以機器學習理論結合紅外線熱成像與微氣候預測植物病徵之研究VOL.108

植物因為代謝運轉及接受外界環境的熱源（ 直接或間接） 而擁有「體溫」，「死」的植物（ 但未腐爛） 則會直接反射外界背景的熱源，亦即各類作業過程中產生、消耗或傳導「熱」的系統，會因系統運轉的能量損失而釋放熱能，因此當系統老化、組成因子效率降低、或受到環境干擾時，其釋出的熱能將會增加，溫度也相對的升高，而植物體正是這類系統的一種，因此像紅外線熱成像技術（Infrared Thermography Technique）即用來檢測此一系統溫度的起伏，以熱像而非點溫的方式顯示系統內各部乃至周遭環境溫度的範圍，以及溫度的趨勢變化，據以衡量系統的運轉狀況及可能發生異常的部位，因此於第一時間內予以處理。