Một giải pháp cung cấp thông tin dinh dưỡng trồng trọt dựa trên mô hình Naïve Bayes để nâng cao sản phẩm nông nghiệp đạt chuẩn VietGap tại tỉnh Lâm Đồng

Bài viết Một giải pháp cung cấp thông tin dinh dưỡng trồng trọt dựa trên mô hình Naïve Bayes để nâng cao sản phẩm nông nghiệp đạt chuẩn VietGap tại tỉnh Lâm Đồng đưa ra một giải pháp thực tế ứng dụng mô hình Naïve Bayes là một trong kỹ thuật học có giám sát trên xác suất rất phổ biến trong Machine Learning (học má để xây dựng một ứng dụng di động dự báo thông tin khoa học dinh dưỡng cho cây trồng hỗ trợ các chuyên gia trong quá trình sản xuất nông nghiệp thông minh đạt chất lượng cao và chuẩn VietGap tốt hơn so với cách làm truyền thống là kết quả được ghi nhận bằng Excel với mục đích chỉ để kiểm tra và đối chiếu.

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619   MỘT GIẢI PHÁP CUNG CẤP THÔNG TIN DINH DƯỠNG TRỒNG TRỌT DỰA TRÊN MƠ HÌNH NẠVE BAYES ĐỂ NÂNG CAO SẢN PHẨM NÔNG NGHIỆP ĐẠT CHUẨN VIETGAP TẠI TỈNH LÂM ĐỒNG A SOLUTION FOR SUPPLYING NUTRITIONAL INFORMATION BASED ON THE NAÏVE BAYES MODEL TO ENHANCE AGRICULTURAL PRODUCTS TO VIETGAP STANDARD IN LAM DONG PROVINCE Lê Xuân Thạch1, Trương Thị Thanh Thảo2, Lê Mai Như Uyên , Nguyễn Hoàng Tú4, Lê Đinh Phú Cường1,* DOI: https://doi.org/10.57001/huih5804.38 TÓM TẮT Trong thời kỳ Cách mạng công nghiệp 4.0 ứng dụng công nghệ thông tin đại hỗ trợ trình sản xuất cần có hệ thống kiểm tra, giám sát hỗ trợ hiệu thực trình sản xuất ngăn chặn nguy rủi ro nâng cao chất lượng sản phẩm nông nghiệp đạt chuẩn VietGap nhằm tạo thuận lợi để phát triển sản xuất trồng an toàn cách bền vững Bài báo đưa giải pháp thực tế ứng dụng mơ hình Nạve Bayes kỹ thuật học có giám sát xác suất phổ biến Machine Learning (học máy) [6] để xây dựng ứng dụng di động dự báo thông tin khoa học dinh dưỡng cho trồng hỗ trợ chuyên gia trình sản xuất nông nghiệp thông minh đạt chất lượng cao chuẩn VietGap tốt so với cách làm truyền thống kết ghi nhận Excel với mục đích để kiểm tra đối chiếu Kết nghiên cứu cho thấy tiện lợi nhanh chóng nhằm gởi đến người dùng kết thực tế theo dõi thông tin dinh dưỡng cho vụ trồng qua việc sử dụng công nghệ di động nguồn mở Flutter chạy đa tảng Android, iOS, Linux, Windows MacOS, với hệ quản trị SQL Sever mơ hình Client - Sever Từ khóa: Thơng tin dinh dưỡng; nông trại thông minh; công nghệ di động; mơ hình Nạve Bayes, VietGap ABSTRACT In the period of Industry 4.0, applying modern information technology in supporting the production process, it is necessary to have an inspection and monitoring system to effectively support the implementation of the production process to prevent risks or improve quality agricultural products meeting VietGap standards in order to facilitate the development of safe and sustainable crop production This paper presents a practical solution, applying Naïve Bayes model, one of the most popular probabilistic supervised learning techniques in Machine Learning to build a mobile application that predicts information of Nutritional science for crops supports experts in the process of smart agricultural production with high quality and better VietGap standards than the traditional method, the results are recorded in Excel for the purpose only to check and compare The results of this study have shown the convenience and speed of sending to users actual results of nutritional information monitoring for crops by using Flutter's open source mobile technology running on multiple platforms such as Android, iOS, Linux, Windows and MacOS, and along with the SQL Sever management system on the Client - Sever model Keywords: Nutritional information; smart farming; mobile technology; Naïve Bayes model; VietGap Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Yersin Đà Lạt Trung tâm Đào tạo Hướng nghiệp, Trường Cao đẳng nghề Đà Lạt Khoa Dược - Điều dưỡng, Trường Đại học Yersin Đà Lạt Trung tâm Công nghệ thông tin, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội * Email: cuongldp@yersin.edu.vn Ngày nhận bài: 05/9/2022 Ngày nhận sửa sau phản biện: 15/10/2022 Ngày chấp nhận đăng: 27/10/2022 GIỚI THIỆU GAP (Good Agricultural Pratices) [1] khái niệm nhà bán lẻ châu Âu (Euro-Retailer Produce Working 54 Tạp chí KHOA HỌC & CƠNG NGHỆ ● Tập 58 - Số (10/2022) Group) đưa năm 1997 Tiêu chuẩn GAP nhiều nước áp dụng phát triển theo cách riêng nhằm giải mối quan hệ trách nhiệm người sản xuất Website: https://jst-haui.vn SCIENCE - TECHNOLOGY P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 nông nghiệp khách hàng tiêu dùng Ở Châu Âu có hệ thống Eure Gap châu Á có Asean Gap Asean Gap thành lập nước thành viên khối ASEAN năm 2006 nhằm cam kết gia tăng chất lượng giá trị sản phẩm rau trái VietGap ban hành Bộ Nông nghiệp Phát triển nông thôn (Bộ NN&PTNT) năm 2008 theo Quyết định số 379/2008/QĐ-BNN-KHCN tiêu chuẩn riêng Việt Nam VietGap tiêu chuẩn quản lý quy trình sản xuất lĩnh vực nơng nghiệp nhằm đảm bảo an toàn thực phẩm, nâng cao chất lượng sản phẩm, đảm bảo sức khỏe người sản xuất người tiêu dùng, bảo vệ môi trường truy xuất nguồn gốc sản phẩm dựa tiêu chí: - Tiêu chí nguồn gốc sản phẩm từ khâu sản xuất đến tiêu thụ - Tiêu chí kỹ thuật sản xuất tiêu chuẩn - Tiêu chí an tồn thực phẩm gồm biện pháp đảm bảo khơng có hóa chất nhiễm khuẩn nhiễm vật lý thu hoạch - Tiêu chí mơi trường làm việc phù hợp với sức lao động người nông dân NHỮNG NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN Thực trạng triển khai sở sản xuất thực tế Hợp tác xã Tỉnh Lâm Đồng quản lý sản xuất thực hành Gap vào bảng kiểm tra đánh giá với 25 điểm dùng để kiểm tra, so sánh q trình hướng dẫn nơng dân theo dõi trình sản xuất, quản lý lưu trữ hồ sơ sản xuất biểu mẫu Vì thế, Hợp tác xã mong muốn xây dựng hệ thống [2] để trích chọn thơng tin tiêu biểu từ biểu mẫu sử dụng ứng với hướng dẫn Gap mà khơng ảnh hưởng tồn để loại bỏ thông tin không cần thiết Trước đây, biểu mẫu ghi thủ công đầy đủ theo vụ thu để phục vụ cho trình kiểm tra đánh giá cán kỹ thuật phân công quản lý sản xuất theo hộ đầu vụ, gia đoạn sản xuất phân bổ số lượng vật tư, kiểm tra giám sát quy cách sản xuất hộ phân công Tương lai, Hợp tác xã [5] mong muốn chuyển đổi từ hình thức ghi thủ cơng qua nhập trực tiếp ứng dụng di động ứng dụng Web để tăng suất lao động, tăng phạm vi quản lý số lượng hộ sản xuất chủ động thời giann kiểm sốt thơng tin thường xun liên tục Từ đó, chúng tơi đề xuất nghiên cứu xây dựng hệ thống [4] cần đạt mục tiêu sau:  Ứng dụng nhập, xuất thông tin liên quan đến trình quản lý sản xuất như: Thơng tin hợp tác xã tham gia vào quy trình sản xuất theo chuẩn VietGap Thông tin hộ sản xuất có sản xuất, vụ sản xuất, loại trồng triển khai sản xuất  Ứng dụng lưu trữ thông số giai đoạn thực sản xuất rau yếu tố dinh dưỡng ảnh hưởng đến q trình phát triển Hình Các loại GAP vị trí GAP Từ đó, tỉnh Lâm Đồng khẳng định ưu nông nghiệp ứng dụng cơng nghệ cao bao gồm ứng dụng công nghệ thông tin sản xuất nông nghiệp thông minh khía cạnh phát triển kinh tế, bảo vệ môi trường Tỉnh Lâm Đồng Bộ NN&PTNT đánh giá Tỉnh dẫn đầu nước lĩnh vực với 49.000 sản xuất nông nghiệp theo hướng đại Nơi thu hút nhiều nhà đầu tư trực tiếp từ nước - FDI (Foreign Direct Investment), nguồn vốn tài trợ ODA (Official Development Assistance) - nguồn vốn đầu tư nước ngoài, hỗ trợ phát triển thức doanh nghiệp nước quan tâm đầu tư Một dự án trọng điểm Tỉnh nêu dự án “Nâng cao lực quản lý ngành Trồng trọt nhằm cải thiện sản lượng chất lượng sản phẩm trồng” Cục Trồng trọt, Bộ NN&PTNT chủ dự án, mơ hình áp dụng để đẩy mạnh phát triển nông nghiệp tốt sản xuất trồng quy trình GAP đơn giản xây dựng dựa sáng kiến kỹ thuật Nhật Bản, với kinh nghiệm đúc rút từ thực GAP, chuyên gia trồng an toàn JICA đề xuất Website: https://jst-haui.vn  Hệ thống chức ứng dụng cơng nghệ thơng tin quản lý sản xuất cịn có chức hỗ trợ dự đốn kết định thành phần dinh dưỡng cho giai đoạn sản xuất dựa kết đánh giá lưu trữ trước  Ứng dụng chạy tảng di động để người dùng dễ dàng sử dụng PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT 3.1 Các mơ hình Kiến trúc tổng thể ứng dụng hỗ trợ quản lý sản xuất rau theo tiêu chuẩn VietGap hình 2, Hình Mơ hình hệ thống Vol 58 - No (Oct 2022) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY 55 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 Định lý Bayes: Cho H1, H2,… Hn phân hoạch không gian mẫu M A biến cố liên quan đến phân hoạch ( | ) = ( ) ( | ( ∑ ) ) ( | ) (4) Ứng dụng lý thuyết Bayes phân lớp liệu: Cho H1, H2,… Hn phân hoạch không gian mẫu M A biến cố dự đoán thuộc phân hoạch Hi, nếu: P(H |A)> P H A ∀j ≠ i; j = … n Nếu A = ⋂ Hình Mơ hình đề xuất hệ thống dự đoán ( | )= 3.2 Tiếp cận thống kê Thơng thường để trích lọc thơng tin từ liệu quan sát sử dụng để giải toán đặt thực tế thường nghĩ đến mơn thống kê tốn học Thống kê hệ thống phương pháp thu thập, tổng hợp, trình bày số liệu tính tốn đặc trưng đối tượng nghiên cứu nhằm phục vụ cho q trình phân tích, dự đốn định, thống kê giải nhiều toán thực tế Trong nghiên cứu này, sử dụng thống kê dựa vào lý thuyết Bayes [3] dự đoán kết kiện xảy Lý thuyết Bayes thể việc tính xác suất kiện dựa vào kết thống kê trước khứ Mỗi kiện gán xác suất hay điểm tuỳ phương pháp đánh giá ứng với khả xảy với Người ta dùng ngưỡng để vào phân loại cho kiện đưa vào Qua đó, chúng tơi chấp nhận Machine Learning (học máy), sử dụng phân loại Naïve Bayes phần nhóm phân loại có xác suất dựa việc áp dụng định lý Bayes khai thác tập trung giả định độc lập hàm hay đặc trưng, bên cạnh lớp dự đoán giá trị đặc trưng cho thuộc tính lớp Các đối tượng nhóm lớp chúng có đặc trưng chung Lý thuyết Bayes: Xác suất có điều kiện: Xác suất biến cố A tính với điều kiện biến cố B xảy gọi xác suất có điều kiện A, ký hiệu : P(A|B) = ( ∩ ) ( ) (1) Quy tắc xác suất đầy đủ: Cho H1, H2,… Hn phân hoạch không gian mẫu M A biến cố liên quan đến phân hoạch Xác suất biến cố A tính cơng thúc xác suất đầy đủ: P(A) = ∑ P(H ) P(A|H ) (2) Các xác suất P(H ) gọi xác suất tiền định A Các xác suất P(A|H ) gọi xác suất Các xác xuất P(H |A) gọi xác xuất hậu định Hi xác định công thức: P(H |A) = ( ) ( | ( ) ) (3) 56 Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ● Tập 58 - Số (10/2022) = , mà biến cố (⋂ ( ∩ ) = ( ) ∏ ( ( ∩ ) ) độc lập thì: ( ∩ ( ) =∏ | )) (5) P(H |A) lớn P(H ) P(A|H ) lớn Để xác định P A H Sử dụng phân phối Gaussian Khi đặc trưng nhận giá trị liên tục P A H = exp (6) tham số chuẩn θ = {μ , σ } μ = σ = ∑ ∑ ( ) (7) (8) Thuật tốn Nạve Bayes dự đoán dinh dưỡng rau Dữ liệu đầu vào: Dữ liệu thu thập từ kết sản xuất thực tế 03 năm từ năm 2017 đến 2019 hợp tác xã Tân Tiến Tiền xử lý: Từ liệu thu thập được, theo ý kiến tư vấn từ chuyên gia nông nghiệp Trên thực tế liệu đánh giá yếu tố tác động đến sinh trưởng phát triển chủ yếu do: môi trường hàm lượng yếu tố dinh dưỡng bón vào Yếu tố dinh dưỡng yếu tố dinh dưỡng đa lượng, trung lượng, cuối vi lượng Trích xuất đặc trưng dinh dưỡng: thơng tin dinh dưỡng có tác động theo giai đoạn: A1: Nhiệt độ; A2: Độ ẩm; x3: Độ PH; A4: Phân Đạm (N); A5: Phân Lân (P); A6: Phân Kaki (K); A7: Canxi (Ca), A8: Ma-giê (Mg), A9: Lưu huỳnh (S), A10: Silic (Si), A11: Sắt (Fe), A12: Mangan (Mn), A13: Đồng (Cu), A14: Bo (Bo), A15: Molyben (Mo), A16: Coban (Co), A17: Niken (Ni), A18: Seleni (Se), A19: Natri (Na), A20: Kẽm (Zn), A21: Nhơm (Al), A22: Chì (Pb) Huấn luyện dự đoán: Tạo bảng liệu ban đầu B cách ngẫu nhiên cho đầy đủ cột chứa yếu tố dinh dưỡng đầu vào theo tên bảng theo cấu trúc idloaicayBgiaidoan Tạo bảng M, S tính độ lệch trung bình độ lệch chuẩn giá trị đầu vào (X) cho lớp “đạt”, “không đạt” Đầu ra: thông tin dự báo kết đánh giá phát triển cây: H0: đạt, H1: không đạt Website: https://jst-haui.vn SCIENCE - TECHNOLOGY P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 Các A , A , … A độc lập xác suất đôi với - Xác định liệu đầu vào Huấn luyện liệu đầu vào mơ hình Naive Bayes [8] Bài tốn chia thành lớp đạt (1) lớp không đạt (0) - Phân lớp liệu đưa vào dự báo dựa vào giá trị thu sau thực huấn luyện Bộ liệu tính xác xuất sảy với lớp đạt lớp không đạt Xác suất sảy lớp lớn liệu gán vào lớp Bước 1: Huấn luyện Naïve Bayes |H ) i = 0, Tính xác xuất P(A Bước 2: Phân lớp Anew P(Anew, Hi) = p A |μ , σ exp (− ( ) ) (9) - Dự đoán: vụ sản xuất giai đoạn gửi Hệ thống trích xuất giá trị theo giai đoạn lưu sở liệu Hệ thống tính tốn sở liệu huấn luyện đưa kết dự đoán (10) Việc dự đoán cung cấp liệu Xnew dựa công thức: P(Anew, H1) xác xuất đạt; P(Anew, H0) xác xuất khơng đạt Khi đó, so sánh để chọn giá trị lớn hai giá trị P(H |Anew) P(H |Anew) Anew gán vào lớp H cho: |H ) = P(A exp tham số chuẩn θ = {μ , σ } μ σ = = ∑ ∑ ( ) Ví dụ giai đoạn loại id 1B2 chứa thơng số tồn dinh dưỡng giai đoạn số cột A1D1….A1Dn; S2D1…A2Dn số cột dinh dưỡng cho giai đoạn (n loại dinh dưỡng khác nhau) 1B2 chứa huấn luyện cho giai đoạn để dự đoán cho giai đoạn Ngoài ra, giá trị μ σ theo công thức (7, 8) lưu sở liệu tương ứng 1M2, 1S2 tương ứng với bảng 1B2 Hệ thống sinh huấn luyện cho loại giai đoạn Mỗi loại giai đoạn có tập liệu huấn luyện riêng Tính = xác định giai đoạn, ví dụ, vụ có ID dịng (88, 100, 200) ID 100 dịng thứ hiểu giaidoan=2 Các giá trị idloaicay truy vấn xác định từ sở liệu, idloaicay giữ nguyên giai đoạn đánh số 1, 2, 3… (11) (12) Kết quả: Đánh giá kết dự báo phát triển bình thường, bất thường cây: đạt (1), không đạt (0) THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ Từ liệu thu thập được, theo ý kiến tư vấn từ chuyên gia nông nghiệp, đưa số lượng mẫu huấn luyện cho loại xà lách: 107 với 03 giai đoạn Số lượng mẫu huấn luyện cho loại bó xơi 83 với 03 giai đoạn Dữ liệu đầu vào: Các giai đoạn phát triển loại ăn gồm giai đoạn làm đất, bón lót bón thúc + Giai đoạn 1: làm đất, xác định nhiệt độ, độ ẩm độ PH, cấp dinh dưỡng cần thiết trước gieo hạt giống + Giai đoạn 2: bón lót, giai đoạn bắt đầu bổ sung dinh dưỡng theo độ tuổi + Giai đoạn 3: bón thúc, giai đoạn dùng để đẩy mạnh tăng trưởng nhắm vào mục tiêu sau thu hoạch P(H |Anew) = P(H |Anew) = ( ) ( | ) ( | )… ( | ) ( ) ( | ) ( | )… ( | ) ( ) ( | ) ( | )… ( | ) (13) ( ) ( | ) ( | )… ( | ) ( ) ( | ) ( | )… ( | ) ( ) ( | ) ( | )… ( | ) (14) Tính: P(Anew|H1) P(Anew|H0) cơng thức exp ( ) Thực tính xác suất P(Anew |Hk) ta không cần quan tâm hệ số hệ số ứng với cá thể cần đánh giá Giả thiết: Các đặc trưng đưa vào mơ hình độc lập với đặc trưng đưa vào mơ hình có ảnh hưởng ngang mục tiêu đầu Tập liệu mẫu số dinh dưỡng tác động đến kết phát triển rau xà lách Bảng Kết thực tế ứng dụng phân lớp Naive Bayes Kết đánh giá qua vụ theo giai đoạn sản xuất với liều lượng, kết đánh giá từ ý kiến chuyên gia lần định thành công/ không thành cơng trước chun gia - Tạo bảng để chứa liệu huấn luyện Với mục tiêu giai đoạn tính thơng số dinh dưỡng theo mơ hình Bayes chứa vào Bắt đầu lấy tổng hợp liệu dinh dưỡng để tạo bảng theo tên bảng theo cấu trúc idloaicayBgiaidoan, giai đoạn tính theo mùa vụ thứ tự theo ID để Website: https://jst-haui.vn Vol 58 - No (Oct 2022) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY 57 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ Framework mã nguồn mở Flutter Flutter [7] công cụ UI di động Google để xây dựng ứng dụng di động, Web máy tính để bàn biên dịch nguyên ngơn ngữ lập trình Dart Các ứng dụng xây dựng với Flutter chạy hệ điều hành Android, iOS, Raspberry Pi Google Fuchsia Công cụ PostMan PostMan công cụ cho phép làm việc với API, REST Sử dụng công cụ Postman để gọi Rest API mà khơng cần viết code Và dễ dàng gọi Rest API (như Facebook, Google, Youtube) Tất phương thức HTTP (GET, POST, PUT, PATCH, DELETE,) PostMan hỗ trợ Mỗi sử dụng phương thức có ghi chép lại lịch sử giúp người dùng sử dụng lại có nhu cầu Hiện kết trả dạng text, hình ảnh, XML, JSON Hệ quản trị sở liệu SQL Server Microsoft SQL Server hệ quản trị sở liệu quan hệ (Relation Database Management System - RDBMS) Dữ liệu lưu dạng bảng định nghĩa quan hệ bảng với Người quản trị CSDL truy cập Server để cấu hình, quản trị thực thao tác bảo trì CSDL SQL Server CSDL có khả mở rộng để lưu lượng lớn liệu lúc cho phép nhiều người dùng truy cập lúc Kết ứng dụng xây dựng Kết thông tin ứng dụng di động thể hình P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 Bên cạnh kết đạt được, báo số hạn chế tương lai tác giả khắc phục hạn chế cụ thể: báo tập trung vào việc xây dựng cơng cụ hỗ trợ dự đốn dựa thông tin dinh dưỡng nên chưa xây dựng hoàn thiện hệ thống phân quyền sổ nhật ký sản xuất theo hướng dẫn VietGap để tự trích lọc thơng tin qua mơ hình từ có báo cáo tổng hợp truy xuất nguồn gốc sản phẩm TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Dinh T X., 2013 Tai lieu Huong dan GAP co ban [2] Diem T.T, Hai H.P, Hoa N V., 2017 Implementing a information system to support writing electronic diary and tracing the sources of macrobrachium carcinus production under VietGAP standard at Phu Thuan, Thoai Son An Giang University [3] Trung N T., Thoa V V., 2020 Using bayesian classification in predicting learning ability of high school students Journal of Science and Technology on Information and Communications, Vol 1, No [4] Thuy N T, 2011 Nghien cuu ung dung CNTT quan ly san xuat che bup tuoi an toan theo quy trinh VietGap tai Thai Nguyen Centre for Informatics and Statistics - Ministry of Agriculture & Rural Development, Vietnam [5] Tai lieu lien minh HTX tinh Lam Dong, 2017 [6] Tiep V H., 2018 Machine learning co ban Ebook [7] Frank Zammetti, 2019 Practical Flutter In: Improve your Mobile Development with Google’s Latest Open-Source SDK [8] Thư T N M., Lan N T T., Man N H., 2017 Content-based recommendation system to support farmers in blast prevention Can Tho University Journal of Science AUTHORS INFORMATION Le Xuan Thach1, Truong Thi Thanh Thao2, Le Mai Nhu Uyen3, Nguyen Hoang Tu4, Le Dinh Phu Cuong1 Facultyof Information Technology, Yersin University Vocational training center, Dalat Vocational Training College Faculty of Pharmacy - Nursing, Yersin University Center of Information Technology, Hanoi University of Industry Hình Kết thơng tin ứng dụng di động KẾT LUẬN Nghiên cứu xây dựng ứng dụng hỗ trợ ghi nhận thơng tin q trình sản xuất trực tiếp từ di động thay vào trình ghi tay thủ công nhập vào ứng dụng Excel thực trước Mã lệnh ứng dụng tự xây dựng tay nên tuỳ biến dễ dàng mở rộng cần thiết mà không phụ thuộc vào mã nguồn mở nào: xây dựng di động tác giả sử dụng flutter chạy đa tảng Android, Ios, Linux, Windows, MacOS; xây dựng WebAPI sử dụng tảng asp.net core với Net Core 3.1 chạy Linux với hệ quản trị SQL Server 58 Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ ● Tập 58 - Số (10/2022) Website: https://jst-haui.vn ... triển thức doanh nghiệp nước quan tâm đầu tư Một dự án trọng điểm Tỉnh nêu dự án ? ?Nâng cao lực quản lý ngành Trồng trọt nhằm cải thiện sản lượng chất lượng sản phẩm trồng? ?? Cục Trồng trọt, Bộ NN&PTNT... nhập, xuất thông tin liên quan đến trình quản lý sản xuất như: Thơng tin hợp tác xã tham gia vào quy trình sản xuất theo chuẩn VietGap Thơng tin hộ sản xuất có sản xuất, vụ sản xuất, loại trồng triển... khai sản xuất  Ứng dụng lưu trữ thông số giai đoạn thực sản xuất rau yếu tố dinh dưỡng ảnh hưởng đến trình phát triển Hình Các loại GAP vị trí GAP Từ đó, tỉnh Lâm Đồng khẳng định ưu nông nghiệp