遠端監測系統有助於提高生產力並減少農業碳排 - 農業知識入口網

文章來源 : 農業科技決策資訊平台    2025-11-12

　　花生、馬鈴薯、紅薯等種植者，經常面臨到估計最佳收穫期間以及作物品質與產量的挑戰，由於此類地下作物通常只能等到收穫期間，或者直接由土內將整株拔出才能確定其生長狀況與成熟度，此種預估方式也經常造成不必要的碳排放，作物灌溉部分也經常因為土壤與天氣狀況造成水資源的浪費。因此，此種預估與灌溉方式也影響到作物生長效率，進而影響整體產量以及製造多餘的資源消耗。

　　研究團隊利用衛星及無人機等遙測技術，拍攝作物在可見光與不可見光波段的反射影像建立模型，以人工智慧分析作物葉片的反射率，計算與估計地下作物成熟度以及產量。針對灌溉部分，開發出一種嵌入式的微型雷達系統，以不同頻段的電波與土壤交互作用估算土壤中的水分以及預測產量與最佳收穫時間。

　　研究透過實證發現該類模型在地下作物或者甘蔗之中，不論是遙測技術、微型雷達系統及人工智慧對於作物的成熟度以及土壤水分含量的預測準確率都可超過90%，同時精準預估土壤水分與作物健康情形藉以避免傳統開挖觀察與水資源浪費。

　　此項研究發表在2024年12月《phys.org》科學與技術新聞網，研究貢獻在於開發全新型態的遠端監測系統，透過精準判讀與精準預估達到作物生產情形與產量預估，改善傳統觀測模式以及水資源浪費，同時也提供其他國家，例如歐洲DATI研究參考作法與實際應用，特別是針對該研究關注之地中海地區的穀物作物與牧場改善其用水情形，此外也為全球作物產量預估與灌溉用水評估提供新的模式與方法，進而有效促進數位科技應用於農業、環境保護等議題。

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Phys.org