事件型崩塌目錄 (Event-based Landslide Inventory)
事件型崩塌目錄
一詞係於災害事件發生後，透過災害前後衛星影像比對以辨識由該次災害直接誘發之新生崩塌所彙整而成之崩塌目錄。
緣起
崩塌目錄（Landslide Inventory）作為記錄特定區域內發生崩塌之詳細時空資訊的資料集，
是崩塌災害風險管理最重要的資料依據之一。
事件型崩塌目錄（Event-based Landslide Inventory）則聚焦於單次重大災害事件如颱風、豪雨、地震，
透過對比災前災後衛星影像以辨識由該次災害直接誘發之新生崩塌，
形成專題圖資產品，其製作流程嚴格對應災後應變需求。
自2014年起，農村發展及水土保持署持續推動各年度臺灣事件型崩塌目錄建置工作（含回溯至2004年），
以追蹤掌握全臺災致崩塌的動態變化情形，並於2021年正式在政府資料開放平台上發布。
事件型崩塌目錄下的所有檔案均是以ESRI公司制定之shape格式所記錄的向量資料， 可相容於大部分地理資訊系統軟體。 除了以多邊形（polygon）儲存每一塊新生崩塌地幾何資訊的坐標外， 還包括每一塊新生崩塌地之編號、關聯事件名稱、投影面積、判釋所使用的災前災後影像等屬性資料（如表1） 。
事件型崩塌目錄下的所有檔案均是以ESRI公司制定之shape格式所記錄的向量資料， 可相容於大部分地理資訊系統軟體。 除了以多邊形（polygon）儲存每一塊新生崩塌地幾何資訊的坐標外， 還包括每一塊新生崩塌地之編號、關聯事件名稱、投影面積、判釋所使用的災前災後影像等屬性資料（如表1） 。
表1、全臺事件型崩塌目錄圖層屬性資料表
| 英文名稱 | 中文名稱 | 型態 | 長度 | 定義 | 範例 |
|---|---|---|---|---|---|
| Events | 事件 | Text | 150 | 該次災害事件命名 | 山陀兒颱風 |
| Area_ha | 投影面積(ha) | Double | 8 | 崩塌多邊形投影面積 | 0.38801109359 |
| BeforeDate | 災前影像日期 | Text | 50 | 依災前影像所拍攝日期 | yyyymmdd |
| BeforeImag | 災前影像類別 | Text | 50 | 依災前影像之來源衛星 | Sentinel-2 |
| AfterDate | 災後影像日期 | Text | 50 | 依災後影像所拍攝日期 | yyyymmdd |
| AfterImage | 災後影像類別 | Text | 50 | 依災後影像之來源衛星 | PlanetScope |
| DataSource | 資料來源 | Text | 150 | 以圈繪崩塌地之來源單位定義， 如：農村水保署、林業保育署等 |
民國113年農村水保署 災後衛星影像判釋 |
方法
一、多元衛星影像的蒐集與處理
豐富的影像來源與種類是崩塌調查不可或缺的資料基礎，農村水保署於歷年建置的崩塌目錄過程中，持續擴充多元衛星遙測影像以支援各項業務開展。例如災害發生後應變階段的緊急判釋，以Sentinel-2、Landsat-8/9及介接近即時的PlanetScope API為主要引用圖資，同時啟動其他衛星影像獲取程序，待緊急應變結束後，再根據署內後續取得或採購的SPOT-6、Pléiades等衛星影像，針對緊急判釋未完善部分進行補充判釋。隔年，根據已取得或採購的空間解析度優於3.7公尺之衛星影像或航照正射影像，再次針對所有未完善部分進行全面檢查以產製標準判釋成果，以完成正式發布之年度事件型崩塌目錄圖層，其具體製作流程詳如圖1所示。
圖1、災後事件型崩塌目錄的製作流程：衛星影像的蒐集、處理、判釋與發布
而為了解決災後新生崩塌快速判釋工作所面臨之多元影像之間「對比不佳，辨識困難」、「空間分辨率差異大」等實務問題，在判釋前尚須對影像進行增揚處理（圖2、圖3）。
圖2、災後緊急取像，對比不佳且辨識困難之實例。(a) Pléiades衛星於2024年4月3日花蓮地震當天所拍攝的影像，(b) 紅框部份放大後，可以發現對比度嚴重不足，經 (c) 自適化增揚處理之效果呈現
圖3、災後緊急取像，空間分辨率差異大之實例。將（左）20240429（災後）Pléiades衛星50cm超高解析度遙測影像，與（右）20240214（災前）Sentinel-2衛星10m中解析度遙測影像經超級影像套疊後置於BigGIS平台上，進行雙視窗同步對比之效果呈現
二、新生崩塌地−緊急判釋
每當颱風、豪雨或重大地震事件後，農村水保署即以土石流紅、黃色警戒發布區或地震震度達5強以上地區為新生崩塌判釋重點地區，
蒐整重點地區範圍內之災害前後的多元衛星影像，挑選低雲覆率（或經處理後）的優質影像投入至新生崩塌地緊急判釋工作，
旨在迅速掌握受災概況，每日傍晚會將當日最新判釋成果即時公開於BigGIS平台（圖4，提供KML檔下載），
且於完成重點地區85%的判釋進度後，將判釋成果彙整並發文提供各級防災單位參考。
圖4、新生崩塌判釋成果即時公開於BigGIS平台並提供KML檔下載
三、新生崩塌地−補充判釋
在緊急應變期間結束後（約於災後第二個月起），農村水保署會接續進行新生崩塌地的補充判釋，以修正和補充緊急判釋階段尚未完成的部分。由於實務上，颱風過境後臺灣上空經常存在雲覆率偏高的問題，甚至直到下次颱風、豪雨事件前可能都不易獲取單一日期即可涵蓋所有待判釋地區的衛星影像，此時會依據實際無雲影像取得的狀況，提取無雲範圍進行補充判釋，盡可能於災後第二個月內補充該場災害事件新生崩塌地相對完整的資訊。圖5為凱米颱風災後判釋過程中持續蒐集無雲影像過程之案例，自2024年7月23日發布警戒後啟動至8月22日止，統計土石流紅黃警戒發布區域中，累積已判釋比率達97.48%，後續災後第二個月進行的補充判釋，即針對尚未完成之2.52%區域進行確認。
圖5、凱米颱風災後判釋過程中持續蒐集無雲影像之過程之案例，自2024年7月23日發布警戒後啟動至8月22日止，統計土石流紅黃警戒發布區域中，累積已判釋比率達97.48%
四、新生崩塌地−標準判釋
至於對該年度所有新生崩塌地的最終確認，這部分會是在該年度所有影像來源與種類皆已取得齊全的隔年初，挑選空間解析度高（例如，空間解析度優於3.7公尺的衛星影像）且雲覆率低的優質影像，投入至新生崩塌地標準判釋工作，旨在完善先前階段尚未判釋出的新生崩塌地以利後續系統性彙編成年度事件型崩塌目錄，其結果會在隔年五月份左右上架於政府資料開放平台（https://data.gov.tw/），並公開於BigGIS平台供各界人士參考。
圖6、新生崩塌地標準判釋成果—以2024年0403花蓮地震造成花蓮秀林鄉良里溪上游子集水區新生崩塌地為例。(a) 20240429 Sentinel-2衛星影像套疊圈繪成果（圖(b)為紅框處的局部放大圖） (c) 20250327 SPOT-6衛星影像套疊圈繪成果（圖(d)為藍框處的局部放大圖）
為了清楚展示將空間解析度提升至1.5m後對於崩塌地邊界所產生的差異，將2024年0403花蓮地震後在良里溪上游根據拍攝日期20240429的Sentinel-2衛星影像所圈繪出的新生崩塌地（圖7a）與根據拍攝日期20250327的SPOT-6衛星影像所圈繪出的新生崩塌地（圖7c）進行比較，由於最小判釋面積為0.1公頃，在10m解析度的Sentinel-2衛星影像上是10個像元，因此不會有漏判的情況，而每一塊崩塌地在解析度更高的SPOT-6衛星影像上，也一定找得到這一塊崩塌地且可以獲取更精細的邊界範圍，但兩種解析度所圈繪的成果之面積差異並不大，以圖7b和圖7d為例，面積分別是26.19公頃和24.71公頃。
結果
以2024年0403花蓮地震緊急判釋為例
當天上午7時58分9.9秒發生芮氏規模7.1地震，5強以上震度出現在花蓮縣北部橫跨宜蘭縣的山區和苗栗縣竹南鎮（圖7），農村水保署隨即展開緊急應變，持續蒐整災後衛星影像，陸續完成的緊急判釋影像如表2所示。
圖7、中央氣象局編號第113019號地震震度報告
表2、0403花蓮地震事件之完成緊急判釋所用影像
| 災後影像日期 | 災後影像類別 | 張數 |
|---|---|---|
| 20240403 | Pléiades | 3 |
| 航空照片 | 26 | |
| 20240404 | SPOT-6 | 1 |
| Sentinel-2 | 1 | |
| 航空照片 | 2 | |
| 20240408 | 航空照片 | 22 |
| 20240414 | SPOT-6 | 4 |
| Sentinel-2 | 1 | |
| 20240417 | Planet | 1 |
| 20240429 | Pléiades | 1 |
總計判釋新生崩塌1942處，總面積1521.03公頃，其中的610處位於26條土石流潛勢溪流，面積共360.15公頃；
62處影響7條道路和鐵路（圖8），面積共83.52公頃；3處位於大規模崩塌潛勢區內；10處位於都市計畫範圍；
1054處位於太魯閣國家公園內；1處位於雪霸國家公園內，所有判釋點位已公開於BigGIS平台（圖9）。
圖8、0403花蓮地震事件之新生崩塌地影響蘇花公路台9丁線的說明示意
圖9、0403花蓮地震事件之新生崩塌地緊急判釋成果
114年事件型崩塌目錄
2025年臺灣經歷丹娜絲颱風、薇帕颱風及0728豪雨等10次災害事件，本署以標準程序共計判釋出2,674處新生崩塌、面積1,741公頃（表3、表4、圖10），並分析可能影響聚落、鐵公路、水庫集水區、河川流域等區域，成果主動提供相關單位防災整備參考，並公開於BigGIS平台，方便各界查詢。
表3、114年度新生崩塌統計表
| 事件 | 崩塌處數 | 崩塌面積 （公頃） |
一般山坡地 | 國（公）有林地 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
|
崩塌面積 （公頃） |
比率 （%） |
崩塌面積 （公頃） |
比率 （%） |
|||
| 0121嘉義地震 | 29 | 10 | 1 | 10 | 9 | 90 |
| 0613豪雨 | 29 | 16 | 4 | 23 | 13 | 77 |
| 丹娜絲颱風、薇帕颱風暨0721豪雨 | 117 | 809 | 3 | 0 | 805 | 100 |
| 0728豪雨 | 1,765 | 683 | 137 | 20 | 546 | 80 |
| 楊柳颱風 | 70 | 18 | 2 | 12 | 15 | 88 |
| 樺加沙颱風 | 636 | 196 | 15 | 8 | 181 | 92 |
| 1020豪雨 | 11 | 4 | 4 | 100 | 0 | 0 |
| 鳳凰颱風 | 17 | 5 | 0 | 0 | 5 | 100 |
| 總計 | 2,674 | 1,741 | 166 | 10 | 1,575 | 90 |
表4、114年新生崩塌面積分類統計表
|
面積分類 （公頃） |
數量 |
百分比 （%） |
|---|---|---|
| <0.2 | 1,427 | 53.4 |
| 0.2~0.5 | 826 | 30.9 |
| 0.5~1 | 255 | 9.5 |
| 1~2 | 112 | 4.2 |
| 2~3 | 20 | 0.7 |
| 3~5 | 16 | 0.6 |
| 5~7 | 5 | 0.2 |
| 7~10 | 5 | 0.2 |
| 10~20 | 5 | 0.2 |
| >20 | 3 | 0.1 |
| 總計 | 2,674 | 100 |
圖10、114年事件型崩塌分布圖
後續應用
- 事件型崩塌目錄透過系統性的記錄特定災害事件所引發的新生崩塌地資訊，有助於揭示不同強度降雨或地震條件下， 崩塌災害觸發機制及其時空分布特徵的關係。
- 每逢重大天災發生，災後緊急判釋階段快速反饋的新生崩塌地資訊，可優先關注重點防救災區位，精準投放救災資源； 而標準判釋建置的年度目錄則成為中長期災後重建乃至工程選址、國土規劃的重要資料依據，亦是構建可靠的災害預警系統和風險評估方案的關鍵。
更多資訊
可直接透過BigGIS圖台展示事件型崩塌地分布成果（圖11），快速套疊至各式相關圖層。
※BigGIS路徑：基礎圖層/核心圖層/防災資訊/事件型崩塌目錄_農村水保署（單位：平方公尺）/114年事件型崩塌目錄
最新圖資下載： 檔案下載
圖11、BigGIS展示民國114年度之事件型崩塌目錄及其屬性資料
參考資料
- Liu, C.C. (2015). Preparing a landslide and shadow inventory map from high-spatial-resolution imagery facilitated by an expert system. Journal of Applied Remote Sensing, 9(1), 096080-096080.
- 農業部農村發展及水土保持署（2024）。113年土砂災害空間資訊蒐集判釋與變遷分析。南投，台灣：農業部農村發展及水土保持署。
