航測及遙測學刊/Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
中華民國航空測量及遙感探測學會,正常發行
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全波形光達記錄回波的連續波形，藉由波形分析得到更多的地表反射物理特性、地表細節及變化，提供較豐富及完整的地表資訊，有助於地形重建及地物判識。本研究分別使用對稱函數（高斯函數）與不對稱函數（韋伯函數）進行擬合波形，並進行原始資料與擬合成果兩者間的精度評估，分析不同擬合函數對於全波形光達訊號處理的適用性。研究中萃取的波形參數包含波寬、振幅、背向散射參數，光達幾何參數則包含高程、高程差、回波數、多重回波百分比，結合波形及幾何參數進行地物分類。本研究以光達特徵配合人工判識選取訓練區，並使用支持式向量機（Support Vector Machine, SVM）與隨機森林（Random Forest）兩種分類器進行地物分類，並就地物分類成果進行精度評估，藉此比較使用全波形光達及多重回波光達進行分類之精度。研究結果顯示，雖然使用韋伯函數之波形擬合殘差較小，但在波形峰值位置的萃取成果與高斯函數之差異有限，因此高斯函數為一個簡易有效之擬合函數。在地物分類方面，全波形光達所提供的背向散射參數為一顯著性高的特徵，另隨機森林分類法的成果相較於支持式向量機為佳。
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目前在處理大足跡或小足跡波形光達資料，高斯分解回波技術扮演相當重要之角色，當以高斯函數擬合所接收之回波或地表反應，可獲算得各回波之高斯係數，主要包含對應為回波時間點之高斯波峰值、回波寬度與回波振幅值，這些屬性隱含雷射掃描目標物之特徵。然而在某些情況下，所估算得的參數具不確定性，目前僅少數研究評估高斯估算值之可靠度或不確定性，在應用波形高斯估值時，實必須考量此不確定性之指標值。本文主在研究此議題，調查波形複雜度對高斯估值可靠度之影響，測試資料為包含模擬波形資料與Riegl LMS-Q560真實波形資料，另掃描當天設置所設計之目標物於野外現地，觀察波形形狀隨多重回波間之距離與振幅大小之影響。模擬資料發現高斯波寬估值之均分根誤差會隨著多重回波間之距離縮短（＜6ns）而增加，回波時間距離之均方根誤差則可維持一致之精度（0.04ns）。
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空載光達系統可直接獲取高精度三維坐標的點雲資料，且其雷射光具有穿透樹葉縫隙的特性，能快速偵測得森林林分結構的三維空間資訊。透過其蘊涵的森林厚度及林木密度資訊，可用來估計樹冠高度模型（Canopy Height Model, CHM）和葉面積指數（Leaf Area Index, LAI）。本研究目的是探討如何應用空載光達資料估計森林地區之樹冠高度模型和葉面積指數。在推估CHM方面，本文是以點雲資料產製數值表面模型（Digital Surface Model, DSM）及數值高程模型（Digital Elevation Model, DEM），將森林區域的DSM減DEM即得CHM。並以三種不同的空載光達系統產生之原始點雲及全波型資料進行實驗，比較六個推估得的CHM，實驗結果發現，整體差異均小，少數差異較明顯的地方主要發生在森林表面高度落差較大處。在LAI方面，則是以點雲資料計算五種雷射穿透率指標（Laser Penetration Index, LPI）來推估，LPI_1是地面點占全部點的比例，LPI_2是地面點強度值和全部點強度值的比例，LPI_3是地面點與所有雷射光束的比值，LPI_4是改良自LPI_1，但增加單一回波地面點的權，LPI_5則是以全波形資料計算的雷射光照射地物間面積與非地面的面積比。五種LPI與實際地面量測資料迴歸後的成果顯示，在本研究測區的低航高點雲資料中，LPI_4都能得到高於0.5的R^2值，說明LPI_4具有較穩定且準確的LAI估計能力。而相較於即時解算的多重回波點雲，使用全波形的光達點雲穿透率指標，可提升對LAI的估計，R^2可達到0.8以上，增加利用小範圍地面實測資料來推估大範圍森林區資料的可行性。
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隨著光達技術的發展，近年來商業型的空載光達系統已經能夠記錄雷射與地物交會之完整的反射強度變化，稱為全波形（full waveform）空載光達系統。相較於傳統光達僅能記錄少數的回波響應值（echoes），全波形光達可完整地記錄雷射光行經物體間的反射強度（intensity），且所記錄的波形除了可推算反射物距離外，亦隱含了反射物的物理性質，因此全波形光達具有更深遠的應用和潛力。地物表面的反射性質、幾何結構和粗糙度皆會影響雷射的反射波形，因此透過對全波形光達資料所記錄的波形進行分析，有助於解讀地物表面的型態，這些性質也提供了地物分類之依據。本研究針對從波形資料中偵測得之所有地物響應波形，分析各類地物響應波形特徵的特性，並交叉比對不同地物類別之波形特徵的可區分性，以利於選擇有效的分類特徵，並依據其分析成果，設計一套以波形為主的全波形光達資料分類方法與流程。實驗資料包含三個廠牌之儀器（Leica、Riegl及Optech），根據實驗區的主要地物類別，從正射影像挑選出欲分類目標類別，即植被、道路、裸露地、建物、草地農地等五類，並針對這些類別進行樣本選取與波形分類特徵分析。根據單響應及多響應的波形特徵分析結果，選擇適合的分類特徵，接著將選取的特徵輸入支持向量機（SVM）進行監督式分類。本研究之實驗方法分為三種，包含以響應為基礎、以波形為基礎與以波形為基礎並加入影像的分類法。實驗成果顯示相較於以響應為主的分類法，以波形為主的方法能提升約20%的分類精度，且加入影像後整體精度最高可達86%，對於地物的三維分類具有相當之潛力。
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測深光達（Bathymetric Lidar）使用綠光雷射以掃描方式獲得水深及底質資訊，採用以航空器為載台施測時，於近岸水淺及多礁區域具有高效率及安全性之特性，極適合珊瑚礁區域之測量。本研究以地形分析方式處理測深光達獲取之地形數據，由兩種不同尺度之測深位置指標（Bathymetric Position Index, BPI）及坡度建立地形特徵分類流程，對東沙環礁測深光達測區進行地形分類，並且比較使用不同尺度BPI之成果差異。研究成果以測區人工數化塊礁檢核，顯示採用大、小尺度BPI分別為600m及50m時分類成果最佳，整體分類精度與KAPPA指標分別為92.61%與0.66。