智能精准农业土壤养分虫害监测虫情资料

    继精准农业后，我国现阶段的智慧农业发展策略，如农委会的「智慧农业4.0」与科技部门的「智慧科技于农业生产之应用」等计画，着重于智慧科技在智慧农业生产及数位服务之应用。智慧农业生产的推动目标是减少极端气候造成之农损、纾解农村高龄化及从农人力短缺、提升水资源之有效利用、解决农业栽培及渔、畜饲养过程产生之废弃物处理等问题，达成资源循环利用、环境友善及农业永续。该智慧农业的发展策略将藉由智慧农业创新科技的投入及研发，利用全方位的思考，整合农业生产所需之系统化智慧农业机器及技术，促使未来农业生产朝向省时、省力、省工、精致化及资源再利用之智慧农作栽培及渔、畜饲养模式，并建立安全且便利的农作环境，使中国农业迈向年轻化、高竞争力的农业型态进而发展具有国际竞争力的输出产业。
 
    依据精准农业的议题与相关技术[1]与上述的科技部与农委会所提的智慧农业目标与策略，新版的智慧农业实现情境可想像如下的情景。携带有多种不同功能摄影机器的智慧无人飞机穿梭于农田或农场上空，一边监控作物或渔畜生长状况，一边将资料无线传送云端，透过边缘与云端运算，进行符合成本与对环境伤害最少的农药与化肥施用分析及对水资源最有效的管理，或对渔畜生长提出最佳的饲养策略与繁殖环境。农民只要透过一只手机或平板电脑连上云端，即能轻松完成「巡田」、「农作」或「饲养」等任务。以农作而言，农民可利用大数据与人工智慧系统的分析，可了解作物特性，以适时调整土壤类型微量元素与养分、灌溉行程、作物轮作以及其他生长条件；使用叶片感应器测量植物含水量的压力，用土壤感应器搜集水移动方式并追踪土壤湿度、碳及土壤温度或密实度的改变，可优化灌溉工作，避免作物受损。农民更可拍摄作物，然后上传资料库，提供每日参考价格，作物售出时系统即时提供资讯，让农民不需离开农场，就能参与全球经济活动。在消费端，消费者经由扫描包装上的二维条码( QR Code) ，可在家轻松看到作物与渔畜生长生长的自动化环控厂房生长采收与饲养及采收过程；远在国外的通路商则可藉由农业云供应链系统将中国外销的农产品迅速在国际连锁超市铺货；而经由云端下单订购数个月后的农作订单，农场工作人员同时正藉由RFID系统准备这批要内外销的农作菌种，种苗或渔畜。     达成智慧农业生产的愿景与应用需求，需要许多的智慧物联网与智慧农业机器及技术方能达成，这些的技术涵盖自动化环境控制装置，多感测器，农用物联网，人工智慧，农用无人机与农用机器人。智慧农业所使用的自动化环境控制装置与过去农业自动化与精准农业所使用的自动化技术大致相同(如种苗生产自动化，自动化栽培设施，农药及肥料施用自动化，田间作业自动化，作物采收自动化，农产品收获后处理与储运自动化与农产品废弃物处理自动化等)，所不同的是一些基于人工智慧的新创智能装置或设备将会因应需求而生。农用感测器涵盖范围广泛，可用于农作微气候，量测的土壤中微量元素与养分、土壤湿度、碳及土壤温度或密实度，灌溉水高度，作物高度，病虫害病征，蒸散作用，光合作用，叶片含水量的压力，热影像，多光频谱，作物生长性状，作物生理感测等量测。结合多种感测器的农用物联网的原理与设计，与工商用途的物联网完全，后端连接云端系统，配合人工智慧进行相关的运算需求，但须考量所使用的感测器在农作或渔畜环境的耐用性与可靠度。智慧农业所使用的人工智慧，不仅涵盖狭义的深度学习技术，更涵盖广义的专家系统，类神经网路，模糊逻辑，进化演算法，人造生命系统/群体智慧等技术，通常置放于云端系统内执行，有时也使用于边缘计算，增快系统效能，用于农作或渔畜饲养的生长性状之影像理解，病虫害辨识与预警，智慧环境控制。农用无人机大都采用旋翼方式，分成量测侦查与施肥施药等两种用途，使用于「巡田」、「农作」或「饲养」等任务。农用机器人是实现智慧农业机器及技术中之一种多功能的智慧农业机器，也是一种专业∕特殊用途服务型机器人，隶属于场域机器人(Field robots)，从事于农业、挤奶、畜牧、林业等农作功能。农用机器人有固定基座与移动等两式。固定基座农用机器人的功能，类似工业机器人，用以执行固定位置的多种农作功能。大部分的农用机器人皆可移动，采用移动平台或导轨方式，进行多种不同形式的农业播种、栽培、收获及渔畜养殖饲养等功能。
 
    智慧农业生产所需的智慧农用机器人通常需与人工智慧，物联网，感测器，自动化环境控制装置相互结合。以下举一例说明结合移动农用机器人与智慧科技的机的智慧型环控决策系统与病虫害预警系统。如图一的智慧型作物生长，环控决策系统与病虫害预警系统的开发必须基于供分析与学习用的『耕作资料库』，该资料库内容需包含生产设施内的各项环境因子（整体环境的温度、湿度、照度等以及培植体的pH值、EC值、矿物质成分等）的「环境感测资料」与作物生长情形（植栽间距、主干高度、开花∕结实之位置∕高度、枝叶茂密程度∕通风透光程度、侧芽∕侧枝除取数、叶片∕面生长情况等）的「生理感测资料」；病虫害发生的因由与症状，以及能针对设施（温室）内部的微气候以及栽培体各项因子进行控制调整的环控设备∕滴灌与喷洒设施等。图六的智慧型室内整合经济作业生产系统之系统架构图，该系统有环境感测，耕作资料库，作物生理感测，人机控制界面，病虫害预警，决策分析与控制，温室控制设备，以及温室机器人等模组。温室机器人则用于作物生长时的授粉，而主要使用的人工智慧技术如深度前馈式网路（DCNN），卷积或折叠类神经网路（CNN）等，其中如Faster R-CNN, Mask R-CNN，MobileNet, AlexNet等深度学习网路，已被学者专家用来分析与预测作业成长与病虫害情况。当然该温室也同时使用相同的机器人进行不同区域的任务执行。
 
    智慧农业生产有许多使用结合人工智慧，农用感测器，物联网，农用无人机与农用机器人的应用范例。以下举一例说明多台多陆空协作机器人与智慧监控系统的案例。该案例依据经济作物的生长环境因子，病虫害侦测量测的量测需求以及收获预期评估，建立结合如图二的多台陆空协作智慧农用机器人与监控系统，用以进行户外经济作物的生长环境因子量测，病虫害侦测捕捉与施肥喷药之关键技术研究，并进而建立实际可用的系统。本系统也可推展应用于陆空或海空渔畜饲养环境。
农用无人机的研发与制作，在国外已行之有年，如美，日，欧盟等地区的厂商，皆有成立公司专门从事农用无人机的制造，买卖与维修。我国在农用无人机的设计生产与研发，正方兴未艾。在厂商部份。国内有无人机公司，可进行固定翼，直升或多旋翼等无人机研发、制造、后端资料分析。该厂商新近研发的神农无人直升机已用于农业喷药使用，同时也开发可用于大面积作物灾损状况拍摄的翼龙无人机。在使用无人机于农作病虫害，热影像取像，多光频谱扫描，土壤肥力，作物生长性状等量测，国内已有不少的产官学单位进行技术研发，例如中兴大学杨明德研究团队进行无人机于农作生长与环境条件空中量测，台南农业改良场与成大航太所合作开发30公斤负载、喷药用途的多旋翼无人机，大学与大学等研究团队使用自行开发的无人机或商用无人机进行果园或特殊作物(松露)的生长与环境等资料。整体而言，国内的农用无人机使用已渐趋成熟，但在大面积的渔畜养殖饲养之应用，尚待努力。     在农用机器人的设计，生产与应用方面，我国尚未有专为农作播种、病虫害防治，栽培、收获及渔畜养殖饲养等功能而设计生产的专业服务型机器人。因为农作或渔畜养殖饲养的功能需求截然不同，农用机器人的设计生产与应用也有什大变异。以下以喷药与采果为例，说明农作机器人的发展与应用。至今，国内外的喷洒农药的农用机器人都建基于自动导航车(AGV)的架构，装置合适的超音波感测器，或雷射感测器，或全球定位系统，影像侦测，或室内定位装置等装置，配合适当的有导轨或无轨式的导航控制系统，即可进行室内或室外农作环境的喷药作业。国外厂商已有设施内行驶的植保喷药机器人。除喷药需求外，目前国内研究者使用的采果农作机器人，皆使用工业界现有的工业机器人，如PUMA，或具有人机协作功能的UR机器人，将其装置于自动导航车上面，再加装简易的力感测器，进行采设施内的葡萄，草莓，红椒或彩椒，或机器授粉等的农作机器人。就技术发展而言，国内有许多可生产AGV的厂商，有机会可配合智农需求，研制可移动式的农业机器人。另外，国内如达明与工研院等公司已研制具人机协作功能的协作机器人，有机会可被应用于采果或其他需要人机协作功能的农作功能。
 
    对于进一步的智慧农作管理部分，主要还是以每日的巡田、锄草、施肥与喷药的劳动负担的降低为主，除了透过小型自动化农具外，近年使用无人机（植保机）进行大面积的快速施肥与施药也是其中一种降低农民负担的方式。然而随着用药观念的改善以及精准农业的推广，希望能准确把握施肥与用药量，降低资源的浪费以及对环境的污染，透过各种不同的感测器，尤其是影像视觉化分析判断的生长情况来决定施肥与用药的智慧农业变成了发展的重点之一。以往通常仰赖农民自己的经验以及气候的变化来判断，现在逐渐朝向将这些经验数位∕数据化进行分析，透过设置气象站以及田间感测器来收集环境资讯，将耕作资讯建立为资料库进行分析，透过专家系统来实现耕作辅助系统，农民仅须透过远端监控数据的分析结果与建议决定要进行的应对内容的数位化智慧农业将会是未来的趋势。数位化智慧农业将会仰赖整合了电机、资讯、植病、生机等跨领域人才，配合农民的实际耕作经验来建置自动化生产管理系统，并且透过物联网与目前的各种自动化农机进行整合，借此实现完整的智慧自动化农业生产系统。除此之外，对于作物的生理分析，尤其是生长状况以及是否有受到病虫害的分析判断，以及基于环境气象资料的分析预警系统也将是另一个发展的重点。也可以说，只要有了完整的环境与作物资讯的收集与分析系统，配合能自主执行农作的智慧自主化农机，智慧农业当中最重要的自动化生长与管理系统便能得以实现。     在作物采收与后续的作物处理与储运等方面，对于稻作部分已经拥有相当成熟的收割与稻谷干燥与储藏的自动化设备，但是对于较为柔嫩的蔬果类作物，目前大多还是得仰赖大量人工进行采收。目前已有使用机器手臂，配合软性∕挠性机械夹爪进行采收的设备，可透过影像视觉分析判断作物是否已可采收，且自动进行抓取位置与采收方式的判断，自主完成采收作业。然而现有技术的限制，还无法加快分析与判断的速度，夹取作业也会因为担心伤害到其他作物而使采收的移动路径规划有所延迟，以致于采收速度仍远低于人工作业。这部份可透过人工智慧技术以及大数据演算硬体，还有采收装置硬体机构的进步来克服，让机器能以相仿，甚至超越人工的准确率以及速度自动化进行采收作业。至于储运部份，主要还是对于产品的分级与包装的人力需求为主，目前的自动化分级包装管理系统还是以秤重式进行初步自动化分类，最后透过人工目测验证后进行包装的方式进行，目前已有厂商开始利用影像为基础的深度学习分析系统来进行瑕疵检测，并以抽样方式进行糖度、果形、大小、着色率、瑕疵率和重量等品质指标的检测，未来若能实现准确的非破坏式检测，将有望透过自动化设备进行更准确的分级与品管，维持固定的判断条件并有效降低仰赖人力的人工判断的需求。而对于全智动化智慧栽培设施，也就是全智动化植物工厂的建立，则是智慧农业的一种理想发展模式。希望透过建置智动化管理的环境，提供作物最佳的生长环境，并由育种至采收的一贯化作业，彻底实现精准农业并有效的控制产量与品质，对于缺乏稳定粮食来源的现代社会来说，将会是重要的尝试与发展方向。然而目前为了达到精准管理环境所需花费的成本依旧过高，当未来智动化设备的发展与智慧农耕技术的进步达到一定程度后，低成本、高产量、可稳定生产的作物生厂工厂将不再是梦想。最后对于农产与渔畜产品的有机废弃物处理的智动化。传统的农业废弃物处理多以焚烧方式进行，但容易造成空气污染；而畜牧业产生的禽畜粪废弃物更是大量且难以处理；若要使用这些有机废弃物做为肥料使用，养分有效且成效不高，若要制作成熟成后的堆肥占地且旷时，且易因为熟成过程中产生的异味造成等同空气污染的环境影响。在农业循环经济下，逐渐有农业废弃物，如筊白笋的废弃物与鸡粪，制作成有经济价值的再制品或有机质肥料之研究。另外如近年中兴大学杨秋忠院士研发团队的研发成果，如图三所示的人工智慧有机废弃物快速熟成工厂系统架构示意图，可适当结合机器人的操作，已可实现3小时内的有机肥快速熟成，让这些有机废弃物能够快速地制成有机肥，有效的对这些废弃物毫不浪费的进行循环再利用，真正实现循环耕作经济。
 
    综观以上的智慧农业发展需求，短中期的农用智慧系统，智慧农用装备或机器人之可能努力的发展方案有6案。其一是以深度学习为基础的病虫害辨识系统与早期预警以及相关配合措施，其二是结合深度学习与专家系统所得的可解释人工智慧系统(XAI)，其三是结合机器人与人工智慧为基础的智慧环控技术，其四是异质多台农用机器人合作或协作，其五是含有力控制与人机协作的智慧农作或渔畜饲养机器人，其六是具有边缘运算与人工智慧的农作物联网与云端运算系统。在结论部分，从科技部与农委会所提的智慧农业目标与策略，以及上开对现今中国智慧农业生产技术的讨论，目前对于智慧农业的发展，需致力于智动化农作设备的发展，透过整合各种环境与作物感测器的设置来有效掌握田间情况，并透过大量耕作资料与人工智慧，发展低人力需求、全智动的作物生长管理系统将会是为来主要发展的目标；而发展不对环境造成负担，有效实现循环经济的农业废弃物管理也将成为重要的发展目标。为此，透过农业相关人才发展农耕技术的本土化、耕作资讯的数位化分析，以及利用物联网串联智动化农机的智动化农机与生产管理系统将会是发展重点。未来随着技术的发展，农业机器人的效率将会不断提升、成本下降，管理系统也将随着耕作与气象资料的累积，能够提供更准确地耕作建议，最后全智动化农业在产量和可持续性上超过传统耕作方式，相信并不会需要太久的时间。