[論文レビュー] Aeolian dune modelling from airborne LiDAR, terrestrial LiDAR and Structure from Motion-Multi View Stereo

Carlos Henrique Grohmann, Guilherme Pereira Bento Garcia+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 14, 2019

Remote Sensing and LiDAR Applications参考文献 129被引用数 38

ひとこと要約

本研究では、南ブラジルの海岸砂丘の高分解能3次元モデリングに、有人操縦航空機（RPA）画像を用いた構造から運動—マルチビューステレオ（SfM-MVS）を評価した。地上LiDAR（TLS）および航空LiDAR（ALS）と比較した結果、SfM-MVSは0.08 mのRMSEおよび0.06 mのMAEを達成し、2010年から2019年の間で約5 m/年の砂丘移動速度と、わずか0.2%の体積変化を示した。これは、継続的な砂丘モニタリングにおいてコスト効率が高く信頼性があることを示している。

ABSTRACT

A DEM of a dunefield in Southern Brazil was generated from 810 photos captured by an RPA in February 2019. Altimetric accuracy of the SfM-MVS DEM was validated by comparison with Terrestrial LiDAR (TLS) data collected during the same fieldwork campaign of the RPA flights. The SfM-MVS DEM was then compared to an Airborne LiDAR (ALS) DEM from October 2010. While the SfM-MVS and TLS DEMs are very similar, the SfM-MVS DEM presents a small scale surface roughness not visible in the TLS DEM. The Feature Preserving DEM Smoothing (FPD) algorithm was applied to the SfM-MVS DEM with good results in terms of surface smoothing, but without any significant changes in descriptive statistics and error metrics, with an RMSE of 0.08m and MAE of 0.06m for both the original and the FPD-filtered DEM. Displacement of dune crest lines from the ALS and SfM-MVS DEMs resulted in a migration rate of ~5m/year between 2010 and 2019, in good agreement with rates derived from satellite images and historical aerial photographs of the same area. Sand volume change in the same period showed a decrease of only 0.2%, which can be related to the installation of sand fences to promote dune stabilization and sand removal from the front of the dune field to keep a road open to vehicles. ALS can cover large areas in little time but its high cost still remains a barrier to wider usage, especially by researchers in developing countries. TLS has an intermediate cost but demands more fieldwork and more processing time. In our case we needed three days for the TLS survey and around three weeks to produce a DEM of ~80400m2. On the other hand, we were able to cover ~740900m2 with six flight missions in under three hours, with ~13 hours processing time in a medium-range workstation. This makes SfM-MVS a low-cost solution with fast and reliable results for 3D modelling and continuous monitoring of coastal dunes.

研究の動機と目的

• 有人操縦航空機（RPA）が収集した画像を用いたSfM-MVSの高分解能3次元モデリングの精度と実用性を評価すること。
• 地上LiDAR（TLS）および航空LiDAR（ALS）データと比較して、SfM-MVSによって得られたデジタルエレベーションモデル（DEMs）の正確性を検証すること。
• 2010年から2019年の間の複数ソースのDEMsを用いて、砂丘の移動量および体積変化を定量すること。
• 海岸砂丘モニタリングにおけるALS、TLS、SfM-MVSのコスト、作業時間、データ品質という観点から、それらのトレードオフを評価すること。
• SfM-MVSが動的で変化しやすい砂丘系の地形的解析において、従来のLiDAR手法に代わる低コストで迅速かつ信頼性の高い代替手段であることを示すこと。

提案手法

• 2019年2月に100 mの高度でRPAに搭載された810枚の画像を収集し、ブラジル南部の砂丘帯のSfM-MVSによるDEMsを生成した。
• SfM-MVSアルゴリズムを用いてRPA画像を処理し、高密度な3次元点群を再構築し、高分解能のDEMsを生成した。
• 同じフィールドキャンペーン中にTLSデータを収集し、SfM-MVSのDEMsの正確性を検証する高精度な基準として用いた。
• 2010年10月のALS DEMと比較することで、SfM-MVS（2019年）のDEMsを用いて、時間経過に伴う砂丘の移動および体積変化を評価した。
• 表面粗さを低減するが、重要な誤差指標に影響を与えないようにするため、特徴保持DEMs平滑化（FPD）アルゴリズムを適用した。
• 統計的指標（RMSE、MAE）および形態的解析（砂丘crest線のずれ）を用いてDEMsを比較し、砂丘のダイナミクスを定量した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 海岸砂丘環境において、地上LiDAR（TLS）と比較した場合、RPA画像から得たSfM-MVSによるDEMsの正確性はどの程度か？
• RQ2 2010年から2019年の間のSfM-MVSおよびALSのDEMsから導かれる砂丘移動速度はどの程度で、衛星画像や航空写真からの推定値と比較してどうか？
• RQ3 SfM-MVSのDEMsは、TLSから得たDEMsにない小規模な表面粗さを示すが、その粗さはどの程度のもので、正確性を損なわずに効果的に低減可能か？
• RQ4 SfM-MVSは、ALSおよびTLSと比較して、砂丘モニタリング用途における処理時間、現場作業時間、コストの観点でどのように差がつくか？
• RQ5 均一でコントラストが低い砂丘環境で自然なテクスチャが乏しい状況下でも、SfM-MVS再構築が成功する要因は何か？

主な発見

• SfM-MVSのDEMsは、TLSから得たDEMsと比較して、RMSEが0.08 m、MAEが0.06 mであった。これは、高い高度精度を示している。
• SfM-MVSとTLSのDEMsは非常に類似していたが、SfM-MVSのDEMsにはTLSデータに存在しない小スケールの表面粗さが見られた。これは、微細な地形的解析に影響を及ぼす可能性がある。
• FPDノイズ除去アルゴリズムの適用により、表面粗さが効果的に低減されたが、RMSEやMAEは変化せず、DEMsの正確性が保持された。
• ALS（2010年）とSfM-MVS（2019年）のDEMs間の砂丘crest線のずれから、年間約5 mの移動速度が導かれた。これは、衛星画像や歴史的航空写真から得られた推定値と整合的であった。
• 2010年から2019年の間の体積変化はわずか0.2%にとどまり、わずかなネットサンダー損失を示しており、これは砂防塀や道路維持のための砂の除去作業による可能性がある。
• SfM-MVSを用いて、6回のRPAミッションで3時間未満で約740,900 m²の範囲をカバーでき、中程度の性能のワークステーションで13時間の処理時間で実現した。これは、TLSに比べて迅速かつスケーラブルである点で顕著に優れていた。