Sinh viên ngành GIS / Viễn thám / Địa kỹ thuật năm cuối hay chọn đề tài đồ án dựa trên gợi ý của giảng viên hoặc bài bạn cùng lớp đã làm — dẫn đến đề tài "an toàn" nhưng không nổi bật trong portfolio xin việc. Bài này tổng hợp 10 đề tài hot 2026 + nguồn data mở miễn phí để bạn bắt tay làm ngay.
Tiêu chí chọn đề tài tốt
- Có data mở (không phụ thuộc xin từ cơ quan).
- Phù hợp scope đồ án 4–6 tháng (không quá tham vọng).
- Hot trên thị trường (climate, smart city, sustainability — tăng giá trị CV).
- Có precedent trong literature (dễ tham khảo method).
10 đề tài đề xuất
- Phân tích Urban Heat Island (UHI) tại TP.HCM bằng Sentinel-3 SLSTR — data nhiệt phân giải 1km, cập nhật hàng ngày. Tool: QGIS hoặc Google Earth Engine.
- Theo dõi mất rừng Tây Nguyên 2020–2025 bằng Sentinel-2 + Hansen Global Forest Change — data Hansen có sẵn trên GEE.
- Mapping ngập lụt Đồng bằng sông Cửu Long bằng Sentinel-1 SAR — radar xuyên mây, phù hợp mùa mưa Việt Nam.
- Phân loại sử dụng đất bằng Random Forest trên Sentinel-2 — đề tài "kinh điển" nhưng dễ làm có chất lượng cao.
- Chỉ số NDVI theo dõi sức khoẻ cây trồng tại Đắk Lắk — phục vụ nông nghiệp chính xác.
- Phân tích biến động đường bờ biển Cần Giờ 2010–2025 — dùng Landsat archive 15 năm.
- Mô hình ngập lụt đô thị bằng GIS + DEM — kết hợp QGIS + ArcGIS Hydrology Tools.
- Đo lường ô nhiễm không khí bằng Sentinel-5P — data NO2, CO, SO2 cập nhật daily.
- Phát hiện công trình trái phép bằng deep learning trên ảnh vệ tinh — dùng PyTorch + dataset Open Buildings của Google.
- Đánh giá tiềm năng năng lượng mặt trời bằng GIS + climate data — kết hợp NASA POWER + DEM.
Nguồn data mở miễn phí
- Copernicus Open Access Hub — Sentinel 1/2/3/5P, đăng ký free.
- USGS Earth Explorer — Landsat archive từ 1972, MODIS, ASTER.
- NASA Earthdata — climate data, MODIS products.
- Google Earth Engine — petabyte dataset có sẵn, không cần download. Free cho academic.
- OpenStreetMap — vector data toàn cầu.
- SRTM / ALOS PALSAR — DEM 30m và 12.5m.
Phần mềm khuyến nghị
- QGIS — free, mạnh, plugin phong phú. Đủ cho 90% đồ án.
- Google Earth Engine — bắt buộc nếu xử lý big data multi-temporal.
- Python (geopandas, rasterio) — automation, phân tích phức tạp.
- R (sf, terra) — thay thế Python, tốt cho thống kê không gian.
- ArcGIS Pro — paid, nhưng nhiều trường có license sinh viên.
Đề tài "hot but oversaturated" — cần tránh
"Phân loại sử dụng đất bằng Maximum Likelihood Classification" (quá cũ), "Mapping urban growth bằng visual interpretation" (thiếu method học thuật). Nếu phải làm, thêm yếu tố mới như deep learning hoặc multi-source fusion.
Cấu trúc báo cáo chuẩn
Theo IMRaD: Introduction (10%) → Literature Review (15%) → Methods (25%) → Results (25%) → Discussion (20%) → Conclusion (5%). Phụ lục code GitHub là plus point lớn.
Cần hỗ trợ?
Veritas Undergraduate Support có mentor chuyên ngành GIS / Viễn thám / Địa kỹ thuật — đồng hành từ chọn đề tài đến defense. Xem profile mentor trong trang Về Veritas.
