隨著全球電子與通訊產業進步，晶片、電池、慣性傳感器(註1)等產業鏈發展日益成熟，使得研發與製造成本大幅下降，帶動起無人機(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)於娛樂、物流、航拍、巡檢、農業等各領域的商業應用蓬勃發展。在農業領域應用上，除了常見的無人植保機進行施肥、施藥的產業鏈持續發展外，其體積小、高機動性、高佈署彈性的優勢，在農業調查、勘災管理等應用上，能夠協助克服傳統調查作業中人力與地形限制，有效提升作業調查效率，成為農業管理的新利器。本期電子報為各位介紹農委會應用UAV結合地理資訊系統(Geographic Information System, GIS) 建立無人機飛行任務協作機制，發展農業救助天然災害查核服務模式，帶領讀者一覽資通訊技術整合無人機於農業調查技術應用發展。

天然災害查核快又準

近年來氣候變遷對於農業生產環境的影響越來越顯著，而臺灣於109年梅雨季時面臨降雨量嚴重不足的情況，更遭遇53年以來首度全年無颱風侵襲的異常氣候，導致國內水情相當嚴峻，為了穩定國內用水調度，農委會於109年二期稻作期起於桃竹苗區域實施停灌休耕措施，於110年一期稻作期間總停灌面積最多達8萬公頃，約佔稻作總面積的1/2，農民生活因氣候變遷遭受衝擊，因此政府發放休耕補助金作業，給予休耕停灌補償，以確保農民生計。

過往的天然災害申請與查核作業上，都需要由農民自行申報，再由試驗單位、改良場所以及地方政府農業單位進行現場查核，整體作業時程約需耗費3個月左右。為了提高補助查核效率，農委會發展農業天然災害救助查核服務，透過引入UAV協同作業管理模式，整合UAV資源，進行專業分工任務，使UAV飛手能專注於現地拍攝作業，並透過手機App將作業情況即時回傳管理圖台，交由影像處理團隊進行正射影像產製，達成UAV團隊航拍作業精準分工與管理，大幅提升作業調查效率。同時開發現地調查App，提供拍照定位模組，搭配「網路化電碼差分即時動態定位技術」(Differential Global Navigation Satellite System, DGNSS)(註2)，可提升手機定位精度達次公尺級(50cm-1m)，並利用拍照時手機的方位與雙鏡頭測距技術，推估目標目的座標，改善現地調查照片定位之精準度，可將圖資精準呈現於圖台上。

面對大量的UAV空拍及現地調查影像判釋需求，則有賴專家進行影像標註與模型訓練，導入人工智慧(Artificial Intelligence, AI)技術，發展影像判釋模組，加速災害補助判定流程。現地調查AI影像辨識模組發展採用階層式判釋流程進行模組的訓練與開發，其優勢在於各判釋模組之間相互獨立，未來擴充新模組時不會影響原有模組之判釋精準度，且在管理跟優化上亦更容易進行後續擴充與調整。目前已完成稻作、鳳梨、香蕉三類作物AI判釋模型，而實際判釋作業流程中，透過模組快速比對出這三類影像，而專家人力則專注於判釋其他待勘查作物上，能有效降低專家人力需求，加速天然災害救助查核作業效能。

經由整合UAV航拍、現地調查App、AI判釋、GIS等技術，建置「農業天然災害救助查核圖台服務」，透過圖台快速產製農業天然災害查核報告，提供辦理時間、影像地圖、申報資料、判釋成果、地籍資料等資訊，將資料具體呈現於圖台上，提供簡潔便民的科技服務應用。相較於傳統的作業模式，僅需要約1/3的作業時間，大幅加快各項天然災害補助作業的時效，並減少過去因調查時間長以及資料龐雜，導致補助範圍認定之爭議，以達成及時彌補農民損失之重要任務。而此項技術亦榮獲第17屆臺灣地理資訊學會金圖獎產品技術獎的肯定。

隨著產官學研各界對於農業調查與基礎數據應用的需求大幅提升，如何快速準確取得調查數據，成為發展農業管理決策與公共服務的重要基礎。其中，農業救助天然災害查核技術，便具有潛力能擴大應用於各項作物的調查，可協助掌握敏感性作物生產面積，進行產銷調節預測，降低產銷失衡的狀況；另一方面天然災害救助查核圖台，亦可作為農政機關與保險公司，推動農業保險制度完備與保險產品發行之重要評估工具（UAV技術應用於農業保險，請見農業資通訊科技應用發展電子報第56期-無人飛行載具航拍影像分析在香蕉植株保險勘災之應用）。透過UAV提供快速大量的調查資料、整合AI判釋與GIS圖台工具，將能夠持續加速各項農業調查的發展，帶動農業資訊化持續創新。

註1、慣性傳感器：主要功能為檢測和量測加速度、傾斜、衝擊、震動、旋轉和多自由度運動的傳感器，是解決導航、定向和運動載體控制的重要部件。

註2、DGNSS：是一種由衛星基準站組成的衛星導航系統(Global Navigation Statellite System, GNSS)之增強系統，透過廣播差分修正訊號給使用者，藉此改善使用者使用GNSS精度，可使誤差縮短至數公分至數公尺不等。

參考資料：