適用對象
  • 政府部門
  • 研究機構
災害類型
  • 其他

109年度三維國土形變及空間智能分析技術發展工作案

年度 109年度
主管單位 內政部地政司
執行單位 國立中央大學 太空及遙測研究中心、國立交通大學 防災與水環境研究中心
預算來源 科技經費
執行經費(仟元) NT$6200.00
執行期間(起&迄) 2020/4/1~2020/11/30
計畫主持人 蔡富安
計畫重點描述 本計畫目的為發展人工智慧之相關應用,包含:(1)透過雷達衛星影像地表形變智慧分析、機器學習等相關技術,發展衛星影像地表形變分析技術、(2)建立航遙測影像地表形變智慧分析、影像智慧辨識訓練資料集等相關技術,發展航遙測影像辨識技術與應用、(3)衛星與航遙測影像智慧分析與辨識,進行製圖防災整合應用案例試辦、(4)發展智慧物聯網之防災整合應用技術、(5)高程基準潮位站數據分析與科教活動之推廣。透過本計畫的執行,不僅可以整合與強化人工智慧應用之發展,落實科技紮根。此外,對於人工智慧應用的推廣和人才培育等也有正面貢獻,更能提昇相關產業與國家整體的競爭力。
必要工作項目 一、應用人工智慧發展衛星影像地表形變分析技術與應用
 (一)利用雷達衛星影像發展長期地表形變智慧分析技術。
 (二)建立機器學習於高解析光學影像地表形變分析技術。
 (三)發展多元衛星影像智慧處理與立體重建技術。
 (四)擴充衛星影像智慧加值應用與後續推動可行性評估。
二、應用人工智慧發展航遙測影像辨識技術與應用
 (一)建立航遙測影像地表形變智慧分析技術。
 (二)建立航遙測影像智慧辨識訓練資料集,須對不同類型之資料集進行整理並分析其適用性。
 (三)建立航遙測自動化地物智慧辨識與分類技術,並評估其精度與成效。
 (四)評估航遙測影像結合測量實施工作之智慧整合應用。
三、衛星與航遙測影像智慧分析、辨識與製圖防災整合應用案例試辦
 (一)雷達衛星影像地表形變分析之試辦,至少包含全臺灣C-波段多時期雷達影像,及選定之災害潛勢區域L-波段與X-波段雷達影像。
 (二)航遙測影像分析與辨識之結果,須與相關應用平台進行整合試辦,其試辦方案須與內政部討論後辦理。
 (三)增加以高解析(2公尺或更優)光學衛星影像進行地表形變分析之試辦,試辦區至少須含1處災害潛勢區,總面積須達100平方公里以上,且須與機關討論選定。
 (五)增加以臺灣地區航遙測影像進行地物辨識與分類試辦,試辦區至少須達10幅五千分之一圖幅範圍,且須與機關討論選定。
四、評估智慧物聯網之防災整合應用技術
 (一)模擬基於感測器與模型資料,發展智慧建築等適地性應用;前述模擬須運用三維圖資在內之整合技術。
 (二)模擬基於三維圖資與路網資訊整合路側影像感測器,發展具跨影像區域分析及物件追蹤之智慧防救災整合技術。
 (三)以實際場域進行適地性服務應用試辦,其試辦方式與場域選擇需與內政部討論定案;前述試辦本團隊需自行取得相關資料或建置物聯網相關所需裝置。
五、數據分析與科教活動
 (一)辦理高程基準潮位站數據分析工作,其至少須包含基隆與東沙潮位站數據。
 (二)配合內政部及國立海洋科技博物館,規劃水深與高程測量相關成果發表之科學教育教材,並舉辦1場次(至少6小時)之科教活動;受邀參加活動對象需經內政部同意。
 (三)規劃航遙測技術與應用相關成果發表之科學教育教材,並舉辦1場次(至少6小時)之科教活動;受邀參加活動對象需經內政部同意。
六、協助推動國際測繪合作事務
 (一)本團隊應配合內政部需求,參加至少1場次國際測繪相關研討會,蒐集會議資料製作研討報告。
 (二)本團隊應配合內政部推動臺印尼測繪協定合作事務需求,協助參與測繪技術服務團(GEM)技術交流,並於雙邊諮商會議提供專家諮詢顧問服務。
七、成果發表及技術交流
 (一)提送國內外期刊或研討會論文文稿至少4篇,且其中1篇需提送國際期刊(SCI/EI等級)。
 (二)以航遙測及空間數據為主題發展人工智能實驗室,強化產學合作。
 (三)配合內政部辦理109年度行政院災害防救科技創新服務方案,並協助研發災後智慧監測、變異分析及物聯網防災應用相關作業與成果展示。
 (四)本團隊需配合內政部參加智能測繪應用相關之年度計畫成果發表(含研討會方式)活動,就本案工作相關成果及研究議題,規劃辦理至少3小時議程(包含主持人、與談人、主講人、議程題目與內容等),所需講者出席費由本團隊負擔,至於活動主題、場地、日期與議程等細節,需適時配合內政部作業。
預期成果產出 一、應用人工智慧發展衛星影像地表形變分析技術與應用
(一)利用雷達衛星影像發展長期地表形變智慧分析技術。
預計完成結合人工智慧技術,找出最佳的影像處理參數進行處理分析,縮短影像處理的時程,減少失敗重試的機會。
(二)建立機器學習於高解析光學影像地表形變分析技術。
預計完成彙整多時期數值地表模型、多光譜正射影像、坡度圖、坡向圖等資料,應用機器學習進行地表形變分析。
(三)發展多元衛星影像智慧處理與立體重建技術。
預計完成使用多重衛星影像,發展運用電腦視覺相關演算法重建數值地表模型技術。
(四)擴充衛星影像智慧加值應用與後續推動可行性評估。
預計完成雷達差分干涉變形分析成果圖資的建立,利用已完成的圖資建立各項觀測目標的可行性評估,作為後續應用推廣參考指標。
二、應用人工智慧發展航遙測影像辨識技術與應用
(一)建立航遙測影像地表形變智慧分析技術。
預計完成航遙測影像地表形變之OIC光學影像匹配技術,應用於自動化偵測前後期航遙測正射影像間的之地表位移場。
(二)建立航遙測影像智慧辨識訓練資料集,須對不同類型之資料集進行整理並分析其適用性。
預計完成航遙測影像智慧辨識所需訓練資料集收集及分析,應用於航遙測影像人工智慧深度學習之訓練。
(三)建立航遙測自動化地物智慧辨識與分類技術,並評估其精度與成效。
預計完成航遙測影像智慧辨識深度學習技術,比較簡易卷積神經網路及遷移式學習卷積神經網路之精度,並探討航遙測影像於智慧辨識之成效。
(四)評估航遙測影像結合測量實施工作之智慧整合應用。
預計完成評估UAV影像於地籍測量之智慧整合,整理應用UAV於地籍測繪之注意事項。
三、衛星與航遙測影像智慧分析、辨識與製圖防災整合應用案例試辦
(一)雷達衛星影像地表形變分析之試辦,至少包含全臺灣C-波段多時期雷達影像,及選定之災害潛勢區域L-波段與X-波段雷達影像。
預期能得到三項主要成果,包括三年全臺灣C波段Sentinel-1之多時序雷達差分干涉成果、以X波段TerraSAR-X雷達影像分析之雲林地層下陷區成果以及採用L波段ALOS-2衛星影像之花蓮地震同震變形災害分析成果。
(二)航遙測影像分析與辨識之結果,須與相關應用平台進行整合試辦,其試辦方案須與內政部討論後辦理。
預期完成航遙測影像分析與辨識之GEE整合應用平台試辦。
(三)增加以高解析(2公尺或更優)光學衛星影像進行地表形變分析之試辦,試辦區至少須含1處災害潛勢區,總面積須達100平方公里以上,且須與機關討論選定。
預期可了解高解析(2公尺或更優)光學衛星影像,應用於地表形變分析之成果及可行性。
(四)增加以臺灣地區航遙測影像進行地物辨識與分類試辦,試辦區至少須達10幅五千分之一圖幅範圍,且須與機關討論選定。
預期完成10幅臺灣地區航遙測影像之地物辨識與分類試辦,探討自動化辨識之精度。
四、評估智慧物聯網之防災整合應用技術
(一)模擬基於感測器與模型資料,發展智慧建築等適地性應用;前述模擬須運用三維圖資在內之整合技術。
預期模擬一使用者穿戴式裝置之感測資訊,依動態之感測資訊發展智慧建築相關應用。
(二)模擬基於三維圖資與路網資訊整合路側影像感測器,發展具跨影像區域分析及物件追蹤之智慧防救災整合技術。
預期開發跨CCTV攝影機影像移動物件追蹤,比對隨機移動之紀錄與追蹤成果,進行驗證。
(三)以實際場域進行適地性服務應用試辦,其試辦方式與場域選擇需與內政部討論定案;前述試辦本團隊需自行取得相關資料或建置物聯網相關所需裝置。
預計以國立中央大學研究中心大樓二期作為試辦地點,建立跨CCTV攝影機影像移動物件追蹤之應用,以實
對應方案課題
  • 課題一:整合防災公共資訊服務
  • 課題四:精進防災科研技術
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