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On 2025年3月27日 下午5:40:09 [+0800], ncblab7041 朱彥煒:
  • Updated description of 作物蟲害無人機預警系統 from

    利用一期稻無人機-蟲害影像空拍資料標記蟲害發生與健康的資料來預測蟲害,需使用weka3.8.3工具讀取模型使用,並讀取模型即能使用
    to
    本研究開發一套水稻蟲害預警系統,透過空拍機RGB影像生成智慧光譜,提取作物生理訊號,預測抽穗期與蟲害風險。該系統具備低成本、高覆蓋與數據驅動決策的優勢,可應用於蟲害預警、抽穗期預測及農業決策支持,提升監測精度與管理效率,減少蟲害影響,推動智慧農業發展。


  • Changed value of field nchu_texarea_dataset_value to (1) 高成本效益:傳統的多光譜攝影機價格昂貴,而本系統利用生成式智慧光譜,大幅降低多光譜數據收集成本。 (2) 提高監測效率:透過無人機大範圍飛行監測,相較於人工或地面設備,可迅速獲取水稻生長狀況及蟲害風險。 (3) 數據驅動決策:整合影像處理、光譜分析及機器學習演算法,提供科學化的蟲害預測結果,有助於農民及相關單位進行精準施藥與作物管理。 (4) 減少環境影響:透過精準預警降低農藥的過度使用,減少對環境與生態系統的負面影響。 in 作物蟲害無人機預警系統


  • Changed value of field nchu_texarea_dataset_purpose to 本研究旨在開發一套基於空拍機影像的水稻蟲害預警系統,透過生成式智慧光譜技術,提取作物生理訊號,並利用機器學習演算法預測水稻的抽穗期及可能發生的蟲害情況。此系統可望提供農民及農業專家即時、準確的蟲害風險評估,提升農業管理的精準度與效率。 in 作物蟲害無人機預警系統


  • Changed value of field nchu_texarea_dataset_usage to (1) 水稻蟲害預警:透過分析植被指數(如NDVI、GCI)及作物生理訊號,評估蟲害風險並提前發出警報。 (2) 抽穗期預測:利用水稻冠層的光譜變化特徵,預測抽穗期,以便農民適時調整田間管理策略。 (3) 農業決策支持:提供可視化分析結果,協助農民與農業機構制定病蟲害防治及水稻生長管理計畫。 (4) 數據收集與模型優化:透過持續收集與分析歷史數據,不斷優化演算法,提高預測準確性。 本系統的開發與應用將有助於提升水稻產量與品質,同時減少蟲害對作物生長的影響,為智慧農業發展提供關鍵技術支撐。 in 作物蟲害無人機預警系統