112年度GIS專題中心暑期實習生成果介紹（3）

專題題目：聲景研究與GIS網站建置設計

實習學生：李姿瑾（國立臺灣師範大學地理學系）

指導老師：詹大千 研究員

詹大千老師所指導暑期實習生李姿瑾同學進行專題研究共涵蓋三大主題，首先為「寧靜聲景分布- WebGIS聲景地圖」，其次為「聲景研究：探討街景影像與聲景之關聯性」，最後是「GIS Plugin網站設計」，以下簡述研究方法與成果。

1.寧靜聲景分布–WebGIS聲景地圖

聲景地圖資料源自「尋找 55 分貝靜土」計畫，總計182筆資料，並透過ArcGIS Online進行WebGIS聲景地圖建置，網址：https://experience.arcgis.com/experience/f788ebf628334ca198affce399763b82

a.圖層介紹：分別為亮點展示、分貝地圖、寧靜地圖及舒適地圖。

b.圖台特色：分別為查詢功能、互動式資訊窗口及多媒體展示。

2.聲景研究：探討街景影像與聲景之關聯性

採用「尋找55分貝靜土」計畫的Geo-tagged音檔、以及音檔透過YAMNet自動辨識結果、Google街景圖與全景圖做為研究資料來源。研究流程分為四大步驟，包含資料篩選、影像判釋、結果比較與預計目標。

使用深度學習HRNet模型進行「街景圖」及「全景圖」影像判釋結果比較：

a.街景圖與全景圖之類別佔比差異：由平均絕對差異圖可得知建物、道路和樹木類別於街景圖與全景圖中佔比有明顯差異，其原因為兩者取景角度和範圍不同所致。

b.HRNet模型問題：採用HRNet模型進行影像辨識，發現此模型有兩個類別辨識錯誤率較高。首先為無法正確判釋綠色標線型人行道，推測其原因為該模型訓練集未標記此類別；其次為全景圖底部變形量大，導致類別判釋錯誤。

c.以街景圖進行聲景預測：基於街景圖擁有呈現影像局部細節和高清晰度，以及圖像變形量較小等特性，選定以街景圖作為預測聲景的資料。

3.GIS Plugin網站設計

運用Wordpress架設GIS Plugin網站，分享GIS專題中心所自行開發的ArcGIS和QGIS套件，促進地理資訊的普及與應用；目前網站已上架應用於QGIS的GWR和GTWR套件，網址：https://gisplugin.geohealth.tw。

網站特色：

a.多語言支援：提供繁體中文及英文的即時語言切換。

b.安裝指南及教程：詳細的安裝及操作步驟指南。

c.資料公開下載與範例應用：提供套件安裝程式檔與範例資料下載。