大家好，
我是茶迷Andy。
农药残留一直是茶业界的大问题。
合理的使用农药能够稳定茶品质与产量。
不当使用将造成农药残留超过法规标准，
除了违法，也可能危害身体健康。
那有没有什么方法能够降低农药使用，
又能够稳定茶品质与产量的方法呢？
传统上使用捕虫纸、生物性农药、自家制作配方
（如葵无露：以矿物油为基底的窒息性喷剂，民间也有以沙拉油加洗碗精调制的自制版本，原理相似）。
这些病虫害防治资材虽然不是农药，
但是耗工（更换捕虫纸）与效果不及农药直接。
因此想利用非农药防治相当困难。
尤其当茶园面积相当大时，
简直是不可能的任务。
记得几年前，曾经参加过论坛，
在东南亚国家已经开始实施精准用药。
今天与大家分享，茶树病虫害精准防护的可能方法。
什么是茶树病虫害精准防护？
传统上农药使用为大面积喷洒，
不管茶树有没有得病虫害。
喷就对了。
那有没有可能知道哪颗茶树生病，
针对该茶树用药，这样不仅可以减少农药使用，
也能降低危害茶农健康。
茶树的病害与虫害，哪个比较严重？
病害比较严重，因为是微生物或病毒的传染，
一不小心会造成病害失控，导致茶园大面积感染。
肉眼能看到茶树生病，通常来说已经很严重。
除了对在土里的虫，虫害对于有经验的茶农来说，
一眼就能辨认。
有什么方法可以知道茶树快要生病了？
根据个人研究，
可以使用NDVI与环境数值条件（光照、积温、湿度）的累积。
尤其是NDVI，可能是最具有潜力的工具。
我相信当植物快生病时，会发出求救讯号，
只是这个讯号非肉眼可见。
病害的爆发往往与特定环境条件的累积有关，
例如连续高湿度（相对湿度 >85%）、积温达到特定阈值、光照不足等，
这些条件与 NDVI 异常的叠加，将能大幅提升预警的准确率。
有句广告台词说：有感冒前兆，提早用感冒药。
预防胜于治疗。
什么是NDVI？
NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化差异植被指数）
是一种利用植物对近红外光（NIR）与红光（Red）反射率差异来评估植物健康状态的指标。
计算公式如下：
NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)
数值介于 -1 到 1 之间。
健康茶树的 NDVI 通常在 0.6 以上；
当茶树开始出现病害前兆，叶片光合作用效率下降，
近红外线反射率降低，NDVI 数值会提前出现异常，往往早于肉眼可见的症状 1～2 周。
这正是 NDVI 最重要的价值所在，它让我们有机会在茶树「还没明显生病」之前，就发现异常并采取行动。
NDVI 的未来该如何运用，AI 是否可以帮忙？
一台多光谱相机费用在一百万左右，
不可能为了管理茶园而添购，
因此，AI 就有可能派上用场。
只要搜集更多NDVI数据与照片，
同时用消费型相机搜集相同场景的照片，
这两组照片一定能找出对应关系。
这时候AI 就可以派上用场。
照片的重点是利用NDVI有没有办法辨认出病害前兆。
如果可行，就可着手建立 NDVI to RGB 的预测模型。
当模型建立好后，就是精准农业的开始。
茶农不再需要昂贵的多光谱设备，
只需要一台消费型空拍机，
AI 就能从普通照片中，推算出近似于 NDVI 的健康指标。
结论
想像一下，一早起床，
茶农只要放飞一台挂载消费型相机的空拍机，
依照预先设定好的路线进行巡茶园的工作。
得到植物病虫害地理资讯后，
接下来履带式自动喷药机器人出动，
精准针对异常区域施药。
农药用量大幅降低，茶农健康得到保护，茶叶品质更加稳定。
这不是科幻小说，东南亚部分茶区与精致农业先进国家已开始试验类似系统。
台湾茶业有深厚底蕴，若能结合现代科技，将有机会走在世界前列。
这很可能是茶叶农业的未来。
以上是我个人的研究与想像，
如有任何补充，欢迎留言给我，
我会将他修进文章内。
希望以上资讯对大家有帮助。
我们下次见。
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