• Tìm kiếm
Hotline

Chuyển đổi số quản lý đất đai với AI: Thách thức và triển vọng tại Việt Nam

Nguyễn Thị Hải, Phạm Phương Nam, Trương Mỹ Hoa

  1. 1Trường Đại học Lâm nghiệp
  2. 2Học viện Nông nghiệp Việt Nam
  3. 3UBND xã Đức Trọng, tỉnh Lâm Đồng

Tóm tắt

Chuyển đổi số trong quản lý đất đai là yếu tố then chốt trong quá trình hiện đại hóa hệ thống quản trị tài nguyên tại Việt Nam. Bài báo nhằm xác định các ứng dụng AI cho lĩnh vực quản lý đất đai, phân tích toàn diện các cơ hội và thách thức trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực này, đồng thời đề xuất những giải pháp và định hướng nhằm thúc đẩy quá trình chuyển đổi số hiệu quả, minh bạch và bền vững. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện thông qua phân tích - tổng hợp tài liệu trong và ngoài nước, kết hợp phân tích SWOT để xác định các ứng dụng AI và nhận diện điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và thách thức khi ứng dụng AI trong quản lý đất đai tại Việt Nam. Kết quả cho thấy, AI có khả năng nâng cao độ chính xác, hiệu quả và tính minh bạch trong quản lý đất đai, tuy nhiên việc ứng dụng vẫn gặp trở ngại. Nghiên cứu xây dựng khung phân tích SWOT phù hợp với bối cảnh quản lý đất đai tại Việt Nam, đồng thời đề xuất các giải pháp khả thi nhằm hướng tới hệ thống quản lý đất đai hiện đại và bền vững.

Từ khóa

Quản lý đất đai trí tuệ nhân tạo (AI) học máy GIS

Tài liệu tham khảo

  1. Chehrehbargh, F. J., Rajabifard, A., Atazadeh, B., & Steudler, D. (2024). Identifying global parameters for advancing Land Administration Systems. Land Use Policy, 136, 106973.
  2. Dahle, F., Arroyo Ohori, K., Agugiaro, G., & Briels, S. (2021). Automatic change detection of digital maps using aerial images and point clouds. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 43, 457- 464.
  3. Dao, N. M. (2023). Cloud services market in Vietnam: Opportunities and challenges. Vietnam Briefing News.https://www.vietnam-briefing.com/news/ cloud-services-market-in-vietnam-opportunities-andchallenges.html.
  4. Diwan, S. A. (2019). Proposed study on evaluating and forecasting the resident property value based on specific determinants by case base reasoning and artificial neural network approach. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 17(3), 1467-1475.
  5. Fetai, B.; Raˇciˇc, M.; Lisec, A. (2021). Deep Learning for Detection of Visible Land Boundaries from UAV Imagery. Remote Sensing. 13 (12), 2077.
  6. Gu, G., Wu, B., Zhang, W., Lu, R., Feng, X., Liao, W., ... & Lu, S. (2023). Comparing machine learning methods for predicting land development intensity. PLoS One, 18(4), e0282476.
  7. Hosseini, H., Atazadeh, B., & Rajabifard, A. (2025). Towards intelligent land administration systems: Research challenges, applications and prospects in AI-driven approaches. Land Use Policy, 157, 107652.
  8. Li, W., & Hsu, C. Y. (2022). GeoAI for large-scale image analysis and machine vision: Recent progress of artificial intelligence in geography. ISPRS International Journal of Geo-Information, 11(7), 385.
  9. Junaid, L., Bilal, K., Shuja, J., Balogun, A. O., & Rodrigues, J. J. (2024). Blockchain-enabled framework for transparent land lease and mortgage management. IEEE Access, 12, 54005-54018.
  10. L., Nhi. (2024). Viet Nam accelerates digital transformation of land data. Ministry of Agriculture and Environment. Truy cập từ: https://en.mae.gov.vn/ viet-nam-accelerates-digital-transformation-of-landdata-8372.htm?utm_source.
  11. Mete, M. O. (2024). Developing GeoAI Integrated Mass Valuation Model Based on LADM Valuation Information Great Britain Country Profile. Transactions in GIS, 29(1), e13273.
  12. Nguyễn, T. L. A. (2022). Quản lý đất đai và cách mạng công nghiệp 4.0. Tạp chí điện tử của Bộ Nông nghiệp và Môi trường. Truy cập từ: https://www.tainguyenvamoitruong.vn/quan-ly-datdai-va-cach-mang-cong-nghiep-4-0-cid15263.html.
  13. Nguyễn T. (2024). Bộ Nông nghiệp và Môi trường, Cục đo đạc bản đồ và thông tin địa lý Việt Nam. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong GIS. Truy cập từ: https://dosmvn.mae.gov.vn/khoa-hoc-cong-nghe/ungdung-tri-tue-nhan-tao-trong-gis-2029.htm.
  14. Trần, V. L., Trần, T. V. N., & Nguyễn, T. T. L. (2024). Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý giáo dục – Cơ hội và Thách thức. Tạp chí Tâm Lý – Giáo dục. Tập 30, số 08 (tháng 8/2024).

Các bài viết khác trong số này

Đặt mua Tạp chí Môi trường

Đăng ký ngay