森林におけるUAVベースのフォトグラメトリの簡素化：正確なデジタル地形モデルを生成し、フライトミッション設定を評価する方法

森林において、無人航空機システム（UAS）による空中フォトグラメトリは、詳細なフィールドワークと広範囲の衛星画像に基づく分析のギャップを埋めることができます。しかし、光学センサーは樹冠を貫通する能力が低く、生の画像に基づく点群が森林内の地上ポイントを信頼性高く収集および分類することができず、これはさらなるデータ処理に不可欠です。本研究では、この問題を克服し、ポイントクラウドを処理することで森林環境における正確なデジタル地形モデル（DTM）を生成する新しい方法を提案します。また、再現性が保証された制御実験を可能にする高いリアリズムを持つカスタムシミュレーターを開発しました。このツールを使用して、調査とセンサー設定の包括的な評価を行い、それらが3D再構築に与える影響を検討しました。全体として、前面重複が高い（95％）、真上カメラ角（90°）、および低い飛行高度（100 m未満）が森林環境に最適な構成であることがわかりました。提示された方法のDTM生成を、固定翼及びマルチコプターUASを使用したシミュレーションおよび実世界の調査ミッションで検証し、森林構造パラメータ推定の問題がどのようにより良く対処できるかを示しました。最後に、選択的伐採の自動検出のために我々の方法を適用しました.