衛星やドローンによる計測データから高い精度で現況を推定する技術の実用化を目指して　京都大学とDiOが点群データを用いた差分解析に関する共同研究を開始

• 共同研究の概要

　京都大学大学院工学研究科の須﨑純一研究室は、測量学を基礎に、衛星リモートセンシングや写真測量、レーザー等の計測、画像処理を通じて、都市を対象にした空間データや地図の生成に関する研究を行っています。DiOは、国内有数の機材と技術力によって、現地での撮影から点群データの取得やAIによる解析、３Dモデルの組成(モデリング)までを一貫して行うことができます。

　今後は、建物や森林・農地などを対象にしたフィールドワークにより、リアルなデータを収集して３Dモデルを組成するとともに、衛星や空中撮影で取得したデータから高い精度で現況を予測するアルゴリズムを開発し、AIを使って現況を推定する手法の開発へと進めていきます。

　これにより、建物の損傷度合いや森林・農地のCO2吸収量などを、撮影データから高い精度で迅速に判定できるようになり、災害発生時の建物の罹災証明の効率化・デジタル化や、CO2吸収量の面から森林・農地を価値化する（J-クレジット対応）ことが容易になるなど、幅広い分野への応用が期待されます。

※点群データとは

点群データは、3次元空間の座標(x,y,z)と光学上の色情報(R,G,B)を持った点の集合データのこと。ドローンや人工衛星によるレーザー測量や、対象物をさまざまな角度で撮影したデータを解析・合成して3DCGモデルを生成するフォトグラメトリによって、地形や物体などを「大量の点の集合体データ」として記録する。用途に応じて加工ができるため、土木から製造まで幅広い分野で活用が広がる。

• 研究内容の詳細

１．建物の倒壊・損傷差分解析

①大規模改修を控えたマンション壁面調査のデジタル化に向けた取り組み

ドローンを用いてマンションの壁面を複数のアングルから撮影。データを解析・合成して3DCGモデルを生成するフォトグラメトリの技術で点群データを取得し、通常と異常箇所の差分をＡＩで解析する操作性の高い調査方法の確立に向けて、解析に必要なデータを検討。

②罹災証明のデジタル化に向けた取り組み

震災が発生した際に目視判定が困難な建物の半壊基準をAIで解析・推定する方法の確立に向けて、解析に必要なデータを検討。

建物の倒壊・損傷 差分解析

２． CO2吸収量解析

人工衛星等を活用した、人手に頼らない森林や農地の CO2吸収量の測量及び解析の可能性について研究。点群データの活用によって、人工衛星で生じる２～３mの推定誤差を少なくする手法を検討。

CO2吸収量解析

株式会社DiO　会社概要