HỘI SINH VIÊN HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM HỘI SINH VIÊN HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM ĐỘI THI LIÊN CHI HỘI SINH VIÊN KHOA QUẢN LÝ ĐẤT ĐAI ỨNG DỤNG KỸ THUẬT HỌC MÁY (MACHINE LEARNING) TRONG HỖ TRỢ SỬ DỤNG PHÂN BÓN HỢP LÝ VÀ BỀN VỮNG Hà Nội - 2019 VAI TRỊ CỦA PHÂN BĨN ? Phân bón cung cấp dưỡng chất thiết yếu cho trồng sinh trưởng, phát triển khỏe mạnh, đạt suất cao và trả lại cho đất lượng dưỡng chất trồng lấy từ đất HẬU QUẢ CỦA LẠM DỤNG PHÂN BĨN HĨA HỌC ? Phân bón hóa học Khả sinh trưởng xuống Chất lượng phẩm chất nông sản xuống TỐT NHẤT KHI NÀO ? Cây trồng cần lượng phân bón đủ cân đối đạt chất lượng tốt MACHINE LEARNING LÀ GÌ ? PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY (MACHINE LEARNING) Một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence - AI) liên quan đến việc nghiên cứu xây dựng kĩ thuật cho phép hệ thống "học" tự động từ liệu để giải vấn đề cụ thể SỬ DỤNG PHÂN BÓN HIỆU QUẢ VÀ BỀN VỮNG ? Các đặc tính đất đai xây dựng từ yếu tố hình thành đất: S = f ( S, C, O, R, P, A, N) +e S: Thành phần dinh dưỡng đất ( N, P, K ) S: Mẫu đất lấy C: Khí hậu => Bản đồ lượng mưa, nhiệt độ => Cục khí tượng thủy văn O: Vi sinh vật đất => Cây trồng đất => trạng thái => Chỉ số thực vật từ ảnh viễn thám R: Địa hình => Mơ hình số độ cao => Sản phẩm công nghệ GIS P: Đá mẹ => Bản đồ địa chất => Viện nghiên cứu địa chất N: Vị trí điểm mẫu ( tọa độ điểm ) f: Những kĩ thuật học máy hay cịn gọi thuật tốn sử dụng trình thực Hồi quy tuyến tính Cây hồi quy Rừng ngẫu nhiên Mạng trí tuệ nhân tạo QUY TRÌNH VÀ KẾT QUẢ ĐÃ ÁP DỤNG BẢN ĐỒ NITO ĐẦU VÀO Chỉ số khác biệt Độ Hướng Lượng Điểm thực vật dốc dốc mưa mẫu KỸ THUẬT HỌC MÁY BẢN ĐỒ PHÂN BÓN LOẠI CÂY TRỒNG LƯỢNG PHÂN BÓN ĐẦU RA MỤC TIÊU Ý TƯỞNG Giải vấn đề phân bón khoa học tiến so với phương pháp truyền thống Giảm thiểu việc sử dụng phân bón khơng cách, hạn chế vấn đề nhiễm môi trường đặc biệt không gây ảnh hưởng đến sức khỏe người XIN TRÂN THÀNH CẢM ƠN BAN GIÁM KHẢO, CÁC ĐỘI THI VÀ QUÝ VỊ ĐÃ CHÚ Ý LẮNG NGHE Chúc thi thành công tốt đẹp https://soilgrids.org/#!/?layer=ORCDRC_M_sl2_250m&vector=1