臺灣博碩士論文加值系統

台灣為海島型國家，地形變化大、地質構造複雜，加上降雨集中、地震頻繁影響，雨季期間邊坡經常發生破壞，造成公路中斷或危害人們生命財產安全，長期以來防災一直是政府重視的課題。本研究選定近年來破壞較嚴重之高雄市甲仙地區公路邊坡進行研究，依文獻回顧選定坡度、坡向、坡高、植生密度(NDVI值)、地質、距斷層距離、距水系距離等七項因子，研究中透過DEM資料、衛星影像、航照圖及各類圖資以GIS軟體取得潛感因子資料與公路沿線邊坡破壞情況，並建立潛感因子與破壞資料之資料庫，並取公路沿線邊坡資料共17889筆以類神經網路建立邊坡破壞潛感分析模式，並將邊坡劃分5個等級，分別為低、中低、中、中高、高潛感，並繪製潛感分級圖以提供邊坡災害防治與預警之參考。

Taiwan is an island produced by the compression between two tectonic plates. This results in large variances in geological and terrain structures and frequent seismic activity. Combined with concentrated precipitation, damaged sloping regions in mountainous areas contribute to roadway breakage and endanger lives and property. For many years, disaster prevention has long been a subject of government attention.
This research selects the regional corridors in Kaohsiung’s Jiasian region as the focus due to the severity of slope damages in recent years. By referencing previous publications, seven elements are chosen to evaluate the local slopes: slope gradient, slope direction, slope height, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), geological structure, distance from fault lines, and distance of the slope from rivers.
Through the application of DEM data, satellite photos, aerial photography, and various types of GIS software to archive the data retrieved and obtain potential factors along a corridor alignment to assess the degree of destruction. Information retrieved from the slopes along corridor alignments shall consist of 17889 data points towards the establishment of the analytical model indicating slope failure potential. Slope elements are differentiated into five different categories: Low, low-medium, medium, medium-high, high potential to assist in the construction of a cliff face destruction potential analysis model similar to a neurological network. The results of the analytical model will be used towards the drafting of charts indicating slope destruction potential in efforts to provide reference towards slope destruction prevention as well as early detection systems.

目 錄
摘要 Ⅰ
英文摘要 Ⅱ
誌謝 Ⅲ
目錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 X
第一章 諸論
1-1研究動機 1
1-2研究目的 2
1-3研究內容及流程 2
第二章 文獻回顧
2-1邊坡破壞之原因 6
2-2潛感分析因子選定 11
2-3邊坡破壞潛感分析方法 16
第三章 研究區域環境概述
3-1研究區域之地理位置和範圍 24
3-2研究區域之地形、水系及地質狀況 25
3-2-1甲仙地區地形概述 25
3-2-2 甲仙地區水系概述 27
3-2-3 甲仙地區地質概述 28
3-2-4 甲仙地區斷層概述 30
3-3 研究區域災害概述 31
第四章 研究方法
4-1 使用軟體簡介 32
4-2 研究素材 34
4-3 應用GIS技術處理各圖資結果 35
4-3-1 DEM資料之轉換 35
4-3-2 地質資料之處理 38
4-3-3 NDVI資料之建置 40
4-3-4 斷層與水系距離計算 41
4-3-5研究區破壞區域資料建置 43
4-3-6 擷取研究區域資料 45
4-3-7資料表格匯出 45
4-4 潛感分析模式建置 47
4-5 潛感值計算 52
4-6研究區域潛感分級 54
4-6-1 潛感分級 54
4-6-2 繪製潛感分級圖 54
第五章 結果與討論
5-1 因子敏感性分析結果 56
5-2地質區分對研究區公路邊坡破壞特性之影響 66
5-3潛感分級與驗證 66
第六章 結論與建議
6-1 結論 67
6-2建議 68
參考文獻 69

圖 目 錄
圖1-1 研究流程圖 5
圖2-1邊坡破壞相關因子因果圖 7
圖3-1 研究區域位置圖 25
圖3-2 甲仙坡度圖 26
圖3-3 研究區鄰近坡度圖 26
圖3-4 研究區鄰近坡向圖 27
圖3-5 研究路段鄰近區域水系圖 28
圖3-6 甲仙地質圖 29
圖3-7 研究路段地質圖 30
圖3-8 研究路段鄰近地區斷層分布圖 31
圖4-1 類神經網路架構 33
圖4-2 甲仙地區高程圖層 35
圖4-3 甲仙地區坡度圖層 36
圖4-4 甲仙地區坡向圖層 37
圖4-5 地形分析網格資料表 37
圖4-6 五萬分之一甲仙地質圖幅 38
圖4-7 甲仙地區地質圖 39
圖4-8 地質網格數值(5mX5m) 39
圖4-9甲仙地區NDVI影像圖 40
圖4-10甲仙地區5mX5m NDVI點圖徵 41
圖4-11甲仙地區每網格距斷層與水系距離圖 42
圖4-12甲仙地區航照圖 43
圖4-13破壞區域圖層繪製 44
圖4-14實際破壞區域網格數值 44
圖4-15 研究區域因子網格圖 45
圖4-16資料表格匯出 46
圖4-17 PCNeuron檔案讀取格式 46
圖4-18 模式建立流程圖 47
圖4-19 前處理各參數設定畫面 48
圖4-20 變數及樣本取樣設定畫面 49
圖4-21 訓練樣本不規則取樣參數設定畫面 49
圖4-22 網路參數設定畫面 50
圖4-23 後處理、相關係數及RMS輸出設定畫面 50
圖4-24 靈敏度分析參數設定畫面 51
圖4-25 輸出結果畫面 51
圖4-26 靈敏度分析輸出畫面 52
圖4-27 預測資料檔前處理參數設定畫面 53
圖4-28 網路參數設定畫面 53
圖4-29 各網格對應之前感值輸出結果 53
圖4-30 潛感分級區間 55
圖4-31研究區域潛感分級圖 55
圖5-1六項因子執行誤差均方根結果(編號1) 58
圖5-2六項因子執行敏感性分析結果(編號1) 58
圖5-3六項因子執行誤差均方根結果(編號2) 59
圖5-4六項因子執行敏感性分析結果(編號2) 59
圖5-5六項因子執行誤差均方根結果(編號3) 60
圖5-6六項因子執行敏感性分析結果(編號3) 60
圖5-7六項因子執行誤差均方根結果(編號4) 61
圖5-8六項因子執行敏感性分析結果(編號4) 61
圖5-9六項因子執行誤差均方根結果(編號5) 62
圖5-10六項因子執行敏感性分析結果(編號5) 62
圖5-11六項因子執行誤差均方根結果(編號6) 63
圖5-12六項因子執行敏感性分析結果(編號6) 63
圖5-13六項因子執行誤差均方根結果(編號7) 64
圖5-14六項因子執行敏感性分析結果(編號7) 64
圖5-15潛感分級圖套疊邊坡破壞位置圖 67
表 目 錄
表2-1影響山崩發生之主要因素(Selby，1993) 8
表2-2陡坡地的崩塌與地滑(申潤植，1989) 10
表2-3前人採用較多之因子統計 15
表2-4近年來相關學者採用評估方法與因子 20
表5-1七項分析因子之敏感性分析結果 57
表5-2 6因子建模執行結果 65
表5-3研究區公路邊坡破壞之地質區分表 66
表5-4潛感分級比較破壞資料表 68

參考文獻
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