SLAM LiDAR應用於街道路樹災損調查

點雲比對用於風災前後街道路樹災損調查

山坨兒颱風肆虐高雄，強風豪雨使大量行道樹連根拔起、倒伏折損，並連帶造成路牌、交通號誌等道路設施受損或需汰換；然而以往災後調查多仰賴人工逐街逐段踏查，往往費時又費人力，且在災後遮蔽與路況混亂的情境下更容易出現遺漏，影響清除作業與復原排序。為提升盤點效率，中翰團隊在颱風侵襲前後分別進行街道光達掃描，建立兩期街景點雲資料，並透過點雲配準與差異比對，直接萃取變化發生的位置與變化幅度，快速辨識路樹消失、受損及樹冠結構改變的路段，同時將成果以視覺化方式呈現變異位置與變異量，讓災損盤點由全面巡查轉為針對變化熱點的精準查核；此外，該流程也能同步掌握路牌與交通號誌在風災損毀後的移位、倒塌或更新變化，全面提升災後調查與決策效率。

優點

1 高效率：採用Emesent Hovermap ST-X結合車載RTK模組，將SLAM LiDAR技術應用於移動載具上，團隊可在車輛行進間同步完成沿線路樹與街道環境的高精度三維掃描。此作業模式大幅縮短傳統人工逐段踏查與量測所需的時間，不僅顯著提升災後調查效率，更避免人員長時間暴露於災後路況不明或傾倒物件的風險中，有效確保作業安全性。

本次利用Hovermap ST-X搭配車載RTK模組進行移動式掃描，在行進過程中快速建立街道3D點雲；再透過前後期點雲差異比對，將路樹與周邊設施的變化清楚標示並進一步量化，作為後續變化偵測與災損分析的三維資料基礎。

透過建立兩期街道3D點雲資料，先以配準統一座標基準，再進行差異比對以萃取路樹與街道設施的變化；這套流程不僅能支援災後損失盤點、清除與復原優先順序判定，以及後續復原成效追蹤，也能大幅縮短調查時間、降低大量人力外業投入，讓災後調查從傳統踏查轉為可量化、可視覺化的數據化作業。