使用CSR 演算法重建屋頂面模型

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1、航測及遙測學刊第十二卷第四期第457-478頁民國96年12月457JournalofPhotogrammetryandRemoteSensingVolume12,No.4,December2007,pp.457-478使用CSR演算法重建屋頂面模型12趙鍵哲鄭傑中摘要本文設計一套利用三維結構線重建屋頂面模型之幾何推論演算法，目標除了探討從不同資料來源所提供的三維結構線中建立初始屋頂面模型的可行性外，也融合三維結構線與航攝影像直線特徵以提升屋頂面模型的品質。演算法分為建構-成型-改良(Construct-Shape-Refine,CSR)三個幾何推論(GeometricInference)之程

2、序。首先建構為建立屬於同一個屋頂面之三維結構線間的位相關係。而成型則將每個屋頂面上之可視三維結構線進行平差計算以獲得三維屋角點坐標與理論精度，並考量相鄰較低樓層的邊緣線易受遮蔽影響，利用最短路徑(ShortestPath)的概念以相鄰之高度較高的建物邊緣線補償受遮蔽的邊緣線，並建立屋頂面間之空間位相關係以及組成此一階段之屋頂面模型物件。在改良階段則考慮若能在相同的實驗區內獲得其它圖資(如：航空影像、地形圖與光達資料)，此時可進行資料融合以提升屋頂面模型的品質。實驗結果顯示，建構-成型兩步驟能從不同資料來源所得到的三維結構線中重建初始屋頂面模型。而在改良的階段中，除了可處理同為三維結構線圖資之融

3、合作業以提升屋頂面模型幾何品質外，特別是當融合三維結構線與航攝影像圖資時，使用三維結構線確實有助於影像中建物邊緣線之辨識，而利用平差程序處理三維結構線與航測經由前方交會所得到的三維屋頂面邊緣線，能獲致平面與高程精度增益的融合成果。關鍵詞：位相關係、幾何推論、融合、屋頂面重建具有更高階資訊，在自動化萃取、匹配的作業與處1.前言理屋角點遮蔽的問題上皆有其優勢(Zhouand三維城市模型(3DCityModel)是近年來相當熱Li,2001;RauandChen,2003;Habibetal.,2005)。除此門的研究課題，城市模型主要包含建物、道路、樹之外，從資料的來源來看，直線特徵可由多種圖資木

4、等。由於建物與都市計畫，市政管理，房地產管來生產(例如影像、地形圖、光達點雲等)，為適合理等民生用途息息相關，因此發展城市模型的首要實施資料融合的特徵，其中尤以空載光達點雲資料任務為建立三維房屋模型，而航測為大範圍房屋測為進行建物重建深具潛力者。一般而言，空載光達繪所採行之方法，其原理為藉由立體像對中找尋兩系統所產製之點雲資料其高程坐標精度優於平面張影像的共軛屋角點特徵並進行前方交會，此種方坐標精度，並具有描述面狀特徵的優勢，透過特徵式在完全人工量測作業模式下有其作業上的便利萃取程序能進一步推演三維直線特徵及角點特徵性，然而在航測作業自動化的目標下，點特徵相對(LinandJaw,2004)。

5、然而由於取樣問題及離散特於其它特徵(例如線特徵及面特徵)而言是相對難性，從空載光達點雲資料所獲致之房屋邊緣線常具以確認及定義的。反觀直線特徵，其出現往往代表有外擴與內縮(王匯智，2007)的問題，在未引入其物空間的物件邊緣線，由於直線特徵相較於點特徵它圖資修補之前常只能作為近似值看待(Schenk收到日期:民國96年09月28日1國立臺灣大學土木工程學系副教授修改日期:民國96年12月13日2國立臺灣大學土木工程學系博士班研究生接受日期:民國96年12月17日458航測及遙測學刊第十二卷第四期民國96年12月andCsatho,2002)。反之，航攝影像資料相對於空載2.相關研究光達點雲資料具

6、有較高空間及輻射解析力，呈現於影像中的邊緣線特徵藉由偵測運算元，能有效及精藉由航攝影像或光達點雲資料實施建物重確的提供邊緣線特徵，但通常也會伴隨著許多無意建，在策略上可分為兩種方式，分別為資料導向義的線條，故必須進一步篩選才能獲得正確的建物(Data-driven)與模型導向(Model-driven)。資料導向法邊緣線，雖然如此，受限於航攝基線航高比幾何，為由下而上(Bottom-up)的方式，首先於萃取出三維藉由航測方法所產製房屋邊緣線以及角點在高程點特徵、線特徵或是面特徵後，再以邏輯驗證將特坐標的精度是低於平面坐標精度的。有鑑於前述使徵組合為建物模型(Brenner,2005;Rotte

7、nsteiner,2003;用單一資料進行建物重建的缺陷，若能整合同類型SchenkandCsatho,2002;Ameri,2000)。就所量測之特(例如同為三維結構線)但不同生產單位或不同生徵而言，建物模型組合可採三維點特徵為基礎(3D產時間之圖資或具互補性的資料(如光達與影point-based)、三維直線特徵為基礎(3Dline-based)或像)，其融合效果可優於任一資料來源所獲致的成三