Phát triển mạng cảm biến không dây kết hợp thiết bị bay không người lái phục vụ giám sát cây nông nghiệp

Bài viết này xây dựng một mô hình thử nghiệm giám sát vùng trồng cây nông nghiệp sử dụng phối hợp mạng cảm biến không dây LoRa và thiết bị bay không người lái nhằm thu thập các dữ liệu về điều kiện thời tiết, tình trạng đất, sức khoẻ cây trồng giúp người trồng đưa ra giải pháp phù hợp nhất về tưới tiêu, xử lý sâu bệnh, chăm bón với loại cây đang trồng. Hệ thống được phát triển và thực nghiệm ngoài hiện trường nhằm đánh giá một số tính năng cơ bản của hệ thống và chứng minh được tính ổn định, đáng tin cậy của dữ liệu thu được.

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 PHÁT TRIỂN MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY KẾT HỢP THIẾT BỊ BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI PHỤC VỤ GIÁM SÁT CÂY NÔNG NGHIỆP DEVELOPING SYSTEM OF WIRELESS SENSOR NETWORK AND UNMANED AERIAL VEHICLE FOR AGRICULTURE INSPECTION Nguyễn Trường Sơn2, Qch Cơng Hồng1,*, Đặng Thị Hương Giang2,3, Vũ Minh Trung2, Vương Quang Huy2, Mai Anh Tuấn1 TĨM TẮT Sản xuất nơng nghiệp cơng nghệ cao xu hướng tất yếu Việt Nam Đặc biệt với vùng trồng nguyên liệu có đặc thù diện tích lớn, mạng cảm biến khơng dây tỏ rõ vai trò quan trọng việc giúp tăng suất, giám sát sâu bệnh, làm giảm tác động biến đổi khí hậu giảm sức lao động trực tiếp người canh tác Bài báo xây dựng mơ hình thử nghiệm giám sát vùng trồng nông nghiệp sử dụng phối hợp mạng cảm biến không dây LoRa thiết bị bay không người lái nhằm thu thập liệu điều kiện thời tiết, tình trạng đất, sức khoẻ trồng giúp người trồng đưa giải pháp phù hợp tưới tiêu, xử lý sâu bệnh, chăm bón với loại trồng Hệ thống phát triển thực nghiệm trường nhằm đánh giá số tính hệ thống chứng minh tính ổn định, đáng tin cậy liệu thu Từ khóa: Thiết bị bay khơng người lái, mạng cảm biến, nơng nghiệp xác, LoRa ABSTRACT Agricultural production using high technology is an inevitable trend in Vietnam Especially for material crops which typically need large growing areas, wireless sensor networks has been clearly playing a significant role in increasing productivity, monitoring pests and diseases, mitigating the impact of climate change, and reducing the direct labor of cultivators This paper constructs an experimental model of agricultural crop field monitoring using a combination of LoRa wireless sensor networks and unmanned aerial vehicles to collect data on conditions of weather and soil, plant health, which helps growers easily making right decisions on solutions for irrigation, pest treatment, and fertilization with the currently planted crops The system has been developed and experimentized in the field to evaluate some basic features and justified the stability and reliability of the obtained data Keywords: UAV, Sensors Network, Precision Agriculture, LoRa Trung tâm Ươm tạo Công nghệ Doanh nghiệp Khoa học Công nghệ, Viện Ứng dụng công nghệ Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp * Email: quachconghoang89@gmail.com Ngày nhận bài: 12/10/2020 Ngày nhận sửa sau phản biện: 02/12/2020 Ngày chấp nhận đăng: 23/12/2020 GIỚI THIỆU Sử dụng tiến công nghệ thông tin truyền thông để nâng cao suất nông nghiệp giải pháp tiếp cận khả thi Cụ thể năm gần đây, đời khái niệm Internet vạn vật (Internet of Things - IoT) phổ biến nhanh chóng thiết bị bay khơng người lái (Unmanned Aerial Vehicle - UAV) kết hợp công nghệ phân tích xử lý hình ảnh hứa hẹn giải pháp nơng nghiệp xác (Precision Agriculture - PA) để đương đầu với thách thức dự báo tương lai [1] Một cách khái qt, nơng nghiệp xác sử dụng dịch vụ công nghệ thông tin để tổng hợp xử lý liệu thu thập từ khu vực canh tác, sau đưa đánh giá để hỗ trợ người nông dân quản lý mùa vụ cách hiệu [1-2] Ứng dụng phổ biến nơng nghiệp xác đánh giá sinh trưởng trồng sử dụng công nghệ viễn thám xử lý hình ảnh Nguồn liệu ảnh vệ tinh có giá thành cao người nơng dân bình thường, độ phân giải chất lượng hình ảnh chịu ảnh hưởng điều kiện thời tiết [2] Sử dụng UAV nhỏ trang bị camera phổ chuyên dụng xem lựa chọn kinh tế an toàn Các thông tin số sinh trưởng thực vật NDVI đồ xây dựng ảnh chụp từ UAV diễn dịch thành dấu hiệu số vấn đề mà khu vực canh tác gặp phải như: sâu bệnh, thiếu nước chất dinh dưỡng [1, 4-6] … Mặc dù có nhiều ưu điểm ảnh vệ tinh, việc thu thập liệu ảnh UAV cỡ nhỏ bộc lộ số hạn chế [3] Thứ nhất, UAV giá rẻ giám sát liên tục khoảng thời gian tối đa 30 phút với kết cấu dạng máy bay lên thẳng đa cánh quạt (multi-copter) 90 phút với dạng máy bay cánh Thứ hai, người sử dụng cần phải lưu ý thời gian điều kiện thích hợp để vận hành UAV lấy mẫu ảnh phổ Nếu không tuân thủ bước này, liệu thu thập dễ bị tác động điều kiện ánh sáng ngoại cảnh, gây khó khăn cho bước phân tích liệu sau Thứ ba, khu vực canh tác Việt 46 Tạp chí KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ● Tập 56 - Số (12/2020) Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn SCIENCE - TECHNOLOGY P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 Nam thường có điều kiện thời tiết cục khác nhau, điều thường dẫn đến rủi ro q trình vận hành UAV mà người vận hành khó lường trước thiếu cơng cụ hỗ trợ Để giải vấn ba vấn đề trên, báo chúng tơi đề xuất mơ hình giám sát nông nghiệp kết mạng cảm biến không dây kết hợp UAV Trong hệ thống đề xuất, nút mạng cảm biến không dây giá rẻ sử dụng sóng LoRa [14] thiết lập khu vực canh tác, giám sát ngày đêm thông tin thời tiết, tưới tiêu, chiếu sáng… gửi máy tính sở liệu để xử lý Hệ thống cho phép có thơng tin đầy đủ liên tục khu vực canh tác, đồng thời hỗ trợ thiết bị UAV xác định thời gian địa điểm phù hợp để tiến hành khảo sát chụp ảnh Chúng tơi cịn tiến hành thử nghiệm mơ hình đề xuất khu vực canh tác Việt Nam, đánh giá hiệu thảo luận cách thức thu thập xử lý số liệu hệ thống CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN Trong thập kỉ gần đây, ứng dụng UAV vào nhiệm vụ giám sát trường nghiên cứu phát triển rộng rãi Sự phổ biến UAV dân dụng cỡ nhỏ có giá thành thấp phát triển thiết kế mở [3] tạo điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu Đặc biệt lĩnh vực giám sát nông nghiệp, UAV với cảm biến quang học phù hợp [1, 4-6] thu thập lớp thông tin số sinh trưởng thực vật (NDVI, NDRE), kích thước cây, nhiệt độ độ ẩm khu vực canh tác Kĩ thuật phân tích siêu phổ (hyperspectral) để phân tích sâu bệnh trồng bắt đầu áp dụng UAV [1, 6] hướng nghiên cứu hứa hẹn trở thành xu tương lai không xa Mạng cảm biến không dây rộng mơ hình Internet vạn vật nghiên cứu phát triển nhiều toán thực tế phục vụ đời sống người mà nông nghiệp số [8-11] Để quản lý lượng lớn thiết bị cảm biến, giao thức truyền thông MQTT [12, 13] lựa chọn tiêu chuẩn cho phép giảm bớt tải kết nối Mạng cảm biến IoT sử dụng sóng LORA [8, 14] cho kết khả quan việc tiết kiệm lượng truyền tin khoảng cách xa, phù hợp với khu vực xa đô thị Để mở rộng phạm vi ứng dụng, tích hợp UAV mạng cảm biến IoT đề xuất với nhiều vấn đề mở [11] cấp phát tài nguyên, chế bảo mật, phương thức phối hợp thuật toán xử lý thơng tin phù hợp [8, 11] Điều kiện khí hậu địa hình đa dạng Việt Nam phù hợp với nhiều loại trồng có giá trị cao chè, cà phê, hạt tiêu… Đây nguồn tài nguyên thông tin dồi cho công nghệ thông tin truyền thơng tiếp cận phân tích xây dựng mơ hình nơng nghiệp xác Tuy nhiên, diện tích lớn có khí hậu cục khơng ổn định địi hỏi phải giải tốt vấn đề an toàn bay chất lượng liệu thu [1, 3] Mô hình kết hết hợp Internet vạn vật UAV đề xuất Yalin Liu [11] tỏ phù hợp với điều kiện thực tế Việt Nam Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn THIẾT KẾ VÀ TRIỂN KHAI HỆ THỐNG 3.1 Tổng quan hệ thống Mơ hình hệ thống khảo sát chúng tơi xây dựng hai thành phần mạng cảm biến khơng dây mặt đất sử dụng sóng LoRa hệ thống UAV giám sát không Trong đó, mạng cảm biến khơng dây LoRa có vai trị thu thập cách liên tục thông tin nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa, tốc độ gió, áp suất, thành phần ánh sáng khơng khí Thiết bị bay có nhiệm vụ tự động thu thập ảnh phổ phản xạ cận hồng ngoại khu vực lên kế hoạch từ trước Hình Lưu đồ tổng quát hệ thống Hệ thống phần mềm tích hợp thơng tin cho phép trì kết nối thơng tin liên tục thiết bị bay nút cảm biến không dây hoạt động mặt đất Thiết kế tích hợp đề xuất với hai mục đích chính:  Tích hợp thơng tin tình hình khu vực canh tác, bao gồm: thông tin điều kiện môi trường từ nút cảm biến cố định thơng tin hình ảnh đa mức phổ thu từ UAV  Cảnh báo an toàn cho thiết bị bay điều kiện khu vực khảo sát, từ điều chỉnh kế hoạch bay khảo sát đánh giá trồng cho hiệu Mô hình giám sát phát triển dựa thiết bị giá thành rẻ phần mềm mã nguồn mở Điều cho phép dễ dàng mở rộng phát triển hệ thống, đáp ứng nhu cầu thực tế nông nghiệp Việt Nam tương lai 3.2 Nút cảm biến khơng dây Hình Lưu đồ q trình truyền nhận thơng tin từ cảm biến Trong nghiên cứu này, thiết lập mạng cảm biến không dây mặt đất sử dụng mạng truyền Vol 56 - No (Dec 2020) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY 47 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 thông LoRa Đây công nghệ truyền thông liệu với mức lượng tiêu thụ thấp khoảng cách truyền xa, sử dụng rộng rãi ứng dụng thu thập liệu Dựa khảo sát loại liệu môi trường cần thu thập thực tế, xây dựng hệ thống nút cảm biến không dây LoRa với hai nút cảm biến trời, LoRa Gateway trời để tiếp nhận LoRa từ nút cảm biến máy tính nhúng nhằm lưu trữ liệu đồng thời gửi liệu lên mạng internet Các thành phần hệ thống bao gồm:  Máy tính nhúng xử lý trung tâm hệ cảm biến LoRa kết nối hệ cảm biến với sở liệu Dữ liệu từ mạng cảm biến LoRa tiến hành kiểm tra, sửa lỗi Dữ liệu sau lưu vào nhớ máy tính nhúng đồng thời gửi tới máy chủ thông qua kết nối Internet Việc đảm bảo liệu lưu trữ liên tục dù máy tính nhúng có bị kết nối internet  LoRa Gateway trời Gateway nhận liệu từ nút cảm biến thông qua mạng LoRa Dữ liệu từ nút cảm biến giải mã gửi cho máy tính nhúng dưỡi dạng tin nhắn MQTT thơng qua kết nối Ethernet Hình Đồ thị suy hao tín hiệu LoRa theo khoảng cách 3.3 Thiết bị bay giám sát nông nghiệp Thiết bị bay chụp ảnh nông nghiệp hệ thống giám sát phát triển dựa nghiên cứu [7] với phần lớn linh kiện giá rẻ sẵn có Việt Nam Chúng tơi có số thay đổi thiết kế khí để thiết bị bay mang thêm 01 camera chụp ảnh phổ chuyên dụng cho trồng Hexacopter  Các nút cảm biến có tính thu thập, xử lý liệu khu vực canh tác truyền trung tâm thông tin: o Một trạm quan trắc thời tiết với thông số đo đạc nhiệt độ, độ ẩm khơng khí, vận tốc gió, hướng gió, áp suất khơng khí Các thông tin sử dụng để đánh giá thời tiết cho phát triển trồng phục vụ cho việc điều khiển trình bay UAV o Cảm biến CJMCU dùng để đo loại khí CO, NH3, NO2 khơng khí Các thơng số ảnh hưởng nhiều tới trình sinh trưởng trồng o Cảm biến ánh sáng Si1145 Thông số sử dụng để đánh giá điều kiện môi trường đồng thời tham số để hiệu chỉnh hình ảnh trình xây dựng đồ ảnh UAV Nhằm khảo sát độ tin cậy khả hoạt động hệ thống, chúng tơi tiến hành lắp đặt hệ thống ngồi trời tiến hành đo đạc khả truyền thông nút cảm biến Theo thông số nhà sản xuất, thiết bị LoRa chúng tơi sử dụng có hệ số lan tỏa (Spreading Factor) 7, băng thơng tín hiệu truyền 125kHz, tốc độ mã hóa 4/5 Trong thực nghiệm này, chúng tơi cấu hình thiết bị tần số 923MHz công suất phát mạch đo đạc 20dBm Chúng sử dụng ba an-ten có cơng suất phát khác 3dBi, 10dBi 18dBi Kết đo thiết bị RF Explorer 915M V2.0 [15] Với điều kiện thực nghiệm mặt phẳng trải dài khơng có vật cản xung quanh, kết thu chứng tỏ sử dụng an-ten có cơng suất phát 18 dBi với khoảng cách 450m, tín hiệu LoRa nhận thiết bị thu sóng LoRa với độ nhạy lơn -100dBm Thiết bị thu sóng mà chúng tơi sử dụng LoRa Gateway OLG-01 hoàn toàn đáp ứng yêu cầu với độ nhạy lên tới -120dBm GPS Light Sensor Flight controller (Pixhawk 4) Multispectral Camera Power Management Board Li-Po battery Ground Control Station RC controller (Skydroid T12) 2.4GHz RC receiver UART Computer ESC ESC ESC ESC ESC ESC Motor Motor Motor Motor Motor Motor Hình Sơ đồ phần cứng UAV Trong hình mơ tả kết nối thiết bị bay mà sử dụng, thiết bị UAV bao gồm:  Bộ điều khiển bay Pixhawk 4: kết nối với GPS cho phép điều hướng thiết bị bay đến vị trí xác định đồ  Hệ camera chụp ảnh đa phổ Micasense RedEdge-M: có vai trị nhận tín hiệu điều khiển chụp ảnh từ điều khiển bay Bên cạnh đó, tích hợp 01 cảm biến ánh sáng, hệ camera hiệu chỉnh màu sắc ảnh điều kiện chiếu sáng bị thay đổi (citation)  Bộ điều khiển từ xa Skydroid T12: có nhiệm vụ gửi tín hiệu điều khiển hay quỹ đạo bay chụp ảnh mong muốn tới điều khiển bay Pixhawk sóng mang 2.4GHz Ngồi tay cầm cho phép nhận tín hiệu trạng thái thiết bị bay gửi tọa độ GPS, thơng tin IMU, cảm biến gió…  Máy tính với kết nối mạng: thiết lập quỹ đạo chụp ảnh mong muốn để gửi lên điều khiển bay Pixhawk thông qua điều khiển từ xa 48 Tạp chí KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ● Tập 56 - Số (12/2020) Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn SCIENCE - TECHNOLOGY P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 Để thiết bị bay mà tích hợp có trọng tải cất cánh 2,5kg, tốc độ bay lên tới 36km/h Thời gian bay khảo sát thực tế 12 phút pin lipo 15V 5200mAh 17 phút pin lipo 15V 10000mAh Tuy nhiên thời gian phụ thuộc nhiều vào điều kiện thời tiết khu vực hoạt động, tiêu biểu hướng gió khí áp Thực tế khí áp ảnh hưởng tới lực nâng cánh quạt thiết bị bay, khí áp thấp khiến cánh quạt phải quay nhanh hơn, kéo theo thời lượng pin giảm xuống Đối với quỹ đạo bay, việc di chuyển ngược gió thời gian dài khiến động tiêu tốn nhiều điện Từ hai thí dụ cho thấy phần mềm điều khiển lập quỹ đạo bay cần biết thêm thông tin trạng thái môi trường khảo sát đủ sở để ước lượng quỹ đạo tối ưu [3] 3.4 Phần mềm hệ thống tích hợp mạng cảm biến thiết bị bay Ngồi mô-đun cung cấp chức để thống kê, hiển thị liệu dạng đồ thị  Điều khiển trình bay UAV: mơ-đun có nhiệm vụ điều tiết q trình bay UAV Mô-đun sử dụng liệu môi trường lưu trữ MongoDB, thống kê lại để xây dựng nhiệm vụ bay cho UAV công việc khác tối ưu quỹ đạo, tốc độ di chuyển…  Xử lý liệu: Mô-đun sử dụng liệu lưu trữ sở liệu để làm nhiệm vụ xây dựng đồ ảnh phổ khả kiến RGB đồ số sinh trưởng trồng NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) hay NDRE (Normalized Difference Red Edge Index) Bản đồ kết hợp với thông tin tổng hợp điều kiện tưới tiêu chiếu sáng sở để phát triển dịch vụ đánh giá sinh trưởng trồng tương lai Các thư viện mã nguồn mở sử dụng thiết kế phần mềm hệ thống bao gồm:  Thư viện truyền nhận thông tin Eclipse Mosquitto: Là thư viện hỗ trợ giao thức MQTT cho mô-đun thu thập liệu cảm biến môi trường  Thư viện MAVLink: Là thư viện hỗ trợ giao thứ MAVLink cho mô-đun thu thập liệu UAV  Cơ sở liệu MongoDB: Có nhiệm vụ xây dựng sở liệu nhằm lưu trữ liệu từ cảm biến UAV cách khoa học cho trình xử lý liệu sau Hình Tổng quan phần mềm hệ thống tích hợp mạng cảm biến thiết bị bay Sau thiết kế thực nghiệm thành công hai thành phần mạng cảm biến thiết bị bay, xây dựng phần mềm để tích hợp hai hệ thống Phần mềm có vai trị xử lý trung tâm cho tồn hệ thống Phần mềm xây dựng để hệ thống hoạt động với can thiệp người, từ người nơng dân dễ dàng sử dụng hệ thống với bước cài đặt Các tác vụ phần mềm sau:  Thu thập liệu cảm biến mơi trường: mơ-đun có vai trị kết nối với LoRa Gateway thông quan giao thức MQTT để tiếp nhận tữ liệu từ cảm biến Sau tiếp nhận mô-đun kiểm tra tính xác thực liệu để chuyển tới mô-đun lưu trữ  Thu thập liệu từ cảm biến UAV: mơ-đun có nhiệm vụ tiếp nhận liệu từ UAV giao thức MAVLink Thông qua kết nối với Skydroid T12 mô-đun tiếp nhận thông tin từ UAV gửi q trình bay gửi tới mơ-đun lưu trữ  Lưu trữ liệu vào MongoDB: mô-đun tiếp nhận liệu từ mô-đun thu thập liệu bên trên, sau chuyển thành dạng liệu chuẩn lưu trữ vào MongoDB Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn  Phần mềm giao diện Qt: Có nhiệm vụ xây dựng giao diện giao tiếp với người dùng đồ thị hóa liệu hiển thị liệu mà người dùng u cầu Hệ thống tích hợp cảm biến khơng dây cho phép can thiệp vào trình bay giám sát nông nghiệp theo quy tắc sau: - Cảnh báo không đảm bảo khả lấy mẫu ảnh phổ cận hồng ngoại số trường hợp: trời nhiều mây, góc chiếu mặt trời thấp 45 độ - Không cho thiết bị bay cất cánh điều kiện mưa, vận tốc gió khu vực giám sát có vận tốc trung bình 10m/s - Tối ưu quỹ đạo bay điều kiện gió từ đến 10m/s Quy tắc sinh quỹ đạo bay điều kiện xây dựng nhằm hạn chế tối đa thời gian bay ngược gió UAV Quỹ đạo thành lập cụ thể theo bước sau: - Khu vực giám sát định nghĩa đa giác A, trần bay giữ nguyên suốt trình bay    - Định nghĩa cặp véc tơ trực giao i j , j có phương song song với hướng gió Độ lớn hai véc tơ phụ thuộc vào thị trường camera trần bay UAV - Thiết bị bay di chuyển chụp ảnh tịnh tiến theo   phương i suốt trình giám sát thay đổi j điểm chụp ảnh nằm đa giác A [16] Vol 56 - No (Dec 2020) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY 49 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ KHẢ NĂNG GIÁM SÁT HÌNH ẢNH TRONG VÙNG CÂY NGUYÊN LIỆU Chúng thử nghiệm hệ thống khu vực canh tác có diện tích héc ta khu vực đồng Bắc Bộ Việt Nam Các nút cảm biến không dây thiết lập mặt ruộng, cách Lora gateway máy tính trung tâm 50 mét Tại thời điểm đo đạc, nhiệt độ mơi trường 330C, độ ẩm 40%, tốc độ gió trung bình 8,5km/h Lúc thiết bị bay cất cánh, tức 14 30, ánh sáng tử ngoại 7,9UV index vùng khả kiến hồng ngoại dao động khoảng 80 90 klx Thiết bị chụp ảnh đa phổ chuyên dụng sử dụng Micasense RedEdge-M Thiết bị có khả chụp khơng ảnh đồng thời 05 dải sóng: P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 nguyên nhân camera chụp bị nghiêng ảnh hưởng gió giật UAV không trang bị chống rung Bảng So sánh thời gian xử lý liệu ảnh đa phổ thu thập Số Phân Thời gian xử lý lượng giải Trần Diện Số lớp phổ ảnh Pix4D Pix4D bay tích Mapper Fields (Red, 785 1280 x 31 phút phút Dữ liệu thu 50 mét 960 Green, Blue, thập thực Near IR, Red địa (Việt Edge) Nam) Điều kiện khảo sát Dữ liệu mở 120 (internet) mét  Xanh da trời (Blue): 475nm ± 20nm 100 (Red, 5260 1280 x Green, Near 960 IR, Red Edge) 179 phút 18 phút  Xanh (Green): 560nm ± 20nm  Đỏ (Red): 668nm ± 10nm  Cận hồng ngoại (Near IR): 840nm ± 40nm  Biên đỏ (Red Edge): 717nm ± 10nm Như đề cập phần trước, qua giao thức MavLink, hệ thống mặt đất đề xuất lịch trình bay gửi lên điều khiển bay Pixhawk Trong trình thực thi lịch trình bay liên tục cập nhật tọa độ định vị GPS, điều khiển xác định vị trí phù hợp để chụp hình gửi lệnh điều khiển xuống thiết bị Micasense RedEdge-M Sau UAV kết thúc trình khảo sát, liệu ảnh đa phổ lưu thẻ nhớ đưa vào phần mềm phân tích ảnh chuyên dụng Hình So sánh chất lượng đồ ảnh xây dựng phần mềm Pix4Dfields Pix4Dmapper Hình Bố trí thực nghiệm với hệ thống chụp ảnh phổ UAV Để đánh giá kết thu từ trình giám sát, chúng tơi sử dụng số phần mềm tiên tiến Pix4Dmapper, Pix4Dfields Đây phần mềm thương mại đánh giá cao, phần mềm thiết kế có ưu nhược điểm riêng Các phần mềm thực thi máy trạm với CPU Intel Xeon 2620v4 2.2GHz dùng hệ điều hành Windows 10 Để đánh giá khách quan, chúng tơi cịn bổ sung thêm số liệu mở thu thập từ UAV dạng máy bay cánh Bảng cho thấy Pix4Dmapper mặc chất lượng đồ xác nhiên tiêu tốn nhiều thời gian tính tốn, so với Pix4Dfields chênh lệch khoảng 10 lần Chất lượng đồ Pix4Dfields hình có số điểm khơng tốt Pix4Dmapper, Hình So sánh số sinh trưởng trồng NDVI NDRE Từ liệu đồ chụp camera đa phổ, sử dụng hai số phổ biến để đánh giá sinh trưởng trồng NDVI NDRE [1] Chỉ số NDVI đánh giá dựa tương phản xạ phổ hồng ngoại (NIR) với phổ màu đỏ (Red) cơng thức sau: 50 Tạp chí KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ● Tập 56 - Số (12/2020) Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn SCIENCE - TECHNOLOGY P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 NDVI  (NIR  Red) (NIR  Red) (1) Khác với NDVI, số NDRE dựa tương phản với phổ cận đỏ (RE) 715nm: NDRE  (NIR  RE) (NIR  RE) (2) Từ hình thấy khác biệt hai số khu vực mà trồng sinh trưởng Tương phản NDRE rõ rệt NDVI NDRE nhạy cảm với hàm lượng diệp lục, thay đổi diện tích lá, ảnh hưởng đất [1] Vậy nên giai đoạn cuối mùa vụ, việc khảo sát dải phổ cận đỏ để xác định số NDRE đem lại nhiều thông tin chi tiết KẾT LUẬN Trong báo này, mơ tả mơ hình hệ thống giám sát vùng nông nghiệp sử dụng kết hợp mạng cảm biến không dây thiết bị bay không người lái Hệ thống mạng cảm biến không dây thiết bị bay tính tốn xây dựng dựa trang thiết bị giá thành thấp, phù hợp với điều kiện nhu cầu thực tế Việt Nam Các thử nghiệm điều kiện thực địa cho thấy khả giám sát sinh trưởng trồng hệ thống với khu vực canh tác tiêu biểu Việt Nam Trong tương lai, việc sử dụng phần cứng phần mềm thiết kế mở cho phép hệ thống dễ dàng phát triển hồn thiện tính tự động chụp ảnh xây dựng đồ Hệ thống hứa hẹn cho phép xây dựng sở liệu số hóa nơng nghiệp đồng ruộng Việt Nam với quy mô liệu lớn giá thành thấp; tiền đề cho việc áp dụng công nghệ học máy cho tốn phân tích sinh trưởng trồng Việt Nam tương lai LỜI CẢM ƠN Nghiên cứu hỗ trợ Bộ Khoa học Công nghệ đề tài "Nghiên cứu xây dựng mơ hình ứng dụng thiết bị bay mạng cảm biến không dây phục vụ giám sát tự động vùng nguyên liệu", hợp đồng số 08/2019/HĐĐTCB, ký ngày 02/01/2019 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] D C Tsouros, A Triantafyllou, S Bibi, P G Sarigannidis, 2019 Data acquisition and analysis methods in UAV- based applications for precision agriculture Proc - 15th Annu Int Conf Distrib Comput Sens Syst DCOSS 2019, pp 377–384 [2] D J Mulla, 2013 Twenty five years of remote sensing in precision agriculture: Key advances and remaining knowledge gaps Biosystems Engineering, vol 114, no 4, pp 358–371 [3] H Hildmann, E Kovacs, 2019 Review: Using Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) as Mobile Sensing Platforms (MSPs) for Disaster Response, Civil Security and Public Safety Drones, vol 3, no 3, p 59 [4] S Paulus, 2019 Measuring crops in 3D: Using geometry for plant phenotyping Plant Methods, vol 15, no 1, pp 1–13 Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn [5] M Ferrer, G Echeverría, G Pereyra, G Gonzalez-Neves, D Pan, J M Mirás-Avalos, 2020 Mapping vineyard vigor using airborne remote sensing: relations with yield, berry composition and sanitary status under humid climate conditions Precision Agriculture, vol 21, no 1, pp 178–197 [6] J Abdulridha, Y Ampatzidis, S C Kakarla, P Roberts, 2020 Detection of target spot and bacterial spot diseases in tomato using UAV-based and benchtopbased hyperspectral imaging techniques Precision Agriculture, vol 21, no 5, pp 955–978 [7] Vu Minh Trung, Vuong Quang Huy, Nguyen Viet Thang, Quach Cong Hoang, Truong Ninh Thuan, Pham Minh Trien, 2019 Design and Implement Lowcost UAV for Agriculture Monitoring The 5th International Conference on Engineering Mechanics and Automation, 11-12 October 2019, Hanoi [8] V K Sarker, J P Queralta, T N Gia, H Tenhunen, T Westerlund, 2019 A Survey on LoRa for IoT: Integrating Edge Computing 2019 Fourth International Conference on Fog and Mobile Edge Computing (FMEC), Rome, Italy, pp 295-300 [9] P Datta, B Sharma, 2017 A survey on IoT architectures, protocols, security and smart city based applications 2017 8th International Conference on Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT), Delhi, pp 1-5 [10] P.P Ray, 2018 A survey on Internet of Things architectures Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, Volume 30, Issue 3, Pages 291-319, ISSN 1319-1578 [11] Yalin Liu, Hong-Ning Dai, Qubeijian Wang, Mahendra K Shukla, Muhammad Imran, 2020 Unmanned aerial vehicle for internet of everything: Opportunities and challenges Computer Communications, Volume 155, Pages 66-83, ISSN 0140-3664 [12] Atmoko Rachmad, Riantini R., Hasin M., 2017 IoT real time data acquisition using MQTT protocol Journal of Physics: Conference Series 853 012003 10.1088/1742-6596/853/1/012003 [13] M B Yassein, M Q Shatnawi, S Aljwarneh, R Al-Hatmi, 2017 Internet of Things: Survey and open issues of MQTT protocol 2017 International Conference on Engineering & MIS (ICEMIS), Monastir, 2017, pp 1-6 [14] H Lee, K Ke, 2018 Monitoring of Large-Area IoT Sensors Using a LoRa Wireless Mesh Network System: Design and Evaluation IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol 67, no 9, pp 2177-2187, Sept 2018 [15] RF Explorer 915M V2.0, Accessed 13 October 2020, https://www.seeedstudio.com/RF-Explorer-915M-V2-0.html [16] Eric Haines, 1994 Point in Polygon Strategies Graphics Gems, Volume 1.4, Morgan Kaufmann, USA AUTHORS INFORMATION Nguyen Truong Son2, Quach Cong Hoang1, Dang Thi Huong Giang2,3, Vu Minh Trung2, Vuong Quang Huy2, Mai Anh Tuan1 Nacentech Technology and Business Incubator Center, National Center for Technological Progress VNU University of Engineering and Technology University of Economics - Technology for Industries Vol 56 - No (Dec 2020) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY 51 ... hệ thống giám sát vùng nơng nghiệp sử dụng kết hợp mạng cảm biến không dây thiết bị bay không người lái Hệ thống mạng cảm biến khơng dây thiết bị bay tính toán xây dựng dựa trang thiết bị giá thành... lai không xa Mạng cảm biến không dây rộng mơ hình Internet vạn vật nghiên cứu phát triển nhiều toán thực tế phục vụ đời sống người mà nông nghiệp số [8-11] Để quản lý lượng lớn thiết bị cảm biến, ... phần mềm hệ thống tích hợp mạng cảm biến thiết bị bay Sau thiết kế thực nghiệm thành công hai thành phần mạng cảm biến thiết bị bay, chúng tơi xây dựng phần mềm để tích hợp hai hệ thống Phần mềm