前瞻技術脈動：智慧農業（202401）

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科技產業資訊室 - 技術發展藍圖研析團隊發表於 2024年2月1日

圖、前瞻技術脈動：智慧農業（202401）

人工智慧現在可以估計水稻產量
由於人口成長、人均收入增加和生物燃料使用增加，預計到2050年全球對主要作物產品的需求將大幅增加。然而，目前採用的估計方式仍然不足，無法精確掌握水稻數量。

人工智慧和機器學習的最新進展，特別是使用卷積神經網路（Convolutional Neural Network,CNN）的深度學習，提供了有希望的解決方案。為了探索這項新技術的範圍，來自日本的研究人員進行了一項以水稻為重點的研究，使用在作物收穫階段拍攝的地面數位圖像，結合卷積神經網路來估計水稻產量。

研究團隊從七個國家的20個地點收集了水稻冠層圖像和粗糧產量數據，創建一個全面的跨國資料庫，包括各種水稻品種，生產系統和作物管理實踐。並開發了一個CNN模型來估計每個收集的圖像的晶粒產量。該團隊使用視覺遮擋方法來可視化水稻冠層圖像中不同區域的加性效應，使研究人員能夠瞭解CNN模型如何解釋水稻冠層圖像中的各種特徵。

該模型可以準確預測成熟期的產量，識別成熟的穗度，還可以在預測數據集中檢測品種和水分管理產量的差異。然而，隨著圖像解析度的降低，其準確性會降低。該研究強調了基於CNN的模型在區域尺度上監測水稻生產力的潛力。然而，模型的準確性在不同條件下可能會有所不同，進一步的研究應側重於使模型適應低產和多雨的環境。基於人工智慧的方法也通過簡單的智慧手機應用程式提供給農民和研究人員，從而大大提高了該技術及其現實生活中應用的可及性。
參考資料：Artificial intelligence can now estimate rice yields, according to new study. ScienceDaily, 2023/08/23.

研究稱農場水壩可轉為再生能源存儲系統
由於風能和太陽能的供應不甚穩定，需要更有效的儲能解決方案。新南威爾士大學的研究團隊開發一種新的再生能源解決方案，將農業水壩用於抽蓄發電，以產生穩定可靠的電力。這種抽蓄發電方案利用多餘的太陽能來抽水，將水儲存在高處的水庫中，需要時再把水降回低處，由渦輪機進行發電，實現能源儲存和供應的平衡。研究團隊根據衛星影像找到澳洲的數萬個農場水壩，將其串聯起來，形成微型抽蓄發電系統，可以為農村社區供應穩定的電力，相關研究成果已發表在《Applied Energy》期刊上。
參考資料：Farm dams can be converted into renewable energy storage systems, says study. TechXplore, 2023/09/07.

借助科技，農場可以加倍生產糧食和電力
為了增加發電量，常見用農場土地來建置太陽光電裝置，致使太陽光被光電裝置獨享，致使無法養殖牲畜、漁產與種植農作物，發生競爭土地資源，無法兼顧的問題。

美國部分地區正在推動「農業光伏」計畫，針對每個農場的不同氣候、日照條件、農產品需求，來設置可旋轉的太陽能板，以農作物所需要的陰影來建置太陽能板，讓農作物生產及太陽能發電得以兼顧。（981字；圖1）
參考資料：With tech, farms can double up to produce both food and power. Science News Explores, 2023/10/05.

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