5-1 光達資料處理、分類及成果產製 5-1.1 點雲資料處理
由於原始 LiDAR 掃瞄之數據(All points)為不規則離散測點，製作 DSM 可採用第一個回波反射數據組成 DSM 規則網格，數值高程模型
（DEM）的製作，則需執行濾除與分類的步驟，將測點分類成地面點 (Ground)與非地面測點(Non-ground)。
本案中自動過濾工具，採用商用軟體 TerraScan 工具模組，TerraScan 處理點雲過濾的程式，是採用 Axelsson(2000)之演算法，其基本原理，
是先選擇區域內的低點為種子點，資料結構採用 TIN 模型，組成「起 始地面」，然後逐點判斷，判斷候選測點，位置落入種子點構成的 TIN 三角面內，計算候選測點與三角面的垂直距離(iteration distance)以及離 最近三角面頂點的夾角(iteration angle)，當垂直距離小者，表示候選測 點離「起始地面」貼近，當垂直距離小於臨界值以內者視為地面點 (iteration angle 判斷亦同理)，逐次將候選測點判斷成地面點或地物點，
漸進更新加密新的「起始地面」，直到所有點判斷完成(如圖 5.1)。
圖 5.1 Iteration angle 和 Iteration distance 示意圖 (Axelsson, 2000)
通過航帶平差後，將測區之點雲資料，利用 TerraScan 軟體進行各 種不同類別之點雲資料分類，再利用分類後之資料進行過濾與整合，
分別產出僅含地表面及地形面之非地面測點與地面測點的點雲資料。
以 1/5000 圖幅做為基本圖幅，測區共涵蓋 6 幅(圖 5.2)，並進行點雲資 料過濾，該軟體分類地面點的演算法引用不規則三角網(Triangular Irregular Networks, TIN)來表示地表面，過濾處理會隨著地形坡度要變 換門檻值，以及要隨著植被的特徵變換門檻值，達到參數自適性調整。
最後進行人工編修，並將光達點雲成果儲存為 LAS 格式。
圖 5.2 測試區分幅處理示意圖
5-1.2 點雲資料分類後地面測點 與非地面測點數據統計
地面點是後續產製 DEM 的重要依據，因此統計地面點和非地面點 資訊，可以計算地面點密度，以了解後續產製 DEM 之成果精度，針對 兩測區點雲資料地面點過濾完成後，以 1/5000 基本圖框為依據，對兩 測區測區範圍內之各圖幅進行地面點與非地面點點數、點雲密度進行
統計，以提供後續 DEM 產製之精度參考。測區之各圖幅分類後測點統 Field of View)，也可觀察地表覆蓋與穿透率的關係，並藉由增加穿透率 不佳地區之航線，以提高可穿透之地面點數，使 DEM 成果精度提升。
95194076 117,358,109 6,222,429
111,135,680 40.045 2.103
95194077 241,572,651 20,304,907
221,267,744 36.77 3.09
95194078 30,543,680 3,493,793
27,049,887 34.30 3.92
95194086 130,345,540 5,968,136
124,377,404 44.062 2.017
95194087 290,092,080 34,498,163
255,593,917 44.15 5.25
95194088 43,382,594 4,269,077
39,113,517 48.72 4.79
5-1.3 測區回波數據面積與水體吸收之無數據面積統計
使用 TerraScan 軟體進行測區內回波數據面積與水體吸收之無數據 面積統計(圖 5.3)。水體吸收部份，除了檢驗原本點雲資料，後續一併 與正射影像進行比對，確保無點雲地區乃受水體吸收所致，統計結果 顯示所佔面積均小於總面積之 1%(表 5.2)。
圖 5.3 測區水體圈選與面積統計操作
表 5.2 無數據面積之統計數據 測試區 測區回波數據
面積(m2)
雲遮蔽 面積(m2)
水體吸收之無數據面積(m2) 百分比(%) 研究區 24,172,651 0 7349.016 0.030%
5-1.4 DEM 及 DSM 成果產製
經由過濾後之點雲成果，透過分幅、分類編輯處理後，藉由記錄 的高程資料，依實際需求產製 1 m×1 m 整數網格之 DEM 及 DSM，DEM 採用 SCOP++軟體內之適應性推估法進行 1 m 數值高程模型內插，並 以 TERRASCAN 軟體產製 DSM，兩測試區之 DEM 成果如圖 5.4。
圖 5.4 測試區 DEM 與 DSM 成果圖
另外，為了解不同光達點雲密度所耗費之作業時間、經費與 DEM 成果精度之關係，適逢本案兩年度各針對曾文水庫上游集水區各進行 35 平方公里(2 點/平方公尺)及 21 平方公里(10 點/平方公尺)的光達施測，
其經費說明與資料處理之經費可參見下表 5.3。為獲取高密度及高穿透 率的點雲成果以產製高精度之 DEM，以每平方公尺點雲考量，10 點與 2 點之金額耗費就有所不同，想得到較高精度之 DEM 必須付出較多人 力與金錢。
DEM DSM
表 5.3 不同光達點雲密度所耗費之作業時間、經費表
5-2 DEM/DSM 精度評估與分析 值及均方根誤差(Root mean squared error)意即標準誤差(Standard error)、
Skewness(偏態)等項目，並佐以檢核點的精度規範圖以及誤差的直方圖，
2. 基本精度分析
此 分 析 資 料 為 外 業 人 員 蒐 集 回 來 之 地 面 檢 核 點 資 料 ， 藉 由 TerraScan 內之「Output Control Report 」功能，利用檢核點附近之三個 最鄰近地面網格點內插其高程後與此檢核點之高程比較而得出其較差
透過圖 5.6 可知，測試區不同土地覆蓋類型之高程較差都符合不同
-1.5
橫斷面(S)
圖 5.6 測試區之各土地覆蓋類型之精度成果示意圖(單位：公尺)(續)
3. 數值精度中央集中趨勢分析(Central Tendency)
集中趨勢顯示一組資料中某種特性共同趨勢之量數，因其可反映
1 3 5 7 9 11131517192123252729313335373941434547495153555759616365
高程較差△h=h2-h1(m) 精度規範σn 精度規範σn
表 5.5 數值精度中央集中趨勢分析表 致估計結果的顯著性檢驗失敗（Hu & Bentler, 1995; West, Finch, &
Curran,1995）。依「內政部 LiDAR 測製數值高程模型及數值地表模型 標準作業程序（草案）」中，所要檢查之偏態重點為測量誤差是否導致 在直方圖上出現嚴重的雙峰圖形。一般而言，偏態係數的值是介於「-1」
與「1」間(Hildebrand，1986)，若超過此偏態係數代表該樣本資料分配 可能出現較大的偏態現象。
本案區域之偏態檢驗各由 6 種不同的土地覆蓋區域組成，其高程
數值之偏態如表 5.6，結果發現研究區內皆未出現較大偏態現象，由了 解各種土地覆蓋類型的誤差直方圖(圖 5.7)中並未發現有雙峰圖形出現，
可知此部分結果亦符合內政部草案所要求之合理檢驗範圍內。最後為 了解檢定值本身中誤差與被檢定值中誤差相較為何，將透過假設檢定，
以了解檢驗值與被檢驗值之間的關係。
表 5.6 數值精度之偏態檢驗表(單位：公尺)
土地覆蓋類型 偏態（skewness）
裸露地 0.410
矮植被 0.430
植生地 0.164
林地 0.791
密林 0.883
橫斷面 -0.405
裸露地（B） 矮植被（L）
植生地（V） 林地（F）
密林（D） 橫斷面（S）
圖 5.7 測試區之各土地覆蓋類型之直方圖(單位：公尺)
5. 檢驗值與被檢驗值假設檢定
對於檢定值(檢定值檢定值與被檢定值的差值計算之差值變方的估值)
5-3 空載光達飛航掃瞄參數選擇不同航高及掃瞄頻率參數對於光達點 雲穿透率之影響分析
本案總共獲得 10 組單一航帶空載光達資料，航線編號 101 至 105 規劃不同飛航高度(1525 至 2745 m)，航線編號 106 至 110 之航高為 1403 m，分別規劃不同脈衝掃瞄頻率 100 至 300kHz 雷射脈衝頻率，掃瞄範 圍如圖 5.8，詳細的飛航資料如表 5.8。
圖 5.8 組單一航帶掃瞄範圍圖(a)不同飛航高度(b)不同雷射脈衝頻率
表 5.8 不同航高與不同雷射脈衝頻率之飛航資料
表 5.9 不同航高其穿透率差異之統計
Cellsize=10×10m ; n=50,708
圖 5.9 不同航高之穿透率結果
本案以盒形圖表示一組資料的最大值、最小值、中位數、下四分 位數及上四分位數，從圖 5.10 顯示，當飛行高度越高時，資料的分布 在較低的穿透率，當飛行高度降低時有明顯提高穿透率的值，表示如 欲求得較高的森林穿透率，可以降低航高來達成。
由不同航高的穿透率統計結果顯示，在航高為 1525 m 時，平均穿 透率為 0.416，當隨著航高增加時，平均穿透率有明顯下降的趨勢，故 本案為瞭解航高與穿透率的變化，利用線性迴歸探討航高對穿透率的 影響。當航高增加時，樣區內平均穿透率明顯減少，而資料之分布呈 現線性迴歸的趨勢，表示該 5 組不同航高資料影響著穿透率，並且從 線性回歸方程式中得知，當每增加 1000 m 航高時，平均穿透率減少約 0.1。
圖 5.10 不同飛行高度數值分布盒形圖
如下圖 5.11，圖上紅線為飛行高度 2745 m 穿透率與次數分布百分 比，而低航高為粉紅色 1525 m 飛行高度的穿透率與次數分布百分比，
從結果顯示 2745 m 航高穿透率分布偏低，在穿透率在大於 0.2 時，1525 m 飛行高度的穿透率，均高於其餘 4 個航線的穿透率，表示如欲得到 較多的地面點，降低航高有其必要性。
圖 5.11 不同航高穿透率分布次數百分比
5-3.2 比較雷射脈衝頻率對於穿透率的影響
本案規劃另一 5 組單一航線，主要是針對不同的雷射脈衝頻率測 試穿透率的差異，雷射脈衝頻率愈高時，受限於儀器雷射發射與接收 時需間隔一段待雷射光反射回感應器，當雷射脈衝頻率過高時，發射 的雷射尚未回到感測器，隨即發射雷射光，會造感測器誤判雷射的行 走距離，會有許多錯誤點雲產生。
在本案規劃航線 109 與 110，其雷射脈衝頻率分別為 250kHz 與 300kHz，由於脈衝頻率高於飛航高度限制，產生較多的雜訊點，需進
行點雲慮除，110 航線過濾錯誤點後，只剩餘小部分的航帶重疊區域可 以進行比較，故本案不就 110 航線 300kHz 之資料進行比較。另外 4 組 不同雷射脈衝頻率的航帶中，總共有 3.6 km2重疊面積，計算 10×10 m 網格數共有 35,618 個。不同雷射脈衝頻率穿透率差異之統計結果如下 表 5.10 所示，在航線編號 106，脈衝頻率為 100kHz，平均穿透率為 0.437，
標準差為 0.235，而在航線編號 109，脈衝頻率為 250kHz，平均穿透率 為 0.381，標準差為 0.239，單就統計資料有明顯的差異，平均穿透率 差約 0.056，但從趨勢而言 4 組航線在提高雷射脈衝頻率時，平均穿透 率有明顯遞減的趨勢。
表 5.10 不同雷射脈衝頻率穿透率差異之統計
由下圖 5.12，雷射脈衝頻率在 100kHz 與 200kHz 可以看出明顯的 差異，相較於 100kHz，200kHz 的資料有較少的高穿透率(紅色或黃色 區域)，表示雷射脈衝頻率會影響到穿透率的大小。 Cellsize=10×10m ; n=35,618
圖 5.12 不同雷射脈衝頻率之穿透率結果
由下圖 5.13 統計資料顯示，穿透率資料分布呈現下降的趨勢，即 雷射脈衝頻率愈高時光達的穿透率就愈低，其原因推測為當雷射光發 射的次數越高時，單發雷射的能量將越低，故如欲得到較高穿透率的 光達資料，降低雷射脈衝頻率為重要的參數之一。
在本案中測試 4 個不同雷射脈衝頻率的參數，分別為 100、150、
200 與 250kHz，本案的空載光達掃描儀為 Optech HD400，其最高的雷 射脈衝頻率為 400kHz。本案利用各雷射脈衝頻率的平均穿透率統計其 線性回歸方程式，斜率為-0.0004，當每增加 100kHz 時，穿透率會減少 約 0.04，因此增加雷射脈衝頻率亦會使穿透率下降，但相較於航高對
200 與 250kHz，本案的空載光達掃描儀為 Optech HD400，其最高的雷 射脈衝頻率為 400kHz。本案利用各雷射脈衝頻率的平均穿透率統計其 線性回歸方程式，斜率為-0.0004，當每增加 100kHz 時，穿透率會減少 約 0.04，因此增加雷射脈衝頻率亦會使穿透率下降，但相較於航高對