[論文レビュー] A state of the art of urban reconstruction: street, street network, vegetation, urban feature

Rémi Cura, Julien Perret+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 18, 2018

Automated Road and Building Extraction参考文献 19被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、建物以外の街路、街路網、植生、都市的特徴に焦点を当て、都市再構築の包括的かつ最新のレビューを提示する。データソースと再構築戦略（データ駆動型、モデルベース型、逆プロシージャルモデリングを含む）を統合し、複雑な都市的関係性と階層を捉えるための強力なフレームワークとしてプロシージャルモデリングを特定する。

ABSTRACT

World population is raising, especially the part of people living in cities. With increased population and complex roles regarding their inhabitants and their surroundings, cities concentrate difficulties for design, planning and analysis. These tasks require a way to reconstruct/model a city. Traditionally, much attention has been given to buildings reconstruction, yet an essential part of city were neglected: streets. Streets reconstruction has been seldom researched. Streets are also complex compositions of urban features, and have a unique role for transportation (as they comprise roads). We aim at completing the recent state of the art for building reconstruction (Musialski2012) by considering all other aspect of urban reconstruction. We introduce the need for city models. Because reconstruction always necessitates data, we first analyse which data are available. We then expose a state of the art of street reconstruction, street network reconstruction, urban features reconstruction/modelling, vegetation , and urban objects reconstruction/modelling. Although reconstruction strategies vary widely, we can order them by the role the model plays, from data driven approach, to model-based approach, to inverse procedural modelling and model catalogue matching. The main challenges seems to come from the complex nature of urban environment and from the limitations of the available data. Urban features have strong relationships, between them, and to their surrounding, as well as in hierarchical relations. Procedural modelling has the power to express these relations, and could be applied to the reconstruction of urban features via the Inverse Procedural Modelling paradigm.

研究の動機と目的

• 建物以外の街路や都市的特徴に焦点を当てることで、都市再構築研究におけるギャップを埋めること。
• 都市再構築タスクにおける利用可能なデータソースとその制限を分析すること。
• 再構築戦略を分類・評価し、特にプロシージャルモデリングと関係性モデリングに焦点を当てる。
• 街路、植生、都市的オブジェクトなどの都市的要素の相互依存性がモデリング精度に与える影響を強調すること。
• 複雑な都市環境を再構築するためのスケーラブルで意味的に豊かなアプローチとして、逆プロシージャルモデリングを提唱すること。

提案手法

• モデルの役割に基づいて再構築手法を分類：データ駆動型、モデルベース型、逆プロシージャルモデリング、モデルカタログマッチング。
• 空中写真、LiDAR、RGB-Dスキャン、GPSトレースなどのデータソースを、都市的特徴の再構築に向けレビューする。
• 文法を用いたプロシージャルモデリングにより、都市的特徴間の空間的および階層的関係性を符号化する。
• 観測データからパラメータと規則を推定する逆プロシージャルモデリングを適用し、自動3次元再構築を可能にする。
• 最適化フレームワークを介して関係制約（例：対称性、接続性）を統合し、再構築の忠実度を向上させる。
• シーンから抽出された関係データ（例：ベイジアンネットワークを介して）が、オブジェクト配置をガイドし、リアリズムを向上させることを提言する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 街路、植生、街路レベルのオブジェクトなどの都市的特徴を再構築する際の主な課題は何か？
• RQ2 データの不足と都市の複雑さは、都市再構築の正確性と実現可能性にどのように影響するか？
• RQ3 特に逆プロシージャルモデリングを含むプロシージャルモデリングは、多様な都市的要素の再構築をどの程度統合できるか？
• RQ4 都市的特徴間の関係性（例：街路－植生－建物）は、再構築においてどのようにモデリングされ、活用されるか？
• RQ5 ユーザー入力、最適化、関係制約は、再構築品質とリアリズムの向上にどのような役割を果たすか？

主な発見

• 街路や都市的特徴は、輸送、計画、環境モデリングにおいて重要な役割を果たすが、都市再構築においてはしばしば軽視されている。
• データの疎らさと都市の複雑さが主な課題であり、特にマークイングやレーン・カーブなどの街路レベルの特徴に対して顕著である。
• 特に逆プロシージャルモデリングを含むプロシージャルモデリングは、構造的および関係的整合性を保った都市的特徴の再構築に向け、スケーラブルで意味的に豊かなフレームワークを提供する。
• 接続性、対称性、空間的階層性などの都市的要素間の関係性は、リアリスティックな再構築に不可欠であり、最適化および文法ベースのシステムを用いてモデリング可能である。
• 既存の手法はしばしばユーザーが提供する関係データに依存しているが、最近の進展により、確率的モデルを用いてこのような関係性を自動抽出することが可能になった。
• 都市的特徴の都市モデルへの統合は、都市計画、危機管理、環境シミュレーション、エンターテインメント分野における高度な応用を可能にする。