포인트 클라우드 속성

점군의 속성에 접근하려면, 프로젝트 메뉴를 열고 본인의 점군을 선택하십시오. 속성 탭을 클릭하면, 아래에 가능한 모든 속성이 나열된 드롭다운 메뉴가 표시됩니다. 사용하고자 하는 속성을 선택하십시오. 가능한 모든 속성과 각각의 기능은 아래에서 확인할 수 있습니다.

여기에서 사용 가능한 모든 값과 사용법 및 관련 옵션들의 목록을 확인할 수 있습니다:

• 분석: 분석 점군과만 작동합니다. 분석에 대한 자세한 정보는 이 기사를 참조하십시오.

  • 이름: 점군의 이름 변경
  • 위치 보기
  • 회전 보기
  • 비율 보기
  • 분석 삭제 (3D 애플리케이션에서만 삭제되며, 서버 측 분석인 경우 나중에 다시 로드할 수 있음)

• 분류: 호환 가능한 점군과만 작동합니다. 분류의 목표는 유사한 점들을 지면, 식생, 건물 및 기타 객체와 같은 의미 있는 카테고리로 그룹화하는 것입니다.

  • 모두 보이기/숨기기: 모든 카테고리를 표시하거나 숨깁니다.
  • 카테고리마다 한 줄씩, 줄을 클릭하여 보이기/숨기기, 색상을 클릭하여 변경합니다.

• 색상: 점군 전체를 한 색으로 색칠합니다.

  • 팔레트를 사용하여 색상을 선택합니다.
  • 16진수 코드를 사용하여 색상을 선택합니다.
  • 기본 목록에서 하나의 색상을 선택합니다.

• 복합체: 여러 옵션을 동시에 사용하려면 이 옵션을 사용하고, 슬라이더를 드래그하여 사용량을 늘리거나 줄입니다.

  • RGBA: 색이 입혀진 점군
    • 감마: 기본적으로 점군의 노출입니다. 낮은 감마는 높은 노출, 높은 감마는 낮은 노출을 나타내며 일몰 모양을 줍니다.
    • 밝기: 점군의 밝기입니다. 낮은 밝기는 더 어둡게, 높은 밝기는 더 밝게 만듭니다.
    • 대비: 점군의 대비를 변경합니다. 낮은 대비는 점군을 회색으로 만들고, 높은 대비는 표준 색상(빨강, 노랑, 초록, 파랑 등)을 과다노출시킵니다.
  • 강도: 신호의 강도 또는 크기
    • 범위: 낮은 강도부터 높은 강도까지
    • 감마: 점군의 기본 노출. 낮은 감마는 높은 노출, 높은 감마는 낮은 노출을 나타내며 일몰 모양을 줍니다.
    • 밝기: 점군의 밝기입니다. 낮은 밝기는 더 어둡게, 높은 밝기는 더 밝게 만듭니다.
    • 대비: 점군의 대비를 변경합니다. 낮은 대비는 점군을 회색으로 만들고, 높은 대비는 표준 색상(빨강, 노랑, 초록, 파랑 등)을 과다노출시킵니다.
  • 고도: 각 점의 높이 또는 수직 위치
    • 고도 범위: 높이의 시작과 끝 지점을 설정합니다.
    • 그라데이션 모드:
      • 클램프: 기본 그라데이션, 범위를 벗어난 경우 가장자리의 마지막 색상을 유지합니다.
      • 반복: 그라데이션이 끝나면 원래 색상에서 다시 시작합니다.
      • 미러 반복: 그라데이션이 끝나면 새로운 반대의 그라데이션을 넣으며, 반복과 비슷하지만 색상 불연속성이 없습니다.
    • 그라데이션 스킴: 그라데이션의 색상을 변경합니다. 미리 정의된 목록에서만 선택 가능합니다.
  • 분석: 해당 점군에서만 가능, 모델 대 점군 비교
  • 분류: 해당 점군에서만 가능, 여러 종류의 객체를 나눕니다 (지면, 식생, 건물 등)
  • 반사 수: 해당 점을 얻기 위해 필요한 펄스를 나타냅니다.
  • 점원 ID: 스캔 ID별로 그룹화

• 고도: 각 점의 높이 또는 수직 위치를 나타냅니다. 고도 데이터는 지형 매핑, 홍수 모델링, 도시 계획 및 인프라 디자인과 같은 점군의 다양한 응용에서 중요합니다. 고도 데이터를 분석하여 정확하고 세부적인 디지털 고도 모델(DEM)을 생성할 수 있으며, 이는 광범위한 지리 공간 분석 및 시각화 목적으로 사용할 수 있습니다.

  • 고도 범위: 높이의 시작과 끝 지점을 설정합니다.
  • 그라데이션 모드:
    • 클램프: 기본 그라데이션, 범위를 벗어난 경우 가장자리의 마지막 색상을 유지합니다.
    • 반복: 그라데이션이 끝나면 원래 색상에서 다시 시작합니다.
    • 미러 반복: 그라데이션이 끝나면 새로운 반대의 그라데이션을 넣으며, 반복과 비슷하지만 색상 불연속성이 없습니다.
  • 그라데이션 스킴: 그라데이션의 색상을 변경합니다. 미리 정의된 목록에서만 선택 가능합니다.

• GPS 시간: GPS 시간은 점군의 각 점과 연관된 중요한 속성입니다. 레이저 펄스가 방출된 시간과 반환 펄스가 수신된 시간에 대한 정보를 제공하여 점의 범위와 위치를 정확하게 계산할 수 있게 해줍니다. 또한, GPS 시간은 품질 관리 및 분석 목적으로도 사용할 수 있습니다. 점군 전체의 GPS 시간 값의 분포를 분석함으로써, 데이터나 LiDAR 시스템의 문제를 나타낼 수 있는 시간적 이상 또는 오류가 있는 영역을 식별할 수 있습니다.

• 인덱스: 인덱스는 점군 내의 점의 공간적 특성과 다른 점과의 관계에 대한 추가 정보를 제공하는 LiDAR 점군의 각 점에 연결된 속성입니다. 세분화, 분류 및 특징 추출과 같은 고급 분석 및 처리 작업을 지원하는 데 자주 사용됩니다. LiDAR 점군 처리에서 사용할 수 있는 여러 종류의 인덱스가 포함됩니다:

  • 법선 벡터: 이 인덱스는 점이 상대하는 방향을 나타냅니다. 평면 표면을 식별하거나 표면 재구성을 위한 표면 법선을 추정하는 데 사용할 수 있습니다.
  • 곡률: 이 인덱스는 점의 표면의 국지적인 곡률을 나타냅니다. 날카로운 가장자리를 식별하거나 곡면의 곡률 반경을 추정하는 데 사용할 수 있습니다.
  • ground 위의 높이: 이 인덱스는 지면이나 기준 표면 위의 점의 높이를 나타냅니다. 지형 모델링이나 지면 위 또는 아래에 있는 객체를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
  • 상대적 높이: 이 인덱스는 인접한 점들에 대한 점의 높이를 나타냅니다. 주변보다 높거나 낮은 객체를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
  • 밀도: 이 인덱스는 점 주변의 국지적인 점 밀도를 나타냅니다. 식생이나 건물 외벽과 같은 높은 또는 낮은 점 밀도 영역을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

• 강도: 센서 또는 장치가 점을 캡처할 때 수신한 신호의 강도 또는 크기를 나타냅니다. 경우에 따라 강도는 해당 점의 객체 반사와 관련이 있습니다. 예를 들어, LiDAR 점군에서 강도 값은 객체에 의해 센서에 반사된 레이저 빛의 양을 나타냅니다. 이 경우, 높은 강도 값은 더 많은 빛을 반사하는 표면을 나타내며(예: 흰색 벽), 낮은 강도 값은 덜 반사하는 표면을 나타냅니다(예: 검은색 자동차). 다른 경우에는 강도가 다른 물리적 양을 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 사진 점군에서 강도는 점군 생성을 위해 사용된 원본 이미지의 밝기를 나타낼 수 있습니다.

  • 범위: 낮은 강도부터 높은 강도까지
  • 감마: 기본적으로 점군의 노출. 낮은 감마는 높은 노출, 높은 감마는 낮은 노출을 나타내며 일몰 모양을 줍니다.
  • 밝기: 점군의 밝기입니다. 낮은 밝기는 더 어둡게, 높은 밝기는 더 밝게 만듭니다.
  • 대비: 점군의 대비를 변경합니다. 낮은 대비는 점군을 회색으로 만들고, 높은 대비는 표준 색상(빨강, 노랑, 초록, 파랑 등)을 과다노출시킵니다.

• 강도 그라데이션: 점군 내 인접한 점들 간 강도의 변화를 나타내는 척도입니다. 거리에 따라 또는 위치에 따라 강도의 변화율을 나타냅니다. 강도 그라데이션은 점군 내 강도 값의 그라데이션을 계산하며, 이론적으로는 점의 x, y, z 좌표에 대한 강도 값의 부분 미분을 계산합니다. 각 점의 그라데이션 벡터의 크기는 강도 그라데이션 값을 나타냅니다. 높은 강도 그라데이션 값은 날카로운 가장자리 또는 경계를 나타내며, 낮은 값은 부드럽거나 점진적인 전환을 나타냅니다.

  • 범위: 낮은 강도부터 높은 강도까지
  • 감마: 기본적으로 점군의 노출. 낮은 감마는 높은 노출, 높은 감마는 낮은 노출을 나타내며 일몰 모양을 줍니다.
  • 밝기: 점군의 밝기입니다. 낮은 밝기는 더 어둡게, 높은 밝기는 더 밝게 만듭니다.
  • 대비: 점군의 대비를 변경합니다. 낮은 대비는 점군을 회색으로 만들고, 높은 대비는 표준 색상(빨강, 노랑, 초록, 파랑 등)을 과다노출시킵니다.

• 세부 수준: LiDAR 점군 처리에서 "세부 수준(LOD)"은 점군의 밀도, 데이터의 해상도, 혹은 데이터를 표현하는 추상화 수준을 의미할 수 있습니다. 예를 들어, 높은 세부 수준의 점군은 높은 점 밀도, 고해상도 및 세밀한 추상화 수준을 가집니다. 반대로 낮은 세부 수준의 점군은 낮은 점 밀도, 저해상도 및 거친 추상화 수준을 가집니다.

• 매트캡: LiDAR 점군 처리에서는 점군에서 생성된 3D 모델에 시각적 텍스처와 음영 효과를 추가하는 데 사용할 수 있습니다. 3D 모델에 매트캡 텍스처를 적용하면 장면의 보다 현실적이고 시각적으로 매력적인 표현을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 콘크리트 벽이나 나무 껍질의 모습을 시뮬레이션하여 3D 모델에 깊이와 현실감을 더할 수 있습니다.

  • 적용할 텍스처 선택

• 반환 수: 특정 점을 캡처하기 위해 LiDAR 센서로 방출되고 반환된 총 레이저 펄스의 수를 나타냅니다. 반환 수와 유사하게, 반사 수는 사용하는 LiDAR 시스템에 따라 1에서 5 이상까지의 범위를 가질 수 있습니다. 반환 수는 스캔 중인 객체나 장면의 복잡성과 구조에 대한 정보를 제공할 수 있으며, 예를 들어, 높은 반환 수를 가진 점은 나무 캐노피나 건물 외벽과 같은 여러 층이나 복잡한 구조를 가진 객체를 의미할 수 있습니다.

• 점원 ID: 특정 점을 생성한 레이저 센서를 식별합니다. LiDAR 시스템의 각 레이저 센서는 고유한 ID 또는 번호를 가지며, 이는 점군 데이터에 기록되어 분석 및 품질 관리를 가능하게 합니다. 점원 ID는 여러 LiDAR 센서가 단일 장면이나 영역을 캡처하는 상황에서 특히 유용합니다. 각 점이 어떤 센서에 의해 생성되었는지 식별함으로써, 데이터에 대한 품질 관리 검사와 센서 간 데이터가 올바르게 정렬되고 등록되었는지 확인할 수 있습니다. 특히 여러 LiDAR 센서를 사용하여 다양한 각도와 관점에서 데이터를 캡처하는 산림 응용에서 중요합니다. 플랫폼에서는 점원 ID를 사용하여 원본 스캔 ID를 저장하여 사용자가 각 점이 어느 스캔에서 시작되었는지를 쉽게 추적할 수 있게 합니다. 예를 들어, 동일한 지역을 3D 레이저 스캐너를 사용하여 여러 번 스캔하는 경우, 각 스캔에 고유한 스캔 ID를 할당할 수 있으며, 점군의 각 점의 점원 ID 특성을 해당 스캔 ID로 설정할 수 있습니다.

• RGBA: 점군의 각 점의 색상을 나타내는 데 사용됩니다. 빨강, 초록, 파랑 채널은 점의 색상을 나타내며, 알파 채널은 점의 투명도 또는 불투명도를 나타냅니다. LiDAR 점군에서 색상의 사용은 시각화 및 해석 목적으로 유용할 수 있으며, 이는 점에 의해 표현되는 객체 및 표면의 특성에 대한 추가 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 식생 매핑에서 점의 색상을 사용하여 다른 유형의 식생을 구별하거나 식생 밀도가 높은 지역이나 낮은 지역을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

  • 감마: 기본적으로 점군의 노출. 낮은 감마는 높은 노출, 높은 감마는 낮은 노출로 일몰의 모습을 줍니다.
  • 밝기: 점군의 밝기입니다. 낮은 밝기는 더 어둡게, 높은 밝기는 더 밝게 만듭니다.
  • 대비: 점군의 대비를 변경합니다. 낮은 대비는 점군을 회색으로 만들고, 높은 대비는 표준 색상(빨강, 노랑, 초록, 파랑 등)을 과다노출시킵니다.

• 반환 번호: 특정 점을 캡처하기 위해 LiDAR 센서로 방출되고 반환된 레이저 펄스의 회수를 나타냅니다. 반사 수와 유사하게, 반환 번호는 일반적으로 1에서 5 사이의 값이며, 1은 첫 번째 반환을 나타내고 5는 다섯 번째 반환을 나타냅니다. 첫 번째 반환은 객체의 상단 표면에서 반사된 레이저 펄스를 나타내며, 이후의 반환은 하위 표면이나 객체 내의 다중 반사를 나타낼 수 있습니다.

• 스캔 각도 등급: 특정 점을 캡처하기 위해 레이저 펄스가 방출될 때 레이저 빔과 스캐너의 기준선 사이의 각도를 나타냅니다. 스캔 각도 등급은 점이 캡처된 각도에 대한 정보를 제공하며, 값이 0이면 스캐너의 기준선, 양수나 음수 값은 기준선으로부터의 편차를 나타냅니다. 건물 추출에서는 스캔 각도 등급을 사용하여 스캐너의 기준선에 대한 방향에 따라 건물 외벽과 지붕 구조를 식별할 수 있습니다. 도로 면분석에서는 도로 표면에 대한 스캐너의 각도를 기반으로 표면 결함이나 불규칙성을 탐지하는 데 사용할 수 있습니다.

• 사용자 데이터: 점군에 XYZ 좌표, 강도, 반사 번호 같은 표준 속성 외의 추가 정보를 추가할 수 있게 해줍니다. 사용자 데이터는 RGB 색상 값, 분류 레이블, 점과 관련된 메타데이터와 같은 다양한 정보를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 데이터를 사용하여 점이 빌딩, 나무, 도로의 일부인지 여부를 나타내거나 점 측정의 품질이나 불확실성에 대한 정보를 저장할 수 있습니다. 사용자 데이터의 사용은 사용자의 특정 요구 및 응용에 따라 다릅니다. 이는 객체 인식, 분류, 세분화 및 매핑과 같은 다양한 작업에 사용할 수 있습니다. 점군에 사용자 맞춤 데이터을 추가함으로써, 더 의미 있는 정보를 추출하고 더 고급 분석 및 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

점군이 처음에 올바르게 표시되지 않는 경우, RGBA 또는 강도 속성을 시도해보세요. 이는 가장 많이 사용되는 속성입니다.

점군 속성에 대한 자세한 내용은 이 기사를 참조하십시오.

문제가 발생하면 지원 팀이 도움을 드립니다. 즐겁게 탐험하세요!