(2019年成果)
子計畫十一：農業地景生態監測及復育
主持人：楊明德
團隊成員：陳樹群、蔡慧萍、柳婉郁、林登秋(台師大)

        透過研究農業生產、人類開發、及環境因子的交互關係，運用不同尺度之遙測資訊進行臺灣農業地景之生態監測，進而提出兼顧農業經濟發展與環境生態平衡之復育管理建議。針對生態、生活與生產之永續農業基本元素，分為五子題執行，探討涵蓋藍帶與綠帶的議題，108年成果分述如下：
        
(1)淺山區地景農田監測
        108年度以精進農地判釋方法為主軸，結合遙測技術、GIS疊圖、並輔以人為判釋，改良前一年度的農地判釋方法，目標產出2006和2016年台灣彰化縣農地變化的圖資。農地判釋步驟如圖1所示。考量到台灣作物生長期及颱風盛行月份，本研究以四月份的SPOT多光譜衛星影像資料（空間解析度為10公尺）為底圖進行農地判釋，以像元式(pixel-based)的監督式分類法初步將地表影像判釋為5大類：草地、林地、水體、裸露地、和不透水面（包括建物和道路）。再以GIS軟體，將初步農地判釋結果套疊輔助圖資，以調整判釋結果。最後針對可能誤判的樣態，比對Google Earth該年度的影像，進行人為判釋。農地判釋結果將以國土測繪中心之國土利用調查成果圖為地真參考，進行精準度評估。


圖1 農地判識流程圖

(2)探討淺山農田生態系
        淺山農田生態系之農地轉用情形普遍，廣泛影響淺山農田生態系的健全發展。因此本研究之核心目標為探討台灣淺山區域農業地景之普遍農地轉用的關鍵因素，希望可為面臨不同開發壓力的農地提出土地使用管制建議，以維護農田生態系生產生態環境。本子題以全台農地轉用情況最嚴重縣市之一--彰化縣作為研究示範區，其1995~2016年間的農地變化如圖2所示。本研究以國土利用調查圖資為基礎，村里為研究單元，採用非都市農地的多項景觀指標為依變數；各村里的開發程度、人力資源、和農地屬性等面向的指標為解釋變數，以逐步多元迴歸方法探討影響農地變化的關鍵因素。


圖2 彰化縣1995年與2016年土地利用之農地變化

(3)淺山區域之藍帶(水系)架構
        為建立淺山區域之藍帶(水系)架構，本研究以溪流功率曲線來做為研究試區的畫定標準，目前已分析台灣19條主要河川地溪流功率曲線，包括北港溪、蘭陽溪、八掌溪、大甲溪、大安溪、中港溪、朴子溪、秀姑巒溪、卑南溪、和平溪、花蓮溪、後龍溪、急水溪、烏溪、高屏溪、淡水河、曾文溪、濁水溪、頭前溪。各條溪的溪流功率曲線圖如圖3所示。


圖3 台灣19條主要河川之溪流功率曲線
        研究中將19條主要河川每隔10公里作為一個點位，以衛星影像觀察其河川型態，接著將山區河川、辮狀河川、蜿蜒順直河川用不同顏色的點繪製於溪流功率圖上，如圖4所示。由圖4中可看出三種不同河川型態分界的趨勢，辮狀與山區河川的分界為河寬；而順直蜿蜒則根據最小河寬與最大總溪流功率作為分界。因此可利用辮狀河川其點位的河寬去界定辮狀河川的上下界，研究中將河寬的第一四分位數（25%）定為辮狀河川的下界，第三四分位數（75%）定為辮狀河川的上界。而蜿蜒順直河川的最小河寬則是以河寬的第一四分位數為界線，最大總溪流功率則是以總溪流功率的第三四分位數為界線 (此處所指的河寬皆以遭遇2年重現期洪水時的河寬作為代表)。而在本研究中所要找出的淺山區域之水系，即為圖4中辮狀河川所標示之區域(淺綠色)。

圖4 河川型態分類

(4)探討極端氣候之濱水植物與水環境演變關聯
        預計氣候變化會加劇熱帶氣旋等極端氣候事件的頻率強度。然而，很少有研究檢驗水化學過程對極端氣候變化的反應。為填補這個知識空白，我們比較了颱風和非颱風期間四個亞熱帶山區，不同農業使用程度、不同集水區流量和離子輸入輸出之間的關係。在非颱風期間，流量和離子輸入輸出關係的可預測性在颱風期間基本上消失了。這兩個時期之間差異造成的原因是在地表徑流，地下的相對貢獻在兩個時期間的差異所造成。
        茶葉種植面積為17-22％的集水區，其硝酸根輸出量，隨著河流流量的增加大幅增加。相比之下，森林覆蓋率為93-99％的流域，隨著流量增加，硝酸根增加非常輕微或沒有增加，即使在颱風暴雨期間亦如此。結果顯示，即使是輕微的自然植被的破壞，也可能造成水化學循環的大幅變動。我們的研究清楚地說明了一般降水時間和極端降水時期水化學反應的明顯差異，故我們提出，水文模型應將水化學過程，分為常規和極端時間，才能更完整反應水文化學對各種環境條件的反應。

(5)建立淺山區域之綠帶(農路、鄉道、防風林帶)架構
        108年度本研究主題持續探討淺山區域的綠帶架構，並以惠蓀地景生態為示範區，進行評估地景生態之美景價值、評估地景生態區之經營績效、評估考慮多重因子預測CO2排放、評估淺山區地景生態之疏伐木生物能碳效益分析以及評估地景生態之價值之研究。
        基於生態系統服務（FES）之概念，惠蓀地景生態之美景價值通過對223名受訪者進行面對面的調查，採用支付卡方式進行評估，得出每人每年的舒適設施價值在冬季為NT $ 2884，夏季為NT $ 2905。惠蓀地景生態的年度總價值為新台幣473,978,430–474,755,774。結果表明，性別、年齡、受教育程度、月收入、居住地、參與環境團體、惠蓀地景生態的頻率和停留時間顯著影響支付意願（WTP）。得結論為具有生態系統服務的淺山區域之綠帶架構可為不同的利益相關者帶來多重利益。
        針對台灣淺山地景生態之遊樂價值，本研究採用選擇旅行成本法（TCM）和零截斷負二項式回歸模型來評估旅遊價值。結果顯示，非本地遊客的旅行費用比本地遊客的旅行費用高出新台幣818.59元。娛樂需求與收入呈負相關，與居住地，年齡和居住時間呈顯著正相關。年度旅遊總價值估計為每人新台幣3237元，年度旅遊總價值為新台幣347,270,560元。提出旅遊需求和消費意願直接影響娛樂價值的觀點。場地的旅遊價值將有益於生態旅遊者的體驗和園區管理。

二、人才培育面向推動重點、成果與特色亮點
        目前參與學生人數10人，107-108年共培育碩士，博士共計6人，延攬研究助理1名，博士後2名。承蒙此計畫補助，土木系楊明德教授指導「你的農業好夥伴」團隊，107年12月15日參加農委會主辦「2018農業創新黑客松」競賽，在上百隊提案隊伍中脫穎而出，榮獲亞軍。土木系楊明德教授指導團隊，以「AI Technology on UAV Images in Precision Agriculture」，榮獲科技部2019年度「AI投資潛力獎」第三名。土木系楊明德教授指導團隊，以「無人機之農損即時辨識技術」，榮獲科技部2019年度「未來科技展」「最佳人氣技術獎」及「未來科技突破獎」。森林系柳婉郁教授指導實驗室團隊，將研究成果參與各項競賽，在許多亮眼成果中脫穎而出，榮獲2019年中華林學會學術研討會研究生組佳作獎(林佑政、林彥妤等兩位)、2019年中華林學會學術研討會研究生組第二名(林佑儒)、2019年中華林學會學術研討會大學組佳作獎(陳珞庭、曹辰、路詒忻)、2019年第十二屆海峽兩岸森林經理學術研討會二等獎(林佑儒)、2019年 第十二屆海峽兩岸森林經理學術研討會三等獎(俞鈜文)、2019年第十二屆海峽兩岸森林經理學術研討會優秀學術論文獎(嚴今君、黃彥翔等兩位)。而畢業學生也榮獲2019年台灣環境與資源經濟學會碩士論文獎佳作、2019年台灣農村經濟學會碩士論文獎佳作(莊晴)。
 
三、學術研究面向推動重點、成果與特色亮點
        本計畫107-108年度共發表SCI論文16篇、11篇研討會論文及一本專書。團隊持續與美國Ohio State University及德州農工大學Corpus Christi Research Center學者合作交流，在國際合作方面進行努力。目前楊明德教授與美國OSU Christopher Stewart 教授合作，共同提出「AUAV Applications for Smart Agriculture」計畫，實踐動態無人機飛行技術與最佳化經濟效益評估。本計畫下一階段的計畫規劃仍以發表國際期刊論文為目標。107-108年度學術研究面向推動重點及成果簡要如下：
1.淺山區地景農田監測，以彰化縣為示範區進行研究，107年度已完成1994年至2012年之衛星影像蒐集，成功將農地分類，並於108年度建置一完整農地判釋流程。
2.由於農田生態系普遍受農地轉用影響，故探討台灣淺山區域農業地景之普遍農地轉用的關鍵因素為一大重點，初步結果顯示，彰化縣村里的農地總面積普遍減少、多數村里的農地更細碎、且多數村里的農地形狀有更加不方整的趨勢。
3.針對淺山區藍帶水系架構，透過分析台灣主要河川地溪流功率曲線，擬訂定劃定淺山區域之水系之標準。目前已分析台灣19條主要河川地溪流功率曲線，包括北港溪、蘭陽溪、八掌溪、大甲溪、大安溪、中港溪、朴子溪、秀姑巒溪、卑南溪、和平溪、花蓮溪、後龍溪、急水溪、烏溪、高屏溪、淡水河、曾文溪、濁水溪、頭前溪。
4.關於極端氣候之濱水植物與水環境演變關聯，以檢驗水化學過程對極端氣候變化的反應進行分析。以颱風和非颱風期間，四個亞熱帶山區不同農業使用程度，不同集水區流量，和離子輸入輸出之間的關係進行探討。
5.針對淺山區域的綠帶架構，以惠蓀地景生態為示範區，進行評估地景生態之美景價值、評估地景生態區之經營績效、評估考慮多重因子預測CO2排放、評估淺山區地景生態之疏伐木生物能碳效益分析以及評估地景生態之價值之研究。
6.另外於淺山區域水系環境方面，本團隊陳樹群教授已發表一關於漂流木在河道中運移及啟動時的狀態研究論文，將可作為保護淺山區域水系環境的有效參考資料。研究中探討漂流木在河道中運移及啟動時的狀態，研究發現床面的粗糙度和漂流木的直徑會對漂流木初始運動時的夾帶水深有顯著的影響。而當漂流木平行與水流方向時採滑動運動，垂直水流方向時則採滾動方式運動。

四、產學合作面向推動重點、成果與特色亮點
        本計畫成員楊明德教授與旭聯科技股份有限公司合作，執行「彰化縣智慧農業 病蟲害大數據預警平臺服務計畫」之產學合作計畫。對彰化縣荔枝椿象蟲害建立千里眼@病蟲害預警服務與影像分析平臺，廣泛推廣與農民使用，讓農民能夠透過此辨識系統與App掌握與通報荔枝椿象出沒情形。
 
五、研究貢獻面向推動重點、成果與特色亮點
        本計畫目標切合目前國土生態保育綠網之推動重點，針對臺灣淺山區域進行研究，並將藍帶 (水系)與綠帶的概念引入，對淺山區域最重要的組成架構--農業地景生態進行多元探討，最終期建立評估臺灣淺山區域農業地景之生態檢核表，希望可藉由此生態檢核表之應用，對臺灣整體環境的發展有正面意義，提出兼顧農業經濟發展與環境生態平衡之復育管理建議。
 
六、環境建置面推動重點、成果與特色亮點
        本計畫成員楊明德教授與旭聯科技股份有限公司進行「一種蟲害生長階段AI辨識模型」之技術移轉，針對荔枝椿象建立蟲害生長階段AI辨識模型，以一個或多個實例提供的圖像化蟲害辨識與分佈範圍的方法，可以通過公眾的參與，建立蟲害特徵資料、分類成果及蟲害分佈圖，讓使用者掌握荔枝椿象分佈情形。
        本計畫成員楊明德教授以「快速農作物計數與定位」與「一種圖像化蟲害辨識與分佈範圍的方法」兩項專利進行申請。「快速農作物計數與定位」屬於遙感探測(Remote sensing)之技術領域，尤指一種快速農作物計數與定位方法。「一種圖像化蟲害辨識與分佈範圍的方法」則以發展圖像化蟲害辨識技術為主，透過行動裝置，於蟲害地點拍攝影像，並傳影像及對應地點的定位資訊至遠端伺服器；再利用遠端伺服器的判釋模組對影像進行分析判斷影像蟲害特徵；爾後利用遠端伺服器的預警模組根據定位資訊將蟲害影像疊套於地理影像中的相應位置，得到蟲害分佈圖。
        本計畫並向校內研發支持系統、外部資源爭取、科計部農委會等，中興大學土木系楊明德特聘教授指導的「農業災損幾多錢」提案，在2019年第四屆g0v公民科技創新競賽中，經過一個月的公開提案與評論，從49件橫跨政治、社會福利、環境及農業等領域的提案中脫穎而出，獲得50萬元的獎助金。