クリーンなオルソ画像と3Dメッシュ・点群は、視覚データとして会議での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もたらします。本日は、ドローン測量分析の基盤となる高品質な3D点群を取得する方法をご紹介します。
まず、良好な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、複数の角度から撮影した写真の重複度に基づいて特徴点を抽出し、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、結果値の精度も高くなります。
樹木や植生が密集した地形、影が多くできる地形など、測量したい場所の情報が隠れれば隠れるほど、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、整地された地形を、晴れた日に、影ができにくい時間帯に撮影することが良い方法となります。
カメラを移動させながらパノラマや写真を撮影する際、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(ゼロ現象)と呼びます。先ほどご説明したように、撮影された写真にノイズ、ブラー、歪みがあると、データ分析にエラーが発生する可能性があります。
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を搭載したドローンに変更するハードウェア的な方法です。2つ目は、ドローン撮影時に取得したメタデータを活用し、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。
後者の方法で、メイサ(Meissa)がお手伝いできます。メイサ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、こちら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ます。GSDを向上させる方法だからです。
GSD(Ground Sample Distance)とは地上サンプリング距離を意味します。ここでの距離は、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とすれば、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、画像の細部がより正確に現れます。
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はカメラが物体に近づくほど向上します。
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による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を確認できました。これは、撮影高度が低いほど測量精度も向上す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のバッテリーは20～25分ほどで、その時間内に望むデータを取得するのは難しい場合があります。
メイサでは、限られた時間内で得られる最善の高度とオーバーラップ率にフォーカスしてドローンの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。その場合は、技術サポート依頼による別途分析を通じて、より緻密なモデリングが可能です。
