(This post is also availabe in English)

Tảo nở hoa xảy ra khi một số loại tảo nhất định phát triển rất nhanh, tạo thành các mảng hoặc "nở hoa" trong nước. Những đợt nở hoa này có thể là dấu hiệu của sự suy thoái nước và thải ra chất độc mạnh có thể gây nguy hiểm cho sức khỏe con người và động vật.

Theo Tổ chức Y tế Thế giới, các bệnh lây truyền qua đường nước gây ra khoảng 1,5 triệu ca tử vong hàng năm cho con người. Người ta ước tính rằng 58% gánh nặng đó, tương đương 842.000 ca tử vong mỗi năm, là do thiếu nguồn cung cấp nước uống an toàn, vệ sinh và hợp vệ sinh. Việc tiếp cận công cộng với nguồn cung cấp nước uống an toàn và vệ sinh chưa bao giờ quan trọng hơn để giảm sự lây lan của các bệnh đại dịch, chẳng hạn như COVID-19.

Các nhà khoa học trên khắp thế giới đang nghiên cứu phát triển một hệ thống cảnh báo về sự nở hoa của tảo để cải thiện việc quản lý tài nguyên nước hiện tại ở Mỹ Latinh. Dự án này là một trong 32 dự án được chọn trong khuôn khổ Chương trình Quan sát Trái đất của Nhóm trên Trái đất (GEO) - Chương trình Google Earth Engine (GEE) cung cấp kinh phí để giải quyết các thách thức về môi trường và xã hội bằng cách sử dụng dữ liệu Quan sát Trái đất mở (EO).

Chúng tôi đã nói chuyện với Trưởng dự án, Felipe Lobo từ Đại học Liên bang Pelotas, Brazil, để tìm hiểu thêm về dự án và cách nhóm của anh ấy đang sử dụng GEE để phát triển một hệ thống cảnh báo về tảo nở hoa mà công chúng có thể truy cập và chia sẻ — đặc biệt các nhà quản lý nước.
Felipe, bạn đang phải đối mặt với thách thức nào với dự án này?
Việc thiếu dữ liệu và thông tin về chất lượng nước ở Mỹ Latinh đang cản trở việc quản lý tài nguyên nước tốt hơn. Việc sử dụng viễn thám vẫn đang ở giai đoạn đầu, điều mà chúng tôi muốn thay đổi bằng cách cung cấp thông tin dễ dàng và nhanh chóng về sự suy thoái nước do tảo nở hoa gây ra.

Cho đến nay, hầu hết các nỗ lực nhằm theo dõi sự nở hoa của tảo đã được thực hiện ở Bắc Mỹ và Châu Âu, trong khi ở Châu Mỹ Latinh, một công cụ như vậy vẫn chưa được phát triển. Một loạt các yếu tố giải thích cho sự thiếu thông tin này như cơ sở dữ liệu không đầy đủ để xác nhận chất lượng sản phẩm nước và thiếu các nhóm nghiên cứu lớn để xử lý trước các hình ảnh vệ tinh cần thiết để tạo ra thông tin trên cơ sở hoạt động.

May mắn thay, điện toán đám mây do GEE cung cấp cho phép các nhóm nghiên cứu nhỏ tiến bộ trong việc xử lý hình ảnh vệ tinh và tạo ra thông tin quan trọng cho các nhà quản lý chất lượng nước.

Bạn có thể cung cấp cho chúng tôi một cái nhìn tổng quan về dự án của bạn?
Dự án của chúng tôi nhằm mục đích tạo ra một ứng dụng giám sát sự nở hoa của tảo (có tên là AlgaeMAp) cho các hồ chứa và hồ chính ở các thành phố của Châu Mỹ Latinh. Ý tưởng là sử dụng bộ sưu tập Sentinel-2 để tạo ra NDCI (Chỉ số diệp lục khác biệt chuẩn hóa) làm chỉ số về sự nở hoa của tảo, diệp lục tố a và chỉ số trạng thái dinh dưỡng (TSI) tất cả trong khung thời gian năm ngày.

Bước đầu tiên là phát triển một mã trong GEE để xử lý hình ảnh Sentinel-2A MuliSpectral Instrument S2A-MSI để hiệu chỉnh khí quyển, mặt nạ đám mây, mặt nạ nước và chức năng NDCI (Chỉ số diệp lục khác biệt chuẩn hóa). Ở đây, chúng tôi muốn sử dụng học máy để phân loại các lớp TSI và đưa ra xác suất trên mỗi pixel thuộc về lớp này hoặc lớp đó.
Thứ hai, chúng tôi thu thập thông tin chất lượng nước để xác nhận chỉ số. Những người tham gia dự án sẽ chia sẻ một số dữ liệu tại chỗ của họ để hỗ trợ việc xác nhận NDCI thu được từ hình ảnh hoặc thậm chí hiệu chỉnh / xác nhận các thuật toán chlorophyll-a khác.
Bước thứ ba là xây dựng tập lệnh này thành một ứng dụng GEE, vì vậy bất kỳ người dùng cuối nào cũng có thể truy vấn vị trí và ngày tháng, chọn bản đồ trực quan hóa, tạo biểu đồ chuỗi thời gian, bản đồ thống kê không gian. Tất cả dữ liệu, lớp và biểu đồ, sẽ có thể tải xuống được.

AlgaeMAp sẽ tác động đến cộng đồng của bạn như thế nào?
Dự án này sẽ tập hợp các chuyên gia về chất lượng nước và viễn thám, và các lập trình viên để phát triển các công cụ hữu ích tập trung vào hiện tượng tảo nở hoa ở khu vực Mỹ Latinh. Dự án này cũng sẽ có tác động đến các lĩnh vực khác bao gồm sức khỏe con người và hệ sinh thái, nông nghiệp, đánh bắt và mất an ninh lương thực.
Cách tiếp cận của dự án này là xuyên ngành, có sự tham gia của các đồng nghiệp từ các lĩnh vực khác nhau như vật lý, toán học, máy tính, sinh học, hóa học, nhưng cũng có các cơ sở từ các cấp khác nhau như Viện Khoa học, Cơ quan phụ thuộc của Chính phủ và các trường Đại học.
Vào cuối dự án, chúng tôi muốn đưa ra một chẩn đoán về chất lượng nước ở các thành phố chính của Mỹ Latinh. Sau khi chúng tôi có bài báo khoa học được xuất bản, một phiên bản đầy đủ sẽ được phát hành để truy cập mở.

Google Earth Engine giúp bạn đạt được các mục tiêu liên quan đến dự án của mình như thế nào?
GEE đã cung cấp cho dự án của chúng tôi khả năng xử lý dữ liệu lớn và giao diện ứng dụng để truy cập thông tin. Đây là phần trình diễn phiên bản đầu tiên của AlgaeMAp được phát triển cho lưu vực sông Tietê, São Paulo, Brazil:

https://gustavoonagel.users.earthengine.app/view/algaemapv1demo

Nguồn tài trợ của GEO-GEE sẽ giúp ích gì cho dự án của bạn?
Nguồn tài trợ của GEO-GEE sẽ giúp nâng cao năng lực cho các nhà nghiên cứu cũng như sinh viên của chúng tôi. Nó cũng sẽ giúp phát triển tập lệnh để cải thiện kỹ thuật mã hóa và  xây dựng ứng dụng Google Earth Engine thực tế.

Vai trò của Khoa học dữ liệu EO trong Chương trình GEO-GEE
Khoa học dữ liệu EO hợp tác với Google Earth Engine và Nhóm quan sát Trái đất để khởi động Chương trình GEO-GEE, hỗ trợ các quốc gia thành viên GEO vận hành khoa học của họ khi họ cố gắng giải quyết những thách thức phát triển bền vững lớn nhất trên thế giới.

Vào tháng 7 năm 2020, 32 dự án trên 22 quốc gia đã được chọn cho chương trình cung cấp 3 triệu USD cho giấy phép sản phẩm và 1 triệu USD hỗ trợ kỹ thuật từ Khoa học Dữ liệu EO. Nguồn vốn và hỗ trợ này sẽ giúp các dự án này giải quyết các thách thức toàn cầu bằng cách sử dụng dữ liệu Trái đất mở.

Geolink tổng hợp từ newsroom.eodatascience