Trong bối cảnh nông nghiệp hiện đại, việc ứng dụng công nghệ tiên tiến để quản lý sâu bệnh hại lúa là một xu hướng tất yếu nhằm nâng cao hiệu quả và tính bền vững. Hệ thống định vị chính xác DTALS (Dynamic Tracking and Location System) kết hợp với drone và phần mềm phân tích hình ảnh như OpenCV mang đến một giải pháp tự động, chính xác và hiệu quả trong việc giám sát và xử lý dịch bệnh. Bài viết dưới đây là một ý tưởng hoàn toàn khả thi phù hợp với những mô hình trang trại lớn đảm bảo quy trình tự động hóa trong quản lý sâu bệnh hại lúa và nhiều cây trồng khác.
Quy trình quản lý sâu bệnh hại dựa nền tảng công nghệ như sau:
- Sử dụng drone nhỏ trang bị camera thường hoặc camera nhiệt có gắn định vị chính xác DTALS.
- Thu thập hình ảnh và vị trí về để xử lý.
- Sử dụng ngôn ngữ chuyên phân tích ảnh như OpenCV để viết phần mềm phân tích.
- Sau khi xác định khu vực bị bệnh chúng ta cho máy bay phun thuốc bay tới vị trí làm việc.
I. QUY TRÌNH XÂY DỰNG HỆ THỐNG QUẢN LÝ SÂU BỆNH HẠI LÚA
1.1. Sử dụng drone giám sát nông nghiệp thu thập dữ liệu
Để xây dựng hệ thống quản lý sâu bệnh hại lúa chúng chúng ta chỉ cần thu thập 2 dữ liệu chính là vị trí chính xác khu vực và hình ảnh sắc nét khu vực đó. Để làm được việc này chiếc drone giám sát nông nghiệp cần được trang bị:
- Thiết bị định vị chính xác: chúng ta có thể sử dụng những chiếc drone được trang bị sẵn nếu không có thể gắn module này vào, các thiết bị RTK đều có thể bắt được sóng DTALS.
- Thu thập hình ảnh: Tùy theo mục đích mà chiếc drone được trang bị camera chụp ảnh sắc nét hoặc camera nhiệt.
Nguyên nhân chiếc drone giám sát nông nghiệp có thể được trang bị camera ảnh thông thường hay camera nhiệt là do mỗi loại camera này đều có nhiệm vụ khác nhau, cụ thể:
- Camera ảnh thông thường (RGB): Chụp ảnh màu sắc của cây lúa để phát hiện các dấu hiệu bất thường như màu sắc lá thay đổi hoặc các đốm bệnh.
- Camera nhiệt: Công nghệ này giúp phát hiện biểu hiện cây lúa có dấu hiệu bất thường liên quan đến sức khỏe như chúng có bị stress, thiếu nước hay giảm quang hợp từ đó chúng ta dự đoán cây lúa có dấu hiệu sâu bệnh hay vẫn khỏe mạnh.
1.2. Phân Tích Ảnh Màu Sắc (RGB) và Phát Hiện Đốm Bệnh
Do màu ảnh đã được số hóa, mỗi mã màu đều thể hiện bởi 3 con số có giá trị từ 0-255 hay chúng ta còn biết đó là hệ mã màu RGB. Nhờ được số hóa các ngôn ngữ sẽ được được màu của lá và có những phân tích chính xác.
Quá trình phân tích chúng ta thực hiện các bước như sau:
- Trước tiên chúng ta lấy mẫu màu lá bị bệnh, từ đó sẽ cho ra dãy số đại diện cho những màu lá bị bệnh kết hợp với tỷ lệ màu bị bệnh.
- Lấy kết quả thực tế so với mẫu bệnh chúng ta sẽ biết màu sắc khu vực nào đang bị bệnh, bệnh gì và tình trạng ra sao (dựa vào tỷ lệ màu bệnh)
Phần mềm OpenCV, với khả năng phân tích hình ảnh mạnh mẽ, được sử dụng để tự động hóa quá trình này. Các thang màu được thiết lập trước để so sánh và nhận diện các khu vực có nguy cơ, từ đó tạo ra bản đồ các vùng bị ảnh hưởng.
1.3. Phát Hiện Stress và Sâu Bệnh Giai Đoạn Đầu bằng Camera Nhiệt
Camera nhiệt đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện sớm các vấn đề mà mắt thường hoặc camera RGB chưa thể nhận ra. Khi cây lúa bị stress do thiếu nước hoặc nhiễm sâu bệnh ở giai đoạn đầu, quá trình quang hợp của cây giảm, dẫn đến sự thay đổi nhiệt độ trên bề mặt lá. Camera nhiệt sẽ:
- Ghi nhận nhiệt độ lá lúa và so sánh với nhiệt độ lá lúa ở trạng thái bình thường.
- Phát hiện các khu vực có dấu hiệu bất thường trước khi cây chuyển màu rõ rệt.
Dữ liệu này chúng ta cũng có thể sử dụng ngôn ngữ OpenCV để viết bởi đây là ngôn ngữ rất mạnh về phân tích ảnh và xác suất thống kê từ đó dự đoán được tình trạng sức khỏe của cây trồng tại vị trí mà drone giám sát nông nghiệp đi qua.
1.4. Phần Mềm OpenCV trong Giám Sát Nông Nghiệp
OpenCV là công cụ cốt lõi để xử lý và phân tích dữ liệu hình ảnh từ drone. Phần mềm này được lập trình, tất nhiên để làm được việc này cần đơn vị lập trình chuyên nghiệp kết hợp với sự tư vấn chuyên gia nông nghiệp từ đó biết được dấu hiện bệnh tật cây lúa.
Phần mềm dù sao cũng chỉ thực hiện những mệnh lệnh từ con người đưa ra, để có hệ thống giám sát nông nghiệp hoàn hảo kiến thức từ các chuyên gia nông nghiệp là vô cùng quan trọng. Công việc của OpenCV sẽ là:
- Phân tích màu sắc hình ảnh thu được để dự đoán sâu bệnh.
- Xử lý dữ liệu nhiệt từ camera nhiệt để nhận diện cây bị stress.
- Gắn vị trí tọa độ tạo bản đồ khu vực cần chữa bệnh hại lúa.
Nhờ vào các thang màu và ngưỡng nhiệt độ được thiết lập, phần mềm OpenCV không chỉ giúp giám sát mà còn cung cấp thông tin chi tiết để lập kế hoạch can thiệp.
1.5. Thiết Lập Chế Độ Bay cho Máy Bay Nông Nghiệp
Sau khi xác định các vị trí bị sâu bệnh thông qua dữ liệu từ drone và OpenCV, hệ thống sẽ tích hợp với máy bay nông nghiệp để thực hiện phun thuốc chính xác:
- Dữ liệu từ DTALS thu được sẽ cho biết khu vực cần phun thuốc.
- Máy bay nông nghiệp bay đến khu vực bị ảnh hưởng và phun thuốc chỉ tại những vị trí cần thiết.
Phương pháp này giúp giảm lượng thuốc trừ sâu sử dụng, hạn chế tác động đến môi trường và bảo vệ các vùng lúa khỏe mạnh.
II. KẾT LUẬN VAI TRÒ DTALS TRONG QUẢN LÝ SÂU BỆNH HẠI LÚA
Ứng dụng định vị chính xác DTALS cùng với drone, camera nhiệt, camera RGB và phần mềm OpenCV mang lại một giải pháp toàn diện trong quản lý sâu bệnh hại lúa. Hệ thống không chỉ giúp phát hiện sớm và xử lý chính xác các khu vực bị ảnh hưởng mà còn tối ưu hóa nguồn lực và bảo vệ môi trường. Đây là bước tiến quan trọng hướng tới một nền nông nghiệp thông minh, bền vững và hiệu quả hơn trong tương lai.
Để tìm hiểu công nghệ định vị chính xác DTALS cũng như sử dụng sóng định vị chính xác DTALS xin vui lòng liên hệ: 0981.85.85.99. Đại Thành rất vui khi nhận được yêu cầu cũng như ý kiến đóng góp từ Anh/ Chị.
