空載光達作業及品管流程之研究

(1)

Volume 12, No.2, June 2007, pp. 165-177

空載光達作業及品管流程之研究

何心瑜

¹

史天元

²

摘要

在空載光達產製數值高程模型與數值表面模型之過程中，所有的步驟皆會影響最終產品品質。在不同階段採用不同之檢驗標準，或採用不同工序，使用者可依用途選擇適合之產品。本研究僅以空載光達產製點雲之作業為探討對象，整理現有之作業流程，並針對一般使用目的之作業流程設計查核項目和時機，以為品質管制之手段。本研究將空載光達作業流程分為任務規劃、資料獲取和資料處理，其中資料處理又分為點雲解算和點雲分類與編修。依據流程，本研究擬定九個查核點，以供品質檢驗時之參考。

關鍵字：密度、合理性比較、交叉比對

1. 前言

空載光達所獲取之資料，包含 GPS 地面參考站之數據、空載 GPS 數據、空載 IMU 數據、及雷射掃瞄數據。其中，雷射掃瞄數據又包含測距、測角、多重回訊強度等。前述數據須經過解算、過濾、

編修、和正高化算等步驟才可提供正高系統數值高程模型(DEM, Digital Elevation Model)或數值表面模型(DSM, Digital Surface Model)等產品，供後續應用。而目前標準程序多為生產者自行訂定，國家級或學會級之標準尚在研擬階段。本研究以此課題進行分析，整理現有作業流程，針對一般作業設計一套品管流程進行品質之管控。在作業流程之每階段加入查核機制，合格者得繼續流程，不合格者則重新處理，達到以流程保證品質的目標。

目前之空載光達產品分類，多以 Flood (2002) 為比照標準。本研究所探討者，為以第二、三級之產品為主要對象。同時，本研究之目的，並非在於建立標準作業程序，或提供規範，僅在於探討流程與查核項目與時間點。

2. 空載光達作業流程

空載光達作業流程可分為三部分：任務規劃、

資料獲取和資料處理。資料獲取屬於外業工作，任務規劃、資料處理屬於內業工作，其中資料處理又分為點雲解算和點雲分類與編修，圖 1 為作業流程圖。

圖 1、空載光達作業流程

1工業技術研究院能源與環境研究所

2國立交通大學土木工程系教授

收到日期:民國 95 年 09 月 30 日修改日期:民國 96 年 07 月 16 日接受日期:民國 96 年 07 月 17 日

(2)

2.1 任務規劃

任務規劃分為空中與地面兩部分。空中部分指設計航線等，地面部分指地面 GPS 基站的選擇。

航線之設計可利用輔助工具計算飛航參數作為參考，如 Leica 提供該公司 ALS 系列作業規劃試算表，可依需求自行調整。然而不論是那一公司儀器，考量因素皆包含下述項目：

1. 測區地形分析：分析測區地形最高、最低、平均高度、坡度及地形特徵。此步驟對航線數目、方向有決定性之影響。若高差過大，考量分段以不同之飛行高度施測，以維持相近之對地航高。

2. 植被覆蓋種類：根據測區的衛星影像或航照圖，判釋測區地表覆蓋特徵，以決定視角(Field of View, FOV)之角度大小、雷射發射頻率、掃瞄頻率和是否需要降低航高。較大之視角可有較大之帶寬，有減少航線數目之功效，但是較小之視角有較佳之穿透率，適合地表覆蓋為密遮蔽之地區，而於密遮蔽地區施測時，較小之視角可同時提高掃瞄頻率以增加雷射點密度。

3. 決定航帶重疊區比率：有關航帶左右重疊區比率，有多種考量。基本上，若保持良好對地航高，5%之重疊率即可，因其目的僅在確定兩航帶間無空隙。但是國際間亦有使用 50%航帶重疊率者，其原因為提升原始點雲密度、增加對同一地表左右方向之測線以減少遮蔽、補償因輕霧及小型雲塊等因素造成之遮蔽等。藉由高重疊率，亦可考慮增加航速及適度增大視角。較大之重疊率亦有助於提升全區平差之幾何條件，故於高精度業務，較大之重疊率應有相當意義。依據現有規範，NGS (2003)針對海岸線區光達作業要求兩航帶間至少要重疊 25%。NGS (2005)針對航空站區光達作業要求兩航帶間至少要重疊 50%。

4. 飛航速度：目前國內航空測量飛機中，Britten Norman BN2 Islander 之航速約為 65 至 140 節 (knot，一節為每小時一海浬，合 1.852km/h)，

根據 Wikipedia (2005a)，BN2 最大航速為 147 節，合 273km/h。Beechcraft KingAir 之航速約為 110 至 240 節，根據 Wikipedia (2005b)，最大航速為 270 節，合 499km/h。一般航測作業多採用低飛航速度，史天元等 (2005) 應用 Beechcraft KingAir 時之航速為 150 節，工研院於民國九十四、五年間執行內政部「高精度高解析度數值地形模型測製案」應用 BN2 Islander 執行飛航時之航速為 110 至 120 節。

5. 航線規劃：由航高、地形變化、FOV 角計算帶寬及考慮重疊區比率，規劃出航線間距、數目、起終點。空載光達為求全飛航時段 GPS 不脫鎖，迴轉半徑要求較大，以降低飛機傾角 (bank angle)，避免機翼之遮蔽效應。故理想之航線規劃，亦應考量飛機飛航時之迴轉半徑及其作業安全。NGS(2003, 2005)均規定飛機傾角不得大於 15^o。

6. 安全航高：依地形變化及安全性設定航高。由於空載光達使用的雷射系統雷射強度等級為 Class 4，屬於高能量系統(high-power)，直接的雷射光束會對人體眼睛及皮膚造成為危害，擴散的反射亦有可能造成傷害。因此需要至少跟地面保持一定的距離。根據 ANSI Z136.1-2000(ANSI, 2000)中的規範配合各家廠商儀器計算出安全距離，圖 2、圖 3 為 Leica ALS50 系統 SEED(安全目視距離 Safe Eye Exposure Distance)估算值。

7. 回波紀錄數：目前各系統最多可紀錄四次回波。可依產製產品不同使用不同回波數之設定。

8. 交叉飛航數據：航線起終點應進行垂直各航線之交叉飛航掃瞄。此一要求係針對提升精度時之考量，目的在增強全區平差時之幾何強度，

並非所有飛航任務所必須。

地面部分的規劃，在測區附近或測區內尋找現有之固定連續觀測站，如內政部 GPS 追蹤站，可設置為基站。若無適當固定連續觀測站，則可由追蹤站和測區附近既有的 GPS 控制點聯測，選取適合的控制點規劃使用，於該處設置基站。基站之對

(3)

空通視十分重要，其訊號品質直接影響解算成果，

新設之基站宜先行觀測一段時間以確定其訊號品質。每條航線於飛行時至少要有兩個 GPS 基站同步接收 GPS 資料以提升操作之可靠度，基站與航線上之任一航點之直線距離應小於 30 公里。若航

線過長時，則需適當增加基站。NGS(2005)要求在作業區基站與航點之直線距離應小於 10 公里，而且飛航全程基站與航點之直線距離應小於 100 公里。而 NGS(2003)則要求較為寬鬆，作業區基站與航點之直線距離應小於 50 公里。

圖 2、Leica ALS50 系統裸眼單發 SEED 曝光量 (Leica, 2004)

圖 3、Leica ALS50 系統 50 mm Optics 單發 SEED 曝光量 (Leica, 2004)

2.2 資料獲取

任務規劃完成並合乎需求後，擇日進行掃瞄資料工作。資料獲取亦分為空中與地面兩部分。空中部分指載體所裝置之儀器進行資料獲取，地面部分指於掃瞄資料時，地面 GPS 基站同時接收 GPS 資料。

2.3 資料處理

在獲取原始資料後即進行資料處理，包含點雲解算和點雲分類與編修兩部分。以下就各部分進行說明。

I. 點雲解算

解算點雲之前，須先求出載體之飛行軌跡。解算飛行軌跡所需資料有地面 GPS 基站資料、載體 POS(動態 GPS 及 INS)資料。依現有經驗，解算 GPS 所需之星曆並非一定要使用精密星曆(洪偉嘉等，

2005)。解算步驟如下：

(1) 利用 DGPS 之原理，結合地面 GPS 資料與載

體的動態 GPS 資料聯合求出飛行軌跡之三維坐標。

(2) 將載體 INS 資料整合到 GPS 三維軌跡上，求解出具有掃瞄儀之瞬間位置與姿態資訊的飛行軌跡。

求得載體飛行軌跡後，結合掃瞄所得資料，加入各系統誤差率定參數、坐標投影參數，依航帶求出具有 WGS84 坐標系統三維坐標之點雲。

而掃瞄點受到 INS、GPS 和掃瞄系統坐標轉換及其他不確定的系統誤差和偶然誤差影響，會產生航帶性的系統誤差及區域性誤差。在航帶重疊區點雲資料間可能會有高程及水準方向之差異。處理上可利用航帶重疊區內連結點的高程與強度值 (Intensity)進行連結點的量測，以評估重疊航帶的內部精度不符值，並進一步改正系統誤差，Vosselman

& Mass(2001)提出航帶平差的數學模式：

( )

⎥⎥

⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢

⎣

⎡ +

⎥⎥

⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢

⎣

⎡

⎟⎟

⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎜

⎝

⎛

⎟+

⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎜

⎝

⎛ +

⋅

=

⎥⎥

⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢

⎣

⎡

centre strip

z y x et

e ref to strip

Z Y X

e e e

z y x xR R R

Z Y X

_ _ _ _

_ (1)

(4)

其中

⎥⎥

⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢

⎣

⎡

−

=

1 1 1

ω ϕ

ω κ

ϕ κ Re

⎥⎥

⎥

⎦

⎤

⎢⎢

⎢

⎣

⎡

−

=

1 1 1

ω ϕ

ω κ

ϕ κ

&

Ret

式 (1) 中 Rstrip_{_}to_{_}ref,Xstrip_{_}centre,Ystrip_{_}centre,Zstrip_{_}centre

定義航帶坐標系統與區域坐標系統間的六參數轉

換關係、e_x

,

e_y

,

e_z是三個平移參數、

κ , ϕ , ω

_是三

個旋轉參數、

κ _{& ,} , ϕ _& ω _&

為旋轉的線性飄移量共九個參數，以消除由航帶線性變形所導致之系統誤差。

Burman (2002)提出相關之航帶平差模式，其程式並已商業化為套裝程式 TerraMatch (TerraSolid, 2004b)。Burman (2002)提出之觀測方程式如式 2。

dh l l l h R h Z R h Z R dp l l l p R p Z R p Z R

dr l l l r R r Z R r Z R dZ dY Z dX Z

z y x Z Y Y X X z y x Z Y Y X X

z y x Z Y Y X X Y

X Zl

⎟⋅

⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎜

⎝

⎛

⎟⋅

⎠

⎜ ⎞

⎝

⎛

∂

−∂

∂ + ∂

⎟⋅

⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎜

⎝

⎛

⎟⎟⋅

⎠

⎜⎜ ⎞

⎝

⎛

∂

−∂

∂ + ∂

+

⎟⋅

⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜

⎜

⎝

⎛

⋅

⎟⎠

⎜ ⎞

⎝

⎛

∂

−∂

∂ + ∂

−

⋅ +

⋅

=

' ' '

'

' ' '

' 0 0 0

λ

(2)

其中

λ 為量測點和檢核點高程之差異； Zl

(

dX₀,dY₀,dZ₀

)

^T為偏移量之初始值，會隨迭代計算更新；

(

r,p,h

)

為三姿態參數 roll, pitch, heading；

(

dr,dp,dh

)

為姿態角偏差量，會隨迭代計算更新；

利用航帶重疊數據進行航帶平差及平差成果評估，可提升航帶間內部一致性，並進行系統性誤差的改正。參考陳大科等(2005)處理流程如下：

(1) 資料蒐集與前處理：測區航帶光達資料、航跡 (trajectory)檔、地面檢核點與控制點蒐集。

(2) 逐航帶點雲分類：每一條航帶分別將地面點、

建物及非地面點分類。

(3) 航帶重疊區內部精度檢核：利用重疊區內地面點資料比對不同航帶間相同地面點之平均絕對誤差(magnitude)及高程差(dZ)。

(4) 樣本點篩選：針對已分類之點雲資料，人工篩選出具代表性(變動性低者)之地面點與建物點雲，作為航帶平差之觀測資料。

(5) 未知數解算：TerraMatch 軟體迭代解算各航線

之參數修正量。解算方式分為無地面控制點與含地面控制點兩種，並只針對 dz, dr, dp, dh 計算，其他飄移量在短航線測量可忽略。

(6) 逐航帶點雲修正：根據所解算出之參數修正量，逐航線修正點雲資料高程值。

(7) 成果分析：目前分為兩部分，一為平差後內部精度重新計算，另一為利用地面檢核點與航帶地面點進行外部精度檢核。

若經過良好率定及良好飛航規劃控制精度可減少上述誤差，但無法全部消除，仍需利用航帶平差提高資料品質。根據陳大科等(2005)建議相鄰航帶間高程差在 5 公分內者不需要進行航帶平差，以免發生提升內部精度卻降低外部精度之情形。目前航帶平差對於整體精度的提升程度未完全確定，但是確實可有效消除視覺上高程模型之不一致性。航帶平差如何進行為最佳，仍有待進一步探討。但是航帶平差計算過程對於了解點雲內部不一致性之作用則十分明確。

II. 點雲分類與編修

點雲分類與編修部分，依產製 DEM 或 DSM 稍有不同，首先說明產製 DEM 流程：

(1) 消除錯誤點

系統誤差或環境因素可能造成不合理點的產生。另外資料中可能包含雲霧、鳥或其他離散點，

這些雷射點對於 DEM 或 DSM 的生產皆無用途，

甚至影響點雲分類，必須先行消除。

(2) 資料分幅

錯誤點處理完畢，將點雲資料分成小範圍以便後續處理，以內政部『辦理 LiDAR 測區之高精度及高解析度數值地形測繪、資料庫建置與應用推廣工作案』(以下簡稱內政部 2004 測試案)為例，根據內政部(2004)，其合約規範以 1/5000 像片基本圖圖幅為分幅依據。分幅大小除參考合約規定，另需考慮處理點雲資料之電腦效能，避免因記憶體造成地面點過濾錯誤。以 TerraScan 為例，記憶體(RAM) 大小會影響處理點數。地面點分類時，每多分類一個點需要佔用 4 bytes，最終分類為地面點類別時，

每個點佔 80 bytes。而展示地面點類別的高程時，

(5)

256 MB 可處理二~五百萬點；512 MB 可處理四百萬~一千萬點；1024 MB 可處理八百萬~二千萬點，

此數量是依展示的點高程值而定。Leica (2003)建議處理點雲用之電腦配備有 2GB 的 RAM、雙螢幕、

雙處理器、作業系統為 Windows 2000 或 XP Professional、PCMCIA 讀卡機及可交換資料之硬碟，MicroStation 版本為 SE 或 8.x。分幅後資料仍以不規則點雲(.las 檔)儲存。

(3) 回波分類

雷射光束具有多重回波性質。雷射光束發射後，會因距離及反射物質不同，使接收到回波的時間亦不同。唯一回波(only return)通常是雷射光束自堅硬表面反射，如建物、岩石等無覆蓋物之裸露面；多重回波則是雷射點發射到植生等可能穿透的覆蓋物時的反射。產製 DEM 利用唯一回波(only return)和多重回波的最後回波(last return)作為起始面。

(4) 不合理點

實務作業時，可能發現少數異常的不合理點，

如一片平坦地中有高程明顯不同(通常低於其他點) 的雷射點，會造成 DEM 及模型錯誤。此不合理點出現原因可能為雷射光束受地形影響產生多次反射，造成雷射掃瞄儀接收到回波時間延遲。由於系統以時間差推算直線距離求得雷射點三維坐標，使得該點距離雷射掃瞄儀距離較遠，故高程比其他周圍點位低。此類雷射點一般稱為低點。

(5) 地面點過濾

選擇適合之軟體或程式進行地面點過濾，針對不同地形設定不同參數，以求較佳效果。以 TerraScan 軟體自動過濾為例，在地形平坦地區(覆蓋為農地或建物)，Terrain angle 必須設小(最大不要超過 60 度)，避免 TerraScan 將矮植被一併視為地表造成錯誤，如圖 4。當發生此類型錯誤時，可重設參數重新分類或是以人工加以編修；山區因為地形坡度較大，Terrain angle 須調整為較大，才能使山區過濾出地面點。但山區往往因為植被過於茂密造成雷射點無法穿透或穿透點數極少，使山區地形無法完整表示，如圖 5。

圖 4、平坦地區地面點過濾錯誤示意圖

圖 5、山區地面點過濾錯誤示意圖

(6) 建立模型(TIN 方式)

地面點自動過濾完成後，利用過濾出的地面點

(不規則點雲格式)建立地表擬色模型(圖 6)，可幫助製圖人員編修時對地形的判斷，同時可利用人眼判

(6)

釋自動過濾成果正確性。其中需注意 TerraScan 軟體在建立模型時會稍微平滑化點雲，因此所見者並非最真實的地表模型，但可作為輔助判釋之用。

圖 6、以地面點建立之地表擬色模型

(7) 人工編修

在點雲資料處理過程中，此步驟需要最多人力。因程式或軟體自動過濾的成果無法達到完全正確，需要人工判斷修正。編修的主要目的是將自動過濾錯誤的雷射點分回正確的屬性、消除錯誤點及使地表模型盡量正確。

人工編修點雲的方式分為兩類：一為點雲過濾後，將每個雷射點賦予對應的屬性。此種編修方式的優點在於地形重要特徵處的點被濾除時，可經由人眼的判斷在地形重要特徵處改變點的屬性增加地面點；一為直接修改內插後格網式 DEM 的高程，此種方式較為直接，利用垂直剖面圖的方式將 DEM 的高程點與原始雷射點資料比對，修改 DEM 點位高程使其與人眼判斷的地面點高程相符(周富晨，2004)。

本研究中人工編修對象為不規則點雲。編修點雲的方式可分為兩大類：種點和不種點。種點是指在缺乏雷射點的地區，利用人眼判斷高程，加入新的雷射點(總點數增加)，但此須由具有豐富經驗的製圖人員進行，避免增加錯誤降低品質；不種點的方式為使用現有點雲，改變其屬性來增加地面點點數量(總點數不變)，其中分為加地面點(簡稱加點) 和消除地面點(簡稱消點)，加點是將自動過濾誤分

為地物點的地面點更改屬性回地面點；消除地面點則反之。過程中建議盡量使用原始點雲(不改變點雲數)處理，避免種點時發生人為判斷錯誤。本研究中編修處理皆使用原始點雲，無新增雷射點。另因為人工編修會造成地面點點數量及位置的改變，若有需要，可更新編修後地表模型。在人工編修結束後有人工檢查的步驟，內容和人工編修相同，但製圖人員不同，目的是修正人工編修之遺漏或錯誤。

(8) 點薄化(Thin points)

點薄化的目的是在點群(group of points)中，移除非必要的點，以降低點密度。原則為限定之水準距離和高程距離內若有多點存在，僅保留一點代表該點群，如圖 7 中將點分群，依不同條件取不同的點代表該點群。TerraScan 使用者手冊(Terrasolid, 2004a)建議在建立 TIN 格式的地表模型前進行點薄化以減少資料量。

以內政部 2004 測試案而言，掃瞄所得原始點雲資料約 1.3~1.4 點/平方公尺，在航帶重疊區則更為密集，經過分類後的地面點密度約為 0.4~0.7 點/

平方公尺。為減少資料檔案大小，於產出 DEM 時進行地面點薄化，於過度「多餘取樣」區域，減少其樣本。

圖 7、點薄化示意圖(Terrasolid, 2004a)

(7)

(9) 點平滑化(Smoothen points)

此指令是調整雷射點高程使產生之模型更加平滑，一般使用在地面點類別，目的是移除一些隨機變化的雷射點高程以產生更精確的模型或繪出較平滑表面，則等高線和垂直剖面圖較美觀。

平滑化是將點雲分群，以群為單位，利用每個雷射點與其周圍雷射點重覆比較高程的迭代過程，求出最佳擬合平面，而以此點群之中心點最接近求得之擬合平面。此指令最終會依地形判斷是否平滑化(平坦地區平滑，高程明顯變化處則不改變)。但矮植被覆蓋地區或需要萃取特徵線時，不適合進行平滑化動作。

(10) 格網化

在此之前，資料皆以不規則分布的點雲格式儲存，而所需之 DEM 格式為規則格網，可依需要的解析度設定不同格網大小將不規則點雲進行格網化動作。

(11) 正高化算

將橢球高轉為正高之過程稱為正高化算。目前台灣地區有數個大地起伏模式描述橢球高與正高間的大地起伏值。可選擇最新的或內政部公告之大地起伏模式進行化算。

以上為由原始資料產製 DEM 的步驟。產製

DSM 之步驟則簡述如下：

(1) 回波分類

利用原始點雲(All points)中唯一回波和多重回波中的第一回波(only return 和 first return，即 Any first return)，即表示 DSM 所需的地表覆蓋點。

(2) 濾除錯誤點和離散點。

(3) 格網化輸出。

(4) 正高化算。

2.4 DEM & DSM 合理性比較

實務作業時發現，可能發生 DSM 高程小於 DEM 高程的不合理情形。故根據定義 DSM 不論在任何地點理應均大於或等於 DEM，以此為標準進行比對，發生不合理情形則討論造成原因。

3. 查核項目

本研究所設計之查核點，是為作業單位自我檢查用。為達以流程控制品質之目標，各階段查核項目具有回饋機制，即前一階段之查核合格，始可進行下一階段工作。若查核單位欲進行查核，可利用各項目之書面報告進行。各查核點對應之流程如圖 1 符號說明，各項目說明見表 1，詳細敘述如後。

表 1、查核項目說明

查核點查核項目查核標準查核方法不合格處理方法

查核 A

1. 規劃之點雲密度 2. 航帶覆蓋完整性 3. 航帶重疊比率

登錄數值並判定是否合格

對照合約計畫：

1.

飛航計畫書

2.

密度計算

3.

交叉飛航數據

4.

其他事項：時間、軍事

重新規劃

查核 B

1. GPS 基站選址 2. 基線計算 3. 接收訊號品質

1. 透空度(仰角 5 度以上無遮蔽)

2. 基線計算成果與已知基站之坐標反算值成果差值 95%信心區間小於 3 公分+6ppm*

3. 和載具直線距離

<30 公里*，並同時有兩個以上 GPS 基站

1. 基線解算成果和坐標反算成果比較

2. 檢核 GPS 接收時段的衛星顆數和幾何分布(PDOP)

1. 重新解算基線及檢核坐標值 2. 另尋更佳點位

(8)

表 1、查核項目說明（續）

查核點查核項目查核標準查核方法不合格處理方法

查核 C

1. 接收資料頻率 2. 儀器高 3 接收資料品質

1.和 2.皆須在接收之前確定調整完畢

此部分需乙方作業時自行檢核

使用他站資料或該區重新進行飛航作業

查核 D

1. 點雲密度 2. 資料完整性

1.密度以合約計畫要求為標準

2.資料覆蓋是否完整

利用軟體解算後之資訊檢視

1. 密度不足處利用相鄰航帶重疊部分提高密度或再次進行掃瞄

2. 覆蓋不完整則再次進行掃瞄

查核 E

1. GPS 軌跡正反算精度

2. GPS 接收資料品質

1. 正反算差值<20 公分*

2. PDOP/VDOP 值在 3*以內

利用 POSPac 查核不合格則該次資料作廢

查核 F

航帶誤差相鄰航帶的重疊部分高程差異<5 公分*，

則不需進行平差

航帶重疊區以剖線檢核 1. 於重疊區內新增點位進行平差 2. 加入地面控制點進行平差

3. 重新掃瞄資料查

核 G

成果產出紀錄表地形重要特徵表達完整，如山脊線

抽驗繳交成果圖幅數之 10%*。資料產出者實際操作，觀察成果是否相同

抽驗幅數中 10%*

有誤則退回繳交成果

查核 H

雷射點高程精度 ( 分為內部精度及外部精度)

內部精度：只評估資料品質

外部精度：與實際地面檢核點之橢球高差值<20 公分*

內部精度：應用交叉比對計算

外部精度：地面檢核點的實測橢球高和利用該點周圍雷射點內插出的高程值比較

內部精度：重新進行航帶平差外部精度：若差值

>20 公分*則全面檢討

查核 I

大地起伏模式精度雷射點內插出之正高值與地面檢核點之差值<3 倍中誤差*

以實際地面檢核點的正高值檢核

加測地面點位以局部修正大地起伏模式

* 表示參考值，可依實際需要做調整

備註：

1. 查核標準應依實際合約規範或使用而定，本表所列之查核標準為參考性質，乃參考內政部 2004 測試案擬訂。

2. 查核方法可依查核對象不同而分為書面審查、內業查核(上機查核)和外業查核。書面查核包括檢核 A、

檢核 B；電腦操作部分包含檢核 D、檢核 E、檢核 F 和檢核 G；外業檢核部分包含檢核 C、檢核 H 和檢核 I。

(9)

z 查核 A

確認所規劃之各項目可以達到所要求的點雲密度、點雲是否覆蓋整個測區及航帶的重疊率。

z 查核 B

GPS 基站品質對空載光達的點雲品質的影響相當大。因此在選取 GPS 基站時需注意幾點原則：

1. 透空度需極佳，並避免周圍有基地台或易造成多路徑效應之物體。不需為已知坐標點，透空度為優先考慮。

2. 點位分布在航線與 GPS 基站之直線距離小於 30 公里範圍內，並同時有二個以上的 GPS 基站。

3. 盡量保留 GPS 基站與水準點聯測之可能性(以地面上的點位為優先)。

GPS 基站的品質對於解算出來之雷射點三維坐標影響很大。因此若欲使用內政部公告的坐標值，需事先接收資料解算該點坐標值的正確性。

z 查核 C

進行飛航掃瞄時，地面上需同時有兩個以上 GPS 基站接收資料。接收資料前須調整接收頻率、

設定儀器高及天線盤高，接收時段內需注意是否有斷訊、衛星顆數或遮蔽情況。 NGS(2003) 與 NGS(2005) 均規定所有接收之 GPS 觀測量其 PDOP/VDOP 值不得大於 3.0。

z 查核 D

每日任務結束，利用 navigation 檔(Leica ALS 系統)與掃瞄資料檔聯合求解出點雲，初步查核點雲密度及是否覆蓋完整。

z 查核 E

要維持良好的 POS 品質，要在起飛前和降落後靜止觀測 15 分鐘。相同單一基站使用廣播星曆對應精密星曆求解之空載光達點雲高程差異在 0.16~0.46 公分之間；對於雙基站求解之高程則無差異(洪偉嘉等，2005)，因此使用廣播星曆或精密星曆解算在實際作業上並無差別。

單基線利用正反算檢核差異量。若差值過大應重新檢核 GPS 及 INS 資料並重算 POS。多基線時，

各條單基線解算完後再平差。通常以距離較近之基站求得成果較為可信。另外，利用 POSGPS 檢核基

線 DOP 值、Combine Separation，檢核條件如下所列：

1. PDOP 和 VDOP<3。

1. Roll 和 Pitch 小於 15 度避免 GPS 斷訊(NGS, 2003, 2005)。

2. 衛星數量大於 6 顆。

z 查核 F

解算出每一航帶之原始點雲後，因各航帶間隱藏由高程差和滾動(roll)方向不同造成的系統誤差，造成資料重疊處不吻合、不連續現象，且對產生的 DEM 和 DSM 精度造成影響，因此需要求解各航帶重疊區的平均絕對高程誤差，以降低平均的高程差異量。原始點雲除了不同航帶間的差異，在單一航帶點雲資料中存在由系統錯誤或自然環境造成的錯誤點，可以航帶為單位進行錯誤點的濾除。

z 查核 G

目前是以不同人員進行編修及檢核。利用人工檢核經過人工編修的資料是否漏缺或仍有錯誤，將錯分類別之雷射點分回正確類別，或以人工估計方式增加一些地面點至過於稀疏地區。

z 查核 H

本查核是以點雲資料為母體所作之精度評估，將空載光達測點的高程檢核分為內部精度和外部精度兩部分。內部精度為在與地面檢核點比對前，可應用交叉比對(Cross Validation)計算，幫助內部精度的預測及診斷，分析交叉比對的統計量提供不同航帶間點雲資料是否能表達地形特徵、品質診斷的參考(史天元等，2003)，並無特定界限值。

外部精度則利用地面檢核點之橢球高和距離該點最近且在設定距離內之雷射點或該點周圍雷射點內插出之高程值比較，獲得 LiDAR 點雲資料與真值間差值，藉以評估作業流程對點雲成果之影響，其中地面檢核點可採視經費及需求採隨機式或便宜式分布，亦可針對地形之變化，規劃斷面以為檢核。

z 查核 I

不同大地起伏模式提供之大地起伏值不同，利用大地起伏模式將雷射點高程由橢球高化算為正

(10)

高，再與測區內的地面檢核點實際正高值比較差異，得到最接近真實情況的大地起伏模式。

4. 產品等級

從原始資料到產出數值高程模型，處理過程的不同會產出多種不同規格之產品，過程之嚴謹性會影響到產品等級。對於生產者而言，產品等級關係到技術和成本；對使用者而言，關係到應用範圍及經費。目前有關產品分級之探討，包含 Flood (2002)、工研院(2005)。Flood (2002)依據工序將產品分為五級，第一級為原始點雲，亦即直接由軌跡與掃瞄數據所解算獲得之包含地形面、覆蓋面之所有點。第二級為僅由自動分類作業分類所得之成果，其產品分 DEM 與 DSM。第三級則為第二級產品經由人工編修，但是編修之作業僅限於確定分類是否正確。由於人工作業有難以避免之誤差，故其正確率定為 99%。第四級則為增修斷線、地性線如稜線、谷線，其 DEM 之正確性經過確定，符合一般對 DEM 之期待。第五級產品則為融合性產品，

除光達數據外，並有影像、向量圖徵等。由於第一、

二級產品之製作經費幾無差異，而直接使用 Flood (2002)第一級之應用情況不多，故何心瑜(2006)在產品分類時略去第一級。同時 Flood (2002)第五級之性質已超越單純空載光達作業，故何心瑜(2006) 在產品分類時亦略去第五級。但是，若以國際接軌之角度檢視，採用 Flood (2002)之分類似更適當。

因此，本研究回歸 Flood (2002)之分級，但是除單純以編修工序考量外，仍保留何心瑜(2006)中以是否進行航帶平差之子分類。謹將第二、三、四類產品之定義敘述如後。

4.1 等級二 (Level 2) DEM

此等級產品指僅以自動化過濾點雲後即產出之 DEM。自動過濾點雲容易發生過濾不完全或過當的情形，尤以地形複雜區域更為嚴重。此等級 DEM 產品沒有經過人工檢視，品質較不可靠。另外，點雲資料未經航帶平差嚴謹的系統誤差驗證與改善，則可能包含系統性誤差。因此等級二 DEM 產品又可分為兩類：Level 2A、2B。圖 8 及圖 9 分別表示 Level 2A 及 2B 產品之處理過程。

圖 8、Level 2A DEM 處理過程

圖 9、Level 2B DEM 處理過程

4.2 等級三 (Level 3) DEM

自動化過濾點雲無法完全將點雲分類正確時，利用人工編修自動分類後的點雲以提高品質是必要的。此種經過人工編修品管較嚴格的 DEM 產

品，資料品質較可靠，稱之為等級三 DEM 產品。

另外，如同等級二 DEM 產品，等級三 DEM 視是否經過航帶平差，分成兩類：Level 3A 和 Level 3B。

圖 10 及圖 11 為 Level 3A 及 3B 產品之處理過程圖。

圖 10、Level 3A DEM 產品處理過程

(11)

圖 11、Level 3B DEM 產品處理過程

4.3 等級四 (Level 4) DEM

生產之 DEM 經過等級二之處理後，在進行格網化之前增加斷線等資訊，產出附加約制之不規則三角網，或整合斷線資訊再進行格網化，且格網化

成果亦經編修審視，稱之為等級四 DEM 產品。同前等級二與等級三產品，將產品分為 Level 4A 和 Level 4B。圖 12 和圖 13 為 Level 4A 和 Level 4B 產品處理過程圖。

圖 12、Level 4A DEM 產品處理過程

圖 13、Level 4B DEM 產品處理過程

備註：格網化 DEM*表示增加斷線資訊及經過人工審核之格網化 DEM。

5. 結論

本研究整理、分析現有空載光達產製 DEM 流程，尚未針對特殊情況設計，僅提供一般作業所需之查核時機及項目，其中包含參考數值，供實務作業參考。而查核方式與項目，可隨應用目的適當調整。

作業流程中規範不同或內業處理的嚴謹性不同皆會影響產品等級，故使用者可視使用目的選擇不同規格產品。

致謝

本研究承蒙「工業技術研究院能源與環境研究所」陳大科先生、劉進金先生、徐偉城先生之協助，

謹此致謝。研究中，承蒙成功大學測量及空間資訊

學系曾義星教授、中興大學土木及工程學系蔡榮得教授、中央大學太空及遙測中心陳繼藩教授，提出意見與指正，亦謹此一併致謝。

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(13)

The Production Flow and Quality Control of Digital Elevation Model with Airborne Lidar

Hsin-Yu Ho

¹

Tian-Yuan Shih

²

ABSTRACT

Each element in the production chain of airborne lidar operation will inevitably influence the final quality of the product. By selecting different parameter values in each check item, and adopting different procedures, one can define the quality level of the product required for the application. This study investigates the production flow of airborne lidar for the digital elevation model and digital surface model. The procedures and different phases of the operation are analyzed. A series of check items for quality assurance and their schedule are proposed. Three phases are identified, mission planning, data collection, and data processing. In the data processing, it is further divided into point cloud generation, classification, and editing.

Key Words: density, logical analysis, cross validation

Received Date: Sep. 30, 2006 Revised Date: Jul. 16, 2007 Accepted Date: Jul. 17, 2007 1 Energy and Environment Research Laboratories

2 Professor, Department of Civil Engineering, National Chiao-Tung University

空載光達作業及品管流程之研究