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逢甲大學 土地管理學系 李瑞陽所指導 李文琳的 應用空載高光譜影像於農作物分類判釋之研究 （2015），提出嘉儀葉片式電暖器使用方法關鍵因素是什麼，來自於高光譜、最大概似法、支持向量機、隨機森林。

而第二篇論文國立清華大學 科技法律研究所 彭心儀所指導 陳恬的 論再生能源獎勵之國際貿易爭端 （2014），提出因為有 再生能源、再生能源發電、綠能經濟、補貼、自製率、國民待遇原則、安大略省再生能源收購案、太陽能產品貿易爭端的重點而找出了 嘉儀葉片式電暖器使用方法的解答。

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應用空載高光譜影像於農作物分類判釋之研究

為了解決嘉儀葉片式電暖器使用方法的問題，作者李文琳 這樣論述：

高光譜影像擁有豐富的光譜資訊，能解決過去多光譜影像光譜資訊不足之問題，但是過多的光譜資訊蘊含許多雜訊與多餘的訊息，傳統分類器無法有效地處理大量的資訊，因此判釋的效果不佳。所以本研究會對高光譜波段進行篩選，降低雜訊干擾與波段數量，比較不同波段影像，透過機器學習演算法中的隨機森林演算法與支持向量機，與傳統的最大概似法分類器，進行分類之結果。本研究使用之高光譜影像蘊含72波段，研究範圍為虎尾鎮高鐵沿線1.5公里，其面積共計749.45公頃。主要分類作物為花生、玉米、稻米與其他共四個類別。為降低光譜資訊，本研究透過隨機森林分類器計算波段重要性。首先將從72波段中刪除雜訊過多波段（370.7nm、38

0.2nm、389.8nm、399.3nm、408.9nm），在用67波段進行波段重要性計算。以計算出的平均降低精確度數值0.5為基準，篩選出25個波段，比較67波段與25波段兩個影像分類結果。67波段影像選取共計119個訓練樣區，經最大概似法分類後總體精度73.22%、kappa值0.513；經支持向量機分類後總體精度88.27%、kappa值0.813；經隨機森林分類後總體精度86.97%、kappa值0.785；研究結果顯示67波段影像應用支持向量機分類結果最佳。25波段影像總共選取118個訓練樣區，經最大概似法分類後總體精度75.19%、kappa值0.549；經支持向量機分類後總體精

度89.56%、kappa值0.835；經隨機森林分類後總體精度87.5%、kappa值0.794；研究結果顯示25波段影像應用支持向量機分類結果最佳。在整體分類結果中，支持向量機在67波段影像與25波段影像分類中皆有最佳分類結果，而經過隨機森林的波段重要性計算後篩選出的25波段影像，則能有效的提升分類精度，經波段篩選過的影像在三分類器中總體分類精度皆有所提升。根據本研究結果顯示，支持向量機在作物分類上，可以獲得較佳的分類精度，而透過隨機森林分類進行波段篩選，則能有效提升分類精度。

論再生能源獎勵之國際貿易爭端

為了解決嘉儀葉片式電暖器使用方法的問題，作者陳恬 這樣論述：

全球暖化和能源短缺問題為此世代最被關注的議題，綠色能源因而亦相當地受到重視。綠色能源能係指能源之生產與消費過程中，對生態產生低污染或無污染之能源，例如天然氣、清潔煤和再生能源。狹義的綠色能源則指能源消耗後可以再生循環之能源，例如風力和太陽能。低碳能源時代來臨的同時，伴隨著許多國家對於再生能源發電的研究與開發。再生能源雖然具有對自然環境之負擔較小，以及不會消耗殆盡的優點；然而，再生能源因發電成本高於傳統發電，而面臨難以在價格上與傳統能源發電競爭的困難。不少政府為扶植再生能源發電產業，而對之進行補貼和立法支持，以增加再生能源之生產及使用的誘因，除了基於環境議題和能源自主性的考量外，實則亦有發展綠

能經濟的目的。從近年來之國際貿易的爭端案來看，可發現WTO規範與綠色能源發展間確實存在著衝突。本文所討論之再生能源獎勵政策引發國際貿易爭端的案例為：加拿大安大略省之再生能源收購FIT計畫案，以及美中台與美印間太陽能產品之貿易爭端。糾紛觸及SCM協定中的補貼規範，和自製率要求下違反GATT及TRIMs協定之國民待遇原則的問題。補貼再生能源產業會提高再生能源產品之邊際效益，對於再生能源業者追求利潤極大化有所幫助，但新的國際貿易戰場在各國政府大力支持、投入、並發展再生能源的同時亦被建立。本文從整理與研究爭端案件之背景到爭端解決小組之裁決、當事國之上訴、和上訴機構的報告結果，來思考爭端案件所產生之後續

的可能影響、在現有規範中有無解套之方式、是否再生能源產業之補貼可能須與其他產業之補貼分別以觀，以及如何分別以觀的問題，期能有助於我國主管機關及立法者在訂立環境能源相關的法律時，避免違反國際貿易法上之相關規定，達到低碳友善環境之目標並兼顧經濟利益的追求。

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