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PCLで点群処理

PCLで点群処理したあれこれを書いていきます。

【論文100本ノックの52】地上 LiDAR による樹幹太さの推定に関する研究

1 目 的

 点群に関する研究論文を読み、点群処理に関する知識を得るとともに、新たな研究のための気づきを得る。

 

2 はじめに

 100本計画の52本目として、和文5ページの本論文を読む。

 

3 対象論文と要約

3.1 対象論文

地上 LiDAR による樹幹太さの推定に関する研究

遠藤貴宏, 中村裕幸, 澤田義人, & 沢田治雄 東京大学

生産研究, 64(4), 585-589. 2012

https://www.jstage.jst.go.jp/article/seisankenkyu/64/4/64_585/_article/-char/ja/

3.2 研究内容

(社会的ニーズ)

 林野庁が調査した森林経営の問題として、省力技術の低コスト導入がある。

(提案手法)

 地上LiDARを用いて森林の状態を調査するとともに単木ごとに質を管理し、需要に応じた材を安定的に供給することにより単木の搬出までにかかる原木のコストを削減する

3.3 従来の問題点と解決法

・従来は十分な密度で取得した点群から、円状の部分を単木と判別していたが、森林の状態調査の低コスト化には、計測回数を少なくする必要がある。その場合、単木の幹にあたるレーザ光線数が減少し、点群が円状にならず円弧状になる。

→円弧状の点群から樹幹太さを推定するため、必要な要素技術を開発する。

 また、コスト削減につながる計測法や、可視化についても検討する。

3.4 提案手法

1.計測されたデータの少数点以下の値に対して丸め処理を行い,点群数の縮小を行うとともにセンサ由来の誤差を低減

2.ラスター型のDigitalElevationModel(DEM)の作成

3.DEMが存在するピクセル毎に円形を利用した探索により点群を抽出

4.単木の胸高直径を計測する際に利用される地上から1.3mを基準高さとして,1.3m以上の位置に存在する点群を1mごとの高さで分割およびグループ化

5.1m高さごとに含まれる点群の内,分割面から鉛直方向の10cm以内に含まれる点群をクラスタリング

6.クラスタリングされたオブジェクト毎に真円による近似を行い,樹幹太さを推定

7.5.の処理をピクセル毎に必要回数分実行

3.5 検証実験

 埼玉県の定期間伐されているスギ林に対し、提案手法を適用した。

 結果、地上10m以下の樹幹に対して概ね成功した。

 また、樹幹のみの点群を取得する知見を得た。

 本手法で低コスト計測を行うには、一度出来る限り広範囲のDEMを計測できるような場所にLiDARを設置することである。

3.6 今後の検討

・地上調査と照合し、位置精度も検証する

4 出現用語

 

5 おわりに

 林業に必要な情報がどんなものか、素人にはなかなかわからない。

 ただ、本論文からは、樹幹太さや曲がりが重要な情報であるとわかった。

 必要な情報がわかれば、それに向けた研究ができる。

 今後は、林業で必要となる情報を収集したい。

6 今後調査したい事項

  林業に必要な情報