你應該要知道的食事

中興大學土木系楊明德特聘教授帶領團隊，結合無人機與人工智慧，成功應用在精準農業上，減少農民看天吃飯的風險，榮獲科技部2020年的傑出研究獎。

整理＝編輯部

亞太地區的無人機（UAV）市場已成為全球第二大市場，全球的市場規模預估到2025年，將達到467億美元。

中興大學土木系楊明德特聘教授帶領團隊，結合無人機與人工智慧，10年前即投入山坡地及集水區監測，隨著物聯網發展成熟，進一步運用先進的運算技術及三維模型建立，成功應用在精準農業上，減少農民看天吃飯的風險，榮獲科技部109年的傑出研究獎。

無人機農業的發想來自Uber！

Uber的操作模式也讓楊明德有新的構想，建置雲端資料處理平台，讓農民在監測農作物生長及災損，更精準也更迅速獲得正確的判斷資料。

整合植株、天氣、土地等數據，以數據精算施肥量

以水稻收獲為例，穀粒含水量是採收的關鍵指標，穀粒含水量愈低，後續的烘乾、儲存成本就能下降，楊明德發展的「陸空協作之水稻最佳收獲模式」，就是透過無人機回傳影像資料後，再以演算法推估穀粒含水量，整合天氣資料，準確提供最適合的收成排程及順序。

在農作物的生長監測部份，楊明德指出，系統已經能精準的針對單株農作物進行株高變化、葉綠素含量、含氮量等大數據分析，讓農民可以決定何處、何時需要施肥。

「精準農業」並非一步到位，楊明德特聘教授團隊以無人機為「眼睛」飛上天後，透過「卷積神經網路（CNN）」，模仿人類大腦對「顏色辨識認知」，利用無人機的圖像資料，判斷農作物生長狀況的差異性。

目前研究正整合「邊緣計算」來進行快速的資料提供及即時判讀。楊明德表示，「邊緣計算」整合到無人機的感測器以進行「即時辨識」及「即時反應」，這概念就像是以前所有指令都要回傳到總部請指揮官判斷，速度延宕，現在把估算模式從「雲端」下放，每一個點位的「小兵」，都能按照SOP進行分析並提供正確判斷，大大減少資料負荷量，也讓過去曠日廢時的採樣、實驗室資料分析，縮短到1小時甚至數分鐘就能完成。

與農會產銷班攜手合作！以低碳足跡監測植株生長

楊明德團隊與霧峰農會產銷班合作，透過app與雲端平台，提供視覺化的採收決策服務，提供農民正確的採收時機，提高產量與品質，也減少了肥料及農藥的過度使用，以及烘穀成本，精準農業也呼應「低碳足跡」的節能減碳目標。

團隊在「植株定位技術」，結合AI物件偵測及影像處理技術，各類農作物的準確率高達九成，水稻秧苗的準確率更高達98.56%，可做為單株生長監測的基礎。

國內無人機操作的人口愈來愈多，計劃下一步推動「無人機Uber」，合法合格的操作者加入平台後，都能上傳資料提供訊息，不需要靠著專業團隊到現場去操作無人機，屆時資料庫建置完成後，使用者及資料提供者都能從中獲取好處，把「手中的玩具變成工具」，達到雙贏。楊明德教授指出，隨著無人機在商用領域的廣泛應用，台灣有成熟的AI研發人才及高科技產業鍊，在亞洲的無人機市場競爭具有一定優勢，把市場的餅做大，吸引更多人才投入，台灣未來在無人機結合AI智慧應用上，有無限寬廣的空間及可能性。

審稿編輯：李若威

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