主題專區｜氣候變遷、數位科技、淨零碳排與基因科技等

數位科技

2024/11/12

日本國家農業與食品研究組織(NARO)開發一種技術，利用人工智慧(AI)技術結合從玉米田的無人機圖像和NORODA的網格農業氣象資料進行物件檢測，以預測每個田地的最佳收穫時間。目前，準確預測大田地的適當收穫時間通常需要耗費大量的時間和精力，但這項新技術能夠提供更精確預測。透過每個季節僅進行一次的空拍，便能有效判斷適當的收穫時間。人工智慧的應用使得預測收穫時間變得更簡便且準確，有助於提升玉米的生產效率，並優化收穫計畫。

#預測模型 #無人機 #圖像數據 #玉米

日本首創的數位永續森林綜合管理

2024/11/09

日本國土面積森林佔七成以上，是全球森林涵蓋率相當高的國家之一。無論是在木材供給、生態多樣性、二氧化碳的吸收與碳儲存、防止水土流失等，豐富的森林資源在許多面向具備著各式功能。因此，森林維護的重要性更顯重要。

#碳儲存 #數位森林支援計畫

啤酒花「上陣」試驗工研院盼找出農場自行供電可行性

2024/11/07

工研院指出，因應極端氣候，全球訂定2050淨零排放目標，藉由試驗場域模擬極端氣候，作物在新型態溫室內的創新栽培與應用。例如以二氧化碳作為催化生長的科學驗證、智慧電網控制系統運用，並以低碳運作達成自供電溫室管理的系統。

#太陽能模組溫室 #智慧電網控制系統 #農電共生 #工研院 #農業淨零

商業興觀點／智慧農業拓展海外市場

2024/10/31

越南農業部發布了「2030～2050年農業和農村發展的科技和創意創新策略」行動計畫。該計畫旨在推動農業轉型智慧化，鼓勵國營電信及IT科技企業利用物聯網（IoT）、人工智能（AI）、大數據和區塊鏈等技術，推動越南農業智慧化發展。隨著政策的推動，業者也看好當地市場，並以「農業現代化與永續農業」兩大類為主轉型智慧化。

#農業轉型 #智慧 #IoT #AI #永續農業 #農業現代化

最新日本農機OpenAPI規範及跨域數據合作成果

2024/10/30

由於不同農業機械使用的數據規格不同，造成使用者在作業現場相當大的困擾。因此，在數據規格統一，以及提供使用者做資料管理分析的農事經營服務等需求日益增長。

#農業勞動力不足 #自動化技術 #智慧農業 #農業AI #農機OpenAPI

生成AI僅依據單一初始圖像可模擬作物生長

2024/10/28

此研究由德國波昂大學研究團隊開發軟體，該軟體能夠根據單一初始影像模擬田間作物的未來生長情況，能夠根據數千張田間實驗的照片，利用學習運算預測作物的未來發展，該軟體能夠從單一的初始影像生成未來的生長圖像，並準確估算如葉面積和產量等參數，此研究成果可幫助農民做出更明智的決策，提升農業的永續性和環保性。

#機器學習 #影像生成 #成長建模 #作物混合

利用雷射光和 3D 列印改良作物

2024/10/25

德國波昂大學研究團隊結合雷射掃描和3D列印技術，創造出一個甜菜3D模型，展示了新技術在 21 世紀作物育種中的應用。這個3D植物模型捕捉了甜菜地上部分的基本特徵，可用於人工智慧輔助作物改良，這些模型可重複使用，適合在田間使用。

#3D列印 #雷射探測 #植物 #表型分析

開發水稻營養壓力的高光譜庫，以利分析水稻影像

2024/10/23

研究由中國科學院研究團隊開發了一個針對水稻14種NPK（氮、磷、鉀）營養壓力條件的高光譜庫，利用地面高光譜相機收集和分析420張水稻壓力影像。研究中使用的基於變壓器的深度學習網絡SHCFTT能準確識別營養壓力模式，其準確率在93.92%至100%之間，顯著優於支持向量機（SVM）、一維卷積神經網絡（1D-CNN）和三維卷積神經網絡（3D-CNN）模型。這一方法提高了營養壓力檢測的精確性，對作物健康監測和精準農業的決策制定具有重要貢獻。

#深度學習模型 #影像分析 #植被指數 #精準農業

以無人機增強小麥監測並可預測產量

2024/10/22

研究由中國南京農業大學研究小組開發以無人機（UAV）影像技術的創新方法，用於量化小麥的均勻性。該方法能夠估算葉面積指數（LAI）、SPAD值、植被覆蓋率（FVC）和植物高度，並在生長季節中計算出20個均勻度指標。研究結果顯示，Pielou的LAI指數與產量和生物量之間的相關性最強，該方法為小麥的均勻度監測提供了有效手段，並對產量和生物量的預測提供了新見解。

#無人機 #小麥 #影像分析 #均勻度