Máy bay không người lái (Unmanned Aerial Vehicle - UAV) là thuật ngữ chỉ những phương tiện bay được điều khiển tự động theo chương trình định trước, hoặc được điều khiển từ xa bởi trạm mặt đất hoặc máy bay có người lái, có thể thu hồi hoặc tự hủy sau khi hoàn thành nhiệm vụ mà không cần phi công điều khiển trực tiếp (Valente 2019). Từ khi ra đời đến nay UAV đã được sử dụng phổ biến trong quân sự, chúng được sử dụng cho các nhiệm vụ huấn luyện, trinh sát, thông tin, tác chiến điện tử, và thậm chí trực tiếp tham gia chiến đấu. Tại các quốc gia có nền nông nghiệp phát triển như Hoa Kỳ, Úc, Israel, Nhật Bản và Trung Quốc, công nghệ UAV hiện nay đang được sử dụng khá phổ biến trong công tác theo dõi và đánh giá tình trạng cây trồng, phát hiện cỏ dại và sâu bệnh, bón phân, phun thuốc bảo vệ thực vật (BVTV) và ước tính sản lượng nông sản (Cuaran và CS 2021). Những thông tin về tình trạng sinh trưởng và phát triển bao gồm sức khỏe của cây trồng được coi là chìa khóa của việc tối ưu hóa quản lý thời vụ (như điều chỉnh chế độ bón phân, chế độ tưới và chế độ BVTV) một cách chi tiết và chính xác. Dữ liệu để tạo ra những thông tin đó có thể được thu thập từ những cảm biến chuyên biệt được gắn trên UAV (Miranda-Fuentes và CS 2015).
Công nghệ UAV đang dần trở thành công cụ hữu ích người nông dân trong các hoạt động canh tác, chăm sóc cây trồng ở nhiều nước. Nhờ việc thu thập và phân tích dữ liệu có độ phân giải cao và linh hoạt trong thời gian ngắn, những thông tin về diễn biến cây trồng được cung cấp bởi UAV có giá trị quan trọng trong việc phát triển các kỹ thuật canh tác chính xác, tạo ra năng suất cao hơn với chi phí được giảm thiểu. Hơn nữa, UAV có khả năng cung cấp thông tin đồng bộ và nhanh chóng về tình trạng cây trồng trên diện tích lớn (các khu vực sản xuất tập trung) và đặc biệt ở các khu vực có địa hình phức tạp. Đặc biệt, quá trình bay thu thập và xử lý dữ liệu UAV sử dụng các kỹ thuật tự động, tích hợp với công nghệ 4.0 (như các phương pháp học máy và trí tuệ nhân tạo, hệ thống thông tin địa lý - GIS), tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuyển giao công nghệ, kỹ thuật cho các đối tượng sử dụng khác nhau.
Trên thế giới, những năm gần đây, có rất nhiều nghiên cứu ứng dụng công nghệ UAV trong nông nghiệp chính xác nói chung và theo dõi diễn biến cây trồng nói riêng. Trong phần này, kết quả của một số nghiên cứu được xuất bản trên thế giới trong thời gian gần đây sẽ được tóm tắt và khái quát nhằm làm nổi bật tính hữu dụng của công nghệ UAV trong nông nghiệp đặc biệt là nông nghiệp chính xác và công nghệ cao.
Kết quả từ một số nghiên cứu gần đây cho thấy các bộ cảm biến hồng ngoại (infrared) và cận hồng ngoại (near-infrared) gắn trên thiết bị UAV đã thể hiện hiệu năng rất lớn trong theo dõi tình trạng thừa/thiếu nước ở cây trồng (King và CS 2021; Kandylakis và CS 2020) cũng như đo lường những phản ứng của cây trồng đối với chế độ nước (Ihuoma và Madramootoo 2019). Sử dụng bộ cảm biến đa phổ (multispectral sensor) cũng có thể xác định được những loài cây (liên quan đến yếu tố di truyền) dễ bị tổn thương hoặc có khả năng chống chịu tốt với áp lực thừa hoặc thiếu nước (Shendry và CS 2020). Trong một nghiên cứu trên cây đậu nành ở Hoa Kỳ, Maimaitijiang và CS (2020) đã chỉ ra những ưu việt của việc kết hợp bộ cảm biến thu thập dữ liệu đa phổ trên UAV trong dự báo tình hình sinh trưởng, phát triển và năng suất của cây trồng này với các chế độ nước khác nhau. Theo đó, độ chính xác của dự báo có thể đạt đến 72% khi sử dụng dữ liệu UAV được xử lý bằng mô hình Deep Neural Network (DNN) với chi phí rất thấp.
Nắm bắt tình trạng dinh dưỡng của cây trồng bằng cách phân tích dữ liệu UAV có hỗ trợ rất lớn cho các nhà nghiên cứu và nông dân trong xây dựng và điều chỉnh chế độ bón phân, điển hình là phân đạm. Một số cây trồng đã được thử nghiệm rất thành công như lúa mì và lúa gạo (Yang và CS 2020), ngô (Thomson và Puntel 2020), cỏ chăn nuôi và cây họ đậu (Grüner và CS 2020).
Trong canh tác, những thông tin liên quan đến sự thay đổi của các thuộc tính sinh lý thực vật như giai đoạn sinh trưởng và tích lũy sinh khối là rất hữu ích trong việc theo dõi sự phát triển cây trồng và lập kế hoạch quản lý, ví dụ như xác định thời vụ, thời điểm bón phân, thời điểm áp dụng các biện pháp BVTV hoặc kích thích sinh trưởng và cuối cùng là thời gian và phương thức thu hoạch một cách tối ưu nhất. Một nghiên cứu của Hassler và Baysal-Gurel (2019) đã chỉ ra rằng mô hình đám mây điểm (3D point cloud) và mô hình số hóa 3D tạo ra từ dữ liệu UAV đưa ra kết quả rất chính xác về các chỉ số sinh khối mặt đất, độ rộng và cấu trúc tán cây.
Phát hiện các tác nhân gây suy giảm giá trị sản xuất nông nghiệp như cỏ dại, côn trùng và sâu bệnh hại là công việc thường xuyên để bảo vệ và nâng cao sức khỏe cũng như duy trì và nâng cao năng suất cây trồng. Các phương pháp thủ công áp dụng cho công việc này đã và đang rất tốn kém và thậm chí là nguy hại đối với con người ở một số trường hợp như địa hình phức tạp, thời tiết bất lợi, động vật và côn trùng nguy hiểm. Hình ảnh có độ phân giải cao được chụp bởi UAV đang là công cụ hỗ trợ đắc lực trong phát hiện chính xác diễn biến của các nhân tố trên cũng như các triệu chứng bất thường xuất hiện trên cây trồng (Ye và CS 2020).
Bên cạnh việc thu thập dữ liệu về cây trồng và tình hình sản xuất, công nghệ UAV còn được biết đến là một công cụ rất hữu hiệu thực hiện các hoạt động trực tiếp trong sản xuất như phun thuốc BVTV và bón phân. Ngày nay, máy phun thuốc UAV đang dần thay thế các phương pháp và công cụ truyền thống trong sản xuất nông nghiệp. Ở Hoa Kỳ, UAV được ứng dụng ở hầu hết các công đoạn của sản xuất (Giles và Billing 2015). Ở một số quốc gia châu Á, điển hình là Nhật Bản, Hàn Quốc và Trung Quốc, công nghệ UAV hiện đang được khuyến khích sử dụng và được coi là một trong những nhân tố quan trọng nhất giúp hình thành và phát triển nền nông nghiệp chính xác và công nghệ cao (Yang và CS 2018)./.