合歡石門山的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

驚豔阿塱壹：琅嶠-卑南古道

為了解決合歡石門山的問題，作者曾宏泰 這樣論述：

　　阿塱壹古道，或許應該稱為「琅嶠－卑南古道」之阿塱壹段。琅嶠，是恆春的舊名，是原住民語，意思是台灣蝴蝶蘭或鯊魚，也有說是指銀合歡，已不可考，之所以會改名為恆春，乃清同治13年（1874年），清朝指派欽差大臣沈葆楨來台處理牡丹社事件，結束後，見瑯嶠四面環山，地勢雄偉，攻守皆宜， 故奏請同治，准予築城。而卑南是台東的舊稱，牡丹社事件後，清廷積極治臺，修築多條通往宜花東後山的道路，琅嶠卑南道就是其中之一。   　　本書以導遊帶團般，介紹阿塱壹古道的生態與景觀，並以解說與互動的方式，將全程分十五段來帶領大家去深入體驗，每一段都具有它獨特的生態與景觀。為加強效果，在敘述上，會把實際發生以及自己虛構

的故事，適時加入解說中，增添趣味性，讓讀者加深印象，進而激發讀者對古道的愛護與保護之心。

合歡石門山進入發燒排行的影片

應用類神經網路於植物高光譜分類之研究

為了解決合歡石門山的問題，作者游騰緯 這樣論述：

地表植被資料資訊的蒐集被應用在各種問題上，高光譜擁有豐富的光譜資料，其波段數量多且波譜近乎連續，資料量龐大，相較過去多光譜更有利於各式科學研究。植物的光譜反射值，受到自身與環境眾多因素差異的影響，使其光譜反射曲線呈現非唯一規律的模式，而深度類神經網路在發展的過程中便曾針對非線性的問題找出最佳解去做優化，值得進一步探討。卷積神經網路在圖像辨識中有著優異的能力，而高光譜資料可以透過矩陣的方式呈現，可以透過卷積神經網路去做辨識。深度神經網路能夠有效處理大量且複雜的資料，透過手持式光譜儀收集地面光譜資料，期望能夠對未來空載衛載高光譜研究資料作為先驅的基礎研究。本研究選擇雲林縣中擁有大量種植比例且採樣

方便的大蒜、蔥、水稻、番薯葉、玉米、花生作為目標作物，使用手持式光譜儀收集目標植作物的高光譜資料，透過深度類神經網路與卷積神經網路對資料做分類判釋研究的比較，而深度類神經網路與卷積神經網路的判釋比較結果，卷積神經網路的準確率顯示其為較有效的方法。

高山行

為了解決合歡石門山的問題，作者程兆熊 這樣論述：

　　睽違山地調查十六年後，再次重返山林，眼見因以其所帶領的調查報告建議發展後，跨時代的臺灣山地風貌與經濟的變化，再遇當年為他背行李的山胞因種果樹而成大富翁的欣慰與歡喜。 　　以文學之筆，為每一趟的山地旅程賦以詩歌。純樸質實的古詩體例，為科學的山林調查，增添臺灣地景文學的豐富篇章。

SWAT修正模式應用於台灣多流域之輸砂模擬適宜性評估

為了解決合歡石門山的問題，作者廖啟鈞 這樣論述：

氣候變遷導致極端降雨強度和頻率增加，尤其在坡陡流急的台灣，強降雨通常會引發土體滑動，並在山坡上產生大量沖蝕，以致河流中之含砂量濃度上升，進而影響水庫水質與河川生態環境。本研究以濁水溪、立霧溪與花蓮溪流域為例，利用SWAT (Soil Water Assessment Tool)修正模式模擬各流域輸砂，並探討模式應用於台灣流域之適宜性，期望模式將來可應用於模擬未來不同氣候條件對集水區環境之影響。本研究以整合台灣通用土壤流失公式(Taiwan Universal Soil Loss Equation, TUSLE)與崩塌體積估算公式之修正水文模式(SWAT)進行流量與輸砂量之敏感度分析、率定及驗

證。研究結果顯示，三個流域之流量測站之日平均流量模擬皆達滿意水準以上，顯示SWAT模式可良好地模擬流量趨勢。而日輸砂量之模擬結果表明，SWAT修正版之模擬結果皆優於SWAT2016(官方版)，惟獨溪洲大橋測站(濁水溪流域)例外，且經由比較輸砂結果，發現SWAT2016會高估峰值輸砂、低估低輸砂量，而SWAT修正版則可較為合理地模擬輸砂趨勢。整體來說，SWAT修正版適用於台灣多流域之輸砂模擬，且建議選擇適合不同區位河川之輸砂公式，方能使模式模擬更臻完善。