I. Giới thiệu về mô hình bề mặt cây trồng
Mô hình bề mặt cây trồng (mô hình cây trồng) là một công cụ quan trọng trong nông nghiệp hiện đại. Nó cho phép nông dân và nhà nghiên cứu theo dõi sự phát triển của cây trồng một cách chính xác. Việc sử dụng dữ liệu Lidar từ drone nông nghiệp giúp tạo ra các mô hình 3D chi tiết về bề mặt cây trồng. Công nghệ này không chỉ giúp giảm thiểu sự can thiệp của con người mà còn nâng cao độ chính xác trong việc giám sát cây trồng. Theo nghiên cứu, việc áp dụng công nghệ Lidar trong nông nghiệp đã cho thấy hiệu quả rõ rệt trong việc ước tính chiều cao cây trồng và đánh giá năng suất. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh sản xuất nông nghiệp hiện đại, nơi mà việc quản lý chính xác và hiệu quả là cần thiết để đảm bảo an ninh lương thực.
1.1. Tầm quan trọng của dữ liệu Lidar
Dữ liệu Lidar cung cấp thông tin chi tiết về bề mặt cây trồng, cho phép xác định chiều cao và mật độ cây một cách chính xác. Việc sử dụng công nghệ quét Lidar từ drone giúp thu thập dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả. Nghiên cứu cho thấy rằng, việc sử dụng hình ảnh từ drone kết hợp với dữ liệu Lidar có thể tạo ra các mô hình bề mặt cây trồng chính xác hơn. Điều này không chỉ giúp nông dân theo dõi sự phát triển của cây mà còn hỗ trợ trong việc đưa ra các quyết định canh tác kịp thời. Sự kết hợp này cũng giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất nông nghiệp, từ đó nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm.
II. Quy trình thu thập và xử lý dữ liệu
Quy trình thu thập dữ liệu từ drone nông nghiệp sử dụng máy quét Lidar Velodyne VLP-16 là một bước quan trọng trong việc xây dựng mô hình bề mặt cây trồng. Dữ liệu được thu thập thông qua các bước đồng bộ và chuyển đổi tọa độ. Sau khi thu thập, dữ liệu mây điểm sẽ được xử lý để ước tính chiều cao cây trồng. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng, phương pháp Percentile cho kết quả ước tính chính xác hơn so với phương pháp phân phối chuẩn. Cụ thể, hệ số quyết định R2 > 0.85 và sai số RMSE < 8cm cho thấy độ chính xác cao của phương pháp này. Việc áp dụng quy trình này không chỉ giúp giảm thiểu thời gian thu thập dữ liệu mà còn nâng cao độ chính xác trong việc ước tính chiều cao cây trồng.
2.1. Phương pháp ước tính chiều cao cây trồng
Phương pháp ước tính chiều cao cây trồng dựa trên dữ liệu mây điểm được thu thập từ công nghệ Lidar. Hai phương pháp chính được áp dụng là Percentile và phân phối chuẩn. Phương pháp Percentile cho thấy sự tương quan cao với kết quả đo trực tiếp, cho phép ước tính chiều cao cây trồng mà không cần xác định độ cao mặt đất. Điều này giúp giảm thiểu sự can thiệp của con người trong quá trình thu thập dữ liệu. Kết quả cho thấy rằng, việc áp dụng các phương pháp này không chỉ nâng cao độ chính xác mà còn giúp nông dân có thể theo dõi sự phát triển của cây trồng một cách hiệu quả hơn.
III. Ứng dụng thực tiễn trong nông nghiệp
Việc áp dụng công nghệ Lidar trong nông nghiệp đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc giám sát và quản lý cây trồng. Các mô hình bề mặt cây trồng được xây dựng từ dữ liệu Lidar không chỉ giúp nông dân theo dõi sự phát triển của cây mà còn hỗ trợ trong việc đưa ra các quyết định canh tác kịp thời. Nghiên cứu cho thấy rằng, việc sử dụng drone trong nông nghiệp giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất, từ đó nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm. Hệ thống thông tin địa lý (GIS) cũng có thể được tích hợp để phân tích dữ liệu một cách hiệu quả hơn, giúp nông dân có cái nhìn tổng quan về tình hình sản xuất của mình.
3.1. Tối ưu hóa sản xuất nông nghiệp
Việc sử dụng công nghệ bay không người lái kết hợp với công nghệ Lidar giúp nông dân tối ưu hóa quy trình sản xuất. Các mô hình bề mặt cây trồng cho phép nông dân theo dõi sự phát triển của cây một cách chính xác, từ đó đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời. Điều này không chỉ giúp nâng cao năng suất mà còn giảm thiểu chi phí sản xuất. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng, việc áp dụng công nghệ này có thể giúp nông dân đạt được mục tiêu sản xuất bền vững và hiệu quả hơn trong bối cảnh biến đổi khí hậu và áp lực từ thị trường.
