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航 航 測 測 及 及 遙 遙 測 測 學 學 刊 刊

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航 航 測 測 及 及 遙 遙 測 測 學 學 刊 刊

Journal of Photogrammetry and Remote Sensing

發行人:陳良健

出版者:中華民國航空測量及遙感探測學會

地址:台北市文山區羅斯福路五段 113 號三樓 信箱:台北市郵政 93-158 號信箱

電話:886-2-8663-3468 886-2-8663-3469 傳真:886-2-2931-7225

電子信件:[email protected] 網址:http://www.csprs.org.tw

PUBLISHER: L. C. Chen

PUBLISHED BY: Chinese Society of Photogrammetry and Remote Sensing

Address: 3F, No.113, Sec.5, Roosevelt Road, Taipei, Taiwan Mail Address: P. O. Box. 93-158, Taipei, Taiwan

Tel: 886-2-8663-3468 886-2-8663-3469 Fax: 886-2-2931-7225

E-mail:[email protected] Web Site:http://www.csprs.org.tw 總編輯

曾義星

國立成功大學測量及空間資訊學系 電 話:886-6-275-7575 分機 63835 傳 真:886-6-237-5764

電子信件:[email protected]

EDITOR-IN-CHIEF Yi-Hsing Tseng

Department of Geomatics, National Cheng Kung University Tel: 886-6-275-7575 ext. 63835

Fax: 886-6-237-5764

E-Mail: [email protected]

編輯委員 EDITORIAL BOARD

 農林

鄭祈全 (文化大學) 申雍 (中興大學)

 Agriculture and Forestry

C. C. Cheng (Chinese Culture University) Y. Shen (National Chung Hsing University)

 海洋與大氣 劉振榮 (中央大學) 何宗儒 (台灣海洋大學)

 Oceanography and Atmospheric Science G. R. Liu (National Central University) C. R. Ho (National Taiwan Ocean University)

 防災

劉進金 (達雲科技有限公司) 徐百輝 (台灣大學)

 Disaster Management

J. K. Liu (LIDAR Technology Co., Ltd) P. H. Hsu (National Taiwan University)

 土地利用與覆蓋 陳永寬 (銘傳大學) 詹進發 (政治大學)

 Land Cover and Land Use

Y. K. Chen (Ming Chuan University) J. F. Jan (National ChengChi University)

 地理資訊系統

何維信 (中華科技大學) 蔡榮得 (中興大學)

 Geographical Information System

W. H. Ho (China University of Science and Technology) J. D. Tsai (National Chung Hsing University)

 遙感探測

陳良健 (中央大學) 陳錕山 (中央大學)

 Remote Sensing

L. C. Chen (National Central University) K. S. Chen (National Central University)

 攝影測量與光達 廖揚清 (成功大學) 史天元 (交通大學) 趙鍵哲 (台灣大學)

 Photogrammetry and LiDAR

Y. C. Liao (National Cheng Kung University) T. Y. Shih (National Chiao Tung University) J. J. Jaw (National Taiwan University)

封面圖片說明 About the Cover

海洋沿岸水體是漁場、港灣、遊憩及珊瑚礁等重要海洋資源分佈所在,同時也是最容易受人為污染及 陸源物質輸送影響的水質敏感區。從封面的福衛二號 8 公尺解析度多期影像可發現陸源輸送在高屏河口到 小琉球間形成含有高濃度懸浮物質的沖淡水團,且水團型態受降雨、河川流量、潮汐及沿岸流場之作用影 響,具有顯著的時空分佈特徵。(封面福衛二號影像為國家太空中心提供,並由國立成功大學全球觀測與資 料分析中心加值處理完成)。

(封面圖片出處:結合 MODIS 與 Formosat-2 光學影像建立高屏河口及沿岸水體高時空分辨率總懸浮物質濃 度估算公式,第十七卷 第一期 第 53-65 頁)

(3)

特刊引言 水資源遙感探測

游保杉

國立成功大學工學院

水是生命形成的重要因素,也是人類文明發軔的起源。從大禹治水、尼羅河 洪泛,到「深淘灘、淺作堰」的都江堰、八田與一修建的嘉南大圳,水資源之成 功應用可說是成就人類文明與文化發展之基石。由於台灣面臨多自然災害的環 境,無論是大雨導致之淹水或山崩地滑,或是缺水導致的限水,均對人民福祉與 國家經濟產生重大影響。水資源議題之重要性,不言可喻。本特刊旨在介紹衛星 遙測與水資源的整合,期待未來有更深入跨領域研究成果,對水資源與防災更具 體貢獻。

水資源議題之探討有多重面向,由氣象、氣候、以及全球變遷,到土地使用 型態改變導致逕流特性轉換、地形變化導致沖刷淤積之行為變化,均屬於水資源 議題。遙感探測具有掌握高時空分辨率之特性,提供水資源研究有效資訊,無論 是光學型感測器或微波型感測器,均是現代所有與地理空間相關研究之重要一 環。航測及遙測學刊乃中華民國航空測量及遙感探測學會所發行之專業期刊,基 於推廣航測及遙測技術應用於水資源環境調查及分析之研究,乃規劃出版「水資 源遙測」專刊。水資源之應用課題眾多,本特刊所刊載者為林林總總多樣研究中 之部分議題。本刊所載者計五篇,其篇名依序為:

 應用遙測偵測鹽水溪上游土地利用改變及其對逕流之影響;

 整合遙測資訊於山區雨量推估;

 運用福衛二號高時空分辨率多光譜影像於台灣全島崩塌地判釋與災害 分析;

 結合MODIS 與Formosat-2 光學影像建立高屏河口及沿岸水體高時空 分辨率總懸浮物質濃度估算公式;

 應用MODIS 影像反演土壤含水率-以泰國MaeSa集水區為例。

這五篇論文所探討之課題各異,反映出航測及遙測技術應用於水資源環境調查及 分析之多樣性。而這五項研究,因應課題之差異,所探討之尺度亦有所不同。第 一篇與第五篇,均以集水區為對象。相對應者,第四篇針對較小之特定區域,第 三篇則涵蓋全台灣。以感測器性質而言,除第二篇使用微波外,其餘諸篇均以使 用光波波段為主。而就使用光波波段感測器者,第四、五兩篇著重於構建模式反 演,第一、三篇則應用到分類與辨識之技術。這五篇論文所探討之課題,最終均 與水資源管理以及防災議題相關聯。

水資源之適當管理與妥善應用,是人類趨福避禍之重要環節。如何充分應用 太空科技,了解環境、認識環境、因應環境,是一個嚴肅的課題,願本特刊之編 印,能對航測及遙測技術應用於水資源環境調查及分析提供參考案例,並由而達 成促進之功能。本特刊中諸項研究所使用之數據,AVHRR、LANDSAT、MODIS,

均無資料獲取費用之需求。因此,瓶頸實為研究分析之人力與創意。

(4)
(5)

航測及遙測學刊 第十七卷 第 1 期 第 1-16 民國 102 年 03 月 1

Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Volume17, No1, March 2013, pp. 1-16

1國家實驗研究院台灣颱風洪水研究中心 副研究員 收到日期:民國 101 年 04 月 11 日

2亞伯特大學土木環境工程系 博士後研究員 修改日期:民國 101 年 08 月 15 日

3國立成功大學水利及海洋工程學系 教授 接受日期:民國 101 年 11 月 18 日

通訊作者, 電話: 04-24608822 ext. 903, E-mail: [email protected]

應用遙測偵測鹽水溪上游土地利用改變及其對逕流 之影響

王毓麒

1*

郭俊超

2

游保杉

3

摘 要

臺灣由於經濟發展形成流域內土地都市化嚴重;而都市化對流域內洪水影響程度,是極需探討的主 題。本文以鹽水溪流域豐化橋以上集水區為研究區域,探討土地利用改變,對都市化後水文歷線及蓄洪 能力之影響。本文利用主題圖切除配合監督式分類之方法,針對1972 年 Landsat MSS 影像及 2000 年 SPOT 影像,進行土地利用分類;並發現其中建築面積從1972 到 2000 年增加約 1600 公頃。因研究區域包含平 地及山區,故嘗試加入水筒模式,與過去可合理模擬山區;運動波理論建立之格網型降雨-逕流模式連結。

經過12 場歷史暴雨事件的率定,證實加入水筒模式可合理模擬降雨-逕流關係;進一步利用此分布型降雨 -逕流模式,探討土地利用改變對蓄洪能力之影響程度;結果發現集水區 10 年重現期距之設計洪水增加約 10%,可能增加淹水機率,應提出適當減洪措施以減少損失。

關鍵詞:遙感探測、次像元分類、土地利用變遷、水筒模式、降雨-逕流模式

1. 前言

鹽水溪流域在民國90 年代有許多重大開發案,

其中以台南科學園區之開發最為重要,其他相關都 市計畫有新市擴大計畫、善化都市計畫及安定都市 計畫等。台南科學園區原為地勢較低之低窪地且南 側又有鹽水溪阻隔,先天排水條件較差,而園區開 發後其地盤勢必填高,造成原來承納洪水之區域大 幅縮減,將對其鄰近區域造成衝擊;而都市計畫之 開發亦使原為農業使用為主之土地使用型態有所 改變,此種人文發展所引發之水文影響,可能使地 表逕流量及淹水機率增加。因此本研究目的主要利 用衛星遙測評估土地使用變遷狀況,測試不同分類 方法的正確性,最後探討土地利用改變對逕流之影 響。

鹽水溪豐化橋以上之流域,在上游區主要為丘 陵地;下游區域則坡度平緩,為主要之農作區及市 區。流域整體而言除山區地形外另包含平地區域;

然而以運動波為基礎之降雨-逕流模式一般只適用 在上游山區,若單只用適合山區之模式,除理論基 礎不合理,也可能達不到較佳的模擬結果。因此本 研究亦提出一個結合平地區域與山區之模式,以適 當模擬此一包含平地及山區集水區之降雨-逕流行 為。

近年來地理資訊系統與衛星遙測之發展,已提 供水文學家對集水區特性了解,尤其在土地變遷上,

如 Lambin & Ehrlich(1997) 應 用 遙 測 技 術 對 1982-1991 非洲地區探討土地覆蓋改變,採用日時 間尺度的AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) 衛星影像資料去分析,結果顯示由於 氣候的易變性及季節溫度的變化,使大部分的土地 改變涉及不規則的變化。周天穎(1998)則結合遙測、

地理資訊系統及全球定位系統等技術分析土地利 用變遷對水庫集水區之影響,並建立土地利用分析 系統。郭振民(1999)則結合遙測、地理資訊系統及 全球定位系統等技術,分析土地利用變遷和整合分

(6)

2

析相關地 並可監測 任(2001) 遷上,將專 制,快速 地利用變 土地利用 流域,以 利用NDV 並比較利 文獻顯示 效且普遍 配合不同 分析。

位於 川改為主 主流於安 和曾文溪 西北低的

地文資料,以便 測集水區土地使

)應用人工智 專家知識與經 速偵測土地利用

變遷型態,架構 用變遷偵測模

五個時期夏季 VI 分類及利用 利用影像相減 示利用遙測技術 遍應用之方法 同分類方法,進

2. 研

於台灣西南部 主要河川;為本 安平港附近流 溪;南與二仁溪 的地勢,幹流

航測及

便分布型降雨- 使用對水文歷 慧的技術在偵 經驗利用知識

用變遷,同時 構出一套完整 式。呂秀慧(2 季之SPOT 影

用NDVI 輔助 法所得之變遷 術對影像進行

,因此本文亦 進行研究區域

研究區域

之鹽水溪,於 本省二十一條

入台灣海峽。

溪為鄰,整體 長約 41.3 公

遙測學刊 第

-逕流模式模擬 歷線的影響。簡 偵測都市土地 識庫邏輯推論的 時探討多時段之 整遙測影像分類 2001)針對頭前 影像進行變遷分 助原始光譜分類 遷成果。以上相 行變遷偵測,為 亦使用衛星影像 域之土地利用變

於72 年由次要 條主要河川之一

。鹽水溪流域 體呈現出東南高 公里,面積大約

圖1

第十七卷 第一

擬,

簡甫 地變 的機 之土 類與 前溪 分析,

類,

相關 為有 像,

變遷

要河 一,

域,北 高而 約為

343 其流 通相 等穿 水溪 程與 新市 為積 機械 加上 來臨 式處 而減 淹水 率。

由於 本研 區域 特色 都市

鹽水溪流域地

一期 民國 102

3 平方公里,流 流域概況如圖 相當發達,高 穿越全境,為 溪為主要河川 與土地開發案 市鄉的臺南科 積體電路、電 械和生物技術 上排水系統整 臨時,常在該 處理,但若周 減少原來可承 水潛勢,甚至影

。而鹽水溪流 於降雨-逕流模 研究土地利用 域為新市站上 色為上游為丘 市建築區域外

地形圖

年 03 月

流域遍及台南 圖1 所示。鹽水

速公路、縱貫 陸上主要交通 川後,於民國 案於流域內進行 科學工業園區之 電腦及週邊設備 術等高科技產業 整治管理未趨完 區形成淹水。

邊相關排水措 承納洪水之地區

影響到已開發 流域水位-流量 模式需流量站 用變遷及降雨- 上游集水區(如 丘陵地多湖泊 外,餘多為農業

南縣市14 個鄉 水溪流域平坦 貫鐵路及第二

通幹線。自政 90 年代陸續 行,其中較為 之開發。科工 備、通訊、光 業,但該園區 完善,因此暴

。目前雖以填 措施未夠完善 區;增加園區 發高科技廠區 量站僅存新市 站進行率定之 -逕流分析之 如圖2 所示),

,下游為平地 業用地。

鄉鎮市區,

坦廣闊,交 二高速公路 政府調整鹽 續有重大工 為重要的乃 工區內主要 光電、精密 區地勢低窪,

暴雨或颱風 填高地基方 善,如此反 區外周邊之 區之排洪效 站乙站,

工作,故 主要研究 本區域之 地除新化等

(7)

3.

欲比 個適當方 遙測影像 法(image rationing) method) analysis) comparis analysis) 多時段分 甫任,20 多時段分 類法需將 同解析度 類大多僅 是否變遷 分類 同的特性 自分類後 方法分別

王毓麒

圖2 新市站

. 土地利

比較不同時期 方法,對衛星影 像變遷方法,一 e differencing

) 、 植 生 指

、 主 成 分 分

、 分 類 後 on) 、 向 量 變

、K-S 檢定法 分類法(direct m

001)。以上幾 分類法可判斷 將兩張影像合併 度之影像圖。其 僅利用影像差 遷。

類後比較法是將 性先各自進行 後的結果,比較 別針對兩個影像

麒、郭俊超、游

站上游集水區

利用變遷

的土地利用情 影像做適當分 一般的方法有 g method)、影 數 相 減 法( 分 析 法(prin 後 比 較 法 (p

變 異 分 析 法 法(Kalmogorov multidate clas 幾種方法,除

出分類後類別 併,不適合本 其餘之方法不 差異大於某門

將兩時期的影 適當分類,根 較找出變遷的

像進行土地利

游保杉:應用遙

概況圖

遷分析

情形,必須選擇 分析。傳統上應 有的有:影像差 影像比例法(im

(vegetation in ncipal compo

post-classifica 法(change ve v-Smirnov Te ssification)等 除分類後比較法

別,其中多時段 本研究中使用的 不進行土地利用 檻值就判斷土

影像,根據地物 根據兩張影像圖 的情況。由於此 利用分類,可以

遙測偵測鹽水溪

擇一 應用 差異 mage

ndex onent ation ector est)、

(簡 法及 段分 的不 用分 土地

物不 圖各 此一 以減

少前 差異 類後 或不 作成 差會 模擬 的結 累積

民國 情況 同衛 兩張 較法 不同 以進 後比 供降 之地

3.

況 LAN 析度 今較 資料 而 多取 萬幅 80~

3(b) 200 衛星 料。

號影 代南 因此

溪上游土地利用

前後時期的大 異所造成的影 後比較法可減 不同感測器之 成常見的分類 會累積而影響 擬影響並不大 結果作為地文 積之問題。

尤於本研究 國80~90 年代 況下,不得已採 衛星影像,其 張影像合併分 法為兩張影像 同大氣條件等 進一步比較土 比較法;另外 降雨-逕流模式 地文參數。

1 衛星影

為了解鹽水

, 因 此 向 中 NDSAT MSS 度不如Landsa 較久,實為土地 料。近年來國內 SPOT 多光譜 取像區域,至 幅之多;且本

~90 年代,因此 ))作為土地利 00 年土地利用 星影像(圖 4)

。近年來,雖 影像可供選擇 南科等重大土 此並未選用近

用改變及其對逕

大氣、太陽角度 影響,鄧淑萍(

減少二期衛星 之誤差,因為各 類主題圖,而其 響變遷分析結果 大,因為水文模 文因子各自模擬

究案例主要發 代,缺乏較早的

採用Landsat 波段及解析度 分析。在這種情 像分別做分類辨 等影響,且可獲 土地利用變遷

兩不同時期的 式推算兩時期

影像與地

水溪流域內較 央 大 學 太 遙 庫存衛星影像 at TM 及 SPO 地利用變化前 內已停止接收 譜影像可提供 目前為止可提 本研究區域主 此採用2000 年

利用改變後之 用分類,另購買

,作為輔助分 雖有更高解析度 擇,但本研究主 土地開發案後對 近期之影像。

逕流之影響

度、植物生長 (2010)亦明確 星影像不同的

各類別為獨立 其缺點是各影 果,但對於本 模式是針對各 擬,因此並不

發生重大變遷 的SPOT 衛星 t MSS 及 SPO 度不同,不適 情況下,使用 辨識,具有減 獲得個別的分

,因此本研究 的土地覆蓋,

期降雨-逕流行

地真資料

較早年代之土 遙 中 心 購 買

像(圖 3(a)),

OT 影像,但 前不可多得之 收LANDSAT T 供較高空間解 提供之影像數 主要變遷發生 年之SPOT 衛星 之代表。另外 買了一張2001 分類水稻區域

度之SPOT 5 主要目的乃探 對該區域逕流

3

長狀況等之 確指出,分 大氣狀況 立產生且製 影像分類誤 本研究水文 各時期分類 不會有誤差

時間約在 星影像資料 OT 兩種不 適合直接用 分類後比 減少兩時期 分類結果,

究採用分類 更可以提 行為所需

地利用狀 1972 年 雖然其解 但其年代距 之珍貴參考 TM 影像,

解析力及較 數量達數十 生於民國 星影像(圖 外為輔助 1 年 SPOT 域的影像資 及福衛二 探討90 年 流之影響,

(8)

4 航測及遙測學刊 第十七卷 第一期 民國 102 年 03 月

在進行監督式分類之前,必須先瞭解實際的地 真資料,才能根據已知的地真資料,進行訓練樣區 的圈選;此外評估分類結果之精確度,亦需利用地 真資料方可推求。1972 年 Landsat MSS 影像其年 代久遠,實際的地表資料僅有航照圖,因此使用航 照圖作為地真資料,而2000 年 SPOT 影像則無適 當航照圖做地真資料對應,因此進行現地調查,取 得部分地真資料。在進行調查之前,先以既有的道 路系統為基礎規劃適合的路線,以便對鹽水溪上游 的土地覆蓋情形做深入的調查;本研究利用全球衛 星定位系統(GPS:Global Positioning System)進行 定位,拍下當地土地覆蓋情形並記錄座標。GPS 的定位方式是使用手持式 GPS 接收機,定位時須 上空無遮蔽物,且接收到4 顆衛星以上的訊號。接 收器一般精度為 15 公尺,而本研究採用之 SPOT 衛星影像解析度為 12.5 公尺,因此在選擇樣區地 點時,儘可能選擇較大面積且同一種類之區域,並 在區域中心進行定位,如此則可減少GPS 的誤差。

現地調查對訓練樣區的圈選有相當大的幫助;大致 上來說,平地區域建築物以外大多是農作,農作中 又以水稻居多;丘陵山區大致上都是樹林、竹子,

有農作的部分以鳳梨居多。經過此次現場調查,對 流域內的地表覆蓋情形有深刻印象,對流域內的特 徵也更能掌握。

3.2 傳統影像分類法

傳統影像分類法常用的有非監督式分類法 (Unsupervised Classification) 和 監 督 式 分 類 法 (Supervised Classification)兩種,非監督式是依據使 用者所定的分類數,利用群集分析方式計算各群集 的平均值及標準差,逐一檢查影像各像元之光譜值,

是否符合光譜最短距離之條件;經由反覆的群集切 割或合併之分析計算,進行影像像元的群集歸類,

以達到預定的分類數且達最高的光譜分離之目的。

此方法其優點為單純利用統計方法進行分類,不需 圈選訓練樣區,可減少監督式分類法中圈選訓練樣 區之時間,同時對地表實際類別較不會遺漏;缺點 是只能判釋分類數目,無法得知分類類別,在精確 度方面亦因地貌複雜度不同而造成精確度品質不

穩定。

監督式分類法主要是根據地真(Ground Truth),

如航空照片、像片基本圖或其他主題圖等地面實際 資料,將已知特定類組的像元做為特定訓練樣區用 訓練分類演算,依調查目的先決定欲分出的類組,

再圈選出各類組的訓練樣區以決定每一像元應歸 入的類組,並計算各類組的均數與共變異矩陣等統 計值,再依統計值產生之機率密度函數對整個影像 各像元作分類。監督式分類法的優點為透過人工訓 練判釋,所判釋之精確度較為穩定;缺點也因為利 用人工判釋方法,需要訓練較具專業的判釋人員,

同時分類所花費的時間隨地貌的複雜程度而有不 同。

本研究原則上採用ERADS Imagine 軟體進行 監督式與非監督式分類,然而在分析的過程中發現,

衛星影像在分類時,一般皆將影像像元視為單一土 地覆蓋類別,但是實際上每一像元內,多混雜了各 種類別之光譜值,此混合資訊會影響分類之精確度。

而LANDSAT MSS 之解析度只有 80 公尺,其像元 必然混合了各種資訊,若直接將其視為均勻像元,

則會造成分類面積嚴重誤差,並直接影響到土地利 用變遷分析結果。因此本文除了以傳統方法進行土 地利用分類外,嘗試以模糊聚類分析原理,將各像 元視為不均勻以推求像元內各類別之模糊隸屬度,

進一步將分類面積精確度提升。

3.3 次像元分類法

次像元(Sub-Pixel)分類法之理論,即是將影像 現有像元再切割,影像分類單位由單一像元推進為 次像元,以進一步萃取分離出像元內混合之光譜特 徵值,改善衛星影像解析度不足之處,此時影像分 類結果不再以單一像元為單位,而是到達次像元之 精度,故在國外早期次像元分析技術多大量用於軍 事及情報分析(李旻旻等,2002)。故次像元分類法 不是某種特定的理論,而是一種分類概念,凡是能 將現有像元單位進一步分割萃取的方法皆能稱為 次像元分類法。目前國外文獻中常用的方法有模糊 C 均值分類法(Fuzzy C-Mean Classification)、最大 概 似 後 驗 概 率 法 (Posterior Probability from

(9)

王毓麒、郭俊超、游保杉:應用遙測偵測鹽水溪上游土地利用改變及其對逕流之影響 5 Maximum Likelihood Classification)、線性混和模式

(Linear Mixture Model)(Bastin, 1997)及類神經網路 模式(Artificial Neural Networks)(Kanellopoulos et.

al, 1992)等。以上幾種方法又以模糊 C 均值法最常 使用,且應用廣泛。Foody 曾比較模糊方法與線性 混和模式的分類結果,並證明兩種方法分類結果接 較傳統方法準確且提高其精確度(Foody, 1994),爾 後並提出該方法的精確度評估法則(Foody, 1996;

Foody,1998)。因此本文採用模糊 C 均值分類法,

進行影像次像元之分析。

傳統的 C 均值法的分類步驟為:(1)假定聚類 個數c,並計算各群之聚類中心。(2)計算每一樣本 到各中心之距離,並將各樣本分配到與其最近的聚 類。(3)重新計算新聚類中心 vi。(4)重複步驟(2)和 (3),直到各群沒有重新分配樣本的情形為止。而 模糊c 均值法,除了須事先指定聚類數 c,另外訂 定一個實數m 和一個代表停止準則的微小正數

與傳統分類法最大的不同在於隸屬度函數與特徵 函數的差別。很明顯地,隸屬度函數的值域為介於 0 到 1 之間的所有實數。例如給一組資料的集合

x x xn

X1, 2, , 。一般說來xk是一個向量。模 糊聚類分析的目標是找到一組有 c 個聚類中心

1, , ,2 c

v v v 的模糊分類P

P1,P2,,PC

,這些聚落 中心要儘可能清楚表示樣本分布情況。我們需要一 些規則來表達此一概念。也就是結果能使同一聚落 中的元素有較強的關聯,且不同的聚落中的元素關 聯性較弱的規則需考慮。因此定義一個模糊c 分割 矩陣Mfc

P|ij

ij表示樣本i 聚類的隸屬度,

且滿足式(1),(2)及(3)。

  0 , 1

ij

 ; i=1,…,c;j=1,…,n;

(1)

1

1

 

c

i

ij

j=1,…,n;

(2)

n

n

j

ij

 

1

0  ;

(3) 則模糊聚類之目標函數為

   

2

1 1

,



n

j c

i

i j m ij

fc P v x v

J

 ;

(4)

其中

1  m  

為模糊指數,此加權參數控制著分 類過程的模糊性。

∥.∥是在空間中的內積, 2

i

j v

x xjvi的歐 基里德距離。

在(1),(2)及(3)的條件下,對(4)式求取最小,

可得ijvi為:

 

  

n

j

m ij n

j

j m ij

i

x v

1 1

i=1,…,c

(5)

 

 

c

i

m i j

m i j ij

v x

v x

1

1 / 2 1

1 / 2 1

/ 1 /

 1 , i=1,…,c ;

j=1,…,n

(6) 觀察由(5)式計算出的 vi,它可被視為模糊分 類Ai 的聚落中心。因為它是 Ai 中資料加權平均,

而權數是xj 在模糊集合 Ai 中隸屬度的 m 次方。目 標函數則用來測度模糊聚落中,聚落中心與元素距 離加權後的和。所以,較小的Jm

 

P 值對應較佳的 模糊分類。模糊c 均值分類法的目標是找出一組模 糊分類 P 擁有最小的Jm

 

P ;聚落問題轉成了最 佳化的問題。因此模糊 C 均值分類法之步驟可整 理如下:

1. 選擇c個起始聚類中心,起始模糊分類P 0 ,m 及誤差值

2. 由 式 (5) 計 算 P t c 個 聚 落 中 心 v

 

    c t

t t

tv1 ,v2 , ,v

3. 由v 

    c t

t t

t

v

1

, v

2

,   , v

與式(6)計算新的模糊 分類  

  2 1  1

1 1

1 , , ,

t t   ct

t P P P

P

4. 比較P t P t1 。若 P t Pt1 ,演算就

(10)

6

停止。否 在步驟4

例如可令

此演算法 當m 愈接m 趨近 結果愈模 X 的中心 為合適,但 之間最為 m 值,但 2000)。根 元對於各 割,並依據 將原始L 其分類之 升至 10m 對於各類

3.4 分

3.4.1

分類 進行,本 精確度評 圖、地形 (Referenc 與實際地 確度。本 擇的點數 類別上,

點。

否則令t t1 中, P tP

P t P t1

法中,m 的選取 接近1,則分類 近無限大,則 模糊。也就是所 心。雖然文獻上

但根據經驗上 為適當。目前並 對所有的m,

根據模糊C 均 各類別之隸屬度

據各類別之隸 LANDSAT M 之面積最小單

m

10m;不僅 類別面積,也

分類結果

精確度評

類後影像之可 本研究利用應 評估,利用隨機

形圖或所蒐集 ce Data)輔助判 地貌之類別結 本研究隨機取點

數相同,是為了

,且像元數較

航測及

,回到步驟2

 t1

PP t

n ij j c

i

1,...max,1,...

取可根據問題 類結果愈趨近

 t

Jwfc函數值將 所有的聚落中 上較少討論應

上的最佳選擇 並無理論指出 此演算法均會 均值法分類後

度,因此可將 隸屬度重新分 MSS 像元切割 位將由原來之 僅對於分類結

會有較佳之精

果與比較

評估

可靠性可用精 用軟體(ERDA 機取點之方式 集的地面真實

判釋;將此採 果比較,評估 點,且在分類 了避免全體隨 較少之類別選

遙測學刊 第

2。

P t1 的距

   t ij t

j1  。

題的需要來考量 近於傳統分類法 將趨近於零,分 中心傾向於資料 該如何選取m 擇是介於1.25 出如何選取最佳

會收斂(阮亨中 後,即可獲得各 將原有像元予以 分配,以本文為 割並重新分配後

之 80m

80m 結果應有所改

精度。

確度評估之方 AS Imagine)進 式,配合相片基 實現況參考資 採樣點分類之結 估分類後影像的 類成果類別每類 隨機選取集中在 到的點太少之

第十七卷 第一

距離。

量。

法;

分類 料集 m 較 到5 佳的 中,

各像 以切 為例,

後,

m 提 改善,

方式 進行 基本 資料 結果 的精 類選 在某 之缺

圖3

一期 民國 102

3(a) 1972 年 L

圖3(b) 2000

圖4 2001 年 年 03 月

Landsat MSS

年SPOT 衛星

年 SPOT 衛星

衛星影像(11

星影像(12 月

星影像(4 月 25

月1 日)

31 日)

5 日)

(11)

王毓麒、郭俊超、游保杉:應用遙測偵測鹽水溪上游土地利用改變及其對逕流之影響 7

3.4.2 非監督式分類結果

非監督式分類法只需輸入影像,不需另外圈選 訓練樣區,其步驟短、分類時間快,但是分類後只 能得到分類數,無法得知類別,需另外給定分類結 果。本文中使用非監督式分類法先分為12 類,並 根據航照圖及其他可參考資料,從12 類中判斷類 別,再將相同類別合併,影像類別之定義乃參考郭 振民(1999)研究中對於逕流影響較大之類別,但考 慮部分分類覆蓋面積較少,例如裸露地,其與旱田 在光譜值之反應類似,對逕流之影響也類似,因此 並未特別將其區分出來。最後本研究共合併為建築、

水體、旱作、水稻及林木五類。豐化橋上游流域之 1972 年、2000 年非監督式分類結果如圖 5~6 所示;

精確度評估如表 1~2。1972 年之分類精確度僅達 68.73%;2000 年為 73.5%,主要分類錯誤在建築、

旱田、水稻,尤其建築區容易與其他類別混淆;而 同樣的 2000 年分類影像也有相同之分類錯誤情 形。

3.4.3 監督式分類結果

監督式分類首先需先圈選訓練樣區,作為訓練 樣本。圈選訓練樣本則依據航照圖及現地調查。圈 選的樣區依小區塊、多樣區的原則選取,選擇若干 不同波譜反應的樣區,先將其分為不同類別,以確 保取樣光譜之多樣性,並以最大概似法進行分類,

分類完成後再依地真資料進行合併。在分類過程中 發現1972 年 Landsat MSS 影像,水稻與建築地區 在四個波段之灰度值相當的接近,因此導致都市區 與水稻田分類上之混淆,在如此接近的情況下,即 使改變不同分類方式,可提升之精確度亦有限,因 各分類方法中,皆是以波段灰度值進行分類,如果 本質上其差異已經不大,分類勢必困難且容易誤判。

因此本文擬切除較確定的一類後,再重覆進行監督 式分類;希望藉由去除都市區與水稻田兩類別灰度 值過相近的因素,提高辨識的精確度。

在考慮選擇切除水稻或是建築區的過程中,本 文以面積大小為考量,因都市區域較小,將之切除 花費的時間時間較短,所以決定以航照圖為參考資

料,先切除都市區域。另外河道部分由於分類時常 受到周圍洪水平原的影響,分類上常會被誤判為植 物類,因此也先將河道切除,最後對剩餘類別進行 分類。經過此修正後,1972 年 Landsat MSS 影像 判釋精確度評估結果如表3;整體精確度可提升到 達80.43%,分類後影像如圖 7 所示。

至於2000 年 SPOT 衛星影像分類,則欲利用 上述相同的概念,先切除河道部分。除此之外,水 稻田因季節不同而產生光譜不同的變化,可以利用 為輔助分類的一個概念(鄧敏松,1997)。由標準的 波譜反射率曲線,顯示三種基本的地物:健康的綠 色植物、乾燥的土壤、及透明的湖水三類典型反射 率曲線,而水稻之生長期與收穫期在地表的不同反 應上;即為由植被轉為土壤,可從曲線中看出,在 SPOT 的第二、三波段植物與土壤之反射率有明顯 之不同,因此利用 2001 年 4 月水稻生長時期與 2000 年 12 月水稻收割後兩張影像輔助辨識水稻。

做法為分別將前者像元 3 個波段灰度值減掉後者 像元之灰度值,觀察水稻區的變化情形。圈選出幾 個代表的樣區,計算其平均值、標準差及各波段最 大最小範圍等統計特性,並依此設定第二波段灰度 值差小於-6、第三波段灰度值差大於 25 的條件下,

此區域為水稻田區,經過精確度分析(表 4)的檢驗,

水稻切除之精確度可達 96.74%,已達較高之精確 度,因此先切除水稻田區,對其餘非水稻田區的部 分再進行監督式分類,最後合併分類後影像。非水 稻田區域土地分類之精確度評估可達 94.93%,而 分類結果如圖8 所示。

3.4.4 次像元分類結果

雖然經由切除主題圖輔助,1972 年影像以監 督式分類已有不錯之精確度,但是其解析度只有 80m,與 SPOT 之 12.5m 相比相差甚多,即使分類 結果不錯,但傳統方法將80×80m 的範圍皆視為單 一像元,忽略像元之不均勻性,勢必造成分類類別 面積上極大的誤差,而以兩者解析度差異甚大之影 像進行變遷分析,其精度必然受影響。因此本文除 配合主題圖切割輔助分類外,另外以模糊 C 均值 法,將影像初步細分30 類,然後依據航照圖及其

(12)

8 航測及遙測學刊 第十七卷 第一期 民國 102 年 03 月

他相關資料逐一判別各類別之土地利用狀況,並根 據各類別之隸屬度重新合併及分配,單一格網。分 類後之影像如圖 9 所示,而其精確度分析如表 5 所示。由表中可知次像元分類之全區精確度確實較 監督式分類為佳。此外,為證實次像元分類法確能 提升分類類別之面積精度,本計畫以虎頭埤枯水期 最大蓄水面積為例,發現誤差率由原來 15.97%提 高至0.08%,為了進一步確認此結果,本研究隨機

選取數張航照圖並數化圖上所有水體面積,並與兩 種分類結果比較,發現監督式分類法之水體面積誤 差高達 141.8%而次像元分類法誤差則為 17.2%。

由以上結果顯示經由次像元分類法確能提高分類 之精確度,並獲得較正確之分類面積,以改進土地 利用變遷分析結果。因此後續以1972 年次像元分 類以及2000 年監督式分類結果,進行土地利用變 遷分析。

表1 1972年非監督式分類精確度分析 真實地表覆蓋

影 像 分 類 成

建築 水體 旱田 水稻 林地 總計 使用者精度

建築 28 5 11 11 0 55 50.91

水體 3 47 0 5

0

55 85.45

旱田 8 0 28 8 11 55 50.91

水稻 8 0 0 47 0 55 85.45

林地 0 0 8 8 39 55 70.91

總計 47 52 47 79 50 275

生產者精度 59.57 90.38 59.57 59.49 78.00 全區精確度=68.73% Kappa=0.6091

表2 2000年非監督式分類精確度分析 真實地表覆蓋

影 像 分 類 成 果

建築 水體 旱田 水稻 林地 總計 使用者精度

建築 21 6 11 17 0 55 38.18

水體 0 55 0 0 0 55 100.00

旱田 6 0 38 3 8 55 69.09

水稻 5 0

6

44 0 55 80.00

林地 0 0 11 0 44 55 80.00

總計 32 61 66 64 52 275

生產者精度 65.63 90.16 57.58 68.75 84.62 全區精確度=73.45% Kappa=0.6682

(13)

王毓麒、郭俊超、游保杉:應用遙測偵測鹽水溪上游土地利用改變及其對逕流之影響 9 表3 1972年監督式分類配合切除都市精確度分析

真實地表覆蓋

影 像 分 類 成 果

水體 旱田 水稻 林地 總計 使用者精度

水體 45 11 4 9 69 65.22

旱田 0 56 9 4 69 81.16

水稻 0 11 56 2 69 81.16

林地 2 0 2 65 69 94.20

總計 47 78 71 80 276

生產者精度 95.74 71.79 78.87 81.25 全區精確度=80.43% Kappa=0.7391

表4 2000年水稻精確度分析 真實地表覆蓋

影像 分類 成果

水稻 非水稻 總計 使用者精度

水稻 133 5 138 96.38

非水稻 4 134 138 97.10

總計 137 139 276

生產者精度 97.08 96.40

全區精確度=96.74% Kappa=0.9348 表5 2000年監督式分類切除水稻精確度分析

真實地表覆蓋

影 像 分 類 成 果

建築 水體 旱田 林地 總計 使用者精度

建築 57 0 10 2 69 82.61

水體 0 69 0 0 69 100.00

旱田 2 0 67 0 69 97.10

林地 0 0 0 69 69 100.00

總計 59 69 77 71 276

生產者精度 96.61 100.00 87.02 97.18 全區精確度=94.93% Kappa=0.9324

表6 1972 年次像元分類配合切除都市精確度分析 真實地表覆蓋

影 像 分 類 成 果

水體 旱田 水稻 林地 總計 使用者精度

水體 40 1 7 2 50 80

旱田 6 40 4 0 50 80

水稻 2 0 45 3 50 90

林地 2 0 5 43 50 86

總計 50 41 61 48 200

生產者精度 80 97.56 73.77 89.58

全區精確度=84% Kappa=0.7867

(14)

10 航測及

圖5

圖6

圖7 1972 年

及遙測學刊 第

1972 年豐化

2000年豐化橋

年豐化橋上游

第十七卷 第一

化橋上游流域非

橋上游流域非

游流域監督式

一期 民國 102

非監督式分類

非監督式分類

式配合輔助方法 2 年 03 月

類結果

結果

法分類結果

(15)

4. 平

4.1 模

鹽水 湖泊多,

區與新化 集水區與 逕流模式 過去分布 合本流域 水筒 菅原正已

王毓麒

平地-山地

模式基本

水溪豐化橋以 較著名有虎頭 化等新興都市發 與平地集水區 式,可能不適合 布型降雨-逕流 域之特性。

筒模式法(Tank 已氏(Sugawara

、郭俊超、游保

圖8 2000年

圖9

地降雨逕

本架構

以上集水區之 頭埤與鹽水埤

發展地區,面 區,過去以運動

合於平地地區 流模式(游保杉

k Model)乃由 a),於 1971 年

保杉:應用遙測

年豐化橋上游

9 1972年豐化

逕流模式

地形多為丘陵 埤,下游則為農 面對此一兼具山 動波發展之降 區;因此本文修 杉等,2002,以

由日本科學技術 年所倡議之通用

測偵測鹽水溪上

游流域監督式配

化橋上游流域次

陵且 農業 山區 降雨- 修正 以適

術廳 用水

文模 數個 之水 下水 土壤 雨-逕 因洪 忽略 多 而佐 本文

為架

上游土地利用改

配合輔助方法

次像元分類結 模式。其概念 個貯留型之模 水流流出模擬 水三部分,而以 壤中之滲流。上

逕流分析。對 洪水時,第三及 略(Singh,199

,近年來陳榮 佐藤照子及植 文根據上述文 在模式應用 架構,為了考

改變及其對逕流

法分類結果

結果

乃是將集水區 模型容器所組成 擬河川中之地表 以底面滲流孔 上述四段水筒 於事件型洪水 及第四筒視為 95)。過去水筒 榮松等(2001)成 植原茂次(1980 文獻給定各水筒 用上,由於原山

慮模式的一致

流之影響

區逕流結構,

成。以各水筒 表逕流、中間 孔口之流出模 筒模式較常應 水分析可以適 為基流量的流 筒模式應用在 成功應用在水 0)則應用在都 筒參數。

山區分布型模 致性,連接之

11

置換為由 筒側向孔口 間流、與地 模擬水份在 應用在日降 適當簡化;

流出可予以 在集水區較 水田及旱田,

都市地區;

模式以格網 之水筒模式

(16)

12 航測及遙測學刊 第十七卷 第一期 民國 102 年 03 月

亦採用格網架構。在一個單一平地格網中會有上述 三種地表種類存在,要將這三種水筒整合到單一格 網,必須將各水筒參數平均化,才可反應不同格網 的不同地表種類組合。在參數的決定方面,雖然引 用了賴任瑄及佐藤的參數,但考慮地區性差異,水 田、旱田在田區情況可能不盡相同;都市地區的出 流特性也可能不一樣,以及本文以格網架構將三種 水筒模式整合產生之不確定性,因此本研究引進四 個參數,Ctc 、1 Ctc 、2 Cth 、1 Cth ,分別率定孔口2 係數、孔口高度。

4.2 模式率定及驗證

為了瞭解本平地-山地降雨逕流模式在本集水

區之模擬狀況,故選用16 場歷史颱洪事件進行模 式之率定與驗證,各事件參數之率定結果如表 7 所示,由表中檢視各事件之目標函數及相關指標值 可知,峰時誤差(ETP)小於 1 小時,洪峰誤差(EQP) 平均約4.19%,總體積誤差(VER)則平均約為 11.9%,

平均效率係數(CE)則為 0.93,率定結果尚稱理想。

在事件驗證方面,以所有率定參數之平均值作為驗 證參數,模式驗證結果如表8,各評估指標的平均 值分別為: ETP =1.0 hr、 EQP =9.13 %、 VER

=19.56 %、CE=0.78,上述結果皆在合理範圍之內,

CE 值雖然未如率定結果高,但整體結果仍屬良好。

顯示本山地-平地降雨逕流模式,對歷史暴雨事件 能有適當的模擬。

表7 平地-山地降雨逕流模式率定結果

洪水事件 颱洪名稱 ETP(hr) EQP(%) VER(%) CE OBJ 事件1 暴雨717 1 0.89 -13.11 0.98 25.51 事件3 暴雨746 -1 -4.53 -17.71 0.95 25.88 事件4 暴雨756 0 6.69 -10.5 0.92 15.81 事件5 暴雨767 0 -2.65 -4.92 0.97 9.25 事件6 歐馬(Omar) 0 6.43 -19.44 0.94 31.87 事件7 暴雨825 -1 -11.95 -15.58 0.89 22.19 事件8 暴雨828 0 -0.38 -0.78 0.98 7.25 事件9 提姆(Tim) 0 0.59 -11.9 0.97 20.42 事件10 暴雨867 -1 2.22 -15.75 0.86 57.87 事件11 暴雨876 1 -5.71 -22.99 0.85 38.64 事件12 暴雨887 -1 2.06 0.77 0.99 7.07 事件13 暴雨888 -1 6.14 9.35 0.83 25.38

/平均/ 0.6 4.19 11.90 0.93 23.93

表8 平地-山地降雨逕流模式驗證結果

洪水事件 颱洪名稱 ETP(hr) EQP(%) VER(%) CE 事件2 暴雨728 1 2.65 -16.54 0.73 事件14 碧利斯(Bilis) 1 -18.48 -28.89 0.81 事件15 暴雨905 0 -2.93 -14.85 0.89 事件16 納莉(Nari) 2 -12.21 -18.4 0.67

/平均/ 1 9.07 19.67 0.78

(17)

王毓麒、郭俊超、游保杉:應用遙測偵測鹽水溪上游土地利用改變及其對逕流之影響 13

5. 土地利用變化之影響

鹽水溪豐化橋上游土地利用之情形,經變遷分 析之後發現其土地利用改變互有消長,為了瞭解集 水區地表覆蓋改變後,對集水區內水文現象有何影 響,本研究利用前述平地-山地降雨逕流模式,探 討土地利用變遷對逕流量之改變。

5.1 研究區域內土地利用變化 情形

本研究利用3.4 節分類結果進行土地利用之變 遷分析,土地使用改變情形如表9。結果顯示,過 去近30 年來,區域內由於人口增加使得促進市區 的發展,建築面積顯著的增加;增加之幅度達 5 倍之多,其代表之意義則是不透水面積增加。在水 體方面的面積則略微減少40%,表示可蓄存洪水之 埤塘減少,不利於調洪。水稻的面積則略微減少 71%,可能的原因是稻米之需求減少,使得水稻轉 作為旱作或移作他用。旱作面積增加46%,顯示經 濟價值較高之旱田,有增加之情形。林木面積則變 化不大,略微減少7%,這也是由於林木多集中在 山區丘陵地,而目前對此區域之開發並沒有很多,

林木仍保存完整,因此變化並不大。

5.2 土地利用變遷對逕流歷線 之影響

為了解研究區域土地利用改變對各種重現期 距洪水之影響,故以虎頭埤及崎頂兩站之設計雨型 分析結果作為輸入雨量(游保杉等,2002),針對不 同土地利用狀況,利用分布型降雨-逕流模式,模 擬1.1、2、5、10、25、50、100、200 年等八種不 同重現期距之逕流歷線。至於其他影響逕流之變數 如,地形、坡度及土壤等,由於短期內較不容易有 重大改變,因此並無考慮此方面之變化。模擬結果 發現2000 年之土地利用條件下之逕流歷線;不論 是洪峰或逕流體積,都比1972 年土地利用條件下 之逕流歷線增加許多。由表10 的結果可見,增加 幅度最大為1.1 年重現期距條件下,洪峰流量增加

26.0%及逕流體積增加 14.6%。而隨著重現期距增 加其變化幅度略有下降之趨勢,此結果顯示此區域 由於不透水面積增加造成入滲量減少;且水稻田之 減少,也顯著的影響洪水蓄存量,分析之結果顯示 對區域排水(一般以重現期距 10 年以下為設計標準) 有較大影響之低重現期距具有較顯著之影響,其比 較之逕流歷線如圖 10。但在高重現期距時洪水事 件之逕流體積很大,減少之蓄存洪水面積與入滲,

相較之下並不明顯。此結果也反應了一個問題,在 這個屬於區域排水之集水區,在低重現期距之洪峰 流量與逕流體積增加後,對原本區域排水之設計將 增加負擔。

6. 結論

豐化橋上游集水區為一特殊之區域,其於民國 80~90 年代有許多重大開發案,土地改變有顯著之 變化,且集水區包含平地與丘陵地,因此本文利用 遙測技術探討其土地變遷,建立適合平地與丘陵地 之水文模式,反應此特殊之集水區。在衛星遙測分 析上,利用分類後比較法,得出單獨兩張影像結果,

並獲得各時期之地文因子作為後續水文模式之輸 入資料。針對1972 年影像,本研究採用次像元分 類法以提高分類精確度及面積正確率,針對後期影 像,則採用監督式法配合主題圖切除進行分類。變 遷分析結果顯示,過去近30 年來,區域內由於人 口增加使得促進市區的發展,相關重大開發案使得 建築面積顯著增加,亦代表不透水面積增加相當多。

在水體方面的面積則減少40%,表示可蓄存洪水之 埤塘減少,不利於調洪。其他還有水稻的面積減少 71%,旱作面積則是增加 46%,皆顯示對本區域排 水有不利之影響。而利用降雨-逕流模式,模擬土 地利用變遷前後1.1、2、5、10、25、50、100、200 年等八種重現期距之逕流歷線顯示:2000 年之土 地利用條件下,不論是洪峰或逕流體積,都比1972 年土地利用條件下增加許多;幅度最大為1.1 重現 期距雨量下,洪峰流量增加23.1%及逕流體積增加 13.9%。顯示此區域土地利用變遷的確會對逕流產 生影響,尤其該區地勢平坦,屬於區域排水之集水

(18)

14 航測及遙測學刊 第十七卷 第一期 民國 102 年 03 月

區,在低重現期距之洪峰流量與逕流體積增加後,

對原本區域排水之設計將增加負擔,故後續可持續

研究該地區淹水機率是否增加,並提出適當之減洪 措施。

表9 豐化橋上游土地利用變化情形

1972 年(m2) 所佔百分比 2000 年面積(m2) 所佔百分比 變化百分比 建築 2906744 2.11 18911810 13.71 550.62 水體 7441151 5.39 4464298 3.24 -40.01 旱田 29923066 21.68 43733259 31.70 46.15 水稻 31014420 22.47 8878423 6.44 -71.37 林木 66750235 48.36 61976584 44.92 -7.15

表10 豐化橋上游土地利用改變對逕流量之影響

1972 年 2000 年 變化量(%)

重現期距 尖峰流量 逕流體積 尖峰流量 逕流體積 尖峰流量 逕流體積 (m3/s) (m3) (m3/s) (m3)

1.1 127 6262012 160 7176486 26.00 14.60 2 295 15698680 341 17417730 15.59 10.95 5 437 24668770 489 26577940 11.90 7.74 10 521 29976440 574 31965650 10.17 6.64 25 629 36569950 672 38720940 6.84 5.88 50 722 41059820 740 43286230 2.49 5.42 100 794 45506280 804 47758570 1.26 4.95 200 858 49659850 873 51912490 1.75 4.54

圖10 低重現期距不同設計暴雨下兩時期之逕流歷線

0 10 20 30 40 50

T(hr) 0

100 200

Q(cms)

0 10 20 T(hr) 30 40 50

0

50

Rain(mm)

Return period=1.1years Design rainfall 1972 hydrograph 2000 hydrograph

0 10 20 30 40 50

T(hr) 0

200 400

Q(cms)

0 10 20 T(hr) 30 40 50

0

50

100

Rain(mm)

Return period=2years Design rainfall 1972 hydrograph 2000 hydrograph

0 10 20 30 40 50

T(hr) 0

200 400 600

Q(cms)

0 10 20 T(hr) 30 40 50

0

50

100

Rain(mm)

Return period=5years Design rainfall 1972 hydrograph 2000 hydrograph

0 10 20 30 40 50

T(hr) 0

200 400 600

Q(cms)

0 10 20 T(hr) 30 40 50

0

50

100

Rain(mm)

Return period=10years Design rainfall 1972 hydrograph 2000 hydrograph

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王毓麒、郭俊超、游保杉:應用遙測偵測鹽水溪上游土地利用改變及其對逕流之影響 15

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16 Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Volume 17, No.1, March 2013

1 Associate Research Fellow, Taiwan Typhoon and Flood Research Institute, Received Date: Apr. 11, 2012 1 National Applied Research Laboratories Revised Date: Aug. 15, 2012 2 Post Doctoral Fellow, Department of Civil and Environmental Engineering, Accepted Date: Nov. 18, 2012 2 University of Alberta

3 Professor, Department of Hydraulic and Ocean Engineering, National Cheng-Kung University

*.Corresponding Author, Phone: 886-4-24608822 ext. 903, E-mail: [email protected]

Detecting Land Use Change by Remote Sensing and It’s Impact on Runoff in the Upstream of Yan-Shoei Creek

Yu-Chi Wang

1*

Chun-Chao Kuo

2

Pao-Shan Yu

3

ABSTRACT

Urbanization is significantly increasing in Taiwan recently because of economic development. The basin Yan-Shoei creek is chosen as the study area to investigate the influence of urbanizing on runoff hydrograph and flood storage ability. 1972 LANDSAT MSS and 2000 SPOT satellite imageries are applied to identify the land use types by using the method that the image was classified by sub-pixel and supervised classification after the thematic maps were first cut off. The results showed building area increases about 1600 acres from 1972 to 2000.

Due to the terrain of study area contains flat area and mountains; we tried to connect the tank model for flat area with the grid-based distributed rainfall-runoff model, which is based on kinematic wave approach for hilly area.

Calibration from 12 storm events concluded that the model proposed in this work can well simulate the rainfall-runoff relationship. The model is further applied to investigate the impact of land use change on runoff.

The return period 10-year flood was found to be increased around 10%, which reveals that changes the probability of flooding. The adaptation measures are necessarily proposed to reduce damage.

Keywords:

Remote Sensing、Land use change、Tank model、Rainfall-runoff model

(21)

航測及遙測學刊 第十七卷 第 1 期 第 17-30 民國 102 年 03 月 17

Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Volume17, No1, March 2013, pp. 17-30

1國立臺灣大學生物環境系統工程學系 教授 收到日期:民國 101 年 06 月 14 日

2國立臺灣大學生物環境系統工程學系 博士候選人 修改日期:民國 102 年 01 月 03 日

3國立臺灣大學生物環境系統工程學系 博士後研究員 接受日期:民國 102 年 01 月 18 日

4經濟部水利署防災中心 主任

通訊作者, 電話: 02-33663452, E-mail: [email protected]

整合遙測資訊於山區雨量推估

張斐章

1*

蔡孟蓉

2

江衍銘

3

謝明昌

4

摘 要

近年來遙測資訊相繼應用於降雨預報,其主要優點在於有效觀察大範圍降雨在時空之變化。本研究 首先蒐集QPESUMS 系統之雷達雨量產品、PERSIANN-CCS 衛星觀測系統之雨量產品以及地面雨量站觀 測紀錄;接著以遺傳演算法融合地面雨量、雷達及衛星影像推估雨量三種資訊;為比較融合雨量之有效 性,本研究再以 ANFIS 架構三種定量降雨預報模式分別為:(1)三種未融合資訊(2)二種融合資訊(3)三種 融合資訊,預測未來一小時降雨,由研究結果可知三種融合資訊之定量降雨預報系統為最佳,模式測試 部分相關係數、RMSE 及 MAE 分別為 0.88、3.88 及 2.39 且 RMSE 在 t+1 時刻有 28%之改善率。

關鍵詞:資料融合、類神經網路、定量降雨預報

1. 前言

目前許多國際性研究計劃皆將焦點著重於極 端事件的雨量及洪水推估,其為一具有挑戰性且受 重視的議題,而集水區雨量更受氣候變遷、地形、

氣流、季節及降雨分布等因素影響,使其預報之精 確性往往不高,導致接續之水文模擬或流域水源管 理不盡理想。

臺灣位處亞熱帶四面環海地理位置特殊,平均 每年遭受3~4 個颱風侵襲,降雨量之分佈在時間或 空間上呈不均勻之狀態,且臺灣為一狹長型島嶼,

中央山脈橫亙其中,因此河川坡陡流急,加上山坡 地開發,每逢颱風暴雨時期,上游的洪水往往在數 小時內便抵達下游及注滿水庫(Chang et al., 2002)。

逕流滯留時間短暫,使得突發性洪水事件的發生更 加難以預料,因此「時間」為相當關鍵之因素。在 這種特殊的降雨-逕流特徵下(宋仁良,2004, 王琮 美,2005, Chang et al., 2008),為期能減輕災害,

因此發展一精確雨量預報模式有其必要性。(Pan et al., 2004, Chiang et al., 2007,Chiang & Chang, 2009) 在台灣,以往主要的雨量觀測來自於地面測站,

然地面單點之觀測無法呈現雨量在空間中之變異;

近幾年應用雷達觀測系統能提供較具體之雨量分 布趨勢,然而卻會受山區地形遮蔽因素影響;而衛 星影像應用於雨量推估之成果雖然空間解析度不 若雷達觀測高,但卻不受地形變化影響。因此,本 研究擬以石門水庫集水區為研究區域,整合地面雨 量 站 、 雷 達 觀 測 資 訊(QPESUMS)(Quantitative Precipitation Estimation and Segregation Using Multiple Sensor)及衛星影像資訊(PERSIANN-CCS) (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks- Cloud Classification System),建立集水區定量降雨預報模 式。

2. 研究區域及資料概述

石門水庫為台灣地區第三大水庫,以淡水河上 游之大漢溪為其主流,集水面積約763.4 平方公里。

水庫集水區年平均降雨量約在 2,200 mm~2,800 mm 之間,雨量多集中分佈於五至九月,其主要原 因乃颱風所造成,另外尚有西南氣流所造成之雷陣

數據

表 7  平地-山地降雨逕流模式率定結果
圖 1  研究區域:高屏河口,底圖為福衛二號遙測影像 (2005/8/10)
圖 9 FS2-GP-TSM 推估公式  3.4 FS2-GP- TSM 驗證  為證明本研究所推導之福衛二號 TSM 推估公 式可用於研究區域內,將 2011/6/7 於高屏外海所測 之 6 點 TSM 實測值與公式所推導出的 TSM 濃度 作比較。比較結果如圖 10,實測與推估值之相關 係數為 0.8,實測與推估值有高度相關且推估之 TSM 濃度與實測值大致在同一量化範圍內,因此, 由影像上能大致掌握 TSM 的空間分佈特性(由河 口到小琉球逐漸降低, B1 與 B5 濃度差距達 3 倍)。 B4 及
圖 4  感謝 加坡大學 加坡大學 安教授提 Hong, S temp 1998 408,  Jackson,  Schm using Wash IEEE Jackson,  J

參考文獻

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