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研究生:鄭鈞尹
論文名稱:以經驗模態分解法為基礎之空載光達點雲過濾
論文名稱(外文):Apply the Empirical Mode Decomposition on Filtering of Airborne Lidar Data
指導教授:張崑宗張崑宗引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:明新科技大學
系所名稱:土木工程與環境資源管理研究所
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2011
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:62
中文關鍵詞:光達點雲過濾時頻分析經驗模態分解法
外文關鍵詞:LidarPoint cloud filteringTime-frequency analysisEmpirical mode decomposition
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3D 雷射掃描技術為近十幾年來獲取三維地表地形、地物空間資訊的熱門技術之一,如何將掃描點數據,進行分類處理,區別出屬地形面測量點(ground points)以及非地形面的地物點(non-ground points),此項處理程序常稱之為雷射點雲(point clouds)過濾,點雲過濾不僅是應用LIDAR 測繪數值地形非常重要的步驟,在建物、樹木萃取等其他應用上,亦是必要工作之一;相關研究廣受重視,正持續進行當中。
本研究主要目的在於提出一種應用於非穩態(non-stationary)、非線性(non-linear) 訊號處理上有效之方法:經驗模態分解(EMD),將LIDAR 數據進行多重尺度的分解,在多重尺度下,萃取出近似裸露地表曲面,有助於進行點雲過濾。實驗中首先將點雲資料內插成網格陣列,再轉成一維訊號數據後,使用EMD分解法產生多個IMFs函數訊號,從中抽取不同IMFs組合與原訊號比較,給定一門檻值作為地面點與非地面點判定依據。文中除了擬定出一套以經驗模態分解法為基礎之點雲過濾可行策略外,並測試方法特性、不同門檻值過濾結果。

The 3-dimensional laser scanning techniques are a hot spot for terrain and geo-objects reconstruction recently. How to discriminate between ground points and non-ground points, so called the point clouds filtering, is an important procedure for terrain surveying, geo-objects (e.g. buildings, bridges, trees) extraction and other applications applying on the Lidar data. It would be one of the most key research issues and still going along.
This project conducts a method, so called empirical mode decomposition (EMD) and Hilbert-Huang Transform (HHT), applying on the non-stationary and non-linear signal processing to do multi-scale decomposition for the Lidar data. According to the scale difference between non-ground and bald terrain, the non-ground points and terrain features can be discriminated.

目錄
摘要 I
目錄 III
圖目錄 V
表目錄 VII
第一章、緒論 8
1-1 研究動機與目的 8
1-2 研究流程 9
1-3 論文架構 11
第二章、文獻回顧 12
2-1 光達系統之發展與應用 12
2-2 光達點雲過濾方法 15
2-3 訊號處理與分析方法 17
第三章、以經驗模態分解為基礎點雲過濾方法 19
3-1 經驗模態分解法之介紹 19
3-1-1 內建模態函數(IMF) 21
3-1-2 經驗模態分解(EMD) 22
3-2 Surfer軟體介紹 25
3-3 Visual Signal軟體介紹 31
3-4 EMD為基礎之點雲過濾程序 33
第四章、研究成果與分析 45
4-1 空載光達測試資料說明 45
4-2 實驗成果與分析 47
4-2-1 高頻 IMFs測試結果 47
4-2-2 裸露地表近似面測試 49
4-2-3 不同門檻值實驗 52
第五章、結論與建議 56
5-1 結論 56
5-2 建議 56
參考文獻 57

圖目錄
圖1 研究流程 10
圖2 空載光達系統示意圖 13
圖3 空載光達作業流程圖[內政部,民國94年] 14
圖4 語音訊號列 19
圖5 原始資料與各近似立方弧線之包絡線 22
圖6 等高線圖 25
圖7 三維表面圖 26
圖8 影像圖 26
圖9 陰影圖 26
圖10 三維張貼圖 27
圖11 三維網格圖 28
圖12 向量圖 29
圖13 Base Maps圖 29
圖14 資料視覺化 31
圖15 資料視覺化最佳分析工具 32
圖16 多重子視窗顯示模式 33
圖17 時頻分析解決方法 33
圖18 網格化 35
圖19 選取測試區 35
圖20 Surfer軟體資料網格化處理 36
圖21 資料夾內檔案 36
圖22 網格結果(Grid Size:529(Y)rows x 410(X)columns) 37
圖23 選取輸出格式 37
圖24 Excel分欄結果(1/2) 38
圖25 Excel分欄結果(2/2) 38
圖26 二維轉換一維流程 39
圖27 排序示意圖 39
圖28、29 匯入VS文字檔 40
圖30 彈跳式功能表單 41
圖31 下拉式功能表列(EMD) 41
圖32 選取下拉式功能表(Math) 42
圖33 Math內容設定Expression Editor 42
圖34 Math內容設定 42
圖35 彈跳式功能表Mixer 43
圖36 彈跳式功能表Mixer中Properties設定 43
圖37 匯出Excel 44
圖38 於Excel軟體中進行門檻值濾除 44
圖39 第一測試區參考DEM曲面圖 46
圖40 第一測試區參考DSM曲面圖 47
圖41 剔除一個IMF後訊號與原斷面疊合成果一 48
圖42 剔除一個IMF後訊號與原斷面疊合成果二 49
圖43 IMF-11(Residual)與原訊號疊合結果 50
圖44 五個IMFs重組訊號與原訊號疊合圖 51
圖45 經不同門檻值三維曲面圖 52
圖46 部分過濾標準答案 52
圖47 部分過濾結果一(門檻值為2) 52
圖48 部分過濾結果二(門檻值為3) 53
圖49 部分過濾結果三(門檻值為4) 53
圖50 部分過濾結果四(門檻值為5) 53
圖51 部分過濾結果五(門檻值為6) 53
圖52 部分過濾結果六(門檻值為7) 53
圖53 不同門檻值獲得點雲分類混淆矩陣結果一 54
圖54 不同門檻值獲得點雲分類混淆矩陣結果二 54
圖55 依據不同門檻值產製DEM結果一 55
圖56 依據不同門檻值產製DEM結果二 55


表目錄
表1 自動化判釋精度評估表 44
表2 八測試區資料特徵 45



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