点群の判別

週末に読んだ文献です。

Classification of rock slope cavernous weathering on UAV photogrammetric point clouds: The example of Hegra (UNESCO World Heritage Site, Kingdom of Saudi Arabia) - ScienceDirect

点群の判別にRFを利用している例です。RFは機械学習の1手法というだけで、今ならGBMで良いと思いますが、そこそこの精度が出ているなら重視するポイントではないでしょう。着目すべきは判別するために3次元を利用している点です。

CIMの義務化により、腰の重かった方々も点群の扱いは一通り慣れてきた頃だと思われます。が、まだ見せるだけ、地形作成に使うだけ、の方が大半です。仕様を満たすための3次元化が目的であり、それを利用した分析まで至っていないのが現状でしょう。

本来、3次元化は目的ではありません。数値解析に必要なので地質を3次元化する、比抵抗探査の解析に地形の影響を考慮するため3次元を用いるなど、手段にすぎません。上記の文献は目的が風化部の判別であり、手段として3次元化と機械学習を用いています。

3次元の取り扱いや機械学習は基礎力です。技術者はそれを道具として利用し、目前の課題を解決します。道具は時代とともに変化し、増える一方ですので、常にupdateする必要があります。