參數測試與分析

本研究提出之方法包含多個階段，由於各階段 使用的參數值與建物邊界線萃取之正確度有直接 的影響，因此實驗中藉由調整各階段之參數，觀察 與分析萃取之成果。

平面萃取採用八分樹分割-合併區塊化演算 法 ，程序中影響偵測成果優劣的主要參數有二：

分割步驟之距離門檻值與合併步驟之距離門檻值。

距離門檻值即節點中點到最適平面的容許距離。在 分割步驟時，若節點內任一點到最適平面的距離大 於門檻值，則節點中的點雲資料需進行分割。圖 14 為固定合併距離參數，觀察分割距離參數對共 平面點偵測之影響，由(a)(c)兩張圖比對可發現，

當分割距離門檻值變小，屋頂面被切割成較多平面

，女兒牆被分成較多群。虛線圈選的部分，因(b) 圖的分割距離較大，部分女兒牆和附屬結構之平面 被視為共平面。

在合併步驟時，相鄰二個節點中的點若均小於 合併距離門檻值，則將二個節點中的點群予以。圖 15 為固定分割距離參數，觀察合併距離參數對共 平面點偵測之影響，由(a)(b)兩張圖比對可發現，

當合併距離變大，能整合被切割得過於細碎的平面 如屋頂面，虛線圈選的部分，圖 15(a)遺漏了女兒

牆的點雲資料，因為分割距離較小使得點雲被分離 成數個點群，合併距離又過於嚴格，故不足以構成 一個完整的平面。整體而言，分割距離參數主要控 制共平面點群的多寡，而合併距離參數通常需大於 分割距離參數，會得到較適當的結果。

(a)分割距離=0.5m 合併距離

=1.5m

(b)透視圖

(c)分割距離=1.0m 合併距離

=1.5m

(d)透視圖 圖 14 共平面點雲區塊化分割距離參數說明。(相同

顏色之點雲屬於相同平面)

(a)分割距離=0.1m 合併 距離=0.2m

(b)分割距離=0.1m 合併 距離=0.5m

圖 15 共平面點雲區塊化合併距離參數說明。(相同 顏色之點雲屬於相同平面)

本研究用於偵測屋頂面以上所有建物點雲與 共平面點之邊界點的凹殼演算法，其影響成果的參 數主要為邊長臨界值。為求得最適當的臨界值，故 先測試不同邊長值對邊界點偵測之影響，並分析比 較臨界值與所得邊界點點數的關係。實驗依據平均 點雲間距的倍數，逐倍增加邊長臨界值。圖 16(a) 是測試的共面點群，透過篩選共平面點的點數以及 組成面積與建物面積之比例，選出認為有興趣且應 被萃取的屋頂附屬結構平面(星號區域)，圖 16(b)~(i) 中紅線是屋頂面以上所有建物點雲的邊界點連線，

其他則是屋頂附屬結構平面的邊界點連線。因凸殼 演算法只有角度條件為判定條件，所得的邊界點會 由所有點雲資料的最左下點為起始，順時針方向依 序排列，找到最外圍的輪廓點，如圖 16(b)。當邊 長臨界值等於平均點雲間距時，可能因邊界點之間 的距離超過臨界值，而繼續找其他鄰近點雲，造成 邊界點沿著雷射光掃描方向排列之情形(圖 16(c))。

若逐倍增加邊長臨界值，邊界點連線的鋸齒狀漸趨 平滑。實驗結果顯示，當臨界值約等於平均點雲間

距的六倍時，開始遺漏建物形狀的細節，即建物的 直角或凸出凹入的部分被忽略。若將距離門檻值增 加為邊界點間距離的最大值時，偵測得的邊界點幾 乎無法完整表達建物形狀。當邊長臨界值等於兩倍 或三倍的平均點雲間距時，能獲得較適當的成果。

當臨界值越大，邊界點點數會越少。邊界點點數太 多無法得到建物的主要輪廓位置，太少則會遺失建 物形狀的細部資訊，其中又以凸殼演算法所得之邊 界點點數最少。

霍夫轉換中直線參數空間累增器解析度對於 共線點萃取的影響測試，實驗對象係整合建物邊界 點與第一和中間回訊點的點雲資料，藉由改變斜角 的取樣間距，調整累增器的網格大小，由小到大分 別為 0.5 度、1 度、2 度、3 度、以及 5 度。邊界線 萃取的結果如圖 17(b)~(f)所示，左圖是以不同點群 著色的共線點雲，右圖則是以最小二乘法計算二維 直線參數的結果。整體而言，累增器解析度越高，

萃取出之共線點的共線趨勢較高，可濾除較雜亂的 點，但原本共線的點雲也可能會被分離成許多群。

當解析度降低，直線參數空間中參數點位的顯著性 也隨之降低，因此共線點的共線趨勢變低，如圖 17(b)~(e)深藍色圈選的部分。當解析度持續降低，

網格數太少，甚至會產生萃取之直線偏斜或錯誤的 情況，如圖 17(e)~(f)。共線趨勢較明顯的點群，只 需要較細緻的網格就能得到適當的結果，共線趨勢 較不明顯的點群，則需要較粗的網格才能完整萃取 屬於同一條線的點雲(圖 17 (c)~(e)紅色圈選部分)。

(a) 共平面點雲 (b)凸殼多邊形 (c) 平均點雲間距

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290 航測及遙測學刊 第二十卷 第四期 民國 105 年 06 月

(d)兩倍平均點雲間距 (e)三倍平均點雲間距 (f)四倍平均點雲間距

(g) 五倍平均點雲間距 (h) 六倍平均點雲間距 (i) 邊界點間最大距離 圖 16 邊長臨界值對建物邊界點連線之影響

(a)台文系館邊界點

(b)累增器網格數 360*360

(c) 累增器網格數 180*180

(d) 累增器網格數 90*90

(e) 累增器網格數 60*60

(f) 累增器網格數 36*36

圖 17 累增器解析度對共線點萃取之影響

(a)

(b)

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(c)

圖 18 不同距離臨界值之平面擬合 (a)軍訓室，(b)綜合大樓，(c)台文系館

距離臨界值對直線擬合結果影響之測試如圖 18 所示，係針對三種不同的建物各自測試兩種擬 合方法，主要有兩種給定距離門檻值（buffer）的 方法，第一，設定初始 buffer、終止 buffer、以及 buffer 遞減值，結果如左欄，第二，以每一個點到 擬合直線的距離中誤差為臨界值，結果如右欄。圖 中彩色點代表不同的共線點群，黑色點是擬合後保 留的點群，紅線則是以最小二乘法解算而得的最佳 直線。

圖 18(a)是針對形狀為標準矩形的建物進行測 試，第二種方法改善第一種方法造成的擬合直線偏 斜與濾除過多點雲的情形，因此擬合成果較符合共 線點雲的分布趨勢。圖 18(b)是針對形狀為南北兩 側對稱凹入且含屋頂突出物（綠色圈選部分）的矩 形建物進行測試，因光達系統掃描方式之影響，第 一與中間回訊有時無法完整傳達高度落差區域之 資訊，但第二種方法確實改善第一種方法濾除過多 點雲之情形。圖 18(c)是針對含有屋頂附屬結構的 平頂建物進行測試，因光達系統掃描方式與點雲區 塊化之影響，偵測得的附屬結構平面的邊界點雲共 線趨勢較不明顯，第一種方法可能因臨界值設定較 嚴格，故無法擬合點雲分布較雜亂的區域（如綠色 圈選部分），但第二種方法能濾除雜訊點雲不受點 雲分布影響。測試結果顯示本研究改良後的方法不 受點雲分布之影響，擬合結果都能符合點群的共線

趨勢，擬合後不會濾除過多的共線點雲造成擬合直 線偏斜或邊界資訊遺失之錯誤，而由使用者設定初 始臨界值、終止臨界值、以及遞減值的方式，需透 過不斷測試才能獲取較好的擬合結果，經本研究改 良後，符合自動化與彈性的特性，且擬合結果較 優。