臺灣博碩士論文加值系統

近年來台灣地區乾旱發生率一直有上升趨勢，對台灣之衝擊也日益嚴重，因此利用先進之感測與通訊技術有效監看與預測天然乾旱之發生，並且通報有關單位採取防災措施，為國家災害防治研究重要之研究議題之ㄧ。本論文提出與開發一無線感測網路之乾旱預警與監測通報系統(Drought Forecast and Alert System Base on Wireless Sensor Networks, DFAS)，DFAS系統為四階層式系統架構，分別為行動使用者端(Mobile Users, MUs)、生態監控感測端(Ecology Monitoring Sensors, EMSs)、整合服務伺服器端(Integrated Service Server, ISS)與智慧型旱災決策系統端(Intelligent Drought Decision System, ID2S)。DFAS系統結合無線感測網路、嵌入式多媒體通訊與倒傳遞類神經網路技術有效達成乾旱監測、預警與通報。DFAS經由倒傳遞類神經網路訓練產生之乾旱預測模式(Drought Forecast Model)，分析預測未來第7日之乾旱等級，其主要利用由無線感測網路與行動網路即時感測、收集與傳送之前30天累積雨量、日平均溫度與土壤濕度等推論因子，以提高乾旱預測之準確度。一旦預測判定出旱災發生之危險區域，DFAS系統則會透過行動使用者之手持式設備進行旱災通報，同時DFAS亦會提供乾旱專家與使用者完整之環境感測資料與影像，讓相關人員可以在第一時間內採取防旱應變措施，期能在旱災衝擊來臨之前，提早做防範以減少其所帶來之損失。

Taiwan faces the serious challenge with an increasing frequency of drought in recent years. The main reason of drought disaster is due to the climate, e.g., the rainfall and soil moisture, it is important to utilize the state-of-the-art sensing and communication technologies to effectively monitor and forecast the drought, and notify the relevant departments for taking preventive measures against this natural disaster. This thesis proposed and developed a Drought Forecast and Alert System (DFAS) based on wireless sensor networks, which is a 4-tier system framework composed of Mobile Users (MUs), Ecology Monitoring Sensors (EMSs), Integrated Service Server (ISS), and Intelligent Drought Decision System (ID2S). DFAS combines the wireless sensor networks, embedded multimedia communications and neural network decision technologies to effectively achieve the forecast and alert of the drought. DFAS analyzes the drought level of 7th day via the proposed drought forecast model derived from the Back-Propagation Network algorithm. The mainly drought inference factors are the 30-day accumulated rainfall, daily mean temperature, and the soil moisture to improve the accuracy of drought forecast. These inference factors are detected, collected and transmitted in real-time via the Mote sensor and mobile networks. Once a region with possible drought hazard is identified, DFAS sends alerting messages to users’ appliances. System implementation results reveal that DFAS provide the drought specialists and users with complete environment sensing data and images. The proposed drought forecast model can effectively predict the occurrence of drought.

摘 要 I
Abstract II
誌 謝 III
目 錄 IV
圖表索引 VI
1. 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的與方法 3
1.3 論文架構 6
2. 文獻探討 7
3. 研究技術背景 12
3.1 乾旱之定義 12
3.2 土壤濕度與農作物之關係 14
3.3 MODIS衛星影像與衛星影像指標公式 15
3.4 無線感測網路 18
3.5 類神經網路 23
3.6 Zigbee網路傳輸協定 28
4. 系統架構設計 30
4.1 行動使用者端功能設計 31
4.1.1 即時多媒體接收模組 32
4.1.2 客製化資訊服務模組 32
4.1.3 即時資訊接收模組 32
4.2 生態監控感測端功能設計 33
4.2.1 環境監測代理人 33
4.2.2 連線偵測代理人 34
4.2.3 備份資料庫 34
4.3 整合服務伺服器端功能設計 35
4.3.1 資訊代理人 35
4.3.2 雨量代理人 36
4.3.3 多媒體代理人 36
4.3.4 推播代理人 36
4.3.5 預警與通報代理人 37
4.3.6 位置感知代理人 37
4.3.7 衛星影像指標與指標區域代理人 37
4.4 智慧型旱災決策系統端功能設計 38
4.4.1 模式運算代理人 39
4.4.1.1 乾旱等級分類法則 40
4.4.1.2 乾旱預測模式 45
4.4.2 乾旱災害推論器 54
4.4.3 應變措施推論引擎 57
4.4.4 知識擷取模組 58
4.4.5 應變措施知識庫 59
4.4.6 資料庫 59
5. 系統實作與效能分析 60
5.1 系統實作 60
5.1.1 DFASEXE實作方式 61
5.1.2 DFASWEB實作方式 70
5.2 乾旱預測模式效能分析 76
6. 結論 82
參考文獻 84
附錄一 南部地區160筆訓練與測試樣本原始資料 87
附錄二 測試樣本尺度化與倒傳遞類神經網路推論預測乾旱等級分析 結果 91
附錄三 多元線性廻歸模型推論預測乾旱等級分析結果 94
作者簡介 96

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