Parrot推民用無人機兼容微型多光譜感應器Sequoia

農耕雖為傳統行業，不過經過多年來的演進改善，加上物聯網（IoT）高速發展，外地不少農產商已系統數碼化。近年引入IoT技術的農產商，除會藉感應器收集溫度、日照時間、降雨量、濕度、土壤酸鹼度等數據，經分析後自動調節施肥和灌溉量和間距，實現更有效率的農作物管理應演、更有效率地生產、改善環保、提高產量和質素、節省時間、降低費用等。

本港土地有限，所需感應器相對較少，然而外地農田動輒以百英畝計，則成本不菲，遇有損壞逐一更換亦較麻煩。因此部分農場會採用由無人機或飛機，拍攝農田的多光譜影像。以Parrot推出的Sequoia多光譜微型感應器為例，能夠藉拍攝紅外線圖像，收集對農作物生長影響關鍵的數據。

多光譜感應器用途多

Sequoia無人機多光譜圖像解決方案，能從4個不同光譜波段記錄農作物圖像，包括：綠色（波長500nm，線寬40nm）、紅色（波長660nm，線寬40nm）、紅邊（波長735nm，線寬10nm），和近紅外線（波長790mn，線寬40nm）。Sequoia同時具有64GB內置記憶體、RGB鏡頭（1600萬像素）的感應器，並配備用於記錄光線條件，並自動校準4個多光譜感應器的獨立亮度感應器（「陽光」感應器）。「陽光」感應器另提供一個SD卡插口，以增加額外的儲存容量。因方案設計配合無人機使用，因此，Sequoia備有全球定位系統（GPS），和慣性測量裝置（IMU）。

透過Sequoia收集得來的大數據進行分析，可識別農田哪些區域需要特別注意，如探測營養不良的農作物，從而改善施肥模式。此外，亦可通過預防和檢測生物威脅（由生物產生），而優化農藥使用。數據亦有助識別氫氣壓力威脅的變化，以控制對農作物的灌溉，同時可透過處理和利用農學指標，預測農作物產量。

精確農務分析

Parrot創始人兼行政總裁 Henri Seydoux指出，採用Pix4Dmapper Pro軟件，可根據不同的植生指標，包括常態化差值植生指標（NDVI），把Sequoia收集得來的數據，轉化為垂直鑲嵌畫像和地圖。這些地圖提供有關農作物的健康資訊，並有助農作物顧問作出相關建議，如化肥、農藥和灌溉等。此外，由MicaSense提供的ATLAS雲端平台，可處理和分析由Sequoia收集得來的數據。數據經處理和整合後，成為精確的農作物健康地圖，並容許農田內任何連接裝置輕易獲取該數據。為當季和各個季節之間的分析，提供已校準的結果，和無限數據儲存量。

Seydoux續指，無人機每次航行可覆蓋數百英畝，可拍攝極為精細的農作物影像。而Sequoia的多光譜技術，能與市場上現有的固定翼無人機，和多旋翼無人機兼容。另農產商更更可採用Airinov提供的量度和建議服務，採用由國家農業研究院（French National Institute of Agricultural Research），和Terres Inovia（Interprofessional Technical Center for Oilseed Crops）所研製的分析軟件，提供為小麥和油菜施肥的建議（每公頃單位），並將Sequoia收集得來的原始數據，轉化為準確度達至一平方米的地圖，以絕對值或調較值（氮吸收量和乾生物量）呈現農務指標。