TÓM TẮT:

Nông nghiệp thông minh hay nông nghiệp chính xác là kỹ thuật áp dụng đúng số lượng đầu vào (nước, phân bón, thuốc trừ sâu,…) vào đúng vị trí và đúng thời điểm để tăng cường sản xuất và nâng cao chất lượng. Mạng cảm biến không dây được xây dựng nhằm phục vụ yêu cầu của nông nghiệp chính xác. Thông qua mạng cảm biến không dây, hệ thống có thể thu thập được các thông số đến quy trình sản xuất nông nghiệp như, độ ẩm không khí, Ph, EC, các ion khoáng. Các thông tin này được thu thập, lưu trữ và truyền tải không dây đến trạm quản lý để phân tích và xử lý, qua đó người sử dụng có thể điều khiển và đưa ra các quyết định phù hợp nhằm tăng cường sản xuất và nâng cao chất lượng cây trồng.

Từ khóa: Nông nghiệp thông minh, rau thủy canh, Trường Đại học Nông - Lâm Bắc Giang.

1. Đặt vấn đề

Những năm gần đây, thuật ngữ “nông nghiệp chính xác” (NNCX) trở nên phổ biến trong sản xuất nông nghiệp công nghệ cao. Nông nghiệp chính xác là hình thức sản xuất nông nghiệp dựa trên quan sát, đo đạc và nhận phản hồi từ các yếu tố ngoại cảnh có tác động đến sinh trưởng, phát triển và tạo sản phẩm của cây trồng. Mục đích của nông nghiệp chính xác là nghiên cứu, đánh giá để xác định hệ thống quyết định hỗ trợ (Decision support system (DSS) nhằm tiến tới tối ưu nguồn lực đầu vào trong sản xuất, hạn chế đến mức tối đa các chi phí có thể phát sinh trong sản xuất. Nó bao gồm:

- Khoa học cây trồng: Thông qua kết nối mật thiết giữa hoạt động canh tác và nhu cầu cây trồng (ví dụ như lượng phân bón).

- Bảo vệ môi trường: Bằng cách giảm thiểu nguy cơ tác động vào môi trường và ảnh hưởng tàn dư từ hoạt động sản xuất nông nghiệp (ví dụ như giới hạn lượng Nito xả ra môi trường).

- Kinh tế: Bằng cách tăng khả năng cạnh tranh thông qua các hoạt động sản xuất hiệu quả.

Nông nghiệp chính xác cũng cung cấp cho người nông dân sự phong phú về thông tin nhằm:

- Xây dựng báo cáo về tình trạng của nông trại

- Cải thiện khả năng đưa ra quyết định

- Tăng cường khả năng truy xuất nguồn gốc

- Thúc đẩy công tác tiếp thị sản phẩm

- Cải thiện những chỉ tiêu chất lượng đặc trưng của trang trại

Hệ thống sản xuất nông nghiệp chính xác có thể chia làm tự động và bán tự động:

Hệ thống tự động bên cạnh việc thu thập thông tin còn dựa trên lượng thông tin đó để tự động điều khiển, vận hành hệ thống chăm sóc cây trồng sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI).

Hệ thống bán tự động chỉ có nhiệm vụ thông báo thông tin, số liệu đo đạc và đưa ra tư vấn cho người nông dân, để họ trực tiếp can thiệp vào quá trình sản xuất. Những tư vấn được hệ thống đưa ra dựa trên cơ sở dữ liệu được thu thập từ những khảo nghiệm đồng ruộng và các nghiên cứu, đánh giá.

Chìa khóa của nông nghiệp chính xác chính là hệ thống sensor, có nhiệm vụ thu thập thông tin ngoại cảnh có tác động đến sản xuất nông nghiệp. Hệ thống sensor đa dạng với nhiều chức năng và nhiệm vụ có thể thu thập thông tin về thời tiết, địa hình, nguồn nước, trạng thái đất,… Đối với những phương pháp sản xuất nông nghiệp theo mô hình hiện tại, các phương pháp đo đạc và đánh giá hoặc là được thu thập từ dữ liệu của các thiết bị chuyên dụng, hoặc là dựa trên đánh giá trực quan của các chuyên gia hoặc người nông dân. Hệ thống sensor hoạt động hiệu quả nhất khi kết hợp với các thiết bị công nghệ cao tổng hợp, xử lý thông tin và đưa ra các quyết định canh tác phù hợp nhất.

2. Phương pháp nghiên cứu

2.1. Cơ sở khoa học

Sự khác biệt căn bản của hệ thống sản xuất được áp dụng sensor cũng như các thiết bị đo đạc khác so với các mô hình hiện tại là tất cả các yếu tố ngoại cảnh được đo đạc và đánh giá cả về đính tính lẫn định lượng. Có thể lấy ví dụ, đối với phương thức sản xuất nông nghiệp hiện tại, quá trình đánh giá trạng thái cây trồng được dựa trên các lịch sử hoạt động, bao gồm làm đất, tưới tiêu, sử dụng phân bón,… Quá trình này thông thường được tiến hành theo chu kỳ, lịch trình có sẵn. Trong trường hợp xử lý khẩn cấp đối với các tình huống xảy ra trên đồng ruộng, quá trình đánh giá đối với cây trồng dựa trên quan trắc, tham chiếu với mô hình sản xuất chuẩn; hoặc, dựa trên quan sát, phân tích triệu chứng trên các cá thể cây trồng cụ thể. Việc đánh giá chất lượng sản phẩm trước khi thu hoạch cũng được áp dụng hình thức tương tự. Đối với mô hình sản xuất được áp dụng sensor cũng như các thiết bị đo đạc khác, dữ liệu đo đạc về cây trồng được chuẩn hóa dưới dạng thông tin số một cách liên tục. Khi có bất cứ thay đổi nào khác so với quy trình tham chiếu, hệ thống sẽ lập tức thông báo để có thể thay đổi hoạt động sản xuất ngay lập tức. Quá trình thay đổi này có thể do người nông dân tiến hành, hiện đại hơn nữa thì có hệ thống tự động hóa, tính toán mức độ của các thay đổi để có được phương án xử lý mang tính chính xác nhất. Các chỉ tiêu về chất lượng sản phẩm, mức độ an toàn được cập nhật liên tục, chuẩn hóa ngay từ khi sản phẩm còn trên đồng ruộng.

Thiết bị Sensor, cũng như các thiết bị đo đạc khác, không phải những thiết bị quá mới mẻ, xa lạ. Trên thực tế, việc sử dụng sensor trong sản xuất, nghiên cứu đã được sử dụng trong nhiều năm qua. Tuy nhiên, mức độ sử dụng những thiết bị này mới chỉ dừng lại trên phạm trù nghiên cứu, đánh giá và bị coi như không cần thiết trong thực tế sản xuất. Thêm vào đó, việc sử dụng sensor thường chỉ được áp dụng vào mô hình sản xuất trong nhà kính, nhà lưới có sử dụng công nghệ điện toán đám mây. Lý do của tình trạng này là do điều kiện sản xuất chưa đủ để thiết lập một hệ thống đánh giá toàn diện, các thiết bị mới chỉ dừng lại ở khả năng đánh giá cục bộ, chưa mang tính chất toàn diện; chính vì điều này nên việc áp dụng sensor cũng như các thiết bị đo đạc khác mới chỉ diễn ra trong điều kiện có thể kiểm soát được hoàn toàn hay một phần điều kiện ngoại cảnh (ví dụ như tại các mô hình sản xuất thủy canh, khí canh, trong những nhà kính hiện đại), chưa có áp dụng trên quy mô đồng ruộng ngoài tự nhiên.

2.2. Nguyên lý thiết kế công nghệ

Việc ứng dụng mạng cảm biến không dây để quản lý hoạt động nông nghiệp chính xác làm giảm, tối ưu hóa đáng kể số lượng đầu vào như phân, nước, thuốc... được sử dụng trong khi tăng sản lượng. Do đó thu được lợi nhuận trên đầu tư của mình bằng cách tiết kiệm chi phí, tối ưu được sản lượng. Áp dụng đúng số lượng đầu vào ở đúng nơi và đúng thời điểm đem lại lợi ích cho cây trồng, trong khi tiết kiệm nguồn tài nguyên và do đó tối ưu hóa toàn bộ chu kỳ trồng trọt.

Báo cáo của HortTechnology: Việc sử dụng công nghệ tưới tiêu dựa vào cảm biến cũng có thể giúp tăng tốc thời gian sản xuất của cây trồng trong nhà kính. Erik Lichtenberg, John Majsztrik và Monica Saavoss báo cáo một nghiên cứu được họ thiết kế để xác định một công thức tối ưu lợi nhuận thực sự của hệ thống tưới tiêu chính xác, hệ thống tưới tiêu dựa vào cảm biến sẽ thay thế cho nguồn nước và đầu vào liên quan, kiểm soát tưới tiêu sử dụng dữ liệu từ các cảm biến độ ẩm đã làm giảm đáng kể thời gian sản xuất và thiệt hại cây trồng. Thời gian trung bình từ khi trồng đến khi bán ra giảm bớt 1/3, thiệt hại cây trồng giảm 50%. Do đó, độ chính xác trong nông nghiệp bằng cách sử dụng mạng cảm biến không dây sẽ cho phép phát triển hệ thống này trong tương lai.

Hệ thống công nghệ được thiết kế và xây dựng bao gồm 3 phần chính:

+ Hệ thống cơ sở dữ liệu thông số cây trồng

+ Hệ thống thiết bị cảm biến

+ Gateway thu nhập, lưu trữ tho xử lý cảm biến, điều kiển hệ thống máy bơm, trộn dung dịch.

Công nghệ sử dụng nông nghiệp công nghệ cao sử dụng các thành tựu công nghệ mới nhất của thế giới cũng như tại Việt Nam: Phần mềm (apps), Phân tích dữ liệu dựa trên hệ thống dữ liệu tổng quan (Analytics), Điện toán đám mây (Cloud), Thiết kế thiết bị cảm biến (Sensor) và kỹ thuật trồng trọt tiên tiến.

Tất cả hệ thống phân tích dữ liệu, thiết kế cảm biến, xây dựng hệ thống, xây dựng thuật toán, kỹ thuật trồng trọt điều được thiết kế và ứng dụng để đảm bảo tính đồng bộ và ổn định cho hệ thống cũng như kiểm soát kỹ thuật một cách cụ thể và đảm bảo tính chính xác cao nhằm năng cao năng suất cây trồng, giảm thiểu rủi ro, chi phí đầu tư, nâng cao mức sống cho người dân vùng nông thôn.

2.3. Nguyên lý hoạt động của hệ thống

Bước 1: Dữ liệu đầu vào bao gồm:

Tên thông số trang trại, bản đồ canh tác, loại cây trồng được lấy từ Database được đưa vào bộ nhớ đệm chuẩn bị phân tích dữ liệu bằng hệ thống mã hóa.

Bước 2, Bước 4: Thu nhận dữ liệu từ sensor

Hệ thống cảm biến được thiết kế để lấy thông số dung dịch,cập nhật liên tục các điều kiện ngoại cảnh trong quá trình sản xuất nông nghiệp như độ ẩm không khí, nhiệt độ..., ảnh hưởng đến sự sinh trưởng và phát triển của cây trồng trên trang trại được đưa về bộ xử lý Gateway.

Bước 3, Bước 5, Bước 7: Xử lý dữ liệu sensor

Phần mềm được xây dựng để tiến hành xử lý theo cảm biến được đưa về hệ thống, cho ra kết quả chính xác tình trạng và nhu cầu sử dụng dung dịch của cây trồng. Kết quả này đưa về thiết bị Gateway để tiến hành điều khiển máy bơm hoặc báo với chủ trang trại để xử lý cung cấp lượng phân cần thiết.

Bước 6: Camera theo dõi điều kiện sinh trưởng phát triển cây trồng

Camera được lắp đặt trên đồng ruộng kết nối trực tiếp với hệ thống nhận dạng cũng như theo dõi liên tục các quá trình sinh trưởng của cây trồng. Để đảm bảo độ chính xác, camera sẽ được thiết kế theo các góc đảm bảo hình ảnh truyền về theo đúng góc được lập trình sẵn để hệ thống nhận dạng chính xác hơn.

Bước 8, Bước 9, Bước 10: Xuất dữ liệu báo cáo tình hình trang trại

Tất cả thông số dữ liệu liên tục đưa về database, phần mềm trả lịch sử gửi kết quả về trang trại theo ID. Truy xuất nguồn gốc sản xuất thực phẩm theo thời gian thật bằng hệ thống xuất dữ liệu theo mã QR. (Ảnh dưới).

3. Những kết quả đã đạt được

3.1. Xây dựng phần mềm quản lý

Phần mềm bao gồm các tính năng:

+ Đo nhiệt độ, độ ẩm của dung dịch và của cả hệ thống thủy canh.

+ Kiểm soát nồng độ EC, nồng độ PH của dung dịch.

+ Hệ thống bơm tự động và bán tự động.

+ Hệ thống truy xuất dữ liệu trên máy tính.

3.2. Xây dựng mô hình thử nghiệm

Mô hình đã được xây dựng thử nghiệm để kiểm tra tính chính xác của phần mềm hệ thống, từ đó có các phương án chỉnh sửa trước khi đem áp dụng vào thực tế.


Mô hình rau thủy canh áp dụng hệ thống nông nghiệp chính xác tại Trường Đại học Nông - Lâm Bắc Giang

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Jack Ross (2001). The world of orchids: 122-123. Casper publication Ply Ltd. PO Box 225, Narrabeen. NSW 2101, Australia.

2. Garzoli Keith (2001). Greenhouse climate control. Practial Hydroponics & Greenhouses. Issue 61, November/December 001: 57-63.

3. Harford Kevin (2001). National Centre for Greenhouse Horticulture. Practial Hydroponics & Greenhouses.Issue 61, November/December 2001: 46 - 54.

4. Wipsglobal (2013), Fastest growing intellectual property solution expert from Korea, truy cập từ trang web http://www.wipsglobal.com/service/mai/main.wips.

THE INITIAL STEP OF IMPLEMENTING SMART AGRICULTURE

METHOD INTO PRODUCING HYDROPONIC VEGETABLES

AT BAC GIANG UNIVERSITY OF AGRICULTURE AND FORESTRY

Master. NGUYEN TUAN KHOI

Lecturer, Faculty of Agronomy, Bac Giang University of Agriculture and Forestry

Master. PHAM THI THOM

Lecturer, Faculty of Environment and Natural Resources,

Bac Giang University of Agriculture and Forestry

LE QUY TUNG

Faculty of Agronomy, Vietnam National University of Agriculture

DANG CONG DU

Faculty of Agronomy, Vietnam National University of Agriculture

ABSTRACT:

The smart agriculture or high-tech farming is a innovative farming method which implement techonology to timely use sufficient amount of farm inputs including water, fertilizer and pesticides for right growing areas in order to boost the productivity and enhance the quality of plants. Some kinds of wireless sensor networks have been developed to provide essential data for farmers who apply the smart agriculture to help they control their production processes. These networks could collect numerous data related to production processes, including the air humidity, the pH values, EC and mineral ions. The data is then wirelessly stored and transmitted to a network management station and analyzed by the station in detail. As a result, growers could use the analyzed data to make appropriate decisions which would enhance the productivity and the quality of their farmlands.

Keywords: Smart agriculture, hydroponic vegetables, Bac Giang University of Agriculture and Forestry.

Xem toàn bộ ấn phẩm Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ số 04 + 05 tháng 04/2017 tại đây