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」、「作物病害預警系統」以及「作物蟲害預警系統」。在作物水分預警系統中，可超前預測水稻作物即將發生缺水之情形，發出缺水預警並建議灌溉水量；作物病害和蟲害的預警系統，則可超前預測病蟲害即將發生，並發出病蟲害預警與建議用藥之策略。本技術可應用於農民、農會、契作公司及農改場等，可實質應用在農田上，以達到智慧化省水、高效能產出之作物栽培目標，使最大化水和土地資源有效利用，降低成本同時也可減少農藥對環境的破壞。

效益:
1.本技術實用價值在於能做到提前預警並有效降低農成本損耗，並提高產量。
2.作物生理指標不僅能立即反應作物生理情況，也能作為預警缺水以及病蟲害可能會危害作物的參考指標。
3.本技術之作物用水預警系統利用作物生理指標能精準預測水稻生理狀況是否需要給予適量的水分。
4.本技術之作物病害預警系統希望於水稻種子階段利用多高光譜儀影像之檢測資料、秧苗期感測器測量作物生理數值及無人機在田間收集病害時期影像資料等建構影像資料庫，初步分析各種感測器數值健康與病害間差異，可提前預警是否有植物線蟲寄生的可能。
5.歷史天氣站觀測資料以及未來天氣預報即時預警病害在未有表徵之前能提前得知未來發生的風險，能提早做防治。
6.本技術之作物蟲害預警系統能利用在未有表徵之前的多高光譜影像提前預警蟲害發生的風險，而能提前作農藥噴灑防治。