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可攜式高光譜影像儀應用於遙測空氣品質指標

傳統臺灣各縣市周遭空氣品質監測站係依人口數比例架設，僅能固定單點採樣，儀器精密且維修亦較複雜。目前遙測技術已廣泛應用於環境污染之監測，因此本研究擬開發一套可攜式高光譜影像儀（HyCAM-I）藉以更機動性地遙測空氣污染指標（Pollutants standard index, PSI），藉由建立之空氣品質光譜估算模式，用以即時監測任一未知區域之空氣品質。本研究建模方法採用支撐向量機迴歸（Support Vector Regression, SVR）模式與多變量線性迴歸（Multivariate Linear Regression, MLR）模式，並評估以500nm, 550nm 及600nm波段反射率做為模式輸入變量以估算PSI。兩模式在驗證樣本之平均決定係數（R^2）分別為0.28與0.47；平均均方根誤差（RMSE）分別為12 與10；平均RMSE／觀測值標準差（StDev）分別為0.93與0.77；平均絕對百分比誤差（MAPE）分別為20%與17%。於光譜分析空氣污染指標方面，其最佳波段值約位於500nm及600nm附近。依本研究結果顯示以可攜式高光譜影像儀用於監測空氣污染指標相當具有其可行性，可機動作為未來即時監控未設測站區域空氣品質之工具。

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以自率光束法提升四旋翼UAV航拍影像之空三平差精度

整合GPS、INS的無人飛行載具UAV（Unmanned Aerial Vehicle）可安全、快速地蒐集資料。然UAV系統常搭載非量測型像機取像，以一般航測方式執行空三平差時，將使平差結果產生較大誤差。自率光束法空三平差可將影像坐標的系統誤差模式化、並加以改正，提升空三平差精度。本文中以四旋翼UAV系統搭載非量測型像機獲取影像，於空三平差作業時比較以：（1）光束法空三平差、（2）自率光束法空三平差、以及（3）預改正的自率光束法空三平差的平差結果。結果顯示：預改正的自率光束法空三平差結果最佳，以Brown（1976）附加參數模式的自率光束法空三平差精度次之，且均優於光束法空三平差精度。

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遙測影像製作水稻坵塊主題圖書資訊不確定性問題之研究－以QuickBird影像為例

在台灣目前已逐漸廣泛應用高解析度影像（例如Quickbird）來製作水稻坵塊主題圖（Paddy rice thematic map），但在應用高解析度影像上的同時會不可避免存在一定程度的不確定性，這些不確定性有：地物類別眾多容易產生分類混淆問題，影像資訊過於豐富反而不利分類等問題。因此本研究目的乃是探討利用衛星影像在進行水稻特徵抽取（Feature extraction）時與其他植生類別（草地與林地）相互混淆之影響性，也就是水稻主題圖製作時之不確定性問題。首先本研究透過紋理資訊（Texture information）增加來改進光譜特徵知識不足的問題，其後再利用模糊數學轉換各項類別的知識，再利用Apriori關連規則與Shannon熵方法來挖掘出多類別訓練樣本間之關聯知識表達，而這樣的關聯知識將有助於分離出影像中水稻與其他植生類別的混淆程度，進而獲得水稻辨識可信度之結果。研究貢獻有二點：1.本研究之分析程序可成功的將空間特徵中資訊不確定性程度分離出來，而水稻主題圖製作時可明確定義可靠正確率；2.提出GIS圖資更新之發展策略。

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地面光達應用於林木競爭之研究

近年來，隨著遙測技術精進，已有許多繪製立木位置圖之方式，多半以二維空間影像來獲得立木位置，但後續應用上會局限於二維空間資訊，無法進一步深入探討。本研究利用地面光達技術，進行森林地區點雲掃瞄，透過三維空間點雲資訊獲取林木資訊與繪製立木位置圖，藉由立木位置圖與林木資訊，進一步探討林木間相互競爭之關係。本研究以六龜地區之紅檜人工林為研究範圍，並透過地面光達繪製之立木空間位置圖進行林木競爭指數計算，評估林木間相互競爭後，其生長狀態空間分布特性。透過樣區中立木之實測值與地面光達點雲資訊所獲得之立木位置相比較，結果顯示水平誤差絕對值0.1m以下共有13株（28.26%）；垂直誤差絕對值0.1m以下共有15株（32.61%），而水平誤差絕對值0.5m以下共有35株（76.09%）；垂直誤差絕對值0.5 m以下共有38株（82.61%）。透過地面光達點雲亦可得到準確度高之每木胸徑，其R^2為0.9685，但掃瞄時必須注意掃瞄點位置與數量，方能得到點雲資訊較為足夠之光達點雲。藉由地面光達資訊之立木距離與胸徑資訊即可計算林木競爭指數，其R^2為0.9905。

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Land-use Dynamics of Shihmen Reservoir Catchment using Photogrammetry and Markov Model

本研究旨在應用航測技術與Markov模式以分析石門水庫集水區之土地利用動態，並探討人為開發對崩塌地所產生影響。研究方法先利用航照影像及數位航測技術，以獲取2004年及2007年兩時期之土地利用、人為開發及崩塌地之分佈資訊；之後透過轉移矩陣之統計，以了解人為開發及崩塌地間的轉變；最後藉由Markov模擬以推估未來之土地利用變遷，進而探討石門地區之土地利用於時間序列上的變化情形。研究結果指出，透過數位航測之影像判釋，共將研究區劃分為森林、人為開發、道路、水體及崩塌地等五種利用型，其中人為開發及崩塌地所佔比例，在2004年至2007年間均呈現上升的趨勢；並且在所有的土地利用型中，又以人為開發轉變為崩塌地之比率最高；最後Markov模擬之結果指出，依據目前的趨勢，未來石門水庫地區之人為開發及崩塌地都將呈現上升的情形。

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影像特徵點萃取與匹配應用於福衛二號影像幾何糾正

本文探討如何改進SIFT演算法來提升遙測影像幾何糾正的效能，以福爾摩沙衛星二號（福衛二號）影像糾正為測試範例。SIFT為一種針對高解析數位影像發展出來的影像特徵點萃取方法，其優點是所萃取的特徵不易受到影像旋轉、縮放和灰度值差異而有所變化、具有良好特徵點選取與匹配，其匹配結果正確率較高並可消除影像處理中不確定性。但是原始演算法並非針對較低解析度之遙測影像所發展出來，無法直接延用於衛星影像與航空照片之幾何糾正。本研究針對遙測影像的特性，提出改善之方法並修改演算法、建立半自動化處理流程，以解決大量影像作業系統化需求。研究成果為應用修正後之SIFT演算法於多時期、不同區域、不同載具衛星影像進行影像匹配，得到足夠影像控制點。以修改過之SIFT演算法進行影像對位與影像幾何糾正，整體均方根誤差小於0.5像素。經半自動化處理流程，可將原本需經驗累積、耗時之幾何糾正工作大幅縮短所需時間。