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中華大學 土木工程學系 陳莉所指導 簡大為的 運用無人機影像於農地作物判釋及灌溉用水量推估之研究 （2021），提出高美濕地即時影像關鍵因素是什麼，來自於無人機影像、深度學習、灌溉用水量。

而第二篇論文國立臺北教育大學 數位科技設計學系(含玩具與遊戲設計碩士班) 巴白山所指導 盧玉軒的 藉由遊戲圖像生成MIDI旋律之音樂生成應用之研究 （2020），提出因為有 遊戲圖片、影像處理、圖像識別、共感覺、旋律產生器的重點而找出了 高美濕地即時影像的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了高美濕地即時影像，大家也想知道這些：

運用無人機影像於農地作物判釋及灌溉用水量推估之研究

為了解決高美濕地即時影像的問題，作者簡大為 這樣論述：

臺灣地區河川短而湍急，降雨量豐沛年平均達2,500公釐，惟時空分布極不均勻，約78%雨量集中於5月至10月汛期。受全球氣候變遷影響，年總降雨量變化不大，然降雨日數減少，強降雨頻仍難以蓄留，久旱未雨則各標的用水競爭緊張，水資源管理面臨極大挑戰。為社會經濟整體穩定發展，水利主管機關於旱象依始即需啟動協調與滾動式檢討可用水資源，農田水利機關需掌握事業範圍土地利用複雜之農業作物類別，迅速精準地推估關注灌溉用水量加強管理調控。本研究嘗試以近年發展迅速之無人機具靈活執行任務、高機動性且低成本特性，分別搭載可見光及多光譜感測鏡頭取得影像資料，改善傳統人工調查耗時或遙測影像取得不易，配合現行農田水利地理資訊

系統管理田間坵塊最小單元，運用深度學習VGG16及VGG19方法於無人機可見光、多光譜R+G+B、PCA、NDVI影像進行土地利用判釋分類，完成調查現況作物種植情形任務，進而即時推估所需灌溉用水量。無人機影像應用深度學習對土地利用判釋整體精確度可達80％，受限取得影像之空間解析度不同，可見光影像VGG19分類整體精確度92.19%為最高；進一步運用灌溉率及CROPWAT模式推估合理灌溉用水量，以農田水利地理空間資訊電腦視覺呈現，搭配掌水操作與水閘設施管理調控，可於枯旱時期水資源管理適切排程供給調配灌溉水量，強化精進農業用水效能。

藉由遊戲圖像生成MIDI旋律之音樂生成應用之研究

為了解決高美濕地即時影像的問題，作者盧玉軒 這樣論述：

本研究之創意在於能夠讓獨立遊戲開發者，或是任何一般的使用者，在沒有任何樂理知識的背景下，能藉由遊戲的場景圖片，快捷地利用本研究開發之圖像旋律生成應用程式(以下也稱為圖像旋律產生器)，獲得一段獨一無二的MIDI旋律。本研究首先透過文獻探討，整理歸納構成圖像旋律產生器的基本要素。接著進行圖像旋律產生器的程式開發規劃，最後進行圖像旋律產生器的開發，並邀請使用者進行圖像旋律產生器的操作，透過問卷調查法的方式來驗證圖像旋律產生器的成果表現。 本研究結合了共感覺的相關研究、影像處理與圖像識別技術，以及部分的樂理，提出了一個旋律生成方式，並搭配Python語言、OpenCV、music21以

及Tkinter套件，成功開發出這款圖像旋律產生器。本研究邀請30人參與操作此程式的問卷調查實驗，結果在易用性得到了良好的回饋，在效率以及音樂產出上也獲得了正面的肯定。不過輸出的旋律雖然能夠引發情緒反應，但是與受試者輸入圖像後所預期的符合性稍有落差，除了在旋律要素的考慮上尚有精進空間，在整理歸納並應用色彩與音樂之間相互關係的過程中，不同色彩(色相、明度、彩度)所對應到音樂調式的相對應關係也尚有加強之處。實驗結果建議後續研究可運用更多樂理與演算法作曲等相關技術使輸出旋律更加多樣化。

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