3. 4 點位坐標決定
4. 實驗成果與分析
4.2 成大測量車實驗資料
另以本系發展之測量車的兩部前視相機所獲 取之兩組影像序列為實驗資料。影像序列的獲取，
以約40 公里的時速，於本校歸仁校區之驗證場進 行拍攝，裝置於測量車上的5 部相機在行進中拍攝，
約每行進8 公尺拍攝一次。但目前測量車之定位系 統尚不穩定，以控制點坐標透過定位資料進行反投 影，所得之反投影像點與正確點位仍存在偏差（圖 26）。
圖26 測量車定位系統尚不穩定，導致已知坐標反 投影結果不佳
為了測量車之系統率定及驗證，於本校歸仁校 區建立率定場及驗證場，測量車於率定場進行系統 率定，而於驗證場進行系統的驗證，驗證場上在道 路周圍佈設許多控制點，選用其中22 個控制點（圖 27）進行點位坐標求取， 16 個點位匹配成功（圖 27 黃點），6 個匹配失敗（圖 27 紅點），其失敗原 因皆是因為點位位於汽車迴轉處，可用於匹配的影 像少於兩張，無法進行影像匹配。圖28 展示其中 一匹配成功例子，包含三對共軛像對，各影像像對 與控制點的空間分布示意圖，如圖29 所示。由於 不穩定的定位系統，匹配點位不完全落於正確點上，
但比較求得之坐標與地面測量獲得之坐標比較（表 3），兩者差異甚小。觀察圖 28 發現，每個像對間 匹配點位與正確點位存在一致的偏差，顯示共軛像 對間有良好的相對定位精度，因此另以各像對分別 進行匹配，其匹配結果如表4 所示，三個像對與地 面測量坐標的坐標差值如表5 所示，其偏差量皆較 表3 所示之坐標偏差量大，因此認為利用多張影像 進行點位坐標求取可得較佳之結果。
表3 圖 28 之點位求取結果與地面測量結果比較
點號 D055
地 面 測 量
(m) 175671.29 2537401.61 34.76 多重影像物
空 間 匹 配 (m)
175671.30 2537401.71 34.96 坐標差(m) -0.01 -0.10 -0.21
表6 為 16 個匹配成功的點位經過點位坐標求 取之結果與地面測量坐標的差值（dX、dY、dZ），
及偏差距離dS，而坐標差之數據統計如表 7 所示，
Z 方向的偏差量皆較 X、Y 方向大，且其平均偏差、
均方根誤差(RMSE)及標準偏差顯示數據間存在系 統誤差。本研究發展的點位坐標求取之準確度約 54 公分，精度約 14 公分，相較於發展成熟的測量 車，如VISAT，其平面定位精度約 13 公分，高程 定位精度約8 公分，這樣的定位結果應可符合多數 空間資訊收集的應用。
圖27 選用之控制點分佈
像對1 像對2 像對3 匹配結果
主影像
X : 175671.30 公尺 Y : 2537401.71公尺
Z : 34.96公尺
相關係數
0.9508
圖28 控制點之坐標求取結果
圖29 像對與控制點之空間分布示意圖 像對1
像對2 像對3
D055
表4 分別以一個像對進行影像匹配之匹配結果
像對1
X：175671.33 公尺 Y：2537401.95 公尺 Z：35.15 公尺
像對2
X：175671.24 公尺 Y：2537401.59 公尺 Z：35.11 公尺
像對3
X：175671.35 公尺 Y：2537401.78 公尺 Z：34.95 公尺 表5 計算表 4 各像對所得點位坐標與控制點之坐標差異
dX(m) dY(m) dZ(m)
像對1 -0.04 -0.34 -0.39
像對2 0.05 0.02 -0.35
像對3 -0.06 -0.17 -0.19
表6 控制點坐標求取結果與地測坐標比較
點號 dX(m) dY(m) dZ(m) dS(m) D007 0.20 -0.24 -0.56 0.64 D010 0.09 0.27 -0.61 0.68 D019 -0.16 0.42 -0.53 0.70 D022 -0.07 0.30 -0.55 0.63 D025 0.12 0.17 -0.52 0.56 D040 0.02 -0.47 -0.55 0.72 D055 -0.01 -0.10 -0.20 0.23 D058 0.34 -0.08 -0.34 0.49 D061 0.38 -0.00 -0.42 0.56 D064 -0.12 -0.29 -0.26 0.41 D070 0.20 0.35 -0.44 0.60 D076 0.10 0.18 -0.38 0.43 D082 0.11 0.03 -0.40 0.41 D085 0.14 -0.05 -0.40 0.42 D097 0.04 -0.14 -0.50 0.52 D100 0.01 0.08 -0.30 0.32
表7 點位坐標差之數據統計
點號 dX(m) dY(m) dZ(m) dS(m) 平均偏差 0.09 0.03 -0.43 0.52
RMSE 0.17 0.24 0.45 0.54 標準偏差 0.15 0.25 0.12 0.14
5. 結論
Bethel, J., 1986. The DSR11 Image Correlator.
Proceedings of ACSM/ASPRS Annual
Convention, 4, pp. 44-49.
Cogan, L., and Hunter, D., 1984. Kern DSR1/DSR11: DTM Erfassung und der Kern Korrelator, Kern & Co AG, Aarau.
Coetsee, J., Brown, A. and Bossler, J., 1994.
GIS Data Collection Using the GPSVan Supported by a GPS/inertial Mapping System. Proceedings of IONGPS-94 7th International Technical Meeting of the Satellite Division of the Institute of Navigation, Salt Lake City, Utah. Part 1:
85–93.
Ebner, H. and Heipke, C., 1988. Integration of Digital Image Matching and Object Surface Reconstruction, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 27(B3):534-545.
El-Sheimy, N., 1996. The Development of VISAT – A Mobile Survey System for GIS Applications, (Ph.D. thesis), UCGE Report No. 20101, Department of Geomatics Engineering, the University of Calgary.
Faugeras, O. and Price, K., 1981. Semantic Description of Aerial Images Using Stochastic Labelling, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 3(6):638-642.
Gruen, A. and Zhang., L., 2003. Automatic DTM Generation from TLS data. Optical 3-D Measurement Techniques VI, I, 93-105.
Gyer, M. 1981. Automated Stereo Photogrammetric Terrain Elevation Extraction. Technical Report, Gyer and Saliba, Inc.
Haralick, R. and Shapiro, L., 1993. Computer and Robot Vision, Vol. II, Addison-Wesley:
Reading, MA.
Helava, U., 1988. Object-space Least-squares Correlation, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 54(6):711-714.
Lapucha, D., 1990. Precise GPS/INS Positioning for Highway Inventory System. M.Sc Thesis, Department of Geomatics Engineering, The University of Calgary, Calgary, Canada
McGlone, J. C., 2004. Manual of photogrammetry (fifth ed.): American Society for Photogrammetry amd Remote Sensing.
Paparoditis, N., Thom, C. and Jibrini, H., 2000.
Surface Reconstruction in Urban Areas from Multiple Views of Aerial Digital Frame Cameras, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 33(B3):43-50.
Pollefeys, M., Koch, R., Vergauwen, M. and van Gool, L., 2000. Automated Reconstruction of 3D Scenes from Sequences of Images, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 55(4):251-267.
Schenk, T., 1999. Digital Photogrammetry, TerraScience: Laurelville, OH.
Shapiro, L. and Haralick, R., 1981. Structural Description and Inexact Matching, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 3:514-519.
Wiman, H., 1998. Automatic generation of digital surface models through matching in object space. Photogrammetric Record, 16(91), 83-91.
Wrobel, B., 1987. Facet Stereo Vision (FAST Vision) – A New Approach to Computer Stereo Vision and to Digital Photogrammetry, Proceedings ISPRS Intercommission Workshop on Fast Processing of Photogrammetric Data, Interlaken, Switzerland, pp. 231-258.
1Master, Department of Geomatics, National Cheng Kung University Received Date: Mar. 30, 2011 2 Professor, Department of Geomatics, National Cheng Kung University Revised Date: Apr. 29, 2011
*.Corresponding Author, Phone: 886-6-2757575 ext.63835 Accepted Date: May. 11, 2011 E-mail: [email protected]