書籍介紹
為減少海岸公路及港區因越波 (浪襲) 所造成的災害，本研究計畫需透過網路攝影監視系統資料，配合影像判釋技術分析易越波區域受波浪襲擊情況，並發展影像判釋越波警示技術。本研究計畫區域為「台11線人定勝天路段」與「花蓮港區防波堤」兩區域，需透過已架設之攝影系統，蒐集影像資料及分析溯升與越波情況，並回傳交通部運輸研究所運輸技術研究中心交通部運輸研究所 (以下簡稱運研所運技中心) ，以作為越波警示之依據。
本研究為4年期計畫，本年度 (民國113年) 為第3年期，主要為發展花蓮港區防波堤越波影像判釋技術、港區機器學習越波模型及既有的越波觀測與模型維運和精進。越波影像判釋會以「光學」和「熱成像」來進行分析，以使能達到日、夜間判釋能力；機器學習模型則需透過大量追算模擬與機器學習方式建立回歸模型，以使其能夠銜接未來港區越波預報；維運與精進方面，除維持人定勝天路段觀測系統與模型運作更新外，亦會進行「光達感測溯升」技術可行性評估，以強化未來溯升/越波監測之能力。
本年已完成防波堤越波影像判釋方法與流程且透過往昔有越波之影像進行參數率定與調校，目前應可判釋該影像是否適合作為越波分析所用及判釋越波與否，此可作為機器學習模型校驗與未來防波堤越波警戒所用。機器學習越波模型建立方面，已完成花蓮港越波計算所需計算範圍劃定、數位地形與網格建立，並進行近岸波場與越波模擬。以2023海葵颱風事件為驗證對象，其有越波事件誤判率約14%；無越波事件誤判率約8％。再將各事件模擬結果作為樣本資料，並建立機器學習模型。光達感測溯升技術可行性評估部分，本計畫已進行溯升物理模型試驗，並以光達為量測儀器進行溯升量測，同時透過攝影設備同步拍攝以利比對量測結果。最後，在依據量測成果評估光達量測所需流程與限制。
此外，本年度亦持續進行人定勝天影像判釋、溯升感測器與預報系統之維運作業。於本年度6月時完成該路段控制點量測作業與感測器維護工作，並於此期間持續協助人定勝天路段溯升影像判釋警戒系統建立與預報警戒系統作業化建立等工作。
目次
目 錄
交通部運輸研究所合作研究計畫出版品摘要表I
目 錄IIII
圖目錄V
表目錄IX
第一章 緒論1-1
1.1 計畫緣起1-1
1.2 計畫目的1-1
1.3 計畫工作項目1-1
1.4 工作流程規劃1-2
1.5 工作執行進度規劃安排1-5
1.6 前期 (111~112年) 計畫概述1-6
1.7 本 (113) 年度預期效益及成果1-9
1.8 環境背景現況說明1-9
1.8.1 氣象1-9
1.8.2 海象環境1-9
1.8.3 地質環境1-9
1.8.4 海岸災害1-9
1.8.5 花蓮海岸公路浪襲預警系統概述1-9
第二章 國內外應用影像判釋於港區防波堤越波相關研究蒐集2-1
2.1 國內相關研究2-1
2.2 國外相關研究2-3
第三章 港區防波堤越波影像判釋方法建立3-1
3.1 影像資料3-4
3.2 影像分類3-5
3.3 日間影像判釋流程3-6
3.3.1 預處理3-7
3.3.2 K-means分群法3-8
3.3.3 提取背景分群3-8
3.3.4 越波判斷3-10
3.4 夜間影像判釋流程3-11
3.4.1 灰階影像3-11
3.4.2 大津二值化法3-12
3.4.3 越波判斷3-13
3.5 影像正確率3-13
第四章 花蓮港區機器學習越波模型建立4-1
4.1 數值模式與機器學習模型說明4-4
4.1.1 數值模式說明4-4
4.1.2 機器學習模型說明4-14
4.2 模型建置成果說明4-17
第五章 光達感測溯升技術可行性評估5-1
5.1 光達試驗5-3
5.2 可行性評估5-12
第六章 海岸公路觀測系統及機器學習模型維運與精進6-1
6.1 觀測系統維運與精進6-1
6.2 機器學習模型維運與精進6-18
第七章 結論與建議7-1
7.1 結論7-1
7.2 建議7-2
7.3 成果效益及應用情形7-3
參考文獻參-1
附錄一 期中報告審查意見回覆及辦理情形附1-1
附錄二 期末報告審查意見回覆及辦理情形附2-1
附錄三 期末審查簡報附3-1
附錄四 歷次工作會議記錄附4-1
圖目錄
圖1.1 計畫工作流程與執行架構1-3
圖1.2 海岸線判釋技術流程圖1-7
圖1.3 影像分析水線有效性之判釋成果1-7
圖1.4 影像分析水線有效性通過門檻之局部時間點結果(圖為時序列影像有效性判斷結果，1為通過門檻值；0為未通過門檻值)1-8
圖1.5 地形高程資料套疊影像之成果1-8
圖1.6 溯升影像水線之高程判釋成果1-8
圖1.7 不同情境之影像水線判釋結果1-9
圖1.8 花蓮氣象站月平均溫度與日照時數分布圖(2021/5~2024/9)
1-10
圖1.9 花蓮氣象站月平均降雨量與降雨日數分布圖(2021/5~2024/9)
1-10
圖1.10 花蓮港歷年四季及全觀測期海流流速機率分佈圖1-14
圖1.11 花蓮港歷年四季及全觀測期海流流向機率分佈圖1-14
圖1.12 花蓮海岸聚落於災害徵兆 (Ts) -災害潛勢 (Tp) 二維分
布情形1-16
圖1.13 浪襲台11線海岸公路事件現場概況1-18
圖1.14 花蓮海岸公路浪襲預警系統畫面及燈號1-21
圖2.1 2016年梅姬颱風期間花蓮港大浪越堤實況2-2
圖2.2 2018年山竹颱風期間花蓮港大浪越堤實況2-2
圖2.3 2021年利奇馬颱風期間花蓮港大浪越堤實況2-2
圖2.4 韓國Jumunjin港防波堤CCTV架設位置與影像範例2-4
圖2.5 影像監測系統2-4
圖2.6 在不同波浪條件下拍攝到的影像資料2-5
圖2.7 8字湖 (Figure Eight Pools) 及其沿岸的水深地形分佈2-5
圖2.8 越波評級方式2-6
圖2.9 觀測資料與越波評級2-6
圖3.1 本計畫影像判釋自動化建置之流程圖3-2
圖3.2 影像判釋越波成果圖 (光學影像)3-2
圖3.3 自動化影像判釋越波警戒線圖3-2
圖3.4 花蓮港越波範例影像3-3
圖3.5 花蓮港無越波範例影像3-3
圖3.6 花蓮港夜間越波範例影像3-3
圖3.7 花蓮港夜間無越波範例影像3-4
圖3.8 花蓮港影像分類過程3-5
圖3.9 花蓮港影像分析區域3-6
圖3.10 日間越波影像判釋流程圖3-6
圖3.11 花蓮港日間越波之分群結果 (感興趣區域)3-9
圖3.12 花蓮港日間無越波之分群結果 (感興趣區域)3-9
圖3.13 花蓮港日間越波之二值影像 (感興趣區域)3-9
圖3.14 花蓮港日間無越波之二值影像 (感興趣區域)3-9
圖3.15 花蓮港日間越波範例影像之判釋結果3-10
圖3.16 花蓮港日間無越波範例影像之判釋結果3-10
圖3.17 夜間越波影像判釋流程圖3-11
圖3.18 花蓮港夜間越波之灰階影像 (感興趣區域)3-11
圖3.19 花蓮港夜間無越波之灰階影像 (感興趣區域)3-11
圖3.20 花蓮港夜間越波之二值影像 (感興趣區域)3-12
圖3.21 花蓮港夜間無越波之二值影像 (感興趣區域)3-12
圖3.22 花蓮港夜間越波之更改後二值影像 (感興趣區域)3-12
圖3.23 花蓮港夜間無越波之更改後二值影像 (感興趣區域)3-12
圖3.24 花蓮港夜間越波範例影像之判釋結果3-13
圖3.25 花蓮港夜間無越波範例影像之判釋結果3-13
圖3.26 判釋錯誤之日間影像 (一)3-15
圖3.27 判釋錯誤之夜間影像 (一)3-15
圖3.28 判釋錯誤之日間影像 (二)3-15
圖3.29 判釋錯誤之夜間影像 (二)3-15
圖4.1 花蓮港外廓防波堤示意圖 (影像擷取自Google 地球)4-2
圖4.2 花蓮港東防波堤及開放垂釣區域圖4-2
圖4.3 SCHISM模式架構圖4-5
圖4.4 SCHISM-WWM-III 耦合示意圖 (Chen et al., 2019)4-9
圖4.5 臺灣周圍水深地形與網格分布4-9
圖4.6 花蓮港地形量測點位資料 (民國113年5月)4-11
圖4.7 花蓮港模擬範圍與水深地形分布 (Case A)4-12
圖4.8 花蓮港模擬範圍與水深地形分布 (Case B)4-13
圖4.9 示性波高和最大2%溯升高高斯過程的機器學習流程
示意圖4-16
圖4.10 混合風場圖 (以2016年梅姬颱風事件為例)4-18
圖4.11 颱風事件追算模擬與量測資料時序列比較(以2016年
莫蘭蒂、馬勒卡、梅姬颱風事件為例)4-19
圖4.12 花蓮港周圍潮位測站與波浪測站位置圖4-19
圖4.13 花蓮港近岸波場模擬結果(1/4)4-20
圖4.13(續)花蓮港近岸波場模擬結果(2/4)4-20
圖4.13(續)花蓮港近岸波場模擬結果(3/4)4-21
圖4.13(續)花蓮港近岸波場模擬結果(4/4)4-21
圖4.14 2023年海葵颱風事件越波記錄資料4-22
圖4.15 花蓮港防波堤越波機器學習模型的訓練集樣本分布4-22
圖4.16 花蓮港防波堤越波機器學習模型之(a)訓練集、(b)驗證
集和(c)測試集………………………………………………4-23
圖4.17 花蓮港防波堤越波機器學習模型於不同越波誤差值的累
積分佈4-23
圖5.1 光達量測範圍示意圖5-1
圖5.2 現地光達之部署(a)英國Saltburn海灘碼頭(b)光達部署位
置位於碼頭前三分之一的區域，架設距離碼頭2.5米遠(c)
三台光達設置示意圖……………………………………….. 5-2
圖5.3 國立成功大學潰壩水槽5-4
圖5.4 斜坡水槽配置5-4
圖5.5 光達試驗攝影機5-4
圖5.6 光達5-4
圖5.7 實驗配置圖5-5
圖5.8 空水槽量測結果5-6
圖5.9 碎波量測結果 (清水且無障礙物)5-8
圖5.10 溯升量測結果 (清水且無障礙物)5-8
圖5.11 水面線量測結果 (清水且無障礙物)5-8
圖5.12 碎波量測結果 (清水且有障礙物)5-9
圖5.13 溯升量測結果 (清水且有障礙物)5-9
圖5.14 水面線量測結果 (清水且有障礙物)5-9
圖5.15 碎波量測結果 (濁水且無障礙物)5-10
圖5.16 溯升量測結果 (濁水且無障礙物)5-10
圖5.17 水面線量測結果 (濁水且無障礙物)5-10
圖5.18 碎波量測結果 (濁水且有障礙物)5-11
圖5.19 溯升量測結果 (濁水且有障礙物)5-11
圖5.20 水面線量測結果 (濁水且有障礙物)5-11
圖5.21 光達量測結果誤差分析(1/3)5-13
圖5.21(續)光達量測結果誤差分析(2/3)5-13
圖5.21(續)光達量測結果誤差分析(3/3)5-14
圖6.1 台11線人定勝天路段海岸斷面現況 (攝於2023/5/26)6-1
圖6.2 花蓮縣台11線人定勝天段溯升感測器安裝完工圖6-2
圖6.3 花蓮縣台11線人定勝天段溯升觀測站訊號中繼站位置圖6-2
圖6.4 本年度感測器運作情況6-3
圖6.5 人定勝天路段日間影像判釋結果圖 (光學影像)6-5
圖6.6 人定勝天路段日間影像判釋結果圖 (熱成像)6-5
圖6.7 前期計畫之影像判釋自動化建置之流程圖6-6
圖6.8 本年度計畫影像判釋自動化建置之流程圖6-6
圖6.9 本年度計畫溯升/越波預報自動化建置之流程圖6-7
圖6.10 攝影機更換作業6-10
圖6.11 現場量測及量測工具6-10
圖6.12 針孔相機模型6-11
圖6.13 共線方程計算水平誤差分析 (光學影像)6-11
圖6.14 共線方程計算高程誤差分析 (光學影像)6-11
圖6.15 共線方程計算水平誤差分析 (熱成像)6-12
圖6.16 共線方程計算高程誤差分析 (熱成像)6-12
圖6.17 地形高程資料套疊影像之成果 (光學影像)6-13
圖6.18 地形高程資料套疊影像之成果 (熱成像)6-13
圖6.19 人定勝天路段於凱米颱風期間的外海海象預報、溯升預
報、溯升計觀測和影像判釋6-14
圖6.20 人定勝天路段於山陀兒颱風期間的外海海象預報、溯升
預報、溯升計觀測和影像判釋6-15
圖6.21 人定勝天路段於凱米颱風期間的浪襲影像判釋資料(溯升
預報達8 m以上)6-16
圖6.22 人定勝天路段於山陀兒颱風期間的浪襲影像判釋資料(溯
升預報達8 m以上)6-16
圖6.23 人定勝天路段於凱米颱風期間的浪襲影像判釋資料(溯
升預報未達8 m)6-17
圖6.24 人定勝天路段於山陀兒颱風期間的浪襲影像判釋資料(溯
升預報未達8 m)6-17
圖6.25 溯升/越波機器學習模型建置流程圖6-18
圖6.26 前期計畫及本年度計畫於溯升/越波機器學習模型自動化
建置之流程圖6-19
表目錄
表1 1 本年度(113年)計畫分項工作進度規劃1-5
表1 2 花蓮浮標每月波高統計表 (2004-2023)1-11
表1 3 花蓮潮位站逐月潮位統計表 (2004-2023)1-12
表1 4 石梯潮位站逐月潮位統計表 (2004-2023)1-12
表1 5 花蓮港測站分季流速分佈統計表 (2003~2020)1-13
表1 6 花蓮港測站利年分季流向分佈統計表1-13
表1 7 相關浪襲台11線海岸公路事件新聞蒐集1-19
表3 1 本計畫海岸公路與防波堤越波影像判釋方法比較3-14
表4 1 以機器學習進行溯升/越波預測之相關研究4-4
表6 1 自動化影像判釋維運作業項目6-8
編／著／譯者簡介
本所主辦單位：運技中心
主管：蔡立宏
計畫主持人：林雅雯
研究人員：陳鈞彥
聯絡電話：04-26587132
傳真號碼：04-26564415
合作研究/共同研究單位：國立成功大學
計畫主持人：吳漢倫
研究人員：蕭士俊、陳彥龍、左秀文、蕭郁
地址：701台南市東區大學路1號
聯絡電話：06-2757575轉63223轉28
序言／導讀
為減少海岸公路及港區因越波 (浪襲) 所造成的災害，本研究計畫需透過網路攝影監視系統資料，配合影像判釋技術分析易越波區域受波浪襲擊情況，並發展影像判釋越波警示技術。本研究計畫區域為「台11線人定勝天路段」與「花蓮港區防波堤」兩區域，需透過已架設之攝影系統，蒐集影像資料及分析溯升與越波情況，並回傳交通部運輸研究所運輸技術研究中心交通部運輸研究所 (以下簡稱運研所運技中心) ，以作為越波警示之依據。
本研究為4年期計畫，本年度 (民國113年) 為第3年期，主要為發展花蓮港區防波堤越波影像判釋技術、港區機器學習越波模型及既有的越波觀測與模型維運和精進。越波影像判釋會以「光學」和「熱成像」來進行分析，以使能達到日、夜間判釋能力；機器學習模型則需透過大量追算模擬與機器學習方式建立回歸模型，以使其能夠銜接未來港區越波預報；維運與精進方面，除維持人定勝天路段觀測系統與模型運作更新外，亦會進行「光達感測溯升」技術可行性評估，以強化未來溯升/越波監測之能力。
本年已完成防波堤越波影像判釋方法與流程且透過往昔有越波之影像進行參數率定與調校，目前應可判釋該影像是否適合作為越波分析所用及判釋越波與否，此可作為機器學習模型校驗與未來防波堤越波警戒所用。機器學習越波模型建立方面，已完成花蓮港越波計算所需計算範圍劃定、數位地形與網格建立，並進行近岸波場與越波模擬。以2023海葵颱風事件為驗證對象，其有越波事件誤判率約14%；無越波事件誤判率約8％。再將各事件模擬結果作為樣本資料，並建立機器學習模型。光達感測溯升技術可行性評估部分，本計畫已進行溯升物理模型試驗，並以光達為量測儀器進行溯升量測，同時透過攝影設備同步拍攝以利比對量測結果。最後，在依據量測成果評估光達量測所需流程與限制。
此外，本年度亦持續進行人定勝天影像判釋、溯升感測器與預報系統之維運作業。於本年度6月時完成該路段控制點量測作業與感測器維護工作，並於此期間持續協助人定勝天路段溯升影像判釋警戒系統建立與預報警戒系統作業化建立等工作。
分類
其他詳細資訊
- 適用對象：成人(學術性)
- 關鍵詞：影像智慧化，越波，海岸防護，浪襲預警
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- 取得授權資訊：聯絡處室：交通部運輸研究所運輸技術研究中心
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