English  |  正體中文  |  简体中文  |  Post-Print筆數 : 27 |  Items with full text/Total items : 95873/126463 (76%)
Visitors : 31643758      Online Users : 545
RC Version 6.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library IR team.
Scope Tips:
  • please add "double quotation mark" for query phrases to get precise results
  • please goto advance search for comprehansive author search
  • Adv. Search
    HomeLoginUploadHelpAboutAdminister Goto mobile version
    Please use this identifier to cite or link to this item: http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/58866


    Title: 物件導向分類法於DMC航照影像萃取崩塌地之研究
    Object-oriented Classification for Extracting Landslides Using DMC Aerial Images
    Authors: 孔繁恩
    Kung, Fan En
    Contributors: 詹進發
    Jan, Jihn Fa
    孔繁恩
    Kung, Fan En
    Keywords: DMC航照影像
    物件導向影像分類法
    多重解析影像分割法
    線性糾正法
    光線追蹤法
    DMC aerial images
    Object-oriented image classification
    Multi-resolution image segmentation
    Linear-correlation correction
    Ray-tracing method
    Date: 2012
    Issue Date: 2013-07-11 18:02:27 (UTC+8)
    Abstract: 台灣位於環太平洋地震帶上,地形為山地居多,且地質脆弱,加上位於西太平洋副熱帶地區,使得山區常受到颱風的侵擾而發生崩塌,導致土石流和洪水等災害發生,進而影響人民的生命和財產安全。因此,如何有效地建置崩塌地區域資料庫,成為國土保育與災害防治的重要課題。以往利用遙測與航測技術於崩塌地萃取的研究中,大多是於幾何糾正後衛星影像或是航測正射影像上分析崩塌地,但產製正射影像或是糾正衛星影像時,都需要花費較多的時間,對於講求時效性的救災行動而言頗為不利。本研究之目的為發展一套不需使用正射影像萃取崩塌地的方法,以物件導向影像分類法,於DMC(Digital Mapping Camera)航測原始影像上直接萃取崩塌地資訊。首先採取多重解析影像分割的技術,將航測影像依像元光譜和形狀同質性分割成不同區塊(物件),接著利用影像光譜統計值搭配區域成長法,偵測影像中的雲覆蓋地區並過濾。其次,根據光譜亮度統計特徵值,將影像區分成陰暗地區、正常地區以及較亮地區之三種土地覆蓋類型,使用線性相關糾正法(Linear-correlation Correction)將陰暗地區光譜亮度值轉換至正常地區,並利用物件的特徵值,如光譜、面積、形狀以及相關性依序萃取此三種土地覆蓋類型內的崩塌地。最後,使用光線追蹤法 (Ray-tracing),將崩塌地區塊從影像坐標轉換至地圖坐標,使其可以套疊地形資料如坡度、坡向,並進行空間分析以提升崩塌地的判釋精度。研究結果顯示,崩塌地萃取之使用者精度和生產者精度,均有82%以上,並且整個實驗可大量批次處理影像,及快速建立崩塌地資料庫,本研究之方法和崩塌地資料庫將有助於國土保育與崩塌地的災害防治。
    Being located in a subtropical and seismic zone of the West Pacific, the geology is fragile and topography is mountainous in Taiwan. Landslides, floods and other disasters induced by typhoons occur frequently, and it cause the life-threatening and property loss of human beings in Taiwan. Therefore, how to establish landslides data effectively become an important issue of land conservation and disasters management.
    In recently years, most of the researchers used aerial ortho-images or satellite georeferencing images to detect landslides sites. However, it spent a lot of time generating aerial ortho-images and rectifying satellite images, and it also reduced the efficiency of landslides analysis. Thus, this study developed an object-oriented classification method, which can be directly applied in raw image data, to detect landslides sites. Firstly, this study used multi-resolution image segmentation technique to segment images acquired by Z/I DMC(Digital Mapping Camera) into individual regions (objects) according to the homogeneity of spectral and shape features, and then removed cloud areas by using brightness features depended on the spectral information of images. Secondly, the study divided the entire image into three areas, which are darker area, normal area and lighter area, according to brightness value. Next, Linear-correlation correction (LCC) method was used in this study to transform darker area to normal area so that it can easily detect the landslides sites in darker area, and the object features, such as spectral, area, shape and space correlation indices, were used to extract landslide sites in images. Finally, in order to enhance the accuracy of landslide, the initial landslides were converted from image coordinate system to map coordinate system by ray-tracing method, so the initial landslides data can be further extracted by using topographic data, including slope and aspect data.
    The results of this study showed that the user and producer accuracies of detecting landslides can reach up to 82%. Moreover, the entire experiments process of this study can batch analyze automatically and establish landslides database quickly. It is expected that the method and landslides data of this study may have contribution to land conservation and disasters management.
    Reference: 一、中文參考文獻
    水土保持手冊,中華水土保持學會、行政院農業委員會水土保持局編印,2005。
    王吉成,2007,「連續型粗糙集理論資料萃取技術—以雪霸崩塌地為例」,私立嶺東科技大學資訊科技應用研究所碩士論文,台中。
    王文宜,2011,「以區域物件化分類和像元基礎分類在萬大水庫崩塌地影像之實證」,私立嶺東科技大學數位媒體設計研究所碩士論文:台中。
    王主一,2012,「運用物件導向方法進行崩塌地自動判釋」,私立明新科技大學土木工程與環境資源管理研究所碩士論文,新竹。
    李三畏,1985,「台灣的崩塌地」。頁130-143,收錄於第一輯,『水土保持文獻專輯(一) (二)』,台北:中華水土保持學會。
    邱瑩潔,2004,「航空影像中道路標線萃取於路網建構之研究」,國立中興大學土木工程學系碩士論文,台中。
    林惠玲、陳正倉,2011,『應用統計學』,台北:雙葉書廊。
    林才添、鄭祈全、王素芬,2010,「遙測技術於台北市土地覆蓋變遷之研究」,『航測及遙測學刊』,15(2):141-153。
    洪凱政,2009,「應用多光譜影像多種特徵偵測崩塌地之研究」,國立成功大學測量及空間資訊學系碩士論文:台南。
    涂書芳,2001,「以遙感探測方法探討公路邊坡穩定的重要因子-以南橫公路甲仙至啞口段為例」,國立成功大學資源與工程學系碩士論文,台南。
    高玉惠,2004,「小波轉換應用於影像自動判釋崩塌地分析」,國立成功大學地球科學所碩士論文,台南。
    徐逸祥,2006,「遙測影像之雲霧偵測及干擾去除」,國立台灣大學地理學系碩士論文:台北。
    陳信雄,1995,『崩塌地調查與分析』,台北:國立編譯館。
    陳駿賢,2003,「遙測及景觀分析技術於崩塌地判釋與變化之研究」,私立逢甲大學土地管理研究所碩士論文,台中。 
    陳俊良,2008,「以物件式分類法則分析崩塌地形粗糙度之研究」,國立成功大學資源與工程學系碩士論文,台南。
    張石角,1987,「山坡地潛在危險之預測及其環境影響評估之應用」,『中華水土保持學報』,18(2):41-62。
    張雅華、陳俊愷、張國楨,2004,「利用物件導向高解析數值影像分類技術於基隆河土地利用」。論文發表於〈第二屆數位地球國際研討會〉,台北,民國93年5月27日至28日。
    傅建嘉,2011,「利用空間技術於大蒜作物判釋之研究」,私立逢甲大學土地管理學系碩士論文:台中。
    湯美華,2006,「空載光達點雲及地形圖輔助生產真實正射影像之研究」,國立成功大學測量及空間資訊學系碩士論文:台南。
    黃筱梅,2001,「SPOT衛星影像於裸露地變遷之偵測研究─以和社地區為例」,國立臺灣大學森林學研究所碩士論文,台北。
    黃宏斌,2010,「國有林之崩塌地處理」,『台灣林業期刊』,36(1):17-25。
    黃韋凱、林銘郎、陳良健、林彥享、蕭震洋,2010,「物件導向分析方法應用於遙測影像之分區及崩塌地與人工設施分類」,『航測及遙測學刊』,15(1):45-65。
    楊孟學,2008,「結合空載光達與多波段衛星影像於山崩自動分類」,國立高雄師範大學地理學系碩士論文,高雄。
    葉雅馨,2006,「用LiDAR與航照影像於崩塌地判釋之研究」,國立嘉義大學土木與水資源工程研究所碩士論文,嘉義。
    詹鈞評,2012,「使用多尺度多階段物件導向影像分析技術進行崩塌地判釋」,國立成功大學測量及空間資訊學系碩士論文,台南。
    雷祖強、李哲源、葉惠中、萬絢,2009,「以區塊物件分類法萃取ADS-40影像中水稻田丘塊資訊之研究」,『航測及遙測學刊』,14(2):127-140。
    蔡博閎,2010,「衛星影像雲層遮蔽區域之移除與填補演算法」,國立成功大學測量及空間資訊學系碩士論文,台南。
    賴鋼樺,2012,「整合式資訊重建應用於衛星影像雲遮蔽之移除」,國立成功大學測量及空間資訊學系碩士論文,台南。
    鄭雅文、史天元、蕭國鑫,2008,「物件導向分類於高解析度影像自動判釋」,『航測及遙測學刊』,13(4):273-284。
    鄭智仁,2010,「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」,國立成功大學衛星資訊暨地球環境研究所碩士論文:台南。
    劉朝俊,1986,「坡地開發與邊坡穩定之關係的研究-以基隆市大竿林與大德國中東側等平面型地滑為例」,國立台灣大學地理學系碩士論文:台北。
    劉守恆,2002,「衛星影像於崩塌地自動分類組合之研究」,國立成功大學地球科學研究所碩士論文:台南。
    劉晃丞,2006,「應用高程差與福衛二號影像共同判釋新崩塌地」,國立成功大學地球科學研究所碩士論文,台南。
    劉致亨,2009,「合理化雲模型t值分析於薄雲覆蓋區影像恢復之研究」,私立逢甲大學土木及水利工程博士論文,台中。
    二、外文參考文獻
    Baatz, M., and Schape, A., 2000, “Multiresolution Segmentation – an Optimization Approach for High Quality Multi-scale Image Segmentation.” pp. 12-23 in Angewandte Geographische Informationsverarbeitung XII, edited by Strobl J., Karlsruhe.
    Chang, K.T., 2010, Introduction to Geographic Information Systems, McGRAW Hill.
    Crist, E.P. and Cicone, R.C., 1984, “A Physically-based Transformation of Thematic Mapper Data - The TM Tasseled Cap”, Geoscience and Remote Sensing, 22(3): 256-263.
    Chen, Y., Wen, D., Jing, L., and Shi, P., 2007, “Shadow Information Recovery in Urban Areas from Very High Resolution Satellite Imagery”, International Journal of Remote Sensing, 28(15): 3249-3254.
    Dare, P.M., 2005, “Shadow Analysis in High-resolution Satellite Imagery of Urban Areas”, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 71: 169–177.
    Gonzalez, R.C., and Woods, R.E., 2008, Digital Image Processing, Prentice Hall.
    Horn, B.K.P., 1981, “Hill shading and the reflectance map”, Proceedings of IEEE, 69 (1): 14–47.
    Haralick, R. and Shapiro, L., 1985, “Survey: Image Segmentation Techniques”, Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 29: 100-132.
    Jain, R., Kasturi, R., and Schunk, B.G., 1995, Machine Vision, McGraw-Hill Inc.
    Jensen, J.R., 2006, Introductory Digital Image Processing, Prentice Hall.
    Liang, S., Fang, H., and Chen, M., 2001, “Atmospheric Correction of Landsat ETM+ Land Surface Imagery-Part I: Methods”, Geoscience and Remote Sensing, 39(11): 2490-2498.
    Mayr, W. and Heipke, C., 1988, “A Contribution to Digital Orthophoto Generation”, Paper presented at the International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Kyoto, Japan.
    Pekkarinen, A., 2002, “A Method for the Segmentation of Very High Resolution Images of Forested Landscapes”, International Journal of Remote Sensing, 23(14): 2817-2836.
    Richter, R., 1996, “A Spatially Adaptive Fast Atmospheric Correction Algorithm”, International Journal of Remote Sensing, 17(6): 1201-1214.
    Song, M. and Civco, D.L., 2002, “A Knowledge-based Approach for Reducing Cloud and Shadow”, Paper presented at the ASPRS-ACSM Annual Conference and FIG XXII Congress, Washington, DC, USA, April 19-April 26.
    Tan, P., Steinbach, M., and Kumar, V., 2006, Introduction to Data Mining, Addison-Wesley.
    Varnes, D.J., 1958, “Landslide Types and Process.” pp. 20-47 in Landslide and Engineering Practice, edited by Highway Research Board., Washington.
    Xiao, P., Feng, X., An, R., and Zhao, S., 2010, “Segmentation of Multispectral High-resolution Satellite Imagery Using Log Gabor Filters”, International Journal of Remote Sensing, 31(6): 1427-1439.
    Zhang, Y., Guidon, B., and Cihlar, J., 2002, “An Image Transform to Characterize and Compensate for Spatial Variations in Thin Cloud Contamination of Landsat Images”, Remote Sensing of Environment, 41(5): 1082-1089.
    Zhou, W., Huang, G., Troy, A., and Cadenasso M.L., 2009, “Object-based Land Cover Classification of Shaded Areas in High Spatial Resolution Imagery of Urban Areas: A Comparison Study”, Remote Sensing of Environment, 113: 1769–1777.
    三、網頁部分
    中央氣象局網站,2012,颱風資料庫。http://rdc28.cwb.gov.tw/,取用日期:2012年12月25日。
    林務局農林航空測量所網站,2013,http://www.afasi.gov.tw/,取用日期:2013年03月05日。
    Description: 碩士
    國立政治大學
    地政研究所
    100257003
    101
    Source URI: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0100257003
    Data Type: thesis
    Appears in Collections:[地政學系] 學位論文

    Files in This Item:

    File SizeFormat
    700301.pdf7430KbAdobe PDF1478View/Open


    All items in 政大典藏 are protected by copyright, with all rights reserved.


    社群 sharing

    著作權政策宣告
    1.本網站之數位內容為國立政治大學所收錄之機構典藏,無償提供學術研究與公眾教育等公益性使用,惟仍請適度,合理使用本網站之內容,以尊重著作權人之權益。商業上之利用,則請先取得著作權人之授權。
    2.本網站之製作,已盡力防止侵害著作權人之權益,如仍發現本網站之數位內容有侵害著作權人權益情事者,請權利人通知本網站維護人員(nccur@nccu.edu.tw),維護人員將立即採取移除該數位著作等補救措施。
    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library IR team Copyright ©   - Feedback