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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在2021年,由於3至5月期間降雨量不足,以致肯亞農業受到嚴重影響,估計有210萬肯亞人因乾旱影響農作物收成而面臨飢餓。為了緩解乾旱對肯亞農業所產生的影響,以色列智慧灌溉公司 SupPlant將幫助肯亞農民實現精準灌溉。
玉米是東非的主要作物,但也存在一些風險,因為玉米喜愛陽光卻不耐旱,因此,在乾旱狀況下玉米無法長到超過兩英尺的高度,甚至在開始生產可收割的作物之前就已經枯萎了。於是,SupPlant開始與大約 50 萬名玉米小農合作,藉由SupPlant 的新型無感測器技術來收集和分析當地氣候、植物和灌溉數據,以幫助小農避免作物歉收。 同時,該公司亦提供極低成本的灌溉建議、天氣預報和作物壓力警報,以及人工智慧為輔的農藝指導,使小農更能適應氣候變化。【延伸閱讀】藉分析農業大數據發展智慧灌溉技術以節省水資源
SupPlant與美國賓夕法尼亞州立大學的 PlantVillage 合作。PlantVillage創始人表示,SupPlant獨有的資料集、農藝專業知識和演算法為面臨乾旱威脅的農民提供了重大的改變。希望未來能看到SupPlant的新型無感測器技術被大規模地運用,並期望農民在作物收成的季節中獲得豐收。
SupPlant 旨在運用數位方式提供灌溉決策以服務所有類型的種植者,大多數農業科技公司只針對全球 2% 的種植者,而忽略了全球 4.5 億小農。不過, SupPlant 計劃在2022年時,能為至少 200 萬的非洲和印度的小農提供服務,幫助農民以永續性的方式生產更多、更好的食物。”