Hướng dẫn sử dụng máy bay không người lái để phân tích tình trạng cây trồng

Sử dụng máy bay không người lái để phân tích tình trạng cây trồng không còn là một khái niệm xa vời mà đã trở thành một công cụ đắc lực trong nông nghiệp hiện đại. Thay vì chỉ dựa vào kinh nghiệm và quan sát trực quan, bạn có thể có được cái nhìn toàn diện và chính xác về sức khỏe cây trồng thông qua dữ liệu khách quan. Quy trình chuẩn để phân tích cây trồng bằng drone bao gồm 4 bước chính.
Hãy cùng SunDrone tìm hiểu chi tiết từng bước, giúp bạn khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ máy bay không người lái trong việc quản lý và tối ưu hóa năng suất cây trồng nhé!

1. Nguyên lý hoạt động: Drone phân tích tình trạng cho cây như thế nào?

Nguyên lý hoạt động: Drone phân tích tình trạng cho cây như thế nào?

Để hiểu rõ cách máy bay không người lái có thể phân tích tình trạng cây trồng, chúng ta cần nắm vững sự khác biệt giữa camera thường (RGB) và camera đa phổ (Multispectral), cũng như vai trò của chỉ số NDVI.

1.1. Sự khác biệt giữa Camera thường (RGB) và Camera đa phổ (Multispectral)

Sự khác biệt giữa Camera thường (RGB) và Camera đa phổ (Multispectral)

• Ánh sáng mà chúng ta nhìn thấy được (ánh sáng trắng), thực chất là tập hợp của nhiều màu sắc khác nhau, tạo thành một dải phổ ánh sáng (Light Spectrum). Camera thường (RGB) chỉ ghi lại ba màu cơ bản: Đỏ (Red), Xanh lá (Green) và Xanh lam (Blue). Dựa vào sự kết hợp của ba màu này, chúng ta có thể tạo ra các màu sắc khác nhau và nhìn thấy thế giới xung quanh.
• Tuy nhiên, thực vật không chỉ phản xạ ánh sáng nhìn thấy được. Chúng còn phản xạ các tia sáng nằm ngoài vùng quang phổ mà mắt thường có thể nhận biết, đặc biệt là tia cận hồng ngoại (Near-Infrared - NIR). Đây chính là điểm khác biệt then chốt giữa camera thường và camera đa phổ.
• Trong khi mắt thường chỉ thấy lá cây có màu xanh, camera đa phổ có khả năng "nhìn thấy" được cả tia cận hồng ngoại (NIR) mà lá cây phản xạ. Lượng tia NIR phản xạ này có mối liên hệ mật thiết với sức khỏe của cây trồng. Cây càng khỏe mạnh, lượng tia NIR phản xạ càng cao. Ngược lại, cây bị stress, thiếu nước hoặc bị bệnh sẽ phản xạ ít tia NIR hơn.

1.2. Chỉ số NDVI là gì? Vai trò của nó như thế nào?

• NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) là một chỉ số được tính toán dựa trên sự khác biệt giữa lượng ánh sáng đỏ (Red) và lượng ánh sáng cận hồng ngoại (NIR) mà cây trồng phản xạ. Công thức tính NDVI như sau:
• NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)
• Chỉ số NDVI có giá trị từ -1 đến +1. Trong đó:
  • Giá trị NDVI gần +1: Cây khỏe mạnh, có mật độ diệp lục cao, quang hợp tốt. Trên bản đồ, vùng này thường được biểu thị bằng màu xanh đậm.
  • Giá trị NDVI gần 0: Cây bị stress, thiếu nước, thiếu dinh dưỡng hoặc bị sâu bệnh tấn công. Vùng này thường được biểu thị bằng màu vàng hoặc cam.
  • Giá trị NDVI âm: Thường là đất trống, nước hoặc các vật thể không phải thực vật. Vùng này thường được biểu thị bằng màu đỏ hoặc nâu.

Nhờ vào bản đồ NDVI, người dùng có thể dễ dàng xác định được những vùng cây trồng đang gặp vấn đề, từ đó có biện pháp can thiệp kịp thời và hiệu quả. 

• Ví dụ: Nếu một vùng lúa có chỉ số NDVI thấp hơn so với các vùng khác, người nông dân có thể kiểm tra xem vùng đó có bị thiếu nước, thiếu phân bón hoặc bị bệnh đạo ôn hay không.

Xem thêm: Ứng Dụng Drone Trong Nông Nghiệp Giúp Nâng Cao Hiệu Quả Sản Xuất

2. Quy trình 4 bước sử dụng Drone phân tích cây trồng

Quy trình 4 bước sử dụng Drone phân tích cây trồng

2.1. Bước 1: Khảo sát địa hình và Lập kế hoạch bay (Flight Mission)

Khảo sát địa hình và Lập kế hoạch bay (Flight Mission)

Đây là bước quan trọng để đảm bảo quá trình thu thập dữ liệu diễn ra suôn sẻ và hiệu quả. Đầu tiên, bạn cần xác định ranh giới khu vực cần bay bằng cách vẽ trực tiếp trên ứng dụng điều khiển drone. Tiếp theo, bạn sẽ thiết lập các thông số bay quan trọng:

• Độ cao: Độ cao bay ảnh hưởng trực tiếp đến độ phân giải của ảnh và diện tích khu vực được bao phủ. Thông thường, độ cao bay sẽ dao động từ 50m đến 100m, tùy thuộc vào loại cây trồng.
  • Ví dụ: Đối với vườn sầu riêng, nơi cây cao và tán lá rậm rạp, bạn nên thiết lập độ cao bay khoảng 80m - 100m để đảm bảo thu được hình ảnh rõ nét và bao quát. Trong khi đó, đối với ruộng lúa, nơi cây thấp và có độ đồng đều cao, bạn có thể giảm độ cao xuống khoảng 50m - 70m để tăng độ chi tiết của ảnh.
• Độ phủ chồng ảnh (Overlap): Đây là tỷ lệ phần trăm mỗi bức ảnh trùng lặp với các bức ảnh lân cận. Độ phủ chồng ảnh cao (70-80%) giúp phần mềm ghép ảnh tạo ra bản đồ chính xác và không bị lỗi.

2.2. Bước 2: Vận hành bay và Thu thập dữ liệu

Vận hành bay và Thu thập dữ liệu

Trước khi cất cánh, hãy đảm bảo thực hiện đầy đủ checklist an toàn:

• Kiểm tra pin: Đảm bảo pin đã được sạc đầy và lắp đúng cách.
• Kiểm tra cánh quạt: Đảm bảo cánh quạt không bị hư hỏng hoặc nứt vỡ.
• Kiểm tra GPS: Đảm bảo drone đã bắt được tín hiệu GPS ổn định.
• Thiết lập điểm Home: Điểm Home là vị trí drone sẽ tự động quay về khi pin yếu hoặc mất tín hiệu.

Trong quá trình bay, hãy theo dõi màn hình điều khiển để giám sát đường bay, dung lượng pin và các thông số khác. 

Lưu ý: Nên bay vào buổi trưa (10h-14h) để hạn chế bóng đổ, giúp dữ liệu thu thập được chính xác hơn.

2.3. Bước 3: Xử lý dữ liệu (Mapping)

Xử lý dữ liệu (Mapping)

Sau khi hoàn thành chuyến bay, bạn cần copy dữ liệu từ thẻ nhớ của drone vào máy tính. Tiếp theo, bạn sẽ sử dụng phần mềm chuyên dụng (ví dụ: DJI Terra) để ghép hàng trăm bức ảnh rời rạc thành một bản đồ hoàn chỉnh.

Trong phần mềm, chọn chế độ ghép ảnh 2D Multispectral Map để tạo ra bản đồ đa phổ, hiển thị thông tin về chỉ số sức khỏe của cây trồng.

2.4. Bước 4: Đọc và Phân tích chỉ số sức khỏe cây

Đọc và Phân tích chỉ số sức khỏe cây

Đây là bước quan trọng nhất, giúp bạn biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích. Bản đồ NDVI sẽ hiển thị tình trạng sức khỏe của cây trồng bằng các màu sắc khác nhau:

• Màu xanh đậm: Cây khỏe mạnh, quang hợp tốt.
• Màu vàng/đỏ: Cây yếu, thiếu nước hoặc bị sâu bệnh.

Để khoanh vùng vấn đề, hãy xác định các điểm nóng (hotspot) trên bản đồ, tức là những khu vực có màu vàng hoặc đỏ. Sau đó, cử người ra kiểm tra thực tế để xác định nguyên nhân và đưa ra biện pháp xử lý phù hợp.

Xem thêm: Kỹ Thuật Canh Tác Lúa ST25 Đạt Năng Suất Cao | Hướng Dẫn Chi Tiết

3. Các lỗi thường gặp khi sử dụng Drone phân tích và cách khắc phục

Các lỗi thường gặp khi sử dụng Drone phân tích và cách khắc phục

3.1. Lỗi 1: Ảnh bị nhòe

• Nguyên nhân:
  • Drone bay quá nhanh so với tốc độ chụp ảnh.
  • Gió lớn làm drone rung lắc trong quá trình chụp.
• Cách khắc phục:
  • Giảm tốc độ bay của drone để đảm bảo ảnh được chụp rõ nét.
  • Chọn thời điểm bay khi thời tiết ổn định, ít gió. Nếu bắt buộc phải bay trong điều kiện gió lớn, hãy sử dụng chế độ ổn định hình ảnh (image stabilization) trên drone (nếu có) hoặc tăng độ cao bay để giảm ảnh hưởng của gió.

3.2. Lỗi 2: Bản đồ bị rách/ghép lỗi

• Nguyên nhân:
  • Độ phủ chồng ảnh (overlap) quá thấp, khiến phần mềm ghép ảnh không thể tìm được các điểm tương đồng giữa các bức ảnh.
• Cách khắc phục:
  • Tăng độ phủ chồng ảnh lên mức khuyến nghị (70-80%). Điều này đảm bảo rằng mỗi khu vực trên mặt đất được chụp ít nhất 2-3 lần từ các góc độ khác nhau, giúp phần mềm ghép ảnh tạo ra bản đồ chính xác hơn.
  • Kiểm tra lại đường bay: Đảm bảo đường bay được thiết lập chính xác và drone bay theo đúng kế hoạch. Nếu drone bị lệch khỏi đường bay, bản đồ có thể bị rách hoặc ghép lỗi.

3.3. Lỗi 3: Dữ liệu sai lệch

• Nguyên nhân:
  • Bay khi trời quá nhiều mây hoặc nắng gắt thay đổi liên tục. Điều kiện ánh sáng không ổn định ảnh hưởng đến khả năng thu thập dữ liệu của cảm biến, dẫn đến kết quả phân tích không chính xác.
• Cách khắc phục:
  • Chọn thời điểm bay khi trời quang đãng, ít mây và ánh sáng ổn định. Tránh bay vào những ngày có mây che phủ hoặc nắng gắt thay đổi liên tục.
  • Hiệu chỉnh cảm biến: Trước khi bay, hãy đảm bảo rằng cảm biến của drone đã được hiệu chỉnh đúng cách. Việc hiệu chỉnh giúp cảm biến hoạt động chính xác hơn trong các điều kiện ánh sáng khác nhau.

Như vậy, việc sử dụng máy bay không người lái để phân tích tình trạng cây trồng giúp tiết kiệm thời gian và công sức, mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành nông nghiệp, chuyển từ phương pháp "làm theo kinh nghiệm" sang "làm theo dữ liệu" hiệu quả hơn. Với những thông tin trên, SunDrone hy vọng bạn sẽ tự tin hơn trong việc khai thác tối đa tiềm năng của drone trong hoạt động sản xuất nông nghiệp của mình.

Liên hệ ngay với SunDrone để được demo bay thử thiết bị Mavic 3M tại chính vườn của bạn. Chúng tôi sẽ giúp bạn khám phá những lợi ích của drone có thể mang lại cho hoạt động sản xuất nông nghiệp của bạn.