災害影像判釋技術研發

(6) 災害影像判釋技術研發

年度目標(O)及關鍵成果(KR)

目標(O)
蒐集作物受災影像航拍作為影像特徵資料庫，並建置影像特徵標籤圖庫，以及研發航拍影像AI自動判釋技術，評估其可行性

預期關鍵成果(KR)	達成情形
O6KR1：進行溪口農場與雲林分場之LTER研究站第六年度水稻不同生長期之航拍，取得多光譜及熱影像資料	已完成LTER水稻試驗樣區第一期作與第二期作航拍及影像前期處理，建立RGB以及NDVI影像，共計22幅影像。
O6KR2：完成至少2幅香蕉、番石榴、荔枝、荔枝番、蓮霧、芒果與柿子等易受災果樹之航拍	已完成柑橘、玉米、高接梨、荔枝、芒果、酪梨、蓮霧、香蕉等高經濟作物之受災航拍及影像前期處理，共計30幅影像。
O6KR3：製作荔枝花序與番石榴落果特徵影像標籤	已完成航拍影像荔枝花序特徵標籤860個，番石榴落果特徵標籤2215個，共標籤3075個。
O6KR4：：研發荔枝花序與番石榴落果AI自動影像判釋技術	已完成荔枝花序與番石榴落果影像訓練判釋模型與AI自動判釋技術，荔枝花序準確度為70%。番石榴準確度為72%。

主要績效指標(KPI)達成情形

主要績效指標(KPI)	達成情形
O6KPI-1：建立3,000筆番石榴與荔枝航拍影像特徵標籤(label)	已完成航拍影像荔枝花序特徵標籤860個，番石榴落果特徵標籤2215個，共標籤3075個。
O6KPI-2：完成30G臺灣農作物災害影像航拍	已建立110年度影像航拍共945GB。
O6KPI-3：完成建立2個深度學習訓練模型	已完成荔枝花序與番石榴落果影像訓練判釋模型與AI自動判釋技術，荔枝花序準確度為70%。番石榴準確度為72%。