デジタル露頭モデル

デジタル露頭モデル( DOM )は、仮想露頭モデルとも呼ばれ、露頭表面のデジタル 3D 表現であり、主にテクスチャポリゴンメッシュの形式で表されます。

DOMは、地質表面の方向、地層の幅や厚さなど、さまざまな地質学的特徴の解釈と再現可能な測定^[1]を可能にします。識別可能で測定可能な地質学的特徴の量は、露頭モデルの解像度と精度に大きく依存します。^[2]

リモートセンシング技術を使用することで、これらの3Dモデルは、数メートルの高さの崖壁など、アクセスが困難なエリアをカバーすることができます。従来のフィールドワーク方法を使用すると安全でない可能性のあるアクセスできないエリアでも、地質学的解釈を画面上で実行できること、および比較的短時間で大量のデータを収集できることは、DOMを使用する主な利点です。^{[3]デジタル露頭モデルの} ジオリファレンスにより、デジタル地質図やGISの結果など、他の空間データとの統合が可能になります。

フォトリアリスティックなテクスチャモデルの代わりに、3Dデジタル露頭モデルは、対応する画像のスペクトル（RGB）データで色付けされた点群で表現されることもあります。このような表面モデル表現は露頭の地形を正確に表しますが、離散的な性質のため解釈が難しいことがよくあります（図1を参照）。デジタルポリゴン露頭モデルに画像でテクスチャリングすると、高解像度の連続データでモデルが強化され、地質学的解釈が容易になります。^[2]

創作技法

テクスチャ付き DOM の作成は、主に次の 3 つのステップに分けられます。

必要なモデル解像度と精度を達成するために、データは主に地上^[2]（陸上）またはヘリコプタープラットフォーム（モバイルマッピング）から収集されます。^[4]航空機と衛星のデータを統合することもできますが、ほとんどの場合、近距離データが欠落している露頭領域の補完的なデータセットとして使用されます。^[5]

デジタル露頭表面モデル

デジタル露頭表面モデルの作成は、次の手順で構成されます。

データ収集

露頭表面モデルを作成するために必要なデジタルデータは、デジタル標高モデルの場合と同様に、レーザースキャンから取得するか、モーションからの構造またはステレオビジョン技術を使用して複数のビューから取得された複数の画像から再構築することができます。^[6]^{[7]画像ベースのモデリングを可能にするソフトウェアパッケージの不完全なリストは}、ここを参照してください。

上記の方法で作成されたモデルは、同等のスケールと詳細レベルを実現できる可能性があります。^[6]適用された方法に関係なく、主な結果データは類似しています。つまり、露頭表面を表す点群の形式で、多数の点の3D（X、Y、Z）座標です。

2. ポイントクラウドと地理参照の統合

異なる視点から得られた点群は、画像とともに単一の座標系に統合して登録する必要がある。登録プロセスでは、2つの点群の共通部分間の3D変換が計算される。3D変換パラメータは、2つの点群の対応する点、表面マッチング、およびGNSSとINSでサポートされているモバイルマッピングの場合は直接センサー方向法^{[8]を使用して見つけることができる。}

ポイントクラウドジオリファレンスプロセスでは、ローカルプロジェクト座標系と測地座標系の間で 3D 変換が計算されます。このアクションを完了するには、ポイントクラウド内に配置でき、測地系での座標がわかっている (測量方法またはGNSS を使用して測定)少なくとも 3 つのポイントが必要です。

3. ポイントクラウドのクリーニングとデシメーション

データ取得の方法論に関係なく、結果として得られるポイントクラウドは通常、フィルタリングされ、植生などの不要なオブジェクトが除去されます。露頭表面の複雑さとデータセットのサイズに応じて、全体的なポイントクラウド密度を減らす必要がある場合があります。

4. 3D三角測量と三角形メッシュの最適化

モデルテクスチャリングを可能にするために、編集されたポイントクラウドは三角形の不規則ネットワーク(三角形メッシュ) に変換されます。スキャンの影、植生、急激な地形の変化、ランダムエラーが発生する可能性があるため、3D データの正確な三角形分割は簡単な作業ではありません。そのため、等角性を改善したり、トポロジの問題を解決したり、反転した表面法線を再配置したりするには、追加のメッシュ編集と最適化が必要になることがよくあります。

デジタル画像

画像登録

テクスチャ付き 3D モデルを作成するには、すべての三角形メッシュの頂点と対応する画像ポイントの関係を定義する必要があります。その関係を見つけるために共線性条件を使用できますが、画像の内部および外部の方向パラメータがわかっている必要があります。

内部（固有）カメラ方向パラメータは、カメラのキャリブレーションプロセスから導出されます。

データ収集中にレーザースキャンを使用する場合、カメラはほとんどの場合スキャナーとしっかりと結合されており、スキャナーに対するカメラの向きは正確に測定されます。このような場合、 3D 変換を使用してすべての画像の外部 (外在的) 向きパラメータを簡単に取得できます。それ以外の場合は、3D 露頭表面モデルと画像上の少なくとも 3 つのポイントの既知の座標に基づいて、外部カメラ向きパラメータを確立できます。

写真モデリングから得られた 3D 露頭表面モデルの場合、内部および外部の画像方向パラメータはモデリングソフトウェアによって計算される場合があります。

2. 画像の事前選択と色のバランス調整

適用されたレンダリングアプローチ (次のセクションを参照) に応じて、テクスチャマッピングに最も関連性の高い画像を事前に選択する必要がある場合があります。

最終的なテクスチャリングプロセスで使用される画像が異なる照明条件下で取得され、異なる画像に表示される対応する特徴の色が大幅に異なる場合は、画像の色調整が必要になることがあります。

テクスチャマッピング

テクスチャマッピングアルゴリズムには、単一画像テクスチャリング、^[9]、テクスチャカラーブレンディング^[10]、ビュー依存テクスチャリング^[11]など、さまざまなものがあります。単一画像テクスチャリングアプローチは、そのシンプルさと効率性からよく使用されます^[3]^{[12] 。}

視覚化

テクスチャ付きの大きな 3D モデルの視覚化は、依然として多少問題があり、ハードウェアに大きく依存します。DOM の 3D 特性 (各 X、Y 位置に複数の値) により、ほとんどの地理情報システムへの入力に適さないデータ形式になります。ただし、地質学的解釈と測定も可能な既製の視覚化ソフトウェアパッケージがいくつかあります。

VRGeoscience Limited によるバーチャルリアリティ地質学スタジオ
Imaged Reality のStratabox
Lime（Virtual Outcrop Group 制作）
CAE Mining のSirovision
Riegl のRiSCAN PRO
3G Software & Measurement のShapeMetrix3D。複数の画像からサーフェスモデルを抽出することもできます。
Adamtech の3DM Analyst。複数の画像からサーフェスモデルを抽出することもできます。
Google のSketchUp 。多数のテクスチャマテリアルを含む大規模なモデルの処理には適していません。
CloudCompareオープンソースのポイントクラウドおよびメッシュ処理。

デジタル露頭モデルと写真パネル

写真パネルは複数の画像をモザイク状にしたもので、地質学では露頭の記録や幾何学的物体の特性の参照によく使用されます。このような写真パネルのスケールは、さまざまな地質学的特徴のサイズを評価するために大まかに設定されています。ただし、これらの尺度には通常、3D 露頭を 2D 画像平面に変換するときに生じる歪みや、手動による画像ステッチ処理の不正確さに関連する誤差が含まれます。^{[引用が必要]}

デジタル露頭モデルは 3D の性質を持つため、次のセクションにリストされている特徴の正確で精密な測定値を提供します。

デジタル露頭モデルから抽出可能なデータ

米国ユタ州グリーンリバー近郊の地質学的解釈を備えたデジタル露頭モデルの例。 — 図 2. 米国ユタ州グリーンリバー付近のデジタル露頭モデルの地質学的解釈の例。示されている露頭部分の寸法: 高さ約 350 m、長さ約 1.1 km。

^[2]を表す3D線の例:
- クリノフォームコンタクト
- 河川体と堆積構造
- 顔の連絡先
- 骨折
- 故障
- 埋め立て地の描写
- 地層層
- 局所的な堆積物の特徴、例えば潮汐束
走向と傾斜角
堆積層の厚さと幅
材料構成
距離に応じて変化するさまざまな要因の観察

補足データ

デジタル露頭モデルの分析は、次のようなさまざまな地理参照デジタルデータによって強化される可能性があります。

航空写真
衛星画像
デジタル地形モデル
地形図
地質図と断面図
地震画像
重力データ
磁気データ
地中レーダーで取得したデータ。^[13]
ハイパースペクトル画像^[14]
井戸コアデータ
井戸ログ
デジタル地質図から得られるデータ

DOM で地理参照されていないデータを使用することは可能ですが、補助データを DOM に対して相対的に配置するために追加の作業が必要になります。

アプリケーション

アクセスが制限されている地域やデータ取得コストが高すぎる地域での露頭類似地質（炭化水素などの資源を含む地下構造に類似した地質構造）の特性評価にDOMを使用する
地質モデリング
- 地質学的プロセスに関する詳細な理解の向上
- 高解像度測定による貯留層モデルの強化^[15]
- 地下の岩石層に関する理解を深める
- DOMから直接得られる地質モデリングの入力データ
石油回収の強化
教育目的：フィールドトリップ前にDOMを利用すれば、学生は現地に慣れることができ、その後に議論の論点のいくつかを検証できるようになります。^[1]

参照

参考文献

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外部リンク

VRジオサイエンス株式会社
イメージ化された現実
バーチャル露頭地質学グループ
ジオスペースリサーチ株式会社
ユタ州ブッククリフスのブレイズキャニオン出身の息子、BYU PRISM グループより

[BKJ05-1] JA Bellian、C. Kerans、DC Jennette、2005 年。「デジタル露頭モデル: 地層モデリングにおける地上スキャン LIDAR 技術の応用」、Journal of Sedimentary Research、第 75 巻、第 2 号、pp. 166-176

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