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遠距監測作物溫差 低成本相機化身感測器

NC State以低成本攝影機定時拍攝農田,再以機器學習演算法分析作物逆境反應。North Carolina State University

及早發現農作物問題有助去蕪存菁,而從現有技術中找新方法,或能避免解決方案成本過高等問題。對此,北卡州大(NC State)作物與土壤科學系,以及電機與資訊工程學系跨學科研發低成本攝影機系統StressCam,遠端監控作物的逆境反應。

據Farms.com報導,以北卡州重要經濟作物玉米和大豆為例,兩者在某些階段缺水會造成植物逆境,並可能嚴重影響產量。

電腦視覺和機器學習專家Paula Ramos-Giraldo研究出StressCam,透過植物行為追蹤田野土壤濕度。成本比追蹤玉米和大豆田乾旱逆境的一般智慧手錶還低。

Ramos-Giraldo表示,農民能藉此培育更多耐旱品種,未來甚至可能提醒農民何時需要灌溉田地。

StressCam系統以Raspberry Pi為基礎,由成本約150美元的零件構成,並支援WiFi,其配備的計時器可以在早上打開系統,並在晚上關閉。該系統採太陽能供電,並在陰天使用備用電池。

透過定時拍攝收集照片後,再以電機資工系協助的機器學習演算法對照片進行分析,尋找乾旱逆境的跡象。這些資訊會傳回研究人員及耕作者的網路平台。

作物與土壤科學系教授Chris Reberg-Horton表示,使用StressCam的最終目標是用來監測美國眾多農場的水質狀況。這些攝影機有助研究覆土作物捕捉額外雨水的效率,以利替農田保留最多水分。


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