Thực tiễn thì lĩnh vực nông nghiệp đã bắt đầu ứng dụng những kỹ thuật công nghệ cao cách đây cả thập kỷ, trong đó các tổ chức quản lý nhà nước và tư nhân áp dụng những sáng tạo trong lĩnh vực kỹ thuật số để dần từng bước thay đổi quá trình xử lý, hình thành nên những mô hình kinh doanh mới. Tuy nhiên thuật ngữ “SỐ” không mang cùng một ý nghĩa đối với tất cả mọi người ở những cấp độ khác nhau trong cùng một tổ chức. Trong khi đối với một số người, nó hoàn toàn đơn giản mang ý nghĩa triển khai ứng dụng kỹ thuật hiện đại, hỗ trợ các quá trình kinh doanh để mang lại lợi thế cạnh tranh, đối với những người khác thì đó là giải pháp hoàn chỉnh nhằm gia tăng mối quan hệ giữa người bán và người mua. Hoặc với nhóm người khác, nó thể hiện nhiệm vụ số hoá tất cả số liệ,u để cải thiện hiệu quả thực thi thông qua tiết kiệm thời gian và chi phí giá thành. Thực tiễn thì tất cả đều có lý, chỉ có điều nó chưa phải là một giải pháp hay khái niệm tổng thể, vậy vai trò của “Chuyển đổi số” trong lĩnh vực nông nghiệp là gì? Tại sao chuyển đổi số lại là vấn đề sống còn với kinh tế nông nghiệp trong tương lai? Các chiến lược phát triển và ứng dụng chuyển đổi số trong nông nghiệp như thế nào?
Cá nhân tôi trong thời gian hơn 6 năm qua trực tiếp triển khai những nhiệm vụ cụ thể nhằm phát triển một mô hình kinh tế nông nghiệp có hiệu quả và mang tính thực tiễn hơn. Cũng trong thời gian này, do cần tìm hiểu và tiếp cận với nhiều nguồn tài liệu khác nhau, tôi đã cố gắng tổng hợp và biên soạn tài liệu liên quan tới một trong những hợp phần chuyển đổi số quan trọng trong nông nghiệp có sự tham gia rất lớn của kỹ thuật công nghệ, đó chính là những ứng dụng tiềm năng của các kỹ thuật cao cấp như: máy bay không người lái UAV và các dạng thức cảm biến số liệu nông nghiệp mà UAV có thể mang; mạng lưới cảm biến thu thập số liệu trên cánh đồng theo phương thức vạn vật kết nối Internet IoT; các ứng dụng trên điện thoại di động …
I. NÔNG NGHIỆP SỐ NGÀY NAY
Một trong số những hợp phần chính giúp định rõ khái niệm “SỐ” trong nông nghiệp đó chính là ứng dụng kỹ thuật công nghệ, mà cụ thể hơn là kỹ thuật công nghệ trong lĩnh vực nông nghiệp (Agriculture Technology hay Agri-tech). Khái niệm này thường được tham chiếu đến các ứng dụng của kỹ thuật công nghệ hiện đại, kết hợp với kết nối Internet để xây dựng lại thực tiễn nông nghiệp trên quy mô lớn. Việc ứng dụng kỹ thuật số trong nông nghiệp mang đến cho các tổ chức có quy mô trung bình hoặc lớn nguồn động lực bổ sung để vượt qua rào cản và thu lại những kết quả triển khai, dựa trên quá trình phân tích các khối số liệu nông nghiệp quy mô lớn, điều mà trước đây chúng ta chưa thể thực hiện được. Thành quả này sẽ được phân bổ lại cho tất cả những người hưởng lợi trong hệ sinh thái nông nghiệp, giúp tạo ra được nhiều sản phẩm hơn, gia tăng giá trị thông
qua quá trình xử lý, tiêu thụ các sản phẩm nông nghiệp đó một cách tối ưu nhất.
Số liệu nông nghiệp ở các mức khác nhau được thu thập và tạo ra bằng cách kết hợp nhiều nguồn cung cấp, nguồn cung cấp số liệu có thể bao gồm: các ứng dụng nông nghiệp di động, các cảm biến, máy bay không người lái UAV, ứng dụng thiết bị trên các phương tiện máy móc trong quá trình canh tác, các thiết bị tự động hoá, các cảm biết và thiết bị vạn vật kết nối Internet IoT, bản đồ và số liệu viễn thám … tất cả các dạng thức cảm biến số liệu này cho phép chúng ta thu thập thông tin trên cánh đồng một cách liên tục. Số liệu này, sau khi được xử lý kết hợp với thông tin từ vệ tinh và thông tin khí tượng thời tiết, cho phép các nhà sản xuất theo dõi liên tục sinh trưởng của cây trồng trên cánh đồng quy mô lớn trong chế độ thời gian thực, đánh giá năng lực canh tác của từng khu vực chi tiết, tính toán dự báo sản lượng từng phân khu với độ chính xác cao.
Một khái niệm nữa trong lĩnh vực nông nghiệp cũng thường được nhắc đến là Nông nghiệp chính xác (Precision Agriculture - PA). Nông nghiệp chính xác thể hiện qua những cơ hội sử dụng trí tuệ nhân tạo AI (Artificial Intelligence), số liệu lớn, vạn vật kết nối Internet, máy học …
nhằm tối ưu hoá các quy trình xử lý trên cánh đồng. Nó cho phép các nhà sản xuất chuyển đổi số liệu nông nghiệp thô thành các bản ghi có ích và những hướng dẫn thực thi phù hợp, nhằm cải thiện chất lượng và năng suất mùa vụ. Ví dụ trí tuệ nhân tạo có khả năng phân tích hỗ trợ các nhà sản xuất đưa ra quyết định lựa chọn loại cây trồng tốt nhất, phù hợp nhất cho từng vùng, cân đối nguồn lực máy móc thiết bị để tiết kiệm trong sử dụng các nguồn lực trong canh tác.
Một điểm hết sức quan trọng trong chuyển đổi số nông nghiệp là, nếu chúng ta có thể số hoá toàn bộ quy trình xử lý trong lĩnh vực đặc thù này, bắt đầu từ sản xuất, thu hoạch đến lưu kho và phân phối sẽ giúp tăng cường các mối liên kết giữa các thành phần hưởng lợi trong hệ sinh thái nông nghiệp, điều mà trước đây nông nghiệp chưa thể làm được. Khi toàn bộ quy trình nông nghiệp được số hoá cũng giúp cải thiện tầm nhìn, thông qua những chiến lược phù hợp đối với chuỗi phân phối liên quan đến tất cả mọi thành phần tham gia vào quá trình sản xuất nông nghiệp, điển hình phải kể đến là các nhà cung cấp vật tư nông nghiệp, nhà sản xuất trực tiếp, người tiêu dùng … điều này giúp cho các quá trình xử lý hiệu quả, rõ ràng và minh bạch hơn.
II. NÔNG NGHIỆP CHÍNH XÁC LÀ GÌ?
Nông nghiệp chính xác (Precision Agriculture - PA) là khái niệm quản trị dựa trên nền tảng quan trắc, đo đạc, tính toán, phân tích và triển khai các hành động trực tiếp lẫn gián tiếp trên cánh đồng, phù hợp với từng loại cây trồng trên từng khu vực canh tác cụ thể.
Mục tiêu lớn nhất của nông nghiệp chính xác là tạo hiệu quả ứng dụng lớn hơn trên các cánh đồng bị hạn chế về nguồn lực nhằm tối đa năng suất cây trồng, cũng tương tự như vậy đối với lĩnh vực chăn nuôi.
Năm 1997, Uỷ ban Nghiên cứu Quốc gia Hoa Kỳ đưa ra định nghĩa về nông nghiệp chính xác “Nông nghiệp chính xác là việc ứng dụng những công nghệ thông tin hiện đại nhằm cung cấp, xử lý và phân tích đa nguồn số liệu có độ chính xác không gian và độ phân giải cao phục vụ cho quá trình ra quyết định và điều hành hoạt động quản tr ị, nhằm nâng cao sản lượng sản xuất nông nghiệp”. Tới thời điểm hiện tại thì định nghĩa về nông nghiệp chính xác trên vẫn còn nguyên giá trị, điều khác biệt chỉ là làm rõ những kỹ thuật và công nghệ cao cấp nào được sử dụng trong nông nghiệp chính xác của thế kỷ 21 mà thôi.
Thực tiễn cho thấy, nông nghiệp chính xác bước vào giai đoạn phát triển mạnh mẽ nhất từ khi có sự xuất hiện và tham gia của kỹ thuật định vị dẫn đường toàn cầu bằng vệ tinh GPS (Global Positioning System) của Hoa Kỳ và hiện tại là GNSS (Global Navigation Satellite System) với sự góp mặt của hàng loạt vệ tinh định vị dẫn đường từ nhiều quốc gia như GPS của Hoa Kỳ, GLONASS của Liên bang Nga, Galileo của Cộng đồng Châu Âu, BeiDou của Trung Quốc và một số hệ thống định vị vùng khác của Ấn Độ và Nhật Bản. Với việc trang bị máy thu tín hiệu định vị dẫn đường GNSS phù hợp cho nông nghiệp, người nông dân và các nhà nghiên cứu có khả năng xác định chính xác bất kỳ vị trí nào trên cánh đồng, điều này cho phép chúng ta tạo ra các bản đồ với độ phân giải và độ chính xác cao hơn rất nhiều, mà trên đó tất cả các yếu tố khác đều có thể đo đạc và ghi nhận lại được một cách chi tiết, rõ ràng như: năng suất theo từng thửa ruộng, đặc điểm địa hình, độ phẳng mặt ruộng, các yếu tố hữu cơ, mức bụi ẩm, lượng mưa, nhiệt độ, các chỉ số sinh hoá như độ pH, vi sinh vật … Hầu hết các loại máy động lực sử dụng trong nông nghiệp như máy cày, máy kéo, máy gặt đập liên hợp … thế hệ mới đều được trang bị sẵn các cảm biến định vị GNSS, bên cạnh chức năng dẫn đường, chúng còn cung cấp thông tin để hướng dẫn hoạt động của máy móc trên cánh đồng và hỗ trợ việc quản lý, điều hành thông minh từ trong phòng.
Bên cạnh kỹ thuật định vị dẫn đường vệ tinh GNSS, nông nghiệp chính xác cũng thực sự khởi sắc khi xuất hiện các thiết bị bay không người lái UAV. Với khả năng mang các loại cảm biến hình ảnh khác nhau, UAV làm thay đổi hoàn toàn cách thức theo dõi và chăm sóc trong nông nghiệp. Một trong những đặc điểm mà chúng ta đều biết rất quan trọng đối với cây trồng là chỉ số thực vật NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). NDVI được phân tách từ các băng cận hồng ngoại, hồng ngoại và là các tham số trung gian mà từ đó có thể thấy được các đặc tính khác nhau của thảm thực vật như: sinh khối, chỉ số diện tích lá, khả năng quang hợp, tổng các sản phẩm sinh khối theo mùa mà thực vật có thể tạo ra. Những đặc tính đó có liên quan và phụ thuộc rất lớn vào dạng thực vật bao phủ và thời tiết, đặc tính sinh lý, sinh hoá và sâu bệnh… Công nghệ gần đúng để giám sát đặc tính các hệ sinh thái khác nhau là phép nhận dạng chuẩn và phép so sánh giữa chúng. Hay nói cách khác, bằng cách nào đó nếu chúng ta xác định được chỉ số NDVI (biến thiên từ -1 đến +1) chúng ta sẽ hiểu rõ sức khoẻ của cây trồng và đưa ra phương án chăm sóc hợp lý cho từng thời điểm, cũng như phương án xử lý sâu bệnh hại theo từng khu vực một cách hiệu quả và tiết kiệm.
UAV quan trắc sử dụng trong nông nghiệp được trang bị máy chụp ảnh màu RGB và má y chụp ảnh đa phổ có khả năng thu thập hình ảnh phục vụ cho kỹ thuật đo vẽ ảnh hàng không nhằm tạo ra các bức ảnh trực giao trên các cánh đồng. Cấu trúc của ảnh đa phổ (Multispectral) cho phép xác định giá trị NDVI và thành lập bản đồ thể hiện giá trị NDVI cho toàn bộ cánh đồng. Bên cạnh đó số liệu hình ảnh do UAV còn được sử dụng để thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ lớn cho khu vực canh tác, bản đồ địa hình là nền tảng quan trọng để tính toán và bố trí hệ thống cấp nước tưới tiêu, phương án phun thuốc và rải phân hiệu quả, xác định vùng trồng phù hợp cho từng loại cây …
Bên cạnh các kỹ thuật như GNSS, kỹ thuật hình ảnh thì nông nghiệp chính xác chỉ thực sự phát huy hết hiệu quả khi các nguồn số liệu khác như: ảnh hàng không ảnh vệ tinh, bản tin dự báo thời tiết, thông số kỹ thuật của các loại phân bón và thuốc bảo vệ thực vật sử dụng trên cánh đồng, các chỉ dấu thể hiện sức khoẻ của cây trồng đặc trưng, khả năng thực hiện lệnh điều khiển chính xác của máy móc … được tích hợp về chung một nền tảng thống nhất.
III. SỰ PHÁT TRIỂN CỦA NÔNG NGHIỆP CHÍNH XÁC
Cần lưu ý rằng thuật ngữ nông nghiệp chính xác (Precision Agriculture - PA) được coi là thành phần cốt yếu của làn sóng thứ ba trong cuộc cách mạng nông nghiệp hiện đại. Cuộc cách mạng nông nghiệp lần thứ nhất đơn giản là thời kỳ cơ khí hoá nông nghiệp diễn ra từ năm 1900 đến năm 1930, trong giai đoạn này mỗi người nông dân có thể làm ra đủ lương thực để nuôi sống 26 người. Bước vào những năm 1960 là cuộc cách mạng xanh với những phương pháp khoa học được sử dụng rộng rãi trong nông nghiệp như phương pháp biến đổi gien, phân bón và thuốc bảo vệ thực vật, trong giai đoạn này mỗi người nông dân có thể làm ra lượng lương thực đủ để nuôi sống 156 người. Theo dự đoán của các chuyên gia dân số và nhân khẩu học, đến năm 2050 dân số thế giới sẽ đạt tới con số 9.6 tỷ người, theo đó hệ thống cung cấp lương thực buộc phải có hiệu quả ít nhất là gấp đôi so với các mức hiện tại để bảo đảm lượng thức ăn cần thiết. Với việc ứng dụng các kỹ thuật công nghệ tiên tiến vào lĩnh vực nông nghiệp hiện đại, con người đang bước vào cuộc cách mạng nông nghiệp thứ ba chính là nông nghiệp chính xác và với sự hỗ trợ của khoa học công nghệ cao, mỗi người nông dân có khả năng tạo ra lượng lương thực để nuôi sống 265 người trên cùng một diện tích canh tác.
Trong cuộc cách mạng nông nghiệp thứ ba, chúng ta có thể thấy rõ ba làn sóng cơ bản gồm: Làm sóng thứ nhất là sự xuất hiện và ứng dụng của ảnh hàng không và ảnh vệ tinh, dự báo thời tiết ngắn và dài hạn, sử dụng phân bón tỷ lệ biến thiên theo khu vực và xác định các chỉ số sức khoẻ cây trồng; Làn sóng thứ hai là việc nâng cấp và sử dụng các thiết bị cung cấp số liệu phục vụ cho các loại máy móc nông nghiệp đạt độ chính xác cao hơn khi hoạt động trên cánh đồng với sự xuất hiện của các loại máy làm đất và gieo hạt chính xác, bản đồ địa hình tỷ lệ lớn; số liệu phân tích thành phần đất đai chi tiết. Và làn sóng thứ ba chính là nông nghiệp chính xác mà chúng ta đang nói đến. Trong đó nông nghiệp chính xác về bản chất là quá trình và giải pháp hỗ trợ tối ưu hoá công tác quản trị trực tiếp trên cánh đồng canh tác, cụ thể:
- Khoa học cây trồng: Toàn bộ quá trình canh tác được gắn chặt với nhu cầu dinh dưỡng của từng loại cây trồng, ví dụ thay đổi thời điểm và lượng phân bón sử dụng, phương thức kiểm soát phòng sâu bệnh hại …
- Bảo vệ môi trường: Nguồn thông tin phân tích chính xác giúp giảm tối đa các yếu tố có khả năng gây rủi ro cho môi trường nông nghiệp, như sử dụng thuốc bảo vệ thực vật đúng cách, đúng thời điểm, hạn chế tối đa phát thải khí nhà kính từ quá trình canh tác.
- Tăng trưởng kinh tế: Các công việc canh tác và chăn nuôi trong nông nghiệp được cải thiện rõ rệt với khoa học và công nghệ cao, sản phẩm nông nghiệp có tính cạnh tranh cao hơn bởi chúng được tích hợp nhiều yếu tố cấu thành.
Cùng với đó, nông nghiệp chính xác cũng cung cấp cho người nông dân nguồn thông tin đáng tin cậy phục vụ cho:
- Hình thành cơ sở dữ liệu với các bản ghi thông tin chi tiết về cánh đồng.
- Cải thiện và hỗ trợ năng lực ra quyết định và đảm bảo độ chính xác.
- Tăng cường khả năng truy xuất nguồn gốc sản phẩm nông nghiệp.
- Cải thiện khả năng tiếp thị đối với các sản phẩm nông nghiệp.
- Nâng cao năng lực quản lý và xây dựng mối quan hệ với chủ đất.
- Bảo đảm chất lượng các sản phẩm nông nghiệp theo tiêu chuẩn mới
IV. NHỮNG KỸ THUẬT MỚI TRONG NÔNG NGHIỆP CHÍNH XÁC
Nông nghiệp chính xác thực sự là môi trường lý tưởng để triển khai ứng dụng công nghệ và kỹ thuật số tối tân nhất, thực tiễn những năm qua nền nông nghiệp toàn cầu đã có những bước chuyển rất lớn dưới tác động của khoa học công nghệ cao, đặc biệt là công nghệ số, tổng giá trị đầu tư vào lĩnh vực nghiên cứu phát triển phục vụ nông nghiệp thông qua các công ty công nghệ với tên gọi AGTECH đã lên tới hơn 4.6 tỷ đô la Mỹ.
Như chúng ta đã biết nông nghiệp chính xác (PA) về bản chất là lĩnh vực khoa học phục vụ cho nhiệm vụ nâng cao năng suất cây trồng, hỗ trợ ra các quyết định trong công tác quản lý nông nghiệp dựa vào các kỹ thuật, cả biến cung cấp số liệu đi cùng với các công cụ phân tích. Sự xuất hiện của nông nghiệp chính xác giúp chúng ta nâng cao sản lượng, giảm thời gian lao động, quản lý và sử dụng hiệu quả các loại phân bón, thuốc bảo vệ thực vật và vận hành hệ thống tưới tiêu hợp lý, quản lý chất lượng nông sản … thông qua quá trình thu thập, xử lý và phân tích các khối số liệu và thông tin rất lớn.
Ngày nay chúng ta triển khai sản xuất nông nghiệp trên quy mô lớn với các trang thiết bị hiện đại, sản phẩm nông nghiệp phụ thuộc rất nhiều vào quá giám sát theo dõi thường xuyên tình trạng của các loại cây trồng bằng cách sử dụng các công cụ và thiết bị quan trắc, đo để xác định các hàm, biến, đặc tính có liên quan như đặc điểm và thành phần đất canh tác, sức khoẻ của cây trồng trên cánh đồng, hiệu quả quá trình sử dụng phân bón và thuốc bảo vệ thực vật, tưới tiêu nước, sản lượng và năng suất. Trên thực tế để quản lý được tất cả các yếu tố nêu trên hoàn toàn không dễ gì đối với người nông dân, vì vậy cần có sự tham gia của các chuyên gia và các nhà khoa học, cùng với đó là các thiết bị và cảm biến số liệu đảm bảo cung cấp đầy đủ thông tin cần thiết từ cánh đồng, để phục vụ cho quá trình phân tích đánh giá và đưa ra giải pháp phù hợp ở trong phòng. Việc đưa ra các quyết định trong quá trình canh tác dựa vào kết quả phân tích số liệu và thường được vận hành theo hai chiến lược tiếp cận: Chiến lược thứ nhất là “dự báo” và chiến lược thứ hai là “kiểm soát”. Hai chiến lược này sẽ giúp hình thành các mô hình hỗ trợ việc ra quyết định, kể cả việc mô phỏng tái dựng các mô hình nông ng hiệp bằng máy tính dựa trên nền tảng số liệu lớn (Big Data).
Khoảng 10 năm về trước, chúng ta đã được chứng kiến sự xuất hiện, đồng thời cũng nhận thức rõ ràng vai trò to lớn của các kỹ thuật quan trọng và không thể thay thế trong lĩnh vực nông nghiệp hiện đại, điển hình phải kể đến: các loại bản đồ số (Digital Maps), hệ thống thông tin địa lý GIS (Geographic Information System), hệ thống định vị dẫn đường toàn cầu bằng vệ tinh GPS (Global Positioning System), kỹ thuật viễn thám (Remote Sensing). Ở thời điểm hiện tại, một lần nữa chúng ta lại được chứng kiến sự xuất hiện của những kỹ thuật hoàn toàn mới trong lĩnh vực nông nghiệp, có thể gộp vào năm nhóm chính bao gồm:
- Robots và các hệ thống tự động hoá trên cánh đồng;
- Vạn vật kết nối Internet IoT (Internet of Things);
- Số liệu lớn (Big Data) và Máy học (Machine Learning);
- Các ứng dụng trên điện thoại di động;
- Thiết bị bay không người lái UAV và ảnh vệ tinh độ phân giải siêu cao;
4.1. ROBOTS VÀ CÁC HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG HOÁ
Một trong những hệ thống tự động dễ nhận thấy nhất trong lĩnh vực nông nghiệp đó chính là các phương tiện không người lái, tương tự như phương tiện giao thông không người lái, nhiều loại máy động lực trong lĩnh vực nông nghiệp như máy làm đất, máy thu hoạch … đang được các nhà sản xuất hàng đầu thế giới như John Deere, New Holland … triển khai vận hành thử nghiệm, con người chỉ can thiệp trực tiếp trong các trường hợp khẩn nguy. Đổi mới sáng tạo thứ hai đó là việc sử dụng nguồn năng lực mặt trời cấp cho các robot tự hành, có khả năng xác định và xử lý sâu hại cây trồng bằng thuốc hoặc tia laser. Thuật ngữ AgBots (Agricultural Robots) ngày càng xuất hiện nhiều hơn, đồng thời cũng có thêm nhiều công ty khởi nghiệp công nghệ tham gia vào lĩnh vực tiềm năng này.
4.2. VẠN VẤT KẾT NỐI INTERNET IoT (INTERNET OF THINGS)
Có thể hiểu một cách đơn giản vạn vật kết nối Internet IoT (Internet of Things) là một mạng lưới những đối tượng vật lý, cấu thành bởi các hợp phần điện tử có khả năng thu thập, tổng hợp và chuyển tải số liệu theo dòng, tuyến được xác định trước. IoT phát triển song hành với các loại cảm biến cung cấp số liệu và phần mềm quản lý nông nghiệp tương ứng. Ví dụ cảm biến độ ẩm IoT gắn trên mặt ruộng có khả năng xác định và gửi số liệu độ ẩm của đất về phần mềm điều khiển, hệ thống bơm tưới được lập trình sẵn thông qua phần mềm sẽ tự động bật mở và bơm nước khi độ ẩm đến mức tới hạn. Tương tự như vậy, toàn bộ hệ thống tưới tiêu có thể được lập trình ở mức chi tiết, để đảm bảo chỉ tưới nước cho từng khu vực nhỏ trong trường hợp cần thiết.
Lợi thế của kỹ thuật IoT không bị giới hạn trong lĩnh vực trồng trọt, mà còn được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực chăn nuôi. Các cảm biến IoT được gắn với gia súc (thậm chí là gia cầm) để theo dõi tất cả các chỉ số sinh học có liên quan như: hành vi di chuyển, nhiệt độ cơ thể, nhịp tim, các vấn đề liên quan tới thức ăn và tiêu hoá, các vấn đề liên quan tới chấn thương cơ thể … Tất cả các dạng thức số liệu thu nhận sẽ được cảm biến chuyển về phần mềm trung tâm phục vụ cho tổng hợp, phân tích, đánh giá và ra quyết định.
hợp phần nông nghiệp thông minh.
4.3. SỐ LIỆU LỚN (BIG DATA) VÀ MÁY HỌC (MACHINE LEARNING)
Nông nghiệp chính xác không thể tách rời với hệ thống cảm biến cung cấp số liệu mật độ cao, hay nói cách khác là hệ thống thu thập cung cấp số liệu. Các cảm biến IoT được gắn trên mọi phương tiện tham gia canh tác, gia súc gia cầm, gắn trên cánh đồng, trên mặt đất, trên thân cây trồng … tất cả đều hoạt động và cung cấp số liệu liên tục trong chế độ thời gian thực trực tiếp cho hệ thống phần mềm trung tâm tổng hợp và phân tích. Tương lai của nền nông nghiệp đảm bảo lương thực thực phẩm nuôi sống hơn 9 tỷ người trên trái đất phụ thuộc nhiều vào chính khối số liệu này, đó chính là khối số liệu lớn (Big Data) trong nông nghiệp.
Cánh đồng thông minh và nông nghiệp chính xác triển khai trong thực tiễn giúp chúng ta tiết kiệm chi phí và mở ra nhiều cơ hội kinh doanh mới, số liệu lớn trong lĩnh vực nông nghiệp có khả năng: Thoả mãn nhu cầu lương thực thực phẩm chất lượng; tối ưu hoá sử dụng thuốc bảo vệ thực vật và phân bón; quản trị hiệu quả trang thiết bị máy móc và tài sản trên cánh đồng; tính toán chính xác năng suất và sản lượng; đảm bảo chất lượng cho các sản phẩm nông nghiệp; quản trị và khắc phục các vấn đề bất cập trong chuỗi cung ứng nông nghiệp truyền thống.
Nguồn cung cấp số liệu nông nghiệp đến từ hàng trăm nghìn các cảm biến IoT tạo ra cơ sở dữ liệu lớn.
Kỹ thuật máy học trong nông nghiệp thường được sử dụng kết hợp với các thiết bị bay không người lái UAV, phương tiện nông nghiệp tự động và các thiết bị vạn vật kết nối Internet IoT. Nó cho phép chúng ta thu thập và nhập số liệu từ tất cả các nguồn cấp, đồng bộ về một nền tảng chung. Máy tính sau đó sẽ tiến hành xử lý thông tin và gửi lại cho thiết bị những hành động cần thiết tương ứng với kết quả phân tích. Ví dụ điển hình phải kể đến như: nó cho phép các phương tiện tự động điều chỉnh lượng nước bơm tưới cần thiết cho từng khu vực thông qua cảm biến IoT; đảm bảo thiết bị phun thuốc bảo vệ thực vật chỉ bơm vừa đủ lượng cần thiết trên diện tích xác định. Kỹ thuật máy học cũng mang đến khả năng phân tích số liệu viễn thám (ảnh hàng không, ảnh vệ tinh, ảnh đa phổ …) và tự động trích xuất chỉ số NDVI lập bản đồ sức khoẻ cây trồng; đếm và thống kê số lượng cây trồng trên một đơn vị diện tích; tình trạng sâu bệnh trên cánh đồng; chỉ thị và hướng dẫn người nông dân thực thi nhiệm vụ phù hợp. Nông nghiệp càng ứng dụng và chuyển đổi sâu rộng kỹ thuật số, thì vai trò của kỹ thuật máy học càng rõ ràng hơn với khả năng tăng hiệu quả sản xuất, hỗ trợ nông nghiệp chính xác đạt độ chính xác cao hơn đồng thời giảm thiểu lao động chân tay trực tiếp của con người.
4.4. CÁC ỨNG DỤNG TRÊN ĐIỆN THOẠI DI ĐỘNG
Điện thoại di động thông minh và máy tính bảng đang trở thành những vật dụng gắn liền ngay cả với những người nông dân, chính những người nông dân đã quen với việc vận hành ứng dụng (App) trên những thiết bị này. Điều đặc biệt là các ứng dụng nông nghiệp chạy trên các thiết bị thông minh này ngày càng trở nên phổ biến trong làn sóng nông nghiệp chính xác và cánh đồng thông minh. Trên điện thoại thông minh và máy tính bảng đã có sẵn nhiều ứng dụng hữu ích như máy ảnh độ phân giải cao, microphone, máy định vị vệ tinh GPS, cảm biến đo vận tốc, đồng hồ độ chính xác cao … Cùng với đó là các ứng dụng tiện tích được phát triển phục vụ riêng cho lĩnh vực nông nghiệp như ứng dụng bản đồ cánh đồng, theo dõi gia súc gia cầm, thu nhập các bản tin dự báo thời tiết, cung cấp thông tin về các loài và xác định sức khoẻ cây trồng … và rất nhiều các tiện ích khác. Điện thoại thông minh và máy tính bảng ngày càng thuận tiện hơn, nhỏ gọn hơn, nhiều chức năng hơn và quan trọng chúng có năng lực xử lý không kém các loại máy tính xách tay thông thường.
Rất nhiều ứng dụng quản trị nông nghiệp đang được vận hành trong thực tiễn bao phủ toàn bộ chuỗi giá trị nông nghiệp.
4.5. THIẾT BỊ BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI UAV (UNMANNED AERIAL VEHICLE)
Ở giai đoạn trước khi có sự xuất hiện của UAV, nông nghiệp hiện đại thường sử dụng kỹ thuật viễn thám với ảnh chụp trên diện rộng thu được từ các vệ tinh và máy bay có người lái, tuy nhiên hạn chế lớn nhất đối với các loại tư liệu ảnh trên chính là độ phân giải và rất khó để triển khai trên các khu vực canh tác và chăn nuôi nông nghiệp diện tích và quy mô nhỏ. Sự xuất hiện của các thiết bị bay không người lái đã tạo ra bước thay đổi rất quan trọng trong lĩnh vực nông nghiệp chính xác, không chỉ là nguồn cung cấp số liệu quan trọng phục vụ cho công tác phân tích, mà giờ đây UAV còn là nguồn lực quan trọng trong quá trình theo dõi và chăm sóc cây trồng vật nuôi.
không thể thiếu của nông nghiệp chính xác và các cánh đồng
canh tác thông minh.
Như đã đề cập trong phần trước, nông nghiệp chính xác là cách thức mà những người nông dân sử dụng để quản trị cánh đồng canh tác và chăn nuôi nhằm đảm bảo hiệu quả sử dụng vật tư và nguyên liệu đầu vào như: nguồn nước tưới, thuốc bảo vệ thực vật, phân bón … để tối ưu hoá sản lượng, chất lượng và năng suất, phòng trừ bệnh dịch và giảm sâu bệnh … để đạt được những mục đích trên, nông nghiệp chính xác cần nhiều công cụ hơn và UAV là một trong số những công cụ vô cùng quan trọng đó, không thể thiếu trong nông nghiệp chính xác và các cánh đồng thông minh.
UAV nông nghiệp là các thiết bị bay không người lái được sử dụng để hỗ trợ tối ưu hoá các hoạt động trong lĩnh vực này, tăng năng suất cây trồng, theo dõi giám sát tăng trưởng và sức khoẻ cây trồng vật nuôi. Các cảm biến và thiết bị thu nhận hình ảnh gắn trên UAV nông nghiệp có khả năng cung cấp số liệu hình ảnh cực kỳ chi tiết về cánh đồng canh tác, khả năng quan sát cánh đồng từ trên cao từ UAV cho phép chúng ta phát hiện ra những vấn đề bất thường trong quá trình phát triển của cây trồng vật nuôi như: nguồn nước và tình trạng nước trên cánh đồng, các dạng thức khác nhau của đất canh tác, biểu hiện của sâu bệnh và khu vực phát sinh, các bức ảnh đa phổ còn có khả năng thông báo một cách chính xác tình trạng sức khoẻ của cây trồng dựa vào chỉ số NDVI (xem trong phần trên) … những vấn đề mà bằng mắt thường con người chúng ta không thể phát hiện ra được. Điểm khác biệt nữa của UAV nông nghiệp đó là khả năng thu thập và cung cấp thông tin gần như tức thời, là nguồn cung cấp thông tin vô cùng chính xác để xây dựng các loại bản đồ hữu ích trong nông nghiệp như địa hình, đất đai, thuỷ văn …
Sự xuất hiện và những lợi thế của thiết bị bay không người lái khi tham gia vào lĩnh vực nông nghiệp đến thời điểm này là không thể thay thế, theo một báo cáo nghiên cứu mới đây của Cộng đồng Châu Âu, tới năm 2035 trên tất cả các cánh đồng canh tác của Châu Âu sẽ có khoảng 150.000 UAV nông nghiệp hoạt động, chúng phục vụ ở tất cả các tác vụ trong nông nghiệp như: thu thập số liệu thành lập bản đồ, phân vùng quy hoạch, theo dõi tăng trưởng và sức khoẻ cây trồng, phun thuốc trừ sâu rải phân bón … Giá trị toàn bộ thị trường UAV nông nghiệp toàn cầu sẽ đạt mức 4 tỷ đô la Mỹ vào năm 2025. Dưới đây là một số nhiệm vụ quan trọng được thực hiện bởi các loại UAV nông nghiệp khác nhau:
Thu thập số liệu địa không gian: Số liệu địa không gian (Geospatial) thường được thể hiện ở dạng thức đơn giản là số liệu đo đạc bản đồ có toạ độ, hợp phần quan trọng có tính chất nền tảng để tích hợp lên đó những thông tin liên quan trong nông nghiệp. Thực tiễn, nếu chúng ta thiếu đi phần số liệu địa không gian, thì các dạng thức số liệu khác trong nông nghiệp sẽ rất khó để gắn kết với nhau, không thể tương tác với nhau trong cùng một môi trường thống nhất, để thấy rõ hơn những tác động tương hỗ do sự thay đổi của bất kỳ yếu tố nào. Các thiết bị bay không người lái UAV thế hệ mới ngoài việc được trang bị các loại cảm biến thu thập số liệu tiên tiến như: máy chụp ảnh màu độ phân giải cao, máy chụp ảnh đa phổ, máy quét laser ba chiều … chúng còn được gắn thêm các thiết bị định vị dẫn đường GNSS và IMU độ chính xác cao, có khả năng định vị tâm ảnh trong quá trình chụp để phục vụ cho các bước tính toán xây dựng mô hình ba chiều, số liệu đo vẽ bản đồ … diễn ra nhanh chóng và thuận lợi. Sự xuất hiện của UAV thu thập số liệu địa không gian cho phép chúng ta triển khai nhiệm vụ xây dựng cơ sở dữ liệu nền tảng chính xác và chi tiết hơn rất nhiều, cùng với đó là tốc độ cập nhật số liệu theo nhu cầu thực tiễn nhanh và sát với mục tiêu ứng dụng.
Giám sát cây trồng và môi trường: Theo dõi và giám sát tăng trưởng của cây trồng là nhiệm vụ hết sức quan trọng để đảm bảo năng suất và chất lượng sản phẩm thu được. Đối với các cánh đồng quy mô lớn, UAV nông nghiệp là giải pháp thu thập số liệu hiện trạng phù hợp nhất bởi khả năng triển khai nhanh chóng, số liệu có độ phân giải cao, chi tiết và chính xác, đồng thời là khả năng chỉ dẫn xử lý tình huống theo từng khu vực nhỏ tốt hơn rất nhiều so với các phương pháp giám sát khác. Một trong những ứng dụng quan trọng trong quá trình giám sát theo dõi cây trồng, là sử dụng ảnh chụp đa phổ độ phân giải cao để thành lập bản đồ chỉ số thực vật NDVI (như đã đề cập trong phần trước), bản đồ chỉ số NDVI là cẩm nang quan trọng xác định phương án chăm sóc hợp lý, xử lý sâu bệnh hoặc bổ sung phân bón nước tưới đúng chỗ, đúng thời điểm và đúng liều lượng. Bên cạnh đó quá trình xử lý hình ảnh và số liệu thu được từ UAV cũng sẽ giúp chúng ta quản lý tốt hơn yếu tố môi trường trên những cánh đồng canh tác như: quản lý xả chất thải nguy hại, theo dõi sự phát tán của các chất độc từ nguồn nước …
Phun rải: Phun rải là ứng dụng mà UAV nông nghiệp đang chiếm thị phần cơ bản, các loại UAV nông nghiệp thế hệ mới có khả năng mang tải tới 40 lít chất lỏng hoặc khô như thuốc bảo vệ thực vật, phân bón, hạt giống thức ăn chăn nuôi và được vận hành trên bất kỳ khu vực địa hình nào, bất kỳ diện tích canh tác nào. Một lợi thế khác của UAV nông nghiệp trong quá trình phun rải, là khả năng hoạt động theo các khu vực mục tiêu xác định trước, dựa trên các bản đồ hiện trạng được tạo ra bởi chính các UAV nông nghiệp khác nhằm tối ưu hoá hiệu quả sử dụng cũng như hạn chế tối đa lượng vật tư nông nghiệp tiêu hao. Châu Á là khu vực đang có sự bùng nổ và bứt phá mạnh mẽ ứng dụng UAV nông nghiệp, ví dụ tại Hàn Quốc hơn 30% diện tích canh tác nông nghiệp đang sử dụng UAV phục vụ cho các công tác phun rải, không quá khó để thấy UAV nông nghiệp phun thuốc bảo vệ thực vật trên các cánh đồng canh tác lúa.
Bảo đảm an ninh: Trên các cánh đồng canh tác rộng lớn, việc đảm bảo an ninh không hề đơn giản, bởi một trong những mục tiêu quan trọng của nông nghiệp chính xác và cánh đồng thông minh là giảm sức lao động và sự hiện diện trực tiếp của con người, UAV chính là giải pháp tối ưu và thuận tiện phục vụ cho công tác an ninh trên cánh đồng. Với việc trang bị máy chụp ảnh độ phân giải cao và khả năng giám sát từ trên không những khu vực rộng lớn trong chế độ thời gian thực, người quản lý luôn có được hình ảnh thực tiễn với tất cả những hoạt động đang diễn ra theo đó UAV cho phép: xác định các hoạt động đang được thực hiện trên cánh đồng, vị trí hiện thời của phương tiện máy móc đang vận hành, vị trí hiện thời của đàn gia súc gia cầm, xác định các đối tượng đi lạc để thu gom … thông tin có khả năng được cập nhật theo từng phút và UAV có khả năng hoạt động hoàn toàn tự động theo lộ trình đã được thiết kế từ trước.
