關鍵詞：雷達影像、差分干涉、潛在崩塌地
2. 研究區域
南投縣眉溪由東向西匯入南港溪，最終進入烏 溪，沿著省道台 14 線，往東經過埔里鎮後，通過 本部溪與眉溪交會處之本部溪橋，即可進入河川界 點以上之山坡地範圍，此集水區範圍內共有 10 條
水保局公開之土石流潛勢溪流，分別由南北匯入眉 溪：地形方面，眉溪貫穿南投縣仁愛鄉南豐村，所 有土石流潛勢溪流皆注入眉溪，南北地勢較高，為 土石流潛勢溪流之源頭，境內地表高程最高處約 1,600 公尺左右。
地質方面，眉溪地質如圖 1 所示，台 14 線沿 眉溪而上，經過之地層主要為堆積層、達見砂岩層、
西村層及佳陽層、四稜砂岩及眉溪砂岩及白冷層、
大桶山層(粗窟砂岩)及乾溝層及水長流層、廬山層，
由埔里盆地至眉溪上游之地質條件由沈積岩漸變 至輕度變質岩。眉溪流域上游處兩側河道，經常受 到崩塌、土石流等土砂災害影響，圖 2 所示為台 14 上某加油站於 921 地震後歷次遭到土石流攻擊 情形，2012 年 6 月時大雨，眉溪沿線的人止關處 也因為大規模坍方，造成溪谷淤塞，成為堰塞湖，
嚴重危害到下游處居民安全，然而眉溪流域因地質 風化嚴重，沿溪有多處坍方及土石流潛勢區，土砂 堆積材料在河道上，造成河道縮減，引致侵蝕和水 位的變化，過多的土砂材料堆積，使河道限縮，然 而因為水流量大，若是殘留土砂形成堰塞湖，將使 廣大的下游地區數十公里河岸的住戶面臨洪害的 危險。
圖 1 眉溪流域地質條件 (底圖改繪自：經濟部中央地質調查所五十萬分之一地質圖)
(a)2000 年 7 月(921 地震後陣雨) (b)2008 年 9 月(辛樂克颱風) 圖 2 埔霧公路上某加油站歷年受到土石流侵襲
3. 研究方法
為進行雷達差分干涉評估潛在崩塌地，需提供 正確的崩塌地範圍供比對，本研究採用光學衛星影 像進行崩塌地判釋，並利用 ALOS PALSAR 衛星資 料進行差分干涉分析，藉由干涉條紋劃定潛在滑移 邊坡範圍進行比較。
3.1 崩塌地判釋
崩塌地判釋採用之光學影像涵蓋 1999 年至 2010 年，其中 1999、2001、2002、2004 及 2006 年為法國 SPOT 衛星，2008、2009 及 2010 年為 福衛二號，將歷年眉溪流域衛星影像列如圖 3 所示，
利用此一系列光學衛星進行判釋，陳志豪等(2011) 指出在集集地震發生前的降雨事件中，崩塌分佈的 區域主要落在坡度 30°～40°，而在地震後的幾次颱 風事件中，崩塌分佈的主要坡度上升至 40°～50°
在隨即的降雨事件中，又恢復至 30°～40°，與本次 研究的光學影像圈繪結果相同。而使用衛星之波段 比值如地表植生指標(NDVI)，結合地表坡度指標，
使用自動判釋可以得到 75%以上的正判率，然而仍 有些許誤差(劉守恆，2004)，此一流域範圍面積較 小，為保持崩塌地判釋之正確性，進行判釋時採用 自動判釋並以人工判釋檢核。
3.2 建立崩塌地資料庫
崩塌造成之各類因子將建立成崩塌資料庫，以 供日後研究使用，其中各地形因子可由 DTM 演算
而來，採用 DTM 資料為林務局農林航空測量以解 析航測法，在航照立體像對上數化高程點，所測製 之 40m x 40m 的規則網格資料。由於崩塌地各因子 計算複雜，因此本研究於使用 ArcGIS 進行因子分 析時建立自動分析模組，有助於各式基本資料分析 時間的簡化，並有利於後續分析及擴充，本研究目 前所完成之建立崩塌資料庫流程圖如圖 4 所示。目 前欲建立之分析因子包含崩塌地之坡度、坡向、高 程，日後將再加入崩塌地面積、崩塌量體積等地形 分析要素，以建立完整崩塌量體資料庫。
(1)坡向分析：
以 ArcGIS 的 3D 分析工具中的坡向分析，計 算全區域各網格資料的坡面方向。坡向的判斷是根 據各網格到鄰近網格的變化率，並朝著下坡方向視 為坡向，輸出每格為 360 度內的方位角。計算得到 各網格坡向後，以崩塌地為統計範圍，進行分區統 計演算，得到各崩塌地的整體坡向後，將角度數據 資料重分配，分類成八個類別，並將網格式資料轉 換為向量資料，以各空間區域套疊分析得到該崩塌 地的坡向方向。
(2)坡度分析：
以 ArcGIS 的 3D 分析工具中的坡度分析，坡 度分析以某網格點及其鄰近 8 點密合為一平面後，
以該平面的最大坡度為該點的坡度代表值，坡度越 大代表地勢越陡峭，反之則越平坦，輸出的結果是 垂直與水平的夾角，從 0 到 90 度之間。坡度資料 計算後，再將網格資料轉換為向量資料，並將單一 崩塌地計算崩塌地內之平均坡度輸出至資料庫。
(3)高程分析
DTM 是將地表的高程資訊紀錄成網格資料的 Z 值，Z 值有別於以 X、Y 值紀錄的座標資訊，其 可表示為一個高度測量單位，而 Z 值應該與 X、Y 值有相對應的單位及距離差，避免在計算高程時會
出現錯誤。高程分析將 DTM 的網格資料向量化，
並計算單一崩塌地其高程值的平均值，當作一崩塌 地之高度基準。
(a) 1999(SPOT) (b) 2001(SPOT)
(c) 2002(SPOT) (d) 2004(SPOT)
(e) 2006(SPOT) (f) 2008(FORMOSAT-2)
(g) 2009(FORMOAT-2) (h) 2010(FORMOSAT-2) 圖 3 歷年光學衛星影像
圖 4 建立崩塌資料庫之流程圖
3.3 差分干涉影像分析
採用合成孔徑雷達影像的地表位移訊號，使用 差分干涉技術來取得衛星至地表變形量，此變形量 也 可 用 以 監 測 地 表 或 自 然 環 境 災 害 (Didier et al.,1998)，然而單一組差分干涉技術所取得地表變 形量可能存在多種誤差(Wang et al., 2007a, 2007b, 2005)，利用時序性的合成孔徑雷達影像進行干涉 分析時，主要產生的干涉相位資訊包含了地形、地 表特徵變化、地表移動量以及大氣效應等(1)，其 中地形的相位變化資訊可以採用高精度數值地形 及短基線長去除該項誤差，相干值的門檻調整則可 以去除低相干區域的影響，以及副產品數值地形的 精準度(謝嘉聲與史天元，1999)，大氣效應的誤差 可以用長時間多影像的觀測降低，當消弭可能誤差 來源後，僅剩下地表移動及雜訊相位差，可藉以取 得較高精度且可信任之地表變形量(Lu et al., 2012;
Greif and Vlcko., 2012)。
王秀雯等(2007)曾將多時序的雷達影像正射 化後，用以觀測並進行水線萃取，並配合潮位資料 獲取潮間帶的地形概況，以及沙洲面積變化情形。
或是以差分干涉法進行數十年間的地層下陷程度 測量(張中白等，2004)。由於採用差分干涉取得的 相位差，在條件良好情形下可轉換為毫米等級之變 形量，即使不進行相位還原及位移量解算，仍可由 人工判釋出滑動塊體範圍，因此，由差分干涉產生 出來的相位差資訊可顯示出地表變動位置，如果潛 在滑移邊坡因地表高程發生些微變形，將進行進一 步分析。採用干涉合成孔徑雷達分析潛在滑移邊坡 之流程如圖 5 所示，潛在滑移邊坡之產製流程中使 用兩組合成孔徑雷達資料，並採用數值地形模型產 生干涉影像進行差分分析，最後利用產生之干涉條 紋進行潛在滑移邊坡繪製。
∅Int= 4πR1− R2 λ
∅Int= ϕTopography+ ϕChange+ ϕMovement+ ϕAtmosphere
= 4πBn
λRsinθh + ϕchange+4π
λ ΔRMovement+ ϕAtmosphere
= 4πBn
λRsinθh +4π
λ ΔRMovement+ ϕNoise
(1)
其中，
R1及 R2為不同時間衛星至地表觀測點距離
Topography：地形相位變化
Change：地表特徵相位變化
Movement：觀測點移動相位變化
Atmosphere：大氣折射相位變化
RMovement：衛星 1 及 2 至觀測點地表移動量
Noise：雜訊相位
B
n為正常基線 (Normal Baseline)h
為待測位置地表高程為雷達波長
為側視角
圖 5 採用干涉合成孔徑雷達分析潛在滑移邊坡流程圖
3.4 雷達資料
本研 究 使用 之 合成 孔 徑雷 達資 料為 ALOS PALSAR，衛星基本資料如表 1 所示，採用此一雷 達衛星資料主要原因為其使用之雷達波為 L-band，
相較於其他雷達訊號具有較長波長 (23.62cm)的雷 達波訊號，因此有更多機會穿透植生到達地表，獲 得真實地表之反射，更適合台灣地區植生密集的狀 態。分析使用之合成孔徑雷達像對時間差及基線長 列如表 2 所示，其中 2007 年 9 月至 2008 年 5 月及 2009 年 6 月基線較長，惟像對時間內如為秋季至 冬季，則降雨不多，因而產生的崩塌情形也較少，
而 2008 年 5 月至 2009 年 6 月其基線過長可能造成 後續分析上困難，但於此一區間內曾有辛樂克颱風，
故仍將此一像對納入分析。
因合成孔徑雷達衛星訊號可區分為上升軌道 及下降軌道兩種，本研究所使用之軌道均為下降軌 道，將合成孔徑雷達影像進行圖 5 之分析後，可得 如圖 6 之干涉條紋成果，圖 6 中紅色虛線圈選位置 為圖 1 中方框位置，所在區位地質條件為沖積層，
為容易造成坡體變形區位，由圖中可獲得不同時期 之干涉分析條紋，產生之干涉條紋具有兩種物理意 義，其一為高程變化，然此一變化與潛在滑移邊坡 無關；其二為邊坡變形產生，此一物理意義代表滑 移中邊坡與周遭未滑動坡體之相異性，將邊坡變形
產生之干涉條紋進行圈繪可取得潛在滑移邊坡位 置，此為本研究之主要產出成果。
表 1 ALOS PALSAR 衛星資料(Jaxa)
模式 Fine
中心頻率 1270MHz(L-band)) 帶狀頻寬 28MHz 14MHz 偏振類型 HH or VV HH+HV or
VV+VH 入射角度 8 to 60deg. 8 to 60deg.
解析度 7 to 44m 14 to 88m 觀察帶寬 40 to 70km 40 to 70km 表 2 本研究使用之 ALOS PALSAR 基本資料
案例 像對時間差
(日)
基線長 (m) 20070129_20070616 138 688.361 20070616_20070801 46 579.327 20070916_20080503 230 1371.046 20080503_20090621 414 2107.884 20090621_20090806 46 485.236 20090806_20090921 46 506.597 20090921_20100206 138 891.016 20100206_20100624 138 204.405 20100624_20100924 92 694.841 20100924_20101109 46 769.228 20101109_20101225 46 733.437
圖 6 潛在滑移邊坡之判釋案例