Page 46 - SDMD CNKT va CNTT trong tien trinh CNH_HDH DBSCL

cách tiếp cận neuron động để mô hình hóa các thông lượng độ ẩm đất tạm
thời. Các mô hình được đào tạo để đưa ra dự đoán trước một ngày về độ ẩm
của đất dựa trên độ ẩm của đất trong quá khứ, lượng mưa và các phép đo khí
hậu. Kết quả chỉ ra rằng hệ thống dự đoán đạt được mức tiết kiệm nước từ
20% đến 46%. Vakilian and Massah (2017) đã thiết kế một robot để xác định
sự thiếu hụt dinh dưỡng nitrogen của cây dưa chuột trong nhà kính, từ đó điều
khiển cung cấp phân bón cho cây; kết quả cho thấy mức tiêu thụ phân đạm
giảm khoảng 18% mà không làm giảm năng suất quả hoặc các thông số chất
lượng của trái cây bao gồm độ cứng, tổng chất rắn hòa tan, chất diệp lục và
hàm lượng ascorbic acide. Minh et al. (2023) đã đề xuất phương pháp sử dụng
màu đất làm chỉ thị đánh giá và tương quan với hàm lượng carbon hữu cơ
trong đất làm chỉ thị thoái hóa đất. Nghiên cứu này có thể phát triển thành
giải pháp tự động hóa giúp xác định nhanh mức độ thoái hóa của đất, giúp có
giải pháp cải thiện độ màu mỡ đất phù hợp nhất. The-Anh et al. (2024) đã xây
dựng giải pháp đo độ dẫn điện EC (electrical conductivity) của đất lúa, tích
hợp trên máy nông nghiệp có định vị, để tự động lập bản đồ EC mặt ruộng,
phục vụ đánh giá độ mặn và quá trình sinh trưởng của lúa nước (Hình 2.5).
Ngoài ra, công nghệ tự đông hóa cũng đã được nghiên cứu để ứng dụng vào
khâu sau thu hoạch như hệ thống gọt vỏ nâu cơm dừa tự động (Nghiệm và
ctv., 2019), hệ thống phân loại độ ngọt trái táo (Tran et al., 2021), hệ thống
phát hiện điểm bệnh trên trái táo (Nguyen et al., 2022).

Hình 2.5. Tự động lập bản đồ EC đất lúa
(Nguồn: The-Anh et al, 2024)

32