關鍵詞：地面光達、地理定位、GPS、點雲套疊
4. 實驗及成果
4.3 億載金城測試場
本研究進行實驗的另一個測試場為台南安平 的億載金城，選擇此地的原因為其場景較為複雜，
整體遮蔽情形較多，共軛特徵較少，總共架設了 30 站才完成整個場景之掃瞄(圖 8)，使用 Riegl VZ-400 雷射掃瞄儀及 Trimble R4 GPS 天線，每一 站同時進行光達掃瞄及 e-GPS 觀測，其掃瞄之角 度解析度在水平及垂直方向分別為 0.03 度，掃瞄 儀在水平方向旋轉 360 度以獲取完整之場景，每一 站的掃瞄時間大約 5 分鐘。我們同時利用 e-GPS 觀測了 37 個檢核點作為成果之驗證。
4.3.1 RiSCAN 成果
表 9 為利用 RiSCAN 以 GPS 觀測量進行多站 網形平差之檢核點差值的平均值及均方根誤差 (RMSE)，會發現在此情形下 E、N 方向的誤差較 自強驗證場來的大，且發現在圖 8 之右上角及左下 角有拼接錯誤的情形發生(圖 9)。
圖 8 億載金城測試場測站分布圖
表 9 億載金城案例中利用 RiSCAN 以 GPS 觀測量進行多站網形平差之檢核點差值的平均值及均方根誤差 (RMSE)
dE(m) dN(m) dh(m) 差值平均值 0.033 -0.033 -0.023 RMSE ±0.124 ±0.223 ±0.072 最大誤差 0.272 -1.078 -0.191
最小誤差 0.004 0 0.003
圖 9 利用 RiSCAN 產生之拼接錯誤
4.3.2 以 GPS 觀測量進行多站網形 平差
表 10 為只利用 GPS 觀測量進行多測站光達點 雲之網形平差的觀測量個數，由於部分測站透空情
形不佳，因此總共 22 個測站順利測得 GPS 觀測量，
表 11 為利用本研究所提出之方法，以 GPS 觀測量 進行網形平差所計算出來的檢核點平均值和均方 根誤差(RMSE)，與表 9 比較可以發現在 E、N 方 向上的精度較 RiSCAN 來的好，圖 10 為本研究所 求得之套疊成果與 RiSCAN 產生拼接錯誤之處比 較，可以發現利用本研究所求得之轉換參數精度較 高，沒有明顯的套疊錯誤產生。
表 10 億載金城案例中利用 GPS 進行多站網形平 差之觀測量個數
觀測量 數量
控制點 0
連結點 228*3 GPS 22*3
表 11 億載金城案例中以 GPS 觀測量進行多站網形 平差之檢核點差值的平均值及均方根誤差 (RMSE)
dE(m) dN(m) dh(m) 差值平均值 -0.006 0.016 -0.006 RMSE ±0.042 ±0.047 ±0.069 最大誤差 0.113 0.155 -0.183 最小誤差 -0.004 0.006 0
本研究之拼接成果
利用 RiScan 之拼接成果
圖 10 以本研究提出之方法與 RiSCAN 產生拼接錯誤之處比較
5. 結論
在本研究中，我們利用兩個測試場進行驗證，
在不使用地面控制點，只利用 GPS 觀測量與連結 點進行多測站網形平差之成果，於自強測試場中，
檢核點差值之精度在 E、N、h 方向分別為 2 公分、
2 公分、7 公分；於億載金城測試場中，檢核點差 值之精度在 E、N、h 方向分別為 4 公分、4 公分、
7 公分，本研究所提出的方法其精度足夠做為應 用 。此外，相較於以往若要使用雷射掃描儀進行 地理定位必須先測得控制點的情況下，本研究所使 用之方法可以直接以 GPS 之觀測量與連結點觀測 量進行平差，達到地理定位之目的。
此外，在處理大量資料(億載金城案例)，使用 RiSCAN 在不定平的情況下會有錯誤的情形產生，
利 用 本 研 究 提 出 之 方 法 之 成 果 較 好 。 另 外 在 RiSCAN 估計掃瞄儀位置時，直接以 GPS 測得之 坐標扣掉一段距離，但在本研究所提出之方法中，
求解掃描中心位置是利用一段向量從 GPS 天線位 置到掃瞄儀中心表示，其向量隨著掃瞄儀姿態不同 而有所改變，因此本研究所提出之方法，在掃瞄儀 在傾斜的狀態下，仍可求得高精度的解。
參考文獻
莊子毅，2006。以三維直線特徵進行地面光達點雲 套合，國立台灣大學土木工程學系研究所碩士 論文。
莊子毅，2012。以幾何特徵為基礎之光達點雲套合，
國立台灣大學土木工程學系博士論文。
湯凱佩，2005。以共軛平面特徵進行光達點雲資料 結合之平差模式，內政部辦理 LiDAR 之高精 度及高解析度數值地形測繪、資料庫建置與應 用推廣工作案成果發表暨應用研討會，pp.
15-24。
黃建銘，2009。應用點雲點線面特徵進行地面光達 多測站資料結合之聯合平差，國立成功大學測 量及空間資訊學系碩士論文。
劉燈烈，2004。地面光達點雲資料的平差結合與影 像敷貼，國立成功大學測量及空間資訊學系碩 士論文。
Akca, D., 2003. Fully Automatic Registration of Laser Scanner Point Clouds, In:Optical 3-D Measurement Techniques VI, volume 1, Zurich, Switzerland, pp.330-337.
Alamús, R., Baron, A., Bosch, E., Casacuerta, J., Miranda, J., Pla, M., Sànchez, S., Serra,A., and Talaya, J., 2004. On the Accuracy and Performance of the Geomobil System, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Istambul, Turkey.
Baeder, B., Osborn, C., and Rhea, J., 1994. Low Cost Navigation Technology Investigation for the Unmanned Ground Vehicle Program, In Proceedings of the Position Location and Navigation Symposium, Las Vegas, NV, USA, pp. 574-580.
Besl, P.J., and McKay, N.D., 1992. A Method for Registration of 3-D Shape, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 14(2):239-256.
Godin, G., Laurendeau, D., and Bergevin, R., 2001. A Method for the Registration of Attributed Range Images, Third International Conference on 3D Imaging and Modeling, Quebec, Canada, May 28-June 1,2001, pp. 179-186.
Mohamed A., and Wilkinson B., 2009. Direct Georeferencing of Stationary LiDAR, Remote Sens. 1(4): 1321-1337; doi:10.3390/ rs1041321.
Reshetyuk, Y., 2010. Direct Georeferencing with GPS in Terrestrial Laser Scanning, ZFV - Zeitschrift fur Geodasie, Geoinformation and Landmanagement ,135(3):151-159.
Sharp,G.C., Lee, S.W., and Ehe, D.K., 2002. ICP Registration Using Invariant Features, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24(1):90-102.
Wang,T., (accessed on 17 June 2014). Iterative Closest Point algorithm-point cloud/mesh registration, http://taylorwang.wordpress.com/
2012/04/06/iterative-closest-point-algorithm-poi nt-cloudmesh-registration/ .
1 Master, Department of Geomatics, National Cheng Kung University Received Date: May 25, 2015
2 Professor, Department of Geomatics, National Cheng Kung University Revised Date: Mar. 02, 2016
* Corresponding Author, E- Mail: [email protected] Accepted Date: May 30, 2016