主題專區

2026/04/28

印度與沙烏地阿拉伯研究團隊開發一套植物病害即時診斷系統，利用卷積神經網路分析植物影像，自動辨識植株健康狀態與病害情形。該系統整體準確率達98.32%，平均每張影像推論時間為42.6毫秒，兼具高準確性與即時處理能力，有助於提升田間監測與決策效率。

#植物病害診斷 #卷積神經網路（CNN） #影像辨識 #精準農業 #智慧農業 #人工智慧 #影像分析 #多層卷積結構 #邊緣運算 #物聯網節點

山地梯田作為氣候調適系統：原住民農業的韌性機制

2026/04/27

美國加州大學洛杉磯分校（University of California, Los Angeles）研究團隊發現，原住民運用世代觀察經驗發展氣候調適策略，在極端環境中建構韌性體系。

#NbS #梯田農業 #風險分散 #氣候韌性

遷移學習方法提升巴西大豆細尺度產量預測能力

2026/04/22

美國伊利諾大學厄巴納－香檳分校研究團隊提出結合人工智慧與遷移學習之產量預測方法，整合衛星觀測、氣候資料與州級統計數據，以解決巴西細尺度農業資料不足問題。研究結果顯示，該方法可在細尺度資料有限情況下推估市級尺度的大豆產量，並透過少量在地資料進一步提升預測能力，有助於農業決策與糧食供需評估。

#產量預測 #農業決策 #遷移學習 #衛星觀測 #大豆 #人工智慧 #氣候資料 #產量模型 #粗尺度資料 #市級尺度

以自然解方（NbS）提升歐洲森林防火韌性

2026/04/21

歐洲環境署報告指出，透過自然解方（NbS）調整森林結構與景觀管理，可降低森林可燃物並減緩火勢蔓延，提升歐洲森林對野火的韌性。

#自然解方（NbS） #森林火災管理 #氣候變遷 #森林韌性 #野火風險 #森林結構 #可燃生物量 #計畫性燃燒 #景觀管理

運用人工智慧解析基因與環境互動提升小麥產量預測能力

2026/04/17

德國研究團隊結合人工智慧與大數據，分析基因型與環境互動對冬小麥產量的影響。研究整合中歐31個地點、逾13,200個基因型資料，並結合基因標記與氣象資訊建立預測模型。結果顯示，納入基因與環境互動後，可提升產量預測準確度約23%，並有助於辨識最適合特定環境的品種，加速精準育種與氣候適應策略發展。

#人工智慧 #大數據 #基因與環境互動 #產量預測 #精準育種 #冬小麥

原位感測器提升土壤硝態氮即時監測能力

2026/04/15

中國科學院研究團隊開發一種新型原位土壤硝態氮（NO₃⁻-N）感測器，結合介電光譜與演算法分析技術，可在田間環境進行即時監測。該感測器在不同土壤條件下與實驗室分析結果高度一致，並可連續追蹤施肥與降雨等動態變化，有助於提升施肥精準度與作物生產效率，支持精準農業發展。

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生態系統的生產力決定了土壤碳儲存或碳釋放方式

2026/04/14

中國科學院研究團隊整合全球1,094對觀測資料，分析土壤微生物碳利用效率（CUE）與異營性呼吸（Rh）的關係。研究結果顯示，在低生產力地區，CUE會隨Rh增加而下降；而在高生產力地區，當Rh超過一定值後，兩者關係出現解耦並趨於穩定。顯示微生物代謝會隨環境條件調整，若將此機制納入碳循環模型，將有助於提升氣候預測準確性。

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