Thế hệ nông nghiệp tiếp theo bắt đầu với máy bay không người lái P4 Multispectral


Mọi thứ bạn cần biết về công cụ nông nghiệp thông minh mới của mình. Cùng AgriDrone tìm hiểu về máy bay không người lái P4 Multispectral ứng dụng trong khảo sát sức khỏe cây trồng qua bài viết dưới đây.

Ứng dụng công nghệ 4.0 trong sản xuất nông nghiệp là xu hướng tất yếu

Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp của Liên hợp quốc dự báo rằng việc nuôi sống một dân số liên tục tăng sẽ yêu cầu tăng sản lượng lương thực tổng thể lên khoảng 70% vào năm 2050.

Trước thách thức này, ngành nông nghiệp đang đón nhận những công nghệ mới để tăng năng suất đồng thời giữ cho hoạt động phát triển bền vững và có lãi.

“Mục tiêu cuối cùng của nông nghiệp không phải là trồng trọt mà là trồng trọt và hoàn thiện con người” – Masanobu Fukuoka

Từ các công cụ sản xuất được cơ giới hóa giúp nâng cao hiệu quả trên đồng ruộng, đến thông tin số hóa đưa nghiên cứu vào thực tiễn, những đổi mới trong ngành nông nghiệp đã thúc đẩy năng suất và nâng cao năng lực cho người nông dân.

Đặc biệt, việc sử dụng các cảm biến và rô bốt như máy bay không người lái là một bước tiến quan trọng đối với nông nghiệp thông minh có thể mở rộng vì chúng tự động hóa việc thu thập dữ liệu và tạo ra những hiểu biết có thể hành động nhanh hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống.

DJI gần đây đã ra mắt máy bay không người lái chụp ảnh đa quang phổ đầu tiên trên thế giới, P4 Multispectral.

Được thiết kế để sử dụng trong nông nghiệp chính xác và hơn thế nữa bằng cách cung cấp thông tin chi tiết về sức khỏe thực vật mà máy ảnh thông thường không thể chụp được.

Dưới đây là cái nhìn về cách P4 Multispectral đưa hoạt động nông nghiệp của bạn lên một tầm cao mới.

Máy bay không người lái có khả năng cung cấp hình ảnh đa quang phổ

Trong tất cả các mùa vụ, hình ảnh đa quang phổ có thể hữu ích đối với các chuyên gia nông nghiệp bằng cách cung cấp thông tin mà mắt người không nhìn thấy qua phổ điện từ.

Có quyền truy cập vào dữ liệu này và dữ liệu chỉ số thực vật thu được sau đó như NDRE và NDVI, nông dân có thể đưa ra các quyết định kịp thời, sáng suốt về xử lý cây trồng, giảm chi phí, tiết kiệm tài nguyên và tối đa hóa sản lượng.

Trong khi công nghệ giám sát cây trồng truyền thống sử dụng hình ảnh vệ tinh, việc cung cấp dữ liệu có thể sử dụng được hoàn toàn phụ thuộc vào điều kiện thời tiết thuận lợi.

Việc sử dụng máy bay phun thuốc không người lái với hình ảnh đa phổ, như P4 Multispectral, không chỉ cải thiện chất lượng và độ phân giải dữ liệu của bạn mà còn giúp việc giám sát linh hoạt hơn nhiều và dữ liệu được thu thập nhất quán hơn.

Hệ thống hình ảnh đa quang phổ

Việc thu thập hình ảnh nông nghiệp giờ đây trở nên đơn giản và hiệu quả hơn bao giờ hết với hệ thống hình ảnh ổn định được tích hợp sẵn giúp thu thập các bộ dữ liệu toàn diện ngay khi xuất xưởng.

Truy cập thông tin được thu thập bởi 1 camera RGB và một dãy camera đa kính với 5 camera bao gồm các dải màu Xanh lam, Xanh lục, Đỏ, Đỏ và Cận hồng ngoại – tất cả đều ở mức 2MP với màn trập toàn cầu, trên gimbal ổn định 3 trục.

He-thong-da-quang-pho
Hệ thống hình ảnh đa quang phổ

Tích hợp cảm biến quang phổ ánh sáng mặt trời

Một nhược điểm của hình ảnh vệ tinh là những thay đổi trong điều kiện thời tiết từ ngày này sang ngày khác cũng làm thay đổi dữ liệu được thu thập mỗi ngày, dẫn đến dữ liệu không nhất quán, cung cấp ít thông tin chi tiết về các yếu tố ảnh hưởng đến sức khỏe thực vật.

P4 Multispectral có một cảm biến ánh sáng mặt trời quang phổ tích hợp trên đầu để thu thập bức xạ mặt trời, tối đa hóa tính nhất quán của việc thu thập dữ liệu. Bằng cách điều chỉnh mức độ ánh sáng mặt trời, P4 Multispectral có thể giúp nắm bắt thông tin sức khỏe thực vật nhất quán qua các mùa và trong suốt quá trình sinh trưởng của cây trồng.

Tich-hop-cam-bien-quang-pho-anh-sang-mat-troi
Tích hợp cảm biến quang phổ ánh sáng mặt trời

Xem cả Nguồn cấp dữ liệu RGB và NDVI

Không phải lúc nào chỉ cần có hình ảnh từ trên không là đủ, vì những cây trồng có vấn đề có thể trông đẹp ở bên ngoài.

Chuyển đổi giữa phân tích Chỉ số Thực vật Khác biệt Chuẩn hóa sơ bộ (NDVI) và nguồn cấp dữ liệu RGB trực tiếp để hình dung ngay vị trí cần chú ý, vì vậy có thể nhanh chóng đưa ra quyết định điều trị có mục tiêu.

Chuyen-doi-thoi-gian-thuc-giua-hinh-anh-NDVI-va-hinh-anh-RGB
Chuyển đổi thời gian thực giữa hình ảnh NDVI và hình ảnh RGB

Độ chính xác cấp độ centimet 

Để có thể thực hiện dựa trên thông tin chi tiết từ bản đồ chỉ số thực vật, bản đồ này cần phải được căn chỉnh chặt chẽ với vị trí thực tế của thực vật trên thực địa, có nghĩa là điều quan trọng là phải có được các phép đo chính xác đến từng centimet.

P4 Multispectral ghi lại thời gian thực, dữ liệu định vị chính xác về hình ảnh được chụp bởi cả sáu máy ảnh với hệ thống TimeSync của DJI.

Ở những khu vực có kết nối internet kém, bạn có thể kết nối P4 Multispectral với Trạm di động GNSS độ chính xác cao D-RTK 2 và NTRIP hoặc lưu trữ dữ liệu quan sát vệ tinh để sử dụng cho PPK.

Khả năng tương thích với nhiều hệ thống định vị khác nhau, bao gồm cả mạng CORS, cho phép P4 Multispectral sử dụng cùng một mạng với thiết bị và dụng cụ trong trang trại.

Ban-do-duoc-tao-boi-may-bay-khong-nguoi-lai-P4M
Bản đồ được tạo bởi máy bay không người lái P4M

Sự khởi đầu của các sứ mệnh nông nghiệp thông minh

Dữ liệu mà máy bay nông nghiệp không người lái P4 chụp được là bước khởi đầu cho các sứ mệnh nông nghiệp thông minh mới, cho phép nông dân bổ sung thêm công nghệ để thực sự đưa hoạt động canh tác của họ vào thời đại kỹ thuật số.

Đây chỉ là một ví dụ về quy trình làm nông nghiệp kỹ thuật số như vậy:

  1. Lập kế hoạch chuyến bay, thực hiện các nhiệm vụ tự động và có thể lặp lại cũng như quản lý dữ liệu chuyến bay bằng GS PRO – ứng dụng iOS lập kế hoạch chuyến bay hàng đầu của DJI.
  2. Thu thập hình ảnh đa kính một cách hiệu quả trên một khu vực rộng lớn bằng cách sử dụng Đa kính P4 và có được cái nhìn tổng quan về các khu vực có vấn đề trong cả hình ảnh RGB và hình ảnh NDVI sơ bộ.
  3. Sử dụng DJI Terra hoặc phần mềm tương thích của bên thứ ba để phân tích dữ liệu. Tạo bản đồ chỉ số thảm thực vật bằng cách sử dụng các hình ảnh đa mặt được thu thập trong chuyến bay.
  4. Hành động dựa trên dữ liệu bằng cách thực hiện các phương pháp điều trị mục tiêu trên các khu vực cần chú ý.
quy-trinh-lam-nong-nghiep-ky-thuat-so
Quy trình làm nông nghiệp kỹ thuật số

Đừng làm việc vào ngày khác nếu không có thông tin chi tiết trên không

Việc dễ dàng truy cập dữ liệu sức khỏe thực vật sẽ là công cụ để áp dụng rộng rãi hơn và tích hợp thông tin chi tiết về dữ liệu trong các hoạt động canh tác hàng ngày. Đã đến lúc trang bị cho mình một chiếc máy bay không người lái mạnh mẽ như P4 Multispectral như một thiết bị nông nghiệp tiêu chuẩn.

Quý khách cần tư vấn thêm về giải pháp hoặc trải nghiệm sản phẩm, xin vui lòng liên hệ AgriDrone Việt Nam:

0/5 (0 Reviews)
NHẬN TƯ VẤN