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している。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る。
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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くという。
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るとしている。
研究題目 | 点群を作る段階における「点群のノイズ処理とモデリング処理」及び点群を活用する段階における「AIを活用した差分解析手法の開発」 | |
研究期間 | 2024年3月1日~2025年3月31日 | |
研究内容 | 1. 倒壊・損傷差分解析(建物の大規模改修壁面調査・罹災証明) 2. CO2吸収量解析 (森林・農地 CO2 吸収量算定・J-クレジット) |
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役割 | DiO | 現地フィールドワークの計画・実行 写真測量、レーザー等の計測 (ドローン等) 目的に応じた点群データの作成・処理手法の検討 |
須﨑研究室 | 現地フィールドワークへの参加 AIを活用した点群データの差分解析手法の検討 |
研究内容の詳細
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。
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。