SFM

【このテーマの記事は、UAV写真測量に必要な解析や、そのためのAgisoftPhotoScanの操作について解説しつつ、適切な設定の探し方を提案することを目的とします。注意事項や用語説明もありますので、最初のページから読んでください。教科書的な操作手順表はこちらのページにあります。】さて、本題に戻って、Step2の画像の読み込みについて説明する。「ワークフロー」("Workflow")メニューから「写真の追加」("AddPhotos")を選択するなどして「写真の追加」ダイアログを表

【このテーマの記事は、UAV写真測量に必要な解析や、そのためのAgisoftPhotoScanの操作について解説しつつ、適切な設定の探し方を提案することを目的とします。注意事項や用語説明もありますので、最初のページから読んでください。教科書的な操作手順表はこちらのページにあります。】Step4はSfMの中心で、最初のページで述べた4工程の処理を実行し、疎な点群（タイポイントの集合）の座標とカメラパラメータに関する最初の推定を行う。＜操作＞操作としては、「ワークフロー」("Wor

【概要】「Phantom4RTKが画像撮影位置を計測する精度は、触れ込みどおりRTK-GNSS測量レベルなのか」を検証するプチ実験を、研究室メンバー総出で、また各種UAVの操縦や写真測量の経験が豊富な小室隆助教（赤松良久研究室所属；博士（理学））と共同で行いました。その結果、今回は検証手段もRTK-GNSSなのでmm単位の精度評価はできませんが、なるほどRTK-GNSS測量レベルらしいという感触を得ることができました。現時点ではファームウェアand/orソフトウェアに不具

【このテーマの記事は、UAV写真測量について、日々の文献調査や研究で得た、PhotoScanに限らない一般的な情報を掲載していきます。用語の説明は「PhotoScanを極める」に譲ります。】＜プロローグ＞現在の標準的なUAV写真測量では、SfMの過程で内部パラメータを推定します。この「セルフキャリブレーション」におけるfの推定誤差が、大きな鉛直誤差を生むことがあります。対地高度100mの撮影でfの推定が1‰ずれると、地表の高さを大雑把には10cmほど見誤ることになります。このf

【このテーマでは、きちんと記事にまとめる暇のない、速報的なメモ書きを掲載します。】この記事は、"PhotoScanを極める"テーマのこちらの記事（2017年）などへの補足という位置づけです。AgisoftMetashapeなどのSfM-MVSソフトウェアでは、SfMの段階において、「バンドル調整」と呼ばれる最適化によりカメラパラメータを推定します（「写真のアラインメント」「カメラの最適化」）。ここでの最適化とは目的関数を最小化することです。コンピュータビジョンでいうところの

【このテーマでは、多数の設定の組み合わせについてMetashapeでSfMを実行し、高精度を出せる解析設定を探すためのPythonスクリプト"repeatSfM"について説明します。】【はじめに】現在一般的なUAV写真測量の解析において、精度の要は、SfMによるカメラパラメータの推定です。カメラパラメータの推定に誤差があると、最終的に地形が浮き上がって推定されたり、歪んで推定されたりするためです。AgisoftMetashape(PhotoScan)では、カメラパラメータの推

【このテーマの記事は、UAV写真測量に必要な解析や、そのためのAgisoftPhotoScanの操作について解説しつつ、適切な設定の探し方を提案することを目的とします。注意事項や用語説明もありますので、最初のページから読んでください。教科書的な操作手順表はこちらのページにあります。】Step13は、Step4-12のSfMによって推定されたカメラパラメータを用いて、SfMより密なマッチングを行い、密な3次元点群を生成する処理(MVS)である。操作としては、「ワークフロー」メ

【このテーマでは、きちんと記事にまとめる暇のない、速報的なメモ書きを掲載します。】【イントロ】MetashapeのPythonAPIは、通常の写真測量フローを自動化するだけでなく、様々な設定の組み合わせで精度を評価するなどの研究用途にも有用です。しかし、マニュアル（MetashapePythonReference）が簡潔であることや、クラスの構成の特徴？により、GUIやレポートに表示される精度情報（誤差の統計量など）を数値で取得しようとするだけでもなかなか大変です。例えば、

【このテーマの記事は、UAV写真測量について、日々の文献調査や研究で得た、PhotoScanに限らない一般的な情報を掲載していきます。用語の説明は「PhotoScanを極める」に譲ります。】【プロローグ】UAV写真測量では数百枚以上の写真を撮ることが多いですが、全ての画像を鉛直下向きに、つまり同じ向きで撮る「平行撮影」が、いまだ広く行われています。この撮り方は、DJIGSProなどの自動飛行アプリのデフォルト設定でもあります。地理院マニュアル案も、向きの異なる（傾きのある）画像

【このテーマでは、きちんと記事にまとめる暇のない、速報的なメモ書きを掲載します。】Multi-ViewTriangulationとは、多数の画像間でマッチングされた点の、各画像への投影位置（各画像上での座標）から、その点の3次元座標を求めることです。日本語に訳せば、「多視点三角測量」でしょうか。言うまでもなく、SfMに必須の処理の1つです。Multi-ViewTriangulationの標準的なアルゴリズムは「再投影誤差の2乗和の最小化」だとされてきました（1)のp.13）が、

【このテーマでは、きちんと記事にまとめる暇のない、速報的なメモ書きを掲載します。】Metashapeで「写真のアラインメント」を実施した後の見落としがちなチェックポイントたちを、走り書き程度ですがメモします。他に、本記事では触れない基本的チェックポイントとして、次のポイントがあります。点群全体の統計量（再投影誤差RMSなど）内部パラメータの推定結果（「カメラキャリブレーション」ダイアログ、「歪曲プロット」含め）（すでにマーカーを置いている場合）マーカー関連諸量（「誤差(pix)

【このテーマでは、きちんと記事にまとめる暇のない、速報的なメモ書きを掲載します。】MetashapeProfessionalversion1.5.4では、以前のバージョン（PhotoScanProを含む）と比べ、標定点の誤差表示に大きな変更があったようです。知らないままだと、精度の報告や設定を誤る恐れのある、ちょっと怖い変更です。私の研究室でも最近気づいて驚き、確認・検証中ですが、現時点でわかったことをメモしていきます。ユーザーの方や販売者の方に参考にしていただければ幸いです

【このテーマの記事は、学術誌や学会等で発表した内容の宣伝です。】日本写真測量学会の平成30年度秋季学術講演会（11月8日、アオーレ長岡）で、「UAV写真測量のSfMにおける斜め撮影の導入に関する基礎的シミュレーション」というタイトルで、発表を行いました。この発表では、CGシミュレーションに基づき、○従来の下向きの平行撮影ではドーム状変形などの非線形系統誤差が生じること○ドーム状変形は少数の「斜め撮影」の導入で解消できることを示し、最適な角度を検討しました。発表のスラ

10月23日、新山口駅に見馴れない新型保線車両を見つけました。新幹線用の保線車両です。正体が分からないのでいろいろ検索してみました。一説には新型DGSだとTwitterに書かれていましたが、車体にはSFM-C1030と記されています。一般的に線路保全の事業車はマルタイことマルチブルタイタンパーが有名ですが。あとレール削正車ですね。DGSとはダイナミックスタビライザーの略で、マルタイによる作業後にレールの歪みは矯正されますが、バラスト内に一定の空隙が生じます。すると枕木の横圧抵抗力