Khi drone đa quang phổ bay qua cánh đồng và tạo ra bản đồ màu sắc — xanh cho cây khỏe, đỏ cho vùng cây yếu — đó không phải ma thuật mà là vật lý quang học ứng dụng vào nông nghiệp. Chỉ số thực vật như NDVI chính xác hóa quan sát bằng mắt thường và phát hiện vấn đề trước khi cây bắt đầu vàng lá hay héo úa. Đây là nền tảng của nông nghiệp chính xác.
NDVI là gì và tính thế nào?
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) đo mức độ xanh tốt của tán cây bằng cách so sánh độ phản xạ ở dải sóng NIR (cận hồng ngoại, ~860 nm) và Red (đỏ, ~650 nm):
- Công thức: NDVI = (NIR − Red) / (NIR + Red). Kết quả từ −1 đến +1; cây khỏe thường 0,4–0,8.
- Tại sao NIR và Red: lá cây khỏe phản xạ mạnh NIR (cấu trúc tế bào lá) và hấp thụ mạnh Red (diệp lục). Cây bị stress làm ngược lại.
- Drone DJI Mavic 3M có 4 band: Green 560±16 nm, Red 650±16 nm, Red Edge 730±16 nm, NIR 860±26 nm — đủ để tính NDVI, NDRE và GNDVI.
NDRE và GNDVI — khi nào dùng chỉ số khác?
NDVI có giới hạn: nó bão hòa (saturate) khi tán cây quá dày và không nhạy với stress dinh dưỡng muộn vụ. Hai chỉ số bổ sung:
- NDRE = (NIR − Red Edge) / (NIR + Red Edge): nhạy hơn với hàm lượng diệp lục ở giai đoạn cuối mùa, khi NDVI đã bão hòa. Dùng tốt cho theo dõi thiếu đạm giai đoạn sau đẻ nhánh.
- GNDVI = (NIR − Green) / (NIR + Green): tương quan tốt với hàm lượng diệp lục; ít bị bão hòa hơn NDVI trên tán dày. Phù hợp theo dõi stress nước.
- OSAVI: có tính đến ảnh hưởng của đất, tốt ở giai đoạn cây còn nhỏ khi đất còn trống nhiều.
Nghiên cứu lúa tại Nhật Bản (DJI Agriculture, 2022): dùng bản đồ NDVI từ Phantom 4 Multispectral để chia 3 vùng bón phân theo định mức — kết quả năng suất tăng 8% trong khi dùng ít hơn 20% lượng phân (so với bón đều tay). Drone không chỉ tiết kiệm công mà còn tăng hiệu quả kinh tế.
Quy trình từ bay đến bản đồ sức khỏe cây
- Bay mapping bằng drone đa quang phổ (như Mavic 3M): độ cao 60–120 m tùy loại cây, chồng phủ trước 80%/ngang 70%, chụp bảng hiệu chỉnh phản xạ trước khi bay.
- Xử lý ảnh bằng DJI Terra: tái dựng ảnh thành bản đồ chỉ số (NDVI/NDRE/GNDVI/OSAVI) và xuất file GeoTIFF.
- Phân vùng bón/phun (prescription map): chia cánh đồng thành 3–5 vùng theo giá trị chỉ số — vùng yếu phun liều cao hơn, vùng khỏe phun ít hoặc bỏ qua.
- Thực thi VRA: nhập prescription map vào drone Agras → phun/rải theo định mức biến thiên từng vùng.
Bản đồ NDVI nhìn thấy gì mà mắt thường bỏ lỡ?
- Thiếu dinh dưỡng cục bộ: vùng đất thấp hơn trong cánh đồng có thể tích nước hoặc thiếu đạm — NDVI thấp hơn xung quanh trước khi lá chuyển màu.
- Sâu bệnh ẩn dưới tán: một số loại nấm và sâu gây stress sinh lý trước khi biểu hiện ra ngoài — NDRE nhạy với thay đổi này.
- Vùng thoát nước kém: đất úng ảnh hưởng rễ → NDVI thấp → ưu tiên cải thiện hệ thống thoát nước.
- Sầu riêng: NDVI và NDRE phân vùng stress trên vườn rộng trước khi sâu hoặc bệnh lây lan — cho phép phun có mục tiêu thay vì phun toàn vườn.
Nền tảng 115iAG (sắp ra mắt) sẽ tự động hóa quy trình từ ảnh đa phổ → bản đồ chỉ số → prescription map → lệnh điều phối bay — tích hợp trực tiếp với DJI SmartFarm và hệ sinh thái 115Drone.
- dji-agras-precision-ag.md — DJI Precision Agriculture & Multispectral SOT
- dji-agras-mavic-3m.md — DJI Mavic 3M spec (4-band G/R/RE/NIR)
- Case study Rice Japan — DJI Agriculture + Yanmar 2022 (verified)
