点群属性
点群の属性にアクセスするには、プロジェクト メニューを開いて点群を選択します。 [属性] タブをクリックすると、下にすべての可能な属性がリストされたドロップダウン メニューが表示され、使用する属性を選択します。考えられるすべての属性とそれぞれの機能のリストを以下に示します。
ここには、使用可能なすべての値のリストと、その使用方法および関連するオプションが表示されます。
- **分析 :**分析点群でのみ機能します。分析の詳細については、この記事を参照してください。
- 名前 : 点群の名前を変更します。
- 位置を見る
- 回転を見る
- スケールを見る
- 分析を削除します (ビューアからのみ削除されます。サーバー側分析の 場合は後で再ロードできます)
- **分類 :**互換性のある点群でのみ機能します。分類の目的は、類似した点を地面、植生、建物、その他のオブジェクトなどの意味のあるカテゴリにグループ化することです。
- すべて表示/非表示 : すべてのカテゴリを表示または非表示にします。
- カテゴリごとに 1 行、線をクリックして表示/非表示にし、色をクリックして変更します。
- **カラー :**点群全体を 1 色で着色します
- パレットを使用して色を選択します
- 16 進コードを使用して色を選択します
- デフォルトのリストからいずれかの色を選択します
- **複合 :**複数のオプションを同時に使用する場合はこれを使用し、スライダーをドラッグして使用量を増減します。
- RGBA : 色付けされた点群
- ガンマ : 基本的に点群の露出、ガンマが低いほど露出は高く、ガンマが高いほど露出は低くなり、夕焼けのような外観になります。
- 明るさ : 点群の明るさ。明るさが低いと暗くなり、明るさが高いと明るくなります。
- コントラスト : 点群のコントラストを変更します。コントラストを低くすると点群が灰色になり、コントラストを高くすると標準色 (赤、黄、緑、青など) が露出オーバーになります。
- Intensity : 信号の強さまたは大きさ
- 範囲 : 低強度から高強度まで
- ガンマ : 基本的に点群の露出、ガンマが低いほど露出は高く、ガンマが高いほど露出は低くなり、夕焼けのような外観になります。
- 明るさ : 点群の明るさ。明る さが低いと暗くなり、明るさが高いと明るくなります。
- コントラスト : 点群のコントラストを変更します。コントラストを低くすると点群が灰色になり、コントラストを高くすると標準色 (赤、黄、緑、青など) が露出オーバーになります。
- Elevation : 各点の高さまたは垂直位置
- 標高範囲 : 勾配の開始位置と終了位置を高さで設定します。
- グラデーションモード
- クランプ : 標準グラデーション、範囲外、エッジの最終色を維持します。
- 繰り返し : グラデーションが終了したら、元の色からやり直します。
- ミラーリピート : グラデーションが終了すると、色の不連続性がないことを除いてリピートと同様に、新しいグラデーションを反転させます。
- グラデーション スキーム: グラデーションの色を変更します。事前定義されたリストからのみ選択します。
- 分析:その点群で利用可能な場合のみ、モデルと点群の比較
- 分類 :その点群で利用可能な場合のみ、さまざまなタイプのオブジェクト (地面、植生、建物など) を分類します。
- 戻り値 : そのポイントを取得するために必要なパルスの量
- 点源ID : スキャンIDごとにグループ化
- RGBA : 色付けされた点群
- **Elevation :**各点の高さまたは垂直位置を表します。標高データは、地形図作成、洪水モデリング、都市計画、インフラ設計など、点群の多くのアプリケーションで重要です。標高データを分析することにより、幅広い地理空間分析および視覚化の目的に使用できる、正確かつ詳細なデジタル標高モデル (DEM) を作成することができま す。
- 標高範囲 : 勾配の開始位置と終了位置を高さで設定します。
- グラデーションモード
- クランプ : 標準グラデーション、範囲外、エッジの最終色を維持します。
- 繰り返し : グラデーションが終了したら、元の色からやり直します。
- ミラーリピート : グラデーションが終了すると、色の不連続性がないことを除いてリピートと同様に、新しいグラデーションを反転させます。
- グラデーション スキーム: グラデーションの色を変更します。事前定義されたリストからのみ選択します。
- Gps-time : GPS 時間は、点群内の各点に関連付けられた重要な属性です。レーザーパルスが放射された時間と戻りパルスが受信された時間に関する情報が提供されるため、ポイントの範囲と位置を正確に計算できます。さらに、GPS 時刻は品質管理や分析の目的にも使用できます。点群全体にわたる GPS 時間値の分布を分析することで、データまたは LiDAR システムの問題を示す可能性のある時間的な異常またはエラーのあるエリアを特定することができます。
- **インデックス :**インデックスは、LiDAR ポイント クラウド内の各ポイントに関連付けられた属性であり、ポイントの空間プロパティおよびクラウド内の他のポイントとの関係に関する追加情報を提供します。これらは、セグメンテーション、分類、特徴抽出などの高度な分析および処理タスクをサポートするためによく使用されます。 LiDAR 点群処理で使用できるインデックスには、次のようないくつかのタイプがあります。
- 法線ベクトル: こ のインデックスは、ローカル近傍に対する点の方向を表します。これは、平面を識別したり、表面再構築のために表面法線を推定したりするために使用できます。
- 曲率: このインデックスは、その点におけるサーフェスの局所的な曲率を表します。これは、鋭いエッジを識別したり、曲面の曲率半径を推定したりするために使用できます。
- 地上高: この指標は、地上または基準面からの点の高さを表します。これは、地形モデリングに使用したり、地表の上または下にあるオブジェクトを識別したりするために使用できます。
- 相対高さ: このインデックスは、隣接するポイントに対するポイントの高さを表します。周囲よりも高いまたは低い物体を識別するために使用できます。
- 密度: このインデックスは、ポイントの周囲のローカル近傍内のポイントの密度を表します。これを使用して、植生や建物のファサードなど、点密度が高いまたは低い領域を識別できます。
- **強度 :**ポイントがキャプチャされたときにセンサーまたはデバイスによって受信された信号の強度または大きさを表します。場合によっては、強度はその時点でのオブジェクトの反射率に関連します。たとえば、LiDAR 点群では、強度値は、物体によってセンサーに反射されたレーザー光の量を表します。この場合、より高い強度値は、白い壁など、より多くの光を反射する表面を示し、より低い強度値は、黒い車など、より少ない光を反射する表面を示します。他の場合には、強度は異なる物理量を表すことができます。たとえば、写真の点群では、強度は点群の生成に使用された元の画像 内のピクセルの明るさを表す場合があります。
- 範囲 : 低強度から高強度まで
- ガンマ : 基本的に点群の露出、ガンマが低いほど露出は高く、ガンマが高いほど露出は低くなり、夕焼けのような外観になります。
- 明るさ : 点群の明るさ。明るさが低いと暗くなり、明るさが高いと明るくなります。
- コントラスト : 点群のコントラストを変更します。コントラストを低くすると点群が灰色になり、コントラストを高くすると標準色 (赤、黄、緑、青など) が露出オーバーになります。
- **強度勾配 :**点群内の隣接する点間の強度の変化の尺度です。距離または位置に対する強度の変化率を表します。強度勾配は、点群内の強度値の勾配を取得することによって計算されます。これには、各点の x、y、z 座標に関する強度値の偏導関数を計算することが含まれます。各点における勾配ベクトルの大きさは、強度勾配値を表します。強度勾配の高い値は鋭いエッジまたは境界を示し、低い値は滑らかなまたは緩やかな遷移を示します。
- 範囲 : 低強度から高強度まで
- ガンマ : 基本的に点群の露出、ガンマが低いほど露出は高く、ガンマが高いほど露出は低くなり、夕焼けのような外観になります。
- 明るさ : 点群の明るさ。明るさが低いと暗くなり、明るさが高いと明るくなります。
- コントラスト : 点群のコントラストを変更します。コントラストを低くすると点群が灰色になり、コントラストを高くすると標準色 (赤、黄、緑、青など) が露出オーバーになります。
- 詳細レベル : LiDAR 点群処理では、詳細レベル (LOD) は、点群内の点の密度、データの解像度、またはデータを表すために使用される抽象化のレベルを指します。たとえば、詳細レベルの高い点群は、点の密度が高く、解像度が高く、抽象化のレベルが高くなります。逆に、詳細レベルが低い点群は、点の密度が低く、解像度が低く、抽象化のレベルが粗くなります。
- Matcap : LiDAR 点群処理では、matcap を使用して、点群から作成された 3D モデルに視覚的なテクスチャとシェーディング効果を追加できます。 Matcap テクスチャを 3D モデルに適用すると、より現実的で視覚的に魅力的なシーンの表現を作成できます。たとえば、マットキャップ テクスチャを使用してコンクリートの壁や木の樹皮の外観をシミュレートし、3D モデルに奥行きとリアルさを加えることができます。
- 適用するテクスチャを選択します
- **戻り数 :**特定のポイントを捕捉するために放射され、LiDAR センサーに返されたレーザー パルスの総数を表します。返品数と同様に、使用する LiDAR システムに応じて、返品数は 1 から 5 以上の範囲になります。戻り値の合計数から、スキャンされているオブジェクトまたはシーンの複雑さと構造に関する情報が得られます。たとえば、リターン数が多いポイントは、樹冠や建物のファサードなど、複数のレイヤーまたは複雑なジオメトリを持つオブジェクトを示している可能性があります。
- **点源 ID :**点を生成した特定のレーザー センサーを識別します。 LiDAR システムの各レーザー センサーには一意の ID または番号があり、この情報 は点群データに記録され、分析と品質管理が可能になります。点光源 ID は、複数の LiDAR センサーを使用して単一のシーンまたはエリアをキャプチャする状況で特に役立ちます。各ポイントを生成したセンサーを特定することで、データの品質管理チェックを実行し、異なるセンサー間でデータが適切に位置合わせされ、登録されていることを確認できます。これは、複数の LiDAR センサーを使用してさまざまな角度や視点からデータをキャプチャする可能性がある林業などのアプリケーションでは特に重要です。当社のプラットフォームでは、ポイント ソース ID を使用してソース スキャン ID が保存されます。これにより、ユーザーは点群内の各ポイントがどのスキャンから発生したかを簡単に追跡できます。たとえば、3D レーザー スキャナを使用して同じ領域で複数のスキャンが行われた場合、各スキャンに一意のスキャン ID を割り当て、点群内の各点の点源 ID 属性を対応するスキャン ID に設定できます。
- **RGBA :**点群内の各点の色を表すために使用されます。赤、緑、青のチャネルはポイントの色を表すために使用され、アルファ チャネルはポイントの透明度または不透明度を表すために使用されます。 LiDAR 点群での色の使用は、点によって表されるオブジェクトと表面のプロパティに関する追加情報を提供できるため、視覚化と解釈の目的に役立ちます。たとえば、植生マッピングでは、点の色を使用して、異なるタイプの植生を区別したり、植生密度が高いまたは低い領域を識別したりできます。
- ガンマ : 基本的に点群の露出、ガンマが低いほど露出は高く、ガンマが 高いほど露出は低くなり、夕焼けのような外観になります。
- 明るさ : 点群の明るさ。明るさが低いと暗くなり、明るさが高いと明るくなります。
- コントラスト : 点群のコントラストを変更します。コントラストを低くすると点群が灰色になり、コントラストを高くすると標準色 (赤、黄、緑、青など) が露出オーバーになります。
- **戻り値 :**特定のポイントを捕捉するためにレーザー パルスが発射され、LiDAR センサーに返された回数を表します。返品数と同様に、返品数は通常 1 ～ 5 の値で、1 は最初の返品を示し、5 は 5 番目の返品を示します。最初の戻りは物体の上面から反射されたレーザー パルスを表しますが、その後の戻りは下面からの反射または物体内の複数の反射を表す場合があります。
- **スキャン角度ランク :**特定の点を捕捉するためにレーザー パルスが発射されたときのレーザー ビームとスキャナーの基準線の間の角度を表します。スキャン角度ランクは、ポイントがキャプチャされた角度に関する情報を提供します。値 0 はスキャナの基準線を示し、正または負の値は基準線からの偏差を示します。建物の抽出では、スキャン角度ランクを使用して、スキャナの基準線に対する方向に基づいて建物のファサードと屋根構造を識別できます。路面分析では、スキャン角度ランクを使用して、路面に対するスキャナの角度に基づいて表面の欠陥や凹凸を検出できます。
- **ユーザー データ :**ユーザーは、XYZ 座標、強度、戻り値などの標準属性を超える追加情報を点群に追加できます。ユーザー データは、RGB カ ラー値、分類ラベル、ポイントに関連付けられたメタデータなど、幅広い情報を保存するために使用できます。たとえば、ユーザー データを使用して、点が建物、樹木、道路の一部であるかどうかを示したり、点の測定の品質やその不確実性に関する情報を保存したりできます。ユーザー データの使用は、ユーザーの特定のニーズと用途によって異なります。オブジェクトの認識、分類、セグメンテーション、マッピングなどのさまざまなタスクに使用できます。カスタマイズされたユーザー データを点群に追加することで、より意味のある情報を抽出し、より高度な分析および処理タスクを実行することができます。
最初は点群が正しく表示されない場合は、最もよく使用される RGBA 属性または強度属性を試してください。
問題が発生した場合は、当社のサポートチームがお手伝いいたします。楽しく探検してください！