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農糧領域
農糧領域
2025/12/05
由德州農工大學與巴西農業研究公司研究團隊跨國合作結合了雜草管理、航空應用技術與環境科學專業,利用搭載低飄移噴嘴的遙控噴灑無人機(RPAAS),能以僅1.0至1.5加侖/英畝的低噴灑量,達到與傳統地面噴灑器(10加侖/英畝)相當的雜草控制效果。此成果為精準農業提供新解方,可減少除草劑用量並降低環境衝擊。
2025/12/04
工研院舉辦「農工合作推升智農2.0」跨域研發成果展暨交流會,展出智慧農工合作10多項農工科技成果,尤其有助酪農一目了然每隻牛健康的「乳牛3D體態辨識」、「乳牛畜舍清糞機器人」與AI「乳牛聲紋辨識」等多項吸睛功能。
2025/12/03
日本大阪公立大學工程學研究團隊開發出一款農業機器人,能於高架床栽培環境中自主導航,解決草莓、番茄等作物收穫勞力短缺問題。該機器人利用LiDAR(光達)點雲數據建立環境地圖,成功驗證兩種移動模式:預設目的地導航與高架床平行移動。
2025/12/02
來自美國的研究團隊以五個案例展示軟體機器人監測作物、生物基肥料開發、磷資源回收等技術突破,強調從奈米感測器到社會科學調查的多元方法如何重塑農業生產模式。
2025/12/01
美國南達科他州立大學(SDSU)農學系研究團隊整合土壤科學、作物遺傳學與農業經濟學專業,並與多州農業實驗站合作,分析超過650,000筆地表土壤樣本與跨州產量數據,建立長達21年的趨勢模型。
2025/11/28
丹麥哥本哈根大學植物與環境科學系研究團隊,與嘉士伯實驗室(Carlsberg Laboratory)、澳洲昆士蘭大學合作開發基因篩選技術「FIND-IT」,並結合澳涵蓋15萬種基因變異的種子生物庫,大幅加速高粱研究與育種進程。此技術突破使科學家能快速識別關鍵基因,開發適應北半球與全球南方氣候條件的高粱品種,為永續農業提供新解方。
2025/11/26
日本滋賀大學研究團隊探討了一種基於功能數據分析(FDA)的新方法,用於預測全年栽培作物的產量。透過分析在自然光植物工廠中生長的草莓和番茄的時間序列數據,研究揭示了溫度和太陽輻射等環境因素如何影響作物產量,進而提供優化農業生產新工具。
2025/11/25
日本國家農業和食品研究組織NARO開發觀測技術,使用無人機從農作物行上方移動並捕獲圖像,以記錄每個植物生長點的圖像,該技術能夠以節省勞力的方式獲得溫室中許多植物葉子的發育和生長資訊,並有望為草莓的高效生產做出貢獻。
2025/11/24
美國伊利諾大學厄巴納香檳分校研究團隊開發出一種新型機器學習工具,能以極少的人工標註數據,自主學習分辨空拍影像中不同開花狀態的芒屬草類。這項技術大幅提升了農業田間研究的效率,尤其是在需要分析大量作物表現性狀的情境下。研究團隊證實,該方法可顯著減少人工數據標註的工作量,為數位農業與作物改良帶來突破性進展。
2025/11/21
美國普渡應用研究機構的農業食品系統數位創新實驗室 (DIAL Ventures) 研究團隊,針對農業食品產業在面對氣候變遷挑戰時可採取的策略進行了深入分析,並提出了具體的行動方案以協助農業食品產業應對氣候變遷,並邁向永續發展。
2025/11/20
台灣原始森林中的「台灣山茶」是唯一可製成茶飲的原生植物,融合松露、柑橘與花香,具高抗氧化力。林業試驗所與茶改場合作,自113至114年間於中南部採集26處野生族群,挑選208棵優良母樹進行保種與基因分析,並評鑑出其獨特風味。台灣山茶現為高雄六龜、桃源區重要經濟作物,推廣成果顯著。
2025/11/19
美國普渡大學的研究團隊開發的人工智慧(AI)模型,該模型能夠預測作物產量,特別是玉米的產量。研究人員利用遞歸神經網絡(RNN)來預測玉米產量,這一模型結合了遙測技術、環境數據和基因數據。該研究顯示,使用無人機和衛星進行的遙測數據收集可以顯著提高作物表型分析的效率,並減少人工勞動需求,這對於應對氣候變化及提高農業生產力具有重要意義。

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