作者:劉書妤
折腰的稻穗、腐爛的瓜果,農田一片滿目瘡痍,大雨淹沒了農民的心血。臺灣受氣候變遷的影響,降雨型態趨向極端化,乾季變長、瞬間強降雨的規模愈大。在氣候變遷下,導入科技技術或許是解決農業困境的解方。
水稻栽培每公頃約需水1.5萬公噸,是最耗水的作物。在氣候變遷趨勢下,應推動「適地適作」,汰除不適合之品種,及選育更耐熱、耐濕及耐抗病害的農作。農試所嘉義農業試驗分所將野生稻耐旱性導入秈稻,再從秈稻導入稉稻,成功以秈稻HY15與台稉9號雜交,培育出可節水三成的耐旱水稻品種——「台農83號」。
科技助力!農民不再只能看天吃飯
除了培育作物的新品種,科技的應用也是改善方法之一。務農人力短缺,農業生產受衝擊,且氣候變遷引發乾旱、暴雨等挑戰,使得農民難光靠經驗耕作。因此,行政院農委會推動「智慧農業」計畫,在生產管理上輔以自動化設備及感測元件,並結合跨領域之物聯網(IoT)、大數據(Big Data)分析等技術,提供農民更有效率的農場管理模式。農委會還建置符合稻作、養殖漁、家禽等產業需求之「智慧農業共通資訊平台」,彙整各產業推動智慧化生產所需資料,包含產銷資訊、氣象資訊、災害預警、環控感測分析等資源。
過去沒有感測器,只能以肉眼辨識土壤表面的變化,現在有了科技的輔助,更能讓農民清楚掌握農地數據。只要在農場既有的實體物件導入感測元件,如:生物感測、環境感測及影像辨識等,AIoT可透過感測器收集農場環境條件,作為施肥及灌溉的依據及判斷,並結合無線通訊科技,將蒐集到的數據上傳至雲端資料庫。甚至能導入「遠端程控系統」,透過智慧型手機查看環境資訊,控制設施內遮蔭網、循環風扇等設備。
而這些環境數據、作物的生長資訊,例如生育期紀錄、施肥及用藥日記等,都能提供農民日後栽培的參考,或是對於可能發生的天氣災害事先做準備,降低農損風險。這些資料也能作為農產品的生產追溯系統,建立生產者與消費者的產品資訊橋樑。
影像辨識作物的生長狀況
此外,AI還能提供更多輔助功能,如作物成長過程的影像辨識,包括作物的葉片色澤、斑點等,作為病蟲害的早期預警;或是以結合GPS定位系統的農業機具,搭配感測器,讓農民能即時調整務農工作時程,例如:噴藥、除草、施肥等。
實際在農業領域的應用案例之一為「智慧蘭園監測平臺」。臺灣為蘭花的出口大國,但現今國內仍有許多傳統溫室之環境調節模式仍仰賴人工調控與定時抄寫記錄溫室環境參數值。隨著溫室管理導入自動化技術,專家開發智慧蘭園監測平臺,利用自動化系統監測植栽的生長,此平臺包括兩個系統,分別是「蝴蝶蘭盆苗生長性狀即時影像擷取系統」、「自動化溫室環境監控系統」。
即時影像系統透過機器視覺技術,擷取蝴蝶蘭盆苗的生長影像,經過影像處理運算後,可估測盆苗之葉面積。環境監測系統則利用無線感測器網路技術,建構出一套自動化環境監測網路,監測溫度、濕度等環境資訊。透過上述兩個系統的整合,能減少人工量測盆苗生長狀態所耗費的時間,以及更準確監控溫室內生長環境的變化。
智慧農業不只能應用在作物生產上,後續收穫後貯藏、食品加工等,都能與大數據與IoT相互整合,結合消費市場需求與商情資料蒐集,透過大數據資料探勘,協助產銷過程的智慧監控。這需要來自各領域的專家透過、農民、食品供應商及政府單位互相溝通與配合,才能順利發展智慧農業。
小結:農民靠天吃飯,極端氣候、務農人口流失及高齡化皆影響農業生產。跨領域整合的智慧農業已是全球農業發展所趨,透過作物生長環境與品質監測系統的建置可有利於農產品生產,降低作物蟲害並提高作物品質,成為解決農業困境的解方。
(本文經同意轉載自合作媒體 vMaker台灣自造者、原文連結)
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