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PIX4Dmapperを使用して、植生密度の高いエリアの出力結果を改善するにはどうすればよいですか?

 

樹木、森林、密集した植生地域は、特別な注意を必要とする特有の性質を持っています。このようなデータセットを処理する際には、目次のような様々な問題が発生する可能性があります。 それらの問題の解決方法に関する推奨事項も併せて示します。.

初期処理:キャリブレーション済み画像の数が少ない

PIX4Dmapper 、重なり合う画像間の視覚的な類似性に基づいてモデルを再構築します。樹木や密集した植生は、その複雑な形状(数千本の枝と葉)のため、重なり合う画像間で大きく異なって見えることがよくあります。そのため、重なり合う画像間で十分な類似性を見つけることが難しくなり、重なりが不十分な場合は、較正された画像の数が少なくなってしまいます。.

校正済み画像を多数確保するためには、以下のことをお勧めします。

  • キーポイント画像のスケールを 1/2で処理します。この処理オプションを使用すると、デフォルトオプション (元のキーポイント画像のスケール) ですべての画像がキャリブレーションされない場合に、キャリブレーションされた画像の数を増やすことができます。詳細については、 [メニュー] [処理] > [処理オプション...] > [1. 初期処理] > [一般] を参照してください。
  • 画像間の重なりを、正面重なりが少なくとも85%、側面重なりが少なくとも80%になるように増やしてください
  • 飛行高度を上げる:高度が高くなると、画像に生じる遠近法の歪みが少なくなり、植生地帯で重なり合う画像間の視覚的な類似点を検出しやすくなります。

飛行計画の詳細については、 ステップ 1. プロジェクトを開始する前に > 1. 画像取得計画の設計 > a. 画像取得計画タイプの選択を参照してください

点群密度の増加:3D点が生成されていない領域

すべての画像がキャリブレーションされていても、ステップ2 「点群とメッシュ」。このような領域の点群を改善するには、以下の手順をお勧めします。

  • 画像間の重なりを、正面および側面で少なくとも85%まで増やしてください
  • 飛行高度を上げる:高度が高くなると、画像に生じる遠近法の歪みが少なくなり、植生地帯で重なり合う画像間の視覚的な類似点を検出しやすくなります。
  • データセットが植生エリアのみで構成されている場合は、ポイントクラウド [画像スケール]オプションを 1/4 または 1/8 に設定します。データセットに道路や建物も含まれている場合は、 [画像スケール]オプションを 1/2 に設定し、 [マルチスケール] オプションを使用します。詳細については、 [処理] > [処理オプション...] > [2. ポイントクラウドとメッシュ] > [ポイントクラウド] のメニューを参照してください

オルソモザイク:視覚的な歪みとアーティファクト

オルソモザイクはDSMから生成されますが、3Dモデルの精度が低い領域ではアーティファクトが発生します。樹木は幹、枝、葉など、無数のディテールを持つため、近似的にしかモデル化できません。この近似により、オルソモザイク生成時に視覚的な歪みやアーティファクトが生じます。歪みを解消するには、以下の手順をお勧めします。