農業設施省工節水智動化生產系統
計畫介紹: 本子計畫目的著重於設施農業內所需的AI技術進行發展，針對台灣具有優勢的育苗產業作為發展技術的目標場域，並且結合產業需求、整合AI技術與現有的機械設備，於設施農業中的種子選別、環境監測、植床培育、品質產量管理等進行相關的AI技術發展，以克服台灣農業面臨的挑戰如人口結構失衡與分布不均、極端氣候與資源短缺等。本子計畫可以分為四個部分：AI智慧種子辨識系統、農業設施內微飛行器AI監控與微感測晶...
黃國益
研究領域： 影像處理、圖形辨識、機電整合(PC-Based信號擷取與控制應用)、機構設計
謝廣文、洪滉祐(嘉義大)、蔡耀全、林浩庭、戴慶良、郭寶錚、陳澤民
應用生理指標建立超前預警之作物栽培管理平台
計畫介紹: 當前國內外研發智慧農業技術上，均採用外部環境因子或巨觀的症狀表徵作為判斷的依據。而本技術係基於「作物的健康應反射自作物本身的生理狀況」的觀點，建立「智慧作物健康超前預警平台」，藉由各種異質感測器在逆境環境中取得微觀下的葉溫、株高、葉綠素及空氣溫度等作物生理指標，此外還設計葉溫和空氣溫度特徵融合為新的作物生理指標，利用這五個作物生理指標以人工智慧演算技術超前部署建立「作物水分預警系統」、...
朱彥煒
研究領域： 生物資訊演算法、精準醫療、智慧農業、大數據分析、人工智慧
賀瑞華(中研院)、Wilhelm Gruissm(玉山學者)、戴淑美、陳珮臻、羅舜芳、張書恒
數位分身作物生長逆境指標與災損監測
計畫介紹: 為提升糧食自給率，降低農業生產成本，同時達成節約灌溉用水，提高水土資源有效利用之目的。本子計畫設計逆境場域研發遙測AI 輔助培育技術，以水稻及小麥作為目標對象。水稻和小麥各生長階段，自萌芽階段至生殖生長階段，結合UAV與 IoT 設備導入影像分析與 AI 技術，建立長期且穩定之觀測系統。此系統能了解其生長發育過程中植株生長及營養狀態，並給予栽培管理上的動態調整建議。AI分析技術能適應逆...
楊明德
研究領域： 人工智慧、遙感探測、影像處理、地球空間資訊、環境監測、災害評估
