運用AIoT 智慧農業奠定里程碑
聯米企業參與數位發展部民生公共物聯網公用數據應用專案，是台灣首個發展智慧農業主場域，並由農業科技研究院、清華大學、金緻網路、耀群科技等廠商負責。
採訪／施鑫澤‧文／林裕洋‧刊期／2022.12
以農業立國的台灣，自從 1970 年代全力發展工業之後，農業種植面積逐年縮減。加上民眾飲食習慣日益西化，更讓台灣以熱量為基礎之糧食自給率亦逐年降低，根據行政院主計處統計指出，2018 年僅為 34.6%。然而根據聯合國研究報告指出，2050 年全球人口約達 95~105 億，糧食需求將面臨增加一倍的壓力，在氣候變遷導致極端氣候日趨嚴重的困境下，農業生產風險增加，糧食供應短缺與糧價上升恐無可避免。
台灣農業發展不光面臨農地面積縮減的問題，近年來更由於農村人口老化與少子化的影響，導致從事農業人力大幅短缺，農業生產力受到相當衝擊，成為不可忽略的國安危機。因此，政府在積極推動青農策略，鼓勵年輕人投入農業，為農業發展注入新血之外，亦積極透過物聯網技術發展智慧農業，全力助台灣農業邁向轉型之旅。而在 2021 年即投入智慧種稻的聯米企業（中興米），則是在行政院數位發展部的專案補助下，由農業科技研究院、清華大學、金緻網路、耀群科技攜手合作，利用民生物聯網的開放數據，建立全台第一套稻米智慧農業，堪為其他業者做為借鏡。
聯米企業總經理劉德隆說，回顧廿年前，當時受邀到美國參觀當地的稻米種植情況，在廣達 1,600 公頃的種植空間中，當地民眾大量運用衛星技術監控稻米生長狀況、病蟲害等，搭配各種自動化機具等，所有工作僅需要 10 人左右就能完成。相較之下，台灣稻米種植仍然大量仰賴人工管理，每個人大約僅能負責 2～3 甲農地耕作，人均產值相去甚遠。台灣農業發展勢必要走向自動化、智慧化，我們希望能透過帶頭投入發展智慧農業的方式，吸引更多農民投入此領域，進而提高台灣農業在國際市場的競爭力。
參與智慧農業機會 開拓農業發展商機
聯米企業創立 1905 年，至今已累積長達四代的製米經驗，亦是成為台灣稻米產業百年企業的重要根基。該公司長期致力對消費者推廣米食營養與健康觀念，宣揚台灣濁水溪孕育出來的特有稻米文化，並於 2009 年成立亞洲首座、全球第五座稻米博物館-中興穀堡（2017 年改名為台灣穀堡），成為記錄台灣稻米歷史與傳遞稻米文化的展場。此座稻米博物館除復刻保存台灣稻米文化與聯米發展的成長歷程，完整呈現農業文化穿越時代的軌跡，推廣台灣農產知識與稻米文化，恰好是聯米永續經營所肩負的使命。
致力成為米食界最高品牌價值標竿管理企業的聯米企業，早在 2003 年即成立稻米契作產銷班，透過改善與提升種植技術方式，也榮獲當年「稻米品質競賽冠軍」的肯定。而從 2020、2021、2022 年，聯米企業以創新多元的行銷模式，更連續三年榮獲國家品牌玉山獎肯定，成為唯一獲得此獎肯定的米食產業。
劉德隆指出，在 2021 年在清華大學牽線下，我們決定參與經濟部工業局與生物聯網專案，成為台灣首個發展智慧農業主場域。此計畫是由農業科技研究院、清華大學、金緻網路、耀群科技等廠商攜手合作，於實驗場域中導入全農場 AIoT 設備、高解析度攝影機、給水自動控制裝置、病蟲害防治、公共數據、分析預測等多項智慧物聯網，搭配民生物聯網的各項資訊，打造建立全台第一套稻米產業的數位分身及農業科技服務平台。
運用AIoT設備 克服種稻三大挑戰
在人類濫用天然資源下，全球頻頻發生各種異常天候狀況。如 2020 年台灣發生沒有颱風登陸的罕見現象，加上 2021 年初的春雨偏少，以加上梅雨季遲到且雨量以至於陷入嚴重乾旱的困境。在此狀況下，自然直擊衝擊農業發展，不光連續兩期稻作停灌，相關農作物損失也非常可觀。
因應此趨勢，聯米企業參與的智慧農業計畫，即在協力廠商合作下，利用民生物聯網的開放數據，結合氣象資料及稻米生長影像辨識模組，成功開發出稻作栽培管理數位分身決策系統、電腦視覺辨識作物生長指標分析技術、稻米灌溉機器學習模型與設施介接，整合農場資訊的戰情室，契作農管理及完成數位化的標準種植流程。
劉德隆指出，稻米種植過程中會面臨三大挑戰，分別是水量灌溉、稻葉覆蓋率、以及病蟲害防治等。稻米完成插秧之後，水量覆蓋過多或過少，都會影響稻米的生長狀況。水量過多會淹死幼苗、水量不足會產生雜草，屆時必須使用除草劑，導致種植成本大增。而在第二期稻米種植期間，因為當時種植的氣溫較高，若早期農地整治不夠平整，加上水量覆蓋過多時，可能會導致根部窒息的狀況，以至於稻葉會產生斑點。部分農民可能會誤以為是稻熱病，以至於在不正確時間用藥，徒增成本與人力。
特別是台灣降雨量比過去減少 30%，如 2022 年 10 月曾文水庫蓄水率僅剩 45%，也可能影響第一期的稻作，也凸顯水資源管理的重要性。因此，在聯米智慧農場中，稻米灌溉機器學習模型與設施介接架構，是以稻田「灌溉用水管理系統」 統合「稻作生長階段演算 法」、IoT 感測器，或中央氣象局各地氣象數據，進行灌溉建議決策，如水位高低、灌溉方式以及曬田施作建議。
遠距掌握種稻狀況 降低農民工作負擔
此外，團隊開發出的電腦視覺辨識作物生長指標分析技術，主要是開發出稻作株高影像處理演算法，用於分析稻米的株高，開發出綠覆蓋率影像處理演算法，用於分析稻米的綠覆蓋率。團隊綠覆蓋率影像處理演算法處理流程係先將原圖透過 EGI（Excess Green Index）將影像中的綠色像素，從背景或非綠色像素中分離出來，並進一步過 濾非綠色元素以提升品質，其後進行影像二值化（Binarization）將影像已黑與白進行成像，透過計算白色像素的佔比即可得該影像之綠覆蓋率。
「現今農民觀測稻米生長狀況都是仰賴人工目測，人工量測 0.4 公頃之農田要 2 小時，且若綠葉判讀不夠精準，會直接影響到施肥時機是否合宜，最終會影響到開期的稻米產量。」劉德隆解釋：「若改用 IoT 技術觀測綠葉覆蓋率則僅需 1 分鐘，農民不需出門即可透過遠端觀測，且準確率比人工觀測要準確，對於農業管理有很大幫助。」
結合Line機制 發佈稻熱病通知
前面提到，稻米種植第三大挑戰為病蟲害防治，而團隊開發出的人工智慧稻米病害辨識防治管理系統，正是希望解決此問題。團隊透過病害風險演算法進行場域 稻熱病風險評估，當好發條件達到輕度風險時觸發影像辨識功能，並檢視病害是否發生與嚴重程度，再將結果進行綜合評估並給予農民對應的防治決策內容。
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此系統將稻熱病分級分層四級，並研發出稻熱病 Line 自動通報系統。包括，第零級 （無風險）不會發佈稻熱病風險警告，輕度風險則會發佈稻熱病輕度風險警報，通知農民氣候已經具備稻熱病發展的條件，要多留意田間情況。中度風險時則是發佈稻熱病中度風險警報，通知農民氣候進入容易發展稻熱病階段，要留意田間稻作是否已經感染。最後，高度風險則發佈稻熱病高度風險警報，通知農民當下天氣已經進入稻熱病，要留意田間稻作感染情況並建議立即進行預防性投藥。
整廠輸出印尼 智慧農業發展里程碑
2021 年聯米企業的智慧農場完工之後，相關效益亦逐漸浮現，也吸引同為以稻米為主食的亞洲國家關注。如全球第三大稻米生產國-印尼，即在 2022 年第一季到訪，了解台灣先進的稻米種植技術及科技的智慧農業模式。儘管印尼每年稻米生產量極高，但仍然不足以滿足 2.76 億人口食用，所以每年進口稻米數量仍然非常可觀，然印尼政府在考量國際環境保護意識的趨勢，希望透過提高既有農地生產量，取代過往擴大種植面積的作法，因此在了解聯米企業的智慧農場運作模式與效益後，也決定邀請聯米企業與智慧農場的相關夥伴，共同參與印尼的稻米增產計畫。
負責整廠輸出的金緻網路資訊服務執行長郭俊男指出，因應聯米企業需求，團隊增加消費者信任度的區塊鏈溯源模組，將稻米的種植流程的記錄完全透明化，讓每一粒聯米出品的中興米，都是值得信賴的好產品。而透過契作農管理系統，可以讓散佈全省的各契作農，都可遵循一套聯米提供稻米種植的標準流程，有助於維持稻米種植品質的一致性，亦能協助經驗不足的青農，得以在聯米總部的經驗輔助下，維持相當的種植水準。
值得一提，團隊在聯米智慧農場中也建置一套戰情室管理平台，將農場管理以即時影像、即時環境數據、數位化白板結合之戰情室呈現，對日後聯米管理 1,800 公頃農田將帶來極大幫助。
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