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遙控無人機專章管理規定下的政策順服-以新北市為例

為了解決4/24澎湖墜機的問題，作者高昕毅 這樣論述：

近幾年來遙控無人機傷人事故頻傳，如：2015年2月高雄大寮監獄的狹持事件中新聞媒體出動空拍機欲窺探監獄內之情事，因而激怒嫌疑人開槍射擊空拍機，亦或是2015年7月空拍機直接撞擊101大樓而墜毀等。這些事件造成台灣社會輿論的壓力，致使交通部推動於「民用航空法」中增訂遙控無人機專章及相關授權法規命令之修法工作。遙控無人機專章修正草案已於2018年4月3日經立法院三讀通過、2018年4月25日經總統公布。依民航法規定，400 呎（即 120 公尺）以下空域屬於各縣市政府權責，在不妨礙飛航安全的原則下，民航局會尊重地方政府的做法。對於地方政府而言，自然希望不要任何意外發生在自己轄區內，因此在中央母法

的規範下，地方政府對於無人機之規範只會更為限縮。無人機專章對飛行時間、區域以及操作證與註冊證等多有規範，到底這些規範對於無人機玩家而言是否必要抑或是有其他想法。若是管制政策無法讓大部分被管制的民眾所順服，則此政策將可能造成民怨。而在地方政府中，新北市所轄範圍相對遼闊，包含了山、海與最多的人口數，對於無人機的規範勢必要有更為詳盡的規劃。因此本文希冀檢視新北市的無人機玩家們，對於此管制政策之順服度。

水下靜態與動態目標物自動化辨識與分類之研究

為了解決4/24澎湖墜機的問題，作者曹士亮 這樣論述：

以物理觀點而言，水下環境由是水下靜態目標物(例如：人工魚礁、工程結構物與珊瑚礁等)與動態目標物(例如：潛水夫、魚隻、蝦與蟹等)所組成，水下目標物與環境之間的關係經過了時間的變化與內外營力相互作用後，構成了當下的水下的空間分佈狀態。如果要全面性的了解水下環境的成因、變化與現況，可以利用水中聲學儀器：側掃聲納系統(Side-Scan Sonar, SSS)與掃描式聲納系統(Mechanically Scanned Imaging Sonar, MSIS)進行實地的資料收集，以達成調查與監控之目的。 側掃聲納系統與掃描式聲納系統已經廣泛的運用在環境調查、探測、搜救、鑑識、監測以及生態

調查與管理等水下領域，並且展現其穩定的性能及效率。然而，資料解讀與辨識程序中，不同使用者對於聲學影像與水下環境的判讀與解釋可能有所差異。其原因可大致歸納為：研究領域的差異、訓練與經驗的限制、主觀意識的影響、以及長時間工作所造成的疲勞等因素。因此，為了避免人為因素所造成的不確定性，聲學影像的量化分析以及自動化辨識與分類系統的開發被視為解決這個問題的重要選項之一。 　本研究詳細解說了如何建構聲學影像的自動化辨識與分類系統的方式、原理、相關技術與演算法、建構方式以及執行流程與驗證方式。並且選用其中的：灰度共現矩陣法(Gray Level Co-occurrence Matrix Method)、非

監督式貝氏分類器(Bayesian Classification system)以及階層式集群分析法(Hierarchical Cluster Analysis)做為主要的構成元件建立專屬的自動化系統，並且透過影像前處理、特徵值擷取、辨識與分類以及分類結果屬性歸類等步驟，針對側掃聲納以及掃描式聲納影像中的靜態與動態目標物進行辨識與分類。 自動化辨識與分類系統利用位於高雄市外海、鼓山區哨船頭公園、旗山區湖泊與彌陀區魚塭內以及屏東縣墾丁國家公園海域所收集的側掃聲納影像、掃描式聲納影像、光學影像以及現場觀測資料進行測試與實驗。結果顯示，自動化辨識與分類系統可以達成水下動態以及靜態目標物

的偵測、辨識與分類之目的。辨識與分類後的成果與現地的水文資料與光學資料加以驗證、整合與分析後，可以達到：水下靜態目標物的偵蒐、量化、判別與描繪分布狀態；海床地形與底棲生物的分類與描繪；評估地形與環境間的關聯性；水中動態目標物的數量、分佈、習性與行為模式的描繪等成果。 運用聲學影像進行水下靜態與動態目標物的調查方式，相較於傳統的調查方式能夠大幅的提升效率、降低危險性以及避免侵入性調查對於生物的傷害。自動化辨識與分類系統可達到水下調查工作中目標物判別標準的定量化，海床地型的測繪以及水下生物的調查與監測等成果，研究成果能夠對於水下環境調查與分析技術的提升有具體之成效。