第四章 研究成果
第三節 分類成果
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第三節 分類成果
由前一小節得到分類參數門檻值後，將其應用於研究區之點雲分類進 而得到分類成果。本節將以逐類別方式展示分類之結果，並以點雲數量與 分布情形說明各階段分類參數運用得到之成果，並比較使用波形資料與其 它參數成果之差異。
一、單一回波分類結果 (一) 植物
研究區中，草地點位分布數量較少，因此將草地與樹林合併為植物類 別。由前節介紹之三種波形資料曲線中可發現草地與道路之數值差異較大，
因此草地可運用波形資料分類得到，而樹林類別則是需要使用波寬作為與 道路類別分開之關鍵參數。此外，由綠度指數觀察出樹林、草地與道路之 數值在此參數中有著明顯之差異。因此，根據上述分析，植物類別將分別 運用兩組參數獲得，一為使用振幅值、散射截面積係數與波寬等波形資料 分類樹林與草地點位，二為單獨使用綠度指數。由二組不同參數得到之植 物點位結果如圖 4-21 與 4-22 所示。
（a）俯視圖
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（b）與正射影像套疊結果
（c）側視圖
圖4-21 植物點（一）使用波形資料之結果
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（a）俯視圖
（b）與正射影像套疊結果
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l Ch engchi U（c）側視圖 niversity
圖4-22 植物點（二）使用綠度指數結果
表 4-16 為使用兩組參數分類植物點成果之點雲數量，其中使用波形資 料分類得到點位有 57914，而由綠度指數分類得到之植物點有 144071。
表4-16 植物點雲分類數量
植物點（一） 植物點（二）
點雲數量（pts） 57914 144071
圖 4-23 為分別應用兩組參數分類植物類別之成果比較，圖中綠色部分 代表應用波形資料較使用綠度指數多分類出之植物點位，由其分布位置與 研究區正射影像對照後，發現該點位多半位在陰影區域。因此，波形資料 之使用，可將位於陰影區域中，符合該類別波形資料特性的點位找出，而 不受到陰影影響。此外，由表 4-16 中，植物點（二）的分類點雲數量與成
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果說明，綠度指數可有效輔助找出不符合波形資料特性但擁有與植物相同 光譜特性之點位。
圖4-23 植物點（一）與植物點（二）成果比較圖 (二) 道路
道路點使用之分類參數如同樹林類別，除了振幅值與散射截面積係數 外，波形寬為主要能將道路與樹林分開之參數。此外，道路類別在綠度指 數之分布曲線與其它類別之間較為分散，因此綠度指數也是分類道路類別 之有效參數。由上述分析，道路類別分別使用兩組參數進行分類，一為使 用振幅、散射截面積係數、波寬與綠度指數，二為純粹使用綠度指數獲得 道路點。其中，第一組參數額外使用之綠度指數可將符合道路波形資料門 檻值但並非道路類別之點位剔除，減少分類錯誤；另外，第二組單獨使用 綠度指數之用意為將少數不落在波形資料門檻值內之道路點，透過道路一 致的光譜特性（影像上顯示為灰色）將其點位找回。因此透過綠度指數，
能夠分類出與道路有著相同光譜反射特性之點位。各組得到之道路點分類 成果依序展示如下。
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（a）俯視圖
（b）與正射影像套疊結果
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（c）側視圖
圖4-24 道路點（一）使用波形資料與綠度指數結果
（a）俯視圖
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（b）與正射影像套疊結果
（c）側視圖
圖4-25 道路點（二）單獨使用綠度指數結果
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表 4-17 為應用兩組參數分別得到之道路點數量，其中使用波形資料為 主之分類成果點位有 27272，而單獨使用綠度指數得到點位為 4748。
表4-17 道路點分類點雲數量
道路點（一） 道路點（二）
點雲數量（pts） 27272 4748
圖4-26 道路點（一）與道路點（二）成果比較圖
圖 4-26 為使用兩組參數得到之道路點成果比較。使用波形資料為主可 將研究區大部分道路點位分類出來（灰色點位），尤其研究區中有不少位於 上層有植物遮蔽以及大範圍陰影區之道路路段，檢視分類成果後發現波形 資料之運用不僅可將陰影區之道路點找回而不受光譜反射明暗之影響，且 可將部分受頂層植物遮蔽、位於底層之道路點有效分類。此外，研究區中 有部份不符合道路波形資料特性之路段，透過單獨使用綠度指數，可將其 它道路點找回（如圖 4-26 藍圈所示）。
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(三) 建物
完成植物與道路類別之分類後，即將此兩類點位從研究區所有點雲中 取出，不僅可避免重複分類，亦便於由剩下之點位中找出建物區候選點，
以利後續各建物細部類別之進行。由於各建物中，白色屋頂之振幅值門檻 值分布最廣，包含了其它的紅色、棕色、黃色與深灰色屋頂之數值，另外 加上振幅門檻值位在較低區間之灰綠色屋頂，應用此兩類屋頂之振幅值門 檻，即可涵蓋研究區中所有建物之振幅值範圍而初步將建物候選點選出，
接著再進行細部之建物分類。
本研究分類之建物類別，乃是以研究區航照影像上出現較頻繁的幾種 顏色屋頂為分類目標，分別是紅色、白色、灰綠色、黃色、棕色以及深灰 色屋頂（如圖 4-27 所示）。而在建物分類過程中，每當一個類別分類完成 後，即將其點位由建物候選點中取出，避免重複分類。各類屋頂分類使用 之參數將於後續逐一說明。
圖4-27 分類屋頂種類（1 為紅色、2 為白色、3 為灰綠色、4 為黃色、5 為棕色、6 為深灰色）
1.紅色屋頂
根據前小節整理之各參數機率分布曲線，觀察出紅色屋頂是少數綠度 指數為負值且數值最小之類別，因此分類紅色屋頂使用之參數為綠度指數，
此參數可有效將紅色屋頂點與其它建物點分離。
2.白色屋頂
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紅色屋頂 Amp、Greenness
白色屋頂 Amp、Greenness、Mean R
灰綠色屋頂 Amp、Bsc-C、PW、Greenness、Mean R
棕色屋頂 Amp、Mean R
黃色屋頂 Amp、Mean R
深灰色屋頂 Amp、Greenness、Mean R
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（a）俯視圖
（b）與正射影像套疊結果
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（c）側視圖 1
（d）側視圖 2 圖4-28 建物分類成果
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表 4-19 為各類別建物分類之點雲數量，其中紅色屋頂點位有 15818，
白色屋頂點有 10324，灰綠色屋頂點位有 1288，黃色屋頂點位有 1161，棕 色屋頂有 516，而深灰色屋頂點位則有 268。
表4-19 建物分類點雲數量 紅色
屋頂
白色 屋頂
灰綠色 屋頂
黃色 屋頂
棕色 屋頂
深灰色 屋頂 15818 10324 1288 1161 516 268
下圖 4-29 為達邦地區單一回波點雲之分類成果。圖中空白處除了為非 本研究之分類目標裸露地外，尚有些許未有效分類出之植物點位與道路點。
分類結果之探討將於後續小節進行。
圖4-29 達邦地區分類成果（單一回波）
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二、第一回波與最後回波分類成果
完成單一回波點雲之分類後，接著將分類研究區之第一回波與最後回 波點位。第一回波之點位除了位於最頂層之樹林點外，另外多為在建物屋 頂面之邊緣點。在分析建物邊緣點之波形資料特性時，發現其波形參數數 值差異較大，同一類的建物邊緣點有著明顯不同的數值分布，造成門檻值 不易決定之情形；而最後回波之內容，多為較低層之樹林點與建物邊緣點，
平面特徵點位如道路與屋頂面在此回波中數量極少或幾乎沒有，綜合上述 對第一回波與最後回波點位內容之觀察，此兩個回波資料之分類目標主要 針對植物類別。該分類成果可顯示全波形系統之多重回波特性，擁有獲取 植物覆蓋區底下之點位資料的能力。由於此階段分類之目標為第一回波與 最後回波點位，雷射光束在穿越多個頂層植物覆蓋之間隙後，雷射能量散 失為預期發生之情形，因此單一回波之門檻值不適用於此，第一回波與最 後回波於各分類參數之門檻值必須重新抽樣地類點後再計算，或是由人工 調整門檻數值，而本研究選擇重新抽樣並分別計算第一回波與最後回波資 料之分類參數門檻值。第一回波與最後回波之波形資料與綠度指數貝氏機 率值結果已整理於本章第二節。
(一) 植物點
第一回波與最後回波植物點之分類策略如同單一回波，由波形資料與 綠度指數各分為一組來進行。植物點之分類成果如下：
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（a）俯視圖
（b）與正射影像套疊結果
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（c）側視圖
圖4-30 植物點（一）使用波形資料分類結果（第一回波）
（a）俯視圖
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（b）與正射影像套疊結果
（c）側視圖
圖4-31 植物點（二）使用綠度指數分類結果（第一回波）
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（a）俯視圖
（b）與正射影像套疊結果
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（c）側視圖
圖4-32 植物點（一）使用波形資料之結果（最後回波）
（a）俯視圖
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（b）與正射影像套疊結果
（c）側視圖
圖4-33 植物點（二）使用綠度指數之結果（最後回波）
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表 4-20 為分別使用波形資料與綠度指數得到之第一回波與最後回波植 物點數量，其中第一回波植物類別使用波形資料得到點位 21400，使用綠 度指數得到 44495，最後回波植物類別使用波形資料得到點位 4173，而使 用綠度指數得到植物點 62649。
表4-20 第一回波與最後回波植物分類點數量 第一回波
植物點(波形資料) 植物點(綠度指數)
點雲數量 21400 44495
最後回波
植物點(波形資料) 植物點(綠度指數)
點雲數量 4173 62649
接著，將單一回波、第一回波與最後回波之植物點分類結果套疊在一 起，並觀察其點位之分布情形（選擇之位置如圖 4-34（a）所示），結果發 現單一回波與第一回波的植物點多位於上層，而最後回波之植物點則是位 於較低處或是頂層有覆蓋之情形（如圖 4-34（b）所示）。此結果顯示全波 形系統擁有獲取位在植物覆蓋區域之較低層地物資訊之能力。