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國立暨南國際大學 資訊管理學系 戴榮賦所指導 卓珈賢的 基於影像分析追踪番茄生長狀態-以傳統番茄溫室為例 （2019），提出溫網2022關鍵因素是什麼，來自於番茄、傳統溫室、影像辨識、TensorFlow、Faster R-CNN。
而第二篇論文國立臺灣大學 生物環境系統工程學研究所 林裕彬所指導 劉海柔的 氣候與土地利用與覆蓋變遷對生態系服務的影響-以大屯溪流域為例 （2017），提出因為有 氣候變遷、土地利用與覆蓋變遷、生態系服務、CLUE-s模式、InVEST模式、LISA分佈統計、Zonation空間分佈統計的重點而找出了 溫網2022的解答。
基於影像分析追踪番茄生長狀態-以傳統番茄溫室為例
為了解決溫網2022 的問題，作者卓珈賢 這樣論述：
近年來，隨著人工智慧的興起，政府開始推動智慧農業，雖然在環境與植物生理感測上有著很好的發展，但卻較少將影像辨識的技術結合到農業上。 本次研究將通過每日追踪埔里鎮育英國小傳統溫室內種植的番茄圖片色塊佔比的變動並結合使用TensorFlow平台，運用現行Object Detection演算法Faster R-CNN建立深度學習模型辨識每日番茄生長的特徵。研究由番茄的苗期開始追踪，並在採收期結束，共78天。研究將對比兩種辨識方式與番茄實際生長情況的差異，以檢視兩種方式的準確率。 通過研究發現，兩種辨識在不同的生育期中有著不同優勢與劣勢。追踪色塊面積的方式在辨識綠色面積時基本符合番茄生長的
情況，黃色與紅色容易受到外在因素的影響導致其準確度不高。而物件辨識的方式並不適合使用用來辨識番茄的生長情況，但在辨識花朵與果實時較追踪色塊面積的方式更準確。
氣候與土地利用與覆蓋變遷對生態系服務的影響-以大屯溪流域為例
為了解決溫網2022 的問題，作者劉海柔 這樣論述：
氣候變遷隨著時間的推移，影響著土地利用與覆蓋變遷，進而深深影響生態系服務。為了實現生態系永續健康發展，如何對土地利用與覆蓋變遷和氣候變遷的影響做出量化評估，並通過永續土地保育計劃對生態系服務進行維護是研究重點。本研究中以臺北市大屯溪流域為例，參考IPCC第五次評估報告（AR5）中五個情境預測的2022年之氣候數據，採用CLUE-s模式（Conversion of Land Use and its Effect at Small regional extent）模擬不同土地管理方案及氣候變遷影響下2022年土地利用與覆蓋的變遷情況，藉由生態系服務評估與權衡模式InVEST模式(Integrat
ed Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs)模擬研究區域內2022年之陸域生態系服務（棲地品質、碳貯存量）及水域生態系服務（出水量、沉積物留存、氮營養鹽留存量和磷營養鹽留存量）分佈情況，通過與1994年的生態系服務進行kappa對比，分析適合實施的土地利用與覆蓋保育規劃方案,從而得出最佳土地利用與覆蓋保育規劃方案以達到生態維護之目的。研究中將氣候（溫度與雨量）作為新增的動態CLUE-s模式考量因素，與前人結果進行對比，發現其AUC值與KAPPA值皆得到提升，表明氣候對於土地利用與覆蓋變遷是有影響的。InVEST模式模擬結果表明，氣候變遷對水
域生態系服務（出水量、沉積物留存）影響較大。本研究中土地管理方案的情境1單以陽明山森林公園作為保育區域，是目前政府採取的保育政策，作為對照組。採用模擬1994年生態系服務的熱點，代入Zonation空間分佈統計得到的前（10%，20%，30%）重點區域聯合陽明山國家森林公園做為土地管理方案的情境2、3、4。土地管理方案的情境5則不做任何限制區域。代入Zonation空間分佈統計得到的前（10%，20%，30%）重點區域作為土地管理方案的情境6,7,8。研究發現，土地利用與覆蓋變遷對生態系服務有影響，其中保育大部分陽明山森林公園的情境（情境1、2、3、4、8）在陸域生態系服務（棲地品質、碳貯存量
）效果較優。保育了Zonation空間分佈的情境（情境2、3、4、6、7、8）在水域生態系服務（氮營養鹽留存量和磷營養鹽留存量）效果較優。水域生態系服務（出水量、沉積物留存）所有保育情境結果接近，但是不同氣候變遷模式下有差異，證明保育水域生態系服務（出水量、沉積物留存）應當注重氣象的調整。考量到生態系服務效果與經濟因素，認為情境2（Zonation前10%重點區域加陽明山森林公園）是最佳情境。由此認為現階段對於陽明山森林公園的保育是合理的，但是基於保育水域生態系服務（氮營養鹽留存量和磷營養鹽留存量）的考慮建議將Zonation前10%重點區域作為後續政策規劃的參考。