用語の説明 (高密度点群、オルソモザイクなど)
高密度点群とは
高密度点群は、モデルを再構築する3D ポイントの集合です。高密度点群の各点には、X、Y、Z 座標と色情報が格納されます。
高密度化された点群は、ステップ 1「 初期処理」の自動タイ ポイント (ATP) に基づいて計算されます 。 これにより、距離、表面積、体積の測定のために非常に正確な背景データが得られます。

3D テクスチャー メッシュとは
3D テクスチャー メッシュは、モデルの形状を表現したものです。頂点、辺、面、そしてそこに投影される画像からのテクスチャーで構成されています。
このモデルは、オンライン プラットフォーム上での表示、可視化、アップロード、共有に役立ちます。正確さよりも見栄えを重視しているため、計測には利用しないでください。

オルソモザイクとは
オルソモザイクは 2 次元マップです。各ポイントにはX、Y 座標、色情報が含まれています。オルソモザイクは均一な縮尺を持ち、2 次元計測 (距離、面積) に使用できます。また、入力画像の以下の問題点を補正します。
- カメラの視点
- オブジェクト/地面の各ポイントとカメラとの距離による縮尺の違い
オルソモザイク生成は、写真合成とは異なります。詳細については、 「写真合成とオルソモザイク生成の違い - PIX4Dmapper」をご覧ください。

反射率マップとは
反射率マップは、入力データがマルチスペクトル/サーマル画像の場合に主に使用されます。反射率マップとオルソモザイクの詳細については、「 反射率マップとオルソモザイク」をご覧ください。
各バンドごとに、反射率マップが 1 枚作成されます。その目的は、画像内のピクセル値に基づいて、特定の地物の反射率を適切に評価することです。このピクセル値は、以下のような複数の要因の影響を受けます (ただし、これらに限定されません)。
- 入射光
- ISO
- 絞り
- シャッター スピード
- センサーの応答と光学系
- ビネット効果
そのため、カメラの位置と再構築されたモデルを使用して、これらのさまざまな要素を考慮に入れ、正確な反射率マップを作成します。再現性の高い結果を得るには、適切な機器を用意することが重要です。カメラの要件に関する PIX4D の推奨事項については、「 精密農業のためのカメラ要件」をご覧ください。
注: 反射率マップを生成できるのは、 PIX4Dmapper と PIX4Dfields のみです。

DSMとは
数値表層モデル (DSM) は、マッピング対象領域の 2.5 次元モデルです。これは、以下の 2 種類のファイル形式でエクスポートできます。
- ラスター GeoTIFF
- 点群ファイル (.xyz、.las、.laz)
ラスター形式の GeoTIFF ファイルの各ピクセルと点群の各ポイントには、(X、Y、Z) 座標の情報が含まれています。色情報は含まれていません。

DSM は、各 (X、Y) 座標に対して、Z 値 (その (X、Y) 座標における最も高い位置にあるポイントの高度)を 1 つだけ含みます。そのため、2.5 D モデルとみなされます。


DTM とは
数値地形モデル(DTM)は、建物などのオブジェクトをフィルタリングした後の、マッピングされたエリアの 2.5 次元モデルです。 GeoTIFF ラスター ファイル形式でエクスポートできます。
ラスター ファイルの各ピクセルには (X、Y、Z) 情報が含まれていますが、色情報は含まれていません。


インデックス マップとは
PIX4DmapperとPIX4Dfields、NDVIなどのよく知られた指標に加え、カスタム インデックスも生成します。
各指標には指標マップが関連付けられています。このマップ上の各ピクセルの値は関連付けられた反射率マップから導出されます。
- 赤色反射率マップのピクセル値: 0.4
- 近赤外線反射率マップのピクセル値: 0.6
- 緑色反射率マップのピクセル値: 0.1

ガウシアン スプラッティング モデルとは
ガウシアン スプラッティングは、 点群や 3D テクスチャー メッシュなどの 3D 出力の視覚品質を向上させる、シーンの非常にフォトリアリスティックな画像を生成するための技術です。
この手法では、シーンはガウシアンと呼ばれる数百万個の粒子によって表現され、それぞれの粒子は位置、向き、スケール、不透明度、色などの属性によって定義されます。
このプロセスは、まず画像のキャリブレーションと初期点群の生成を行うフォトグラメトリの初期ワークフローから始まります。この点群の各ポイントはガウシアンに変換され、その結果、従来のフォトグラメトリ手法よりも精度が高く、見た目も美しい点群と 3D テクスチャー メッシュが得られます。
詳細: PIX4Dcatch を使用して ガウシアン スプラッティング モデルを生成
