• FB

Projects and Funs

Những dự án gần đây


Thứ Năm, 8 tháng 11, 2018

Flood monitoring in Mekong Region

Update: 14 November 2018

The flooding season 2018 in Mekong Delta started by late August with first observation on 27 August 2018. With advantage and availability of Sentinel-1A and Sentinel-1B radar images, a perfect capture of flood situation in the region has been implemented.

Mùa nước lũ năm 2018 tại ĐB sông Cửu Long bắt đầu vào cuối tháng 8 với ghi nhận đầu tiên ngày 27/8/2018. Hai vệ tinh Sentinel-1A và Sentinel-1B cùng khả năng cung cấp và các ưu điểm của nhóm dữ liệu vệ tinh radar đã giúp giám sát tình trạng ngập lụt trên toàn vùng.



6-day acquisition frequency seems to be fine to track the flooding situation. From 27 August, a series of flood map has been produced, which provide important data to Vietnam Disaster Management Authority (VNDMA), Ministry of Agriculture and Rural Development, Vietnam (MARD) to manage their works.

Với tần suất thu ảnh 6 ngày một lần, công tác giám sát ngập lụt được thực hiện khá tốt. Từ ngày 27/8/2018, hàng loạt bản đồ ngập lụt đã được thành lập, hỗ trợ tích cực Tổng cục Phòng chống Thiên tai, Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, kịp thời giám sát và chỉ đạo công tác ứng phó với sản xuất nông nghiệp.


Statistical summary of flooding area across the whole region provide an overview of different period whene flood occured with various intensity. In the graph, the X axis represents data acquisition dates while Y axis shows the amount of flooded area in hecta (ha) of the whole Mekong region.

Số liệu phân tích theo từng đợt lũ trên toàn vùng đã phác họa bức tranh toàn cảnh tình hình ngập lụt mùa mưa lũ 2018. Ở biểu đồ trên, trục X thể hiện các thời điểm nước lũ, còn trục Y thể hiện diện tích ngập lụt toàn vùng tính bằng đơn vị hecta (ha).


Bàng thống kê diện tích ngập lụt theo từng tỉnh qua các thời kỳ như sau:



Province
An Giang
Bạc Liêu
Bến Tre
Cà Mau
Đồng Tháp
Hậu Giang
Kiên Giang
Long An
Sóc Trăng
Tiền Giang
Tp. Cần Thơ
Trà Vinh
Vĩnh Long
Total
2018-08-27
81,614
25,423
7,679
33,076
90,709
16,639
86,176
77,696
39,012
7,765
12,091
14,154
4,358
496,392
2018-09-03
94,371
14,136
4,131
10,346
63,976
5,443
38,597
69,823
9,095
5,069
10,218
6,807
1,622
333,634
2018-09-04
90,715
5,114
4,112
3,733
82,582
4,313
24,760
103,843
19,143
7,175
7,689
7,720
2,800
363,699
2018-09-09
75,963
16,594
5,557
11,288
65,442
6,232
39,672
80,721
16,979
3,170
6,991
8,108
3,695
340,412
2018-09-16
76,851
33,031
7,116
51,166
86,604
19,916
128,373
97,184
29,268
6,871
23,606
12,070
7,894
579,950
2018-09-21
74,210
22,715
4,080
14,471
78,858
10,230
67,447
101,993
21,428
5,161
6,714
5,400
5,124
417,831
2018-09-27
76,420
26,317
6,068
17,783
96,691
12,664
84,330
115,065
22,331
6,274
13,164
6,777
6,591
490,475
2018-10-03
81,893
31,813
6,320
19,704
107,682
22,757
104,601
126,718
33,993
12,573
21,733
7,869
6,145
583,801
2018-10-10
96,254
31,631
2,948
31,352
117,813
27,998
134,291
141,847
33,012
17,258
30,901
3,692
7,216
676,213
2018-10-15
111,896
32,563
4,973
32,548
113,582
29,796
139,188
138,455
38,551
21,608
34,690
6,120
10,360
714,330
2018-10-21
110,867
29,678
4,314
27,769
98,856
29,688
139,936
126,202
36,179
21,773
33,506
5,815
10,805
675,388
2018-10-27
91,751
32,716
4,952
26,911
103,222
38,100
142,459
130,156
44,787
26,449
40,215
4,753
15,715
702,186
2018-11-02
81160
29047
2756
25948
95900
41916
140820
121776
39566
26768
42263
3797
19513
671230
2018-11-08
72077
26629
1254
23867
90349
43413
158786
121768
41975
25611
37936
3499
25892
673056
2018-11-14
63374
27351
2482
23085
62234
43483
143373
107549
46016
19463
25073
4883
16574
584940





Thứ Tư, 7 tháng 11, 2018

Earth Engine - Weather Data Viewer

Weather data, a simple question but sometimes difficult to know where and how to get it. Ground data is mostly station-based measurements which are expensive and coarse. Some shortcomings of ground data can bet listed as follows:

  • Expensive;
  • Coarse;
  • Difficult to get;
  • Commonly not real-time for civiliant use;
  • Lack of historical data (for developing countries);
  • Not ready for spatial analyses.

Of course it has quite a number of advantages, and again, still remains more drawbacks. It is for sure ground data is unreplacable, however, depending only on ground data is not a good choice of ones who are dealing with spatial data analyses.

There's another complimentary source, which is data derived from earth observation satellites and mathematical models.

Since everything has been "on the cloud", the weather data of the world has become more accessible than ever. Following example in Google Earth Engine codes will show you how to visualize some sort of weather data. And of course, you can further develop your own application with "download", "clip", "raster calculation", "data aggregation", "anomalies".... functions. With this example, you can fetch:

  • Precipitation
  • Heat flux
  • Land surface temperature
  • Wind speed
  • Air humidity
  • Sun radiation

Add more and share codes if you're ready.

Surface Temperature - Nhiệt độ bề mặt

Precipitation - Lượng giáng thủy (mưa)

Wind speed - Tốc độ gió

Heat flux - Nhiệt thông



// Weather Viewer
// Written by Phuong Do, Sep 2018
//==========================================================
var before = '2018-09-01';
var after = '2018-10-07';
//==========================================================
// Data sources
// Precipitation
var PRE = ee.ImageCollection("UCSB-CHG/CHIRPS/DAILY")
.select(['precipitation'])
.filterDate(before, after)
.sort('system:time_start', true);
// Land surface temperature var LST = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD11A1")
.select(['LST_Day_1km'])
.filterDate(before, after)
.sort('system:time_start', true);
// Heat flux
var RAD = ee.ImageCollection("NASA/GLDAS/V021/NOAH/G025/T3H")
.select(['Qg_tavg'])
.filterDate(before, after)
.sort('system:time_start', true);
// Wind speed
var WIND = ee.ImageCollection("NASA/GLDAS/V021/NOAH/G025/T3H")
.select('Wind_f_inst') .filterDate(before, after)
.sort('system:time_start', true);
// Air humidity var HUMID = ee.ImageCollection("NOAA/GFS0P25")
.select(['relative_humidity_2m_above_ground']) .filterDate(before, after)
.sort('system:time_start', true);
//==========================================================
var meanLST = LST.reduce('mean');
meanLST = meanLST.multiply(0.02).subtract(273.15);
var sumLST = LST.sum().multiply(0.02).subtract(273.15);
var meanPRE = PRE.sum();
var meanRAD = RAD.sum().multiply(8);
var HUM = HUMID.reduce('mean');
var avgWIND = WIND.reduce('mean');
Map.addLayer(avgWIND,{palette: '#dbfffc,#29c9ff,#66aeff,#9cf1c4,#71ffa1,#3aff61,#0eed59,#dbffa0,#e5ff79,#fff29e,#ffd6a4,#ffc28f,#ff937b,#ff634a,#ff0000', min: 0, max: 5},"Wind Speed (m/s)",false);
Map.addLayer(HUM,{palette: '#dbfffc, #29c9ff, #66aeff, #3801ff', min: 0, max: 100},"Humidity (%)",false);
Map.addLayer(meanLST,{palette: '#09b6ff, #f1ff07, #e00303', min: 0, max: 50},"Temperature",true);
Map.addLayer(meanPRE,{palette: '#dbfffc, #29c9ff, #66aeff, #3801ff', min: 0, max: 800},"Precipitation",true);
Map.addLayer(meanRAD,{palette: '#ffd3f5, #ffb0f4, #ff83dd, #da46c6', min: -600, max: 500},"Heat Flux (W/m^2)",false);
Map.addLayer(sumLST,{palette: '#e9ffb2,#fff7a2, #ffd26f, #ffbc44,#ffa623,#ff4b07,#eb0711', min: 0, max: 10000},"Sun radiation (C)",false);
//==========================================================


Tiếng Việt

Dữ liệu thời tiết - một câu hỏi tương đối đơn giản nhưng lại đôi khi rất khó để biết chúng ở đâu và lấy về như thế nào. Dữ liệu mặt đất thu từ các trạm đo thì luôn đắt đỏ và rời rạc. Một số hạn chế cơ bản của dữ liệu mặt đất có thể được liệt kê như sau:
  • Đắt đỏ;
  • Độ phân giải thấp (rời rạc);
  • Rất khó để có thể lấy được;
  • Không cập nhật ngay lập tức đối với hầu hết người dùng thông thường;
  • Thiếu hụt chuỗi số liệu trong quá khứ (đa phần với các nước đang phát triển);
  • Chưa sẵn sàng cho các phép phân tích không gian với GIS.

Tất nhiên dữ liệu mặt đất có rất nhiều ưu điểm, thế nhưng chúng cũng tồn tại thêm các hạn chế khác. Một điều chắc chắn là dữ liệu mặt đất không thể thay thế được, tuy nhiên nếu chỉ dựa vào chúng để tiến hành các phân tích thì đấy không phải là sự lựa chọn tốt.

Có một cách khác bổ sung nguồn dữ liệu này, đó là nguồn dữ liệu từ các vệ tinh giám sát trái đất và từ các mô hình toán học.

Khi mọi thứ đều theo xu hướng nhảy "lên mây" (cloud) thì việc truy cập các nguồn dữ liệu thời tiết toàn cầu trở nên dễ hơn rất nhiều. Ví dụ minh họa sau bằng Google Earth Engine sẽ cho thấy việc này dễ hơn bao giờ hết. Tất nhiên rồi, bạn có thể tiếp tục phát triển ứng dụng này bằng cách thêm vào các chức năng khác như "tải số liệu về", "cắt theo ranh giới", "tính toán phân tích", "tổng hợp thông tin", tìm kiếm giá trị bất thường".... Với bộ mã này, bạn có thể lấy được các nhóm số liệu sau:
  • Lượng giáng thủy (Precipitation)
  • Nhiệt thông (Heat flux)
  • Nhiệt độ bề mặt (Land surface temperature)
  • Tốc độ gió (Wind speed)
  • Độ ẩm không khí (Air humidity)
  • Tổng tích ôn (Sun radiation)

Cuối cùng, bạn có thể chia sẻ mã nguồn ứng dụng của bạn.






Thứ Bảy, 3 tháng 11, 2018

70 years of storm tracking database

70 years of storm tracking database - Cơ sở dữ liệu đường đi của bão trong 70 năm

453 - is the total number of storm/typhoon/tropical depression which arrived to Vietnam coastline during the period from 1949 to 2018, in average, about 6-7 annually.

453 là tổng số các trận bão và áp thấp nhiệt đới đổ bộ vào bờ biển Việt Nam tính từ năm 1949 đến 2018, trung bình 6-7 trận một năm.



Data is collected from CMD Tropical Cyclone Data Center (from 1949 to 2017) and Japan Meteorology Agency (2018).

Dữ liệu được thu thập từ các nguồn CMD Tropical Cyclone Data Center (từ năm 1949 đến 2017) và Japan Meteorology Agency (2018).

To create this database, following steps have been implemented:
- Data download from providers;
- Data conversion from tabular text format to GIS Shapefile format;
- Data upload to WebGIS application.

Để xây dựng cơ sở dữ liệu này, các bước kỹ thuật sau đã được thực hiện:
- Tải dữ liệu từ nhà cung cấp;
- Chuyển đổi định dạng dữ liệu từ dữ liệu bảng text sang dữ liệu GIS khuôn dạng Shapefile;
- Đưa dữ liệu GIS lên mạng và xây dựng ứng dụng WebGIS.

Some useful summary for cyclones which arrived Vietnam coastline
Một số thống kê thú vị về các cơn bão đổ bộ vào bờ biển Việt Nam




Reports of damage is made by UNISDR from DesConsultar database

 



Event DataCards Deaths Injured Missing Houses

Destroyed
Houses

Damaged
Indirectly Affected Relocated Evacuated Losses $USD Losses $Local
Cold Wave
8
75
19
12
1515
39
Cyclone
61
362
167
13
3038
342
720297
Flash flood
106
725
582
14
12729
123594
35000
Flood
715
6757
4903
2412
454249
26885
5900989
59578800000
Hailstorm
307
762
92251
59
15849
119740
650
Landslide
60
288
102
117
1185
9192
2122
Rain
18
254
268
14
323
161971
23313
2160919182201
Storm
185
706
3350
485
191819
205468
1560855
274255500000
Surge
6
11
5
3
77
Typhoon
3
1
3
17
628





Thứ Ba, 30 tháng 10, 2018

National Atlas of Healthcare

The National Atlas of Healthcare is depicting an overview of healthcare services, government investment and major diseases across the country. This dataset is derived from Health Statistical Yearbook 2015 by Ministry of Health.


Bộ Atlas Y Tế được biên tập từ cơ sở dữ liệu thống kê trong cuốn Niên giám thống kê Y tế năm 2015 của Bộ Y Tế phác họa hình ảnh chung nhất về các dịch vụ y tế, đầu tư công vào lĩnh vực y tế và các bệnh phổ biến trong nước.

Notes (Mô tả)

  • Population (x 1000 person): Total population at provincial level.
    Dân số (x 1000 người): Tổng dân số của tỉnh.
  • Population Density (person/sq km): Population density per square km.
    Mật độ dân số (người/km2): Mật độ dân số trên 1 km2.
  • Monthly Income (1000 VND): Average monthly income per head (x 1000 VND).
    Thu nhập hàng tháng (1000 đồng): Thu nhập bình quân hàng tháng đầu người (1000 đồng).
  • Total Healthcare Budget (mil. VND): Annual budget for healthcare services (million VND).
    Tổng kinh phí dành cho y tế (triệu đồng): Số tiền hàng năm địa phương được phân bổ cho các hoạt động y tế từ chính phủ (triệu đồng).
  • Healthcare Budget per Capita (1000 VND): Budget of healthcare reserved by the government per head (1000 VND).
    Chi phí y tế của chính phủ trên đầu người (1000 đồng): Kinh phí do chính phủ cấp trên đầu người cho địa phương để phục vụ hoạt động y tế (1000 đồng).
  • # of Provincial Hospital: Total number of hospital at provincial level.
    Số bệnh viện cấp tỉnh: Tổng số bệnh viện cấp tỉnh của địa phương.
  • # of Provincial Bed: Total number of clinic beds at provincial level.
    Số giường bệnh cấp tỉnh: Tổng số giường bệnh tại các bệnh viện cấp tỉnh.
  • # of District Hospital: Total number of hospital at district level.
    Số bệnh viện cấp huyện: Tổng số bệnh viện/trạm y tế cấp huyện.
  • # of District Bed: Total number of clinic beds at district level.
    Số giường bệnh cấp huyện: Tổng số giường bệnh tại các bệnh viện/trạm y tế cấp huyện.
  • # of Private Hospital: Total number of private hospital.
    Số bệnh viện tư nhân: Tổng số bệnh viện tư nhân tại địa phương.
  • # of Private Bed: Total number of clinic bed at private hospitals.
    Số giường bệnh tư nhân: Tổng số giường bệnh tại các bệnh viện tư nhân.
  • % Commune Clinic with MD: Percentage of clinic stations at commune level which has Medical Doctors.
    % Trạm y tế xã có bác sỹ: Tỷ lệ phần trăm các trạm y tế xã trên địa bàn có bác sỹ.
  • % Commune Reached NSC: Percentage of commune within the province which reached to National Standardized Criteria.
    % Các xã đạt tiêu chuẩn quốc gia: Tỷ lệ phần trăm các xã có dịch vụ khám chữa bệnh đạt tiêu chuẩn quốc gia.
  • Abortion Cases <7 b="" weeks:=""> Case of abortion ealier than 7 weeks.
    Nạo phá thai dưới 7 tuần tuổi: Tổng số ca nạo phá thai dưới 7 tuần tuổi.
  • Abortion Case >7 Weeks: Case of abortion later than 7 weeks.
    Nạo phá thai trên 7 tuần tuổi: Tổng số ca nạo phá thai trên 7 tuần tuổi.
  • Total Cases of IUD: Cases of Intrauterine Device application.
    Đặt vòng tránh thai: Số ca đặt vòng tránh thai.
  • Total Cases of Sterilization: Cases of Sterilization during the year of survey.
    Triệt sản: Tổng số ca triệt sản trong năm.
  • Use of Pill and Injection: Cases use pill & injection.
    Sử dụng thuốc tránh thai: Số ca sử dụng thuốc tránh thai.
  • Use of condom: Cases reported to use condom.
    Sử dụng bao cao su: Số trường hợp sử dụng bao cao su tránh thai.
  • Other Contraception Methods: Use of other contraception methods.
    Khác: Trường hợp sử dụng các biện pháp tránh thai khác.
  • Traffic Accidence (per 100.000): Cases of traffic accidence per 100.000 population.
    Tai nạn giao thông (trên 100.000 người): Số trường hợp tai nạn giao thông tính trên tổng số 100.000 người.
  • Food Posion Outbreaks: Cases of food poison outbreak.
    Ngộ độc tập thể: Số trường hợp ngộ độc thức ăn tập thể.
  • Food Posion Cases: Cases of food posion to individuals.
    Ngộ độc thức ăn: Số trường hợp ngộ độc thức ăn cá nhân.
  • Rate of Schizophrenia (per 100k): Rate of Schizophrenia per 100.000 population.
    Tâm thần phân liệt: Tỷ lệ bệnh nhân tâm thần phân liệt trên 100.000 người.
  • Rate of Epilepsy (per 100k): Rate of Epilepsy per 100.000 population.
    Động kinh: Tỷ lệ bệnh nhân động kinh trên 100.000 người.
  • HIV Infection: Total cases of HIV.
    Bệnh nhân HIV: Tổng số bệnh nhân HIV tính đến thời điểm điều tra.
  • AIDS: Total cases of AIDS.
    SIDA: Tổng số bệnh nhân SIDA tính đến thời điểm điều tra.
  • AIDS Death: Death cases by AIDS.
    Chết vì SIDA: Tổng số bệnh nhân trong năm chết vì SIDA.
  • Malaria Cases: Cases infected with malaria.
    Sốt rét: Số ca nhiễm sốt rét trong năm.
  • Tuberculosis Cases: Cases infected with Tuberculosis.
    Lao phổi: Số ca nhiễm lao phổi trong năm.
  • Tuberculosis Registered Patient: Number of hospital registered tuberculosis patient.
    Bệnh nhân khám lao phổi: Số bệnh nhân nhập viện khám lao phổi.
  • Tuberculosis Cured Patient: Number of tuberculosis cases have been cured.
    Chữa khỏi lao phổi: Số bệnh nhân được chữa khỏi lao phổi trong năm



Thứ Bảy, 27 tháng 10, 2018

Crop Whereabout

Some funs for this weekend related to Crop Whereabout. Created from statistical data, these maps show where the major crops mainly cultivated across the country of Vietnam. You will also be able to inspect crop area and yield by province when clicking to the map.



Statistical data is from GSO (General Statistics Office), dated 2015. Coming soon the data for 2017 to be released.

Map lists following crops:

  • Rice
  • Maize
  • Sweet potato
  • Cassava
  • Groundnut
  • Coffee
  • Tea
  • Pepper
  • Rubber
  • Cashewnut
Have fun for the last week of sweet October.

Note: Crop area indicates total annual cultivated area; Crop yield is annual average.

Thứ Hai, 22 tháng 10, 2018

Forest planning - from replantation to golf course

After 25 years of its first plan, 65 ha of production forest has illegally become a golf course. Reported by mass media about Tien Phong commune, Yen Dung district, Bac Giang province.

Sau 25 năm, 65 ha rừng sản xuất đã được phù phép thành một công trường xây dựng sân golf 36 lỗ một cách trái phép. Ghi nhận của các phóng viên nhiều tờ báo tại xã Tiền Phong, huyện Yên Dũng, tỉnh Bắc Giang.


Not only the construction field, the surrounding areas have also been observed with severe deforestation. None of the public media has measured the clearance but Earth Observation satellites work well in this part. 3D images and cropped scenes are taken from Google Images.

Không chỉ tại khu vực thi công, vùng rừng ở các khu vực lân cận cũng bị chặt phá nghiêm trọng. Không một tờ báo nào thực hiện công việc đo đạc nhưng các vệ tinh quan trắc trái đất đã làm rất tốt nhiệm vụ này. Những hình ảnh 3D và 2D tại vị trí sân golf được Google Images ghi lại rất rõ nét.

Further information can be read from different newspapers:


There's a linkage between this golf course and the case in Soc Son, Hanoi which involved one of a famous diva (http://www.p-gis.com/2018/10/an-theo-vu-my-linh-va-phu-thanh-chuong.html). However, all eyes are on her now and the other cases fall into secret silence.

Có một mối liên hệ giữa vụ sân golf này và một vụ khác xảy ra ở Sóc Sơn, Hà Nội, trong đó liên đới đến một diva nổi tiếng của làng giải trí (http://www.p-gis.com/2018/10/an-theo-vu-my-linh-va-phu-thanh-chuong.html). Tuy nhiên mọi ánh mắt đều dồn vào diva này còn các trường hợp khác bỗng chốc rơi vào im lặng khó hiểu.

Explore yourself the revolution of that production forest from 2009 to 2018.







Thứ Năm, 18 tháng 10, 2018

Ăn theo vụ Mỹ Linh và Phủ Thành Chương

Rừng phòng hộ ở Sóc Sơn quan trọng ra sao mà gần đây tần suất xuất hiện các bài báo liên quan đến biệt phủ Thành Chương và biệt thự của gia đình ca sỹ Mỹ Linh lại nổi như cồn vậy?

Thứ Sáu lại đến rồi và cuối tuần có lẽ cũng cần một cái gì đó giải trí vui vui, đặc biệt có chút viễn thám - GIS a dua theo.

Hình ảnh được chiết xuất từ Google Earth


Báo 24h ngày 17/10/2018 có bài "Cận cảnh rừng phòng hộ Sóc Sơn bị xẻ thịt hàng ngày", trong đó có hẳn một clip lấy từ Dân Việt sử dụng flycam bay qua bay lại khu vực nóng. Bài đăng có thể xem tại đây: https://www.24h.com.vn/tin-tuc-trong-ngay/clip-can-canh-rung-phong-ho-soc-son-bi-xe-thit-tung-ngay-c46a997927.html

Trước đó, tờ báo này cũng đã đăng bài trả lời của Phó chủ tịch UBND huyện Sóc Sơn khi ông này lấp lửng nói sẽ có câu trả lời chính thức sau vài ngày (Huyện Sóc Sơn nói gì về khu đất biệt thự 1,3 ha của ca sĩ Mỹ Linh - https://www.24h.com.vn/tin-tuc-trong-ngay/huyen-soc-son-noi-gi-ve-khu-dat-biet-thu-13-ha-cua-ca-si-my-linh-c46a997779.html).

Báo Zing còn công phu cử phóng viên đến tận nơi làm một bài chi tiết về các khu nghỉ dưỡng xung quanh khu vực rừng phòng hộ, trong đó hình ảnh minh họa cho thấy rất nhiều khu nghỉ dưỡng đã mọc lên trong những năm qua (https://news.zing.vn/toan-canh-nha-ca-si-my-linh-va-cac-khu-nghi-duong-giua-rung-phong-ho-post884978.html).

Trên đây chỉ là số ít các tờ báo online đã cử phóng viên viết bài hoặc đăng lại của các báo khác về tình trạng xây dựng trên đất rừng phòng hộ. Nếu Google một chút thôi với từ khóa "biệt thự mỹ linh", người đọc có thể thấy khoảng 31 triệu kết quả trả về. Thật là một con số ấn tượng, tương xứng với một người nổi tiếng.

Tuy nhiên, vấn đề đặt ra là liệu khái niệm rừng phòng hộ ở đây có thực sự xác đáng với một vùng gần như bằng phẳng, xen lẫn mấy quả núi thấp chòi thụt, xung quanh dân cư thưa thớt và chẳng bao giờ có chuyện lũ quét hay sạt lở đất. Nhìn trên hình ảnh 3D sau của Google có thể nhận ra điều đó.

Hình ảnh 3D khu vực Phủ Thành Chương và biệt thự gia đình Mỹ Linh


Đành rằng nó vẫn là rừng phòng hộ nhưng có lẽ nó chẳng quá quan trọng như cái tên mà nó được đặt ra từ lúc khai sinh tới giờ.

Theo Wikipedia, khái niệm rừng phòng hộ được chú trọng đến loại rừng "được sử dụng chủ yếu để bảo vệ nguồn nước, bảo vệ đất, chống xói mòn, chống sa mạc hóa, hạn chế thiên tai, điều hòa khí hậu, bảo vệ môi trường, hạn chế xâm nhập mặn, chắn cát..." (https://vi.wikipedia.org/wiki/R%E1%BB%ABng_ph%C3%B2ng_h%E1%BB%99).

Nên chăng loại rừng phòng hộ này được "đặc cách" chuyển sang đất du lịch, nghỉ dưỡng hoặc đuối lắm thì chuyển sang thể loại "rừng sản xuất"?

Công nghệ viễn thám cũng tham gia bàn tán bằng cách trưng diện bộ mặt của khu vực với series ảnh từ năm 2009 tới 2018. Nhìn qua các năm có thể thấy diện tích nhà ở mới được xây dựng đã phát triển như nấm sau mưa. Có điều lạ là từ trước tới giờ, tại các khu vực này chỉ toàn trồng cây ăn quả, sau đó dần dần chuyển sang đất xây dựng, cây bóng mát và cây cảnh. Nếu việc xây dựng này không làm ảnh hưởng tới xói mòn, sa mạc hóa, gây thiên tai, phá hủy khí hậu và gia tăng xâm nhập mặn thì nên chăng UBND huyện Sóc Sơn cần xem xét biến khu vực thành một nơi du lịch nghỉ dưỡng để nhiều người có công ăn việc làm và nhiều người được tận hưởng hơn một điểm đến cuối tuần thú vị?





Ghi chú: Bài viết thể hiện quan điểm cá nhân của tác giả.




Thứ Ba, 16 tháng 10, 2018

Compare two maps using ArcGIS Online

Swipe Map is a quite suitabe tool and it's available with ArcGIS Online. It helps compare two map layers or two separate maps within ArcGIS Online platform.

Swipe Map là một công cụ hữu hiệu và nó có mặt trong phiên bản trực tuyến ArcGIS Online. Công cụ này cho phép so sánh 2 lớp hoặc 2 bản đồ trong môi trường ArcGIS trực tuyến.



ArcGIS Online, provided by ESRI, is an online GIS version which helps visualize and publish GIS data online. There are two version of ArcGIS Online: FREE and Commercial.

ArcGIS Online, một nền tảng trực tuyến của ESRI cho phép hiển thị và xuất bản dữ liệu GIS trực tuyến. Có 2 phiên bản của ArcGIS online là phiên bản miễn phí và phiên bản thương mại trả phí.

The Free version is good enough for small datasets.

Phiên bản miễn phí tương đối phù hợp với các bộ dữ liệu vừa và nhỏ.

This demo is created with a FREE account of ArcGIS online. You can try the App at:

Bản demo dưới đây được tạo ra bởi phiên bản miễn phí của ArcGIS, bạn có thể dùng thử tại địa chỉ:

http://swipemap.p-gis.com

In this demo, Income and Population Change of each province (Vietnam) will be mapped out in two separate maps. Users will be provided a handler to swipe from left to right to see how these two factors relate to each other.

Trong bản demo này, Thu nhập bình quân hàng tháng Tỷ suất thay đổi dân số cho mỗi tỉnh tại Việt Nam được hiển thị dưới dạng bản đồ với 2 lớp riêng biệt. Người dùng được cung cấp một công cụ kéo thả từ phải sang trái để hiển thị các lớp khi chúng chồng lên nhau.

To prepare this swipe map, you'll need to follow some steps:

Để chuẩn bị, bạn cần phải tiến hành các thao tác sau:

1. Prepare data sets - Chuẩn bị bộ dữ liệu

- Create a vector data set in Shape format with two basic attributes: Income and Population Change.
Tạo một bộ dữ liệu dạng vector theo định dạng Shape file với 2 trường thuộc tính là Income Population Change.

- Make sure Income and Population Change are numeric fields.
Đảm bảo hai trường Income Population Change là hai trường dạng số (numeric).

- The shape file is of polygon data type.
Dữ liệu vector shape file thuộc nhóm dữ liệu polygon.

- Compress in ZIP format 4 main files of the shape: SHP, SHX, DBF, PRJ.
Nén bản đồ dưới dạng ZIP với 4 file cơ bản có phần mở rộng là: SHP, SHX, DBF, PRJ.


2. Register an account - Đăng ký một tài khoản người dùng

- To use ArcGIS Online, you must register an account. Go to http://www.arcgis.com to register.
Để có thể sử dụng ArcGIS Online, bạn cần đăng ký một tài khoản người dùng. Truy cập vào địa chỉ http://www.arcgis.com để đăng ký.

- If you have an account, just log-in and click on Content link to access to your data and map list.
Nếu bạn đã có tài khoản, chỉ cần đăng nhập vào, sau đó nhấn nút Content để hiển thị danh sách các bản đồ và dữ liệu của bạn trong tài khoản đó.

3. Add data and create maps - Nạp dữ liệu và tạo bản đồ

- Create a new map with Create button and start adding your shape file (in ZIP) format into the online database. The Add button and Add Layer from File menu item will take you to the action.
Khởi tạo một bản đồ mới với lệnh Create và bắt đầu tải file nén bản đồ dạng ZIP lên cơ sở dữ liệu trực tuyến. Nút lệnh Add Add Layer from File sẽ đưa bạn đến hộp thoại nạp bản đồ.

- You'd better spend some time reading further instruction from ESRI for clear understanding and supports before working on this task.
Để biết thêm chi tiết, tốt nhất bạn nên đọc qua quy trình thành lập bản đồ trong phần hướng dẫn của hệ thống do ESRI soạn thảo.

- Tailor your first map layer (Income) with beautiful color.
Trang trí, trình bày bản đồ của bạn thật đẹp cho nội dung Income.

- Do the same with second map layer (Population Change).
Làm tương tự như vậy cho lớp bản đồ Population Change.

- Make sure two map layers are visible.
Chắc chắn đã bật 2 lớp bản đồ lên để hiển thị chúng trên màn hình.

- Do not forget to add map items, such as attribute popup, map labels... to make it beautiful.
Bạn cũng đừng quên thêm các thành phần bản đồ như hộp thông tin thuộc tính đối tượng, nhãn chữ,...

See the map that I've made below - Hãy xem bản đồ đó được biên tập như mẫu phía dưới.



4. Publish your map - Xuất bản nội dung bản đồ

- To make your map available to the public, you need to publish it. Of course, you will also need to grant access to "everyone" so that without logging in, people can still view your map.
Đảm bảo bản đồ của bạn có thể cho phép người khác xem được mà không cần phải đăng nhập, bạn cần xuất bản nó. Bạn nên chú ý tính năng chia sẻ bản đồ sao cho mọi người có thể xem mà không cần phải đăng nhập.

- The Share button in the map toolbar will take you to this.
Nút lệnh Share trên thanh công cụ chương trình sẽ giúp làm việc này.

- After selecting Share, you need to chose Create a Web App button.
Sau khi chọn Share, bạn cần chọn tiếp Create a Web App.


- Select Compare Maps/Layers and fire on Story Map Swipe and Spyglass theme.
Chọn Compare Maps/Layers và tiếp theo là chủ đề Story Map Swipe and Spyglass.

- I guess you can manage following steps because ArcGIS Online makes it so userfriendly and easy to complete the wizard.
Các bước này tương đối dễ dàng và chắc sẽ không cần phải nhiều lời hướng dẫn thêm nữa.

- Finally you could publish your map with Share button as follow
Cuối cùng, bạn đã có thể xuất bản nội dung bản đồ của mình bằng lệnh Share.


Now go to http://swipemap.p-gis.com and try your new App.
Giờ thì bạn có thể truy cập địa chỉ http://swipemap.p-gis.com để thử ứng dụng vừa tạo.


What can you see from the graphical interface of the App?
Ban thấy gì trên ứng dụng?

- Of course it's an online WebGIS application.
Tất nhiên, đó là một bản đồ trực tuyến dạng WebGIS.

- It's free and it's beautiful.
Bản đồ này hoàn toàn miễn phí và cũng khá đẹp.

- It tells you why some provinces is having less population and some increased.
Nó cho phép bạn khám phá lý do tại sao một số tỉnh có tổng dân số đang giảm đi và một số tỉnh khác lại tăng lên.

- It shows how attractive some provinces where people from others would like to move in.
Nó cũng thể hiện mức độ hấp dẫn của một số tỉnh khiến cho người dân nơi khác phải di cư sang.

- In brief, people from low-income provinces tend to move to high-income for opportunity seeking.
Tóm lại, người dân có xu hướng dịch chuyển từ nơi có thu nhập thấp sang nơi có thu nhập cao để tìm kiếm cơ hội việc làm. Bản đồ này thể hiện điều đó.

If you draw a chart (below), it can explain more.
Nếu bạn vẽ một biểu đồ, nó sẽ cung cấp thêm một số thông tin.


- Provinces with Monthly Income (x1000 VND) from 2000 to 3000 with maximum amplitude of population change.
Những tỉnh có mức thu nhập bình quân hàng tháng từ 2-3 triệu là nơi diễn ra nhiều nhất việc rời đi hoặc cập bến của dân cư các tỉnh khác.

- Provinces with Monthly Income (x1000 VND) from 4000 to 5000 show positive population change, without any move-out.
Các tỉnh có mức thu nhập bình quân hàng tháng từ 4-5 triệu cho thấy dân số đang tăng lên, ngược lại, không có sự di cư khỏi những nơi này.

- Low Income provinces also mean less/ or now Move In population.
Những tỉnh có mức thu nhập thấp thì mức độ di dân đến từ nơi khác là rất thấp.

This post is just for fun and the data sets might not be very relevant. However, for demonstration, it's really useful.

Bài đăng này chỉ mang mục đích giới thiệu nên hai chỉ số Thu nhập và Tỷ suất di dân có thể chưa hoàn toàn phù hợp. Tuy nhiên, với mục đích demo, hai bộ dữ liệu này hoàn toàn phù hợp.

Credit: 
- Population & Income is take from General Statistic Office (GSO), dated 2017.
Số liệu trích xuất từ Niên giám Thống kê 2017 của Tổng cục Thống kê.

- Mapping platform: ArcGIS Online (free version).
Nền tảng GIS sử dụng ArcGIS online, phiên bản miễn phí của ESRI.









Chủ Nhật, 14 tháng 10, 2018

Monitoring of irrigated area before and after pumping dates



The Directorate of Water Resources, Ministry of Agriculture and Rural Development (Vietnam) always makes announcements of water pumping plans before the start of the rice seasons. For Spring season 2018, in the Red River region of Vietnam, the plan includes 3 stages:

  • 16 Jan to 19 Jan 2018
  • 28 Jan to 04 Feb 2018
  • 09 Feb to 14 Feb 2018

Reference source can be found here: https://baomoi.com/cong-bo-lich-lay-nuoc-gieo-cay-vu-dong-xuan-2017-2018/c/24417250.epi or from the homepage of DWR.



The monitoring work is done by cross-checking with written reports or direct phone calls to local authorities (Department of Agriculture and Rural Development). This work requires man power and usually does not get timely answers.

To enhance the monitor, remotely sensed data can be used. In such monsoon, humid tropical region like Vietnam, radar satellite images work very well. Since ESA (European Space Agency) launched its Sentinel satellite constellation, free radar images (Sentinel-1A, 1B) have been acquired worldwide.

This demonstration is prepared with Google Earth Engine, a free cloud computing platform from Google. The App works with Sentinel-1 data which mainly detects soil wetness before and after water pumping dates. The outputs include "Existing soil wetness layer" and "Newly irrigated area layer" which provide regions covered by irrigation works.

These two layers can be exported to GeoTiff raster layers to serve further GIS analysis work. Some limitations of the App include:

  • Limit of 10 provinces in the Red River region to be able to export;
  • Spatial resolution is fixed at 100m.
The commercial version of the App has removed all barriers.




Link to the App: http://irrigation.p-gis.com



Tổng cục Thủy lợi, trực thuộc Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn (Việt Nam) thường xuyên ra các thông báo về lịch bơm nước chuẩn bị mùa vụ trước thời điểm gieo trồng lúa trong năm. Đối với vụ Xuân năm 2018, vùng Đồng bằng sông Hồng có 3 đợt bơm nước, bao gồm:

  • 16/1 đến 19/2/2018
  • 28/1 đến 04/2/2018
  • 09/2 đến 14 /2/2018

Nguồn thông tin tham khảo có thể được xem tại đây: https://baomoi.com/cong-bo-lich-lay-nuoc-gieo-cay-vu-dong-xuan-2017-2018/c/24417250.epi hoặc trên trang chủ của Tổng cục Thủy lợi.

Công tác theo dõi tiến độ bơm nước ở cấp quản lý (cấp Bộ) thường được thực hiện thông qua các báo cáo giám sát hoặc điện thoại trực tiếp xuống địa phương để nhận thông báo từ các Sở NN & PTNT. Công việc này đòi hỏi một nguồn nhân lực nhất định cũng như thông tin thường bị trễ.

Để tăng cường công tác quản lý, giám sát tưới tiêu, công nghệ viễn thám có thể được áp dụng. Tại khu vực nhiệt đới gió mùa ẩm như Việt Nam, các vệ tinh viễn thám radar thường phát huy hiệu quả tối đa. Kể từ khi ESA (Cơ quan Hàng không Châu Âu) phóng chùm các vệ tinh giám sát trái đất, các tư liệu radar miễn phí từ vệ tinh Sentinel-1A và 1B đã được thu nhận trên khắp toàn cầu.

Ứng dụng demo này sử dụng công nghệ điện toán mây Google Earth Engine của hãng công nghệ Google. Hệ thống sử dụng ảnh Sentinel-1 để giám sát độ ẩm đất trước và sau lịch bơm nước. Kết quả giám sát gồm 2 lớp thông tin là "độ ẩm trước khi bơm" và "độ ẩm sau khi bơm", trợ giúp các nhà quản lý giám sát những khu vực vừa được tưới.

Hai lớp thông tin này có thể được kết xuất sang dạng raster GeoTiff phục vụ cho các bước phân tích tiếp theo trên hệ thống GIS. Tuy nhiên, ứng dụng demo có một số hạn chế sau:
  • Giới hạn 10 tỉnh thuộc vùng đồng bằng sông Hồng có thể được kết xuất dữ liệu sang GeoTiff;
  • Hạn chế độ phân giải không gian ở100m.
Phiên bản chính thức của ứng dụng đã loại bỏ hoàn toàn các hạn chế này.


Ứng dụng có thể được truy cập tại địa chỉ: http://irrigation.p-gis.com




About me

Giới thiệu về bản thân


A bit about me - Vài dòng ngắn gọn

I'm a cartographer, a GIS man and a Remote Sensing guy who loves data analysis and software programming. I'm working in the office, at home and outdoor. Please contact me for a new partnership.

Tôi là một chuyên gia về bản đồ, GIS và viễn thám. Tôi yêu thích phân tích số liệu và lập trình máy tính. Tôi làm việc tại văn phòng của mình, tại nhà và ngoài thực địa. Hãy liên hệ với tôi để xây dựng một mối quan hệ mới.

Profile - Hồ sơ

Do Minh Phuong

Personal info - Thông tin cá nhân

DO MINH PHUONG

Thông tin cá nhân:

Birthday: 29 Sep. 1972
Phone number: +(84) 97 892 9822
Website: www.p-gis.com
E-mail: dphuong@gmail.com

Services

Hỗ trợ các dịch vụ


Data Analysis

Support advanced data analysis with spatial and non-spatial big datasets.
Hỗ trợ phân tích dữ liệu không gian và phi không gian với tập số liệu lớn.

Software Development

Software engineering and development for desktop, web-based and mobile devices.
Lập trình các ứng dụng cho máy tính, ứng dụng web và thiết bị di động.

Graphic Design

Graphic design with Photoshop, Illustrator, MS Publisher for books, poster and project documents.
Thiết kế đồ họa với Photoshop, Illustrator và MS Publisher xây dựng các poster và tài liệu dự án.

RS-GIS

Remote Sensing and GIS application development with optical and radar imageries for agriculture, fishery, forestry and public health sectors.
Xây dựng và phát triển các ứng dụng viễn thám, GIS cho nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản và y tế cộng đồng.

Photography

On-field photography surveys and media publications.
Cung cấp các giải pháp điều tra chụp ảnh thực địa, và các bộ ảnh phục vụ truyền thông, quảng bá thông tin.

Database Management

Design, implement and master large GIS database with opensource and commercial softwares.
Xây dựng và quản lý các cơ sở dữ liệu GIS lớn với phần mềm mã nguồn mở và phần mềm thương mại.

RESUME

Thông tin nghề nghiệp


Employment
Công tác

  • 2008-future

    Snr. Researcher @ NIAPP Nghiên cứu viên chính @ NIAPP

    Implement researches and projects on crop monitoring (rice, coffee), weather forecast, drought warning, climate change, land use change, landslide zoning, forest fire warning and aquaculture management.
    Tiến hành nghiên cứu và thực hiện dự án về theo dõi cây trồng (lúa, cà phê), dự báo thời tiết, dự báo hạn hán, biến đổi khí hậu, thay đổi hiện trạng sử dụng đất, cảnh báo sạt lở đất, cảnh báo cháy rừng và quản lý hệ thống nuôi trồng thủy sản.
  • 2000-2007

    Asian Institute of Technology Học viện Công nghệ châu Á

    Conducted MSc and PhD studies on remote sensing and GIS. Participated into lab assistant and network administration force.
    Theo học chương trình MSc và PhD về viễn thám và GIS. Tham gia trợ giảng và quản trị hệ thống thông tin của trường.
  • 1995-2000

    Researcher @ NIAPP Nghiên cứu viên @ NIAPP

    Joined projects and studies on mountainous agricultural systems, land use mapping and land use change, climate change impact assessment, GIS data analysis and modeling.
    Tham gia các dự án và nghiên cứu về hệ thống nông nghiệp miền núi, thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất và thay đổi sử dụng đất, đánh giá tác động của biến đổi khí hậu và phân tích mô hình bằng GIS.

Education
Đào tạo

  • 2000-2007

    Asian Institute of Technology MSc and PhD Candidate

    Studied remote sensing and GIS for natural resources management. Conducted researches on satellite image texture analysis, tree recognition and forest type recognition.
    Theo học viễn thám và GIS trong quản lý tài nguyên thiên nhiên. Tiến hành các nghiên cứu về nhận dạng cấu trúc đối tượng trên ảnh vệ tinh, nhận dạng cây trồng và nhận dạng loại rừng.
  • 1991-1995

    University of Foreign Language Đại học Ngoại ngữ

    Studied english as a foreign language for foreigners. Took Russian as the second foreign language.
    Theo học chương trình đại học môn tiếng Anh theo dạng ngoại ngữ cho người nước ngoài. Học tiếng Nga như ngoại ngữ thứ hai của khóa học.
  • 1989-1994

    Hanoi Mining and Geology University ĐH Mỏ Địa Chất

    Studied cartography and geodesy at Hanoi University of Mining and Geology. Took other courses such as remote sensing, computer programming, geology, physics, mathematics, statistics and map publishing.
    Theo học chuyên ngành bản đồ, trắc địa tại trường Đại học Mỏ Địa Chất. Tham gia các khóa học về viễn thám, lập trình máy tính, địa chất, vật lý, toán, thống kê và công nghệ xuất bản bản đồ.

Skills & Things about me - Khả năng và sở thích

4♥
photographer - chụp ảnh
5♥
Database - Cơ sở dữ liệu
5♥
RS-GIS - Viễn thám GIS
4♥
Agriculture - Ứng dụng nông nghiệp
4♥
Weather Info - Thời tiết

RECENT WORK EXPERIENCES

Kinh nghiệm làm việc


WORKS

  • 2016-2019

    Technical Lead @ VnSAT Project

    Owner/Sponsor: MARD - World Bank
    ▫ Location: Vietnam, Central Highland
    ▫ Project's workpackages for rice and coffee database management
    ▫ Design and implement WebGIS database for project monitoring
    ▫ Data analysis
    ▫ Training course design for capacity building
  • 2016-2019

    technical consultant @ GREENcoffee Project

    Owner/Sponsor: NSO - Netherlands
    ▫ Location: Vietnam, Central Highland
    ▫ Daily weather information service provider
    ▫ Drought warning
    ▫ Coffee area monitoring with remotely sensed data
    ▫ GIS database management
  • 2016-2017

    Technical Lead @ RIICE Project

    Owner/Sponsor: MARD - SDC (Switzerland)
    ▫ Location: Vietnam, Red River and Mekong River deltas
    ▫ Rice area monitoring with radar satellite imagery
    ▫ Rice yield forecast with Oryza model
    ▫ Field survey lead
    ▫ Report and database management
  • 2016-2017

    Technical Lead @ Agri-Atlas Project

    Owner/Sponsor: MARD
    ▫ Location: Vietnam
    ▫ Technical supervisor for national atlas of agriculture
    ▫ GIS database engineering
    ▫ Graphical design and artwork supervision
    ▫ Report and output publication
  • 2015-2016

    Technical Consultant @ ICA Project

    Owner/Sponsor: RIA1 - DANIDA (Denmark)
    ▫ Location: Northern provinces, Vietnam
    ▫ Aquaculture system mapping for Northern Vietnam
    ▫ Aqua-system change during 1993-2000-2015
    ▫ Vulnerability assessment for aquaculture system
    ▫ WebGIS development and database management
  • 2014-2015

    Technical Lead @ VFD Project

    Owner/Sponsor: Vietnam Forest and Delta Project (USAID)
    ▫ Location: Nam Dinh province (Vietnam)
    ▫ Baseline survey for vulnerability assessment
    ▫ Climate change scenario development
    ▫ GIS database management
    ▫ Vulnerability mapping for rice and aquaculture
  • 2013-2016

    Technical Lead @ VAST Projects

    Owner/Sponsor: Vietnam Academy of Science and Technology
    ▫ Location: Lao Cai, Thanh Hoa, Hai Phong, Phu Yen provinces
    ▫ Baseline surveys for forest fire factors
    ▫ Model development for forest fire zoning
    ▫ Software development for forest fire zoning
    ▫ Remote sensing data analysis for model's inputs

CÔNG VIỆC

  • 2016-2019

    Phụ trách kỹ thuật @ Dự án VnSAT

    CQ chủ quản: Bộ NN PTNT - NH Thế Giới
    ▫ Địa điểm: Vùng Tây Nguyên - Việt Nam
    ▫ Giám sát việc xây dựng CSDL giám sát dự án cho các gói công việc
    ▫ Thiết kế và xây dựng CSDL WebGIS phục vụ giám sát
    ▫ Phân tích và tổng hợp dữ liệu
    ▫ Xây dựng tài liệu và tiến hành các khóa tập huấn
  • 2016-2019

    Trưởng nhóm kỹ thuật @ Dự án GREENcoffee

    CQ chủ quản: NSO - CP Hà Lan
    ▫ Địa điểm: Vùng Tây Nguyên - Việt Nam
    ▫ Cung cấp thông tin thời tiết hàng ngày
    ▫ Cảnh báo hạn hán
    ▫ Giám sát diện tích cà phê bằng CN Viễn thám
    ▫ Quản lý hệ thống CSDL GIS của dự án
  • 2016-2017

    Trưởng nhóm kỹ thuật @ Dự án RIICE

    CQ chủ quản: Bộ NN PTNT - SDC (Thụy Sỹ)
    ▫ Địa điểm: Vùng ĐB sông Hồng và ĐB sông Cửu Long
    ▫ Giám sát diện tích trồng lúa bằng ảnh vệ tinh radar
    ▫ Dự báo sớm năng suất các vụ bằng mô hình Oryza
    ▫ Thiết kế và tổ chức điều tra thực địa
    ▫ Lập các báo cáo, bản tin và quản lý CSDL dự án
  • 2016-2017

    Trưởng nhóm kỹ thuật @ Dự án Atlas Nông nghiệp

    CQ chủ quản: Bộ NN PTNT
    ▫ Địa điểm: Toàn quốc, 63 tỉnh thành
    ▫ Giám sát kỹ thuật toàn dự án
    ▫ Thiết kế và xây dựng CSDL GIS của dự án
    ▫ Thiết kế đồ họa và mỹ thuật
    ▫ Xây dựng báo cáo và các ấn phẩm bản đồ
  • 2015-2016

    Chuyên gia tư vấn @ Dự án ICA

    CQ chủ quản: Viện NC NT Thủy sản 1 (RIA1) - DANIDA (Đan Mạch)
    ▫ Địa điểm: Các tỉnh miền Bắc Việt Nam
    ▫ Lập bản đồ hệ thống nuôi trồng thủy sản miền Bắc
    ▫ Phân tích biến động hệ thống NTTS các năm 1993-2000-2015
    ▫ Xây dựng mô hình đánh giá tổn thương hệ thống NTTS trong điều kiện BĐKH
    ▫ Thiết kế và xây dựng hệ thống WebGIS của dự án
  • 2014-2015

    Phụ trách kỹ thuật @ Dự án VFD

    CQ chủ quản: Dự án Rừng và Đồng Bằng (VFD) - USAID
    ▫ Địa điểm: Tỉnh Nam Định
    ▫ Khảo sát thực địa, đánh giá mức độ tổn thương hiện tại
    ▫ Xây dựng các kịch bản biến đổi khí hậu
    ▫ Thiết kế và quản lý CSDL GIS của dự án
    ▫ Đánh giá mức độ dễ bị tổn thương đến trồng trọt và nuôi trồng thủy sản
  • 2013-2016

    Phụ trách kỹ thuật @ Các dự án của VAST

    CQ chủ quản: Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam
    ▫ Địa điểm: Các tỉnh Lào Cai, Thanh Hóa, Hải Phòng và Phú Yên
    ▫ Tiến hành khảo sát đánh giá các yếu tố gây cháy rừng
    ▫ Xây dựng mô hình cảnh báo cháy rừng
    ▫ Phát triển phần mềm phân tích, cảnh báo nguy cơ cháy rừng
    ▫ Phân tích dữ liệu viễn thám và bản đồ phục vụ mô hình

Contact

Gửi tin nhắn


Adress/Địa chỉ

61 Hang Chuoi, Hai Ba Trung district, Hanoi, Vietnam
61 Hàng Chuối, Q. Hai Bà Trưng, Hà Nội, Việt Nam

Phone number

+(84) 97 892 9822

Email

dphuong@gmail.com