地上LiDARデータからの緑視率推定手法の開発

Abstract

004年の景観法の施行を受け, 景観指標の簡易的な計測手法が求められている. 本研究では地上LiDAR(Light Detection and Ranging)で計測した3次元点群データから, 緑視率を推定する手法を開発した. まず, ボクセルによる多段階スケールの分類により, 3次元点群から植生点群を抽出する手法を開発した. エコーデータを用いることで網状フェンスを良好に分離でき, 点群分類精度はF値で約96%であり, 本手法により効果的に市街地の植生を抽出できることを示せた. さらに, 分類後の点群から緑視率の推定を行ったところRMSE (Root Mean Square Error)が約2%と良好で, 航空機計測での結果よりも高精度であった. 推定した視野の再現性も高く, 地上LiDARによる緑視率推定の有効性が示せた. 今後航空機計測と組み合わせ, 遠景を含めた緑視率を推定する必要がある.

In this paper, we present a method to estimate green space ratio (GSR), that is a landscape index representing a proportion of green area to a whole view area, by using terrestrial light detection and ranging (LiDAR). First, the method extracts vegetation points out of the 3D point clouds. The method calculates the surface roughness in multi-scale voxels, and the vegetation is extracted by referring to the surface roughness and the voxel continuity. Then, GSR is estimated via occlusion map by examining the occlusion by vegetation. In this regard, the echo data representing the number of echoes and reflected timing (first, last, others) are utilized. We applied the method to thirteen data sets collected in a residential area in Fushimi, Kyoto and estimated GSRs. We compared the results with the ground truth data and obtained RMSE of approximately 1.6%. The estimated GSRs are reasonable to suppose that our method shows great improvement in the accuracy compared to the result with airborne LiDAR.