LiDARの精度と品質を向上させる方法

他の商品や原材料と同様に、ライダーなどの点群データの品質は、その派生製品の品質に直接影響します。位置精度が要求基準を下回る点群からは、不正確なデジタル地形モジュール（DTM）が生成されます。分類ミスのある点は、抽出されたベクトル特徴の表現を誤らせます。想定される標高範囲を上回る、または下回るノイズ点は、その後の分析やデータ処理ワークフローを損なう可能性が高くなります。

Global Mapper Pro®は、点群データの編集、フィルタリング、および品質向上に役立つ豊富なツールを提供します。更新された点群データは、Proの幅広い分析ツールで利用できるほか、最終成果物として、改良版のLiDARデータを作成するためにエクスポートすることも可能です。

インポート時のフィルタリング

Global Mapperに点群データをインポートするユーザーは、ファイルを読み込むとすぐに、取り込む点を指定するための複数のオプションが表示されることに気づくでしょう。これらのオプションには、選択した範囲内の点のみを読み込む機能、インポートした点を切り抜く機能、読み込み時間と処理時間を短縮する機能などがあります。このような組み込みのフィルタリング機能は便利ですが、多くの場合、データセット全体を最初に確認するのが最善です。インポート後に点の分布、分類、および全体的な特性を簡単に確認することで、どのフィルタが最も信頼性の高い結果をもたらすかを判断するために必要な情報を得ることができます。

Lidarインポートダイアログボックスには、マップビューにレンダリングする前にデータをフィルタリングするための多数のオプションが用意されています。

メタデータへのアクセス

データセットを評価する最初のステップは、単純にデータを見ることです。点群は対象領域を完全にカバーしているか、それとも欠落部分があるか？3Dビューアで表示したときに、垂直方向の突出や垂れ下がった部分が目立つか？

目視による確認に加え、より綿密な品質管理（QC）ステップとして、コントロールセンターでレイヤーを右クリックすると表示されるメタデータの確認があります。ここでは、Global Mapperが標高範囲、平均ポイント密度と間隔、収集日、既存のポイント分類など、重要な詳細情報を表示します。このスナップショットにより、データがどのように取得され、どのような内容が含まれているかを即座に把握できます。

こうした背景を踏まえて、ギャップの修正、分類の精緻化、点群全体の信頼性強化といった、的を絞った改善策に進むことができます。

ライダーの精度と品質を向上させるプロセスは、大きく分けて編集とフィルタリングの2つのカテゴリに分類されます。編集とは、通常、点の特性を更新することであり、フィルタリングとは、不要な点や誤りがあると判断された点を除去することです。多くの場合、これら2つの手順は同時に適用されます。

点群の編集

点群データを扱う際によく行われる手順の一つは、地表面の種類を表す分類値を割り当てたり更新したりすることです。一般的な分類には、地面、建物、植生などがあります。特に写真測量によって生成されたデータセットでは、すべての点が未分類の状態から始まることが多いため、構造化された分析を行う前に、意味のある分類を適用する必要があります。

手動分類

Global Mapper Proでは、変更するポイントを選択し、ツールバーにあらかじめ設定されている分類ボタンを使用して目的のクラスを適用することで、分類を手動で更新できます。この方法は大規模な再分類には効率的ではありませんが、特にパスプロファイル（断面）ビューで作業する場合など、少数のポイントの微調整や簡単な編集には最適です。

自動分類

より効率的なワークフローとしては、自動分類ツールを活用する方法があります。これらのツールは、アルゴリズムを用いてライダーデータを解析し、地面、高木や樹木、建物、地上設置のユーティリティケーブル、電柱などを表す点を検出します。その他のオブジェクトは、セグメンテーションツールを使用して手動で分類できます。再分類された点は、その後、DTMの作成や特徴抽出に使用できます。点群が分類されると、標高グリッドの作成や樹木をベクトル特徴として抽出するなど、さらなる解析を容易に実行できます。

自動分類ツールセットは、点群を分析して、地面、植生、建物、地上ユーティリティライン、電柱などの特徴を識別します。セグメンテーションツールを使用すると、追加のオブジェクトを分離して手動で確認することもできます。再分類されたこれらの点は、サーフェスモデルの構築や、樹木などのアセットをフィーチャレイヤーとして抽出するなど、後続のタスクをサポートできます。

カスタム分類

組み込みモデルに加え、カスタム点群分類ツールを使用すると、ユーザーは独自のクラスを定義し、Global Mapper Proにそれらを認識させるように学習させることができます。ユーザーが一貫した特徴を表すサンプル点を提供すると、ソフトウェアはそれらの属性と形状を分析して分類シグネチャを生成します。このシグネチャが、ユーザーが学習させたカスタムモデルの基礎となります。

X、Y、Z値の編集

ライダーデータの品質を向上させるもう一つの要素は、位置精度です。データセットが参照レイヤーや別の点群と完全に一致しない場合、Global Mapper Proは3D位置を修正するためのいくつかのツールを提供します。

• 手動オフセット: レイヤー全体をX、Y、Z軸に沿って移動します。
• Lidar QCツール： 点群を基準点と比較し、オフセットがあればそのレポートを生成し、必要に応じて位置調整を行います。 
• Lidarツールの適合性： 重なり合う点群に合わせて点の位置を調整し、それらの間の標高差を視覚化します。（より詳細な手順については、 こちらの関連​​ブログをご覧ください。)
• 画像補正ツール： 補正ワークフローを使用して、点群を既知の3D地上基準点に再配置します。

これらの方法はいずれも、適用された補正を反映するように点の座標または標高を更新します。点群の位置精度を向上させるための詳細なガイダンスについては、こちらの記事を参照してください。

点群データのフィルタリング

ほぼ例外なく、点群データは、解析、サーフェス生成、または特徴抽出のワークフローを開始する前にフィルタリングする必要があります。フィルタリング処理は、データの地理的範囲に基づいて行うこともできますが、より一般的には、データ固有の属性や特性に基づいて行います。

LiDAR表示ツール

バージョン26.2で刷新されたLidar/地形表示コントロールには、ポイントフィルターインターフェースが搭載されており、ポイントクラウドがLidarデータか写真測量データかを問わず、特定の条件を満たすポイントを素早く簡単に表示できます。フィルタリング可能な属性は、ポイントのメタデータに基づいて自動的に入力および計算され、標高、強度、RGB値などの組み込み属性の制限を超えます。ヒストグラムスライダーを使用すると、リアルタイムで表示するポイントを素早く調整でき、データセットを正確に制御できます。フィルタリングされたポイントは非表示になりますが削除されず、いつでも復元できます。

地理的フィルタリング

他のベクターデータと同様に、点群データも事前に選択したポリゴンの範囲で切り取ることができ、後続の処理における冗長性を排除する簡単な方法となります。これはデータインポート時に利用できるフィルタリングオプションの中で最も便利な機能の一つですが、データ読み込み後にも適用可能です。

点の近接性もフィルタリングの基準として使用できます。Global Mapper Proの細線化ツールは、定義された密度または間隔の要件に基づいて点を削除し、近傍内で最大、最小、または平均標高を持つ点のみを残します。これは、高密度で写真測量によって作成された点群を扱う場合に特に役立ちます。

同様に、モデルキーポイントツールも点群を間引きますが、データ内の特徴を表現するために必要な最小限の点数に点群を間引くように機能します。

ノイズ除去

ノイズポイントとは、指定された局所領域内で通常の標高範囲外にある地点のことです。ノイズポイントが発生する原因としては、データ収集プロセスの問題、対象領域における鳥類の飛行などといった物理的な異常、その他様々な要因が考えられます。Global Mapper Proのノイズ識別ツールは、所定のパラメータと標高閾値に基づいて、ノイズポイントを再分類したり、即座に削除したりすることができます。

分類によるフィルタリング

点群をラスターDTMに変換するプロセスの最初のステップは、必然的に、地表面として分類されていない点を除去することです。地表面以外の点、つまり分類されていない点を残しておくと、地上の地形を含むサーフェスが作成され、対象エリアの地表面の形態が反映されません。この文脈におけるフィルタリングとは、単純なクラス選択プロセスであり、点の画面表示時、またはグリッド化やサーフェス作成プロセス中に適用できます。いずれの場合も、結果として得られるラスターレイヤーのピクセルに割り当てられる標高は、選択された点群のサブセットから導き出されます。

点群データのエクスポート

Global Mapper Proは幅広い編集ツールとフィルタリングツールを提供していますが、この記事で説明する改善手順は、元のファイルや読み込まれたレイヤーに自動的に保存されないことに注意が必要です。点群改善手順の結果をファイルに保存するには、データを適切な点群フォーマットでエクスポートする必要があります。新しいレイヤーには、変更されたすべての点特性が継承され、不要な点をフィルタリングまたは削除した後に保持された点のみが含まれます。

Global Mapper Proの強力な分析、抽出、およびサーフェス生成ツールは、地理空間専門家から当然ながら最も注目され、高い評価を得ています。しかし、これらのプロセスにおいて、Proの編集およびフィルタリングツールが果たす重要な役割も認識しておく必要があります。原材料の品質が高ければ高いほど、最終成果物の品質も向上します。

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• 点群データの品質向上
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