• 沒有找到結果。

圖資品質控管

關鍵詞:影像建模、運動結構回復、地下管線資料

4. 流程與成果

4.3 成果展示及比較

4.3.3 圖資品質控管

圖 5 三維現場模型建置成果

4.2 資料數位化

應用本文所開發之程式可直接對模型進行數 化,因為於三維模型中直接作業,故作業後之屬性 資料亦包含高程屬性資料。數化完成後可依照相關 規範所要求建立相對應之屬性欄位,且依照規定針 對填寫的資料進行格式、邏輯及必填欄位缺漏提醒 等資料正確性進行判斷,可藉此提高資料的正確性 及可信度。

4.3 成果展示及比較

利用本文所建立之流程比對傳統作業流程所 簡化的事項,各作業項目比較如下。

4.3.1 設施物量測作業

設施物量測作業利用現地記錄相對設施物位 置繪製成底圖 (原始圖資),接著對設施物進行測量 (實測資料),步驟如圖 6。利用實測資料對原始資料 進行偏移對位以產生相關圖資。此種作業方式在人 力上至少須 2 人以上共同作業,且精度不高,而本 文所建立之方始可單人獨立作業,且可控制誤差在 2 cm 以內,表 1 為本項作業比較。

4.3.2 資料庫轉匯建置

圖 7 是傳統作業資料庫轉繪建置流程,分別為 管線數化、屬性資料建立、產製 GML 圖檔,管線 數化是利用施工單位所提交的竣工資料進行數化 作業,但常因資料品質不佳而影響數化成果。

將數化及屬性資料合併產製 GML 圖檔,資料 完整性取決於前述作業成果,如資料有誤或缺少則 需進行資料補齊補正作業,直到資料完整後才進行 管線資料庫更新作業。

本文所建立之流程將兩者合併,管線數化完成 後建立相對應之屬性資料,減少人為作業所造成之 錯誤發生,且均在三維模型上進行數化,因此資料 正確性較高。

4.3.3 圖資品質控管

圖資品控管流程針對 GML 圖資進行審核,檢 核內容如表 2。本文所產生的欄位資料均是依照相

楊明德、李宗祐: 應用影像建模建立地下管線數位資料 121

關規範自動產生,於資料輸入時亦設定相關檢核確 保各資料型態等均能符合規範,而相關驗證可利用 營建署提供 GML 檢核程式進行驗證,所建立的資 料均能通過檢核程式,順利上傳管線資料庫。

圖 6 設施物量測作業流程圖

圖 7 資料轉匯建置流程圖

表 1 設施物量測比較表

傳統作業方式 本文流程

現地量測

1. 人手孔中心座標及頂蓋高程:20 cm 2. 設施物:30 cm

3. 設施物之現行座標:30 cm 4. 管線節點座標 50 cm 5. 至少需 2 人以上

1. 量測控制點之座標資訊。

2. 2 cm 以內 3. 可獨立作業

竣工圖繪製

1. 利用實測資料對原始圖資進行偏移對位產生圖形及 座標尺寸

2. 需要操作人員判斷兩者資料是否為同一資料後進行 偏移對位作業

模型中直接數化作業

122 航測及遙測學刊 第二十六卷 第二期 民國 110 年 6 月

表 2 圖資品質共管檢核內容

檢核項目 屬性正確性檢核 邏輯性檢核

檢核內容 1. 資料項目及數量 2. 欄位格式 3. 資料建置範圍

與說明

1. 圖資屬性欄位 名稱

2. 欄位長度、型態 3. 資料建置範圍

4.3.4 小結

傳統方式在施工現場量測相關數據並繪製竣 工圖,除所記錄數據正確性有待確認外,可能於現 場所記錄無法代表整體管線資料,再者地下管線屬 於三維空間的設施物,但傳統圖說均是平面呈現,

因此利用三維模型能更貼近地下管線樣貌,如圖 8。

利用傳統竣工圖僅能查看有標註或量測的資 料,若對於某區段有疑義欲泥清時,並無當時量測 數據,反之利用三維模型即可於模型中取得任一段 的資料。為了確保模型符合現地施工需求使用,本 次作業於線地量測尺寸,並於比對模型中相同位置 所量測之差異,表 3 顯示本次平均誤差為 1.9 cm,

依照施工規範不同設施物要求精度為 20 至 50 cm,

因此完全可以符合規範要求。

依照規範內業資料總共有九大項目,每個項目 包含的內容不盡相同,管線單位上繳資料內容大多 不完全符合規範要求的格式,因此處理人員需將格 式轉換為 GML,且屬性資料內容與規定不同,增加 作業人員在處理資料上的難度。屬性資料建置傳統 方式與本文流程比較,如表 4。直接使用管線單位 所繳交資料進行格式轉換將無法通過管線資料庫

檢核進行資料庫更新,而本文所建立之流程均依照 規範設定,可順利匯入資料庫內進行建檔。

表 5 顯示在各階段時的精度、人力成本及時間 成本之比較,由表中可發現不管在人力及時間利用 本流程均大幅減少,精度也較傳統方式高,圖 9 清 楚顯示在時間及人力的需求都有大量減少。

圖 8 三維模型竣工圖

表 3 三維管線模型及現地量測數據 現地量測數據 模型量測數據 誤差(m)

0.25 0.254 0.004 0.93 0.904 -0.026 0.27 0.287 0.017

⋮ ⋮ ⋮

0.9 0.903 0.003 0.82 0.813 -0.007 1.987 1.986 -0.001

平均誤差 0.0019

表 4 屬性資料建置比較表

傳統方式 本文流程

成果呈現 1. 僅以平面方式呈現 2. 數據僅能表示所量測資訊

1. 三維立體模型重現樣貌 2. 能隨時量測任意位置

數據量測 現地人員可能為符合相關規定利用錯位法

進行量測 客觀量測任意位置相關數據與尺寸

欄位規定 各管線單位依照自己的喜好設置資料欄位 依照規定產生相關欄位

產生格式 資料格式眾多,需進行轉換 直接產製規定格式

楊明德、李宗祐: 應用影像建模建立地下管線數位資料 123

表 5 精度、成本及時間比較

傳統作業方式 本文流程

設施物量測

精度

人手孔中心位置:20 cm 人手孔頂蓋高程:20 cm 設施物:30 cm

管線節點座標:50 cm

2 cm 內

作業時間 30 日內 1 日內

人力需求 3~4 人 獨立作業

資料庫轉匯建置 作業時間 30 日內 0.5 日內

人力需求 2~3 人 獨立作業

圖 9 人力及時間需求比較

5. 結論

本研究採用三惟建模技術配合 python/GDAL 開發一套數位管線資料建置流程,利用一般攝影器 材獲得影像並建立三維模型,於模型中進行數化工 作及屬性資料建置工作,以輔助並改善現有管線管 理方式。

依照成果比較可以發現,本文建立之作業方式 可節省大量人力及時間,所產生之成果亦完全符合 相關規範要求,以往傳統作業方式在外業資料蒐集 時人力配置約 3 至 4 人一組,約需耗時數日至數周 不等,而本文所建立之方式可獨立完成所有外業作 業,且可在一日內完成。使用傳統作業方式進行內 業資料處理時因資料量較大且為確保資料正確性,

一般會分為兩組各 2 人一組填寫資料一組檢核資料 正確性,如資料量大時可能需耗費數日甚至數周進 行建置檢核,運用本文所開發之程式建立屬性資料 時亦可單人作業,至多 2 人可進行重複確認,因將

過去流程化繁為簡使得作業示間可縮短在 2 日內完 成。除人力及時間減少外,所取得的數據亦較為齊 全。

本文建立之作業方式所產生之成果完全符合 相關規範要求。相關規範明訂依照不同種類設施物,

其測量誤差在 20 至 50 cm,而本研究檢核所有測試 區域,誤差約在 2 cm 以內,完全可以符合規定,除 誤差符合規定外,本文所產製之所有資料均可順利 通過資料庫檢核程式,未來可以協助加速地下管線 資料建置流程,以利在後續地下管線管理中奠定良 好的基礎。

參考文獻

索春寶、楊東清、劉云鵬,2014。多種角度比較 SIFT、

SURF、BRISK、ORB、FEWAK 算法,北京測 繪,2014(4):23-26。[Suo, C.B., Yang, D.Q., and Liu, Y.P., 2014. Comparing SIFT, SURF, BRISK, ORB and FREAK in some different perspectives,

124 航測及遙測學刊 第二十六卷 第二期 民國 110 年 6 月

Beijing Surveying and Mapping, 2014(4): 23-26.

(in Chinese)]

許家成、王世復、李信志、鍾萊,2016。三維地下 管線建模及 3D-GIS 整合應用,中華技術,112:

170-183。[Shiu, C.C., Wang, S.F., Lee, H.C., and Jung, L., 2016. San wei di shia guan shian jian mo ji 3D-GIS jeng he ying yung, Technical Reports, 112: 170-183. (in Chinese)]

陳文彬,2016。基於 GDAL 的遙感影像快速裁切 技術,測繪與空間地理信息,39(4):150-152。

[Chen, W.B., 2016. The remote sensing image based on GDAL rapid cutting technology, Geomatics & Spatial Information Technology, 39(4): 150-152. (in Chinese)]

黃天福、梁昇,1993。應用穿地雷達技術偵測地中 埋設管線,中華水土保持學報,24(2):15-21。

[Huang, T.F., and Liang, S., 1993. Using ground-penetrating radar technique to detect the buried pipe lines and manhole iron cover, Journal of Chinese Soil and Water Conservation, 24(2): 15-21. (in Chinese)]

黃聖峰、曾慶星,2018。3D-BIM 於地下地層與地 下 管 線 支 應 用 , 大 地 技 師 , 16 : 32-41 。 [Huang, S.F., and Tzeng, C.S., 2018. 3D-BIM yu di shia di tsu yu di shia guan shian jr ying yung, Journal of Professional Geotechnical Engineers, 16: 32-41. (in Chinese)]

楊明德、陳韋廷、黃凱翔,2016。應用 UAV 影像建 置現地堰塞壩三維模型,中華水土保持學報,

46(2) : 88-95 。 [Yang, M.D., Chen, W.T., and Huang, K.S., 2016. Establishment of a 3D on-site model of landslide dam using UAV images, Journal of Chinese Soil and Water Conservation, 46(2): 88-95. (in Chinese)]

楊明德、黃凱翔、趙智凡,2018。應用 UAV 影像 於鳳凰谷崩塌與堰塞壩之分析,中華水土保持 學報,49(1):40-48。[Yang, M.D., Huang, K.S., and Chao, C.F., 2018. Application of UAV imagery to analyze Phoenix Valley landslide and

landslide dam, Journal of Chinese Soil and Water Conservation, 49(1): 40-48. (in Chinese)]

趙輝輝,2011。基於 GDAL 的農田信息系統研究,

東北農業大學計算機應用技術工學碩士論文。

[Zhao, H.H, 2011. Ji yu GDAL di nung tian shin shi shi tung yan jiou, Master Thesis, Northeast Agricultural University, China. (in Chinese)]

潘偉庭、楊明德、趙智凡,2016。應用多來源影像 進行影像式模型重建及精度評估指標建立,航 測及遙測學刊,12(2):117-130。[Pan, W.T., Yang, M.D., and Chao, C.F., 2016. Image-based modeling for multi-source images and establishing an accuracy index of reconstruction, Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 12(2): 117-130. (in Chinese)]

Basos, N., 2013. GIS as a tool to aid pre- and post-processing of hydrodynamic models. Application to the Guadiana estary, Master Thesis, Algarve University, Faro, Portugal.

Furukawa, Y., Curless, B., Seitz, S.M., and Szeliski, R., 2010. Towards internet-scale multi-view stereo, in proceedings of the 2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'10), San Francisco, CA, USA, pp.1434-1441

Jancosek, M., and Pajdla, T., 2011. Multi-view reconstruction preserving weakly-supported surfaces, in proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'11), Colorado Springs, USA, pp. 3121-3218.

Laurentini, A., 1994. The visual hull concept for sillouette-based image understanding, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 16(2): 150-162.

Lowe, D.G., 1999. Object recognition from local scale-invariant features, in proceedings of the Seventh IEEE International Conference on Computer Vision, Kerkyra, Greece, pp.1150-1157.

楊明德、李宗祐: 應用影像建模建立地下管線數位資料 125

Lowe, D.G., 2004. Distinctive image features from scale-invariant keypoints, International Journal of Computer Vision, 60(2), 91-110.

Mikolajczyk, K., and Schmid, C., 2005. A performance evaluation of local descriptors, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 27(10): 1615-1630.

Orozco Idrobo, A.M., 2015. Extension of the geospatial data abstraction library(GDAL/OGR) for openDRIVE support in GIS applications for visalisation and data accumulation for driving simulators, Master Thesis, Technical University of Munich, Germany.

Tomasi, C., and Kanade, T., 1991. Detection and tracking of point features, Technical Report CMU-CS-91-132, Carnegie Mellon University,

Pittsburgh, PA.

Yang, M.D., Chao, C.F., Lu, L.Y., Huang, K.S., and Chen, Y.P. 2013. Image-based 3D scene reconstruction and exploration in augmented reality, Automation in Construction, 33: 48-60.

Zhou, K., 2010. Structure & motion, structure in pattern recognition, Vienna University of Technology, faculty of informatics, Institute of Computer Graphics and Algorithms, Pattern Recognition and Image Processing Group

Zhou, K., Zillich, M., and Vincze, M., 2009.

Reconstruction of three dimensional spatial clusters using monocular camera, in proceedings of the 43rd Annual Conference on Information Sciences and Systems, CISS, Baltimore, MD, USA, pp.689-694.

126 航測及遙測學刊 第二十六卷 第二期 民國 110 年 6 月

126 航測及遙測學刊 第二十六卷 第二期 民國 110 年 6 月

相關文件