Trong bối cảnh hội nhập và thời đại công nghệ số, khoa học công nghệ (KHCN) là yếu quan trọng trong các mô hình tăng trưởng hiện nay. Chuyển đổi số (CĐS) và ứng dụng KHCN phát triển nông nghiệp bền vững là vấn đề rất được quan tâm.
Theo báo cáo của Liên hợp quốc công bố ngày 17/6/2019, dân số thế giới dự kiến sẽ vượt mốc 9 tỷ người vào năm 2050 và sản xuất nông nghiệp cần tăng lên mới có thể đáp ứng đủ nhu cầu bổ sung lương thực.
Vì thế, việc CĐS và các ứng dụng CNTT &TT có thể góp phần đáng kể để đáp ứng nhu cầu lương thực toàn cầu trong tương lai.
Cơ giới hóa nông nghiệp trên cánh mẫu lớn từ khâu gieo sạ, sản xuất đến thu hoạch lúa ở ĐBSCL (ảnh- Phạm Hải)
Qua đó, có thể góp phần tăng sản lượng và chất lượng bằng cách thu thập và chia sẻ thông tin kịp thời chính xác về thời tiết, đầu vào, thị trường và giá cả; cung cấp thông tin vào các sáng kiến nghiên cứu và phát triển cũng như phổ biến kiến cho nông dân, kết nối người sản xuất và người tiêu dùng…
- Ứng dụng CNTT và CĐS trong sản xuất nông nghiệp chính xác
Nông nghiệp chính xác (Precistion Agriculture) là ứng dụng CNTT hiện đại để cung cấp, xử lý và phân tích dữ liệu đa nguồn có độ phân giải cao về không gian và thời gian cho việc ra quyết định và hoạt động trong quản lý sản xuất cây trồng.
Nông nghiệp chính xác là khoa học về cải thiện năng suất cây trồng, vật nuôi và hỗ trợ các quyết định quản lý sử dụng các công cụ phân tích và cảm biến công nghệ cao. Các ứng dụng CNTT và CĐS có thể đóng góp đáng kể đáp ứng nhu cầu lương thực toàn câu trong tương lai, góp phần tăng sản lượng và chất lượng nông sản.
CNTT và CĐS hỗ trợ nhiều thông tin bổ ích:
Thông tin về mùa vụ: thông tin từ đồng ruộng có thể được thu thập và chuyển qua Internet trong máy chủ cơ sở dữ liệu như chủng loại cây trồng được gieo hạt, diện tích đất trồng cụ thể, thời điểm thả giống, thời điểm thu hoạch, sản lượng.
Lúc này, thông tin được phân tích để tạo ra các bản thống kê và đánh giá sẽ được người nông dân truy cập thông qua Internet bằng trình duyệt Web hay ứng dụng trên điện thoại thông minh. Người nông dân có thể tự lập kế hoạch sản xuất dựa trên thông tin họ được cung cấp và thu thập.
Thông tin về thiết bị sản xuất và đầu vào nông nghiệp: Thông tin được thu thập từ các Doanh nghiệp bán thiết bị xử lý đất và thiết bị sản xuất khác, hạt giống và các đầu vào nông nghiệp khác sẽ được cung cấp cho nông dân.
Thông tin thị trường: CNTT & TT có thể hỗ trợ cung cấp thông tin dự báo về các sản phẩm nông nghiệp chính trong những năm tiếp theo giúp cho người nông dân và thương nhân đưa ra quyết định về thời điểm và cách bán sản phẩm (bán ngay sau khi thu hoạch hay lưu trữ sản phẩm với kỳ vọng giá cả mùa sau sẽ cao hơn)
Các thông tin khác mà người nông dân và gia đình họ quan tâm, đó là các thông tin về dự báo thời tiết, khả năng cung cấp tín dụng và lời khuyên của chuyên gia về duy trì cây trồng ở trạng thái khỏe mạnh.
PGS.TS Quan Minh Nhựt - Trường Kinh tế (Đại học Cần Thơ) trình bày tham luận ứng dụng tiến bộ công nghệ nâng cao hiệu quả trong sản xuất, chế biến nông sản vùng ĐBSCL. (Ảnh: Phan Tại)
- Ứng dụng viễn thám trong nông nghiệp chính xác
Viễn thám là công nghệ cho phép đo các đặc điểm của đất hoặc cây trồng bằng UAV (UAV – unmanned aerial vehicle), là máy bay hoặc vệ tinh bay từ khoảng cách từ vài mét đến vài trăm mét hoặc nhiều km từ mục tiêu.
Dữ liệu máy bay không người lái cho phép sự xác định, phân bố của loài, ước tính sinh khối, trữ lượng đang phát triển, mật độ đỉnh và chiều cao của các cây cá thể; khảo sát và mô hình hóa cảnh báo sớm cháy rừng theo thời gian.
Dữ liệu dựa trên máy bay không người lái được sử dụng rộng rãi trong việc sản xuất nông nghiệp, các dữ liệu thu thập từ máy bay không người lái cũng được sử dụng theo dõi và cảnh báo sớm dịch hại cho các vùng canh tác lúa.
Nghiên cứu ứng dụng máy bay không người lái để theo dõi và cảnh báo sớm dịch hại . Nghiên cứu phân tích mối quan hệ giữa mức độ nhiễm dịch hại trên lúa dựa trên chỉ số khác biệt thực vật (NDVI – normalized difference vegetation index), chỉ số khác biệt rìa đỏ (NDRE - normalized difference red edge index) và số liệu điều tra thực địa được thu thập tại thời điểm chụp ảnh.
- Ứng dụng Internet vạn vật (IoT) trong nông nghiệp chính xác
Việc ứng dụng CNTT, công nghệ cảm biến (CNCB) trong giám sát môi trường đang trở thành xu hướng trong nuôi trồng thủy sản và sản xuất nông nghiệp hiện đại.
Với việc ứng dụng CNCB, CNTT trong giám sát điều kiện môi trường nước, đất trồng cây theo thời gian thực, từ đó có những xử lý kịp thời để giảm thiểu rủi ro, giảm chi phí, nâng cao chất lượng sản phẩm.
Hệ thống giám sát môi trường phục vụ cho nuôi thủy sản và trồng trọt bao gồm các thành phần: cảm biến dùng thu thập các yếu tố môi trường; hệ thống truyền tin, phụ trách đóng gói dữ liệu nhận được từ cảm biến nhận được theo định dạng được quy định trước và truyền thông tin về cho hệ thống xử lý.
Hệ thống xử lý sẽ giải mã các dữ liệu nhận được, lưu trữ và tiến hành phân tích giá trị thu được, hiển thị dữ liệu, thực hiện các phân tích/ mô phỏng xác định tình trạng môi trường hiện tại và gửi cảnh báo đến người sử dụng nếu giá trị của các yếu tố môi trường vượt ngưỡng cho phép.
4 - Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo nông nghiệp chính xác:
Nông nghiệp chính xác là sự phát triển nông nghiệp nhấn mạnh việc sử dụng CNTT&TT trong chu trình quản ly trang trại vật lý trên không gian mạng.
Các công nghệ mới như Internet vạn vật (IoT), điện toán đám mây, mạng cảm biến, trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ thúc đẩy sự phát triển này trong nông nghiệp.
Nông dân, Hợp tác xã trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long trao đổi với các diễn giả nhà khoa học về ứng dụng khoa học kỹ thuật nâng cao năng suất cây trồng. (Ảnh: Phan Tại)
Điều này, được thực hiện bởi các mô hình dữ liệu lớn, với khối lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Chúng được phân tích và sử dụng để ra quyết định trong sản sản xuất nông nghiệp.
Dữ liệu lớn (Big data) đang được sử dụng để cung cấp thông tin chi tiết mang tính dự đoán trong hoạt động canh tác, thúc đẩy các quyết định hoạt động trong thời gian thực.
Các dữ liệu hình ảnh được thu từ vệ tinh, máy bay không người lái hay thậm chí là điện thoại thông minh cũng có thể sử dụng để chẩn đoán bệnh của cây trồng.
Các dữ liệu thu được từ cảm biến có thể được sử dụng để đưa ra dự báo về tình hình môi trường, giúp người sản xuất sớm đưa ra các hoạt động ứng phí phù hợp, giảm rủi ro, tăng hiệu quả kinh tế trong hoạt động sản xuất. Ví dụ như mô hình thay đổi diện tích lúa canh tác trong mùa khô bằng phương pháp giải đoán ảnh vệ tinh Lansat 8.
Nhằm đẩy mạnh các giải pháp ứng dụng CĐS trong phát triển nông nghiệp và thủy sản vùng ĐBSCL, một mô hình ứng dụng đã được xây dựng tại Trường Đại học Cần Thơ trong xây dựng hệ thống giám sát các điều kiện môi trường sản xuất dựa trên công nghệ mạng cảm biến; kết hợp với công nghệ Blockchain ghi sổ nhật ký và truy xuất nguồn gốc; viễn thám, mô phỏng đa tác tử và trí tuệ nhân tạo trong phân tích, đánh giá và dự báo. Ngoài ra, hệ thống này cũng được kết hợp với mạng xã hội kết nối nông dân, nhà quản lý, chuyên gia, nhà phân phối hay thu mua.
Theo đó, hệ thống này bao gồm 5 thành phần chính:
(1)Trung tâm dữ liệu, đây được xem là trái tim của hệ thống lưu trữ tất cả các thông tin thu thập được từ bốn hệ thống (2), (3), (4) và (5) dưới đây.
(2) Hệ thống thu thập thông tin môi trường, được xây dựng dựa trên công nghệ mạng cảm biến, IoT và đa tác tử.
Hệ thống bao gồm các trạm cảm biến theo dõi môi trường đất, nước, không khí trong canh tác nông nghiệp; trạm cảm biến theo dõi nhiệt độ, ẩm độ sấy, bảo quản sản phẩm nông nghiệp trong kho sau thu hoạch; thiết bị bay không người lái dùng để thu thập thông tin phục vụ phòng chống cháy rừng, phát hiện dịch hại trên cây trồng
(3)Hệ thống thông tin ghi sổ nhật ký và truy xuất nguồn gốc, bao gồm phần mềm quản lý quá trình sản xuất, chế biến, phân phối và phần mềm truy xuất các sản phẩm dựa trên công nghệ Blockchain
Hệ thống này đóng vai trò như một sổ cái ghi nhật ký quá trình sản xuất, thu hoạch, lưu trữ và hỗ trợ truy xuất nguồn gốc sản phẩm nông, lâm nghiệp và nuôi trồng thủy sản dựa trên mã QR khi đưa ra thị trường.
(4)Hệ thống mạng xã hội kết nối với nông dân, chuyên gia, nhà phân phối, nhà cung cấp công cụ trao đổi giữa các bên liên quan trong quá trình sản xuất, thu hoạch, lưu trữ và đưa sản phẩm đi tiêu thụ
Hệ thống này giúp người nông dân có thể dễ dàng trao đổi với nhà cung cấp vật tư sản xuất, với chuyên gia nông nghiệp hay các công ty thu mua sản phẩm.
(5) Mô hình mô phỏng, hay dự báo tình trạng môi trường, cảnh báo cháy rừng, tình hình dịch bệnh trên cây trồng hay dự đoán năng suất dựa trên các yếu tố môi trường và điều kiện canh tác, hỗ trợ mô phỏng hay dự báo tình trạng môi trường, cảnh báo cháy rừng, tình hình dịch bệnh trên cây trồng hay dự đoán năng suất dựa trên các yếu tố môi trường và điều kiện canh tác, hỗ trợ mô phỏng hay dự đoán năng suất dựa trên các tham số đầu vào.
Đề cập đến mô hình ứng dụng CNTT và CĐS cho sản xuất nông nghiệp bà nuôi trồng thủy sản vùng ĐBSCL tại Trường Đại học Cần Thơ, ông Lê Nguyễn Đoan Khôi – Trường Đại học Cần Thơ cho biết, điểm đặc biệt quan trọng đây là mô hình kết hợp giữa các công nghệ như mạng cảm biến, IoT, tác tử, Blockchain, dữ liệu lớn cùng với mô phỏng và AI.
Dữ liệu thu thập được từ môi trường sản xuất thông qua hệ thống các trạm quan trắc môi trường, được kết hợp với hệ thống ghi sổ nhật ký canh tác dựa trên công nghệ Blockchain. Mô hình giúp người sản xuất số hóa hoạt động sản xuất, chế biến và tiêu thụ sản phẩm, kết nối các bên liên quan.
Tóm lại, việc nghiên cứu ứng dụng khoa học kỹ thuật vào quy trình sản xuất để nâng cao chất lượng sản phẩm, gia tăng năng suất, tăng cường mạng lưới liên kết, phát triển thị trường để đảm bảo tính bền vững của hệ thống sản xuất nông nghiệp và nuôi trồng thủy sản tại vùng ĐBSCL là vô cùng cần thiết.
Bên cạnh các nghiên cứu về chọn giống, xây dựng mô hình canh tác, thu hoạch, bảo quản sản phẩm sau thu hoạch trong sản xuất thì việc ứng dụng CNTT vào sản xuất mang lại nhiều lợi ích và làm tăng giá trị kinh tế của sản phẩm.
Mô hình này hỗ trợ tiếp cận chuỗi giá trị trong kinh tế nông nghiệp và nuôi trồng thủy sản. Với tình hình nghiên cứu và phát triển như thời gian qua, vấn đề cấp thiết hiện nay là xây dựng mô hình mẫu chuẩn nhằm giúp theo dõi các chỉ số môi trường, quản lý hoạt động sản xuất và truy xuất nguồn gốc sản phẩm giúp công tác đánh giá chất lượng môi trường và cung cấp thông tin nhanh, hữu ích cho người sản xuất, nhà quản lý, nhà khoa học và người tiêu dùng.
Phan Tại
Tài liệu tham khảo
“Nông nghiệp và phát triển nông thôn Đồng bằng sông Cửu Long- Thành tựu và phát triển”, NXB Đại học Cần Thơ, 2016, pp. 2-40.
“Giải pháp đẩy mạnh chuyển đổi số trong phát triển nông nghiệp và thủy sản vùng Đồng bằng sông Cửu Long” của nhóm tác giả Trường Đại học Cần Thơ - Hội thảo nâng tầm nông sản Việt Nam trong khuôn khổ Festival Nông sản Việt Nam – Vĩnh Long, ngày 12/9/2023).
“ Diễn đàn Phát triển bền vững Đồng bằng sông Cửu Long” – (SDMD2045), kiến tạo động lực để phát triển nhanh và bền vững vùng Đồng bằng sông Cửu Long (truy cập ngày 8/6/2022).
V.Q.Tuấn, N.T Lợi, T.C.Quang, Q.T. Dal, anh P.Q. Việt, “ Ứng dụng công nghệ UAV (Drones) theo dõi và hỗ trợ cảnh báo sớm dịch vụ vùng canh tác lúa tỉnh Sóc Trăng”, pp. 1 – 11, 2021.
