水下聲學偵測浮標設計與建置

Abstract

台灣海峽坐擁全世界最佳之風力資源，政府亦於2013年推動千架海陸風力機之國家型計畫，惟離岸風場場址與已被列為極度瀕危 (Critically Endangered) 物種-台灣白海豚 (Sousa Chinensis) 棲地有部分重疊。根據研究顯示海上施工船於打樁期間所輻射之水下噪音會嚴重影響白海豚的生物行為，故施工水域750公尺內是否有白海豚出沒為開發商及環保單位所關心之重要訊息。因此，被動式水下聲學監測 (Passive Acoustic Monitor) 與鯨豚觀測員 (Marine Mammal Observer) 制度的設置刻不容緩，以視覺及聲音作為保護鯨豚的雙重保險。為分析中華白海豚生物族群與海洋環境時空上的變動趨勢，科技部與台灣大學陳琪芳教授團隊擬於台中港北堤水域設置聲學監測網 (PAM Network)，整合底碇式水下噪音監測站、近岸被動偵測浮標與海上無人載台，蒐集水下聲景資料，建立資料庫供相關單位進行評估與分析。本研究以此為出發點，欲建立一水下聲學偵測浮標系統，透過軟硬體整合，以C++和Python語言開發程式於機器人作業系統 (Robot Operating System) 之上，並應用於嵌入式系統，透過即時音訊回傳，實時監測打樁分貝值並偵測海豚哨叫聲 (Whistle) 出沒，作為聲學監測網之關鍵技術。本文之系統可分為四大部分，分別為硬體架構、軟體架構、即時哨聲偵測與即時監控系統。本文將詳細說明各部分並於實測驗證其效能與應用，並且分析未來可精進之項目。