主題專區- 農業科技新脈動

2026/03/24

英國研究團隊運用空間轉錄組學技術，以單一細胞解析度分析小麥穗不同位置的基因表現，發現基部小穗中與穀粒發育相關基因表現較低，可能導致發育受限。此研究有助於釐清穗部發育不均機制，並為後續作物育種提供重要參考。

國際

2026/03/20

美國NASA研究團隊開發一套整合無人機與衛星觀測地監測方法，用於監測牛羊等反芻動物的甲烷排放。透過低空無人機搭載高甲烷感測器量測局部排放，並結合衛星資料進行驗證，可提升牧場排放估算的準確性。

國際

2026/03/18

美國能源部的研究團隊開發高光譜影像處理技術D-CHAG，可大幅提升植物影像資料分析效率，該方法在超級電腦Frontier上測試，處理速度提升逾兩倍並降低75%記憶體使用，使大型高光譜資料更易用於AI基礎模型訓練，有助於加速作物表型研究與植物科學探索。

國際

2026/03/17

西班牙研究團隊結合衛星遙感與田野調查資料，建立機器學習模型以監測穴居型田鼠族群動態。研究利用Sentinel-2衛星影像分析植被變化，成功預測田鼠高風險區域，模型準確率達97%，可協助農業部門及早偵測害鼠爆發並降低田野監測成本。

國際

2026/03/16

密蘇里大學研究團隊結合GPS項圈和行動應用程式實現虛擬圍欄技術，透過聲音提示和輕微電擊引導牲畜活動，此技術可有效提升覆蓋作物利用率並降低圍欄管理的勞力需求。

國際

2026/03/13

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。

國際

2026/03/11

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%。

國際

2026/03/10

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。

國際

2026/03/06

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。

國際

2026/03/04

義大利米蘭理工大學透過生物行為模擬與空間分析，發現都市中存在未被規劃辨識的「隱形綠色廊道」，與降溫及生物多樣性維持有關，為提升都市生態與氣候韌性提供決策參考。

國際

2026/03/03

由於小型哺乳動物對棲地變化高度敏感，其族群組成與分布變動常被視為生態系健康的早期指標。本研究以兩種外觀相似的象鼩為例，透過足跡影像結合形態量測與統計模型分析，達到94%-96%的辨識準確率，為評估生態系完整性與保育成效提供新的技術途徑。

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2026/02/28

甘蔗被認為是目前具潛力的大規模生質燃料作物之一。研究團隊利用生物工程技術，提高甘蔗可轉化為燃料的生物質比例，同時維持作物產量，為永續航空燃料發展提供具規模化潛力的原料選項。

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