- ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT GỢI Ý DỰA. - TRÊN NỘI DUNG HỖ TRỢ NÔNG DÂN PHÒNG TRỪ BỆNH ĐẠO ÔN Trần Nguyễn Minh Thư, Nguyễn Thị Thanh Lan và Nguyễn Hoàng Mẫn. - Bệnh đạo ôn, Bayes thơ ngây, cây quyết định, hệ thống gợi ý dựa trên nội dung. - Bệnh đạo ôn do nấm Pyricularia oryzae gây ra và đã được ghi nhận ở 80 quốc gia có trồng lúa trên thế giới và bệnh đang có sự chuyển biến ngày càng phức tạp hơn, gây ra nhiều khó khăn cho người nông dân. - Từ những nghiên cứu về bệnh đạo ôn trước đây, người ta đã phát hiện được 6 yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc phòng trị bệnh: giống lúa, mật độ sạ, nhiệt độ, độ ẩm, màu lá (độ đạm), tình trạng vết bệnh. - Trong nghiên cứu này, để hỗ trợ cho người nông dân chọn lựa phương pháp phòng trừ bệnh đạo ôn, phương pháp gợi ý dựa trên nội dung được sử dụng để xây dựng ứng dụng trên điện thoại di động “BLASTRec”. - Ứng dụng BLASTRec hoạt động trên hệ điều hành android dựa trên hai giải thuật phân lớp Naive bayes và cây quyết định (Decision Tree). - Thực nghiệm được thực hiện dựa trên tập dữ liệu thu thập về bệnh đạo ôn tại địa bàn Trung An, quận Thốt Nốt, thành phố Cần Thơ kết hợp với ý kiến chuyên gia nông nghiệp để đưa ra cho người nông dân các giải pháp điều trị phù hợp.. - Ứng dụng giải thuật gợi ý dựa trên nội dung hỗ trợ nông dân phòng trừ bệnh đạo ôn. - Bệnh đạo ôn đã xuất hiện ở tất cả các quốc gia trồng lúa như: Trung Quốc, Nhật Bản, Philippines, Ấn Độ, Thái Lan, Việt Nam (Nguyễn Văn Viên và ctv., 2013. - Bệnh đạo ôn có tính hủy diệt cao đối với lúa gạo ở vùng đất ôn đới và á nhiệt đới Châu Á, và lúa nương ở vùng Á Châu nhiệt đới, Mỹ La Tinh và Châu Phi. - Bệnh đạo ôn có mặt ở các vùng trồng lúa khắp Việt Nam và gây nhiều thiệt hại cũng như tốn kém cho người nông dân, đây là một trong những bệnh nghiêm trọng ở Đồng bằng sông Cửu Long. - Theo ước tính của FAO, thiệt hại do bệnh đạo ôn gây ra làm giảm năng suất lúa trung bình từ những nơi thiệt hại nặng có thể làm giảm đến 80% (Nguyễn Thị Phong Lan và ctv., 2012. - Các nghiên cứu trên thế giới hiện tại tập trung vào việc dự đoán sự bùng phát của bệnh đạo ôn thông qua việc sử dụng mô hình máy học vectơ hỗ trợ (SVM), mạng nơ ron nhân tạo (ANN. - Tại Việt Nam, các phương pháp phòng trừ bệnh đạo ôn hiện nay được triển khai đến người nông dân thông qua các chi cục bảo vệ thực vật, các trang web của Sở Nông nghiệp hay các Chi Cục Bảo vệ Thực vật, các chương trình khuyến nông.. - Vì vậy, việc áp dụng công nghệ nói chung và công nghệ thông tin nói riêng nhằm giảm bớt gánh nặng cho bà con nông dân trong sản xuất lúa và giúp họ lựa chọn những giải pháp phù hợp cho việc phòng trừ bệnh đạo ôn là một việc làm rất cần thiết. - Với sự tiện lợi đó cùng với sự cần thiết của việc giúp người nông dân phòng trừ bệnh đạo ôn hiệu quả, hệ thống gợi ý phòng trừ bệnh Đạo ôn trên thiết bị di động- BLASTRec được đề xuất.. - (3) gợi ý hỗn hợp: kết hợp hai phương pháp trên. - Ứng dụng BLASTRec được xây dựng dựa trên phương pháp gợi ý theo nội dung.. - Phần một, sự cần thiết của bệnh đạo ôn và hệ thống gợi ý dựa trên nội dung được giới thiệu. - Phần hai, các ứng dụng công nghệ thông tin đối với bệnh đạo ôn được phân tích và đánh giá. - Các phương pháp xây dựng hệ thống gợi ý dựa trên nội dung cho ứng dụng BLASTRec được giới thiệu chi tiết. - Phần bốn, ứng dụng BLASTRec được trình bày và phần cuối chúng tôi sẽ trình bày kết luận của nghiên cứu.. - 2 ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN ĐỐI VỚI BỆNH ĐẠO ÔN LÚA. - Các nhà nghiên cứu trên thế giới ở miền Bắc Philippines hiện tại tập trung vào việc dự đoán sự bùng nổ của bệnh đạo ôn thông qua việc sử dụng mô hình máy học vecto hỗ trợ (SVM) và mạng nơ ron nhân tạo (ANN) với độ chính xác trên 90%.. - Nghiên cứu này chỉ là mô hình dự báo chưa có phương pháp hỗ trợ phòng trừ bệnh đạo ôn.. - số trường hợp nghiên cứu dự đoán về bệnh đạo ôn.. - Phương pháp dựa vào SVM thực hiện tốt hơn cả ba cách tiếp cận trên khi sử dụng chỉ số % MAE đến 44,12 và r = 0,74 (Rakesh Kaundal et al., 2007).. - Hiện nay, có những trang web hỗ trợ phòng trừ bệnh trên lúa có thể kể đến như: Tin tức nông nghiệp 1 , Cục Bảo vệ Thực vật 2 , hỗ trợ nông nghiệp 3. - Những trang web này cung cấp những tin tức thông tin về bệnh dịch hại hỗ trợ bà con phòng và điều trị dịch bệnh một cách chung chung chưa có phương pháp cụ thể cho bà con nông dân.. - Về mặt nghiên cứu hiện nay đã một số đề tài nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin vào nông nghiệp như đề tài: Hệ thống so màu lá lúa trên thiết bị di động, sử dụng giải thuật K láng giềng cho độ chính xác tương ứng là 92% (Huỳnh Xuân Hiệp và ctv., 2014). - Tương quan giữa các yếu tố ảnh hưởng đến bệnh đạo ôn lúa nhằm phục vụ công tác dự báo dịch hại bằng hệ thống thông tin địa lý (GIS) tại huyện Châu Thành, tỉnh An Giang ( Đỗ Thanh Nghị và Lê Thanh Vân, 2012). - Tuy nhiên, chưa có đề tài nào hỗ trợ người dân phòng trừ bệnh đạo ôn trên lúa. - Do đó, cần xây dựng một hệ thống gợi ý dựa trên nội dung nhằm giúp đỡ người nông dân tìm được phương pháp phù hợp với bệnh hại lúa.. - 3 XÂY DỰNG HỆ THỐNG GỢI Ý DỰA TRÊN NỘI DUNG CHO ỨNG DỤNG BLASTREC. - 3.1 Giới thiệu về bệnh đạo ôn. - Bệnh đạo ôn là một trong những bệnh gây hại nhiều nhất trên cây lúa. - Hình 1: Dấu hiệu của bệnh đạo ôn trên các bộ phận của cây lúa. - Trên mạ: vết bệnh trên lá mạ lúc đầu hình bầu dục nhỏ sau thành hình thoi nhỏ hoặc dạng tương tự hình thoi (hình mắt én), có màu nâu hoặc màu nâu vàng. - đặc điểm của vết bệnh có thể thay đổi theo tuổi cây, điều kiện thời tiết và tính nhiễm của giống:. - Vết bệnh ban đầu chỉ là vết chấm kim nhỏ màu nâu hay chỉ là những đốm úng nước nhỏ, màu xám xanh. - Vết bệnh sau đó lan ra, tạo thành vết bệnh to, hình thoi (mắt én), màu nâu nhạt, có khi xung quanh xuất hiện quầng màu vàng nâu, phần giữa vết bệnh có màu tro xám. - Kích thước vết bệnh (1- 1,5 cm x 0,3-0,5 cm). - Trong điều kiện ẩm ướt, được bón đạm nhiều, các giống nhiễm sẽ xuất hiện vết bệnh cấp tính hình tròn hay hình bầu dục, nâu xanh tái do đài và bào tử nấm phát triển mạnh trên đó, dạng thấm nước về sau cũng chuyển thành dạng mãn tính điển hình.. - Vết bệnh là những đốm nâu nhỏ có kích thước bằng đầu kim đến 1-2 cm. - Ở các giống kháng vừa, vết bệnh có hình tròn hay trứng, tâm sáng trắng viền nâu, kích thước khoảng 2-3 mm. - Tùy thuộc vào mức độ kháng bệnh của từng giống lúa mà vết bệnh có các kích thước khác nhau. - Nhiễm nặng và sớm lúa có thể bị lùn, nhiều vết bệnh trên lá liên kết lại gây cháy lá. - Khi gặp khí hậu ẩm ướt, vết bệnh ướt và có mốc xám xanh. - Khi trời khô, vết bệnh bị nhăn lại. - Hình 2: Minh họa triệu chứng của bệnh đạo ôn trên cây lúa. - Trong đó, thang đánh giá cấp bệnh đạo ôn theo nguồn IRRI- 2014 được mô tả như sau:. - Bảng 1: Thang đánh giá cấp bệnh đạo ôn Cấp bệnh Mô tả vết bệnh Đánh giá. - 0 Không có vết bệnh trên lá Rất kháng 1 Có chấm màu nâu li ti như. - 2 Vết bệnh nhỏ, hơi kéo dài 1-2 mm, có viền nâu 3 Vết bệnh giống như cấp 2,. - kể trên các lá Hơi kháng 4 Vết bệnh điển hình, hình. - elip, dài 3 cm hoặc dài hơn, tác hại <4% diện tích lá 5 Vết bệnh điển hình, tác hại. - 4-10% diện tích lá Hơi nhiễm 6 Vết bệnh điển hình, tác hại. - 11-25% diện tích lá Nhiễm 7 Vết bệnh điển hình, tác hại. - 26-50% diện tích lá 8 Vết bệnh điển hình, tác hại. - 51-75% diện tích lá Rất nhiễm 3.2 Giới thiệu các phương pháp phòng trừ bệnh. - Hiện nay, biện pháp hóa học được sử dụng phổ biến trong việc phòng trừ bệnh đạo ôn vì cho hiệu quả nhanh, dễ sử dụng. - Biện pháp phòng trừ dịch hại tổng hợp IPM (Integrated Pest Management) được xem là biện pháp chính trong kiểm soát dịch hại. - Vì vậy, để phòng trừ hiệu quả phải điều tra, phát hiện theo dõi phân tích các điều kiện liên quan tới sự phát sinh của bệnh như thời tiết, giống lúa. - Áp dụng biện pháp phòng trừ bệnh đạo ôn trên cây lúa phụ thuộc vào loại giống (giống đó có kháng bệnh – nhiễm bệnh), mật độ sạ (sạ dày: khi sạ >= 20kg/1000m 2 hay sạ thưa), nhiệt độ môi trường (cao – thấp), độ ẩm không khí, màu lá (độ đạm) và tình trạng vết bệnh (Alvin R. - Các trường hợp về bệnh đạo ôn để đưa ra phương pháp phòng trừ bệnh trên cây lúa bao gồm:. - Trong quá trình trồng trọt thì có xuất hiện sự chênh lệch giữa các tình trạng như: nhiệt độ (cao-thấp), độ ẩm (cao- thấp), màu lá (độ đạm thừa-thiếu) và các tình trạng vết bệnh đều có ảnh hưởng đến việc đưa ra những phương pháp phù hợp phòng trị cho cây lúa khác nhau.. - Các giống kháng đạo ôn cũng có các thuộc tính tương tự giống nhiễm như: mật độ sạ, nhiệt độ, độ ẩm, màu lá và các tình trạng vết bệnh đều có tầm ảnh hưởng quan trọng đến việc đưa ra dự đoán chính xác cho phương pháp phòng trừ phù hợp.. - 3.3 Giới thiệu về tập dữ liệu. - Sau khi phân tích dữ liệu, loại bỏ những thuộc tính dư thừa, thuộc tính nhiễu, thu thập ý kiến từ các chuyên gia, các giáo trình và bài báo khoa học có liên quan đến bệnh đạo ôn thì tổng hợp được 6 thuộc tính dự báo quan trọng:. - Tình trạng vết bệnh. - Dựa vào giá trị của các thuộc tính này, nghiên cứu được hỗ trợ trong việc gán nhãn các phương pháp phòng và trị bệnh đạo ôn trên tập dữ liệu bởi chuyên gia nông nghiệp. - Dữ liệu có 4.735 dòng với các thuộc tính cần thiết để xác định phương pháp phòng trừ: giống lúa, mật độ sạ, nhiệt độ, độ ẩm, màu lá (độ đạm của lúa), tình trạng vết bệnh. - Sau đây là một ví dụ về 8 trường hợp cụ thể trong tập dữ liệu được sử dụng nghiên cứu.. - Bảng 2: Thông tin dữ liệu nghiên cứu. - 3.4 Gợi ý dựa trên nội dung cho ứng dụng BLASTRec. - Hệ thống gợi ý dựa trên nội dung chủ yếu dựa vào đặc điểm của các mục dữ liệu, ở đây mục dữ liệu là các phương pháp phòng trừ, và các thuộc tính của một mục dữ liệu chính là 6 thuộc tính ảnh hưởng đến việc xác định phương pháp phòng trừ:. - giống lúa, mật độ xạ, nhiệt độ, độ ẩm, màu lá, tình trạng vết bệnh. - Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng phương pháp phân lớp Bayes thơ ngây và cây quyết định để cài đặt cho ứng dụng BLASTRec cũng như đánh giá hiệu quả của ứng dụng (Hình 3).. - Người dùng thông qua điện thoại của mình sẽ cung cấp các thông tin cần thiết, ứng dụng sẽ tự động đưa ra phương pháp phòng trừ bệnh đạo ôn phù hợp với thông tin người nông dân đã cung cấp.. - 3.4.1 Xây dựng ứng dụng BLASTRec sử dụng phương pháp Bayes thơ ngây (Naive Bayes). - Để xác định phương pháp phòng trừ bệnh đạo ôn trên cây lúa. - Dữ liệu liệt kê gồm các thuộc tính (giống lúa, màu lá, tình trạng bệnh).. - Sau đó tiến hành tính xác suất của từng thuộc tính như: giống lúa, mật độ sạ, nhiệt độ, độ ẩm, màu lá, tình trạng vết bệnh. - Lưu ý, các dữ liệu dạng liên tục thì sử dụng hàm mật độ xác suất.. - 3.4.2 Xây dựng ứng dụng BLASTRec sử dụng phương pháp cây quyết định (Decision Tree). - Trong hầu như các lần lặp thì độ chính xác của phương pháp cây quyết định tốt hơn Bayes thơ ngây.. - Hình 5: Biểu đồ so sánh độ chính xác của giải thuật Decision Tree và bayes thơ ngây 4 ỨNG DỤNG BLASTREC. - Ứng dụng BLASTRec được xây dựng trên hệ điều hành Android, người nông dân chỉ cần cung cấp 6 thông tin về tình trạng bệnh và điều kiện môi trường: nhiệt độ, độ ẩm, màu lá, tình trạng vết bệnh, giống lúa (Hình 6), hệ thống sẽ đưa ra phương pháp phòng trừ bệnh đạo ôn một cách cụ thể và tức thời (Hình 7).. - Hình 7: Phương pháp phòng trừ tư vấn cho nông dân. - Tuy nhiên, độ chính xác của nghi thức Hold-out đối với giải thuật Bayes thơ ngây cũng như cây quyết định tương đối thấp so với phương pháp 10-fold. - Điều này cho thấy ảnh hưởng của độ lớn tập dữ liệu để xây dựng mô hình lên độ chính xác của hệ thống.. - Giải thuật Độ chính xác. - Trong nghiên cứu này, hệ thống gợi ý dựa trên nội dung đã áp dụng thành công để xây dựng hệ thống hỗ trợ người nông dân phòng trừ bệnh đạo ôn - BLASTRec. - BLASTRec giúp người nông dân cung cấp thông tin về tình trạng bệnh của ruộng lúa và đưa ra phương pháp phòng trừ gợi ý trong khoảng thời gian ngắn và phù hợp với tình huống cụ thể của người nông dân dựa trên những dữ liệu thu thập được cũng như kinh nghiệm của chuyên gia nông nghiệp.. - Đánh giá hiệu quả kiểm soát bệnh đạo ôn lá và cổ bông của hỗn hợp một số hoạt chất hóa học trên vụ lúa xuân hè tại huyện Cai Lậy, tỉnh Tiền Giang. - Kỷ yếu Hội nghị khoa học công nghệ quốc gia lần thứ IX – Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR 2016), trang 159-164. - Nghiên cứu các giải pháp quản lý bền vững bệnh đạo ôn hại lúa vùng Đồng bằng sông Cửu Long. - Bệnh đạo ôn hại lúa và biện pháp phòng trừ. - Nghiên cứu và ứng dụng công nghệ thông tin ở Đồng bằng sông Cửu Long.