2019科創講堂

應用3S和AI技術精準掌握農業生產資訊

講者/蕭柊瓊(行政院農業委員會資訊中心主任)

撰文/整理/科學人
2019/10/30

2019科創講堂

應用3S和AI技術精準掌握農業生產資訊

講者/蕭柊瓊(行政院農業委員會資訊中心主任)

撰文/整理/科學人
2019/10/30


農委會資訊中心(以下簡稱資訊中心)的主要任務,是推廣農業資訊科技的應用。包括農業開放資料、產銷履歷紀錄、政府措施及災害訊息的傳遞等,農民和大眾都是服務對象。蕭柊瓊主任特別介紹資訊中心近年來在農業資訊化上的努力,包括透過全國農業地籍圖的編修、地理資訊系統的應用,及如何獲得更精準的農業生產資訊,幫助產銷平衡。


整合地理資訊,應用潛力無窮


臺灣80%面積是農林漁牧用地,牽涉到農委會二十幾個所屬機關,過去各自的地理資訊系統間缺乏整合,例如遇到乾旱需要限水時,必須取得種稻地點、水利系統分佈及河川位置等圖資,但這些資料分散在不同部門,取得資料後再加以套疊,費時費力,因為調查及製圖時間差距,也易有不精準的問題。


資訊中心於105年開始進行地理資訊系統的整合。首先是委託國土測繪中心運用由資訊中心職掌的地籍圖資與長期發展之接合對位技術,以臺灣通用電子地圖為基準,製作涵蓋全國1,300多萬個地籍、位移差5公尺以下的全國GIS地籍圖,排除縫隙、重疊等不合理現象,這張全國地籍圖業於去年(2018年)完成,由農委會暨所屬機關及17個農田水利會共用使用,透過遍及全國在地使用者以現地實況比對地籍圖資,並即時反映問題,再併同國土測繪中心依法辦理地籍重測作業成果,未來農委會將持續與國土測繪中心合作,以每年6版次的頻率更新與精進。


接著資訊中心彙集各個業務單位的基礎圖資放在資訊中心的「地理資源雲」裡,並將相關的圖資轉換成地籍圖屬性表,透過「農業GIS倉儲中心」發布服務,例如:某個期作種稻的資料記錄在相應的地籍屬性表中,水利灌溉的區域也記錄在同版次的地籍圖屬性表。現在,如果想知道既種稻又有水利灌溉的地區,只要利用地籍圖屬性篩選作業,便可以迅速得到結果,過去需要專家花兩天執行圖資交集運算作業,現在一般的承辦同仁,只要花不到10分鐘便可完成。


有了這樣的基礎資訊後,可以協助相關單位進行業務應用,蕭柊瓊以非洲豬瘟的防疫措施為例,先透過全國地籍圖圈畫標定所有養豬場、屠宰場及掩埋場的範圍;一旦發現疫情時便可啟動防疫系統,畫設方圓3公里涵蓋的養豬場與屠宰場之電子圍籬,只要有運豬車進出,均即時發出通知,以嚴格管制車輛進出,達成移動管制的目的;加上每輛運輸車的GPS資料,可以追蹤運輸車曾經過哪些養豬場或屠宰場;也可以以場追車,追蹤曾到過疫情場的車輛。整個系統在全國地籍圖的基礎上很快便可以建立起來。


另一個例子,是學校附近農藥管制的衝擊評估。先透過教育部的開放資料圈畫標定所有中小學校的範圍,再取得農糧作物圖,可以計算30公尺、50公尺或100公尺等不同距離內有農田的學校,很快便可以產生鄰近學校農地的範圍,並據以評估政策影響。


第三個實例是農村再生的運用,透過農業與農地盤查資料,了解林業、農業或休閒土地的分佈,再與目前實際使用情形對照,也可藉此建立3D模型,包含更多地理資訊資源,讓社區對自己有更深的了解,也可協助社區居民進行再生規劃。


應用3S和AI技術,精進農業生產調查


臺灣地小人稠、面臨氣候變遷挑戰,容易產銷失衡,農民收入不穩定,因此資訊中心希望發展更精準的農產品生產預測資訊。


過去作物生產調查,是由人力分別到各地收集作物種植面積的資訊。但以現在的科技,理論上可知何種作物種植在什麼地方,甚至有可能得知短期作物的收穫時期。資訊中心期盼透過3S的整合,包括遙測資訊(RS)、全球定位系統(GPS)和地理資訊系統(GIS),藉由AI透過機器學習或深度學習,來判斷作物像(譬如利用航照影像或衛星影像以AI自動判識作物的種類),或物候期(譬如藉由AI自動判讀功能比對密集連續時期的衛星影像,自動判釋甘藍處於生長期的哪個階段),藉此可推測收穫時間。目前以甘藍而言準確率可達75%,數據愈多會愈準確。


從過去的專家調查到AI照片判釋,蕭柊瓊期待未來生產調查的效率能夠提高至少一千倍。她也指出,這些進展需要跨領域人才,希望有更多人關心臺灣農業,資訊中心也歡迎各界的意見與進行交流。