運用 ALOS PALSAR 雷達影像之差分干涉成果於潛在 崩塌地調查 – 以眉溪流域為例

1國立暨南國際大學土木工程系 助理教授 收到日期:民國 102 年 12 月 03 日

2國立暨南國際大學土木工程系 博士生 修改日期:民國 103 年 03 月 25 日

3國立成功大學地球科學系 接受日期:民國 103 年 12 月 29 日

＊通訊作者, 電話: 049-2910960 ext. 4941, E-mail: [email protected]

運用 ALOS PALSAR 雷達影像之差分干涉成果於潛在 崩塌地調查 – 以眉溪流域為例

王國隆

林俊廷

摘 要

台灣由於山坡地佔全島百分之七十以上的面積，且因菲律賓海洋板塊持續碰撞歐亞板塊，因此每年 由太平洋熱帶氣流形成的颱風和板塊運動造成的地震所引發的災害發生頻繁，然而對降雨導致的山崩進 行調查，需要耗費相當大的人力和物力，山崩調查時除了現場調查之外，還需要配合光學衛星影像及航 空照片進行判釋，目前採用光學影像判釋的方法發展已可獲得相當高的正確率，但對於災前的調查或具 有滑移潛勢的山坡地，仍缺乏具有系統化的方法。

因此本研究提出採用差分干涉合成孔徑雷達影像分析方法，試圖以雷達差分干涉技術，利用時序性 的合成孔徑雷達資料配合數值地形去除地形效應，用解算分析干涉成果來劃定潛在滑移邊坡，以圈繪出 的潛在滑移邊坡與光學衛星影像判釋成果進行比對，將可驗證差分干涉技術具有發現潛在崩塌地之預警 能力。

本研究以眉溪流域為研究區域，眉溪流域位於南投縣埔里鎮至仁愛鄉之間，流域內歷年來發生多次 崩塌及土石流災害，除直接造成之災害外，產生之土石輸送至眉溪下游後造成河道淤積，容易引發二次 災害，研究結果顯示，差分干涉技術於發現潛在崩塌地具有相當高之可信度，未來可將此一方法運用於 其他山坡地的潛在崩塌地調查，並作為土地規劃利用之參考。

關鍵詞：雷達影像、差分干涉、潛在崩塌地

1. 前言

基於頻繁的板塊碰撞及造山運動影響，台灣發 生地震的頻率相當高，淺層且規模大的地震發生頻 率也在增加中，加上鄰近的太平洋夏季經常形成的 熱帶氣漩及伴隨而來的颱風豪雨，令佔有台灣百分 之七十面積的山坡地面臨崩塌的威脅。近年來隨著 地狹人稠的影響，人為的開發逐漸往山區移動，此 外，氣候變遷加劇了強降雨及長延時降雨的特性，

亦為受地震侵蝕鬆動的山坡地增加滑動的危險，山 坡地滑動除了滑動體的影響範圍之外，崩滑的土體 受到自然力或人為的影響而堆積於河道中，於後續 的颱風豪雨事件後，將崩落土砂帶往更下游區域，

除了造成河道淤積、增加溢堤的風險之外，亦可能 導致集水區下游設置的水庫庫容的減少，因此如何 處理造成土砂來源的潛在滑動山坡地，便成為最重 要的課題。

對於具有山崩潛勢的邊坡劃定，一般分成幾種 方法，其一為邏輯斯回歸(Logistic regression)，其 二為類神經網路法，其三為半經驗法；採用邏輯斯 回歸法時將山崩的促崩因子與發生山崩的結果進 行連結而得到崩塌潛勢(Gupta and Joshi, 1990; Jade and Sarkar, 1993; Keefer, 2000; Chau et al., 2004;

Lee, 2004; Lee et al., 2004; Lee, 2005)；而採用類神 經網路則利用發生崩塌的原因進行促崩因子的訓 練，其所得到的崩塌預測正確率往往可以得到超過

90%(Lee et al., 2003)，然而在新事件發生後仍須對 因子再次訓練為其缺點；半經驗法結合崩塌之安全 係數與統計方法來獲得山崩潛勢，但研究顯示產生 出的半經驗公式具有因地制宜的情形，因此未必適 合於每一處之崩塌潛勢預測(Pack et al., 1998b, 1998a, 2001; Lan et al., 2004; Jibson et al., 2000, Ho and Miles, 1997; Al-Homoud and Tahtamoni, 2000)。

然而前述之方法均無法對潛在滑動坡體進行 直接觀測，對於潛在滑移邊坡直接觀測有助於早期 發現邊坡滑動情形，進而提出整治規劃措施，若直 接安裝監測儀器將耗費相當高之成本，且未必獲得 對等成果。因此本研究嘗試以雷達差分干涉成果進 行潛在崩塌地判釋，藉由判釋成果與光學衛星判釋 成果比對找出可能之潛在崩塌地劃設方法，希望藉 由取得確定之潛在崩塌地後，可對重要性較高的邊 坡進行儀器監測或工程整治。

2. 研究區域

南投縣眉溪由東向西匯入南港溪，最終進入烏 溪，沿著省道台 14 線，往東經過埔里鎮後，通過 本部溪與眉溪交會處之本部溪橋，即可進入河川界 點以上之山坡地範圍，此集水區範圍內共有 10 條

水保局公開之土石流潛勢溪流，分別由南北匯入眉 溪：地形方面，眉溪貫穿南投縣仁愛鄉南豐村，所 有土石流潛勢溪流皆注入眉溪，南北地勢較高，為 土石流潛勢溪流之源頭，境內地表高程最高處約 1,600 公尺左右。

地質方面，眉溪地質如圖 1 所示，台 14 線沿 眉溪而上，經過之地層主要為堆積層、達見砂岩層、

西村層及佳陽層、四稜砂岩及眉溪砂岩及白冷層、

大桶山層(粗窟砂岩)及乾溝層及水長流層、廬山層，

由埔里盆地至眉溪上游之地質條件由沈積岩漸變 至輕度變質岩。眉溪流域上游處兩側河道，經常受 到崩塌、土石流等土砂災害影響，圖 2 所示為台 14 上某加油站於 921 地震後歷次遭到土石流攻擊 情形，2012 年 6 月時大雨，眉溪沿線的人止關處 也因為大規模坍方，造成溪谷淤塞，成為堰塞湖，

嚴重危害到下游處居民安全，然而眉溪流域因地質 風化嚴重，沿溪有多處坍方及土石流潛勢區，土砂 堆積材料在河道上，造成河道縮減，引致侵蝕和水 位的變化，過多的土砂材料堆積，使河道限縮，然 而因為水流量大，若是殘留土砂形成堰塞湖，將使 廣大的下游地區數十公里河岸的住戶面臨洪害的 危險。

圖 1 眉溪流域地質條件 (底圖改繪自：經濟部中央地質調查所五十萬分之一地質圖)

(a)2000 年 7 月(921 地震後陣雨) (b)2008 年 9 月(辛樂克颱風) 圖 2 埔霧公路上某加油站歷年受到土石流侵襲

3. 研究方法

為進行雷達差分干涉評估潛在崩塌地，需提供 正確的崩塌地範圍供比對，本研究採用光學衛星影 像進行崩塌地判釋，並利用 ALOS PALSAR 衛星資 料進行差分干涉分析，藉由干涉條紋劃定潛在滑移 邊坡範圍進行比較。

3.1 崩塌地判釋

崩塌地判釋採用之光學影像涵蓋 1999 年至 2010 年，其中 1999、2001、2002、2004 及 2006 年為法國 SPOT 衛星，2008、2009 及 2010 年為 福衛二號，將歷年眉溪流域衛星影像列如圖 3 所示，

利用此一系列光學衛星進行判釋，陳志豪等(2011) 指出在集集地震發生前的降雨事件中，崩塌分佈的 區域主要落在坡度 30°～40°，而在地震後的幾次颱 風事件中，崩塌分佈的主要坡度上升至 40°～50°

在隨即的降雨事件中，又恢復至 30°～40°，與本次 研究的光學影像圈繪結果相同。而使用衛星之波段 比值如地表植生指標(NDVI)，結合地表坡度指標，

使用自動判釋可以得到 75%以上的正判率，然而仍 有些許誤差(劉守恆，2004)，此一流域範圍面積較 小，為保持崩塌地判釋之正確性，進行判釋時採用 自動判釋並以人工判釋檢核。

3.2 建立崩塌地資料庫

崩塌造成之各類因子將建立成崩塌資料庫，以 供日後研究使用，其中各地形因子可由 DTM 演算

而來，採用 DTM 資料為林務局農林航空測量以解 析航測法，在航照立體像對上數化高程點，所測製 之 40m x 40m 的規則網格資料。由於崩塌地各因子 計算複雜，因此本研究於使用 ArcGIS 進行因子分 析時建立自動分析模組，有助於各式基本資料分析 時間的簡化，並有利於後續分析及擴充，本研究目 前所完成之建立崩塌資料庫流程圖如圖 4 所示。目 前欲建立之分析因子包含崩塌地之坡度、坡向、高 程，日後將再加入崩塌地面積、崩塌量體積等地形 分析要素，以建立完整崩塌量體資料庫。

(1)坡向分析：

以 ArcGIS 的 3D 分析工具中的坡向分析，計 算全區域各網格資料的坡面方向。坡向的判斷是根 據各網格到鄰近網格的變化率，並朝著下坡方向視 為坡向，輸出每格為 360 度內的方位角。計算得到 各網格坡向後，以崩塌地為統計範圍，進行分區統 計演算，得到各崩塌地的整體坡向後，將角度數據 資料重分配，分類成八個類別，並將網格式資料轉 換為向量資料，以各空間區域套疊分析得到該崩塌 地的坡向方向。

(2)坡度分析：

以 ArcGIS 的 3D 分析工具中的坡度分析，坡 度分析以某網格點及其鄰近 8 點密合為一平面後，

以該平面的最大坡度為該點的坡度代表值，坡度越 大代表地勢越陡峭，反之則越平坦，輸出的結果是 垂直與水平的夾角，從 0 到 90 度之間。坡度資料 計算後，再將網格資料轉換為向量資料，並將單一 崩塌地計算崩塌地內之平均坡度輸出至資料庫。

(3)高程分析

DTM 是將地表的高程資訊紀錄成網格資料的 Z 值，Z 值有別於以 X、Y 值紀錄的座標資訊，其 可表示為一個高度測量單位，而 Z 值應該與 X、Y 值有相對應的單位及距離差，避免在計算高程時會

出現錯誤。高程分析將 DTM 的網格資料向量化，

並計算單一崩塌地其高程值的平均值，當作一崩塌 地之高度基準。

(a) 1999(SPOT) (b) 2001(SPOT)

(c) 2002(SPOT) (d) 2004(SPOT)

(e) 2006(SPOT) (f) 2008(FORMOSAT-2)

(g) 2009(FORMOAT-2) (h) 2010(FORMOSAT-2) 圖 3 歷年光學衛星影像

圖 4 建立崩塌資料庫之流程圖

3.3 差分干涉影像分析

採用合成孔徑雷達影像的地表位移訊號，使用 差分干涉技術來取得衛星至地表變形量，此變形量 也 可 用 以 監 測 地 表 或 自 然 環 境 災 害 (Didier et al.,1998)，然而單一組差分干涉技術所取得地表變 形量可能存在多種誤差(Wang et al., 2007a, 2007b, 2005)，利用時序性的合成孔徑雷達影像進行干涉 分析時，主要產生的干涉相位資訊包含了地形、地 表特徵變化、地表移動量以及大氣效應等(1)，其 中地形的相位變化資訊可以採用高精度數值地形 及短基線長去除該項誤差，相干值的門檻調整則可 以去除低相干區域的影響，以及副產品數值地形的 精準度(謝嘉聲與史天元，1999)，大氣效應的誤差 可以用長時間多影像的觀測降低，當消弭可能誤差 來源後，僅剩下地表移動及雜訊相位差，可藉以取 得較高精度且可信任之地表變形量(Lu et al., 2012;

Greif and Vlcko., 2012)。

王秀雯等(2007)曾將多時序的雷達影像正射 化後，用以觀測並進行水線萃取，並配合潮位資料 獲取潮間帶的地形概況，以及沙洲面積變化情形。

或是以差分干涉法進行數十年間的地層下陷程度 測量(張中白等，2004)。由於採用差分干涉取得的 相位差，在條件良好情形下可轉換為毫米等級之變 形量，即使不進行相位還原及位移量解算，仍可由 人工判釋出滑動塊體範圍，因此，由差分干涉產生 出來的相位差資訊可顯示出地表變動位置，如果潛 在滑移邊坡因地表高程發生些微變形，將進行進一 步分析。採用干涉合成孔徑雷達分析潛在滑移邊坡 之流程如圖 5 所示，潛在滑移邊坡之產製流程中使 用兩組合成孔徑雷達資料，並採用數值地形模型產 生干涉影像進行差分分析，最後利用產生之干涉條 紋進行潛在滑移邊坡繪製。

∅Int= 4πR₁− R₂ λ

∅_Int= ϕ_Topography+ ϕ_Change+ ϕ_Movement+ ϕ_Atmosphere

= 4πBn

λRsinθh + ϕchange+4π

λ ΔRMovement+ ϕAtmosphere

= 4πBn

λRsinθh +4π

λ ΔRMovement+ ϕNoise

(1)

其中，

R₁及 R2為不同時間衛星至地表觀測點距離









R



B

h





圖 5 採用干涉合成孔徑雷達分析潛在滑移邊坡流程圖

3.4 雷達資料

本研 究 使用 之 合成 孔 徑雷 達資 料為 ALOS PALSAR，衛星基本資料如表 1 所示，採用此一雷 達衛星資料主要原因為其使用之雷達波為 L-band，

相較於其他雷達訊號具有較長波長 (23.62cm)的雷 達波訊號，因此有更多機會穿透植生到達地表，獲 得真實地表之反射，更適合台灣地區植生密集的狀 態。分析使用之合成孔徑雷達像對時間差及基線長 列如表 2 所示，其中 2007 年 9 月至 2008 年 5 月及 2009 年 6 月基線較長，惟像對時間內如為秋季至 冬季，則降雨不多，因而產生的崩塌情形也較少，

而 2008 年 5 月至 2009 年 6 月其基線過長可能造成 後續分析上困難，但於此一區間內曾有辛樂克颱風，

故仍將此一像對納入分析。

因合成孔徑雷達衛星訊號可區分為上升軌道 及下降軌道兩種，本研究所使用之軌道均為下降軌 道，將合成孔徑雷達影像進行圖 5 之分析後，可得 如圖 6 之干涉條紋成果，圖 6 中紅色虛線圈選位置 為圖 1 中方框位置，所在區位地質條件為沖積層，

為容易造成坡體變形區位，由圖中可獲得不同時期 之干涉分析條紋，產生之干涉條紋具有兩種物理意 義，其一為高程變化，然此一變化與潛在滑移邊坡 無關；其二為邊坡變形產生，此一物理意義代表滑 移中邊坡與周遭未滑動坡體之相異性，將邊坡變形

產生之干涉條紋進行圈繪可取得潛在滑移邊坡位 置，此為本研究之主要產出成果。

表 1 ALOS PALSAR 衛星資料(Jaxa)

模式 Fine

中心頻率 1270MHz(L-band)) 帶狀頻寬 28MHz 14MHz 偏振類型 HH or VV HH+HV or

VV+VH 入射角度 8 to 60deg. 8 to 60deg.

解析度 7 to 44m 14 to 88m 觀察帶寬 40 to 70km 40 to 70km 表 2 本研究使用之 ALOS PALSAR 基本資料

案例 像對時間差

(日)

基線長 (m) 20070129_20070616 138 688.361 20070616_20070801 46 579.327 20070916_20080503 230 1371.046 20080503_20090621 414 2107.884 20090621_20090806 46 485.236 20090806_20090921 46 506.597 20090921_20100206 138 891.016 20100206_20100624 138 204.405 20100624_20100924 92 694.841 20100924_20101109 46 769.228 20101109_20101225 46 733.437

圖 6 潛在滑移邊坡之判釋案例

4. 成果與討論

將所判釋之光學衛星崩塌地位置及干涉合成 孔徑雷達產製之潛在滑移邊坡套繪如圖 7 所示，由 圖中可知光學衛星之判釋成果因解析度較雷達影 像佳，因此可以獲得解析度較高或面積較小之崩塌 地，而干涉合成孔徑雷達產製之潛在滑移邊坡，因 受限於必須參考干涉條紋之組成，且有衛星飛行方 向影響的限制，因此可供判釋出之崩塌地面積遠大 於光學衛星判釋之成果，同時具有方向性的判釋差 異，以下將對此差異進行探討。圖 7 顯示多數光學 衛星判釋之崩塌地仍與潛在滑移邊坡具有空間上 之重疊關係，證明差分干涉影像仍可有效觀測出可 能之滑移邊坡位置。然而光學影像無法判釋出潛變 中的邊坡，且經由差分干涉技術判釋出的潛在滑移

邊坡，也可能於觀測後數年間未發生破壞，因此本 研究嘗試以坡度及坡向進行崩塌相關性的探討。

將光學判釋之崩塌地及合成孔徑雷達判釋之 潛在滑移邊坡坡度分別繪製如圖 8 及圖 9 所示，由 圖中可知，兩者所圈繪之崩塌地或潛在崩塌地坡度 主要分布均落於坡度 20 ~ 40 度之間，可顯示兩種 結果，其一兩者坡度分布一致，其二為雷達之側視 所形成之影響於研究區域內並未造成影響。故此，

另將兩種方法獲得之坡向分別繪如圖 10 及圖 11 所 示，由光學影像判釋出之主要坡向集中於坡向東方 往南至西南方，產生此一結果主要原因為此坡向受 到陽光照射及降雨集中的緣故，因此風化程度較高 也容易產生崩塌。採用干涉合成孔徑雷達分析產生 之潛在滑移邊坡坡向特徵，具有與光學影像判釋相 同的成果，但值得注意的是：在坡向西向觀測出相

當數量之潛在滑移邊坡，探究產生之原因，可能因 素為採用之衛星軌道為下降軌，對於坡向為西向具 有更高之解析程度，當存在較小變形時亦可偵測出，

但邊坡的微量變形未必造成大規模崩塌

圖 6 中所顯示之框線中案例，重複出現於歷次 干涉合成孔徑雷達分析成果中，但由歷次衛星影像 對照均未發生全面性滑移，其原因除變形量較小之 外，人為開發亦為可能之因素。

圖 7 光學衛星判釋之崩塌地與 InSAR 判釋潛在滑移邊坡比較圖

圖 8 採用光學衛星影像判釋之歷年崩塌地坡度分布圖

圖 9 採用 InSAR 判釋之像對潛在滑移邊坡坡度分度圖

圖 10 採用光學衛星影像判釋之歷年崩塌地坡向分布圖

圖 11 採用 InSAR 判釋之像對潛在滑移邊坡坡向分布圖

5. 結論與建議

本研究嘗試以干涉合成孔徑雷達生產之條紋 產製潛在滑移邊坡位置，經由不同時期之 ALOS PALSAR 像對進行分析，成果顯示此一方法之可行 性，經由干涉條紋之產生，無須將相位還原為位移 量亦可繪製潛在滑移邊坡位置，產生潛在滑移邊坡 位置可預測未來可能發生崩塌位置。在坡度特性上，

光學影像與差分干涉圈繪結果具有類似的統計結 果，實際發生的山崩及潛在滑移邊坡大約都落在坡 度 20~40 度左右，惟干涉條紋判釋結果在坡向西向 上發現較多的潛在邊坡，而東向上發現較少，原因 主要是受限於衛星行經方向造成的解析程度不同，

因此對於潛在邊坡的發現具有坡向上的差異，但大 多數的山崩區域仍與潛在邊坡有相當高的重疊關 係。

觀察出的潛在崩塌區域中，若具有高度風險時，

理應進一步進行邊坡監測系統設置以利建立即時 預警系統，若能使用差分干涉影像進行大範圍的潛 在邊坡搜尋，日後將有利於崩塌地的早期發現。本 研究所提出之程序仍存在部分可改進條件，其一為 本研究採用之衛星軌道為下降軌道，如能輔以上升

軌道可與下降軌道成果互補，此外，本研究建立之 方法現階段於干涉條紋產製潛在滑移邊坡位置時 仍倚靠人工判釋，未來或可開發為自動判釋方法以 利大規模潛在滑移邊坡位置產製之用。

致謝

本研究承蒙審稿人斧正並提供建議得已完成，

同時研究過程接受科技部經費補助，計畫編號：

NSC 102-2119-M-002-019，在此表達作者最誠摯之 謝意。

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1 Assistant Professor, Department of Civil Engineering, National Chi Nan University Received Date: Dec. 03, 2013

2 Doctoral Student, Department of Civil Engineering, National Chi Nan University Revised Date: Mar. 25, 2014

3 Engineer Assistant, National Space Organization Accepted Date: Dec. 29, 2013

*.Corresponding Author, Phone: 886-49-2910960 ext.4941, E-mail: [email protected]

Investigation of Potential Landslide with Differential Interferometry Using ALOS PALSAR – An Example of May

River Watershed

Kuo-Lung Wang ^1* Jun-Tin Lin ²

ABSTRACT

Slope land area covers more than 70% of Taiwan. Landslide hazards happen frequently owing to collision of Philippine sea plate and Eurasian plate in terms of earthquakes and typhoons formed by tropical cyclone.

Heavy rainfall induced landslide investigation requires huge amount of budget. Landslide investigation usually adopts field investigation, identification from optical satellite images and aero photos. Even optical image based landslide identification has very high accuracy, but the investigation of landslide before total failure lacks of systematic methodology. Thus a potential landslide investigation is proposed in this research. Potential landslide area is defined with differential interferometry radar imagery, which topographic effect has been removed from digital elevation model. The potential landslide map is defined with fringe and compared with landslide area defined from optical satellite imagery. The study is trying to provide evidence that potential landslide map defined by differential interferometry has earlier finding of landslides. Study area is selected as May River watershed. May River watershed locates between Renai and Puli township. Landslides and debris flow happen frequently in this watershed. Despite of direct hazard induced by landslide, secondary hazard attacked with debris flow located in channel is another important issue. The result of this study shows that potential landslide investigation with differential interferometry has high reliability and can be used as other potential landslide investigation and reference of land use plan.

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