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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在氣溫異常、蟲害等環境因素中,乾旱是導致農作物生產降低之環境壓力,除了導致植物枯萎的乾旱損害外,即使是不會讓葉子枯萎的輕微乾旱也會造成損害,導致產量減半,然而,植物實際上如何應對這種「隱形乾旱」時,到目前為止仍無法測試。
研究重點利用乾旱研究中從未使用過的土墩,在田間抬高土壤,以改善排水,並開發了一套實驗系統,模擬作物乾旱環境,先前已知道植物激素離層素(ABA)在植物體內缺水期間發揮重要作用,但在這項研究發現了另一種新的乾旱反應機制,並開發以缺磷反應為指標的乾旱檢測感測器。
研究結果為突破性技術的發展,這些技術可以在農作物產量受到乾旱影響之前優化灌溉機制。研究中使用乾旱實驗系統的開發以及作為「隱形乾旱」指標的磷酸鹽缺乏反應之新發現,預計將有助於改善未來的糧食安全及作物穩定生產。
研究成果已發表在國際科學期刊《自然通訊》,研究團隊透過開發抗乾旱作物和優化灌溉,望未來減少糧食短缺情況,為全球糧食安全做出貢獻。【延伸閱讀】- 種子「渴」望生存-新塗層幫助種子在乾旱環境中存活