第四章 研究成果
第二節 分類參數分析
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第二節 分類參數分析
本小節由貝氏定理公式計算各地物類別在不同分類參數區間之貝氏機 率值，觀察機率曲線之分布後，以四次多項式擬合目標曲線，最後求解該 擬合曲線之反曲點位置，作為地物類別於該分類參數之門檻值。圖 4-8 為 研究區各地類抽樣點位之分布圖，選取了各地類樣本點後，即可透過貝氏 定理公式計算各地類於不同分類參數之貝氏機率值，即以小區域樣本分析 各類別特性，接著應用於實驗區所涵蓋範圍將有相同特性之點位找出。各 地類貝氏機率值計算成果將整理成表格，並與機率分布曲線共同展示如下。
在各分類參數機率成果表格中，將以顏色標示出門檻值所在之區間，其中 標示黃色表示為合理的門檻值區間，而標示紅色則代表門檻值區間不合理 而不被採用，便於與原始機率分布作比較，方可得知該參數是否適合應用 於該類別之分類。判斷門檻值區間合理與否之方式為檢查門檻值是否落在 貝氏機率值大於零的區間，若是成立，則表示該門檻值合理而可被採用，
反之亦然。
圖4-8 各類別抽樣點位分布位置圖
以下將逐一介紹單一回波點雲分類所使用之參數，除了列出經貝氏定 理計算之貝氏機率外，另外還整理各參數由多項式擬合與反曲點求取等自 動化步驟後得到之門檻值結果。
首先，表 4-3 為研究區各地類振幅值之貝氏機率值計算成果，且將各
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地類之門檻值區間以顏色標示。其中，位在合理區間內之類別門檻值整理 如下，裸露道路之門檻值分別是 69.41 與 149.25 DN，樹林門檻值為 24.7 與 132.76 DN，紅色屋頂門檻值為 251.47 和 479.85 DN，灰綠色屋頂為 35.84 以及 68.83 DN，棕色屋頂為 348.75 與 429.01 DN，深灰色屋頂分別是 136.65 與 207.76 DN，而黃色屋頂則是 267.91 與 391.69 DN。此外，草地門檻值為 168.72 與 318.52 DN，白色屋頂門檻值為 93.28 與 448.51 DN，則是各有一 個門檻值位在貝氏機率為零的區間中，因此該門檻值視為不合理之數值而 不採用，因此，此兩個類別另一門檻值將由機率分布的範圍取代，例如，
草地之門檻值將是 168.72 與 300 DN。
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由正常流程決定之門檻值分別如下，裸露道路為 30.53 與 39.94（0.1ns），
樹林為 41.6 與 65.5（0.1ns），草地為 39.33 與 49.13（0.1ns），白色屋頂分 別是 40.09 與 49.43（0.1ns），紅色屋頂為 34.53 與 42.93（0.1ns），灰綠色 屋頂則為 26.89 與 35.16（0.1ns）。
表4-5 波形寬（Pulse-Width）貝氏機率值 Pulse-Width
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表4-5 波形寬（Pulse-Width）貝氏機率值（續）
Pulse-Width
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圖4-16 綠度指數貝氏機率曲線 2 0.000
0.500 1.000 1.500 2.000
-1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 貝
氏 機 率 值(
%)
綠度指數
白色屋頂 紅色屋頂 灰綠色屋頂 棕色屋頂 深灰色屋頂 黃色屋頂
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Amp 69.41〜149.25 24.70〜132.76 168.72〜300 Bsc-C 1.99〜5.2 1.07〜5.66 5.45〜9.23
PW 30.53〜39.94 41.6〜65.5 39.33〜49.13 Greenness 0.02〜0.08 0.21〜0.32 0.06〜0.16
表4-7 波形參數與綠度指數門檻值計算結果 2
白色屋頂 紅色屋頂 灰綠色屋頂
Amp 165〜448.51 251.47〜479.85 35.84〜68.83 Bsc-C 6.56〜15.5 8.66〜17 0.11〜3
PW 40.09〜49.43 34.53〜42.93 26.89〜35.16 Greenness 0.018〜0.07 -0.18〜-0.29 0.1〜0.14
表4-7 波形參數與綠度指數門檻值計算結果 3
黃色屋頂 棕色屋頂 深灰色屋頂
Amp 356.53〜464.02 348.75〜429.01 136.65〜207.76 Bsc-C 10.89〜13.35 12.6〜15.65 4.35〜7.43
PW 40〜50 40〜50 35〜45
Greenness -0.05〜-0.002 -0.04〜0.02 0.08〜0.14
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表4-10 均質度（Homogeneity）貝氏機率值 Homogeneity 白色
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圖4-19 均質度（Homogeneity）貝氏機率曲線圖 1
表 4-11 為各建物於不同紋理參數之門檻值計算結果。如同波形資料與 Mean R Band 12.31〜13.93 10.47〜13.13 3.87〜6.67 Homogeneity 0.51〜0.77 0.6〜0.83 0.81〜0.96
表4-11 紋理參數門檻值計算結果（續）
黃色屋頂 棕色屋頂 深灰色屋頂
Entropy 1.16〜1.89 0.78〜1.52 0.87〜1.61 Mean R Band 13.2〜15 7.02〜8.7 2.90〜4.16 Homogeneity 0.78〜0.86 0.65〜0.89 0.79〜0.91
0.000
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處理單一回波分類所使用之參數後，同樣透過貝氏定理分析第一回波 與最後回波點位中，各地物類別於不同分類參數之貝氏機率值，進而得到 各參數門檻值。由前面介紹研究資料章節中，得知本實驗區之第一回波與 最後回波點位內容大部分為植物點以及建物邊緣點，而地面或是道路點的 比例相當少，且不容易確認其為地面點，此情形造成了地面點位抽樣不易。
此外，由於部分點位位於建物邊緣，波形參數數值分布落差較大，且同樣 類別的屋頂邊緣點並無如同單一回波屋頂點有一致的數值分布特性，造成 特性分析之困難。因此，本研究對於第一回波與最後回波之分類目標僅針 對植物類別（樹林點），分類流程整理如下圖 4-20。
圖4-20 點雲分類流程 (第一回波與最後回波）
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34.92〜69.79 0.76〜2.97 27.74〜45.09 0.23〜0.3
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54.29〜117.7 2.92〜5.55 41.2〜67.4 0.21〜0.3‧ 國
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