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題名 既有建物作為空載光達系統點雲精度評估程序之研究
The Study of Accuracy Assessment Procedure on Point Clouds from Airborne LiDAR Systems Using Existing Buildings
作者 詹立丞
Chan, Li Cheng
貢獻者 邱式鴻
詹立丞
Chan, Li Cheng
關鍵詞 空載光達
點雲精度評估
最小二乘平面擬合
粗差偵測
最小一乘法
選擇權迭代法
Airborne LiDAR
Point clouds accuracy assessment
Least Squares Plane Fitting
Gross error detection
Least Absolute Deviation
Iteration with the selected weights
日期 2017
上傳時間 13-Sep-2017 15:15:48 (UTC+8)
摘要 空載光達系統於建置國土測繪基本資料扮演關鍵角色，依國土測繪法，為確保測繪成果品質，應依測量計畫目的及作業精度需求辦理儀器校正。國土測繪中心已於102年度建置航遙測感應器系統校正作業中，提出矩形建物之平屋頂面做為空載光達系統校正之可行性，而其所稱之校正，是以點雲精度評估待校件空載光達系統所得最終成果品質，並不對儀器做任何參數改正，但其校正成果可能因不同人員操作而有差異，因此本研究嘗試建立一套空載光達點雲半自動化精度評估程序，此外探討以山形屋脊線執行點雲精度評估之可行性。
由於光達點雲為離散的三維資訊，不論是以山形屋脊線或矩形建物之平屋頂面作為標物執行點雲精度評估，均須先萃取屋頂面上之點，為避免萃取成果受雜訊影響，本研究引入粗差偵測理論，發展最小一乘法結合李德仁以後驗變方估計原理導出的選擇權迭代法(李德仁法)將非屋頂點視為粗差排除。研究中分別對矩形建物之平屋頂面及山形屋脊線進行模擬及真實資料實驗，其中山形屋脊線作為點雲精度評估之可行性實驗中發現不適合用於評估點雲精度，因此後續實驗僅以萃取矩形建物之平屋頂面點雲過程探討粗差比率對半自動化點雲精度評估程序之影響。模擬實驗成果顯示最小一乘法有助於提升李德仁法偵測粗差數量5%至10%；真實資料實驗，以含有牆面點雲的狀況為例，則有助提升5%的偵測粗差數量。本研究由逐步測試結果提出能夠適用於真實狀況的半自動化之點雲精度評估程序，即使由不同人員操作，仍能獲得一致的成果，顯示本研究半自動化精度評估程序之可信度。
The airborne LiDAR system plays a crucial role in building land surveying data. Based on the Land Surveying and Mapping Act, to ensure the quality of surveying, instrument calibration is required. The approach proposed by National Land Surveying and Mapping Center (NLSC) in 2013 was confirmed the feasibility for airborne LiDAR system calibration using rectangular horizontal roof plane. The calibration mean to assess the final quality of airborne LiDAR system based on the assessment of the accuracy of the point cloud, and do not adjust the instrument. But the results may vary according to different operators. This study attempts to establish a semi-automatic procedure for the accuracy assessment of point clouds from airborne LiDAR system. In addition, the gable roof ridge lines is discussed for its feasibility for the accuracy assessment of point cloud.
No matter that calibration is performed using rectangular horizontal roof plane or gable roof ridge line, point clouds located on roof planes need to be extracted at first. Therefore, Least Absolute Deviation (LAD) combined with the Iteration using Selected Weights (Deren Li method) is developed to exclude the non-roof points which regarded as gross errors and eliminate their influences. The simulated test and actual data test found that gable roof ridge lines are not suitable for accuracy assessment. As for the simulated test using horizontal roof planes, LAD combined with Deren Li method prompts the rate of gross error detection about 5% to 10% than that only by Deren Li method. In actual test, data contains wall points, LAD combined with Deren Li method can prompt about 5%. Meanwhile, a semi-automatic procedure for real operations is proposed by the step-by-step test. Even different operators employ this semi-automatic procedure, consistent results will be obtained and the reliability can achieve.
參考文獻 一、 中文參考文獻
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史天元、彭淼祥、吳水吉、吳麗娟，2005，「農委會空載光達台灣地區測試」，『航測及遙測學刊』，10(1):103-128。
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李唐宇，2007，「結合多元資料重建三維房屋模型」，國立中央大學土木工程學系研究所碩士論文：桃園。
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洪曉竹，2013，「應用空載光達資料自動化萃取建物邊界線」，國立成功大學測量及空間資訊學系碩士學位論文：臺南。
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湯凱佩、曾義星，2004，「以八分樹三維網格結構組織光達點雲資料並進行平面特徵萃取」。論文發表於〈第二十三屆測量學術及應用研討會〉，國立中興大學：台中，民國93年9月9日至10日。
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黃英婷、李佩珊、蔡季欣，2012，「航遙測感應器校正初探」，論文發表於〈台灣地理資訊學會年會暨學術研討會〉，逢甲大學：台中，民國101年6月27日至28日。
趙言、黎慕韓、王鵬、周磊，2016，「一次範數最小和選權迭代聯合的抗差法」，大地測量與地球動力學，36(4):331-333。
劉榮寬，2005，「空載光達率定與點雲匹配」，國立交通大學土木工程學系博士學位論文：新竹。
陳良健、郭志奕，2006，「結合光達資料與大比例尺向量圖重建三維建物模型」，『航測及遙測學刊』，11(4):361-380。
陳依萍，2006，「空載光達航帶平差方法分析比較」，國立成功大學測量及空間資訊學系碩士學位論文：臺南。
羅英哲、曾義星，2009，「光達點雲資料面特徵重建」，『航測及遙測學刊』，14(3):171-184。
內政部國土測繪中心，2013，102年度建立航遙測感應器系統校正作業案工作總報告書。
內政部國土測繪中心，2015，104年度建立航遙測感應器系統校正作業案工作總報告書。
內政部國土測繪中心，2016，105年度擴充航遙測感應器系統校正作業工作總報告書。
 
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描述 碩士
國立政治大學
地政學系
104257030
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G1042570301
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 邱式鴻zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 詹立丞zh_TW
dc.contributor.author (Authors) Chan, Li Chengen_US
dc.creator (作者) 詹立丞zh_TW
dc.creator (作者) Chan, Li Chengen_US
dc.date (日期) 2017en_US
dc.date.accessioned 13-Sep-2017 15:15:48 (UTC+8)-
dc.date.available 13-Sep-2017 15:15:48 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 13-Sep-2017 15:15:48 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G1042570301en_US
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/112749-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 地政學系zh_TW
dc.description (描述) 104257030zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 空載光達系統於建置國土測繪基本資料扮演關鍵角色，依國土測繪法，為確保測繪成果品質，應依測量計畫目的及作業精度需求辦理儀器校正。國土測繪中心已於102年度建置航遙測感應器系統校正作業中，提出矩形建物之平屋頂面做為空載光達系統校正之可行性，而其所稱之校正，是以點雲精度評估待校件空載光達系統所得最終成果品質，並不對儀器做任何參數改正，但其校正成果可能因不同人員操作而有差異，因此本研究嘗試建立一套空載光達點雲半自動化精度評估程序，此外探討以山形屋脊線執行點雲精度評估之可行性。
由於光達點雲為離散的三維資訊，不論是以山形屋脊線或矩形建物之平屋頂面作為標物執行點雲精度評估，均須先萃取屋頂面上之點，為避免萃取成果受雜訊影響，本研究引入粗差偵測理論，發展最小一乘法結合李德仁以後驗變方估計原理導出的選擇權迭代法(李德仁法)將非屋頂點視為粗差排除。研究中分別對矩形建物之平屋頂面及山形屋脊線進行模擬及真實資料實驗，其中山形屋脊線作為點雲精度評估之可行性實驗中發現不適合用於評估點雲精度，因此後續實驗僅以萃取矩形建物之平屋頂面點雲過程探討粗差比率對半自動化點雲精度評估程序之影響。模擬實驗成果顯示最小一乘法有助於提升李德仁法偵測粗差數量5%至10%；真實資料實驗，以含有牆面點雲的狀況為例，則有助提升5%的偵測粗差數量。本研究由逐步測試結果提出能夠適用於真實狀況的半自動化之點雲精度評估程序，即使由不同人員操作，仍能獲得一致的成果，顯示本研究半自動化精度評估程序之可信度。		zh_TW
dc.description.abstract (摘要) The airborne LiDAR system plays a crucial role in building land surveying data. Based on the Land Surveying and Mapping Act, to ensure the quality of surveying, instrument calibration is required. The approach proposed by National Land Surveying and Mapping Center (NLSC) in 2013 was confirmed the feasibility for airborne LiDAR system calibration using rectangular horizontal roof plane. The calibration mean to assess the final quality of airborne LiDAR system based on the assessment of the accuracy of the point cloud, and do not adjust the instrument. But the results may vary according to different operators. This study attempts to establish a semi-automatic procedure for the accuracy assessment of point clouds from airborne LiDAR system. In addition, the gable roof ridge lines is discussed for its feasibility for the accuracy assessment of point cloud.
No matter that calibration is performed using rectangular horizontal roof plane or gable roof ridge line, point clouds located on roof planes need to be extracted at first. Therefore, Least Absolute Deviation (LAD) combined with the Iteration using Selected Weights (Deren Li method) is developed to exclude the non-roof points which regarded as gross errors and eliminate their influences. The simulated test and actual data test found that gable roof ridge lines are not suitable for accuracy assessment. As for the simulated test using horizontal roof planes, LAD combined with Deren Li method prompts the rate of gross error detection about 5% to 10% than that only by Deren Li method. In actual test, data contains wall points, LAD combined with Deren Li method can prompt about 5%. Meanwhile, a semi-automatic procedure for real operations is proposed by the step-by-step test. Even different operators employ this semi-automatic procedure, consistent results will be obtained and the reliability can achieve.		en_US
dc.description.tableofcontents 第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 4
第三節 論文架構 5
第二章 文獻回顧 6
第一節 空載光達系統 6
一、 空載光達系統架構 6
二、 空載光達點雲產製原理 7
三、 空載光達誤差來源 9
四、 空載光達點雲資料處理方法 11
第二節 點雲特徵萃取 12
一、 平面特徵萃取 12
二、 線特徵萃取 15
第三節 空載光達系統率定及精度評估方法 16
一、 空載光達系統率定 16
二、 國外空載光達系統率定及校正作法 22
三、 點雲精度評估方法 27
第三章 研究方法與理論基礎 32
第一節 實驗標物評估 34
第二節 平面擬合及交會線計算之理論 35
一、 屋頂平面擬合方法之理論 35
二、 混合平差模式 36
三、 山形屋脊線萃取 38
第三節 建立及評估空載光達點雲精度方式 40
一、 山形屋脊線評估方式 40
二、 矩形平屋頂面評估方式 42
第三節 粗差偵測之理論基礎 43
一、 最小一乘法 44
二、 李德仁法 47
三、 最小一乘法結合李德仁法 49
第四章 實驗成果與分析 50
第一節 平差模式比較 50
第二節 模擬資料實驗 52
一、 矩形平屋頂面模擬實驗 52
二、 山形屋脊線模擬實驗 61
第三節 真實資料介紹 63
一、 實驗區域 63
二、 實驗資料 64
第四節 以山形屋脊線執行點雲精度評估實驗 76
第五節 以矩形平屋頂面執行點雲精度評估之實驗 91
一、 精度評估成果不確定度之分析 91
二、 精度評估程序之探討 93
第六節 半自動點雲精度評估程序實驗之分析 103
一、 點雲精度評估成果一致性探討 103
二、 最小一乘法結合李德仁法之粗差偵測能力探討 107
第五章 結論與建議 111
第一節 結論 111
第二節 建議 113
參考文獻 114
一、 中文參考文獻 114
二、 英文參考文獻 116		zh_TW
dc.format.extent 13083540 bytes-
dc.format.mimetype application/pdf-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G1042570301en_US
dc.subject (關鍵詞) 空載光達zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 點雲精度評估zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 最小二乘平面擬合zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 粗差偵測zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 最小一乘法zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 選擇權迭代法zh_TW
dc.subject (關鍵詞) Airborne LiDARen_US
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dc.subject (關鍵詞) Least Squares Plane Fittingen_US
dc.subject (關鍵詞) Gross error detectionen_US
dc.subject (關鍵詞) Least Absolute Deviationen_US
dc.subject (關鍵詞) Iteration with the selected weightsen_US
dc.title (題名) 既有建物作為空載光達系統點雲精度評估程序之研究zh_TW
dc.title (題名) The Study of Accuracy Assessment Procedure on Point Clouds from Airborne LiDAR Systems Using Existing Buildingsen_US
dc.type (資料類型) thesisen_US
dc.relation.reference (參考文獻) 一、 中文參考文獻
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