BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  24,017,794
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

50

Tự động hóa (CAD/CAM, v.v..) và các hệ thống điều khiển, giám sát, công nghệ điều khiển số bằng máy tính (CNC), …

Bùi Văn Hữu, Lưu Trọng Hiếu(1), Ngô Quang Hiếu

Ứng dụng công nghệ UAV (drones) theo dõi sinh trưởng và dự báo năng suất lúa tại vùng canh tác lúa tỉnh Hậu Giang

Application of artistic UAV (drone) to monitor and forecast rice yield in the rice cultivation area of Hau Giang province

Khoa học (Đại học Cần Thơ)

2023

CĐKHKT

35-44

1859-2333

Độ cứng đất, máy bay không người lái, Năng suất lúa, NDVI, NDRE, Sinh trưởng của cây lúa

NDVI, NDRE, Rice growth, Rice yield, Soil compaction, UAV

Nghiên cứu ảnh hưởng của độ cứng đất và chỉ số khác biệt thực vật chuẩn hóa (NDVI) và chỉ số khác biệt rìa đỏ (NDRE) đến khả năng sinh trưởng và năng suất thực tế (NSTT) của lúa thật sự cần thiết. Trong nghiên cứu này, kiểm định hệ số tương quan Pearson được áp dụng để phân tích sự tương quan giữa các yếu tố. Kết quả nghiên cứu chỉ ra độ cứng đất tăng dần theo độ sâu và phân bố không đều trên đồng; mối quan hệ giữa độ cứng đất tại thời điểm lúa 26 ngày tuổi với sự sinh trưởng và NSTT của lúa chưa được xác định. NDVI và NDRE tăng và giảm đều khi đạt giá trị lớn nhất (0,79-0,86) trong giai đoạn lúa làm đồng. NDVI và NDRE có mối quan hệ cao với năng suất thành phần của lúa, nhưng thấp với chiều cao cây và số chồi lúa. Hai mạng nơron nhân tạo được xây dựng, huấn luyện và kiểm tra theo thuật toán huấn luyện tích hợp trong bộ công cụ của phần mềm Matlab cho kết quả dự đoán NSTT của lúa với độ tin cậy cao.

Research on the effects of soil compaction, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Difference Red Edge (NDRE) on the growth and yield of rice that is really necessary. In this study, the Pearson's correlation test were applied to analyze the correlation between factors. This research results show that soil compaction that increase with depth, are unevenly distributed in the field; the relationship between the soil compaction at the time of rice with a 26-day seedling age and the growth and yield of rice has not been determined. NDVI and NDRE increase and decrease steadily after reaching the maximum value (0.79-0.86) during the reproductive stage. NDVI and NDRE has a high relationship with the yield components of rice, but has a low relationship with plant height and number of rice shoots. Two Artificial Neural Networks (ANN) were built, trained and tested according to the training algorithm integrated in the Toolbox of Matlab software for predicting rice yield with high reliability.

TTKHCNQG, CVv 403

Xem toàn văn