(English below)

Giới thiệu

Viễn thám, khả năng thu được thông tin về một khu vực hoặc đối tượng mà không cần tiếp xúc vật lý trực tiếp, trong thời đại ngày nay, đóng vai trò là một trong những yếu tố đầu vào lớn nhất cho nông nghiệp thông minh dựa trên dữ liệu. “Nông nghiệp kỹ thuật số” là việc sử dụng công nghệ mới và tiên tiến để cho phép sản xuất lương thực thông minh hơn và bền vững hơn, phụ thuộc phần lớn vào sự sẵn có của dữ liệu bên ngoài đáng tin cậy có thể giúp đưa ra quyết định tốt hơn trong suốt các giai đoạn canh tác khác nhau. Với dân số ngày càng tăng và tài nguyên đất canh tác ngày càng cạn kiệt là hai thách thức chính mà sản xuất lương thực phải đối mặt trong tương lai, thì chính trí thông minh có được từ những nguồn này sẽ hướng dẫn các quyết định trồng trọt và thu hoạch bằng cách cung cấp cho người trồng trọt những thông tin phù hợp vào đúng thời điểm.

Những thách thức trong ngành nông nghiệp hiện nay

Những thách thức mà người nông dân phải đối mặt ngày nay bao gồm, nhưng không giới hạn ở những điều sau:

Bảo trì thiết bị thường xuyên
Nông nghiệp là một ngành công nghiệp phụ thuộc nhiều vào máy móc. Các hoạt động bảo trì, thậm chí được lên lịch thường xuyên, tiêu tốn thời gian và ảnh hưởng đến ngân sách; nhưng tuy nhiên, không loại bỏ được yếu tố khó đoán định. Một khi một thiết bị vô tình hoạt động sai trật tự, nó thường dẫn đến thời gian ngừng hoạt động không mong muốn.

Ước lượng nước chính xác
Cây phát triển cần nước, nhưng lượng nước này khác nhau tùy thuộc vào độ ẩm của đất. Để đo các mức này, nông dân phải đến đồng ruộng và thực hiện các bài kiểm tra thủ công thường xuyên - cách khác, họ có thể sử dụng công nghệ cảm biến thông minh, cho đến nay là xa hơn, chính xác hơn, thuận tiện và hiệu quả về thời gian.

Loại bỏ lãng phí nước và chi phí phát sinh
Không thu thập được thông tin chính xác về độ ẩm của đất có thể dẫn đến việc cây bị tưới ít hoặc tưới quá nhiều. Cây được tưới kém sẽ khô và yếu, nhưng tưới quá nhiều sẽ tạo ra lãng phí nước và liên quan đến chi phí nước không được bảo vệ.

Ước tính thời gian trồng chính xác
Mỗi loại cây có thời gian trồng tối ưu riêng tùy thuộc vào một loạt các yếu tố môi trường. Tuy nhiên, thường rất khó ước tính chính xác thời gian này nếu không có dữ liệu chính xác.

Đo nhiệt độ và độ ẩm của đất
Nhiệt độ và độ ẩm của đất là những thước đo chính mà nông dân cần thu thập để ước tính trạng thái của cây trồng và có hành động thích hợp.

Kiểm soát sâu bệnh
Kiểm soát dịch hại thành công liên quan đến việc phát hiện dịch hại, vị trí, hoạt động và các mô hình hành vi của chúng là một thách thức khác mà nông dân phải đối mặt.

Viễn thám là vô giá đối với nông nghiệp kỹ thuật số như thế nào

Hiểu loại cây trồng và thời gian thu hoạch
Với viễn thám, người nông dân có thể tiếp cận thông tin đầy đủ về điều kiện thời tiết và thổ nhưỡng lý tưởng trong tương lai, giúp họ lập kế hoạch chu kỳ canh tác tốt hơn. Bản chất dự đoán của công nghệ giúp xác định thời điểm hoàn hảo để trồng một loại cây trồng cụ thể trong điều kiện thời tiết nhất định và cũng cung cấp thông tin có giá trị ngay từ khi gieo hạt cho đến khi thu hoạch.

Lập bản đồ đất và dự báo yêu cầu tưới tiêu
Nó cũng là một yếu tố quan trọng trong việc ước tính dữ liệu độ ẩm của đất trong một khu đất nhất định, có thể giúp xác định loại cây trồng lý tưởng để canh tác và mức độ ẩm mà nó cần trong các giai đoạn sinh trưởng khác nhau. Do đó, nó cũng giúp lập kế hoạch trước đầy đủ về nhu cầu tưới tiêu.

Đánh giá sức khỏe cây trồng và dự đoán năng suất chính xác
Viễn thám giúp giám sát chặt chẽ sức khỏe cây trồng trên một cánh đồng cụ thể trên cơ sở liên tục để xác định sự thiếu hụt chất dinh dưỡng của cây trồng và thực hiện các hành động nhanh chóng trước khi có bất kỳ thiệt hại nào. Nó cũng là một phương pháp đáng tin cậy để dự đoán năng suất trong một chu kỳ canh tác nhất định và xác định thời điểm thu hoạch thích hợp dựa trên điều kiện khí hậu.
 
NDVI ở dạng thuần túy nhất chỉ đơn giản là dữ liệu thô, một bức ảnh tự chụp dựa trên cây trồng cho bạn biết trang trại của bạn đang hoạt động như thế nào tại bất kỳ thời điểm cụ thể nào.

Giám sát các sự phụ thuộc liên quan đến Hạn hán và Thời tiết
Công nghệ viễn thám có thể liên tục theo dõi các kiểu thời tiết của một khu vực nhất định. Điều này đặc biệt có lợi ở các khu vực bị ảnh hưởng bởi hạn hán hoặc lũ lụt, nơi thông tin giúp xác định thời gian giữa trận mưa kế tiếp và chuẩn bị cho mọi tình huống nếu nó xảy ra.

Đánh giá chất lượng đất lịch sử và lập bản đồ suy thoái
Hình ảnh vệ tinh giúp đánh giá chất lượng của một mảnh đất cụ thể trong một khoảng thời gian nhất định để tính toán mức độ suy thoái đất do canh tác. Biết được hiệu quả lịch sử của đất đai có nhiều mục đích sử dụng, không chỉ đối với nông dân mà còn để xác định phạm vi bảo hiểm cây trồng hoặc giải ngân khoản vay của các ngân hàng và các nhà cung cấp tín dụng khác.

Xác định sự xâm nhập của sâu bệnh và dịch bệnh
Vì viễn thám đảm bảo rằng cây trồng được theo dõi liên tục trong suốt thời gian canh tác, nên nó giúp bảo vệ cây trồng trước sự tấn công toàn diện của bất kỳ loại sâu bệnh hay dịch hại nào. Bất kỳ loài gây hại hoặc yếu tố nguy hiểm nào được phát hiện sẽ kích hoạt một cảnh báo được gửi đi ngay lập tức. Các cảnh báo thời gian thực này đảm bảo rằng tất cả các mối đe dọa có thể được xác định và xử lý nhanh chóng trước khi chúng ảnh hưởng đến toàn bộ trang trại.

Kết luận

Nông nghiệp là một trong những ngành mà công nghệ viễn thám có thể được hưởng lợi tối đa. Ra quyết định thông minh hơn về mọi khía cạnh của trồng trọt là chìa khóa quan trọng và viễn thám cho phép các doanh nghiệp nông nghiệp kiểm soát, theo dõi và dự đoán chính xác kết quả của từng loại cây trồng được canh tác. Các ứng dụng của trí thông minh kỹ thuật số này là rất nhiều và liên quan đến các bên liên quan khác nhau trong suốt chuỗi giá trị nông nghiệp. Câu hỏi thích hợp cho các doanh nghiệp nông nghiệp và các bên liên quan không nằm ở việc quyết định có tham gia vào các hoạt động nông nghiệp dựa trên dữ liệu thông minh hay không, nó nằm ở việc xác định giải pháp phù hợp kết hợp công nghệ và bí quyết nông nghiệp theo cách có ý nghĩa nhất vì họ đã đưa ra những thách thức hiện tại và tìm cách vượt qua chúng thông minh hơn.

--------

REMOTE SENSING TECHNOLOGY: THE MAINSTAY OF DIGITAL AGRICULTURE
Introduction

Remote sensing, the ability to obtain information about an area or object without direct physical contact, in today’s time, acts as one of the biggest inputs for data-driven smart agriculture. “Digital agriculture” which is the use of new and advanced technology to enable smarter and more sustainable food production, depends largely on the availability of reliable external data that can translate to better decision making throughout different stages of cultivation. With growing population and dwindling cultivable land resources as the two main challenges facing food production in the future, it is the intelligence derived from these sources that will guide cultivation and harvesting decisions by providing cultivators with the right information at the right time. 

The Current Agriculture Industry Challenges

The challenges farmers face today include, but aren’t limited to the following:

Regular Equipment Maintenance
Agriculture as an industry is heavily dependent on machinery. Maintenance operations, even scheduled regularly, consume time and impact the budget; but nevertheless, fail to eliminate the unpredictability factor. Once a piece of equipment accidentally goes out of order, it usually leads to unexpected downtimes.

Correct water estimates
Growing plants need water, but the amounts of it differ depending on soil humidity levels. To measure these levels, farmers have to go to the field and take regular manual tests – alternatively, they could use smart sensing technology, which is by far, more accurate, convenient, and time efficient.

Eliminating water waste and overhead expenses
Failing to collect accurate soil humidity information may result in the under watering or overwatering of the plants. Poorly watered plants are dry and frail, but overwatering creates water waste and involves unpredicted water expenses.

Estimating correct planting times
Each plant has its own optimal planting time depending on a range of environmental factors. However, it is often difficult to correctly estimate this time without accurate data.

Measuring soil temperature and moisture levels
Soil temperature and moisture levels are key metrics farmers need to collect to estimate the state of crops and take appropriate action. 

Pest control
Successful pest control involving detecting pests, their location, activity and behavior patterns is another challenge farmers have to face. 

How Remote Sensing is Priceless for Digital Agriculture

Understand Crop Type and Harvesting Time
With remote sensing, farmers have access to complete information about ideal soil and weather conditions well into the future, helping them to plan their cultivation cycle better. The predictive nature of the technology helps in zeroing in on the perfect time to plant a particular crop under the given weather conditions and also provides valuable information right from sowing till harvesting.

Soil Mapping and Forecasting Irrigation Requirements
It is also an important factor in estimating the soil moisture data in a given plot of land, which can help identify the ideal crop to cultivate and the level of moisture it would require throughout different stages of growth. As a result of this, it also helps in adequately planning the irrigation needs well in advance.

Assessing Crop Health and Accurate Yield Prediction
Remote sensing helps in closely monitoring crop health of a given field on a continuous basis so as to identify crop nutrients deficiencies and make quick actions before any damage being made. It also serves as a reliable method of predicting the yield over a given cultivation cycle and in identifying the right time to harvest based on the climatic conditions.
 
NDVI in its most pure form is simply raw data, a crop-based selfie that tells you how your farm is doing at any particular moment in time.

Monitoring Drought and Weather-related dependencies
Remote sensing technology  can continuously monitor the weather patterns of a given area. This is especially beneficial in drought or flood-affected areas where the information helps in identifying the time between one rainfall to the next and prepare for any eventuality if it were to occur.

Evaluating Historical Land Quality and Degradation Mapping
Satellite imagery helps in assessing the quality of a particular piece of land over a given period of time in order to calculate the extent of land degradation with cultivation. Knowing the historical performance of land has many uses, not just to farmers but also for determining crop insurance coverage or loan disbursement by banks and other credit providers.

Identifying Pest and Disease Infestation
Since remote sensing ensures that the crop is constantly monitored over the span of its cultivation, it helps protect the crop against a full-blown onslaught of any pest or disease. Any detected pest or hazardous element sparks an alert that gets sent out immediately. These real-time alerts ensure that all possible threats are quickly identified and handled before they impact the entire farm.

Conclusion

Agriculture is one of the sectors that remote sensing technologies can maximum benefit. Smarter decision making regarding every aspect of cultivation is the key and remote sensing allow agri-businesses to control, monitor and accurately predict the outcome of each and every crop that is cultivated. The applications of this digital intelligence are numerous and touch various stakeholders throughout the agricultural value chain. The pertinent question for agri-businesses and stakeholders isn’t about deciding whether or not to engage in smart data-driven agricultural practices, it lies in identifying the right solution that combines technology and agricultural know-how in a manner that makes the most sense for them given their current challenges and finding smarter ways of overcoming them.

Geolink tổng hợp từ SATPADAL