JP2021117047A - 無人飛行体を用いた写真測量方法および無人飛行体を用いた写真測量システム - Google Patents

Abstract

【課題】 無人飛行体を用いた写真測量を効率的かつ精度よく行う。【解決手段】 写真測量システム１０は、無人飛行体１２に搭載されたカメラ１２０により造成地内の測量対象領域を含む画像を複数枚撮影し、得られた複数の画像に基づいて、コンピュータ１４で測量対象領域の３次元モデルを生成し、地形データを算出する。無人飛行体１２で画像を撮影する際には、カメラ１２０の撮影方向を鉛直下方向に対して所定角度、例えば１０°以上３０°以下に傾けて撮影する。【選択図】 図３

Description

本発明は、無人飛行体を用いた写真測量方法および無人飛行体を用いた写真測量システムに関する。

従来、ドローン等の無人飛行体（ＵＡＶ：Ｕｎｍａｎｎｅｄ Ａｅｒｉａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅ）により測量対象領域の上空から写真撮影を行い、この写真を用いて測量対象領域の地形を算出する技術が開発されている。
例えば、下記非特許文献１には、土工における無人航空機による空中写真測量を用いた出来形管理手法が定められている。

"空中写真測量（無人航空機）を用いた出来形管理要領（土工編）（案）"、国土交通省、平成３０年３月

従来の手順によれば、測量対象領域に１００ｍ以下の間隔で標定点を設置し、トータルステーション等により標定点の座標を求める必要がある。この場合、標定点の設置や回収を行う必要があるため、測量の効率が低下したり、災害現場等の人が近づくのが難しい土地には適用できないという課題がある。
標定点の数を削減するため、例えばＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ／全球測位衛星システム）搭載標定点を用いた事前測量の省略や、ＲＴＫ（Ｒｅａｌ Ｔｉｍｅ Ｋｉｎｅｍａｔｉｃ）−ＧＮＳＳ搭載の無人飛行体を使用するなどの方法も考えられるが、要求される精度を担保するためには標定点を完全になくすのは困難である。

また、無人飛行体で撮影した画像から３次元モデルを生成するＳｆＭ（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｆｒｏｍ Ｍｏｔｉｏｎ）解析において、鉛直方向で撮影した画像のみを用いた処理では、高さ方向に系統誤差が生じる問題があり、標定点を設置しないと本来は平坦な地形を曲面（ドーム形状やボール形状など）として推定してしまうという課題がある。

図６は、従来技術における測量写真撮影を模式的に示す説明図である。
無人飛行体５２は、鉛直下方向に向けて撮影方向Ｆが設定されたカメラ５２０を有する。無人飛行体５２が位置Ｌ１に位置する際は、カメラ５２０の撮影範囲は標定点Ｐ１、Ｐ２を含む領域Ｒ１となる。無人飛行体５２が位置Ｌ２に位置する際は、カメラ５２０の撮影範囲は標定点Ｐ３、Ｐ４を含む領域Ｒ２となる。領域Ｒ１と領域Ｒ２は一部領域Ｒｗが重複している。また、標定点Ｐ１からＰ４に囲まれた領域は平坦である。
このような方法で撮影した画像を用いて解析を行うと、高さ方向の誤差により実際は平坦な領域が上方向に凸のドーム形状Ｄのように推定されてしまう。

本発明は、このような事情に鑑みなされたものであり、その目的は、無人飛行体を用いた写真測量を効率的かつ精度よく行うことにある。

上述の目的を達成するため、本発明は、無人飛行体に搭載されたカメラにより造成地内の測量対象領域を含む画像を複数枚撮影する撮影工程と、前記撮影工程で撮影された複数の前記画像に基づいて、前記測量対象領域の地形データを算出する地形算出工程と、を含み、前記撮影工程では、前記カメラの撮影方向を鉛直下方向に対して所定角度傾けて前記画像を撮影する、ことを特徴とする。
また、本発明は、無人飛行体に搭載されたカメラと、前記カメラにより造成地内の測量対象領域を含む画像を複数枚撮影する撮影制御部と、前記カメラで撮影された複数の前記画像に基づいて、前記測量対象領域の地形データを算出する地形算出部と、を備え、前記撮影制御部は、前記カメラの撮影方向を鉛直下方向に対して所定角度傾けて前記画像を撮影する、ことを特徴とする。

本発明によれば、造成地内において無人飛行体を用いた写真測量を行うにあたり、鉛直下方向に対して所定角度傾けて画像を撮影するので、撮影方向に奥行きが生じ、高さ方向の測量精度を向上させることができる。よって、標定点を設置しなくても十分な精度の測量を行うことができ、無人飛行体を用いた写真測量を効率的かつ精度よく行うことができる。

実施の形態にかかる写真測量システムの構成を示す図である。 写真測量システムにおける測量写真撮影を模式的に示す説明図であ 無人飛行体による撮影方向を模式的に示す側面視図である。 写真測量システムにおける処理手順を示すフローチャートである。 写真測量システムを用いた写真測量の結果を示す表である。 従来技術における測量写真撮影を模式的に示す説明図である。

以下に添付図面を参照して、本発明にかかる無人飛行体を用いた写真測量方法および無人飛行体を用いた写真測量システムの好適な実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態では、例えば造成地（未舗装の裸地）の測量を行うことを目的とした写真測量システムを例にして説明する。

図１は、実施の形態にかかる写真測量システムの構成を示す図である。
実施の形態にかかる写真測量システム１０は、無人飛行体（ドローン）１２およびコンピュータ１４を備える。
無人飛行体１２は、遠隔操作または自律飛行の少なくとも一方が可能な小型の飛行体である。無人飛行体１２は、図２等に示すように筐体１２Ａおよびプロペラ１２Ｂを有する。
無人飛行体１２には、カメラ１２０、撮影制御部１２２、メモリ１２４、ＲＴＫ−ＧＮＳＳユニット１２６、飛行制御部１２８が搭載されている。

カメラ１２０は、図２等に示すように無人飛行体１２の筐体１２Ａの下面に取り付けられ、無人飛行体１２が飛行している際にその撮影方向を地表に向け、地表を撮影することが可能である。また、カメラ１２０は、首振り機構を備え、撮影方向を任意に変更することが可能である。実施の形態では、カメラ１２０で静止画を撮影する。

撮影制御部１２２は、カメラ１２０の撮影タイミング、撮影方向、その他撮影パラメータ（シャッター速度、ＩＳＯ感度、絞り、フォーカスなど）を制御する。撮影制御部１２２は、例えば後述するＲＴＫ−ＧＮＳＳユニット１２６で算出した無人飛行体１２の現在位置が予め定められた撮影位置に達した場合、カメラ１２０が予め定められた撮影方向を向くように制御し、カメラ１２０が予め定められた撮影パラメータで撮影を行うよう制御する。

メモリ１２４は、カメラ１２０で撮影された画像を記憶する。また、メモリ１２４に記憶される画像には、当該画像の撮影位置、撮影時の撮影パラメータ等のデータが付加されている。
メモリ１２４は、例えばメモリカードのような無人飛行体１２から取り外し可能な記憶媒体であってもよいし、無人飛行体１２の筐体１２Ａに内蔵されていてもよい。
いずれの場合でも、メモリ１２４に記憶された画像のデータは後述するコンピュータ１４に提供可能である。具体的には、例えばメモリ１２４が取り外し可能な記憶媒体の場合には、メモリ１２４をコンピュータ１４が備える対応ドライブで読み取らせることによりコンピュータ１４に画像のデータを提供する。また、メモリ１２４が内蔵式の場合には、双方が対応するコネクタでコンピュータ１４と無人飛行体１２を接続してメモリ１２４内の画像データを読み取らせたり、無線通信でメモリ１２４内の画像データをコンピュータ１４に送信するなどして、コンピュータ１４に画像のデータを提供する。

ＲＴＫ−ＧＮＳＳユニット１２６は、衛星から発信される信号に基づいて無人飛行体１２の現在位置（緯度、経度、高さ）を算出する。ＲＴＫ−ＧＮＳＳユニット１２６を用いることにより、センチメートル単位の正確な測位が可能となる。

飛行制御部１２８は、無人飛行体１２の飛行状態（飛行方向、飛行速度等）を制御する。飛行制御部１２８は、例えば遠隔操作による指示または予め定められた飛行経路に沿って無人飛行体１２の飛行状態を制御する。

コンピュータ１４は、ＣＰＵ、制御プログラムなどを格納・記憶するＲＯＭ、制御プログラムの作動領域としてのＲＡＭ、各種データを書き換え可能に保持するＥＥＰＲＯＭ、周辺回路等とのインターフェースをとるインターフェース部などを含んで構成される。
コンピュータ１４は、例えば測量対象領域から離れた場所に設置されており、無人飛行体１２で撮影した画像に基づいて測量対象領域の地形データを解析する。
具体的には、コンピュータ１４は、無人飛行体１２で撮影した画像から撮影領域の３次元モデルを生成するＳｆＭ解析ソフトウェアを実行する。本実施の形態では、コンピュータ１４は、ＳｆＭ解析ソフトウェアを実行することにより、カメラ１２０で撮影された複数の画像に基づいて、測量対象領域の地形データを算出する地形算出部１４０として機能する。

地形算出部１４０は、さらに画像前処理部１４２、特徴点抽出部１４４、地形モデル生成部１４６、地形データ算出部１４８を備える。
画像前処理部１４２は、後段の処理に備えて無人飛行体１２で撮影した複数の画像に対して前処理を行う画像前処理工程を実行する。画像前処理工程では、例えば画像内のノイズの除去、色補正、画像サイズの変更などを行う。

特徴点抽出部１４４は、前処理後の画像のそれぞれから複数の特徴点を抽出する特徴点抽出工程を実行する。特徴点とは、画像内において周囲の領域とは異なる特徴（例えば周囲の画素との階調差が所定値以上など）を有する点である。

地形モデル生成部１４６は、複数の画像間で特徴点を対応づけ、測量対象領域の３次元モデルを生成する。
地形モデル生成部１４６は、各画像において抽出された特徴点同士を対応づけることにより画像間のマッチングを行い、粗い点群（Ｓｐａｒｓｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）を生成する。地形モデル生成部１４６は、さらにこれを用いて各ピクセルの３次元座標を計算し、より高密度な点群データ（Ｄｅｎｓｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）を得る。この点群からメッシュデータを作成し、元画像を貼り付けることで最終的な３次元モデルを生成する。

地形データ算出部１４８は、測量対象領域の３次元モデルから地形の指標値（例えば任意の地点の標高など）を数値データ（地形データ）として算出する。
なお、上述したＳｆＭ解析ソフトウェアの処理は一例かつ簡易化して示しており、本発明に従来公知の様々な解析方法を適用可能であることは無論である。

図４は、写真測量システムにおける処理手順を示すフローチャートである。
まず、無人飛行体１２に搭載されたカメラ１２０により造成地内の測量対象領域を含む画像を複数枚撮影する（ステップＳ１：撮影工程）。撮影画像は、メモリ１２４に記憶される。
つぎに、撮影工程で撮影された画像（メモリ１２４内に記憶された画像）をコンピュータ１４に読み込ませる（ステップＳ２）。
コンピュータ１４に読み込まれた画像は、それぞれ画像前処理部１４２により所定の前処理が行われ（ステップＳ３：画像前処理工程）、特徴点抽出部１４４により特徴点が抽出される（ステップＳ４：特徴点抽出工程）。
つづいて、地形モデル生成部１４６により各画像が合成され測量対象領域の３次元モデルが生成され（ステップＳ５）、地形データ算出部１４８により地形データが算出される（ステップＳ６）。

つぎに、本実施の形態における各ステップの詳細について説明する。
＜撮影工程＞
図６に示したように、従来は飛行中の無人飛行体１２から鉛直下方向に向けて撮影を行っていた。
一方、本実施の形態では、図２に示すように、カメラ１２０の撮影方向を鉛直下方向（重力方向）に対して所定角度傾けて造成地の画像を撮影する（斜め方向撮影）。
図２において、無人飛行体１２は、鉛直下方向から所定角度傾けて撮影方向が設定されたカメラ１２０を有する。なお、カメラ１２０の撮影方向は、例えば撮影制御部１２２（またはユーザによる遠隔操作）により任意に変更できるようにしてもよい。
無人飛行体１２が位置Ｌ１に位置する際は、カメラ１２０の撮影範囲は点Ｐ１からＰ４を含む領域Ｒとなり、撮影方向はＦ１となる。なお、点Ｐ１からＰ４は、領域Ｒを規定するために示したものであり、従来のような標定点とは異なる。位置Ｌ１における無人飛行体１２の進行方向は、例えば紙面右方向（矢印Ｄ１方向）であるものとする。
無人飛行体１２は進行方向の所定領域を撮影しながら飛行し、所定の地点（測量対象領域の端部）において進行方向を変え、これまで撮影した領域を別角度から再度撮影する。
例えば無人飛行体１２は位置Ｌ２において、再度撮影方向Ｆ２から領域Ｒを撮影する。位置Ｌ２における無人飛行体１２の進行方向は、例えば紙面左方向（矢印Ｄ２方向）であるものとする。
このように、本実施の形態では１つの領域が異なる方向から撮影される。なお、図２では、位置Ｌ１における撮影範囲と位置Ｌ２における撮影範囲とが同一の領域Ｒであるものとしたが、これに限らず、一部領域のみが重複するように撮影範囲（撮影位置）を設定してもよい。
また、図２に示すような斜め方向撮影に加えて、図６に示すような鉛直方向撮影を行ってＳｆＭ解析に利用してもよいが、本発明者らの検証では、斜め方向撮影で撮影した画像のみで十分な精度の解析結果が得られることが分かっている。

このような斜め方向撮影を行うのは、斜め方向撮影により得られた画像を用いることによって撮影方向に奥行きが生じ、カメラ１２０の焦点距離の推定精度を向上させることができるためである。
従来の鉛直方向撮影では、全ての画像を同方向を向けた撮影で取得するため、奥行き方向のスケールを示すパラメータである焦点距離を一意に定めることができず、測量精度を担保するために標定点を設置する必要が生じる。
本実施の形態のように斜め方向撮影を行うことによって、カメラ１２０の焦点距離の推定精度を向上させることができ、標定点を設置しなくても十分な精度の測量結果を得ることができる。

図３は、無人飛行体による撮影方向を模式的に示す側面視図である。
無人飛行体１２は、カメラ１２０の撮影方向Ｆを鉛直下方向Ｐに対して所定角度α傾けて撮影を行う。撮影により領域Ｒの画像が撮影される。
ここで、鉛直下方向Ｐに対するカメラ１２０の撮影方向Ｆの傾きαは、１０°以上３０°以下とするのが好ましい。傾きαが１０°未満の場合、撮影方向が鉛直下方向に近くなり、斜め撮影の効果が十分に得られない。また、傾きαが３０°を超えると、撮影した画像の手前側と奥側とで１画素当たりの寸法が大きく変わり、ゆがみが大きくなり、解析精度が低下する可能性がある。

＜画像前処理工程＞
一般に、撮影工程で撮影された画像は、非圧縮でメモリ１２４に保存される。本実施の形態では、画像前処理工程において、各画像の画像サイズを縮小（例えば４分の１程度）する。すなわち、画像前処理工程において、カメラ１２０で撮影された複数の画像の画像サイズをそれぞれ縮小する。
これは、画像サイズを縮小させると画像の画素数が低減し、特徴点が抽出しやすくなるためである。特に、本実施の形態で測量対象とする造成地は、起伏が乏しく地質も一様であることが多く、有意な特徴点を得にくい。
そこで、本実施の形態では、特徴点の抽出前に画像サイズを縮小（例えば４分の１程度）するものとした。このような縮小は、例えばＳｆＭ解析ソフト上で実行することができる。

＜特徴点抽出工程＞
一般に、特徴点抽出工程で各画像から抽出する特徴点の数は制限されておらず、１つの画像に対して例えば１万点程度の特徴点が抽出される。一方、このような方法では、特徴となるような地理的形状の変化がない場合でも強制的に特徴点を抽出してしまい、エラーの原因となる可能性がある。特に、本実施の形態で測量対象とする造成地は、起伏が乏しく地質も一様であることが多く、強制的に多数の特徴点を抽出すると測量精度が低下する可能性がある。
そこで、本実施の形態では、１つの画像から抽出する特徴点の数を制限（例えば２０００個以内など）するものとした。このような制限は、例えばＳｆＭ解析ソフト上の設定を変更することで実行することができる。
このようにすることで、複数の画像で共通して抽出されるような有意な特徴点を抽出することができる。

このように、実施の形態にかかる写真測量システム１０によれば、無人飛行体１２を用いた写真測量を行うにあたり、鉛直下方向に対して所定角度傾けて画像を撮影するので、撮影方向に奥行きが生じ、高さ方向の測量精度を向上させることができる。よって、標定点を設置しなくても十分な精度の測量を行うことができ、無人飛行体１２を用いた写真測量を効率的かつ精度よく行うことができる。

図５は、写真測量システムを用いた写真測量の結果を示す表である。
図５は、造成地内に設定した地点Ｇ０１からＧ１３について、無人飛行体１２で撮影した画像を用いたＳｆＭ解析を行って算出した解析値と、実際の測量値との差分を、高さ方向（Ｚ方向）について示している（単位はｍ（メートル））。なお、平面方向（Ｘ方向、Ｙ方向）の差分については、いずれの条件においても国土交通省により規定された測量精度の基準値（誤差±５０ｍｍ以内）を満たしたので、記載を省略した。

写真測量にあたり、カメラ設定（シャッター速度、ＩＳＯ感度、絞り、フォーカス）については固定とした。また、写真測量にあたり、標定点は設置しなかった。また、撮影高度はＧＳＤ（Ｇｒｏｕｎｄ Ｓａｍｐｌｉｎｇ Ｄｉｓｔａｎｃｅ：地上解像度）２０ｍｍに相当する高度７３ｍとした。ＧＳＤ２０ｍｍは国土交通省の数量算出基準で規定される高度に相当する。

比較例として、撮影方向を鉛直下向きにして撮影した画像を用いた解析結果（鉛直撮影時）を符号４００の列に示す。
各地点における誤差の平均値は０．７５２ｍ、平均二乗誤差は０．７５２ｍであり、上記基準値である誤差±５０ｍｍ以内を満たしていない。

つぎに、撮影方向を鉛直下向きから５°傾けて撮影した画像を用いた解析結果について検討する。なお、符号４０２の列は特徴点抽出工程において特徴点数を制限しなかった場合、符号４０４の列は特徴点抽出工程において特徴点数を２０００個に制限した場合の解析結果を示す。
符号４０２に示す特徴点非制限時には、誤差の平均値は０．２７２ｍ、平均二乗誤差は０．２７３ｍであり、上記基準値である誤差±５０ｍｍ以内を満たしていないものの、鉛直撮影時よりも誤差が小さくなっている。
符号４０４に示す特徴点制限時には、誤差の平均値は０．２１５ｍ、平均二乗誤差は０．２１７ｍであり、特徴点非制限時よりもさらに誤差が小さくなっている。

つぎに、撮影方向を鉛直下向きから１０°傾けて撮影した画像を用いた解析結果について検討する。なお、符号４０６の列は特徴点抽出工程において特徴点数を制限しなかった場合、符号４０８の列は特徴点抽出工程において特徴点数を２０００個に制限した場合の解析結果を示す。
符号４０６に示す特徴点非制限時には、誤差の平均値は−０．０２１ｍ、平均二乗誤差は−０．０２３ｍであり、上記基準値である誤差±５０ｍｍ以内を満たしている。
符号４０８に示す特徴点制限時には、誤差の平均値は０．０２５ｍ、平均二乗誤差は０．０２７ｍであり、こちらも上記基準値である誤差±５０ｍｍ以内を満たしている。

つぎに、撮影方向を鉛直下向きから３０°傾けて撮影した画像を用いた解析結果について検討する。なお、符号４１０の列は特徴点抽出工程において特徴点数を制限しなかった場合、符号４１２の列は特徴点抽出工程において特徴点数を２０００個に制限した場合の解析結果を示す。
符号４１０に示す特徴点非制限時には、誤差の平均値は０．０６０ｍ、平均二乗誤差は０．０６２ｍであり、上記基準値である誤差±５０ｍｍ以内を満たしていないものの、鉛直撮影時よりも誤差が小さくなっている。
符号４１２に示す特徴点制限時には、誤差の平均値は０．０１８ｍ、平均二乗誤差は０．０２１ｍであり、特徴点非制限時よりもさらに誤差が小さくなるとともに、上記基準値である誤差±５０ｍｍ以内を満たしている。

以上のように、従来のように無人飛行体の撮影画像を用いた測量において、撮影方向を鉛直下方向とするよりも、鉛直下方向に対して角度をつけて撮影した方が、測量精度が向上することが分かった。
また、撮影方向の傾きは１０°以上３０°以下程度にすることが好ましいことが分かった。
また、特徴点抽出工程においては、抽出する特徴点の数を例えば２０００程度に制限することが好ましいことが分かった。

１０ 写真測量システム
１２ 無人飛行体
１２０ カメラ
１２２ 撮影制御部
１２４ メモリ
１２６ ＲＴＫ−ＧＮＳＳユニット
１２８ 飛行制御部
１４ コンピュータ
１４０ 地形算出部
１４２ 画像前処理部
１４４ 特徴点抽出部
１４６ 地形モデル生成部
１４８ 地形データ算出部

Claims (5)

1. 無人飛行体に搭載されたカメラにより造成地内の測量対象領域を含む画像を複数枚撮影する撮影工程と、
   前記撮影工程で撮影された複数の前記画像に基づいて、前記測量対象領域の地形データを算出する地形算出工程と、を含み、
   前記撮影工程では、前記カメラの撮影方向を鉛直下方向に対して所定角度傾けて前記画像を撮影する、
   ことを特徴とする無人飛行体を用いた写真測量方法。
2. 前記撮影工程では、前記鉛直下方向に対する前記カメラの撮影方向の傾きを１０°以上３０°以下とする、
   ことを特徴とする請求項１記載の無人飛行体を用いた写真測量方法。
3. 前記地形算出工程は、
   前記撮影工程で撮影された複数の前記画像の画像サイズをそれぞれ縮小する画像前処理前工程と、
   前記画像サイズが縮小された画像のそれぞれから複数の特徴点を抽出する特徴点抽出工程と、
   をさらに含むことを特徴とする請求項１または２記載の無人飛行体を用いた写真測量方法。
4. 前記特徴点抽出工程では、１つの画像から抽出する特徴点の数を所定数以下に低減する、
   ことを特徴とする請求項３記載の無人飛行体を用いた写真測量方法。
5. 無人飛行体に搭載されたカメラと、
   前記カメラにより造成地内の測量対象領域を含む画像を複数枚撮影する撮影制御部と、
   前記カメラで撮影された複数の前記画像に基づいて、前記測量対象領域の地形データを算出する地形算出部と、を備え、
   前記撮影制御部は、前記カメラの撮影方向を鉛直下方向に対して所定角度傾けて前記画像を撮影する、
   ことを特徴とする無人飛行体を用いた写真測量システム。

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