本團隊已發展出一套荔枝椿象防治策略，成功運用植保機於荔枝椿象若蟲發生期進行防治，可達9成以上防治率。荔枝椿象即時影像辨識，係基於YOLO系列 人工智慧演算法，以手機拍攝荔枝椿象，先前計畫結果顯示辨識準確率高於70%。透過建置APP以深度學習即時判識荔枝椿象與發生位置來結合溫度、濕度、日照等環境感測器蒐集氣象資料，以無線傳輸數據儲存雲端資料庫進行分析，即時掌握荔枝椿象好發區，整合RTK、RS與GIS 技術，建立3D 農噴路徑，使植保機主動針對地形變化做飛行上調整。技術精進在於荔枝椿象防治藥劑劑量減量，並於植保機裝載更適合於坡地噴灑之噴頭，同時以無人機進行拍攝，找出荔枝椿象發生處，進行目標點噴藥，達到精準用藥目標。
第一，目前植保機噴灑農藥係以單位面積用藥量來決定裝載藥劑量，然而植保機附載水量有限，導致稀釋倍數低，增加藥害及農藥殘留過量可能性。因此求出農藥對荔枝椿象的LD50及LD90，作為植保機用藥基準，噴頭更換扇形噴頭成陶瓷空心圓椎噴頭，更能適應坡地環境，提高藥液接觸荔枝椿象機會。第二，無人機具有高機動性，可搭載高解析度相機，以固定高度飛行於高低起伏地形，在40公尺高度飛行時所拍攝正射影像經過幾何校正處理之後得到的地面採樣距離(GSD)會小於2公分/像素，若進行立體建模可以得到場域DSM。為了提高荔枝椿象辨識精確度，將影像訓練樣本區分為卵、若蟲、成蟲不同齡期型態，以增加訓練樣本，然後重新訓練模型，強化影像辨識功能，再蒐集無人機拍攝影像，進行深度學習演算法，提供影像數據化分析。技術考慮手機無法拍攝樹梢上害蟲，因此以無人機為載具搭載相機以蒐集位於樹梢上荔枝椿象影像，將影像回傳雲端以進行即時害蟲辨識。完成實際場域樣本蒐集後，將影像傳回server side進行side影像前處理，將欲辨識影像轉換成多張不同特徵被強化影像，再丟入模型以進行辨識。最後將辨識結果和影像位置資訊傳回手機APP，手機將根據Server side 回傳資訊(害蟲出現的經度、緯度、種類、數量、位置)進行運算後，整合至Google map，以視覺化呈現害蟲的好發地點及嚴重程度。第三，設計之無人植保機，其幫浦採旋鈕式，透過加裝之壓力表計加以控制，此系統能夠與噴嘴相互搭配，以適當之流量及壓力而達到最佳噴灑效果。可將各航點控制在不同之水平面高度、且即時監測其相對高度、絕對高度等，也能夠控制特定航點飛行懸停時間。

本技術整合農業、工程等學研單位，整合即時影像辨識、環境感測等物聯網功能並建立無人機辨識荔枝椿象發生系統，導入智慧化路徑規劃，提升無人載具防治效率，達到精準用藥之防治目標。

本技術建立一套完整荔枝椿象防治策略，透過無人機即時辨識荔枝樁象好發位置與危害程度，規劃荔枝椿象防治噴藥區域，利用無人植保機搭載適當農藥劑量並配合陶瓷空心圓錐噴頭，精準控壓及航線規劃系統，能應用於坡地果樹場域，作為農藥代噴業者於坡地果樹上防治荔枝椿象標準，提高整體防治效益，也解決無人管理果園噴藥難題。