きれいなオルソ画像と3D Mesh - Point cloudsは、視覚データとして会議の際に明確なコミュニケーションを可能にするだけでなく、測量精度の面でも優れた結果を示します。本日は、ドローン測量分析の土台となる良質な3D点群を得る方法についてご紹介します。
まず、良い撮影環境でドローンを飛行させる必要があります。ドローン測量は写真測量とも表現できます。写真測量の原理は、さまざまな角度から撮影した写真の重複度をもとに特徴点を抽出し、3次元モデルを作成することです。したがって当然ながら、撮影した写真から得られる情報が明確であるほど、結果値の精度も高まります。
樹木や植生が密集した地形、影が多くかかる地形など、測量したい場所の情報が遮られれば遮られるほど、分析結果に誤差が生じる確率が高くなります。また、雪が積もった場所や湖、水たまりなど反射する表面が多い場所も、同じ理由で誤差が生じることがあります。
したがって、整えられた地形を、晴れた日に、影があまりできない時間帯に撮影することが良い方法となり得ます。
カメラを動かしながらパノラマや写真を撮影する際に、対象がぶれて伸びたように写った経験があるでしょう。ドローンも（機種による違いはありますが）高速飛行しながら撮影した写真には歪み現象が発生します。これをゼリー現象（jello現象）と呼びます。先ほど説明したように、撮影された写真にノイズ、ブラー、歪み現象があると、データ分析にエラーが生じることがあります。
このような問題を解決する方法がいくつかあります。1つ目は、カメラセンサーまたはメカニカルシャッター方式のカメラへドローンを変更するハードウェア的な方法であり、2つ目は、ドローン撮影時に取得したメタデータの活用と、カメラのスペックに応じた変位値を補正して分析するソフトウェア的な方法です。
後者の方法においてMeissaがお手伝いできます。Meissaは独自のドローン分析エンジンを保有しており、ドローンが取得したデータに応じた柔軟なソリューション対応が可能です。これに関しては、この記事でより詳しくご確認いただけます。
撮影高度を下げることも一つの方法となり得ます。GSDを高める方法だからです。
GSD（Ground Sample Distance）とは地上サンプリング距離を意味します。このときの距離は連続する2つのピクセルの中心点間の距離です。例えばGSDが1cm/pxのオルソ画像がある場合、このオルソ画像の1ピクセルは実際に1cmの大きさを表します。GSDが小さいほど、画像に細部がより正確に表れます。
ピクセル解像度とは異なり、GSDはカメラと被写体の間の距離によって変わります。GSDはカメラが対象に近づくと向上します。
私たちが道案内に縮尺の小さい地図を好むように、測量時の正確な物量算出にも小さいGSD間隔が好まれます。前回の記事で、DL E&Cの実際の現場で行われた汎用回転翼機体の測量実験をご紹介しました。その結果、Z座標の場合、撮影高度が低いほど平均誤差および標準誤差が減少することが確認できました。これは、撮影高度が低いほど測量精度も高まることを意味します。
もちろん、広い地域を低い高度で撮影すると、ドローンが撮影する写真の枚数と時間は飛躍的に増加します。現場で使用するのに負担のない価格のドローンバッテリーは20〜25分程度で、その時間内に望むデータを得るのは難しい場合があります。
Meissaでは、限られた時間内で得られる最良の高度と重複度にフォーカスしてドローン経路を設定しています。データ分析後、GSDは5cm/pxに固定され、これは活用に十分です。ただし、報告用の資料作成やその他の理由で、より狭いGSDを希望する場合があります。その場合には、技術支援リクエストを通じた別途分析により、より緻密なモデリングが可能です。
