1.1 研究動機與目的
空載光達(Airborne LiDAR)結合全球定位系統(Global Position System, GPS)、慣性導航系統(Inertial Navigation, INS)及雷射測距三項技術，可獲取 大量且高密度的地面多重回訊點雲(Point Cloud)資料(史天元等，2005)。資 料內容含有豐富的空間資訊，包含地物及地面點，適合應用於地形模型製 作，如數值覆蓋模型(Digital Surface Model, DSM)及數值高程模型(Digital Elevation Model, DEM)。
空載光達資訊不僅用於數值地形模型製作，資料中具“多層次＂多重回 訊特性及訊號強度可輔助地物判別，亦可應用於森林相關研究，如單木萃取 (Morsdorf et al.，2003)、森林材積推估(Chen et al.，2007)、森林結構分析(Lim et al.，2003)、推估森林指標(陳大科等，2007)、建構樹冠孔隙(Hopkinson，
2007) 及 輔 助 森 林 相 關 監 測 等 。 森 林 常 用 指 標 之 一 樹 冠 鬱 閉 度 (crown closure)，亦稱為樹冠密度、樹冠覆蓋度或林冠密度，用以表示樹林面積覆 蓋程度，可用來評價育木作業及森林之生態(焦國模，1999)。此類指標之量 測，傳統方式可由進行地面調查或是由航空攝影測量技術判釋，但皆屬勞力 密集之量測方式。本研究不直接萃取樹冠，而採取反向萃取方式，使用空載 光達資訊萃取非樹冠之涵蓋區域，即樹冠孔隙(Canopy gap)。樹冠孔隙的萃 取可了解樹冠覆蓋密佈程度，輔助森林健康生長狀態參考，協助樹冠變動生
1.2 文獻回顧
1.2.1 強度(Intensity)能量建構樹冠孔隙
Hopkinson(2007)以修改空載光達垂直訊號的能量分佈建構樹冠孔隙區 塊，主要是針對混合林區域進行試驗，使用一般商業用途小足跡的空載光達 地形分離訊號。研究方法是依據 Beer-Lambert 法修改，Hopkinson 認為樹冠 孔隙區塊比率 P (ground return power / total return power)與數位半球攝影 (Digital Hemispherical Photography，DHP)兩者是相似的，因而其試驗結果與 一般常引用的地面-全體反射率(ground-to-total returns ratio)進行比對。使用 的參考樹冠孔隙數據是在 2006 年的 4 月到 10 月期間收集，5 組數據是使用 (lacunarity analysis)方法，分析兩期樹冠孔隙不同取樣尺度的差異，並找出 合適分析尺度的大小。結合數值地形因子及空間梯度及異向性分析孔隙變化 的空間相關性。所得結果可協助林冠變動生態過程之解釋。
1.2.3 樹冠鬱閉度
樹冠鬱閉度(Crown closure)為森林分析常用指標之一，亦為林分材積表 重要參數。樹冠鬱閉度也叫樹冠密度(Crown density)，樹冠覆蓋度(Crown cover)或林冠密度(Canopy Density)。實際三者明確定義有些不同以下一一說 明(焦國模，1999)：
樹冠鬱閉度：林分材積表中之一參數，故其著眼點為與林木材積有關之 究萃取目標為樹冠孔隙(Canopy gap)，與前述林冠密度相對應。
1.2.4 空載光達多重回訊
空載光達發射雷射光束獲取資訊，發散形成圓錐狀，接觸地表形成直徑 約數十公分到數公尺的圓形光照區域，此區域稱為足跡(footprint)(Baltsavias, 1999)。當地表接觸物未能完全阻擋光達雷射光束足跡面積範圍，未被阻擋 的雷射光會繼續往下傳送直到抵達另一被測物表面如圖 1-1。
圖 1- 1、空載光達足跡及多重回訊示意圖(陳大科等，2007) 空載光達穿透方式如圖 1-2 所示，雷射光束接觸第一受測物，反射成為 第一回訊(First of many echoes)；未被第一受測物完全阻擋之雷射繼續向下傳 送，接觸第二受測物，反射成為第二回訊(Intermediate of many echoes)；第 二受測物仍未完全阻擋所剩的雷射光仍會繼續向下傳而形成多次回訊。反 之，雷射光束一次完全由受測物完全阻擋，則形成唯一回訊(Only echo)；單
一雷射光束可能產生一次或多次的反射回訊(Echo），每一反射回訊都包含三 維資訊。運用此特性，可探討空載光達穿透至地面之研究(黃清美，2007)。
應用於森林，可獲得高程方向不同層次之變化狀態，亦可做為林分材積估算 參考(張瑞文，2007)。
圖 1- 2、雷射穿透樹葉間隙示意圖(Kristian, 2002) 1.2.5 TerraScan 過濾地面點演算法
TerraScan (Terrasolid, 2004a)具有地面點過濾處理功能，其演算法主要根 據 Axelsson(1999)提出之曲線近似法，主要原理為：由自訂格網大小(Max building size)決定運作時以該尺寸大小為分割網格，並以網格內最低點為初 始種子點(seed)，組成初始 TIN(Triangulation of Irregular Network)，逐一加入 符合門檻值之迭代點，當符合之迭代點搜尋完成，迭代點再次組成新 TIN 做為下次搜尋迭代點之參考面，重複計算直到無低於門檻值之迭代點而終 止。迭代門檻為限制點雲到 TIN 平面的角度及距離(圖 1-3)，其中 Terrain angle 為迭代時所接受的 TIN 三角形平面最陡角度；Iteration angle 為可接受之迭 代點與 TIN 三角形平面間最大角度；Iteration distance 為可接受之迭代點與 TIN 三角形平面間最大距離，可用來限制 Iteration angle(何心瑜，2006)。
1.3 研究方法