
写真測量法は、写真画像や電磁放射画像やその他の現象のパターンを記録、測定、解釈するプロセスを通じて、物理的物体や環境に関する信頼できる情報を取得する科学技術です。[1]
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この手法の発明はエメ・ローセダ[2]によるものとされているが、「写真測量法」という用語はドイツの建築家アルブレヒト・マイデンバウアー[3]によって造られ、1867年の論文「Die Photometrographie」[4]に掲載された。
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写真測量法にはさまざまなバリエーションがあります。1 つの例は、2 次元データ (つまり画像) から 3 次元測定値を抽出することです。たとえば、写真画像平面に平行な平面上にある 2 点間の距離は、画像のスケールがわかっている場合は、画像上でそれらの距離を測定することによって決定できます。もう 1 つの例は、物理ベースのレンダリングを目的として、材料の写真からアルベド、鏡面反射、金属性、アンビエント オクルージョンなどの量を表す正確な色の範囲と値を抽出することです。
近距離写真測量とは、従来の航空 (または軌道) 写真測量よりも短い距離から写真を収集することを指します。写真測量分析は 1 枚の写真に適用することも、高速写真撮影とリモート センシングを使用して、測定値と画像分析を計算モデルに入力し、実際の 3D 相対運動を精度を高めながら連続的に推定することで、複雑な 2D および 3D運動場を検出、測定、記録することもできます。
地形図に等高線を描くために使用されたステレオプロッタから始まり、現在ではソナー、レーダー、ライダーなど、非常に幅広い用途に使用されています。
方法


写真測量では、光学や射影幾何学など、多くの分野の手法が用いられます。デジタル画像のキャプチャと写真測量処理には、いくつかの明確に定義された段階が含まれており、最終製品としてオブジェクトの2Dまたは3Dデジタルモデルを生成することができます。[6]右側のデータモデルは、写真測量法にどのような種類の情報が入り、どのような種類の情報が出力されるかを示しています。
3D 座標は、 3D空間における物体点の位置を定義します。画像座標は、フィルムまたは電子画像装置上の物体点の画像の位置を定義します。カメラの外部方向[7]は、空間内での位置と視線方向を定義します。内部方向は、画像化プロセスの幾何学的パラメータを定義します。これは主にレンズの焦点距離ですが、レンズの歪みの説明も含めることができます。さらに追加の観察が重要な役割を果たします。スケールバー、基本的には空間内の 2 点の既知の距離、または既知の固定点を使用して、基本的な測定単位への接続が作成されます。
4 つの主な変数はそれぞれ、写真測量法の 入力または出力になります。
写真測量のアルゴリズムは、通常、参照点の座標と相対変位の誤差の二乗の合計を最小化しようとします。この最小化はバンドル調整と呼ばれ、多くの場合、 Levenberg-Marquardt アルゴリズムを使用して実行されます。
立体写真測量
ステレオ写真測量法と呼ばれる特殊なケースでは、異なる位置から撮影された 2 枚以上の写真画像で行われた測定を使用して、物体上の点の 3次元座標を推定します (ステレオスコピーを参照)。各画像で共通点が識別されます。カメラの位置から物体上の点までの視線 (または光線) を作成できます。これらの光線の交点 (三角測量) によって、点の 3 次元位置が決定されます。より高度なアルゴリズムでは、対称性など、事前にわかっているシーンに関するその他の情報を利用することができ、場合によっては 1 つのカメラ位置からのみ 3D 座標を再構築できます。ステレオ写真測量は、非回転[8] [9]および回転構造の動的特性とモード形状を決定するための堅牢な非接触測定技術として登場しています。[10] [11]写真測量モデルを作成するための画像の収集は、より正確には、ピエール・セガンにちなんでポリオスコピーと呼ぶことができます[12]
統合
写真測量データは、他の技術から得られる距離データで補完できます。写真測量は x 方向と y 方向の精度が高く、距離データは一般に z 方向の精度が高くなります[引用が必要]。この距離データは、LiDAR、レーザー スキャナー (飛行時間、三角測量、または干渉法を使用)、白色光デジタイザー、および領域をスキャンして複数の離散ポイント (一般に「ポイント クラウド」と呼ばれる) の x、y、z 座標を返すその他の技術によって提供できます。ポイント クラウド フットプリントでは明確に定義できない建物のエッジを、写真で明確に定義できます。両方のシステムの利点を取り入れて統合し、より優れた製品を作成することは有益です。
3D ビジュアライゼーションは、航空写真[13] [14]と LiDAR データを同じ参照フレームでジオリファレンスし、航空写真をオルソ補正し、オルソ補正した画像を LiDAR グリッドの上にドレープすることで作成できます。また、航空写真や衛星 ( SPOT 衛星画像など) のペア (または複数) を使用してデジタル地形モデルを作成し、3D ビジュアライゼーションを作成することも可能です。次に、適応型最小二乗ステレオ マッチングなどの手法を使用して、カメラ モデルを介して変換される高密度の対応配列を作成し、デジタル地形モデルとオルソ画像製品の作成に使用できる高密度の x、y、z データ配列を作成します。これらの手法を使用するシステム (ITG システムなど) は 1980 年代と 1990 年代に開発されましたが、その後 LiDAR とレーダー ベースのアプローチに取って代わられました。ただし、これらの手法は、古い航空写真や衛星画像から標高モデルを導出する際に今でも役立つ場合があります。
アプリケーション
写真測量は、地形図作成、建築、映画制作、エンジニアリング、製造、品質管理、警察捜査、文化遺産、地質学などの分野で使用されています。考古学者は、大規模または複雑な遺跡の計画を迅速に作成するために写真測量を使用し、気象学者は客観的な気象データが得られない場合に竜巻の風速を決定するために写真測量を使用します。

また、映画のポストプロダクションで実写とコンピューター生成画像を組み合わせるのにも使用されます。『マトリックス』は映画でフォトグラメトリが使用されている良い例です(詳細はDVDの特典に記載されています)。フォトグラメトリは、『The Vanishing of Ethan Carter』やEA DICEの『Star Wars Battlefront』などのビデオゲームのフォトリアリスティックな環境アセットを作成するために広く使用されています。[15]ゲーム『Hellblade: Senua's Sacrifice』の主人公は、女優のメリナ・ユルゲンスをフォトグラメトリでモーションキャプチャしたモデルから作成されました。[16]
写真測量は、衝突工学、特に自動車の分野でもよく使用されています。衝突事故の訴訟が発生し、エンジニアが車両に生じた正確な変形を判定する必要がある場合、数年が経過し、残っている唯一の証拠は警察が撮影した衝突現場の写真だけであることが一般的です。写真測量は、問題の車両がどの程度変形したか、つまりその変形を生み出すのに必要なエネルギー量を判断するために使用されます。その後、そのエネルギーを使用して、衝突に関する重要な情報 (衝突時の速度など) を判定できます。
マッピング
フォトマッピングとは、「地面の合成写真」であるフォトモザイク[18]から描画された「地図作成の強化」[17]を使用して地図を作成するプロセスであり、より正確には、「個々の写真の傾きを修正し、共通のスケール(少なくとも特定の制御ポイントで)にした」制御されたフォトモザイクです。
画像の補正は、一般的に「既存の地図または地上測定から位置が導き出された4つのコントロールポイントのセットに各写真の投影画像を当てはめる」ことによって実現されます。これらの補正されたスケールの写真がコントロールポイントのグリッド上に配置され、巧みなトリミングとフィッティング、および主点の周囲の起伏変位(削除できない)が最小限である領域の使用により、それらの間の良好な対応関係が達成されます。」[17]
「何らかの形の写真地図が将来の標準的な一般地図になると結論付けるのは、かなり合理的である。」[ 19]彼らはさらに、「写真地図作成は、高高度航空機や衛星画像などの将来のデータソースを合理的に活用する唯一の方法であると思われる」と示唆している 。
考古学

オルソフォトマッピングと考古学のつながりを示すために、[20]歴史的な航空写真が、構造物の壁の発掘調査を導くベンチュラミッションの再構築に役立てられました。

頭上写真撮影は、考古学的な遺跡の表面遺構や発掘現場の露出部をマッピングするために広く適用されてきました。これらの写真を撮るための提案されたプラットフォームには、第一次世界大戦の軍用気球、[21]ゴム製の気象観測気球、 [ 22] 凧、[22] [23]発掘現場の上に構築された木製のプラットフォーム、金属フレームワーク、[22]はしご(単独または棒や板で支えられたもの)、3本脚のはしご、単一および複数セクションの棒、[24] [25]二脚、[26 ] [27] [28] [29]三脚、[30]テトラポッド、[31] [32]および空中バケットトラック(「チェリーピッカー」)[33] などがあります。
手持ちで天頂付近から撮影した上空からのデジタル写真は、地理情報システム(GIS)と組み合わせて、発掘調査の露出を記録するために使用されてきました。[34] [35] [36] [37] [38]
写真測量は、従来の方法に比べて遺跡の地図作成が比較的容易で、仮想現実でレンダリングできる3Dマップの作成が可能であるため、海洋考古学でますます使用されるようになっています。[39]
3Dモデリング
似たような用途としては、物体をスキャンして自動的に3Dモデルを作成するというものがあります。写真測量は画像に依存するため、その画像が暗い、光沢のある、または透明な表面を持つ物体である場合、物理的な制限があります。そのような場合、生成されたモデルにはまだ隙間が残っていることが多いため、MeshLab、netfabb、MeshMixerなどのソフトウェアでさらにクリーンアップする必要があります。[40]あるいは、そのような物体にマット仕上げのスプレー塗装を施すと、透明感や光沢感がなくなります。
Google Earthは写真測量法を使用して3D画像を作成します。[41]
また、写真測量法を使用して、紛失/盗難/破損した遺物の 3D モデルを作成し、それをオンラインに投稿する Rekreiというプロジェクトもあります。
岩石力学
UAVや地上写真測量から得られた高解像度の3D点群は、不連続方向、持続性、間隔などの岩盤特性を自動的または半自動的に抽出するために使用できます。[42] [43]
ソフトウェア
写真測量用のソフトウェア パッケージは多数存在します。写真測量ソフトウェアの比較を参照してください。
Appleは2021年のApple Worldwide Developers ConferenceでmacOS Monterey向けのObject Captureと呼ばれるフォトグラメトリーAPIを発表しました。[44] APIを使用するには、 macOS Montereyを実行しているMacBookとキャプチャされたデジタル画像のセットが必要です。[45]
参照
- エメ・ロセダ – フランスの地図製作者、写真家、「写真測量の父」
- 3Dデータの取得とオブジェクトの再構築 – オブジェクトまたは環境をスキャンしてその形状に関するデータを収集します
- 複数の画像からの3D再構築 – 一連の画像から3Dモデルを作成
- 航空調査 – 高高度航空機から地質物理学的データを収集する方法
- アメリカ写真測量・リモートセンシング協会
- 共線性方程式 – 2D センサー平面座標と 3D オブジェクト座標を関連付ける 2 つの方程式
- コンピュータビジョン – 画像からのコンピュータによる情報抽出
- デジタル画像の相関と追跡 - 数学的画像技術
- エドゥアール・ドゥヴィル – フランスの測量士 (1849-1924)
- エピポーラ幾何学 – 立体視の幾何学
- 地理情報学 – 地理学と地球科学における情報科学手法の応用
- 地理情報工学 – 地理データ分野
- 地理情報システム – 地理データを取得、管理、提示するシステム
- 国際写真測量・リモートセンシング協会 – 国際非政府組織
- モバイルマッピング – 移動車両から地理空間データを収集するプロセス
- 国立航空写真コレクション – スコットランド、エディンバラのアーカイブ
- 神経放射場
- 潜望鏡 – 隠れた位置から観察するための器具
- 光傾斜測定
- 写真の解釈
- 距離計 – 遠くにある物体までの距離を測定するために使用する装置
- リモートセンシングおよび写真測量学会 – 英国学術団体
- ステレオプロッタ
- 同時位置推定とマッピング – ロボットや自律走行車が使用する計算ナビゲーション技術
- 動きからの構造 – 動く物体から3Dを再構築する方法
- 測量 – 点の位置と点間の距離や角度を決定する科学
- 無人航空写真測量調査 - UAV を使用した航空写真の撮影
- ビデオグラメトリー – 測定技術
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外部リンク
- 写真測量の歴史
- 文化遺産画像ウェブサイトの写真測量の概要
