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【媒體報導】讓無人機幫你巡田,AI 給你農耕建議──專訪 AI Pal 創辦人、中興大學土木系楊明德教授

更新時間:2021-05-18 13:59:20 / 張貼時間:2021-05-18 13:53:46
興新聞張貼者
單位秘書室
新聞來源科技新報
982
稿源:2021-5-16/科技新報/人工智慧普適研究中心授權轉載/圖片來源楊明德團隊

近年台灣興起智慧農業風潮,導入高科技輔助農耕決策已成趨勢,部分青農與農企已開始使用無人機導入 AI 改善農耕流程,是目前台灣農業轉型及數位化的主要技術應用。

以台灣最常見的水稻種植為例,藉由無人機的高解析鏡頭搭載多元感測器,就能在空中即時蒐集生長數據,例如溫度變化、葉綠素含量、土壤含氮量等資訊;再結合後端軟體進行大數據分析,農民可即時確認作物生長情形、監測是否發生稻熱病或病蟲害, AI也會給予如補秧、施肥等施作建議,幫助農民根據資訊採取最適當的農耕決策。

執行科技部AI計畫「結合UAV監測之智慧農業栽培支援系統」期間,楊明德團隊發表的「陸空協作之水稻最佳收獲模式」技術,便是基於無人機與行動裝置,利用大數據與AI演算法訓練水稻最佳收穫模型,再整合天氣資訊推估未來含水量變化,並於雲端平台提供視覺化採收決策服務,協助使用者精準判斷水稻最佳採收時機。

然而對農民來說,追求最佳採收時機有什麼好處?楊明德表示,採收時穀粒含水量是影響米粒品質最重要的原因,最好的含水量為28%以下,「但農民經常看隔壁收割就跟著收了,收割時含水量通常都超過。」楊明德說。

「所以米就不會好吃、不充實,且容易裂,不僅影響收購價格,後續農會需要再花很多時間及能源成本烘乾,這些也是農會很大的負擔。」

以1公頃水稻農地而言,差3%含水量收穫,相同重量下總收購價格差異可達1萬元,楊明德以團隊合作場域台中霧峰舉例,該區水稻種植面積約1,200公頃,2019下半年收購平均含水量為31%,若能將收割含水量降為平均28%,每期作將可提升農民收益高達1,200萬元。

宏觀來看,目前全台約有17萬公頃水稻面積,若理想情況下每降低3%收穫含水量,每期稻作全台將可提升高達17億元產值,是非常驚人的數字。由此可見,導入AI預測水稻最佳採收時機,確實有應用潛力及效益。

「陸空協作之水稻最佳收獲模式」使用AI精準判斷稻米收割時機,穩定品質與產量同時,也減少農機具及穀倉烘箱成本的損耗,幫助農民收穫效益達最大化,將是未來值得期待的智慧農業應用之一。

想靠AI解決農業問題,一切從數據開始!
AI看似成為各行業的萬靈丹,但想訓練好AI可不簡單,資料庫是重要的訓練基礎。回憶研究前期,為了提供AI大量且可靠的學習來源,楊明德團隊投注許多心力在農業影像數據蒐集,尤其是建立無人機與地面調查資料之間的連結。

「一般就是無人機飛無人機的,地面調查就歸地面調查。」楊明德說。「然而產製資料很花錢,若沒有建立空拍影像與農地採樣資料間的連結,即使今年調查完,明年還是得重來。」

例如地面調查需要花費大量人力、時間和經費進行農地採樣,台灣的天氣又特別濕熱,一群人頂著烈日工作,很容易就引發中暑等生理狀況,過程相當辛苦。

因此,若能有效標示空拍影像與農地採樣資料之間對應的關係,如植物株高、葉色、溫度、含水量,甚至合適的採收時機等,未來在結合無人機和物聯網(IoT)進行農地監測或預測時,就能快速蒐集並分析資訊,可大幅提升農作效率,也可減輕傳統人力調查的負擔。

以農夫補秧為例,剛種下去的稻苗可能只有5~10公分,過去農夫只能站在田埂邊大致判斷秧苗存活率,再踏著爛泥巴走到田中間補秧,經常走到定點才發現實際補秧需求,「可能這裡只缺少一點點,不值得補秧,反而另一處缺比較多。」楊明德說。

「而這件事對無人機來說就是簡單的工作。」透過將大量秧苗標註資料交給AI進行辨識訓練,就可用無人機快速判斷每個秧苗位置,將秧苗存活率、補秧建議做成量化資料,提供農夫參考。

目前楊明德團隊已蒐集高達6TB的無人機農業影像資料庫,除了水稻,也包含茶葉、病蟲害等不同類別,同時開發多個分析工具針對農業的決策關鍵因子進行量化判斷,並導入AI技術進行大量影像辨識。

串聯全台飛手,AI Pal讓你的無人機從「玩具變工具」
為使研究成果永續發展,並能真正走入農業落地應用,楊明德與學生決定籌備成立新創「AI Pal」,幫助有志於投入智慧農業的民眾,付費使用團隊設計的無人機雲端平台。

楊明德表示,「現在很多人都有無人機,對他們來說可能只是玩具,而我們的目標就是把這些『玩具變工具』,監視農作物的生長狀況,或是災損的調查工具。」

以監測農作物生長為例,楊明德觀察到目前許多青農都有接觸過無人機操作,「然而他們只是拍拍照、拿下來用肉眼看,卻沒辦法做到後面分析。」對此楊明德認為相當可惜,因青農已花費無人機的成本,卻因技術門檻無法獲得分析帶來的加值效果。

「現在青農通常承租很多塊田,所以需要工具來監測。透過我們的平台,就能讓每一塊田都掌握在手機裡」。楊明德舉例,AI Pal的好處在解決一般人對無人機影像拼接、指標辨識、AI分析等「高技術門檻」方面需求,使用者只要將資料上傳至雲端,平台就能快速完成並展示初步分析結果。

青農只要將自己空拍的稻田影像上傳雲端,AI Pal就能協助拼接成完整的耕地範圍,並製成3D模型,讓青農了解植株高度、葉色、綠覆率等指標是否合乎生長預期,或養分是否充足需要施肥等狀況,及時調整耕作策略,提升作物品質與產量。

未來,楊明德團隊也將規劃與政府、農業研發單位或農企等單位合作AI Pal的「UAV水稻栽培輔助系統」服務,期望能透過團隊研究,幫助台灣農民快速克服技術門檻,加速農業數位轉型的進程。

至於災損調查,楊明德團隊將過去拍攝的受災影像結合AI分析技術,在AI Pal建立完整的災損評估機制。身為國內少數利用AI做農業災情判識的團隊,楊明德深知傳統以肉眼勘災的方法,能處理的範圍十分有限,且容易有災損面積認定爭議,政府不僅耗時費力,等待災損補助的農夫也相當煎熬。

雖然自2019年開始,陸續有幾個縣市示範以無人機勘災,但因無人機產生的資料非常龐大,一趟下來經常就是幾GB資料,「單靠人工處理影像絕對做不完。」楊明德說。「必須結合AI平行運算,之後才有辦法處理幾千甚至幾萬公頃的災損辨識。」

無論災損調查或田間生長監測,這些工作都需要不同標準作業流程(SOP)才能進行影像分析。楊明德表示,如果AI Pal能將飛手串連,有任務時,平台就可提示使用者操作SOP、飛行高度、重疊度、時間等資訊,讓無人機飛手能共同參與飛行任務。

從2020年3月開始,操作無人機需取得考照才能合法使用,待AI Pal的服務正式上線,楊明德預計將和通過考照的飛手簽約合作,以建立無人機任務發包系統,未來有機會擴大支援各單位的空拍及影像分析需求。

鼓勵台灣向荷蘭學習市場經驗,未來有機會輸出技術至東南亞
談及台灣的智慧農業現況,楊明德坦言AI Pal的推廣對象會著重在「經濟規模較大、追求品質穩定」的農業企業、農會,或承租大面積農地的青農,反而不會是一般個體戶。

台灣個體戶的耕作面積小,平均種田面積大約2~3分地,且因政府有保證收購機制,米品質方面並不如大型企業要求高,因此一般個體戶使用無人機結合AI辨識技術的效益有限。楊明德說:「我們常開玩笑說,我在無人機裝一個Edge Computer,Nvidia的Jetson Xavier就2萬多了,但是1分地種的兩期作,種一年也才賺2萬,所以沒辦法用一小塊田支撐整個農業科技。」

「工業跟農業很大的不同就是,工業出來的東西品質都要一致,QA(品質保證)、QC(品質控制) 管控很嚴;農業尤其是小農,每批品質差很多,所以如果做這種長期穩定供貨,都很困難,更不要說外銷。」

楊明德建議,由於台灣市場太小,所以對整個世界市場的掌握及營銷管道都不熟,而荷蘭在這方面很擅長,台灣可多借鏡荷蘭在農業管理、產銷控制、市場等方面的布局,未來也有機會將技術輸出至與台灣農業特性相近的東南亞地區。

曾有間菲律賓公司,透過朋友詢問楊明德團隊的研究,「因為他們在台灣買無人機回去,拍了東西卻無法做分析,我們就問他香蕉田有多大,結果他說『三分之一』個台灣!」楊明德笑著說,「所以其實東南亞地區使用無人機的應用更有價值。」

回到台灣這塊土地,楊明德相當期待台灣的智慧農業發展,「我覺得台灣是世界最強IT產業,現在AI、IoT或Big Data全都需要IT幫助,農業也是台灣的立國之本,所以如果能把兩者結合,我認為台灣可以對世界有貢獻。」楊明德說。

面臨農村勞動力不足、農耕經驗流失及全球貿易競爭等衝擊,無人機儼然成為農民的得力幫手。未來無人機將會更普及、易用、系統化,或許在不久的將來,農業科技將帶動新一波青年返鄉浪潮,「回家種田」將不再是離職時的玩笑,而是年輕人有能力選擇的理想生活,利用新科技經營心目中的智慧農場。
楊明德教授與AI Pal團隊「陸空協作之水稻最佳收獲模式」示意情境。

楊明德教授與AI Pal團隊「陸空協作之水稻最佳收獲模式」示意情境。

楊明德團隊開發的「植株定位技術」應用於多樣農作物數量調查,結合AI物件偵測與影像處理技術後,約有90%準確率,水稻秧苗高達98.56%。

楊明德團隊開發的「植株定位技術」應用於多樣農作物數量調查,結合AI物件偵測與影像處理技術後,約有90%準確率,水稻秧苗高達98.56%。

中興大學校園航拍拼接完成圖。透過上傳航拍影像集至雲端,並於平台內選擇拼接項目服務,AI Pal將自動鑲嵌成區域大圖,也可建立3D模型。

中興大學校園航拍拼接完成圖。透過上傳航拍影像集至雲端,並於平台內選擇拼接項目服務,AI Pal將自動鑲嵌成區域大圖,也可建立3D模型。

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