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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 劉力瑜(Li-yu Daisy Liu) | |
| dc.contributor.author | Tsai-Hsuan Lin | en |
| dc.contributor.author | 林采萱 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2022-11-25T05:34:49Z | - |
| dc.date.available | 2023-06-30 | |
| dc.date.copyright | 2021-08-18 | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.date.submitted | 2021-06-23 | |
| dc.identifier.citation | Archontoulis, S. V., Miguez, F. E. (2015). Nonlinear Regression Models and Applications in Agricultural Research [Article]. Agronomy Journal, 107(2), 786-798. https://doi.org/10.2134/agronj2012.0506 Armstrong, J. S., Collopy, F. (1992). Error measures for generalizing about forecasting methods: Empirical comparisons. International journal of forecasting, 8(1), 69-80. González Sánchez, A., Frausto Solís, J., Ojeda Bustamante, W. (2014). Predictive ability of machine learning methods for massive crop yield prediction. Graefe, J., Heissner, A., Feller, C., Paschold, P.-J., Fink, M., Schreiner, M. (2010). A process-oriented and stochastic simulation model for asparagus spear growth and yield. European journal of agronomy, 32(3), 195-204. Heißner, A., Schmidt, S., Schonhof, I., Feller, C., Schreiner, M. (2006). Spear yield and quality of white asparagus as affected by soil temperature. European journal of agronomy, 25(4), 336-344. Jin, X., Kumar, L., Li, Z., Feng, H., Xu, X., Yang, G., Wang, J. (2018). A review of data assimilation of remote sensing and crop models. European journal of agronomy, 92, 141-152. Jones, J. W., Hoogenboom, G., Porter, C. H., Boote, K. J., Batchelor, W. D., Hunt, L., Wilkens, P. W., Singh, U., Gijsman, A. J., Ritchie, J. T. (2003). The DSSAT cropping system model. European journal of agronomy, 18(3-4), 235-265. Kalman, R. E. (1960). A new approach to linear filtering and prediction problems. Koopman, S. J. (1997). Exact initial Kalman filtering and smoothing for nonstationary time series models. Journal of the American Statistical Association, 92(440), 1630-1638. Nagelkerke, N. J. (1991). A note on a general definition of the coefficient of determination. Biometrika, 78(3), 691-692. Siomos, A. S. (2018). The quality of asparagus as affected by preharvest factors. Scientia horticulturae, 233, 510-519. Snyder, R. L., Spano, D., Cesaraccio, C., Duce, P. (1999). Determining degree-day thresholds from field observations. International Journal of Biometeorology, 42(4), 177-182. Wallach, D. (2006). Evaluating crop models. Working with dynamic crop models, Elsevier, Amsterdam, The Netherlands, 11-53. Wilson, D., Cloughley, C., Jamieson, P., Sinton, S. (2001). A model of asparagus growth physiology. X International Asparagus Symposium 589, Zhou, G., Wang, Q. (2018). A new nonlinear method for calculating growing degree days. Scientific reports, 8(1), 1-14. 王仕賢, 楊舒涵. (2019). 智慧農業計畫技術研發與推動效益. 國土及公共治理季刊, 7(3), 72-81. 行政院農業委員會. (2020). 農業統計資料查詢 https://agrstat.coa.gov.tw/sdweb/public/inquiry/InquireAdvance.aspx 吳有恒. (2017). 結合雲端服務平臺之溫室無線通訊感測系統開發. 桃園區農業改良場研究彙報(82), 61-79. 吳俊德, 游適彰. (2011). 無線感測網路在農業之應用. 藥毒所專題報導(101), 1-1. 李健, 鍾瑞永, 楊清富. (2016). 適應性卡爾曼濾波器於感測器訊號雜訊消除及錯誤偵測之應用 [An Application of Adaptive Kalman Filtering on Noise Elimination and Fault Detection of Sensor Signal]. 臺南區農業改良場研究彙報(67), 62-72. 邢惟綱. (2020). 探討魚類群集變化與環境因子間關聯性之統計分析. 臺灣大學農藝學研究所學位論文. 陳水心, 詹碧連, 王裕權, 游添榮, 顏永福, 陳榮五. (2008). 綠蘆筍臺南4號之育成 [Breeding of a New Green Asparagus Variety 'Tainan No. 4']. 臺南區農業改良場研究彙報(52), 52-65. https://doi.org/10.29558/xlzy.200812.0004 陳水心, 盧子淵. (2013). 蘆筍設施栽培技術及效益評估. 臺南區農業專訊(86), 1-6. 黃惠琳, 陳水心. (2010). 臺灣蘆筍產業發展～專訪陳榮五場長. 臺南區農業專訊(74), 21-23. https://doi.org/10.29557/yywyll.201012.0006 賴信忠. (2019). 智慧科技在設施農業應用. 桃園區農業專訊(110), 8-9. 謝明憲, 吳明成, 林彥良. (2017). 蘆筍生產導入嫩莖分級機之評估. 臺南區農業專訊(101), 10-13. 謝明憲, 陳水心. (2017). 臺灣生鮮蘆筍消費與進口變動趨勢. 臺南區農業專訊(99), 11-15. 謝明憲, 陳水心, 郭明池, 林經偉, 鍾瑞永. (2018). 設施蘆筍省工管理及節水栽培模式建立. 產業現況及研究發展國際設施研討會論文專刊:, 謝明憲, 陳水心, 楊藹華. (2017). 設施蘆筍結合留母莖與不留母莖管理之周年生產效益研究. 臺南區農業改良場研究彙報(69), 14-29. 謝明憲, 郭., 張為斌, 趙秀淓, 林經偉. (2019). 設施蘆筍栽培管理技術. 行政院農業委員會臺南區農業改良場. | |
| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/82052 | - |
| dc.description.abstract | "蘆筍主要採收部位為其嫩莖，臺灣以留母莖法栽培蘆筍、且近年設施栽培比例提升，與蘆筍原生之溫帶地區的種植方法不同。同時，近年政府力推智慧農業政策，期望透過物聯網（Internet of Things, IoT）感測系統、數據科技建立之作物模式（Crop Model）等技術整合，協助農業提高生產效率及產值。然而，在科技導入的過程中可能遇到多種問題導致資料缺失而無法用以建模，因此本研究考量環境監測資料的來源種類，開發可適用於臺灣蘆筍栽培方式的作物模式，目標預測嫩莖高度生長，用以規劃智慧生產排程並以利後續的產量預估。 本研究利用作物模式方法建立嫩莖高度生長模式，並比較多種非線性生長模式（Nonlinear Growth Model）以及納入不同自變數的差異，最終依據不同的資源需求打造客製化生長模擬預測。結果發現，將自變數設為「積溫」的Gompertz生長模式對於適配嫩莖的生長有良好表現；其中，若透過開放的室外測站資料以及多元線性迴歸模型模擬溫室內氣溫，其可用於計算出模型自變數的積溫，而且所建立之生長模式的擬合度與直接以實際氣溫建立的模式接近。 另外，研究亦發現所開發之生長模式可適用於不同季節、不同場域中，嫩莖生長速率在各種情況下皆無顯著差異。雖此模式在實際應用中仍無法精準收斂嫩莖的預期採收時間，但已可更清楚地掌握不同季節與氣溫下採收時間的差異，並提出可能的採收時間區間。因此，依據本研究的作物模式，可提供農戶依據不同IoT資源及數據來源選擇最具落地可行性的嫩莖高度生長模式，用於協助蘆筍產業走向智慧化生產。 " | zh_TW |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2022-11-25T05:34:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 U0001-1306202116493300.pdf: 6617252 bytes, checksum: 5041d0d902f4a76cec0e39ab069c7fe1 (MD5) Previous issue date: 2021 | en |
| dc.description.tableofcontents | 口試委員會審定書 I 謝 辭 II 摘 要 III ABSTRACT IV 壹、前言 1 一、 臺灣蘆筍 1 二、 蘆筍嫩莖高度生長 3 三、 臺灣智慧農業 5 貳、材料與方法 9 一、 資料介紹及前處理 9 二、 多元線性迴歸模型 16 三、 非線性生長模式 17 四、 模型驗證與評估 18 參、結果 19 一、 資料缺值估計 19 二、 多元線性迴歸模型：模擬溫室內大氣溫度 20 三、 非線性生長模式比較 24 肆、討論 30 一、 不同生長季節可採用相同生長模式預測 30 二、 不同栽培場域可採用相同生長模式預測 31 三、 生長模式預測之實際應用 32 伍、結論 35 參考文獻 37 附 錄 40 一、 研究限制 40 表 附 錄 42 | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.subject | 感測資料 | zh_TW |
| dc.subject | 蘆筍嫩莖 | zh_TW |
| dc.subject | 非線性生長模式 | zh_TW |
| dc.subject | 多元線性迴歸模型 | zh_TW |
| dc.subject | Asparagus Spear | en |
| dc.subject | Monitoring Data | en |
| dc.subject | Multiple Linear Regression Model | en |
| dc.subject | Nonlinear Growth Model | en |
| dc.title | 多源數據結合作物模式應用於蘆筍智慧生產 | zh_TW |
| dc.title | Integration of Multiple Data Resources and Crop Model for Asparagus Smart Production | en |
| dc.date.schoolyear | 109-2 | |
| dc.description.degree | 碩士 | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 謝明憲(Hsin-Tsai Liu),陳世芳(Chih-Yang Tseng) | |
| dc.subject.keyword | 蘆筍嫩莖,非線性生長模式,多元線性迴歸模型,感測資料, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | Asparagus Spear,Nonlinear Growth Model,Multiple Linear Regression Model,Monitoring Data, | en |
| dc.relation.page | 42 | |
| dc.identifier.doi | 10.6342/NTU202101007 | |
| dc.rights.note | 同意授權(限校園內公開) | |
| dc.date.accepted | 2021-06-24 | |
| dc.contributor.author-college | 生物資源暨農學院 | zh_TW |
| dc.contributor.author-dept | 農藝學研究所 | zh_TW |
| dc.date.embargo-lift | 2023-06-30 | - |
| 顯示於系所單位： | 農藝學系 | |
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