RTKと点群スキャンの技術解説

レーザースキャナとフォトグラメトリの測位原理
レーザースキャナによる点群測量では、機器が発するレーザーパルスが対象物に当たり反射して戻るまでの時間を測定し、その時間差から距離を算出します​。

レーザーの発射角度と測距データから3次元座標を計算し、数百万以上の点の集合として物体表面を記録します。この方法は1点1点の測定精度が高く、建築物の形状や地形を高精度（場合によっては数ミリ～数センチ）で取得できるのが特長です。一方フォトグラメトリでは、複数の写真に写った対象物の特徴点の位置関係を解析します。複数視点の画像から共通の特徴点を見つけ、三角測量の原理でその3D座標を割り出します。写真はRGBカラー情報も保持するため、生成された点群や3Dモデルには実物同様のテクスチャ（色や模様）が付与される利点があります。フォトグラメトリは通常、レーザースキャナに比べ低コストで実施でき、広範囲の地形や構造物のモデル化にも適しています​。

生成されたモデルには各部に緯度・経度・高さの情報が含まれており、その場で距離・面積・体積を計測したり、断面を切って図面化することも可能です​。

​

RTK-GNSSによる位置情報補正の仕組み
RTK-GNSS測位では、基準局となる受信機で得た衛星測位データと移動局（ローバー）でのデータをリアルタイムに比較し、共通の誤差成分を差し引くことで高精度な位置を求めます​。

具体的には、基準局は既知の正確な座標位置を持っており、そこから得られるGPS/GLONASS/みちびき等の観測データと移動局での観測値との差を補正情報として送信します。移動局はこの補正情報を受け取り、自身の測位解に反映させることで、数cm以内という精度の位置座標をリアルタイムに算出できます​。

ネットワーク型RTKの場合は、国土地理院の電子基準点網や民間の基準局ネットワーク（GNSS基準局サービス）を利用し、インターネット経由（Ntripプロトコルなど）で補正データを受信します。これにより、広いエリアで通信圏内ならどこでもcm級測位が可能となります​。RTKは後処理を待たず即時に高精度位置が得られる点で、似た精度を持つPPK（Post-Processed Kinematic）と異なり即応性に優れています​。

特にLiDARなどで取得する点群データを地理参照（ジオリファレンス）する際には、できるだけこのRTK精度を目標とすることが望ましいとされています​。

​

LRTKによる点群データ高精度化手法
LRTKは、上記RTK-GNSSを手軽に活用するために開発されたソリューションです。たとえばレフィクシア社の提供する「LRTK Phone」は、iPhoneやiPadと一体化できる超小型のRTK-GNSS受信機で、スマホを1台で測量機に変える画期的なデバイスです​。

スマホのカメラやLiDARセンサーで点群計測を行う際に、このLRTKデバイスから得られるセンチメートル級の位置情報を写真や点群に付与します。

具体的な手法としては、測定対象エリア内にLRTK基準点装置を設置し、その機器が取得する高精度座標（例えば公共座標系の緯度経度高度）をスマホのカメラ画像内でターゲットとして捉えます​。

先に基準点となるデバイス（例えば赤いマーカーの付いたアンテナなど）を写し込んでおき、その後に周囲の構造物や地形をスキャンすると、点群データ全体が自動的に公共座標系に合ったものになります​。

従来は、この座標合わせのために既知点との間で手動の位置合わせ（対地校正）を行ったり、複数のGCP（地上制御点）を設置して後処理で点群のずれを補正したりする必要がありました。

しかしLRTKを使えば、点群取得と同時に位置補正がかかるため、追加のアライメント作業を大幅に省くことができます。これは、写真測量におけるレンズ歪み補正やジオタグ付与もRTKデータで兼ねられるということでもあります。結果として得られるのは絶対座標精度の高い点群データであり、後述するようにBIMやGISとのデータ統合時に威力を発揮します。

​

現場での活用方法

建設業での施工管理・出来形管理への応用
土木建設の現場では、盛土や掘削の出来形（出来上がった地形や構造物の形状）を正確に計測して品質管理や出来高算定を行う必要があります。点群スキャンは、この出来形管理に革新をもたらしました。ドローン空撮や地上レーザで取得した点群データから、盛土の体積や法面の勾配を瞬時に算出できるためです。ここにRTKを組み合わせることで、測定結果の信頼性はさらに向上します。

例えば、国土交通省の要領案では「出来形管理に用いる3次元点群の位置精度は5cm以内」が標準とされています​。RTK-GNSSを用いれば、この基準を満たす高精度データを効率よく取得可能です。実際の現場では、LRTKのようなデバイスを用いて基準点を設置→点群スキャン実施→自動で出来形点群生成という手順を踏むことで、従来法より短時間かつ高精度な出来形計測が実現できます。先述のスマホ計測の例では、地面にRTKアンテナ「RWP」を置き、iPhoneで盛り土をスキャンするだけで公共座標系に合致した点群データが得られています​。

このように、施工中や完了後の構造物を正確にデジタル化することで、設計との差異チェックや出来高報告書の作成がスムーズになり、現場検査の効率も上がります。

BIMと点群データの統合
建築・土木分野では、BIM/CIM（Building/Civil Information Modeling）の活用が進んでいます。BIMモデルは設計段階の3Dモデルですが、実際の施工結果との整合性を取るには、現況を測量した点群データを重ね合わせて検証するのが有効です。この際、点群側の座標がずれているとモデルとの比較に手間取ります。RTKを併用した点群スキャンなら、取得した点群そのものが設計と同じ座標系で記録されるため、BIMデータとの位置合わせがほぼ自動で行えます。

例えばLRTKによるフォトグラメトリ機能で作成した3Dモデルは、各点にRTK-GNSS由来の絶対座標を持つため、設計BIMモデルやGISマップ上に読み込むと正確な位置・向きで自動配置されます​。

その結果、オフィスにいながら現場にあるかのようにモデル上で寸法を測ったり、設計モデルとの差異をチェックしたりできるのです​。

たとえば、スキャンした構造物の点群をBIMモデルと重ね、ずれがないか確認すれば施工精度の検証になりますし、配管や鉄筋など隠れた要素のモデルとの比較で施工ミスの早期発見につながります。また、BIMモデルに点群を取り込んでリフォームや増設の計画を立てるといった応用も容易になります。RTK精度で位置が合った点群データは、まさに「実測のBIMモデル」とも言える存在であり、デジタルツインの構築にも役立つでしょう。

 

GIS連携による地図作成と公共測量
測量分野では、国や自治体向けの地図作成・管理においても3D点群データの利活用が進んでいます​。

ドローンを使った公共測量では、国が定める基準に従い高精度な点群を取得することが求められます。例えば「UAVを用いた公共測量マニュアル（案）」では、三次元点群の位置精度区分を5cm、10cm、20cm以内のいずれかと定めています​。

RTK対応のUAVやGNSS測量機を使えば、広範囲を短時間で測りつつ、この精度要件を満たす成果を得ることが可能です。取得した高精度点群はGISソフトに取り込んで等高線や数値地形モデル（DTM）を生成したり、道路や河川の3D地図を作成する際のベースデータとなります。また、地方測量（いわゆる一般測量）でも、固定局を設置できない場合はNtrip対応のネットワークRTKを利用して、野外で直接ジオリファレンスされた点群を得るケースが増えています。LRTKのような携帯型RTK測位デバイスは、森林調査や災害現場のマッピングなど携行性が求められる測量にも有用です。実際に、山間部などインターネット圏外の現場でも、日本の準天頂衛星「みちびき」由来のCLAS信号を受信できるLRTKアンテナを使えば、リアルタイムに全球測位が可能との報告もあります​。

このように、RTKと点群スキャンの組み合わせは、地図作成や公共事業の測量においても高精度かつ効率的なデータ取得を実現しつつあります。

​

RTKと点群スキャンを活用するための手順

高精度な3D測量を行うには、適切な機材選定と正確な手順が重要です。ここでは、RTKと点群スキャンを組み合わせて測量を行う際の基本的な流れを説明します。

1. 機材の選定と準備: 計測対象や現場環境に応じて機材を選びます。例えば、広範囲の地形測量にはRTK対応ドローン＋空中写真測量、建物内部の計測にはハンディ型レーザースキャナ＋RTK受信機、土木現場の出来形にはスマホ＋LRTKデバイスなど、それぞれ適した組み合わせがあります。RTK-GNSS機器については、単独型（ベース局+ローバー）かネットワーク型（VRSなどの補正サービス利用）かを決定し、必要に応じて基地局を設置します。LRTK Phoneのようなソリューションであれば、スマホに専用GNSS端末を装着し、Ntrip接続の設定を行うだけで準備完了です。

2. 現地での基準合わせ（測位の設定）: 測量現場に入ったら、まず基準となる座標系を確認します。公共座標系や任意のローカル座標系など、成果を合わせる座標を決め、それに基づきRTKの設定を行います。基地局を設置する場合は、既知点（電子基準点や三角点、あるいは事前に測量したポイント）に据えて測位を開始します。ネットワーク型の場合は、受信機を起動して補正情報サービスに接続し、RTKのFIX解（整数値解）が得られていることを確認します。測位が安定しセンチ級の精度が出ている状態であること（多くの機器は「FIX」や緑色表示で状態を示す）が重要です。

3. 点群スキャンの実施と位置付与: レーザースキャナの場合は、機器の座標をRTKで補正しながらスキャンを開始します。移動しながら計測するモバイルマッピングでは、IMU（慣性計測装置）とGNSSを組み合わせたINSで軌跡を補正しつつ点群取得します。写真測量の場合は、撮影する各写真にRTK由来の高精度ジオタグ（撮影位置座標）を付加します。LRTKアプリでは撮影と同時に写真ごとにcm精度位置を記録でき、後処理なしで高精度な点群合成が可能です。場合によっては、既知のターゲット（標識板やプリズムなど）を何枚かの写真に写し込んでおき、ソフト上で自動座標合わせする方法も有効です​。重要なのは、点群や写真に何らかの形で正確な座標基準を織り込んでおくことで、後工程での位置補正作業を極力減らせるという点です。

4. 取得データの位置合わせと精度検証: スキャンが終わったら、得られた点群データを確認し、必要に応じて微調整します。複数のスキャンデータを統合する場合は、ICPアルゴリズムなどで点群同士の位置合わせ（配付）を行います​。RTKを利用していれば大きなずれは生じませんが、念のため検証点（地上にあらかじめ設置し測量しておいた既知点）を使って精度をチェックします。例えば、計測エリア内に設置した検証点の座標と、点群データ上で対応する点の座標を比較し、その差が許容範囲内（5cm以内など）に収まっているか評価します​。検証点は金属標やターゲットシートを現地に置いておき、トータルステーションや高精度GNSSで事前に測定しておいたものを使います​。RTK導入によって、得られる点群の位置精度は通常センチメートル単位に達するため、大きな補正は不要ですが、検証点チェックは品質保証のため欠かせません​。

5. 誤差処理とデータクリーニング: 最後に、点群の不要な点やノイズを除去し、整えます。建物や地形以外に写り込んだ人や車の点群、計測中に生じた飛び点（外れ値）などは専用ソフトでフィルタリングします。例えば、地面から一定高さ以上の孤立点を削除したり、点群密度が異常に低い箇所を取り除いたりします。近年はAIを活用して自動でノイズ点を検出・除去する技術も進化しており、効率よくクリーンな点群が得られます​。さらに、必要に応じて点群からメッシュ（ポリゴン）モデルへの変換や、CAD図面の作成に使う特徴線の抽出などを行います。こうして出来上がった高精度点群データは、目的の地図やBIMモデルに直接統合したり、設計との比較解析に供したりできます。​