監測作為

（一）淹水感測器與即時影像

為了即時掌握各地區的水情變化，全臺易淹水地區已建置 2,000 多支淹水感測器。當道路或低窪地區開始積水時，感測器會自動量測積水深度，並透過物聯網（IoT）技術，將資料即時傳送至防汛平台及通報系統，協助防災人員快速掌握各地淹水狀況。

除了感測器外，全臺也建置 9,000 多支 CCTV 監視攝影機，提供水庫、河川、堤防及道路等重要地點的即時影像。防災人員可透過影像了解現場狀況，並結合各項監測資料，作為災情研判與應變決策的重要依據。

各地河川水位標尺（水利署 CCTV 即時影像）

AI 影像辨識

近年來也導入人工智慧（AI）影像辨識技術，發展「自動化道路積淹水影像辨識」及「河川水位影像辨識」等應用。AI 可以快速分析大量監視影像，自動辨識道路是否積水、河川水位是否持續上升，協助防災人員提早發現異常情形，縮短災情判讀時間，並及早部署防救災資源。

（二）合成孔徑雷達衛星（SAR 衛星）監測

SAR 衛星可利用雷達波觀測地表。與一般光學影像相比，雷達波較不容易受到雲層遮蔽影響，因此即使在豪雨、厚雲或夜間，也能觀察較大範圍的地表變化。

將衛星影像與即時水位、物聯網及人工智慧技術結合，可以協助進行災前風險評估及災後大範圍勘災，概估災損。

（三）洪水預報與淹水潛勢分析

洪水預報模式可以結合降雨、水位、地形、歷史災情及其他水文資料，模擬不同降雨情境下，河川水位與淹水範圍可能的變化關係。

這些模擬結果可以協助防災單位進行風險分析，並可以做為防洪工程、土地使用與疏散避難規劃的參考。

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從水災到韌性，需要工程、監測、預警、通報、應變與復原環環相扣；旱災則需要多元韌性並進。