画像を使ったLidarのカラー化の楽しみ

ArthurCrawford01

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このブログは発展途上で、始まったばかりであり、時間とともに成長していきます:<\/STRONG><\/P><\/P>ここ数年、私は3D Basemapソリューションを使用し、lidarから建物を抽出して作成したSt. Louisエリア<\/A>のような3D都市の補足として、色付けされたlidarポイントクラウドを公開してきました。Sean Morrishはlidarの公開メカニズムについて素晴らしいブログ<\/A>を書いています。最近では、色付けされたlidarポイントクラウドを効果的かつ比較的安価な方法で3D Basemapを作成する手段として検討しています。多くの州、郡、市町村がすでにlidarを利用可能であり、多くは高解像度の画像を持ち、すべてがこれらのシーンを作成するために必要なNAIP画像を持っているという利点があります。<\/P>

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Mantiowoc Countyのlidarシーン:<\/STRONG><\/P>一部の郡、市町村、州はすでにこれを実施しています。ウィスコンシン州Manitowoc Countyには

3D LiDARポイントクラウド<\/A>があり、そのデータでシーン<\/A>も作成しています。Manitowoc Countyはまた、色付けされたlidarポイントクラウドとしてのlidarの利用方法を示す素晴らしいストーリーマップも作成しました。<\/SPAN>こちら<\/A>でぜひご覧になることを強くお勧めします。.  <\/SPAN><\/P><\/A><\/P>

このストーリーマップは動画で、郡全体の任意の場所でLiDAR地表面の垂直距離、水平方向距離、および直接距離を取得する方法を示しています。また、小さなLiDAR地表面特徴（例えば道路への溝の深さ）の詳細な測定方法も説明しています。<\/P>

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家屋の屋根を例にして、LiDAR地表面に対するLiDARポイントクラウドの距離を測定し、建物の高さを見ることができます。<\/P>

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こちらはManitowac Buildingsシーンレイヤーの一つで、同じ色付けされたlidarを使って建物側面を偽装するという創造的なアイデアがありました。これは建物として分類されたlidarを複数回表示し、それぞれシンボロジーのオフセットを変えてわずかに低い標高にすることで実現しています。このブログの後半でその方法を紹介します。<\/P>

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退職前にこれらすべてをまとめたManitowoc CountyのBruce Riesterer氏に敬意を表します。彼は建物ポイントを複数回異なる色で使用して建物側面を示すアイデアも考案しました。現在は民間企業で働いており、新しい作品は

RiestererB_AyresAGO<\/A>でご覧いただけます。.<\/SPAN><\/P>. <\/P>コネチカット州3Dビューア:<\/STRONG><\/P>私はコネチカット州CLEARがNAIP画像を使用してlidarに色付けする手助けをし、ArcGIS Onlineに公開された最初の州全体のlidarポイントクラウドとなりました。それは約650GBのlidarで、2つのシーンレイヤーパッケージに分割されていました。主に処理時間と読み込み時間がかかりました。コネチカット州CLEARから最新のNAIP画像が送られてきて、すべてのデータがコンピュータ上にある状態で、自動的にlidarに色付けしました。そのレイヤーとCLEARがオンラインで持っていた他のレイヤーと共にウェブシーンが作成されました<\/>。

lazファイルへのリンクや画像、DEMその他レイヤーへのリンクが含まれるフィーチャクラスも追加されました。これによりユーザーはダウンロード前に3Dビューアでlidarをプレビューできるようになりました。また、多くのユーザーが事前に閲覧できるよう線や面による測定も可能です。<\/>.

こちらはいくつか異なるシンボロジーとフィルターを使ったコネチカット州公開済みlidarポイントクラウドのビューです。NAIPによる色付け:クラスコード強調表示（Modulated Intensity）: 強調表示によって道路や歩道、屋根や樹木などの詳細が見えます。標高強調表示（Modulated Intensity）:建物のみ色フィルター適用:ブログから表示例:</ P >< P >< STRONG > シカゴ 3D : < / STRONG >< / P >< P > 最近 、 Urban チーム から シカゴ の 支援 を 求め られ 、 シカゴ データ ポータル の 建物 フットプリント から 基本 的 な 3D 建物 フットプリント を 作成 し まし た 。 8ppm Geiger lidar を 使用 し 、 DSM 、 nDSM 、 DTM を 作成 し 、 3D Basemap ソリューション に 利用 し まし た 。 次 に NAIP 画像 と 高解像度 の 葉 が 落ち た 2018 年 の 画像 を 使用 し lidar に 色付け を 行い 、 植生 と 分類 さ れ た ポイント を 抽出 し 、 シーン レイヤー 内 の 高解像度 葉 落ち 画像 と 入れ替え 、 樹木 を 緑 色 に 表示 し ながら 屋根 は 高解像度 のまま に しまし た 。 </ P >< P > 上記 は シーン 内 の lidar に 色付け に 使用 さ れ た 高解像度 葉 落ち 画像 です 。 下 は 同じ エリア の NAIP に よる 色付け lidar （ 一部 の 建物 側面 は ベンダー に より 植生 と 分類 さ れ 、 USGS に 納品 さ れ た Geiger lidar の 一部 ）です 。 NAIP 色付け lidar を 使用 する と 樹木 が はるか に 識別 容易 に なっ ている の が わかり ます 。 < / P >< P >< A href = "https://www.arcgis.com/home/item.html?id=9c76c5a0172c4452a7ecb6ff966e9a0a " rel = "nofollow noopener noreferrer">< IMG __jive_id = "497497 " class = "image-2 jive-image " height = "447 " src = "https://us.v-cdn.net/6038851/uploads/legacyfs/online/497497_pastedImage_2.png " width = "794 " \/></ A >< / P >< P > この データ は 3D Basemap として 利用 可 能です 。 基本 的 な マルチパッチ ポリゴン に よる シーン レイヤー 内 の John Hancock Building は 青色 表示 (透明度 適用)され 、 屋根 は セグメント化 (高さ 別 分割)されていません が 、 lidar は 建物 の 詳細 を 示し てい ます 。 < / P >< P >< A href = "https://www.arcgis.com/home/item.html?id=9c76c5a0172c4452a7ecb6ff966e9a0a " rel = "nofollow noopener noreferrer">< IMG __jive_id = "497525 " alt = "Chicago Skyline showing 3D basic buildings " class = "jive-emoji jive-image image-3 j-img-original " src = "https://us.v-cdn.net/6038851/uploads/legacyfs/online/497525_TowerShowingAttributes.JPG " \/></ A >< / P >< P > Navy Pier の ビュー は NAIP 色付け 樹木 と 高解像度 色付け lidar が 同時 表示されていま す 。 < / P >< P >< A href = "https://www.arcgis.com/home/item.html?id=9c76c5a0172c4452a7ecb6ff966e9a0a " rel = "nofollow noopener noreferrer">< IMG __jive_id = "497526 " alt = "Navy Pier " class = "jive-emoji jive-image image-4 j-img-original " src = "https://us.v-cdn.net/6038851/uploads/legacyfs/online/497526_NavyPier.JPG " \/></ A >< / P >< P >< STRONG > 使用する画像選択 : < / STRONG >< / P >< P > 使用中 シカゴLidarについて、異なる種類の画像を使ってライダーをカラー化するためのシーンも作成しました。  以下のビデオを使ったガイドで、高解像度の葉あり画像と高解像度の葉なし画像、そして1m NAIP葉あり画像を比較しています。 下記で葉あり画像が木々を示すのに優れていることがわかります。  画像はライダーの年と完全に一致する必要はありませんが、近いほど良いです。  しかし、色付けされた点群を用いた3D地図作成では視覚的な魅力を持たせることが重要です。<\/P><\/P>Chicago Lidar Colorized Comparison (High Res Leaf On vs. High Res Leaf Off vs. NAIP Leaf On).  <\/A><\/SPAN><\/P>

葉あり高解像度:<\/SPAN>
<\/SPAN><\/P><\/SPAN><\/P>葉ありNAIP:<\/SPAN><\/P><\/SPAN><\/P>葉なし高解像度:<\/SPAN><\/P>
<\/SPAN><\/P>時には、葉が落ちる前のカラフルな秋の画像がシーンに最適な場合もありますが、何を見せたいかによります。<\/SPAN><\/P><\/P>枝と葉としてポイントで木を追加する方法:<\/STRONG><\/P>これはDead Treeシンボロジーを使って幹と枝を表現し、葉はライダーのカラー化されたポイントから取ったテストです。 私のツールTrees from Lidarや3D Basemap Solutionのツリーツールはライダーから木を作成し、その後ポイントをDead Treeシンボルで表現できます。 この画像はArcGIS Proで作成されており、シーンではありません。<\/P><\/P><\/P>City of Klaipėda 3D viewer (Lithuania):<\/STRONG><\/P>リトアニアの

City of Klaipėda <\/> では、幹を円柱で表現したカラー化された点群の木々が使用されています。 ここでのメッシュは非常に詳細です。 非常にズームインしているため、ポイントはかなり大きく見えます。<\/P><\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/> <\/>こちらはズームアウトした別のビューです:こちらはさらにズームアウトしたビューです:上記のいくつかのシーンでは、高解像度画像ではなくNAIP画像が使用されています。なぜ高解像度が利用可能なのに？多くの場合、高解像度画像はやや斜めから撮影されている一方で、NAIPは通常より高い高度から収集されます。  高高度から撮影されることで、建物の傾きが少なくなり、ライダーの間隔が高解像度画像に対応していないことがあります。  このような場合、NAIPが好まれることが多いですが、複数のlasファイルで点群を作成して違いを確認してください。こちらはFairfax County, VA上空の例で、公開されているライダーカラー化（彼らの3D LiDAR Viewerから）と強度を使って屋根を表示しています。 強度を使うことでNAIP画像よりも屋根の詳細がよく見えます。Scene Viewer大きな建物の場合、強度を使った建物側面と屋根のシンボロジーは詳細を際立たせます。 建物側面は実際の外観ではなく代表的なものです。Scene Viewer以下は建物側面と屋根に強度シンボロジーを使わずにNAIPカラー化ポイントだけを使用したものです。建物側面が欠けているため建物の位置がわかりづらく、多くの屋根詳細も失われています。  強度によるカラー化はより多くの詳細を可能にします。強度とはレーザーパルスによって生成された各ポイントごとの反射強度の測定値であり、一部はレーザーパルスが当たった対象物の反射率に基づいています。画像とライダーが完全に一致しないこともあり、それは収集時のわずかなずれや画像正射補正時に見られるわずかな斜め角度によるものです。Redlands 2018 lidar のカラー化:Esri内のグループ支援用に私が取り組んだ2018年版Redlands市ライダーカラー化例です。まず一つだけlasファイルを取り出して処理全体から公開まで試すことを強くお勧めします。不具合（投影法エラーやその他問題：悪い画像、暗すぎるまたは明るすぎるなど）を学ぶためだけに何時間もダウンロードとカラー化を繰り返した経験があります。1. USGSから2018年版ライダーをダウンロードしました。   a. フットプリント付きメタデータファイルmeta data をダウンロードし解凍後、Tile shapefile をArcGIS Proに追加しました     b. USGSサイトからlazファイルのフルパスと名前を取得しました。ダウンロード用ファイルパス例はこちらです:     ftp://rockyftp.cr.usgs.gov/vdelivery/Datasets/Staged/Elevation/LPC/Projects/USGS_LPC_CA_SoCal_Wildfires_B1_2018_LAS_2019/laz/USGS_LPC_CA_SoCal_Wildfires_B1_2018_w1879n1438_LAS_2019.laz   c. Tiles にパスフィールドを追加し、bでコピーした元パス名を置換する個別ファイル名でパス計算しました。この計算式を使用しました:   "ftp://rockyftp.cr.usgs.gov/vdelivery/Datasets/Staged/Elevation/LPC/Projects/USGS_LPC_CA_SoCal_Wildfires_B1_2018_LAS_2019/laz/USGS_LPC_CA_SoCal_Wildfires_B1_2018_" &amp; !Name! &amp; "_LAS_2019.laz"     d. テキストファイルへエクスポート後、FTP対応無料ダウンロードソフトウェアでRedlands Limitsフィーチャークラスと交差するタイル分すべてUSGSライダーlazファイル一括ダウンロードしました。2. Convert LAS ツールで laz形式からLAS形式へ変換しました。  LAS形式はライダーカラー化に必須です。投影法非対応エラー発生しましたが再配置オフにしてlazからlasへ変換できました。   レポートのメタデータで投影法を確認したところ、フィートではなくメートルを使用していたためサポートされていませんでした。投影法を修正し、シンプルなモデルビルダーツールを使ってコピーし、各LASファイルに投影ファイルを付与しました。<\/SPAN><\/P><\/P>4. lasデータセットを作成してlidarを評価しました：地面、橋のデッキ、水域、重複部分などが分類されました。建物と植生は分類されていません。<\/SPAN><\/P><\/P>5. Classify LAS Buildingの積極的オプションを使って建物を分類しました。建物を分類することで将来のシーンでフィルタリングが可能になります。また、建物のフットプリント抽出にも役立ちます。これは私がよく行う操作です。<\/SPAN><\/P><\/P>6. Classify LAS by Heightを使って植生を分類しました。(3) 低木は2mに設定、(4) 中木は5mに設定、(5) 高木は50mに設定しました。これにより低木は0～2mの非地面、中木は2m超～5m、高木は5m超～50mとなりました。これはシーン内で植生をオフにできるようにするためです。<\/SPAN><\/P><\/P>7. ArcGIS ProのNAIPイメージサービスをテンプレートなしで使用し、Split RasterツールでRedlands市境界に基づいて必要なエリアをダウンロードしました。<\/SPAN><\/P><\/P>8. NAIPイメージのモザイクデータセットを作成しました。関数を適用して0.6mから0.2mにリサンプリングし、2サークルの統計を適用しました。これにより粗い0.6m（または1m）のNAIPイメージが滑らかになり、色彩が良くなります。<\/SPAN><\/P><\/P>9. Color LASツールでlidarに色付けしました。RGBと赤外線の1,2,3,4バンドで色付けし、出力フォルダを指定しました。デフォルトでは"_colorized"が付加されますが、通常は付けず出力フォルダ名をcolorlasとしています。色付けされたlasdの出力は一つ上のディレクトリに同じ名前で保存します。<\/SPAN><\/P><\/P>10. Proに追加してlasファイルとlasdを確認しました。エリア全体がカバーされており、lidarは正しく色付けされていて見栄えも良かったです。シンボロジーはRGBに設定しました。<\/SPAN><\/P><\/P>11. Point Cloud Scene Layer Package Toolで出力されたlidarからslpkファイルを作成し、ArcGIS Proに追加して正常動作を確認しました。デフォルト設定も変更しました。<\/SPAN><\/P><\/P>12. ArcGIS Onlineアカウントを使ってslpkまたはShare Packageツールでアップロードしました。<\/SPAN><\/P><\/P>13. シーンを公開しオンラインで表示しました。<\/SPAN><\/P><\/P>14. lidarシーンレイヤーを複数回追加し、シンボライズやプロパティで表示したい内容に調整します。Chicago 3Dで例を見ることができます。ログインして自分用に保存すれば、シーンレイヤー内のレイヤーのシンボロジーやプロパティ設定を見ることができます。<\/SPAN><\/P><\/P>Kentucky lidar test:<\/A><\/STRONG><\/P>

以下はケンタッキー州の支援で行った作業です。その結果は点描画法（Pointillism）という絵画技法を開拓したneo-ImpressionistsのGeorges SeuratとPaul Signacの作品といくつか似ています。<\/P>

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Kentucky lidar colorized:<\/P>

下記はGeorges SeuratによるPort en Bessin NormandyのSeascapeです:<\/P>樹幹の追加:<\/STRONG>背景に樹幹を追加するとポイントクラウドシーンがよりリアルに見え、視聴者がそれが木であることをよりよく認識できます。最近ケンタッキー州Kentuckyの公園エリアで地理情報部門(DGI)と協力してリトアニアのCity of Klaipėdaシーンのような樹幹作成と建物側面追加のテストを行いました。樹幹はシーン全体を圧倒せず背景アイテムとして景観をより現実的にする目的でした。画像とリンク先シーンでは赤い矢印が樹幹を指しています。Las Point Statistics as Raster を使ったラスター関数適用による値範囲処理も行いました。まず5ftサンプリング値で標高範囲ラスターを作成し、その後ラスター関数で高ポイント表示ラスターを生成しました（画像参照）。(1) 統計：5x5平均。(2) 減算：統計 - 範囲, 最大値, 交差。(3) 再マップ：最小値 -0.1～0.1 を 0 に変換、不足値はNoData。(4) 加算：範囲＋最大値＋交差。(5) 再マップ：0～26 をNoDataに設定。その後Raster to Pointsでポイントレイヤー化し、高さ（Height）フィールド計算とTreeTrunkRadiusフィールド計算（(!Height!／60)+0.5）で幅設定し3Dポリゴン用幅としました。ポイントは3Dレイヤーへ配置しタイプ－基準高さ（Base height）として高さフィールドとUS Feet単位適用、高さ表現式には$feature.Height *0.66 を使用し樹幹高さは木全体高さの2/3程度としました。その後3D Layer to Feature Classでラインフィーチャクラス化しBuffer 3Dツールへ距離入力フィールドとしてTreeTrunkRadius指定してバッファ生成、Create 3D Object Scene Layer PackageでTreeTrunks.slpk出力しました。そしてArcGIS Onlineアカウントへアイテム追加・公開しオンライン化後カラー調整して茶色に仕上げました。このプロセスはも利用可能ですがNAIPイメージが秋季撮影でNDVI反射率が異なるため今回は使用しませんでした。<\/P>
建物側面の追加:<\/ コードを書き、その後、建物の側面の色をお好みの色に設定します。  強度で変調を設定すると、これも外観を変え、しばしば建物の側面に影ができたり、時には窓のように見えたりします。<\/P><\/P>建物の側面と屋根の厚みを追加する前の標準的な外観:<\/P><\/A><\/P>

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壁の錯覚を追加し、屋根を厚くした状態（カンバーランド、KY）:<\/P>

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建物の側面を示す別のビューはこちら:<\/P>

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これは建物の側面の錯覚であり、色は実際の建物の側面と一致せず、使用されたlidarの強度の違いは上記の窓のように見える真の違いを示していません。  ほとんどの錯覚や表現と同様に、それは目を騙して建物の側面だと思わせます。  時には、多くの錯覚や表現と同様に、この建物がポイント数が少ないためにすべての角度からうまく機能しないこともあります:<\/P>

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全体として、代表的な側面は何が建物で何でないかを識別するのに役立つと思います。 建物の側面の色は現実とは一致せず、真の窓や真のドアも示しません。  それを行うには通常、建物の3Dモデルを生成した後に非常にコストがかかり時間もかかるプロセスです。  それでもLocal Government 3D Basemap Solution for ArcGIS Proで3D建物を生成し、それらを半透明にして着色なしで選択や分析に使用することができます。 また、rpksを建物に適用して3Dモデルをより正確に表現することもできますが、これも非常に詳細なデータなしでの表現となります。  <\/P>

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広範囲向けLidar取得方法:<\/STRONG> こちらは

動画<\/<A>で、USGSからプロジェクトエリア向けに大量のLidarタイルを簡単にダウンロードする方法です。  ダウンロードするlazファイルリスト取得方法も含まれています。  ダウンロード後はConvert LASツールを使ってLAZ形式からLAS形式へ変換します。  LAS形式は分類、着色、および点群の手動編集を行うために必要です。<\/P>

Colorized Lidar Point Clouds の基本、シーンレイヤーパッケージ作成と可視化について:<\/STRONG><\p>こちらは

動画<\/<A>で、Colorizing Lidar のプロセスと注目点について説明しています（26分間）。以下は特定項目へのタイムスタンプです:<\p>リンク: https://esri-imagery.s3.us-east-1.amazonaws.com/events/UC2020/videos/ColorizingLidar.mp4<\/<A> 0:30 Lidar入力と分類について話す。 1:05 イメージサービス追加と着色用イメージ整合性確認。 1:49 NAIPイメージサービス取得。 2:20 高解像度イメージサービス。 3:35 葉なし・葉ありイメージによる樹木着色について。 4:55 イメージ比較、歩道と葉なし樹木着色。 6:00 Split raster を使ったサービスからイメージダウンロード。 8:25 Mosaic to New Raster による分割画像結合。 10:50 ダウンロードモザイク確認。 11:40 Colorize LAS ツール使用。 13:52 Lidarサイズ、着色時間、Split Raster利用サービスからのダウンロード時間、未着色lidarとのシーンレイヤーパッケージサイズ比較について話す。 15:40 着色lidar追加と3D表示確認。 16:40 表示制限アップで3Dビューアー内ポイント増加許可。 17:00 イメージ追加とlidar着色レビュー。 17:56 ポイントサイズ増加で屋根・樹木・建物側面視認性向上および側面色不一致について説明。 19:00 樹木と影を見る。 19:25 屋根と通りを見る。 20:10 Create Point Cloud Scene Layer Package 作成。 21:30 Scene Layer Package をProへ追加しタイル化・フォーマットによる速度向上確認。この方法で速度改善レビュー。 22:30 シンボロジー設定（標高・クラス・強度・リターン）による表示比較（Geiger lidar はリターンなし）。 24:35 単一樹木を見る。 24:50 Share Package ツール使用。 26:35 Webシーン表示紹介。<\p>また数年前に作成された別動画<\/<A>もあり、異なる方法でこのトピックを扱っています。<\p>DEMについて:<\STRONG><\p>より高解像度DTM（DEM）を地表として読み込むことがよく必要です。  こちら<\/<A>ではlidar地表DTMであるDTM1m_tifとWorld Terrain Serviceとの違いを見るためにDTM1m_tifをオフにできます。  米国では多くの場合NEDが十分であり、着色lasは非常に近いですが、ときどき着色された建物が地中に入り込んだり地表近くのlidarポイントが地表下や上空に浮いたりします。  lasファイルをArcGIS Proで読み込み地表ポイントが地形より下か上か確認できます。その差が大きすぎる場合はDTM公開が必要です。  3D Basemap solution（現在Local Government 3D Basemap solution と呼ばれる）はこのプロセス案内や将来的にはlidar着色・公開案内も行う可能性があります。こちらはブログ<\/<A>およびヘルプ<\/<A>です。またLocal Government 3D Basemaps solution<\/<A>には標高公開プロセス案内タスクもあります。<\p>Lidarパッケージ用インポートツール:<\STRONG><\p>LASファイル分類コード編集<\/<A> - 各lidarポイントにはレーザーパルス反射対象タイプを定義する分類コード<\/<A> が割り当てられます。Lidarポイントは裸地や地表、樹冠頂部、水域など複数カテゴリに分類可能です。このクラスはLASファイル内で数値整数コードとして定義されます。<\p>LAS変換<\/<A> - LASファイル間で圧縮方式、ファイルバージョン、およびポイントレコード形式を変換します。<\p>LAS抽出<\/<A> -  およびLASデータセットで参照されるライダー（lidar）データのコレクションを再投影します。<\/SPAN><\/SPAN><\/P>Colorize LAS<\/A> <\/SPAN>- 正射画像からの色と近赤外線値をLASポイントに適用します。<\/SPAN><\/SPAN><\/SPAN><\/P>Classify LAS Building<\/A> <\/SPAN>- LASデータ内の建物の屋根と側面を分類します。<\/SPAN><\/P>Classify Ground<\/A> <\/SPAN>- 航空レーザー測量データの地面ポイントを分類します。<\/SPAN><\/P>Classify LAS by Height<\/A> <\/SPAN>- 地表面からの高さに基づいてライダーポイントを再分類します。主に植生の分類に使用されます。<\/SPAN><\/P>Classify LAS Noise<\/A> <\/SPAN>- 異常な空間特性を持つLASポイントをノイズとして分類します。<\/SPAN><\/P>Classify LAS Overlap<\/A> <\/SPAN>- 航空レーザー測量の重複スキャンからのLASポイントを分類します。<\/SPAN><\/P>Change LAS Class Codes<\/A> <\/SPAN>- LASファイルの分類コードとフラグを再割り当てします。<\/SPAN><\/P>Create Point Cloud Scene Layer Package<\/A> <\/SPAN>- LAS、zLAS、LAZ、またはLASデータセット入力からポイントクラウドシーンレイヤーパッケージ（.slpkファイル）を作成します。<\/SPAN><\/P>Share Package<\/A> <\/SPAN>- ArcGIS OnlineまたはArcGIS Enterpriseにアップロードしてパッケージを共有します。<\/SPAN><\/P>ウェブ標高レイヤーを共有する<\/_span>こちらは色付けされたlidarデータです:<\/_strong>ヘルシンキポイントクラウド（フィンランド） Scene Viewer バーネゲット湾（ニュージャージー州、米国） Scene Viewer デンバー市ポイントクラウド（コロラド州、米国） Scene Viewer レッドランズ市（カリフォルニア州、米国） Scene Viewer 高解像度とNAIP色付けされたlidarの比較があります。 ケンタッキーLidarテスト（カンバーランド、ケンタッキー州、米国） Scene Viewer 秋の画像が木々に適用され、建物の側面と樹幹が追加されています。 ルイスビル、テキサス州、米国（ダラス近郊） Scene Viewer 今後このブログにさらに追加していきますので、ご期待ください。<\/_strong>


Arthur Crawford - Living Atlas\Content Product Engineer

ShannonWhite1

@ArthurCrawford 

I wanted to share the St. Louis  imagery web app linked in the blog  (https://www.arcgis.com/home/webscene/viewer.html?webscene=6ece8b4050294139969fc4c10ad6b9b1) with my students in a Geovisualization and Cartography class.  When we log in to our org we can see it, but we get a few layers that are "service not found" or "You do not have permission to access this resource".   

They are:

St Louis Iconic Waterfront Features 3D

City of St. Louis Lidar Dec 2016 Colorized

CityofStLouis_6_27_2018

 

Was trying to show them how the Colorize LAS tool worked and our computers were not happy (end of semester and not great graphics cards) but the colorized lidar was not showing up in this.  🙂  Thanks in advance. 

Best, 
@shannonhwhite (not sure why its not defaulting to my wm-gis org account but either way I will get it).