差分合成孔徑雷達之對流層大氣改正 - 政大學術集成
90
0
0
全文
(2) 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(3) 謝誌 政大六年的求學生涯，時間不長，回憶很長，六年期間學習了許多新 知，也結交許多好朋友，一起分享六年生活的點點滴滴，滋養了這段人生 中重要的旅程，每當回憶起校園生活，總是會心一笑，謝謝這段期間出現 在我生活中的每個人。而研究所這重要的經歷裡，要謝謝有孟瑄、志文、 春華、惠雅、宇鴻、名曜、芳妤、翎 㳖、鈞義一起上課一起做作業；謝謝 小黑、舜閔一起在士淵老師的指導之下互相討論、互相幫忙；謝謝兩粒一 起聊八卦，一起熬夜睡在 GIS；謝謝敏瑜、汝晏、繁恩、家翎、怡君及所. 治 政 及 RS 教室裡總有你們的陪伴，另外一起去泰國、峇里島的研討會，也深深 大 立 留在腦海中。 有學長姐、同學、學弟妹，不管是熬夜趕作業、做研究、還是耍廢，GIS. ‧ 國. 學. 謝謝子喬、力瑋讀研究所時會來學校找我玩，你們也是我人生中的好 夥伴；謝謝庭如，研究所生活因為妳而豐富，爭吵與歡笑也交織出現在的. ‧. 我們..。. y. Nat. sit. 接著，我要感謝我的指導教授林士淵老師，老師不只教會了我如何做. er. io. 研究，做研究過程中的邏輯思考能力，更讓我在後來的生活上相當受用。. al. n. v i n Ch 最後一刻，在此跟老師說聲謝謝你的包容並再次致上深深的感謝。謝謝詹 engchi U. 另外也要跟老師說聲抱歉，我常常 meeting 準備得不夠充分，事情總是拖到. 進發老師讓我學會寫程式，並給我機會擔任程設助教學習，謝謝黃灝雄老 師、林老生老師、邱式鴻老師、甯方璽老師在學業上的各種指導，這也讓. 我順利考上公職，工作穩定。並感謝葉大綱老師和謝嘉聲老師在研究上提 供的指導與建議，讓我可以順利完成論文。 最後要感謝我的父母，有你們，我的人生才能有這段精彩。家裡共 5 個小孩，對於一般務農家庭來說，供 5 個小孩讀書是個不小的負擔，但對 於求學這些事，你們從來沒有任何保留全力付出，我想跟你們說，你們就 是我人生最大的幸運，謝謝。 I. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(4) 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. II. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(5) 摘要 合成孔徑雷達（SAR）具備不受氣候影響、日夜皆可蒐集資料、且可 一次性獲得大範圍影像等特點，而雷達影像經合成孔徑雷達干涉（InSAR） 與合成孔徑雷達差分干涉（D-InSAR）技術處理後具有大範圍獲取地表變 形資訊，並可達公分等級精度之優點，因此適合應用於偵測地表變形。然 而，因雷達波穿透大氣層時傳遞速度會改變，所以 D-InSAR 成果易受大氣 延遲效應影響，進而降低偵測地表變形之精度，故需在干涉處理過程中改 正大氣延遲影響量。本研究採取 D-InSAR 技術，並搭配 2007 年 1 月 12 日 至 2010 年 3 月 07 日等六張台灣北部 PALSAR 衛星影像，組成三組像對執. 政 治 大 變形成果與 GPS 偵測之真實地表變動量比較，發現確實能得到更佳精度之 立 行 D-InSAR，接著以不同資料來源移除大氣延遲效應後，將改正前、後之. ‧ 國. 學. 地表變形成果。. 關鍵字：地表變形、合成孔徑雷達差分干涉、大氣改正。. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. III. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(6) Abstract Synthetic Aperture Radar (SAR) is capable of day/night and all-weather data acquisition, moreover, detection of millimeter-level deformation is achievable through differential interferometric synthetic aperture radar (D-InSAR) technique. However, there would be atmosphere delay error due to radar signals travel through the Earth atmosphere with D-InSAR. In order to improve the accuracy of surface deformation, the atmospheric error should be removed. To demonstrate the correction of errors caused by atmospheric delay, a number of six PALSAR images acquired from 2007/01/12 and 2010/03/07 were firstly processed with D-InSAR technique. Then different sources were applied. 政 治 大 After comparing with GPS measurement, it was proved that the atmospheric 立 error corrected D-InSAR results provided surface deformation with updated. to estimate the atmospheric error and were removed from the D-InSAR results.. ‧ 國. 學. accuracy.. Keywords: Surface Deformation、D-InSAR、Atmospheric Correction. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. IV. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(7) 目錄 摘要 ............................................................................................................................................ III ABSTRACT .............................................................................................................................. IV 目錄 .............................................................................................................................................. V 圖目錄 ........................................................................................................................................ VI 表目錄 ........................................................................................................................................ IX 第一章. 緒論............................................................................................................................ 1 第一節 研究背景與動機 ............................................................................................. 1 第二節 研究目的 ........................................................................................................ 2. 政 治 大. 第三節 文章架構 ........................................................................................................ 3 第二章. 立. 理論基礎與文獻回顧 ................................................................................................ 5. ‧ 國. 學. 第一節 合成孔徑雷達 ................................................................................................ 5 第二節 大氣效應 ....................................................................................................... 17. 第三章. ‧. 第三節 大氣改正理論與方法 ................................................................................... 22 研究方法 .................................................................................................................. 29. y. Nat. sit. 第一節 D-INSAR 流程 ............................................................................................... 31. er. io. 第二節 乾改正與濕改正流程 ................................................................................... 32. al. 第三節 執行大氣改正之 D-INSAR 流程 ...................................................................35. n. v i n Ch 研究成果與檢核 ...................................................................................................... 37 engchi U. 第四章. 第一節 資料選取 .......................................................................................................37. 第二節 執行成果與檢核 .......................................................................................... 43 第五章. 成果討論 .................................................................................................................. 67. 第六章. 結論與建議 .............................................................................................................. 71 第一節 結論 ............................................................................................................... 71 第二節 建議 .............................................................................................................. 72. 參考文獻 ..................................................................................................................................... 73. V. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(8) 圖目錄 圖 2-1 電磁光譜（Campbell, 2002） ................................................................ 7 圖 2-2 雷達波的植被穿透力（Jensen, 2007：320）....................................... 8 圖 2-3 橫軌式幾何示意圖 ................................................................................. 9 圖 2-4 沿軌式幾何示意圖 ................................................................................. 9 圖 2-5 重複軌道式幾何示意圖 ....................................................................... 10 圖 2-6 全相位回復示意圖（Loffeld et al., 2008）......................................... 12. 政 治 大. 圖 2-7 D-InSAR 幾何示意圖（謝嘉聲，2006） ............................................ 14. 立. 圖 2-8 In-SAR 示意圖（Li et al, 2003） ......................................................... 23. ‧ 國. 學. 圖 2-9 GPS 資料之大氣改正干涉圖（Li et al, 2006）................................... 25. ‧. 圖 2-10 MERIS 資料之大氣改正干涉圖（Li, 2008） ................................... 27. Nat. sit. y. 圖 2-11 GPS/MODIS 資料之大氣改正干涉圖（Li et al, 2005） ................... 28. n. al. er. io. 圖 3-1 研究流程圖 ........................................................................................... 30. Ch. i n U. v. 圖 3-2 D-InSAR 流程（楊豐毓，2012） ........................................................ 31. engchi. 圖 3-3 衛星運行示意圖 ................................................................................... 33 圖 3-4 D-InSAR 執行大氣改正示意圖 ............................................................ 35 圖 4-1 PALSAR 影像（444/490）位置示意圖 ............................................... 38 圖 4-2 研究區域中氣象站（紅點）與檢核 GPS 站位置示意圖（綠點） .. 41 圖 4-3 原始 D-InSAR 成果（像對 I）............................................................ 44 圖 4-4 原始 D-InSAR 成果（像對 II） .......................................................... 44 VI. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(9) 圖 4-5 原始 D-InSAR 成果（像對 III） ......................................................... 45 圖 4-6 乾改正 D-InSAR 成果（像對 I） ........................................................ 46 圖 4-7 乾改正 D-InSAR 成果檢核（像對 I） ................................................ 46 圖 4-8 乾改正 D-InSAR 成果（像對 II） ....................................................... 47 圖 4-9 乾改正 D-InSAR 成果檢核（像對 II） ............................................... 47 圖 4-10 乾改正 D-InSAR 成果（像對 III） ................................................... 48 圖 4-11 乾改正 D-InSAR 成果檢核（像對 III）............................................ 48. 政 治 大. 圖 4-12 濕改正 D-InSAR 成果（像對 I） ...................................................... 52. 立. 圖 4-13 濕改正 D-InSAR 成果檢核（像對 I） .............................................. 52. ‧ 國. 學. 圖 4-14 濕改正 D-InSAR 成果（像對 II） ..................................................... 53. ‧. 圖 4-15 濕改正 D-InSAR 成果檢核（像對 II） ............................................. 53. sit. y. Nat. 圖 4-16 濕改正 D-InSAR 成果（像對 III） ................................................... 54. n. al. er. io. 圖 4-17 濕改正 D-InSAR 成果檢核（像對 III） ........................................... 54. i n U. v. 圖 4-18 乾加濕總改正 D-InSAR 成果（像對 I） .......................................... 57. Ch. engchi. 圖 4-19 乾加濕總改正 D-InSAR 成果檢核（像對 I） .................................. 57 圖 4-20 乾加濕總改正 D-InSAR 成果（像對 II） ......................................... 58 圖 4-21 乾加濕總改正 D-InSAR 成果檢核（像對 II） ................................. 58 圖 4-22 乾加濕總改正 D-InSAR 成果（像對 III） ....................................... 59 圖 4-23 乾加濕總改正 D-InSAR 成果檢核（像對 III） ............................... 59 圖 4-24 Niell 模式總改正 D-InSAR 成果（像對 I） ...................................... 62. VII. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(10) 圖 4-25 Niell 模式總改正 D-InSAR 成果檢核（像對 I）.............................. 62 圖 4-26 Niell 模式總改正 D-InSAR 成果（像對 II） .................................... 63 圖 4-27 Niell 模式總改正 D-InSAR 成果檢核（像對 II） ............................ 63 圖 4-28 Niell 模式總改正 D-InSAR 成果（像對 III） ................................... 64 圖 4-29 Niell 模式總改正 D-InSAR 成果檢核（像對 III） ........................... 64 圖 5-1 像對 I 中各種改正使用之模擬相位圖 ................................................ 68 圖 5-2 像對 II 中各種改正使用之模擬相位圖............................................... 69. 政 治 大. 圖 5-3 像對 III 中各種改正使用之模擬相位圖 ............................................. 70. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. VIII. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(11) 表目錄 表 4-1 PALSAR 影像資訊 ................................................................................................... 38 表 4-2 乾誤差延遲改正所使用之氣象站資料 .................................................................. 40 表 4-3 組成 D-InSAR 之像對資訊 .................................................................................... 43 表 4-4 以 GPS 資料檢核各像對之 D-InSAR 乾改正成果（單位：公分） ................... 50 表 4-5 乾改正各組像對之有效改正點之比例與改正幅度 .............................................. 51 表 4-6 以 GPS 資料檢核各像對之 D-InSAR 濕改正成果（單位：公分） ................... 55. 政 治 大 表 4-8 以 GPS 資料檢核各像對之 D-InSAR 乾加濕總改正成果（單位：公分）........ 60 立. 表 4-7 濕改正各組像對之有效改正點之比例與改正幅度 .............................................. 56. ‧ 國. 學. 表 4-9 乾加濕總改正各組像對之有效改正點之比例與改正幅度 .................................. 61 表 4-10 以 GPS 資料檢核各像對之 D-InSAR Niell 模式總改正成果（單位：公分）. 65. ‧. 表 4-11 Niell 模式總改正各組像對之有效改正點之比例與改正幅度 ............................ 66. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. IX. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(12) 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(13) 第一章. 緒論. 第一節 研究背景與動機 主動式遙測工具，合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar, SAR），具 有日夜皆可施測，且獲取影像資料時可穿透雲霧、單一時間大範圍取像、 以及固定周期取像等特點，為偵測地表變形之常用方法（謝嘉聲，2006）。 其引申之技術，合成孔徑雷達干涉（Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR） 、合成孔徑雷達差分干涉（Differential Interferometric SAR, D-InSAR） 以及永久散射體差分干涉（Persistent Scatterers Interferometry, PS-InSAR）. 政 治 大 地層下陷及地震等地表變形之偵測上，已有廣大應用。惟重複軌道式 立 D-InSAR 因取像時間不同，成果易受大氣雜訊影響，因此，執行 D-InSAR. 應用上監測精度可達到公分等級，因此 SAR 和其引申技術在斷層、火山、. ‧ 國. 學. 所得之成果，須去除大氣效應誤差，方能得到正確之地表變動量。. ‧. 本研究著重於以去除大氣誤差後之 D-InSAR 成果，偵測台灣北部地表 地形變動，由於台灣地區植被覆蓋範圍多，多數地區有山地、丘陵等植被. y. Nat. sit. 覆蓋區，故採用波長較長，易穿透植被獲得地表資訊之 PALSAR（Phased. er. io. Array type L-band Synthetic Aperture Radar）影像，獲取 2007 年 1 月 12 日. al. n. v i n Ch 證、檢核，所得資料可後續提供相關單位參考，作為災害預防，環境監測 engchi U. 至 2010 年 3 月 7 日期間地表變形。成果將與 GPS 真實地表變動量相互驗. 多元資料之依據。. 1. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(14) 第二節 研究目的 本研究區域著重於台北區，以 PALSAR 影像與 D-InSAR 技術進行地表 變動之監測。應用不同來源大氣資料，移除大氣雜訊後，求得 2007 年 1 月 至 2010 年 3 月期間改正後地表變形量，並探討改正成果。其成果將與 GPS 之資料比較，評估移除大氣雜訊後 D-InSAR 成果之正確性與精度。 綜上所述，本研究之具體目的可以下列三點表示： 一、依不同來源資料，去除大氣效應影響並執行 D-InSAR，得到地表變形 量，並檢核成果精度。. 政 治 大 種大氣改正方法的不同改正效果。 立. 二、去除大氣效應之 D-InSAR 成果將與 GPS 實際變動量比較，並探討在各. ‧. ‧ 國. 學. 三、討論 D-InSAR 大氣改正成果，並提出執行大氣改正之建議。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 2. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(15) 第三節 文章架構 本研究之章節編排如下： 第一章緒論包含研究背景、動機及研究目的，選用 SAR 技術之原因， 以及本研究欲達成之目的。 第二章文獻回顧雷達影像及其引申之各種技術、原理。接著介紹大氣 效應以及其大氣改正方法。 第三章說明本研究之研究流程，介紹 D-InSAR 流程、大氣改正流程以 及 D-InSAR 執行大氣改正整體流程。. 政 治 大. 第四章詳列衛載 PALSAR 之資料、大氣改正所需資料、研究成果，並. 立. 將成果與 GPS 做檢核，說明執行大氣改正的可行性。. ‧ 國. 學. 第五章討論成果，並探討各像對之大氣相位圖對改正效果之影響。. ‧. 第六章結論與建議承接研究成果與討論，檢視本研究成果是否符合研 究目的，並提出未來建議之方向。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 3. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(16) 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 4. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(17) 第二章. 理論基礎與文獻回顧. 本研究欲以主動式遙測工具合成孔徑雷達，搭配雷達干涉技術 D-InSAR 進行影像處理，以獲得地表變形量。如此，可以克服被動式光學 遙測工具，受限於大氣窗限制及夜晚無法獲取有效資訊之限制，得到比光 學遙測工具更多之資料。惟大氣誤差會影響 D-InSAR 成果，須予以移除。 綜上所述，本章將介紹三部分，合成孔徑雷達及其引申技術 SAR、InSAR、 D-InSAR；大氣誤差類型，包含電離層、對流層，其中對流層又可分為乾 誤差及濕誤差；大氣改正方法及其優缺點。. 第一節 合成孔徑雷達. 一、. 政 治 大 合成孔徑雷達（SAR） 立. ‧ 國. 學. 合成孔徑雷達是雷達的一種應用系統，為主動式遙感探測工具，可由 儀器自行發射雷達波並接收雷達回波。合成孔徑雷達天線安裝在飛機的右. ‧. 側面，為一側視雷達系統。因側視關係，發出的電磁波波束相當寬，影像. y. Nat. 解析度會相當低，若要獲得極窄的波束（高解析度） ，需要搭載一非常巨大. io. sit. 之天線，而以實質面考量，這是不可行的。合成孔徑雷達透過感測器於運. n. al. er. 行中，發射一系列脈衝，並記錄回訊的各種資訊，將這些回訊重新組合，. i n U. v. 成果等同於感測器的訊號是從一巨大天線發射的。因此合成孔徑雷達意義. Ch. engchi. 等同於合成出一個巨大天線，藉此提高合成孔徑雷達影像的解析度，並做 各種測量應用。 SEASAT 是第一顆搭載合成孔徑雷達的衛星，在此之後發射的衛星， 許多都搭載合成孔徑雷達感測器，諸如 SIR、ERS、ENVISAT、ALOS 等。 SEASAT 於 1978 年 6 月升空，因電路故障，於同年 10 月結束任務。此衛 星搭載的是 L 波段，HH 極化（水平發射水平接收）之合成孔徑雷達感測 器。80 年代太空梭成像雷達（Shuttle Imaging Radar, SIR）發展 SIR-A、SIR-B 合成孔徑雷達感測器。1994 年，美國 JPL、德國太空中心 DLR 以及義大利. 5. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(18) 太空中心 ASI 共同發展出第一顆多頻、多極化之衛載雷達。1991 年 ESA （European Space Agency）發射出 VV 極化（垂直發射垂直接收）、C 波段 之合成孔徑雷達 ERS-1；1995 年發射出 ERS-2，與 ERS-1 完成串聯任務， 可提供僅相差一天的影像對，縮短資料時間間隔。2002 年，ESA 發射 ENVISAT 太陽同步衛星，接續 ERS-1/2 任務，ENVISAT 上裝載有 10 個遙 測感測器，其中包括一合成孔徑雷達系統，名為 ASAR（Advanced SAR）， 為多極化雷達。2006 年，日本發射 ALOS 太陽同步衛星，其主要工作為製 圖、環境監測、災害監測及自然資源調查。此衛星搭載三個感測器，分別 為全色態遙感立體測繪儀（Panchromatic Remote-sensing Instrument for Stereo Mapping, PRISM） ，主要用於數位高程測繪；先進可見光與近紅外輻. 政 治 大. 射計（Advanced Visible and Near Infrared Radiometer type 2, AVNIR-2），用. 立. ， 於精確陸地觀測；相位陣列 L 波段（波長約 19 cm）合成孔徑雷達（PALSAR）. ‧ 國. 學. 用於全天時全天候陸地觀測。. SAR 之波長遠比可見光長，為 1 公分至 100 公分不等，雷達之波長與. ‧. 頻率分布如圖 2-1 所示。目前最常見的雷達，依波長不同，可分為 X 波段. sit. y. Nat. （2.4~3.75 cm） 、C 波段（3.75~7.5 cm） 、S 波段（7.5~15 cm） 、L 波段（15~30. io. er. cm）與 P 波段（30~100 cm）五個波段。波長不同，其空間解析度亦不相 同，通常波長升高而地面解析度會降低。相較於光學影像感測器，雷達長. n. al. Ch. i n U. v. 波長的特性是雷達波可穿透雲霧，不受天候之影響，且雷達影像涵蓋範圍. engchi. 廣大，影像包含了振幅與相位資訊，提供地表粗糙度、地表物徵與物徵性 質等多樣資訊（Campbell, 2002）。. 6. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(19) 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. io. y. sit. Nat. 圖 2-1 電磁光譜（Campbell, 2002）. n. al. er. 雷達波長越長，訊號越容易穿透樹冠層，提高得到地表面資訊的機率；. i n U. v. 雷達波長越短，影像對於地表之解析度越好，但穿透力差，易得到樹冠資. Ch. engchi. 訊。圖 2-2 說明不同雷達波長對於植被之穿透能力，由圖可見，L 波段之雷 達波（約 23.5 cm） ，對於植被有較佳之穿透力，獲取真實之地面回波資訊； 而 X 波段（約 3 cm）之雷達波，則較能獲取樹冠層之資訊（Jensen, 2007）。 因此，應依欲偵測之地區、目的，挑選適當波長 SAR 影像，才能得到合理 成果，如欲在樹木茂密地區，偵測地表變形，應選用 L 波段之 SAR 影像。 另外，SAR 影像目前有多偏極模式，因此也可選擇適當偏極，提升偵測成 果。. 7. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(20) 政 治 大. 圖 2-2 雷達波的植被穿透力（Jensen, 2007：320）. 立. InSAR. 學. ‧ 國. 二、. 合成孔徑雷達干涉之原理為將兩張以上 SAR 影像，執行干涉處理得到 包含地表三維資訊之干涉圖。過程中包含許多技術性處理如將原始影像處. ‧. 理成單觀點複數影像（Single Look Complex image, SLC image），影像對位. sit. y. Nat. 等。其後，合成孔徑雷達干涉技術經研究證實其獲取地形資訊之能力，成. io. 介紹 InSAR 之取像模式與有效執行 InSAR 之條件。. n. al. (一) InSAR 取像模式. Ch. engchi. er. 功應用於製作 DEM 等其他領域（謝嘉聲、史天元，1999，2001）。以下將. i n U. v. 合成孔徑雷達干涉技術是以兩張雷達影像中的振幅資料對位，相 位資料解算地表的三維資訊，依據感測器天線位置不同、影像接收時 間不同，可分為三種資料獲取方式，分別是橫軌式（Across-track） 、沿 （Gens 軌式（Along-track）以及重複軌道式（Repeat-track / Multi-pass） and Genderen, 1996），以下分別介紹三種方式。 1.. 橫軌式（Across-track） 橫軌式取像模式同時裝載兩個雷達天線於一載台上，且兩天 8. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(21) 線連線與飛行方向垂直，同時蒐集飛行方向一側資料（圖 2-3）， 其中 H 為航高，O1、O2 為取像位置 1、取像位置 2，r1、r2 是位置 1 取像斜距、位置 2 取像斜距，B 為取像位置 1 與取像位置 2 基線， 90°減去雷達天線視角為θ。. 立. 政 治 大. 圖 2-3 橫軌式幾何示意圖（修自 Gens and Genderen, 1996）. ‧ 國. 學. 此方式透過全相位回復（Phase unwrap）即可獲得高程資訊，. 惟此法無法有效分辨地形斜坡與飛機傾斜所造成的誤差。. ‧. 2.. 沿軌式（Along-track）. sit. y. Nat. io. er. 沿軌式與橫軌式相似，為在載台上搭載兩部雷達天線。惟雷. 達天線的掃描方向與載具的飛行方向相同，因此與橫軌式比較上，. n. al. Ch. i n U. v. 所獲取的資料性質不同，圖 2-4 為其幾何示意圖。. engchi. 圖 2-4 沿軌式幾何示意圖（修自 Gens and Genderen, 1996） 9. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(22) 橫軌式主要為獲得訊號產生的相位差，而延軌式主要為感測 目標瞬間相對於感測器的變動量，如水流變動，因此沿軌式掃描 方式無法偵測靜止的物體。 3.. 重複軌道式（Repeat-track / Multi-pass） 重複軌道模式與前兩者的差異是，載台只需配置一個雷達天. 線，利用載台通過相同區域兩次的方式，得到接近相同的天線位 置（圖 2-5）。. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學 sit. y. Nat. 圖 2-5 重複軌道式幾何示意圖（修自 Gens and Genderen, 1996）. io. er. 此種取像模式需要依靠精密的軌道位置參數，以相近的天線 位置蒐集雷達資料，較適用於飛行穩定的衛星雷達載具。相較於. n. al. Ch. i n U. v. 前兩種取像方式，因重複軌道式衛星影像在不同時間取得，大氣. engchi. 條件不同情況下，會引入大氣誤差。 (二) 產製 InSAR 之條件. InSAR 技術之主要目的為生成干涉條紋，並以干涉條紋解算地表 資訊，然而並非同一地區之所有像對皆會產生干涉現象，在產製干涉 條紋之過程中，必須考慮下述幾項條件，才能提高生成良好干涉之機 會（Massonnet and Feigl, 1998；Ferretti et al., 2007；謝嘉聲，2006）： 1.. 影像必須為複數影像（Complex Image）. 10. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(23) SAR 影像之種類繁多，只有同時包含振幅與相位資訊的複數 影像才可作為產製干涉之用，其中振幅資訊為影像對位依據，經 精密對位後，再依相位資訊產生干涉條紋。 2.. 地表資訊保存 若在兩幅影像的獲取時間間隔內，地表變動幅度過大，組成. 之像對會有不相關（Decorrelation）的情況產生，此類現象多發生 在水面、植被覆蓋區與海岸線潮汐變化大等地區。為了解像對的 相關性，可使用同調性影像（Correlation Image）輔助了解像對產 製干涉條紋的可能。 3.. 政 治 大. 不確定值（Ambiguity）. 立. 雷達影像所記錄的相位資訊為相位之非整數值，而此相位之. ‧ 國. 學. 整數部份為不確定值。必須透過全相位回復（Phase Unwrapping） 技術回復該整數值，以得到完整的相位值。圖 2-6 為全相位回復. ‧. 之示意圖，在全相位回復前（下半部），像元記錄之值為-π至π. Nat. sit. y. 之間之值，而全相位回復後（上半部） ，像元之整數部分即被解算. n. al. er. io. 出來，此成果即為地表高程之相位值。. Ch. engchi. i n U. v. 11. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(24) 立. 政 治 大. ‧ 國. 學. 圖 2-6 全相位回復示意圖（Loffeld et al., 2008）. 相位值變化符合要求. ‧. 4.. sit. y. Nat. 干涉條紋的生成過程中，當鄰近像元間之相位變化值超過一. io. er. 條干涉條紋（2π）時，像元間即會產生不相關之現象。如像對間 之同一像元在兩幅 SAR 影像中，雷達視距方向上變化量超過 λ /2. al. n. v i n Ch 時，該像元就會呈現不相關，以 衛星 SAR 影像為例，該 U i e n gPALSAR h c. 衛星雷達波長為 23.6 公分，當單一像元變化量超過 11.8 公分，即 被判別為不相關。 5.. 雷達波長 不同雷達波長，對地物的反應特徵不同，短波長雷達波長能. 偵測出微小的地表變化，但容易受到電離層的影響降低影像品質； 長波長雷達波對植被穿透性較好，有較高機率獲取真實地面資訊， 得到同調性較高的結果。. 12. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(25) 6.. 垂直基線長 像對間之垂直基線長，幾何條件穩固，可解算出可靠成果，. 但過長垂直基線易使同調性降低，以致無法產生干涉；像對間之 垂直基線短，全相位回復相對容易，但易受大氣雜訊影響，亦無 法產生干涉。因此，欲獲得良好干涉成果，對不同波長影像需選 擇適當垂直基線距離組成像對。以 ERS-2 影像為例，產製干涉條 紋圖適合之垂直基線長為 150 至 450 公尺（Ferretti et al., 2007；謝 嘉聲，2006）。 7.. 時間間隔. 政 治 大. 時間間隔也是影響像元間同調性的重要因素，時間間隔過大. 立. 可能導致地表物特徵變化大，以致同調性低，無法產生良好干涉。. ‧ 國. 學. 因此，在組成像對時，必須選擇適當的時間間隔，才能得到良好 的干涉成果。. ‧. 8.. 其他限制. y. Nat. sit. 雷達為一側視系統，以記錄由地表反射後所回傳的訊號與時. n. al. er. io. 間。地表的起伏與粗糙度會影響回傳訊號的強度，導致同調性降 低或資料空缺情形。 三、. D-InSAR. Ch. engchi. i n U. v. InSAR 的成果為解算干涉圖得到地表高程資訊。若有兩時期的地表高 程資訊，透過差分概念，可得到兩時期間的地表變形量，此作法即為合成 孔徑雷達差分干涉（D-InSAR） 。D-InSAR 技術最早以三幅 SEASAT 雷達影 像生成兩幅干涉條紋圖，接著使用兩幅干涉條紋圖實施差分干涉技術推求 地表變形量，成果證實以 D-InSAR 可以偵測公分級之地表變化量（Gabriel, 1988）。其後，許多研究針對 InSAR 技術作更進一步的發展與探討，延伸 出 D-InSAR 不同的組成方式。以下主要介紹 D-InSAR 原理，以及 D-InSAR 13. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(26) 主要誤差來源。 (一) D-InSAR 原理 D-InSAR 技術係利用不同時期所產生的干涉條紋圖，去除干涉條 紋所包含的相同地理訊息與其他雜訊後，可以得到因地表變形所產生 的相位差，且同樣以干涉條紋呈現，此項技術經證實可達公分等級精 度。 由於雷達偵測是沿著天線至目標物的雷達視距方向，因此 D-InSAR 所得到之成果為雷達視距方向之地表變動量。圖 2-7 說明 D-InSAR 組成的幾何關係，其中以 O1O2 形成第一張干涉條紋圖，代表. 政 治 大. 無變動情形發生時的地形高程資訊，作為地形對（Topo-pair），再以. 立. O1O3 形成第二張干涉條紋圖，包含地形資訊以及地表變動的訊息，作. ‧ 國. 學. ，B 為 O1O2 基線，可依 O2 雷達視距方向分為垂 為變形對（Defo-pair） 直基線 B 與水平基線 B/ / 。. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 2-7 D-InSAR 幾何示意圖（謝嘉聲，2006） 經由幾何推導，以地形對與變形對的垂直基線值與兩者的相位差 值，即可計算在雷達視距方向上的變形量。 14. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(27) (二) D-InSAR 主要誤差來源 D-InSAR 技術雖已臻於成熟且被運用於各種不同類型之地表變動 監測，然此技術容易因許多因素導致干涉效果降低，包括地表物特徵、 大氣效應、基線長誤差、因地形產生之誤差與時間性誤差（Hooper, 2006），以下分別簡述其意義。 1.. 地表物特徵 在 SAR 取像之過程中，訊號之回波強度與影像同調性呈現正. 相關。因此易對雷達波產生散射的地表物特徵，會降低回波強度， 導致同調性降低，影響干涉成像。 2.. 立. 大氣效應. 政 治 大. ‧ 國. 學. 衛載雷達的訊號在大氣中傳遞，會經過電離層以及對流層，. 而雷達波經過這些大氣層時，會受到大氣折射、大氣中粒子的散. 基線長誤差. sit. y. Nat. 3.. ‧. 射影響，使得相位值包含誤差，而因此成果解算錯誤。. er. io. 組成 D-InSAR 的 SAR 影像是衛星於不同時期通過同一地區. al. v i n 可能完全相同，C 而兩次通過時的位置差異即為基線 。基線越長 SAR hengchi U n. 所拍攝的影像。於三維空間中，衛星兩次通過同一地區的位置不. 影像的幾何變形也會越嚴重，使得 SAR 影像間產生對位誤差，無 法產製良好干涉條紋圖。此外，基線於垂直方向的分量也會提供 相位變化，此種相位值是需要被估算並消除的部分。 4.. 因地形產生之誤差 因為地表的起伏會造成地面點之距離不同產生距離誤差，故. 在執行 D-InSAR 技術時要加入現有 DEM 以去除地形所產生的相 位。另外，DEM 產製的時間與 SAR 影像獲取時間的地形差距，. 15. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(28) 也會使得干涉成果無法完全消除此誤差。 5.. 時間性誤差 若獲取形成干涉條紋圖的兩張 SAR 影像的時間間隔過長，地. 表特徵容易因時間而改變，如植被的生長、建築物拆遷等，降低 像對同調性而無法形成有效干涉。. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 16. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(29) 第二節 大氣效應 雷達波訊號穿透大氣層時，由於大氣結構複雜，會造成大氣延遲誤差。 過去研究發現，大氣層中電離層（Ionosphere）與對流層（Troposphere）對 合成孔徑雷達差分干涉的大氣效應影響較大。其中，電離層為地球大氣層 的一部分，距離地表位置約 50 公里至 1000 公里，該層具有大量電子和離 子且亦會影響電磁波的行進，而產生延遲效應。對流層為大氣層的最低層， 其主要特色為氣溫隨高度增大而下降，靠近地面的空氣因溫度較高而膨脹 並上升，上方空氣較冷而下降，造成垂直方向的空氣對流。對流層之折射 率與大氣壓力、溫度及濕度相關（Li et al., 2006），但因對流作用，大氣條. 政 治 大 ，濕延遲主要與 延遲量可區分為濕延遲（Wet delay）與乾延遲（Dry delay） 立 件（壓力、溫度、濕度等）隨時間空間變化複雜。以整個對流層來說，總. 水汽相關，乾延遲主要與壓力、溫度相關。. ‧ 國. 學. 雷達波在大氣中傳遞，會因穿越不同介質而有不同折射指數（Refractive. ‧. Index, n），影響雷達波的傳遞速度。透過折射指數、溫度、壓力、水汽分 壓等參數的函數，可以推導出大氣層的延遲量。因此，探討大氣延遲，需. y. Nat. er. io. sit. 探討折射指數。. 折射指數的定義為電磁波在真空中的速度與在介質中的傳播速度之比. n. al. Ch. i n U. v. 值，一般是由地表隨高度呈指數遞減，至真空處為 1，其絕對變化量小，. engchi. 因此通常採用折射率（refractivity, N）來代替。折射指數與折射率可由公式 2-1、2-2 所示，其中𝑐0 為光在真空中傳播的速度，c 為光在介質中傳播的速 度。 n=. 𝑐0. （2-1）. 𝑐. N = (n − 1) × 106. （2-2）. 折射率對於大氣延遲影響量可用兩點說明，第一是速度延遲 （Retarding） ，由於對流層折射率大於真空折射率，電磁波在大氣中行進較 17. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(30) 慢，此為傳遞時間延遲，可視為因傳遞時間延遲而造成傳遞路徑被拉長之 距離；其二為幾何路徑延遲（Bending），因大氣各高度折射率不同，當電 磁波在其中傳遞時會產生彎曲而不以直線行進，使得訊號從衛星到接收儀 間的傳播路徑變長。透過映射函數將大氣延遲映射至天頂方向，此時傳遞 路徑延著天頂方向時為直線傳遞，幾何路徑延遲便會消除。 大氣層中，各個分層會對合成孔徑雷達差分干涉有不同大氣效應影響， 其中以離子態電離層與非色散性對流層影響較大，以下將分別介紹。 一、. 對流層 對流層是地球大氣層中最靠近地面的一層，也是地球大氣層裡密度最. 政 治 大. 高的一層，約有 80%的大氣質量集中於此。對流層上界在赤道區域約為 16. 立. km，在極區約為 9 km。因對流層為非色散性介質的中性大氣層，亦即雷達. ‧ 國. 學. 波在傳遞時，不受訊號頻率影響。. 對流層中，乾空氣與濕空氣的折射率，是與溫度、壓力、水汽分壓相. ‧. 𝑇. 𝑍𝑑−1 + 𝑘2. io. al. 𝑝𝑤 𝑇. −1 𝑍𝑤 + 𝑘3. 𝑝𝑤 𝑇2. −1 𝑍𝑤. sit. 𝑝𝑑. （2-3）. er. Nat. N = 𝑘1. y. 關的函數。1974 年 Thayer 提出其折射率公式，如公式 2-3：. 其中，𝑘𝑖 為折射率常數，Bevis 於 1994 年曾建議可使用以下數值：. n. v i n （ 𝐾 ℎ𝑃𝑎 C h）， 𝑘2 = 70.40U± 2.2 （ 𝐾 ℎ𝑃𝑎−1 ）， e−1n g c h i 5. 𝑘1 = 77.60 ± 0.05. −1. 𝑘3 = (3.739 ± 0.012) × 10 （𝐾 ℎ𝑃𝑎 ） ；𝑝𝑑 、𝑝𝑤 為乾空氣與水汽分壓（hPa）； −1 T 為絕對溫度（K） ；𝑍𝑑−1、𝑍𝑤 為逆壓縮指標 （Inverse Compressibility Factors） 。. 公式 2-3 等號右方第一項為乾折射率（𝑁𝑑 ） ，等號右方二、三項為濕折射率 （𝑁𝑤𝑑 ）。因此，整理如公式 2-4： N = 𝑁𝑑 + 𝑁𝑤𝑑. （2-4）. 另一方面，Davis 等在 1985 也提出一折射率公式，如公式 2-5： N = 𝑘1 +𝑘2 ′ 𝑅𝑑 𝜌. 𝑝𝑤 𝑇. −1 𝑍𝑤 + 𝑘3. 𝑝𝑤 𝑇2. −1 𝑍𝑤. 18. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(31) −1 = 𝑘1 𝑅𝑑 𝜌 + 𝑘2 ′ 𝑅𝑣 𝑍𝑤 + 𝑘3 𝑅𝑣. −1 𝑍𝑤. （2-5）. 𝑇. 其 中 ， 𝜌 為 空 氣 密 度 ； 𝑅𝑑 、 𝑅𝑣 為 與 大 氣 、 水 汽 相 關 的 常 數 ； 𝑘2 ′ = 𝑘2 − (𝑅𝑑 ⁄𝑅𝑣 )𝑘1 = 17 ±10（𝐾 ℎ𝑃𝑎−1 ）。此時公式 2-5 等號右方第一 項僅與地表壓力相關，為靜力平衡折射率，或稱乾折射率（𝑁ℎ ） ；等號右方 二、三項為濕折射率（𝑁𝑤 ），僅與水汽相關。整理如公式 2-6： （2-6）. N = 𝑁ℎ + 𝑁𝑤. 上述兩位學者提出之折射率公式，可知道對流層延遲需分為兩部分探 討，一為靜力平衡延遲或稱乾延遲（Zenith Hydrostatic Delay, ZHD），二為. 政 治 大 （Zenith Total Delay, ZTD）可以下列公式 2-7 表達。 立. 濕延遲（Zenith Wet Delay, ZWD）。透過上述公式，天頂方向對流層延遲. = 10−6 (𝑘1 𝑅𝑑 ∫ 𝜌𝑑ℎ + ∫ (𝑘2 ′. 𝑝𝑤 −1 𝑝𝑤 −1 𝑍𝑤 + 𝑘3 2 𝑍𝑤 ) 𝑑ℎ) 𝑇 𝑇. ‧. ‧ 國. 學. ZTD = 10−6 ∫(𝑁ℎ + 𝑁𝑤 )𝑑ℎ. = ZHD + ZWD. Nat. sit. y. （2-7）. 由於無法得知雷達訊號通過大氣時所經過的各介質折射係數，通常可. io. n. al. er. 利用地表的氣象參數（溫度、濕度、壓力）將對流層模式化。Saastamoninen. i n U. v. （1972）提出利用地面測站獲得之氣壓求得靜力平衡延遲（乾延遲） ，如公 式 2-8：. Ch. engchi. ZHD = (2.277 ± 0.0024). 𝑃𝑆 𝑓(𝜑, 𝐻). 𝑓(𝜑, 𝐻) = 1 − 0.00266 × cos(2𝜑) − 0.00028𝐻. （2-8）. 其中，ZHD 為單位公厘之天頂方向靜力平衡延遲（乾延遲） ，𝜑為以度 為單位之緯度，H 為以公里為單位之測站高。依據經驗，乾延遲約為 2.3 公尺。 Saastamoninen 於 1972 年提出利用地面測站獲得之水汽分壓，求得濕 19. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(32) 延遲，如公式 2-9： ZWD = 0.002277 (. 1255 𝑇0. （2-9）. + 0.05) 𝑒0. 其中𝑇0 為測站之絕對溫度，𝑒0 為測站之水汽分壓（hPa） 二、. 電離層 電離層是地球大氣層被太陽射線電離的部分，電離過程是受太陽及其. 活動影響，主要為獲得太陽輻射，使大氣成為帶負電的自由電子以及帶正 電的離子。這些電子和離子會影響電磁波的行進，而產生延遲效應，因此 電離層具有非常重要的實際意義。不同因素會造成電離層的不同狀態，如. 政 治 大. 太陽輻射在不同時段（日間、夜間） 、不同季節並不相同，因此電離層因時. 立. 間因素而有週期性的特色；太陽活動與太陽黑子有密切關係，當太陽表面. ‧ 國. 學. 的黑子愈多、愈活躍，電離層的電子密度也會愈高；因地磁影響，電子密 度也與緯度相關，在低緯度地區電子密度和變動程度相對較低。. ‧. 電離層為一色散性介質（Dispersive Medium） ，雷達波訊號頻率從低頻. sit. y. Nat. 率（<3 kHz）至高頻率（30 GHz）都會受到電離層影響，亦即折射率是與. io. er. 訊號頻率相關的函數。電離層天頂方向的相位折射率可由 1996 年 Klobuchar 學者提出的公式表示，如公式 2-10：. al. n. n ≈ 1-. 𝑒2. 𝑁𝑒. 8𝜋2 𝑚𝑒 𝜀0 𝑓2. Ch. 𝑁𝑒. e n𝑓 g c h i. ≈ 1 − 40.3. 2. i n U. v. （2-10）. 其中，𝑁𝑒 是電子密度（𝑚−3 ） ，𝑒是基本電荷（Elementary Charge） ，𝑚𝑒 是電 子質量，𝜀0 是真空中的電容率（Permittivity） ，𝑓為頻率（Hz） 。由公式 2-10 可知，在電離層中，折射率小於 1，因此訊號不會產生延遲，而是相位超 前（Phase Advance）。天頂方向的相位超前如公式 2-11 所示。 ZPA = −. 40.3 𝑓2. ∫𝐻 𝑁𝑒 = −. 40.3 𝑓2. VTEC. （2-11）. 其中 ZPA（Zenith Phase Advance）為天頂方向相位超前，VTEC 為天. 20. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(33) 頂方向垂直總電子含量（𝑒𝑙𝑒𝑐𝑡𝑟𝑜𝑛𝑠⁄𝑚2 ） ，意義為訊號行進路徑中，截面積 為 1 平方公尺的圓柱內所包含的自由電子數。因相位超前與訊號頻率有關， 因此 L-band 雷達波（𝑓𝐿 = 1.275 GHz for JERS-1）在 InSAR 處理中，相位 超前約為 C-band 雷達波（𝑓𝐶 = 5.29 GHz for ERS-1/2）的 17 倍。. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 21. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(34) 第三節 大氣改正理論與方法 一、. 大氣改正理論 SAR 影像記錄之相位資訊為雷達與地面點間距離的函數，而干涉處理. 原理即結合兩幅不同時間之 SAR 影像，以同一地面點與兩雷達影像間路徑 差的資訊來獲得地表資訊。雷達干涉處理中，假設雷達波行進過程，不受 外在因素影響，因此引起相位差值之來源僅為地形高度或地表變動之路徑 差異。但實際上，自雷達發射訊號至接收回訊期間，雷達波穿越整個大氣 層，勢必受到大氣層的影響，產生大氣延遲誤差，其主要原因，是由於電 磁波在穿越不同折射率之大氣層時以不同傳播速度前進，故其以一彎曲路. 政 治 大. 徑前進，使得量測距離增大，產生大氣延遲（Doin et al., 2009）。故因大氣. 立. 誤差的存在，在 InSAR 技術處理中，須透過大氣改正方式，將大氣誤差移. ‧. ‧ 國. 位資訊。. 學. 除，亦即透過改正干涉圖中，大氣誤差造成之距離誤差，改正干涉圖之相. SAR 影像是透過解算 InSAR 干涉圖內，同一地面點與兩雷達影像間之. sit. y. Nat. 路徑差，進而獲取地表三維資訊。然而因大氣效應影響，會造成此路徑差. io. er. 有誤差，因此透過模擬此路徑誤差量，並在原干涉圖中扣除，即可得修正 後之真實路徑，解算真實地表三維資訊。圖 2-8 為重複軌道式之 InSAR 示. n. al. Ch. i n U. v. 意圖，𝐴1、𝐴2 分別為不同時間點 SAR 取像的衛星感測器位置，𝐿1 、𝐿2 為衛. engchi. 星與地面點間的距離，𝜆為衛星感測器之波長。𝜓1 、𝜓2 為對應𝐴1 、𝐴2 取像 位置記錄之相位值，如公式 2-12。 𝜓1 =. 4𝜋 𝜆. 𝐿1 , 𝜓2 =. 4𝜋 𝜆. （2-12）. 𝐿2. 22. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(35) 圖 2-8 In-SAR 示意圖（Li et al, 2003） InSAR 技術中，干涉圖之相位值（∅）如公式（2-13）。. 立. ∅ = 𝜓1 − 𝜓2 =. 4𝜋 𝜆. 政 治 大 （𝐿 − 𝐿 ） 1. （2-13）. 2. ‧ 國. 學. 然而因大氣誤差效應，使雷達訊號產生延遲，∆𝐿1 、∆𝐿2 為大氣效應產 生之延遲距離量，前公式（2-12）、公式（2-13）可改寫如下：. Nat. ∅ = 𝜓1 − 𝜓2 =. io. al. 4𝜋 𝜆. 4𝜋 𝜆. （𝐿2 + ∆𝐿2 ). （𝐿1 + ∆𝐿1 ） −. 4𝜋 𝜆. （2-14）. y. (𝐿1 + ∆𝐿1 ) , 𝜓2 =. sit. 𝜆. （𝐿2 + ∆𝐿2 ）. （2-15）. er. 4𝜋. ‧. 𝜓1 =. v. n. 其中，大氣誤差的相位（∅𝑎 ）可被提出，如公式（2-16） ∅𝑎 =. 4𝜋 𝜆. Ch. engchi. （ ∆𝐿1 − ∆𝐿2 ）. i n U. （2-16）. 實際處理資料時，是將兩 SAR 影像，每一像元逐一做大氣改正（Chen et al., 2010） 。改正後為公式（2-17）： ∅𝑎 (𝑥, 𝑦) =. 4𝜋 𝜆∙𝑐𝑜𝑠𝜃. ∙ [𝐷(𝑥, 𝑦, 𝑡𝑚 ) − 𝐷(𝑥, 𝑦, 𝑡𝑠 )]. （2-17）. 式中𝐷(𝑥, 𝑦, 𝑡)為每一像元(𝑥, 𝑦)所對應的大氣誤差量，𝑡𝑚 、𝑡𝑠 代表主影 像與從影像的取像時間。1⁄𝑐𝑜𝑠𝜃 表示將大氣延遲誤差量投影至視衛星方向 （Line of Sight, LOS）。 23. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(36) 計算出∅𝑎 (𝑥, 𝑦)後，即可在原始干涉的相位值中扣除。如公式（2-18） 所示： （2-18）. ∅𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡 = ∅ − ∅𝑎. 經由上述公式可得知，大氣誤差改正之流程為，先計算大氣延遲誤差 量，模擬成干涉圖後，於原始干涉圖中扣除，並作 D-InSAR 處理，得地表 變形量。 二、. 大氣改正方法 Massonnet 等學者於 1994 年發現干涉圖中干涉條紋不合理之情形，判. 政 治 大 許多學者開始投入大氣誤差的研究。依據文獻歸納整理，合成孔徑雷達可 立. 斷此情形為干涉圖受大氣影響產生之誤差。在 Massonnet 提出此發現後，. 經由不同方法進行大氣改正，諸如堆疊法、加入外部輔助資料等。而不同. ‧ 國. 學. 資料來源有其不同的優缺點，須依據研究區域特性，選擇適當之輔助資料， 才能有效消除大氣誤差，達到 D-InSAR 技術偵測真實地表變形之目的。. ‧. 經文獻整理，大氣改正主要可透過七種方法進行改正，整理如下：. er. io. sit. y. Nat. (一) 堆疊法. al. v i n Ch 者（1997）將多幅依時間順序組成之獨立干涉圖平均，藉此降低空間 engchi U n. 大氣效應是因時、因地不同而有差異，依據此現象，Zebker 等學. 中不相關雜訊，獲取總時間段內之低雜訊干涉圖。此法假設地表的變 形速率是固定的，因此不適用於變形速率非線性的地區。 (二) 以地面氣象站為資料來源. 已有許多以地面氣象測站資料，計算氣象參數（溫度、濕度、壓 力等）等資訊，建構出大氣模式。其基本假設為壓力與水汽會與地表 高度、溫度相關。以對流層為例，Saastamoinen（1972）建立天頂方向 濕延遲（Zenith Wet Delay, ZWD）模型。此法有三個主要的缺點，第. 24. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(37) 一，以氣象站資料為來源，僅能得到精度 2 公分至 5 公分的 ZWD；第 二，此模型無法削弱與地形無關的水汽擾動影響；第三，地面氣象站 資料為點位式資料，若點位離散，距離氣象站較遠之地區改善成果不 佳。又 1988 年 Delacourt 等學者提出，使用此方法應用在 ERS 影像的 實驗中，可造成兩條干涉條紋的影響量，而干涉圖在改正後的精度約 為±1 條干涉條紋。。 (三) 以 GPS 大氣延遲量為資料來源 全球定位系統（Global Positioning System, GPS）可獲得高精度三 維點位資訊、計算水汽造成之延遲量、偵測地表變形。因此，整合 SAR. 政 治 大. 資料與 GPS 資料，可有效改善 SAR 資料受大氣影響性質。惟並非任. 立. 何地區皆有 GPS 站，且即使有 GPS 站，若點位分布不均或密度低皆是. ‧ 國. 學. 此法的限制。. Li et al.（2006）在義大利埃特納火山，以 14 個 GPS 點，估算對. ‧. 流層天頂方向延遲量，改正 ERS-2 干涉圖，標準差由 16.9mm 降至. sit. y. Nat. 12.3mm，減少約 27.2%。如圖 2-9 所示，原干涉圖（圖 2-9（A））在. io. er. 去除大氣誤差干涉圖（圖 2-9（B））後，干涉圖（圖 2-9（C））顏色變 化趨於平滑，表示有良好改正。. n. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 2-9 GPS 資料之大氣改正干涉圖。其中 A 為原干涉圖，B 為大氣誤差干涉圖，C 為大氣改正後干涉圖（Li et al., 2006）。. (四) 以大氣模型為資料來源. 25. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(38) 大氣模型是將以前的資料，對資料特性分析並建立一模型。優點 為可全面獲取各地區資料，缺點為模型取得之資料可能與真實世界資 料有差異。大氣模型有 Global Atmospheric Models （GAM） 、European Centre for Medium-Range Weather Forecasts （ECMWF）等。2002 年 Wadge 等學者使用埃特納火山區域當地的氣象模型 Numerical Dynamic Model （NH3D）模擬該地水汽量，所得結果顯示與 ERS-2 干涉圖及 GPS 測得之資料有一致性。 (五) 以衛載輻射儀資料為資料來源 衛載輻射儀有 MERIS （MEdium Resolution Imaging Spectrometer） 、. 政 治 大 這些氣象衛星可固定周期獲得氣象資料，且涵蓋範圍大，易取得全面 立. MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）等感測器。. ‧ 國. 學. 資料。其中，MERIS 與合成孔徑雷達 SAR 搭載於同一衛星 ENVISAT 上，其具有取向時間、觀測角度與 SAR 影像相同之特性，因此為 SAR. ‧. 影像之良好輔助資料。但因衛星取向範圍大，須考慮其空間解析度， 以達到大氣改正效果。其缺點為，衛載輻射儀易受雲影響，使得偵測. y. Nat. io. sit. 之水汽含量包含誤差，損壞改正成果。. n. al. er. 如圖 2-10 所示，Li（2008）以 MERIS 估算大氣延遲量，改正. i n U. v. California 的 ASAR 影像干涉圖。與 GPS 比較上，RMS error 由 9.9mm. Ch. engchi. 改正至 4.1mm。由圖 2-10 左可看出改正前，原干涉圖顏色變化劇烈， 改正後（圖 2-10 右）顏色變化趨於平緩，於文獻中表示有良好改正。. 26. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(39) 圖 2-10 MERIS 資料之大氣改正干涉圖。其中左為改正前干涉 圖，右為改正後干涉圖（Li, 2008）。. (六) 固定散射點技術（Persistent Scatterers, PS-InSAR）. 政 治 大 等特徵，選取穩固散射點偵測地表變形速度場。資料處理過程中，同 立. PS-InSAR 對於多張合成孔徑雷達衛星影像，依據同調性、相關性. 時計算出大氣誤差，並於成果中移除。其限制為須對多張衛星影像處. ‧ 國. 學. 理，方能得到較佳成果。. ‧. 林耕霈（2003） 、周峰泯（2009） 、蕭逸凡（2010） 、黃雅霙（2011） 、. io. y er. 取移除大氣誤差後之地表變形速度場。. sit. Nat. 楊豐毓（2012）等都曾以 PS-InSAR 技術偵測台灣地區地表變形，並獲. (七) 各種方法結合. al. n. v i n Ch 上述各種方法有其優點也有其限制，針對研究區域特性，選取適 engchi U. 當方法，或搭配不同方法優點，才能得到最好的改正成果。. Li（2005）在美國南加州區，結合 GPS/MODIS 資料，估算大氣延 遲量，改正 ERS-2 干涉圖。與 GPS 資料驗證，RMS error 由 1.1cm 降 至 0.5cm。圖 2-11 顯示改正前後，干涉圖有明顯趨於和緩，顯示良好 改正。. 27. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(40) 圖 2-11 GPS/MODIS 資料之大氣改正干涉圖。其中左為改正 前干涉圖，右為改正後干涉圖（Li et al, 2005） 。. 綜上所述，各種方法都有其優點、缺點和限制，應配合不同地區、不. 政 治 大. 同影像等因素選取適當之方法，方能得到最佳改正成果。. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 28. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(41) 第三章. 研究方法. 本研究使用 ALOS PALSAR 衛星影像，取其長波長易穿透植被，易獲 取真實地表面資訊的特性，以偵測地表變形量。首先對 PALSAR 衛星影像 執行 InSAR 處理，獲得包含地表資訊之干涉圖；接著利用各種不同來源之 大氣資料，計算對應於衛星影像時間的大氣延遲量，將大氣延遲量模擬成 干涉圖，並於原本 InSAR 干涉圖中移除；最後，以改正後干涉圖執行 D-InSAR，以獲取正確之地表變形量。地表變形量估算成果，將與 GPS 追 蹤站資料之地表高程進行比較，評估成果精度。於成果精度檢核後，將提 出本研究之結論、建議、以及未來可能之發展方向。研究流程圖如圖 3-1 所示。. 立. 政 治 大. 大氣改正處理過程包含 D-InSAR 處理、大氣延遲誤差處理，本章將這. ‧ 國. 學. 兩部分分述於第一、二小節裡。其中，大氣延遲誤差又因不同來源，可分 乾誤差、濕誤差等，將於第二小節中詳細介紹處理流程。基於 D-InSAR、. ‧. 大氣延遲誤差兩部分處理，第三節會介紹大氣改正整體處理流程。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 29. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(42) 立. 政 治 大. y. ‧. ‧ 國. 學. Nat. n. er. io. al. sit. 圖 3-1 研究流程圖. Ch. engchi. i n U. v. 30. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(43) 第一節 D-InSAR 流程 SAR 為合成孔徑雷達，其使用虛擬天線獲得高解析度之雷達影像，在 使用 SAR 影像時，必須先解算都卜勒相位中心（Doppler Antenna Phase Center） ，獲取地表之單觀點複數（Single Look Complex, SLC）影像；接著， 選定主影像（Master）與從影像（Slave），主影像會先與 DEM 模擬之雷達 振幅影像做對位，而後從影像與主影像會以精密軌道資料和振幅資訊做初 步與精密對位，使兩張影像在空間上有共同基準；影像對位完成後，執行 InSAR 可得干涉條紋圖，此干涉圖包含三維地理訊息；隨後，將改正後之 干涉圖，進行平坦化處理，去除因地表曲率以及地形所造成的誤差，獲得. 政 治 大 D-InSAR 處理並全相位回復，最後可得真實地表變形量。其處理流程如圖 立. 無地形效應之干涉圖；最後將無地形效應之干涉圖與 DEM 進行二軌跡法. 3-2 所示。. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 3-2 D-InSAR 流程（楊豐毓，2012）. 31. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(44) 第二節 乾改正與濕改正流程 大氣延遲誤差是雷達波穿透大氣層時，因大氣結構複雜造成訊號在大 氣層中，產生傳遞延遲。大氣延遲多發生於大氣層中的電離層及對流層， 因此有電離層延遲以及對流層延遲，其中對流層延遲又可分乾延遲以及濕 延遲。本研究著重於移除對流層中的延遲誤差，以下分別敘述乾延遲及濕 延遲不同的改正流程。而求得之大氣延遲最後皆會模擬成干涉圖，並在原 本的干涉圖中移除，以執行大氣改正。 一、. 乾延遲誤差. 治 政 大 點狀資料，為離散式資料，與 SAR 影像之連續面狀資料無法一同處理，因 立 此需透過資料處理，進而執行乾改正。求取大氣誤差中乾延遲誤差的流程. 乾改正資料來源為氣象站資料，因各氣象站所測得資料為該站位置之. ‧ 國. 學. 如下所述：. ‧. (一) 計算乾誤差延遲值. y. Nat. 透過 Saastamoninen 於 1972 年提出的乾延遲公式（公式 2-13） ，乾. io. sit. 延遲可由緯度、高度、壓力計算得到。由公式 2-8 可知，干涉圖所記. n. al. er. 錄的相位值為兩張衛星影像的相位差，因此，透過計算兩衛星影像乾. i n U. v. 延遲量，並進一步計算其差異量，可求得天頂方向之乾延遲量差異值. Ch. engchi. （後面皆簡稱乾誤差延遲量） ，𝑍𝐻𝐷𝑑𝑖𝑓 𝑧𝑒𝑛𝑖𝑡ℎ = 𝑍𝐻𝐷𝑠𝑙𝑎𝑣𝑒 − 𝑍𝐻𝐷𝑚𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 。 (二) 轉至視衛星方向，LOS（Line of Sight） 因上述公式所計算出之乾誤差延遲量（𝑍𝐻𝐷𝑑𝑖𝑓 ）為天頂方向，而 SAR 影像的干涉圖為 LOS 方向，故需將乾誤差延遲量（𝑍𝐻𝐷𝑑𝑖𝑓 ）轉至 LOS 方向。可利用三角函數由天頂方向轉換至 LOS 方向，如公式 （3-1） ， 其中θ角如圖 3-3 所示，ALOS 衛星的θ角角度為 34.3 度。 𝑍𝐻𝐷𝑑𝑖𝑓 𝐿𝑂𝑆 =. 𝑍𝐻𝐷𝑑𝑖𝑓 𝑧𝑒𝑛𝑖𝑡ℎ⁄ cos 𝜃. （3-1）. 32. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(45) 圖 3-3 衛星運行示意圖（Ferretti et al., 2007） (三) 克利金內插（Kriging Interpolation） 由於氣象站所算出之資料為離散點位資料，無法與干涉圖之面狀 連續資料一併處理，故透過內插，求得面狀資料。內插方式有多種模. 政 治 大 等，經實際嘗試後認為克利金法較佳。其中，克利金法中須設定半變 立. 式，如反比加權法（Inverse Distance Weighted, IDW） 、克利金法（Kriging）. 異元模式（Semivariogram model），所採取之參數為 Ordinary 中的. ‧ 國. 學. Spherical 模式。. ‧. (四) 模擬成相位. sit. y. Nat. 為在原始干涉圖中扣除乾誤差，需將面狀之視衛星方向乾誤差延. al. n. ∅𝑎 =. io. 式 3-2：. er. 遲量（𝑍𝐻𝐷𝑑𝑖𝑓 𝐿𝑂𝑆 ）轉換成相位（即模擬成乾誤差干涉圖）。轉換如公. Ch. 4𝜋∙𝑍𝐻𝐷𝑑𝑖𝑓 𝐿𝑂𝑆 𝜆. engchi. i n U. v. （3-2）. 其中∅𝑎：大氣乾誤差之相位，𝜆：雷達波長，ALOS PALSAR 波長 為 23.6 公分。 二、. 濕延遲誤差 濕改正資料來源可為氣象模型、氣象衛星包含 MODIS 和、MERIS 取. 得。不同資料來源有不同優缺點，例如空間、時間解析度之差異等。而這 些資料多為面狀之資料，因此可與 SAR 影像一同處理，避開內插程序，執. 33. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(46) 行更全面的大氣改正。求取大氣誤差中濕延遲誤差的流程如下所述： (一) 從輔助資料產生天頂方向之濕誤差延遲量，𝑍𝑊𝐷𝑑𝑖𝑓 𝑧𝑒𝑛𝑖𝑡ℎ 。 (二) 將𝑍𝑊𝐷𝑑𝑖𝑓 𝑧𝑒𝑛𝑖𝑡ℎ 投影至 LOS 方向，𝑍𝑊𝐷𝑑𝑖𝑓 𝐿𝑂𝑆 。 (三) 將𝑍𝑊𝐷𝑑𝑖𝑓 𝐿𝑂𝑆 模擬為記錄成相位之干涉圖。. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 34. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(47) 第三節 執行大氣改正之 D-InSAR 流程 上述兩節描述了 D-InSAR 處理以及大氣延遲誤差處理。而加入大氣改 正的 D-InSAR 技術偵測地表變形，為經由多元大氣資料來源，計算出大氣 延遲誤差，並在 D-InSAR 處理過程中，予以移除。其整體流程如下：. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. i n U. v. 圖 3-4 D-InSAR 執行大氣改正示意圖. engchi. 35. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(48) 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(49) 第四章. 研究成果與檢核. 本研究依照設計之處理流程，對台灣北部地區之 PALSAR 影像進行 D-InSAR 大氣改正處理，得到地表變形成果。本章將先介紹研究所使用之 資料，接著呈現大氣改正成果。 在執行大氣改正時，將對流層之乾延遲與濕延遲分開處理，得到乾改 正與濕改正成果。而為評估總延遲量對 D-InSAR 影響，將乾改正及濕改正 一併處理得到乾加濕對流層總改正。其中乾改正及濕改正的大氣資料來源 為氣象站及大氣模型所計算之延遲量，此延遲量精度有限，而台灣 GPS 密. 治 政 得到 GPS 對流層總改正成果。所獲取之對流層總改正成果可與前述之乾加 大 立 濕對流層總改正成果進一步分析比較。綜上所述，本研究將有四種成果，. 度較高，可利用 GPS 所測得之精準對流層總延遲量，改正 D-InSAR 成果，. ‧ 國. 學. 乾改正、濕改正、乾加濕對流層總改正（後稱為乾加濕總改正）、GPS 之 Niell 模式計算之對流層總改正（後稱為 Niell 模式總改正）。. sit. y. ‧. Nat. PALSAR. io. er. 一、. 第一節 資料選取. al. ALOS 承載的合成孔徑雷達系統名為 PALSAR，為使用 L 波段（23.6. n. v i n 公分）之主動式雷達影像系統。本研究使用之 PALSAR 衛星軌道為 444， Ch engchi U 像幅資訊為 490（Track：444 / Frame：490），取像時間為 2007 年 1 月 12 日至 2010 年 3 月 7 日六張影像，圖 4-1 為 PALSAR（444/490）之位置示意 圖，表 4-1 為衛星影像資訊。. 37. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(50) 政 治 大 圖 4-1 PALSAR 影像（444/490）位置示意圖 立 SAR 影像. sit. n. al. er. io. 2007/02/27 2007/11/30 PALSAR 2008/01/15. Frame. y. Nat. 2007/01/12. Track. ‧. ‧ 國. 學. 表 4-1 PALSAR 影像資訊 影像時間 波段 空間 像幅大小 （年/月/日） 解析 度. C Lh. e n g7cmh i. （23.6 cm）. i n U. v. 250 km350 km. 444. 490. 2010/01/20 2010/03/07. 二、. DEM 本研究於 D-InSAR 處理中所用之 DEM 為 ASTER DEM，即 NASA 於. 2011 年利用 Terra 衛星承載之 ASTER 感測器（Advanced Spaceborne Thermal 38. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(51) Emission and Reflection Radiometer）所得之資料計算而得之全球高程模型 （Global Digital Elevation Model, GDEM）。 三、. 對流層大氣延遲改正所需資料 (一) 乾改正所需地面氣象站觀測資料 依 Saastamoninen Model 模型計算大氣延遲誤差，所需資料為緯度、. 高度、壓力，據此於中央氣象局申請氣象站資料，以執行大氣乾改正。 因氣象站資料為點位式資料，執行大氣誤差干涉圖模擬時，須執行內 插而成為面狀資料，因此取得資料之氣象站位置須大於台北市，以確 定可內插得到台北市之完整面狀資料。總共九站氣象站資料，分別為. 政 治 大. 板橋、鞍部、台北、竹子湖、基隆、蘇澳、宜蘭、淡水、新竹。表 4-2. 立. 為對應 SAR 影像時間之氣象站資料，圖 4-2 為氣象站位置以及用以檢. ‧ 國. 學. 核之 GPS 點位位置示意圖。. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 39. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(52) 竹子湖 基隆 蘇澳 宜蘭. 新竹. 學. 淡水. 立. 政 治 大. ‧. Nat. y. 臺北. io. sit. 鞍部. n. al. er. 板橋. ‧ 國. 站名. 表 4-2 乾誤差延遲改正所使用之氣象站資料 高度 壓力（hPa） 壓力（hPa） 縣市 經度 緯度 （m） 2010/01/20 2010/03/07 新北 121.43888 24.99944 9.7 1017.7 1018.7 市 臺北 121.51666 25.18638 825.8 926.0 923.5 市 臺北 121.50666 25.03972 5.3 1018.2 1019.3 市 臺北 121.53638 25.16999 607.1 950.4 948.5 市 基隆 121.73222 25.13472 26.7 1015.6 1016.7 市 宜蘭 121.86444 24.60166 24.9 1016.2 1015.8 縣 宜蘭 121.74805 24.76555 7.2 1018.1 1017.5 縣 新北 121.44 25.16556 19.0 1017.9 1019.3 市 新竹 121.00611 24.83 26.9 1016.9 1016.7 縣. Ch. engchi. i n U. v. 40. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(53) 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. 圖 4-2 研究區域中氣象站（紅點）與檢核 GPS 站位置示意圖（綠點）. Nat. io. sit. y. (二) 濕改正之大氣模型（Weather Research and Forecasting, WRF）. n. al. er. 大氣模型為使用過去大氣資料建立一大氣模型，用以推估過去某. i n U. v. 時間點及未來之大氣狀態。本研究採用 WRF 大氣模型，此模型是由美. Ch. engchi. 國 國 家 大 氣 研 究 中 心 （ National Center for Atmospheric Research, NCAR） 、美國國家海洋暨大氣總署（National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA）、美國國家環境預報中心（National Center for Environmental Prediction, NCEP）、美國預報系統實驗室（ Forecast System Laboratory, FSL） 、美國空軍氣象機構（Air Force Weather Agency, AFWA）、美國海軍研究實驗室（Naval Research Laboratory）、奧克拉 荷馬大學（University of Oklahoma） 、聯邦航空管理局（Federal Aviation Administration; FAA）等單位負責研發。此模型為一線性氣候預測系統 （Numerical Weaher Prediction, NWP），係作為大氣研究及預測使用， 41. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(54) 其模擬的空間尺度可為數公尺至數千公里。在本研究中使用之空間尺 度為 2 公里。 (三) Niell 模式總改正之 GPS 連續觀測站資料 台灣 GPS 站眾多，可用以解算設站期間內各 GPS 站的大氣延遲量， 而獲取之延遲量的精度較高。而使用 GPS 站計算獲取對流層延遲量有 許多模式，諸如 Saastamoinen 模式、Hopfiled 模式、Niell 模式等。 Saastamoinen 模式將地區精確大氣壓力帶入此經驗模式，可得精度達 mm 等級之乾延遲量；Hopfiled 模式引進位置向量的長度取代高程，計 算出乾延遲與濕延遲；Niell 模式因不需知道氣象參數，故乾延遲部分. 政 治 大 GPS 濕延遲部分只須知道所在緯度即可計算。本研究使用台灣架設之 立. 是依據緯度、橢球高及一天中所在天數（Day of Year, DOY）計算而得，. ‧ 國. 學. 連續觀測資料，搭配 Bernese 軟體所計算出之 Niell 模式延遲量，取得 對流層大氣總延遲量。. ‧. Li（2006 ）在義大利埃特納火山，約45 km × 45 km範圍佈署 14. y. Nat. 個 GPS 點位以做大氣改正之來源，改正效果良好。而本研究中採用之. n. al. er. io. sit. GPS 密度約在100 km × 100 km範圍內有 30 個點位，密度相對較低。. Ch. engchi. i n U. v. 42. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(55) 第二節 執行成果與檢核 研究中，以六張 PALSAR 影像組成三組像對，呈現 D-InSAR 成果。像 對組成如表 4-3 所示。成果將呈現原始 D-InSAR 偵測之地表變形，以及依 不同來源資料執行之乾改正、濕改正、乾加濕總改正、Niell 模式總改正。 改正成果將與 GPS 之真實地表變動量比較，並以點狀圖方式呈現於各組成 果下方。 表 4-3 組成 D-InSAR 之像對資訊 像對（編號） 時間基線（天） 垂直基線（公尺） 46 1923 2007/01/12-2007/02/27（I） 46 396 2007/11/30-2008/01/15（II） 46 452 2010/01/20-2010/03/07（III）. 學. ‧ 國. 一、. 政 治 大 原始 D-InSAR 立 偵測之地表變形（未改正）. 圖 4-3 至圖 4-5 為各像對原始 D-InSAR 偵測之地表變形成果，將變動 量以紅到藍顏色表示，紅色代表上升，藍色表示沉降，變動量值為±9 cm間。. ‧. 以圖 4-3 為例，代表 2007 年 1 月 12 日至 2007 年 2 月 27 日間的變動量，. y. Nat. 因時間間隔約莫 1.5 個月，預期地表不會有太大變動，但在圖中可看出中. n. al. er. io. 現檢核成果。. sit. 央山脈區域白色部分偏多，推測可能成果有誤差，而在之後的檢核中將呈. Ch. engchi. i n U. v. 43. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(56) 圖 4-3 原始 D-InSAR 成果（像對 I）. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 圖 4-4 原始 D-InSAR 成果（像對 II）. 44. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(57) 政 治 大. 圖 4-5 原始 D-InSAR 成果（像對 III）. 立. 乾改正. 學. ‧ 國. 二、. 圖 4-6 至圖 4-11 為各像對執行乾改正之成果與檢核。以圖 4-7 為例， 橫軸為各個 GPS 站，縱軸為變動量值；藍點為 GPS 實際變動量值，紅點為. ‧. 原始 D-InSAR 偵測之變動量值，綠點為乾改正後 D-InSAR 偵測之變動量值。. y. sit. io. er. 實變動量。. Nat. 若改正為有效改正，綠點應較紅點更趨近於藍點，表改正後成果趨近於真. al. v i n Ch 且由圖 4-7 可看出綠點較趨近於藍點；而像對 e n g c h i UII、像對 III 則無較明顯之改 n. 將圖 4-6 與圖 4-3 比較（像對 I） ，可看出圖 4-6 的白色區域有被改正，. 正趨勢。在此可看出乾改正確實對 D-InSAR 成果有影響。. 45. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(58) 圖 4-6 乾改正 D-InSAR 成果（像對 I）. 政 治 大. 0.1 0.08. 立. 0.06 0.04. ‧ 國. -0.08. NTPU. TWTF. YILN. SPP0. YMSM. SHMN. GS12. GS19. GS10. GS08. YM05. YM03. FCWS. YM01. WANL. YAME. THAI. TAIP. SANJ. NIUT. LNKO. Nat. HERI. KSHI. BANC. ANKN. (m). Dry. ‧. -0.06. SAR. y. -0.04. sit. -0.02. GPS. io. 圖 4-7 乾改正 D-InSAR 成果檢核（像對 I）. n. al. er. 0. -0.1. 學. 0.02. Ch. engchi. i n U. v. 46. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(59) 圖 4-8 乾改正 D-InSAR 成果（像對 II）. 政 治 大. 0.1. 立. 0.08 0.06. ‧ 國. -0.06. NTPU. TCYU. LYTU. CSRF. SA04. FUSI. SIND. GS11. GS13. GS01. GS09. YM04. S101. YM02. YNTS. TSHI. WUKU. TANS. PLIN. al. SLNP. LTUN. io. KYIN. ILAN. FUSN. BANC. ANKN. Nat. -0.08. Dry. ‧. -0.04. SAR. y. -0.02. GPS. sit. 0. er. 0.02. -0.1 (m). 學. 0.04. v. n. 圖 4-9 乾改正 D-InSAR 成果檢核（像對 II）. Ch. engchi. i n U. 47. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(60) 圖 4-10 乾改正 D-InSAR 成果（像對 III）. 政 治 大. 0.1. 立. 0.08 0.06. ‧ 國. -0.06. TCYU. i n U. CSRF. SIND. FUSI. GS11. GS13. GS01. GS09. YM04. YM02. S101. YNTS. WUKU. n. al. TSHI. TANS. SLNP. io. PLIN. LTUN. KYIN. ILAN. BANC. FUSN. ANKN. Nat. -0.08. Dry. y. -0.04. SAR. ‧. -0.02. GPS. sit. 0. er. 0.02. -0.1 (m). 學. 0.04. v. 圖 4-11 乾改正 D-InSAR 成果檢核（像對 III）. Ch. engchi. 48. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(61) 表 4-4 顯示位於共 51 個 GPS 測站上，三組像對在乾延遲改正前、後的 D-InSAR 高程變化量分別扣除 GPS 量測的高程變化量之差值，藉此表示改 正之效果。若是 GPS 測站在某時間段沒有資料可解算高程變化，該格位則 以 n/a 表示。表 4-4 中以像對 I 為例，ANKN 在乾改正前的 D-InSAR 成果 與 GPS 觀測差值為 3.0 公分，而改正後為 3.1 公分，屬無效改正點；又 BALN 在改正前 D-InSAR 成果與 GPS 差值為 9.3 公分，改正後為 1.0 公分，屬有 效改正點（表 4-4 中以灰底格表示）。 為了解各個像對的改正情形，依據表 4-4 中所列各像對的所有差值求 出各像對的全距，並再將表 4-4 中的所有差值取絕對值後，計算各像對之. 政 治 大 至改正後 1.4 公分，為改正最佳的一組。而在像對 II~III 則全距與標準差皆 立 變大，屬無效改正，主要是因為在這幾個像對皆有出現改正後偏離 GPS 觀. 平均數與標準差（參見表 4-4） 。由平均數來看，像對 I 由改正前 2.3 公分降. ‧ 國. 學. 測值較大的無效點位，如：HERI、ILAN、LNKO、LTUN、NIUT、SANJ、 TANS、TSHI、YNTS、YM04、GS08、GS09、GS10、GS11、GS12 等。. ‧. 本研究亦將各組像對之有效改正點除以該時期所有可用之 GPS 點總數，. y. Nat. sit. 得到有效改正點比例（參見表 4-5），以像對 I 為例，該時期可用以檢核之. er. io. 所有 GPS 點有 49 點，經乾改正後改善點位有 29 點，因此得到有效改正點. al. n. v i n Ch 像對 I 為最佳。表 4-5 亦呈現有效改正點之改正幅度，其算法為改正前 SAR engchi U. 比例為 0.59，整體觀察可發現，有效改正比例範圍為 0.39 ~ 0.59，其中以. 偵測之地表變形成果與 GPS 實際變動量差距（設為p），減去改正後 SAR 偵測之地表變形成果與與 GPS 實際變動量差距（設為 q） ，並將此數值標準 化（(|𝑝| − |𝑞|)/(|𝑝|)），以得到改正幅度。據此，若此數值愈接近 1，則表 示改正成果愈好。從統計數據來看，至少有 39%以上的點為有效乾改正點， 且平均改正幅度至少可達 48.3%。. 49. DOI:10.6814/NCCU201901154.
(62) 表 4-4 以 GPS 資料檢核各像對之 D-InSAR 乾改正成果（單位：公分） 像對別 （I） （II） （III） 改正 前 後 前 後 前 後 ANKN 3.0 3.1 1.5 1.7 1.7 0.2 BALN 9.3 1.0 4.2 -7.4 -0.9 0.5 BANC -0.5 -0.5 1.7 1.5 1.3 0.3 FIVE n/a -2.7 -1.3 -5.2 4.9 FUSN -2.3 -0.6 2.4 -0.7 0.6 1.9 HERI 3.5 -0.6 -3.0 -6.8 -5.0 7.6 ILAN -2.1 -1.4 0.7 1.4 -0.9 -1.1 KSHI -3.5 2.3 2.1 -0.1 -1.9 -1.8 KYIN -0.5 -0.1 -0.6 -6.9 -0.2 -0.1 LNKO 2.3 0.7 0.3 -2.1 0.6 1.5 LTUN 0.5 1.0 0.9 1.3 -0.5 0.8 NIUT 0.9 -0.5 1.6 -2.0 -0.3 2.4 PLIN -6.5 -1.2 -1.5 0.6 -0.9 -2.2 SANJ 2.7 -0.4 -0.4 -7.0 -2.1 5.2 SLNP 4.7 0.0 1.1 1.1 -0.2 -0.3 TAIP -8.3 -1.1 -2.4 -1.6 -2.0 1.0 TANS 0.6 -2.0 -1.9 -4.7 -0.7 2.9 THAI 4.2 2.8 2.0 -3.1 -3.7 1.5 TSHI 3.7 0.8 -2.1 -4.0 -5.1 9.6 WANL 0.2 -0.5 -2.0 -1.5 -3.8 4.3 WUKU 2.0 -3.9 -1.1 -3.2 -1.0 0.0 YAME -0.6 2.3 1.4 -0.4 -1.3 -2.5 YNTS 7.4 -1.2 0.3 2.8 0.3 -1.6 FCWS -2.0 1.1 0.9 -0.5 -0.9 -2.3 S101 0.8 0.2 -1.2 -0.4 -0.7 -1.1 YM01 2.6 -0.7 -1.1 -2.4 -3.4 2.2 YM02 -0.6 -3.9 -0.2 -1.2 -2.9 -1.0 YM03 3.9 -1.6 -1.5 -3.0 -4.4 4.4 YM04 0.4 -1.5 0.8 -1.7 -6.2 6.7 YM05 -2.3 -2.5 -0.8 -2.4 -4.8 1.8 GS01 -1.4 -0.2 -0.8 -0.4 2.1 0.9 GS08 -1.6 -2.7 -0.6 -3.5 -1.9 2.6 GS09 0.6 -2.4 -0.9 -1.6 -2.6 3.9 GS10 1.4 -0.1 -1.5 -2.9 -0.5 1.6 GS11 -1.5 -2.4 -1.4 -2.4 0.1 1.7 GS12 0.1 0.6 0.1 -0.9 0.5 0.7 GS13 -1.0 -0.5 1.1 0.7 1.0 0.3 GS19 -0.3 -0.9 -2.2 -1.1 -1.9 -1.9 FUSI 1.8 -1.8 0.0 -1.3 0.8 0.6 SHMN 2.9 -1.1 -2.0 -5.0 -3.2 7.0 SIND -2.9 -0.8 -0.5 0.2 0.5 -1.0 YMSM -3.8 -3.8 -1.1 -1.1 -4.1 10.8. 立. 政 治 大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i n U. v. 50. DOI:10.6814/NCCU201901154.
相關文件
In Paper I, we presented a comprehensive analysis that took into account the extended source surface brightness distribution, interacting galaxy lenses, and the presence of dust
The growth of the Chinese bamboo: Coaching, teaching and learning in promoting reading literacy in Hong Kong primary schools – Hong Kong students in PIRLS 2011.
“Water control and useful knowledge: river management and the evolution of knowledge in China, Northern Italy and the Netherlands.” Paper presented at the Global Economic
In this paper, by using Takagi and Sugeno (T-S) fuzzy dynamic model, the H 1 output feedback control design problems for nonlinear stochastic systems with state- dependent noise,
In this chapter, the results for each research question based on the data analysis were presented and discussed, including (a) the selection criteria on evaluating
Based on the tourism and recreational resources and lodging industry in Taiwan, this paper conducts the correlation analysis on spatial distribution of Taiwan
(5)The Direction-Giving Language and the Empathetic Language of the principal have reach to the outstanding level of anticipa t i on f or t he t e a c he r ’ s j ob
Zhang, “A flexible new technique for camera calibration,” IEEE Tran- scations on Pattern Analysis and Machine Intelligence,
