航空機LiDAR データの領域ベース認識分類に関する研究(第4報)－領域判定基準の改善による建物認識の精度向上

摘要

近年，航空機搭載型レーザープロファイラーにより，地表面を高密度·高速に測定するLiDAR(Light Detection and Ranging) 技術が発達し，その測定データが，防災や環境調査など様々な分野で幅広く使用されるようになった．しかし，計測された地表面の点群データを，建物や植生，地面へと分類する作業は，熟練者によって時間とコストをかけて行われているのが実情であり，分類の自動化が求められている．すでにこの自動化の研究例として[1,2]などがあるが，これらは高密度(8～15 点/m~2)な点群を使用している．一方，日本で計測されるLiDAR データは点の密度が1～2 点/m~2 と低いものがほとhどで，[1,2]のような既存研究を適用する事が難しい．そこで本研究では，低密度なLiDAR の点群データからでも，領域ベースの地物の認識分類ができるアルゴリズムの開発を目的とする．前報[3]では領域の「平坦さ」および「境界形状」を用いた建物判定を行ったが，一部の平坦とは言えない建物や単純な長方形ではない建物が検出できない問題があった．そこで本報では，点特徴量計算と，領域境界形状判定，領域平坦さ判定を改善し，建物認識精度の向上を行った結果を報告する．