金門以高粱酒聞名，製程包含製麴、釀酒及包裝，「小麥製麴、高粱釀酒」是在地人熟知的口訣，也說明這兩項作物之於高粱酒的重要性。

小麥、高粱皆屬於旱作，然而近年卻因為氣候變遷，導致產量不穩定。

在黃澄澄的高粱田中，一架白色無人機緩緩升空，金門大學土木與工程管理學系大二生林芷安、林靖晟、陳心如小心翼翼操作機器，系上教授蘇東青在旁指導。

他們從空中所拍攝的高粱田照片，是降低氣候變遷影響農田的法寶。

作物歉收，農民無奈兼差

隨著科技進步神速，人類情感被視為不被機器打敗的最後一道防線，而擁有技術的人若有同理心，才能洞察未被滿足的需求，設計出解決社會問題的產品。

3年前，蘇東青加入中興大學工學院院長楊明德主持的智慧永續新農業研究發展中心，該中心主要針對檢測、栽培、農牧場管理提供新解方，目的在提升糧食自給率、降低農業生產成本、節約灌溉用水，以及提高水土資源有效利用。

蘇東青參與的計劃，是在農作物生長的逆境場域中，研發遙測AI輔助培育的技術。

在金門大學任教15年的蘇東青觀察，有別於台灣本島常見的水稻，金門在地作物以小麥、高粱為主，且在種植上的確遇到問題，這是一個新的研究方向。

「有些結粒是黑的，有些是白的，」在金門種植高粱30多年的農民葉立志，指著眼前高粱解釋，從莖稈上長出的穗粒，因天氣太熱而纖維化，「整個變成黑色，好像燒焦一樣。」

他回想，過去金門人在春、秋兩季都種高粱，但近年受春季降雨量增多、雜草及蟲害增加所影響，「春季已經很久很久沒有人種高粱。」

儘管高粱有保價收購，提供金門酒廠作為高粱酒的原料，但葉立志直言，如今在金門種高粱、小麥的農民，都得斜槓兼職，才能確保收入。

辨識土地特性，精準種植

蘇東青的專長是遙測領域，在系上開設無人機課程。他觀察，近年農業應用無人機的例子雖愈來愈多，但多是用於澆灌、噴灑農藥；用無人機檢測農作物，「在實務上還比較少，」他說。

為解決當地遭遇的種植困境，讓農民更了解自己的土地特性，蘇東青與學生先設定好航線，讓無人機自動執行飛航任務，接著再將無人機拍攝的一張張高解析度照片拼成完整的農田，丟到AI模型中，換算農田不同區域的土壤乾旱指標，區分作物的生長環境。

在金門種植高粱超過30年的葉立志（左），過去也曾與金門縣農試所合作其他實驗，積極接觸新技術。（謝佩穎攝）

這套AI模型提供兩種資料，一是透過取樣同一片農田中，不同區域的土壤，讓模型學習土壤表徵跟水分分布的關聯性，提供農民在作物各個重要生長階段，農田水分的分布情況。

農民一旦有了這些資訊，當田裡過乾，能適時澆灌；當水分太高，則設法排水。

因為小麥、高粱雖是旱作，土壤水分必須維持在一定程度，太乾或太濕，都將影響作物產量，甚至可能導致整片農田當年度無法種植。

其次，是建立農田表徵與產量的關聯性。蘇東青從研究中發現，農田中較容易積水的區域，代表土壤水分太高，影響作物根系發展，生長狀況連帶也不佳。

儘管農民通常有自己的一套種植經驗，從種植過程、天氣情況推測收成情形，但蘇東青強調，農田表徵在地面上沒辦法觀察，要從天空看，更凸顯無人機遙測在此應用的重要性。

葉立志印象很深，他有一塊包含不同乾濕度等多種生長環境的田地，蘇東青曾在此取樣分析，並預測當年度產量，「我是覺得還滿準的，」葉立志說，AI分析結果與實際產量只差了約10公斤。

學生在田間解鎖新技能

跟著蘇東青在田間進行實驗已4個多月的林芷安認為，這段期間走出課堂實際操作、分析資料，更了解在地碰到的問題，「是課堂上學不到的。」

蘇東青期盼透過長期觀察金門小麥、高粱田的生長情形，盡量將模型參數的泛化能力調整到較好的狀態。

他以相機為例，如果單純只用單眼相機讓機器學習這是相機，當使用者拿著傻瓜相機讓機器辨識時，機器不會知道這也是相機。

倘若讓機器學習辨識不同的相機，無論拿出哪一種交由機器辨識，它都知道這是相機。

應用在農田上，蘇東青解釋，若能讓AI模型學習更多不同農田表徵的特性，持續累積資料，學習成效會愈來愈好。

未來無論遇到哪種特性的農田，都有機會提升辨識土壤水分分布的精準度，協助農民能更準確地預測作物產量。

蘇東青已透過葉立志引薦位在不同鄉鎮的農民，希望在距離原本實驗農田較遠、環境條件不同的農田中，驗證AI模型。

唯有如此，才能離真正協助農民因應氣候變遷，再往前一步。

（雜誌原標題為：無人機檢測高粱田  幫農民因應氣候變遷／責任編輯：王儷華）