緒論

第一章 緒論

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。自古以來，台灣海岸在自然營力（如海浪、海流及風等）

及人為力量（如興建水庫、砂石濫採及超抽地下水等）等作用下，各處海 岸之侵淤變化多端，有些區域尚屬於穩定情況，但部份海岸已受到嚴重侵 蝕，如台南二仁溪北岸灣裡岸一帶，在 1993 年至 2004 年之間，海岸線後 退最大可達 100 公尺左右，且侵蝕情況持續惡化中。故海岸侵淤之問題，

對於沿岸居民的安全及經濟影響，不容小覷。

對於海岸侵蝕問題的處理方式，以人工岬角、突堤、離岸堤或潛堤等 海岸保護工法皆能達到減緩海岸侵蝕的作用，但長時間下來，仍會造成沉 積物的堆積而掩蓋某些海岸岩台。因此若能正確、有效的設計有利於海岸 保護及生態保育之工程規劃，則能減少對海岸造成的衝擊與破壞。工程的 事前規劃，需要有海域地形、海象資料、沿岸海流等資訊來設計分析，如 波向資料可用來獲得折、繞射現象及海流方向並得知沿岸漂沙之資訊，而 水深資料則可用來了解海域地形之變化等。

目前國內外對於海洋特性監測資料的獲得主要由海洋研究站、海洋監 測浮標、商用光學衛星及海洋調查船等組成，若為實現大範圍海洋監測，

則須投入大量海洋監測浮標或增加調查船航行次數，但對於環境惡劣的海 域，浮標的放置與回收及船隻量測人員的安全都是非常棘手的問題。以台 灣而言，往昔的水深資料多為船隻載具單束或多束測深儀來量測，不僅費 時、費力，而且花費金額亦高，亦無法做長期且密集的量測，船隻因海域 環境的限制條件，對於許多近岸或礁石過多的海域皆無法取得詳細水深資 料，為改善其作業上的缺點，雖在船隻上裝置GPS 定位系統，但對於實際

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量測路線規劃上仍然無法精確掌握。

近年來高解析度的商用光學衛星紛紛發射，從1999 年 Landsat-7 ETM+

的15 公尺空間解析度，至 2003 年 SPOT-5 衛星的 10 公尺空間解析度，到 目前我國於 2004 年所發射的福爾摩沙衛星二號衛星(FORMOSAT-2)的 2 公 尺空間解析度。隨著太空遙測技術的日趨完善，衛星影像具有全面性、機 動性及高空間解析度等許多優點，利用衛星影像來辨識波紋線進而推算波 浪特性的資料是一種新嘗試的解決方法。以衛星影像圖來取得波向線的方 式經濟且省時，經過後續分析處理，能獲得更多的波浪資料來提供海岸施 工的初步運用。因此本文希望藉由高空間解析度的FORMOSAT-2 影像，配 合影像處理技術來提升影像的對比度，以提高波紋線辨識的精確度，並利 用辨識所得的波紋線來推算波向線及計算波長，最後運用波浪理論來求得 更多波浪特性資料，以提供港灣建設初步估算使用。

本文選擇屏東海岸及宜蘭龜山島海岸二處作為研究基地，並驗證此模 式的可行性及準確性，確定模式整體邏輯的可行性後，再對於模式中各小 細節做深入的探討與修正，以提高精確度，並運用至台灣其他海域部份。

1-2 文獻回顧

以 衛 星 影 像 來 探 討 海 洋 特 性 的 新 技 術 在 國 內 外 逐 漸 被 提 出 ， 如 Vogelzang 等人(1992) 、Durand 等人(1998)及 Pleskachevsky 等人(2011)，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。

衛星影像運用在灘線擷取上的探討，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，可在退潮時提升衛星影像擷取 灘線的成效。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，顯示港南海岸是台灣西岸侵蝕較嚴重的區域。呂等人(2004)以涵蓋範

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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。

Chen and Chang(2009)及陳(2010)提出灘線平移修正法(one-line shifting method, OSM)，並透過潮位資料融合法，使 Nao.99b 潮位模式的 RMSE 在 10m 以下，其誤差改善率在西部海岸為 64％，西南海岸為 73％，東部海岸 為17％。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 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。

衛星影像運用在探討水深的新技術也逐漸被提出，Vogelzang 等人(1992) 以合成孔徑雷達(SAR)影像圖來推算近岸水深可得較高精確度，因 SAR 影 像圖具有高空間解析度，而目前 SAR 影像圖已達 1m 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，

而Kuo 等人(1999)驗證了從 ERS-1 SAR 的功率譜中找到主波方向和波峰值 頻率的可行性。Tripathi 等人(2002)從 IRS-1D LISS-III 獲得 Kakinada Bay 地 區的遙測數據，以最小二乘回歸分析海域水深與反射光譜之間的回歸式，

再經過濁度校正後，選用Chi-square 來做驗證，其於頻段 0.52μm-0.58μm 的結果最佳。Leu 等人(2005)利用 Wave spectrum bathymetric(WSB)方法從遙 測光學影像中獲得淺水域的水深，其檢測水深範圍約略低於12m。

Pleskachevsky and Lehner(2011)提出位於 0m 至 20m 水深可由衛星光學 遙測數據獲得，而10m 至 100m 水深處則需利用 SAR 影像來獲得，介於 10m 至20m 的水深則可從以上兩個來源互相應用來取得合理值。SAR 影像與其 他衛星光學遙測影像有不同天氣條件的限制，而融合二者的數據在水深

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20m 至 60m 之間，其精度可達±15％。

由上述研究指出，衛星影像的空間解析度對於推估結果的精確度具有 高度的影響性，而不同衛星遙測的優缺點如何互補也是一大課題。若要將 衛星影像探討海洋特性資料的技術用於工程上，勢必需要提升更高的空間 解析度，以增加其可靠性。

1-3 文章架構

本文以衛星影像圖進行波紋辨識及波向推算後，進而平滑化修正經計 算所得的波長，並運用波浪理論中的分散關係式來估算水深。整體架構上 依照五個章節來探討研究流程及方法。

第一章是前言論述，主要說明本文之研究動機及目的、文獻回顧及文 章架構。

第二章是簡介資料來源的商用光學衛星，且說明在衛星影像圖選擇上 所需要注意的事項，並依序列出本文所選用的研究基地之衛星影像圖時間、

衛星種類及衛星的空間解析度，最後再簡介數值模擬MIKE 21 軟體。

第三章是介紹影像前置處理的方法，以增強影像圖的對比度，並利用 Otsu 演算法求得波紋線門檻值。接著，本文提出一系列的波紋線辨識流程，

再運用辨識所得之波紋線上各座標，依照法線方向求得波向線，並針對繞 射區提出波紋線修正的方法。

第四章是介紹以波紋線上之波向點計算所得的波長，在本文僅考慮水 深為平緩變化下，須做平滑化修正，修正後的波長配合海洋浮標測得的週 期，經由波浪理論中的分散關係式來估算水深。

第五章是針對本文分析所得的結果，進行探討並給予建議，以利後續 之研究探討。

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