オルソマッピングの概要—ArcGIS Pro

Advanced のライセンスで利用可能。

概要

写真測量は、写真やデジタル画像から信頼できる計測値を取得する科学です。多くの場合、写真測量処理の出力は、オルソモザイクマップ、シンボルマップ、GIS レイヤー、または実世界のオブジェクトまたはシーンの 3 次元 (3D) モデルです。写真測量には、航空写真測量と近距離写真測量の 2 つの一般的なタイプがあります。

航空写真測量では、センサーは衛星、有人飛行機、またはドローンに搭載されていて、通常は地表に向かって垂直下方向を計測します。センサーが真下を計測する場合、垂直または天底画像と呼ばれます。複数の重なり合う画像 (ステレオ画像と呼ばれる) が、センサーファイルとしてフライトパスに沿って収集されます。画像がデジタル標高データとオルソモザイクを生成するために処理されます。画像は透視投影のジオメトリを持ち、その結果、画像ごとに独特の歪みがあります。オルソ画像は、出力された画像がマップ上で幾何学的な整合性を保つように、幾何補正されています。オルソモザイクはオルソ画像がモザイク化されて、1 つの画像にまとめられたものです。また、道路、建物、水文や他の地上の事物などのフィーチャを持つベクター GIS レイヤーなど、他のプロダクトが作成可能です。これらのレイヤーは、オルソ画像を背景として使用するか、ArcGIS Pro のステレオ画像編集から作成されます。

近距離写真測量では、センサーは対象のオブジェクトの近くにあることが多く、通常は天底方向ではなく、水平、斜め、あるいは橋梁工学構造物をマッピングする場合は上方向にも計測します。この画像は、数学的に少し異なる方法でモデル化されるため、航空写真測量とは区別する必要があります。プロダクトは、3D モデル、工学図面、オルソ画像などの航空写真測量と似ていますが、テレインや地形のフィーチャをマッピングする代わりに、建物、工学構造物、携帯電話の基地局や送電塔など、サーフェスの他の要素をマッピングする傾向があります。

Esri のオルソマッピング機能群に含まれるツールと機能は、航空写真測量プロダクトを対象にしており、マップの生成および改訂、変化の検出、他のフィーチャの抽出の用途に対応しています。これらのツールを使用すると、航空写真、ドローン画像、衛星画像を撮影および処理して、オルソ幾何補正されたさまざまなプロダクトを生成できます。

オルソ画像

オルソ幾何補正は、リモートセンサーによる画像に関連する多くのアーティファクトを補正し、マップ上で正確なオルソ画像を作成するプロセスです。シームレスなオルソモザイクを作成するために、オルソ画像をエッジマッチおよびカラー調整することができます。このオルソモザイクは、指定したマップ縮尺の精度で、計測や GIS フィーチャクラスレイヤーの生成および更新に使用できます。これを実現するには、センサーの位置と姿勢が既知で、数値地形モデル (DTM) に合わせてキャリブレーションされたセンサーのジオメトリックモデルを持つ画像が必要です。

画像がユーザーに提供されるときに、既知の位置と方向が画像に付属する場合があります。そうでない場合は、画像を地上コントロールに調整する必要があります。調整プロセスは、センサーキャリブレーション、センサー方向情報、地上コントロールポイント、タイポイント、および DTM を利用して、正確な姿勢と位置を作成します。これにより、マップ上で正確なオルソ画像の建物が可能になります。

標高データ

適切なデジタル標高モデル (DEM) が存在する場合、オルソ幾何補正プロセスに使用されます。存在しない場合は、数値表層モデル (DSM) や DTM などの標高データセットをステレオ画像から取得する必要があります。ステレオ画像は、異なるジオロケーション位置から取得した同じ地表フィーチャの複数の画像から作成されます。重なり合う画像が異なる視点から収集されます。このオーバーラップエリアはステレオ画像と呼ばれ、デジタル標高データセットの生成に適しています。これらの 3D データセットを生成するモデルには、重複部分にギャップのない複数の重なり合う画像のコレクション、センサーのキャリブレーションおよび方向情報、地上コントロールおよびタイポイントが必要です。3D データセットは、画像マッチングと呼ばれるプロセスを使用して自動的に作成されます。重なり合う画像が相互に関連付けられ、ジオロケーション (緯度と経度) および標高で定義された 3D 点群が生成されます。

オルソマッピングの必要性

オルソ幾何補正は、プラットフォーム、センサー、および特に地形のずれによる幾何学的な誤りを除去します。マッピングは、エッジマッチ、カットラインの生成、および複数の画像のカラー調整により、オルソモザイクデータセットを作成します。これらを組み合わせたプロセスがオルソマッピングと呼ばれます。

デジタル航空写真、ドローン画像、スキャンされた航空写真、および衛星画像は、一般的なマッピングや GIS データの生成と視覚化に非常に重要です。実際、ほとんどのマップと GIS レイヤーに含まれる情報は、画像から生成されます。まず、画像は背景としての役割を果たし、GIS レイヤーに対して、空間的な関連性を構築する重要なコンテキストを提供します。次に、画像は、道路、建物、水文、植生など、対象フィーチャのデジタイズと属性取得を行うことで、マップや GIS レイヤーを作成または修正するために使用されます。

この地理空間情報を画像からデジタイズする前に、画像のさまざまな種類のエラーや画像の収集方法に起因する歪みを修正する必要があります。リモートセンサーによる画像に影響する歪みには、主に次の 2 種類の歪みがあります。

放射量歪み - 画像内の地表反射率の値の濃淡値またはデジタル数字 (DN) への不正確な変換。放射量エラーは、太陽の方位角と高度、大気状態、センサーの制限が原因で生じます。
幾何学的歪み - 画像内の縮尺と位置の不正確な変換。幾何学的エラーは、地形の移動、地球の曲率、透視図法、計測器が原因で生じます。

それぞれのタイプの誤りは、オルソ幾何補正とマッピングプロセスで除去されます。一般的なタイプの画像の誤りについては、下記の表をご参照ください。画像に影響する歪みが除去され、個々の画像やシーンがモザイク処理されてオルソモザイクが作成されると、シンボルマップや主題マップのように使用して、正確な距離や角度を計測できるようになります。オルソ画像の利点は、画像から抽出されマップ上にシンボル表示されたフィーチャや GIS レイヤーだけでなく、画像内に表示されるすべての情報が含まれることです。たとえば、マップ上にシンボル表示された道路の幅は一定ですが、オルソ画像の道路にはさまざまな幅や路肩が表示され、緊急車両が交通渋滞を避けたり、道路建設の資材や機器を保管したりすることができます。

オルソ幾何補正プロセス

写真測量処理によって生成されるプロダクトの中でも特に重要なものの 1 つとして挙げられるのは、オルソ幾何補正された画像のコレクションで、オルソ画像モザイク、あるいは単純に「オルソモザイク」とも呼ばれます。オルソ画像の生成では、距離と面積が実世界の計測値に対応するように、元画像の幾何補正が行われます。これを実現するには、画像の X、Y 座標と実世界の GCP との関係を確立して、画像をリサンプリングするアルゴリズムを決定します。同様に、DEM で表現される地上座標と画像間の数学的関係が計算され、元画像の各ピクセルの適切な位置の決定に使用されます。

そのため、オルソ画像で計測されたフィーチャは、その位置が険しい地形か平地かに関係なく、地上の同じフィーチャと計測、縮尺、角度が一致します。出力されるオルソ画像の精度は、三角測量の精度、オフナディア画像コレクション角、元画像の解像度、および標高モデルの精度に基づきます。

未加工の画像からオルソ画像またはオルソモザイクを作成するには、いくつかの要件があります。

デジタル画像 - デジタル航空写真、スキャンされた画像、または衛星画像の形式で取得できます。
カメラのキャリブレーションファイル - 焦点距離、画像平面のサイズと形状、ピクセルサイズ、レンズ歪みパラメーターなど、センサー特性の計測値が含まれます。写真測量では、これらのパラメーターの計測値は、内部標定 (IO) と呼ばれ、カメラモデルファイルにカプセル化されます。高精度の航空マッピングカメラは、カメラモデルの計算に使用されるレポートでカメラキャリブレーション情報を提供するために解析されます。その他の消費者向けのカメラは、カメラの操作者によってキャリブレーションされるか、オルソ幾何補正の調整プロセス中にキャリブレーションできます。
有理多項式係数 (RPC) - 衛星画像プロバイダーから提供されます。RPC は衛星画像ごとに計算され、3D 地表座標から 2D 画像座標への変換を、2 つの 3 次多項式の比率として表現される数学的なセンサーモデルで記述します。これら 2 つの有理多項式の係数は、衛星会社によって、衛星の軌道位置と方向と精密な物理センサーモデルから計算されます。RPC は、精密なカメラモデルの必要性に取って代わり、エラー共分散行列が含まれる場合は置換センサーモデルとよく呼ばれます。
調整ポイント - 地上コントロールポイント、画像のタイポイント、およびチェックポイントで構成されます。
- 地上コントロールポイントは通常、地上の調査の位置と計測値から取得されます。2 次コントロールポイントは、既知の精度が予想される新しいオルソ画像の精度を 1 次係数で 3 ～ 5 倍上回る限り、マップまたは既存のオルソ画像から既知の精度で取得することもできます。地上のこれらのポイントは、画像内に表示されている必要があります。
- 画像のタイポイントは、モザイクで構成される隣接画像間のオーバーラップエリア内に生成されます。これらのポイントは、オルソ画像モザイクで構成されるすべての画像を結び付けることができます。これらのポイントは通常、オーバーラップエリアで画像マッチング技術を使用すると自動的に算出されます。
- チェックポイントは、オルソ幾何補正プロセスの精度の評価に使用されます。これらのポイントは、写真測量調整の計算には使用されない地上のコントロール調査ポイントです。

上記の情報を使用すると、DEM とオルソ幾何補正された画像モザイクを画像から生成するのに必要な画像方向を計算することができます。取得された画像方向パラメーターには、画像キャプチャの時点のセンサーの位置が緯度、経度、高度 (X、Y、Z) などの座標で含まれています。センサーの姿勢は、Omega、Phi、Kappa (ピッチ、ロール、方向) として表現されます。

オルソモザイクの生成

このセクションでは、オルソモザイクを生成する一般的なワークフローについて説明します。ArcGIS Pro には、DEM とオルソ画像プロダクトを順を追って作成するためのツール、機能、ガイド付きワークフローが用意されています。[オルソマッピング] ツールやウィザードを使用してオルソモザイクを作成する方法の詳細については、「ArcGIS Pro でのオルソマッピング」をご参照ください。

画像方向

画像方向は、DEM とオルソ画像を生成するために必要不可欠です。これは、それぞれの画像が収集されたときのセンサーの空間位置と方向を決定するプロセスです。センサーの地表面からの高さを把握していると、隣接する画像の重複する領域を計算できるようになります。これを使用して、タイポイントの生成を有効にします。タイポイントの生成プロセスは、すべての画像を連続するブロックに正しく配置します。これには、物理センサーの特性に基づく内部標定と画像間の地上コントロールポイントおよびタイポイントに基づく外部標定が使用されます。

複数の重なり合う画像間のタイポイントを収集する作業は、単調で時間がかかります。[タイポイントの計算 (Compute Tie Points)] ツールは、相互相関技術を使用して、画像間のオーバーラップエリア内の一致ポイントを自動的に識別します。これらのタイポイントは、地上コントロールポイント (これも複数の画像で表示されています) とともに、モザイクを構成する各画像の外部標定の計算に使用されます。つまり、地上コントロールは、画像内で写真判別可能である (表示されている) 必要があります。代表的な写真判別可能な地上コントロールポイントは、永続的で簡単に識別可能なフィーチャです。これは、高速道路の塗装されたターゲットや 2 つの交差する道路の中心などです。

ブロック調整

ブロック調整計算は、地上コントロールとタイポイント情報を使用して、隣接する画像が矛盾しないように各画像の外部標定を計算します。その後、画像のブロック全体の方向が地上に合わせて調整されます。このブロック調整プロセスは、連続するブロック全体で画像が統計的に最適に配置されるようにして、タイポイントと地上コントロールに伴うエラーを最小限に抑えます。ブロックで構成される各画像アイテムの調整済み変換は、ソリューションテーブルに記録され、オルソモザイク用のワークスペースに格納されます。

品質保証と品質管理

画像のブロックを地表に合わせて調整すると、調整済みポイントの明らかなエラーが残差エラーのテーブルに表示されます。不正は簡単に識別され、高残差エラーのポイントは削除されるか、多くの場合は手動で再配置します。全体的なエラーと各ポイントの残差エラーが誤差の範囲内に収まるまで、調整が再計算されます。

DEM の生成

ブロック調整の方向を算出したら、[DEM] ウィザードを使用して標高データセットを生成できます。画像の相互相関技術で DEM を生成するために、写真測量点群が作成されます。DEM を画像のオルソ幾何補正プロセスで使用すると、地形の歪みをなくし、オルソモザイクを生成することができます。

次の 2 種類の DEM を生成できます。

DTM - 地球のデジタル標高 (その上にある対象物の高さは含まれない)。これは、地面標高とも呼ばれています。地表面の DTM データセットは、オルソ画像とオルソモザイクの生成に使用されます。
DSM - 地球のデジタル標高 (樹木や建物など、その上にある対象物の高さが含まれる)。DSM は、オルソ画像内のフィーチャの分類 (アスファルト舗装道路とアスファルト屋根の区別など) に使用される重要な解析データセットです。真のオルソ画像を生成するための画像オルソ補正で使用してはなりません (ただし、ソース画像が建物またはフィーチャの傾きがない天底のような画像である場合を除く)。

注意:

樹木が密生した森林地域や植被密度が高い他の地域では、地表面が見えないため、DTM 地表面を取得することができません。森林に覆われた土地被覆に最適な標高サーフェスプロダクトは DSM であり、樹冠の頂上を表すサーフェスを明確に作成します。

[DEM] ウィザードでは、標高点群と DEM を生成するためのさまざまなパラメーター設定を定義できます。DTM を画像のオルソ幾何補正プロセスで使用すると、地形の歪みをなくし、オルソモザイクを生成することができます。

画像のオルソ幾何補正

オルソ幾何補正された画像は、フィーチャが地上位置に対して正しい位置に表現されるように、縮尺が一定になります。これにより、オルソ画像で距離、角度、面積の正確な計測が可能になります。

オルソ幾何補正を実現するには、画像の X、Y 座標と実世界の GCP との関係を確立して、画像をリサンプリングするアルゴリズムを決定します。同様に、DEM で表現される地上座標と画像間の数学的関係が計算され、元画像の各ピクセルの適切な位置の決定に使用されます。

オルソモザイクは、[オルソモザイク] ウィザードを使用して生成します。入力内容には、画像コレクションと DTM で構成されるブロック調整済みアイテムが含まれます。既存の地面 DEM も利用できます。[オルソモザイク] ウィザードを使用すると、縮尺形式とデータ形式、シームライン生成、オルソ幾何補正された画像間のカラー調整など、オルソ画像をモザイク処理するための設定を定義し、シームレスなオルソモザイクを作成することができます。

注意:

天底の高解像度衛星画像は、センサーと地上間の長い距離、センサーの長い焦点距離 (10 メートルのオーダー)、および狭い視野によって航空写真に内在する歪みの影響をあまり受けません。これらの要素と RPC という形式の正確な方向情報によって、調整した外部標定とコントロールポイントが適切である限り、正確なオルソ画像の作成に DEM の精度と密な間隔はあまり重要でなくなります。そのため、DEM の生成手順は使用されない場合が多く、Esri の World Elevation (または既存の USGS NED DEM または SRTM DEM) と正確な GCP によって、1:5,000 以下の縮尺でクラス 1 またはクラス 2 のオルソ画像を作成できます。

オフナディアコレクションが大きい、または焦点距離が小さい場合は、正確なオルソ補正を行うためにはより高精度で高解像度の DEM が必要になります。

画像アーティファクト

リモートセンサーによる画像に影響し、オルソ幾何補正プロセスで処理されるアーティファクトの種類について、以下の表で簡単に説明します。



透視投影歪み	透視投影歪みは、黄道傾斜角のルックアングル、センサーと地上の対象物間の距離、およびセンサーの特性の影響を受けます。航空機センサーの焦点距離は短く、焦点距離が長い衛星ベースのセンサーより投影投影歪みが大きくなります。視点はセンサーに面する側の建物を表示し、建物の背面側はマスクします。さらに、透視画像では、画像の縮尺は、天底から離れるほど小さくなります。つまり、地上分解能 (GSD) は画像の天底に近づくほど小さくなり、画像の端に向かうほど大きくなります。ピクセルは、台形になります。
カメラの視野 (FOV)	FOV は、センサーが照射中に感知できる角度の範囲です。これは、センサーのサイズ、焦点距離、および高度によって決定されます。焦点距離は、レンズの後節点から焦点面までの有効距離です。これは、画像の透視投影のジオメトリを決定します。焦点距離が短いほど、透視投影歪みは大きくなり、FOV は広くなります。
レンズ歪み	レンズは、透視投影のジオメトリに似ています。その結果、焦点面に投影されるオブジェクトの配置と形状が歪みます。放射量的には、焦点面に到達する光量も変化します。どちらのタイプの歪みも、画像の中心からの距離の関数として増加します。これらの影響は、中心部が最小で、画像の端に向かうほど増加します。
地球の曲率	地球の曲率による歪みは、広範囲の地球をカバーする画像や、高高度から鋭角に撮影された画像で最も一般的です。これは通常、短い焦点距離、高い高度、広い FOV で収集した航空写真や、ストライプまたはブロックの衛星画像に影響します。
起伏のずれ	起伏のずれは、特定の測地基準系より高い/低いさまざまな高度が原因で、オブジェクトの画像の視位置がシフトします。この地形的な変量は、センサーの表示方向や FOV とともに、フィーチャが画像上に表示されるときの距離と縮尺に影響します。
半径方向のずれ	たとえば、垂直画像の場合、電波塔のような高いオブジェクトは、画像の中心 (天底ポイント) から傾いているように見えます。塔の上部は画像内で塔の下には存在しないため、影響は起伏のずれと呼ばれます。
スキャン	航空写真をスキャンすると、まずフィルムの処理と保存で歪みが生じます。次に、スキャンプロセスで、レンズや他のスキャン装置によって歪みが追加されます。これらのエラーは、オルソ幾何補正プロセスで大部分を補正する必要があります。

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