空載雷射掃描之系統誤差分析

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空載雷射掃描之系統誤差分析

學生：王滙智

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1.前言

2.文獻回顧

3.方法介紹

4.實驗

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前言

空載雷射掃描系統（ Airborne laser scanning,

以下簡稱 ALS ）其影響性不容忽視。此問題大致有

兩種做法，一是由航帶平差解算系統誤差參數，一

是經由率定的工作事先改正系統誤差，本報告將延

續前面之研究分析如何從系統中求出系統誤差參數

。

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文獻回顧

ALS 系統是由許多元件組成，主要有雷射測距儀及

光學掃描系統， INS ， GPS 。其原理為雷射測距儀

測得地面點反射回的距離向量，此向量由掃描器座

標系平移至 GPS 中心，旋轉到機身座標系，再由 IN

S 得到姿態角旋轉至地區區域座標系，再座標轉換

至 WGS 座標系，並加上 GPS 測得之 GPS 中心位置，

即得到覆蓋地表的點位座標

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圖 1 　 ALS 系統概圖                                                          z y x s m INS GEO WGS WGS WGS t t t R R R R R Z Y X z y x  0 0 84 84 0 0 0 84

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(Schenk,2001) 提出，若在穩定狀態下飛行，由 (4) 式

可知，掃描角相同時內部系統誤差影響應相等，故可

藉由往返飛行解 INS 誤差。

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方法介紹



回顧之前之研究，由於飛機姿態僅會有些微角度的變

動，安置向量的影響幾乎等於將原座標平移的效果



相較於距離向量，安置向量本身已夠小，故 INS 誤差對

其影響很微量，因此可將此偏移量獨立出來並在求得座

標後轉移之。

                                                                      z z y y x x INS INS s s m INS INS local local t t t t t t R R R R R R R Z Y X z y x   0 0 0 0 0                                      z z y y x x INS z z y y x x INS INS t t t t t t R t t t t t t R R

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

在之前的研究中已經模擬實驗並算出 INS 的系統誤

差、，但是方法並不完善，在此提出新的作法 :

假設飛機飛過ㄧ平坦的率定場，且沿預定的航線往和

返兩個方向飛行，掃描方向僅沿航線方向 ( 掃描角為

0°) ，如果為一理想狀態，則可以求得系統誤差量。



如果考慮飛機的擾動因素，包括位置和姿態的擾動，

能求得的系統誤差參數僅為近似值，如果此近似值能

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掃描面誤差

在之前研究中可知僅討論掃描面非正交的誤差 ( ) 時只會對航線方向 ( 飛機座標系 X 軸 ) 影響較大 p h   ,

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測距誤差

 若掃描角為 0° ，且 INS 誤差已由前述步驟改正，安置向量已獨立出並修正， (4) 式可改寫如下：                                                                                                       0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 p h p h R Z Y X z y x i INS GPS                                                                 ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) (                 p p p R Z Y X z y x INS GPS

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實驗

 由於 LIDAR 資料不容易對應每個點的地面位置 ( 尤其是水平面上 ) ，故資料的開始與結束不容易掌握，故率定時通常找一平面屋頂做為率定場（高玉惠 ,2003) ，如此只需由 LIDAR 資料的高程值看出哪裡是飛機飛過率定場的開始與結束位置。  本實驗也是依此概念，故可以模擬一長 50 公尺的率定場，並以此 50 公尺的資料作實驗，實驗中為求計算快速，故 50 公尺資料只假設每一公尺一個 LIDAR 點資料，一航線上 51 筆資料做實驗。

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實驗一

 此實驗模擬一率定場，並依照前述的率定程序進行解算 INS 誤差

參數，看在模擬的實際飛行位置和姿態擾動情況下可否求得誤差參數。實驗的配置如下：

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計算系統誤差參數公式如前述公式，以整條航線資料求解結果如表三。

結論：由表三可做以下幾點結論：

1. GPS 給隨機擾動對求解影響很小，解的可靠性較佳。

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實驗二

 測距誤差的求解必須由不同的航高來完成，因此以同一航線做兩次不同航高的飛行，求其測距系統誤差參數，並考慮飛行擾動的影響。實驗配置如表五。實驗結果如表六。  結論：由數據可看出測距誤差較不受飛機姿態的影響，且不需事先改正 INS 誤差即可算出可靠的系統誤差量。之前研究中分析系統方程式歸納出測距誤差與 INS 誤差有相關性，由此實驗可知在掃描角 0° 時此一相關性相當低，故可忽略之。

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