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姓名	陳冠升(Guan-Sheng, CHEN)  查詢紙本館藏	畢業系所	遙測科技碩士學位學程
論文名稱	衛星影像應用於都市發展趨勢之研究
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摘要(中)	遙測(Remote Sensing, RS)資訊的出現，提供人們大量的時序影像資料，其周期性觀察地表所提供的資訊，有助於掌握土地變遷及變化，取代以往若人工探勘所需耗費之時間。 土地變遷中除了自然環境的演化外，都市成長的行為及規畫更是全球各大城市政府首要重視的現象。都市的成長層面包含社會、經濟、人文、藝術、環境等影響，且其地表的變動具有一定複雜性，但往往規劃人員僅單單以人口及社經資料對地區未來發展進行解讀，解讀的方式通常皆為硬式決策或線性的預測。因此國內外有許多相關研究開始利用統計模型進行探討，然而統計模型僅能利用現有之現況，得知未來可能會發生的機率，對於規劃上少了前瞻性，因此於20世紀後人們進而開始發展出結合科學理論模式為基礎之方法來模擬都市土地變遷。 綜合上述，本研究利用衛星影像所提供之時序資料為底，並透過統計分析模型結合科學理論模式，創建一套動態模擬模式，預測未來地表變化趨勢，來探討未來都市發展狀況。
摘要(英)	Remote sensing provides of spatio-temporal information that can successfully observe the land-cover change. It replaces traditional implementation using the ground survey data. It is costly and time-consuming. Land cover change has been seen as a transformation of natural environment. In addition, urbanization has also become a global major issue in recent years. The phenomenon of urbanization includes society, economic development, culture, art, and environmental impact. The land cover change is exceedingly complex, however the urban policy makers sometimes only consider factors such as population and socioeconomic status. The results usually are Hard Decision or Linear Prediction. Many correlation studies start to use other statistical models on domestic and international research. However, statistical models aim at the prediction of the future development probability that has a proactive vision. After the 20th century, people developed a dynamic algorithm to simulate the land cover change. The main objective of this study demonstrates to use spatio-temporal data of remote sensing (RS) imagery in combination with statistical model and science theory to create the dynamic simulation model in urban development and prediction.
關鍵字(中)	★ 都市發展 ★ 衛星影像 ★ 土地使用變遷 ★ 細胞自動機	關鍵字(英)	★ Urban Development ★ Remote Sensing Imagery ★ Land cover change ★ Cellular Automata
論文目次	摘要 I AbstractII 致謝 III 目錄 IV 圖目錄 VI 表目錄 VIII 第一章 緒論 1 1.1 前言 1 1.2 研究動機與目的 2 1.3 論文架構 3 第二章 文獻回顧 5 第三章 研究區域與研究資料介紹 10 3.1 研究區域介紹 10 3.2 研究資料介紹 15 第四章 研究方法 23 4.1 研究流程 23 4.2 研究方法及內容 24 4.2.1 物件導向式分類 (object-based image analysis) 24 4.2.2 羅吉斯特迴歸 (Logistic Regression) 32 4.2.3細胞自動機(Cellular Automata) 40 第五章 研究成果及分析 42 5.1 衛星影像分類 42 5.2 模式建立與檢核 56 5.3 模式預測結果 67 第六章 討論 70 6.1 衛星影像分類探討 70 6.2 都市土地變遷模式 71 6.3 都市未來發展趨勢 77 第七章 結論與建議 81 參考文獻 83
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指導教授	陳繼藩(Chi-Farn, CHEN)	審核日期	2014-8-27
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