抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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UAV航空写真によって生成された高密度点群データの精度の比較検証を行い,絶対定位法との違いの影響を明らかにした。定位方法は,1)基準点とプラットフォームのGNSS座標を航空三角測量に取り入れ,2)基準点とプラットフォームのGNSS座標を,最初に生成した高密度点群の剛体変換に用いた。そして各方法では高密度点群を2つの方法で生成したもので,それは基準点を使用するかしないかである。精度の検証は,LiDARデータと各高密度点群から得られた樹木位置の比較によってなされた。方法2)の水平精度結果は,方法1)より著しく劣っていた。ピックアップした樹木座標を用いた射影変換の後は,方法2)の水平精度が大きく改善された。高さの精度に関しては,基準点ありの方法1)で誤差は樹高の10%以内であった。しかし,基準点なしの方法1)では全体的に偏向が生じた。方法2)では,高密度点群に及ぼす非線形ゆがみの影響が示唆された。UAV導出画像により得られた高密度点群データを用いることにより,異なる座標決定法からの推定位置精度を比較した。4つの座標決定法を採用したものである。最初の方法は画像の位置を推定するときに,基準マークとプラットフォームのGNSS座標を考慮した。第2の方法では,まず高密度点群を生成し,基準マークとプラットフォームのGNSS座標を用いて座標値を割り当てた。両者共に,基準マーク座標を除去することにより2つの変化を加えた。これら4つの方法で,高密度点群を生成し,木位置と高さを推定した。著者らは航空機搭載LiDARデータから樹木位置と高さデータを得て,4つの決定方法からの位置精度を別々に調べた。基準マークのGNSS座標を用いた座標決定法,および同決定法よりも優れるプラットフォームは後に座標を推定することを見出した。しかしながら著者らは,樹木位置に基づく射影変換を適用することにより,後者の方法における系統的誤差を除去できることを確認した。基準点座標とGNSS座標の両方を使えば,樹高の95%は10%以内の誤差レベルであった。計算から基準点座標を除去すると,誤差レベルはより高くなった。また後に座標を推定するとき,非線形ゆがみによって起きる付加的誤差を招くことを著者らは見出した。(翻訳著者抄録)
