALUATION OF MANGROVE REHABILITATION AFTER BEING DESTROYED BY CHEMICAL WARFARE USING REMOTE SENSING TECHNOLOGY: A CASE STUDY IN CAN GIO MANGROVE FOREST IN MEKONG DELTA, SOUTHERN VIETNAM. APPLIED ECOLOGY AND ENVIRONMENTAL RESEARCH, 19(5), 3897-3930 (SCI-E).
Le Mai, Son, Luong Nguyen Viet*, Khoi Lai Anh, Giang Nguyen Vu, and Thanh Do Van. “Optimizing Paddy Field Mapping Using Multi-Temporal SAR Data based on Transformed Divergence Analysis: A Case Study in the Red River Delta, Vietnam.” Journal of Agricultural Research (JAR).62, no. 3 (2024): 193-204. (Simago, Q3)
Le, Q. T., Dang, K. B., Giang, T. L., Tong, T. H. A., Nguyen, V. G., Nguyen, T. D. L., & Yasir, M. (2022). Deep learning model development for detecting coffee tree changes based on Sentinel-2 imagery in Vietnam. IEEE Access. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3203405. (SCI-E).
Le, T. T. A., Lan-Anh, N. T., Daskali, V., Verbist, B., Vu, K. C., Anh, T. N., … Willems, P. (2021). Urban flood hazard analysis in present and future climate after statistical downscaling: a case study in Ha Tinh city, Vietnam. https://doi.org/10.1080/1573062X.2021.1877744. (SCI-E).
Luong, N. V., Duc Anh, N., Tu, T. T., Nandy, S., & Lap, Q. K. (2025). Assessing the Significance of Trees Outside Forests in Northeastern Vietnam: Integration of Field Survey and Remote Sensing Data. Applied Ecology and Environmental Research, 23(1), 041-060. (SCI-E).
Lương, N. V., Khắc, Đ. V., Chiến, N. Q., Vân Anh, N. T., & Sơn, N. T. T. (2024). Ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS ước tính sinh khối rừng thông ba lá (Pinus kesiya royle ex gordon) khu vực hồ Tuyền Lâm, thành phố Đà Lạt, tỉnh Lâm Đồng. Tạp chí Khoa học Đo đạc và Bản đồ, (61), 33-40.
Luong, V. N.*, Tu, T. T., Thanh, K. T. P., & Son, M. L. Relationship between Tropical Forest Biomass, Woody Volume and Backscattering Intensity of ALOS-2 SAR Data. SF J Environ Earth Sci. 2020; 3 (1), 1035.
Luong, V. N., Tu, T. T., Khoi, A. L., Hong, X. T., Hoan, T. N., & Thuy, T. L. H. (2019). Biomass estimation and mapping of Can Gio Mangrove Biosphere Reserve in South of Viet Nam using ALOS-2 PALSAR-2 data. Applied Ecology & Environmental Research, 17(1). (SCI-E).
Ngo Duc Anh, Vu Anh Tuan, Nguyen Tien Cong, Nguyen Viet Luong and Nguyen Thanh Binh (2025). A Combination of ALOS-2, Sentinel-1 Imagery for Rapid Deforestation Detection in Vietnam (2025). The GIS-IDEAS Journal. ISSN 2759-7369 (Online). Vol. 1, No. 1, 29-38.
NGO, DUC ANH, ANH TUAN VU, Viet Luong Nguyen, Tien Cong Nguyen, and THANH BINH NGUYEN. A Combination of ALOS-2, Sentinel-1 Imagery for Rapid Deforestation Detection in Vietnam (2025). The GIS-IDEAS Journal. Vol. 1, No. 1, 29-38.
Nguyễn Viết Lương (2023). Nửa thế kỷ khôi phục, bảo tồn và phát triển rừng ngập mặn cần giờ tại khu dự trữ sinh quyền đầu tiên của Việt Nam: triển vọng thời đại không gian. Báo cáo Hội nghị quốc gia. Viện Địa lý – 30 năm đổi mới và phát triển bền vững. Tháng 11/2023.
Nguyễn Viết Lương, Lê Mai Sơn, Tô Trọng Tú, Kiều Quốc Lập, Đặng Diệu Hà (2023). Đánh giá hiện trạng, vai trò và đề xuất các giải pháp phát triển cây gỗ rải rác ngoài rừng-Thí điểm tại tỉnh Thái Nguyên. Tạp Chí môi trường, số 8-2023.
Nguyễn Viết Lương, Tô Trọng Tú, Nguyễn Phúc Hải, Hoàng Hải, Nguyễn Quỳnh Anh (2025). Sử dụng công nghệ viễn thám và GIS đánh giá trữ lượng các-bon và trữ lượng cây gỗ rải rác ngoài rừng. Hội nghị Khoa học kỷ niệm 50 năm thành lập Viện Hàn lân KH&CN Việt Nam. Tiểu ban Công nghệ thông tin, Điện tử, tự động hóa và Công nghệ vũ trụ. Hà Nội, 14/03/2025.
Nguyễn Viết Lương, Trần Văn Thụy, Phan Thị Kim Thanh, Nguyễn Phúc Hải, Hoàng Hải, Nguyễn Quỳnh Anh, Trần Bình Minh (2023). Xây dựng mô hình và thành lập bản đồ sinh khối rừng đặc dụng vùng Tây Bắc Việt Nam sử dụng đa nguồn dữ liệu ảnh vệ tinh – Trường hợp nghiên cứu tại Khu bảo tồn thiên nhiên Xuân Nha, tỉnh Sơn La. Tạp chí Môi trường. ISSN. 1859-042X. Số 12.2023.
Nguyen Vu Giang (2025). Evaluating the potential of satellite data and machine learning models for land cover classification in support of emission inventory – A pilot study in Dak Nong. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (SCOPUS).
Nguyễn Vũ Giang, Floris Abrams, Bruno Verbist, Vũ Kim Chi (2025). Preliminary Study on the Application of Remote Sensing for Local Climate Zone Mapping in Vietnam. Hội nghị Khoa học kỷ niệm 50 năm thành lập Viện Hàn lân KH&CN Việt Nam. Tiểu ban Công nghệ thông tin, Điện tử, tự động hóa và Công nghệ vũ trụ. Hà Nội, 14/03/2025.
Nguyen, L. V.*, Van Nguyen, H., Kieu, L. Q., To, T. T., Phan, T. K. T., Pham, T. A., & Tran, C. K. (2020). Seasonal Effects of Backscattering Intensity of ALOS-2 PALSAR-2 (L-Band) on Retrieval Forest Biomass in the Tropics. Journal of Geoscience and Environment Protection, 8(11), 26-40.
Nguyen, V. L., Dao, D. T., Le, M. S., & Nguyen, M. H. (2024). Assessing the Correlation Between Spectral Indices and Land Surface Heat Fluxes by Remote Sensing Technology: A Case Study in Thai Binh Province, Red River Delta, Vietnam. Remote Sensing in Earth Systems Sciences, 7(3), 159-171. (SCOPUS).
Pham, M.-P., Dac, L. X., Van Thanh, B., Duy, V. D., Huong, T. T. T., Huyen, D. N., … Hoi, N. D. (2022). Investigation of the Vegetation Coverage Dynamics and the Frequent Occurrence of Dominant Species on Coral Islands in the Truong Sa Islands, Vietnam. Biology Bulletin 2022, 1–11. https://doi.org/10.1134/S1062359022130155. (SCI-E).
Pham, T. D., Le, N. N., Ha, N. T., Nguyen, L. V., Xia, J., Yokoya, N., … & Takeuchi, W. (2020). Estimating mangrove above-ground biomass using extreme gradient boosting decision trees algorithm with fused sentinel-2 and ALOS-2 PALSAR-2 data in can Gio biosphere reserve, Vietnam. Remote Sensing, 12(5), 777. (SCI-E).
Saah, D., Tenneson, K., Poortinga, A., Nguyen, Q., Chishtie, F., Aung, K. S., … Ganz, D. (2020). Primitives as building blocks for constructing land cover maps. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 85, 101979. https://doi.org/10.1016/J.JAG.2019.101979. (SCI-E).
Tống Thị Huyền Ái, Nguyễn Vũ Giang, Nguyễn Phúc Hải, Phan Văn Trọng (2024). Ứng dụng ảnh vệ tinh và các chỉ số cảnh quan trong nghiên cứu đánh giá phân mảnh rừng: Thí điểm tại Đắk Nông giai đoạn 2015-2021. Tạp chí Tài nguyên và Môi trường. Mã ISSN. 0866-7608. Số 14 (436): 7/2024.
Tong, S. S., Le, Q. T., Vu, P. L., Pham, T. L., Ha, L. T. T., Tong, T. H. A., & Nguyen, V. G. (2020). Coupling Satellite Images and Unmanned Aerial Vehicle Data to Monitor the Exploitation of Open-Pit Mine. Inżynieria Mineralna, 1(2), 291–299. https://doi.org/10.29227/IM-2020-02-35. (ESCI).

Sách

Nguyễn Viết Lương (Chủ biên), Tô Trọng Tú, Trình Xuân Hồng, Phan Thị Kim Thanh, Lê Mai Sơn, Nguyễn Vũ Giang, Lê Quang Toan (2024). Giám sát sự phục hồi rừng ngập mặn ở vùng ven biển huyện Cần Giờ, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam sử dụng đa nguồn dữ liệu viễn thám. Nhà xuất bản Khoa học và Công nghệ-2024.

Đào tạo – Hợp tác

Hiện các cán bộ của phòng đang hợp tác và tham gia đào tạo với các Viện nghiên cứu, Trường Đại học trong nước như: Viện Khoa học và Công nghệ (Viện hàn lâm KH&CN VN), Đại học quốc gia Hà Nội, Đại học sư phạm Hà Nội, Đại học Thái Nguyên, Đại học Lâm nghiệp.

Hợp tác nghiên cứu quốc tế với: Cơ quan hàng không vũ trụ Nhật Bản (JAXA), Đại học Chiba (Nhật Bản), Viện Viễn thám Ấn Độ.