科創講堂

物聯網智慧精準農業

講者/黃能富(清華大學資訊工程系教授兼電機資訊學院院長)

撰文/整理/科學人

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物聯網智慧精準農業

講者/黃能富(清華大學資訊工程系教授兼電機資訊學院院長)

撰文/整理/科學人


科技應該要服務農業,黃能富一開場即指出:台灣的農業和科技走得太遠,應該把它們融合起來。物聯網怎麼幫農業提升產值、品質?農業目前碰到的最大問題是缺工,如何利用自動化來補足人力需求?


黃能富的團隊在國內一些大型農場安裝了感測器(sensor)。這些感測器使用了兩種技術,LoRa和NB-IoT。Lora是一種長距離、低功耗的無線網路技術,傳輸距離最遠可到20公里,適合戶外使用。NB-IoT則是窄頻物聯網,也是一種低功耗廣域網路。


在農場蒐集多樣性的數據後,透過LoRa或NB-IoT上傳到雲端,進行大數據分析。黃能富指出,他們必須跟農業專家密切合作,借重他們的種養技術與農業know-how,利用人工智慧分析數據之後,再傳回到農場進行控制,例如:施肥、灌溉、滴灌、補光、開風扇。


為了建立物聯網雲端農業數據分析服務平台,黃能富的團隊發展了幾個核心技術,包括:物聯網農場數據收集與傳輸、人工智慧大數據分析、雲端自動化控制、農業區塊鏈、人才培育等。他們也開始整合科技、藝術、文創。


他們在農場收集的數據包含了:土壤溫濕度、二氧化碳、光照度、PH值、PM2.5等。傳輸技術則包括:Zigbee、藍牙、LoRa和NB-IoT。數據送到雲端之後會儲存並進行視覺化處理,然後透過人工智慧進行分析,這時就需要農業專家的協助,最後再透過雲端進行農場的控制。


為了這個服務平台,他們也開始整合不同的團隊:有無人機團隊(負責噴灑、照相),也有軟體機器人(自動寫程式),有農業專家、智慧醫療、藝術科技、農業區塊鏈、通路等方面的團隊。


黃能富希望從作物生長之初就開始蒐集數據,不管是之後的檢驗報告,或者運輸過程,所有東西都要監控,然後利用區塊鏈記錄下來,將來就可以溯源。從通路、市場到餐桌,希望這一路的數據都是透明、不可修改。


智慧農業的實例


屏東縣里港鄉有全國最大的火龍果農場,黃能富團隊在那裡架設了環境感應器和LoRa基地台。火龍果是需要強日照的水果,但台灣在秋分之後日照不足,所以晚上要補光。但農民不知道要補多少光,研究團隊就透過數據蒐集與分析精算光照度,然後建議農民照光時間。


另外,研究團隊也透過「精準農業」進行產量預測。他們在建立神經網路之後,會拿上千張的火龍果花朵照片以深度學習的方式訓練人工智慧。不用告訴人工智慧花長怎麼樣,它就能算花,而且不會跟燈泡搞混。接著再把現場空拍的照片餵給人工智慧,它就會自動計算花的數量。


火龍果從開花到結果大概40天,前後各派出無人機拍攝照片,然後透過人工智慧精算比對,就可以掌握花與果的數量差距。西瓜、鳳梨也都可以比照辦理。


黃能富團隊也幫雲林古坑的咖啡園進行智慧管理。因為這個咖啡園在深山裡,交通很不方便,農民想知道什麼時候可以採收,這樣就不用來回奔波。研究人員就在咖啡園裡架設Sensor Hub,拍攝咖啡豆的照片(成熟的咖啡豆呈紅色,未成熟則是綠色),在現場計算紅綠咖啡豆的數量之後,把結果送出來。這就是所謂的Edge Computing(邊緣運算),因為山上通訊不良,無法傳輸高解析度照片,所以不把計算放在雲端,而是現場算,然後送出結果。


農業的確需要科技幫忙,但黃能富強調:「ICT(資訊與通訊科技)只是配角,我們的目標是要讓主角的農業變得有智慧,提升農業的精緻、精準、品味、價值。」


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