資料來源：高雄區農業改良場、工業研究院中分院/ 張耀聰、簡全基、蔡書憲、柯文清
前言
臺灣農業生產技術雖為世界知名，但目前面臨耕作人口老齡化，及經驗無法有效傳承，使農業生產技術具有青黃不接之風險。其中農作物病害的防治管理，則是農業生產管理過程中重要的一環。在農民經驗傳承中，作物病害往往伴隨著氣候及土壤微環境之變化而發生，且田間作物病害之診斷方法，除已出現明顯病徵，農民於作物表徵可明確辨識外，多數仍以請教農事單位，進行鏡檢鑑定為主。但從作物表徵發現異常、檢體採樣、送農事單位培養檢驗、或請植物醫生田間診斷，往往需一定流程或時間，若遇假日或連續假期，恐曠日廢時而失去病害防治先機，因此若能藉由儀器設備監測及人工智能學習判斷，提供農民即時訊息，提醒病害用藥防治，將有利於農民不必要成本支出而造福產業。
研發原因
國內農業發展與工業發展在不同的軌道上各自努力向前，但雙方研究人員卻鮮少有機會進行合作。在政府跨部會合作創新政策下，108年度農工合作計畫孕育而生，也使得雙方合作能有更進一步發展。國內工業研究方面，以工研院具領導地位，網羅相當多AI智能科技人才，但在農業研究領域方面則較少涉略。而農業研究領域方面，農委會所屬試驗研究單位，則具有相當多農業技術專家，但智能科技研發量能，強度卻遠不如工業發展，為了能使農業智能科技再度創新發展，兩大部門合作提升研發能量，推動農業智能產業，將是解決農業問題之一大利器。
目前國內農業領域方面，技術發展均趨於成熟，但此方面技術無法全面有效普及到所有農民，且農業勞動人力老齡化及嚴重短缺情況下，許多農事工作，均需要更多省工方式與借助儀器設備，提供更好的生產服務及建立數位化資料數據與經驗傳承。目前世界各國借用大數據資料，進行預測推估工作，已逐漸達穩定與準確的地步，其中以google map推算里程為例，其藉助大數據之運算已能準確推估里程時間，使人工智能系統在生活上帶來相當大的便利性。
農委會為求農業生產創新研發，解決以上人力短缺、符合農民實際需求及農業智能化應用之開發，主導由各試驗改良場所與工研院間進行計畫合作，將農業生產技術結合智能化系統，運用智能系統進行農業生產與環境監測，收集大數據推估作物生理及病蟲害發病情形等，以進行相關預測，使農業生產結合智能系統，進行數位化管理，提升年輕世代族群，投入農業生產管理意願，並可藉由人工智慧物聯網運用，加速農業各方面專業知識的快速串聯，及藉由數據資料庫建立與相關應用軟體的開發，朝智慧農業發展，縮短農業傳承期課題，也符合當今氣候急速變遷下，影響農業生產的因應之道。而本研究開發項目，則藉由實際田間調查及彙整農民需求反應，得知作物病害智能化監控及防治管理為農民端迫切需求，因此合作團隊針對農民實際需求進行相關技術研發。
田間作物狀態提示系統開發介紹
每當農民整個作物產季辛苦耕耘，越到收穫期作物病蟲害管理則更顯重要，如作物採收前病害發生，需考量作物收穫時間及防治用藥安全採收期是否衝突，深怕防治不留神，整季耕耘付諸流水，或因收穫產品農藥殘留超標，使聲譽毀於一旦。因此若能預測作物病害洞燭先機，進而精準施藥，將可減少防治用藥支出成本，降低病害損失。而本研究團隊針對以上目標，進行「田間作物狀態提示系統開發」，並以監測炭疽病為主要病害預警目標，利用環境監測系統，進行田區光照、溫度、濕度及作物根圈土壤水分、溫度等微環境監測，並配合中央氣象局雨量等氣象資訊進行環境因子資訊收集，且在系統開發初期，搭配每日實際田野調查記錄，進行作物病害之監控，再以田間作物發病時間與微環境因子變化進行比對，以大數據演算找出作物病害與微環境變化之關係，並導入作物發病的學理基礎，及專家系統進行參數設計及判斷，經人工智慧統計運算及歸納分析法則，提供系統智能化學習，並進行作物發病機率預測，再以不同燈號顏色警示提醒，以無線傳輸訊息，提醒農民病害防治施藥與否，使作物生產達到預防勝於治療之目標。系統相關運作流程如下圖1.所示。
田間作物狀態提示系統成果效益
本系統目前已完成基礎雛型外觀設計，並已建置臺灣藜及洋蔥2種作物炭疽病害預診斷雲端服務，此外亦整合田間物聯網、專家系統與Line訊息平臺的系統。並收集大量臺灣黎及洋蔥田間感測資料，另於後台建置前揭2種作物之病害專家規則庫，可支援雲端AI資料分析模型與判讀，在臺灣黎及洋蔥作物田區應用。並完成Line官方帳號申請開始進行營運，此外農民訊息接收端方面，該項系統提供紅、黃、綠3種炭疽病害威脅燈號警示模式。其代表意義分別為紅燈作物炭疽病一定發病，必須即刻用藥防治，避免病害急遽擴散。黃燈為作物炭疽病可能發病，請及早進行病害預防，避免病害發生。綠燈則代表環境因子無太大變化，作物狀態處於安全模式中。而以上整合系統已於109年提出中華民國專利申請，申請編號：109146332。若讀者對以上系統有任何相關問題，歡迎洽詢研發團隊聯絡人，將竭誠為您說明。
▲研發團隊：農工合作團隊(高雄區農業改良場及工業研究院中分院)
聯絡人：張耀聰、簡全基 副研究人員
電話：08-7746767、07-3311658
E-mail：ytc@mail.kdais.gov.tw或varian@itri.org.tw
