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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

為了解決農田水利會聯合會的問題，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。

探討農田水利設施更新改善工程之施工問題-以雲林管理處工程案為例

為了解決農田水利會聯合會的問題，作者林文献 這樣論述：

農田水利會是台灣自日治時期發展出來法人農業組織「水利組合」，隨著時代階段改變，農田水利會2020年改制為中華民國政府機關。台灣曾於各地設有區域性的水利會，也有全國性的「農田水利會聯合會」，主要工作是水利事業的興辦、農業災害防治、土地開發等事務。2007年，臺灣一共有17個水利會，會員約有146萬人，灌溉管轄區有37.1萬公頃。除了水利事務經費來源以強制入會的規定來收取事業所需經費，農田水利設施工程非自籌外就由上級及相關機關補助及代辦。事業營運區域以水系概括或一個縣為範圍，組織似農會系統在地化，在地方能發揮縣市長，議員，代表，甚至總統等選舉動員的能力，農田水利會也被視為地方藍綠消長勢力代表；自

2020年10月1日起，全國17個農田水利會改為公務機關編為農水署管理處，處長是官派事務官，納入行政院農業委員會農田水利署管理；原水利組織暨有現金則成立特種基金在農田水利事務上專款專用。農田水利設施更新改善工程之品質，長期以來未能比照一般公共工程可受完全監督。農田水利設施品質形成缺失原因，有些是政策制度及法律問題，施工品質查核問題，與政府機關共構建造物不符地方需求等諸多實務上的缺失，影響工程執行品質成果。本研究案例以雲林管理處竹圍子工作站實際工程案，評析水利設施更新改善工程設計及監造制度的個案情形。透過施工歷程；在地人士反映陳情，並有變更設計案例以實際了解農田水利設施工程施工時缺失的管理問題所

在。研究結果顯示水利設施改善工程，執行上發生變更設計最主要因素是用地爭議而公私有地鑑界清楚，私有地同意書取得是避免工程變更設計的方法，工程前專門測設隊，設計前確定說明會可以排除設計不良或降低風險。政策上工程改善時用地該是國有就公共使用；該是私人就價購設計，後續如同公務機關辦理工程採購一樣全部委外設計監造，全國一致性接軌將工程品質列為高標。關鍵詞：農田水利、灌溉與排水、設施更新、施工問題、公共工程品質管理