ArcGIS Drone2Map プロジェクトにコントロール ポイントを取り込むことで、出力プロダクトの精度が向上し、正確な計測値を得ることができます。 しかしながら、プロジェクトでコントロール ポイントをリンクするプロセスには多くの労力と時間を要します。 これに対処するため、Drone2Map では、調整プロセス中にコントロール ポイントを自動的にリンクする機能が用意されています。 ディープ ラーニング モデルを使用して、プロジェクト画像内でいくつかのタイプのコントロール マーカーが検出されます。
コントロールの自動リンクのオプション
コントロールの自動リンクを使用するには 2 つの方法があります。 コントロール ポイントを自動的にリンクするように設定するか、コントロール ポイントを自動的にリンクして調整するように設定します。
1 つ目のオプション (自動リンク) では、関連する画像内のコントロール ポイントがリンクされますが、それらのコントロール ポイントは調整プロセスに取り込まれません。 このオプションでは、コントロール マネージャーでリンクを確認および編集することによって、画像内のリンクの配置をさらに柔軟に制御することができます。 このオプションの場合、コントロール ポイントを調整に取り込むプロセスを再度実行する必要があります。
2 つ目のオプション (自動リンクと自動調整) では、関連する画像内のコントロール ポイントがリンクされ、それらのコントロール ポイントが調整に取り込まれます。 このオプションは、コントロール ポイント マーカーが正確に検出されてリンクされることを確信している場合に使用します。 コントロール ポイント マーカーの検出、リンク、調整とプロダクトの作成をすべて一続きの処理で実行できるため、単一のプロセスにはこのオプションが最も適しています。
コントロールの自動リンクのワークフローについては、「コントロールの自動リンクの使用」をご参照ください。
サポートされているコントロール ポイント マーカー
Drone2Map のコントロール ポイント自動検出機能では、いくつかのコントロール ポイント マーカーがサポートされています。 現在サポートされているコントロール マーカーのタイプを次に示します:
サポートされているフライト モード
また、検出プロセスは、直下画像が含まれているプロジェクトでのみ使用できます。 斜め撮影フライトに対してコントロールの自動リンクを使用した場合、ポイントの検出に失敗することがあります。 また、高度が地表面の標高を大きく下回るか上回る画像ではコントロール ポイント マーカーが正確に検出されないことがあるため、ドローン画像の高度値が正確である必要があります。 使用される最初のモデルには上記のような制限がありますが、時間の経過とともに改善されていきます。
以下の図に、サポートされているフライト モードとサポートされていないフライト モードを示します:
パフォーマンス
コントロールの自動リンクでは、ArcGIS Drone2Map 用のディープ ラーニング ライブラリーが使用されます。 これらのライブラリーは、サポートされている NVIDIA GPU を使用して、コントロール ポイント マーカーの検出とリンクを行います。 CUDA 計算機能 7.5 以上および 8 GB の VRAM を搭載した NVIDIA GPU を使用することをおすすめします。 さらに強力な GPU を使用すると、コントロール ポイント マーカーの検出とリンクに必要な時間が短縮されます。
コントロールの自動リンクを使用する際のハードウェア要件の詳細については、「ArcGIS Drone2Map のシステム要件」をご参照ください。
ベスト プラクティス
コントロールの自動リンクによって最良の結果を得るための推奨事項を次に示します:
- 最良の検出結果を得るには、上図に示すような地上コントロール ポイント マーカーを使用します。
- インポートしたコントロール ポイントが正しい座標系にあり、撮影方法と一致していることを確認します。
- ドローン画像の高度がコントロール マーカーの標高に近いことを確認します。
- フライトを実施する際には、可能な場合、地上コントロール ポイントをプロジェクト エリア全体に均等に分散させます。
- 地上コントロール ポイント マーカーが隠れたり濃い影の中に入る可能性を減らすため、空全体または空の大部分が雲に覆われた日にはフライトを避けます。