雲端技術應用於水深測量之研究

方惠民 1蕭松山 2曾俊彬 3江宗翰 3王振信 4胡立威 4 1國立臺灣海洋大學河海工程學系助理教授 2 國立臺灣海洋大學河海工程學系教授

3國立臺灣海洋大學河海工程學系研究助理

4 國立臺灣海洋大學河海工程學系碩士生

摘要

傳統水深測量作業，常受限於船筏吃水深度，無法對水深地形較淺處進行完整測量。克服

上述問題本研究以體積小機動性高之遙控載具裝設單音束測深儀，為了以最迅速且便利之方式

了解現場量測數據，結合 DGPS 及 3G 無線網路，並透過微型工業電腦(IPC)整合資料，藉由網

路傳輸回傳至雲端資料庫並即時同步顯示至網路平台介面，以實現雲端自動化水深測量作業。

遙控載具所搭載的單音束測深儀精度分析，以全測站地形測繪建立基礎地形再與遙控載具量測

水深地形透過網格化之各網格平均水深進行套合，並進行水深線性相關性比較計算相關係數

r=0.9964，比對誤差值皆分佈在-0.039m 至 0.046m 間，且呈常態分佈曲線，檢核線與測線差異

平均為 0.012m，經比較後誤差符合 IHO 特等規範之水深誤差±0.250m，未來應用於實務水深測

量之用。

關鍵詞：雲端自動化、水深測量、遙控載具、單音束

A Study of the Cloud Computing for Bathymetric

Surveying

Hui-Ming Fang *

Sung-Shan Hsiao, Jyun-Bin Zeng , Jung-Han Jiang ,Chen-HsinWang,

Li-Wey Hu

* Assistant Researcher, Department of Harbor and River Engineering, National Taiwan Ocean University

ABSTRACT

This research used remote controlled vessel, which was smaller and high mobility. It attached

with single beam echo sounder and differential global positioning system to replace traditional

bathymetric survey method. Also, we used IPC to integrate the data and transport to the cloud system

by wireless network, and combined the “Cloud Computing for Bathymetric Surveying ” software to

calculate and synchronous display to online platform. We hope this research can replace traditional

data recording and computing equipment, reduce the costs. Finally , realize the goal of cloud

automation for bathymetric surveying. We used the meshing average water depth to superimpose the

basic topography established by total station and bathymetric topography measured by remote

controlled vessel. The result of this research shown that the correlation coefficient of liner water depth

relationship is r=0.9964. The error appeared normal distribution is between in -0.039m to0.046m. The

average difference between check line and survey line is 0.012m. This result is conform with IHO top

class standard which said the bathymetric error should be in ±0.250m.

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第 38 屆海洋工程研討會暨科技部計畫成果發表會 論文集 國立臺灣大學 2016 年 12 月 Proceedings of the 38th Ocean Engineering Conference in Taiwan National Taiwan University, December 2016

一、前言

傳統勘測作業係以船筏搭載測深儀器進行測量

作業，但常受限船筏吃水深度，無法對水深地形較

淺處進行完整測量，故地形測繪之結果往往需要透

過外差的方式進行推估，此容易與現場水深地形有

所差異甚而造成工程衝突。因此，為提升測量精度，

近年來已有民間測量公司導入無人量測載具系統以

降低地形條件所造成之影響。

本研究將於無人載具裝置全球衛星定位儀

(DGPS)定位系統，透過微型工業電腦將單音束鼓實

測之數據與位置同步紀錄，並將資料經由無線網路

回傳至雲端資料庫進行統整，進而以雲端系統即時

進行運算展圖。另，本研究亦使用 Java FX 程式語

言編譯水深地形成果查訊系統，透過互動式查詢資

料庫，利用 Java FX 程式碼進行編譯，讓測量成果

呈顯上淺顯易懂，亦可簡化程式資料建檔步驟，提

供使用人員之便捷性。因此，本研究以雲端系統結

合無人量測載具系統，於水深地形測量作業上可有

效降低人力成本之輸出，並提高水深地形測繪成果

之精度，最後實現雲端自動化水深測量之理想目標。

二、量測系統建構

(一)無人載具系統

測量載具初期採用市售遙控模型船，將水深測

量所需儀器裝載入遙控模型船中，且將單音束測深

儀(Single-Beam Echo Sounder)安置於船艙內，船模

底部挖洞露出探頭部分，則 DGPS 安置於音鼓正上

方，其餘網路傳輸及紀錄整合設備放置於船艙內，

實際載具船體及規格如圖 1 所示。載具船體最重要

的部份在於航行的穩定性及續航力，應用於水面擾

動較大的水域量測上，其穩定性自然無法與一般船

筏相比；惟其船體吃水淺的優點係一般船筏載具所

無法睥睨的。續航力部分，目前船模載具於電池滿

電情況下，容許有兩個小時的作業時間，故每完成

一階段後，即應檢視載具及量測成果，並視電池電

量判斷是否需要進行電池更換動作，以維持測量作

業所需之續航力問題。

圖 1 無人遙控載具船體全貌

(二)網路傳輸系統

以自行開發之測量船隻導航系統（如圖 2 所

示），本系統具有事前與現場規劃測線，並以工業

電腦彙集所獲得之每一筆透過 3G行動網卡及WIFI

數據機，即時資料紀錄於網路伺服器進行運算，用

以獲得即時軌跡及水深資訊，並將此資訊傳輸顯示

於自行開發行動裝置，可使作業人員即時更容易了

解目前作業情況。

圖 2 船隻導航系統

三、雲端自動化系統平台

(一)雲端技術概述

近代電腦之演化，係由過往的 Super Computer

慢慢演化成叢集運算，叢集運算方式係由通過一組

鬆散集成的計算機軟體或硬體連接起來，緊密地協

作完成計算工作。後由叢集運算方式進入分散式運

算的時代，其分散式示意圖如圖 3 所示，即是將需

要進行大量計算的工程數據分割成數小塊，由多台

計算機分別計算，再上傳運算結果後，將結果統一

合併得出數據結論的技術，最後進入網格運算與公

521

用運算。由於近年來科技的突飛猛進，目前電腦之

使用逐漸演化為雲端運算，其概念係透過網路將龐

大的運算處理程序自動分拆成無數個較小的子程

序，再交由多部伺服器所組成的龐大系統，經搜尋、

運算分析後，將處理結果再回傳給用戶端。

雲端運算能便利地隨需求透過網際網路存取於

設定好的共享運算資源中，如網路、伺服器、儲存

裝置、應用程式與各類服務，雲端示意圖如圖 4 所

示，運用最少的管理工作或服務供應商互動，進行

快速配置和發佈，雲端模型提升了服務可用性。雲

端服務約可分成三部分：軟體即服務( SaaS)、平台

即服務(PaaS)、架構即服務(IaaS)。

1. SaaS：屬於最高層，是一種以租賃形式提供企業

使用的應用軟體服務，企業透過 SaaS 服務平

台可以自行設定所需要的功能，相關的資料

庫，後續的軟硬體維護等，都由 SaaS 服務供

應商提供。透過多重用戶(multi-tenancy) 的方

式，將完整的應用做為服務隨需提供。

2. PaaS：屬於中層，企業可以根據廠商所釋出的開

發工具與 API 等，針對自己的需求客製開發，

甚至是開發其他的應用軟體。

3. IaaS：屬於最低層，為整個網路中提供了核心計

算資源和網絡架構的服務，將基本儲存與運算

功能做為標準化服務提供的一種方式，相較於

下列兩種服務，使用者不能管理或修改任何雲

端基礎設施，但能控制操作系統的選擇儲存空

間及部屬的應用。

圖 3 分散運算示意圖

圖 4 雲端運算示意圖

(二)作業系統及開發平台

本研究雲端自動化水深測量系統採用如圖 5 所

示之多層分散式(N-Tier)架構，設計開發雲端自動化

水深測量系統，於網際網路上作為伺服端主機，負

責執行用戶端所提出之要求(request)，並將執行成

果傳回用戶端電腦，而伺服端主機硬體及軟體設備

之良莠，將影響資料處理與傳送之速度與品質，通

常硬體越強的平台，在網路上執行效能也就越好。

本研究規劃設計之系統功能面說明如下：使用

者(Client)端只需透過 Android 2.1 以上版本，並連結

瀏覽器 (Internet Explorer® 7.0 版以上 , Firefox® ,

Safari™ 與 Google™ Chrome) 即可使用本研究所

完成之系統(Web Browser-Internet Explorer 7.0 以上

版本)。本系統架構除可簡化業務相關人員之系統維

護更新作業外，同時也讓使用者在安全機制保護

下，透過網際網路於任何時間或地點登入本系統，

即時進行所需相關作業；設計開發雲端自動化水深

測量作業統系統。水深測量資訊系統資料庫部分，

則採用 JAVADB 做為系統之資料庫，符合開放式地

理資訊系統架構，將測量工作加入含括基本測量軟

體與 Android 系統的輔助測量系統，利用電腦之快

速運算特性，以圖形化介面的方式將儀器所得之數

據與測量計算方法，透過雲端運算的技術直接連

結，即時得到現場測量數據並加以檢驗，整體架構

如圖 6 所示。

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圖 5 多層分散式架構圖

圖 6 整體架構說明

(三)雲端資訊系統資料庫設計

設計開發自動化水深測量系統，亦使用 Android

作業系統程式開發，可透過平板、手機等攜帶型電

腦運用程式(Application APP)進行水深測量系統作

業。本系統開發主要為整合水深測量資訊，以資訊

化與電腦化之方法建置一套符合實際需求的水深測

量系統，使用者可以藉由網頁所呈現之交談式介

面，查看目前水深測量目前位置及即時水深資料呈

現，並透過 3G 網路環境下，即可進行同步上傳於

資料庫功能，除可簡化加速水深測量作業流程，更

可落實資料使用上統一性。透過水深測量系統標準

作業流程有效落實水深測量作業流程簡單化。

本研究雲端自動化水深測量系統在資料庫設

計，係採用美國 Apache 軟體基金會所研發的開放

式源碼(Java DB)進行建置。Java DB 本身不僅是一

個純 Java 程式，可執行用戶端的 SQL 程式，亦可

編譯成為 Java bytecode，再以 Java 虛擬器執行。由

於 SQL 程式轉成的 Java bytecode 能被 JIT 動態翻

譯，因此 Derby 可能比傳統的資料庫管理系統更佳

的性能。

(四) 雲端自動化水深測量系統

本系統利用 Java FX 的 Java 程式碼進行編譯，

除可簡化業務相關人員之系統維護更新作業外，同

時也讓使用者在安全機制保護下，透過網際網路於

任何時間或地點登入本系統，即時進行所需相關作

業；設計開發「自動化水深導航系統」與「雲端自

動化水深測量作業統系統」透過網際網路結合，而

前者將水深資料及 GPS 定位資料結合，後者係提供

量測人員可經由平板裝置監控量測情形(如圖 7)，再

利用電腦之快速運算特性，以圖形化介面的方式將

儀器所得之數據與測量計算方法，透過雲端運算的

技術直接連結，即時得到現場測量數據並加以檢驗

(如圖 8)，亦可將雲端計算成果資料結合 Microsoft

Excel 可將點位匯出(如圖 9)，並將計算其點位及等

深線圖合併至 AutoCAD，不僅可讓測量成果呈顯上

淺顯易懂，亦可簡化程式資料建檔步驟，提供使用

人員之便捷性。

圖 7 水深資料示意圖

圖 8 測點及等深線計算

圖 9 結合 Microsoft Excel 資料匯出

523

四、系統精度探討

進行基準地形建立，係先以反光稜鏡搭配全站

儀（Total Station）進行地形測繪作業，其數據作為

基準地形，嗣後以無人載具搭載單音束量測水深地

形，將結果與基準地形進行比對精度分析，期能符

合 IHO特等規範進而將本系統應用於後續實際案例

上。

(一)基準地形

本研究透過全測站地形測繪方式所建立基準地

形與實際測點之精度比對如下圖 10 所示，假設泳池

旁地面高程為 0.000m 之量測結果顯示水深介於

-1.471m~-1.983m 間，平均水深為-1.739m，整體水

深地形呈現兩側高中間低平滑且規律。

圖 10 基準地形等深圖

(二)遙控載具量測之水深地形

遙控載具搭載單音束測深系統對海洋大學室外

游泳池現場量測後之成果及測線如圖 11，載具音鼓

沒水深度為 0.15m，載具掃測內容為泳池長邊縱向

測線及橫向檢核載具 DGPS 系統定位精度之檢核

線，載具量測結果顯示本實驗測區水深介於

-1.448m~-1.971m 間，平均水深為-1.722m，整體地

形水深分佈趨勢與基準地形大抵相同，最後藉由雲

端自動化水深測量程式之「水深計算模組」計算檢

核線與測線交點相關性平均檢核線差為 0.012m 如

圖 12 所示。

圖 11 遙控載具現場實際量測等深圖

圖 12 遙控載具檢核線測線水深比對成果

(三)精度比較

本研究建構之基礎地形及遙控載具水深地形網

格化比對結果，其誤差值分別介於 -0.039m 及

0.046m 間，而整體容許誤差為 0.026m，其誤差精

度分析計算結果如表 1 所示。遙控載具水深誤差統

計及誤差等深線分佈如圖 13 所示，由誤差值機率分

佈統計表判定誤差值屬常態分配，而實際量測水深

與基準地形水深之相關係數 r=0.9964於相關程度區

間係屬完全相關如下圖 14 所示，經計算本實驗 IHO

特等規範水深誤差為±0.250m，然本實驗最大誤差僅

0.046m 皆落於此區間內，故測深誤差符合 IHO 特

等規範。

表 1 遙控載具測深誤差精度分析

總測樣本數 2611 平均水深 1.722m

平均誤差 0.017m 測量等級 IHO-特等

標準誤差 0.125m IHO-標準

最大誤差 0.046m IHO-特等 ±0.250m

最小誤差 0.000m IHO-一等 ±0.501m

容許誤差

(1.96*標準誤

差)

0.046m

HO- 特 等

規範下

合格率

100%

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圖 4-20 遙控載具水深誤差統計圖

圖 14 線性相關趨勢分布圖

五、應用實例探討

本研究將遙控測深載具結合雲端技術實際應用

於鹽寮漁港。以避免影響航道船隻行駛為優先考量

選定中間泊地為量測區域，並與傳統以船筏載具裝

載單音束測深系統之水深測量方法進行比較及檢

核。

（一） 船筏載具水深測量結果

本研究透過傳統船筏式載具對福隆漁港之量測

成果、軌跡測線及潮位歷時變化圖如下圖 15 所示，

由量測結果顯示本次測區水深在 1.705m~3.879m之

間，整體平均水深為 3.018m，水深較深及較淺大致

分佈於中間轉角區域，且透過船行測線可以看出測

線密度較疏鬆。

圖 15 船筏載具水深測量水深分佈圖

（二） 遙控載具水深測量結果

遙控載具對福隆漁港之量測成果及軌跡測線如

圖 16 所示，本次測深音鼓沒水深度為 0.15m，由量

測結果顯示本次測區水深經遙控載具量在

1.911m~3.729m 之間，整體平均水深為 3.001m，初

步觀測水深分佈情形發現極端值同樣發生，於測區

中間區域轉角兩側與船筏載具測繪結果有相似情

況。

圖 16 遙控載具水深測量水深分佈圖

（三） 差異性比較

將兩種測深方式現場量測水深結果進行比對，

首先從測線上可明顯看出由於遙控載具機動性高迴

轉半徑較小之優勢，因此測線的密集度明顯高於船

筏式載具。為了進一步比對兩者水深差異，以相同

的方式將兩者之等深地形圖網格化進行水深套合比

較差異且進行相關性比較，經比對兩種形式所測得

水深值之相關係數 r=0.75於相關程度區間係屬高度

相關如下圖 17 及圖 18 所示，並以遙控載具水身為

基準值(船筏載具網格化水深-遙控載具網格平均水

深)，結果顯示兩者差異值介於-0.880 m 至 0.870 m

之間，整體水深數值差異較大，但平均差異值為

-0.011m 及標準差為 0.227 整體差異統計呈常態分

配，同時看出其中差異較大數值之網格數甚少。

圖 17 線性相關趨勢分布圖

525

圖 18 差異比較分析圖

六、結論

本文將雲端自動化技術結合遙控載具進行水深

測量作業，並進行兩階段的分析，首先，於國立臺

灣海洋大學室外游泳池進行遙控載具所搭載的單音

束測深儀精度分析，另以全測站地形測繪建立基礎

地形再與遙控載具量測水深地形透過網格化之各平

均水深進行套合，並進行水深線性相關性比較計算

測得相關係數 r=0.9964，比對誤差值皆分佈在

-0.039m 至 0.046m 之間且呈常態分佈曲線，檢核線

與測線差異平均為 0.012m，經比較後誤差符合 IHO

特等規範之水深誤差±0.250m。

第二階段係以新北市貢寮區福隆漁港之泊地且

結合雲端系統進行實例應用，並與傳統利用船筏載

具單音束水深測量方式於同一測區進行量測作業。

同樣將兩者之水深地形以網格化進行差異性分析及

相關性分析，經比對兩種形式所測得水深值之相關

係數 r=0.75，於相關程度區間係屬高度相關。誤差

分佈結果顯示兩者差異值介於-0.880 m 至 0.870 m

之間，整體水深數值差異較大，但平均差異值為

-0.011m及標準差為0.227 m整體差異統計呈常態分

配，同時看出其中差異較大數值之網格數甚少，討

論差異極值得到以下結論。

1. 遙控載具機動性高，量測之水深地形於結構邊

界時容易偏高，研判是因迴船時產生之水面波

動，因而改變水表面靜穩度所產生之效應。

2. 傳統船筏載具機動性較低，因此測線軌跡間隔

容易過大，較無法模擬真實地形。

透過雲端技術可即時傳輸水深測量現場數據，

並且計算出初步的等深線及測點軌跡，是可有效取

代傳統以船筏架設監視器及數據運算設備之作業。

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