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無人機投寄生蜂球防蟲害 效率提高6至10倍
農業部花蓮區農業改良場與多個單位合作,開發「寄生蜂球」及「GPS定位無人機投放技術」,透過田間試驗顯示,相較於傳統人工方式,可大幅提升施作效率並降低人力負擔。
新型水稻品種在高溫低肥條件下展現穩定增產潛力
開發在高溫與低施肥條件下仍能提高產量的水稻品種「北陸193號-MP3」,顯示其作為高產育種材料的潛力,為氣候變遷下的永續稻作提供關鍵技術基礎。
新型智慧預測系統協助果樹生產因應氣候變遷風險
利用新型預測系統,提前預測氣候暖化相關災害風險,協助生產者適時採取對策,降低農業損失
了解飛蛾辨識蝙蝠攻擊訊號的方式,發展環境友善的害蟲防治技術
了解夜行性飛蛾在黑夜中的存活方式,有助於發展仿生且減少農藥使用的害蟲防治技術
無人機與衛星影像整合應用於高密植橄欖園監測
西班牙馬德里理工大學的研究團隊提出一套結合無人機與衛星影像的混合監測模式,整合無人機的高解析度影像與Sentinel-2衛星的長期監測資料,克服單一感測來源在解析度與觀測範圍上的限制,提升監測的準確性與時效性,為高密植橄欖園管理提供決策依據。
人工智慧模型TillerPET加速水稻分蘗性狀分析
中國的研究團隊開發人工智慧模型TillerPET,用於水稻分蘗性狀的高通量表型分析,此模型可在田間環境中自動辨識並量化分蘗相關性狀,大幅降低人工量測的誤差與時間成本,為水稻育種提供更快速且一致的評估工具。
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建構臺灣農業社會責任態度量表及指標的必要性
2025/08/06
近年因氣候變遷、糧食安全等問題,企業社會責任開始被應用於永續農業發展,本研究探討農業從業者對社會責任的認知與態度,做為未來推廣農業社會責任概念的基礎。
國際
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利用自動化AI模型加速水果偵測及辨識
2025/08/01
EasyDAM_V4 是由東京大學和北京工業大學團隊開發的自動化水果標記方法,利用深度學習與潛在空間模型強化表型特徵提取技術,顯著提升果實影像標記的準確性,並克服辨識跨物種果實的限制,為智慧農業的發展提供新的解決方案。
國際
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AI精準育種 屏科大先進表型農業實驗室揭牌
2025/07/31
屏科大揭牌先進表型農業實驗室,整合AI、高光譜影像與環控模擬,建構智慧農業平台。藉由企業捐贈設備,強化數據收集與育種效率,推動精準農業與產業導入,培養人才、提高作物競爭力,成為台灣AI農業發展關鍵基地。
臺灣
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氣候變遷訴訟簡介
2025/07/30
氣候變遷訴訟已然成為民間社會團體與個人促使政府與企業加速氣候行動的方式,本文說明近期氣候變遷訴訟之案例與臺灣首例案件的發展現況。
國際
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利用亞洲發酵技術,將廢棄的麵包外皮轉化為營養食品
2025/07/29
全球每年約有10%的麵包外皮被浪費,大多來自商業烘焙與超市,這對環境造成重大影響。雖然麵包外皮仍可食用,但因無法販售而導致被丟棄。一項最新的研究顯示,這些麵包外皮可以透過真菌發酵轉化為新型食品。
國際
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臺灣豬場的農業循環經濟模式:以隆盛牧場為例
2025/07/23
在因應氣候變遷的作為中,導入生命週期評估模式成為推動畜牧場永續管理的方法之一,本文以隆盛畜牧場為例,說明我國畜牧場如何實施循環經濟模式進行畜牧場的轉型。
國際
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臺灣的農業勞動力發展政策與合作模式
2025/07/16
勞動力短缺為全球農業部門面臨的重要議題,臺灣透過人力團制度的堆動,有效改善農業缺工問題,進而穩定臺灣農業勞動力供應。
國際
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創新平台/AI神農氏 善用科技強化糧食鏈
2025/07/10
面對氣候變遷帶來的農業挑戰,工研院在經濟部產業技術司支持下,開發了結合「數位孿生」與「AIoT」的「智慧型ICM作物整合管理系統」。此系統利用AI分析病蟲害資訊與田間驗證數據,提供精準預警,準確率逾八成,實現「預防勝於治療」。它還結合Line聊天機器人提供綠色資材建議,如同AI農務顧問,協助農民提升生產韌性,例如埔里百香果農導入後,品質與獲利顯著提升。
臺灣
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臺灣生物多樣性與保育政策的現狀與趨勢
2025/07/09
臺灣具有豐富的生物多樣性,但也面臨多重生態挑戰。為擴大保育範圍與成效,20年來林保署推動以社區為基礎的保育政策,建構人與自然和諧共處的環境。
國際
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木屑堆肥化循環應用之方法
2025/07/07
台灣每年產出大量果木枝條等農業剩餘物,若不當處理易造成污染。臺中農改場以木黴菌進行高氮發酵,快速分解木質材料,製成堆肥或粗發酵資材,促進循環農業、減少焚燒問題並具市場潛力。
臺灣
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全球糧食供應現狀及臺灣的糧食安全政策
2025/07/02
臺灣高度依賴穀物進口,俄烏戰爭導致全球食品供應緊張,間接對臺灣造成影響,本文闡述俄烏戰爭背景下重要國際糧食與原物料供情勢,並分析美國、歐盟、日本及韓國因應作法,以作為臺灣糧食安全政策的參考。
國際
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藉由機器學習模型改善雞胸肉質檢測
2025/07/01
隨著家禽育種朝高成長、高換肉率的肉雞發展,木質化胸肉問題日益嚴重,研究人員利用高光譜影像結合機器學習演算法,開發非侵入性、客觀且高通量的木質胸肉辨識方法,透過導入神經網路架構搜尋模型(NAS-WD),使模型辨識準確率達95%,有望未來能應用於產業,協助快速及精準的檢測肉質。
國際
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