此計畫執行單位為高雄應用科技大學李良輝教授團隊，計畫 中考量臺灣本島地處受東北季風與西南氣流影響地區，夏季經常 受颱風影響。行經山區之公路，常因瞬間豪大雨過後引發邊坡崩 塌，造成道路坍方或路基流失，交通因此阻斷甚至造成人車傷損。
長久以來，已經有許多相關研究，在易坍塌地區，或具有坍塌潛 勢區域，以各種道路邊坡坍塌防治工法，防止道路邊坡坍塌。然 而，為確保道路邊坡防治效果，工程單位往往需要經常性人工巡 查，或投資昂貴自動監測系統，港研中心亦長期進行山區道路邊 坡地災害防治技術整合研究。在此研究中提出以多視立體攝影測 量為基礎之方法，針對已經設置道路邊坡坍塌防治工程路段，視 現場實際狀況，進行預警系統之影像獲取設備 之規劃設置、影像 三維重建處理與數據分析演算法、道路邊坡坍塌預警判定機制模 式之建立、設置影像監控網路傳輸系統等相關研究。
此研究使用單相機進行多張相片拍攝，固定多台相機進行交 會拍攝兩種，以及利用近景攝影測量於現場重建之研究，其相機 參數求取流程圖如圖5.5所示
圖5.5 實驗相機參數取得流程圖[30]
利 用 多 張 立 體 視 覺 影 像 進 行 相 機 參 數 求 取 相 機 內 外 方 位 參 數完成之後，將可進行近景量測工作，其相關流程圖如圖5.6所示。
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圖5.6 邊坡穩定度監測流程圖[30]
此研究透過多視立體影像進行攝影，並透過全站儀進行控制 點及檢核點位布設，而經由SfM 方式求取拍攝影像外方位參數之 後，可透過自動/手動方式取得檢核點位置，並透過這些檢核點之 三維坐標進行監測，方可達到監測之目的，另外可透過密點雲匹 配方式，將整面山坡地進行重建，再透過DSM資料進行比對，亦 可計算出該監測區是否有位移或變位等影響邊坡安全之疑慮。此 計畫進行近景攝影，根據歷次DEM模型與比較結果。以下圖5.7為 例，即可根據第一期量測與第二期量測之比較結果，找出差異量。
圖 5.7 兩次攝影結果比較圖[30]
並依據合約完成採 購Agisoft PhotoScan一套並交付港研中心 使用，PhotoScan為利用數位照片簡單且快速地建立具有色彩和紋 理的3D模型軟體。全自動化的工作流程讓使用者處理數千計的航 拍圖像，並產生攝影測量資料。生成高解析度的地理正射影像圖 (精度可達5cm with GCP)和極為精細的DEM/具有纹理的3D模型。
使 用 者 在 用 戶 端 操 作AgiPhotoScan製作3D圖資並使用開放程式 CloudCompare進行前後期圖資比較(圖5.8)。
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圖5.8 CloudCompare 差異比較圖
CloudCompare中分析結果以ASCII格式儲存(開放架構)，不建 議使用封閉 式bin格式(CloudCompare預設)。ASCII文字格式如圖 5.9所示分別儲存各點位之座標(X、Y、Z)、顏色(R、G、B)及相對 位移量。
圖 5.9 ASCII 文字格式
本計 畫所開發程式可 讀取CloudCompare輸出ASCII檔，如圖
5.10所示。依據使用者所設定之位移門檻值，計算圖形中超過門 檻位移量之比例，並顯示相對位移量前100筆資料(表5-5)。
圖 5.10 程式截取結果圖
表5-5 系統自動截取相對位移量前100筆資料(預設)
No X Y Z C2C_absolute_distances 1 -6.22916 -0.37509 14.29407 0.519226
2 -6.24413 -0.37677 14.31014 0.508281 3 -6.23772 -0.36935 14.31311 0.50699
. .
100 -6.25974 -0.3507 14.36398 0.21225
然 而 目 前 運 用 近 景 攝 影 之 特 性 進 行 三 維 模 型 重 建 需 費 時 演 算，尚無法達到即時監測之效果，因此不適用於災時即時監測使 用，較適用於平時之巡檢、背景資料庫建置、中低潛勢邊坡滑動
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監測…等之邊坡管理作業，以瞭解邊坡之健康情況而進行相關預 警措施。因此公路管理單位可根據前後兩期量測之比較結果，例 如超過門檻值之數量或比例等資料，進而評估此邊坡是否有滑動 或破壞之趨勢，做為是否需採取預警行動之決策參考。