以往在使用衛星或航空影像判釋崩塌地位置，最常使用的方法為監督式或非監督分類法等傳統方法，但監督式或非監督式對於崩塌地與非崩塌地上誤判的現象仍需改進；而在衛星或航空影像中植被遮蔽區也很難去判釋舊崩塌區域。本研究嘗試解決這些問題，且設計一套有效的判釋架構，並探討是否能夠利用依物件式分類法則把崩塌面、堆積面、未擾動面以及植被等區域紋理邊界找出來，以單筆的資料，進行分析精度提升的研究。
其中紋理邊界可直接將影像中物體特徵作詳細描述，且物件式分類法則具有多層影像解析特質，於是採用日照陰影圖影像作為分析基本，根據日照原理，照射物體下表現出地形起伏狀況，因而顯示出地形紋理邊界特性，且依據紋理邊界特性將地形中的崩塌面、堆積面、未擾動面以及植被等區域萃取出來，再找出各個地區地形起伏粗糙度的相異性。
限於LiDAR資料取得成本昂貴，本研究目的為單次LiDAR資料中取得足夠的分析成果，在使用LiDAR觀察地表變化有限之理念，本研究利用小塊崩塌地形區域，訂定崩塌面、堆積面、未擾動面以及植被之粗糙度，獲得此資料分析門檻值便能應用於其他區域，以達到單次觀測資料也能劃定崩塌地形地區之目的。

Traditional method to classify region of landslide by satellite or aviation imagery is either supervised or unsupervised classification. Both of these two methods didn’t fulfill the requirement of least mistaken sorting results. The worst drawback of using such methodology is the hidden region beneath the canopy that cannot be identified into sub-categories. Purpose of this study is to design an effective identification infrastructure for distinguishing the region of slide, accumulation and undisturbed with object oriented classify method from textures of images. With the data of the single, analyze the research that the precision improves.
Boundary of texture could descript the detail character of objects within image, and object oriented classification method is capable of separating multi-resolution of images. Therefore, the shadow relief charts are used as the analysis base image. By combining the best Sun elevation and angle for particular area, the distinct feature of such topography could be revealed by the texture boundaries. Grouping these boundaries by object oriented classify method first, and then separated each region into sub-division according to the terrain roughness of it.
Due to the expansive cost and low repeated period of gathering high resolution DTM by LiDAR, it is the goal to separate the targeted region into defined sub-division by only once surveyed data. To achieve this purpose, data of LiDAR, object oriented classify method and the terrain roughness characters is the most important factor among others. Applying this arrangement to data from either airborne or ground LiDAR, we achieved similar results. On the other hand, DTM of ocean bottom from echo sonar is not suitable for the task due to highly smoothed surface character by current erosion. Any newly development terrain surface that caused by landslide could be picked up by this method, disregarding on land or ocean bottom.

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