Trong nông nghiệp chính xác, việc ứng dụng máy bay không người lái có tích hợp Camera (máy ảnh) đang ngày càng được quan tâm. Có hai loại máy ảnh có thể sử dụng để ước tính sức khỏe của cây trồng đó là máy ảnh đa phổ và máy ảnh tùy chỉnh (Modified).
Máy ảnh đa phổ / Camera đa phổ (dải hẹp)
Những máy ảnh này được thiết kế sao cho có độ trung thực chính xác nhất có thể. Máy ảnh đa phổ có thể đi kèm với cảm biến bức xạ mặt trời để ước tính chính xác hiệu ứng bức xạ mặt trời tới và tính toán độ phản xạ tuyệt đối. Những loại máy ảnh như vậy có thể tham khảo Micasense RedEdge.
Máy ảnh tùy chỉnh / Camera tùy chỉnh (Modified)
Bằng cách cẩn thận thay đổi bộ lọc của máy ảnh thông thường, người ta có thể đo hồng ngoại (dải rộng). Tuy nhiên, điều này không phải đơn giản có thể làm được mà phải tuân thủ theo một quy trình nhất định để được các phép đo tương đối chính xác. Cũng có nhiều người sử dụng yêu cầu được mua các Camera đã được sửa đổi.
- Để tìm hiểu rõ hơn về quy trình cũng như những yêu cầu về Camera cho nông nghiệp chính xác, có thể tham khảo thêm link sau đây: Camera Requirements for Precision Agriculture (pix4d.com)
- Để biết làm làm thế nào để lấy các trọng số dải tần của Camera tùy chỉnh (NIR, R, G và NIR, G, B) chúng ta tham khảo thêm link sau đây: How to set the band weights for modified cameras (NIR,R,G and NIR,G,B) (pix4d.com)
Cũng lưu ý rằng, các Camera tùy chỉnh đã tồn tại trên cơ sở dữ liệu Camera của phần mềm không cần sự can thiệp của người dùng. Nhưng nếu kết quả mang lại chưa được như mong đợi thì có thể điều chỉnh trọng số lại cho các dải có độ tương phản cao nhất. Việc thiết lập trọng số dải tần Camera chính xác có thể tốn nhiều thời gian bởi phải thử và sai lặp lại nhiều lần. Bằng cách kiểm tra biểu đồ cường độ cải người ta xác định được dải nào có độ tương phản cao nhất. Tổng các trọng số phải luôn bằng 1 hoặc gần bằng 1.
Hình 1. Hình ảnh thể hiện độ tương phản thấp và tương phản cao.
Phần mềm xử lý ảnh UAV PIX4Dmapper có thể xử lý cả hai loại hình ảnh từ các Camera này. Việc lựa chọn bộ lọc/dải tần phụ thuộc hoàn toàn vào ý định của bạn. Ví dụ dải NIR và màu đỏ phù hợp nhất để tính toán NDVI (liên quan đến sức khỏe cây trồng) và các dải cạnh màu đỏ phù hợp để tính chỉ số diệp lục (liên quan đến chất lượng diệp lục trên cây).
>>> Xem thêm: Công nghệ viễn thám UAV (UAV Remote Sensing) trong nông nghiệp thông minh
Tham khảo:
Key: Agriculture; Airborne LiDAR; Environmental; Forestry; Mapping; point clouds; precision agriculture; Remote Sensing; Research; UAS; UAV; visualization;Geospatial Professionals
