請用此 Handle URI 來引用此文件:
http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/34844
完整後設資料紀錄
DC 欄位 | 值 | 語言 |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | 朱子豪 | |
dc.contributor.author | Chia-Hao Chang | en |
dc.contributor.author | 張家豪 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-13T06:35:29Z | - |
dc.date.available | 2006-01-26 | |
dc.date.copyright | 2006-01-26 | |
dc.date.issued | 2006 | |
dc.date.submitted | 2006-01-12 | |
dc.identifier.citation | 一、 中文部分
史天元、彭淼祥 2002 九二一地震災區空載雷射掃描作業成果初步報告,第二十一屆測量學術及應用研討會,論文編號A135 何維信 1995 航空攝影測量學,國立編譯館,pp.161-164 李麗芬 1994 IHS色彩空間影像應用於分類之研究,國立交通大學土木工程研究所碩士論文 吳成柯等 1993 數位影像處理,儒林圖書有限公司,pp.588-592 林文棋 2001 半自動化建物萃取之建物模型建置與操作,國立成功大學測量工程研究所碩士論文 林聰成、尤瑞哲、游勳喬 2003 應用空載雷射掃描於數值表面模型的建置,第一屆數位地球國際研討會 邱式鴻、王蜀嘉 1996 Förstner特徵物萃取法精確性的探討,第十五屆測量學術及應用研討會,pp.667-675 邱式鴻 2001 從都市區立體航照影像中萃取屋頂面的實用策略,國立成功大學測量工程研究所博士論文 徐偉城 1999 空照彩色立體像對中人工建築物萃取之研究,國立中央大學土木工程研究所碩士論文 張昆宗、何維信、史天元 1997 應用方向制約Hough轉換法於空照影像建物圖征抽取,航測及遙測學刊,2(2),pp.15-35 陳振宗 1998 違章建築之面面觀,土地事務月刊,328,pp.6-13 陳建文 2002 彩色影像邊緣線萃取之研究,國立成功大學測量工程研究所碩士論文 郭子審 2000 空照立體像對中半自動化矩形人工建物重建之研究,國立中央大學土木工程研究所碩士論文 黃志偉 1998 違章建築之研究(一),現代地政,18(5),pp.6-9 鄭文英、林進財、藍宇文 1999 違建管理之取締效果研究--以臺北市為例,管理與系統,6(4),pp.411-432 蔡玉慧 1997 以色彩資訊協助影像特徵之萃取,國立成功大學測量工程研究所碩士論文 蔡哪文 2002 利用高解析度衛星影像於都市土地覆蓋之研究,中國文化大學地學研究所碩士論文 羅秋月 2002 IKONOS衛星影像正射改正之研究,國立中央大學土木工程研究所碩士論文 饒見有、陳良健 2002 棋盤式都會區航空照片中矩形建築物直線偵測之研究,中國土木水利工程學刊,14(1),pp.123-131 二、 英文部分 Ackermann, F. 1999, Airborne laser scanning—present status and future expectations, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, vol.54, pp.64–67 Buchanan, M. D. 1979, Effective Utilization of Color in Multidimensional Data Presentation, Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers, vol.199, pp.9-19 Conrac Corporation. 1980, Raster Graphics Handbook, New York Fraser, C.S.、Baltsavias, E.、Gruen, A. 2001, 3D building reconstruction from high-resolution Ikonos stero imagery, Proceedings Workshop 'Automatic extraction of man-made objects from aerial and space images (III)', Monte Verita, 10-15 June 2001, Balkema, Lisse, pp. 331-344 Förstner, W. 1994, A Framework for Low Level Feature Extraction, Computer Vision, ECCV’94, vol.II, pp.383-394 Gabet, L. & Girauden, G. & Renouard, L. 1997, Automatic Generation of High Resolution Urban Zone Digital Elevation Models, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, vol.52, pp.33-47 Haala, N. 1994, Detection of Buildings by Fusion of Range and Image Data, ISPRS Commission III/3, pp.341-346 Haala, N. 1995, 3D Building Reconstruction Using Linear Edge Segment, Photogrammetric Week ’95, pp.19-28 Haala, N. & Hahn, M. 1996, Data Fusion for the Detection and Reconstruction of Building, Automatic Extraction of Man-Made Objects from Aerial and Space Images (II), pp.211-220 Haala, N. & Brenner, C. 1999, Extraction of buildings and trees in urban environments, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, vol.54, pp.130–137 Henricsson, O. & Bignone, F. & Willuhn, W. & Ade, F. & Kuobler, O. & Baltsavias, E. & Mason, S. & Gruen, A. 1996, Project AMOBE: Current Status and Future Work, In IAPRS, vol.41, Part B3, pp.321-330 Henricsson, O. & Baltsavias, E. 1997, 3-D Building Reconstruction with ARUBA: A Quantitative Evalulation, Automatic Extraction of Man-Made Objects from Aerial and Space Images (II) , pp.65-76 Lechervy, Y. & Louis, C. & Monga, O. 1997, Crestlines Contribution to The Automatic Building Extraction, Automatic Extraction of Man-Made Objects from Aerial and Space Images (II), pp.161-171 McIntosh, K. & Krupnik, A. 2002, Integration of laser-derived DTMs and matched image edges for generating an accurate surface model, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, vol.56, pp.167– 176 Murakami, H. & Nakagawa, K. & Hasegawa, H. & Shibata, T. 1999, Change detection of buildings using an airborne laser scanner, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, vol.54, pp.148–152 Nevatia, R. & Lin, C. & Huertas, A. 1997, A System for Building Detection from Aerial Images, Automatic Extraction of Man-Made Objects from Aerial and Space Images (II) , pp.77-86 Spreeuwers, L. & Schutte, K. & Houkes, Z. 1997, A Model Driven Approach to Extract Buildings from Multi-View Aerial Imagery, Automatic Extraction of Man-Made Objects from Aerial and Space Images (II), pp.109-118 Suveg, I. and Vosselman, G. 2004, Reconstruction of 3D building models from aerial images and maps, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, vol.58, pp.202-224 Wehr A. & Lohr U. 1999, Airborne laser scanning – an introduction and overview, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, vol.54, pp.68–82 Weidner, U. & Forstner, W. 1995, Toward Automatic Building Extraction from High-resolution Digital Elevation Models, ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, vol.50(4), pp.38-49 三、 網站部分 內政部地政司衛星測量中心 http://www.gps.moi.gov.tw/satellite/jsp/Content1.jsp,[2005.April 20] 台北市政府工務局 http://pwb2.tcg.gov.tw/, [2005.April 20] 台北市工務局地理資訊e點通 http://addr.tcg.gov.tw/,[2005.April 20] 台北市工務局建築管理處 http://163.29.37.132/html/main.htm,[2005.April 20] 銳俤科技 http://www.riti.com.tw/,[2005.April 20] DigitalGlobe http://www.digitalglobe.com/,[2005.April 20] | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/34844 | - |
dc.description.abstract | 隨著社會經濟的發展,都市人口數不斷增加,造成在寸土寸金的都市地區中,部分都市居民寧願將土地或建物作違規使用,屈居於公共安全及公共衛生條件皆令人疑慮的違章建築中。而在都市地區最常發生的土地或建物違規使用,莫過於建物屋頂加蓋物。本研究欲透過遙測資料的特性,進行高精度與高自動化的建物屋頂加蓋物偵測,以其有效減少並遏阻屋頂加蓋物的發生。
為能更有效地控制上述問題,本研究採用兩種方式:1.以高解析度遙測影像與HIS影像進行建物屋頂形狀及材質分析。藉由遙測影像能夠快速且大範圍取得地表空間資訊之特性,透過所整理的屋頂加蓋物的判釋知識,與數值地形圖中之建物邊界資訊結合,藉此判釋影像中各建物是否具有屋頂加蓋物。並針對判釋有疑異的建物,輔以影像相對高度測量與人工判釋,抽取其高度資訊並比對建物使用許可高度,藉此判斷是否有屋頂加蓋物的發生。2.利用LiDAR資料推估各建物樓高,比對建物使用許可高度判斷是否有屋頂加蓋物的發生。以建物邊界中的數值地表模型最大值減去數值地型模型的平均值,作為建物高度資訊。以此資訊與建物使用許可中的許可高度進行比對,找出樓高超出許可高度的建物,並判斷其具有屋頂加蓋物。 以本研究所提出之方法進行屋頂加蓋物判釋,影像判釋的整體判釋精度可達95%, LiDAR判釋則因地形起伏致使建物基底高度不易判斷,整體精度僅達32.5%,但若能取的各建物確切的建物基底高度,則可大幅提升判釋正確性。藉由本研究所提出之屋頂加蓋物偵測法所產生之監測成果,日後則可與建管單位之相關查報資料比對,找出違建確切發生地點、建立違建發生之時間資料庫,並可持續追蹤違建拆除成效,必能有效的節省相關單位在屋頂加蓋物查報上花費的人力及時間成本。 | zh_TW |
dc.description.abstract | Rooftop structures, the most common annexes to residential buildings in cities of Taiwan, are the lowest-cost way for dwelling units on the top floor to gain additional indoor space. However, almost all of rooftop structures are illegal for lack of construction licenses, the most common among all illegal uses of land and buildings in urban areas. As illegal rooftop structures are so many, complete spot check by local governments will incur huge amount of labor and time.
To solve the problem, this study applies high-resolution remote sensing image, HIS (hue, intensity, saturation) image, LiDAR data and features of periphery of buildings reflected on digital topographic maps in combination to accurate and highly automated detection of illegal rooftop structures. There are three criteria, one for shape, another for construction material, and the other for building’s height from LiDAR data, for interpreting a rooftop structure as illegal: the top of the structure consists of a horizontal beam and two tilting planes on the two sides of the beam (shape); the top is made of steel or alloy plates (construction material); the height information from LiDAR data is over the information from government’s records. For rooftop structures only with either of the first or second condition, auxiliary measurement and manually interpretation are used to make sure whether they are illegal. The detecting model was tested in an area of Yangming Mountain in the north of Taipei City, resulting in overall interpreting accuracy of 95% in high-resolution remote sensing image, but the accuracy is 32.5% in LiDAR data due to the variance of terrain. It is therefore concluded that the model can be largely cost-effective in monitoring illegal rooftop structures and thus can be used to set up databases of illegal rooftop structures, including location and time, through integration with personal inspection of such structures by local governments. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-13T06:35:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-95-R91228014-1.pdf: 2932443 bytes, checksum: cad5224bb8e1f20ebf1d5211ac8f12e1 (MD5) Previous issue date: 2006 | en |
dc.description.tableofcontents | 摘要 I
Abstract III 目錄 V 圖目錄 VIII 表目錄 X 第一章 序論 1 第一節 研究動機 1 第二節 研究目標 4 第三節 研究範疇 5 第二章 文獻回顧 6 第一節 土地違規使用的定義 6 一、 違章建築的定義 6 二、 違章建築的種類 7 三、 依其得否補辦手續分類 8 第二節 建物特徵抽取與重建 10 一、 人工建物偵測 11 二、 特徵抽取 11 三、 建物重建 12 第三節 影像色彩模型轉換 13 一、 RGB系統 13 二、 HIS系統 13 三、 RGB與HIS色彩模型的轉換 14 第四節 影像立體測量、數值地表模型及LiDAR系統 16 一、 影像立體測量 16 二、 數值地表模型 18 第五節 Maximum Likelihood 分類法 23 一、 Bayesian分類法運算邏輯 23 二、 Maximum Likelihood分類法運算邏輯 23 第三章 研究方法 25 第一節 研究架構 25 一、 以高解析度遙測影像進行加蓋物偵測 25 二、 以LiDAR資料抽取建物高度資訊 28 第二節 研究流程 29 第三節 研究方法 31 一、 以高解析度遙測影像進行加蓋物偵測 31 二、 以LiDAR資料抽取建物高度資訊 38 第四節 資料前處理 40 一、 LiDAR資料座標轉換 40 二、 向量檔案格式轉換 41 三、 純化數值地表模型 41 四、 RGB to HIS影像轉換 42 第四章 研究成果 44 第一節 研究區域說明 44 第二節 研究資料說明 45 一、 LiDAR資料精度 45 二、 QuickBird衛星影像 45 第三節 研究平台說明 46 第四節 遙測影像判釋部分 48 一、 屋頂結構判釋 48 二、 屋頂材質判釋 52 三、 判釋成果組合 56 四、 建物相對高度量測與人工判釋 56 第五節 LiDAR建物高度判釋 59 第六節 實地訪查與成果討論 63 一、 遙測影像判釋部分 63 二、 LiDAR建物高度判釋 66 三、 整體成果討論 68 第二章 結論與未來研究 70 第一節 結論 70 一、 重要研究 70 二、 目標達成狀況 70 三、 研究貢獻 73 四、 應用領域 74 第二節 未來研究 75 一、 多光譜影像於屋頂材質判釋之特性 75 二、 LiDAR建物高度判釋之改進 75 三、 建物邊界資訊之改進 75 四、 高解析度遙測影像來源 76 參考文獻 77 一、 中文部分 77 二、 英文部分 79 三、 網站部分 82 附錄一 高解析度影像判釋成果 83 附錄二 LiDAR推估建物高度成果 85 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 應用高解析度遙測資料於都市土地違規使用之監測--以台北市建物屋頂加蓋物為例 | zh_TW |
dc.title | Applying Remote-Sensing Data of High Resolution to Monitoring Illegal-Landuse in Urban Areas--A Case Study of Rooftop Structures in Taipei City | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 94-1 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 孫志鴻,李瑞陽 | |
dc.subject.keyword | 屋頂加蓋物,高解析度遙測影像,HIS影像,LiDAR資料, | zh_TW |
dc.subject.keyword | illegal rooftop structure,high-resolution remote sensing image,HIS image,hue, intensity, saturation image,LiDAR data, | en |
dc.relation.page | 86 | |
dc.rights.note | 有償授權 | |
dc.date.accepted | 2006-01-13 | |
dc.contributor.author-college | 理學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 地理環境資源學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 地理環境資源學系 |
文件中的檔案:
檔案 | 大小 | 格式 | |
---|---|---|---|
ntu-95-1.pdf 目前未授權公開取用 | 2.86 MB | Adobe PDF |
系統中的文件,除了特別指名其著作權條款之外,均受到著作權保護,並且保留所有的權利。