中央研究地球科學研究所

建築結構健康監測（Structural Health Monitoring, SHM）對於老舊建築而言至關重要，特別是在地震活動頻繁的地區。然而，監測成本對多數私人建築擁有者而言常常難以負擔。本研究探討在都市規劃情境下，利用層析持續散射體干涉式合成孔徑雷達（Tomographic Persistent-Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar, Tomo-PSInSAR）進行大規模結構健康監測的可行性。透過於台北盆地拍攝的 TerraSAR-X/TanDEM-X 衛星資料，在應用Tomo-PSInSAR技術取得建築物上反射點的變形速度後，我們建立一套用於評估建築物沉陷與傾斜速率的分析流程。分析結果顯示，盆地中有 11.6% 的建築輪廓多邊形具備 SHM 分析的條件，其中有 10.8% 顯示出異常變形現象。建築物的最大沉陷與傾斜速率分別達到 −14 毫米/年與 1/760 年⁻¹。

2020年七月初在緬甸北方克欽省發生嚴重的礦災，死亡人數超過170人，為緬甸過去十年來礦災死傷最慘重的一次。我們藉由多重衛星遙感資料的分析指出，異常氣候並非致災的主因，反而是因為露天開採的礦區設計失當，造成其側壁存在長期不穩定性。因此除了建議各國監管單位修改相關規範之外，更應該透過本研究提出的多重衛星感測資料分析方法，對礦坑進行長期監測，以避免憾事持續發生。

本研究試圖回答以下問題：合成孔徑雷達中不同的資料性質如何影響對山崩偵測的效力？我們透過2018年北海道地震引起的大範圍山崩，以及2017年台灣荖濃溪上游支流布唐布納斯溪因豪雨造成的山崩事件，來完整分析波長、空間解析度、偏極組合以及視角幾何等因素將會如何影響合成孔徑雷達資料對於山崩偵測的能力。