<\/HEAD>
LAS Point Cloudsデータは、取得および運用中の処理において厳格な品質管理基準に従う場合にのみ、正確で信頼性があります。<\/SPAN><\/P><\/P>LiDAR acquisition<\/SPAN>システムは、さまざまな高度範囲で十分な精度のlidar<\/SPAN> data<\/SPAN>を記録できることが求められます。良好な取得計画のもと、専門の有資格フィールドスタッフ（プロの認定土地測量士、認定パイロット、およびLiDAR技術者）がシステムを操作し、各フライトからの品質結果を確保してプロジェクト要件を満たします。<\/SPAN><\/P><\/P>一般的に、レーザーデータ処理は多数の「厳格な」作業ステップを意味します。<\/SPAN><\/P>
典型的なステップは以下のように異なる作業順序で行われます:<\/SPAN><\/P>軌跡の処理;<\/SPAN>
データを小さな地理的領域（ブロック）に分割;<\/SPAN>
エコーによる点の分類;<\/SPAN>
点へのライン番号の推定;<\/SPAN>
各フライトライン後の地上点の個別分類;<\/SPAN>
重複ストリップのマッチング測定;<\/SPAN>
全データセットのヘディング、ロール、ピッチの解決;<\/SPAN>
修正を視覚的に検証;<\/SPAN><\/P>重複するポイントストリップのカット;<\/SPAN>
地上点をデフォルトに戻して分類;<\/SPAN>
最終的な地上、植生、建物などのクラスへの分類開始。<\/SPAN> <\/SPAN><\/P>
実際には、現在のオペレーティングシステムと計算能力の制限により、データは約500万〜1000万ポイント程度の小さなブロックに分割されるべきです。<\/P>
LAS形式で作業する際には、LASデータ内のポイントを削除したり追加したり、高さを変更したりしてはいけません。専門家は通常、そのポイントの属性や特徴を反映するさまざまなフラグを各ポイントに付与します。通常、リターンはリターン番号、レイヤー、またはタイプクラスによっていくつかの方法でフラグ付けされます。<\/P><\/P>リターン番号とは、特定のセンサーによって記録されたリターン数（添付資料 - Major LiDAR Sensors）に応じて、単純に1回目、2回目、3回目、4回目などを指します。<\/SPAN>レイヤーはリターン番号に関連しますが、高度分類へ一歩進んだものです。LAS形式ではクラスタイプは適切に分類でき、ユーザー定義も可能です（添付資料 – LAS 1.4）。<\/SPAN>プロジェクトの最終成果物が裸地地形モデルの場合、以下のカテゴリが推奨されます:<\/SPAN><\/P>裸地（地形）;<\/SPAN><\/LI>地上の特徴（建物、樹冠、自動車、ポール、橋など含む）;<\/SPAN><\/LI>水域;<\/SPAN><\/LI>ノイズ<\/SPAN><\/LI><\/UL><\/UL>
ノイズ除去<\/STRONG>
ポストプロセッシングで最初に行うステップはノイズポイントを特定し除去することです。これらはプロジェクトエリアの現実的な標高範囲外にある非常に高いまたは低いポイントです。異常に高いポイントは大気中エアロゾルや鳥類、低空飛行機によって引き起こされることがあり、低いポイントはレーザーマルチパスによる可能性があります。ノイズポイントは後で自動フィルタリングで除去されることが多いですが、多くの場合処理ワークフローのさらに早い段階で除去することが有利です。多くのソフトウェアパッケージはデータセット内の絶対最小・最大標高を基準として標高別色分けシンボロジーのスケールを割り当てます。<\/P>
ノイズポイントがあると、本当に関心がある領域内で標高範囲が色スケール内で圧縮されてしまいます。単純なバンドフィルターで高低限界を設定しこれらをLAS形式でクラス7 - Low Point (noise)としてノイズ分類するだけでなく、リモートセンシング専門家は手動編集など高度なアルゴリズムも用いてノイズを最小化すべきです。<\/P>
ラベル付けされたノイズポイントは、その後ソフトウェアによって表示目的や特徴抽出など分析計算から無視されます。<\/P>
<\/> 手動分類<\/><\/>
よく知られているように、自動フィルタリングは適切に適用すればLiDAR点群内のおよそ90％の地上点を効果的に分類できます。残り約10％は視覚的検査と手動分類が必要であり、人間によるデータとの対話や対象地域への熟知、「ベストプラクティス」や高解像度光学画像（航空写真、GeoEye、QuickBird、Pléiades）およびTerraScan、ENVI LiDAR、Leica CloudPro (Leica XPro, Leica Cyclone)、ERDAS LPS (point cloud)など先進的LiDARパッケージ知識が求められます。<\/>
<\/>これらLAS点群処理パッケージでは最新LAS標準で分類されていないLASデータの場合特にデータ精度と信頼性向上支援として手動編集・分類技術が導入されています。この技術は「Classify on Point Cloud」と呼ばれ、公認されたマッピング慣習・実践文脈で適用されています。<\/>
<\/>
例えばPoint Cloud ClassifyではDTM、市街モデル（建物）、キャノピーモデル（低木、中木、高木）などオブジェクト（人工構造物）や植生を定義するパラメーターに基づき点群分類が可能です。「CLASSIFICATION OF LIDAR POINT CLOUD AND GENERATION OF DTM FROM LIDAR HEIGHT AND INTENSITY DATA IN FORESTED AREA」という論文をご参照ください。<\/>
<\/>
植生パラメーターには高さと緑度基準が含まれます。この緑度基準はRGB情報を持つPoint Cloudsのみ適用されます（下記）。<\/>
<\/>
高品質に制御された取得および処理後のRGBエンコードポイント画像<\/SPAN><\/P>（正確で信頼性のあるLASポイント、地理空間およびG&Gアプリケーションに対応）<\/SPAN><\/P>
手動編集と分類の最終結果が詳細な裸地地形モデル（DTM）である場合、それはこれらのデータが完全性とアーティファクトの欠如について品質管理されていることを意味します。<\/SPAN><\/P>
最終製品に3Dフィーチャークラウドが含まれる場合、リアルな表現と3D解析を作成するために、これらの3Dポイントクラウドに高度なフォトリアリスティックレンダリングおよび3Dモデリング技術を適用すべきです。<\/SPAN><\/P><\/SPAN><\/P>都市モデリングの場合、3Dフィーチャー（建物、樹冠、電線、タンク、自動車、ポール、橋）は分類およびモデリングが可能です。<\/SPAN><\/P>最後に、LiDAR強度データもラスター画像と同様に特徴抽出に使用できます（Billによるスライド参照）...<\/SPAN><\/P><\/SPAN><\/P>
<\/SPAN><\/P>
<\/SPAN><\/P>視覚化および3Dモデリングのためのポイントクラウドからのフォトリアリスティックレンダリング<\/SPAN><\/P>
++++++++++++<\/SPAN><\/P>
LASファイル形式は、LiDARデータ特有の情報を保持しつつ過度に複雑でないバイナリファイル形式です。 <\/SPAN><\/P>LASクラウドはLiDARに加えてステレオペア光学画像からも生成できることを覚えておいてください。<\/SPAN><\/SPAN> <\/SPAN><\/P><\/BODY><\/HTML>
