[論文レビュー] Optimized Views Photogrammetry: Precision Analysis and A Large-scale Case Study in Qingdao

Qingquan Li, Wenshuai Yu+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 24, 2022

Remote Sensing and LiDAR Applications被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、粗い都市モデルを用いて視点を最適化し、再構築可能性の高い視点を優先し、重複を最小限に抑えることで、UAVを用いた3次元再構築手法「最適化視点ステレオ写真測量」を提案する。この手法は、従来の斜め写真測量と比較して、閉塞された都市部で3–5倍高い精度を達成しており、正確性解析および青島における大規模な事例研究により検証された。

ABSTRACT

UAVs have become one of the widely used remote sensing platforms and played a critical role in the construction of smart cities. However, due to the complex environment in urban scenes, secure and accurate data acquisition brings great challenges to 3D modeling and scene updating. Optimal trajectory planning of UAVs and accurate data collection of onboard cameras are non-trivial issues in urban modeling. This study presents the principle of optimized views photogrammetry and verifies its precision and potential in large-scale 3D modeling. Different from oblique photogrammetry, optimized views photogrammetry uses rough models to generate and optimize UAV trajectories, which is achieved through the consideration of model point reconstructability and view point redundancy. Based on the principle of optimized views photogrammetry, this study first conducts a precision analysis of 3D models by using UAV images of optimized views photogrammetry and then executes a large-scale case study in the urban region of Qingdao city, China, to verify its engineering potential. By using GCPs for image orientation precision analysis and TLS (terrestrial laser scanning) point clouds for model quality analysis, experimental results show that optimized views photogrammetry could construct stable image connection networks and could achieve comparable image orientation accuracy. Benefiting from the accurate image acquisition strategy, the quality of mesh models significantly improves, especially for urban areas with serious occlusions, in which 3 to 5 times of higher accuracy has been achieved. Besides, the case study in Qingdao city verifies that optimized views photogrammetry can be a reliable and powerful solution for the large-scale 3D modeling in complex urban scenes.

研究の動機と目的

• 閉塞やUAV飛行経路の最適でないことが原因で生じるデータ品質の低さと3次元モデルの不完全さという、複雑な都市環境における課題に対処すること。
• UAV飛行経路と画像取得戦略の最適化により、大規模都市シーンにおける3次元再構築の精度と完全性を向上させること。
• 最適化視点ステレオ写真測量の実用的実装可能性と性能を、現実の都市規模の大規模3次元モデリングにおいて実証すること。
• 地上制御点（GCP）とTLS点群を用いて、最適化視点ステレオ写真測量と古典的斜め写真測量の精度を比較すること。

提案手法

• UAV飛行経路計画を支援するため、都市シーンの初期的な粗い3次元モデルを生成する。
• モデルの点の再構築可能性と視点の重複度を制約として、UAV飛行経路を最適化する。
• 十分で効果的な画像取得を保証するため、高密度サンプリングと反復的視点最適化を実装する。
• GCPを用いた画像の姿勢決定を行い、相対的および絶対的姿勢評価指標を用いて精度を検証する。
• 大規模データを効率的に処理するため、25ノードのコンピューティングクラスタを用いて3次元再構築を実行する。
• 地上レーザースキャニング（TLS）点群と比較することで、再構築されたメッシュの品質を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 最適化視点ステレオ写真測量は、複雑な都市環境において安定した画像接続ネットワークを構築できるか？
• RQ2 最適化視点ステレオ写真測量の画像姿勢精度は、古典的斜め写真測量と比べてどの程度か？
• RQ3 最適化視点ステレオ写真測量は、閉塞された都市部における3次元モデル品質をどの程度向上できるか？
• RQ4 青島での事例研究を通じて、最適化視点ステレオ写真測量は大規模都市3次元モデリングに効果的にスケーラブルに適用できるか？
• RQ5 視点最適化は、高閉塞領域におけるメッシュモデルの完全性と精度にどのような影響を与えるか？

主な発見

• 最適化視点ステレオ写真測量は、安定した画像接続ネットワークを構築し、複雑な都市部における信頼性の高い3次元再構築を可能にした。
• 画像姿勢精度は古典的斜め写真測量と同等であり、相対的および絶対的姿勢誤差は許容可能な工学的許容範囲内に収まった。
• 閉塞された都市部では、最適化視点ステレオ写真測量が従来手法の3～5倍高い精度を達成した。
• 再構築された3次元メッシュモデルは、建物の外壁や低視認性領域において、明確な詳細性と完全性の向上を示した。
• 青島における大規模事例研究により、最適化視点ステレオ写真測量が都市3次元モデリングにおいて信頼性がありスケーラブルなソリューションであることが示された。
• 本手法は、開けた領域における冗長なデータ収集を低減するとともに、複雑で閉塞された領域においても十分な観測を確保した。