Con đường thẳng đất liền dài nhất trên thế giới

“Liệu bạn có biết khoảng cách lớn nhất của hai điểm trên đất liền?”. Xuất phát từ câu hỏi trên, Guy Bruneau – một nhà vẽ bản đồ đến từ Google đã đưa ra một bản đồ cho thấy quãng đường đất liền dài nhất có thể đi trên Trái Đất

Quãng đường bắt đầu từ ví trí cách Greenville, Liberia về phía Bắc khoảng 10km và kết thúc ở gần Wenling, China. Con đường này cắt qua 9 múi giờ và 18 quốc gia. Khá là thú vị khi con đường thẳng đất liền mà chúng ta nhìn thấy được chiếu lên bản đồ thế giới phẳng lại là một đường cong.

Điểm hạn chế của phép chiếu Mercator khiến cho việc diễn tả bề mặt tròn của thế giới khó hơn khi biểu diễn Trái Đất tròn thành một thế giới phẳng mà không bị một chút sai lệch nào.

Có một số điểm hơi khác thường so với các điểm khác trong bản đồ thế giới bởi vì nó cần được hiệu chỉnh để phù hợp với kinh độ và vĩ độ của nó. Chính vì vậy chúng ta có thể thấy Greenland lại có diện tích tương đương với Châu Phi. Đó cũng là lí do tại sao đường thẳng chúng ta đang nói đến lại bị uốn cong khi chiếu trên bản đồ phẳng.

Chúng ta có thể tham khảo bản đồ dưới đây do Guy Bruneau  phát triển sử dụng một phép chiếu khác. Đây sẽ là cách mà con đường được hiển thị ở bản đồ thế giới phẳng.

Thứ tự các nước mà con đường sẽ cắt qua như sau: Liberia, Côte d’Ivoire, Burkina Faso, Ghana, Burkina Faso, Niger, Chad, Libya, Egypt, Israel, the West Bank, Jordan, Iraq, Iran, Turkmenistan, Uzbekistan, Tajikistan, Afghanistan, Tajikistan và cuối cùng là Trung Quốc.

 

Nguồn: Geospatial Word

DJI và Zanybros ký thỏa thuận hợp tác chiến lược trong việc sản xuất phim và video ca nhạc

Ngày 23/8/2017 tại Seul – Thủ đô của Hàn Quốc, DJI, công ty hàng đầu thế giới về máy bay không người lái dân dụng và các hệ thống chụp ảnh trên không, thông báo việc chính thực hợp tác với Zanybros, nhà sản xuất phim hàng đầu của Hàn Quốc, để cùng đưa việc sản xuất phim lên tầm cao mới với việc ứng dụng công nghệ DJI. Ví dụ đầu tiên của quan hệ đối tác này là video ca nhạc Love Whisper cho nhóm nhạc nữ nổi tiếng GFriend. Đã có hơn 22 triệu lượt xem video này trên YouTube chỉ trong vòng ba tuần.

Quan hệ đối tác chiến lược sẽ cho thấy DJI cung cấp phần cứng và hỗ trợ kỹ thuật cho các dự án sản xuất và quay phim tương lai của Zanybros. Ngoài ra còn có kế hoạch hợp tác về các chương trình đào tạo cho các chuyên gia, đặc biệt là những người trong ngành âm nhạc và giải trí, để khám phá những cách mới và sáng tạo để sản xuất nội dung K-pop.

Ông Tae-hyun Moon, Giám đốc Tiếp thị thương hiệu và vận hành của DJI cho biết “Làn sóng Hàn Quốc đã mở rộng từ sự phát triển của một khu vực thành một hiện tượng toàn cầu, và rất nhiều điều này liên quan đến sự gia tăng của phim, âm nhạc và nội dung video trực tuyến”. “Sự cộng tác đa diện này sẽ tạo cơ hội cho chúng tôi kết hợp kiến thức kỹ thuật và tinh thần sáng tạo của hai nhà lãnh đạo ngành công nghiệp trong lĩnh vực sản xuất nội dung trên không và làm phim chuyên nghiệp.”

Zanybros là một công ty sản xuất chuyên về video âm nhạc và làm phim thương mại. Công ty đã phát triển để trở thành một trong những cơ quan sáng tạo có ảnh hưởng nhất của Làn sóng Hàn Quốc. Một số video nhạc K-pop mang tính biểu tượng nhất của họ bao gồm “Lion Heart” của Girls ‘Generation, “I” của Taeyeon, “Overdose” của Exo và “RED” của Hyuna.

Giám đốc điều hành Zanybros và đạo diễn phim Jun-hong Kim nói: “Video nhạc không chỉ là về những người trên màn hình mà còn có thể thiết lập về nơi mà câu chuyện diễn ra. Với việc sử dụng DJI Inspire 2, chúng tôi đã có thể nắm bắt được vẻ đẹp mênh mông của môi trường xung quanh chúng ta và cung cấp bối cảnh cho toàn bộ câu chuyện. Với công nghệ thiết lập máy bay một cách nhanh chóng và dễ dàng, chúng tôi có thể chụp những bức ảnh trên không đáng kinh ngạc.”.

 

 

 

Thị trường vệ tinh nhỏ sẽ đạt 7.66 tỉ USD đến năm 2023

Vệ tinh nhỏ Rapideye

Theo báo cáo mới nhất của Stratistics MRC, thị trường vệ tinh nhỏ trên toàn cầu dự kiến ​​sẽ tăng từ 2,28 tỷ đô la vào năm 2016 và đạt 7,66 tỷ đô la vào năm 2023 với tốc độ tăng trưởng hàng năm (CAGR) là 18 phần trăm.

Nhu cầu ngày càng tăng về các dịch vụ hình ảnh có độ phân giải cao, chi phí thuận tiện, phạm vi áp dụng và các tiến bộ công nghệ mới là một số yếu tố thúc đẩy thị trường.

Mặt khác, sự thiếu hụt của các phương tiện phóng vệ tinh nhỏ vẫn là một trong những hạn chế chính hạn chế thị trường. Tuy nhiên, Stratistics dự đoán nhu cầu về vệ tinh nhỏ ở các nước đang phát triển sẽ dẫn đến tốc độ tăng trưởng rất lớn trong giai đoạn dự báo.

Dựa vào phân khúc ứng dụng, Quan sát Trái đất (EO) và khí tượng học dẫn đầu thị trường trên toàn cầu với thị phần lớn nhất và dự kiến ​​sẽ tăng với mức tăng trưởng CAGR cao trong giai đoạn dự báo. Stratistics cho thấy sự phát triển của phân khúc này đối với việc sử dụng các vệ tinh nhỏ để kiểm tra khả năng của các công nghệ khác nhau được sử dụng trong không gian.

Bởi người dùng cuối, khu vực thương mại đã giành được thị phần lớn nhất. Stratistics cho thấy sự tăng trưởng của phân khúc này với nhu cầu ngày càng tăng về các dịch vụ hình ảnh có độ phân giải cao, được đi kèm với các dịch vụ truyền thông tốc độ cao. Bắc Mỹ chiếm thị phần lớn nhất theo sau là Châu Á Thái Bình Dương.

Nguồn: Geospatialworld

Phương pháp mới cho xe tự lái điều hướng trong mưa hoặc tuyết

Công nghệ điều hướng trong xe tự lái có thể vận hành rất tốt trong điều kiện thời tiết bình thường. Nhưng trong điều kiện thời tiết có tuyết dày hoặc mưa to việc điều hướng trong xe tự lái thực sự rất khó, nó khiến cho những chiếc xe tự lái đi lệch hướng. Trong điều kiện đó nó khiến có các thiết bị cảm biến không còn được đáng tin cậy, bao gồm cả camera, radar laze, hoặc LiDAR có thể nhận diện các bông tuyết thành vật cản trên đường.

Mới đây Ford đã thử nghiệm những chiếc xe tự lái của mình trên tuyết ở Michigan vào hồi tháng 1. Họ cho biết các chiếc xe của họ giờ đây có thể “nhìn thấy” các hạt mưa và bông tuyết nhờ một thuật toán được phát triển với Đại học Michigan.

Các thức hoạt động: Ô tô tự lái của Ford thông qua các cảm biến LiDAR, phát ra các tia laze ngắn dọc theo hướng xe. Các phần của xe cùng các cụm laser để tạo ra một bản đồ 3D về môi trường có độ phân giải cao. Thuật toán mới cho phép chiếc xe phân tích những va trạm laser và phản hồi của chúng để tìm ra liệu chúng có đang trúng hạt mưa hay bông tuyết.

Khi laser đi qua mưa hoặc tuyết, một phần của nó sẽ đi vào giọt mưa hoặc tuyết, và phần còn lại có thể sẽ được chuyển hướng xuống mặt đất. Từ những phản hồi của laser khi chuyển hướng thông qua thuật toán sẽ tạo ra một bức vẽ về mặt đất.

Kết quả McBride lãnh đạo về công nghệ tự lái ở Ford cho hay các chiếc xe tự lái của họ có thể di chuyển trên đường trong điều kiện lượng mưa nhỏ ở vài mm. Bên cạnh đó họ cũng đưa ra cảnh báo với sự trợ giúp của các thiết bị cảm biến nên xe có thể lái với tốc độ cao hơn trong điều kiện khắc nghiệt có thể gây nguy hiểm cho các phương tiện khác trên đường.

Nguồn: Quartz

Dự án Robocodes tăng độ chi tiết của bản đồ nhờ ảnh vệ tinh

Các nhà nghiên cứu trong phòng thí nghiệm Kết nối của Facebook phối hợp với viện công nghệ Massachusetts (MIT) đang làm việc trong dự án Robocodes xác định địa chỉ đường từ ảnh vệ tinh thông qua học sâu và gán nhãn. Tầm quan trọng của dự án này là góp phần gia tăng độ chi tiết của một khu vực. Dựa trên đó, cả tất cả các nơi trên thế giới sẽ được kết nối với nhau trên bản đồ. Dự án  sử dụng một thuật toán thu thập thông tin từ ảnh vệ tinh kết hợp với kỹ thuật học sâu và gán nhãn. Ảnh vệ tinh được sử dụng để dự đoán sự tồn tại của các con đường. Các con đường được đặt tên theo khu vực và thứ tự, Phương pháp trong dự án Robocodes được đánh giá có độ chính xác cáo với cả các con đường không trải nhựa và các khu vực đô thị có cấu trúc phức tạp. Dự án cũng được nghiên cứu để giải quyết các vấn đề khi đang xem xét các con đường thực tế bị ngắt đoạn.

Mapping the unmapped

Mô hình thuật toán

Với các phương pháp trước đây, người ta xác định địa chỉ trên bản đồ bằng các dữ liệu địa lý như vĩ độ và kinh độ. Trong nhiều trường hợp,  có thể các khu dân cư nằm liền kề với nhiều con đường và nút giao thông, nên việc xác định thông tin là một thách thức lớn. Dự án Robocodes sử dụng kỹ thuật học sâu trên dữ liệu ảnh vệ tinh để giải quyết vấn đề này.

Mapping the unmapped

Kết quả: bên trái là ảnh vệ tinh với gán nhãn từ thực địa; bên phải là kết quả nhận dạng tự động (trắng là đúng, đỏ là sai)

Hiện tại, dự án này vẫn đang tiếp tục nghiên cứu và phát triển. Khi dự án thành công sẽ góp phần làm cho nhiều địa chỉ được xác định rõ ràng hơn trên bản đồ và nhờ vậy, kết nối mọi người một cách đơn giản hơn.

Nguồn: geospatialworld

New Zealand: Nông trại ứng dụng IoT vào sản xuất để giảm lượng tiêu thụ nước và năng lượng

Hệ thống SCADAfarm của công ty WaterForce, sử dụng công nghệ của hãng Schneider Electric, giúp nhà nông trong trại BlackHills Farm chăn nuôi gia súc, cừu và trồng rau, giám sát từ xa mực nước và điều kiện của cây trồng, để tưới nước đầy đủ, phù hợp mọi lúc.

Công ty công nghệ nông nghiệp  Waterforce (New Zealand) cung cấp hệ thống quản lý và tưới tiêu cho các trang trại ở New Zealand, sử dụng công nghệ cảm biến và phần mềm của hãng Schneider Electric, trên nền công nghệ Azure và Azure IoT của Microsoft. Theo hãng Schneider Electric, công nghệ này giúp công ty BlackHills Farm giảm 30% lượng nước tiêu thụ trong năm.

Hệ thống SCADAfarm bao gồm nền tảng phần mềm đám mây chịu trách nhiệm thu thập và quản lý dữ liệu từ các cảm biến không dây và các trạm khí tượng, nhằm giúp nông dân xem thông tin liên quan đến điều kiện sản xuất, từ đó điều chỉnh sử dụng nước một cách phù hợp. Kể từ khi đưa vào sử dụng trực tiếp, theo báo cáo của trang trại, hệ thống đã giúp giảm không chỉ tiêu thụ nước, mà còn giảm 50% chi phí năng lượng. Với công nghệ này, trang trại BlackHills Farm có thể xác định mức độ ẩm trong đất và không khí, nhu cầu nước để điều chỉnh hoạt động của máy tưới, bơm và vòi phun nước cho từng khu vực cây trồng.

Theo phương pháp truyền thống, nông dân ở New Zealand (và ở hầu hết các nước trên thế giới) đều dựa vào dự báo thời tiết và theo dõi điều kiện tự nhiên khi đưa ra quyết định tưới. Điều này thường dẫn đến có thể tưới quá nhiều (để yên tâm rằng khu nuôi trồng không bị quá khô). Làm vậy sẽ gây ra phí tốn kém. Không chỉ vì nước có giá đắt, nông dân ở nhiều nơi trên thế giới (kể cả New Zealand) còn phải đáp ứng các yêu cầu của chính quyền địa phương phải minh chứng sử dụng nước không lãng phí, không rò ri nước ra ngoài. Trang trại BlackHills Farm áp dụng phương pháp canh tác chính xác, sử dụng hệ thống SCADAfarm để phát hiện, đánh giá lượng nước cần thiết khi nào và ở đâu.

Trang trại BlackHills hơn 400 ha đất, khoảng 2.100 con gia súc và 800 con cừu. Trang trại trồng củ cải, cải xoăn, cỏ và cây ăn quả làm thức ăn cho gia súc. Để tưới nước cho cây trồng, trang trại sử dụng hệ thống tưới trung tâm gồm các thiết bị có chiều dài 700 mét, với các đường ống (được trang bị nhiều vòi phun nước) xoay quanh cây trồng để cung cấp nước tưới. Các van tưới có thể điều khiển từ xa.

Trang trại lắp thêm vào các trục hiện có các cảm biến lưu lượng nước của SCADAfarm đo dòng nước chảy qua và lắp đặt các bộ cảm biến trong đất, phát hiện mức độ ẩm. Cảm biến gửi dữ liệu đo được qua mạng di động Vodafone đến máy tính của trang trại. Sau đó, dữ liệu được đẩy lên máy chủ đám mây. Kết hợp với dữ liệu thời tiết từ các trạm khí tượng của hãng Schneider Electric. phần mềm SCADAfarms sẽ phân tích và cung cấp dữ liệu cho trang trại, Nhờ vậy, trang trại có thể điều chỉnh sử dụng máy bơm nước (từ sông gần đó tới bể chứa, từ bể chứa tới các ống tưới), tùy yêu cầu nước dự tính. Công nghệ này cho phép trang trại điều khiển bơm nước vào đường ống một cách chủ động, thông qua ứng dụng trên PC hoặc điện thoại di động. Điểm cần nhấn mạnh là thông tin thời tiết rất quan trọng. Trong trường hợp trời gió mạnh, cần phải điều chỉnh mở van, đảm bảo tưới lượng nước chính xác.


Trong tương lai, công nghệ này có thể đưa ra các phân tích, có thể  dùng được cho cả ngành nông nghiệp, ví dụ lượng nước cần để sản xuất một pound thịt bò, một gallon sữa. Giải pháp này không chỉ cho phép giảm lượng nước được sử dụng, mà còn tiết kiệm được công sức cho người nông dân, do không phải lái xe ra đồng để giám sát các điều kiện canh tác và kiểm tra mùa màng.

Hãng Schneider Electric hiện đang tìm kiếm các đối tác trên thế giới, nông dân, quan tâm thí điểm triển khai công nghệ quản lý nước và tưới tiêu chính xác trong nông nghiệp.

Nguồn: New Zealand Farm Cuts Water and Energy Consumption With IoT

XAircraft ra mắt máy bay không người lái chuyên dụng cho nông trường tại Nhật Bản

XAircraft ra mắt P20 UAV – một chiếc máy bay không người lái chuyên dụng cho nông trường – tại Nhật Bản, khu vực này đã được cơ giới hoá nông nghiệp từ lâu nhưng sự đổi mới tương đối chậm.

XAircraft, công ty Trung Quốc chuyên sản xuất máy bay không người lái trong nông nghiệp đã cho ra đời chiếc máy bay không người lái P20 (UAV) được thiết kế đặc biệt cho các nông trường – tại Nhật Bản. XAircraft chọn Nhật Bản là nơi đầu tiên để mở rộng ra nước ngoài bởi vì mặc dù nước này dẫn đầu trong việc sử dụng UAV để bảo vệ cây lương thực nhưng công nghệ UAV chỉ được cải thiện rất chậm. Đa số các thao tác vận hành vẫn yêu cầu rất nhiều thao tác bởi con người, độ tự động hóa còn kém.

XAircraft nhận thấy tiềm năng kinh doanh từ thị trường Nhật Bản khi mà nông dân ở đây rất quen thuộc với việc sử dụng các công nghệ tiên tiến. Gần ba phần tư khu vực sản xuất lúa ở Nhật Bản được cơ giới hoá trong khi hơn một phần ba các khu vực trồng lúa được phun thuốc trừ sâu bằng máy bay không người lái.

Ngoài ra, Nhật Bản đang phải vật lộn với một lực lượng lao động đang suy giảm do dân số đang già đi. XAircraft dự đoán sẽ có từ 3.000 đến 5.000 đơn đặt hàng UAV vào năm tới. Tuy nhiên, XAircraft phải hợp tác với một công ty Nhật Bản để cung cấp các dịch vụ hỗ trợ liên quan do tất cả thông tin bản đồ phải được thu thập bởi các công ty địa phương có thẩm quyền. Tại Trung Quốc đại lục, XAircraft cung cấp cả dịch vụ bán và cho thuê. Theo số liệu của XAircraft, việc sử dụng máy bay không người lái cho mục đích nông nghiệp ở Trung Quốc là dưới 1%.

Nguồn: XAircraft launches farm specific drone in Japan

Công ty khởi nghiệp Roofr của Canada đưa ra giải pháp giúp sửa chữa mái nhà thuận tiện hơn


Công ty công nghệ khởi nghiệp Roofr ở Ontario, Canada sử dụng ảnh vệ tinh trong việc phát hiện các sự thay đổi của bề mặt mái nhà. Điều này giúp đưa ra cơ sở để quyết định có thuê dịch vụ sửa chữa mái nhà hay không. Richard Nelson – Người sáng lập Roofr và Giám đốc điều hành cho biết: “Nhu cầu sửa chữa, thay mới mái nhà khi bị rò rỉ nước hoặc bị bong tróc là rất thường xuyên”.

Theo cách thông thường, mọi người sẽ sử dụng các dịch vụ của công ty Angie hoặc công ty Yelp và sẽ phải trả một khoản tri phí lớn. Trên thực tế, mọi người hầu như không biết những khoản tri phí đó được sử dụng cho việc sửa chữa và thay thế như thế nào.

Với việc sử dụng phần mềm của Roofr, người dùng chỉ cần nhập địa chỉ nơi ở của mình, xác minh lại hình dáng mái nhà của bạn. hệ thống sẽ sử dụng ảnh vệ tinh lấy từ Google Earth để xác định, tính toán và kiểm tra hỏng hóc trên bề mặt mái trong khoảng 26s. Trong vòng 24h tiếp theo, một nhân viên của công ty sẽ liên hệ để thống nhất việc sửa chữa và thay thế. Hệ thống sẽ chọn ra các nhà cung cấp vật liệu phù hợp nhất với việc sửa chữa hỏng hóc của mái nhà. Ngay cả khi muốn thay đổi kiến trúc của mái nhà, hoàn toàn có thể.

Sau khi hoàn thành các bước tính toán xử lý, hệ thống sẽ gửi thông báo chi tiết về giá cả và thông tin sửa chữa cho khách hàng. Việc thanh toán thực hiện khi công việc lắp đặt và sửa chữa mái nhà hoàn thành.

Mái nhà thế hệ mới có giá trị khoảng 6.000$ thường có độ bền khoảng 10 năm. Cho đến hiện tại, khoảng 200 hợp đồng được hoàn thành, với khoảng 10 hợp đồng sửa chữa trong mỗi tuần.

Nguồn: Canadian startup uses satellite imagery to disrupt roofing industry

 

Volaero Drones và Geodetics ký thỏa thuận hợp tác tích hợp LiDAR trên UAV

Volaero UAV & Drones Holdings Corp, một công ty startup ở Miami chuyên về công nghệ Drone, vừa ký kết thỏa thuận hợp tác với công ty Geodetics, một công ty chuyên về địa kỹ thuật ở San Diego, để tích hợp hệ thống Geo-MMS của Geodetics (Mobile Mapping System: công nghệ tiên tiến tổng hợp hình ảnh LiDAR và RGB) lên các UAV của Volaero.

Volaero Drones (www.volaerodrones.com) tích hợp những máy bay không người lái mới nhất với hình ảnh và công nghệ xử lý dữ liệu tiên tiến để cung cấp cho khách hàng khả năng phân tích hành động. Volaero giúp tiết kiệm được thời gian, tiền bạc và nguồn lực và tăng cường an toàn bằng cách tạo ra các giải pháp công nghệ cung cấp dữ liệu cần thiết để đưa ra quyết định tốt hơn.

Charles Zwebner, Giám đốc điều hành của Volaero, nói: “Volaero rất vui mừng về sự đồng ý của Geodetics với việc hoàn thiện khả năng xử lý hình ảnh đa dạng bao gồm cả hình ảnh LiDAR. Đây là một mảnh còn thiếu mà đã được yêu cầu từ một số khách hàng kỹ thuật của chúng tôi với yêu cầu về độ chính xác và bây giờ chúng tôi đã lấp đầy khoảng trống này. Chúng tôi hài lòng rằng chúng tôi đã chọn Geodetics để trở thành nhà cung cấp của chúng tôi với các sản phẩm tiên tiến Geo-MMS cho LiDAR và RGB của họ và đội ngũ hỗ trợ tuyệt vời.”, Zwebner nói thêm.

Tiến sĩ Lydia Bock, Chủ tịch kiêm Tổng giám đốc Geodetics, cho biết: “Sự kết hợp cảm biến sử dụng LiDAR để lập bản đồ di động là một công nghệ đột phá sẽ biến đổi cách các máy bay không người lái có thể thực hiện hiệu quả các ứng dụng bản đồ thương mại hiệu quả. Như một đội ngũ chuyên gia phát triển công nghệ cao, chúng tôi cũng vui mừng được hợp tác với Volaero, người chia sẻ cam kết của chúng tôi để đưa ra các giải pháp mới cho thị trường, điều chỉnh các sản phẩm của chúng tôi cho các ứng dụng khách hàng độc nhất và đơn giản hóa trải nghiệm người dùng tổng thể. ”

 

 

Máy bay không người lái: cách mạng hóa tương lai của nông nghiệp

Trong vài năm trở lại đây đã có những tiến bộ đáng kể của kỹ thuật máy bay không người lái trong nông nghiệp. Từ lập bản đồ, khảo sát đến trồng trọt và phun thuốc, các ứng dụng của máy bay không người lái trong nông nghiệp ngày càng trở nên rõ ràng đối với người nông dân.

Các báo cáo nghiên cứu gần đây cho thấy quy mô thị trường của máy bay không người lái trong nông nghiệp sẽ vượt mức 1 tỷ USD vào năm 2024. Việc tự động hóa gia tăng do thiếu nguồn lực và khủng hoảng lao động sẽ thúc đẩy ngành công nghiệp này. Các sáng kiến chính phủ sắp tới trong ngành nông nghiệp sẽ cho phép nhiều hoạt động diễn ra để hỗ trợ canh tác hiệu quả.

Các loại máy bay không người lái nông nghiệp trên thị trường

Có nhiều loại máy bay không người lái hiện có trên thị trường hiện nay, trong số đó là:

  1. EBee SQ, SenseFly
  2. AgDrone, Honeycomb
  3. Lancaster 5, PrecisionHawk
  4. AGCO Solo
  5. UX5, Trimble

Các công nghệ máy bay không người lái trong nông nghiệp

Nông nghiệp chính xác

Nông nghiệp chính xác là phương pháp mà nông dân quản lý cây trồng sao cho đảm bảo hiệu quả đầu vào như nước, phân bón và để nâng cao năng suất, chất lượng và sản lượng. Thuật ngữ này cũng bao gồm giảm thiểu sâu bệnh, lũ lụt và bệnh tật. Các phương tiện không người lái cho phép nông dân giám sát điều kiện cây trồng và vật nuôi một cách nhất quán từ trên không để tìm ra những vấn đề không thể nhìn thấy được đối với kiểm tra tại mức mặt đất. Một ví dụ điển hình là một nông dân có thể kiểm tra xem cây trồng của mình có được tưới nước đúng cách không bằng cách sử dụng kỹ thuật time-lapse.

Lập bản đồ / Khảo sát

Những chiếc UAVs này được trang bị phần mềm lập kế hoạch bay cho phép người dùng chụp khu vực mà họ cần. Khi UAV bay, nó sẽ tự động chụp ảnh bằng camera tích hợp cùng với hệ thống định vị toàn cầu (GPS) để lưu lại thông tin vị trí chụp.

Trồng trọt / Phun thuốc

Các máy bay không người lái có khả năng phun thuốc trừ sâu chính xác hơn máy bay cánh quạt kéo truyền thống, làm giảm chi phí và phơi nhiễm với thuốc trừ sâu đối với những người nông dân. Năm 2015, Yamaha RMAX trở thành chiếc máy bay không người lái đầu tiên có trọng lượng nặng hơn 55 pounds được phê duyệt ở Mỹ. Máy bay trực thăng không người lái của RMAX nặng khoảng 141 pounds và có thể mang theo nhiều loại phân bón và thuốc trừ sâu nặng đến 61 pound.

Tương lai của máy bay không người lái trong nông nghiệp

Công ty nghiên cứu thị trường Zion đã xuất bản một báo cáo mới cho thấy rằng thị trường máy bay không người lái trong nông nghiệp được định giá vào khoảng 673,79 triệu USD vào năm 2015 và dự kiến đạt khoảng 2,978.69 triệu USD năm 2021.

Một loạt các phương pháp và công cụ canh tác thông minh đang được phát triển và đã được vận hành trên toàn cầu, nhưng máy bay không người lái không nghi ngờ gì nằm trong số những phương tiện thích hợp nhất và được sử dụng rộng rãi nhất. Nông dân ngày nay đang kết hợp các máy bay không người lái vào hoạt động của mình và nhận ra sức mạnh của công nghệ này đồng thời tạo ra doanh thu cao hơn với tác động thấp hơn đến môi trường.

Nguồn: Drones: Revolutionizing the Future of Agriculture