一、前言

亞太經濟合作會議(Asia-Pacific Economic Cooperation, APEC)於2026年5月發布《運用人工智慧與大數據等技術於生產活動環境監測之技術創新工作坊》(Technology Innovation Workshop for Environmental Monitoring Using Technologies Such as Artificial Intelligence and Big Data in Productive Activities)研究報告，該報告由祕魯環境評估與執行局(Peruvian Agency for Environmental Assessment and Enforcement, OEFA)撰寫，為APEC「環境執法新技術」(New Technologies for Environmental Enforcement)計畫之成果，旨在探討AI與大數據等新興技術於環境監測領域的應用，並彙整APEC各經濟體的實務案例與導入經驗。本文擇取其中日本、泰國、韓國、印尼及馬來西亞等五項代表性案例，介紹其技術架構、應用成果，以及於其他APEC經濟體之推廣潛力，各案例摘要請參閱圖一。

二、案例介紹

(一) 衛星影像農地行政管理系統
開發單位：日本農業食品產業技術綜合研究機構(National Agriculture and Food Research Organization, NARO)、農林水產省(Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries, MAFF)

1.    技術概述
日本農業食品產業技術綜合研究機構與農林水產省共同開發了一套以衛星影像為核心的農地行政管理系統，以優化現場查核流程、降低行政成本、辨識閒置土地、核實農業補貼，以及估算農業活動的環境影響。
在技術架構方面，系統以名為「筆耕地多邊形(Fude Polygons)」的地理空間資料庫為基礎，整合光學衛星影像與合成孔徑雷達(Synthetic-Aperture Radar, SAR)資料，即使在多雲天候下仍能穩定獲取資訊。分析工具採用地理資訊系統(Geographic Information System, GIS)開源平台QGIS，並導入NARO設計的兩項分析法進行自動化辨識：農地在不同狀態下對SAR雷達訊號的反射強度有所差異，可藉此判別農地是否在耕；此外，透過比較不同時期衛星影像的變化情形，可評估山區農地管理狀態，並透過政府內部使用的手機應用程式eMAFF對衛星分析結果進行現場驗證。
目前這套系統已逐漸被日本各地方政府採用，有效降低現場查核工作量。由於基礎設施需求低、採用開放平台，本系統未來可進一步擴展應用至林業監測、水資源管理等其他環境部門。

2.    導入潛力
日本利用衛星影像進行農地管理的模式採用開源平台與開放資料，無須仰賴特殊基礎設施，各經濟體若具備農地地理空間資料、衛星影像存取與雲端運算能力，以及相關GIS資料分析人才，即可參考該模式建置數位化農業管理系統。

(二) 線上汙染監測系統
開發單位：泰國工業工程局(Department of Industrial Works, DIW)

1.    技術概述
泰國工業工程局因應工業快速成長下的環境執法需求，開發本土的線上汙染監測系統(Pollution Online Monitoring System, POMS)，使工業空汙與廢水排放的監控更加透明、可靠並即時。POMS以安裝於氣體排放管道的連續排放監測系統(Continuous Emission Monitoring Systems, CEMS)及量測水中有機汙染物的線上BOD/COD設備蒐集數據，再由POMS Box裝置即時傳送至DIW中央伺服器。POMS提供網站與手機應用程式介面，可即時監控排放與廢水數據、自動偵測超標並發送警報、產出報告，並促進汙染管制機關、工業園區管理單位以及相關政府部門間的跨機構資料共享。該系統已廣泛應用於發電廠、石化廠及大型製造設施，至2021年已覆蓋至全國，並有數百家工廠納入監測架構。DIW後續規劃將系統整合AI與機器學習以自動辨識違規排放、建置環境大數據模組、遷移至混合雲(Hybrid Cloud)架構，並標準化應用程式介面(API)與資料協議，以提升與地方機構及國際監測系統的互通性。

2.    導入潛力
該系統整合感測設備、資料傳輸系統與中央監控平台，並可依各經濟體產業發展情況及環境監管需求自行建置與調整，以提升環境監測效率及落實遠端管理。然而，導入過程需較高的設備建置與維護成本，且偏遠地區若網路基礎設施不足，將影響監測資料的穩定傳輸。

(三) 整合衛星與無人機的農業環境監測系統
開發單位：韓國農村振興廳(Rural Development Administration, RDA)、國家農業衛星中心(National Agricultural Satellite Center, NASC)

1.    技術概述
韓國農村振興廳與國家農業衛星中心正在開發一款運用衛星觀測及無人機技術的農業與環境監測系統，旨在提升糧食安全與氣候韌性、加強災害管理，並促進國際合作。該系統目前已能運用衛星數據估算水稻種植面積，其核心技術為低軌道衛星CAS500-4農業暨森林衛星(Agricultural and Forestry Satellite)，預計於2026年發射，將可大幅提升影像解析度。
該系統以多尺度觀測架構為基礎，整合地面儀器、無人機、飛機、低軌道衛星與地球同步衛星資料，使低空的精細觀測與衛星的廣域觀測相互補充。系統收集原始影像後，將進行影像校正與預處理，再結合光學、雷達與實地觀察資料產出相關指標，最後運用機器學習技術進行作物分類、產量估算等分析。主要應用領域包括：監測農作物種植面積與產量、偵測異常情況、追蹤土地使用變化、對糧食進口國家進行農業監測，以及為國際技術援助計畫提供農業資訊。目前已完成水稻、小麥、大麥等主要作物的試點研究，並規劃擴展衛星影像於災害監測中的應用，包括偵測害蟲、疾病及氣候相關風險，預計於2030年將監測範圍擴大至15種主要農作物。

2.    導入潛力
其他經濟體可參考其技術架構與分析流程，並利用開放衛星影像建置相關監測系統，基礎設施需求相對較低；亦可透過與韓國建立技術合作關係，取得其專用衛星的高解析度影像，提升分析結果精確度。惟導入過程仍需投入相關基礎設施建設與人才培育資源，並建立跨農業、氣象及環境主管機關的協調機制，以充分發揮監測資料的應用效益。

(四) 農業追蹤與監控平台SISCrop 2.0
開發單位：印尼農業部(Ministry of Agriculture)

1.    技術概述
印尼農業部開發農作物資訊系統SISCrop 2.0，旨在提供水稻生長階段、產量估計、施肥建議等重要農業資訊。該系統以Sentinel-1 SAR衛星影像為核心數據來源，每15天更新一次資訊，以此辨識引水灌溉的水稻與仰賴天然降雨的水稻的生長階段，準確率達80%-85%。透過持續監控農業區域，該系統得以在氣候變遷與土地資源有限的挑戰下穩定農業生產、保障糧食安全。SISCrop 2.0現已成為印尼最重要的農業監測平台之一，並納為農業政策制定的官方參考依據，用於農業機械、種子與肥料的分配規劃，協助農業部優化資源配置並降低需求估算誤差。當前研發重點為針對沼澤稻田等複雜地形改進演算法，同時探索將應用範圍擴展至水稻以外的其他重要農作物。

2. 導入潛力
其他經濟體可透過與印尼建立合作機制，取得系統架構、技術文件及相關模型，以加速系統建置；或參考其技術架構與分析流程，自行運用開放衛星資料、雲端平台及地理資訊工具開發類似系統。

(五) 棕櫚油資源資訊與永續管理系統PRISMA
開發單位：馬來西亞永續棕櫚油圓桌會議(Roundtable on Sustainable Palm Oil, RSPO)

1.    技術概述
總部設於馬來西亞的永續棕櫚油認證機構RSPO自2004年成立以來，透過涵蓋治理、社會與環境面向的認證原則，推動負責任的棕櫚油生產。為提升認證管理與風險監測能力，該組織於2025年推出整合性雲端平台「棕櫚油資源資訊與永續管理系統(Palm Resource Information and Sustainability Management, PRISMA)」，並與全球永續標準聯盟(ISEAL Alliance)及歐盟反毀林規章(EU Deforestation Regulation, EUDR)等國際標準接軌。考量生態保育與負責任土地利用的需求，PRISMA納入火災與毀林監測功能，以協助辨識潛在環境風險。
其環境監測功能包含三大模組：(1) GeoRSPO地理空間公開平台：整合RSPO會員登記的棕櫚園等區域邊界資料，並供免費下載，用於審計、分析與環境監督；(2)火災監測系統：整合VIIRS及MODIS衛星的火警資訊，建立從偵測、現場驗證至警報發布的自動化作業機制；(3)風險與遙測分析模組：整合毀林警報與地理空間分析，透過疊加高保育價值(High Conservation Value, HCV)及高碳儲量(High Carbon Stock, HCS)圖層，辨別種植區與生態敏感區的交叉地帶。在實際成效上，RSPO認證的區域內發現火點(hotspot)的機率較非認證區域低60倍，顯示其數位監測對火災防治的助益。未來該系統計畫新增：以高光譜影像監測甲烷排放及工業廢水；以環境退化指標追蹤泥炭地與濕地生態系健康；整合氣候、歷史與空間數據的火災及毀林預測模型；以及將監測範圍擴大至紅樹林、草原等敏感生態系等功能。

2.    導入潛力
其他經濟體可與RSPO建立合作機制，取得軟體使用權、功能模組、技術規格及維運指引，並導入已於棕櫚油產業驗證的解決方案。或參考其數位架構與管理概念，自行建置類似平台，包括生產者管理、地理資訊整合、稽核流程及線上申報等功能模組，且可依不同產業需求進行調整，惟自行建置需投入較多系統開發、測試驗證及資料治理等資源。