測量士補 写真測量 問7出典: 令和5年度 問20

航空レーザー測量の原理・システム構成に関する誤り識別問題（令和5年度 問20）。正答は(2)です。

選択肢(2)が誤りの理由：航空レーザー測量では近赤外波長（約1,064 nm）のレーザー光を使用しますが，「雲の影響を受けない」という記述は誤りです。雲は水滴の集合体でレーザー光を散乱・反射するため，雲があるとレーザーが地面まで届きません。そのため，航空レーザー測量は基本的に晴天条件（雲のない状態）で実施する必要があります。近赤外波長は「葉のクロロフィルを透過して地面を計測しやすい（植生透過性）」という特性を持ちますが，雲は透過しません。

他の選択肢は正しい記述です。グラウンドデータの定義(1)，点間距離と高度の関係(3)，システム構成(4)，同時期撮影(5)はいずれも正確な記述です。

【航空レーザー測量の原理・規程に関する誤り識別問題】（令和5年度 問20）

【(2) が誤りの根拠：近赤外レーザーと雲の関係】

近赤外線（波長1,000〜1,500 nm）の特性：

• 水（H₂O）に対する吸収が強い → 水滴の集合体である「雲」を透過できない
• 乾燥した大気・薄い霞には一定の透過性がある
• 植生（葉のクロロフィル）は近赤外線を強く反射（反射率40〜50%）→ 葉の隙間から地面が計測しやすい

誤文：「雲の影響を受けない」→ 正しくは「植生の影響を受けにくい（葉の隙間から地面計測可能）が，雲の影響は受ける」

航空レーザー計測の飛行条件（作業規程の準則）：

• 雲量が少ない快晴〜晴れの条件を選択
• 薄曇りはフィルタリングの難易度が上がるため回避

【正しい選択肢の根拠】

(1) 正しい。グラウンドデータ（Ground Data）：

作業規程の準則の定義：「オリジナルデータ（全点群）から，建物・樹木・車両等の地表面以外の点をフィルタリングで除去した，地表面のみの三次元座標データ」

→ DEM（数値標高モデル）の基礎データとなる。

(3) 正しい。点間距離と対地高度の関係：

レーザースキャナの走査角αが一定の場合，地上での走査幅W = 2H tanα（H：対地高度）

取得点間距離Δd ∝ H（対地高度）× 走査角速度/パルス繰り返し周波数

→ 対地高度が高くなると取得点間距離が長くなる（点密度が低下）。

(4) 正しい。航空レーザー測量システムの構成（準則規定）：

• GNSS装置：航空機の三次元位置決定
• IMU（慣性計測装置）：航空機の姿勢（ロール・ピッチ・ヨー）計測
• レーザー測距装置：パルスレーザーのTOF測距
• 解析ソフトウェア：点群生成・フィルタリング・DEM作成

(5) 正しい。フィルタリング用数値写真：

グラウンドデータのフィルタリング精度確認・地物判別のための写真が必要。同時撮影することで，季節・植生状態の差異による判読困難を回避できる。

【航空レーザー測量の技術体系と精度管理の詳細】（令和5年度 問20）

【航空レーザー測量の点群生成原理】

各計測点の三次元座標は以下の計算で求まる：

P = GNSS_pos + R_IMU × (R_mount × R_scan × d_vector)

ここで：

• GNSS_pos：GNSS/IMU統合によるセンサ位置（X,Y,Z）
• R_IMU：IMUから得た航空機姿勢行列（ロール・ピッチ・ヨー）
• R_mount：IMUとレーザースキャナの取り付け姿勢差（事前校正）
• R_scan：スキャナの走査角行列
• d_vector：TOF計測による距離ベクトル

各要素の誤差が最終的な点位置精度に影響：

GNSS：水平±3〜5cm，鉛直±5〜10cm

IMU：姿勢精度0.005〜0.01°→H=1,000mで水平誤差±10〜17cm

距離計測：±1〜3cm

総合精度（地表面）：水平±10〜25cm，鉛直±5〜15cm（飛行高度1,000m級）

【近赤外レーザーの選択理由と代替波長】

近赤外（1,064 nm：Nd:YAGレーザー）が航空レーザーに多用される理由：

1. 植生透過性：植物の葉は近赤外を一部透過→葉の隙間から裸地面を計測可能

2. 反射率が高い：多くの地表面で高い反射率→SN比が良好

3. レーザー光源の成熟：Nd:YAGは高出力・長寿命・コスト安

例外的な波長使用：

• 532 nm（緑色・Nd:YAGの第2高調波）：水中浸透性→水深測量（バチメトリック）に使用
• 1,550 nm：人眼安全（Eye-Safe）波長→低空UAVレーザーで活用

いずれの波長も雲（水滴）には遮蔽される。

【グラウンドフィルタリングの代表アルゴリズム】

1. 傾斜ベースフィルタリング（Slope-based）：隣接点の傾斜角が閾値を超えたら非地面点に分類。建物・樹木の縁部で有効。

2. 数学的形態学（Morphological Filtering）：侵食・膨張処理で最低高度の点群（地面候補）を抽出。

3. 最小二乗反復法（MSRMF）：TIN面を反復的に更新し，面からの距離が大きい点を非地面点として除去。

4. 機械学習（ランダムフォレスト・PointNet）：近年の手法。点の属性（高さ・強度・法線ベクトル等）から地面/非地面を学習で分類。

作業規程の準則では，グラウンドデータの品質確認として，垂直位置精度（平地での RMSE≦0.25m 等）の検証点による確認が義務付けられている。

【測量士試験への接続】

測量士では，航空レーザー測量システムの誤差モデル（GNSS×IMU×距離の誤差伝播），点密度と地形図精度の計算，フィルタリングアルゴリズムの選択基準，DSM/DEMの差（nDSM：植生高さモデル）の活用が出題される。