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J-GLOBAL ID：202002262999702593   整理番号：20A1006022

地上および移動レーザ走査を組み合わせたSLAM支援森林プロットマッピング【JST・京大機械翻訳】

SLAM-aided forest plot mapping combining terrestrial and mobile laser scanning

著者 (11件)： Shao Jie (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products, Institute of Remote Sensing Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Shao Jie (IRIT, CNRS, University of Toulouse, Toulouse 31062, France) ,  Zhang Wuming (School of Geospatial Engineering and Science, Sun Yat-Sen University, Zhuhai 519082, China) ,  Zhang Wuming (Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Zhuhai), Guangdong, China) ,  Mellado Nicolas (IRIT, CNRS, University of Toulouse, Toulouse 31062, France) ,  Wang Nan (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Jin Shuangna (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products, Institute of Remote Sensing Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Cai Shangshu (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products, Institute of Remote Sensing Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Luo Lei (Key Laboratory of Digital Earth Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China) ,  Lejemble Thibault (IRIT, CNRS, University of Toulouse, Toulouse 31062, France) ,  Yan Guangjian (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Beijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing Products, Institute of Remote Sensing Science and Engineering, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)
資料名： ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)  (ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 163  ページ： 214-230  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0048A  ISSN： 0924-2716  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： プロットから収集した正確な構造情報は,森林資源に関する管理と意思決定において重要である。現在,レーザ走査は,三次元(3D)構造情報を得るために,林業在庫において広く使われている。地上の森林測定における3つの主要なデータ収集モードがある:単一走査地上レーザ走査(TLS),マルチスキャンTLS,およびマルチシングルスキャンTLS。それにもかかわらず,これらのモードの各々は,森林測定のための特定の困難を引き起こす。オクルージョン効果により,単一走査TLSモードはツリーの片側に対する走査を提供する。しかしながら,マルチスキャンTLSモードは,オクルージョン問題を克服するが,より長い取得時間,より多くの人間の労働,およびデータ前処理におけるより多くの努力のコストにおいて問題を克服する。マルチシングルスキャンTLSモードは,作業負荷とオクルージョン効果を減少させるが,森林の完全な3D再構成を欠いている。TLS法におけるこれらの問題は,移動レーザ走査(MLS)により大きく回避される。しかし,森林の幾何学的特異性(例えば,木の形状,位置,およびオクルージョンの間の類似性)は,運動推定を複雑にし,マッピング精度を低下させる。したがって,本論文は,森林3Dデータ収集のために単一スキャンTLSとMLSを結合する新しい方法を提案した。単一スキャンTLSデータを参照として用い,その上にMLS点雲を登録し,単一スキャンTLSデータの省略を行った。参照に関するMLSポイントクラウドを登録するために,著者らはツリーステムの中心線をサンプリングする仮想特徴点を抽出して,新しい最適化ベースの登録フレームワークを提案した。以前のMLSに基づく研究とは対照的に,提案した方法は木の自然な幾何学的特性を十分に利用する。著者らは,3つのデータセットに関する提案方法の有効性,ロバスト性および精度を実証して,それから著者らは構造情報を抽出した。実験結果は,1つのスキャンによって引き起こされた樹木幹データの省略がMLSデータによって補償されることができて,現場測定の時間がマルチスキャンTLSモードのものよりはるかに少ないことを示した。さらに,単一スキャンTLSデータは,MLSベースの森林マッピングに対する強いグローバル制約を提供し,それにより,水平および垂直方向の両方において,2.0cm以下の平均誤差のような低いマッピング誤差を達成することができた。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  意思決定 ,  林業 ,  三次元 ,  類似性 ,  有効性 ,  ロバスト性 ,  動き推定 ,  *オクルージョン ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  特徴点 ,  在庫 ,  *レーザ走査 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 森林マッピング ,  ライダ ,  SLAM ,  単一走査TLS ,  MLS

分類 (2件)： 測樹学  (FF01040T) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (7件)： 地上 ,  レーザ走査 ,  SLAM ,  支援 ,  森林 ,  プロット ,  マッピング