多光譜影像技術用於早期檢測水稻蟲害之研究
本研究針對水稻主要害蟲褐飛蝨,結合人工接種試驗與多光譜影像技術,建立一套可應用於早期預警的蟲害評估模式。試驗中模擬不同褐飛蝨族群密度處理,並使用無人機搭載多光譜相機於田間進行影像監測,蒐集植株光譜資訊。所稱『早期』係指水稻自幼穗分化期後至抽穗期前之期間,約對應二期作水稻蟲害好發時段。分析結果顯示,當常態化差異植生指數 (normalized difference vegetation index; NDVI) 相對於對照組之差值超出自然變異範圍 (± 1s) 時,即可視為一種預警訊號,具有辨識褐飛蝨危害初期跡象之潛力,並可作為田間早期監測之初步依據。此外,本研究亦探討田區邊行水稻 (rice near border) 作為對照組替代方案之可行性,以提升實務應用之彈性。研究成果提供傳統農業人工監測以外之替代技術,亦為智慧農業蟲害監測提供可量化之操作依據。
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