Chuyển đổi số đang mở ra khả năng thu thập, xử lý và cập nhật thông tin tài nguyên rừng nhanh hơn, đồng bộ hơn so với phương thức truyền thống. Ảnh vệ tinh đa thời gian cho phép quan sát biến động trên phạm vi rộng; thiết bị bay không người lái (UAV) cung cấp ảnh có độ chi tiết cao cho từng khu vực; hệ thống thông tin địa lý (GIS) giúp tổchức và liên kết dữ liệu không gian; LiDAR hỗ trợ mô tả cấu trúc không gian ba chiều của rừng; còn trí tuệ nhân tạo (AI) có thể hỗ trợ nhận dạng đối tượng, phân loại lớp phủ và sàng lọc những khu vực có dấu hiệu biến động.
Định hướng này phù hợp với Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia. Nghị quyết xác định đây là đột phá quan trọng hàng đầu, là động lực chính để đổi mới phương thức quản trị và phát triển đất nước; đồng thời nhấn mạnh thể chế, nhân lực, hạ tầng, dữ liệu và công nghệ chiến lược là các nội dung trọng tâm. Đáng chú ý, Nghị quyết đặt yêu cầu làm giàu, khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu và đưa dữ liệu trở thành tư liệu sản xuất quan trọng. Đối với ngành lâm nghiệp, điều đó đòi hỏi dữ liệu ảnh vệ tinh, dữ liệu hiện trường, hồ sơ lô rừng và thông tin quản lý phải được chuẩn hóa, kết nối và sử dụng thực chất trong quá trình ra quyết định.
Thực tiễn tại Việt Nam đã có những nền tảng quan trọng. Hệ thống thôngtin quản lý ngành Lâm nghiệp (FORMIS), được xây dựng trong khuôn khổ hợp tác Việt Nam – Phần Lan, tích hợp dữ liệu viễn thám, GIS và cơ sở dữ liệu không gian, phục vụ theo dõi và quản lý rừng trên phạm vi toàn quốc. Đây là ví dụ cho thấy công nghệ số có thể chuyển từ công cụ hỗ trợ đơn lẻ thành hạ tầng thông tin phục vụ giám sát, đánh giá và hoạch định chính sách lâm nghiệp.
Một bước phát triển mới là định hướng chuẩn hóa kiến trúc dữ liệu lâm nghiệp theo 9 nhóm dữ liệu nghiệp vụ, bao quát tài nguyên rừng; phát triển và sử dụng rừng; bảo vệ rừng và phòng cháy, chữa cháy rừng; chế biến và thương mại lâm sản; quản lý rừng đặc dụng; truy xuất nguồn gốc lâm sản; dịch vụ môi trường rừng; thống kê lâm nghiệp; và dữ liệu phục vụ quản lý, điều hành. Theo định hướng này, ảnh vệ tinh, dữ liệu kiểm kê, dữ liệu hiện trường, thông tin kiểm lâm và hồ sơ hành chính sẽ được tích hợp trong cùng một kiến trúc, thay vì tồn tại ở các hệ thống rời rạc. Việc sử dụng thống nhất hệ quy chiếu VN-2000, mã định danh, cấu trúc trường dữ liệu và tiêu chí chất lượng sẽ tạo điều kiện liên kết thông tin đến từng lô rừng, chủ rừng, khu bảo tồn hoặc vụ việc cụ thể.
Ngày 28/5/2026, Cục Lâm nghiệp và Kiểm lâm, Cục Viễn thám quốc gia vàCục Khí tượng Thủy văn đã ký Quy chế phối hợp chia sẻ thông tin, dữ liệu chuyên ngành. Cơ chế này cho phép kết hợp dữ liệu hiện trạng rừng, kiểm kê và theo dõi diễn biến rừng với dữ liệu ảnh viễn thám và số liệu khí tượng thủy văn để phục vụ quản lý, bảo vệ rừng, phòng cháy, chữa cháy rừng, cảnh báo thiên tai và giám sát tài nguyên. Đây là minh chứng cụ thể cho xu hướng chuyển từ quản lý dữ liệu riêng lẻ sang khai thác dữ liệu liên ngành.
Tuy nhiên, công nghệ không thay thế hoàn toàn điều tra thực địa. Kết quả giải đoán ảnh hoặc phân loại bằng AI chỉ có giá trị khi gắn với mẫu kiểm tra đủ tin cậy, thời điểm thu nhận dữ liệu phù hợp, hệ tọa độ thống nhất, quy trình đánh giá độ chính xác rõ ràng và cán bộ kỹ thuật am hiểu cả công nghệ lẫn chuyên môn lâm nghiệp. Nếu dữ liệu đầu vào thiếu chuẩn hóa hoặc không được kiểm tra tại thực địa, sản phẩm công nghệ cao vẫn có thể dẫn đến sai lệch khi xác định trạng thái rừng, diện tích biến động hoặc trữ lượng.
Trong thực tiễn quản lý, chuỗi công nghệ UAV – viễn thám – GIS – AI cóthể được tổ chức theo một quy trình thống nhất: xác định yêu cầu quản lý; lựa chọn nguồn ảnh và thời điểm thu nhận; thiết kế điều tra, thu thập mẫu kiểm tra; xử lý và phân loại dữ liệu; đánh giá độ chính xác; tích hợp với hồ sơ lô rừng; và cập nhật kết quả vào cơ sở dữ liệu dùng chung. Quy trình này có thể phục vụ theo dõi diễn biến rừng, thành lập và cập nhật bản đồ hiện trạng, kiểm kê tài nguyên, giám sát phục hồi rừng, bảo tồn đa dạng sinh học, quản lý rừng bền vững và xây dựng dữ liệu cho đo đạc, báo cáo, thẩm tra carbon rừng.
Đối với Viện Nghiên cứu và Phát triển Lâm nghiệp Nhiệt đới (INTROFORD), yêu cầu đặt ra không chỉ là tiếp nhận thiết bị hoặc phần mềm mới, mà là xây dựng năng lực làm chủ toàn bộ quy trình. Viện định hướng phát triển các phương pháp tích hợp UAV, ảnh vệ tinh, GIS và AI phù hợp với từng kiểu rừng và từng nhiệm vụ chuyên môn; đồng thời coi điều tra thực địa, kiểm soát chất lượng và tuân thủ tiêu chuẩn kỹ thuật là nền tảng bảo đảm độ tin cậy của sản phẩm.
Từ chủ trương của Nghị quyết số 57-NQ/TW đến những hệ thống và cơ chế phối hợp đang được triển khai trong ngành lâm nghiệp, có thể thấy chuyển đổi số chỉ tạo ra giá trị bền vững khi công nghệ được gắn với dữ liệu chuẩn, con người có năng lực và nhu cầu quản lý cụ thể. Đây cũng là hướng INTROFORD cần tập trung để chuyển kết quả nghiên cứu thành công cụ sử dụng được trong thực tiễn quản lý, bảo vệ và phát triển rừng.
Tài liệu tham khảo:
1. Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị:
https://tulieuvankien.dangcongsan.vn/he-thong-van-ban/van-ban-cua-dang/nghi-quyet-so-57-nqtw-ngay-22122024-cua-bo-chinh-tri-ve-dot-pha-phat-trien-khoa-hoc-cong-nghe-doi-moi-sang-tao-va-chuyen-11162
2. Cục Viễn thám quốc gia, “Ứng dụng viễn thám và trí tuệ nhân tạo
phục vụ quản lý ngành nông nghiệp môi trường”:
https://mae.gov.vn/ung-dung-vien-tham-va-tri-tue-nhan-tao-phuc-vu-quan-ly-nganh-nong-nghiep-moi-truong-19194.htm
3. “Chuẩn hóa kiến trúc dữ liệu lâm nghiệp: Nền tảng để phát huy giá
trị dữ liệu viễn thám trong quản lý tài nguyên rừng”:
https://nrsd.mae.gov.vn/chuan-hoa-kien-truc-du-lieu-lam-nghiep-nen-tang-de-phat-huy-gia-tri-du-lieu-vien-tham-trong-quan-ly-tai-nguyen-rung-2932.htm
4. Bộ Nông nghiệp và Môi trường, “Phối hợp chia sẻ thông tin lâm
nghiệp, viễn thám, khí tượng thủy văn”:
https://mae.gov.vn/tin-tong-hop/phoi-hop-chia-se-thong-tin-lam-nghiep-vien-tham-khi-tuong-thuy-van-21945.htm
