Apus UAV LiDARとLixel X1 SLAMスキャナを適用して詳細データを効率的に取得
UAV LiDAR+ SLAMスキャナ：特定の地理情報データを取得するための最も正確で高速なソリューションの1つ
大規模な地形測量は、測量範囲が広く、環境が複雑で、高い測量精度が求められるという特徴があります。従来の方法は、単一点操作をベースとしているため、時間がかかり、地形図作成に求められる高精度かつ効率的な要件を満たすことができません。
現在、レーザースキャン技術は、特定の地理情報データを取得するための最も正確かつ高速なソリューションの一つです。UAV（無人航空機）LiDARソリューションは、広範囲にわたり、高効率かつ高精度な点群データを取得できます。GNSSなしで動作可能なSLAMベースのレーザースキャン技術は、高解像度の点群データを迅速かつ正確に取得します。
このケーススタディでは、2 つの LiDAR ベースのテクノロジを組み合わせて、高解像度の空間データを迅速に取得し、単一の測定方法と比較してデータの整合性を向上させる方法を紹介します。
プロジェクトのニーズ
調査対象地域は約1.5平方キロメートル、高低差は30メートル、植生被覆率は約60%で、集落は壁で繋がれた家屋が立ち並び、集落施設は雑然としており、トタン小屋が多数建っている。地図作成結果には、標高の誤差が5cm未満であること、トタン小屋や軒下などの遮蔽された区域のデータに空白がないことなどが求められている。
形 1 調査地域の航空写真
チャレンジ
調査対象地域が複雑な環境にあるため、写真測量法を用いて植生が密集した地域で正確かつ詳細な地形データを取得することは困難です。トータルステーションやRTK測量といった従来の測量手法は時間がかかり、広大な地域やアクセス困難な地域を効果的にカバーできない場合があります。
図2 H調査地域内の家屋と森林
解決
データ収集プロセスにおいて、ミッションは森林が密集した地域や起伏の多い地形など、いくつかの課題に直面しました。広大な地域を効果的にスキャンするために、APUS LiDARシステムとDJI M350RTKを統合しました。この組み合わせは、アクセスが困難な地域でも正確で詳細なデータを取得する上で非常に効果的であることが証明されました。
APUS LiDARシステムに加えて、LixelX1 SLAMスキャナーは、建物の一部が小屋や屋根に遮られている場合のデータ補完に使用されました。これにより、調査エリア全体をより包括的かつ詳細にスキャンすることが可能になりました。
データの精度を確保するため、測量エリア全体に複数のRTKチェックポイントが設けられました。これらのチェックポイントは、フュージョンポイントクラウドを検証し、結果として得られるデータの精度と精度を最大限に高めるために使用されました。
プロジェクト 仕様
1. 装備
リクセルX1 RTK モジュール、APUS LiDAR システム、DJI M350RTK、SatLab SL900 GNSS レシーバー + CORS ネットワークを備えた SLAM スキャナー。
2. ソフトウェア
Lixel Studio、Sat-LiDAR。
図4 リクセルX1 DJI M350RTKに統合されたSLAMスキャナーとAPUS
3. 技術的なルート
結果
高密度で質の高いデータ
図6 Sat-LiDARによって生成された精度レポート
2 種類のポイント クラウドは同じ座標系に配置され、シームレスにマージされました。平均 dZ = -0.026、二乗平均平方根 = 0.029 (GCP)。
APUS UAV LiDARポイントクラウド
リクセル1個 SLAMポイントクラウド
データ融合効果
デジタル標高モデル（DEM）と地形図の結果
高い整合性とセンチメートル単位の解像度を持つ点群は、Sat-LiDARソフトウェアを用いて地表点の分類処理が行われました。これにより、遮蔽区域下の明瞭な地表情報が復元され、正確な数値標高モデル（DEM）と数値線図（DLG）が作成されました。
C結論
UAV LiDARとSLAMスキャナー技術の組み合わせは、測量データの精度と信頼性を高める強力なツールです。UAV LiDAR技術は、地形やその下にある物体の非常に詳細な3Dマップを作成でき、SLAMスキャンは測量中にUAVの位置を正確に特定できます。この組み合わせにより、測量データは包括的かつ正確になり、都市計画、建設現場の監視、天然資源管理など、様々な用途で信頼できるデータソースとなります。正確で広範な測量データを取得できることから、この技術は様々な業界でますます普及しており、これらの分野の専門家に大きなメリットをもたらしています。
