ỨNG DỤNG THIẾT BỊ BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI CÓ ĐÍNH KÈM MÁY ẢNH SỐ VÀO NÔNG NGHIỆP: TRÊN ĐỒNG RUỘNG VÀ TRÊN VƯỜN CÂY ĂN QUẢ

Abstract

Quyển luận văn này trình bày ứng dụng thiết bị bay không người lái (UAV) có gắn máy ảnh thường và quang phổ vào trong nông nghiệp cho hai trường hợp khác nhau: cây lúa và cây ăn quả. Trong trường hợp cây lúa, UAV được dùng để đánh giá độ sinh trưởng, phát triển của cây lúa sau 17 ngày gieo hạt bằng máy ảnh thường. Cụ thể phương pháp phân ngưỡng kết hợp mạng học sâu ba lớp CNN được thiết kế để đánh giá độ sinh trưởng của cây lúa theo các cao độ khác nhau là 10 mét, 8 mét, 6 mét và 4 mét. Trong trường hợp cây ăn quả, UAV sử dụng máy ảnh hồng ngoại để đánh giá sức khoẻ một vườn cây sầu riêng 4 năm tuổi trồng xen canh đu đủ. Một mạng học sâu yolo được thiết kế để định vị và phân loại cây ăn quả trong vườn, từ đó chỉ số thực vật NDVI/NDRE được tính toán. kết quả cho thấy uav tích hợp máy ảnh có thể đáp ứng được cho hai trường hợp nghiên cứu trên. Kết quả là nhóm đã có thể xác định được vị trí và loại của các cây trong ảnh, và từ đó thống kê được số lượng cây một cách chính xác. Quyển luận văn này mở ra nhiều khả năng trong việc ứng dụng công nghệ cao vào việc quan sát, theo dõi tình trạng sức khỏe và tuổi thọ của cây nông nghiệp, là tiền đề cho sự phát triển của nông nghiệp thông minh.

Từ khóa: Phân ngưỡng màu sắc, mạng học sâu, yolov5, CNN