資料來源：農業部臺中區農業改良場/林煜恒助理研究員、陳葦玲副研究員、沈峻榮研究助理
青花菜(Brassica oleracea L. var. italica)為世界性重要蔬菜，在臺灣多以契作生產，可鮮食亦可冷凍加工。臺灣青花菜主要栽培於彰化、雲林、嘉義及高雄等地，透過這幾年農糧署對地綠色環境給付計畫及推動契作加工用青花菜及冷凍加工倉貯作業規範的推動，青花菜栽培面積有逐年增長的趨勢，結合契作、共同運銷(含截切蔬菜團膳供應)及具有庫存調節能力之加工廠(含農民團體)，產業聚落已形成。
為解決上述生產技術及產業發展上的存在已久之問題，本研究整合生育監測工具、建構青花菜產期產量預測模式管理平台及開發AI影像辨識輔助之花球採收機，以達省工栽培目標並助於青花菜生產風險評估、管理決策及產銷規劃。
青花菜動態生育預測模型建立流程本研究於2020~2022年收集青花菜植株生育、光合相關生理、UAV-光譜植指數、AIoT環境參數等連續數據與最終產量共24個期作，數據經過清理、融合和轉換等處理，於卷積神經網路(CNN)架構下進行機器學習演算，訓練模型以2022~2023年彰化、雲林及嘉義縣逾190筆農地約53公頃TGAP記錄進行驗證，並累積超過123萬筆分析資料，結果顯示在到開花及採收時間上分別有0和±4天的差異，產量準確度達94%，以適當的時間種植相較於同時期平均產量增加了20.3%~32.1%；此外，採收前UAV-NDRE指數與最終產量呈現線性關係（R2=0.743）。隨著青花菜作物動態預測模型的優化，整合開發數據管理協作SaaS平台，以規劃生產穩定青花菜供需鏈。
▲研發團隊：臺中區農業改良場
聯絡人：林煜恒/助理研究員
電話：04-8531970
E-mail：linyh@tcdares.gov.tw
