為減少海岸公路及港區因越波(浪襲)所造成的災害，本計畫透過網路攝影監視系統資料，配合影像判釋技術分析易越波區域受波浪襲擊情況，並發展影像判釋越波警示技術。本計畫研究區域為「台11 線人定勝天路段」與「花蓮港區防波堤」兩區域，透過已架設之攝影系統，蒐集影像資料及分析溯升與越波情況，提供公路局及臺灣港務股份有限公司，做為越波警示之依據。
本計畫為4 年期計畫，本年度(112 年)為第2 年期，於第1 年「建置影像判釋溯升/越波技術(日間)」(簡稱前期計畫)之基礎上，本年度主要完成夜間越波影像判釋技術以及針對台11 線人定勝天路段，透過機器學習方式發展溯升/越波模型，導入臺灣近岸海象預測系統 (TaiCOMS2.0)資料，推估波浪溯升情況，並與既有海岸公路浪襲預警系統結果進行比對以評估其成效。
於前期計畫基礎下，本計畫於人定勝天路段建置日/夜間影像判釋溯升系統，並藉由光學、熱成像2 種攝影設備，成功蒐錄瑪娃、杜蘇芮、卡努、蘇拉及海葵等颱風事件期間日/夜間影像資料。其中，熱成像攝影能補足光學影像夜間無法順利蒐錄影像之缺點，且因其為拍攝熱感溫度變化機制，使其於雨天前期溫差仍處較大條件下仍可有效拍攝溯升影像。然而，就影像判釋分析結果而言，發現熱成像雖可於夜間蒐錄影像並進行水線判釋，惟因其需有顯著溫差條件下才能有效合理判釋，並非所有時段均能達到警戒效果。本計畫為能應用影像判釋溯升技術於海岸公路浪襲警戒，已建立自動化影像判釋溯升系統，並依據111-112 年影像分析成果，訂定影像水線判釋門檻值，藉以自動化判釋時能夠獲得可靠分析成果。此外，亦將此自動化結合影像警戒線判斷，發布越波警戒燈號，以利公路浪襲警戒實務所用。
此外，本計畫亦依據前期計畫針對既有浪襲預警系統精進規劃成果，強化預警系統功能。除引入機器學習(高斯過程)方法，建立外海海象與近岸溯升關係(納入波向考量)外，並發展人定勝天路段溯升機器學習模型，透過TaiCOMS2.0 輸入海象預報資料，可以順利產製溯升預報結果。進一步和影像判釋與感測器結果進行比對，整體而言，影像分析與溯升預報相對於感測器觀測資料，仍有部分誤差存在，但大多在允許誤差區間內，可以做為未來精進預報模型與影像分析之參考。 |
