このたび、ローカスブルー株式会社 CTO 柳沼 洋詞が、 土木工学が主催する「第6回AI・データサイエンスシンポジウム」において、LiDAR点群の地表面抽出に関する研究成果を発表しました。

この研究の結果は、ScanXの地表面の抽出精度が非常に高いものであることを示唆する根拠となります。

■研究概要　ー　ルールベース型AIによる3手法の地表面抽出精度を比較

本研究では、ルールベース型AIによって地表面を自動抽出する3つの代表的手法（SMRF・CSF・IAT）を多様な点群データで比較し、それぞれの特性と精度を総合的に評価しました。

その結果、ScanXが採用する IAT（Improved Adaptive Triangulation）が最も高い精度を発揮することが示されました。

■IAT（ScanX採用）の地表面抽出精度について

研究では、UAVや地上型レーザーなどで取得した、都市部・山間部・住宅地など20種類の実データを用いて比較し、IATは多くのデータセットで F1スコア 0.95〜0.98以上を記録しました。

●F1スコアとは？
F1スコアは「正しく地表面を抽出できたか」を示す総合評価指標で、以下2つの値の調和平均で求められ、0〜1の間で評価し、1に近いほど「地表面を正確に判定できている」ことを意味します。
・Precision（適合率）：地表面と判断した点のうち、正しく地表面だった割合
・Recall（再現率）：実際の地表面のうち、正しく地表面と検出できた割合

今回の発表で、IATが示した 0.95〜0.98以上 という数値は、「地表面のほぼ全てを正しく抽出できている」という非常に高いレベルです。

●研究から確認されたIATの特長
・複雑な構造物やエッジ形状に強い（都市部・住宅地など）
・急斜面でも安定した精度(山間部など)
・低植生の除去性能が高い（草地・畑など）
・誤分類が少なく、総合精度が最も高い

また、これらの結果から、「ScanXの地表面の抽出精度は95%程度」と結論付けることができます。

■出典

● 第6回AI・データサイエンスシンポジウム 発表プログラム
　https://committees.jsce.or.jp/struct1002/node/80

●掲載論文「LiDAR点群の地表面分類手法の比較・検証」（AI・データサイエンス論文集 6巻3号, 2025）
　論文ページ：https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsceiii/6/3/6_559/_article/-char/ja
　論文PDF：https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsceiii/6/3/6_559/_pdf/-char/ja

■最後に

ScanXは、自社プロダクトのアルゴリズム検証を継続的に実施し、建設や土木の現場で信頼できる高精度な地形解析・点群処理の提供を今後も追求してまいります。