Trình bày nghiên cứu tại hội thảo quốc tế ICCIES 2026

Tại The 2nd International Conference on Computational Intelligence in Engineering Science (ICCIES 2026), anh Vũ Quang Hải (cựu sinh viên nhóm GEOI) đã trình bày công trình nghiên cứu với tiêu đề “Research And Development Of A Crop Identification Map Using Multi-Source Remote Sensing Data”. Đây cũng là kết quả từ khóa luận tốt nghiệp của Hải trong quá trình học tập và nghiên cứu tại trường.

ICCIES 2026 là hội thảo khoa học quốc tế về trí tuệ tính toán trong khoa học kỹ thuật, diễn ra từ ngày 2 đến 4/4/2026 tại Trường Đại học Tôn Đức Thắng, cơ sở Nha Trang, Khánh Hòa, Việt Nam. Hội thảo do Trường Đại học Tôn Đức Thắng tổ chức, với sự đồng tổ chức của một số đối tác quốc tế. Đây là diễn đàn học thuật nhằm kết nối các nhà khoa học, giảng viên, chuyên gia và học viên trong các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, trí tuệ tính toán, khoa học dữ liệu, thị giác máy tính và các ứng dụng kỹ thuật. Theo thông tin công bố, kỷ yếu hội thảo được xuất bản trong bộ sách CCIS của Springer.

Người trình bày báo cáo, Vũ Quang Hải, là tác giả đứng đầu của công trình, cùng các đồng tác giả Ngô Xuân Trường, Lê Nguyên Khôi và Nguyễn Thị Nhật Thanh, đến từ Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội. Bài trình bày tập trung vào việc xây dựng và phát triển bản đồ nhận dạng cây trồng bằng dữ liệu viễn thám đa nguồn, với nghiên cứu trường hợp về phân đoạn vùng trồng sắn tại xã Tân Hội, huyện Tân Châu, Việt Nam. Nhóm tác giả sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel-2, kết hợp chỉ số NDVI và các mô hình học sâu như U-Net, Vision Transformer và Prithvi EO 2.0 để nhận diện vùng canh tác sắn. Kết quả cho thấy mô hình Prithvi EO 2.0 đạt hiệu quả tốt nhất trong ba mô hình được thử nghiệm, qua đó cho thấy tiềm năng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong giám sát cây trồng, hỗ trợ nông nghiệp chính xác và quản lý tài nguyên nông nghiệp.

Điểm đáng chú ý của nghiên cứu là hướng tới giải quyết một bài toán thực tiễn tại Việt Nam, nơi cây sắn giữ vai trò quan trọng trong sản xuất nông nghiệp nhưng việc theo dõi diện tích canh tác vẫn gặp nhiều khó khăn nếu chỉ dựa vào khảo sát thủ công. Thông qua việc ứng dụng dữ liệu vệ tinh và các mô hình học sâu hiện đại, công trình góp phần mở ra khả năng tự động hóa và mở rộng quy mô giám sát cây trồng, từ đó hỗ trợ công tác quy hoạch, quản lý mùa vụ và phát triển nông nghiệp bền vững.