新發射氣象衛星資料之接收及其產品應用計畫社會發展一、新增運用人工智慧與機器學習技術，開發精進衛星定量降水估計與衛星強度估計及雲下
「新發射氣象衛星資料之接收及其產品應用計畫社會發展一、新增運用人工智慧與機器學習技術，開發精進衛星定量降水估計與衛星強度估計及雲下」於資料集「社會發展類中長程個案計畫執行情形」由單位「國家發展委員會」的蔡婉如所提供，聯繫電話是02-23165300#6626，最近更新時間為：2023-06-06 16:13:50。 欄位主管機關的內容是交通部 ， 欄位主辦機關的內容是氣象局 ， 欄位院核管制編號(可用filter)的內容是1050199 ， 欄位計畫類別(次類別)的內容是社會發展 ， 欄位計畫名稱的內容是新發射氣象衛星資料之接收及其產品應用計畫 ， 欄位管考週期的內容是季報 ， 欄位管制級別的內容是自行管制 ， 欄位計畫期程的內容是2021/12/31 ， 欄位隸屬專案(子專案)的內容是 ， 欄位年度工作摘要的內容是一、新增運用人工智慧與機器學習技術，開發精進衛星定量降水估計與衛星強度估計及雲下海溫補缺值產品。
二、運用多衛星觀測資料發展整合的大氣總水氣含量與海表面溫度、臭氧總含量等產品。
三、運用高解度繞極衛星(哨兵2號或LANSDSAT-8)資料，建立臺灣地區陸地覆蓋分類的圖資集。
四、建立接收韓國GK-2A衛星資料處理流程與備援處理程序之監控機制。 ， 欄位年度目標的內容是為有效運用多頻譜、高時間與空間解析度的新世代衛星觀測資料，在原有接收設備與處理系統基礎下，本年度規劃執行運用人工智慧與機器學習技術，精進衛星定量降水估計與衛星強度估計及雲下海溫補缺值產品；運用多衛星觀測資料發展整合的大氣總水氣含量與海表面溫度等產品；運用高解度繞極衛星(哨兵2號或LANSDSAT-8)資料，建立臺灣地區陸地覆蓋分類的圖資集，以及建立接收韓國GK-2A衛星資料處理流程與備援處理程序之監控機制，期能達成「提供高時空解析度的多樣化觀測產品資訊」、「強化衛星資料對天氣系統的即時監測能力」、「擴大衛星資料與產品的應用服務」等計畫目標。 ， 欄位年度(可用filter)的內容是110 ， 欄位月份(可用filter)的內容是12 ， 欄位年累計預定進度的內容是100 ， 欄位年累計實際進度的內容是100 ， 欄位年累計分配預算數的內容是18345 ， 欄位年累計實現數的內容是18345 ， 欄位年累計預算執行率(%)的內容是100.00 ， 欄位整年預算的內容是18345 ， 欄位年度預算達成率(%)的內容是100.00 ， 欄位總累計預定進度的內容是100 ， 欄位預定工作摘要的內容是1050199：運用日本向日葵8號衛星資料，持續發展衛星應用性產品運用人工智慧與機器學習技術，精進衛星定量降水估計與衛星強度估計及雲下海溫補缺值產品；運用多衛星觀測資料發展整合的大氣總水氣含量與海表面溫度、臭氧總含量等產品；運用高解度繞極衛星(哨兵2號或LANSDSAT-8)資料，建立臺灣地區陸地覆蓋分類的圖資集，以及建立接收韓國GK-2A衛星資料處理流程與備援處理程序之監控機制。
1.建立臺灣地區陸地覆蓋分類的圖資集。2.利用人工智慧技術，產製衛星定量降水估計產品。
， 欄位整體執行情形說明的內容是運用地球同步衛星與繞及軌道衛星，持續發展衛星應用性產品。以人工智慧與機器學習技術，精進衛星定量降水估計與衛星強度估計及雲下海溫補缺值產品；運用多衛星觀測資料發展整合的大氣總水氣含量與海表面溫度、臭氧總含量等產品；運用高解度繞極衛星(哨兵2號或LANSDSAT-8)資料，建立臺灣地區陸地覆蓋分類的圖資集，以及建立接收韓國GK-2A衛星資料處理流程與備援處理程序之監控機制。
1.完成建立接收韓國地球同步氣象衛星(GK-2A)高時空解析度資料處理流程與備援處理程序之監控機制，並產製GK-2A雲圖供天氣分析研判。
2.運用繞極衛星的微波資料分別以CRTM輻射傳遞模式及機器學習技術反演總可降水量，以及運用地球同步衛星觀測資料以1維變分法及RTTOV輻射方程、機器學習方法求得總可降水量，及引進歐洲地球同步衛星處理技術(NWCGEO)產出總可降水量產品，綜合分析與數值模式計算的總可降水量差異情形。 3.透過濾雲得到每10分鐘1筆的無雲海溫影像，依照日期進行合成日海溫資料，再篩選出有效資料點大於5%的海表溫影像，作為DINEOF的前置檔，再經DINEOF處理，重建海表溫影像；另外以人工智慧技術(時間-空間輻狀基底類神經網路(ATS-RBFNN))發展重建海表溫的資料，初步結果顯示較DINEOF有較佳的準確度。
4.運用哨兵2號圖資，以4項人工智慧機器學習方法，初步完成臺灣地區5個示範點的土地覆蓋分類資訊及評估分類結果，於無雲影像的分類較雲覆蓋率高的結果可靠，未來針對研究區域的雲覆蓋較低的影像日期進行分析及產出土地使用/覆蓋分類的資料。
5.利用深度卷積對抗生成網絡技術，及多項方法組合，改善模型在降雨區及降雨量推估的準確度，並與陸上雷達降雨推估值比對，評估模型的統計指標，期能提供海上無雷達達觀測區域的降雨資訊，以利於劇烈天氣守視及氣候監測的參考。 ， 欄位重要執行成果的內容是辦理業務講習會、教育訓練數(教育宣導、研習觀摩) 2 場次：分別為每月機器學習(DATAROBOT)平台，衛星資料產品(霧區偵測及PM2.5推估)的研究討論，為暑期大專生講授衛星資料應用與產品簡介。
辦理業務講習會、教育訓練人數(教育宣導、研習觀摩) 36 人：上述訓練人數達36人以上。
製播政策宣導影片或印製宣導品 1 份（件）：配合氣象局增修110年度氣象觀測年報有關衛星部分內容。
建置業務資訊系統 2 案：完成韓國GK2A衛星高解析觀測資料的接收與處理作業系統，以及新增衛星產品展示平台產品數據與時間序列顯示功能。
辦理業務研究計畫 2 案：完成估計大氣總可降水量的算法及雲下海表溫的補缺演算法。 ， 欄位計畫核定情形的內容是新發射氣象衛星資料之接收及其產品應用：行政院104年11月09日院臺交字第1040058802號 ， 欄位總計畫經費的內容是106669 ， 欄位落後原因分析的內容是無落後。 ， 欄位機關因應對策的內容是 ， 欄位近1年評核結果的內容是甲等 ， 欄位近2年評核結果的內容是甲等 ， 欄位近3年評核結果的內容是甲等 。
主管機關
交通部
主辦機關
氣象局
院核管制編號(可用filter)
1050199
計畫類別(次類別)
社會發展
計畫名稱
新發射氣象衛星資料之接收及其產品應用計畫
管考週期
季報
管制級別
自行管制
計畫期程
2021/12/31
隸屬專案(子專案)
年度工作摘要
一、新增運用人工智慧與機器學習技術，開發精進衛星定量降水估計與衛星強度估計及雲下海溫補缺值產品。 二、運用多衛星觀測資料發展整合的大氣總水氣含量與海表面溫度、臭氧總含量等產品。 三、運用高解度繞極衛星(哨兵2號或LANSDSAT-8)資料，建立臺灣地區陸地覆蓋分類的圖資集。 四、建立接收韓國GK-2A衛星資料處理流程與備援處理程序之監控機制。
年度目標
為有效運用多頻譜、高時間與空間解析度的新世代衛星觀測資料，在原有接收設備與處理系統基礎下，本年度規劃執行運用人工智慧與機器學習技術，精進衛星定量降水估計與衛星強度估計及雲下海溫補缺值產品；運用多衛星觀測資料發展整合的大氣總水氣含量與海表面溫度等產品；運用高解度繞極衛星(哨兵2號或LANSDSAT-8)資料，建立臺灣地區陸地覆蓋分類的圖資集，以及建立接收韓國GK-2A衛星資料處理流程與備援處理程序之監控機制，期能達成「提供高時空解析度的多樣化觀測產品資訊」、「強化衛星資料對天氣系統的即時監測能力」、「擴大衛星資料與產品的應用服務」等計畫目標。
年度(可用filter)
110
月份(可用filter)
12
年累計預定進度
100
年累計實際進度
100
年累計分配預算數
18345
年累計實現數
18345
年累計預算執行率(%)
100.00
整年預算
18345
年度預算達成率(%)
100.00
總累計預定進度
100
預定工作摘要
1050199：運用日本向日葵8號衛星資料，持續發展衛星應用性產品運用人工智慧與機器學習技術，精進衛星定量降水估計與衛星強度估計及雲下海溫補缺值產品；運用多衛星觀測資料發展整合的大氣總水氣含量與海表面溫度、臭氧總含量等產品；運用高解度繞極衛星(哨兵2號或LANSDSAT-8)資料，建立臺灣地區陸地覆蓋分類的圖資集，以及建立接收韓國GK-2A衛星資料處理流程與備援處理程序之監控機制。 1.建立臺灣地區陸地覆蓋分類的圖資集。2.利用人工智慧技術，產製衛星定量降水估計產品。
整體執行情形說明
運用地球同步衛星與繞及軌道衛星，持續發展衛星應用性產品。以人工智慧與機器學習技術，精進衛星定量降水估計與衛星強度估計及雲下海溫補缺值產品；運用多衛星觀測資料發展整合的大氣總水氣含量與海表面溫度、臭氧總含量等產品；運用高解度繞極衛星(哨兵2號或LANSDSAT-8)資料，建立臺灣地區陸地覆蓋分類的圖資集，以及建立接收韓國GK-2A衛星資料處理流程與備援處理程序之監控機制。 1.完成建立接收韓國地球同步氣象衛星(GK-2A)高時空解析度資料處理流程與備援處理程序之監控機制，並產製GK-2A雲圖供天氣分析研判。 2.運用繞極衛星的微波資料分別以CRTM輻射傳遞模式及機器學習技術反演總可降水量，以及運用地球同步衛星觀測資料以1維變分法及RTTOV輻射方程、機器學習方法求得總可降水量，及引進歐洲地球同步衛星處理技術(NWCGEO)產出總可降水量產品，綜合分析與數值模式計算的總可降水量差異情形。 3.透過濾雲得到每10分鐘1筆的無雲海溫影像，依照日期進行合成日海溫資料，再篩選出有效資料點大於5%的海表溫影像，作為DINEOF的前置檔，再經DINEOF處理，重建海表溫影像；另外以人工智慧技術(時間-空間輻狀基底類神經網路(ATS-RBFNN))發展重建海表溫的資料，初步結果顯示較DINEOF有較佳的準確度。 4.運用哨兵2號圖資，以4項人工智慧機器學習方法，初步完成臺灣地區5個示範點的土地覆蓋分類資訊及評估分類結果，於無雲影像的分類較雲覆蓋率高的結果可靠，未來針對研究區域的雲覆蓋較低的影像日期進行分析及產出土地使用/覆蓋分類的資料。 5.利用深度卷積對抗生成網絡技術，及多項方法組合，改善模型在降雨區及降雨量推估的準確度，並與陸上雷達降雨推估值比對，評估模型的統計指標，期能提供海上無雷達達觀測區域的降雨資訊，以利於劇烈天氣守視及氣候監測的參考。
重要執行成果
辦理業務講習會、教育訓練數(教育宣導、研習觀摩) 2 場次：分別為每月機器學習(DATAROBOT)平台，衛星資料產品(霧區偵測及PM2.5推估)的研究討論，為暑期大專生講授衛星資料應用與產品簡介。 辦理業務講習會、教育訓練人數(教育宣導、研習觀摩) 36 人：上述訓練人數達36人以上。 製播政策宣導影片或印製宣導品 1 份（件）：配合氣象局增修110年度氣象觀測年報有關衛星部分內容。 建置業務資訊系統 2 案：完成韓國GK2A衛星高解析觀測資料的接收與處理作業系統，以及新增衛星產品展示平台產品數據與時間序列顯示功能。 辦理業務研究計畫 2 案：完成估計大氣總可降水量的算法及雲下海表溫的補缺演算法。
計畫核定情形
新發射氣象衛星資料之接收及其產品應用：行政院104年11月09日院臺交字第1040058802號
總計畫經費
106669
落後原因分析
無落後。
機關因應對策
近1年評核結果
甲等
近2年評核結果
甲等
近3年評核結果
甲等
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財政部財政資訊中心
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