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经验案例

  • 气象站传感器遥测技术城市高温.温湿度风速风向pm2.5

    气象站传感器遥测技术城市高温.温湿度风速风向pm2.5

    研究团队比较了在绿化程度不同的区域及使用不同种绿化设施的条件下,模拟在不同区域中种树、屋顶绿化及安装反光设备后的降温效果。经模式模拟发现,绿屋顶可达到局部降温的效果,然而屋顶绿化的降温效果是否能扩及至周边区域,将有待更进一步的研究。研究团队也发现,绿屋顶除了在建物降温表现突出外,同时也拥有滞留强降雨、控制污染源与提供野生动物栖息地等环境功能。
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  • 智能灌溉系统环境温湿度监测站配合摄像头精准收割甜美的莴苣

    智能灌溉系统环境温湿度监测站配合摄像头精准收割甜美的莴苣

    在思考如何发展人工智慧(artificial intelligence,简称AI)的同时,首先得让机器透过自主资料搜集与分析,获得其经验及运行规则后,藉由主动学习进而产生新的演算法,以达到机器判识能力,这个自主学习的过程就称作机器学习(machine learning)。机器学习的技术已广泛应用在智慧农业上,目标是希望机器能对作物生长、周围环境等资讯进行搜集、分析、学习,使机器做出相对应的判断
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  • 智慧灌溉模型结合植物土壤肥力、气象预报等数据统计节水灌溉

    智慧灌溉模型结合植物土壤肥力、气象预报等数据统计节水灌溉

    智慧灌溉模型的概念是藉由结合植物生理、土壤肥力、气象预报等数据进行模式模拟的预测,再将预测结果做为决定是否灌溉及灌溉水量多寡的决策依据。该研究项目首先运用先前团队所开发的植物生理感测器,侦测作物当下是否处于缺水状态,接着考量历史气候数据并以机器学习(machine learning)技术预测近期可能的气候资讯,同时也计算自作物叶表及土壤表面逸散的总水量。
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  • 智能灌溉系统气象站预测未来天气减少灌溉浪费模型预测

    智能灌溉系统气象站预测未来天气减少灌溉浪费模型预测

    历年的气候资讯纷纷表明,全球极端气候(climate extreme)发生的频率及强度均有上升的趋势。除了各地天灾不断,造成人员伤亡及财产损失外,另一个受冲击的对象则为靠天吃饭的农业。虽然多数人都知晓极端气候对农事生产造成的冲击,然而鲜少有研究讨论可能受影响之区域、灾损规模等潜势分析及预测。有鉴于此,日本农研机构
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  • 智能养猪养猪废水水质监测环境气体管理减少温室气体排放

    智能养猪养猪废水水质监测环境气体管理减少温室气体排放

    畜牧养殖业是产生大量温室气体的主要产业之一。据研究统计,畜牧业产生的排泄物约占10-15%的农业温室气体排放,相当于排放约630万公吨的二氧化碳到大气中。养猪所产生的排泄废水是主要的源头之一,若能妥善地处理畜牧废水,必将能有效地减少温室气体的排放。日本农研机构(原文:国立研究开発法人农业・食品产业技术総合研究机构;
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