TERRA COVER
衛星加機器學習的灌溉需求與土壤水分分析平台
TERRA COVER 用衛星影像加上機器學習模型，推估農地的土壤水分狀況與作物灌溉需求。它的邏輯是：與其在田裡插滿感測器（貴、易壞、只能代表一個點），不如從衛星的多光譜與熱紅外波段反推整片田的含水狀態，再結合氣象資料算出「這幾天該澆多少水」。
功能特色與適用場景
核心能力包括土壤水分反演、作物需水量估算、灌溉排程建議與田區內部差異圖。差異圖特別實用——同一塊田不同區位的保水能力常常差很多，均一灌溉等於同時浪費水又讓部分區域缺水，分區施灌才是精準農業真正省錢的地方。
適合中大型農場、灌溉設備商與農業顧問。台灣近年缺水頻率升高，農業用水占比又高，這種「用遙測取代密集感測器」的方式，對水稻與果園的分區灌溉管理都有參考價值。
主要功能
- 衛星土壤水分反演
- 作物需水量估算
- 灌溉排程建議
- 田區內部差異圖
- 氣象資料整合
常見用途
- 大面積農場灌溉管理
- 乾旱期用水配置
- 精準農業分區施灌
- 農業水權評估
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話精準農業講了十幾年，落地最好的一直是灌溉——因為水費和電費是農民每個月看得到的支出。省下來的錢很具體，這比講產量提升有說服力。
— theai 編輯團隊
主要功能
- 衛星土壤水分反演
- 作物需水量估算
- 灌溉排程建議
- 田區內部差異圖
- 氣象資料整合
適用場景
- 大面積農場灌溉管理
- 乾旱期用水配置
- 精準農業分區施灌
- 農業水權評估
TERRA COVER 的優點與缺點
優點
- 不需在田間佈建大量感測器
- 可覆蓋大面積且成本可控
- 分區灌溉建議能實際節水
缺點
- 雲層遮蔽會影響光學影像品質
- 反演結果為模型推估，需在地校正
- 對小坵塊農地解析度可能不足
TERRA COVER 常見問題
台灣田區那麼小，解析度夠嗎？
這是實際問題。公開衛星影像的像元大小對台灣常見的小坵塊農地可能偏粗，比較適合大面積連片耕作，導入前務必確認目標田區的最小可辨識單元。
下雨天有雲怎麼辦？
光學影像確實會被雲遮蔽，通常會用雷達影像或模型內插補足，但連續陰雨期的資料品質會下降，這是所有衛星農業服務的共同限制。
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