LiDARで大都市をマッピング：未来はここにある。

YELLOWSCAN：世界の都市がメガシティ化しつつある今、LiDAR（そしてある程度の写真測量）は、持続可能な成長計画に関して、すでに未来の波であると主張されていますね。 なぜ、3Dマッピングの活用が不可欠なのでしょうか？

自動運転車のナビゲーションから交通流の最適化、ドローンやロボットを使った自動配送システムなど、自動化が進む都市では、正確なジオメトリデータが非常に重要なのです」。 多くのセンサーを統合するスマートシティでは、正確なジオメトリを持つことが重要であり、都市の正確な3Dモデルが必要です。 また、ビルディングLiDARのフットプリントを更新しておくことも重要です。 中国やインド、中東、そして西ヨーロッパなど、発展途上の巨大都市で多くの建設が行われる場合、最新のLiDARデータが必要です。

YELLOWSCAN：お二人は、2015年にヘリコプター搭載のLiDARによるダブリンデータの収集に取り組まれましたが、飛行計画からデータ作成まで、どれくらいの期間を要しましたか？

これは、ユニバーシティ・カレッジ・ダブリン（UCD）のDebra Laefer教授が2013年から企画したものです。 私たちは博士課程をスタートさせるために彼女のグループに参加しました。 彼女は、UCDの都市モデリンググループに所属し、そのLiDARデータを取得するためにEU研究評議会から資金を得ました。 飛行ルートや標高の計画など、技術的な計算も多く、準備も大変でした。 飛行帯が2連になっていて、チェス盤のように一方の角から対角線上にもう一方の角まで、水平と垂直の2方向で20本前後ありました。 建物の影や木の葉など、植生を最小限に抑えるために、同僚が冬の時期にデータを取得することを選択したのは興味深かったです。 外注先が行うキャプチャに半日を要し、数週間後に納品されました。 生データセットはNYUオープンデータリポジトリで公開されています。

YELLOWSCAN：『GIM-International』誌に共著でまとめた記事とは別に、ダブリンの調査はどのように活用されたのでしょうか。

また、ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensingをはじめ、データセットのさらなる活用を模索するいくつかの論文が発表されました。 また、Debra Laefer教授は、そのLiDARデータセットについて10以上の論文を発表しています。

[Iman Zolanvari] 博士号を取得した後、トリニティ・カレッジ・ダブリン（TCD）に入り、LiDARの生データセットにラベルを付けるというアイデアを提案しました。 生の点群自体は構造化されておらず、3次元空間の点X Y Zのジオメトリと、スキャナーに戻されたレーザー光の強度しか持っていませんでした。 請負会社自身が植生や建物の原始的な分類をしたのですが、明らかに不十分でしたね。 私が提案し、21人の協力を得て実現したのは、「建物」「地面」「植生」という3つの粗いカテゴリーのデータセットを、2,500時間以上かけて手作業で処理することでした。 建物」はファサード、屋根、窓、ドア、「地面」は歩行者、道路、芝生の3つのカテゴリーに分けられ、「植生」はすべての樹木と潅木に分類されています。 残ったものは、UNDEFINEDポイント（ビン、ベンチ、車など）です。

これは、密度やカバーエリアなど、さまざまな用途に対応するために設計された、新しい都市データセットです。 その最たるものが、機械学習の技術を採用することでしょう。 自動車が都市を走ったり、森林の監視をしたり、あるいは都市計画や緊急事態の管理など、これらのアプリケーションに対応するためには、3Dシーンを理解する必要があるのです。 ビジネスマーケティングでも、LiDARは応用範囲が広い。例えば、ある企業が二重窓を設置したい場合、一重窓の数が多い建物にアプローチすることになる [and get an accurate map of it]…したがって、ライダーデータセットのうち、どれがまさにその構造要素であるかを知る必要があります。

そこで、アノテーションを付けたダブリンLiDARデータセットを用いて、[the point clouds] を階層的に手動でラベル付けしました。 異なるニーズ、異なるアプリケーションを持つ人々が、ダブリンシティセンターのすべての構造要素（例えば窓やすべての屋根）にアプローチして抽出し、その情報を使って、都市の特徴をラベリングして抽出するためのニューラルネットワークを訓練することができます。

YELLOWSCAN：LiDARを考古学的に利用すると、意外な発見があることが多いんですよ。 LiDARと写真測量の結果、ダブリンについて驚きや発見があったのでしょうか？

まず驚いたのは、点群の密度が高いことです。1平方メートルあたり約300点で、これは5年経った今でも、大都市圏のデータセットとしては最も密度が高い部類に入ります。 また、リフィー川とその周辺の標高では、その地域の平均標高と高さがよくわかります。 GIMの記事の最初の画像では、データセットのカラー化フォーマットで、ポイントの標高に関する色を追加しているのがわかります。 ダブリンの南部は、川の周囲よりも平均して標高が高いことがよくわかると思います。 では、仮にアイリッシュ海からドックに向かって洪水が起こったとしたら？ 低地は洪水管理が最も必要で、保険リスクが高くなる可能性がある場所であり、都市計画にも適していることがよくわかります。 もう一つ、データを見ていてとてもいいなと思うのは、レーザーが水面に当たると、水面からのレーザービームと川底からのレーザービームの2つのリターンが返ってくるということです。 また、水路のマッピングや吐出量の算出にも興味深いです。

YELLOWSCAN：もし今、ドローンに搭載したLiDARで同様の調査を行えたとしたら、より早く、より費用対効果の高い調査ができるでしょうか。

規制により、都市部でのドローンの使用が制限されています。 ライセンスを持っている人を探すのは、簡単ではないし、安くもない。 私たちのグループには、ドローンを開発して使っている人がいますが、ほとんどが写真測量の目的です。 例えば、メイノース大学では、GISグループがドローンにライダーを搭載し、さまざまなエリアをキャプチャすることができます。

YELLOWSCAN：現在のLiDARの研究について、少し教えてください。 これからはどうする？

[Iman Zolanvari] IoTセンサーを開発するスタートアップ企業、Ambisense LTDで勤務しています。 スマートシティでデータを取得するための、安価で実用的なソリューションを開発しているのです。 例えば、かなり安価で、3D点群をリアルタイムで撮影、処理、転送できる小規模なレーダー装置を使用することです。

[Atteyeh Natanzi] 私はポスドク研究員で、現在はアイルランドとウェールズの5つの大学に大規模なグループを持つEcoStructureプロジェクトに参加しています。 エコロジーに配慮した海洋構造物を模索しています。 LiDARは、海辺の岩や構造物のマッピングに使っています。 私たちはアイリッシュ海の両側からLiDARの点群を持っており、今回はそのデータを海洋生物のモデリングとモニタリングに使用しています。 LiDARのデータを使って、アイリッシュ海の3Dマップを作ったり、海防コンクリートタイルの型を3Dプリントしたり、岩の形のセメントをプリントしたりすることもあります。