楊明德、許鈺群

「低碳米-導入AIoT的減碳水稻收穫模式」基於表型體特徵進行非破壞檢測，以評估穀粒含水量。演算法技術採用複合植生指標與色彩空間轉換，強化葉綠素與水份光譜反射特徵變化。處理流程導入AI技術之卷積神經網路U2-Net實踐雜訊去除機制，達到每秒30 FPS的效率。並利用隨機森林、支持向量機、多層感知機建立模型。模型效能達到R²=0.98，穀粒含水量絕對平均誤差小於1.5%。該技術可在5秒內完成檢測，成本低廉且便於攜帶，檢測設備僅重3克，可大範圍高頻率使用。導入AIoT的減碳水稻收穫模式，可提供最佳收穫時間，提高收穫穀粒成熟度，有效安排收割路徑，有效減少碳排放，提升稻米品質，還帶來顯著經濟效益和環境效益。此技術在國際上的應用與認可，展示了其廣泛的應用前景與潛力，為農業減碳與環境永續提供了創新解決方案。