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系統識別號 U0026-2906201019212800
論文名稱(中文) 應用空載光達與正射影像以物件導向影像分析法進行自動化崩塌地偵測
論文名稱(英文) Automatic Landslides Detection Using Object-Based Image Analysis with Aerial Ortho-imagery and Airborne LiDAR Data
校院名稱 成功大學
系所名稱(中) 衛星資訊暨地球環境研究所
系所名稱(英) Institute of Satellite Informatics and Earth Environment
學年度 98
學期 2
出版年 99
研究生(中文) 鄭智仁
研究生(英文) Chih-Jen Cheng
學號 l9697101
學位類別 碩士
語文別 中文
論文頁數 150頁
口試委員 指導教授-饒瑞鈞
指導教授-饒見有
口試委員-詹瑜璋
中文關鍵字 物件導向  影像分析  崩塌地  空載光達 
英文關鍵字 Object-Oriented  Image Analysis  OBIA  Landslides  LiDAR 
學科別分類
中文摘要 以往應用遙測技術進行崩塌地自動偵測所使用資料多以衛星影像為主,但受限於空間解析度不足,其精度亦受局限。而空載光達及航空照片所產製之高精度及高解析度遙測資訊可克服此問題。本研究提出使用同時同地測得的空載光達資料與高解析度正射影像,以物件導向影像分析法(Object-Based Image Analysis, OBIA)全自動判識崩塌地範圍。空載光達所產製的數值高程模型其山區高程精度可達0.5~1m,且光達具多重回波特性可產製數值地表模型(DSM);而航空照片的解析度可高達到數十公分等級,這些資料可以做到比以往更準確且更可靠的分析成果。物件導向式影像分析法為模擬人類視覺的分析法,可依照全幅影像中的波譜特徵先切割出地物區塊,再以此地物區塊為分析單位,針對影像地物的地形特徵、形狀及相對位置等特性做分析,進一步分類。本研究使用取樣間距1m之航照正射影像、DSM及DEM,接著利用物件導向影像分析法分析數種幾何與輻射特徵,如綠度指標、物高模型(DSM-DEM)、坡度、紋理、等進行影像分割,再加上形狀、坡向與崩塌方向等地形因子偵測出崩塌地。例如,形狀分析可分辨出道路、農田等人為開發地;而根據坡向與崩塌方向的關係,可有效的區別出道路與崩塌地,提高自動判識的準確度,實驗成果顯示本研究所提出之崩塌地偵測方法其精確度可達83%以上。且可減少人工程序,達到高度自動化,並可為大量影像進行自動化批次處理,快速建立全台崩塌地災害資料庫,以期能對災害防治做出貢獻。
英文摘要 Analyzing satellite images by using remote sensing technique has been a major method for detecting landslide-prone terrain for many years. Due to insufficient degree of spatial resolution, landslides detection accuracy is restrained. However, this limitation can be improved by combining Airborne LiDAR and Aerial images which can generate sharp precision and high resolution remote sensing data.

This research proposed that by utilizing Object-based Image Analysis (OBIA) to process Airborne LiDAR data which gathered synchronously with high resolution Ortho-imagery potential landslides areas can be detected automatically. Airborne LiDAR produces Digital Elevation Model in which elevation precision in mountainous areas can reach 0.5~1m. Also Airborne LiDAR possesses multiple echoes that can generate DSM. Besides, resolution of aerial imagery can reach several tens of centimeter levels. By using these data, researchers are able to acquire higher level of accuracy and more reliable analytical results.

Object-based Image Analysis (OBIA) is a simulation of human vision. We Appied the spectral features from full image to segment landscape objects by using OBIA, and took these objects as analytical units. Advance categorization can be done by analyzing images according to the landscape geological features, shapes, relative locations and the other characteristics. This research used sampling gap of 1M Aerial-Ortho imagery,DSM and DEM.We used OBIA to analyze several geometry and radiation features such as greenness index, Object Height Models (DSM-DEM), slope, texture to process image segmentation and along with shape, slope and collapse direction and other geological factors to detect landslide spots.

Based on analyzed correlation of slope aspect and collapse direction, we can pin- point roads and landslide areas effectively, and to improve the accuracy level of automatic landslides detection. The experiment result of our landslides detection method has reached an accuracy level up to 83%. Moreover, this methods largely reduces work done by human thus it reaches high level of automation and is able to automatically process batch images and promptly establishes landslide-prone terrain data base in Taiwan.
論文目次 目錄
摘要 Ι
Abstract Ⅱ
感謝 Ⅲ
目錄 Ⅳ
表目錄 Ⅵ
圖目錄 Ⅶ

第一章、緒 論 1
1-1 、研究動機與目的 1
1-2 、研究構想與流程 3
1-3 、本文架構 5

第二章、文獻回顧 7
2-1、崩塌地的介紹 7
2-1-1 、崩塌地成因 7
2-1-2 、崩塌地的類型 8
2-1-3 、崩塌地的調查方式 8
2-1-4 、崩塌地影像上的視覺特徵 11
2-2、利用影像辨識崩塌地的相關研究 12
2-2-1、人工判釋與自動判釋 12
2-2-2、影像分類法 13
2-2-3、相關研究整理 15

第三章、空載光達與彩色正射航照簡介 18
3-1、光達與航照儀器簡介 19
3-2、空載光達回波特性簡介 21
3-3、光達技術的應用 23

第四章、物件導向影像分析簡介 25
4-1、物件導向影像分析基本概念 25
4-2、影像切割(Image Segmentation) 27
4-3、物件導向影像分析流程 30

第五章、研究使用資料 31
5-1、物高模型(OHM,Object Height Model) 32
5-2、坡度(Slope)與坡向(Aspect) 34
5-3、彩色正射航照(True Color Aerial Ortho-Imagery) 35
5-4、綠度圖層(Greenness Layer) 38
5-5、使用資料一覽 39

第六章、各項指標的合理性與使用順序探討 40
6-1、指標介紹 41
6-1-1、典型指標 41
6-1-2、物高指標 43
6-1-3、紋理特徵 45
6-1-4、形狀因子 48
6-1-5、進階式分析指標 –崩塌方向(Collapse Direction) 51
6-1-6、使用指標一覽表 58
6-2、探討所使用的指標的使用順序的合理性 60
6-2-1、第一階段 62
6-2-2、第三階段 66
6-3、指標門檻值的合理性探討 71
6-3-1、實驗區域 72
6-3-2、模糊理論 76
6-3-3、指標門檻值訂定 78
6-4、指標門檻值列表與指標使用流程圖 94

第七章、自動辨識方法與邏輯 96
7-1、建立類別Classification 97
7-2、影像物件分類 100
7-3、影像切割 102
7-4、建立程序樹(Process Tree)與規則(Rule Set) 105
7-5、實際運算過程 108

第八章、成果檢視 111
8-1、地真資料與精度評估方法 111
8-2、實驗區域 115
8-3、使用取樣法偵測崩塌地 129

第九章、結論與未來方向 141
9-1、研究成果總結 141
9-2、缺點分析 142
9-3、未來可能之改進方法 145

參考文獻 146
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