第 26 回学術研究発表大会ハンズオンセッション（2017 年 10 月 29 日（日））内山庄一郎（NIED）・早川裕弌（東京大学 CSIS）

SfM 多視点ステレオ写真測量による地形モデリングの基礎
内⼭庄⼀郎（防災科学技術研究所）・早川裕弌（東京⼤学 CSIS）
SfM（Structure from motion）多視点ステレオ写真測量技術による解析により、撮影対象物の⽴体モデルが作成される。地表⾯を撮影した写真を⽤いた場合、地表⾯の⽴体モデ
ルが作成される。フィールドで取得した対空標識の位置座標を⽴体モデルに与えることにより、地理座標を持った地表⾯三次元モデルとなる。地図成果であるオルソモザイク画像
は、この地表⾯三次元モデルを上から正射投影した画像であり、DSM（Digital surface
model; 地表⾯数値標⾼モデル）は三次元モデルを⼀定間隔のメッシュで分割し、メッシ
ュ内の標⾼に相当する値が格納されたデータである。これらの情報を GeoTiff ファイル等の地理空間情報として出⼒することにより、最終的な地図成果が得られる。
なお、本稿では、⼀部に古いバージョンの図や説明があります。
写真測量の特徴：レーザー測量との対⽐
写真測量とレーザー測量は相補的な特徴を持ち、どちらがより優れているかという議論
は適当ではない。それぞれの⼿法の特徴をよく把握し、適切な⼿法を選択する。
1）情報を取得する⼿法の違い
写真測量は、レンズを通して撮像素⼦（CMOS 等）に⼊射した物体からの可視光線の反射光をデジタル的に増幅して得られた画像（写真）を使⽤する。いわば Passive なセンシ
ング技術。写真測量、特に SfM 写真測量では、画像中の「特徴点」を抽出し、隣接画像と共通の特徴点について、撮像素⼦とレンズ焦点位置から特徴点を通る光線の関係性を解析することにより、物体の⽴体形状を求める。つまり、SfM 写真測量では⼗分な数の特徴点が得られることが必要条件となる。この条件を満たさない物体、つまり計測に向かない物
体は、透明なもの、テクスチャーが弱い・ないもの（ex.ホワイトボード）、光沢が強いもの等が挙げられる。
レーザー測量では、計測装置からパルスレーザーを発射し、物体で後⽅散乱した反射波を受光し、物体までの距離と反射強度の情報を得る。いわば、Active なセンシング技術。
レーザー測量では、物体に対し直接レーザーを放射するため、物体表⾯のテクスチャーの有無はほとんど影響がない。
2）取得できる情報の違い
写真測量は、⼆枚の写真に写っている物体上の同じ点を、三⾓測量の原理で座標計測する。したがって、取得できる情報は、複数の写真に写っている対象物の計測値である。⾔い換えれば、写真に写っていない物体（例：森林の下の地⾯）や、複数の写真に写っていない（単体の写真にしか写っていない）物体については、計測を⾏うことはできないた
め、情報は得られない。また、可視光カメラを使⽤する場合は、夜間や暗い屋内など、環境光が⼗分ではない条件では計測（写真撮影）を⾏うことができない。
レーザー測量では、計測装置から放射したレーザー光が物体に反射して、計測装置に到達するまでの時間を計測する。この原理により、装置から物体までの距離情報を得る。⼀回のレーザー光の放射により、経路上の複数の物体からの反射波を得る。例えばレーザー
光が樹冠の隙間を通過して地表⾯に到達した場合は、樹冠の天⾯および地表⾯までの距離の、少なくとも⼆つの距離情報を得ることができる。さらに、⾃らレーザーを照射するため、環境光の影響は少ない。ただし、霧や雲、⽔⾯など、レーザー光を吸収する物質で満たされている場合は計測することができない。回転ミラー等の装置でレーザー照射⾓を変化させることにより、ライン状に距離情報を取得する。また、航空機などの移動体に搭載する、あるいは装置そのものを⽔平に回転させることにより⾯的に⾛査する。
3）情報の取得にかかる時間の違い
いずれの⼿法も、計測や撮影の時間に加えて、解析や編集にかかる時間を要する。
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写真測量では、⼀枚の写真撮影に要する時間は露光時間（シャッタースピード）に依存する。例えば、晴れの⽇の屋外であれば、露光時間は 1/1600 秒前後となる。写真測量では、対象物の三次元形状を求めるために、異なる位置から対象物を撮影した複数枚の写真を必要とする。カメラリグ（数個〜数百個のカメラが設置された設備）を使⽤すれば、多視点の写真を⼀回のシャッターで撮影することができるため、動く物体の計測も可能である。地形のように、対象物のサイズが⼤きく不動な場合は、航空機等で⾶⾏しながら垂直
直下⽅向の写真を撮影することで多視点の写真を撮影する。この場合は、情報の取得にかかる時間は⻑くなる。
レーザー測量では、装置から発射されるレーザーは 1 筋であるが、装置の内部にある回転ミラーを⾼速で動かすことにより、上下または左右⽅向について、連続的にレーザーの放射と反射波の受光を⾏う。装置を移動体（航空機や⾞両）に搭載し移動しながら計測を⾏うことにより、地表⾯をシームレスにスキャニングする。この場合、慣性航法装置等により、装置の三次元的な位置計測も同時に必要となる。地上レーザー測量の場合は、計測装置をゆっくりと回転させることにより⽔平⽅向をスキャニングする。写真のように⼀回のレーザー照射でシーン全体の情報を得ることができないため、動体の計測は難しい。
4）解析にかかる時間の違い
写真測量、特に SfM 写真測量の場合は、使⽤する写真の総画素数と枚数、ワークステー
ションの計算性能に依存する。ハンズオンでは⾮常に⾼速な例として、400m 四⽅を 120
秒程度でオルソモザイク画像まで作成するデモを⾏った。計測に使⽤するための精密な解
析では、数時間から時に 100 時間を超える計算処理を必要とする。利⽤⽬的に応じて解析の時間コストの調整ができることも特徴である。
レーザー測量、特に地上レーザー測量の場合は、点群データの地上基準点へのジオリフ
ァレンス、地表⾯と乖離した位置に⽣じた計測点などのノイズフィルタリング、複数の地点から計測した点群の位置合わせを⾏うレジストレーションなどの作業を⾏う。
5）精度の違い
中距離（数百メートル）における SfM 写真測量、地上レーザー測量では、同程度の分解能が期待できる。精度に関しては、いずれの計測⼿法も計測⼿法の技術的な原理のみを根拠とした単純⽐較はできない。原理的な誤差、計測環境に起因する誤差、地上基準点の座
標計測誤差、観測技能による誤差のいずれもが、有意に最終的な精度に影響を与えることがその理由である。
計測⼿法の技術的・原理的な誤差として、例えば写真測量であれば、レンズ歪み補正の不完全さに起因するゆらぎ、レーザー測量であれば、レーザー光の⼊射⾓と後⽅散乱の関係による精度劣化や⼤気・距離による減衰がある。着⽬すべきは、どちらの⼿法であっても、必ずしも全域で⼀様の計測精度が保証されないことである。また、写真測量、レーザ
ー測量ともに、地上基準点の座標計測誤差が強く影響する。技能による誤差要因として、
写真測量であれば写真の品質、オーバーラップの取り⽅、地上基準点の設置の⽅法が影響する。レーザー測量では、機器の設置誤差、レジストレーション地点や地上基準点の設置⽅法が影響する。

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出典：早川・⼩花和 (2016) ⼩型無⼈航空機を⽤いた SfM 多視点ステレオ写真測量による地形情報の空中計測. 物理探査, 69 (4), 297-309. doi:10.3124/segj.69.297
http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/~hayakawa/resources/Hayakawa_Obanawa_2016_UASSfM_ButsuriTansa.pdf6）導⼊にかかる初期コストの違い
写真測量を⾏うには⼀般的に、1）対象物に対する多視点の写真、および 2）写真内の地上基準点とその座標値を必要とする。近年は、⺠⽣⽤のデジタルカメラの⾼解像度化、
GNSS の低価格化、無⼈航空機の普及と SfM ソフトウェアのパッケージ化などによって、100 万円未満の初期コストで、数 cm の分解能を持つ地図成果（オルソモザイク画像、地表⾯標⾼モデル）を得ることができる。
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航空レーザー測量の実施は、専⾨の機材と技術を保有する事業者に依頼する必要があ
り、コストも相応の⼤きさとなる。地上レーザー測量の機材は、数百万円〜3000 万円程度であり、初期投資としては⼤きい。
7）観測コスト、機動性、観測頻度の違い
航空レーザー測量や航測カメラを使⽤した航空写真測量は外注による作業を⾏う必要があり、⼀回の観測コストは⼤きくなる。無⼈航空機を使⽤した写真測量や地上レーザー測量は、観測の度に必要な特別な費⽤は発⽣しないため、観測場所までの旅費を除外すれば、⼀回の計測コストは⼩さい。⼀回のデータ取得にかかるコストが低い⼿法であれば、定期的、あるいは頻回の観測や、イベント（豪⾬、崩壊等）直後の機動的な観測が実施しやすい。計測コストの低さは、現実的な観測頻度となって現れる。UAV と SfM 写真測量
による観測や、地上レーザー測量のように、個⼈レベルで可搬・運⽤できる機材は機動性が⾼く、より⾼い観測頻度を実現しうる。これは、時間分解能の向上に寄与する
8) 機動性に影響を与える可搬性の問題
加えて指摘するならば、観測機材の物流ネットワークによる輸送の可否は重要である。
⼤⼿物流（⽇本郵便、ヤマト運輸、佐川急便）の標準的な最⼤荷物サイズは、3 辺合計
160cm、最⼤ 30kg であり、これを超える荷物の発送には制限が⽣じる。機材の梱包時のサイズを把握することは、観測機会の確保において現実問題として重要である。
無⼈航空機に限らず、⼤容量のリチウムポリマーバッテリーには、輸送や航空機搭載に関する制限がある。航空機や物流会社による輸送が法的に困難である場合、⾃分が運転する⾞で輸送する必要があり、機動性に⼤きく影響する。⽬安として、電圧（V）と容量（Ah）の積が 100Wh を超えるバッテリーは、輸送前に航空会社や運送会社に輸送の可否を確認する必要がある。
同様の観点で、海外での計測を⾏う場合は、輸送⽅法と所要時間、輸出⼊の可否、許可取得、相⼿国における関連法規（電波、航空、機器使⽤）等、いくつかの課題を解決する必要がある。

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⽬次：
1. 基幹技術
2. 写真測量のソース（写真画像）
3. ハードウェア
4. PhotoScan 初期設定
5. Lens（レンズ歪み補正ソフトウェア）
6. Workflow: Align Photos
7. Workflow: Build Dense cloud, および Build Mesh
8. Workflow: Build Texture
9. Mask 処理
10. 複数 Chunk 処理
1

基幹技術
SfM-MVS ソフトウェアは、以下のようなコンピュータビジョン分野の研究成果およびソフトウェアメーカー独⾃のアルゴリズムがパッケージされたものである。ここでは、Agisoft PhotoScan を使⽤し SfM 多視点ステレオ写真測量による地形モデリングを学ぶ。
1.1
画像マッチング、撮影位置・⽅向（カメラポジション）推定Ø
SIFT: Scale-invariant feature transform
http://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transformØ
Bundle adjustment
http://en.wikipedia.org/wiki/Bundle_adjustment
1.2
三次元モデル⽣成ØSfM: Structure from motion
http://en.wikipedia.org/wiki/Structure_from_motionØ
PMVS: Patch-based Multi-view Stereo
http://www.di.ens.fr/pmvs/
Ø
CMVS: Clustering Views for Multi-view Stereo
http://www.di.ens.fr/cmvs/
1.3
PhotoScan と同種のソフトウェアの⼀例（アカデミック、⾮商⽤はフリー）
ØVisualSFM : A Visual Structure from Motion System
http://ccwu.me/vsfm/

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写真測量のソース（写真画像）
写真測量成功のための重要ポイント：⾼品質かつ⼗分な数の写真を⽤意すること。解析に投⼊する⼀連の写真の品質で決定する。
2.1
Ø
Ø
Ø
Ø
Ø
Ø
Ø
Ø
Ø
Ø
Ø
Ø
Ø
Ø
Ø

⾼品質：以下の条件を満たす写真を撮影する
カメラブレが無い
グラウンドスミア（GSD よりも移動速度が速い際に発⽣するブレ）が無い
ピントが合っている
明部（ハイライト）が⽩⾶びしていない（Fig.2.1）
暗部（シャドウ）が⿊潰れしていない（Fig.2.2）
カメラ側で輪郭補正などの不要な処理が無いこと（Fig.2.3）
JPEG 圧縮ノイズ（ブロック状のノイズ）が出ていない（Fig.2.4）
⾼感度すぎる ISO 設定によるノイズが出ていない（Fig.2.4）
解像度が⾼い：最低 5Mpx。⾼画素すぎると別の問題も⽣じうる（後述）
適度な広⾓画像：27〜50mm（35mm 換算）程度がベスト（Fig.2.5, Fig.2.6）
撮影位置情報を持つ：GNSS 等で計測された経緯度・標⾼
EXIF 情報を持つ：f 値、焦点距離
ビルトインレンズプロファイルが【適⽤されていない】こと（Fig.2.7 左）できれば RAW 形式で撮影された写真を使⽤する（Fig.2.7 右）画素の位置が変更になるようなレタッチを【⾏ってはならない】

Fig.2.1 明部（ハイライト）の情報が失われている（⽩⾶び）6
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Fig.2.1 ⽩⾶びした場合、RAW 画像から明部（ハイライト）の情報を復元すること

Fig.2.1 暗部（シャドウ）の情報が失われている（⿊潰れ）7
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Fig.2.1 ⿊潰れした場合、RAW 画像から暗部（シャドウ）の情報を復元すること

Fig.2.3 カメラ側の画像処理エンジンで⾏われる不要な画像処理の NG 例。樹林のテクス
チャーがべた塗りの⽔彩画のようになっている（GoPro3 画像の等倍表⽰）。輪郭補正、超解像処理、様々な機能が提供されているが、写真測量には⼀切不要。全部オフにする。

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Fig.2.4 ノイズが多い画像の NG 例。ブロック状の JPEG 圧縮ノイズ、⾼すぎる ISO による虹⾊粒状のノイズが画像全⾯に観察される。（GoPro2 画像の等倍表⽰）

Fig.2.5 広⾓過ぎる画像の NG 例：画⾓ 170 度の超広⾓レンズにより、画像周辺が激しく変形している（GoPro2 画像）

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Fig.2.6 広⾓補正（レンズ歪み補正）の例：超広⾓レンズで撮影した画像に対しレンズ歪み補正をかけると、周辺は切り落とされる。残った画像のサイズはオリジナル画素数の半分以下に減少する。さらに、歪み補正処理によって画像の鮮明度（シャープネス、解像感）が低下する。オーバーラップ率も低下する。超広⾓レンズは撮影範囲が広くて魅⼒的に思える場合もあるが、写真測量の精度の⾯では、良いことは何も無い。

Fig.2.7（左）ビルトインレンズプロファイルを適⽤しないこと
Fig.2.7（右）可能な限り RAW 形式で記録すること
2.2
⽤意する写真の分量
撮影対象のサイズ、撮影距離、対象物の凹凸度に応じて以下の条件を満たすこと。いうまでもなく、写真に写っていない部分の 3D モデルを構築することはできない。
Ø
地形モデルを作成する場合は、垂直写真を撮影する。必要な写真のオーバーラッ
プ（重複）率は進⾏⽅向、横⽅向ともに 80%。
Ø
建物や⽯ころなどの 3D オブジェクトの場合は、対象物に対し平⾏移動で撮影する（Fig.2.8, 2.9）。あるいは、対象物を中⼼にカメラを回して撮影する（Fig.2.10,2.11）。
Ø
対象物の凹部の内側の形状も再現したい場合は、写真のオーバーラップを⾼くする。撮影対象までの距離が近いほど、再現したい凹部が深いほど、⾼いオーバーラップ率
で写真を撮影する必要がある
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Ø
撮影位置を定位置に固定して、撮影⽅向だけを変えることは NG。画像間に視差が⽣じないため、モデル作成に失敗する。

Fig.2.8 建物を撮影する場合のカメラ位置。対象物に対して平⾏移動で撮影する。（建物屋上の構造物、⻑さ 40m、⾼さ 3m）

Fig.2.9 平⾯的なオブジェクトを撮影する場合のカメラ位置。オブジェクトに対して平⾏
移動で撮影すること。（⽯碑、⾼さ 1.5m、幅 0.6m）

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Fig.2.10 ⽴体オブジェクトを撮影する場合のカメラ位置。対象物を中⼼に円を描くように
上から下まで⾼密度に撮影する。（⽯像、⾼さ 80cm）

Fig.2.11 ⽴体オブジェクトを撮影する場合のカメラ位置。カメラを対象物に向けて円を描くように複数の⾓度から⾼密度に撮影する。（⻑径 7cm の円礫）
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ハードウェア12

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写真測量の精度を⾼めるには、⼤量の写真を精密に組み合わせ、視差を計算し、対象物の表⾯形状を⾼密度な 3D ポリゴン（Face）で埋め尽くした三次元モデルを構築する必要がある。結局のところ、最終成果品として⾼精度な 3D モデルや DSM を限られた時間内に⽣成するためには、膨⼤な計算リソースが必要となる。
3.1
CPU
PhotoScan はマルチスレッド対応のため、OS が認識するすべての CPU コアを 100%使⽤して計算を⾏うことができる（Fig.3.1）。最新のアーキテクチャ、⾼いクロック速度、
多くの物理コアを持つ CPU が望ましい。
また、GPU を計算に利⽤する場合、GPU ボード 1 基につき GPU 管理のために CPU 物理
コアが 1 つ（HT 有効の場合 2 つ）必要となる。複数の GPU ボードを持つ計算機の場合、
PhotoScan の計算に使える CPU リソースが減少するため、CPU のマルチソケット構成が必要になるだろう。
3.2
CPU のハイパースレッディング（HT）
以下の環境におけるテストでは HT 有効のほうが概ね約 20%程度、⾼速であった。ただし Xeon CPU の場合、HT 無効のほうが⾼速という報告もある。いずれにせよ、各⾃の環境でテストを⾏うことを推奨する。
テスト環境：
CPU: Core i7 Extreme 3970X（Sandy Bridge, 6 Cores, 3.5-4.0GHz）
写真枚数：62 枚
結果：ハイパースレッディング有効
Align Photos: 434.439 sec.（24.7%⾼速）
Build Geometry: 198.227 sec. + 69.128 sec.（19.5%⾼速）
Build Texture: 74.003 sec.（8.7%低速）
結果：ハイパースレッディング無効
Align Photos: 541.912 sec.
Build Geometry: 248.151 sec. + 71.253 sec.
Build Texture: 67.549 sec.
3.3
GPU
PhotoScan は OpenCL 対応の GPU を計算リソースとして利⽤することができる（Fig.3.2）。GPU は、CPU（コア数 2〜6 個）と⽐してコア数（例：nVidia GeForce
GTX680 の場合、GPU コアは 1536 個）が⾮常に多いため、科学技術計算のような単純計算であれば CPU の数倍から百数⼗倍のスピードで計算を⾏うことができる。以下の環境におけるテストでは、GPU を有効にすることにより約 3 倍、⾼速であった。これを活⽤しない⼿はない。
テスト環境：nVidia GeForce GTX680、Core i7 Extreme 3970X（HT 有効）
結果：GPU 有効
Reconstruction Depth: 2h 02min 18sec（約 3 倍⾼速）
結果：GPU 無効
Reconstruction Depth: 5h 53min 36sec
3.4
物理メモリ
物理メモリは、多ければ多いほど良い。処理する写真画像の枚数や処理メソッドによるが、本格的に利⽤するのであれば最低でも 32GB は必要であろう。特に、建物などの三次
元オブジェクトを処理する Arbitrary mode では膨⼤なメモリが必要になる。以下に、必要な物理メモリの⽬安を掲載する。

Aligning Photos 処理：
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Photos

100

200

500

1000 2000 5000 10000

Memory consumption 500 MB 1 GB 2.5 GB 5 GB 10 GB 25 GB 50 GB
Building Model (Height-field mode)処理：
Photos
100
200
500

1000

2000

5000

10000

Lowest quality

25 MB 50 MB 125 MB 250 MB 500 MB 1.25 GB 2.5 GB

Low quality

100 MB 200 MB 500 MB 1 GB

2 GB

5 GB

10 GB

Medium quality

400 MB 800 MB 2 GB

4 GB

8 GB

20 GB

40 GB

High quality

1.6 GB 3.2 GB 8 GB

16 GB

32 GB

80 GB

160 GB

Ultra high quality 6.4 GB 12.8 GB 32 GB

64 GB

128 GB 320 GB 640 GB

Building Model (Arbitrary mode)処理：
Photos20 - 50

100

200

Lowest quality

100 MB - 300
MB

Low quality

500 MB - 1.5 GB 750 MB - 2.2 GB 1.5 GB - 4.5 GB 4 GB - 12 GB

Medium quality

2 GB - 6 GB

3 GB - 9 GB

6 GB - 18 GB

High quality

8 GB - 24 GB

12 GB - 36 GB

24 GB - 72 GB 60 GB - 180 GB

Ultra highquality

32 GB - 96 GB

48 GB - 144 GB

96 GB - 288
GB

240 GB - 720
GB

50

200

Decimating Model 処理：
Faces (millions)
1

150 MB - 450
MB

500

5

10

20

300 MB - 1 GB 1 GB - 3 GB

100

15 GB - 45 GB

500

Memory consumption 128 MB 640 MB 1.3 GB 2.5 GB 6.2 GB 12.5 GB 25 GB 63 GB

Fig.3.1 Generating Mesh 処理中の CPU 利⽤率。PhotoScan はマルチスレッド対応アプリ
ケーションのため、計算機に搭載する全 CPU コアを使い切る。
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Fig.3.2 Reconstruction Depth 処理に GPU を利⽤している状態。GPU を使⽤しない場合に⽐して約 3 倍⾼速であった。（GPU コア数 1536 個、GPU 使⽤率 96%（最⼤値）、
nVidia GeForce GTX680 の例）
4

PhotoScan 初期設定（注：バージョンが古いのでレイアウトが異なります）
ツールの場所や Fig は Windows OS 版であり、Mac などとは異なることがある。
Ø
初期設定「Tools」-「Preferences」
Preferences では、OpenCL（GPU 計算）関連の設定（Fig4.1）、画像マッチング関連の設定（Fig.4.2）を⾏う。

Fig.4.1 OpenCL の設定
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GPU を計算処理に利⽤する場合は、
1）OpenCL devices にリストアップされた GPU ボードにチェックを⼊れる。
2）GPU ボード 1 枚につき、GPU 管理⽤の CPU の「物理コア」が 1 つ必要になる。
Active CPUcores の設定を⼀つ減じる。ただし、CPU のハイパースレッディングが有効な場合は 2 つ（物理コア 1+仮想コア 1=完全な物理コア 1）を減じること。（注：最新版では⾃動で使⽤する CPU 数を変更するようです）
OpenCL devices にリストアップされない場合、その計算機に搭載されている GPU は
PhotoScan で利⽤できない。OpenCL 対応の GPU にもかかわずリストアップされない場
合は、最新の GPU ドライバをインストールして OS に正しく GPU デバイスを認識させる必要がある。OS がただしく認識していれば、特別な操作をすることなくリストアップされる。
5

Lens（レンズ歪み補正ソフトウェア）
写真画像のレンズ歪みを除去するためのレンズ歪み補正パラメータを計算するソフトウ
ェア「Lens」は無償で利⽤できる。このソフトウェアで⼿持ちのカメラのレンズ歪みを補正することで、より⾼精度な 3D モデルの構築が可能になる。以下にレンズ補正パラメー
タ取得までの流れを解説する。
1)

Lens を起動する。

2)

Show chessboard をクリック。画⾯いっぱいに⽩⿊の模様が表⽰される。

←モニタに表⽰される模様。
3)
空撮に使うカメラでモニタに表⽰された Chessborad をカメラの⾓度を僅かにずらしながら 3 枚以上撮影する。画像は多ければ多いほど良い。20 枚くらい撮影した。

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第 26 回学術研究発表大会ハンズオンセッション（2017 年 10 月 29 日（日））内山庄一郎（NIED）・早川裕弌（東京大学 CSIS）←撮影の様⼦※画⾯の中央にレンズを据えて、左に少し振って⼀枚、正⾯に向けて⼀枚、右に少し振って⼀枚撮影する。枚数は多くても良い。
※できるかぎり⼤きなモニタを使う。モニタが完全に平⾯であると仮定して、レンズゆがみを求めるため、液晶プロジェクターのスクリーン投影映像は使⽤できない。
※モニタの枠が撮影画像に⼊っても問題ない※絞り値でレンズ特性が変わるため、絞りは空撮時と同じ設定にする※同じくレンズ特性が変わるため、マクロモードにしない※⼿ぶれしないこと※蛍光灯や外の光がモニタに反射しない環境で撮影すること※Chessborad を、液晶プロジェクタスクリーンなどの歪みのある物体に表⽰しないこと※ズームレンズは、鏡筒が動かないようにガムテープ等で固定する※品番が同じでも個体が違えば、異なるレンズパラメータを持つ。それぞれ独⽴して計測する必要がある※オーバーホールに出すなど、レンズ・CMOS の構造に触れる作業を⾏った場合は、再度、計測を⾏う※ビルトインレンズプロファイルが適⽤されない写真を使⽤すること。RAW 形式がベス
ト4)

以下の例では、6 枚の画像を撮影した。

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5)

撮影した画像を Lens に追加（Add Photos）する。

6)
7)

撮影した画像を Lens に追加した状態。
この状態で「Calibrate」をクリック

8)
すべてチェックを⼊れて OK をクリックするとレンズ補正パラメータの計算（推定）が始まる。
9)
レンズ補正パラメータの推定計算が終了すると、radial distortion（樽型歪み）、
円周⽅向歪み（tangential distortion）のグラフなどが表⽰される。

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10)「File」コマンド-「Save calibration」をクリックし、任意の場所に補正パラメー
タを保存する。
※PhotoScan ⽤の補正パラメータは「Save calibration」から保存すること。「Save」や「Save as..」では、PhotoScan ⽤のファイル形式にならない。
11)
PhotoScan ⽤の補正パラメータファイル（.xml 形式）。PhotoScan ではこのファイルを読み込む。

12)
PhotoScan を起動し、写真画像を読み込んだ後に補正パラメータを読み込む。
「Tools」-「Camera Calibration..」13)「Load」アイコンをクリックし、レンズ補正パラメータを読み込む。Type が「Precaliblated」になれば成功。OK をクリックして完了。

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14)
補正効果の確認
PhotoScan では、Lens で作成したレンズ補正パラメータで歪みを除去した写真画像を出⼒できる。これによって、レンズ補正が⾏われているかどうかを確認できる。
歪み補正したい写真画像を読み込み、レンズ補正パラメータを読み込んだ状態で「Align
Photos（Accuracy は Low で良い）」処理を実⾏する。「Align Photos」処理を⾏うまで
は歪み除去済み画像を出⼒することはできない。
次に、「Tools」-「Export」-「Undistort Photos」を選択し、オプション全てにチェックを⼊れて出⼒先フォルダを選択する。

歪み補正前（オリジナル）の写真画像（ゆがみ補正効果の例のために GoPro2 を使⽤, 画⾓ Medium）

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Lens で作成した補正パラメータによる歪み補正後の写真画像。⾚い線を⾒ると、画像の中央および周辺部においても、歪んでいたチェッカーボードが補正され、正しい幾何学模様を⽰していることがわかる。ただし、チェッカーボードの縞模様の数はオリジナルより少ない。画像補正によって周辺部が切り捨てられている。

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6

Workflow: Align Photos
Align Photos の注意点：
Accuracy は通常は「High」を選択する。
「Low」を選択すると、計算が速いが精度は荒くなる。さらに、特徴点が少ない画像の場
合は「Low」で処理すると失敗する場合がある（Fig.6.1、Fig.6.2）。

Fig.6.1 Align Photos「Accuracy: Low」で撮影位置を推定した結果。カメラポジションの推定は不正確で、この先の処理は不可能。

Fig.6.1 Align Photos「Accuracy: High」で撮影位置を推定した結果。正しく整列した。

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Pair preselection では、「Reference」を使⽤する。通常、それ以外は使⽤しない。
Reference 設定は、画像の EXIF にある撮影位置情報（経緯度・⾼さ）を参照し、隣接写真を空間的に検索し、Tie point（画像間の共通点）の処理に⽤いる写真ペアを⾼速に決定する。なお、Reference は、撮影位置情報が無い場合は使⽤できない（エラー終了する）。多くの写真に位置情報があれば、⼀部の写真の位置情報が無くても処理可能。
Disable は、読み込んだ画像すべての総当たりでペアとなる写真を検索する。写真数が増えれば、処理にかかる時間は莫⼤なものになる。例えば下の図。

Advanced セクションでは、画像から抽出する特徴点の数（画像⼀枚当たり）を設定する。デフォルトでは Key point limit は「40000」、Tie point limit は「4000」である。通常はこの設定で問題ない。特徴点が少ない画像（テクスチャーが少ない、平坦でのっぺりとした画像やとても古い空中写真等）は、抽出する特徴点の数を増やすと良い結果が得られる場合がある。
なお、「0」を設定すると、可能な限り特徴点を抽出するモードとなる。ただし、不正確な特徴点も抽出されるため、結果としてノイジーな点群となる。また、計算時間が⼤幅に増加する。
7a Workflow: Build dense cloud
Build dense cloud フェーズでは、三次元の⾼密度点群を作成する。
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Quality は最⾼が Ultra high、次いで High, Medium, Low, 最低が Lowest の 5 段階。
Ultra high は、オリジナル写真画像の全ての画素に対して Depth map を計算する。
Quality が下がるごとに、画像を 1/4（幅と⾼さを半分にする）にリサイズして Depth
map を計算する。たとえば、GSD 3cm の写真であれば、Ultra high で得られる地上解像
度は GSD と同じ 3cm、High にすると 6cm、Medium なら 12cm、Low だと 24cm、Lowest では 48cm になる。
処理時間は、単純に倍数で増減しない。感覚的に、Ultra high は High の 10 倍以上、High は Medium の 8 倍、Medium は Low の 4 倍、Low は Lowest の３倍程度の所要時間となる。なお、オルソ画像しか使⽤しないのであれば、Quality はオルソ画像の品質に対する影響が⼩さいため、Lowest で問題ない。

Fig.7a.1 Build dense cloud ウィンドウ。
Depth filtering セクションでは、Build dense point cloud 処理における「外れ値」のフィルタリングの強さを設定する。ノイズの多い画像や、焦点が合っていない画像は、
Dense point cloud で作成される点群の位置が、正しい位置からズレた場所に⽣成される原因となる。
デフォルトは「Aggressive」でありフィルタが強く適⽤される。「Mild」はフィルタの適⽤度合いが弱い。このため、撮影対象物の表⾯の微細な形状も再現しうる。ただし、使⽤する写真の品質が悪ければ、ノイズも相応に増える。航空写真を⽤いて地形⾯の三次元モデルを作成する場合は「Mild」が良い。
7b Build Mesh
Build mesh 処理では、TIN モデルを⽣成する。Surface type は、Height field およびArbitrary の 2 種の⽅式がある。これらは必要な計算時間やハードウェアリソースが⼤幅に異なるため、モデル化したい対象物に応じて、適切な種類を選択する必要がある。

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Fig.7.1 Build Mesh ウィンドウ。Surface type を適切に選択すること。
Surface type: Height field
垂直写真（国⼟地理院などの垂直写真、UAV の⾼解像度垂直写真も含む）から地形モデ
ルを⽣成する場合に使⽤する。DSM、オルソフォト（正射画像）を作成するのであればこのモードを使⽤する。
ポイント：
・実際には三次元モデルではなく、2.5 次元モデルを⽣成する。
・たとえば樹⽊の場合、樹冠と幹を表現できない（Fig.7.2 の左）。
・計算リソース（特にメモリ）消費が少ない。32GB のメモリで 200〜500 枚程度の写真を処理可能
・計算時間が短い

Fig. 7.2

⽴ち⽊（3 本）をモデル化。左 Height field、右 Arbitrary。

Surface type: Arbitrary
建物、洞窟内部、オーバーハング露頭、⼈物などの完全な三次元形状を再現する場合に使⽤する。オルソフォトや地形図の⽣成には向かない。
ポイント：
・完全な形状の三次元モデルを⽣成する。
・たとえば樹⽊の場合、樹冠と幹を区別できる。（Fig.7.2 の右）。
・露頭や岩⽯、⽯像など、⼩規模な対象であれば精密な⽴体モデルを⽣成できる（Fig.2.10、Fig.11.5、Fig.7.3）。
・計算リソース（特にメモリ）消費が⾮常に⼤きい。32GB メモリの場合、現実的には
100〜200 枚程度の写真の処理が限界
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・計算時間が⾮常に⻑い。

Fig.7.3 とあるノッチの⽴体モデル。洞窟状に奥⾏きのあるモデルも⽣成できる。
Face count の設定
三次元モデルの表⾯を構成する三⾓形のポリゴンの数を指定する。通常は High で良い。High は、Dense point cloud の 1/5、Medium は 1/15、Low は 1/45 となる。
Interpolation の選択
Enabled：特徴点が得られず、Dense point cloud が得られなかった場所について、⽳を埋めた Surface を⽣成する。⼤きすぎる⽳は埋まらない。
Disable：⽳を埋めない。特徴点が得られた場所のみ Surface が⽣成されるため、三次元モデルを厳密に評価する際に、直接三次元モデルが得られた地点と、そうでない地点とを区別することができる。モデルの評価に有⽤。

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Fig.7.4 Face count による地形表現の違い。上 20 万、下 1000 万。
地形を表現する場合 20 万では Face の数が⾜りない。（伊⾖⼤島 1976 年垂直写真）

Fig.7.5 Arbitrary, Target quality: Medium, Face count: 200000 で⽣成したモデル（⾼さ約80cm）
左がワイヤーフレーム表⽰。モデル表⾯を⾼密度に Face（三⾓形のポリゴン）が覆っており、⽯像の細かな凹凸も表現できている。右が Texture を貼り付けた表⽰。
【注意】
地形モデル等では Height field の Face count は 100 万〜1000 万が適切な値だが、3D
PDF などにエクスポートする場合は、そのままでは Face の数が多すぎるため、出⼒された PDF を開いても正しく表⽰できない。3D PDF などにエクスポートする場合は、「Tools」-「Decimate Mesh…」でメッシュの数を 20 万程度に間引いてからエクスポー
トする（Fig.7.6）。
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Fig.7.6 Decimate Model ウィンドウ。PDF などにエクスポートする場合は、Target facecount を「20 万」程度に設定し、多すぎる Face を間引く処理を⾏う。

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8

Workflow: Build Texture
Build Texture では、PhotoScan のモデルに写真画像を貼り付ける処理を⾏う。ここで⽣成したテクスチャーは、3D PDF や、他の三次元アプリケーションにエクスポートする
際の UV map となる。
「Workflow」-「Build Texture」をクリックする。

Fig.8.1 Build Texture ウィンドウ。Mapping mode を適切に選択すること。
Mapping mode の選択：最初は Generic でよい。
Generic：汎⽤的に使えて便利。Arbitrary でモデルを⽣成した場合は Generic を使⽤する。
Adaptive orthophoto：オルソ画像＋建物などの側⾯のテクスチャーも再現したい場合。
Orthophoto：オルソ画像を作成したい場合。
Spherical：円礫のような球形の物体の場合に選択する。
これ以外の選択肢は通常は使わない。
Blending mode の選択：通常は Mosaic でよい。
Mosaic：ソースの写真画像から「切り出して」貼り付ける。解像感の⾼いシャープなテク
スチャーとなる。
Average：ソースの写真画像をブレンドして貼り付ける。もっさりとした解像感を持つテ
クスチャーになる。ソースの写真画像の明暗の差が⼤きい場合など、Mosaic で貼り付けると⼀様のテクスチャーにならない場合は Average を使ってもよい。
Max/Min intensity：通常は使わない。
Fill holes：通常はチェックを⼊れる。精密なモデルを⽣成し、⽳の有無を検証したい場合などはチェックを外す。ここでいう「holes」とは、モデルの形状が持つ⽳ではなく、視差が計算できずにモデルを構築できなかったために⽣じた Face の抜け（holes）であることに注意する。
Atlas width/height：モデルに貼り付ける画像（UV map）のサイズを設定する。Width とheight は同じ値を設定する。デフォルトは 2048。推奨は 4096（Fig.8.2）、最⼤で 8192
を設定する。8192 以上の数字を与えても、⾒た⽬の解像感はほぼ変わらず、計算時間が⻑く、表⽰が遅くなるだけ。逆に、数字を⼩さくすると粗いテクスチャーとなるが、表⽰は早くなる。
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なお、この数字は Photoscan や 3D PDF にエクスポートするモデルのテクスチャーの画像
サイズを決めるものであり、オルソフォトの⽣成（Export orthophoto）などとは無関係。
Color depth：Standard (24bit)でよい。HDR 画像を⽤意した場合は HDR (96bit)も利⽤可能。

Fig.8.2 Build Texture 処理の結果。Mapping mode: Generic, Blending mode: Mosaic, Fillholes: Checked, Atlas width/height: 4096。Atlas width/height は 4096 で⼗分に解像感の⾼いテクスチャーが得られる。

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Fig.8.3 Build Texture 処理の結果。Mapping mode: Generic, Blending mode: Mosaic, Fillholes: Checked, Atlas width/height: 1024。Atlas width/height を 1024 まで下げると、かなり粗いテクスチャーになる。ただし、表⽰は⾼速になるため、速度の遅いノート PC 等
で使⽤する場合や、3D PDF にエクスポートしてメールで添付する場合などには有⽤な設定となる。
【UV map とは】PhotoScan に限らず、3D モデルを扱うアプリケーションでは、⽴体モデル（Face で構成された⽴体物の表⾯モデル）と、そこに貼り付けるテクスチャーを別に管理している。UV
map とは、モデルに貼り付けるテクスチャー画像を指す（Fig.8.4）。通常は正⽅形。

Fig.8.4 UV map の例。ソフト上では Fig.8.3 のように表⽰される
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Mask 処理31
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写真測量のソース画像には、モデル化する際に不必要な部分が含まれる（Fig9.1）。この場合、不必要な領域に Mask を作成することで、モデルの⽣成対象から外すことができる（Fig.9.2）。しかし、通常の作業では 100 枚を超える写真をソースとして利⽤する。これらすべての写真に対し、⼿動でマスク⽣成作業を⾏うのはとても現実的ではない。そこ
で、簡易な⽅法で効率よく Mask を⽣成する⼿法を解説する。
なお、この⼿法は Arbitrary なモデルに限らず、Height field で処理するモデルに対しても有効である（例：⿊い枠のある航空写真の⿊枠の内側だけを処理する場合）。

Fig.9.1 ソース画像。背景の⽅眼模様はモデル化の際に不必要な領域。

Fig.9.2 ソース画像に対し Mask を適⽤した例。薄く⿊く塗りつぶされている領域がMask。Mask された領域はモデル⽣成の計算に使われない。
1)
まずは初回の Build Mesh までの処理を⾏う。最終的なモデルを作るわけではな
いので、Build Dense cloud の Quality は低く（Lowest）、Build Mesh の Face count は少なく（Low）の設定で処理する。

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Fig.9.3 初回の Build Mesh が完了した直後。不必要な領域やゴミがモデル化されている。
2)

モデル化しなくてよい領域などを削除し、整形する。

Fig.9.4 モデル化しなくてよい領域を削除する。ツールバーの「Free-Form selection」ツールなどで不必要な領域を選択し、「Delete Selection」ボタンを押して削除する作業を⾏う。
3)
整形したモデルから Mask を⾃動⽣成する。「Tools」-「Import」-「Importmasks…」を選択する（Fig.9.5）。以下の設定を⾏い、OK を押すと Mask が⾃動⽣成される。
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Fig.9.5 Import Mask ウィンドウ。
Import masks for：「Active chunks」を選択する。複数の Chunk がある場合は注意する。Workspace で⿊太⽂字になっている Chunk が Active chunk。
Method：「From Model」を選択。
4)
再度、Build Geometry 処理を実施すると、Mask した領域が無視されるため、よりキレイなモデルが⽣成される（Fig.9.7）。

Fig.9.7 Mask が適⽤されたために、不必要な領域やゴミがモデル化されなくなった。
5)
必要に応じて 2)〜4)の⼯程を繰り返す。
6)
ゴミや不必要領域がなくなったら、より Quality が⾼く、Face の多いモデルを計算する。
Photos ペインの「Show masks」ボタンをクリックすると、ソースの写真画像に適⽤された Mask を⼀覧で確認できる（Fig.9.8）。
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Fig.9.8 Photos ウィンドウから「Show masks」ボタンをクリックした様⼦
⿊が Mask。⽩が三次元モデルの計算対象領域
10
複数 Chunk 処理
UAV の⾶⾏コースが複数ある場合や、対象物を複数のパーツに分けて撮影した場合など、それぞれを個別の Chunk（ひとまとまりの写真画像）に分けて処理し、後ほど合成することができる。ここでは、三次元オブジェクト（蛇紋岩の⽯ころ）の例で解説する。
⻑径約 7cm の蛇紋岩の円礫を表⾯（Fig.11.1）と裏⾯（Fig.11.2）の 2 回に分けて撮影し、上下のパーツを合成して完全な丸い円礫の 3D モデル（Fig.11.3）を構築した。

Fig.11.1 表⾯のモデリング。

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Fig.11.2 裏⾯のモデリング。
それぞれの⾯のモデリング終了後、次の処理を⾏う。なお、⼀つのファイルで Chunk を分けて処理をしても、⼆つのファイルに分けて処理をしても、どちらの⽅法でも構わない。
「Workflow」-「Align Chunks」を選択する（Fig.11.3）。

Fig.11.3 Align Chunks ウィンドウ。Method は Point based を選択。GCP を設定している場合など、「すべての Chunk で共通の Marker 名称を持つ」Marker を設定していれば、Method で Marker based を使⽤できる。同様に、共通の写真画像を使⽤している場合はCamera Based でも良い。Accuracy は「High」⼀択で。
Align Chunks が完了しても、PhotoScan の画⾯上では何も表⽰は変化しない。次に、「Workflow」-「Merge Chunks」を実⾏する。

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Fig.11.4 Merge Chunks ウィンドウ。マージしたい Chunk にチェックを⼊れる。Merge
models にもチェックを⼊れる。Marker も Merge したい場合は Merge markers にもチェックを⼊れて OK をクリックする。
Merge が成功すると Workspace に「Merged Chunk」が追加される。

Fig.11.5 表⾯、裏⾯のモデルをマージして⼀つのモデルを⽣成した。
参考⽂献
内⼭庄⼀郎・井上 公・鈴⽊⽐奈⼦ (2014.02) SfM を⽤いた三次元モデルの⽣成と災害調査への活⽤可能性に関する研究. 防災科学技術研究所研究報告, 81, 37-60.
http://dil-opac.bosai.go.jp/publication/nied_report/PDF/81/81-4uchiyama.pdf
早川裕弌・⼩花和宏之・齋藤 仁・内⼭庄⼀郎 (2016.07) SfM 多視点ステレオ写真測量の地形学的応⽤. 地形, 37 (3), 321-343.
http://www.csis.utokyo.ac.jp/~hayakawa/resources/Hayakawa_etal_2016_SfMgeomor_TJGU.pdf

37
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参考 1：UAV-SfM による地図作成技術の概要
UAV と SfM を⽤いた地図作成の⼀般的な流れは次のようになる。
1）撮影領域を定め、
2）対空標識の設置と計測を⾏い、
3）⾶⾏計画を⽴てて
4）写真撮影フライトを⾏い、
5）撮影写真と対空標識の位置座標を計算ソースとして SfM 解析を⾏う。
6）成果物としてオルソモザイク画像および DSM（Digital surface model; 地表⾯数値標
⾼モデル）を出⼒する。
⾼精度な成果を得るためには、考慮すべき点が多く、作業全体の計画の緻密さが成否を分けるといっても過⾔ではない。以下に、基本的な留意点を述べる。

対空標識：10 地点以上、検証点も同数程度

撮影領域の内側かつ、複数枚の写真に写りこむように設置する。
⾼精度な GNSS 等で位置座標を計測する。
⽔平分布のみならず垂直（標⾼）⽅向も広くカバーするように配置する。
⼆時期の DSM の変化抽出を⾏う場合は、対空標識の設置場所と計測精度が不適切であると、意味のある結果は得られない。

⾶⾏計画
1) UAV 搭載の写真機材の性能（センサーサイズ、画素数、焦点距離、FOV）を把握する
2) 作業⽬的に適う地上分解能（GSD）が得られる対地⾼度を求める
3) ⾶⾏する対地⾼度が決まれば⼀枚の撮影範囲が決まる
4) 撮影機材における画像記録スピードを実験で求める
5) 画像記録スピードを超えないよう、UAV の進⾏⽅向において隣接する写真間の重複率
が 80%以上になる⾶⾏スピードを決定する
6) 加えて、⾶⾏コース間の写真の重複率も 80%以上となるように⾶⾏コースを計画する
7) ⾶⾏コースと⾶⾏スピードから推定される総⾶⾏時間を求める
8) 総⾶⾏時間を、使⽤する機材の実質的な⾶⾏可能時間で割ることにより、概略の全⾶⾏回数が求まる。
上記に加えて、航空法、機材の運⽤限界、安全確保のための体制、運航者および運航に関わる者の技能・知識、気象条件（⾵、気温、雲量、太陽⾼度・⽅位、⽇射、積雪、湿度）
および地形（平地、⼭地、起伏）を考慮した計画⽴案が必要となる。
FOV: Field of View 画⾓（写真の対⾓線⽅向の⾓度）
GSD: Ground sample distance 地上分解能（⼀画素あたりの地表⾯の実⼨サイズ）

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参考 2：ビルトインレンズプロファイル（BiLP）の悪影響

Fig. 12.1 RAW データに BiLP 情報が含まれる旨のメッセージ。このカメラで Jpeg を保存すると、無条件に BiLP が適⽤される。オフにすることができない。このソフトウェア（Adobe Camera Raw）では、BiLP を無効にした現像ができない。Raw Therapee などの別のソフトウェアで現像を⾏う必要がある。

Fig.12.2 BiLP 無しの写真で作成した地形モデルと、BiLP が適⽤された Jpeg 写真で作成した地形モデルの垂直⽅向の差。▲は地上基準点、■は撮影位置。
地上基準点からの距離が離れるほど、垂直⽅向の差が⼤きくなることが読み取れる。
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Fig.12.3 SfM ソフトウェアで、RAW 画像（dng 形式）を直接読み込んで作成した地形モデ
ルと、Raw Therapee（現像ソフトウェア）で BiLP を削除して Tiff 化した写真で作成した地形モデルの垂直成分の差。▲は地上基準点、■は撮影位置。
全域で、ほとんど差がない（⻩⾊）ことが読み取れる。若⼲の差があるのは、斜⾯上に垂直に設置された雪崩防⽌柵や家屋の壁の⽔平位置のわずかな誤差によって⽣じるもの。

Fig.12.4 図中の⿊線の断⾯図（下から上へ）
オレンジ⾊が、BiLP 無しと BiLP 適⽤ Jpeg で作成したモデル間の垂直成分の差（Fig.12.2）
⻘⾊が、BiLP 無しの写真で作成した地形モデル同⼠の垂直成分の差（Fig.12.3）
破線は近似直線。

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参考 3：適切な GSD（地上分解能）の決定
４つの物体認識レベル：ジョンソン基準（Jhonson, 1958）
1 検知（Detection）、2 向きが分かる（Orientation）、3 認識（Recognition）、4 識別（Identification）。この基準は、現在のカメラやセンサーの「視⼒」を評価する際にも参考にされる。

この表は、物体を認識するために必要な空間周波数（ラインペア）を様々なターゲットに対して実験を⾏った結果をまとめたものである。着⽬すべきは最下段の Average で、各認識レベルに必要な空間周波数（ラインペア）は⼀定の値に収まる、という点である。空間周波数（ラインペア）の値を 2 倍すると画素数と読み替えることができる。
以上をまとめると、物体の認識に必要な画素数は以下のようになる。
1 検知（Detection）
2 画素±0.5 画素
2 向きが分かる（Orientation）
2.8 画素±0.7 画素
3 認識（Recognition）
8.0 画素±1.6 画素
4 識別（Identification）
12.8 画素±3.0 画素
なおこの値は、物体とその背景とのコントラスト差が⼗分にあることを前提としている。
例えば、GSD（地上分解能）が 16.5cm の空中写真を使⽤した場合、上から⾒た⼈間（75cm×30cm）は 4.5 画素×1.8 画素で描画される。この画素数は、「検知」と「認識」の中間となる。⼈間の⽴っている背景とのコントラストが明瞭な場合や、周囲の状況もふくめて判断するならば、そこに⼈間が存在していることをぎりぎり認識できる可能性がある、といえる（Fig.13.1）。

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Fig.13.1 GSD が 16.5cm の空中写真で⼈間を上から⾒た例「認識」レベルには少し画素が⾜りないが、この例では、道路上で、同じ程度の⻑さで影があり、服の⾊が異なるが頭部は⽩いヘルメットであることから、⼈間と認識できる。

Fig.13.2 GSD が 16.5cm の空中写真で⾞輛（乗⽤⾞、トラック）を上から⾒た例

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同じ空中写真で⾞輛（2.0m×5.0ｍ：12.1 画素×30.3 画素）を⾒た場合は、「識別」に必要な画素数を⼤きく超えるため、容易に「識別」できる。

Fig.13.3 UAV 搭載カメラで撮影した写真の例
この写真は、GSD 3.3cm の地上分解能で撮影した積雪表⾯の様⼦である。ここに、オレ
ンジ⾊で緑のキャップの 350cc のペットボトルが「認識」できる。分かるだろうか。
以上の知⾒を活⽤すると、地形モデルを作成する際の GSD の決定において参考になる。
何のために、どのサイズの物体を、どの認識レベルで撮影したいのであろうか。
その物体は、その物体が存在する周囲とのコントラストの差はどの程度あるだろうか。コントラストが⼤きければ、より少ない画素で⽬的の認識レベルを実現できる。その逆もしかり。そのように考えると、おのずと必要な GSD が求まる。
参考⽂献：
John Johnson (1958) Analysis of image forming systems., in Image Intensifier
Symposium, AD 220160 (Warfare Electrical Engineering Department, U.S. Army
Research and Development Laboratories, Ft. Belvoir, Va., 1958), pp. 244‒273.

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参考 4：GCP（Ground control point: 地上基準点）の設置
GCP は、マーカー（Markers）ツールを使⽤して、写真上の場所を指定する。マーカー
は、GCP の設置のほか、写真配置の最適化、座標系の設定、シーン内の距離とボリュームの測定、そしてマーカベースのチャンクアラインメントにも使⽤される。どの⽤途で使⽤しても、設置の⼿順やマーカーアイコンの⾒た⽬は変わらない。ソフトウェアの挙動をよく理解する必要がある。ここでは、GCP としてマーカーを設置する⽅法を説明する。
なお、写真の品質や解析処理のフィージビリティーを評価する⽬的で Workflow の各解析処理を試験的に実施する場合、GCP の設置は必須ではない。ただし、カメラの座標が与えられていない状態で解析を実施すると、モデルの天地や⽅位が正しく表⽰されない。

GCP の設置
GCP は、写真上にマーカーを配置し、配置したマーカーに位置座標の数値を与えること
によって⾏う。マーカーの配置⽅法には、⼿動マーカー配置とガイド付きマーカー配置の2 つの⽅法がある。設置の際の挙動や実施条件が異なる点に注意すること。
1.
⼿動アプローチは、GCP が⾒えている複数の写真に対し、マーカーを⼿動で配置する⽅法である。⼿動によるマーカーの配置は 3D モデルを必要としない。つまり、Alignphotos の前でも実⾏できる。
2.
ガイド付きアプローチを⾏うには、Build dense cloud で作成した 3D モデルが必要となる。GCP が写っている⼀枚の写真にマーカーを配置すると、3D モデル上の GCP に対応する場所に⾃動的に投影し、マーカーが⾒えている残りの写真についても、⾃動でマーカーを配置する。その後、個々の写真に⾃動的に配置されたマーカーを、精度を向上させる⽬的で、より正しい位置に⼿動で配置し直すこともできる。ガイド付きアプローチ
は、マーカーの配置作業を⼤幅に⾼速化し、誤った位置にマーカーを配置する可能性を低減する。特別な理由がない限り、この⽅法が推奨される。

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参考 5：カメラアライメントの最適化：Optimize cameras
Align photos の処理過程で、写真の内部・外部標定要素を推定する。この推定は、画像データのみを使⽤して実⾏され、誤差を含む。誤差の要因は、隣接する写真間の重なり量やオブジェクト表⾯の形状など、多くの要因に依存する。海や⽔⾯が広い⾯積を占める場
合は、推定結果を悪化させる原因となるため、当該領域に Mask 処理を⾏う必要がある。
モデル座標を地理座標系に変換する際、モデルは 7 パラメータ変換（変換のための 3 つのパラメータ、回転のための 3 つのパラメータ、スケーリングのための 1 つのパラメー
タ）を使⽤して線形変換される。この変換では線形誤差のみを打ち消すことができるが、⾮線形成分を除去することはできない。
モデルの⾮線形変形を⾏うには、既知の基準座標に対し、ジオリファレンスされた座標
およびカメラパラメータ（内部標定要素）を使⽤して Optimize cameras を実⾏する必要がある。Optimize cameras による最適化中に、再投影誤差と基準座標ずれ誤差の合計を最⼩にするように、ジオリファレンスされた座標とカメラパラメータを調整する。
より優れた最適化結果を得るために、あらかじめ Sparse point cloud 上の誤差の⼤きい点を削除することが望ましい。Gradual selection を使⽤してフィルタリングし、誤差の⼤きい点を削除する。
Optimize により、ジオリファレンス精度を⼤幅に改善することができる。モデルを測定⽤途に使⽤する場合は、最適化を実⾏する必要がある。
Optimize cameras の注意事項
接線歪みパラメータ p3、p4 は、p1、p2 の値が Align photos 後に値が推定されていた場合のみ、最適化に使⽤できる。
Dense point cloud および Mesh が存在する場合は、Optimize cameras 実⾏後にクリア（消去）される。Optimize cameras 後に再構築する必要がある。
Optimize cameras を実施するタイミング
GCP 設置後、カメラの位置情報を使⽤せず（Uncheck）、GCP の位置座標を使⽤してOptimize cameras を実⾏するのがベストなタイミングとなる。この理由は、⼀般的に、
カメラ位置の GNSS データと⽐較して、GCP の座標は⾼い精度で測定されるためである。さらに、GCP とカメラの座標は、異なる座標系で測定されることが多く、カメラとGCP の両⽅のデータを同時に最適化することができない。GCP を使⽤することで、より正確な最適化結果を得られる。最適化の結果は、Reference ペインの Error 項⽬から評価できる。

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参考 6：Sparse point cloud のフィルタリング
Sparse point cloud 中に⼤きな再投影誤差を持つ点がどこにあるかを知ることや、⾼いノイズ量を表す点を除去することは有⽤である。この作業のため、Gradual selection ツー
ルから、Sparse point cloud をフィルタリングする各ツールが利⽤できる。フィルタリン
グ⼿法（Criterion）には以下の⽅法がある。

Reprojection error
⼤きな再投影誤差は、ポイントマッチング処理において、対応する特徴点の投影精度が低いことを⽰す。誤ったマッチングが⾏われた場合も同様である。これは、⽔⾯やテクス
チャーの弱い建物の屋根などの⼈⼯物で多く⾒られる。このようなポイントを削除すると、後続の Optimize cameras によるモデルの最適化処理の精度が向上する。推奨値は 0.5
から 1.0 程度。Reconstruction uncertainty と合わせて使⽤し、削除するポイント数は、Sparse point cloud の全ポイント数の 5%程度を⽬安とし、10%を超えないようにする。削除しすぎると Dense point cloud を⽣成できなくなる。
Reconstruction uncertainty
写真と写真の距離（ベースライン）が近すぎる、つまりオーバーラップ率が⾼すぎる写
真から Reconstruct された点群は、不確定性が⾼くなる。これは、無⼈航空機の離着陸における垂直上昇/下降中に連続で撮影した写真や、上空でホバリング中にインターバルタイ
マーで連続撮影を⾏なった場合などに発⽣する。このような点は、モデルの表⾯から顕著に逸脱し、点群中のノイズとなる。このようなポイントを削除しても最適化（Optimize
cameras）の精度に影響はないが、Dense point cloud を作成する前に削除すると、点群の視覚的外観や、DSM の異常値を改善する。ベースラインが近すぎる写真をあらかじめ削除することも効果的である。推奨値は、20 から 100 程度。Reprojection error と合わせて、元の Sparse point cloud のポイント数に応じて、削除しすぎないように注意する。
Image count
最⼩で 2 枚の写真に写っているすべての画素について点群が計算される。しかし、2 枚の写真にしか写っていない画素は、正確さが劣る。Image count フィルタにより、そのよ
うな信頼できない点を取り除くことができる。
Projection Accuracy
このフィルタは、特徴点が抽出された領域が⼤きいために局所性が低い点を除外する。

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事例 1：アナログ空中写真と UAV 写真による⼆時期の DSM の⽐較

1978 年・2015 年の DSM から 2006 年と 2007 年の台⾵によって破壊され倒壊したと考えられるマングローブ林の範囲を抽出。1978 年からの 37 年間で、マングローブ林の成⻑および、樹冠が低下している領域の存在を⽰唆。
Shoichiro UCHIYAMA1 and Toyohiko MIYAGI (2016) Acquisition and utilization of highdefinition digital surface models through aerial photography using a small unmanned aerial
system: an example of typhoon damage in Iriomote Island mangrove forests, Japanese
Geomorphological Union, 37-1, p. 159-173.

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事例 2：デジタル空中写真と UAV 写真による⼆時期の DSM の⽐較

2014 年広島市の⼟⽯流災害における捜索⽀援地図の作成
無⼈航空機撮影写真：対地⾼度 150m、約 5,500 枚（解析は約 770 枚使⽤）
空中写真：2008 年撮影空中写真（DMC）25 枚
地上基準点測量の実施：GNSS (VRS)、30 点
住宅地図（株式会社ゼンリン）

事例 3：LIDAR と UAV 写真による⼆時期の⽐較

2017 年栃⽊県那須町の雪崩調査：積雪深の推定
観測範囲は東⻄ 900m，南北 550m，標⾼差は 320ｍ
対地⾼度は 150m，撮影写真の地上解像度は約 3.3cm/px
垂直誤差：地上基準点と検証点の計 18 点の平均値が 0.41cm，最⼤値 9.5cm，最⼩値7.7cm，標準偏差は 4.46

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