以未經糾正之 DMC 航空影像自動產製崩塌地地理空間資料與資料庫建置
完善的崩塌地資料庫有助於地區土地利用的適宜性評估、與環境保護措施之研訂。目前,崩塌地地理空間資料(Geospatial data)的產生方法主要為:人為判釋經正射糾正(Ortho-rectification)的遙測影像,基於該影像,將辨識目標數位化(Digitizing)。然而,遙測影像的「正射糾正」與「人為判釋」往往不敷災後的緊急需求。為促進資料收集效率,本研究試圖發展一套自動化流程:以「未經糾正的遙測影像」為判釋對象,判釋作業以「物件式影像分類(Object-based classification)技術」進行,並利用「現存地形資料」,實現自動判釋所產生之辨識成果的地理對位(Georefe...
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國立政治大學
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ndltd-CHENGCHI-G01012570292015-12-31T03:52:28Z 以未經糾正之 DMC 航空影像自動產製崩塌地地理空間資料與資料庫建置 Automated Generation of Landslide Geospatial Data from Unrectified Aerial DMC Imagery and Database Building 胡惠雅 崩塌地偵測 崩塌地資料庫 物件式影像分類 光線追蹤法 landslide detection landslide database object-based image classification Ray-tracing algorithm 完善的崩塌地資料庫有助於地區土地利用的適宜性評估、與環境保護措施之研訂。目前,崩塌地地理空間資料(Geospatial data)的產生方法主要為:人為判釋經正射糾正(Ortho-rectification)的遙測影像,基於該影像,將辨識目標數位化(Digitizing)。然而,遙測影像的「正射糾正」與「人為判釋」往往不敷災後的緊急需求。為促進資料收集效率,本研究試圖發展一套自動化流程:以「未經糾正的遙測影像」為判釋對象,判釋作業以「物件式影像分類(Object-based classification)技術」進行,並利用「現存地形資料」,實現自動判釋所產生之辨識成果的地理對位(Georeferencing)與過濾篩選;最後,以「與現存各類輔助資料的套疊分析成果」為其屬性,以便利崩塌地地理空間資料的後續應用。 物件式影像分類分為為「影像分割(Image segmentation)」與「物件分類」兩步驟。於影像分割階段,採用多重解析度分割法(Multiresolution segmentation algorithm)─由於陰影下各類地物的影像光譜差異較不明顯,為避免陰影區之錯誤分割,賦予陰影區較小的尺度參數(Scale parameter);於物件分類階段,基於訓練資料,以「線性核函數的支持向量機(Support Vector Machine, SVM, with a linear kernel)」為分類器,偵測「非雲與植被區」,並輸出為向量式資料(Vector data)。而後基於現存地形資料,以光線追蹤法(Ray-tracing algorithm)進行分類器輸出向量式資料的地理對位,並自訂第二階段的地形特徵過濾準則。實驗成果顯示,此自動化流程產出的崩塌地地理空間資料─其生產者精度(Producer’s accuracy)與使用者精度(User’s accuracy)分別介於0.85~0.99與0.44~0.96。 國立政治大學 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G0101257029%22. text 中文 Copyright © nccu library on behalf of the copyright holders |
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崩塌地偵測 崩塌地資料庫 物件式影像分類 光線追蹤法 landslide detection landslide database object-based image classification Ray-tracing algorithm |
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崩塌地偵測 崩塌地資料庫 物件式影像分類 光線追蹤法 landslide detection landslide database object-based image classification Ray-tracing algorithm 胡惠雅 以未經糾正之 DMC 航空影像自動產製崩塌地地理空間資料與資料庫建置 |
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完善的崩塌地資料庫有助於地區土地利用的適宜性評估、與環境保護措施之研訂。目前,崩塌地地理空間資料(Geospatial data)的產生方法主要為:人為判釋經正射糾正(Ortho-rectification)的遙測影像,基於該影像,將辨識目標數位化(Digitizing)。然而,遙測影像的「正射糾正」與「人為判釋」往往不敷災後的緊急需求。為促進資料收集效率,本研究試圖發展一套自動化流程:以「未經糾正的遙測影像」為判釋對象,判釋作業以「物件式影像分類(Object-based classification)技術」進行,並利用「現存地形資料」,實現自動判釋所產生之辨識成果的地理對位(Georeferencing)與過濾篩選;最後,以「與現存各類輔助資料的套疊分析成果」為其屬性,以便利崩塌地地理空間資料的後續應用。
物件式影像分類分為為「影像分割(Image segmentation)」與「物件分類」兩步驟。於影像分割階段,採用多重解析度分割法(Multiresolution segmentation algorithm)─由於陰影下各類地物的影像光譜差異較不明顯,為避免陰影區之錯誤分割,賦予陰影區較小的尺度參數(Scale parameter);於物件分類階段,基於訓練資料,以「線性核函數的支持向量機(Support Vector Machine, SVM, with a linear kernel)」為分類器,偵測「非雲與植被區」,並輸出為向量式資料(Vector data)。而後基於現存地形資料,以光線追蹤法(Ray-tracing algorithm)進行分類器輸出向量式資料的地理對位,並自訂第二階段的地形特徵過濾準則。實驗成果顯示,此自動化流程產出的崩塌地地理空間資料─其生產者精度(Producer’s accuracy)與使用者精度(User’s accuracy)分別介於0.85~0.99與0.44~0.96。 |
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