NGHIÊN cứu, cải TIẾN QUY TRÌNH PHÂN LOẠI cỏ sử DỤNG mô HÌNH học sâu TRÊN dữ LIỆU ẢNH PHỔ THU THẬP TRÊN THIẾT bị BAY KHÔNG NGƯỜI lái

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ KHOA CÔNG NGHỆ NÔNG NGHIỆPCÔNG TRÌNH DỰ THI GIẢI THƯỞNG “SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC” NĂM HỌC 2021 – 2022 NGHIÊN CỨU, CẢI TIẾN QUY TRÌNH PHÂN LOẠI CỎ SỬ DỤNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ KHOA CÔNG NGHỆ NÔNG NGHIỆP

CÔNG TRÌNH DỰ THI GIẢI THƯỞNG

“SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC”

NĂM HỌC 2021 – 2022

NGHIÊN CỨU, CẢI TIẾN QUY TRÌNH PHÂN LOẠI CỎ SỬ DỤNG

-o0o -MÔ HÌNH HỌC SÂU TRÊN DỮ LIỆU ẢNH PHỔ THU THẬP TRÊN

THIẾT BỊ BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI

Sinh viên thực hiện : Đào Đức Anh Nam/ Nữ: Nam

Lớp: QH-2018-I/CQ-K2

Khoa: Điện tử - Viễn thông

Sinh viên thực hiện : Dương Kim Trung Nam/ Nữ: Nam

Lớp: QH-2019-I/CQ-AG

Khoa: Công nghệ Nông nghiệp

Người hướng dẫn: TS Phạm Minh Triển

Hà Nội, 2022

TÓM TẮT

Thu thập và phân tích dữ liệu cỏ dại là một trong những công việc quan trọng trong hệ thốngnông nghiệp thông minh Nhưng nó đồng thời cũng là một thách thức khi cần phải bao phủ mộtdiện tích lớn các cánh đồng, trang trại trong khi giảm thiểu thất thoát thông tin về thực vật và cỏdại Về vấn đề này, Máy bay Không người lái (UAV) cung cấp khả năng khảo sát tuyệt vời để thuđược hình ảnh của toàn bộ cánh đồng nông nghiệp với độ phân giải không gian rất cao và chi phíthấp Nghiên cứu này đề cập đến vấn đề thực tế của nhiệm vụ phân vùng cỏ dại bằng cách sử dụngmáy ảnh đa quang phổ gắn trên UAV Chúng tôi đề xuất quy trình làm việc lý tưởng và các thông số

hệ thống cho UAV để tối đa hóa độ che phủ của cây trồng trên đồng ruộng Đồng thời cung cấp dữliệu để phân đoạn cỏ dại đáng tin cậy và chính xác Xung quanh nhiệm vụ phân vùng, chúng tôikiểm tra một số kiến trúc Mạng thần kinh tích chập (CNN) với các thông số khác nhau (hyperparameters) để tìm ra kiến trúc mạng hiệu quả nhất Bên cạnh đó, thử nghiệm của chúng tôi sử dụngphổ cận hồng ngoại (NIR) và chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa (NDVI) làm chỉ số về mật độ, sứckhỏe và độ xanh của thực vật Chúng tôi đã triển khai và đánh giá hệ thống của mình trên hai trangtrại, củ cải đường và đu đủ, để đưa ra kết luận dựa trên từng giai đoạn phát triển của cây trồng

Mục lục

I TỔNG QUAN VỀ NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 4

1 Mở đầu 4

2 Nội dung nghiên cứu 5

II NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH VÀ KIẾN TRÚC HỆ THỐNG NÔNG NGHIỆP CHÍNH XÁC SỬ DỤNG THIẾT BỊ BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI TRÊN THẾ GIỚI 6

1 Tổng quan về hệ thống máy bay không người lái 6

2 Ứng dụng của thiết bị bay không người lái trong nông nghiệp 7

3 Các mô hình nông nghiệp sử dụng máy bay không người lái trên thế giới 7

A Trung Quốc 7

B Ấn Độ 8

C Việt Nam 8

III THIẾT KẾ HỆ THỐNG THU THẬP DỮ LIỆU CÁNH ĐỒNG BẰNG THIẾT BỊ BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI 10

1 Thiết kế và xây dựng hệ thống thu thập dữ liêu 10

A DJI Mavic 2 Enterprise 10

B MapIR Survey 3 12

2 Vận hành và hiệu chỉnh hệ thống 14

A Căn chỉnh cơ khí, chuẩn hóa và tối ưu tầm quan sát cho hệ thống camera 14

B Căn chỉnh cảm biến 15

IV QUY TRÌNH PHÁT HIỆN CỎ DẠI VÀ XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ SỬ DỤNG THUỐC DIỆT CỎ 17

1 Tổng quan quy trình và phương pháp phân vùng cỏ sử dụng học sâu 17

2 Dữ liệu và làm giàu dữ liệu 18

3 Mô hình học sâu 20

A U-Net 20

B Residual unit 21

C Kết hợp mạng U-Net và residual unit 22

4 Kết quả phân loại cỏ dại trên tập dữ liệu 22

V KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 25

VI TỔNG KẾT 27

TÀI LIỆU THAM KHẢO 28

A TỔNG QUAN VỀ NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

B Mở đầu

Trong những năm gần đây, bùng nổ dân số thế giới, biến đổi khí hậu đang gây áp lực lớn lênngành nông nghiệp trong việc nâng cao chất lượng và số lượng sản xuất lương thực Theo dự đoán,dân số thế giới sẽ đạt 9 tỷ người vào năm 2050; do đó, sản phẩm nông nghiệp cần tăng gấp đôi đểđáp ứng nhu cầu trong tương lai [1]

Tuy nhiên, sản xuất nông nghiệp phải đương đầu với những thách thức to lớn từ bệnh hạicây trồng, sâu bệnh và cỏ dại phá hoại Nó làm giảm năng suất, chất lượng lương thực và giá trịnhiên liệu sinh học của cây trồng Mỗi năm, thiệt hại có thể lên tới 40% sản lượng cây trồng toàncầu, và tỷ trọng này sẽ tăng mạnh trong những năm tới [2]

Cỏ dại cạnh tranh với các cây trồng sản xuất hoặc đồng cỏ, chúng có thể gây độc, tạo ra gờ,gai hoặc cản trở việc sử dụng và quản lý các loại cây trồng mong muốn bằng cách làm ô nhiễm vụthu hoạch hoặc ảnh hưởng đến gia súc

Để giải quyết vấn đề này, thuốc bảo vệ thực vật và thuốc diệt cỏ là phương pháp kiểm soáttruyền thống và được sử dụng phổ biến trên diện rộng trên khắp các cánh đồng nông nghiệp Việc

đó gây lãng phí một lượng đáng kể hóa chất và gây ô nhiễm môi trường [3] Để giảm thiểu việc sửdụng hóa chất và tác động đến môi trường đồng thời tăng hoặc duy trì năng suất, khái niệm nôngnghiệp chính xác đã được đưa ra để người nông dân quản lý cánh đồng một cách hiệu quả hơn [4],[5]

Nông nghiệp chính xác có thể được định nghĩa là cách cải thiện năng suất cây trồng và hỗtrợ các quyết định quản lý bằng cách sử dụng các cảm biến và công cụ phân tích công nghệ cao [6]

Nó khảo sát các chỉ số sức khỏe quan trọng của cây trồng và áp dụng biện pháp xử lý, ví dụ, thuốcdiệt cỏ, thuốc trừ sâu và phân bón, chỉ ở các khu vực có liên quan Do đó, xử lý cỏ dại là một bướcquan trọng trong nông nghiệp chính xác vì nó liên quan trực tiếp đến sức khỏe và năng suất câytrồng Để đạt được mục tiêu này, cần thiết lập một bản đồ chính xác về độ che phủ của cỏ dại đểphun thuốc diệt cỏ một cách chính xác Chúng ta cần thu thập dữ liệu hình ảnh dữ liệu có độ phângiải cao của toàn bộ cánh đồng Những hình ảnh này thường được chụp bởi hai nền tảng truyềnthống, vệ tinh và máy bay có người lái Tuy nhiên, các nền tảng này có các vấn đề liên quan đến độ

phân giải không gian và thời gian, và việc sử dụng các nền tảng này phụ thuộc nhiều vào điều kiệnthời tiết.

Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triển của khoa học công nghệ, Máy bay khôngngười lái (UAV) được coi là sự thay thế phù hợp cho việc thu nhận hình ảnh UAV có thể bay ở độcao thấp và chụp ảnh có độ phân giải không gian cực cao (tức là vài cm), cho phép quan sát các câynhỏ và cung cấp thông tin chi tiết mà vệ tinh hoặc máy bay điều khiển không thể thực hiện được[7] UAV có thể đóng vai trò như một nền tảng tuyệt vời để thu thập thông tin chi tiết và nhanhchóng về đất canh tác khi được trang bị các cảm biến khác nhau Từ bản đồ trực tuyến, người sảnxuất có thể đưa ra các quyết định có lợi về kinh tế và thời gian, theo dõi sức khỏe của cây trồng,nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác về thiệt hại hoặc xác định các vấn đề tiềm ẩn trênđồng ruộng

Chính vì vậy trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một hệ thống nông nghiệp chính xác

sử dụng UAV để phát hiện cỏ dại một cách tự động và hiệu quả Trong hệ thống chúng tôi đề xuất,thiết bị bay thu thập dữ liệu của cánh đồng và gửi dữ liệu về máy tính cơ sở để xử lý Từ đó hệthống đưa ra thông báo cho người dùng về vị trí có mật độ cỏ dại cao có thể gây ảnh hưởng đến câytrồng giúp người nông dân có thể đưa ra quyết định sử dụng thuốc diệt cỏ nhanh chóng và hiệu quả.Ngoài việc thiết kế và tích hợp hệ thống, chúng tôi còn tiến hành thử nghiệm mô hình đề xuất trênmột khu vực canh tác tại Việt Nam, đánh giá hiệu quả và thảo luận cách thức thu thập và xử lý sốliệu của hệ thống thực tế

C Nội dung nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, chúng tôi dựa trên việc nghiên cứu các mô hình nông nghiệp thôngminh hiện nay để đề xuất một mô hình giám sát và phát hiện cỏ dại với chi phí thấp, dễ dàng sửdụng Cũng như nghiên cứu tối ưu quy trình để phù hợp với điều kiện thực tế của các cánh đồng tạiViệt Nam Chúng tôi xây dựng hệ thống này với mục tiêu mang đến cho người nông dân một công

cụ giám sát và quản lý hiệu quả cánh đồng Nghiên cứu này bao gồm 5 chương trong đó:

Chương I: Tổng quan về nội dung nghiên cứu

Chương II: Nghiên cứu mô hình và kiến trúc hệ thống nông nghiệp chính xác sử dụng thiết

bị bay không người lái trên thế giới

Chương III: Thiết kế hệ thống thu thập dữ liệu cánh đồng bằng thiết bị bay không người lái

Chương IV: Quy trình phát hiện cỏ dại và xác định ví trí sử dụng thuốc diệt cỏ

Chương V: Kết quả thực nghiệm

Chương VI: Tổng kết

D NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH VÀ KIẾN TRÚC HỆ THỐNG NÔNG NGHIỆP CHÍNH XÁC SỬ DỤNG THIẾT BỊ BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI TRÊN

THẾ GIỚI

Một hệ thống nông nghiệp thông minh thường áp dụng các quy trình tự động hóa để cảithiện đáng kể năng suất lao động cũng như chất lượng và hiệu quả sản xuất Đặc biệt với các đấtnước có nền nông nghiệp tiên tiến, việc áp dụng các công nghệ mới trong nông nghiệp thông minhkhông chỉ đem lại lợi ích kinh tế còn hướng tới giảm thiểu tối đa tác động của việc sản xuất nôngnghiệp đến môi trường Và một trong số công nghệ được coi là then chốt trong hệ thống này là cácthiết bị bay không người lái (UAV) Vì vậy trong chương này, chúng tôi khảo sát tình hình ứngdụng công nghệ trên các hệ thống nông nghiệp thông minh và đưa ra các đánh giá về những môhình và cách thức có triển khai tại Việt Nam

1 Tổng quan về hệ thống máy bay không người lái

Máy bay không người lái là một khái niệm khá quen thuộc trong thời gian gần đây Ngay têngọi đã khiến chúng ta có thể hình dung phần nào về sản phẩm công nghệ hiện đại bậc nhất này Nóimột cách đúng nhất, chúng chính là những phương tiện bay không người lái và thường được gọingắn gọn là máy bay không người lái Unmanned aerial vehicle chính là tên tiếng anh của máy baykhông người lái và thường được viết tắt là UAV UAV là tên chỉ chung cho các loại máy bay hoạtđộng mà không có sự xuất hiện của con người ở buồng lái, hoạt động một cách tự lập và chúngthường được điều khiển từ xa bởi trung tâm hay máy điều khiển

UAV hiện nay đang được sử dụng trong nhiều loại nhiệm vụ khác nhau Có thể nói sự xuấthiện của các thiết bị bay không người lái UAV thực sự là cuộc cách mạng trong lĩnh vực thu thập sốliệu, khảo sát, giám sát và theo dõi các đối tượng trên thực địa Ngoài ra chúng được sử dụng vớinhiều mục đích quan trọng khác như: quân sự, thu thập dữ liệu nghiên cứu khoa học, cứu hộ cứunạn, giao vận thương mại, giải trí v.v…

Hiện nay, các mô hình máy bay không người lái trên thị trường vô cùng đa dạng nhiều kiểudáng cũng như kích thước Nhưng máy bay không người lái được chia thành các dạng chính là máybay đa cánh quạt (Multi-copter), máy bay cánh bằng (Fix-Wing), máy bay trực thăng, máy bay cánhbằng cất cánh thẳng đứng (vertical takeoff and landing airplane – VTOL airplane)

B Ứng dụng của thiết bị bay không người lái trong nông nghiệp

Theo một báo cáo gần đây của PwC (công ty kiểm toán hàng đầu thể giới) ước tính thịtrường máy bay không người lái cho nông nghiệp có trị giá 32,4 tỷ USD Những lợi thế mà mộtthiết bị bay tự động cung cấp khi cấp hợp với các công cụ phân tích có thể diễn giải dữ liệu và hìnhảnh thành thông tin có thể thực hiện được đã mở ra một cuộc cách mạng mới Tuy nhiên, ưu tiêntrong việc giải quyết các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư, an toàn và bảo mật là chìa khóa đểtriển khai bền vững các công nghệ này

Với những ứng dụng vô cùng quan trọng trong việc quản lý và bằng năng suất sản xuất nôngnghiệp, drone đang tiến dần thay thế con người trong một số nhiệm vụ như phun thuốc bảo vệ thựcvật, gieo hạt giống trồng cây, thu thập dữ liệu phục vụ các hoạt động canh tác …

C Các mô hình nông nghiệp sử dụng máy bay không người lái trên thế giới

A Trung Quốc

Bắt đầu từ năm 2012, chính phủ Trung Quốc đã ban hành một chính sách hỗ trợ phát triểnnông nghiệp công nghệ cao, trong đó có UAV Lơ lửng trên mặt đất, các UAV sử dụng cảm biến vàmáy ảnh tiên tiến thu thập dữ liệu thời gian và hình ảnh tăng trưởng của thực vật, điều kiện đất đai,nhiệt độ đất, mực nước, và các mối đe dọa cây trồng Và một khi khả năng tải trọng tăng lên, UAV

có thể được sử dụng để phun thuốc trừ sâu và rải phân bón cho cây trồng

UAV cũng góp phần giảm sức lao động của con người Năm 2005, nông nghiệp chiếm 45%lực lượng lao động của Trung Quốc; năm 2015 chỉ còn 28% Và theo các nhà khoa học tại Hội nghị,UAV hoạt động hiệu quả gấp 20-30 lần so với con người UAV không chỉ làm tăng sản lượng màcòn giúp nhà nông giảm tiếp xúc với hóa chất, và góp phần bảo vệ môi trường Tính trung bình,nông dân Trung Quốc sử dụng thuốc trừ sâu nhiều hơn 3-5 lần so với các nước khác UAV có thểgiảm một nửa lượng thuốc trừ sâu này Ngoài ra, lâm nghiệp và thủy sản cũng đang sử dụng UAV

để thu thập thông tin về tình trạng của các cây cổ thụ, cây ăn quả, các hệ sinh thái động vật hoang

dã, và các khu vực sinh vật biển

Hình 1 Thiết bị bay thực hiện nhiệm vụ phun thuốc tại Trung Quốc

B Ấn Độ

Với dân số đứng thứ 2 thế giới, Ấn Độ cũng là một nước đang phải đương đầu với nhữngkhó khăn trong việc phát triển nông nghiệp Tính đến tháng 1 năm 2018, đóng góp của ngành nôngnghiệp vào GDP của Ấn Độ là 18%, theo Khảo sát kinh tế Ấn Độ 2018 Với tầm quan trọng củanông nghiệp trong nền kinh tế Ấn Độ, đánh giá của NSS năm 2003 về ngành này là đáng lo ngại vì

nó tiết lộ rằng 40 phần trăm nông dân Ấn Độ thà làm ở một số ngành nghề khác mà không làmnông nghiệp Một trong những lý do chính của sự bất mãn này là lợi nhuận đầu tư (ROI) giảm vàcác vấn đề khác như bệnh cây trồng và lập kế hoạch nguồn lực không phù hợp

Việc sử dụng máy bay không người lái nông nghiệp có thể giải quyết rất nhiều vấn đề hiệnđang gây khó khăn cho ngành, bao gồm giám sát sức khỏe cây trồng, điều trị cây trồng và trinh sátcây trồng, và tầm quan trọng của những chiếc máy bay không người lái này đã được cả chính phủ

và các công ty khởi nghiệp công nhận

Máy bay không người lái có thể được sử dụng trong nông nghiệp ở Ấn Độ nhưng có một sốluật về máy bay không người lái cần phải tuân theo, điều này vẫn tiếp tục thay đổi Tổng cục trưởngHàng không dân dụng cuối cùng đã công bố chính sách của mình đối với máy bay hoặc máy baykhông người lái điều khiển từ xa Được thiết lập để có hiệu lực từ ngày 1 tháng 12 năm 2018, chínhsách mới xác định những gì sẽ được phân loại là máy bay được điều khiển từ xa, làm thế nào chúng

có thể bay và những hạn chế mà chúng sẽ phải vận hành

C Việt Nam

Việt Nam là một nước nông nghiệp, Lực lượng lao động tham gia lĩnh vực nông nghiệpchiếm tỉ trọng lớn trong cơ cấu nguồn nhân lực của cả nước (trên 50% tổng số lao động trong độ

tuổi lao động) Diện tích đất dành cho sản xuất nông nghiệp ở nước ta là rất lớn (theo Tổng cụcThống kê, năm 2009 là 100,5 nghìn ha, năm 2010 là 100,7 nghìn ha, năm 2011 là 100,8 nghìn ha).

Tuy nhiên, nông nghiệp lại chiếm tỉ trọng khiêm tốn trong việc đóng góp vào sự phát triểnGDP của cả nước Nông nghiệp nước ta được đánh giá là lạc hậu và phát triển chậm chạp, mangtính tự phát, sản xuất manh mún, nhỏ lẻ, sản lượng không cao và chất lượng kém so với các nướctrong khu vực Chính vì thế công nghệ máy bay không người lái mang lại cho nông nghiệp ViệtNam một lối đi mới Nó giúp chúng ta chuyên môn hóa tập trung, quy hoạch lại diện tích đất nôngnghiệp một cách tập trung, cải thiện năng suất cây trồng

Thời gian gần đây, nước ta đã triển khai nhiều nơi thí điểm ứng dụng drone cho nông nghiệpnhưng cũng chỉ dừng lại ở việc tưới tiêu, phun thuốc trừ sâu Nhưng những khả năng của dronetrong nông nghiệp không chỉ dừng ở đó, những lợi thế mà một thiết bị bay tự động cung cấp khi cấphợp với các công cụ phân tích có thể diễn giải dữ liệu và hình ảnh thành thông tin có thể thực hiệnđược đã mở ra một cuộc cách mạng mới Tuy nhiên, ưu tiên trong việc giải quyết các vấn đề liênquan đến quyền riêng tư, an toàn và bảo mật là chìa khóa để triển khai bền vững các công nghệ này.Những triển khai của máy bay không người lái hiện nay của nước ta hoàn toàn là dựa vào côngnghệ nước ngoài nên những ứng dụng còn vô cùng hạn chế và rất khó để được cấp phép bay vì ảnhhưởng trực tiếp đến an ninh quốc gia

Hình 2 Trình diễn phun thuốc bảo vệ thực vật ở Đồng Tháp Mười

D THIẾT KẾ HỆ THỐNG THU THẬP DỮ LIỆU CÁNH ĐỒNG BẰNG

THIẾT BỊ BAY KHÔNG NGƯỜI LÁI

1 Thiết kế và xây dựng hệ thống thu thập dữ liêu

Trong các hệ thống thu thập dữ liệu cánh đồng, sử dụng thiết bị bay không người lái là mộtphương án giá thành thấp và dễ sử dụng Tuy nhiên, phương án này gặp khó khăn trong việc duy trì

độ cao bay và độ ổn định của máy bay và một số vấn đề về trọng tải Chính vì vậy tối ưu và lựachọn thiết kế thiết bị bay không người lái chi phối rất nhiều đến loại hoạt động có thể thực hiện với

hệ thống Với khả năng bay trên không ổn định và cơ động nhanh nhẹn, rotary-wing rất phù hợp đểkiểm tra đồng ruộng nông nghiệp Khả năng này làm cho UAV rotary-wing có thể chụp ảnh có độphân giải cực cao và lập bản đồ cây trồng và mảng nhỏ riêng lẻ [8] Vì vậy hệ thống thu thập dữliệu cánh đồng đề xuất trong nghiên cứu này được thiết kế dựa trên nền tảng UAV rotary-wing vàthích hợp các camera đa phổ để có thể thu thập hiệu quả dữ liệu của cánh đồng Cấu hình cụ thểnhư sau:

Hình 3 Nền tảng UAV rotary-wing sử dụng là nền tảng Quadcopter - DJI Mavic 2 Enterprise tích hợp với

hệ camera chuyên dụng MapIR Survey 3

A DJI Mavic 2 Enterprise

DJI Mavic 2 Enterprise, chiếc máy bay không người lái chuyên hỗ trợ thực hiện các hoạtđộng theo dõi, giám sát phức tạp thay thế cho con người DJI Mavic 2 Enterprise nhỏ gọn hơn,được cải tiến và nâng cấp về hiệu suất hoạt động, hỗ trợ zoom kỹ thuật số lên đến 32x, trang bịcamera nhiệt cùng mô-đun RTK giúp khả năng định vị chính xác đến từng centimet DJI Mavic 2Enterprise là một thiết bị Drone công nghiệp được trang bị các cảm biến mạnh mẽ cung cấp chongười dùng một số công cụ đáng tin cậy để vận hành tốt hơn, an toàn hơn và hiệu quả trong nhữngmôi trường khó khăn, hiểm trở khác nhau Một số tính năng cơ bản của thiết bị này:

 Camera hình ảnh 48MP

 Cảm biến CMOS 1/2 "

 Quay video HD và 4K

 Zoom kỹ thuật số 32x

 Trang bị Mô-đun DJI RTK để đạt được độ chính xác cấp CM

 Tạo tối đa 240 điểm tham chiếu để tiến hành kiểm tra tự động

 Bộ nhớ trên bo mạch 24GḄ

 Công nghệ DJI AirSense ADS-B

 Tích hợp với các phụ kiện mô-đun: Loa, đèn chiếu, đèn hiệu

 Thời gian bay 31 phút

 Tốc độ tối đa 72km / 45 dặm / giờ

 Phạm vi truyền lên đến 10km (FCC) hoặc 6km (CE)

 Hỗ trợ DJI Mobile SDK

Điển hình của dòng Mavic, thiết bị có trọng lượng nhẹ, di động và dễ vận chuyển Điều nàyđược củng cố bởi thời gian cất cánh siêu nhanh – bay lên không trung trong vòng chưa đầy mộtphút – và sự nhanh nhẹn đáng kinh ngạc của nó, nhờ tốc độ lên và xuống nhanh Mavic 2 EnterpriseAdvanced mang lại thời gian bay tối đa lên đến 31 phút và tốc độ tối đa là 72 km / h (45 dặm / giờ)

Máy bay không người lái được trang bị OcuSync 2.0, cung cấp kết nối ổn định giữa máy baykhông người lái và bộ điều khiển từ xa của thiết bị Khi không bị cản trở và không có sự can thiệp,

các mục tiêu giả có một phạm vi truyền dẫn tối đa là 10 km / 6,2 dặm (FCC compliant) hoặc 6 km /3,7 dặm (CE).

Do thiết bị thuộc hệ sinh thái của DJI nên được nhà sản xuất cung cấp các công cụ hỗ trợhiệu quả cho việc lập lịch trình bay, theo dõi và giám sát hiệu quả với bản đồ có độ chính xác cao.Mặc dù được thiết kế phục vụ chủ yếu cho các ứng dụng như cứu hộ tìm kiếm cứu nạn và các hoạtđộng giám sát công nghiệp như mạng lưới điện, nhà máy, công trình… nhưng thiết bị cũng có thểhoàn thành tốt các nhiệm vụ giám sát nông nghiệp, theo dõi môi trường tự nhiện Do điều kiện củaphòng thí nghiệm và khả năng của DJI Mavic 2 Enterprise nên chúng tôi lựa chọn thiết bị này làcông cụ để thực hiện bài toán thu thập dữ liệu cánh đồng Ngoài lựa chọn này, chúng tôi đề xuấtmột số thiết bị bay như DJI Mavic, DJI Phantom4 hoặc các thiết bị bay khác với chi phí thấp hơncũng hoàn toàn có thể thực hiện nhiệm vụ của nghiên cứu này

B MapIR Survey 3

Hình 4 MapIR Survey 3Dòng camera MAPIR Survey3 cung cấp đa quang phổ nhỏ gọn, giá cả phải chăng, camera

có thể được sử dụng trên mặt đất cũng như được gắn vào nền tảng máy bay không người lái (UAV)

Với 2 tùy chọn ống kính và 6 bộ lọc, ta có thể lựa chọn để chụp các bước sóng ánh sáng khác nhaubằng một camera duy nhất Các tính năng cơ bản:

 Cảm biến 12MP chụp ảnh RAW + JPG hoặc JPG

 Có sẵn các tùy chọn ống kính mắt Rộng (W) và Hẹp (N)

 Độ phân giải mặt đất: S3W 5.5cm / px, S3N 2.5cm / px (120m AGL)

 Hoạt động với bất kỳ máy bay không người lái nào bằng cách sử dụng các tùy chọn lắp đặtkhác nhau

 Tất cả hình ảnh được tự động gắn thẻ địa lý bằng cách sử dụng GPS đi kèm

 Có sẵn bộ thu GPS nâng cao được nâng cấp tùy chọn

 Tùy chọn kích hoạt: Khoảng thời gian / Hẹn giờ và các chế độ chụp PWM bên ngoài

 Trích xuất hình ảnh dễ dàng qua USB bằng tín hiệu PWM

Tùy chọn camera được sử dụng trong nghiên cứu này là dòng camera MapIR Survey 3W với

bộ lọc RGN (Red (660nm) + Green (550nm) + NIR (850nm)) và GPS (ublox7) Thông số chi tiếtcủa hệ camera phổ như sau:

Bảng 1 Các thông số quan trọng của cảm biến phổ ảnh hưởng tới quá trình chụp ảnh khảo sát: độ phân

giải, góc mở, màn chập, khối lượng, cảm biến DLS

Loại

camera Phân giải

Góc mở HFOV

Màn chập

Trọng lượng DLS

Phân giải mặt đất (GSD) tại

120 m

MapIR

Survey 3W

12 MP4000x3000 87°

RollingShutter 76g Không 5.5 cm/pixelMột số tham số cơ bản liên quan tới khả năng giám sát của thiết bị bay bao gồm:

 Độ phân giải: độ phân giải càng cao cho độ phân giải mặt đất càng lớn (GSD), chất lượngảnh thu thập và độ chi tiết sắc nét càng tăng

 Góc mở HFOV: góc mở càng rộng thì GSD giảm, tuy nhiên thị trường càng tăng cũng giúptăng độ chồng lấn, cải thiện đáng kể chất lượng giám sát

 Màn chập: màn chập Global shutter cho chất lượng ảnh sắc nét ở UAV có vận tốc bay lớn,

hỗ trợ tốt các thiết bị bay cánh bằng Màn chập Rolling Shutter với ưu điểm chính là giáthành rẻ, phân giải cao nhưng dễ bị biến dạng khi chụp ảnh ở tốc độ bay lớn Khi sử dụngcamera Rolling shutter cần lưu ý tới tương quan cao độ / tốc độ bay (theo khuyến cáo củaPix4D là dưới 8m/s)

 Trọng lượng: trọng lượng camera mang theo thiết bị bay có ảnh hưởng tới thời lượng pin haythời gian hoạt động thực tế ngoài thực địa

 DLS: Downwelling Light Sensor cho phép đo đạc ánh sáng lúc đang khảo sát, thiết bị nàyđảm bảo sự đồng nhất dữ liệu giữa các lần giám sát Nếu hệ cảm biến không có DLS cần lưu

ý điều kiện chiếu sáng của thời điểm chụp ảnh để bộ số liệu có tính khách quan hơn

B Vận hành và hiệu chỉnh hệ thống

A Căn chỉnh cơ khí, chuẩn hóa và tối ưu tầm quan sát cho hệ thống camera

Thông tin về môi trường từ các cảm biến hình ảnh, cảm biến độ sâu luôn là những dữ liệu cónhiều đặc trưng và đáng tin cậy đối với các bài toán như nhận diện vật thể, xây dựng bản đồ…Trong các bài toán kể trên, bên cạnh sự quan trọng của cách xử lý các dữ liệu thu được, việc cănchỉnh và chuẩn hóa các thiết bị kể trên là vô cùng quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến thông tin đầuvào của thuật toán và độ chính xác của thuật toán Vì vậy, nhiệm vụ chuẩn hóa cơ khí cho lắp đặtcamera trên thiết bị bay là một công việc rất quan trọng

Hình 5 MapIR Survey 3 trên DJI Mavic 2 Enterprise và khung nhựa in 3D

Hệ camera chuyên dụng MapIR Survey 3 được lắp đặt lên thiết bị bay - DJI Mavic 2Enterprise bằng cơ cấu khung nhựa in 3D và cao su mềm Cơ cấu khung này được thiết kế đặtcamera phục vụ giám sát nông nghiệp và đánh giá một cách chính xác mức độ phản xạ của dải phổcận hồng ngoại cũng như mật độ điểm ảnh / diện tích ổn định Và việc tích hợp này không ảnhhướng lớn đến trọng tải và thời lượng bay cũng như khí động học của nền tảng UAV DJI Mavic 2Enterprise Cơ cấu này được đề xuất từ hãng sản xuất hệ thống camera MapIR và đã được thửnghiệm trên thực tế.

B Căn chỉnh cảm biến

Để tránh việc thu thập dữ liệu bị gặp những sai số do sự thay đổi của điều kiện giám sát giữacác lần bay, người vận hành UAV cần phải thực hiện các thao tác hiệu chỉnh bộ IMU với cảm biếngia tốc, con quay hồi chuyển, la bàn số, cảm biến từ trường

Việc hiệu chỉnh IMU cho phép nâng cao độ tin cậy từ các giá trị trạng thái ước lượng được

từ khối IMU, từ đó cho phép nâng cao khả năng định vị của UAV Việc hiệu chỉnh này cần đượcthực hiện tại khu vực đất trống, nơi có ít các nguồn nhiễu từ trường để đảm bảo chính xác

Như chúng ta đã biết, mặt trời của chúng ta phát ra một phổ ánh sáng lớn do các vật thể trên

bề mặt Trái đất phản xạ lại Có thể sử dụng máy ảnh để thu ánh sáng phản xạ này theo các bướcsóng mà cảm biến của máy ảnh nhạy Chúng tôi cung cấp các cảm biến dựa trên độ nhạy silicontrong quang phổ Nhìn thấy và Cận hồng ngoại từ khoảng 400-1200nm Sử dụng các bộ lọc thôngdải chỉ cho phép một dải ánh sáng hẹp tiếp cận cảm biến, chúng ta có thể thu được lượng phản xạcủa các đối tượng đối với dải ánh sáng đó Vì vậy, hình ảnh chúng ta thu được luôn phụ thuộc vàođiều kiện ánh sáng xung quanh Trong mỗi chuyến bay khác nhau, hình ảnh thu được sẽ có chấtlượng phản chiếu khác nhau và để giải quyết vấn đề đó, chúng tôi sử dụng bảng cân chỉnh như hìnhbên dưới: