在這段深入的學習旅程中，我們成功地應用深度學習技術解決了自然災害的快速識別問題。我們建立了一個高效能的 災害影像分類系統，並將其部署至雲端，實現了從學術研究到實際應用的閉環。

一、專案核心成果與模型性能總結
我們的目標是透過嚴謹的方法，選出最穩定且準確的模型，實現多種自然災害的自動化分類。

| 評估指標           | ResNet34（冠軍模型） | 總結                                                                 |
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| 最終準確度         | 約 **96.6%**         | 在未見過的測試集上維持極高的分類準確性。                             |
| 平均 AUC (ROC)     | **0.985**            | 顯示分類決策的高置信度與優異的排序能力。                             |
| 穩定性             | 訓練損失曲線優化     | 透過 **Early Stopping** 避免過擬合，確保權重具備良好泛化能力。       |

2. 性能診斷總覽我們使用的三大診斷工具，共同確保了模型的可靠性：混淆矩陣 (Confusion Matrix)： 識別出模型最主要的挑戰是 Tornado $\leftrightarrow$ Sandstorm 之間的影像特徵混淆。過度擬合分析 (Loss Plot)： 通過監測訓練損失和驗證損失的背離，確認了在訓練早期的 Epoch 時點進行權重鎖定的重要性。ROC 曲線 (Area Under the Curve, AUC)： 圖表顯示所有類別曲線均貼近左上角，量化了模型決策的高可靠性。

將 AI 影像分類與SDG 13（氣候行動）實際接軌：一方面把災害影像的判讀從人工改為自動化，於事件發生時可在秒級產出分類結果、縮短決策鏈並提升前線應變效率；另一方面以 fast.ai 導出權重並部署到 Hugging Face Spaces，讓研究成果快速、公開地轉化為可即用的雲端服務，便於政府與民間單位串接預警與通報流程，實現從數據→模型→部署的閉環落地。

二、應用價值：實現 SDG 氣候行動

提升應變速度： 將影像的分類過程從人工判讀轉為自動化，在災害發生時提供秒級的分類結果，極大地縮短了決策鏈。

數據轉化與部署： 透過 Fast.ai 導出權重，並部署至 Hugging Face Spaces，證明了研究成果可以快速、公開地轉化為實際的雲端應用，供相關機構參考使用。

三、下一步展望：從感知到智慧決策 (CV $\to$ LLM)圖像分類器已經出色地完成了 「感知」 任務，即識別 「發生了什麼災害？」。但真正的挑戰在於 「決策」。因此，我們將開啓下一階段：利用 大型語言模型 (LLM)，將 CV 的分類結果作為情境輸入，驅動一個具備 知識檢索 (RAG) 能力的 災害應變輔助機器人，以實現更全面、更智慧的應變流程。