全球暖化加速，氣候之不確定性已成為影響農作物收穫的一大因素之一。在農作物當中，收穫含水量是水稻合適採收期之關鍵指標，不僅能顯示水稻成熟度，更直接左右其收購價格，影響稻農收益。
國立中興大學楊明德教授與農業試驗賴明信研究員共同組成研發團隊，發展「陸空協作之水稻最佳收穫模式」，以雲端平台提供視覺化採收決策服務，基於無人機與行動裝置，透過巨量資料與深度學習演算法推估含水量，整合天氣資訊推估未來含水量變化。平台提供準確且全面性之農地最適收穫排程，減少農機具及穀倉烘箱損耗，並保障米品質及最大化農民收穫效益。
在無人機應用層面，主要以多光譜、高光譜與熱影像配合定位系統，進行多項水分、土壤、植生指標、紋理的計算，產製可協助精準農業各項應用需求的資訊。透過AI中的DNN演算，如MLP、RF等方法訓練含水量評估模型，實現大面積、非破壞性含水量檢測。結合陸空協作模式，自空中獲取大面積坵塊穀粒含水量數值，地面精準值輔以判斷，整合氣象模式，預測多日含水量變化，擬定最佳採收策略。構建陸空協作系統於雲端平台呈現，實踐遠端智慧栽培決策輔助，達最佳水稻收購效益。
此陸空協同技術之無人機多光譜影像與行動裝置，無論是不同栽種規模的農民與使用者(如契作主、小農、農會)，均能簡易使用、評估最佳採收時期。全台17萬公頃水稻使用本技術獲得3%含水量差異，每期作將延伸17億潛在產值。此技術雲端化，能快速、非破壞性掌握含水量，結合氣象預測多日含水量變化，妥善安排收割順序，將大幅降低烘乾成本、增加米質與農民收益。
技術傳送門：https://bit.ly/3dqHpux
