ドローン3Dモデリングとティルト・シフト撮影のチュートリアル
ドローンの概要
農業、林業、植物保護
農業植物保護ドローンは農業と林業の植物保護作業に使用される無人航空機を指し、このドローンは飛行プラットフォーム（固定翼、単ダウト翼、マルチローター）、GPS飛行制御、ワイン噴霧機構の3つの部分によって、地上リモコンまたはGPS飛行制御を介して、散布作業を達成するために、薬剤、種子、粉末などを散布する。農業植物保護ドローンは、人間の作業と比較して、次のような利点があります：
1.高い安全性、農薬中毒を避ける。
農薬の人工的な噴霧は、信頼できる情報源によると、オペレータに非常に有害である、毎年農薬に中毒した人の数は約1万人、約20%の致死率は、残留農薬や汚染によって引き起こされる死傷者の数は、まだ統計はありませんが、農園は、農薬の汚染だけでなく、農薬散布の操作の安全を守るために脅威による噴霧オペレータを避けるために、リモートで操作することができます。
2.手作業による植物保護よりはるかに効率的。
海外のデータによると、植物保護機械の大規模な操作の使用は、80〜100エーカー/時間（エーカーは約222坪である）に達することができ、従来の人工的な噴霧よりも、この効率は少なくとも100倍高い。さらに、植物保護機械作動の高さは低いです、エアロゾルの流れの形成を加速するために下方の気流によって発生する回転子は農薬の損失の程度を減らす穀物の農薬のスプレーの浸透を高め、農薬の集中および農薬の適用範囲は一般的な人工的な噴霧よりよいです、従って防止および制御効果は従来のよりよいですが、また土の農薬によって引き起こされる汚染を減らします。
3.資源の節約とコスト削減
農業植物保護ドローン散布技術は散布方式を採用し、少なくとも50%の農薬使用量と90%の水使用量を節約でき、資源コストを大幅に削減できる。また、ドローンの減価償却率が低く、油の消費量が少なく、単位作業当たりの労働コストが低く、メンテナンスが簡単である。
4.自律飛行制御とナビゲーション操作
ドローン散布技術のアプリケーションは、地形や高度の制限を受けません、リモートコントロールと飛行制御とナビゲーション自律的な操作機能を使用して、散布作業の直前に、フィールド内の作物は、関連情報を収集し、ルート計画、地上局の内部制御システムに入力し、地上局は、航空機に指示を与えるために、航空機は、散布装置を装備することができ、散布作業は、自動飛行の完了とは独立して完了します！完了後、航空機は自動的に離陸点に戻って飛行する。航空機が散布している間、散布作業の進行状況は地上局の表示インターフェースを通じてリアルタイムで観察できる。
電力検査
ドローンによる電力パトロール ドローンによる電力パトロールとは、カメラや赤外線センサーなどを搭載したドローンを使用して、高圧送電線の接触不良、漏電、過熱、外部損傷などの潜在的な危険性がないかを確認することを指し、下表を参照。従来のパトロール方法と比較して、ドローンによるパトロールの利点は以下の通りである：
1.大幅な効率化
従来のパトロール距離は長く、作業負荷は大きく、歩いてパトロール効率は非常に低いですが、ドローンのパトロール速度、高精度の使用は、パトロールが死角を残さない、手動パトロール効率よりも数十倍高い。
2.高い安全性
氷、雪、地震、地滑りなどの自然災害や気象、山、峡谷、河川などの複雑な地理的環境は、人工的なパトロールラインが高いリスクを持っているように、常にパトロール隊員の生命の安全を脅かす。ドローンパトロールの使用は、気象や地理的条件の影響を受けず、手作業の強度を減らすことができ、運用上のリスクを軽減する。
3.よりタイムリーな情報提供
ドローンはパトロール速度が速く、緊急事態に素早く対応できる特徴があり、不具合をいち早く発見して情報を提供できるため、線路事故による高額の損失リスクを低減できる。
| タイプ | マニュアル | 有人ヘリコプター | ドローン |
| 検査手数料 | 350万ドル | 2625万ドル | 525万ドル |
| 設備費用 | 工具や車両などに約25万ドル。 | 2000万ドル/コマ | 200万ドル |
| 検査期間 | 1セットで3500日かかる | 一つは90日かかる。 | 1セット525日 |
| 検査の質 | 通常 | 御前 | より高い |
| 安全性 | タワーに登る、安全上のリスクは高い | 事故が起きれば非常に危険であることは確かだ。 | 人的安全なし、機材に若干のリスクあり |
| 特徴 | 伝統的な技術で、それほど厳しくはない | ヘリコプターによる目視検査 | 先進テクノロジー、オプション設定 |
| 航空交通管制の制限 | 無料 | 制限する | 一部制限あり |
| その他 | 労働集約的で時間がかかり、安全性に問題がある。 | 非常にコストがかかる、ATCによる制限、複雑な手続き | 低コストと柔軟性 |
森林火災予防
ドローンによる森林火災予防の分野でのプロセスと利点は以下の通りである：
1.素早く火災地点を特定する
ドローンに搭載された赤外線レンズと可視レンズを使用して森林火災を監視し、デジタル検査と温度測定回路を通じて瞬時に地上のコントロールステーションに送信され、地上ステーションのデジタル地図上に火災地点とホットスポットを表示し、識別システムの後に火災地点であるかどうかを判断し、正確な火災地点の位置決めを実施し、火災現場の地理座標（経度と緯度）を初めて地上の消防署に提供する。
2.火災の迅速な特定
ドローンが火災現場上空を飛行する際、火災の輪郭、面積、延焼速度などのデータをリアルタイムで地上の管制センターに送信することもでき、地上の消防指揮部門に信頼できる情報を提供し、消防指揮部門は消防隊を迅速かつ効果的に組織・配置することができ、消防活動の効率を向上させ、消防隊員の負傷や死亡を防ぐことができる。
3.消防署に最適な避難経路を提供する。
効果的な情報伝達により、消防隊は要所要所で迅速に人員を配置して消火活動を行うことができるだけでなく、火災現場の画像データをもとに、消防隊員に危険箇所からの避難をタイムリーに通知し、最適な避難経路を提供することができる。ドローンのパトロール効率は、従来の手作業によるパトロールよりもはるかに高く、本来多くの人員が何時間もかけて行うパトロール作業を短時間で完了させることができ、同時に運用コストも極めて低い。
災害救援
大規模な自然災害が発生した後、情報が途絶え、交通が妨害された場合、ドローンを使用することで、迅速に山や川を越え、内陸深くまで入り込んで撮影や撮影を行い、災害状況を把握し、救助や救援活動に正確な情報をタイムリーに提供することができる。災害救援活動における超小型ドローン感知システムは、以下のような役割を果たすことができる：
1.災害現場調査のあり方を変えた
マイクロドローンは、様々な角度から災害現場を調査することができ、特に特定の災害環境や地理的条件（地震、吹雪、鉄砲水など）において、スタッフが所定の調査地点に到達できない場合、マイクロドローンを使用することで、迅速に被災地の現場まで飛行し、迅速に災害状況を把握し、救助の意思決定に支援を提供することができる。
2.災害現場調査能力の強化
超小型ドローンは災害現場を調査する能力を大幅に向上させた。特に、災害地域が広く、交通が不便な場合、浮上式ドローンを使用することで、より広い地域の災害状況を迅速に調査することができ、災害救援活動の適時性が大幅に向上する。
3.より客観的な災害情報の提供
マイクロドローンは、災害救援活動において最も客観的な災害情報を提供することができる。空撮写真や映像を通じて、災害救助隊員は被災地の現場をより高く、より遠く、より広く見ることができ、災害状況の現場調査における情報の不明瞭な表現、意見の対立、他者の疑念など、様々な主観的判断の発生を排除することができる。
マルチローターUAVのシステム構成
タスク負荷システム
UAVの搭載能力は主に様々な種類のミッションロードによって決定される。いわゆるUAVミッションロードとは、UAVの飛行によって達成される特定のミッションを達成するためにUAVプラットフォームに搭載される機器、装置、サブシステム、またはUAVのペイロードを指します。UAVは単なるプラットフォームであり、これらの機器の輸送手段である。ミッションのペイロードには、センサーや輸送などのタスクを実行するために必要な機器が含まれるが、アビオニクス、データリンク機器、燃料は含まれない。
一般的なドローンのミッション負荷システムには、情報取得システム、情報受信・送信システム、ミッション実行システム、電力供給システム、補助機構などが含まれる。
ドローンミッションロードの急速な発展により、ドローンの応用分野が大幅に拡大され、ドローンはそれぞれの機能と種類に応じて異なるミッションロードを搭載している。ミッションロードは、落下カテゴリー（救助、ワイヤーフレーム、農薬散布）、獲得カテゴリー（大気監視、サンプリング、緊急対応、捜索救助、リモートセンシング）、光電子カテゴリー（監視、モニタリング）、その他のカテゴリー（通信、実験、中継）に大別される。
光学センサー
光学カメラは一種の光学作用撮像装置で、ドローンに最も早く搭載された検出装置でもあり、その最大の長所は、解像度が非常に高いことで、現在のところ、他の撮像検出装置では到達できないが、短所は、リアルタイムのインテリジェンスのニーズを満たすことができないことである。
光学カメラは、電子デバイスを回転させ、ズームし、焦点を合わせることで、可視スペクトルで動作し、動画、静止画、またはその2つの組み合わせの形で画像を生成する。ほとんどの小型ドローンは、視野角の狭いレンズから中程度のレンズを備えた光電子カメラを搭載している。光学センサーは様々なタスクを実行することができ、他の異なるタイプのセンサーと組み合わせて使用して合成画像を生成することができる。光学式カメラは、画質を最大限に高めるため、主に日中に使用される。
赤外線センサー
赤外線カメラは、一般的にアクティブ赤外線であり、基本的な原理は、通常のCCDカメラの使用は、暗視イメージングを達成するために、 "照明のソース "として赤外線ランプで、赤外光のスペクトル特性（可視光を受信することができ、また、赤外光を受信することができます）を感じることができます;赤外線サーマルカメラは、完全にパッシブ赤外線であり、原理は、赤外線によって放出されるターゲット自身の放射を検出し、光電変換、信号処理およびその他の手段を通じて、ターゲットオブジェクトの温度分布画像をフィルムに変換することです。赤外線サーモグラフィの原理は、ターゲット自身が放射する赤外線を検出し、光電変換や信号処理などを経て、ターゲット物体の温度分布画像をフィルムに変換する。
ドローンに使用される赤外線カメラには、冷却型と非冷却型の2種類がある。最新の冷却カメラは、センサー温度を低温領域に下げる極低温冷凍機によって冷却される。このようなシステムは、熱コントラストが高い中波赤外線帯域で作動することができる。冷却カメラのプローブは通常、真空密閉ケースに収納され、冷却のための追加電力を必要とする。一般的に、冷却カメラは非冷却カメラよりも高品質の画像を生成する。非冷却カメラのセンサーは、周囲温度またはそれよりわずかに低い温度で動作し、検出された赤外線によって加熱されたときに発生する抵抗、電圧、電流の変化を通じて動作します。非冷却センサーは7～14nmの長波赤外線帯域で動作するように設計されています。地温ターゲットが最も赤外線エネルギーを放射するのはこの帯域です。
赤外線ラインスキャナー(IRLS)は、走査ミラーを使って地上の赤外線を集め、赤外線検出器に投影して赤外線画像信号を形成する赤外線画像装置である。この赤外線画像信号はビデオチャンネルを変調するのにも使われ、データ伝送システムを通して地上の受信ステーションに送り返される。
結像型フォーカルプレーンアレイ赤外線検出素子を使用し、画像検出、積分、フィルタリング、多重化機能を一度に行うことができる赤外線イメージャです。この全固体赤外線イメージャは、小型・軽量で信頼性が高いだけでなく、スキャニングに比べて高感度・高解像度で、照射距離も長い。これは、UAVが監視・モニタリング任務を遂行する上で、明らかに有利である。
レーザーセンサー
ドローン光アクセスは新しい技術である。ドローンの効果的な搭載デバイスとして、光学レーダーはシーンの実際の情報を点群画像に変換し、シーンの状況を直感的に表示し、復元することができます。レーザーセンサー
レーザーレーダーの原理はレーダーと似ており、障害物に遭遇した後のレーザーの戻り時間から、ターゲットとセンサー間の相対距離を算出する技術である。レーザービームは、視野内の物体の輪郭エッジとセンサー間の相対距離を正確に測定する。 この輪郭情報は、いわゆる点群を形成し、ミリメートル単位の精度で環境の3Dマップを作成するため、測定の精度が向上する。レーザーレーダーは「機械の目」として、多くのドローン用途に使用されている。
また、レーザーレーダーは、距離分解能、角度分解能、速度分解能が高く、広範囲の速度検出が可能で、ターゲットのさまざまな画像にアクセスでき、干渉に強く、マイクロ波レーダーよりも小型軽量であるなどの独自の利点がある。
レーザー・インジケータは、レーザー・ビームを使用してターゲットを照らし、ターゲットから反射して受信機で受信される非視覚的に符号化されたパルスを放出します。しかし、このレーザー指示器でターゲットを照らす方法は、大気が十分に透明でない場合（雨、雲、ほこり、煙など）、レーザーの精度が悪くなるなどの欠点があります。さらに、レーザーが特殊なコーティングによって吸収されたり、正しく反射されなかったり、まったく照射されなかったり（ガラスなど）することもある。
合成開口レーダー（SAR）センサー
合成開口レーダーとは、レーダーとターゲットの相対的な動きを利用し、データ処理によって小さなサイズの実アンテナ開口を大きな等価アンテナ開口に合成するレーダーで、合成開口レーダーとも呼ばれる。従来のドローンでは、小型・軽量の電気光学式の画像検出装置が使用されており、その価値は監視や目標捕捉の任務で実証されているが、検出距離が短く、雲・雨・雪などの気象条件の制約から距離測定ができないという欠点があり、まさに空中レーダーの強みとなっている。しかし、レーダーは通常、サイズ、重量、消費電力が大きいため、それを購入できるドローンは少なく、現在、ドローン用の能動的画像検出装置の開発の方向性は、合成開口レーダー（SAR）であると考えられている。
合成開口レーダーは、アンテナの長さと波長の制限による一般的なレーダーの解像度が高くない欠点を打破するために、サイドビューアンテナアレイを採用し、ドップラー効果のキャリア前方移動の使用により、マルチアレイ合成アンテナアレイビームを鮮明化し、レーダーの解像度を向上させます。このレーダーは、高解像度、全天候型、カモフラージュの識別とカバーの貫通に有効であることが特徴で、結果として得られる高い方位角分解能は、大口径アンテナによって提供されるものと同等です。
マルチスペクトルカメラセンサー
マルチスペクトルカメラは、通常の航空カメラをベースに開発された。マルチスペクトル写真は、可視光に基づいて、赤外光と紫外光の拡大を指し、フィルタやビームスプリッタと感光デバイスの様々な組み合わせを介して、同時に同じターゲットが、それぞれ、放射または情報の反射の異なる狭いスペクトル帯域で同じターゲットを受信するように、あなたは写真のいくつかの異なるスペクトル帯域のターゲットを得ることができます。マルチスペクトルカメラは3つのタイプに分けることができます：第一は、マルチミラータイプのマルチスペクトルカメラです。これは、4〜9個のレンズを持っており、各レンズは、光の狭いスペクトルを通過させるために、それぞれ、フィルタを持って、同時に複数のレンズは、同じシーンの写真を撮ると同時に、画像情報の異なるスペクトルバンドを取得します。第二のタイプは、多相機タイプのマルチスペクトルカメラである。これは、複数のカメラの組み合わせであり、それぞれ異なるフィルタを備えた各カメラは、情報の異なるスペクトル帯域のシーンを受信するために、それぞれがフィルムの特定のスペクトル帯域のセットを得た。第三は、ビーム分離型マルチスペクトルカメラである。これは、シーンを撮影するレンズを採用し、複数のプリズムを使用してシーンからの光を複数の光ビームの帯域に分離し、各帯域の光情報を個別に記録する。これら3種類のマルチスペクトルカメラのうち、ビームスプリッターの利点は構造が簡単で、画像の重ね合わせ精度が高いが、画質が悪いことである。マルチミラーとマルチフェーズカメラのタイプも、同じ場所に正確に位置合わせするのが難しく、重ね合わせ精度が低く、画質が悪い。マルチスペクトルイメージング装置は主に受動的な作業に属し、その作業方法の違いにより、光学イメージングとスキャニングイメージングの2種類に分けられる。光学イメージングには、分割型マルチスペクトルカメラ、パノラマカメラ、スリット型カメラがある。スキャニングイメージングには、オプティカルスキャナー、イメージングスペクトロメーター、イメージングポラリメーターなどがある。
マルチスペクトルイメージング分光法とは、入射したフルバンドまたはブロードバンドの光信号を複数のナローバンドビームに分割し、対応する検出器上で別々にイメージングすることで、異なるスペクトル帯域の画像を得る技術である。実際には、より効果的にターゲットの特徴を抽出し、識別するために、検出システムは微細なスペクトル分解能を持つ必要があり、それはスペクトルをより狭く分割し、各帯域を使用することが必要であり、このタスクを完了するためにイメージング分光技術である。
高分解能カメラセンサー
ハイパースペクトルイメージング技術は、非常に多くの狭帯域画像データ技術に基づいており、イメージング技術とスペクトル技術を組み合わせて、ターゲットの二次元地理空間情報と一次元スペクトル情報を探索し、高いスペクトル分解能を持つ連続的な狭帯域画像データを得る。現在、高スペクトルイメージング技術の開発は急速に進んでおり、一般的なものとしては、回折格子分光法、音響光学可変フィルター分光法、プリズム分光法、チップコーティングなどがある。
ハイパースペクトルカメラは、電磁スペクトルの可視、近赤外、中間赤外、熱赤外の各帯域の画像デー タを非常に狭いスペクトル系列で多数取得する。ハイパースペクトル画像はスペクトル次元で細かく分割され、従来のいわゆる白黒や R、G、B だけでなく、N チャンネルのスペクトル次元、たとえば 400 ～ 1000 mm は 300 チャンネルに分割される。したがって、高スペクトル機器を介してデータキューブを得るために、画像情報だけでなく、拡張のスペクトル次元で、結果はスペクトルデータの各点の画像を得ることができるだけでなく、画像情報のスペクトル帯域のいずれかを得ることができます。
現在、ドローンの積載物の多様化に向けた開発は、ドローンがあらゆる複雑な状況に対応できるように、より多くのミッション能力を持つように、積載物の小型化を進めている。胴体の内部空間は、一方では、より多くのミッションの負荷をロードすることができ、他方では、バッテリーの体積または発電機の電力を増加させることができる。これにより、ドローンの性能がさらに向上する。積載物のモジュール設計。これにより、ドローンは、異なるタスクを実行する際、またはセンサーのアップグレードを行う際に、様々なセンサーを素早く再装着することができ、様々な特定のタスクをより速く実行するニーズに応えることができる。複数のタスク負荷の統合、複数のタスク負荷を一緒に統合することで、単一のタスク負荷の使用は、音、光、電気、大気やその他の影響を受けやすいように、完了したタスクの品質を向上させ、大幅に削減されます。コンピュータと自動制御技術の急速な発展に伴い、ドローンはもはや無人航空機の伝統的な意味ではなく、空気ロボットの自律性の高度を持っている。
写真測量の基礎
写真測量入門
写真測量は、画像の研究を通じて情報の取得、処理、抽出、結果の提示を行う情報科学である。
写真測量は、測量とマッピングの下位専門分野であり、その基本的な仕事は、写真の瞬間画像と対応するターゲットとの間の幾何学的関係を厳密に確立することである。この対応関係が正しく復元されれば、画像からターゲットに関する情報を厳密に導き出すことができる。
写真測量の主な仕事は、様々な縮尺の地形図を作成し、デジタル地盤モデルを構築し、様々な地理情報や土地情報システムの基本データを提供することである。写真測量は、幾何学的位置決めと画像解釈という2つの大きな問題を解決する。幾何学的位置決めとは、撮影対象物の大きさ、形状、空間的位置を決定することであり、画像解釈とは、画像に対応する特徴の性質を決定することである。
垂直撮影とは、撮影の瞬間、カメラの主光軸が地面に対してほぼ垂直であり、画像フィルムのずれ幅の角度が3°以下であることをいう。主光軸とフィルムの平面関係は垂直を保つため、図5-1に示すように、主光軸とズレ線の角度をフィルム傾斜角と呼ぶ。
ただし、低高度撮影の場合、イメージフィルムの傾斜角度は一般に5°以下、最大でも12°以下、8°を超えるフィルム数はフィルム総数の10%以下とし、特殊な地理的な撮影の場合、イメージフィルムの傾斜角度は一般に8°以下、最大でも15°以下、10°を超えるフィルム数はフィルム総数の10%以下とする。
写真測量の分類
撮影距離の違いによる分類
- 航空宇宙写真測量（リモートセンシング）
センサーは、撮影範囲が240～350kmの宇宙船や人工衛星に搭載され、主に衛星リモートセンシング画像から地形図や主題図を作成したり、必要な空間情報を迅速に抽出するために使用される。 - 航空写真測量
センサーは飛行機や航空機に搭載され、撮影距離は500～8000mで、現在、写真測量によってさまざまな中小規模の地形図を作成する主な方法となっている。 - 低高度写真測量
ドローンに搭載されたセンサーは、50〜500メートルの撮影距離は、主な方法の大規模な地形図の様々な生産であるだけでなく、一般的に小面積のエンジニアリングマッピングと修復空中写真の脆弱性に使用されます。 - クローズアップ写真測量
カメラ距離は50m未満で、主に地形ターゲットの測定ではなく、特定の垂直ターゲットに使用される。
用途による分類
- 地形写真測量の主な任務は、国家基本縮尺地形図、および町村、農業、林業、地質、交通、工学、資源、計画などの部門が必要とする様々なテーマ別地図を作成すること、および地形データベースを確立し、様々な地理情報システムに三次元基礎データを提供することである。ドローン写真測量の適用場面は、通常、地形写真測量に属する。
- 非トポグラフィ写真測量は、主に資源調査、変形観測、環境モニタリング、軍事偵察、弾道、発破などのほか、工業、建築、考古学、地質工学、生物学、医学などの科学技術的な問題を解決するための写真測量手法として用いられている。対象や作業は多岐にわたるが、主な手法は地形写真測量と同じで、2次元画像から3次元モデルを再構成し、再構成された3次元モデルから必要な情報を抽出する。
写真測量タスク
写真測量の主な仕事は地面を観察することであり、これに基づいてさまざまな縮尺の地形図や主題図が作成され、地形図データベースが構築され、地理情報システムの構築や更新に必要なあらゆる種類の基本データが保存される。
さらに、写真測量は、発破、高温、真空などの危険な場所のモニタリングなど、地形以外のマッピングの分野でも広く使われている。
写真測量の利点
写真測量の利点は以下の通りである：
- 画像記録の対象は客観的で、情報が豊富で、画像が鮮明であるため、人々は必要な幾何学的または物理的情報をより便利に得ることができ、画像情報を地図作成の基礎として使用する優れた利点がある。
- 写真測量は測定対象物に接触する必要がないため、測定作業が現場の状況に左右されることがない。例えば、地滑りや土石流などの地質災害の監視は危険であり、人が現場に行って観測することは不可能であるため、写真測量の応用は特に重要である。
- 写真測量は、動的な変化や移動する対象をマッピングするために使用することができます。画像記録は、ある瞬間の対象物の状態に対する真の反応であるため、写真測量は動的な対象物の研究に使用することができる。そしてこの研究は、局所的、一方的、時間差ではなく、全体的、包括的、同時的である。例えば、液体、気体、その他の移動する非固定ターゲットの研究は、写真測量技術を適用することができます。
- 写真測量は複雑なターゲットの地図作成に使用できる。山岳地帯の地図作成にセオドライトを使用することは非常に困難であり、重要な地形が失われたり欠落したりすると、地図の精度に影響することがある。
- 画像データは、再利用や永久保存が可能である。画像データは、その場所の地形の状態を客観的かつ詳細に反映し、地域情報を記録するための重要なデータとなる。 異なる時代の画像データを比較することで、地形の変化の特徴やその場所の発展パターンを研究することができる。
写真測量の発展段階
写真測量は、アナログ写真測量、分析写真測量、デジタル写真測量という3つの発展段階を経てきた。
- アナログ写真測量 (1900-1960)
19世紀半ば、ラウセルタは写真を使ってヴァンセンヌ城の地図を作成し、写真測量の誕生を告げた。当時は、点から点へ、物から物へと城の地図を作成するために図法が使われていた。その後、光学式投影機、機械式投影機、光学-機械式投影機を使って写真プロセスをシミュレートし、撮影対象の空間的な位置を確認する方法が登場し、この種の写真測量機器はアナログ写真測量機器と呼ばれるようになった。 - 分析写真測量（1956年～1980年）
電子計算機、自動制御技術、アナログデジタル変換やその他の技術の出現と発展に伴い、特定の改善のための以前のアナログ写真測量機器、物理的な投影を置き換えるためにデジタル投影の使用は、コンピュータ制御の測定、座標とマッピングソリューションの地上点に対応する点の画像の解釈の使用。このような写真測量のコンピュータ支援による手動操作は、分析写真測量と呼ばれる。 - デジタル写真測量（1980年～現在）
デジタル写真測量は、デジタル画像、電子コンピュータの分析と処理に基づいており、撮影対象物の形状、大きさ、空間的な位置、および技術の性質を決定するために、デジタル写真測量は、すべてのデジタル特性を持っています。連続画像は、離散的な二次元グレースケール行列のセットとして定義することができ、行と列の番号の各行列要素は、写真内のこの行列の位置を表し、要素の値は、画像のグレースケールであり、13μm×13μm、25μm×25μm、50μm×50μmなどの小さな領域の画像内の行列要素は、要素（ピクセル）の画像と呼ばれる。
デジタル画像を取得する方法には、撮影時にリモートセンサーで直接取得する方法と、写真をデジタルスキャンして取得する方法があり、取得したデジタル画像を読み取りや測定に適した状態にする前処理を行い、デジタル写真測量システムで画像照合や測定を行い、さまざまなデジタル結果を得て、グラフィック画像としてエクスポートし、直接適用することができます。デジタル写真測量は非常に適用範囲が広く、航空写真、クローズアップ写真や他の種類のデータを扱うことができ、地図データベースを確立し、更新する機能は、デジタルモデル、デジタルアースの生産のためのデータを提供するために、デジタル写真測量は、地理情報システムの重要な手段の一つである地上データを取得します。
デジタル写真測量とアナログ写真測量、分析写真測量は、元のデータのデジタル写真測量処理の最大の違いは、デジタル画像やデジタル画像であり、デジタル写真測量は、最終的には人間のステレオ観察の代わりにコンピュータビジョンであり、デジタル写真測量は、汎用コンピュータとその対応する外部機器のみを使用して、製品は、従来の製品のデジタル形式であるデジタル製品のアナログ出力のみです。製品はデジタル形式であるが、従来の製品はデジタル製品のアナログ出力に過ぎない。
傾斜写真測量
傾斜写真測量の概念
傾斜カメラ技術は近年、地図作成分野で開発された新技術であり、従来の航空写真は垂直角度からしか特徴を撮影できないが、傾斜カメラ測定は従来のオルソフォト垂直角度撮影の限界を覆し、複数のセンサーを搭載した同じプラットフォームを通じて、同時に複数の角度から画像を収集し、建物の上面や側面図に豊富な高解像度のテクスチャを得ることができる。また、高度な測位、フュージョン、モデリング技術により、リアルな三次元都市モデルを生成し、従来の航空写真の欠点を効果的に補うことができる。
チルトカメラ測定の特徴
傾斜カメラ測量は、地形の状態を真に反映できるだけでなく、高度な測位技術により、正確な地理情報と豊富な画像情報を埋め込むことができ、航空写真測量シーンの応用を大幅に向上させる。傾斜画像技術の応用により、現在の3D都市モデリングの高コストを大幅に削減し、3D都市モデリングの速度を大幅に向上させる。斜め写真測量による3Dモデル生成の技術ソリューションには、次のような利点があります：
- 高精度で高解像度。チルトカメラプラットフォームは低高度航空機に搭載され、センチメートルレベルの高解像度で垂直・斜め画像を取得できる。
- 特徴物の豊富なテクスチャ情報。斜め撮影は、様々な角度から画像を収集するため、よりリアルで豊富な特徴物側面のテクスチャ情報を得ることができ、特徴物の上面のテクスチャしか得ることができないオルソフォトの不十分さを補うことができる。
- リアルな3D空間シーン。画像によって構築されたリアルな3D空間シーンは、フィーチャーの正確な位置と座標情報を持つだけでなく、720°の死角から見たモデルの屋根やファサード、地形など、フィーチャーの詳細な特徴も表現しています。
写真スケール
写真の傾きと地形の起伏のためにイメージポイントの変位を作るので、航空写真の写真のスケールが異なる写真のスケールは、水平方向の写真、平均標高を取るために地面、線分Iの写真と水平距離L比の地面に対応する行としてだけでなく、空中カメラの主な距離fと空中高度Hの比率として写真です。
1/m=I/L=f/H
高度とは、撮影時の水面に対する航空機の相対高度のこと。撮影したデータムによって、高度は相対高度と絶対高度に分けられる。
相対高さ（写真高さ）
水位面の高さに相対する瞬間撮影の航空写真機、それはデータムの高度の設計に相対する航空写真エリアの地面の平均標高であり、航空航空機の航空機の飛行の基本的なデータを決定することである、一般的に取得するために計算されたH = mf。
絶対空気H（絶対）
平均海面に対する空撮機の高度は、相対高度Hと撮影範囲H（地面）の平均高さから算出される撮影瞬間の撮影対象物の実高度である。
H(絶対)=H+H(地上)
写真スケールの選択
写真縮尺の選択は、経済性や写真データの使いやすさに加え、地図作成の縮尺、写真調査地域の地図作成方法、地図作成の精度などの要素に基づいて、写真縮尺を検討する必要がある。
写真撮影の規模が大きいほど、写真の地上分解能が高くなり、画像の解釈がより有利になり、マッピングの精度が向上しますが、写真撮影の規模が大きすぎると、コストと作業量が増加するので、地形図の精度要件と地上情報を取得する必要性に応じて、写真撮影の規模を使用するためのマッピング仕様によると。
選択したカメラと写真撮影のスケールは、航空写真は、対応する航空写真を取得するために、高度H = mfの飛行に応じて計算する必要があります。しかし、気流やその他の要因の影響により、カメラの航空機の高度が変化するように、高度差の隣接する写真上の同じ軌道は30メートル、最大高度と最小高度差は50メートル、実際の高度と高度差の設計よりも大きくなるべきではありません。
写真重複
3次元地図やルート間のエッジを表現するためには、写真と写真の重なりは、方位方向の重なりと縦方向の重なりが必要である。同一ルート内で隣接する2枚の写真の重なりを方位オーバーラップと呼び、フレーム全体の長さに対する方位オーバーラップの割合を方位オーバーラップ度と呼ぶ。また、同一ルート上で隣り合う2枚の写真の重なりを縦方向の重なりといい、フレーム全体の長さに対する縦方向の重なりの割合を縦方向の重なり度という。
ヘディング・オーバーラップ Px% = Px / Lx × 100%
縦方向のオーバーラップ Py% = Py / Ly × 100%
ここで、Lx,Lyは画像フレームの長さを表し、Px,Pyは、進行方向と長手方向の重複画像部分の長さを表す。
写真のオーバーラップ部分は、ステレオマッピングと写真の接続のための必要条件であり、ヘディングのオーバーラップと縦方向のオーバーラップに加えて、飛行ラインの方向に3つの隣接する写真は、選択された制御点の要件の写真測量調査であるオーバーラップ3度と呼ばれる、公開オーバーラップ画像を持っている必要があります。貧しい人々の画像のマスキング度の写真部分のエッジのために、測定の精度に影響を与えるので、1、3枚の写真の重複部分の重なりの3度が小さすぎることはできません。地面が起伏している場合、写真の立体的な測定とステッチングを維持するために、オーバーラップは大きくする必要があります。従って、一般的に、ヘディングのオーバーラップ度は60%～80%、最小でも53%以下にはならず、縦方向のオーバーラップ度は15%～60%、最小でも8%以下にはならない。
写真測量製品
DOM（デジタルオルソフォト）
デジタルオルソフォトマップ（DOM）は、航空写真やリモートセンシング画像（モノクロ／カラー）をスキャンし、要素ごとにラジオメトリック補正、差分補正、テセレーションなどの処理を行い、地形図の範囲に合わせて画像データに切り出し、地形要素の情報を記号、線画、注釈、キロメートルグリッド、地図等高線（内側／外側）装飾などの形で画像平面に記入し、ラスターデータの形で保存された画像データベースを形成する。地形要素の情報は、シンボル、線画、注釈、キロメートルグリッド、地図の等高線（内側/外側の装飾）等の形で画像平面に記入され、ラスターデータ形式で保存された画像データベースを形成する。地形図の幾何学的精度と画像特性を持つ。
- 画像の特徴
デジタルオルソフォトは、地図の幾何学的精度と画像の特徴を併せ持つ画像であり、DOMは、高精度、豊富な情報、直感的でリアル、高速取得等の利点を有する。地図解析のための背景制御情報として利用できるほか、防災や公共施設建設計画等の用途に信頼性の高い基盤を提供するために、自然資源や社会・経済発展の歴史的または最新の情報を抽出することができ、また、地図の修正や更新を実現するための新たな情報を抽出・生成するために利用することができ、実際に評価されている。また、そこから新たな情報を抽出・生成して地図の改訂・更新を実現することも可能であり、他のデータの正確性、現実性、完全性についても優れていると実際に評価されている。 - 製造方法
オルソフォトを取得するために使用されるデータソースの違いや、技術的な条件や設備の違いにより、デジタルオルソフォトを作成する方法は様々であり、主に以下の3つの方法がある：- フルデジタル写真測定法
デジタル写真測量システムを通じて、内部方位、位相方位、絶対方位、DEM（デジタル標高モデル）の形成、逆解法に従って単位数値微分補正を行うためのデジタル画像、オルソフォトインレイの単一ピースを達成するために、最終的に等高線のトリミングに従って、デジタルオルソフォトマップを取得し、地名ノート、グリッドと等高線装飾のキロメートルなど、マップの修正後、保存するDOMを描画します。修正後、DOMを描いて保存する。 - モノリシック・デジタル差動補正
DEMデータと画像管理結果がすでにある地域であれば、その結果であるデータDOMを直接使用することができます。 主なプロセスは、ネガ航空フィルムをスキャンし、管理点の座標に従ってデジタル画像の方向を決め、DEM結果からデジタル差分補正を行うことです。 - オルソフォト・スキャニング
光学投影で作成されたオルソフォトがすでにある場合、光学オルソフォトを直接スキャンしてデジタル化し、幾何学補正を行うことでデジタルオルソフォトデータを得ることができる。幾何学補正は、スキャン変換の直接的なデジタルシミュレーションであり、スキャン画像の全変形過程は、平行移動、拡大縮小、回転、アフィン、たわみ、曲げなどの基本的な変形の組み合わせの結果とみなすことができる。
- フルデジタル写真測定法
DEM（デジタル標高モデル）
デジタル標高モデル（Digital Elevation Model：DEM）とは、ある範囲内の規則的な格子点の平面座標（x,y）とその標高（z）のデータセットで、主に地域の地形パターンの空間分布を記述するもので、等高線などの3次元モデルによるデータ収集（サンプリングや計測を含む）と、そのデータの補間によって形成される。
DEMは、数値配列の集合の形で地盤の標高を表現する物理的な地盤モデルの一種であり、デジタル地形モデル（DTM）の分岐点であり、そこから他の種類の地形特徴を導き出すことができる。一般に、DTMは標高を含む様々な地形学的要因の線形および非線形の組み合わせの空間分布を記述すると考えられており、DEMは1つのデジタル地形モデルであり、勾配、勾配方向、勾配変化率などの他の地形学的特徴はDEMから導き出すことができる。
- 設立方法
DEMの構築には、データソースや取得方法などさまざまな方法がある：- 地上から直接測量する場合、測量機器はレベリングガイド、測量ピン、相対標高測量プレートなどのコンポーネント、またはGPS、トータルステーション、フィールド測量などのハイエンド機器を使用することができる。
- ステレオ座標観測やエア・スリー・エンコード、分析マッピング、デジタル写真測量などの写真測量手段によって得られた、航空または航空宇宙画像に基づく。
- グリッド・リーディング、デジタイザーによるハンドヘルド・トラッキング、スキャナーによる半自動抽出などの方法で既存の地図から地形図を抽出し、補間によってDEMを作成する。
- 計算方法
計算方法には、正則ネットワーク構造と不規則三角形ネットワーク（TIN）の2つのアルゴリズムがあり、一般的に使用されるアルゴリズムは、等高線と標高点によって構築されるTINであり、DEMはTINに基づいて線形補間とバイリニア補間によって構築される。
TIN構造データは、異なる解像度のレベルで地表の形態を表現することができる。 グリッドデータモデルと比較して、TINモデルは、より複雑な地表を、より少ないスペースと時間で、与えられた分数率でより正確に表現することができる。特に、地形が断層線や構造線のような多数の特徴を含んでいる場合には、TINモデルでよりよく考慮することができる。 - 分岐率
DEMの解像度は、DEMの最小セルの長さを表します。 DEMの解像度は、DEMがどれだけ正確に地形を表現できるかを示す重要な指標であり、DEMの利用範囲を決める大きな要因でもあります。DEMは離散的なデータであるため、（X, Y）座標は実際には小さな正方形であり、それぞれの正方形には標高が表示されています。この小さな正方形の辺の長さがDEMの解像度となります。解像度の値が小さいほど解像度が高くなり、地形がより正確に描写される一方、データ量は幾何学的に増加する。そのため、DEMは精度とデータ量のバランスを見ながら作成する必要がある。 - 使用
DEMは地盤の標高情報を記述しているため、地図作成、水文学、気象学、地形学、地質学、土壌学、工学建設、通信、軍事などの国民経済や防衛建設、人文科学や自然科学の分野で幅広く応用されている。例えば、土木建設分野では、土工計算、目視解析などに利用できます。洪水防止・減災分野では、DEMは集水域解析、水系ネットワーク解析、降雨解析、洪水貯留量計算、氾濫解析などの水文解析の基礎となります。 - 地上分解能（GSD）とモデル精度
地上分解能は地上標本距離（GSD）とも呼ばれ、1ピクセルで表される地面の大きさ（m）で、その値は撮影の高さとカメラの焦点距離に関係する。GSDの計算式は以下の通り（単位：m/pixel）：
地上分解能＝センサーサイズ×高さ／（焦点距離×最大画像サイズ）
上記の計算式を使って、飛行高度を計算することもできます。DJI Elite Phantom 4 RTKを例にとると、センサーサイズは13.2mm×8.8mm、画像フレームサイズは5472×3648、画素サイズは2.41μm、すなわち：13.2mm÷5472＝2.41228μm、カメラの焦点距離は8.8mm、式に代入すると、H≒36.5×GSDという結果が得られ、飛行中の環境影響を考慮すると、計算された飛行高度は約182mとなり、一般的に計算された飛行高度よりも低くなります。必要なGSDが5cm/ピクセルである場合、計算された飛行高度は約182mとなります。飛行中の環境影響を考慮すると、飛行高度は計算された飛行高度よりも低くなるため、得られたデータが要件を満たしていることを確認するために、飛行高度150mを選択することができます。
モデル精度は通常、現地で計測器を使って地上の点の位置を測定して算出された中央誤差と、モデル上に取り込まれた点の位置との差として定義される。斜め写真のモデル精度は、一般的に写真の解像度の3倍、つまり写真から生成されたオルソフォトの地上解像度の3倍です。 生成されたオルソフォトの解像度が2cm/ピクセルであれば、モデル精度は基本的に5～10cmとなります。 - 画像解像度
画像の解像度は画像のスケールによって異なる。画素数と解像度は正比例し、画素数が多いほど解像度は高くなる。画素は有効画素とCCD/CMOS画素に分けられ、500万画素のデジタルカメラの最大画像解像度は2592画素×1944画素、800万画素のデジタルカメラの最大画像解像度は3264画素×2448画素である。このように、画素数が多いほど、出力画像の最大解像度が高くなる。
ティルト・シフト撮影任務の実行計画
ティルトローター撮影の外部作業は、以下の3つの部分に分けられる：
- ドキュメンテーションとプログラム準備
主な内容は、プロジェクトに関する情報収集、プロジェクトの具体的状況の把握、空域申請の完了、技術提案書の策定などである。 - 航空写真撮影の組織化と実施
主な内容：イメージコントロールポイントの配置と測定、外部飛行運用計画の編成と実施。 - データの照合と検査
主な内容：フライトデータの照合と検査、航空画像データの分類、品質検査作業。
手術前の準備
ネットワークRTK信号範囲に関するお問い合わせ
DJIシリーズのUAVを例にとると、GS RTK APPでミッションエリアのネットワークRTKカバレッジを確認することができます。
デバイスのファームウェア更新チェック
出発前にドローン本体のファームウェアをアップデートしておくと、ミッション中にファームウェアをアップデートすることによる撮影時間の浪費を避けることができる。ドローンのバッテリーは1つずつアップグレードしてください。
調査地域に対応する地図データの収集
既存の地形図データ、航空画像、既存のコントロールポイント結果などを含み、調査エリア設計の最適化と作業効率の向上に寄与する。
キャッシュタスクエリアマップ
GS RTK APPを開き、ミッションエリアの地図をキャッシュすることで、ミッションエリア内のネットワーク不足によるルート計画やフライトの安全性への不必要な影響を避けることができます。
ミッションエリアの事前計画
GS RTK APPまたはGoogle Earthを使用して調査エリアのKMLファイルを作成することにより、事前にミッションルートを計画し、現地でのミッション計画の時間を節約することができます。
タスクの細分化
100m速度7m/sのミッションの場合は1km×0.5km、150m速度11m/sのミッションの場合は1km×1km、200m速度13m/sのミッションの場合は1km×1.5kmで大きなミッションエリアの都市を分割することが推奨され、信号伝送の安定性を確保するために、分割されたエリアの中央に離陸点を設定することができる。これにより、信号伝送の安定性が確保される。
ドローンとリモコンの信号強度を高める。
距離、物理的障害物（大きな建物、丘、樹木）、電磁干渉（送電線、鉄筋コンクリート、大きな金属物など）は、ドローンが遠隔操作信号から切断される最も一般的な理由である。このような状況を回避するために、有利な位置は信号の伝送距離を長くすることができるため、できるだけミッションエリア内で、ミッションエリア内の高い位置で離陸することを推奨する；ドローンの位置に応じて回線の向きを調整し、アンテナを常にドローンの方向に向けておく；干渉源を避け、高圧線の鉄塔等からルートを遠ざけ、同じエリアで5機以上のドローンを一緒に飛行させることをできるだけ避ける；ドローンを視線外に飛行させることを避ける。ドローンを目視外飛行させなければならない場合は、機体の飛行パラメータを常に観察し、機首方向を把握してください。
テクニカル・デザイン・ソリューション
プロジェクトの基本要件と技術的基盤
- プロジェクトの基本要件を明確に定義する：プロジェクトの実施は、オーナーから提供された設計と組織に関する技術要件に厳密に基づきます。その内容は、航空写真撮影、イメージコントロール測定、DOM製作、斜め撮影モデル製作、そして最終的に仕様と技術要件を満たすデータ結果を提出する。
- 作業期間の要件を明確に定義する：予備計画および手順の完了日、航空写真の開始日および完了日、データ結果の提出日。
- 技術プログラムの数学的基礎を明確にする：座標系、標高データム。
- オリジナル航空画像フォーマット、posデータファイル、画像制御点、傾斜3Dモデル解像度、平面精度、結果フォーマットなど、結果フォーマットの要件を指定します。
- スキーム設計において参照される規格と運用の基礎を特定する。
プログラムの設計と実施
傾斜撮影プログラムデザイン
チルトカメラシステムの選定は、主にトップサイトの技術要件、調査範囲の範囲と特性に基づいており、3つの主要部分から構成されています。第一の部分は飛行プラットフォーム、第二の部分は人員、すなわちドローンパイロットと地上局のフライトコントローラーを含む地上指揮官、第三の部分はカメラ設備、すなわちレンズプラットフォームとカメラである。
- ルートプランニングとデザイン
外部ルートの敷設は、取得した画像が地図業界の要求を満たすことを保証し、広いエリアの画像を取得する過程で飛行回数を最小限に抑え、人的・物的資源の無駄を減らすために特に重要である。ルート設計は、高品質の画像地図を作成するための鍵である。そのため、ドローンの飛行経路の設計は、飛行の安全性を確保し、取得画像の要件を満たすために、あらゆる要素を考慮する必要がある。
ドローンのルート設計に影響を与える要因には、調査エリアの地形、天候要因、飛行の安全性、解像度、オーバーラップ率などがある。ルート設計の主なパラメータには、地上解像度、飛行速度、画像オーバーラップ率、高度、PTZ傾斜角度、位相サイズが含まれる。
通常の状況下では、理想的なルート設計は一般的に以下のような特徴を持つ：- 調査エリアの形は規則的で、方位は基本的に一方向である。
- ヘディングの高度は同じだ。
- ヘディング・オーバーラップは75%、サイド・オーバーラップは50%である。
- 調査地域には、森林、雪、水などのような難しい地形は存在しない。
複雑な地形のプロジェクトでルートを敷設する際には、以下の点に注意する必要がある： - 困難な地形に対するルート設計の注意点困難な地形に遭遇した場合、完全なモデリングを保証するために、飛行経路の高いオーバーラップ率が要求される。
この種のルートの設計では、(i)地面のオーバーラップ率が、ヘディングのオーバーラップ率80%、サイドのオーバーラップ率60%であること、(ii)マッチング用のモデルの完成度が95%未満である場合（例えば、比較用の写真やモデル構築に使用する写真が95%未満である場合）、オーバーラップ率が不満足であることを示すことに注意が必要である。 - 帯状地形のルート設計の留意点鉄道、道路、河川等の帯状地形に遭遇した場合、ルート設計に際して以下の点に注意する必要がある。 ①帯状地形のルート設計を行う場合、複線ルートとして設計する必要があり、条件が許せばルート数が多いほど信頼性の高い結果が得られる。 帯状地形のルート設計を行う場合、管理点は必ずしも必要ではないが、管理点があることで、位置精度やモデルの整合性を高めることができる。 帯状測量のコースを設計する場合、単一のコースとして設計することは推奨されません。 条件によって、単線コースしか設計できない場合、コントロールポイントが必要であり、コントロールポイントによって、モデルの歪みや状況の変形を避けることができる。 ストリップ調査エリアは高いオーバーラップ率を必要とする：ヘディングオーバーラップ率を85%、サイドオーバーラップ率を60%に設定するのが良い。
- 複数エリアのルート設計の注意点良いモデルを構築するために、ルート設計は2つのルート間のオーバーラップ率を十分に設計する必要があり、2つのルート間の最小オーバーラップ率は地形条件によって異なり、理想的な地形条件の場合、ヘディングオーバーラップ率は75%、バイパスオーバーラップ率は50%、複雑な地形条件の場合、ヘディングオーバーラップ率は85%、バイパスオーバーラップ率は60%となる。複雑な地形条件の場合は、85%と60%となる。 (3) マルチエリアルートの設計では、環境変化（光、天候、移動物体、新しい建物など）を最小限に抑えること。
- 高さと飛行速度の決定
- 高度計算：斜め撮影の高度は、プロジェクトの地上分解能（GSD）と使用するセンサーのピクセルサイズに依存し、次の式に従って計算されます。
a/GSD=f/h>>h=fGSD/a
フォーミュラ
h - 相対飛行高度；
f-レンズの焦点距離；
a-画像サイズ；
GSD - 地上離隔率。
飛行高度が低いほど、地上分解能の値は小さくなり、画像の鮮明度は高くなる 図5-6 飛行高度と地上分解能の関係 しかし、同時に建物の影が細長くなり、同じ測定エリアでも画像枚数が増え、後のデータ処理に不利になり、飛行の安全係数も低下するため、総合的に検討する必要がある。 - 飛行速度の計算：ドローンは画像撮影中も飛行を停止せず、一定のカメラ露光時間間隔が存在する。 このカメラ露光時間間隔の間に、ドローンの飛行によって生じる画像内の地上点の移動距離を画像点変位と呼ぶ。画像点変位に影響を与える要因は、ドローンの飛行速度、カメラ露光の時間間隔、地上分解能であり、具体的な関係は以下の通りである：
δ = vt/GSD
フォーミュラ
δ 画像点の変位（ピクセル単位）；
ν-飛行速度、単位はm/s：
t 露光時間（秒）；
GSD - m単位の地上分解能。 - オーバーラップ率の設定：方位オーバーラップ率60%の一般的な規定は、少なくとも53%を下回らないように、地面がより起伏している場合、オーバーラップ率も増加させる必要があります。航空デジタルカメラの応用により、現在、低高度撮影測定、特に方位オーバーラップ率の傾斜撮影測定は70%以上であり、側面のオーバーラップ率も60%以上である。オーバーラップ率が高いほど、特徴点上の同じ名前の隣接する2つの画像も多くなり、同じ名前の一致点の数が多いほど、位置決めの精度が高くなるが、オーバーラップ率の増加は、画像数を増加させ、内部データ処理の作業負荷を増加させる。しかし、オーバーラップ率の増加は、画像枚数の増加につながり、内部データ処理の作業負荷を増加させる。 測位精度と作業効率を考慮し、画像オーバーラップ率は、通常、ヘディングオーバーラップ率を80%、サイドオーバーラップ率を70%とする。
- 空撮要因のパラメータ設計は、以下の表を参照のこと。
- 高度計算：斜め撮影の高度は、プロジェクトの地上分解能（GSD）と使用するセンサーのピクセルサイズに依存し、次の式に従って計算されます。
ドローン空撮
ギャザリング設備点検
- 飛行パラメータ設定：飛行エリアの広さ、飛行環境で許容される飛行高度、要求される精度などを参考に、飛行速度、飛行高度、ラダーオーバーラップ率、サイドオーバーラップ率などを設定する。
- 飛行安全分析：ルートエリアをプロットした後、グーグルアースで各エリアの相対位置や高低差を確認し、飛行予定エリアの安全性を分析します。その後、航空機の着陸に適した場所を探すための現地調査を行い、ルートエリア内に高い山や高い建物、電柱などの安全でない要因がないか注意しながら飛行高度を決定します。
- カメラの検査：傾斜した画像取得装置であるため、カメラの感度、焦点距離、シャッタースピードは、ミッションの要件や天候条件に応じて適切なパラメータ値に調整する必要があり、各カメラのパラメータを統一する必要があります。カメラのパラメータを設定した後、カメラをPTZに固定し、カメラの電源が入り、カメラのカバーが取り外されていることを確認します。
- ドローンチェック：コンパスでドローンの機首の方向を確認し、飛行制御ソフトのコンパスパラメータと比較し、飛行制御ソフトの方向が正しいことを確認する。その後、機体の電源をオンにし、リモコンを使用してPTZの動作状態をテストする。
- 初飛行共同デバッグ：テスト飛行の手配の前に公式の撮影現場にオペレータと機器、テスト飛行の目的は、空撮プロジェクトの円滑な進行を確保するために、デジタル空中カメラ、露出の組み合わせ、航空機のカメラの窓と飛行組織の調整とテストの他の側面のパフォーマンスと乗組員や空撮担当者にすることです。離陸前に、カメラマウント、レンズ、飛行制御システム、方向システムのパワーチェックなどの航空カメラ検査の基本的な手順は、電気回路、機械的な伝達部品、飛行管理ソフトウェア、データのハードディスク記録が正常に動作することを確認し、機器の設定パラメータが正常でエラーのないことを確認します。初飛行後、撮影者は直ちに画像が鮮明かどうか、保存データが完全かどうかをチェックする。品質管理担当者は、品質検査結果を直ちに運用現場にフィードバックし、飛行と画質を改善するための合理的な提案を行う。ファーストフライトで問題が見つからなければ、フォローアップフライトを手配することができる。
ドローン空撮
ゾーンの空撮計画に従って、適切な離陸ポイントを見つけ、各エリアを撮影する。機材をチェックし、離陸エリアの安全を確認した後、ドローンのロックを解除して離陸させる。離陸中、パイロットはリモコンを通じてリアルタイムで機体を制御し、地上局のフライトコントローラーは機体から送信されるパラメーターを通じて機体の状態を観察する。機体が安全高度に達した後、パイロットはリモコンを通じて着陸装置を格納し、飛行モードを自動ミッション飛行モードに切り替える。 同時に、パイロットは目視ドローンを通じて機体の動態を監視する必要があり、地上局のフライトコントローラーは飛行制御ソフトウェアでバッテリーの状態、飛行速度、飛行高度、飛行姿勢、飛行ラインの完了に注意を払い、飛行の安全を確保する。
ドローンが飛行を完了した後、着陸場所が安全であることを確認し、通行人を避けてください。着陸後、カメラ内の画像データと飛行制御システム内のデータが完全であるかを確認する。データ取得完了後、取得した画像の品質を確認し、取得した画像の品質が要件を満たすまで、不適格領域を補正する。回転レンズでは撮影できない建物や地面のデッドスペース。これは、歪み、引き伸ばし、モデルや地図の欠落などの問題につながるため、モデルの品質をさらに向上させるために、建物の側面情報を取り込むことを推奨する。
画像制御点の配置と測定
現場管理点は航空写真業界における管理点の暗号化とマッピングの基礎であり、主に平面管理点、標高管理点、水準管理点の3種類に分けられる。平面制御点は点の平面座標のみを決定し、標高制御点は点の標高のみを決定し、水準制御点は点の平面座標と標高を決定する。画像制御点のレイアウトは、フリーメッシュのレベリングの精度に関連しており、画像制御点の合理的なレイアウトは、誤差が減少し、均等に分布するように、効果的に誤差の伝達を弱めることができ、したがって、それは非常に重要である。
- 画像制御点の配置の原則
画像コントロールポイントの選択と配置は、配置計画に関係するだけでなく、画像の品質、近隣との色の違いが明らかかどうか、画像上で区別しやすいかどうか、信号干渉がないかどうかなども考慮する必要がある。
画像制御点の配置については、以下の要素を考慮する必要がある：- 画像コントロールポイントのターゲットは適切な大きさで、通常、比較的平坦な場所、地面のマーキングパターンの角、または物体の角度に配置される。また、画像上でもはっきりと認識できるようにする。
- 画像マッチング結果の精度に対する投影差の影響を最小限に抑えるため、画像コントロールポイントは画像境界から1～1.5cm離して配置する。
- 影があると画像上のコントロールポイントのターゲットが不鮮明になることがあるので、現場で画像コントロールポイントをレイアウトするときは、影のある場所を避けるべきである。
- 画像コントロールポイントは、画像コントロールポイントの測定精度に影響を与えないよう、テレビ塔、信号塔、広い水面など、信号を妨害する場所を避け、広々とした場所を選ぶ必要がある。
- 画像制御点は、通常5または6スライスのオーバーラップ内で、画像のエッジから150ピクセル以上、画像上の様々なマーキングから1mm以上、共有できるように配置され、領域グリッドの周りの画像制御点は、測定される領域を制御できることが望ましい。
- バイパスのオーバーラップ率が小さすぎる場合、画像制御点はバイパスのオーバーラップの中心線の近くにあるべきである。バイパスオーバーラップ率が小さすぎる場合、隣接するレーンの画像制御点を共有することができないので、別々に広げる必要があるが、制御領域によって分割される垂直距離は2cm未満でなければならない。バイパスオーバーラップ率が大きすぎる場合、隣接するレーンの点を共有することができないので、点も別々に広げる必要がある。
- また、画像制御点が標高点である場合は、局所的な標高変化の少ない特徴点を優先的に選択し、標高変化の大きい曲面や斜面では刺し点や画像制御点を選択しない。
- コントロールポイントを装飾する場合は、画像上の対応するコントロールポイントにポイント名またはポイント番号をラベル付けし、刺し位置の詳細な説明をノートに記録し、ポイントマップと説明文が一致するように正確に記述する。
- 画像制御点の分布
斜め撮影データにはIMUデータが含まれているため、調査エリアの地形的な要因を考慮し、一般的には調査エリアの隅に点群配置、周辺に均等配置、内部に少数配置という方法が採用される。つまり、画像制御点は調査エリアの隅に点群形式で配置され、周辺に均等配置、画像制御点の内部に少数配置される。 - 外部画像制御点マーキング方式
データの最終的な結果の精度を確保するために、撮影前に画像制御点のマーキングを設定する必要があり、使用される材料は、一般的に "十字 "または "L "の形状を使用するポイントを敷設の方法は、一般的に塗料やグリースパウダーであるマーキング。十字 "型のレイアウトを使用する際には、穿刺を容易にし、穿刺の精度を確保するために、単語の "十字"、直径5cmの小さな円の中心に噴霧する必要があることに留意すべきである。コンクリート道路、舗装道路など地面が比較的硬い場所で画像制御点を選択する場合、通常、画像制御点をマークするために塗料が使用されます。土壌が比較的柔らかい場所で画像制御点を選択する場合、通常、画像制御点をマークするためにグリースパウダーが使用されます。 - 画像制御点の測定
- 精度要件：画像制御点の平面と立面の誤差が20cmを超えないこと。
- 画像制御点の選択：明らかな特徴の鮮明な画像を選択し、交差角度の良い線状特徴の交差点、明らかな特徴の頂角、例えば、平らな屋根の家屋の角、壁の頂角、戸袋の頂角、ドアの頂角、高さや距離の測定に便利な橋脚や柱の頂角などを選択する。
- 画像管理点計測：調査地域の地形図のルート管理結果を利用し、トータルステーション計測で求めることができる。
- 画像制御点の装飾：元画像データ上に、フォトショップソフトを使用して画像データに装飾情報を付加し、装飾したファイルを画像制御点の名称をファイル名として保存する。業界外の方が現場写真を撮影することで、迅速なポイント判定を支援します。
- 結果は、コントロールポイント座標の結果と同様に、エクセルソフトで作成し、コントロールポイント番号の優先順位に従って並べ替えることを推奨する。
航空データの照合
傾斜撮影調査では、使用するデータ量が非常に多くなるため、プロジェクト内の画像データ、POS情報、画像管理情報などを分類・管理し、関連する部分の論理的な誤り（番号、ナンバリング、時刻などの情報の対応関係）をチェックする必要がある。データの照合では、主に以下のような作業がある：
- 画像は、フレームとレンズに応じて配置され、まず第一に、ディレクトリの名前として "日付 - フレーム "を確立するために写真の撮影時間に応じて、次に、その対応するサブディレクトリを確立するために5つの方向に、左、右、前、後、正のレンズに応じて（ソフトウェアの横断を容易にするために、英語のO、B、H、L、Rの通常の使用）、デジタルカメラのためです。デジタルカメラの画像記録の習慣として、保存のためのフォルダの0001から9999までの順序に従うことですので、フォルダの数があるでしょう10,000以上の画像の数では、フォルダに再入力の順序に従って、その後、時系列に従って名前を変更する必要があります。
- オルソマッチングは、斜方写真測量のヌルスリーアルゴリズムが最優先されるため、通常、オルソ画像の名前に従ってPOSデータを整理すれば十分であり、処理ソフトの要求に応じてTxtファイルやExcelの表にすることもできる。
- 画像管理データの照合、実際のルートと画像管理点の座標から、画像管理点の座標を含む5枚以上のオルソフォトを探し出し、地図上に画像管理点の範囲をマーク（赤丸）し、画像管理点の座標データと現地作業で収集した現地撮影写真と合計する。
航空品質管理
チルトカメラモデル生産の品質管理は、データ処理の全ライフサイクルを通じて一貫しており、科学的手法と一連の実用的かつ効果的な手段を用いて、データ収集の段階で、データ品質の重要な問題に焦点を当て、モデルの品質を確保するために、精度、効果調整、エラー修正を制御する。
フライト前の品質管理
厳密に調査やマッピングの航空写真の技術仕様の要件に従い、品質事故を排除するために、卓越性を達成するために様々な技術指標の製品ように。
- 設備点検
離陸前に、機内のすべての機器を検知し、すべての機器が正常に作動するようにする。 - ナビゲーション
すべての空撮フライトはCPSシステムナビゲーションを使用し、厳密にGPSナビゲーションデータの設計に従って空撮フライトを実施します。飛行中、GPS衛星がロックを失い、GPSナビゲーションが効かなくなるのを防ぐため、常にGPSナビゲーターの作動状態をチェックしています。 - 空中高
設計高度で飛行する場合、同一フライトライン上の隣接する画像間の高度の差は20m以下、最高高度と最低高度の差は30m以下、実際の高度と設計高度の差は設計高度の5%以下でなければならない。
飛行中の特別な状況に対処するための原則
- ルート横断
原則として、データの後処理でルートの接続精度を確保するために、隣接する平行ルートを垂直に横切るトラバースルートが1本か2本必要である。 - 小十字架
飛行プロセス中の各出撃について、この出撃のデータを正確に修正するために、すなわち各出撃の公式ルートデータ収集の前または後に、チェックフライト、すなわち小さな交差飛行を実施すべきである。 - フライの交換
データ取得の過程で、ごくわずかな異常が発生し、あるエリアのデータが欠落するなどの可能性がある。データの抜け道があるルートを補修し、補修したルートの両端をそれに応じて一定部分延長し、2つのフライトで取得したデータをうまくつなげる必要がある。 - データ異常
飛行の過程で、衛星信号の過渡的なロックアウト現象、または衛星信号が良好でないときに航空機の姿勢をより速く変化させることによって引き起こされる強風や上昇気流などの悪い飛行条件のために、POSデータのいくつかの異常によって引き起こされるこのような状況のために、公式のフライトラインのデータ異常の時間帯とルートデータの有効性を判断するために全体の出撃のPOSデータの精度に基づいている必要がありますごくわずかな衛星信号があるかもしれません、無効なデータが補われます。ルートまたはフライトの無効なデータは補償されます。
フライト・プログラム・デザイン
- フォトコントロールポイントの適用に都合がよく、業界における通常の暗号化に影響を与えない場合は、撮影領域の境界線を横方向に超えて画像幅の15%以上、かつ撮影領域の境界線を方位方向に超えて少なくとも1つのベースラインをカバーする場合に合格とする。
- 方位と横方向の再現率に関するデータは70%より良好であり、最大画像点変位は1.5画素以下であり、回転角は一般に15°以下であり、画像フィルムの方位と横方向の再現率が要件に適合することを条件に、最大は25°以下である。
- 飛行経路上の最大偏向限界に達するか、または近づく写真の数は、連続して3枚を超えてはならず、また、1つの撮影区域内の最大偏向を有する写真の数は、その区域内の写真の総数の4%を超えてはならない。
- 離陸前と着陸後にIMUとGPSの動作時間をチェックする。
- 撮影エリアに入る際のIMU誤差の蓄積を避けるため、左旋回と右旋回を交互に行い、1回の直進飛行の時間は30分以内、20分以内が望ましい（巡航速度420km/hの場合、航路の長さは210km以内、140km以内が望ましい）。
- 一般に、飛行中の機体の上昇・下降速度は10m/sを超えないようにし、飛行中の旋回勾配は20°を超えないようにし、衛星信号のロックを失わないようにする。
- 調査エリア境界線カバー率：横方向のカバー率は、調査エリアの境界線を越えて400m以上である。業界における画像コントロールポイントの適用と通常の暗号化を容易にするため、横方向のカバー率は画像幅の15%以上である。
- 個々のケースでは、ヘディングと横方向のオーバーラップ率が正常であることを保証するために、画像の回転角は15°より大きく、25°を超えない範囲で許容される。
フライト品質要件
飛行品質に関する要求事項のうち、写真の重なり、写真の傾き、写真の回転、高度維持に関する品質要求事項は以下の通りである。
写真測量に関する基本的な知識、その他の要件は以下の通り。
- カバレッジ保証
ベクトルカバレッジは、カメラエリアの境界を越えて2つのベースラインを下回ってはならない。カメラエリアの境界線を超える横方向のカバレッジは、通常、画像フレームの 50% 以上でなければならない。 画像制御点の適用に都合がよく、業界の通常の暗号化に影響を与えない場合、カメラエリアの境界線を超える横方向のカバレッジは、画像フレームの 30% 以上でなければならない。
- 脆弱性の修復
航空写真の相対的な穴と絶対的な穴は、前回の航空飛行のデジタルカメラを使用して、適時にパッチされるべきであり、パッチされたラインの端は、穴の外側の2つのベースラインを超えていなければならない。
- フライト記録データの完成
各フライトの最後に、航空写真フライト記録用紙に記入し、用紙は正確、明瞭かつ完全に記入すること。
画質要件
- 画像は鮮明で、豊かなレイヤーを持ち、適度なコントラストとソフトな色調を持ち、地面の解像度で小さな特徴を認識し、明確な3次元モデルを構築できるものでなければならない。
- 雲、煙、大きな反射、汚れなどの欠陥があってはならない。
- 航空機の速度のため、露光の瞬間のイメージポイントの変位が一般的に1ピクセルより大きくならないようにし、最大でも1.5ピクセルを超えないようにする。
- スティッチングされた画像には、明らかなブレ、ゴースト、位置ずれがないこと。
空撮結果の品質チェック
航空写真撮影の結果、すなわち航空写真は、写真測量のための基本的な生データであり、その品質は、写真測量プロセスの複雑さと単純さ、そして完成した地図の効率と精度に直接影響する。したがって、撮影結果の詳細な品質検査を実施する必要がある。チェックには、飛行品質チェックと画像品質チェックが含まれ、前述の要件に従って実施することができます！
ハウスキーピング
取得された画像データは、まず対応するソフトウェアによって処理され、これに基づいてDSM生成、DEM生成、DOM生成、DLG生成が行われ、要求に応じて対応する製品が生成される。
空っぽの3つの暗号化に注目
平準化の過程において、画像管理点の分布は仕様書の要求に従っていなければならず、特に地域ネットワークの隅に位置する画像管理点を安易に取り除くことは許されない。画像コントロールポイントの結果に問題が見つかった場合は、外部検査が実施できるように、時間内に担当者に報告すること。暗号化処理中、画像点の測定誤差、相対方位誤差、モデル連結誤差、方位後の方位点残差、余分な制御点の不一致値、地域ネットワーク内の共通点、地域ネットワーク間の共通点などを仕様書の要求に従って記録し、業界内部の暗号化点の誤差を推定する。
外部マッピングの基本要件
測量・地図は、正確に読み取り、明確に描写し、適切なパターンと正確な注釈が必要である。 測量・地図作成担当者は、「行って、見て、聞く」という原則を守り、現地での航空測量の内地図の総合的な現地確認、補修測量、地名測量と注釈、天蓋の修正などの作業を行うべきである。
現地調査およびマッピングの前に、内部マッピングのデータを分析し、地形図要素（地形要素および属性情報を含む）の完全性と正確性を保証するために、内部および外部の技術的コミュニケーションを実施する必要がある。
業界によってあらかじめ決められている地形図要素の検証、修正、特徴づけ、業界によって省略されている地図情報、正確な地図化が困難な地図情報（例えば、閉塞地域や利用できない属性情報（地理的名称など））のマッピング。
例えば、内部で測定された未知のラインやシンボルについては、外部の業界によって確認された後、文字による注釈を付けることができ、それらを示すためにシンボルを描く必要はない。しかし、文字による注釈は、1つ1つの特徴に対応するように明確にマークされるべきである。
マッピング時間、オペレーター名、検査官名を明確に記録すること。
外部補足試験の具体的要件
外部補足調査の内容は、主に閉塞地形に関するものである。三次元マッピングの段階で、内部オペレータは、外部オペレータによるマッピングや修正調査が容易になるように、詰まりのような明確に認識できない特徴について、要求に応じて注釈を付けるべきである。
RTKまたはCORSベースのネットワークRTKを使用して計測を行う。
散発的な新特徴や単一の建物（構造物）については、関連する特徴に合わせて測定し、位置決めすることができ、大規模な新特徴については、フィールド全体のデジタルマッピング法を使用して、修復調査を実施する。
