台灣本身地形多山,且地處歐亞大陸板塊與菲律賓板塊交界,導致山區地形多陡峭、地文條件不佳,時常發生地震;另又處在颱風行進的路徑上,導致夏季時常有颱風發生,造成豪雨侵襲。颱風帶來的集中性豪雨,加上降雨位置若位於地勢陡峭的坡地地區,就很容易發生山崩、土石流及洪水等土砂災害。造成土砂災害的原因有很多,可分為潛因(如地質、地形、水文等)及誘因(如降雨、地震、人為因素等);而土砂災害發生之潛在原因除了自然因子(例如:地質、高程及坡度等)外,土地利用開發也是影響山崩的重要因素之一。 本研究選擇花蓮與台東二縣內之土砂災害集水區(花蓮縣秀姑巒溪、壽豐溪及台東縣太麻里溪、知本溪)作為研究範圍,並以颱風侵襲或地震前後之13張衛星影像為原始資料來源。本研究運用基因演算法自動演化類神經網路應用於高解析度衛星影像之分類判釋,所判釋之因子包括水域、果樹、建物、森林、草地、裸露地、水田、旱田、道路及河道等10個項目,並利用地理資訊系統將分類與現調結果擇取八項影響土砂災害之因子(綠覆率、農田植種率、果樹植種率、裸露地、建物密度、道路密度、採礦密度及水保設施保護率),再以基因演算法自動演化類神經網路方法建立坡地利用影響土砂災害之評估模式。本研究並利用評估之結果探討坡地開發利用程度、雨量(或地表加速度)和崩塌與否三者之間的關係,藉以比較不同事件之間的關聯性與差異性。並針對暴雨與地震之誘發因子分別繪製土砂災害潛感圖。 結果顯示本研究所建置的模式在坡地利用引致土砂災害之評估上有不錯的結果,且坡地開發利用程度越高其崩塌發生可能性越大,相對地雨量越高其崩塌發生機會也越大,而且當暴雨來臨後再次發生地震,地震後所發生的崩塌數量明顯增多。並由繪製完成之土砂災害潛感圖套疊上前人所調查圈繪之崩塌地圖層,比對之後發現某些崩塌地的位置與部分危險度高的位置相重疊,可說明所繪製出的潛勢圖具有正確性。
Sediment disasters are caused by many reasons that can be divided into potential factors (such as geology, topography, hydrology, etc.) and inductive factors (such as rainfall, earthquake, human factors, etc.). The land development is also an important factor affecting landslides. In this research, genetic adaptive neural network is used for satellite images classification. Items to be classified include water, fruiter, buildings, forest, grasslands, barren land, paddy fields, dry fields, roads and river. Eight items of them are used as influencing factors of land development for sediment disasters and they are ratio of (1) green cover (2) farm land (3) orchard (4) barren land (5) buildings (6) road (7) mine (8) water and soil conservation utilities. The genetic adaptive neural network is employed to construct evaluation model for sediment disasters, and the results are plotted as the map of sediment disasters potential. In this study, the results showed that the model can achieve the expect accuracy, and the higher land development and rainfall the more disasters. The amount of landslides significantly increased when earthquakes occurred in the post rainstorm. The proposed map of sediment disasters potential is consistent with field investigation done by the predecessor.
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