Công nghệ đám mây điểm 3D: Định hình lại quản lý rừng bền vững

Tu Hài

23-04-2025

[…] the age of technology has arrived, and Kingfisher has decided it’s time for something new: Technological Innovation. Innovation can help Kingfisher conserve energy while maintaining a sense of tranquility, which is suitable for an increasingly advanced age with diminishing physical strength.

Trích “Innovation”; Wild Wise Weird [1]

Việc quản lý bền vững rừng — yếu tố then chốt đối với đa dạng sinh học và khả năng chống chịu với biến đổi khí hậu — đang được tái định hình nhờ công nghệ đám mây điểm ba chiều (three-dimensional – 3D point cloud technology) [1]. Trong bài tổng quan toàn diện của mình, Murtiyoso và cộng sự [2] đã phân tích cách xử lý dữ liệu đám mây điểm mặt đất (ground-based point cloud processing) đang thay đổi các thực hành giám sát và kiểm kê rừng.

Các phương pháp kiểm kê rừng truyền thống, dù đóng vai trò nền tảng, thường bị hạn chế bởi yêu cầu lao động cao và chi phí lớn. Sự xuất hiện của các kỹ thuật thu thập dữ liệu 3D tiên tiến — như quét laser mặt đất (Terrestrial Laser Scanning – TLS), quét laser di động (Mobile Laser Scanning – MLS) và ảnh trắc địa (photogrammetry) — mang lại một giải pháp thay thế chính xác và hiệu quả, cho phép lập bản đồ cấu trúc rừng với độ chi tiết chưa từng có. Tuy nhiên, giá trị thực sự của các công nghệ này nằm ở khả năng chuyển đổi dữ liệu thô thành những hiểu biết có ý nghĩa — một nhiệm vụ phụ thuộc vào các giải pháp phần mềm chuyên dụng [3,4].

Nhằm đáp ứng nhu cầu này, các tác giả đã tổng hợp cơ sở dữ liệu gồm 24 công cụ xử lý dành riêng cho đám mây điểm mặt đất, trong đó 20 công cụ được cung cấp dưới dạng mã nguồn mở (open-source). Các giải pháp này chủ yếu tập trung vào những chỉ số lâm nghiệp quan trọng như đường kính ngang ngực cây (Diameter at Breast Height – DBH) và chiều cao cây, hỗ trợ sự chuyển đổi sang mô hình lâm nghiệp chính xác (precision forestry). Việc xây dựng cơ sở dữ liệu trực tuyến, linh hoạt theo sáng kiến 3DForEcoTech, mang đến cho các nhà thực hành và nghiên cứu một nguồn tài nguyên tập trung để khai thác hiệu quả các công cụ này [2].

Dù đã đạt được những tiến bộ đáng kể, bài tổng quan vẫn chỉ ra các thách thức tồn tại. Việc thiếu tiêu chuẩn hóa giữa các phần mềm, hạn chế về khả năng tương thích với nhiều định dạng dữ liệu khác nhau, và khả năng phân tích chuyên sâu — chẳng hạn đánh giá cấu trúc tán rừng và lập bản đồ sinh cảnh — vẫn còn chưa được khai thác đầy đủ, cản trở việc ứng dụng rộng rãi. Mặc dù trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) và học sâu (Deep Learning) mở ra triển vọng cho phân tích nâng cao, những rào cản kỹ thuật và thiếu hụt bộ dữ liệu chuẩn vẫn hạn chế sự tích hợp của chúng [2].

Sự hội tụ giữa đổi mới kỹ thuật số và quản lý hệ sinh thái cho thấy mối quan hệ ngày càng tiến hóa giữa con người và thiên nhiên [5,6]. Bằng cách ứng dụng công nghệ 3D, ngành lâm nghiệp có thể vượt ra khỏi mô hình tập trung vào gỗ, tiến tới cách tiếp cận quản lý hệ sinh thái toàn diện. Dù đầu tư ban đầu vào công nghệ và chuyên môn có thể lớn, lợi ích dài hạn — bao gồm nâng cao khả năng giám sát đa dạng sinh học, thích ứng với biến đổi khí hậu và tăng cường tính bền vững của hệ sinh thái rừng — hoàn toàn xứng đáng với chi phí bỏ ra [7].

Tài liệu tham khảo

[1] Nelson R, et al. (1988). Estimating forest biomass and volume using airborne laser data. Remote Sensing of Environment, 24, 247-267. https://doi.org/10.1016/0034-4257(88)90028-4 

[2] Murtiyoso A, et al. (2024). A review of software solutions to process ground-based point clouds in forest applications. Current Forestry Reports, 10, 401-419. https://doi.org/10.1007/s40725-024-00228-2 

[3] Calders K, et al. (2023). StrucNet: a global network for automated vegetation structure monitoring. Remote Sensing in Ecology and Conservation, 9, 587-598. https://doi.org/10.1002/rse2.333 

[4] Valbuena R, et al. (2020). Standardizing ecosystem morphological traits from 3D information sources. Trends in Ecology and Evolution, 35, 656-667. https://doi.org/10.1016/j.tree.2020.03.006 

[5] Vuong QH, Nguyen MH. (2024). Exploring the role of rejection in scholarly knowledge production: Insights from granular interaction thinking and information theory. Learned Publishing, 37, e1636. https://doi.org/10.1002/leap.1636 

[6] Nguyen MH. (2024). How can satirical fables offer us a vision for sustainability? Visions for Sustainability. https://ojs.unito.it/index.php/visions/article/view/11267

[7] Vuong QH, Nguyen MH. (2024). Better Economics for the Earth: A Lesson from Quantum and Information Theories. https://www.amazon.com/dp/B0D98L5K44