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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適當控制害蟲對於農作物的穩定生產至關重要,但由於許多害蟲都是屬夜行性,隱藏在葉下或地面上,因此尚不清楚農田中害蟲發生的頻率,為了調查害蟲情況,在多個地點設置具有效吸引特定害蟲的費洛蒙誘捕器,研究人員定期巡查以確認捕獲的昆蟲數量,考量勞動力和成本,通常是每隔5天至1週進行一次,然而,許多害蟲例如飛蛾每天都會移動或飛行,害蟲的發生情況根據天氣條件等而變化,因此利用現在已有之調查方法依然很難掌握害蟲每天發生情況。
研究重點透過結合物聯網攝影機,及吸引特定害蟲費洛蒙藥劑,每天將收集捕獲和殺死的害蟲的圖像遠端傳送至電子信箱,以便研究團隊能夠檢查害蟲爆發狀態,並每天在預定時間打開底部將害蟲自動丟棄在塑膠袋中。
研究結果裝置透過目視計數影像捕捉的昆蟲數量與裝置實際採集的昆蟲數量之間相關係數0.9或更高。當捕獲的昆蟲數量超過200隻時,雖然有捕獲和殺死的個體重疊問題,導致很難從圖像中統計數量,但研究團隊發現該系統總體上可以監測害蟲爆發,沒有任何實際問題。
研究成果已發表在科學期刊《應用昆蟲學和動物學》,研究團隊成功透過使用這種監測系統,可以進行有效的害蟲控制,避免農藥的過度噴灑,從而降低成本,未來可有助於勞動力和環境負擔減少,透過使用該裝置,可以快速監測外來害蟲並有助於防止其擴散。【延伸閱讀】-新創公司FarmSense將人工智慧應用於害蟲的田間管理