Page 56 - Tong quan dien dan phat trien ben vung dong bang song Cuu long - SDMD 2045
P. 56
Xây dựng và triển khai các đề tài, dự án hợp tác tại ĐBSCL Phần V
Bảng 6. Thông tin Dự án Giải pháp AI cho carbon xanh rừng ngập mặn tại Việt Nam
Tên dự án Giải pháp AI cho carbon xanh rừng ngập mặn tại Việt Nam
- Khoa Môi trường và Tài nguyên Thiên nhiên, Trường ĐHCT.
Đơn vị tham gia
- Trường Khoa học Máy tính, Đại học Dublin (UCD), Ireland.
Đơn vị tài trợ Quỹ Khoa học Ireland và Bộ Ngoại giao Ireland
Kinh phí 133.378 EUR
Thời gian 1,5 năm (từ 01/02/2023 đến 31/7/2024)
Chủ nhiệm PGS.TS. Võ Quốc Tuấn
Đồng chủ nhiệm TS. Le Quan, Trường Khoa học Máy tính, Đại học Dublin (UCD), Ireland
Phát triển các giải pháp AI để giám sát rừng ngập mặn và quá trình hấp thụ carbon tại
Mục tiêu tổng quát Việt Nam. Mục tiêu cuối cùng là trang bị cho con người những phương tiện tốt hơn để
thích ứng với sự biến đổi khí hậu toàn cầu.
- Lập bản đồ chính xác rừng ngập mặn ở độ phân giải cao.
- Đánh giá toàn diện khả năng lưu trữ carbon của rừng ngập mặn.
Mục tiêu cụ thể
- Cung cấp hệ thống giám sát rừng ngập mặn thời gian thực hỗ trợ quản lý và phục hồi
rừng ngập mặn.
- Định lượng tiềm năng của rừng ngập mặn Việt Nam trong việc tích lũy carbon và bảo
vệ môi trường sống vùng ven biển. Phát triển các mô hình Trí tuệ nhân tạo (AI) để lập
bản đồ và mô tả đặc điểm rừng ngập mặn ở Việt Nam.
- Kiểm kê trữ lượng carbon rừng ngập mặn. Triển khai các mô hình AI phụ trợ để ước
tính các thông số trung gian quan trọng của rừng ngập mặn, ví dụ như loài cây, chiều
cao cây và đường kính ngang ngực.
Nội dung
- Phát triển các mô hình nhằm phát hiện thay đổi và cảnh báo phá rừng để theo dõi
tình trạng sức khỏe của rừng ngập mặn và tích hợp chúng vào hệ thống giám sát rừng
ngập mặn cho Việt Nam.
- Tích hợp tất cả dữ liệu để đưa ra khuyến nghị về các điểm quan trọng trong phục hồi
rừng ngập mặn và tính toán mức đóng góp carbon xanh của rừng ngập mặn cho quốc
gia.
- Các mô hình AI để tự động lập bản đồ diện tích rừng ngập mặn, loài với tần suất cao
và độ phân giải cao.
Kết quả mong đợi - Các mô hình AI để ước tính khả năng lưu trữ carbon.
- Các mô hình AI để phát hiện thay đổi (mất/xuống cấp) của rừng ngập mặn.
- Một hệ thống giám sát rừng ngập mặn để cung cấp dữ liệu cập nhật thường xuyên.
48
