智慧農業的基本功-病蟲害防治走向AI的前奏曲(下)(姚美吉講師)
介紹AI影像辨識在農作物害蟲監測上的應用,強調建立完整害蟲影像資料庫是提升判讀準確度的基礎;內容說明米象與煙甲蟲等儲藏型害蟲多於源頭即存在,預防與清潔管理重於事後治療;並建議以低溫冷藏及真空脫氧包裝降低繁殖風險;同時探討昆蟲於生物防治與替代蛋白質領域的多元應用,推動智慧化與精準農業發展。
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為了控制開花與結果的成熟狀態,植物會釋放出氣態賀爾蒙—乙烯,而環境因素,如乾旱、鹽分和病原體,也會導致賀爾蒙水平有所波動。由於乙烯在植物的健康中扮演重要角色,因此農業界對監測乙烯很感興趣。盡早發現釋放出乙烯的變化可使農民採取防護措施,以恢復植物的健康並減少作物損失,因此,實時監測乙烯的釋放可以為農民提供有關植物發育和健康的重要資訊。然而,現有的感測器具有局限性,使得它在該領域中顯得不切實際。因此,麻省理工學院的研究員開發出一種可靈敏地檢測乙烯含量變化的感測器,其發表於ACS Central Science期刊中。【延伸閱讀】科學家為養雞場開發了寄生蟲檢測系統
新型感測器置放於一塊含有一個單壁碳奈米管(SWCNT)的玻璃中,其被夾在金電極之間。研究員將含有鈀的催化混合物放在SWCNT的頂部,因此,鈀催化劑將乙烯氣體轉化為乙醛,此反應稱Wacker氧化法。在此反應中,鈀催化劑改變了其氧化態以及與SWCNT的相互作用,從而改變了它們的導電率。透過這種反應方式,研究人員可隨時監測乙烯的變化。研究員將康乃馨或桔梗花放在裝有新型感測器的容器內,並觀察到花朵盛開和褪色時乙烯產量的波動。該設備具有高靈敏度,其可以檢測容器內十億分之一的氣體濃度,因此對於監測田間的植物具有應用潛力。