Sử dụng công nghệ máy học dự báo giai đoạn tăng trưởng thanh long nghịch mùa bằng cách kết hợp hình ảnh các vệ tinh viễn thám

Bài viết Sử dụng công nghệ máy học dự báo giai đoạn tăng trưởng thanh long nghịch mùa bằng cách kết hợp hình ảnh các vệ tinh viễn thám được nghiên cứu nhằm mục đích sử dụng và đánh giá sự đóng góp của ảnh vệ tinh thông qua chỉ số NDVI để xác định giai đoạn tăng trưởng của cây thanh long tại huyện Châu Thành – tỉnh Long An.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Sử dụng công nghệ máy học dự báo giai đoạn tăng trưởng thanh long nghịch mùa bằng cách kết hợp hình ảnh các vệ tinh viễn thám TẠP CHÍ KINH TẾ - CÔNG NGHIỆP Số 33 – Tháng 9/2022 SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ MÁY HỌC DỰ BÁO GIAI ĐOẠN TĂNG TRƯỞNG THANH LONG NGHỊCH MÙA BẰNG CÁCH KẾT HỢP HÌNH ẢNH CÁC VỆ TINH VIỄN THÁM Using machine learning for the prediction of the growth stage of dragon fruit out of season based on the combination of images of remote sensing satellite 1 2 3 Lê Đình Tuấn , Thái Doãn Ngọc và Ngô Văn Linh 1,2,3 Trường Đại học Kinh tế Công nghiệp Long An, Long An, Việt Nam le.tuan@daihoclongan.edu.vn thai.ngoc@daihoclongan.edu.vn ngo.linh@daihoclongan.edu.vn Tóm tắt — Bài báo này nhằm mục đích sử dụng và đánh giá sự đóng góp của ảnh vệ tinh thông qua chỉ số NDVI để xác định giai đoạn tăng trưởng của cây thanh long tại huyện Châu Thành – tỉnh Long An. Đây là vùng đất chủ yếu trồng cây thanh long, công trình hiện tại là nghiên cứu đầu tiên trong lĩnh vực này sử dụng sự kết hợp giữa các hình ảnh vệ tinh Landsat, Modis và Sentinel để xác định giai đoạn tăng trưởng cây thanh long. Thuật toán máy học mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và Time Series Forecasting (TSF), đã được áp dụng để xác định các giai đoạn tăng trưởng của cây thanh long. Abstract — This paper aims to use and evaluate the contribution of satellite images through the NDVI index to determine the growth stage of dragon fruit out of season in Chau Thanh district - Long An province. This is a land mainly growing dragon fruits, the current work is the first in its field to use a combination of Landsat, Modis, and Sentinel satellite images to determine the growth stage of dragon fruit trees. Machine learning algorithms artificial neural network (ANN) and Time Series Forecasting (TSF), were applied to determine the growth stages of dragon fruit trees. Từ khóa — NDVI, prediction of growth stage, dragon fruit trees, satellite. 1. Giới thiệu Thanh long là một loài cây được trồng chủ yếu để lấy quả và cũng là tên của một vài chi của họ xương rồng, tiếng Anh là Pitahaya hay còn gọi là Dragon fruit. Thanh Long được trồng tương đối tập trung trên quy mô thương mại tại Châu Thành – Long An với quy mô hơn 11.000 ha. Tuổi thọ trung bình của thanh long là 10 – 12 năm, nếu đất tốt và được chăm bón chu đáo có thể dài hơn. Hiện nay, do tập quán canh tác thanh long tại các hộ sản xuất theo lối tự chủ động tùy tình hình giá cả thị trường, do đó, các cấp quản lý khó khống chế được sản lượng cung cấp ra thị trường. Tình trạng được mùa mất giá là không tránh khỏi đối với các loại cây trồng đặc biệt là thanh long xuất khẩu với sản lượng lớn. Cùng với sự phát triển nhanh của công nghệ vũ trụ, các nước trên thế giới dần áp dụng công nghệ viễn thám trong nghiên cứu khí tượng nông nghiệp đặc biệt trong giám sát và dự báo năng suất cây trồng [1]. Bài báo này trình bày các bước xây dựng mô hình dự báo thời kỳ tăng trưởng cây thanh long dựa vào ảnh vệ tinh Landsat, Modis và Sentinel nhằm giúp cho cán bộ Phòng Nông nghiệp và người dân trong việc phát triển sản xuất thanh long bền vững trên địa bàn huyện Châu Thành – tỉnh Long An. 2. Số liệu và phương pháp nghiên cứu 2.1. Số liệu Số liệu về giai đoạn tăng trưởng: Phòng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn huyện Châu Thành cung cấp. Cụ thể, tại mỗi hộ sản xuất thì mỗi năm sẽ có 3 đợt thu hoạch, đợt 1 là thanh long nghịch mùa bắt đầu xông đèn từ khoảng tháng 1 và thu hoạch khoảng tháng 4, đợt 2 là thanh long thuận mùa, thu hoạch liên tục mỗi 2 tuần từ tháng 5 đến tháng 9, đợt 3 là thanh 3 TẠP CHÍ KINH TẾ - CÔNG NGHIỆP Số 33 – Tháng 9/2022 long nghịch mùa bắt đầu xông đèn từ khoảng tháng 10 và thu hoạch khoảng tháng 12. Trong đó, do chênh lệnh thời gian xông đèn giữa các hợp tác xã và các hộ sản xuất, nên mỗi tháng trong năm đều có thanh long thu hoạch, trong đó thanh long nghịch mùa có năng suất cao hơn thanh long thuận mùa. Dữ liệu về khí tượng: Để phục vụ cho việc sử dụng mô hình thống kê trong dự báo giai đoạn tăng trưởng, các yếu tố khí tượng cơ bản ảnh hưởng đến sự biến động thời kỳ tăng trưởng của cây thanh long là: chỉ số NTL (Night Time Light). Bên cạnh đó, các yếu tố khác cũng được xem xét như chỉ số Temperature, Soil of Moisture để đánh giá mức tác động. Dữ liệu ảnh vệ tinh: Các ảnh vệ tinh được thu thập từ các vệ tinh Landsat-8 (mã ký hiệu LANDSAT/LC08/C02/T1), Sentinel-2 (COPERNICUS/S2), Modis-Terra (MODIS/MOD09GA_006_NDVI), Modis-Aqua (MODIS/MYD09GA_006_NDVI). Dữ liệu NDVI được thu thập từ năm 2017 – 2022 và được tính toán theo từng pixel, sau đó lưu trữ dưới dạng hình ảnh theo từng khu vực và theo chu kỳ. Cụ thể: Bảng 1 – Chu kỳ thu thập ảnh vệ tinh của các vệ tinh viễn thám STT Tên vệ tinh Thời gian lấy ảnh Kích thước pixel 1 Landsat 7, 8, 9 8 – 16 ngày/1 ảnh 30m x 30m 2 Sentinel 2 3 – 6 ngày/1 ảnh 10m x 10m 3 Terra 1 – 2 ngày/1 ảnh 1km x 1km 4 Aqua 1 – 2 ngày/1 ảnh 1km x 1km 2.2. Phương pháp nghiên cứu a. Xác định giai đoạn tăng trưởng thanh long nghịch mùa Đối với thanh long nghịch mùa, gồm có 4 giai đoạn: xông đèn, ra nụ, ra trái, thu hoạch. Vậy có 3 khoảng thời gian chính: (i) Bắt đầu xông đ ...