Chào mừng Quý độc giả đến với trang thông tin điện tử của Viện Khoa học Kỹ thuật Nông nghiệp miền Nam

Tin nổi bật
Thành tích

Huân chương Ðộc lập

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Huân chương Lao động

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Giải thưởng Nhà nước

- Nghiên cứu dinh dưởng và thức ăn gia súc (2005)

- Nghiên cứu chọn tạo và phát triển giống lúa mới cho xuất khẩu và tiêu dùng nội địa (2005)

Giải thưởng VIFOTEC

- Giống ngô lai đơn V2002 (2003)

- Kỹ thuật ghép cà chua chống bệnh héo rũ vi khuẩn (2005)

- Giống Sắn KM 140 (2010)

Trung tâm
Liên kết website
lịch việt
Thư viện ảnh
Video
Trung Tâm NC Khoai tây, Rau và Hoa, trồng rau Hàn Quốc theo VietGap

Thống kê truy cập
 Đang trực tuyến :  7
 Số lượt truy cập :  24748198
Công nghệ khai thác ảnh vệ tinh: Mô hình dự báo năng suất cây ngô

Quy trình công nghệ khai thác ảnh vệ tinh do Học viện Nông nghiệp Việt Nam và Đại học bang Kansas (Hoa Kỳ) hợp tác xây dựng được kỳ vọng sẽ là cánh cửa mở ra nhiều cơ hội cho nghiên cứu cũng như tư vấn chính sách quản lý sản xuất – kinh doanh cây ngô và cây trồng nói chung trong tương lai. Tại Việt Nam, “việc đánh giá thực trạng sản xuất cây trồng bao gồm diện tích và năng suất hiện vẫn được làm theo phương pháp truyền thống: đơn vị đo thống kê từ cấp huyện, tổ chức lấy mẫu theo địa phương”.

Quy trình công nghệ khai thác ảnh vệ tinh do Học viện Nông nghiệp Việt Nam và Đại học bang Kansas (Hoa Kỳ) hợp tác xây dựng được kỳ vọng sẽ là cánh cửa mở ra nhiều cơ hội cho nghiên cứu cũng như tư vấn chính sách quản lý sản xuất – kinh doanh cây ngô và cây trồng nói chung trong tương lai.

 

Đây cũng là công cụ giúp người nông dân dự đoán tình hình sản xuất, đưa ra các phương án chăm sóc và thu hoạch phù hợp.

 

Trung tâm Nông nghiệp bền vững (Đại học Tây Bắc) đã tiến hành điều tra thực địa 400 hộ dân tại xã Bon Phặng, xã Bó Mười của huyện Thuận Châu; xã Chiềng Chăn, Hát Lót, Mường Bằng huyện Mai Sơn. Trong ảnh, ThS Nguyễn Hoàng Phương đang xác định tọa độ ruộng ngô trên thực địa. Ảnh: Trường Đại học Tây Bắc.
Trung tâm Nông nghiệp bền vững (Đại học Tây Bắc) đã tiến hành điều tra thực địa 400 hộ dân tại xã Bon Phặng, xã Bó Mười của huyện Thuận Châu; xã Chiềng Chăn, Hát Lót, Mường Bằng huyện Mai Sơn. Trong ảnh, ThS Nguyễn Hoàng Phương đang xác định tọa độ ruộng ngô trên thực địa. Ảnh: Trường Đại học Tây Bắc.
 

Thiếu vắng công cụ quản lý

 

Tại Việt Nam, “việc đánh giá thực trạng sản xuất cây trồng bao gồm diện tích và năng suất hiện vẫn được làm theo phương pháp truyền thống: đơn vị đo thống kê từ cấp huyện, tổ chức lấy mẫu theo địa phương” – PGS.TS Nguyễn Việt Long (Học viện Nông nghiệp Việt Nam) cho biết. Hiện tại, chúng ta vẫn chưa có công cụ dự báo năng suất một cách khoa học. Những bản đồ hiện trạng sử dụng đất hiện nay thường chỉ có cây lúa và cây trồng khác hằng năm, phải 5 năm mới cập nhật một lần, không đáp ứng được nhu cầu quản lý và sản xuất kinh doanh đang biến động rất nhanh theo cơ chế thị trường và cuộc cách mạng công nghiệp 4.0.

 

May mắn thay, năm 2017, thông qua Chương trình Học giả Fulbright Việt Nam, PGS.TS. Nguyễn Việt Long đã tham gia nhóm nghiên cứu của TS. Ignacio Ciampitti, Đại học bang Kansas, Hoa Kỳ về ứng dụng các công nghệ mới như khai thác dữ liệu lớn, máy bay không người lái, ảnh vệ tinh trong nghiên cứu và quản lý sản xuất cây ngô. Nhờ đó, khi trở về Việt Nam, PGS.TS Nguyễn Việt Long đã quyết định làm cầu nối để Học viện Nông nghiệp Việt Nam tiếp tục hợp tác với Đại học bang Kansas trong một dự án do FIRST tài trợ, với mục tiêu tiếp thu và làm chủ công nghệ khai thác ảnh vệ tinh của Hoa Kỳ trong đánh giá thực trạng, dự báo năng suất phục vụ đổi mới quản lý sản xuất ngô tại Việt Nam.

 

Lúc bấy giờ, ở Việt Nam, việc nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám trong nông nghiệp không còn quá xa lạ. Công nghệ này đã được triển khai trong các lĩnh vực như sử dụng đất nông nghiệp; quản lý sản xuất lúa vùng đồng bằng sông Hồng, đồng bằng sông Cửu Long; quản lý đất rừng, cảnh báo cháy rừng; theo dõi quá trình sạt lở, bồi lấp bờ sông; quản lý thảm họa thiên tai... “Thế nhưng, việc ứng dụng ảnh vệ tinh để đánh giá thực trạng sản xuất cũng như dự đoán năng suất trên cây ngô vẫn chưa được thực hiện do nhiều khó khăn. Nhưng một khi thành công, công nghệ này chắc chắn sẽ mở ra nhiều cơ hội cho nghiên cứu cũng như tư vấn chính sách quản lý sản xuất – kinh doanh cây ngô và cây trồng nói chung” – PGS.TS Long chia sẻ.

 

Lập bản đồ thực trạng và mô hình dự báo

 

Bước đầu, các nhà khoa học đã khảo sát để xây dựng quy trình công nghệ khai thác ảnh vệ tinh cho hai tỉnh trồng ngô quan trọng nhất Việt Nam là Đắk Lắk và Sơn La.

 

Hiện trạng phân bố vùng trồng ngô và một số cây trồng khác tại Đắk Lắk năm 2019 dựa trên dữ liệu ảnh vệ tinh. Nguồn: nhóm nghiên cứu cung cấp
Hiện trạng phân bố vùng trồng ngô và một số cây trồng khác tại Đắk Lắk năm 2019 dựa trên dữ liệu ảnh vệ tinh. Nguồn: nhóm nghiên cứu cung cấp
 

“Chúng tôi đã tiến hành thu thập một lượng dữ liệu lớn bao gồm ảnh vệ tinh trong 15 năm, điều tra thực địa về tình hình sản xuất ngô và cây trồng khác của 2.000 nông hộ, thu thập dữ liệu khí tượng và số liệu thống kê trong vòng 30 năm tại hai tỉnh” – PGS.TS Nguyễn Việt Long chia sẻ.

 

Nhờ sự hỗ trợ của TS. Nguyễn Văn Khoa (Đại học Tây Bắc) và TS Nguyễn Văn Minh (Đại học Tây Nguyên), nhóm nghiên cứu đã tiến hành khảo sát thực địa 1544 cánh đồng cây trồng. Trong mỗi chuyến thực địa, máy thu GPS Garmin cầm tay sẽ ghi lại vị trí địa lý của cánh đồng với độ chính xác cao. Đồng thời, chủ đất sẽ cung cấp thông tin chi tiết về lịch sử và quy trình canh tác trên đất trồng của mình. Những thông tin này bao gồm các loại cây trồng, lịch mùa vụ, bón phân, công tác quản lý đồng ruộng, mô hình cây trồng và sản lượng thu hoạch. Trong quá trình thực hiện, các nhà khoa học nhận thấy rằng ngành sản xuất ngô của chúng ta trên thực tế còn manh mún, điều kiện khí hậu nhiệt đới (nhiều mây) và hệ thống sinh thái có địa hình, cây trồng đa dạng… những yếu tố này đã gây ảnh hưởng đến độ chính xác trong việc sử dụng công nghệ hình ảnh vệ tinh để đánh giá sản xuất

 

Chính vì vậy, nghiên cứu này áp dụng thuật toán Savitzky – Golay để tái tạo lại Chỉ số thực vật tăng cường (EVI) trong giai đoạn 2003 – 2018 từ ảnh viễn thám, qua đó kịp thời phát hiện những thay đổi trong tình hình gieo trồng ngô. Sau đó, nhóm tiếp tục sử dụng Máy vectơ hỗ trợ (SVM) để lập bản đồ mô hình trồng ngô hiện nay tại các tỉnh. Bộ lọc Savitzky – Golay giúp phân biệt hình thái thực vật và xác định các mô hình canh tác ngô bất chấp hiệu ứng nhiễu và đám mây trên dữ liệu viễn thám quang học.

Hiện trạng phân bố vùng trồng ngô và cây trồng khác tại Sơn La năm 2019 dựa trên dữ liệu ảnh vệ tinh. Nguồn: nhóm nghiên cứu cung cấp
Hiện trạng phân bố vùng trồng ngô và cây trồng khác tại Sơn La năm 2019 dựa trên dữ liệu ảnh vệ tinh. Nguồn: nhóm nghiên cứu cung cấp
 

Trên cơ sở những kết quả thu thập, phân tích dữ liệu và chuyển giao công nghệ từ Đại học bang Kansas, nhóm nghiên cứu đã xây dựng được bộ bản đồ gồm hai bản đồ thực trạng sản xuất ngô tại Đắk Lắk và Sơn La dựa trên khai thác dữ liệu ảnh vệ tinh sản xuất ngô của hai tỉnh. “Bản đồ này có một ưu điểm đặc biệt so với những bản đồ trước đây, đó là ngoài thông tin diện tích sản xuất, bản đồ còn cung cấp thông tin mùa vụ, đồng thời phân biệt được hệ thống cây trồng và cây rừng khá phức tạp tại vùng nghiên cứu” – PGS. TS Nguyễn Việt Long phân tích. “Ngoài ra, chúng tôi còn xây dựng hai mô hình dự báo năng suất ngô cho hai tỉnh Đắk Lắk và Sơn La, đây là mô hình dự báo năng suất ngô cũng như cây trồng đầu tiên tại Việt Nam, cho phép dự báo năng suất cây ngô trước khi thu hoạch 30 ngày với độ chính xác 70%.” Mô hình này sẽ giúp người nông dân nắm được tình hình của cây ngô, từ đó đưa ra phương án chăm sóc, thu hoạch phù hợp.

 

Góp phần thay đổi căn bản nền nông nghiệp

 

Nỗ lực của PGS.TS Nguyễn Việt Long nói riêng và nhóm nghiên cứu của Học Viện Nông nghiệp Việt Nam nói chung, trên thực tế, không chỉ dừng lại ở lợi ích cho người dân tại hai tỉnh Sơn La và Đắk Lắk, mà về lâu dài, còn góp phần tạo ra các hướng nghiên cứu mới, đổi mới phương pháp tiếp cận trong nghiên cứu quản lý sản xuất cây ngô và cây trồng nói chung tại Việt Nam.

 

“Trước đây, công tác quản lý sản xuất nông nghiệp của Việt Nam thường quan tâm nhiều hơn đến các giải pháp riêng lẻ như giống mới hay các biện pháp kỹ thuật độc lập, chưa khai thác hiệu quả công tác đánh giá thực trạng, dự báo một cách hệ thống, nên hiệu quả còn thấp” – PGS.TS Long nhận định. Chính vì vậy, cho đến nay Việt Nam vẫn phải nhập khẩu ngô làm thức ăn cho gia súc, với mức độ và giá cả ngày càng tăng.

 

Công nghệ này sẽ góp phần thay đổi bức tranh sản xuất ngô ở Việt Nam, hỗ trợ nhà quản lý lập kế hoạch sản xuất, ra quyết định điều chỉnh quy hoạch hệ thống sản xuất cây trồng dựa trên dữ liệu sản lượng thu hoạch của mỗi vùng. “Bên cạnh việc giảm thời gian và chi phí điều tra so với phương thức truyền thống, công nghệ còn hỗ trợ xác định các giải pháp kỹ thuật, tổ chức sản xuất phù hợp với từng điều kiện canh tác, góp phần nâng cao năng suất và trình độ quản lý sản xuất ngô của Việt Nam tiếp cận trình độ quốc tế”. – PGS.TS Nguyễn Việt Long chia sẻ.

 

Thế nhưng, cây ngô chỉ là điểm khởi đầu cho một chặng đường dài phía trước. Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, sự tích hợp cao độ của hệ thống kết nối số hóa, vật lý, sinh học và trí tuệ nhân tạo sẽ góp phần thay đổi căn bản nền sản xuất nông nghiệp ở nước ta. Trong tương lai, chúng ta có thể triển khai ứng dụng ảnh vệ tinh trong quản lý sản xuất, ứng phó với biến đổi khí hậu, dự báo năng suất của các loại cây khác nhau như đậu tương, cà phê, bơ… trên bản đồ hiện có của nhóm nghiên cứu.

 

Trước mắt, trong thời gian tới, nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục hợp tác với ĐH bang Kansas và các doanh nghiệp để cải thiện độ chính xác và phát triển phần mềm tiện lợi hơn để hỗ trợ điều hành quản lý sản xuất - kinh doanh của các bên trong chuỗi giá trị ngành hàng cây ngô. “Bên cạnh đó, chúng tôi sẽ tổ chức tập huấn để các nhà khoa học, doanh nghiệp, người dân tại hai tỉnh Đắk Lắk và Sơn La… có thể dễ dàng hơn trong việc tiếp nhận và sử dụng giải pháp này” – PGS.TS Long chia sẻ.

 

Trở lại      In      Số lần xem: 73

[ Tin tức liên quan ]___________________________________________________
Designed & Powered by WEBSO CO.,LTD