航測及遙測學刊/Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
中華民國航空測量及遙感探測學會,正常發行
選擇卷期
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茶樹生長狀況監測，除能瞭解各栽植階段之生理狀況，更可推估植物對逆境的反應及耐受性。本研究結合作物生理量測及無人飛行載具（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）多光譜影像，發展一快速非破壞性且大面積的茶樹生長評估方法。同時討論自然和慣行農法茶樹生理表現與生長狀態差異，並分析生理數值和光譜植生指標的相關性。初步發現，自然農法茶樹具備韌性，且紅邊波段和作物生理數值相關性較高。本研究之快速且大面積的茶樹生長評估方法，有助於茶園耕種管理，亦可成為目前極端氣候下早期預警之重要參考依據。
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橋梁檢測可使用紅外熱影像顯示其內部劣損，但難辨別劣損位置，將其與可見光影像融合，即可獲得影像細節及溫度異常處。本研究使用小波融合（WT）、拉普拉斯金字塔轉換（LP）、非下採樣輪廓波轉換（NSCT）、非下採樣剪切波轉換（NSST），對混凝土橋梁內部劣損影像做融合，量測及比較內部劣損面積精度。實驗顯示LP難呈現紅外熱影像訊息，WT、NSCT及NSST能有效融合兩種影像，NSCT在污漬表面能凸顯紅外熱影像。NSCT與其他非破壞性檢測方法得到之面積相差0.057m^2、0.005m^2，NSST為0.094m^2、0.007m^2，WT為0.153m^2、0.007m^2。NSCT與實際面積最相近，且不受橋面污漬影響，故本研究推薦NSCT作為混凝土橋梁檢測使用。
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橋梁具有縮短縣市間距離之重要性，定期之橋梁檢測可以儘早發現劣損，並加以修繕，防止突發性的斷裂及崩塌等嚴重災情。近年來無人機（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）應用於橋梁檢測發展迅速，其具備機動性高、時效性高、且可搭載各種儀器使檢測效能提升。本研究中透過無人機搭載數位相機及紅外線熱像儀拍攝橋梁影像，並設計一套影像處理之流程，將校準處理後之熱影像進行影像三維模型重建（Image-Based Modeling, IBM），以利於判識內部劣損位置及三維空間之量測。研究中，於目標區域以打音診斷法獲得實際劣損位置，研究顯示三維模型空間幾何精度達到公厘級別，且於劣損區域之面積測量準確率優於96%。
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本文透過福衛五號影像格點G005範圍，及參考Google Map衛星影像進行影像分析，藉由QGIS監督式分類、實地訪查以及實驗結果，探討嘉義八、九、十區鹽田的昔今用途變遷，及太陽能光電廠分布差異，梳理出臺灣對於廢棄鹽田使用方式與未來規劃。臺灣近年太陽光電快速發展，本區廢棄鹽田轉型太陽能光電，成功提高經濟效益，但在轉型發展下，如何與當地居民取得共識，以及如何讓綠能發展與溼地復育及生態保留間達最佳平衡，是後續研究的重要議題。