茶園栽培面臨病蟲害導致產量下降與品質不穩定等挑戰，威脅著茶園的永續發展。搭載多光譜、高光譜及熱影像感測器的無人機平台，搭配AI技術，包括機器學習與深度學習演算法，識別病害模式、嚴重程度及範圍，本文突顯無人機與AI在創新茶園栽培、對抗各項挑戰以及為未來農業自動化提供研究潛力。

無人機與人工智慧融合在茶葉種植的優勢

      茶樹種植中的人工智慧病害診斷係利用機器學習和深度學習模型，透過學習大量的數據，演算法辨識病害的準確度可不斷提高。卷積神經網路CNNs (Convolutional Neural  Networks)、隨機森林 (Random Forests) 和支持向量機SVM (Support Vector Machines) 是監督學習 (Supervised Learning) 的常見演算法，利用標記資料（例如健康和罹病茶樹的圖片等），訓練模型根據顏色、紋路和型態等特徵區分不同類型的植物。透過使用DBSCAN或k-means分群演算法能夠迅速採取措施並避免嚴重的農作物損害。無監督學習 (Unsupervised Learning) 則是可在無標記資料的情況下識別資料中的模式。卷積神經網路CNNs和遞迴神經網路RNNs (Recurrent Neural Networks) 兩種深度學習模型對於評估影像資料、識別茶樹病害的症狀以及對病害發生的時間模式進行建模，特別具有優勢。遷移學習使預先訓練的模型能夠快速辨認特定的茶樹病害，減少大量標記需求並加速其應用。

      透過將人工智慧演算法與無人機遙感數據結合，可以實現茶樹的預測性病害分析。使用長短期記憶模型LSTM等機器學習模型，對遙測資料進行時間序列分析可以監測整個種植區之病害傳播情形。配備先進感測器的無人機可監控大規模茶園，以取得早期病害診斷的關鍵數據。這項技術可以改善作物健康、減少環境影響並提高產量。

      然而，必須解決技術、經濟和技能相關之挑戰，以確保廣泛應用。政策制定者應確保資料隱私、法規和公平取得技術進步的機會，借重深度學習等用於病害診斷和預測分析的人工智慧技術，農民能夠更好地規劃防治策略並減少農藥使用，進而提高產量和永續性。

(來源：Kumar, R. 2025. Integrating Unmanned Aerial Vehicles and AI for Sustainable Tea Cultivation: A Focus on Early Disease Diagnosis. International Journal of Science and Research (IJSR). DOI: 10.21275/sr241210214326 )