[實習主題] -- 基於合成孔徑雷達與多源數據應用之歷史洪水範圍重建

指導老師: 汪立本 教授

專案經理: 陳彥呈

實習名額: 1位

是否同意遠距: 是

專案類型: 應用型 (預期讓實習生把技能運用在正在進行的研究計劃中)

全球洪水危害地圖 (Global flood hazard map) 是基於水文模型、天氣資料、遙感探測、歷史洪水紀錄等多種數據來源的地圖產品，用於評估全球尺度的洪水發生機率、影響範圍及風險程度，常應用於風險管理、災害預警與政策制定。其中，歷史淹水範圍數據能夠校正水文模型、提高洪水預測準確度，更能提供氣候變遷影響分析所需的重要資訊。以往淹水範圍估計多仰賴人工收集、光學衛星資料或數值水文模型，在時空間解析度、覆蓋率皆有一定限制。

近年，合成孔徑雷達技術 (Synthetic Aperture Radar, SAR) 利用主動遙測接受目標物散射的雷達微波訊號，相比光學衛星具有全天候、全時段、高解析度的優勢，已普遍應用於環境監測研究與實務。然而，搭載C波段SAR的Sentinal-1衛星資料自2014年開始收集，無法直接提供有助於全球洪水危害評估的長期歷史洪水數據。

本專案預計利用現有遙測衛星數據，結合數值水文模型、天氣資料、歷史災害數據等多項開放資料，並應用機器學習或深度學習技術，重建全球歷史洪水範圍之空間資料。

預期獲得訓練： 衛星、氣象水文資料處理與分析、機器學習或深度學習應用