2024/11/12 @國際
日本國家農業與食品研究組織(NARO)開發一種技術,利用人工智慧(AI)技術結合從玉米田的無人機圖像和NORODA的網格農業氣象資料進行物件檢測,以預測每個田地的最佳收穫時間。目前,準確預測大田地的適當收穫時間通常需要耗費大量的時間和精力,但這項新技術能夠提供更精確預測。透過每個季節僅進行一次的空拍,便能有效判斷適當的收穫時間。人工智慧的應用使得預測收穫時間變得更簡便且準確,有助於提升玉米的生產效率,並優化收穫計畫。
示意圖
玉米是日本高利潤作物之一,產量約21萬噸的農作物,其中北海道收成約占40%(農林水產省2020年統計)。北海道中部地區近年發現在最佳採收期,玉米水分含量下降,容易枯萎,品質變差。因此,必須準確的確定玉米的適當收成時間。而玉米收成分為手工採收和機械採收,同時有大量人力需求問題存在。
日本國家農業與食品研究組織(NARO)研究團隊開發了一種預測玉米最佳收穫時間的技術,並透過預測每個田地的最佳收穫時間,這項技術只需用無人機對田地進行一次拍攝,除了無人機拍攝的統一的田地影像之外,還需要有關田地的位置和種類資訊,將這些資訊輸入“玉米收成時間預測工具”應用程式,即可計算適當的收成時間。
研究發現該技術預測了2021-2022年玉米的適當收成時間,並將其與手工收成的實際收成日期進行了比較,其中適當的收成時間和實際收成日期匹配或重疊,顯示此預測模型擁有高準確性。
此項研究發表在2024年4月北海道農業研究中心,該研究所開發之收成預測模型,對於未來為生產者提供預測適當收成時間資訊,由於這項技術可以提前約一個月預測每個田地的收成時間,為大規模生產地區的高效收成和運輸計畫作出貢獻。【延伸閱讀】- 運用深度機器學習分析韓國飼料作物生產數據及氣候影響性研究
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