研究課題
基盤研究(B)
近年、3次元点群データの取得が進み、その利活用が期待されている。3次元点群データは、その膨大なデータ量、および更新方法が課題となる。本研究では、MMSや航空機レーザなどから得られた3次元点群データを対象とし、それらのデータ圧縮手法、および変化点・地物数・位置推定を含むデータ更新手法の構築を行った。さらに、圧縮・更新の両者の視点から、総合的に提案手法を評価し、今後の基盤データ整備・更新に対する方法論を提示した。
空間情報学
3次元点群データは、自動運転、防災・減災、インフラ維持管理などに重要なデータであるが、データ量やその後の処理に対する負荷も大きく、幅広い分野における利活用を阻害する一因にもなってきた。3次元点群データをデータ基盤と考えた場合、継続的な整備・利用の視点から、いかに更新するかの検討も重要になる。これらの課題を包括的に解決するために、状態空間モデル、スパースモデリング、深層学習の手法を統合・発展させ、新規性かつ創造性の高い方法論を構築した。
