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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傳統的咖啡栽培模式為全日照環境下栽種單一品種,雖能在短期內顯著提升產量,但也帶來了易感病害、環境韌性降低以及土壤有機質不足等一系列問題。近年來,混農林業逐漸受到關注,此模式藉由多樣化的樹種創造微氣候以減少病蟲害的發生,同時維持土壤肥力,促進農業的永續發展。哥斯大黎加為重要的咖啡產區,正面臨產地減少、病蟲害加劇等挑戰,為解決此問題以及對於永續農業的追求,由哥斯大黎加地球大學(Earth University)、哥斯大黎加大學(Universidad de Costa Rica)、哥倫比亞農業研究組織(AGROSAVIA)及熱帶農業研究與教學中心(CATIE)等機構組成研究團隊,探討在哥斯大黎加低海拔地區採用農林混合方式種植雜交種阿拉比卡咖啡的可行性。
研究團隊利用抗病雜交品種Esparanza L45作為材料,與4種不同樹木混合種植,共3個混植組合,相較於全日照組,混植組別的產量顯著提升,且植株死亡率由39%下降至7%,由此可知樹木對於減少環境逆境以及在極端氣候下做為緩衝的重要性。此外,研究人員對於不同混林組合分別採用化學性(速效型)及物理性(緩釋型)施肥,化學性施肥能使植株在施用初期快速生長、效益較佳,然而最終產量仍以混植搭配物理性施肥產量最高,每公頃達3.3噸。
藉由農林混植技術與新品種咖啡結合,研究展示了提升環境韌性及低海拔地區量產高品質咖啡的潛力,期望未來能擴大哥斯大黎加咖啡產區,並復耕已停產地區如Huetar Caribe,為咖啡產業的永續發展提供新的解決方案。