我們是誰?


資料英雄

陳晉暉(資料工程師)、吳彥霖(精算專員)、楊承翰(統計所)、周立筠(統計所)、陳均豪(資工所)、林家慶(研究助理)


領域專家

陳明智(研究員)、彭思嘉(研究助理)、林恩如(研究助理)、呂國禎(副總主筆)、劉光瑩(資深記者)、鄧凱元(記者)、鄧東波(理事長)

我們關心的


極端氣候


新聞來源:NASA

巴黎氣候協定


2016年11月4日生效

目前已有190個締約國提出國家自主貢獻(INDC)

溫室氣體排放量約佔全球 98%

政府的行動


「非核家園」為台灣新政府的首要能源政策,預計在2025年再生能源發電比例達20%的規劃中,鑒於上述台灣太陽能的蘊藏量豐沛,因此發展太陽能成為政府施政主要方針,屆時,太陽光電將占再生能源發電的73%(20GW),太陽能開發可謂民進黨執政成敗之所繫。
新聞來源:蘋果新聞

我們關心的...

根據台經院的推算,1.5公頃土地可以設置裝置容量1MW的太陽能板,也就是說,裝置容量20GW預估將會需要37367公頃的地,等同78個核四廠、6800個中山足球場。
扣除屋頂型太陽能板可分擔的3至5GW,地面型仍然還有15GW的目標要達成,意即還有至少3萬公頃以上的地必須舖滿太陽能板才行。

更重要的是

台灣地狹人稠,人口密度全球第二,且 ⅔ 面積屬於高山地區。
我們有可能在有限的土地達成綠色能源的發展目標嗎?

照片來源: Yahoo 奇摩

我們想要探討:

Topic 1: 綠能推廣! 潛在太陽能板熱區

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照片來源: 雲豹攜永鑫 廢地變太陽能廠

Topic 2: 糧食危機? 種電 農作收益


照片來源: 上下游News&Market新聞市集

更具體而言,我們想回答

1. 雲林太陽能板分佈現況?

2. 魚與熊掌可否兼得?種電與糧食的競合關係

3. 未來趨勢與發展的可能性?

我們擁有什麼呢?

資料集:

  1. 福衛二號衛星影像資料 (國家太空中心)
    • 2米解析度影像檔
    • RGB + infrared
  2. 衛星影像資料 (Google Earth - DigitalGlobe).
  3. 嚴重地層下陷資料 (水利署)
  4. 土壤污染資料 (農委會農試所、環保署)
  5. 農地坵塊圖 (農委會農糧署)
  6. 農作物成本(農委會農糧署)
  7. 台灣土壤資源與農地土地覆蓋圖資 (農委會農試所)

研究方法

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太陽能板人工標記

標記規範

時間點:
 - 2013年11月 (t1)
 - 2015年12月 / 2016年1月 (t2)
樣式:
 - 四種面板類型 (a1, a2, a4, a6)
地點:
 - 地上 (b1)
 - 建物上 (b2)
 - 水上 (直接框建物) (b3)

人工標記 - 街景服務輔助

人工標記 - 奇形種!

人工標記 - 結果總覽

人工標記 - 各鄉鎮太陽能板分布
雲林縣各鄉鎮太陽能板分布
各設施類型太陽能板分布

探索式資料分析

根據政府之描述,重金屬超標農地、地層下陷農地、環保署列管農地和高鐵沿線區域適合太陽能的推廣。

Q1:雲林太陽能板與這些情況的相互關系?

農試所超標農地分佈
環保署列管農地分佈
地層下陷/高鐵
地層下陷/高鐵

Q2:魚與熊掌可否兼得?

種電與糧食的競合關係

落花生及太陽能板分布圖
蒜頭及太陽能板分布圖
稻米及太陽能板分布圖
種電v.s農作物的收穫

資料建模

像素式訓練方法

像素式訓練方法
衛星影像預處理
成果
成果

樣本式比對方法

樣本式比對方法

樣本式比對方法
成果

資料建模改進的地方

潛在問題:

  1. 僅使用 3 個band的值(RGB),可多考慮 infrared
  2. 不只考慮像素,可考慮像素周邊資訊
  3. Display出路為什麼被考慮進來

下一步

Open data

釋出資料

  1. 雲林縣太陽能板人工標注資料 (shapefile - 2013, 2015年)
  2. 分析程式碼 (R) , 分析結果
  3. 建模程式碼 (QGIS, Python), 訓練模型
  4. 討論過程, 開會紀錄, 參考資料

參考

References

特別感謝

地理資訊顧問:鄧東波理事長

國家太空中心研究團隊

天下雜誌

政大陳恭老師研究團隊

智庫驅動