卫星观测 × 田间经验：INO 农技师如何将 eFarming 应用于活土管理
- khaiel.my
- 2025年11月21日
- 讀畢需時 3 分鐘
在最近的田间服务纪录中，INO 农技师团队已正式将 eFarming 遥测平台纳入作物监测流程。这套系统透过 Sentinel-2 卫星资料产生 NDVI、NDRE 等植生指标，使技师能在实地访查前，提前掌握作物区域差异、潜在压力与长势变化。
然而，这些科技工具的价值并不在于「它能替代人」。相反地，它强化了田间观察，使技师能以更高精度的方式运用 20 年累积的作物营养与肥料管理经验，制定更有效、符合土壤永续原则的建议。
1. 遥测影像作为前期诊断工具
在多张现场纪录中，农技师们正共同比对卫星影像与田区地形，针对色差较大的区域进行分析。典型流程如下：
NDVI 色块分布：绿色代表高叶绿素量；黄色至红色区域显示相对弱势植被。
时间轴比对：以连续影像查看特定区块是否长期偏弱、或仅是暂时变化。
与地面资料交叉验证：影像显示弱势的区域，可能来自水分积滞、养分不均、病虫害或管理差异。
这些影像并不直接给出原因，而是 协助农技师缩小问题范围，提高实地诊断效率。
2. 田间经验决定影像的解读方向
INO 团队长期服务于榴梿园、水稻田、蔬菜区与混作系统，累积大量土壤与作物反应纪录。因此在分析影像时，技师会根据作物种类与过往经验建立假设：
榴梿园的红色区块常与根系障碍或排水问题相关。
水稻田的 NDVI 高值常为适度水层与充足氮元素的反应；异常低值则需检查水位或病害。
对多年生果树而言，影像波动过大可能代表管理不一致或土壤压力累积。
换言之，同样的 NDVI 图层，在没有现场背景知识下可能被误读；但经验丰富的技师能判断其背后的生理与管理可能性。
3. 将 Earth Foods 肥料策略与影像资讯结合
KhaiEL Earth Foods 部门与 INO 团队共同推广的 Fair Trade for Living Soil
（公平活土运动），核心强调的是
肥料不是要「更大量」，而是「更精准」使用。
管理策略需站在土壤健康的长期视角。
透过卫星影像，技师能：
确认肥料施用后的作物反应是否均匀；
判断某些区域是否因土壤限制而无法有效吸收养分；
避免不必要或过度的追加施肥；
在需要时提出分区管理建议（Variable Rate Thinking）。
由于 INO 已有多年肥料应用数据，当卫星显示「长期弱势区」时，技师可更快辨识问题是否与土层结构、生物活性、pH、历史管理或排水有关。
4. 科学工具 × 在地知识：不是替代，而是互补
许多农业科技的误解来自「科技是否能取代农业专业？」
在本次合作中，我们看到的情况恰恰相反。
科技提升了农技师的准确度——但农技师决定了科技的意义。
多项现场判读证实：
卫星影像能指出「哪里异常」
但需要田间专家判断「为什么会异常」与「应该如何改善」。
因此，eFarming 在此并非主角，而是 田间知识的延伸工具。
5. Fair Trade for Living Soil 的下一步
透过这种人机整合的方式，INO 农技师团队得以：
建立更精确的田区基础档案；
对永续管理提出数据化建议；
更有效地示范如何减少肥料浪费、降低环境压力；
强化农民对土壤健康的理解。
这些努力共同构成 公平活土运动（Fair Trade for Living Soil） 的实践基础：
让农民、土壤与作物都能在更透明、更负责任的管理模式下受益。
