不只是「產量」:從空中測量多種栽培特性的新架構——同時評估混植栽培的生產力、穩定性、抗倒伏與抗雜草能力
由千葉大學團隊開發出一項利用無人機空拍與 AI 評估來實現農業研究數位轉型(DX)的架構。該研究驗證了混植栽培的多面向有效性,並於 2026 年 4 月 10 日發表論文。未來將有助於品種選擇及適應氣候變遷。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月19日 23:00
- 🔍 收集: 2026年5月19日 14:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月20日 10:28(收集後19小時56分鐘)
由千葉大學園藝學研究科碩士課程的和島大士(當時研究身分)、同大學園藝學研究院深野祐也准教授,以及國立研究開發法人農業暨食品產業技術綜合研究機構(NARO)與東京大學組成的研究團隊,為提升農業研究基礎——「農地栽培試驗」的效率與精準度,提出了一項結合無人機空拍與 AI 評估的新架構。
研究團隊利用此架構驗證了混植(同時栽培多個品種或多種作物的方法)的有效性,並首度證實除了提升產量外,混植還具備多種優點。此研究成果除可應用於驗證並推廣其他具備多面向優勢的農法外,亦有望為全球農業正面臨的「糧食產量增加」與「環境負荷降低」這兩大挑戰提供解決方案。
本研究成果已於 2026 年 4 月 10 日刊登於學術期刊《Precision Agriculture》。
【研究背景】
農地栽培試驗是農業發展不可或缺的一環。栽培試驗中,除了產量外,穩定性、對環境壓力、雜草與病蟲害的耐受性等項目亦相當重要,但評估這些項目需要耗費大量人力。特別是在結合多種作物的混植系統中,調查對象增加,試驗負擔更是倍增。雖然混植預期具備提升產量、生產穩定化及提高耐受性等優勢,但由於組合數量龐大,要充分調查這些多面向效果相當困難。因此,本研究結合了栽培試驗、無人機空拍與 AI 分析,建構了一套可同時評估多個項目的架構。
【研究成果要點】
為驗證該架構的有效性,研究團隊將其應用於作為飼料與綠肥使用的麥類(燕麥、黑麥、大麥)栽培試驗。結果顯示,與單一品種栽培相比,混植栽培不僅能提升平均產量,還能減少產量變異(土地不均),並提升抗雜草能力;另一方面,部分單一栽培則展現出較高的抗倒伏能力。這些因素多數是透過傳統人力調查難以評估的。特別是抑制產量變異對農業生產至關重要,但由於需精確定位與大量產量數據,過往試驗難以定量化。本研究提出的架構,僅需在正常調查期間,每 2 至 3 週進行一次無人機空拍,栽培結束後透過電腦解析,即可多面向地評估上述指標。
【未來展望】
近年來,大眾對綠肥、堆肥、微生物資材等永續農法的興趣日益濃厚。這些農法除確保產量外,亦具備改良土壤與提升生態系功能等潛在優勢。本研究展示的架構,不限於混植,亦能高效率且精密地評估此類農法,可立即應用於未來的技術開發與現場實施。
特別是利用此研究架構,栽培試驗的效果驗證將有顯著進展。具體預期發展如下:
● 農業數位轉型(DX):以極少量的額外人力即可進行包含產量在內的多面向評估,大幅加速新資材、栽培體系比較試驗及品種選拔流程。
● 適應氣候變遷:即使在氣象條件不確定性增加的情況下,也能迅速探索並評估能達成穩定生產的資材、栽培體系與作物組合。
● 推動以混植為基礎的永續農業:混植在不增加額外資源投入的情況下,具備同時提升產量、降低圃場內變異、抑制雜草及增強抗倒伏能力等潛力。本研究架構為定量評估這些效果並推動實用化奠定了基礎。
研究團隊利用此架構驗證了混植(同時栽培多個品種或多種作物的方法)的有效性,並首度證實除了提升產量外,混植還具備多種優點。此研究成果除可應用於驗證並推廣其他具備多面向優勢的農法外,亦有望為全球農業正面臨的「糧食產量增加」與「環境負荷降低」這兩大挑戰提供解決方案。
本研究成果已於 2026 年 4 月 10 日刊登於學術期刊《Precision Agriculture》。
【研究背景】
農地栽培試驗是農業發展不可或缺的一環。栽培試驗中,除了產量外,穩定性、對環境壓力、雜草與病蟲害的耐受性等項目亦相當重要,但評估這些項目需要耗費大量人力。特別是在結合多種作物的混植系統中,調查對象增加,試驗負擔更是倍增。雖然混植預期具備提升產量、生產穩定化及提高耐受性等優勢,但由於組合數量龐大,要充分調查這些多面向效果相當困難。因此,本研究結合了栽培試驗、無人機空拍與 AI 分析,建構了一套可同時評估多個項目的架構。
【研究成果要點】
為驗證該架構的有效性,研究團隊將其應用於作為飼料與綠肥使用的麥類(燕麥、黑麥、大麥)栽培試驗。結果顯示,與單一品種栽培相比,混植栽培不僅能提升平均產量,還能減少產量變異(土地不均),並提升抗雜草能力;另一方面,部分單一栽培則展現出較高的抗倒伏能力。這些因素多數是透過傳統人力調查難以評估的。特別是抑制產量變異對農業生產至關重要,但由於需精確定位與大量產量數據,過往試驗難以定量化。本研究提出的架構,僅需在正常調查期間,每 2 至 3 週進行一次無人機空拍,栽培結束後透過電腦解析,即可多面向地評估上述指標。
【未來展望】
近年來,大眾對綠肥、堆肥、微生物資材等永續農法的興趣日益濃厚。這些農法除確保產量外,亦具備改良土壤與提升生態系功能等潛在優勢。本研究展示的架構,不限於混植,亦能高效率且精密地評估此類農法,可立即應用於未來的技術開發與現場實施。
特別是利用此研究架構,栽培試驗的效果驗證將有顯著進展。具體預期發展如下:
● 農業數位轉型(DX):以極少量的額外人力即可進行包含產量在內的多面向評估,大幅加速新資材、栽培體系比較試驗及品種選拔流程。
● 適應氣候變遷:即使在氣象條件不確定性增加的情況下,也能迅速探索並評估能達成穩定生產的資材、栽培體系與作物組合。
● 推動以混植為基礎的永續農業:混植在不增加額外資源投入的情況下,具備同時提升產量、降低圃場內變異、抑制雜草及增強抗倒伏能力等潛力。本研究架構為定量評估這些效果並推動實用化奠定了基礎。
常見問題
這項研究發表在哪本學術期刊上?
已於 2026 年 4 月 10 日發表在《Precision Agriculture》學術期刊上。
這項研究最大的成果是什麼?
利用無人機與 AI 的新架構,量化了以往人力調查難以評估的混植栽培多面效益(產量、變異性降低、耐性等)。
未來期待的應用方向是什麼?
透過農業數位轉型加速品種選擇,強化適應氣候變遷的能力,並為推動永續混植農法做出貢獻。