農業知識入口網

:::

台北 日出:05:04 日落:18:46

民國107年6月19日

農曆戊戌年5月6日 (蒲月)

芒種 「芒種」是典型的夏季節氣,它預告大家天氣...

  • 2018好運旺旺來 農學積分Go
  • New轉農業Fun眼科技Q&A問答知識會考
  • 全能農知博識王
  • 豆仔水族箱
  • 虛擬種植,知識升值活動
  • 田邊好幫手-農業行動化平台
  • 農業易遊網
  • 兒童稻米文化館
  • 台灣農產品安全追溯資訊網
  • 農業委員會全球資訊網
  • 青年農民創業入口網
  • 黃金廊道資訊網
  • 農業張老師
  • 虛擬博物館
  • 作物病蟲害與肥培管理專區
  • 中華綠色農業發展協會
  • AGTECH農業科技專案計畫服務網
  • 台北植物園資訊網
:::
目前位置:

科技新知

分享:facebook plurk twitter sinawebio Share on Google+ 複製分享 Email分享 
調整字級:



利用無人機和電腦深度學習幫助澳洲農民達成精準農業之目標

利用無人機和電腦深度學習幫助澳洲農民達成精準農業之目標


文章來源 : 農業科技決策資訊平台    2018/06/13



 近年來衛星多重光譜成像(multispectral image,MSI)與無人機技術逐漸發展完備,這些無人操作技術能夠遠端幫助農民及時且主動性的管控作物的生長情形,利用光譜強度差異轉換成植被的健康狀況,讓農民可依據作物當下的健康狀況差異給予適合的水、養分或農藥等處理;然而在高空中進行的多重光譜成像需要依靠昂貴的相機拍攝及掃瞄農地,對於想提升管理效率與降低成本的農民而言,無法作為廣泛使用的選項。



 南澳大利亞大學(University of South Australia)與阿德萊德大學(University of Adelaide )和LongReach植物育種公司合作開發新的技術,使用無人機在20公尺的高度進行美兩秒一次的圖像收集,利用RGB(R:紅色、G:綠色、B:藍色)彩色圖像分析小麥田中的狀況,並藉由深度神經網路學習與比對MSI高空測量與RGB地面測量的圖像差異,顯示植被指數(vegetation index,VI)與高度相關,而圖像的空間配置、光譜及時間資訊有助於估計小麥的植被指數。經過驗證後,團隊認為未來可以經由成本較低的RGB圖像與深度神經網路評估以進行VI測量。



 此研究由澳洲研究委員會(Australian Research Council)和穀物研究開發公司(Grains Research and Development Corporation)共同發起,相關研究發表於




資料出處:




 


大家覺得這篇文章
共有10人投票
  • 
									得票數:4
  • 
									得票數:3
  • 
									得票數:1
  • 
									得票數:1
  • 
									得票數:1
看過這篇文章的人說
  1. GOOD
  2. GOOD
:::

關聯文章

  • 無相關聯文章

熱門關鍵字