UAVベースの写真測量製品の精度に対する位置決め技術と地上基準点分布モデルの比較評価

無人航空機（UAV）システムは、最近、地図作成、測量、および三次元（3D）モデリングアプリケーションに不可欠な存在となっています。これらのシステムは、デジタルカメラ、慣性測定装置（IMU）、および全地球測位システム（GNSS）を含む先進的な技術を統合することで、高度に正確な製品を提供することができます。UAVは、従来の航空写真測量に対するコスト効率の良い代替手段であり、最近の進展は多くのアプリケーションにおけるその有効性を示しています。UAVベースの写真測量では、位置決め精度を向上させるために、地上基準点（GCP）がジオリファレンスに使用されます。研究エリアにおけるGCPの分布、数、および位置は、写真測量製品の精度を決定する上で重要な役割を果たします。この研究は、写真測量製品の画像取得のための位置決め技術の精度とGCP分布モデルの影響を評価します。カメラの位置は、リアルタイム運動学（RTK）、後処理運動学（PPK）、および精密点位置決め-アンビギュイティ解決（PPP-AR）技術を使用して決定されました。GCPを決定する基準として、イスタンブール工科大学アヤザワキャンパス内に6つのモデルが設定されました。これらのモデルにおける点の精度を評価するために、水平方向、垂直方向、ならびに3Dルート平均二乗誤差（RMSE）値が計算され、テストポイントは静止のまま保持されました。この研究では、間接ジオリファレンス法によって得られた5つの均質なGCPを含むモデルで2.5 cmの水平RMSEと3.0 cmの垂直RMSEが得られました。RTK、PPK、およびPPP-ARのすべての手法における3つのコンポーネントの中で最も高いRMSE値は、GCPなしで得られました。すべての6つのモデルにおいて、すべての技術のエラー値はサブデシメートルです。PPP-AR手法は、他の技術と同等のエラー値を生成します。PPP-ARは通常、インフラ、労働、および高コストを必要とするRTKおよびPPKの代替手段であるようです。