Nghiên cứu phát triển hệ thống tính toán dự báo và thu thập dữ liệu nghiên cứu sâu keo mùa thu trên cây ngô

Tóm tắt

Trong những năm gần đây, việc trồng ngô trên toàn thế giới gặp thách thức lớn bởi sự gia tăng nhanh chóng của sâu keo mùa thu (Spodoptera frugiperda, tên tiếng Anh là Fall armyworm - FAW). Để duy trì mật độ ấu trùng dưới ngưỡng thiệt hại kinh tế, chúng ta cần có các giải pháp liên ngành kịp thời hỗ trợ nông nghiệp như sử dụng dịch tễ học bảo vệ thực vật, internet vạn vật và các phương pháp khoa học dữ liệu thực hiện phát hiện sớm, theo dõi, dự báo và đưa ra các lựa chọn thông minh. Việc lên kế hoạch phòng trừ đúng thời điểm sẽ tránh phun thuốc trừ sâu bừa bãi, gây lãng phí và ảnh hưởng đến môi trường xung quanh. Trong nghiên cứu này, các tác giả đề xuất phát triển hệ thống phần mềm iFAWcast xây dựng trên nền tảng web và mobile, tự động dự báo, cảnh báo và thu thập dữ liệu nghiên cứu FAW trên cây ngô ở Việt Nam. Hệ thống có 3 thành phần chính: (i) Công cụ dự báo, cảnh báo dịch FAW tự động trên nền tảng web; (ii) Công cụ quản lý báo cáo nông nghiệp, dự báo, cảnh báo và người dùng trên nền tảng web; (iii) Ứng dụng trên nền tảng mobile cung cấp dịch vụ theo dõi dự báo, cảnh báo dịch FAW đến người nông dân tùy vị trí địa lý. Hệ thống iFAWcast có lõi tính toán tự động cập nhật dự báo thời tiết từ API Visual Crossing, API OpenWeatherMap và dựa trên công thức tổng tích ôn hữu hiệu xây dựng riêng cho FAW trên cây ngô ở Việt Nam. Hệ thống được phát triển và thử nghiệm dựa trên dữ liệu thu thập trực tiếp từ đồng ruộng để kiểm chứng đã cho kết quả với độ chính xác cao, đáng tin cậy.