興大開發「智慧農業前瞻預警平台」 精準灌溉可減少2成用水
中興大學基資所特聘教授朱彥煒帶領的「AIMIA阿米亞團隊」,在國科會科創計畫支持下,開發「智慧農業前瞻預警平台」,結合人工智慧演算法辨識作物生理特徵,可即時反映水稻植株生長狀態,在10至15秒內提供使用者灌溉栽培建議,實驗證實可有效減少灌溉用水20%。今年已成功與彰化米屋企業合作,實作出6公頃的「AI低碳米」。
朱彥煒表示,水稻為台灣重要糧食,全年栽培面積約22萬公頃,是栽培面積最廣的作物,農民經常根據個人經驗判斷灌溉時機和用水量,儘管具豐富經驗的農民可生產高品質、高產量的稻米,但各地氣候相異,經驗無法複製,近來氣候變遷加劇,更讓過去建立的栽培經驗失準。
阿米亞團隊開發的「智慧農業前瞻預警平台」,是以作物生理為主的決策平台,藉影像技術取代高精密儀器,使用者透過個人智慧型手機,拍攝水稻田區照片,上傳至「智慧農業前瞻預警平台」,系統後台會將照片轉換成多樣光譜資訊,並提取重要生理特徵,運算10至15秒後回傳最適化灌溉栽培決策給使用者。
朱彥煒說,一般慣行農法灌水時間較長,透過平台最適化灌溉栽培決策,以客觀的數據協助使用者判斷灌溉的時間點及灌溉高度,可提升水資源利用效率,減少水田甲烷排放量。以全台每年稻田灌溉用水約62億噸估算,可節約逾12億噸水資源,同時節省馬達抽水耗電約1.65億元,相當於減少3.15萬噸二氧化碳排放。
此外,最適化灌溉栽培參考自國際稻米研究所,以減少水田甲烷排放30%估計,約可減少全台每年18萬噸二氧化碳排放,相當於565座大安森林公園碳吸附量。
米屋企業董事長陳肇浩說,今年1月起與興大合作,建立約6公頃的商用稻作區示範場域,在第一期稻作中約產出36公噸稻米,「智慧農業前瞻預警平台」的辨別準確率達92%,且可減少20%灌溉用水,同時產量及品質維持與慣行栽培一致,生產過程中更加省水、節能與減碳,符合ESG企業永續精神。
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