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研究生:劉威呈
研究生(外文):Wei-Cheng Liu
論文名稱:結合衛星影像及空氣污染擴散模式評估河灘裸露地對空氣品質之影響
論文名稱(外文):Air Pollution Impact Evaluation for Barren Riverbed by Integrating Remote Sensing Technology and Air Quality Modelling
指導教授:甯蜀光甯蜀光引用關係
指導教授(外文):Shu-Kuang Ning
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄大學
系所名稱:土木與環境工程學系碩士班
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:207
中文關鍵詞:衛星影像河灘裸露地ISCST-3模式
外文關鍵詞:remote sensingbarren riverbedISCST-3
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臺東縣卑南溪流域為臺灣發生揚塵問題較嚴重之河川之ㄧ,由於卑南溪於豐水期與枯水期之河川流量差異甚大,又加上臺東縣地勢崎嶇多變化,導致季風之風向改變,常將卑南溪河灘裸露地之泥沙催吹往河川下游方向移動,使得周遭空氣品質下降,影響下游民眾之環境品質。然而,對於此類型之大型裸露地之污染類型,目前仍少有快速而有效的方法,可以評估此類污染逸散之問題,本研究乃利用衛星影像之特性,具有即時性、空間性及時間性等特性,可快速了解大型污染物之範圍,並且結合空氣污染擴散模式,進行裸露地污染源之擴散模擬。結果顯示:模擬濃度與監測站濃度之變化趨勢有不錯的吻合度,由等濃度圖顯示污染物逸散的方向皆往臺東市的方向擴散,亦與現況相符。在該地區河灘裸露地污染源之貢獻比例設定為1.81%時,此項技術評估之準確率可提升至60%~80%,顯示利用衛星影像及擴散模式,評估大型裸露地之污染逸散問題之可行性。
Beinan River located on Taitung County is one of the rivers which cause dust-raising severely. Due to the wide variation of flow rate between dry and wet seasons as well as the rugged geography, which changes the direction of the monsoon and silt of barren riverbed therefore flows to the downtown of Taitung County on the downstream area. Accordingly, the ambient air quality is decreased and then the living environment of the residents is affected. However, few efficient measurements were made to evaluate the spreading pollution caused by the pollutant from large-sized barren riverbed. This study try to utilize the properties of the remote sensing, immediacy, spatiality and temporality, to promptly capture the regions of the priority pollutant. Moreover, the air quality model was used to simulate the diffusion of the pollution sources. The results showed that the variation trend of pollutant density between model simulation and monitoring datas weres moderately matched. Besides, the concentration concour illustrated that the pollutant diffusion was flow to Taitung City, which was same as the actual observation. When the proportion of pollutant contribution from barren riverbed in the region surrounding Taitung County was set for 1.81, the evaluation accuracy could be increased about 60 to 80 percentage, which suggested that it is tangible and workable to investigate the diffusion of the pollution in large-sized barren riverbed by using the remote sensing technology and air quality model.
目錄
目錄.......................................................I
圖目錄....................................................IV
表目錄....................................................XI
中文摘要...................................................1
英文摘要...................................................2
第一章 緒論
1.1 研究緣起...............................................3
1.2 研究目的...............................................4
1.3 研究架構及流程.........................................5
第二章 文獻回顧
2.1 遙測基本原理及應用.....................................7
2.1.1 衛星種類與資料特性...................................7
2.1.2 衛星影像之應用......................................12
2.1.3 衛星影像之分類......................................13
2.2 空氣品質之標準........................................16
2.2.1 裸露地之相關定義....................................18
2.2.2 逸散污染源..........................................20
2.3 ISCST-3擴散模式概述...................................22
第三章 研究區域背景資料
3.1 臺東縣地理概述........................................27
3.2 卑南溪流域概述…......................................29
3.3 卑南溪流域之空氣品質現況..............................32
第四章 研究方法
4.1 研究流程..............................................36
4.2 衛星影像處理..........................................38
4.2.1 研究區域之衛星影像選取..............................39
4.2.2 衛星影像分類........................................46
4.2.3 影像分類及土地利用類型..............................47
4.2.4 影像分類之精確度評估................................51
4.3 ISCST-3擴散模式.......................................55
4.3.1 氣象參數............................................55
4.3.2 ISCST-3擴散模擬概述.................................60
第五章 結果與討論
5.1 監督式影像分類結果....................................70
5.2 ISCST-3擴散模擬結果...................................90
5.2.1 模擬結果一..........................................90
5.2.2 模擬結果二.........................................100
5.2.3 模擬結果三.........................................109
5.2.4 模擬結果四.........................................118
5.2.5 模擬結果五.........................................127
5.2.6 模擬結果六.........................................136
5.3 綜合討論.............................................155
第六章 結論與建議
6.1 結論.................................................165
6.2 建議.................................................166
參考文獻
中文文獻.................................................167
英文文獻.................................................168
網路資料.................................................172
附錄
附錄一...................................................174
附錄二...................................................180

圖目錄
圖1.1 研究流程圖...........................................6
圖2.1 地球同步衛星.........................................8
圖2.2 太陽同步衛星.........................................8
圖2.3 89年臺東縣原生性PM10排放比例........................21
圖2.4 92年臺東縣原生性PM10排放比例........................21
圖3.1 研究區域-行政區域分佈圖.............................28
圖3.2 臺東縣-卑南溪流域...................................30
圖3.3 卑南溪流域風沙影響河段..............................32
圖3.4 卑南溪流量與懸浮微粒濃度之相關性趨勢................34
圖3.5 懸浮微粒污染濃度與風速之相關性趨勢..................34
圖4.1 研究方法架構及流程圖................................37
圖4.2 SPOT-1卑南溪流域衛星影像-1999.09.11.................40
圖4.3 SPOT-1卑南溪流域衛星影像-2001.02.18.................41
圖4.4 FORMOSAT-2卑南溪流域衛星影像-2005.08.29.............42
圖4.5 FORMOSAT-2卑南溪流域衛星影像-2006.04.05.............43
圖4.6 FORMOSAT-2卑南溪流域衛星影像-2006.12.23.............44
圖4.7 FORMOSAT-2卑南溪流域衛星影像-2007.06.14.............45
圖4.8衛星定位相關位置.....................................49
圖4.9 1999年玫瑰風向......................................58
圖4.10 2000年玫瑰風向.....................................58
圖4.11 2001年玫瑰風向.....................................58
圖4.12 2005年玫瑰風向.....................................58
圖4.13 2006年玫瑰風向.....................................58
圖4.14 2007年玫瑰風向.....................................58
圖4.15 1999年-豐水期玫瑰風向..............................59
圖4.16 2001年-枯水期玫瑰風向..............................59
圖4.17 2005年-豐水期玫瑰風向..............................59
圖4.18 2006年-枯水期玫瑰風向..............................59
圖4.19 2006年-枯水期玫瑰風向..............................59
圖4.20 2007年-豐水期玫瑰風向..............................59
圖5.1 SPOT-1 1999.09.11衛星影像分類辨識結果...............71
圖5.2 SPOT-1 2001.02.18衛星影像分類辨識結果...............72
圖5.3 FORMOSAT-2 2005.08.29衛星影像分類辨識結果...........73
圖5.4 FORMOSAT-2 2006.04.05衛星影像分類辨識結果...........74
圖5.5 FORMOSAT-2 2006.12.23衛星影像分類辨識結果...........75
圖5.6 FORMOSAT-2 2007.06.14衛星影像分類辨識結果...........76
圖5.7 SPOT-1 1999.09.11分類向量圖層轉網格化圖層...........83
圖5.8 SPOT-1 2001.02.18分類向量圖層轉網格化圖層...........84
圖5.9 FORMOSAT-2 2005.08.29分類向量圖層轉網格化圖層.......85
圖5.10 FORMOSAT-2 2006.04.05分類向量圖層轉網格化圖層......86
圖5.11 FORMOSAT-2 2006.12.23分類向量圖層轉網格化圖層......87
圖5.12 FORMOSAT-2 2007.06.14分類向量圖層轉網格化圖層......88
圖5.13 1999.09.11衛星影像之污染源座標位址.................92
圖5.14 1999.09.11網格圖層之污染源座標位址.................92
圖5.15 1999.09.11CASE-1模擬趨勢比較.......................95
圖5.16 1999.09.11CASE-2模擬趨勢比較.......................95
圖5.17 1999.09.11CASE-3模擬趨勢比較.......................96
圖5.18 1999.09.11CASE-4模擬趨勢比較.......................96
圖5.19 1999年5月污染物濃度及影響範圍......................97
圖5.20 1999年6月污染物濃度及影響範圍......................97
圖5.21 1999年7月污染物濃度及影響範圍......................98
圖5.22 1999年8月污染物濃度及影響範圍......................98
圖5.23 1999年9月污染物濃度及影響範圍......................99
圖5.24 1999年10月污染物濃度及影響範圍.....................99
圖5.25 2001.02.18衛星影像之污染源座標位址................101
圖5.26 2001.02.18網格圖層之污染源座標位址................101
圖5.27 2001.02.18CASE-1模擬趨勢比較......................104
圖5.28 2001.02.18CASE-2模擬趨勢比較…....................104
圖5.29 2001.02.18CASE-3模擬趨勢比較......................105
圖5.30 2001.02.18CASE-4模擬趨勢比較......................105
圖5.31 2000年11月污染物濃度及影響範圍....................106
圖5.32 2000年12月污染物濃度及影響範圍....................106
圖5.33 2001年1月污染物濃度及影響範圍.....................107
圖5.34 2001年2月污染物濃度及影響範圍.....................107
圖5.35 2001年3月污染物濃度及影響範圍.....................108
圖5.36 2001年4月污染物濃度及影響範圍.....................108
圖5.37 2005.08.29衛星影像之污染源座標位址................110
圖5.38 2005.08.29網格圖層之污染源座標位址................110
圖5.39 2005.08.29CASE-1模擬趨勢比較......................113
圖5.40 2005.08.29CASE-2模擬趨勢比較......................113
圖5.41 2005.08.29CASE-3模擬趨勢比較......................114
圖5.42 2005.08.29CASE-4模擬趨勢比較......................114
圖5.43 2005年5月污染物濃度及影響範圍.....................115
圖5.44 2005年6月污染物濃度及影響範圍.....................115
圖5.45 2005年7月污染物濃度及影響範圍.....................116
圖5.46 2005年8月污染物濃度及影響範圍.....................116
圖5.47 2005年9月污染物濃度及影響範圍.....................117
圖5.48 2005年10月污染物濃度及影響範圍....................117
圖5.49 2006.04.05衛星影像之污染源座標位址................119
圖5.50 2006.04.05網格圖層之污染源座標位址................119
圖5.51 2006.04.05CASE-1模擬趨勢比較......................122
圖5.52 2006.04.05CASE-2模擬趨勢比較......................122
圖5.53 2006.04.05CASE-3模擬趨勢比較......................123
圖5.54 2006.04.05CASE-4模擬趨勢比較......................123
圖5.55 2005年11月污染物濃度及影響範圍....................124
圖5.56 2005年12月污染物濃度及影響範圍....................124
圖5.57 2006年1月污染物濃度及影響範圍.....................125
圖5.58 2006年2月污染物濃度及影響範圍.....................125
圖5.59 2006年3月污染物濃度及影響範圍.....................126
圖5.60 2006年4月污染物濃度及影響範圍.....................126
圖5.61 2006.12.23衛星影像之污染源座標位址................128
圖5.62 2006.12.23網格圖層之污染源座標位址................128
圖5.63 2006.12.23CASE-1模擬趨勢比較......................131
圖5.64 2006.12.23CASE-2模擬趨勢比較......................131
圖5.65 2006.12.23CASE-3模擬趨勢比較......................132
圖5.66 2006.12.23CASE-4模擬趨勢比較......................132
圖5.67 2006年11月污染物濃度及影響範圍....................133
圖5.68 2006年12月污染物濃度及影響範圍....................133
圖5.69 2007年1月污染物濃度及影響範圍.....................134
圖5.70 2007年2月污染物濃度及影響範圍.....................134
圖5.71 2007年3月污染物濃度及影響範圍.....................135
圖5.72 2007年4月污染物濃度及影響範圍.....................135
圖5.73 2007.06.14衛星影像之污染源座標位址................137
圖5.74 2007.06.14網格圖層之污染源座標位址................137
圖5.75 2007.06.14CASE-1模擬趨勢比較......................140
圖5.76 2007.06.14CASE-2模擬趨勢比較......................140
圖5.77 2007.06.14CASE-3模擬趨勢比較......................141
圖5.78 2007.06.14CASE-4模擬趨勢比較......................141
圖5.79 2007年5月污染物濃度及影響範圍.....................142
圖5.80 2007年6月污染物濃度及影響範圍.....................142
圖5.81 2007年7月污染物濃度及影響範圍.....................143
圖5.82 2007年8月污染物濃度及影響範圍.....................143
圖5.83 2007年9月污染物濃度及影響範圍.....................144
圖5.84 2007年10月污染物濃度及影響範圍....................144
圖5.85 1999.09.11 CASE-1模擬準確度評估...................149
圖5.86 1999.09.11 CASE-2模擬準確度評估...................149
圖5.87 2001.02.18 CASE-1模擬準確度評估...................150
圖5.88 2001.02.18 CASE-2模擬準確度評估...................150
圖5.89 2005.08.29 CASE-1模擬準確度評估...................151
圖5.90 2005.08.29 CASE-2模擬準確度評估...................151
圖5.91 2006.04.05 CASE-1模擬準確度評估...................152
圖5.92 2006.04.05 CASE-2模擬準確度評估...................152
圖5.93 2006.12.23 CASE-1模擬準確度評估...................153
圖5.94 2006.12.23 CASE-2模擬準確度評估...................153
圖5.95 2007.06.14 CASE-1模擬準確度評估...................154
圖5.96 2007.06.14 CASE-2模擬準確度評估...................154
圖5.97 1999.09.11CASE-1 TEDS-5.1裸露地排放比例3.53%......156
圖5.98 1999.09.11CASE-1裸露地排放比例設定為1.81%.........156
圖5.99 2001.02.18CASE-1 TEDS-5.1裸露地排放比例3.53%......157
圖5.100 2001.02.18CASE-1裸露地排放比例設定為1.81%........157
圖5.101 2005.08.29CASE-1 TEDS-6.1裸露地排放比例2.87%.....158
圖5.102 2005.08.29CASE-1裸露地排放比例設定為1.81%........158
圖5.103 2006.04.05CASE-1 TEDS-6.1裸露地排放比例2.87%.....159
圖5.104 2006.04.05CASE-1裸露地排放比例設定為1.81%........159
圖5.105 2006.12.23CASE-1 TEDS-6.1裸露地排放比例2.87%.....160
圖5.106 2006.12.23CASE-1裸露地排放比例設定為1.81%........160
圖5.107 2007.06.14CASE-1 TEDS-6.1裸露地排放比例2.87%.....161
圖5.108 2007.06.14CASE-1裸露地排放比例設定為1.81%........161

表目錄
表2.1 衛星種類資訊及特性..................................10
表2.2 衛星種類資訊及特性..................................11
表2.3 空氣污染物種類及標準................................18
表2.4 TEDS-7.0排放係數表..................................19
表3.1 PEARSON相關係數R對應之相關程度表表..................33
表3.2 卑南溪流域改善工程..................................35
表4.1 衛星影像處理等級....................................38
表4.2 衛星影像選取時間表..................................39
表4.3 美國大地測量署之土地分類............................47
表4.4 臺灣國土利用調查之土地分類..........................48
表4.5 現地調查座標及土地使用型態..........................50
表4.6 Kappa指標之相關性係數...............................51
表4.7 誤差矩陣表..........................................53
表4.8 影像網格劃分尺寸....................................54
表4.9 大氣穩定度分類表....................................56
表4.10 全年風速資料表.....................................57
表4.11 風剖面係數設定值...................................61
表4.12 Pasquill-Gifford曲線a、b、c、d係數.................62
表4.12 Pasquill-Gifford曲線a、b、c、d係數(續)...........63
表4.13 裸露地排放係數推估相關設定值.......................66
表5.1 SPOT-1 1999.09.11影像分類精確度誤差矩陣.............77
表5.2 SPOT-1 2001.02.18影像分類精確度誤差矩陣.............78
表5.3 FORMOSAT-2 2005.08.29影像分類精確度誤差矩陣.........79
表5.4 FORMOSAT-2 2006.04.05影像分類精確度誤差矩陣.........80
表5.5 FORMOSAT-2 2006.12.23影像分類精確度誤差矩陣.........81
表5.6 FORMOSAT-2 2007.06.14影像分類精確度誤差矩陣.........82
表5.7各年裸露地變化表.....................................89
表5.8 1999.09.11污染源模擬資料設定........................93
表5.9 1999.09.11豐水期各月份之絕對誤差百分比..............94
表5.10 2001.02.18污染源模擬資料設定......................102
表5.11 2001.02.18枯水期各月份之絕對誤差百分比............103
表5.12 2005.08.29污染源模擬資料設定......................111
表5.13 2005.08.29豐水期各月份之絕對誤差百分比............112
表5.14 2006.04.05污染源模擬資料設定......................120
表5.15 2006.04.05枯水期各月份之絕對誤差百分比............121
表5.16 2006.12.23污染源模擬資料設定......................129
表5.17 2006.12.23枯水期各月份之絕對誤差百分比............130
表5.18 2007.06.14污染源模擬資料設定......................138
表5.19 2007.06.14豐水期各月份之絕對誤差百分比............139
表5.20 1999.09.11豐水期各月份之模擬濃度..................146
表5.21 2001.02.18枯水期各月份之模擬濃度..................146
表5.22 2005.08.29豐水期各月份之模擬濃度..................147
表5.23 2006.04.05枯水期各月份之模擬濃度..................147
表5.24 2006.12.23枯水期各月份之模擬濃度..................148
表5.25 2007.06.14豐水期各月份之模擬濃度..................148
表5.26 1999.09.11絕對誤差百分比之比較....................162
表5.27 2001.02.18絕對誤差百分比之比較....................162
表5.28 2005.08.29絕對誤差百分比之比較....................163
表5.29 2006.04.05絕對誤差百分比之比較....................163
表5.30 2006.12.23絕對誤差百分比之比較....................164
表5.31 2007.06.14絕對誤差百分比之比較....................164
中文文獻:
王泰盛、郭彥良、黃文娟,(2005)”高解析度遙測技術應用於地表植生覆蓋判釋之研究”,國科會專題研究計畫,NSC-93-2218-E-216-001。
李彥輝,(2008)”裸露地揚塵擴散分級與Web GIS資料庫建置-以高雄縣為例”,國立高雄應用科技大學土木工程與防災科技研究所,碩士論文,高雄市。
李雅婷,(2004)” 臺灣中部地區移動污染源排放量推估與探討”,國立中興大學環境工程學系,碩士論文,臺中市。
李瑞陽、姜如憶,(2005)”應用遙測技術於水稻田判釋之研究”,地理研究期刊,Vol. 43,pp.61-81。
林政剛、林國雄、洪培元、黃政賢、劉光宇,(2004)空氣污染,高立圖書股份有限公司,pp.189-208,臺北市。
邵泰璋,(1999)”類神經網路於多光譜影像分類之應用”,國立交通大學土木工程學系,碩士論文,新竹市。
陳乃宇,(1996)” 遙測影像與特徵之整合性分析與應用”,國科會專題研究計畫,NSC86-2612-E-008-008。
陳怡睿、謝舜傑、陳信達,(2005)”應用知識庫分類法判釋SPOT衛星影像坡地崩塌之研究”,臺灣地理資訊學會年會暨學術研討會論文集,pp.1-10。

黃秉瑜,(2007)”新竹科學園區固定污染源排放減量管制策略”,國立交通大學工學院專班永續環境科技學程,碩士論文,新竹市。
劉沁瑋,(2002)”新竹科學工業園區空氣污染物排放總量推估及ISCST3擴散模式應用”,國立交通大學環境工程研究所,碩士論文,新竹市。
潘國樑,(2006)遙測學大綱-遙測概念、原理與影像判釋技術,科技圖書股份有限公司,pp.1-266,臺北市。
簡甫任,(2001)”運用知識庫輔助遙測影像分類與土地利用變遷偵測模式建立之研究-以都市區域環境為例”,逢甲大學土地管理學系,碩士論文,臺中市。

英文文獻:
A.D. Bhanarkar, S.K. Goyal, R. Sivacoumar, and C.V. Chalapati Rao, (2005) “Assessment of contribution of SO2 and NO2 from different sources in Jamshedour region, India”, Atmospheric Environment, Vol. 39, pp.7745-7760.
Adel Shalaby, Ryutaro Tateishi, (2007) “Remote sensing and GIS for mapping and monitoring land cover and land-use changes in the Northwestern coastal zone of Egypt”, Applied Geography, Vol. 27, pp.28-41.
Antonio Plaza, Jon Atli Benediktsson, Joseph W. Boardman, Jason Brazile, Lorenzo Bruzzone, Gustavo Camps-Valls, Jocelyn Chanussot, Mathieu Fauvel, Paolo Gamba, Anthony Gualtieri, Mattia Marconcini, James C. Tilton, and Giovanna Trianni, (2009) “Recent advances in techniques for hyperspectral image processing”, Remote Sensing of Environment, Vol. 113, pp.s110-s122.
Arslan Saral, Selami Demir, and Senol Yildiz, (2009) “Assessment of odorous VOCs released from a main MSW landfill site in Istanbul-Turkey via a modelling approach”, Journal of Hazardous Materials, Vol. 168, pp.338-348.
Chi Hau Chen, and Pei-Gee Peter Ho, (2008) “Statistical pattern recognition in remote sensing”, Pattern Recognition, Vol.41, pp.2731-2741.
Chudamani Joshi, Jan De Leeuw, Andrew K. Skidmore, Iris C. van Duren, and Henk van Oosten, (2006) “Remotely sensed estimation of forest canopy density: A comparison of the performance of four methods”, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Vol. 8, pp.84-95.
Esther B. Zeledon, N. Maggi Kelly, (2009) ”Understanding large-scale deforestation in southern Jinotega, Nicaragua from 1978 to 1999 through the examination of changes in land use and land cover“, Journal of Environmental Management, Vol. 90, pp.2866-2872.
Fei Yuan, Kali E. Sawaya, Brian C. Loeffelholz, Marvin E. Bauer, (2005) “Land cover classification and change analysis of the Twin Cities (Minnesota) Metropolitan Area by multitemporal Landsat remote sensing”, Remote Sensing of Environment, Vol. 98, pp.317-328.
Jenshi B. Wang, Mao-Sung Wand, Edward Ming-Yang Wu, Guo-Ping Chang-Chien, and Yi-Chieh Lai, (2008) “Approaches adopted to assess environmental impacts of PCDD/F emissions from a municipal solid waste incinerator”, Journal of Hazardous Materials, Vol. 152, pp.968-975.
Jiming Hao, Dongquan He, Ye Wu, Lixn Fu, and Kebin He, (2000) “A study of the emission and concentration distribution of vehicular pollutants in the urban area of Beijing”, Atmospheric Environment, Vol. 34, pp.453-465.
Jixian Zhang, and Yonghong Zhang, (2007) “Remote sensing research issues of the National Land Use Change Program of China”, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, Vol. 62, pp.461-472.
Jordi Inglada, (2007) “Automatic recognition of man-made objects in high resolution optical remote sensing images by SVM classification of geometric image features”, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, Vol. 62, pp.236-248.
Kenneth G. Orloff, Brian Kaplan, Peter Kowalski, (2006) “Hydrogen cyanide in ambint air near a gold heap leach field:Measured vs. modeled concentrations”, Atmospheric Environment, Vol. 40, pp.3022-3029.
L.E. Venegas, and N.A. Mazzeo, (2006) “Modelling of urban background pollution in Buenos Aires City (Argentina)”, Environmental Modelling & Software, Vol. 21, pp.577-586.
Mahesh Kumar Jat, P.K. Garg, Deepak Khare, (2008) “Monitoring and modelling of urban sprawl using remote sensing and GIS techniques”, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Vol. 10, pp.26-43.
Matthew Lorber, Alan Eschenroeder, Randall Robinson, (2000) “Testing the USA EPA's ISCST-Version 3 model on dioxins:a comparison of predicted and observed air andoil concentrations”, Atmospheric Environment, Vol. 34, pp.3995-4010.
Meng-xia XU, Jian-hua YAN, Sheng-yong LU, Xiao-dong LI, Tong CHEN, Ming-jiang NI, Hui-fen DAI, and Ke-fa CEN, (2008) “Application of the ISCST3 model for predicting PCDD/F concentrations in agricultural soil in the vicinity of a MSWI plant in China”, Journal of Zhejiang University SCIENCE A, Vol. 9, pp.373-380.
N. Manju, R. Balakrishnan, and N. Mani, (2002) “Assimilative capacity and pollutant dispersion studies for the industrial zone of Manali” Atmospheric Environment, Vol. 36, pp.3461-3471.
Rick L. Lawrence, Shana D. Wood, and Roger L. Sheley, (2006) “Mapping invasive plants using hyperspectral imagery and Breiman Cutler classifications (Random Forest)”, Remote Sensing of Environment, Vol. 100, pp.356-362.
Shu-Kuang Ning, Ni-Bin Chang, Kai-Yu Jeng, Yi-Hsing Tseng, (2006) “ Soil erosion and non-point source pollution impacts assessment with the aid of multi-temporal remote sensing images”, Journal of Environmental Management, Vol. 79, pp.88-101.
Stephen South, Jiaguo Qi, and David P. Lusch, (2004) “Optimal classification method for mapping agricultural tillage practices”, Remote Sensing of Environment, Vol. 91, pp.90-97.
Susan Kathleen Langley, Heather M. Cheshire, and Karen S. Humes, (2001) “A comparison of single date and multitemporal satellite image classifications in a semi-arid grassland”, Journal of Arid Environments, Vol. 49, pp.401-411.
Todd Sax, and Vlad Isakov, (2003) “A case study for assessing uncertainty in local-scale regulatory air quality modeling applications”, Atmospheric Environment, Vol. 37, pp.3481-3489.
Young-Ji Han, Thomas M. Holsen, David C. Evers, and Charles T. Driscoll, (2008) “Reduced mercury deposition in New Hampshire from 1996 to 2002 due to changes in local sources”, Environmental Pollution, Vol. 156, pp.1348-1356.

網路資料:
中央氣象局全球資訊網http://www.cwb.gov.tw/
水文水資源資料管理供應系統http://gweb.wra.gov.tw/wrweb
空氣品質模式支援中心http://www.aqmc.org.tw/
美國大地測量署http://earthquake.usgs.gov/
美國環保署http://www.epa.gov/
國土利用調查成果資訊網http://lui.nlsc.gov.tw/LUWeb/
國土資訊系統-土地基本資料庫全球資訊網http://www.land.moi.gov.tw/landdatabase/chhtml/index.asp
環保署空氣品質監測站http://taqm.epa.gov.tw/emc/default.aspx?mod=PsiAreaHourly
環保署環境資料庫http://edb.epa.gov.tw/envdb2/
環境保護署之環境地理資訊系統http://gis.epa.gov.tw/LayerListn.aspx
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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