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鳳山農改場的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦劉芷溱寫的 小腳丫遊臺灣：親子同行樂活旅遊 可以從中找到所需的評價。
國立中興大學 園藝學系所 黃三光所指導 高嫚妮的 根砧對'小女'番茄生育與果實品質之影響 （2021），提出鳳山農改場關鍵因素是什麼，來自於番茄、根砧、果實品質。
而第二篇論文國立臺灣大學 生物機電工程學系 林達德所指導 李維哲的 自動化太陽能害蟲監測系統之研究 （2020），提出因為有 太陽能系統、邊緣運算、深度學習、害蟲監測系統的重點而找出了 鳳山農改場的解答。
小腳丫遊臺灣：親子同行樂活旅遊
為了解決鳳山農改場 的問題，作者劉芷溱 這樣論述：
近250個景點，從0歲到6歲， 走遍全臺最優質、平價、親民的親子旅遊寶典！ 以地區分類，針對不同年齡層選擇適合的出遊地；輕鬆度過一個小孩盡情放電，大人安心充電的親子假期吧！ 哭鬧不休的 0 至 2 歲嬰幼兒：適合提供布書、質地柔軟的玩具、輕質積木、兒童餐具、哺乳室、遊戲區的親子館、親子餐廳。 「trouble 2、terrible 3」的 2 至 4 歲孩童：開始嘗試公園、農場等開放空間景點，牽著孩子的手來玩各地的特色溜滑梯，或體驗動物餵食、採果，也可參加簡易的 DIY 活動。 精力充沛的 4 至 6 歲小大人：動作靈敏，喜歡探險，迫不及待長大的他們，需要更
廣大活動範圍，觀光工廠、博物館、展示館等景點最適合這個年紀，在遊戲中學習更多知識。
根砧對'小女'番茄生育與果實品質之影響
為了解決鳳山農改場 的問題，作者高嫚妮 這樣論述：
番茄(Solanum lycopersicum)為台灣重要果菜類作物。根據FAO統計，2020年全球番茄收穫面積達到505萬公頃。番茄商業生產大多使用嫁接苗，本研究擬探討番茄與茄子(Solanum melongena)根砧對'小女'番茄之生育與果實品質之影響。本研究進行兩次不同季節的調查，第一次嫁接試驗材料於2019年12月15日種植於國立中興大學園藝試驗場之溫室試驗田內；第二次試驗於2021年4月8日種植於國立中興大學校內蔬菜溫室內之美植袋中。第一次試驗使用3種不同根砧，包括2種番茄根砧'小女'、'FVT'及1種茄子根砧'鳳山三號'，結果顯示小果番茄'小女'冬季嫁接於'鳳山三號'之接穗，在
接穗莖徑方面顯著大於其他處理組，而嫁接於'鳳山三號'及'FVT'之接穗在株高、葉片數、葉片氮、磷、鈣、鎂、錳、鋅濃度與果實大小、重量、硬度、總可溶性固形物與果皮顏色方面與無嫁接之對照組無顯著差異。第二次試驗使用3種不同根砧，包括1種番茄根砧'小女'與2種茄子根砧'鳳山三號'及'EG203'，結果顯示小果番茄'小女'春季嫁接於'鳳山三號'之接穗，在莖徑方面也顯著大於其他處理組，而嫁接於'鳳山三號'及'EG203'之接穗在株高、葉片磷、鈣、鎂、錳、鋅、銅濃度與果實大小、重量、總可溶性固形物、單株產量及果色方面，相較於無嫁接之對照組亦皆無顯著差異。本研究結果顯示'鳳山三號'、'FVT'或'EG203
'根砧對冬季及春季'小女'番茄生育與果實品質並無顯著不良之影響，可應用於冬季及春季'小女'番茄之嫁接栽培。
自動化太陽能害蟲監測系統之研究
為了解決鳳山農改場 的問題，作者李維哲 這樣論述：
隨著環保意識抬頭，兼顧公眾健康、保護環境及有益生物的整合式病蟲害管理IPM (integrated pest management)逐漸為農民採用。IPM利用多元防治手法控制害蟲族群，其經濟、有效且永續的管理方式在為作物增添附加價值同時，也為大自然的永續發展盡一份綿薄之力。建立IPM的關鍵之一是對作物做全面性的監測，不只能即時掌握場域的害蟲發生情形，更可以透過長時間的追蹤害蟲數量、環境資訊，從中爬梳各因子間的因果關係來建立害蟲的生長模型、作物生產的經濟模型、製作害蟲爆發的預測預警系統。以輔助IPM做為研究發想，本研究旨在建立太陽能供電的害蟲影像監測系統，系統藉由深度學習辨識黏蟲紙影像上的害蟲
種類及數目，一併收集環境溫、溼、照度資料回傳至伺服器，將資訊以可視化數據呈現於網頁和手機app。將裝置部署於果園或溫室中搜集黏蟲紙和環境資訊可幫助農民全面了解該場域現況，並作為輔助蟲害防治決策使用。裝置由Arduino Pro mini和Raspberry Pi 4開發板組成，Pi camera v2拍攝黏蟲紙影像，影像依序經過YOLOv3-tiny做潛在害蟲偵測和 MobileNetv2做害蟲種類辨識，另紀錄太陽能和系統發用電量情形，討論該監測裝置實際功耗及實驗場域中太陽能發電的可行性和日照情形。所有資訊由Raspberry Pi 4透過無線網路傳回至伺服器儲存，透過自動計數演算法修正被誤判
的害蟲種類，以累計圖呈現實驗場域的害蟲發生情況。 實驗場域共有台南新化農業改良場芒果園和高雄鳳山熱帶園藝試驗所芭樂園兩處，選定在台灣危害果樹最嚴重的果蠅科害蟲為標的害蟲，系統使用的潛在害蟲偵測模型YOLOv3-tiny的[email protected]達93.56%，果蠅科害蟲辨識模型MobileNetv2的F1-score達0.94。系統用電情形為每天15W，可承受4天連續下雨等無日照情況。另外系統設計成方便組裝拆卸，得以讓使用者快速部署至場域，系統穩定性也經過實地驗證的考驗，裝置已和廠商合作技術轉移。