現代農業

    美國阿肯色大學研究團隊開發一套結合無人機與電腦視覺的影像分析方法，用於測量黑莓花朵密度，並提出「花對植被比率（FVR）」作為標準化指標，可取代傳統人工統計，提供更快速且客觀的花期監測方法，並具備應用於產量預測與育種決策的潛力。
 

統花朵密度量測限制

    對黑莓育種與栽培管理而言，花朵數量是早期預測產量的關鍵指標。然而，但傳統以人工方式統計花朵密度，不僅耗時且易受主觀判斷影響，導致數據不一致。為提升量測效率與客觀性，美國阿肯色大學（University of Arkansas）的研究團隊導入無人機影像技術，發展快速且可標準化的花期監測方法。

FVR指標建立方式

    本研究以搭載相機的無人機，結合電腦視覺與開源影像分析工具，自動辨識植被區域與覆蓋花朵，並提出「花對植被比率（flower-to-vegetation ratio, FVR）」作為量化指標。FVR可反映單位植被中花朵的分布密度，使不同品種或試驗區之間具備可比較性。研究亦透過與人工計數結果進行比對，驗證該方法的準確性與可行性。

無人機影像推估花序分布機制

    研究結果顯示，無人機影像可有效估算黑莓花序的起始時機與分布情形，並與產量表現有具有高度相關性。此依指標不僅有助於收成預測，也可支援育種過程中的性狀評估與基因型選擇，提高優良品種篩選效率。

技術應用於多元農業場景

    除黑莓外，該技術亦可應用於大豆損傷評估、作物活力監測、玉米生物量估計及雜草辨識等多種農業場景。透過無人機與影像分析的整合，農業生產可由傳統人工觀測轉向高通量與自動化分析。

無人機影像技術應用成果

    整體而言，研究顯示無人機影像技術結合標準化指標，可提升作物花期監測的效率與一致性，並強化產量預測與育種決策能力，為精準農業發展提供具體應用工具。本研究已發表在2025年《AgriEngineering》期刊，並於2025年美國農業與生物工程學會（ASABE）年會發表。


資料來源：農業科技-新脈動
https://agritech-foresight.atri.org.tw/article/contents/6178?Category=trend