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智慧農業首重精準數據 林一平:IoT應用與商機建立在真實數據上

交通大學華邦講座教授林一平表示,物聯網的應用與商機多樣,然而一切皆須建立在真實的數據上。李建樑

作物病蟲害防微杜漸,不能只依賴影像辨識。影像辨識的應用往往代表著作物的病灶已經清晰可見,農人早已蒙受財產損失。對此交通大學生物科技學院副教授陳文亮表示,智慧農業的應用應該更加聚焦在預防性維護上;透過確實掌握作物生長過程中的重要參數,在異常時即早警訊,避免作物病害走到難以挽回的地步。

萬變歸宗:確保感測器蒐集的數據為真

由交通大學華邦講座教授林一平、生物科技學院副教授陳文亮為首,跨領域帶領的農譯科技,窮盡所有作物生長過程中的參數,在生物科技專業的協助下,縮小會造成特定作物病蟲害的變數範圍,降低在大數據中大海撈針的時間成本。而在選定了重要變數之後,便是資通訊專業能夠為智慧農業把關的橋段─確保蒐集數據為真。

資通訊專業的林一平表示,物聯網應用帶來了一種誤解─「所有直接從感測器蒐集而來的數據皆可被信任。」然而在農業場域的應用中,多變的溫差、濕度,直接曝曬於開放空間等狀態,都讓蒐集數據的感測器面臨高度設備損壞的風險。物聯網的應用與商機多樣,然而一切皆須建立在真實的數據上。為了確保數據為真,農譯科技在硬體端、軟體端皆做了調整。

林一平形容,在硬體端降低設備本身的複雜度,一反常見的無線通訊,農譯科技以有線的感測器埋設於土壤中,減少因設備複雜度對設備本身的電量消耗與潛在損壞風險;在軟體端,在多樣的數據之間建立相關性,如供電狀態、濕度、灌溉設備等,當供電數據顯示供電中、灌溉設備顯示運作中,濕度數據卻沒有相對提升,就可以推測濕度感測器損毀,及早警報修繕。

同上述,藉由建立數據的相關性,在軟體端為感測設備拉起防護網,避免不可預期的農地狀態帶來的損失。林一平表示,在前期的感測器選擇、通訊方式選擇上,團隊花了約一年的時間,才找到能夠詳實記錄數據的設備通訊組合;唯有在感測設備蒐集的數據都可以被信任時,進一步發展的精準農業、預防性維護才有意義。

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