MMS点群からの建物モデリング
背景とねらい
レーザスキャナを車に搭載し，走行しながら3次元レーザ計測を行えるモービルマッピングシステム（Mobile Mapping System)により，市街地環境の3次元点群の取得が容易になっています．本研究では，取得した市街地の3次元点群から建物を自動でモデル化することを目的として，下図に示す，建物セグメンテーション法ならびに建物モデリング法を開発しています．建物3次元モデルの生成において，利用しやすいモデルを得るために詳細度LOD：Level-of-Detail）を考慮しています．また，コンパクトなモデル表現を可能とするための規則性の認識も行なっています．結果のモデルは，景観や日照，災害などの各種シミュレーション，建物リスクマップのベースなどに利用できます．
手法概要
本研究では，MMS計測点群の高精度建物セグメンテーション（建物の点群の高精度な抽出）とモデリングのアルゴリズムを開発しています．セグメンテーションでは，建物の低層部における塀や近接した看板などの影響によるアンダーセグメンテーション（分割不足）の問題を回避するために，水平スライス点群から推定した建物占有領域の重複度評価に基づいて，建物の点群のみを高精度に取り出すことを可能としています．モデリングでは，壁面平面抽出，壁面点群の地面投影と直線フィット，OBB（Oriented Bounding Box）のフィッティングによるLOD0モデル（フットプリント）生成，その鉛直方向スイープによるLOD1モデル生成を行います．その後，正面壁面の点群から画像を生成し，画像処理と規則直線フィットによるベランダや窓の規則性を考慮したモデリングを行ないます．
効果
下図が開発手法の適用結果です．札幌市をMMSで計測した点群に本手法を適用しました．セグメンテーションでは，Precision（正解率）とRecall（再現率）共に平均90％以上という結果が得られ，精度の高い処理が実現されたことを確認しました（下図上段）．モデリングの結果の詳細評価はまだ十分に行えていませんが，LOD0，LOD1モデルがMMS点群から自動で生成できること（下図下段），および，規則性を有するベランダや窓を持ったLOD1モデルが得られることを確認しました．計測データの抜けに対する処理の頑健さの向上が，より正確なモデリングに必要です．
関連論文など
Takuya Kanayama, Toshihide Mineushiro, Hiroaki Date, Satoshi Kanai, "Segmentation and LOD Model Generation of Buildings from MMS Point Clouds of Urban Area", International Conference on Precision Engineering (ICPE2018), Nov. 15th, 2018, Kamakura, Japan.
峯後俊秀，伊達宏昭，金井理：「市街地MMS計測点群からの建物LODモデリング―デプス画像を用いた3次元ファサードモデリング―」，2017年度精密工学会春季大会学術講演会講演論文集，pp.565-566，2017年3月13日，慶応義塾大学 矢上キャンパス，横浜市
