結合高解析度遙測影像與倒傳遞類神經網路對山崩潛感地區分布之評估

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題名:	結合高解析度遙測影像與倒傳遞類神經網路對山崩潛感地區分布之評估 Combined High Resolution Remote Sensing Image with Back Propagation Artificial Neural Network Applied for Landslide Susceptibility Assessment
作者:	余政剛
貢獻者:	地學研究所
關鍵詞:	地理資訊系統山崩潛感地區倒傳遞類神經網路地理資料庫
日期:	2007
上傳時間:	2010-07-05 10:34:25 (UTC+8)
摘要:	台灣地區坡地災害問題嚴重，政府為即時應變災害發生，投入資源進行山崩潛感地區（Landslide Susceptibility Zonation）之調查。專家學者早期研究，多半進行現場調查評估，需要耗費大量的人力與財力。近年來，隨著電腦技術與地理資訊系統(Geographic Information System, GIS)的普遍應用，國內外開始嘗試將GIS空間分析功能與人工智慧技術適當地結合，藉以求取更精確且自動化之分析結果。相關研究中，國外多以高解析度資料為主；國內則受限於資料來源，研究材料多以40公尺DTM以及SPOT影像資料為主，資料精細度較為不足。因此，本研究利用福爾摩沙二號衛星影像（FORMOSAT2）與數值航空影像等高解析度資料，以陽明山國家公園境內北磺溪流域為研究範例，以5公尺網格大小為單位，萃取相關資料，建立山崩影響因子地理資料庫。並結合倒傳遞類神經網路(Back Propagation Artificial Neural Networks, BPN)對山崩潛感區域分佈進行分析研究與討論。所得之潛感值經由GIS空間分析轉繪成圖，與農委會水土保持局公佈之崩塌地資
顯示於類別:	[地理學系] 博碩士論文

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