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糧食危機刻不容緩 影像分析助力智慧農業

  • 李逸涵
圖為市區中農地,在有限的土地面積之中,需要精確的、有效率的栽種方式。法新社

據聯合國2018年報告,全球約有1.24億人正面臨糧食危機;世界人口不斷增加、可耕地減少、氣候劇烈變化等問題導致世界的飢餓人口居高不下。在天然資源有限的情況下,如何有效率,甚至是精準地運用農業資源,為緩解飢荒的處方箋。

智慧農業又名為精準農業(precision agriculture),旨在蒐集齊備的資料,進行最佳化分析。影像分析在智慧農業中即扮演相當重要的角色,尤其在導入人工智慧(AI)之後,更讓分析效率一躍千里。

日本東京大學農學生命科學研究科教授平藤雅之,以影像分析結合時間序列帶來的優化為例,指出植物在不斷變化的環境因素下成長是一種典型複雜系統,利用無人機空拍作物進行長時間的追蹤,達成作物生長進度的紀錄以及預測。

針對不斷變化的種植環境,平藤雅之舉出了一個綜合作物基因及環境的函數P=f(G, E),農業生物科技及環境監測日臻成熟,今日得以掌握作物的基因序列及精準預測環境變化數據,透過參數的調整,就可以找出讓產值最大化的參數值。

平藤雅之表示,在農業勞動力不斷減少的日本及世界各地,讓單位投入的產值最大化是首要之務,更指出無人農業將是未來的目標同時是必然的趨勢。唯無人機在拍攝時的下沉氣流容易對作物造成傷害,平藤雅之補充。

針對影像辨識,台灣大學生物產業機電工程學系教授林達德提出了「害蟲影像辨識」的應用。在溫室中定時辨識黏蟲紙上的昆蟲影像,後台透過大量的昆蟲影像進行機器訓練,經過長時間的數據採集及分析,搭配溫濕度等環境變化,得以統計出不同季節會出現的昆蟲為何,得出昆蟲的行為模式。

林達德表示,這套技術已經在嘉義的育家育苗園實行了一年,分析出來的數據可以進一步與育苗園管理者與昆蟲學家等合作,實行害蟲綜合防治IPM(Integrated Pest Management),達到溫室的預防及警示。

智慧農業的應用除了是因應物聯網時代的潮流,更是解決世界飢荒的方針,科技在農業上的應用刻不容緩;新科技與較年長的從業人員結合,需要雙方都敞開心胸並保持耐心,才能讓智慧農業的應用更加普遍。