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作物栽培IPM整合管理的利器-害蟲影像辨識系統

資料來源:台灣海博特公司/陳欣正研發經理、國立臺灣大學生物機電工程學系/林達德教授

農藥可怕還是病蟲害可怕?

在詩經·小雅·大田中提到”去其螟螣,及其蟊贼,无害我田稚”, 新舊約聖經也都有提到蝗災之禍,可見在農業發展初期病蟲害便是全球農民心中的痛。在20世紀引入農藥於病蟲害防治後,作物栽植可以用更高的栽種密度以提升土地利用率,有效的提高作物的產量與品質,也大幅減輕了病蟲害防治的工作量,甚至有研究指出在1950年代農藥的使用使得每年可減少15%的作物損失,並推估當時美國每使用1美金的殺蟲劑,大約可以獲得19美元的額外產值。這也直接地給予大多數的栽種者有了若要避免病蟲害對於收成的損失,使用農藥便是無法避免的印象。

到了現今,有越來越多的人們與相關研究開始正視農藥對於人類身體、水生動物以及環境造成的影響與衝擊。統計數據指出,全球有74.8% (2880萬km2)的農田具有農藥汙染風險,其中更有31.4%屬於高風險。而蟲害整合管理(Integrated Pest Management, IPM)就是要通過環境控制與衛生管理下持續監控田間之蟲害程度進行適時防治,若防治未有明顯效益才會實施精準用藥的最終手段藉此避免過度用藥減少對於環境的衝擊。

遭小偷可以請保全,蟲來了怎麼辦?

蟲害整合管理最難實現的就是監控的這個環節,是否有什麼方法可以監測以及捕獲田間的害蟲呢?獵人可以透過足跡或是生痕追蹤獵物,漁夫可以透過雷達找到魚群,當然農業專家們也早已找到誘引田間害蟲的方法。可以透過特殊的氣味如費洛蒙吸引特定的害蟲來誘殺,或是透過害蟲們對於特定顏色的喜好,使用下圖 1之黏蟲紙捕捉牠們。

但是蟲抓到了又如何可以預防病害的發生呢?好在我們知道很多病害的傳播媒介是粉蝨與薊馬,在特定環境溫濕度下,病害會快速發病,因此只要找到一個24小時全年無休的守衛在田區站崗,手拿相機監視被黏蟲紙吸引的粉蝨與薊馬數量,定時的去抄錄當時的溫濕度、光照等環境資訊,通過5G或是WIFI等無線傳輸技術,將影像與數值回傳到控制中心的AI電腦分析主機,透過建立病害風險模型、害蟲影像辨識技術、深度學習分析等相關AI技術,便能夠達成即時監測及警示田區受到病蟲害風險狀態,適時進行病蟲害防治。

人工智慧如何輔助無法被取代的農事管理經驗

在田間我們時常會看到黃色或是藍色的黏蟲紙,除了可以誘殺害蟲外,亦可以從黏蟲紙上的捕捉到的害蟲數量,推估出在田間害蟲的蟲相與族群數量。

在農委會智慧農業計畫的補助下臺大生物機電工程學系林達德教授研究團隊,研發了一套由小型嵌入式系統、相機與各式感測器組成的AIOT系統,在田間記錄黏蟲紙影像、溫濕度、光照及氣體濃度,並即時地將數據及影像傳到後端的伺服器透過深度學習的AI深度學習系統辨識出4~8種田間主要害蟲,並將這些資訊紀錄於雲端伺服器上,使用者就可以透過網頁或是APP即時了解田間的每天個別種類害蟲增加的數量及歷史曲線,當害蟲數量出現異常時,也可以從前端的頁面透過不同的顏色標示了解目前害蟲的危害等級,並且這些資訊也可以即時的透過APP或是通訊軟體通知使用者。研究團隊在已於全台設置超過10個不同的作物栽培場域,總共有近百個AIOT監測節點。相關應用作物包含水果及蔬菜溫室與戶外果園如下圖 2所示,近年更於外銷花卉場域設置監測點來監測相關害蟲的活動及數量,本技術的技轉的廠商台灣博特公司也在果菜花卉溫室與戶外茶園果園有超過100台的安裝實績,正逐步推廣於各種作物栽培的病蟲害管理之實際應用。

臺南區農業改良場與本團隊合作之下也開發出病害的預警與管理系統如下圖 3,透過AIOT系統所收集的溫濕度、光照等資訊建立出番茄的細菌性斑點病、黑葉黴病與灰斑病的預警模型,這個模型依照環境的狀況提供農民5個不同等級的風險指標,農民可以很直觀的從這套系統中很直觀的取得田間的病害風險等級,可以從這風險等級做出適當的對應處置。

害蟲辨識系統可以提供農民即時的害蟲、病害、環境等資訊,提供作物栽培IPM蟲害整合管理在監測上的需求,在伺服器與軟體上會串連這些資訊產生報表,提供給農民每天即時的田間資訊或是月報及季報,這些資訊及報表衍生的農事場域管理效益,便可以進行早期病蟲害防治,除了可以降低栽培作物損害之外,也因為減少農藥及資材的使用量,可以減少成本支出與改善栽培環境。透過引進AIOT相關技術設備於智慧農業上的應用,配合IPM蟲害整合管理方法來達到友善環境的栽種模式,以達到現今消費者對於農產品安全優質及兼顧健康的要求。

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