第五章 實驗成果與分析
5.3 葉面積指數估計成果分析
本研究中利用了 Leica 和 Riegl 兩種光達系統的資料來進行葉面積指數的推估，
其中我們分別針對不同光達系統及 Leica 光達系統不同航高的點雲資料進行穿透率指 標的計算，並比較分析其成果。在進行穿透率指標計算之前，必須將所有點雲進行分 類的處理，把點雲分成地面和非地面點，且利用人工的方式將非地面點中如房屋等高 於一公尺的人工建物去除，避免建物的低穿透率造成森林葉面積指數的高估。接著將 所有點雲值與產製出的 DEM 相減，讓每個點雲的高程值都為地面上高度。得到含地 面高度的點雲後，應用高程門檻值將 1 公尺以下的點雲皆設成本研究穿透率指標中的 地面點(圖 5-12)。
圖 5-12 前處理後的點雲 (橘色點為原分纇的地面點；白色點為非地面點；綠色點 為經 1 公尺門檻後增加的地面點)
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經過資料的前處理後，即可利用各個點雲分類後的屬性、包含的回波數、強度值
資訊進行穿透率指標的計算。其中，由於 LPI5必須要有 cross section 的資訊，因此只
適用於全波形點雲，而其計算公式中的 k 值透過選取單一回波中地面點與非地面點的 比值得到，在各光達資料中使用之 k 值如表 5-7，而分佈情形如圖 5-13。由其中的比 值可以發現，地面點與非地面點的比值在兩種光達系統的資料下並沒有相同的趨勢。
其原因可能是因為在森林中的地表有許多植生覆蓋，加上本研究中將 1 公尺以下的點 都設成非地面點，在這 1 公尺高度範圍內可能包含低矮植物、草叢等類似於樹冠層反 射的地物，因此得到的結果並沒有一致的現象。
表 5-7 單一回波 intensity 統計平均值
地面點 非地面點 k
Leica 光達系統(低航高) 90.0 96.2 0.94 Leica 光達系統(高航高) 48.6 51.1 0.95 Riegl 光達系統(低航高) 60.4 51.5 1.17
地面點 非地面點
Leica 低航高
Leica 高航高
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Riegl 低航高
圖 5-13 單一回波地面點和非地面點之分佈(橫軸為強度值；縱軸為累計量) 為了要和地面觀測資料進行比較，LPI 計算範圍的選取方式是根據地面量測樣本 點的中心位置，切割半徑 1~15 公尺圓柱範圍內的點雲進行計算。接著將計算之成果 與現地測得之葉面積指數做線性迴歸的分析，得到在不同範圍內得相關性判定係數指 標(R2)。利用 LPI 與 LAI 之間的 R2來判定 LPI 在不同大小的點雲範圍內對於 LAI 解 釋的能力，並選定較好的計算範圍得到 LPI 推估 LAI 的估計方程式。
由圖 5-14 可以看出，該區穿透率指標對葉面積指數最大的解釋能力約在 13、14 公尺的計算範圍。表示出當利用 13、14 公尺範圍內的點雲計算的穿透率指標，可能 和現地量測資料接受的光亮範圍有較一致的現象。因此在本研究中選取最佳推估半徑
來進行計算，得到的各穿透率指標與葉面積指數的 R2如表 5-8 所示。整體而言，在
Riegl 的資料下，各種穿透率指標對於 LAI 都有較好的解釋能力；而利用 Leica 多重 回波光達點雲計算得到的成果則是最差。其可能的原因為 Leica 多重回波資料的光跡 較小，且在一個反射回訊中只能得到最多四個點雲，容易造成弱回訊的地物被遺漏，
造成樹冠層點雲和地面點之間的分佈無法完整表達森林林分的結構，使得推估的成果 較差。
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多重回波點雲 全波形點雲
Leica 低航高
Leica 高航高
Riegl 低航高
圖 5-14 葉面積指數和各種穿透率指標在不同範圍下的相關性判定係數(R2)。
表 5-8 穿透率指標與葉面積指數的相關性判定係數 R2
LPI1 LPI2 LPI3 LPI4 LPI5
Leica 多重回波光達點雲(低) 0.30253 0.43644 0.20938 0.55610
Leica 全波形光達點雲(低) 0.48964 0.77171 0.46812 0.68276 0.72653 Leica 多重回波光達點雲(高) 0.63376 0.51218 0.53831 0.61938
Leica 全波形光達點雲(高) 0.66135 0.51752 0.55851 0.64417 0.47414 Riegl 多重回波光達點雲(低) 0.80765 0.67251 0.80174 0.85793
Riegl 全波形光達點雲(低) 0.73431 0.83006 0.83663 0.82152 0.78721
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對於不同的穿透率指標而言，LPI4在各種的光達點雲下都能得到高於 0.5 的 R2
值，顯示出該指標對於估計葉面積指數上有較穩定且準確的表現，與現地觀測葉面積
指數的線性迴歸模式如圖 5-15。其次為利用強度值計算的 LPI2，也能得到不錯的推估
成果，尤其是以全波型點雲計算的 R2值相較於多重回波有明顯的提升。顯示由相對
點雲之波型振幅大小能有效的表示森林結構的分佈，得到用來推估葉面積指數的目
的。對於兩種的全波形資料而言，利用強度值計算的穿透率指標(LPI2)在估計葉面積
指數上都有良好的表現。而本研究中利用面積概念推導出 LPI5，雖然與其他的穿透率
指標相比之下並非最具解釋力的指標，但在兩個低航高的全波形資料下都能達到 70%
以上的預測能力。
多重回波點雲 全波形點雲
Leica 低航高
Leica 高航高
Riegl 低航高
圖 5-15 LPI4與現地觀測葉面積指數的直線迴歸模式
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指標進行大範圍面積的葉面積指數估計時，容易在森林區與非森林區邊界、草地等，
與現地取樣區域樣貌差異較大的地方產生較大的錯誤。其中最大的葉面積指數差值可 達到 3 以上，由不同光達系統得到的剖面圖如 5-19 可以看出，應該是由於時間差造 成地物變化所造成。顯示了利用穿透率指標推估葉面積指數的方法，應用在不同光達 系統點雲下的成果，除了在在森林邊界、樹冠高度差異較大的地方外，都能夠呈現一 致的成果
表 5-10 利用 LPI4得到整區葉面積指數估計之比較(單位:m) 平均差值 標準偏差
Leica 多重回波 0.4935 0.8414 Leica 全波形 0.3943 0.6445 Riegl 多重回波 0.4961 0.7263 Riegl 全波形 0.3894 0.6194
圖 5-18 四種不同點雲資料得到的葉面積指數估計之標準偏差分佈圖
(a) (b)
圖 5-19 (a)Leica 和(b)Riegl 光達系統在圖 5-18 圈選處的點雲的剖面圖
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