Trong bối cảnh biến đổi khí hậu ngày càng diễn biến phức tạp và khó dự đoán, nông nghiệp toàn cầu đang đối mặt với nhiều thách thức. Trước tình huống này, các quốc gia, tổ chức nghiên cứu và người nông dân đang tìm kiếm những giải pháp thích ứng. Một trong những xu hướng nổi bật là chuyển đổi từ nông nghiệp kinh nghiệm sang nông nghiệp dựa trên dữ liệu (data-driven agriculture) - nơi mọi quyết định được hỗ trợ bởi dữ liệu định lượng, bằng chứng khoa học và công nghệ số như cảm biến, trí tuệ nhân tạo (AI) và nền tảng phân tích dữ liệu.

1.      Nền nông nghiệp dựa trên dữ liệu

Nông nghiệp dựa trên dữ liệu là phương pháp quản lý sản xuất nông nghiệp dựa trên việc thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Thay vì dựa hoàn toàn vào kinh nghiệm, người nông dân và nhà quản lý có thể ứng dụng các mô hình toán, hệ thống cảm biến và trí tuệ nhân tạo (AI) để đưa ra quyết định chính xác và kịp thời hơn trong sản xuất.

leftcenterrightdel
 Minh họa hệ thống nông nghiệp dựa trên dữ liệu (nguồn internet).

Các nguồn dữ liệu này có thể bao gồm:

-      Dữ liệu khí tượng: nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm, bức xạ mặt trời thu được tại các trạm thời tiết, vệ tinh, cảm biến khí quyển nhằm mục đích dự báo thời tiết, hạn hán bão lũ.

-      Dữ liệu nông học: độ phì nhiêu của đất, độ ẩm, pH, chất hữu cơ, vi sinh vật thu được từ các cảm biết đặt trong đất, phân tích mẫu đất dùng để xác định điều kiện sinh trưởng của cây trồng.

-      Dữ liệu cây trồng: các hình ảnh tình trạng cây trồng thu thập từ máy bay không người lái (Drone), hình ảnh màu chuẩn hóa (NDVI), hình ảnh chụp sử dụng camera AI, hình ảnh từ vệ tinh nhằm giám sát sinh trưởng, bệnh hại, năng suất.

-      Dữ liệu thị trường và chuỗi cung ứng: giá cả nông sản, chuỗi cung ứng, nhu cầu thị trường thu thập từ các nền tảng thương mại, chuyển vận, blockchain nông nghiệp nhằm dự đoán giá cả, lập kế hoạch tiêu thụ.

-      Dữ liệu kinh tế - xã hội: các báo cáo cập nhật động và khảo sát nông hộ nhằm phân tích hành vi và hỗ trợ chính sách.

Tổng hợp các dữ liệu này trong một hạ tầng số thống nhất, nông nghiệp có thể vận hành như một hệ thống điều khiển thông minh – nơi từng thửa ruộng là một “nút cảm biến” của hệ sinh thái lớn.

2.      Vai trò của dữ liệu trong nông nghiệp thích ứng khí hậu

Dự báo khí hậu và cảnh báo sớm

Nhờ vào mô hình dữ liệu khí hậu kết hợp với trí tuệ nhân tạo, các nhà khoa học có thể dự báo hạn hán, lũ lụt hoặc sâu bệnh sớm hơn nhiều so với trước đây. Không chỉ có khả năng dự báo tổng quát, các mô hình mô phỏng bằng thuật toán AI còn cho phép dự báo các hiện tượng cực đoan ở quy mô vi mô – tức là cho từng vùng nông nghiệp cụ thể, thay vì chỉ cấp quốc gia.

Khi một khu vực có dấu hiệu khô hạn hoặc mưa bất thường, hệ thống có thể phát cảnh báo sớm đến nông dân qua điện thoại, giúp họ điều chỉnh thời điểm gieo trồng, hoặc chọn giống chịu hạn tốt hơn.

Quản lý tài nguyên chính xác

Trong nông nghiệp truyền thống, tưới nước hoặc bón phân thường dựa trên kinh nghiệm của người nông dân. Giờ đây, với hệ thống dữ liệu đất khi được đưa vào hệ thống phân tích dữ liệu, người nông dân có thể điều chỉnh lượng nước và phân bón theo thời gian thực, giảm lãng phí và phát thải khí nhà kính.

Tương tự, trong quản lý dinh dưỡng, AI phân tích dữ liệu vi sinh đất để xác định khu vực nào thiếu nitơ hoặc kali, từ đó chỉ bón phân ở những nơi cần thiết – giảm phát thải N₂O, một loại khí nhà kính mạnh gấp nhiều lần so với CO₂.

Giám sát carbon và phát thải

Các hệ thống dữ liệu nông nghiệp còn giúp đo lường lượng carbon lưu trữ trong đất (soil carbon sequestration) – yếu tố quan trọng trong chiến lược nông nghiệp carbon thấp. Dữ liệu viễn thám và AI đang giúp định lượng chính xác hơn mức hấp thụ carbon của các loại cây trồng, từ đó hỗ trợ chính sách tín chỉ carbon cho nông dân. Các cảm biến về chế độ hoạt động của máy nông nghiệp cho phép giám sát mức phát lượng CO₂ phát ra từ canh tác khi chúng hoạt động, từ đó có thể đưa ra các giải pháp để giảm thiểu phát thải.

3.      Sự tiếp cận của nông nghiệp Việt Nam với nông nghiệp dựa trên dữ liệu

Các quốc gia trong khu vực ASEAN, trong đó có Việt Nam, đang từng bước chuyển đổi từ mô hình canh tác truyền thống sang mô hình nông nghiệp thích ứng khí hậu dựa trên dữ liệu, hướng đến mục tiêu giảm phát thải carbon, tiết kiệm nước, và bảo tồn tài nguyên thiên nhiên.

Ở khu vực phía nam, Viện Khoa học Nông nghiệp (VAAS) đang thử nghiệm mô hình tính toán carbon đất tại các cánh đồng lúa ở Đồng bằng sông Cửu Long, giúp lượng hóa tiềm năng trong canh tác nông nghiệp trong bối cảnh quốc gia hướng tới Net Zero 2050.

Ở phía bắc, nhiều nghiên cứu liên quan đến các vấn đề nông nghiệp trong thời kỳ biến đổi khí hậu đang được xúc tiến. Bên cạnh các nghiên cứu đến từ các đơn vị, các nhà khoa học trong nước thì sự hợp tác với các tổ chức quốc tế đang ngày càng được đẩy mạnh, cụ thể như sự ký kết hợp tác dự án “Smart Agriculture PoC Project for Enhancing Productivity in Rice Cultivation 2025” giữa Học viện Nông nghiệp Việt Nam (VNUA) với Tổ chức Nghiên cứu Nông nghiệp và Thực phẩm quốc gia Nhật Bản (NARO) thông qua sự triển khai của Viện Máy nông nghiệp (IAM, thuộc NARO Nhật Bản) với đối tác là Tập đoàn ListenField.

Giải pháp cho nông nghiệp dựa trên dữ liệu từ NARO-ListenField

Hệ thống nông nghiệp thông minh dựa trên ba trụ cột công nghệ cốt lõi:

-      Địa tin học, bao gồm:

Giám sát từ xa, phân tích đa phổ và radar về sức khỏe cây trồng, hiệu suất tăng trưởng và giám sát hoạt động của máy nông nghiệp từ không gian sử dụng vệ tinh địa tĩnh Michibiki của Nhật Bản và sử dụng các phương tiện giám sát từ xa như UAV.

Mạng lưới các cảm biến đặt trên đồng ruộng: thu thập các thông tin về thổ nhưỡng, giám sát trình trạng sinh trưởng của cây trồng…

-      Mô phỏng dự báo thời tiết và sản lượng cây trồng

Từ các dữ liệu địa tin học thu được, hệ thống xử lý dữ liệu ứng dụng trí tuệ nhân tạo sẽ thực hiện các mô phỏng để dự báo thời tiết và dự đoán năng suất cây trồng trong điều kiện hiện thời, từ đó đưa ra khuyến cáo đối với các hành động cần thiết cho người nông dân.

-      Nền tảng công nghệ ứng dụng IT

Là nền tảng ứng dụng IT với giao diện người dùng cho phép nông dân, người sử dụng hệ thống có thể tương tác và mở rộng liên kết với nhau thông qua một mạng lưới thông tin được chuẩn hóa.

leftcenterrightdel
 Tổng thế quá trình canh tác trong nông nghiệp thông minh (nguồn: Listenfield)

Dự án Smart Agriculture PoC Project for Enhancing Productivity in Rice Cultivation 2025 tại Việt Nam

Dự án “Smart Agriculture PoC Project for Enhancing Productivity in Rice Cultivation 2025” được triển khai bước đầu vào khu vực ASEAN trong đó có các nước như Thái Lan, Việt Nam với ba mục tiêu cụ thể:

- Tối ưu hóa hiệu năng quá trình hoạt động của các liên hợp máy nông nghiệp trong canh tác lúa thông qua các công nghệ nông nghiệp thông minh;

- Phát triển và triển khai các ứng dụng trên nền web và thiết bị di động thân thiện với người nông dân trồng lúa;

- Tổ chức các cuộc hội thảo để phổ biến công nghệ nông nghiệp thông minh.

Việc tối ưu hóa hoạt động của máy nông nghiệp được thực hiện thông qua theo dõi hành trình, tính toán diện tích làm việc thực tế, thời gian và chi phí vận hành, đo lượng phát thải, đồng thời xác định chính xác vị trí của máy để tối ưu các công việc như bón phân hoặc phun thuốc.

leftcenterrightdel
 Bón phân ruộng dựa trên chỉ dẫn từ bản đồ VRA (nguồn: ListenField)

Tất cả các dữ liệu về hoạt động của máy nông nghiệp đều được lưu trữ và truy xuất thông qua các giao diện ứng dụng. Đây chính là nguồn cơ sở dữ liệu để người người canh tác và người vận hành máy có thể theo dõi quá trình hoạt động của máy, từ đó có thể phân tích để cải thiện hiệu năng của quá trình.

leftcenterrightdel
 Thông tin các phần việc được giám sát (nguồn: ListenField)

Việc theo dõi hành trình máy nông nghiệp bằng công nghệ GNSS kết hợp với cảm biến IoT đang trở thành một giải pháp quan trọng trong quản lý nông nghiệp bền vững và tính toán lượng phát thải carbon. Thông qua hệ thống định vị vệ tinh, mỗi máy kéo, máy gặt hay thiết bị phun tưới đều được ghi nhận chính xác về vị trí, quãng đường di chuyển, tốc độ, thời gian hoạt động và lượng nhiên liệu tiêu thụ. Dữ liệu này sau đó được chuyển lên nền tảng đám mây để phân tích và quy đổi thành lượng phát thải CO₂ tương đương (CO₂e) theo từng khu vực, công việc hoặc mùa vụ. Cách làm này giúp nhà quản lý xác định chính xác nguồn phát thải carbon trong sản xuất nông nghiệp cơ giới, từ đó tối ưu hóa hành trình, giảm nhiên liệu lãng phí, và đánh giá hiệu quả năng lượng của từng loại máy móc.

Ý nghĩa lớn hơn của việc này nằm ở chỗ: dữ liệu hành trình không chỉ phục vụ cho quản lý nội bộ, mà còn là bằng chứng khoa học minh bạch cho các chương trình kiểm kê và chứng nhận tín chỉ carbon nông nghiệp. Nhờ đó, các nông hộ và doanh nghiệp có thể chứng minh được mức giảm phát thải thực tế, tham gia thị trường carbon và tiến gần hơn đến mục tiêu nông nghiệp phát thải thấp – hướng tới Net Zero.

leftcenterrightdel
 Lượng phát thải các bon được tính toán qua dữ liệu hành trình (nguồn: ListenField)

Các dữ liệu trong quá trình canh tác có thể được truy xuất qua giao diện người dùng trên nền web hoặc ứng dụng trên thiết bị di động “Smart machine” (FMIS, farm management information system). Ứng dụng này được phát triển để tạo một giao thức giữa người nông dân có ruộng với người cung cấp dịch vụ nông nghiệp như làm đất, cấy lúa, bón phân, thu hoạch,…

leftcenterrightdel
 Hệ thống ứng dụng FMIS (nguồn: ListenField)

Việc đặt hàng công việc, báo cáo kết quả công việc, thanh toán hóa đơn giữa người nông dân và nhà cung cấp dịch vụ nông nghiệp được thực hiện từ xa, thông qua hệ thống IT và được giám sát chính xác, tăng hiệu quả, năng suất của quá trình tương tác giữa các đối tượng tham gia trong chuỗi hoạt động gieo trồng đến thu hoạch.

leftcenterrightdel
 Liên hệ giữa nhà nông và nhà cung cấp dịch vụ thống qua FMIS (nguồn: ListenField)

Kết quả ban đầu của dự án được triển khai ở Thái Lan cho thấy, hệ thống có khả năng mang lại những hiệu quả tích cực:

-      Cải thiện độ chính xác trong việc ra hợp đồng và báo cáo kết quả hợp đồng gữa nhà nông và nhà cung cấp dịch vụ nông nghiệp;

-      Việc thu thập dữ liệu trong quá trình hoạt động của các máy nông nghiệp sử dụng các thiết bị theo dõi giá thành thấp là hoàn toàn khả thi;

-      Cho phép xác định vị trí của máy nông nghiệp từ xa;

-      Đo đạc chính xác diện tích làm việc, cải thiện tính minh bạch trong các công việc có chi phí liên quan đến diện tích;

-      Giảm lượng hóa chất sử dụng nhờ vào quá trình tối ưu theo vị trí.

Như vậy, các kết quả bước đầu của Dự án cho thấy hiệu quả sản xuất được cải thiện rõ rệt, tiết kiệm nguồn lực lao động, giảm chi phí và giảm lượng phát thải gây ô nhiễm môi trường. Trong tương lai, dữ liệu trong sản xuất nông nghiệp sẽ đảm bảo tính truy xuất trong chuỗi cung ứng giúp nâng cao giá trị của sản phẩm nông nghiệp.

         TS. Đặng Ngọc Danh

Khoa Cơ - Điện, HV Nông nghiệp Việt Nam

Các nguồn tham khảo:

1)     https://thedocs.worldbank.org/en/doc/1a163904ccb86646bf2e5d3d6f427f3d-0090012023/related/WB-DDAG-FA-web.pdf

2)     https://tracextech.com/data-driven-agriculture/

3)     Hiyoshi Honda (2025). Data driven agriculture for climate-adaptation. Tập đoàn ListenField, Nhật Bản.

4)     Takashi Furuyama (2025). Introduction of Smart Agricultural Machinery Collaboration Demonstration in ASEAN. Viện Máy nông nghiệp Nhật Bản (IAM/NARO), Trưởng nhóm Dự án Smart Machine.