空載雷射掃瞄之基本關係及其運
算式、掃描資料之建物萃取實例
王正楷
大綱
動機 雷射掃描系統基本關係及其運算式 雷射掃瞄資料處理之實例 ─ 基於小波方法對光達資料之建物特徵 萃取 未來方向 參考文獻研究動機
鑒於近年遙測隨科技之發展而快速成長，空載 光達技術逐漸發展，而後又融入全球定位系統 (Global Positioning System, GPS) 及慣性導航 系統 (Inertial Navigation System, INS) ，使得 精確的即時定位定姿態方法得以實現，利用空 載雷射進行量測便漸趨普遍。本篇即以光達之 飛行、成像過程做重點介紹，並在最後引進一 光達影像之處理實例，以期能將影像成像前之 過程與成像後之處理作一連貫，進而對未來研 究有所助益。
雷射測距
脈衝式測距
連續波式雷射測距
圖中為一正弦波，令週期為 T( 通常為已知 ) ， 為 時間延遲 (time delay) ，即為傳送與接收之時間，其與 傳送與接收訊號之相位差 成比例 L t maximum unambiguous range—
最大清晰距離
一雷射光在下一個雷射射出前，其所能測距之 最遠距離 通常在尚未接收到前一脈衝訊號之前，不發射 第二個脈衝訊號，其是為了避免混淆脈衝到達 計數器的時間。 max Rmaximum unambiguous range—
最大清晰距離
脈衝式雷射測距 令 為相鄰兩個 雷射傳送時間之間隔 ( 即第一個雷射光發射 出去後，距離下一個 雷射光發射之時間間 隔 ) ，則 連續波式雷射測距 對於 CW 雷射而言，最大 的相位差為 ，故由 可推得： λ 為實際測距訊號之最長波長 ( 在連續波式雷射中使用多重 頻率 ) max R max L t max max 2 1 L t c R f c R 4 1 360Range Folding
又稱 Range Aliasling 。此為當目標物在 maximum un
ambiguous range 的範圍之外時之現象，也就是當光 達接收到訊號時，所接收到的除了本次所發出之訊號 外，還可能會有上一個甚至是上上一個未被接收之光 達訊號。
測距精度 (ranging accurancy)
以脈衝為量測之光達其精度與 rise time 成正比 ，而與訊雜比的平方根成反比，如下式： 在 CW 中：其精度與最小波長成正比，與訊雜 比的平方根成反比：
N S t c rise R / 1 2 N S short R / 1 4 雷射波長
不同的地物對同ㄧ波長 有不同的反射性質 圖中顯示波長為 900nm 之雷射，其對不同地物 所得之反射力 ( 百分比 ) 。投影直徑
航高 h 已知，雷射地面 投影取決於雷射瞬時視 域 IFOV 。由圖 a 得知 雷射地面投影直徑為： 孔徑 D 通常極小可忽略 ： 瞬時視域 γ 之值極小 ) 2 tan( 2 D h AL ) 2 tan( 2 h AL h AL 掃描帶寬 (swath width, SW) ：
swath width 取決於掃描角 ( 又稱為 FOV, 視域 )
) 2 tan( 2h SW
定位與定向系統
在飛行期間，若知道其掃描時刻在某坐標系統 ( 如 WGS84) 之座標，則其方位及位置就可被 決定出來。因此，雷射掃描系統必須與定位定 向系統 (Position and Orientation System, PO S) 相結合 ( 即結合 GPS 與 INS) 。
然而此時則會有另ㄧ問題產生，即 POS 與掃
定位與定向系統
使用軟體模組同時紀錄雷射 掃描儀資料，以及由斷續器 控制的時間資料。 每一次掃描開始的同時，資 料組將匯入 PC1 的時間。 GPS 之 PPS 訊號 (Pulse P er Second - signal) 以及 PC1 之時間將儲存於不同的協定 檔案中 當機上 GPS 接收儀之 PPS 訊號觸發斷續器 IRQ7 ，同一 時刻儲存 GPS 時間與 PC1 時間。 使用此種機制可將 POS 資料 從掃描資料分開來，而做其 前置處理 ((pre-processed) )雷射掃描資料典型處理流程
目的：數值高程模型之 獲取 校正資料如相對於慣性 座標系統之雷射掃描儀 位置 地圖投影─結果為一大 群隨機散佈、具有高程 與座標資料的點位。 依據點位位置排序高程 觀測量 過濾演算法與程序─與 非地面點 ( 如建物 ) 分離ALS 的主要應用舉例：
通道之繪製，如道路、鐵路軌跡、導管、水 渠。 DTM 的生產。 沿海範圍之量測，包括沙丘及潮汐淺灘、沿 海變化及侵蝕之決定。 嚴重的天災或其他慘重災難時，可快速製圖 ，得到其前後之變化。 冰雪覆蓋之地區量測，包含冰河之監測。 沼澤地量測。基於小波方法對光達資料之
建物特徵萃取 實例
基於小波方法對光達資料之
建物特
徵萃取實例
空載雷射後所得之座標點位，主要的工作即為 地表與地物之點位萃取，然而，由於雷射所掃 射之位置是無法預期的，也就是其到底在何處 反射回來，諸如屋頂 ? 建物中間 ? 樹葉 ? 或是 地表面反射的，甚難掌握，故其並非為簡單的 工作，而目前已有許多相關的演算被發表出來 ，這裡所介紹的則是利用小波原理對於大城市 之高樓建物進行萃取。基於小波方法對光達資料之
建物特
徵萃取實例
動機：亞洲地區之建築是相當密集的，而其中 高的建築當中又會錯綜的夾雜一些小建築物， 使的分辨困難。 目的：以多重解析度 (multi-resolution) 的方法 將高大的建物與矮小的建物萃取出來。 測試區域概況：日本東京新宿，新宿是個商業 及辦公型地區，其高樓繁多，其間又有許多小 型建物涵蓋在大樓底下。處理程序
Laser Data
空載雷射掃瞄之處理由 Kokusai Kogyo Co., Lt d. Geomatics Department. ， ( 此公司完成了 日本大部分地區的空載掃瞄 ) 。
Interpolation ( 內插 )
利用 (Behan, 2000) 的不規則三角網 (TIN) 內插法，解析度為一公 尺。
Wavelet smoothing
圖中表示在四個連續的解析度下經由小波分析所平滑 化後之影像，從圖中可以很明顯的分辨出由實地城市 建物所反射形成的雷射點位分布情形，其小且低矮的 建築隨著解析度越粗糙而逐漸消失，這也提供了底下 多解析度分類方法的一個契機。多解析分割
(Multi-resolution segmentati
on)
在多解析度空間中，基 於特徵簽名 (signature) ，建物可以很容易地從 高程影像中感測出來， 多解析度分割之原理可 由右圖簡單的描述出來 。 分割之結果呈現出測區 之主要建物，一些建物 隨著它的 low signatures 而逐漸消失，多解析分割
(Multi-resolution segmentati
on)
圖中顯示所感測到的建物分別以網格式及向量式來表
優點與產生之問題
優點 相較於其他演算法節省了計算時間。 問題 邊緣線偵測困難。 物體邊緣線可能產生形變。 目前之解決方法：結合航照圖或現有的二維資料 來改正邊緣線偵測。基於小波方法對光達資料之
建物特
徵萃取實例
未來展望： 將此演算法應用在其他之人造物件、道路或高 速公路之萃取。 尋找解決邊緣線偵測問題之演算法未來方向
小波理論之研究
Lidar 資料之建物與地表萃取之相關演算法 ( 以
參考文獻
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