Author:
Tuấn Võ Quốc,Nguyễn Tấn Lợi,Quãng Thị Dal,Quang Trương Chí,Phạm Quốc Việt
Abstract
Đồng bằng sông Cửu Long là vùng canh tác lúa trọng điểm của cả nước, tuy nhiên việc thâm canh tăng vụ trong nhiều năm đã làm cho tình hình sâu bệnh diễn biến phức tạp. Nghiên cứu được thực hiện nhằm ứng dụng công nghệ máy bay không người lái (UAV - unmanned aerial vehicle) để theo dõi và cảnh báo sớm dịch hại. Nghiên cứu phân tích mối quan hệ giữa mức độ nhiễm dịch hại trên lúa dựa trên chỉ số khác biệt thực vật (NDVI - normalized difference vegetation index), chỉ số khác biệt rìa đỏ (NDRE - normalized difference red edge index), và số liệu điều tra thực địa được thu thập tại thời điểm chụp ảnh. Kết quả phân tích đã phân loại được 4 mức độ nhiễm dịch hại trên lúa: nhiễm dịch hại nặng, nhiễm dịch hại trung bình, nhiễm dịch hại nhẹ và không nhiễm dịch hại với tổng diện tích nhiễm là 11,37 ha. Trong đó, nhiễm nặng chiếm 2,1 ha, nhiễm trung bình chiếm 2,76 ha, nhiễm nhẹ chiếm 6,51 ha và không nhiễm là 12,33 ha. Qua đó cho thấy khả năng ứng dụng công nghệ UAV trong theo dõi và hỗ trợ cảnh báo sớm dịch hại trên cây lúa mang lại nhiều hiệu quả, góp phần nâng cao hiệu quả sản xuất lúa tại tỉnh Sóc Trăng nói riêng và vùng Đồng bằng sông Cửu Long nói chung.
Reference19 articles.
1. Quantifying aerial concentrations of maize pollen in the atmospheric surface layer using remote-piloted airplanes and Lagrangian stochastic modeling;Aylor;Journal of Applied Meteorology and Climatology,2006
2. Monitoring rice growth over a production region using an unmanned aerial vehicle: Preliminary trial for establishing a regional rice strain;Chosa;IFAC Proceedings Volumes (IFAC-PapersOnline),2010
3. Remote Estimation of Rice Yield With Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Data and Spectral Mixture Analysis;Duan;Frontiers in Plant Science,2019
4. Barnes E. M., Clarke T. R., Richards S. E., Colaizzi P. D, Haberland J., Kostrzewski M., Waller P., Choi C., Riley E., Thompson T., Lascano R. J., Li H., Moran M. S. (2000). Coincident Detection Of Crop Water Stress, Nitrogen Status And Canopy Density Using Ground-Based Multispectral Data. Proceedings of the Fifth International Conference on Precision Agriculture, 16(19), 1-15.
5. Drones: Innovative technology for use in precision pest management;Filho;Journal of Economic Entomology,2019