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基於隨機森林機械學習之產量預測模型與葉面積遠端即時監測及環境感測系統

技術名稱 基於隨機森林機械學習之產量預測模型與葉面積遠端即時監測及環境感測系統
研發原因與技術介紹

1. 本研究以影像分析方式非破壞性量測作物特徵推得LA/LAI再以演算法預測產量

2. 感測數值於網頁可視化展現,各項數據警戒值設定連結手機APP,若數值超過警戒值可即時通知農民處理

3. 低成本CO2感測設備,掌控溫室CO2狀況以利必要時期添加來增加產量

4. 更結合遠端智慧開關在辨識到作物狀態後啟動與關閉場域設備,以期未來全面發展智慧控制。

成果及效益

1. 整組設備以低成本為原則研發,有利後續推廣。

2. 完成頁面可視化網頁一式包含:溫室感測資訊、作物生長影像、單株葉面積分析跟產量線上預測。

3. 非破壞性、遠端量測葉面積作業時間比非破壞性人工以尺量測節省工時。

4. 開發之低成本手持式CO2三合一感測設備成本僅為市面手持式單一功能CO2感測器價格十分之一。

聯絡人資訊

行政院農業委員會農業試驗所 徐武煥 副研究員 04-23317713 swhh@tari.gov.tw

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