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國立臺灣師範大學 圖文傳播學系碩士在職專班 劉立行所指導 李彥初的 娛樂新聞圖文設計之研究-以《蘋果新聞網》為例 （2021），提出墾丁即時影像關鍵因素是什麼，來自於蘋果新聞網、娛樂新聞、標題最佳化、圖片設計、視覺編排、德菲法。

而第二篇論文國立宜蘭大學 森林暨自然資源學系碩士班 鍾智昕所指導 陳廷安的 應用空載光達於棲蘭山地區林木風倒監測 （2021），提出因為有 光達、颱風擾動、倒木、機器學習、森林監測的重點而找出了 墾丁即時影像的解答。

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娛樂新聞圖文設計之研究-以《蘋果新聞網》為例

為了解決墾丁即時影像的問題，作者李彥初 這樣論述：

現今是閱聽者至上的的新媒體時代，網路新聞跟過去紙媒操作模式大不相同。想要在每天數百上千條新聞中脫穎而出獲得觸及讀者的機會以得到流量，新聞標題、照片第一眼就必須先吸引讀者目光。所以，在即時新聞產製過程中，下標及選照便成為編輯的工作重點，故本論文研究問題有下列兩點：一、現今娛樂新聞標題製作、圖片選擇與設計之各項優化指標。二、娛樂新聞網頁新聞呈現視覺編排之探討。本研究以筆者在《蘋果日報》報社16年編輯台工作經驗，以報社旗下網路媒體—《蘋果新聞網》娛樂新聞為研究調查範圍，對娛樂即時新聞的下標方式以及選用照片標準做通盤暸解，耕讀文獻找出變項，透過符號學闡釋圖文的意義，進而引申應用。並以「德菲法」相請新

聞媒體產業專家做問卷施測，統整出48項編輯在出版娛樂即時新聞時，圖片設計與標題最佳化之參考指標。關鍵字：蘋果新聞網、娛樂新聞、標題最佳化、圖片設計、視覺編排、德菲法

應用空載光達於棲蘭山地區林木風倒監測

為了解決墾丁即時影像的問題，作者陳廷安 這樣論述：

隨著氣候變遷加劇，颱風作為台灣主要的生態系擾動之一，對森林會造成多方面的損害與影響，評估風災對森林的動態變化十分重要。而傳統調查方法難以即時且廣泛的呈現颱風對森林結構上之變動，藉由空載光達高精度、可大範圍蒐集資料、較不受天氣影響之特性，可應用於林業資源調查，幫助取得地景尺度的生態訊息與更精細資料，作為管理決策上之參考。本研究以棲蘭山地區2014 與2017 年光達點雲資料分析，萃取倒木特徵值，試圖瞭解光達應用於倒木監測之可行性，結果顯示棲蘭山地區倒木株數約6154 株，倒木各坡向數量與盛行風向呈現正相關，倒木平均樹高於人工林為 26.2m(sd=7.7)與天然林 28.9m(sd=9.3)；

倒木平均冠幅人工林為89.4m (sd=78.6)與天然林83.1m (sd=67.8)。就研究區域整體而言，倒木數量6154株，僅佔整體林木總數約1.3%，倒木在整個空間內所占的面積比例小，分布主要為零星分布。透過歷年的颱風事件進行分析，本次研究區的倒木事件，主要由莫蘭蒂、馬勒卡、梅姬颱風所造成，倒木分布密度較高區位颱風侵擾期間受風次數也較高。以衛星影像判釋崩塌地地圖輔助界定倒木風倒時間，總計界定 316 株林木，約佔倒木總數 5%；辨識面積 3.2 公頃，約佔倒木面積24%，顯示可透過衛星影像輔助判釋事件時間。進一步運用隨機森林演算法配置倒木風險預測模型，將地形、生物與氣象因子做為解釋變數

，結果顯示以生物與地形因子為影響林木風倒重要因子。隨機森林模型以生物+地形因子驗證資料精度最高，整體精度92.89%，倒木使用者精度 99.59%，而倒木生產者精度僅有 43.88%，顯示模型預測時仍有必須考量之其他因子。倒木形成原因可能還與周圍鄰近木高度、所處地勢(河谷、山稜)、樹種、土壤特性等相關，後續研究可將其作為相關變數探討模型預測能力。本研究的結果顯示，空載光達資料，可以提供監測大尺度空間範圍的倒木空間分布與倒木的各種特徵性狀，作為森林結構調查的工具具有良好的潛力。

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