Tóm tắt
Trước bối cảnh nhiều triển vọng và thách thức đan xen của ngành cà phê Việt Nam, việc thu thập và phân tích dữ liệu liên quan đến loại cây trồng này là rất cần thiết. Khi phương pháp thu thập dữ liệu truyền thống còn hạn chế, và không thể đáp ứng hết các yêu cầu, kỳ vọng trong kỷ nguyên Trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển, công nghệ viễn thám kết hợp học máy cung cấp giải pháp hiệu quả để thu thập và phân tích dữ liệu về cây cà phê. Ảnh viễn thám giúp giám sát cây trồng và môi trường, trong khi học máy tự động hóa phân loại và phân tích. Hy vọng sự kết hợp này sẽ mang đến sự chính xác, nhanh nhạy trong nghiên cứu thực nghiệm, góp phần giúp ngành cà phê Việt Nam phát triển bền vững và cạnh tranh toàn cầu.
Từ khoá: Ảnh viễn thám, Cây cà phê, Học máy
Đặt vấn đề
Việt Nam là một trong những nước xuất khẩu cà phê hàng đầu thế giới. Hàng năm, giá trị xuất khẩu cà phê đạt hàng tỷ USD, tạo nguồn thu lớn cho ngân sách quốc gia và cân bằng cán cân thương mại. Đối với người nông dân, cà phê mang lại thu nhập ổn định, giúp nhiều hộ gia đình thoát nghèo và nâng cao mức sống. Ngành cà phê cũng tạo nhiều việc làm, thông qua các khâu từ trồng trọt, thu hoạch đến chế biến và xuất khẩu, giảm tỷ lệ thất nghiệp ở địa phương. Tuy nhiên, ngành này hiện đang đối mặt với nhiều thách thức, liên quan tới biến đổi khí hậu, sâu bệnh, cũng như các quy định mới của châu Âu (EU) về việc ngăn chặn việc nhập khẩu các sản phẩm có liên quan đến phá rừng vào EU. Vì vậy, việc thu thập và phân tích thông tin về cây cà phê là rất quan trọng, bởi hiểu rõ thực trạng canh tác và tiêu thụ cà phê sẽ giúp nâng cao hiệu quả sản xuất, tăng thu nhập và phát triển bền vững. Đồng thời, thông tin chính xác và kịp thời giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra những chiến lược phù hợp để hỗ trợ và thúc đẩy ngành cà phê phát triển.
Hiện nay, việc thu thập dữ liệu về cây cà phê thông qua các cuộc khảo sát thực địa đã đạt những kết quả nhất định, nhưng cũng đối mặt một số khó khăn về mặt chi phí, thời gian, phạm vi tiếp cận địa hình, chất lượng và tính cập nhật của số liệu. Bài viết này sẽ tóm lược thực trạng và thách thức của ngành cà phê hiện nay và đề xuất ứng dụng công nghệ ảnh viễn thám kết hợp trí tuệ nhân tạo giúp thu thập và phân tích dữ liệu cây cà phê một cách chính xác, nhanh chóng, tiết kiệm chi phí, hỗ trợ nông dân và nhà quản lý trong giám sát và thiết lập bản đồ ranh giới đất, chứng minh cà phê không được canh tác trên đất phá rừng.
Ngành cà phê Việt Nam: Thực trạng và Thách thức
Việt Nam hiện là quốc gia xuất khẩu cà phê lớn thứ hai thế giới, chỉ sau Brazil. Hiện nay, Việt Nam có khoảng 650.000 ha diện tích trồng cà phê, chủ yếu là hai giống chính là cà phê Robusta và cà phê Arabica. Trong đó, cà phê Robusta chiếm khoảng 95% diện tích trồng và sản lượng, chủ yếu được xuất khẩu dưới dạng cà phê thô; trong khi cà phê Arabica chiếm 5% còn lại, nhưng lại có giá trị kinh tế cao hơn. Cây cà phê được trồng chủ yếu ở các tỉnh Tây Nguyên như Đắk Lắk, Lâm Đồng, Gia Lai, và Kon Tum, nơi có điều kiện khí hậu và thổ nhưỡng phù hợp cho sự phát triển của cây trồng này.
Theo dữ liệu thu thập và khảo sát cho thấy, các thông tin về ngành cà phê trong những năm gần đây mang lại một bức tranh khá tích cực. Phần lớn các địa phương có diện tích gieo trồng, năng suất, và tổng sản lượng cà phê đều tăng lên so với các năm trước. Năm 2022, Việt Nam xuất khẩu 1,78 triệu tấn cà phê, thu về 4,06 tỷ USD. Mặc dù năm 2023 sản lượng giảm xuống còn 1,62 triệu tấn (giảm 8,7%), nhưng kim ngạch xuất khẩu lại tăng lên 4,24 tỷ USD (tăng 4,6%), đạt mức cao nhất từ trước đến nay nhờ giá cà phê tăng cao. Trong quý I năm 2024, Việt Nam xuất khẩu khoảng 579.449 tấn cà phê, kim ngạch đạt 1,93 tỷ USD. Sản lượng chỉ tăng 4,9% nhưng giá trị tăng mạnh 57,3% so với cùng kỳ năm trước nhờ giá xuất khẩu tiếp tục tăng cao.
Thay đổi diện tích, năng suất, tổng sản lượng cà phê so với 5 năm gần nhất
Nguồn: Dữ liệu VHLSS 2020
Tình hình xuất khẩu cà phê của Việt Nam từ năm 2022 đến Quý I năm 2024
Nguồn: Tổng hợp từ Tổng cục Thống kê và VnEconomy
Bên cạnh những triển vọng, ngành cà phê hiện nay đang đối mặt với những thách thức về nhiều mặt như: Giá cà phê trên thị trường thường xuyên biến động, biến đổi khí hậu, thời tiết khắc nghiệt và sâu bệnh. Bên cạnh đó, việc tiêu thụ và xuất khẩu cà phê ngày càng phải đáp ứng nhiều hơn yêu cầu khắt khe về chứng nhận tiêu chuẩn sản phẩm.
Trên thực tế, Quy định về chống phá rừng của Liên minh châu Âu (EUDR) sẽ được chính thức áp dụng từ ngày 30/12/2024. Quy định này nhằm đảm bảo rằng các hàng hóa như cà phê, dầu cọ, gỗ, đậu nành và một số loại hàng hóa khác khi được đưa vào thị trường EU phải không liên quan đến phá rừng. Điều này là thách thức rất lớn khi EU là thị trường tiêu thụ cà phê lớn nhất, chiếm 40% tổng khối lượng và 38% tổng kim ngạch xuất khẩu của Việt Nam. Do vậy, các nông hộ cần lập bản đồ ranh giới đất, thu thập dữ liệu GPS và chứng minh rằng cà phê không canh tác trên đất bị phá rừng từ năm 2020.
Hiện nay, thông tin về việc canh tác và tiêu thụ cà phê được Tổng cục Thống kê thu thập. Các thông tin chính được điều tra bao gồm diện tích và thay đổi diện tích trồng cà phê, sản lượng, năng suất, thu nhập từ cà phê, và tình hình tiêu thụ cà phê tại địa phương. Những nguồn thông tin này có vai trò nhất định trong nghiên cứu và hoạch định chính sách để phát triển ngành cà phê bền vững và hiệu quả. Tuy nhiên, việc thu thập thông tin thông qua khảo sát thực địa truyền thống đối mặt với một số hạn chế về nhân lực, thời gian, chi phí, độ trễ số liệu. Hiện nay, các kỹ thuật AI phát triển có thể giúp quá trình thu thập dữ liệu nói chung, dữ liệu trồng cà phê nói riêng được tự động hóa, nhanh chóng và chính xác hơn.
Ảnh viễn thám: công nghệ đột phá cho tương lai
Enveritas, một tổ chức phi lợi nhuận chuyên hoạt động trong lĩnh vực chứng nhận và giám định thông tin về nguồn gốc và chuỗi cung ứng các nông sản, đặc biệt là trong chuỗi sản xuất cà phê, đã đề xuất một giải pháp tiên tiến nhằm hỗ trợ ngành cà phê Việt Nam đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt của EUDR mà không làm tăng gánh nặng tài chính cho nông dân. Giải pháp này sử dụng ảnh vệ tinh và thuật toán học máy để xác minh nguồn gốc và đảm bảo tính bền vững của đất trồng cà phê.
Ảnh viễn thám, với khả năng cung cấp thông tin chi tiết và liên tục từ không gian, đã trở thành công cụ đắc lực trong nông nghiệp hiện đại. Ảnh viễn thám cho phép quan sát diện rộng và liên tục, giúp phát hiện sớm các vấn đề như dịch bệnh, thiếu nước hay sự phát triển không đồng đều của cây trồng. Hơn nữa, ảnh viễn thám còn cho phép theo dõi sự biến đổi theo thời gian, giúp nông dân và nhà quản lý có thể điều chỉnh kịp thời các biện pháp canh tác.
Với công nghệ hiện đại, ảnh viễn thám có độ phân giải cao, cho phép thu thập dữ liệu chính xác về tình trạng cây trồng, đất đai và môi trường. Các hình ảnh từ vệ tinh và máy bay không người lái (drone) cung cấp thông tin chi tiết về màu sắc, độ ẩm, nhiệt độ và nhiều thông số khác, giúp đánh giá chính xác tình trạng cây trồng và môi trường xung quanh. So với khảo sát thực địa truyền thống, việc sử dụng ảnh viễn thám tiết kiệm thời gian và chi phí đáng kể. Không cần phải di chuyển đến từng vùng trồng cà phê, ảnh viễn thám cho phép thu thập dữ liệu từ không gian, bao phủ diện rộng và cung cấp thông tin liên tục. Điều này giúp giảm bớt gánh nặng về nhân lực và chi phí cho việc thu thập và phân tích dữ liệu.
Quy trình thu thập và chuẩn bị dữ liệu ảnh viễn thám
Dữ liệu ảnh vệ tinh có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau như Google Earth Engine và Microsoft Planetary Computer, bao gồm dữ liệu từ các vệ tinh Sentinel-1 và Sentinel-2. Sentinel-1 là một hệ thống quan sát Trái đất sử dụng công nghệ radar khẩu độ tổng hợp (SAR), hoạt động ở băng tần C với tần số 5.405 GHz và độ dài sóng 56 nM, cho phép thu thập hình ảnh không bị ảnh hưởng bởi điều kiện thời tiết. Trong khi đó, Sentinel-2 cung cấp hình ảnh với 13 dải quang phổ khác nhau, bao gồm vùng nhìn thấy được, cận hồng ngoại và hồng ngoại sóng ngắn, rất hữu ích cho việc lập bản đồ sử dụng đất và nhiều ứng dụng khác.
Có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng của hình ảnh vệ tinh. Rừng cây cà phê thường được trồng trên các mảnh đất nhỏ, với cảnh quan xung quanh không đồng nhất, ở độ cao lớn trên địa hình dốc. Cảnh quan này bao gồm nhiều yếu tố như rừng, khu vực đô thị, cánh đồng nông nghiệp và vùng nước, gây khó khăn cho việc gán nhãn các khu vực. Địa hình dốc cũng gây ra sự biến đổi về góc độ ánh sáng mặt trời chiếu vào bề mặt, dẫn đến các mức độ chiếu sáng và bóng râm khác nhau. Hơn nữa, hệ thống trồng cà phê có bóng râm có thể bị nhầm lẫn với rừng nguyên sinh và thứ sinh, trong khi hệ thống trồng cà phê không có bóng râm có thể bị nhầm lẫn với đồng cỏ hoặc các loại cây trồng không có bóng râm khác, dẫn đến sai lệch giá trị phản xạ phổ, làm cho việc phân loại hoặc phân tích hình ảnh vệ tinh trở nên khó khăn. Ngoài ra, yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến chất lượng hình ảnh là mây che phủ, có thể che khuất các khu vực lớn trong ảnh, làm giảm độ chính xác của việc phát hiện sự thay đổi theo thời gian.
Do đó, sau khi thu thập đủ dữ liệu ảnh viễn thám về khu vực nghiên cứu, tất cả dữ liệu sẽ được tải lên một module tiền xử lý chuyên dụng. Tại đây, dữ liệu sẽ trải qua một loạt các bước xử lý như giảm nhiễu để loại bỏ các yếu tố gây nhiễu không mong muốn, chuẩn hóa và tái lấy mẫu không gian tự động để đảm bảo tính nhất quán khi tất cả các ảnh đều có cùng độ phân giải không gian.
Ảnh viễn thám cung cấp khả năng bao phủ rộng rãi các khu vực trên bề mặt hành tinh, đặc trưng bởi những đối tượng phức tạp như rừng. Việc phân loại các khu vực rừng theo loại hình lâm nghiệp hoặc phân biệt giữa các yếu tố nhân tạo và tự nhiên đòi hỏi sự khảo sát tỉ mỉ. Điều này làm cho việc gán nhãn ảnh vệ tinh trở nên tốn nhiều thời gian và đòi hỏi độ chính xác cao, cần kết hợp giữa kinh nghiệm của các chuyên gia trong phân biệt ảnh viễn thám cũng như sử dụng các mô hình học máy cao cấp như VGG16 hay Transformer để tự động hóa quá trình phân loại và kiểm tra độ chính xác.
Sau khi các ảnh đã được dãn nhán, kiểm tra độ chính xác, so sánh với dữ liệu trên mặt đất hoặc các nguồn dữ liệu đáng tin cậy khác cũng như tính nhất quán của các nhãn được gán cho từng khu vực trong ảnh, mô hình học máy như VGG16 hoặc Transformer được đưa vào sử dụng để tự động hóa quá trình phân loại và dự đoán, đảm bảo mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu thử nghiệm. Cuối cùng, dựa trên kết quả đánh giá, thực hiện các điều chỉnh cần thiết cho mô hình học máy, như tinh chỉnh tham số hoặc cải thiện thuật toán học máy, để tối ưu hóa hiệu suất và đảm bảo độ chính xác cao nhất cho các phân tích tiếp theo.
Tuy nhiên, để thực hiện thành công sử dụng ảnh viễn thám để thu thập và phân tích dữ liệu về cây cà phê, cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa các nhà khoa học, các cơ quan quản lý và người nông dân. Việc đầu tư vào nghiên cứu và phát triển công nghệ, đào tạo nhân lực và xây dựng hệ thống dữ liệu đồng bộ sẽ là những yếu tố then chốt để hiện thực hóa tiềm năng của học sâu và ảnh viễn thám trong ngành cà phê./.
Tài liệu tham khảo
1. Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn (2022). Báo cáo thường niên ngành cà phê Việt Nam.
2. Tổng cục Thống kê (2022). Số liệu thống kê xuất khẩu cà phê.
3. Trung tâm Nghiên cứu và Ứng dụng Công nghệ Viễn thám Việt Nam (2022). Báo cáo nghiên cứu ứng dụng ảnh viễn thám trong nông nghiệp.
4. Các nghiên cứu quốc tế về ứng dụng học sâu trong nông nghiệp, được công bố trên các tạp chí khoa học uy tín.
ThS. Nguyễn Quốc Hưng - ThS. Phạm Thị Nga
Trường Đại học Kinh tế Quốc dân