1-1 研究動機與目的
海岸向來是濱海國家人文發展、經濟活動及生態聚集之地，為一非常 敏感且脆弱的地帶，任何海洋特性的變化皆可能對海岸造成影響，進而破 壞人文社會之發展。台灣海岸在長期自然營力(如海浪、海流及風等)及人為 破壞(如濫採砂石及超抽地下水等)之作用下，各處海岸侵淤問題日益嚴重，
雖有些區域尚屬於穩定，但部分海岸已受到嚴重侵蝕，如台南黃金海岸，
於 2003 年至 2008，僅僅五年海岸線已消失逾 30 公尺；而再往南的二仁溪 北岸灣裡岸一帶，在 1993 年至 2004 年之間，海岸線後退達 100 公尺，且 侵蝕狀況持續惡化中。為了沿海居民安全及經濟發展著想，如何解決海岸 侵淤問題為一重要議題。
對於海岸侵蝕的處理方式，以人工岬灣、突堤、離岸堤或潛堤等使用 最多，而海岸保護工法皆能達到減緩海岸侵蝕的作用。因此若能正確、有 效的設計利於海岸保護及濱海生態保育之工程規劃則能減少對海岸造成的 衝擊與破壞，而海岸工程的事前規劃，需要有海域地形、海象資料、沿岸 海流等來進行分析設計，如波向資料可用來獲得折射、繞射現象，水深資 料可用來了解海域地形及規劃海岸工程施作的範圍，而海流方向可得知海 岸漂沙的資訊等。
國內目前主要是藉由海洋研究站、海洋監測浮標、商用光學衛星及海 洋調查船隻來獲得海洋資料，然而，若監測範圍過大則需投入大量的監測 浮標或增加調查船隻的航行次數，且海洋環境險惡之處船隻無法到達，在 浮標的放置與回收也需要考量到人員的安全，不僅耗費人力也耗費金錢。
故希望能夠提出一個方法能有效獲得海洋的波向資料及水深資料以提供海 岸工程施作的事前規劃。
近年來遙測技術日益進步，商用光學衛星空間解析度日益提升，且具
有全面性、機動性等優點，所以被廣泛運用於各種研究，如海岸灘線的辨 識、陸地植被的分布等。從 1999 年 Landsat-7 ETM+的 15 公尺空間解析度、
2003 年 SPOT-5 衛星的 10 公尺空間解析度到目前我國於 2004 年發射的 FORMOSAT-2 的 2 公尺空間解析度。利用衛星影像及結合波浪特性來推算 海洋資料是一種值得嘗試的方法，且此方法不僅節省人力更能節省時間與 金錢。
因此本文希望透過高空間解析度的 FORMOSAT-2 衛星影像，配合影像 處理技術僅保留所需的影像資訊，並利用快速傅立葉轉換(Fast Fourier Transform,FFT)取得影像中特性進而推算出波浪的波向、波長並藉由已知的 波浪理論來估算水深，以提供港灣建設事前規劃使用。
1-2 文獻回顧
由於衛星影像空間解析度日益提升，國內外已有不少人提出由衛星影 像圖探討海洋特性的技術，如 Vogelzang 等人(1992)、Hamburg(2003)、Yijun 等人(2006)及 Pleskachevsk 等人(2011)，其研究結果皆顯示，高空間解析度 的衛星影像可用於河口與海岸調查，對於港灣建設的事前規劃有很大的幫 助，並且具有很可觀的發展性。
Ryu 等人(2002)利用多頻譜影像中的熱紅外光(Thermal-Infrared Rays, TIR)、近紅外光(Near-Infrared Rays, NIR)及短紅外光(Short-Wave Infrared Rays, SWIR)的組合，可在退潮時提升衛星影像擷取攤線的成效。吳等人 (2003)利用許多不同時間的遙測資料分析台灣西海岸的變遷。呂等人(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。楊(2007)利用 SPOT-5 衛星中之近紅外光 波段影像辨識水線。
吳(2010)提出 HIS 影像融合提高影像圖解析度，並以 NOVI-Green 設定
灘線門檻值，擷取影像圖之灘線，探討台南的黃金海岸灘線變化，結果顯 示黃金海岸為一個夏侵冬淤的海岸型態。張等人(2011)探討光學衛星影像的 雲層覆蓋率，並以高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)配合群集分 析法並同時考慮時間及空間差異對台灣海岸進行分類，提供海岸地區光學 衛星影像可用率的初估。
Vogelzang 等人(1992)以合成孔徑雷達(SAR)影像圖來推估水深，因 SAR 影像圖具有高空間解析度，目前 SAR 影像圖可達 1 公尺以下的空間解析度。
Durand 等人(1998)提出使用衛星遙測數據來推算湖泊或海洋水深的可行性。
Kuo 等人(1999)驗證了由 RES-1 SAR 的頻譜中求得主波方向及波峰頻率。
Tripathi 等人(2002)以最小二乘回歸分析 Kakinada Bay 地區海域水深與反射 光譜之間的回歸式，再經濁度校正並利用 Chi-square 做驗證，其結果顯示，
頻段位於 0.52μm-0.58μm 為最佳。Leu 等人(2005)利用 Wave Spectrum Bathymetric(WSB)方法從遙測光學影像中獲得淺水區域的水深，其探討水深 範圍約-12m。
Pleakachevsky 等人(2011)提出利用快速傅立葉轉換求得波長及波向並 估算水深，而 0m 至 20m 的水深可由光學遙測數據獲得，10m 至 100m 的水 深可由分析 SAR 影像圖後獲得，其最後結果顯示精度約可達±15％。本文 主要也是參考此學者所使用的方法並將其運用於台灣海域。
由往昔研究指出，影響推估結果好壞的主要原因是衛星影像空間解析 度的高低，然而，衛星影像圖的好壞需考慮許多方面，如光照射強弱、雲 層厚度以及照射角度，故在挑選衛星影像時必須更為嚴謹，以增加其估算 結果的可靠度。
1-3 文章架構
本文是將快速傅立葉轉換運用於衛星影像圖中，經由頻譜圖計算波浪 的入射角及波長，進而利用波浪理論中的分散關係式推算水深並。整體架
構分為五個章節來探討研究流程及方法
第一章為前言論述，主要說明本文之研究動機及目的，文獻回顧及文 章整體架構，接著第二章介紹研究基地的範圍、市面上常用的光學衛星以 及詳細說明挑選衛星影像圖所需注意的事項，最後簡介傅立葉轉換的由來 及其使用時的限制條件。
影像的前置處理作業則在第三章詳細介紹，主要為增強影像對比度以 及將波峰波谷明顯化。接著驗證此方法的可行性並實際運用於所挑選的研 究基地。
第四章主要是由推算出的波長經折射理論修正後配合海洋浮標測得的 週期再利用波浪理論中的分散關係式來估算水深。其估算結果再與實測水 深做驗證以說明此方法的可靠性，最後第五章針對本文研究的結果進行總 結並給予建議，以利後續研究參考。