主題專區- 農業科技新脈動

2024/11/25

北京師範大學的遙感科學國家重點實驗室研究團隊開發StarFusion的新型融合方法，透過結合深度學習和傳統回歸技術，成功將高解析度的Gaufen-1數據與中解析度的Sentinel-2數據融合，顯著提高了農業監測影像的品質，解決目前衛星影像在農業監測中的空間和時間解析度之間的權衡問題。

國際

開發AI人工智慧輔助番茄之監測系統

2024/11/23

日本愛媛大學研究團隊開發了一種基於人工智慧的番茄植物監測系統，對番茄植物的即時監控以便在早期階段識別和分類疾病，預防潛在的作物疫情爆發。透過先進的AI技術，加強番茄植物的健康監測，特別是在植物工廠環境中，以提高作物管理效率，減少勞動成本，並確保收成的番茄品質優良。

國際

科技漫遊／作物整合管理系統擺脫看老天臉色

2024/11/21

年輕青農返鄉接手祖父母的百香果園，拋棄既有的慣行農法，走向友善栽培之路，在堅定的意志下，他雖做出了成績，卻仍得面臨氣候變遷以及病蟲害的侵擾。現在，於工研院協助下，透過作物整合管理系統，終於讓自然果香得以繼續飄散。

臺灣

進一步理解影響全球農業土壤氧化亞氮排放因素

2024/11/20

全球大氣中的一氧化二氮 (N₂O) 濃度自工業革命以來已經增加了 23% 以上，從 1750 年的 270 ppb上升到 2022 年的336 ppb。約三分之二的排放來自施用氮肥的土壤和天然土壤。影響 N₂O 排放的關鍵因素包括氣候、土壤特性和農業操作。

國際

發展出低成本快速的葉片光合速率估算方法

2024/11/19

日本國家農業與食品研究組織NARO研究團隊開發了一種透過結合多種感測技術而不測量氣體交換來估計光合作用速率的方法。此方法的使用有望加快利用光合作用數據的育種和栽培研究，並提高生長預測的準確性。

國際

研究提出將邊緣運算融入農業實踐藍圖

2024/11/18

此研究由比利時列日大學研究團隊提出將邊緣人工智慧（edge AI）整合進農業藍圖，旨在提升農業生產的效率、質量和安全性，同時應對各種環境、社會和經濟挑戰。這項研究顯示邊緣AI能在數據收集地點附近進行計算，從而加快決策過程，並改善農業可持續性的實踐。

國際

淨零碳排!日本產學研共同研究生物炭應用於大麥實驗農場

2024/11/17

由日本早稻田大學、知名啤酒麒麟企業(Kirin Holdings)、栃木縣農業綜合研究中心，聯合產學研共同合作，將生物炭施用於栃木縣農業綜合研究中心的大麥實驗農場，並觀察、評估與研究大麥生長情況、土壤改良效果、以及對於土壤微生物之影響。

國際

智慧農場系統可提高用水效率和高價值作物生產

2024/11/16

韓國智慧農場研究中心研究團隊提出了一種新型的氣霧栽培智慧農場系統，提高水資源的使用效率並促進高價值作物的生產。該系統結合了創新的水循環技術和先進的氣霧噴灑技術，能在各種環境條件下運作，特別適合於室內或空間有限的地區。

國際

利用無人機和人工智慧來監測入侵性臭蟲

2024/11/15

此研究由義大利帕爾馬大學和摩德納和雷焦艾米利亞大學( Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia)研究團隊利用商業無人機和人工智慧（AI）來監測入侵性害蟲--褐斑臭蟲，學名茶翅蝽（Halyomorpha halys）。這項研究顯示，無人機在自動化監測入侵物種方面具有顯著的進展，尤其是在減少對環境的干擾和提高數據準確性方面。

國際

利用空拍AI分析影像技術預測甜玉米最佳收穫時間

2024/11/12

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。

國際