5000 萬 畫 素 解析度的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

能源和交通和清潔革命

為了解決5000 萬 畫 素 解析度的問題，作者托尼·西巴 這樣論述：

本書講述了發生在能源和交通運輸領域的清潔顛覆。書中展現了作為IT及互聯網技術的創新龍頭矽谷怎樣促使石油、核能、天然汽、煤炭、常規電力設施及傳統汽車在2030年走向窮途末路的場景。作者在書中指出第一次能源顛覆的浪潮已經開始於分散式太陽能和風力發電。接下來一波浪潮將會發生在交通運輸業這樣一個產值高達四萬億美元全球性產業。   內燃發動機汽車將很快被顛覆。針對百年歷史的汽車產業的第yi波顛覆浪潮：電動汽車正在有條不紊的推進。第二波顛覆波浪：無人駕駛汽車將接著在第yi波的浪潮結束之前到來。交通運輸業將與以往不再相同。

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不同尺度山崩潛感圖製作方法之研究

為了解決5000 萬 畫 素 解析度的問題，作者彭厚仁 這樣論述：

本研究目標定位在不同尺度山崩潛感圖製作，選定田古爾溪集水區流域板岩地區為研究區，探討岩坡在不同比例尺圖面下，其可能破壞類型，並且建立山崩潛感圖製作之方法學。不同比例尺的圖資須對映到不同尺度的斜坡單元。五萬分之一地質圖，表示距離至少500公尺要有1個位態資料。按其精度，平均面積25公頃決定一個斜坡單元大小，但就一個25公頃的斜坡單元面積，其內部的坡向、位態資料差異性仍大，所以還無法完整闡釋出一個邊坡的破壞類型，加上板岩邊坡的破壞，除了受到重力潛變影響之外，節理弱面也尤其重要，因此考量到大比例尺工程地質圖的製作與未來工程規劃設計，本研究選擇田古爾溪下游與蘭陽溪匯流口處兩側小尺度邊坡進行分析研究，

欲找到現地最小斜坡單元，了解其真實破壞情形，作為與大尺度邊坡的一個相對比較。斜坡單元以物件式影像分析軟體eCognition產製，並藉軟體本身規則集建立一套分割流程，比較過去自動產製斜坡單元之相關研究，最大不同在於一開始輸入的一級河集水區框架圖層，是以天空開闊度圖輔助完成，因天空開闊度圖可依不同解析度的數值地形高程模型（Digital Terrain Model），很快的判釋出其各別明顯的水系和山稜線，大幅減少在地理資訊系統軟體調整水系門檻值與產製集水區框架之後的編修時間。為了能明確掌握現地邊坡破壞情況，自行布設2016年田古爾溪出水口兩側裸露坡面上之控制點，且架設全測站經緯儀測量所有座標點位

，以UAV拍攝方式，產製出高解析度數值地表模型（Digital Surface Model）。比較網格資料5m乘以5m的DTM，和自行產製高解析度的DSM，以物件式影像分析方法分別產製田古爾溪下游區的斜坡單元，且選擇兩處代表性地方，探討不同解析度數值地形高程的能力限制，最後展示4張不同比例尺圖資內容，其比例尺分別為1/50000、1/25000、1/5000、和1/1000。

Nikon D500數位單眼相機完全解析

為了解決5000 萬 畫 素 解析度的問題，作者CAPA特別編輯 這樣論述：

睽違近7年的DX（APS-C）規格DSLR王者，Nikon D500榮耀現身！ 　　※徹底解放新一代DX規格「旗艦機種」壓倒性的攝影力！ 　　※詳盡解說與剖析Nikon D500的「最佳化設定」以及各式「鏡頭的搭配訣竅」 　　※由日本攝影職人示範與分析各種主題的「實拍活用術」 　　※獨家收錄D500研發團隊的「深度專訪」 　　[重點規格] 　　更加進化與提昇的2088萬有效像素、100%觀景窗視野率、影像放大倍率等倍（1倍）、幾乎涵蓋整個取景範圍的153點自動對焦點（55點可自由選取）、嶄新的Multi-CAM 20000自動對焦系統（暗處對焦能力達到-4 EV）、支援AF微調整自動

設定、全新設計的反光鏡減震機制（減輕振動並縮短觀景窗影像消失時間）、電子前簾快門（徹底減輕快門釋放時的振動）、內建HDR與多重曝光拍攝功能、180000像素RGB測光感應器（提供更精確的場景判斷、人臉辨識以及3D Tracking連續自動對焦）、高達ISO 51200的常用感光度性能（可擴張到驚人的ISO 1640000）、EXPEED 5高速影像處理引擎、每秒10張的高速連拍（可持續連拍200張14bit無損壓縮的RAW檔）、20萬次的快門壽命、僅0.05秒的快門釋放時滯、4K UHD(3840×2160)短片拍攝（單段最長29分59秒）、提供外部（收音）麥克風與外部（監聽）耳機插槽、3.2

英吋翻揭式「觸控」液晶螢幕（解析度236萬像素、可視角170度、視野率100%）、搭載減輕閃爍（Anti-flicker）拍攝功能、堅固耐用的單體結構鎂合金「防塵防滴」機身、搭載與D5同級的機身按鈕發光功能以及便利的對焦點選擇桿、內建Wi-Fi與NFC以及能夠確保和智慧型裝置（手機、平板等）保持連線的超低耗電SnapBridge檔案「無線傳輸」功能、可確保相片保持水平的「雙區縮放」影像（放大）檢視功能、最多可同時遙控18盞外接式閃光燈、採用高速傳輸的XQD與SD（支援UHS-II）雙記憶卡插槽、USB 3.0高速傳輸介面插槽、單次充電可拍攝1240張相片的優異續航力（CIPA標準，採用與D81

0、D750、D7200相同的EN-EL15鋰電池）。 　　[王者證明] 　　從上述的重點規格中，相信您不難看出這台性能猛獸究竟有多麼優異與強大。從握起相機的那一刻，一種莫名的興奮期待感，那種油然而生的自信心，將幫助您創作出更多極致的作品！ 　　這樣的一份「信賴感」，正是旗艦機種所代表的意義。 　　眾多與全片幅旗艦機種D5所共享的技術與規格，便是D500最強力的「王者證明」。無論是迅速的對焦、超高速的連拍、毫不遲緩的反應力，更加進化且實際可用的高ISO領域表現，全都是為了呼應專為職業級水準所徹底打造的黃金規格！ 　　本書，將幫助各位在最短的時間內，學習如何透過各種優化設定與建議的鏡頭

搭配，完整釋放出D500應有的實力與表現，讓您不再因為器材的因素而阻礙了影像的創作，享受高自由度的攝影樂趣！

應用隨機森林（Random Forest）演算法於WorldView-2衛星影像大蒜分類判釋之研究

為了解決5000 萬 畫 素 解析度的問題，作者歐鐙元 這樣論述：

在Breiman開發出隨機森林（Random forest）演算法後，許多研究認為，該演算法在分類上擁有較佳的準確率，且對於變量有更好的解釋能力，因而隨機森林已被廣泛的應用在生物醫學、商管統計與資料處理等領域，但其在遙測判釋上之應用的研究項目較少，本研究將利用對雲林縣四湖鄉大蒜的WorldView-2衛星影像進行分類判釋，透過最大概似法（Maximum Likelihood）和隨機森林兩者分類成果的比較，探討隨機森林於遙測影像農作物大蒜判釋之分類能力。另外，由於隨機森林在使用上有兩個參數需由使用者自行設置，而且兩個參數設定的不同，會影響分類後的結果，因此本研究透過隨機森林內建的OOB（Out

of Band）錯誤率的估計值，找尋最佳的參數設置並提出大蒜判釋的最適分類模型，最後利用隨機森林對於變量的高解釋力，分析各波段對判釋大蒜之重要性。本研究首先選取8個大蒜及55個非大蒜共63個訓練樣區，以此訓練樣區分別對最大概似法和隨機森林進行訓練，最大概似法訓練完成後即對整體影像進行分類，而隨機森林訓練後依據OOB錯誤率設置其最佳的參數設置為3個特徵變量和5000顆樹，並依此建立最適分類模型，以此分類模型進行整體影像分類，而後將兩者的分類成果使用分類修飾法進行修飾，修飾後的最大概似法整體精度和Kappa值分別為94.61%和0.825，隨機森林則分別為93.83%和0.817，雖然兩者並無明

顯差異，但在訓練樣區面積僅佔整體影像約1.3%之情形下，此精度顯示隨機森林擁有於遙測影像農作物大蒜判釋之分類能力。另外，研究結果顯示，WorldView-2的八個波段中，對於判釋大蒜上，最重要的為波段六、波段七和波段八，其次為波段五，其中，波段六界於紅光及近紅外光段之間，而波段七與波段八皆位於近紅外光段，表示近紅外光段在判釋大蒜上扮演著極為重要之角色。