多源遙測影像於宜蘭海岸濱線變遷偵測之應用

(1)

地理研究第55期民國100年11月

Journal of Geographical Research No.55, November 2011

多源遙測影像於宜蘭海岸濱線變遷偵測之應用

Application of Multi-source Remote Sensing Images in Detecting

Shoreline Change Along Yilan Coast

梁平

a

莊永忠

b

Ping Liang Yung-Chung Chuang

吳治達

c

詹進發

d

廖泫銘

e

Chih-Da Wu Jihn-Fa Jan Hsiung-Ming Liao

Abstract

This study used multi-source remote sensing images to detect shoreline changes along the Yilan coast. Various types of remote sensing images were used in this study, including old aerial images taken in 1947, Corona satellite images acquired in 1971, SPOT-5 satellite images acquired in 2003, and high-resolution aerial images taken in 2009 by the Aerial Survey Office using Z/I DMC (Digital Mapping Camera). Because these images were taken in different time using different sensors, different procedures were applied to process the data and georeference the images to a common coordinate system. GIS (Geographic information Systems) software was used to digitize shoreline and the beach area, then overlay analysis was applied to find the shoreline changes in different time periods. The results show that, between 1947 and 2009, shoreline indicators (both water line and vegetation line) moved toward the sea. Due to groin effect, the shoreline at the north side of Wushih Harbor moved outward as sediment increased, and the shoreline retreated at the south side as erosion accelerated. The beach areas of Yilan increased between 1947 and 1971; in contrast, more erosion was observed between 1971 and 2009. By using multitemporal remote sensing images and spatial analysis functionalities of GIS, the historical changes of shoreline and beach area can be detected effectively.

a_{國立政治大學地政系碩士生} b_{國立臺灣師範大學地理學系博士後研究員} c _{中央研究院環境變遷研究中心博士後研究員} d_{國立政治大學地政系副教授，通訊作者} e_{中央研究院人文社會科學研究中心地理資訊科學研究專題中心研究助技師}

(2)

Keywords: multi-source remote sensing images, georeferencing, GIS, overlay analysis, change detection

摘要

本研究以不同時期之遙測影像進行宜蘭海岸濱線變遷偵測，影像來源包含1947 年之舊航照影

像、1971 年的美國 Corona 衛星影像、2003 年的 SPOT-5 衛星影像及 2009 年農林航空測量所以 Z/I DMC（Digital Mapping Camera）航空數位相機所拍攝之高解像力航照影像。由於影像獲取的時間與感測器皆有所差異，故本研究透過不同的方式處理資料，將影像進行地理對位，然後利用地理資訊系統軟體數化濱線及沙灘（丘），並進行套疊分析，以觀察不同時期濱線變遷之情形。研究結果顯示，自1947 年至 2009 年，濱線指標如水線與植物線都有向海洋推移的趨勢，由於突堤效應，濱線在烏石港北方因沉積增加而有往外擴張的趨勢，在其南方則因加速沖蝕而有後退的現象。在 1947 年至 1971 年期間，宜蘭海岸沙灘（丘）堆積的現象較明顯，在 1971 年至 2009 年期間則有明顯的侵蝕現象。利用多時期之遙測影像，並結合GIS 之空間分析功能，確可有效掌握濱線與沙灘（丘）的歷史變化概況。 關鍵字：多源遙測影像、地理對位、地理資訊系統、套疊分析、變遷偵測

前言

台灣四面環海，豐富的海岸自然資源提供民眾休閒遊憩、漁業、養殖、工業等多樣化的功能，沿海濕地與海岸林為許多野生動物的棲息地，同時也具有防風、定沙、淨化水質、防止地層下陷、調節氣候、減緩全球暖化等功能。然而，近年來由於人口成長、工業開發、養殖業過度擴張，以及不當的土地利用等因素，使得海岸環境急遽劣化，導致海岸的生態功能降低、環境汙染、漁業資源減少、沿海民眾生活困難等問題。因此，如何保育台灣的天然海岸，以達到海岸自然資源永續發展之目標，乃刻不容緩之課題，而掌握海岸的侵淤變化，是海岸經營管理的首要步驟，遙測影像如航空照片與衛星影像保存地表豐富、直接且真實的覆蓋與使用概況，對於海岸地形的變遷觀察，有極為顯著的幫助（洪佩鈺等，2006）。航空影像與衛星影像對於探究過去的地貌實況、地形、地物與社會文化的互動變遷演化等，提供了最直接的證據（廖泫銘等，2011）。航空影像是由航攝飛機攜帶精密「空中照相機」自空中向下拍照，將地面上地物、地貌做永久真實記錄，其影像特性為中心投影，無固定比例尺，因此不能直接當地圖使用。早期的航空照片資料往往收藏在溫度與濕度被控管的儲藏室中，但是隨著保存的時間愈久，損壞的機率也越高。為了讓傳統老舊航照能夠永續保存並保留其空間資訊的價值，透過數位化的技術將老舊航照掃描並永久儲存於電子計算機中，已成為近年來空間資訊保存之趨勢。臺灣自2002 年開始至今，分別執行兩期的數位典藏國家型科技計畫，針對傳統的地理資訊數位典藏，已經累積非常豐碩的成果（廖泫銘等，2011）。近年來隨著遙測技術的普及化，衛星影像由於具有低取得成本，但能提供完整地理資訊之優點，已成為大尺度地形監測時不可獲缺之重要材料。美國在1972 年 7 月 23 日發射第一顆地球觀

(3)

測衛星Landsat 1，後來陸續發射 Landsat 2~7 衛星，近四十年來獲取數量十分龐大的地表影像，為從太空觀察地球表面最長久的記錄，對於環境變遷分析與許多研究領域而言均是極佳的研究材料（USGS, 2011）。惟 Landsat 影像之空間解像力為 15~30 公尺，對於需要較高解像力之應用而言

略有不足。近年來許多國家陸續發射衛星遙測系統，例如：法國SPOT 系列衛星之多光譜影像空

間解析度10~20 公尺，日本的 ALOS（Advanced Land Observing Satellite）衛星之空間解析度為 2.5 公尺，我國所擁有的 Formosat-2 衛星影像具有地面 2 公尺的空間解析度，DigitalGlobe 公司的 WorldView-2 衛星影像更提昇至約 0.46 公尺的空間解析度，且由於目前有眾多高解像力的衛星遙測系統在運轉中，資料取得極為便利，使得遙測技術對不同地物之辨識能力大為增加，更大幅提昇遙測技術之實用性。對於海岸地形變遷的研究，以往受限於可採用的技術和經費、人力等因素，往往欠缺歷史資料，除了地面調查的資料之外，航空影像與衛星遙測影像忠實記錄長時期地表的狀況，為海岸地形變遷分析不可或缺的資料。近年以遙測資料針對海岸地形變遷的研究，大部分皆以航照影像、衛星影像、空載光達（LiDAR, Light Detection And Ranging）點雲資料、雷達影像進行分析（Boak and Turner, 2005），例如：洪佩鈺等（2006）以 1976~1999 年期間的像片基本圖、海岸地形圖、彩色正射影像分析臺東海岸的濱線變化；何俊緯（2011）以 1978~2008 年期間的像片基本圖、彩色正射影像、Formosat-2 衛星影像分析宜蘭海岸濱線變遷；王秀雯等（2007）利用衛星雷達影像分析臺灣西部水線變遷；林景騰（2007）以時間序列雷達影像針對台灣西海岸沙洲進行水線萃取研究；陳映璇（2009）等以淡水河口南岸八里海岸為樣區，探討光達資料在監測海岸地形變遷上的應用。自美國於1972 年啟動 Landsat 地球觀測衛星計畫之後，有許多商業用衛星遙測系統陸續加入地球環境觀測之行列，提供了多樣化的遙測影像、雷達影像資料，但若欲對更早期的海岸地形進行研究，則仍有賴航照影像，或早期美國間諜衛星所拍攝的影像。此外，近年來國內陸續引進高效能的新式航攝數位相機，不僅改進航空攝影測量之作業效率，在影像的空間解像力與光譜解像力也均有所提升，對於數值地形模型產製、地形變遷偵測、災害之防救等方面均有很大的應用潛力(葉堃生等，2010)。故本研究以中央研究院提供之 1947 年舊航照，經過地理對位與判釋濱線後，數化濱線的資訊，並與1971 年之 Corona 衛星影像、2003 年 SPOT 影像與 2009 年 Z/I DMC 航空影像進行變遷偵測與分析，找出過去六十餘年來宜蘭濱線與沙灘（丘）面積的變化。

研究區域

研究地區位於台灣東北部宜蘭地區，宜蘭縣北部與西部為雪山山脈，南方為中央山脈，東面濱臨太平洋，蘭陽溪流經雪山山脈與中央山脈之間，在牛鬥附近流出山谷，與許多小河流共同沖積造成形狀近似三角形的蘭陽平原。沖積扇海岸之範圍北起頭城鎮外澳里，南至蘇澳鎮港邊里，南北長約30 公里，研究地區的範圍如圖 1 所示。由於宜蘭三面環山，地勢高聳、河流流路短且坡度陡降，所以造成河流侵蝕劇烈，再加上雨量豐富、輸沙量顯著，使得河口泥沙堆積旺盛，易形成沙洲地形，突出於海岸（許民陽、張政亮，2002）。

(4)

圖1 研究地區圖

研究材料與方法

本研究使用了四個時期的遙測影像，各時期影像來源不同，影像資料的特性也各異，因此所需的處理方式各不相同，如1947 年的舊航照以橡皮伸張法（rubber sheeting）進行地理對位(陳良健、張智安，2003)；2003 年的 SPOT-5 影像須將原始四個波段的資料（*.bsq 檔）轉為 ERDAS 之img 檔，再將四個 img 檔疊合成影像；而 2009 年 DMC（Digital Mapping Camera）影像則需要輸入內外方位參數進行空中三角測量，再將每張影像自動匹配連接點，輸入參考的數值高程模型（DEM, Digital Elevation Model）後製作正射影像並鑲嵌（葉堃生等，2010）。完成資料的處理後，每份影像均有正確的坐標，便可用GIS 軟體將所有影像載入，進行套疊分析（overlay analysis），

並數化濱線與沙灘（丘），便可直觀看出各年度濱線的變化及計算沙灘（丘）增減的面積，研究流

(5)

1947年舊航照 1971年 Corona 衛星影像 (已對位) 2003年 SPOT-5 衛星影像 2009年 DMC 航空影像利用橡皮伸張法進行地理定位將原始波段*.bsq檔轉為*.img檔後，再疊合四個波段資料進行空中三角測量並正射化利用GIS軟體進行套疊分析數化海岸線及沙丘並計算沙丘變遷面積 圖2 研究流程圖

（一）研究使用之遙測影像簡介

本研究所使用的多時期遙測影像包含1947 年的舊航空影像、1971 年的 Corona 美國間諜衛星影像、2003 年的 SPOT-5 衛星影像，以及 2009 年使用 DMC 所拍攝的航空影像。其中 1947 年的航空影像為工研院綠能與環境研究所（前身為能源與資源研究所，簡稱能資所）收藏之臺灣本島最早的一批完整空照影像，為記錄當時台灣地面環境的寶貴資料；而1971 年的 Corona 衛星影像原為美國為了軍事偵查所拍攝之影像，現在雖然已經沒有軍事上的功用，但對於環境監測有相當大的效益；SPOT-5 衛星影像則是具有多波段特性的遙測影像，常用於植被或是其他地物的分類與監測；DMC 航空影像則是具有高空間解像力（平地約 25~30 公分），且亦具有近紅外波段的影像，可以用來進行細部的分類與環境監測。本研究所使用的遙測資料之特性與其資料處理的方法說明如下： 1. 舊航空影像工研院綠能與環境研究所收藏的照片是1947~1952 年代臺灣光復初期，美軍利用飛機拍攝臺灣地區之航空照片，數量達3,379 張，原始航照底片目前保存在美國國家檔案館（National Archives and Records Administrator, NARA）。在工研院綠能所與中央研究院通力合作下，已經把這些舊航照數位化，並利用網際地理資訊系統（Web-based GIS）建立查詢系統，提供研究人員或大眾查詢（廖泫銘等，2011）。

1947 年拍攝之舊航照（如圖 3）的儲存格式為 TIFF（Tagged Image File Format），並沒有儲存坐標資料，故須將舊航照先進行地理對位方能與其他空間資料進行套疊。由於缺乏早期控制點的

(6)

資料，因而只能選擇使用日期較近且已定位影像之相同地物點對位，若對位影像與基準影像日期差距過大，便只能選取明顯不變的地物點作為定位點。本研究所獲取之1971 年美國 Corona 衛星影像已完成定位，故以1971 年的影像作為對位基準。在比較兩影像時，雖然河口、農田與建物因改變幅度過大，不適合做為定位點，然而其道路的形狀與分佈確有相當高的雷同度（如圖4），因此選擇道路之轉折或路口之中心做為定位點，便能選取足夠的控制點將影像對位到正確的位置上。 圖3 舊航照影像

將舊航照對位的方法則採用ArcGIS 內建的 spline 轉換（spline transformation），spline 轉換是用橡皮伸張法（rubber sheeting）的原理，透過拉伸、收縮或調整點與點相互連接的關係，在進行坐標改正時，利用所有的對位點來進行更準確的匹配。以橡皮伸縮法對位時，精度是以局部的區域來計算，而非整張影像，其數學函式為一個分段的多項式，可以保持鄰近多向式的平滑程度與連續性。在有控制點或定位點的位置其對位的準確性高，離控制點有距離的區域對位的準確性較低，所以橡皮伸張法適合在確定控制點是絕對正確的情況下使用。使用橡皮伸張法至少需要十個控制點且若增加對位的控制點，可以使對位的整體精度提高。本研究為了使對位精度提高，於對位之前先切除確定無控制點的部分如海洋與山地，切除部分影像後之結果如圖 5，其後再進行對位工作便可以減少沒有控制點地區對位精度較低的問題。整個研究區域中一共包含了九張航空影像，將九張航空影像對位並套疊後如圖6 所示。

(7)

圖4 左圖為 1971 年 Corona 衛星影像，右圖為 1947 年的舊航照影像。兩張影像比較可以發現在

道路交點或轉折點幾乎一樣（圖上紅圈A~F 點），故以道路點做為對位的基準

圖5 左圖為原始舊航照影像，為了提高對位精度，首先將確定沒有控制點的區域切除，結果如

(8)

圖6 實驗區之 1947 年航照拼接圖 2. Corona 衛星影像 Corona 衛星為美國在冷戰時期為了軍事偵察目的所發展的人造衛星，在運行期間拍攝大量包含全球的影像，而空間解析度達到2 公尺，在當時已是相當精密的資料。而這批影像在冷戰過後已不具軍事價值，卻已成為環境變遷偵測的重要資料。在Corona 衛星運作後期，突破了傳統單一拍攝角度的攝影系統，以兩組鏡頭跟不同的角度，同時拍攝往前（Forward）與往後（Afterward）的影像，產生地表的立體像對，更可進一步製作數值高程模型（Digital Elevation Model, DEM），為當時最進步的遙測技術。在1995 年 2 月後，美國將 Corona 衛星影像解密，開放於一般社會大眾及機構使用，目前大部分影像則由美國地質調查所（United States Geological Survey, USGS）典

(9)

Corona 衛星有 24 次拍攝任務攝像範圍涵蓋到台灣地區，共計有 738 幅影像，本研究使用其中三張涵蓋整個研究區域範圍的影像（如圖7），影像於 1971 年拍攝，由中央研究院提供。由於影像已經定位完成，故不須再進行資料處理。 圖7 實驗區 1971 年 Corona 衛星影像 3. SPOT-5 衛星影像 SPOT 系列衛星為太陽同步衛星，平均航高為 832 公里，軌道與赤道傾斜角 98.77 °，繞地球一圈週期約 101.4 分，一天可轉 14.2 圈，每隔 26 天通過同一區域。其中 SPOT-5 號衛星於 2002 年5 月 4 日發射升空，擁有 3 種光學儀器分別為兩個 HRG（High Resolution Visible）感測器、地表植被分析研究的儀器VI（Vegetation Instrument）、以及 HRS（High Resolution Stereo）感測器。

每一個HRG 儀器分別可獲取兩個全光譜影像、一個多光譜影像、以及一個短波紅外線波段影像，

全光譜影像有12000 個 CCD 空間解析度為 5 公尺，多光譜影像有 6000 個 CCD 空間解析度為 10 公尺，而短波紅外線波段影像則有3000 個 CCD 空間解析度為 20 公尺。在定位精度方面，過去 SPOT-1~4 衛星利用載體軌道參數所得到之絕對定位誤差約為 1000 公尺，而 SPOT-5 衛星利用 Start Tracker 與 DORIS 系統進行姿態與軌道位置之定位，在未使用地面控制點且為平坦地形之絕對定位精度已可提高到 50 公尺（摘自：國立中央大學太空及遙測研究中心）。

本研究所使用的SPOT-5 影像是從中央大學太空及遙測研究中心所購得，於 2003 年 6 月 1 日拍攝，影像等級為level 3，屬於精密幾何改正之正射影像，包含綠光（Green）、紅光（Red）、近紅外光（Near Infrared, NIR）三個波段之 10 公尺空間解析度之原始影像，另外也包含短波紅外光（Short-Wave Infrared, SWIR），原始空間解析度為 20 公尺，由中央大學太空及遙測研究中心處理成為10 公尺解析度（徐郁晴，2010）。原始影像產品檔案包含影像（*.bsq）、影像說明（*.ers）、控制點說明（*.gcp）、校正成果說明（*.qc）、相關之影像產品報告（*.rpt）及影像使用規約文件等。其中影像產品報告記錄了該影像之像元解析度（Pixel Spacing）、坐標系統（Map System）、

(10)

影像之四角坐標（Corner Parameters）、影像尺寸（Image Size）等資訊（劉進金等，2008）。若要

使用影像，則必須先進行資料處理等工作。本研究利用EADRS IMAGINE 先將各波段無檔頭資訊

的二進位影像檔（*.bsq）輸出成 ERDAS 影像檔（*.img）後，再以 Interpreter 模組中的 Layer Stack 工具將四個波段的*.img 檔合成一幅具有四個波段的衛星影像，最後根據影像報告檔取得地理坐標資訊，輸入左上角坐標、空間解析度、坐標單位及投影方式等參數完成資料處理的工作，完成後的影像如圖8 所示。 圖8 2003 年研究區的 SPOT-5 衛星影像 4. DMC 航空影像隨著遙測科技的進步，航測製圖已由人工類比模式提升為數位化，2006 年林務局農林航空測量所購置最新精密空照數位相機Z/I DMC（Digital Mapping Camera）以取代傳統底片式航測相機，以及機載慣性定位定向系統POS（Position and Orientation System），內含 GPS 與慣性量測裝置（Inertial Measurement Unit, IMU），於執行航攝任務之際快速獲取航空影像外方位資料，簡化空中三角測量平差程序，應用數值影像配合電腦編修製圖，大幅節省人力與時間。目前國內應用 DMC 拍攝台灣全區（含離島），提升了影像解析度及品質，且配合各項航空攝影計畫規劃平地地面解析度為公分級之多光譜影像作為製圖、國土監測及規劃、森林資源調查、樹種判別、偵察農林天然災情，協助稻作面積調查及林木病蟲等學術研究發展之用（摘自：農林航空測量所）。利用 DMC 所拍攝之影像不需經過傳統底片沖洗及掃描等流程，航空攝影作業完畢後透過影像後處理軟體的操作即可得到12 bit 及具有 4 個光譜波段（紅、綠、藍、近紅外）之影像，大幅提升影像

(11)

之輻射解析度及光譜解析度。其中由於拍攝時同時能取得近紅外波段的影像，較傳統須獨立拍攝近紅外波段影像的作業方式，能節省許多作業成本（葉堃生等，2010）。自農航所購得的原始影像（如圖9）拍攝於 2009 年 5 月 22 日，需要輸入內外方位參數以進行空中三角測量，與後續製作正射影像及影像鑲嵌。跟傳統數位底片不同的是 DMC 航空影像並沒有框標點，亦即解算內方位時不需要點選框標點，只需輸入DMC 相機的參數便可求得內方位。而解算外方位時，由於在拍照時便有記錄各張影像外方位的六個參數，故只需匯入資料即可，不須如傳統航照影像解算外方位時還必須點選控制點，節省了大量資料處理作業時間，也可減少人為的誤差。本研究使用的DMC 影像共 73 幅，以 LPS（Leica Photogrammetry Suite）軟體解算影

像內外方位後，讓每張影像自行匹配連接點，再匯入 DEM 及可製作正射影像與進行影像鑲嵌，完成後的影像如圖10 所示。 圖9 DMC 原始影像（單張）圖 10 DMC 影像正射化後鑲嵌結果 比較四個時期的影像，其中以 SPOT-5 衛星影像的空間解析度最低，但具有多光譜波段的特性；而早期1947 年舊航照與 1971 年 Corona 衛星影像則是黑白影像，但整體而言空間解析度高，皆能清楚辨識濱線；DMC 航空影像同時具有高空間解析度與近紅外波段，但是在進行細部分類時較容易出現雜訊。關於本研究所使用的4 種遙測資料的比較如表 1 所述。

(12)

表1 本研究各種遙測影像資料比較 拍攝時間 1947 1971 2003 2009 影像類型航空影像 Corona 衛星影像 SPOT-5 衛星影像 DMC 航空影像空間解析度(m) 約1.25 2 10 約0.15 光譜範圍黑白黑白綠光：0.50 -0.59 µm 紅光：0.61-0.68 µm 近紅外光：0.78 -0.89 µm 短波紅外光：1.58 -1.78 µm 藍光：0.40-0.58 µm 綠光：0.50 - 0.65 µm 紅光：0.59-0.675µm 近紅外光：0.675-0.850µm

（二）濱線指標

濱線的廣義定義為「海水與陸地的交界」，實際上濱線的位置隨著時間一直在變化，其位置隨著諸多不同時空尺度、波浪、海象、潮汐和氣象因子的影響而有動態變化（洪佩鈺等，2006；Boak and Turner, 2005）。因此若要以不同時期的影像觀察濱線變化時，必須確立以不同圖資選取濱線時採取相同定義。衡量濱線的自然特徵稱為濱線指標（shoreline indicators），其特徵分為海平面（sea level）與地形指標物（indicators）兩大類。海平面的指標包含高水位線（high water line）、平均高水位線（mean high water line）、濕邊界（wetted bound）、濕界線（wetted boundary）、乾濕界線（wet/dry boundary）、濕沙線（wet sand line）、水線（water line）等。地形指標物是海水面以上受到海水或海風作用形成的地形特徵，又可分為沙岸及岩岸兩類，本研究之試區的海岸主要為沙丘地形，沙岸地形的衡量指標包含：濱堤頂（灘台頂，berm crest）、小崖邊緣（scrap edge）、植物線（vegetation line）、沙丘趾部（dune toe）、沙丘頂部（dune crest）等（洪佩鈺等，2006）。

選取濱線指標的基本原則是該指標要能反映自然環境的變化，且不會對海岸局部波動過於敏感（Morton and Speed, 1998）；Pajak and Leatherman（2002）也指出良好的濱線指標必須具有較高的連續性、穩定度和辨識度。連續性指的是評估某種濱線指標在空間上是否連續出現，若沒有特殊情況，海平面指標的連續性會較地形指標物高；穩定性是評估濱線指標在不同時間的位移程度，位移越小、穩定性愈高也愈有代表性。海平面指標在評估穩定性時，要考慮資料獲取時的天氣變化，若天氣不佳則其濱線的位移會有較大的差距，而陸地指標物的位移較不會受到氣象的影響；辨識度是不同判釋者在現場或圖資上判定（數化）濱線之位置的一致性（洪佩鈺等，2006）。根據以上三種選擇濱線指標物的因子，本研究最後選取連續性、穩定度和辨識度都高的水線與植物線為本次實驗的濱線指標，做為判斷沙灘向外擴張堆積或向內收縮侵蝕的依據。水線為海水面與陸地的交界，略在白色浪花的前緣處，天氣良好時，因為其亮度與黑沙呈現高對比，所以容易判釋。若天氣不佳，則海浪沖激狀況較不穩定，此時便須選擇沖濺帶（swash zone）的地方做為水線。而水線除了會受天氣影響外，潮汐、海岸地形等也會使水線的位置略有差異，使得其穩定性較低。植物線則是指海濱多年生的灌木或喬木分布的最外緣，一般會以判釋當地的植物特性來數化植物線。植物地帶在地圖的顏色和海灘的色調差異大，不管在黑白或是彩色的影像上皆容易判釋（洪佩鈺等，2006）。關於水線與植物線的比較可以參照表 2。

(13)

表2 濱線指標類型、定義與特性（修改自洪佩鈺等，2006） 濱線指標水線植物線定義海水面與陸地交接處海岸地帶多年生的灌木或喬木分佈的最外緣判別依據白色浪花前緣，圖資黑白反差最大處灌叢(非草本生植物前緣，色調較深) 連續性高普通穩定性低高辨識度容易容易參考圖片如圖，紅色線為植物線，而藍色線為水線，兩線之間即為沙灘。

（三）以監督式分類方式萃取濱線指標物

各類地物對於太陽輻射能量的反射，在不同波長的情況下，其反射的強度會有所不同，因此各類地物皆有其特殊的光譜反射曲線（Jensen, 2007），如植被的部分在近紅外波段的地方反射強烈，一般在利用多光譜影像偵測地表時，便經常利用近紅外波段觀察植被的位置與預防植物的病蟲害。相反的在水體的部分，由於水體會吸收大部份的近紅外光，所以在分析時也可找出無反射近紅外波段的地方，來偵測水體的位置。影像的分類方法主要有監督式分類（supervised classification）與非監督式分類（unsupervised classification）兩種。本研究嘗試以監督式分類方式，利用 2003 年的 SPOT-5 衛星影像與 2009 年 DMC 航空影像，選取真實地面資料作為訓練樣區，並決定訓練樣區之類別，再依不同類別所選取訓練樣區之像元光譜值，計算各個類別的平均值與標準差，最後依計算結果分類其他像元，計算的方法則採用最大概似法（maximum likelihood）執行整張影像分類。 SPOT-5 衛星影像與 DMC 航空影像，皆具有多波段的特性，對於地物的監測與分類皆有相當

(14)

大的助益。本研究嘗試以監督式分類的方式，只將水體、沙灘和植被各分為不同類，將植物線（植被與沙灘交界）、水線（沙灘與水體交界）的位置萃取出來，如此可省略人工數化的工作與避免人為的判釋錯誤，其初步分類的結果如圖11 所示。 圖11 以監督式分類方式萃取濱線的成果，藍色為水體、綠色為植被而黃色為沙灘的部分，於圖 中可以看出植物線（植被與沙灘交界）、水線（沙灘與水體交界）的位置

結果與討論

將四個不同時期的遙測影像進行地理對位後，利用 ArcGIS 創建新圖層，然後進行數化植物線與水線的作業，再加上數化兩條指標線中間的沙丘或沙灘區域，並計算沙灘或沙丘的面積。最後把所有時期的資料套疊，觀察植物線與水線位置變化的概況，再利用ArcGIS 的工具 Clip 剪裁，即可找出各不同年度沙灘與沙丘的堆積和侵蝕的情況，亦可算出其變化的面積。在進行數化作業時，可利用多光譜影像作為底圖以利判釋，多光譜影像如SPOT-5 與 DMC 影像皆具有近紅外波段，對於在圖上辨識植被有很大的幫助。這是由於植被反射近紅外波段強烈，因此以近紅外波段感測植被時，其植被的亮度會比其他的地物要高出許多，在影像上便能更清楚的掌握植被生長的區域。判別植物線的原則在於找出海岸地帶多年生的灌木或喬木分佈的最外緣，然而海岸植被常因風向、沙石、人為活動等因素，使植物線分布之連續性較水線差，若以一般可見光波段的影像判別植物線，在植物生長密度較疏的地方，其植物線會較難判釋。而若以近紅外波段的影像，可以明確判別植物生長的位置，在數化植物線時，也比較不容易出錯。圖 12 是以竹安溪口數化植物線的例子，左半邊影像為可見光影像，圖中可看出在河口沙灘附近的植被

(15)

生長密度較小，不容易數化植物線；而右圖為搭配近紅外波段的影像，圖中則可明確的找出植被位置，於數化植物線時便能減少判釋的誤差。 圖12 左半邊影像為可見光影像，右半邊為搭配近紅外波段的影像。於左圖中被圈起的部分為靠 近河口生長的植被，其生長的密度不高，辨識不易。而以右半邊之近紅外波段影像，則可 明確定義出植被生長位置，對於數化植物線(黑線)，有很大的效益 由於研究地區之海岸呈狹長形，故將研究成果以河口為區界分成三個部分各別討論，即：頭城北邊至竹安溪河口、竹安溪河口至蘭陽溪河口、蘭陽溪河口至蘇澳北邊。

（一）濱線指標的變化

1. 頭城北邊至竹安溪河口頭城北邊至竹安溪河口水線與植物線的變化情況可參考圖13。在水線的部分，1971 年的水線有較1947 年的水線往外移的趨勢，而 2003 年與 2009 年的水線則因烏石港的興建（1991 年開始興建，2001 年正式啟用），水線在烏石港南北方有不同的變化。觀察 2003 年與 2009 年水線，在烏石港北方有往外擴張的情形，而南方則較1971 年的水線退後。由此可以推知，由於烏石港的興建，產生了突堤效應，導致烏石港北方有沙灘堆積且南方有侵蝕的現象。另外在竹安溪河口（圖中被圈起的部分）各年度的水線位置有很大的差異，這是因為河口泥沙堆積與侵蝕在各年度都有很大的不同。而在植物線的部分差異較小，惟有1947 年的植物線在竹安溪河口北部有較後縮的情形。

(16)

圖13 頭城北邊至竹安溪河口各年度水線與植物線的位置（左半部為水線；右半部為植物線） 2. 竹安溪河口至蘭陽溪河口在竹安溪河口至蘭陽溪河口濱線指標變化情形，可參考圖14。竹安溪河口至蘭陽溪河口，其水線有逐年向外移的趨勢，不過2009 年的水線較 2003 年後退，可得知其水線往外移的情形有趨緩的趨勢。 圖14 竹安溪河口至蘭陽溪河口各年度水線與植物線的位置（左半部為水線；右半部為植物線）

(17)

在蘭陽溪河口的部分，則是有沙丘的堆積，而堆積的位置在各年度則有不同的情形，從1947 年至1971 年，其沙丘有往東部移動的現象，可推知蘭陽溪口的輸沙量穩定，泥沙堆積造成濱線外移的現象。在植物線的部分，1947 年與 1971 年的植物線差異不大，但是在 2003 年植物線有往東移的情形。 3. 蘭陽溪河口至蘇澳北邊水線與植物線在蘭陽溪河口至蘇澳北邊的變動幅度相對較小（如圖15），1947 年至 1971 年的變動幅度不大，而1971 年至 2003 年水線與植物線都往太平洋方向推移，而 2003 年至 2009 年則沒有明顯的變動。整體而言，在蘭陽溪河口至蘇澳北邊的部分，其變化的情形跟竹安溪河口至蘭陽溪河口的部分大致相同，但是沒有河口等特殊地形會使水線與植物線產生較劇烈的變化。 圖15 蘭陽溪河口至蘇澳北邊各年度水線與植物線的位置（左半部為水線；右半部為植物線）

（二）沙丘（灘）在各年度的變化

利用ArcGIS 軟體計算數化的沙灘（丘）面積，可直接瞭解宜蘭海岸泥沙堆積或侵蝕的現象，並得知其變化程度的概況。以下將依各年度的變化分開討論實驗的結果，並分別列出沙灘(丘)增加與減少的面積。 1. 1947 年至 1971 年的變化 1947 年至 1971 年沙灘面積的變化如圖 16，在頭城北邊至竹安溪河口與竹安溪河口至蘭陽溪河口的部分，1947 年沙灘在靠近植物線的地方於 1971 年被植被覆蓋，而在接近海洋的地方有堆積的現象，表示其沙灘的位置有整體向東部移動的情形。在蘭陽溪河口至蘇澳北邊的變化不大，

(18)

只在接近蘇澳的地方沙灘有被侵蝕的情形。而各區域面積的變化大小，可參考表3。 (a) 頭城北邊至竹安溪河口 (b) 竹安溪河口至蘭陽溪河口 (c) 蘭陽溪河口至蘇澳北邊 圖16 1947 年至 1971 年沙灘增減概況（紅色為減少部分；藍色為增加部分） 表3 1947 年至 1971 年各區域沙灘（丘）面積變化大小（單位：平方公尺） 頭城北邊至竹安溪河口竹安溪河口至蘭陽溪河口蘭陽溪河口至蘇澳北邊面積減少量 (侵蝕現象) 285781 312322 341151 面積增加量 (堆積現象) 312658 681853 211699 總變化量 26877 369531 -129452 2. 1971 年至 2003 年的變化 1971 年至 2003 年的沙灘有明顯的變化，原因除了烏石港的興建，導致烏石港北部有沙灘堆積，而南方卻有很嚴重的侵蝕情形（如圖17 (a)）。而在竹安溪河口至蘭陽溪河口與蘭陽溪河口至蘇澳北邊沙灘在內陸部分減少、在靠海部分增加（如圖18 (b)、(c)），沙灘皆有往外移動的情形，且沙灘變化位置相當大，不過其變化總面積除了頭城北邊至竹安溪河口有很大的變化外，在竹安溪河口至蘭陽溪河口和蘭陽溪河口至蘇澳北邊的部分總面積變化量皆不大，分別減少49502 平方公尺與28328 平方公尺（參見表 4)。

(19)

(a) 頭城北邊至竹安溪河口 (b) 竹安溪河口至蘭陽溪河口 (c) 蘭陽溪河口至蘇澳北邊 圖17 1971 年至 2003 年沙灘增減概況（紅色為減少部分；藍色為增加部分） 表4 1971 年至 2003 年各區域沙灘（丘）面積變化大小（單位：平方公尺） 頭城北邊至竹安溪河口竹安溪河口至蘭陽溪河口蘭陽溪河口至蘇澳北邊面積減少量 (侵蝕現象) 371014 671094 731139 面積增加量 (堆積現象) 99686 621592 702811 總變化量 -271328 -49502 -28328 3. 2003 年至 2009 年的變化在2003 年至 2009 年的時間間隔較小，故其沙灘增減的情況較不明顯，其增減情況可參考圖 18 所示。在頭城北邊至竹安溪河口仍有突堤效應的情形，烏石港南方的沙灘明顯被持續侵蝕，另外在竹安溪河口沙丘則往陸地方向移動，在蘭陽溪河口則是往海洋方向移動。在竹安溪河口至蘭陽溪河口沙灘的部分大部分區域皆有侵蝕現象，面積侵蝕量約為399504 平方公尺；在蘭陽溪河口至蘇澳北邊沙灘面積變化量較小，整體區域侵蝕量為107171 平方公尺（如表 5 所示）。

(20)

(a) 頭城北邊至竹安溪河口 (b) 竹安溪河口至蘭陽溪河口 (c)蘭陽溪河口至蘇澳北邊 圖18 2003 年至 2009 年沙灘增減概況（紅色為減少部分；藍色為增加部分） 表5 2003 年至 2009 年各區域沙灘（丘）面積變化大小（單位：平方公尺） 頭城北邊至竹安溪河口竹安溪河口至蘭陽溪河口蘭陽溪河口至蘇澳北邊面積減少量 (侵蝕現象) 72963 512837 195342 面積增加量 (堆積現象) 65278 113333 88171 總變化量 7685 -399504 -107171

結論與建議

本研究利用不同來源、多時期遙測影像進行宜蘭海岸濱線變遷分析，確實可利用遙測影像的歷史記錄得知濱線的變化情形，並可透過GIS 進行量化分析。在資料處理的部分，以橡皮伸張法進行1947 年舊航照的定位，以及利用 2009 年 DMC 影像進行空中三角測量與正射化及鑲嵌，使所有研究的資料建立在一個相同的坐標系，便能進行套疊分析與進行數化工作。本研究選擇較容易判釋的水線與植物線作為濱線指標，在2003 年與 2009 年的多光譜影像萃取出濱線的資訊，並利用 ArcGIS 數化濱線指標與其環繞之沙灘（丘）面域與計算其面積，並分析沙灘（丘）在不同年度增減的情形。研究結果顯示，各年度的沙灘（丘）皆有些許變遷，在地域方面，接近竹安溪河口與蘭陽溪河口的地方，沙丘有明顯的變化；在時間方面，烏石港興建之後，其北方的泥沙堆

(21)

積量增加但南方卻侵蝕嚴重，證明其突堤效應的存在。整體而言，在1947 年至 1971 年沙灘（丘）堆積的現象較明顯，1971 年至 2003 年與 2003 至 2009 年則是侵蝕現象較為旺盛，本研究成果與過去宜蘭海岸變遷相關研究結果類似，顯示本研究所做成果大致正確，至於是何種原因導致沙灘（丘）有所變遷，則仍需進一步探討。本研究建議以遙測影像進行環境的監測，所使用的影像若能有較高的空間及光譜解像度，則能萃取出更多的資訊。而使用不同時期的遙測影像進行變遷偵測時，須注意不同的資料有不同的處理程序，且要確定其坐標系統與研究區域是否一致。另外在濱線指標物選取的部分，在不同的地區所需考慮的選取因素也有所不同，在判釋時也有不同的判別依據。如沙岸和沿岸判別濱線時應有不同的判釋依據，而在不同地區之海岸亦有不同的植被或其他地被物，在萃取濱線的過程中都應詳加注意各種不同的情形，才能使萃取之濱線在正確的位置上。航空照片雖然因為飛行高度有所限制，無法如衛星遙測影像獲得較大範圍海岸的觀測資料，但是航空照片具有較高的空間解像力，DMC 影像更具有近紅外光波段影像，於辨識濱線時有較高的辨識度。且航空飛機較衛星有較高的機動性，只要天氣許可便能執行航拍任務獲取影像。以宜蘭地區為例，由於季風與地形的影響，導致雲量多、降雨量豐富，以固定週期之衛星拍攝影像不一定能得到雲覆蓋率低的影像。若使用航空飛機則可選在天氣良好的情況下拍攝，其影像的品質會比較高。再者近年數位航測工作站的軟硬體均大幅進步，使得處理航照或是進行空中三角測量的效率提高，故以航空照片對大範圍海岸變遷偵測研究，應能提供豐富的資訊。此外，航空影像與衛星影像為保存地形、地物、社會人文活動相關資訊的有力工具，然而對於早期（1970 以前）航照與衛星影像尚未普及時，鮮有資料顯示當時的海岸變化，以往在宜蘭地區的海岸地形研究雖不在少數，但因受限於歷史資料欠缺或資料精度不佳的問題，而無法對早期的地形進行研究。工研院所收藏的 1947~1952 時期的舊航照影像，以及美國 Corona 間諜衛星於 1970 年代所拍攝的影像，其空間解析度達到 2 公尺，恰可彌補資料不足之缺憾，目前已成為了寶貴的研究資料。

謝誌

本研究係行政院國家科學委員會專題計畫（NSC 99-2621-M-004-003）之部分研究成果，承蒙國科會經費補助始得以完成，謹致謝忱。

參考文獻

王秀雯、王志添、陳錕山、林延郎（2007）：〈利用衛星雷達影像分析臺灣西部水線變遷〉，《航測及遙測學刊》，12(2)：107-119。台灣文史資源海外徵集與國際合作計畫：〈http://thcts.ascc.net/aerialphoto_ch.htm〉，2011/07/31。何俊緯（2011）：〈應用多期航遙測圖資分析濱線變遷：以宜蘭海岸為例〉，台北：國立臺灣師範大學地理學系碩士論文。林景騰（2007）：〈應用時間序列雷達影像於水線萃取之研究〉，中壢：國立中央大學太空科學研究

(22)

所碩士論文。林務局農林航空測量所：〈http://www.afasi.gov.tw/〉，2011/07/20。洪佩鈺、沈淑敏、陳浦淮（2006）：〈應用大比例尺正射影像地圖辨識砂礫值海灘的濱線：以臺東海岸為例〉，《地理研究》，44：89-105。徐郁晴（2010）：〈應用衛星影像於宜蘭平原沿海地區之監測〉，台北：國立政治大學地政學系碩士論文，46。許民陽、張政亮（2002）：〈蘭陽平原海岸後退之研究〉，《中國地理學會會刊》，30：57-76。國立中央大學太空及遙測研究中心：〈http://www.csrsr.ncu.edu.tw/〉，2011/07/18。陳映璇、沈淑敏、詹瑜璋、謝有忠（2009）：〈光達資料在臺灣海岸地形變遷上的應用〉，《航測及遙測學刊》，14(2)：157-170。陳良健、張智安（2003）：〈高解析力衛星影像之幾何處理〉，《國土資訊系統通訊第 45 期 - 遙測與地理資訊系統之結合》。葉堃生、李茂園、王韻皓（2010）：〈航攝數位影像於防救災工作上之應用〉，《航測及遙測學刊》， 15(1)：123-140。廖泫銘、江正雄、范毅軍（2011）：〈臺灣航照影像數位典藏成果與應用〉，《國土資訊系統通訊》， 78：57-72。劉進金、徐偉城、鄭鼎耀、李珮珊、史天元（2008）：〈利用 MODIS 與 SPOT 衛星影像於分析台灣海域海水透視度〉，《第十屆水下技術研討會暨國科會成果發表會》。

Boak, E.H., and Turner, I.L. (2005): Shoreline Definition and Detection: A Review, Journal of Coastal

Reserach, 21(4):688-703.

Jensen, J.R. (2007): Remote Sensing of the Environment, 2nd Edition: Prentice Hall.

Pajak, M.J., and Leatherman, S.P. (2002): The High Water Line as Shoreline Indicator, Journal of

Coastal Research, 18(2): 329-337.

Morton, R.A., and Speed, F.M. (1998): Evaluation of Shorelines and Legal Boundaries Controlled by Water Levels on Sandy Beaches, Journal of Coastal Research, 18(1):1373-1384.

USGS, Landsat Missions Project Descriptions, http://landsat.usgs.gov/about_project_descriptions.php. 投稿日期：100年09月30日修正日期：100年10月20日接受日期：100年11月18日

多源遙測影像於宜蘭海岸濱線變遷偵測之應用