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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。
紙膜插秧成功壓制稻田雜草 有機稻農省工又兼顧增產、環保
雜草管理是有機水稻種植農民最頭痛的事,在不用除草劑的前提下,只能靠人工或機械反覆除草,費時費工,還面臨農村缺工困境。農業部台東區農業改良場今在台東關山鎮示範「紙膜插秧」新技術,透過再生紙膜覆蓋水田阻隔陽光,成功大幅抑制雜草生長。
大型植物模型問世 強化農田智慧辨識與精準除草
美國西雅圖農業科技公司推出大型植物模型,以超過1.5億筆標記植物影像資料訓練而成,強化農田植物辨識與自動化決策能力。該模型並已整合至其雷射除草系統,可提升除草效率並減少化學藥劑使用。
自動像素級標註技術應用於植物病害嚴重程度評估
澳洲梅鐸大學研究團隊提出一套自動化像素層級標註方法,用於植物病害嚴重度評估。該方法結合深度學習與形態特徵分析,在咖啡葉資料集中最佳分類準確率達82.24%。
改良YOLOv8深度學習模型,即時檢測與分類辣椒葉片病蟲害
印度的研究團隊結合深度學習與影像辨識技術,建立辣椒葉片病蟲害自動辨識系統,並改良YOLOv8模型,使辨識準確率最高達99.5%,可應用於田間即時監測與智慧農業管理。
氣候類比方法應用於葡萄園未來氣候預測
瑞士日內瓦大學與Agroscope 共同開發一款手機應用程式,運用氣候類比方法,預測葡萄園未來可能出現的氣候條件,協助葡萄種植者了解園區未來可能面臨的氣候變化與病害壓力,作為調整栽培與管理策略的依據。
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