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科技农民最佳拍档 灌溉、施肥、顾作物都有AI相助

AI将有助于解决农业灌溉用水效率的问题。法新社

全球食物需求增加更要妥善管理农业用水,分析巨量农业历史数据与结合科技可大幅改善用水浪费与效率,人工智能(AI)将是分析植物行为以支持灌溉微调的强力工具,能建立最佳灌溉时程与分配、发现灌溉异常、驱动未来的自主(autonomous)农业。

根据World Economic Forum报导,用水管理至关重大,特别是农业在全球用水量占比高达70%,随著食物需求增加,预估用水量会提高15%。不过透过科技与基础设施有效管理天然水源以最佳化灌溉用水,还需进行标准成本效益分析以考量随之而来增加的营运成本并取得平衡。

科技公司与种植者运用精密农业与能见度(visibility)工具解决灌溉相关问题,AI在提升农地与温室灌溉用水效率已取得进展。透过新兴技术、装置、平台可收集与运用前所未见的大数据,来源包括空照图、降雨模式、农地传感器、收成纪录等历史数据,以及市场需求与天候等预测数据,集成后可提供最准确的预测以支持智能决策。

地表与作物蒸发的水量和即蒸散量,为依作物需求量身打造灌溉系统的关键衡量标准之一。依作物的水分需求决定适当灌溉量并兼顾成本控制,以获得最佳收成与质量是农人或农学家每天要面对的难题,而建立最佳灌溉时程与分配的关键在于识别灌溉过度与不足区域,卫星影像与气象预报有助于农人改善蒸散量评估。

物联网(IoT)传感器收集的作物行为数据可支持更敏锐的灌溉决策。AI引擎能处理与分析无人机或飞机拍摄的空照图、卫星影像,机器学习与深度学习算法可协助解读影像并找出模式,以发现灌溉与害虫等问题。结合影像、土壤与作物传感器的数据,可实时提供极为精确的灌溉需求预测与潜在问题警示。

浪费水是全球水资源稀少地区农人与作物栽种者的巨大烦恼与成本负担,若能及时发现灌溉系统的漏水等故障点就可大幅减少浪费。IoT传感器可侦测装置故障或漏水等异常问题,并指出根本原因或相关变量且发出警示,此外若能连结气象等其它数据来源还能排除无关的潜在因素。

滴灌(drip irrigation)等技术与无土温室等受控环境虽有助益,但建置成本高昂不适合大面积农地低价值作物栽种。运用Valley Insights等基于AI的工具,可取得与分析农地的空照图与每株作物的热成像等数据,精确定位问题点与提供警示,发现肉眼难以识别的枢纽相关漏水等灌溉问题并实时处理。

AI能提供矫正灌溉异常的深刻见解,而AI驱动的自主工具可望在未来十年重新定义农业与农务,自主运行的农机有足够的智能考量作物需求、作物质量、能源成本等因素,不仅有助于灌溉与用水管理,未来也将是施肥、作物保护等农务的基石。


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