NDVI là gì, ứng dụng trong nông nghiệp như thế nào - với loại camera nào

Dưới đây là bản dịch sang Tiếng Việt, tuân thủ các quy tắc đã đề ra:

Thử thách NDVI cỏ linh lăng hữu cơ của tôi

Trên hành trình cá nhân của tôi vào nông nghiệp chính xác và phân tích, tôi đã bắt gặp NDVI trong bối cảnh phân tích hình ảnh. Mục tiêu của tôi là phân tích một cánh đồng cỏ linh lăng hữu cơ rộng 45 ha để đánh giá hiệu quả của phân bón trước và sau khi bón. Câu hỏi chính của tôi là: nên bón phân ở đâu, loại nào, với lượng bao nhiêu và nó sẽ có tác động gì đến cây linh lăng? Tôi sở hữu một máy ảnh Mavic Pro với camera RGB tiêu chuẩn. Khi tôi hỏi trên Twitter về cách tiến hành, ai đó đã đề xuất sử dụng dữ liệu đa phổ để khám phá một loạt các Chỉ số Thực vật (Vegetation Indices) để hỗ trợ, bao gồm cả NDVI. Vì vậy, tôi đã đi sâu vào vấn đề để tìm hiểu thêm về NDVI.

Góc nhìn từ trên cao này ghi lại các khu vực nông nghiệp và tự nhiên đa dạng, với các phần được làm nổi bật chỉ ra các khu vực cụ thể để kiểm tra tập trung. Hình ảnh thô như vậy tạo cơ sở cho phân tích đa phổ và tạo bản đồ NDVI, rất quan trọng để hiểu sức khỏe cây trồng và hướng dẫn quản lý cây trồng chính xác.

Các cánh đồng cỏ linh lăng trên trang trại của tôi, tháng 6 năm 2022

Chỉ số Thực vật Chênh lệch Chuẩn hóa (NDVI - Normalized Difference Vegetation Index) là một phương pháp được áp dụng rộng rãi để đánh giá lượng thực vật sống trong một khu vực cụ thể, đặc biệt là trong nông nghiệp.

NDVI (Chỉ số Thực vật Chênh lệch Chuẩn hóa) là gì

Thực vật là những sinh vật tuyệt vời sử dụng ánh sáng mặt trời làm năng lượng để tự tạo ra thức ăn. Chúng thực hiện điều này thông qua một quá trình gọi là quang hợp, diễn ra trong lá của chúng. Điều thú vị là lá cây không chỉ hấp thụ ánh sáng mặt trời mà còn phản xạ lại một phần. Điều này đặc biệt đúng với ánh sáng hồng ngoại gần (near-infrared light), loại ánh sáng vô hình đối với mắt chúng ta nhưng chiếm một nửa năng lượng trong ánh sáng mặt trời.

Lý do cho sự phản xạ này là vì quá nhiều ánh sáng hồng ngoại gần có thể gây hại cho thực vật. Vì vậy, chúng đã tiến hóa để tự bảo vệ mình bằng cách phản xạ loại ánh sáng này. Kết quả là, thực vật xanh sống trông tối trong ánh sáng nhìn thấy được, nhưng lại sáng trong phổ hồng ngoại gần. Điều này khác với mây và tuyết, thường trông sáng trong ánh sáng nhìn thấy được nhưng tối trong phổ hồng ngoại gần.

Dưới đây là bản dịch sang Tiếng Việt, tuân thủ các quy tắc đã đặt ra:

Sử dụng đặc tính phản xạ cận hồng ngoại của thảm thực vật, các bản đồ NDVI kép này tiết lộ sự biến đổi về sức khỏe thực vật trên một cánh đồng nông nghiệp. Sự so sánh cho thấy cách điều chỉnh dải động trực quan có thể nhấn mạnh các khu vực bị căng thẳng nghiêm trọng, được hiển thị bằng màu đỏ, so với thảm thực vật xanh khỏe mạnh. Hình ảnh được cung cấp bởi Pix4D, một công ty Thụy Sĩ chuyên phát triển phần mềm chụp ảnh toàn đạc và thị giác máy tính để chuyển đổi hình ảnh RGB, nhiệt và đa phổ thành bản đồ và mô hình 3D.

Các nhà khoa học có thể tận dụng đặc điểm độc đáo này để nghiên cứu thực vật bằng một công cụ gọi là NDVI, hoặc Chỉ số Thực vật Chênh lệch Chuẩn hóa (Normalized Difference Vegetation Index). NDVI đo lường sự khác biệt giữa lượng ánh sáng đỏ và cận hồng ngoại do thực vật phản xạ. Càng có nhiều lá, thực vật càng bị ảnh hưởng bởi các bước sóng ánh sáng này, điều này có thể cung cấp cho chúng ta thông tin quan trọng về sức khỏe và sự phân bố của thực vật.

NDVI là một cách để các nhà khoa học sử dụng hình ảnh vệ tinh để nghiên cứu thực vật và nông nghiệp. Bằng cách hiểu cách thực vật tương tác với ánh sáng mặt trời, chúng ta có thể tìm hiểu thêm về thế giới xung quanh và cách chăm sóc hành tinh của chúng ta.

Tóm tắt: NDVI là một thước đo tiêu chuẩn hóa về thảm thực vật khỏe mạnh. Nó định lượng thảm thực vật bằng cách đo sự khác biệt giữa ánh sáng cận hồng ngoại (NIR) và ánh sáng đỏ. Thảm thực vật khỏe mạnh phản xạ nhiều ánh sáng NIR và xanh lục hơn các bước sóng khác, nhưng nó hấp thụ nhiều ánh sáng đỏ và xanh lam hơn. Giá trị NDVI luôn nằm trong khoảng từ -1 đến +1.

Lịch sử NDVI

Vào năm 1957, Liên Xô đã phóng Sputnik 1, vệ tinh nhân tạo đầu tiên quay quanh Trái Đất. Điều này dẫn đến sự phát triển của các vệ tinh khí tượng, chẳng hạn như các chương trình Sputnik và Cosmos ở Liên Xô, và chương trình Explorer ở Hoa Kỳ. Loạt vệ tinh TIROS được phóng vào năm 1960, và sau đó là các vệ tinh Nimbus và các thiết bị Advanced Very High Resolution Radiometer trên các nền tảng của Cơ quan Khí quyển và Đại dương Quốc gia (NOAA). NASA cũng phát triển Vệ tinh Công nghệ Tài nguyên Trái đất (ERTS), sau này trở thành tiền thân của chương trình Landsat.

Chương trình Landsat được phóng vào năm 1972 với Máy quét Đa phổ (MSS), cho phép viễn thám Trái đất. Một nghiên cứu ban đầu sử dụng Landsat tập trung vào khu vực Đại Bình nguyên ở miền trung Hoa Kỳ. Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng góc thiên đỉnh mặt trời trên gradient vĩ độ mạnh này khiến việc tương quan các đặc điểm sinh lý của thảm thực vật đồng cỏ từ tín hiệu phổ vệ tinh trở nên khó khăn. Họ đã phát triển chỉ số thực vật chênh lệch chuẩn hóa (NDVI) như một phương tiện để điều chỉnh ảnh hưởng của góc thiên đỉnh mặt trời. NDVI hiện là chỉ số được biết đến và sử dụng rộng rãi nhất để phát hiện tán lá thực vật xanh sống trong dữ liệu viễn thám đa phổ. Nó cũng được sử dụng để định lượng khả năng quang hợp của tán lá thực vật, nhưng đây có thể là một nhiệm vụ phức tạp.

Làm thế nào để tính toán NDVI?

Dưới đây là bản dịch sang Tiếng Việt, tuân thủ các quy tắc đã đặt ra:

NDVI sử dụng kênh cận hồng ngoại (NIR) và kênh đỏ trong công thức của nó. Các vệ tinh như Landsat và Sentinel-2 có các dải phổ cần thiết với NIR và đỏ. Kết quả tạo ra một giá trị từ -1 đến +1. Nếu bạn có độ phản xạ thấp ở kênh đỏ và độ phản xạ cao ở kênh NIR, điều này sẽ cho ra giá trị NDVI cao, và ngược lại.

NDVI trong nông nghiệp

NDVI có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau. Các nhà lâm nghiệp sử dụng NDVI để định lượng nguồn cung rừng và chỉ số diện tích lá, và NASA tuyên bố rằng NDVI là một chỉ báo tốt về hạn hán. Khi nước hạn chế sự phát triển của thực vật, nó sẽ có NDVI tương đối thấp và mật độ thực vật thưa hơn. Các lĩnh vực khác sử dụng NDVI bao gồm khoa học môi trường, quy hoạch đô thị và quản lý tài nguyên thiên nhiên.

NDVI được sử dụng rộng rãi trong nông nghiệp để theo dõi sức khỏe cây trồng và tối ưu hóa tưới tiêu. Nông dân sử dụng NDVI cho canh tác chính xác, để đo sinh khối và để xác định cây trồng cần nhiều nước hoặc phân bón hơn.

Cách sử dụng NDVI? Ảnh vệ tinh so với ảnh Drone

Ảnh vệ tinh nào có kênh cận hồng ngoại cho NDVI? Như đã đề cập trước đó, các vệ tinh như Sentinel-2, Landsat và SPOT tạo ra ảnh kênh đỏ và cận hồng ngoại. Có các nguồn dữ liệu ảnh vệ tinh miễn phí trên web mà người dùng có thể tải xuống để tạo bản đồ NDVI trong ArcGIS hoặc QGIS.

Sức khỏe cây trồng là một khía cạnh quan trọng của nông nghiệp chính xác, và dữ liệu NDVI là một công cụ có giá trị để đo lường nó. Ngày nay, việc sử dụng drone nông nghiệp đã trở thành thông lệ phổ biến trong việc kết hợp dữ liệu NDVI để so sánh các phép đo và xác định các vấn đề tiềm ẩn về sức khỏe cây trồng. Bằng cách đo sự khác biệt giữa ánh sáng cận hồng ngoại và ánh sáng đỏ, NDVI có thể giúp nông dân tối ưu hóa tưới tiêu và xác định cây trồng cần nhiều nước hoặc phân bón hơn. Ví dụ, PrecisionHawk và Sentera cung cấp các drone nông nghiệp có thể thu thập và xử lý dữ liệu NDVI trong vòng một ngày, đây là một cải tiến đáng kể so với các kỹ thuật NDVI truyền thống thường yêu cầu thời gian chờ đợi lâu. Các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng ảnh NDVI thậm chí có thể thu được bằng cách sử dụng các máy ảnh RGB kỹ thuật số tiêu chuẩn với một số sửa đổi, và phương pháp này có thể được tích hợp vào các hệ thống giám sát sức khỏe cây trồng.

Các ứng dụng di động đã phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây, sử dụng dữ liệu NDVI như một phương tiện để theo dõi sức khỏe cây trồng. Doktar' Orbit là một trong những ứng dụng đó, cung cấp cho nông dân dữ liệu NDVI dưới dạng bản đồ sức khỏe để xác định bất kỳ điểm bất thường nào trong ruộng đồng của họ. Các ứng dụng này nhằm mục đích cách mạng hóa các hoạt động canh tác bằng cách cung cấp những cách thức mới để khảo sát đồng ruộng và số hóa ngành nông nghiệp. Các công cụ giám sát đồng ruộng từ xa dựa trên công nghệ NDVI có thể giúp nông dân tiết kiệm đáng kể chi phí nhiên liệu bằng cách giảm nhu cầu thăm đồng thường xuyên, và có thể hỗ trợ quản lý tưới tiêu hiệu quả.

Loại (máy bay không người lái) camera nào cho NDVI? RGB & IR-nâng cấp so với Đa phổ

Được rồi, đây là một lĩnh vực khá "nóng" mà tôi nhận thấy, và nó còn đi sâu hơn nữa.

Các camera RGB tiêu chuẩn được thiết kế để thu nhận ánh sáng đỏ, xanh lục và xanh lam, trong khi các camera đã được sửa đổi có thể thu nhận kết hợp ánh sáng Cận hồng ngoại, Đỏ, Xanh lục và Xanh lam tùy thuộc vào mẫu mã. Để tạo ra các bản đồ sức khỏe cây trồng RGB hiển thị "độ xanh" của cây trồng, người ta có thể sử dụng camera RGB tiêu chuẩn với các thuật toán cụ thể trong phần mềm.

Một số công ty đang bán các camera "giả" Nông nghiệp hoặc NDVI, vốn chỉ là các camera thông thường đã loại bỏ bộ lọc hồng ngoại và lắp đặt bộ lọc màu xanh lam. Tuy nhiên, các camera này không chính xác cho các phép đo bức xạ như NDVI vì có sự chồng chéo quá nhiều giữa các kênh màu, và chúng không có cảm biến để tính đến sự khác biệt về ánh sáng giữa các lần thăm. Do đó, các camera này chỉ có thể hiển thị sự khác biệt tương đối trong một khu vực nhất định, nhưng không đo lường chính xác NDVI.

Một camera NDVI thực sự và đã được hiệu chuẩn sẽ tính đến sự khác biệt về ánh sáng và cung cấp kết quả đầu ra nhất quán giữa nhiều lần thăm cùng một địa điểm. Vì vậy, hãy cẩn thận khi mua một camera "NDVI" đã được sửa đổi để thu nhận Ánh sáng Cận hồng ngoại, để nâng cấp máy bay không người lái (với giá 400 USD) nhằm thu nhận hình ảnh cận hồng ngoại (NIR) để thực hiện phân tích sức khỏe thực vật bằng tính toán NDVI. Nhưng xin lưu ý: Đây không phải là camera NDVI thực sự, và điều này có thể gây hiểu lầm. Một camera Sentera đã là một lựa chọn tốt hơn vì chúng được chế tạo chuyên dụng và có thể được hiệu chuẩn, nhưng chúng vẫn chưa đạt đến mức của một hệ thống NDVI đầy đủ. Camera Đa phổ, camera NDVI thực sự thì đắt tiền, đắt hơn nhiều so với "camera RGB/IR đã nâng cấp". Parrot's Sequoia với giá 3500 USD. TetraCam ADC Snap 4500 USD, RedEdge của MicaSense 6000 USD trở lên.

Hình ảnh Đa phổ rất quan trọng trong nông nghiệp vì nó có thể cung cấp thông tin chi tiết và chính xác hơn về cây trồng và đất đai so với camera RGB truyền thống.

Quy tắc: Bảo toàn các thuật ngữ kỹ thuật, số liệu, đơn vị, URL, định dạng markdown và tên thương hiệu. Sử dụng thuật ngữ nông nghiệp chuyên nghiệp.

Chụp ảnh đa phổ (Multispectral imaging) thu thập dữ liệu hình ảnh trong các dải bước sóng cụ thể trên phổ điện từ, sử dụng bộ lọc hoặc thiết bị nhạy cảm với các bước sóng nhất định. Nó mở rộng ra ngoài phạm vi ánh sáng nhìn thấy để bao gồm ánh sáng hồng ngoại (infrared) và tia cực tím (ultraviolet light), cho phép trích xuất thông tin bổ sung vượt ra ngoài những gì mắt người có thể phát hiện bằng các thụ thể nhìn thấy màu đỏ (red), xanh lá (green) và xanh lam (blue). Ban đầu được phát triển cho việc nhận dạng mục tiêu và trinh sát quân sự, chụp ảnh đa phổ đã được sử dụng trong chụp ảnh từ không gian để lập bản đồ chi tiết đường bờ biển, thảm thực vật và địa hình của Trái Đất. Nó cũng đã được ứng dụng trong phân tích tài liệu và tranh vẽ.

Dưới đây là một vài lý do tại sao chụp ảnh đa phổ phù hợp hơn cho các ứng dụng nông nghiệp:

Chụp ảnh đa phổ thường đo ánh sáng trong một số lượng nhỏ các dải phổ, dao động từ 3 đến 15.

Chụp ảnh siêu phổ (Hyperspectral imaging) là một dạng chuyên biệt của chụp ảnh phổ, nơi có hàng trăm dải phổ liên tục có sẵn để phân tích. Bằng cách thu thập dữ liệu hình ảnh trên nhiều dải phổ, chụp ảnh siêu phổ cho phép nhận dạng và phân tích vật liệu chính xác hơn so với chụp ảnh đa phổ.

Kết luận

NDVI đã cách mạng hóa cách chúng ta giám sát và quản lý cây trồng nông nghiệp. Từ nguồn gốc của nó trong chương trình vệ tinh Landsat ban đầu cho đến các camera đa phổ gắn trên drone tinh vi ngày nay, chỉ số thực vật này đã trở thành một công cụ không thể thiếu cho nông nghiệp chính xác. Cho dù bạn đang sử dụng ảnh vệ tinh miễn phí hay đầu tư vào thiết bị chuyên dụng, việc hiểu NDVI giúp nông dân đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu về việc bón phân, quản lý tưới tiêu và giám sát sức khỏe cây trồng. Khi công nghệ cảm biến tiếp tục phát triển và trở nên dễ tiếp cận hơn, NDVI và các chỉ số thực vật liên quan sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong các hoạt động canh tác bền vững và hiệu quả.

---

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

NDVI (Chỉ số Thực vật Chênh lệch Chuẩn hóa - Normalized Difference Vegetation Index) đo lường thực vật sống bằng cách phân tích cách thực vật phản xạ ánh sáng hồng ngoại gần (NIR). Thực vật khỏe mạnh phản xạ nhiều NIR và hấp thụ ánh sáng đỏ, cho thấy sự phát triển mạnh mẽ. Điều này giúp nông dân đánh giá sức khỏe cây trồng, phát hiện sớm tình trạng căng thẳng và xác định sự biến đổi trên các cánh đồng, cho phép quản lý mục tiêu.

Bản đồ NDVI cho thấy các khu vực có sức khỏe và sức sống thực vật khác nhau. Bằng cách xác định các vùng có NDVI thấp hơn, bạn có thể nhắm mục tiêu chính xác việc bón phân vào các điểm kém hiệu quả, thay vì xử lý toàn bộ cánh đồng đồng nhất. Điều này tối ưu hóa việc sử dụng đầu vào, giảm lãng phí và đảm bảo dinh dưỡng được bón vào nơi cần thiết nhất để cải thiện năng suất.

Dưới đây là bản dịch sang Tiếng Việt, giữ nguyên các thuật ngữ kỹ thuật, số liệu, đơn vị, URL, định dạng markdown và tên thương hiệu, đồng thời sử dụng thuật ngữ nông nghiệp chuyên nghiệp:

Không, máy ảnh RGB tiêu chuẩn không thể trực tiếp tạo ra NDVI thực sự. NDVI thực sự yêu cầu thu nhận cả ánh sáng đỏ nhìn thấy được và ánh sáng hồng ngoại gần (NIR), mà máy ảnh RGB không được thiết kế để thực hiện. Mặc dù có một số phương pháp 'NDVI giả' tồn tại, nhưng chúng không chính xác hoặc đáng tin cậy cho việc ra quyết định nông nghiệp chính xác như dữ liệu từ máy ảnh đa phổ chuyên dụng.

Để tạo ra dữ liệu NDVI chính xác, bạn cần một máy ảnh đa phổ. Các máy ảnh chuyên dụng này thu nhận ánh sáng trong các dải bước sóng cụ thể, quan trọng nhất là các dải đỏ nhìn thấy được và hồng ngoại gần (NIR). Máy bay không người lái được trang bị các cảm biến đa phổ này có thể bay qua các cánh đồng để thu thập hình ảnh có độ phân giải cao cho việc lập chỉ số thực vật chi tiết.

Các cây khỏe mạnh, có hoạt tính quang hợp mạnh mẽ hấp thụ ánh sáng đỏ để sản xuất năng lượng nhưng phản xạ mạnh ánh sáng hồng ngoại gần (NIR) để tránh quá nhiệt. Mô hình đặc biệt này – hấp thụ đỏ cao và phản xạ NIR cao – là điều mà NDVI khai thác. Các cây bị căng thẳng hoặc không khỏe mạnh thể hiện một mô hình khác, cho phép NDVI phân biệt tình trạng sức khỏe của chúng.

Giá trị NDVI cao hơn (gần 1) cho thấy thảm thực vật dày đặc hơn, khỏe mạnh hơn và có hoạt tính quang hợp cao hơn, gợi ý sự phát triển mạnh mẽ. Ngược lại, giá trị NDVI thấp hơn (gần -1, hoặc gần 0 đối với đất trống) cho thấy cây bị căng thẳng, thưa thớt hoặc không khỏe mạnh, hoặc các khu vực không có thực vật. Điều này giúp xác định các khu vực có vấn đề để can thiệp như tưới tiêu hoặc kiểm soát dịch hại.

---

• Giám sát Sức khỏe Cây trồng - Doktar (2025) - Doktar - Các giải pháp giám sát sức khỏe cây trồng của Doktar sử dụng hình ảnh vệ tinh và máy bay không người lái để cảnh báo sớm cho...
• Giám sát Sức khỏe Cây trồng | Doktar (2025) - Doktar - Doktar Crop Health Monitoring cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực dựa trên vệ tinh về sức khỏe cây trồng và giai đoạn sinh trưởng, cho phép...
• Tình trạng các Chỉ số Thực vật Chính trong các Nghiên cứu Nông nghiệp Chính xác được Chỉ mục hóa trên Web of Science: Một bài Tổng quan (2023) - Dorijan Radočaj, Ante Šiljeg, Rajko Marinović, Mladen Jurišić - Bài tổng quan này phân tích mức độ phổ biến và ứng dụng của các chỉ số thực vật chính, bao gồm NDVI, trong các nghiên cứu nông nghiệp chính xác.
• NDVI và Hơn thế nữa: Các Chỉ số Thực vật làm Đặc trưng cho Nhận dạng và Phân đoạn Cây trồng trong Dữ liệu Siêu phổ (2025) - Andreea Nițu, Corneliu Florea, Mihai Ivanovici, Andrei Racoviteanu - Bài báo này điều tra tính đặc trưng và khả năng phân biệt của NDVI và các chỉ số thực vật khác cho việc nhận dạng và phân đoạn cây trồng trong nông nghiệp.
• Chỉ số Thực vật Chênh lệch Chuẩn hóa Landsat (2025) - Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS) - Trang có thẩm quyền này của USGS giải thích về NDVI Landsat, cách tính toán và tiện ích của nó trong việc định lượng độ xanh và sức khỏe của thảm thực vật.