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概念串串

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腦動大開

大綱

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概念串串

知識農業

知識經濟帶動全球產業的轉型與升級，隨著人工智慧的發展，當知識經濟的概念運用到農業，農業的經營模式亦將出現重大變革

第四章　產業

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工業4.0

由德國政府提出，致力於提升製造業的電腦化、數位化和智能化，結合網際網路、感測器技術、雲端運算、物聯網、大數據等新科技，形成「智慧工廠」。

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第四章　產業

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農業從1.0進化到農業4.0，請問臺灣農業發展目前主要在哪個階段？

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第四章　產業

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科技工具的運用為農業這個傳統產業注入許多新的可能性，如果你是一個已經有40年耕作經驗的老農夫，在進入農業4.0的階段，你可能會遭遇哪些困難？

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第四章　產業

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第四章　產業

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背景介紹

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臺灣耕地小、生產成本高，加入WTO後，受進口農產品管制放寬、關稅調降影響，導致傳統農產品競爭力不足。

第四章　產業

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背景介紹

近年來農業勞動力老化，缺工問題日益嚴重，加強機械化與吸引年輕勞動力返鄉務農是必然趨勢。

農業4.0即智慧農業將為農業發展開啟不一樣的生產模式。

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第四章　產業

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傳統農業時代農民幾乎看天吃飯，自然環境對作物的生長有著至關重要的影響。傳統農業隨著科技的進步，工業 4.0 帶動科技工具更全面性的推廣運用，為傳統農業帶來革命性的改變，農業4.0成為未來發展趨勢。

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第四章　產業

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無人機搭配人工智能、大數據和自動化技術等運用，顛覆我們對農業的想像，透過案例來看看農民如何靠「智慧科技」改變傳統的生產方式！

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第四章　產業

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什麼是農業4.0？

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農業1.0

指人類應用鋤頭、鐮刀等工具進行傳統人力農業生產。

農業2.0

利用機械化改善農業栽培技術，讓產量最大化。

農業3.0

透過基因改造、加入自動化，確保農作物的質量提升。

農業4.0

即智慧農業。

第四章　產業

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什麼是智慧農業？

農業4.0即智慧農業

進行精準管理和決策

利用先進技術

物聯網

大數據分析

人工智慧

提供農民有效率的農場經營管理模式
生產符合消費者需求，安全、安心及�可追溯的農產品

減輕農場作業負擔

降低勞動力需求

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臺灣智慧農業的政策願景

以「效率、安全、低風險」為願景。

農業消費/服務平臺

利用大數據分析來�改進農業服務，從�生產到銷售都能提供更好的數位支持。

消費者

透過溯源機制

對農產品安全

具有信賴感。

農民

藉由物聯網與大數據分析技術，提升農業整體生產效率。

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智慧農田新助手—無人機

智慧農田新助手－無人機

無人機有軍用無人機、民用無人機以及消費級無人機。

無人機早期因戰爭而生

地圖測繪

災害監測

氣象探測

逐步應用到民用場合

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第四章　產業

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無人機的構造

飛行控制系統

遙控信號接收器

雲台相機

整個航拍系統中最重要的物件，控制航拍視頻的穩定度

推進系統

無人機

遙控器

飛行器機架

透過遠程控制技術來操控無人機的飛行動作

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智慧農田新助手—無人機

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無人機噴藥應用的未來發展方向

案例 1 無人機噴農藥

對無人機用藥劑量進行完整的安全評估

　避免用藥過量，減少食安問題

用藥

安全評估

建立無人機病蟲害監測和預警系統

　節省人力，有效預防災損

病蟲害

監測系統

制定無人機施藥的技術規範，建立無人機農噴的監管平台

　有效率的管理

制定

規範

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案例 2 農業生產管理監控

搭配預設的GPS導航點可自動巡航，�透過GIS路徑規劃功能的協助，可設計最佳的巡查路線　

自動巡航

遠端操作，農民不受距離限制，仍可�進行農事

遠端控制系統

透過影像辨識技術、人工智慧和物聯網的�整合，可以自動化長期監測病蟲害

自動化�監測病蟲害

案例 3 人工智慧防治病蟲害

結合溫度、濕度和日照量的環境資訊的�收集，可進一步分析以建立準確有效的病蟲害管理策略

病蟲害

管理策略

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無人機與人工智慧的結合

1. 建立影像資料庫

無人機到底是透過什麼方式來幫助農業生產呢？

建立各種病徵型態的圖片資料庫

為了讓人工智慧能夠精準地辨識病蟲害，需先建立一個包含各種病徵型態的圖片資料庫。

資料庫

包含各種情境

這些圖片來自不同的蟲害和病害情境，包括水稻的秧苗期、成長期、抽穗開花期等不同階段的各種狀況。

訓練�人工智慧系統

這些資料會被用來訓練人工智慧系統，使它能夠識別出水稻的健康狀況

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無人機與人工智慧的結合

2. 無人機拍攝田間影像

掌握作物生長狀態

無人機在不同的生長階段飛行，拍攝水稻田中的影像。無論是秧苗期的嫩綠，還是成熟期的金黃，無人機都能精確地拍攝細節，可讓農夫掌握作物生長狀況

訓練人工智慧的數據樣本

這些影像也會被傳回系統，�作為訓練人工智慧的數據樣本

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無人機到底是透過什麼方式來幫助農業生產呢？

第四章　產業

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無人機與人工智慧的結合

3. 利用深度學習演算法進行分析

透過深度學習演算法處理影像數據

透過深度學習演算法處理影像數據，經過分析後系統能夠提供有關水稻株數、高度、分布情形、水分和健康狀況等詳細的數據

系統辨識問題

系統可以檢查稻田中的每一個角落，辨識倒伏面積、白葉枯病感染範圍、稻熱病面積等問題

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無人機到底是透過什麼方式來幫助農業生產呢？

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無人機與人工智慧的結合

4. 擴展數據來源以提高精確度

收集其他環境數據

除了無人機拍攝的影像之外，還需要收集其他環境數據。透過定期進行土壤採樣、調查肥料和農藥的使用情況、監測氣象變化等。

系統辨識問題

這些數據會被整合到「智慧農田助手」系統中，以便全面地分析作物生長環境，提供精確的施肥、噴藥建議，並預測產量和評估災損

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無人機到底是透過什麼方式來幫助農業生產呢？

第四章　產業