第四章 研究成果與分析
第四節 崩塌地的萃取與評估
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第四節 崩塌地的萃取與評估
一、 影像分區成果
影像分區流程如圖 4-34 所示，其中 BVQ1 和 BVQ3 分別為影像第 1 四 分位數和第 3 四分位數之光譜亮度值。以此兩個光譜統計特徵值將影像區 分為陰暗地區、正常地區以及較亮地區。
圖 4-34 影像分區流程圖 各個原始影像的光譜亮度值資訊如表 4-9 所示：
表 4-9、各個原始影像光譜資訊
影像名稱 BVQ1 BVQ3
影像 1 391.04 583.91
影像 2 416.94 641.36
影像 3 301.98 488.15
影像 4 413.21 645.67
影像 5 413.45 617.40
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圖 4-35 原始影像圖（影像 1） 圖 4-36 影像分區圖（影像 1）
圖 4-37 原始影像圖（影像 2） 圖 4-38 影像分區圖（影像 2）
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圖 4-39 原始影像圖（影像 3） 圖 4-40 影像分區圖（影像 3）
圖 4-41 原始影像圖（影像 4） 圖 4-42 影像分區圖（影像 4）
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圖 4-43 原始影像圖（影像 5） 圖 4-44 影像分區圖（影像 5）
圖 4-35、圖 4-37、圖 4-39、圖 4-41 以及圖 4-43 分別為影像 1、影像 2、
影像 3、影像 4 以及影像 5 的原始影像圖；圖 4-36、圖 4-38、圖 4-40、圖 4-42 以及圖 4-44 為影像 1、影像 2、影像 3、影像 4 以及影像 5 相對應的影 像分區圖。
各個影像之分區圖中，黃色部分為陰暗地區，此區塊的影像為雲層以 及山地附近的陰影地區；藍色部分為正常地區，此區塊的影像在整個影像 中，佔據大部分面積；紅色部分為較亮地區，此區塊絕大部分為崩塌地和 河道淤積地區；綠色部分為雲層地區。因此，利用統計特徵值分區方法，
可以將原本複雜的原始影像，分成三大主要區塊，以利於後續崩塌地的萃 取與分析。
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二、 各分區崩塌地萃取成果
陰暗地區的流程如圖 4-45 所示，其中 BV_Area0102_Q2 表示陰暗地區 和正常地區之光譜亮度值的中位數；NDVI_Q1 表示整體影像第 1 四分位數 之常態化植生指數。因此，陰暗地區的崩塌地萃取步驟首先透過線性糾正 法，將該地區的光譜亮度值、紅色波段以及近紅外波段轉換到正常地區的 光譜亮度值，接者利用轉換後紅色波段以及近紅外波段亮度值計算常態化 植生指數，最後建立陰暗地區崩塌地的準則，若是該地區中地物糾正後之 光譜亮度值大於等於 BV_Area0102_Q2 以及常態化植生值數小於等於 NDVI_Q1，則該地區視為崩塌地，反之則否。
圖 4-45 陰暗地區萃取流程圖
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圖 4-46 到圖 4-48 為陰影地區之崩塌地萃取成果示意圖，可知透過線性 糾正法轉換，可以將陰影地區的崩塌地（棕色地區）有效地萃取。
圖 4-46 陰暗地區（左）以及崩塌地萃取成果（右）圖（1）
圖 4-47 陰暗地區（左）以及崩塌地萃取成果（右）圖（2）
圖 4-48 陰暗地區（左）以及崩塌地萃取成果（右）圖（3）
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正常地區以及較亮地區之崩塌地萃取流程如圖 4-49 所示。 其中 BV_Area0102_Q2 為 陰 暗 地 區 和 正 常 地 區 之 光 譜 亮 度 值 的 中 位 數 ； NDVI_Area0102_Q2 為陰暗地區和正常地區之常態化植生指數。因此，於 影像正常地區中，若光譜亮度值大於等於 BV_Area0102_Q2 以及常態化植 生指數小於等於 NDVI_Area0102_Q2，則該地區視為崩塌地；較亮地區中 的地物直接視為崩塌地，但此區塊不包含雲層地區。
圖 4-49 正常以及較亮地區流程圖
圖 4-50 到圖 4-52 為正常地區之崩塌地萃取成果；圖 4-53 到圖 4-55 為 較亮地區之崩塌地萃取成果。因此，在無法利用地形資料輔助崩塌地判釋 的情況下，利用光譜反射值以及常態化植生指數指標，可以有效萃取出崩 塌地區域。
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圖 4-50 正常地區（左）以及崩塌地萃取成果（右）圖（1）
圖 4-51 正常地區（左）以及崩塌地萃取成果（右）圖（2）
圖 4-52 正常地區（左）以及崩塌地萃取成果（右）圖（3）
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圖 4-53 較亮地區（左）以及崩塌地萃取成果（右）圖（1）
圖 4-54 較亮地區（左）以及崩塌地萃取成果（右）圖（2）
圖 4-55 較亮地區（左）以及崩塌地萃取成果（右）圖（3）
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雲層附近區域的光譜亮度值較亮，加上薄雲地區的常態化植生指數較 低，因此，容易將雲層附近的區域誤萃取成崩塌地。為了解決此問題，本 研究利用物件之相鄰指標計算，將雲層附近錯誤的崩塌地過濾。圖 4-56 和 4-57 為雲層附近崩塌地過濾的成果（綠色：雲層區域；棕色：崩塌地區域）。
圖 4-56 崩塌地過濾前（上）過濾後（下）示意圖
圖 4-57 崩塌地過濾前（左）過濾後（右）示意圖
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三、 光線追蹤法坐標轉換精度評估
為檢核光線追蹤法的轉換精度，本研究於原始影像上數化欲檢核轉換 後的多邊形，並將數化後之向量檔以光線追蹤法轉換後，套疊至於正射影 像上，以檢核轉換後的精度。如圖 4-58 為於原始影像上數化的向量檔示意 圖；圖 4-59 中的黃色邊緣為轉換後的向量檔，藍色邊緣為檢核向量圖。
圖 4-58 原始影像上數化欲檢核向量檔示意圖
圖 4-59 光線追蹤法轉換向量圖套疊於正射影像
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圖 4-60 為影像 1 至影像 3 之光線追蹤法檢核點分佈圖；圖 4-61 為影像 4 以及影像 5 之光線追蹤法檢核點分佈圖。
圖 4-60 光線追蹤法檢核點分佈（影像 1、影像 2、影像 3）
圖 4-61 光線追蹤法檢核點分佈（影像 4、影像 5）
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本研究選取影像中的屋角點以檢核光線追蹤法之精度，其原因為研究 區域是以山地地形為主，其道路區域多為彎曲，並且大部分被崩塌地覆蓋。
因此，不易選取道路的轉折點作為光線追蹤法的檢核點。
圖 4-62 為經由光線追蹤法轉換以後誤差向量圖。由此圖可知單一建物 的誤差方向一致，推估為原始影像未經正射糾正之高差位移誤差量；各個 建物彼此之間的誤差方向於縱方向（Y 方向）不一致，但於橫方向（X 方 向）一致（均為朝向東），推估造成此誤差的原因為：本研究所採取莫拉 克風災前的 DEM 作為光線追蹤法轉換的資料，但轉換後的點位為套疊至莫 拉克風災後的正射影像。因此，推估轉換後偏東移的誤差為不同時期之 DEM 所產生的誤差。
圖 4-62 光線追蹤法誤差向量圖
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為量化誤差向量，本研究將各張影像上數化邊緣的頂點，與正射影像 上數化邊緣的頂點套疊，以檢核 x 方向、y 方向和整體的轉換精度，其成果 如圖 4-63 到圖 4-67 所示。圖 4-63 為影像 1 的檢核成果圖；圖 4-64 為影像 2 的檢核成果圖；圖 4-65 為影像 3 的檢核成果圖；圖 4-66 為影像 4 的檢核 成果圖；圖 4-67 為影像 5 的檢核成果圖。
圖 4-63 影像 1 轉換檢核圖
圖 4-64 影像 2 轉換檢核圖
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圖 4-65 影像 3 轉換檢核圖
圖 4-66 影像 4 轉換檢核圖
圖 4-67 影像 5 轉換檢核圖
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表 4-10 為各張影像上的點位於 x 方向、y 方向和整體的均方根誤差，
從此表可知，x 方向的均方根誤差約在 1 到 3.5 m 的範圍內，此部分誤差為 建物高差位移；y 方向的均方根誤差約在 1 到 3 m 的範圍內；整體均方根 誤差約在 1 到 3.5 m 範圍內。
表 4-10、各張影像光線追蹤法之轉換精度成果表
影像名稱 RMSEX （m） RMSEY （m） RMSETotal （m）
影像 1 1.03 1.20 1.58
影像 2 1.16 2.25 2.53
影像 3 2.58 1.66 3.07
影像 4 1.24 1.55 1.98
影像 5 3.05 1.12 3.25
四、 套疊地形資料輔助判釋之崩塌地成果
套疊地形資料輔助崩塌地判釋之流程圖如圖 4-68 所示：
圖 4-68 套疊地理資料萃取崩塌地流程圖
套疊地理資料進一步判釋崩塌地，其首要步驟為過濾平坦地區上之錯 誤崩塌地區域，如圖 4-69 所示，紅色邊緣線為於平坦地區錯誤的崩塌地區 域，包括道路、田埂和田地等區域。
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圖 4-69 平坦地區萃誤崩塌地示意圖
根據水土保持手冊（p.173）中的農路系統，將農路和園內道設計的相 關資訊如表 4-11 所示：農路的部分共有四級，分別為農路一級到農路四級，
級數越高表示路基寬度越短、坡度越陡。因此，從表 4-11 可知，農路四級 的最大縱坡度達 20%，也就是 11.31 度；園內道的最大縱坡度達 30%，也 就是 16.70 度左右。
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表 4-11、農路系統設計相關資訊表（水土保持手冊，2005）
類別
最大縱坡度
（%）
最大縱坡度（度） 路基寬度（m）
農路一級 12% 6.84 6
農路二級 12% 6.84 5
農路三級 15% 8.53 4
農路四級 20% 11.31 2.5 - 4
園內道 30% 16.70 2 – 2.5
圖 4-70 為園內道的示意圖，即為連貫農地內部的道路系統，研究區域 多將此區域的道路誤分類成崩塌地。因此，為了過濾此部分的錯誤，本研 究設定坡度 17 度為其門檻值，將初始崩塌地中之坡度小於 17 度的地區過 濾。
圖 4-70 園內道示意圖（水土保持手冊，2005）
將初始崩塌地套疊於坡度資料，並將坡度 17 度以下的錯誤崩塌地萃取，
如圖 4-71 所示，綠色地區為坡度小於 17 度的錯誤崩塌地，其地區範圍包
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括了河道淤積、道路和田埂等錯誤崩塌地；黃色區域為坡度大於 17 度以上 的初始崩塌地。因此，將初始崩塌地套疊於波度資料，可以有效地過濾平 坦地區的錯誤崩塌地。
圖 4-71 初始崩塌地套疊於坡度資料
除了田地、道路等平坦地區會有錯誤崩塌地萃取外，在河道邊緣土石 淤積也可能會被誤分類成崩塌地，如圖 4-72 所示，橘色邊緣線區域為河道 邊緣區域，並非崩塌地。
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圖 4-72 河道邊緣土石淤積示意圖
為了將此區域萃取出來，本研究利用崩塌角度和狹長因子指標過濾。
崩塌角度為物件的主要方向和坡向的夾角；狹長因子為描述物件的長度和 寬度的比值。由於河道邊緣區域通常呈現狹長形，並且該區域物件的主要 方向和坡向都接近河道的方向，因此，本研究將狹長和崩塌角度較小的初 始崩塌地視為河道邊緣淤積。成果如圖 4-73 所示，圖中黃色區域為初始崩 塌地中的河道邊緣地區；藍色區域為河川圖層。因此，可知利用崩塌角度 和狹長因子可以有效地萃取河道邊緣地區。
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圖 4-73 河道邊緣區域萃取成果 五、 精度評估成果
本研究建立崩塌地分類的誤差矩陣，以評估本研究崩塌地的萃取精度。
首先數化影像上的崩塌地，作為地面崩塌地的參考資料，接著將研究萃取 出的崩塌地作為分類資料，以建立誤差矩陣。研究共比較三種崩塌地精度，
分別為（1）.沒過濾平坦地區和河道兩旁淤積的崩塌地。（2）.過濾平坦地
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圖 4-74 影像 1 於此三種崩塌地精度圖
圖 4-75 影像 2 於此三種崩塌地精度圖
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圖 4-76 影像 3 於此三種崩塌地精度圖
圖 4-77 影像 4 於此三種崩塌地精度圖
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圖 4-78 影像 5 於此三種崩塌地精度圖
最後過濾平坦地區以及河道兩旁淤積之崩塌地的誤差矩陣如表 4-15 至
最後過濾平坦地區以及河道兩旁淤積之崩塌地的誤差矩陣如表 4-15 至