不再看天田!茶改場推 IoT+AI 茶園精準灌溉 大幅省水 茶葉更香更回甘
農業部茶及飲料作物改良場建構茶園精準灌溉決策模式,透過微氣象觀測站資料、蒸發散量(ET)指標與物聯網感測技術,開發「茶園精準滴灌參數模組」,並導入AI運算與雲端平台進行灌溉管理。研究顯示,精準滴灌可依降雨、土壤含水量與蒸散變化動態調控水量,在夏季與枯水期皆能提升茶芽數與茶菁產量,同時節省約13%至24%灌溉水量,並改善茶葉香氣、滋味與回甘度。
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智慧農業與病蟲害防治講座聚焦AI影像辨識在農作物害蟲監測上的應用;講師姚美吉指出,AI系統的有效運作仰賴大量前期基礎建置,包括蒐集米象、煙甲蟲等儲藏型害蟲在不同生命階段的影像資料,建立完整辨識資料庫,才能提升判讀準確度與防治效率。
內容進一步說明儲藏型害蟲的生態習性,多數米蟲在加工源頭即以卵形式存在,而非於倉儲階段才產生;因此,源頭管理、環境清潔與預防措施比事後處理更為關鍵;透過科學化監測與標準作業流程,可有效降低害蟲風險與品質損耗。
講座亦提供實務建議,例如以低溫冷藏抑制害蟲繁殖,選購真空或脫氧包裝產品以確保儲藏品質;同時探討昆蟲在生物防治及替代性蛋白質領域的潛在價值,強調透過數位平台共享資訊與經驗,推動精準農業與知識普及。
AI模型需透過不同階段與樣態的影像資料進行訓練,才能準確辨識害蟲種類與生長狀態;資料越完整,判讀精準度越高
多數米蟲於加工源頭即以卵形式存在;若未加強源頭管理與環境清潔,後續儲藏階段易孵化繁殖;預防措施可降低損失與處理成本
昆蟲可作為生物防治工具,協助控制特定害蟲族群;同時在替代性蛋白質領域具發展潛力,有助於多元化農業與食品資源利用