Sentinel-2衛星影像於濕地自動化分類之探討與應用

Abstract

目前台灣官方對於溼地的分類主要停留在《溼地保育法》的功能分區，並沒有以水文、植被等生態指標作為依據的分類系統，然而美國、加拿大等國家已有完整的國家濕地分類系統，並且已經應用到許多濕地分類的研究之中。因此本研究欲參考美國濕地與水域棲地分類系統(Classification of wetlands and deepwater habitats)，以內政部營建署所列出的國家重要濕地91處作為分類的目標，以Open Data Cube平台蒐集之衛星影像訓練之XGBoost模型，建置一套評估濕地狀況的方法，並評估其分類效果，最後以該模型估算國家重要濕地的面積及分類比例。本研究進行的流程為濕地分類系統的建置、建立訓練樣本資料庫、資料品質檢驗、建立雙連埤及關渡濕地影像庫、分類效果檢驗以及濕地分類面積估算。本研究依據地景的差異，將美國濕地與水域棲地分類系統的海洋系統及河口系統歸類為第一類群，河流系統、湖泊系統及沼澤系統歸類為第二類群；資料品質檢驗的結果第一類群及第二類群的整體準確度分別為99.67%及99.17%，訓練資料能夠有效的對濕地類別進行區分；分類能力檢驗以關渡濕地(第一類群)及雙連埤(第二類群)作為樣區，整體準確率為64.92%及84.52%，關渡濕地水體及泥灘地的分類效果不佳，將兩者整併後，準確率提升至90.90%；國家重要濕地面積估算的結果顯示，海洋系統、河口系統、河流系統、湖泊系統及沼澤系統的面積分別為4329.24、26221.75、8930.37、367.36以及1275.08公頃，最高面積的分類依序分別為泥灘地、泥灘地、草生地、水域及水域。