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 :  20,115,279
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Viễn thám

Võ Quốc Tuấn, Nguyễn Tấn Lợi, Quãng Thị Dai, Trương Chí Quang, Phạm Quốc Việt(1)

Ứng dụng công nghệ UAV (drones) theo dõi và hỗ trợ cảnh báo sớm dịch hại vùng canh tác lúa tỉnh Sóc Trăng

Application of UAV (drones) technology for monitoring and early warning of pests in rice cultivated area in Soc Trang province

Khoa học (Đại học Cần Thơ)

2021

2

28-37

1859-2333

Cảnh báo sớm, Dịch hại, UAV, Viễn thám

Early warning, Pests and diseases, Remote sensing, UAV

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.

The Mekong Delta, often referred to as “Vietnam’s Rice Bowl”, is the biggest rice producing region in Vietnam with the majority of its land area used for cultivating paddy rice. However, the intensification of rice cultivation over many years has produced more pests and diseases. The research is conducted to monitor and support early warning of rice pests and diseases using unmanned aerial vehicle (UAV) technology. The researcher did analyze the relationship between the level of pest infestation and the values of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Red Edge Index (NDRE - Normalized Difference Red Edge Index), and field survey data. The results show that there are 4 levels of pest infestations: heavy, medium, light and no pest infection with a total infected area of 11.37 ha, in which heavy infection is 2.1 ha, medium infection is 2.76 ha, light infection is 6.51ha and no infection accounts for 12.33 ha. It shows that there is potential to apply UAV technology in monitoring rice pests and diseases, which contributes to improve the efficiency of rice production in Soc Trang province in particular and in the Mekong River Delta in general.

TTKHCNQG, CVv 403

Xem toàn văn