11公顷火龙果园靠AIoT和无人机来照顾，清大揭精准农业关键技术

AIoT风潮不只席卷制造业，也吹进传统农业。11公顷、全台最大的单一火龙果园──屏东帝王果园，就利用无人机影像辨识和IoT感测器来把关大片农地的生长状况，透过NB-IoT和LoRa技术将感测器资料传输到智慧农业物联网平台，来分析资料、进行产量预测。而农场管理者只要透过手机App，就可掌握果园状况和农场人员工作动态。而打造这款平台的幕后关键，就是清大电机资讯学院院长黄能富。

黄能富11日公开说明自家团队研发的精准农业平台LPWAN平，整合了IoT环境感测器、无线传输技术NB-IoT/LoRa、无人机、AI影像辨识和区块链等技术，透过数据来精准种植、施肥、收成，甚至辅助包装出货的分类作业。

11公顷火龙果园靠它把关品质，精准预测产量

屏东帝王果园，就导入这款平台来管理庞大的火龙果园。利用不同感测器，来进行疏花、授粉、施肥和采果作业。

这些感测器都是微型环境感测器（Sensor Hub），可量测土壤温湿度、导电度（亦即施肥状态），以及温湿度、光照度。由太阳能板供电，再由长距离、低功耗的网络传输技术LoRa或NB-IoT来传送资料至后台系统。

另外，黄能富指出，感测器支援蓝牙，用手机App就能直接设定感测器的参数，像是GPS定位的传输频率、震动感应的灵敏度、温湿度数据传输的频率等。

不只如此，还有震动度侦测感测器，内建GPS定位，在采果阶段，可用来追踪大面积农场工作人员的动向路线，除了检测工作效率之外，还可进行安全照护，以免员工中暑晕倒却没人知道。

另一方面，台湾常见火龙果品种有大红和蜜宝两种，相较于夏天收成的大红，蜜宝则在日照少的冬天收成，需要人工授粉，每15天收成一次。屏东帝王果园是台湾最大的蜜宝产地，面积达11公顷，要管理这么庞大的果园，他们也导入清大的影像辨识AI，来进行产量预测和果实分装。

一开始，清大团队利用无人机空拍火龙果花朵影像，再切割至一张图约10朵花的大小，来标记花朵，然后用1,000多张影像来训练机器学习模型。“之后，就利用这套模型来辨识、统计花朵数量，来预测果实数量，以进行后续人工授粉的准备。”

到了采收分装时，黄能富表示，一般果园在收成之后，多以人工加机器的方式，透过机器传送带运送水果，再根据每颗的重量，送到相对应的蓝子中，同时由人工复查。但是，“这种作法已经实行20年了，应该要进化。”

清大利用AI影像辨识，来辨识火龙果的成熟度，方便进行分装。黄能富指出，团队收集了4,000张成熟火龙果影像，根据火龙果的鳞片颜色比例来标注成熟度，比如全黄就是完全成熟等，以此来训练模型、进行水果分类。目前，这套系统仍在测试中，未来，黄能富还要加上虫害辨识，来挑除品质不佳的火龙果。

他也指出，未来环境感测器将扩充感测的种类，像是水质酸碱度、溶氧量、PM2.5等，他也期望能透过新型AI芯片，来量测土壤的氮、磷、钾等微量元素，补足智慧农业最后一哩路。

区块链产销履历平台还能追踪物流品质，未来想结合保险理赔

除了IoT感测器和AI技术，黄能富团队还开发了一套农作物溯源的区块链平台App，来记录农产品的生产过程，让消费者可查看如施肥状态、环境感测器、检验报告等数据，甚至在物流过程中，在运送车辆上设有加速规（G sensor）来侦测物流车的震度，以及GPS定位来侦测物流车路线，再加上温湿度感测录，来把关农产品品质。若农产品在运送过程中，车内保存温度若超过设定值，这款App会利用智能合约自动扣减物流费用。

黄能富指出，这款App已实际应用于台中的天菜丰巢餐厅，来照顾消费者、务农业者和物流业者等三方的权益。目前，他正寻找有意加入此平台的保险业者，利用智能合约来加速农作物保险理赔。文◎王若朴