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為減少海岸公路及港區因越波(浪襲)所造成的災害，本研究透過網路攝影機監視影像資料，利用影像判釋方式發展溯升/越波觀測技術，分析易越波區域受波浪襲擊情況，以作為越波警示之依據。本研究共計4年期，本年度(民國111年)為第1年期，主要工作為發展「非學習型」影像判釋技術，以台11線人定勝天路段為計畫範圍，透過影像輸入、強化、區分與水線擷取等分析步驟，建立日間溯升/越波影像判釋技術，並建置水線判釋影像有效性分析功能，藉以提升未來自動化判釋時影像分析結果之可靠性，期透過本年度影像判釋系統建置之經驗，作為後續年度完成自動化影像判釋評估與規劃之依據。

摘要： 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(以下簡稱運研所)，以作為越波警示之依據。本研究為4年期計畫，本年度(民國112年)為第2年期，於第1年期「建置影像判釋溯升/越波技術(日間)」(簡稱前期計畫)之基礎上，本年度主要需完成夜間越波影像判釋技術。此外，本年度亦需針對人定勝天路段，透過機器學習方式發展溯升/越波模型，導入臺灣近岸海象預測系統 (TaiCOMS2.0)資料，推估公路溯升情況，並與既有海岸公路浪襲預警系統結果進行比對以評估其成效。於前期計畫基礎下，本年度已於人定勝天路段建置日/夜間影像判釋溯升系統。透過光學/熱成像兩種攝影設備佈放，已成功蒐錄本年度瑪娃、杜蘇芮、卡努、蘇拉及海葵等颱風事件期間日/夜間影像資料。其中，熱成像能補足光學影像夜間無法順利蒐錄影像之缺點，且因其為拍攝熱感溫度變化機制，使其於雨天前期溫差仍處較大條件下仍可有效拍攝溯升影像。然而，就影像判釋分析結果而言，發現熱成像雖可於夜間蒐錄影像並進行水線判釋，惟因其需有顯著溫差條件下才能有效合理判釋，並非所有時段均能達到警戒效果。本計畫為使影像判釋溯升技術能應用於海岸公路浪襲警戒，已於本年度建立自動化影像判釋溯升系統，並依據兩年度影像分析成果，訂定影像水線判釋門檻值，藉以自動化判釋時能夠獲得可靠的水線分析成果。此外，亦將此自動化結合影像警戒線判斷，發布越波警戒燈號，以利實務上公路浪襲警戒所用。此外，依據前期計畫針對既有浪襲預警系統精進規劃成果，進行本年度預警系統之強化作業。引入機器學習(高斯過程)方法，建立外海海象與近岸溯升關係(納入波向考量)，已建立人定勝天路段溯升機器學習模型。透過TaiCOMS2.0海象預報資料的輸入，已可以順利進行溯升預報產製。進一步將其預報結果和影像判釋與感測器結果進行比對，整體來說，影像分析與溯升預報相對於感測器觀測資料而言仍有部分誤差存在，但大多仍可在誤差區間內，應可作為未來精進預報模型與影像分析之參考。