民國115年 高考三級 養殖技術 水產養殖
第2題
試述空拍機智慧化技術在水產養殖管理上的應用，並分析其對養殖效率 及環境監測之效益。（25 分）
題目
試述空拍機智慧化技術在水產養殖管理上的應用，並分析其對養殖效率 及環境監測之效益。（25 分）
參考解答（AI 生成，非官方）
- 一、技術內涵：空拍機智慧化係以無人飛行載具（UAV/UAS）搭載可見光（RGB）、多光譜、熱影像、光達（LiDAR）或水質感測模組，結合 RTK 高精度定位、自動航線規劃、影像拼接與人工智慧（AI）影像辨識，將養殖現場轉為可量化之空間資料，形成從資料蒐集、判讀到決策之閉環管理。
- 二、主要應用：包括監測水色、藻相與優養化程度，推估葉綠素 a 與懸浮固體；以熱影像判讀水溫分布與溫排水擴散；偵測魚群活動、浮頭與死亡情形；巡檢堤岸、圍網、箱網、增氧機與進排水設施之破損；評估投餌均勻度與殘餌分布；進行颱風、寒害與赤潮後之災損快速勘查；並可結合擴音或驅鳥裝置進行鳥害防治。
- 三、對養殖效率之效益：空拍可於短時間覆蓋大面積魚塭或海域，取代人工逐池巡視，節省人力與時間；透過航線自動化與定期飛行，建立時序影像，可精準安排投餌、收成與人力調度；發現異常池區可即時通報處理，減少損失；並可與自動投餌機、增氧設備連動，達到精準養殖（precision aquaculture）與智慧化管理。
- 四、對環境監測之效益：多光譜與熱影像提供空間連續性資訊，可彌補單點水質監測之不足，早期發現水色異常、溶氧不足或缺氧熱點；長期累積可建立池場環境基線與預警模型，配合 IoT 水質感測器進行交叉驗證，提升預警準確度；資料亦可支援產銷履歷、水權管理與環境影響評估，強化追溯與治理能力。
- 五、限制與精進建議：受限於續航力、載重、天候（強風、降雨）與水面反光，光譜反演需在地化校正；操作須遵守民用航空法與遙控無人機管理規則之註冊、操作證與空域申請；此外，資料判讀人才、模型建置成本與隱私安全亦須考量。建議發展多感測融合、AI 自動辨識、機隊與自動機場，並與學研及地方政府共建共享平台。
AI 依官方試題文字產生的參考解答，非考選部公告答案，內容僅供備考參考。