隨著移動測繪技術的進步,多視角車載影像逐漸成為道路觀測的重要資料來源,但傳統方法難以克服畸變與視角差異。為了提升影像匹配的精度和泛化能力,本研究探討基於深度學習的深度特徵匹配技術(Deep Feature Matching, DFM),利用VGG19預訓練模型與CNN卷積神經網路萃取特徵,並結合兩階段匹配策略與RANSAC演算法過濾錯誤點以確保可靠性,達成多視角車載影像的精確匹配和物空間三維定位。實驗採用三相機車載影像,以交通標誌作為定位目標。結果顯示,DFM在尺度差異、畸變與遮蔽等情境下,匹配成功率與精度均優於SIFT,特別在畸變與遮蔽下表現更佳。交通標誌定位成功率約70%,平均誤差小於0.5 m,證實DFM具備多視角三維定位的應用潛力。
臺灣西部平原長期依賴地下水,加上氣候變遷造成的降雨不均與乾旱,易引發地層下陷。2021與2023年嚴重乾旱更使沉陷情形加劇。本研究運用永久散射體干涉合成孔徑雷達技術(PSInSAR),分析2019-2023年Sentinel-1影像,並結合降雨資料,探討乾旱對下陷速率的影響。結果顯示,乾旱期降水量大幅減少,與沉陷速率高度相關,最嚴重地區乾季下陷速率達7.8cm/year。為驗證結果,引入GNSS站點進行多重參考點克利金內插校正,並以獨立站比對,相關係數達0.98;另與水利署公告之顯著下陷面積比較,差異約±10%。顯示PSInSAR在監測細部地表形變具良好精度與穩定性,未來可作為水資源管理及地層下陷防治之重要依據。
臺灣地區因地形環境因素,常有天然災害發生並造成環境損害,對民眾生命財產造成影響,故災害搶救具有急迫的時效性,對於災區的受害資訊須立即掌握,且對於潛在可能發生的二次災害更是不可忽略,所以對於災區空間資訊收集是非常重要的工作,資訊收集越完整對於救災任務越是有幫助。而如何能有效的針對不同的使用需求,採取因應的技術做法,提供可用的資訊實為一項重要的課題。本案例應用無人機(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)進行空拍及3D建模、光達(Light Detection And Ranging, LiDAR)掃描點雲(Point Cloud)建模及經緯儀等多元遙測技術獲取災區空間資訊,提供災區搶修及復建使用。
道路施工常因圖資不準確導致管線挖損,主因為施工單位以設計圖代替竣工圖,主要多為管線空間位置、埋設深度等資訊的不正確,其原因為施工單位使用設計圖當作竣工圖提交給養護單位,導致管線位置及埋深等資訊與現場狀況不相符。為克服以上問題,桃園市航空城工程處導入3D GIS系統,整合BIM設計圖、管線實測點位及GML交換格式資料,藉以提升圖資準確性。為確保圖資的品質,竣工圖資需通過系統合理化檢核機制的驗證,確保上傳資料合理性,並由監造單位以人工檢核管線圖資之「連續性」、「完整性」、「正確性」三個面向,再將竣工圖資匯入至三維公共管線資料庫,以有效提升圖資品質,完善未來航空城計畫區域管線養護需求,減少挖掘時管損機會及生命財產損失。
都市水資源管理的重要性日益提升,為協助維運管理與分析決策,需導入人工智慧、水理模型與地理資訊技術。以自來水管線為例,本研究結合水理分析與空間分析,克服過去無法精準評估受影響用戶的缺點,並提出優化建議。應用面向包含三階段:第一,施工影響分析,透過模型找出受影響區域與用戶;第二,管網規劃設計,藉智能斷水與邊界閥啟閉,找出最佳進水點;第三,多時段溯源分析,掌握節點水源比例與主要流量路徑。此模式能動態量化影響用戶,並將結果精準反饋至各管線,為臺北自來水事業處提供專屬管理方案,不僅提升維護效率,亦強化管線汰換決策支援,實現精細化與永續管理。
臺東縣政府配合中央國土資訊系統基本地形資料庫建置政策,辦理「綠島鄉高精度數值地形圖資精進暨3D數值實景建模測製計畫建置案」,採用有人航攝飛機同時搭載空載光達及傾斜攝影系統,製作綠島6 cm真實正射影像、50 cm數值高程模型、6 cm 3D實景模型、10處LOD3精緻建物模型,及使用真實正射影像繪製之一千分之一地形圖為全國首創,其成果驗證精度均符合規範,達到「影像即地圖」的目標,將綠島打造成為數位孿生(Digital Twin)空間資訊開放數位創新實驗區及3D GIS示範場域,高精度圖資可應用於地籍測量、土地規劃、土木建築、旅遊路線及防災救難等。