Công nghệ hình ảnh nhiệt không người lái được sử dụng rộng rãi trong nông nghiệp hiện đại, đặc biệt là trong việc theo dõi tình trạng độ ẩm của cây trồng. Công nghệ này giúp nông dân xác định các yêu cầu về độ ẩm của cây trồng bằng cách nắm bắt sự phân bố nhiệt độ trên bề mặt cây trồng, do đó đạt được sự tưới chính xác và cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên nước.
Nguyên tắc kỹ thuật
1. Hình ảnh nhiệt hồng ngoại
Công nghệ hình ảnh nhiệt hồng ngoại là một công nghệ tạo ra hình ảnh bằng cách chụp bức xạ hồng ngoại phát ra từ các vật thể. Tất cả các vật thể phát ra bức xạ hồng ngoại và cường độ của nó tỷ lệ thuận với nhiệt độ của vật thể. Thông qua hình ảnh nhiệt hồng ngoại, hình ảnh phản ánh sự phân bố nhiệt độ trên bề mặt cây trồng có thể được tạo ra. Những hình ảnh này có thể cho thấy tình trạng độ ẩm của cây trồng, bởi vì cây trồng có đủ nước thường mát hơn, trong khi cây trồng không đủ nước nóng hơn.
2. Chỉ số căng thẳng nước cây trồng (CWSI)
Chỉ số ứng suất nước cây trồng (CWSI) là một chỉ số quan trọng để đo lường tình trạng độ ẩm của cây trồng. Công thức tính toán của CWSI là:
\[
CWSI=\ frac {t _ c - t _ w} {t _ d - t _ w}
\]
Trong đó, \ (t _ c \) là nhiệt độ tán, \ (t _ w \) là nhiệt độ bề mặt bay hơi đầy đủ của mặt đất, \ (t _ \ (T _ a \) là nhiệt độ bóng đèn khô thử (tức là nhiệt độ không khí trường). Bằng cách tính toán CWSI, mức độ thâm hụt nước của cây trồng có thể được định lượng.
Các bước thực hiện
1. Thiết lập thiết bị phụ trợ
Thiết lập các thiết bị phụ trợ trong lĩnh vực này, bao gồm các cảm biến nhiệt độ không khí trường và các bề mặt tham chiếu bay hơi đầy đủ mặt đất. Các thiết bị này được sử dụng để theo dõi nhiệt độ không khí trong trường và cung cấp các điểm tham chiếu để bay hơi đầy đủ để hiệu chỉnh dữ liệu hình ảnh nhiệt hồng ngoại.
2. Thu thập hình ảnh hồng ngoại với máy bay không người lái
Hình ảnh hồng ngoại diện tích lớn của cây trồng đất nông nghiệp được thu thập thông qua hệ thống hình ảnh nhiệt hồng ngoại được thực hiện bởi máy bay không người lái. Đồng thời, mô -đun GPS được kích hoạt đồng bộ để có được thông tin định vị của hình ảnh tương ứng.
3. Xử lý và phân tích dữ liệu
Hệ thống xử lý dữ liệu mặt đất nhận hình ảnh hồng ngoại và thông tin định vị hình ảnh, thanh ghi và nối các hình ảnh, và thực hiện phân đoạn hình ảnh trên các hình ảnh được ghép để phân biệt bề mặt tham chiếu bay hơi, nền và mặt đất đủ. Sự phân bố không gian của nhiệt độ tán và nhiệt độ tham chiếu bay hơi đủ mặt đất thu được từ hình ảnh tán và hình ảnh bề mặt tham chiếu bay hơi đủ mặt đất tương ứng. Kết hợp với dữ liệu nhiệt độ không khí được theo dõi bởi cảm biến nhiệt độ không khí trường, nhiệt độ lá khi ước tính đóng cửa hoàn toàn, và cuối cùng chỉ số thâm hụt nước crop (CWSI) được tính toán và hiển thị trên bản đồ phân phối không gian. Các khu vực mà giá trị chỉ số thâm hụt nước cây trồng cao hơn giá trị tới hạn được tô sáng và cảnh báo.
Ưu điểm ứng dụng
1. Thủy lợi chính xác
Bằng cách theo dõi tình trạng độ ẩm của cây trồng, nông dân có thể đạt được thủy lợi chính xác, tránh tưới quá nhiều hoặc tưới, do đó tiết kiệm tài nguyên nước và cải thiện hiệu quả tưới.
2. Cải thiện năng suất cây trồng và chất lượng
Phát hiện kịp thời và xử lý các vấn đề căng thẳng nước của cây trồng có thể giúp cải thiện năng suất cây trồng và chất lượng và giảm tổn thất kinh tế do không đủ nước.
3. Giám sát thời gian thực và cảnh báo sớm
Công nghệ hình ảnh nhiệt UAV có thể đạt được giám sát thời gian thực. Nông dân có thể kiểm tra tình trạng đất nông nghiệp bất cứ lúc nào thông qua điện thoại di động hoặc máy tính và thực hiện các biện pháp kịp thời để đối phó với căng thẳng nước.
Những thách thức và triển vọng tương lai
Mặc dù công nghệ hình ảnh nhiệt UAV đã cho thấy tiềm năng lớn trong việc theo dõi độ ẩm của cây trồng, nhưng nó vẫn phải đối mặt với một số thách thức. Ví dụ, khả năng xử lý và phân tích dữ liệu cần được cải thiện hơn nữa để trích xuất thông tin hữu ích từ một lượng lớn dữ liệu. Ngoài ra, điều kiện khí hậu và độ phức tạp địa hình cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu ứng bay và giám sát của máy bay không người lái.
Trong tương lai, với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và công nghệ dữ liệu lớn, khả năng xử lý và phân tích dữ liệu của công nghệ hình ảnh nhiệt UAV sẽ được cải thiện hơn nữa, cung cấp cho nông dân hỗ trợ ra quyết định chính xác hơn. Đồng thời, với việc phổ biến công nghệ, nhiều nông dân nhỏ sẽ có thể tận hưởng sự tiện lợi do công nghệ này mang lại.
