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| 影像辨識技術在農業領域的應用 |
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| 智慧影像辨識在目前市場上的實際應用，事實上已經發展得相當的多元化。如在國防安全領域的國土安全應用或國家土地資源的規劃運用；智慧城市建設相關的智慧交通應用（車聯網、智慧車載、車牌辨識、交通管理）、公共安全的警政維安；一般商用的人流分析辨識；社區住家結合臉型辨識、指紋辨識的門禁管理等。 |
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| 主要的應用技術，是直接採用影像所包含的特徵來檢索影像，透過分析影像的基層特徵資訊，來建立影像特徵向量，以作為分析影像的索引。所以一個完善的影像辨識搜尋引擎檢索功能，可以應用於農業科技情報研究的資料檢索、快速診斷作物的營養狀況、判斷作物的類別，以及尋找出具有某種形狀特徵的所有資料圖片等。但在技術應用也相對複雜，需要應用到特徵分析、匹配和識別等影像辨識方法，同時必須與影像資料庫技術相結合才能實現。 |
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| 影像辨識技術在農業中的應用有下列幾類方向與可執行項目： |
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| 第一類：遙測影像處理與地理資訊系統應用，進行農業資源調查和評估 |
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透過地理資訊系統中遙測影像的處理，用來統計作物的種植面積、綠化情況或耕地的資料資訊。 |
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透過空拍影像進行影像辨識，建立作物精準生產管理系統。 |
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透過影像辮識技術可以用於農場的監控和農業場景全景圖像的拼接等。 |
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農場農業數位化、現代化、資訊化。農田地塊、道路、水利、林地、水庫、等詳細地面空間資訊調查。 |
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| 第二類：透過影像辨識進行蟲害監測預防 |
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透過遙測影像進行辮識，判斷蟲害範圍，進行預防與預警及生產資源調度。 |
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透過害蟲影像辨識，進行害蟲滋生監控與預防。 |
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| 第三類：透過影像辨識進行農作物天然災害災損調查 |
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目前天然災害災損調查都是利用人工方式進行，容易影響效率及即時性，也較不易建立歷史資料進行災損前後比對。影像辨識則可以建立資料庫，提供災損補助依據。 |
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| 第四類：結合影像辨識與專家經驗，建立生產栽培決策建議 |
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將影像辨識與專家經驗結合，提供農作物的鑒別與評估。 |
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從表面特徵分析作物特性，進行生長過程的監測和評估，區別出植物與雜草，及鑒別葉片上的特徵等，為虛擬作物的研究提供基礎資料。 |
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應用農業科技和影像資訊的檢索，如農業病蟲害；畜牧業、養殖業病理徵狀等影像診斷。 |
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| 第五類：透過影像辨識結合圖鑑資料，發展環境教育、生態教育數位化服務 |
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將動植物圖鑑照片結合影像辨識技術，搭配智慧化手機，發展行動化影像辨識應用，對於推動環境教育、生態教育將有相當助益。 |
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| 第六類：應用影像辨識結合作物品種資料庫，進行作物品種辨識 |
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建立作物品種影像資料庫，透過影像辨識進行品種識別，例如水稻種子、蝴蝶蘭及其它多品種作物。 |
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| 第七類：應用影像辨識技術與自動化生產設備，建立機器視覺應用 |
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用於農產品的外觀分類、分級和品質檢測。例如：成熟度指標、不同品種的鑒別（尤其是種子）。 |
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應用在農業機器人和機器視覺的研究發展，如雜草的自動辨識、選擇性自動噴藥技術的發展，強化農業自動化的效益。 |
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| 茲介紹影像辨識技術在農業中的應用案例，提供參考。 |
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| 1.透過遙測影像處理與地理資訊系統應用，進行作物面積資源調查和評估 |
| 水稻是台灣重要作物，除了是賴以維生的糧食作物外，更有區域性水田綠化環境、水田調洪功能與二氧化碳的吸收淨化空氣等水土保持影響。所以政府進行水稻種植面積的調查，作為糧食政策制訂、產量推估與農民休耕或災後補助之依據來源。以往水稻田的判斷，除了以實地探勘進行耕地坵塊圖（Rice Pattern）數化與編修外，就是透過遙測影像進行辨識。而以往是透過人工判釋各區塊(parcel)是否種植水稻後，再疊合耕地資料變更農作種植屬性，並據以計算水稻種植面積及估算產量。目前則是結合遙測多時影像與GIS資料，進行水稻坵塊辨識，應用的參考及分類資料有耕地坵塊邊界、水稻全生育期光譜資訊與遙測多時影像等。而影像辨識技術不斷創新精進，最近亦有利用人工蜂群群集演算法建構判釋規則，採用多個植生指標與紋理資訊作為輔助因子，對於水稻田的判釋有良好的成果。 |
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| 2.透過空拍影像進行影像辨識，建立作物精準生產管理系統。 |
| 馬來西亞應用無人機依據衛星定位及遙感探測技術，針對油棕樹(終端產品為棕櫚油)拍下航照影像。所有空拍資訊回傳地面主機，然後把一張張2D圖像轉成3D立體模型，再透過GIS技術及影像辨識，建立每一棵油棕樹的分布、樹齡、生長情形，藉此推估產能、還可以替每棵油棕樹編碼，建立生產履歷，發展精確生產管理系統。 |
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| 3.影像辨識技術在品種鑑別的應用： |
| 水稻為我國最重要之糧食作物，為維持水稻品種純度，政府設立種子檢查專責單位，但由於國內水稻品種眾多，各品種間外觀相近且不易區分，在品種潔淨度之檢查僅賴經訓練之檢查員以肉眼檢查種子，費時又費力。因此應用影像辨識技術建置台灣主要水稻品種種子影像資料庫，其功能包括自動進料、數粒、擷取影像、品種辨識、出料及建構影像資料庫，以較科學的方式建立快速又準確的水稻品種潔淨度檢查體系，期望縮短水稻品種潔淨度檢查時間，避免耽誤農時，並確保水稻種子品種純度，為我國生產優質水稻把關。 |
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| 目前已完成台南11號、台梗9號、台梗14號、台中192號及台中秈10號、台農71號及桃園3號等品種影像擷取，建立主要的種子幾何指標包括：長／寬比、龍骨瓣寬度、稃尖開閉角度及內外穎上軟毛，以及顏色特徵：稃尖色等共5種種子外觀特徵，建構水稻種子自動進出料與自動擷取影像裝置，如圖2，擷取速度約為125張／分。大幅提高檢驗效率，降低人力需求。 |
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