資料來源：水產試驗所/林志遠 研究員、王郁峻副 研究員

工研院微系統中心/鄭憲君 工程師

養殖魚塭在每年氣候寒流期間，常因低溫引發大量魚群凍斃造成損失。在災損發生之際，如何快速客觀取得現場佐證資料並進行後續分析，一直未能有充足合用的自動化工具進行輔助，以降低勘災人員的作業負擔、縮短時程，並儘可能降低爭議。在極端氣候愈趨頻繁之際，未來因寒潮造成養殖魚塭損失的可能將有增無減。因此，如何利用科技方法提高相關勘災效率便成為具有研發與應用價值的課題。

考慮養殖寒害的災損現場無法長期保存，本所團隊前已研發之無人機空拍與AI辨識系統，雖然有較大範圍魚塭災損及較高精度之優勢，但因航前準備工作繁瑣及災損期間的天候狀況不佳，以致常有無法即時於現場進行取像，另因近年相關法規的設立，空拍機除出勤與維護成本之外，亦需具備相關證照者方能操作。因此對於第一時間的現場證據保存作業造成限制，本研究以行動裝置進行魚塭災損估算的應用流程，利用手機的便利性與影像處理技術，以期便利勘災人員或養殖業者於災損現場進行快速證據保存以及後續可能的分析估算之用。

由於魚塭面積不一，較大面積者常超出手機鏡頭的拍攝範圍，因此首要步驟即為進行多影像拼接，以利使用者以手機進行魚塭全幅範圍的取像。圖1為實際以手機拍攝同一魚塭的多張影像進行拼接的測試例。透過各影像間的高度重疊，於重疊區域內進行特徵點對應，即可進行全景影像的生成。圖2則為具有浮魚影像的拼接測試，同樣可得到一全景拼接結果。為滿足後續進行影像視角轉正的需要，此一全景拼接結果需涵蓋魚塭的各邊界角點，以利進行後續步驟所需的角點對應。

以圖3為例，前述拼接所得的魚塭全景為GIS圖資ID為61864的七股區魚塭。此一資訊來源為魚塭地籍圖，透過平台軟體將其邊界資料輸出，並配合格線（本例中以10公尺為間隔）產出一估算用的參考底圖，再以此參考底圖為基礎，將前述拼接全景影像進行各角點之間的對應點選，即可得到如圖3所示的上視轉正疊合結果。由此一疊合影像可進行受損面積的估算。

以此例而言，魚塭邊界圖中每一網格長寬皆為10公尺，故每一網格代表的實際面積為100平方公尺。圖面中魚體堆疊範圍在此一比例下約為30平方公尺，若單一魚體以長30公分、寬5公分的長條形面積估算，則可估出此一災損面積下的魚隻損失數量約為30/(0.3x0.05)=2000尾，可依當時採樣魚體之體長體寬來重新估算。

本文提出的方法，以手機為取像裝置，透過多影像拼接與轉正，套疊至魚塭地籍圖資料中，初步提供一快速便利的寒害浮魚災損證據保存與估算方法。未來將可透過APP軟體與後端服務平台的開發與整合，提供第一線人員行動裝置端與平台分析端的完整工具，以期有效提高勘災與證據保存的有效性，以及相關分析的客觀性，增加相關保險理賠的參考效力，並做為相關單位未來擬定災損認定辨法之參考。另一方面，浮魚面積對應魚體數量的估算，因受到實際堆疊密度不均的影響，相關數值量化的更精準演算法，可做為後續深化技術開發的目標。

▲研發團隊：水產試驗所

聯絡人：王郁峻

電話：02-24622101#2524

E-mail：ycwang@mail.tfrin.gov.tw