現在、地上点群から地形断裂線を抽出する際に、完全性および正確性が低く、誤検出や漏れが深刻な問題となっている。これらの課題を解決するために、本論文では多尺度特徴と収縮防止断裂を考慮した地形断裂線抽出アルゴリズムを提案する。本手法はまず多尺度地形特徴を用いてランダムフォレスト分類器を訓練し、潜在的な地形断裂線点を抽出する。次に点群の収縮傾向を分析し、潜在特徴点を潜在尾根点と谷点に分類し、主方向の一貫性制約を用いた領域成長クラスタリングでノイズ除去を行う。その後、垂直制約付きラプラス平滑化を用いて点群を細線化する。最後に最小全域木を構築し、高品質な地形断裂線を取得する。代表的な高密度複雑地形点群データ2組を選択し、本手法の精度と有効性を検証した。結果、他の3つの主要な手法（LapS、D8、PIM）と比較して、本手法は地形断裂線の完全性と正確性で最も優れていることが示された。さらに、提案された地形断裂特徴線をデジタル標高モデル（DEM）モデリングに利用した結果、断裂線制約を付加したDEMがモデリング精度を大幅に向上させ、断裂部の地形詳細を正確に再構築できることが示された。

搭載型レーザー雷達;地形断裂線;多尺度地形特徴;制約付きラプラス;デジタル標高モデル