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論文中文名稱:空載光達點雲過濾與檢核機制之評估 [以論文名稱查詢館藏系統]
論文英文名稱:An Inspection Approach for Airborne LiDAR Data Filtering And Qualification [以論文名稱查詢館藏系統]
院校名稱:臺北科技大學
學院名稱:工程學院
系所名稱:土木與防災研究所
畢業學年度:101
出版年度:102
中文姓名:郭庭瑋
英文姓名:Ting-wei Kuo
研究生學號:99428067
學位類別:碩士
語文別:中文
口試日期:2013-07-31
論文頁數:106
指導教授中文名:張哲豪
口試委員中文名:彭淼祥;張國楨
中文關鍵詞:空載光達點雲過濾品質評估
英文關鍵詞:Airborne LiDARFilteringQualification
論文中文摘要:空載光達利用雷射多重反射回波的原理,在極短時間獲取地表與覆蓋物的高解析度三維空間坐標,形成點雲資料。透過對點雲資料的過濾,可將建築、橋梁、植被等地表覆蓋物分類為非地面點,同時判釋出點雲中適當點位為地面點,進而產製數值地表模型(DSM)及數值高程模型(DEM)。根據目前實務,多以點雲與DEM兩階段檢核。點雲檢核的方式,主要以點雲、航照圖、粗略地形模型等綜合資訊進行地形判識,以判定點雲分類正確與否。但點雲檢核工作傾向主觀認定,同一區域由不同檢核人員作點雲判定,往往會得到不同結果。DEM的檢核方法,主要是以地形類別、地表植被覆蓋情形即地表植被平均高等資訊進行DEM判釋,而判釋已有量化的標準。地面點分類的成果會直接產製DEM品質。根據現行規範表示,不同坡度點雲密度已達每平方公尺1.5至2點,平面密度非常高,縱使地面點分類略有缺漏的情況,最終DEM產品仍保持相當精度。綜合上述,本研究擬建立品質評估作業流程採用現行DEM規範來推估合理分類正確率,以在既有DEM規範下,達到相當的分類成果作為研究主要之目的。研究參考此品質評估作業流程,可將實驗分為內部品質評估並以此評估方法得到經驗精度,再以外部相對誤差評估方式,利用參考值驗證經驗精度合理性。
本研究針對各階段點雲分類結果對於DEM影響進行分析。實驗採取用100,經過濾前後兩階段點雲,將此內插為DEM,並檢驗之間高程差對於DEM容許誤差影響。統計實驗成果可得經驗精度,當點雲分類影響已小於經驗精度,便判定往後過濾結果已對DEM影響不顯著,便能停止過濾。為提升經驗精度可靠度,實驗利用參考值與通過經驗精度資料,進行誤差矩陣分析與高程比對方式,驗證經驗精度之可靠度,參考值驗證結果顯是合格率達到百分之百。此成果可供檢核參考之依據,並藉此提高作業效率。
論文英文摘要:Airborne LIDAR captures the high-resolution 3D spatial coordinates of the earth’s surface and coverings and forms point cloud data in a very short period of time by illuminating targets with a laser and analyzing reflected and multiple echoes. By filtering the point cloud data, surface coverings such as buildings, bridges and vegetation can then be classified as non-ground points while appropriate points in the point cloud can be interpreted as ground points, thereby generating digital surface models (DSM) and digital elevation models (DEM). In current practices, two-stage validation that includes point cloud and DEM is the most common. Point cloud validation interprets terrains mainly based on collective data from point cloud, aerial photos, and rough terrain models to determine the accuracy of point cloud classification. However, point cloud validation tends to be subjective because results often vary when different people conduct point cloud validation on the same area. DEM validation interprets using DEM mainly based on terrain categories, coverage of the earth’s ground by vegetation, i.e. the average elevation of vegetation coverage on the surface, and there are already quantification standards for such interpretation. Results of ground point classification are directly linked to the quality of DEM products. According to current specifications, point cloud density for different slopes can reach 1.5 to 2 points per square meter, so final DEM products remain fairly accurate even if ground point classification has slight gaps. In view of the foregoing, the intent of this study is to establish a quality assessment process that estimates the reasonable classification accuracy in accordance with current DEM specifications, based on which considerable classification achievements can be expected. Based on this quality assessment process, our experiment consists of internal quality assessment, by which empirical accuracy is obtained, and external assessment of relative errors, which uses reference values to verify the rationality of the empirical accuracy.
論文目次:摘 要 i
ABSTRACT iii
誌 謝 v
目錄 vi
表目錄 viii
圖目錄 ix
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 研究構想與方法 4
1.3 文獻回顧 5
1.4 研究架構 6
第二章 空載光達點雲過濾與檢核機制 8
2.1 點雲過濾方式比較 8
2.1.1 人工過濾 8
2.1.2 程式自動化過濾 9
2.1.3 自動化過濾加人工編修 11
2.2 點雲產製數值高程模型品質評估規範 11
2.2.1 點雲檢核規範 12
2.2.2 數值高程模型檢核規範 13
2.2.3 國內歷年規範整合分析 18
2.3 點雲過濾檢核機制 19
第三章 點雲過濾經驗值及容許值 21
3.1 點雲過濾影響量評估方法 21
3.1.1 數值高程模型影響量評估流程 22
3.1.2 高程比對方法 24
3.1.3 點雲過濾經驗容許誤差之統計方法 24
3.2 實驗所使用程式及過程 25
3.3 實驗內容 26
3.4 點雲分類對於數值高程模型影響成果之探討 27
3.4.1 各階段數值高程模型影響量及容許值 27
第四章 驗證點雲過濾經驗容許值 32
4.1 驗證評估方法流程 32
4.2 點雲參考地真資料介紹 33
4.3 驗證方法 34
4.3.1 點雲誤差矩陣 34
4.3.2 數值高程模型高程差驗證 36
4.4 驗證經驗容許誤差之可行性成果 36
4.5 驗證可行性成果探討 51
第五章 結論與建議 52
參考文獻 54
附錄A 參考地真詳細內容 56
論文參考文獻:[1] 何心瑜,空載光達作業流程及品質管理之研究,碩士,國立交通大學,新竹,2006。
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論文全文使用權限:同意授權於2014-08-26起公開