Ứng dụng thiết bị bay tự lái nhằm cải thiện năng suất nông nghiệp

Năng suất lao động nông nghiệp đã tăng lên đáng kể nhờ quá trình tự động hóa. Điều này đã chuyển đổi một lượng lớn nhân công lao động sang các ngành sản xuất công nghiệp khác. Những tiến bộ khoa học trong hóa học, di truyền học, robot và nhiều ngành khoa học ứng dụng khác đã thúc đẩy sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ nông nghiệp.

• Ưu điểm của việc ứng dụng Internet vạn vật trong nông nghiệp thông minh
• Tự động hóa đang thay đổi ngành nông nghiệp như thế nào?

Trong tương lai, nhu cầu đối với các sản phẩm nông nghiệp dự kiến ​​sẽ tăng cao, với ước tính dự đoán tổng tiêu dùng nông nghiệp tăng 69% từ năm 2010 đến năm 2050, chủ yếu được thúc đẩy bởi sự gia tăng dân số toàn cầu từ 7 lên 9 tỷ người trong cùng thời kỳ.

Đứng trước nhu cầu đó, ứng dụng sự phát triển của công nghệ chính là phương án khả thi nhất cho những thách thức về việc tăng cường sản xuất nông nghiệp. Trong đó, công nghệ máy bay không người lái và phân tích dữ liệu hình ảnh tiên tiến trở thành những thành phần quan trọng của tổ hợp công nghệ có thể thu hẹp khoảng cách giữa sản xuất nông nghiệp hiện tại và nhu cầu trong tương lai.

Tiềm năng của thiết bị bay không người lái trong nông nghiệp

Trong ngành nông nghiệp, công nghệ bay không người lái kết hợp với phân tích dữ liệu hình ảnh tiên tiến có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau. Theo ước tính gần đây, thị trường cho các ứng dụng máy bay không người lái nông nghiệp có trị giá lên tới 32,4 tỷ USD. Các thiết bị bay này di chuyển trên không để thu thập dữ liệu hình ảnh nâng cao và có thể được sử dụng trong hầu hết các ứng dụng của nền tảng di động.

Các thiết bị bay tự hành có thể được trang bị các cảm biến dữ liệu hình ảnh khác nhau tùy thuộc vào nhu cầu, quy mô, đặc điểm của nông trại. Đánh giá tình trạng sức khỏe của thảm thực vật là ứng dụng phổ biến nhất dựa trên dữ liệu hình ảnh thu được từ máy bay không người lái. Việc nghiên cứu phát triển chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa (NDVI) có thể được hỗ trợ bởi một nền tảng máy bay không người lái được trang bị camera hồng ngoại.

Sử dụng chế độ NDVI-view của một khu vực cụ thể giúp chúng tacó thể phân tích cường độ hấp thụ bức xạ mặt trời và tình trạng của các loại thực vật được giám sát. Phương pháp này dựa vào các máy ảnh vệ tinh hoặc máy bay từng được sử dụng rộng rãi trong nhiều thập kỷ trước. Tuy nhiên, độ phân giải của các hình ảnh thu được không đủ để chúng ta lập biểu đồ thông tin chính xác trong nhiều lĩnh vực, chưa nói đến việc theo dõi các loại cây cụ thể.

Là một nền tảng để thu thập dữ liệu hình ảnh, công nghệ máy bay không người lái đã đưa bản đồ NDVI lên một cấp độ chính xác hoàn toàn mới, cho phép theo dõi sức khỏe thực vật và từng bộ phận cụ thể của chúng. Nhờ đó, chúng ta có thể phát hiện sớm sâu bệnh và các yếu tố khác ảnh hưởng đến cây trồng. Việc bón phân, phun thuốc trừ sâu hoặc thuốc diệt cỏ kịp thời có thể giải quyết các vấn đề cho thực vật nhờ đã được lập biểu đồ theo dõi và xác định chính xác trong một khu vực nhất định. Trong các thảm họa thiên nhiên hoặc mùa màng bị tàn phá, các sản phẩm NDVI có thể ước tính chính xác mức độ thiệt hại bằng cách so sánh trạng thái trước và sau thiên tai của thảm thực vật.

Đếm số lượng và kiểm kê đàn động vật chăn nuôi là một ứng dụng khác của chức năng lập biểu đồ và chụp ảnh bằng máy bay không người lái. Các camera hồng ngoại độ phân giải cao sẽ đánh dấu mỗi con vật có một dấu nhiệt riêng biệt, cho phép việc kiểm kê số lượng chính xác hơn các phương pháp truyền thống. Ngoài ra, việc sử dụng camera hồng ngoại có độ phân giải cao tập trung theo dõi một con vật duy nhất giúp đánh giá sức khỏe của nó dựa trên sự so sánh nhiệt độ, cho phép xác định và điều trị nhanh chóng những con bị bệnh.

Phun thuốc cho cây trồng là một ứng dụng khác của công nghệ máy bay không người lái trong nông nghiệp. Vào những năm 1980, lần đầu tiên máy bay trực thăng không người lái được trang bị thiết bị phun thuốc cho các cánh đồng ở Nhật Bản. Máy bay không người lái phun thuốc hiện đại thường có dung tích bình chứa hơn 10 lít thuốc trừ sâu dạng lỏng và tốc độ phun hơn một lít mỗi phút, cho phép chúng bao phủ diện tích 1 hecta trong vòng chưa đầy 10 phút. Tuy nhiên, để sử dụng đầy đủ công nghệ bay không người lái như một nền tảng phun, việc phun phải được ghép nối đồng bộ với khả năng xử lý và phân tích hình ảnh tự động để giải quyết chính xác các khu vực cây trồng bị ảnh hưởng. Cách tiếp cận này sẽ cải thiện liều lượng thuốc ở các khu vực bị sâu bệnh, đồng thời giúp hạn chế việc sử dụng hóa chất.

Nền tảng máy bay không người lái với khả năng lập biểu đồ và hình ảnh cùng nhiều cảm biến khác nhau có thể được sử dụng trong suốt quá trình trồng trọt để thiết lập kế hoạch nuôi trồng tốt hơn và gia tăng năng suất. Công nghệ này có thể đánh giá điều kiện đất, nhờ đó ước tính được sản lượng tiềm năng trước khi bắt đầu một vụ trồng cây.

Lập bản đồ 3D thực tế với độ phủ màu chính xác của đất là ứng dụng quan trọng nhất trong việc đánh giá điều kiện đất – điều này hỗ trợ việc đánh giá chính xác chất lượng đất, độ ẩm và dòng nước. Trong thời kỳ sinh dưỡng, các chuyến bay có thể giám sát cây trồng và quá trình phát triển để lập kế hoạch hoạt động, qua đó phản ứng nhanh chóng với bất kỳ vấn đề phát sinh nào.

Các giá trị chỉ số NDVI hỗ trợ máy bay không người lái giúp xác định thời gian thu hoạch chính xác. Sự kết hợp giữa thông tin thu được từ máy bay không người lái với dữ liệu từ các nguồn khác như dự báo thời tiết, bản đồ đất có thể giúp tinh chỉnh thông tin cuối cùng, cho phép người nông dân tối đa hóa sản lượng.

Ngoài ra, các thiết bị bay tự lái có thể tiếp cận các khu vực khó tiếp cận và xa xôi như ruộng lúa trên đồi hoặc đồn điền cây ăn quả ở các vùng miền núi, đặc biệt là đối với các trang trại có địa hình phức tạp như ở khu vực châu Á – Thái Bình Dương.

Việc ứng dụng của máy bay không người lái với các cảm biến khác nhau, phần mềm phân tích và xử lý thông minh dựa trên máy học sẽ mở ra những khả năng gần như vô hạn giúp tối đa hóa sản xuất cũng như giảm khối lượng công việc cho người nông dân. Điều này sẽ dẫn đến việc gia tăng năng suất và giảm giá nông sản, cho phép thu hẹp khoảng cách giữa sản xuất nông nghiệp hiện tại và nhu cầu của dân số ngày càng tăng trên thế giới.

Minh Hoàng