01正射影像拼貼與 GIS 地理資訊系統結合

無人機執行自動航線後，產生的數百張高空照片需透過 SfM（Structure from Motion）演算法拼貼成大面積的正射影像 (Orthomosaic)，並賦予 WGS84 WKT 地理座標。AI 模型在此地圖層上進行全局比對與物件定位。

02智慧農業：作物株數自動統計與 NDVI 生長健康度判讀

在廣大的農田場域中，透過多光譜相機與 AI 模型，系統能自動完成：

  • 果樹與作物個體計數：精準統計大田果樹株數與存活率。
  • 病蟲害與雜草分佈識別：標示出出病害紅區，實現精準噴藥。

03基礎設施巡檢：太陽能板熱斑與電塔/橋樑裂縫自動標記

在太陽能光電廠巡檢中，結合無人機紅外線熱影像 (IRT)，AI 模型能瞬間圈出溫度異常的熱斑 (Hotspot) 板塊；在橋樑與高壓電塔巡檢中，則能辨識混凝土剝落與鏽蝕位置。

04即時邊緣端 (On-Drone AI) 辨識

將微型化的 AI 模型直接載入無人機載板（如 NVIDIA Jetson Orin Nano），無人機在飛行途中即可即時回傳違規入侵或故障點的 GPS 座標給地面站。

FAQ常見問題解答

無人機航拍影像解析度需要達到多少才夠 AI 辨識？

一般建議 GSD（地面採樣距離）控制在 1-3 公分/像素，即可精準辨識微小裂痕或葉片病斑。

大面積 10 公頃的農地影像處理需要跑多久？

影像拼貼完成後，AI 模型進行全圖掃描與物件統計通常只需 3-5 分鐘。

系統可以匯出 KML 或 SHP 圖層檔案嗎？

可以！辨識結果可自動轉存為 QGIS / ArcGIS 相容的 Shapefile (.shp)、GeoJSON 或 KML 格式。