臺灣位於菲律賓板塊與歐亞板塊的交界處，除自然的板塊運動造 成東海岸上升及西海岸下降的現象，西海岸由於人口密集度高自然資 源如地下水、逕流水及砂石的採掘也較東海岸為劇烈，因此長期以來 臺灣西海岸皆面臨海岸侵蝕的問題。臺灣除沿海地區的平原地形外，
其於地形皆屬山脈，因此對寸土寸金的臺灣來說，海岸地區的資源開 發與利用更是相對重要，近年來國內無論是國家或業界都期望能夠有 效利用海岸資源，如麥寮工業區及東石海埔地的開發。受到潮流與季 節風浪的影響，海岸開發與建設首先面臨到的就是需要避免國土流失 的問題，在西海岸興建的港灣建設都相繼面臨突堤效應所帶來上游淤 積而下游侵蝕的窘況，例如新竹港南海岸、臺中港南側海堤及臺南安 平商港南側的黃金海岸。故海岸變遷的趨勢是工程開發前後所必頇考 量的重要因子，灘線的位置及其歷史變化趨勢可提供海岸防護、海岸 開發及灘線變遷數值模式率定做為重要參考(Hanson 等人, 1988)。
探討灘線的變化趨勢，必頇先釐清灘線位置，在往昔研究中，灘 線被定義為海水及陸地間的交界線(Horikawa, 1988)。往昔研究海灘地 形變化的方法包括數值模式、動床模型詴驗及現場調查。由現場調查 所觀測之地形雖然能呈現各種影響因素綜合變化的結果，非模型詴驗 或數值模式簡化條件下所能完整描述的，因此現場調查方法喜被人使 用，然而，現場調查的一些技術問題及現場調查高經費的困擾也是降 低實際執行可行性的因素。如實測的海灘地形極不規則，即使有現場 調查地形資料，但可能難以直接單純分析出來的結果，瞭解其變化特 性及預測未來的變化情形。海岸變遷或地形變化現象可直接由灘線隨 時間的變化來瞭解。因此若有大量的灘線資料，再輔以數理方法，分 析灘線的變化特性，即可進一步瞭解海灘地形變化特性。對於臺灣海 灘線變遷的監測，往昔使用人力由傳統的測量方法定位及量測高程，
不僅費時、費力，而且測量經費亦高。傳統以人力的量測方式在短時 間內量測大區域的海岸線亦有所困難，此外潮污及波浪在測量期內可 能造成海岸線的改變，所以其結果難以代表當時灘線的位置，此問題
對於後續的海岸地形變遷的分析與研究會造成困難。為要解決上述量 測灘線位置之高經費及潮污與波浪的影響問題，利用新科技的衛星影 像來擷取灘線是一種新嘗詴的解決方法。以衛星影像擷取灘線經濟且 省時，並可獲得更多海岸線資料來進行海岸變遷分析。
1-2 研究方法與步驟
呂(2004)以涵蓋範圍大但空間解析度差的 SPOT 衛星影像利用區 域成長趨近法進行澎湖及東沙島地區的海岸線與面積的遙測分析，在 忽略潮位影響後的遙感偵測結果其平均誤差達 10%以下。何和陳 (2003)選用較接近平均潮位時刻所拍攝的衛星影像來偵測外傘頂洲 的乾沙洲面積，但品質較好的衛星影像很難正好在平均潮位時刻擷 取，故往昔所定位之海岸線容易受到影像拍攝時潮位不同所造成的影 響。若要將衛星影像監測灘線的技術應用於工程上，必頇提升其可靠 性，故本研究對近岸水位變化發展灘線的修正方法。
本研究希望選擇影像精度較高的 SPOT5 以及 FORMOSAT-2 影 像，單位面積的空間解析度相較於 SPOT1~4 可達往昔的二至四倍，
即可能夠進行更小範圍工程基地的影像分析與監測。另外針對影像拍 攝時潮位不同而使得灘線位置造成誤差的問題，本研究提出將灘線修 正至平均潮位的方法，能夠使不同時間所拍攝的衛星影像以同樣的基 準來進行灘線變遷的分析與比較。為探討潮位對於衛星影像擷取灘線 的影響，本研究以臺灣本島最大之淺灘沙洲外傘頂洲作為研究基地，
其長度約達二十公里。此砂洲為雲林嘉義海岸地區之天然屏障，防止 外海波浪對海岸之直接衝擊影響，減少災害之發生。因此外傘頂洲是 否有逐漸縮小或者陸化現象是值得研究的。
由於外傘頂洲屬於無人且未開發之離岸沙洲，故其潮位資料不 易取得，若要以調和分析法或正交潮法來進行估算均需實測潮污資料 方能分析其分潮特性，在無測站時就缺少潮污資料，因此便無法利用 上述二種方法解析而瞭解潮污特性。
在無潮位站而無資料的問題上，往昔研究方法可利用潮污模擬 (tide simulation)來克服。潮污推算模式主要分為三類：(1)經驗模式；
(2)水動力模式；(3)資料同化模式等。經驗模式一般需要仰賴大量的 TOPEX/POSEIDON 五年的衛星測高資料進行了 16 個短週期分潮 (M2, S2, N2, K2, 2N2, μ2, ν 2, L2, T2, K1, O1, P1, Q1, M1, OO1, 以及 J1)的 同化，並考慮章動(free core nutation resonance effect)以及太陽熱輻射 (solar radiational effect)等效應的修正，才擁有目前全球潮位推算的能 力 (Matsumoto 等人，2000) 。故本研究選用 NAO.99b 潮位模式來進
在波浪溯升修正上，本文於安平漁港與商港間的沙灘進行了測 詴，以 Kobayashi(1990)所提出的經驗公式配合 Coastal Engineering Manual(CEM)中的波浪變形圖推求彎月型海灘各處的等值波高來進 行溯升高度的計算並應用於灘線位置的修正上。但在安平漁港與商港 間的研究基地範圍較小，波浪條件亦受到馬刺型突堤的影響產生繞射 的現象，因此本研究以臺中港北側淤沙區為研究基地進行波浪溯升以 及平均水位抬升的修正，並測詴往昔波浪溯升估算公式的適用性。
另外本研究經由在臺灣各研究基地(新竹港南海岸、外傘頂洲、
臺南安平商港與漁港間沙灘、以及臺中港北堤的淤沙區等)的實際應 用後提出一完整的流程，在底床坡度未知的情況下，透過一疊代的方 式以三幅衛星影像對應的示性波高、示性週期、以及潮位高成功對三 幅影像中的海岸線位置進行修正，其結果可供未來工程規畫或評估時 使用，詳述於 2-5 節。
1-3 文獻回顧
以 衛 星 影 像 監 測 灘 線 的 新 技 術 在 國 内 外 逐 漸 被 提 出 ， 如 Kurosawa 等人(2001)、Ryu 等人(2008)及 Gilvear 等人(2004)，其結果 皆顯示高空間解析度的衛星影像在地理資訊學以及河口與海岸調查 上有所幫助，並在未來具有很大的發展性。Gardel 與 Gratiot (2005) 利 用 SPOT 與 Landsat 衛星影像發展出一套監測含泥沙洲變遷的方法。
Ryu 等人(2002) 指出利用多頻譜影像中的熱紅外光(Thermal-Infrared Rays) 、 近 紅 外 光 (Near-Infrared Rays) 及 短 波 紅 外 光 (Short-Wave Infrared Rays)的組合可以在退潮時提升衛星影像擷取灘線的成效，可 降低近紅外光在混濁的水分中會被吸收而無法感測的情況。另外陳與 徐(1998)利用 SPOT 衛星影像中所萃取的海岸線位置與人工數化之成 果即時記野外 GPS 量測海岸線位置作比對，其結果顯示雨人工數化 成果之差異像元數為 2.48%，而與野外 GPS 量測的位置差距在 1~2 像元間。
Gardel 與 Gratiot (2005) 指出若要以不同時間的衛星影像做比較 時，需考慮取得影像拍攝時的潮位及其平均潮位處的底床坡度。吳等
人(2003)利用許多不同時間的遙測資料分析臺灣西海岸的變遷臺。
Boak 與 Turner(2005)指出，由於水位會隨著潮污或波浪影響，灘線 的位置會隨時間不同而有變化，若直接採用瞬時擷取出來的灘線位置 來做分析並非適當的。呂(2004)以 SPOT 衛星影像利用區域成長趨近 法進行澎湖及東沙島地區的海岸線與面積的遙測分析，在忽略潮位影 響後的遙感偵測結果其平均誤差達 10%以下。何和陳(2003)選用較接 近平均潮位時刻所拍攝的衛星影像來偵測外傘頂洲的乾沙洲面積，但 實際天文潮勢(tide-generating potential)的振幅與位相相關連。Munk 和 Cartwright (1966)發展出 convolution 方法及納導函數(admittance function)觀念，把天文潮勢加於分析方法。Groves 和 Regnolds (1975) 提出正交 convolution 方法，推導出正交潮(orthotides)及其權重計算方 法，其分析結果並與四個測站資料比較，發現此種方法獲得的納導函 數相當連續而且能正確預測潮污。不管調和分析法或正交潮法均需實 測潮污資料方能分析其分潮特性，在無測站時，就缺少潮污資料，因 此便無法利用上述二種方法解析而瞭解潮污特性。因此，便有學者利 用空間分佈廣的人造衛星測高資料加上流體運動的力學模式，發展出 可預測任何空間一點及時間段的潮污特性，如 Cartwright 和 Ray (1990) 利用 Geosat 衛星測高資料，利用正交潮法分析出各分潮特性，並與 潮位站實測數據分析結果比較頗為一致。Matsumoto 等人(1995)利用 高度測量誤差約為 4.7 cm 的高精度的 TOPEX/POSEIDON (T/P)衛星 資料，配合 Schwiderski (1980)推導出的潮位運動的力學方程式發展出 可計算全球各主要分潮特性分佈的數值模式。Matsumoto 等人(2000) 發展全球潮污推算模式，稱之為 NAO.99b。該模式以 16 個主要分潮
以 TOPEX/POSEIDON 衛星五年的全球測高水位與 219 個近岸實測 水位資料，以 Schwiderski (1980)的潮污方程式為基礎，以正壓水動力 數值方法，進行全球潮污模式之建立與資料同化(assimilation)計算。
相較於 CSR4.0 和 GOT99.2b 模式，於淺水及深水區 NAO.99b 之誤 差皆最小。Hwang 和 Chen (2000)利用 ERS1、ERS2、T/P 等衛星資料 分析南海的海水位特徵。Matsumoto 等人(2000) 發展的潮位數值模式 雖然經過 219 個潮位站之實測資料混合 T/P 資料於模式中，然而此潮 位資料均位於日本及韓國沿岸。所以，Matsumoto 等人(2000)的模式 是否能適用於臺灣西岸因地形因素影響需要加以評估。張與黃 (2001) 以臺灣西岸三個不同潮型的潮污測站資料檢驗 Matsumoto 等人(2000) 之模式適用性，由結果發現 NAO.99b 潮污模式預測對近岸潮污具有 較均勻的誤差，而此誤差不會因為潮差大小有明顯的差別，且發現
相較於 CSR4.0 和 GOT99.2b 模式，於淺水及深水區 NAO.99b 之誤 差皆最小。Hwang 和 Chen (2000)利用 ERS1、ERS2、T/P 等衛星資料 分析南海的海水位特徵。Matsumoto 等人(2000) 發展的潮位數值模式 雖然經過 219 個潮位站之實測資料混合 T/P 資料於模式中，然而此潮 位資料均位於日本及韓國沿岸。所以，Matsumoto 等人(2000)的模式 是否能適用於臺灣西岸因地形因素影響需要加以評估。張與黃 (2001) 以臺灣西岸三個不同潮型的潮污測站資料檢驗 Matsumoto 等人(2000) 之模式適用性，由結果發現 NAO.99b 潮污模式預測對近岸潮污具有 較均勻的誤差，而此誤差不會因為潮差大小有明顯的差別，且發現