航空測量点群データの広域的活用に向けた自動セグメンテーション手法の適用性評価
2026 年 7 巻 2 号 p. 81-89
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2026 年 7 巻 2 号 p. 81-89
本研究は，近年拡充されている都市域における点群データの利活用に向けて，点密度が低く粗密が混在する航空レーザ測量点群に対するPointNet++を用いたクラス分けへの適用性を評価した．東京都多摩地域の点群をCloudCompare で6 クラス（Building，Road，Vegetation，RailWay，Parking，ElectricWire）への分類を目的として，ラベリングし学習・推論を実施した．屋内点群を前提とする近傍探索条件に整合させるため，ネットワーク構造と学習設定を固定したまま点群スケールを調整し，Ball Query で十分な近傍点数を確保した．結果として，スケールを0.030 倍したケースで推論が安定し，mIoU，mACC，OA の各指標が最良値を算出した．点群のスケール調整は低密度航空点群への有効な前処理であり，それを用いることで，広域環境把握や防災応用に向けたセグメンテーションの実現可能性を示した ．
