# SHWRP-2026-031 前瞻性分析計畫

## 研究定位

本v1.0是公開證據綜整與前瞻性最低可行驗證方案，沒有新實飛、SPAD、病害、產量、成本或收益資料。所有實證欄位均保持空白或標示「待未來實飛」，不得把設計數量當作研究結果。

## 主要問題與結果

- 主要問題：Mavic 3 Multispectral的校正後樣區植生指標，能否在未見田區上預測同步SPAD中位數，且勝過不使用影像的田區-生育期平均基準？
- 主要結果：每個2×2 m固定樣區、每次訪視的15次SPAD中位數。SPAD是葉綠素代理，不稱為植株氮濃度。
- 主要增量比較：multispectral或combined模型相對RGB-only模型在held-out field的MAE改善。
- 次要結果：同日重飛的NDVI、NDRE與GNDVI重複性；checkpoint水平與垂直誤差；24小時交付率。
- 探索結果：可見異常、倒伏或專業人員判定之待查核異常。沒有足夠正負例時不計診斷指標。

## 樣本與群聚

- 4個獨立稻田，每田20個預先固定2×2 m樣區，共80個空間單位。
- 分蘗、幼穗分化／孕穗、抽穗3期形成240個樣區-日期重複觀測。
- 主要12航次；其中至少2個生育期各田背靠背重飛，增加8航次，共20個規劃航次。
- 每田5個獨立checkpoint，共20點；不可參與GCP或正射優化。
- 四田與80樣區只足以作工程pilot，不支持全臺灣、跨品種或跨季普遍外推。

## 模型與驗證

1. Naive baseline：訓練田區同生育期SPAD平均。
2. RGB-only：VARI、ExG、冠層覆蓋及少量事前指定紋理。
3. Multispectral：NDVI、NDRE、GNDVI及品質協變數。
4. Combined：RGB與多光譜合併；不得在測試田區調參。
5. 主要模型限線性／正則化方法；隨機森林只作次要敏感度。小樣本不以深度學習宣稱泛化。
6. 外層採leave-one-field-out；田內另以空間區塊交叉驗證檢查局部洩漏。同一樣區所有日期、像素與影像切片永遠留在同一fold。
7. 連續結果報MAE、RMSE、R2、校正斜率與截距；不只報相關係數。信賴區間以田區群聚bootstrap估計，四群聚的不穩定性須明示。
8. 重複性報ICC、Bland-Altman差異與樣區VI中位數絕對差。

## 預先成功與停止門檻

以`decision-thresholds.csv`為唯一可機讀門檻。外田MAE相對naive至少改善10%，多光譜／combined相對RGB-only至少改善10%；主要VI ICC 95%信賴區間下限至少0.75；水平checkpoint RMSE不高於0.20 m。未達門檻即縮限輸出，不因結果不利而事後放寬。

## 缺值、多重比較與敏感度

- 關鍵任務資料完整率低於95%整個任務排除，不插補缺波段或錯配地測。
- 主要問題只保留SPAD外田MAE與多光譜增量兩項；其他指標清楚標為次要／探索，避免用多重嘗試挑出顯著結果。
- 敏感度分析包含：不同空間區塊大小、移除單一田區、只用同一生育期、RGB-only保底方案，以及有／無品質協變數。
- 若病害正負例各不足30，分類分析停止；即使達標，仍只能稱探索性偵測，不能稱自動確診。

## 經濟分析

v1.0只發布無貨幣值的正規化敏感度與空白成本表。正式成本與ROI須另以三家同日含稅書面報價、實際工時、交通、儲存、軟體、保險、訓練、失敗重飛與維護紀錄建立新版本。
