本研究應用掃描式聲納系統，針對西子灣臨近中山大學海科院區域實施的海床探測，分別於目標物所在位置四週七個測點，進行多重斜距與連續性重複海床影像收集，以滿足水下靜態目標物辨識過程中對於影像品質、影像覆蓋區域、影像掃描解析度與影像方位等方面的要求。其中掃描斜距包括5m至25m等六種設定，連續性重複海床影像掃描則以八次為原則；影像處理基本程序則包括：影像方位修正、相同位置影像疊加、多重位態影像拼圖、目標物辨識與驗證、目標物現況量化以及目標物突出海床高度之計算與評估等。
探測區域共計辨識30座水泥質裸露目標物。分布區域為 25 x 9m，呈東北-西南走向。目標物突出海床的高度以超過40cm者為主，部分則僅為10~20cm。上述目標物類型為5噸型林克消波塊，高度為1.9m。本區目標物沉陷入海床沉積物的機制，包含由沉積物承載力與浪流沖刷造成的下陷作用，以及由沉積物堆積所造成的掩埋作用。目標物因下陷作用沉陷入海床的深度以90cm為主，最大可達130cm的規模。由抽砂養灘以及沉積物堆積所造成的掩埋深度，對於所有目標物而言，均為50cm。下陷作用的影響是掩埋作用的二倍。離岸消波塊係於海堤補強與修復工程中吊放完成，目的在於以建構離岸潛堤的方式，消減波浪能量，達到保護海堤的目的。
本研究顯示，調查區域異常位態目標物的形成原因，係由於吊放過程中目標物間距與位態控制不良所演生的結果。有關水下施工過程中，位址與吊放過程的即時監測技術，可經由上述掃描式聲納系統的建置，達到即時監控與提昇施工品質的目的。

This investigation was focused on exploring the sea floor at Sizihwan near-shore area, College of Marine Sciences, National Sun Yat-sen University, by the application of a mechanically scanned imaging sonar system. Acoustic images at seven stations with multiple slant ranges and repeatative acquisitions were collected in order to satisfy the underwater stationary target identification processes, which include image quality, area coverage, image resolution and scanning aspect. At each station, a total of six different slant range settings were selected which ranged from 5m to 25m and eight consecutive images were acquired at each range setting. Basic procedures for image processing include aspect correction, stacking, mosaicking, object identification and recognition, object characteristics quantification and object height estimation.
Thirty proud concrete objects were identified at the investigation site which distributed in the north-east to south-west direction by an area of 25 x 9m. The height of most objects are over 40cm and the rest are within the range of 10 to 20cm. Based on these information, these objects were identified as Link armor blocks of 5 tonnage and the actual dimensions of these blocks was 2.1m x 2.3m with 1.9m in height.
Engineering behavior evaluation regarding penetration depth of these objects indicated that two types of penetration mechanisms were involved, i.e., subsidence caused by bearing capacity and scouring of sediments and bury caused by beach nourishment. Penetration depth caused by subsidence is ranged mainly from 90cm to a maximum of 130cm. Penetration caused by bury is 50cm for all of the objects. The magnitude of penetration caused by subsidence is twice larger than that cased by bury. Purpose and function of these objects were concluded to be a submerged groin deployed for the protection of a nearby sea-wall.
This investigation concluded that the abnormal piling conditions of some blocks observed at this site was caused by the procedure during block deployment which involved the distance and aspect between blocks. An in-situ and real-time underwater observation system such as the one employed at this investigation (i.e., a scanning sonar system) could be employed to prevent this type of abnormal piling conditions and to improve the quality of underwater construction activity.

誌謝 i
中文摘要 ii
英文摘要 iii
目錄 v
圖次 viii
表次 xi
第一章 緒論 1
1-1 前言 1
1-2 研究動機 3
1-3 研究目的 4
1-4 前人研究與文獻回顧 5
1-5 研究架構與章節內容 7
第二章 研究方法與作業程序 9
2-1 研究方法 9
2-2 水下探測原理與儀器設備選用 9
2-2-1 主動式聲納基礎工作原理 10
2-2-2 多音束聲納系統 12
2-2-3 指向性單音束聲納系統 13
2-2-4 單音束機械掃描式聲納系統 13
2-3 底床固定型單音束機械掃描式影像聲納 14
2-3-1 掃描式聲納MS1000系統 15
2-3-2 MS1000與881A之適用比較 16
2-3-3 掃描式聲納作業原理 18
2-3-4 掃描式聲納系統之解析度 23
2-4 目標物偵測準則 27
2-4-1 目標物偵測能力之影響參數 27
2-4-2 影響聲納影像品質之因素 34
2-5 作業程序 35
2-5-1 目標物確認與水體聲學性質測試 36
2-5-2 海床底面影像資料收集 37
2-5-3 水體剖面影像資料收集 39
第三章 影像處理與辨識結果 41
3-1 影像處理程序 41
3-1-1 資料基本處理 41
3-1-2 資料展示 42
3-1-3 影像進階處理-相同位置影像疊加、多重位態影像拼圖 43
3-1-4 影像進階處理-相異斜距整併 47
3-1-5 場域重建成果與分析 47
3-2 目標物位態與類型評估 48
3-3 目標物數量與位置評估 50
3-4 目標物突起高度 52
第四章 討論 57
4-1 目標物工程行為評估 57
4-2 目標物跨疊成因探討 61
4-3 目標物成因探討 62
4-3-1 目標物與北突堤的關連性 62
4-3-2 目標物與海堤的關連性 63
4-4 水下裸露靜態目標物探測結果 64
4-5 目標物工程行為與成因 64

第五章 結論 67
5-1 研究結論 67
5-2 建議未來研究方向 67
5-2-1 資料蒐集方法可研擬標準作業機制 68
5-2-2 自動化影像疊加、拼接技術 68
5-2-3 研究應用於水下考古位址偵測與辨識 68
參考文獻 71
附錄 77
附錄目錄 78
附錄一 四腳林克塊 79
附錄二 測點P-1疊加影像範例 81
附錄三 測點P-2疊加影像範例 88
附錄四 測點P-3疊加影像範例 93
附錄五 測點P-4疊加影像範例 102
附錄六 測點P-5疊加影像範例 111
附錄七 測點P-6疊加影像範例 113
附錄八 測點P-7疊加影像範例 122

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