Nhóm nghiên cứu ở Trường Đại học Bách khoa TPHCM đã phát triển thành công hệ thống giám sát các chỉ số liên quan đến chất lượng không khí bằng cách kết hợp dữ liệu thu được từ các cảm biến đo đạc với phân tích ảnh viễn thám.
Hiện tại, ở Việt Nam mới chỉ có 28 bản đồ cảnh báo thiên tai được Bộ Tài nguyên Môi trường xây dựng cho các xã có nhiều nguy cơ thiên tai như lũ lụt và sạt lở đất. Gần như chưa có nghiên cứu nào xây dựng một ứng dụng bản đồ cập nhật các thông tin như tình hình ô nhiễm không khí, nhiệt độ bề mặt của các khu vực cụ thể, đặc biệt là các thành phố lớn.
TPHCM đang đối mặt với nhiều vấn đề như ô nhiễm không khí do khí thải các phương tiện giao thông, tình trạng ngập nước, tình hình các dịch bệnh theo mùa như sốt xuất huyết, … Trong lĩnh vực môi trường, công tác quan trắc chất lượng không khí đã được một số sở, ngành TPHCM thực hiện từ nhiều năm trở lại đây với hàng loạt công cụ, giải pháp cụ thể. Tuy nhiên, Thành phố chưa có một hệ thống cảnh báo rủi ro hoàn chỉnh, tổng thể, để cung cấp đầy đủ thông tin về số liệu quan trắc chất lượng không khí ở chế độ thời gian thực cho các đơn vị quản lý. Hiện việc dữ liệu không đồng nhất và không thường xuyên cập nhật cũng làm công tác dự báo gặp khó khăn.
Trước thực tế đó, nhóm tác giả Trường Đại học Bách khoa TPHCM đã thực hiện đề tài "Hệ thống bản đồ cảnh báo rủi ro (hazard map system) dùng các cảm biến năng lượng thấp và dữ liệu viễn thám".
Sau gần hai năm, nhóm tác giả đã thiết kế, chế tạo được các cảm biến giao tiếp không dây, có khả năng tự động thu thập thông tin về môi trường như nhiệt độ, độ ẩm, nồng độ bụi mịn PM 2.5, CO, CO2, Formandehit, sau đó gửi về các cảm biến trung tâm và từ đây chuyển dữ liệu về máy chủ qua điện toán đám mây.
Cảm biến đo đạc sử dụng năng lượng mặt trời Ảnh: NNC
Khi dữ liệu từ các cảm biến trung tâm được gửiđến máy chủ, thuật toán xử lý dữ liệu trên máy chủ sẽ tiến hành phân tích các thông số nhận được để mô hình hóa và lưu vào cơ sở dữ liệu. Các dữ liệu thu thập sẽ được biểu diễn dưới dạng đồ thị, bản đồ, màu sắc, giúp thể hiện thông tin một cách trực quan, dễ quan sát, dễ hiểu đến người dùng hệ thống. Khi các thông số môi trường vượt ngưỡng quy định, hệ thống sẽ tự động gửi tin nhắn cảnh báo đến các số điện thoại đã được cài đặt trước.
TS. Phạm Quốc Cường, Chủ nhiệm đề tài cho biết, các cảm biến thu thập dữ liệu và cảm biến trung tâm có khả năng hoạt động với hai nguồn cung cấp năng lượng là pin, mặt trời, vận hành 24/7, kết nối với nhau thông qua công nghệ không dây LoRa. Ưu điểm của công nghệ LoRa và hệ thống pin năng lượng mặt trời là không phụ thuộc vào hạ tầng mạng viễn thông, điện lưới tại một số khu vực khó triển khai hệ thống quan trắc như vùng sâu vùng xa, khu vực có hóa chất độc hại.
Ngoài ra, hệ thống còn có khả năng trích xuất ảnh viễn thám chụp bởi vệ tinh (do Cơ quan hàng không vũ trụ Mỹ - NASA cung cấp miễn phí), để từ đó ước lượng nồng độ bụi mịn và nhiệt độ bề mặt tại những khu vực chưa đặt được hệ thống quan trắc.
Theo TS Cường, việc kết hợp hai nguồn dữ liệu (từ cảm biến và ảnh viễn thám) để xây dựng bản đồ cảnh báo rủi ro là hướng tiếp cận mới, bổ sung, hỗ trợ cho nhau. Thông tin từ các cảm biến giúp các mô hình phân tích ảnh chụp vệ tinh từng khu vực được chính xác hơn. Ngược lại, việc phân tích các ảnh chụp giúp việc cảnh báo hiệu quả hơn ở các khu vực chưa triển khai cảm biến hoặc gặp trục trặc khi hoạt động. So sánh số liệu từ ảnh viễn thám với giá trị đo đạc của các cảm biến từ 8 khu vực của TPHCM, sai lệch chỉ từ 10 – 20% giá trị đo. Điều này cho thấy, có thể sử dụng ảnh viễn thám để thu thập thông tin cho các khu vực chưa triển khai được các cảm biến.
Đề tài vừa được Sở KH&CN TPHCM nghiệm thu trong năm nay.
Theo khoahocphattrien
Tin tức liên quan
Đăng nhập
