利用無人機和電腦深度學習幫助澳洲農民達成精準農業之目標 - 農業知識入口網

文章來源 : 農業科技決策資訊平台    2018-06-13

　　近年來衛星多重光譜成像(multispectral image，MSI)與無人機技術逐漸發展完備，這些無人操作技術能夠遠端幫助農民及時且主動性的管控作物的生長情形，利用光譜強度差異轉換成植被的健康狀況，讓農民可依據作物當下的健康狀況差異給予適合的水、養分或農藥等處理；然而在高空中進行的多重光譜成像需要依靠昂貴的相機拍攝及掃瞄農地，對於想提升管理效率與降低成本的農民而言，無法作為廣泛使用的選項。

　　南澳大利亞大學(University of South Australia)與阿德萊德大學(University of Adelaide )和LongReach植物育種公司合作開發新的技術，使用無人機在20公尺的高度進行每兩秒一次的圖像收集，利用RGB（R:紅色、G:綠色、B:藍色）彩色圖像分析小麥田中的狀況，並藉由深度神經網路學習與比對MSI高空測量與RGB地面測量的圖像差異，顯示植被指數(vegetation index，VI)與高度相關，而圖像的空間配置、光譜及時間資訊有助於估計小麥的植被指數。經過驗證後，團隊認為未來可以經由成本較低的RGB圖像與深度神經網路評估以進行VI測量。【延伸閱讀】廣積深耕智慧農業　茶葉自動包裝機導入北部茶園

　　此研究由澳洲研究委員會(Australian Research Council)和穀物研究開發公司(Grains Research and Development Corporation)共同發起，相關研究發表於<Plant Methods>。

資料來源

• Phys.org
• Estimation of vegetation indices for high-throughput phenotyping of wheat using aerial imaging