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國立臺北大學 不動產與城鄉環境學系 詹士樑所指導 黃如詞的 氣候變遷下農地乾旱及強降雨風險評估 （2021），提出crop image中文關鍵因素是什麼，來自於農業脆弱、國土計畫、空間多準則決策分析、道路節點、代表濃度途徑、風險圖的應用。

而第二篇論文萬能科技大學 電資研究所 江義淵所指導 江彥霆的 自駕車感測器訊號融合與碰撞時間偵測之研究 （2021），提出因為有 感測器融合、光達感測器、碰撞時間偵測的重點而找出了 crop image中文的解答。

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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crop image中文，大家也想知道這些：

氣候變遷下農地乾旱及強降雨風險評估

為了解決crop image中文的問題，作者黃如詞 這樣論述：

氣候變遷使臺灣降雨型態趨於極端，降雨強度增大，小雨頻率下降，使既有農業生產 活動受到挑戰。面對短時間強降雨造成的農田淹水，及乾季犧牲農業用水的停灌措施，短 期上可由耕作者調整生產策略作為因應，長遠而言，國土計畫劃定農業發展地區時，需併 同考量氣候變遷帶來的潛在威脅。為管理極端氣候帶來的風險，聯合國的政府間氣候變遷 專門委員會在 2014 年出版第五次評估報告時，提出氣候變遷風險評估架構，內容包含危 害、暴露及脆弱三個部分，本研究採用該風險架構，以雲林縣、嘉義縣及臺南市為研究地 區，進行農地乾旱事件及強降雨風險的多準則決策分析，研究中的危害是強降雨事件及乾 旱事件，暴露為國土計畫中劃設為第一、

第二及第五類的農業發展地區範圍，脆弱是個別 村里的灌溉條件、土壤、社會調適能力、經濟調適能力及基礎設施五個面向的綜合評估結 果。脆弱面向的準則項目，經由模糊德爾菲法篩選後，以分析階層程序法獲得最終權重 值，準則項目中權重值較高者依序為農業水利決算數、農戶生產收入、農地生產力等級、 灌溉供水穩定度及交通聯外能力等。風險計算前，每項準則依過去文獻研究或相對脆弱程 度設定門檻值，依序劃分為四個等級，使評估結果更貼近真實。風險評估結果，整體而言 兩種危害類型都以西、南部地區風險較高，多數高風險村里農地暴露面積大。基於現行國 土計畫農業發展地區劃設結果，本研究風險圖可用作政策執行時的輔助，研究以三個同時

列入兩種危害類型高風險村里，探討可著手降低風險的脆弱面向準則項目，使村里農業生 產活動在氣候變遷威脅下，仍然得以持續發展。

自駕車感測器訊號融合與碰撞時間偵測之研究

為了解決crop image中文的問題，作者江彥霆 這樣論述：

隨著電動及智慧車輛的普及的，各式各樣的車載電子設備不斷演進，除了基本的電池、電能控制系統越來越有效率，駕駛輔助系統也不斷演化，使自動駕駛等級不斷提升，從Level 1 進步到 Level 4 逐漸往自駕車邁進。自駕車功能的實現，依賴大量不同功能感測器，光是高解析度相機一輛車可能要裝6-8 個不等，分別具備不同應用範圍及距離的功能。除此之外為提升安全性，不可避免的需安裝光達、雷達或相機，在感測器數量及種類越趨複雜情況下，感測器融合就成為自駕車識別環境最重要的一環，它將類似人類的眼睛、耳朵等效果可避開障礙物。在自動駕駛車輛與感測器結合相關論文有很多，先前文獻探討多以雷達、相機、慣性量測儀及全球定

位系統等感測器研究車輛定位或車速規劃等功能，較少利用光達及攝影機研究障礙物碰撞時間偵測，在現實世界中障礙物的場景非常複雜，如果行駛中車輛不能及時獲取與障礙物的碰撞時間，可能會發生事故。因此本論文會利用光達高精確度及測量距離長的優點，與相機感測器融合來達成車輛前方障礙物碰撞時間偵測，此研究首先利用 KITTI 公開數據集，設定所需模擬相機及光達感測器，使用感測器收集車輛前方障礙物數據，分別處理照片資料及點雲數據，針對照片資料須偵測其關鍵特徵，擷取並匹配前後照片關鍵特徵點，在照片辨識方面使用YOLO的深度學習演算法，實現可靠地識別照片中的車輛並在它們周圍放置一個界定框，對於光達資料則必須過濾並剪裁

所需部分，其後執行點雲資料分群，透過照片所鎖定的界定框及光達的分群資料，採用2D-3D傳換達成將光達與攝影機資料重疊達成融合的目地，車輛行進時系統可以鎖定前車物件界定框計算出與前車可能碰撞時間。模擬結果可顯示出結合光達及相機兩個感測器所獲得資料，即時計算出與前車碰撞時間，可完整融合相機及光達優點。

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