文／黃語如（臺灣大學地理環境資源系學生）
※本文摘略自Flood Monitoring Through Remote Sensing, by Alberto Refice, Annarita D’Addabbo, and Domenico Capolongo
廣義的「洪水」意指平時未被水體覆蓋的地表在某個事件發生之後，遭到水體覆蓋的狀況，其涵蓋的範圍可從上千畝的大河氾濫到小範圍的暴洪。隨著氣候變遷和人為開發逐漸加劇，洪水災害發生的頻率與強度也不斷增強，威脅著許多區域裡的生命財產與文化資產，面對這樣的災害，人們正積極採取防治措施。各國研究組織提供跨國的資訊相互交流，以求能進一步預測洪災發生的位置，並且設置最佳決策分析的流程，以降低洪水所帶來的災害風險。
一般來說，洪水災害控管主要分為三個階段：預警、即時監測以及損害評估。擁有成功的預警就能引導即時監測關注在最易受影響的區域，而準確的損害評估能幫助災後的快速重建與優化未來的評估系統。要能有效且精準的進行災害管控，有賴即時、詳細且全面的資訊以供參考，此時，衛星遙測技術就扮演了很重要的角色。衛星遙測不但提供低成本且大範圍綜觀（synoptic）的天氣資訊，其穩定的資料擷取排程與無視地形場域的可達性，這些都是其他觀測技術所無法取代的。
隨著近幾年各國航太機構積極發展遙測技術，全球性的地表觀測能力提升了一至兩個量級。自從 1972 美國發射第一個具有觀測全球地表覆蓋能力的衛星 Landsat 1 開始，目前已有三十三個國家與組織決定投資這方面的任務，截至 2015 年為止，總共有 192 顆衛星發射，衛星任務的平均運行壽命從 3.3 年增加至 8.6 年，發射頻率提升了將近 6 倍。這如雨後春筍般的地球觀測衛星發射浪潮，除了是場衛星技術發展的競爭，更夾雜各國彼此之間的地緣政治角力，如果對於科技發展與資源爭奪有興趣的讀者，可往這個方向繼續延伸閱讀。
在洪水災害控管的三個階段裡，以即時監測對於衛星影像的時間性和解析度的要求度最高。雖然現今光學衛星的多光譜影像，其空間解析度可達到1公尺以內，全色態影像的空間解析度甚至可達到50公分以內，但是雲、雨和霧等的惡劣天氣會大幅影響光學遙測的準確性與可行性。
然而，合成孔徑雷達微波的波長較長，擁有穿越雲層的特性，加上雷達信號由感測器主動發出，散射於地表表面後接收，不需依賴日照，自然而然變成即時監測的首選，同時自 2007 年的 TerraSAR-X 衛星發射升空之後，合成孔徑雷達影像的空間解析度也從 10 公尺一躍提升至 1 公尺，大幅提升監測的準確性。裝設在移動式平台上的合成孔徑雷達感應器，收集序列性發射的雷達回波做為數值資料，利用這些訊號在不同時間和位置接收的特性，計算出比實體天線孔徑還要大的虛擬孔徑，接受特定頻率信號的能力增強，結合的信號在處理後能產生相較高解析度的影像
一般來說，洪水災害控管主要分為三個階段：預警、即時監測以及損害評估。擁有成功的預警就能引導即時監測關注在最易受影響的區域，而準確的損害評估能幫助災後的快速重建與優化未來的評估系統。要能有效且精準的進行災害管控，有賴即時、詳細且全面的資訊以供參考，此時，衛星遙測技術就扮演了很重要的角色。衛星遙測不但提供低成本且大範圍綜觀（synoptic）的天氣資訊，其穩定的資料擷取排程與無視地形場域的可達性，這些都是其他觀測技術所無法取代的。
隨著近幾年各國航太機構積極發展遙測技術，全球性的地表觀測能力提升了一至兩個量級。自從 1972 美國發射第一個具有觀測全球地表覆蓋能力的衛星 Landsat 1 開始，目前已有三十三個國家與組織決定投資這方面的任務，截至 2015 年為止，總共有 192 顆衛星發射，衛星任務的平均運行壽命從 3.3 年增加至 8.6 年，發射頻率提升了將近 6 倍。這如雨後春筍般的地球觀測衛星發射浪潮，除了是場衛星技術發展的競爭，更夾雜各國彼此之間的地緣政治角力，如果對於科技發展與資源爭奪有興趣的讀者，可往這個方向繼續延伸閱讀。
在洪水災害控管的三個階段裡，以即時監測對於衛星影像的時間性和解析度的要求度最高。雖然現今光學衛星的多光譜影像，其空間解析度可達到1公尺以內，全色態影像的空間解析度甚至可達到50公分以內，但是雲、雨和霧等的惡劣天氣會大幅影響光學遙測的準確性與可行性。
然而，合成孔徑雷達微波的波長較長，擁有穿越雲層的特性，加上雷達信號由感測器主動發出，散射於地表表面後接收，不需依賴日照，自然而然變成即時監測的首選，同時自 2007 年的 TerraSAR-X 衛星發射升空之後，合成孔徑雷達影像的空間解析度也從 10 公尺一躍提升至 1 公尺，大幅提升監測的準確性。裝設在移動式平台上的合成孔徑雷達感應器，收集序列性發射的雷達回波做為數值資料，利用這些訊號在不同時間和位置接收的特性，計算出比實體天線孔徑還要大的虛擬孔徑，接受特定頻率信號的能力增強，結合的信號在處理後能產生相較高解析度的影像
藉由衛星感測器隨著軌道移動所接收多個都卜勒頻移（Doppler frequency shift）回波訊號，合成出比實際雷達孔徑影像還高解析度的合成孔徑雷達影像。
雷達可以用來監測淹水事件，是因為毫米波段的電磁波打在水體表面上會形成鏡面反射（specular reflection），這個反射方向通常和雷達回波方向不同，因此水面在雷達影像中相較非水面會呈現低回波訊號的黑色區域。然而，幾個主要的原因會使雷達反散射波（backscatter）增加，例如：風和雨滴造成的水面波動、植被覆蓋或是特定地表覆蓋（像是密度較高的建築物）造成的二次反射（double-bounce）效果等，因此，利用雷達微波監測淹水區域就是盡量排除干擾效果，找到最佳的反散射閾值，以利圈會出淹水的區域。
近年來越多相關研究發表提供不同的閾值分析方法和測試結果，除了藉由同極化和交叉極化的影像合併分析，加速提升辨識水體的能力，以利即時監測判視外，透過不同波段的特性，例如：X波段的頻率高或L波段的穿透性強，來分析特定地表特徵物的分佈，以增進辨識淹水區域邊界的準確性。
另外，對於雷達影像的斑點過濾（speckle filtering），傳統的濾波演算無法處理同調雷達影像中出現的相乘性雜訊，因此研究者必須設計適應性的斑點濾波方法，Argenti 等人 [1] 提出將不同時間和入射角（look angle）影像取平均，以消除隨機的振幅變化，Horritt等人 [2] 則利用統計主動輪廓模型（statistical active contour model）決定淹水範圍的邊界，基本而言，在調整各種過濾參數時，都要考慮解析度的遺失。此外，雷達影像帶來的優勢是時間序列的分析，新一代的衛星能在更短的時間內固定獲得影像，對地表過程的研究資料收集有很大的發展，除了洪災外我們也可以針對反覆淹水地區，例如：濕地，透過多時期的分析，提出可能的淹水機制與整治策略。
雷達在洪災監測的應用是個相對年輕的研究領域，除了上述的研究重點之外，還有非常多的議題可以探討。例如：在沒有水位標的情況下，藉由收集社群網路的目擊者文字描述與影像資訊，有系統性地紀錄暴洪事件變遷，建立一個量化的資料集。或是透過遙測資料觀察侵蝕堆積物的運輸過程，藉由事件前後高含砂水流或土石流等屬性，回推河水的流量，建立河流的水利模式。
隨著雷達衛星影像的取得成本越來越低，再加上資料時空上的解析度提升，這已經不是單純的資料量大增，也考驗著資料處理的硬體和軟體能力，因此，新的資料分析理論和影像辨識技術，成為學術界目前積極討論的新議題之一，如何將這些巨量的資料轉換成多方可用的資訊，當然也是我們地理學現在努力朝向實現的目標。
參考文獻
近年來越多相關研究發表提供不同的閾值分析方法和測試結果，除了藉由同極化和交叉極化的影像合併分析，加速提升辨識水體的能力，以利即時監測判視外，透過不同波段的特性，例如：X波段的頻率高或L波段的穿透性強，來分析特定地表特徵物的分佈，以增進辨識淹水區域邊界的準確性。
另外，對於雷達影像的斑點過濾（speckle filtering），傳統的濾波演算無法處理同調雷達影像中出現的相乘性雜訊，因此研究者必須設計適應性的斑點濾波方法，Argenti 等人 [1] 提出將不同時間和入射角（look angle）影像取平均，以消除隨機的振幅變化，Horritt等人 [2] 則利用統計主動輪廓模型（statistical active contour model）決定淹水範圍的邊界，基本而言，在調整各種過濾參數時，都要考慮解析度的遺失。此外，雷達影像帶來的優勢是時間序列的分析，新一代的衛星能在更短的時間內固定獲得影像，對地表過程的研究資料收集有很大的發展，除了洪災外我們也可以針對反覆淹水地區，例如：濕地，透過多時期的分析，提出可能的淹水機制與整治策略。
雷達在洪災監測的應用是個相對年輕的研究領域，除了上述的研究重點之外，還有非常多的議題可以探討。例如：在沒有水位標的情況下，藉由收集社群網路的目擊者文字描述與影像資訊，有系統性地紀錄暴洪事件變遷，建立一個量化的資料集。或是透過遙測資料觀察侵蝕堆積物的運輸過程，藉由事件前後高含砂水流或土石流等屬性，回推河水的流量，建立河流的水利模式。
隨著雷達衛星影像的取得成本越來越低，再加上資料時空上的解析度提升，這已經不是單純的資料量大增，也考驗著資料處理的硬體和軟體能力，因此，新的資料分析理論和影像辨識技術，成為學術界目前積極討論的新議題之一，如何將這些巨量的資料轉換成多方可用的資訊，當然也是我們地理學現在努力朝向實現的目標。
參考文獻
- Argenti, F., Lapini, A., Bianchi, T., Alparone, L. (2013) A tutorial on speckle reduction in synthetic aperture radar images. IEEE Geosci. Remote Sens. Maga. 1(3), 6–35.
- Horritt, M.S., Mason, D.C., Luckman, A.J. (2001) Flood boundary delineation from synthetic aperture radar imagery using a statistical active contour model. Int. J. Remote Sens. 22(13), 2489–2507.
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