根據我們不科學的調查，就是沒有很嚴謹的去做市場調查，發現媒體不愛報導環境議題，當然媒體是說因為觀眾不愛看環境議題，比較喜歡看波多野結衣。
但是環境議題是很重要的，有多重要，就是跟我們的身體健康一樣重要，沒有了健康的身體，再說的財富都沒有意義。
我們也發現很多人根本連路邊的樹叫什麼名字都不知道，當然也有一部份的人真的好厲害，例如像楊國楨教授，問他植物的名字都知道，但是相信這是少數，所以老編許了願，希望可以至少持續一年的時間每天介紹不同的樹種給大家認識.....這真是挑戰啊...
現在有了網路，求知的部分應該比以前容易許多，熱門的仿生學也是現在開始台灣要邁入另外一個成長紀元的領域，多認識植物和動物昆蟲等生態環境，對我們未來的經濟成長會開啟更大的想像空間，進一步能夠尋求人與自然的平衡共生共存。
當我們對環境有深刻的認識，相信會產生出一股保護這寶貝的台灣的力量，這就是我們最大的願望了～
建議延伸搜尋詳細資料：
阿簡老師的生物筆記
http://a-chien.blogspot.tw/
http://a-chien.blogspot.tw/
2015年11月2日
imagej用Macro邊緣偵測後測量多層厚度
這是延續上次的imagej用Macro測多層厚度
因為提問的人說了
「不好意思 我另外還有一個更深入的問題
想要跟您請教一下
是有關 [Edge Detection,邊界偵測]的
請參考我的附件
一般我們做出的灰階圖屬於一次微分
ImageJ有辦法得到二次微分的數據嗎
會有這個問題其實是您的影片中
設定區別不同層的灰階值數值時(我目前都是取半高寬)
但是換一個人來取這個值
直接就會影響到最後的膜厚
這樣會有誤差
目前我想到的方法是搭配二次微分的影像或數據來處理
能得到誤差較小的結果
不知道您的看法呢
或是您有更好的辦法去定義邊界
請再不吝賜教好嗎?」
附上這份文件的第五頁、第六頁
灰階的突然變化(Abrupt Change)即是測邊的主要觀念之一。 „ 一次微分後形成的波峰(Peak)，正代表著兩個區域的邊緣處。 若波峰夠高，也就是已超過門檻值(Threshold)，已足以說明在 該處有邊點形成的邊線(Edge Line)。
有資料之後，我想了想，其實imagej就有邊緣偵測的功能
是在Process/Find Edges
我只要事先用這個功能去取得灰階突然變化值就行了
於是把先前的code改一改，這樣就可以直接測出各層厚度了，也不會因為不同人取用不同門檻值而造成誤差。
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