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以 GIS 探討台灣坡地崩塌與檳榔樹種植關係：以烏溪上游集水區為例
反之，則代表該地越有可能為裸露地。故在我們的研究當中，以 landsat8 衛星於 2019 年
1 月 20 日觀測所得，NDVI 數值的 0.3 為門檻值，大於 0.3 判釋為非崩塌地，小於 0.3 則
判釋為崩塌地。接下來，我們則利用 DEM（數值高程模型）來對上一步驟判釋出的崩
塌地做進一步的篩選。透過 ArcGIS 軟體，可以將數值高程模型轉化為等高線、坡度及
坡向等資料。我們將烏溪上游集水區的坡度量化，並以坡度 30％為坡度門檻值，30％以
上判釋為崩塌地，以下則判釋為非崩塌地。最後，我們再將 NDVI 以及 DEM 篩選過後
的崩塌地，輔以航空照圖來校正誤差，作為最終的烏溪流域崩塌地影像判釋圖（圖四）。
圖四：烏溪流域崩塌地影像判釋圖
（資料來源：研究者繪製）
四、崩塌濳勢因子之參數建立
在崩塌潛勢因子的建立上，主要是將衛星影像、航空照圖、數值高程模型（DEM）
，經由 ArcGIS 的模組來對各山崩影響因子建置分級圖層，最後再將崩塌地位置與各山
崩影響因子分級圖層行套疊分析，以分析各山崩因子各山崩因子與崩塌地的關係，進行
第一次疊圖後，再與我們以 Google Earth 畫的檳榔樹分佈圖進行第二次疊圖。而在因子
的選定上，我們選定地形因子（坡度、高程）、區位因子（距道路距離、距水系距離）、
植生因子（NDVI、檳榔樹種植區位）共六項因子來做為我們的崩塌潛勢因子參數（黃
聖慈，2008）。
(一) 地形因子（坡度、高程）
在本研究中的地形因子參數，我們選定了當中的兩種參數作為代表，分別是坡
度與高程。坡度是山坡的傾斜角度，坡度的大小對邊坡的安全程度有很大的影響，
坡度越陡，邊坡的重力位能越高，崩塌的機率更高。我們參考了水土保持技術規範
（2014）的 7 個分級，將研究區中的坡度參數分別設為＜20°、21°～25°、26°～30°、
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