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全臺崩塌地圖層 (Taiwan Landslide Inventory)

崩塌地 一詞係指地表岩土體因重力、降雨或地震等因素失去穩定性而發生墜落、滑動或崩解，以致形成裸露、紊亂的地貌特徵。
圖1、歷年事件型崩塌目錄崩塌面積變化
緣起
崩塌地圖層（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。因應臺灣具有地震、颱洪和坡地地質脆弱等天然災害易發之特性以及2009年莫拉克風災的重創，自2004年起，由農業部林業及自然保育署、農村發展及水土保持署持續推動各年度臺灣崩塌地圖層建置工作以追蹤掌握全島崩塌地的動態變化情形，並於2015年正式在政府資料開放平台上發布。
歷年判釋全臺崩塌地圖層（已列入政府開放資料）
年份 產品名稱 最小判釋面積 辦理機關 引用圖資
2004–2018 衛星判釋全島崩塌地圖 0.1公頃 林業保育署 利用當年度1~8月的福衛二號衛星影像（93年度使用SPOT-5衛星影像），判釋前一年度之崩塌地
2017–2024 全臺崩塌地圖層 0.1公頃 農村水保署 利用當年度1~12月的SPOT 6/7、Pléiades等衛星影像，判釋該年度之崩塌地
崩塌地圖層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）儲存每一塊崩塌地幾何資訊的坐標外，還包括每一塊崩塌地之質心坐標、投影面積、坡面面積、平均坡度、最低高程等屬性資料（如表2） 。
表2、全臺崩塌地圖層屬性資料表
英文名稱 中文名稱 型態 長度 定義 範例
DATE 影像日期 Date 8 依衛星影像所拍攝日期 yyyymmdd
X 橫坐標 Double 9 由該筆崩塌向量圖層的質心(centroid)坐標 221016.45
Y 縱坐標 Double 10 2448510.44
Area 投影面積(m²) Double 18 崩塌多邊形投影面積 5000.1234
Slope_Area 坡面面積(m²) Double 18 由崩塌多邊形之平均坡度及投影面積計算 5000.1234
Slope 平均坡度(deg) Double 6 由20m DTM產製之坡度圖計算該筆崩塌多邊形之平均坡度 12.34
Min_dtm 最低高程(m) Double 8 由20m DTM計算該筆崩塌多邊形之最低高程 1234.56
方法
一、重要名詞定義
  1. 植被裸露區
    係指地表上缺乏植被覆蓋的區域，這些區域通常由於乾旱、洪水、山崩、火災等自然原因， 或者由於過度放牧、農業開墾、城市化、採礦活動等人為原因，導致土壤裸露。
  2. 崩塌地
    係指地表岩土體因重力、降雨或地震等因素失去穩定性而發生墜落、滑動或崩解， 以致形成裸露、紊亂的地貌特徵。
    圖1、高雄市桃源里桃源區崩塌地之SPOT-6衛星所拍攝
    圖1、2025年8月21日高雄市桃源里桃源區崩塌地之(A) SPOT-6衛星所拍攝的真實自然色和(B)假彩色影像，黃色多邊形為崩塌地範圍
  3. 陰影區
    係指因地形起伏或太陽入射角度過大，在光學衛星影像中造成的陰暗區域。 由於陰影區中各波段的反射強度受到的影響程度不同，會干擾地表地物的辨識和分類，須預先排除。
  4. 人造物區
    係指光學遙測影像中如建築、道路、農棚、水泥護坡等人工建構物， 其通常具有規則形狀和清晰邊界，與自然環境形成明顯對比。
    圖2、濁水溪與玉崙溪匯流處之臺灣通用電子地圖和Sentinel-2衛星所拍攝之真實自然色影像
    圖2、濁水溪與玉崙溪匯流處之(A)臺灣通用電子地圖；(B)2025年4月14日由Sentinel-2衛星所拍攝之真實自然色影像，可清楚辨識出人造物與自然環境在形狀和邊界上的明顯對比
二、頻譜指標與決策樹分類法
建置臺灣崩塌地圖層所使用的遙測影像，至少需具有藍、綠、紅、近紅外等四個波段以計算三種用於提取影像中特定目標的頻譜指標。各自數學定義式及其特性分述如下：
  1. 植生指標（Normalizd Difference Vegetation Index, NDVI）
    植生指標公式
    其中NIR為近紅外光波段光譜資料（輻射值、地表反射率或反照率等）、R為紅光波段光譜資料， 其值介於-1至1之間，低值代表非植生區，如雲霧、水域、道路、建物等；高值代表該區綠色植物生物量增加， 可能為草地或森林，可敏銳反映地表植生狀態。
  2. 綠度指標（Greenness, Gn）
    綠度指標公式
    其中G為綠光波段光譜資料，R為紅光波段光譜資料。 Gn的特性與NDVI相似，其值亦介於-1至1之間，且由於植生在綠光波段的反射率大於紅光波段，故其值越小，表示該區為非植生區的可能性越高；其值越大，則表示該區可能富含植被。儘管由於植物在綠光波段與紅光波段的反射率差異比紅外光波段與紅光波段間來得小，因此Gn反映植生的敏銳度會比NDVI稍差。但因為綠光與紅光皆為可見光波段，其陰影區DN值（Digital Number）相近，故Gn判釋裸露地的效果較不受陰影區的影響。
    綜合兩者特性，NDVI可敏銳反映植生與否，Gn則能消除陰影區與裸露地間光譜的混淆，故分別對兩種指標進行裸露地和植生區的分類，並將分類結果進行交集運算，可獲得不受陰影區影響之裸露地影像。
  3. 陰影指標（Shadow Index, SI）
    係根據［1］針對陰影區內具有的亮度值較低（受遮蔽）、飽和度較高（藍光散射較強）以及色調值較大（接近黑色）等三種特性所設計，
    陰影指標公式
    其中S、I為紅綠藍三個波段的真實自然色影像經過色調-飽和度-亮度（Hue-Satuation-Intensity, HSI）轉換後的分量，PC1nor是分別對正負區間的PC1值進行正規化計算：
    正規化計算1 正規化計算2
  4. 決策樹分類法
    由於NDVI對植生區與其他區有很好的分辨力；SI對陰影區與非陰影區有較好的分辨力， 若再結合Gn可分辨裸露地與非裸露地的特性，即依序運用NDVI、SI、Gn等指標， 可從多頻譜光學遙測影像中判釋出「森林」、「陰影」、「低植生」和「裸露地」等地物， 分析過程遵循決策樹分類法（如表 3）。其中「裸露地」的範圍根據後續的「專家輔助判釋原則」，經人工判釋編修後即為「崩塌地」。
    表3、依序運用NDVI、SI、Gn等指標的決策樹分類法
    Level 1 Level 2 Level 3
    NDVI > TNDVI 植生 SI > TSI 陰影
    SI ≤ TSI 森林
    NDVI ≤ TNDVI 其他 SI > TSI 陰影
    SI ≤ TSI 非陰影 Gn > TGn 低植生
    Gn ≤ TGn 裸露地
    ※TNDVI、 TSI、 TGn 分別代表NDVI 、SI、Gn的閾值。
三、專家輔助圈繪系統（ELSADS）
遙測影像崩塌及陰影區專家輔助圈繪系統（Expert Landslide and Shaded Area Delineation System, ELSADS） 是一套可實現自動化選定（而非劃定）崩塌地和陰影區的介面系統［2］ ，大幅改善了過去人力作業的耗時性和主觀偏差， 使用者操作時僅需透過按鈕即可開關或切換3D地形、航拍照片、地質圖等各種地理空間輔助資訊， 準確而迅速地篩選並提取崩塌地圈繪圖層及其屬性資料，逐場景完成掃描， 便於後續進行人工精細判釋和統計分析，從而提升了地質災害解釋的效率和一致性。
圖3、ELSADS操作介面配置
在ELSADS開啟一幅2025年3月1日由SPOT-6衛星所拍攝的高雄市桃源區梅山里崩塌地之局部增揚影像（圖3a），將紅色矩形處自動識別出之裸露地（黃色多邊形）和陰影區（白色多邊形）分別套疊至真實自然色影像（圖3b）以及經過標準假彩色合成的數值地形模型（DTM，圖3c）上，DTM可透過滑鼠執行旋轉、平移和縮放等三維效果以調整觀察視角來幫助使用者審視每一塊疑似區域。圖3d的小視窗中顯示頻譜指標NDVI（紅色曲線）和SI（白色曲線），其閾值即分別由對應顏色的滑桿決定，並自動疊加至圖3b和圖3c。淺藍色多邊形則為前期影像已劃定之崩塌地邊界。
四、專家輔助判釋原則
在ELSADS初步選定「裸露地」範圍的基礎上，尚須對「裸露地」是否確切為「崩塌地」進行專家級的經驗把關、覆核以滿足高精度要求的相關應用。下列便是全臺崩塌地圖層建置期間由多位實務經驗豐富的專家團隊所共同討論、歸納出的判釋原則：
  • 1 判釋影像中的植被裸露區在前期影像中是不明顯之野溪，則此處不切割不明顯野溪之河道，一併將其視為崩塌地（圖4）。
    判釋影像、套疊判釋影像假彩色組合、前期影像
    圖4、不明顯之野溪附近的植被裸露區均視為崩塌地之實例。 (a)判釋影像，(b)套疊判釋影像假彩色組合於數值高程模型，(c)前期影像
  • 2 公路或人為開發區域的邊坡出現大規模植被裸露區，視為崩塌地（圖5）。
    判釋影像、前期影像、套疊判釋影像假彩色組合
    圖5、人為開發區A之邊坡因存在XY兩條野溪造成的土石崩塌，故A之邊坡視為崩塌地； 人為開發區B之邊坡毀壞則由河道擴張沖刷所致，故B之邊坡不視為崩塌地。 (a)判釋影像，(b)前期影像，(c)套疊判釋影像假彩色組合於數值高程模型
  • 3 若前期影像中的植被覆蓋良好，但在判釋影像中出現植被裸露之區域，視為崩塌地（圖6） 。
    崩塌地之實例
    圖6、前期影像中的植被覆蓋良好，但在判釋影像中出現植被裸露區，視為崩塌地之實例。(a)判釋影像，(b)前期影像
  • 4 裸露之岩壁視為崩塌地（圖7） 。
    裸露之岩壁視為崩塌地之實例。
    圖7、裸露之岩壁視為崩塌地之實例。(a)判釋影像，(b)套疊判釋影像假彩色組合於數值高程模型
  • 5 主河道範圍視為非崩塌地區域，需以人工方式劃定主河道邊界，若邊界外之邊坡上出現植被裸露區域，視為崩塌地（圖8） 。
    主河道範圍外邊坡上植被裸露區域，視為崩塌地之實例。
    圖8、主河道範圍外邊坡上植被裸露區域，視為崩塌地之實例。(a)判釋影像，(b)套疊判釋影像假彩色組合於數值高程模型。 黃色多邊形為人工方式劃定坡度平緩之主河道邊界；紅色多邊形為坡度較陡之河道邊坡植被裸露區域，視為崩塌地
  • 6 雲、影、雪覆蓋之區域均不列為崩塌地（圖9） 。
    雲、影、雪覆蓋之區域均不列為崩塌地之實例
    圖9、雲、影、雪覆蓋之區域均不列為崩塌地之實例。(a)A、B、C三區為陰影區，(b)影像中有白雪覆蓋區，(c)A、B、C、D四區為疑似白雲覆蓋區，(d)為套疊(c)之假彩色組合於數值高程模型後，可確認A、B、C、D四個區為白雲覆蓋區，這些區域皆不列為崩塌地
  • 7 假彩色合成影像中仍可辨識出植生訊號之低植生區域，不列為崩塌地（圖10） 。
    假彩色合成影像上仍可辨識出植生訊號之低植生區域，不列為崩塌地之實例。
    圖10、假彩色合成影像上仍可辨識出植生訊號之低植生區域，不列為崩塌地之實例。(A)判釋影像，(B)套疊判釋影像假彩色組合於數值高程模型後，發現原劃定之植被裸露區仍顯示植生訊號，不列為崩塌地
五、全臺崩塌地判釋流程
全臺崩塌地判釋流程如圖11所示。首先取得當年度臺灣全島的衛星影像，接著將待判釋的前後期影像匯入ELSADS，調整頻譜指標閾值， 排除陰影區、植生區和雲霧覆蓋區，初步圈繪出「裸露地」，再根據專家輔助判釋原則對「裸露地」的邊界進行人工確認或進一步的細部編修， 隨後將所得之「崩塌地」結果交由複判人員檢核即可完成崩塌地判釋工作。
崩塌地判釋流程圖
圖11、崩塌地判釋流程圖
結果
在規範崩塌地等相關名詞之定義、分析方法以及分析所需的多期影像與地形資料，都明確掌握的前提下， 陸續完成各年度全臺崩塌地圖層建置，其中民國111至113年度之成果示例如圖12 。
崩塌地圖層動態圖（局部）
圖12、民國111至113年度之崩塌地圖層動態圖（局部）
後續應用
  • 崩塌地圖層產品就像是給山坡地建立的一份年度「健康履歷」，系统性記錄了該年度每個崩塌所在的坐標位置、影響範圍等基礎資訊，是研究崩塌好發區、落實災害風險管理的重要依據，應每年以最新影像對全臺崩塌地進行追蹤確認。
  • 透過對崩塌地圖層中大量案例的分析，結合衛星/航拍影像、降雨量、地震等數據，可幫助劃定高風險區，進而為坡地保育治理、防災整備與國土規劃等提供關鍵參考資料，以期降低災難損失。
更多資訊

可直接透過BigGIS圖台展示全臺崩塌地分布成果（圖13）［3］，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/全臺崩塌地圖層_農村水保署（單位：平方公尺）/113年度全臺崩塌地圖層

全臺崩塌地圖層產品說明書下載： 檔案下載

最新圖資下載： 檔案下載

BigGIS展示民國113年度之全臺崩塌地圖層及其屬性資料
圖13、BigGIS展示民國113年度之全臺崩塌地圖層及其屬性資料
參考資料
  1. Ma, H.R., Cheng, X., Chen, L., Zhang, H., Xiong, H. (2016). Automatic identification of shallow landslides based on Worldview2 remote sensing images. Journal of Applied Remote Sensing, 10(1), 016008-016008.
  2. 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.
  3. 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。
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