基本概念

MipMapEngine SDKを使い始める前に、いくつかのコア概念を理解しておくことで、より良く活用できるようになります。この章では、3D再構築の基礎をわかりやすく紹介します。

🌍 3D再構築とは？

3D再構築は、2D画像から3Dモデルを作成するプロセスです。建物の周りで複数の写真を撮影したと想像してください。3D再構築技術は以下のことができます：

1. これらの写真間の関係を分析する
2. 撮影時のカメラの位置を計算する
3. カメラの位置とテクスチャに基づいて、対応するピクセルの3D情報を計算する
4. 物体やシーンの3D幾何学情報を点群またはメッシュの形式で表現する
5. 写真のテクスチャに基づいてモデルにテクスチャを追加し、リアルな3Dモデルを構築する

3D再構築の応用シナリオ

• 測量とマッピング：高精度の地形図と正射画像の生成
• 都市計画：計画と設計のための3D都市モデルの作成
• 文化遺産保護：歴史的建造物や遺物のデジタル保存
• 緊急対応：災害現場の3D情報の迅速な取得
• 工事監視：建設の進捗と変化の監視
• 3Dコンテンツアセット生成：ゲーム、映画、AR/VR用の3Dコンテンツアセットの生成

📸 写真測量の基礎

🔄 3D再構築プロセスの説明

🔄 ReconstructFull基本処理フロー

処理フローの特徴

• 🚀 完全自動化：入力から出力まで手動介入なしで自動処理
• 🎯 インテリジェントな意思決定：データの特性に基づいて最適な処理パラメータを自動選択
• 📦 マルチフォーマット出力：異なるアプリケーションニーズに対応する複数のフォーマットの同時生成をサポート
• ⚡ 並列最適化：複数の出力ブランチを並列処理して効率を向上

出力選択の推奨事項

• ウェブ表示：3D Tiles + DOM Tilesを選択
• 専門的分析：OSGB + GeoTIFF + LASを選択
• 汎用交換：OBJ + PLYを選択
• 測量アプリケーション：GeoTIFF + DSM + コントロールポイント最適化を選択

1. 空中三角測量

ATは3D再構築の最初のステップです。そのタスクは：

• 各写真を撮影したときのカメラの正確な位置と向きを計算する
• 写真間の幾何学的関係を確立する
• シーンの疎な点群構造を生成する

2. 密な再構築

カメラの位置が確立されたら：

• 各ピクセルの深度を計算する
• 密な3D点群を生成する

3. 3Dモデル再構築

• 点群から3Dメッシュモデルを構築する
• 元の画像からモデルのテクスチャを作成する
• 大規模シーンレンダリング用のLODモデルを生成する

4. 異なるフォーマット出力の生成

最後に、ニーズに基づいて異なる出力を生成します：

• 3Dモデル：OSGB、3D Tiles、PLY、OBJ、FBXおよびその他のフォーマット
• 点群データ：LAS、PLYフォーマット
• ガウシアンスプラッティングデータ：PLY、Splatsフォーマット
• 正射画像：GeoTIFFフォーマットの地理参照画像
• デジタル表面モデル（DSM）：地形標高データ

標準出力ディレクトリ構造

すべての再構築タスクは以下の標準出力を生成します：

output/
├── 2D/
│   ├── dom_tiles/      # 正射画像タイル
│   ├── dsm_tiles/      # デジタル表面モデルタイル
│   └── geotiffs/       # GeoTIFFフォーマットの結果
├── 3D/
│   ├── model-b3dm/     # 3D Tilesモデルフォーマット
│   ├── model-osgb/     # OSGBモデルフォーマット
│   ├── model-ply/      # PLYモデルフォーマット
│   ├── model-obj/      # OBJモデルフォーマット
│   ├── model-fbx/      # FBXモデルフォーマット
│   ├── point-ply/      # PLY点群フォーマット
│   ├── point-las/      # LAS点群フォーマット
│   ├── point-pnts/     # PNTS点群フォーマット
│   ├── point-gs-ply/   # PLYガウシアンスプラッティングフォーマット
│   └── point-gs-splats/# SPLATSガウシアンスプラッティングフォーマット
├── AT/
│   ├── mvs.xml         # ATの結果
│   └── mvs_undistort.xml # 歪み補正されたATの結果
├── report/
│   └── report.json     # 品質レポート
└── log.txt             # 処理ログ

出力フォーマットの説明

フォーマット	用途	特徴
3D Tiles	ウェブ表示	LODをサポート、Cesiumなどのプラットフォームに適している
OSGB	専門ソフトウェア	OpenSceneGraphフォーマット、広くサポートされている
OBJ	汎用モデル	シンプルで汎用的、編集が容易
LAS	点群処理	標準的な点群フォーマット、分類情報を含む
GeoTIFF	GIS分析	地理座標付き、測定に使用可能
Tiles	オンラインマップ	マルチレベルスライシング、高速読み込み

🎯 主要パラメータの説明

解像度レベル

再構築の詳細レベルを制御します：

レベル	説明	使用例	処理時間
1	超高精度、最高の幾何学的詳細とテクスチャの鮮明さ	専門的測量、精密モデリング	より長い
2	高精度、幾何学的詳細の一部簡略化、最高のテクスチャの鮮明さ	一般的なアプリケーション、迅速な結果	中程度
3	低精度	プレビュー、迅速な検証	より短い

画像の重複

🔍 品質管理

再構築品質に影響する要因

1. 画像品質

   • 鮮明さ（ぼけを避ける）
   • 照明条件（均一な照明が最適）

2. 撮影パラメータ

   • 重複（>70%）
   • 飛行高度（地上解像度に影響）
   • 撮影角度（垂直＋斜め撮影の組み合わせが最適）

3. 典型的な制御フリー精度

   • RTK/PPK：センチメートルレベルの精度（1〜2cm + 1〜2*GSD）
   • 通常のGPS：メートルレベルの精度

💡 再構築精度のベストプラクティス

• 🔧 信頼できる再構築精度：RTKおよびPPK制御フリーソリューションはほとんどの場合良好な精度を達成できますが、コントロールポイントとチェックポイントは精度保証と検証の最も信頼できる方法のままです。アプリケーションが精度目標の100％保証を必要とする場合、またはプロジェクトの納品が結果の精度を裏付ける十分な証拠を必要とする場合は、必ずコントロールポイント/チェックポイントを設定してください。そうしないと、フィールドデータ収集のやり直しに直面する可能性があります。

🚀 次のステップ

コア概念を理解したので、次のことができます：

• APIドキュメントを詳細に読み、ビジネスニーズに基づいて最適な自動化ワークフローをカスタマイズする