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張量分析應用於結合空載光達資料與地形圖重建建物模型的品質預估之研究

本研究應用張量分析於光達點雲的特徵萃取，並針對資料融合空載光達資料與地形圖產製的建物模型進行品質預估。特徵萃取是從空載光達資料中萃取屋頂面區塊與屋脊線段，屋頂面區塊的萃取是利用張量投票法(Tensor Voting Method, TVM)推論每一個空載光達點隱含的幾何特徵資訊，並利用主特徵為種子點的區域成長法將具有平面特徵的點雲群聚在一起。屋脊線段則是利用已萃取的屋頂面區塊推論而得。此外，本文提出三個正規化的特徵強度指標以減少點雲數量對特徵辨識的影響。針對TVM 萃取平面區塊的成果，除了第一類型與第二類型錯誤之外，還新增碎形錯誤與識別能力兩項新指標來評估。在資料融合空載光達資料與地形圖產製建物模型的過程，本研究引入穩健權函式的最小二乘法來匹配空載光達資料的建物屋頂面邊緣點與建物屋頂的二維向量圖的輪廓線，使兩組資料轉換至相同的坐標系統。基於融合資料的不一致會造成建物模型錯誤重建，本研究提出利用空載光達資料中建物屋頂面邊緣點與地形圖中建物輪廓線的殘差張量分析進行品質預估，目的是偵測在現有資料品質之下可能被重建錯誤的模型。實驗結果顯示，本研究所提的品質預估指標不僅提高自動化模型重建的可靠性，且減少人工檢核成果的時間。

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多光譜影像與空載光達於山崩植生復育監測之研究

邊坡穩定往往與地形、地質及植生息息相關，這些條件也常被用來作為評估邊坡穩定的因子。然而對於大範圍邊坡穩定之調查，往往因面積過大而使得調查較為困難。隨著遙測技術的發展，近年來常藉由遙測影像輔助山區災害的調查。本研究結合多光譜遙測影像以及空載光達產製之地表粗糙度影像建立一適於山崩植生復育調查之三維植生覆蓋指標，該指標同時具有二維的植生健康度訊息以及三維的生長維度訊息，期藉此指標能更有效的評估植生的健康度與復育生長情形。其研究結果也顯示，整合多光譜影像所提供的二維資訊與光達三維資訊之三維植生指標，該指標除了整體趨勢與常用的植生指標趨勢一致外，對於植生之垂直維度的生長特徵也更加詳細。以分類精度比較，NDVI 輔助SPOT 影像之分類成果精度為72.61%、CHM 輔助SPOT 影像之分類成果精度為77.04%、三維植生覆蓋指標輔助SPOT 影像之分類成果精度達89.75%。此外，利用三維植生指標輔助影像自動化判識之精度也有所提升，顯示三維植生指標可作為山崩植生復育重要的評估指標。

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光達數值地形於野外地質調查之應用：以獻肚山崩塌區及谷關-德基區域為例

以空載光達測距掃描技術獲取之高精度數值地形資料，有助於線形構造判釋，可做為野外調查之基礎，本研究以獻肚山崩塌區及中橫公路的谷關-德基地區為例。藉由高解析度數值地形判斷獻肚山崩塌區域有一系列的東北東-西南西向構造，在谷關-德基區域可觀察到近南北向及東北-西南向之構造，但無法判別其屬於何種構造，惟有經過野外勘查才能確定，野外調查尚可確認構造的活動特性、延續性及與其他構造之相互關係。高解析度數值地形判釋線形構造，可用於野外工作規劃，惟應用於區域構造解釋時必須謹慎，與實地查核作交互比對，避免過度解釋。

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空載光達DoD與兩期雷射點分佈關係之探討

空載光達可有效的紀錄地貌特色，產生高精度之數值地形(DEM)，故以DoD 法(DEM of Difference)進行地形變化分析，DoD 乃利用兩期高精度DEM 相減後所得，是含高程差值之三維模型。此方法已經是研究地貌演變、集水區土砂產生、以及崩塌地量體等一個重要的分析方法。唯DoD 之不確定性並非全區一致， LiDAR DEM 品質主要決定於DEM 產製過程相關條件，因此LiDAR DEM 成果的誤差在每一個地點是不一樣。本研究之目的即在於探討光達點雲分佈不一致產生的DoD 品質問題。本研究以曾文水庫試驗區，利用LiDAR(光達)於2012 年1 月與2012 年10 月所產製之兩時期DEM進行地形變化的土方不確定分析。結果顯示直接使用DoD 推估地形變化土方計算，全區DoD 之不確定性等級最大的部分佔總面積59.49%，不確定性等級最大的範圍內地面點數量是極少的。因此，直接使用DoD 推估地形變化土方，其結果將包含極大的誤差值。為確保LiDAR DEM 在應用分析上的正確性，須對多時期LiDAR 地面點進行DoD 之分析評估。

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「技術短文」衛星影像雲遮蔽區域之移除與填補演算法

衛星影像在地球表面觀測相關領域上一直是重要的資料之一，近年來也廣泛的應用於自然科學、環境探測、軍事監控、土地利用與規畫等領域上，然而，衛星影像各波段會受到雲層干擾，使得影像無法完整的呈現地表資訊，因此雲遮蔽是目前衛星影像在使用與分析上的一大問題。本文提出一個衛星影像雲層遮蔽區域移除與填補演算法，對於一張有雲遮蔽的衛星影像，藉由前後相鄰時間的影像資訊進行套合與填補，產生一無雲遮蔽的衛星影像。首先使用監督式分類方法尋找雲遮蔽區，接著以本研究所提出的無縫鑲嵌技術，以不同時期衛星影像資訊對遮蔽區域進行資訊填補，在多時期衛星影像選取方面，藉由影像品質評估方法，選取適合的候選影像以進行資料填補。本文提出解帕森方程式(Poisson equation)的自動化無縫遮蔽區域填補演算法，依影像品質評估填補區域的相似度，以提供後續資料使用上的一項參考指標。本研究的實驗影像為Landsat 7 ETM+衛星影像，實驗過程中，對於各種不同類型的地區進行測試，根據實驗結果顯示，本方法可應用在不同特性之區域，並可成功處理大量的雲層遮蔽之衛星影像。