(一) 實驗區與實驗資料介紹
本實驗所採用之點雲資料為 RIEGL VMX-250 車載光達系統掃描所得之點雲資 料，並依據車行軌跡資料分段處理取得位於政大附近指南路某一路段(見圖 10)之點 雲資料(如圖 11 所示)進行實驗，而實驗區中有 22 支直立圓桿，其分布如圖 12 所示。
國土測繪與空間資訊 第二卷第一期
圖 10 車載光達點雲分段實驗區範圍圖示
圖 11 以 GPS 定位之車行軌跡分段後實驗區範圍光達點雲資料圖示
圖 12 實驗區範圍直立圓桿分布圖
邱式鴻、吳志文：車載光達點雲中直立圓桿之模塑
(二) 地面點濾除
藉由車載光達系統上 GPS 所紀錄之車行軌跡資料以及 GPS 天線的高度及物空 間路廊場景知識濾除含有道路面、人行道等地面點得到非地面點雲，再以離分段車 行軌跡某一距離範圍外之約制條件排除離路旁較遠之點雲，結果如圖 13 所示，可 見路面、人行道等地面點皆已濾除。此階段處理所需之 GPS 天線的高度可事先量測，
而離分段車行軌跡某一距離範圍值是由人工方式於點雲中量測所得，本研究中量得 GPS 天線高度約 2.3m，離分段車行軌跡距離範圍則依據路寬與人行道寬度設為 10m。
圖 13 濾除地面點之結果圖示 (三) 非路面點雲結構化及分群
將所得之非地面點以 10cm 網格大小將點雲以八分樹結構化分割，並以 26 相鄰 之 CCL 演算法群聚，其成果如下圖 14 所示，不同顏色代表不同點群。26 相鄰之 CCL 演算法群聚結果中，仍有部分含直立圓桿的地物因與廣告招牌、遮雨棚、陽台 等物體相鄰(如圖 15 紅色矩形框所示的路燈)，導致經八分樹結構化分割及 CCL 演 算法群聚後仍無法將其有效分離出來。
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圖 14 非路面點雲經八分樹結構化與 CCL 演算法群聚之成果
圖 15 紅色框選處含直立圓桿之路燈點雲未被獨立群聚分離 (四) 直立圓桿辨識與模塑
非地面點雲結構化及分群群聚點群後，將點群點數小於 50 點之點群濾除後，
共得到 704 個點群。經表 1 直立圓桿點群物空間物件知識相關門檻值設定之後以 RANSAC 為基礎的演算法判斷 38 個點群可能包含直立圓桿，其中有 15 個點群確實 包含直立圓桿，23 個點群不包含直立圓桿而包含其他地物，7 個點群應包含直立圓 桿但漏判。直立圓桿漏授率(Omission)為 31.8%，即正確判斷率 68.2%，然而誤授率 (Commission)為 60.5%，即錯誤判斷率約六成。漏判之直立圓桿分別為編號 6、7、9、
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11、15、16、19 共七支，詳見圖 16。由圖 16 可見漏判之 7 支直立圓桿，其周圍皆 有相鄰之物體，如廣告招牌、遮雨棚、路樹等，因此導致八分樹分割與 CCL 演算 法群聚無法有效將其分離出來。
(a)編號 6 (b)編號 7 (c)編號 9 (d)編號 11
(e)編號 15 (f)編號 16 (g)編號 19 圖 16 未被正確判斷包含直立圓桿之點群
經本研究之方法判斷之非直立圓稈，共有 23 支，誤授率高達 60.5%。其中主要 可以分成三種類型，分別為完整樹木點雲、過度分割樹木點雲與行人點雲。其中，
可發現若樹木點雲中因樹幹為類似直立圓桿，易被本研究所發展之方法判斷包含直 立圓桿，如圖 17(a)所示。而樹木之點雲因過度分割分成兩群點群時(如圖 17(b)所示)，
由於樹幹類似直立圓桿故亦會被本研究所發展之方法判斷包含直立圓桿(如圖 17(b) 下圖所示)。此外，行人之點雲因雙腳亦類似值立圓桿，因此亦被誤判為包含直立圓 桿。上述樹幹或行人雙腳被誤判為直立圓桿是因本研究所發展於分層點群中以 RANSAC 為基礎之演算法求定圓面參數方法辨識是否包含直立圓桿時，僅以一層能 成功以 RANSAC 為基礎之演算法求定圓面參數即辨識其包含直立圓桿，其條件過 鬆，且 RANSAC 為基礎之演算法圓面參數中的圓心參數標準標門檻值為 10cm 亦過 於寬鬆，導致誤判率高達六成。
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(a) (b) (c)
圖 17 錯誤判斷之點群(a)完整樹木點雲 (b)過度分割之樹木點雲 (c)行人點雲 而被正確判斷的 15 支直立圓桿中，現階段乃以人工量測方式量測直立圓桿高 度，並將以 RANSAC 為基礎的演算法所求定之圓面參數結合圓桿高度完成模塑，
如圖 17 所示。
圖 18 直立圓桿模塑之成果
接著將模塑出的各直立圓桿與人工量測之圓面參數比較，結果如下表所示。在 X 坐標方向誤差最大為編號 18 直立圓桿，其誤差約為 0.041m 左右。在 Y 坐標方向 誤差最大為編號 10 直立圓桿，其誤差為 0.079m 左右。在半徑差中，誤差最大為編 號 12 直立圓桿，其差值約為 0.05m 左右。整體而言，在 X 坐標方向 RMSE 為 0.032m，
在 Y 坐標方向 RMSE 為 0.046m，半徑 RMSE 為 0.031m。
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