Đánh giá tình trạng dinh dưỡng cây ăn quả sử dụng thiết bị bay không người lái và phương pháp học máy - Huy Trung, Nguyễn; Thị Kiều Oanh, Lê; Thị Hảo, Bùi; Duy Hải, Nguyễn; Quang Thi, Nguyễn; Thị Hòa, Vũ; Minh Ngọc, Dương; Hữu Chiến, Hoàng (TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP, 2023)
Thiết bị bay không người lái (Unmanned Aerial Vehicle – UAV) với bộ cảm biến đa phổ ngày càng được sử dụng rộng rãi trong theo dõi và đánh giá sức khỏe cây trồng, phục vụ phát triển nông nghiệp chính xác. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu ảnh đa phổ thu thập từ thiết bị bay Phantom 4 Multispectral kết hợp phương pháp học máy để phân loại tình trạng dinh dưỡng của cây bưởi thành 3 nhóm: tốt, trung bình và kém. Kết quả nghiên cứu cho thấy các nhóm trình trạng dinh dưỡng có đặc trưng phản xạ phổ điển hình và có thể phân biệt được trong các vùng sóng ảnh sáng nhìn thấy (450 - 650 nm) và sóng cận hồng ngoại (840 nm). Các chỉ số thực vật trích xuất từ dữ liệu ảnh đa phổ có mối liên hệ chặt chẽ với các nhóm tình trạng dinh dưỡng cây trồng (giá trị p < 0,05). Mô hình Random Forest được sử dụng để phân loại các nhóm tình trạng dinh dưỡng cho độ chính xác tổng thể 90% và hệ số phân loại Kappa đạt 0,85. Đa số cây bưởi trong khu vực nghiên cứu có tình trạng dinh dưỡng tốt (244 cây). Số cây có tình trạng dinh dưỡng trung bình và kém lần lượt là 77 cây và 32 cây. Phương pháp và kết quả trình bày trong bài báo này bổ sung cơ sở khoa học cho việc ứng dụng công nghệ UAV trong theo dõi và đánh giá cây ăn quả nói riêng và trong nông nghiệp nói chung ở Việt Nam.