フォトグラメトリー（SfM）について知っておきたい10の基本用語
フォトグラメトリーとは、画像を使って計測を行う手法です。
ドローンや飛行機、携帯カメラなど、さまざまなデバイスで撮影した画像を使用することができます。これらの画像は、正確で精密な2Dおよび3Dモデルを生成するために使用されます。公共安全や工業検査、農業に至るまで、数多くの産業がそれらのモデルを活用しています。
フォトグラメトリーの理論やコンセプトは、一見複雑に見えます。そこで、フォトグラメトリーを使用する際に知っておくべき10個の項目をリスト化しました：
フォトグラメトリーの基本的な考え方や技術の仕組みを理解し、有効に活用できるようになりましょう
ジオメトリー（幾何学）
幾何学とは、何かの大きさ、形、向き、位置を定義するために使われる、特徴の集まりです。 フォトグラメトリーソフトは、この情報を再構築し、解析します。 では、そのジオメトリーの仕組みはどうなっているのでしょうか。
写真は 「コリニアリティ（共線性）」を捉えます。コリニアリティとは、簡単に言うと、少なくとも3つの点が同じ線上に現れることを意味します。フォトグラメトリーでは、その線は光線を指します。 つまり、この光線上に、物体、カメラがピントを合わせた点、カメラのセンサーに写った物体の像の3点が存在することになります。
そして、適切なソフトウェアを使えば、光線と交わるそれぞれの点が、どのようにカメラで撮影された大きな画の一部になっているかが分かります。線の長さや角度は、写真が撮影されたときのカメラの正確な位置に影響されます。フォトグラメトリーソフトは、光と共線要素の挙動を解析し、その場面の幾何学を再現する。つまり、Pix4Dのソフトウェア： (PIX4Dmapper, PIX4Dfields, PIX4Dmatic, PIX4Dcloud, PIX4Dinspect) は、カメラからのデータと写真を使って、幾何的に精度の高いプロジェクトエリアの復元図を作成しているのです。
ラジオメトリー
ラジオメトリーは、電磁波を分析する方法の一つです。 人間の目には見えない波長のエネルギーも含めて、光がさまざまな物体とどのように相互作用しているかを測定します。これが、フォトグラメトリーとどのような関係があるのでしょうか。
物体を見るとき、必ず特定の色の光が反射してきます。私たちは目で見える色だけを認識していますが、人の目には見えないさまざまな色が存在します。
例えば、植物を見ると、通常は緑が多く見えます。これは、植物が太陽からエネルギーを吸収する際に、緑色の光を使わないからです。ラジオメーターでは、植物がどのように光を反射しているか、また、肉眼では見えない光の量や変化を測定することができます。
ラジオメトリーをフォトグラメトリーに利用するには、近赤外線を拾う特定のセンサーやカメラ（マルチスペクトルセンサーとも呼ばれる）を使用することができます。 マルチスペクトルセンサーは、一般的なRGB（赤・緑・青）カメラとは異なる方法で光を解析するカメラです。 その専用カメラで撮影したデータを農業フォトグラメトリーに利用することができるのです。そのデータを専用の計算式にかけると、植生指標を作成することができます。
これは、作物や畑の2Dマップで、植物が光をどのように反射しているかを解析したものです。 植物の光の反射の仕方で、健康状態や成長段階、ストレスの有無などが、目で見る前にわかるのです。 ドローンとリモートセンシングを使ったこの方法のおかげで、生産者はフォトグラメトリーを使って、人間の目で見える以上の作物について知ることができるのです。
三角測量
フォトグラメトリーで利用する写真は2次元ですが、 デジタルサーフェスモデルや点群など多くの出力には、そのデータを3次元で利用できるように変換する必要があります。三角測量は、3次元の点計測を行うための技術です。
三角測量は、異なる場所から撮影された画像の違いを比較することで3Dモデルを作成するというもので、私たちの目にも使われています。それぞれの写真は異なる視線を表しており、それらを他の写真と照合することで、点同士の交点を見つけることができるのです。
コリニアリティとジオメトリで見たように、このデータを使って距離を測り、複数の写真の重なりを加えることで、三角測量で3Dモデルを作成することができます。そのため、Pix4Dサポートチームでは、正確で隙間のない3Dモデルを作成するために十分なデータを確保するために、適切なオーバーラップ量の写真を収集することを推奨しています。
内部＆外部パラメーター
ここまで、写真を2Dおよび3Dモデルに変換するための基本的な科学について説明してきましたが、この技術を活用するには、ドローンやカメラなど、 適切なフォトグラメトリーデータ収集ツールが必要です。
どのカメラも、その設計の中に一定の機能を備えています。これらの仕様は、例えばローリングシャッターの有無など、カメラの動作に影響を与えます。パラメータは以下の通りです:
- カメラの内部レンズ
- カメラの投影中心の位置
- カメラの向きを定義する回転マトリックス
これらのパラメータには、カメラ内部のもの（例えば、カメラのレンズ）と、写真撮影時のカメラの位置のような外部のものがあります。フォトグラメトリーソフトウェアで写真を処理する場合、これらのパラメータを定義して、処理中に考慮されるようにする必要があります。こうすることで、使用したカメラに合わせてソフトウェアの処理設定が調整されるため、出力の正確性が保証されます。
初期＆計算済みのパラメーター
正確な再構築を行うためには、使用するカメラ（および関連する場合はドローン）の基本情報が必要です。カメラは2つのパラメータで定義することができます。
まず、内部パラメータはカメラ自体のジオメトリに関係するものです。カメラが光を解釈する 方法はカメラに特有のもので、3D再構成のための画像処理に影響を与えます。一方、外部パラメータは、写真を撮影したときのカメラの位置と向きを定義します。
理想的には、画像が撮影された瞬間からメタデータによってその情報が得られるのですが、これは必ずしも正確ではありません。そのため、専用のフォトグラメトリーソフトウェアでは、処理前にプロジェクトの初期パラメータをすべて収集します。
その後、ソフトウェアがそれらのパラメーターを最適化したり、カメラのジオメトリや位置、向きをより正確に表現する パラメータ ー群を計算します。初期パラメーターから計算済みパラメータに変更されるのです。これらの変更により、プロジェクトの精度が確保されます。プロジェクトの精度が高ければ高いほど、より多くのアプリケーションに使用することができます。数センチ以内の精度の3Dモデルであれば、ビューローベリタスなどの認証機関が定める業界標準に達し、大規模な建設や測量プロジェクト、さらには事故や犯罪現場の再現などの法的調査にも利用することができる。
RTK & PPK
精度はフォトグラメトリーにおける大きな関心事の一つです。作成した3Dモデルが現実に忠実であることをどのように確認するのでしょうか。これにはいくつかの方法がありますが、それらは正確なジオロケーション（地球上のどこにいるかを正確に特定できること）に依存しています。
RTK（リアルタイムキネマティック）とPPK（ポストプロセシングキネマティック）は、ジオロケーションデータを測定・記録する方法です。どちらもGPSの補正技術で、測量中または測量後に位置データを収集し、誤差を特定して補正を行います。
RTKは測量やドローンの飛行中に行われます。 ドローンやviDoc RTK roverのようなデータ収集ツールには、衛星からのデータを収集し、ローカル基地局やネットワークに接続することで、画像キャプチャをしながらジオロケーションを収集するGNSS RTKレシーバーが搭載されます。そして、これらのデータに写真がタグ付けされます。カメラの位置は、ローカル基地局を基準としてリアルタイムに計算されます。
この計算により、カメラ位置が正確に記録されていない場合は補正され、水平・垂直方向に2〜3cm以内の精度にすることができます。
一方で、PPKはデータ収集後に機能するもので、RTK機能を持つハードウェアがない場合でも使用することができます。ドローンに搭載されたGNSS受信機に基づいて、ドローンが各画像に地理座標を書き込みます。同時に、ベースユニット（CORSネットワークやGNSS基地局など）にも位置情報が記録され、このデータはジオロケーションポイントとリファレンスを決定するために使用されます。
PPKは、高速でマップを行うべきミッションや災害復旧ドローンミッションなど、RTKがオプションでない場合やタイポイントがない場合に使用すること ができます。
これらの技術はどちらも、（正しく行われた場合）数センチメートル以内の精度をもち、プロジェクトの正確性を確保するという共通の目的を果たします。PPKとRTKのどちらが優れているかについては議論があり、一般的にはプロジェクトに依存します。どちらを使うにせよ、これらは測量や地形のモニタリングなど実際の用途に使用できる、質の高い結果を生み出すのに役立ちます。
座標系
座標系とは、空間上の位置を定義するための基準線または曲線を整理したものです。世界には、独自の座標系を持つ国もあり、 さまざまな座標系が使用されています。
フォトグラメトリー処理ソフトウェアを使用する人は、データを処理する前に、使用している座標系を定義する必要があります。そうしないと、ソフトウェアがジオロケーションデータを不正確に解釈し、不正確な測定値を表示したり、最終的なアウトプットを歪めてしまう可能性があるからです。
座標系が異なると、システム間のばらつきがあるため、処理後の結果が微妙に異なってしまいます。そのため、データを収集する際に、どのような座標系を使用しているかを知っておくことが重要です。そうすれば、処理中にソフトウェアで定義することができ、プロジェクトサイトを全く別の場所と勘違いすることなく、正しい位置を示す結果を得ることができます。
タイポイント
タイポイントとは、複数の画像に共通する点のことで、画像間の接続に使用されます。 アンカーポイントとは、地理的な位置が絶対的である場所のことです。タイポイントにはいくつかの名称があります（例：Ground Control Point、Check Point）。
地上基準点（GCP）は、座標が既知の点のことです。RTKまたはPPK GNSS受信機、またはトータルステーションと呼ばれる同様の装置で正確に測定されます。GCPは、プロジェクトの正確な位置を特定し、現実に忠実な再構築を行うために使用されます。
チェックポイントはGCPと似ていますが、プロジェクトを地理的に参照するものではありません。その代わり、プロジェクトの幾何 学的精度を評価するために使用されます。
GCPとチェックポイントを使用することで、測量士はフォトグラメトリーの出力が正しく地理参照され、2Dまたは3Dモデル上での測定が正確であることを確認することができます。
地上解像度(GSD)
精度の話をする上で欠かせないのが、 地上解像度またはGSDです。 GSDとは、地上から撮影された隣接する2つのピクセルの中央間の距離のことです。画面上の距離と現実の距離の関係を表すものです。
GSDの値が大きいほど、画像の空間解像度は低くなります。つまり、細部が見えにくくなります。
これは、巨大な景観を調査し、そのエリアの全体像を把握したい場合には問題ありません。 しかし、事故調査やきめ細かい地形など、詳細な要素を含んでいる場合は、より細かくモデル内を検索できるように小さなGSDが必要となることがあります。
GSDはフライトの高さとカメラの仕様（画像幅、センサー幅、焦点距離）によって決定されます。GSDが5cmの場合、画像上の1画素が直線的に地上5cm（25平方cm）ということを意味します。30cmのGSDは、1画素が900平方cm（30×30cm）に相当することを意味します。その差は大きいです。
GSDを小さくするには、より地面に近いところを飛行する必要がありますが、データセットが大きくなり、処理時間が長くなります。プロのフォトグラメトリストは、求めるGSDに応じてデータ収集を行います。
体積計測
これは他の概念とは異なり、馴染みのある概念かもしれません。また、最も単純なものの一つでもあります。体積は、高さや奥行きと比較して、物体の底面を測定することができます。PIX4Dsurvey、PIX4Dcloud、PIX4Dmapperで計測することができます。viDoc RTKローバーやドローンで体積を測定するためのデータを収集することができます。
フォトグラメトリーによる体積計測は、建設業で備蓄管理に携わる方や、測量士、公安などの地形解析に携わる方などに利用されています。フォトグラメトリーがあれば、杭の上を歩きながら材料の断面を測定する必要がないため、時間の節約と安全性の向上につながります。また、ドローンの自動飛行とPIX4Dcloudへの自動データアップロードだけで完了させることも可能です。このプロセス全体が時間と費用の節約につながり、フォトグラメトリーの使用による直接的な投資効果をもたらします。
技術情報に関するリソース
ここまでお読みいただき、ありがとうございました。
このブログで取り上げているトピックの中には、高度に専門的なものもあり、この業界に入ったばかりの方には馴染みのないものもあるかもしれません。フォトグラメトリーは、データを測定・分析する最もエキサイティングな手法の一つです。サポートサイトのPix4Dナレッジベースには、この記事に関連する情報が満載です。 また、Pix4Dのエキスパートトレーナーは、フォトグラメトリーやPix4Dでの作業が初めての方向けにレッスンを行っています。
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