林一平：智慧农业首重精准数据

作者：DIGITIMES李逸涵

作物病虫害防微杜渐，不能只依赖影像识别。影像识别的应用往往代表著作物的病灶已经清晰可见，农人早已蒙受财产损失。对此交通大学生物科技学院副教授陈文亮表示，智能农业的应用应该更加聚焦在预防性维护上；透过确实掌握作物生长过程中的重要参数，在异常时提前预警，避免作物病害走到难以挽回的地步。

确保传感器搜集的数据为真

由交通大学华邦讲座教授林一平、生物科技学院副教授陈文亮为首，在生物科技专业的协助下，缩小会造成特定作物病虫害的变量范围，降低在大数据中大海捞针的时间成本。而在选定了重要变量之后，便是通讯专业能够为智能农业把关的桥段——确保搜集数据为真。

通讯专业的林一平表示，物联网应用带来了一种误解，即“所有直接从传感器搜集而来的数据接可被信任。”然而在农业场域的应用中，多变的温差、湿度，直接曝晒于开放空间等状态，都让搜集数据的传感器面临高度设备损坏的风险。物联网的应用与商机多样，然而一切皆须建立在真实的数据上。为了确保数据为真，农译科技在硬件端、软件端皆做了调整。

林一平形容，在硬件端降低设备本身的复杂度，一反常见的无线通信，以有线的传感器埋设于土壤中，减少因设备复杂度对设备本身的电量消耗与潜在损坏风险；在软件端，在多样的数据之间建立相关性，如供电状态、湿度、灌溉设备等，当供电数据显示供电中、灌溉设备显示运作中，湿度数据却没有相对提升，就可以推测湿度传感器损毁，及早警报修缮。

同上述，借由建立数据的相关性，在软件端为传感设备拉起防护网，避免不可预期的农地状态带来的损失。林一平表示，在前期的传感器选择、通信方式选择上，团队花了约一年的时间，才找到能够详实记录数据的设备通信组合；唯有在传感设备搜集的数据都可以被信任时，进一步发展的精准农业、预防性维护才有意义。