曾文水庫水位即時影像的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

腦波與五大人格特質相關性研究

為了解決曾文水庫水位即時影像的問題，作者艾明緯 這樣論述：

由於近幾年來人工智慧開始盛行，也開始帶動腦機介面在市場上掀起熱潮，本研究目的希望透過腦機介面量測出的腦波資料，以及IPIP五大人格量表去分析人格特質與腦波之間的相關性。 本研究透過腦機介面Brain Link Pro，收集受試者在進行2分30秒的TRYBIT LOGIC遊戲時腦波中的Low Alpha波、High Alpha波、Low Beta波、High Beta波、Low Gamma波及High Gamma波數據，並與IPIP五大人格量表去進行人格特質的分析。透過Spearman相關係數找出各腦波與每個人格特質之間的相關性後，將各個腦波數據對應有相關的人格特質，依照平均分數將受試者

分成兩組，再藉由曼惠特尼U檢定去檢定兩組受試者腦波數據是否有差異，將有差異的腦波數據與人格特質，透過隨機森林分類器訓練模型並進行預測，找出腦波數據與人格特質之間的關係。

利用衛星測高與遙測影像監測內陸水體：以台灣曾文水庫為例

為了解決曾文水庫水位即時影像的問題，作者楊季樺 這樣論述：

全球氣候變化增加了野火、極端高溫/降水與乾旱等極端氣候事件發生的機率，而乾旱將導致民生和工業用水缺乏，連帶引發衛生危機、疾病及經濟蕭條，因此，良好的水資源管理策略對世界各國的經濟發展和人口增長具有重要意義。在分析和管理水庫、河流和湖泊等地表水資源時，水位與蓄水量是兩個重要的指標，然而，偏遠地區或低度開發國家缺乏現地測量，難以進行即時且連續的水資源監測。衛星測高具有全天候運行的優勢，能夠持續監測人類無法到達的內陸水體之水位，而遙測衛星影像可成功地用於推求水域表面積。因此，本研究旨在整合Landsat 影像和衛星測高觀測量，以台灣西南部曾文水庫為例，求得2003 至2020 年間長期表面積、水位

與蓄水量變化。首先，藉由計算Landsat 影像之改良常態差異水體指標 (Modified NormalizedDifference Water Index, MNDWI) 來提取水體邊界與表面積；為提升受雲遮蔽之遙測衛星影像使用率，本研究利用二階多項式迴歸模型建構出部份水域表面積 (受雲遮蔽影像) 與完整水域表面積 (無雲影像) 之相關性。接著使用衛星測高觀測的水位，建立表面積與水位之間的線性迴歸模型，可將表面積時間序列轉換為水位時間序列。最後，結合水域表面積和水位可計算水庫蓄水量。為評估推求之水位及蓄水量精度，我們使用曾文水庫現地監測儀器記錄的水位和蓄水量來驗證。研究結果顯示Landsat

影像的資料使用率從23%提高至43%，而表面積與水位迴歸模型的????2為0.97-0.99，水位估值與現地水位的差值之均方根誤差 (root-mean-square error, RMSE) 約為2.947-5.557 m，相關係數為0.93-0.99。此外，蓄水量估值與現地蓄水量之間的相關係數為0.88-0.97，皆顯示本研究方法求得的估值與現地資料的一致性。綜上所述，整合多元的遙感技術可有效地進行水資源監測工作，該技術也為長期的水位和蓄水量提供一種新的監測方法，並可協助地方政府制定適當的水資源管理計劃。