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珊瑚礁有著極其多變的立體結構，這些三維空間如同海裡的社區住宅和便利商店，是提供海裡居民（魚、蝦、貝類）生活所需的各種基礎建設，研究這些結構的多樣性有什麼生態與保育意義？他們在面對逆境時會如何變化？這些都是非常值得探討的議題。

然而，傳統的調查大多偏向質性的描述，較少使用能精準量化的方法，本文將介紹一個能把2D照片變成3D模型並進一步進行統計分析的新方法。

讓水下調查立體起來──SfM運動恢復結構
SfM（Structure from Motion，中文暫譯運動恢復結構）是藉由相機的運動，根據不同角度和位置的平面影像，經過數學運算重建出物體的三維結構。簡而言之，就是利用拍攝環繞同一物體高度重疊（70~80%）的照片，並分析不同影像間的特徵和關聯，若能在兩張或以上的照片找到同樣的特徵，就可以藉此建立影像中
的關鍵點（tie point），包含被拍攝物體的三維空間資訊，而後就能利用這些關鍵點建立3D模型（圖一）。

圖一:SfM 原理示意圖。（本文圖片皆由陳冠言提供。）

利用SfM方法建立三維結構已應用在許多領域，唯在水下立體結構調查的起步較晚。使用衛星或是無人機的空拍照片，可產生地表高低起伏的模型，進而用於地理學研究;環繞建築物或雕像拍攝製作的精美等比例微縮模型，能讓博物館保存更詳細的文物資訊;在林業及農業方面，則可利用顏色及高度變化的資訊來協助樹種和農作物判讀。

另一方面，所產生的模型再經過一些軟體修改後，也能使用時下熱門的3D列印製作實體物件，數位化的3D模型資料更可藉由Facebook等社群網站或Sketchfab這類專業3D模型分享平台迅速地被分享。而使用Rhino或Maya等3D繪圖及建模軟體，經過美術編輯和修正後，甚至還能出售自己建立的3D模型，供遊戲或設計產業使用。

至於應用在水下的研究，除了用於珊瑚礁的空間結構調查，還能使用在水下文化資產（例如沉船、古物等）的紀錄與量測，因為水下文化資產大多脆弱，而且有的位於深海或其他難以到達的地方，藉由撘載相機的水下無人載具（Remotely Operated Vehicle, ROV），即可建立高解析度的水下文物影像，並能用非破壞性、不接觸的方式測量長寬和體積等形質。

海底下的風景──珊瑚礁結構的複雜與重要性
陸地上的風景叫地景（landscape），海裡的風景則稱為海景（seascape），特別臺灣這種熱帶及亞熱帶的海域，珊瑚更是塑造海景非常重要的基本物種（fundamental species）。珊瑚蟲組成龐大的群體分泌碳酸鈣骨骼，日積月累下產聲複雜而多樣的重要結構，不同種類的珊瑚各有相異的結構特徵（表一）。
然而，珊瑚礁結構的複雜性遠不止於此，同一種珊瑚的形狀未必一樣，在不同深度或其他環境條件下也可能發展出不同的生態型（ecotype），這些多樣的形狀不只表面上好看，不同的結構也各有不同的生態意義。

分枝狀的結構有許多縫隙能讓住在珊瑚礁的生物們棲息，團塊狀的珊瑚有較佳的抗風浪侵蝕能力，平板狀珊瑚底下的空間能讓大型魚類有個能暫時躲藏的庇護所。而珊瑚所分泌的黏液及軟組織，是許多生物的營養來源，產生的礁體也讓一些鑽孔生物（如貽貝、管蟲）有生活空間。 維持珊瑚礁結構的複雜性有益生態健康，除了讓海洋生物能安身立命、養家活口，對於人類社會同樣有各種層面的貢獻。舉例來說，珊瑚礁區有許多天然物資源可進行醫療保健的利用、潛水或浮潛等休閒娛樂時也少不了他們，而維持生物多樣性及循環物質利用可使整個環境更加穩定。然而，生活在陸地上的人們可能因為這些風景藏在海水中（而且還默默地不會動），就忽略了他們的重要性⋯⋯

使用SfM方法的優點
傳統上，立體結構調查大多使用等級分類法，例如將空間複雜度分為1~5級，由潛水人員目視判別並給予不同的定義。

另外，有些研究會利用穿越線平貼崎嶇的海底地形（tape-and-chainmethod，〔註一〕），進而計算實際距離與直線距離的比例，代表單一剖面的線性複雜度（linear rugosity），只不過這些方法難免不夠精準與客觀，而且還需要耗費大量人力與時間。

而新興的SfM方法，能產生包含詳細三維空間資訊的立體模型，雖然無法百分之百還原真實世界，但已足夠彌補傳統上偏向質性描述的不足，數值化的訊息也使得未來有更多潛力進行相關研究。

產生立體模型其實也有其他替代方案，但跟使用影像資訊的SfM方法不同，主要是利用反射的聲波或電磁波，例如探測水下地形常用的聲納（SONAR），或是用於無人車碰撞感應的光達（LiDAR）。可惜的是，這些設備用於偵測珊瑚礁的空間結構有許多限制，不是造價昂貴，就是不適合水下使用。

相反地，SfM具有成本低、操作方便等重要優勢且容易推廣一般民眾使用，只要有一台防水相機，就可以蒐集大量資料。除此之外，SfM方法可以分析的範圍，小至珊瑚單一群落的分枝或其表面的紋理，大至整個珊瑚礁區的水下地景變化，只要環境與拍照取樣時操作妥當，都可以獲得解析度相當高的結果，而且還包含有助於更細緻辨認物種的顏色資訊。

3D建模的簡易流程與分析方法
攝影取樣的過程類似使用衛星和無人機進行空拍，只是拍照工具換成了活生生的潛水員，在珊瑚礁區上空約3公尺，手持相機來回錄影掃描。使用錄影的方式是為了增進工作效率，因為潛水員在水下的時間有限，走的路徑也須極簡化，一般採用像是牛在耕田時走的路徑（boustrophodonic pattern），既能節省時間，又能拍到所有範圍!此外，拍得的影片可用FFmpeg等免費開源軟體快速的截圖，只是在5×5公尺的調查樣框中，大約需要使用500~600張左右的照片，因此截下來的圖片彼此最好至少有70~80%的覆蓋率。 由於此方法建立3D的模型是來自2D的照片，因此需要對影像品質特別嚴格把關，拍攝時不能使用會彎曲畫面的鏡頭，例如廣角或是魚眼鏡頭，以使用GOPRO運動相機為例，就需要特別把取景範圍從W（廣角）調到N（正常視野），或是加裝校正影像扭曲用的鏡頭，錄影過程中最好也要固定光圈和白平衡等參數。另外，拍攝物周遭要設置適當數量的地面控制點（Ground Control Points, GCPs），其多設於樣框角落及固定間隔的邊長上，用來輔助稍後要使用的3D建模軟體判讀影像。

目前有許多利用SfM原理將平面照片轉換成立體模型的市售軟體，筆者看過用於水下調查的國外文獻，多使用Agisoft的Metashape（2019年前名為Photoscan），另外也有其他類似的軟體如Pix4D，各有不同的優缺點。將照片轉成3D模型，主要分為三個步驟:  
該過程需再評估相片品質，影像中變動的光影或懸浮物皆可能造成誤差，剔除不合適者能提升模型精確度（圖二）。
進行完上述三個步驟後，即可輸出數值高程模型（digitalel evation model, DEM）進入地理資訊系統（geographic information systems, GIS）軟體分析空間參數，挑選的空間參數需要具有生態意義或是能用於區別不同物種，例如:通常在礁體與沙地之間變化較大的斜率（slope）、可反應流經表面流體變化的曲率（curvature）以及代表單位面積下有多少空間可讓生物利用的表面複雜度（surface rugosity），皆為前人研究常用的參數（圖三）。

圖三:使用 GIS 軟體分析珊瑚模型圖(由左至右分別為正射影像、DEM 與斜率)，左圖中六個方形白紙 標記為地面控制點(GCPs)。

SfM方法的限制與展望
現階段遇到的困難，就是缺乏適合精準分析3D模型的方法。舉例來說，若以DEM搭配GIS軟體作為分析方法，將無法反應出同個平面相互重疊的結構，像是桌形或蕈狀的珊瑚，因為每個網格只能反應一筆高度資料，受限於相片的解析度與取樣角度，進行大範圍的地景分析時，一些複雜細微的分枝構造，相較於簡單的團塊狀結構會更難表現出來。當然，若是光線照不到的地方，也無法呈現在模型中，雖然可以使用補光的手段，但也容易產生額外的陰影，干擾模型建立的品質，不過這些問題不是不能克服，未來隨著軟硬體的發展，相信還是可以樂觀看待的。

最後再來分享一些應用價值吧，根據前人研究，底棲環境空間結構的複雜性和一些生物群聚有很高的相關性，因此可以利用上述的空間參數資料，更加完善評估保育區如何劃設，以及作為檢驗保育成效的因素之一。

另外，研究珊瑚在遭遇不同環境因子（如熱壓力、光照條件）會發生改變時，也能使用建立的3D模型，進行體積變化的分析。隨著近年機器學習的發展，這些三維空間資訊，或許也能輔助物種與覆蓋率的判讀，增進珊瑚礁體檢的效益。就算不提及學術上的應用，用在單純的創作3D模型與海洋生態展示，放到社群網站上酷酷的分享，也是很有趣的事情呀!
 
 
〔註一〕此方法主要用於測量珊瑚礁的表面粗糙度，可反應一定範圍內有多少空間可被生物利用。傳統上以潛水人工用線平貼珊瑚礁表面才能取得約略的實際空間距離，現在已被本文所介紹的SfM、聲納或光達所取代。
 

延伸閱讀

1.Burns J et al., Integrating structure-from-motion photogrammetry with geospatial software as a novel technique for quantifying 3D ecological characteristics of coral reefs, PeerJ 3, 2015.

2. 戴昌鳳、秦啟翔，《東沙珊瑚生態圖鑑》，內政部營建署海洋國家公園管理處，2013。 3. 戴昌鳳，《台灣珊瑚礁地圖》(上)(下)-本島篇離島篇，天下文化，2011。