Trong bối cảnh hạn hán và giá năng lượng tăng cao, từng giọt nước đều vô cùng quý giá. Tại Andalusia, một nhóm các nhà nghiên cứu đã phát triển... AquaCrop-IoT, một nền tảng kỹ thuật số được thiết kế để giúp nông dân biết lượng nước mà cây trồng cần mỗi ngày. và có thể dễ dàng truy cập trên điện thoại di động hoặc bất kỳ thiết bị nào có trình duyệt.
Công cụ này được tạo ra như một sự đặt cược vào... Bộ Đại học, Nghiên cứu và Đổi mới của Chính quyền Khu vực Andalusia, nguồn tài trợ cho một dự án do dẫn đầu Đại học Córdoba (UCO) và Viện Nông nghiệp Bền vững (IAS-CSIC)Nhờ sự kết hợp giữa hình ảnh thực tế của trang trại, dữ liệu khí tượng và mô hình mô phỏng, nền tảng này điều chỉnh các khuyến nghị tưới tiêu theo thời gian thực và, theo các thử nghiệm ban đầu, Nó giúp bạn tiết kiệm khoảng 32% lượng nước. mà không gây hại đến vụ thu hoạch.
Một hệ thống cho phép bạn quyết định thời gian tưới tiêu hàng ngày từ điện thoại di động.
AquaCrop-IoT được hình thành như một một công cụ thiết thực cho cuộc sống hàng ngày của người nông dân.Thay vì các giải pháp quá phức tạp hoặc khó hiểu, người dùng truy cập vào một ứng dụng web và tìm thấy các khuyến nghị tưới tiêu cập nhật dựa trên những gì thực sự đang diễn ra trên đồng ruộng, chứ không chỉ là các ước tính chung chung.
Dự án này được thực hiện bởi một nhóm đến từ... Khoa Nông học của Đại học UCO y của IAS-CSICngười đã trình bày kết quả nghiên cứu của mình trên tạp chí khoa học. Máy tính và điện tử trong nông nghiệp, dưới tiêu đề AquaCrop-IoT: Một nền tảng tưới tiêu thông minh tích hợp hình ảnh thời gian thực và dự báo thời tiết.Bài báo đó mô tả cách một giải pháp tương đối hợp lý về chi phí có thể chuyển đổi khối lượng lớn dữ liệu thành Hướng dẫn tưới tiêu rõ ràng và dễ hiểu.
Nền tảng này được thiết kế để có thể truy cập từ bất cứ đâu có kết nối internet, do đó người phụ trách hoạt động có thể xem xét. hình ảnh, đồ họa và dự báo tùy chỉnh mà không cần phải thường xuyên đến trang trại. Mục tiêu là giảm sự phụ thuộc vào trực giác và có cơ sở khách quan để quyết định xem nên tưới tiêu hôm nay, chờ đợi hay điều chỉnh lịch trình đã lên kế hoạch.
Đối với chính quyền Andalusia, hướng đi này phù hợp với cam kết hướng tới một nền nông nghiệp hiệu quả hơn trong việc sử dụng tài nguyên nước và năng lượng, đặc biệt là đối với các loại cây trồng quy mô lớn trong khu vực. Chi phí tưới tiêu chiếm một phần đáng kể trong chi phí sản xuất..
Từ mô hình AquaCrop đến bản sao kỹ thuật số của thửa ruộng.
Cốt lõi của AquaCrop-IoT nằm ở khái niệm về sinh đôi kỹ thuật sốMô hình ảo phản ánh hiện trạng của thửa ruộng và cho phép mô phỏng các kịch bản quản lý tưới tiêu khác nhau. Mô hình này được cập nhật liên tục bằng dữ liệu thực tế về cây trồng và khí quyển.
Điểm khởi đầu là Thủy sản, mô hình được phát triển bởi Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp của Liên Hợp Quốc (FAO(được sử dụng để ước tính mức độ phản ứng của các loại cây trồng khác nhau với lượng nước sẵn có). Đây là tài liệu tham khảo quốc tế được sử dụng rộng rãi để lập kế hoạch chiến lược tưới tiêu, nhưng chính nhóm nghiên cứu cũng thừa nhận rằng Nó không được thiết kế để phản ứng nhanh như yêu cầu của những gì xảy ra hàng ngày trên sân..
Đó là lý do phiên bản Cordoba ra đời: AquaCrop-IoT tự động hóa và mở rộng mô hình ban đầuBằng cách kết nối nó với mạng lưới cảm biến và camera liên tục hiệu chỉnh các phép tính của nó. Theo cách này, bản sao kỹ thuật số không chỉ là một hình chiếu lý thuyết, mà còn dựa trên những gì thực sự đang xảy ra trong đồn điền.
Theo giải thích của nhà nghiên cứu IAS-CSIC Margarita García-VilaTheo tác giả nghiên cứu, AquaCrop chỉ là một mô hình đơn giản hóa, không tính đến tất cả các yếu tố có thể xảy ra, chẳng hạn như sự xuất hiện của sâu bệnh hoặc một số loại dịch bệnh nhất định. Nhờ sự tích hợp với các thiết bị tại hiện trường, Thực tiễn tu tập “điều chỉnh” mô hình. khi nó phát hiện ra sự sai lệch giữa những gì được mong đợi và những gì được quan sát.
Cách tiếp cận này cho phép người nông dân hình dung một cách dễ dàng. Sự phát triển của thảm thực vật, lượng nước tiêu thụ và những gì sẽ xảy ra nếu lượng nước tưới tiêu tăng hoặc giảm trong những ngày tới.Vấn đề không chỉ là nhìn nhận hiện trạng, mà còn là dự đoán hậu quả và điều chỉnh chiến lược cho phù hợp.
Hình ảnh hàng ngày, cảm biến và điều chỉnh tưới tự động
Để cung cấp thông tin mới cho mô hình song sinh kỹ thuật số, AquaCrop-IoT sử dụng sự kết hợp của các phương pháp sau: Hình ảnh hàng ngày và các phép đo thực địaMột chiếc camera thông thường được lắp đặt trong trang trại sẽ chụp ảnh khu vực canh tác mỗi ngày và hệ thống sẽ tự động phân tích hình ảnh đó.
Dựa trên bức ảnh đó, nền tảng sẽ tính toán... cây che phủTức là, tỷ lệ diện tích đất được che phủ bởi lá cây trồng. Thông số này là một chỉ báo rõ ràng về sự sinh trưởng và thoát hơi nước của cây. Nếu độ che phủ không tăng như mong đợi, đó là dấu hiệu cho thấy có điều gì đó đang cản trở sự phát triển.
Khi hệ thống phát hiện cây trồng không phát triển với tốc độ như mong đợi — dù là do nguyên nhân nào đi nữa căng thẳng do thiếu nước, sâu bệnh hoặc thiếu hụt dinh dưỡng—, tự động điều chỉnh các khuyến nghị tưới tiêu. Trong nhiều trường hợp, nếu tốc độ tăng trưởng chậm lại, việc tưới nhiều nước hơn không cải thiện được tình hình; ngược lại, nó có thể dẫn đến lãng phí nước và năng lượng không cần thiết.
Việc tích hợp các cảm biến cũng cho phép theo dõi chi tiết hành vi của cây trồng mà không cần người nông dân phải xử lý thủ công toàn bộ dữ liệu đó. Nền tảng này chuyển đổi thông tin đó thành... Hướng dẫn cụ thể: lượng nước cần tưới (bao nhiêu milimét) và vào thời điểm nào..
Kết quả là, các quyết định về tưới tiêu không còn chỉ dựa trên kinh nghiệm tích lũy hoặc các ước tính chung chung, mà thay vào đó dựa trên... bằng chứng khách quan được thu thập về âm mưu đó và trong suốt chiến dịch đó.Có khả năng phản ứng với những sự kiện bất ngờ.
Khí tượng học, Aemet và điện toán biên để khắc phục vùng phủ sóng kém
Ngoài hoạt động của các camera, AquaCrop-IoT còn dựa vào một hệ thống khác. trạm thời tiết được trang bị hàng chục cảm biến.Các thiết bị này ghi lại các thông số quan trọng như bức xạ mặt trời, nhiệt độ không khí, độ ẩm tương đối, lượng mưa, tốc độ và hướng gió.
Thông tin địa phương này được bổ sung thêm bằng... Dữ liệu lịch sử và dự báo từ Cơ quan Khí tượng Nhà nước (Aemet)Điều này cho phép mô hình song sinh kỹ thuật số được làm giàu bằng các chuỗi dữ liệu dài hạn và các kịch bản tương lai có thể xảy ra. Việc kết hợp những gì đang xảy ra trên thực địa ngày hôm nay với những gì được dự đoán trong những ngày tới giúp xác định lịch trình tưới tiêu chính xác hơn.
Theo lời của nhà nghiên cứu UCO Francis PuigTheo đồng tác giả của nghiên cứu, nhiều nông dân đã thường xuyên tham khảo dự báo thời tiết vì chúng hữu ích cho việc quản lý trang trại của họ. Điều mà AquaCrop-IoT đề xuất là tiến thêm một bước nữa: Những dự báo này được bổ sung bằng mô phỏng quá trình phát triển cây trồng, các giai đoạn căng thẳng tiềm tàng và khuyến nghị tưới tiêu. nhằm giảm thiểu lượng nước và năng lượng tiêu thụ.
Một trong những vấn đề mà nhóm đã cân nhắc là Khả năng kết nối hạn chế ở khu vực nông thônĐể tránh phụ thuộc vào kết nối internet liên tục, nền tảng này sử dụng điện toán biên (edge computing)tính toán cạnh), để quá trình xử lý dữ liệu được thực hiện ngay tại trang trại, trên một máy chủ cục bộ nhỏ.
Sau đó, tất cả thông tin đó được tổng hợp lại thành một Ứng dụng web với giao diện được thiết kế trực quan.Từ nền tảng này, người dùng có thể xem hình ảnh hàng ngày, biểu đồ xu hướng và các khuyến nghị tưới tiêu được cá nhân hóa. Ý tưởng là công nghệ không nên là rào cản, mà là một công cụ hỗ trợ thực sự trong việc ra quyết định.
Thử nghiệm trồng lúa mì cứng ở Córdoba: giảm lượng nước tưới và tiết kiệm 32% nước.
Nền tảng này đã được thử nghiệm trong điều kiện thực tế tại một... Việc canh tác lúa mì cứng tư nhân ở vùng nông thôn CordobaTrong một mùa vụ khô hạn bất thường, cây trồng được gieo vào tháng 1 năm 2023 và toàn bộ chu kỳ sinh trưởng được theo dõi để so sánh kết quả của mô hình AquaCrop cổ điển với kết quả của AquaCrop-IoT.
Trong thử nghiệm này, mô hình song sinh kỹ thuật số đã phát hiện ra rằng Việc nảy mầm của cây trồng đã bị chậm trễ so với dự kiến. Do mô hình ban đầu không chính xác, sự khác biệt này đã dẫn đến việc hiệu chỉnh lại lịch tưới và điều chỉnh lượng nước tưới cho phù hợp với tình hình thực tế của vườn cây.
Nếu chỉ cần tuân theo quy trình mô phỏng tiêu chuẩn của AquaCrop, thì chương trình sẽ diễn ra như sau: bốn lần tưới nước với tổng số 64,8 milimét nướcTuy nhiên, sau khi kết hợp thông tin từ hình ảnh và cảm biến, AquaCrop-IoT đã đưa ra khuyến nghị. ba lần tưới và 44,1 milimétđiều này đồng nghĩa với việc tiết kiệm được gần... 32% thể tích nước.
Điều liên quan là Việc giảm số lượng này không dẫn đến bất kỳ sự suy giảm hiệu suất nào. Trong vụ thu hoạch lúa mì. Trong bối cảnh khan hiếm nước và áp lực về chi phí năng lượng liên quan đến tưới tiêu, biên độ lợi nhuận đó có thể tạo nên sự khác biệt về khả năng sinh lời của nhiều trang trại ngũ cốc.
Việc tiết kiệm nước này được thực hiện song song với... giảm tiêu thụ năng lượngĐiều này đạt được bằng cách giảm cả số lần tưới và lượng nước bơm. Do đó, tác động này kết hợp lợi ích kinh tế cho người nông dân với việc quản lý tài nguyên bền vững hơn.
Chi phí thấp, tiềm năng trồng các loại cây trồng khác và những phát triển mới đang được tiến hành.
Mặc dù bước kiểm chứng đầu tiên đã được thực hiện trên lúa mì, các nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng AquaCrop-IoT có thể được điều chỉnh để áp dụng cho các loại cây trồng thân thảo khác.Ví dụ như ngô hoặc rau, nơi việc tưới tiêu cũng vô cùng quan trọng. Tính linh hoạt của mô hình và cơ sở hạ tầng cho phép nền tảng này được điều chỉnh phù hợp với nhiều loại hình trang trại khác nhau.
Một trong những điểm nổi bật của dự án là chi phí triển khai thấpTheo nhóm nghiên cứu, các thiết bị được sử dụng trong thử nghiệm bao gồm... 150 euro mỗi máy ảnh và ít hơn 200 euro mỗi máy chủĐiều này mở ra cơ hội lắp đặt hệ thống trên các trang trại quy mô vừa mà không cần đầu tư ban đầu lớn. Hơn nữa, nhiều yếu tố của hệ thống, chẳng hạn như các thiết bị được sử dụng trong thử nghiệmChúng dễ tìm mua và giá cả phải chăng.
Hệ thống này cũng được thiết kế để có thể phát triển theo thời gian. Ngoài camera và trạm thời tiết, có thể tích hợp thêm các thành phần khác. cảm biến độ ẩm đất mới hoặc các chỉ số nông học khácVà hình ảnh từ máy bay không người lái Những chiếc máy bay này bay lượn trên trang trại và cung cấp cái nhìn toàn cảnh hơn về tình trạng mùa màng.
Nhóm đang tích hợp với các ứng dụng di động để chính người nông dân có thể sử dụng chúng một cách dễ dàng. Chụp ảnh bằng điện thoại của bạn và gửi lên nền tảng.Ý tưởng là hình ảnh này sẽ được sử dụng để tự động hiệu chỉnh sự phát triển của cây trồng, mà không cần phải lắp đặt camera cố định trong khu vực thí nghiệm, điều này có thể đơn giản hóa hơn nữa việc áp dụng công cụ này.
Như nhà nghiên cứu của UCO đã tóm tắt Juan Antonio Rodríguez-DíazTheo đồng tác giả của nghiên cứu, cuộc cách mạng công nghệ cũng đã lan đến lĩnh vực nông nghiệp: vô số cảm biến đang tạo ra dữ liệu, nhưng dữ liệu này thường được đưa vào các hệ thống mà người dùng ít tương tác. AquaCrop-IoT hướng đến mục tiêu tích hợp thông tin đó vào hệ thống. một công cụ hữu ích và trực quan để ra quyết định, kết nối lớp công nghệ với thực tế của người nông dân.
Với AquaCrop-IoT, nền nông nghiệp Andalusia bổ sung một giải pháp kết hợp khoa học ứng dụng, số hóa và kiến thức địa phương. Điều chỉnh hệ thống tưới tiêu, giảm tiêu thụ và duy trì năng suất.Trong bối cảnh biến đổi khí hậu và khan hiếm nước, các giải pháp kiểu này có thể trở thành đồng minh quan trọng để hiện đại hóa nông thôn mà không làm mất đi tính khả thi về kinh tế của các trang trại.
