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空照影像密匹配成果偵錯之瓶頸與解決辦法

為了解決數值地形圖 下載的問題，作者李硯婷 這樣論述：

近年來，影像匹配技術已發展至密匹配 (dense matching)、甚至為逐像元匹配 (pixelwise matching) 的新紀元，藉由密匹配成果來產製DTM、正射影像、城市模型等攝影測量相關產品為目前的新趨勢，為了提升密匹配後續應用成果之精度和可靠度，密匹配成果之偵錯與品質評估，將成為必要之步驟。然而密匹配成果輸出之資料，為了縮短後續產品製作時間，而將密匹配點經前方交會，輸出物點雲三維地面坐標，此時密匹配偵錯與品質評估面臨一些瓶頸，包括(1) 無原始匹配點像坐標、(2) 匹配點數量龐大、(3) 相鄰匹配點之距離太近而產生相關參數的高相關，導致解算不穩定之現象。本文利用目視檢查、相對

方位計算、像片三角計算以及獨立測量偵錯法，由人工介入至自動化方法進行密匹配成果之偵錯與品質評估，亦透過求得相對方位五個元素相同解與密點雲疏化，以解決密匹配偵錯之瓶頸問題。本文使用17張空照影像進行測試，經匹配演算法SMM、SfM、DAISY、SGM得到的匹配點密度分別為5.66×10-5、1.31×10-4、3.18×10-2、6.69 點/像元。RO演算法自動挑選出932個均勻分布之匹配點，可得到相對方位五個元素相同解，再對所有匹配點進行偵錯與品質評估，成果顯示SMM、SGM錯誤率分別為2.82 %、2.36 %；共面不符值的均方根值分別為0.36 mm2、0.0006 mm2，密匹配錯誤點

的位置 (和比例) 分別為：0階不連續面 (47.00 %)、1階不連續面 (50.72 %)、均調區 (0.05 %) 與樹林區 (2.23 %)。密點雲經由罩窗之篩選，以分批進行像片三角計算，可降低點雲資料量，並解決相鄰匹配點之距離短，導致像片三角測量參數高相關和解算不穩定的問題。相對方位與像片三角計算之平均偵錯速度，分別約14,984 匹配點/秒、292 匹配點/秒。獨立測量成果顯示，SGM密點雲與佈標點高程之差值絕對值，最大值為0.935 GSD、最小值0.006 GSD、平均值0.315 GSD、RMSD等於0.238 GSD，GSD為0.168 m。由以上之實驗說明，本文提出的四種

偵錯法可有效解決密匹配成果偵錯之瓶頸問題。

利用掌上型電腦發展數值製圖的調繪補測與檢核更新系統

為了解決數值地形圖 下載的問題，作者陳文杰 這樣論述：

現行數值地圖的調繪補測作業程序十分繁瑣，首先由內業繪出調繪補測用的紙圖，與全測站儀一起帶至外業進行地形物的檢核、註記與測量，完成後回到內業將觀測資料從儀器記錄器下載至電腦，隨後進行整理、解算、CAD展繪，並依據紙圖上的記錄進行編輯。資料處理過程需介入許多人工，並且常需使用許多種軟體才能達成任務。為改進繁雜的地形圖檢核及修測之作業程序，本文提出利用掌上型電腦開發調繪補測系統與CAD中設計數值圖的自動更新系統。系統發展的目標力求作業流程的簡單與自動化。本研究著重在圖形物件架構、數值圖檔儲存結構、圖例系統、圖檔分割索引技術與GUI視窗介面等方面的系統設計，以克服掌上型電腦的一些硬體限制因素。本研究

結果顯示利用PPC進行調繪補測的作業程序可明顯改良數值製圖自動化的程度。