7 bước Drone lập bản đồ nông nghiệp chính xác đến 5 cm

Drone lập bản đồ nông nghiệp đang trở thành công cụ quan trọng trong quản lý và canh tác hiện đại. Tuy nhiên, nhiều người dùng vẫn gặp khó khăn trong việc đảm bảo chuẩn kỹ thuật và độ chính xác dữ liệu. Để giải quyết vấn đề này, AGS Tech giới thiệu checklist và quy trình 7 bước giúp bạn dễ dàng tạo bản đồ orthomosaic, DSM, DTM và chỉ số cây trồng chính xác cao. 

Với quy trình này, bạn có thể thu thập và xử lý dữ liệu đạt sai số chỉ 5 cm khi sử dụng công nghệ RTK/PPK hoặc GCP đầy đủ — giải pháp tối ưu để nâng cao hiệu quả canh tác cùng AGS Tech.

1. Mục tiêu và đầu ra cần có

Việc xác định rõ ràng mục tiêu và đầu ra là bước khởi đầu quan trọng nhất trong mọi dự án lập bản đồ nông nghiệp bằng drone. Điều này giúp định hướng toàn bộ quy trình từ lựa chọn thiết bị đến phương pháp xử lý dữ liệu.

1.1 Xác định mục tiêu dự án

Xác định mục tiêu dự án

Mỗi dự án drone lập bản đồ nông nghiệp đều có những mục tiêu riêng biệt, quyết định loại dữ liệu cần thu thập và cách phân tích. Các mục tiêu phổ biến mà chúng tôi thường gặp bao gồm:

• Đo chỉ số sinh trưởng (NDVI, NDRE): Đây là mục tiêu cốt lõi để đánh giá sức khỏe cây trồng, phát hiện sớm các vùng cây bị stress do thiếu nước, dinh dưỡng hoặc sâu bệnh. Ví dụ, một nghiên cứu của Đại học Wageningen (Hà Lan) đã chứng minh rằng việc theo dõi NDVI định kỳ bằng máy bay không người lái trong nông nghiệp giúp nông dân phản ứng nhanh chóng với các vấn đề, giảm thiểu thiệt hại mùa màng.
• Lập bản đồ mật độ thực vật: Giúp đánh giá hiệu quả gieo trồng, xác định các khoảng trống hoặc vùng cây mọc quá dày cần điều chỉnh.
• Tính chiều cao cây: Quan trọng cho việc ước tính sản lượng, theo dõi tốc độ phát triển và quản lý cây trồng lâu năm như cây ăn trái, cây công nghiệp.
• Phân vùng tưới tiêu, phun phân: Tạo bản đồ chi tiết để áp dụng chính xác lượng nước và dinh dưỡng cần thiết cho từng khu vực nhỏ trong cánh đồng, tối ưu hóa tài nguyên và giảm chi phí.

Từ những mục tiêu này, chúng ta sẽ có các kết quả đầu ra cụ thể:

• Orthomosaic (ảnh chỉnh giao): Một bản đồ ảnh độ phân giải cao, đã được chỉnh sửa để loại bỏ biến dạng do địa hình, có thể đo đạc chính xác. Định dạng GeoTIFF với GSD (Ground Sample Distance) phù hợp là tiêu chuẩn.
• DSM (Digital Surface Model) và DTM (Digital Terrain Model): Các mô hình độ cao số, cung cấp thông tin về độ cao của bề mặt cây trồng (DSM) và mặt đất trần (DTM), rất hữu ích cho việc tính toán độ dốc, thể tích và chiều cao cây.
• Bản đồ NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): Thể hiện sức khỏe và mật độ thực vật, thường ở định dạng GeoTIFF hoặc shapefile để dễ dàng phân tích và áp dụng trong các hệ thống GIS.
• Shapefile phân vùng bất thường: Các tệp vector chỉ ra các khu vực có vấn đề (stress, thiếu nước, sâu bệnh) để nông dân có thể can thiệp kịp thời và chính xác.

1.2 Yêu cầu độ chính xác

Yêu cầu độ chính xác

Độ chính xác là yếu tố then chốt quyết định giá trị của bản đồ nông nghiệp từ drone. Chúng ta cần xác định GSD (độ phân giải không gian của một pixel trên mặt đất) và độ chính xác vị trí tuyệt đối.

• Mục tiêu GSD:
  • 2 cm/pixel: Phù hợp cho việc giám sát cây trồng ở cấp độ chi tiết (pixel precision monitoring), ví dụ như đếm cây con, phát hiện sâu bệnh trên từng cây.
  • 5 cm/pixel: Lý tưởng cho quản lý cấp độ đồng ruộng (field level management), như phân vùng tưới tiêu, đánh giá sức khỏe tổng thể.
  • 10 cm/pixel: Dùng cho cái nhìn tổng quan về diện tích lớn, theo dõi sự thay đổi theo mùa vụ.
• Độ chính xác vị trí tuyệt đối: Đây là khả năng xác định vị trí của một điểm trên bản đồ so với vị trí thực tế trên mặt đất.
  • RTK (Real-Time Kinematic) hoặc PPK (Post-Processed Kinematic): Các công nghệ này thường đạt độ chính xác ngang 2–5 cm và độ chính xác cao 3–7 cm. Chúng tôi khuyến nghị sử dụng drone RTK PPK để đạt được độ chính xác cao nhất, giảm thiểu hoặc loại bỏ nhu cầu về GCP (Ground Control Points).
  • Sử dụng GCP: Nếu không có RTK/PPK, việc sử dụng GCP là bắt buộc. Mục tiêu sai lệch vị trí (RMSE - Root Mean Square Error) nên được giữ ở mức ≤10 cm cho các ứng dụng quản lý trồng trọt thông thường, và ≤5 cm cho các phân tích đòi hỏi độ chính xác cao. Theo khuyến nghị của Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS), độ chính xác này là đủ để tạo ra các bản đồ địa hình và ảnh chỉnh giao chất lượng cao phục vụ nhiều mục đích.

Xem thêm: Lợi Ích Của Flycam Trong Nông Nghiệp: Nâng Tầm Năng Suất & Hiệu Quả

2. Thiết bị và cảm biến phù hợp

Lựa chọn đúng thiết bị drone nông nghiệp và cảm biến là yếu tố quyết định chất lượng dữ liệu thu thập được. AGS Tech luôn tư vấn khách hàng dựa trên quy mô dự án và yêu cầu độ chính xác.

2.1 Loại drone và tiêu chí chọn

Loại drone và tiêu chí chọn

Việc lựa chọn loại máy bay không người lái phụ thuộc vào diện tích canh tác và mục tiêu cụ thể:

• Fixed-wing (cánh cố định): Phù hợp cho các lô đất lớn, trên 100 ha, nhờ khả năng bay lâu và bao phủ diện tích rộng trong một lần cất cánh. Tuy nhiên, chúng yêu cầu khu vực cất/hạ cánh rộng hơn.
• Multirotor (đa cánh quạt): Lý tưởng cho các vùng nhỏ hơn, từ 1–50 ha, nơi cần độ chính xác cao và khả năng bay linh hoạt, cất/hạ cánh thẳng đứng.

Tiêu chí lựa chọn drone phù hợp cho nông nghiệp:

• Khả năng tích hợp RTK/PPK: Đây là yếu tố hàng đầu để đảm bảo độ chính xác vị trí cao cho drone lập bản đồ nông nghiệp, giảm thiểu công sức đặt GCP.
• Thời gian bay: Đảm bảo đủ thời lượng để hoàn thành nhiệm vụ trên diện tích mục tiêu mà không cần thay pin quá nhiều lần, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí.
• Payload (tải trọng): Khả năng mang theo các loại cảm biến đa phổ, nhiệt hoặc LiDAR, tùy thuộc vào yêu cầu phân tích dữ liệu.

Gợi ý các mẫu drone phù hợp từ AGS Tech:

• DJI Mavic 3 Enterprise RTK: Một lựa chọn gọn nhẹ, dễ triển khai cho các ruộng nhỏ dưới 50 ha. Với tích hợp RTK, nó mang lại độ chính xác vị trí 2–3 cm và hỗ trợ camera 20 MP, rất phù hợp cho các nhiệm vụ mapping drone nông nghiệp cơ bản.

JI Mavic 3 Enterprise RTK

• DJI Matrice 350 RTK: Dòng drone chuyên nghiệp, mạnh mẽ, dành cho các khảo sát chính xác cao. Với thời gian bay 40–50 phút và khả năng mang đa cảm biến như Zenmuse P1 (photogrammetry), multispectral hoặc L1 (LiDAR), đây là giải pháp toàn diện cho các dự án lớn và phức tạp.

DJI Matrice 350 RTK

• DJI Phantom 4 RTK: Một mẫu drone kinh điển trong lĩnh vực nông nghiệp, phù hợp cho diện tích 10–80 ha. Tích hợp RTK, dễ dàng xử lý dữ liệu với các phần mềm như Pix4D hoặc Agisoft Metashape, được nhiều chuyên gia tin dùng.

DJI Phantom 4 RTK

• DJI Agras T50: Mặc dù chủ yếu là drone phun thuốc, khi kết hợp với camera mapping module, T50 có thể hỗ trợ lập bản đồ và phun chính xác, tối ưu hóa quy trình canh tác.

DJI Agras T50

• DJI Mavic 3 Multispectral: Được trang bị cảm biến 5 băng tần (RGB, Red, Green, Red Edge, Near-Infrared), đây là lựa chọn chuyên biệt cho canh tác chính xác, cung cấp dữ liệu thô chất lượng cao để tính toán các chỉ số như NDVI, NDRE, GNDVI.

DJI Mavic 3 Multispectral

2.2 Cảm biến đề xuất

RGB camera

Chất lượng dữ liệu ảnh là nền tảng cho mọi phân tích nông học. AGS Tech khuyến nghị các loại cảm biến sau:

• RGB camera (20 MP trở lên): Dùng để tạo orthomosaic chi tiết với GSD ≤5 cm. Độ phân giải cao đảm bảo hình ảnh sắc nét, giúp nhận diện các đặc điểm nhỏ trên đồng ruộng.
• Multispectral (5 băng tần trở lên): Cảm biến đa phổ là "trái tim" của bản đồ chỉ số cây trồng. Với các băng tần như Red, Green, Blue, Red Edge và Near-Infrared, chúng cho phép tính toán các chỉ số như NDVI, NDRE, GNDVI, cung cấp thông tin sâu sắc về sức khỏe và sinh lý cây trồng. Các nghiên cứu từ NASA cho thấy Red Edge và NIR đặc biệt hiệu quả trong việc phát hiện stress thực vật sớm.
• Thermal camera (nhiệt): Nếu cần đánh giá stress độ ẩm của cây trồng hoặc phát hiện các vấn đề liên quan đến nhiệt độ, cảm biến nhiệt là công cụ hữu ích.
• Định dạng ảnh: Luôn ưu tiên chụp ảnh ở định dạng TIFF không nén hoặc JPEG 95% chất lượng cao kèm theo đầy đủ metadata EXIF. Metadata này chứa thông tin quan trọng như tọa độ, độ cao, góc chụp, giúp quá trình xử lý ảnh photogrammetry đạt độ chính xác cao nhất.

Xem thêm: Ứng Dụng Của Flycam - Từ Giải Trí Đến Chuyên Nghiệp

3. Lập flight plan chi tiết

Một kế hoạch bay (flight plan) được lập trình cẩn thận là yếu tố then chốt để thu thập dữ liệu chất lượng cao, đảm bảo độ phủ và độ chính xác mong muốn cho lập bản đồ nông nghiệp bằng drone.

3.1 Thông số bay tiêu chuẩn

Thông số bay tiêu chuẩn

Các thông số bay cần được thiết lập chính xác để tối ưu hóa việc thu thập dữ liệu:

• Frontlap (độ chồng ảnh theo chiều bay): Khuyến nghị 80%. Độ chồng ảnh cao giúp đảm bảo đủ dữ liệu để tái tạo mô hình 3D chính xác, đặc biệt quan trọng khi xử lý địa hình phức tạp hoặc cây trồng có cấu trúc tán lá dày.
• Sidelap (độ chồng ảnh ngang): Khuyến nghị 70%. Tương tự frontlap, sidelap cao giúp tăng cường độ tin cậy của các điểm chung giữa các ảnh, cải thiện chất lượng của orthomosaic và các mô hình độ cao.
• Chiều cao bay: Phụ thuộc trực tiếp vào GSD mong muốn và loại cảm biến. Ví dụ:
  • Để đạt GSD 2 cm, bạn sẽ cần bay ở độ cao khoảng 50 mét (với camera 20MP thông thường).
  • Để đạt GSD 5 cm, độ cao bay có thể là khoảng 120 mét.
  • Luôn tham khảo thông số kỹ thuật của cảm biến và phần mềm lập kế hoạch bay để tính toán chiều cao chính xác.
• Tốc độ bay: Cần điều chỉnh để tránh hiện tượng mờ ảnh (motion blur) và đảm bảo đủ thời gian chụp ảnh chất lượng.
  • 3–5 m/s cho GSD ≤5 cm.
  • 6–10 m/s cho GSD ~10 cm.
  • Tốc độ bay cũng ảnh hưởng đến thời gian bay và số lượng pin cần thiết.

3.2 Thiết lập camera và chụp

Thiết lập camera và chụp

Cài đặt camera phù hợp là điều cần thiết để đảm bảo mỗi bức ảnh đều sắc nét và có giá trị:

• Tốc độ màn trập (Shutter speed): Khi bay ở tốc độ trên 5 m/s, tốc độ màn trập cần được đặt tối thiểu 1/1000s để "đóng băng" chuyển động của drone và tránh motion blur. Nếu tốc độ màn trập quá chậm, hình ảnh sẽ bị nhòe, ảnh hưởng nghiêm trọng đến quá trình xử lý photogrammetry.
• Thời gian chụp: Lý tưởng nhất là chụp dưới ánh sáng ổn định, từ 10:00 sáng đến 14:00 chiều. Tránh chụp vào buổi sáng sớm hoặc chiều muộn khi bóng đổ dài và ánh sáng không đồng đều, điều này có thể làm sai lệch màu sắc và chỉ số cây trồng.
• Chụp overlap gốc (nadir): Đây là phương pháp chụp ảnh thẳng đứng xuống mặt đất, là tiêu chuẩn cho việc tạo orthomosaic và DSM/DTM.
• Thêm oblique (chụp nghiêng): Khi cần phân tích cấu trúc tán lá (canopy structure) chi tiết hơn, bạn có thể thêm các đường bay chụp nghiêng 15°–20°. Các ảnh chụp nghiêng cung cấp góc nhìn đa dạng hơn về các cạnh của vật thể, giúp tái tạo mô hình 3D tốt hơn.

4. GCP, RTK/PPK và kiểm soát chất lượng vị trí

Để đảm bảo độ chính xác vị trí cho bản đồ nông nghiệp từ drone, việc sử dụng GCP (Ground Control Points) hoặc công nghệ RTK/PPK là bắt buộc. AGS Tech luôn nhấn mạnh tầm quan trọng của bước này.

4.1 Quy tắc đặt GCP

Quy tắc đặt GCP

GCP là các điểm có tọa độ chính xác đã biết trên mặt đất, được sử dụng để căn chỉnh và hiệu chỉnh dữ liệu ảnh từ drone lập bản đồ nông nghiệp.

• Diện tích <50 ha: Tối thiểu 5 GCP, phân bố đều ở các góc và một điểm ở trung tâm khu vực khảo sát.
• Diện tích 50–100 ha: Tối thiểu 8 GCP, cũng cần phân bố hợp lý để đảm bảo độ phủ và độ chính xác trên toàn bộ khu vực.
• Diện tích >100 ha: Tối thiểu 10 GCP, hoặc chia khu vực thành các ô nhỏ hơn và quản lý GCP theo từng ô.
• Đánh dấu GCP: Các GCP cần được đánh dấu rõ ràng trên mặt đất bằng các vật liệu có độ tương phản cao (ví dụ: tấm bạt có hoa văn checkerboard) để dễ dàng nhận diện trên ảnh.
• Đo đạc GCP: Tọa độ của GCP phải được đo bằng thiết bị GNSS RTK/PPK chuyên dụng với độ chính xác ngang ≤2 cm. Việc này đảm bảo rằng các điểm kiểm soát có độ tin cậy cao nhất.

4.2 Khi dùng RTK/PPK

Khi dùng RTK/PPK

Công nghệ RTK (Real-Time Kinematic) và PPK (Post-Processed Kinematic) giúp máy bay không người lái trong nông nghiệp ghi lại tọa độ chính xác cao cho mỗi bức ảnh ngay tại thời điểm chụp, giảm đáng kể sự phụ thuộc vào GCP.

• Nếu drone RTK/PPK hoạt động chuẩn xác, bạn có thể giảm số lượng GCP xuống còn 0–2 điểm để kiểm tra chất lượng (checkpoints) thay vì dùng làm điểm điều khiển. Tuy nhiên, chúng tôi vẫn khuyến nghị giữ ít nhất 3 điểm kiểm tra độc lập để đánh giá độ chính xác của toàn bộ sản phẩm.
• Kiểm tra trước bay: Luôn kiểm tra kết nối baseline và NTRIP (nếu sử dụng RTK qua mạng) trước khi bay.
• Lưu raw GNSS: Nếu sử dụng PPK, hãy đảm bảo drone lưu lại dữ liệu GNSS thô (raw GNSS data) để có thể hậu xử lý và đạt độ chính xác cao nhất.

4.3 Kiểm tra sau thu thập

Kiểm tra sau thu thập

Sau khi dữ liệu ảnh đã được xử lý thành bản đồ, việc kiểm tra chất lượng vị trí là bước cuối cùng để xác nhận độ chính xác của sản phẩm:

• So sánh tọa độ: Sử dụng các điểm kiểm tra (checkpoints) không được dùng trong quá trình xử lý, so sánh tọa độ của chúng trên bản đồ đã dựng với tọa độ thực tế đã đo bằng GNSS RTK.
• Mục tiêu RMSE:
  • Đối với quản lý trồng trọt thông thường, mục tiêu RMSE ngang ≤10 cm là chấp nhận được.
  • Đối với các phân tích chính xác cao, mục tiêu RMSE ngang ≤5 cm là lý tưởng.
  • Nếu RMSE vượt quá ngưỡng cho phép, có thể cần xem xét lại quy trình thu thập dữ liệu hoặc bổ sung GCP.

5. Xử lý ảnh và tạo sản phẩm

Sau khi thu thập dữ liệu từ drone lập bản đồ nông nghiệp, bước tiếp theo là xử lý ảnh để tạo ra các sản phẩm bản đồ có giá trị. Quy trình này đòi hỏi sự tỉ mỉ và lựa chọn phần mềm phù hợp.

5.1 Quy trình xử lý cơ bản

Quy trình xử lý cơ bản

Quy trình xử lý ảnh photogrammetry từ máy bay không người lái trong nông nghiệp thường bao gồm các bước sau:

• Import ảnh: Đưa tất cả các ảnh đã chụp vào phần mềm xử lý.
• Tìm Tie points (điểm liên kết): Phần mềm sẽ tự động tìm kiếm các điểm chung giữa các bức ảnh chồng lấn. Đây là nền tảng để căn chỉnh các ảnh lại với nhau.
• Camera alignment (căn chỉnh camera): Dựa trên các tie points, phần mềm xác định vị trí và góc chụp chính xác của từng bức ảnh trong không gian 3D.
• Dense cloud (đám mây điểm dày đặc): Từ các điểm liên kết ban đầu, phần mềm tạo ra một đám mây điểm dày đặc, mô tả chi tiết bề mặt khu vực khảo sát.
• DSM (Digital Surface Model) và DTM (Digital Terrain Model): Từ đám mây điểm, phần mềm sẽ tạo ra DSM (bao gồm cả cây cối, công trình) và DTM (chỉ mặt đất trần).
• Orthomosaic (ảnh chỉnh giao): Đây là sản phẩm ảnh 2D độ phân giải cao, đã được chỉnh sửa để loại bỏ biến dạng do địa hình và góc chụp, cho phép đo đạc chính xác.
• Index calculation (tính toán chỉ số): Nếu sử dụng ảnh đa phổ, phần mềm sẽ tính toán các chỉ số như NDVI, NDRE.

Chế độ xử lý: Khi cần GSD ≤5 cm, hãy luôn sử dụng chế độ xử lý "High" hoặc "Ultra High" cho dense cloud. Chế độ này sẽ tạo ra đám mây điểm dày đặc hơn, chi tiết hơn, đảm bảo độ chính xác cao cho các sản phẩm cuối cùng.

5.2 Phần mềm đề xuất và đầu ra

Pix4Dmapper - Phần mềm photogrammetry chuyên dụng

Lựa chọn phần mềm phù hợp là rất quan trọng để tối ưu hóa quy trình phân tích dữ liệu drone nông nghiệp.

• Phần mềm photogrammetry chuyên dụng:
  • Pix4Dmapper: Nổi tiếng với giao diện thân thiện và khả năng xử lý mạnh mẽ, tạo ra các sản phẩm chất lượng cao cho lập bản đồ nông nghiệp bằng drone.
  • Agisoft Metashape (nay là Agisoft Metashape Professional): Được đánh giá cao về độ chính xác và khả năng tùy chỉnh, phù hợp cho các dự án đòi hỏi kỹ thuật cao.
• Phần mềm GIS (Geographic Information System) và Remote Sensing:
  • QGIS: Một phần mềm GIS mã nguồn mở mạnh mẽ, dùng để phân tích, trực quan hóa và quản lý các lớp dữ liệu địa lý từ drone lập bản đồ nông nghiệp.
  • SNAP (Sentinel Application Platform) hoặc GRASS GIS: Các công cụ mã nguồn mở khác cho phân tích viễn thám, đặc biệt hữu ích cho việc xử lý và phân tích dữ liệu đa phổ.

Đầu ra chuẩn của các phần mềm này bao gồm:

• Orthomosaic: Định dạng GeoTIFF, với độ sâu bit 8 hoặc 16 bit, đảm bảo chất lượng hình ảnh và khả năng phân tích màu sắc.
• DSM và DTM: Định dạng GeoTIFF, cung cấp dữ liệu độ cao.
• Shapefile phân vùng: Các tệp vector (.shp) chứa thông tin về các khu vực đã được phân loại (ví dụ: vùng cây khỏe, vùng cây yếu).
• Bảng CSV dữ liệu điểm: Dữ liệu dạng bảng của các chỉ số hoặc thông số khác tại các điểm cụ thể.

5.3 Tham số render và xuất

Tham số render và xuất

Trước khi xuất sản phẩm cuối cùng, cần thiết lập các tham số để đảm bảo tính tương thích và chính xác:

• Hệ quy chiếu (CRS - Coordinate Reference System): Luôn đặt CRS phù hợp với khu vực khảo sát. Thông thường là WGS84 UTM zone tương ứng (ví dụ: UTM Zone 48N cho phần lớn Việt Nam). Việc này đảm bảo bản đồ của bạn có thể chồng ghép chính xác với các bản đồ khác.
• Resampling orthomosaic: Xuất orthomosaic với GSD thực tế thu được. Ví dụ, nếu GSD thực tế của dữ liệu là 5 cm/pixel, hãy xuất bản đồ với độ phân giải 5 cm/pixel để tránh làm giảm chất lượng hoặc tạo ra dữ liệu không cần thiết.

6. Phân tích nông học và chỉ số

Sau khi có các sản phẩm bản đồ từ drone lập bản đồ nông nghiệp, bước tiếp theo là phân tích chúng để trích xuất thông tin có giá trị, hỗ trợ các quyết định canh tác chính xác.

6.1 Chỉ số phổ thông

Các chỉ số thực vật để đánh giá sức khỏe và tình trạng sinh trưởng của cây trồng

Các chỉ số thực vật là công cụ mạnh mẽ để đánh giá sức khỏe và tình trạng sinh trưởng của cây trồng:

• NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): Đây là chỉ số phổ biến nhất, được tính từ băng tần cận hồng ngoại (NIR) và băng tần đỏ (Red) của ảnh đa phổ: NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red). NDVI phản ánh mật độ và sức khỏe của thảm thực vật. Giá trị NDVI càng cao (gần 1) cho thấy cây càng khỏe mạnh, xanh tốt; giá trị thấp (gần 0 hoặc âm) cho thấy thực vật yếu, đất trống hoặc nước. Một nghiên cứu của Đại học California, Davis, đã chỉ ra rằng NDVI có mối tương quan chặt chẽ với năng suất cây trồng và có thể được sử dụng để dự đoán sản lượng.
• NDRE (Normalized Difference Red Edge Index): Tương tự NDVI nhưng sử dụng băng tần Red Edge thay vì Red: NDRE = (NIR - Red Edge) / (NIR + Red Edge). NDRE ít bị bão hòa hơn NDVI ở các vùng cây trồng có mật độ cao và nhạy cảm hơn với hàm lượng nitơ trong lá, giúp phát hiện stress sớm hơn ở giai đoạn cây phát triển mạnh.
• GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index): Sử dụng băng tần xanh lá (Green) thay vì đỏ: GNDVI = (NIR - Green) / (NIR + Green). Chỉ số này nhạy cảm với hàm lượng chlorophyll và có thể được dùng để đánh giá hàm lượng nitơ và tình trạng dinh dưỡng của cây.

Ngưỡng (Threshold) các chỉ số: Việc xác định ngưỡng là rất quan trọng để diễn giải dữ liệu. Ví dụ:

• NDVI <0.35 có thể là cảnh báo stress hoặc vùng đất trống.
• NDVI 0.6–0.8 thường là vùng cây khỏe mạnh.
• Các ngưỡng này cần được hiệu chỉnh cục bộ dựa trên loại cây trồng, giai đoạn sinh trưởng và điều kiện môi trường cụ thể của từng vùng. AGS Tech khuyến nghị thực hiện các khảo sát thực địa để xác định ngưỡng chính xác nhất.

6.2 Ứng dụng số liệu

Phân vùng quản lý (Zoning)

Các chỉ số và dữ liệu từ drone lập bản đồ nông nghiệp có thể được ứng dụng vào nhiều khía cạnh của quản lý nông nghiệp:

• Phân vùng quản lý (Zoning): Sử dụng các thuật toán phân cụm (clustering) như k-means hoặc phân tích phân đoạn để chia cánh đồng thành các vùng có đặc điểm tương đồng (ví dụ: vùng cần nhiều nước, vùng cần ít phân bón). Từ đó, xuất ra các shapefile để tích hợp vào hệ thống máy móc nông nghiệp thông minh, cho phép phun phân, tưới tiêu biến đổi theo từng vùng. Đây là cốt lõi của canh tác chính xác bằng drone.
• Tính chiều cao cây: Bằng cách lấy hiệu số giữa DSM (mô hình bề mặt số) và DTM (mô hình địa hình số), chúng ta có thể tính toán chiều cao của từng cây hoặc trung bình chiều cao của cây trồng trong một khu vực. Ví dụ, nếu DSM - DTM = 1.8 m ± 0.2 m, điều này cho thấy cây có chiều cao trung bình khoảng 1.8 mét. Kết quả này cần được tham chiếu với các phép đo thực địa để đảm bảo độ chính xác.
• Báo cáo hiệu năng: Xuất các bảng CSV chứa dữ liệu chi tiết cho từng ô nhỏ (ví dụ: 10x10 mét) trên cánh đồng. Các thông số có thể bao gồm NDVI trung bình, độ cao trung bình, diện tích bất thường. Những báo cáo này giúp nông dân theo dõi hiệu quả của các biện pháp can thiệp và đưa ra quyết định cho mùa vụ tiếp theo.

7. Kiểm tra chất lượng, tối ưu chi phí và triển khai thực tế

Để đảm bảo hiệu quả bền vững của giải pháp drone nông nghiệp, việc liên tục kiểm tra chất lượng, tối ưu hóa quy trình và triển khai một cách có hệ thống là vô cùng quan trọng.

7.1 Kiểm tra chất lượng dữ liệu

Kiểm tra chất lượng dữ liệu

Việc đánh giá chất lượng dữ liệu lập bản đồ nông nghiệp bằng drone không chỉ dừng lại ở độ chính xác vị trí mà còn bao gồm nhiều yếu tố khác:

• Các chỉ số cần kiểm tra:
  • Số ảnh thất bại: Tỷ lệ ảnh không thể xử lý được (do mờ, lỗi chụp, v.v.).
  • Tỷ lệ tie points: Số lượng điểm liên kết được tìm thấy giữa các ảnh. Tỷ lệ cao cho thấy chất lượng ảnh tốt và độ chồng lấn phù hợp.
  • RMSE (Root Mean Square Error) của GCP: Mục tiêu là ≤0.05 m (5 cm) ngang cho các công tác đòi hỏi độ chính xác cao.
• Giải pháp khắc phục: Nếu RMSE vượt quá ngưỡng chấp nhận được hoặc chất lượng dữ liệu không đạt yêu cầu, bạn có thể:
  • Tăng độ chồng lấn (overlap) thêm 5% trong các lần bay tiếp theo.
  • Bổ sung thêm GCP (Ground Control Points) để cải thiện độ chính xác vị trí.
  • Kiểm tra lại cài đặt camera và điều kiện ánh sáng khi chụp.

7.2 Tối ưu thời gian và chi phí

Tối ưu thời gian và chi phí

Công nghệ drone nông nghiệp không chỉ mang lại độ chính xác mà còn giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí nếu được triển khai hiệu quả:

• Năng suất bay:
  • Drone multirotor loại Phantom có thể hoàn thành nhiệm vụ khảo sát 20 ha trong khoảng 30–45 phút, tùy thuộc vào điều kiện bay và cấu hình pin.
  • Drone fixed-wing có thể bao phủ 100–300 ha mỗi ngày, tùy thuộc vào dung lượng pin và khả năng logistics tại hiện trường.
• Quy trình tiết kiệm:
  • Sử dụng batch processing (xử lý hàng loạt) trên máy chủ (server) hoặc các nền tảng đám mây (cloud-based processing) để giảm thời gian xử lý dữ liệu trên máy tính cá nhân. Các dịch vụ như Pix4Dcloud, Agisoft Cloud cho phép xử lý nhanh chóng và hiệu quả hơn.
  • Đào tạo đội ngũ vận hành thành thạo để giảm thiểu lỗi và tối ưu hóa thời gian thực hiện nhiệm vụ.

7.3 Quy trình triển khai liên tục

Quy trình triển khai liên tục

Để tối ưu canh tác bằng drone và đạt được hiệu quả bền vững, việc thiết lập một quy trình triển khai liên tục là cần thiết:

• Lịch khảo sát định kỳ:
  • Đối với cây trồng có tốc độ sinh trưởng nhanh, khảo sát 7–14 ngày một lần để theo dõi sự phát triển và phát hiện vấn đề kịp thời.
  • Đối với giám sát lâu dài hoặc cây trồng chậm phát triển, lịch khảo sát 30–60 ngày một lần có thể phù hợp.
• Kiểm soát dữ liệu: Luôn lưu trữ ảnh thô (raw images) và metadata kèm theo tối thiểu 2 năm. Việc này đảm bảo khả năng truy xuất nguồn gốc (traceability) và cho phép tái xử lý dữ liệu trong tương lai nếu có yêu cầu mới hoặc công nghệ xử lý được cải tiến. AGS Tech khuyến nghị sử dụng các hệ thống lưu trữ đám mây an toàn để bảo vệ dữ liệu.

Việc áp dụng drone lập bản đồ nông nghiệp theo quy trình 7 bước mà AGS Tech đã chia sẻ không chỉ giúp bạn từ lập kế hoạch đến xuất bản đồ một cách chuyên nghiệp mà còn đảm bảo độ chính xác cao, với mục tiêu GSD từ 2–10 cm và độ chính xác vị trí theo yêu cầu. Đây là nền tảng vững chắc để bạn đưa ra các quyết định quản lý canh tác thông minh, tối ưu hóa năng suất và tài nguyên.

Hãy bắt đầu ngay hôm nay bằng cách thử nghiệm trên một ô đất nhỏ 1–5 ha theo checklist này. Đánh giá RMSE và điều chỉnh kế hoạch bay để hoàn thiện quy trình trước khi triển khai trên diện tích lớn hơn. Công nghệ drone nông nghiệp đang mở ra một kỷ nguyên mới cho canh tác chính xác.

Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về các loại máy bay không người lái trong nông nghiệp phù hợp, cách tối ưu hóa phân tích dữ liệu drone nông nghiệp hoặc các giải pháp drone nông nghiệp toàn diện khác, đừng ngần ngại truy cập website của AGS Tech hoặc liên hệ với đội ngũ chuyên gia của chúng tôi. Chúng tôi luôn sẵn lòng đồng hành cùng bạn trên hành trình tối ưu canh tác bằng drone.

Thông tin liên hệ:

• Địa chỉ trụ sở chính: 14 Trần Hưng Đạo, Hoàn Kiếm, Hà Nội, Việt Nam.
• Đường dây nóng: 07 9988 5588
• Trang web:  https://agstech.vn/
• Facebook:  https://www.facebook.com/AGSTechViệt Nam
• Email: contact@agstech.vn