Browsing by Author "張國楨"
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Item 2015年台南市登革熱疫情分佈狀況及擴散因素分析(2018) 王怡文; Wang, Yi-Wen自2015年6月底起至當年10月初為止，台南市發生近年來最嚴重的登革熱流行疫情：短短三個月間不斷快速地新增患病個案數、累積死亡人數更高達112人。為深入探討與分析2015年下半年登革熱疫情長時間、大範圍及高強度影響台南市民健康的狀況，本研究以台南市政府資料開放平台及內政部疾病管制署提供的人口統計資料、交通要道資訊與登革熱確診病例統計等開放資料，以地理資訊系統進行多種空間方法的分析，以釐清各項因素的顯著性。研究目標是能得出登革熱疫情嚴重的根本原因，在未來能提供台南市政府及市民作為公共衛生與安全之背景資訊，更有效率的防治登革熱疫情發生。 研究成果顯示：自8月疫情爆發後，北區始終是登革熱熱點。隨著時間及交通要道因子先向東北方的永康區、西南方的中西區及南區擴散；直至9月底受人口分布影響擴散至東區，屬於混合型擴散。其中左右疫情的因子包含主要交通要道—台17甲（金華路）、人口集中區以及雨水下水道系統。雨水下水道系統出露在地表的孔蓋為病媒蚊快速繁衍後代、傳播病毒的重要媒介，也是本次疫情最主要的擴散因素。Item New Approaches for Integrating GIS layers and Remote Sensing Imagery for Online Mapping Services(Springer Verlag, 2008-01-01) 張國楨Item View of Human Environment Interaction from Space(2008/10/01-03) 張國楨Item Where is the Tree(2006/03/07-11) 張國楨Item 三維管線衝突分析自動化研究(2024) 顏苡辰; Yan, Yi-Chen隨著3D技術的發展，公共管線圖資已從平面展示進展到三維化呈現，然而在管線衝突分析使用的方法仍為擷取管線管徑寬、高及管頂高等相關屬性資料來進行運算，得到的結果也僅能顯示衝突處的中心點而非3D多形體，在實務應用上可能因不夠精確造成誤判情形，因此本研究旨在建立一套完整的三維管線衝突分析自動化流程，並依據分析結果作為非破壞性檢測的實行順序參考，以提升圖資正確性。首先本研究回顧了公共管線的發展歷史、目前管理的狀況，及目前三維管線的建置方式。接著本研究提出三維管線衝突分析的自動化流程，針對不同管線設施類型，設計不同的三維模型轉置方法，該方法可依據紀錄於公共管線的屬性資料進行三維管線模型的建置，並將轉置後成果進行衝突分析，供決策者參考及後續應用。 在研究成果部分，本研究選定兩個區域，一為具有大範圍實測資料的重劃區，二為原圖轉繪資料居多的舊市區住宅區，實際進行衝突分析，並進行成果的展示與相關數據的統計。 透過本研究的衝突分析自動化流程，可獲得精確的三維形體衝突分析成果，減少重複性圖形化介面操作並大幅縮短作業時間。在效益部分，本研究取電信、電力、自來水等三大類管線類型，各一筆管線及一筆人手孔進行分析，人工操作GIS軟體所需時間約20分鐘，而透過本研究的自動化分析程式需花費6分鐘，相較於人工操作可減少約70%的時間，且可排除人為操作導致的錯誤。後續可應用於設計資料檢查、實測資料審查、非破壞性檢測施行順序決策、道路挖掘申請等方面。Item 不同尺度空間插值法進行人口分佈推估的比較研究(2021) 林庭嘉; Lin, Ting-Jia近年來，雲端運算及物聯網應用技術的進步對於社會經濟、醫療公衛、自然科學等領域都具有非常重要的幫助。隨著政府開放資料(open data)之推廣應用，各類型的資料透過加值與開放應用，創造出更多跨領域的應用成果。然而，伴隨豐富且多元的應用對於數據的解析度要求更高，常常會遇到小尺度數據缺少亦或者沒有更細緻的調查數據等問題。因此透過現有的數據經空間內插方式，進而得到更細緻的資料應用。本研究以戶籍人口分佈資料作為驗證對象在不同尺度下進行空間內插推估分析，搭配與戶籍人口關聯之建蔽率、容積率、樓地板面積等作為推估的輔助資料以此建立人口推估的模型，進而得到更細緻的建築物層級之戶籍人口分佈。研究目標：建立不同尺度下對於人口分佈的推估模式，並找出與戶籍人口關聯之變數，並提供小尺度的單元在戶籍人口上的推估模式。研究成果顯示：變數中樓地板面積、容積率對於戶籍人口有顯著的相關性，運用地理加權回歸對最小統計單元之戶籍人口推估出建築物層級的戶籍人口分佈，並經過交叉驗證在建築物尺度下推戶籍人口數其推估相對誤差的準確度平均值為3.554766(人)。Item 以Pix4Dmapper進行UAV影像快速空間資料產製之探討(2017) 徐金煌; Hsu, Chin-Huang近年來因微機電系統(Micro-electromechanical Systems - MEMS)的演進迅速，提升無人飛行載具UAV (Unmanned Aerial Vehicle)自動導航系統的可靠度和性能，使得UAV操控可以完全自動化，提升航拍作業時的安全性，又因UAV有較佳的機動性和可在低空30-50公尺執行任務，以取得高解析度的航拍影像，因此平時可進行長期的環境變遷監測；災時可快速取得影像資料，以做為決策分析等應用。但傳統使用UAV進行正射影像產製，必須透過地面控制測量、空中三角測量與立體製圖等方式，才可以取得正射影像與地形資訊，無法滿足災害發生時需快速取得空間資料之需求，因此如何透過UAV所拍攝的影像資訊快速產製正射影像與地形資訊為本研究之重點。本研究將以Pix4Dmapper為先進技術軟體，探討以UAV航拍取像後，透過先進技術取得正射影像與地形資料之可行性。結果顯示，UAV拍攝所得影像透過Pix4Dmapper進行影像匹配三維點生成地表模型，快速生產正射影像，並可以不需經由人工介入的空中三角測量步驟回推內、外方位參數。並以苗栗後龍溪測區為例，在涵蓋範圍4平方公里，影像數量354張，在自動化的作業流程下，可在5小時內取得相關空間資料，經檢核後，正射影像之平面精度均方根誤差30 cm內。Item 以UAV產製數值地形應用於建築基地斷面高程比較(2023) 熊自助; Hsiung, Tzu-Chu建築基地斷面高程測量，目前在UAV、GNSS、GIS的新科技成熟運用下，也不可避免使用新科技並更靈活運用，讓基地斷面高程測量工作節省人力、物力、時間與成本，而如何有效將傳統測量與現代科技結合做最佳使用，也是現今測量工作共同目標。目前斷面高程測量作業經常使用儀器有全測站電子經緯儀、電子水準儀、GNSS接收儀，而由主管測量機關地政司、國土測繪中心提供控制點資料做為依據、再解算GNSS接收資料，為國家統一之坐標、高程，兩者資料做最佳組合;而現今基地測量皆常運用UAV拍攝影像，並配合相關繪圖軟體計算斷面高程精度亦已提高，故本論文以建築基地斷面高程為探討範疇，探討目前是否UAV產製成果可替代以往地形測量(全測站電子光波經緯儀)所計算之斷面高程，本次論文研討範圍以建築基地斷面高程進行比較。影響無人機航拍因素與精度有很多，例如空域、飛行限制、證照、無人機的型號和設備、地面控制點、天氣情況、樹木覆蓋率、水體等等。 因此，在進行無人機航拍之前，規劃設計是必不可少的。而全測站儀器觀測資料，亦受到使用儀器精度、觀測點位數量、測量人員經驗、天氣情況等等影響，故針對兩種測量方式進行比對。全測站觀測的坐標、高程資料，為測點之坐標、高程資料組成三角網(TIN)，由點轉成面。而UAV航測資料係運用相片重疊產製DSM，兩種3D模型比對斷面高程差異。UAV航拍完成後，運用地面控制點不同位置、數量的約制比對其精度，並與全測站儀器觀測資料加以比對，求得最佳方式及其影響狀況。最後分析使用無人機計算斷面高程具有的優勢和潛力。Item 以多時期與PCA+NDVI法改善地物分類之正確性與完整性(國立臺灣師範大學地理學系, 2012-11-01) 張國楨; 田應平; 施孝謙Item 以多時期與PCA+NDVI法改善地物分類之正確性與完整性(地理學系, 2012-11-??) 張國楨; 田應平; 施孝謙; Kuo-chen Chang; Ying-Ping Tian; Hsiao-Chien Shih衛星影像分析是環境變遷監測的主要方法之一。結果的精確度與可信度深受所用影像的光譜解析度與地物光譜分辨率影響。以單一時期之原始影像進行分類，常因光譜雜訊與地物間光譜混淆情況而影響分類正確性。本研究以主成分分析(PCA) 去除原始影像雜訊，整合多時期影像增加影像光譜解析度以及地物間的辨別率來提升分類正確性。實驗區為社子島地區2005、2006、2007年多時期R、G、B、IR 影像，先行以PCA 萃取出可解釋量總和>95％之兩主成分，並進一步轉置回R、G、B、IR 影像，再加上各時期NDVI 進行地物分類。實驗結果顯示，經過PCA 處理，可增揚地物本身光譜特性。研究以多時期處理後之影像進行非監督式分類，顯示與單時期2007分類影像相比，本研究採用方法在改善地物分類之正確性及完整性上具有較佳效果。Item 以深度學習理論進行戶籍人口推估(2024) 洪紹予; Hong, Shao-Yu人口資料於各學科與領域皆有使用上需求，其中地理學注重於討論人口資料於空間上分佈位置。近年來隨著政府資料公開，Open Data可取得人口資料最精細尺度為最小統計區，但台灣政府受限於法治規定，無法開放戶籍門牌尺度人口資料。更精細的人口資料可以減少人口推估誤差，一直以來都有此需求。近年來由於電腦硬體技術提升，使深度學習理論再次受到重視與使用。近期人口推估研究也開始使用深度學習理論進行人口推估。本研究使用分區密度法，多層感知器與卷積神經網路，分別建立三種人口推估模型。並使用容積率、建蔽率、樓地板面積樓層高度、建物型態、國土利用調查成果圖、都市計畫土地使用分區圖等資料做為模型訓練因子，最終產製出5公尺人口網格資料，並與戶籍人口資料進行驗證比對。研究結果顯示卷積神經網路人口推估模型推估結果最為優秀，模型訓練表現優於多層感知器人口推估模型，卷積神經網路人口推估模型Adjusted R2可達0.72585。採用深度學習方法人口推估模型與採用傳統方法人口推估模型相比，更不容易出現極端人口高估與低估現象。Item 以空間自相關探討促進高齡健康場域的時空分布：以臺北市與桃園市為例(2021) 李思叡; Li, Sih-Ruei依據人口推估，我國將於2025年邁入超高齡社會，最近一期老人狀況調查統計，高齡者對生活中最擔心的事務在於「自己的健康問題」，而衛福部國健署資料指出，我國老人的疾病盛行率以慢性病為主，平均80%的老人罹患至少一種慢性病。據文獻回顧，規律運動是當前最方便且有效的預防保健方法，且高齡者的身體健康程度、社交活動品質與幸福感呈現正相關，而支持建成區高齡者自主維持規律活動或運動、社交之場域，以公共開放空間的公園綠地與校園為主。 我國都計法規範了公園設置之必須與數量原則，以及對公園綠地之檢討標準，然而研究指出，我國建成環境的公園綠地在區位規劃上，缺少配合的設置條件，以致在空間分佈上產生不均的現象，而未能配合人口密集區之分佈，導致都市公園可及性存在區位上的差異。 本研究藉由地理空間分析的探索式研究，以高齡人口分布為依變數，探討與促進高齡健康場域等各項研究自變數之空間關聯性。藉由全臺近年高齡人口熱區的分布形態選出臺北市、桃園市兩處直轄市作為研究區，繼之分別透過四個研究年度探討兩處研究區的促進高齡健康場域時空分布。 研究分析，對於臺北市而言，醫療量能反映出相對促進高齡健康場域，更穩定且更強的影響高齡人口分布；而對於桃園市而言，醫療量能相對促進高齡健康場域，依然具有更強的影響力，但卻相對不是均質的影響因素。若從促使高齡成功老化的角度探討，以更佳的近便性再檢視公園綠地之類有效促進高齡健康的公共開放場域，並藉由地區的新闢發展或更新建設調整此類空間布局，應是可加以著墨並持續研究探討之處。Item 以空間資訊分析馬槽溫泉區開發適宜性(2020) 王希聖; Wang, Xi-Sheng溫泉開發與環境保育、土地利用、國土規劃密切相關，自從民國97年辛樂克颱風襲臺重創廬山溫泉區，民國98年莫拉克颱風挾帶豪雨再次波及廬山、知本及寶來等知名溫泉區，造成溫泉區相關業者極大損失，各級政府為災區重建投入相當經費復建，延宕已久之研究區域「低衝擊溫泉開發」，逐步成為各界矚目的焦點。 為落實溫泉法且不衝擊產業條件下，有必要針對溫泉開發及溫泉法執行問題進行探討。本研究試圖建立溫泉開發評估之模式，先就溫泉開發相關文獻與法規進行研析，再經空間資訊之環域分析、疊圖分析、簡確法分析，以釐清區內環境敏感性對於溫泉開發的限制，討論現行開發區位「適宜與否」，提供當地溫泉資源利用與永續發展之參考。 研究結果顯示： 一、露頭區位，利用空間資訊分析可協助確認是否位於地質敏感區。 二、應用簡確法之土地單元劃分，有利於判定土地與溫泉開發適宜性。 三、應選定合適溫泉開發區位，以兼顧國土保育與產業發展，落實溫泉資源永續與利用。Item 以網格模式探討臺北盆地淡水河系右岸之都市發展進程(2013) 曾露儀不同以往都市發展相關研究採用「土地利用」、「人口數/人口密度」作為都市發展程度進程的量測方式，本研究改以「第三級產業」的規模作為一可量測都市發展進程的指標，藉由工商普查資料中第三級產業場所單位面的「場所單位」、「全年薪資支出」、「就業員工人數」、「樓地板面積」、「全年生產總額」等五個變項，以主成分分析方法濃縮，並命名為「都市發展程度指標」。 本研究以網格100公尺為空間單元，將1991年、1996年、2001年、2006年臺北盆地淡水河系右岸各村里的都市發展程度指標網格化，進而輔以空間統計方法Getis-Ord Gi*觀察臺北盆地淡水河系右岸的都市發展空間變化，歸納四個年度的都市發展熱點空間，發現臺北盆地淡水河系右岸的都市發展是由西邊逐漸減弱而東邊日益增強，印證臺北市區自1999年起至2006年，都市發展進程主要為由西向東擴展。 接著本研究針對2001年的都市發展進程指標，以可及性要素（捷運站出口距離、主要道路距離、道路面積密度、公車班次）及生活機能要素（宅內人口數）作為因子，藉由全域線性迴歸及地理加權迴歸方法進行因素分析。最後比較兩種迴歸方法的結果，發現相較於使用全域線性迴歸方法，使用地理加權迴歸能使模式的解釋力R2由0.51提升至0.73，提高將近22%個解釋力。兩種模式的準確度也可藉由AICc指標來檢驗，地理加權迴歸AICc指數為27846.20，比多元線性迴歸AICc指數34547.81來得低，代表地理加權迴歸模式相較於多元線性迴歸可以得到較為準確的推估結果，且也能夠具體展現模式中，自變項因子係數解釋力的空間差異性，進而提供更多訊息以了解都市發展進程空間展演的可能原因。 最後，本研究藉由地理加權迴歸係數解釋力的空間差異性及殘差空間分布圖，發現臺北盆地的都市發展進程，有相當程度是受到都市土地使用分區及都市歷史發展脈絡的影響，例如商業區及住商混合區的都市發展程度相對來講較高；而臺北車站及忠孝東路一帶呈現高度發展原因，深受當初設立定位影響。Item 以類別資料進行土地覆蓋時空變化熱點偵測(2023) 陳翔竣; Chen, Hsiang-Chun隨著科技發展，如今人類能輕易改變地球上大部分地區之自然環境，以符合自身使用需求，但若僅專注於經濟發展而忽略環境保育，將會對全球的氣候條件和生態結構造成無法回復的破壞。為避免發生這樣的悲劇，政府與非政府的相關機構需要能有效監測土地利用和土地覆蓋變化，以達到有效的資源管理，並規劃或調適土地利用計畫。遙測資料是目前取得大量土地利用和土地覆蓋資料最快的方法，在多樣的遙測資料中，衛星影像因其時間解析度高與取得成本低的優勢，常被研究者用做土地覆蓋變化研究之資料來源。而在常見以衛星影像討論土地覆蓋變化的方法中，classification-based approach因能完整討論類別間變化關係，故為多數研究者採用之研究方法。然而，前人研究在以土地覆蓋類別資料討論土地覆蓋變化時，通常只比較時間序列中兩個相異時間點的土地覆蓋在數量上與空間位置上的差異，但這種方式無法完整利用多時期土地覆蓋資料中的時間序列特性。因此，本研究結合LICD與Mann-Kendall trend test，提出適用於類別資料的時空變化熱點偵測演算法，並以此演算法分析台灣宜蘭縣蘇澳鎮新馬都市計畫區2006年至2016年間的土地覆蓋變化。研究結果顯示，本研究提出的演算法能呈現出多時期土地覆蓋資料中，相異土地覆蓋類別的時空變化樣態，而此分析結果能在相關政府單位或學者進行資源管理或規劃土地利用計畫時，提供其有用的決策輔助資訊。Item 住宅負擔能力的空間差異性與影響因素探討—以台灣六都為例(2023) 郭人頡; Guo, Ren-Jie台灣在近年來房價不斷上升是有目共睹的現象，而根據內政部營建署公告之111年第1季房價負擔能力統計發布內容，全台房價所得比為9.58倍，相對於國外有著較高的比例且在各城市間又有極大的差異，由此可見台灣可能存在著住宅負擔能力分布不均且不足的問題。本研究欲透過相關資料並以空間統計方法，探討全台各村里之可負擔房價與住宅負擔能力空間分布差異。本文使用2018至2019年內政部不動產實價登錄交易資料以及綜合所得申報之家戶所得推算全台各村里之貸款負擔率以衡量住宅負擔能力狀況。並透過空間自相關分析方法，觀察與分析各村里家戶住宅負擔能力以及不可負擔房屋單價的空間分布，再以地理加權迴歸模型（GWR）探討影響區域住宅負擔能力差異的相關因素。研究結果顯示不可負擔房屋單價在六都均具有空間自相關的現象，且多集中在改制前的舊市區，以區域型空間自相關來看發現在各都市不可負擔房屋單價的熱區內仍有較低住宅負擔壓力的村里，此外在舊台中市的內部住宅負擔能力問題也具有空間的異質性，透過地理加權迴歸模型探討住宅負擔能力問題較OLS表現較佳，調整後R2達到0.77，對住宅負擔能力有顯著影響的變數有屋齡、建築面積及老化指數等非距離因素，以及轉運站距離、文化設施距離、百貨公司距離、工廠距離、金融設施距離及捷運站距離等距離因素，各影響變數對住宅負擔能力問題的影響在空間上均具有差異性，因此建議在規劃與實施解決住宅負擔能力問題的政策時，應將空間的相關影響因素考慮進去，才可針對不同的區域規劃以及住宅政策的制定進行合理的調整。Item 使用深度學習方法建立崩塌判釋模型(2023) 許恆瑜; Hsu, Heng-Yu崩塌災害對於居民造成財產和生命的威脅，同時也對下游水庫、河道輸砂和農業等方面造成影響。因此，若能快速且準確地掌握崩塌位置及其影響範圍，對於執行正確的減災策略和後續的整治工作至關重要。本研究使用深度學習方法對谷關水庫集水區進行崩塌判釋，並比較了不同輸入資料的模型表現差異，同時比較了深度學習方法與支持向量機的精度差異。研究結果顯示，深度學習方法進行崩塌判釋係具可行性，本研究使用衛星影像光譜值作為模型輸入資料，且加入不同崩塌影響因子，深度學習模型在測試集之F1-score介於0.75至0.81，精確率介於0.73至0.80，召回率介於0.77至0.85，整體表現良好。其中，當輸入資料加入平面曲率因子階段為最適選，F1-score為0.80，精確率為0.75，召回率為0.85，可成功判釋出85%衛星影像中崩塌類別。本研究亦比較深度學習方法和支持向量機模型表現。研究結果顯示，深度學習模型表現皆優於支持向量機模型。其中，於深度學習模型中加入平面曲率因子階段表現為最佳，F1-score為0.75，精確率為0.76，召回率為0.74，並於研究中發現深度學習模型判釋出的像素雜異點較少，不需額外處理雜異點問題，係使用深度學習模型優勢之一。Item 八卦山風景區居民生態旅遊認知與發展生態旅遊態度之研究(2008) 蕭倩慧; Chian-Hui Hsiao本研究旨在瞭解八卦山風景區居民對於生態旅遊認知與發展生態旅遊態度之間的關係，並分析不同屬性的居民在生態旅遊認知與發展態度上的差異。 本研究所採用的研究工具—「八卦山風景區居民生態旅遊認知與發展生態旅遊態度研究之調查問卷」是根據洪常明(2004)所編「澎湖地區居民生態旅遊認知與發展生態旅遊態度研究之調查問卷」，經由文獻蒐集與分析並針對本研究區特性加以修改彙編而成。其問卷方式採分層抽樣法進行調查，共獲有效樣本426份，經因素分析後得到「生態保育與環境體驗」、「推動組織與規劃執行」、「居民參與與經濟回饋」以及「環境負荷與限制使用」等四個生態旅遊認知構面，以及「善用資源與促進發展」、「積極參與與提升潛力」及「強化管理與創造機會」等三個發展生態旅遊態度構面。相關統計分析後，本研究主要發現與結論如下： 1、 居民的屬性不同會造成其生態旅遊認知和發展生態旅遊態度上的差異。 2、 經由相關分析檢定後發現，八卦山國家風景區的居民生態旅遊的四個認知因素構面與發展生態旅遊的三個態度構面間有顯著差異，均具有正相關，代表居民的生態旅遊認知程度愈高，則其對於發展生態旅遊的態度就愈積極。 3、 經由多元迴歸分析檢定後發現，在所有認知構面上「推動組織與規劃執行」部份對發展生態旅遊的各態度是最具影響力。 為促使八卦山風景區生態旅遊發展，達到未來永續的發展，相關政府觀光主管單位在推展生態旅遊活動的過程中，應更注重居民的意願與感受，因當地居民的認知與態度乃是影響觀光發展政策與計畫執行是否成功、生態環境能否永續發展的主因之一。故在任何開發與決策時，都應考慮到當地居民的需求及其所帶來的影響，也必須適時教育並加強認知，如此生態旅遊的精神才能更加落實，才能真正有助於八卦山風景區的地方觀光發展。