農情調查-人與科技的整合協作

蔡雅涵

台灣地區於民國36年起開始實施農作物種植面積調查，農政單位可透過農作物面積調查工作，了解全台全年耕地利用情形，以及農作物栽種種類及型態，起初以繪製耕地略圖至現地調查後，再以手工方式計算作物資料，民國73年起，改採用1/5,000大比例尺航照圖，對照每一調查區之坵塊，計算作物面積，民國75年則正式建立田間調查員機制，以手持紙本地籍圖依土地地號逐筆調查紀錄，自民國99年起，農糧署為協助公所強化農情調查工作，利用數位化行動載具方式，陸續辦理多個鄉鎮全鄉性農作物面積調查作業，而近年來無人飛行載具發展日趨成熟，在農業運用上逐漸受到重視，現今的農情調查作業，除了利用人力方式進行的全鄉性農作物種植面積調查外，亦有以航照遙測技術，進行影像辨識的調查方式。

　　目前農委會農業試驗所結合了衛星圖及航照圖，搭配3D技術來分辨農作物分布情形，利用無人飛行載具拍攝及農航所飛機的航照圖，以遙測技術進行影像辨識，掌握全台農情資訊，無人飛行載具的機動性高，體積小且飛行高度較低，利用高解析度的相機即可拍攝解析度較高的照片，而衛星航照圖則可大範圍觀察地表作物，提供更寬廣的觀測視野，快速的大面積取得田間作物影像，大幅降低人力需求，而作物影像種類在農業上最常使用的有可見光及近紅外線光，以及綜合兩者分析計算所轉換的NDVI影像，透過作物影像則可進行作物種類的辨識及作物生長狀態觀察，依據經驗法則，只要圈選出作物代表的色塊，即可推算作物種植面積。

　　遙測技術具有機動進行大面積調查之優點，運用適當的衛星遙測影像判釋，可進行農作物生產面積調查，然而臺灣農作物栽培結構複雜，農田坵塊破碎且面積小，同一時間所栽培之作物及品種複雜，以香蕉及鳳梨為例，香蕉屬於一年生果樹，全台分布情形及種植品種不同，不同品種的生長週期及採收時間不同，且香蕉容易與檳榔、椰子及其他果樹混種，在判釋上容易將其誤判為其他作物；鳳梨則為多年生作物，其不同品種生長週期及採收時間也不同，另因鳳梨之生長特性，在栽種上多使用黑色塑膠布或其他防曬之遮蓋物覆蓋，另外於種植鳳梨幼株時，土壤多呈裸露狀態，則會增加判釋難度，容易將裸露地誤判為鳳梨。因此，目前運用衛星或航照影像尚無法辨識所有需調查作物，且自動化判釋技術有待持續發展，以作更廣泛作物調查運用，遙測技術判釋精準度，仍有賴於現地調查資料之回饋，輔助並校準判釋資料正確性，農糧署也於民國107年起辦理重要農作物樣區現地調查，建立以遙測及現地調查技術估測作物栽培面積協同機制，減少資料結構落差，並提升雙方資料準確度，作為農情調查相關應用基礎。

　　而現地調查與衛星遙測影像之差異，易因許多因素而有所影響，如拍攝及調查時間點不同及氣候因素影響等，仍需透過人機協同機制，進行各項調查作物的人機互動判釋學習，針對同一區塊內單一作物進行比對分析，在判釋結果與現地調查結果有差異之數據進行校準修正，透過每一次判釋學習，可以取得各項調查農作物之信賴程度，後續於農情調查應用上，則可針對遙測影像判釋度高之作物，可採用影像判釋為主，有疑慮及易判釋錯誤部分再以現地調查為輔助；而針對遙測影像判釋度低之作物，則採影像判釋為輔助方式，以現地調查為主要方式進行，逐步降低現場調查所需時間及成本，更有助於調查作業上人工更省力精準。此外，現地調查人員管理、資料品質、天候因素或調查時間差異，為建立協同調查機制重要基礎，應建立專責調查人員體制，讓調查工作在地化，透過人員教育訓練、調查資料檢核及現地抽查機制，提升調查資料正確率，以及調查工具資訊化，農作物面積調查的有效性仰賴農情調查資訊化來達成，透過電子地圖及GPS定位，提供調查人員更正確資訊，透過行動載具調查提升調查資料品質，因此，現階段農情調查作業，仍需透過人與科技的整合協作，充實農作物空間資料庫，整合農情調查資料應用。

參考資料：

行政院農業委員會農糧署（2018）。107年度「開發以遙測及現地調查技術估測作物栽培面積」計畫。

農業類農情報告工作手冊，行政院農委會農糧署，民國105年12月。

洪忠修（2003）。我國農牧業農情調查之檢討與展望。農政與農情，第135期。

陳榮坤（2017）。作物影像在農業生產上的應用。農政與農情，第305期。

iThome電腦周刊。專題報導：不用出門，農試所靠圖資大資料掌握全臺農業情報。