衛星影像編號/資料敘述 拍攝日期
5. 成果展示應用
5.3 崩塌災害與河流關聯探討
河流（包括主流與支流）距離5m 以內之崩塌 成果經ArcGIS 分析計算後，佔新增崩塌比例高達 58%（表 7）。其崩塌位置多位於河道轉彎之攻擊岸 與河道之兩側，於現勘調查旗山溪及荖濃溪沿岸，
由水痕高度、沿岸樹皮刮落痕跡及邊坡土石流動之 擦痕，推論為莫拉克颱風帶來之豪大雨引致河水暴 漲、溪水快速洩降及夾帶土石刮蝕，使之護岸及邊 坡趾部受損引致沿岸崩塌。
圖13 地調所與 Definiens 崩塌圈繪比對
表7 影響人民生活環境之分類統計運算
6. 結論與建議
6.1 結論
本研究利用物件導向的遙測分析方法來對地貌作 以分類，所獲心得與結論說明如下：
1. 使用物件導向之方法針對災前、後兩幅影像內 的影像光譜與地形資訊。同時進行多尺度分割 分析，將可解決在對影像比對時邊界產生不符 合邏輯之現象，可使的災前、後分割均質化後 之區塊大小一致。
2. 由影像判釋邏輯中，只針對災前、後之重要資 訊做分類（如：災前房舍、開發地；災後新增 崩塌、河道變遷），將可忽略不感興趣之類別 間之數量及節省前、後期影像判釋及比對時 間。
3. 分類規則流程的建立，其順序若能以簡易的地 貌至複雜為原則，則可將複雜的工作做有效率 的簡化，可參考本研究分析整理規則（表3）。
4. 最鄰近法與模糊隸屬函數，對複雜的地貌分類，
作有效的樣本選取後，配合相關的特徵資訊作 以訓練，將能把複雜的分類萃取出。
5. 經由判釋分類與現地調查，了解研究區域之崩 塌災害多與河流切割坡腳有關連性。
6.2 建議
好的影像邏輯判斷，須對判釋分類地貌之地質 構造及地貌知識有一定了解，才能依人為判釋語意 和物件導向之遙測分析作連結。
本研究中以電腦判釋約 27,400 公頃之面積，
花費總計約為5 個小時的工作時間；人工判釋小林 村局部區域約 3,000 公頃花費約 15 個小時。由此 可知其電腦自動判釋之快速性，而電腦判釋花費較 長時間為樣本選取之部分，一個好的分類結果可能 由1~5 個樣本選取就可決定；而所謂好的樣本，就 是可決定出分類地貌其特徵範圍的上下限。未來若 能以各地貌分類特徵之反應建立資料庫，更能縮短 時間以便遇到不同之分析區域時不用再重新訓練 模型。
而經由以上論述的結論將可將 80%以上的分 類完整的標示出來，但尚有少部分物件因特徵設定 限制與訓練後的結果鑑別效果較差，因此造成誤差 及未分類之情形，例如表4 中之房舍及受影響開發 地（生產者精度為 66%、62%）。若未來能成熟運 用及發展此技術，除可得到更多人工結構物和其自 然災害的關係，若應用於災害潛勢分析，相信能更 加準確的預測災害可能發生位置，對於土木工程的 發展建設規劃，將能有更佳之參考依據。
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1Department of Taiwan University Civil Engineering Graduate Student Received Date: Mar. 31, 2010 2 Department of Taiwan University Civil Engineering Professor Revised Date: Apr. 29, 2010 3Department of National Central University Civil Engineering Professor Accepted Date: Jun. 11, 2010 4Sinotech Engineering Consultants, INC. Research Engineer
*.Corresponding Author, Phone: 886-2-33664348, E-mail: [email protected]