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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:陳癸杏
研究生(外文):Kuei-HsingChen
論文名稱:以空載光達資料判釋微地形特徵及深層滑動之關聯分析
論文名稱(外文):The Linkage Analysis of Deep Seated Landslide to the Micro Geomorphology Characters Derived from Airborne LiDAR
指導教授:余騰鐸余騰鐸引用關係
指導教授(外文):Teng-To Yu
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:資源工程學系碩博士班
學門:工程學門
學類:材料工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:88
中文關鍵詞:深層滑動光達微地形特徵五彎仔判釋
外文關鍵詞:Deep Seated LandslideLiDARMicro Geomorphology CharacterWoo Wan ChaiInterpretation
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台灣受地震與強降雨所造成的地質災害頻傳,2009 年造成小林村滅村的莫拉克風災、1998 年因921 地震造成草嶺和九份二山大崩塌,以及林肯大郡的崩塌皆是受到地震或降雨促崩導致的深層滑動。
深層滑動為深度大於3 公尺之塊體滑動,屬於長時間、大範圍的活動,事先並不容易預測。目前已有研究證明大規模崩塌在破壞前會有細微的地形特徵產生,如裂隙、崩崖等。光達為新興的測繪技術,可快速地進行大範圍、高精度的掃描,其雷射光束能穿透樹層到達地面,目前已廣泛被應用於製作高精度的DEM 或DSM。
本研究即以具深層滑動的台18 線阿里山公路之五彎仔地區為測試區域,利用空載光達點雲製作DEM 並進行分析,另外以DSM、航拍影像套疊、比對來判釋可能的地形特徵線,再進行現場調查,驗證其關聯性。最後,透過研究整合判釋結果推估五彎仔滑動體的崩塌趨勢,提出以空載光達判釋之特徵線與深層滑動之關聯性並討論其適用性。五彎仔地區當地面點雲密度大於1 pts/m2 時,以空載光達產製1m × 1m DEM 並進行相關分析與圖層套疊、比對,可判釋出尺度大於0.5m × 12 m 之微地形特徵線。利用室內判釋與現場調查結果結合前人研究及監測資料,可知五彎仔崩塌上緣侵蝕速率平均每年約往東11 公尺,推估若於崩塌上緣約10 公尺距離內發現綿延長達數十公尺之特徵線時,極有可能在未來一年左右產生新的破壞。
Due to the climate change, geological hazards triggered by earthquake or rainfall are increased recently in Taiwan. Deep seated landslide is concerned with a slide surface deeper than 3 m. There are several large scale deep seated landslide cases in Taiwan, such as the Hsiaolin village destroyed by Typhoon Morakot in 2009, the Tsaolin and Jiu‐fen‐er Mountain Landslides caused by Chi‐chi earthquake in 1999. Several studies have noted that the precursors of deep seated landslide are micro geomorphology characters (scarps, cracks, etc.) resulted from the associating mass deformation. However, these characters are too small to be interpreted from the aerial or satellite photographs.
Airborne laser scanning, an up‐to‐date measurement technique, could cover a large area quickly and the data acquired have high level of accuracy. It has been widely employed to generate high precision DEM or DSM for various applications.
The aim of this study is to ascertain whether using LiDAR‐derived DEM would help to improve the interpretation of the micro geomorphology to the identification of the precursor from deep seated landslide. The LiDAR data was collected at Woo Wan Chai, which is a deep seated landslide region at Alishan, Southern Taiwan. The interpretation was carried out with LiDAR‐derived DEM, DSM and aerial photography. For verifying the feasibility, in‐situ investigation was conducted to examine the interpretation in the laboratory. Results of this study shown the linkage of micro geomorphology characters derived by LiDAR DEM to the deep seated landslide is highly related, and the distribution of the characters was consistent to the local historical events. In the region with no less than 1 pts/m2 ground LiDAR point, this method is applicable to interpret the micro geomorphology characters if it is larger than 0.5m × 12 m based on 1m × 1 m LiDAR‐derived DEM. In addition, these results implied that the failure plane may occur about a year at the micro geomorphology characters while they appear continuously within approximately 10m from the scarp for this particular example case.

摘要 I
Abstract III
誌謝 V
目錄 VI
圖目錄 VIII
表目錄 XII
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 研究流程與架構 4
第二章 文獻回顧 7
2.1 光達 (LiDAR)介紹 7
2.2 深層滑動(Deep Seated Landslide, DSL) 13
2.2.1 深層滑動定義與分類 13
2.2.2 深層滑動微地形特徵線 21
2.2.3 深層滑動原因 29
2.2.4 深層滑動案例 31
2.3 遙測影像判釋 38
2.3.1 影像判釋元素 39
2.3.2 崩塌地判釋要素 41
第三章 研究方法 46
3.1 研究工具 46
3.2 研究區域介紹 47
3.3 點雲資料處理 54
3.4 微地形特徵判釋 60
3.4.1 航拍與衛星影像 61
3.4.2 DEM與DSM分析 64
3.5 現地檢核 71
第四章 成果與討論 75
4.1 現地資料比對 75
4.2 滑動趨勢推估 78
4.3 可行性評估 80
第五章 結論與建議 81
5.1 結論 81
5.2 建議 83
參考文獻 84
附錄 A


圖目錄
圖1- 1 (a)小林村災前影像;(b)小林村災後影像 2
圖1- 2 國道三號(福爾摩沙公路)南下3.1公里處崩塌影像 2
圖1- 3研究流程圖 6
圖2- 1光達依據掃描的性質可分為 (a)地面光達( Terrestrial Laser Scanner, TLS);(b)車載光達( Mobile Laser Scanner, MLS);(c)空載光達(Airborne Laser Scanner, ALS);(d)測深光達( Airborne Laser Bathymetric, ALB) 9
圖2- 2脈衝式雷射測距原理示意圖 10
圖2- 3空載光達掃描示意圖 12
圖2- 4多重回波示意圖 12
圖2- 5崩塌型態示意圖 17
圖2- 6 深層滑動微地形特徵示意圖 21
圖2- 7深層滑動各類微地形特徵剖面圖 22
圖2- 8義大利Valfurva之地形特徵線(a)平面圖 (b)立體示意圖 23
圖2- 9 義大利Valfurva地區日照陰影圖 23
圖2- 10日本宮崎( Kyushu)耳川沿岸DEM 24
圖2- 11日本耳川沿岸五處崩塌航拍與崩塌崖立體示意圖,白色實線為遷急線 (a)畑與畑北 (b)松尾新橋 (c)島戶與野野尾 25
圖2- 12日本耳川沿岸地形剖面圖 26
圖2- 13耳川流域各大規模崩塌地最大傾斜方向之地質剖面圖 27
圖2- 14崩塌因素分類圖 30
圖2- 15集集地震之地震報告 32
圖2- 16集集地震震央與草嶺位置圖 32
圖2- 17草嶺崩塌地空拍圖 34
圖2- 18草嶺地質剖面圖與崩崖位置圖 34
圖2- 19草嶺大崩塌 (a)崩塌前 (b)崩塌後 35
圖2- 20小林村地質圖 37
圖2- 21小林村崩塌地形變遷示意圖 37
圖2- 22小林村A崩塌區崩塌源頭潛移現象示意圖 37
圖2- 23達卡奴瓦潛在微地形航照及陰影圖位置之局部放大圖 44
圖2- 24高雄市桃源區南橫路段判釋結果 (A)光達地形資料 (B)航拍圖 (C)判釋結果,可見冠部與細微裂縫 (D)點雲資料剖面圖 45
圖3- 1空載光達儀器圖 47
圖3- 2 GARMIN之GPSMAP® 60CSx 47
圖3- 3五彎仔行政區域圖 48
圖3- 4五彎仔地質圖 49
圖3- 5五彎仔歷史航拍影像 51
圖3- 6五彎仔626地滑區正視圖 52
圖3- 7五彎仔地區莫拉克風災後破壞情況 52
圖3- 8五彎仔滑動體分佈圖 53
圖3- 9空載光達接收點雲回波示意圖 55
圖3- 10 Iteration angle 及Iteration distance 示意圖 56
圖3- 11五彎仔地區光達點雲資料 (a)原始點雲 (b)地面點 57
圖3- 12光達點雲資料所製作之 (a) DEM (b)DSM 58
圖3- 13點雲密度圖 (a)地面點點雲密度 (b)原始點雲密度 59
圖3- 14衛星與航拍影像最適尺度分析比較 62
圖3- 15航拍判釋圖 (a)判釋前 (b)判釋成果 63
圖3- 16光達資料強度值圖 64
圖3- 17五彎仔地區坡度圖 65
圖3- 18五彎仔地區坡向圖 65
圖3- 19五彎仔地區曲率圖 66
圖3- 20光達DEM日照陰影圖不同解析度比較圖 (a)1m × 1m (b)2m × 2m (c)5m × 5m (d)10m × 10m 68
圖3- 21判釋前後比較圖,(a)1m × 1m DEM之日照陰影圖 (azimuth:90;attitude:45;z-factor:1) (b)特徵線判釋結果 69
圖3- 22 DEM日照陰影圖與DSM日照陰影圖比較圖 70
圖3- 23 DEM日照陰影圖與航拍影像比對圖 70
圖3- 24現場調查點位分佈圖 72
圖3- 25五彎仔地區現場調查概況 72
圖3- 26五彎仔主要崩塌崖面。 73
圖3- 27崩塌崖面上持續有滲水及落石。 73
圖3- 28現場調查點位與特徵線位置分佈圖 74
圖4- 1調查點、現地調查與光達判釋結果比對 77
圖4- 2室內判釋與現場調查結果一致示意圖 (a)兩者重合 (b)特徵線已成為現今崩塌崖上緣 77
圖4- 3五彎仔侵蝕上緣變化圖,平均每年移動11公尺 79
圖4- 4崩塌上緣之現場調查與室內判釋比對圖 79

表目錄
表2- 1各國與相關單位對深層滑動之定義 14
表2- 2 Varnes山崩分類方法 18
表2- 3 Sharpe崩塌分類表 18
表2- 4中央地調所山崩分類方法 19
表2- 5水土保持局山崩分類方法 19
表2- 6山崩與地滑特性比較 19
表2- 7崩塌與滑動分類 20
表2- 8日本耳川各崩塌地資料 26
表2- 9草嶺崩塌歷史 33
表2- 10人工判釋與自動判釋優缺點比較 38
表3- 1光達點雲處理參數說明與設定 55

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