在崩塌災害的防治工作上，遙測影像的應用上，光學影像(optical imagery)為較為普遍應用之影像資料，但缺點為受天候雲霧影響，有雲霧遮蔽時無法清楚觀測地表，此問題對於強降雨誘發之崩塌(如颱風有雲系覆蓋狀況)的即時判釋工作上有極大的限制。近年來合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar, SAR)影像已經開始應用於山區崩塌之監測與預判工作，而雷達訊號之資訊處理、校正、判讀不易，一般僅能掌握訊號變異的大致範圍，其成果較難應用，且尚未有事件型(如颱風強降雨、地震)誘發的崩塌直接判釋相關研究。由於雷達訊號對地表狀態改變的反應敏感，本研究相信雷達資料具有極高潛力進行崩塌位置的直接判釋，當前之問題為需發展一套合宜的量化分析方法來關聯崩塌以及雷達訊號的特徵。 本研究認為分析雷達影像的紋理資訊極有助於崩塌位置的判釋，同時雷達影像紋理訊號的空間自相關(spatial autocorrelation)程度在時間軸上的變化，理論上可應用於連續性的崩塌監測。此外，歐洲太空總署也已提供全球免費的Sentinel-1合成孔徑雷達影像。Sentinel-1A影像的空間解析度於臺灣地區約為10公尺，時間解析度為12天，此C-band雷達影像已有研究提出適合於山區林地之崩塌偵測工，且由於此為免費資料，因此對於本研究雷達影像崩塌監測系統之建置，在成本上將有相當的助益。在操作上，本研究將提出一個三年期計畫，建立一套系統性的分析方法應用在崩塌的自動監測以及直接判釋工作。此系統之主要優勢為利用雷達資料較不受氣候條件及雲霧限制的特性，可針對事件型崩塌建立一全涵蓋台範圍的全自動、連續性的坡地崩塌監測系統，以利我國坡地災害的相關防救措施。 ;In Taiwan, three quarters of the island comprises hilly and mountainous areas, with small drainage basins and steep stream gradients. Affected by active tectonics, frequent typhoons and storms, and human activities over mountainous ranges, landslides are frequently induced during typhoon seasons. To detect landslide hazards for a wide region, remotely sensed data has been applied due to its efficiency and low cost. However, the cloudy condition during a typhoon may limit the application of optical data. For an emergent monitoring task, Synthetic Aperture Radar (SAR) is therefore a suitable tool for detecting landslides in cloudy and rainy weather. This three-year project aims to develop a automatic landslide monitoring system, by analyzing the texture of SAR images and the spatial autocorrelation property to identify the clustering of new landslides. In this study freely available Sentinel-1A SAR imagery will be collected to construct the monitoring system.
