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2019-02-01智慧農業初探-當資訊走入田間 446 期

Author 作者 陳幸延/智慧農夫。

未來農耕面對生態困境,智慧農業是解決方針?

 

農業,是相當早期的文明,當人類可以在一地點定居、不用隨著山牧季移時,穩定的糧食來源成了奠定社會發展的基石,加速工業世代的更迭,更有甚者,工業發明還能促成農業邁向現代化。

然而,爆炸式進展的文明為社會留下諸多問題,如土地破壞、環境污染增加、天然資源逐年遞耗以及糧食生產人力負擔加重等,如今,人們不僅要思考未來糧食供給安全的問題,還要替現有環境提出修復方案。對於隨之而來的工業與資訊混合革命,人類是否能重新思考生存發展方向,為環境與生命建構永續的生活方針?

從生物學家布勞格(Norman Ernest Borlaug)改良出具抗病能力、產出高的小麥以來,常規的農業呈化約式;意即在機械的發明與石化工業合成誕生後,土地操作方式邁向大規模單一化。這種以最小養分定律(minimumlaw)供應植物生長所需的無機礦物,或以大量藥劑控制雜草、病蟲害、儲存等問題的方式,是為綠色革命(Green Revolution),並替代由化學及工業控制培養生命物質的方法。前兩次的綠色革命也許使糧食產量提升,但從未考慮污染留下的外部化成本,使耕種環境面臨風險。

目前,第三次綠色革命目前正隱隱作動,我國政府也正積極投入智慧農業(Smart farming)4.0發展計畫,以數位科技輔助糧食智慧化生產定調。回顧過去幾十年間國際上被提起的糧食生產提案──農業生態學(agroecology)、可持續性農業(sustainable agriculture)、精準農業(precision agriculture)、氣候智能型農業(climate-smart agriculture)、循環農業(ecological recycling agriculture)以及碳匯農業(carbon Farming)等,在概念上互有重疊或分歧的意見,唯一不變的是,必須將整體自然環境納入生產考量。農業轉型過程中將引入更多資訊及生物科技,新的發明是否能加入環境的設計思維並師法自然,創造共享、平衡及永續的循環進而減少污染與重複使用的問題,將會是關鍵的議題。只要能運用新的知識與適切的工具,或許仍能以科學與智慧重構、實踐更有機的環境與生活。

奠定智慧農業的根基

談農業資料數位化 ——

 

人類的執行計畫過程,是由感官接收來自外在訊息(sense),經大腦儲存、組織、思考(think),接著會做出決定並加以行動(act)。智慧農業的核心依賴大量資料來源,才能綜合分析並作出決策,因此將農業科學資料數位化成了首要優先的工作。以下筆者以自身經驗,提出幾項農業數據工具供讀者了解。

基礎環境數據:

陽光、空氣、水與土壤

針對各地區植物生長過程中的陽光、空氣、水與土壤等環境資訊進行蒐集,所得的巨量環境數據資料將有益為不同的農作物安排合適的環境。

陽光為例,光合作用為植物生長的重要機制,原生在不同緯度之植物,有其適合的光周期範圍;透過儀器捕捉陽光的日射量、紫外線等資訊,可初步判定來自不同國家的作物可能適合的種植月份。

空氣有關的測定與分析主要包括溫濕度、大氣壓力、風速、風向、氧氣、二氧化碳與空氣品質等類別。像溫度對栽培作物影響就很大,植物有其適合生長溫度,超過低溫或高溫極限時會造成生長障礙,不同生長期也有不同的最適生長溫度,甚至日夜溫度差距也會間接影響食用的風味;空氣濕度與通風性會影響植株及土壤水分的蒸散,或造成悶熱、悶濕問題,進而引發病蟲害;風力較強處容易使植株受損,可適當調節防護,減低栽培風險;溫室內則應注意二氧化碳消耗,戶外應注意附近是否有空氣污染,影響作物生長與健康。

植物體內重要組成物質──,則參與了植物有機物質合成與生理代謝,並可促進養分吸收及傳輸,此外水還能調節植物熱量以維持溫度或避免曬傷;從物理的角度來看,水能使植株維持一定膨壓並具有彈性,能夠抵抗物理影響。水分的多寡對植物的影響也不容小覷,倘若水分過多,如連日降雨及田間積水,容易造成根部缺氧並開始腐爛;水分太少則無法供應植物所需,進而使其凋萎。另外,由於植物會直接吸收水分,如有污染,將嚴重危害健康,故應推動灌溉水源水質監測。

土壤科學就相當複雜的,其內含有機物質及無機礦物,也有土壤裡的生態圈,通常在特性上會以物理及化學性質來觀測。在田間能夠直接量測的有土壤溫度、土壤含水率、土壤酸鹼值(pH)與土壤電導度(EC)等,種植前可將土壤採樣送至農業改良場等研究單位進行檢測分析,瞭解其營養成分是否過多或缺乏,並注意有無重金屬污染。此連結(https://bit.ly/2HxHFcF)為桃園區農業改良場之作物營養診斷分析程序,可看到有關土壤、堆肥、葉片及灌溉水採樣與檢送分析的過程。

從耕作到販售都派得上用場的資料庫


除了外在環境的調整外,從作物本身到販售的這一條鏈結,也能透過資料庫的使用將效益最大化。

作物資料庫標記植物從種子階段、生長過程、遺傳學、逆境條件、植株型態、生態特性以及營養需求等訊息,為智慧農業最基礎卻也最重要的工作。關於田間各種益、害蟲與植物間的生態條件與好發環境,可在潛伏期及徵兆出現時運用病蟲害資料庫提早警覺,改善田區物理特性,加強作物抵抗力並營造有益生態;若需採取防治措施,則優先採取非農藥防治,或以科學方式分析,精確用藥。市場行情資料庫則記錄農產品銷售價格及消費者消費喜好,藉以分析、調配市場品項供需,避免生產過剩並維持價格穩定。

遙測技術、地理資訊與田間生態記錄 

為長期監測、觀察空間上土地的使用變化,人們運用遙測(remote sensing)技術搭配地理資訊系統檢視農地可能遭遇的問題,其亦可於災後也可快速評估受損情形。

目前,遙測技術分為空載(airborne)及星載(spaceborne),空載部分使用飛機、直昇機、輕型無人飛行載具(unmanned aerial vehicle, UAV)與高空氣球,星載部分即為衛星;衛星影像的解析度日前到達50公分;無人飛行載具依飛行高度,解析度將可達10公分以下。在地面上,由農友協助執行的田間記錄可作為每一塊田地的生命履歷──長期累積的田間記錄記載人為及自然發生的事件,藉由事件可推演土地變化之過程;短期田間記錄為農作物的生產追溯,提供消費者安心的食材來源。

農業也有維基百科?

除了上述幾項量測與資訊作業外,農業科研和技術研發人員亦需擴充領域知識。農業線上辭典庫應囊括農業各學科,並依詞彙功能加以分組標記,以圖文內容解釋各學科體系中之名詞表達、科普原理、技術操作及歷史文化等釋義,以供入門農業生產經營者查詢、學習。

感測讓農業更「感性」

發揮農業科研價值

上述資料採集,可粗略分為「人工觀測記錄」與「裝置自動記錄」。過去,農友可能會在家門外掛設溫溼度計,以便出門前觀看,並在一天忙碌後以日曆或筆記本記下農務作業進度;而現代,許多「數位農民」帶著行動裝置下田,以影像觀察作物生長健康狀態及田間生態調查,並使用手機行事曆進行工作排程,或以試算表計算每季收益。

在資通訊設備的輔助下,高空中有氣象衛星觀測天氣變化,亦有資源衛星監測土地及水資源利用狀況;而地面上的農業物聯網(Internet of Things, IoT)裝置漸漸部署到田間,將農田裡的環境資訊上傳到雲端系統儲存,農友在巡田管理上會更加即時、便利,也可以更細部觀察田間微氣候差異。不論透過人聯網(Internet of People, IoP)還是物聯網,皆提升了人機互動的頻率,網際網路的發達使資訊流通更快速,訊息服務開始成為未來的商業模式。

各項感測器與農業大數據的逐步盛行,是否能為農業帶來新的契機?以下帶讀者看看國內外各項實例。

農業氣象站

首先介紹我國政府的農業氣象站與農業氣象記錄,如圖一所示。農業氣象站的設立雖年過50載,但在內容上,無論是分布數量上還是資訊提供皆有大幅成長,截至2016年止,農業觀測站數量從過去的15座來到現今的41座。

設置在農業區的一級氣象站,彌補了一般非農業區自動站的不足,其所觀測的項目包括平均∕最高∕最低氣溫、露點溫度、相對濕度、降雨量、平均風速、瞬間最大風速與風向、最多風向、日射∕照量、蒸發量與氣壓等多個項目,除了能可更精確地反應耕地氣候狀況,研究人員依此可提供天氣資訊、病蟲害預警、作物豐歉預估或品種試驗等,農友可加入各區域農業改良場之行動網頁(圖二)或訂閱LINE即時推播通知(圖三),更智慧化的提早規畫農事,降低氣候不穩定的風險。(目前,各農業改良場服務區域如表一所示。)


 



 

水田感測器及水閘門

在水資源管理方面,由於近年受極端氣候影響、降雨月份差異不均,因此也為農業帶來一些問題,尤其在水生作物栽培上經常令農友困擾不已。在日本,民間社群HackerFarm及Vegetalia公司分別開發了水田用感測器TechRice及PaddyWatch,搭載水溫、水位、空氣溫溼度感測模組,可即時掌握田間水位,降低巡田成本,節省用水量。另外,由笑農和株式会社開發的自動水閘門paditch gate,其閘門式的灌溉模組,可藉由手機遠端控制閘門升降,進而調節灌溉水量,圖四為智慧化的水田控管模組示意圖。


 

田間感測器及節水栽培系統

水肥管理在旱作栽培中,為作物健康與品質的重要關鍵,然而以往農民只能以植株樣態判斷根系在土壤裡的環境情形。藉由埋入土壤中的感測器或探針(圖五),可得知根系溫度、土壤含水量及鹽離子濃度,搭配佈建好的灌溉設施,農民可將灌溉水及定量配比的液態肥,以霧化或滴灌方式供應給植株,如此一來不僅減少人力,對於作物在不同生長階段的水肥需求,能依據以往經驗更精細地作調整。



 

遙測影像及地理資訊系統

對於大面積及多田區管理,地理資訊系統與遙測影像顯得更加重要。透過地理資訊系統描繪,不同田區的差異將能更容易顯示出來;而來自衛星或無人機的影像,搭載多光譜攝影機,經伺服器影像處理後可反應作物健康情形。此外,系統定期為大氣與土地資訊產生快照最大的好處,即農友可回顧歷年來栽培產量與氣候的關聯性。

作物資料庫及作物生長模型

作物資料庫來自農友與研究者長期努力的成果。傳統農民查看農民曆,現今則可依照不同農業氣候區、作物屬性與市場需求來選擇更適合的作物。大數據農業的運算方程式來自作物生長模型,建立完整的作物方程式,才能真正具備「智慧決策」,體現「精準農業」之精神。日前,已有公司正運用統計遺傳學及各地區作物栽培試驗累積之大數據進行生長模擬(圖七、八),以資訊科學進行「預測育種」。
 


 


 


 

後記、待續

農業支撐文明發展,將社會從工業時代推進至資訊時代。運算思維的加入,改變了傳統機械的運作,當科學家將「邏輯」與「學習」能力置入通電的機器後,智能機器便開始介入了自然與生活。人類已經掌握許多科技,因此我們需要騰出時間提升思考的層次,考量更公平地與人、萬物生命合作,也該讓每個人都能享有相同使用科技的權利。讓我們發揮確實的「智慧」,孕育更多生命,並為環境保護貢獻一點心力。