一、服務建議書審核會議委員意見及回應辦理情形(會議日期：102 年 2 月 19 日) 庫間（eCognition 與 ArcGIS）之聯結與資料 格式轉換。
二、需求訪談會議結論及回應辦理情形(會議日期：102 年 3 月 12 日) eCognition server 版軟體一事，請以函文申 請，使用期間並請依照保密協定妥善保管。
遵照辦理。
三、第一階段審查會議結論及回應辦理情形(會議日期：102 年 4 月 10 日) 項如：崩塌地變遷分析、eCognition 影像分 類操作程序、參數建議值、門檻值設定、批
四、第一次工作會議結論及回應辦理情形(會議日期：102 年 5 月 29 日)
另崩塌地變遷分析，由於 eCognition 可產製 崩塌地圖層檔，建議可採崩塌地圖層資料套
本計畫以eCognition 軟體分析影像，在分 析過程中雖分三個區各別萃取崩塌地，最
是雲覆造成錯誤，建議可嘗試加入約制之條 件，避免整體性之匹配錯誤。
會納入使用。至於因方位誤差造成之影像 匹配誤差部份，除依去年研究方法，以坐 標轉換方式修正之外，本年度後續將考慮 是否能以過濾(filtering)模式加以修正。
五、第二階段期中報告書審查會議結論及回應辦理情形(會議日期：102 年 7 月 23 日) 號，此外，本計畫提出以PostgreSQL 管 理崩塌地資料庫的方法，可使崩塌地的統 影像或由本計劃產生之 shapefile 做一套 疊，比較由航照影像的二維偵測跟 DTM 的三 維偵測是否存在落差? 若有落差，是否有方 式可以改進?
本計畫設計程式可將崩塌地Shapefile 與 航照影像套疊，若有不正確之情形，可透 過修改崩塌地萃取之分類準則加以改善。
6 P.15 與 P.16 之流程圖請再加強說明或補 充，另外是否將 eCoginition 之分類功能納 入流程圖中。
8 P.44 文字「迭」誤植，請修正。另 P.44 之區
BV_Area0102_Q2 與 P.57 圖 4-39 流程圖中之 BVQ1 似有模糊，請再加強文字說明。另外陰
法與去年度之報告內容差異不大，並無法看 出因應今年度的工作目標，在研究方法上有 何改變或差異？
一年度工作進度超前部份，依原訂計畫仍 應說明才引用，故內容並無差異。
16 崩塌地萃取成果是否也會進行準確度評估？
如何評估？
本案設計程式提供使用者進行崩塌地萃 取成果之檢核，可透過套疊原始影像評估 萃取成果之正確性。
17 有關崩塌地基礎資料庫型建置，應對資料進 行分類，如基礎資料、災害資料、以及其他 非空間資料，如手冊、草案等（表 4-17 將不 同資料種類全部混在一起），並應詳細說明 每一項資料的綱要(schema)設計，有哪些屬 性，每一項屬性的資料型態（data type）等。
遵照辦理。
六、第二次工作會議結論及回應辦理情形(會議日期：102 年 9 月 3 日)
項次 意見 回覆
1 有關崩塌地與土石流之定義請政大團隊向地 調所聯繫，嘗試確定其定義，以利後續提出 解決方法。並請立製課挑選合適影像，其中 可明顯區分出崩塌地與土石流作為測試影 像，並向林務局集水區治理組請教局內對於 崩塌地與土石流認定差異與相關作法。
遵照辦理。
2 有關崩塌地統一編號部分，請政大團隊評估 並於後續會議提出建議統一編號是否可行，
或有其他更合適之方法或技術可取代之。
本案以PostgreSQL 管理崩塌地資料庫，
搭配PostGIS 可存取崩塌地資料並進行空 間分析，其試驗成果顯示此方法可行性甚 佳。
3 請立製課聯繫儀器廠商，詢問G-pro 與 X-pro 兩套軟體未來發展狀況，檢視本所未來作業 流程狀況，以利本案相關程式開發。
已請儀器廠商提供技術支援與相關文件。
4 政大團隊所需較高精度與解析度 DEM 資料，
請立製課提供本案實驗區範圍內，由本所自 行產製之 DEM 資料。並請政大團隊妥善保管 且勿任意流通。
遵照辦理。
七、第三次工作會議結論及回應辦理情形(會議日期：102 年 10 月 9 日)
項次 意見 回覆
1 有關崩塌地資料庫屬性欄位定義請依林務局 現行作法『成大計畫崩 塌地圖層屬性規劃 表』為主，另建議增加「航帶」、「航拍任務 編號」、「影像種類」及7 類分析圖層，包含
「流域邊界圖層」、「集水區邊界圖層」、「水 庫集水區邊界圖層」、「縣市邊界圖層」、「鄉 鎮邊界圖層」、「林區管理處邊界圖層」及「事 業區邊界圖層」。
本計畫在產生崩塌地圖檔之後，另依據 7 類分析圖層找出崩塌地坐落位置之分區 屬性，將其加入崩塌地屬性資料表，以利 後續之統計分析。
2 崩塌地萃取Shapefile 圖檔處理模式（包含即 時DTM 之產製），請配合前項屬性欄位確定 後，調整相關處理模式。
遵照辦理。
3 空間分析工具建置（ArcGIS、QGIS）請配合 所內主要使用分析工具ArcGIS 進行建置與 開發。
本案之空間分析工具以ArcGIS 為基礎，
並開發客製化之工具，使資料分析處理作 業高度自動化，提高工作效率。
八、第三階段期末報告書審查會議結論及回應辦理情形(會議日期：102 年 11 月 28 日) (ground truth)不同，目前仍以將萃取成果 套疊於原始影像進行目視檢查為主。未來 (object features)應用於崩塌地自動萃取的 可行性進行研究，以改善分類準則，提高
度(Scale)的選擇。
14 分類成果不清楚：本案發展出一個類似決策
17 eCognition 是否可以指定使用影像(DMC 與 ADS40)某一層金字塔影像資料進行後續分 類。
eCognition 無法指定以特定層影像進行分 類，僅能藉尺度(Scale)參數之設定，調整
助取得資料以利於測試研究。
20 是否有比較過由正射影像圈繪出崩塌地成果 與由本計畫分類成果之時間差異。
正射影像之產製費時，人工圈繪亦無法於 短時間內逐筆加入大量屬性資料，本案將 增進崩塌地自動化萃取流程之精度與效 率，以供即時救災之需。
21 第三年度作業規劃及流程建議可加入本年度 遭遇之困難與解決構想(例如崩塌地萃取成果 精度等問題)。
遵照辦理，後續工作內容將擇期與農航所 工作小組討論。
圖 3-1. 農航所目前以航攝正射影像產製崩塌地圖資之流程
圖 3-2. 研究地區圖
析度分割演算法之
> BVQ3 原始影像
統計影像中的BVQ1 以及BVQ3
陰暗地區 正常地區
較亮地區 (不包含雲層地區)
<=BVQ1 BVQ1~ BVQ3
雲層地區
圖 4-39. 影像分區流程圖
量檔(影
圖 4-72. 自動萃取 2 m 解析度原始影像程式
航拍任務
Feature to point
其中每筆