撮影した空中写真に位置情報が付加された複数の画像をSfM法にて外部標定の解析を実施します。
通常は空中画像にGNSS測位値（単独測位値）が付加されます。
このGNSSの測位値データ（ジオタグ）が付加されない全く位置情報を持ってない連続空中写真でもＳfＭ法による解析では綺麗にほぼすべての画像が繋がります。
後は別作業で行ったGCP点の座標値とすり合わせれば測地系の縮尺を持ったモデルが出来ます。
ただ、GNSSで固めた付近の点群情報は担保されてもGCP点がないエリアでは
どのような精度で担保されてるか全くの未知数です。
GCPの配点が悪かったり、点数不足等色々な弊害で正常にGCPが配点出来てない場合、モデル全体が不規則に歪んだりしますので注意が必要です。
GCP点の配点ミスは三次元点群データ生成時に致命傷となります。
復元された3次元点群の水平及び高さの残差は0.05ｍ以内と
結構厳しい運用基準が定められています。
平面位置の誤差は、作成したオルソ画像上で確認できる各検証点の平面座標を観測し、実際の座標と比較して求める。
これは、正射投影されたオルソ画像に写っている検証点を読み取り
別工程で測量した検証点成果座標との差になります。
高さについては、各検証点に対し平面座標 上の距離が 15cm 以内であるような点群を抽出し、距離の重み付内挿法（Inverse Distance Weighted 法：IDW 法）で得た高さを、実際の座標と比較して求める。
観測エリアが立ち入り禁止区域、単路線にしかGCP点が設置できない
といった制約のある観測エリアでは、ほぼこの0.05cm以内をたたき出すことは不可能に近いとおもいますが
弊社が採用してるアミューズワンセルフ社製のドローンは
シンクロ撮影という特許技術でGCP点が無くても高精度を値を叩き出す事ができます。
GCPが観測エリアに無くても又、本意のGCPが配点できない制約の多い観測エリアでも
水平・高さ0.05cm以内の精度を実現します。
写っている対空標識は直径30cmです。
左図が通常行われてる単独測位値を取得し空中写真に位置情報を付加し
外部標定による空中三角測量を解析すると赤丸範囲くらいになります。
それに対して右図はシンクロ撮影で更に後処理キネマ処理を施し位置情報を空中写真に付加する事で外部標定のみで、ここまで寄せる事ができます。