濕地和農田之間在全球碳循環、生物多樣性和糧食供應之間帶來了新的挑戰，有效的監測技術可以透過生物、物理及化學間轉化獲得有價值資訊，從而提高農業系統準確性、效率和決策。而監測過程中需要大型和多樣化的資料庫，並需要智慧化處理，監測方式包含衛星、無人機及小型飛機之感測器截取圖像與數據。
研究重點以深度學習技術能夠整合作物生長和水動力模組中的大量數據，開發原位監測設備來檢測這些快速變化現象，可以提取複雜的特徵和模式，例如光譜、空間、時間等，而研究中整理出各監測方式結果。
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