ジャックとローラ・ダンガーモンド保護区のLidarを使用する

CarolSousa

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Lidar<\/A>は、Jack and Laura Dangermond Preserveの風景を魅力的に垣間見ることができます。地上標高サービスとlidarから作成されたポイントクラウド、そして自然色画像を使用して、ユーザーがPreserve内を仮想的にドライブできるインタラクティブルーティングアプリケーションを作成しました。<\/P>

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この記事では、このアプリケーションの作成方法と、その過程で学んだいくつかのことをお伝えします。<\/P>

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Jack and Laura Dangermond Preserve<\/SPAN><\/H2>2018年に、JackとLauraによる慈善寄付によりThe Nature Conservancyがカリフォルニア州Point Conception周辺の24,000エーカー以上の土地を購入し、Jack and Laura Dangermond Preserveが設立されました。<\/SPAN>このPreserveはサンタバーバラ郡のほぼ手つかずの海岸線8マイル以上と希少な連結沿岸生息地を保護し、CojoおよびJalamaの私有稼働牛牧場を含みます。この土地は非常に優れた生態学的状態にあり、ネイティブアメリカン、スペイン、アメリカの歴史が何千年も共進化してきた生態学的、歴史的、文化的価値の融合点として知られています。また、この地域には少なくとも39種の絶滅危惧種または特別な地位の種が生息しています。Preserveはその生物多様性と独特な生息地を研究する自然の実験室としてだけでなく、GISを用いてその独自の特性を研究・管理・保護する場所としても機能します。<\/SPAN>.<\/SPAN><\/P><\/P><\/P>      地図はThe Nature ConservancyとEsriの提供です<\/EM><\/SPAN><\/P>
<\/H2>Lidarと画像<\/SPAN><\/H2>Preserve設立直後に、航空画像会社Aeroptic, LLCがPreserve上空で航空lidarおよび自然色オルソモザイク画像を撮影しました。<\/P><\/P>Lidar（光検出と測距）はレーザーを使って光パルスを発射し、それぞれのパルスが戻るまでの時間を測定する光学リモートセンシング技術です。Lidarは主に航空レーザー装置で取得され、大量のポイントクラウドデータセットを生成し、ArcGISで管理・可視化・分析・共有できます。Lidarポイントクラウドは林業管理、洪水モデリング、海岸線管理、変化検出、リアルな3Dモデル作成など多くのGISアプリケーションで使用されます。<\/P><\/P>Aeropticが行ったように、lidarと同時に画像が取得されると補完的な情報が得られます。スペクトル画像情報は3D lidar情報に追加でき、より正確な分析結果が可能になります。画像については後述しますが、私たちは最初にlidarを受け取り、その間Aeropticは画像処理中でした。<\/P> <\/P>元のlidar<\/SPAN><\/H4>Esriはlidarを入手し、それを使い始めました。元のlidarは3回の飛行で取得されました：北南方向1回、東西方向1回、および北西南東方向1回。平均ポイント密度は平方メートルあたり11.1ポイントでした。推定垂直精度は約+\/- 6 cmでした。平均飛行高度は5253フィート（1640メートル）GPS高度でした。データはUTMゾーン11座標系でした。元ファイルは品質チェック後にAeropticによってタイル化されGround分類されました。私たちは合計70億点以上（7,020,645,657点）の121個のLASファイルを受け取りました。<\/P><\/P>さらに品質管理を行い、一貫性のないポイント（外れ値）を探しました。一つの方法はLASデータセットからDSMを作成し、2Dで疑わしい場所を探し、その後ArcMapのProfile View<\/A>で問題点を見つけることでした。もう一つはGround分類されたポイントから表面標高を作成し、特に橋周辺でArcGIS Proでスポットチェックする方法でした。道路表面が傾斜しすぎて見える原因となった多くのGround分類ポイントの割り当てを解除しました（Surface Elevationセクションのスクリーンショット参照）。その後、新しい表面標高サービスとポイントクラウドシーンレイヤーサービスを作成しました。<\/P>

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lidarからの表面標高<\/SPAN><\/H4>表面標高作成は大きな作業でした。ArcGIS Proヘルプシステムにはこのプロセスが説明されており、その通りに進めました。以下は使用したツールと順序です。ツールパラメーターにはすべてではなく特に重要なもののみ記載しています。<\/SPAN><\/P><\/P>ArcGIS Proツール<\/P>Create Mosaic Dataset<\/A><\/P>

Add Rasters to Mosaic Dataset<\/A>  60;以下パラメーター設定が非常に重要:<\/P>

• Raster Type 60; 60;LAS Dataset
• Raster Type Properties, LAS Datasetタブ:Pixel size 60; 602
• Data Type 60; 60;Elevation
• Predefined Filters 60;DEM
• Output Properties, Binning, Void filling 60;Plane Fitting/IDW. (教訓：このVoid fill方法なしでは標高に穴が開きました)

Manage Tile Cache<\/A>

• Input Data Source 60; 60;モザイクデータセット
• Input Tiling Scheme 60; 60;Elevation tiling schemeに設定 (教訓：これを忘れないこと!)
• Minimum and Maximum Cache Scale <\EM>および <\EM>Scales はツール提供デフォルトで問題なし。変更するとエラー発生。(教訓：デフォルト使用!)

< P style = " margin - bottom : .0001 pt ; " > < A href = " https : / / pro.arcgis.com / en / pro-app / tool-reference / data-management / export-tile-cache.htm " rel = " nofollow noopener noreferrer " > Export Tile Cache < / A > < / P > < UL > < LI > < EM > Input Tile Cache < / EM > 60 ; 作成したキャッシュ </ LI > < LI > < EM > Export Cache As < / EM > 60 ; < EM > Tile package < / EM > に設定 (非常に重要!) </ LI > < / UL > < P style = " margin - bottom : .0001 pt ; " > < A href = " https : / / pro.arcgis.com / en / pro-app / tool-reference / data-management / share-package.htm " rel = " nofollow noopener noreferrer " > Share Package < / A > 60 ; タイルパッケージをArcGIS Onlineへアップロード </ P > < UL > < LI > デフォルト設定 </ LI > < / UL > < P style = " margin - bottom : .0001 pt ; " >< / P >< P style = " margin - bottom : .0001 pt ; " > ArcGIS Onlineツール </ P >< P >< SPAN >< A href = " https : // doc.arcgis.com/en/arcgis-online/manage-data/publish-elevation-layers.htm " rel = " nofollow noopener noreferrer " > Publish < / A > 60 ; アップロードしたパッケージから標高サービス作成 </ SPAN >< / P >< P >< / P >< P > lidarから作成した表面標高はArcGIS Proデフォルトよりもリアルなシーンとなり、小さな橋など特に顕著です（ここではImageryベースマップ付きで示しています）： </ P >< P >< / P >< P style = " margin - bottom : .0001 pt ; " > < IMG __jive_id = "457770" class = "image-9 jive-image" src = " https://us.v-cdn.net/6038851/uploads/legacyfs/online/457770_pastedImage_25.png" />< IMG __jive_id = "457771" class = "jive-image image-10" src = " https://us.v-cdn.net/6038851/uploads/legacyfs/online/457771_pastedImage_26.png" /></ P >< P style = " margin - bottom : .0001 pt ; " >< SPAN style = " font-size : 9.0 pt ; " >< EM >     標高 < / EM ></ SPAN >< SPAN style = " font-size : 9.0 pt ; " >< EM > source: WorldElevation3D/Terrain 3D < / EM ></ SPAN >                 < SPAN style = " font-size : 9.0 pt ; " >< EM > 標高source: lidar-derived surface < / EM ></ SPAN ></ P >< P > < / P >< H4 style = " margin - bottom : .0001 pt ; " id = " toc-hId-1576172561" >< SPAN style = " color : #000000 ; " > lidarからのPoint Cloud Scene Layer Package < / SPAN ></ H4 >< P > 最初に作成したポイントクラウドサービスにはすべてのlidarポイントが含まれていました。しかしツアーアプリで見ると地上ポイントが遠距離で粗くなる標高表面と視覚的に矛盾していることに気づきました。この視覚的乱れを除去するため、LASデータセットからGround分類ポイントおよび地表面から1.5メートル以内のポイントを除外するフィルター処理を行いました。（教訓：すべてのlidarポイントをポイントクラウドシーンサービスに保持する必要はありません。）この1.5メートル高さは地上ポイント除去には十分で、小さな低木やフェンスなど他特徴物は保持できました。 ポイントクラウドシーンレイヤーパッケージに残ったポイント数は約30億で、元の70億ポイントの半分以下でした。私たちはCreate Point Cloud Scene Layer Package ツールを使用し、Scene Layer Version 2.xに設定しました。パッケージはShare Packageでアップロードされ、その後ArcGIS Onlineで公開されました。<\/P> <\/P>オルソモザイク画像<\/SPAN><\/H4>新しい画像を受け取った時にはツアーアプリケーションはすでに動作していましたが、それを見てとても興奮しました！ツアーアプリの「ベースマップ」として使用するためのイメージサービスを作成し、それを使ってライダーポイントクラウドに色付けを行いました。<\/P><\/P>Aeropticの画像は10cmの自然色オルソモザイクで、ライダーと同時に収集され、50個のTIFFファイルで提供されました。このデータからイメージサービスを構築する最初のステップは、これらのファイルをモザイクデータセットに追加して単一の画像に集約することでした。画像が少し暗すぎるように見えたため、モザイクデータセットにストレッチ機能を適用して明るさを上げました。アプリケーションが高性能でピクセルにアクセスできるようにするため、Manage Tile Cache ツールを使ってモザイクデータセットからタイルキャッシュを生成しました。元の10cm画像の詳細を完全に保持するため、LOD(Level of Detail)23までキャッシュを構築し、ピクセルサイズは3.7cmです。最後にExport Tile Cache ツールでキャッシュからタイルパッケージを生成し、そのパッケージをArcGIS Onlineにアップロードしてから、アップロードしたパッケージを画像レイヤーとして公開しました。<\/P><\/P>Colorize LAS<\/SPAN> <\/SPAN>ジオプロセシングツールを使って、画像から赤・緑・青（RGB）色をライダーファイルに適用しました。RGB色はLASファイルに保存され、標高（Elevation）、クラス（Class）、強度（Intensity）など他の方法とともにポイント表示に使用できます。RGBでLASポイントを表示すると非常にリアルなシーンになりますが、例えば木の枝が道路の黄色い中央線の上にかかり、その部分だけ明るい黄色になるなど、一部不自然な箇所もあります。<\/P><\/P><\/P>     色付け前のLidar                                            色付け後のLidar<\/SPAN><\/EM><\/P> <\/P>この画像はまた橋周辺のライダーポイントの手動分類にも役立ちました。多くのポイントを編集し、表面標高が画像とよりよく一致するよう再作成しました。以下はSurface Elevationセクション上部のスクリーンショットと同じ橋です:<\/SPAN><\/P><\/P>   <\/P>       新しいRGB画像と元のライダーによる表面標高          新しいRGB画像とさらに処理したライダーによる標高<\/EM><\/SPAN><\/P> <\/SPAN><\/P>道路ネットワーク<\/SPAN><\/H4>The Nature Conservancyは保護区内の広大な道路ネットワークのデータセットを提供しました。これは245マイル以上の道路が含まれ、そのうち舗装道路が10マイル以上、未舗装道路や小道が230マイル以上あります。<\/P><\/P>新しく取得した画像上に道路データを表示したところ、一部の道路線が画像と一致しなかったため、道路頂点を編集してより一致させました。その後、新しい標高サービスから標高値を含むカスタムルートタスクサービスを作成し、ルート作成時に結果ルートに標高値が含まれるようにしました。<\/P> <\/P>保護区境界線<\/SPAN><\/H4>保護区を囲む境界線はArcGIS Online上でフィーチャサービスとして提供されています。境界線はライダーから作成したものではありませんが、以下で説明するようにウェブシーンにはこのサービスを追加しました。<\/P> <\/P>バーチャルツアーアプリケーション<\/SPAN><\/H4>道路、ポイントクラウド、画像、および保護区ラインを含む3DウェブシーンがArcGIS Onlineで作成され、新しい標高サービスが地面標高レイヤーとして追加されました。このウェブシーンは最新バージョンのArcGIS API for JavaScriptで構築されたJack and Laura Dangermond Preserve Tour Applicationに組み込まれています。<\/P>このアプリケーションは保護区内の道路やトレイル上でバーチャルツアーを行うものです。利用者は2つ以上の場所を選択してルートを作成できます。再生ボタンで最初の場所からバーチャルライドが始まり、トレイル沿いに次々とポイントへ移動します。アプリケーションのメインビューにはトレイルと場所が表示され、マーカーがトレイル上を移動します。また挿入地図にはバーチャル車両視点から見た地上画像とライダーポイントが表示されます。<\/P><\/P><\/P><\/P>このアプリケーションはThe Nature Conservancy向けに安全なアクセス権限付きで作成されており、TNCスタッフが保護区を探索・可視化する新しいツールとして提供されています。そのため一般公開はされていません。<\/P><\/P> <\/P>詳細情報<\/SPAN><\/H4>At Nature's Crossroads: The Jack and Laura Dangermond Preserve, the last vast tract of coastal wilderness in Southern California, is protected forever.<\/A> (ストーリーマップ)<\/LI>The Nature Conservancy Preserves 24,000-acre Coastal Ranch at Point Conception with $165 Million Gift from Esri Founders<\/A><\/LI><\/UL>

テックエリートたちへの歴史的な原生地贈与<\/A><\/LI>Jack and Laura Dangermondによる象徴的なカリフォルニア海岸線保護支援への大規模寄付<\/A><\/LI>ArcGISとLidarデータでより良い意思決定を行う方法<\/A> <\/LI>ArcGIS ProによるLidarデータのマッピングとモデリング<\/A> (チュートリアル)<\/LI><\/UL>

JohnSchweisinger1

Very Cool! Is there a way to view this online? Great Job!