ẢNH HƯỞNG CỦA ĐỘ CAO BAY ĐẾN VIỆC XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ VÀ  CHIỀU CAO CÂY BƯỞI SỬ DỤNG THIẾT BỊ BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI

Nguyễn Huy Trung; Bùi Thị Hảo; Nguyễn Duy Hải; Dương Minh Ngọc; Nguyễn Quang Thi; Nguyễn Ngọc Anh; Ngô Thị Hồng Gấm; Phan Đình Binh; Hoàng Hữu Chiến

doi:10.34238/tnu-jst.7667

ẢNH HƯỞNG CỦA ĐỘ CAO BAY ĐẾN VIỆC XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ VÀ CHIỀU CAO CÂY BƯỞI SỬ DỤNG THIẾT BỊ BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 03/04/23 Ngày hoàn thiện: 19/06/23 Ngày đăng: 19/06/23

Các tác giả

1. Nguyễn Huy Trung , Trường Đại học Nông lâm – ĐH Thái Nguyên
2. Bùi Thị Hảo, Trường Đại học Nông lâm – ĐH Thái Nguyên
3. Nguyễn Duy Hải, Trường Đại học Nông lâm – ĐH Thái Nguyên
4. Dương Minh Ngọc, Trường Đại học Nông lâm – ĐH Thái Nguyên
5. Nguyễn Quang Thi, Trường Đại học Nông lâm – ĐH Thái Nguyên
6. Nguyễn Ngọc Anh, Trường Đại học Nông lâm – ĐH Thái Nguyên
7. Ngô Thị Hồng Gấm, Trường Đại học Nông lâm – ĐH Thái Nguyên
8. Phan Đình Binh, Trường Đại học Nông lâm – ĐH Thái Nguyên
9. Hoàng Hữu Chiến, Trường Đại học Nông lâm – ĐH Thái Nguyên

Tóm tắt

Việc xác định độ cao bay phù hợp là yêu cầu rất quan trọng khi ứng dụng thiết bị bay không người lái (Unmanned Aerial Vehicle - UAV) trong theo dõi cây trồng. Nghiên cứu này đánh giá sự ảnh hưởng của độ cao bay của UAV (30 m và 50 m) đến việc xác định vị trí và chiều cao cây bưởi. Kết quả cho thấy vị trí cây được xác định từ dữ liệu UAV ở độ cao bay 30 m có độ chính xác là 92,2%, cao hơn so với dữ liệu thu thập ở độ cao bay 50 m (87,4%). Dữ liệu ở độ cao bay 30 m cũng cho kết quả tính toán chiều cao cây chính xác hơn so với độ cao bay 50 m; sai số toàn phương trung bình (MSE) lần lượt là 0,27 so với 0,33. Tổng số 353 cây bưởi được xác định tại khu vực nghiên cứu với chiều cao cây trung bình là 3,3 m, cây thấp nhất và cao nhất lần lượt là 0,5 m và 6,2 m. Việc giảm độ cao bay của thiết bị UAV từ 50 m xuống 30 m sẽ cải thiện độ chính xác của kết quả, nhưng không đáng kể. Do đó, độ cao bay 50 m có thể được áp dụng khi khảo sát UAV trên diện rộng mà vẫn thu được kết quả đáng tin cậy. Bài báo bày này sẽ là nguồn tham khảo quan trọng cho các nghiên cứu ứng dụng công nghệ UAV trong theo dõi cấu trúc cây ăn quả trong tương lai.

Từ khóa

Thiết bị bay không người lái; Độ cao bay; Vị trí cây; Chiều cao cây; Mô hình chiều cao đối tượng

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] J. Valente, R. Almeida, and L. Kooistra, “A Comprehensive Study of the Potential Application of Flying Ethylene-Sensitive Sensors for Ripeness Detection in Apple Orchards,” Sensors, vol. 19, no. 2, p. 372, 2019.

[2] Ihuoma, O. Samuel, and C. A. Madramootoo, "Crop reflectance indices for mapping water stress in greenhouse grown bell pepper," Agricultural Water Management, vol. 219, pp. 49-58, 2019.

[3] G. Roggi, A. Niccolai, F. Grimaccia, and M. Lovera, “A Computer Vision Line-Tracking Algorithm for Automatic UAV Photovoltaic Plants Monitoring Applications,” Energies, vol. 13, no. 4, p. 838, 2020.

[4] J. Cuaran and J. Leon, "Crop Monitoring using Unmanned Aerial Vehicles: A Review," Agricultural Reviews, vol. 42, no. 2, pp. 121-132, 2021.

[5] K. Neupane and F. Baysal-Gurel, "Automatic Identification and Monitoring of Plant Diseases Using Unmanned Aerial Vehicles: A Review," Remote Sensing, vol. 13, no. 19, pp. 3841-3864, 2021.

[6] Q. T. Vo, T. L. Nguyen, T. D. Quang, C. Q. Truong, and Q. V. Pham, “Application of UAV (drones) technology for monitoring and early warning of pests in rice cultivated area in Soc Trang province,” Can Tho University Journal of Science, vol. 57, no. 2A, pp. 28-38, 2021.

[7] T. S. Nguyen, C. H. Quach, T. H. G. Dang, M. T. Vu, Q. H. Vuong, and A. T. Mai, “Developing system of wireless sensor network and unmaned aerial vehicle for agriculture inspection,” Journal of Science and Technology - Hanoi University of Industry, vol. 56, no. 6, pp. 46-51, 2020.

[8] T. D. Pham, H. H. Nguyen, T. M. S. Tran, and T. X. T. Nguyen, “Application of unmanned aerial vehicle to mangrove forest management, a case study in Xuan Thuy national park, Nam Dinh,” Journal of Water Resource and Environmental Engineering, vol. 68, pp. 59-66, 2020.

[9] M. Miraki, H. Sohrabi, P. Fatehi, and M. Kneubuehler, "Individual tree crown delineation from high-resolution UAV images in broadleaf forest," Ecological Informatics, vol. 61, pp. 77-95, 2021.

[10] I. de Castro, Y. Shi, J. M. Maja, and J. M. Peña, "UAVs for Vegetation Monitoring: Overview and Recent Scientific Contributions," Remote Sensing, vol. 13, no. 11, pp. 2139-2152, 2021.

[11] Plowright Andrew, “ForestTools Analyzing Remotely Sensed Forest Data. R Package Version 0.2.0,” 2018. [Online]. Available: https://cran.r-project.orgpackage=ForestTools. [Accessed Feb. 14, 2023].

[12] Popescu, C. Sorin, and R. H. Wynne, "Seeing the trees in the forest: Using lidar and multispectral data fusion with local filtering and variable window size for estimating tree height," Photogrammetric engineering and remote sensing, vol. 70, no. 5, pp. 589-604, 2004.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.7667

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ