遙測影像資訊已被廣泛的融入至日常生活及各領域研究中，因其拍攝範圍廣泛、空間解析度高、反應時間快、不受地形限制等優點，舉凡農業災害勘查、作物判釋、農地利用調查等作業，亦可看到其應用蹤跡。以現今技術而言，遙測影像可分為空載及衛載系統，各應用範疇因應影像使用標的，選擇符合的拍攝類型，如航照資料蒐集面積雖大、影像解析度高，但與無人機(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)相較，容易受限於天氣因素，且機動性低，故UAV更具勘災優勢；而衛星影像雖具拍攝成本最低、範圍最廣等優勢，但其影像解析度屬三者最低，較適合應用其多波段特性於多光譜、 高光譜光學影像分析，本篇電子報將介紹國內農業試驗所(簡稱農試所)運用遙測技術於作物判釋，推估其收穫面積以及災損監測之應用案例。

多時期衛星影像於大蒜種植面積推估

大蒜在台灣適宜秋冬種植，隔年3至4月收穫蒜球，其市場價格波動受栽培面積與進口數量影響。為掌握當年大蒜種植情形，現行政府以人工方式進行調查，確認收穫面積後方可核准進口數量，以維持產銷平衡，穩定蒜價。然田野調查耗時費力，且調查員以人工目測種植面積，易有極高的誤差值，因此農試所便運用多時期衛星影像、 光譜特徵及空間分布等資訊，提供快速精確掌握大蒜農情的方法，期能達到早期預警效果。

以大蒜主要生產地雲林縣為研究區域，並以SPOT-5及RapidEye兩部衛星於2009年至2019年初拍攝之影像為訓練樣本，再搭配田野調查資料瞭解大蒜物候及光譜特性，以監督式分類進行判釋。訓練初期因台灣農地面積小，像素單元易混淆，影響準確度，故進一步將判釋結果填入地籍圖層，搭配田野調查資料，以植生反應精準度評估及一致反應信度(KAPPA coefficient， 若數值為1表示兩比對資料無差異)進行數化和修正，以準確推估大蒜種植面積與位置。

根據大蒜在台種植生育期及植生反應分析得知，每年9月至11月處於發芽初期，然同時也是台灣短期冬季作物種植期，植生反應低，無法準確分類大蒜；11月至隔年1月莖葉生長，植生反應提升，此時可與其他作物分類，並以12月為穩定期；接著至隔年2月地上部逐漸停止生長，地下部蒜瓣開始肥大，植生反應不變或漸降低至收穫畢。以每年12月為基準推估2010年至2019年種植面積，其整體精度為可至97.47%，KAPPA值可至0.87。此外，利用歷年影像資料追蹤大蒜栽培面積與市場價格的變動，發現在合理蒜價年間，其栽培面積約為4,400公頃， 若增減10%便會大幅影響市場價格，為此將可提供決策者提前採取應變措施。

應用UAV協助香蕉災損勘察

高雄地區因天候適合及有高雄港輸送的便利，成為臺灣的主要香蕉集散地，但也因南部地區常受到颱風侵害，造成香蕉生長期間常遭受影響，輕則生長發育延緩，重則明顯減收。農試所同樣運用遙測技術，以UAV影像的光譜分類、物件辨識與地面紋理分類進行災損影像判釋，產出農損面積估算與嚴重度圖資， 以輔助地方人員勘災並加速災後復耕。

試驗地區為受尼伯特颱風侵襲後的旗山里港，以低空高重疊飛行方式，再透過影像前處理進行航拍影像拼接與校正處理，獲得高解析度的正射影像及光譜影像。接著透過非監督式分類區分香蕉樹冠葉部、地表土壤、地面草本植物等不同光譜組成與紋理特性，有效判別園內香蕉傾倒高度差異，進行災損判釋，並搭配農糧署現地核定災損率進行比對，評估其準確性。目前本研究成果已於今年度正式應用於香蕉農保中，協助建立農業災損判釋與嚴重程度之標準制度，以健全農業保險相關之政策與體制，同時若未來災害不幸發生時， 可先應用UAV航拍影像進行受損判釋，較有爭議的區域再以現地查核方式核定，透過層次分工的概念，加速災損查核並減少人力需求。

現地調查人為判釋誤差的產生，主要發生於勘查的地點與角度限制，無法像遙測影像可針對整個地籍區域從空中清楚且完整的呈現。近年因農業智慧化的發展，使各界針對遙測技術應用於農業的研究更為積極，經過持續的研究與努力，將可透過遙測技術累積足夠的影像資料庫，以反應各種作物在不同生長期及背景條件下之植生指數及災後的影響程度， 提供政府即時且準確的作物農情資料，以利決策者提前判斷，作為後續應變措施參考。