LiDAR 点群の地表面分類手法の比較・検証
2025 年 6 巻 3 号 p. 559-572
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2025 年 6 巻 3 号 p. 559-572
近年，様々な分野で 3 次元点群データの利活用が進み，地形解析用の Digital Terrain Model（DTM）取得手段となっている． 取得方法には Mobile Laser Scanner（ MLS ）， Unmanned Aerial Vehicle（ UAV ）， Terrestrial Laser Scanner（TLS），Airborne Laser Scanner（ALS）がある．本研究では，これらから得た点群データを用いて，地表面分類手法である Simple Morphological Filter（SMRF），Cloth Simulation Filtering （CSF），Improved Adaptive Triangulation（IAT）を比較・評価した．Precision, Recall，Accuracy，F1-Scoreを評価指標とし，二元配置分散分析とフリードマン検定で統計的有意性を検証した結果，複数の評価指標でデータセットの主効果が統計的に極めて有意であることが分かった．
