BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN QUỐC GIA VỀ KHOA HỌC, CÔNG NGHỆ VÀ ĐỔI MỚI SÁNG TẠO

Các nhiệm vụ khác
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  33,533,293
  • Nhiệm vụ đang tiến hành

VAST08.03/25-26

Nghiên cứu ứng dụng công nghệ ảnh máy bay không người lái và học máy ước tính sản lượng chè tươi

Trường Đại học khoa học và Công nghệ Hà Nội

Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam

Bộ

Tống Sĩ Sơn

TS. Tống Sĩ Sơn; TS. Phạm Đức Bình; TS. Phan Thanh Hiền; TS. Trần Giang Sơn; TS. Nguyễn Xuân Thành; ThS. Tống Thị Huyền Ái; TS. Phạm Thị Làn; ThS. Lê Văn Cảnh; ThS. Nguyễn Hoàng Long

Khoa học vũ trụ

01/2025

12/2026

Nghiên cứu tập trung phát triển các phương pháp kết hợp chụp ảnh thông thường (RGB, ảnh đa phổ từ máy bay không người lái và các phương pháp học máy hiện đại như Support vetor machine, Decision tree, Neural nework, Minimum distance, YOLO và bộ lọc Kalman phục vụ ước tính khối lượng búp chè, đếm số lượng búp, và độ cao búp chè tươi. Xây dựng thành công phương pháp sẽ cung cấp công cụ rất hữu hiệu cho ước tính sản lượng chè tươi từ công nghệ UAV, có thể áp dụng trên một diện tích rộng, là cơ sở cho nông nghiệp chính xác và nông nghiệp thông minh trong tương lai.

01 bộ dữ liệu ảnh UAV-RGB, 01 bộ dữ liệu ảnh UAV-đa phổ, 01, bộ dữ liệu đo phản xạ mặt đất, 01 quy trình ước tính sản lượng chè từ ảnh UAV, 02 công bố trên tạp chí quốc tế, 01 trình bày trong hội thảo chuyên ngành, hỗ trợ đào tạo 01 thạc sỹ.

Dữ liệu và phương pháp rất hữu ích cho đào tạo tại các trường đại học có chuyên ngành tương ứng. Quy trình nghiên cứu có thể áp dụng cho các doanh nghiệp, hộ gia đình trồng chè trong điều kiều kiện canh tác cụ thể, phù hợp với khả năng của phương pháp sử dụng.

Máy bay không người lái; UAV; chè tươi; RGB; ảnh đa phổ; Support vector machine; Decision tree; Neural nework; Minimum distance, YOLO; bộ lọc Kalman; nông nghiệp thông minh