第 81 号

防災科学技術研究所研究報告2014 年 2 月

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
内山庄一郎 *・井上

公 *・鈴木比奈子 *Approaches for Reconstructing a Three-dimensional Model by SfM to Utilize andApply this Model for Research on Natural Disasters
Shoichiro UCHIYAMA, Hiroshi INOUE, and Hinako SUZUKI*Department of Integrated Research on Disaster Prevention,
National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention, Japan

Abstract
This paper reports the results of a trial study for utilizing structure from motion (SfM) with photographs takenfrom small unmanned aerial vehicles (sUAVs) or handheld camera for disaster prevention research. Low-cost
software has also been integrated into the form reconstruction technology, and camera position estimations basedon SfM or scale-invariant feature transform (SIFT) image processing can generate three-dimensional models
from photographs. Improvements in sUAVs such as the electric multi-rotor radio control helicopter and compact
digital camera photography from a low altitude have resulted in lower costs, improved safety, and greater easeof use. We integrated a sUAV with SfM for application to natural disaster sites and historic disaster materials. In
slope disaster areas, we generated orthophotographs with errors of less than 1 m and a topographical map with 0.5
m interval contours. Moreover, with respect to historic disaster materials, we were able to restore and decipher
very clearly the character of an old and weathered stone monument built after the 1923 Great Kanto Earthquake,where interpretation of the character had previously been difficult. We also developed the necessary expertise to
apply this technology. The SfM and sUAVs offer an alternative for generating a highly precise three-dimensionalmodel that is safe, simple, easy to use, and low in cost. This is an innovative tool for research in natural disasters,
geomorphology, and historical disasters.
Key words: Structure from motion (SfM), Unmanned aerial vehicle (UAV), Digital surface model (DSM), Detailed
topographical map, Historical materials

1. はじめに（small Unmanned Aerial Vehicle）とコンパクトデジタ

SfM（Structure from motion）（Tomasi and Kanade,ルカメラの進歩によって，低コストで安全かつ簡便

1992 ; Snavely et al., 2007）
や SIFT（Scale-invariant feature

な低空空撮や高画質写真撮影が可能となった．本稿

transform）（Lowe, 2004）などの画像処理をベースとしでは SfM と小型 UAV あるいは手持ちカメラで撮影た三次元形状復元技術や撮影位置推定技術が開発さした写真画像とを用いて三次元モデルや地形モデル，

れ，これらがパッケージングされた低価格，あるいオルソフォトを生成し，これらの災害調査・観測へ

はオープンソースのソフトウェアの登場によって，の活用可能性に関する研究を行ったので報告する．

デスクトップ PC でも写真から三次元モデルを生成

1.1 SfM についてすることができるようになった．また，小型 UAV* 独立行政法人

防災科学技術研究所

SfM はコンピュータビジョンの分野において開発

社会防災システム研究領域 災害リスク研究ユニット－ 37 －

第 81 号

防災科学技術研究所研究報告2014 年 2 月

され，動画や静止画からカメラ撮影位置を推定し，

直写真，平成 25 年（2013）年 10 月 17 日に撮影され三次元形状を復元する要素技術の 1 つである（満上，た災害直後の垂直空中写真，および昭和 51（1976）2011）．SfM などのコンピュータビジョンの応用分

年に撮影された垂直空中写真を用いて三次元モデル

野は多岐にわたる．一例を挙げると，バーチャルリ

および地形モデルを作成した．次に，歴史災害資料

アリティー（VR）や拡張現実感（AR），映画やゲームの対象として，千葉県南房総市白浜町の厳島神社境などの映像制作分野，セキュリティ産業における顔内に昭和 2（1927）年に建立された大正関東地震の復画像などの物体認識，工業分野におけるロボットの興記念石碑（以下，1927 年石碑）および同社境内に自律制御や自動車の衝突防止などの運転支援など，ある年代不詳の狛犬石像を選定した．石碑の表面は非常に広範な分野で適用されている（黄ほか，1998 ;風化が進みさらに苔に覆われており，文字の判読が川西ほか，2008）．本稿では，SfM の三次元形状復難しい状態であった．また，狛犬石像は凹凸に富ん

元技術を地形や歴史災害資料に適用した．

だ造形のため三次元モデル化が難しいと予想し，どの程度まで立体形状を再現できるのかを試行した．

2. ソフトウェアおよび機材
SfM ソフトウェアにはオープンソースソフトウェ

4. SfM 処理のフロー

ア の VisualSFM（Wu, 2013 ; Wu et al., 2011）お よ び

SfM で写真画像から三次元モデルを生成するまで

商用ソフトウェアの Agisoft PhotoScan 1.0.0 を用いの流れは次の通りである．SfM ソフトウェアでは以た．これらは，既存の SfM 関連ライブラリと独自

下の 2 から 7 までを処理する．

アルゴリズムとを組み合わせてパッケージングさ1) デジタルカメラによる写真画像の撮影れており，比較的簡単な操作で一連の処理を行う

2) 写真撮影位置の推定ことができる．GIS ソフトウェアには ESRI ArcGIS

3) 三次元モデルの構築

for Desktop Basic 10.2 お よ び Spatial Analyst を 用 い4) GCP の設定

た．GIS は地形モデルから等高線図や陰影図を作

5) テクスチャーの貼り付け（※）

成する際に用いた．写真撮影には，Ricoh GR（以下6) 地形モデルの出力

GR．APS-C CMOS， 約 1,690 万 画 素 ）と GoPro HD7) オルソフォトの出力（※）

HERO2（以下 GP2．1/2.3 インチ CMOS，約 1,100 万※ SfM ソフトウェアによっては，この工程が存画素），GoPro HERO3 Black Edition（以下 GP3．1/2.3

在しないものもある．

インチ CMOS，1,200 万画素）を用いた．GR の主な設定は，TAv モード，f = 5.6，シャッタースピード

以下に各工程における処理の内容を述べる．
4.1 写真画像の撮影

1/640，小型 UAV 搭載時はインターバル 1 秒，フォー

デジタルカメラを用いて対象物の写真を撮影す

カスは無限遠とした．GP2，GP3 ともにレンズ歪み

る．地形を対象とする場合は小型 UAV などで垂直が大きいため，画角はミディアム（GP2：約 800 画素，

写真を撮影する（図 1）．石碑などの個別の対象物は

GP3：約 700 万画素）設定とした．小型 UAV には 4 ロー
ターのマルチコプターである DJI 社製 Phantom を使用した．
3. 対象地域および対象物
本研究では地形モデル生成の対象として 1 つの地
域，そして災害資料の三次元モデル生成対象として2 つの対象物を選定した．
地形モデル生成の対象地域は，平成 25（2013）年
台風第 26 号の豪雨で発生した斜面崩壊の被災地域である東京都大島町の西部地域（以下，伊豆大島）とした．この地域について，小型 UAV で撮影した垂－ 38 －

図 1 小型 UAV による写真撮影の様子
Fig. 1 Taking photographs with sUAV.

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－内山ほか

カメラを手持ちで撮影する．なお，いずれの場合も表面に写真画像から生成したテクスチャーを貼り付

撮影場所の GPS 情報は必要ない．理由は，生成すけることによって，PC 上で対象物を様々な角度かる三次元モデルの精度に比して GPS 位置情報の精ら観察する際に便利な，より現実の状態に近いリ度が著しく劣るためである．

アルな立体モデルを作成することができる（図 4）．

4.2 写真撮影位置の推定

SfM ソフトウェアによっては，この工程が存在しな

このプロセスでは，複数の写真画像から写真撮影

いものもある．

位置を推定する（図 2）．また，この工程で簡易三次元モデルとなるポイントクラウド（点群データ）を生成する．

図 4 テクスチャーを貼り付けた三次元モデル
Fig. 4 Textured three-dimensional model.

4.6 地形モデルの出力

図 2 写真撮影位置（青い四角）の推定
Fig. 2 Estimated camera positions (blue squares).

SfM で生成した三次元モデルは，そのままでは
GIS などで利用することができない．GeoTiff など

4.3 三次元モデルの構築のメッシュデータや，LAS などのポイントクラウド

このプロセスでは，複数の写真画像に写っている対象物の同一点に対し視差を計算し，対象物の三次データとしてファイル出力する．
4.7 オルソフォトの出力

元モデルを再構築（Reconstruction）する（図 3）．

写真画像をモザイク（合成）処理し，地形表面のオルソフォト（正射投影画像）を出力する．SfM ソフト
ウェアによっては，この工程が存在しないものもある．
5. 三次元モデルの構築と結果
3 章で挙げた対象について，SfM によって生成した三次元モデル，あるいは三次元モデルから生成した地形モデルである DSM（Digital Surface Model），
およびオルソフォトを示す．

図 3 三次元モデルの構築
Fig. 3 Reconstructed three-dimensional model.

なお，SfM によって生成する DSM の最小メッシュ
サイズは，計算ソースである写真画像の解像度に依4.4 GCP の設定存する．本研究では，ソースの写真画像に解像度の地形モデルを生成する場合は，三次元モデルに対異なる複数の画像を用意し，それぞれのソースで生し複数の GCP（地上基準点）を設定する．これによっ成可能な最も精密な解像度（最小メッシュサイズ）をて三次元モデルに地理空間座標が定義され，地形モ求めるべく SfM 処理を行った．

デルとして出力できる状態になる．

5.1 伊豆大島

4.5 テクスチャーの貼り付け

伊豆大島では，精密な DSM の作成を目的として三次元モデルの表面は微小な三角形のポリゴンのSfM により三次元モデルの生成を行った．DSM は集合によって構成されている．この三次元モデルの

地表面とその上にある植生や人工構造物等の表面の－ 39 －

第 81 号

防災科学技術研究所研究報告2014 年 2 月

高さ情報をメッシュで表現するデータである．DSM

み取ることができる．図 8 にはオルソフォトを示し

生成後，GIS で陰影図および等高線を計算し，細密た．斜面災害発生源から下流の市街地への影響範囲

地形図を作成した．本地域では，国土地理院のカラーを読み取ることができる．図 9 にはオルソフォトと

空中写真，同院が災害直後に撮影し Web 公開した数値地図（国土基本情報）の住家・非住家建物，道垂直写真および筆者らが小型 UAV で撮影した低空路，河川レイヤーとのオーバーレイを示した．建物

空撮写真の 3 種の画像を計算ソースとして用意した．

ポリゴンとオルソフォトの家屋とが，非常に良く整5.1.1 1976 年のカラー垂直空中写真を用いた三次元合している．図上の計測で 1 m 程度のズレがみられた．図 10 には DSM から作成した傾斜角図に陰影図

モデリング1976 年に撮影されたカラー垂直空中写真を国土をオーバーレイした地図を示した．斜面災害の発生

地理院がスキャニングし，数値空中写真として販売

源や非発生領域との境に，明瞭な赤色の傾斜変換線

しているものを購入した．空中写真番号は CKT-76-

を読み取ることができる．

5，撮影高度約 1,700 m，撮影縮尺約 1:10,000，4 コー

5.1.3 小型 UAV で撮影した垂直写真による三次元モス合計で 23 枚，画像データの解像度は 20 μm（1,270

デリングdpi），地上解像度は約 0.2 m/ ピクセルである．GCP

平成 25（2013）年 11 月 14 日に伊豆大島にて小型は地理院地図（GSI Maps）から経緯度とレーザ測量に

UAV による斜面崩壊地形の撮影を実施した．航空機

よる標高値を読み取り，6 点を設定した．SfM によ

LiDAR による 1 m メッシュ，等高線間隔 1 m クラス

り 0.7 m メッシュの DSM と 0.18 m メッシュのオルの地形図作成を目指し，小型 UAV と SfM の組み合

ソフォトを生成した．

わせによって，どの程度の細密地形図が作成できる

図 5 は DSM から生成した陰影図に，同じく DSMのか試行した．撮影は太陽光線の角度を考慮して正から作成した 10 m 間隔の等高線をオーバーレイし

午過ぎの 0:10 頃より開始し，5 フライトで合計 578たものである．陰影図では道路や建物形状を読み取枚の写真を撮影し 0:45 頃に完了した．撮影領域の幅ることができるが，建物のエッジは丸みを帯びていは東西，南北ともに約 450 m，撮影面積は約 12 ha，る．図 6 にはオルソフォトを示した．特に目立つ歪

飛行高度は対地 40 ～ 50 m，カメラは GR を使用し，みはなく，スムーズにモザイクされている．

1 秒インターバルで垂直写真を撮影した．この画像

5.1.2 災害直後の空中写真を用いた三次元モデリングをもとに SfM によって 0.09 m メッシュの DSM，お国土地理院が平成 25 年（2013）年 10 月 17 日に撮よび地上解像度 0.02 m のオルソフォトを生成した．

影し Web で公開した災害直後の空中写真を使用し

図 11 はこの DSM から生成した陰影図および 2.5 m

た．写真のサイズは 2,355 ピクセル× 3,608 ピクセ

間隔の等高線をオーバーレイしたものである．緑ル，撮影高度は約 1,400 m，合計 31 枚の写真を使の点は SfM により推定された写真の撮影位置であ用した．なお，この写真画像は Web 公開用のためる．このフライトでは小型 UAV をマニュアルで操か，短辺，長辺ともにオリジナルデータの 4 分の 1

縦したため，コース間隔が平行にならなかった．図にリサイズされていた．Exif には，カメラのモデル

12 にオルソフォトおよび撮影推定位置を示す．SfM（UltraCamX），および撮影位置と高度が記録されてによって生成されたオルソフォトの地上解像度はいた．UltraCamX は航空機専用のデジタル航空カメ

約 2 cm で，非常に高解像度な地表面の様子を観察

ラのため，撮影位置は航空機用の GPS および IMU

できる．たとえば，この図では表現できないが，操によって推定さており，その位置精度について信頼

縦者のヘルメット，手のひら，服装などを読みとる性が高いと判断したため，SfM 処理の際はカメラ位ことができる．図 13 には傾斜角図と陰影図のオー置情報として Exif の GPS 情報を使用した．GCP は

バーレイを示す．傾斜角図を 50 % 透過し陰影図と地理院地図から経緯度とレーザ測量による標高値

重ねた．急傾斜であることを示す茶色の線が傾斜変を読み取り，20 点を設定した．SfM により，DSM，換線として読みとれる．傾斜変換線は，非崩壊地とオルソフォトともに 0.3 m メッシュのデータを生成

崩壊によって地表が露出した部分との境界に観察した．図 7 は陰影図に 10 m 間隔の等高線をオーバーされる．さらに，崩壊土砂が流下したと思われる

レイしたものである．斜面災害発生位置を明瞭に読

小河川に対して平行に傾斜変換線が描かれている．

－ 40 －

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－内山ほか

図 5 陰影図と 10 m 間隔等高線図（1976 年カラー空中写真から SfM で生成した DSM より作成．
青枠は図 9，赤枠は図 11 の範囲）
Fig. 5 Shaded relief map with 10-m interval contour (SfM sources are aerial photographs taken in 1976. Blue border encloses thearea shown in Fig. 9, while red border encloses that in Fig. 11).

図 6 オルソフォト（1976 年カラー空中写真を SfM でモザイク．青枠は図 9，赤枠は図 11 の範囲）
Fig. 6 Orthophoto generated by SfM (sources are aerial photographs taken in 1976. Blue border encloses the area shown in Fig. 9,
while red border encloses that in Fig. 11).

－ 41 －

防災科学技術研究所研究報告第 81 号2014 年 2 月

図 7 陰影図と 10 m 間隔等高線図（2013 年災害直後の空中写真から SfM で生成した DSM より作成．青枠は図 9，赤枠は図 11 の範囲）
Fig. 7 Shaded relief map with 10-m interval contour (SfM sources are aerial photographs taken on October 17, 2013, immediately
after slope disaster. Blue border encloses the area shown in Fig. 9, while red border encloses that in Fig. 11).

図 8 オルソフォト（2013 年災害直後の空中写真を SfM でモザイク．青枠は図 9，赤枠は図 11 の範囲）
Fig. 8 Orthophoto generated by SfM (SfM sources are aerial photographs taken on October 17, 2013, immediately after the slope
disaster. Blue border encloses the area shown in Fig. 9, while red border encloses that in Fig. 11).

－ 42 －

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－内山ほか

図 9 オルソフォトと数値地図（国土基本情報）の住家・非住家建物，道路，河川レイヤーとのオーバーレイ
Fig. 9 Layers of buildings, road, and river from GSI overlaid with the orthophoto.

図 10 傾斜角図（2013 年災害直後の空中写真から SfM で生成した DSM より計算．青枠は図 9，赤枠は図 11 の範囲）
Fig. 10 Slope gradation map (SfM sources are aerial photographs taken on October 17, 2013, immediately after the slope disaster.
Blue border encloses the area shown in Fig. 9, while red border encloses that in Fig. 11).

－ 43 －

図 11 陰影図と 2.5 m 間隔の等高線，および写真撮影推定位置（緑の点）（小型 UAV 写真を使用，赤枠は図 14 の範囲）
Fig. 11 Shaded relief map with 2.5-m interval contour and estimated camera positons in green dots (SfM sources are aerial photographs taken by sUAV after the slope
disaster. Red border encloses the area shown in Fig. 14).

防災科学技術研究所研究報告－ 44 －

第 81 号2014 年 2 月

図 12 地上解像度 2 cm のオルソフォト（緑の点は SfM による写真撮影推定位置．赤枠は図 14 の範囲）
Fig. 12 Orthophoto in 2-cm resolution generated by SfM (green dots show estimated camera positions. Red border encloses the area shown in Fig. 14).

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－内山ほか－ 45 －

図 13 傾斜角図と陰影図とのオーバーレイ（赤枠は図 14 の範囲）
Fig. 13 Slope gradation map with shaded relied map (green dots show the estimated camera positions. Red border encloses the area shown in Fig. 14).

防災科学技術研究所研究報告－ 46 －

第 81 号2014 年 2 月

図 14a SfM による傾斜角図と陰影図および 0.5 m 間隔の等高線とのオーバーレイ
Fig. 14a Slope gradation map with shaded relied map overlaid with 0.5-m intreval contours by SfM.

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－内山ほか

崩壊土砂が崩壊源から単純に下方へ移動しただけでm 間隔の等高線をオーバーレイした細密地形図を示

は，扇状地や舌状の地形が形成されるため，傾斜変

す．0.5 m 間隔の等高線の屈曲は計曲線（2.5 m 間隔）

換線はこのような様相を示さない．このことから，の按分線ではなく，それぞれの等高線の屈曲が地形

崩壊土砂は多量の水を含み下刻しながら流下したもの形状に応じて変化している．このことから，少なのと推定される．図 14a に傾斜角図と陰影図，0.5

くとも，小型 UAV と SfM によって，この精度の細－ 47 －

第 81 号2014 年 2 月

図 14b LiDAR（国土地理院 5 m メッシュ）によるお傾斜角図と陰影図および 0.5 m 間隔の等高線とのオーバーレイ
Fig. 14b Slope gradation map with shaded relied map overlaid with 0.5-m intreval contours by LiDAR (5 m DEM, GSI).

防災科学技術研究所研究報告

密地形図を描くことは十分に可能と考える．比較のは現時点で公開され入手可能な最も詳細な地形デー

ため，図 14b に国土地理院による基盤地図情報 Web

タの一種である．しかし，UAV と SfM を用いて作サイトで公開されている 5 m メッシュの数値標高

成した地形図（図 14a）と比較すると，地形再現性はデータから作成した等高線図を示す．5 m メッシュ

大幅に落ちることが読み取れる．

－ 48 －

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－内山ほか

なった場所であるが注 1，当時，この地の灯台が倒壊

5.2 歴史災害資料
手持ちカメラで撮影した写真画像を用いて，歴史したのは普通では考えられないくらいの驚きで言葉

災害資料の三次元モデルを生成した．ここでの狙いが出ないくらいむごたらしい様子だった．しかし，は，苔や汚れ，風化によって判読が難しい状態となっ村全体の被害は軽微で，神様が知らず知らずのうちた古い石碑に刻まれた文字を，三次元モデルによっに守ってくださったからだ，鎮守の厳島神社を改築て再現すること，および，SfM でどの程度の複雑なしたいと誰かが言いはじめ，皆が同意した．神様の立体形状を再現できるのか試行することである．

ご神徳に報いるお金は補助金 802 円と宮城，福島両

5.2.1 1927 年石碑の三次元モデリング

県からの寄付金 142 円を合わせ総額 4,700 円を得た．

この石碑は，千葉県南房総市白浜町白浜にある厳昭和 2（1927）年 2 月 20 日に竣成し，住民たちの希島神社境内に昭和 2（1927）年に建立されたものであ望がかなった．そこで，このことを子孫に念入りにる．付近には野島埼灯台が建つ．この地域は大正 12伝えるために，このあらましを石に刻み石碑を建て（1923）年に発生した大正関東地震により海岸が隆起る．昭和 2（1927）年 7 月 10 日建之」

し，また灯台が崩壊するなどの被害を受けた．この石碑は，本地域の海岸の隆起量（六尺）や被害の様相，
復興の社会的な動きを記録した貴重な資料である．
石碑のサイズは幅 80 cm，高さ 150 cm，厚さ 12 cmほどの板碑で，表面に 5 mm 程度の深さで文字が彫られている．文字列は，苔の繁茂や風化作用によって読み取りが難しくなりつつある．この石碑から 60
cm 程度の距離でカメラを保持し，石碑表面に対して平行移動しながら 158 枚の写真を撮影した．
図 15 は対象とした石碑とその周辺の様子である．
図 16 には SfM によって推定された写真撮影位置を示す．深さ 5 mm 程度の文字の彫りを再現するため，多数の写真を撮影した．図 17 の左は，SfM によって生成した石碑のオルソフォト，中央が石碑表面の図 15

昭和 2（1927）年に建立された大正関東地震の復興を記念する石碑
Fig. 15 Stone monument built after the 1923 Great Kanto
Earthquake to memorialize the reconstruction from thehazard.

DSM に対し陰影処理を行った状態，右は陰影処理後に判読した文字列を示す．三次元モデル化によって，表面の汚れの影響を大幅に軽減することが可能となった．また陰影処理によって，非常に明瞭に文字列が判読できる状態になった．文字列から読み取れる大意は次の通りである．
「震災復興記念碑
大正 12（1923）年 9 月 1 日，関東大地震で海底が約 1.8 m 隆起した．私達の白浜の漁港は潮が引いてしまい，船が掬われてすべてだめになった．これより後，住民は村当局と力を合わせて一緒に計画を立てて，毎日，朝から晩まで復興のため岩石をうがち，海底をさらう作業を行うこととなった．大正 13（1924）年 3 月に工事が始まり（起工），大正 15（1926）
年 6 月 10 日に完了した（竣工）．工事の総額は 1 万
5,000 円余りであった．野島は周囲が現れて，岬と図 16

SfM によって推定された写真撮影位置と生成された石碑の三次元モデル
Fig. 16 Three-dimensional model of the stone monument withestimated camera positions by SfM.
注 1： 現 在 の 野 島 崎 は， 地 区 名 と し て 野 島 と 呼 ば れ て い た．
この地域では，孤島であった「野島」が 1703 年元禄地震によって隆起し，陸続きになったことが知られている．「岬になった」とは，「野島」が陸続きとなり，海に突き出た陸地の端となった，という意味である．

－ 49 －

図 17 左：石碑表面の状態，中：三次元モデルを陰影処理した状態，右：判読した文字列，およびその大意
Fig. 17 Left: Negative condition of the stone surface, Center: Shaded relief of the three-dimensional model, Right: Deciphered characters and the capitulation.

防災科学技術研究所研究報告－ 50 －

第 81 号2014 年 2 月

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－内山ほか

5.2.2 狛犬石像の三次元モデリングの図化から，左右の前足と胴体とが完全に区別されこの石像は，前項の石碑が建つ厳島神社の拝殿前，てモデリングされていることがわかる．また石像右手にある吽（うん）型の狛犬である．設置時代は不表面の複雑な凹凸も再現している．図 20 はモデル

詳であるが，東北地方太平洋沿岸の 200 社を超えるにテクスチャーを貼り付けた状態である．テクス

神社調査の知見から，少なくとも明治時代よりは古

チャーは，撮影した写真画像からモザイク処理されく，神社への奉納物が多く残る江戸時代中期以降のたものである．テクスチャーを貼ると非常にリアル作と推定される．狛犬のサイズは鎮座する足元からな表現となり，見かけ上は，ほぼ実物に近い立体物

東部までの高さが約 70 cm である．この石像にカメラに見える．これらのことから，SfM では穴のある立を向け 70 cm 程の距離を保ちながら，螺旋を描くよう

体物や複雑な表面形状であっても，非常にリアルにに頭部から足元にかけて 133 枚の写真を撮影した．

再現できることが示された．

図 18 は対象とした狛犬石像とその周辺の様子である．図 19 には SfM で生成した三次元モデルのワ
イヤーフレームと，推定された撮影位置を示す．こ図 18

千葉県南房総市白浜町白浜にある厳島神社境内に建つ時代未詳の吽（うん）型狛犬石像
Fig. 18 K o m a - i n u , s t o n e f i g u r e b u i l t o n g r o u n d s o f
Itsukushima Shrine in Shirahama, Minami-bousou
City, Chiba Prefecture.

図 20

SfM で生成した三次元モデルにテクスチャーを貼り付けた状態
Fig. 20 Textured three-dimensional model.

図 19 SfM で生成した三次元モデルのワイヤーフレームと推定された撮影位置
Fig. 19 Wireframe of the three-dimensional model generated by SfM with estimated camera positions.

－ 51 －

第 81 号

防災科学技術研究所研究報告2014 年 2 月

6. SfM で立体モデルを作成するためのノウハウ
SfM に関連する各種ライブラリが統合されたソフトウェアでは，ソフトウェアのワークフローに沿って処理するだけで，それなりの立体モデルを生成することができる場合が多い．その反面，処理に失敗する
場合や，十分な計測精度が得られないなど，その原因を求めることが難しいケースもある．多くの場合，計算ソースとして用意する写真画像の品質を改善することで問題が解決する．以下に写真画像に求められる品質や撮影位置の決定手法について述べる．
6.1 デジタルカメラの選定
6.1.1 撮像素子
デジタルカメラの撮像素子は，可能な限り大きく，画素数が多く，高感度耐性が高いものが良い．ただしデジタル一眼レフカメラは重量が重く，小型 UAVのペイロード（積載量）では搭載できない場合が多い．筆者らは小型，軽量で APS-C サイズの CMOSを搭載したリコー GR を採用し，良好な結果を得ている．ローパスフィルター（LPF）の影響については検証を行っていない．また，UAV に搭載する場合，
CMOS ではローリングシャッター（ジェロ―エフェ
クトとも）現象が生じるため，カメラマウントにピカベイやジンバルなどの対策部品が必要となる．撮像素子が CCD の場合にはローリングシャッター現
象は生じないが，スミアによって水面に反射する太図 21

上：アクションカメラ（GP2）で撮影した画角 170度の画像，下：広角補正された画像
Fig. 21 Top: Photograph of 170º field of view taken by GoPro2,
Bottom: Undistorted photograph.

陽などの点光源から直線状の白飛びが生じる場合があることに留意が必要である．

RGB 各色 8bit，各 256 の階調を持つ．しかし，例え

6.1.2 レンズば稜線より上の空と稜線以下の影部分の明るさが極レンズの画角は，適度な広角（27 ～ 35 mm 程度）で，端に異なるシーンなどでは，8 bit データの 256 階調

周辺歪みの少ないものが良い．170 度近い画角を持だけでは白飛び，黒潰れする場合がある．RAW デー

つアクションカメラなどのレンズの場合，SfM によ

タの場合，RGB 各色 12 ～ 16 bit，各 4,096 ～ 65,536

る自動的なレンズ歪み補正処理によって周辺部の画の階調を持つため，撮影後に色が潰れた部分を再現

像が切り落とされ，実際に計算に使えるのは画像のできる可能性が高くなる（図 22，図 23）．

中央部，面積にして半分程度となり，さらに解像度

6.1.4 インターバル撮影機能も低下する．したがって，超広角レンズで撮影しデジタルカメラを小型 UAV に搭載する際，UAVた写真画像は SfM による処理には不向きといえるに自動シャッターユニットが無い場合はインターバ（図 21）．f 値に関する検証は行っていないが，垂直ル撮影（タイムラプス撮影）機能が必要となる．貴重写真にせよ小型の対象物にせよ，画像全体が被写界なフライト時間を有効に使うため，1 秒インターバ

深度領域に入るように絞り込む必要があるため，解ル撮影が選択できると良い．短周期でインターバル

放 f 値の明るさはさほど重要ではないと考える．

撮影を行う場合，SD カードなどの記録メディアの6.1.3 画像記録フォーマット

書き込み速度によっては記録が間に合わないことがRAW 画像を記録できるカメラシステムが良い．
デ ジ タ ル カ メ ラ で 一 般 的 な Jpeg フ ォ ー マ ッ ト はある．本番フライト前に連続記録ができるかどうか，実機で確認をする必要がある．

－ 52 －

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－内山ほか

図 23

上： 画 像 の 一 部 が 黒 潰 れ し た JPEG 画 像， 下：RAW データから黒潰れを復元した画像
Fig. 23 Top: JPEG showing the problem of black crushing,
Bottom: Developed photograph modified by RAW.

図 22

上： 画 像 の 一 部 が 白 飛 び し た JPEG 画 像， 下：RAW データから白飛びを復元した画像
Fig. 22 Top: JPEG image showing the problem of white jump,
Bottom: Developed photograph modified by RAW.

象のテクスチャーを表現できないため，モデル作成に問題が生じる．
6.2.2 色，ホワイトバランス
長時間の撮影により撮影地域周辺の明るさが変わ

6.1.5 その他

る場合，あるいは撮影日や照明条件が異なる場合，

UAV で撮影する場合，万が一墜落して機体を失っ

撮影画像全体で色やホワイトバランスにばらつきがた際の損害を最小限にするため，フライトごとに記生じる．この場合，SfM で処理を行う前にホワイト録メディアを交換したほうがよい．複数の高速な小バランスを調整するか，RAW データで全体のホワ

容量の記録メディアを用意する．

イトバランスを整えたほうがよいだろう．

6.2 写真画質と撮影枚数

6.2.3 解像度

SfM の計算ソースはいうまでもなく写真画像であ

解像度は有効撮影画素数とは異なり，実際の撮影

る．したがって，写真に写っていないものや，撮影

画像がどの程度，細部を表現できているかという指枚数が不十分な対象物について立体モデルを生成す標である．カメラ機種によっては，コントラストをることは不可能である．ここでは，SfM 処理に用い高めて見た目を鮮やかに見せるため，あるいは高感る写真を撮影する際の画質と撮影枚数について述べ度特性を上げるためなどの様々な理由で，解像度をる．

犠牲にした画像が撮影される場合がある（図 24）．技

6.2.1 階調術的に検証する際には，ISO 12233 のテストチャー

画像の明部（ハイライト）が白飛びしていないこと

ト結果が参考になる．図 25 に，画像の高さ 50 cm（図 22），暗部（シャドウ）が黒潰れしていないこと（図となるように印刷した ISO 12233 テストチャートを23）が重要である．階調が失われた状態では撮影対2.5 m 離れた位置から撮影した結果を示す．チャー－ 53 －

第 81 号

防災科学技術研究所研究報告

トの中央下部にある垂直の縞模様（赤四角）で確認す2014 年 2 月

6.2.4 ノイズ，ブレ

ると，GR（上）では 5 と 6 の間まで，GP3（中）および

写真画像中のノイズには，ISO 感度を上げた際のGP2（下）では，ともに 1 と 2 の間まで縞模様の間隔

増感ノイズと，Jpeg の圧縮ノイズとの二種類があるが撮影できていることが判別できる．

（図 26）．前者は，高感度耐性の高い大型撮像素子を使用すること，後者は Jpeg の圧縮度を下げる，あるいは RAW データ等を使用するなどで回避できる．

図 24

テクスチャーが不鮮明で解像度が悪い JPEG 画像の例（GP3 で撮影，等倍表示）
Fig. 24 Example of wrong resolution (taken by GoPro3,
Display in actual pixels).

図 26

ISO 増感ノイズおよび JPEG 圧縮ノイズが目立つ
画像の例（GP2 で撮影，等倍表示）
Fig. 26 Example of wrong photograph with ISO sensitizing andmosquito noise (taken by GoPro2, display in actual pixels).

6.2.5 撮影枚数
いまだ一定の知見を得ていないが，以下の点について考慮する必要がある．
6.2.5.1 撮影枚数の決め方
地形を一定のオーバーラップ率で撮影した場合，カメラの画角と植生の高さによってはモデル化したい地形表面が写真に写らない可能性がある（図 27）．
撮影高度が低い場合は特に注意が必要である．

図 25

ISO 12233 テストチャートによる撮影画像の解像度テスト（上：GR，中：GP3，下 GP2，全てピク
セル等倍表示）Fig. 25 Examination of resolution by ISO 12233 Test Chart(Top: GR, Middle: GoPro3, Bottom: GoPro2, allimages are displayed in actual pixels).

図 27

一定オーバーラップ率の撮影で不可視領域が生じる事例
Fig. 27 Non-photographed region occurs in case of an sUAVwith constant overlap.

－ 54 －

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－内山ほか

また，立体モデルの構築，つまり画像の視差の計正係数を求める．図 30 は液晶ディスプレイに表示

算には最低でも 2 枚の写真が必要だが，対象物の凹した白黒チェッカーボードを GP2 で撮影したオリ部の内側の形状を十分に再現するためには，2 枚のジナル画像だが，画像周辺が大きく湾曲している．

写真では情報が足りないことがある．撮影対象が近図 31 はレンズ歪み補正を行った画像である．画像ければ近いほど，表現したい対象物の凹部が深けれの中央部，周辺部ともに湾曲が補正され，図中に赤ば深いほど，部分的にオーバーラップ率を高くする線で示したように，幾何学模様の直線が復元されて必要がある．

いる．レンズ歪み補正係数は，カメラごと，レンズ

6.2.5.2 撮影位置の決め方

ごとに異なるため，機種が同じであってもキャリブ

定位置で方向だけを変えて撮影してはならない

レーションファイルは共用できない．レンズ補正係（図 28）．そのような写真画像では，視差の計算が数を求める際は，本番撮影時と同じ f 値に設定し，できないためモデルの作成は不可能である．

マクロモードの設定も本番環境に合わせて補正作業

DSM などの地形モデルを作成する場合は垂直写を行う．1 つの三次元モデルのソースに複数のカメ

真を撮影する．最低限必要なオーバーラップ率は進ラで撮影した写真が混在する場合は，各写真に対し行方向，横方向ともに 65 % 以上だが，カメラブレ

適切なレンズキャリブレーションファイルを指定す等により没写真が出るリスクや，より精密なモデルる必要がある．

を構築することを考慮して，筆者らは常に 1 秒イン
ターバルで撮影している．
石碑や建物，岩石露頭などの立体モデルを作成する場合は，対象物に対し平行移動で撮影する（図29）．あるいは，対象物を中心としてカメラを回して撮影する（図 19）．

図 30

液晶ディスプレイに表示したチェッカーボードを
GP2 で撮影したオリジナル画像
Fig. 30 Photograph of checkerboard displayed on LCD taken
by GoPro2.

図 28 撮影位置の決め方（左：悪い例，右：正しい例）
Fig. 28 Determination of handheld camera position.

図 29 建物の立体モデルを撮影する際のカメラ位置
Fig. 29 Camera positions to capture images of a building.
図 31

6.3 レンズ歪み補正
写真測量などで内部標定とよばれるレンズ歪み補歪み補正を行った画像（赤い線は湾曲が直線に補正されたことを示すガイド線）
Fig. 31 Undistorted image by PhotoScan (red guide line showsa curvature modified to a straight line).

－ 55 －

第 81 号

防災科学技術研究所研究報告2014 年 2 月

レンズ歪み補正によって焦点距離，主点位置のズレ，放射方向歪み，接線方向の歪みを補正パラメー
タとして求めることができる．レンズ歪み補正ソフ
トウェアには Agisoft 社が無償提供する「Lens」などがある．
6.4 SfM 計算パラメータ
本節では SfM 処理を行う際の計算パラメータ，特に三次元モデルの精度を決める立体ポリゴン数の設定や，対象物に応じた計算モードの設定について述
図 32

べる．
立体モデルを構成する三角形のポリゴンは Faceなどとよばれる．この数が多ければ多いほど精密な形状を再現できる．

Face 数を 20 万で生成した三次元モデル（伊豆大島1976 年カラー空中写真から SfM で生成）
Fig. 32 Terrestrial three-dimensional model generated in
200 thousand face count (SfM sources are aerial
photographs taken in 1976).

計算モードについて，例えば PhotoScan の場合，二次元の写真画像から三次元モデルを再構築する
Build Geometry プロセスでは，Height field（地形モデル）と Arbitrary（像などの立体物）との 2 つの計算モードがある．対象物に応じた計算モード（Object type）を選択する．
6.4.1 計算モード：Height field
このモードは，DSM やオルソフォトなど，地形モデルを生成する場合に選択する．使用するソース
は垂直写真や高位置から撮影した斜め写真を用いる．このモードの適切な Face の数は 100 万～ 1,000万である．例えばこの値を 20 万とすると，地形モ

図 33Face 数を 1,000 万で生成した三次元モデル（伊豆大島 1976 年カラー空中写真から SfM で生成）
Fig. 33 Terrestrial three-dimensional model generated in 10
million face count (SfM sources are aerial photographs
taken in 1976).

デルの場合は非常に粗いモデルとなり実用的ではない（図 32，伊豆大島 1976 年空中写真から生成）．図6.5 ハードウェア

33 は同地域を Face 数 1,000 万で生成したモデルで立体モデルの精度を高めるには，大量の写真を用あり，地表の微細な形状が再現されている．

意し，多くの三次元ポリゴンを持つモデルを作成す

6.4.2 計算モード：Arbitrary

る必要がある．結局のところ，精密なモデルを現実

このモードは，例えば狛犬石像のような小規模的な計算時間内に生成するためには，大きな計算リ

かつ単独の三次元モデルに対して使用する（図 20）．

ソースが必要となる．

その他，岩石，露頭，ノッチやオーバーハングした

6.5.1 CPU

微地形，建物などが適用対象となる．広域の地形

SfM ソフトウェアのうち本稿で用いた PhotoScan

モデルは前項の Height field の適用対象であり，こおよび Visual SfM はマルチスレッド対応アプリケー

れらに対して Arbitrary を適用するメリットは無い．

ションのため，OS が認識するすべての CPU コアを

Arbitrary モードにおける適切な Face 数は 20 万～ 50

100 % 使用して計算を行う（図 34）．CPU は，最新万程度である．このモードは，大量の物理メモリとのアーキテクチャ，高いクロック速度，多くの物理

CPU 時間を必要とするため，最終的に作成可能な三コアを持つものが望ましい．ただし，後述の GPU

次元モデルの詳細度はハードウェアリソースに依存を計算に利用する場合は，GPU ボード 1 基につきする．

管理用の CPU 物理コアが 1 つ（Intel ハイパースレッ
ディングが有効な場合は仮想コアを含め 2 つ）必要となる．

－ 56 －

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－内山ほか

図 34 PhotoScan による CPU リソースの使用状況
Fig. 34 CPU consumption by PhotoScan when in process.

6.5.2 CPU のハイパースレッディングの有効性
次の環境における実行速度のテストではハイパー
スレッディング（HT）有効のほうが 20 % 程度高速であった．ただし Intel Xeon CPU の場合，HT 無効のほうが高速という報告（Agisoft，2013）もあるため，
図 35それぞれの環境でテストを行うべきであろう．
6.5.3 CPU のハイパースレッディングのテスト
CPU は Intel Core i7 Extreme 3970X（Sandy Bridge,
6 Cores, 3.5-4.0 GHz），写真枚数は 62 枚の環境で処GPU コアの個数，および GPU 負荷（赤文字で強調
表示．nVidia GeForce GTX 680 の例）
Fig. 35 GPU cores and loads in red characters (nVidia GeForceGTX 680).

理にかかる時間を計測するテストを行った．
結果：ハイパースレッディング有効の場合た．ただし PhotoScan の場合，現状では GPU を計

Align Photos: 434.439 sec.（19.8 % 高速）

算に使える処理は Build Geometry の最初のステップ

Build Geometry: 267.335 sec.（16.3 % 高速）「Reconstruction Depth」のみである．

Build Texture: 74.003 sec.（9.6 % 低速）

6.5.5 GPU 計算速度のテスト
GPU は nVidia GeForce GTX 680，CPU は Intel

結果：ハイパースレッディング無効の場合
Align Photos: 541.912 sec.

Core i7 Extreme 3970X（HT 有効）の環境で計算速度

Build Geometry: 319.404 sec.

のテストを行った．

Build Texture: 67.549 sec.

結果：GPU 有効の場合

6.5.4 GPU

Reconstruction Depth: 2h 02min 18 sec.（約 3 倍高速）

SfM ソフトウェアのうち本稿で用いた PhotoScan

結果：GPU 無効の場合

お よ び Visual SfM で は OpenCL や CUDA に 対 応 すReconstruction Depth: 5h 53min 36 sec.

る GPU を計算リソースとして利用できる．GPU は，6.5.6 メモリ

CPU（コア数 2 ～ 6 個）と比してコア数が非常に多い

三次元モデルの生成には大量のメモリを必要とす（例：nVidia GeForce GTX 680 の場合，GPU コアはる．例えば PhotoScan の場合，メモリ消費量は計算

1,536 個，図 35）ため，科学技術計算のような単純モードに依存する．地形モデルを生成する計算モー計算では CPU の数倍から百数十倍のスピードで計ドである Height field モードでは，1,200 万画素の写算を行うことができる．次の環境におけるテストで真画像を 200 枚使用し，オリジナルの写真画像と同は，GPU を有効にすることにより約 3 倍高速であっ

等の解像度でモデルを生成した場合は約 13 GB の－ 57 －

第 81 号

防災科学技術研究所研究報告

メモリが必要となる．また，もう 1 つの計算モー2014 年 2 月

7.1.2 ローカル座標系を設定する場合

ド Arbitrary モードでは，1,200 万画素の写真画像を

ローカル座標系とは，現場に独自の測量基準点を100 枚使用し，オリジナルの写真画像と同等の解像設置し，トータルステーションやオートレベルを用度でモデルを生成した場合は，48 ～ 144 GB のメモ

いて GCP 間の距離や位置測定を行った場合の座標リが必要となる．解像度を 4 分の 1 に落とした場合系と定義する．この方式であれば通常，GCP 位置座

でも，12 ～ 36 GB のメモリを消費する（図 36）．

標は数 cm 以内の誤差で測定できるため，小型 UAVによる高解像度垂直写真の精度とも調和的である．
ただし，そのままでは座標系が異なるため，生成した地形モデルと既存の地理空間情報とを GIS で同時に取り扱うことはできない．
7.2 精度検証
ソースの写真画像の解像度にもよるが，SfM で地形モデルを生成すると，0.2 ～ 1.0 m メッシュのDSM やオルソ画像を作成することができる．ある
いは，石碑に刻まれた文字の数 mm の凹凸を精密に表現する立体モデルを生成できる．しかし，現状ではこれらの精度を合理的に検証する術はない．なぜなら，災害後の地形モデルであれば，モデル作成範図 36 物理メモリの使用状況（Arbitary モードでの処理）
Fig. 36 RAM consumption by PhotoScan in Arbitrary mode.

囲内に水準点などの既知の点があるとは限らず，あるいは，斜面災害や断層変位などによって地形が変化している場合もある．また，石碑や露頭などの立体モデルであれば，精度の比較に耐えうる高精度な

7. SfM の課題

データが存在しない．以上のように，精度検証が難

7.1 地理座標系とローカル座標系の選択

しいことは課題である．今後，TLS（Terrestrial Laser

地形モデルを作成する場合，3 点以上の GCP が必

Scanner）などを用いて，SfM とは異なるアルゴリズ

須となる．現地に GCP を設置する際，地理座標系

ムで計測，生成した立体モデルと比較検証を行いたを基準とするか，あるいは現地にて任意の原点を持い．

つローカル座標系を設定するかを決定しなくてはな

7.3 地表面モデルの取得
SfM は写真画像をソースとするパッシブなモデル

らない．それぞれのメリット，デメリットを挙げる．
7.1.1 地理座標系を基準とする場合構築手法であるため，写真に写っていない情報につGCP に地理座標系，例えば WGS 1984 を基 準 といてはモデル化することができない．その点では，した GCP を設置することによって，生成した地形

LiDAR のようにレーザを照射して測定するアクティ

モデルを GIS などで即座に既存のデータとオーバーブな手法に劣る．しかし，季節によって植生が疎でレイし，解析に用いることができる．しかし，例え地表面が写真に写っている場合，いわゆる数値標高ば小型 UAV で対地 50 m の高度から GR で垂直写真

モデル (DEM: Digital Elevation Model ) を生成するこを撮影した場合の地上解像度は約 1.3 cm/pixel だが，とも可能と思われる．また，現状の SfM ソフトウェ

これに見合った精度で GCP の緯度，経度，標高を

アでは単に三次元モデルを生成するだけであるが，測定することは容易ではない．ハンディ GPS ロガー

いずれは，写真から得られた情報を分類することにでは全く精度不足だが，RTK-GNSS などが利用でよって，植生，地表面，建物など，複数の属性を持っきる環境と装備があれば，地理座標系を基準としたた三次元モデルを生成できる可能性がある．

GCP の設置も可能であろう．あるいは，日本国内

7.4 古い航空写真の取り扱い
RC-8 などのいわゆるアナログ航空カメラで撮影

であれば地理院地図から取得した経緯度，標高値をGCP として活用できる地域もある．

された過去の空中写真をソースとして SfM で三次元
－ 58 －

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－内山ほか

モデルを生成する場合にいくつかの課題がある．通化などを通して，計算コストを低減する工夫が必要

常，アナログ航空カメラで撮影された空中写真の場である．

合，スキャニングを経てデジタル化される．そのた

ただし，コンピュータによる計算処理能力は，著め，画像には，カメラの歪みに加え，スキャニング

しいスピードで向上している．現時点では計算コス

時の歪みが加わる．また，スキャナーを通してデジトの観点から処理が困難であっても，近い将来にはタル化するため，航空写真一枚ごとに主点位置をは実現できる可能性が高い．つまり，過去の災害時やじめとする内部標定要素が異なる．また，簡易な手平時に取得された膨大な数の動画，写真から防災研法でレンズキャリブレーションデータを得ることが究に有用な情報を抽出したり，古い写真や動画など

難しい．これらの事情により，スキャニングした航から当時の地形モデルを再現できる可能性は十分に空写真を扱う場合は，次の注意が必要である．スキャある．平時から災害に関する各種情報をアーカイブ

ニングは高性能な機器で画素ピッチ 20 μm，1,270

することには意義がある．

dpi 以上の解像度で実施する．航空写真周辺の黒帯に刻まれた指標を使用して，正確に写真の中心点を

8. まとめ求める．黒帯の 4 隅にある指標が画像データの 4 隅

8.1 SfM の有用性となるように画像を回転する．同じカメラで撮影さここまでの知見をもとに SfM の有用性をまとめれた航空写真（撮影日，標定図，撮影機材が同一のる．災害調査において，航空機レーザ測量などの既写真）について，長辺，短辺のピクセルサイズをそ存技術は高コストであり，逆に 2 万 5 千分の 1 地形

ろえる．SfM による自動歪み補正の精度向上には多図では低精度であった地理空間情報が，SfM と小型

くの写真が必要であるため，SfM 処理の際には，地UAV とを使用することによって，安全，簡便，低形モデルを生成したいエリアよりも一回り以上広い

コストに，精密な三次元モデルと数 cm ～数 m の解エリアの空中写真を用意する．この方法では本質的像度を持つ DSM が生成できることが示された．まな解決にはならないが，画像周辺部に偏在する歪み

た DSM をベースに，0.5 m オーダーの細密地形図やや位置精度低下を減じ，全体的な精度向上に資する．

オルソフォトを得ることができた．次に，肉眼では7.5 作業の効率化：撮影計画と計算コスト

判読に難儀するような古い石碑の表面を三次元モデ7.5.1 撮影計画

リングし，陰影を生成することによって，石碑表面

伊豆大島の斜面災害地において小型 UAV によるの風化や汚れの影響を取り除き，容易に判読できる

垂直写真を撮影した際は，5 フライトで合計 578 枚ことが示された．脆弱な，あるいは貴重な歴史災害の写真を撮影し，等高線間隔 0.5 m の精密地形図を資料に対して，拓本などの資料を汚損する手法によ作成することができた．しかし，この地形図を得る

らず，非接触の手法で文字列の判読や資料形状デーために適当な写真撮影の枚数や撮影コース設定，対タの取得が可能となった．さらに，SfM は特殊な機

地高度などの設定はオーバースペックであった可能材を必要とせず，ある程度高画質なデジタルカメラ

性もある．不必要に処理する写真が多いと，撮影にさえあれば誰でも実現可能な手法であることに着目

時間がかかるだけでなく，立体モデル生成の計算がしたい．

現実的な時間内に完了しないこともある．今後は，

8.2 まとめ

一定の精度を得るために必要な写真の地上解像度，

本稿では，SfM と小型 UAV，あるいは手持ちカ

撮影枚数，GCP 設置数について知見をまとめていく

メラによる写真撮影とによって，容易に高精度な三必要がある．

次元モデルを生成することができることを示した．

7.5.2 計算コスト

また，生成した三次元モデルから DSM や陰影図を

SfM は大量の高解像度写真を処理する必要があ

作成し，調査研究に活用できることを示した．GCP

り，生成されるモデルの精度や，計算にかかる時間の設置と位置測定法，三次元モデルの精度検証手法，

は，最終的には使用する計算機の能力に依存する．

そして撮影計画の最適化や計算コストについて今後

この技術を災害直後の即時的な情報収集等に適用すの検討課題とした．また計算能力の向上によって，る場合，撮影計画や三次元モデルの要求精度の最適

リアルタイムの災害情報処理や，あるいは過去の災－ 59 －

第 81 号

防災科学技術研究所研究報告2014 年 2 月

害情報アーカイブから有用な情報を抽出できる可能Collections. 映像情報メディア学会誌，53，479-

性について示唆した．

482．

SfM は今後，自然災害や地形調査，歴史災害資料

5）黄 英傑・坂本拓之・西田広文 (1998)：多視点画調査等において革新的なツールとして活用されるも像からの 3 次元情報抽出．RICOH TECHNICALのと考える．

REPORT，24，26-34．
6）川西亮輔・ 山下 淳・金子 透 (2008)： 全方位画
像列を用いた 3 次元環境モデル生成．日本機械謝辞

学会ロボティクス・メカトロニクス講演会 2008

本稿の執筆にあたって低空空撮技術活用研究会による第一回研究会（平成 25 年 8 月開催，岐阜県本巣講演論文集，2P2-C13，1-4．

市，根尾谷地震断層）および第二回研究会（平成 257）Wu, C. (2013): Towards Linear-time Incremental

年 12 月開催，茨城県つくば市，防災科学技術研究所）

Structure from Motion. in International Conferenceでの議論を参考にした．記して関係者に謝意を表し

on 3D Vision.
8）Wu, C., Agarwal, S., Curless, B., and Seitz, S. M.

ます．また，匿名の閲読者のコメントにより本論文(2011): Multicore Bundle Adjustment. in CVPRの質が向上しました．ここに謝意を表します．

2011.
9）Furukawa, Y., Curless, B., Seitz, S. M., and Szeliski,

参考文献
1）Tomasi, C. and Kanade, T. (1992): Shape andR. (2010): Towards Internet-scale Multi-view Stereo.

motion from image streams under orthography:
a factorization method. International Journal of

In Computer Vision and Pattern Recognition.
10）Furukawa, Y. and Ponce, J. (2010): Accurate,

Computer Vision, 9-2, 137–154.

Dense, and Robust Multi-View Stereopsis. IEEE

2）Snavely, N., Seitz, M. S., and Szeliski, R. (2007):

Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence, 32-8, 1362-1376.

Modeling the World from Internet Photo Collections.
International Journal of Computer Vision, 80-2, 189-

11）Agisoft (2013) : Strange workstations testing results.

210.

(http://www.agisoft.ru/forum/index.php?topic=1330,

3）Lowe, G. D. (2004): Distinctive Image Features from

December 6, 2013)

Scale-Invariant Keypoints. International Journal of（2013 年 12 月 11 日原稿受付，

Computer Vision, 60-2, 91-110.

2014 年 1 月 20 日改稿受付，

4）満上育久 (2011)： 私の研究開発ツール Bundler:

2014 年 2 月 3 日原稿受理）

Structure from Motion for Unordered Image

要旨

画像処理をベースとした形状復元技術および撮影位置推定技術である SfM を災害情報収集と調査観測に活用するための試行的な研究を行った．小型 UAV と手持ちカメラで写真画像を撮影し SfM で三次元モデルを作成した．その結果，斜面災害発生地域において，0.5 m 間隔の細密地形図や位置誤差 1 m
程度のオルソフォトを生成することができた．また歴史災害資料である 1927 年に建立された石碑では，その文字を明瞭に復元，判読することができた．SfM と小型 UAV によって，安全，簡便，低コストに，数 cm 級の精度を持つ三次元地形モデルの生成や，歴史災害資料の判読ができることを示した．今後，これらの技術は自然災害や地形調査，歴史災害の資料調査等において革新的なツールとして活用されると考える．
キーワード：Structure from Motion (SfM)，Unmanned Aerial Vehicle (UAV)，Digital Surface Model (DSM)，
細密地形図，歴史資料－ 60 －