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土壤含水量的空間和時間變化訊息在水文運用上具有相當大的重要性，在農業方面，土壤的含水量將會影響農作物的產量，如果能即時監控土壤含水量情況適當的給予水分將會對農作物生產量有大大提升；如果能掌握土壤含水量的變化，應用在邊坡監測可能可以提前預警邊坡滑動的情況。本研究使用UAV無人機搭載紅外線熱像儀偵測研究區域在清晨與正午時觀察其熱紅外輻射或地表溫度分布，在透過可見光影像判讀研究區域內的植生情況，取得現地土壤做含水量試驗，再以類神經網路演算法建立研究區域不同位置的地表最高與最低溫度差、日照能量、土壤細粒含量、土壤有效粒徑、植生率與地表土壤含水量之關係架構，以訓練數據集佔比為80％驗證數據集佔比為20％進行網路訓練與驗證，以確認模型的準確性，以此作為日後在研究區域內，能即時地進行全面性的地表含水量偵測。由結果顯示，本研究建立的神經網路分析土壤含水在第18代訓練有最佳的結果，可以有效估計土壤含水量的情形。